• 제목/요약/키워드: Disease directory System

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Design and Implementation of a Directory System for Disease Services

  • Yeo, Myung-Ho;Lee, Yoon-Kyeong;Roh, Kyu-Jong;Park, Hyeong-Soon;Kim, Hak-Sin;Park, Jun-Ho;Kang, Tae-Ho;Kim, Hak-Yong;Yoo, Jae-Soo
    • International Journal of Contents
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    • 제6권1호
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    • pp.59-64
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    • 2010
  • Recently, biological researches are required to deal with a large scale of data. While scientists used classical experimental approaches for researches in the past, it is possible to get more sophisticated observations easily with the convergence of information technologies and biology. The study on diseases is one of the most important issues of the life science. Conventional services and databases provide users with information such as classification of diseases, symptoms, and medical treatments through the Web. However, it is hard to connect or develop them for other new services because they have independent and different criteria. It may be a factor that interferes the development of biology. In this paper, we propose integrated data structures for the disease databases. We also design and implement a novel directory system for diseases as an infrastructure for developing the new diseases services.

질병 검색 서비스를 위한 디렉토리 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Directory System for Disease Retrieval Services)

  • 여명호;이윤경;노규종;박형순;김학신;박준호;강태호;김학용;유재수
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.709-714
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    • 2009
  • 생명 공학 분야의 연구는 대용량의 데이터 처리를 요구한다. 과거 실험을 통해 접근하던 방식에서 벗어나 최근 IT 기술의 결합을 통해 다양한 실험 데이터를 공유하고, 연계함으로써 연구를 가속화하고 있다. 질병에 대한 연구는 생명 공학의 큰 테마 중 하나이다. 질병 데이터를 분류하고, 웹을 통해 데이터를 제공하는 다양한 서비스가 존재한다. 하지만, 기존 서비스들은 각기 다른 분류 방법을 가지고 있으며, 고차원 처리를 요구하는 신규 서비스와 연계하기 위한 인프라의 부재는 생명 공학 연구의 발전을 저해하는 요소로 작용하기도 한다. 본 논문에서는 이종의 질병 데이터베이스를 통합하기 위한 데이터 구조를 제안하고, 신규 서비스와 연계하기 위한 인프라로서 질병 디렉토리 시스템을 설계하고 구현한다.

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비콘과 딥러닝 기술을 활용한 전자출입명부 자동등록시스템 (An Automatic Access Registration System using Beacon and Deep Learning Technology)

  • 허지원;엄성용
    • 문화기술의 융합
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    • 제6권4호
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    • pp.807-812
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    • 2020
  • 전 세계적으로 감염이 확산되고 있는 코로나19 바이러스의 확산 방지 및 효과적인 추적 관리를 위해 정부에서는 공공시설에 대한 전자출입명부 시스템 도입을 의무화하고 있다. 초기에는 수기로 명부를 작성하는 불편함이 컸으나, 최근에는 QR 코드를 활용한 전자출입명부 작성 시스템이 주로 사용되고 있다. 하지만, QR 코드 생성을 위한 절차가 다소 번거로운 측면이 있다. 본 논문에서는 QR 코드 생성이 불필요한 새로운 방식의 전자출입명부 작성 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 딥러닝 기술로 구현된 마스크 착용 판별기와 비접촉 온도계를 활용하여 감염 의심 방문자를 효과적으로 통제한다. 또한 근거리 무선통신 기술인 비콘과 방문자의 스마트폰 앱을 연동하여 시설 출입자의 기본 정보를 서버를 통해 질병관리청에 자동 등록되도록 한다. 한편, 개인정보 보호를 위해 서버에 등록된 방문자 출입 정보는 암호화되어 보관되며, 최대 4주 후 자동 폐기된다. 제안된 시스템은 전 세계적으로 높은 확산세를 기록하고 있는 코로나 바이러스에 대한 대응은 물론 기타 신종감염병 확산 방지 및 대응에도 매우 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.