• 융합정보논문지
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• 제9권11호
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• pp.8-14
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• 2019

컴퓨터 기술의 발전으로 인하여 IoT 기술은 산업, 경제, 의료서비스 및 교육 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 그러나, IoT 장비를 통해 처리되는 멀티미디어 정보는 아직까지 애플리케이션 분야에서 무결성과 기밀성 문제가 큰 이슈 중 하나로 손꼽히고 있다. 본 논문에서는 IoT 장비를 통해 처리되는 사용자의 빅데이터 정보에 안전성을 보장하기 위한 스테가노그래피 기반의 IoT 사용자의 빅데이터 보호 모델을 제안한다. 제안 모델은 사용자의 동의 없이 IoT 장비를 통해 수집된 사용자의 빅데이터 정보를 불법적으로 악용되는 것을 예방하는 것이 목적이다. 제안 모델은 IoT 사용자의 빅데이터에 서명과 인증 정보를 하이브리드 암호 방식으로 사용한다. 제안 모델은 IoT를 통해 수집된 사용자의 빅데이터에 대한 무결성 및 기밀성을 보장하는 특징이 있다. 또한, IoT 사용자의 빅데이터는 스테가노그래피 기반의 암호 처리 기법을 사용하여 사용자의 서명 정보를 암호화하였기 때문에 제 3자가 사용자의 정보를 악의적으로 사용되지 못한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.11-18
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• 2018

본 연구는 빅데이터 품질 진단의 핵심 요소인 도메인 기반 품질 진단을 위한 도메인 자동 판별에 관한 연구다. 빅데이터의 가치와 활용도의 증가와 4차 산업혁명의 대두로, 법률, 의료, 금융 등 IT와 융합된 다양한 분야에서 빅데이터를 활용하여 새로운 가치를 창출하려는 노력을 진행중이다. 하지만, 신뢰도가 낮은 데이터에 기반한 분석은 과정과 결과 모두에서 치명적인 문제를 발생하며, 분석 결과에 따른 판단 또한 신뢰하기 어려워 진다. 이처럼 신뢰도가 높은 데이터의 필요성 또한 증가하였지만, 데이터의 품질 확보에 대한 연구와 그에 대한 결과는 미비하다. 본 연구는 데이터 품질 향상을 위한 진단 평가의 핵심적 요소인 도메인 기반 품질 진단에서, 수작업으로 진행되었던 도메인 판별 작업을 머신러닝을 이용하여 자동화 함으로써, 작업시간을 단축하는 것을 목표로 한다. 데이터 베이스에 저장된, 도메인이 판별되어 있는 데이터의 특성에 관한 정보들을 추출하여 변수화하고, 이를 머신러닝을 이용하여 도메인 판별을 자동화 한다. 이를 빅데이터 품질 진단에 활용하고, 품질 향상에 기여하도록 한다.

• 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.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.111-129
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• 2023

디지털 혁신의 확산에 따라 의료 분야에서도 인공지능을 기반으로 한 혁신의료기술의 채택이 활발해지고 있다. 이에 따라 인공지능 기반 소프트웨어형 의료기기인 SaMD(Software as a Medical Device)의 출시 및 도입도 촉진되고 있지만, 의료기관의 SaMD 도입 요인에 대한 연구는 미흡한 편이다. 본 연구의 목적은 '인공지능 기반 SaMD' 도입에 대한 의료기관의 의사결정에 영향을 미치는 중요한 요인들을 찾고, 이들 요인의 가중치와 우선순위를 분석하는 것이다. 이를 위해 의료계의 기술수용 모델, 의료 인공지능 및 SaMD 등에 관한 문헌연구 결과를 바탕으로 델파이 조사를 실시하였으며, HOTE(Human, Organization, Technology and Environment) 프레임워크와 HABIO(Holistic Approach {Business, Information, Organizational}) 프레임워크를 결합하여 연구 모형을 개발하였다. 5가지 주기준과 22개의 하부기준으로 구성된 연구 모형을 바탕으로 국내 의료기관과 SaMD 공급자의 전문가들을 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석을 실시하여 SaMD 도입 요인을 실증적으로 분석하였다. 본 연구의 결과, 인공지능 기반의 SaMD 도입을 결정하는 주기준의 우선순위는 기술적 요인, 경제적 요인, 인적 요인, 조직적 요인, 환경적 요인의 순으로 나타났고, 하부기준의 우선순위는 신뢰성, 진료원가 절감, 의료진의 수용도, 안전성, 최고 경영자의 지원, 보안성, 인허가 및 규제 수준의 순이었다. 특히, 신뢰성, 안전성, 보안성 등의 기술적 요인이 SaMD 도입에 있어서 가장 중요한 것으로 나타났다. 또한, 각 집단별 가중치와 우선순위를 비교·분석한 결과, SaMD 도입 요인의 가중치와 우선순위는 기관의 유형, 의료기관의 유형 및 의료기관 보직의 유형에 따라 매우 다른 것으로 나타났다.

• 한국인공지능학회지
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• 제9권2호
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• pp.15-21
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• 2021

This paper conducted a feasibility study by applying an Internet of Things and Artificial intelligence-based management system for the elderly living alone in an aging society. The number of single-person families over the age of 50 is expected to increase, and problems such as health, safety, and loneliness may occur due to aging. Therefore, by establishing an IoT-based care system for the elderly living alone, a stable service was developed through securing a rapid response system for the elderly living alone and automatically reporting 119. The participants of the demonstration test were subjects under the jurisdiction of the "Seongnam Senior Complex," and the data collection rate between the IoT sensor and the emergency safety gateway was high. During the demonstration period, as a result of evaluating the satisfaction of the IoT-based care system for the elderly living alone, 90 points were achieved. We are currently in the COVID-19 situation. Therefore, the number of elderly living alone is continuously increasing, and the number of people who cannot benefit from care services will continue to occur. Also, even if the COVID-19 situation is over, the epidemic will happen again. So the care system is essential. The elderly care system developed in this way will provide safety management services based on artificial intelligence-based activity pattern analysis, improving the quality of in-house safety services.

