• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.57-65
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• 2021

산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.125-131
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• 2023

전 세계적으로 약물 부작용은 주요 사망원인의 상위를 차지하고 있다. 약물 부작용에 대해 효과적으로 대응하기 위해, 능동적인 실시간 분석 기반 약물감시 체계로의 전환과 함께 데이터의 표준화와 품질 향상이 필요하다. 이를 위해, 개별 기관의 데이터를 통합하고 대규모 데이터를 활용하여 약물 부작용 예측의 정확도를 높이는 것이 중요하다. 하지만, 각 기관 간의 데이터 공유는 프라이버시 문제를 야기시키고 각기 다른 데이터 표준 구성도 다르다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 개인정보보호 법규에 따라 데이터를 직접 공유하지 않고 모델의 학습 결과를 공유하는 연합학습 방식을 채택한다. 각 기관마다 다른 데이터포맷을 Common Data Model(CDM)을 활용하여 데이터 표준화를 수행하고 데이터의 정확성과 일관성을 확립한다. 또한, 클라우드 기반의 연합학습 환경을 구성하여 보안 및 확장 관리에 효율성을 높이는 약물감시 시스템을 제안한다. 이를 통해 기관 간 데이터의 프라이버시를 보호하면서도, 효과적인 의약품 부작용 모니터링과 예측이 가능하다. 약물 부작용으로 인한 사망률 감소와 의료비용 절감을 목표로 하며, 이를 실현하기 위한 다양한 기술적 접근과 방법론을 탐구한다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.385-389
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• 2020

의학드라마 <슬기로운 의사생활>은 '사람' 중심의 스토리로 전개되어 시청자의 공감대를 높였다. 드라마의 스토리는 의사, 환자, 가족들의 진정한 삶의 이야기이다. 또한 '평범한 우리들의 조금 특별한 매일'을 떠오르게 하는 이야기이다. 그리고 드라마 5명 캐릭터가 직접 연주하고 불렀던 노래는 향수를 자극하고, 몰입을 높이는 요소가 되었다. 최고시청률 14.1%를 달성했으며, 블로그만 51,584건이 등록되었다. 빅데이터 분석에 따르면, 연관어는 '슬기로운 OST', '앨범명', '아티스트명', '2시간 연속재생', '음원', '리메이크', 'OST 공개', '슬기의사생활 전곡방송본', '광고수익', '신청곡', '플레이리스트', '아로하', '조정석'이 추출되었다. 의학드라마의 상품화는 '드라마 OST 앨범 판매', '온라인 라이브 콘서트 주최(광고 PPL)', '피아노 악보 출간', '사람 중심의 사진전', '드라마 하이라이트를 편집한 뮤직 비디오 제작', '유튜브 업로드 수익', '마스크', '소독제'가 있다. <슬기로운 의사생활2>에서는 코로나19에 발생한 감동적인 사연과 매력적인 인간미가 있는 이야기가 펼쳐질 것으로 예측한다. 연구의 한계점은 장르별 다양한 작품의 분석과 업종에 따른 소비자 가치 분석 시도가 필요하겠다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.285-290
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• 2021

의료분야에서 인공지능 기술을 도입한 질환 진단 및 예측 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 의료영상기반의 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 질환 진단 및 예측에 대한 다양한 제품으로 출시되고 있다. 인공지능은 질병에 대한 진단, 양성과 악성으로 구분되는 질환의 구분, 질병의 위험도에 따른 구별이나 판독에 이용하기 위해 질환부위를 분리하는 등에 적용되고 있다. 최근에는 클라우드기술과 연계하여 서비스 제품으로 활용성이 높아지고 있다. 본 논문에서 다루는 질환 중에 간 질환은 통증이 적어 조기진단이 어려워 그 위험도가 매우 높은 질환이다. 이러한 질환 진단에 비침습적인 진단방법으로 의료영상기반으로 인공지능 기술을 도입하였다. 우리는 임상에서 가장 의미 있는 간 경화증 환자의 판독을 돕기 위한 웹 서비스 개발 내용을 기술한다. 그리고 웹서비스 프로세스를 보이고 각 프로세스의 구동 화면과 최종 결과화면을 보인다. 제안한 서비스를 통해 간 경화증을 조기에 진단하고, 빠른 치료를 통해 환자의 회복에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제20권2호
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• pp.111-137
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• 2018

