• 정보관리연구
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• 제32권2호
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• pp.26-39
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• 2001

효과적인 정보검색 도구로 활용되는 시소러스, 분류표 등의 통제어휘집들은 동일한 개념이나 의미를 표현하는데 서로 다른 어휘를 사용하고 있다. 이러한 동일 개념에 대한 용어 표현차이로 인한 정보의 검색 및 통합문제를 해결하기 위하여 미국국립의학도서관은 통합의학언어시스템(Unified Medical Language System : 이하 UMLS)을 개발하였다. UMLS 개발은 1986년부터 시작된 장기 프로젝트로서 2001년판 UMLS는 메타시소러스, 의미망, 전문가 사전의 세가지 요소로 구성되어 있다. 본고는 UMLS의 개발배경과 구성요소 및 PubMed, NLM Gateway에서의 적용사례에 대해 고찰하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.129-132
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• 2003

The metathesaurus(UMLS, 2003AA edition) supports multi language and includes 875, 233 concepts, 2, 146, 897 concept names. It is impossible for PubMed or NLM serve searching of the metatheaurus to retrieval using a query that is not to be text, a fault sentence structure or a part of concept name. That means the user notice correctly suitable medical words in order to get correct answer, otherwise she or he can't find information that they want to find I propose that the method of searching unified medical language system using automatic modified a query for problem that I mentioned. This method use dictionary that is standard for automation of modified query gauge similarity between query and dictionary using string comparison algorithm. And then, the tested term converse the form of metathesaurus for optimized result. For the evaluation of method, I select some query and I contrast NLM method that renewed Aug. 2003.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.82-84
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• 2003

UMLS 의미망은 크기가 방대하고 복잡하여 사용자가 이해하기가 어렵고 화면상에 모든 의미망을 모두 표현할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 의미망을 효율적으로 분할하기 위한 규칙들이 소개되고 있지만 이것은 UMLS 의미망이 수정될 때마다 규칙을 적용하여 수작업으로 분류를 해야한다는 단점이 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 UMLS 의미망의 자동 군집화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 각각의 의미유형 간의 연결된 의미관계를 사용하여 의미망을 구조적으로 유사한 의미유형 집합들로 군집화하고 규칙에 의한 군집 방법의 결과 비교 평가한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.148-155
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• 2002

다중스레드 모델은 데이터플로우 모델의 내부적인 병렬성, 비동기적 자필 가용성과 폰 노이만 모델의 실행 지역성을 결합하여 병렬처리 시스템의 성능을 향상시켰다. 이 모델은 프로그램의 실행을 위하여 컴파일러에 의해 생성된 스레드를 수행하며, 스레드의 생성 방법에 따라 자원 활용 빈도나 동기화 빈도와 같은 스레드의 질이 결정되는 특징이 있다. 하지만 다중스레드 모델은 실행 모델이 특정 플랫폼에 제한되는 단점을 가지고 있다. 이에 반해 자바는 플랫폼에 독립적인 특징을 가지고 있어 다중스레드 모델의 스레드 코드를 실행 단위인 자바 언어로 변환하면 다중스레드 모델의 특징을 여러 플랫폼에서 수정 없이 사용할 수 있게 된다. 자바는 원시 언어를 중간 언어 형태의 바이트코드로 변환하여 각 아키텍처에 맞게 설계된 자바 가상 머신이 설치된 시스템에서 자바 언어를 수행한다. 이러한 자바 언어의 바이트코드는 번역기의 중간 언어와 같은 역할을 수행하고, 이때 자바 가상 머신은 번역기의 후위부와 같은 역할을 한다. 스레드 코드에서 번역된 자바 바이트코드는 다양한 플랫폼에서 실행될 수 있다는 장점은 있지만 신뢰할 수 없다는 만점이 있다. 또한 자바 언어 자체의 문제에 의해 안전하지 못한 코드가 생성 될 수도 있다. 본 논문은 다중스레드 코드가 플랫폼에 독립적인 특성을 갖출 수 있도록 다중스레드 코드를 자바 가상 머신에서 실행 가능하도록 한다. 또한 번역시에 자바에서 발생할 수 있는 문제들을 고려하여 안전한 바이트코드를 생성한다. 즉, 다중스레드 모델의 스레드 코드를 플랫폼에 독립적이고 외부 공격으로부터 안전한 자바 바이트코드로 변환하는 번역기를 선계, 구현한다.구센타와 병원간에 임상정보와 유전체 분석정보의 공유가 필수적으로 발생하게 됨으로, 유전체 정보와 임상정보의 통합은 미래 의료환경에 필수기능이 될 것이다. 3) 각 생명공학 연구소에서 사용하는 첨단 분석 장비와 생명공학 정보시스템의 자동 연계가 필요하다. 현재 국내에는 전국적인 초고속정보망이 가동되어 웹을 기반으로 하는 생명정보의 공유는 기술적으로 문제가 될 수 없으나 임상정보의 유전체연구에 그리고 유전체연구정보의 임상활용은 다양한 문제를 내포하고 있다. 이에 영상을 포함한 환자정보의 유전체연구센터와 병원정보시스템과의 효율적인 연계통합 운영을 위해 국내에서는 초기 도입단계에 있는 국제적인 보건의료정보의 표준인 Health Level 7 (textural information 공유), DICOM (image 및 wave 공유), 관련 ISO표준, WHO의 ICD9/10 (질병분류), LOINC (검사 및 관련용어), SNOMED International (의학용어) 등을 활용하여야 한다.matrix. The prediction system gives about 50% of sensitivity and 98% of specificity, Based on the PID matrix, we develop a system providing several interaction information-finding services in the Internet. The system, named PreDIN (Prediction-oriented Database of Interaction Network) provides interacting domain finding

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.270-272
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• 2022

임상을 거친 약물이 시중에 유통되지 못하는 요인 중 하나는 안전성이다. 약물 부작용으로 인해 발생하는 안전성 문제의 주된 원인인 신경독성의 경우, 사전에 약물이나 화합물에 대한 위험 평가가 필요하다. 현재 약물의 안전성 검사를 위한 실험들은 동물 실험을 기반으로 하고 있으며, 이는 시간과 비용이 많이 든다는 단점을 갖는다. 따라서 위 문제를 해결하기 위해 in silico 실험을 통한 신경독성 예측모델을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 의학 언어 시스템 (Unified Medical Language System)을 이용해 신경독성의 범주를 확대하고, 통합 데이터베이스를 기반으로 다양한 관련 화합물 데이터를 얻었다. 얻은 화합물들의 SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System)를 fingerprint로 변환시키고 이를 사용한 기계학습 기반의 모델을 만들었다. 모델은 최종적으로 신경독성의 유무를 예측한다. 해당 연구에서 제안된 실험은 in vivo 실험에 소요되는 시간 및 비용을 줄일 수 있다. 더 나아가 신약 개발 연구 기간을 단축하고 개발 중지 등의 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.