• Safety and Health at Work
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• 제2권4호
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• pp.336-347
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• 2011

Objectives: In Korea, an average of 258 workers claim compensation for their noise-induced hearing loss (NIHL) on an annual basis. Indeed, hearing disorder ranks first in the number of diagnoses made by occupational medical check-ups. Against this backdrop, this study analyzed the impact of 19 types of noise-generating machines and equipment on the sound pressure levels in workplaces and NIHL occurrence based on a 2009 national survey on work environments. Methods: Through this analysis, a series of statistical models were built to determine posterior probabilities for each worksite with an aim to present risk ratings for noise levels at work. Results: It was found that air compressors and grinding machines came in first and second, respectively in the number of installed noise-generating machines and equipment. However, there was no direct relationship between workplace noise and NIHL among workers since noise-control equipment and protective gear had been in place. By building a logistic regression model and neural network, statistical models were set to identify the influence of the noise-generating machines and equipment on workplace noise levels and NIHL occurrence. Conclusion: This study offered NIHL prevention measures which are fit for the worksites in each risk grade.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권4호
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• pp.171-187
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• 2019

본 연구는 소셜 네트워크 서비스인 페이스북에서 우울증 관련 게시물을 분석하여 그 안에서 주로 논의되는 주제를 파악하고자 한다. 구체적으로, 접근 용이성, 개방성 및 익명성 등의 특징을 지니는 페이스북이라는 온라인 커뮤니티에서 사용자들이 다소 민감한 정신적 질환인 우울증에 관하여 어떤 내용을 논의하는지 살펴보고자 한다. 본 연구를 위해 페이스북 데이터 수집에서부터 주제어 추출에 이르기까지의 전반적인 과정을 포함하는 자연어 처리 기반의 데이터 분석 프레임워크를 구현하였다. 구현한 프레임워크를 이용하여, 본 연구는 우울증을 논의하는 페이스북 최대 사용자 그룹에서 최근 1년간 작성한 885개의 게시물을 수집하여 분석하였다. 주제어 추출의 완성도와 정확도를 위해 자동화된 기법과 수동적인 접근법(불용어 제거, 주제어 개수 지정)을 결합하였으며, 이를 통해 주제를 다각도에서 분석하였다. 분석 결과, 사용자들은 우울증 일반, 인간관계, 기분 및 느낌, 우울증 증상, 자살, 의료 참고, 그리고 가족 등에 대한 논의를 주로 하는 것으로 파악되었다.

• Neurospine
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• 제15권4호
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• pp.329-337
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• 2018

Objective: Machine learning algorithms excel at leveraging big data to identify complex patterns that can be used to aid in clinical decision-making. The objective of this study is to demonstrate the performance of machine learning models in predicting postoperative complications following anterior cervical discectomy and fusion (ACDF). Methods: Artificial neural network (ANN), logistic regression (LR), support vector machine (SVM), and random forest decision tree (RF) models were trained on a multicenter data set of patients undergoing ACDF to predict surgical complications based on readily available patient data. Following training, these models were compared to the predictive capability of American Society of Anesthesiologists (ASA) physical status classification. Results: A total of 20,879 patients were identified as having undergone ACDF. Following exclusion criteria, patients were divided into 14,615 patients for training and 6,264 for testing data sets. ANN and LR consistently outperformed ASA physical status classification in predicting every complication (p < 0.05). The ANN outperformed LR in predicting venous thromboembolism, wound complication, and mortality (p < 0.05). The SVM and RF models were no better than random chance at predicting any of the postoperative complications (p < 0.05). Conclusion: ANN and LR algorithms outperform ASA physical status classification for predicting individual postoperative complications. Additionally, neural networks have greater sensitivity than LR when predicting mortality and wound complications. With the growing size of medical data, the training of machine learning on these large datasets promises to improve risk prognostication, with the ability of continuously learning making them excellent tools in complex clinical scenarios.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제62권3호
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• pp.353-360
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• 2019

