• 대한생식의학회:학술대회논문집
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• 대한불임학회 2006년도 제51차 추계학술대회
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• pp.156-157
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• 2006

• 융합보안논문지
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• 제11권3호
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• pp.39-46
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• 2011

의료정보 기술의 Smart 환경, Ad-hoc networking, 무선통신 환경은 u-Healthcare 요소기술과 함께 정보보안 취약성을 증가시키는 주요 요인이다. 트래픽 도메인이란 u-Healthcare 의료정보시스템을 통과하는 트래픽 구간의 구분 영역으로서 보안기술의 적용이 가능하도록 네트워크 영역을 구분하는 개념이다. 그 구분의 기준은 보안기술의 적용이 필요한 영역, 트래픽 경로와 트래픽 성격이 타 도메인과 차별화 가능한 영역, 보안기술 적용시 타 영역의 보안기능으로 기능중복이 발생치 않는 영역이다. u-Healthcare 의료정보시스템 도메인은 사용자단말구간, 공중통신망 인프라구간, 네트워킹구간, 인트라넷구간으로 도출된다. 의료정보시스템을 도메인별로 구분하여 취약점을 평가하는 이유는 도메인별로 취약점에 대한 대처방법이 다르게 도출되기 때문이다. 본 연구는 의료정보시스템 도메인을 도출하고 도메인별 보안취약성 진단체계를 설계하여 USN 기반 u-Healthcare 시스템에서의 보안대책을 강구하기 위해서이다. 본 연구에서 제안하는 모델을 사용할 경우 현재까지 막연하게 진행 되어온 USN 기반 의료정보네트워크 보안취약성 진단대책 수립 방법을 좀 더 효과적으로 수행 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.1-10
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• 2008

보건의료는 u-Healthcare를 통하여 병원중심에서 시민 중심으로 의료 환경변화를 촉진시키고 예방에서 진단, 치료, 사후 관리의 모든 과정을 균형적으로 발전시킬 것으로 전망된다. u-Healthcare 단말이 언제, 어디서나 무자각의 유비쿼터스 단말이 되기 위하여 다음과 같은 기술이 구현되는 것이 필요하다. 이동통신 및 무선 통신망과 연동기능으로 모바일 게이트웨이 구현, Bluetooth 무선 연동기능, 다양한 정보통신기기와의 접목기술, 정밀한 데이터 전송 기술 등이 필요하다 따라서 본 논문은 u-healthcare를 위한 모바일 기반의 시스템 구현에 관한 연구를 수행하였다.

• 보건행정학회지
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• 제28권3호
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• pp.280-287
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• 2018

There has been much efforts to facilitate healthcare innovation and many desirable outcomes were produced in Korea. However, some structural deficiencies were found. They are misalignment of research and development (R&D) subjects with healthcare system, lack of flexibility of current healthcare system to accommodate the radically innovative products, and lack of cooperation among innovation agent. Some suggestions to correct these deficiencies are discussed. The suggestions are as follows: relating Korean healthcare R&D to healthcare system, enhancement of institutional flexibility to allow innovative application of new technology, improvement of the R&D process, and reexamination of the role of academic medical centers.

• 한국IT서비스학회지
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• 제18권2호
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• pp.123-141
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• 2019

The goal of this study is to review the major research trend on the convergence studies of AI and healthcare technologies. For the study, 15,260 English articles on AI and healthcare related topics were collected from Scopus for 55 years from 1963, and text mining techniques were conducted. As a result, seven key research topics were defined : "AI for Clinical Decision Support System (CDSS)", "AI for Medical Image", "Internet of Healthcare Things (IoHT)", "Big Data Analytics in Healthcare", "Medical Robotics", "Blockchain in Healthcare", and "Evidence Based Medicine (EBM)". The result of this study can be utilized to set up and develop the appropriate healthcare R&D strategies for the researchers and government. In this study, text mining techniques such as Text Analysis, Frequency Analysis, Topic Modeling on LDA (Latent Dirichlet Allocation), Word Cloud, and Ego Network Analysis were conducted.

• 의료법학
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• 제24권1호
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• pp.43-65
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• 2023

