이 연구는 코로나-19로 인한 대학 내 원격수업에 따른 체육계열 대학생의 교육경험과 인식을 확인하고자 수행되었다. 이러한 연구목적을 위해 체육계열 대학생 278명에게 온라인을 통해 원격수업 현황, 원격수업인식(선호도, 만족도)을 조사하였다. 분석방법으로는 SPSS 22.0과 R프로그램을 활용하여 빈도분석, 대응표본 t검증, ANOVA, 워드 클라우드 분석을 적용하였다. 상기한 연구과정을 통해 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 코로나-19로 인한 체육계열 원격수업 유형에서는 이론 및 실기수업 모두 동영상형이 가장 많이 활용되었다. 둘째, 원격수업 유형의 선호도에서는 이론 및 실기수업 모두 동영상형이 가장 높게 나타났으며, 다음은 강의장면 촬영형, 음성강의형 순으로 나타났다. 셋째, 체육계열 대학생들의 원격수업에 있어 이론수업과 실기수업에 대한 만족도 차이를 분석한 결과 수업유형에 따른 만족도 차이는 없었다. 서술형 응답을 통해 과제의 적절한 활용 여부는 만족도에 영향을 미치는 요인임을 확인하였다. 결과를 반영하여 체육계열 원격수업의 방향과 향후 연구 문제를 제안하였다.
본 연구는 조경산업의 관점에서 4차 산업혁명 기술을 탐색하여, 선순환적 가치증대에 필요한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 4차 산업혁명, 조경산업과 도시재생의 특성 등을 고찰하고, 체계적 연구에 적합한 기술 분류 체계를 틀로 선정하는 등 방법론을 설정하여 연구하였다. 먼저, 조경산업의 선순환적 가치증대에 활용이 가능한 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술을 선별하였다. '요소기술 수준'에서 '핵심기술'인 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 인공지능, 로봇, '주변기술'인 가상 증강현실, 드론, 3D 4D 프린팅, 3D 스캐닝이 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술로 조명되었다. 조경산업에 특화하여 '트렌드 수준'으로 응용하면 선순환적 가치증대에 활용이 가능한 것으로 나타났다. '시스템 수준'은 하나의 범용기술로 분석하였으며, 플랫폼을 중심으로 요소기술 수준, 컴퓨터와 스마트기기 등이 유기적으로 상호연계되어 시스템화된 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술로 조명되었다. 조경산업에 특화하여 '트렌드 수준'으로 응용하면 선순환적 가치증대에 효과적인 기술로 나타났다. 요소기술 수준을 응용한 트렌드 수준에서 제시된 모든 활용 방안의 구현과 시너지효과 창출이 가능하다. 스마트정원, 스마트공원 등이 추구해야 하는 수준으로 분석되었다. 트렌드 수준의 인접산업 기술 중에는 스마트시티, 스마트홈, 스마트팜 및 정밀농업, 스마트관광, 스마트헬스케어가 협업에 의한 연계성이 클 것으로 판단되었다. 다음으로, 도시재생 공공공간을 포함한 조경공간의 조성 유지관리 및 서비스에서 도구이자 소재로서, 트렌드 수준으로 응용된 관련 기술의 다양한 활용 방안이 조명되었다. 즉, 유비쿼터스 컴퓨팅의 실현으로 조경공간에서 디지털 기술의 기본적 특성이 반영된 초연결화, 초실감화, 초지능화, 초융합화되는 방안들이 제시되었다. 조경산업이 도시재생 사업에 참여함에 있어서도, 기존 업무를 비롯하여 새로운 성격의 요구 수용 및 조율, 교육, 컨설팅 등에서 가치를 증대하는데 효과적인 것으로 분석되었다. 특히, 조경영역 전반이 전략적 교두보로 유지관리를 연계하여, 트렌드 수준의 관련 기술을 시스템화할 때 선순환적 가치증대에 효과적인 것으로 나타났다. 산업구조 상, 다양한 경로에서 생산된 데이터와 정보를 유통시키는데 효과적이기 때문이다. 향후 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술을 실제 조경공간의 조성 유지관리 및 서비스에 융합하여 실증하는 등의 후속적 연구가 필요하다.