Epilepsy surgery that eliminates the epileptogenic focus or disconnects the epileptic network has the potential to significantly improve seizure control in patients with medically intractable epilepsy. Magnetic resonance-guided laser interstitial thermal therapy (MRgLITT) has been an established option for epilepsy surgery since the US Food and Drug Administration cleared the use of MRgLITT in neurosurgery in 2007. MRgLITT is an ablative stereotactic procedure utilizing heat that is converted from laser energy, and the temperature of the tissue is monitored in real-time by MR thermography. Real-time quantitative thermal monitoring enables titration of laser energy for cellular injury, and it also estimates the extent of tissue damage. MRgLITT is applicable for lesion ablation in cases that the epileptogenic foci are localized and/or deep-seated such as in the mesial temporal lobe epilepsy and hypothalamic hamartoma. Seizure-free outcomes after MRgLITT are comparable to those of open surgery in well-selected patients such as those with mesial temporal sclerosis. Particularly in patients with hypothalamic hamartoma. In addition, MRgLITT can also be applied to ablate multiple discrete lesions of focal cortical dysplasia and tuberous sclerosis complex without the need for multiple craniotomies, as well as disconnection surgery such as corpus callosotomy. Careful planning of the target, the optimal trajectory of the laser probe, and the appropriate parameters for energy delivery are paramount to improve the seizure outcome and to reduce the complication caused by the thermal damage to the surrounding critical structures.

• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제22권3호
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• pp.117-124
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• 2019

2014년 세계보건협의회(WHO)가 채택한 결의에 따르면, 완화의료를 일상적 의료체계 내에 통합하기 위해서는 모든 간호사가 말기 환자를 간호할 수 있는 역량을 갖추어야 한다. 본 종설에서는 한국호스피스 완화의료학회 산하 한국호스피스완화간호 연구네트워크(KHPNRN)가 외국의 말기 환자간호 역량 개발 및 역량기반 교육 개발 사례에 대한 검토를 기반으로, 우리나라 실정에 맞게 개발한 말기 환자간호 역량을 소개하였다. 이는 역량 기반 말기환자간호 교육과정 개발을 위한 첫걸음이며, 앞으로 이 역량을 간호학부 교육과정에 통합하기 위한 적극적인 노력이 필요하다.

• Healthcare Informatics Research
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• 제24권4호
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• pp.253-262
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• 2018

Objectives: We reviewed digital epidemiological studies to characterize how researchers are using digital data by topic domain, study purpose, data source, and analytic method. Methods: We reviewed research articles published within the last decade that used digital data to answer epidemiological research questions. Data were abstracted from these articles using a data collection tool that we developed. Finally, we summarized the characteristics of the digital epidemiological studies. Results: We identified six main topic domains: infectious diseases (58.7%), non-communicable diseases (29.4%), mental health and substance use (8.3%), general population behavior (4.6%), environmental, dietary, and lifestyle (4.6%), and vital status (0.9%). We identified four categories for the study purpose: description (22.9%), exploration (34.9%), explanation (27.5%), and prediction and control (14.7%). We identified eight categories for the data sources: web search query (52.3%), social media posts (31.2%), web portal posts (11.9%), webpage access logs (7.3%), images (7.3%), mobile phone network data (1.8%), global positioning system data (1.8%), and others (2.8%). Of these, 50.5% used correlation analyses, 41.3% regression analyses, 25.6% machine learning, and 19.3% descriptive analyses. Conclusions: Digital data collected for non-epidemiological purposes are being used to study health phenomena in a variety of topic domains. Digital epidemiology requires access to large datasets and advanced analytics. Ensuring open access is clearly at odds with the desire to have as little personal data as possible in these large datasets to protect privacy. Establishment of data cooperatives with restricted access may be a solution to this dilemma.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.215-222
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• 2019

4차 산업에 대한 꾸준한 투자와 기술 개발로 스마트 팩토리 기술이 더욱 안정화되고 3D 프린팅을 포함한 관련 기술개발이 더욱 활발해진다면, 스마트 팩토리 도입비용이 낮아지고 현재의 고가의 상품 제조에 집중되는 현상에서 벗어나 소량 맞춤형 주문 제작을 위한 서비스로 변화 될 것이라고 기대한다. 그러나 소량의 주문제작을 위해 제3자에게 개인정보를 제공해야 하고 복잡한 결제시스템을 거쳐야 한다면 발전되는 기술에 비해 활용도는 그에 미치지 못할 수 있다. 이 논문에서는 기존 사물인터넷의 한계를 극복하고 새로운 패러다임을 가져다 줄 것으로 기대하는 블록체인 기술 융합의 스마트 팩토리 환경에서 프라이버시와 익명성을 제공하는 고객 맞춤형 제문제작을 위한 프로토콜을 제안한다. 제작자의 평판을 반영하여 고객 주문에 활용하고 주문 내용이 제작자 외에는 공개되지 않도록 프라이버시를 제공하는 고객 맞춤형 주문제작 방법을 제안하였다. 또한 제안하는 프로토콜의 요구사항을 검증하였고 관련연구와의 비교를 통하여 독창성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1420-1427
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• 2019

