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In order to return to a healthy daily life of individuals who need rehabilitation exercise, it is necessary to provide continuous individualized rehabilitation exercise services after discharge at the hospital. However, in reality, it is difficult to provide services for the entire rehabilitation cycle of individuals because hospital and community rehabilitation data are not shared. In this paper, we consider the problem of providing a top-k similar patient list under the assumption that rehabilitation medical care and community exercise service are shared. The considered problem differs from the typical recommender system problems due to the lack of labels representing any two patients share the same or similar characteristics, which means that it is challenging to apply the existing recommender algorithms. We present a mathematical programming-based approach that enables us to identify the optimal feature set and similarity between patients. Then, a two-step algorithm was developed by utilizing the presented mathematical formulation, which results in a user-based collaborative filtering system. We report the experimental results for 12 experimental options using real-life clinical data of low back pain patients.

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사용자 유사도 및 지역사회 운동 효과 기반 유사 요통 환자 추천에 관한 연구 = A study on recommendation of similar low back pain patients based on user similarity and exercise effect in the community 최지영, 김재철, 이충목 p. 1-16

프로젝트관리자의 능력이 기업성과에 미치는 영향 : The effect of project manager's capability on corporate performance : based on automobile manufacturing / 자동차 제조업 중심 박효상, 도성정 p. 17-34
차량 내부 소음 예측을 위한 멀티 모달 자기 지도 학습 네트워크 = Multimodal self-supervised learning networks for in-vehicle noise prediction 고은성, 고은지, 남규환, 김상욱, 박경환, 김성범 p. 35-46
한국 신용등급 전이행렬에 대한 시계열성 연구 = Time series properties of credit ratings migrations in Korea 김영규, 한규식 p. 47-63
Estimating the IoT deployment effect for metro railway maintenance operation = 도시철도 유지보수 운영에 IoT 도입 효과 분석 Kyoung-Soo Seo, Tae-Wook Kang, Hyun-Soo Han p. 65-82

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