• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.652-662
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• 2015

It is necessary to develop small, implantable bio-telemetry systems which can measure and transmit patients' bio-signals from internal body to external receiver. When measuring bio-signals, like electrical bio-signals, acoustic bio-signal measurement has also a big clinical usefulness. But, sound signal has larger frequency bandwidth than any other bio-signals. When considering these issues, a wireless telemetry system which has rapid data transmission rate proportional to wide frequency bandwidth is necessary to be developed. The bluetooth module is used to overcome the data rate limitation caused by the large frequency bandwidth. In this paper, a novel multimedia bluetooth biotelemetry system was developed which consists of transmitter module located in the body and receiver device located outside of the body. The transmitter consists of microphone, bluetooth, and wireless charging device. And the receiver consists of bluetooth and codec system. The sound inside the skin is captured by microphone and sent to receiver by bluetooth while charging. The wireless charging system constantly supplies the electric power to the system. To verify the performance of the developed system, an in vitro experiment has been performed. The results show that the proposed biotelemetry system has ability to acquire the sound signals under the skin.

• 한국지역사회생활과학회지
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• 제27권spc호
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• pp.665-679
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• 2016

This study examined the main factors for activating rural tourism of Jeollabuk-do using big data analysis. The tourism big data was gathered from public open data sources and social network services (SNS), and the analysis tools, 'Opinion Mining', 'Text Mining', and 'Social Network Analysis(SNA)' were used. The opinion mining and text mining analysis identified the key local contents of the 14 areas of Jeollabuk-do and the evaluations of customers on rural tourism. Social network analysis detected the relationships between their contents and determined the importance of the contents. The results of this research showed that each location in Jeollabuk-do had their specific contents attracting visitors and the number of contents affected the scale of tourists. In addition, the number of visitors might be large when their tourism contents were strongly correlated with the other contents. Hence, strong connections among their contents are a point to activate rural tourism. Social network analysis divided the contents into several clusters and derived the eigenvector centralities of the content nodes implying the importance of them in the network. Tourism was active when the nodes at high value of the eigenvector centrality were distributed evenly in every cluster; however the results were contrary when the nodes were located in a few clusters. This study suggests an action plan to extend rural tourism that develop valuable contents and connect the content clusters properly.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.75-80
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• 2018

본 논문에서는 헬스 빅데이터 플랫폼에서 이기종 라이프로그 마이닝 모델을 제안한다. 이는 사용자의 라이프 로그를 실시간으로 수집하고 헬스케어 서비스를 제공하기 위한 온톨로지 기반의 마이닝 모델이다. 제안하는 방법은 이기종 라이프 로그 데이터를 분산처리하고, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 처리한다. 이를 이기종 온톨로지를 기반으로 구성한 환경에 적합하도록 상위 온톨로지 방식으로 지식베이스를 재구성한다. 재구성한 지식베이스는 Jena 4.0 추론엔진을 이용해 추론 규칙들을 생성하고, 규칙 기반 추론 방법으로 실시간 헬스 서비스를 제공한다. 라이프로그 마이닝을 숨겨진 관계에 대한 분석과 시계열적 생체신호에 대한 예측모델을 구성한다. 이는 관계나 추론규칙에서 포함되지 않은 음의 상관관계나 양의 상관관계를 탐색하여 사용자의 생체신호에 대한 변화를 감지하고 예방 의료 서비스를 현실화하는 실시간 헬스케어 서비스가 가능하다. 성능 평가는 제안한 이기종 라이프로그 마이닝 모델 방법이 정확도에서 0.734, 재현율에서 0.752로 다른 모델에 비해 우수하게 나타난다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제41권3호
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• pp.78-84
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• 2017

Recently, great demands are rising around the globe for monitoring and studying of long-term ecological changes. To go with the stream, many researchers in South Korea have attempted to share and integrate ecological data for practical use. Although some achievements were made in the meantime, we still have to overcome a big obstacle that existing ecological data in South Korea are mostly spread all over the country in various formats of computer files. In this study, we aim to handle the situation by developing a semi-automatic data conversion tool for Korean ecological data standardization, based on some predefined protocols for ecological data collection and management. The current implementation of this tool works on only five species (libythea celtis, spittle bugs, mosquitoes, pinus, and quercus mongolica), helping data managers to quickly and efficiently obtain a standardized format of ecological data from raw collection data. With this tool, the procedure of data conversion is divided into four steps: data file and protocol selection step, species selection step, attribute mapping step, and data standardization step. To find the usability of this tool, we utilized it to conduct the standardization of raw five species data collected from six different observatory sites of Korean National Parks. As a result, we could obtain a common form of standardized data in a relatively short time. With the help of this tool, various ecological data could be easily integrated into the nationwide common platform, providing broad applicability towards solving many issues in ecological and environmental system.

