• 제목/요약/키워드: severely disabled people

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노인 기분장애 영향요인에 관한 실증적 연구: 지역사회 특성의 영향을 중심으로 (An Empirical Study on Factor Associated with Mood Disorders in Elderly: Focusing on the Influence of Community Characteristics)

  • 장미승;심익섭
    • 보건행정학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.177-185
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    • 2017
  • Background: The mental problems of the elderly are at issue as a serious social phenomenon. The purpose of this study is to identify risk factors affecting the mood disorders of the elderly. Methods: The subjects were 1,779,236 aged ${\geq}65$ and participated in health screening. Dependent variable was mood disorders. Independent variables were consisted of community level (regional deprivation index and healthcare resources) and individual level (sex, age, insurance type, disability, smoking, alcohol, physical activity, body mass index, and healthcare utilization). Multilevel logistic regression was performed. Results: At the individual level, women, employed insured, severely disabled people, heavy alcohol drinkers, high-intensity physical activity, body mass index, and patients who had chronic disease and severe disease were significantly associated with mood disorders. As the age has increased, it has let increase of mood disorders. At the community level, as the regional deprivation index has increased by 1, mood disorders has been increased by 1.005 times. The intra-class coefficient was 7.04%. Conclusion: We found individual and community level factors are associated with mood disorders. Systematic approach is essential to reduce mood disorders.

PPG와 ECG의 상관 관계에 기반한 심박 시계열 데이터 이상 상황 탐지 최적 모델 비교 연구 (A Comparative Study on the Optimal Model for abnormal Detection event of Heart Rate Time Series Data Based on the Correlation between PPG and ECG)

  • 김진수;이강윤
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.137-142
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    • 2019
  • 본 논문은 이상 상황을 탐지하고 모니터링하는 다양한 서비스가 존재한다. 하지만 대부분의 서비스는 화재, 가스누출에 초점을 맞추어 진행되고 있으며, 독거노인과 중증장애인들의 사망 혹은 심정지 등 위급상황에 대하여 사전 예방 및 위급상황 대응이 불가능하다. 본 연구에서는 여러 생체신호 중 가장 위중하다고 판단되는 심박 신호의 이상 상태를 탐지하기 위하여 인공지능 모델을 설계하는 과정에서 적합한 데이터 변형과 모델을 비교한다. 세부적으로는 오픈 의료 데이터 PhysioNet의 MIT-BIH Arrhythmia Database를 이용하여 심전도(ECG) 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 각각 다른 방법으로 데이터를 변형한 후 학습하여 기본 심전도 데이터를 이용해 학습한 인공지능 모델과 비교한다.

작업기반 지역사회 재활이 뇌졸중 재가 장애인의 일상생활과 작업수행 기술에 미치는 효과 (The Effects of Occupation-Based Community Rehabilitation for Improving Occupational Performance Skills and Activity Daily Living of Stroke Home Disabled People: A Single Subject Design)

  • 문광태;박혜연;김종배
    • 재활치료과학
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    • 제9권2호
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    • pp.99-117
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    • 2020
  • 목적 : 지역사회에서 생활하는 뇌졸중 장애인을 대상으로 작업기반 지역사회 재활이 뇌졸중 장애인의 작업수행기술에 미치는 영향을 연구하고, 작업 수행의 질과 만족도 변화에 대해 알아보고자 하였다. 연구방법 : 단일대상연구(Single subject research) 중 ABA 설계를 사용하였고, 뇌졸중 진단을 받은 심한 장애인 1명을 선정하였다. 연구 과정은 2019년 5월 21일부터 2019년 9월 7일까지 17주간 총 25회기(기초선 A 5회기, 중재 기간 B 14회기, 기초선 기간 A' 5회기, 추적 기간 1회기)로 진행하였다. 중재는 연구자가 대상자의 집으로 방문하여 진행되었다. 작업치료중재과정모델에 따라 중재 모델 선정 및 적용하였으며, 중재에는 과제 제공 및 피드백, 관련 정보 교육, 가정환경 수정, 지역자원 연계가 포함되었다. 작업기반 지역사회 재활 프로그램을 적용한 이후 일상생활에서 작업수행기술의 빈도 변화, 작업수행 만족도, 일상생활활동과 삶의 질의 변화를 알아보았으며, 추적 관찰하였다. 결과는 선형그래프와 막대그래프를 이용하여 시각적으로 분석하였다. 결과 : 작업기반 지역사회 재활 프로그램을 적용했을 때, 손 닿는 곳의 상의 입기, 침대에서 양말과 실내화 신기, 의자에 앉아 신발 신기 기술과 일상생활활동이 향상되었다. 작업수행기술 평가 결과 대상자의 작업수행 기술의 질이 향상되었음을 확인하였으며, 작업수행 만족도 또한 향상되었다. 결론 : 본 연구를 통해 작업기반 지역사회 재활 프로그램이 지역사회에 거주하는 뇌졸중 장애인의 작업수행기술을 향상할 수 있으며, 일상생활활동과 삶의 질, 작업수행 만족도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 마지막으로 뇌졸중 대상자 뿐만 아니라 지역사회에 거주하는 장애 유형별로 작업기반 지역사회 재활 프로그램이 보편화 되기를 기대해 본다.

뇌전도 기반 마우스 제어를 위한 동작 상상 뇌 신호 분석 (Motor Imagery Brain Signal Analysis for EEG-based Mouse Control)

  • 이경연;이태훈;이상윤
    • 인지과학
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    • 제21권2호
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    • pp.309-338
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    • 2010
  • 본 논문에서는 사지가 마비되어 신체를 움직이지 못하지만 뇌의 기능은 살아있는 장애인들을 위하여, 생각만으로 외부의 장치를 제어할 수 있도록 하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI: Brain-Computer Interface) 기술을 연구하였다. 신경생리학 분야에서의 연구 결과에 의하면, 신체를 움직이는 상상을 할 경우, 뇌의 운동/감각 피질 영역에서는 $\beta$파(14-26 Hz)와 $\mu$파(8-12 Hz)가 억제/증가되는 ERD/ERS(Event-Related Desynchronization / Synchronization) 현상이 발생한다고 알려져 있다. 본 연구에서는 이를 기반으로 혀, 발, 왼손, 오른손의 동작 상상을 자극으로 이용하여 변화하는 뇌 신호 패턴을 실시간으로 분석하여 피험자의 생각을 읽을 수 있도록 하였으며, 상 하 좌 우의 네 방향으로 이동할 수 있도록 하는 마우스 제어 인터페이스를 구현하였다. 동작 상상 시 발생하는 뇌 신경 활동의 변화를 관측하기 위해서 뇌에 손상을 주지 않으면서도 높은 시간 해상도로 측정이 가능한 비침습적 뇌전도(EEG: ElectroEncephaloGraphy)를 이용하였다. 그러나 뇌전도 신호는 특성상 신호의 크기가 미약하고, 잡음의 영향을 많아 분석이 어렵다. 따라서 이를 극복하기 위해 통계적 방법을 기반으로 한 기계학습 기법인 CSP(Common Spatial Pattern)와 선형판별 분석(Linear Discriminant Analysis)을 이용하여 서로 다른 동작 상상에 의해 발생하는 뇌 신호들 간의 분산이 최대가 되도록 신호를 변환하여 인식 성능을 높일 수 있었다. 또한 분석된 뇌 신호의 시각화를 통해, 기존에 알려진 뇌의 해부학적, 신경생리학적 지식과 일치하는 ERD/ERS 현상이 발생하는 것을 확인할 수 있었다.

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