• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.1
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• pp.146-152
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• 2010

In this paper, we implemented the intelligent healthcare system self-diagnosis that can achieve self-diagnosis by measured bio-signal(blood pressure, blood sugar, body fat monitor) after the recognize a user to access using RFID. The implemented healthcare self-diagnosis intelligent system is consist of kiosk structure that is RFID reader, bio-signal measuring instrument(hemadynamometer, glucometer, body fat monitor), computer for a part of database server and printer for print the result of self-diagnosis. It can achieve self-diagnosis of a user after compare and analyze the measured data and information of a user from database. The implemented system can make simple self-diagnosis even if not take a physical examination at hospital and apply to company, school, etc.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.11 no.1
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• pp.113-120
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• 2007

A new material was tested and its applicability was investigated so as to give the capability of self-diagnosis of fracture in composite mortar. In the research for giving self-diagnosis capability, conductive mortar intermixed with cokes and carbon fiber powder(milled carbon fiber) was developed and its using for self-diagnosis material was proposed. Then after examining change in the value of electric resistance and AE characteristics before and after the occurrence of cracks at each weight-stage, the relationships of each factors were analyzed. As the results, it can be recognized that a new composite material with cokes and carbon fiber powder(milled carbon fiber) can be applied for self-diagnosis of fracture in mortar specimen.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.16 no.5
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• pp.39-47
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• 2013

In the case of a weak self-control youth, young students easily tend to fall into addiction by using the Internet as a sensation seeking and an alternative to escape the reality. Until now, internet addiction self-diagnosis techniques such as Internet addiction scale have been developed and used to solve this kind of internet addiction issue. However, traditional methods do not assess the correlation of addiction and the effects of the environment systematically because they are simply composed of redundant addiction scale criteria and questionnaire forms of the diagnostic methods. Thus, in this paper, we propose a new internet addiction self-diagnosis technique based on Formal Concept Analysis (FCA) and implement a self-diagnosis system in order to make a systematic internet addiction self-diagnosis system. In addition, we analyze the correlation of the measured data based on different perspectives such as home environment, family relationships, peer relationships, school life, and so on.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.283-288
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• 2007

본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 68가지 질병과 각 질병에 대한 대표 증상 데이터 베이스를 이용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표증상을 입력하면 해당 증상과 관련 있는 질병만을 자율 학습 방법 신경망인 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 사용자의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 데이터베이스를 이용하여 질병과 증상의 정보관리를 유용하게 할 수 있도록 하였다. 제안된 자가 진단시스템을 구현하여 간호학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 질병의 보조 진단 시스템의 도구로서의 가능성을 확인하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.5
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• pp.24-32
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• 2009

Our society is rapidly ageing and income level is rising. With the development of IT-based convergence technology and the construction of infrastructure for the u-healthcare services, the importance of the hand acupuncture prescription has known as the folk remedies is being spotlighted. In this paper, we proposed the hand acupuncture prescription using the personalized symptom according to context in the u-healthcare. The proposed method defined the context and environment of the users and predicted the profited hand acupuncture prescription service according to the personalized symptom using the collaborative filtering. The user gets the accurate hand acupuncture prescription as the personalized symptom to input only the name of a disease in the proposed system. We developed GUI for this purpose, and experimented with it to verify the logical validity and effectiveness. Accordingly, the satisfaction and the quality of services will be improved the hand acupuncture prescription by supporting the context information as well as the personalized symptom.

• Database Research
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• v.34 no.3
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• pp.58-68
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• 2018

Distributed computing helps to efficiently store and process large data on a cluster of multiple machines. The performance of distributed computing is greatly influenced depending on the state of the servers constituting the distributed system. In this paper, we propose a self-diagnosis system that collects log data in a distributed system, detects anomalies and visualizes the results in real time. First, we divide the self-diagnosis process into five stages: collecting, delivering, analyzing, storing, and visualizing stages. Next, we design a real-time self-diagnosis system that meets the goals of real-time, scalability, and high availability. The proposed system is based on Apache Flume, Apache Kafka, and Apache Storm, which are representative real-time distributed techniques. In addition, we use simple but effective moving average and 3-sigma based anomaly detection technique to minimize the delay of log data processing during the self-diagnosis process. Through the results of this paper, we can construct a distributed real-time self-diagnosis solution that can diagnose server status in real time in a complicated distributed system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.55-57
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• 2012

