본 논문은 기존 종이형태로 되어져 있는 MMSE-K, SMCQ-K 등과 같은 인지기능평가도구로부터 수집되는 정보를 보다 개인 특성에 맞는 디지털표현형(Digital Phenotyping) 정보로 수집하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 인지기능평가 선별작업에 있어 물적·인적속성 비용 등을 절감할 수 있는 장점뿐만 아니라, 인지기능평가 선별작업에 있어 기존 고정적인 정보 수집의 단계에서 동적인 정보 수집단계로 확장할 수 있어 개인화 특성을 고려한 선별평가 정확도를 정밀하게 할 수 있는 장점이 있다. 이를 위해 동적인 인지기능평가 수집정보를 공통적으로 활용할 수 있는 메타속성을 정의하여 인지기능평가 디지털표현형 모델링하여 스마트 디바이스에서 구동하여 디지털표현형 데이터를 수집할 수 있는 앱(Android, iOS)을 구축하였다.
Research Interests
Digital Phenotyping; Data Mining & Machine Learning for Text & Multimedia; Brain-Sense-ICTConvergence Computing; Computational Olfaction Measurement; Simulation&Modeling