병원 응급실의 환자 과밀 현상이 점점 더 심해지고 있는 상황이다. 본 연구에서는 응급실의 치료 서비스 수준 및 시스템 효율을 개선하는 방안의 일환으로 간호사에게 치료 테스크를 할당하는 규칙을 개발하고자 한다. 제시하는 규칙에서는 매 치료 테스크 할당 시에 4개 속성 즉 1)태스크의 수행시간, 2)치료 요청 후의 흐른 시간, 3)모든 치료가 다 끝날 때까지의 총 남은 시간, 4)남은 치료단계의 개수를 동시에 고려한다. 각 치료 치료태스크의 기준별 긴급도를 계산하고, 기준별 중요도를 반영한 전체긴급도 값을 계산한 후 이 값이 가장 큰 태스크에 간호사를 할당한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 M 병원 응급실의 간략화 모형을 대상으로 기존규칙과 비교실험을 수행하였다. 환자가 응급실에 머문 평균시간 및 단위시간 동안 처리한 환자 수를 평가기준으로 실험한 결과 제시한 규칙이 두 기준 모두에서 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 다수의 환자가 발생하여 구급차를 통해 병원으로 이송하여야 하는 경우 최소비용 최대유량 알고리즘에 기반하여 병원을 배정 및 재배정하는 기법을 설계하고 성능을 평가한다. 환자의 증상과 병원들까지의 거리에 의해 플로우 그래프를 생성하는 과정, 링크 용량 수정 과정, 구급차와 병원 매칭 과정 등으로 구성되며 알고리즘 수행시간의 효율성으로 인해 추가환자의 발생이나 병원의 수용능력 변경에도 플로우 그래프 재구성에 의해 재배정을 수행할 수 있다. 프로토타입 구현에 의한 성능 평가 결과 주어진 실험 환경에 대해 제안된 기법은 순차 배정 방식에 비해 24%까지 이송요구시간 불만족을 감소시킬 수 있다.
환자의 대기시간은 의료시스템의 서비스품질을 결정하는 중요한 요소이다. 개인병원의 경우 아직 환자 예약제가 보편적이지 않다. 예약제는 환자들을 시간적으로 분산시킴으로써 환자의 대기시간을 감소시킬 것으로 기대된다. 본 논문에서는 세 가지 예약규칙을 제안하고 시뮬레이션 기법을 이용하여 예약환자와 비예약환자의 대기시간을 비교분석한다. 시뮬레이션 결과 분석을 통해 예약자 할당 슬롯의 길이가 60분일 때보다 30분일 때 환자의 대기시간이 짧게 나타났음을 보여준다. ANOVA 분석을 통해 예약자 할당수준 1에서 비예약 환자의 경우는 일정패턴 규칙에서 예약 환자의 경우에는 지그재그패턴 규칙에서 평균대기 시간이 짧게 나타나고 있음을 보인다.
병원은 전문적인 기술을 가진 사람들이 모여서 구성된 특수한 조직이다. 다양한 직무 분야와 사회적 관심 분야의 변화로 직업의식 및 직무만족에도 많은 변화가 있을 것이고, 조직이 지속적인 성장을 하기 위해서는 이를 효율적으로 잘 관리할 필요가 있다. 직종별 직무만족에 미치는 영향요인을 분석함으로써 효율적인 운영방안에 필요한 자료를 제공하고자 한다. 2015년 4월 1일부터 4월 15일까지 서울 소재 일개 S상급종합병원에 근무하고 있는 직원(할당표본 400명)을 대상으로 하였다. 영향요인별 타당도와 신뢰도 분석을 실시하였고, 전반적인 직무만족과 영향요인에서 보건직이 가장 만족 수준이 높은 것으로 나타났다. 직무만족 영향요인 분석에서 의사직은 성취감, 보수, 근무환경, 간호직은 성취감, 보수, 직무안정성, 보건직은 성취감, 근무환경, 행정직은 성취감, 대인관계, 근무환경, 직무안정성이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 동기요인뿐만 아니라 위생요인에서도 직무만족에 영향을 미치는 유의미한 관계임을 확인할 수 있다. 본 연구결과를 토대로 직무에 대한 만족도를 높이기 위해서는 동기요인과 위생요인 모두를 고려해서 체계적인 관리가 필요하다고 판단된다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제2권1호
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pp.87-96
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1991
