※ 해당 자료는 한국데이터산업진흥원(K-data) 데이터안심구역(서울/대전), 충남대학교병원 의료데이터안심활용센터 내에서 열람 및 분석이 가능합니다.

목적 : 평발 검사를 위한 체중부하 족부 X-ray 영상의 인공지능을 활용한 랜드마크기반 자동화된 정형외과적 정량화 기법에 대한 연구
대상 : 병무청 영상정보처리시스템(PACS) 이미지 파일 약 1,000건
기간 : 2022년1월 ~ 2024년6월 범위내 랜덤추출
지역 : 전국 대상
데이터 수 : 507명, 1014장 평발 데이터

* 데이터 위험성 조치
- 성명 및 병적번호 항목은 개인정보 및 다른정보와 결합시 개인을 식별할 수 있는 데이터이므로 해당 개인정보를 전부 특수문자($)로 대체하여 비식별화 처리.

* 특이정보 유무 및 재식별시 영향도에 따른 가명처리 방안
- 표본추출(Sampling) 특정 지역 데이터는 모집단의 크기가 작아 추출시 평발판정 데이터의 대부분이 조건에 맞는 데이터로 포함될 수 있고 특이정보에 대해 인지할 수 있는 우려가 있기에 모집단의 크기가 큰 지역 데이터내에서 표본을 임의(RANDOM) 추출

* 데이터의 결합이나 재식별이 불가하도록 제공 방안
- 데이터의 결합이나 재식별 문제를 해결하기 위해 폐쇄분석환경인 한국데이터산업진흥원(K-data)의 데이터안심구역 이용
※ This data can be viewed and analyzed within the Korea Data Industry Promotion Agency (K-data) Data Safety Zone (Seoul/Daejeon) and Chungnam National University Hospital Medical Data Safety Utilization Center. Purpose: A study on an automated orthopedic quantification technique based on landmarks using artificial intelligence for weight-bearing foot X-ray images for flat foot screening Subjects: Approximately 1,000 Military Manpower Administration Picture Information Processing System (PACS) image files Period: Randomly extracted from January 2022 to June 2024 Region: Nationwide Number of target data: 507 people, 1,014 flat foot data * Data risk measures - Since the name and medical registration number items can be used to identify individuals when combined with personal information and other information, all such personal information is replaced with special characters ($) to de-identify it. * Pseudonymization method according to presence or absence of special information and influence during re-identification - Sampling Since the population size of specific regional data is small, most of the flat foot judgment data may be included as data that meets the conditions during extraction, and there is concern that special information may be recognized, so randomly extract samples from regional data with a large population size * Method of providing data so that combination or re-identification is not possible - Use of the data safety zone of the Korea Data Industry Promotion Agency (K-data), a closed analysis environment, to solve the problem of combination or re-identification of data 병무청_Kdata_평발 측정 의료영상정보(PACS) 이미지 파일 Military Manpower Administration_Kdata_Flatfoot Measurement Medical Image Information (PACS) Image File 2025-08-21 2025-11-10 병무청

데이터관리과

국방 - 병무행정 병무행정,의료영상정보,PACS,평발,비정형데이터,인공지능학습,AI모델,TENSORFLOW Military administration,Medical imaging information,PACS,flat feet,Unstructured data,artificial intelligence learning,AI model,TENSORFLOW 이용허락범위 제한 없음 수시 png 2025-11-10 병무청_Kdata_평발 측정 의료영상정보(PACS) 이미지 파일_20240630 대한민국 전국 지방병무청 2022년 1월 ~ 2024년 6월

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