• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.434-436
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• 2021

의료산업은 진단 및 치료 위주의 기술개발이 진행되어왔다. 최근 의료 빅데이터를 기반으로 진단, 치료 및 재활뿐만 아니라 예방과 예후관리까지 지원하는 의료서비스에 대한 패러다임이 변화되고 있다. 특히, 여러 의료 중심의 플랫폼 기술 가운데 객관적인 진단지표를 가지고 있는 의료영상을 기반으로 인공지능 학습에 적용하여 진단 및 예측을 중심으로 한 플랫폼 개발이 진행되고 있다. 하지만, 인공지능 연구에는 많은 학습 데이터가 요구될 뿐만 아니라 학습에 적용하기 위해서는 데이터 특성에 따른 전처리 기술과 분류 작업에 많은 시간 소요되어 이와 같은 문제점을 해결할 수 있는 방법들이 요구되고 있다. 따라서, 본 논문은 인공지능 학습까지 적용하기 위한 의료영상 데이터에 대한 확장 모델을 개발하여 공통적인 조건에 따라 의료영상 데이터가 표준화되어 변환하며, 자동화 시스템 구조에 따라 데이터가 분류·저장되어 인공지능 학습까지 지원할 수 있는 플랫폼을 제안하고자 한다. 그리고 근감소증 학습데이터 관리 및 적용 결과를 통해 플랫폼의 수행성을 검증하였다. 향후 제안한 플랫폼을 통해 의료데이터에 대한 전처리, 분류, 관리까지 지원함으로써 CDM 확장 표준 의료데이터 플랫폼으로 활용 가능성을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.957-960
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• 2009

의료영상기기의 발달과 등장으로 진단과 치료목적으로 생성된 의료영상은 기하급수적으로 증가하고 있다. 게다가 의료 환경이 보다 전문화, 집중화 되면서 의료기관 간의 협업의 중요성이 강조되고 있다. 의료기관간의 효과적인 의료협업을 위해서는 의료정보의 원활한 가시화와 이를 지원하기 위한 정보 처리는 필수적이다. 의료기관간의 의료정보를 가시화하기 위해서는 안정적이고 다양한 의료정보를 표현하기 위한 플랫폼이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 의료정보 협업을 지원하는 의료협업 플랫폼을 제안하고 기존의 PACS-Grid 와 서비스 기반의 의료정보 협업 가시화 서비스를 설명하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.224-227
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• 2003

컴퓨터와 공학 분야에서의 빠른 기술적 진보는 의료정보의 처리에 있어 새로운 패라다임을 제시함으로써 의료정보사회의 변화를 가속화시키고 있다. 본 논문에서는 단일 플랫폼에서 운영하기 위한 컴퓨터지원진단, 음성인식과 의료영상저장전송시스템의 통합을 제안한다. 단일 플랫폼에서 운영되는 통합시스템은 세 시스템의 장점을 최대로 하는 향상과 시너지효과를 가져왔다. 컴퓨터지원진단과 음성인식은 시간과 비용 절감 면에서 두드러진 개선을 가져왔으며, 제안한 시스템은 병원의 디지털화와 병원경영의 효율을 높일 수 있을 것이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.209-210
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• 2009

임상공학 분야에서의 두 가지 트랜드의 변화가 주목된다. 급성질환에서 만성질환으로 의료/건강관리의 중요성이 증가하는 것이고, 이를 다루는 의료정보의 처리기기가 컴퓨터화 되고 있으며, 통합되어 이용되어 가는 것이다. 또한, 이 두 가지의 변화가 융합되는 방향으로 임상공학 분야의 연구의 중요성이 증가하고 있다. 이와 같은 의료정보처리의 요구사항을 만족하기 위하여 기 연구한 의료영상기반 협업 플랫폼 PACS-Grid[1]을 바탕으로 만성질환 지향형 의료정보 통합 가시화의 통합방법을 다룬다. 더불어 이를 지원하기 위한 서비스 지향형 PACS-Grid 플랫폼을 제안한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.23 no.3
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• pp.87-95
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• 2022

Recently, with the development of smart technology, in medical information platform, patient's biometric data is measured in real time and accumulated into database, and it is possible to determine the patient's emergency situations. Medical staff can easily access patient information after simple authentication using a mobile terminal. However, in accessing medical information using the mobile terminal, it is necessary to study authentication in consideration of the patient situations and mobile terminal. In this paper, we studied on medical information platforms based on big data processing and edge computing for supporting automatic authentication in emergency situations. The automatic authentication system that we had studied is an authentication system that simultaneously performs user authentication and mobile terminal authentication in emergency situations, and grants upper-level access rights to certified medical staff and mobile terminal. Big data processing and analysis techniques were applied to the proposed platform in order to determine emergency situations in consideration of patient conditions such as high blood pressure and diabetes. To quickly determine the patient's emergency situations, edge computing was placed in front of the medical information server so that the edge computing determine patient's situations instead of the medical information server. The medical information server derived emergency situation decision values using the input patient's information and accumulated biometric data, and transmit them to the edge computing to determine patient-customized emergency situation. In conclusion, the proposed medical information platform considers the patient's conditions and determine quick emergency situations through big data processing and edge computing, and enables rapid authentication in emergency situations through automatic authentication, and protects patient's information by granting access rights according to the patient situations and the role of the medical staff.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.45-46
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• 2020

