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        • KCI등재

          한의 학파별 처방 추천을 위한 기계 학습 데이터 구축 프로세스 설계 및 시스템 개발

          예상준,이상훈,장호 한국지식정보기술학회 2021 한국지식정보기술학회 논문지 Vol.16 No.5

          It takes a lot of time, manpower, and budget to build high-quality learning data on a large scale, which is a key element for implementing artificial intelligence (AI) in various fields. Unlike Western medicine, in the case of Korean medicine, the characteristics are different according to the school. The machine learning data built by experts from representative schools can be reservoir of clinical knowledge and be used for AI recommendation systems. Therefore, in this study, a representative Korean medicine school was selected, a machine learning data construction process was designed, and a related system was developed. First, three Korean medicine schools were selected in consideration of its utilization in the clinical field and representativeness of Korean medicine treatment. We designed a process composed of collecting patient information through clinical research and build machine learning data through case reviews by clinical experts in each school. To support this process, an electronic case report form (eCRF) system and a symptom/prescription input system were designed and developed. Based on the simulation of patient case evaluation by experts from the three previously selected schools and advisory opinions, case items consisting of 9 groups and 59 detailed items were selected. According to the case items, the eCRF system was designed and developed. In addition, a symptom/prescription input system was designed and developed to enter the main symptoms, diseases, and prescriptions derived during the case review process. The two systems designed in this study can function as a new platform to analyze major symptoms/signs and prescriptions identified by different Korean medicine schools, and can be used to build machine learning data for AI recommended by schools. 다양한 분야에서 인공지능을 구현하기 위한 핵심 요소인 양질의 학습데이터를 대규모로 구축하기 위해서 많은 시간, 인력, 예산이 소요되고 있다. 서양 의학과 달리, 한의학의 경우는 학파에 따른 성격이 판이하게 달라서, 환자를 진단하는 관점, 이를 해석하는 변증과정, 최종적인 치료법에서 상당한 차이를 보인다. 한의학의 다양한 이론 체계 및 진단 방식은 한의학파를 중심으로 정리되고 발전되고 있으므로 대표적인 학파에 속한 전문가에 의해서 구축되는 학습 데이터는 임상 진료 현장에서 발생하는 다양성에 대한 임상 지식의 보고라고 할 수 있을 것이다. 이에, 본 연구에서는 이러한 학파별 상이한 이론 체계가 반영된 학습 데이터를 구축하기 위해서 대표적인 한의학파를 선정하고 학습 데이터 구축 프로세스 설계하였으며, 관련 시스템을 개발하였다. 먼저 임상 현장에서의 활용도, 한의 진료에 대한 대표성, 그리고 한약 처방을 통한 치료 여부 등을 고려하여, 대한상한금궤의학회, 대한형상의학회, 사상체질의학회를 선정하였다. 한의 학파별 처방 추천을 위한 학습 데이터는 임상연구를 통해서 환자에 대한 정보를 구축하고 이를 학파별 임상전문가의 케이스 리뷰를 통해서 구축되는 프로세스로 설계되었다. 이러한 프로세스를 지원하기 위해서 전자 증례 시스템 (eCRF)과 증상/처방 입력 시스템을 설계하고 개발하였다. 앞에서 선정된 3개 학파의 전문가에 의한 환자사례 평가 시뮬레이션과 자문의견을 바탕으로 9개 대항목과 59개 세부항목으로 구성되는 증례 항목을 선정하고 eCRF 시스템을 설계하고 개발하였다. 그리고 eCRF에 입력된 환자에 대한 진단과 처방을 결정하는 증례 리뷰 과정에서 도출되는 주요 증상, 병증명, 처방명을 입력하는 증상/처방 입력 시스템을 설계하고 개발하였다. 본 연구에서 한의 학파별 학습 데이터를 구축하기 위해서 설계된 프로세스와 개발된 두 개의 시스템은 동일 환자에 대해서 학파별 학습 데이터가 구축될 수 있으므로, 한의 학파별로 파악하는 주요한 증상/징후 및 처방의 차이를 분석할 수 있는 새로운 플랫폼으로 기능할 수 있으며 학파별 처방 추천 기계 학습을 위한 학습 데이터 구축에 활용될 수 있을 것이다.

