• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2002년도 제1차워크샵
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• pp.123-137
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• 2002

생물정보공학을 위한 학문적/실용적 접근은 전산학, 생물학, 유전공학, 수학/통계학등이 유기적으로 통합되어 이루어져야 한다. 그러나 각계의 전문가가 서로의 특정 지식을 활용하기 위한 물리적인 기반이 갖추어져 있지 않은 상태에서는 각 분야의 전문적 지식 활용이 용이하지 않다. 현재의 의료 서비스 제공자/병원이 가진 방대한 의료 데이터를 생물정보공학 령역에서 활용할 수 있도록 해야 하고, 진료 데이터에 근거한 유전적 정보 분석을 위해 생물학 전문가들이 생성하는 인간 질병에 관한 유전적 분석, 연구 결과를 다시 의료 서비스 제공자에게 돌려주는 순환적 사이클이 필요하고, 이러한 순환적 사이클 지원자는 정보 기술이라고 생각한다. 인간 질병 극복과 좀 더 나은 진료, 예방책을 제공할 수 있도록 생물정보공학, 의료정보학, 컴퓨터과학의 통합 활용 목표를 설정할 수 있다. 각계의 전문가가 지식을 공유할 수 있고 기존의 병원 시스템 및 유전 연구소 등의 시스템을 통합하여 유기적으로 엮음으로써 데이터를 의미 있게 해석하고 공유할 수 있도록 지원하는 프레임워크가 절실히 요구된다. 본 세미나에서는 의료정보학과 생물정보공학에서 활용하는 시스템 통합, 전문 지식의 통합적 활용을 위해 각 전문가를 대신하는 에이전트로 구성된 멀티에이전트 플랫폼을 제시하여, 각 분야가 갖는 전문성 확보, 광고, 유기적 연결을 멀티에이전트 시스템에게 위임함으로써 각 영역에서 서비스 할 수 있는 내용과 서비스 제공 주체인 각계의 전문가 집단을 유기적으로 통합하고자 한다. 의료 영역에서 이루어진 의료 영상 통신 시스템 (Picture Archiving and Communication Systems), 의료 정보 표준화를 위한 HL7 (Health Level 7)에 대해서 경북대학교 지능정보 연구실에서 연구, 개발한 내용을 발표한다. 의료 정보 시스템과 생물학 영역의 유전체 정보 데이터베이스 시스템 사이에 의미 있는 데이터 전송, 지식 획득을 위해 정보 기술 분야에서 활용해야 할 영역으로 XML Web Services, Multi-agent Systems, 전문가 컴뮤니티를 위한 그룹웨어 연구 개발에 관해 사례 중심으로 발표한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제12권4호
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• pp.81-90
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• 2020

본 논문은 응급의료 환경에서 음성인식 성능을 향상시키기 위하여 실제 환경에서 데이터 수집 방법을 정의하고 정의된 환경에서 수집된 데이터를 전사하는 방법을 제안한다. 그리고 제안된 방법으로 수집되고 전사된 데이터를 이용하여 기본 음성인식 실험을 진행함으로써 제안한 수집 및 전사 방법을 평가하고 향후 연구 방향을 제시하고자 한다. 모든 음성은 기본적으로 16비트 해상도와 16 kHz 샘플링으로 저장되었다. 수집된 데이터는 총 166건의 대화로서 8시간 35분의 분량이다. 수집된 데이터는 Praat를 이용하여 철자 전사, 음소 전사, 방언 전사, 잡음 전사, 그리고 의료 코드 전사를 수행하여 다양한 정보를 포함한 텍스트 데이터를 구축하였다. 이와 같이 수집된 데이터를 이용하여 기본 베이스라인 실험을 통하여 응급의료 영역에서의 음성인식 문제를 실제로 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 데이터는 응급의료 영역의 1단계 데이터로서 향후 의료 영역에서의 음성인식 모델의 학습 데이터로 활용되고, 나아가 이 분야의 음성기반 시스템 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제6권3호
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• pp.139-147
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• 2008

