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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임태환 (명지대학교) 한승철 (명지대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제3호
발행연도
2021.3
수록면
509 - 517 (9page)
DOI
10.9728/dcs.2021.22.3.509

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

머신러닝을 활용한 국방의료 데이터의 다층신경망 기반 질병 진단 및 예측 모델 연구
임태환 보안경영공학학과 2023.01 학위논문

2021

국방의료 데이터기반의 딥러닝을 활용한 질병 진단 연구
임태환 ,  임근옥 ,  정성욱 외 1명 디지털콘텐츠학회논문지 2021.09 학술저널
국방의료데이터를 활용한 딥러닝 기반의 폐렴 진단 모델 연구
임태환 ,  한승철 디지털콘텐츠학회논문지 2021.03 학술저널

초록· 키워드

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의학기술이 고도화 되고, 인공지능 기술이 급속히 발전하면서 일정한 패턴을 갖는 질병을 높은 정확성으로 진단할 수 있다는 연구결과들이 보고되고 있다. 폐렴은 장기 입원, 높은 사망률과 관련된 주요 감염 질환으로 집단 감염을 예방하기 위한 조기식별이 중요하다. 본 논문에서는 국방의료 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 폐렴 진단 및 예측 연구를 수행한다. 연구결과는 국방의료 데이터를 활용한 진단 및 예측 가능성을 보여준다. 향후 국방의료 데이터를 활용하는 추가적인 연구 및 실험에 다른 주요 질병 및 질환의 조기 발견 및 예측 모델 개발에 활용될 수 있을 것이다.
#인공지능 #국방의료데이터 #딥러닝 #의료정보 분석 #폐렴 #AI(Artificial intelligence) #Defense medical data #Deep-learning #Medical information analysis #Pneumonia

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 딥러닝 기반 폐렴 진단 및 예측 시스템
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
김철진 / 2018 / 딥러닝 기반의 다층 퍼셉트론을 이용한 심장병 예측 연구 / 한국지식정보기술학회 논문지 13(4):411~419 dbpia J.G Kim / Pneumonia scarier than lung cancer, mortality rate for the elderly increases 70 times / Health Chosun google schola J.Y.Baek / 2008 / Soldiers' Health Examination and Health Behavior google schola K.T. Kim / 2020 / Disease Diagnosis Artificial Intelligence Development Trend / BRIC View google schola 우종필 / 2018 / 빅데이터를 이용한 독감, 폐렴 및 수족구 환자수 예측 모델 연구 / 한국빅데이터학회 학회지 3(1):55~62 dbpia

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