• 제목/요약/키워드: Computer-control

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지능형 엣지 컴퓨팅 기기를 위한 온디바이스 AI 비전 모델의 경량화 방식 분석 (Analysis on Lightweight Methods of On-Device AI Vision Model for Intelligent Edge Computing Devices)

  • 주혜현;강남희
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제24권1호
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    • pp.1-8
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    • 2024
  • 실시간 처리 및 프라이버시 강화를 위해 인공지능 모델을 엣지에서 동작시킬 수 있는 온디바이스 AI 기술이 각광받고 있다. 지능형 사물인터넷 기술이 다양한 산업에 적용되면서 온디바이스 AI 기술을 활용한 서비스가 크게 증가하고 있다. 그러나 일반적인 딥러닝 모델은 추론 및 학습을 위해 많은 연산 자원을 요구하고 있다. 따라서 엣지에 적용되는 경량 기기에서 딥러닝 모델을 동작시키기 위해 양자화나 가지치기와 같은 다양한 경량화 기법들이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 경량화 기법 중 가지치기 기술을 중심으로 엣지 컴퓨팅 기기에서 딥러닝 모델을 경량화하여 적용할 수 있는 방안을 분석한다. 특히, 동적 및 정적 가지치기 기법을 적용하여 경량화된 비전 모델의 추론 속도, 정확도 그리고 메모리 사용량을 시험한다. 논문에서 분석된 내용은 실시간 특성이 중요한 지능형 영상 관제 시스템이나 자율 이동체의 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 또한 사물인터넷 기술이 적용되는 다양한 서비스와 산업에 더욱 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Multi-modal Pedestrian Trajectory Prediction based on Pedestrian Intention for Intelligent Vehicle

  • Youguo He;Yizhi Sun;Yingfeng Cai;Chaochun Yuan;Jie Shen;Liwei Tian
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제18권6호
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    • pp.1562-1582
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    • 2024
  • The prediction of pedestrian trajectory is conducive to reducing traffic accidents and protecting pedestrian safety, which is crucial to the task of intelligent driving. The existing methods mainly use the past pedestrian trajectory to predict the future deterministic pedestrian trajectory, ignoring pedestrian intention and trajectory diversity. This paper proposes a multi-modal trajectory prediction model that introduces pedestrian intention. Unlike previous work, our model makes multi-modal goal-conditioned trajectory pedestrian prediction based on the past pedestrian trajectory and pedestrian intention. At the same time, we propose a novel Gate Recurrent Unit (GRU) to process intention information dynamically. Compared with traditional GRU, our GRU adds an intention unit and an intention gate, in which the intention unit is used to dynamically process pedestrian intention, and the intention gate is used to control the intensity of intention information. The experimental results on two first-person traffic datasets (JAAD and PIE) show that our model is superior to the most advanced methods (Improved by 30.4% on MSE0.5s and 9.8% on MSE1.5s for the PIE dataset; Improved by 15.8% on MSE0.5s and 13.5% on MSE1.5s for the JAAD dataset). Our multi-modal trajectory prediction model combines pedestrian intention that varies at each prediction time step and can more comprehensively consider the diversity of pedestrian trajectories. Our method, validated through experiments, proves to be highly effective in pedestrian trajectory prediction tasks, contributing to improving traffic safety and the reliability of intelligent driving systems.

청소년 건강행태에 따른 정신건강 위험 예측: 하이브리드 머신러닝 방법의 적용 (Predicting Mental Health Risk based on Adolescent Health Behavior: Application of a Hybrid Machine Learning Method)

  • 고은경;전효정;박현태;옥수열
    • 한국학교보건학회지
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    • 제36권3호
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    • pp.113-125
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    • 2023
  • Purpose: The purpose of this study is to develop a model for predicting mental health risk among adolescents based on health behavior information by employing a hybrid machine learning method. Methods: The study analyzed data of 51,850 domestic middle and high school students from 2022 Youth Health Behavior Survey conducted by the Korea Disease Control and Prevention Agency. Firstly, mental health risk levels (stress perception, suicidal thoughts, suicide attempts, suicide plans, experiences of sadness and despair, loneliness, and generalized anxiety disorder) were classified using the k-mean unsupervised learning technique. Secondly, demographic factors (family economic status, gender, age), academic performance, physical health (body mass index, moderate-intensity exercise, subjective health perception, oral health perception), daily life habits (sleep time, wake-up time, smartphone use time, difficulty recovering from fatigue), eating habits (consumption of high-caffeine drinks, sweet drinks, late-night snacks), violence victimization, and deviance (drinking, smoking experience) data were input to develop a random forest model predicting mental health risk, using logistic and XGBoosting. The model and its prediction performance were compared. Results: First, the subjects were classified into two mental health groups using k-mean unsupervised learning, with the high mental health risk group constituting 26.45% of the total sample (13,712 adolescents). This mental health risk group included most of the adolescents who had made suicide plans (95.1%) or attempted suicide (96.7%). Second, the predictive performance of the random forest model for classifying mental health risk groups significantly outperformed that of the reference model (AUC=.94). Predictors of high importance were 'difficulty recovering from daytime fatigue' and 'subjective health perception'. Conclusion: Based on an understanding of adolescent health behavior information, it is possible to predict the mental health risk levels of adolescents and make interventions in advance.

