KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권2호
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pp.284-310
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2024
Identifying clinical pathways for disease diagnosis and treatment process recommendations are seriously decision-intensive tasks for health care practitioners. It requires them to rely on their expertise and experience to analyze various categories of health parameters from a health record to arrive at a decision in order to provide an accurate diagnosis and treatment recommendations to the end user (patient). Technological adaptation in the area of medical diagnosis using AI is dispensable; using expert systems to assist health care practitioners in decision-making is becoming increasingly popular. Our work architects a novel knowledge-based recommender system model, an expert system that can bring adaptability and transparency in usage, provide in-depth analysis of a patient's medical record, and prescribe diagnostic results and treatment process recommendations to them. The proposed system uses a set of parallel discrete fuzzy rule-based classifier systems, with each of them providing recommended sub-outcomes of discrete medical conditions. A novel knowledge-based combiner unit extracts significant relationships between the sub-outcomes of discrete fuzzy rule-based classifier systems to provide holistic outcomes and solutions for clinical decision support. The work establishes a model to address disease diagnosis and treatment recommendations for primary lung disease issues. In this paper, we provide some samples to demonstrate the usage of the system, and the results from the system show excellent correlation with expert assessments.
This study examined the knowledge and understanding of integrative medicine in Korea, specifically conflicts between western and oriental medicine within Parallel (Dual) health care systems. Qualitative methodology using grounded theory guided semi-structured, in-depth interviews with Western Medical Doctors (W.M.D., n = 6), Oriental Medical Doctors (O.M.D., n = 5) and Traditional Chinese Medicine Practitioners (T.C.M.P., n = 4). Thematic analysis was used to determine broad themes from the interviews. 15 professionals (W.M.D. (40%), O.M.D. (33%), T.C.M.P. (27%), 10 males (67%) and 5 females (33%), mean age 45) were interviewed, recorded, and transcribed. Thematic analysis revealed three key themes: systematic conflicts, integration and future directions. Subthemes of systematic conflicts included: credibility of Oriental Medicine, commercial imperatives, maintaining social standing of O.M.D., professional qualifications and lack structures supporting collaborative practice. Integration subthemes included lack of academic linkage and clarity for appropriate triage, opposing medical paradigms and limited social imperative. Future directions should include: social justification, guarantee of oriental medicine legitimacy, role of government and understanding of scientific evidence. To successfully integrate dual medical systems there is a need to address differences in social-environmental factors and perceptions of scientific understanding, as well as developing strong academic links in clinical practice.
Purpose: This study was conducted to investigate nurses' perceptions and performance of family-centered care (FCC) at a children's hospital in Sri Lanka and to explore the feasibility of implementing FCC in the context of the Sri Lankan healthcare system. Methods: A convergent, parallel, mixed-methods design was applied to understand Sri Lankan nurses' perspectives on FCC. In total, 157 nurses working at a large teritagy children's hospital responded to a self-report survey and 18 nurses participated in focus group interviews. Results: Of the factors of FCC, family participation in caring for children received the highest score (4.09±0.51) for perceptions, and information-sharing received the highest score (3.54±0.55) for performance. The qualitative data revealed the following five themes: (a) importance of the family in caring for children; (b) helping families during children's hospitalization; (c) taking steps to implement FCC, even with imperfect knowledge; (d) barriers in the current situation; and (e) suggested strategies to promote FCC. Conclusion: Participants endorsed the concept of FCC and demonstrated some aspects of it in their day-to-day practice. The results indicate a clear knowledge deficit and several challenges, which need to be addressed to effectively implement FCC.
Civil infrastructure, in both its construction and maintenance, represents the largest societal investment in this country, outside of the health care industry. Despite being the lifeline of US commerce, civil infrastructure has scarcely benefited from the latest sensor technological advances. Our future should focus on harnessing these technologies to enhance the robustness, longevity and economic viability of this vast, societal investment, in light of inherent uncertainties and their exposure to service and even extreme loadings. One of the principal means of insuring the robustness and longevity of infrastructure is to strategically deploy smart sensors in them. Therefore, the objective is to develop novel, durable, smart sensors that are especially applicable to major infrastructure and the facilities to validate their reliability and long-term functionality. In some cases, this implies the development of new sensing elements themselves, while in other cases involves innovative packaging and use of existing sensor technologies. In either case, a parallel focus will be the integration and networking of these smart sensing elements for reliable data acquisition, transmission, and fusion, within a decision-making framework targeting efficient management and maintenance of infrastructure systems. In this paper, prudent and viable sensor and health monitoring technologies have been developed and used in several large structural systems. Discussion will also include several practical bridge health monitoring applications including their design, construction, and operation of the systems.
