• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.243-249
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• 2000

본 연구의 목적은 휴대폰이나 무선호출기가 가진 양방향 데이터 전송기술을 활용하여 혈압자료를 주기적 혹은 수시로 송신하고 개인별로 축적된 건강관련데이터를 이용하여 혈압과 관련된 심혈관 질환을 예측하는 시스템을 개발하고자 한다. 본 시스템은 크게 5가지 모듈로 구성되어 있다. 첫째는 가정용 혈압측정기에 무선 데이터 전송 기능이 부가된 혈압측정 및 전송장비이다. 둘째는 무선데이터 송수신을 위한 데이터 전송과 관련된 시스템을 구축하는 부분이다. 셋째는 수신된 개인별 혈압 데이트를 DB화하고 이를 자동으로 검사하여 혈압 이상변동 여부를 수시로 확인하고, 필요시 본인에게 경고 메시지를 보내어서 담당의사와 상의하거나 병원에 가서 정밀진단을 받도록 사전에 건강 이상상태를 경고해 주는 조기경보시스템이다. 넷째는 의사의 전문지식과 개인별 혈압자료를 기초로 하여 인터넷 상에서 스스로 심혈관 관련 질병을 진단해 볼 수 있는 인터넷 기반 심혈관 질병 진단 시스템의 구축이다. 다섯 번째로는 이러한 모든 기능이 복합된 전체 시스템을 통합하고 각 부분을 연결하는 시스템 인터페이스 및 사용자가 아주 쉽게 사용할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스 부분이다. 본 논문에서는 이를 위한 전체 시스템의 프레임웍을 제시하고 혈압과 의사의 전문지식에 기초한 심혈관 질병 진단 전문가 시스템에 대하여 구축하고자 한다.

• 식품문화 한맛한얼
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• v.5 no.1
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• pp.48-53
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• 2012

심장혈관질환은 우리나라 사망 원인의 두 번째를 차지하는 질병으로 사회가 서구화되고 이에 따라 우리의 식생활 문화도 서구화되면서 심혈관질환 발생은 점점 증가하고 있는 추세이다. 심혈관질환 치료 및 예방을 위해서는 생활습관 조절(the rapeutic life style change)이 필수적이며 식사요법은 생활습관 조절의 핵심을 이루는 심혈관질환 예방과 치료의 중요한 부분이다. 금번에는 심혈관질환 예방과 치료에 필수적인 식사요법을 통해 섭취하게 되는 영양소의 종류와 심혈관 질환에 미치는 영향에 관한 근거 중심으로 알아보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.85-87
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• 2006

압타머칩은 (주)제노프라에서 개발한 새로운 개념의 바이오칩으로서, 압타머(aptamer)를 이용하여 혈액중의 특정 단백질군의 상대적인 양의 변화를 측정할 수 있으며, 질병 진단에 바로 응용할 수 있는 도구이다. 본 논문에서는 압타머칩 데이터 분석을 통해 심혈관 질환 환자의 질병 진행 단계를 예측할 수 있음을 보인다. 정상, 안정/불안정성 협심증, 심근경색의 네 단계로 표지된 환자의 혈액 샘플로부터 제작한 (주)제노프라의 3K 압타머칩 데이터를, 일반 DNA 마이크로어레이 분석과 동일한 과정을 거쳐 분류한 결과, 각 단계별 환자샘플이 확연히 구분되는 것을 확인하였다. 분산분석 결과 P-Value를 이용하여 자질 선택을 수행하고, 분류 알고리즘으로는 신경망, 결정트리, SVM, 베이지안망을 적용한 결과. 각 알고리즘별로 50대 남성환자 31개의 샘플에 대하여 $77{\sim}100%$의 정확도로 심혈관 질환의 단계를 구분해내었다.

