• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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• pp.49-55
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• 2001

본 연구에서는 GIS를 이용하여 산불관련 데이터베이스를 구축하고 효과적인 산불 현황정보 검색시스템을 개발하녀 산불 관리자에게 효율적인 공간분석 도구를 제공함으로서 산불에 관한 종합적인 공간정보를 빠른 시간 내에 분석하여 속성을 갱신·추출 할 수 있도록 하는 효과적인 GUI(Graphic User Interface)를 개발하였다. 이를 위하여 최근 10년간의 산불현황 통계자료를 이용한 전국 시·군단위의 공간분포도를 작성하여 전국 산불 발생현황을 시·공간적으로 분석하고 산불 발생에 미치는 다양한 요인들과의 상관성을 분석 가능하였다. 특히 최근 산불발생이 빈번한 삼척시의 지형도 및 임상도, 위성영상, 현지사진을 이용하여 GIS 데이터베이스를 구축함으로서 산불 발생위험지역에 대한 보다 상세한 정보를 얻을 수 있다. 본 시스템은 응용프로그램 개발을 위한 플랫폼은 IBM호환 PC에서 Windows 98을 운영체 제로 하여 DBMS는 Access 2000을 이용하였고 프로그래밍 언어로는 객체지향언어인 Visual Basic 6.0과 GIS 기능을 구현하기 위해서 Component GIS인 MapObjects 2.0을 사용 하였다. 그 결과 산불관리자는 진화에 필요한 관리구역내의 정보를 신속하게 제공받을 뿐만 아니라 산불방제사업에 대한 효과적인 의사결정지원과 함께 실무자 중심의 산불관리행정을 도모하 고 산림자원관리비가 효율적으로 이용될 것이다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권7호
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• pp.464-469
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• 2015

모바일 기기를 활용한 홀터 모니터링으로 환자의 개인별 심전도 신호의 장주기 수집이 가능해졌다. 하지만 이에 따른 의사 결정 지원 도구 및 응용에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 장주기로 수집된 심전도 신호의 대표패턴을 추출하기 위한 축약 알고리즘을 제안한다. 그리고 추출된 대표패턴을 이용하여 유사한 환자의 목록을 제공하는 검색기를 소개한다. 사례분석을 통해 제안한 유사환자 검색기가 대표패턴을 통해 전문가의 임상활동을 간소화 하며, 유사한 환자의 목록을 제공하여 축적 데이터의 높은 활용 가능성을 제고함을 보였다. 또한, MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 이용한 평가에서, 축약 알고리즘이 64%의 레코드에 대해 단순화된 대표패턴을 제공하며, 부정맥 분류 결과를 평균 98% 축소함을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권1호
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• pp.171-177
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• 2012

컴퓨터의 발달로 인해 여러 가지 현상들이 수치화되어 데이터로 수집되고 있다. 특히 많은 양의 데이터가 각 분야별로 수집되고 있는데 이는 데이터를 기초로 한 분석과 해석을 통하여 의사 결정의 뒷받침이 되는 정보를 얻기 위해서이다. 데이터의 중요성이 부각되면서 데이터의 관리가 관심사가 되었다. 많은 연구자들이 공유할 수 있도록 서버에 데이터베이스를 구축하고 이를 웹 브라우저를 통하여 조회 및 확인하는 시스템을 구축하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 연구자가 가장 많이 사용하는 엑셀 파일을 서버 데이터베이스에 업로드 하였고, 웹기반의 데이터베이스와 연동하여 연구자가 업로드한 데이터를 조회 및 확인할 수 있는 웹기반 프로그램을 개발하였다. 웹을 기반으로 데이터를 업로드 할 DB로 오라클을 사용하였으며 데이터베이스를 조회하기 위하여 웹프로그래밍 언어인 html, JAVA, JSP 등을 사용하여 웹기반 임상데이터 관리 시스템 구축을 위한 프로그램을 개발하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제2권3호
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• pp.81-90
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• 1999

