• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.1
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• pp.275-281
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• 2015

The recent health care is growing rapidly want to receive offers users a variety of medical services, can be exploited easily exposed to a third party information on the role of the patient's hospital staff (doctors, nurses, pharmacists, etc.) depending on the patient clearly may have to be classified. In this paper, in order to ensure safe use by third parties in the health care environment, classify the attributes of patient information and patient privacy protection technique using hierarchical multi-property rights proposed to classify information according to the role of patient hospital officials The. Hospital patients and to prevent the proposed method is represented by a mathematical model, the information (the data consumer, time, sensor, an object, duty, and the delegation circumstances, and so on) the privacy attribute of a patient from being exploited illegally patient information from a third party the prevention of the leakage of the privacy information of the patient in synchronization with the attribute information between the parties.

• The korean journal of orthodontics
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• v.32 no.2 s.91
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• pp.71-78
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• 2002

It could be suggested that adult orthodontic patients may have peculiar psychological features as well as different periodontal tissue conditions compared with adolescent patients. The aims of the present investigation were to explore the relationships between psychological characteristics and treatment compliance of patient to orthodontist and assistants (dental hygienists). Two types of locus of control data (I-score, Internal locus of control score ; E-score, External locus of control score) were obtained for 312 adult patients and 765 adolescents and then analyzed in relation to their sex and treatment compliance. In general, orthodontic patients showed higher I-score trends than ordinary persons and adult patients manifested higher I-score than adolescent patients. Unlike adult patients, female adolescent patients showed higher I-score than male adolescent patients. Adult patients with higher E-score and adolescent patients with higher I-score than their counter-part subgroup were classified into more compliant group. Orthodontist performed more generous decision about patients' compliance than assistants. The results of this study also suggest that psychological survey in orthodontic field could comprise useful diagnostic criteria.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.10 no.4
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• pp.27-36
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• 2004

본 논문에서는 뇌의 하부구조인 해마를 정확하게 분석하기 위한 형상 정규화 방법과 정상인과 간질 환자의 해마를 분류하기 위한 방법을 제시한다. 해마에 대한 형상 분석 과정은 크게 형상 표현을 구축하는 과정, 형상의 유사도를 측정하는 과정, 정상인 집단과 환자 집단을 분류하는 과정으로 이루어진다. 본 연구에서는 해마의 형상 표현으로 메쉬, 골격, 복셀로 이루어진 하이브리드 옥트리 자료구조를 구축하였다. 또한 Iterative Closest Point (ICP) 알고리즘을 사용하여 해마 골격을 기반으로 한 정규화를 수행하였다. 그리고 정규화된 해마 형상을 전역적, 국부적으로 분석하여 최종적으로 입력된 해마가 정상인 또는 간질 환자에 속하는지를 학습된 데이터를 이용하여 분류하였다. 본 논문에서 제시한 ICP 기반의 정규화 방법은 3차원 해마 형상을 정확하게 분석하게 해주고, 골격의 정점 수를 조절함으로써 정규화 시간을 감소시킬 수 있다. 뿐만 아니라 3차원 해마 모델의 형상을 신경망을 통하여 학습시킴으로써 해마의 형상이 변형된 환자 집단과 정상인 집단을 분류하는데 이용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.76-78
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• 2006

현재 심혈관 질환은 암 다음으로 높은 사망 원인으로 기록되고 있어 심혈관 질환에 대한 초기 진단은 질환의 치료에 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 SVM을 이용하여 심혈관질환 환자의 질환 단계를 예측하였다. 일반적으로 이진분류에 사용되는 SVM을 이용하여 정상 및 질환 $1{\sim}3$기의 총 4가지 분류가 필요한 다분류 분류문제를 처리하기 위해서 논문에서는 독립적 학습된 단일 SVM 분류기들을 결합하여 분류를 수행하는 SVM 앙상블 방법을 사용하였다. 단일 분류기의 결합은 Majority voting, 최소자승에러기반 가중치 부여, 2단계층 결합 등의 방법으로 수행하여 심혈관 질환 분류에 적합한 앙상블의 구성을 시도하였다. 실험 데이터는 (주)제노프라의 압타머 칩 데이터를 사용하였다. 서로 다른 데이터를 이용하여 학습된 이종의 SVM들을 결합한 결과 질환단계 예측에 있어서 단일 SVM을 이용하여 질환 단계를 예측하는 경우 보다 향상된 질환단계 예측 성능을 관찰할 수 있었으며, 심혈관 질환의 예측에 대해서는 단일 SVM 분류기의 2단 계층 결합법이 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• The Korean Nurse
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• v.34 no.1
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• pp.58-59
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• 1995

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.2
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• pp.137-147
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• 2015

