• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.292-294
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• 2005

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.

• Korean Journal of Adult Nursing
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• v.15 no.1
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• pp.146-153
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• 2003

연구목적: 본 연구는 대표적인 중간범위 간호이론인 Mishel의 Uncertainty in Illness모델에 관한 연구문헌 고찰이다. 기존의 간호이론에 근거해서 새로운 간호연구가 시행되고 있으며, 이러한 연구들의 결과는 또한, 근거이론을 지지 및 수정보완을 통해서 간호이론의 타당성과 유용성을 강화해왔다. Mishel의 모델에 근거한 불확실감에 관한 연구의 수행에 앞서, 근거이론에 관한 현지식의 상태와 부족한 영역을 탐구하여, 이에 기여할 수 있는 연구계획을 수립하는데 문헌고찰의 주요한 목적이 있다. 연구방법: 본 문헌고찰은 중간범위 간호이론인 Mishel's Uncertainty in Illness에서의 주요 개념간의 관계에 대해서 선행연구 결과를 토대로 분석하였다. 연구결과: 불확실감의 선행요소들(antecedents)과 불확실감, 불확실감의 평가(appraisal of uncertainty), 불확실감 모델내에서 건강 통제위(health locus of control)의 역할, 및 불확실감의 결과, 적응(adaptation)에 관하여 고찰하였다. 결론: 문헌고찰 결과로서, 불확실감 이론에 관한 현지식의 상태를 확인하였고 이 이론의 타당성과 유용성을 확인하기 위한 추후연구에 대한 방향도 제언되었다.

• The Monthly Diabetes
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• s.287
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• pp.52-55
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• 2013

2008년 보건산업진흥원의 "u-Healthcare R&D 기본계획 수립" 연구보고서에서 u-헬스케어 기술개발을 "u-헬스케어 인프라", "u-헬스케어 임상-바이오-생체정보 융합기술", "u-헬스케어 서비스 모델", "자유공모" 등 4개의 사업으로 구성하여 추진할 것을 제안했다. u-헬스케어 인프라는 다양한 형태의 u-헬스케어 기술 및 서비스 지원을 위한 인프라 기술 개발, 전문 인력 양성 및 법 제도 정비 등의 내용을 포함하고, u-헬스케어 임상-바이오-생체정보 융합기술은 임상-바이오-생체정보를 활용하여 u-헬스케어 기반 질병예측 예방, 조기진단, 건강증진 기술개발 등을 포함하며, u-헬스케어 서비스 모델은 국민건강의 안전성과 효율성이 담보되고 산업활성화에 기여할 수 있는 u-헬스케어 서비스 모델 개발 등을 담고 있다. u-헬스케어 자유공모의 내용은 u-헬스케어의 기반이 되는 다양한 인프라, 기술, 서비스를 자유공모 형식으로 발굴함으로써 수용자 중심의 연구개발이 필요함을 제시하였다. u-Health 기술 내용중 세 번째로 u-헬스케어 TRM을 알아본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.535-537
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• 2000

인체 장기의 내부 벽면을 관찰하기 위하여 사용된 내시경 검사 기법은 내시경을 삽입하고, 질병 부위를 찾는 과정에서 환자에게 고통을 유발시키고, 정확한 진단을 내리기 위해서는 검사자의 오랜 경험과 숙달을 필요로 한다. 그러므로 각종 의료 영상을 기반으로 한 가상 내시경 시스템에 대한 연구와 개발이 요구된다. 본 논문에서는 초음파 영상을 기반으로 하여 병변 부위의 3차원 영상을 생성하고, 탐색하는 시스템을 제안한다. 우선 획득된 초음파 영상으로부터 장기에 대한 윤곽선 정보를 얻기 위하여, 초음파 영상에 대한 전처리 작업과 분할 작업을 수행하였고, 추출된 윤곽선 정보를 기반으로 3차원 표면 모델을 생성하였다. 3차원 표면 모델은 VRML 2.0 형식의 3차원 객체로 자동 변환되어 일반 VRML Plug-in viewer 및 자바 제어 모듈을 이용하여 3차원 장기 모델에 대한 탐색을 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.652-655
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• 2024

COPD(Chronic Obstructive Pulmonary Disease)는 장기간에 걸쳐 기도가 좁아지는 폐질환으로, 규칙적 운동은 호흡을 용이하게 하고 증상을 개선할 수 있는 주요 자가관리 중재법 중 하나이다. 건강정보 데이터와 인공지능을 사용하여 규직적 운동 이행군과 불이행군을 선별하여 자가관리 취약 집단을 파악하는 것은 질병관리 측면에서 비용효과적인 전략이다. 하지만 많은 양의 데이터를 확보하기 어렵고, 규칙적 운동군과 그렇지 않은 환자의 비율이 상이하기 때문에 인공지능 모델의 전체적인 선별 능력을 향상시키기 어렵다는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 국민건강영양조사 데이터를 사용하여 머신러닝 모델인 XGBoost와 딥러닝 모델인 MLP에 오버샘플링, 언더샘플링, 가중치 부여 등 불균형 데이터 처리 기법을 적용 후 성능을 비교하여 가장 효과적인 불균형 데이터 처리 기법을 제시한다.

