• 경영과정보연구
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• 제39권3호
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• pp.17-35
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• 2020

본 연구는 의료 SCM 경쟁역량 강화를 위해 빅데이터 분석을 통한 물류공동화 시스템 도입의 필요성을 역설하면서 고객 니즈를 반영한 현 상황 시나리오 비즈니즈 모델을 개발하는 것이다. 물류공동화 사용의도에 필요한 의료 SCM 경쟁역량으로써는 협업시스템, 가격리더십, 인도속도, 프로세스유연성으로 구분하여 살펴보았다. 의료기관 간의 업무 효율화를 실현하기 위해 가장 중요한 고려 사항을 분석한 워드클라우드(wordcloud) 결과는 돌발상황, 정보공유, 배송, 실시간, 배송, 편리성 등의 단어가 많이 언급되었다. 주말에 긴급 돌발상황에 즉각적 대응을 할 수 있는 시스템 구축의 필요성을 피력한 것으로 해석할 수 있다. 또한 소통과 편리성의 추구와 더불어 재고관리의 효율성을 기할 수 있는 실시간 정보공유의 중요성을 엿볼 수 있다. 따라서 빅데이터 분석을 통한 실시간으로 물류파이프라인의 가시성을 높일 수 있는 비즈니스모델의 지향을 현장에서 필요로 한다는 판단이다. 의료 SCM 경쟁역량에 대한 공급사슬네트워크의 적응성의 효과를 분석함으로써 경쟁역량의 획득이 물류공동화 실행을 통해서 이루어질 수 있음을 밝히게 되었다. 물류공동화와 같은 파트너십이 강화될수록 결국 SCM 경쟁역량으로 이어지게 될 것이다. 의료기관의 공동물류화 시스템이 기업 상호간의 파트너십의 활성화를 유도할 수 있는 방향으로 기업 간 전략적인 접근을 모색하여 SCM 경쟁역량을 높일 수 있도록 하여야 할 것이다. 특히 물류공동화 시스템 구축에 따른 빅데이터 분석을 통하여 HSCM의 활용도 모색을 강구해 나가야 할 것이다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제56권3호
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• pp.330-347
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• 2023

Purpose: This study identified words closely associated with the keyword "dietary supplement" (DS) using big data in Korean social media and investigated consumer perceptions and trends related to DSs before (2019) and after the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic (2021). Methods: A total of 37,313 keywords were found for the 2019 period, and 35,336 keywords were found for the 2021 period using blogs and cafes on Daum and Naver. Results were derived by text mining, semantic networking, network visualization analysis, and sentiment analysis. Results: The DS-related keywords that frequently appeared before and after COVID-19 were "recommend", "vitamin", "health", "children", "multiple", and "lactobacillus". "Calcium", "lutein", "skin", and "immunity" also had high frequency-inverse document frequency (TF-IDF) values. These keywords imply a keen interest in DSs among Korean consumers. Big data results also reflected social phenomena related to DSs; for example, "baby" and "pregnant woman" had lower TD-IDF values after the pandemic, suggesting lower marriage and birth rates but higher values for "joint", indicating reduced physical activity. A network centered on vitamins and health care was produced by semantic network analysis in 2019. In 2021, values were highest for deficiency and need, indicating that individuals were searching for DSs after the COVID-19 pandemic due to a lack an awareness of the need for adequate nutrient intake. Before the pandemic, DSs and vitamins were associated with healthcare and life cycle-related topics, such as pregnancy, but after the COVID-19 pandemic, consumer interests changed to disease prevention and treatment. Conclusion: This study provides meaningful clues regarding consumer perceptions and trends related to DSs before and after the COVID-19 pandemic and fundamental data on the effect of the pandemic on consumer interest in dietary supplements.

• 의료ㆍ복지 건축 : 한국의료복지건축학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.71-79
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• 2020

Purpose: The purpose of this study is to derive basic data for desirable location and functions of the integrated care center. Methods: Survey, Questionaire and statistical analysis are the main research method of this study. In order to collect data related to utilization pattern and favorite functions of the senior people, researchers have visited 4 social welfare facilities located in Southern Gyeonggi Province. 403 questionaires have been gathered from 4 facilities and they have been analyzed by using Excel Program of MS. Results: First, compared to other services, healthcare services have been preferred by many older people in Social welfare Facilities. This means that integrated care centers providing healthcare services for older people rather than services for children or disabilities is desirable. Second, Integrated Care Centers had better be established within the walk distance of elderly people. If it is not easy, the introduction of shuttle bus for older people is desirable. Especially, in case of large Care Center. Implications: This study shows that small facility with community care rather than big facility is desirable for small community in the point of friendliness, convenience, economy, etc.. However it is necessary to combine welfare service and healthcare service even in small centers.

