• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.690-692
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• 2022

기존의 질병 관련 연구들은 대부분 유의미하게 변화되는 유전자들을 찾아내고(Differentially Expressed Genes, DEGs), 이들이 연관된 생물학적 패스웨이(biological pathway)를 찾아내는 방향으로 이루어졌다. 더불어 miRNA(microRNA)가 많은 mRNA 의 발현을 조절하며, 실제 면역, 대사 및 세포 사멸을 포함한 여러 필수 생리학적 및 질병에 매우 중요한 역할을 한다고 밝혀지며, 바이오 마커로써의 miRNA 를 찾아내고자 하는 연구가 활발히 진행되기 시작하였다. 하지만 mRNA 나 miRNA 의 독립적인 연구만으로는 명확한 질병과의 연관성이나 기능을 이해하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 질병 상태에서 유의미하게 변화되는 miRNA 와 이러한 miRNA 에 의해 조절되는 mRNA 를 함께 고려하여 분석함으로써, 실제 질병의 발병 원인이 되는 생물학적 패스웨이나 메커니즘을 밝히고자 하였다. 또한, miRNA 와 mRNA 의 연관성을 찾기 위해, PPI(protein-protein interaction) 네트워크에 기반을 둔 RWR(Random Walk with Restart Algorithm)를 적용하여, 직접적 연관성뿐 아니라, 유전자 간의 숨겨진 간접적인 패스웨이를 고려하여 분석하기 위한 웹 기반 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 mRNA-miRNA 를 함께 고려한 통합 분석을 통해 숨겨진 질병의 메커니즘을 이해하고 치료 방법을 찾아내는 데 크게 공헌할 것이다.

• Review of KIISC
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• v.17 no.1
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• pp.47-56
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• 2007

u-헬스케어 서비스의 발달에 따라 기존의 질병 발생 후에 대응하는 방식의 병원 치료적 패러다임에서 탈피하여 환자가 무선 의료 기기를 휴대하거나 주변 환경에 설치된 의료 장치를 이용하여 일상생활 가운데 건강관리, 질병 예방, 신속한 치료 등의 서비스가 가능해지고 있다. u-헬스케어 서비스가 고도화 될수록 지능화된 의료 센서나 기기에 의한 개인 생체 정보 및 주변 환경 정보에 관한 모니터링이 가능해지고 유무선 네트워크를 통한 건강 정보의 공유가 확대될 것이다. 그러나 u-헬스케어는 개인 건강/의료 정보를 포함한 극히 개인적인 정보를 주로 다루고 있고 유무선 네트워크와 절대적으로 밀접한 연관을 맺고 있으며, 의료 정보 권한과 관련된 다양한 이해 당사자가 존재할 수 있다는 점에서 보안 및 프라이버시 측면에서 다양한 취약점과 위협이 존재할 수 있다. 따라서 안전한 u-헬스케어 서비스 연구 개발을 위해 u-헬스케어의 개요와 특성을 살펴보고, 관련 보안 이슈 및 요구사항을 분석하여 대응 가능한 합리적인 기술적 대안들을 검토코자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.923-925
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• 2012

대용량 고차원의 생물학 데이터가 매우 빠른 속도로 생산되는 현재, 단순히 고전적인 알고리즘들로는 풀 수 없는 문제들을 맞이하게 되었다. 이러한 문제들의 경우 시스템 생물학의 관점으로 다양한 생물 데이터의 융합을 통하여 접근할 경우 효율적으로 Computational Infeasibility(계산 불가능)를 해결함은 물론 그 해석 및 새로운 정보 획득에 매우 유리하다. 인간 DNA의 고차원 SNP 정보들의 군집화 및 질병 발현 패턴 분석은 그 조합의 수가 입력 데이터의 차원수에 따라 지수적(Exponentially)으로 증가하지만 PPI(단백질 상호작용) 네트워크 정보에 결합하여 필요한 중요부위를 선택적으로 이용할 경우 효율적으로 필요 SNP들의 선택 및 이로 인한 공간 축소가 가능하다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.32 no.2
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• pp.95-107
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• 2014

In general, topographical phenomena are represented graphically by data in the spatial domain, while attributes of the non-spatial domain are expressed by alpha-numeric texts. GIS functions for analysis of attributes in the non-spatial domain remain quite simple, such as search methods and simple statistical analysis. Recently, graph modeling and network analysis of social phenomena are commonly used for understanding various social events and phenomena. In this study, we applied the network analysis functions to the non-spatial domain data of GIS to enhance the overall spatial analysis. For this purpose, a novel design was presented to integrate the spatial database and the graph database, and this design was then implemented into a WebGIS system for better decision makings. The developed WebGIS with underlying synchronized databases, was tested in a simulated application about the selection of water supply households during an epidemic of the foot-and-mouse disease. The results of this test indicate that the developed WebGIS can contribute to improved decisions by taking into account the social proximity factors as well as geospatial factors.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.5
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• pp.959-968
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• 2019

