본 연구는 의료기관 가정간호사업 현황을 총체적으로 파악하여, 의료기관 가정간호사업 활성화와 노인장기요양보험제도 도입 이후 세 가지 유형의 가정방문 간호사업을 효율적으로 기능역할 정립하는데 필요한 기초자료를 생성하기 위함이다. 건강보험심사평가원의 2006년 의료기관 가정간호 급여청구자료를 2차 분석하고, 전국 75개 의료기관 가정간호사업소의 사업현황을 횡단적 조사 분석하였다. 2006년 전체 의료기관 가정간호 이용자 중 65세 이상 노인은 20,343명(전체 대상자의 64.0%), 급여 청구는 98,822건(전체 청구의 70.1%), 방문은 333,889건(전체 방문의 76.8%)이었다. 이용자의 진단명은 뇌졸중 23.6%, 뇌졸중을 제외한 심장 등 순환기질환이 17.7%로 전체 청구 중 41.3%가 뇌졸중을 비롯한 순환기질환에 의한 것이었다. 다음은 당뇨 등 내분비계질환 10.4%, 신생물 9.7% 순이었다. 2006년 일 년간 노인대상 의료기관 가정간호 총 진료비는 13,247,992,290원(전체의 70.5%), 가정간호비용은 6,544,430,760원(전체의 72.2%)이었다. 2006년 일 년간 의료기관 가정간호 서비스 이용 노인 일인당 평균 총 진료비는 646,262원, 가정간호비용은 319,476원, 총 방문건수는 15.3건이었다. 의료기관 가정간호사업은 보건소 방문보건사업과 중재 종류는 유사하나, 보건소 방문보건사업에서는 수행되지 않는 헤마토크릿(16.8%), 혈색소(15.6%), 적혈구 침강속도(5.6%), 경피적산소분압(0.1%) 등 임상검사와 흡입배농 및 배액(0.7%), 약물저류 관장(0.1%) 및 가스관장(0.01%)등 특수처치가 수행되었다. 건강보험 급여한도 월 8회를 초과하여 전액본인부담금으로 의료기관 가정간호를 이용한 노인은 질환별로 욕창 7.0%, 암 5.4%, 당뇨 2.5%, 고혈압 1.1%, 뇌졸중 0.9%였다. 따라서, 이러한 서비스 차이를 반영하여 세 가지 유형의 가정방문 간호사업간 기능역할을 설정하고, 서비스 이용을 활성화하기 위해서 보험급여를 확대할 필요가 있다.
자동 음성 인식(automatic speech recognition, ASR)은 딥러닝 기반 접근 방식으로 혁신되었으며, 그중에서도 자기 지도 학습 방법이 특히 효과적일 수 있음이 입증되고 있다. 본 연구에서는 다국어 ASR 시스템인 OpenAI의 Whisper 모델의 한국어 성능을 향상시키는 것을 목표하여 다국어 음성인식 시스템에서의 비주류 언어의 성능 문제를 개선하고자 한다. Whisper는 대용량 웹 음성 데이터 코퍼스(약 68만 시간)에서 사전 학습되었으며 주요 언어에 대한 강력한 인식 성능을 입증했다. 그러나 훈련 중 주요 언어가 아닌 한국어와 같은 언어를 인식하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 우리는 약 1,000시간의 한국어 음성으로 구성된 추가 데이터 세트로 Whisper 모델을 파인튜닝하여 이 문제를 해결한다. 또한 동일한 데이터 세트를 사용하여 전체 훈련된 Transformer 모델을 베이스 라인으로 선정하여 성능을 비교한다. 실험 결과를 통해 Whisper 모델을 파인튜닝하면 문자 오류율(character error rate, CER) 측면에서 한국어 음성 인식 기능이 크게 향상되었음을 확인할 수 있다. 특히 모델 크기가 증가함에 따라 성능이 향상되는 경향을 포착하였다. 그러나 Whisper 모델의 영어 성능은 파인튜닝 후 성능이 저하됨을 확인하여 강력한 다국어 모델을 개발하기 위한 추가 연구의 필요성을 확인할 수 있었다. 추가적으로 우리의 연구는 한국어 음성인식 애플리케이션에 파인튜닝된 Whisper 모델을 활용할 수 있는 가능성을 확인할 수 있다. 향후 연구는 실시간 추론을 위한 다국어 인식과 최적화에 초점을 맞춰 실용적 연구를 이어갈 수 있겠다.
