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저자정보
방재훈 (경희대학교) 허태호 (경희대학교) Taqdir Ali (경희대학교) Musarrat Hussain (경희대학교) 이승룡 (경희대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회지(정보와통신) 한국통신학회지 (정보와통신) 제37권 제9호
발행연도
2020.8
수록면
18 - 27 (10page)

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건강과 의료 관련 추천 시스템은 올바른 추천 사항을 적시에 올바른 사용자에게 제공해야 되고, 이를 위해 시스템이 보유하고 있는 지식은 진화해야되며, 오류 없이 항상 정확하고 최신성을 유지해야 한다. 지식은 의사와 의료 데이터로부터 획득할 수 있으며 이를 바탕으로 한 지식베이스의 생성과 업데이트는 다양한 기계학습 알고리즘과 진화형 지식 획득 기술들을 이용하거나 전문가들이 직접 경험지식을 입력하고 검증할 수 있어야 한다. 그러나 현재 많은 의료 추천 시스템들은 의사의 경험이나 의료 데이터로부터 지식을 획득하거나 관리를 적절하게 수행할 수 있는 저작도구가 충분하지 않다. 이를 해결하기 위하여 본고에서는 지능형 지식 저작 도구 I-KAT (Intelligent-Knowledge Authoring Tool)을 제안한다. I-KAT은 지식 공학자로부터 도움을 최소로 받으며 의료 전문가들이 쉽게 지식을 획득, 관리 및 검증할 수 있도록 보조한다. I-KAT은 다양한 분야에서 활용되도록 개발되었으나 본고에서는 의료분야로 한정한다. 전문가의 지식 생성 효율을 높이기 위하여 I-KAT은 병원경영정보시스템의 임상 개념을 바탕으로 생성된 도메인 임상 모델(Domain Clinical Model, DCM)을 사용한다. I-KAT에 대한 성능 실험은 여러 방법이 있지만 본고에서는 룰을 생성하는 시간의 효율성과 사용자 설문을 통한 만족도를 측정하는 방법으로 범위를 제한 하였다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. I-KAT 작동 및 구조
Ⅳ. 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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