• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.34 no.4
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• pp.29-54
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• 2023

This study aimed to analyze the research trends of journal articles published by medical schools representing Korean modern. A total of 682 were selected from two journals published by Medical College in Keijo and Keijo Imperial University Medical Faculty. In results, the affiliations of authors who participated in Acta Medicinalia in Keijo included various schools and hospitals, and the authors' major was found to be similar in basic medicine and clinical medicine. In The Keijo Journal of Medicine, only school-affiliated authors participated, and 96.33% of the authors were majors in basic medicine. Co-occurrence network analysis was conducted on MeSH terms from the title of the article using MeSH on Demand, and the keyword that derived in both journals was 'erythrocytes', which analyzed the condition of red blood cells according to organs and diseases. In frequency analysis, a common area of research in both journals was the study focusing on blood and blood cells, and the study of anemia and tuberculosis, which were prevalent diseases at the time. As for comparing each journal, Acta Medicinalia in Keijo has focused on inflammatory diseases and clinical pathological studies in humans, and The Keijo Journal of Medicine has focused on anatomical studies on animals and pharmacological studies on medicines. Through this study, it was possible to identify the research topics and major keywords in two medical schools with different founding goals.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.22 no.1
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• pp.177-183
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• 2024

The study investigates the impact of data quality on the performance of artificial intelligence (AI). To this end, the impact of labeling error levels on the performance of artificial intelligence was compared and analyzed through simulation, taking into account the similarity of data features and the imbalance of class composition. As a result, data with high similarity between characteristic variables were found to be more sensitive to labeling accuracy than data with low similarity between characteristic variables. It was observed that artificial intelligence accuracy tended to decrease rapidly as class imbalance increased. This will serve as the fundamental data for evaluating the quality criteria and conducting related research on artificial intelligence learning data.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.485-488
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• 2002

본 논문은 의학 연구 및 교육, 환자 치료를 위해 보다 정확한 정보를 제공하고자 의료 영상 중에 가장 많이 사용하는 의료 영상인 뇌 MR 영상의 횡단면만을 가지고 3차원으로 가시화한다. 3차원으로 재구성하는데 있어서 원 영상의 모형을 자연스러운 표현을 위해서는 층 영상과 층 영상간의 보간 영상이 필요하므로 이를 생성하는 방법에 대해서 제안한다. 그리고 3차원 재구성에 필요한 정보를 추출하기 위해 각 영상에서 머리와 뇌 영역의 윤곽선 정보를 추출하고 가시화의 시간을 줄이기 위해 윤곽선 정보에서 특징점을 추출하여 이를 기반으로 하여 3차원으로 재구성 한다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.51 no.1
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• pp.245-269
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• 2017

To assess and understand the level of job burnout among the medical librarians and identify the factors affecting it, email survey, consisting of questions regarding personal background, organization characteristics, degree of burnout, and coping activities, was administered for two weeks in December 2016, to the librarians in 138 institutions affiliated with the Korean Medical Library Association. MBI-GS is used as a burnout measuring instrument. Data collected from 158 librarians (response rate 65.6%), were analyzed by descriptive statistics, t-test, ANOVA, and correlation analysis methods. According to MB-GS norm, respondents experience moderate level of exhaustion and professional efficacy, however the level of cynicism is extremely high. There are significant statistical differences in burnout, depending on age, medical librarian certificate, work experience, type of library, job coverage, and coping activities. There are also statistical significant correlations between workload, role conflict, decision making process and performance evaluation, organization communication, IT environment, continuing education and burnout. Based on the results, recommendations to alleviate burnout are suggested in individual, organizational, and professional association context.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.2 no.1
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• pp.1-10
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• 1996

초음파는 액체 및 고체의 매질 속에서도 그 전달 특성이 우수하여 수중 물체의 감지, 지질 조사 자원탐사뿐만 아니라, 의학 분야에서도 널리 사용되고 있다. 물체유동정보 측정방식에는 연속파를 이용한 도플러식과 펄스 신호를 이용한 도플러는 거리 분해능이 좋으므로 깊이에 따른 속도 정보를 쉽게 얻을 수 있는 장점이 있으나, 수신되는 도플러 신호가 탐촉자의 특성과 매질 속에서의 전파특성 등에 의하여 송신된 신호와 파형이 다르고 복잡한 주파수 특성을 가지므로 연속파에서와 같이 도플러 주파수를 직접 측정하기 곤란하다. 도플러 주파수를 검출하기 위하여 여러 방법이 개발되어 있으나, 측정거리와 측정속도의 제약과 더불어, 실시간(real time) 처리에 의한 분포적 측정이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 시간 영역에서 국소 데이터를 이용하여 펄스 신호의 위상을 정의하고 실시간에서 펄스 신호를 위상으로 변환하는 신호 처리법을 제안하였다. 또한 이 신호 처리법을 응용하여 측정 범위의 위상 곡선에서 위상 차를 계산함으로써 평균 가속도와 유동속도정보를 분포적으로 얻을 수 있는 새로운 펄스 도플러 기법을 제안하였으며, 모델 신호를 만들어 제안된 방법의 유용성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.775-777
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• 2004

