일반적인 조명 시스템은 실내 환경을 고려하지 않고 일관적으로 설치하고 제어하고 있어 전기 에너지의 효율 면에서 매우 불합리하게 적용되고 있다. 이러한 점을 개선하기 위하여 조명, 난방, 가전기기와 같은 장치들을 원격으로 제어하고 감시하는 시스템을 연구 개발하고 있다. 본 논문에서는 자연광을 활용할 수 있는 환경에서 기존에 설치된 전기 배선을 그대로 활용하여 원격에서 불필요한 조명을 제어할 수 있는 전력선 통신기반의 조명제어 모듈을 설계하였다. 또한, 에너지 비용을 줄이기 위하여 자연광을 활용하는 시간대에 대하여 개별적인 조명을 지능적으로 제어하는 전기에너지 관리 시스템을 제시하고자 한다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권3호
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pp.277-282
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2021
The generalization of social distancing due to the COVID-19 pandemic has rapidly spread non-face-to-face services, accelerating the speed of non-face-to-face digital conversion technology. The importance of telemedicine, a remote service, has been rekindled in the wearable technology including the medical industry. In a situation where it is not easy for any company to overcome the COVID-19 pandemic, it is a time when collaboration within the industry or between competitors is necessary. In addition to the digital-based online exhibition hall using AR-VR-MR technology, which is a major core technology of the future industry, virtual stores that can receive services such as actual shopping should be actively used. Paradoxically COVID-19 will provide new opportunities to reshape and reconnect the future of the textile and fashion industry. Therefore, the purpose of this study is to investigate the current status of wearable technology products being developed as fashion items for the prevention of COVID-19 and analyze their characteristics. This study results can be used as basic data for future research on the fashion industry and education.
Objectives: To successfully introduce an Internet of Things (IoT) system in the hospital environment, this study aimed to identify issues that should be considered while implementing an IoT based on a user demand survey and practical experiences in implementing IoT environment monitoring systems. Methods: In a field test, two types of IoT monitoring systems (on-premises and cloud) were used in Department of Laboratory Medicine and tested for approximately 10 months from June 16, 2016 to April 30, 2017. Information was collected regarding the issues that arose during the implementation process. Results: A total of five issues were identified: sensing and measuring, transmission method, power supply, sensor module shape, and accessibility. Conclusions: It is expected that, with sufficient consideration of the various issues derived from this study, IoT monitoring systems can be applied to other areas, such as device interconnection, remote patient monitoring, and equipment/environmental monitoring.
International journal of advanced smart convergence
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제9권4호
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pp.62-73
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2020
In this paper, we present electronic acupuncture needles we have developed using intelligence technology based on Bluetooth in order to allow anyone to simply receive customized remote diagnosis and treatment by clicking on the menu of the smartphone regardless of time and place. In order to determine the health condition and disease of patients, we have developed a software and a hardware of electronic acupuncture needles, operating on Bluetooth which transmits biometric data to oriental medical doctors using the functions of automatically determining pulse diagnosis, tongue diagnosis, and oxygen saturation; the functions are most commonly used in herbal treatment. In addition, using fuzzy logic and reasoning based on smartphones, we present in this paper an algorithm and the results of completion of hardware implementation for electronic acupuncture needles, appropriate for the body conditions of patients; the algorithm and the hardware implementation are for a treatment time duration by electronic acupuncture needles, an automatic determinations of pulse diagnosis, tongue diagnosis, and oxygen saturation, a function implementation for automatic display of acupuncture point, and a strength adjustment of electronic acupuncture needles. As a result of our simulation, we have shown that the treatment of patients, performed using an Electronic Acupuncture Needles based on intelligence, is more efficient compared to the treatment that was performed before.
Strabismus is one of the most common disease that might be associated with vision impairment. Especially in infants and children, it is critical to detect strabismus at an early age because uncorrected strabismus may go on to develop amblyopia. To this end, ophthalmologists usually perform the Hirschberg test, which observes corneal light reflex (CLR) to determine the presence and type of strabismus. However, this test is usually done manually in a hospital, which might be difficult for patients who live in a remote area with poor medical access. To address this issue, we propose an automatic strabismus screening method that calculates the CLR ratio to determine the presence of strabismus based on image processing. In particular, the method first employs a pre-trained face detection model and a 68 facial landmarks detector to extract the eye region image. The data points located in the limbus are then collected, and the least square method is applied to obtain the center coordinates of the iris. Finally, the coordinate of the reflective light point center within the iris is extracted and used to calculate the CLR ratio with the coordinate of iris edges. Experimental results with several images demonstrate that the proposed method can be a promising solution to provide strabismus screening for patients who cannot visit hospitals.
