4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 사물인터넷(IoT)이 다양한 산업의 영역에서 활용되고 있다. 특히 IoT 기술 및 서비스를 활용하는 분야 중 하나인 스마트 의료 분야는 최근 소프트웨어 및 네트워크의 연결성이 강화되면서 사이버보안 사고가 급증하고 있다. 따라서 스마트 의료 기기·서비스 개발단계부터 보안을 고려하여 안전하게 개발하는 것이 필요하며, 서비스 제공시에도 보안을 고려하여 안전하게 관리 및 서비스를 제공하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 IoT 서비스 활용 분야 중 스마트 의료 분야에서 원격의료 서비스의 개인정보 침해 요인을 도출하고 이를 토대로 어택트리 기반의 시나리오 분석을 수행하고자 한다.
생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.
본 논문에서는 블루투스 기술을 사용하여 휴대용 심전계로부터 취득한 심전도 신호를 무선으로 전송하는 시스템을 구현하였다. 블루투스란 2.4GHz 패의 무선 주파수를 사용하는 근거리 무선 통신 기술로서 매우 적은 전력 소모특성과 고속의 주파수 호핑 방식에 따른 높은 신뢰성 및 자체 에러 정정 기술을 갖추고 있다. 블루투스 프로토콜을 사용하는 모든 기기간에는 서로 통신이 가능하기 때문에 구현된 시스템과 블루투스 모듈을 탑재한 휴대용 전화, 노트북 및 개인 휴대용 단말기등간의 연동이 가능하다. 한편, 본 연구에서는 휴대용 의료기기에서 취득한 의료정보신호를 각종 무선 통신 기기를 통하여 병원 서버로 전송할 수 있는 가능성을 제시하였다. 구현한 시스템은 블루투스 모듈과 호스트 부로 구성한 하드웨어 부, 블루투스 프로토콜 스택으로 구성한 소프트웨어 부로 구성된다. 호스트 부에서 다른 블루투스 기기와의 연결 설정을 수행하고 외부로부터 입력되는 심전도 신호를 블루투스 프로토콜에 적합한 패킷으로 바꾸어 모듈로 전송한다. 블루투스 모듈은 에리 정정 코드를 추가하고 블루투스 주파수 호핑 방식에 따라 무선으로 전송한다.
우리나라의 고령화 속도는 세계에서 가장 빠르며 2000년 총인구에서 65세 이상 인구의 비중이 7.3%로 증가되고 있다. 우리나라는 고령친화제품에 대한 인식과 제품이 점차 늘고 있지만 아직까지는 초보단계에 불과하다. 그러나 노인의 건강 유지 및 여가생활을 위한 고령친화제품의 수요가 꾸준히 증가하는 추세이다. 최근 소프트웨어기술의 발전으로 인하여 3D 가상현실구현이 가능해짐에 따라 실내의 한정된 공간에서 운동을 즐기며 건강을 유지할 수 있는 용품 즉, 기존의 단순한 재활치료 접근방식에서 시공의 제약을 받지 않는 가상현실로 구현된 제품들이 출시되고 있다. 이를 이용하여 Type I muscle 강화를 위한 입체구동 Balance 기기를 상용화 한다면 고령층의 여가활동과 동시에 운동, 치료를 병행할 수 있을 것이다. 본 고에서는 Type I muscle 강화를 위한 Balance기기에 대해 알아보고 가상현실과의 접목을 위한 산업전반의 동향을 파악해본다.
특정 산업용 기기의 제어를 위해 사용되던 임베디드 시스템이 유무선 통신 네트워크와 접목으로 디지털 정보가전, 의료, 항공, 군사 등 전 산업 분야로 확대되는 “Embedded,Everywhere” 시대가 도래하고 있다. 임베디드 시스템은 실시간 처리, 저전력 등의 물리적 특성과 하드웨어(HW)와 소프트웨어(SW)의 동시 설계, 리소스의 절제된 사용 등의 특성을 반영해야 하므로 시스템 개발 전 과정에서 이러한 특성을 만족시키는 개발체계의 구축이 필요하다. 특히, 임베디드 소프트웨어의 공통. 핵심 기술을 자산화하여 체계적으로 재사용할 수 있는 환경 구축은 기술의 중복 개발을 최소화하고, 기술의 가치를 지속적으로 증대시킨다. 따라서, 고품질의 임베디드 시스템을 적시에 경제적으로 개발할 수 있는 임베디드 시스템 개발방법론과 임베디드 소프트웨어 재사용 체계의 개발 및 보급 기술은 소프트웨어 산업 경쟁력 향상에 공통적으로 필요한 기반 기술로 활용될 수 있다. 본 고에서는 신 성장 미래 산업의 기반이 되는 임베디드 시스템을 위한 개발 방법론과 재사용 체계 구축에 대한 동향을 기술한다.