Thermal based adsorption of daily food waste with the test of AI grey calculations

  • ZY Chen;Huakun Wu;Yahui Meng;ZY Gu;Timothy Chen
    • Membrane and Water Treatment
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    • 제15권3호
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    • pp.107-115
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    • 2024
  • This study proposes the recycling of MVS as a value-added product for the removal of phosphate from aqueous solutions. By comparing the phosphate adsorption capacity of each calcined adsorbent at each temperature of MVS, it was determined that the optimal heat treatment temperature of MVS to improve the phosphate adsorption capacity was 800 ℃. MVS-800 suggests an adsorption mechanism through calcium phosphate precipitation. Subsequent kinetic studies with MVS-800 showed that the PFO model was more appropriate than the PSO model. In the equilibrium adsorption experiment, through the analysis of Langmuir and Freundlich models, Langmuir can provide a more appropriate explanation for the phosphate adsorption of MVS-800. This means that the adsorption of phosphate by MVS-800 is uniform over all surfaces and the adsorption consists of a single layer. Thermodynamic analysis of thermally activated MVS-800 shows that phosphate adsorption is an endothermic and involuntary reaction. MVS-800 has the highest phosphate adsorption capacity under low pH conditions. The presence of anions in phosphate adsorption reduces the phosphate adsorption capacity of MVS-800 in the order of CO 3 2-, SO 4 2-, NO 3- and Cl-. Based on experimental data to date, MVS-800 is an environmentally friendly adsorbent for recycling waste resources and is considered to be an adsorbent with high adsorption capacity for removing phosphates from aqueous solutions. This paper combines the advantages of gray predictor and AI fuzzy. The gray predictor can be used to predict whether the bear point exceeds the allowable deviation range, and then perform appropriate control corrections to accelerate the bear point to return to the boundary layer and achieve.

영상처리기법을 이용한 스톨 사육 모돈의 인공수정적기 예측 장치 개발 (Development of a Device for Estimating the Optimal Artificial Insemination Time of Individually Stalled Sows Using Image Processing)

  • 김동주;연성찬;장홍희
    • Journal of Animal Science and Technology
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    • 제49권5호
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    • pp.677-688
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    • 2007
  • The goal of this study was to develop an optimal artificial insemination time estimator(OAITE) for individually stalled sows using image processing and to evaluate the performance of the OAITE through field test. The OAITE consisted of a computer, a multiplexer, three CCD cameras and three LED lamps (950nm wavelength). The computer program used for the OAITE to quantify the lying and non-lying (sitting and standing) rates of sows in stalls was written in LabWindows/CVI. For the purpose of establishing references that would help estimate the optimal artificial insemination(AI) time for sows, the lying rate of the 50 Berkshire⨯Hampshire crossbred sows(parity: 2 to 7) was observed and recorded. The observation was made from the second day after the sows were moved into the stalls when they were artificially inseminated. The results of above process, which compared the lying rates of the day of estrus and the other days, showed that there were no significant differences at the following time bands: 00, 08, 09, 16, and 17(p>0.1). Thus, only the time bands other than these time bands were used to establish the references for determining the onset of the estrus. Based on the lying rates observed and the references established by the procedures above, the study assigned “0” to the lying rate of the non-estrus time band, “0.5” to the lying rate between the non-estrus and estrus time bands and “1” to the lying rate of the estrus time band. The authors of the study assumed that if the OAITE produced “0.5” or above more than 4 times in a row and if the results included “1” at least once, the estrus would have started. In addition, it was assumed that the optimal AI time for sows was between the 26th hour and the 34th hour after the beginning of estrus. The results of sows’ AI of the OAITE group(n=40 sows; AI=1 time) showed that the pregnancy rate was 92.5%, which was the same rate as the control group(n=40 sows; AI=2 times), and that the litter size did not differ between the control and the OAITE group. These data suggest that the OAITE might be effective and economic to estimate the optimal AI time of individually stalled sows.

