• 제목/요약/키워드: AI Staff

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대학도서관의 연구지원 봉사에 관한 연구 (A Study on the Services for Research of Academic Libraries)

  • 엄영애;이두이
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제37권4호
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    • pp.161-180
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    • 2006
  • 본 논문의 목적은 대학 도서관의 연구 지원 봉사의 문제점들을 파악하는 것이다. 이를 위하여 대학도서관의 연구 기능과 연구를 지원하기 위한 도서관 봉사의 요건 그리고 연구 환경의 변화를 살펴보았다. 본 연구가 증명하려는 것은 정보 기술을 포함하는 연구 환경은 빠른 속도로 변하지만 도서관 환경은 이에 비례하여 변화하지 못하고 있다는 것이다. 이를 증명하기 위하여 우리 대학도서관 봉사요건의 변화와 봉사의 현황을 미국과 영국의 변화 및 현황과 비교하였다. 비교의 결과를 근거로 대학도서관의 문제점들과 해결 방안을 제시하였다.

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Edge Computing-Based Medical Information Platform for Automatic Authentication Using Patient Situations

  • Gyu-Sung Ham;Mingoo Kang;Suck-Tae Joung;Su-Chong Joo
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제17권4호
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    • pp.1049-1065
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    • 2023
  • Recently, with the development of IoT, AI, and mobile terminals, medical information platforms are expanding. The medical information platform can determine a patient's emergency situation, and medical staff can easily access patient information through a mobile terminal. However, in the existing platform, emergency situation decision is delayed, and faster and stronger authentication is required in emergency situations. Therefore, we propose an edge computing-based medical information platform for automatic authentication using patient situations. We design an edge computing-based medical information platform architecture capable of rapid transmission of biometric data of IoT and quick emergency situation decision, and implement the platform data flow in emergency situations. Relying on this platform, we propose the automatic authentication using patient situations. The automatic authentication protects patient information through patient-centered authentication by using the patient's situation as an authentication factor, and enables quick authentication by automatically proceeding with mobile terminal authentication after user authentication in emergencies without user intervention. We compared the proposed platform with existing platforms to show that it can make quick and stable emergency decisions. In addition, comparing the automatic authentication with existing authentication showed that it is fast and protects medical information centered on patient situations in emergency situations.

Ensemble Deep Learning Model using Random Forest for Patient Shock Detection

  • Minsu Jeong;Namhwa Lee;Byuk Sung Ko;Inwhee Joe
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제17권4호
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    • pp.1080-1099
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    • 2023
  • Digital healthcare combined with telemedicine services in the form of convergence with digital technology and AI is developing rapidly. Digital healthcare research is being conducted on many conditions including shock. However, the causes of shock are diverse, and the treatment is very complicated, requiring a high level of medical knowledge. In this paper, we propose a shock detection method based on the correlation between shock and data extracted from hemodynamic monitoring equipment. From the various parameters expressed by this equipment, four parameters closely related to patient shock were used as the input data for a machine learning model in order to detect the shock. Using the four parameters as input data, that is, feature values, a random forest-based ensemble machine learning model was constructed. The value of the mean arterial pressure was used as the correct answer value, the so called label value, to detect the patient's shock state. The performance was then compared with the decision tree and logistic regression model using a confusion matrix. The average accuracy of the random forest model was 92.80%, which shows superior performance compared to other models. We look forward to our work playing a role in helping medical staff by making recommendations for the diagnosis and treatment of complex and difficult cases of shock.