전문용어란 전문분야의 개념이 언어적으로 표현된 형태이다. 전문분야마다 분야 특성적인 개념이 사용되므로, 전문용어는 전문분야를 특성화하는 단위로 사용된다. 따라서 전문분야문서에 대한 자연언어처리에서 전문용어를 효과적으로 처리하는 것은 매우 중요하다. 전문용어 추출은 분야 특성적인 전문용어를 해당 분야 문서에서 파악하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 기계학습방법을 이용한 전문용어 자동 추출 기법을 제안한다. 본 논문의 기법은 전문분야 사전과 전문분야 문서를 이용하여 문서에서 나타나는 전문용어의 특성을 파악하고 이를 이용하여 전문용어를 추출한다. 본 논문의 기법은 GENIA 2.01 문서에 대하여 86%의 정확률과 90%의 재현율을 나타내었다. 또한 기존연구보다 최고 21%의 성능향상을 나타내었다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.84 no.1
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• pp.127-149
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• 2023

It is important to distinguish uterine lesions from other lesions occurring in the pelvic cavity for the proper management. The primary radiological evaluation of uterine lesions is performed using transvaginal ultrasonography, and if the lesion is too large or shows atypical benign imaging findings, magnetic resonance imaging should be performed. Analyzing radiological findings of uterine lesions through a pattern recognition approach can help establish the accurate diagnosis and treatment plan. In this pictorial assay, we describe imaging characteristics of various lesions arising from the uterus and evaluate them based on the pattern recognition approach.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.36 no.2
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• pp.307-325
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• 2005

The paper examined and analyzed the factors affecting TQM in Medical libraries. The questionnaire was used for collecting data and the ANOVA and T-TEST were used for analyzing data. The results showed that librarians positively recognize the need of TQM in Medical libraries. However, the results showed that library system needs to improve the reward system for effective performance of the work. Finally, this study showed that librarians need to be well-qualified person as a professional with the CEO of strong leadership for successful TQM.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2006.02a
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• pp.91-96
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• 2006

현대의학의 발전으로 많은 질병들의 치료율이 개선되고 있으나, 암은 여전히 낮은 치료율과 약제 내성 및 부작용으로 많은 환자들이 의학적 고통 뿐 아니라 정신적, 경제적 문제점들을 호소하고있다. 이와같은 문제점은 동일한 병리학적 특성을 가지는 종양이라도 사람마다 그 생물학적 특성이 다르며, 동일한 환자안에서도 종양의 시기에 따라 다양한 특성의 세포들이 공존하며 다양한 문제를 발생하는 tumor heterogeneity에서 기인하게된다. 다행히 최근의 분자생물학의 발전과 인간유전체연구들의 활성화로 이와같은 다양한 암의 특성과 환자들의 특성을 이해하는 연구 방법들의 개발로 환자의 특성에 맞는 항암제를 효율적으로 투여하는 맞춤치료를 향한 노력을 지속하고 있다. 이와같은 맞춤치료의 일환으로 약제의 환자에서의 반응과 부작용을 예측하고자 최신의 high-throughput 기법을 도입한 것이 Pharmacogenomics이다. 즉, 지금까지의 항암치료는 암의 종류에 따라 임상연구 결과에 근거한 항암제를 선택하고 있다. 그러나 앞서 설명한 것처럼 암의 특성과 환자 반응의 다양화로 실제 항암효과는 기대에 미치지 못하여 많은 수의 환자들이 치료에 내성을 보일 뿐 아니라 치명적인 부작용으로 새로운 문제에 대면하게 되었다. 따라서 각 항암제011 최대의 효과를 보이며 최소의 부작용을 나타내는 최선의 치료책을 선정하는 것이 중요한 과제이다. 이를 위해서 암환자의 치료 단계에서 정확한 진단 및 병기 설정, 생물학적 특성 이해 뿐 아니라, 치료 반응을 예측할 수 있는 생물학적 표지자를 찾고자 하는 노력의 결과로 현재 임상에 사용되는 몇 가지 종양표지자를 포함하여 다양한 유전자 칩들이 연구단계에 있다. 특히 다양한 생물학적 현상이 많은 유전자들의 변화에 의한다는 근거하여 약제의 효과와 부작용을 예측할 수 있는 표지자 발굴도 DNA chip 등의 high-throughput technology를 사용하여 그 특이도와 민감도가 향상된 표지자 발굴이 시도되고 있다. 아직은 시작단계이고 많은 검증이 필요하나 여러 가지 가능성의 증거들로 멀지않은 시기에 맞춤치료가 가능하리라 기대하며, 암 연구에 있어서 pharmacogenomics의 현황을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.487-489
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• 2003

전문용어란 전문분야의 개념이 언어적으로 표현된 형태이다. 전문분야마다 분야 특성 적인 개념이 사용되므로, 전문용어는 전문분야를 특성화하는 단위로 사용된다. 따라서 전문분야문서에 대한 자연언어처리에서 전문용어를 효과적으로 처리하는 것은 매우 중요하다. 전문용어 추출은 분야 특성적인 전문용어를 해당 분야 문서에서 파악하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 기계학습방법을 이용한 전문용어 자동 추출 기법을 제안한다. 본 논문의 기법은 전문분야 사전과 전문분야 문서를 이용하여 문서에서 나타나는 전문용어의 특성을 파악하고 이를 이용하여 전문용어를 추출한다. 본 논문의 기법은 70,000단어 수준의 영어 의학분야 300개 문서에 대하여 약 77%의 정확률로 전문용어를 추출하였다.