메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
한송이 (을지대학교) 정용규 (을지대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2010 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제37권 제1호(C)
발행연도
2010.6
수록면
410 - 413 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
병원정보시스템의 전세계적인 보급과 데이터웨어하우스의 도입으로 인해서 병원내의 의료데이터가 기하 급수적인 증가추세를 보이고 있다. 환자에 대한 임상적인 특징을 다수 포함하고 있는 의료데이터는 유용한 임상지식의 보고로서 그 가치가 매우 유용하다. 따라서 데이터에 숨겨진 지식을 발견하여 구조화시킴으로써 새로운 지식을 창조하는 데이터마이닝은 임상부분에 적합한 기술이라 말할 수 있다. 본 연구에서는 급성염증을 가진 환자들의 의료데이터를 기반으로 특징을 추출하고, 추출된 특징을 바탕으로 병명을 판단하기 위한 학습을 수행한다. 학습 방법은 클러스터링을 이용한 나이브 베이지안으로 진행한다. 기존의 나이브 베이지안 학습은 대량의 데이터를 처리하는데 효과적이며 성능 또한 우수하지만, 속성별 독립을 가정하기 때문에 의료데이터를 분석에는 잘 사용되지 않는다. 따라서 높은 신뢰도를 구현하기 위해 나이브 베이지안 학습 전에 클러스터링을 선행하여, 기존 데이터에 클러스터링 클래스를 추가한다. 이를 통해 급성염증의 증상을 보이는 환자데이터를 바탕으로 자동적으로 방광염과 결석으로 인한 신장염을 효과적으로 진단해낸다.
#클러스터링 #클러스터링 클래스 #나이브 베이지안 #의료데이터마이닝

목차

요약
1. 서론
2. 본론
3. 실험
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

우리나라 원격의료산업의 글로벌 경쟁력 강화를 위한 정책 과제
윤영한 통상정보연구 2011 .09
의료관광 선도국의 보건의료시스템의 거버넌스 구축형태 : B. Guy Peters의 4가지 정부모형을 중심으로
유태규 한국공공관리학보 2009 .12
의료데이터마이닝을 위한 특징축소와 베이지안망 학습
정용규 한국정보과학회 학술발표논문집 2004 .04
데이터 클러스터 상세화 기반의 맞춤 의료를 위한 환자 클래스 관리 기법
이건명 ,  황경순 ,  김원재 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2010 .11
빅데이터의 효율적인 동적 텍스트마이닝을 위한 유전자 알고리즘 기반 Feature Selection 기법
홍성삼 ,  한명묵 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2014 .04

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2010-569-003118846