• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권12호
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• pp.547-554
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• 2021

암을 유발하는 유전자는 모든 암 환자에게 공통적인 것은 아니며, 이러한 환자 특이적 암 유발 유전자의 탐색은 개인 맟춤형 암 치료 및 항암제 개발에 있어서 매우 중요하다. 환자 특이적 암 유발 유전자를 찾기 위한 생물 정보학 연구들이 있어왔지만, 아직 정확도 면에서는 발전의 여지가 있다. 본 논문에서는 환자 특이적 암 유발 유전자를 탐색하기 위하여 NPD (Network based Patient-specific Driver gene identification)라는 방법을 제안한다. NPD는 환자 특이적 유전자 네트워크를 구축하고, 여기에 수정된 PageRank 알고리즘을 적용하여 유전자에 점수를 부여한 후, 유전적 변이 데이터를 사용한 승률 계산 방법을 통하여 암 유발 유전자를 찾는 세 단계로 이루어진다. TCGA 데이터 베이스의 여섯 개의 암 데이터에 NPD를 적용한 결과, NPD가 기존의 환자 특이적 암 유발 유전자 탐색 방법들보다 전체적으로 높은 F1 점수를 보여줌을 확인할 수 있었다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권2호
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• pp.311-319
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• 2017

최근 대용량 의료정보의 이차적인 활용에 대한 관심과 함께 의료정보 내의 개인정보에 대한 프라이버시 침해 문제에 대한 관심 또한 대두되고 있다. 대용량 의료정보의 경우 질병 연구, 예방 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 매우 유용한 정보이다. 이러한 대용량 의료정보의 경우 환자, 의료인 등에 대한 개인정보를 포함하고 있기 때문에 개인정보보호법과 같은 프라이버시 관련 법률에 저촉되어 활용에 많은 제한이 존재한다. 현재까지 k-익명성, l-다양성, 디퍼렌셜 프라이버시 등 의료정보 내의 개인정보를 보호하면서 대용량 의료정보의 이차적인 활용을 가능하게 하는 다양한 방법들이 개발되어 활용되어오고 있다. 본 논문에서는 지금까지 개발된 다양한 방법들 중 디퍼렌셜 프라이버시의 처리 절차에 대해 알아보고 라플라스 노이즈를 사용하는 디퍼렌셜 프라이버시가 가지고 있는 문제점들에 대해 알아본다. 또한 AES와 같은 대칭키 암호화 알고리즘과 Shamir의 비밀 분산 기법을 이용하여 이에 대한 해결책을 새롭게 제안한다.

• 헬스앤미션
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• 통권14호
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• pp.9-11
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• 2009

치료 정보의 경우는 그 내용의 정확성, 진실성과는 상관없이 환자 개개인의 특성과 질병의 현 상황을 고려한 종합적인 판정이 더 중요하기 때문에 맹신하여서는 안 된다. 특히 상업적인 사이트에서 제공하는 건강정보는 이런 점을 특히 간과해서는 안 된다. 인터넷 정보에 대해서 의료 소비자를 스스로 보호할 판단 능력이 필요한 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1003-1008
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• 2016

최근 병원들은 다양한 서비스, 진료 활성화와 질 향상을 위하여 많은 부서들로 분업화 및 세분화되면서 유기적인 협업으로 양질의 환자서비스를 제공하고 있으며, 진료정보 접근권한 제한과 환자의 개인정보 유출 방지를 위한 정보보호 시스템을 도입하여 운영하는 등 정보보호 대책도 진일보하고 있다. 본 논문에서는 정보접근을 제한하기 위하여 ACL(: Access Control List)이 적용된 라우터 기반의 가상 망을 패킷 트레이서를 이용하여 구현한 다음, 시뮬레이션을 통해서 정보의 차단 및 허용을 검증할 수 있는 제한된 병원 의료정보시스템의 구현 사례를 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.173-180
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• 2015

개인건강기록 기술의 출현은 인터넷 서비스의 이용 뿐 아니라 패러다임을 변화시키고 개인 맞춤형 서비스의 중요성을 강조하고 있다. 하지만, 개인건강기록 기술이 헬스케어와 융합되면서 사용자 개인정보 침해와 사용자의 민감한 의료정보가 유출되고 되는 문제가 증가되고 있다. 본 논문은 개인건강기록 시스템에서 프라이버시 보호를 위한 보안 라벨링 기법을 제안한다. 제안 기법에서 개인건강기록 데이터는 환자의 요청이나 보안 라벨 규칙들에 의해 자동적으로 분류된다. 제안된 기법은 접근제어, 보호대책을 구체적으로 명시하고, 통신 보안 정책에 의해 요구되는 추가적인 제한을 결정하는데 사용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.317-319
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• 2021

최근 코로나 19가 장기화하면서, 비대면서비스로 대체되고 있는 한편, 의료분야에도 서비스 패러다임이 변화되고 있다. 특히, 국내의 법 제도적으로 묶여 있는 원격 의료서비스의 적용이 가능하고 상급종합병원에서는 비대면 진료서비스를 도입하고 있다. 본 논문에서 제안하는 비대면 원격판독시스템은 모바일 의료영상진단기기를 기반으로 의료사각지대에 있는 환자들의 영상촬영과 이에 대한 판독 서비스를 제공하기 위한 시스템이다. 제안한 시스템은 의료환경에 적용하기 위해 환자의 개인정보를 보호하고, 원격으로 환자의 영상 데이터를 판독하기 위한 시스템과 그 처리 과정을 보인다. 그리고 끝으로 구축된 시스템의 수행 결과를 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.29-40
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• 2009

