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블록체인 기술과 혁신적 서비스 개발 활용 : 비트코인, 이더리움 기술 그리고 ICO, 암호화폐, 헬스케어, 오픈 사이언스까지
블록체인, 에너지 부문 기회와 과제
Blockchain, big data and machine learning : trends and applications
(4차 산업혁명 시대) 이것이 헬스케어 빅데이터이다 : 헬스케어 빅데이터의 모든 것! =
블록체인 산업 현황과 활용 확산을 위한 정책 방향
오라클 기술과 블록체인 : 오라클 개발자와 고객을 위한 블록체인 이해
(2018) 디지털 비지니스 플랫폼으로 진화하는 미래 전략 기술, 블록체인 기술, 시장 실태와 전망 : 금융, 물류 및 유통, IoT, 의료, 공공서비스, 보안 등 활용사례와 동향 분석
다시 보는 블록체인 : 블록체인 비즈니스와 데이터 전략
새로운 신뢰 아키텍처를 위한 블록체인
의료, 4차산업혁명을 만나다 : 디지털 헬스케어 비즈니스의 모든 것 =
보건의료 빅데이터의 활용과 개인정보보호
블록체인 핀테크 기술 정책동향과 정보보호 분야별 산업 실태분석
의료, 미래를 만나다 : 디지털 헬스케어의 모든 것 =
지식·정보 경제시대의 기술정보정책
(세상을 바꾸는) 제4차 산업혁명의 미래 : 핵심기술로 풀어낸 미래 사회 모습
빅데이터 플랫폼 전략 =
Blockchain, IoT and AI technologies for supply chain management
보건의료 데이터 활용 촉진을 위한 관련 법,제도 현황 및 시사점
(하룻밤에 읽는) 블록체인 =
비즈니스 블록체인 : 탈중앙화 기술이 앞당긴 인터넷 혁명과 비즈니스 기회
Das österreichische Gesundheitswesen ÖKZ
Dirnbacher-Krug, Stephanie产业与科技论坛 / Industrial & Science Tribune
赵晓明中国市场 / China Market Marketing
艾佳欢; 贾梦倩; 纪艳艳; 邹杰; 韩煦IT Professional, IT Prof.
Laplante, P.; DeFranco, J.F.Current pharmaceutical design
Ahmad SS; Khan S; Kamal MAProcedia Computer Science
Siedlecka-Lamch, OlgaIEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, Biomedical and Health Informatics, IEEE Journal of, IEEE J. Biomed. Health Inform.
Wu, Y.; Yan, Z.; Yu, F.R.; Deng, R.; Varadharajan, V.; Chen, W.Social Sciences & Humanities Open
Jadhav, Jayendra S.; Deshmukh, JyotiComputer
Biswas, S.; Sharif, K.; Li, F.; Mohanty, S.Cryptologia
Ratnesh Litoriya; Prateek PandeyApplied health economics and health policy
Radanović I; Likić RComputers and Electrical Engineering
Sharma P.,Borah M.D.,Namasudra S.Proceedings of the Indian National Science Academy
Zhang, Yanmin; Wang, Dan办公室业务 / Office Operations
