• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.631-634
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• 2003

오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이렇게 얻어진 의학 영상들은 보통 2 차원적 슬라이스 image 형태로 얻어진다. 일반적으로 슬라이스 사이의 간격은 조사량 등 여러 문제 때문에, 항상 동일한 간격을 유지하고 있지 않은 경우가 많으며 슬라이스 사이 간격이 슬라이스 내의 픽셀 간격보다 큰 경우가 대부분이다. 이러한 image로부터 3 차원적 디스플레이나, 조작, 분석을 하기 위해서는 같은 간격의 image를 얻어야 한다. 이러한 이유로 인하여 보간(Interpolation) 기법이 의학 영상 분야에서 많이 사용된다. 본 논문은 형태-기반 보간 방법을 gray-scale image 에 적용이 가능하도록 확장한 그레이 수준 형태 기반 보간 알고리즘을 구현하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 다른 보간 법들보다 향상된 결과를 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.34 no.3
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• pp.135-161
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• 2023

This study analyzed the research trends of COVID-19 research papers published in medical journals of Korea. Data were collected from 25 MEDLINE journals in 'Medicine and Pharmacy' studies and a total of 800 were selected. As a result of the study, authors from domestic affiliations made up 76.96% of the total, and the proportion of authors from foreign institutions decreased without significant change. The authors' majors were 'Internal Medicine' (32.85%), 'Preventive Medicine/Occupational and Environmental Medicine' (16.23%), 'Radiology' (5.74%), and 'Pediatrics' (5.50%), and 435 (54.38%) papers were collaborative research. As for author keywords, 'COVID19' (674), 'SARSCoV2' (245), 'Coronavirus' (81), and 'Vaccine' (80) were derived as top keywords. There were six words that appeared throughout the entire period: 'COVID19,' 'SARSCoV2,' 'Coronavirus,' 'Korea,' 'Pandemic,' and 'Mortality.' Co-occurrence network analysis was conducted on MeSH terms and author keywords, and common keywords such as 'covid-19,' 'sars-cov-2,' and 'public health' were derived. In topic modeling, five topics were identified, including 'Vaccination,' 'COVID-19 outbreak status,' 'Omicron variant,' 'Mental health, control measures,' and 'Transmission and control in Korea.' Through this study, it was possible to identify the research areas and major keywords by year of COVID-19 research papers published during the 'Public Health Emergency of International Concern (PHEIC).'

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.11a
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• pp.513-517
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• 2005

Our country tradition medicine and competitive peculiar constitution medicine are Sasang medicine in world medicine market. Sasang medicine can approach easily and enjoy healthful life with correct life habit in constitution. In this paper, propose a classification method of Sasang constitution through voice analysis. For this, examined qualities that are appeared in each Sasang constitution by voice analysis, and through this, describe about methods that assort Sasang constitution only with human voice.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.669-671
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• 2009

예방의학은 병의 예방을 중점을 둔 위생학의 한 분야로써 건강을 유지 증진하는 것이 가장 중요하다. 이러한 예방의학은 언제 어디서나 환자의 성격 및 질병의 상황에 따라 지속적인 관리를 요구한다. 이에 본 논문에서는 센서네트워크 기술을 적용하여 사용자의 상황데이터를 확보하고 의료 환자의 질병록(Medical records)을 프로필 데이터로 적용함으로써 사용자의 의료 상황정보를 예방의학에 적용 할 수 있는 모델을 제시한다. 이를 바탕으로 예방의학 서비스를 가능한 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.56-59
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• 2011

최근 방대해진 의료 정보 관리와 통합을 위해 다양한 전자기록 시스템이 개발되어왔다. 이 중에 EMR(Electronic Medical Record)은 병원 내의 의료 정보를 전산으로 처리하는 것이다. 이때 많은 의학 용어가 사용되는데 이것을 체계적으로 지원하기 위해 SNOMED(Systematized Nomenclature of Medicine)와 같은 용어 체계가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 용어 체계를 위해 의학 용어를 자동으로 구축하는 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 웹 마이닝을 통해 자동으로 웹에서 데이터를 수집하고 분류해서 의학 용어 데이터를 구축하게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.254-259
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• 2010

