환자중심서비스를 위한 온톨로지 기반의 u-Healthcare 시스템

정용규,이정찬,장은지,Jung, Yong Gyu,Lee, Jeong Chan,Jang, Eun Ji 서비스사이언스학회 2012 서비스연구 Vol.2 No.2

U-Healthcare는 홈 네트워크, 휴대용 장치 등에 기반한 정보통신기술과 의료시스템이 서로 융합되어 개인의 생체정보 등을 실시간으로 모니터링하고, 자동으로 병원 및 의사와 연결되어 시공간의 제약을 줄임으로써 언제 어디서나 건강을 관리하고 질병을 예방하는 새로운 형태의 의료서비스이다. 본 논문에서는 진료 중심에서 예방 중심으로 변화되어가고 있는 최근의 U-Healthcare 시스템의 기술 발전 추세에 맞추어 조기 대응이 가능한 Healthcare 정보시스템 구축을 위한 요구분석 사항들에 대해 정리하고, 이를 기반으로 u-Healthcare의 실현을 위한 기존의 단위 시스템인 PACS, OCS, EMR, 응급의료시스템을 통합한 환자중심의 클라이언트 시스템을 설계한다. 특히, 온톨로지는 특정분야의 정보 모델에 이용되어 그 분야에서 공통의 어휘를 제공하고, 그 용어의 의미와 용어간의 관계를 다양한 수준의 형식성을 가지고 제공한다. 본 논문에서는 이러한 온톨로지 및 무질서한 데이터에 대한 관계를 정의하고, 보다 체계적으로 데이터를 군집화하는 클러스터링의 개념을 포함한 환자중심의 서비스를 위한 온톨로지 기반의 시스템을 제안한다. U-healthcare is real-time monitoring of personal biometric information using by portable devices, home network and information and communication technology based healthcare systems, and fused together automatically to overcome the constraints of time and space are connected with hospitals and doctors. As u-healthcare gives health service in anytime and anywhere, it becomes to be a new type of medical services in patients management and disease prevention. In this paper, recent changes in prevention-oriented care is analyzed in becoming early response for Healthcare Information System by requirements analysis for technology development trend. According to the healthcare system, PACS, OCS, EMR and emergency medical system, U-healthcare is presenting the design of a patient-centered integrated client system. As the relationship between the meaning of the terms is used in the ontology, information models in the system is providing a common vocabulary with various levels of formality. In this paper, we propose an ontology-based system for patient-centered services, including the concept of clustering to clustering the data to define the relationship between these ontologies for more systematic data.

원격의료 서비스의 쟁점사항에 관한 연구

정용규,김장일,권준철,최영진,Jung, Yong Gyu,Kim, Jang IL,Kwon, Jun Cheol,Choi, Young Jin 서비스사이언스학회 2014 서비스연구 Vol.4 No.2

Because telemedicine is also the medical care, it is limited by law to allow medical personnel only physician because there would cause a risk to health and hygiene. Since the work dealing with the life and honor the human body involving a small mistake, it may be difficult to recover the damages can be recovered even if the telemedicine. Therefore, systematically it is to allow remote medical care only proven national healthcare only clinical practice starting with basic medical medicine, and received training as a systematic study of the body and life of humans. The patient information could get far away in the distance to provide medical information and professional advice to the remote system, even if you can not be reached due to several issues such as the number of differences that occur in time. We Mentioned various opinions on regulatory issues and information gathered for the development of the medical industry in this respect. 원격의료도 의료행위이므로, 의료인이 행하지 않으면 보건위생상 위해가 생길 우려가 있기에, 의료인만이 할 수 있도록 법률로 제한되어 있다. 반면 원격의료도 존귀한 사람의 생명과 신체를 다루는 일이므로, 작은 실수를 수반하는 원격의료일지라도 그 피해가 영원히 회복할 수 없거나 회복하기 어려울 수도 있다. 그러므로 기초의학부터 시작하여 체계적으로 의학을 공부하고, 인간의 신체 및 생명에 대한 외경심을 체계적으로 교육을 받았을 뿐만 아니라 상당기간 임상실습을 한 후 국가의 검증을 거친 의료인에 한하여 원격의료행위를 허용할 수 있다. 환자 및 정보가 먼 거리로 떨어져 있거나 시간적으로 많은 차이가 발생하는 등 여러 가지 문제로 인해 도달할 수 없는 경우 의료정보 및 전문적 조언을 원격으로 제공하는 시스템으로, 환자 진료뿐만 아니라 의료행정, 의학교육, 자문과 의뢰 등을 포함하는 포괄적인 개념으로 쓰인다. 이러한 측면에서 의료산업의 발전을 위하여 규제에 대한 다양한 의견을 언급하고 쟁점사항을 정리해보았다.

