• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.59-64
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• 2020

최근 노인 인구가 급격하게 증가하면서 의료시설 내외에서 환자의 안전을 모니터링하는 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 센서 및 정보통신기술의 발달로 치매 환자를 위한 다양한 모니터링 시스템이 제안되고 있지만 치매 환자에게 부착되는 장치에 의존하여 단편적인 기능을 제공하는 것에 그치고 있다. 본 논문에서는 환자의 상태를 모니터링하는 스마트 기기에서부터 사용자 편의적인 UI/UX, 병원정보시스템 연동까지 포함하는 통합시스템을 설계한다. 제안된 시스템을 통해서 의료진과 보호자는 환자의 상태와 관련된 정보를 실시간으로 전달받을 수 있으며 실내외에서도 치매 환자의 위치를 추적할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권4D호
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• pp.499-507
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• 2009

도로중앙분리대는 4차선이상의 도로에서 차도방향별로 분리하는 도로안전구조물로서, 도로교통사고와 같은 긴급 상황시 운전자 및 승객의 생명과 안전을 보호 하고, 교통장애를 최소화하기 위하여, 첨단 유비쿼터스 IT기술을 융합한 유비쿼터스 도로 중앙분리대 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 지능형 도로중앙분리대의 교통사고 상황인지를 위한 센서노드필드를 구성하고, 자유공간 송, 수신테스트 및 실외시험을 통해 미들웨어를 개발한 결과, 무선통신을 통해 언제, 어디서나 교통사고 발생을 24시간 실시간 인지하여 병원 및 경찰 같은 유관기관 및 담당자에게 신속하게 통보, 대처하는 것을 검증하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.411-416
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• 2023

본 연구에서는 방사선(학)과 재학생의 주요 학습 도구의 활용성을 조사하고, 방사선사면허 국가시험의 대화형 인공지능 서비스 프로그램인 챗봇의 정답률을 분석하여 방사선학 분야에서 대화형 인공지능 서비스 프로그램의 유용성에 대한 기초 연구에 목적이 있다. 방사선(학)과 재학생의 학습 시 전자기기를 적극적으로 활용한다는 응답자가 84.3%로 나타났다. 또한 학습 시 자료수집의 효율성을 묻는 질문에 140명 중 검색엔진을 1순위로 활용한다고 답한 응답자가 104명이었다. 챗봇을 알고 있는지 붇는 질문에 80%가 알고 있다고 답하였으며, 학업 목적으로 챗봇을 사용한 경험은 22.9%가 1회 이상 사용 경험을 가지고 있었다. 2018년도부터 2022년도까지 시험문제 중 1교시와 2교시의 문제를 챗봇에게 정답을 물어보았다. 그 결과 Chat GPT의 1교시 정답률은 48.28%에서 60%였으며, 2교시 문제의 정답률은 50%에서 62.22%로 나타났다. Bing의 1교시 정답률은 55%에서 64.55%였으며, 2교시 문제의 정답률은 48%에서 52.22%로 나타났다. 본 연구를 통하여 방사선(학)과 재학생들이 전자기기를 통해 학습하고 인터넷을 통해 정보를 찾는 것이 일반적인 경향임을 확인할 수 있었다. 그러나 방사선학 분야에서 대화형 인공지능 서비스 프로그램은 정확성과 신뢰성에 대한 문제가 있으며, 완벽한 해답을 제공하는 것은 어렵기 때문에 계속해서 발전하고 개선되어야 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 춘계학술대회 논문집 전기설비전문위원
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• pp.213-215
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• 2009

본 연구에서는 화재시 재실자의 안전한 피난을 유도하는 피난유도시설의 설치기준과 지하철역사, 대형편의점(마트), 종합병원 등 의료시설, 학교 등 교육시설과 같은 불특정 다수의 사람이 이용하는 건축물에 설치된 피난 유도등의 현장적용사례와 유지관리 실태를 조사하였다. 이러한 건축물에서 재실자의 피난에 영향을 미치는 요소, 예상되는 인명 안전 등에 대하여 분석하여 문제점을 도출하였다. 본 연구결과는 기존의 소방시스템의 문제점으로 지적되고 있는 화재 발생 위치와 확산 경로에 관계없이 획일적으로 피난 방향을 표시하고 있는 시스템의 개선을 위한 최적의 피난 경로를 표시하는 인공지능형 방향성 유도등 개발에 활용할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.73-94
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• 2010

개방병원에 환자의 입원을 의뢰한 담당 의사들은 환자들의 상태와 제대로 된 간호서비스를 받고 있는지에 대한 정보를 간호기록을 열람함으로써 확인할 수 있다. 하지만 간호기록은 병원의 내부자료로써 외부기관에 쉽게 공개할 수 없는 자료이고 표준화가 확립되어 있지 않아 병원별로 다르게 작성되고 있어 필요한 정보를 공유하는데 많은 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 개방병원 간호기록의 작성과 공유를 지원하기 위한 시스템을 개발하고자 하였다. 본 시스템은 우선 간호기록을 실제로 작성하는 간호사의 편의성을 고려하여 간호기록항목사전을 설정하게 하고 간호사와 의사간의 지능형 에이전트를 이용한 협상으로 작성과 공개의 항목을 확정하도록 하였다. 이 모든 과정은 의료기관간의 네트워킹을 지원할 수 있도록 웹기반시스템으로 설계되었고 실제 구현을 통하여 실현가능성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.456-462
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• 2011

