• 디지털융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.191-198
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• 2017

PHR(Personal Health Record)기반 헬스케어 서비스 플랫폼 지능화를 위해서는 사용자 맞춤형 건강정보 제공서비스가 필요하다. 본 논문에서는 개인 맞춤형 건강정보 추천을 위해서 온톨로지 기반 건강 정보 모델을 제안하였다. 또한 기계학습과 데이터마이닝 기법을 적용한 유사 건강정보 탐사 알고리즘을 설계하였다. 기존의 데이터마이닝 기법중 연관규칙 알고리즘을 확장하여 속성을 기반으로 연관규칙 탐사를 수행하여 지식탐사의 연관성을 높이고 효율적인 탐사시간을 제공할 수 있도록 하였다. 머신러닝의 한 기법인 K근접이웃 알고리즘을 적용하여 사용자 프로파일별 그룹화를 수행하고 유사패턴의 사용자 프로파일을 검색할 수 있도록 하였다. 이는 사용자의 질환과 건강상태에 따른 맞춤형 건강정보 탐사 수행의 효율성을 높인다. 제안된 알고리즘은 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 플랫폼에서 추론과정에 적용되어 사용자에게 개인맞춤형건강정보를 추천하는 것을 가능하게 한다. 이는 고령화사회에서 스마트한 자가 건강관리에 활용될 수 있다.

• 한국임상보건과학회지
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• 제10권1호
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• pp.1553-1558
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• 2022

Purpose: The aim of this study was to determine the association between stigmatism and amblyopia. Methods: It was a hospital based, cross-sectional retrospective study conducted in Nepal Eye Hospital. Medical record of amblyopic children aged 13 years or younger from were reviewed. Children with amblyopic eyes due to simple astigmatism were included. Relation between depth of amblyopia with magnitude and types of astigmatism, orientation of axis was determined. Out of 139 amblyopic eyes of 82 children, 93 were simple myopic astigmatism and remaining 42 were simple hyperopic astigmatism. Results: Mean age of patients was 7.38±2.61 years. Visual acuity improved by at least one line in Snellen chart in 4/5th of eyes after astigmatic correction. Moderate amblyopia was found to be present in 45% eyes while severe amblyopia in 16% of eyes. With the rule astigmatism was found to be present in 88% eyes. Mean astigmatism was 2.47±0.98D and majority of eyes (67.7%) had high astigmatism. Depth of amblyopia was not associated with magnitude of astigmatism (p > 0.05) but number of lines improved with astigmatic correction was correlated with the magnitude of astigmatism (p < 0.001). Risk of amblyopia is more in high myopic astigmatism. Conclusion: Presenting age of amblyopic children was late in Nepal. Depth of amblyopia was not associated with magnitude of astigmatism.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.459-466
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• 2011

이 논문에서는 침입 탐지시스템의 체계적인 경보데이터관리 및 경보데이터 상관관계 분석을 위하여 데이터 마이닝 기법을 적용한 경보 데이터 마이닝 프레임워크를 제안한다. 적용된 마이닝 기법은 속성기반 연관규칙, 속성기반 빈발에피소드, 오경보 분류, 그리고 순서기반 클러스터링이다. 이들 구성요소들은 각각 대량의 경보 데이터들로부터 알려지지 않은 패턴을 탐사하여 공격시나리오를 유추하거나, 공격 순서를 예측하는 것이 가능하며, 데이터의 그룹화를 통해 고수준의 의미를 추출할 수 있게 해준다. 실험 및 평가를 위하여 제안된 경보데이터 마이닝 프레임워크의 프로토타입을 구축하였으며 프레임워크의 기능을 검증하였다. 이 논문에서 제안한 경보 데이터 마이닝 프레임워크는 기존의 경보데이터 상관관계분석에서는 해결하지 못했던 통합적인 경보 상관관계 분석 기능을 수행할 뿐만 아니라 대량의 경보데이터에 대한 필터링을 수행하는 장점을 가진다. 또한 추출된 규칙 및 공격시나리오는 침입탐지시스템의 실시간 대응에 활용될 수 있다.