• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.11
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• pp.8-11
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• 2015

적극적인 건강증진과 예방활동을 통해 최적의 건강상태와 높은 수준의 삶의 질을 추구하기 위한 서비스를 제공하는 라이프 케어를 실현하려는 보건 의료산업 분야에서도 타 분야와 마찬가지로 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 본고에서는 라이프케어 실현을 위한 효율적인 빅데이터 활용방안과 이를 위해 해결해야 할 과제와 전망을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.545-548
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• 2016

Big data is all data generated in the digital environment which has a variety of large and a short life cycle. The amount and type of data are becoming more and more produced on a larger scale, as a smart phone and the internet are popular, and consequently it has been converted into time for users to take advantage and extract only the valuable and useful data from the generated big data. Big data can also be applied to the medical industry and health sectors. It has created the synergy to be fused with ICT such as IoT, smart healthcare, and so on. However, there will be challenges like data security in order securely to use a meaningful and useful vast amounts of data. In this study, we analyze the future prospects of the healthcare, applications and issues of medical big data, and the expected challenges.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.12
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• pp.1403-1410
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• 2015

The purpose of this study is to provide ways to utilize and create valuable medical information utilizing Medical Big Data created by field in hospital information system. The results of this study first creates new medical information of Medical Information system through medical big data analysis and integration of created data of PACS linked with many kinds of testing equipment and medical image equipment along with medical treatment information. Medical information created in this way produces various health information for treatment and prevention of disease and infectious disease. Second, it creates profit statistics information in various ways by analyzing medical big data accumulated through integration of billings and receipt, admission breakdown of patients. Profit statistics information created in this way produces various administration information to be utilized in profit anaysis and operation of medical institution. Likewise, data integration of personal health history, medical information of public institutions, medical information created in hospital information system produces valuable medical health information utilizing medical data.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.367-370
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• 2022

본 연구는 코로나19 발생 전·후 공공의료를 둘러싼 사회적 인식변화를 뉴스빅데이터를 통해 파악하고자 시도되었다. 뉴스빅데이터는 코로나19 확진자가 처음 발생한 2020년 1월을 기준으로 나누었으며, 코로나19 발생 이전(2018년 1월~2019년 12월, 총 24개월) 40,834건과 코로나19가 발병 이후(2020년 1월~2021년 12월, 총 21개월) 61,761건이었다. 수집된 빅데이터는 R 4.1.1 for Windows를 활용하여 단어 빈도 분석, 연관규칙분석을 실시하였다. 연구결과, 코로나19 발생 전후 뉴스기사에서 공공의료를 둘러싼 핵심어를 비교할 때 코로나19 발생 후에 발생 전보다 큰 폭으로 상승한 단어는 '확산'(664%), '대응'(658%), '의사'(518%), '상황'(504%), '공공병원'(486%), '의료진'(455%), '확충'(324%), '인력'(305%), '어려움'(272%), '정부'(247%)순으로 나타났다. 코로나19 발생 전후 공공의료를 둘러싼 키워드의 연관규칙 분석을 통해서 의료의 패러다임이 일자리 산업에서 감염증 대응을 위한 보건의료로 전환되는 것을 알수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.318-321
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• 2022

최근 의료데이터 표준화에 대한 중요성이 보건의료 빅데이터 구축과 맞물려 보건의료데이터 표준화와 마이데이터 생태계 조성을 추진하고 있다. 그리고 개인들의 휴대용 기기 이용증가와 모바일 환경으로 전반적인 디지털헬스의 패러다임 변화에 따라 HL7 FHIR의 사용이 점차 확대될 것으로 예측된다. 본 논문에서는 의료정보 표준인 HL7 FHIR와 의료영상 표준인 DICOM으로 환자 정보를 전달하기 위한 다중 의료 정보 중재 플랫폼에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해 HL7 FHIR의 Patient, Observation, DiagnosticReport, Bundle 리소스를 활용하여 환자 정보와 임상 리포트 정보를 전달하여 StudyList에서 보여줄 수 있도록 구현하였다. 현재 구현된 내용은 FHIR 기반의 임상데이터로 의료영상을 포함한 표준화된 정보로 제공하여 마이데이터 실증 플랫폼으로 활용될 것으로 기대된다.

• The Journal of Bigdata
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• v.1 no.2
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• pp.79-89
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• 2016

News organizations are looking for a way that can be reused accumulated intellectual property in order to find a new insights. BBC is a worldwide media that continually enhances the value of the news articles by using Linked Data model. Thus, utilizing the Linked Data model, by reusing the stored articles, can significantly improve the value of news articles. In this paper, we conducted a study of Linked Data construction for the healthcare news from a newspaper company. The object names associated with medical description or connected to other published information have been constructed into Linked Open Data service. The results of the study are to systematically organize the news data that were accumulated rashly, and to provide the opportunity to find new insights that could not be found before by connecting to other published information. It may be able to contribute to reused news data. Finally, using SPARQL query language can contribute to interactively searched news data.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.317-319
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• 2023

본 논문에서는 변화하는 ICT 기술을 기반으로 의료정보의 빅데이터화를 통해 건강권에 대해 장애인과 비장애인을 중심으로 살펴본다. 전국민 대상의 국가건강검진 중 암 검진에 수검율을 조사하고 여성 장애인의 수검 요인을 분석해 장애인의 건강권 보장이 가능한지 살펴본다. 국가암검진 중 30대 이상 여성을 중심으로 진행되는 자궁경부암 수검 요인을 건강행태적 요인으로 분석한 결과 통계적으로 유의한 차이를 보였다.

• Korea Multimedia Society
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• v.21 no.4
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• pp.21-32
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• 2017

• Korea Information Processing Society Review
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• v.28 no.2
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• pp.34-43
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• 2021

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.115-117
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• 2017

R has become a popular analytics platform as it provides powerful analytic functions as well as visualizations. However, it has a weakness in which scalability is limited. As an alternative, the RHadoop package facilitates distributed processing of R programs under the Hadoop platform. This paper investigates usefulness of the RHadoop package when analyzing healthcare big data that is widely open in the internet space. To do this, this paper has compared analytic performances of R and RHadoop using the medical treatment records of year 2015 provided by National Health Insurance Service. The result shows that RHadoop effectively enhances processing performance of healthcare big data compared with R.