• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.10
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• pp.77-87
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• 2024

With the recent advancements in artificial intelligence, various chatbots have emerged, efficiently performing everyday tasks such as hotel bookings, news updates, and legal consultations. Particularly, generative chatbots like ChatGPT are expanding their applicability by generating original content in fields such as education, research, and the arts. However, the training of these AI chatbots requires large volumes of conversational text data, such as customer service records, which has led to privacy infringement cases domestically and internationally due to the use of unrefined data. This study proposes a methodology to quantitatively assess the re-identification risk of personal information contained in conversational text data used for training AI chatbots. To validate the proposed methodology, we conducted a case study using synthetic conversational data and carried out a survey with 220 external experts, confirming the significance of the proposed approach.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.758-761
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• 2000

노인인구의 증가로 이에 대한 건강문제와 성인병의 증대 및 바쁜 일상생활로 인하여 본인의 건강상태를 수시로 스스로 확인할 수 있는 방안으로 무선데이터를 이용한 원격진료 시스템에 대한 요구가 크게 일어나고 있다. 이를 위해서 양방향 데이터 전송이 가능한 기기 (예를 들어 무선호출기나 휴대폰을 개량한 기기)를 이용해 실시간으로 혈당치나 혈압 측정치 등 종합적인 건강정보를 전송하고 이를 자동진단프로그램으로 위험여부를 판별해 경고하는 동시에 자신의 주치의에게 통보되는 시스템을 구현하고자 한다. 본 논문에서는 혈당치와 혈압 측정치의 데이터에 대하여 자동진단프로그램을 이용하여 관리도를 자동 생성하고 이를 전 문의사의 지식에 의한 진단프로그램과 연계하여 관리 한계선을 벗어나면 위험을 알리게 되고, 전문가시스템을 도입한 1대 1 대화형으로 자체진단을 하게 하는 인터넷 기반 진단프로그램을 개발하여 고객의 건강상태를 진단하게 한다. 본 연구는 기존의 이동통신기술을 혈압측정기와 결합시켜 의료기관과 연결시키는 데이터 전송기술을 응용하고, 의사가 실제 환자 앞에서 행하는 진료 과정을 원격으로 실시하는 원격진료 시스템의 프로토타입 개발을 목표로 하고 있다.