Skip To Contents

My Page

List of Recent Courses

Only active enrolled courses shown.

※ Shows 10 recent courses.

K-MOOC
K-MOOC CB Course

There are no courses currently in progress.

Go to Course Registration →

There are no courses currently in progress.

Go to Course Registration →
한국어
  • 한국어
  • ENGLISH

Discover Courses

Recommended Courses

    Multilingual settings

    Related Series Course
    • Practical Data Utilization in Korean Medicine Using SQL and Python

      Total Weeks 21 Courses 3
    Course Introduction
    강좌소개
    • 사상체질, 변증, 처방 등 한의학 특화 임상 데이터를 SQL과 Python으로 분석 및 시각화하는 능력을 습득합니다.
    • 환자 증상 텍스트 마이닝을 실습하고, 진단 및 처방 데이터를 심층적으로 해석하는 방법을 익힙니다.
    • 한의학 CDSS (임상 의사결정 지원 시스템) 구축을 목표로 실습하며, 임상 데이터 기반의 전문 응용 역량을 개발합니다.
    학습목표
    • 한의학 특화 데이터(사상체질, 변증, 맥진, 설진, 처방)를 SQL과 Python으로 추출·분석·시각화하는 능력 습득
    • 환자 증상 텍스트 마이닝 및 한의학 임상 데이터 기반 의사결정지원시스템(CDSS) 활용 역량 개발
    강좌 운영일정
    • 수강신청기간 :  2025년 11월 중
    • 강좌운영기간 : 2025년 12월 31일까지
      ※ 운영기간은 운영상황에 따라 연장될 수 있습니다.
    이수 및 평가기준
    • 강좌명

      3강좌: 한의학 특화 데이터 분석 및 임상 의사결정 시스템 응용

      구분

      평가

      유형

      성적반영여부

      (점수가중치)

      평가횟수

      (평가시기)

      평가 내용 및 방법

      진단

      평가

      사전역량

      평가

      Y( %) N

      1

      (강좌시작전)

      - 한의학 데이터 특성 이해도, SQL/Python 활용 능력 진단

      - 임상 의사결정 시스템에 대한 기초지식 확인

      - 학습자의 전문성 수준에 맞는 맞춤형 학습지원 계획수립

      형성

      평가

      퀴즈

      Y(10%) N

      6(매주)

      - 한의학 데이터 구조, 분석 방법론, 임상 의사결정시스템 개념 관련 퀴즈

      - 사상체질, 맥진, 설진 등 한의학 특화 데이터 분석 지식 평가

      - 주요 개념 이해도와 실무 적용 능력 측정

      토론

      Y(5%) N

      2

      (2,4)

      - 한의학 데이터 분석의 윤리적 측면 및 임상 적용 방안에 관한 토론

      - 데이터 기반 의사결정과 전통 한의학 지식의 융합방안 논의

      - 참여도, 내용의 깊이, 실무 적용 가능성 관점에서 평가

      한의학 데이터

      분석 과제

      Y(20%) N

      2

      (3,5)

      - 사상체질, 맥진, 설진, 처방데이터 등 한의학 특화데이터 분석 과제

      - SQLPython을 활용한 데이터 추출, 전처리, 분석, 시각화 능력 평가

      - 분석 결과의 임상적 의미 해석 및 의사결정 연계성 평가

      텍스트 마이닝

      프로젝트

      Y(30%) N

      1

      (6)

      - 환자 증상 텍스트 데이터 분석 및 패턴 추출 프로젝트

      - KoNLPy 등을 활용한 한국어 자연어 처리 기술 적용

      - 텍스트 데이터에서 의미 있는 임상 패턴 추출 능력 평가

      - 분석 보고서 및 코드 제출

      임상 의사결정

      시스템 설계

      Y(20%) N

      1

      (7)

      - 한의학 임상의사결정 지원시스템(CDSS)설계 및 프로토타입 개발

      - 데이터 기반 진단 보조, 처방 추천, 예후 예측 등의 기능 구현

      - 시스템 설계의 타당성, 기술적 구현력, 임상적 유용성 종합 평가

      - 구현 코드, 시스템 설계서, 시연 자료 형태로 제출

      총괄

      평가

      레포트

      Y(15%) N

      1

      (종료 후)

