• 정보관리학회지
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• 제37권2호
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• pp.71-93
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• 2020

오늘날 다양한 질병의 출현과 빠르게 변화하는 의료환경에 보다 효과적으로 대처하기 위해 대학병원 내에서 여러 진료과들이 협업진료를 수행하고 있다. 이러한 협업진료는 매우 중요하며 의료 현장에서 이미 보편화되어 있다. 그럼에도 불구하고, 이에 대한 연구, 특히 진료과들이 어떻게 협업을 하고 있는지에 대한 연구는 전무하다. 따라서 본 연구는 대학병원 내의 진료과 간의 협업진료 관계를 탐색하여 진료협업 네트워크 특성들이 연도별 및 계절별로 어떻게 달라지는지를 고찰하는 것에 목적이 있다. 본 연구는 국내 A대학교 대학병원에서 이루어진 29개 진료과 사이의 협업 진료를 연도별 및 계절별로 나누어 29개 진료과 협업 네트워크를 분석하였다. 협업진료의 요청 및 피요청에 따라 방향네트워크를 구성하였으며, 매개중심성, 아이겐벡터중심성, 근접중심성 분석, 에고 네트워크 분석 및 팩션분석과 더불어 추후 인터뷰도 실시하였다. 본 연구는 최초의 진료과 간의 협업 네트워크 분석을 수행하였으며, 의료기관 내에서의 동선을 고려한 진료과의 위치 및 공간 구성에 새로운 통찰력을 제시할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.417-420
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• 2013

고혈압과 당뇨와 같은 만성질환은 장기적인 관리가 필요하다. 최근 주목받고 있는 폐쇄형 SNS 시스템 설계를 통해서 동일한 질병을 가지고 있는 그룹간의 커뮤니케이션을 활성화하여 자유로운 게시글을 통해서 환자 맞춤형 건강정보를 발굴하고 공유하는 시스템을 안드로이드 어플리케이션을 통해서 구현하였다. 본 서비스를 통해서 건강정보 공유 서비스 연구가 활성화될 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.527-529
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• 1999

기형부위의 구조적 복잡성으로 인하여 부상이나 질병을 진단하거나 수술계획을 수립하는데 있어 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 네트워크 기반 기형분석 영상처리시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 기형부위를 구성하는 뼈간의 관계를 정의하고 기형 정도를 파악하기 위하여 일련의 2차원 진단 영상들을 공간적으로 구성하고 입체적 영상을 생성한 후, 객체별 모델링 및 렌더링을 가능하게 하며, 이동, 회전, 확대/축소, 컬러링과 같은 다양한 조작 기능을 제공한다. 본 개발 시스템은 클라이언트-서버 구조로 이루어졌으며, 시스템 간 사용되는 메시지 처리를 위한 진단 제어 관리기, 기형부위 영상별 가시화 및 조작을 위한 단면 및 입체 영상처리기, 원격 사용을 위한 통신망 제어기, 그리고 각종 환자 정보를 위한 데이터베이스 관리기로 구성된다. 또한 범용의 데스크탑 컴퓨터 상에서 사용자 인퍼테이스를 통하여 서버에 접속하여 영상처리시스템을 사용함으로서 보다 많은 사용자들이 동시에 사용할 수 있는 이점이 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.341-342
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• 2011

선행연구에서 우리는 암과 관련된 단백질-단백질 상호작용 네트워크와 단백질-질병 네트워크를 통해서 핵심 단백질 60개를 추출했다. 이 단백질들을 조절하여 암을 제어하기 위한 방법으로 miRNA(microRNA)를 이용하기위해 단백질과 상호작용하는 miRNA와 miRNA 서열정보를 추출하였다. 한 단백질과 상호작용하는 miRNA의 수가 많았기 때문에 각각의 miRNA에 대해 우선순위를 주어서 가중치를 부여했는데, 기준으로는 miRNA 서열길이, 수소결합 수 등으로 잡아주었다. 이 방법을 사용함으로써 밝혀지지 않은 단백질과 miRNA의 상호작용 서열을 찾는데 이용가능 할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.705-708
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• 2006

IT 정보 기술발전에 힘입어 시간과 장소에 제약받지 않고 언제, 어디서나 네트워크 서비스를 이용할 수 있는 유비쿼터스 시대에 우리가 살고 있다. 이러한 유비쿼터스 환경에서 자주 언급되고 핵심 기술로 부각되고 있는 것이 USN(ubiquitous sensor network)의 센서(sensor) 기술이며, 센서를 이용한 응용 기술 연구가 활성화되어 있다. 이러한 센서 기술 개발로 유비쿼터스 환경이 진일보 우리 생활에 영향을 미치고 있지만 향후 센서를 이용한 실생활 접목 기술 또한 더욱 활성화 될 것으로 보인다. 이에 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 기본으로 구성되어야 할 기술인 센서 네트워크에 대한 개요를 살펴본다. 또한 센서로부터 생체 데이터 획득(예, 체온, 맥박 등)을 센서로부터 실시하여 질병 진단을 수행하기 위한 운영체제를 살펴보며, 본 연구를 기반으로 구축하게 될 센서를 이용한 의료진단 시스템 데이터 모델링과 의료진단 시스템 구축을 위한 구정에 관하여 살펴본다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.299-300
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• 2014

