• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.25-30
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• 2024

지능형 사물인터넷 (AIoT)의 핵심 응용 분야인 스마트시티는 안전, 보안, 의료 분야에서 위치 추적 및 위치 기반의 다양한 서비스를 제공한다. 위치 기반 서비스를 구현하기 위해서 실내 측위 시스템 (IPS)이 필요하며, WiFi, UWB, BLE 등의 무선통신 기술이 적용되고 있다. 저전력으로 데이터 송수신이 가능한 BLE는 저비용으로 센서, 비콘 등의 다양한 사물인터넷 소형 장치에 적용될 수 있어서 실내 측위를 위한 가장 적합한 무선통신 기술 중 하나이다. BLE는 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용하여 거리를 추정하는데, 다중 경로 페이딩(fading)의 영향으로 인한 신호 강도 변화로 인해서 수 미터 수준의 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 근접 서비스를 제공하기 위한 BLE 실내 측위 시스템에 적용할 수 있는 경로 손실 모델을 연구하고, 자유공간 경로손실 계수의 최적화로 송·수신 장치 사이의 거리 오차를 줄일 수 있다는 것을 확인하였다.

• 대한간호학회지
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• 제54권2호
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• pp.266-278
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• 2024

Purpose: This study aimed to investigate healthcare consumers' interest in patient safety on social media using structural topic modeling (STM) and to identify changes in interest over time. Methods: Analyzing 105,727 posts from Naver news comments, blogs, internet cafés, and Twitter between 2010 and 2022, this study deployed a Python script for data collection and preprocessing. STM analysis was conducted using R, with the documents' publication years serving as metadata to trace the evolution of discussions on patient safety. Results: The analysis identified a total of 13 distinct topics, organized into three primary communities: (1) "Demand for systemic improvement of medical accidents," underscoring the need for legal and regulatory reform to enhance accountability; (2) "Efforts of the government and organizations for safety management," highlighting proactive risk mitigation strategies; and (3) "Medical accidents exposed in the media," reflecting widespread concerns over medical negligence and its repercussions. These findings indicate pervasive concerns regarding medical accountability and transparency among healthcare consumers. Conclusion: The findings emphasize the importance of transparent healthcare policies and practices that openly address patient safety incidents. There is clear advocacy for policy reforms aimed at increasing the accountability and transparency of healthcare providers. Moreover, this study highlights the significance of educational and engagement initiatives involving healthcare consumers in fostering a culture of patient safety. Integrating consumer perspectives into patient safety strategies is crucial for developing a robust safety culture in healthcare.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.11-20
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• 2024

AI(Artificial Intelligence)의 다양한 모델 중 생성 모델, 특히 GAN(Generative Adversarial Network)은 이미지 처리, 밀도 추정, 스타일 전이 등 다양한 응용 분야에서 성공을 거두었다. 이러한 GAN은 CGAN(Conditional GAN), CycleGAN, BigGAN 등의 방식으로 확장 및 개선되었지만 재난 시뮬레이션, 의료 분야, 도시 계획 등 특정 분야에서는 데이터 부족과 불안정한 학습에 의한 이미지 왜곡 문제로 실제 시스템 적용에 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 클래스 항목을 판별하는 ACGAN(Auxiliary Classifier GAN) 구조를 기반으로 기존 PGGAN(Progressive Growing of GAN)의 점진적 학습 방식을 활용한 새로운 점진적 단계의 학습 방법론 PST(Progressive Step Training)를 제안한다. PST 모델은 기존 방법 대비 70.82% 빠른 안정화, 51.3% 낮은 표준 편차, 후반 고해상도의 안정적 손실값 수렴 그리고 94.6% 빠른 손실 감소를 달성한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권6호
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• pp.699-706
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전과 IT-BT-NT를 포함한 기술간 컨버전스 경향은 유비쿼터스 헬스케어(u-Healthcare)의 실현을 가속화하고 있다. u-Healthcare 시스템은 센서 네트워크로부터 수집된 대량의 생체신호를 신속히 처리 분석하여 의료진에게 전달함으로써 시간과 장소에 관계없이 환자에게 적절한 의료 서비스를 제공할 수 있다. 기존의 u-Healthcare 시스템은 지그비(Zigbee) 프로토콜을 사용하여 센서 노드가 수집한 데이터를 전부 전송함으로써 베이스 노드의 처리 부담이 컸으며 센서 노드의 통신 빈도수가 많았다. 본 논문에서는 지그비 프로토콜 대신 블루투스(Bluetooth)를 사용하여 생명과 직접적 연관이 있는 생체신호 전달에 있어 보다 뛰어난 전송속도를 제공하며 유비쿼터스 환경에서 다양하게 사용되는 모바일 기기들에 효율적으로 적용시킬 수 있는 u-Healthcare 시스템을 설계하였다. 또한 미리 정의된 이벤트에 속하는 데이터만 선별하여 베이스 노드로 전송하는 EEF(Embedded Event Filtering) 기법을 적용하여 통신 빈도수와 처리 비용을 줄였다. 시뮬레이션 결과를 통해 기존의 심전도 측정시스템보다 효율적인 시스템임을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권5호
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• pp.92-105
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• 2015

