• 한국비블리아학회지
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• 제12권2호
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• pp.13-29
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• 2001

본 연구에서는 인쇄본 학술지 발행과정에서 발생된 학술지의 전자출판 파일을 활용하여 신속하고 효율적으로 초록 데이터베이스를 구축하는데 있어서, 2001년 현시점에서 무엇이 가능하며 어떤 것이 문제점인지를, 현재 국내에서 영문으로 구축되고 있는 한국 의학학술지 논문의 초록 데이터베이스인 KoreaMed를 중심으로 분석하였다. 학술지 인쇄출판시 생성된 컴퓨터 파일을 이용하여 초록정보 데이터베이스를 구축하는 KoreaMed의 구축방법론은 데이터의 정확성, 입력작업의 신속성, 비용절감 등에 있어서 그 효율성은 입증되었으나, 학회의 절대적인 협조 없이는 매우 어려운 작업이다. 국내 학회와 인쇄소의 영세성으로 학술지 파일의 보관이 잘 안되어 있어서 학술지 과월호 파일의 수집이 수월하지 않으며, 새로 발행되는 호의 컴퓨터 파일 수집을 위해 학회와 계속적인 관계를 유지하는 것 또한 매우 어려운 것으로 나타났다. 전자출판 파일을 이용하여 데이터를 가공하는데 있어서 제일 까다로운 문제는 특수문자의 처리이며, 학술지마다 출판형식 (layout과 format)과 파일 구성방식이 다르고, 사용하는 출판편집 소프트웨어가 다르며, 학술지 파일의 수록매체 등이 매우 다양한 것도 데이터 처리를 복잡하게 만드는 문제점인 것으로 나타났다. 앞으로 학술지 발행과 동시에 학술지 발행기관이 직접 XML로 가공하여 KoreaMed에 제출하는 등 KoreaMed 시스템을 신속하고 효율적으로 구축하기 위한 공조체제를 갖추기 위해서는, 학술지 전자출판파일의 관리와 XML파일 만들기 등에 대한 계속적인 홍보와 교육이 필요하다.

• 대한한방내과학회지
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• 제44권6호
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• pp.1176-1185
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• 2023

Introduction: Non-erosive reflux disease (NERD) is the most common subtype of gastroesophageal reflux disease (GERD). This study aims to synthesize evidence on the efficacy and safety of various herbal medicines for the treatment of NERD. Methods and analysis: Ten electronic databases will be examined: MEDLINE (via PubMed), Cochrane Central Register of Controlled Trials, Embase, Allied and Complementary Medicine Database, China National Knowledge Infrastructure Database, Citation Information by Nii, Korean Medical Database, Korean Studies Information Service System, National Digital Science Library, and Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System. All randomized controlled trials published from inception to May 2023 that meet the eligibility criteria will be selected. Two independent researchers will extract data, such as publication year, study design, intervention details, outcome measures, main results, and adverse events. The risk of bias and quality of evidence will be assessed, and subgroup analyses will be performed according to the type of control intervention and herbal medicine. The analysis process will be conducted using Review Manager 5.4 software. Discussion: This review will present a summary and rationale for herbal medicine's effectiveness in treating NERD. The findings of this review can help those who want to apply herbal medicine to the treatment of NERD.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.899-902
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• 2009

최근 컴퓨터 네트워크와 무선 통신 기술의 발전은 원격 의료 상담, 원격 환자 모니터링과 같이 의료 분야에서 폭넓은 범위의 원격 어플리케이션에 대한 적용을 가능하게 해주었다. 본 논문은 환자의 생리학적인 데이터를 수집 및 관리하기 위한 RF 통신 기반의 헬스케어 어플리케이션을 설계하고, 전체적인 실험 과정을 기술한다. 그리고 MySQL 데이터베이스는 환자의 생체 데이터인 체온, 혈압, 심장 박동수 등의 데이터를 기록하고 환자에 대한 의사의 처방 등 의료 행위에 대한 정보를 저장하기 위해 설계한다. 따라서 헬스케어 어플리케이션에서 인증 받은 사용자는 환자의 수집 데이터를 조회하고 수집된 데이터는 임상 실험을 위한 데이터 재구성에 활용할 수 있다. 이런 환경은 수시로 체크해야 하는 병실의 온도 습도를 유비쿼터스 센서 네트워크를 통해 자동으로 처리하며 모바일 폰 또는 웹 상에서 입력받아 데이터베이스에 저장하므로 컴퓨터를 통해 체계적으로 관리가 가능하다. 그리고 환자 가족들에게 병원에서 처리되고 있는 데이터를 쉽게 접근하도록 지원함으로써 의료 서비스의 향상을 기대할 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제31권5호
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• pp.365-374
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• 2010