      - 한의학 데이터분석 및 임상 의사결정시스템 응용에 관한 종합 보고서

      - 강좌 전체 내용의 이해도와 실무 적용 역량 검증

      - 학습 성과 및 현업 적용 계획 포함

      - 이수 여부 판단을 위한 참고 자료로 활용

      이수기준

      ( 60 )%

      - 총점의 60% 이상 취득 시 강좌 이수 인정

      - 임상 의사결정 시스템 설계 과제 제출은 필수 요건으로 설정

      - 이수 시 '한의학데이터 기반 임상 의사결정 전문가' 디지털 배지 발급

    Syllabus

    주차

    주차명(주제)

    차시

    차시명(학습내용)

    평가방법

    1

    한의 데이터의 이해 및 분석개요

    1-1

    ·한의 데이터 종류와 DB 구조 이해 및 SQL 실습

    동영상

    1-2

    ·한의 데이터 종류와 DB 구조 이해 및 Python 실습

    퀴즈

    2

    사상체질 및 변증 데이터 분석

    1-1

    ·사상체질 데이터 특성과 SQL 활용 데이터 추출 방법 이해

    퀴즈

    1-2

    ·Python을 통한 군집 분석 및 시각화로 데이터 패턴 해석

    코딩과제

    3

    맥진 및 설진 데이터 분석

    1-1

    ·맥진·설진 데이터 특성 이해 및 SQL을 통한 데이터 추출

    토론

    1-2

    ·Python으로 통계 분석 및 상관관계 분석, 시각화 실습

    퀴즈

    4

    한약 처방 데이터 분석

    1-1

    ·한약 처방 데이터 구조 이해 및 SQL을 통한 데이터 추출

    퀴즈

    1-2

    ·Python을 활용한 연관 규칙 및 네트워크 분석 실습

    코딩과제

    5

    환자 증상 텍스트 데이터 분석

    1-1

    ·환자 증상 텍스트 데이터 추출 및 전처리 이해 (SQL 활용)

    퀴즈/토론

    1-2

    ·Python을 통한 KoNLPy 기반 텍스트 마이닝 및 시각화 실습

    데이터 시각화 대시보드 개발

    6

    한의학 임상 데이터 및 CDSS 사례 분석

    1-1

    ·임상 데이터 특성 및 CDSS 사례 이해, SQL 데이터 추출 방법 학습

    시계열 분석 프로젝트

    1-2

    ·Python을 활용한 간단한 처방 추천 시스템 구현 실습

    퀴즈

    7

    시험

    1-1

    ·SQL 활용 능력 확인

    과제 / 기말고사

    Course Operators
    • 문혜영 교수

      [소 속] (주) ITGO 책임연구원

                  Kookmin University 겸임교수

      [최종학력]  공학박사

      [특허]  Non-face-to-face Real-time Learning Management System Using Deep Learning.

                  Image Super-resolution-based Selective Labeling Device And Method For Improving The Efficiency Of  Deep Learning      Model Training.

      [수상] Deep Learning-based Real-time Concentration and State Analysis for Non-face-to- face Education.


    • 노종성 교수

      [소 속] 대구한의대학교 한의과대학 한의예과 조교수

                 대구한의대학교 한의과대학 한의예과장

                대구한의대학교 일반대학원 한의과학과 학과장

      [최종학력] 한의학박사

      [주요저서]  한의방제학(군자출판사)

                        Ginkgo biloba extract ameliorates skin fibrosis in a bleomycin-induced mouse model of systemic sclerosis. Anim     Cells Syst (Seoul). 2024;28(1):152-160.


    • 강좌조교(TA)

      대구한의대학교 한의학과 이홍석

    Other / Inquiries
    E-mail : dhuaid1@naver.com

    Field Medical Science & Pharmacy (Medical Science)

    Difficulty -

    Operating Institute Daegu Haany University

    Certificate Unissued

    Week 7 Week

    Learning recognition time 10Hour 32Minute (05Hour 51Minute)

    Course Registration Period 25.12.22 ~ 26.02.13

    Course Duration 25.12.22 ~ 26.02.13

    Phone Number 053-819-1163

    Subtitle language 한국어 Others 1ea

    Course language 한국어(ko)

    Recommended Courses
    Same institution course