임도개설(林道開設)에 있어서 투자효과(投資效果)를 최대(最大)로 하는 임도배치(林道配置)프로그램 개발(開發) (Development of Computer Program for the Arrangement of the Forest-road Network to Maximize the Investment Effect on the Forest-road Construction)

  • 박상준;손두식
    • 한국산림과학회지
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    • 제90권4호
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    • pp.420-430
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    • 2001
  • 임도개설상(林道開設上)의 기술적인 문제(問題)와 현장애로를 해소하기 위하여 임도(林道)의 직접적인 효과(效果)인 집재비(集材費)와 개설비(開設費)를 중심으로 투자효과(投資效果)를 최대(最大)로 하는 임도망(林道網) 배치(配置)프로그램을 개발(開發)하였다. 프로그램은 Windows 95/98을 운영체제로 하고 Microsoft Visual Basic 5.0을 사용하여 전체 인터페이스 설계(設計)와 계산 프로그램을 작성하였으며, 인터페이스는 계층적인 구조(構造)로 설계(設計)하고 GUI의 형태(形態)로 제공(提供)하였다. 프로그램 개발에 사용한 입력데이터는 Map데이터(지리정보(地理情報)데이터)로서 수치지형도(數値地形圖)(DTM), 계획구역구분도(計劃區域區分圖), 산림기능구분도(山林機能區分圖), 임내(林內) 도로망도(道路網圖)와 콘트롤데이터(계산용(計算用) 조건인자(條件因子) 테이터)인 임상별(林相別) 목재생산량(木材生産量) 및 노동투입량(勞動投入量), 지형별(地形別) 집재비(集材費), 지형별(地形別) 목도단가(林道單價), 노동단가(勞動單價), 임도(林道) 및 작업도(作業道) 우회율(迂回率), 보행거리계수(步行距離係數), 보행속도(步行速度) 등을 사용하였다. 개발된 프로그램은 현재의 임도개설비(林道開設費)로 향후 벌채(伐採)까지의 적정(適正) 임도밀도(林道密度)와 임도개설연장거리(林道開設延長距離)를 파악할 수 있다. 또한 임도노선배치(林道路線配置)를 프로그램화하여 직접적 경제효과(經濟效果)인 임업적(林業的) 효과(效果)를 제일 우선적으로 생각하여 최적(最適)의 임도노선(林道路線)이 배치(配置)할 수 있으며, 종전의 주관적인 임도노선배치(林道路線配置)보다는 많은 요인(要因)에 의하여 임도망(林道網)이 결정(決定)되고 좀 더 과학적이고 이론적인 임도노선배치(林道路線配置)가 가능하므로 투자효과(投資效果)를 최대(最大)로 하는 임도노선배치(林道路線配置) 계획법(計劃法)을 제시(提示)할 수가 있다. 또한 임도노선배치계산(林道路線配置計算)에서 임도노선(林道路線)마다의 배치우선순위(配置優先順位)가 프로그램상에서 결정(決定)되므로 임도노선배치(林道路線配置) 계획(計劃)을 시업계획(施業計劃)과 병행해서 결정(決定)할 수 있다.

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우선순위 기반의 상황충돌 해석 조명제어시스템 구현 (An Implementation of Lighting Control System using Interpretation of Context Conflict based on Priority)

