Conducting AI-based fusion business due to the increment of ICT fusion medical device has been expanded. In addition, AI-based medical devices help change existing medical system on treatment into the paradigm of customized treatment such as preliminary diagnosis and prevention. It will be generally promoted to the change of medical device industry. Although the current demand forecasting of medical biotechnology commercialization is based on the method of Delphi and AHP, there is a problem that it is difficult to have a generalization due to fluctuation results according to a pool of participants. Therefore, the purpose of the paper is to predict demand forecasting for identifying promising technology based on building up big data in medical biotechnology. The development method is to employ candidate technologies of keywords extracted from SCOPUS and to use word2vec for drawing analysis indicator, technological distance similarity, and recommended technological similarity of top-level items in order to achieve a reasonable result. In addition, the method builds up academic big data for 5 years (2016-2020) in order to commercialize technology excavation on demand perspective. Lastly, the paper employs global data studies in order to develop domestic and international demand for technology excavation in the medical biotechnology field.
Kim, Heongkyun;Lee, Sangmin;Kwon, Hyunwoo;Kim, Eunmin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4400-4419
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2021
In the 4th Industrial Revolution, the healthcare industry is undergoing a paradigm shift from post-care and management systems based on diagnosis and treatment to disease prevention and management based on personal precision medicine. To optimize medical services for individual patients, an open ecosystem for the healthcare industry that allows the exchange and utilization of personal health records (PHRs) is required. However, under the current system of hospital-centered data management, it is difficult to implement the linking and sharing of PHRs in practice. To address this problem, in this study, we present the design and implementation of a patient-centered PHR platform using blockchain technology. This platform achieved transparency and reliability in information management by eliminating the risk of leakage and tampering/altering personal information, which could occur when using a PHR. In addition, the patient-consent system was applied to a PHR; thus, the patient acted as the user with ownership. The proposed blockchain-based PHR platform enables the integration of personal medical information with scattered distribution across multiple hospitals, and allows patients to freely use their health records in their daily lives and emergencies. The proposed platform is expected to serve as a stepping stone for patient-centered healthcare data management and utilization.
본 연구는 합성곱 신경망 모델에서 이미지 데이터 증강을 통하여 대장암 진단 모델의 정확도를 개선하고자 하였다. 이미지 데이터 증강은 기초 이미지 조작 방법을 이용하여 뒤집기, 회전, 이동, 밀림, 주밍을 사용하였다. 본 연구에서는 실험설계를 위해 보유하고 있는 5000개의 이미지 데이터에 대해 훈련 데이터와 평가 데이터로 각각 4000개와 1000개로 나누었으며, 훈련 데이터 4000개에 대해 이미지 데이터 증강 기법으로 4000개와 8000개의 이미지를 추가하여 모델을 학습시켰다. 평가 결과는 훈련 데이터 4000개, 8000개, 12000개에 대한 분류 정확도가 각각 85.1%, 87.0%, 90.2%로 나왔으며 이미지 데이터 증강에 따른 개선 효과를 확인하였다.
그동안 창업에 대한 많은 연구가 이루어져왔지만 주로 일반적 관점에서 조명 되어져 왔다는 점에서 여성에게까지 적용하기에는 일부 한계가 있는 것으로 나타났다. 이러한 상황에서 여대생의 창업교육과 창업의지에 대한 연구의 필요성이 있다고 본다. 본 연구에서는 여대생의 창업교육 경험과 창업교육효과가 창업의지에 미치는 영향력을 살펴보고 이들 관계에 경력지향성과 기업가정신의 조절효과가 나타나는지 실증분석을 통해 검증하고자 한다. 연구의 시사점은 첫째, 여대생의 창업교육 경험보다는 창업실무지식 능력인 창업교육효과가 보다 창업의지를 높이는데 기여할 수 있다고 검증하였다. 따라서 대학에서 진행하는 창업교육에서 이론적 측면 보다는 창업실무능력을 제고할 수 있는 참여적 프로그램으로 운영하는 것이 여대생의 창업의지 제고에 기여할 것이다. 둘째, 개인의 심리행동 특성인 경력지향성과 기업가정신은 창업의지를 높이고 실제 창업으로 연결되는 결과를 가진다고 한다. 따라서 대학의 창업교육 진행시에 수강학생들의 경력지향성과 기업가정신에 대한 진단을 실시하여 수강생들이 자신의 창업역량을 스스로 이해하고 적극적인 창업활동으로 연결될 수 있도록 운영할 것을 제안한다. 셋째, 정부와 대학의 창업지원프로그램에서 여대생을 대상으로 한 프로그램을 보다 확대하게 된다면 여성의 창업이 더욱 활발해 질 것이다.
