• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.475-481
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• 2005

현재 국내외에서는 유비쿼터스에 대한 연구 및 의료도메인에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구들은 전체적인 시스템에 대한 연구가 대부분이어서 실제 환경을 구축하는데 상당한 어려움이 따르고 있다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 고위험군 환자를 대상으로 다음과 같은 시나리오를 작성하였다. 시나리오는 Home -medical 서비스, Emergency call center 서비스 그리고 응급차량 서비스로 구성하였다. 본 연구에서는 위와 같은 시나리오를 기반으로 고위험군 환자의 생체 신호를 획득한 후 신경망을 이용하여 생체 신호 데이터를 학습한 후 환자의 이상 징후를 진단하는 CAD시스템의 프레임웍과 환자의 위험 수위를 단계별로 분류하는 알고리즘을 제시한다. 또한 과거의 데이터를 이용하여 미래의 환자상태를 예측하는 CAP시스템의 프레임웍을 제시하고 프레임웍에 대한 타당성을 검증하고자 한다.

• The Journal of the Korean dental association
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• v.44 no.10 s.449
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• pp.658-670
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• 2006

1980년대 후반기부터 치주질환과 뇌경색(ischemic stroke)자료의 연관성을 모색하는 시도가 있어왔다. 이번 연구의 목적은 치주질환과 뇌경색 유무와의 어떤 관계가 있는지를 60세 이상의 노인을 대상으로 조사, 통계 분석하였다. 자료는 미국의 총 국민조사 격인 The Third Nation Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III)를 이용하였다. 이번 연구에서 unadjusted logistic model 통계법을 이용하여 치아 상실수와 뇌경색 경험이 통계학적으로 유의한 수치의 상관성이 있음을 알게 되었다. 또한 나이와 흡연유무를 고려, 조정한 후 multiple logistic model 통계법으로 잔존치아가 적을수록 더욱 뇌경색에 걸릴 확률이 높음을 보였다. 그러나 두 질병에 동시에 선택된 중요한 위험인자 (risk factor)를 모두 고려, 조정 한 후에는 통계학적인 유의성을 찾지 못했다. 치은퇴축, 치주낭 깊이, 치석, 탐침시 출혈과 뇌경색 경험은 각각의 비교법에서 약간의 상관성을 보이나, 모든 통계법을 통해 일괄된 결과를 얻을 수는 없었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.61-62
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• 2014

말라리아는 인체에 감염되는 열원충의 종류에 따라 크게 열대열 원충, 삼일열 원충, 사일열 원충, 난형열 원충으로 구분된다. 말라리아는 감염 후 치료시기를 놓칠 경우 사망에 이를 수 있는 위험한 질병이므로 초기 진단을 위한 Rapid Diagnostic Test(RDT) 키트가 중요하다. 기존의 진단키트의 경우, 열대열 말라리아와 삼일열 말라리아를 동시에 검출하여 치료법이 다름에도 불구하고 구분하여 진단하기가 어렵다. 이러한 이유로 본 연구에서는 열대열 말라리아에 특이적인 RDT키트 개발을 위해, PlasmoDB에서 열대열 말라리아 항원 단백질을 얻고 BLAST를 이용하여 열대열 말라리아에 특이적인 항원 단백질 후보군을 얻었다. 이후 감염단계에 따라 우선순위를 정하고 SPpred에서 제공하는 protein solubility prediction을 통해 실험적으로 단백질 발현 가능 여부를 확인한 결과, 최종적으로 histidine-rich protein II, histidine-rich protein III, glycophorin binding protein를 선정하였다. 이들 단백질을 이용한 열대열 말라리아 진단키트 제작은 열대열 말라리아 특이적 진단을 효과적으로 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.469-471
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• 2001

