• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.360-363
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• 2009

실시간으로 심장 질환의 진단을 위하여 심전도 신호의 스트림 처리 및 데이터 마이닝 프로토타입을 구현하였다. 신체부착형 센서로부터 전송되는 심전도를 전처리하여 심장질환의 진단 지표를 추출하였고 실시간 진단을 위한 출현 패턴 마이닝 알고리즘을 구현 및 적용하였다. 이를 기반으로 심혈관계 질환에 대하여 실시간 자동 진단 및 예측이 가능한 생체 신호 스트림 데이터 처리 분석 프로토타입을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.534-535
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝과 지식베이스를 융합하여 활용한 질환 인식 및 식품 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 온전히 모바일 디바이스 내에서 작동하는 시스템이다. 본 시스템은 압축된 딥러닝 모델을 이용해 사용자 대화 텍스트를 분석하여 사용자의 질환을 예측한다. 그 후, 지식베이스를 기반으로 해당 질환 관리에 도움이 되는 식품을 매칭하고 사용자에게 추천한다. 이는 사용자 친화적 헬스케어 애플리케이션으로써 체크리스트 작성 등 번거로운 작업 없이도 사용자에게 유용한 건강 정보를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.546-548
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• 2023

인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측을 위한 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 의료영상을 기반으로 하는 질환에 관한 진단 연구는 매우 복잡한 과정이 필요한 질환의 진단에 큰 영향을 미치고 있다. 복부 장기들의 분할은 환자의 질환 진단 지원 및 복강경등의 수술 지원에 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 의료영상을 통해 13가지 복부 장기들을 분할하는 모델을 만들고 그 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 모델을 통해 13가지 복부 장기에 대한 분할로 영상분석을 통해 진단 지원이 가능할 것으로 기대한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.6
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• pp.324-333
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• 2018

The aim of this study was to investigate the latent classes and predictors of chronic diseases such as hypertension, dyslipidemia, arthritis, thyroid disease, depression, atopy, allergy, and diabetes. The subjects of this study were Korean citizens who participated in the Korea National Health and Nutrition Examination Survey in 2014. Stratified cluster sampling method was used with a sample size of 7,550. Latent hierarchy analysis was applied to this data. Four classes were identified. Class 1 consisted of participants with hypertension and diabetes. Class 2 consisted of participants with atopy and allergies. Class 3 consisted of participants with dyslipidemia, arthritis, thyroid disease, and depression. Class 4 consisted of participants without any chronic diseases. In comparing Class 1 to Class 4, age, physical activity, self-management, obesity, and presence of high cholesterol were found to be significant. In comparing Class 2 to Class 4, gender, age, and education level were significant. When Class 3 was compared to Class 4, gender, age, pain and discomfort, as well as high cholesterol were found to be significant. Diabetes and hypertension should be treated as comorbid conditions, applying integrated treatments involving effective drug treatment, diet, and physical activity programs. Atopy was found to be strongly correlated with allergies. Thyroid disease was found to coexist with dyslipidemia and arthritis, along with having a strong correlation to depression. Age-appropriate preventive measures can help reduce the risk of chronic diseases.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.11
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• pp.5610-5615
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• 2013

The objective of this study is to identify key attributes to congenital disease factors regarding the patients of the four most-common serious chronic illnesses and their relatives in the light of Myeongrihak. For the purpose of this study, a survey was conducted from March 15 to July 31, 2013, of 147 elderly people with the four most-common serious chronic illnesses admitted to nursing homes located in Seoul. Data were analyzed by frequency analysis and Kai-square tests by use of SPSS/WIN 18.0. The analysis found that the patients and their relatives had very similar disease factors, and cerebrovascular diseases presented the strongest correlations. The subjects also showed meaningful differences according to the health factors of their relatives. As this study found that meaningful correlations regarding congenital diseases between patients of the four most-common serious chronic illnesses and their relatives in the light of Myeongrihak, this will serve as basic data to predicts health conditions of families and relatives.