항공기 엔진, 풍력발전기, 모터 등 회전기기에서 발생하는 많은 문제들은 진동이나 소음과 같은 신호 데이터를 측정하여 이상감지를 할 수 있으며, 주파수 분석 등 여러 가지 신호처리가 데이터 전처리 단계에서 필요하다. 본 논문에서는 진동 데이터를 분석하여 설비 이상상태를 감지하는 기법을 소개한다. 정상상태 데이터를 기반으로 마할라노비스 거리를 측정하여 이상상태 유무를 모니터링 하는 방식을 사용한다. 특히 신호 데이터의 전처리 기법들을 도입하여 이상상태 감지의 성능을 개선할 수 있음을 보여준다. 전처리 단계에서 신호 데이터 수집 과정에서 발생한 누설오차(leakage)를 없애기 위해 해밍 윈도우(Hamming window)를 적용하고, 신호 데이터의 원신호인 포먼트(formant)를 분리하기 위하여 켑스트럼(cepstrum) 분석을 실시한다. IMS 베어링 진동 공개데이터를 대상으로 시간 구간별로 6가지 통계지표를 추출한 후 마할라노비스 거리 분류기를 적용하여 성능을 검증하였다. 제시된 신호처리 전처리 기법을 적용함으로써 성능이 획기적으로 향상되는 것을 실험에서 보여주었다.
Purpose - A variety of indicators are used for the diagnosis of economic situation. However, most indicators explain the past economic situation because of the time difference between the measurement and announcement. This study aims to argue for the resurrection of an idea: electricity demand can be used as an indicator of economic activity. In addition, this study made an endeavor to develop a new Real Business Index(RBI) which could quickly represent the real economic condition based on the sales statistics of industrial and public electricity. Research design, data, and methodology - In this study monthly sales of industrial and public electricity from 2000 to 2015 was investigated to analyze the relationship between the economic condition and the amount of electricity consumption and to develop a new Real Business Index. To formulate the Index, this study followed next three steps. First, we decided the explanatory variables, period, and collected data. Second, after calculating the monthly changes for each variable, standardization and estimating the weighted value were conducted. Third, the computation of RBI finalized the development of empirical model. The principal component analysis was used to evaluate the weighted contribution ratio among 3 sectors and 17 data. Hodrick-Prescott filter analysis was used to verify the robustness of out model. Results - The empirical results are as follows. First, compatibility of the predictability between the new RBI and the existing monthly cycle of coincident composite index was extremely high. Second, two indexes had a high correlation of 0.7156. In addition, Hodrick-Prescott filter analysis demonstrated that two indexed also had accompany relationship. Third, when the changes of two indexes were compared, they were found that the times when the highest and the lowest point happened were similar, which suggested that it is possible to use the new RBI index as a complementing indicator in a sense that the RBI can explain the economic condition almost in real time. Conclusion - A new economic index which can explain the economic condition needs to be developed well and rapidly in a sense that it is useful to determine accurately the current economic condition to establish economic policy and corporate strategy. The salse of electricity has a close relationship with economic conditions because electricity is utilized as a main resource of industrial production. Furthermore, the result of the sales of electricity can be gathered almost in real time. This study applied the econometrics model to the statistics of the sales of industrial and public electricity. In conclusion, the new RBI index was highly related with the existing monthly economic indexes. In addition, the comparison between the RBI index and other indexes demonstrated that the direction of the economic change and the times when the highest and lowest points had happened were almost the same. Therefore, this RBI index can become the supplementary indicator of the official indicators published by Korean Bank or the statistics Korea.
최근 기업의 사회적 책임 활동에 관한 소비자의 관심은 꾸준히 증가하고 있으며, 이러한 소비자 차원에서의 CSR 이행 여부는 기업의 제품 혹은 서비스에 대한 전반적인 이미지로 평가된다. 뿐만 아니라 이는 기업의 매출액에 직·간접적으로 영향을 미치기도 한다. 이와 더불어 기술력의 부재 등으로 인해 기업의 경쟁력 제고는 점차적으로 힘들어지고 있으며, 소비자들의 구매력 및 만족도 제고를 위한 CSR 수행 등과 같은 기업의 명성에 더욱 의존하는 구조로써 변화되고 있다. 이에 기업들은 여러 자선사업이나 기부활동, 각종 프로그램 지원, 환경 친화적 제품 개발 등과 같은 CSR 수행에 많은 비용을 지출하고 있는 실정이다. 이에 따라 본 연구는 프랜차이즈 업계의 CSR을 통한 소비자의 기업 평판 및 인식 제고, 프랜차이즈 기업이 추구하는 자원(상품 및 서비스) 활용도를 높이고 효과적인 프랜차이즈 업계의 CSR 프로그램 구축방안 마련을 목적으로 한다. 이를 위해 기존 연구 및 국내외 CSR 사례를 통해 수준별 단계 모델을 제시하고, 국내 프랜차이즈 업계가 추구해야 할 CSR의 전반적인 방향성을 제시하였다. 기존연구 고찰 및 국내외 기업들의 CSR 현황 검토를 통한 본 연구 결과, CSR의 단계적 수준은 총 네 가지 형태로 제시되었다. 그러나 사례 검토를 통해 국내 프랜차이즈 기업의 CSR 수준은 1, 2단계의 수준으로 나타나는 것으로 확인되었다.