This paper is about the personal identification algorithm using an ECG that has been studied by a few researchers recently. Previously published algorithm can be classified as two methods. One is the method that analyzes ECG features and the other is the morphological analysis of ECG. The main characteristic of proposed algorithm uses together two methods. The algorithm consists of training and testing procedures. In training procedure, the features of all recognition objects' ECG were extracted and the PCA was performed for morphological analysis of ECG. In testing procedure, 6 candidate ECG's were chosen by morphological analysis and then the analysis of features among candidate ECG's was performed for final recognition. We choose 18 ECG files from MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database for estimating algorithm performance. The algorithm extracts 100 heartbeats from each ECG file, and use 40 heartbeats for training and 60 heartbeats for testing. The proposed algorithm shows clearly superior performance in all ECG data, amounting to 90.96% heartbeat recognition rate and 100% ECG recognition rate.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.394-399
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• 2015

본 논문은 IoT환경에서 의료장비를 연결하는 eHealth구현에 관련한 연구이다. 본 연구의 구현환경은 센싱노드, 게이트웨이 그리고 서버가 연결된 구조이다. 센서노드인 의료장비에서 발생한 의료정보들을 게이트웨이에 전달하고 게이트웨이에서 서버로 의료정보를 전달하여 대량데이타를 서버에 저장할 수 있게 한다. 센서노드로부터 발생하여 서버에 축적된 의료정보는 데이터베이스 형태로 저장되어 의료정보 사용에 대한 준비가 된다. 본 연구에서는 일반 상업용으로 판매하는 센서노드들을 게이트웨이에 연결하고 게이트웨이에서 센서노드를 관리하는 소프트웨어 구조를 연구하고 서버에 데이터를 어떻게 전달할 것인가를 구현한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.393-402
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• 1999

과거와 다르게 최근의 병원들은 정보화로 인해서 상당한 양의 의료 데이터가 저장되어 있어서 이의 효과적인 이용에 관심을 가지고 있다. 그러나 기존 통합병원정보시스템 (Integrated Hospital Information System)은 아직까지 일반관리와 원무관리 중심에서 벗어나지 못하고 있다. 품질 좋은 의료 서비스를 제공하기 위해서 환자 중심의 진료 및 진료지원, 임상연구 등을 종합적으로 지원하기 위한 데이터 웨어하우스 (Data Warehouse)의 필요성이 대두되기 시작했다. 이에 본 연구는 병원 전체 차원에서 데이터 웨어하우스의 아키텍쳐를 설계하고 개발하는 데 주안점을 두었다. 특히, 임상 데이터 웨어하우스 (Clinical Data Warehouse)에 초점을 두었으며 이에 대한 프로토타입은 J 병원에 적용되어서 개발되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.364-372
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• 2008

하나의 의학용어체계가 모든 의학 개념을 표현할 수 없으므로 전자의무기록의 각 영역에 적합한 의학용어를 적용하고 용어들을 효과적으로 연계하는 것이 실제 임상에서 매우 유용한 방법이다. 표준용어의 편리하고 효율적인 활용을 위해서는 임상과나 임상의의 사용목적에 적합한 범주를 구분하고, 구분한 범주에 입각하여 사용가능성 높은 용어들을 추출하여 정리한 용어 Subset의 개발이 요구된다. 또한 Subset은 표준용어체계의 변경이나 수정, 사용자의 새로운 요구에 알맞도록 지속적으로 개발과 업그레이드가 가능해야 한다. 본 연구에서는 부산대학교병원 신경외과환자의 퇴원요약지를 대상으로 추출된 주호소, 증상, 진단 및 수술명, 과거 시술명의 추출된 자료를 추출하고 분석하였다. 그리고 subset 데이터베이스를 생성하고 추가되는 용어에 대해서는 임상의가 직접 참조용어와의 매핑을 통해 새로운 데이터베이스를 생성될 수 있도록 Subset 에디터를 개발하였다. 결론적으로 본 연구는 용어체계의 방대함으로 인해 생기는 문제점과 비효율성을 줄일 수 있는 효과적인 관리 방법이 될 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.957-964
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• 2017