전자의무기록 작성 시 주호소, 진단, 수술(처치) 용어는 작성자가 자유롭게 작성하는 것보다 시스템에 등재된 용어 마스터를 사용해야 의료진간의 의사소통이 원활하고, 데이터 활용을 위한 자료 추출이 가능하므로, 용어 마스터의 관리가 중요하다. 본 연구의 목적은 서울대학교 산하 4개병원(서울대학교병원, 분당서울대학교병원, 서울특별시 보라매 병원, 헬스케어시스템 강남센터)에서 개별적으로 운영하던 용어 마스터를 통합하여 표준화 및 관리 프로세스를 확립한 경험을 제시하는 것이다. 산하 4개 병원의 대표자로 구성된 서울대학교병원 용어표준화위원회는 여러 번의 논의를 거쳐 2016년 표준화 및 관리 프로세스를 확립하였고, 용어 마스터에 대한 요청을 신규 용어 등재, 용어 수정, 기존 용어 삭제와 신규 용어 등재, 그리고 용어 삭제의 4가지로 분류하였다. 요청에 대한 수용 여부는 유관 부서의 의견 조회와 그 결과를 검토한 서울대학교병원 용어표준화위원회의 의결로 결정하였다. 의결 정족수는 7명의 위원 중 5명이였으며, 참조 용어 체계에 대한 매핑은 3명의 보건의료정보관리사가 독립적으로 시행 후 이견이 있을 경우 합의하였다. 모든 과정은 온라인으로 시행하였고, 의결과 매핑 결과는 자동으로 수집되었다. 이러한 과정을 통해, 용어표준화위원회는 시스템에 등재될 용어에 대해 빠르고 명확한 의사결정을 할 수 있었고, 사용자들이 용어표준화위원회의 결정에 동의하도록 할 수 있었다. 프로세스가 정립된 후 16개월 간 126개의 신규 용어 등재, 131개의 용어 수정, 40개의 기존 용어 삭제와 신규 용어 등재, 그리고 1235개의 용어 삭제 가 처리되었다. 본 연구는 의료정보 시스템에 등재된 용어 마스터의 관리 프로세스를 정립한 최초의 시도라는 데 의의가 있다.
최근의 IT, BT와 NT의 발달로 U-헬스케어가 도입되고, 원격진료 및 전자의무기록(EMR), 의료영상저장전송시스템(PACS) 등의 보편화는 의료정보시스템을 때와 장소를 가리지 않는 유비쿼터스 의료 환경으로 진화시키고 있다. 이에 병원은 의료정보시스템의 활성화 및 보편화를 적극적으로 장려하며, 국가 차원의 디지털 의료정보의 통합 및 의료기관간 네트워크화가 구축하여 유 무선 의료 통신망이 개방되고, 환자의 진료 데이터 및 영상 공유가 실시되고 있다. 그리고 의료 산업 분야에서는 의료장비, 의료정보시스템, 의료 애플리케이션 등 관련 기술이 복잡화, 고도화되는 추세를 나타내고 있다. 이전의 의료정보 표준은 HL7, DICOM, IHE, ASTM 등의 많은 관련 기구가 독자적으로 기술 표준을 제정하는 상황으로 대부분의 기술들이 국가 간, 동일 국가의 지역 내, 업체 간 긴밀한 상호 관계없이 독립적으로 개발 및 구현이 되고 있어, 시스템의 통합 및 표준화에 어려움이 많이 있다. 이에 의료데이터의 적합성 및 상호운용성을 위하여 국제 표준화 기구는 긴밀한 협조로 관련 표준을 공동 개발하는 추세이다. 본 논문에서는 최근의 의료정보기술 표준화 동향을 살펴보고, 향후의 의료정보시스템의 전망을 예측하여 실제 국내에서 의료정보 및 애플리케이션 개발에 필요한 의료정보 표준을 제시하고자 한다. 특히 최근 각 선진국들의 의료정보 표준화를 기술 선점의 기회로 국가적 차원에서 지원이 증대함에 따라 의료산업 및 의료정보기술의 표준 연구가 절실하다고 생각된다. 결과적으로 환자 중심의 의료정보 환경에서의 국내 의료기관의 정보화 촉진 및 선진화를 도모하기 위하여 의료정보 표준의 국내 적용의 개발이 선행되어야 하며, 병원 및 의료 산업에서 의료정보 표준 정착과 공유 활용의 기반을 마련하는 의료정보시스템을 구축하여야 할 것으로 생각된다.
