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데이터가 존재하지 않습니다.
이진호
2022 / The International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
데이터가 존재하지 않습니다.
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본 연구는 웨어러블 기기를 통해 수집되는 건강 데이터의 유출로 인한 피해를 방지하기 위해 지역 차분 프라이버시(LDP) 기법을 활용하여 개인 정보를 보호하면서 데이터를 수집하는 방법을 제안한다. 특히, 최적의 특징 점 개수를 찾는 알고리즘을 통해 데이터 수집 성능을 최대 75% 향상시키는 방법을 제시한다.
개인건강기록 : 스마트 환자를 위한 스마트 의료의 필수 아이템
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헬스케어 인공지능과 머신러닝 : 빅데이터를 활용한 개인 맞춤 건강관리
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한국컴퓨터정보학회논문지
문수미, 김종욱IEEE Transactions on Consumer Electronics
Kim J.,Lim J.,Moon S.,Jang B.한국컴퓨터정보학회논문지
임종현, 김종욱Applied Sciences (Switzerland)
Kim J.W.,Moon S.M.,Kang S.u.,Jang B.Journal of the American Medical Informatics Association
Bonomi, Luca; Wu, Zeyun; Fan, LiyueTelemedicine journal and e-health : the official journal of the American Telemedicine Association
Chen J; Bauman A; Allman-Farinelli MEXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS
Jiang, Donghua; Tsafack, Nestor; Boulila, Wadii; Ahmad, Jawad; Barba-Franco, J. J.한국엔터테인먼트산업학회논문지
최경호, 양은석한국컴퓨터정보학회논문지
임종현, 김종욱Journal of Parkinson's disease
van Uem JM; Isaacs T; Lewin A; Bresolin E; Salkovic D; Espay AJ; Matthews H; Maetzler WInternational Journal of Information Security
Saifuzzaman M.,Ananna T.N.,Chowdhury M.J.M.,Ferdous M.S.,Chowdhury F.The Journal of Supercomputing
Chengling Wang; Yuexin Zhang; Yunru Ma; Peng Chen; Yang Xiang정보보호학회논문지
이보영; 최원석; 이동훈Transactions on Emerging Telecommunications Technologies
Santhalakshmi M.,Kavitha P.World Wide Web
Kong L.,Wang L.,Gong W.,Yan C.,Duan Y.,Qi L.European Heart Journal
Muhammad Shahzeb Khan; Muhammad Shariq Usman; Khawaja M Talha; Harriette G C Van Spall; Stephen J Greene; Muthiah Vaduganathan; Sadiya S Khan; Nicholas L Mills; Ziad A Ali; Robert J Mentz; Gregg C Fonarow; Sunil V Rao; John A Spertus; Matthew T Roe; Stefan D Anker; Stefan K James; Javed Butler; Darren K McGuireEpidemiology and infection
