헬스케어 정보 수집을 위한 딥 러닝 기반의 서브넷 구축 기법

정윤수

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정윤수

저널정보: 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제15권 제3호

발행연도: 2017.1

수록면: 221 - 228 (8page)

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최근 IoT 기술이 발달함에 따라 헬스케어 서비스를 제공하는 많은 의료기관에서는 IoT 기술을 이용한 의료 서비스가 점점 증가하고 있는 추세이다. 그러나, 사용자 신체에 부착된 IoT 센서의 갯수가 증가하면서 서버에 전달되는 헬스케어 정보는 점점 복잡해져서 서버에서 사용자의 헬스케어 정보를 분석하는 시간이 증가하는 문제점이 발생하고 있다. 본 논문에서는 사용자에 부착된 IoT 장치를 통해 전달되는 다량의 헬스케어 정보를 서버에서 의료 목적에 맞게 헬스케어 정보를 수집 및 처리하기 위한 딥 러닝 기반의 헬스케어 정보 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 서버에 전달된 헬스케어 정보에 속성값을 부여하여 속성값에 따른 서브넷을 구축한 후 서브넷간 연계 정보를 시드로 추출하여 계층적 구조로 그룹화 한다. 제안 기법은 서버에서 그룹화된 헬스케어 정보를 딥 러닝에 적용하여 사용자의 치료 및 처방에 대한 관찰 속도 및 정확도를 향상시킬 수 있어 최적화된 정보를 추출할 수 있는 특징이 있다. 성능평가 결과, 제안기법은 헬스케어 서비스 모델에서 동작되는 의료 서비스의 처리속도가 기존기법에 비해 평균 14.1% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 기법보다 평균 6.7% 낮았다. 헬스케어 정보 추출에 대한 정확도는 기존기법보다 평균 10.1% 높은 결과를 얻었다.

#헬스케어 #딥 러닝 #의료 서비스 #서브넷 #정보 추출 #Healthcare #Deep Learning #Hospital Service #Subnet #Data Extraction

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A. Katal / 2013 / Big data:Issues, challenges, tools and Good practices / 2013 Sixth International Conference on Contemporary Computing(IC3) : 404 ~ 409

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G. Andrade / 2013 / G-dbscan : A gpu accelerated algorithm for density based clustering / Journal of Procedia Computer Science 18 : 369 ~ 378

H. Karau / 2015 / Learning Spark : Lightning-Fast Big Data Analysis / O’Reilly Media, Inc : 1 ~ 276

J. Manyika / 2011 / Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition and Productivity : 1 ~ 137

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