최근 의료데이터의 표준화를 기반으로 다양한 임상연구가 국내외에서 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분 개발기술이 임상현장에 적용되지 못하는 이유는 상이한 인프라로 인한 일관성있는 결가를 도출하지 못하는 문제점과 부족한 진단지표와 기준 그리고 충분하지 못한 기술적·임상적 검증이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위한 새로운 통합 플랫폼을 제안하고자 한다. 이를 위해서 임상데이터는 OHDSI의 OMOP-CDM으로 표준화되어야 하며, 이외에 의료영상 정보를 포함한다. 제안한 플랫폼은 표준화된 데이터를 통해 지속적인 자가 학습을 수행하며, 질환별 진단에 필요한 개발 도구와 분석 소프트웨어 도구를 통해 다양한 타겟 질환연구를 지원한다. 제안한 플랫폼은 질환에 대한 비침습적 진단을 위해 의료영상을 기반으로 데이터표준화을 기반으로하며, 이를통해 인공지능 기술을 개발하고 병원 정보시스템과 연계하여 임상현장에 실증을 통해 검증하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.05a
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• pp.487-489
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• 2020

인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측과 연계한 임상의사결정지원 시스템(CDSS)에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많은 이슈를 일으키고 있는 의료영상기반의 질환진단연구가 다양한 제품으로 출시되고 있는 실정이다. 그러나 의료영상 데이터는 일관되지 않은 데이터들로 이루어져 있으며, 그것을 정제하여 연구에 사용하기 위해서는 상당한 시간이 필요한 것이 현실이다. 본 논문에서는 익명화된 데이터를 정제하여 인공지능 연구에 사용할 수 있는 표준화된 데이터 셋을 만들고, 그 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기 위한 원스톱 인공지능학습 플랫폼에 대하여 기술한다. 이를 위해 전체 인공지능 연구프로세스를 보이고 이에 따라 학습을 위한 데이터셋 생성과 인공지능 학습학습용 플랫폼에서 수행되는 수행 과정을 결과로 보인다 제안한 플랫폼을 통해 다양한 영상기반 인공지능 연구에 활용될 것으로 기대하고 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.928-930
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• 2020

본 논문은 인공지능 플랫폼 기반의 요로결석 진단을 위한 CT 영상 데이터 자동판독 시스템에 대해 기술하고자 한다. 제안한 시스템은 웹 기반의 플랫폼을 기반으로 하며, 인공지능 기반의 진단 알고리즘을 장착하여 빠르게 요로결석 환자의 스크리닝에 목적을 두고 있다. 병원정보시스템의 PACS와 EMR과 연계와 Deep learning 진단 알고리즘을 적용한 요로결석 자동판독 시스템을 개발하였다. 특히, 기 구축된 인공지능 플랫폼을 통해 추출한 데이터셋을 기반으로 진단 알고리즘 개발 방법과 수행 결과를 보인다. 제안한 시스템은 요로결석 진단과 수술여부에 의사결정지원 시스템으로 임상에서 활용될 것으로 기대하고 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.05a
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• pp.37-40
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• 2020

결식아동 급식지원 사업은 소년소녀 가장 등 결식우려가 있는 미성년 아동/청소년에게 꿈나무 카드를 활용하여 급식을 지원하는 사업이다. 여기서 꿈나무 카드란, 학교 바깥에서 급식에 준하는 식사를 할 수 있도록 서울시에서 발급하는 결식아동용 카드로 2017년 기준 317,234명이 사용하고 있다. 그러나 잔액조회 기능 등이 없어 사용이 불편하고, 카드 사용에 대한 사람들의 시선으로 아동/청소년이 카드 사용을 꺼려 하고 있다. 또한 카드 사용이 가능한 가맹점 정보의 미제공으로 카드 이용이 활성화되지 않고 있어, 이에 대한 개선으로 모바일 결제와 가맹점 정보를 제공하는 플랫폼 개발을 제안하게 되었다. 따라서, 본 논문에서는 저자가 실제 개발하여 테스트 중인 모바일 결제와 가맹점 정보제공 서비스, 향후 제로 페이 연동에 대한 기술 검토 내용, 관리자 계정/시스템 구축을 통해 원활한 정보처리를 제안한다. 향후 연구 과제인 지자체별 결식아동 카드와의 통합을 제안하기 위해 플랫폼 개념을 기능 구성도에 반영하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.30 no.5
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• pp.80-88
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• 2015

최근 삼성, 애플, 구글, 마이크로소프트 등 글로벌 IT기업들이 디지털 헬스케어 시장에 뛰어들고 있다. 디지털 헬스케어는 건강상태에 대한 정보를 수집하고 이를 효율적으로 관리함으로써 개인맞춤형 건강관리 및 의료서비스 제공이 가능한 ICT융합 건강관리 서비스 및 기기로 건강관리서비스의 주도권이 의료영역에서 일반 소비영역으로 확대된 형태라고 할 수 있다. 본고에서는 디지털 헬스케어 선점을 위해 최근 경쟁이 가속화되고 있는 개인건강정보 플랫폼의 동향에 대하여 알아보았다. 삼성전자 애플, 구글, 마이크로소프트 등 국내외 글로벌 IT기업들의 개인건강정보 플랫폼과 한국전자통신연구원(ETRI)에서 미래창조과학부의 지원으로 개발 중인 개인건강정보 기반 개방형 ICT힐링 서비스 플랫폼에 대하여 살펴보았다.