모델트리의 결측치 처리 방법에 따른 콜레스테롤수치 예측의 성능 변화

정용규,원재강,신성철,Jung, Yong Gyu,Won, Jae Kang,Sihn, Sung Chul 서비스사이언스학회 2012 서비스연구 Vol.2 No.2

데이터 마이닝은 특정분야에서만 관심을 갖는 분야가 아니라 현재 우리주변 여러 분야에서 많이 사용되고 응용되고 있다. 즉, 수많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견하여, 미래에 실행 가능한 정보를 예측하여 추출해 내고 추후에 의사 결정에 이용하는 과정을 말한다. 하지만, 일부 데이터 집합에서는 매우 많은 결측치를 포함하는 변수들이 존재한다. 다시 말해서 다수의 레코드에서 측정치가 존재하지 않는 데이터 집합이 존재한다. 그래서 본 논문에서는 Cholesterol 값을 예측하기 위한 결측치 처리에 따른 모델트리 알고리즘을 적용하고, 실험을 통해서 각 처리방식에 대한 성능을 분석한다. 또는 이 결과를 통하여 결측치 대체방법에 대한 효율적인 적용사례를 제시한다. Data mining is an interest area in all field around us not in any specific areas, which could be used applications in a number of areas heavily. In other words, it is used in the decision-making process, data and correlation analysis in hidden relations, for finding the actionable information and prediction. But some of the data sets contains many missing values in the variables and do not exist a large number of records in the data set. In this paper, missing values are handled in accordance with the model tree algorithm. Cholesterol value is applied for predicting. For the performance analysis, experiments are approached for each treatment. Through this, efficient alternative is presented to apply the missing data.

소비자 구매행동에 미치는 영향변수에 대한 연구

정용규,원재강,박정구,조성호,Jung, Yong Gyu,Won, Jae Kang,Park, Jeong Gu,Cho, Sung Ho 서비스사이언스학회 2012 서비스연구 Vol.2 No.1

대형마트의 시장규모는 국내유통시장에서 높은 비중을 차지하고 있다. 국내 유통시장은 지난 1996년 유통시장 개방 이후 대형마트의 확산과 성장에 힘입어 발전해왔다. 하지만 최근에는 업태 간 경쟁이 너무 치열해지면서 더 많은 고객을 유치하기 위해 가격경쟁을 넘어 시식행사와 같은 이벤트가 많아졌다. 이러한 상황에서 시식행사와 관련된 요인과 소비자 구매행동에 관한 관계를 규명하는 것은 중요한 일이다. 대형마트의 시식행사가 소비자 구매행동에 미치는 영향을 검증하기 위하여 시식행사기준을 제품요인으로 설정하여 변수들 간의 관계를 연구모형으로 설정하였다. 연구결과 여러 가지 제품에 대한 요인 중 원산지에 따라 추가 지불 가능한 금액이 증가한다는 가설 하나만이 유의성 있게 나왔다. 이것으로 보아 대형마트에서는 시식행사 시 상품의 원산지를 투명하고, 또한 최근에 수입산 식품의 대한 부정적인 생각을 가지고 있는 소비자에게는 국산 제품위주로 시식행사를 진행하는 것이 마트의 매출액을 높이고 고객을 더 끌어들이기 위한 하나의 방안이 될 것으로 본다. Recently, the market size of hypermarkets in the domestic retail market accounts for a high percentage. The domestic retail market after the opening of the market for the past 1996 and grow to the spread of hypermarkets. However, events such as tasting events were increased due to intense competition among business condition as to attract more customers beyond price competition. Under these circumstances, it is important to examine the relationship of the factors associated with tasting events on consumer buying behavior. The impact on consumer buying behavior in order to verify factors tasting event by setting product standards study the relationship between variables was set up as a model. As result, only one came out significantly to pay the hypothesis of various products depending on the origin of the factors that increase the amount available. This is seen as a supermarket tasting event at the origin of products, and transparency, but also for recently imported foods for consumers who have negative thoughts, mainly domestic product tasting events Mart's sales continue to increase to attract more customers shall be deemed to be one way.

