Background: High-alert medications (HAMs) are medications that bear a heightened risk of causing significant patient harm if used in error. To facilitate safe use of HAMs, identifying specific HAM lists for clinical setting is necessary. We aimed to develop the national level HAM list for acute care setting. Methods: We used three-step process. First, we compiled the pre-existing lists referring HAMs. Second, we analyzed medication related incidents reported from national patient safety incident report data and adverse events indicating medication errors from the Korea Adverse Event Reporting System (KAERS). We also surveyed the assistant staffs to support patient safety tasks and pharmacist in charge of medication safety in acute care hospital. From findings from analysis and survey results we created additional candidate list of HAMs. Third, we derived the final list for HAMs in acute care settings through expert panel surveys. Results: From pre-existing HAM list, preliminary list consisting of 42 medication class/ingredients was derived. Eight assistant staff to support patient safety tasks and 39 pharmacists in charge of medication safety responded to the survey. Additional 44 medication were listed from national patient safety incident report data, KAERS data and common medications involved in prescribing errors and dispensing errors from survey data. A list of mandatory and optional HAMs consisting of 10 and 6 medication classes, respectively, was developed by consensus of the expert group. Conclusion: We developed national level HAM list for Korean acute care setting from pre-existing lists, analyzing medication error data, survey and expert panel consensus.
본 연구에서는 하천관리지리정보시스템(RIMGIS) 내 하천유지관리부분의 활용성 향상 및 하천유지관리업무의 선진화를 위하여 항공레이저측량(LiDAR)과 고해상 영상자료를 기반으로 한 동적으로 변화하는 하상자료 관리 및 하상변동 분석 등의 하천유지관리기술을 개발하였다. LiDAR 및 고해상도 영상 형식으로 제작된 하천의 정밀지형도를 이용하여 동적으로 변화하는 하천의 하상자료 및 제방자료를 정보화하여 RIMGIS DB를 구축하고, RIMGIS와 연계된 하천유지관리체계 구축 및 하상변동 영향을 최소화하는 모니터링 기술을 연구하였다. 또한, 하천 지형정보 및 유지관리정보 등을 가지고 있는 RIMGIS의 기능과 자료구조를 보완하여 하천의 실시간 유지관리가 가능하도록 개선하며, 하상정보와 하천단면정보를 제공하여 하천통수단면 확보 등 구조적 기법을 이용한 하천기능 유지가 가능하도록 RIMGIS 보완 기술을 개발하였다. 이는 기존의 2차원 선(線)기반으로 제공되는 한정된 하천정보 및 정확성이 결여된 자료제공의 문제를 보완하여 지속적인 RIMGIS 기능개선과 유지관리 작업이 가능하도록 지원하고, RIMGIS 내 하천유지관리부분의 활용성을 극대화할 수 있는 기반기술로 이용할 수 있을 것으로 기대된다.
한국형 SBAS (KASS)에서 기준국 사이트는 GPS/GEO 신호를 수집하고 감시하는 중요한 인프라 시설이다. SBAS 기준국은 상시 관측소보다 요구사항이 명확하고, 운영 단계에서 지속적인 유지보수가 필요하다. KASS 기준국 사이트 구축은 사이트 조사, 사이트 공사, 안테나 측지측량, 장비 설치 및 운영을 위한 준비가 필요하다. 사이트 조사는 사이트 가용 여부 및 시스템 성능 예측을 위한 단계이다. 기준국 사이트, 장비실 및 부대시설은 운영 기관이 사이트 요구 사항을 만족하도록 제공해야 한다. 기준국 안테나의 위치는 매우 중요한 정보로 측지측량을 통하여 정확도를 확보해야 한다. 정확한 위치의 안테나에서 측정된 측정치는 중앙처리국에 제공된다. 기준국의 정확한 위치는 향후 지속적인 위치 확인 및 업데이트를 수행해야한다. 기준국 사이트 구축이 완료 되면, 기준국 장비 설치 및 운영을 위한 업무를 수행한다. 본 논문에서는 7곳의 기준국 사이트의 구축 절차 및 결과를 제시하였다.