        • KCI등재

          Approach for visualizing research trends: three-dimensional visualization of documents and analysis of relative vitalization

          예상준,김철 한국콘텐츠학회 2014 International Journal of Contents Vol.10 No.1

          This paper proposes an approach for visualizing research trends using theme maps and extra information. The proposed algorithm includes the following steps. First, text mining is used to construct a vector space of keywords. Second, correspondence analysis is employed to reduce high-dimensionality and to express relationships between documents and keywords. Third, kernel density estimation is applied in order to generate three-dimensional data that can show the concentration of the set of documents. Fourth, a cartographical concept is adapted for visualizing research trends. Finally, relative vitalization information is provided for more accurate research trend analysis. The algorithm of the proposed approach is tested using papers about Traditional Korean Medicine.

        • KCI등재

          An Edutainment Game Prototype for Sasang Constitutional Food Therapy

          예상준,Dapeng Zhao,Il-Han Ryu,양창섭,김철,권가진 대한예방한의학회 2015 대한예방한의학회지 Vol.19 No.2

          Objective : Recently many kinds of food therapies have sprung up to prevent or manage disease and to promote health. Seeing Korean history, the Korean medical doctors have been applying food therapy based on the thought that the dietary sources were as important as the medicine. Therefore, in this study, we designed a mobile edutainment game prototype with the goal of providing education about healthy food knowledge for users who belongs to different constitutional types. Materials and Method : We adopted the Sasang Constitutional Medicine as the medical background knowledge for our edutainment game design. Based on the user study, we developed the process of edutainment system which is composed of ‘My game’, ‘My constitution’, and ‘My food’. Among the whole process, we developed a prototype for the core module – the ‘My game’ part. This prototype used a jumping game for mobile devices that is composed of training, level 1 and level 2 stages. Results : From the target user evaluation, it was proved that 1) in terms of the learning effect of healthy diet, the edutainment game we developed has a significant advantage over the conventional learning media. 2) after playing the edutainment game, the good and bad food identification accuracy based on picture and text format were increased by 44% and 42% respectively, and 3) target users perceived enjoyment while using this prototype, as well as showed positive intention to use this game as edutainment tool in the future. Conclusion : We designed and developed mobile edutainment game prototype to educate healthy food knowledge based on Sasang Constitutional Medicine. Through user evaluation, we proved that our prototype enhanced healthy food knowledge and that user accepted the prototype as a beneficial edutainment tool.

        • KCI등재

          한방 통계 시스템의 설계 및 구현

          예상준,김철,장현철,김상균,김진현,송미영 한국콘텐츠학회 2009 한국콘텐츠학회논문지 Vol.9 No.12

          The statistics of traditional korean medicine is essential aspects for the information based policy establishment and the evidence based traditional korean medicine research. But because the integrated statistics service of traditional korean medicine is not provided, people are hard to find out suitable statistics. Thus we analyzed the produced statistics from many ministries, classified it into 7 categories and extracted common fields from it. We designed the database schema by summary table dynamic production method from the analysis of statistics and designed the system composed of excel import, statistics analysis, chart creation and search engine. Finally we implemented the statistics system of traditional korean medicine which users are capable of modifying the statistics data freely. We hope that the implemented system will provide pliability in searching and finding statistical information. 한의학 통계의 생산, 관리 및 제공은 구체적이고 객관적인 데이터를 활용한 한의학 정책의 수립과 근거에 기반한 한의학 연구를 위해 필수적인 요소이다. 그러나 현재 한방 통계 서비스는 정부와 민간의 유관 단체가 산별적으로 제공하는 상황에서 체계적이고 통합적인 서비스가 이루어지고 있지 않기 때문에 이용자는 신뢰할 수 있으며 유용한 가치를 가진 데이터의 검색, 획득 및 활용에 많은 어려움이 있다. 본 연구는 각 기관에서 생산하는 한의학 관련 통계자료를 분석하여 이용자가 편리하게 이용할 수 있도록 한방 통계를 7가지 분야로 구분하고, 분야별 서비스 통계 항목을 분석하였다. 서비스 이용에 대한 시나리오 설계를 바탕으로 요약 테이블 동적생성기법을 이용하여 데이터베이스를 설계하였으며 Excel Import, Statistics Analysis, Chart Creation, Search Engine의 4개 모듈로 이루어진 시스템을 설계하여 사용자가 원하는 형태의 통계 가공 기능을 제공하는 시스템을 구현하였다. 한방 통계 시스템은 사용자에게 필요한 통계를 검색하고 통계 정보를 획득하는데 많은 유연성을 제공할 것으로 기대된다.