杨蓓Healthcare (Amsterdam, Netherlands)
Tripathi G; Ahad MA; Paiva SSYSTEMS
Ghosh, Pranto Kumar; Chakraborty, Arindom; Hasan, Mehedi; Rashid, Khalid; Siddique, Abdul HasibApplied Artificial Intelligence
Katru Rama Rao; Satuluri Naganjaneyulu디지털콘텐츠학회논문지
시정, 신승수PLOS ONE
Ahmad, Aiesha; Saeed, Huma; Malik, Hassaan; Bashir, Umair; Riaz, Shafia; Ilyas, Maheen; Bukhari, Wajahat Anwaar; Khan, Muhammad Imran AliHEALTHCARE
Agbo, Cornelius C.; Mahmoud, Qusay H.; Eklund, J. Mikael전선 / 대학원
전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험자 등 여러 자료원으로 부터 많은 양의 정형, 비정형 보건의료데이터가 생성되고 있다. 이런 데이터에서 얻은 정보와 지식은 보건의료서비스전달체계를 향상하고 의료비를 줄이는 데 활용할 수 있다. 보건의료분야에서 생성되는 데이터는 용량이 크고 복잡하여 분석하는 것도 쉽지 않고 그 분석결과를 임상실무에 적용하는 것 또한 쉽지 않다. 이 교과목에서는 전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험자 등에서 생산되는 보건의료 빅데이터의 특성과 이들 데이터를 분석하는 기법에 대해 소개한다. 본 교과목에서 데이터마이닝/기계학습, 분류등과 같은 정형데이터의 분석기법 뿐 아니라 자연어처리, 텍스트 마이닝 등 비정형데이터 분석기법을 포함한다.전필 / 대학원
보건의료분야의 데이터는 용량이 크고 복잡하여 통계 분석 및 해석이 쉽지 않다. 이 교과목에서는 전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험 청구자료 등에서 생산되는 보건의료 빅데이터의 특성을 소개하며, 이를 분석하기 위한 기초통계를 배우고, 연구주제에 적합한 실습을 수행하게 된다. 본 강의에서는 보건의료 빅데이터를 활용한 연구기획, 실험의 설계, 통계분석, 결과의 분석, 및 보고방법에 대하여 다룰 것이다.전선 / 대학원
본 과목은 블록체인 등 분산원장(DL) 기술의 다양한 활용과 관련한 기존 법체계의 적용, 법령 정비의 추이, 향후의 정책적 방향성을 논의한다. 구체적 논의 대상은 가상자산, 가상자산공모(ICO), 증권형토큰공모(STO), 중앙은행디지털화폐(CBDC), 스마트계약, 대체불가능토큰(NFT), 분산금융(DeFi), 탈중앙화자율조직(DAO), 블록체인 기반 공급사슬·플랫폼·지역화폐·분산에너지자원(DER)·투표시스템·스마트도시 등에 대한 다양한 법령들의 적용을 포괄한다.전선 / 대학원
본 교과목은 산업체에서 요구하는 데이터 분석 역량과 의약품 정보 활용 능력을 갖춘 인재를 양성하기 위해, 보건의료 빅데이터를 활용한 의약정보학의 기초 이론과 실무 능력을 함께 배양하는 것을 목표로 한다. 학생들은 의약정보에 대한 기초 지식, 주요 의약품 코드 체계, 약물사용 데이터 구조, 데이터 전처리 및 분석 기술 등을 학습하며, 이를 바탕으로 SAS 프로그램과 국민건강보험공단 표본코호트 데이터를 활용한 파일럿 프로젝트를 수행한다. 이를 통해 실질적인 데이터 분석 역량을 강화하고, 실사용데이터(RWD)를 기반으로 약물 안전성 평가, 약물 사용 분석, 신약 개발 지원, 경제성 평가 등 실제 보건의료 문제 해결 능력을 배양한다. 또한, 의약품 관련 임상 의사결정지원시스템(CDSS)의 구조와 활용 방식에 대한 이해를 높이고, 약물 안전성 및 약물사용 개선을 위한 예측모형 개발과 그 결과의 약료서비스 적용 가능성도 함께 탐색한다. 특히, RWD 기반의 약물 위험 예측 및 처방지원 사례 분석을 통해 데이터 기반 약료서비스의 혁신 방향을 모색한다.전선 / 대학원
