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SNS 환경에서 양방향 헬스케어 질의응답 서비스 개발을 위한 사용자 질문 추출 및 분류 방법 연구
오교중(KyoJoong Oh),김승석(Sung-Suk Kim),최호진(Ho-Jin Choi) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1C
본 연구는 현재 널리 사용되고 있는 소셜네트워크 속에서 일반 사용자들이 의료 도메인의 전문가들과 쉽게 질문과 응답을 주고 받을 수 있게 해주는 서비스 개발을 위한 기초 연구로써, 사용자의 문서를 분석하여 질문을 추출해 내고 어떤 의료 도메인에 해당하는 질문인지 분류하는 연구이다. 한글로 구성된 문서 속에서 질문에 해당하는 형태소 분석 방법을 이용하여 질문을 추출을 한 다음 질문 속의 단어 들을 분석하여 KORLEX를 이용한 단어간의 관계성을 분석하여 도메인을 분류하는 작업을 거친다. 또한 본 연구는 텍스트마이닝 기법과 인공지능의 분류 기법을 응용하여 소셜네트워크 속에서 질문과 응답을 분석하여, 의료 도메인의 전문가들이 볼 수 있게 함으로써, 소설네트워크를 이용한 양방향의 질의응답 서비스를 제공 한다. 이 같은 양방향 질의응답 서비스를 통해 헬스케어 및 의료 관리 서비스를 받을 수 있다. 본 논문은 소셜네트워크 상에서 사용자들이 올린 헬스케어에 관련된 질문들을 추출하고 분류해 주는 과정에 한정하여 진행된 결과를 기술한다.
Junbeom Kim(김준범),KyoJoong Oh(오교중),Keun-Whee Oh(오근휘),Ho-Jin Choi(최호진) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1C
This research deals with an issue of preventive medicine in bioinformatics. We can diagnose liver conditions reasonably well to prevent Liver Cirrhosis by classifying liver disorder patients into fatty liver and high risk groups. The classification proceeds in two steps. Classification rules are first built by clustering five attributes (MCV, ALP, ALT, ASP, and GGT) of blood test dataset provided by the UCI Repository. The clusters can be formed by the K-mean method that analyzes multi dimensional attributes. We analyze the properties of each cluster divided into fatty liver, high risk and normal classes. The classification rules are generated by the analysis. In this paper, we suggest a method to diagnosis and predict liver condition to alcoholic patient according to risk levels using the classification rule from the new results of blood test. The K-mean classifier has been found to be more accurate for the result of blood test and provides the risk of fatty liver to normal liver conditions.
An Intelligent Multi-Sensor Surveillance System for Elderly Care
Sou-Young Jin,Young-Seob Jeong,Chankyu Park,KyoJoong Oh,Ho-Jin Choi 한국산학기술학회 2012 SmartCR Vol.2 No.4
This paper is an overview of our on-going project that proposes a monitoring system based on various sensors to detect risky situations for the elderly. From the standpoint of the end-user, a video surveillance system equipped with many other sensors can relieve caregivers from the need to keep a vigilant eye on each patient’s movements, while such technology can be effectively used for monitoring elderly people with dementia. Since a camera surveillance system has limits to classify complex human actions, this project aims to design an intelligent healthcare surveillance system, which extends the conventional automated video surveillance system with various additional sensors, to improve the performance of surveillance. The main contributions of our proposed system will be to: (i) minimize human intervention; (ii) detect more complex activities and situations using various sensors and improved sensor fusion techniques; and (iii) design a novel classifier that identifies risky situations with the collected information.