Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.24
no.6_1
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pp.693-698
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2021
As technology advances, there is increasing need for research in different fields where this technology is applied. On of the most researched topic in computer vision is Human activity recognition (HAR), which has widely been implemented in various fields which include healthcare, video surveillance and education. We therefore present in this paper a human activity recognition system based on scale and rotation while employing the Kinect depth sensors to obtain the human skeleton joints. In contrast to previous approaches that use joint angles, in this paper we propose that each limb has an angle with the X, Y, Z axes which we employ as feature vectors. The use of the joint angles makes our system scale invariant. We further calculate the body relative direction in the egocentric coordinates in order to provide the rotation invariance. For the system parameters, we employ 8 limbs with their corresponding angles each having the X, Y, Z axes from the coordinate system as feature vectors. The extracted features are finally trained and tested with the Long short term memory (LSTM) Network which gives us an average accuracy of 98.3%.
Purpose: This qualitative study aimed to explore the experiences of patients with diabetes provided with medication monitoring using an artificial intelligence-based smartwatch. Methods: Giorgi's descriptive phenomenological methodology was applied to collect and analyze data from November 9 to December 23, 2021. The study samples were recruited by convenience sampling, and even patients with diabetes participated in in-depth interviews via video conference and telephone calls or face-to-face visits. Results: Ten sub-themes and four themes were finally revealed. The four themes were as follows: journey with unfamiliar devices, a less-than-acceptable smartwatch, insufficient functions and content for patients with diabetes to use, and efforts for regular medication behaviors and daily monitoring of patient's health conditions. Conclusion: To effectively manage diabetic conditions using digital healthcare technologies, nursing interventions were needed to identify personal needs and consider technological, psychological, aesthetic, and socioeconomic aspects of wearable devices.
Nusrat Jahan Tahira;Ju-Ryong Park;Seung-Jin Lim;Jang-Sik Park
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.26
no.2_1
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pp.217-223
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2023
With the rapid advancement of technologies, need for different research fields where this technology can be used is also increasing. One of the most researched topic in computer vision is object detection, which has widely been implemented in various fields which include healthcare, video surveillance and education. The main goal of object detection is to identify and categorize all the objects in a target environment. Specifically, methods of object detection consist of a variety of significant techniq ues, such as image processing and patterns recognition. Anomaly detection is a part of object detection, anomalies can be found various scenarios for example crowded places such as subway stations. An abnormal event can be assumed as a variation from the conventional scene. Since the abnormal event does not occur frequently, the distribution of normal and abnormal events is thoroughly imbalanced. In terms of public safety, abnormal events should be avoided and therefore immediate action need to be taken. When abnormal events occur in certain places, real time detection is required to prevent and protect the safety of the people. To solve the above problems, we propose a modified YOLOv5 object detection algorithm by implementing dilated convolutional layers which achieved 97% mAP50 compared to other five different models of YOLOv5. In addition to this, we also created a simple mobile application to avail the abnormal event detection on mobile phones.
Background: It was to describe collaborative educational efforts under Coronavirus disease 2019 period to advocate pharmacy-based immunization delivery and meet unmet needs of partnership institution using virtual learning platforms. Methods: A partnership was established among three pharmacy schools from two countries. The class content included the history of pharmacy immunization, pharmacists' roles and contribution to public health of the USA. The class also reviewed the value of pharmacists as frontline healthcare workers to foster student insights and the scope of pharmacy. The virtual class featured an interactive video simulation and small breakroom discussion besides a lecture. Results: Participants indicated that public accessibility to pharmacy and six-year education system in South Korea as advantages. However, legislative restrictions, pharmacist burden, and interprofessional disagreements were expressed as barriers to introduce the pharmacist immunization. Conclusion: A virtual learning platform was used to advocate for pharmacy-based immunization and fulfilled an unmet educational gap at a partnership institution.
Purpose:Plaster splints are routinely performed in the Emergency Department (ED) and avoidable complications such as skin ulcerations and fracture instability arise mainly due to improper techniques. Despite its frequent use, there is often no formal training on the fundamental principles of plaster splint application for a medical officer rotating through ED. We aim to use Quality Improvement (QI) methodology to reduce number of incorrect plaster splint application to improve overall patient care via a bundled educational solution. Methods: We initiated a QI program implementing concepts derived from the Institute for Healthcare Improvement models, including Plan-Do-Study-Act (PDSA) cycles, to decrease the rate of incorrect plaster splint application. A bundled education solution consisting of three sequential interventions (practical teaching session, online video lecture and quick reference cards) were formulated to specifically target critical factors that had been identified as the cause of incorrect plaster splints in ED. Results: With the QI intervention, our overall rate of incorrect plaster splints was reduced from 84.1% to 68.6% over a 6-month period. Conclusion: Following the QI project implementation of the bundled educational solution, there has been a sustained reduction in incorrect plaster splints application. The continuation of the training program also ensures the sustainability of our efforts in ED.
