• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.26 no.5
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• pp.1087-1095
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• 2015

Influenza, commonly known as "the flu", is an infectious disease caused by the influenza virus. We consider, in this paper, regression models as a prediction model of influenza disease. While most of previous researches use mainly the meteorological variables as a predictive variables, we consider social media information in the models. As a result, we found that the contributions of two-type of informations are comparable. We used the medical treatment data of influenza provided by Natioal Health Insurance Survice (NHIS) and the meteorological data provided by Korea Meteorological Administration (KMA). We collect social media information (twitter buzz amount) from Twitter. Time series model is also considered for comparison.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.61-62
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• 2022

알츠하이머성 치매는 현존하는 치료법이 없어 경도인지장애 단계에서의 예방이 중요하다. 지금까지의 알츠하이머 연구는 대부분이 뇌영상 마커와 뇌척수액 마커에 집중되어 있었으며, 경도 인지 장애 단계에서의 탐색은 더욱 적었다. 이러한 점에서 혈액 유전자 발현을 이용한 경도 인지장애 단계 예측은 인지 능력에 따른 관련 유전자 식별과 접근 가능한 진단 및 치료 바이오 마커 탐색에 기여할 수 있다. 그러나 유전자 발현 데이터의 경우 환자 수에 비해 높은 차원을 가지기 때문에 과적합을 막고 질병 관련 유전자를 식별하기 위해서는 데이터에서의 의미 있는 차원만을 뽑아내는 차원 축소가 선행되야 한다. 본 연구는 유전자 발현데이터에서의 인지장애 분류를 위해 차원 축소기법과 신경망을 적용하여 인지 장애 정도를 예측하였다. 그 결과, Lasso 이용 차원축소와 신경망을 이용하여 97%의 정확도로 정상과 조기 경도 인지장애, 후기 경도 인지장애 환자를 분류 할 수 있었으며, 더 적은 차원에서도 분류가 가능했다. 이는 혈액 유전자 발현을 이용해 경도 인지장애 단계를 예측한 첫 번째 연구이며, 인지능력 저하에 따른 혈액 유전자 발현의 연관성을 확인하고 향후 조기 진단, 치료 표적 탐색에 기여한다.

• Journal of Korean Orthopaedic Sports Medicine
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• v.7 no.1
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• pp.1-7
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• 2008

일반적으로 진행된 골관절염 등 골연골 병변에 대해서는 골연골을 치유시키는 술식에서부터 인공 관절 치환술까지 치료방법이 다양하게 보고되고 있다. 특히 견관절 인공 관절 치환술을 비롯한 여러 수술 방법에 대한 적응증 및 금기증을 잘 숙지하고, 각각의 고유 질병에 따른 병리 소견과 견관절의 정상적 해부학 및 생역학을 이해하며, 적절한 기구 선택과 정확한 술기로 수술을 시행할 때 제한된 치료 목표이지만 보다 긍정적인 치료 결과를 예측할 수 있다.

• The Optical Journal
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• s.100
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• pp.74-81
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• 2005

fMRI라고 하는 것은 뇌 속의 산소흐름과 같은 역동적인 상황의 촬영이 가능한 뇌단층 촬영기로서 4차원적으로 매순간 변화하는 것을 곧바로 측정할 수 있는 최첨단 의료기기이다. 거짓말을 할 때에는 전두엽이 활성화되어, 활성화된 전두엽의 뇌스캔을 이용하여 범인의 거짓말을 탐지할 수 있다는 것이다. 꼭 이런 목적이 아니더라도 알츠하이머 등의 뇌기능 저하에 따른 질병 연구와, 자극에 대해 우리의 뇌가 어떻게 반응하는지 살필 수 있어 무궁무진한 뇌과학 분야에 유용하게 이용될 수 있다. 본 보고서는 뇌기능을 이미징할 수 있는 fMRI 분야에 대한 특허를 다각도로 분석해 봄으로써, 해당 기술분야의 흐름을 파악하고 앞으로의 동향을 예측하여 적절한 대응과 연구개발에 목적을 두고 작성되었다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1437-1451
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• 2017

4차 산업혁명의 주요 기술 중 하나로 언급되는 사물인터넷 기술은 헬스케어분야에서 질병의 예측, 관리뿐만 아니라 보건의료 산업 전반에까지 영향을 미치고 있으며, 기술의 고도화 및 적용 분야가 점차 확대되고 있다. 이에 본고에서는 사물인터넷이 헬스케어 산업 분야에 적용 동향을 살펴보고, 한국, 미국, 일본, 유럽 특허청의 특허분석을 통해 공백 기술 및 분야에 대한 분석과 함께 향후 기술 개발이 요구되는 분야에 대해 논하고자 한다.