• 건강소식
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• v.26 no.12 s.289
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• pp.6-13
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• 2002

뇌졸중, 심근경색 등의 심혈관질환은 암과 더불어 우리나라의 주요 사망원인이다. 2002년 통계청이 발표한 2001년 사망원인통계를 보면 인구 10만명 당 암이 123.5명으로 1위, 뇌졸중 등 뇌혈관 질환이 73.8명으로 2위, 심장질환(허혈성 심장질환과 기타 심장질환 포함)이 34.2명으로 3위였다. 이러한 심혈관질환의 예방을 위해서는 평소 뇌혈관질환을 일으킬 수 있는 위험인자들을 잘 관리할 필요가 있다. 사망률이 높은 심혈관질환의 주요 위험요인은 성별, 연령 등 선천적으로 타고나는 고정요인과 흡연, 비만 등 본인의 노력에 따라 생활습관을 바꿔 위험을 낮출 수 있는 변동요인으로 나눌 수 있다. 성별, 연령은 바꿀수 없지만 생활습관은 바꿀 수 있다. 심혈관 질환 예방에 있어서 가장 중요한 것은 기본적인 건강관리 수칙인 금연, 과음하지 않기, 균형있는 올바른 식생활, 규칙적인 운동, 표준체중 유지하기, 정기검진 등이다.특히 심혈관 질환은 채소류와 식물성 단백질, 식물성 지방 등을 위주로 한 식이요법이 도움을 줄 수 있고 튼튼한 혈관을 가지기 위해서 질 좋은 단백질과 비타민ㆍ무기질을 충분히 섭취해야 하며 콜레스테롤의 배설을 돕기 위해 섬유소가 충분한 식사를 한다. 갑자기 추워진 날씨로 생명을 다투는 뇌졸중이나 협심증, 심근경색 등 심혈관 관련 질병이 발생하기 쉬운 겨울철이다. 행사가 많은 연말에 과음을 삼가며 금연하고, 평소 담백한 한식 위주의 식사, 꾸준한 운동 등으로 건강관리에 힘써서 치명적인 심혈관 질환에 미리미리 대비하도록 한다.

• The Monthly Diabetes
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• s.216
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• pp.10-13
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• 2007

요즈음은 인터넷이나 대중매체를 통해 일반인들도 다양한 질병에 대한 많은 정보를 얻을 수 있다. 이에 속하는 것으로 당뇨병은 대표적 만성질환이며 누구나 한번쯤은 들어 본 적이 있는 질환일 것이다. 현대와 같이 고도로 의학이 발달한 상황에서도 만성질환은 완치되는 것이 아니고 평생 관리를 해야하는 질병이기 때문에 많은 환자들이 살아가는 동안 서서히 지치게 되고 관리를 소홀히 하게 됨으로써 당뇨병성 신경병증, 망막증, 신증, 대혈관병증(뇌졸중, 심혈관질환, 말초혈관질환) 등과 같은 합병증의 발생으로 일상생활에 지장을 받게 된다. 따라서 당뇨병환자는 일생 주기적으로 검사와 함께 자신에게 맞는 약을 복용하고 경우에 따라서는 인슐린 주사까지 맞음으로써 지속적인 혈당관리를 하여 합병증의 발생을 최소화 하는 것이 필요하다. 이상에 언급한 다양한 합병증 중 가장 중요한 사망원인은 심혈관질환으로 40세 이후에 발생한 당뇨병환자에서 전체 사망 원인의 50% 이상을 차지한다. 또한 대부분의 당뇨병성 만성합병증이 적극적인 혈당관리로 효과적인 예방이 가능한 반면 심혈관질환과 같은 대혈관합병증은 혈당조절이 잘 되고 있는 환자에서도 당뇨병 발생 기간과 무관하게 발생하고 또 여러 혈관에 걸쳐 다발적이고 광범위하게 발생하므로 원인이 되는 다른 위험요소들에 대한 관리가 함께 이루어져야 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1979-1980
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• 2008