WBAN (Wireless Body Area Network)은 센서 노드를 신체에 삽입 또는 부착하여 생체 신호를 지속적으로 모니터링하기 위해 사용하는 네트워크이다. 특히 의료서비스에서 사용하는 센서 노드는 교체가 어렵기 때문에 배터리 전력 소비가 적어야하며, 지속적으로 생체 신호를 모니터링하기 위해서는 데이터의 높은 전송률과 짧은 전송지연 시간을 보장해야 한다. 본 논문에서는 액티브 노드 개수를 추정하여 슈퍼프레임 내 임의접근구간의 길이와 센서 노드의 데이터 전송확률을 동적 할당함으로써 전송지연시간과 에너지 소모량을 감소시키고 안정적인 처리량을 보장하는 알고리즘을 제안한다. 추정한 액티브 노드 수는 이전 슈퍼프레임의 채널상태에만 의존하기 때문에 잘못 추정될 가능성이 있다. 따라서 액티브 노드 개수를 추정하여 패턴을 정의한다. 그리고 슈퍼프레임의 임의접근구간 길이와 전송확률을 결정하기 위해 정의된 패턴을 이용하여 추정한 액티브 노드 개수를 보정한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 Matlab을 통해 WBAN과 동일한 환경을 구성하였다. 실험 결과, IEEE 802.15.6 표준의 Slotted ALOHA 방식과 비교한 결과 처리량은 향상되고 전송지연시간과 에너지 소모량은 줄어드는 것을 확인하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제47권1호
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• pp.199-216
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• 2016

본 논문은 의학분야 논문가운데 구조적 초록만을 선별하여 소표제들을 분석함으로서 문헌정보학 관점에서 의학분야의 논문초록양식에 소표제의 의미를 논의하였다. 다양한 의학분야 가운데 암, 윤리, 유전학, 감염성 질환, 신경과, 소아과, 면역학, 정신의학 및 심장학의 9개 세부분야를 선택하였고, PubMed 데이터베이스에서 샘플 데이터로 출판된 논문초록 정보를 추출하였다. 이러한 데이터는 최근 초록인 2010년부터 2015까지 5년 동안 출판된 초록들로 제한하였다. 연구는 추출된 샘플들의 양상과 구조적 형식에서 사용된 소표제들의 변종과 변종의 빈도 수 등을 분석하였다. 요약한 연구결과는 다음과 같다. 1) 대다수의 세부 의학분야에서 출판되는 논문들은 구조적 초록이 아닌 비구조화 초록을 주로 사용하고 있다는 것이 드러났다. 2) 의학분야의 논문에서는 소표제 항목을 평균적으로 4.1을 사용하는 것으로 나타났다. 3) 일반적으로 가장 자주 사용되는 부제는 OBJECTIVES(목적), METHODS(방법), RESULTS(결과), CONCLUSIONS(결론)이였다. 특히 이 연구에서 제기된 문제점들과 보고된 소표제 분석결과가 의료과학 저널 편집자와 의학 및 문헌정보학자들에게 유용한 정보가 될 것이다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권2호
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• pp.64-70
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• 2011

휴대용 인공 전자 후각 시스템 (E-nose)의 가스 측정 환경은 실험실 내의 정교하게 제어되는 환경과 달리 온도, 농도, 기체 시료의 유속 등의 외부 요인의 변동이 매우 심하다. 이런 환경에서도 사용 가능한 단순하고 강인하고 정확한 가스 패턴 인식 알고리듬의 개발은 마이크로 바이오 센서의 발달과 함께 확대되고 있는 휴대용 및 소형 측정 진단 시스템에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 PDA 기반의 휴대용 전자 후각 시스템을 활용해 실제 변화하는 환경에서 다채널 마이크로 센서로부터 감지되는 가스 신호를 수집하고, 여기에 영상 정합 기법을 적용하여 알고리듬의 강인성과 향상된 정확도를 검증하는 것을 목표로 하였다. 제안된 방법을 6종류의 가스 시료에 대한 7채널 마이크로 센서의 휴대 환경 측정 데이터에 적용하고, 기존의 최대 민감도 특징 추출 기법과 비교한 결과, 외부 환경의 변동에 영향 받지 않는 안정된 인식 성능 뿐 아니라 기존의 방법으로 구별하기 어렵던 2 종의 유사한 가스 시료에 대해서도 정확한 구분이 가능함을 보였다. 제안된 방법은 다양한 환경 변화에 노출되는 유비쿼터스 센서 네트워크 (USN)의 데이터 처리에도 쉽게 응용될 수 있을 것이며, 응용 현장에서 높은 안정성과 정확성을 요구하는 휴대용 의료 진단, 환경 감지 기술의 실용화에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.581-588
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• 2017

