• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.69-93
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• 2017

ICT는 제조기반 산업사회에서 가치사슬의 효율성/효과성의 지원을 목적으로 도입되었으나 정보기반 산업사회에서는 ICT가 시장 가치 창출의 주체가 되어 다중 가치사슬의 형성 가능성을 기대하게 하였다. 즉, ICT의 발전은 공급 및 수요의 다변화와 다양성의 동인이 되면서 가치를 창출하기 시작했고, 이를 중심으로 하는 신 가치 사슬의 등장은 구 가치사슬과의 충돌의 문제를 야기하였다. 즉, 다중 가치사슬이 존재 가능한 플랫폼에서는 가치사슬 간의 충돌, 중첩, 생성, 상실 등의 동적 상황 등에 따른 신/구 가치의 창출과 소멸 등이 발생하게 된다. 예를 들어, ICT에 기반을 둔 우버택시 서비스는 신 가치사슬을 형성하여 택시서비스 시장에서 신/구 가치사슬간의 충돌을 야기했다. 제조기반 산업사회에서는 단일 가치사슬의 시장 선점이 중요하였으나, ICT 기반 융합 제품/서비스/정보가 유통되는 플랫폼에서는 시장 상황 변수의 동적 변화에 따라 다중의 가치사슬이 존재하면서 서로 충돌과 공존을 야기하게 되었다. 따라서 ICT에 기반을 둔 지능형 정보사회의 발전과 함께 시장가치 최대화를 위해 다중 가치사슬 간 충돌 최소화와 공존의 최대 가능성을 높일 수 있는 모형의 제시가 중요하다. 본 연구에서는 먼저 의료서비스 시장을 중심으로 하는 다중 가치사슬의 동적 플랫폼 형성에 대해 논의한다. 즉, 의료서비스 시장에 ICT 기반 원격 및 지능형 의료서비스 등이 구 시장에 진입함으로써 발생하는 가치사슬 간의 충돌을 최소화하고 공존 가능성을 높이기 위한 공존 요인 변수에 대해 논의 한다. 이를 위해 다중의 공급과 소비 및 서비스가 존재 가능한 다중 가치사슬이 충돌 및 중첩하는 과정에서 공존 요인 변수 등에 기반하여 가치 사슬들을 동적으로 생성/변화/소멸 및 공존하기까지 의료서비스 플랫폼에 대해 논의한다. 또한 플랫폼 내의 각 가치사슬의 생산가치의 증가와 가치사슬 간의 상호 작용에 의한 부가가치의 창출 등에 의해 플랫폼의 총 가치가 증가 될 수 있음을 논의한다. 마지막으로 공존 모형을 제안하고 실험을 통해 가치사슬 간의 공존 가능성을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.244-253
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• 2020

본 연구는 2017년도 지역사회건강조사 자료를 이용하여 65세 이상 남성노인과 여성노인의 인구사회학적 특성, 건강행태 및 주관적 건강수준, 의료이용 등에 따른 행복감 수준과 행복감에 영향을 미치는 요인을 평가해 보고자 하였다. 연구대상은 남성노인 27,979명, 여성노인 39,856명으로 총 67,835명으로 선정하였다. 연구결과 여성노인은 남성노인보다 교육수준과 가구 총 소득이 행복감에 영향을 주었고 남성노인은 배우자 유무가 행복감에 영향을 주어 배우자가 있는 경우 행복감 수준이 높았다. 그리고 남성노인과 여성노인 모두 건강행태 및 주관적 건강수준이 좋을 때 의료이용에 제한이 없을 때 행복감을 크게 느꼈다. 이는 노년기에는 신체 생리적인 기능의 감퇴로 인하여 다른 연령집단에 비해 신체적 건강에 대한 취약성이 증가하는 시기이므로 건강행태 및 주관적 건강수준, 의료이용이 큰 영향을 미치는 것으로 생각된다. 이러한 결과를 토대로 국가적 차원에서 노인복지를 위한 제정을 확대하여 노인의 성별 특성에 맞는 평생교육의 기회를 제공해야 하며 현재 운영되고 있는 노인교육, 건강관련기관의 프로그램을 노인의 특성에 맞게 운영되어야 할 것이다. 또한 노인과 관련된 사회서비스 체계 및 프로그램의 재평가 해 노년의 행복감을 좀 더 효과적으로 증진시킬 수 있는 서비스와 프로그램 개발을 위한 노력이 필요하다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2060-2077
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• 2019

Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.