  • 서원일;권숙연;임재현
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.23-33
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    • 2016
  • 현재의 스마트 조명은 센서를 통해 사용자의 행위와 위치를 판별한 후 현재 상황에 적합한 조명 환경이 서비스되도록 구성되어 있다. 이러한 센서 기반의 상황인식 기술은 현재까지 단일 사용자만을 고려할 뿐 여러 사용자들의 다양한 상황 발생과 충돌을 해석하기 위한 연구는 미흡하다. 기존 연구에서는 상황충돌을 해결하기 위한 방법론으로 퍼지이론 및 ReBa 등의 알고리즘을 사용해 왔다. 이는 사용자들이 위치한 공간을 여러 영역으로 구분한 후 각 구역별로 서비스를 제공함으로써 발생 가능한 상황충돌의 기회를 회피할 뿐 개인 선호도 기반의 상황충돌 해석이 가능한 맞춤형 서비스 유형으로 볼 수 없다. 본 논문에서는 여러 사용자에게 다양한 상황이 동시 발생되어 서비스 충돌에 직면할 때, 상황의 유형에 따라 부여된 우선순위를 기준으로 서비스를 결정하는 우선순위 기반 다중 상황충돌 해석이 가능한 LED 조명제어시스템을 제안한다. 본 연구에서는 주거환경을 'Living Room', 'Bed Room', 'Study Room', 'Kitchen', 'Bath Room'의 5개 구역으로 구분하고 여러 명의 사용자를 대상으로 각 구역 내에서 발생 가능한 상황들을 'exercising', 'doing makeup', 'reading', 'dining', 'entering' 등 총 20가지로 정의한다. 시스템은 온톨로지 기반 모델을 이용하여 사용자의 다양한 상황을 정의하고 규칙기반의 룰 및 추론엔진을 통해 사용자 중심의 조명환경을 서비스한다. 또한 동일 공간 및 동일 시점에 사용자들 간의 다양한 상황충돌 이슈를 해결하기 위해 사용자 집중력이 요구되는 상황을 최우선으로 정하고, 동일한 우선순위를 가진 상황일 경우 시각적 편안함을 차선으로 순위를 부여하여 충돌 발생 시 서비스 선택의 기준으로 활용한다.

ART2 기반 RBF 네트워크와 얼굴 인증을 이용한 주민등록증 인식 (Recognition of Resident Registration Card using ART2-based RBF Network and face Verification)

  • 김광백;김영주
    • 지능정보연구
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    • 제12권1호
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    • pp.1-15
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    • 2006
  • 우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다

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서울, 천안, 농촌지역 중 고교 학생들의 인터넷 중독에 대한 비교 연구 (A Comparative Study of Internet Addiction among Middle and High School Students in Seoul, Cheonan, and Rural Area)

  • 이석범;이경규;백기청;김현우
    • 정신신체의학
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    • 제12권2호
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    • pp.145-156
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    • 2004
  • 연구목적: 인터넷 중독이란 '과도한 인터넷 사용에 의해 현실생활에 어려움을 겪게 되는 경우', '인터넷에 과도한 시간을 사용하거나 현실세계에서의 진정한 인간관계가 가상공간에서의 표면적인 관계로 대치되는 것', '인터넷 사용에 대한 자기조절 능력이 현저히 약하고 사용을 금지할 경우 심리적 혼돈과 무기력에 빠지게 되는 상태' 등으로 정의되는 새로운 형태의 중독 현상을 지칭한다. 본 연구에서는 경제적, 문화적, 지리적 여건이 다른 서울, 천안, 농촌지역 중고교 학생들을 대상으로 인터넷 중독율, 인구학적 변수들, 컴퓨터 사용성향, 불안성향, 우울, 그리고 가상공간을 통한 자기 효능감이 각 지역간에 어떠한 차이가 있는지를 알아보고자 하였다. 방법: 연구대상군은 서울, 천안, 천안근교 농촌 소재의 남녀 중고교생 1718명을 대상으로 하였으며 사회인구학적인 변인에 대한 문항들, the Spielberger State-Trait Anxiety Inventory (STAI)를 김정택이 번안한 한국판 상태-특성 불안척도, Self-Rating Depression Scale (SDS)을 이중훈이 번안한 한국판 자기평가 우울척도, 인터넷 사용 성향을 묻는 문항들, Young, K. S.의 인터넷 중독 진단 척도를 윤재희가 번안하였고 본 연구자가 청소년에 맞게 수정한 인터넷 중독척도, J. W. Henry & R. W. Stone이 개발한 computer self-efficacy and outcome expectancy scale과 Paulhus, Delroy가 개발한 Spheres-of-Control Battery Item을 송원영이 번안, 수정하여 사용한 가상공간 활용에 대한 자기효능감 및 결과기대척도로 구성된 설문지를 해당학교장의 협조를 받아 교실 내에서 학생들이 작성하는 방식으로 연구가 시행되었다. 결과: 연구결과 전체 대상군의 인터넷 중독율은 2.9%였으며 세 지역간에 인터넷 중독율에 있어서 유의한 차이는 발견되지 않았다. 전체 대상군의 경우 농촌이 서울이나 천안에 비하여 높은 불안, 우울정도를 보였고, 서울, 천안, 농촌 순으로 높은 가상공간활용에 대한 자기효능감을 보였으며 천안, 서울, 농촌 순으로 여가생활을 혼자 지내는 비율이 높았으나 중독군 만을 대상으로 하였을 때는 이러한 차이가 없었다. 전체 대상군의 경우 인터넷에 접속하는 장소에 있어서 서울, 천안, 농촌 순으로 가정이 많았으며 인터넷 접속방법에 있어서도 서울, 천안, 농촌 순으로 초고속 인터넷의 사용율이 높았으나 중독군 만을 대상으로 하였을 때는 이러한 차이가 없었다. 인터넷 중독에 대한 인식에 있어서는 전체 대상군의 경우 서울, 천안, 농촌의 순으로 인터넷에 중독되어 있다고 생각하는 비율이 높았으나 중독군 만을 대상으로 하였을 때는 이러한 차이가 없었다. 결론: 이번 연구결과를 보면 인터넷 중독율은 세 지역간에 차이가 없었으며 불안, 우울, 가상공간활용에 대한 자기효능감, 여가형태, 인터넷 접속장소, 인터넷 접속방법, 인터넷 중독에 대한 인식에 있어서 전체 대상군에서는 세 지역간에 차이가 있음에도 불구하고 중독군의 경우에는 이러한 차이가 없어 지역간 중 고교 학생들의 심리적 상태, 여가형태, 인터넷 환경, 인터넷 중독에 대한 인식은 차이가 있으나 인터넷에 중독되면 이러한 차이가 없어지고 비슷한 형태의 중독군을 형성함을 알 수 있었다.