• 정보관리학회지
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• 제33권3호
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• pp.133-154
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• 2016

현대사회의 다양하고 복잡한 문제들을 해결하기 위해 학문영역을 넘나드는 학제적 연구가 등장하게 되었다. 본 연구에서는 최근 다양한 영역에서 주목 받고 있는 빅데이터 분야를 대상으로 학제성을 규명하고 학제적 구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 다룬 학술지 총 1,083종의 데이터를 수집하였다. 이 중 420종(38.8%)의 학술지에 둘 이상의 Web of Science SC범주가 부여되었고, 239종(22.1%)에 부여된 SC범주는 상이한 학문영역에 속하여 빅데이터 분야의 비교적 높은 학제성을 확인할 수 있었다. 이와 함께 논문 게재 상위 56종의 학술지를 대상으로 서지결합분석 네트워크를 생성한 결과 총 10개의 군집이 나타났다. 10개 군집 중 7개 군집이 컴퓨터공학 분야에 해당하여 대부분의 연구가 빅데이터의 저장, 처리, 분석 등 기술적인 부분에 집중되어 있었다. 이외에도 군집분석을 통해 과학기술, 공학, 커뮤니케이션, 법학, 지리학, 생명공학 등 다양한 분야에서 빅데이터의 분석과 활용에 관한 연구가 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 네트워크에서 매개중심성, 최근접중심성, 삼각매개중심성을 측정한 결과 컴퓨터공학 분야의 학술지들이 네트워크에 미치는 영향력이 크고 주제적 연관성이 강한 것으로 나타났다.

• 한국식생활문화학회지
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• 제38권4호
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• pp.185-190
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• 2023

This paper elucidates the novel direction of food research in the era of the 4^th Industrial Revolution characterized by personalized approaches. Since conventional approaches for identifying novel food materials for health benefits are expensive and time-consuming, there is a need to shift towards AI-based approaches which offer more efficient and cost-effective methods, thus accelerating progress in the field of food science. However, relevant research papers in this field present several challenges such as regional and ethnic differences and lack of standardized data. To tackle this problem, our study proposes to address the issues by acquiring and normalizing food and biological big data. In addition, the paper demonstrates the association between heath status and biological big data such as metabolome, epigenome, and microbiome for personalized healthcare. Through the integration of food-health-bio data with AI technologies, we propose solutions for personalized healthcare that are both effective and validated.

• 생물환경조절학회지
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• 제30권1호
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• pp.19-26
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• 2021

본 연구에서는 같은 지역에 위치한 온실 3곳의 식별을 위해 통계적인 방법으로 분류를 하고자 주성분 분석(PCA)과 선형 판별 분석(LDA)을 수행하였다. 온실 내의 환경데이터는 같은 지역의 온실 3곳을 대상으로 4월1일부터 4월28일 총4주간 1시간 간격으로 수집된 값을 사용하였다. 데이터를 분석하기 전, 데이터 정규화를 시키는 전처리를 거쳤으며, 전체의 80%인 훈련자료(training data)와 20%인 테스트 자료(test data)로 나누어 분석을 수행하였다. 분석을 수행한 결과, PC1은 57.51%의 설명력으로 PC1 = 0.7118112 × Tem. -0.6830065 × Humi. -0.1637892 × CO2.의 식을 가지며, LD1은 67.06%의 설명력으로 LD1 = 0.8622565 × Tem. -0.1805741 × Humi. + 1.4018140 × CO2. + 0.03040701의 식을 가지는 것으로 나타났다. 이렇게 미리 분류시켜놓은 온실의 데이터를 바탕으로 새로운 환경의 데이터를 입력하였을 때 특정 그룹으로의 분류가 가능함으로써 데이터의 성향을 파악할 수 있다. 이러한 데이터는 식별을 용이하게 함으로써 데이터의 활용도를 높여주는 방법이라고 판단된다.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권3호
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• pp.29-34
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• 2023

