• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.401-409
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• 2020

본 연구는 환자중심성 의료문화 조성을 위한 의료기관 경영전략에 도움이 될 수 있는 융복합 입원 의료서비스 환자경험 관리모형을 개발하고자 하였다. '2018 의료서비스경험조사' 원시자료를 이용하여 만 15세 이상 입원 의료서비스 경험이 있는 593명을 분석하였다. 의사결정나무 모형을 활용하여 입원 의료서비스 경험에 대한 전반적 만족도와 환자 경험 추천 의사 예측모형을 개발하였으며 유형은 4개, 7개로 각각 분류되었다. 모형의 정확도는 68.9%, 78.3%였다. 입원 의료서비스 환자경험 전반적 만족도 결정요인은 간호사 영역과 병실 소음관리 영역이었으며 추천 의사 결정요인은 간호사 영역이었다. 입원 의료서비스 환자경험 관리모형을 제시하고 간호사 영역과 병실 소음관리 영역이 입원환자 경험에 중요한 요인임을 확인한 점이 의의가 있다. 입원 의료서비스 환자경험 관리모형의 일반화를 위한 추가 연구가 필요하다 생각된다.

• 융합보안논문지
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• 제14권3_1호
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• pp.11-19
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• 2014

의료기술 및 IT 기술의 급격한 발전으로 인해 체내 이식형 의료기기와 같은 융합 의료기술에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 하지만, 체내 이식형 의료기기와 같은 새로운 형태의 의료서비스는 무선통신을 통해서 제공되고 있기 때문에 무선통신에서 발생가능한 개인정보 위협을 포함한 다양한 보안 취약점에 관한 문제 역시 중요 이슈로 떠오르고 있다. 특히, 이러한 의료서비스에서의 보안상 취약점은 환자에게 치명적인 위협으로 다가갈 수 있기 때문에 더욱 안전한 방식의 보안성 제공이 요구된다. 본 논문에서는 현재 제공되고 있는 체내 이식형 의료기기를 이용한 의료서비스에 서 발생할 수 있는 보안상 취약점들을 지적하고 이에 대응하기 위한 보안 메커니즘을 제안한다.

• 한국인공지능학회지
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• 제12권2호
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• pp.1-7
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• 2024

In this paper, we compare three models (logistic regression, Random Forest, and XGBoost) for predicting stroke occurrence using data from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). We evaluated these models using various metrics, focusing mainly on recall and F1 score to assess their performance. Initially, the logistic regression model showed a satisfactory recall score among the three models; however, it was excluded from further consideration because it did not meet the F1 score threshold, which was set at a minimum of 0.5. The F1 score is crucial as it considers both precision and recall, providing a balanced measure of a model's accuracy. Among the models that met the criteria, XGBoost showed the highest recall rate and showed excellent performance in stroke prediction. In particular, XGBoost shows strong performance not only in recall, but also in F1 score and AUC, so it should be considered the optimal algorithm for predicting stroke occurrence. This study determines that the performance of XGBoost is optimal in the field of stroke prediction.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.365-367
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• 2020

현재 의료영상 진단검사는 간 질환의 진단을 위해 실제 임상에서 사용하고 있는 중요한 검사 방법이며 의료영상을 기반으로 한 정량분석 소프트웨어 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 의료영상을 기반으로 간 질환을 정량화 하는 방법 가운데 간 결절 점수와 간세포 이질성 점수를 이용하여 간질환에 대한 정량적 평가를 진행한 결과 간 결절 점수와 간세포 이질성 점수에 따른 간 질환 중증도의 상관관계가 증명되었으나 많은 문제점이 제기되었다. 의료영상에는 서로 상반되는 의료영상조건들을 가지고 있기 때문에 의료영상조건에 따른 영상처리 기술들이 필요하였으며 간 결절 점수와 간 세포 이질성 점수는 수식에 의한 계산법을 기반으로 산출하기 때문에 수식 결과에 대한 검증 과정이 필요하였다. 따라서, 본 연구는 기존의 문제점을 해결하기 위해 의료영상에 따른 의료영상처리 기술을 자동화 할 수 있도록 개발하였으며 간염, 간질환, 간 경변등 간 질환 중증도에 따른 정량적인 분석을 수행할 뿐만 아니라 분석 결과에 대한 리포트 결과까지 제공함으로써 간 질환을 진단하기 위한 정량적인 진단 지표가 될 수 있는 소프트웨어 기반의 간 질환 진단 기술을 제안하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.161-166
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• 2013

최근 정보기술 발달로 산업 전 분야에서 IT 융합이 보편적으로 이루어지고 있다. 특히 의료IT 융합분야는 사용자 서비스 측면에서 많은 변화를 보이고 있다. 본 논문에서는 사용자 서비스 측면에 하나의 사례로 기존 종이처방전을 모바일을 이용한 QR코드로 전송할 수 있는 환경을 제안하고자 한다. QR코드는 종이처방전의 출력에서 전달, 보관하는 과정상의 부담을 최소화할 수 있다. 또한 정보 표현을 다양하고 폭넓게 활용할 수 있으며, 정보 복원과 암호화가 가능하므로 개인 정보 노출 및 변조의 위험을 최소화할 수 있는 미디어로 간주된다. 따라서 QR코드의 기능을 의료분야에 유합함으로서 사용자의 편의는 물론 정보의 기밀성, 저장능력을 발휘할 것으로 기대한다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권1호
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• pp.15-26
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• 2023

