• 한국임상약학회지
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• 제16권1호
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• pp.9-13
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• 2006

Patient counseling is emerging as one of the most important roles of community pharmacists because the information on the standard labeling for the prescription drug is not sufficient to ensure the correct use of the drug. However, excessive workload of the community pharmacists in Korea discourages the provision of the effective patient counseling. The use of auxiliary label may be an efficient tool to help patients correctly use the prescription drug in this situation. As a preliminary study to encourage the use of auxiliary label, we have performed a survey analysis of familiarity and willingness of community pharmacists to use the auxiliary label. About three quarters of the participating community pharmacists have heard of the auxiliary label, however, there was not a single pharmacist who uses the label. Furthermore, only one fifth of the participating pharmacists were willing to use the label if they have to purchase. Therefore, it is recommended that governmental and non-profit organizations such as Korean Pharmaceutical Association educate community pharmacists regarding usefulness of the auxiliary label with focus on enhancing patient compliance and constrainment of healthcare expense.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.29-30
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• 2022

Curriculum learning은 딥러닝의 성능을 향상시키기 위해 사람의 학습 과정과 유사하게 일종의 'curriculum'을 도입해 모델을 학습시키는 방법이다. 대부분의 연구는 학습 데이터 중 개별 샘플의 난이도를 기반으로 점진적으로 모델을 학습시키는 방안에 중점을 두고 있다. 그러나, coarse-to-fine 메카니즘은 데이터의 난이도보다 학습에 사용되는 class의 유사도가 더욱 중요하다고 주장하며, 여러 난이도의 auxiliary task를 차례로 학습하는 방법을 제안했다. 그러나, 이 방법은 혼동행렬 기반으로 class의 유사성을 판단해 auxiliary task를 생성함으로 다중 레이블 분류에는 적용하기 어렵다는 한계점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 multi-label 환경에서 multi-class와 binary task를 생성하는 방법을 제안해 coarse-to-fine 메카니즘 적용을 위한 방안을 제시하고, 그 결과를 분석한다.

• International Journal of Contents
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• 제6권1호
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• pp.6-11
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• 2010

Recently, there has been research to use portable digital camera to recognize objects in natural scene images, including labels or marks on a cylindrical surface. In many cases, text or logo in a label can be distorted by a structural movement of the object on which the label resides. Since the distortion in the label can degrade the performance of object recognition, the label should be rectified or restored from deformations. In this paper, a new method for label detection and restoration in digital images is presented. In the detection phase, the Hough transform is employed to detect two vertical boundaries of the label, and a horizontal edge profile is analyzed to detect upper-side and lower-side boundaries of the label. Then, the biquadratic transformation is used to restore the rectangular shape of the label. The proposed algorithm performs restoration of 3D objects in a 2D space, and it requires neither an auxiliary hardware such as 3D camera to construct 3D models nor a multi-camera to capture objects in different views. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method.

• 한국임상약학회:학술대회논문집
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• 한국임상약학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.172-172
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• 2007

• 한국임상약학회:학술대회논문집
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• 한국임상약학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.181-181
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• 2007

• 약학회지
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• 제52권3호
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• pp.201-211
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• 2008

All pharmacists must provide the drug consultation whenever dispense drugs to patients by the Korean Pharmacy Law. Drug consultation is very important procedure for increasing pharmacotherapy. Because it maximizes the therapeutic effects or/and minimizes adverse drug reaction during the drug therapy. However, it is not easy to do because of the dynamic and hectic pharmacy environment. Especially, if someone has a disabling body function, they required more time and efforts to perform consultation by pharmacist. Currently several auxiliary labels for helping drug consultation are using in pharmacy practice but not for disabling patients. Therefore we developed the total 53 auxiliary labels with size of 0.7 cm (width) and 1 cm (length) by Braillewriter letters for blind patients. This research has been performed for total 12 months (Mar. 15ts, 2007$\sim$Feb. 25th, 2008) and the developing methods are consisted of 4 steps: 1) selection of essential informations, 2) simplification of information, 3) changing for Braillewriter letters, 4) application and revising by blindness patients. Also the labels are consisted of 12 for adverse reactions and precautions, 8 for directions, 2 for storages, 9 for duration, 9 for dosage forms, and 12 for common names. After developed those labels, we revised those labels by discussion with 2 blind people. In conclusion, the new auxiliary labels for blind patients can increase therapeutic effects and decrease risks from pharmacotherapy besides decreasing of pharmacist's work load in the future.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권3호
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• pp.257-268
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• 2011