Recently, the rapid development of artificial intelligence technology, many studies are being conducted to predict the risk of heart disease in order to lower the mortality rate of cardiovascular diseases worldwide. This study presents exercise or dietary improvement contents in the form of a software app or web to patients with cardiovascular disease, and cardiovascular disease through digital devices such as mobile phones and PCs. LR, LDA, SVM, XGBoost for the purpose of developing "Life style Improvement Contents (Digital Therapy)" for cardiovascular disease care to help with management or treatment We compared and analyzed cardiovascular disease prediction models using machine learning algorithms. Research Results XGBoost. The algorithm model showed the best predictive model performance with overall accuracy of 80% before and after. Overall, accuracy was 80.0%, F1 Score was 0.77~0.79, and ROC-AUC was 80%~84%, resulting in predictive model performance. Therefore, it was found that the algorithm used in this study can be used as a reference model necessary to verify the validity and accuracy of cardiovascular disease prediction. A cardiovascular disease prediction analysis algorithm that can enter accurate biometric data collected in future clinical trials, add lifestyle management (exercise, eating habits, etc.) elements, and verify the effect and efficacy on cardiovascular-related bio-signals and disease risk. development, ultimately suggesting that it is possible to develop lifestyle improvement contents (Digital Therapy).

• Genomics & Informatics
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• 제18권1호
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• pp.8.1-8.10
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• 2020

The explosive growth of next-generation sequencing data has resulted in ultra-large-scale datasets and ensuing computational problems. In Korea, the amount of genomic data has been increasing rapidly in the recent years. Leveraging these big data requires researchers to use large-scale computational resources and analysis pipelines. A promising solution for addressing this computational challenge is cloud computing, where CPUs, memory, storage, and programs are accessible in the form of virtual machines. Here, we present a cloud computing-based system, Bio-Express, that provides user-friendly, cost-effective analysis of massive genomic datasets. Bio-Express is loaded with predefined multi-omics data analysis pipelines, which are divided into genome, transcriptome, epigenome, and metagenome pipelines. Users can employ predefined pipelines or create a new pipeline for analyzing their own omics data. We also developed several web-based services for facilitating downstream analysis of genome data. Bio-Express web service is freely available at https://www. bioexpress.re.kr/.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.260-269
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• 2016

최근 유전체학의 발전, 웨어러블 디바이스의 확산, IT/NT의 발전 등에 따라 방대한 양의 바이오-메디컬 데이터가 생산되고, 이에 따라 빅데이터를 활용한 헬스케어 산업이 급속히 발달하고 있으며, 이와 관련된 빅데이터 기술은 국민의 건강 증대와 건강한 고령 삶을 제공하는 핵심 기술로 급부상하고 있다. 또한, 한의학에 대한 과학적 접근이 진행되면서 한약재 성분의 효능을 검증하고자 하는 다양한 분자 생물학 분야의 연구가 진행되고 있다. 하지만 관련 한약재의 주요 성분과 관련된 생화학적 기작을 손쉽게 검색할 수 있는 시스템이 갖추어져 있지 못한 실정이다. 그래서 본 논문에서는 PubMed로부터 한약재와 관련된 논문들을 수집후, 수집된 논문들에 대한 문헌 분석을 통해 추출된 한약재 관련 화합물, 유전자 그리고 생물학적 상호작용 정보를 저장 및 관리하는 한약재 정보 데이터베이스를 구축했다. 또한, 연구자들에게 구축한 한약재 정보 데이터베이스에 대한 직관적 분석을 제공하기 위해 화합물, 유전자 그리고 생물학적 상호작용 정보간 계층구조를 기반으로 네트워크를 구성 후, 해당 네트워크에 대한 다차원 분석을 제공하는 시스템을 개발했다. 마지막으로, 본 시스템은 향후 다양한 한약재 성분의 효능 및 생물학적 기작을 파악하는데 중요한 도구로 활용될 것으로 기대한다.