신규 의료기기 개발 기술의 발전으로 다양한 형태로 손쉽게 생체 정보 및 의료 정보를 얻을 수 있는 기술이 증가하고 있다. 이러한 정보 수집 기술과 기기들의 증가로 생체 정보는 일상생활의 라이프로그와 함께 의료서비스의 주요 정보로 활용되고 있다. 그러나 다양한 생체신호의 활용성이 증가하고 있지만 보안적인 측면을 고려하지 않는 문제점을 갖고 있다. 또한, 의료현장에서 환자의 생체신호와 의료영상정보는 개별적인 디바이스에 의해 생성되며, 통합 관리되지 못하는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 생체신호와 의사의 소견정보를 포함하여 QR 코드화하고 이와 연계된 의료영상정보와 통합하고자 한다. 이를 위해, 의료영상정보 표준인 DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)과 기존 생체신호 계측기들로부터 수집된 생체신호를 QR 코드화하여 의료영상정보에 통합한 이미지 파일 스킴을 제시한다. 그리고 시스템 구현 환경은 의료영상기기와 생체신호 수집을 위한 생체신호 계측기 그리고 스마트 디바이스와 PC로 구성하였다. 의료기기나 생체 신호 계측장치로부터 데이터를 전송 받기 위한 의료영상이미지 정보와 생체신호의 ROI 추출을 위하여 .NET Framework를 사용하여 QR 서버 모듈을 윈도우 서버 2008 운영체제에서 운영되도록 구현하였다. QR 서버 모듈의 주요기능은 의료영상기기로부터 생성된 DICOM파일을 파싱하고, 식별 ROI 정보를 추출하여 데이터베이스에 저장하여 관리한다. 또한, EMR, OCS와 같은 환자의 의료정보는 기본 정보 및 긴급상황 시 필요한 ROI 정보를 추출하여 QR코드화 하여 관리한다. 또한 생체 계측 기기로 환자 식별에 사용될 PID (patient identification) 와 함께 생체 정보를 전송 받을 경우 생체 정보의 크기에 따라 이를 해당 환자의 ROI와 함께 QR코드화 하여 관리하며, 생체 정보 파일 또한 저장하여 관리한다. 전송받은 생체정보가 QR코드로 변환할 최대 사이즈 이상일 경우 서버를 통해 생체정보에 접근할 수 있는 URL 정보를 QR코드화 한다. 또한 QR 코드 형태로 제공되는 정보는 .NET 프레임워크가 설치된 PC와 Android기반의 스마트 단말기상에 뷰어 프로그램을 통해 확인함으로 인증된 클라이언트만이 관련 정보를 확인할 수 있도록 하였다. 끝으로 응용 서비스의 수행결과를 통해 기존 의료영상정보와 생체신호 그리고 환자의 건강정보가 통합되어 의료현장에서 적용하는데 적합한 의료정보 서비스를 제공함을 보였다.
최근 의료기관에서도 내부마케팅 활동이 중요하다는 인식이 점차 확대되고 있지만 병원 내부마케팅에 관한 연구는 미흡한 상황이다. 따라서 본 연구의 목적은 내부마케팅과 서비스지향성이 병원이미지에 미치는 영향을 분석하고 내부마케팅과 서비스지향성 간의 영향관계에서 자기효능감의 조절효과를 검정하는 것이다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 내부마케팅 요인 중 권한위임, 교육과 훈련, 리더십이 서비스 지향성에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며 리더십이 가장 많은 영향을 주는 것으로 나타났고, 내부커뮤니케이션과 보상은 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 서비스지향성이 병원이미지에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 두 요인 간에 영향관계가 형성되고 있음을 알 수 있었다. 셋째, 내부마케팅과 서비스지향성간에 자기효능감의 조절효과를 분석한 결과, 유의한 차이가 없는 것으로 나타났지만 대체적으로 효능감이 높은 집단이 좀 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 관리자들은 높은 수준의 병원이미지를 구축하기 위해 내부마케팅과 서비스 지향성을 개선시켜야 하며, 종업원들이 자기효능감을 가질 수 있도록 동기를 부여해야 한다.