뇌 MR 영상의 분석을 통해 질환을 자동적으로 진단하고 판별을 하기 위한 전처리 단계에서 정상인의 MR 영상 모델과 현재 고려되어지는 대상 영상과의 비교 작업이 요구된다. 이를 통해 보다 정확한 질병에 대한 근거를 제시함으로서 진단이 가능하게 된다. 이러한 비교 작업을 위해 우선적으로 해결해야 하는 것이 현재 대상 영상이 정상인의 MR 영상 시리즈 중 어느 위치의 영상과 일치하는 지를 판별해야 한다. 실질적으로 뇌 MR 시리즈는 영상의 특징에 따라 크게 몇 개의 그룹으로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 매핑을 위한 각 구성 요소의 특징을 추출해 자동으로 뇌 영상의 그룹핑을 함으로써 매핑시 고려되어지는 슬라이드의 범위를 좁혀줄 뿐만 아니라 영상의 질에 따라 부분적인 손실이 있다 하더라도 전후 관계 정보를 이용하여 유추가 가능한 방법을 제시한다. 800여개의 T2 MR 강조 영상에 대해서 실험을 행하여 비교적 정확한 그룹핑 결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.425-428
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• 2010

웹을 통해서 수천 또는 심지어는 수백만 명의 정보 수집이 가능해짐에 따라 이러한 사용자들로부터 생성된 데이터를 결합하는 알고리즘을 사용하여 새로운 비즈니스를 창출하는 집단지성이 크게 대두되고 있다. 최근 건강정보에 있어서도 웹을 통하여 사용자들이 정보의 획득이 일반화되면서 웹을 이용하는 사용자의 패턴을 이용하여 식중독이나 독감 같은 공공보건 관련 예후를 예측하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 사용자들의 검색 동향을 통해 독감의 유행을 예측하기 위해 국내외의 인플루엔자 표본감시 데이터 및 검색 동향을 비교하였다. 이러한 사용자들이 독감 관련 검색어의 증가는 실제 독감의 유행과 높은 상관관계(p=0.5, p=0.76)를 보였으며, 이는 인터넷 검색 동향만으로도 초기 단계에서 감시하고자 하는 질병의 발생 양상과 유행 양상의 전개를 예측하는데 중요한 역할을 수행할 수 있음을 의미하는 것으로 인터넷 검색 동향을 통해 공공보건을 예측하는 시스템을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.129-132
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• 2010

작금의 현대 사회 사람들은 바쁜 일상생활로 인해 짧아진 수면과 불면증 등의 각종 수면장애를 겪고 있으며, 여러 가지의 요소로 인하여 수면의 방해를 받게 되면, 여러 질병 및 생활 장애를 겪을 수 있어 수면의 중요성은 날로 주목받고 있다. 본 논문에서는 수면을 이루는 침실의 수면 환경 데이터를 수집하여 얻어진 조건 데이터들과 수면간의 관계를 분석하고 이를 바탕으로 시뮬레이션 모델을 추출하여 개개인에 따른 최적의 환경을 제공할 수 있다. 따라서 수면 과정에 따라 신체의 감각 및 자극에 대한 반응을 알고, 사람의 신체 상황에 따른 차이점 및 안정적인 패턴 및 조건을 정의하며 수면 패턴을 분석 및 솔루션 제공을 할 수 있다. 또한 차후에는 수면의 특정 상황만 아니라 식사, 출근, 등과 같은 유기적인 생활(유비쿼터스 환경)의 한 부분에도 상황에 따른 적절한 실내 환경 변화를 제공해주어서 좀 더 쾌적한 일상생활을 영위할 수 있도록 도움을 주게 되는 측면으로 확대 하려한다.

• Journal of Korean Orthopaedic Sports Medicine
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• v.3 no.1
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• pp.1-9
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• 2004

Running people is exceedingly increasing with the concern about the health. The health is defined as 'a state of complete physical, mental and social well being and not merely the absence of disease or infirmity' by WHO. It is very important to know that which level is one's physical strength and what is adequate quality and quantity of one's exercise. In this paper I would describe about exercise pre-scription, sports walking, and jogging. And sports injuries related running will be described briefly.

