본 논문은 독거노인의 복합적 행태를 이종 사물인터넷 센서들과 딥러닝 기법을 활용하여 인지하고 낙상, 잦은 기침, 수면의 질 감소, 발열 및 비정상적 생활 동선의 발생 등 위급하거나 건강이 저하되는 상황을 적시에 보호자 및 의료복지 담당자에게 알리고 적정한 후속 서비스를 추천 및 수행할 수 있는 시스템을 논한다. 독거노인들의 생활을 최대한 방해하지 않기 위하여 전면 비접촉식 상황 인식 기술을 선보인다. 본 논문은 센서 데이터의 수집 및 분석 체계의 설계와 구현 방법은 물론, 서울시 총 5개구 거주 독거노인들을 대상으로 실증한 경험을 통해 설치, 설정, 운영 및 유지 보수 측면에서의 다양한 문제점들을 서술하고 해당 시스템의 전국 확산에 대비한 향후 발전 방향을 제언한다.
본 연구는 학령기 아동의 학업 스트레스와 회복탄력성이 아동의 삶의 질에 미치는 영향을 확인하기 위해 시행되었다. G 광역시 2개 초등학교에서 4, 5, 6학년 266명을 대상으로 하는 단면적이고 서술적인 연구 설계였다. 자료 수집은 2019년 9월부터 10월까지 수집하였다. 연구 대상자에게 학업 스트레스, 회복탄력성, 삶의 질을 측정하였고 SPSS / WIN 25.0 프로그램을 사용하여 기술 통계, t- 검정, 분산 분석, Pearson 상관 계수 및 다중 회귀 분석을 사용하여 데이터를 분석했다. 그 결과 학령기 아동의 삶의 질에 영향을 미치는 요인은 학업 스트레스(β=-.29, p<.001), 과외 학업 스트레스(β=-.19, p=.004), 회복탄력성(β=.19, p<.001)으로 이 변수는 학령기 아동의 삶의 질의 31.0 %를 설명했다. 결론은 학업 스트레스가 낮고 회복탄력성이 높을수록 삶의 질이 높은 것으로 나타났다. 따라서 학령기 아동의 삶의 질을 향상시키기 위해 의료 제공자는 이러한 요소를 고려한 중재 프로그램을 개발할 필요가 있다.
인구 고령화에 따른 노인의 우울장애와 자살의 연관성에 대해 사회적 관심이 높아지고 있는 실정이다. 연구 목적은 고의적 자해로 입원한 노인 우울증 환자 특성을 분석하였다. 질병관리본부(Korea Centers for Disease Control and Prevention, KCDC)의 퇴원손상심층조사자료(Korean National Hospital Discharge In-depth Injury Survey)를 활용하여 3,280명을 대상으로 하였으며, 통계 프로그램 STATA 12.0을 이용하여 빈도분석, 교차분석, 그리고 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 분석결과, 성별[여(OR, 0.694; CI, 0.583-0.827)], 거주지[중소도시(OR, 0.078; CI, 0.648-0.935)], 자해결과[사망(OR, 0.461; CI 0.315-0.674)]의 경우에 우울증이 적었으나, 위험 요인[재정적 문제(OR, 3.485; CI 2.500-4.857), 정신적 문제(CI 2.917; CI 2.356-3.612), 육체적 질병(OR, 2.678; CI 1.869-3.836), 가족구성원과의 갈등(OR, 1.828, CI 1.437-2.325)], 발생장소[거주지 외(OR, 1.416; CI 1.182-1.695)], 자해수단[중독(OR, 1.695; CI 1.345-2.317)]의 경우 우울증이 많았으며, 통계적으로 유의하였다. 이러한 결과를 바탕으로 의료기관은 고의적 자해 환자 입원시 우울증을 사전에 감지하고 이를 최소화 시키는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 인공지능(AI)을 사용하여 흉부 엑스레이 이미지에서 이물질을 탐지하는 방법을 탐구하였다. 의료영상학, 특히 흉부 엑스레이는 폐렴이나 폐암과 같은 질병을 진단하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 영상의학 검사가 증가함에 따라 AI는 효율적이고 빠른 진단을 위한 중요한 도구가 되었다. 하지만 이미지에는 단추나 브래지어 와이어와 같은 일상적인 장신구를 포함한 이물질이 포함될 수 있어 정확한 판독을 방해할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 이물질을 정확하게 식별하는 AI 알고리즘을 개발하였고, 미국 국립보건원 흉부 엑스레이 데이터셋을 가공하여 YOLOv8 모델을 기반으로 처리하였다. 그 결과 정확도, 정밀도, 리콜, F1-score가 모두 0.91에 가까울 정도로 높은 탐지 성능을 보였다. 이번 연구는 AI의 뛰어난 성능에도 불구하고 이미지 내 이물질로 인해 판독 결과가 왜곡될 수 있는 문제점을 해결함으로써 영상의학 분야에서 AI의 혁신적인 역할과 함께, 임상 구현에 필수적인 정확성에 기반하여 신뢰성을 강조하였다.