의료분야 인공지능 기술이 분석과 알고리즘 개발에 중점을 두었으나 점차 제품으로 서비스하기 위한 Web 애플리케이션 개발로 변화되고 있다. 본 연구는 복부 CT 영상에서 요로결석(Urinary Stone) 분할모델과 이를 기반으로 한 인공지능 웹 애플리케이션에 대해 기술한다. 이를 구현하기 위해 의료영상 분야에서 이미지 분할을 목적으로 제안된 End-to-End 방식의 Fully-Convolutional Network 기반 모델인 U-Net을 사용하여 모델을 개발하였다. 그리고 Python 기반의 Flask라는 마이크로 웹 프레임워크를 사용하여 AWS 클라우드 기반 웹 애플리케이션으로 개발하였다. 끝으로 모델 서빙으로 요로결석 분할모델이 예측한 결과를 인공지능 웹 애플리케이션 서비스 수행 결과로 보인다. 제안한 AI 웹 애플리케이션 서비스가 선별 검사에 활용되기를 기대한다.
현대사회는 산업혁명 이후 물질적 풍요로움 속에 살고 있다. 한편 제품에 다양화에 따른 소비자들의 욕구도 다양화 되고 있다. 현대 소비자들은 과거와 달리 단순히 목적 지향적인 소비가 아니라 감성과 가치관을 충족시키는 개성적 소비로 트렌드가 바뀌고 있다. 그 대표적인 사례가 스타벅스다. 스타벅스는 매장 장식부터 시작해 전 세계 어느 매장이든 똑같은 자신들만의 매장 음악, 직원들의 서비스, 매력적인 커피 향 등으로 구성된 스타벅스만의 분위기를 파는 감성마케팅으로 오늘날 세계적인 커피 프랜차이즈로 성장했다. 이런 방법은 인간의 감성을 자극 하는 마케팅이기 때문에 눈에 보이지 않는 것을 인간의 감각이나 감성에 대입하여 호소하는 방식이다. 즉, 소비자들의 감성을 끌어 내어 제품에 대한 긍정적인 반응을 이끌어 내어 소비까지 이루어지게 하는 것이 감성마케팅의 매력이다. 제품이나 서비스에서 감성의 활용은 브랜드 이미지를 차별화하고 브랜드 로열티를 강화할 수 있는 핵심적인 방법이 되고 있다. 특히 소비자의 감동을 강하게 이끌어 내기 위해 고객서비스가 더욱 중요시 되고 있다. 무형의 서비스는 고객의 감동을 이끌어내는 최고의 수단이 되고 있다.
부산지역에 소재한 2개 대학 치위생과 1, 2, 3학년에 재학 중인 학생 269명을 대상으로 의료시장 개방에 따른 국내 병원의 대응 방안에 대한 조사 분석의 결과는 다음과 같다. 1. 찬반의견과 대응방안에서 고객만족 병원마케팅의 수립(p=0.023), 해외의료시장 분석 및 진출 모색(p<0.000), 의료서비스의 질 개선 및 다양화(p=0.025)에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 2. 치과 병 의원 실습 및 아르바이트 경험 유무와 대응 방안은 경험이 있는 경우 병원이미지 차별화(p=0.01), 국민건강보험 수가 현실화(p=0.004), 보험 급여대상 확대(p=0.012)평점이 높고 통계적으로 유의하였다. 3. 학년과 대응방안은 학년이 높을수록 병원이미지 차별화(p=0.009), 국민건강보험 수가 현 실화(p=0.004), 보험 급여대상 확대(p=0.045) 평점이 높고, 통계적의로 유의한 차이를 보 였다. 4. 보건/의료관련 기사에 대한 관심 유무와 대응방안은 관심이 있는 경우 경영의 합리화 (p<0.000), 중소병원과 대형 병원간 협력관계 구축(p=0.027), 고객만족 병원마케팅의 수립 (p<0.000), 의료시장 변천에 따른 정책 개발(p=0.001), 해외의료시장 분석 및 진출모색(p=0.001), 의료서비스의 질 개선 및 다양화 (p<0.01), 직원 친절서비스교육 및 훈련 (p=0.01), 병원의 이미지 차별화(p=0.012), 진료예약제의 개선(p=0.025), 병원 부대시설 의 개선(p=0.029), 의사들의 의식 개혁(p=0.007)에서 평점이 높았으며 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 5. 외국 병원 이용의사에서는 진료비와 상관없이 이용 (p<0.000), 국내병원 진단 후 외국병 원에서 재 진단 유무(p<0.000), 거주지와 거리부분(p=0.05), 의료서비스가 진료비와 진료 비(p=0.005), 통역사의 도움부분(p=0.023)에서 통계적으로 유의하였다. 외국 병원 선호 국 가에서 1위 미국(41.9), 2위 호주(19.9), 3위 캐나다(14.2)순으로 나타났다.
