본 연구에서는 한국보건의료정보원에서 실시하는 EMR 인증기준울 이해할 수 있도록 보건의료정보관리 실습 프로그램에 인증기준을 추가한 모델을 연구하여 제시하였다. 실습 프로그램은 EMR 인증제의 기능성 기준에 해당하는 환자정보관리를 실습하고 이해할 수 있도록 보건의료정보관리 교육시스템에 환자정보관리에 대한 인증기준 기능을 추가하였다. 환자정보관리를 위한 EMR 인증기준 실습프로그램은 다음과 같은 인증기준으로 구성되었다. 등록번호 및 인적사항 관리, 진료예약 일정관리, 인적사항 수정이력관리, 동명이인 구분자 표시, 다중 등록번호 통합관리, 식별정보를 이용한 환자 검색, 진료형태에 따른 환자 검색, 수술시술 동의서 기록·조회, 개인정보활용동의서 기록·조회, 연명의료결정정보 표시, 외부 의료기관문서 등록·조회, 외부 검사결과 등록·조회. 이와 같이 인증기준에 의한 보건의료정보시스템의 기능을 운영하여 실습해봄으로써 인증기준의 기능성 영역에서 환자정보관리의 인증기준과 내역을 이해하고 실습할 수 있다. EMR 인증 기준에 맞춰 환자정보관리 실습을 수행해봄으로써 전자의무기록시스템에서의 표준화된 환자정보관리를 이해할 수 있다. 또한 EMR 인증기준의 기능을 확인할 수 있기 때문에 의료기관에서 보건의료정보관리사의 전자의무기록시스템의 관리 능력을 향상시킬 수 있을 것이다.
본 논문에서는 소방 조난자를 탐지하고 조난자 위치를 파악하여 구조할 수 있는 단말로 사용가능한 소방조난 탐지구조 단말장치를 설계하고 구현하였다. 기존 통신시설과 지원 인프라 운영이 가능하지 않은 환경에서 조난자의 상태를 감지하여 조난신호를 발생하고, 조난신호를 3각 측정법에 의해 조난자 방향을 감지하여 조난자에게 접근할 수 있다. 2.45 GHz 대역을 사용하여 소형 안테나를 실장하였으며, 소형 RF 송수신부와 제어부로 구성되어 휴대 장착이 가능한 구조를 갖는다. $60^{\circ}$ 또는 $120^{\circ}$ 지향각을 갖는 안테나를 실장하여 3개 방향을 탐지하고, 개별식별번호를 부여하여 조난자를 구분 관리하고, 아울러 5.8 GHz 대역의 양방향 음성채널을 지원하는 구조를 갖는다.
좁은 공간에 돼지들을 밀집 사육하는 구조가 대부분인 국내 돈사의 환경은 구제역과 같은 전염병 확산에 취약하다. 이러한 밀집 사육의 문제점을 해결하기 위한 방법으로 감시 카메라를 활용한 돈사 내 개별 돼지들의 행동을 자동으로 분석하는 연구가 진행 되고 있다. 그러나 공격행동 등 복잡한 상황에서 개별 돼지들을 추적하기 위해서는 근접한 돼지들에 대한 올바른 분리가 우선적으로 수행되어야 하지만, 정확도가 떨어지는 키넥트 카메라의 깊이 정보를 이용할 경우 돼지들 간의 경계선이 정확히 추출되지 않는다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 움직임 정보를 활용하여 근접 돼지를 분리하는 방법을 제안한다. 또한, 제안된 방법은 혼잡한 돈방에서 개별 돼지를 추적하는 경우 추적 오류를 탐지하는 문제에도 적용될 수 있다. 실험 결과, 실제 돈사에서 획득한 두 개의 근접 돼지 시퀀스에 대하여 86%의 정확도로 분리 가능함을 확인하였고, 객체 추적에 대한 검증을 통하여 식별 번호가 잘못 부여된 객체를 정확히 탐지할 수 있음을 확인하였다.
