• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.2
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• pp.133-142
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• 2014

According to the development of medical information systems, shortened examination time per patient could increase the number of treatments, resulting in the rapid growth of the amount of medical data. Studies on how to efficiently compress and store medical text data of increasing patients are in progress. However, previous methods have the shortcoming of compressing medical text data as it is, resulting in low compression rate. This research tries to overcome the problem by using the gamma coding method which enables compression in bit unit. We propose a new compression scheme which encodes the deviations between measured values and normal range values. Furthermore, we suggest to use the previous value with the least deviation from the measurement as the standard value to encode that deviation. Even though the suggested methods are simple, they have high compression rates. Through performance evaluation, we show that the suggested methods are more efficient than the previous methods.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.28 no.3
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• pp.267-274
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• 2023

There is a problem that the size of the dataset is insufficient due to the limitation of the collection of the medical image public data, so there is a possibility that the existing studies are overfitted to the public dataset. In this paper, we compare the performance of eight (Unet, X-Net, HarDNet, SegNet, PSPNet, SwinUnet, 3D-ResU-Net, UNETR) medical image semantic segmentation models to revalidate the superiority of existing models. Anatomical Tracings of Lesions After Stroke (ATLAS) V1.2, a public dataset for stroke diagnosis, is used to compare the performance of the models and the performance of the models in ATLAS V2.0. Experimental results show that most models have similar performance in V1.2 and V2.0, but X-net and 3D-ResU-Net have higher performance in V1.2 datasets. These results can be interpreted that the models may be overfitted to V1.2.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.83 no.4
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• pp.759-770
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• 2022

The importance of ethics in research and the use of artificial intelligence (AI) is increasingly recognized not only in the field of healthcare but throughout society. This article intends to provide domestic readers with practical points regarding the ethical issues of using radiological images for AI research, focusing on data security and privacy protection and the right to data. Therefore, this article refers to related domestic laws and government policies. Data security and privacy protection is a key ethical principle for AI, in which proper de-identification of data is crucial. Sharing healthcare data to develop AI in a way that minimizes business interests is another ethical point to be highlighted. The need for data sharing makes the data security and privacy protection even more important as data sharing increases the risk of data breach.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.15 no.2
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• pp.115-126
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• 2010

Modern society can be described as ubiquitous computing over the concept of information. Information technology(IT) has been developing in a way that relative technologies are integrated to each other. Especially in ubiquitous environment, medical information industry shows significant interest in the U-healthcare service area. This paper will first look into U-healthcare service environment and component of Integrated Medical Information Systems(IMIS). Secondly, it examines the basic technological factors for integrated medical information systems, which is datawarehouse, network, communication standards and technology related U-healthcare service. Finally it proposes how to implement and operate new integrated medical information system for ubiquitous health care service. The system will do point of care(POC) for customers by real time and diagnose them using their various and personal medical data. The information will be communicated back to the customers, which will improve their satisfaction.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.373-375
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• 2004

오늘날 원격 환경의 진료시스템이 개발되고 있는데, 이들 시스템은 미래의 원격진료 즉, 병원에 직접가지 않고 집에서 바로 혈압, 심박수 등을 검사 받을 수 있는 시스템 개발의 기본이 되고 있다. 그리고 정보통신의 발전으로 모바일 PC 즉, 개인 휴대용 단말기(PDA： Personal Digital Assistants)가 의료분야에서 PC를 대체하여 이동성, 편리성을 제공하는 전자 차트를 선보이고 있다. 그러나 PDA는 작은 몸체로 이동성 및 편리성 등이 PC보다 뛰어나지만, 해상도가 큰 이미지, 높은 처리 속도를 요구하는 작업등을 처리하기에는 효율성이 낮은 문제점이 있다. 또한 정보를 공유 할 수 있는 데이터를 무선 환경으로 처리해야 하기 때문에 환자와 관련된 의료 영상 즉, MRI 사진이나 X-ray 사진 등을 의료 환경에 이용하는 데는 보안의 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 매우 빠르게 발전하고 있는 진단과 치료기술을 이러한 의료를 필요로 하는 사랑들에게 제공하는 접근성의 보장 문제를 해결할 수 있는 대안으로 원격의료 인증시스템을 제안 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.373-375
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• 2004