제4차 산업혁명의 등장과 경제성장으로 인한 '국민 삶의 질 향상' 요구 증대로 인해 의료서비스의 질과 의료비용에 대한 국민들의 요구수준이 향상되고 있으며, 이로 인해 인공지능이 의료현장에 도입되고 있다. 하지만 인공지능이 의료분야에 활용된 사례를 살펴보면 '삶의 질'에 직접적인 영향을 끼치는 만성피부질환에 활용된 사례는 부족한 실정이며, 만성피부질환 중 대표적 질병인 아토피피부염은 정성적 진단 방법으로 인해 진단의 객관성을 확보할 수 없다는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 아토피피부염의 객관적 중증도 평가 방법을 마련하여 아토피피부염 환자의 삶의 질을 향상시키고자 다음과 같은 연구를 수행하였다. 첫째, 가톨릭대학교 의과대학 성모병원의 데이터베이스로부터 아토피피부염 환자의 이미지 데이터를 수집했으며, 수집된 이미지 데이터에 대한 정제 및 라벨링 작업을 수행하여 모델 학습과 검증에 적합한 데이터를 확보했다. 둘째, 지능형 아토피피부염 중증도 진단 모형에 적합한 이미지 인식 알고리즘을 파악하기 위해 다양한 CNN 알고리즘들을 병변별 학습용 데이터로 학습시키고, 검증용 데이터를 활용하여 해당 모델의 이미지 인식 정확도를 측정했다. 실증분석 결과 홍반(Erythema)의 경우 'ResNet V1 101', 긁은 정도(Excoriation)의 경우 'ResNet V2 50'이 90% 이상의 정확도를 기록하였으며, 태선화(Lichenification)의 경우 학습용 데이터 부족의 한계로 인해 두 병변보다 낮은 89%의 정확도를 보였다. 해당 결과를 통해 이미지 인식 알고리즘이 단순한 사물 인식 분야뿐만 아니라 전문적 지식이 요구되는 분야에도 높은 성능을 나타낸다는 것을 실증적으로 입증했으며, 본 연구는 실제 아토피피부염 환자의 이미지 데이터를 활용했다는 측면에서 실제 임상환경에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 국내 외식 프랜차이즈 시스템에서 가맹점에 대한 가맹본부의 관계품질에 영향을 미치는 변수를 사후 지원서비스로 설정하고, 사후 지원서비스가 가맹점의 관계품질(신뢰, 만족, 몰입)과 경영성과(재무적 성과, 비재무적 성과)에 미치는 영향에 대한 포괄적인 모형을 개발하는 것이다. 제안된 모형을 검증하기 위하여 서울 및 경기 지역의 외식 프랜차이즈 가맹점 경영자 500명을 대상으로 설문 조사를 하여, 구조방정식을 통해 실증 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 사후 지원서비스 요인 중 제품범주 및 가격 요인과 정보제공 및 문제해결 능력 요인은 가맹점의 만족과 몰입에만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 물류지원과 슈퍼바이저 지원 요인은 신뢰와 만족에만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 재교육 및 훈련지원 요인은 가맹점의 신뢰와 몰입에만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 판매촉진 요인은 신뢰 만족, 그리고 몰입 모두에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 관계품질요인들 간의 관계는 신뢰가 만족에 긍정적인 영향을 미치지만 몰입에는 직접적으로 영향을 미치지 못하고, 만족을 통해서 몰입에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여섯째, 신뢰는 재무적 성과에만 긍정적인 영향을 미치고, 만족과 몰입은 재무적 성과와 비재무적 성과 모두에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 결과요약과 시사점, 그리고 연구의 한계점과 향후 연구방향이 제시되었다.
조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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