대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말한다. 미국에서는 $25\%$ 이상의 성인이 대사성 증후군인 것으로 알려져 있으며, 경제 여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 최근 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되고 있는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학 분야에서 지식 발견, 데이터 마이닝을 위한 도구로 유용하게 사용되고 있다. 본 논문에 서 는 대사증후군을 예측하는 문제를 다루며, 베이지안 네트워크와 의학 지식을 이용한 대사증후군의 예측 모델을 제안한다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행하였으며, 실험 결과 다층 신경망, k-최근접 이웃 등의 분류기 보다 높은 $81.5\%$의 예측율을 보였다.
유비쿼터스 시대를 맞이해서 휴대용 진단 진료 기기를 환자가 쉽게 휴대 및 착용해서 환자의 질병 및 건강 상태를 모니터링 하여 위험한 상황을 미리 예측, 통지가 가능한 시스템을 발전시켜야 할 필요성이 대두되고 있다. 이를 위하여 다양한 특성을 가진 휴대용 의료 계측 기기 센서들을 환자의 신체에 부착하고 다양한 센서들이 네트워크를 형성하여 인터넷과 통신하는 것은 물론 이동이 가능해야 한다. 즉, 센서 네트워크 기술과 이동성 기술이 접목된 네트워킹 기술이 필요하지만 아직까지 실질적인 적용에 대한 구체적인 연구는 없는 형편이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 요구사항을 만족시키는 U-헬스케어 시스템을 구축하기 위해 각 센서 노드에 IPv6 를 적용하여 항상 인터넷에 연결되어 실시간 모니터링이 가능함과 동시에 네트워크 단위의 이동성을 지원하는 프로토콜과 연동하는 시나리오와 구조를 제시한다.
오늘날 많은 비용이 국가 의료보장체계의 유지를 위협하고 있다. 국가 질병 통제 및 방지 센터의 감사체계를 동반한 건강관리 역학성에 대한 연구에도 불구하고, 시간 한계, 표본 한계, 대상 질병 한계에 대한 제약이 여전히 존재하고 있다. 이러한 배경에서, 방대한 양의 전수 데이터를 활용하여, 많은 기술들이 건강의 선제적 예측이나 그 대상 질병을 확장하는 분야에 충분하게 적용되고 있다. 우리는 국민건강보험의 구조적 데이터와 소셜네트워크서비스의 비구조적 데이터를 활용하여 질병을 예측하는 모형을 설계하였다. 이 모형은 건강예보서비스를 제공함으로써, 국민건강을 증진시키고 사회적 혜택을 극대화할 수 있다. 또한, 빅데이터 분석에 근거하여, 건강보험비용의 갑작스러운 증가를 감소시키거나 적시적인 질병발생을 예측할 수도 있다. 관련된 의료 예측 사례를 살펴보았고, 제안된 모형의 검증을 위하여 시범과제를 통한 실험을 수행하였다.
송아지 질병 진단을 위해 사용되는 여러 데이터 중에서 분변은 질병 진단의 중요한 역할을 한다. 송아지 분변 이미지에서 형태, 색상, 질감으로 건강 상태를 알 수 있다. 건강 상태를 파악할 수 있는 분변 이미지는 분변 상태에 따라 정상 송아지 207개와 설사증 송아지 158개의 데이터를 전처리하여 사용하였다. 본 논문에서는 수집된 송아지 데이터 중에서 분변 변수의 이미지를 탐지하고 합성곱 네트워크 기술을 활용하여 질병 증상을 포함하고 있는 데이터 세트에 대해 CNN과 GLCM의 속성을 결합한 GLCM-CNN을 적용하여 이미지를 학습시켰다. CNN의 89.9% 정확도와 GLCM-CNN는 91.7%의 정확도를 보이는 GLCM-CNN는 1.8%의 높은 정확도를 나타내는 유의미한 차이가 있었다.
예방의학은 병의 예방을 중점을 둔 위생학의 한 분야로써 건강을 유지 증진하는 것이 가장 중요하다. 이러한 예방의학은 언제 어디서나 환자의 성격 및 질병의 상황에 따라 지속적인 관리를 요구한다. 이에 본 논문에서는 센서네트워크 기술을 적용하여 사용자의 상황데이터를 확보하고 의료 환자의 질병록(Medical records)을 프로필 데이터로 적용함으로써 사용자의 의료 상황정보를 예방의학에 적용 할 수 있는 모델을 제시한다. 이를 바탕으로 예방의학 서비스를 가능한 시스템을 설계하였다.
컴퓨팅 및 네트워크 기술이 발전함에 따라 그리드 응용의 복잡도 및 컴퓨팅 요구사항이 커지게 되었으며, 이로 인해 그리드 워크플로우 관리 기술의 중요성이 더욱 부각되었다. 이러한 복잡한 그리드 응용을 위해 다양한 그리드 워크플로우 관리 시스템이 개발되었으나 사용자의 요구사항에 대한 고려, 안정성 그리고 사용자와의 상호작용 등의 기능이 부족하였으며 특히 자원관리 기능에 대한 지원이 부족하였다. 본 논문에서는 기존의 응용 친화적인 워크플로우 관리 시스템과 그리드 워크플로우 관리 시스템을 정책 기반 메커니즘을 이용, 통합하여 새로운 Hybrid 형태의 워크플로우 관리 시스템을 제안하였으며, 제안하는 방법이 어떻게 사용자의 요구수준을 만족시킬 수 있는지를 서술하고 이를 대사증후군을 위한 질병진단 시스템에 적용하여 실험적으로 증명하였다.
