• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.464-467
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• 2020

조현병(정신분열증)은 사고, 감정, 지각, 행동 등 인격의 여러 측면에 걸쳐 광범위한 임상적 이상 증상을 일으키는 정신 질환이다. 심각한 정신 질환임에도 불구하고 여전히 과학적 진단 체계가 갖춰져 있지 않아 진단의 많은 부분을 환자의 진술에 의존하고 있으며, 이로 인해 조현병이라는 진단을 받고 치료방법을 찾는데 까지 오랜 시간이 걸린다. 이에 본 연구는 EEG, MRI 데이터와 조현병의 상관관계를 이용한 조현병 진단 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템은 MRI 데이터와 머신러닝 알고리즘을 통한 조현병의 확률적 진단과 함께, EEG 데이터의 시각화 기능을 제공하는 소프트웨어를 개발함으로써 조현병 진단의 과학적 근거를 의사에게 제공하여 정확한 병의 진단을 목표로 한다. 진단 후에는 환자 데이터의 체계적 관리를 통해 머신러닝 알고리즘의 학습 데이터 확보 및 환자의 상태를 지속적으로 관리·관찰 할 수 있도록 하여 의료 소프트웨어로서 조현병의 체계적 진단 및 관리 시스템을 구축한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.193-196
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• 2010

정보화 시대를 거치면서 모든 산업분야에서 대량의 데이터가 생성되고 관리되고 있다. 최근에는 비즈니스 환경의 변화로 인하여 의사결정을 지원할 수 있는 고급 정보에 대한 필요성이 대두되었으며 IT 기술의 발전과 더불어 데이터마이닝에 대한 많은 연구가 활발히 이루어졌다. 데이터마이닝은 금융, 정부, 제조, 유통 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 한편 의료데이터는 다른 산업분야의 데이터와 구별되는 특징이 있는데, 데이터의 이질성과 복잡성, 부정확성과 오류가능성, 불완전성과 윤리 및 법적인 문제, 개인정보보호, 특징 선택의 제한, 모델의 투명성과 설명력에 대한 높은 요구도 등이 그것이다. 이와 같은 이유로 의료데이터에 대한 접근은 제한적일 수 밖에 없다. 그럼에도 병원 전산화를 통해 발생하는 의료데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 임상정보를 포함하는 의료데이터는 데이터 자체로도 가치가 매우 크다. 이에 본 논문은 국내 제 3차 의료기관의 2년간 내원환자에 대한 진단데이터를 사용하여 데이터마이닝의 연관법칙을 이용, 상병간의 관계를 연구하고자 하였다. 이를 통해 잠재고객에게는 객관화된 의료지표를 제공하고, 의료기관은 예측 가능한 정보를 종합의료시스템에 활용하여 고객만족도를 높이는 효과를 볼 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.6
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• pp.796-801
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• 2009

In medical practice, the diagnosis or prediction models requiring complicated computations are not widely recognized due to difficulty in interpreting the course of reasoning and the complexity of computations. Medical personnel have used the nomograms which are a graphical representation for numerical relationships that enables to easily compute a complicated function without help of computation machines. It has been widely paid attention in diagnosing diseases or predicting the progress of diseases. A nomogram is constructed from a set of clinical data which contain various attributes such as symptoms, lab experiment results, therapy history, progress of diseases or identification of diseases. It is of importance to select effective ones from available attributes, sometimes along with parameters accompanying the attributes. This paper introduces a nomogram construction method that uses a naive Bayesian technique to construct a nomogram as well as a genetic algorithm to select effective attributes and parameters. The proposed method has been applied to the construction of a nomogram for a real clinical data set.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.4
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• pp.657-663
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• 2012

There are very small values and/or very big values which get out of the normal range for survey data in various fields. The reasons of occurrence for outlier are two. One of them is the error in process of data input and the other is the strange response of the respondent. If the data has outliers, then the summary statistics such as the mean and the variance produce misleading information. Therefore, researcher should be careful in detecting the outlier in data. In particular, it is very important problem for clinical fields because the cost of experiment is very high. This article introduce the Grubb test and Cochran test to detect outliers in the data and we apply this method for clinical data.

• Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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• 1997.11a
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• pp.93-106
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• 1997

약물 투여 후 약효의 출현은 흡수, 분포 등의 약동학적 단계(pharmacokinetic phase)를 거쳐 수용체 부위에서 약물과 수용체 사이의 약력학적(pharmacodynamic) 상호작용에 의해 나타난다. 따라서 약물요법 시 약효나 독성 발현의 큰 개인차는 약동학적 또는 약력학적 개인차에 의해 나타나며, 많은 약물에서 약효의 개인차는 흔히 약동학적 차이가 주역할을 함이 알려져 있고, 약물의 특성에 따라 약물의 대사 및 배설과 관련 있는 신장, 간장 및 심장 질환자에서는 현저한 약동학적 변화로 용법 조정이 필수적으로 요구되는 경우가 많다. 약동학적 개인차는 안전역이 좁은 약물에서 더욱 문제가 되며 이러한 약물의 적정 요법을 위해서는 수용체 부위와 평형을 이루고 있는 혈장약물농도를 적정 유지하는 것이 약동학적 개체차를 배제할 수 있는 한 방안이다. 근자에 이르러 체액내 약물 및 이의 대사물을 측정하는 분석 화학의 발전과, 임상 약물 동태학(clinical pharmacokinetics)의 도입 등으로 개개 환자에서의 적정 약물요법을 위한 TDM (Therapeutic Drug Monitoring)이 구미에서는 이미 보편화되어 있다 또한 국내에서도 이러한 새로운 의료분야의 연구 및 임상응용의 필요성이 점차 증가하고 있으므로, 이러한 시대적 요구에 발맞추어 본 지면을 통하여 임상약리학적 지식을 이용한 혈장 농도 데이터의 분석을 통하여 개개인에서의 적정 약물요법을 제시하는 TDM에 관하여 소개하고자 한다.