In this study, an end-effector robot which is a two-axis delta robot type for upper-limb rehabilitation is designed. It is not only rehabilitation functions that has designed robot but also mechanical and electrical safety devices were constructed to ensure patient safety. By constructing the two-axis delta robot is combined with an LM guide, the operating range and rigidity required for rehabilitation were secured. The electrical safety system which is required for the medical robot was designed, and a safety strategy was established to ensure patient safety and it is applied in the integrated safety circuit. The safety is considered in whole design process from the robot's mechanical design to the electric control unit.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.243-248
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• 2015

U-Healthcare는 언제, 어디서나 환자의 건강을 검사하고 관리하며 유지할 수 있도록 하는 의료와 IT가 융합된 서비스이다. U-Healthcare 서비스에서 이루어지는 통신은 검진한 분석 결과나 긴급 데이터를 무선 통신방식을 이용하여 병원 서버에 전송하는 방식이 활용되고 있다. 이 때 악의적인 접근을 수행하는 자(공격자)가 U-Healthcare기기나 BS(Base Station)에 DRDoS(Distributed Reflection DoS)공격을 하면 위급한 환자의 상황 정보가 병원 서버까지 전송되지 않는 다양한 피해가 예상된다. 이를 대응하기 위해 DRDoS 공격 시나리오와 DRDoS에 대한 대응방안을 제안하고 대량의 패킷을 처리할 수 있는 빅데이터와 융합한다. 공격자가 U-Healthcare 기기나 BS(Base Station)를 공격 시 DB와 연동하여 일치하면 공격을 막는다. 본 논문은 원격의료 서비스인 U-Healthcare기기나 BS에서 나타날 수 있는 공격방법을 분석하고, 빅데이터를 활용하여 보안 위협에서의 대응방안을 제안한다.

• Genomics & Informatics
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• 제15권3호
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• pp.108-111
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• 2017

Recently developed computational methods allow the imputation of human leukocyte antigen (HLA) genes using intergenic single nucleotide polymorphism markers. To improve the imputation accuracy in HLA imputation, it is essential to increase the sample size and the diversity of alleles in the reference panel. Our software, MergeReference, helps achieve this goal by providing a streamlined pipeline for combining multiple reference panels into one.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.125-133
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• 2021

체험의 시대를 맞아 사용자 체험은 다양한 분야에서 주목받고 있으며 사용자 체험의 중요성을 강조하기 시작하였다. 본 논문은 스마트폰 의료 앱의 사용자 체험에서 중요한 요인이 무엇인지 분석하며 이러한 요인들의 상대적 중요도를 평가함으로써 의료 앱을 개발 시 우선시해야 할 사항에 대하여 제의를 하며 의료 엡 디자인의 최적화 및 서비스 품질 개선에 참고로 체공하고자 한다. 우선 사용자 체험 이론, 스마트폰 앱의 사용자 체험과 모바일 의료 앱에 관한 연구를 바탕으로 스마트폰 의료 앱 사용자 체험 요인을 정리한다. 다음으로 스마트폰 앱 다운로드 경험이 많고 의료 앱을 사용하는 20~40대 200명을 대상으로 설문조사를 실시하며 18가지 영향요인에 대하여 점수를 매긴다. 마지막으로 개발자가 새로운 앱을 개발할 경우 제품자원, 의료 광고 추천, 의사와 환자의 상호 작용성, 정서적 재미 유발, 응용 프로그램 학습 용이성 등의 영향요인이 사용자가 앱을 사용한 경우 좋은 체험을 얻게 하는 데 큰 영향을 미친다는 것을 알았다.

• 융합정보논문지
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• 제9권3호
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• pp.140-145
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• 2019

IT 기술의 발달과 함께 의료 서비스 환경이 과거에 비해 많은 변화가 일어나고 있다. 그러나, 의료 기술이 IT 기술과 융합하더라도 의료비 문제와 의료 서비스 관리에 대한 문제는 여전히 해결해야할 사항 중 하나이다. 본 논문에서는 IoT 시스템을 구축한 병원을 대상으로 의료 서비스를 제공받는 사용자의 개인 정보를 의료진이 효율적으로 분석 관리할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델은 병원내 구축된 IoT 시스템을 통해서 사용자의 의료 정보를 효율적으로 체크하고 관리하는 것이 목적이다. 제안 모델은 다양한 이기종의 클라우드 환경에서 사용될 수 있으며, 사용자의 의료 정보를 추가적인 인적 물적 자원 없이 효율적이면서 빠르게 관리할 수 있다. 특히, 제안모델에서 수집된 사용자의 의료 정보는 IoT 게이트웨이를 통해 서버에 저장되기 때문에 의료진이 시간과 장소에 상관없이 사용자의 의료 정보를 정확하게 분석할 수 있다. 성능평가 결과, 제안 모델은 IoT 시스템을 사용하지 않은 기존 의료 시스템 모델보다 직군별 의료진의 의료 서비스에 대한 효율성이 19.6% 향상되었고, 의료 서비스를 제공받은 사용자의 사후 의료관리 개선율이 22.1% 향상된 결과를 얻었다. 또한, 의료진의 업무 부담률은 기존 의료 시스템 모델보다 평균 17.6% 낮게 나타났다.