• 디지털융복합연구
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• 제18권4호
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• pp.325-340
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• 2020

오늘날 비약적으로 발달한 의료 기술(Health Technology)은 병원에서 생성되는 데이터 외에도 사물 인터넷 기반의 의료기기를 통해 방대한 양의 데이터를 축적하고 있다. 수집된 데이터는 다양한 가치를 창출할 수 있는 원료가 되지만 우리 사회에는 의료 빅데이터를 활용하는데 근거가 되는 법적·제도적 장치가 미비한 상태다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 기반 의료 산업의 활성화 방안을 모색하기 위해 의료 빅데이터의 활용을 저해하는 4가지 주요 요인을 살펴보았으며 그 외 국외 정책 및 기술적 동향을 파악해 국내 의료 빅데이터 활성화를 위한 시사점을 도출하였다. 연구결과 의료 빅데이터의 보안과 활용성 강화를 동시에 만족시키는 규제 체계의 개선 및 빅데이터 거버넌스의 구축이 필요하다는 결론이 도출되었으며 이를 위해 미국과 영국이 채택하고 있는 빅데이터 비식별화 가이드라인을 참고해 규제 체계를 정비할 것을 제안하였다. 향후 본 연구에서 도출한 결론 및 시사점의 구체적 활용 방안을 다룬 연구가 필요할 것으로 보이며 본 연구를 참고해 제도적 미비점을 보완한다면 의료 빅데이터를 유용하게 활용하는데 긍정적인 역할을 할 것으로 기대된다.

• 의료법학
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• 제17권2호
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• pp.315-346
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• 2016

빅데이터 처리기술의 발전과 함께 보건의료 빅데이터의 잠재적 가치도 크게 주목받고 있다. 그리고 이러한 잠재적 가치를 현실화하기 위해서는 보건의료 빅데이터를 이용한 다양한 연구가 필수적이다. 하지만 개인정보보호법을 중심으로 한 빅데이터 규제체계는 경제재로서의 빅데이터의 측면을 고려하지 못하고 있어, 이를 연구목적으로 활용하는데 많은 장애를 발생시키고 있다. 환자의 치료라는 1차적 목적을 중심으로 한 보건의료정보의 규제체계를 기술의 발전에 부합하며 공익적 활용이 용이한 형태로 개선시켜야 한다. 이를 위해서 개인정보의 보호와 활용의 균형에 대한 고민이 반영된 해외의 법제 동향을 살펴볼 필요가 있다. 해외 법제의 시사점을 바탕으로 우리 법제에서 다음과 같은 방향의 개선점을 도출할 수 있다. 우선 보건의료정보에 특화되고 보호와 활용을 아우르는 법제가 필요하다. 개인정보의 비식별화도 개인정보보호법의 적용이 배제되는 수준을 명확하게 규정해야 한다. 보건의료 빅데이터를 연계할 수 있는 법적 기반의 구축을 통해 관련 연구에 시너지 효과를 창출해야 한다. 외국에서의 논의에 대한 검토와 사회적 합의를 바탕으로 옵트아웃 제도의 도입도 고려해야 한다. 하지만 무엇보다 중요한 것은 이러한 시스템에 대한 국민의 신뢰일 것이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.33-34
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• 2017

In 2015, Ministry of Health and Welfare of Korea announced a research and development plan of using Korean healthcare data to support decision making, reduce cost and enhance a better treatment. This project relies on the adoption of BigData technology such as Apache Hadoop, Apache Spark to store and process HealthCare Data from various institution. Here we present an approach a design and implementation of OLAP server in Korean HealthCare BigData platform. This approach is used to establish a basis for promoting personalized healthcare research for decision making, forecasting disease and developing customized diagnosis and treatment.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.149-156
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• 2020