헬스케어 산업은 제4차 산업혁명 기반 기술과 접목된 디지털 헬스케어로 개인의 건강과 의료에 관한 정보 등을 다루는 분야로 건강관리 서비스와 의료 과학기술이 융합된 형태이다. 패러다임 변화에 따른 디지털 헬스케어는 기존 「의료법」상의 의료행위 개념에 포섭되어 논의가 가능한 것인지 의문이 생긴다. 「의료법」상 의료행위의 개념에 관한 명확한 정의 규정은 없지만, 판례를 통해서 그 개념을 정립하고 있다. 그리고 「의료법」상 의료행위의 주체는 의료인으로 한정하고 있다. 그러나 디지털 헬스케어는 의료인에 의 한 디지털 기술을 이용한 질병 진단과 치료행위를 하는 경우가 있다. 이와는 달리 비의료인에 의해서 가능한 것이 디지털 헬스케어이다. 왜냐하면 디지털 헬스케어는 운동, 식습관 그리고 체중조절 등과 같은 건강관리를 포함하는 개념으로 이해되기 때문이다. 이로 인하여 디지털 헬스케어에 대한 「의료법」상 의료행위 개념에 포섭하는 경우 「의료법」 제27조에 규정된 '무면허의료행위'로 형사처벌의 대상이 된다. 보건의료산업은 디지털 전환과 정보통신기술과의 융복합이 빠르게 진행되고 있다. 이로 인하여 기존의 의료행위와 구분하여 '디지털화된 의료행위' 또는 '정보통신기술(ICT) 기반 의료행위'로 새롭게 규정할 필요성이 대두되고 있다. 의료행위 개념은 고정불변한 개념이 아닌 가변성을 가진다. 그렇다고 이러한 요구에 따라 의료행위 개념의 무한 확장이 아닌 그 범위의 재설정을 요청하는 것이다. 따라서 의료서비스체계에 대한 수요자의 요구를 반영하여 의료행위 개념을 법제화하여야 할 것이다.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제5권1호
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• pp.49-68
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• 2015

Given a query (a health question), retrieval of relevant frequently asked questions (FAQs) is essential as the FAQs provide both reliable and readable information to healthcare consumers. The retrieval requires the estimation of the semantic similarity between the query and each FAQ. The similarity estimation is challenging as semantic structures of Chinese healthcare FAQs are quite different from those of the FAQs in other domains. In this paper, we propose a conceptual model for Chinese healthcare FAQs, and based on the conceptual model, present a technique ECA that estimates conceptual similarities between FAQs. Empirical evaluation shows that ECA can help various kinds of retrievers to rank relevant FAQs significantly higher. We also make ECA online to provide services for FAQ retrievers.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권4호
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• pp.345-354
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• 2022

The purpose of this study was to analyzed the current status of the of the Virtual Reality-based education for healthcare students in Korea. Five databases (KoreaMed, KMbase, NDSL, KISS, KiSTi) were searched prior to July 2022. A total 10 articles met the inclusion criteria. 5 articles developed VR-based education contents and the other 5 articles were using vSim already developed as a VR education program and evaluated the effectiveness. As a result of this literature review, VR-based education program was found to be effective in improving the healthcare students' competency. VR-based education program could be considered to improve the healthcare students' clinical practice ability.

• 정보화정책
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• 제21권3호
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• pp.3-32
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• 2014

최근의 스마트폰과 정보통신 기술의 발달, 무선센서 영역의 폭발적 성장은 전통적 의료서비스 환경을 급격하게 변화시키고 있다. 이러한 환경 변화에 부응하고자 전통적 의료서비스 체제를 재택생활 영역과 사회공공치료 영역 등으로 그 범위를 확대하기 위한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 최근 활발한 연구 활동이 전개되고 있는 헬스케어 분야에 대한 연구 프레임워크를 개발하여 제시하였고, 이를 바탕으로 해외 연구동향을 분석하였다. 스마트폰을 활용한 재택환자모니터링과 이를 활용한 신의료서비스 분야와 질병의 확대방지와 개인의 건강행동의 촉진과 권장 등을 통한 예방중심의 헬스케어 서비스를 제공하기 위한 사회 공공 헬스케어서비스 체계 구축에 관한 활발한 연구추세를 확인하였다. 본 연구에서 제시한 연구 프레임워크와 연구 동향은 향후 국내의 헬스케어 분야 연구와 헬스케어 정보기술의 실무적 활용에 기여할 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제8권3호
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• pp.63-69
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• 2018

최근 의료 서비스 분야는 사용자의 헬스케어 데이터를 효율적으로 관리하기 위해서 클라우드 서비스를 이용하고 있다. 그러나, 클라우드 환경에서 처리되는 사용자의 헬스케어 데이터의 안정성을 보장하는 연구는 미진한 상태이다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 헬스케어 데이터를 효율적으로 암호화하는 부분 랜덤 암호화 기법을 제안한다. 제안 기법은 병원 의료 서비스에 최적화하도록 사용자가 생성하는 랜덤키(p, q)를 2개 생성하여 공개키와 개인키 생성에 반영한다. 제안 기법에서 사용되는 랜덤 키는 데이터를 전체 암호화하지 않고 일부분만을 암호화하여 사용자의 헬스케어 데이터 처리 효율을 향상시켰다. 성능평가 결과, 제안 기법은 암호화 생성 비용을 평가한 결과 기존 기법에 비해 21.6% 낮추었고, 병원 내 사용자 헬스케어 데이터 처리 시간도 18.5% 향상된 결과를 얻었다.