대학연습림의 기능이 점차 확대되면서 산림 및 자연환경에 대한 다양한 정보가 필요하게 되고, 연습림의 관리전략에도 복잡한 기술이 요구되고 있다. 따라서 GIS 기법을 응용한 소위 산림정보시스템과 같은 체계적 수단을 통해 산림 및 입지환경에 대한 여러 가지 정보들을 보다 손쉽게 수집, 편집, 관리, 분석, 갱신하고 나아가 의사결정을 지원할 수 있다면 연습림의 관리에도 많은 효과를 얻을 수 있게 된다. 본 연구는 대구대학교 성주연습림을 대상으로 이러한 목적을 시범적으로 모색해보고자 한 것으로, 일차 단계로서 각종 공간자료를 수치지도화 하여 지형을 비롯한 임상, 토양형 등 여러 수치주제도를 구축함으로써 도면정보의 유지 및 통합과정의 어려움을 해소하면서 위치적 통일성과 정보의 통합성을 어느 정도 확보하였다. 또한 영림계획상의 속성자료와 연결하여 사용자 중심의 시스템을 개발함으로써 보다 신속한 검색, 분석은 물론 각종 산림계획의 수립, 평가, 실행과정의 의사결정 수단으로 활용할 수 있었다. 그러나 시스템의 기능에 대한 다양한 요구에 부응하고 효용성을 높이기 위해서는 최신 자료로의 갱신이나 새로운 기술의 도입 등 문제점에 대한 지속적인 보완이 필요할 것으로 생각된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.93-103
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• 2020

원격 의료 정보 시스템(TMIS; Telecare Medical Information System)은 편리하고 빠른 헬스 케어(health-care) 서비스를 제공한다. 원격 의료 정보 시스템을 위한 안전하고 효율적인 인증 및 키 합의 기법은 전자 환자 기록(EPR; Electronic Patient Record)을 안전하게 보호하고, 헬스케어 종사자와 의료진이 신속하고 정확하게 임상 의사결정(clinical decision)을 할 수 있도록 도와준다. Giri 등은 원격 의료 정보 시스템을 위한 스마트 카드(smart card)를 이용한 RSA기반 원격 사용자 인증 기법을 제안하였으며, 제안한 기법이 다양한 악의적인 공격에 강인하다고 주장하였다. 본 논문에서는 그들의 기법이 여전히 스마트 카드 분실 공격(lost smart card attack)과 재전송 공격(replay attack)에 취약함을 보이고, 그러한 단점을 개선한 기법을 제안한다. 기존의 원격 의료 정보 시스템을 위한 인증 기법들과 안전성을 비교한 결과를 보면, 제안한 기법이 더욱 안전하고 실용적이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.93-100
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• 2005

본 연구는 신규 임상병리사로 하여금 보다 정확한 의사결정과 효율적인 교육에 이용할 수 있는 지식 및 내용 기반 의료 세균화상 검색 시스템을 설계 및 구현하는 것이다. 이를 위해, 먼저 알고리듬방식의 검색 이전에 경험적 지식을 바탕으로 세균동정단계 중 가장 빠른 경로를 탐색하여 원인균 동정에 소요되는 시간을 줄일 수 있도록 룰 베이스를 근거로 유연성 있는 탐색경로를 설정하여 전체적인 추론을 수행한다. 다음으로, 색상 모델 중에서 HSV 컬러 모델을 이용하여 세균화상 중에서도 특히 세균화상으로부터 시각정보의 색상 특징 벡터를 추출할 수 있는 색상 특징 추출방법을 제안한다. 아울러 대용량 세균화상 데이터베이스를 기반으로 보다 빠른 검색 성능을 위해, 배지, 검체, 부서, 세균명과 같은 단순속성들에 대해서는 B+-트리, 세균화상에 대한 부가적인 설명 정보로부터 추출한 키워드들에 대해서는 역화일기법, 그리고 화상으로부터 추출한 고차원 색상 특징벡터에 대해서는 스캔-기반 필터링(Scan-Based Filtering:SBF) 기법을 결합한 통합 색인기법을 기술한다. 마지막으로 구현된 시스템은 시각적인 내용 자체의 정보와 지식을 이용하여 효과적으로 복잡한 세균화상을 검색 및 관리할 수 있는 가능성을 보인다. 아울러 구현한 지식 및 내-용기반 세균화상 검색 시스템을 통해 임상분야의 지식을 잘 구조화함으로써 초보적인 임상병리사의 학습기간을 현저히 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제52권1호
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• pp.18-27
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• 2020

