본 연구에서는 노인요양시설의 이용만족도와 일상생활 스트레스가 노인의 우울과 자아존중감에 미치는 영향을 실증적으로 알아보고자 하였다. 연구대상은 서울과 중부권 지역의 노인요양시설 8개소의 입소노인 271명이며. 2013년 3월 10일부터 8월 25일까지 설문조사를 통해 데이터를 수집하였다. 분석 결과, 노인요양시설의 서비스 이용 만족이 우울을 낮추고 의료재활서비스 만족은 우울을 증가시키는 것으로 나타났다. 그리고 시설환경에 대한 만족수준이 높을수록 자아존중감이 낮은 것으로 나타났다. 일상생활 스트레스 중 가족관계와 관련된 스트레스는 우울을 높이고 자아존 중감을 낮추며 주거환경에 관한 스트레스도 자아존중감을 감소시키는 것으로 나타났다. 노인요양시설의 이용만족도보다는 일상생활 스트레스가 노인의 우울과 자아존중감을 더 잘 설명하고 있는 것으로 나타났으며, 우울과 자아존중감의 여러 영향요인 중 본 연구에서는 가족관계와 관련된 스트레스가 가장 강력한 예측인자인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 임베디드 시스템 테스트에 많이 사용되는 테스트 항목이 기술된 체크리스트를 기반으로 테스트 케이스를 자동으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 일반적으로 체크리스트에는 테스트하고자 하는 항목이 정의되어 있다. 하지만 대부분의 테스트 케이스 생성 전략에서는 테스트 하고자하는 항목뿐만 아니라 다양한 변이 조건에서도 테스트하기를 권하고 있다. 제안하는 방법은 한글로 기술된 체크리스트를 분석하여 시스템 입출력과 연산 정보를 찾아낸다. 그리고 찾아낸 정보와 설정하는 테스트 케이스 생성 전략에 따라 테스트 케이스를 자동으로 생성한다. 이 방법은 테스트 케이스를 수동으로 생성할 때, 일으킬 수 있는 오류를 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 체크리스트에는 기술되지 않는 다양한 변이 테스트 케이스도 생성할 수 있다. 제안된 방법은 구현되고, 실제 의료기기용 임베디드 시스템의 체크리스트를 사용하여 실험을 진행한다. 실험에서는 체크리스트로부터 여러 커버리지에 적절한 테스트 케이스가 오류 없이 통계적으로 정확히 생성되었음을 확인할 수 있어서 제안된 방법의 유용성을 보여준다.
최근 디지털 카메라 기술의 발전으로 이미지를 쉽게 생성할 수 있어 이를 활용한 컴퓨터 비전분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 디지털 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 활용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이미지 스티칭은 여러 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 정합하여 하나의 고해상도 이미지를 생성하는 것으로 군사용, 의료용뿐만 아니라 실생활의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 특징점 기술자의 차원을 효과적으로 감소시켜 정확하면서도 빠르게 정합점을 찾을 수 있는 SURF 기반의 빠른 특징점 기술자 추출 및 정합을 이용한 효율적인 이미지 스티칭 기법을 제안한다. 추출된 특징점에서 불필요한 특징점을 분류하여 특징점 기술자를 생성한다. 이때 특징점 기술자의 연산량을 줄이면서도 효율적인 정합을 위해 기술자의 차원을 줄이고 방향 윈도우를 확장하였다. 실험 결과 특징점 정합 및 전체 이미지 스티칭 속도가 기존의 알고리즘보다 빠르면서도 자연스러운 스티칭된 이미지를 생성할 수 있었다.
