• 한국멀티미디어학회지
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• 제21권4호
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• pp.21-32
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• 2017

• 정보처리학회지
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• 제28권2호
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• pp.34-43
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• 2021

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.85-90
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• 2023

보건의료분야 데이터 분석 방법론이 기존의 통계 중심의 연구방법에서 머신러닝을 이용한 예측 연구로 전환되고 있다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 도구들을 살펴보고, 보건의료분야에서 많이 사용하고 있는 통계 도구인 R을 빅데이터 머신러닝에 적용하기 위해 R과 스파크를 연계한 프로그래밍 모델들을 비교한다. 그리고, R을 스파크 환경에서 수행하는 SparkR을 이용한 선형회귀모델 학습의 성능을 스파크의 기본 언어인 스칼라를 이용한 모델과 비교한다. 실험 결과 SparkR을 이용할 때의 학습 수행 시간이 스칼라와 비교하여 10~20% 정도 증가하였다. 결과로 제시된 성능 저하를 감안한다면 기존의 통계분석 도구인 R을 그대로 활용 가능하다는 측면에서 SparkR의 분산 처리의 유용성을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.369-377
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• 2021

보건의료 환경에서 증강현실 스마트글라스는 업무의 흐름에 방해 없이 환자나 치료 관련 정보를 제공할 수 있다는 장점이 있다. 또한 보건의료 시뮬레이션에서 증강현실 스마트글라스의 도입으로 학생들은 원격협업과 실시간 정보활용을 통해 수행자신감을 키울 수 있다. 본 논문은 보건의료 시뮬레이션에서 증강현실 스마트글라스 활용에 대한 인식과 태도를 보건의료 전공 대학생, 컴퓨터 전공 대학생, 개발자 및 교수진을 대상으로 조사하였다. 편의표집을 통해 95명의 데이터를 수집, SPSS 25.0을 활용한 통계분석이 이루어졌다. 증강현실 스마트글라스에 대한 인식과 태도 조사결과 개발자와 교수진 집단에서 가장 높은 점수가 확인되었고, 모든 항목에서 보건의료전공 학생이 컴퓨터전공 학생보다 인식과 태도점수가 높게 확인되었다. 증강현실 스마트글라스 시뮬레이션을 통한 기술 습득에 대한 기대가 가장 컸고, 큰 화면과 성능이 중요한 요소로 보고되었다. 보건의료전공 대학생과 컴퓨터전공 대학생의 인식과 태도의 차이에 대한 자세한 원인분석을 통해 융합 연구를 위한 전략 수립이 증강현실 스마트글라스 기술의 보건의료에서의 활발한 적용을 가능하게 할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.533-540
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• 2018

이 연구는 건강보험 심사평가원 자료를 이용하여 동일 환자의 동일 질환에 대하여 서로 다른 의료기관이 부여하는 질병 코딩의 불일치성을 분석하여 국가 보건 통계 질 향상을 위한 기초 자료로 활용하고자 시행하였다. 건강보험심사평가원 2014년 전체 환자 데이터셋(HIRA-NPS)에서 9,976,826건의 진료비 명세서를 연구 대상으로 하였다. 연구결과 의료기관의 이동 경로에 따라서 질병 코딩 불일치의 차이가 존재 하였고 불일치율은 보건기관 이외의 타 의료기관에서 보건기관으로 이동하였을 때 높아지는 경향이 발견되었고, 상급종합병원 간 이동하였을 때는 불일치율이 현저하게 낮았다. 본 연구의 의료기관 간 질병 코딩 불일치 현황 분석은 국내 의료기관에서 일관성 있는 질병 코딩이 이루어지기 위한 제도적 보완의 필요성을 시사하고 있다.

• 의료법학
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• 제24권4호
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• pp.67-101
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• 2023

생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.341-347
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• 2014

빅데이터를 처리할 수 있는 방안 중에 클라우드 환경에서의 빅데이터 처리가 주목할 만한 대안으로 자리 잡아가고 있다. 의료 보건산업에서도 패러다임의 변화와 증가하는 의료비에 대한 절감 압박, 서비스의 수준에 대한 소비자의 관심 증대 등 당면한 문제 해결과 산업 경쟁력 강화 방안의 일환으로 빅데이터 활용 방안에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 클라우드와 빅데이터와의 관계를 알아보고, 클라우드 기반의 의료 분야에서의 빅데이터 활용사례를 조사 분석하여 효율적인 활용방안과 이를 위한 전망을 제시하고자 한다. 클라우드 기반의 의료 빅데이터의 원활한 운영을 위해서는 인프라 확충과 분석 응용 소프트웨어의 개발, 전문 인력 양성 등의 문제를 해결해야 할 것으로 보인다. 또한, 클라우드 활용에 있어 미비한 법 제도의 정비, 개인정보에 대한 보안기술 및 인식 개선, 데이터의 집중에 따른 권력화 등이 해결해야 할 과제이다.

