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휴먼 케어 콘텐츠 기반의 재활 훈련 장비의 사용성 평가 연구
김한상(Hansang Kim),최병재(Byung-Jae Choi) 한국지능시스템학회 2017 한국지능시스템학회논문지 Vol.27 No.2
경제적 발전과 의학의 발달로 인해 고령인구의 비율이 높아지는 고령 사회가 도래하고 있다. 우리나라의 고령화 진입속도는 다른 선진국들에 비해 매우 빠른 편이다. 고령으로 인한 노인들의 신체적 능력은 점점 더 악화되어 가고 있으며, 이를 예방하기 위해 신체적, 정신적 장애를 위한 보조 시스템의 개발이 요구되고 있다. 이러한 보조 시스템은 노약자의 삶의 질 향상에 크게 기여할 수 있으며, 대표적인 시스템으로 재활 훈련 장비를 들 수 있다. 특히, 근력 강화, 인지능력 강화, 그리고 균형 능력을 강화시킬 수 있는 기능이 포함된 장비는 대부분의 노약자들에게 도움이 된다. 본 논문에서는 이들 기능을 강화시키는 휴먼 케어 콘텐츠 기반의 재활 훈련 장비의 개발을 소개하고, 본 장비의 사용성 평가를 제시한다. 사용성 평가는 예비 사용자는 물론 재활전문의 등의 전문가를 대상으로 실시하고, 그 결과를 분석하였다. Due to economic development and advancement of medical science, an aging society where the proportion of the elderly population increases is coming. Korea"s aging speed is growing rapidly compared to that of other developed countries. The physical and mental abilities of elderly people with aging are getting worse more and more. They want a kind of auxiliary system in order to mitigate and prevent their weakness. The supplementary system can greatly contribute to improving the quality of life for elderly people. In particular, some devices that include muscle strengthening and cognitive and balance ability enhancement are useful for the most older people. In this paper, we introduce a development of human care contents based rehabilitation equipment to enhance these functions, and present its usability evaluation. The evaluation is conducted for rehabilitation specialists as well as expected users and their results are analyzed.
보건의료 빅데이터에서의 자연어처리기법 적용방안 연구: 단어임베딩 방법을 중심으로
김한상 ( Hansang Kim ),정여진 ( Yeojin Chung ) 한국보건행정학회 2020 보건행정학회지 Vol.30 No.1
While healthcare data sets include extensive information about patients, many researchers have limitations in analyzing them due to their intrinsic characteristics such as heterogeneity, longitudinal irregularity, and noise. In particular, since the majority of medical history information is recorded in text codes, the use of such information has been limited due to the high dimensionality of explanatory variables. To address this problem, recent studies applied word embedding techniques, originally developed for natural language processing, and derived positive results in terms of dimensional reduction and accuracy of the prediction model. This paper reviews the deep learning-based natural language processing techniques (word embedding) and summarizes research cases that have used those techniques in the health care field. Then we finally propose a research framework for applying deep learning-based natural language process in the analysis of domestic health insurance data.