KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권11호
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pp.3003-3029
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2023
The rapid evolution of the IoT has paved the way for new opportunities in smart city domains, including e-health, smart homes, and precision agriculture. However, this proliferation of services demands effective SLAs between customers and service providers, especially for critical services. Difficulties arise in maintaining the integrity of such agreements, especially in vulnerable wireless environments. This study proposes a novel SLA management model that uses an SDN-Enabled WSN consisting of wireless nodes to interact with smart contracts in a straightforward manner. The proposed model ensures the persistence of network metrics and SLA provisions through smart contracts, eliminating the need for intermediaries to audit payment and compensation procedures. The reliability and verifiability of the data prevents doubts from the contracting parties. To meet the high-performance requirements of the blockchain in the proposed model, low-cost algorithms have been developed for implementing blockchain technology in wireless sensor networks with low-energy and low-capacity nodes. Furthermore, a cryptographic signature control code is generated by wireless nodes using the in-memory private key and the dynamic random key from the smart contract at runtime to prevent tampering with data transmitted over the network. This control code enables the verification of end-to-end data signatures. The efficient generation of dynamic keys at runtime is ensured by the flexible and high-performance infrastructure of the SDN architecture.
Because of the rising healthcare costs, there is a growing need for developing efficiency indicators for medical resources use and measuring efficiency of healthcare providers and healthcare systems using them. In this study, we aimed to develop efficiency indicators for medical resources use by means of Delphi technique. We systematically reviewed the existing measures of medical resource use. Thirty nine indicators were selected as a candidates across the six domains: medical personnel, medical equipment, medical facilities, ethical management, resource efficiency, and drug use. To develop efficiency indicators with professional consensus, a 2-round Delphi survey was conducted among 29 professional experts. The following indicators were selected based on the Delphi survey results: adjusted number of the patient per day and level of the nurse number medical personnel in medical personnel domain; the number of the scan a professional physician and the quality of the scan in medical equipment domain; bed utilization rate in medical facility domain; drug price reported pharmaceutical price by medical institutions, medical fee billing transparency, and medical care appropriateness in ethical management domain; costliness index in resource efficiency domain; and utilization of high cost drug and items per prescription in drug use domain. The efficiency indicators could provide valid information about efficiency of healthcare providers and healthcare systems with respect to their resources use and facilitate policies to improve their efficiency.
최근 병원정보시스템은 병원 경영을 위한 다양한 서비스, 진료 활성화와 진료의 질 향상을 위하여 대용량의 데이터베이스를 보유하게 되었다. 하지만, 병원정보시스템에 대한 정보보호대책은 미흡한 편이다. 따라서, 병원정보시스템 구축할 때, 정보보호에 대한 대책을 적절하게 마련하여 정보보호 감리를 수행하여야 하며, 위험관리를 통한 정보보호 수준을 유지할 수 있도록 정보보호 관리체계(ISMS)를 수립하고 관리해야 한다. 본 논문에서는 병원정보시스템, 정보보호관리체계, 병원정보 보호 요구사항 및 위협요소를 근거로 병원정보시스템에 적합한 정보보호 감리모형을 제안하였다. 감리모형에서는 의료기관의 특성이 잘 반영되어 있는 ISO27799와 비교하여 점검항목들을 도출하였다. 보안영역은 물리적, 기술적, 관리적 영역으로 분류하고 각각에 세부적으로 정보보호 항목들을 도출하였다. 또한 ISO27799의 위험관리 절차에 따라 점검항목을 매핑함으로써 보안성과 효율성을 동시에 향상시킬 수 있도록 설계하였다. 제안한 감리모형은 IT 전문가들의 5점 척도 설문 조사 결과 평균 4.91점으로 나타나 적합하다는 결론이 도출되었다.
