• 식물병연구
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• 제23권3호
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• pp.207-211
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• 2017

2016년 12월에 산림보호법 중 일부가 개정되어 이른바 '나무의사법'이 공포되었으며, 이 법은 2018년 6월 28일부터 시행될 예정이다. 새로운 법안에서는 나무의사 자격 소지자에 한하여 나무병원을 개업할 수 있고, 나무병원만이 생활권 공공분야의 수목병해충 관리를 할 수 있도록 규정하고 있으며, 그에 따라 '나무의사'라는 국가공인자격이 신설되었다. 나무의사가 되기 위해서는 지정된 양성과정을 이수하고 시험을 통과하여야 한다. 현재 산림청에서는 이 법의 시행을 위하여 구체적 시행방안을 포함하는 시행령과 시행규칙 등을 만들고 있다. 수목진료 및 건강관리에서 가장 핵심적인 부분이 식물병리학이라는 사실을 감안할 때, 그리고 식물병리학을 공부하는 학생들의 사회진출을 위하여 식물병리학회는 새로운 수목진료체계가 정착될 수 있도록 나무의사 양성기관의 교육과정 개발 및 나무의사 선발시험계획 수립 등에 적극적으로 관여하여야 할 것으로 생각한다.

• 한국환경과학회지
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• 제32권1호
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• pp.11-24
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• 2023

This study aimed to provide preliminary data for the improvement of the tree doctor qualification test (first written test), which was newly created by enforcing the Forest Protection Act on June 28, 2018., The high demand for system improvement accelerated this study. The results were analyzeds through literature and questionnaire surveys. Writing test questions and the license of the tree doctor qualification exam are currently managed by the Korea Forestry Research Institute, and it is deemed that the test should be entrusted to Human Resources Development Service of Korea for fair and transparent management. Additionally, the plan for the improvement of the subject-wise scope of examination questions writing, difficulty of test questions, and acceptance rate of the first test should be prepared after public hearings or seminars related to the examination questions.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.951-960
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• 2015

현대의 의료분야는 스마트기기의 확산과 통신 기술의 발달로 스마트화 됨에 따른 의료보안 문제가 대두되고 있다. 그 중에서 원격의료는 의사-의사 간(D2D, Doctor to Doctor), 의사-환자 간(D2P, Doctor to Patient) 의료정보가 상호 교환되기 때문에 원격의료에서 발생할 수 있는 보안위험을 식별, 평가 및 통제하기 위한 위험관리 방안이 필요하다. 본 논문에서는 1차 의원, 보건소, 보건지소, 보건진료소 등에서 운용하고 있는 원격의료기기와 원격의료시스템을 현장에서 확인 한 결과를 토대로 공격트리(Attack tree) 방법론을 적용하여 원격의료에서 발생할 수 있는 보안위험 분석 및 평가 방법을 연구 제안한다.

• 사상체질의학회지
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• 제13권2호
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• pp.144-155
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• 2001

By the increasing concern about Sasang Constitution Medicine, its practical use is considered very important in disease prevention and medical treatment. However, the method of constitution classification is depending on the doctor's clinical trials because of the lack of the objective test criteria. This study is trying to improve the objectiveness of diagnosis using a new statistical method, decision tree. Decision tree method-a classification technique in the statistical analysis- was used to analyze the result of QSCCII instead of using discriminant analysis. As a result, 16 among 121 QSCCII questions was selected as important questions and 21 terminal nodes was built to classify the constitution. Using only 16 questions shown in the result of decision tree, we can diagnose and interpret the constitution easily and effectively.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1519-1524
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• 2021

본 논문에서는 퍼지 의사 결정 트리를 이용한 한의학 기반의 건강 사전 진단 시스템을 제안한다. 제안된 퍼지 의사결정 트리 기반 한방 사전 진단 방법은 과거의 데이터를 미리 학습시킨 후에 엔트로피에 따라 경계 값을 계산한 후, 사용자가 여러 증상을 선택하면 선택된 증상에 해당되는 상위 질병 5개를 도출한다. 그리고 도출된 상위 5개의 질병과 도출된 질병의 원인과 민간요법을 제공한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 한의사가 추천한 여러 한의학 전문 서적을 기반으로 증상과 질병의 데이터베이스를 설계하고 한의학 전문의가 검증한 후에 구현하였다. 과거의 데이터를 바탕으로 증상을 학습함으로써 제안된 한의학 기반 건강 사전 진단 시스템 방법은 보다 정확한 진단 결과를 더 빨리 제공할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권7호
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• pp.299-306
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• 2020