해양 관측과 위성 원격탐사를 이용하여 시공간적으로 다양하게 변하는 생태 어장 환경 및 선박 관련 자료를 획득할 수 있다. 이번 연구의 주요 목적은 야간 불빛 위성 자료를 이용하여 광범위한 해역에 대한 어선의 위치 분포를 파악하는 딥러닝 기반 모델을 제안하는 것이다. 제안한 모델의 정확성을 평가하기 위해 야간 조업 어선의 위치를 포함하고 있는 AIS(Automatic Identification System) 정보와 상호 비교 평가 하였다. 이를 위해, 먼저 AIS 자료를 획득 및 분석하는 방법을 소개한다. 해양안전종합시스템(General Information Center on Maritime Safety & Security, GICOMS)으로부터 제공받은 AIS 자료는 동적정보와 정적정보로 나뉜다. 동적 정보는 일별 자료로 구분되어있으며, 이 정보에는 해상이동업무식별번호(Maritime Mobile Service Identity, MMSI), 선박의 시간, 위도, 경도, 속력(Speed over Ground, SOG), 실침로(Course over Ground, COG), 선수방향(Heading) 등이 포함되어 있다. 정적정보는 1개의 파일로 구성되어 있으며, 선박명, 선종 코드, IMO Number, 호출부호, 제원(DimA, DimB, DimC, Dim D), 홀수, 추정 톤수 등이 포함되어 있다. 이번 연구에서는 선박의 정보에서 어선의 정보를 추출하여 비교 자료로 사용하였으며, 위성 자료는 구름의 영향이 없는 깨끗한 날짜의 영상 자료를 선별하여 사용하였다. 야간 불빛 위성 자료, 구름 정보 등을 이용하여 야간 조업 어선의 불빛을 감지하는 심층신경망(Deep Neural Network; DNN) 기반 모델을 제안하였다. 본 연구의결과는 야간 어선의 분포를 감시하고 한반도 인근 어장을 보호하는데 기여할 것으로 기대된다.
현재, 컨베이어 벨트 시스템에 소포를 적재하고, 우편번호를 입력하여 구분한다. 구분된 소포 중에서 기록관리 대상의 경우에는 바코드를 판독하여 처리하고 있다. 본 논문에서는 2m/sec 이내로 이송되는 소포를 라인 CCD(Charged Coupled Device) 카메라를 통해 이미지를 획득(4,096$\times$4,096)한 후, 바코드 ROI(Region of Interest)의 추출을 위해 32$\times$32 크기의 미세블록의 검사방법을 적용하였다. ROI 추출 단계는 미세블록(128$\times$128)들의 최대 및 최소값의 차이 분포를 이용하여 컨베이어 벨트 영역과 소포의 바탕면은 제거하였다. 그리고 문자열과 바코드 영역을 검출하기 위해 대각선(diagonal) 검사방법을 사용하였으며, 바코드 ROI 만을 분리하기 위해 미세블록의 중앙에 5개의 수평라인으로 스캔하여 에지 수와 크기에 대한 변화량을 검사하였다. 검출된 영역 중에서 잘못 검출된 영역을 그룹의 라벨링 과정에서 그룹의 크기를 비교하여 제거하였다. 미세블록 검사과정에서 누락된 바코드 영역을 보정하고 바코드의 정보 해석을 위해 추출된 ROI의 외곽좌표들과 기울기 분포를 이용하여 중심 축 라인과 ROI 영역의 기울기에 따라 중심축을 보정하는 방법 등을 적용하였다. 이와 같은 방법에 의해 바코드의 ROI 추출과 중심축 생성은 60~180msec이내에 가능하게 되었으며, ROI 추출의 정확도는 99.44% 이상이 달성되었다.
모바일 뱅킹을 이용한 거래 증가세가 지속되면서 모바일 금융 보안 위협 또한 증가하고 있다. 모바일 뱅킹은 금융사가 제작한 전용 앱을 통해 금융거래를 수행하는 방식으로 인터넷 뱅킹에 준하는 대부분의 서비스를 제공하고 있다. 모바일 뱅킹 전용 앱에서 저장하고 있는 신용카드 번호와 같은 개인정보는 해커의 악의적인 공격이나 모바일 단말 분실로 인해 2차적인 공격에 이용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 개인정보 유출에 의한 모바일 금융사고 위협에 대응하기 위해 모바일 단말에서 뱅킹 서비스 이용시 사용자의 입력 패턴과 거래 패턴을 이용하여 올바른 사용자에 의한 거래 시도인지 여부를 판단할 수 있는 이상치 탐지 방법을 제안한다. 사용자의 입력 패턴과 거래 패턴 데이터에는 특정 사용자를 식별할 수 있는 정보들이 포함되어 있으며, 따라서 이를 적절히 이용할 경우 올바른 사용자에 의한 금융 거래와 비정상 거래를 구분하기 위한 자료로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 위해 스마트 폰에서 직접 사용자 입력 패턴 정보를 수집하였고, 국내 모 금융사에서 이상치 탐지에 사용하는 실험 데이터를 획득하여 거래 패턴 정보로 활용하였다. 수집된 정보를 바탕으로 입력 패턴 및 거래 패턴 기반의 탐지 실험을 진행한 결과, 효율적으로 이상 거래를 탐지할 수 있음을 확인하였다.