Teixeira R; Doetsch JSensors (Basel, Switzerland)
Gui R.,Yang L.,Gui X.Personal and Ubiquitous Computing
Belsis, Petros; Pantziou, GrammatiDATA
Shubina, Viktoriia; Holcer, Sylvia; Gould, Michael; Lohan, Elena Simona전선 / 대학원
본 석박사 과정 교과목은 간호학생들에게 모바일 헬스(mHealth)와 웨어러블 기술의 보건의료 적용을 소개한다. 학생들은 웨어러블 장치와 mHealth 중재를 통한 환자 결과 향상과 개인 맞춤형 간호 제공을 위한 이론적 배경과 실무적 활용을 탐구한다. 본 과목에서는 다양한 웨어러블 기술을 직접 활용하는 활동과 함께, 기기에서 데이터를 추출하고, 분단위 데이터 및 메타 데이터의 스트럭쳐를 이해하며, 데이터를 분석하여 맞춤형 문자 메시지를 직접 개발해 보는 활동이 포함된다. 또한 윤리적 고려사항, 데이터 프라이버시, 환자 참여를 비롯한 디지털 헬스 솔루션을 간호 중재에 통합하기 위한 모범 사례들을 익히고 토론한다.전선 / 대학원
다양한 종류의 의료 및 생명 분야 빅데이터가 생성되어 축적되고 있는 상황이다. 의료 분야 빅데이터는 기본적인 전자의무기록 외에도 이미지, 생체신호, 텍스트 등의 다양한 비정형 데이터를 포함하게 되었으며, 생명 분야 빅데이터는 차세대시퀀싱 기법의 발전으로 말미암아 유전체, 전사체, 후성유전체 등의 다양한 오믹스 데이터를 포함하게 되었다. 또한 이러한 빅데이터의 생성 및 축적과 더불어 인공지능 기법을 적용하여 기존에는 다루지 못했던 새로운 문제를 정의하고 보다 깊이 있는 빅데이터 분석을 시도하는 연구들이 등장하게 되었다. 본 강좌에서는 의료 및 생명 분야의 다양한 빅데이터를 소개하고 해당 데이터를 다룰 수 있는 인공지능 분석 기법들을 소개함으로써 최신의 의생명 빅데이터 관련 인공지능 연구를 배울 수 있도록 한다.전선 / 대학원
진료 및 연구결과로 얻어진 결과 데이터들을 분석하고 관리하는데 필요한 기초이론을 다룬다. 주된 내용으로는 access를 이용한 데이터베이스의 구축, 인터넷에서의 정보검색, matlab 등을 이용한 생체신호분석등의 내용을 다룬다.전선 / 학사
이 수업은 현대 사회에서 데이터화가 미치는 영향과 그에 따른 소통적 실천들의 변화에 대한 주요 쟁점들을 심도있게 고찰한다. 논의 주제로는 데이터 편향 및 윤리, 디지털 감시 기술, 미래 발전 담론, 스마트시티와 커뮤니티, 데이터 인프라와 도시 환경 문제 등이 포함되며, 이 주제들을 심층적으로 탐구하기 위해 미디어 연구, 문화 연구 및 과학기술학의 핵심 개념과 방법론들을 폭넓게 살펴본다. 이론적 학습과 참여형 실습 과제를 통해 학생들은 데이터에 관한 맥락적 이해를 높이고, 인문사회학적 접근법의 중요성을 성찰할 기회를 갖는다. 또한 실제 사례 분석과 토론을 통해 데이터 사회에 관한 총체적, 비판적 사고 능력을 배양한다.전선 / 대학원
생명 공학의 발전과 의료의 디지털화로 인해서 방대한 양의 유전체 및 오믹스, 그리고 전자의무기록 데이터가 수집되었으며, 이제 이 방대한 데이터의 처리 및 분석이 중요한 문제이다. 본 과목은 유전체, 오믹스, 의료 데이터의 특성을 소개하며, 이러한 데이터를 분석할 수 있는 통계 및 머신러닝 기반의 분석 방법을 소개한다. 특히, 이 과목은 유전체 등의 바이오 데이터와 전자의무기록이 결합되어 있는 바이오뱅크 데이터에 중점을 둔다. 구체적인 주제는 다음과 같다 ◆ 유전체 등의 바이오데이터와 전자의무기록 데이터의 특성 ◆ 유전체 데이터 연관성 분석 ◆ 유전체 기반 질병 위험도 예측, 인과관계 추론 및 약물 표적 규명 ◆ 전자의무기록 데이터 기반 임상 의사결정 지원 시스템 ◆ 유전체 및 임상 데이터 통합한 다중 모드 데이터 분석전선 / 대학원
