• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2017년도 제24회 학술대회 논문집
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• pp.104-104
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• 2017

연구 데이터란 과학적 연구에서 사용된 일차 자료와 연구자에 의해 직접 작성된 연구의 결과로서 수치, 문자, 이미지, 음성 등의 사실적 기록을 의미한다. 이 연구의 주제 분야인 의학은 잠재적 가치와 활용 가능성이 높고 공익적 성격을 가지고 있는 학문 분야로 의학 연구 데이터의 종류와 관리의 필요성을 통해서 그 가치와 공유 의미를 찾아보고자 한다. 또한 연구 데이터의 대표적인 임상 시험 기록과 연구 논문의 발표와 공유 현황에 대해서도 살펴보고 그 안에서 도서관의 역할이 어떤 것인가를 짚어보고자 한다. 의학 연구 데이터는 환자 진료기록, 건강 검진 기록, 임상 기록, 사망 기록, 임상 시험 기록, 유전체 정보, 연구 논문 등 그 종류와 형태가 다양하며 대용량인 경우가 많다. 의학 연구는 개인 정보보호와 윤리적인 문제 등 연구 수행 과정에서 어려운 점이 많은 성격을 가지고 있으나 질병 치료나 예방 나아가 인류의 건강과 직접적으로 관련된 학문 분야로 의학 연구 데이터의 보존과 공개, 공유를 위한 관리는 큰 의미가 있다. 의학 연구 데이터관리는 새로운 연구의 밑받침이 될 뿐만 아니라 중 저개발 국가의 연구자들에게도 큰 기회를 부여하여 세계적인 의학 발전에 기여할 수 있다. 또한 임상 시험 결과에 대한 은폐와 거짓 연구 방지에도 의미가 있어 미국뿐만 아니라 전세계적으로 학술 연구 논문 발표에 사용된 데이터는 등록하도록 규정하고 있다. 임상 시험 등록으로 공인된 사이트는 NIH의 ClinicalTrials.gov, ICTRP의 Primary Registry 등이 있으며, 우리나라에도 질병관리본부 국립보건연구원에서 관리하는 CRIS 등이 있다. 의학 연구자들은 연구의 시작부터 연구 데이터를 수집, 사용, 보존, 공유의 문제를 고려해야 하나 시간적 물리적인 문제 등으로 어려움을 겪고 있으며, 이를 지원하는 서비스는 도서관에서도 관심이 높아지고 있는 분야로 Virginia Commonwealth 대학 도서관과 Emory 대학 도서관 등에서 시도되고 있다. 이 서비스는 연구 과정에서 사서의 지원이 가능한 새로운 기회로 연구자의 데이터관리를 위한 단계별 스토리를 조직하고 DMP 작성 지원 및 교육 등을 통해서 학술 커뮤니케이션에서 새로운 역할자로 자리잡을 수 있을 것이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.61-70
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• 2021

본 연구의 목적은 개별연구들이 정확한 통계량을 제시하지 않고 그래프로만 나타내었을 경우 그래프로부터 통계량을 추출해내는 구체적인 방법을 기술한 것으로서 데이터통합과 정량적합성을 위한 메타분석을 가능하게 한다. 특히 메타분석(meta-analysis)은 체계적·객관적으로 대상문헌을 선택한 후 개별 연구들의 결과를 계량화하여 이를 통합된 효과크기(effect size)로 제시함으로써 근거중심의학(evidence based medicine)를 위한 올바른 의사결정을 할 수 있게 하는 중요한 분석도구이다. 데이터통합과 메타분석을 위해서 그래프로부터 정확한 통계수치를 추출하는 전산도구인 Adobe Acrobat Reader 와 Python기반의 JupyterLab 소프트웨어의 소개와 적용에 대한 주요사항을 알아보았다. 사용된 예제자료는 선행연구를 통해서 통계결과가 검증되어졌고 ClinicalTrials.gov에서 원자료 확보가 가능한 것을 사용하였다. 원자료와 각 전산도구들의 측정값을 각각 메타분석한 결과 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 또한 연구자들간의 측정 신뢰도를 확인하였으며 높은 일치도를 나타내었다. 만약 그래프로부터 통게수치를 추출해야만 할 경우 연구의 완결성 유지를 위해서 전통적 사용 방법들보다는 전산 도구를 이용한 측정이 권고된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.73-74
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• 2013