인터넷 등의 정보기술의 발전은 기존의 의료기술에 빠른 변화를 가져오면서 e-Healthcare가 사회적 이슈로 등장하고 있다. 의료정보화 패러다임의 새로운 전환점이라 할 수 있는 e-Healthcare는 국내에서 의료정책방안이나 기술개발을 하고 있지만, 아직 의료정보화의 기반이 되는 인프라는 부족한 수준이며 개방된 인터넷 환경 내 역공학적 측면으로 민감한 의료정보 유출 및 프라이버시 침해에 대한 문제가 대두되는 실정이다. 본 논문에서는 앞서 제시한 문제점의 해결방안으로 e-Healthcare환경 내 개인의 의료정보 보호를 위한 역할기반의 접근제어 시스템(HPIP - Health Privacy Information Protection)을 네 가지 주요 메커니즘(사용자 신분확인, 병원 권한확인, 진료기록 접근제어, 환자진단)으로 제안하였으며, 실 환경에서 효과적으로 활용될 수 있도록 프로토타이핑을 통해 그 가능성을 타진해 보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.19-21
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• 2006

Single Nucleotide Polymorphism(SNP)는 인간 유전자 서열의 0.1%에 해당하는 부분으로 이는 각 개인의 체질 및 각종 유전질환과 밀접한 관련이 있다고 알려져 있다. 최근 이 SNP정보의 패턴을 이용 질병의 진단 및 치료에 연관지으려는 노력이 시도되고 있다. 그러나 아직 SNP를 이용한 효율적인 분석방법에 대한 전산학적 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 대표적인 패턴인식기 중 하나인 Support Vector Machine(SVM)을 이용 한국인의 대표적인 유전질환으로 알려진 만성간염에 대해서 관련된 SNP에 대한 패턴 인식율 측정을 실험하였다. 실험 데이터는 간 및 소화기 질환 유전체 센터에서 얻어진 만성간염 환자와 관련 SNP정보를 사용하였으며, 실험 결과 전체 SNP 정보를 모두 가지는 환자그룹에 대한 학습인식율이 66.46%로 나타났으며, 부분그룹에서는 72.91%로 높은 인식율을 보였다. 이 결과는 SNP 정보를 이용한 만성간염의 초기진단예측에 SVM을 효율적으로 사용할 수 있음을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.2473-2480
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• 2015

원격의료는 사용자가 시간적이나 공간적 제약을 받지 않고 어디서나 PC 또는 스마트폰을 통해 지속적으로 건강 관련정보에 대한 서비스가 가능하다. 원격지 병원에서 환자 의료 데이터를 암호화 하지 않고 전송하는 경우 환자는 심각한 장애를 받을 수 있고 BYOD를 활용해 개인의 건강과 생명에 직결 된 데이터가 송수신됨으로 개인의 프라이버시 보장과 데이터 보안이 가장 중요한 요소가 된다. 이 논문에서는 BYOD를 활용해 개인건강정보 데이터의 안전성은 제공하기 위해 서명방식과 개인키 방식의 암호화를 제공한다. 스마트헬스 환경의 보안성 문제로 대두되는 재전송 공격과 중간자 공격에 대비해 타임스탬프와 서명방식을 사용하였고 암호화를 제공하면서도 통신오버헤드가 평균 1.499mJ와 1.212mJ로 낮았으며 위급상황에서도 약 59%로 빠르게 응답하는 것을 시뮬레이션을 통해 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.565-567
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• 2022

질병을 앓고 있는 환자는 상태에 따라 병실, 주거지, 요양원 등 조호환경 내 생활 시 의료 인력의 지속적인 추적 및 관찰을 통해 신체에 이상이 생긴 경우 이를 감지하고, 신속하게 조치할 수 있도록 해야 한다. 의료 인력이 직접 환자를 확인하는 방법은 의료 인력의 반복적인 노동이 요구되며 실시간으로 환자를 확인해야 한다는 특성상 의료 인력이 상주해야 하기에 이는 곧, 의료 인력의 부족과 낭비로 이어진다. 해당 문제 해결을 위해 의료 인력을 대신하여 조호환경 내 환자의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 딥러닝 모델들이 연구되고 있다. 딥러닝 모델은 데이터의 수가 많을수록 강인한 모델을 설계할 수 있으며, 데이터셋의 배경, 객체의 특징 분포 등 다양한 조건에 영향을 받기 때문에 학습에 필요한 도메인을 가지는 많은 양의 전처리된 데이터를 수집해야 한다. 따라서, 조호환경 내 환자에 대한 데이터셋이 필요하지만, 공개된 데이터셋의 경우 양이 매우 적으며 이를 반전, 회전기법 등을이용할 경우 데이터의 수를 늘릴 수 있지만, 같은 분포의 특징을 가지는 데이터가 생성되기에 데이터 증강 기법을 단순하게 적용하면 딥러닝 모델의 과적합을 야기한다. 또한, 조호환경 내 이미지 데이터셋은 얼굴 노출과 같은 개인정보가 포함 될 수 있으며 이를 보호하기 위해 정보들을 비식별화 해야 한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 조호환경에서 수집된 데이터 증강을 위한 Style-Generative Adversarial Networks 기법을 적용하여 조호환경 데이터셋 수집에 효과적인 증강 기법을 제안한다.