In emergency dispatching at 119 Command & Dispatch Center, some inconsistencies between the 'standard emergency aid system' and 'dispatch protocol,' which are both mandatory to follow, cause inefficiency in the dispatcher's performance. If an emergency dispatch system uses automatic speech recognition (ASR) to process the dispatcher's protocol speech during the case registration, it instantly extracts and provides the required information specified in the 'standard emergency aid system,' making the rescue command more efficient. For this purpose, we have developed a Korean large vocabulary continuous speech recognition system for 400,000 words to be used for the emergency dispatch system. The 400,000 words include vocabulary from news, SNS, blogs and emergency rescue domains. Acoustic model is constructed by using 1,300 hours of telephone call (8 kHz) speech, whereas language model is constructed by using 13 GB text corpus. From the transcribed corpus of 6,600 real telephone calls, call logs with emergency rescue command class and identified major symptom are extracted in connection with the rescue activity log and National Emergency Department Information System (NEDIS). ASR is applied to emergency dispatcher's repetition utterances about the patient information. Based on the Levenshtein distance between the ASR result and the template information, the emergency patient information is extracted. Experimental results show that 9.15% Word Error Rate of the speech recognition performance and 95.8% of emergency response detection performance are obtained for the emergency dispatch system.
Purpose: This study aimed to identify and present suitable recognition types of policy alternative for before and after response, according to the recognition types of problems in response to violence. Methods: This study investigated 36 EMT's of 17 cities and provinces nationwide. The study was approved by the Kongju National University Institute Review Board (KNU_IRB_2021-17). Data were collected from May 1, 2021 to August 30, 2021 and analyzed by Q factor analysis using the PC-QUNAL program. Results: Recognition types of the problem in 119 EMT's response to violence were described as "I type; lack of professional manpower," "II type; inadequate policy on violence," and "III type; lack of awareness on the emergency field." Recognition types of policy alternative on response to violence by 119 EMT's were described as "Itype; training and public relations oriented," "II type; work environment improvement," "III type; violence handling specialization demand," and "IV type; recovery support seeker." Conclusion: This study provides the foundation required to develop and implement the policies regarding the response to violence; therefore, contributing to EMT's provision.
Purpose: This study simulates cardiac arrest situations in 360° virtual reality video clips and general video clips, and compares the correlations between educational media and experience recognition. Methods: Experimental research was carried out on a random control group (n=32) and experimental group (n=32) on March 20, 2019. Results: The groups where participants were trained with the 360° virtual reality video clips and a higher score of experience recognition (p=.047) than the group where participants were trained with the general video clips. Moreover, the subfactors of experience recognition including the sense of presence and vividness (p=.05), immersion (p<.05). experience (p<.01), fantasy factor (p<.05). and content satisfaction (p<.05) were positively correlated. Conclusion: Enhancing vividness and the sense of presence when developing virtual reality videos recorded with a 360° camera is thought to enable experience recognition without any direct interaction.
In this paper, we discuss a service to give alarm in the case of emergency for the old and the weak by human behavior recognition in Intelligent Space. Our Intelligent Space consists of mobile robots, sensors and agents. And these components are connected to network framework. Agent analyzes data acquired from networked sensors and determines task of robots and a space to provide a service for humans. In our emergency alarm service, human behavior recognition service module analyzes accelerometer data obtained from body-attached human behavior sensing platform, and classifies into four basic human behavior such as walking, running, sitting and falling-down. For the old and the weak, falling-down behavior may bring about dangerous situations. On such an occasion, agent executes emergency alarm service immediately. And then a selected mobile robot approaches fallen person and sends images of the person to guardians. In this paper, we set up a scenario to verify the emergency alarm service in Intelligent Space, and show feasibility of the service from our simulation experiments.
