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의료 데이터에 대한 즉각 의미 조정 장치로서,의료 데이터를 반 구조화된 데이터로서 저장하여 관리하는 데이터 관리부,상기 데이터 관리부에 의해 관리되는 의료 데이터에서 속성 기반으로 스키마를 식별하고, 식별된 스키마를 기존 스키마와 비교하여 매칭되는 스키마와의 매핑을 수행하여 스키마 맵을 생성하는 매핑 처리부, 그리고즉각 의미 조정을 위한 소스 의료 데이터에 대해 상기 매핑 처리부에서 생성된 스키마 맵을 적용하여 속성 수준의 스키마 매핑을 수행하여 의미가 조정된 타겟 의료 데이터를 생성하는 의미 조정부를 포함하는 즉각 의미 조정 장치
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제1항에 있어서,상기 데이터 관리부는,상기 의료 데이터에서 메타 데이터를 제거하는 전처리부, 상기 전처리부에 의해 메타 데이터가 제거된 의료 데이터를 CSV(Comma Separated Value) 포맷의 데이터로 직렬화한 후 반 구조화된 데이터로 변환하는 데이터 변환부, 그리고상기 데이터 변환부에 의해 변환된 반 구조화된 데이터를 저장하는 의료 데이터 저장부를 포함하는, 즉각 의미 조정 장치
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제2항에 있어서,상기 의료 데이터 저장부는,환자에 대응하는 의료 데이터 조각을 저장하는 의료 데이터 아카이브, 그리고환자를 지시하는 식별자와 환자에 대응하여 상기 의료 데이터 아카이브에 저장된 의료 데이터 조각을 지시하는 지시자를 저장하는 위치 저장소를 사용하여 상기 반 구조화된 데이터를 저장하는,즉각 의미 조정 장치
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제3항에 있어서,상기 의료 데이터 아카이브에 저장된 의료 데이터 조각은,의료 데이터 조각을 지시하는 식별자(if), 의료 데이터 조각에 대한 스키마 이름(τ), 인스턴스에 대한 키 값 쌍의 집합으로 직렬화된 조각(Raw Data), 그리고의료 데이터 조각의 버전(vf)을 포함하는, 즉각 의미 조정 장치
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제1항에 있어서,상기 매핑 처리부는,의료 데이터에서 스키마를 식별하는 스키마 식별부,상기 스키마 식별부에 의해 식별된 스키마에 대해 매칭 알고리즘을 사용하여 기존의 스키마와 비교하여 속성 기준의 매핑을 수행하여 대응하는 스키마 맵을 생성하는 스키마 매핑부, 그리고상기 스키마 매핑부에 의해 생성된 스키마 맵을 저장하는 스키마 맵 저장부를 포함하는, 즉각 의미 조정 장치
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제1항에 있어서,상기 매핑 처리부에 의해 생성되는 스키마 맵에 대한 검증을 수행하고, 검증된 스키마 맵을 상기 매핑 처리부로 전달하여 관리되도록 하는 매핑 검증부를 더 포함하는 즉각 의미 조정 장치
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제6항에 있어서,상기 매핑 검증부는, 상기 매핑 처리부에 의해 생성되는 스키마 맵의 속성들 사이의 중복 매핑을 식별하여 제거하는 중복 제거부,상기 중복 제거부에 의해 중복 매핑이 제거된 스키마 맵에 대해 매핑 사이의 충돌을 제거하는 충돌 제거부, 그리고상기 충돌 제거부에 의해 충돌이 제거된 스키마 맵에 대해 승인하고 반증하거나 또는 변경할 수 있는 전문가에 의한 검증이 수행되도록 하는 전문가 검증부를 포함하는, 즉각 의미 조정 장치
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제1항에 있어서,상기 의미 조정부는,상기 소스 의료 데이터에서 표준 의료 용어를 식별하는 표준 용어 식별부,상기 소스 의료 데이터에서 사용된 용어의 개념을 식별하여 상기 소스 의료 데이터로 확대하는 보강을 수행하는 의미 보강부, 그리고상기 의미 보강부에 의해 보강된 소스 의료 데이터에 대해 상기 매핑 처리부에서 생성된 스키마 맵을 적용한 속성 수준의 스키마 매핑을 수행하여 의미가 변환된 타겟 의료 데이터를 생성하는 의미 변환부를 포함하는, 즉각 의미 조정 장치
