• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.494-496
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• 2015

개인의 의료 정보는 개인의 프라이버시에 관련되므로 민감하게 취급되어야 하는 정보이다. 이러한 개인정보 유출은 유출된 정보의 해당 당사자의 사회적 고립과 정보의 질에 따라 당사자의 생명도 위협하게 되므로 철저한 판리가 필요하다. 따라서 의사, 간호사, 환자, 일반인 등의 사용자 식별을 통해 병원 기록의 접근 통제 및 사용 권한에 따른 정보의 암호화 수준과 해당 정보에 특화된 역할기반 접근제어(Role-Based Access Control)를 제정해야 한다. 환자 자신이 자신의 의료정보를 특정한 사람에게 접근 권한을 주어 확인할 수도 있게 하고 그 외의 다른 부분들도 제어 할 수 있게 권한을 부여 할 수 있어야 한다. 본 논문은 현재 의료 및 진찰 정보 관리를 위해 RBAC모델을 기반으로 의료정보보호를 위한 접근제어 방법을 분석하고 각 정보의 객체들과 사용자 간의 효율적인 역할 분담과 한계를 통해 의료 정보의 보호방안을 고찰한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.4B
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• pp.362-370
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• 2011

The current healthcare information systems field demand for healthcare construction and operation of various systems. Therefore, the budget is constantly increasing for information systems. But the current system have been lack of data that provide real-time issues. Because standardization and real-time networks are not configured. In this paper, proposed web services-based integration of information systems about healthcare sector. Web Services as the primary means to pursue integration SOA(Service Oriented Architecture). SOA could add new requirements without significantly altering the existing system. And SOA is an important model that can quickly adapt to the environment in healthcare field of changing rapidly. In this paper, the healthcare sector based on SOA design and implement an integrated information system. The integrated information system is proving to be a suitable model based on web service platform for healthcare data and service integration.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.6
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• pp.1-8
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• 2019

Medical information is an important personal information for patients, and it must be protected. In particular, when medical personnel approach electronic medical records, authentication for enhanced security is essential. However, the existing public certificate-based certification model did not reflect the security characteristics of the electronic medical record(EMR) due to problems such as personal key management and authority delegation. In this study, we propose a fingerprint recognition-based authentication model with enhanced security to solve problems in the approach of the existing electronic medical record system. The proposed authentication model is an EMR system based on fingerprint recognition using PEMS (Private-key Escrow Management Server), which is applied with the private key commission protocol and the private key withdrawal protocol, enabling the problem of personal key management and authority delegation to be resolved at source. The performance experiment of the proposed certification model confirmed that the performance time was improved compared to the existing public certificate-based authentication, and the user's convenience was increased by recognizing fingerprints by replacing the electronic signature password.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.28 no.3
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• pp.267-274
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• 2023

There is a problem that the size of the dataset is insufficient due to the limitation of the collection of the medical image public data, so there is a possibility that the existing studies are overfitted to the public dataset. In this paper, we compare the performance of eight (Unet, X-Net, HarDNet, SegNet, PSPNet, SwinUnet, 3D-ResU-Net, UNETR) medical image semantic segmentation models to revalidate the superiority of existing models. Anatomical Tracings of Lesions After Stroke (ATLAS) V1.2, a public dataset for stroke diagnosis, is used to compare the performance of the models and the performance of the models in ATLAS V2.0. Experimental results show that most models have similar performance in V1.2 and V2.0, but X-net and 3D-ResU-Net have higher performance in V1.2 datasets. These results can be interpreted that the models may be overfitted to V1.2.

• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 2006.04a
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• pp.166-170
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• 2006

본 연구는 국내 의료 서비스 산업에 적합한 한국형 의료서비스 품질상 모형을 개발하고 이의 타당도를 검증하는데 있다. 이를 위해 미국의 말콤볼드리지 국가품질상(The Malcolm Bladrige National Quality Award)의 평가기준인 리더십, 전략계획, 환자 고객 시장 중시, 측정 분석 지식관리, 인적자원 중시, 프로세스 관리, 사업성과의 7개 항목을 이용하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.1
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• pp.85-90
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• 2023

Data analysis methodology in the healthcare field is shifting from traditional statistics-oriented research methods to predictive research using machine learning. In this study, we survey various machine learning tools, and compare several programming models, which utilize R and Spark, for applying R, a statistical tool widely used in the health care field, to machine learning. In addition, we compare the performance of linear regression model using scala, which is the basic languages of Spark and R. As a result of the experiment, the learning execution time when using SparkR increased by 10 to 20% compared to Scala. Considering the presented performance degradation, SparkR's distributed processing was confirmed as useful in R as the traditional statistical analysis tool that could be used as it is.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.83 no.6
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• pp.1208-1218
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• 2022

In the medical field, artificial intelligence has been used in various ways with many developments. However, most artificial intelligence technologies are developed so that one model can perform only one task, which is a limitation in designing the complex reading process of doctors with artificial intelligence. Multi-task learning is an optimal way to overcome the limitations of single-task learning methods. Multi-task learning can create a model that is efficient and advantageous for generalization by simultaneously integrating various tasks into one model. This study investigated the concepts, types, and similar concepts as multi-task learning, and examined the status and future possibilities of multi-task learning in the medical research.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.193-196
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• 2010

정보화 시대를 거치면서 모든 산업분야에서 대량의 데이터가 생성되고 관리되고 있다. 최근에는 비즈니스 환경의 변화로 인하여 의사결정을 지원할 수 있는 고급 정보에 대한 필요성이 대두되었으며 IT 기술의 발전과 더불어 데이터마이닝에 대한 많은 연구가 활발히 이루어졌다. 데이터마이닝은 금융, 정부, 제조, 유통 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 한편 의료데이터는 다른 산업분야의 데이터와 구별되는 특징이 있는데, 데이터의 이질성과 복잡성, 부정확성과 오류가능성, 불완전성과 윤리 및 법적인 문제, 개인정보보호, 특징 선택의 제한, 모델의 투명성과 설명력에 대한 높은 요구도 등이 그것이다. 이와 같은 이유로 의료데이터에 대한 접근은 제한적일 수 밖에 없다. 그럼에도 병원 전산화를 통해 발생하는 의료데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 임상정보를 포함하는 의료데이터는 데이터 자체로도 가치가 매우 크다. 이에 본 논문은 국내 제 3차 의료기관의 2년간 내원환자에 대한 진단데이터를 사용하여 데이터마이닝의 연관법칙을 이용, 상병간의 관계를 연구하고자 하였다. 이를 통해 잠재고객에게는 객관화된 의료지표를 제공하고, 의료기관은 예측 가능한 정보를 종합의료시스템에 활용하여 고객만족도를 높이는 효과를 볼 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.454-456
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• 2021

본 논문은 웹의 발달로 인하여 의료 서비스들이 기존의 Client-Server 방식의 제품에서 Web 방식의 제품으로 변경되고 있는 현대 흐름에서 인공지능 어플리케이션 또한 Web 으로 서비스 하기 위한 방법과 구현된 요로결석 AI 어플리케이션에 대해 기술한다. 이를 구현하기 위해 Python 기반의 Flask 라는 마이크로 웹 프레임워크를 사용하여 DICOM 핸들링, Pre-Processing, Mask 를 생성하고 Predict 결과를 Model Serving 을 통하여 Urinary Stone Segmentation Model 이 서비스되는 인공지능 웹 어플리케이션 동작 방식과 수행 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.602-605
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• 2021

최근 인공지능 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데 국내외에서 오픈 데이터셋을 제공하고 있어 기술개발이 가속화되고 있다. 데이터셋은 지도학습을 위한 학습데이터로 라벨링 데이터를 포함하고 있어 다양한 라벨링 기능이 적용된 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 웹 애플리케이션에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, Grabcut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 이와 관련하여 라벨링 기능별 수행 결과를 근감소증 진단을 위한 영상 라벨링 수행결과와 정량분석 결과를 보였다.