그린인프라는 지속가능한 커뮤니티를 조성하는 데에 주요한 전략으로 고려되고 있다. 하지만 도시 레질리언스와 시스템의 역동성이라는 관점에서 그린인프라에 관한 연구는 아직 부족하며 이를 어떻게 물리적인 적용과 융합하는가에 관한 연구 역시 미미하다. 본 연구는 두 가지의 원인에 주목한다. 첫째는 정적변수를 고려하는 기존의 그린인프라 계획과 동적변수를 고려하는 도시모델링 연구 사이의 간극이며, 둘째는 도시모델링 연구와 조경설계 간의 정보 및 방법의 차이이다. 본 연구는 도시성장에 따른 그린인프라의 수요의 분포를 전망하며 설계의사결정을 지원하는 융합모델링을 제안한다. LEAM모델과 MCDA모델을 융합하여 그린인프라의 서비스와 사회경제적 도시변화의 관계성을 평가하고, 2050년의 그린인프라의 수요를 공간적으로 전망한다. 모델의 결과는 시카고 외곽에서의 도시화가 진행될수록 생태시스템 서비스의 질적 저하가 일어날 가능성이 있음을 말한다. 이는 경제성장에 의해 그린인프라에 대한 수요가 지리적으로 변화할 수 있음을 나타내며, 그린인프라 전략이 현재와 미래를 유동적이자 포괄적으로 고려해야 함을 제안한다. 나아가 본 연구는 스튜디오 환경에서의 생산된 정보를 학생들과 공유하여 근거기반 설계의 적용과 가능성에 관해 논의한다. 지오디자인의 관점에서 그린인프라 설계 및 계획과 도시시스템 연구의 융합을 통해 효율적인 설계의사결정을 지원함으로써 보다 탄력적인 도시환경을 조성하는데 기여하고자 한다.
제조업의 경쟁력 제고와 성장을 위한 전략으로 도입된 스마트공장 및 스마트제조는 미래의 국가 경쟁력이며, 국가 산업구조를 혁신하기 위한 제반 활동이라 할 수 있다. 한국 정부는 산업부의 제조업 혁신 3.0 전략부터 지속적으로 스마트제조혁신 정책을 추진하였다. 본 연구는 스마트공장 및 스마트제조산업에 대해 기술표준을 기반으로 정책영역을 발굴하고자 한다. 국제 기술표준에 부합하는 국내표준의 정립과 지원이 요구되는 현시점에 정책적 영역에 대한 분석 및 제조업 분야의 스마트제조 공정영역별 우선순위를 살펴봄으로써 국제표준화가 많이 이루어진 영역에 대해 맹목적인 국제표준화를 추진하기보다는 기술표준 정책영역을 구분하고 정책적 우선순위를 도출하는 것은 스마트제조 고도화를 위한 중요한 정책적 결정을 위한 근거가 될 수 있다. 이를 위해 전문가 인터뷰를 기반한 계층화분석방법과 5대 공정영역에 대한 중요도-성능 분석을 통해 국제표준화가 많이 이루어진 영역에 대한 정책 추진보다는 데이터와 보안 영역 등 신기술에 대한 탐색을 기반으로 선도적인 표준화 참여가 요구되며, 탄소배출과 에너지 비용 등과 관련된 국제환경대응에 따른 글로벌 정세에 따른 수출과 디지털 통상에 대한 정책적 고려가 필요하다.
최근 강남 글로벌 비즈니스센터(GBC) 건설 등 토목기술이 발전해 감에 따라 지상·지하에 대규모 토목·건축물들이 건설되고 있으며, 이와 같은 대규모 시설물의 안전사고 방지, 화재와 같은 위급사항 대처 등과 관련한 기술과 연구가 진행되고 있다. 지상·지하의 개발과 활용이 활발해 짐에 따라 실내에서의 정확한 위치 정보 확보를 위한 연구가 다양하게 진행되고 있으며, 본 연구에서 실내측위 테스트를 위해서 웹 환경에서 손쉽게 가상으로 실내측위를 해 볼 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. 이를 위해서 한국전자통신연구원(ETRI) 13동을 대상으로 실내측위를 위한 테스트 데이터를 구축하고, GIS 공간연산 기법을 이용하는 실내측위 데이터 API(Application Programming Interface)를 개발하였다. 본 연구를 통해 모바일 단말에서 요구되는 다양한 경로정보, 셀 정보, 랜드마크 등 신호 및 영상기반측위에서 요구되는 다양한 공간정보를 실내측위 데이터 API를 통해 신속히 제공이 가능하다.