CART를 이용한 Tree Model의 성능평가

정용규,권나연,이영호,Jung, Yong Gyu,Kwon, Na Yeon,Lee, Young Ho 서비스사이언스학회 2013 서비스연구 Vol.3 No.1

데이터 분석가에게 많은 노력이 요구되지 않으면서 사용자가 쉽게 분석결과를 이해할 수 있는 범용 분류기법으로서 가장 대표적인 것은 Breiman이 개발한 의사결정나무를 들 수 있다. 의사결정나무에서 기본이 되는 2가지 핵심내용은 독립변수의 차원 공간을 반복적으로 분할하는 것과 평가용 데이터를 사용하여 가지치기를 하는 것이다. 분류문제에서 반응변수는 범주형 변수여야 한다. 반복적 분할은 변수 의 차원 공간을 겹치지 않는 다차원 직사각형으로 나눈다. 여기서 변수는 연속형, 이진 혹은 서열의 척도이다. 본 논문에서는 새로운 사례를 분류함에 있어서 분류의 성능을 평가하기 위해 분류나무의 정확도 정밀도 재현률 등을 실험하고자 한다. Data analysis is the universal classification techniques, which requires a lot of effort. It can be easily analyzed to understand the results. Decision tree which is developed by Breiman can be the most representative methods. There are two core contents in decision tree. One of the core content is to divide dimensional space of the independent variables repeatedly, Another is pruning using the data for evaluation. In classification problem, the response variables are categorical variables. It should be repeatedly splitting the dimension of the variable space into a multidimensional rectangular non overlapping share. Where the continuous variables, binary, or a scale of sequences, etc. varies. In this paper, we obtain the coefficients of precision, reproducibility and accuracy of the classification tree to classify and evaluate the performance of the new cases, and through experiments to evaluate.

커널필터링 기법을 이용한 건강비용의 효과적인 지출에 관한 군집화 분석

정용규,최영진,차병헌,Jung, Yong Gyu,Choi, Young Jin,Cha, Byeong Heon 서비스사이언스학회 2015 서비스연구 Vol.5 No.2

데이터마이닝은 방대한 데이터를 기반으로 정보를 추출하는 방법으로 많은 분야에 적용하고 있으며 특히 보건의료 데이터를 다루는 기법으로 많이 활용 되고 있다. 하지만 데이터가 다양하고 방대해짐에 따라 데이터들을 완벽하게 다룰 수 있는 알고리즘이 개발되지 못한 현황이다. 따라서 본 논문에서는 군집화 알고리즘 중의 하나인 DBSCAN 알고리즘과 EM 알고리즘의 성능을 동일한 데이터에 대하여 분석을 시도하였다. 이를 위하여 DBSACN과 EM 알고리즘에 따른 변화를 Health expenditure 실험데이터의 결과를 기반으로 분석 하였고 더욱 정확한 실험과 더욱 정확한 결과를 알아내기 위하여 Kernel Filtering을 통하여 정확한 데이터분석을 시도하였다. 본 연구에서는 알고리즘의 기술적 성능을 비교한 것을 물론이고 성능을 높이기 위한 시도를 하였다. 이를 통하여 확장한 알고리즘에 따른 성능의 변화와 실험데이터의 적용결과를 기반으로 비교하고 이를 분석하게 되었다. 특히 의료기관을 이용하는 다양한 군집으로부터 데이터 레코드를 수집하여 의료 서비스에 대한 효과적인 비용 지출을 권장할 수 있도록 실험하였다. As Data mining is a method of extracting the information based on the large data, the technique has been used in many application areas to deal with data in particular. However, the status of the algorithm that can deal with the healthcare data are not fully developed. In this paper, One of clustering algorithm, the EM and DBSCAN are used for performance comparison. It could be analyzed using by the same data. To do this, EM and DBSACN algorithm are changing performance according to the variables in Health expenditure database. Based on the results of the experimental data, We analyze more precise and accurate results using by Kernel Filtering. In this study, we tried comparison of the performance for the algorithm as well as attempt to improve the performance. Through this work, we were analyzed the comparison result of the application of the experimental data and of performance change according to expansion algorithm. Especially, Collects data from the various cluster using the medical record, it could be recommended the effective spending on medical services.