This study proposes an algorithm for predicting breast cancer prognosis based on genetic network. We identify prognosis-specific network using gene expression data and PPI(protein-protein interaction) data. To acquire the network, we calculate Pearson's correlation coefficient(PCC) between genes in all PPI pairs using gene expression data. We develop a prediction model for breast cancer patients with estrogen-receptor-negative using the network as a classifier. We compare classification performance of our algorithm with existing algorithms on independent data and shows our algorithm is improved. In addition, we make an functionality analysis on the genes in the prognosis-specific network using GO(Gene Ontology) enrichment validation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.87-89
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• 2013

이 논문에서는 비침윤성 방광암 환자의 재발 예측을 위해 마이크로어레이 데이터에서 최적의 속성 부분 집합을 찾고 이를 비교 평가한다. 정보 이득(information gain)을 통해 구한 상위 40개, 80개, 100개의 속성 집합과 FCBF(fast correlation based filter) 알고리즘을 적용하여 구한 최적의 속성 부분집합을 SVM 분류 모델에 적용하여 정확도를 비교 평가한 결과 정보 이득을 적용한 상위 100개 속성 부분집합의 분류 정확도가 가장 높게 나왔으며, FCBF 알고리즘을 적용한 속성 집합은 비교적 적은 속성을 사용하면서 이와 비슷한 분류 정확도를 보임을 확인할 수 있었다.

• The korean journal of orthodontics
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• v.29 no.2 s.73
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• pp.267-276
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• 1999

Distributions trends were examined in 9159 malocclusion patients who had been examined and diagnosed at Department of Orthodontics, College of Dentistry Yonsei University over a 6 year-period from 1992 to 1997. The results were as follows ; 1. The total number of orthodontic patients in 1997 increased in comparing with that of 1992(86%) and after 1995, the number of annual patients showed an increase. 2. Age distribution had shown over-19 year-old group being the largest(39.9%) but percentages of pre-adolescent patients had been decreasing while that of adult patient had gradually increased. 3. Distributions in the types of malocclusion, the Angle's Classification had shown : 33.3% for Class I, 28.6% for Class II and the largest 38.1% for Class III. 4. Among Class I patients, crowding showed the largest(32.6%) and protrusion group had gradually increased to 33.9% in 1996. Otherwise openbite and crossbite groups tend to decrease, annually. 5. Geographic distribution showed a majority of patients from Seoul(above 70%). Among the patients from Seoul, group within the distance 3-6Km from Yonsei dental hospital was the largest(32.3%) and group within 9Km showed 69% of total patients.

• Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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• v.29 no.6
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• pp.1185-1189
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• 2000

본 연구는 입원한 위암환자를 대상으로 영양불량의 정도를 중심으로 영양위험의 정도를 추정하며, 이러한 환자들의 초기 영양상태와 치료결과와의 관련성을 규명하기 위해 시도되었다. 연구대상은 병원에 입원한 209명의 위암환자였다. 영양불량은 표준체중백분율, 혈청알부민, 총임파구(TLC)로 판정하였으며, 치료결과는 합병증유무, 퇴원시 상태, 사망 등 세가지 관점에서 측정하였다. 표준체중백분율, 혈청 알부민, 총임파구수를 기준으로 영양상태를 보았을 때 비위험군은 39.7%였고, 위험군 I은 41.6%, 영양불량이 심한 위험군 II는 18.7%로, 환자의 60.3%가 영양상태가 불량한 것으로 나타나 위암환자 입원초기의 영양불량 정도가 심한 것으로 나타났다. 치료 결괴 퇴원시 상태가 "좋은"이 95.7%, 나쁨이 "4.3%"였으며, 사망환자는 6.8%, 합병증은 20.1%발생하였다. 또한 초기영양상태와 합병증과의 관련성은 높은 변수군 분류의 적절성(p<0.03)을 보여주고 있으며, 초기영양상태와 퇴원시의 치료상태에서도 높은 변수군 분류의 적절성(p<0.001)이 있는 것으로 나타났다. 환자의 초기 영양상태와 사망과의 관련성 검토 결과 초기영양상태가 불량한 경우 사망확률이 높은 것으로 나타나높은 상관성이 있음을 보였다. 이상의 연구결과로 볼 때 위암 환자의 초기 영양상태는 환자의 치료결과와 높은 관련성이 있는 것으로 나타났다.높은 관련성이 있는 것으로 나타났다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.1
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• pp.11-26
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• 2009

In order to diagnose cardiovascular disease, we proposed EP-based(emerging pattern- based) classification technique using multi-parametric diagnosis indexes. We analyzed linear/nonlinear features of HRV for three recumbent postures and extracted four diagnosis indexes from ST-segments to apply the multi-parametric diagnosis indexes. In this paper, classification model using essential emerging patterns for diagnosing disease was applied. This classification technique discovers disease patterns of patient group and these emerging patterns are frequent in patients with cardiovascular disease but are not frequent in the normal group. To evaluate proposed classification algorithm, 120 patients with AP (angina pectrois), 13 patients with ACS(acute coronary syndrome) and 128 normal people data were used. As a result of classification, when multi-parametric indexes were used, the percent accuracy in classifying three groups was turned out to be about 88.3%.