• Korean Journal of Clinical Laboratory Science
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• v.55 no.4
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• pp.235-243
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• 2023

As next-generation sequencing has been developed and used widely, RNA-sequencing (RNA-seq) has rapidly emerged as the first choice of tools to validate global transcriptome profiling. With the significant advances in RNA-seq, various types of RNA-seq have evolved in conjunction with the progress in bioinformatic tools. On the other hand, it is difficult to interpret the complex data underlying the biological meaning without a general understanding of the types of RNA-seq and bioinformatic approaches. In this regard, this paper discusses the two main sections of RNA-seq. First, two major variants of RNA-seq are described and compared with the standard RNA-seq. This provides insights into which RNA-seq method is most appropriate for their research. Second, the most widely used RNA-seq data analyses are discussed: (1) exploratory data analysis and (2) pathway enrichment analysis. This paper introduces the most widely used exploratory data analysis for RNA-seq, such as principal component analysis, heatmap, and volcano plot, which can provide the overall trends in the dataset. The pathway enrichment analysis section introduces three generations of pathway enrichment analysis and how they generate enriched pathways with the RNA-seq dataset.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.79-81
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• 2002

정보기술의 발달로 보건의료분야에서도 정보화가 가속화되고 있으며, 이런 디지털 의료환경에서 개인의 의료정보를 체계적이고 지속적으로 관리하기 위해서는 의료정보의 교환 및 공유를 위한 표준데이터 교환 환경이 구축되어야 한다. 본 논문에서는 HL7을 이용하여 표준데이터 교환 환경을 구축할 것을 제안하고, 특정 클라이언트 및 데이터베이스 스키마로부티 독립적으로 HL7 메시지를 생성할 수 있는 HL7 메시지 서버를 설계하고 구현한다. 이질적인 여러 데이터베이스에 대해서 HL7 데이터 요소에 대한 일관된 관점을 제공해 주기 위해서 공통 HL7 데이터 요소를 갖는 임상검사결과 뷰 스키마를 설계하였으며, HL7 메시지 서버가 특정 데이터베이스 스키마에 상관없이 제공된 단순 뷰를 조회하는 것으로 HL7 메시지를 생성할수 있도록 한다. 이를 통하여 타 의교기관의 정보시스템에서도 쉽게 본 HL7 메시지 서버 시스템을 활용할수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.361-364
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• 1998

정보기술의 발달과 경영패러다임의 변화로 데이터웨어하우스가 등장했다. 기존의 관계형 데이터베이스를 기반으로 하는 데이터웨어하우스에서는 사용자가 다양하고 복잡한 분석을 효율적으로 수행하기가 매우 어렵다. 따라서 새로운 데이터모델 즉 다차원 모델이 필요하게 되었다. OLAP(Online Analytical Processing)은 이런 다차원적인 기업 데이터를 사용자가 분석하고 Report 할 수 있게 만들고 관리하는 역할을 한다. 이러한 OLAP은 클라이언트/서버 구조를 가지는데 OLAP 제품별로 질의방법이나 보고방식들이 다르다. 따라서 최종 사용자는 다른 Client 툴을 사용할 경우 새로운 질의 방법과 보고방식을 익혀야한다. 그리고 커스텀화된 OLAP Client툴을 사용할 경우 Server가 바뀌면 사용할 수 없게 되는 단점이 있다. 이런 문제의 원인은 OLAP Client가 Server에 의존적이기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 OLAP의 특성과 OLAP Client가 지녀야 하는 특성을 알아보고 이러한 요구사항에 맞는 OLAP Server에 의존적이지 않은 통합된 OLAP Client를 제시하고 실제 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.733-736
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• 2003

본 논문은 DNA microarray chip 을 사용한 실험 결과로 생산되는 대량의 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 LIMS 개발에 대해 기술한다. 기존의 상용 LIMS 는 보편적 패턴과 방식을 정규화하여 제공하기 때문에 실험실의 고유한 방식을 포함하긴 어렵다. 본 논문에서는 유연성 있는 LIMS 를 개발하기 위해 특정 실험 중심으로 설계하면서 MAGE-OM 의 표준을 따르도록 디자인하였고, HYLIMS manager 라는 Local Application 과 검색을 주로 이용하는 사용자를 위하여 Web 검색 시스템을 구현하였다. 데이터베이스의 부하를 줄이기 위해 데이터 저장용 DB 와 검색용 DB 를 구분하였고, 데이터를 타입과 처리 형태에 따라 분류하여 관리하였으며 데이터 보안을 위해 실험 관리자가 사용자의 접근 제한을 설정 할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.205-210
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• 2010

심장질환은 암 다음으로 높은 사망 원인으로 초기 진단은 치료에 매우 중요한 문제로 대두 되고 있다. 심장병을 분석하기 위해서는 임상 데이터에 대해 자세히 알고 분석 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 심장 질환 데이터를 효율적으로 분석하기 위해 배깅 알고리즘을 사용하여 중요 검사 항목을 추출해내고 분석하는 방법을 제안한다. 데이터를 분석하는 과정에 있어서 분류자들을 생성하고 앙상블 하는 과정에 효과적인 결과를 얻기 위해서 다양한 알고리즘들을 결합해야 구성해야한다. 앙상블을 이용하여 가장 좋은 의 분류 효과를 얻기 위해서는 수천가지의 분류자들을 훈련시켜 성능이 좋은 앙상블을 구성한다.