최근에 무선 센서 네트워크는 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있으며 간단한 환경 모니터링 시스템에서부터 기계, 구조물, 교량, 비행기와 같은 모션 모니터링과 군사, 텔레매틱스와 같은 정보량이 많고 복잡한 시스템에 적용이 시도되고 있다. 따라서 간단한 역할만 수행하면서 저 전력으로 오랜 시간 동안 운용을 목표로 해온 무선 센서 네트워크는 어려운 작업을 수행하도록 요구되고 있다. 일반적으로 무선 센서 네트워크의 MAC 프로토콜들은 주기적으로 sleep / wake를 반복하여 필요한 에너지 소비를 줄이며 이를 Duty Cycling이라고 한다. 하지만 이러한 Duty Cycling은 sleep 구간 동안에 전송할 수 없어서 홉(Hop)이 늘어날수록 전송지연이 증가하는 단점이 있다. 이러한 전송지연은 비행기 날개, 군사, 텔레매틱스 등의 복잡한 시스템이나 교통사고위험 감지 경고 시스템과 같이 빠른 데이터 처리가 필요한 시스템에서 큰 문제점이 될 수 있다. 본 논문에서는 수신 구간을 분산 배치 알고리즘(Distributed Duty Cycling, DDC)을 통하여 무선 센서 네트워크 MAC(Media Access Control) 프로토콜에서 발생하는 전송지연을 크게 줄이는 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 CC2420DBK를 이용한 필드 테스트를 통해서 검증되었으며 실험 결과를 통해서 DDC 알고리즘을 통해서 전송지연을 크게 줄이고 에너지 소비 또한 감소한다는 것을 확인 할 수 있다.
제조업 근로자는 근무 환경에서 반복 작업에 의한 근골격계 질환의 위험에 쉽게 노출되어 있다. 이는 신체를 반복적으로 이용하는 직업 특성상의 문제에 기인한다. 하지만 현재 감시 및 예방을 위한 모니터링 시스템이 제공되지 않아 매년 위험에 대한 근로자의 노출도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 IMU 센서를 사용한 웨어러블 장치 제작을 통해 실제 작업 환경에서의 이러한 문제를 해결하는 방법에 대해 제시한다. 웨어러블 형태의 장치를 착용 후, 근골격계 움직임에 따른 회전 값을 받아와 데이터 분석을 통해 사용자의 움직임을 판단해낸다. 이때, 바이어스 제거와 누적 오차를 제거해 정교한 데이터 취득하여 이를 동적 임곗값 형식으로 분석하여 사용자의 회전 운동 횟수를 측정해내어 위험도를 판단한다. 본 논문에서 제안한 웨어러블 장치를 이용 팔꿈치 근골격계 질환에 대한 회전 횟수를 측정하는 웹 페이지를 통해 본 방법의 효과를 확인할 수 있었다.
Purpose: The purpose of this study was to provide foundational knowledge on nursing tasks performed on patients with COVID-19 in a nationally-designated inpatient treatment unit. Methods: This study employs both quantitative and qualitative approaches. The quantitative method investigated the content and frequency of nursing tasks for 460 patients (age ≥ 18 y, 57.4% men) from January 20, 2020, to September 30, 2021, by analyzing hospital information system records. Qualitative data were collected via focus group interviews. The study involved interviews with three focus groups comprising 18 nurses overall to assess their experiences and perspectives on nursing care during the pandemic from February 3, 2022, to February 15, 2022. The data were examined with thematic analysis. Results: Overall, 49 different areas of nursing tasks (n = 130,687) were identified based on the Korean Patient Classification System for nurses during the study period. Among the performed tasks, monitoring of oxygen saturation and measuring of vital signs were considered high-priority. From the focus group interview, three main themes and eleven sub-themes were generated. The three main themes are "Experiencing eventfulness in isolated settings," "All-around player," and "Reflections for solutions." Conclusion: During the COVID-19 pandemic, it is imperative to ensure adequate staffing levels, compensation, and educational support for nurses. The study further propose improving guidelines for emerging infectious diseases and patient classification systems to improve the overall quality of patient care.
As many industrial workers have been involved with computer terminal tasks, for example, monitor ing, inspection, or computer da4a entry etc., concerns for difficulty evaluation of computer terminal tasks are Increased. This study provides that eyeblink can be used as a means of difficulty evaluation of a computer terminal lask. Four subjects without color blindness are asked to perform the monitoring task of the binary choice type under five levels of task difficulty. In each task, eyeblink rates and eyeblink interval times were measured from the subjects. The results show that the eyeblink rate does decrease with an Increase in task difficulty. In addition, it was found that both eyeblink interval time and eyeblink Interval time variation increased with an increase in task difficulty. It was concluded that the change of eyeblink rate, eyeblink interval time and eyeblink interval time and eyeblink interval time variation could be regarded as a generalized response to the imposition of task difficulty.