보건 의료분야의 기술, 전략과 정책의 가치평가는 효과성에 대항 평가와 더불에 비용과 비용-효과성, 그리고 의료이용의 수준의 변화에 따른 건강지표의 개선과 같은 의료시스템적인 관점의 가치평가와 함께 환자 또는 수혜자 관점에서의 가치평가도 함께 이루어져야 한다. 본 강좌에서는 보건 의료분야에서의 가치평가에 대한 기본 개념을 소개하고 활용할 수 있는 여러 방법론들에 대한 기본기를 익힌다. 특히 비용 분석, 비용-효과성 분석, 이산선택실험법, 비용 설문의 설계와 분석, 환자 및 기관의 건강보험공단 자료와 같은 보건의료 빅테이터를 활용한 정책 및 기술의 효과 및 의료이용 수준의 변화 분석 등을 검토할 수 있는 이중차분법 및 자료포락분석 방법론들의 개념을 사례들을 중심으로 학습한다.전선 / 대학원
디지털헬스케어와 의료인공지능 기술은 전 세계적으로 의료 서비스의 패러다임을 빠르게 변화시키고 있다. 본 강의는 디지털헬스케어와 의료인공지능 분야의 최신 글로벌 트렌드를 탐구하고 분석한다. 주요 내용으로는 원격의료, 웨어러블 기기, 의료용 IoT, 빅데이터 분석, 의료 영상 AI, 개인 맞춤형 의료 등이 포함된다. 학생들은 이러한 기술의 현재 응용 사례와 미래 발전 방향을 학습하며, 각국의 정책, 규제, 윤리적 고려사항 등을 비교 분석한다. 또한, 글로벌 의료 불평등 해소와 의료 접근성 향상을 위한 디지털헬스케어와 의료인공지능의 역할을 토론한다. 이를 통해 학생들은 디지털헬스케어와 의료인공지능의 글로벌 동향을 이해하고, 미래 의료 환경에서의 혁신적 솔루션을 구상할 수 있는 능력을 기른다.전선 / 대학원
본 강의는 채권시장을 구성하는 주요 상품들을 소개하고 이들의 가격 결정과 위험 관리에 관한 내용을 광범위하게 공부하는 것을 그 목적으로 한다. 일반 채권 계약의 가치 평가를 시작으로 듀레이션, 컨벡서티와 같은 채권위험 척도에 대한 개념을 숙지하고 이를 바탕으로 금융기관의 자산-부채 관리와 채권 포트폴리오 운영법에 대한 지식을 추가적으로 공부하게 된다. 강의 후반부에서는 이자율 위험 관리에 주로 활용되는 채권 선물, 이자율 스왑, 선도금리계약과 같은 이자율 파생 상품을 함께 공부함으로써 이자율 위험 관리에 대한 포괄적 이해를 유도하게 된다.전선 / 대학원
본 강의는 빠르게 변화하고 있는 디지털 헬스케어 분야의 다양한 주제들을 학습하는 것을 목적으로 한다. 학생들은 이론적 지식뿐만 아니라 실제 의료 데이터를 다루는 실습을 통해 실무적 역량을 기를 수 있다. 또한 실제 의료 현장의 전문가들과 함께 팀 프로젝트를 수행하며, 다양한 임상 현장의 문제를 탐구하고 해결 방안을 모색한다. 이를 통해 학생들은 디지털 헬스케어 연구와 임상 적용에 필요한 통합적 이해와 연구 역량을 갖추게 될 것이다.전선 / 대학원
본 강의는 빠르게 변화하고 있는 디지털 헬스케어 분야의 다양한 주제들을 학습하는 것을 목적으로 한다. 학생들은 이론적 지식뿐만 아니라 실제 의료 데이터를 다루는 실습을 통해 실무적 역량을 기를 수 있다. 또한 실제 의료 현장의 전문가들과 함께 팀 프로젝트를 수행하며, 다양한 임상 현장의 문제를 탐구하고 해결 방안을 모색한다. 이를 통해 학생들은 디지털 헬스케어 연구와 임상 적용에 필요한 통합적 이해와 연구 역량을 갖추게 될 것이다.전선 / 대학원
