정보 통신과 의료 기술의 성장에 의해 의사는 이동 중 무선망을 통하여 인터넷 서비스에 접근이 가능해졌고 필요한 정보를 제공받을 수 있게 되었다. 또한 컴퓨터 그래픽의 기술은 통신 기술과 접목하여 무선네트워크를 이용한 의료 영상 전송이 가능해졌다. 그러나 기존 시스템들은 의사가 필요로 하는 의료정보를 저장하는 수준인 데이터 (의료 영상 정보) 중심의 의료 영상 전송 시스템 (Picture Archiving Communication System) 달이다. 유비쿼터스 환경에서의 의료 영상 전송 시스템은 의사의 현재 상황을 기반으로 한 서비스 전송을 요구 한다. 따라서 본 논문에서는 변화된 의사의 상황에 적합한 지능형 서비스를 제공하기위해 의사 중심의 의료 영상 정보 전송 미들웨어 (Doctor Centric PACS Middleware) 모델을 제안하다.
현대 의학에서 의료 영상은 수많은 영상처리 의료기기의 핵심이다. PACS(Picture Archiving Communication System)를 통해 관리되는 의료 영상 자료들은 요청에 따라 저장, 검색 및 전송을 수행하여 신속한 의료 서비스를 가능하게 한다. 그러나 만약에 관리자의 실수로 의료 영상 데이터가 바뀐다면 이는 사용자로 하여금 불편함과 낮은 신뢰성을 야기한다. 그리하여 본 논문에서는 서포트 벡터 머신 기반의 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징 벡터를 이용하여 X-ray와 MRI(Magnetic Resonance Imaging) 사진을 분류하고 의료 영상 분류의 가능성을 제시하는 것을 목표로 한다.
모바일 장치에서의바이오신호데이터의 관리는 용량이많은 실시간멀티미디어 데이터의전송이나 저장 장치에서 많은 문제점을야기시킨다. 따라서 본 논문은신속한 의료 서비스를 제공하기 위해서 모바일을 이용한 임상 데이터 처리 시스템인 m-Health 시스템을 제안한다. 이 시스템은 지역의 IP 네트워크 상의 헬스 시스템을 구축하여 원격의 여러 바이오 센싱으로 부터 출력을 조합하고, 다양한 바이오 센서에서의 전자적인 데이터 통합 처리를 수행하였다. m-Health 시스템은 다양한 바이오신호들을 측정 및 모니터링하고 원거리에 위치한 병원의 데이터 서버로 전송한다. 환자 및 가족, 의료진 모두가 언제 어디서나 사용할 수 있는 안드로이드 기반의 모바일 애플리케이션으로 의료 관련자는 병원의 데이터 서버에서 환자 데이터를 접근하여 환자 또는 사용자에게 의료 진단 및 처방을 피드백 한다. 그리고 환자 관찰을 위한 비디오 스트림은 스케일러블 트랜스코딩 기법을 이용하여 네트워크 트래픽에 알맞은 데이터 크기를 결정하고 비디오 스트림을 전송함으로서 모바일 시스템과 네트워크의 부하를 줄일 수 있다.
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.
본 연구의 목적은 건강 운동 바이오 데이터 분석 대면 실습 교육 콘텐츠의 향후 발전 방향 조사를 위해, 인식결정 인자 분석과 동기 부여 방법을 분석하는 것이다. MZ 세대 대학졸업생 40 명을 선정하고, 건강 운동 바이오 바이오 데이터 및 바이오 디지털 콘텐츠 융합 기술 분야 대면 실습수업 참여 결정과 관련된 인식요인을 측정하기 위한 테스트를 실시했다. 참가자의 67.5%가 격리 규칙을 준수하면서 소그룹 대면 실습수업에 자발적으로 참여하기로 결정한 것으로 나타났다. 본 연구는 생체정보바이도데이터분석 대면실습교육에 참여 유도할 수 있는 가장 효과적인 방법과 학습동기방법을 제시했다는 점에서 그 의의가 있다. 건강운동바이오데이터 분야는 딥러닝, IT빅데이터 클라우드, 보건정책행정 등 인접 분야와의 융합 교류를 통해 깊이 있고 교육내용개발이 적절하게 탐구되어야한다. 또한 건강운동시스템과 의료보건복지 정책을 개선하고 발전시키기 위해서 건강운동바이오데이터 교육 내용이 여러 분야와 적극적으로 융합시켜야한다.
소규모의 사회복지 시설들은 대규모의 전문병원들이 갖춘 고 부가가치 전산 시스템들을 갖추고 있지 못하다. 그러므로 소규모의 사회복지시설들은 관리 및 서비스의 질적 향상을 기대할 수 없다. 이로 인해 경영관리와 서비스 차원에서 차이가 발생한다. 소규모에서 관리과 서비스의 향상을 위해 본 연구에서는 소규모 사회복지시설(Silver-town)에 적합한 통합 의료정보 데이터베이스시스템을 설계하여 제안하고자 한다.