블루투스, 지그비, RFID와 같은 저가의 저 전력 무선통신 기술의 실용화는 웰빙 바람과 함께 유비쿼터스 헬스케어에 대한 관심이 급격하게 증가하고 있으며 u-Health는 센서네트워크분야에서 가장 중요한 응용분야중 하나가 되고 있다. 특히 독거노인이나 실버타운의 노인을 위해 응급상황에 대한 대처가 가능한 의료서비스를 개발하는 것은 그 자체로 의미가 있으며 그 수요는 노령인구의 급속한 증가와 함께 지속적으로 늘어날 것으로 기대된다. 이에 본 논문은 일상생활에서 손가락에 착용한 반지모양의 pulse oximeter 센서에 의해 수집된 PPG 신호로부터 정확한 맥박 변화율을 이끌어내는 것에 대한 타당성을 보이고자 한다. 이를 위해 반사형과 투과형 2가지 종류의 반지센서를 제작하였으며 반지센서로부터 맥박데이터를 수집, 분석하고 응급상황에 대처할 수 있는 원격의 모니터링 시스템을 개발하였다.
Objectives We are going to analyze patient's medical and Korean medicine use trends after lumbar surgery, and examine the percentage of use of Korean medicine after surgery and its relevance to the medical care outcome after lumbar surgery. Methods Using 3% patients' sample data of the Health Insurance Review and Assessment Service, two groups were compared the treatment progress of the Korean Medicine treatment group and the untreated group after lumbar surgery by hierarchical logistic regression analysis. After hierarchical logistic regression analysis(including propensity scores), two groups were compared after lumbar surgery, the Korean Medicine treatment group within 50days and untreated group within 50days. Results Lumbar surgery was performed in 2750 patients in 2015. It was 3.72 that the risk(odds ratio) of finished treatment of patients treated without Korean Medicine, compared to patients with Korean Medicine. It was 0.12 that the risk of continuing treatment(odds ratio) of patients treated with Korean Medicine within 50 days, compared to patients treatment more than 50 days. Conclusions The ratio of Korean Medicine treatment after lumbar surgery was 14.8%. The group that did not have Korean Medicine showed a higher possibility of treatment termination than the group who did not. Among the groups treated with Korean Medicine, the early treatment group was more likely to end treatment than the late treatment group. Considering various situations in the medical environment, further studies such as prospective studies and long-term data analysis are considered to be necessary.
본 연구의 목적은 텍스트 마이닝 및 CONCOR 분석을 활용해 국내 환자안전문화 연구주제를 분석하는 것이다. 연구방법은 자료수집, 데이터 전처리, 텍스트 마이닝과 사회연결망 분석, CONCOR 분석 단계로 진행하였으며, 2021년 9월1일 기준으로 '환자안전문화'의 주제어를 검색하여 중복된 논문과 본 연구 목적에 부합되지 않는 논문을 제외한 총 136편을 분석하였다. 자료 분석은 텍스톰(Textom)과 UCINET 프로그램을 이용하였다. 본 연구의 결과 환자안전문화 관련 연구의 TF(빈도)는 환자안전(patient safety), TF-IDF(문서상의 중요도)는 간호(nursing) 가 가장 높게 나타났다. CONCOR 분석결과 환자안전문화를 구성하는 지식 및 태도, 커뮤니케이션, 의료서비스, 팀, 작업환경, 구조, 조직 및 경영의 총 7개의 클러스터가 도출되었다. 추후 환자안전문화 구축과 환자결과와의 연관성에 대한 연구가 진행되어야 할 필요가 있다.
본 논문에서는 U-Net 기반의 semantic segmentation 방법에서 정확도를 개선하기 위한 Atrous Residual U-Net (AR-UNet)을 제안하였다. U-Net은 의료 영상 분석, 자율주행 자동차, 원격 감지 영상 등의 분야에서 주로 사용된다. 기존 U-Net은 인코더 부분에서 컨볼루션 계층 수가 적어 추출되는 특징이 부족하다. 추출된 특징은 객체의 범주를 분류하는 데 필수적이며, 부족할 경우 분할 정확도를 저하시키는 문제를 초래한다. 따라서 이 문제를 개선하기 위해 인코더에 residual learning과 ASPP를 활용한 AR-UNet을 제안하였다. Residual learning은 특징 추출 능력을 개선하고, 연속적인 컨볼루션으로 발생하는 특징 손실과 기울기 소실 문제 방지에 효과적이다. 또한 ASPP는 특징맵의 해상도를 줄이지 않고 추가적인 특징 추출이 가능하다. 실험은 Cityscapes 데이터셋으로 AR-UNet의 효과를 검증하였다. 실험 결과는 AR-UNet이 기존 U-Net과 비교하여 향상된 분할 결과를 보였다. 이를 통해 AR-UNet은 정확도가 중요한 여러 응용 분야의 발전에 기여할 수 있다.
