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      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
      • [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.


      • [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.


      • 대구한의대학교 한의학과 이홍석

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

      Field Medical Science & Pharmacy (Medical Science)

      Difficulty -

      Operating Institute Daegu Haany University

      Certificate Issuance

      Week 7 Week

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

      Course Registration Period 26.09.01 ~ 26.10.31

      Course Duration 26.09.01 ~ 26.10.31

      Phone Number 053-819-1193

      Subtitle language 한국어 Others 1ea

      Course language 한국어(ko)

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