• 융합보안논문지
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• 제19권5호
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• pp.25-36
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• 2019

정보 통신 기술의 발달로 환자의 의료 정보를 전자적으로 처리하고 관리하는 병원이 증가하고 있다. 그러나 의료 정보가 전자적으로 처리되는 경우에도 환자 또는 의료진의 개인 정보를 침해 할 여지는 여전히 남아 있다. 이와 관련하여 2017년 국제 표준화기구 (ISO)는 ISO TS 25237 보건의료정보-가명을 발표한 바 있다. 본 논문에서는 ISO TS 25237에서의 보건의료정보의 가명화 절차 및 제안된 방법의 문제점에 근거한 재식별 처리 과정을 검토하고자 한다. 또한, 우리는 비식별 데이터 세트와 원본 데이터 사이의 매핑 테이블을 암호문으로 유지함으로써 기본 우리가 제안한 바 있는 안전한 차등 개인 정보 보호 방법에 재식별 절차를 추가하는 새로운 처리 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 일부 정책적인 관리 문제를 제외하고는 ISO TS 25237 신뢰 서비스 제공 업체의 요구 사항을 충족시키는 것으로 입증되었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권2호
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• pp.36-42
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• 2011

현재의 보건의료분야 정보시스템은 늘어나는 보건의료 수요 충족을 위해 다양한 시스템을 구축 운영하고 있으며, 그에 따른 정보화예산은 지속적으로 증가 추세에 있지만, 현재의 시스템은 다양한 시스템 간의 상호 연관성이 있음에도 연계가 이루어지지 않으며, 각 유관기관과의 정보연계를 위한 표준화 및 실시간 네트워크가 구성되어 있지 않아 현황자료 등 각종 자료의 실시간 제공이 미흡하다는 문제점이 제기 되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 한계를 극복하기 위한 대안으로 JXTA 기반의 보건의료분야 통합정보시스템을 제안한다. JXTA는 오픈소스 기반의 P2P 플랫폼으로 운영체제와 네트워크 프로토콜, 그리고 개발언어에 독립적인 P2P 기술을 사용하는 분산 네트워크 컴퓨팅 환경을 구현하기 위한 것이다. 지금까지 네트워크 환경에서 자료의 저장과 관리를 위해 가장 널리 사용되고 있는 서버 집중형 구조는 사용자와 통신량이 증가하면서 데이터 관리에 어려움을 겪고 있으며 늘어나는 통신 서비스를 처리하기 위해 서버의 수를 늘리는 것보다 신속한 정보 연계와 비용 절감, 효율적인 자료 관리 차원에서 P2P 모델이 새로운 해결 방안으로 부각되고 있다. 따라서 본 논문에서는 보건의료 데이터 및 서비스 통합을 위한 플랫폼으로써 JXTA를 기반으로 하는 보건의료분야 통합정보시스템을 설계하고 이를 구현함으로써, JXTA 기반이 새로운 통합정보시스템 구축의 적합한 모델임을 입증한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권7호
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• pp.1341-1346
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• 2017

본 논문에서는 개개인의 복합적 속성과 요구를 반영한 통합된 개인 맞춤형 서비스와 지능정보기술을 기반으로 의료서비스 접근성을 향상시킬 수 있는 개방형 서비스플랫폼의 구축방안에 대하여 설계하였다. 먼저, 데이터 수집 및 저장단계는 데이터 추출, 변환, 로딩을 반복하며 신속하고 정확하게 처리한다. ETL 모듈로부터 생성된 데이터는 분산 파일 시스템에 저장한다. 데이터 분석단계는 스토리지에 저장된 과거 의료 데이터들을 기반으로 기계학습과 데이터 마이닝 분야에서 사용되고 있는 분석 알고리즘을 적용하여 다양한 패턴들을 생성한다. 데이터 처리단계에서는 데이터를 신속히 처리해야 하므로 보통 작업을 병렬 및 분산 처리하여 성능을 향상시킨다. 데이터 제공방식은 디바이스별 운영하는 플랫폼에 독립적으로 동작해야 하며, 데이터 전송 시 네트워크 부하가 적고, 다양한 형태의 서비스를 제공하기 위하여 Open API 형태로 제공한다.