본 연구는 119구급대원 상사의 변혁적 리더십 및 거래적 리더십이 삶의 만족도에 미치는 영향을 알아보기 위하여, G도에서 근무하는 119구급대원 247명을 대상으로 설문조사 한 자료를 분석하였다. 다중회귀분석을 통하여, 삶의 만족도에 변혁적 리더십이 유의미한 양의 영향력을 보였으며, 거래적 리더십은 삶의 만족도에 통계적으로 유의미하지 않았다. 연구 결과를 토대로, 119구급대원이 일상생활과 업무현장에서 인식하는 삶의 만족의 중요성을 인식하고 이를 증진시키기 위해 119센터장, 팀장 그리고 현장 선임들의 세심한 배려, 팀원에게 다양한 해결 방법 제시, 미래에 대한 비전 제시 등 변혁적 리더십을 발휘할 수 있는 환경 조성이 필요하다. 그렇게 함으로써 119구급대원의 삶의 만족도가 높아지고, 119구급대원의 잠재적 역량을 발휘할 수 있는 발판이 마련됨으로써 궁극적인 구급현장 응급처치 품질의 향상을 이룰 수 있을 것이다.
본 연구는 기관내삽관(Endotracheal intubation) 시 환자의 자세인 냄새맡는자세(Sniffing position)와 특별 제작된 기구를 사용하여 만든 수정된 경사면자세(Modified ramped position)을 비교·분석하여 전문기도술 수행을 향상시키는 데 목적이 있다. 연구대상은 전문심장소생술 및 전문기도관리학을 이수한 N대학교 응급구조학과 학생 30명을 대상으로 무작위 교차 방법(Randomized crossover study)으로 실험을 진행하였다. 연구결과 수정된 경사면자세에서 냄새맡는자세보다 더 나은 성문시야를 보였으며, 그에 따른 신속성에도 유의미한 차이를 보였다. 연구대상자의 주관적인 용이성, 자신감 그리고 선호도에서도 냄새맡는자세보다 수정된 경사면자세에서 더 향상된 결과를 나타냈다. 따라서 기관내삽관 시 환자를 수정된 경사면자세로 취할 경우 전문기도술 수행을 향상 시키는데 도움이 될 것 으로 사료된다.
이 연구는 성무위기도기 인후두 튜브(SALT)와 직접 후두경을 사용하여 이동중 기관내 삽관의 신속성과 자신감, 용이성 등을 비교하여 전문 기도 관리 시행능력을 향상 시키는데 있다. 연구대상은 J도 소방서에서 근무하고 있는 1급 응급구조사 30명을 대상으로 무작위 교차방법(Randomized crossover design)으로 디자인한 실험연구로 자료 분석은 SPSS 20.0 Version을 사용하였다. 어려운 자세에서 SALT를 이용한 기관내삽관은 직접 후두경을 이용한 기관내삽관 보다 신속성에서 유의한 차이를 보였으며(p<.001), 자신감과 용이성에서도 유의한 차이를 나타냈다(p<.001). 직접 후두경을 사용한 기관내삽관이 어려운 환경이나 이동시 SALT를 이용한다면 안전하고 신속한 삽관을 할 수 있을 것이다.
연구목적: 본 연구에서는 단일 24GHz FMCW레이더를 사용하여 수집된 적은 양의 학습데이터로 학습된 AI 모델을 사용하여 학습되지 않은 사람의 3가지 자세를 구분하고자 한다. 연구방법: 실내에서 학습 대상자들의 3가지 자세(서기, 앉기, 눕기)에 대한 FFT데이터를 수집하여 2D 이미지로 변환시킨 후 제안하는 2D CNN 모델로 학습시켜 학습에 사용되지 않은 새로운 대상자들의 자세를 잘 구분할 수 있는지 실험을 통해 정확도를 분석하였다. 연구결과: 제안하는 기법을 통해 3가지 자세의 평균 정확도가 89.99%임을 보였고, 기존의 1D CNN이나 SVM 보다 성능이 향상되었다. 결론: 실내에서 재난이 발생하는 경우 단일 FMCW 레이더와 AI 기법을 통해 요구조자의 자세를 추정하고자 하였으며, 학습되지 않은 대상자의 자세도 높은 정확도로 추정이 가능함을 실험을 통해 확인하였다.
