• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.378-382
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• 2001

The purpose of this study was to develop an expert system supporting the diagnosis of diffuse interstitial lung disease by high resolution computed tomography. CLIPS(C language integrated production system) with rule-based reasoning was used to develop the system. Development of expert system had three stages knowledge acquisition, knowledge representation, and reasoning. Knowledge was obtained and integrated, from tables and figure legends of a representative textbook in the domain of this expert system, High-Resolution CT of the Lung, by Webb WR, Mueller NL, and Naidich DP. The acquired knowledge was analyzed to form a knowledge base. Overlapping knowledge was eliminated, similar pieces of knowledge were combined and professional terms were defined. The most important knowledge of findings was then selected for each disease. After groupings of combined findings were made, disease groups were analyzed sequentially to determine final diagnoses. The system was based upon the input of 69 diseases, 185 findings, 73 conditions, 387 status, and 62 rules. The system was set up to determine the diagnoses of diseases from the combination of findings using forward reasoning. In an empirical trial, the system was applied to support the diagnosis of 40 cases of diffuse interstitial lung diseases. The performance of two doctors with support of the system was compared to that of another two doctors without support of the system. The two doctors with the support of the system made more accurate diagnoses than the doctors without the support of the system. The system is believed to be useful for the diagnosis of rare diseases and for cases with many possible differential diagnoses. In conclusion, an expert system supporting the high resolution computed tomographic diagnosis of diffuse interstitial lung disease was developed and the system is thought to be useful for medical practice.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제15권2호
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• pp.85-90
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• 2017

Expert systems for health diagnosis are only for medical experts who have deep knowledge in the field but we need a self-checking pre-diagnosis system for preventive public health monitoring. Korea Traditional Medicine is popular in use among Korean public but there exist few available health information systems on the internet. A computerized self-checking diagnosis system is proposed to reduce the social cost by monitoring health status with simple symptom checking procedures especially for Korea Traditional Medicine users. Based on the national reports for disease/symptoms of Korea Traditional Medicine, we build a reliable database and devise an intelligent inference engine using fuzzy c-means clustering. The implemented system gives five most probable diseases a user might have with respect to symptoms given by the user. Inference results are verified by Korea Traditional Medicine doctors as sufficiently accurate and easy to use.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.11-19
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• 2014

본 논문에서는 데이터마이닝모듈과 정보융합모듈을 핵심구성요소로 가지는 지능형에이전트 시스템을 설계하고 다각도 정보를 융합하여 진단전문가시스템으로 활용할 수 있는 가능성을 제시한다. 데이터마이닝모듈에서는 퍼지신경망 OFUN-NET에 의하여 다각도의 데이터를 분석하고 퍼지 클러스터 정보를 지식베이스로 구축한다. 정보융합모듈과 응용모듈에서는 가능성정도로 제공되는 진단결과와 불확실 결정상태나 비대칭의 발견과 같은 전문가의 진단에 유용한 정보를 제공해 주고 있다. 또한 DDSM 벤치마크 데이터베이스로부터 획득한 디지털 유방 x선 영상의 BI-RADS 기반 특징데이터를 가지고 실험한 결과는 기존의 방법보다 높은 분류 정확도를 보여주면서 컴퓨터보조진단시스템으로서의 가능성을 보여주고 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.27-31
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• 2008

u-Health는 유비쿼터스 IT의 대표적인 실현방식이며 우리 삶을 풍요롭게 만들 산업 영역으로 부각되고 있다. u-Health를 통하여 병원 중심의 진료라는 공간적 제약을 넘어, 생활과 진료공간을 자연스레 결합시키면서 일상 속에서 보편적 가치로 자리를 잡을 것이다. 이 논문에서 제안하는 시스템은 현제 진행 중인 u-Health 시대에 맞는 과학적이고 객관적인 지식으로 전문가의 도움을 받는 것과 동일한 효과를 얻을 수 있는 체계적이고 지능적인 휴대용 의료정보시스템을 제안하고자 한다. 휴대용 의료정보시스템은 의학적인 전문적인 지식을 요하는 문제의 해결에 필요한 경험, 지식 및 전문가의 의사결정 과정을 컴퓨터에 이식하고 이를 이용자가 이용함으로서 추론 과정을 거쳐 전문가의 견해를 제공받을 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권3호
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• pp.177-184
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• 2021

All over the world, people are affected by many chronic diseases and medical practitioners are working hard to find out the symptoms and remedies for the diseases. Many researchers focus on the feature detection of the disease and trying to get a better health recommendation system. It is necessary to detect the features automatically to provide the most relevant solution for the disease. This research gives the framework of Health Recommendation System (HRS) for identification of relevant and non-redundant features in the dataset for prediction and recommendation of diseases. This system consists of three phases such as Pre-processing, Feature Selection and Performance evaluation. It supports for handling of missing and noisy data using the proposed Imputation of missing data and noise detection based Pre-processing algorithm (IMDNDP). The selection of features from the pre-processed dataset is performed by proposed ensemble-based feature selection using an expert's knowledge (EFS-EK). It is very difficult to detect and monitor the diseases manually and also needs the expertise in the field so that process becomes time consuming. Finally, the prediction and recommendation can be done using Support Vector Machine (SVM) and rule-based approaches.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제7권4호
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• pp.245-249
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• 2006