• Korean Journal of Clinical Pharmacy
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• v.21 no.2
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• pp.156-160
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• 2011

서론: 본 연구는 불필요한 소화기관용 약제의 처방이 한국에서의 처방전 당 약물 개수를 증가시키는 것과의 연관성을 검토하고자 수행되었다. 연구방법: 연구를 위한 자료로 건강보험심사평가원의 처방전 데이터와 환자의 기타 모든 의료보험 청구데이터를 이용하였고, 두 데이터셋을 연결하여 처방전들을 소화기관용 약제의 필요성에 따라 소화기관질환 그룹, 관절염질환 그룹,소화기관용 약제 처방이 불필요할 것으로 그 외 질환 그룹으로 구분, 분리하였다. 결과: 처방전 당 약물의 평균 개수의 분포는 세 그룹에서 비슷한 양상을 보였는데, 관절염질환 그룹과 그 외 질환 그룹의 거의 절반 이상은 한 개의 소화기관용 약제를 포함하였다. 세 그룹 모두 처방전 당 약물 개수와 처방전 당소화기관용 약제의 개수가 1차 선형관계를 보였다. 그 외 질환 그룹에서는 처방전 당 전체 약물이 평균 6개를 넘는 경우, 적어도 한 개의 소화기관용 약제가 포함되었다. 본 연구는 불필요한 소화기관용 약제를 처방하는 것은 다제처방의 매우 유의한 예측인자임을 보였다. 결론: 향후, 약제 처방전의 질을 향상시키기 위해서는 각각의 약물을, 특히 소화기관용 약제를, 처방 시 약제의 불가피한 필요성에 대해 판단할 수 있어야 할 것이다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• v.6 no.2
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• pp.167-177
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• 1977

유전적 질환이 있는 가계에서 출생하는 자녀중에서 유전적인 질환을 보유할 수 있는 확률을 예측하는 방법의 하나로서 우도추정치(likelihood estimator)를 사용하는 것은 분리분석(segregation analysis)에서 중요한 역할을 하고 있다. Elston과 Stewart(1971)는 이러한 분석방법의 일반적인 통계모형을 정립하였으며 필자(1974)와 Morton 등 (1974)은 complex segregation이 될 때에 분석되는 4가지의 통계모형을 주장하였다. 본 연구의 목적은 multiple ascertainment $\pi$가 존재하는 경우 분리확률모수(segregation parameter) $\theta$의 우도추정치를 구하고 둘째로 oligogenic case에 대한 이론적인 배경을 구명하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.19-22
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• 2008

최근 서구화된 식생활 패턴과 흡연, 비만 등의 원인으로 인해 심근경색, 협심증과 같은 심근허혈(myocardial ischemia) 질환이 급증하고 있다. 이 논문에서는 심전도 신호로부터 허혈성 심장 질환 진단을 위해 출현 패턴 마이닝을 이용하여 심근경색 및 협심증의 진단 신호인 ischemia beat를 분류 하였다. 또한 기존의 출현 패턴 마이닝에 빠른 패턴 탐사와 저장 공간의 효율성을 고려하여 Apriori-T 빈발 패턴 탐사 알고리즘을 출현 패턴 생성이 가능하도록 확장하였다. PhysioNet의 ST-T 데이터베이스로부터 138개의 대조군(정상)과 ischemia beat 데이터에 제안된 분류 알고리즘을 실험한 결과 최소 75% 및 최대 95%의 예측 정확도를 보였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.7 no.6
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• pp.151-160
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• 2016

The purpose of this study was to identify the factors that affect the level of physical activity targeted elderly and thereby propose a basis for physical activity promotion strategies. Methods : The study subjects were 164 older who agreed to participate and understand the purpose of the study. The collected data were analyzed using SPSS WIN 18.0 program multiple logistic regression. Results : Factors showing significant associations with physical activity are gender, spouse, education, job, chronic disease, BMI, subjective health status, perceived barriers, and social supports. In the logistic regression analysis, BMI and perceived barriers were significant factors related to minimal physical activity while chronic disease, BMI, subjective health status, and perceived barriers appeared to be significantly associated with health enhancing physical activity. The result suggest that policy should be established to increasing the level of physical activity.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.11
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• pp.433-440
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• 2019

Recently, machine learning and data mining have been used for many disease prediction and diagnosis. Chronic diseases account for about 80% of the total mortality rate and are increasing gradually. In previous studies, the predictive model for chronic diseases use data such as blood glucose, blood pressure, and insulin levels. In this paper, world's first research, verifies the relationship between dyslipidemia and facial characteristics, and develops the predictive model using machine learning based facial characteristics. Clinical data were obtained from 5390 adult Korean men, and using hypertriglyceridemia and facial characteristics data. Hypertriglyceridemia is a measure of dyslipidemia. The result of this study, find the facial characteristics that highly correlated with hypertriglyceridemia. FD_43_143_aD (p<0.0001, Area Under the receiver operating characteristics Curve(AUC)=0.652) is the best indicator of this study. FD_43_143_aD means distance between mandibular. The model based on this result obtained AUC value of 0.662. These results will provide a basis for predicting various diseases with only facial characteristics in the screening stage of disease epidemiology and public health in the future.