AI와 빅데이터는 안과 영역에서 기초 및 임상 연구를 너머 실제 임상현장에도 큰 영향을 미치고 있다. 안과 영역에서 빅데이터를 이용한 연구들의 방법론과 실제 연구들을 살펴보고 최신 연구 동향을 알아보고자 한다. 최근 transformer의 발전에 이어 foundation model의 보급, 그리고 이를 바탕으로한 Large Language Model들의 성능이 향상되면서, 이를 안과를 포함한 의료 영역에 적용하는 다양한 연구들과 실제 사용례들이 늘어나고 있다. 이에 대해 살펴보고 실제 연구와 임상현장에 적용되는 경우를 알아보도록 하겠다. 이 강좌를 통해서 학생들은 안과 영역의 AI와 빅데이터의 활용에 대한 최신 지견을 배울 수 있다.전선 / 학사
이 과목에서는 블록체인의 개념, 역사, 특징, 사례 등 전반적인 내용을 다룸으로써 수강생들의 블록체인 활용 능력을 배양시킨다. 그리고 이러한 능력을 바탕으로 이 과목에서는 빅데이터의 활용이 필수적인 인지컴퓨팅의 분야에서 블록체인이 어떻게 활용될 수 있는지를 살펴보고자 한다. .논문 / 대학원
헬스케어 융합학과는 IT, BT, NT 등 다양한 기술이 헬스케어 분야으로의 융합에 관한 지식 및 경험의 함양을 목표로한다. 본 논문연구 수업은 헬스케어 융합학과 학생들이 실제 병원 및 임상에 적용이 가능한 헬스케어 관련 연구를 통해 논문을 작성하는 것을 지도 편달한다. 관련하여 다양한 과학 기술들이 헬스케어에 적용되는 연구가 논문으로 완성되는 전 과정을 포함한다. 학생들은 자신의 분야와 관련된 연구 발표를 담당교수와 주기적으로 진행하고 피드백 받음으로써 본인의 연구를 발전시켜 나간다.전선 / 대학원
본 과목은 보건의료의 질의 개념 및 측정과 관련된 주요 원리와 개념들을 소개하고, 효과적 질 향상을 위한 리더쉽, 조직 문화, 보건의료 팀의 역할, 그리고 질 관리의 원칙들과 과정들을 살펴본다. 또한 질 관리의 성과 및 성과 평가 방법을 리뷰하고, 보건정보 시스템과 테크놀로지의 역할과 영향을 고찰한다. 외부적 환경(법, 규제, 보건 정책 등)이 보건의료 조직의 질 관리 및 성과 평가에 미치는 역할 및 영향, 그리고 나아가 다양한 보건의료 조직에서의 보건 서비스 질과 안전 향상을 위한 다각적인 접근법을 고찰하고 토론한다.전선 / 학사
본 강좌는 학부 3~4학년 교과목으로 공과대학 전 분야의 학부생을 대상으로 한다. 실습이나 과제가 일부 포함되지만, 기본적으로 Flipped Learning 방식의 강의 위주의 기초 개념 학습 중심의 과목이다. 4차 산업혁명 시대에 대규모의 민감한 정보를 다루는 컴퓨터 시스템의 안전한 데이터 처리, 보관, 보호 등에 필요한 정보 보안 및 프라이버시 보존 기술의 기초 개념 습득을 목표로 한다. 주요 내용은 (1) 컴퓨터 시스템 보안의 기본 이론, (2) 암호학의 기본개념 및 기초 암호 기술과 이를 활용한 데이터 프라이버시 보존 기술, (3) 블록체인 개념과 주요 합의 알고리즘 및 관련 암호 기법 및 실습과 (4) 데이터의 안전한 처리를 위한 데이터 보안 및 보호 기술 등을 포함한다. 선수과목: 기초수학, 컴퓨터의 개념 및 실습전선 / 대학원
보건학적인 자료 중에서 많은 것이 이산변수이다. 다라서 보건학 연구기법을 터득하려면 이산변수의 분석방법을 이해하지 않고서는 효율적으로 자료분석을 할 수 없다. Chi-square 방법은 이러한 자료를 분석하는 가장 기초적인 방법인데, 이에서 한걸음 더 나아가 다변량으로 이산변수가 나타나는 경우의 분석방법을 다룬다. 따라서 자료의 상관성문제, 대수선형분석방법 등을 다룬다.전선 / 대학원
