• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.217-242
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• 2022

AI 기술이 결합된 지능형 제품은 기술적 차별화를 실현하며 시장 경쟁력을 높일 수 있는 잠재성을 지닌다. 하지만 시장 수용도를 극대화 할 수 있는 AI 기반의 신제품 개발 방법론은 부재하다. 본 연구는 AI 기반의 지능형 제품 개발에 대한 방법론으로서 KANO-QFD 통합 모델을 제안한다. 실증적인 분석을 위한 구체적 사례로 탈모 예측 및 치료 기기에 대한 소비자 요구조건(Customer Requirements)의 유형을 분류하고, 이를 구현하기 위한 기술적 요구사항(Engineering Characteristics)의 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하여 지능형 메디컬 신제품 개발의 방향을 제시하였다. 소비자 130명을 대상으로 실시한 설문조사 분석 결과, KANO 카테고리 중 매력적 품질(Attractive Quality) 요소로 미래 탈모 진행 상황에 대한 정확한 예측, 미래 탈모 모습 및 치료 후 개선된 미래 모습을 실물화하여 스마트폰으로 보고, 세련된 디자인, 레이저와 LED 빛 복합 에너지를 이용한 치료 등이 도출되었다. QFD의 품질의 집(House of Quality)을 기반으로 분석한 결과, 탈모 진단 및 예측을 위한 학습 데이터, 두피 스캔용 Micro 카메라 해상도, 탈모 유형 분류 모델, 맞춤화를 위한 개인별 계정 관리, 탈모 진행상황 진단 모델 순으로 상대적 중요도 및 우선순위가 도출되었다. 본 연구는 기존에 선행되지 않았던 AI 기반의 지능형 메디컬 제품 개발에 대한 방향을 제시하였다는 면에서 의의를 지닌다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권5호
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• pp.522-538
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• 2001

본 논문은 현재 개발중인 웹 기반의 실시간 중환자 관찰 시스템의 부 시스템인 호출 시스템을 소개한다. Computer Telephony Integration (CTI) 기술을 바탕으로 한, 이 호출 시스템은 환자 상태의 변화와 상황에 따라 가장 적합한 통신 매체를 찾아서 담당 의료진과 환자 보호자를 효율적이고 자동적으로 연락하는 것을 목적으로 한다. 메시지의 긴급성, 연락 시점, 연락 대상자에게 가능한 통신 매체 등에 따라 호출 상황이 매우 복잡할 수 있는데, 불확실성 추론 방법 중의 하나인 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 가장 적합한 통신 매체를 결정함으로써, 메시지 전달의 신속성과 안정성을 높이고자 하였다. 또한, 에이전트 기술을 이용하여 사용자의 간섭 없이 호출 작업이 이루어지도록 하였다. 개별적인 통신매체를 이용하지 않고도, 하나의 통합된 환경에서 적합한 매체를 결정하여 호출하는 본 시스템은 중환자실 의료진의 연락 업무를 경감하고 나아가 의료 서비스의 질을 향상하는 효과가 있다고 하겠다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제18권3호
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• pp.144-148
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• 2007

최근 국내에서는 원거리에 있는 응급환자에 대한 원격의료서비스를 제공하기 위한 이동형 응급 의료 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 응급구조 차에 탑재 할 수 있는 이동형 디지털 X선 촬영 장치를 구축하고 시스템으로부터 획득한 영상에 대하여 영상 성능평가의 주요인자인 MTF (modulation transfer function), NPS (noise power spectrum) 및 DQE (detective quantum efficiency)를 정량화함으로써 응급상황 시 임상적으로 효용성 있는 영상의 획득 가능성을 평가하는 것이었다. 이동형 X선 장치(Mobix-1000; LISTEM, Wonju, Korea)와 디지털 X선 detector 시스템 (Alpha-R4000; Teleoptic PRA, Kyiv, Ukraine)으로 구축된 영상시스템에 대하여 성능평가를 수행하였다. 측정결과로 10% MTF는 2.4 cycles/mm를 나타내었고, DQE (0)는 조건선량 0.19, 0.5 그리고 1.3 mR에 따라 각각 54%, 55%, 그리고 76%로 측정되었다. 본 연구에서 획득한 영상평가 결과는 연구 중인 이동형 디지털 X선 촬영 장치의 응급 원격 의료에의 사용가치를 확인 할 수 있는 기초자료로서 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 간호행정학회지
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• 제11권4호
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• pp.401-414
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• 2005