자폐증의 임상증상 완화에 대한 Carbamazepine의 효과를 평가하기 위하여 위약으로 대조한 이중맹(placebo controlled double blind) 연구를 실시하였다. 연구대상 아동은 1989년 10월부터 1991년 11월까지 서울대학병원 어린이병원 소아정신과 외래를 방문한, DSM-III-R의 전반적 발달장애의 진단기준을 만족시키면서, 부모가 연구에 동의한 23명의 남아로 하였다. 또한 다른 내과적 혹은 정신과적 질환력을 갖지 않으며, 연구 시작전 적어도 2개월이상의 약물복용이 없는 기간을 갖도록 하였다. 연구 대상군의 Cabamazepine치료군과 위약군으로 할당을 무작위적 할당표에 의해 할당하였는데, 각각 12명, 11명이 해당되었다. 연구 대상 아동의 상태를 모르는(blind) 2명의 평가자에 의하여, 기초관찰 기간과 12주의 약물치료 기간후에 측정한 검사도구의 측정값의 변화와 약물에 대한 부작용을 보았다. 두 검사자간의 신뢰도는 .4875-.6613이었다. 기초 관찰기간시 두군사이의 사회 인구학적 변인 및 검사도구의 값은 유의한 차이가 없었다. 약물 치료 기간 종결시 측정한 검사도구의 값과 기초 관찰기간의 값을 비교한 결과, Autism Behavior Checklist상 전체 점수의 유의한 차이(P<.05), 즉 Carbamazepine치료군이 위약군보다 자폐증 증상의 완화정도가 큰 소견을 보였다. Vineland Social Maturation Scale에서는 두군 모두에서 약물 치료 기간동안 사회성숙도상의 발달이 유의한 정도(P<.005)로 있었다.
최근 사회적으로 부각되고 있는 이슈 중에서 건강과 관련된 분야가 가장 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 질병이 악화되어 자가 치료가 어려운 환자를 대상으로 체내에 체내삽입장치를 부착하여 질병 정보를 안전하게 관리할 수 있는 생체 정보 전달 기법을 제안한다. 제안 기법의 목적은 체내삽입장치에 부착된 생체정보를 제 3자가 불법적으로 도청 및 간섭을 못하도록 하는 것이다. 제안 기법에서는 제3자의 도청 및 간섭을 방지하기 위해서 환자의 생체정보에 각각 코드를 할당하여 환자와 병원(의사) 사이의 안전성을 향상시킨다. 또한, 제안 기법은 생체정보를 코드 분할 방식으로 환자와 병원(의사)간 생체정보를 확인할 수 있도록 인코딩에 필요한 코드를 사전에 할당받는다. 특히, 제안기법은 제3자에게 불법적으로 도청 및 간섭이 발생하지 않도록 인코딩에 사용되는 코드를 사전에 생성하여 병원 데이터베이스에 저장하여 사용함으로써 병원 진료시간 단축 및 업무 효율성이 기존 방법보다 각각 6.9%와 12.7% 향상되었다.
MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 몇 가지 이점이 있어 다양한 문제영역에서 사용되고 있다 그러나 MLP의 학습에 일반적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있으며, 이는 실시간 처리를 요구하는 문제나 대규모 데이터 및 MLP 구조로 인해 학습시간이 상당히 긴 문제에서 제약으로 작용한다. 패턴인식에 사용되는 학습데이터는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 은라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부 가중치 갱신시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 응용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률을 고정함으로써 온라인 방식에서 패턴별 갱신의 특성을 완전히 활용하지 못하는 비효율성이 발생한다. 또한, 학습도중 패턴군이 학습된 패턴과 그렇지 못한 패턴으로 나뉘고 이 가운데 학습된 패턴은 학습을 위한 계산에 포함될 필요가 없음에도 불구하고, 기존의 온라인 EBP에서는 에폭에 할당된 모든 패턴을 일률적으로 계산에 포함시킨다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 학습이 진행됨에 따라 패턴마다 적절한 학습률을 적용하고 필요한 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변학습률 및 학습생략(COIL) 방댑을 제안한다. 제안한 COIL의 성능을 입증하기 위해 화자증명과 음성인식을 실험하고 그 결과를 제시한다.