차세대 웹 기술인 시맨틱 웹(Semantic Web)이 각광을 받음에 따라, 시맨틱 웹과 관련된 다양한 기술들이 활발히 연구되고 있다. 특히, 시맨틱 웹의 핵심 사례인 링크드 데이터(Linked Data)는 웹으로 접근 가능한 형태의 URI로 시맨틱 데이터를 표현하고 서로 연결함으로써, 오픈 데이터로서 상호운용성 극대화 및 데이터의 통합을 용이하게 한다. 이는 바이오인포매틱스 기술 발전과 결합하여 웹에서 바로 이용 가능한 많은 의학 링크드 데이터 생산과 이를 활용한 다양한 의학용어 검색 서비스 개발 결과를 가져왔다. 하지만, 기존 의학용어 검색 서비스들은 각 기관이 보유하고 있는 의학정보를 기반으로 서비스되기 때문에 다양하고 정확한 정보를 얻기 위해서는 많은 시간과 노력을 투자해야 한다. 그래서 본 논문에서는 척추 분야 의학 관련 링크드 데이터를 활용해 정확도가 높고 확장이 용이한 척추정보 검색 서비스를 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제2권4호
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• pp.34-40
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• 2013

다양하고 빠른 차세대 유전체 서열 분석기를 사용한 개인 유전체 분석은 생명과학 연구뿐만 아니라 질병의 진단과 치료를 포함하는 의학 분야까지 새로운 지평을 열고 있다. 저렴한 비용으로 읽혀진 개인 유전체 서열은 통합 과정을 거쳐 유전체 이상을 점검할 수 있고, 얻어진 서열 데이터는 유전자 변이성 연구, 유전체 발현 연구, 후성유전학적 연구, 유전체 주석화 등에 이용될 수 있다. 개인 유전체 데이터는 생물학적 연구 결과와 임상 연구 데이터를 연계하여 질환 위험도의 예측과 맞춤 치료에 이용할 수 있게 되었다. 개인 맞춤의학 시대에 전문적 데이터와 일반인 사용자의 간극을 메우기 위해 스마트 미디어 기기와 같은 적극적인 인터페이스의 개발이 시급하다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권4호
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• pp.759-770
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• 2022

인공지능의 연구 개발 및 활용에서 윤리의 중요성이 의료분야뿐 아니라 전 사회적으로 점차 널리 인식되고 있다. 이 종설은 영상의학 영상데이터를 인공지능 연구에 활용할 때 개인정보의 보호 및 데이터에 대한 권리 측면에서 윤리적으로 고려할 사항들에 대해서 국내 독자들에게 실용적인 정보를 제공하고자 한다. 따라서 이 글에 담긴 내용은 많은 부분이 관련된 국내 법과 정부 제도에 바탕을 두고 있다. 인공지능의 연구 개발 및 활용에서 개인정보 보호는 매우 중요한 윤리적 원칙이며 연구 데이터의 적절한 가명처리는 개인정보 보호를 위한 핵심 방법이다. 아울러 인공지능 연구 개발에 의료 데이터를 상업적 이해관계를 최소화하며 윤리적으로 공유할 필요성도 부각되고 있다. 연구 데이터 공유는 개인정보 유출의 위험을 증가시키므로 개인정보 보호에 더욱 주의가 필요하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1571-1576
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• 2022