생명과학분야에서는 생명현상을 이해하기 위해 신호 전달 네트워크에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 신호전달 네트워크와 임상 정보를 결합하여 질병관점에서 신호 전달 네트워크를 통합하고 결합하는 관점의 연구가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 기술을 활용하여 임상 및 신호전달 정보를 연계 분석할 수 있는 시스템을 구축하고자 빅데이터 분석을 위한 임상 및 바이오 정보 통합 데이터베이스를 설계한다. 설계한 임상 및 바이오 정보 통합 데이터베이스는 빅데이터 분석 기술을 적용한 확장 분석 기법 및 통합 분석 시스템 개발에 활용할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.20-20
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• 2015

최근 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 홍수와 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 우리나라에서 겨울과 봄철을 중심으로 매년 발생되고 있다. 가뭄의 정확한 발생을 판단하기는 어려우나, 가뭄이 발생되면 그 진행속도는 홍수보다 느리기 때문에 초기에 가뭄의 발생가능성을 예측한다면 가뭄에 대한 피해를 줄일 수 있다. 따라서 최근 가뭄 예측에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 가뭄발생의 불확실성을 내포하기 위하여 Bayesian Network (BN) 모형과 SPI의 자기상관성을 바탕으로 가까운 미래의 가뭄 발생확률을 예측하는 방법을 제안하였다. BN은 변수들 간의 인과관계를 확률적으로 나타낼 수 있는 네트워크 모형으로, 자연현상에 대한 위험도 분석 및 의학 분야에서 질병추정을 위한 모형으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 가까운 미래의 가뭄 예측을 위하여 APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 강우예측 결과로 도출한 미래 SPI 및 과거 강우량 자료로 구축한 SPI를 부모노드로, 예측 SPI를 자식노드로 BN을 구축하였다. BN의 각각의 노드를 Gaussian 확률분포모형으로 가정한 뒤, Likelihood weighting 방법으로 주변사후분포확률(Marginal posterior distribution)을 추정하여 미래의 SPI의 발생확률을 계산하였다. 2008년부터 2013년의 BN 가뭄 예측값과 MME 강우예측 결과로 도출한 SPI를 실제 관측 강우량으로 산정한 SPI와 비교하였으며, BN이 실제 관측결과에 가까운 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 BN을 활용하여 가까운 미래의 가뭄 발생가능성을 확률적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 그 결과 가뭄상태별 가뭄 발생확률이 산정되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.585-588
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• 2009

무선센서네트워크는 처리능력과 자원이 제한된 수많은 소형의 센서노드들로 구성된다. 따라서 무선센서네트워크에 있어서 가장 중요하고 기본적인 요소는 환경 정보를 수집하고 이를 사용자 응용시스템에 전송하는 센서노드 기술이다. 기술의 발전에 따라 센서노드는 점점 소형화 되고 지능화 되어 그 응용범위를 넓혀가고 있다. 특히 이식형 센서노드 기술은 인체나 가축의 체내에 이식되어 질병을 감시하고 치료하는데 사용됨으로써 무선센서네트워크의 미래 발전 방향을 제시한다. 본고에서는 가축의 체온을 실시간으로 감시할 수 있는 이식형 무선 센서노드를 설계하였다. 또한, 실시간 생체 감시 시스템 구현을 위한 추가적인 고려사항에 대하여 논하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.1623-1632
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• 2008

식품선택에 있어서 소비자들은 철저한 품질관리를 통한 식품의 안전성과 신뢰성을 중요하게 여긴다. 또한 지역과 환경을 고려한 지속 가능한 생산과 소비에 관심이 많다. 본 연구에서는 소비자의 요구와 세계적인 식품인증 흐름에 따른 안전성과 신뢰성 있는 수산물 생산을 위해, 국제적 위생관리 기준인 HACCP인증과 이력제 인증, 친환경 수산물인증의 기반시스템이 되도록 고품질 수산물 생산지원시스템을 제안하고 설계하였다. 고품질 수산물 생산지원 시스템은 양식장 HACCP, 환경 제어모니터링, 생산이력, 질병예방/질병알림, 수산물 가격조회 등 5개 부분으로 구성된다. 제안 시스템은 다양한 u-IT 기술인 USN, 네트워크 CCTV, 모바일 기기 등의 첨단 융 복합 기술을 활용한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.267-275
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• 2022

이 논문은 대기오염의 심장병에 대한 위험도를 예측하기 위하여 Keras를 활용한 Deep Neural Network Model 시스템을 제안하였다. 연구 데이터로 서울열린데이터광장의 서울시 기간별 시간평균 대기환경 데이터 18,000개의 데이터 셋을 분석하여, 심장병 질병에 미치는 영향에 대한 정보를 얻을 수 있었다. 이 모델은 각각 8개의 노드를 가진 3개의 은닉층, Sigmoid, Binary_crossentropy, Adam과 Accuracy를 사용했을 때 88.92%의 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 이 시스템은 각 지역별 대기오염에 따른 심장병 질병 위험도를 예측하여 유용한 질병 예방의 지표로 활용 가능하다고 사료되고, 대기오염과 미세먼지의 각 성분이 유해질환에 미치는 영향에 대한 데이터만 존재한다면 어떠한 호흡기 질환이든 위험도 예측 결과를 알 수 있다는 것에 의미가 있다. 이 시스템을 더욱 발전시킨다면, 마스크 및 공기정화제품 생산기업에게 유용한 정보를 제공하여 기업의 기술개발에 도움이 될 수 있다고 사료된다.