• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.387-392
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• 2007

본 논문에서는 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 스스로 자신의 건강 상태를 쉽게 파악하고, 조금씩 진화하는 질병 바이러스에 따른 증상의 변화를 진단할 수 있는 퍼지 ART 알고리즘을 이용한 한방 자가 진단 및 학습 시스템을 제안한다. 제안된 한방 자가 진단 및 학습 시스템은 72가지 한방 질병과 각 질병에 대한 증상을 분석하여 데이터베이스로 구축하고 구축된 데이터베이스 정보를 기반으로 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표 증상을 제시하면 해당 증상을 포함하는 질병들을 도출한다. 도출된 질병들의 세부 증상들을 사용자가 입력 벡터로 제시하면 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 세부 증상에 대한 질병들을 클러스터링한 후, 세부 증상에 대한 질병의 소속 정도를 제공한다. 본 논문에서 제시한 시스템을 한의학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제사한 시스템이 한방 질병의 보조 진단으로서의 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.283-288
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• 2007

본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 68가지 질병과 각 질병에 대한 대표 증상 데이터 베이스를 이용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표증상을 입력하면 해당 증상과 관련 있는 질병만을 자율 학습 방법 신경망인 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 사용자의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 데이터베이스를 이용하여 질병과 증상의 정보관리를 유용하게 할 수 있도록 하였다. 제안된 자가 진단시스템을 구현하여 간호학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 질병의 보조 진단 시스템의 도구로서의 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.383-385
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• 2018

기존의 한방 자가 진단 방법에서는 PCM 기반의 알고리즘을 적용시켰으나 고질적인 문제점 중의 하나인 증상 수가 급격하게 증가할 경우에는 진단 결과가 정확하게 도출되지 않는 현상이 발생한다. 이러한 문제점을 개선하는데 효율적인 퍼지 의사 결정 트리 알고리즘을 적용한다. 퍼지 의사 결정 트리는 과거의 데이터를 미리 학습시킨 후에 엔트로피에 따라 경계 값을 구한 후, 사용자가 여러 증상을 입력하면 입력된 증상에 해당되는 상위 질병 5개를 도출한다. 그리고 도출된 상위 5개의 질병과 도출된 질병의 원인과 치료하기 위한 민간요법을 제공한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 한의사가 추천한 여러 한의학 전문 서적을 기반으로 증상과 질병의 데이터베이스를 설계한 후, 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 과거의 데이터를 바탕으로 증상을 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템보다 정확하고 신속한 진단 결과를 도출하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.491-493
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• 2017

본 논문에서는 PCM 알고리즘을 적용하여 한국인 고유의 신체적 특성에 맞는 한의학 기반의 한방 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 사용자로부터 입력받은 각 증상들에 가중치를 설정한다. 입력받은 증상의 개수가 많아질 경우에는 해당되지 않는 질병이 도출되기 때문에 각 증상 클러스터의 가중치를 낮게 설정하여 적은 입출력 변화에도 전체 결과의 신뢰도에 영향을 주지 않도록 한다. 입력 데이터와 가중치를 기반으로 하여 이미 학습된 질병의 증상과 비교한 후, 유사도가 높은 상위 5개의 질병을 도출한다. 도출된 상위 5개의 질병과 도출된 질병의 원인과 민간요법을 제공한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 여러 한의학 서적을 통해 구축한 후, 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 진료 기록을 바탕으로 증상을 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템 보다 다양한 증상에 대한 질병 정보를 제공할 수 있는 것으로 확인되었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.2
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• pp.27-34
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• 2010

Recently, lots of internet service companies provide on-line health diagnosis systems. But general persons not having expert knowledge are difficult to use, because most of the health diagnosis systems present prescriptions or dietetic treatments for diseases based on western medicine. In this paper, a self health diagnosis system of oriental medicine coinciding with physical characteristics of Korean using fuzzy ART algorithm, is proposed. In the proposed system, three high rank of diseases having high similarity values are derived by comparing symptoms presented by a user with learned symptoms of specific diseases based on treatment records using neural networks. And also the proposed system shows overall symptoms and folk remedies for the three high rank of diseases. Database on diseases and symptoms is built by several oriental medicine books and then verified by a medical specialist of oriental medicine. The proposed self health diagnosis system of oriental medicine showed better performance than conventional health diagnosis systems by means of learning diseases and symptoms using treatment records.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.11
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• pp.2150-2157
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• 2007

