헬스케어 홈 서비스를 위한 이기종 센서 정보 구축 및 관리

이충섭(Chung-Sub Lee),윤영민(Young-Min Yoon),정창원(Chang-Won Jeong),주수종(Su-Chong Joo) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.2A

기존 센서 데이터 처리를 위한 대부분의 연구는 특정응용 메커니즘을 갖는 중앙 집중형 구조를 사용하고 있다. 데이터는 미리 정의된 방법으로 수집되어 중앙 서버의 전형적인 DBMS에 의해 저장된다. 그러나 다양한 센서의 등장은 각 센서의 서로 다른 특성 때문에 기존의 방법으로는 센서로부터 수집된 데이터를 처리하거나 관리하기 어려운 문제점을 야기 시켰다. 따라서 본 논문에서는 이기종의 센서로부터 수집된 정보를 구축하고 이를 위해 우리가 그동안 연구한 헬스케어 프레임워크 기반에서 센서 매니저를 추가 구현하였다. 제안된 센서 매니저는 이기종의 센서로부터 수신된 스트림 형식의 데이터를 처리하고, 각 센서데이터의 변화 정도에 따른 수집 주기 설정 및 데이터베이스에 저장하기 위한 기능을 포함하고 있다. 센서 매니저의 수행성을 검증하기 위해 Mica2 Mote와 Cricket 센서로부터 수집된 데이터 처리과정과 헬스케어 데이터베이스 관리 도구를 통해 데이터베이스에 저장된 정보를 확인하였다.

스마트폰 기반의 User Context Social Network 시스템

이충섭(Chung - Sub Lee),서용호(Yong-Ho Seo),양태규(Tae-Kyu Yang) 한국정보기술학회 2012 Proceedings of KIIT Conference Vol.2012 No.5

본 논문에서는 스마트폰 기반의 User Context를 이용한 Social Network 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 미리 설계된 데이터베이스를 기반으로 설정해놓은 Node 값을 스마트폰에 저장을 하고 트리구조로 만들어져 있는 Social Network 서버에 저장한 Node 값으로 접속을 한 후, 자신과 같은 상황의 사용자와 사용자들끼리 Social Network로 연결이 되는 시스템이다. 대학생이라는 특정집단이 시간표 설정을 한 후, 자신과 같은 시간에 같은 과목을 듣는 사용자들끼리 연결이 되어 서로 간에 정보를 공유 할 수 있다는 점에서 기존의 Social Network시스템과는 차별성을 가지고 있다. 본 시스템은 실험을 통해 User Context Social Network 시스템의 타당성을 입증하였다 In this paper, we propose a social network system based on smartphone using a user’s context. The proposed system stores information of configured node on a pre-designed database, then connects to a social network server which forms a tree structure using the stored node information. After connecting to the server, a user can share their contents with others based on his current situation in a social network. By using this system, students set their timetable for classes, then a group of students who attend the same class at the same time can share information with each other. This is a distinct difference against the existing social network. In experiment, we evaluated the feasibility and the effectiveness of the proposed user context social network.

기계학습을 통한 복부 CT영상에서 요로결석 분할 모델 및 AI 웹 애플리케이션 개발

이충섭 ( Lee Chung-sub ),임동욱 ( Lim Dong-wook ),노시형 ( Noh Si-hyeong ),김태훈 ( Kim Tae-hoon ),박성빈 ( Park Sung-bin ),윤권하 ( Yoon Kwon-ha ),정창원 ( Jeong Chang-won ) 한국정보처리학회 2021 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.10 No.11

의료분야 인공지능 기술이 분석과 알고리즘 개발에 중점을 두었으나 점차 제품으로 서비스하기 위한 Web 애플리케이션 개발로 변화되고 있다. 본 연구는 복부 CT 영상에서 요로결석(Urinary Stone) 분할모델과 이를 기반으로 한 인공지능 웹 애플리케이션에 대해 기술한다. 이를 구현하기 위해 의료영상 분야에서 이미지 분할을 목적으로 제안된 End-to-End 방식의 Fully-Convolutional Network 기반 모델인 U-Net을 사용하여 모델을 개발하였다. 그리고 Python 기반의 Flask라는 마이크로 웹 프레임워크를 사용하여 AWS 클라우드 기반 웹 애플리케이션으로 개발하였다. 끝으로 모델 서빙으로 요로결석 분할모델이 예측한 결과를 인공지능 웹 애플리케이션 서비스 수행 결과로 보인다. 제안한 AI 웹 애플리케이션 서비스가 선별 검사에 활용되기를 기대한다. Artificial intelligence technology in the medical field initially focused on analysis and algorithm development, but it is gradually changing to web application development for service as a product. This paper describes a Urinary Stone segmentation model in abdominal CT images and an artificial intelligence web application based on it. To implement this, a model was developed using U-Net, a fully-convolutional network-based model of the end-to-end method proposed for the purpose of image segmentation in the medical imaging field. And for web service development, it was developed based on AWS cloud using a Python-based micro web framework called Flask. Finally, the result predicted by the urolithiasis segmentation model by model serving is shown as the result of performing the AI web application service. We expect that our proposed AI web application service will be utilized for screening test.