Purpose: This study was to evaluate the utilization of health care service and to provide supportive data for health care policy making in one urban area in Korea. Method: This study tested the significance of public health service using the database of an university hospital and public health center from Feb. 2000 to Dec. 2004. Data were analyzed by multidimensional analysis and data mining technique and produced the information on the classification of utilization characteristics by main disease and the total cost of use and disease association with the users of the public health center. Results: The Results were as follows: 1) Top 10 diseases in the area accounted for 22.4% of total frequency for the most recent 5 years in university hospital, while 59.0% in public health center. 2) There were significant correlations between university hospital and public health center user's insurance type and place of residence: It showed higher use of public health center for free service beneficiaries residing in Seoul than residents in nearby or local area. The medical insurance types for hospital users were more various than those for public health center users. 3) The use of hospital for patients of hypertension, diabetes mellitus and hyperlipidemia was tended to concentrate in mostly autumn and winter since August 2000, while the cost of using public health center for those patients has been steadily reduced since July 2000. 4) As a result of cluster analysis, there were classified into three homogeneous groups according to the total cost of using public health service, age, and the frequency of use. 5) The association analysis on patients with chronic disease in public health center produced a detailed information on accompanying diseases related to the incidence rate of disease of high frequency due to aging, information on drug abuse and immune disease. Conclusion: The health care policy for local community should be evaluated continuously. And the policy to build an integrated data warehousing by public health indicator system and to enhance the faithfulness of data is required.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.525-537
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• 2020

본 연구 목적은 향후 시뮬레이션 기반 운영 과정에 대한 과학적 근거를 제공하기 위해 연구 결과를 종합적으로 검토함으로써 Jeffries 이론적 프레임 워크를 기반으로 한국의 간호 교육에서 시뮬레이션 기반 운영 프로세스의 현재 상태와 특성을 확인하는 것이다. 본 연구는 2017년 11월까지 "시뮬레이션"과"간호"라는 용어를 사용하여 한국 교육연구 정보원, 국립 도서관, 한국학 정보원 서비스 시스템, 국립 디지털 과학 도서관, 한국 과학 기술 정보원, KOREAMED, 한국 의료 데이터베이스 등 8개의 데이터베이스에서 한국어로 출간된 연구들을 검색했다 연구결과 16개의 연구가 확인, 검토 및 평가되었다. 문헌은 연구의 일반적인 특성, 운영 방법, 교수학습방법, 참여자 특성, 결과변수 및 이론적 틀이라는 주제로 분류되었습니다. 본 연구에서 분석한 한국의 간호 교육 시뮬레이션 과정은 NLN Jeffries 시뮬레이션 이론적기틀에서 제안된 주요 개념을 완전히 반영하지는 않았다. 추후 시뮬레이션 프로그램 개발자는 시뮬레이션 효율성을 향상시키기 위해 필수 구성 요소를 확인하고 다양한 전략을 고려하여 통합해야 할 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.715-724
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• 2017

현재 각종 스마트 기기가 발전되고 최근엔 인간의 신체에 부착되어 스마트 컴퓨팅이 가능한 Wearable Device 가 다양하게 연구되고 있다. 또한 인간의 환경적, 유전적 요인으로 인해 기미, 여드름, 아토피, 두피 트러블 등의 피부 질환들이 지속적으로 증가하고 있어 치료를 위한 개인의 의료 부담이 증가하고 있는 실정이다. 이에 따라 피부 미용과 관련된 다양한 피부 트러블을 분석하고, 관리할 수 있는 높은 휴대성과 진단 정확성을 가진 스마트폰이나 태블릿 기반의 스마트 헬스케어 이미징 시스템 개발의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 IoT를 기반으로 수분 및 UV 센서를 활용한 Wearable Device인 스마트 미밴드 H/W 및 센서정보 모니터링 S/W를 결합한 통합 시스템을 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.267-275
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• 2021