델파이 조사와 AHP 분석을 활용한 인공지능 기반 SaMD 도입 의사결정 요인에 관한 연구 (A Study on the Decision Factors for AI-based SaMD Adoption Using Delphi Surveys and AHP Analysis)

  • 우병오;오재인
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제8권1호
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    • pp.111-129
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    • 2023
  • 디지털 혁신의 확산에 따라 의료 분야에서도 인공지능을 기반으로 한 혁신의료기술의 채택이 활발해지고 있다. 이에 따라 인공지능 기반 소프트웨어형 의료기기인 SaMD(Software as a Medical Device)의 출시 및 도입도 촉진되고 있지만, 의료기관의 SaMD 도입 요인에 대한 연구는 미흡한 편이다. 본 연구의 목적은 '인공지능 기반 SaMD' 도입에 대한 의료기관의 의사결정에 영향을 미치는 중요한 요인들을 찾고, 이들 요인의 가중치와 우선순위를 분석하는 것이다. 이를 위해 의료계의 기술수용 모델, 의료 인공지능 및 SaMD 등에 관한 문헌연구 결과를 바탕으로 델파이 조사를 실시하였으며, HOTE(Human, Organization, Technology and Environment) 프레임워크와 HABIO(Holistic Approach {Business, Information, Organizational}) 프레임워크를 결합하여 연구 모형을 개발하였다. 5가지 주기준과 22개의 하부기준으로 구성된 연구 모형을 바탕으로 국내 의료기관과 SaMD 공급자의 전문가들을 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석을 실시하여 SaMD 도입 요인을 실증적으로 분석하였다. 본 연구의 결과, 인공지능 기반의 SaMD 도입을 결정하는 주기준의 우선순위는 기술적 요인, 경제적 요인, 인적 요인, 조직적 요인, 환경적 요인의 순으로 나타났고, 하부기준의 우선순위는 신뢰성, 진료원가 절감, 의료진의 수용도, 안전성, 최고 경영자의 지원, 보안성, 인허가 및 규제 수준의 순이었다. 특히, 신뢰성, 안전성, 보안성 등의 기술적 요인이 SaMD 도입에 있어서 가장 중요한 것으로 나타났다. 또한, 각 집단별 가중치와 우선순위를 비교·분석한 결과, SaMD 도입 요인의 가중치와 우선순위는 기관의 유형, 의료기관의 유형 및 의료기관 보직의 유형에 따라 매우 다른 것으로 나타났다.

노인장기요양시설의 차세대 기술 활용가능성에 대한 탐색적 연구 : 노인장기요양시설 인력의 인식을 중심으로 - (An Exploratory Study on the Possibility of Using Next-Generation Technology in Long-term Care Facilities : Focusing on the Perception of the Workforce of in Long-term Care Facilities)

  • 이선형;임춘희;김원천
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.191-205
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    • 2020
  • 본 연구는 노인장기요양시설에서 인적서비스 중심으로 제공되는 요양서비스의 한계를 보완하기 위해 요양시설 종사자들의 가상현실이나 인공지능 탑재 로봇 등의 차세대 기술의 활용 가능성에 대한 인식을을 탐색하고자 하였다. 조사대상은 노인장기요양시설 종사자로 하였으며, 시설의 직군별로 이질적인 세 집단(요양보호사, 사회복지사, 원장)을 구성하여 총 14명에 대한 포커스 그룹 인터뷰를 실시하였다. 인터뷰 내용은 노인장기요양시설에 차세대 기술 도입의 장점과 장애요인, 그리고 앞으로의 적용가능성 등에 관한 것이었으며, 분석 결과 총 3개의 주제와 8개의 범주, 26개의 하위 범주가 도출되었다. 연구의 주요 결과로, 차세대 기술 활용시 노인의 개인적 측면에서 노인의 심리·정서적 안정 효과, 호기심과 흥미 제공, 신체적 활동 욕구의 해소가 장점으로 기대되었으며, 요양서비스 인력의 입장에서는 신체적 활동제약 노인에게 유용한 서비스 제공, 배회 노인의 효과적 관리가 시설운영자의 입장에서는 시설의 홍보 활용이나 시대적 흐름에의 부합, 직원 교육의 유용성을 장점으로 기대되었다. 노인장기요양시설의 인력인 참여자들은 요양시설에 차세대 기술 도입시 예상되는 문제점에 대해서도 언급하였지만 다양한 측면의 장점이 더 많을 것으로 예상하였다. 미래에 요양서비스 분야에 차세대 기술이 도입되어 활용된다면 노인복지와 노인공학 발전에도 기여할 것이다.

