• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.27-34
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• 2010

최근 여러 인터넷 서비스 업체에서 온라인 의료 진단 서비스 시스템을 제공하고 있다. 대부분 의료 진단 서비스 시스템은 서양 의학을 기초로 질병에 대한 처방이나 식이요법 등을 제공하기 때문에 전문 지식이 부족한 일반인들은 이용하기에 큰 어려움이 있다. 본 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 한국인 고유의 신체적 특성에 맞는 한의학 기반의 한방 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 사용자가 제시한 증상과 이전에 진단 받았던 진료 기록을 바탕으로 이미 학습되어진 질병의 증상과 비교하여 신경망을 통해 유사도가 높은 상위 3개의 질병을 도출한다. 또한 상위 3개의 질병에 대해 질병의 전체적인 증상과 한의학 서적에서 제시한 민간요법을 제시한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 여러 한의학 서적을 통해 구축한 후 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 진료 기록을 바탕으로 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템 보다 정확하게 질병을 진단한 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.2150-2157
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• 2007

본 논문에서는 개인의 건강 상태를 일련의 과정에 따라 스스로 파악하여 전문 의료 관리에 대한 접근 방향의 결정을 돕고 전문의가 쉽게 새로운 질병 및 증상을 학습 할 수 있도록 하는 자가 질병 진단 시스템을 제안하였다. 제안된 자가 진단은 보건 복지부에 제출된 #한국인이 부담을 가지는 질병# 관련 보고서와 의료 콘텐츠 #Engel Pharm#을 참조하여 선정한 60가지의 질병과 각 질병에 대한 대표 증상 161가지를 이용하여 질병을 도출한다. 개선된 ART2 학습 알고리즘을 적용하여 질병 종류를 군집화하고 각 질병의 증상에 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 제시하여 사용자의 건강 상태를 진단함으로써 자신의 건강에 대한 정보를 제공한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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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.

• 지능정보연구
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• 제13권1호
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• pp.81-90
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• 2007

본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 지능형 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안된 자가 진단 시스템은 보건 복지부에 제출된 '한국인이 부담을 가지는 질병' 관련보고서를 참조하여 선정한 30가지의 질병과 각 질병에 대한 대표 증상을 이용하여 질병을 도출한다. 본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 질병 종류를 군집화하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 기존의 방법에서는 입력 벡터와 군집 중심과의 거리를 측정한 후 거리가 가까운 5가지를 선택하기 때문에 선택된 질의와 관련 없는 질병을 도출하는 단점이 있었다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 선택된 질의와 도출된 질병에 대한 퍼지 소속도를 이용하여 정렬한다. 정렬된 질병에서 상위 5가지를 도출한 결과, 선택된 질의와 관련된 질병만을 도출하는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.1-8
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• 2009

본 논문에서는 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 쉽게 파악할 수 있는 퍼지 신경망 기법을 이용한 한방 자가 진단 질병 분류 시스템과, 자택에서 간편하게 전문의의 진료상담을 받을 수 있는 원격 진료 시스템을 통합한 홈메디컬 시스템을 제안한다. 제안한 한방 자가 진단 시스템은 72가지 한방 질병과 각 질병에 대한 증상을 분석하여 데이터베이스로 구축하고 구축된 데이터베이스 정보를 기반으로 퍼지 신경망 기법을 적용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문의 자가 진단 방법은 사용자가 자신의 대표 증상을 제시하면 해당 증상을 포함하는 질병들을 도출하고, 도출된 질병들의 세부 증상들을 사용자가 입력 벡터로 제시하면 퍼지 신경망 기법을 적용하여 세부 증상에 대한 질병들을 클러스터링한 후, 세부 증상에 대한 질병의 소속 정도를 제공한다. 제안한 원격 진료 시스템은 사용자와 전문의가 모두 로그인을 통하여 접속하게 되면 서버에 클라이언트의 정보가 송신되고, 사용자는 서버에서 전문의의 접속 현황을 전달받아 원하는 전문의와 동화상으로 원격 연결되어 전문의의 진료 소견을 받는다. 본 논문에서 제안한 시스템을 한의학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 한방 질병의 보조 진단으로서의 가능성을 확인하였다.