• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.418-421
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• 2023

본 논문은 Word2Vec를 이용하여 한국어 증상 기반 질병 예측 모델을 제시한다. 아산병원 질환 백과의 크롤링 데이터를 세 가지 형식으로 나누어, 모델에 알맞은 데이터 형식을 찾고 모델에 적용한다. 가장 모델에 맞는 데이터 형식은 증상별 질병과 질병별 증상을 합친 경우이다. 데이터의 양을 늘려 임베딩 스페이스를 넓혔고, 가장 중요한 증상과 질병의 유사도도 정확하게 출력되었다. 이는 유사도가 높은 질병과 증상들이 제대로 학습이 되었다는 것을 알 수 있다. 이렇게 만들어진 예측 모델에 positive 증상을 입력하면 유사도가 향상되고, negative에 입력하면 하락하는 결과를 확인했다. 따라서 환자의 증상을 positive에 넣으면, 그 증상을 가진 질병이 가까워지는 반면, 환자의 증상이 아닌 증상을 negative에 넣으면, 환자에게 맞지 않는 질병이 멀어진다. 그러므로 환자의 상태에 맞는 질병을 유추해, 의사나 환자가 증상에 대한 질병을 알고 싶을 때 또는 검색에 유용하게 사용할 수 있다. 더불어, 질병의 진료과 데이터를 추가하여, 환자에게 맞는 진료과를 찾는 데도 도움을 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.189-192
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• 2010

본 논문에서는 개선된 Fuzzy ART 알고리즘을 이용하여 한의학을 기반으로 증상에 대한 질병을 진단하고 민간요법을 제시하는 한방 자가 검진 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 신체 부위를 전신, 머리, 배, 다리 등 17부위로 분류하여 사용자가 증상을 선택하도록 제시하고, 사용자가 선택한 증상과 질병에 포함된 증상 그리고 결과로 도출될 질병간의 선택증상 비율에 대한 우선순위를 개선된 Fuzzy ART 알고리즘에 적용하여 증상을 분류한 후, 퍼지 추론 규칙을 적용하여 질병을 도출한다. 도출된 질병과 그 질병에 대한 원인 및 민간요법을 결과로 제시한다. 데이터베이스에 구축되어 있는 질병 데이터는 통계청에서 정리하여 배포한 한국표준질병 사인분류(K.C.D)를 토대로 표준 질병 정보를 얻어 각 질병의 증상과 원인, 민간요법을 정리한 후, 마지막으로 한의학 전문의의 검증을 거쳐 데이터베이스를 구축하였다. 제안된 한방 자가 검진 시스템에 대한 한의학 전문의의 분석 및 검증 결과, 본 시스템의 증상에 대한 질병 도출이 높은 정확도를 보임을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37C no.12
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• pp.1263-1270
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• 2012

Livestock disease that decreases the farm productivity and income leads to not only financial loss but also national loss from the spread of contagious disease. The purpose of this paper is to propose a livestock disease forecasting system that can diagnose disease of livestock at an early stage based on the livestock activity and body temperature. The proposed livestock disease forecasting system collect data on livestock activity and body temperature using a acceleration sensor and thermal imaging camera and comparing the data with control according to disease. It is expected that, this system can be accurately identify and prevent spread of livestock disease beforehand to minimize damages caused by disease to improve the productivity and the rate of return of livestock farms.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.466-468
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• 2001

의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있으며 의료 영상 시스템과 같은 활용 분야에서는 질병이 있는 환자의 자동 진단을 위한 연구도 활발하게 이루어지고 있다. 여기서는 뇌 MR영상에서의 질병을 자동 진단할 수 있는 방법에 관한 연구를 한다. 뇌 MR영상에서의 질병 진단을 위한 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 비정상 영역의 추출 단계이다. 이 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 전처리 단계로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역 추출 방법을 제안한다. 일반적으로 비정상적인 영역의 명암간 분포는 회백질 영역의 분포와 유사하나 두께 차이로서 구분이 가능하다. 여기서는 이 정보를 활용하여 정상인의 뇌영상에 대해서 회백질의 평균 두께 분포를 구하여 테스트로 입력되어지는 영상에서 회백질의 평균 두께 이상의 영역만을 남김으로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역을 추출할 수 있음을 보인다. 또한 추출되어진 비정상 영역에 대해서 진단에 필요한 인자를 자동으로 측정하였고 뇌경색, 뇌종양 환자를 포함한 63명의 뇌 MR 영상 시리즈에 대해서 실험하여 비교적 정확한 추출결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1431-1434
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• 2015

