2019년말 발생한 COVID-19이 세계적 대유행으로 확산되면서, 선진국과 개발도상국을 가리지 않고 전세계의 의료 시스템을 동시에 무너뜨리는 초유의 사태로 나타나고 있다. 대부분의 시민 사회에서 개인의 보호장구의 부족, 클러스터가 된 지역사회의 격리, 진단과 치료에 필요한 의료시스템의 중단, 사회적 격리로 인한 교육 및 경제활동의 중단 등, 초연결 사회를 지향하던 시민사회가 경험해보지 못한 새로운 위기에 직면하고 있다. 효과적인 대응에 필수적인 개인 보호장비 (PPE), 제독 및 방역 도구, 신속하고 정밀한 대규모 진단, 환자 치료에 필요한 의료기기, 사회적 고립에서 활용될 수 있는 정보의 분석과 연결망 등은 선진국과 개발도상국을 가리지 않고 COVID-19 상황에서 필수적인 사회적 인프라임이 확인되고 있다. 본 Part 1에서는 최근 적정기술로 위기를 극복하기위한 개인보호장구와 개인 및 지역사회의 방역에 대한 사례, 그리고 ICT를 이용한 빅데이터 및 정보활용기술등을 적정기술의 테두리안에서 소개하고자 한다.
본 논문은 전문대학 의료정보관련 자격증 문제은행을 개발하기 위해 여러 가지 자격증별로 중복되는 세부과목에 대한 통합관리와 반복적 모의고사관리, 문제관리(출제, 복사, 채점), 온/오프라인 및 원격지 학습을 가능하도록 시스템을 구성하였다. 이를 통해 실제 전문대학의 수업시간에 활용이 가능하도록 문제은행의 유형, 출력, 풀이방법, 답안의 조정이 편리한 웹 서비스에 중점을 두고 개발하였다. 또한 국가고시 5지선다와 민간자격증 4지선다 문항을 통합관리하며, 과목별문제출제 및 자격증별 비율에 맞는 문제출제도 가능하도록 설계하였다.
본 논문에서는 교량의 상태를 실시간 감시할 수 있는 미들웨어를 개발하였다. 개발된 미들웨어는 인터넷을 기반으로 실시간 안전감시가 가능하며 다양한 교량들에 사용할 수 있도록 범용성을 목표로 개발 되었다. 또한 각 교량들이 위치한 여러 환경에서 신뢰성 있는 데이터를 수집할 수 있도록 다양한로거와 센서들을 접목하고 할 수 있으며 프로그램 수정 없이 수집된 데이터를 가공할 수 있도록 개발되었다, 미들웨어에서 수집된 데이터는 주기적으로 메인 서버에 백업되며 새로운 교량의 추가와 관리가 용이하고 위기상황에 적절히 대응할 수 있는 기능을 포함한다.
본 논문은 웹을 이용한 교량의 실시간 안전감시 시스템을 개발하였다. 시스템이 설치될 교량들은 열악한 환경에 놓일 수 있기 때문에 CDMA 모뎀을 이용하여 실시간 데이터 수집이 가능하도록 하였다. 또한 언제든지 시스템에 접근하여 손쉽게 관리할 수 있도록 웹을 기반으로 개발하였으며, 다양한 교량의 안전감시 센서정보를 하위(low) 레벨의 설정까지 가능하도록 설계하였다. 교량에서 수집된 데이터는 CDMA 모뎀을 통하여 원격 서버에 저장되며, 저장된 데이터는 가공되어 교량의 상태와 위험도를 실시간으로 웹브라우저 상에서 모니터링이 가능하고, 교량의 피로도, 노후화 및 건전도를 측정할 수 있다. 개발된 시스템은 무영대교에 설치되었으며, 시스템의 효율성을 입증하였다.
본 논문에서는 청각장애인들이 가정내에서 발생되는 소리 및 방범 등 비상상황이 발생하였을 때 상황을 다양한 센서로 감지한 후 청각장애인들에게 발생된 상황을 통보하여 청각장애로 인한 불편함을 돕는 가정용 헬스케어시스템을 구현하고자 하였다. 가정에서 발생된 신호를 센서모듈과 연동한 후 감지된 신호를 무선으로 전송하고자 지그비 통신모듈을 사용하였고 각 센서 모듈로부터 받은 데이터 처리는 PIC 16F687 마이크로프로세서를 이용하여 처리하였다. 청각장애자에게 발생된 각각의 상황을 전달하기 위해 각각의 감지된 센서마다 고유한 진동 패턴을 설정하여 진동의 느낌을 통해 청각장애인은 발생된 상황을 감지하도록 구성하였다.
This study focuses on the security issues of a handheld technology in auto vaccination scenario. Handheld or palm-based computing technology, commonly known as personal digital assistant (PDAs)are having tremendous impact in many personal, educational and business settings, the potential is particularly compelling for healthcare, specifically in the clinical settings. By exploring the development of the technology and its application, as well as the issue of its security would provide a better understanding of this technology.
본 연구에서는 치과치료를 무자격 의술자에게 받은 사람들의 특성을 파악하고자 하였다. 2006년 국민구강건강 실태조사 자료를 이용하였다. 본 연구 대상자는 755명으로 치과 무자격시술 경험 유무에 따라 그룹을 나누었다. 무자격 시술 예측 모형을 기 분석에서 살아남은 변수로 CART 모형으로 예측한 결과는 다음과 같다. 의료보험 종류가 의료급여 1종중 66.67%가 무자격 시술경험을 할 것으로 예측되었으나, 직장 또는 미가입 자는 15.46%만 무자격 시술경험을 할 것으로 예측되었다. 연령은 66.5세를 기준으로 66.5세 이상에 해당하는 사람들은 30.0%가 무자격 시술경험을 할 것으로 예측되었으나, 66.5세 미만은 72.7%가 무자격 시술을 경험하는 것으로 나타났다.
"Artificial Intelligence+" is a key strategic direction that has garnered the attention of several global medical device manufacturers and internet companies. Large hospitals are actively involved in different types of medical AI research and cooperation projects. Medical AI is expected to create numerous opportunities and advancements in areas such as medical imaging, computer aided diagnostics and clinical decision support, new drug development, personal healthcare, pathology analysis, and genetic disease prediction. On the contrary, some studies on the limitations and problems in current conditions such as lack of clinical validation, difficulty in performance comparison, lack of interoperability, adversarial attacks, and computational manipulations are being published. Overall, the medical AI field is in a paradigm shift. Regarding international standardization, the work on the top 10 standardization issues is witnessing rapid progress and the competition for standard development has become fierce.
Recent trends in deep reinforcement learning (DRL) have revealed the considerable improvements to DRL algorithms in terms of performance, learning stability, and computational efficiency. DRL also enables the scenarios that it covers (e.g., partial observability; cooperation, competition, coexistence, and communications among multiple agents; multi-task; decentralized intelligence) to be vastly expanded. These features have cultivated multi-agent reinforcement learning research. DRL is also expanding its applications from robotics to natural language processing and computer vision into a wide array of fields such as finance, healthcare, chemistry, and even art. In this report, we briefly summarize various DRL techniques and research directions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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