Objectives : The purpose of the study is to improve autonomous decision-making ability by analyzing the relationship between autonomy and decision-making ability. Methods : The subjects were 176 dental hygienists in Busan. Self-reported questionnaire was fill out from May 2012 to January 2013. Results : The average of the degree of autonomy was $2.20{\pm}0.29$. Buddhists showed the highest score of $2.37{\pm}0.37$ (p<0.05). Buddhists had the higher education than other religions (p<.05). Clinical decision-making ability was $2.21{\pm}0.25$. Among the subcategories, statistically significant differences (p<.05) was shown by gender, degree of education, and religion in the domain of "Exploration of Choice and Alternatives"; Buddhists showed a higher score in the domains of "Assessment and Re-evaluation of Decisions" and "Review of Values and Goals," with significant difference of p<.05. Autonomy and clinical decision making revealed a positive correlation in the categories "Assessment and Re-evaluation of Decisions" (r=.518, p=.000), "Review of Values and Goals" (r=.610, p=.000), and "Investigation of Information and Synchronization of New Information" (r=.314, p=.000). Conclusions : To improve the performance of dental hygienists, working systems and training will be intensified to develop the autonomy and clinical decision making.
Purpose: This study aimed at exploring treatment delay (TD) among cancer patients in China with an attempt to develop a practical methodology facilitating frontline Chinese clinicians in promoting earlier cancer diagnosis and treatment. Materials and Methods: The study comprised framework development, qualitative interviews and paired factor rating. Framework development utilized systematic literature review, soft systems thinking and consensus groups. Qualitative interviews employed a checklist of open questions soliciting information about all the domains included the framework from cancer patients drawn via stratified randomized sampling of inpatients at 10 hospitals in Hefei, China. Paired factor rating used a self-developed computer aid and the interviewed patients as referring cases to weigh the relative importance of the factors listed in the framework in terms of their contributions to specific components of total delay (TD). Results: a) A conceptual framework was proposed consisting of a 6-step path to TD and 36 category determinants. b) A total of 227 patients were interviewed; their TD was 267.3 mean or 108 median days ranging from 0 to 2475 days; average appraisal, illness, behavioral, preparation and treatment delay accounted for 52.1%, 9.4%, 0.30%, 8.8% and 29.4% of the TD respectively. Individual side factors were rated substantially more important than environmental side factors (60% vs. 40%); most influential TD factors included cancer symptoms, overall health, family relations and knowledge about cancer and health. Conclusions: The framework proposed together with the interviewing and rating approaches used provide a potential new methodology for understanding cancer patients' TD and promoting earlier cancer treatment.
Distinct features in heart rate signals during the driver's wake and sleep states could provide an initiative for the development of a safe driving systems such as drowsiness detecting sensor in a smart wheel. We measured ECG from health subjects ($23.5{\pm}2.5$ in age) during the wake and drowsiness states. The proposed method is able to detect R waves and R-R interval calculation in the ECG even when the signal includes in abnormal signals. Heart rate variability(HRV) was investigated for the time domain and frequency domains. The STD HR(0.029), NN50(0.044) and VLF power(0.0018) of the RR interval series of the subjects were significantly different from those of the control group (p < 0.05). In conclusion, there are changes in heart rate from wake to drowsiness that are potentially to be detected. The results in our study could be useful for the development of drowsiness detection sensors for effective real-time monitoring.
품질은 양(Quantity) 이나 질(Quality)로 관찰하여 수치로 측정 할 수 있는 서비스 특성이다. QoS란 트래픽이 통신망에서 전달되면서 예측 가능하면서 동시에 최소한으로 보장되어야할 서비스 요구사항이다. 스마트 의료정보시스템 개발에는 스마트 환경에서 기능적 요구사항과 품질을 만족시켜야 할 목표가 존재한다. 스마트 의료정보시스템의 기능도메인은 Patient Module 도메인, 스마트 환경 도메인, RFID Tag와 리더기 간 동작 도메인, Homecare Station 도메인, Clinical Station 도메인으로 구성된다. 본 연구는 각 도메인에서 수행되는 유헬스 서비스 스마트 기능 품질만족도 평가 방법론을 제시한다. QoS 측정기준은 의료정보의 기능적 요구 사항과 품질 요구사항 별로 구분된다. 품질측정 파라메타는 기능적 요구사항 6개 항목과 20개 세부항목이며 품질 요구사항은 5개항목과 20개 세부항목으로 구성된다. 품질평가를 위해 본 연구는 한국형 스마트 의료 정보 품질평가 매트릭스로 2-factor 평가 방법을 제시한다. 본 연구의 전체적인 품질평가 프레임워크는 모든 스마트 의료정보시스템 개발 시 고려해야 할 의료정보 특유의 품질에 대한 기준을 체계화하고 품질평가 절차를 모델화 한 것이다.