우리나라의 국민건강보험은 빠른 시간에 보편적 의료시스템을 정착시키는데 큰 기여를 했다. 하지만 연령대에 따른 의료서비스의 차이는 지속되고 있으며, 내과, 가정의학과, 소아청소년과와 같은 핵심의료 서비스에서 이러한 불평등이 존재하는 것은 큰 우려를 불러일으킬 수 밖에 없다. 진료기관 접근에 대한 불평등은 연령대만이 아니라 지역, 특히 도시와 농촌 사이에도 크게 나타나고 있다. 본 연구는 1995년부터 2021년까지 초기진료기관의 분포를 이용하여 변화하는 경제환경 속에서 의료서비스의 공간적 불평등이 어떻게 변화되어 왔는지를 살핀다. 다양한 불평등 지수와 공간통계분석의 결과를 토대로 볼 때, 1997년 IMF 경제위기, 2008년 금융위기, 그리고 2020년의 COVID-19 공중보건 위기를 겪으며 불평등이 심화 확대된 것을 확인할 수 있었다. 또한 초기의료기관의 불균등 분포에 큰 변화가 온 시기도 밝혀낼 수 있었는데, 이러한 변화에는 유소년이나 전체 인구 분포보다는 고령인구의 분포가 큰 역할을 하고 있었다. 본 연구결과는 인구와 의료서비스의 공간적 분포를 통합적으로 고려하여 핵심적인 의료자원의 불평등을 해소하기 위한 노력이 절실히 필요하다는 것을 강조한다. 특히 이러한 노력은 미래의 경제적 충격에도 적절한 수준의 의료 서비스를 지속할 수 있는 기반이 될 수 있을 것이다.
코로나19 팬데믹 이후 관광 산업이 회복되면서 많은 관광객들이 다양한 플랫폼을 활용하고 리뷰를 남기고 있지만, 대량의 데이터 속에서 유용한 정보를 찾기 어려워 아직도 여행지 선정 과정에서 많은 시간과 비용이 낭비되고 있다. 이에 따라 많은 연구들이 진행되고 있지만, 평점이 없거나 플랫폼별로 다른 형태의 평점 제공으로 인해 연구에 한계를 가지고 있으며, 평점과 리뷰 내용이 일치하지 않는 경우도 있어 추천 모델 구축에 어려움을 주고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 7,104개의 제주도 지역 관광지 리뷰를 활용하여 제주도에 특화된 관광지 만족도 정량 지수를 개발하고 이를 활용하여 '평점 예측 모델'을 구축하였다. 모델의 성능을 확인하기 위해 실험 데이터 700건의 평점을 본 연구에서 개발된 모델과 LSTM을 활용하여 예측 하였으며, 제안된 모델이 LSTM 보다 약 4.67% 높은 73.87%의 가중 정확도로 성능이 더 우수한 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 평점과 리뷰 내용 사이의 불일치 문제를 해결하고, 평점이 없는 리뷰나 다양한 형태의 평점을 정형할 수 있으며, 다른 도메인에 적용하여 여행의 모든 분야에서 신뢰할 수 있는 평점 지표를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 증강현실에서 적용할 캐릭터 생성에서 단일 이미지를 통해 여러 객체에 대한 3D 자세 추정 문제를 연구한다. 기존 top-down 방식에서는 이미지 내의 모든 객체를 먼저 감지하고, 그 후에 각각의 객체를 독립적으로 재구성한다. 문제는 이렇게 재구성된 객체들 사이의 중첩이나 깊이 순서가 불일치 하는 일관성 없는 결과가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하고, 장면 내의 모든 객체에 대한 일관된 3D 재구성을 제공하는 단일 네트워크를 개발하는 것이다. SMPL 매개변수체를 기반으로 한 인체 모델을 top-down 프레임워크에 통합이 중요한 선택이 되었으며, 이를 통해 거리 필드 기반의 충돌 손실과 깊이 순서를 고려하는 손실 두 가지를 도입하였다. 첫 번째 손실은 재구성된 사람들 사이의 중첩을 방지하며, 두 번째 손실은 가림막 추론과 주석이 달린 인스턴스 분할을 일관되게 렌더링하기 위해 객체들의 깊이 순서를 조정한다. 이러한 방법은 네트워크에 이미지의 명시적인 3D 주석 없이도 깊이 정보를 제공하게 한다. 실험 결과, 기존의 Interpenetration loss 방법은 MuPoTS-3D가 114, PoseTrack이 654에 비해서 본 연구의 방법론인 Lp 손실로 네트워크를 훈련시킬 때 MuPoTS-3D가 34, PoseTrack이 202로 충돌수가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 방법은 표준 3D 자세벤치마크에서 기존 방법보다 더 나은 성능을 보여주었고, 제안된 손실들은 자연 이미지에서 더욱 일관된 재구성을 실현하게 하였다.