• Journal of Nutrition and Health
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• v.45 no.4
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• pp.324-335
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• 2012

The purpose of this study was to examine the relationship of dietary self-efficacy and illness beliefs, perceived benefits, and perceived barriers for the reduction of sodium intake in the elderly. A cross-sectional study was performed on 252 elderly people, aged 65 yrs and above, living in Daejeon Metropolitan city and Jecheon city, Chungbuk from March 21 to March 30, 2011. Dietary self-efficacy of three factors (resisting relapse, reducing salt and behavioral skills), perceived benefits and barriers, accurate and inaccurate illness beliefs were measured by 5 or 4 point Likert scale. With the increasing education level of the elderly, dietary self-efficacy, and accurate illness belief score increased and perceived barrier score decreased. Perceived benefits score was higher in the subject living alone compared to those living with siblings or spouses. Among three factors of dietary self-efficacy, reducing salt was scored highest and behavioral skills scored lowest in the elderly. Recording meal diary and reading labels for salt content in the items of behavioral skills showed lower score than other items. Accurate illness beliefs and perceived benefits were more scored than inaccurate illness beliefs and perceived barriers respectively in the subjects. The subjects with higher accurate illness beliefs, lower inaccurate illness beliefs, higher perceived benefits, and lower perceived barriers for the reduction of sodium intake showed higher dietary self-efficacy. In summary, accurate illness beliefs and perceived benefits positively correlated with dietary self-efficacy for the reduction of sodium intake in the elderly, whereas inaccurate illness beliefs and perceived barriers are negatively correlated.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.8
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• pp.249-255
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• 2019

Type 2 diabetes mellitus(T2DM) is included in metabolic disorders characterized by hyperglycemia, which causes many complications, and requires long-term treatment resulting in massive medical expenses each year. There have been many studies to solve this problem, but the existing studies have not been accurate by learning and predicting the data at specific time point. Thus, this study proposed a model using RNN to increase the accuracy of prediction of T2DM. This work propose a T2DM prediction model based on Korean Genome and Epidemiology study(Ansan, Anseong Korea). We trained all of the data over time to create prediction model of diabetes. To verify the results of the prediction model, we compared the accuracy with the existing machine learning methods, LR, k-NN, and SVM. Proposed prediction model accuracy was 0.92 and the AUC was 0.92, which were higher than the other. Therefore predicting the onset of T2DM by using the proposed diabetes prediction model in this study, it could lead to healthier lifestyle and hyperglycemic control resulting in lower risk of diabetes by alerted diabetes occurrence.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.5
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• pp.722-729
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• 2010

Prediction problems are widely used in medical domains. For example, computer aided diagnosis or prognosis is a key component in a CDSS (Clinical Decision Support System). SVMs with nonlinear kernels like RBF kernels, have shown superior accuracy in prediction problems. However, they are not preferred by physicians for medical prediction problems because nonlinear SVMs are difficult to visualize, thus it is hard to provide intuitive interpretation of prediction results to physicians. Nomogram was proposed to visualize SVM classification models. However, it cannot visualize nonlinear SVM models. Localized Radial Basis Function (LRBF) was proposed which shows comparable accuracy as the RBF kernel while the LRBF kernel is easier to interpret since it can be linearly decomposed. This paper presents a new tool named VRIFA, which integrates the nomogram and LRBF kernel to provide users with an interactive visualization of nonlinear SVM models, VRIFA visualizes the internal structure of nonlinear SVM models showing the effect of each feature, the magnitude of the effect, and the change at the prediction output. VRIFA also performs nomogram-based feature selection while training a model in order to remove noise or redundant features and improve the prediction accuracy. The area under the ROC curve (AUC) can be used to evaluate the prediction result when the data set is highly imbalanced. The tool can be used by biomedical researchers for computer-aided diagnosis and risk factor analysis for diseases.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.3
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• pp.97-102
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• 2010

The purpose of medical data mining for efficient algorithms and techniques throughout the various diseases is to increase the reliability of estimates to classify. Previous studies, an algorithm based on a single model, and even the existence of the model to better predict the classification accuracy of multi-model ensemble-based research techniques are being applied. In this paper, the higher the medical data to predict the reliability of the existing scope of the ensemble technique applied to the I-ENSEMBLE offers. Data for the diagnosis of hypothyroidism is the result of applying the experimental technique, a representative ensemble Bagging, Boosting, Stacking technique significantly improved accuracy compared to all existing, respectively. In addition, compared to traditional single-model techniques and ensemble techniques Multi modeling when applied to represent the effects were more pronounced.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.450-452
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• 2022

In this paper, we present a standard model of livestock epidemic service in the field of smart livestock, which is emerging as an important issue in smart agriculture. By using the network to identify the global livestock epidemic disease risk and provide relevant models to service users, it is expected that it will actually provide economic benefits to livestock owners and ultimately help the national livestock industry economy. In order to apply the standard livestock epidemic service standard model and the livestock infectious disease crisis mitigation standard model sharing method that is presented in conjunction with ICT to the standards in the domestic and international agricultural and livestock industries in the future, continuous research will be carried out.