유비쿼터스 시대에 병원뿐만 아니라 가정과 요양 시설 내에서도 불규칙적이고 다양한 장소에서 발생하는 응급 환자는 신속한 처리가 이루어 져야 한다. 특히 노인 인구가 늘어나는 현${\cdot}$미래 시대에는 환자나 노인의 몸에 생체 신호 센서를 부착하여 환자의 상태를 실시간으로 모니터링 하여 환자나 노인의 몸에 이상이 생겼을 경우 실시간으로 대처하여 응급 환자에 대한 신속한 처리가 이루어지게 한다. 병원 내에서는 무선 네트워크 인프라를 최대한 이용하고 인프라를 보완하기 위해서는 근거리 무선 통신 프로토콜을 기반으로 하는 센서네트워크인 저 전력 지그비(ZigBee) 시스템을 활용한다. 전체적 시스템은 무선 통신망을 이용하고 심전도, 혈압, 혈당 그리고 체온 등의 바이오센서 모니터링을 위해 ZigBee(IEEE 802.15.4)를 이용하여 응급환자 및 노인 등의 이동시 생체신호를 모니터링 할 수 있게 한다. 본 논문에서는 환자 및 노인의 실시간 생체신호 전송 시스템을 구축하고 무선 센서 네트워크 구축 시 전송세션의 수와 노드 발생률에 따른 전송률 및 지연을 통해 그 효율성을 검증한다.
본 연구는 응급구조(학)과 학생들의 임상 실습 경험 여부에 따른 손 씻기에 대한 인식도와 실천도를 파악하고, 현실적으로 적용 가능한 손 씻기 교육의 기초자료를 제공하고자 한다. 연구의 대상자는 P 시, J 시의 응급구조(학)과 학생 335명을 대상으로 하였으며, 연구에 동의한 대상자에게 URL을 배포하여 설문지 폼을 이용한 비대면 설문조사를 이용하였다. 연구 결과는 SPSS/WIN 23.0을 사용하여 분석하였다. 대상자의 1일 평균 손 씻기 횟수는 5~8회 142명(42.4%)이 있었으며, 평균 손 씻기 시간은 24.34초이다. 임상경험에 따른 손 씻기 인식도의 차이에서는 '손목까지 손 씻기'와 '손 씻기 후 완전히 물기를 건조가 필요하다'에서 통계학적 유의미한 차이를 확인할 수 있었다(p<0.05). 임상 실습 경험에 따른 손 씻기 실천도의 차이에서는 '임상실습 장비를 만지기 전'과 '실습 중 음료와 같은 음식물을 섭취하기 전'에서 통계학적 유의미한 차이를 확인할 수 있었다(p<0.05). 손 씻기의 인식도와 실천도의 상관관계에서는 손 씻기의 인식도가 높을수록 실천도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다(p=0.001). 본 연구 결과를 토대로 손 씻기에 대한 인식도 및 실천도를 향상시킬 수 있는 손 씻기 교육의 기초자료로 제공하고자 한다.
u-헬스케어에서는 무선 센서와 에드혹 네트워크를 통해 사용자의 건강 정보, 응급 정보를 수집, 분석하고 있으며 상호 운용이 가능한 전자 헬스 정보의 기록 및 전송을 위하여 동적인 액세스 제어를 수행하고 있다. 네트워크 시스템을 이용한 u-헬스케어의 경우 상호 운용 가능한 전자 건강 기록과 민감한 환자 의료 정보 전송은 개인 정보 보호 및 보안에 대한 문제점을 해결하기 위하여 키 관리 체계를 사용하고 있으나 동적인 액세스 제어에서는 그룹 키 관리가 어려우며 그룹에서 접근 맴버를 추가하거나 삭제할 경우에 매번 그룹 키를 변경해야하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 유비쿼터스 헬스 케어의 동적 액세스를 수행하는 네트워크 환경에서 헬스 정보 교환을 위한 융합형 키 관리 체계방식을 제안한다.
향후 에너지 환경에서 전력 관리 시스템은 예기치 못한 정전이나 과부하 같은 응급 상황 이벤트들이 발생하면 이를 실시간으로 대처할 수 있어야 하고, 원격 검침과 같은 소비자 서비스 이벤트들도 신속하게 제공되어야 한다. 뿐만 아니라, 시스템에서 발생되는 대용량의 정보들을 효과적으로 처리할 수 있는 기능도 필요하다. 이에 본 논문에서는 정보교환에 효율적인 XML(eXtensible Markup Language)을 이용하여 이벤트에 기반하며 대용량의 정보들을 부하 균형시키고, 핫 스폿(hot spot)을 줄일 수 있는 메타 데이터 처리 기법이 적용된 분산 전력 정보 관리 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템을 실험하기 위해 무선통신으로 전력 단말기들을 제어할 수 있는 축소된 미래 전력 시스템을 제작한 후, 이를 통해 실험을 수행하였다.
