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개인 맞춤형 의료진단 서비스 제공을 위한 효율적인 데이터마이닝 기법
Efficient Mining for Personalized Medical treatment Diagnosis Service 원문보기

한국정보과학회 07 추계 학술발표논문집(C), 2007 Oct. 26, 2007년, pp.200 - 204  

권은희 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ,  이승철 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ,  이주창 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ,  김응모 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과)

초록
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최근 유비쿼터스 환경의 발달로 인해 사용자 중심의 유비쿼터스 기술이 활발히 연구되고 있다. 이에 따른 각종 응용 분야가 활발히 연구 중이며, 그 중에서 특히 U-Health 기술이 주목받고 있다. U-Health 기술은 질병의 치료라는 전통적인 관점의 의료 서비스에서 벗어나 건강한 상태의 지속적인 관리와 질병의 예방이라는 적극적이고 확장된 개념으로 발전해가고 있다. 건강상태를 관리하고 진단하기 위해서는 기존의 진단데이터를 효율적으로 관리하고, 그것을 토대로 하여 유용한 정보를 얻어 낼 수 있는 방법이 필요하다. 지금까지는 데이터를 처리하기 위하여 통계적인 수치나 전문가에 의한 전문지식을 토대로 하는 방법을 사용하고 있다. 그러나, 건강상태를 관리하고 진단을 목적으로 하는 시스템에서는 높은 정확성이 보장되어야 한다. 또한 유비쿼터스 환경의 특성상 적은 메모리의 사용과 빠른 마이닝 속도가 수반되어야 한다. 본 논문에서는 튜플기반의 진단데이터들을 마이닝하여 진단패턴을 뽑아내는 의료 진단 마이닝 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 진단패턴정보의 정확성을 높일 수 있는 장점을 가지며, 튜플기반의 데이터들을 트리 구조로 구성함으로써 마이닝 속도를 향상시킨다. 더 나아가 트리 구조의 컴팩트한 데이터 구조로 메모리 적재가 용이하다. 이는 센서가 부착된 개별 사용자로부터 실시간으로 들어오는 건강상태와 진단패턴과의 비교, 분석을 가능하게 함으로써 보다 정확하고 빠른 진단결과를 내려줄 수 있는 의사결정시스템의 사용에 적합하다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 한다. 그리고 의사결정 시스템에 데이터마이닝을 접목시킴으로써 데이터다이닝이 의사결정시스템에서 어떠한 역할을 수행하게 되고 어떠한 효율성이 있는지 간단하게 살펴본다. 마지막으로 연관규칙을 찾는 기본적인 개념정리룔 위한 용어를 설명한다.
  • 본 논문에서는 튜플 기반의 진단데이터들을 마이닝 하여 진단패턴을 뽑아내는 의료진단 마이닝 알고리즘 (Medical Diagnosis Mining Algorithm: MD-mine)을 제안한다. 의료진단 마이닝 알고리즘은 진단 패턴을 찿기위하여 의료진단트리(Medic기 Diagnosis T「ee: MD-tree) 룔 생성한다.
  • 이때, 가장 우측의 속성은 항상 병명으로 정렬한다. 이제 트리를 구성해보자. 해당 증상이 있는 경우(yes 경우)는 노드를 생성하고 없는 경우(No 경우)는 노드를 생성하지 않는다.
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