연관 규칙 탐사는 다양한 분야에서 널리 쓰이는 데이터 마이닝 기법으로 트랜잭션 데이터에 포함된 이산적인 항목들 간의 인과관계를 추출하는데 목적을 둔다. 하지만 분석자들은 때로 방대한 양의 데이터에서 추출된 많은 연관규칙들을 해석하고 활용하는데 곤란을 겪기도 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 주어진 트랜잭션 데이터에서 유용한연관 규칙을 탐색하기 위한 새로운 방법인 HTM 접근법을 제안하고자 한다. HTM 접근법은 크게 계층 군집, 테이블 뷰 및 모자이크 플롯의 세 가지 단계로 구성되며, 각 단계는 분석자들에게 적절한 시각적 표현을 제공한다. 예시를 위해 본 논문에서는 상기 접근법을 건강 검진 결과 데이터 분석에 적용하였으며, 실험결과 HTM 접근법을 통해 분석자들은 유용한 규칙들을 보다 효과적으로 탐색할 수 있을 것으로 기대된다.
건강효과나 보건효과를 표방한 다양한 건강기능식품이 시장에 유통되고 있다 이들 제품은 분명한 식품형태의 것으로부터 정체, 캡슐 상 까지여서 의약품과 오인 혼동될 우려가 높으며 전문적 지식이 없는 사람이 통상의 식품으로서 판매하고 있는 일이 많고 건강기능식품용 질병의 치료 목적으로 사용하는 경우도 적지 않다. 건강기능식품제도의 창설이나 법적 규제에 의해 혼란스런 건강기능식품의 상황을 개선하기 위한 노력이 계속되어 왔지만 아직 소비자에게는 제대로 전달되지 않고 있다. 따라서 건강기능식품이 질병의 치료에 이용되는 문제나 위법으로 의약품성분을 첨가한 제품이 유통되는 문제는 끊이지 않고 있고 이러한 문제는 인터넷 등의 정보 전달수단의 발달에 따라 더욱 확대되고 있다. 건강기능식품의 문제는 제품자체의 문제와 이용방법의 문제로 크게 나눌 수 있지만 어느 쪽이나 적절한 정보를 소비자에게 전달해서 그 실태가 틀림없이 인식되어야만 어느 정도 개선 헬 수 있다고 생각된다. 건강가능식품과 관련되어 야기 될 수 있는 문제들은 위법제품, 유해물질 혼입, 알레르기 병자에 대한 투여시 고려되어야 할 사항, 의약품과의 상호작용, 성분표시가 있어도 그 순도와 함량이 극히 애매해 검출되지 않을 수도 있는 문제, 대사활성화가 일어나는 제품, Alkaloid가 함유된 경우 및 비타민 미네랄의 과잉섭취와 부족에 의한 건강피해 리스크 등 많은 경우가 있다. 건강기능식품과 관련한 부작용 사례가 해마다 증가하고 있는 이유는 불량 건강기능식품 업체가 그 효과와 효능을 과장해서 선전하는 것도 중요한 부분을 차지하며 실제로 허위 과대 광고로 인해 적발된 사례가 연평균 821건에 달한다. 식품의약품안전청은 홈페이지를 통해 건강기능식품 문제의 개선과 홍보를 위해 정보를 제공하고 있지만 건강기능 식품의 적정사용과 의약품 건강기능식품 간 상호작용을 피하기 위해서는 개선의 여지가 있다. 건강기능식품문제의 개선을 위해서는 승인된 제품에 대한 정보 부작용 수집의 제도화 및 재평가 제도의 정착, 인체적용 전 시험과 인체적용 시험조건에 대한 표준화가 시급하다. 또한 적절한 정보제공 활동을 위해서는 건강기능식품 의약품 등 이종 데이터간의 유기적 연동을 위한 통합 DB시스템 및 사용자가 데이터를 편리하게 검색할 수 있는 사용자 인터페이스도 요망된다.
최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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