• 한국경영과학회지
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• 제39권4호
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• pp.51-69
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• 2014

Times to multiple events (TMEs) are a major data type in large-scale business and medical data. Despite its importance, the analysis of TME data has not been well studied because of the analysis difficulty from censoring of observation. To address this difficulty, we have developed a Bayesian-based multivariate survival analysis method, which can successfully estimate the joint probability density of survival times. In this work, we extended this method for the analysis of precedence, dependency and causality among multiple events. We applied this method to the electronic health records of 2,111 patients in a children's hospital in the US and the proposed analysis successfully shows the relation between times to two types of hospital visits for different medical issues. The overall result implies the usefulness of the multivariate survival analysis method in large-scale big data in a variety of areas including marketing, human resources, and e-commerce. Lastly, we suggest our future research directions based multivariate survival analysis method.

• 보건행정학회지
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• 제30권1호
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• pp.15-25
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• 2020

While healthcare data sets include extensive information about patients, many researchers have limitations in analyzing them due to their intrinsic characteristics such as heterogeneity, longitudinal irregularity, and noise. In particular, since the majority of medical history information is recorded in text codes, the use of such information has been limited due to the high dimensionality of explanatory variables. To address this problem, recent studies applied word embedding techniques, originally developed for natural language processing, and derived positive results in terms of dimensional reduction and accuracy of the prediction model. This paper reviews the deep learning-based natural language processing techniques (word embedding) and summarizes research cases that have used those techniques in the health care field. Then we finally propose a research framework for applying deep learning-based natural language process in the analysis of domestic health insurance data.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1137-1144
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• 2020

본 논문에서는 빅데이터, IoT, 인공지능 관련 네트워크 분석을 통해 국내 연구동향을 파악하고 관련 시사점 도출을 목적으로 한다. 이를 위해, 2018년 국가연구개발정보를 활용하여 분석을 수행하였으며, 주요 기초 통계 분석과 언어 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과, 빅데이터, IoT, 인공지능 관련 연구개발은 기초단계, 개발단계를 중심으로 연구가 진행 중이며, 대학과 중소기업의 비중이 높은 것으로 나타났다. 또한 언어 네트워크 분석 결과, 관련 분야는 스마트팜, 헬스케어 분야에 활용하기 위한 연구를 중심으로 이루어 지고 있는 것으로 판단된다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구에서는 인공지능을 활용하기 위해서는 빅데이터가 반드시 필요하며, 개인 식별화 연구가 더욱 활발히 진행되어야 한다는 점과 단순 R&D 활동이 아닌 기술사업화가 이루어 지기 위한 전 주기 지원이 필요하며, 적용 분야를 확대할 필요가 있다는 점을 주장하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.201-208
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• 2021

본 연구에서는 2009-2016 보건의료 빅데이터를 활용하여 신체 정보와 혈액 내 지질 농도의 연관성을 다변량 분석하여 주요 요소들 사이의 영향력 정도를 비교 분석함으로써, 한국인의 이상지질혈증 예측모델 개발을 위한 근거를 제시하고자 한다. 3,312,971 명의 건강검진정보 자료를 통해서 신체 정보(나이, 신장, 체중, 허리둘레) 항목과 혈액검사(총콜레스테롤, 중성지방, HDL 콜레스테롤, LDL 콜레스테롤) 항목 간의 다차원적 선형상관관계를 도출하고, 항목 간의 영향력을 정준변량(canonical variate)으로 분석하였다. 그 결과 허리둘레가 크고 체중이 많이 나가면 중성지방이 높아지고 HDL 콜레스테롤 수치가 낮아지는 다차원적 상관관계를 도출하였다. 또한, 나이, 체중, 허리둘레, HDL 콜레스테롤 항목은 그 영향력 정도가 성별에 따라 유의미한 차이를 보였다. 특히, 나이에 따른 영향력의 정도는 체중, 허리둘레, HDL 콜레스테롤 항목이 40-50 전후 여성에게서 뚜렷한 변화를 보였다. 보건의료 빅데이터를 정준상관분석 기법을 적용하여 분석한 다차원적 상관관계는 비침습적인 방법으로 간편하게 측정 가능한 신체정보를 바탕으로 건강 상태를 평가할 수 있는 예측모델을 개발하는 데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1249-1254
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• 2021