초고령 사회 일본은 다양한 사회문제 해결 방법 중 하나로 정보통신기술의 활용을 적극적으로 추진하고 있다. 특히 머지않아 초고령 사회에 진입할 우리나라로서는 고령자 지원과 관련한 ICT활용에 대한 일본의 정책 및 현황을 살펴보는 것은 의미가 있을 것이다. 본 연구에서는 문헌조사를 통하여 일본의 고령자 지원관련 ICT정책 및 활용 현황을 살펴보고 우리나라 고령자 지원과 관련하여 다음과 같은 사항을 제안하였다. 고령자 지원관련 현장에서 ICT기술이 실질적으로 활용될 수 있는 기회가 넓혀져야 하며, 일본의 경우처럼 고령자 지원에 있어서 개호와 의료의 연계가 중요하기 때문에 이러한 기관간의 정보연계네트워크 구축을 위한 노력이 필요하다. 또한 다양한 로봇의 개발 및 보급을 통해 개호자와 관련 인력의 서류업무의 간소화 및 개호 부담의 완화를 모색해야 한다. 그리고 ICT활용을 통한 고령자를 위한 정서지지 및 안정을 위한 기술의 보급도 적극 추진되어야 한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제8권3호
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• pp.3-9
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• 2020

의료 분야에서 연구 목적을 위해 공유에 대한 필요성이 증가함에 따라 공통 데이터 모델(CDM)의 활용이 증가하고 있다. 하지만 CDM 데이터를 공유할 때 접근 제어와 데이터 내에 있는 개인 정보 보호가 되지 않는 문제들이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 블록체인 네트워크에 암호화 방식을 사용하여 CDM 데이터에 대한 접근 제어를 하고, CDM 데이터의 정보를 기록하여 추적이 가능하게 했다. 또한 대용량의 CDM 데이터를 공유하기 위해 IPFS를 이용하였으며, 공유하는 과정을 자동화하기 위해 Celery를 활용하였다. 즉, CDM 데이터 공유에 필요한 정보를 신뢰 기반 기술, 분산 파일 시스템 그리고 자동화를 위한 메시지 큐가 나누어 가진 멀티 채널 자동화 시스템을 제안한다. 이를 통해 CDM 데이터를 공유하는 과정에서 발생하는 접근 제어와 데이터 내에 있는 개인 정보 보호 문제를 해결하고자 한다.

• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제59권1호
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• pp.103-108
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• 2021

To date, there is no report on the genetic diversity of ticks in these regions. A total of 370 representative ticks from the south and east regions of Kazakhstan (SERK) and Xinjiang Uygur Autonomous Region (XUAR) were selected for molecular comparison. A fragment of the mitochondrial cytochrome c oxidase subunit I (cox1) gene, ranging from 631 bp to 889 bp, was used to analyze genetic diversity among these ticks. Phylogenetic analyses indicated 7 tick species including Hyalomma asiaticum, Hyalomma detritum, Hyalomma anatolicum, Dermacentor marginatus, Rhipicephalus sanguineus, Rhipicephalus turanicus and Haemaphysalis erinacei from the SERK clustered together with conspecific ticks from the XUAR. The network diagram of haplotypes showed that i) Hy. asiaticum from Almaty and Kyzylorda Oblasts together with that from Yuli County of XUAR constituted haplogroup H-2, and the lineage from Chimkent City of South Kazakhstan was newly evolved; and ii) the R. turanicus ticks sampled in Israel, Almaty, South Kazakhstan, Usu City, Ulugqat and Baicheng Counties of XUAR were derivated from an old lineage in Alataw City of XUAR. These findings indicate that: i) Hy. asiaticum, R. turanicus and Ha. erinacei shared genetic similarities between the SERK and XUAR; and ii) Hy. marginatum and D. reticulatus show differences in their evolution.