다기관 임상연구를 위한 의료 데이터 셋 관리 시스템

이충섭 ( Chung-sub Lee ),김승진 ( Seung-jin Kim ),김지언 ( Ji-eon Kim ),노시형 ( Si-hyeong No ),김태훈 ( Tae-hoon Kim ),윤권하 ( Kwon-ha Yoon ),정창원 ( Chang-won Jeong ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.1

본 논문은 국제표준화인 OHDSI OMOP-CDM 의 확장으로 의료영상 표준기반의 R_CDM 으로 변환하고 그 데이터를 기반으로 다기관 임상연구를 위한 관리시스템에 대해 기술한다. 이를 위해 기존 공통데이터모델과 연계에 중점을 두어 DICOM 태그정보를 기반으로 의료영상 표준 모델의 스키마와 다기관 연구를 위한 Report 정보를 포함하여 모델링하였다. 이를 기반으로 머신러닝 기술개발을 위한 데이터 셋 생성과 관리를 위한 웹 기반 시스템 구조와 기능에 대해서 기술한다. 끝으로 구현된 시스템에서 제공하는 웹 서비스 수행 결과를 보인다.

FHIR 기반 다중 의료 정보 중재 플랫폼 개발

이충섭 ( Chung-sub Lee ),임동욱 ( Dong-wook Lim ),노시형 ( Si-hyeong Noh ),김태훈 ( Tae-hoon Kim ),정창원 ( Chang-won Jeong ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2

최근 의료데이터 표준화에 대한 중요성이 보건의료 빅데이터 구축과 맞물려 보건의료데이터 표준화와 마이데이터 생태계 조성을 추진하고 있다. 그리고 개인들의 휴대용 기기 이용증가와 모바일 환경으로 전반적인 디지털헬스의 패러다임 변화에 따라 HL7 FHIR의 사용이 점차 확대될 것으로 예측된다. 본 논문에서는 의료정보 표준인 HL7 FHIR와 의료영상 표준인 DICOM으로 환자 정보를 전달하기 위한 다중 의료 정보 중재 플랫폼에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해 HL7 FHIR의 Patient, Observation, DiagnosticReport, Bundle 리소스를 활용하여 환자 정보와 임상 리포트 정보를 전달하여 StudyList에서 보여줄 수 있도록 구현하였다. 현재 구현된 내용은 FHIR 기반의 임상데이터로 의료영상을 포함한 표준화된 정보로 제공하여 마이데이터 실증 플랫폼으로 활용될 것으로 기대된다.

근감소증 진단을 위한 영상분할 모델 개발 및 외부검증

이충섭 ( Chung-sub Lee ),임동욱 ( Dong-wook Lim ),김지언 ( Ji-eon Kim ),노시형 ( Si-hyeong Noh ),유영주 ( Yeong-ju Yu ),김태훈 ( Tae-hoon Kim ),정창원 ( Chang-won Jeong ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.1

근감소증은 영양부족, 운동량 감소 그리고 노화 등으로 정상적인 근육의 양과 근력 및 근 기능이 감소하는 질환을 말한다. 근감소증은 보편적으로 유럽 근감소증 실무그룹분석(EWGSOP)에서 정의한 측정 방법을 따른다. 본 논문에서는 근감소증 진단을 위한 영상 분할 모델을 개발하고 외부검증하는 방법에 대해서 제안한다. 우리는 CT 영상에서 L3 영역을 선별하여 자동으로 근육, 피하지방, 내장지방을 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능을 평가하기 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행하였으며, 타 병원의 데이터를 이용하여 같은 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 고찰하고 보완하고자 했다.

Flask 의 모델 서빙을 이용한 웹 어플리케이션 구현 : Urinary Stone 인공지능 응용

이충섭 ( Chung-sub Lee ),임동욱 ( Dong-wook Lim ),노시형 ( Si-hyeong No ),김지언 ( Ji-eon Kim ),유영주 ( Yeong-ju Yu ),김태훈 ( Tae-hoon Kim ),박성빈 ( Sung Bin Park ),윤권하 ( Kwon-ha Yoon ),정창원 ( Chang-won Jeong ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.1

본 논문은 웹의 발달로 인하여 의료 서비스들이 기존의 Client-Server 방식의 제품에서 Web 방식의 제품으로 변경되고 있는 현대 흐름에서 인공지능 어플리케이션 또한 Web 으로 서비스 하기 위한 방법과 구현된 요로결석 AI 어플리케이션에 대해 기술한다. 이를 구현하기 위해 Python 기반의 Flask 라는 마이크로 웹 프레임워크를 사용하여 DICOM 핸들링, Pre-Processing, Mask 를 생성하고 Predict 결과를 Model Serving 을 통하여 Urinary Stone Segmentation Model 이 서비스되는 인공지능 웹 어플리케이션 동작 방식과 수행 결과를 보인다.