근래의 의료 빅데이터의 축적 및 인공지능 기법의 발달은 많은 의학 분야에서 빅데이터에 기반한 정확한 예측 및 환자 맞춤형 진료를 가능하게 하고 있다. 주술기 의학 분야에 있어서도, 이러한 기술적 발달은 기존의 위험도 분류, 예후 예측, 조기 경보 및 의료 자원 분배 등 주술기 의학의 접근 방식에 큰 변화를 가능하게 하고 있다. 따라서 미래 임상 의사, 의학자들에게 있어 이러한 기술을 이해하고, 활용하는 것을 배우는 것이 점차 중요해지고 있다. 이 강좌에서는 먼저 VitalDB나 MIMIC, eICU 데이터셋 등 주술기 의학 분야의 오픈 데이터셋에 대해 알아보고, 이러한 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 기계 학습 기법에 대해 배울 것이다. 또한 실습을 통해 최신 기계 학습 기법들을 본인의 연구에 적용할 수 있는 방법을 배울 것이다.전선 / 대학원
본 과정은 보건통계, 건강빅데이터, 보건인공지능, 역학 등 보건의료데이터를 활용한 연구를 할 때 적용되는 법 제도들을 개관하고 수강생들이 실제 연구를 하면서 궁금했던 법 제도적인 이슈들을 사례 연구로 다룹니다. 보건의료데이터 연구 시 개인정보보호법, 생명윤리법이 적용되고 경우에 따라 암관리법, 보건의료기술 진흥법 등이 적용되기도 합니다. 보건의료데이터 역시 데이터이므로 저작권법상 데이터베이스 권리, 부정경쟁방지법 등 데이터 관련 법률 등이 적용되기도 합니다. 수강생들이 법 제도 자체를 연구하는 것이 아니라 보건의료데이터를 활용한 보건통계, 빅데이터, 인공지능, 역학 등을 연구하는 것을 고려하여 보건의료데이터 연구자 입장에서 필요한 보건의료데이터 법 제도를 주요 사항 중심으로 살핍니다. 학기 초에 교수가 학생들로부터 보건의료데이터 활용 연구를 하면서 경험하거나 의문을 품었던 법 제도 관련 문제에 관한 질문을 받아서 강의 내용에 반영하고 사례 연구로 구성하여 설명하고 토론할 예정입니다. 현재 보건의료데이터 법 제도가 형성 과정에 있고 기술의 발전 등으로 변화가 빠른 영역이므로 아직 입법되지 않고 국회 등에서 논의 중인 내용도 소개합니다. 보건의료데이터를 활용한 연구자로서 보건의료데이터 법 제도의 주된 내용을 이해하고 관련 법 제도를 준수하며 연구를 할뿐더러, 변화하는 상황에 맞지 않는 법 제도나 운영에 대하여 보건의료데이터 활용 연구를 활성화하면서도 부작용을 최소화할 수 있는 방법을 제안할 수 있는 역량을 기전선 / 대학원
4차 산업혁명 시대를 맞아 건강분야도 디지털 전환이 빠르게 진행 중이다. 따라서 의학과 관련된 학문을 연구하는 학생들도 디지털 전환에 대해 이해하는 것이 필요하다. 그러나 의료분야는 일반법이 아닌 특별법으로 체계화되어 있어 개인정보보호법과 같은 일반법이 마련된다고 하더라도 특별법 우선의 원칙에 따라 기존의 의료관련 특별법이 먼저 적용된다. 이 강의에서는 의료분야 디지털 전환을 역사적 맥락 하에서 체계적으로 이해할 수 있도록 의료분야 특별법과 디지털 전환을 주도하는 법령들간의 관계를 배운다.전선 / 대학원
이 과목은 우리가 일상적으로 많이 쓰고 있는 통계적 용어, 이 과목에서는 컴퓨터를 이용한 보건통계 자료처리에 필요한 기본적 통계적 이론들을 배우고 여러 통계 패키지를 이용한 실제의 자료처리 과정을 배우는 것을 목적으로 삼는다. 많은 실제 예제 자료들을 다룸으로 실제적인 문제 처리 능력을 키우고 컴퓨터를 이용한 자료 처리의 자신감을 키운다. 또한 회귀분석과 분산분석의 기초 이론들을 실제 쓰이는 용도를 중심으로 익힌다. 하나의 교재를 정하지 않고 매 시간 필요한 자료들을 복사하여 수업시간 전에 배분할 예정임.전선 / 학사