코로나 바이러스의 발병 이후, 의료 산업은 침체기에 들어섰으며, 이에 대한 대응책으로 정부는 일시적으로 비대면 진료를 허용한 상태이다. 본 연구에서는, 이런 시대 흐름에 맞추어 의료 산업에 있어 현대인의 비대면 의학상담에 대한 관심도를 분석하고자 한다. 전문가에게 의학상담을 받을 수 있는 플랫폼인 지식인과, 유튜브 두가지 소셜 플랫폼에서 빅데이터를 수집해 연구를 진행했다. 전화 상담 상위 5개 키워드인 "내과", "일반의", "산경과", "정신건강의학과", "소아청소년과"와 더불어, "전문의", "의학상담", "건강정보" 총 8개의 검색어를 가지고 각 플랫폼으로부터 데이터 세트를 구축했다. 이후 크롤링 된 데이터를 바탕으로 형태소 분류, 질병 추출, 정규화 등 전처리 과정을 거쳤다. 단어 빈도수를 기준으로 한 워드 클라우드, 꺾은선 그래프, 분기별 그래프, 질병 등장 빈도별 막대 그래프 등으로 데이터 시각화를 하였다. 유튜브 데이터에 한해 감성 분류 모델을 구축하였고, GRU와 BERT 기반 모델의 성능을 비교하였다.

• 정보관리학회지
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• 제27권2호
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• pp.117-127
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• 2010

본 연구에서는 외국과 한국의 의학정보관리 연구 경향을 문헌정보학적 관점에서 분석하였다. 외국 데이터는 2007년부터 2010년까지 3년여 간을 대상으로 LISA 데이터베이스를 검색하였으며 대상 논문은 총 225건이다. 한국 데이터는 DBPIA를 이용하였다. 주제카테고리에 기반한 내용분석 결과, 외국의 경우에는 지속적으로 연구가 증가하고 있었으며, electronic resources and collection 관련 연구의 비중이 높았다. 한국의 경우도 역시 동일 주제영역인 electronic resources and collection의 비중이 높았고, 계량서지학적인 연구의 비중이 높은 것으로 나타났으나, 2000년부터 2010년까지 의학정보관리 영역 연구의 증가는 나타나지 않았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권2호
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• pp.357-367
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• 2009

현대 의학이 나날이 발전해 가는데 따라 관련 연구들도 활발히 진행되고 있다. 연구자가 원하는 연구의 결과를 얻기 위해서는 연구 설계, 연구 진행과 결과 분석까지 객관적이며 합리적인 방법으로 행해져야 할 것이다. 이를 위해 통계적 분석 방법이 다양하고 널리 사용 되고 있다. 본 논문은 현재 발행되고 있는 여러 의학 학술지중 네 개의 학회지를 대상으로 2004년부터 2007년까지 출판된 의학 논문에서 통계적 기법의 사용에 대해 조사하여 의학 연구에서 어떻게 적용되고 있는지 살펴보고자 한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
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• pp.333-337
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• 1998

의학분야에서 컴퓨터 활용은 단순히 처리할 데이터의 자동화뿐만 아니라 각종 의학영상들을 자동으로 처리함으로서 의사의 진단을 도와주는 형태로 발전되어 가고 있다. 본 논문에서는 병원의 임상병리과에서 번번히 수행하는 혈액검사를 자동화하기 위한 것으로 혈액을 자동 분석하는 웹 기반 분석시스템을 구축하였다. 이를 위해 본 논문에서는 혈액 영상으로부터 특징을 추출하기 위한 단계를 서술하고 세포분류를 위한 다층 신경망을 이용해 구현한 내용을 보인다. 또한 본 연구의 결과로 신경망의 학습 효율을 높이기 위한 전처리로서 학습 데이터에 대해 러프 집합 이론을 적용하여 학습 데이터의 차원을 효과적으로 줄일 수 있었다.

• 산업융합연구
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• 제22권1호
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• pp.177-183
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• 2024

본 연구는 데이터의 품질이 인공지능(AI) 성능에 미치는 영향을 검토한다. 이를 위해, 데이터 특성변수(Feature)의 유사도와 클래스(Class) 구성의 불균형을 고려한 모의실험(Simulation)을 통해 라벨링 오류 수준이 인공지능의 성능에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 그 결과, 특성변수 간 유사성이 높은 데이터에서는 특성 변수 간 유사성이 낮은 데이터에 비해 라벨링 정확도에 더 민감하게 반응하였으며, 클래스 불균형이 증가함에 따라 인공지능 정확도가 급격히 감소되는 경향을 관찰하였다. 이는 인공지능 학습데이터의 품질평가 기준 및 관련 연구를 위한 기초자료가 될 것이다.