Smart application is developed in this paper by using an android-based platform to automatically determine the human emergency state (Lifesaver) by using different technology sensors of the mobile. In practice, this Lifesaver has many applications, and it can be easily combined with other applications as well to determine the emergency of humans. For example, if an old human falls due to some medical reasons, then this application is automatically determining the human state and then calls a person from this emergency contact list. Moreover, if the car accidentally crashes due to an accident, then the Lifesaver application is also helping to call a person who is on the emergency contact list to save human life. Therefore, the main objective of this project is to develop an application that can save human life. As a result, the proposed Lifesaver application is utilized to assist the person to get immediate attention in case of absence of help in four different situations. To develop the Lifesaver system, the GPS is also integrated to get the exact location of a human in case of emergency. Moreover, the emergency list of friends and authorities is also maintained to develop this application. To test and evaluate the Lifesaver system, the 50 different human data are collected with different age groups in the range of (40-70) and the performance of the Lifesaver application is also evaluated and compared with other state-of-the-art applications. On average, the Lifesaver system is achieved 95.5% detection accuracy and the value of 91.5 based on emergency index metric, which is outperformed compared to other applications in this domain.

• 대한임상검사과학회지
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• 제52권1호
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• pp.1-17
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• 2020

조직병리학에서 현미경을 이용한 삼차원적 접근법은, 이차원 단면의 조직 슬라이드에서 박절 과정 중 부차적으로 발생하는 공간정보의 손실로 인하여 확인하기 어려웠던, 조직 내부 분자들의 공간적 배열, 상호결합, 구조적인 형태와 이들의 통합적인 공간적 정보체로서, 조직 내에 복잡하게 얽혀진 다양한 정보를 풀어내는데 있어서 복합적인 데이터를 제시하여 준다. 이광자 현미경(two-photon microscope)과 자동화된 보정환(correction collar)이 탑재된 고성능 대물렌즈의 개발과 같은 광학장비 영역의 발전은 조직투명화 과정을 거치지 않은 두꺼운 시료의 이미징에 있어서 광학적인 이론과 실체 사이에 존재하는 격차를 줄이는데 기여하였다고 할 수 있다. 하지만, 대물렌즈의 길어진 작동범위(working distance)와 최적화된 고강도 레이저의 사용으로 얻게 되는 이점들은 세포 내 각 구성요소의 굴절률(refractive index) 차이로 인하여 증가되는 빛의 분산(light scattering) 현상으로 인해 자연스럽게 감소하게 된다. 조직투명화 기술이 처음 등장하였던 초창기 시도되던 간단한 굴절률 일치화(RI matching) 기법에서부터 현대의 최첨단 통합 조직 투명화 기술에 이르기 까지를 관찰하여 볼 때, 형태학적인 변화없이 조직의 투명도를 높이는 것과, 내재적으로 또는 고정과정 중에 유래되어 혼합된 자가형광 노이즈를 효과적으로 제거하는것이 선명한 이미지를 얻기 위한 주요한 고려대상이라고 할 수 있다. CLARITY는 장비에 기반한 조직투명화 기법으로서 임상 조직병리 실험실에서 처리되는 동결절편과 포르말린에 고정된 검체 모두의 투명화를 위한 실험실 작업흐름(workflow) 통합 및 일상적인 실험절차와 호환이 가능할 것으로 보여진다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제32권3호
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• pp.139-153
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• 2007

Injury in agriculture is a serious public health issue with a major impact on the lives of Korean farmers. It is one of the leading causes of death and is also a major cause of longand short-term disability. In 2001, the social cost of one accident in agricultural machinery was estimated as 97.7-97.8 million won that is 4 fold of farm household income in Korea. Effective prevention and control of injuries requires a system of surveillance that monitors the incidence of injuries, their causes, treatment and outcomes. This requires an integrated system of data collection, analysis and interpretation and communication. Creating effective injury surveillance system in Korea requires to establish a framework for a national agenda. Discussions regarding the development of the framework should address, but not be limited to issues related to Data Holdings and Linkages; Capacity and Skills; Communication; Interconnection; and Surveillance Products. Ideally, an injury surveillance system would meet the information requirements across all sectors, while allowing each to have the ongoing information it needs for its policy and programming needs. This study was carried out to develop a surveillance system of agricultural injuries in Korea. Study subjects were residents who lived in a typical agricultural area (Yangpyung area in Kyung-gi province). The main data sources were reports of village headmen, compared with data of 'National Emergency Management Agency', 'National Health Insurance Corporation', 'Insurance of National Agricultural Cooperative', and 'Emergency Medical Centers'. Each data were reviewed to validate the strengths and weaknesses.

• 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.