With incessant advances in information technology and its implications in all domains of our lives, artificial intelligence (AI) has emerged as a requirement for improved machine performance. This brings forth the query of how this can benefit endoscopists and improve both diagnostic and therapeutic endoscopy in each part of the gastrointestinal tract. Additionally, it also raises the question of the recent benefits and clinical usefulness of this new technology in daily endoscopic practice. There are two main categories of AI systems: computer-assisted detection (CADe) for lesion detection and computer-assisted diagnosis (CADx) for optical biopsy and lesion characterization. Quality assurance is the next step in the complete monitoring of high-quality colonoscopies. In all cases, computer-aided endoscopy is used, as the overall results rely on the physician. Video capsule endoscopy is a unique example in which a computer operates a device, stores multiple images, and performs an accurate diagnosis. While there are many expectations, we need to standardize and assess various software packages. It is important for healthcare providers to support this new development and make its use an obligation in daily clinical practice. In summary, AI represents a breakthrough in digestive endoscopy. Screening for gastric and colonic cancer detection should be improved, particularly outside expert centers. Prospective and multicenter trials are mandatory before introducing new software into clinical practice.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.12
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pp.292-300
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2016
The purpose of this study was to investigate the effects of case-based learning about infants and toddlers on healthcare department students, using a video in an emergency care environment. A total of 57 students from a healthcare department of D university in J city were enrolled. They were divided into two groups: The experimental group (n=29) and the control group (n=28). This study is pre-post designed with a non-equivalent control group. The experimental group received a 1-week education for a duration of 3 weeks (3 sessions in total) with 180 minutes per session. The control group received a traditional curriculum of lecture. Before and after the education, we measured the knowledge and skill confidence of emergency care toward infants and toddlers, the academic self-efficacy, and problem solving ability. Data collection and intervention were carried out from November to December of 2014. Data were analyzed with x2-test, paired t-test, unpaired t-test with SPSS version 20.0 Program. The experimental group showed a significantly higher improvement of skill confidence of emergency care toward infants and toddlers (P<001), as well as preferred task difficulty among sub-items of academic self-efficacy (p=.029), approach avoidance style (P=.001), and problem solving confidence (p=.040) among sub-items of problem solving ability on preference compared with the control group. In this study, a case-based learning was verified to be an effective teaching method to enhance professional competency of healthcare department students. The findings from this study suggest that a case-based learning using various educational contents should be developed, expanded, and carried out to promote better learning.
Park, Song-Chol;Bak, Yong-Ik;Sok, So-Hyune;Lee, Hye-Yong;Jeoung, Yeon-Ok;Jin, Jeong-Kun;Lee, Jung-Woo
Health Communication
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v.12
no.1
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pp.97-110
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2017
Purpose: This study is an overview of the experiences of nurses who have participated in a communication education program which was designed to develop proper change-of-shift dialogues. The goal of this program was to improve the communication competencies of outgoing and incoming nurses during handover and takeover of their shifts. Methods: The materials used in this study to analyze the experiences qualitatively were transcripts from narrative interviews with seven nurse participants. The education program consisted of two rounds of change-of-shift simulations by pairs of nurses, planning of a forthcoming change-of-shift, three lectures on ideal dialogue patterns, and time for video feedback. Afterwards the participants' experiences of the program were evaluated generally, highlighting the positive and the negative aspects, and how this educational experiences might affect their future change-of-shift activities. Results: High practicability, originality, professionalism, and effectiveness were some of the positive assessments made by the nurse participants. In addition, they pointed out that the sample video in which two professors performed an ideal handover and takeover and the paper kardex were both quite unrealistic. The location of the change-of-shift simulation was also unfamiliar so it needed to be supplemented. However, most of the nurses took for granted that such a communication education program is necessary and that it will provide a substantial help in their future job performance. In this regard they recommended the program to all related hospitals and nursing schools. Conclusion: The results of this study could be applied to other forms of communication education programs regardless of the specific area where communication takes place.
So, In-Mi;Kang, Sun-Kyung;Kim, Young-Un;Lee, Chi-Geun;Jung, Sung-Tae
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.6
s.44
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pp.279-287
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2006
This paper proposes a method to detect fall action by using stereo images to recognize emergency situation. It uses 3D information to extract the visual information for learning and testing. It uses HMM(Hidden Markov Model) as a recognition algorithm. The proposed system extracts background images from two camera images. It extracts a moving object from input video sequence by using the difference between input image and background image. After that, it finds the bounding rectangle of the moving object and extracts 3D information by using calibration data of the two cameras. We experimented to the recognition rate of fall action with the variation of rectangle width and height and that of 3D location of the rectangle center point. Experimental results show that the variation of 3D location of the center point achieves the higher recognition rate than the variation of width and height.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.11B
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pp.1005-1012
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2008
According to an aging population has dramatically increased in over the world, silver care becomes more important than other field. In this paper, we design and implement an old age patient care system that allows a carer to instantly monitor the status of proteges and notifies emergency of a patient to a medical institute. The system uses RFIDs and infrared sensors implemented in embedded software to analyze the activity and movement detection of the elderly. And the home gateway allows easy integration with heterogeneous devices by employing OSGi that is a middleware standard for home gateways. We can verify the information on the activity per day and the activity per week by Web browsers and view realtime video on the elderly by Web Cam using the implemented system. The system also can send us cell phone messages and E-mail in case of emergency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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