Objectives: As in many low-income and middle-income countries, out-of-pocket (OOP) payments by patients or their families are a key healthcare financing mechanism in Bangladesh that leads to economic burdens for households. The objective of this study was to identify whether and to what extent socioeconomic, demographic, and behavioral factors of the population had an impact on OOP expenditures in Bangladesh. Methods: A total of 12 400 patients who had paid to receive any type of healthcare services within the previous 30 days were analyzed from the Bangladesh Household Income and Expenditure Survey data, 2010. We employed regression analysis for identify factors influencing OOP health expenditures using the ordinary least square method. Results: The mean total OOP healthcare expenditures was US dollar (USD) 27.66; while, the cost of medicines (USD 16.98) was the highest cost driver (61% of total OOP healthcare expenditure). In addition, this study identified age, sex, marital status, place of residence, and family wealth as significant factors associated with higher OOP healthcare expenditures. In contrary, unemployment and not receiving financial social benefits were inversely associated with OOP expenditures. Conclusions: The findings of this study can help decision-makers by clarifying the determinants of OOP, discussing the mechanisms driving these determinants, and there by underscoring the need to develop policy options for building stronger financial protection mechanisms. The government should consider devoting more resources to providing free or subsidized care. In parallel with government action, the development of other prudential and sustainable risk-pooling mechanisms may help attract enthusiastic subscribers to community-based health insurance schemes.
This paper presents a reconfigurable digital signal processing(rDSP) architecture that is effective for implementing adaptive digital signal processing in the applications of smart health care system. This rDSP architecture employs an evolution capability of FIR filters using genetic algorithm. Parallel genetic algorithm based rDSP architecture evolves FIR filters to explore optimal configuration of filter combination, associated parameters, and structure of feature space adaptively to noisy environments for an adaptive signal processing. The proposed DSP architecture is implemented using Xilinx Virtex4 FPGA device and SMIC 0.18um CMOS Technology.
Objectives : The objective of this study was to examine preceding variables that affect the dual commitment of outsourced employees working at hospitals and to analyze the influence of these variables on job performance. Methods : Data were collected from 461 outsourced employees, working at 7 general hospitals, which had introduced the outsourcing system, using a structured, self-administered questionnaires. Frequency, validity/reliability, correlation and path analyses were done for data analysis. Results : The results of the path analyses showed that both commitment to the hiring company and commitment to the client company (hospital) had statistically significant positive effects on job performance. Additionally, when the 'single measurement' approach was used, dual commitment had a larger positive effect, compared with the 'parallel approach.' Among the preceding variables, 'satisfaction for the job itself' was found to be the most important variable affecting dual commitment and job performance. Conclusions : In conclusion, to enhance the job performance of outsourced employees, it is important for management to examine and improve the various factors related to job satisfaction. Additonally, for outsourced employees to have organizational commitments to the hiring and client companies simultaneously, management should emphasize a sense of unity and share organizational values.
Over thousands of years oriental traditional medicine has developed a theoretical and practical approach to treat and prevent diseases and to promote people's health in China and Korea. In China, the integration of traditional Chinese medicine into the national healthcare system began in the late 1950s. This was in response to national planning needs to provide comprehensive healthcare services. On contrary to China, South Korea established the parallel operation of two independent medical systems in 1952. Hence there has been a political conflict between oriental and modern medicine over issues of fee, the ability to sell and prescribe herbal medicines, and the licensing of practitioners in traditional medicines. Given this background. This study is to compare peoples' attitudes and opinions for oriental traditional medicine by ethnicity (Chinese, Korean-Chinese and Korean). Chinese and Korean-Chinese were more used and satisfied with traditional medicine treatment and traditional practitioners compared with Koreans. The proportion of Koreans who reported the cost of traditional treatments was expensive was higher than those of Chinese and Korean Chinese. Most of Chinese, Korean-Chinese, and Koreans reported that they would use traditional medicine: 1) when they would have some disease to be treated best through traditional medicine; and 2) when traditional practitioner had a reputation and lots of experiences for those diseases. Most Korean people reported that oriental and western practitioners should cooperate each other to improve the quality of care. Therefore, policy framework including integration of traditional and western medicine, regulation, etc. is needed. In addition, research is needed to determine which diseases is treated best through traditional medicine.
빅데이터의 분산 처리를 수행하기 위한 대표적인 프레임워크인 하둡은 클러스터 규모를 수천 개 이상의 노드까지 증가시켜서 병렬분산 처리 성능을 높일 수 있는 장점이 있다. 하지만 클러스터의 규모를 줄이는 것은 결함이 있거나 성능이 저하된 노드들을 영구적으로 퇴역시키는 수준에서 제한되어 있음에 따라 소규모 클러스터에서 여러 노드들을 유연하게 운용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 하둡 클러스터에서 노드를 제거할 때 발생하는 문제점을 논의하고 분산 클러스터의 규모를 탄력적으로 관리하기 위한 동적 다운 스케일링 기법을 제안한다. 일시적 다운스케일을 목적으로 노드를 제거할 때 완전히 퇴역시키는 것이 아니라 일시적으로 해제하고 필요시 다시 연결할 수 있도록 함으로써 동적 다운 스케일링을 지원할 수 있도록 시스템과 인터페이스를 설계하고 구현하였다. 실험 결과 성능저하 없이 효과적으로 다운 스케일링을 수행하는 것을 검증하였다.
인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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