• 한국인공지능학회지
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• 제10권2호
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• pp.1-6
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• 2022

In this paper, the research and development aim to strengthen the digital accessibility of the elderly by developing a kiosk incorporating AI voice recognition technology that can replace the promotional signage currently being installed and spread in the elderly and social welfare centers most frequently used by the digital underprivileged. It was intended to develop a converged system for the use of bulletin board functions, educational functions, and welfare center facilities, and to seek ways to increase the user's digital device experience through direct experience and education. Through interviews and surveys of senior citizens and social welfare centers, it was intended to collect problems and pain Points that the elderly currently experience in the process of using kiosks and apply them to the development process, and improve problems through pilot services. Through this study, it was confirmed that voice recognition technology is 2 to 6 times faster than keyboard input, so it is helpful for the elderly who are not familiar with device operation. However, it is necessary to improve the problem that there is a difference in the accuracy of the recognition rate according to the surrounding environment with noise. Through small efforts such as this study, we hope that the elderly will be a little free from digital alienation.

• 스마트미디어저널
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• 제5권4호
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• pp.83-89
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• 2016

의료기관의 개인정보들을 보호하기 위한 가이드라인은 미국, 영국 등 각 나라에서도 이미 진행되어온 상태이고 또한 HIPPA와 같이 여러 곳에서 발표 되고 있다. 하지만 국내의 경우, 국내 의료기관에 특화된 가이드라인에 대해서는 명확히 제시되지 않고 있는 실정이다. 본 논문은 지난 2015년 미래창조과학부에서 발표된 빅데이터 비식별화 기술 활용 안내서를 기반으로 국외인 영국의 ICO, 미국의 IHE, NIST, HIPPA에서 발표한 의료기관의 개인정보보호 비식별화 기술에 관한 가이드들을 고찰하여 국내 의료기관에서 활용할 수 있는 기술적인 방안과 상관도를 제시하였다. 여기서 상관도란 앞서 미국의 3개 기관에서 제시하고 있는 기술들에 대해 공통적으로 제시하고 있는 정도를 5점 척도로 나타낸 것을 의미한다. 즉, 5점에 가까울수록 여러 기관들에서 제시된 기술을 활용할 것을 많이 권고한다는 의미이다. 본 논문을 통하여 기초 자료로서 국내 의료기관에서 개인의료정보 비식별화에 더 많은 발전과 활용이 되기를 바란다.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권4호
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• pp.9-13
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• 2023

In this study, we explored the potential of integrating interactive AI callbot technology into the medical consultation domain as part of a broader service development initiative. Aimed at enhancing patient satisfaction, the AI callbot was designed to efficiently address queries from hospitals' primary users, especially the elderly and those using phone services. By incorporating an AI-driven callbot into the hospital's customer service center, routine tasks such as appointment modifications and cancellations were efficiently managed by the AI Callbot Agent. On the other hand, tasks requiring more detailed attention or specialization were addressed by Human Agents, ensuring a balanced and collaborative approach. The deep learning model for voice recognition for this study was based on the Transformer model and fine-tuned to fit the medical field using a pre-trained model. Existing recording files were converted into learning data to perform SSL(self-supervised learning) Model was implemented. The ANN (Artificial neural network) neural network model was used to analyze voice signals and interpret them as text, and after actual application, the intent was enriched through reinforcement learning to continuously improve accuracy. In the case of TTS(Text To Speech), the Transformer model was applied to Text Analysis, Acoustic model, and Vocoder, and Google's Natural Language API was applied to recognize intent. As the research progresses, there are challenges to solve, such as interconnection issues between various EMR providers, problems with doctor's time slots, problems with two or more hospital appointments, and problems with patient use. However, there are specialized problems that are easy to make reservations. Implementation of the callbot service in hospitals appears to be applicable immediately.

• 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.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.67-75
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• 2022

의료정보는 의료기기뿐만 아니라 카메라 등의 기기로부터 다양하게 생성된다. 최근 의료빅데이터 수집 및 관리에서부터 환자의 상태분석을 위한 의료인공지능 제품 및 관련 융합기술들이 급격히 증가하고 있지만, 실용화까지의 절차들이 산재되어 있어 실적용에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 의료인공지능 기술 연구, 개발 및 실용화 절차를 간소화하고, 관련 산업 발전 가속화를 위한 지능형 병원정보시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 의료기관에서 (1)다양한 기기로부터 환자 데이터의 실시간 관리, (2)의료인공지능 기술 개발에 특화된 데이터 정제 및 관리, (3)개발된 의료인공지능 기술의 실시간 적용을 통합 지원한다. 이를 이용하여 환자모니터링기기로부터 실시간 생체데이터 수집 및 의료인공지능 특화 데이터 생성 사례와 기 개발된 카메라 기반 환자 보행분석 및 뇌MRA 기반 뇌혈관질환분석 기술의 구체적 적용사례를 소개한다. 제안한 모델을 기반으로 인공지능 개발에 필요한 데이터의 보안성 증대 및 일관된 인터페이스의 플랫폼화를 통한 실용화 증대로 병원정보시스템 개선에 활용되기를 기대한다.