• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.301-302
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• 2014

질병의 발병기작과 같이 생명현상을 이해하기 위해서는 질병관점에서 생명현상을 분석하는 연구가 필요하며, 이를 지원하기 위한 질병과 관련된 임상 및 바이오 정보의 통합된 데이터베이스가 필요하다. 통합된 데이터베이스를 구축하기 위해서는 다양한 출처로부터 수집되는 다양한 임상 및 바이오 정보를 하나로 통합하여 저장 및 관리하는 기법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 임상 및 바이오 정보 통합 데이터베이스를 위한 범용적 임포팅 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템을 통해 사용자는 다양한 출처로부터 수집되는 임상 및 바이오 정보를 데이터 형태에 상관없이 하나의 통합 데이터베이스에 입력할 수 있다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.4
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• pp.1-7
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• 2019

The medical environment, combined with IT technology, is changing the paradigm for medical services from treatment to prevention. In particular, as ICT convergence digital healthcare technology is applied to hospital medical systems, infrastructure technologies such as big data, Internet of Things, and artificial intelligence are being used in conjunction with the cloud. In particular, as medical services are used with IT devices, the quality of medical services is increasingly improving to make them easier for users to access. Medical institutions seeking to incorporate IoT services into cloud health care environment services are trying to reduce hospital operating costs and improve service quality, but have not yet been fully supported. In this paper, a patient information collection model from hospital IoT system, which has established a cloud environment, is proposed. The proposed model prevents third parties from illegally eavesdropping and interfering with patients' biometric information through IoT devices attached to the patient's body at hospitals in cloud environments that have established hospital IoT systems. The proposed model allows clinicians to analyze patients' disease information so that they can collect and treat diseases associated with their eating habits through IoT devices. The analyzed disease information minimizes hospital work to facilitate the handling of prescriptions and care according to the patient's degree of illness.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.233-238
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• 2001

개념은 그 개념을 나타내기 위한 특성들이 결합된 지식의 단위이며 각 특성은 개념에 속한 개체들의 성질을 축약한 것으로 정의될 수 있다[4]. 이 논문은 백과사전 설명문 텍스트를 분석하여 개념을 구성하는데 필요한 정보를 몇 개의 대표적인 특성으로 분류하고, 이를 개념의 특성정보로 구축하였으며, 이를 관련 개념 문서에 적용하여 특성 정보를 인식하는 것을 보여준다. 본 연구는 백과사전이 세계 지식(world knowledge) 전반을 함축적으로 표현하고 있다는 가정에서 출발하였으며 적은 양의 데이터에 대한 수동 분석 결과를 통해 많은 양의 코퍼스를 분석한 것과 같은 의미있는 결과를 얻었다. 백과사전에 표현된 많은 개념 중 "질병"에 관하여 실험한 결과 평균 81%의 정확율로 질병의 특성 정보인 원인, 증상, 치료를 자동 인식함을 보여주었다. 개념의 요소 정보 인식은 정보의 이나 질의 응답과 같은 분야에 적용될 수 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.7 no.3
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• pp.91-98
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• 2018

Automatic detection of pig wasting diseases is an important issue in the management of group-housed pigs. In particular, porcine respiratory diseases are one of the main causes of mortality among pigs and loss of productivity in intensive pig farming. In this paper, we propose a noise-robust system for the early detection and recognition of pig wasting diseases using sound data. In this method, first we convert one-dimensional sound signals to two-dimensional gray-level images by normalization, and extract texture images by means of dominant neighborhood structure technique. Lastly, the texture features are then used as inputs of convolutional neural networks as an early anomaly detector and a respiratory disease classifier. Our experimental results show that this new method can be used to detect pig wasting diseases both economically (low-cost sound sensor) and accurately (over 96% accuracy) even under noise-environmental conditions, either as a standalone solution or to complement known methods to obtain a more accurate solution.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.5
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• pp.1009-1015
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• 2017

Recently, the wide spread of IoT (Internet of Things) based technology enables the accumulation of big biometric data on livestock. The availability of big data allows the application of diverse machine learning based algorithm in the field of agriculture, which significantly enhances the productivity of farms. In this paper, we propose an abnormal livestock detection algorithm based on deep learning, which is the one of the most prominent machine learning algorithm. In our proposed scheme, the livestock are divided into two clusters which are normal and abnormal (disease) whose biometric data has different characteristics. Then a deep neural network is used to classify these two clusters based on the biometric data. By using our proposed scheme, the normal and abnormal livestock can be identified based on big biometric data, even though the detailed stochastic characteristics of biometric data are unknown, which is beneficial to prevent epidemic such as mouth-and-foot disease.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.6
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• pp.52-64
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• 2019

The purpose of this study was to understand and describe the illness experience of middle-aged women who underwent craniotomy for meningioma. Data were collected through individual in-depth interviews with 7 middle-aged women who underwent craniotomy. Verbatim transcripts were analyzed using Giorgi's phenomenological analysis to uncover the meaning of the illness experience of the participants. As a results, seven themes were identified: serious attack of fear in middle age, strengthening self-confidence in healing, escape from fear of death, care for my own body, two types of conflict for family harmony and disease, nurse as a healing partner, and opening the second life. Based on the results of this study, it will be possible to plan more comprehensive nursing intervention through understanding of participants' experience. Also, the main reason of fear that participants felt was lack of information about craniotomy. Therefore, the development of educational programs to provide information and knowledge about cranial surgery is suggested.

• 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.

• 건강소식
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• v.36 no.12
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• pp.44-45
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• 2012

복통은 말 그대로 '배가 아픈 것'을 말하며, 한 번쯤 겪어보지 않은 사람이 없을 만큼 흔한 증상이다. 복통은 흔한 만큼 그 원인도 다양하다. 소화불량, 역류성 식도염, 과민성 대장증후군, 간염, 위궤양 등 비교적 널리 알려진 질병도 있지만 크론병, 게실염 등 일반에게는 생소한 질병도 있다.

• 건강소식
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• v.37 no.1
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• pp.44-45
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• 2013

효소는 우리 몸의 신진대사 기능이 원활해지도록 돕는 핵심물질. 발효식품인 효소는 질병을 완전히 막거나 치료하는 만병통치약은 아니지만 음식물의 소화, 흡수를 돕고 몸 속 노폐물과 독소를 배출해 신진대사를 촉진시키는 유익한 물질이다. 이러한 효소가 부족해서 생기는 대표적인 질병으로는 변비가 있는데, 변비의 경우 식이섬유만 다량 섭취한다고 해서 개선되지는 않으므로 체내 효소량을 충분히 보충해줘야 한다.

• 건강소식
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• v.36 no.3
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• pp.44-45
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• 2012

부모님의 건강을 살피고 간단한 해결책을 제시하는 일은 꼭 의사가 아니어도 가능하다. 통증이나 이상이 나타난 부위, 양상을 제대로 관찰하면 어떤 질병이며, 어떤 의료처치를 받아야 할지 어느 정도 파악 할 수 있다. 고령에 흔히 나타나는 대표적 질병 종류와 그 구분법에 대해 알아보자.