이 논문에서는 질병, 발정, 분만, 스트레스 등 이상상황에서의 가축 행동 및 생체 특성을 분석하고, 상황인식을 위한 무선센서 네트워크를 제안한다. 제안한 시스템에서는 다양한 센서를 이용하여 가축 운동량, 위치, 충격량, 고도, 가속도 체온 정보를 수집하여, 활동량, 군집도, 승가여부, 체온 등의 특성 정보로 가공되어 상황인식에 활용한다. 무선센서 네트워크는 전류소모량이 많은 축사환경정보 수집센서는 유선 통신으로 구현하고, 가축 행동 및 생체정보 센서는 저전력 통신이 가능하도록 설계하여 목걸이형 기구물 교체주기를 최대화하였다. 또한, 제안한 무선센서 네트워크는 가축의 이상상황 인식에 필요한 다양한 정보를 수집할 수 있어, 효율적인 가축관리를 통한 생산성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 영상생성이 가능한 딥러닝 네트워크를 이용하여 조영증강 CT 영상을 획득하는 연구를 수행하였다. CT는 고해상도 영상을 바탕으로 환자의 질병 및 암 세포 진단에 사용되는 의료영상 기법 중 하나이다. 특히, 조영제를 투여한 다음 CT 영상을 획득되는 영상을 조영증강 CT 영상이라 한다. 조영증강된 CT 영상은 물질의 구성 성분의 영상대비를 강조하여 임상의로 하여금 진단 및 치료반응 평가의 정확성을 향상시켜준다. 하지많은 수의 환자들이 조영제 부작용을 갖기 때문에 이에 해당되는 환자의 경우 조영증강 CT 영상 획득이 불가능해진다. 따라서 본 연구에서는 조영증강 영상을 얻지 못하는 환자 및 일반 환자의 불필요한 방사선의 노출을 최소화 하기 위하여 영상생성 딥러닝 기법을 이용하여 CT 영상에서 조영증강 CT 영상을 생성하는 연구를 진행하였다. 영상생성 딥러닝 네트워크는 generative adversarial network (GAN) 모델을 사용하였다. 연구결과 아무런 전처리도 거치지 않은 CT 영상을 이용하여 영상을 생성하는 것 보다 히스토그램 균일화 과정을 거친 영상이 더 좋은 결과를 나타냈으며 생성영상이 기존의 실제 영상과 영상의 구조적 유사도가 높음을 확인할 수 있다. 본 연구결과 딥러닝 영상생성 모델을 이용하여 조영증강 CT 영상을 생성할 수 있었으며, 이를 통하여 환자의 불필요한 방사선 피폭을 최소하며, 생성된 조영증강 CT 영상을 바탕으로 정확한 진단 및 치료반응 평가에 기여할 수 있을거라 기대된다.
본 연구는 국내 최대 소셜 네트워크인 블로그 글을 대상으로 텍스트마이닝 및 네트워크 분석을 통해 COVID-19 발생 후 '박쥐'에 대한 대중들의 인식 변화를 파악하였다. 국내에서 COVID-19 발생전 2019년부터 2020년까지 9,241건의 네이버 블로그 글을 수집하였다. 수집된 자료는 파이썬(Python)과 NetMiner 4.3.2으로 분석하였고, 시기별로 도출된 키워드와 키워드 간 연관성을 통해 박쥐에 대한 대중들의 인식을 심층적으로 분석하였다. 분석결과, 2020년 박쥐 키워드의 출현 빈도는 2019년에 비해 25배 이상 증가하였고, 중심성 수치 또한 3배 이상 증가되었다. 네트워크 분석 결과, '박쥐'에 대한 인식은 COVID-19 발생전과 후 차이를 나타냈다. COVID-19 이전에 박쥐는 야생동물의 한 종(Species)으로 인식되는 경향성이높았던 반면, COVID-19 발생 초기인 2020년 상반기에는 전염병 및 건강 분야와 연관시켜 인간사회를 위협할 수 있는 존재로 강하게 인식하였고, 하반기에는 생태 및 문화 유형 비중이 높아지면서 박쥐에 대한 관심영역이 확장된 것을 확인하였다. 본 연구는 COVID-19 발생 이후 질병 숙주로서 박쥐의 잠재적인 영향에 대한 대중들의 관심과 인식 변화에 대한 정보를 제공함으로써 질병연구의 확장과 공중보건 관리, 미래감염병 대응을 위한 방향을 제시하였다.
본 논문은 최근 다양한 종류의 웨어러블 디바이스가 헬스케어 도메인에 급증하여 사용되고 있는 상황에서 최신 첨단 기술이 실제 메디컬 환경에서 개인의 질병예측이라는 관점을 바라본다. 사용자 참여형 웨어러블 디바이스를 통하여 임상 데이터와 유전자 데이터, 라이프 로그 데이터를 병합하여 데이터를 수집, 처리, 전송하는 과정을 걸쳐 딥뉴럴 네트워크의 환경에서 학습모델의 제시와 피드백 모델을 연결하는 과정을 제시한다. 이러한 첨단 의료 현장에서 일어나는 메디컬 IT의 임상시험 절차를 걸친 실제 현장의 경우 대사 증후군에 의한 특정 유전자가 질병에 미치는 영향을 측정과 더불어 임상 정보와 라이프 로그 데이터를 병합하여 서로 각기 다른 이종 데이터를 처리하면서 질병의 특이점을 확인하게 된다. 즉, 이종 데이터의 딥뉴럴 네트워크의 객관적 적합성과 확실성을 증빙하게 되고 이를 통한 실제 딥러닝 환경에서의 노이즈에 따른 성능 평가를 실시한다. 이를 통해 자동 인코더의 경우의 1,000 EPOCH당 변화하는 정확도와 예측치가 변수의 증가 값에 수차례 선형적으로 변화하는 현상을 증명하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.