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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이재화 (연세대학교) 이현학 (연세대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제20권 제2호
발행연도
2019.2
수록면
321 - 327 (7page)
DOI
10.9728/dcs.2019.20.2.321

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

머신러닝을 활용한 사상체질 분류 모델 선정과 서비스 플로우 디자인
이재화 ,  이현학 디지털콘텐츠학회논문지 2019.02 학술저널
머신러닝을 활용한 사상체질 분류 모델 선정 및 시스템 구조 디자인
이재화 2019.01 학위논문

2018

머신러닝을 활용한 사상체질 분류 모델 선정과 서비스 플로우 디자인
이재화 ,  이현학 Proceedings of KIIT Conference 2018.11 학술대회자료

초록· 키워드

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현대의학과 달리 한의학은 데이터의 표준화가 이루어지지 않았고, 데이터를 누적할 수 있는 인프라가 매우 부족한 실정이다. 이러한 문제들은 한의학 도메인에서의 인공지능 연구는 물론 화두가 되고 있는 양방 협진도 어렵게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사상체질을 중심으로 머신러닝을 활용하여 사상체질 분류 알고리즘 모델을 선정하고, 선정한 모델을 바탕으로 의사와 환자가 이용할 수 있는 서비스를 디자인하였다. 또한, 데이터를 누적시킬 수 있는 데이터 베이스를 디자인하여 추후 누적된 데이터를 활용하여 분류 알고리즘 모델의 정확도를 개선할 수 있게 하였다.
#머신러닝 #딥러닝 #한의학 #사상체질 #데이터베이스 #MachineLearning #DeepLearning #Or7iental Medicine #Sasang-Type #Database

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 머신러닝을 사용한 사상체질 분류
Ⅲ. 서비스 플로우
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
이강윤 / 2016 / 인공지능 왓슨 기술과 보건의료의 적용 / 의학교육논단 18(2):51~57 dbpia IBM Watson Hard At Work: New Breakthroughs Transform Quality Care for Patients google schola Gil Hospital adopts IBM WFO for the first time in South Korea google schola 한국인 / 2018 / 한, 양방 협진치료에 대한 연구 경향 분석: 국내 논문을 대상으로 / 한방재활의학과학회지 28(1):53~60 dbpia 84 percent of modern medicine doctor prescribe oriental medicine in Japan google schola

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