[1] S. K. Nayar and Y. Nakagawa, "Shape from focus", IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 16, pp. 824-831, August 1994.
[2] H. N. Nair and C. V. Stewart, "Robust focus ranging", Proc. CVPR, pp. 309-314, 1992.
[3] M. Subbarao and T. S. Choi, "Accurate recovery of three-dimensional shape from image focus", IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 17, pp. 266-274, March 1995.
[4] T. S. Choi and J. Yun, "Three-dimensional shape recovery from focused image surface", Opt. Eng., vol. 39, May 2000.
[5] M. Asif and T. S. Choi, "Shape from focus using multilayer feedforward neural network", IEEE Transaction on Image Processing, vol. 10, no. 11, pp. 1670-1675, November 2001.
의료기관 정보 이용과 선택
국내에서는 외래환자의 병원 선택 요인·기준을 설문 등으로 분석한 연구(예: 민혜진, 2005)가 있으며, 접근성·정보 제공 방식이 이용 행동과 연결될 수 있음을 시사한다. 다만 당시 연구는 모바일 앱·실시간 위치·공공 API 연동까지 포괄하지는 않는 경우가 많다.
병원 웹·정보시스템
병원 웹사이트 접근성 개선(예: 최혜선, 2014)이나 병원정보시스템(HIS) 운영 이슈(예: 연세대 보건대학원 석사, 2014) 등은 정보의 구조·운영 측면에 초점을 둔다. 이용자 관점의 통합 검색·지도 기반 근거리 탐색과는 문제 설정이 다르다.
모바일·LBS·UX
병원 모바일 앱의 서비스 품질과 만족·재사용 의도(예: 박선영, 2021), 병원 내 디지털 사이니지·LBS 앱 연동 UX(예: 이화여대 디자인대학원 석사, 2025) 등은 앱 품질·경험 설계에 유용하나, 행정·심평 공개 데이터를 백엔드에 결합한 병원 탐색 서비스 구현을 직접 다루지는 않는다.
종합
선행연구는 병원 선택, 웹/HIS, 모바일 품질·UX 등 부분 주제를 다루는 반면, 공공데이터 API·위치정보·증상(또는 진료과) 기반 추천을 하나의 모바일 서비스로 묶은 사례는 문헌에서 상대적으로 드물거나 산업 사례 위주로 기술되는 경향이 있다. 본 연구(또는 본 시스템)는 이 공백에 대응하여 데이터 출처의 공식성과 검색 시나리오의 통합을 강조한다.
(실제 제출본에는 저자·연도·학교를 학교 지정 서식으로 정확히 기재하고, RISS·DBpia 등에서 최종 확인하세요.)