• The Microorganisms and Industry
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• v.15 no.2
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• pp.24-28
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• 1989

폐염균의 특징은 폐염, 류마티스성 심장병, 수막염 등의 질병을 일으키는 병원균이라는 것과 아주 높은 효율로 형질전환을 할 수 있다는 사실이다 ($10^{8}$ 개의 균에 염색체 DNA 1.mu.g을 써서 실험하였을 때 $10^{6}$개의 transformant를 얻을 수 있음). 폐염균이 자연상태에서 이렇게 높은 효율의 형질전환을 할 수 있는 이유는 정상생리의 일부로서 형질전환에 관계된 유전자가 형질전환을 할때 발현되기 때문이다. 그러나 폐염균 형질전환에 대한 연구는 아직도 초기단계라고 할 수 있으며 그 이유는 현재 전세계적으로 극소수의 연구자들만이 연구를 수행하고 있기 때문이다. 즉, 미국 Brookhaven National Laboratory의 Lacks와 프랑스 CNRS의 Claverys는 mismatch repair에 대한 연구를, Illinois 대학의 Morrison은 competence에 대해, 미국 Rockefeller 대학의 Hotchkiss와 Tomasz는 DNA binding을 연구하고 있을 뿐이다. 본 논고에서는 폐염균 형질전환에 대해 지금까지의 연구 상태와 문제점, recP의 클로닝에 대해 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.688-690
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• 2003

본 논문에서는 다해상도 2차원 실루엣 영상들을 이용하여 3차원 모델간의 형상 유사성을 비교하기 위한 방법을 제안한다. 제안 시스템은 포즈 정규화 모듈, 유사성 계산 모듈, 3차원 시각화 모듈로 구성된다. 형상 비교를 위해서 먼저, 3차원 인체 장기 모델을 입력으로 받아서 정규화를 수행하고, 다해상도 깊이맵을 획득한다. 이어서 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 추출한 후, 유사도 측정을 위해 시그니쳐를 측도로 사용한다. 최종적으로 계산된 결과들은 3차원 글리프 및 컬러 코딩을 이용하여 시각화된다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 전처리 단계에서의 정규화 수행을 통하여 스케일 및 회전 변환에 불변하는 특성을 보인다. 그리고 다양한 레벨의 깊이맵을 형상 비교에 사용하여 다해상도 기반의 유사성 평가를 지원하며, 평가 계산 속도와 정확성간의 유연성을 제공한다. 또한 3차원 히스토그램. 3차윈 글리프. 컬러 코딩 시각화 기법들과 2차원 실루엣 피킹 인터페이스를 통하여 인체 장기 모델간의 정량적 형상 차이를 사용자가 직관적으로 평가할 수 있도록 한다. 본 시스템은 차후 데이터베이스를 이용한 원격 진료 시스템에서의 질병 진단, 추적 관찰. 치료계획 등에 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.22-27
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• 2006

압타머칩은 혈청(serum) 내의 지정된 단백질의 상대적 양을 직접 측정할 수 있는 바이오칩으로서, 의학적 질병 진단에 유용하게 사용할 수 있는 툴이다. 압타머칩 데이터 분석에는 기존의 마이크로어레이 분석기법을 그대로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 Potential SVM(PSVM)을 이용하여, 심혈관질환 샘플 기반의 압타머칩 데이터에서 바이오마커 후보 단백질을 선정한 결과를 정리한다. PSVM은 분류 알고리즘으로서 뿐만 아니라 자질 선택(feature selection)에서도 우수한 성능을 보이는 알고리즘으로 알려져 있다. 심혈관 질환의 단계에 따라 구분한 4개 클래스, 135개 샘플로 구성된 3K 압타머칩 데이터에 대해 PSVM을 적용하여 자질을 선택하고 분류성능을 측정한 결과, 마이크로어레이에서의 자질 선택에 많이 사용되는 Gain Ratio 기법과 비교하여 보다 적은 수의 단백질 정보로 보다 나은 분류 성능을 보임을 확인하였다. 더불어, PSVM을 이용해 선택한 단백질군을 심혈관 질환 진단을 위한 바이오마커 후보로 제시한다.