본 연구는 심박변이도(HRV)와 인공신경망을 이용하여 강건하고 정확한 융복합 감정예측 모형인 EPNN (Emotion Prediction Neural Network)을 개발하는 것을 주요 연구목적으로 한다. 본 연구에서 제안하는 EPNN은 기존 유사연구와는 달리 은닉노드의 활성함수로서 하이퍼볼릭 탄젠트, 선형, 가우시안 함수를 융복합적으로 이용하여 모형의 정확도를 향상시킨다. 본 연구에서는 EPNN의 타당성을 검증하기 위하여 20명의 실험자를 대상으로 머니게임으로 감정을 유도한 후에 해당 실험자의 심박변이도 측정값을 입력자료로 사용하였다. 아울러 그들의 Valence와 Arousal을 EPNN의 출력값으로 사용하였다. 실험결과 Valence에 대한 F-Measure는 80%이고, Arousal의 경우 95%로 나타났다. 한편 EPNN의 타당성을 측정하기 위하여 기존 감정예측 연구에 사용된 경쟁모형인 인공신경망, 로지스틱 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 모형과 성과를 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제안하는 EPNN이 더 우수한 감정예측 결과를 보였다. 본 연구의 결과는 향후 유비쿼터스 디지털 헬스 환경에서 사용되는 다양한 웨어러블 기기에 적용되어 사용자들의 일상생활 속에서 시시각각 변하는 감정을 정확히 예측하고 적절하게 관리하는데 적용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 10명의 건강한 성인을 대상으로 기능적 근적외선 분광법(fNIRS)을 이용하여 우세손과 비우세손에 따른 뇌 활성화도의 차이를 알아보고자 하였다. 우세손, 비우세손 총 2가지 조건에서 상자와 나무토막검사(BBT)를 실시하였다. 실험을 진행하는 동안 fNIRS을 이용하여 뇌 활성도를 측정하였으며, 실험이 종료된 후 nirsLAB v2019.04 소프트웨어를 사용하여 신호를 분석하였다. 그 결과 우세손을 사용한 경우 10명 중 6명이 우세손과 관련 있는 대뇌반구의 활성화를 보였고, 비우세손을 사용한 경우는 10명 중 3명만이 비우세손과 관련 있는 대뇌반구의 활성화를 보였다. 즉, 우세손, 비우세손 모두 우세손과 관련 있는 대뇌반구가 좀 더 활성화되었음을 확인하였다. 따라서 우세손을 알기 어려운 감각처리장애를 가진 아동들에게 fNIRS을 적용할 수 있는 기초적 자료로 사용될 수 있으리라 사료된다.
COVID-19로 인한 장기적인 사회적 거리두기와 격리가 성인의 작업수행영역에 미치는 영향을 확인하기 위해 2020년 11월부터 2020년 12월까지 2개월 동안 전국에 분포한 20대부터 60대의 성인을 대상으로 작업치료 실행체계를 기반으로한 설문지를 구성하여 조사하였다. 설문에 응답한 대상자는 총 270명이었고 조사방법은 온라인 설문조사로 하였다. 분석결과 작업수행영역의 9개영역 45가지 항목중 33가지(75%) 항목에서 COVID-19 전후로 작업수행도와 만족도 모두 유의한 차이가 있었다. 연령대별 수행도와 만족도는 건강관리, 사회참여, 여가, 일영역에서 모든 연령대가 유의한 변화가 있었다. 특히 20대는 사회참여영역의 수행도와 여가영역의 만족도에서 가장 큰 변화를 보였으며, 30대에서 60대에서는 여가영역의 수행도와 만족도에서 모두 가장 큰 변화를 보였다. 이러한 변화와 더불어 설문대상자들은 COVID-19 이전보다 낮아진 작업수행도와 만족도가 스스로 문제라고 인식했고 개선의지가 있는 것을 확인하였다. COVID-19는 아직 대유행하고 있으므로 장기적인 사회적 거리두기와 격리로 변화된 작업수행영역별, 연령별 차이를 개선하기 위한 각 영역별 전문가의 개입과 후속연구가 필요하다.