The ATO(Automatic Train Operation) System is used for train operation instead of drivers. It is interfaced with TCMS(Train Control and Monitoring System) and ATC/TWC system in the train and wayside facilities. In this paper describes configuration of ATO, specification of ATO hardware, construction of ATO software and the algorithm fur automatic train speed regulation in the carborn ATO system. ATO Application Software is consist of ART, SPR, REG, SRV and PSM tasks. ART task is main control part of the ATO that determine ATO control, ATO mode, state transition. SPR determine speed reference according to train motion status, track data, train data and restricted train speed. REG task regulated train speed form the starting of one station to the precision stop at the other station under the result of ART and SPR tasks. In this paper, a algorithm for the train speed regulation while running is described.
The blooming of social media has simulated interest in sentiment analysis. Sentiment analysis aims to determine from a specific piece of content the overall attitude of its author in relation to a specific item, product, brand, or service. In sentiment analysis, the focus is on the subjective sentences. Hence, in order to discover and extract the subjective information from a given text, researchers have applied various methods in computational linguistics, natural language processing, and text analysis. The aim of this paper is to provide an in-depth up-to-date study of the sentiment analysis algorithms in order to familiarize with other works done in the subject. The paper focuses on the main tasks and applications of sentiment analysis. State-of-the-art algorithms, methodologies and techniques have been categorized and summarized to facilitate future research in this field.
Human biosignals provide essential information for diagnosing diseases such as dementia and Parkinson's disease. Owing to the shortcomings of current clinical assessments, noninvasive solutions are required. Machine learning (ML) on wearable sensor data is a promising method for the real-time monitoring and early detection of abnormalities. ML facilitates disease identification, severity measurement, and remote rehabilitation by providing continuous feedback. In the context of wearable sensor technology, ML involves training on observed data for tasks such as classification and regression with applications in clinical metrics. Although supervised ML presents challenges in clinical settings, unsupervised learning, which focuses on tasks such as cluster identification and anomaly detection, has emerged as a useful alternative. This review examines and discusses a variety of ML algorithms such as Support Vector Machines (SVM), Random Forests (RF), Decision Trees (DT), Neural Networks (NN), and Deep Learning for the analysis of complex clinical data.
Wearable ECG monitoring is regarded as one of the most essential part in the ubiquitous healthcare environment and subsequently day-life monitoring of a heart condition has been pursued especially for the elder people. However, there are many problems to accomplish this task such as; i) implementation of long-term monitoring device, ii) development of non-irritating electrode on skin and iii) stable signal acquisition. With these aims, we have focused on implementing a non-irritating electrode with an endurable monitoring device for day-life. To accomplish our tasks, we basically developed four different types of textile electrodes that are adapted by both shape and the composed material; flat or convex shape and Ag-conductive paste material or not. It turns out to be that a convex shape and Ag-paste textile electrode has the best performance in terms of both signal-to-noise ratio (SNR) and Impedance/Phase characteristics. Furthermore, ECG amplifier (35 ${\times}$ 35 mm) has developed to resolve the ECG signal and transfer the signal to desktop computing device or portable one by RF serial communication.
General citizens can be a valuable resource for various types of environmental monitoring when they are well-trained and managed. Successful use of volunteer monitors depends on understanding that citizens are partners sharing expanded roles as the guardians of their local environment. Citizen volunteer monitoring programs are developed for three reasons: 1) to supplement environmental data collected by professional staffs in governmental agencies and scientific institutions; 2) to educate the public about local environmental problems; 3) to build a constituency of citizen to practice sound environmental management at a local level and build public support for environmental protection. All three goals can be achieved with a well-organized program which provides useful and credible data. Initial step in planning a successful volunteer monitoring project is to clearly identify the use to be made of the data. Technical advice from the identified potential user groups should be convened early in the planning stage to refine the program objectives and determine if volunteers can provide the level of expertise required. Data users must have confidence in the representativeness, consistency, and accuracy of data collected by volunteers. Effective quality assurance and quality control(QA/QC) procedures are essential to ensure the utility of environmental monitoring data. Volunteers must be trained in advance to carry out specific environmental monitoring tasks. Another components of successful volunteer monitoring programs is to give the volunteers praise and feedback as well as to encourage experienced volunteers to impose increased responsibilities. The increase of volunteer monitoring programs in Korea will play a major role in developing a participatory system in which the people are "empowered" to make decisions and make a difference.
최근 국토의 체계적인 모니터링 중요성이 부각되고 있다. 현행 법제도에는 국토의 현황을 조사/측정하는 법 항목은 있지만, 국토모니터링의 명확한 규정은 없으며, 그 외의 국토모니터링 데이터의 활용, 유통 및 공유, 보안 및 관리 등에 관한 내용은 미흡한 실정이다. 이를 개선하기 위해서는 국토모니터링 관련 용어정의, 제반작업, 구축 주기, 형태, 범위, 관리부서 등이 체계적으로 구성되어야 한다. 따라서 본 연구는 국토계획체계 내의 관련 법제도와 운영되는 시스템 현황을 파악하여 현재 국토모니터링의 문제점을 파악하고, 이를 바탕으로 국토기본법 내에 국토모니터링 체계 확립, 관련 분야의 개별법 개선안 도출, 새로운 국토모니터링 법제도 등을 제시하여 국토모니터링 자료취득 및 공동활용 개선을 위한 법제도 개선 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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