본 연구에서는 NCS 기반 의료정보관리 직무수행을 위한 교육과정을 수행하고, 학습자의 실무지식을 이해할 수 있는 프로그램을 제작하였다. 이 프로그램은 의무기록의 데이터를 발생시키고 저장한 후 의무기록의 데이터를 분석하여 의료정보를 생성할 수 있는 교육용 프로그램이다. 의무기록의 내용이 다양하고 의무기록의 양적 차이가 있기 때문에 교육용 데이터의 표준을 위해 퇴원분석 프로그램에 의무기록의 내용을 요약하고 저장할 수 있도록 하였다. 프로그램을 사용하여 의료정보관리 NCS 능력단위 요소인 의료용어 DB, 의료용어 관련 DB, 진료관련 DB를 구축하고 관리할 수 있다. 다음은 프로그램 운영을 통해 학습 할 수있는 내용이다. 첫 번째로 데이터베이스의 구조를 이해하여 의료정보 DB 관리규정을 작성할 수 있다. 두 번째로 퇴원분석 프로그램에 입력하는 진단코드 및 의료행위코드의 구조와 기능을 이해할 수 있다. 또한 퇴원분석 프로그램에서 입력된 진단코드 및 의료행위코드들을 각 필드별로 검색하고 분석할 수 있다. 세 번째로 데이터를 입력하고 추출하여 의료정보를 생성함으로써 의료정보관리 능력을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 퇴원분석 프로그램을 이용하여 학생들이 의무기록의 데이터를 발생시키고 분석하여 의료정보를 생성함으로써 의료정보관리에 대한 지식을 습득하고 실무능력을 향상시킬 수 있는 프로그램을 개발하였다.

• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제7권2호
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• pp.200-213
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• 2004

목적: 호스피스 간호기록의 문제점을 개선하고 병원 U-Hospital 개념의 전자의무기록 시스템 개발 초기에 간호사의 입장과 요구사항과 특성이 고려된 호스피스 간호과정 데이터베이스를 개발하고자 함에 있다. 방법: 단계별로 나누어 조사하였는데 1단계로 3개 호스피스기관에서 사용하고 있는 간호 기록지를 종합. 분석하여 임상경력 10년 이상의 전문간호사 5인의 경험을 추출하여 합의한 후 정확하고 간편하고 기록 누락성이 보완된 전자형 간호기록지를 생성하였다. 2 단계는 생성된 간호기록지를 본 연구 목적을 적극 수용하고 협조하는 가정호스피스 3기관에 의뢰하여 2004년 4월부터 8월까지, 81명의 환자기록에 적용한 후 프로토콜의 적중률을 검증하였다. 3 단계는 적중률 검사 후 그 결과를 갖고 3개기관의 10년 이상의 임상전문가와, 호스피스 의사, 호스피스 전공 간호학교수들의 90% 이상 합의를 거쳐 최종 데이터베이스를 생성하였다. 결과: 1. 연계성이 있고, 간편하고, 기록누락성을 보완한 전자형 간호기록지를 생성하였다. 2. 가정호스피스 서비스의 표준화된 프로토콜의 적중률은 95.86%로 매우 높았다. 3. 최종 수정 보완된 호스피스 간호과정 연계목록표는 Table 7과 같다. 결론: 본 연구의 결과는 기록시간의 단축, 가정호스피스 서비스의 질적향상에 기여할 것이며, 호스피스 숫가화와 교육의 기초자료로 활용될 것이다. 또한 타호스피스 기관에서 적극 활용되어 호스피스 간호 지식체계 발전과 말기 암환자 삶의 질향상에 크게 기여할 것이다. 앞으로는 1) 호스피스 간호과정 결과가 보완된 연구가 진행되기를 바라며 2) 개발된 데이터 베이스를 이용하여 입원형이나 시설용 모델 등으로 다양하게 변형하여 활용할 수 있기를 제언한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제30권4호
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• pp.294-305
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• 2009

The bio signals essentially have different characteristics in each person. And the main purpose of automatic diagnosis algorithm based on bio signals focuses on discriminating differences of abnormal state from personal differences. In this paper, we propose automatic ECG diagnosis algorithm which discriminates normal heart beats from premature ventricular contraction using optimization of wavelet parameterization to solve that problem. The proposed algorithm optimizes wavelet parameter to let energy of signal be concentrated on specific scale band. We can reduce the personal differences and consequently highlight the differences coming from arrhythmia via this process. The proposed algorithm using ELM as a classifier show high discrimination performance between normal beat and PVC. From the experimental results on MIT-BIH arrhythmia database the performances of the proposed algorithm are 98.1% in accuracy, 93.0% in sensitivity, 96.4% in positive predictivity, and 0.8% in false positive rate. This results are similar or higher then results of existing researches in spite of small human intervention.