집단이기주의 - 편집 역사

집단이기주의: /* 전 세계적인 기술현황 */

2020-06-29T13:23:09Z

‎전 세계적인 기술현황

집단이기주의: /* 경쟁제품 조사 비교 */

2020-06-29T13:21:52Z

‎경쟁제품 조사 비교

집단이기주의: /* 경쟁제품 조사 비교 */

2020-06-29T13:21:22Z

‎경쟁제품 조사 비교

집단이기주의: /* 완료작품의 평가 */

2020-06-29T13:18:22Z

‎완료작품의 평가

집단이기주의: /* 완료작품의 평가 */

2020-06-29T13:11:06Z

‎완료작품의 평가

집단이기주의: /* 완료작품의 평가 */

2020-06-29T13:07:29Z

‎완료작품의 평가

집단이기주의: /* 결과 및 평가 */

2020-06-29T13:02:42Z

‎결과 및 평가

집단이기주의: /* 결과 및 평가 */

2020-06-29T12:55:50Z

‎결과 및 평가

집단이기주의: /* 결과 및 평가 */

2020-06-29T12:53:37Z

‎결과 및 평가

집단이기주의: /* 특허 출원 내용 */

2020-06-29T12:45:24Z

‎특허 출원 내용

@@ 44번째 줄: / 44번째 줄: @@
 ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====
 ====전 세계적인 기술현황====
-  ◇ Augmented Analytics(증강 분석): 증강 분석은 통계 및 언어 기술을 사용해 데이터 분석에서 데이터 공유 및 Business Intelligence에 이르기까지의 데이터 관리 성능을 향상시킨다. 이 기능은 빅데이터를 좀 더 유용한 Data set으로 변환해 주는 능력과 같은 맥락이다. 데이터 분석 소프트웨어는 머신 러닝과 NLP를 사용하여 사람이 하는 것처럼 대규모로 데이터를 분석해 상호 작용한다. 이러한 작업은 데이터 수집 및 준비에 대부분의 시간이 소비된다. 증강 분석의 목표는 시간 절약을 위해 데이터 수집 및 데이터 준비 프로세스를 자동화하는 것이긴 하나, 증강 분석의 실제 궁극적 목표는 데이터 과학 팀을 AI로 완전히 대체하여 일반인들도 쉽게 이용 가능하게 하는 것이다.
+  ◇ Augmented Analytics(증강 분석)
- ◇ Continuous intelligence(지속적 지능화): 실시간 분석이 비즈니스 운영에 통합되는 설계 패턴으로, 현재와 과거의 데이터를 처리해 사건에 대응하는 행동을 정한다. 이는 의사 결정을 자동화하거나 지원한다.  CI는 사물 인터넷 장치와 함께 사용하면 기업이 IoT 분석을 사용하는 방식을 크게 변화시킬 것이라고 언급되고 있다. CI는 IoT 분석 시장에서 통합되어 실시간으로 고급 분석을 수행할 수 있게 한다. 스트리밍 분석 및 스트리밍 기술의 등장 및 확장으로 인해 IoT 데이터에서 지속적으로 가치를 분석하고 추출 할 수 있는 능력이 커지고 있다. CI는 의사 결정 자동화 또는 의사 결정 지원을 제공한다. CI는 증강 분석, 이벤트 스트림 처리, 최적화 등 여러 기술을 활용한다. CI는 의사 결정 알고리즘에서보다 관련성 높은 실시간 데이터를 포함하기 때문에 광범위한 운영 의사 결정에서보다 더 나은 결과를 제공한다. 개인은 ms단위로 대량의 데이터를 이해할 수 있으므로 더 많은 대안을 보다 자세하게 평가할 수 있다.
+- 증강 분석은 통계 및 언어 기술을 사용해 데이터 분석에서 데이터 공유 및 Business Intelligence에 이르기까지의 데이터 관리 성능을 향상시킨다. 이 기능은 빅데이터를 좀 더 유용한 Data set으로 변환해 주는 능력과 같은 맥락이다. 데이터 분석 소프트웨어는 머신 러닝과 NLP를 사용하여 사람이 하는 것처럼 대규모로 데이터를 분석해 상호 작용한다. 이러한 작업은 데이터 수집 및 준비에 대부분의 시간이 소비된다. 증강 분석의 목표는 시간 절약을 위해 데이터 수집 및 데이터 준비 프로세스를 자동화하는 것이긴 하나, 증강 분석의 실제 궁극적 목표는 데이터 과학 팀을 AI로 완전히 대체하여 일반인들도 쉽게 이용 가능하게 하는 것이다.
-  ◇ Federal Machine Learning (연합 기계 학습): 분산된 환경에서 사용자의 데이터를 중앙 서버에서 학습하지 않고 개인의 휴대폰에서 모델을 학습한다. 그리고 학습된 결과를 중앙 서버에서 취합한 후, 개선된 공통 모델을 생성하는 기술이다. 연산 속도 증가뿐만 아니라 정보 보안 측면에서 우수한 성능을 보인다. 개인의 데이터를 중앙 서버에 업로드 시키는 과정에서 개인 정보가 유출되고 이를 악용할 수 있기 때문이다.  스마트폰은 사용량에 따라 기계학습 모델을 개인의 휴대폰에서 사용자의 특성에 맞게 학습하고, 이후 많은 사용자의 학습 내용이 중앙 서버에 저장된다. 서버에서는 개인들이 학습한 모델을 바탕으로 더 정교한 학습 모형을 만드는 방향으로 진행된다.
+ ◇ Continuous intelligence(지속적 지능화)
 ====특허조사 및 특허 전략 분석====

