Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 이동호 | - |
dc.date.accessioned | 2024-06-27T01:39:55Z | - |
dc.date.available | 2024-06-27T01:39:55Z | - |
dc.date.issued | 2022-12 | - |
dc.identifier.citation | 한국정보과학회 2022 한국소프트웨어종합학술대회 논문집, page. 1322-1324 | en_US |
dc.identifier.uri | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11224425 | en_US |
dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/191010 | - |
dc.description.abstract | 환자들이 증상에 대한 질환 정보를 얻기 위해 사용하는 기존의 진단 시스템은 단일 증상만 검색할 수 있으며, 복수의 증상에 대한 검색이 어려운 문제가 있다. 또한 환자가 기저질환을 보유하고 있는 경우 다수의 질환에 대한 증상이 혼재하여 정확한 진단 결과를 도출하기 어렵다. 본 논문에서는 기존 질환 진단 시스템의 문제를 해결하기 위해 기계 학습 기반 다중 증상 진단 시스템을 제안한다. 또한 여성 질환 데이터를 수집하여 2가지 증상 임베딩 방법과 6개의 기계 학습 모델을 조합한 비교 실험을 진행하고, 제안된 시스템의 질환 검색 성능에 대한 우수성을 보인다. | en_US |
dc.description.sponsorship | 1)본 연구는 2022년 과학기술정통신부 및 정보통신기획평가원의 SW중심대학지원사업의 연구결과로 수행되었음"(2018-0-00192) 2)이 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2020-0-01343,인공지능융합연구센터지원(한양대학교 ERICA) 3) 이 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.RS-2022-00155885, 인공지능융합혁신인재양성(한양대학교 ERICA)) | en_US |
dc.language | ko | en_US |
dc.publisher | 한국정보과학회 | en_US |
dc.relation.ispartofseries | ;1322-1324 | - |
dc.title | 다중 증상 환자를 위한 기계 학습 기반의 질환 진단 시스템 | en_US |
dc.title.alternative | Machine learning based disease diagnosis system for patients with multiple symptoms | en_US |
dc.type | Article | en_US |
dc.relation.page | 1322-1324 | - |
dc.contributor.googleauthor | 이동준 | - |
dc.contributor.googleauthor | 박지성 | - |
dc.contributor.googleauthor | 주찬양 | - |
dc.contributor.googleauthor | 최현준 | - |
dc.contributor.googleauthor | 전성원 | - |
dc.contributor.googleauthor | 이동호 | - |
dc.sector.campus | E | - |
dc.sector.daehak | COLLEGE OF COMPUTING[E] | - |
dc.sector.department | DEPARTMENT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE | - |
dc.identifier.pid | dhlee72 | - |
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