오늘날 우리 사회의 생활과 문화의 질이 향상됨에 따라 공공 및 개인의 안전과 건강에 대한 관심이 증대되고 있다. 특히, 재난과 비상사태는 생명에 대한 희생뿐만 아니라 훨씬 더 심각한 경제적인 결과를 초래한다. 이러한 응급사태에 개비하여 적절히 준비되지 않았거나 재난의 예방 및 완화시킬 방법을 가지고 있지 못한다면 도시의 발전적인 프로젝트는 예고 없이 도시를 강타하는 재난 및 비상사태에 의해 무산되고 만다. 이러한 여건 하에 재난과 응급사고를 효율적으로 대처하는 응급처치와 서비스에 대한 급격한 관심과 함께 일정한 결정적 대응시간 내에 각종사고와 재해로부터 방어할 수 있는 공공서비스에 대한 필요성이 크게 증가되었다. 본 연구에서는 신고, 응급구조, 환자이송 등 도시의 병원 전 단계 의료환경에 대해서 조사하였다. 본 연구의 목적은 반응시간과 출동거리를 분석함으로써, 응급사고에 즉시 응급구조서비스를 제공하기 위해 안전센터(119센터)의 최적 입지를 확인하는 것이다. 이를 위해서 사고발생, 반응시간, 출동거리 등을 응급의료 활동과 관련된 연구논문, 대상지 전역의 소방기록물과 출동일지 등의 통계자료를 활용하여 신속한 응급의료 서비스를 위한 패턴을 분석 하였다. 또한 응급구조대의 조직과 활동의 분석을 통해 응급의료시설의 최적 입지설정을 위한 제도적 개선대안을 마련해 보았다. 대상지 연구를 위해, 구조활동 및 소방서비스의 최근 통계자료의 조사를 통해 진주시의 모든 119센터의 입지와 응급의료서비스 및 사고발생 현황을 나타내었다. 자료 분석을 위해서 SPSS14.0을 사용하였으며, 지역의 특성 분포, 안전센터별 대응시간, 이송시간 등을 소방 GPS시스템과 입지할당모형 중 Center Point Model(CPM)을 적용하였다. 결과적으로 본 연구를 통해 대상지역의 119안전센터의 서비스 질이 나쁜 지역을 지리학적인 관점에서 최적 입지/배분 패턴의 설정을 통해 확인할 수 있었으며, 이를 통해 미래 응급의료서비스의 효율적인 입지/배분을 통해 공공 및 개인의 안전과 건강에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 데이터 분석 도구인 R을 이용하여 빅데이터 분석을 수행할 때 발생하는 문제점을 분석하고, 빅데이터의 분산 처리를 효과적으로 지원하는 스파크와 R을 연계한 SparkR을 이용한 분석의 유용성을 제시하고자 한다. 먼저, 대량의 데이터를 로딩하고 연산을 수행할 때 발생하는 R의 메모리 할당 문제점과 R과 비교한 SparkR의 특징 및 프로그래밍 환경을 분석한다. 그리고, 선형 회귀 분석을 각각의 환경에서 수행할 때의 실행 성능을 비교 분석한다. 분석 결과 SparkR을 통해 추가적인 언어 학습 없이도 R을 그대로 이용하여 데이터 분석에 활용할 수 있음을 보였으며, SparkR을 이용하여 R로 작성된 코드를 클러스터 내 노드 수의 증가에 따라 효과적으로 분산 처리할 수 있었다.
목적: 본 연구는 스마트기기 애플리케이션 게임을 이용한 인지훈련이 외상성 뇌손상 환자의 인지기능에 미치는 영향을 알고자 하였다. 방법: 본 연구는 종합병원에서 작업치료를 받은 경미한 외상성 뇌손상 환자 17명을 대상으로 진행되었으며, 실험군 9명과 대조군 8명이 두 군으로 할당되었으며, 실험군은 스마트기기 애플리케이션 게임을 이용한 인지훈련과 전통적 인지훈련을 15분씩 실시하였으며, 대조군은 전통적 인지훈련만 30분 수행하였다. 모든 중재는 하루 30분, 주 5회, 4주간 수행하였다. 인지기능은 한국판 간이정신상태검사, Lowenstein 작업치료 인지평가와 시지각 검사(Motor-free Visual Perception Test-3)의 시각 기억 영역 1과 2를 포함하였다. 측정은 중재전과 후에 시행되었다. 결과: 두 군 사이의 변화량 비교에서, 실험군은 대조군보다 시지각 검사의 시각 기억과 한국판 간이정신상태검사의 회상 영역에서 유의한 향상이 있었다(p<.05). 결론: 본 연구의 결과는 스마트기기 애플리케이션 게임을 이용한 인지훈련이 전통적인 인지훈련보다 외상성 뇌손상 환자의 시각 기억력에 긍정적인 변화를 줄 수 있는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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