응급 상황에서 응급 구조사는 외상 평가와 치료가 주요 업무이다. 하지만 응급 처치를 할 수 있는 범위가 협소하며 병원의 응급실로 이송하는 일을 주로 수행하고 있다. 응급 상황에 맞는 전문의를 연결하여 원격 의료 지도를 통한 응급 처치가 이루어진다면 정확한 진단과 적절한 치료에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 응급 의료 서비스를 위한 원격 의료 지도를 지원하기 위한 앱을 개발하였다. 개발된 스마트 앱은 응급 구조사가 원격지에 있는 의사를 호출하여 응급 환자의 상태를 생체 신호와 영상으로 실시간 전송할 수 있다. 이를 통하여 환자의 상태를 정확하게 진단하는데 도움을 줄 수 있다. 또한 응급 치료를 지도할 수 있으며 응급실에서의 대응이 신속하게 이루어질 수 있도록 할 수 있다.
최근 IT기술이 발달함에 따라 다양한 생체신호 측정 기기에 대한 연구 및 관심이 높아지고 있으나, 가장 대표적인 생체 신호 중 하나인 심전도, 특히 부정맥 신호 검출과 관련한 연구는 미비한 현실이다. 부정맥은 그 발병원인이 다양하며 발병이후 예후가 좋지 않으므로 조기진단을 통한 예방치료가 최선이다. 하지만 부정맥을 진단하기 위한 도구인 24시간 홀터 심전계는 사용지속시간의 제약, 일상생활로 인한 동잡음 분석의 어려움, 위험상황에서 사용자의 실시간 알람 기능에 단점을 보인다. 본 연구에서는 장시간 연속 측정이 가능한 심전도 및 맥박 모니터링 기기와 실시간 모니터링 앱, 분석용 소프트웨어를 개발하였으며, 측정한 값의 경향성을 확인하였다. 향후 연구에서는 심전도 신호 측정 분석의 정량적 결과 도출에 관한 연구가 필요하며, 이를 바탕으로 하는 부정맥 신호 검출 알고리즘 개발과 관련한 추가 연구를 진행해야 한다.
바쁜 사회, 고령 사회화 진행에 따라 건강관리가 매우 중요한 관심사로 떠오르고 있으며, 질병예방을 위한 정보 제공 등이 개인의 건강관리에 큰 영향을 미치고 있다. 따라서 이 애플리케이션을 통하여 의사의 진단과 같은 자가진단을 하여 사전에 미리 자신의 상태를 체크하고 그에 따른 사전예방을 할 수 있도록 정보를 제공하는 기능을 개발하는 것이 목적이다.
최근 IoT 모듈 즉, 사물 인터넷 기반 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 다양한 제품들이 출시되고 있다. 대표적인 IoT 제품으로 가정에서 인터넷과 모바일 앱을 이용하여 카메라, 전등, 보일러 등을 제어하는 것을 볼 수 있다. 하지만 보통의 IoT모듈은 센서로 값을 추출하는 것이 목적이기 때문에 센서의 정확성과 고장 유 무를 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 아두이노와 무선통신, 웹서버, 안드로이드 어플리케이션을 이용해 센서에서 추출된 값을 비교 분석한 표준편차를 이용해 센서의 고장 유 무를 판단 할 수 있는 모바일 앱을 설계 및 구현하고자 한다. 아두이노의 와이파이, 온습도센서 모듈 등을 이용하여 통신 연결을 하고 각종 환경, 제어정보들을 HTTP통신을 이용하여 웹서버와 통신하여 전달하고 제어한다. 이로써 사용자가 직접 IoT모듈에 가지 않아도 스마트폰 어플리케이션을 통해 센서 상태를 모니터링 및 진단하고 고장 유 무를 파악하여 교체시기를 알려주는 기능을 구현하였다.
자동차에 여러 종류의 통신기기가 장착되고 운전자는 통신기기를 이용해 다양한 정보를 자동차에서 수집할 수 있게 되었다. 최근 운전자는 스마트폰을 이용하여 자동차의 상태정보를 실시간으로 획득하고 원격으로 자동차를 제어할 수 있다. 그러나 안드로이드 기반 앱은 변조와 재배포가 쉽다. 운전자는 임의의 공격자가 변조하여 배포한 악성 앱을 사용하게 되면 자동차에서 발생하는 다양한 정보의 유출위협과 운전자의 의도와 다른 제어로 사고를 유발하는 위협에 노출될 수 있다. 더욱이 자동차 내부 네트워크에는 보안기법이 적용되어 있지 않아 보안 위협으로부터 쉽게 노출되어 사고발생 시 인명과 재산상의 큰 피해를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 공식 앱 마켓인 구글 플레이에 배포된 다양한 자동차 진단용 앱의 취약점을 분석한다. 분석된 취약점을 통해 배포된 자동차 진단용 앱에서 발생 가능한 공격모델을 알아본다. 그리고 실제 자동차에서 실험으로 공격모델에 대한 위험성을 검증한다. 마지막으로 자동차 진단용 앱 리패키징을 사용한 공격자의 악성행위로부터 안전한 보호기법을 제안한다.
