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의료정보를 활용할 수 있으면서 가명의 정보주체를 기준으로 정보 연결과 업데이트도 가능하므로 안전하게 의료 빅데이터 활용도를 높여 임상분야 발전에 큰 기여를 할 것이라 판단된다.
본 연구에서 부족한 점은 의료분야 빅데이터 활용을
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의료실태조사』
-한국보건산업진흥원, 2018,『2018 외국인환자 유치실적 통계분석보고서』
-보건복지부, 2019,『OECD Health Statistics 2019』
-보건복지부, 2019, 『보건복지통계연보』
-보건의료빅데이터개방시스템, 2019,‘의료정보통계-주요의료통계-
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의료서비스는 치료 중심에서 예방 중심으로 패러다임의 전환이 급속히 가속화될 것이며 여기에서 가장 중요한 것이 바로 의료 빅데이터를 활용하는 것이다. 유전자 정보, 생활 습관, 소득수준, 환경데이터 등의 융·복합 정보를 가지고 특정
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의료 영역으로의 확대는 거스를 수 없는 변화이다. 제4차산업혁명의 핵심 기술들로 정의되는 인공지능과 빅데이터, 클라우딩 기술들의 발전은 인공지능을 기반으로 한 의료진단 영 역에서의 높은 성과를 보일 것으로 예측된다.
신종 코로
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의료정책과, 보건의료 빅데이터 시범사업 추진계획, 보건복지부, 2018
브루스 슈나이어, 『당신은 데이터의 주인이 아니다』(이현주 옮김), 반비, 2016
송선영, 김항인, 「정보화시대의 빅데이터(Big Data) 활용에 대한 윤리적 논쟁과 전망」, 연구
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제 1장 서론
1.1 연구배경
전 세계에서 1년간 생성된 디지털 정보의 양은 2011년에는 1.8제타바이트(ZB)였으며, 2012년에는 2.8제타바이트였다. 2012년에 생성된 데이터 2.8제타바이트는 전 세계 해변에 있는 모래알의 수인 7억 50만조의 약 4배
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데이터마이닝 기법 연구, 김종민, 최경호, 이동휘, 정보·보안논문지 제12권 제2호 (2012년 5월) pp.61-70 1598-7329
특수기술 샘플 군집화를 이용한 개선된 아다부스트 알고리즘, 백열민, 김중근, 김회율, 한국방송공학회지 제18권 제4호 통권 제73호 (20
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데이터 분석 및 시각화: 34
빅데이터와 기계 학습: 35
실험 계획법 36
비모수 통계 36
빅데이터와 머신러닝 37
데이터 분석 도구와 소프트웨어 37
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 40
? 통계분석 학술이론에 대한
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DATA 활용을 통한 정보교환……………………………………………26
Ⅵ. 결 론……………………………………………27
참고문헌……………………………………………29
※ 과제분담 : Ⅰ,Ⅱ 전성연 / Ⅲ,Ⅴ 정상기 / Ⅳ,Ⅵ 정일섭
- 표 목
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의료설비 등의 산업, 과학 및 의료용 시스템과 고기능 이동통신 시스템, 광역 자동탐색 정보시스템, 가정내 통신제어 시스템, 자동차 전파응용 시스템 등이 있다.
과학기술의 고도화로 인공위성을 이용한 위성통신과 우주의 역사ㆍ구조 등을
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(주)빅데이터코리아에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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(주)빅데이터연구소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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(주)빅데이터연구소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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(주)빅데이터코리아에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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빅데이터 분석 도구 학습을 병행하고 있으며, 관련 자격증(정보처리기사, 네트워크관리사 등) 취득을 목표로 꾸준히 준비 중입니다. 이러한 노력은 의료원의 전산 시스템 혁신과 디지털 전환을 지원하는 데 필수적인 전문성을 확보하는 데 기
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의료 빅데이터 분석이나 AI 기반의 진단 보조 시스템 등이 보건의료정보 관리에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 이러한 기술을 배우고 적용하여 병원 내 의료 정보 관리 시스템을 더욱 발전시키는 데 기여할 것입니다.
마지막으로, 저는
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의료원 부천병원 IT기획 부서에서 이루고 싶은 장기 목표는 무엇인가요?
단기적으로는 부서 내 다양한 업무에 빠르게 적응해 실무 역량을 발휘하는 것이 목표입니다. 중장기적으로는 디지털 헬스케어와 빅데이터, AI 기술을 접목한 혁신적인 I
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의료 빅데이터 분석’과 같은 심화과목을 통해 이론과 실무를 겸비한 전문성을 쌓을 계획입니다. 실제 연구와 현장 적용이 가능하도록 실습과 프로젝트 중심의 수업을 적극적으로 참여할 예정입니다.
간호는 단순히 병원 안에서만 이뤄지는
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의료정보학입니다. 처음 이 과목을 접했을 때, 의료 데이터를 체계적으로 관리하고 활용하는 과정이 흥미롭게 다가왔습니다. 특히, 전자의무기록(EMR) 시스템과 의료 빅데이터 분석 기법을 배우면서, 의료 현장에서 정보 관리가 얼마나 중요한
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