4차산업 혁명으로 다양한 산업분야에서 빅데이터 기술을 성공적으로 활용하여 경영성과를 얻은 사례들이 보고되고 있다. 본 논문은 의료산업에서 빅데이터를 성공적으로 활용한 혁신 사례들 살펴보고 어떤 데이터가 어떠한 목적으로 활용되고 있으며 이러한 빅데이터가 어떤 가치를 창출하는지 시사점을 도출하고자 하였다. 서론에서는 본 연구의 배경과 방향에 대해 기술하여 연구의 전체적인 구조를 파악하고자 하였다. 문헌 연구에서는 빅데이터의 정의 및 개념과 빅데이터 연구와 관련된 내용, 그리고 의료 산업에서의 빅데이터의 활용과 관련된 내용을 설명하고자 하였다. 본문에서는 질병연구를 위해 국민건강정보와 개인유전정보를 활용한 기술, 개인의 생체정보를 활용하여 개인 건강 서비스, 기업의 업무 프로세스 효율화를 위해 기업이 확보하고 있는 지식 데이터와 전자의무기록 정보를 활용한 사례, 그리고 신약개발을 위해 의료빅데이터 활용 사례 등을 서술하였다. 결론에서는 본 연구의 학문적, 비즈니스적 시사도출과 함께 연구의 성과가 국내 의료산업에 어떠한 도움을 줄 수 있는지 방향성을 제시하고자 하였다.

• Journal of Smart Tourism
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• 제2권1호
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• pp.21-31
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• 2022

This review paper aims at providing a systematic analysis of articles published in various journals and related to the uses and business applications of big data. The goal is to provide a holistic picture of the place of big data in the tourism industry. The reviewed articles have been selected for the period 2013-2020 and have been classified into 8 broad categories namely business strategy and firm performance; banking and finance; healthcare; hospitality; networks and telecommunications; urbanism and infrastructures; law and legal regulations; and government. While the categories are reflective of components of tourism industries and infrastructures, the meta-analysis is organized around 3 broad themes: preferred research contexts, conceptual developments, and methods used to research big data business applications. Main findings revealed that firm performance and healthcare remain popular contexts of research in the big data realm, but also demonstrated a prominence of qualitative methods over mixed and quantitative methods for the period 2013-2020. Scholars have also investigated topics involving the notions of competitive advantage, supply chain management, smart cities, but also ethics and privacy issues as related to the use of big data.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.400-405
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• 2013

The purpose of this study is to develop a composite platform for knowledge extractions, visualizations, and inference. Generally, the big data sets were frequently used in the healthcare and medical area. To help the knowledge managers/users working in the field, this study is focused on knowledge management (KM) based on Data Mining (DM), Knowledge Distribution Map (KDM), Decision Tree (DT), RDBMS, and SQL-inference. The proposed mechanism is composed of five key processes. Firstly, in Knowledge Parsing, it extracts logical rules from a big data set by using DM technology. Then it transforms the rules into RDB tables. Secondly, through Knowledge Maintenance, it refines and manages the knowledge to be ready for the computing of knowledge distributions. Thirdly, in Knowledge Distribution process, we can see the knowledge distributions by using the DT mechanism.Fourthly, in Knowledge Hierarchy, the platform shows the hierarchy of the knowledge. Finally, in Inference, it deduce the conclusions by using the given facts and data.This approach presents the advantages of diversity in knowledge representations and inference to improve the quality of computer-based medical diagnosis.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권1호
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• pp.73-82
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• 2018