본 연구는 환자중심성 의료문화 변화에 따라, 데이터마이닝 기법을 이용한 융복합 외래 의료서비스 환자경험조사 연구를 시행하여 환자중심성 의료기관 경영전략에 도움이 될 수 구체적 방안을 모색하고자 하였다. '2018 의료서비스경험조사' 원시자료를 이용하여 외래 의료서비스 환자경험이 있는 만 15세 이상 8,843명을 분석하였다. 의사결정나무분석을 수행하였다. 외래 의료서비스 환자경험에 대한 전반적 만족도 결정요인은 의사와 환자 권리보호였으며 추천의사 결정요인은 의사와 시설의 안락함과 편안함이었다. 여성이 남성에 비해 전반적 만족도에서 경험을 긍정적으로 평가했으며 60세 이상이 전반적 만족도와 추천의사에 대한 경험을 긍정적으로 평가했다. 외래 의료서비스 환자경험 의사결정예측 모형을 제시하고 의사 영역과 환자권리보호 영역, 시설의 안락함과 편안함이 중요한 요인임을 확인한 점이 의의가 있다. '의료서비스경험조사'에 대한 종단적 연구가 필요하며 입원 의료서비스경험에 대한 연구가 필요하다.

• 대한간호학회지
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• 제36권4호
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• pp.662-670
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• 2006

Purpose. This study was performed to develop and test a decision-tree model of treatment-seeking behaviors about when Korean patients visit a doctor after experiencing stroke symptoms. Methods. The study used methodological triangulation. The model was developed based on qualitative data collected from in-depth interviews with 18 stroke patients. The model was tested using quantitative data collected from interviews and a structured questionnaire involving 150 stroke patients. The predictability of the decision-tree model was quantified as the proportion of participants who followed the pathway predicted by the model. Results. Decision outcomes of the model were categorized into immediate and delayed treatment-seeking behavior. The model was influenced by lowered consciousness, social-group influences, perceived seriousness of symptoms, past history of hypertension or stroke, and barriers to hospital visits. The predictability of the model was found to be 90.7%. Conclusions. The results from this study can help healthcare personnel understand the education needs of stroke patients regarding treatment-seeking behaviors, and hence aid in the development of educational strategies for stroke patients.

• 한국인공지능학회지
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• 제4권1호
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• pp.11-13
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• 2016

These days, medical technology has been developed rapidly to meet desire of living healthy life. Average lifespan was extended to let people see a doctor because of many reasons. This study has shown rate of leaving of hospitals to investigate the rate of not only department of surgery but also department of internal medicine. Linear model, tree, classification rule, association and algorithm of data mining were used. This study investigated by using J48 and AD tree of decision-making tree In this study, J48 and AD tree of decision-making tree of data mining were used to investigate based on result of both data. Both algorithms were found to have similar performance. Both algorithms were not equivalent to require detailed experiment. Collect more experimental data in the future to apply from various points of view. Development of medical technology gives dream, hope and pleasure. The ones who suffer from incurable diseases need developed medical technology. Environment being similar to the reality shall be made to experiment exactly to investigate data carefully and to let the ones of various ages visit hospital and to increase survival rate.

• 대한한의진단학회지
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• 제12권2호
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• pp.27-40
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• 2008

Background : In spite of the predominant of the theory of Pathogenesis, the method of Pathogenesis classification is depending on the doctor's clinical trials because od the lack of the objective test criteria. Methods and Results : This study is trying to improve the objectiveness of classification using a new statistical method, decision tree. Decision tree method -a classification technique in the statistical analysis- was used to analyze the result of pathogenesis questionnaire instead of using discriminant analysis. As a result, 10 among 38 pathogenesis questionnaire was selected as important questions and 12 terminal nodes was built to classify the pathogenesis. Conclusions : Using only 10 questions shown in the result of decision tree, we can classify and interpret the pathogenesis easily and effectively.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.203-212
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• 2002

This study examined the predictive power of data mining algorithms by comparing the performance of logistic regression and decision tree algorithm, called CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detection), On the contrary to the previous studies, decision tree performed better than logistic regression. We have also developed a CDSS (Clinical Decision Support System) with three modules (doctor, nurse, and patient) based on data warehouse architecture. Data warehouse collects and integrates relevant information from various databases from hospital information system (HIS ). This system can help improve decision making capability of doctors and improve accessibility of educational material for patients.