최근 미국의 경기부양 법안이 통과됨에 따라 전 세계적으로 의료 산업분야에서의 EHR 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 이 법안은 다양한 의료표준을 통해 상호 운용성을 보장하는 EHR 시스템을 도입하는 의원이나 병원에 인센티브를 제공하는 프로그램을 제시하고 있다. 이러한 인센티브 프로그램으로 인해 많은 EHR 시스템이 개발되었고, 또한 많은 의원이나 병원이 CCHIT에서 인증한 EHR 시스템을 도입하고 있다. 미국 의료 산업의 변화에 발맞추어 국내의 일부 기업에서도 국내병원에 EMR 시스템을 구축한 경험을 바탕으로 미국 의료 시장에 진출하려고 노력하고 있다. 그러나 미국과 한국의 의료 환경이 상이하여 개발한 시스템의 개선이 불가피하다. 따라서 본 논문에서는 의료표준화 기술에 기반하여 서로 다른 의료정보 시스템 간의 상호 운용성을 보장하는 통합형 EHR 플랫폼을 설계하고 개발한다. 개발한 플랫폼에서는 전송 표준 및 방법, 용어 표준 및 활용, 의사 결정을 위한 지식 관리 등의 다양한 기반 기술을 통합하여 완성된 하나의 시스템을 구현하였고, 의료정보의 표준화를 위한 표준용어체계와 의료정보의 교환을 위한 HL7 인터페이스 엔진을 탑재하여 의료 데이터의 전자적 처리가 가능하도록 하였다. 개발한 플랫폼에 기반하여 미국 개원의의 외래 진료를 지원하기 위한 EHR 시스템인 SeniCare를 개발하고, CMS에서 제시한 "의미 있는 사용"의 조건의 부합 여부를 확인함으로써 개발한 플랫폼의 효용성을 검증한다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.113-125
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• 2013

기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권1호
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• pp.61-81
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• 2024

eCall은 교통사고 발생 시 긴급구난 기관과 현장상황을 정확하게 파악할 수 있는 사고정보를 연계하여 교통사고 피해자를 신속하게 구조·구급하도록 지원하는 시스템을 말한다. 본 논문의 목적은 국내 긴급구난 기관의 요구사항을 반영한 한국형 eCall 시스템을 개발하고 통합실증을 통해 기대효과를 분석하는 것이다. 통합실증은 전국을 대상으로 진행되었고, 통합실증 결과 eCall IVS와 센터 간 통신성공율은 99.25%, 위치정보 평균 오차는 1.2 m로 측정되었다. 특히, 위치정보 평균 오차는 방송통신위원회의 국내 긴급구조 위치정보 품질 측정 결과인 21.6 m 보다 우수한 것을 확인할 수 있었다. eCall 시스템이 도입 시 교통사고 발생부터 병원도착까지 시간은 고속도로는 3분 38초, 일반도로는 1분 22초 단축 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 이를 2005년부터 2022까지의 교통사고 사망자에 적용한 결과 교통사고 사망자 수는 82,662명, 사회적 비용은 약1,026,100천달러가 감소되는 것으로 분석되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.115-116
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• 2021

5세대(5G) 이동통신망의 보급과 코로나19 여파로 비대면 시대가 열리면서 가상 증강현실(VR·AR)을 기반으로 한 '실감(XR·Extended Reality)경제가 본격화 되었다. 가상증강현실의 적용분야로는 게임·영화 등 엔터테인먼트, 제조업, 쇼핑 및 전자상거래, 병원·의료기기, 고객서비스, 지식서비스교육 분야 등이 있다. 본 논문은 VR·AR&교육콘텐츠를 키워드로 최근 3년(2018.1.1.~2020.12.31.)간 중앙지, 경제지 등 54개 언론사 기사를 빅카인즈와 데이터랩을 이용하여 관계도 분석, 월간 키워드 트렌드, 연관어 분석을 하였다. 'VR, AR, 에듀테크'를 키워드로 뉴스 검색결과 63,959건 중 '에듀테크' 검색결과 2018년 632건, 2019년 1043건, 2020년 2389건으로 해마다 급 상승하였다. '(AR+VR)AND 교육콘텐츠'에 대한 검색 결과 연관성(키워드 빈도수)이 높은 키워드로는 증강현실(120), 가상현실(116), 인공지능(114), 에듀테크(100), 코로나19(66), 실감형(65), 아이들(61), VR·AR(56), ICT(35), 빅데이터(25) 순으로 가상·증강현실 기술 발전, 코로나19의 장기화, 교육의 효율성으로 에듀테크 분야의 활용도가 급격히 증가함을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.134-139
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• 2023

재활환자는 수술 치료 후 신속한 사회복귀를 목적으로 신체적 기능 회복을 위하여 통원치료 및 일상에서 재활운동을 수행한다. 병원에서 전문 치료사의 도움으로 운동을 수행하는 것과 달리 일상에서 환자 스스로 재활운동을 수행하는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 일상에서 환자 스스로 효율적이고 올바른 자세로 재활운동을 수행할 수 있도록 CNN-LSTM 기반의 상지 재활운동 실시간 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 EMG, IMU가 탑재된 어깨 착용형 하드웨어를 통해 생체신호를 계측하고 학습을 위한 전처리 과정과 정규화를 진행하여 학습 데이터세트로 사용하였다. 구현된 모델은 특징 검출을 위한 3개 합성곱 레이어 3개의 폴링 레이어, 분류를 위한 2개의 LSTM 레이어로 구성되어 있으며 검증 데이터에 대한 학습 결과 97.44%를 확인할 수 있었다. 이후 Teachable machine과의 비교평가를 진행하였으며 비교평가 결과 구현된 모델은 93.6%, Teachable machine은 94.4%로 두 모델이 유사한 분류 성능을 나타내는 것을 확인하였다.