클러스터링 방법을 이용한 방사능 정상수치의 동위원소별 오염 분석

정용규,최정아,차병헌,Jung, Yong-Gyu,Choi, Jung-Ah,Cha, Byung-Heun 한국인터넷방송통신학회 2014 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.14 No.6

여러 국가의 관련기관들은 지역 별로 방사능 정상범위를 제시해 주기적으로 검사하고 있으며 우리나라 역시 방사능 대책 인프라를 구축하여 항시 대비하고 있다. 특히 일본 후쿠시마 피폭사건과 같은 방사능오염이 빈번하게 발생함에 따라 방사능에 대한 사람들의 인식이 위험수준으로 변화하고 있다. 본 데이터는 방사능 정상수치와 관련해 미국정부에서 수집을 하여 각 속성정보들을 파악하고 초과한 수치를 비교분석하였다. 분석 방법으로는 군집화를 사용하고, 특히 EM 알고리즘과 SimpleKMeans 알고리즘을 토대로 실험하였다. 그 결과 정상범위 수치가 높을수록 초과할 확률이 높은 것으로 나타났으며 시간적비용이나 분석정도에 따라 사용할 알고리즘이 다를 수 있다는 것도 알 수 있다. 따라서 정상범위가 높은 지역일수록 해당 기관부처나 정부에서는 조사 빈도수를 높여 반영해야 한다. As the radioactive-related incidents have been occurred frequently such as Fukushima nuclear exposure incident, it is always considered radioactivity normal levels in radiation exposure as a most risk components at several government agencies. In this paper, the data were analyzed by information in the data beyond range of the attributes. The clustering analysis method is used by EM and SimpleKMeans algorithm. The experimental results about US Radioactive associated data is depending on the method of data analysis. It can be seen that the method of the algorithm is different depending on local value of the normal range. The governments need to pay attention to increase the investigation frequency.

베이지안 망에 기초한 불임환자 임상데이터의 분석

정용규,김인철,Jung, Yong-Gyu,Kim, In-Cheol 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.5