기존의 클라우드 의존적 AI 컴퓨팅이 사용자 프라이버시, 네트워크 과부하, 인터넷 단절에 대한 취약성 등 다양한 이슈를 야기함에 따라 AI 컴퓨팅을 클라우드뿐만 아니라 사용자 근처의 소형/저비용 컴퓨터에서도 수행하려는 흐름이 전개되며 앰비언트 인공지능 혹은 엣지 인공지능이라는 개념이 탄생했다. 의료 데이터는 개인의 민감정보를 다량 포함하고 있어 특히 프라이버시가 중요하므로, 앰비언트 인공지능과 결합하였을 때 시너지 창출이 가능하다. 본 강좌는 앰비언트 인공지능의 최신 기술과 플랫폼 익히고 의료 도메인에 응용하는 것을 목표로 하며 구체적인 주제는 다음과 같다. ▪ 딥러닝 모델 경량화 (양자화, 가지치기, 지식 증류) ▪ 연합 학습 ▪ 딥러닝과 경량 신호처리 기법의 하이브리드 운용 ▪ 클라우드와 자원 제한적 엣지 기기의 통합 운용 ▪ 앰비언트 인공지능 소프트웨어 플랫폼 (TensorFlow, TensorFlow Lite) ▪ 앰비언트 인공지능 하드웨어 플랫폼 (Google Coral) ▪ 의료 도메인 데이터의 이해 (일례로, 수면 의학 데이터)전선 / 학사
디지털 헬스케어 기술 전반에 대해 학습하고, 이러한 기술들이 간호 실무에 어떻게 통합되고 있는지 탐구한다. 학생들은 인공지능(AI), 예측 분석, 원격 진료(telehealth), 모바일 헬스(mHealth), 웨어러블 디바이스(wearable device)와 같은 혁신적인 디지털 도구들이 환자 관리 및 의료 서비스에 미치는 영향을 익힌다. 또한, 디지털 헬스케어의 장단점을 분석하며, 이러한 기술들이 의료 환경에서 자원 최적화, 데이터 기반 의사결정, 그리고 개인 맞춤형 치료에 어떻게 기여하는지를 배운다. 이 수업을 통해 학생들은 빠르게 변화하는 디지털 헬스케어 환경에서 간호사로서 디지털 헬스 솔루션을 평가하고 이를 간호 실무에 어떻게 효과적으로 응용할 수 있을지에 대해 깊이 생각해볼 수 있다.전선 / 대학원
인터넷으로 대변되는 정보의 시대에서 전문가가 아닌 일반인들도 건강 및 의료정보에 무제한적으로 접근할 수 있게 되었다. 또한 소비자주의 (consumerism)의 대두로 인하여 환자를 더 이상 의료시혜의 대상으로서가 아니라, 의료전문직과 대등한 위치에서 건강 관련 서비스를 활용하는 주체로서 인식하고 관계를 맺어야 하는 시대가 되었다. 본 교과목은 건강 및 의료정보의 수혜자이면서 적극적인 사용자인 일반인과 환자들에게 질적으로 수준 높은 정보를 제공하고, 그들로 하여금 스스로를 돌볼 수 있는 능력을 키울 수 있도록 하는 관점에서 접근하는 새로운 방식과 개념의 “소비자건강정보학”을 학습하는 과정이다. 또한 의료소비자를 보호하기 위한 의료서비스 전달체계 내에서의 “환자안전” 향상을 위한 issue 및 해결책에 대하여 학습한다.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 교과목에서는 기계학습을 활용하여 생체신호 데이터를 분석하고 이를 질병의 진단과 예측에 적용하는 것을 학습 목표로 삼는다. ECG(electrocardiography), EEG(electroencephalography) 등의 전기 생체신호 뿐만 아니라 심폐음, 호흡음, 음성 등의 음향학적 신호 등 사람의 몸에서 획득할 수 있는 다양한 생체신호 데이터를 이해하고, 기계학습 알고리즘을 활용하여 이를 분석하고 나아가 질병을 진단/예측할 수 있는 모델을 구축하는 것을 구체적인 학습 목표로 한다.전선 / 대학원