In the agricultural industry, wireless sensor network technology has being applied by utilizing various sensors and embedded systems. In particular, a lot of researches are being conducted to diagnose diseases of crops early by using sensor network. There are some difficulties on traditional research how to diagnose crop diseases is not practical for agriculture. This paper proposes the algorithm which enables to investigate and analyze the crop leaf image taken by image camera and detect the infected area within the image. We applied the enhanced k-means clustering method to the images captured at horticulture facility and categorized the areas in the image. Then we used the edge detection and edge tracking scheme to decide whether the extracted areas are located in inside of leaf or not. The performance was evaluated using the images capturing tomato leaves. The results of performance evaluation shows that the proposed algorithm outperforms the traditional algorithms in terms of classification capability.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.36 no.5
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• pp.361-380
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• 2023

Magnetoencephalography (MEG) is a technique to record oscillatory magnetic fields coming from ongoing neuronal activity. Functional brain activities performing cognitive or physiological tasks are performed on structural connections between neurons or brain regions. MEG data can be characterized as highly correlated, spatio-temporal, multidimensional, multilayered dynamic networks. Due to its complex structure, many studies on MEG network have not yet been conducted. In this study, we will explain the concept, necessity, and possible approaches of MEG network analysis. We reviewed the characteristics of MEG data. Network measures and potential network models in MEG and clinical studies are also reviewed.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.3
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• pp.89-108
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• 2022

The purpose of this study is to reveal the specific current and future shapes of the collaborative network among organizations witch cope the COVID-19 in Korea. For this, this study conducted social network analysis, based on the response data of 73 experts from 36 COVID-19-related organizations. As a result of the analysis, it was confirmed that the Korea Disease Control and Prevention Agency (KDCA) plays a pivotal role as a control tower in coping COVID-19 in all of the analysis of degree, betweenness, and closeness centrality. In addition, the results revealed concrete forms of collaborative relationships among participating organizations in the public and private sectors that constitute the present and future networks centered on the KDCA. Furthermore, this study presented which organizations and relationships should be the focus of establishing a future collaborative network through comparative analysis between the current cooperative network and the network to be built in the future. The analysis results and discussions of this study are expected to be used as useful information for policy development related to collaborative networks that can effectively respond to disasters caused by new diseases in the future.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.5
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• pp.718-723
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• 2007

In this paper, we developed a personal hypertension management system (PHMS) having self-diagnosis function with PDA. The developed PHMS consists of five modules such as a personal information management, a life management, a food management, a sickness management, and network management modules. The personal information management module offers physical and fatness information as well as personal information. The life management module gives exercise and body mass index. The food management module includes caloric intake and the sickness management module renders a personal blood pressure and a subjective symptom. Finally, wireless networks are implemented for the network management. From these, it is possible to make a self diagnosis and be examined and treated remotely by sending the stored blood pressure related information to a medical doctor.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.641-643
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• 2023

Deep Learning(DL)을 사용한 호흡음의 자동 분석은 폐 질환의 조기 진단에 중추적인 역할을 한다. 그러나 현재의 DL 방법은 종종 호흡음의 공간적 및 시간적 특성을 분리하여 검사하기 때문에 한계가 있다. 본 연구는 컨볼루션 연산을 통해 공간적 특징을 캡처하고 시간 컨볼루션 네트워크를 사용하여 이러한 특징의 공간적-시간적 상관 관계를 활용하는 새로운 DL 프레임워크를 제한한다. 제안된 프레임워크는 앙상블 학습 접근법 내에 컨볼루션 네트워크를 통합하여 폐음 녹음에서 호흡 이상 및 질병을 검출하는 정확도를 크게 향상시킨다. 잘 알려진 ICBHI 2017 챌린지 데이터 세트에 대한 실험은 제안된 프레임워크가 호흡 이상 및 질병 검출을 위한 4-Class 작업에서 비교모델 성능보다 우수함을 보여준다. 특히 민감도와 특이도를 나타내는 점수 메트릭 측면에서 최대 45.91%와 14.1%의 개선이 이진 및 다중 클래스 호흡 이상 감지 작업에서 각각 보여준다. 이러한 결과는 기존 기술보다 우리 방법의 두드러진 이점을 강조하여 호흡기 의료 기술의 미래 혁신을 주도할 수 있는 잠재력을 보여준다.