급속도로 발전하는 첨단 사회에서는 다양한 기술로 많은 혜택과 풍요로움을 누리지만 급속히 변화하는 시대에 적응하기 위한 노력으로 많은 사람들은 각종 스트레스와 질병에 쉽게 노출되어 있다. 그래서 현대인의 건강은 우리 생활의 주된 관심사이며 필수적인 사항이라고 할 수 있다. 변화하는 시대와 환경에 맞는 자신만의 건강 체크 도우미와 과학적이고 객관적인 지식으로 전문가의 도움을 받는 것과 동일한 효과를 얻을 수 있는 체계적이고 지능적인 의료진단 전문가 시스템을 제안하고자 한다. 이 논문에서 제안하는 시스템은 지식베이스를 기반으로 자신의 건강 상태를 파악한 후 사전 및 사후 관리 및 적절한 치료 방법을 제시해주는 지능형 의료전문가 시스템이다. 경험에서 나오는 의사에 전문적인 지식과 의학 및 식품영양학 지식을 융합하여 편리하고 간단하게 현대인에 건강을 진단을 하고 치료방법을 조언해 줄 수 있는 시스템이다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제3권2호
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• pp.10-13
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• 2014

In oriental medicine, the pulse beats are important signals that may let us know the conditions of one's health and disease. In other words, doctors of oriental medicine can simply analyze pulse waves anywhere and anytime to treat patients without using high-priced medical appliances. However, they are largely subjective in interpreting the pulse rates and hence their reliability is far from being perfect. The current paper aims to solve this problem by using fuzzy inference rules in judging patients' health status and to develop a software kit of intelligent electronic needles.

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.91-107
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• 2003

하이퍼링크 기반 추론은 웹의 하이퍼텍스트 기능을 이용함으로써 접근성, 멀티미디어 기능,빠른 응답 시간, 서버의 안정성, 사용 및 업그레이드의 용이성, 플랫폼 독립성 등을 갖는 의료 전문가시스템을 구현할 수 있도록 해 준다. 전문가의 규칙에 따라 서로 하이퍼링크된 HTML문서들은 웹 서버에 적재된 후 추론 기능을 제공하게 되는데, 이러한 HTML문서들은 자체 개발한 WeBIS (Web-based Inference System)라는 GUI 기반 의사결정 그래프 편집 도구에 의해 자동으로 관리된다. 그럼에도 불구하고, 의료분야 전문가시스템이 다루는 규칙베이스의 크기가 큰 경우에 지식공학자가 이들 규칙들을 수작업으로 입력, 관리하는 것이 매우 어렵게 된다. 따라서, 본 연구에서는 고혈압 관리를 위 한 의사결정 그래프 자동 생성 시스템을 개발하였다. 이러한 일련의 과정을 통하여 본 연구에서는 하이퍼링크 기반 추론 기법을 이용하여 웹 기반 의료 전문가 시스템을 개발하는 방법론을 제시하였고, 그 응용으로써 빠른 응답속도와 안정성을 보이는 웹기반 고혈압 관리 시스템을 구현하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.380-389
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• 2007

암은 한국에서 전체 사망률의 가장 많은 원인 중의 하나이며 이 중 간세포 암은 암에 의한 사망원인 중에서 성별에 관계없이 위암 다음으로 사망률이 높다. 특히 $40{\sim}60$세까지 중장년 기에서의 간암 발생률은 세계에서 가장 높으며, OECD 국가 중에서 간암 사망률은 최고 수치를 기록하고 있다. 본 논문에서는 조영증강 CT 영상에서 간암을 자동으로 추출하는 방법을 제안하여 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 유용성을 확인하고자 한다. 흉부의 상위 부분부터 5mm 간격으로 연속적으로 촬영한 약 $40{\sim}50$장의 조영 증강 CT 영상에서 늑골의 정보를 이용하여 장기들의 정보만으로 구성된 내부 영역과 늑골 및 피하지방층, 그리고 배경으로 구성된 외부 영역을 구분한다. 간 영역의 정보가 포함된 내부영역에서 명암도와 명암의 분포도, 간의 형태 및 위치 정보, 그리고 각 슬라이드를 기준으로 이전 CT 영상과 다음 CT 영상의 정보를 이용하여 간 영역을 추출한다. 간암은 추출된 간 영역에 형태기반 보간법을 적용하여 CT 촬영에서 생기는 슬라이드 사이의 5mm 공간정보를 복원한 후, 각 슬라이드를 기준으로 이전 CT 영상과 다음 CT 영상의 정보와 간암이 가지는 명암도 및 형태학적 특징 정보를 이용하여 추출한다. 제안된 간 및 간암 영역 추출 방법을 전문의가 판별한 것과 비교 분석한 결과, 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서 효율적임을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.468-475
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• 2012

간호사는 NANDA, NIC, NOC과 같은 간호과정의 표준 가이드라인에 따라 간호 실무를 수행하고, 간호과정에 대한 정보를 전자의무기록 시스템에 기록하고 있다. 특히, NANDA는 간호진단 분류체계로써 간호진단의 추상적인 개념을 나타내고 있어, 상세한 간호진단 내용의 표현에 어려움이 있다. 그로 인해, 국내 병원에서는 자체적으로 간호진단 목록을 정의하여 사용하고 있으나, 이들은 표준이 적용되지 않아 간호기록의 전산화가 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 NANDA와 SNOMED-CT와 같은 표준 용어체계를 참조하여 간호진단 개념을 표현하기 위한 온톨로지로 구축 방법론을 제시한다. 제안한 방법은 각 병원 및 분야에서 주로 사용하는 간호진단 목록을 체계적으로 구축함으로써 의료정보 시스템 간의 상호운용이 가능하고 지식의 확장이 용이하도록 한다. 제안한 방법에 따라 경북대학교병원의 여성건강 간호기록 진술문을 분석하고, 간호진단 정보의 추출 및 정련을 통해 112개의 간호진단 용어를 생성하였다. 그리고 이 용어를 이용하여 여성건강 간호진단 온톨로지를 구축하였고, 전문가 평가 및 실험을 통해 개발한 온토롤지의 타당도와 실용성을 확인하였다.