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무선공중망을 이용한 의료 정보 데이터 원격 모니터링 시스템에 관한 연구 (A study on the implementation of Medical Telemetry systems using wireless public data network)

  • 이택규;김영길
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2000년도 추계종합학술대회
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    • pp.278-283
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    • 2000
  • 정보 통신 기술이 발전함에 따라 가정에서 손쉽게 혈압, 맥박, 심전도, 혈중산소포화도, 혈액검사까지 할 수 있는 재택 의료기기와 무선 공중망을 연동하여 일반 국민들이 이제 집에서 간편하게 건강 검진을 받을 수 있는 서비스가 가능하게 되었다. 사람의 몸에서 검출되는 생체 데이터를 가정에서 무선 공중망을 이용하여 원격지 병원의 시스템에 전송함으로써 효율적인 원격 모니터링 의료 서비스에 활용될 수 있다. 무선 근거리 통신망을 이용한 의료 정보 전송 시스템에서 개인이 소지한 단말기를 통해 취득한 생체 신호를 무선으로 병원 내에 있는 기저 시스템을 통해 중앙의 시스템에 전송한다. 원격 모니터링 시스템은 필요한 무선 매체 액세스 프로토콜을 이용하여 구현한다. 이러한 매체 액세스 프로토콜로는 IEEE 802.11 의 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance) 프로토콜에 폴링 방식을 접목시켜 구현하였다. 본 연구에서는 심전도, 혈압, 혈중산소포화도 측정장치를 가지는 재택 원격 모니터링 시스템 중에서 심전도 측정 부분을 구현하기 위해 이동형 단말기 내부에 심전계 기능을 내장하였다. 이동형 단말기에 900MHz 대역을 사용하는 무선 공중망 인터페이스를 첨가하여, 가정에서의 일반인, 허약 노인, 환자 등의 심전도를 취득하여 저장, 기록함으로써 건강 진단을 받거나 또는 심장 질환을 가졌을 경우, 복잡한 심장 질환을 효과적으로 감시·관리할 수 있는 시스템을 개발하였다. 제안한 무선 공중망에 기반한 의료 정보 전송 시스템을 구현함에 있어서, 이동형 단말기는 생체 신호 데이터 중에서 심전도 데이터를 무선 공중망 모뎀과 NCL(Native Con운ol Language) 프로토콜을 사용하여 무선 공중망과 접속되어 전송되고, 공중망에듣 SCR(Standard Context Routing) 프로토콜을 사용하여 유선 접속되어 있는 관리 호스트 컴퓨터에 등록되어 있는 개인 정보와 취득한 심전도 데이터를 검토하고 그에 상응하는 검진을 이동형 단말기로 보냄으로써, 무선 공중망을 이용한 의료 정보 전송 시스템을 구현될 수 있음을 검증하였다.

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