The COVID-19 pandemic has been reshaping the world by accelerating non-contact services and technologies in various domains. Hospitals as a healthcare system lie at the center of the dramatic change because of their fundamental roles: medical diagnosis and treatments. Leading experts in health, science, and technologies have predicted that robotics and artificial intelligence (AI) can drive such a hospital transformation. Accordingly, several government-led projects have been developed and started toward smarter hospitals, where robots and AI replace or support healthcare personnel, particularly in the diagnosis and non-surgical treatment procedures. This article inspects the remaining element of healthcare services, i.e., surgical treatment, focusing on evaluating whether or not currently available laparoscopic surgical robotic systems are sufficiently preparing for the era of post-COVID-19 when contactless is the new normal. Challenges and future directions towards an effective, fully non-contact surgery are identified and summarized, including remote surgery assistance, domain-expansion of robotic surgery, and seamless integration with smart operating rooms, followed by emphasis on robot tranining for surgical staff.
저출산 고령화 사회로의 진입은 대한민국뿐만 아니라 전 세계적으로 많은 사회 문제를 야기하고 있다. 그 중에서 고령 인구 증가로 인한 의료 수요 증가와 이를 뒷받침 할 의료인력 부족은 곧 다가올 사회문제이다. 4차 산업 혁명으로 인해 다양한 사회문제에 대한 혁신적인 해법들이 제시되고 있는데, 본 기고문에서는 다가올 고령화 사회에서 의료인력 부족 등에 의한 해결법으로 원격의료 지원을 위한 인공지능 활용을 다루고자 한다. 병 진단 및 예측을 위한 여러 가지 인공지능 알고리즘은 이미 많이 개발 되어 있으나, 일반적으로 딥러닝에 많이 쓰이는 인공신경망 구조인 합성곱 뉴럴네트워크(convolution neural network)나 기존 퍼셉트론(perceptron) 구조에서 벗어나 확률론적 인공신경망 중에 하나인 베이지안 뉴럴네트워크(Bayesian neural network)를 다루고자 한다. 그중에서 연산효율적이며 뉴로모픽 하드웨어로 구현 가능성이 높고 실제 진단 예측(diagnosis prediction) 문제 해결에 강점을 보이는 알고리즘으로써 naive Bayes classifer를 활용한 연구를 소개하고자 한다.
Il Seo;Hak Kyun Yang;Min Joon Seo;Sung Hyun Kim;Jin Tae Hong
Asian Journal of Innovation and Policy
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제12권1호
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pp.054-074
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2023
With the advent of the '4th Industrial Revolution', digitalization using AI (Artificial Intelligence), big data, IoT (Internet of Things), cloud computing and mobile is accelerating across all industries and global companies have fundamentally reorganized customer experiences, business models, and operations centering on digital transformation. Business innovation drives productivity improvement, process simplification, price, competitiveness and sustainable expansion. Whether digital transformation will be necessary for the current industrial environment is no longer important, and how quickly companies achieve digitalization has emerged as the utmost crucial element in industrial continuity. As non-face-to-face and remote technologies have begun in earnest, and accelerated in the pharmaceutical industry. They are looking for ways to provide value, generate profits, improve efficiency, and sustain the future. Compared to other industries, the pharmaceutical-related sectors have shown high interest in digital transformation especially to reduce costs and meet the challenge of delivering products during the pandemic environment.
Daisy L. Spoer;Alexandra Junn;John D. Bovill;Zoe K. Haffner;Andrew I. Abadeer;Stephen B. Baker
Archives of Plastic Surgery
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제50권4호
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pp.443-444
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2023
Point-of-care photography and photo sharing optimize patient outcomes and facilitate remote consultation imperative for resident surgeons. This literature review and external pilot survey study highlight the risks associated with current practices concerning patient privacy and biometric security. In a survey of 30 plastic surgeon residents and attendings, we found that the majority took photos of patients with their iPhones and shared them with colleagues via Apple iMessage. These findings corroborate previous reports and highlight a lack of physician user acceptance of secure photo-sharing platforms. Finally, we frame a successful example from the literature in the context of a postulated framework for institutional change. Prioritizing the privacy and safety of patients requires a strategic approach that preserves the ease and frequency of use of current practices.
최근, 메타버스 서비스를 통해 시간적, 공간적 제약에서 벗어나 원격지와 의사 소통을 자연스럽게 진행하는데 많이 사용하고 있다. 이러한 메타버스 콘텐츠 제작을 위해서는 실제 공간의 데이터를 기반으로 3D 모델을 복원하고, 합성할 필요가 있다. 본 논문에서는 다수의 카메라를 이용한 연속된 이미지를 기반으로 3D 생성 복원 모델을 제작하고, 복원된 3D 모델을 보정할 수 있는 기법을 제시한다. 이를 위해 오프라인으로 다중 카메라 셋업을 수행하고, 여러 각도에서 얻어진 이미지를 통해 만들어진 3D 모델에 대해 오류를 분석한 뒤 이미지 프레임 간의 매칭 기법으로 보정을 수행 하였다. 본 논문에서 제시한 움직이는 3D 물체 복원 방법을 통해 문화, 관광, 의료 등 다양한 서비스 분야에 3D 복원 데이터를 활용할 수 있을 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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