카바페넴내성장내세균속균종(carbapenem-resistant Enterobacteriaceae, CRE)과 카바페넴분해효소 생성 장내세균과(carbapenemase-producing Enterobacteriaceae, CPE)의 정확한 구분과 CPE의 빠른 탐지는 임상 감염의 치료 및 관리에 중요하다. 선별방법은 주로 선택적 배지에서의 직장 면봉 표본 배양 후 카바페넴분해 효소의 활성도, 신속한 카바페넴의 불활성화 방법, 측방유동면역분석(lateral flow immunoassay, LFI), 메트릭스보조레이저 탈착/이온화이온사이클론 공명 질량분석법(matrix assisted laser desorption/ionisation time of flight mass spectrometry, MALDI-TOF MS)을 통해 표현형을 측정하는 분자기반 방법들이다. CRE, 특히 CPE의 적절한 시기에 정확한 탐지는 감염의 임상 치료 및 예방에 필수적이다. 다양한 표현형 검출방법 및 유전자-기반 검출방법이 카바페넴의 신속한 검출을 위해 이용 가능하며, 이들은 임상 미생물학 실험실에서 일상적으로 사용된다. 신속한 처리 시간으로 현장에서 치료를 위한 검사 방법을 사용하는 CRE에 대한 능동적인 감시활동에서 카바페넴분해효소를 생성하는 CRE의 탐지는 중요한 가치를 갖는다. 따라서 카바페넴분해효소의 확산을 통제하기 위해서는 전세계의 많은 검사실에서 신뢰할 수 있고 신속하고 고효율적이며, 간편하고 저비용의 검사법을 사용해야 할 것이다. 환자의 적용에서도 최적의 효과를 가지려면 CRE에 대한 신속한 검사를 통해 항균제의 관리 개입이나 다양한 형태의 임상 의사의 치료에 결정적인 지원을 재현성있게 나타나야 할 것이다. 최적의 검사법을 위해서는 보완되는 검사법을 결합하여 다양한 내성 박테리아 종을 감별하고 다양한 종류의 카바페넴분해효소의 유전적 다양성을 발굴하여 최상의 감염관리 전략을 포괄하는 시스템이 마련되어야 할 것으로 사료된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1197-1207
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• 2016

The purpose of this study was to develop an evidence-based Nursing Process System on Nursing Diagnosis, Nursing Outcomes, and Nursing Interventions Classification targeting nurse students. We use standard classification-focused research data on the basis of Nursing Diagnosis Classification established by NANDA (North American Nursing Diagnosis Association), NOC (Nursing Outcomes Classification) and NIC (Nursing Interventions Classification) mainly developed by Iowa Sate University. The existing research methods are difficult to be applied the consistent nursing process, since such methods need to repeatedly enter the same nursing process without systematic guidelines. But, this study was coded data of standardized nursing process in accordance with the 10 clinical condition in order to implement the nursing process macro, and developed a system that reflects the needs of nursing educators. Therefore, nurse students can improve clinical decision-making ability, and naturally learn the nursing process through a system developed.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.174-185
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• 2020

Leukemia induced death has been listed in the top ten most dangerous mortality basis for human being. Some of the reason is due to slow decision-making process which caused suitable medical treatment cannot be applied on time. Therefore, good clinical decision support for acute leukemia type classification has become a necessity. In this paper, the author proposed a novel approach to perform acute leukemia type classification using sequential neural network classifier. Our experimental result only cover the first classification process which shows an excellent performance in differentiating normal and abnormal cells. Further development is needed to prove the effectiveness of second neural network classifier.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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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.