의료보험 혜택의 증가 및 베이비붐 세대의 노인 인구 증가 등에 기인하여 2020년에는 헬스케어로 소비되는 금액이 미국 GDP의 20%를 차지할 것으로 전망되고 있다. 이처럼 헬스케어 산업이 발전하면서 병원의 의료서비스 간 경쟁도 치열해지며, 의료서비스 품질을 관리하고자 하는 병원의 니즈가 증가해 왔다. 더불어 온라인 리뷰가 병원 품질을 예측하는 하나의 도구로 활용되면서 병원 온라인 리뷰에 대한 관심 또한 증대되었다. 소비자들은 의료서비스 제공자를 선택함에 있어서도 온라인 리뷰를 참고하는 경향을 보이며, 서비스를 제공받은 후 서비스 품질에 대해 온라인상에서 평가를 진행한다. 따라서 본 연구는 온라인 리뷰 사이트인 Yelp의 병원 리뷰를 중심으로 고객이 평가한 서비스 품질 유형의 감성 수준이 병원 평가에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 1차적으로 온라인에서 수집한 대량의 텍스트 데이터를 SERVQUAL 이론의 다섯 가지 서비스 품질 측정 지표로 구분한다. 다음으로 지표 별 감성 수준을 병원 단위로 도출한 뒤, 각 SERVQUAL 지표의 감성 수준이 병원 평가에 미치는 영향을 계량경제학적으로 분석한다. 또한, 병원의 네 가지 특성인 운영 목적(비영리 여부), 병원이 위치한 도시의 인구밀도, 보유 침대 수, 그리고 응급센터로 운영 여부가 병원 평가에 어떠한 상호작용 효과를 나타내는지 분석한다. 본 연구 결과를 통해 병원 경영 실무자들에게 온라인 상의병원 평판을 긍정적으로 형성해 나가려면 어떠한 서비스 품질을 더욱 집중 관리해야 하는지 방향을 제시해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권5호
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• pp.145-155
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• 2019

의료산업분야에서도 헬스케어 공급망관리는 서비스품질 개선과 운영비용 절감을 위한 핵심도구로 많은 주목을 받고 있다. 특히 대형병원의 경우 서비스품질 제고와 병행하여 지속적으로 증가하기만 하는 헬스케어비용을 줄이기 위해 노력하는 현 상황에서 공급망 부문의 성과제고는 전략적으로 더욱 중요해지고 있다. 본 논문은 공급망관리를 통해 대형병원의 성과제고에 기여할 수 있는 병원운영상의 전략적 이슈에 대해 논의하고자 한다. 기존 연구논문 및 관련 자료분석을 통해 대형병원의 헬스케어 공급망관리의 기본 틀을 제시하고 운영 과정상의 정보 가시성과 공유 그리고 표준화 등이 핵심 요소임을 논리적으로 제시하였다. 또한 실제적인 공급망 운영을 위해 효율적인 계획수립과 운영프로세스, 각종 기자재의 추적가능성 극대화를 위한 RFID 활용, 의약품과 각종 소모품재고 절감을 위한 크로스 도킹시스템의 도입도 제안하였으며, 본 연구에서 논의한 공급망관리 운영기법에 대한 시사점도 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.61-67
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• 2021

본 논문에서는 문자 검출 및 인식 기술을 활용하여 비정형의 폐 기능 검사지 이미지로부터 연구를 위한 관련 정보들을 추출하여 정형화하는 방법을 제안한다. 또한 문자 인식 오차율을 줄이기 위한 후처리 방법 또한 개발하고자 한다. 제안하는 정형화 방법은 폐 기능 검사지 이미지에 대해 문자 검출 모델을 사용해 검사지 내에 존재하는 모든 문자를 검출하고, 검출된 문자 이미지를 문자 인식 모델에 통과시켜 문자열을 얻어낸다. 얻어낸 문자열에 대해 문자열 매칭을 이용한 유효성 검토를 진행하고 정형화를 마무리한다. 제안하는 정형화 시스템의 오차율은 약 1% 이내, 검사지 당 처리속도는 2초 이내로 전문인력의 수작업을 통한 정형화 방법보다 더 효율적이고 안정적인 방식이라는 것을 확인할 수 있다.

