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보건산업에서 협력적 필터링을 이용한 통증 간호중재 지원 방법
류현(Yoo-Hyun),조선문(Sun-Moon Jo),정경용(Kyung-Yong Chung) 한국콘텐츠학회 2011 한국콘텐츠학회논문지 Vol.11 No.7
현대사회는 인터넷과 IT융합기술의 발달로 정보의 양이 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인하여 많은 데이터 속에 원하는 정보를 용이하게 획득하거나 검색하는 기술도 발전되고 있다. 의료 관련 시스템통합 또한 다양하게 구축 되어 정보의 누적량이 비약적으로 증가하고 있으나 구축된 자료를 활용한 간호활동의 정보제공 및 지원 내용은 미흡한 실정으로 특히 통증의 중재에 관한 판단은 간호사 개인의 경험적 판단에 의존하게 되는 것이 현실로서 대체적으로 주관적 판단이 내려지게 된다. 본 논문에서는 기존의 의료관련 데이터를 활용, 추출하고 협력적 필터링을 이용한 통증 간호중재 지원 방법론을 제안한다. 제안하고자 하는 협력적 필터링은 유사한 선호도를 기반으로 관련도가 높은 아이템을 추출하는 방법으로 사용자 기반의 협력적 필터링을 이용한 선호도 예측 방법은 피어슨 상관 계수에 의해 사용자 유사도를 구하고, 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정방법을 사용한다. In modern society, the amount of information has been significantly increased according to the development of Internet and IT convergence technology and that leads to develop information obtaining and searching technologies from lots of data. Although the system integration for medicare has been largely established and that accumulates large amounts of information, there is a lack of providing and supporting information for nursing activities using such established database. In particular, the judgement for the intervention of pains depends on the experience of individual nurses and that leads to make subjective decisions in usual. In this paper, a pain nursing supporting method that uses the existing medical data and performs collaborative filtering is proposed. The proposed collaborative filtering is a method that extracts some items, which represent a high relativeness level, based on similar preferences. A preference estimation method using a user based collaborative filtering method calculates user similarities through Pearson correlation coefficients in which a neighbor selection method is used based on the user preference.
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체형특성(體型特性)이 체온조절반응(體溫調節反應) 및 온열쾌적감(溫熱快適感)에 미치는 영향(影響)
심부자 ( Boo Ja Shim ),류현 ( Hyun Yoo ) 한국패션비즈니스학회 2003 패션 비즈니스 Vol.7 No.1
This study is the first part of the research to reveal the effects of somatotype characteristics on body temperature control reaction as well as thermal sensation. Nine healthy female collegians (classified into 3 body types of thin, normal, and obese according to Rohrer index) living in Busan were chosen as the subjects. The following are the results: Significant differences of skin temperature appeared in the parts of epigastrium (thin/normal>obese), anterior forearm (normal>thin/obese), and anterior leg (obese > thin/normal) as well as mean skin temperature. Mean skin temperature temporarily dropped owing to the exercise but tended to recover as time went by. Skin temperature of normal/thin shows higher than obese type. The change of skin temperature was noticed in the order of forehead > epigastrium > anterior forearm > anterior leg > anterior thigh (obese type) ; epigastrium > forehead > anterior forearm > anterior thigh > anterior leg (normal type) ; epigastrium > forehead > anterior forearm > anterior thigh > anterior leg (thin type, before and after exercise); epigastrium > forehead > anterior forearm > anterior leg > anterior thigh (thin type, during exercise). Significant differences were shown in the temperature change inside clothes according to somatotypes. No significant differences were revealed in thermal sensation, moisture sensation, and comfortable sensation according to body types and time
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정호일(Hoill Jung),류현(Yoo Hyun),정경용(Kyung-Yong Chung),이영호(Young-Ho Lee) 한국콘텐츠학회 2013 한국콘텐츠학회논문지 Vol.13 No.4
개인화 추천 시스템은 자동화된 정보 필터링 기술을 적용하여 사용자의 취향에 맞는 상품을 추천해 주는 시스템이다. 이러한 기술 중 협력적 필터링은 비슷한 패턴을 가진 형태들을 식별해 내는 기법이다. 따라서 이를 이용하면 과거 유사한 형태를 가진 환자의 자료를 통하여 통증 강도를 유추 하거나 분류된 환자의 프로필의 유사도에 따라 관련 사정을 추출하는 것이 가능하게 된다. 유사도 가중치 추출의 대표적인 방법인 피어슨 상관계수를 사용하는 방법은 데이터의 양에 따라 표본 데이터가 적은 경우 예측 값이 부정확해지고 양이 방대한 경우 계산량이 제곱으로 늘어 신속한 결과를 추출할 수 없게 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 MAE와 순위 스코어를 사용하여 의미있는 데이터를 추출하기 위한 표본 자료의 규모와 유사도 군집량을 비교하여 구현된 지능형 통증 간호중재 유헬스 시스템의 우수성을 확인하였다. 이를 통하여 통증 환자의 고통호소를 간호사가 신속하게 파악할 수 있도록 기초자료와 가이드라인을 제공하게 되고, 따라서 환자의 안위 증진이 향상되게 된다. A personalized recommendation system is a recommendation system that recommends goods to users taste by using an automated information filtering technology. A collaborative filtering method in this technology is a method that discriminates certain types, which represent similar patterns. Thus, it is possible to estimate the pain strength based on the data of the patients who have the past similar types and extract related conditions according to the similarity in classified patients. A representative method using the Pearson correlation coefficient for extracting the similarity weight may represent inexact results as the sample data is small according to the amount of data. Also, it has a disadvantage that it is not possible to fast draw results due to the increase in calculations as a square scale as the sample data is large. In this paper, the excellency of the intelligence pain nursing intervention u-health system implemented by comparing the scale and similarity group of the sample data for extracting significant data is verified through the evaluation of MAE and Raking scoring. Based on the results of this verification, it is possible to present basic data and guidelines of the pain of patients recognized by nurses and that leads to improve the welfare of patients.
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