@@ 102번째 줄: / 102번째 줄: @@
   ◇ 의협신문
 - 의협신문은 대한의사협회가 발행하는 의학전문 언론이다. 뉴스 기사를 의사‧협회, 보험‧제도, 의원‧병원 등의 카테고리별로 제공하고, 인기기사와 최신기사의 목록을 제공한다. 기사 이외에도 포토뉴스, 카드뉴스, 웹툰 등의 컨텐츠도 제공한다.
 - 전체 기사의 개수는 약 150,000개이고, 각 카테고리는 대략 5,000개~30,000개의 기사를 포함한다. 우리가 개발하려는 application과 비교하였을 때, 의협신문은 더 다양한 종류(카테고리)의 기사를 제공하고 기사를 제공하는 것이 신문의 유일한 목적이기 때문에 데이터의 양이 훨씬 많다.
 - 의협신문의 기사는 의사‧협회, 보험‧제도, 경영‧제테크, 의원‧병원, 학술‧학회, 의대‧전공의, 제약‧산업, 의료기기‧IT, 기획‧특집, 학술포커스 총 10개의 카테고리로 분류되어 있다. 의협신문은 일반인 보다는 의료 관련 종사자들이 주로 보는 신문이기 때문에, 카테고리 분류가 그러한 의료 관련 종사자들의 초점에 맞춰져 있다고 생각된다. 우리가 개발하려는 앱은 카테고리의 개수는 적지만 조금 더 일반인들의 시선에 맞추어 의료사고, 보험‧제도, 의료기기‧IT, 코로나로 분류하여 제공하고자 한다.
@@ 114번째 줄: / 116번째 줄: @@
   ◇ 애플리케이션
 - 의료 분야에서 유명한 앱들을 중심으로 비교해 본 결과, 많은 앱들이 병원 검색과 약국 검색, 본인의 의료 정보를 관리하는 기능과 같이 대부분 비슷한 기능들을 기본적으로 보유하고 있다. 그러나 일반인들이 가장 궁금해하고 두려워하는 질병에 대한 정보를 제공해 주는 앱은 많지 않았다.
 - 똑닥의 경우, 주변 병원 예약 및 접수 가능, 약국 찾기, 처방전 조회, 건강 정보 관리, 마스크 재고 확인 기능이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 그러나 예약, 접수 기능의 경우 작동하는 기기가 한정적이라는 한계가 있었다. 굿닥의 경우, 주변 병원, 약국 찾기, 원격 진료, 예약 접수, 병원 후기, 마스크 재고 확인과 같은 기능이 있었다. 원격 진료 기능도 있었으나 원활히 진행되지 않고 있다는 의견이 상당수이다. 착한 의사는 앞에서 언급한 두 앱과 다르게 인공지능을 이용한 증상 체크(증상을 말하면 유사도가 높은 질병 분석) 기능이 있었다. 그 외에도 병원비 비교, 병원 찾기, 건강검진 비교, 의료 기록 관리, 맞춤형 건강 뉴스와 같이 다양한 기능을 제공하는 것으로 보인다.
 - 추가적으로 복약 알리미, 의약품 검색과 같은 앱의 경우, 단일된 기능만을 제공하고 있어서 의학적 편의를 한번에 해결해 주는 앱은 없다는 것을 알 수 있다. 그마저도 업데이트가 되지 않아 기능이 제대로 동작하지 않다는 사용자들도 상당수이다.