본 연구는 기계 학습법 중 하나인 XGBoost를 이용하여 대사증후군을 인지하고 신체활동을 수행하는 집단을 예측하고자 2014년 7월부터 2015년 12월까지 시도되었다. 이에 2009-2013년 지역사회건강조사를 연구자료로 사용하였고 370,430명의 성인을 분석에 포함하였다. 본 연구의 종속변수는 대사증후군의 인지 및 신체활동 실천정도에 따른 단계로 3단계로 구분하였다:Stage 1(무인지, 무 신체활동), Stage 2(인지, 무 신체활동), and Stage 3(인지, 신체활동). 예측변수로는 5년간의 지역사회건강조사 중 공통으로 수집된 문항으로부터 161개의 특성을 선택하였다. 자료 분석을 위해 R program을 이용하여 XGBoost 알고리즘을 적용하였다. 분석 결과 정확도는 0.735 이었으며, 가장 영향을 미치는 10개의 특성은 나이, 교육수준, 체중조절시도 경험, EQ-5D 운동능력, 영양표시 확인, 개인 건강보험가입 유무, EQ-5D 일상활동, 금연광고경험 여부, 통증유무, 당뇨에 대한 보건기관의 교육 경험 순으로 확인되었다. 본 연구결과는 XGBoost가 보건의료빅데이터를 이용한 질병의 예방과 관리에 영향을 주는 요인을 확인하는데 유용한 도구임을 보여주었다. 또한, 본 연구를 통해 대사증후군에 취약한 계층을 확인하고 이를 위한 교육프로그램 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.

• Child Health Nursing Research
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• 제19권2호
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• pp.120-129
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• 2013

목적 지속적인 의료기술의 발달로 미숙아의 치료, 양육 방법이 변화되어지고 있으며, 정보통신기술의 발달로 교육매체 역시 다양화 되어지는 시점에서 미숙아 부모를 위한 미숙아 돌봄 교육과 관련된 국내 연구 논문을 통합적으로 고찰하여 그 구성요소를 파악하고 각각에 대해 논의함으로써 향후 교육방법의 방향을 모색하고자 하였다. 방법 연구는 Whittemore와 Knafle (2005)이 제시한 통합적 고찰(integrative review) 방법으로 연구목적규정, 문헌검색, 데이터평가, 데이터 분석의 과정에 따라 체계적으로 탐색하고 논의하여 그 의미 있는 결과를 도출하였다. 엄격한 선정기준과 제외기준을 적용하여 4개의 국내 논문데이터베이스에서 1990년부터 2012년 10월까지 국내에서 발표된 논문 중 최종적으로 본 연구에 사용된 연구는 16편으로 확정하였다. 결과 통합적 고찰결과 미숙아 부모를 위한 미숙아 돌봄 교육의 구성요소로는 '교육자로서의 간호사와 학습자로서의 부모', '교육 내용과 교육 효과', 그리고 교육 매체, 시기, 장소를 포함한 '교육 환경'으로 분류되었다. 결론 미숙아 돌봄 교육을 위하여 부모와 가족교육을 전담하는 간호사 역할의 인정과 기관과 정부의 지속적인 관리와 지원과 함께 다학제적인 접근으로 각 양육자에 따른 맞춤형 교육이 되어야할 것이다. 향후 미숙아 돌봄 교육에서는 다양한 측면에서 교육의 효과를 측정할 수 있는 평가도구와 효율적인 교육매체의 개발과 효과적인 교육환경에서 미숙아 돌봄을 향상시킬 수 있는 프로그램의 개발을 제언한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권9호
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• pp.289-299
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• 2013

본 연구의 목적은 현재 질병관리본부에서 사용하고 있는 건강보험 청구자료 기반의 결핵환자 분류기준을 고도화하여 보다 효과적인 결핵환자감시체계의 토대를 제공하기 위해 수행되었다. 이를 위해 건강보험심사평가원의 2009년 1년간 결핵상병으로 청구된 81,199명 중 10%인 8,118명을 표본추출한 후 실제 결핵환자인지에 대해서 의무기록 조사를 실시하여 조사가 완료되고, 국민건강보험공단 건강보험청구 자료와 매칭이 완료된 7,132명을 최종 분석대상자로 하였다. 결핵환자분류를 위한 모형을 개발하여 평가한 결과 결핵과 관련된 임상전문가 의견과 통계적 분류 알고리즘이 종합적으로 고려된 의사결정나무모형이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 의사결정나무 모형에 따른 결핵분류모형의 주요 독립변수는 연령, 최초 청구시점의 결핵약제 종류수, 최초 청구시점의 이용 의료기관 유형, 최초 청구시점의 청구결핵검사 종류, 2008년 결핵약 투약일수, 최초 청구시점 결핵약제 투약일수, 최초 청구시점 결핵상병 종류로 나타났다. 이 모형의 향상도는 최고 11.8이였으며, 개발된 모형에서 분류된 1~5유형까지 적용하여 청구된 자료 중 결핵이 아님을 예측할 경우, 민감도는 90.6%, 양성예측도는 96.1%, 정분류율은 87.6%로 나타나, 현재 질병관리본부에서 사용하는 청구2회 이상, 약제 2제 이상 모형(민감도 82.6%, 양성예측도 95%, 정분류율 80%)보다 우수한 모형인 것으로 나타났다.