• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.16-19
• /
• 2020

본 논문은 국제표준화인 OHDSI OMOP-CDM 의 확장으로 의료영상 표준기반의 R_CDM 으로 변환하고 그 데이터를 기반으로 다기관 임상연구를 위한 관리시스템에 대해 기술한다. 이를 위해 기존 공통데이터모델과 연계에 중점을 두어 DICOM 태그정보를 기반으로 의료영상 표준 모델의 스키마와 다기관 연구를 위한 Report 정보를 포함하여 모델링하였다. 이를 기반으로 머신러닝 기술개발을 위한 데이터 셋 생성과 관리를 위한 웹 기반 시스템 구조와 기능에 대해서 기술한다. 끝으로 구현된 시스템에서 제공하는 웹 서비스 수행 결과를 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.126-128
• /
• 2013

빅데이터(Big Data)는 현재 생산되고 있는 데이터 중 그 규모가 방대하고, 생성 주기가 짧으며, 수치 데이터 뿐 아니라 텍스트 이외의 멀티미디어 등 비정형화된 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터를 처리하여 가치 있는 정보를 추출하는 방법에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 이를 바탕으로 빅데이터가 다양한 분야에서 활용되고 있다. 현재 국내 주식시장에서도 빅데이터를 이용하여 기업의 투자에 활용하고 있다. 이 논문에서는 인터넷의 증권과 관련된 뉴스를 수집하여 수집된 뉴스와 주가 지수를 이용하여 기업 뉴스 평가 시스템을 개발하는 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제17권7호
• /
• pp.97-106
• /
• 2012

모바일 장치에서의바이오신호데이터의 관리는 용량이많은 실시간멀티미디어 데이터의전송이나 저장 장치에서 많은 문제점을야기시킨다. 따라서 본 논문은신속한 의료 서비스를 제공하기 위해서 모바일을 이용한 임상 데이터 처리 시스템인 m-Health 시스템을 제안한다. 이 시스템은 지역의 IP 네트워크 상의 헬스 시스템을 구축하여 원격의 여러 바이오 센싱으로 부터 출력을 조합하고, 다양한 바이오 센서에서의 전자적인 데이터 통합 처리를 수행하였다. m-Health 시스템은 다양한 바이오신호들을 측정 및 모니터링하고 원거리에 위치한 병원의 데이터 서버로 전송한다. 환자 및 가족, 의료진 모두가 언제 어디서나 사용할 수 있는 안드로이드 기반의 모바일 애플리케이션으로 의료 관련자는 병원의 데이터 서버에서 환자 데이터를 접근하여 환자 또는 사용자에게 의료 진단 및 처방을 피드백 한다. 그리고 환자 관찰을 위한 비디오 스트림은 스케일러블 트랜스코딩 기법을 이용하여 네트워크 트래픽에 알맞은 데이터 크기를 결정하고 비디오 스트림을 전송함으로서 모바일 시스템과 네트워크의 부하를 줄일 수 있다.

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

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
• /
• pp.333-337
• /
• 1998

의학분야에서 컴퓨터 활용은 단순히 처리할 데이터의 자동화뿐만 아니라 각종 의학영상들을 자동으로 처리함으로서 의사의 진단을 도와주는 형태로 발전되어 가고 있다. 본 논문에서는 병원의 임상병리과에서 번번히 수행하는 혈액검사를 자동화하기 위한 것으로 혈액을 자동 분석하는 웹 기반 분석시스템을 구축하였다. 이를 위해 본 논문에서는 혈액 영상으로부터 특징을 추출하기 위한 단계를 서술하고 세포분류를 위한 다층 신경망을 이용해 구현한 내용을 보인다. 또한 본 연구의 결과로 신경망의 학습 효율을 높이기 위한 전처리로서 학습 데이터에 대해 러프 집합 이론을 적용하여 학습 데이터의 차원을 효과적으로 줄일 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.33-45
• /
• 2020

본 논문은 최근 다양한 종류의 웨어러블 디바이스가 헬스케어 도메인에 급증하여 사용되고 있는 상황에서 최신 첨단 기술이 실제 메디컬 환경에서 개인의 질병예측이라는 관점을 바라본다. 사용자 참여형 웨어러블 디바이스를 통하여 임상 데이터와 유전자 데이터, 라이프 로그 데이터를 병합하여 데이터를 수집, 처리, 전송하는 과정을 걸쳐 딥뉴럴 네트워크의 환경에서 학습모델의 제시와 피드백 모델을 연결하는 과정을 제시한다. 이러한 첨단 의료 현장에서 일어나는 메디컬 IT의 임상시험 절차를 걸친 실제 현장의 경우 대사 증후군에 의한 특정 유전자가 질병에 미치는 영향을 측정과 더불어 임상 정보와 라이프 로그 데이터를 병합하여 서로 각기 다른 이종 데이터를 처리하면서 질병의 특이점을 확인하게 된다. 즉, 이종 데이터의 딥뉴럴 네트워크의 객관적 적합성과 확실성을 증빙하게 되고 이를 통한 실제 딥러닝 환경에서의 노이즈에 따른 성능 평가를 실시한다. 이를 통해 자동 인코더의 경우의 1,000 EPOCH당 변화하는 정확도와 예측치가 변수의 증가 값에 수차례 선형적으로 변화하는 현상을 증명하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
• /
• pp.345-349
• /
• 2007

