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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박선주
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수17
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2019
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최근 머신러닝, 딥러닝 알고리즘의 뛰어난 성능이 증명되면서, 많은 도메인에서 이러한 알고리즘을 바탕으로 인공지능에 대한 연구를 활발히 하고 있다. 이러한 흐름에 맞춰 의료업계 또한 인공지능을 통해 다양한 서비스를 창출하려 하고 있다. 특히, IBM이 개발하고 있는 왓슨(Watson)은 이러한 변혁을 선도하고 있는 서비스 중 하나이다. 이에 반해서, 한의학 도메인에서는 이렇다 할 인공지능 연구가 진행되고 있지 않다. 현대의학에서는 적극적으로 많은 주제에 걸쳐 환자들의 편의성과 진단의 정확성 고취를 위한 서비스를 창출하고 있지만, 한의학에서는 이러한 연구가 부실하여 경쟁력 하락의 원인이 되고 있다.
본 논문에서는 이러한 문제점에 대한 해결책을 모색하기 위해 데이터를 수집하는 단계부터 저장, 그리고 이를 활용할 수 있는 적절한 알고리즘 도출과 서비스 플로우를 디자인한다. 논문은 크게 두 파트로 나누어지며 첫 번째 파트는 데이터 전처리 및 적절한 분류 알고리즘 선택에 대한 내용이다. 분류 알고리즘을 통한 사상체질의 판별을 위해 설문지 데이터를 전처리하여 다양한 알고리즘을 통해 분류 정확도를 검증해보았다. 그 결과 가장 분류 성능이 좋은 분류 알고리즘은 80%의 정확도를 보인 심층 신경망 알고리즘이었다.
두 번째 파트는 선별한 분류 알고리즘을 어플리케이션에 적용시키고 데이터베이스와 연결하는 서비스 플로우를 디자인한 후 실제로 병원에서 활용하는 것에 관한 내용이다. 환자용 어플리케이션을 통해 환자들은 편리하게 언제 어디서든 문진표를 작성할 수 있을 것이다. 의사의 경우 디자인 한 웹페이지를 통해 분류 알고리즘이 예측한 예상 체질을 보고 자신의 판단을 한 번 더 되돌아볼 수 있게끔 하여 의사결정에 도움을 줄 수 있다. 데이터베이스의 경우 MySQL, NoSQL를 모두 사용하여 디자인했기 때문에, 데이터가 누적되면 바로 정확도 개선을 위해 더 많은 샘플로 전처리 과정이 없이 훈련을 신속하게 할 수 있으며, 추후에는 이러한 컨셉을 침술이나 물리치료 등 더욱 많은 주제에 확대 적용할 수 있을 것이다.
이제까지는 환자들의 의료 데이터를 단순히 환자 개개인의 진료를 위해서 활용해왔다. 그러나 이제는 누적된 방대한 양의 의료 데이터들을 분석하고 활용하여 단순 진료를 넘는 유의미한 의료 서비스를 제공해야 하는 시대이다. 우리나라도 글로벌 표준에 의거하여 기존의 데이터들을 전환하는 작업과 동시에 본 논문에서 제안한 디자인과 같은 시스템을 통합적으로 사용하여 데이터 의료데이터의 누적과 활용을 꾀해야 할 것이다.
본 논문에서는 이러한 문제점에 대한 해결책을 모색하기 위해 데이터를 수집하는 단계부터 저장, 그리고 이를 활용할 수 있는 적절한 알고리즘 도출과 서비스 플로우를 디자인한다. 논문은 크게 두 파트로 나누어지며 첫 번째 파트는 데이터 전처리 및 적절한 분류 알고리즘 선택에 대한 내용이다. 분류 알고리즘을 통한 사상체질의 판별을 위해 설문지 데이터를 전처리하여 다양한 알고리즘을 통해 분류 정확도를 검증해보았다. 그 결과 가장 분류 성능이 좋은 분류 알고리즘은 80%의 정확도를 보인 심층 신경망 알고리즘이었다.
두 번째 파트는 선별한 분류 알고리즘을 어플리케이션에 적용시키고 데이터베이스와 연결하는 서비스 플로우를 디자인한 후 실제로 병원에서 활용하는 것에 관한 내용이다. 환자용 어플리케이션을 통해 환자들은 편리하게 언제 어디서든 문진표를 작성할 수 있을 것이다. 의사의 경우 디자인 한 웹페이지를 통해 분류 알고리즘이 예측한 예상 체질을 보고 자신의 판단을 한 번 더 되돌아볼 수 있게끔 하여 의사결정에 도움을 줄 수 있다. 데이터베이스의 경우 MySQL, NoSQL를 모두 사용하여 디자인했기 때문에, 데이터가 누적되면 바로 정확도 개선을 위해 더 많은 샘플로 전처리 과정이 없이 훈련을 신속하게 할 수 있으며, 추후에는 이러한 컨셉을 침술이나 물리치료 등 더욱 많은 주제에 확대 적용할 수 있을 것이다.
이제까지는 환자들의 의료 데이터를 단순히 환자 개개인의 진료를 위해서 활용해왔다. 그러나 이제는 누적된 방대한 양의 의료 데이터들을 분석하고 활용하여 단순 진료를 넘는 유의미한 의료 서비스를 제공해야 하는 시대이다. 우리나라도 글로벌 표준에 의거하여 기존의 데이터들을 전환하는 작업과 동시에 본 논문에서 제안한 디자인과 같은 시스템을 통합적으로 사용하여 데이터 의료데이터의 누적과 활용을 꾀해야 할 것이다.
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