기존의 CCTV 관리 체계는 사건·사고에 대한 신속한 조치가 불가능하고 정황 파악이나 증거자료 확보 등 사후조치의 성격이 강하다. 본 논문에서는 Mask R-CNN(Regions with CNN)을 이용하여 CCTV가 읽어 들이는 객체가 응급상황인지 판단하는 방법을 제시한다. 사람으로 인식되는 영역을 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron)으로 학습시켜 해당 대상이 처한 상황을 인지하고 응급상황으로 인식되는 상황이 지속될 경우 관리 모니터를 통해 사용자에게 알림을 준다. 본 연구를 통해 실시간 상호작용적인 CCTV 관리 체계를 구축하여 도움이 필요한 사람의 골든타임을 놓치지 않게 될 것으로 기대한다.
최근 급성 질환으로 인한 사망률은 꾸준히 증가하고 있다. 이러한 급성 질환은 초기 증상 발생 시 올바른 인지와 신속한 대처가 요구된다. 그러나 유지 관리비용 면에서 모든 개인의 응급상황을 관리할 수 있는 의료시스템은 구축하기 어렵다. 본 논문에서는 언급한 문제점을 해결하기 위해 웨어러블 디바이스와 개인건강기록 시스템을 제안한다. 웨어러블 디바이스에서 측정한 심박 체온의 생체신호로 응급 상황을 판별해 지정된 보호자에게 알린다. 또한, 응급버튼을 통해 곧바로 응급상황을 알린다. 개인이나 가족과 관련된 건강정보를 관리할 수 있는 개인건강기록(Personal Health Record)을 제공한다. 본 시스템을 통해 사용자의 응급상황에 신속하게 대처하여 생명을 보호할 수 있을 것으로 기대한다.
USN기반 응용 시스템에서 사용되는 센서 미들웨어는 식품, 의약, 제조 등 다양한 분야에서 주로 모니터링을 통하여 물품의 질을 좋게 유지시키는 역할을 한다. 이 시스템의 사용자들은 사용 목적에 따라 조건을 설정하여 가공된 데이터를 전송 받는데 알람 메시지와 같은 응급상황은 빠르게 보고받기를 원한다. 응급상황에 대해서 빠르게 보고하기 위해서는 우선순위를 부여하는 방법이 있다. 이 방법은 다른 장치로부터 수집되는 센싱 정보에 대한 처리는 지연되는 문제가 발생한다. 따라서 이 논문에서는 센서 미들웨어에서 응급상황을 빠르게 처리하기 위한 동적 우선순위 결정기법을 제안한다. 제안한 방법은 응급상황에 대해서 동일사건인지 아닌지 판단하여 최초 1회만 보고하고, 동일사건에 대해서는 우선순위를 동적으로 낮춰 문제를 해결하였다.
본 작품은 안전 사각지대에 놓여있는 노약자들을 대상으로 낙상을 예방하고, 응급 상황 시 긴급 신고가 가능한 안전바와 응급호출 시스템을 제공한다. 본 작품이 요구하는 각종 기능은 안전바 내부에 센서를 부착하고 그에 맞는 소프트웨어를 추가하여 구현하였다. 또한 어플리케이션을 통해 보호자와 연결되어, 응급상황 시 보호자가 노약자가 처한 상황을 빠르게 인지하여 대처할 수 있도록 하였다.
최근 노인인구가 증가하고, 독거노인의 비율도 빠르게 증가하는 추세에 있다. 따라서 몸에 갑작스러운 이상 증상이 발현되거나 건강상 위험 상태에 이르는 경우 따로 돌보는 사람이 없더라도 이를 인지하고 보호받을 수 있는 기기나 장비가 필요하다. 본 논문은 사람의 생체 신호를 이용하여 응급상황을 판단하고, 이를 신속히 지인 또는 다른 사람에게 알리는 응급상황 알림 시스템 설계에 관한 내용이다. 본 시스템은 체온과 심박수를 실시간으로 측정하는 센서들과 실시간 위치추적이 가능한 GPS장치, 측정 데이터를 전송 및 저장하는 데이터 서버 및 사용자의 스마트폰에 설치될 밴드 전용 어플리케이션으로 구성된다. 이를 통해 독거노인뿐만 아니라 모든 1인 가구를 대상으로 갑작스러운 신체 이상증상 발생 시에도 신속히 대처가 가능한 기기 및 장비로서 널리 사용된다면 보건 품질의 향상이 기대된다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 여러 응용 서비스에서 가장 핵심적인 요소 기술 중의 하나인 사용자의 상황인식시스템에 대하여 기술한다. 제안하는 시스템은 실험 대상자의 우측 상완에 착용하는 $SenseWear(R)PRO_2R$ Armband (BodyMedia사)에 내장된 2차원 가속도센서를 이용하여, 센서에서 출력되는 가속도 변화량의 절대치의 평균치인 MAD(mean of absolute difference)를 계산하여 활동량을 정량화 하였으며, PC 기반의 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기 4단계 동작의 인체동작상태 구분과 한정된 응급상활을 인지하는 퍼지추론 시스템으로 구현하였다. 본 시스템으로 측정한 수직방향의 MAD는 눕기, 앉기, 걷기, 뛰기에서 각각 0.204 g/s, 0.373 g/s, 2.808 g/s, 16.243 g/s이었다. 이들을 이용하여 분석한 인체동작 인식률은 눕기, 앉기, 걷기 뛰기에 대하여 각각 96.7 %, 93.0 %, 95.2 %, 98.4 %로 나타났으며, 제한된 상황에서의 응급상황인식률은 100 %이었다.