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의료 데이터에 대한 즉각 의미 조정을 위해 사용되는 속성 기준의 스키마 맵을 생성하는 방법으로서,의료 데이터를 미리 설정된 포맷의 데이터로 직렬화하는 단계, 직렬화된 의료 데이터를 반 구조화된 데이터로 변환하는 단계,상기 반 구조화된 데이터에서 스키마를 식별하는 단계, 그리고식별된 스키마에 대해 매칭 알고리즘을 사용하여 기존의 스키마와 비교하여 속성 기준의 매핑을 수행하여 대응하는 스키마 맵을 생성하는 단계를 포함하는 스키마 맵 생성 방법
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제9항에 있어서,상기 스키마 맵을 생성하는 단계는,상기 식별된 스키마와 상기 기존의 스키마에 대해, 속성 문자열 사이에 대소 문자를 구분하지 않는 단순 매칭을 수행하는 단계,두 속성이 일치하지 않는 경우, 서픽스 트리(Suffix Tree) 방식을 사용하여 상기 두 속성 사이에서 가장 긴 공통 서브시퀀스(subsequence)를 검색하는 단계,검색된 가장 긴 공통 서브시퀀스의 속성을 단어로 분할하는 단계,분할된 각각의 단어에 대해 UMLS(Unified Medical Language System)에서 개념 정보를 수집하는 단계,각각의 단어 쌍에 대해 수집된 개념을 식별하기 위한 비교를 수행하는 단계,속성과 단어 사이의 구문 유사성을 식별하기 위해 가장 긴 서브시퀀스 매칭을 수행하는 단계, 그리고단어에 대해 개념넷(ConceptNet)을 통해 관련성 확인을 수행하여 스키마 맵을 생성하는 단계를 포함하는, 스키마 맵 생성 방법
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제10항에 있어서,상기 가장 긴 서브시퀀스 매칭을 수행하는 단계에서, 두 문자열 사이의 가장 긴 서브 문자열 공통을 식별하기 위해 병행 서피스 트리(Concurrent Suffix Tree) 구현을 사용하는,스키마 맵 생성 방법
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제10항에 있어서,상기 검색하는 단계에서, 상기 두 속성의 문자열은 두 문자열 사이에 가능한 모든 길이의 문자 시퀀스를 포함하는 하나의 서픽스 트리로 결합되는,스키마 맵 생성 방법
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의료 데이터에 대한 즉각 의미 조정 방법으로서,의료 데이터에서 속성 기반으로 스키마를 식별하고, 식별된 스키마를 기존 스키마와 비교하여 매칭되는 스키마와의 매핑을 수행하여 스키마 맵을 생성하는 단계,즉각 의미 조정을 위한 소스 의료 데이터에서 표준 의료 용어를 식별하는 단계,표준 의료 용어가 식별된 소스 의료 데이터에서 사용된 용어의 개념을 식별하고 소스 의료 데이터로 확대하는 보강을 수행하는 단계, 그리고보강된 소스 의료 데이터에 대해 상기 스키마 맵을 적용한 속성 수준의 스키마 매핑을 수행하여 의미가 변환된 타겟 의료 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 즉각 의미 조정 방법
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제13항에 있어서,상기 스키마 맵을 생성하는 단계는,상기 의료 데이터를 미리 설정된 포맷의 데이터로 직렬화하는 단계, 직렬화된 의료 데이터를 반 구조화된 데이터로 변환하는 단계,상기 반 구조화된 데이터에서 스키마를 식별하는 단계, 그리고식별된 스키마에 대해 매칭 알고리즘을 사용하여 기존의 스키마와 비교하여 속성 기준의 매핑을 수행하여 대응하는 스키마 맵을 생성하는 단계를 포함하는, 즉각 의미 조정 방법
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제13항에 있어서,상기 스키마 맵을 생성하는 단계와 상기 표준 의료 용어를 식별하는 단계 사이에,상기 스키마 맵에 대한 검증을 수행하는 단계를 더 포함하는, 즉각 의미 조정 방법
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