• 월간낙농육우
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• v.32 no.1
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• pp.91-94
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• 2012

향후 국내 낙농업은 소비자들의 전반적인 소득향상 및 '동물복지' 개념의 부각에 의하여, 품질이 우수하고 위생적인 안전한 축산물에 대한 요구가 증가할 것으로 예측되며, 하루 속히 동물복지 및 친환경축산 개념 등이 결합된 가축 생산성 극대화 기술들을 개발하여 치열한 무한 국제 경쟁력시대에 대비할 것이 요망된다고 하겠으며, 이번 호에서는 국내 동물복지형 낙농업의 과제와 동물질병발생의 원인 등에 대한 관련 지식들을 소개하고자 한다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.38 no.11
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• pp.61-67
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• 2011

우리 선조들은 가끔 점을 쳐서 내일이 길흉화복(吉凶禍福)을 예측했다. 오늘날에는 복권 한 장에 마음을 졸이며 대박을 기다리는 현대인들에 이르기까지, 우리 인류는 항상 확률적인 상황에 직면해 왔다. '확률'이라는 말이 개입되는 순간부터, 우리의 삶은 하나의 도박이 되는 것이다. 병원에서 질병 감염 여부를 검사할 때나 법적 증거로 DNA 유전자를 감식할 때, 거기에는 항상 '확률'적 요인이 숨어있다. 그 중심에 가우스(Carl Fredrich Gauss, 1777-1855, 독일)가 있다. EU 통합 전 독일의 10 Mark 화폐 주인공 가우스, 가우스는 독일의 자존심이다. 고대부터 인간은 무엇인가를 결정할 때 확률적 결정에 따른다. 본고에서는 가우스 확률분포의 기원을 추적 요약하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.255-256
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• 2022

임상의사결정지원시스템(Clinical Decision Support System)은 환자의 질병을 진단하고 치료할 때 의사결정을 도와주는 시스템이다.[1] 본 논문에서는 블록체인과 XAI 기술을 활용해 임상의사결정지원시스템의 아키텍처를 제안한다. 제안 아키텍처는 데이터의 중앙화, 의료데이터의 보안을 블록체인기술로 해결하고 블록체인을 기반으로 한 보반 기술인 DID 기술을 활용해 데이터의 신뢰성과 보안성을 확보하였다. 또한 XAI 모듈을 활용해 예측 결과의 신뢰도와 투명성도 제공해 의료인의 의사결정을 지원하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07d
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• pp.1569-1572
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• 2003

최근 생명공학 분야의 기술이 혁신적으로 발달함에 따라 게놈 프로젝트가 본래 계획보다 2년 앞당겨져 2003 년 4 월 인간 유전자의 완전한 서열을 밝히고 성공적으로 완료됨으로서 관련 연구자들은 인간의 유전자에 대한 대량의 서열 데이터를 얻게 되었다. 그래서 게놈 프로젝트의 다음 단계로서 엄청난 양의서열 정보 분석으로부터 유전자의 기능을 파악하고자 하는 연구들이 이미 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구들의 최종적 목표는 질병 치료와 생명연장의 실현이라고 볼 수 있다. 유전자 연구를 위해선 우선 일차적으로 유전자 부위를 파악해야 한다. 유전자는 구조적으로 다시 여러 부분으로 나뉘는데 유전자 발현의 개시에 매우 중요한 요소 중 하나가 바로 프로모터 (Promoter) 이다. 프로모터 내에는 TATA box 가 있는데 이는 프로모터의 핵심 요소이다. 프로모터는 생명체의 종 그리고 RNA 중합효소의 종류에 따라 다르다. 이 논문에서는 다양한 신경망 알고리즘 중의 하나인 Backtpropagation 을 이용하여 밝혀지지 알은 서열에서 인간을 포함하는 원핵생물의 프로모터 서열을 예측할 수 있는 방법을 얻었기에 소개하고자 한다.

• 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.