아이들은 항상 안전사고에 노출되어 있다. 특히 걷거나 뛰기 시작하는 나이에는 위험에 대한 인지 능력이 부족하기 때문에 생각지도 못한 곳에서 다치기 쉽다. 이때 놀란 부모가 허둥대다가 제대로 대처하지 못하거나 잘못된 의학상식만을 믿고 자의적인 처치를 해 상처가 덧나게 할 수도 있다. 일상생활에서 알아두면 유용한 아동 응급처치 요령을 상황별에 맞춰 알아보도록 하자.
최근 응급상황에서 일반인의 심폐소생술 수행 능력에 많은 관심이 모아지고 있다. 이에 본 연구는 응급 상황을 경험한 일반인의 심폐소생술 교육 경험과 심폐소생술 수행의 관계를 알아보기 위해 수행되었다. 자료는 2008년 중앙응급의료센터에서 2000명 대상의 성인을 조사한 것으로 응급상황을 경험한 최종 169명을 대상으로 전화 설문조사 하였다. 응급 상황에서 심폐소생술 교육을 받고 수행한 사람은 13.6%로 나타났고, 교육을 받았으나 심폐소생술을 시행하지 못한 경우는 23.6%, 심폐소생술 교육 경험이 없는데 수행한 사람은 7.1%, 교육받지 않고 심폐소생술도 시행하지 않은 경우는 55.6%로 나타났다. 특히 교육경험이 있으면서 심폐소생술을 시행한 경우 그렇지 않은 경우에 비해 지식(p=0.001), 1339 번호 인지(p=0.006) 및 이용경험(p=0.001)에서 유의한 차이가 나타났다. 따라서 사회적 특성이나 경제적 조건을 반영한 다양한 심폐소생술 교육 전략이 필요하다 하겠다.
사용자의 상황을 인지하고 신속한 대처를 하기 위해서는 많은 사물 인터넷 기기의 정보를 필요로 한다. 그러나 위급 상황에서 사용자의 응답이 없을 경우 주변의 다른 사용자를 탐색하여 상황이나 서비스를 대신 전달해야 한다. 그러나 사용자의 응답이 없을 때 주변 사용자 간의 친밀도와 중요도를 분석하여 다른 사용자를 탐색하기는 어렵다. 따라서 사물인터넷 기기뿐만 아니라 사용자간의 친밀도를 분석하여 다른 사용자나 기관에 알림으로써 응급 상황에 빠르게 대처할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 사물인터넷 기기와 사용자 간의 친밀도를 포함하는 새로운 사물인터넷 네트워크 구조를 제안한다. 제안하는 방법을 통해 사용자의 상황을 보다 정확하게 인지하고 응답이 없는 사용자의 빠른 대처를 위한 다른 사용자를 탐색하여 다양한 상황에 대처할 수 있다.
CT 검사 시 뇌출혈의 부위는 심각한 정도에 따라 인지하기 어려운 경우도 있으며, 응급상황에서 숙련이 되지 않은 의료진에게는 부담을 준다. 응급상황에서 검사와 동시에 뇌출혈부위를 자동으로 빨리 파악하고 정량적인 정보를 제공하는 보조적인 역할은 필요하며, 컴퓨터를 이용한 자동 검출 및 인식 시스템은 출혈부위 진단에 매우 큰 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 출혈부위를 문턱치값 처리, 모폴로지 연산, 원형률 계산을 접목하여 뇌 출혈부위의 자동검출에 성공하였고 검출 후보군에서 잘 못 선정된 영역을 판정하기위한 주성분분석을 이용한 분류기 개발에 성공하였다. 개발된 시스템을 응급상황의 뇌출혈 환자에게 적용한다면 의료진에게 수술계획을 위한 유용한 정보가 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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