• KNOM Review
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• 제24권2호
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• pp.24-34
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• 2021

엣지 컴퓨팅을 사용하는 서비스 공급업체는 높은 수준의 서비스를 제공한다. 이에 따라 다양하고 중요한 정보들이 단말 장치에 저장되면서 탐지하기 더욱 어려운 최신 사이버 공격의 핵심 목표가 됐다. 보안을 위해 침입 탐지시스템과 같은 보안 시스템이 자주 활용되지만, 기존의 침입 탐지 시스템은 탐지 정확도가 낮은 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅에서 단말 장치의 더욱 정확한 침입 탐지를 위한 기계 학습 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 희소성 제약을 사용하여 입력 데이터의 중요한 특징 벡터들을 추출하는 stacked sparse autoencoder (SSAE)와 convolutional neural network (CNN)를 결합한 하이브리드 모델이다. 최적의 모델을 찾기 위해 SSAE의 희소성 계수를 조절하면서 모델의 성능을 비교 및 분석했다. 그 결과 희소성 계수가 일 때 96.9%로 가장 높은 정확도를 보여주었다. 따라서 모델이 중요한 특징들만 학습할 경우 더 높은 성능을 얻을 수 있었다.

• 대한치매학회지
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• 제22권2호
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• pp.49-60
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• 2023

Background and Purpose: The National Responsibility Policy for Dementia Care was implemented in September 2017 in Korea. This study aimed to compare dementia incidence in Seoul and Gangwon-do before and after the implementation of this policy. Methods: We extracted insurance claim data from the Korean Health Insurance Review and Assessment Service for people diagnosed with diabetes, hypertension, or dyslipidemia for the first time in Seoul and Gangwon-do, Korea. We defined two enrollment groups based on the policy implementation date: 1) January 1, 2015 to December 31, 2016 (Index 1, pre-implementation), and 2) January 1, 2017 to December 31, 2018 (Index 2, post-implementation). Each group was followed up for 1 year from the time of enrollment. Then, we calculated hazard ratios to compare the incidence of dementia between the two groups, and between Seoul and Gangwon-do. Results: In Seoul, the incidence of dementia was significantly lower in Index 2 than in Index 1 (hazard ratio [HR], 0.926; 95% confidence interval [CI], 0.875-0.979). However, the incidence rate did not differ between the 2 groups (HR, 1.113; 95% CI, 0.966-1.281) in Gangwon-do. In Index 1, the incidence of dementia did not differ between Seoul and Gangwon-do (HR, 1.043; 95% CI, 0.941-1.156), but in Index 2, was significantly higher in Gangwon-do than in Seoul (HR, 1.240; 95% CI, 1.109-1.386). Conclusions: After implementing the National Responsibility Policy for Dementia Care, the dementia incidence rate decreased significantly in Seoul, consistent with other studies, but not in Gangwon-do.

• 대한예방한의학회지
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• 제27권3호
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• pp.1-12
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• 2023

Objectives : The aim of this study is to analyze the news articles related to Korean Medicine(KM) and compare trends in news reports from 2018 to 2022. Method : News articles related to KM were collected through the BigKinds, the news bigdata service of the Korea Press Foundation. News reports from 1 January 2018 to 31 December 2022 were searched. 2,950 news articles out of a total of 12,497 met the inclusion criteria. First, quantitative changes in media coverage were analyzed by year, media outlet, and month. For qualitative analysis, two authors independently coded the content of news articles, discussed them until consensus, and consulted with a third researcher to classify them. In addition, keywords extracted by the BigKind's Topic Rank algorithm were compared and analyzed in each year. Results : The number of news articles on KM decreased by 42% in 2022 compared to 2018. Over a fiveyear period, the Naeil Shinmun reported the most on KM among newspapers, while the Hankyoreh did the least. Among broadcasters, YTN reported the most and SBS did the least. When analyzing the reports by category, the most common was 'treatment', followed by 'prevention' and 'scientification'. As a result of extracting keywords with high weight and frequency, 'immunity' and 'immune system' ranked the first and second in 2018, while 'COVID 19' and 'medical law violation' did in 2022. Conclusion : The decrease in media reports on KM during the COVID-19 epidemic period seems to be due to the limited role of KM in responding to infectious diseases, and efforts to expand the scope of KM can induce increased media reports and social interest.