본 연구는 치과의원에 내원한 환자의 치과서비스에 대한 차별감이 재이용의사에 미치는 영향을 파악하기 위하여 충청북도 J시 소재 치과의원에 내원한 만 20세 이상 환자 432명을 대상으로 2015년 3월 9일부터 2015년 3월 31일까지 설문조사를 실시하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 재이용의사에 영향을 미치는 중요한 변수로는 치과 의료서비스 질의 의료진, 친절성, 병원 이미지, 이용 편의성, 및 서비스 가치, 치과 서비스에 대한 차별감이 있었고, 이 변수들의 전체 설명력은 78.2%이었다. 또한 고학력군, 월평균 가족수입 400만원 이상군, 사무직군, 임플란트 치료의 방문목적군, 주위소개군 뿐만 아니라 서비스 가치, 의료진, 환경시설, 이용 편의성, 친절성, 병원 이미지가 높을수록 유의한 관련성이 있었다. 따라서 치과서비스 제공자들은 환자들의 치과 서비스에 대한 차별감을 인지하여 외적인 요인뿐만 아니라 환자가 느끼는 차별감이 최소화 될 수 있도록 양질의 치과 서비스를 통해 이를 충족시키기 위한 노력이 필요하다고 본다.
최근 딥러닝 기술은 다양한 분야에서 놀라운 성능을 보여주고 있어 많은 서비스에 적용되고 있다. 얼굴인식 또한 딥러닝 기술을 접목하여 높은 수준으로 얼굴인식이 가능해졌다. 하지만 딥러닝 기술은 원본 이미지를 최소한으로 변조시켜 딥러닝 모델의 오인식을 발생시키는 적대적 예제에 취약하다. 이에 따라, 본 논문에서는 딥러닝 기반 얼굴인식 시스템에 대해 적대적 예제를 이용하여 기만공격 실험을 수행하였으며 실제 얼굴에 분장할 수 있는 영역을 고려하여 설정된 변조 영역에 따른 기만공격 성능을 분석한다.
Purpose: The purpose of this study was to identify the effects images about medical organizations and the quality of service on customer satisfaction of obs and gyn patients. Method: The subjects of this study were selected conveniently 220 women among obstetrics and gynecology outpatients( who visited H- doctor's office of the first medical organ, P- hospital of the second medical organization, Chospital of the third medical organization). The data were collected from August, 20th 2004 using structured questionaires which included modified form of SERVPERF and customer's satisfaction scale by oliver & swan(1989), and modified form of image scale by kang(1997). Results: Image of hospital(45.3%), visiting frequencies(9.3%), service provider (3.9%) and convenient use(1.2%) of the quality of medical service were significant predictors to explain customer's satisfaction. Conclusion: To increase customer's satisfaction of obs and gyn patients, it is required to developed strategies that improve image of hospital and the quality of service to service provider and convenient use of hospital.
그리드 기반의 PACS는 원격의 PACS 간 의료 이미지 데이터 전송 및 협업, 원격진단, 가상병원과 같은 향상된 의료정보서비스 제공을 가능하게 한다. 본 논문에서는 Grid-PACS를 구현하여 지금까지 PACS에서 요구되어 왔던 스토리지의 안전성과 확장성을 보장하기 위한 가상 대용량 스토리지를 구현하였다. 대용량의 작업처리가 가능한 그리드 기반 서비스 시스템은 기존의 PACS에서 제공하는 파일 전송 방식보다 안정되고 전송 시간 측면에서 향상된 성능을 보였다. 본 연구 결과는 병원간 PACS 데이터 관리 및 전송에 있어서 효율성을 제고할 수 있는 분야에 적용 가능하다.
본 프로젝트는 한국 의료 진로 서비스의 문제점을 개선하고자 인공지능 기반의 챗봇을 이용해 환자와 의사 간의 의사소통을 증진시키는 데 목적이 있다. Web UI 를 제공하는 Rasa X 챗봇(Chatbot) Tool 을 이용하여 메시지와 이미지를 송신할 수 있는 챗봇을 구축해냈다. 또한 YOLO model training 으로 충치 Detection 기능 등 인공지능을 접목시켜 더 효율성있는 어플리케이션(Application)을 개발했다. 이는 최근 코로나-19 로 비대면 서비스가 각광받는 가운데 챗봇 모델은 가장 경제적이고 효율적으로 실생활에 적용될 기술이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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