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.
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.
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.
최근 급격하게 성장한 메타버스 환경은 건강과 의료, 문화와 게임, 정치 등 다양한 분야에서 각광받고 있다. 하지만 메타버스 환경에서 사용하는 다양한 센서와 기기들의 과도한 개인정보 데이터 수집으로 인해 사용자의 프라이버시가 크게 위협받고 있다. 본 논문에서는 메타버스 환경에서의 사용자 프라이버시 위협을 해결하기 위해 안전한 다자간 연산 응용 연구 사례를 조사하고, 메타버스 환경의 확장에 필요할 것으로 예상되는 서비스를 분석하였다. 또한, 메타버스 환경에 존재하는 프라이버시 이슈와 현실 세계 서비스의 한계점을 정리하였다. 이를 바탕으로 메타버스 환경에서 안전한 다자간 연산을 활용하여 사용자의 프라이버시를 보존하는 응용 연구 시나리오를 제안하였다. 제안한 다자간 연산 응용 연구 시나리오는 메타버스 보안 연구에 새로운 관점을 제시하며, 향후 안전한 메타버스 서비스 구축에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
목적 : 본 연구는 한의약에서 사용하는 용어가 SNOMED CT로 매핑 가능한지 여부를 조사하고, 한의약 용어를 표현하기 위해 기존 SNOMED CT 온톨로지를 개선할 수 있는 방안을 제안하는 것을 목표로 하였다. 방법 : 선행 연구의 매핑 가이드라인에서 제시된 7단계 과정을 수정하여 활용하였다. 매핑의 목적 및 범위 정의, 용어 추출, 개념 추출, 매핑을 위한 소스 용어 작업, SNOMED CT 개념 검색, 매핑 관계 분류 및 매핑 검증의 과정을 수행하였다. 매핑의 목적은 한의약 임상 아이디어를 표현하는 표준 용어로서 SNOMED CT를 평가하는 것이고, 범위에는 편두통 환자 관리의 평가, 진단, 치료 및 예방을 포함하였다. 결과 : 총 546개의 용어가 추출되었다. 중복된 용어를 제거한 후, 271개의 개념이 SNOMED CT 매핑에 사용되었다. 이중 43.2%는 SNOMED CT 개념과 의미론적으로 동등하게 매핑되었고(117개 개념), 39.1%는 SNOMED CT 개념이 더 포괄적인 의미를 가지도록 매핑되었다(106개 개념). 상대적으로 포괄적인 의미를 가지는 SNOMED CT 개념에 매핑된 한의약 개념 106개 중 19개는 SNOMED CT 후조합을 이용하여 의미론적으로 동등하게 표현이 가능하였다. 나머지 17.7%의 한의약 개념은 SNOMED CT에 매핑할 수 없었다. 결론 : 본 연구는 한의약에서 사용되는 개념을 SNOMED CT에 매핑하여 한의약 용어를 표준화하였다. 연구 결과를 바탕으로, 한의약에서 사용되는 용어를 표준의료용어로 표현하기 위하여 SNOMED CT에 새로운 개념과 속성을 추가하는 것을 제안한다.
최근 5년간 10대와 20대에서 부정맥 심장 질환 환자의 비율이 증가하고 있다. 심장 질환이 우리나라 사망원인 2위를 꾸준히 유지하며 수가 증가함에 따라 부정맥을 통한 심전도 검사가 중요해졌으나 심전도 전문 의료기기의 경우 경제적으로 부담이 되고, 큰 부피와 작동이 어려워 개인별 소장이 힘들다는 문제점으로 병원 방문을 통해 검사가 진행된다. 따라서 본 연구에서는 AD8232 센서를 활용하여 데이터를 측정하고, 실시간 모니터링을 통해 생체신호의 변화를 파악할 수 있도록 제공한다. 또한 개인의 민감정보 보호를 위해 세션 및 사용자 인증을 SSL기반으로 개인정보를 보호할 수 있는 개인 맞춤형 웹 서비스를 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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