4차 산업혁명 시대의 컴퓨팅 기술과 네트워킹 기술은 빠른 속도로 지능 정보화 사회로 진화하고 있다. 이중 실감 미디어 분야인 AR, VR 그리고 MR 기술은 많은 융합 기술형태로 응용되고 있고, 특히! 보건 헬스케어 분야의 발전은 활발히 진행되고 있다. 보건 헬스케어 분야는 인구의 노령화, 만성 진활의 증가, 기반 시설의 부족 그리고 전문 인력의 부족으로 많은 문제점이 존재하며, 이를 해결하기 위해 AR, VR, MR과 같은 실감미디어 기술 및 서비스를 채택하고 있다. 이에 본 연구는 인지 재활이 필요한 대상자를 대상으로 컴퓨팅 환경을 통한 인지 평가를 적용하고, 인지판단 기술 시스템 설계를 바탕으로 증강현실을 이용한 인지 판단 플랫폼을 설계 및 개발하고, 향후 AI와 BigData 기반의 지능형 인지재활 통합 서비스 플랫폼 개발의 기초자료로 사용한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권6호
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• pp.699-706
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전과 IT-BT-NT를 포함한 기술간 컨버전스 경향은 유비쿼터스 헬스케어(u-Healthcare)의 실현을 가속화하고 있다. u-Healthcare 시스템은 센서 네트워크로부터 수집된 대량의 생체신호를 신속히 처리 분석하여 의료진에게 전달함으로써 시간과 장소에 관계없이 환자에게 적절한 의료 서비스를 제공할 수 있다. 기존의 u-Healthcare 시스템은 지그비(Zigbee) 프로토콜을 사용하여 센서 노드가 수집한 데이터를 전부 전송함으로써 베이스 노드의 처리 부담이 컸으며 센서 노드의 통신 빈도수가 많았다. 본 논문에서는 지그비 프로토콜 대신 블루투스(Bluetooth)를 사용하여 생명과 직접적 연관이 있는 생체신호 전달에 있어 보다 뛰어난 전송속도를 제공하며 유비쿼터스 환경에서 다양하게 사용되는 모바일 기기들에 효율적으로 적용시킬 수 있는 u-Healthcare 시스템을 설계하였다. 또한 미리 정의된 이벤트에 속하는 데이터만 선별하여 베이스 노드로 전송하는 EEF(Embedded Event Filtering) 기법을 적용하여 통신 빈도수와 처리 비용을 줄였다. 시뮬레이션 결과를 통해 기존의 심전도 측정시스템보다 효율적인 시스템임을 확인하였다.

• 지식경영연구
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• 제23권4호
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• pp.69-89
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• 2022

초고령사회로 접어들면서 노인의 건강 문제는 의료분야를 포함해 경제, 사회, 문화 등 다양한 분야에 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 노인의 인지능력 개선을 위한 디지털 헬스케어 서비스디자인을 적용하기 위하여 텍스트마이닝, 사회연결망 분석 등 비정형 데이터를 분석하여 시사점을 도출하고자 한다. 본 연구의 연구 절차는 서비스디자인 방법론을 비정형 데이터 분석에 적합한 프로세스로 개선하여 6단계로 적용하였다. 소셜미디어에 존재하는 노인인지 개선, 헬스케어를 중심으로 관련 키워드를 수집 및 분석하였고, 이 결과를 바탕으로 노인 인지능력 개선을 위한 헬스케어 서비스디자인의 방향성을 도출하였다. 본 연구의 결과는 빅데이터 분석 방법의 활용 범위 확장 및 기존 헬스케어 서비스 개발 방법론 개선에 도움을 줄 수 있는 학술적, 실무적 시사점을 제공할 것으로 사료된다.