-Healthcare란 건강관련 정보를 시간과 공간의 제약 없이 수집, 처리, 전달, 관리할 수 있게 해줌으로써 원격지 의료서비스를 제공하는 것을 말한다. 본 논문은 USN을 활용하여 원격에서 측정된 의료정보를 수집하여 서버에 전달하는 미들웨어 시스템을 시뮬레이션 했다. 헬스 케어기기에서 측정된 데이터를 USN을 통해 원격지의 서버로 전송하는데, 데이터의 전송에는 근거리 무선통신기술인 Zigbee를 사용하였다. 이러한 과정에서 헬스 케어기기와 서버사이에 미들웨어를 두어 측정된 이진코드 데이터를 텍스트데이터로 변환하여 서버의 헬스케어 시스템에 저장한다. 서버에 저장된 환자들의 의료정보는 의료진이 활용할 수 있도록 했다. 또한, 미들웨어 시스템에서는 데이터의 필터링을 통해 불필요한 데이터를 삭제해 서버의 부하를 줄여서, 외부 어플리케이션의 질의에 대한 정보제공을 용이하게 했다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.393-402
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• 1999

과거와 다르게 최근의 병원들은 정보화로 인해서 상당한 양의 의료 데이터가 저장되어 있어서 이의 효과적인 이용에 관심을 가지고 있다. 그러나 기존 통합병원정보시스템 (Integrated Hospital Information System)은 아직까지 일반관리와 원무관리 중심에서 벗어나지 못하고 있다. 품질 좋은 의료 서비스를 제공하기 위해서 환자 중심의 진료 및 진료지원, 임상연구 등을 종합적으로 지원하기 위한 데이터 웨어하우스 (Data Warehouse)의 필요성이 대두되기 시작했다. 이에 본 연구는 병원 전체 차원에서 데이터 웨어하우스의 아키텍쳐를 설계하고 개발하는 데 주안점을 두었다. 특히, 임상 데이터 웨어하우스 (Clinical Data Warehouse)에 초점을 두었으며 이에 대한 프로토타입은 J 병원에 적용되어서 개발되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.350-352
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• 2022

발병률이 낮은 병은 데이터 불균형 문제가 발생하며, 이는 의료계에서 겪는 원초적인 문제이다. 이런 불균형 문제를 해결하고자 Pix2Pix 로 생성적 적대 신경망 기반 의료 이미지 증강 기법을 설계하여 데이터 불균형 문제 해결 및 성능을 향상시켰다. 합성 데이터의 추가 및 기하학적 데이터 증강의 유무에 대한 4 가지 시나리오로 성능을 비교하여 제안된 기법이 가장 효과적임을 보인다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.1-6
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• 2015

최근 현대인의 식습관에 의해서 질병의 예방, 관리, 건강증진 등을 제공하는 유헬스케어 서비스의 트랜드가 급속하게 변화하고 있다. 그러나, 유헬스케어 서비스를 제공받는 사용자의 질병정보가 관리서버에 저장되지 않거나 저장되더라도 분석되지 못하는 상황이 발생되어 사용자의 의료서비스에 불편을 주고 있다. 본 논문에서는 유헬스케어 서비스를 제공받는 사용자의 질병 정보를 빅 데이터화하여 시간과 장소에 상관없이 사용지의 빅 데이터 정보를 통해 사용자의 의료 서비스를 원활하게 하는 유헬스케어 서비스 관리기법을 제안한다. 제안 기법은 사용자의 생체신호 및 건강정보를 측정하고 유무선 통신을 통해 데이터를 의료기관에 전송하며 의료기관에서는 사용자의 의료정보를 빅데이터화하여 사용자의 의료 정보를 분석한 후 다시 사용자에게 피드백 하여 사용자의 질병을 원격 관리한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.759-762
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• 2017