목적 : 본 연구는 중추신경계 손상 환자의 상지기능과 이중과제 수행능력의 평가 및 훈련을 위해 개발 중인 스마트 스태킹 콘을 시제품 단계까지 개발하여, 사용성을 파악하고 수정 및 보완점을 점검하여 향후 연구 방향을 제시하고자 하였다. 연구방법 : 본 연구는 ICT 기술을 기반으로 '스마트 스태킹 콘'의 시제품을 개발하였으며, 평가 및 훈련으로부터 생성되는 피험자의 데이터를 관리할 수 있도록 하드웨어 회로 및 소프트웨어 기능을 설계하였다. 또한, 피험자의 수행을 올바르게 측정할 수 있도록 구체화된 측정변수를 설정하였으며, 이를 바탕으로 '단일과제 평가모드', '이중과제 평가모드', '단일과제 훈련모드', '이중과제 훈련모드'로 콘텐츠를 구성하였다. 또한, 개발된 시제품의 임상적 적용 가능성과 전반적인 만족도를 평가하고자 사용성 평가를 실시하였다. 결과 : 사용성 평가 결과 개발된 시제품에 대해 전반적으로 보통 이상의 수준으로 긍정적인 응답이 나타났다. 특히, '콘텐츠 적절성' 영역은 적절 수준이 가장 높게 응답된 영역이자 부적절 수준이 가장 저조하게 나타난 영역으로 확인되었고, '전반적 만족도' 영역은 매우 적절 수준이 가장 높게 나타난 영역임과 동시에 부적절 수준 또한 가장 높게 나타난 영역으로, 기기에 대한 전반적 만족도는 안정적이지 못한 것으로 나타났다. 결론 : 본 연구 결과를 바탕으로 기기를 수정하여 완성한 후 실제 환자군에게 적용해봄으로써, 기기의 임상적 효과성을 파악하기 위한 연구가 진행되어야 할 것이다.
With growing interest in novel digital healthcare devices, such as artificial intelligence (AI) software for medical diagnosis and prediction, and their potential impacts on healthcare, discussions have taken place regarding the regulatory approval, coverage, and clinical implementation of these devices. Despite their potential, 'digital exceptionalism' (i.e., skipping the rigorous clinical validation of such digital tools) is creating significant concerns for patients and healthcare stakeholders. This white paper presents the positions of the Korean Society of Radiology, a leader in medical imaging and digital medicine, on the clinical validation, regulatory approval, coverage decisions, and clinical implementation of novel digital healthcare devices, especially AI software for medical diagnosis and prediction, and explains the scientific principles underlying those positions. Mere regulatory approval by the Food and Drug Administration of Korea, the United States, or other countries should be distinguished from coverage decisions and widespread clinical implementation, as regulatory approval only indicates that a digital tool is allowed for use in patients, not that the device is beneficial or recommended for patient care. Coverage or widespread clinical adoption of AI software tools should require a thorough clinical validation of safety, high accuracy proven by robust external validation, documented benefits for patient outcomes, and cost-effectiveness. The Korean Society of Radiology puts patients first when considering novel digital healthcare tools, and as an impartial professional organization that follows scientific principles and evidence, strives to provide correct information to the public, make reasonable policy suggestions, and build collaborative partnerships with industry and government for the good of our patients.
의료환경이 IT기술과 접목되어 의료 서비스에 대한 패러다임이 치료에서 예방으로 변화하고 있다. 특히, ICT 융 복합 디지털 헬스케어 기술이 병원 의료 시스템에 접목되면서 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능과 같은 기반기술이 클라우드와 함께 사용되고 있다. 특히, 의료 서비스가 IT 기기와 함께 사용되면서 의료 서비스는 점점 더 사용자가 손쉽게 접근할 수 있도록 의료 서비스의 품질이 향상되고 있다. 클라우드 의료 환경 서비스에 IoT 서비스를 접목하려는 의료기관들은 병원 운영 비용 절감 및 서비스 품질 개선을 위해서 노력은 하고 있지만 아직 완벽하게 지원되지는 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 클라우드 환경을 구축한 병원 IoT 시스템에서의 환자 정보 수집모델을 제안한다. 제안 모델에서는 병원 IoT 시스템을 구축한 클라우드 환경의 병원에서 환자의 질병 정보를 환자신체에 부착된 IoT 장치를 통해서 제3자가 환자의 생체 정보를 불법적으로 도청 및 간섭하는 것을 예방한다. 제안 모델에서는 병원을 방문하는 환자들의 식습관과 관련하여 발생되는 질병을 IoT 장치를 통해 수집하여 치료받을 수 있도록 의료진이 환자의 질병 정보를 분석하도록 한다. 분석된 질병 정보는 환자의 질병 정도에 따라 처방과 관리를 손쉽게 처리하도록 병원 업무를 최소화한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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