본 연구는 가정용 침대 위에서 발생한 심정지 환자에게 가슴압박을 수행할 경우 환자의 체중과 구조자의 체중에 따른 가슴압박 정확도의 차이를 확인하고자 하였다. 2023년 01월 07일부터 01월 19일까지 대한심폐소생협회의 KBLS 교육과정을 이수한 N대학교와 S대학교의 응급구조(학)과 학생 36명을 대상으로 대상자의 무릎 위치에서 매트리스가 눌리는 깊이, 마네킹의 무게에 의해 매트리스가 눌리는 깊이를 측정하였고, 2분간 연속된 가슴압박을 수행하는 동안 가슴압박 깊이, 속도, 압박 위치 불량, 가슴압박 깊이 50 mm 미만 횟수, 모든 변수를 고려한 정확도를 측정하였다. 연구결과 가정에서 소아 심정지를 발견한 경우 환자를 바닥으로 이동시켜 가슴압박을 진행하고, 성인 심정지를 발견한 최초목격자는 환자를 무리하게 침대 밑으로 내려 가슴압박을 진행하기보다는 침대 위에서 진행하는 것을 권장한다.
허혈성 뇌졸중은 뇌혈관의 혈전이나 색전에 의해 뇌 혈류가 감소하게 되어 뇌 조직이 기능을 못하는 질환으로, 질환의 특성상 뇌혈관의 폐색 여부를 확인하는 것이 중요하기 때문에 질환의 진단에 있어서 의료 영상이 필수적으로 활용된다. 그 중에서도 뇌 자기공명영상은 뇌의 구조적인 정보들을 얻을 수 있어 질환을 진단하는데 그 지표로 널리 활용되고 있다. 하지만 허혈성 뇌졸중과 같은 응급 질환의 경우 빠른 진단과 처치에 도움이 될 수 있는 지능적인 시스템이 요구됨에 비해, 기존의 의료 영상 저장 시스템으로는 신속하고 직관적인 영상 정보 제공이 어렵다. 즉, 기존의 시스템은 피상적인 메타 데이터를 이용하여 의료 영상을 관리하고 있어 의료 영상에 내재된 주요 의미적 정보를 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 뇌 자기공명영상이 내포하고 있는 주요 의미적인 정보인 뇌의 해부학적 구조와 같은 영상 정보를 제공할 수 있도록 하는 템플릿 중심의 영상 매핑 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 방대한 양의 영상을 대표할 수 있는 대표 영상(템플릿)을 선정하여 의미적 특징과 대표 영상(템플릿) 사이의 대응성을 정립하고, 전문가(의사)에 의해서만 분석될 수 있는 영상 사이의 의미적 연관성을 표면화 시켜 의미 기반의 영상 관리를 가능케 한다.