최근의 정보통신 기술의 발달은 의료의 중심을 기존의 진단 및 치료에서 예방으로 이동하게 하였다. 이에 따라 환자 뿐 아니라 건강에 관심이 많은 일반인들이 병원 밖에서도 스스로 건강 증진을 위해 질병 예방을 수행할 수 있도록 지원하는 셀프케어 시스템들이 개발되어지고 있다. 그러나 현재 개발되어지고 있는 셀프케어 시스템들은 대부분 회원 등록의 과정이 필수적이며, 또한 회원 등록 과정에서 자가진단을 위해 성별과 같은 기본적인 정보를 수동적으로 입력해야 하는 번거로움이 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 음성과 영상을 이용한 성별 인식을 통해 비 등록 사용자에 대한 기본정보를 자동으로 인식하고 온톨로지를 이용한 자가진단 서비스에 적용함으로써 회원 등록을 원치 않는 비 등록 사용자에 대한 편의성을 고려하였다. 또한 온톨로지를 이용한 자가진단 서비스의 진단 결과로 질환에 대한 정의 및 증상, 치료 방법을 설명하고 증상의 경중에 따라 방문 치료할 진료과에 대한 정보를 제공함으로써 사용자가 스스로 건강을 진단하고 진단결과에 따라 간단한 치료를 할 수 있으며, 증상의 악화를 예방할 수 있도록 도와준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1197-1200
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• 2001

본 논문에서는 원격지에 있는 사용자가 좀 더 쉽고 효율적으로 자가진단을 하고 진료를 받기 위한 의료정보시스템을 구현하였다. 사용자는 자가진단 프로그램을 통하여 난청 진단을 한 수 있고 진단 결과값을 DB에 저장한다. 그 결과 값을 가지고 사용자는 전문의에게 진단을 요청 할 수 있으며 전문의의 처방에 따라 교육을 받아 치료를 할 수 있다. 교육을 받은 결과 값은 다시 전문의에게 보여지고 전문의는 사용자의 교육 성과에 따라 어떤 교육이 필요한가를 사용자에게 알려 줄 수 있다. 본 시스템은 Web을 통한 인터페이스로 사용자는 원격진단을 쉽게 받을 수 있고 자신이 받은 진단에 대해서 전문의와 효율적인 의사소통이 이루어지므로 난청 치료에 도움이 된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.5
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• pp.11-18
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• 2014

In this paper, we propose a self-diagnosis system that is based on the ART2 algorithm in order to extract more detailed disease information by fuzzy reasoning method especially when the boundary of perceived symptoms are not clearly classified into disease categories. With that modification from previous version of the self health pre-diagnosis system, the proposed one is verified as more effective by field experts' evaluation as an intelligent assistant tool for public users before they consult with medical experts.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.383-385
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• 2018

기존의 한방 자가 진단 방법에서는 PCM 기반의 알고리즘을 적용시켰으나 고질적인 문제점 중의 하나인 증상 수가 급격하게 증가할 경우에는 진단 결과가 정확하게 도출되지 않는 현상이 발생한다. 이러한 문제점을 개선하는데 효율적인 퍼지 의사 결정 트리 알고리즘을 적용한다. 퍼지 의사 결정 트리는 과거의 데이터를 미리 학습시킨 후에 엔트로피에 따라 경계 값을 구한 후, 사용자가 여러 증상을 입력하면 입력된 증상에 해당되는 상위 질병 5개를 도출한다. 그리고 도출된 상위 5개의 질병과 도출된 질병의 원인과 치료하기 위한 민간요법을 제공한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 한의사가 추천한 여러 한의학 전문 서적을 기반으로 증상과 질병의 데이터베이스를 설계한 후, 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 과거의 데이터를 바탕으로 증상을 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템보다 정확하고 신속한 진단 결과를 도출하는 것을 확인하였다.