딥 러닝 기반 코로나19 흉부 X선 판독 기법 (A COVID-19 Chest X-ray Reading Technique based on Deep Learning)

  • 안경희;엄성용
    • 문화기술의 융합
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    • 제6권4호
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    • pp.789-795
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    • 2020
  • 전 세계적으로 유행하는 코로나19로 인해 많은 사망자가 보고되고 있다. 코로나19의 추가 확산을 막기 위해서는 의심 환자에 대해 신속하고 정확한 영상판독을 한 후, 적절한 조치를 취해야 한다. 이를 위해 본 논문은 환자의 감염 여부를 의료진에게 제공해 영상판독을 보조할 수 있는 딥 러닝 기반 코로나19 흉부 X선 판독 기법을 소개한다. 우선 판독모델을 학습하기 위해서는 충분한 데이터셋이 확보되어야 하는데, 현재 제공하는 코로나19 오픈 데이터셋은 학습의 정확도를 보장하기에 그 영상 데이터 수가 충분하지 않다. 따라서 누적 적대적 생성 신경망(StackGAN++)을 사용해 인공지능 학습 성능을 저하하는 영상 데이터 수적 불균형 문제를 해결하였다. 다음으로 판독모델 개발을 위해 증강된 데이터셋을 사용하여 DenseNet 기반 분류모델 학습을 진행하였다. 해당 분류모델은 정상 흉부 X선과 코로나 19 흉부 X선 영상을 이진 분류하는 모델로, 실제 영상 데이터 일부를 테스트데이터로 사용하여 모델의 성능을 평가하였다. 마지막으로 설명 가능한 인공지능(eXplainable AI, XAI) 중 하나인 Grad-CAM을 사용해 입력 영상의 질환유무를 판단하는 근거를 제시하여 모델의 신뢰성을 확보하였다.

병원 간호단위관리자의 다면평가($360^{\circ}$ feedback)에 관한 연구 (A Study on $360^{\circ}$ Feedback of Nursing Unit Manager in a Hospital)

  • 이정희;권성복;지성애
    • 간호행정학회지
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    • 제9권3호
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    • pp.495-505
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    • 2003
  • Purpose: The purpose of this study was to develop 360 feedback for nursing unit manager based on the current personnel evaluation system and to evaluate the new tool according to evaluation subjects. Total of 277 subjects of nurse unit managers and staff nurses were participated in this study. Method: The study was conducted in three phases each for development, application, and analysis of 360 feedback. SAS program was utilized for data analysis with descriptive statistics, t-test, and analysis of variance. Result: The evaluation criteria of the developed 360 feedback tool consisted of 13 subscales such as professional knowledge, apprehension & judgement, job performance, applicability, creativity, leadership, responsibility, promptness & accuracy, administrative ability & sense of mission, activeness, cooperation, communicability, and general attitude. The internal consistency of the tool was Cronbach's alpha .939. The evaluation score by! peers(M=4.30) was the highest one, followed by self-evaluation(M=4.23), evaluation by supervisor(M=4.17), and evaluation by subordinate(M=4.10). The differences in the total evaluation scores among the subjects supervisor, self, peer, and subordinate were not statistically significant, but significant differences were found in some subscales scores. Conclusion: Further research is required to test the reliability and validity of the $360^{\circ}$ feedback tool, and to test the outcome and the process of $360^{\circ}$ feedback system.