미래 의학의 핵심은 개인을 중심으로 한 정밀의료(Precision Medicine)의 실현이다. 이것이 가능하기 위해서는 헬스케어 데이터를 언제 어디서나 열람, 관리 및 유통 할 수 있는 개방형 생태계를 갖추어야 한다. 하지만, 헬스케어 데이터는 민감한 개인정보를 다루기 때문에 상당한 수준의 신뢰성과 보안성이 동시에 요구된다. 이를 해결하기 위한 방안으로 최근 의료계에서도 블록체인 기술에 주목하고 있다. 블록체인 기술은 거래정보를 중앙 서버에 저장 및 관리하는 기존의 정보통신 인프라와는 달리 유통되는 데이터를 네트워크에 참여하는 모든 사용자가 분산 및 관리하는 방식의 분산 운영망 이다. 본 연구에서는 블록체인 기술을 이용해 헬스케어 데이터 유통 실증에 필요한 기술적 및 법리적 제반 사항, 코렌(KOREN SDI)망 기반 헬스케어 빅데이터 유통 실증 연구의 소개 및 헬스케어 분야에서 블록체인 기술을 활성화하기 위한 정책적 전략에 대해 논의한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.391-396
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• 2024

본 연구에서는 헬스케어 분야에 특화된 개체명 사전을 구축하기 위해 기존 N-Gram 방식의 한계를 극복하고 성능을 향상하게 시키기 위해 새로운 역 N-Gram 방식을 제안하였다. 제안된 역 N-Gram 방식은 헬스케어 관련 빅데이터의 복잡한 언어적 특성을 더 정밀하게 분석하고 처리할 수 있다. 제안된 방식의 효율성 검증을 위해 매년 1월에 개최되는 소비자 가전 전시회(Consumer Electronics Show: CES) 기간 동안 발표된 헬스케어 및 디지털 헬스케어 관련 빅데이터를 수집하기 위하여 뉴스를 대상으로 2010년 1월 1일부터 31일, 그리고 2024년 1월 1일부터 31일까지 언급된 2,185건의 뉴스 제목 및 요약문을 파이썬 프로그래밍언어로 새로운 역 N-Gram 방식을 구현하여 전처리한 결과, 헬스케어 분야에서의 자연어 처리를 위한 사전이 안정적으로 구축되었음을 확인할 수 있었다.

• 보건행정학회지
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• 제28권3호
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• pp.263-271
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• 2018

Health technology assessment (HTA) is defined as multidisciplinary policy analysis to look into the medical, economic, social, and ethical implications of the development, distribution, and use of health technology. Following the recent changes in the social environment, there are increasing needs to improve Korea's healthcare environment by, inter alia, assessing health technologies in an organized, timely manner in accordance with the government's strategies to ensure that citizens' medical expenses are kept at a stable level. Dedicated to HTA and research, the National Evidence-based Healthcare Collaborating Agency (NECA) analyzes and provides grounds on the clinical safety, efficacy, and economic feasibility of health technologies. HTA offers the most suitable grounds for decision making not only by healthcare professionals but also by policy makers and citizens as seen in a case in 2009 where research revealed that glucosamine lacked preventive and treatment effects for osteoarthritis and glucosamine was subsequently excluded from the National Health Insurance's benefit list to stop the insurance scheme from suffering financial losses and citizens from paying unnecessary medical expenses. For the development of HTA in Korea, the NECA will continue exerting itself to accomplish its mission of providing policy support by health technology reassessment, promoting the establishment and use of big data and HTA platforms for public interest, and developing a new value-based HTA system.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.115-117
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• 2017

R은 강력한 분석과 가시화 기능을 제공함에 따라 빅데이터 시대에서의 기본 분석 플랫폼으로 각광받고 있음에도 불구하고 규모 확장성 미비에 따른 성능 제약이라는 단점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 RHadoop 패키지가 공개되어 있으며 이를 통해 R로 개발된 프로그램이 하둡을 통해 병렬 분산 처리가 가능한 특징이 있다. 본 논문에서는 공공데이터의 개방에 따라 인터넷을 통해 공개된 각종 보건의료 빅데이터의 분석에서 RHadoop 패키지의 활용이 얼마나 유효한 지를 검증하고자 하였다. 이를 위해 국민건강보험공단에서 제공한 2015년 진료내역정보를 이용하여 R과 RHadoop의 분석 성능을 비교 검증한 결과 RHadoop이 효과적으로 분석 성능을 개선시킬 수 있음을 입증하였다.