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대사 증후군 환자들을 위한 온톨로지 기반 맞춤형 건강관리 서비스
이병문(Byung-Mun Lee),이영호(Young-Ho Lee),유기민(Ki-Min Yu),박지윤(Ji-Yoon Park),강운구(Un-Gu Kang) 한국컴퓨터정보학회 2012 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.17 No.1
2005년도 국민건강영양조사에 의하면 우리나라 30세 이상의 인구에서 남자는 32.9%, 여자는 31,8%에서 대사증후군이 있는 것으로 보고되었다. 이러한 대사증후군은 유전적, 환경적 요인이 결합된 복합질환으로 다른 만성질환들과 같이 예방 및 관리에 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 시스템 아키텍처, 온톨로지와 Jena2.0 추론엔진을 사용하며 질병관련 가이드라인을 정리한 데이터를 통하여 서비스를 제안하였다. 본 논문에서는 상황에 따른 정확도 실험을 하였으며, 실험데이터는 930개의 데이터를 선별하여 실시하였다. 그 결과 상황데이터가 많을수록 맞춤형 서비스가 가능하다는 결과를 얻었으며, 대사증후군의 위험요소가 다양하기 때문에 여러 가지 상황데이터로서 맞춤형 서비스를 추천하는 것이 효과적으로 보인다. According to 2005 Korea National Health and Nutrition Survey, it has been reported that 32.9% men and 31.8% women have Metabolic syndrome among the population of age 30 and over. The importance of prevention and management is being emphasized in Metabolic syndrome which is a complex disease related to various generic and environmental factors like other chronical disease. In this study we suggest an service based on the data using the system architecture, ontology and Jena2.0 inference engine and organizing the disease-related guideline. The study also arrives at the result through proper interpretation and reasoning process using health management service model based on ontology. The accuracy according to the situation was tested and 930 data samples were selected and experimented. We drew a conclusion that the much personalized data is available, the more personalized services are possible. Since the risk factors of Metabolic syndrome are various, it would be effective to suggest customized services based on various personalized data.
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