한국전자통신연구원(ETRI)에서는 2010 년부터 2015 년까지 5 년간에 걸쳐 모바일 플랫폼 기반 대화모델이 적용된 자연어 음성인터페이스 기술을 개발하고 있다. 2010 년에는 대화 시스템의 전반적인 모습을 설계하였고, 2011 년에는 대상 도메인으로 도시 관광용 영어 대화 시스템을, 2012 년에는 대상 도메인으로 차량공조, 응급조치 등과 같은 차량 정보 서비스용 한국어 대화 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 2012 년에 개발한 차량 정보 서비스용 한국어 대화 시스템을 기술하는 것을 목표로 한다. 차량 정보 서비스용 한국어 대화 시스템의 성능 평가는 운전 경험이 있는 평가자 20 명에 의해 이루어졌다. 평가자는 웹 평가 도구에 원격으로 접속하여 주어진 40 개의 차량 정보 관련 대화 미션을 태스크로 하여 차량 정보 서비스용 대화 시스템과 대화를 하였다. 평가는 태스크 성공률과 대화턴 성공률로 나누어 측정되었으며 태스크 성공률은 87.8%, 대화턴 성공률은 86.7%였다.
최근 대형의료기관을 중심으로 응급상황 내 환자를 보다 안전하게 진료하기 위해 Sense and Respond 기반의 의료정보 이벤트 모니터링 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 이벤트와 모니터링 프로세스를 바탕으로 Sense and Respond 기반의 의료정보 이벤트 모니터링 시스템을 구축하였다. 시스템은 이벤트 정의, 이벤트 추출, 이벤트 전달 및 모니터링으로 구성되어, 보고자하는 의료정보를 실시간으로 파악 전달함으로써 실시간 대응이 가능하며, 실시간 정보 Tracking을 통해 병원 운영에 필요한 정보를 균형 있게 파악할 수 있다. 또한 이 벤트 전달을 통해 사안별 조기 대응으로 환자의 Safety 확보가 가능하며 병원의 업무상 다양한 문제점을 조기에 파악함으로써 업무의 효율성을 극대화 할 수 있다.
기존 차량용 블랙박스는 별도의 기기를 이용하는데, 이때 추가적인 비용이 발생하는 문제점이 있다. 또한 사고가 발생한 경우, 사용자의 의식을 체크 하지 못해 구조 신고를 보내는 등의 기능을 유연하게 추가하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 블랙박스 사용 시 발생하는 추가비용감소와 교통사고 발생 후 발생되는 환자의 응급 후송 및 뺑소니 등 2차 교통사고를 방지하기 위한 시스템의 필요성에 따라 아이폰에 있는 센서들을 활용하여 소프트웨어 방식의 차량용 블랙박스 시스템을 설계 및 구현하였다.
무선 통신 기술의 발달과 함께 응급상황이나 전시와 같이 필요에 의해 임의의 장소에 형성되어 사용되어질 수 있는 네트워크의 필요성이 커지면서 Ad-hoc 네트워크에 관한 여러 가지 연구가 진행되고 있다. Ad-Hoc 네트워크에서는 기존의 유선 네트워크 망에서와는 달리휴대용 기기들만으로 네트워크 망이 형성이 되어있고 이때 휴대용 기기들은 대부분 배터리를 에너지원으로 사용한다. 무한대의 에너지를 갖고 있다고 볼 수 있었던 종전의 유선 네트워크에서와는 단리 배터리를 에너지원으로 사용하는 Ad-Hoc 네트워크에서는 효율적인 에너지 자원 관리가 중요한 이슈가 된다. 이에 관련된 연구의 하나로 Chang과 Tassiulas는 [1]에서 시스템 활동시간 증가에 초점을 두고 Ad-Hoc 네트워크상의 라우팅 경로를 재조정해 줌으로써 시스템의 활동 시간을 늘이는 라우팅 방법을 제안하였다. 그러나, 그들의 방법에서는 단지 데이터 전송에 사용되는 에너지의 양만을 고려한 모델로, 에어신호의 전송 에너지 사용은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 Ad-hoc 네트워크의 라우팅에 데이터 전송 뿐만 아니라 제어신호의 전송 에너지 사용을 함께 고려한 라우팅 방법을 소개한다.
최근 USN이 광범위하게 사용되고 있고 네트워크 구성에 대해 많은 연구가 이루어지고 있다. SOS 시스템 또한 USN의 응용프로그램중 하나이다. SOS 시스템의 방송기법은 본질적으로 응급상황일 경우에 사용이 된다. 그러나 단순한 방송기법은 Broadcasting Storm을 발생시킨다. 이 논문은 USN에 새로운 신뢰개념을 소개하고 Broadcasting Storm 문제를 해결하는 새로운 방송기법을 제안한다.
독거노인의 수가 증가함에 따라 노인의 건강한 생활 패턴 유지 및 응급상황탐지 등을 위해 생활모니터링에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 단순히 사물에 대한 접촉만으로 일상생활행위(ADL : activity of daily living)를 인식하기 보다는 노인의 행동과 연관이 있는 사물의 접촉을 함께 고려한 행위인 요소ADL를 인식하여 정확하게 최종 ADL를 인식할 수 있도록 한다. 또한, 행위센서로부터 인식된 물리적 행위분류는 간혹 튀는 데이터들로 인해 잘못된 결과가 나오므로, 이를 보정함으로써 인식의 정확성을 더 보장한다. 실험결과는 8개의 요소ADL에 대해 97% 이상의 인식 결과를 보이며, 이는 최종 ADL을 인식하는데 효율적으로 적용할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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