이 연구는 자폐 스펙트럼 장애(ASD)를 가진 아이들을 대상으로 한 디지털 치료제의 필요성을 탐구하고자 한다. ASD는 사회 생활 및 관심사에 제한을 가지고 있으며, 현재까지는 진단과 치료에 대한 효과적인 방법이 없는 상황이다. 최근 디지털 기술과 의료가 결합된 치료제의 중요성이 부각되고 있기에, 저자는 이를 통해 시간과 비용을 절감하는 디지털 치료 방법을 제안한다. 본 연구에서는 대화형 인공지능을 활용하여 스무 고개 게임을 통해 자폐 스펙트럼 장애를 가진 아이들의 사회성 기술을 향상시키는 플랫폼을 개발하고자 한다. ASD특성을 고려하여 디지털 기기에 익숙한 아이들에게 소통을 훈련시키는 효과를 기대한다.
최근 ICT와 의료 기술 및 서비스의 융합 강도가 높아지면서 ICT 기반 의료기기 및 장비, 소프트웨어, 서비스 개발 등의 부가가치가 높아지고 있다. 본 논문에서는 의료분야 데이터 백업 이슈 등에 대한 시장 환경 분석을 통한 사업 타당성 검토와 클라우드 서비스 비즈니스 거래 유형 분석을 통해 의료 분야의 새로운 융합 비즈니스 모델을 도출하고, 향후 고객 확보 및 시장 확대, 경쟁력 강화 등을 위한 사업화 활용 모델의 개발 방향을 제안한다. 본 연구는 클라우드 서비스의 새로운 융합 비스니스 모델을 설계 할 때 산업의 핵심 역량 강화 전략 및 제휴 연계 전략을 수립하는데 가이드라인을 제공해 줄 것이다.
오늘날 출산율 감소와 의료기술 등의 발달에 따라 고령화 사회 현상이 급부상하고 있으며, 이 비율은 계속 증가할 것이다. 또한 노인 인구가 많아지는 만큼 노안을 가진 사람들도 많아진다. 고령화 사회가 지속되는 만큼 고령층이 이용할 수 있는 디지털 기기 또한 많아져야 하지만 그렇지 않다. 그중에 하나인 ATM은 고령층을 제외한 고객들은 모바일뱅킹과 같은 서비스를 이용하고 고령층이 주로 ATM을 이용한다. 주요 고객인 고령층이 사용하는 ATM이지만 고령층을 배려한 ATM은 찾아보기 힘들다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 노안을 갖고 있거나 고령층이라는 것을 나이로 판단하여 고령층과 일반적인 노안을 갖는 연령층이 보다 쉽게 ATM을 이용 할 수 있는 선택적 ATM UI 간편화 시스템을 구축하였다.
최근 IT 제품의 활용 분야가 다양화 되면서 소프트웨어의 활용 분야가 컴퓨터, 스마트폰, 의료기기 등 다양한 환경에서 이용되고 있다. 이처럼 소프트웨어의 활용분야가 다양해짐에 따라 소프트웨어 보안 취약점을 악용하는 공격사례가 증가하고 있으며 이에 따라 다양한 시큐어코딩 프로그램이 출시되었지만 이력관리, 업데이트, API 모듈 등의 취약점이 존재하고 있다. 본 논문에서는 안전한 소프트웨어 개발을 위해 송신모듈에 형상관리를 연동하는 시스템과, 콘텐츠 단위로 소스코드의 취약점을 점검할 수 있는 CMS 연동 시스템을 구현하고, 프로그램의 기능을 세분화하여 국내외 시큐어코딩 관련 표준을 분석 및 적용함으로서 효율적인 시큐어코딩 시스템 방법을 구현하였다.
최근 딥러닝과 머신러닝 기법이 소프트웨어의 성능 향상에 도움이 되는 것이 입증됨에 따라, 의료 영상 진단 보조 소프트웨어를 개발하기 위한 시도가 활발해 지고 있다. 그 중 캡슐내시경은 소장 소화기관을 관찰할 수 있는 초소형 의료기기로, 기존의 내시경 검사와 다르게 이물감이 느껴지지 않고 의료보험 적용으로 최근 들어 널리 이용되고 있다. 일반적으로 캡슐 내시경은 8 시간 동안 소화기간을 촬영하며, 한 번의 검사 결과로 생성된 동영상 데이터 셋은 수 만장의 이미지를 포함하기 때문에, 방대한 양의 이미지들을 효율적으로 관리하기 위한 체계가 필요하다. 특히, 방대한 양의 캡슐내시경 이미지를 학습하는 경우, 수 만장의 이미지 속에서 유의미한 특징(촬영정보, 의사소견, 환자정보, 병변의 위치 및 크기 등)을 추출해내야 하므로 학습 데이터 레이블링을 위한 정보를 정확히 추출해야 하는 작업이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 영상을 학습할 때, 학습 데이터 레이블 정보를 체계적으로 구축할 수 있게 하는 레이블 정보 추출 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 병원에서 14년간 수집된 총 340명의 캡슐내시경 데이터(약 1,700 만장의 이미지)를 토대로 영상데이터를 구조적으로 분석하여 유의미한 정보를 추출하고 노이즈 데이터를 제거한 뒤, 빅데이터 저장소에 적재할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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