http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 김종엽 ( Kim Jong Yeup ) (검색결과 3 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
김종엽 ( Kim Jong Yeup ),조경수 ( Kyung Soo Cho ),김응모 ( Ung-mo Kim ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2
2007년 Amazon.com이 미국에서 e-Book 전용 단말기 ‘Kindle’을 출시한 이래, Sony와 대형 서점 Barnes&Noble등 메이저 업체는 물론 다수의 중소업체들이 e-Book 시장에 진출하고 있다. 최근에는 Apple이 iPad를 출시하고 e-Book 시장에 진출한 가운데, Google 역시 6월 이후 e-Book 시장에 진출할 것을 발표함으로써 e-Book 시장의 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. e-Book의 급속한 보급증가와 함께 이런 방대한 도서를 관리하는 곳에서 자동 도서 분류의 필요성도 증가하고 있다. 기존의 문서분류 방법들은 대게 수작업, 텍스트(단어)의 집합으로 간주하여 기계 학습방법을 그대로 적용하거나 약간의 변형을 가한 방법들이 대부분 이었다. 본 제안서에서는 데이터 마이닝 분야에서 사용되는 DRFP-Tree 구조를 이용하여 e-Book 내의 문장들의 패턴을 저장하고 이를 사용하여 e-Book을 분류하는 방법을 제안한다.
-
Patient Drug Database: 환자 생성 건강 데이터를 활용한 환자 주도적 약물 부작용 탐색을 위한 데이터베이스 구축
이상민 ( Sang Min Lee ),이수현 ( Suehyun Lee ),김종엽 ( Jong Yeup Kim ) 한국보건정보통계학회 2021 보건정보통계학회지 Vol.46 No.3
Objectives: This study focuses on building a database for patient-led search on drug side effects using basic drug information, drug analysis results information, patient information, and patient-generated health data (PGHD). Methods: After collecting data from the Health Insurance Review and Assessment Institute, the Korean Pharmaceutical Information Center, the Ministry of Food and Drug Safety, and the Korean Pharmaceutical Association, basic drug information was created. By utilizing the Korea Average Event Reporting System (KAERS) side effect report data provided by the Korea Drug Safety Administration and MetaLAB, a drug side effect detection algorithm applied on the Konyang university hospital’s real data, we designed and built a database using Oracle DB, which contains a table of patient information and PGHD. For drug information, a total of 49,553 drugs were mapped, and drug analysis results used KAERS and MetaLAB. Results: Based on the collected drug information, a total of 15 tables containing basic drug information (7 tables), drug analysis results (2 tables), patient information (1 table), and patient generation information (5 tables) were created using EDI codes, fol lowing mapping and normalization. Basic drug information included 49,553 EDI and 2,099 ATC codes. Drug analysis results included 2,046 KAERS ATC codes, 1,701 WHOART-ARRN (PT) that the result of 33 WHOART-SEQ (IT), 15,861 MetaLABEDI codes, and 101ATC codes. TheADR results were constructed using 62 DRUG_IDs and 73 MedDRA_PTI_IDs. Conclusions: The Patient Drug Database (PD2B) in this study was employed to allow patients to volun tarily report on their perception and drug side effects through application tools, which can provide quick measures against drug side effects and assist in the discovery of new ones.
-
소셜 네트워크 서비스의 데이터를 활용한 약물재창출 단서 추출 파이프라인 연구
이원균 ( Wongyun Lee ),이승희 ( Seunghee Lee ),김종엽 ( Jong-yeup Kim ),이수현 ( Suehyun Lee ) 한국보건정보통계학회 2023 보건정보통계학회지 Vol.48 No.2
Objectives: In this study, we intend to propose a network analysis-based pipeline for drug repositioning using social network service data. Methods: We collected and analyzed 778 final posts on Cozaar-tab, a representative antihypertensive drug, from posts (2008-2022) of Naver Cafe, the largest social channel in Korea. For the analysis, we defined three filter dictionaries of the Cozaar-tab based on WHO-ART, an international classification system for drug side effects, and completed a network map by visualizing the extracted keywords. Results: We discussed to prepare evidence for drug reposition ing from Cozaar-tab’s unexpected keyword ‘drowsiness’ to sleep inducing agent. Conclusions: Although this process is a narrow pipeline performance for a specific drug, it is expected to contribute to laying the foundation for data-based drug repositioning by supplementing it through clinical off-label review, additional data acquisition, and network analysis advancement in the future.
KCI연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