고혈압은 전 세계의 심혈관 및 뇌혈관 질환의 중요한 사망 원인으로서 지속적인 혈압관리가 필요하다. 본 연구에서는 급성장하고 있는 모바일 헬스케어 환경에서 지속적으로 혈압 관리를 받을 수 있는 생체정보 교환 서비스 모델로서 HL7 FHIR을 선택하였다. 개발한 HL7 FHIR 프레임워크는 매니저(스마트폰)과 에이전트(혈압계) 간에 블루투스 헬스기기 프로파일과 통하여 IEEE 11073-10407 PHD 프로토콜로 통신하여 혈압정보를 획득한다. 테스트 결과 고혈압 환자의 혈압 모니터링, 측정기록관리, 문서 생성, 측정정보전송을 성공적으로 수행하였다. 실제 임상환경에서는 TCP/IP 프로토콜을 통해 측정정보를 전송할 수 있으므로 모바일 헬스케어에서 지속적인 연구와 활성화가 기대된다.
실시간으로 악취 유발 물진의 배출원에 대한 데이터를 구축하여 악취 민원에 효율적으로 대처할 수 있는 악취 정보 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network : USN)기반의 악취 측정 시스템을 통하여 실시간적으로 수집된 악취 데이터를 데이터베이스에 축적 및 주기적으로 데이터를 조회하여 지도상에 표시함으로서 즉각적인 악취 배출상황을 확인할 수 있는 시스템을 구축하였다. 또한, 지도상의 센서노드 아이콘을 클릭함으로서 센서노드 주변의 업체 목록을 지도상 좌표 기준으로 조회, 강한 악취가 발생한 부근의 주변 업체 종류와 배출물질 종류를 파악할 수 있도록 하였다. 제안된 시스템은 이러한 정보로 부터 업체관리 방안을 계획하여 악취배출 업체에 대한 관리 효율을 높일 수 있을 것으로 사료된다.
Intelligent systems(i.e., artificial intelligence), particularly deep learning, are machines able to mimic the cognitive functions of humans to perform tasks of problem-solving and learning. This field deals with computational models that can think and act intelligently, like the human brain, and construct algorithms that can learn from data to make predictions. Artificial intelligence is becoming important in radiology due to its ability to detect abnormalities in radiographic images that are unnoticed by the naked human eye. These systems have reduced radiologists' workload by rapidly recording and presenting data, and thereby monitoring the treatment response with a reduced risk of cognitive bias. Intelligent systems have an important role to play and could be used by dentists as an adjunct to other imaging modalities in making appropriate diagnoses and treatment plans. In the field of maxillofacial radiology, these systems have shown promise for the interpretation of complex images, accurate localization of landmarks, characterization of bone architecture, estimation of oral cancer risk, and the assessment of metastatic lymph nodes, periapical pathologies, and maxillary sinus pathologies. This review discusses the clinical applications and scope of intelligent systems such as machine learning, artificial intelligence, and deep learning programs in maxillofacial imaging.
IoT 환경에서는 사람들이 인지할 수 없는 다수의 사물들이 자율적으로 데이터를 수집하고 수집된 데이터들은 네트워크를 통해 서로 결합되고 공유될 수 있다. 이로 인해 IoT 상에서는 개인정보보호 측면에서 기존의 IT 환경 대비 새로운 도전 과제들이 존재하게 된다. 본 연구는 IoT 환경에서 발생 가능한 개인정보보호 관련 이슈를 파악하고 이에 대한 대응 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 IoT에서의 다양한 개인정보처리자의 유형들을 분석하고, 개인정보처리자 측면과 정보주체 권리 및 개인정보보호 측면에서의 주요 이슈를 도출하였다. 분석된 이슈를 바탕으로 필요한 제도적 개선 방안(사용자 친화적 고지방안 및 탄력적 동의제도 마련, 개인정보 재식별 위험 모니터링 체계 정립, 국외이전 개인정보보호 표준계약제도 수립, 이용자 교육 강화 등)을 제안하고, 개선안들에 대한 시급성과 중요도를 검토하여 우선적으로 추진해야 할 개선과제가 무엇인지 제시하였다.