Purpose: This study sought to analyze perceptions and attitudes regarding patient personal information protection according to the general characteristics of paramedic students and their clinical practice experience. Methods: A total of 215 paramedic students from G university in I metropolitan city and D university in G do were surveyed. Frequency analysis, percentage analysis, and one-way distribution analysis were conducted using the software SPSS version 23.0. Results: First, recognition regarding the operation of laws and systems related to medical law and personal information protection was high among students who had no clinical practice experience, and there were no differences with regard to students' general characteristics. Second, the level of recognition regarding patient personal information protection and exposure did not differ depending on students' general characteristics and clinical practice experience. Conclusion: Based on the results of this study, students' recognition and attitude should be improved by carrying out continuous education on patient personal information protection. Furthermore, more specialized and systematic training related to patient personal information protection should be conducted to nurture appropriately trained paramedic students.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.12
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pp.1143-1149
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2010
Because the noise is the main cause for decreasing the performance at speech recognition, the place or environment is very important in speech recognition. To improve the speech recognition performance in the real situations where various extraneous noises are abundant, a novel combination of FIR and Wiener filters is proposed and experimented. The combination resulted in improved accuracy and reduced processing time, enabling fast analysis and response in emergency situations. Usually, there are many dangerous situations in our city life, so for the smarter city it is necessary to detect many types of sound in various environment. Therefore this paper is about how to detect many types of sound in real city, especially on CCTV. This paper is for implementing the smarter city by detecting many types of sounds and filtering one of the emergency sound in this sound stream. And then it can be possible to handle with the emergency or dangerous situation.
Purpose: This study aimed to develop 360° virtual reality videos and common videos for cardiac arrest recognition. Methods: A sequential mixed methods study was conducted, using qualitative interviews (with a total of seven experts) and a quantitative survey. Results: First, the cardiac arrest situation should be developed within 2-3 minutes after witnessing the patient collapse, for each of the four cardiac arrest videos about apnea, gasping, seizure, gasping, and seizure. Second, the education program should be designed so that the education on cardiac arrest recognition can proceed before CPR practice begins. Conclusion: 360° virtual reality videos and common videos for cardiac arrest recognition can play an important role in the education of the general public about cardiac arrest experience.
This study proposes a method for the recognition of emergency situation according to the bimodal information of camera image sensor and gravity sensor. This method can recognize emergency condition by mutual cooperation and compensation between sensors even when one of the sensors malfunction, the user does not carry gravity sensor, or in the place like bathroom where it is hard to acquire camera images. This paper implemented HMM(Hidden Markov Model) based learning and recognition algorithm to recognize actions such as walking, sitting on floor, sitting at sofa, lying and fainting motions. Recognition rate was enhanced when image feature vectors and gravity feature vectors are combined in learning and recognition process. Also, this method maintains high recognition rate by detecting moving object through adaptive background model even in various illumination changes.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.2
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pp.254-259
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2011
For the emergency detecting in general CCTV environment of our daily life, the monitoring by only images through CCTV information occurs some problems especially in cost as well as man power. Therefore, in this paper, for detecting emergency state dynamically through CCTV as well as resolving some problems, we propose a detection and recognition method for emergency and non-emergency speech by GMM. The proposed method determine whether input speech is emergency or non-emergency speech by global GMM. If emergeny speech, local GMM is performed to classify the type of emergency speech. The proposed method is tested and verified by emergency and non-emergency speeches in various environmental conditions.
Objectives : The education of dental hygienists on emergency care has been implemented as a part of curriculum at school, the contents and practice are inadequately and unsystematically conducted. The purpose of the study was to examine the perception and use of emergency care in dental hygienists in various emergency situations and emergency medical equipment. Methods : The subject of this study was 64 dental hygienists dental hygienists in Chungchenongnam-Do. The data were collected through a self-administered questionnaire from November, 17 to 24, 2011. Results : Only 3.1% of dental hygienists answered "I know very well", exhibiting relatively low level of recognition. Moreover, 15.6% of respondents answered "I know quite well", 53.2% answered "I know somewhat well", and 28.1% answered "I do not know well". In terms of the operation of defibrillator, 9.4% of dental hygienists answered "yes" and 90.6% answered "no". Regarding performing CPR, 15.6% of respondents answered "I can perform" while 84.4% answered "I can not perform". Conclusions : Despite the education on emergency medicine, dental hygienists working in dental clinics are found to be not well aware of proper perception of emergency care and the utilization of emergency medical equipment. Therefore, appropriate refresh educational framework and development and application of programs are thought to be essential for dental hygienists to adequately and swiftly respond to emergency situations by full recognition of the importance of emergency care.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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