제안기법은 도래하는 클라우드 환경에서 원격의료 시스템을 위한 PACS에서 전송되는 의료정보의 정형데이터와 비정형 데이터의 안전한 전달을 위해 제안한다. 정형데이터는 의료영상과 같은 민감한 데이터로 AES암호화해 전달하고 비정형데이터는 의료이미지의 일부에서 비식별화를위해 암호화된 모자이크 비식별화기법을 이용해 전달한다. 암호화키의 안전성 평가를 위해 사이즈를 증가해가며 실험한 결과 128비트의 크기가 196, 256의크기로 암호화해도 128키와 큰 차이를 보이지 않음을 증명하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.263-265
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• 2017

본 논문에서는 대사증후군관련 의료 빅데이터 표준화 시스템의 환경과 소프트웨어 환경을 설계한 사항에 대해서 기술한다. 이를 위해 임상데이터를 기반으로 의료 빅데이터를 수집하고 국제 표준화인 공통 데이터 모델로 수집된 데이터를 ETL하여 통합 데이터베이스에 저장하였다. 본 연구를 통해 구축된 의료 빅데이터 표준화 시스템은 향후 의사결정 보조시스템 개발과 연계하여 효과적인 검색과 다양한 통계 분석을 지원할 계획이다. 또한 병원의 다양한 임상 연구를 지원하기 위한 주요 시스템으로 자리매김할 것으로 기대한다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권4호
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• pp.124-130
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• 2016

빅데이터 기술의 발전에 따라 여러 분야에서 빅데이터의 필요성이 증가하고 있다. 그중 최근 의료 산업은 치료 중심에서 예방과 건강관리 중심으로 변화됨에 따라 질병 발생 가능성 예측 및 개인 맞춤형 의료 서비스의 중요성이 증대되고 있다. 이를 위해서는 개인의 생체정보를 수집할 수 있는 디바이스와 수집된 데이터를 분석할 빅데이터 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 저가형 웨어러블 디바이스를 이용한 생체정보 빅데이터 시스템을 설계하였다. 웨어러블 디바이스는 심장 박동수와 걸음 수, 활동량 등의 기본적인 생체정보를 획득할 수 있는 Mi Band를 이용하였고, 수집된 생체정보는 MongoDB를 이용하여 NoSQL 형식으로 저장한 후 분석하였다. 본 연구의 결과를 기반으로 차후에는 Hadoop 등을 사용하여 실제 의료 환경에서 사용이 가능한 빅데이터 시스템을 구축하고 다양한 의료 정보용 웨어러블 디바이스와 연계하여 실제 의료 서비스에서 사용이 가능할 수 있다.

• 대한영상의학회지
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• 제81권6호
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• pp.1290-1304
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• 2020

영상처리 기반으로 의료영상을 분석하는 기법은 정상 환자와 비정상 환자를 분류, 병변 검출 및 장기나 병변의 분할 등에 사용되고 있다. 최근 인공지능 기술의 비약적 발전으로 의료영상 분석 연구들이 딥러닝 기술을 활용하여 시도되고 있다. 의료영상은 학습에 필요한 데이터를 충분히 모으기 어렵고 클래스별 데이터 수의 차이 때문에, 딥러닝 모델의 성능을 올리는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 연구가 시도되고 있으며, 이 중 하나가 학습 데이터를 증강하는 것이다. 본 종설에서는 회전, 역상, 밝기 변화 등과 같은 영상처리 기반의 데이터 증강, 적대적생성네트워크를 활용한 데이터 증강, 그리고 기존 영상의 속성들을 섞는 등의 최신 데이터 증강 기법을 알아보고, 의료영상 연구에 적용된 사례들과 그 결과를 조사해 보고자 한다. 끝으로 데이터 증강의 필요성을 고찰하고 앞으로의 방향을 짚어본다.