        • 가상 포제 학습 시스템 설계에 관한 연구

          예상준,성보석,장윤지,김철 한약정보연구회 2015 한약정보연구회지 Vol.3 No.1

          The exact knowledge of herbal drugs is very important in the Korean traditional medicine because rate of herbal drug treatment reaches about 50%. Thus systematic learning and the various training courses in education on herbal drugs are essential element for the correct treatment. But learning and practice hours are not enough in the current education. In this paper, we proposed a design for information system which focused on herbal drug processing that can reinforce the current curriculum. First we have defined the direction of the information system through a trend analysis on the e-PBL(electronic problem based learning) system. In the next step, we constructed a database for the self study and virtual simulation with refer to various books on herbal drug processing. Some problem scenarios were illustrated using this database. Finally, we derived some functions which needed for e-Learning system design. This paper has limitations has limitations because further studies on user satisfaction and applicability in field are needed. Nevertheless, the design for virtual learning system of herbal drug processing is expected to assist clinicians in the future.

        • KCI우수등재

          한의학 연구 데이터 관리 및 공유를 위한 메타데이터 요소 설계

          예상준,장호,김선태 한국문헌정보학회 2019 한국문헌정보학회지 Vol.53 No.2

          This research makes the metadata element design for Korean medicine research data management and re-use. Derived metadata elements are verified in research data of Korea Institute of Oriental Medicine. TTAK.K0-10.0976 Standard, DataCite metadata Schema and National Research Data Platform of KISTI were analyzed to derive the metadata elements. Including Identifier, 27 elements were derived as top-level elements with 29 mandatory elements, 13 recommended elements and 31 optional elements. The degree of elements’ necessity and new metadata elements were investigated and suggested in the survey by six domain experts in korean medicine field. In this study subject classification for the korean medicine research data are suggested. The final version of metadata schema was tested and verified by comparing with the legacy metadata fields. The research results can be used to describe the Korean medicine research data: items and files. 본 연구에서는 한의학 연구 데이터 관리 및 공유를 위한 메타데이터 요소를 설계하고 한국한의학연구원에서 생산되는 연구 데이터를 대상으로 요소검증을 수행하였다. TTAK.K0-10.0976 표준과 DataCite 메타데이터 스키마, 한국과학기술정보연구원의 국가 연구 데이터플랫폼 스키마를 대상으로 메타데이터 요소를 도출하였다. 최상위 요소로서 Identifier를 포함한 27개 요소가 도출되었으며, 필수요소 29개, 권고요소 13개, 선택요소 31개를 도출하였다. 한의학 관련 분야별 전문가 6인을 대상으로 도출요소에 대한 필요성 정도를 조사하였으며, 추가적인 메타데이터 요소를 제안 받아 검토하였다. 한의학 연구 데이터 주제 분류를 제안하였으며, 최종 제안하는 메타데이터 요소로 현재 운영 중인 시스템의 메타데이터 수용여부를 검증하였다. 본 연구결과는 향후 한국한의학연구원에 구축되는 데이터 리포지터리에 아이템과 파일을 기술하기 위한 메타데이터 스키마로 활용될 수 있다.

