• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.11
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• pp.1337-1342
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• 2019

Medical institutions face the challenge of securing competitiveness among medical institutions due to the rapid spread of ICT convergence, and managing data that is growing at an enormous rate due to the emergence of big data and the emergence of the Internet of Things. The big data paradigm of the medical community is not just about large data or tools and processes for processing and analyzing it, but also means a computerized shift in the way people live, think and study. As the medical data is recently released, the demand for the use of medical data is increasing. Therefore, the research on disease detection system based on public data using open source that can help rational and efficient decision making was conducted. As a result of the experiment, unlike a simple disease inquiry or a symptom inquiry about a single disease provided by a public institution, related diseases are searched by a symptom or a cause.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.9
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• pp.75-84
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• 2009

In this paper, the EPC Network as the most important technologies in the field of applied technology research and special attention to the use of RFID to better manage the disease in infected U-MAS (U-Medical Administrative Services) system was designed. U-MAS system, the Center for Disease Control in the illness, depending on the type of isolate and treat infected patients, recovery, discharge, isolation wards and intensive italian to manage and increase efficiency, manual and use a simple computer program improve the qualify of the current level, using RFID tags to improve the management of the patient everything that a little more and be out of the isolation ward, if competent disease management districts, such as the location to respond more quickly to facilitate the purpose is to contribute to. First, EPC Network and related technology for mobile RFID systems and related technology research. U-MAS system design offers. If you take advantage of the proposed U-MAS system for monitoring infectious disease patients and patients in the isolation ward, when the unauthorized departure location to shorten the time it takes to improve the effectiveness of disease management and present the elected effects was.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.1
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• pp.57-66
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• 2017

SIR model (Kermack and McKendrik, 1927) is one of the most popular method to explain the spread of disease, In order to construct SIR model, we need to estimate transition rate parameter and recovery rate parameter. If we don't have any information of the two rate parameters, we should estimate using observed whole trajectory of pandemic of disease. Thus, with restricted observed data, we can't estimate rate parameters. In this research, we introduced Reed-Frost model (Andersson and Britton, 2000) to calculate the probability of infection in the early stage of pandemic with the restriction of data. When we have an initial number of susceptible and infected, and a final number of infected, we can apply Reed - Frost model and we can get the probability of infection. We applied the Reed - Frost model to the Vibrio cholerae pandemic data from Republic of the Cameroon and calculated the probability of infection at the early stage. We also construct SIR model using the result of Reed - Frost model.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.6
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• pp.529-535
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• 2015

Biological networks have been handled with the static concept. However, life phenomena in cells occur depending on the cellular state and the external environment, and only a few proteins and their interactions are selectively activated. Therefore, we should adopt the dynamic network concept that the structure of a biological network varies along the flow of time. This concept is effective to analyze the progressive transition of the disease. In this paper, we applied the proposed method to Alzheimer's disease to analyze the structural and functional characteristics of the disease network. Using gene expression data and protein-protein interaction data, we constructed the sub-networks in accordance with the progress of disease (normal, early, middle and late). Based on this, we analyzed structural properties of the network. Furthermore, we found module structures in the network to analyze the functional properties of the sub-networks using the gene ontology analysis (GO). As a result, it was shown that the functional characteristics of the dynamics network is well compatible with the stage of the disease which shows that it can be used to describe important biological events of the disease. Via the proposed approach, it is possible to observe the molecular network change involved in the disease progression which is not generally investigated, and to understand the pathogenesis and progression mechanism of the disease at a molecular level.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.397-398
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• 2017

정보 공유를 통해 국민들은 의료 기관 및 치료방법 등을 합리적으로 선택하려고 노력하고 있다. 의료 기관의 컴퓨터와 연결 기계의 사용으로 의료 관련 데이터는 규모가 급격히 늘어났다. 이에 따라 정부 3.0에 맞춰 공개되는 의료 데이터가 확대됨에 따라 의료 빅데이터를 통해 여러 정보들을 만들어내 의료 분야에 도움이 될 것이라는 기대가 커져가고 있다. 이 연구에서는 의료 빅데이터를 어떻게 활용하여 의료 기관, 국민, 정부, 보험사 등 여러 기관에게 제공할 수 있는 지에 대해 설명한다. 현재 빅 데이터를 사용해 연령 별 잘 걸리는 질병이나 질병 별 성비를 나타내는 것 등 단순 사실을 알아내는 정도가 아니라 실질적으로 다양한 목적으로 사용될 수 있는 정보를 만들어낼 수 있는 시스템을 구축하였다는 점에서 이 연구는 강점을 갖는다.

• Monthly Duck's Village
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• s.104
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• pp.86-91
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• 2012

국내 최초 '오리장염'에 관한 연구가 발표되었다. 전북대학교 수의과대학 조류질병학교실(교수 : 장형관, 발표자 : 장상호 대학원생)은 국내에서 아직 보고된 바 없는 '오리장염 바이러스' 진단과 예방에 활용될 수 있는 결과를 발표, 지난해 열린 대한수의학회 추계학술대회에서 수의양계대상을 수상하여 주목받고 있다. 이 논문은 오리장염바이러스의 국내 첫 보고 및 특성구명을 통해 바이러스가 어디로부터 유래했는지 연구 분석한 것이다. 이번 연구발표로 국내 오리 사육농가의 오리장염바이러스의 진단과 예방에 큰 도움이 될 것으로 기대되고 있어 귀추가 모아진다. 전북대 수의학대학 수의학과 장형관 교수는 건국대 수의학과를 졸업하고 수의미생물학 석사를 취득 후 93년 일본으로 넘어가 동경대학교 수의전염병학 수의학박사학위를 취득했다. 현재 전북대 수의학과 교수이면서 인수 공동전염병연구소 소장을 맡고 있으며, 전라북도 가축방역협의회 및 농림수산검역검사본부 동식물위생연구소 질병진단과 자문위원으로도 활발히 활동하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.445-447
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• 2023