@@ 107번째 줄: / 107번째 줄: @@
   ◇ 병원이나 공공기관에서 제공하는 질병백과
 - ‘삼성서울병원’은 웹 사이트의 형태로 의료정보를 제공한다. 질병정보만 제공하는 것이 아니라 영양정보, 운동정보 등 건강한 삶을 위한 다양한 health 정보를 제공한다. 또한 페이지 구성이 병원 운영 및 홍보에 초점을 맞추고 있다. 진료예약, 브랜드 가치 등이 가장 크고 눈에 띤 자리에 위치해 있다. 뉴스도 제공하지만 뉴스 내용들을 살펴보면 삼성서울병원이 관련된 긍정적인 뉴스만 제공함을 알 수 있다.
 - 서울아산병원은 웹 사이트의 형태로 의료정보를 제공한다. 삼성서울병원과 마찬가지로 다양하고 전문적인 건강정보를 제공하고 있으며 병원의 운영 및 홍보에 집중하고 있다.
 - 의약품안전나라는 웹 사이트의 형태로 의료정보를 제공한다. 식품의약품안전처에서 제공하는 정보들로 약물 특허, 임상시험정보 등 신뢰성이 높고 다양한 의료정보를 제공한다. 또한 마스크, 손 소독제와 같이 의약품 관련 최신 정보들이 빠르게 갱신된다. 그러나 의악 및 약학 관련 종사자들에게 유용한 정보들이 더 많이 제공되고 있다.

@@ 242번째 줄: / 242번째 줄: @@
 [[파일:-집단-엑셀.png]]
   ◇ 기사 데이터의 평균 단어 길이 수를 분석하여 학습모델의 maxlen 파라미터를 600으로 지정함
+[[파일:-집단-단어길이.png]]
   ◇ 초기 모델 학습 시 epoch를 100회 모두 수행하면 accuracy 값이 0.58로 낮음. epoch를 너무 많이하면 overfitting이 발생한다는 조사 결과를 통해 loss가 epoch 4회 이상 증가하면 EarlyStopping이 수행되도록 함
   ◇ 네이버 기사 분류에 사용한 모델은 epoch를 10회 수행하였으며 0.84448의 정확도를 가짐
 ===향후평가===

@@ 231번째 줄: / 231번째 줄: @@
 ===완료작품의 평가===
-. 완료작품의 평가
+'''1. 완료작품의 평가
 [[파일:-집단이기주의-완료작품평가2.png]]
-. 평가 및 분석 결과
+'''2. 평가 및 분석 결과
   ◇ 네이버 기사 데이터를 엑셀 파일로 저장한 예시
@@ 241번째 줄: / 243번째 줄: @@
 [[파일:-집단-엑셀.png]]
 ◇ 초기 모델 학습 시 epoch를 100회 모두 수행하면 accuracy 값이 0.58로 낮음. epoch를 너무 많이하면 overfitting이 발생한다는 조사 결과를 통해 loss가 epoch 4회 이상 증가하면 EarlyStopping이 수행되도록 함
-◇ 네이버 기사 분류에 사용한 모델은 epoch를 10회 수행하였으며 0.84448의 정확도를 가짐
+ ◇ 초기 모델 학습 시 epoch를 100회 모두 수행하면 accuracy 값이 0.58로 낮음. epoch를 너무 많이하면 overfitting이 발생한다는 조사 결과를 통해 loss가 epoch 4회 이상 증가하면 EarlyStopping이 수행되도록 함
 ===향후평가===

@@ 215번째 줄: / 215번째 줄: @@
   ◇ 실행
- ◇ 프로토타입 사진
+[[파일:-집단-프로토타입1.png]]
 ===관련사업비 내역서===

@@ 207번째 줄: / 207번째 줄: @@
 ===완료 작품의 소개===
 ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====
-  ◇ 설치
+  ◇ 설치 : apk 파일을 다운로드하여 설치한다.
   ◇ 실행

← 이전 판		2020년 6월 29일 (월) 12:45 판
231번째 줄:		231번째 줄:
	◇ 공공데이터 포털에서 제공하는 의약품 부작용 정보도 부실해 보여서 크롤링을 통해 의약품 부작용 정보를 추가하도록 한다.		◇ 공공데이터 포털에서 제공하는 의약품 부작용 정보도 부실해 보여서 크롤링을 통해 의약품 부작용 정보를 추가하도록 한다.
	◇ 의료기사의 카테고리 수를 늘리도록 한다.		◇ 의료기사의 카테고리 수를 늘리도록 한다.
−
−	~~===특허 출원 내용===~~
−	내용