        • KCI등재

          Study on Improving Oriental Medicine Statistical System for Multidimensional Statistical Data

          예상준,김철,김진현,장현철,김상균,송미영 한국콘텐츠학회 2011 International Journal of Contents Vol.7 No.3

          Oriental medicine statistics are essential in research planning, research evaluation, and policy decision based on objective data. However, integrated administration of such statistics is not presently possible in the oriental medicine field, which has been slow in incorporating information communication technology. In an effort to address this problem, the Korea Institute of Oriental Medicine (KIOM) developed an oriental medicine statistical system in 2009, and the system has been offered in the traditional medicine information portal of OASIS. However, according to a 2010 survey targeting OASIS users, those surveys reported that needs for a system where various statistical data can be extracted via an interactive approach to multidimensional data. As a result of an analysis of the functions of the existing system, it was found that it is necessary to array and arithmetically analyze Stats Value, Drill Up & Drill Down, and Pivot. To this end, the existing DB schema should be redesigned. Based on our analysis result, we redesigned the database into a structure that is applicable to the reverse pivot algorithm. We used J2EE/JSP and a Flex framework to design and develop an oriental medicine statistical system that can provide multidimensional statistical data. Considering that the improved oriental medicine statistical system is planned to be offered by OASIS of KIOM, utilization and value of oriental medicine statistical data are expected to be enhanced.

        • KCI등재후보

          한약처방 정보 검색 시스템 구축

          예상준,신현규,김철,Yea, Sang-Jun,Shin, Hyeun-Kyoo,Kim, Chul 대한한의학방제학회 2012 大韓韓醫學方劑學會誌 Vol.20 No.2

          Objectives : This study aimed to build up information system for the 25 cases of Korean Medicine (KM) prescriptions which are used mostly often in clinic and aimed to offer information about its effect and safety to public and researcher. Methods : We used KM prescription data-bank which came from 'The Bio-informatics for herbal formula' and 'The evidence based medicine for herbal formula' projects of Korean Institute of Oriental Medicine (KIOM) Results : First, we analyzed prescription data and categorized 7 classes, then we built up prescription database based on it. Second, we designed and developed user functions of prescription information system, then we link it to OASIS. Third, we developed adminstration system to manage the prescription data. Conclusions : From this study we hope that KM prescription information system will be used for fusion research based on KM. Because the implemented system is linked to OASIS, we expect it will be widely used.