디지털 건강 모니터링을 이용하여 지역사회 의료서비스를 고도화하고 국민건강을 증진시킬 수 있는 기반의 구축과 이를 바탕으로 건강형평성을 제고하고 건강수명을 연장할 수 있는 방안을 이해하고 지역사회 의료서비스 발전계획을 수립할 수 있는 역량을 구축한다.전선 / 대학원
이 과목은 인간의 정보추구행동을 분석하는 다양한 방법론을 소개하여 향후 학생 본인의 전공분야를 선택하는데 참조할 수 있도록 한다. 특히 정보의 사용성 조사나 사용자 경험조사 방법을 중점으로 데이터의 수집, 실험설계, 데이터 분석 및 해석방업 등을 취급한다.전선 / 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.전선 / 대학원
의학지식과 기술의 발달 및 생활수준의 향상으로 과거에 비하여 전신질환을 앓고 있는 환자나 노인 인구가 치과치료를 받는 기회가 급증하였다. 그러나 이들 환자들 중에는 질환이나 노화로 인하여 심장, 뇌, 폐 등의 중요 장기의 기능이 저하되어 있어 치과진료 전후에 뇌졸중이나 급성심근경색 등의 생명유지에 심각한 영향을 미칠 수 있는 질병에 이환될 가능성이 점차 증가되고 있다. 따라서 안전한 치과치료를 위해서는 고위험군 환자들에서 치과치료 중 적절한 환자감시가 이루어져야 한다. 이를 위하여 현재 임상에서 보편적으로 사용되고 있는 환자감시체계의 종류, 원리 및 적절한 임상적 적용방법과 측정값의 해석 등에 대하여 학습하여 보다 안전한 치과진료에 필요한 지식을 제공하고자 한다.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 / 학사
"빅데이터", "인공지능", "스마트헬스케어", "유비쿼터스 컴퓨팅", "가상공간" 등의 기술적 유행어가 넘쳐나는 오늘날, 정보과학의 관점에서 몸과 마음의 문제를 조망하고자 한다. 이 수업을 통해 학생들은 몸과 마음을 어떻게 데이터로 표현할 수 있는가에 대해 배우게 될 것이다. 의학, 생물학, 심리학, 신경과학 등 몸과 마음의 문제를 다루는 학문들이 데이터과학과 결합되는 융합의 지점에 있는 최신의 연구 동향에 대해 살펴볼 것이다. 오늘날 학문은 한편으로는 세분화되어 가지만 또 한편으로는 다양한 관점에서 복잡한 문제를 푸는 거대과학을 지향하고 있다. 몸과 마음의 문제에 있어서 어떻게 다양한 관점의 융합 연구가 가능한지에 대해 탐구를 하게 될 것이다. 같은 주제에 대해 인문학적 관점에서 바라본 질문들에 대해 현대공학과 과학은 어떻게 답을 줄 수 있으며, 어떻게 인문학과 공학 및 과학이 함께 연구할 수 있는가에 대해서도 창의적으로 생각하는 시간을 가질 것이다. 학생들은 "몸, 마음, 데이터"와 관련된 소 연구주제들을 자발적으로 찾아서 연구하고 창의적인 방법으로 프로젝트를 만들어 진행하게 될 것이다.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 / 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
건강과 질병, 의료이용에 관한 일반인의 행태와 그러한 행태를 보이는 이유 및 결정요인을 이해함으로써, 보건의료에 관한 일련의 과정에서 일반인과 환자가 의료인과 함께 중요한 주체라는 것을 인식하도록 한다. 그리고 이를 통하여 개인 혹은 집단 수준에서 건강증진, 질병예방, 치료의 과정과 이에 관하여 사회정책적으로 고려해야 할 지점을 파악하도록 한다.전선 / 대학원
개인정보보호 법제도에 대해 개관하는 과목. 개인정보보호 법제 발전의 국내외 연혁, 개인정보보호법, 정보통신망법, 위치정보법, 신용정보법 등 관련 법률의 주요 내용에 대한 개관, 주요 판례 논의, 국외 개인정보 이전과 관련된 쟁점, 법집행 관련 이슈, 빅테이터 등 신기술과 관련된 이슈 등에 관해 논의