과학연구 분야에서는 부단히 새로운 연구 과제를 제기되고 있으며 이에 대한 연구조건 및 연구방법을 다각도로 변화시키면서 보다 효과적인 연구결과를 얻기 위한 노력을 거듭하고 있다. 이와 같은 연구활동이 활발히 진행됨에 따라 급증하는 데이터를 효율적으로 관리할 필요성이 증가하였으며 다양한 데이터 저장소에 저장되어 있는 다량의 데이터를 통합관리하기 위한 연구가 계속되어 왔다. 이런 연구를 진행함에 있어서 데이터를 효율적으로 관리하고 데이터 구조, 형태의 변화에 유연하게 대처하기 위해서는 데이터모델 관리가 필요하다. 본 논문에서는 사용자로 하여금 다양한 저장소의 데이터 모델을 관리하고 이로부터 동적으로 데이터를 생성하여 통합 관리할 수 있는 XML Schema 관리 툴을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1095-1098
• /
• 2008

최근 디지털 의료영상 자료들이 급격히 증가하고 의학과 임상에서 많은 병원과 기관 사이의 협업연구가 증가함에 따라 지리적으로 분산된 외부 기관과의 원격 데이터 공유 및 원격의 데이터 접근이 필요하게 되었다. 의료 장비 사이의 데이터 교환을 위한 DICOM은 외부 기관의 방화벽으로부터 의료 이미지 데이터 접근을 지원하는 보안 방법과 전송 속도 문제로 인해 협업 환경에 적합하지 않으며, 의료 이미지 데이터 관리 기능을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 그리드 기반의 협업 환경을 제안하고 웹 서비스를 이용한 그리드 데이터 관리 기능을 구현하여 의료 분야의 PACS 통합과 의료 이미지 데이터 교환 문제를 해결하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.137-142
• /
• 2017

인구의 고령화와 의료서비스 수요의 증가로 한의학의 이론을 기초로 한 의료기기 개발이 증가하고 있다. 개발한 의료기기의 임상적 유효성 확보를 위한 다양한 임상시험들이 수행되고 있으며, 이 과정에서 다양하게 수집되는 정보들의 체계적인 관리의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 한의학의 대표적인 진단 방법인 맥진을 기기화 한 맥진기를 이용하여 임상시험을 진행하는데 있어 환자의 의학적 정보, 맥진기의 측정 정보들을 체계적으로 관리할 수 있는 데이터베이스를 설계하고 구축하였다. 구축된 데이터베이스는 임상시험에 대한 다양한 정보 및 측정된 정보의 질관리를 통해 기존 알고리즘 검증 또는 새로운 알고리즘 개발 시 효율적인 대응이 가능하고, 임상 데이터의 통제 측면에서도 여러 장점들을 가지고 있다. 본 연구의 결과는 이종의 맥진기나 다른 생체신호 측정기와의 정보 공유가 가능한 통합 데이터베이스 관리 시스템 구축을 위한 한의 의료기기 데이터 표준안 구성에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권12호
• /
• pp.13-22
• /
• 2021

임상의사결정시스템은 누적된 의료 데이터를 활용하여 머신러닝으로 학습된 AI 모델을 환자의 진단 및 진료 예측에 적용한다. 그러나 기존의 블랙박스 기반의 AI 응용은 시스템이 예측한 결과에 대해 타당한 이유를 제시하지 못하여 설명성이 부족한 한계점이 존재한다. 이와 같은 문제점을 보완하기 위해 이 논문에서는 임상의사결정시스템의 개발 단계에서 설명이 가능한 XAI를 적용하는 시스템 모델을 제안한다. 제안 모델은 기존의 AI모델에 설명성이 가능한 특정 XAI 기술을 추가로 적용시켜 블랙박스의 한계점을 보완할 수 있다. 제안 모델의 적용을 보이기 위해 LIME과 SHAP을 활용한 XAI 적용 사례를 제시한다. 테스트를 통해 데이터들이 모델의 예측 결과에 어떤 영향을 미치는지 다양한 관점에서 설명할 수 있다. 제안된 모델은 사용자에게 구체적인 이유를 제시함으로써 사용자의 신뢰를 높일 수 있는 장점을 가진다. 아울러 XAI의 적극적인 활용을 통해 기존 임상의사결정시스템의 한계를 극복하고 더 나은 진단 및 의사결정 지원을 가능하게 할 것으로 기대한다.