본 논문에서는 주택이나 건물의 에너지 손실 요인을 발견하고 이를 개선하기 위한 방안을 도출하기 위한 에너지 관리 방향을 제시하고 있다. 대중성과 편의성이 큰 강점인 스마트폰 탈부착형 열화상 카메라를 주택 전문가들만이 아닌 일반인들이 생활 속에서 활용할 수 있도록 생활 속 활용 진단 콘텐츠 앱을 설계하였다. 이 앱을 활용한 진단 결과를 에너지 효율 진단 솔루션인 에너지 파인더를 이용하여 분석하였다. 에너지 복지 사각지대 주민 및 시설 중 특히 지역 노인들이 자주 이용하는 경로당을 대상으로 진단 조사하였다. 진단 대상은 전라남도 나주시에 위치한 경로당 600여개소 중 15년 이상 노후 시설 30개소를 선정하여 에너지 효율 진단을 실시하였다. 진단 결과는 전반적으로 양호한 편이었지만, 7등급으로 분류된 곳은 에너지 효율 개선을 위한 보완이 필요하다고 판단된다.
본 연구는 임상실습을 하는 간호학생들의 간호과정 스마트폰 애플리케이션의 사용의도를 조사하고, 이 프로그램의 적용효과를 평가하기 위해 시도되었다. 연구대상자는 대구 지역 일개의 간호대학 3학년 학생으로, 2012년 9월부터 2013년 9월까지 외과 병동 성인간호학 실습을 나가는 60명이다. 연구결과 간호과정 스마트폰 사용의도는 학습의 용이성, 사회적 영향, 자기효능감과 유의한 관계가 있었다. 그리고 대상자에게 적용된 간호과정 앱 애플리케이션은 급성통증에 대한 진단, 중재, 결과에 대한 목록이 가장 많았고, 프로그램 사용 만족도는 4.35점이었다. 이 연구결과를 통해 간호과정 앱은 임상실습 현장에서 간호과정 앱 사용에 대한 더 많은 기회와 교육을 제공하고, 그것의 활용에 관하여 손쉽게 적용될 수 있는 방안이 마련되어야 할 것이다.
본 논문은 현대인이 받는 각종 스트레스와 압박 및 내적 갈등으로 인해 발생되는 분노의 관리를 위해 정신건강 관리용 모바일 헬스케어 앱을 개발한다. 분노의 작동 기전과 신체 질병과의 관계성에 대한 내용을 다루고 이를 효율적으로 관리, 해결하기 위한 정보를 제공하는 앱 컨텐츠를 개발하고 웹앱(Web App)으로 구현하였다. 앱을 사용하는 사용자에게 분노관리와 관련된 유용한 정보를 제공하고 사용하기 편리하도록 메뉴를 구성하였다. 구현된 앱은 분노와 관련된 정보, 신체 건강과의 연관성에 대한 정보, A형 성격이나 적대감 테스트, 스트레스 경향 테스트, 정신 생산성 진단 테스트(KMPI), 일지 쓰기, 분노 관리, 상담 등의 기능을 제공한다.
본 연구는 간호사 및 간호학생을 위한 간호진단, 간호중재, 간호결과 분류체계의 간호과정 프로그램을 모바일 응용 기반으로 개발하였다. 연구재료는 표준화된 분류체계인 북미간호진단협의회의 간호진단 분류체계와 아이오와 대학을 중심으로 개발된 간호중재 분류체계, 간호결과 분류체계를 사용하였다. 기존 연구 방법은 간호과정의 일부분만을 선택하여 개발하므로 환경에 제한적인 프로그램으로 임상에 일반화시켜 환자들에게 적용하기 어려웠다. 그러나 본 연구는 진단-결과-중재의 전체를 연계시킨 프레임워크를 개발하므로 어떠한 임상환경에서도 적용이 가능한 가이드라인으로 개발하였다. 개발된 프로그램은 한글판으로 3월부터 앱 스토어에 등록되었으며 간호교육 도구로 적극적으로 활용되기를 기대한다.
파킨슨병은 3대 노인성 질환 중 하나로 인구 고령화에 따라 전 세계적으로 발병률이 증가하고 있으며, 질병이 진행될수록 시간적·경제적인 비용이 높아지기 때문에 병의 진행정도를 파악하는 것과 초기에 진단해내는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 파킨슨병을 조기 진단(Pre-Screening)할 수 있는 방법을 제안하고자 하였다. 개발한 어플리케이션의 콘텐츠들은 탭핑(Tapping), 떨림(Tremor), 나선형 그리기(Spiral Drawing), 보행(Gait)으로 구성되어 있으며, 통합형 파킨슨병 평가척도(Unified Parkinson's Disease Rating Scale)의 Part III(운동성 검사)를 기반으로 하였다. 이를 활용하여 파킨슨병의 운동성 증상으로 알려져 있는 서동증(Bradykinesia), 진전(Tremor), 자세 불안정(Postural Instability)에 대한 정량적인 진단이 가능하며, 증상의 진행 정도에 대한 모니터링이 가능하다. 이러한 방법은 파킨슨병 진단 및 치료에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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