XML기반 웹서비스의 활성화와 더불어 효율적인 데이터 호출 및 통합을 위해, XML 문서 안에 웹서비스 호출 노드를 내장할 수 있는 Active XML(AXML) 문서가 개발되었다. 본 논문에서는 기존 전송계층 보안 프로토콜 및 WS-Security의 제한점을 방지하기 위한, AXML 문서의 내장형 웹서비스 호출과 XML-Encryption 및 XML-Signature 보안 표준을 통합한 데이터 암호화 및 전자서명 방식에 대해 소개한다. 또한, '전자의료 시스템' 예제를 통해 AXML 문서를 이용한 중첩된 웹서비스 호출 및 쿼리위임 방식에 대해 소개한다. 마지막으로, 기존 보안성 정형분석 방법의 확장을 통한 AXML 시스템의 보안 취약 가능성에 대해 언급하고자 한다.
심전도 데이터 압축에 관한 연구는 참고문헌에서 보는 바와 같이 선진외국에서는 꾸준히 이루어져 왔지만, 국내에서는 활발하지 못하다. 경미한 심장질환자들이 항상 병원내에 입원하여 갇혀있지 않고 자유롭게 사회활동을 할 수 있도록 무선 이동통신을 통한 원격 진단시스템도 연구되고 있으며, 적어도 위급한 상황은 자동 판별하여 경고(warning)해 주고 즉시 의료혜택을 받을 수 있게 해 주는 것도 연구대상이 되고 있다[1]. 국가가 발전해 나가면서 경제규모에 비례하게 의료기술도 발달하게 되고 국민들의 건강에 관한 관심도 높아지는데, 특히 식생활의 서구화에 의해 심장질환자가 급증하고 있는 시점에, 심장질환자들의 치료와 구명차원에서 판단하건데, 이러한 분야 연구의 필요성이 있다고 본다.
본 연구는 환자와 의료진의 경험을 중심으로 상급종합병원 권역응급의료센터의 서비스디자인을 적용한 단일 사례 연구이다. 서비스디자인 기법을 활용하여 의료 서비스 경험을 측정 및 개선하고, 그 효과를 검증하는 것을 목표로 한다. 환자와 의료진으로부터 심층적인 경험 데이터를 수집하기 위해 민족지학(ethnography)과 디자인 워크숍을 중심으로 한 질적 사례 연구를 진행했다. 이 연구는 응급 의료 서비스에서 직면한 문제에 특히 중점을 두고 환자와 의료진 간의 주요 경험 차이를 확인하였으며, 권역응급의료센터 환경의 복잡한 역학을 이해하기 위해 환자와 의료진 인터뷰, 디자인씽킹 워크숍을 통해 수집된 정성 데이터를 대해 종합적으로 분석하고 디자인에 반영했다.연구 결과, 환자와 의료진의 요구를 반영한 디자인 현황을 3가지 주요 측면인 소통 개선, 환자 흐름 관리, 환경 개선의 필요성이 강조되었으며, 환자와 의료진 두 그룹의 특정 요구 사항의 차이점을 분석하여 권역응급의료센터의 서비스 개선을 위해 디자인 주도의 실행 과정을 적용 할 수 있었다. 이 연구는 의료 분야에서 디자인의 역할과 중요성을 강조하며, 이론적인 연구와 실제 디자인 실행 간의 효율적인 방법을 제시하고 있다. 이를 통해 더욱 빠르고 효과적이며 만족도가 높은 의료 서비스 환경을 만드는 데 기여할 수 것이다. 그리고 서비스디자인이 환자와 의료진 모두의 만족을 위한 새로운 혁신 과정의 핵심으로 보는 새로운 계기가 되기를 기대한다.
정보통신 기술 및 컴퓨터의 발달로 의료기기의 디지털화가 가능하게 되어 의료 영상 분야에 다양한 활용이 이루어지고 있다. DICOM표준에 따른 PACS의 구축으로 의료 영상의 저장, 데이터베이스 검색 및 네트워크를 통한 원격 진료가 가능하게 됨으로써 의료 영상에 대한 불법복제, 소유권 및 데이터 인증 문제가 야기되고 있다. 본 논문에서는 무결성 인증을 위하여 공개 키 암호화 알고리즘을 기반한 새로운 의료 영상 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 이는 의료 영상 데이터를 원격으로 전송 후에 발생하는 불법적인 위/변조를 막기 위한 디지털 워터마킹 기법이다. 워터마크는 원 의료 영상을 웨이블릿 변환 후 비트플레인 값을 사용한다. 제안한 방법에서 삽입되는 영역은 ROI(region of interest)를 고려하여 랜덤하게 선택되도록 하고, MD5의 해쉬 함수는-디지털 서명을 생성하기 위하여 비밀 키로 사용한다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 영상 처리에서도 워터마크 정보를 검출할 수 있으며 비가시성이 우수하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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