• 대한임상검사과학회지
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• 제51권1호
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• pp.15-25
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• 2019

감염감시를 위한 신뢰성 있고 객관적인 의료관련 감염의 정의 및 자동화 된 프로세스를 개발하는 것이 중요하다. 그러나 자동화 된 감시 시스템으로의 전환은 여전히 어려운 과제이다. 초기의 발생 확인은 대개 비정상적인 사건과 진행중인 질병 감시를 인식하는 임상 검사자들이 기준선 비율을 결정하도록 요구한다. 이 시스템은 잘 정의 된 감시 규칙에 따라 의료 관련 혈류 감염의 후보를 감시하기 위해 매일 검사정보 시스템 데이터를 검사한다. 시스템은 추가 확인을 요구함으로써 전문적인 자율성을 탐지하고 예약한다. 또한 웹 기반 혈류감염 감시 및 분류 시스템은 검사실 정보 시스템에서 얻은 개별 데이터 요소를 사용할 수 있고 검사정보 시스템은 기존의 감염 제어 인력 감시 시스템과 높은 상관관계가 있는 데이터를 제공한다. 이런 시스템은 예방 지침에 따를 경우 적절하고, 수용 가능하며, 유용하고 민감하다. 감시 시스템은 병원에서 광범위한 병원균의 전파가 언제 어디서 발생하는지에 대한 이해를 획기적으로 향상시키기 때문에 유용하다. 국가적 차원의 계획은 의료관련감염 예방, 보건 관련 예방 통제위원회(HAIPCC), 살균 서비스(SS), 미생물학 실험실, 손 위생 차원의 주요 구조를 강화하기 위해 추진되어야하며 해당 지역은 의료관련 감염 예방에 미치는 영향을 고려하여 선정해야 한다.

• 보건행정학회지
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• 제34권2호
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• pp.178-184
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• 2024

연구배경: 본 연구는 의료질평가지원금 drug utilization review (DUR) 평가지표 도입 전·후의 DUR 점검률 및 의약품 중복처방 예방률 변화 차이를 비교하여 DUR 평가지표의 도입과 안전한 의약품 사용 간의 효과성을 파악하고자 한다. 방법: 본 연구는 2018년 건강보험심사평가원(Health Insurance Review and Assessment Service) DUR 자료(DUR 평가지표 도입 전)와 2023년 의료질평가지원금 평가 결과 산출 자료(DUR 평가지표 도입 후)를 활용하였다. 종속변수는 DUR 평가지표로, DUR 점검률과 의약품 중복처방 예방률 지표를 활용하였다. 독립변수는 DUR 평가지표 도입 여부이며, 통제변수는 의료기관 단위변수로, 종별 구분, 설립 구분, 소재지, DUR 청구 software 업체, 병상 수를 선정하였다. 결과: DUR 평가지표 도입 전·후의 의약품 중복처방 예방률 변화 차이를 분석한 결과, DUR 평가지표 도입 전·후의 의약품 중복처방 예방률은 통계적으로 유의미한 차이가 있었으며, DUR 평가지표 도입 후 의약품 중복처방 예방률이 유의미하게 증가하였다. 결론: 본 연구의 정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, DUR 시스템의 지속적인 평가 진행이 필요하다. 본 연구를 통해 DUR 평가지표 도입 후 의약품 중복처방 예방률이 유의하게 증가한 것을 확인하였다. 따라서 DUR 시스템의 효과를 계속해서 검토하고 의약품 사용의 안전성을 확대하기 위해 DUR 시스템의 지속적인 평가 진행이 필요할 것으로 판단된다. 둘째, DUR 시스템 정보를 활용하는 의료기관과 이를 관리하는 기관과의 협력 파트너십 구축이 필요하다. 의료기관의 적극적인 DUR 점검 참여와 관리기관의 다각적인 지원을 바탕으로 공동의 노력과 협력이 이루어진다면, DUR 시스템의 활성화를 통해 안전한 의약품 사용을 보장하고 국민건강을 보호하며, 의료의 질적 수준 향상을 불러올 것으로 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.77-83
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• 2019