기존의 컴퓨팅 환경에서 사용되는 중앙 집중형 시스템은 해킹에 의한 개인정보 침해 사례와 시스템 장애 발생시 가용성 침해 문제 등의 다양한 문제점을 가지고 있다. 현재 신뢰받는 차세대 융합 정보 핵심 기술 중 하나인 블록체인은 다양한 문제점을 가지고 있던 기존의 중앙 집중형 시스템의 대안 기술로 기대 되고 있으며, 블록체인 환경에 맞는 사용자 인증 시스템의 필요성이 증가 하고 있다. 본 논문은 온라인 환경에서 EID를 이용하여 사용자 식별이 가능한 블록체인 기반의 사용자 통합 인증 시스템을 제안한다. 기존 ID/PW 인증 방식은 사용자가 여러 사이트에 개인정보를 저장하고 각각의 ID를 발급 받아 사용해야 한다. 그러나 제안하는 시스템은 EID 발급 후 여러 사이트에서 회원가입 없이 사용이 가능하다. 제안 시스템은 이메일 및 전화번호 등 최소한의 정보로 EID를 발급한다. 기존 중앙 집중형 시스템과 제안하는 통합 인증 시스템의 안정성과 효율성을 비교하여 우수함을 입증하였다. 컴퓨팅 환경에서 발생하는 공격방법과 침해 요소를 선택하여 기존 시스템과의 안정성을 비교 하였다. 또한 효율성의 검증을 위하여 인증과정에서 발생하는 사용자의 App, 발행 및 인증기관의 서버, 서비스 제공기관 서버 사이의 총 처리량을 트랜잭션 당 처리시간으로 비교 분석하였다.
집배원이 배달순서로 자동구분하기 위하여 요구되는 요소 기술인 4-state 바코드 시스템 개발이 진행중이며, 우편번호, 배달순서코드, 고객정보 등이 적용될 수 있다. 기존의 고객 바코드 판독 시스템은 우편물상의 바코드 심볼로지가 존재하는 판독대상 영역의 기울기가 $\pm 1.47^{\circ}$이고, 심볼의 훼손과 잡영이 없을 경우에 79∼100msec의 속도로 자동구분 정보가 판독된다. 본 논문에서는 판독범위 및 판독성능의 개선을 위하여 CCD(Charge Coupled Device) 센서로부터 획득된 이미지상에서 존재하는 심볼로지 정보의 고속판독 방법을 제시한 것이다. 이 판독방법은 다진(gray) 이미지 바탕면의 경계값(threshold) 기울기 분포를 기준으로 2개의 경계값을 설정하여 판독대상 정보를 획득하였다. 또한, 바코드 심볼로지의 존재 가능성 영역만을 검사하고, 판독대상 영역에서 트래커(tracker)를 탐색하여 심볼로지에 대한 기울기값, 경계값, 좌표값 등을 생성한 후 심볼값이 판독되도록 한 것이다. 판독시험 결과는 심볼로지가 $\pm 45^{\circ}$ 기울어지고, 잡영이 존재할 경우에도 30∼60msec(58,000∼116,000통/시간) 이내에 판독되었다. 우편물 자동구분용 바코드 판독기로써 적용될 경우에 판독속도가 평균 57.25% 이상 개선되고, 판독범위의 확장으로 0.2%미만의 기계적인 오류(이송과정에서의 Jam 발생비율)를 제외할 경우에 거의 99.8% 우편물을 판독하여 자동구분 처리할 수 있게 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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