최근, 환자의 현재와 과거 방문 정보(즉, 환자가 현재와 과거 각 방문에서 진단 받은 질병들과 수술들)를 활용하여 환자 임베딩을 획득한 뒤, 환자의 현재 방문에서 효과적인 의약품들을 추천해주는 의약품 추천 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 이들은 환자 임베딩을 획득하기 위해, 현재와 과거 방문 정보를 유형 별(즉, 질병과 수술 별)로 각각 융합하여 하나의 질병과 수술 임베딩으로 나타낸 뒤 이 두 임베딩을 융합한다. 이로 인해, 방문 정보 유형 별 임베딩을 융합하는 방법은 의약품들을 추천하는데 있어서 큰 영향을 미칠 수 있다. 그러나 지금까지 방문 정보 유형 별 임베딩을 어떻게 융합하는 것이 환자에게 의약품들을 추천하는데 가장 효과적인지 탐구한 연구는 없다. 따라서, 본 논문에서 우리는 실세계 데이터 집합을 활용한 실험을 통해 방문 정보 유형들 간의 다양한 융합 방법들 중 어떠한 방법이 추천 정확도 개선에 가장 효과적인지 비교하고 분석하여 환자에게 가장 효과적인 의약품들을 추천해주고자 한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.435-442
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• 2000

만성질병, 식습관, 영양등 스트레스에 시달리는 현대인의 건강 상태를 파악하는 일은 매우 중요하며 또한 필요하다. 그러나 식이 섭취 평가는 많은 분야의 자료와 지식을 필요로 하기 때문에 손쉽게 일반인이 신뢰성 있는 평가는 얻기는 쉽지 않다. 본 연구는 식품, 영양, 조리, 만성질병, 식습관 등의 여러 전문 분야의 자료와 지식을 기반으로 한 웹 상에서의 영양 평가 시스템으로 '건강 관리를 위한 사이버 식생활 자가 진단 시스템(Cyber Food Self Diagnosis Program, 이하 Cyber-FSDP)'의 설계 및 구축에 관한 것이다. 바탕으로 한다. 초고속 통신망을 이용하여 사람들의 건강문제와 관련된 식생활 정보를 수집하고, 개인별 식생활을 사용자와 상호작용하게 온라인으로 평가·진단하여 이를 개선하고 궁극적으로는 만성질병 위험도를 감소시키고 건강을 증진시킬 수 있는 영양 및 만성 질병 평가 전문가 시스템을 구축한 사례에 대한 Web 응용 프로그램 개발을 소개하며, 개발환경으로는 서버를 엔터프라이즈 3000 Solaris 2.5.1을 사용했으며, DBMS는 IUS (Illustra Universal Server)를 사용하였고, APB(App Page Builder), JabaScript, HTML 등의 언어로 구현되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.616-619
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• 2016

고병원성 조류 인플루엔자는 빠른 확산과 높은 치사율로 인하여 발병 초기에 질병의 확산경로 및 확산범위를 예측한다는 것은 매우 어려운 문제이면서 동시에 반듯이 해결해야만 하는 중요한 과제이다. 본 연구에서는 공개된 법정 고병원성 조류인플루엔자의 발병데이터를 기반으로 순차패턴 마이닝을 적용하여 질병의 순차적인 확산경로 규칙을 도출한 후, 그 결과를 바탕으로 지역개념계층(location concept hierarchy)에 따른 추상화 레벨의 점진적인 조절을 통하여 지역 원도우의 확대와 축소를 적용함으로써 도시(city)레벨부터 리(street)레벨까지의 질병확산경로 그래프와 GIS기반의 질병확산경로에 대한 분석을 시도하였다.

• Monthly Duck's Village
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• s.65
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• pp.38-48
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• 2008

가금산업은 국민소득 증가와 식생활의 서구화로 생산액과 소비량이 증가하여 우리 농업에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 그러나 세계 각지에서 나타난 고병원성 조류인플루엔자로 인하여 많은 경제적 피해가 발생하고 있으며, 질병의 인체감염으로 인간의 소중한 생명도 위협을 받고 있다. 우리나라의 경우도 예외가 아니어서 그동안 모두 3차례에 걸쳐 고병원성 조류인플루엔자가 발생하여 많은 피해를 입었다. 고병원성 조류인플루엔자의 발생으로 인한 경제적 피해는 가금생산농가에만 국한되는 것이 아니다. 질병 발생으로 인한 경제적 피해는 생산농가와 직간접적으로 연관된 사료업체, 부화업체, 가공업체, 유통업체, 외식업체, 및 기타 관련 산업에서 골고루 발생하며, 손실보전을 위한 정부의 재정지출 증가로도 이어진다. 이번 연구에서는 고병원성 조류인플루엔자(HPAI) 발생이 미치는 경제적 영향을 계측하고 이와 관련하여 현행 질병 방역체계의 개선 방향을 도출하였다. 근래 들어 고병원성 조류인플루엔자의 연중 발생 가능성이 우려되기 때문에 질병예방과 확산방지를 위한 방역체계의 검토에서 개선 방안에 이르기까지 포괄적으로 다루었다.