일반 사용자가 현재 접할 수 있는 무선인터넷은 SMS를 활용한 문자 형식의 정보제공이 대부분이고 유선의 인터넷과 같이 멀티미디어 서비스 그리고 실시간 전송속도, 사용자 환경, 거기에 보안 서비스까지 유선의 인터넷 서비스와는 비교가 되지 않게 그 이용환경이 열악한 상황이다. 오늘날 원격 환경의 진료시스템이 개발되고 있는데, 이들 시스템은 미래의 원격진료 즉. 병원에 직접가지 않고 집에서 바로 혈압, 심박수 등을 검사 받을 수 있는 시스템 개발의 기본이 되고 있다. 그리고 정보통신의 발전으로 모바일 PC 즉, 개인 휴대용 단말기(PDA:Personal Digital Assistants)가 의료분야에서 PC를 대체하여 이동성, 편리성을 제공하는 전자 차트를 선보이고 있다. 그러나 PDA는 작은 몸체로 이동성 및 편리성 등이 PC보다 뛰어나지만 해상도가 큰 이미지, 높은 처리 속도를 요구하는 작업등을 처리하기에는 효율성이 낮은 문제점이 있다. 또한 정보를 공유 할 수 있는 데이터를 무선 환경으로 처리해야 하기 때문에 환자와 관련된 의료 영상 즉, MRI 사진이나 X-ray 사진 등을 의료 환경에 이용하는 데는 보안의 문제점을 가지고 있다 따라서 본 논문에서는 매우 빠르게 발전하고 있는 진단과 치료기술을 이러한 의료를 필요로 하는 사람들에게 제공하는 접근성의 보장 문제를 해결할 수 있는 대안으로 무선 환경의 의료 인증시스템을 제안 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.947-949
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• 2013

개인 휴대단말기로부터 측정된 생체정보 데이터가 PHR에 데이터베이스화되기 위해서는 응용 계층 표준 프로토콜인 HL7 CDA 표준에 따라야 한다. 하지만 국제 표준 HL7 CDA는 병원 시스템 간 의료정보 전달을 위한 프로토콜이기 때문에 개인 건강 기기로부터 측정된 생체 정보가 IEEE 11073 PHD 표준에 준하여 전달하더라도 HL7 CDA 프로토콜과 연동될 수 없다. 즉, 모바일 단말기 기반의 u-헬스케어 모니터링 서비스를 위해서는 IEEE 11073 PHD와 HL7 CDA 간 메시지 변환 게이트웨이가 필요하다. 이에 본 논문에서는 개인 휴대단말기를 통해 원격지에 있는 의료진이 사용자의 생체데이터를 실시간 관리하기 위해 ISO/IEEE 11073과 HL7 CDA 간 메시지 변환 게이트웨이 및 HL7 기반 진단지원시스템을 설계하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.3
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• pp.97-102
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• 2010

The purpose of medical data mining for efficient algorithms and techniques throughout the various diseases is to increase the reliability of estimates to classify. Previous studies, an algorithm based on a single model, and even the existence of the model to better predict the classification accuracy of multi-model ensemble-based research techniques are being applied. In this paper, the higher the medical data to predict the reliability of the existing scope of the ensemble technique applied to the I-ENSEMBLE offers. Data for the diagnosis of hypothyroidism is the result of applying the experimental technique, a representative ensemble Bagging, Boosting, Stacking technique significantly improved accuracy compared to all existing, respectively. In addition, compared to traditional single-model techniques and ensemble techniques Multi modeling when applied to represent the effects were more pronounced.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.81 no.6
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• pp.1274-1289
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• 2020

Deep learning has recently become one of the most actively researched technologies in the field of medical imaging. The availability of sufficient data and the latest advances in algorithms are important factors that influence the development of deep learning models. However, several other factors should be considered in developing an optimal generalized deep learning model. All the steps, including data collection, labeling, and pre-processing and model training, validation, and complexity can affect the performance of deep learning models. Therefore, appropriate optimization methods should be considered for each step during the development of a deep learning model. In this review, we discuss the important factors to be considered for the optimal development of deep learning models.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.225-226
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• 2009

최근 센서를 이용한 의료 분야로의 유비쿼터스 시스템 및 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 의료 분야 서비스의 기본적 전제인 WBAN 환경에서의 기존의 모니터링 시스템은 매우 수동적이다. 이를 개선해 스트림 데이터에 대해 보다 효율적인 모니터링 시스템을 구축하기 위한, 우선 순위를 표현하기 위한 큐(Queue)와 각 속성에 대한 질의로 구성된 레벨 트리(Level Tree)로 이어지는 질의 색인 구조에 대해 논하고자 한다.