        • KCI등재

          전통의학 지식을 활용한 한약재 네트워크 분석 시스템의 확장

          예상준,장윤지,성보석,김철 한국지식정보기술학회 2018 한국지식정보기술학회 논문지 Vol.13 No.2

          In biomedical research area, various researches have been carried out to develop novel tools for analyzing biomedical interactions and relationships between compounds, proteins, genes, and diseases. In previous project, we built network of biomedical information related to herbal medicine and developed multidimensional analysis tools exploiting those relationship between data. However the previous system is not capable of building network of traditional medical knowledge of herbal medicine and analyzing it. In this paper, therefore, we aimed to expand the previous system by adopting traditional Korean medical knowledge. In order to design the expanded system, we analyzed the process of building network and user interfaces of the previous system as well as the database schema related to herbal medicine in traditional Korean medicine information portal (OASIS). The expanded system has two sided view of network. In the left side of view, there is traditional medical knowledge based network which is composed of herbal medicine, herbal prescription, efficacy, and target and provides links to the web contents of papers, prescriptions, monographs, and specimen of OASIS. The expanded K-herb network multidimensional analysis system by connecting traditional medical knowledge will be a useful network analysis tool to researchers in the traditional medical and biomedical area. 생물의학 분야에서 화합물, 단백질/유전체, 질병에 대한 상호작용 및 연관관계에 대한 심층 분석을 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 본 연구에 앞서, 우리는 PubMed 논문을 기반으로 한약재와 관련된 화합물, 단백질/유전체, 질병에 대한 네트워크를 구축하고 다차원 분석 도구를 개발하였다. 그러나 기 개발된 시스템은 한약재에 대한 다양하고 체계적인 전통의학 지식의 네트워크 구축 및 분석 기능이 결여되어 있다. 이에 본 논문에서는 전통의학 정보 연계를 통한 한약재 네트워크 다차원 분석 시스템을 확장하였다. 이를 위해서 PubMed 논문 기반 한약재 네트워크 시스템의 네트워크 구축 및 User Interface를 파악하고 전통의학 정보포털인 오아시스 한약재 관련 DB 스키마를 분석하여 동기화가 가능한 좌우 두 개의 뷰로 설계하였다. 좌측의 전통의학 지식 기반 한약재 네트워크 다차원 분석 시스템에는 한약재, 한약처방, 효능, 주치 데이터를 이용하여 네트워크를 구축하고 다차원 분석이 가능하게끔 개발하였으며 오아시스의 논문, 처방, 모노그래프 및 표본에 대한 링크를 제공할 수 있도록 개발하였다. 확장된 한약재 네트워크 다차원 분석 시스템은 한의약 및 생물의학 분야의 관련 연구자에게 유용한 네트워크 분석도구로써의 역할을 기대할 수 있을 것이다.

        • KCI등재

          한의학 증상 질의 확장을 위한 단어 임베딩 기반의 클러스터링 기법

          예상준,이상훈,윤지원,장호 한국지식정보기술학회 2020 한국지식정보기술학회 논문지 Vol.15 No.5

          In the information age, smart search is essential due to the enormous amount of accumulated information. However most of the query entered into search engines are general nouns with various meanings and are only about 2.4 words on average, making it difficult for search engines to grasp the exact search intention of users. To mitigate this situation, figuring out exact search intention of users is supported by query expansion. In order to develop the query expansion of Korean Medicine clinical decision support system (KM-CDSS), we suggest novel algorithm that consist of 4 steps; first, symptom names are extracted from the prescription information fetched by the initial query. second, extracted symptoms are embedded into a vector space. third, vector space are clustered and each cluster’s quality is evaluated by silhouette coefficient. finally, each words which are laid nearest to the center is suggested as representative symptom. In the experiments, we examined relevance and comprehensiveness qualitatively by KM doctors and utility are analyzed quantitatively. The results of the evaluation of the three indicators were analyzed in an integrated manner. The proposed model showed good enough results in relevance and comprehensiveness test and best result in utility test. It turned out that the proposed model is most suitable as a query expansion model for KM-CDSS. If user search logs are collected in the future, it is expected that related search words will be provided in more sophisticated ways through improved query expansion. 정보화 시대에는 막대하게 축적된 정보량으로 인해서 스마트한 정보 검색이 필수적이다. 이를 지원하기 위해서 질의 확장을 통해서 사용자의 정확한 검색을 지원하고 있다. 본 연구에서는 한의 진료 지원 시스템의 질의 확장을 위해서 최초 질의로부터 생성된 처방 정보에서 증상명을 추출하여 벡터공간으로 임베딩 및 클러스터링하고 각 클러스터의 품질을 평가하여 높은 순위의 증상명부터 확장 질의로 추천하는 방법을 제안하고 한의사에 의한 정성평가 및 검색 결에 대한 정량평가를 실시하였다. 실험에서는 연관성, 포괄성, 유용성의 세 가지 지표를 평가하였으며, 세 가지 지표에 대한 평가 결과를 통합적으로 분석하여, 제안된 모델이 한의 진료 지원 시스템의 연관 검색어 제시를 위한 질의 확장모델로 가장 적합한 것으로 드러났다. 향후 사용자 검색 기록이 수집된다면, 더욱 개선된 질의 확장을 통한 연관 검색어 제공이 가능해질 것으로 기대된다.

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