사용자가 제스처를 통해 입력을 할 수 있는 방안들 중에서 근전도(EMG, Electromyography)를 통한 제스처 인식은 근육 내 작은 전극을 통해 사용자의 움직임을 감지하고 이를 입력 방법으로 사용할 수 있는 방법이다. EMG 데이터를 통해 사용자 제스처를 분류하기 위해서는 사용자로부터 수집된 EMG Raw 데이터를 머신러닝으로 학습하여야 하는데 이를 위해서는 EMG 데이터를 전처리 과정을 통해 특징을 추출하여야 한다. EMG 특성은 IEMG(Integrated EMG), MAV(Mean Absolute Value), SSI(Simple Sqaure Integral), VAR(VARiance), RMS(Root Mean Square) 등과 같은 수식을 통해서 나타낼 수 있다. 또한, 제스처를 입력으로 사용하기 위해서는 사용자가 입력하는 데 필요한 지각, 인지, 반응에 필요한 시간을 기준으로 제스처 분류가 가능한 시간을 알아내야 한다. 이를 위해 최대 1,000ms에서 최소 100ms까지 세그먼트 사이즈를 변화시켜 특징을 추출 후 제스처 분류가 가능한 세그먼트 사이즈를 찾아낸다. 특히 데이터 학습은 overlapped segmentation 방법을 통해 데이터와 데이터 사이 간격을 줄여 학습 데이터 개수를 늘린다. 이를 통해 KNN, SVC, RF, XGBoost 4가지 머신러닝 방식을 통해 이를 학습하고 결과를 도출한다. 실험 결과 실시간으로 사용자의 제스처 입력이 가능한 최대 세그먼트 사이즈인 200ms에서 KNN, SVC, RF, XGboost 4가지 모든 모델에서 96% 이상의 정확도를 도출하였다.
Hyo Sub Jun;Kuhyun Yang;Jongyeon Kim;Jin Pyeong Jeon;Sun Jeong Kim;Jun Hyong Ahn;Seung Jin Lee;Hyuk Jai Choi;In Bok Chang;Jeong Jin Park;Jong-Kook Rhim;Sung-Chul Jin;Sung Min Cho;Sung-Pil Joo;Seung Hun Sheen;Sang Hyung Lee
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제67권4호
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pp.385-396
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2024
Previously, we reported the concept of a cloud-based telemedicine platform for patients with intracerebral hemorrhage (ICH) at local emergency rooms in rural and medically underserved areas in Gangwon state by combining artificial intelligence and remote consultation with a neurosurgeon. Developing a telemedicine ICH treatment protocol exclusively for doctors with less ICH expertise working in emergency rooms should be part of establishing this system. Difficulties arise in providing appropriate early treatment for ICH in rural and underserved areas before the patient is transferred to a nearby hub hospital with stroke specialists. This has been an unmet medical need for decades. The available reporting ICH guidelines are realistically applicable in university hospitals with a well-equipped infrastructure. However, it is very difficult for doctors inexperienced with ICH treatment to appropriately select and deliver ICH treatment based on the guidelines. To address these issues, we developed an ICH telemedicine protocol. Neurosurgeons from four university hospitals in Gangwon state first wrote the guidelines, and professors with extensive ICH expertise across the country revised them. Guidelines and recommendations for ICH management were described as simply as possible to allow more doctors to use them easily. We hope that our effort in developing the telemedicine protocols will ultimately improve the quality of ICH treatment in local emergency rooms in rural and underserved areas in Gangwon state.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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