의사와 환자의 관계에서 제도적 조건의 차이로 인한 대화 주도권의 불균형이 발생하고, 환자의 인식이 변화됨에 따라 의사와 환자간의 커뮤니케이션이 원활하게 이루어지지 않는 점이 문제가 되고 있다. 최근 의학 전문대학원 과정이 시작되면서 의학교육 프로그램이 통합 개선됨에 따라 인문사회 의학적 측면의 교육이 강조되기 시작하였고, 의료커뮤니케이션을 위한 교육적 필요성이 커졌다. 그러나 국내에서 시작단계에 불과한 의료커뮤니케이션의 교육은 그 내용과 방법론에서 체계성과 전문성이 부족한 상태이다. 이런 문제를 해결하기 위하여 의학분야에서는 의료커뮤니케이션 교육 과목과 정보통신기술을 활용한 교육도구를 개발을 목표로 하고 있다. 본 논문에서는 의료커뮤니케이션 교육에 사용되는 강의자료를 체계화하고, 체계화된 자료들을 이용하여 강의형태를 구성하여 강의흐름을 쉽게 파악할 수 있는 교육도구를 개발하여 의료커뮤니케이션 교육 강의에 대한 질과 효율을 높인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.520-522
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• 2002

오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이렇게 얻어진 의학 영상들은 보통 2차원적 슬라이스 image 형태로 얻어진다. 일반적으로 슬라이스 사이의 간격은 조사량 등 여러 문제 때문에, 항상 동일한 간격을 유지하고 있지 않은 경우가 많으며 슬라이스 사이 간격이 슬라이스 내의 픽셀 간격보다 큰 경우가 대부분이다. 이러한 image로부터 3차원적 디스플레이나, 조작, 분석을 하기 위해서는 같은 간격의 image를 얻어야 한다. 이러한 이유로 인하여 보간(Interpolation) 기법이 의학 영상 분야에서 많이 사용된다. 본 논문은 명태-기반 보간 방법을 gray-scale image에 적용이 가능하도록 확장한 그레이 수준 형태 기반 보간 알고리즘을 구현하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 다른 보간법들보다 향상된 결과를 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.125-128
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• 2008

사상의학은 개인별 체질의 분류에 따른 맞춤형 의학으로 우리나라 고유의 독특한 전통 의학이다. 이와 같은 사상의학에서 가장 중요하게 여겨지는 것이 사상체질의 정확한 분류이다. 따라서 사상체질 분류에 대한 객관적 요소의 확보 및 진단 지표 마련이 시급하게 해결되어야 할 과제이다. 이를 위해 본 논문에서는 사상체질 분류의 객관화, 정량화 및 시각화를 위해 얼굴 영상 신호와 음성 신호를 분석하여 결과값을 추출하고 체질별 집단군간의 차이점을 비교하여 사상체질 분류 시스템을 구현하고자 한다. 특히 영상 및 음성 신호는 성별, 연령별, 지역별 등의 구분에 따라 달라지기 때문에 본 논문에서는 40에서 50대 사이의 장년 여성을 대상으로 서울지역 거주자에 한해 사상체질 집단군을 구성하고 이들의 영상 및 음성 신호를 추출하여 체질간 비교, 분석을 수행하고자 한다. 최종적으로 실험을 통한 연구 결과의 유의성을 입증하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.117-120
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• 2007

개인의 체질에 맞춰 의학적 행위를 시행하는 사상의학은 우리나라 고유의 전통의학으로 가치를 인정받고 있다. 이러한 사상의학에서 가장 중요한 것은 사상체질의 정확한 분류이다. 본 논문에서는 기존의 사상체질 분류 방법인 용모사기, 체형기상, QSCCII, 체질침 등이 임상의들의 직관에 의해 행해지고 있다는 문제점을 해결하기 위해 사상체질 분류의 정량화 및 객관화를 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 본 논문에서는 음성 신호 분석에서 발생하는 정보의 출력값에 의해 사상 체질을 분류하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 40대 이상의 장년기 남성을 대상으로 사상체질 전문의의 진단표에서 뚜렷한 특징을 보유하고 있는 집단군을 구성하고 이들의 음성 특성을 분류하여 음성학적 요소를 추출하고자 한다. 또한 출력된 결과값을 토대로 체질 집단별 차이점과 유사성을 분류하여 사상 체질 분류를 행하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1999.08a
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• pp.47-51
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• 1999

본 연구에서는 국내 의학분야중에서도 기생충학분야의 연구자중 논문 생산성이 높은 저자 30명을 선정하여, 그들이 국내외 학술지에 발표한 학술논문 총 1,810편이 SCI에 어느 정도 인용되는가를 측정하였다. 총 1,810편의 논문중 359편의 논문이 1회 이상 SCI 학술지 논문들에 의하여 인용되었다. 한국 기생충학 논문의 93.1%가 한국학술지에 발표되었는데 그 인용률은 18.7%이고, 외국학술지에 발로된 논문은 전채 논문의 6.9%인데 그 중의 48.7%가 인용되었다. 즉, 외국학술지에 발표된 논문의 인용률이 한국학술지에 발표된 논문의 인용률보다 2.5배정도 더 많이 인용된 것으로 나타났다.