뇌파는 두뇌 활동의 변화를 시간적, 공간적으로 파악할 수 있는 대표적인 수단으로써 인간의 두피에서 측정 가능한 자발적 전기활동이다. 뇌파 전기활동을 제어하기 위해 다양한 인터페이스 기술들이 제공되고 있으며, 뇌파를 통한 휠체어나 로봇과 같은 기계의 조작이 가능하다. 뇌파 데이터의 특성은 실시간으로 다양한 채널 유형으로 수집되며, 이를 분석하기 위한 서버시스템은 플랫폼에 대해 독립적이고 경량화 된 시스템이 요구된다. 스프링 플랫폼은 독립적이고 경량화 된 서버시스템으로서, 엔터프라이즈급의 서버 프레임워크로 비즈니스 영역에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 독립적이고 경량화 된 스프링 서버시스템을 활용한 뇌파 분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템을 활용하여 뇌파제어의 신뢰성을 높이고, 분석 및 제어 인터페이스 확장이 가능하다. 또한 게임과 의료용 등 다양한 방면으로도 활용이 가능하다.
사물인터넷 기술은 모든 사물을 인터넷에 연결하고 상호 작용하는 지능형 서비스로 군사지역의 탐색 목적은 물론 산업시스템에서의 디바이스 관리, 공정 관리, 비인가 지역의 모니터링 등 다양한 분야에 활용 가능한 기술이다. 하지만, 모든 기기들이 인터넷에 연결됨에 따라, 보안 취약점을 이용하는 다양한 공격으로 경제적 손실이나 개인정보 유출 등 다양한 피해를 발생 시키고 있으며, 추후 의료 서비스나 군사적 목적의 취약점 공격을 이용할 경우 인명 피해까지 발생할 수 있다. 따라서, 제안하는 논문에서는 통신 과정에서 해시체인 기반의 S/Key기술을 적용하여 디바이스간 상호인증과 키 생성과 갱신 등의 시스템을 도입함으로서 다양한 보안위협에 대응할 수 있는 상호인증 방법에 대해 연구 하였다. 제안하는 프로토콜은 이기종간 보안 통신에 적용 가능하며, IoT 환경에서 잘 알려진 공격인 재사용 공격, 중간자 공격, 데이터 무결성 등에 안전함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 만성질환 노인들의 자살 생각에 대한 우울증, 자아 존중감 및 일상생활능력의 영향을 확인하기 위한 연구이다. 연구 대상자는 D 광역시에 소재한 종합병원의 외래 환자 및 입원 환자 170명이었다. 데이터 수집을 위한 설문 실시 후, t-test, ANOVA 및 다중 회귀분석을 실시하고 SPSS 12.0/win 프로그램을 사용하여 분석하였다. 결과에 따르면 자살 생각은 성별, 건강상태, 만성질환 진단명 및 자살시도의 경험에 영향을 받았으며, 우울증과 양의 상관관계가 있고 일상생활능력은 음의 상관관계로 나타났다. 자살시도 경험, 우울증, 자아 존중감, 일상생활능력은 자살생각에 50.8 %의 설명력을 보였다. 자살생각을 줄이기 위해서 우울증은 줄이고 일상생활능력을 향상시키는 중재 프로그램을 운영하여 만성질환 노인의 자살 생각을 줄여야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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