본 논문에서는 베이지안 망을 기초로 불임환자의 임상 데이터에 대한 다양한 분석 실험을 전개하였다. 이 실험을 통해 임신여부에 영향을 주는 요인들간의 상호의존성을 분석해보고, 또 NBN, BAN, GBN 등 제약조건이 다른 다양한 유형의 베이지안 망 분류기들의 분류성능을 서로 비교해보았다. 그리고 우리는 이와 같은 실험을 통해 임신가능여부(Clin)에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요인들로 증상(IND), 약물치료법(stimulation), 여성의 나이(FA), 미세조작 난자의 수(ICT), Wallace 사용여부(ETM) 등 5개의 특성들을 가려낼 수 있었고, 이 요인들간의 상호 의존성도 찾아낼 수 있었다. 또 서로 다른 유형의 베이지안 망 분류기들 중에서 요인들간의 상호의존관계를 허용하는 좀 더 일반적인 BAN과 GBN 등이 그렇지 못한 NBN에 비해 상대적으로 더 높은 분류 성능을 보여준다는 것을 확인하였다. 또 결정트리와 k-최근접 이웃과 같은 다른 분류기들과의 성능 비교를 통해, 임상 데이터의 특성상 확률적 표현과 추론에 기초한 베이지안 망 분류기들이 보다 높은 성능을 보여준다는 사실도 확인할 수 있었다. 또 본 논문에서는 클래스 노드의 Markov blanket에 속한 특성들로 특성집합을 축소하는 것을 제안하고, 실험을 통해 이 특성 축소방법이 베이지안 망 분류기들의 성능을 높여 줄 수 있는지 알아보았다. In this paper, we conducted various experiments with Bayesian networks in order to analyze clinical data of infertility patients. With these experiments, we tried to find out inter-dependencies among important factors playing the key role in clinical pregnancy, and to compare 3 different kinds of Bayesian network classifiers (including NBN, BAN, GBN) in terms of classification performance. As a result of experiments, we found the fact that the most important features playing the key role in clinical pregnancy (Clin) are indication (IND), stimulation, age of female partner (FA), number of ova (ICT), and use of Wallace (ETM), and then discovered inter-dependencies among these features. And we made sure that BAN and GBN, which are more general Bayesian network classifiers permitting inter-dependencies among features, show higher performance than NBN. By comparing Bayesian classifiers based on probabilistic representation and reasoning with other classifiers such as decision trees and k-nearest neighbor methods, we found that the former show higher performance than the latter due to inherent characteristics of clinical domain. finally, we suggested a feature reduction method in which all features except only some ones within Markov blanket of the class node are removed, and investigated by experiments whether such feature reduction can increase the performance of Bayesian classifiers.

연관규칙을 활용한 상품 구매 패턴분석에 관한 연구

정용규,박정권,이정찬,최은영,Jung, Yong Gyu,Park, Jeong Kwon,Lee, Jeong Chan,Choi, Eun Young 서비스사이언스학회 2012 서비스연구 Vol.2 No.1

기업의 데이터베이스 규모는 계속 증가되고 있는 추세이다. 이런 대량의 데이터베이스에서 유용한 정보를 얻는 데이터마이닝은 다양한 예측기법이나 차이점의 분석을 통하여 매출의 증대나, 비용 절감 등의 효과를 줄 수 있다. 분석방법에는 정보의 다양한 분류기법 또한 다양한 각도나 영역의 관점을 통하여 분석할 수 있다. 연관규칙과 패턴의 분석은 대량의 데이터베이스에서 유용한 정보를 효과적으로 분석할 수 있다. 본 논문에서는 쇼핑몰의 상품을 데이터마이닝 분석 기법중의 하나인 연관규칙을 활용하여 분석하였다. 이를 통하여 기존상품 분류 및 분석에 따른 고객의 구매패턴을 분석하고, 전략적 마케팅 수립을 통해 접근할 수 있는 데이터마이닝 분석에 관한 사례를 연구하였다. It is growing in size of database in companies. This caused to develope data mining techniques to predictive information from the large database. Costs and other effects can give variety of sales exploding through the analysis of the differences. Analysis of the various classification techniques, various angle can be analyzed point of view of the area information. The analysis of rules and patterns associated with a large amount of useful information from the database can be analyzed effectively. Goods store were analyzed using association rules, one of the data mining analysis techniques. Through this type of existing products according to analyze customer buying patterns, data mining has been studied to establish strategic marketing analysis.

의미사전 활용을 위한 EDI 브리지의 구축

정용규(Yong-Gyu JUNG) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.1D

본 연구에서는 KIEC 라이브러리와 UBL 라이브러리 간에 의미를 기반으로 한 상호운용의 결과물과 연계가 되도록 하며 이를 확장하여 EDIFACT문서를 대상으로 XML-EDI 간의 상호운용이 가능하게 한다. 이를 위해서 KEDIFACT 표준전자문서에 대해 구성항목을 분석하고, 사용되고 있는 문서를 중심으로 의미를 기반으로 한 항목정의를 하였다. 관련된 국내 · 외 표준을 준용하여, 구축한 KEDIFACT 의미사전을 기반으로 기존에 구축되어있는 XML(KIEC, UBL) 의미사전과 의미기반의 비교 · 분석 작업을 통하여 EDI-XML 라이브러리 간 매핑이 가능하도록 브릿지를 구축하여 상호운용 기반을 마련하였다.