본 논문은 심혈관질환을 예방하기 위한 심박변이도 검사(HRV), 압맥파 검사(PTG), 용적맥파 검사(SDPTG), 사지혈압 검사(BPD), 맥파전달속도 검사(PWV)를 통해 심혈관의 상태를 분석하고 질병을 예방하는데 도움이 될 수 있도록 측정하고 진단 할 수 있는 심혈관 질환에 대한 통합 진단 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 개발된 진단 시스템을 통해서 나오는 결과에 대한 소개하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.22-27
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• 2006

압타머칩은 혈청(serum) 내의 지정된 단백질의 상대적 양을 직접 측정할 수 있는 바이오칩으로서, 의학적 질병 진단에 유용하게 사용할 수 있는 툴이다. 압타머칩 데이터 분석에는 기존의 마이크로어레이 분석기법을 그대로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 Potential SVM(PSVM)을 이용하여, 심혈관질환 샘플 기반의 압타머칩 데이터에서 바이오마커 후보 단백질을 선정한 결과를 정리한다. PSVM은 분류 알고리즘으로서 뿐만 아니라 자질 선택(feature selection)에서도 우수한 성능을 보이는 알고리즘으로 알려져 있다. 심혈관 질환의 단계에 따라 구분한 4개 클래스, 135개 샘플로 구성된 3K 압타머칩 데이터에 대해 PSVM을 적용하여 자질을 선택하고 분류성능을 측정한 결과, 마이크로어레이에서의 자질 선택에 많이 사용되는 Gain Ratio 기법과 비교하여 보다 적은 수의 단백질 정보로 보다 나은 분류 성능을 보임을 확인하였다. 더불어, PSVM을 이용해 선택한 단백질군을 심혈관 질환 진단을 위한 바이오마커 후보로 제시한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.9
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• pp.90-96
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• 2009

The aim of the research is that disease database of the glycosuria and heart's blood is designed to manage the condition of the glycosuria and heart's blood patients periodically and continuously. Also we integrate patient database of existing OCS, PACS, EMR, ERP etc. and support optimal service timely that the patients want through intelligent integrated interface environment. For this, we will develop customized medical information convergence system. We construct intelligent database for disease of the glycosuria and heart's blood. And we support data integration environment for connection with existing systems - OCS, EMR, PACS etc. Also, in consideration of QoS, reliability, and expandability of customized medical information convergence system, we will design H/W, S/W, and data compatibility method.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.4
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• pp.339-345
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• 2022

Cardiovascular diseases is one of the leading causes of death in the world. The objectives of this study were to build various models using sociodemographic variables based on three variable selection methods and seven machine learning algorithms for the identification of hypertension and dyslipidemia and to evaluate predictive powers of the models. In experiments based on full variables and correlation-based feature subset selection methods, our results showed that performance of models using naive Bayes was better than those of models using other machine learning algorithms in both two diseases. In wrapper-based feature subset selection method, performance of models using logistic regression was higher than those of models using other algorithms. Our finding may provide basic data for public health and machine learning fields.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.5
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• pp.21-28
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• 2022

All health problems that occur in the circulatory system are refer to cardiovascular illness, such as heart and vascular diseases. Deaths from cardiovascular disorders are recorded one third of in total deaths in 2019 worldwide, and the number of deaths continues to rise. Therefore, if it is possible to predict diseases that has high mortality rate with patient's data and AI system, they would enable them to be detected and be treated in advance. In this study, models are produced to predict heart disease, which is one of the cardiovascular diseases, and compare the performance of models with Accuracy, Precision, and Recall, with description of the way of improving the performance of the Decision Tree(Decision Tree, KNN (K-Nearest Neighbor), SVM (Support Vector Machine), and DNN (Deep Neural Network) are used in this study.). Experiments were conducted using scikit-learn, Keras, and TensorFlow libraries using Python as Jupyter Notebook in macOS Big Sur. As a result of comparing the performance of the models, the Decision Tree demonstrates the highest performance, thus, it is recommended to use the Decision Tree in this study.