인구 증가로 인해 노인 인구가 날로 증가하고 있다. 이런 노인들에겐 다양한 보살핌이 필요하지만, 노인들을 돌볼 수 있는 의료 종사자가 부족한 상황이다. 전천후 생활보조는 고령자의 안전과 건강한 삶을 보장하고, 고령자가 자신이 선호하는 환경에서 독립적으로 살 수 있는 기간을 연장하는 것을 목표로 한다. 전천후 생활보조는 스마트 장치, 의료 센서, 무선 네트워크, 건강관리 모니터링을 위한 컴퓨터 및 소프트웨어 응용 프로그램으로 구성된 시스템을 제공한다. 전천후 생활보조는 노인들의 건강과 건강 상태를 예방, 치료 및 개선하는 등의 다양한 목적으로 사용될 수 있다. 정보 보안 및 개인 정보 보호는 전천후 생활보조 시스템 사용자가 보호받을 수 있도록 보장하는 데 중요하지만, 이러한 특성을 고려한 연구는 미미하다. 본 논문에서는 전천후 생활보조 시스템을 위하여 안전하고 경량화 된 인증기법을 제안한다. 제안된 인증기법은 전천후 생활보조 시스템에서 요구되는 중요한 보안 요구 사항들을 지원할 뿐만 아니라 다양한 유형의 공격으로부터 안전하다. 또한 제안된 인증 기법이 기존의 인증 기법들보다 더 안전하고 효율적이라는 것을 보여주기 위하여 보안 분석 결과를 제시한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2440-2443
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• 2005

We propose a new early rehabilitation training system for postural control using a tilting bed and a force plate. The conventional rehabilitation systems for postural control cannot be applied to the patients lying in bed because the rehabilitation training using those systems is possible only when the patient can stand up by himself or herself. Moreover, there has not existed any device that could provide the sense of balance or the sensation of walking to the patients in bed. By using a tilting bed, a visual display, and a force plate, we have developed a new rehabilitation training system for balance control of the patients in bed providing sense of balance and the sensation of walking to the patient. Through the experiments with real people, we verified the effectiveness of the new early rehabilitation training system. The results showed that this system is an effective system for the early rehabilitation training and that our system might be useful as clinical equipment.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권5호
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• pp.1856-1869
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• 2015

This paper addresses the issues of 3D human activity detection, tracking and recognition from RGB-D video sequences using a feature structured framework. During human tracking and activity recognition, initially, dense depth images are captured using depth camera. In order to track human silhouettes, we considered spatial/temporal continuity, constraints of human motion information and compute centroids of each activity based on chain coding mechanism and centroids point extraction. In body skin joints features, we estimate human body skin color to identify human body parts (i.e., head, hands, and feet) likely to extract joint points information. These joints points are further processed as feature extraction process including distance position features and centroid distance features. Lastly, self-organized maps are used to recognize different activities. Experimental results demonstrate that the proposed method is reliable and efficient in recognizing human poses at different realistic scenes. The proposed system should be applicable to different consumer application systems such as healthcare system, video surveillance system and indoor monitoring systems which track and recognize different activities of multiple users.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.79-85
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• 2020

IIoT stands for Industrial Internet of Things used in manufacturing, healthcare, and transportation in networked smart factories. Recently, IIoT's environment requires an automated control system through intelligent cognition to improve efficiency. In particular, IIoT can be applied to automatic calibration of production equipment for improved management in industrial environments. Such automation systems require a wireless network for transmitting industrial data. Self-calibration systems in laser transmission paths using wireless networks can save resources and improve production quality by real-time monitoring and remote control of laser transmission path. In this paper, we propose a wireless networked system for self-calibration of laser equipment that requires a laser transmission path, and we show the results of the prototype evaluation. The self-calibration system of laser equipment measures the coordinates of the laser points with sensors and sends them to the host using the proposed application protocol. We propose a wireless network service for the wired motor controller to align the laser coordinates. Using this wireless network, the host controls the motor by sending a control command of the motor controller in an HTTP message based on the received coordinate values. Finally, we build a prototype system of the proposed design to verify the detection performance and analyze the network performance.

• 대한산업공학회지
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• 제35권4호
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• pp.226-247
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• 2009

The competitiveness of the service sector is driven by its productivity. Services innovation is essential to enhancing service productivity. This paper first presents a framework for services innovation. The framework consists of three main phases of a service lifecycle (namely, service development, service operation, and service improvement), which are supported by IT infrastructure and service R&D management functions. This paper then identifies major research issues that should be investigated in the near future. The current issues of three representative service industries (namely, healthcare service, telecommunications service, and financial service) are also discussed.