Machine learning and data mining have found many applications in biological domains, where we look to build predictive models based on labeled training data. However, in practice, high quality labeled data is scarce, and to label new data incurs high costs. Transfer and multitask learning offer an attractive alternative, by allowing useful knowledge to be extracted and transferred from data in auxiliary domains helps counter the lack of data problem in the target domain. In this article, we survey recent advances in transfer and multitask learning for bioinformatics applications. In particular, we survey several key bioinformatics application areas, including sequence classification, gene expression data analysis, biological network reconstruction and biomedical applications.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.185-207
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• 2022

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 인해, 텍스트, 이미지 등 비정형 데이터 분석에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 그중 텍스트 분류는 학계 및 업계에서 오랜 기간 연구되어 온 분야로, 분류의 성능을 향상시키기 위해 계층형 레이블 등 데이터 자체의 특성을 활용하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 하지만 계층적 분류를 위해 주로 사용되는 하향식 접근법은 상위 레벨의 오분류가 하위 레벨의 정분류 기회를 차단한다는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 레이블의 계층적인 관계를 고려하면서도 상위 레벨의 분류가 하위 레벨의 분류를 차단하지 않도록 하여 분류 성능을 향상시키기 위해, 오토인코더 기반 심층 지도 네트워크를 활용한 계층형 데이터 분류 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 오토인코더의 잠재변수에 하위 레이블을 예측하는 주 분류기를 추가하고, 인코더의 은닉층에 상위 레벨의 레이블 예측하는 보조 분류기를 추가하여 End-to-End 학습을 진행한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위하여 국내 논문 데이터 총 22,512건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 모델이 기존의 지도 오토인코더 및 DNN 모델에 비해 분류 정확도와 F1-Score에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• Korean Journal of Acupuncture
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• 제31권1호
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• pp.5-13
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• 2014

목적 : 본 연구는 전단계 및 1기 고혈압에 해당하는 폐경 후 여성을 대상으로 침 치료의 유효성과 안전성을 평가하고 적정 치료 횟수를 탐색할 목적으로 실시하는 연구이다. 방법 : 네 군, 무작위 배정, 공개 예비연구가 두 임상연구센터에서 진행될 것이다. 총 60명의 대상자가 두 치료군과 두 대조군에 배정되게 된다. 치료군의 대상자는 통상적 관리와 함께 8개 혈위(양측 풍지, 곡지, 족삼리, 삼음교)에 치료군 A는 4주간 10회, 치료군 B는 8주간 20회 침 치료를 받을 것이다. 대조군의 대상자는 침 치료를 받지 않고 대조군 C는 16주간, 대조군 D는 20주간 통상적 관리를 하게 된다. 각 대상자의 생활습관은 교정될 것이며 혈압에 영향을 줄 수 있는 약물은 금지될 것이다. 치료군 A와 대조군 C는 무작위 배정 4, 8, 12, 16주 후에, 치료군 B와 대조군 D는 무작위 배정 4, 8, 12, 16, 20주 후에 평가를 받을 것이다. 주요결과변수는 무작위 배정 4주 후 이완기 혈압 변화량이다. 보조결과변수는 (1) 무작위 배정 8, 16, 20주 후 이완기 혈압 변화량, (2) 수축기 혈압 변화량, (3) 혈압 조절률, (4) 지질대사지표, (5) 고감도 C-반응단백이다. 결론 : 본 연구의 결과는 혈압 조절에 대한 침의 유효성 및 안전성에 관한 근거 구축에 도움이 될 것이다.