24시간 모니터링 환경에서 돈사 내 개별 돼지들의 상태를 자동으로 탐지하는 연구는 효율적인 돈사 관리 측면에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 특히 돼지 호흡기 질병은 전염성이 매우 강하여, 막대한 경제적 손실을 최소화하기 위해서는 조기에 탐지하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 마이크를 통한 소리 정보뿐 아니라 카메라를 통한 영상 정보를 동시에 활용하여 호흡기 질병에 걸린 개별 돼지를 조기에 탐지하는 방법을 제안한다. 즉, 돈사의 천장에 설치된 마이크로부터 호흡기 질병에 걸린 소리 정보를 먼저 탐지한 후 카메라로부터 획득된 영상 정보의 MHI 분석을 수행하여 호흡기 질병에 걸린 돼지를 특정한다. 실험결과, 소리와 영상 정보를 동시에 활용하는 제안 방법을 이용하여 호흡기 질병에 걸린 돼지를 특정할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Convergence Society for SMB
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• v.6 no.1
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• pp.33-38
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• 2016

Disease of patient who visited the hospital can cause different symptoms of the disease, depending on the environment and lifestyle. Recent medical services offered in patients has changed in the environment that can be selected for treatment by analyzing the patient according to the disease symptoms. In this paper, we propose an efficient method to manage disease control because the treatment method may change at any patients suffering from the disease according to the patient conditions by grouping the different treatments to patients for disease information. The proposed scheme has a feature that can be ingested by the patient big disease information, as well as to improve the treatment efficiency of the medical treatment the increase patient satisfaction. The proposed sheme can handle big data by clustering of disease information for patients suffering from diseases such as patient consent small groups. In addition, the proposed scheme has the advantage that can be conveniently accessed via a particular keyword, the treatment method according to patient disease information. The experimental results, the proposed method has been improved by 23% in terms of efficiency compared to conventional techniques, disease management time is gained 11.3% improved results. Medical service user satisfaction seen from the survey is to obtain a high 31.5% results.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.10 no.2
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• pp.327-332
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• 2009

In this paper, we propose the diagnosis system that can predict pet's state of health for pet lovers lacking a technical knowledge of dog-diseases. The proposed system deduces diseases of dogs from input symptoms by our database constructed with 105 kinds of diseases and symptoms. First, a disease is clustered by ART2, the self-learning method in neural network and secondly, the result values, outputs and the weight values clustered by the algorithm are stored to database. Finally, our system diagnoses the state of health by means of comparing the learned information of diseases with the input vectors of each symptom and the related results of questions on diseases. The correct information of diseases and symptom diagnosing is important to predict the state of health of dogs. Therefore, in this paper, the proposed system can manage symptoms and diseases efficiently by database and ART2. We ask veterinary specialist with the efficiency of our system. As a result, we could confirm the possibility as the auxiliary diagnosis system for dog diseases.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.491-493
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• 2017

본 논문에서는 PCM 알고리즘을 적용하여 한국인 고유의 신체적 특성에 맞는 한의학 기반의 한방 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 사용자로부터 입력받은 각 증상들에 가중치를 설정한다. 입력받은 증상의 개수가 많아질 경우에는 해당되지 않는 질병이 도출되기 때문에 각 증상 클러스터의 가중치를 낮게 설정하여 적은 입출력 변화에도 전체 결과의 신뢰도에 영향을 주지 않도록 한다. 입력 데이터와 가중치를 기반으로 하여 이미 학습된 질병의 증상과 비교한 후, 유사도가 높은 상위 5개의 질병을 도출한다. 도출된 상위 5개의 질병과 도출된 질병의 원인과 민간요법을 제공한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 여러 한의학 서적을 통해 구축한 후, 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 진료 기록을 바탕으로 증상을 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템 보다 다양한 증상에 대한 질병 정보를 제공할 수 있는 것으로 확인되었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.51-55
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• 2016

본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질병중심 문서 클러스터와 단어 의미 표현을 이용하여 질의 확장 및 문서를 재순위화하는 방법을 제안한다. 질의로는 해당 환자가 겪고 있는 증상들이 주어진다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 병명과 병과 관련된 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 추출하고 의학 인과 관계를 구축한다. 또한, 위키피디아에 나타나는 의학 용어들에 대하여 단어의 효율적인 의미 추정 기법을 이용하여 질병 어휘의 의미 표현 벡터를 구축하고 임상 인과 관계를 이용하여 질병 중심 문서 클러스터를 구축한다. 추출한 의학 정보를 이용하여 질의와 관련된 병명을 추출한다. 이후 질의와 관련된 병명과 단어 의미 표현을 이용하여 확장 질의를 선택한다. 또한, 질병 중심 문서 클러스터를 이용하여 문서 재순위화를 진행한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS) 2014, 2015 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.2
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• pp.39-44
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• 2021

In this paper, we propose a method of disease diagnosis system that can diagnose the health status of household pets for the people who lack veterinary knowledge. The proposed diagnosis system holds 50 different kinds of diseases with the symptoms for each of them as a database to provide results from symptom input. Each disease database has its own symptom codes for a disease, and by using the disease database, FCM clustering technique is applied to disease which outputs membership degree to determine diseases close to the input symptom as a pet diagnosis result. The implementation results of the proposed pet diagnosis system were obtained by the number of selected symptoms and the possibility values of the diseases that have the selected symptoms being sorted in descending order to derive top 3 diseases closest to the pet's symptom.