기계학습을 위한 의료영상 라벨링 웹 애플리케이션 구현

이충섭 ( Chung-sub Lee ),임동욱 ( Dong-wook Lim ),김지언 ( Ji-eon Kim ),노시형 ( Si-hyeong Noh ),유영주 ( Yeong-ju Yu ),김태훈 ( Tae-hoon Kim ),정창원 ( Chang-won Jeong ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2

최근 인공지능 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데 국내외에서 오픈 데이터셋을 제공하고 있어 기술개발이 가속화되고 있다. 데이터셋은 지도학습을 위한 학습데이터로 라벨링 데이터를 포함하고 있어 다양한 라벨링 기능이 적용된 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 웹 애플리케이션에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, Grabcut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 이와 관련하여 라벨링 기능별 수행 결과를 근감소증 진단을 위한 영상 라벨링 수행결과와 정량분석 결과를 보였다.

의료 빅데이터기반 확장 인공지능 통합플랫폼

이충섭 ( Chung-sub Lee ),김지언 ( Ji-eon Kim ),노시형 ( Si-hyeong Noh ),김태훈 ( Tae-hoon Kim ),이윤오 ( Yun Oh Lee ),유영주 ( Yeong-ju Yu ),천정범 ( Jungbum Chun ),정창원 ( Chang-won Jeong ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2

최근 의료데이터의 표준화를 기반으로 다양한 임상연구가 국내외에서 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분 개발기술이 임상현장에 적용되지 못하는 이유는 상이한 인프라로 인한 일관성있는 결가를 도출하지 못하는 문제점과 부족한 진단지표와 기준 그리고 충분하지 못한 기술적·임상적 검증이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위한 새로운 통합 플랫폼을 제안하고자 한다. 이를 위해서 임상데이터는 OHDSI의 OMOP-CDM으로 표준화되어야 하며, 이외에 의료영상 정보를 포함한다. 제안한 플랫폼은 표준화된 데이터를 통해 지속적인 자가 학습을 수행하며, 질환별 진단에 필요한 개발 도구와 분석 소프트웨어 도구를 통해 다양한 타겟 질환연구를 지원한다. 제안한 플랫폼은 질환에 대한 비침습적 진단을 위해 의료영상을 기반으로 데이터표준화을 기반으로하며, 이를통해 인공지능 기술을 개발하고 병원 정보시스템과 연계하여 임상현장에 실증을 통해 검증하고자 한다.

헬스케어 홈 서비스를 위한 데이터베이스 및 응용 서비스 구현

이충섭 ( Chung-sub Lee ),정창원 ( Chang-won Jeong ),주수종 ( Su-chong Joo ) 한국인터넷정보학회 2007 인터넷정보학회논문지 Vol.8 No.1

본 논문은 헬스케어 홈 환경에서 얻어진 정보를 헬스케어 데이터베이스로 구축하고, 이를 헬스케어 홈 서비스에 활용하는데 목적을 둔다. 특히, 본 논문에서 우리는 헬스케어 데이터베이스 스키마의 설계 및 이전에 우리가 개발한 헬스케어 통합 서비스를 지원하는 프레임워크(FSHIS)상에서 구축된 데이터베이스를 어떻게 사용할 것인가에 초점을 둔다. 헬스케어 정보는 다양한 센서로부터 수집한 데이터의 특정 저장타입에 맞추어 설계하였고, 헬스케어 홈 서비스의 사용목적에 따라 구축된 헬스케어 데이터베이스는 실제 스키마를 가진 기본 정보와 뷰 스키마로 제공되는 상황정보로 분류하였다. 첫 번째 기본 정보는 물리적 센서로부터 얻어지는 위치, 건강, 환경관련 가공없는 데이터와 개인 건강관련 프로파일 정보로 이루어진다. 두 번째의 상황정보는 기본 정보들을 이용하여 혼합 가공한 정보이다. 이 상황정보는 헬스케어 응용 서비스에 따라 다양한 뷰 스키마를 통해 얻어진다. 마지막으로, 구축된 헬스케어 데이터베이스의 실질적인 활용을 검증하기 위해, 우리는 본 연구실에서 개발된 FSHIS상에 구축된 데이터베이스와의 연동을 통해, 독거노인을 위해 생활 활동 영역으로 부터 필요한 기본정보와 상황정보를 이용하여 응급상황 호출 그리고 홈 가전 제어 등의 헬스케어 홈 모니터링 서비스를 보였다. This paper is to construct a healthcare database using information obtained from healthcare home environments, and use this one for healthcare home services. Especially, our researching focus in this paper is how to design healthcare database scheme and how to use this constructed database on the Framework for Supporting Healthcare Integrated Service(FSHIS) we developed previously. Healthcare information is designed to database schemes in accordance to the specific save types of the data collected from various typed-sensors. The healthcare database constructed by using this information for the purpose of healthcare home services is divided into the base information with real schemes and the context based information with view schemes. Firstly, the base information includes low data obtained from physical sensors relevant to locations, healths, environments, and the personnel healthy profiles. The other is the context based information that is produced and fused by using the based information. This context based information might be got via various view schemes according to healthcare application services. Finally, for verifying the practical use of healthcare database constructed in this paper, Via interconnecting this database to our FSHIS, we show an example of healthcare home monitoring service using information (basic and context based information), emergency call, home appliance control, and so on needed from living activity area for elderly living alone.