현대사회는 도시환경의 급격하고 복잡한 변화의 결과로 각종 범죄가 빈번히 발생하고 있어 국민의 생명과 재산보호에 대한 요구가 증가하고 있다. 이를 위해 도시지역의 치안 담당자들은 경찰 인력의 부족과 과중한 업무 속에서도 효율적인 범죄예방과 감시활동을 위해 경찰의 역할과 기능을 확대하고 있다. 최근에는 24시간 동안 일정한 지역을 집중적으로 모니터링 할 수 있는 CCTV 등의 인위적인 감시도구를 통해 효과적으로 범죄를 감시하고 예방하기 위한 시스템을 도입하고 있으나 감시도구 설치를 위한 체계적인 기준의 미비와 사생활 침해라는 문제가 발생되고 있다. 따라서 이 연구에서는 CCTV 등의 인위적 감시도구와 범죄 발생지점의 공간적 특성, GIS의 공간분석 기법 등을 이용하여 범죄 모니터링이 가능한 인위적 감시지역을 선정하였으며, 그 결과 CCTV 설치대수가 절대적으로 부족하며, 기존에 설치된 위치도 공간적 분포를 충분히 고려하지 못한 것으로 나타났다.
생산 공정의 다변량 데이터에 기반한 지능적 공정 감시 및 진단 시스템은 조업의 안정성과 고품질의 제품을 달성하고 경쟁력을 유지하기 위해서는 필수적인 업무 중 하나로 간주되고 있는데, 이와 같은 추세는 공정 이상이 발생하는 경우 안정적이고 경제적인 조업에 큰 영향을 미치는 것에 기인한다. 본 연구에서는 다변량 공정 데이터에 기반한 진단기법을 제시하고 이를 시뮬레이션 공정 데이터를 활용하여 그 성능을 평가하고자 한다. 또한 원 데이터의 전처리 과정의 유무와 비선형 방법론의 활용이 진단 성능에 마치는 영향을 시뮬레이션 공정에서 제시된 15개의 공정 이상에 대해 평가하였다. 그 결과 제안된 방법론이 신뢰할 만한 결과를 주었으며 다른 비교 방법론인 전처리 과정이 없거나 선형 방법론을 사용한 타 방법론 대비 우월한 성능을 보여주었다. 제시된 방법론은 공정 데이터에 기반한 방법론으로서 공정에 대한 수학적 모델이나 지식 모델에 비하여 상대적으로 모델링이 간편하며 공정 데이터의 잡음에 강건하다는 장점을 가진다.
굴삭기는 끝단의 작업 장치를 바꿈으로써 다양한 작업을 수행할 수 있어 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 작업자의 조작에 의해 작동되는 굴삭기는 작업자의 숙련도에 따라 그 작업 능률이 차이가 나게 되므로 자동 굴삭기 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 모형 굴삭기를 이용하여 자동 굴삭기 시스템을 제작하였다. 제작된 모형 굴삭기 시스템의 구동을 위해서 두 대를 컴퓨터를 이용하였다. 한 대의 컴퓨터는 작업 지령을 전달하기 위해 사용하고 다른 한 대의 컴퓨터는 굴삭기의 피드백 제어를 위해 이용하였다. 두 컴퓨터 사이의 데이터는 무선 통신을 이용하였다. 굴삭기의 피드백 제어시스템 구성을 위해서는 시변 슬라이딩 모드 제어기를 이용하여 구성하고 실험을 통해 제안된 모형 굴삭기의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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