In this paper, we have proposed a self disease diagnosis system for ordinary persons to help the decision of access methods to a specialized medical management, and for medical specialities to discover new diseases and their symptoms easily, using verification of an individual#s health status by a series of processes performed by oneself. In the proposed self disease diagnosis system, illness is decided by 60 kinds of diseases selected using the report called #Diseases that Koreans take seriously# published by Ministry of Health & Welfare and medical contents called #Engel Pharm#, and also using 161 representative symptoms for the 60 kinds of diseases. An individual#s health information is extracted by diagnosis of one#s health status by a clustering of the 60 kinds of diseases using enhanced ART2 algorithm and input vectors from the results of questions for symptoms of each disease.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.187-192
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• 2008

최근 자신의 건강에 대한 관심이 고조되고 있는 반면, 현재 대부분 On-line에서 제공되는 진단 서비스 시스템은 질병 명을 이용하여 질병에 대한 처방이나 민간요법 등을 제시하고 있다. 이에 질병에 대해 전문지식이 부족한 일반인들이 이용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 On-line에서 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 사용자가 제시한 증상을 바탕으로 이미 학습되어진 질병의 증상과 비교하여 신경망을 통해 유사도가 높은 상위 3개의 질병을 도출한다. 도출된 질병에 대해 질병의 전체적인 증상과 동의보감에서 제시한 민간요법을 결과로 출력한다. 질병 데이터베이스는 서울대학교에서 교육용으로 출판한 가정의학(家庭醫學)을 기초로 동의보감과 한방의학백과서적을 통해 한의학 전문의의 검증을 거쳐 생성하였다. 그리고 본 시스템은 전문의의 상담시스템을 지원한다. 전문의의 상담시스템을 이용하여 자택 및 직장에서 편리하게 전문의의 진료와 소견을 받을 수 있도록 하였다. 전문의 상담 시스템은 전문의가 서버에 접속한 상태에서 사용자의 진로 신청으로 연결되며, 텍스트 데이터 및 기존의 진료기록이 있다면 이를 기반으로 전문의의 진단을 유도하도록 한다. 제안된 한방 자가 진단 시스템을 한의학 전문의가 분석한 결과 기존의 질병 진단 시스템 보다 일반성이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.386-393
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• 2008

시간이 부족한 현대인과 보살핌이 부족한 고령화 인구의 증가로 인해 비교적 가벼운 질병을 방치해 더 큰 고통을 겪는 경우가 발생하여 직접 병원에 가지 않고 자신의 건강 상태를 파악할 수 있는 시스템의 개발이 필요하게 되었다. 하지만 질병의 특성상, 증상의 차이와 구분에 의해 같은 질병이라도 다른 치료와 예방이 필요하고 다른 질병으로 세부 도출될 가능성이 있다. 따라서 증상의 차이를 고려하지 않고 단순한 증상의 선택만으로 도출된 결과는 상황을 더욱 악화시킬 가능성이 있다. 본 논문에서는 ART2 알고리즘을 이용하여 질병을 도출하고 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 소속 함수로 표현하고 퍼지 추론 방법을 적용하여 더욱더 정확한 질병 상세를 도출 할 수 있는 개선된 자가진단 시스템을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 전문의에게 분석을 의뢰한 결과, 본 논문에서 제안된 자가진단 시스템 방법이 이전의 방법보다, 지능형 자가 보조 진단 시스템으로서 사용자에게 더욱 효과적인 도움을 줄 수 있다는 가능성을 확인하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.13 no.1
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• pp.81-90
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• 2007

This paper shows an intelligent disease diagnosis system for public. Our system deals with 30 diseases and their typical symptoms selected based on the report from Ministry of Health and Welfare, Korea. Technically, the system uses a modified FCM algorithm for clustering diseases and the input vector consists of the result of user-selected questionnaires. The modified FCM algorithm improves the quality of clusters by applying symmetrically measure based on the fuzzy theory so that the clusters are relatively sensitive to the shape of the pattern distribution. Furthermore, we extract the highest 5 diseases only related to the user-selected questionnaires based on the fuzzy membership function between questionnaires and diseases in order to avoid diagnosing unrelated disease.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.7
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• pp.1-8
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• 2009

In this paper, we propose a home medical system that integrates a self-diagnosing disease classification system and a tele-consulting system by communication technology. The proposed disease classification system supports to self-diagnose the health condition based on oriental medical science using fuzzy neural network algorithm. The prepared database includes 72 different diseases and their associated symptoms based on a famous medical science book "Dong-eui-bo-gam". The proposed system extracts three most prospective diseases from user's symptoms by analyzing disease database with fuzzy neural network technology. Technically, user's symptoms are used as an input vector and the clustering algorithm based upon a fuzzy neural network is performed. The degree of fuzzy membership is computed for each probable cluster and the system infers the three most prospective diseases with their degree of membership. Such information should be sent to medical doctors via our tele-consulting system module. Finally a user can take an appropriate consultation via video images by a medical doctor. Oriental medical doctors verified the accuracy of disease diagnosing ability and the efficacy of overall system's plausibility in the real world.