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질적 간호에 대한 환자와 가족의 지각 (Perceptions of Quality Nursing care of Patients and Families)

  • 지성애;권성복;박은희
    • 간호행정학회지
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    • 제4권1호
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    • pp.247-275
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    • 1998
  • The purpose of this study was to offer the results of content analysis and qualitative study that explored the perceptions about quality nursing care of patients and families as consumers and to identify the implications of this study for quality nursing care management and research. The data was collected from 12 adult patients and 9 families who were admmitted at medical and surgical nursing unit of one university hospital in Seoul from October, 1996 to January, 1997. Research participants were asked to response "what do you think quality nursing care?" and similar questions during the interviews was performed. Data were analyzed using open coding and content analysis with frequencies and percents of attributes of quality nursing care. Attributes of quality nursing care and meaning of quality nursing care that patients and families perceived were explored. 1. The attributes of quality nursing care that patient and families perceived were categorized into 56 attributes. The highest response rate among the attributes was 'one's heart at ease' (76.2%), and the next high response rates were ranked in order 'consideration' , 'care about' (each 61.9% 'expert skill' (57.1%), 'deal with problem promptly' , 'information offer' (42.9%), 'intimate feeling' (38.1%), 'smile' 'service spirit' , 'do one's best' (each 33.3%), 'frequent visit' (23.8%), 'observe the time' (23.8%), 'direct nursing care' , 'speaking warmly' , give a hope' , 'address kindly' , 'a sense of duty' , 'good facilities' (each 19.0%), 'inquire after a patient health' , 'patient-centered nursing care' , 'showing an example' , 'professional knowledge' , 'careless moraly patient' , 'give encourage to patients' , 'good answer a question' (each 14.3%), 'do not imprudently' , 'do not disregard' , 'broad knowledge' , 'emergency treatment skill' , 'dependability' ,'consolation' giving a sense of security' , 'a self sacrificing spirit' , 'a sense of responsibility' 'hard - working', 'enough disposition of nursing staff (each 9.5%), 'improve patient's pride' and the rest attributes exhibited 4.7%, respectively. 2. The attributes that were identified in patients' data only were 8 categories, 'service sprit' (58.3 %) 'expert knowledge' , 'good answer a question' (each 25.0%), 'hard working' (16.7%), 'a warm character', 'professional attainments', 'do without reserve', 'satisfaction' (each 8.3%), 3. The attributes were identified to families' data only were 31 categories, 'speaking warmly' , 'direct nursing care', 'adress kindly', 'patientcentered nursing care', 'showing an example' (each 33.3%). 'do not imprudently' , 'do not disregard' , 'consolation', 'giving a sense of security', 'broad knowledge' , 'emergency treatment skill', 'dependability' ,'a self - sacrificing spirit', 'a sense of responsibility' (each 22.2%), 'improve patient's pride' , 'without discrimination' , 'show kindness' , 'individual nursing care', 'being with patient' , 'helping' , 'accuracy' , 'without any mistake' , 'love' , 'self - confidence', 'self possession', 'a self - denying spirit' , 'a sense of duty' , 'tighten discipline' , 'disposed room with similar patient to diagnosis', 'compensatory relationship between me dical team' , 'role of connection' (each 11.1 %). 4. The attributes of quality nursing care were integrated into 11 categories that they were 'patientcentered nursing care' (25.1%), 'expertise' (22.1%), 'caring'(18.1%), 'kindness'(11.1%L 'nurse attainments(10.1%), 'sincerity' (7.5%), 'good environment' (2.0%), 'effective organizational management', 'coordination', 'enough nursing staff' ( each 1.0%), 'satisfaction' (0.5%) were showed in the order of the highest rate. 5. The concept of quality nursing care were defined as 'give a satisfaction to patients by patientcentered care based on professional skill and caring with kindness and sincerity'. The description of the meaning of quality nursing care provided by this research participants, patients and families can provide important information for quality nursing care management, medical marketing, education and researches of this field. On the basis of the above findings the following recommendations are made: to suggest to utilize this results for patient care in practice setting, development of quality assessment tool in nursing care, repeat study by the same subjects and method, and to a comparative study by the same method to nurse.

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