환자의 긴급 상황에서 수혈 시 일부 수혈 전 검사를 수행하지 않는다. 수혈 후 항체 선별검사를 실시하여 용혈성 수혈 반응을 일으키는 비예기 항체의 실태를 조사를 비교평가하기 위해 국내·외에 보고된 공시자료를 포함하여 조사하였다. 2014~2016년 P병원에서 항체 선별 검사 68,602건과 항체 동정검사 528건을 선정하였다. 68,602건 중 1,198건(1.74%)이 양성이며 Rh계열 161건(30.49%), Lewis계열 67건(12.69%), 기타(Di (a)등) 28건(5.30%)으로 나타났다. Anti-E는 93건(17.61%), c는 13건(2.46%)이다. 국내·외 공시자료 중 국내 경우는 2007년 이전에는 Anti-E 196건(22.45%), Anti-Le(a) 82건(9.39%) Anti-E+c 60건(6.87%)으로 조사되었지만 2008년 이후에는 Anti-E 107건(17.12%), Anti-E+c 56건(8.96%), Anti-Di (a) 28건(4.48%)으로 조사되었다. 한편 다른 국내의 경우는 S병원(2012~2015년)에는 Anti-E, Anti-Le (a), Anti-E+c이며Anti-E+c이며 D병원(2016~2017년)에는 Anti-E, Anti-D Anti-E+c,Anti-E+c, Anti-C+e로 조사되었다. Saudi의 경우는 Anti-D, Anti-E, Anti-Jk (a)순이며, India 경우는 Anti-M, Anti-N, Anti-Le (a), Anti-D로 조사되었다. 권역별 외상센터 개설 전후시기에 응급수혈요청의 빈도 비교에서는 1.8배 이상이 증가한 것으로 조사되었다. 결론적으로 장기간의 항체분포로 효율성을 검증할 수는 없었지만 수혈의 안전성을 높이고 응급 수혈 상황에서 용혈성 수혈 부작용을 줄일 수 있는 대안을 위해 기초 정보를 제공하고 추가적인 검증연구가 필요할것으로 사료된다.
오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.
본 논문에서는 특수 작업자들의 생체신호(심박, 체온, 심전도, 근전도)와 추가적인 상황정보(3축 가속도, 온도, 습도, 조도, 주변 영상)를 획득하고 모니터링 할 수 있는 직물형 플렉시블 플랫폼 기반의 다중 생체신호 중앙 모니터링 시스템을 구현한다. 이 시스템은 원격지에서 작업 환경 내에 발생할 수 있는 각종 사고를 예방하고 작업자가 처해있는 상황을 실시간으로 인지하여 조속하고 효율적인 조치를 취할 수 있다. 이를 위한 직물형 플렉시블 플랫폼은 생체신호와 상황 정보의 획득이 작업자의 관련 업무 수행에 방해가 되지 않게 하기 위해 이너웨어 또는 아웃웨어 형태로 제작하였고, 획득된 정보들은 무선 통신을 이용하여 중앙 모니터링 시스템에 전송 가능하도록 하였다. 중앙 모니터링 시스템은 WMTS(Wireless Medical Telemetry Service)의 의료전용 무선통신을 기반으로 최소 2명에서 부터 32명까지 동시에 모니터링 할 수 있으며, 추가 확장 가능한 구조로 설계 하였다. 또한 본 논문에서는 제작된 WMTS 통신 모듈의 성능을 검증하기 위하여 거리에 따른 패킷 수신율을 비교하여 분석하였다.
일반인의 건강상태를 모니터하는 간편 착용 임베디드 장치가 홈 헬tm케어의 용이한 해법으로 소개되어지고 있다. 본 논문에서는 매일 일상 활동을 검사하고 활동성을 분류하는 방법을 보여주고 있다. 노약자나 장애인에 대한 일상 모니터링은 일반적인 건강상태 뿐 만아니라 넘어지거나 도움이 필요한 상황 등 비상시에 경보를 알려주게 된다. 이 같은 위기 상황에서 적시의 도움은 생명 손실을 줄여줄 수 있다. 본 연구에서는 3축 가속도계를 탑재한 흥부 착용센서로부터 수신되는 데이터를 분석하고 어떤 특징 값들이 인체활동분류에서 중요하게 되는가를 알려줄 수 있음을 보여주었다. 주성분 분석법은 특징 세트를 수정하거나 동일 정보에 대한 크기를 줄이는데 유용하다. 마지막으로, 신경 분류기법이 정확도 분류를 분석하기 위해 적용되었다. 넘어짐에 대해서 는 86%의 측정 정확도를 얻을 수 있었고, 일일 생활 활동에 대한 전체 활동성 분류 정확도는 94%를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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