병원에서 Infusion Pump를 사용하여 환자에게 자동적으로 지속적이고 정밀하게 약물을 투여하는 것이 가능해졌다. 그러나 Infusion Pump를 부착한 환자가 이동하는 도중 응급 상황이 발생할 경우, 이에 대한 대처가 신속 정확하게 이루어지지 않고 있는 실정이다. 이러한 문제로 인하여 Infusion Pump를 통해 정맥 내로 투여되는 약물 양에 약간의 오차라도 생기면 환자에게 치명적일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 무선 네트워크와 RFID 기술을 이용한 원격 Infusion Pump 모니터링 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 Infusion Pump에 이상이 발생한 경우 Infusion Pump에 대한 상태 정보(고장 종류)와 환자의 위치 정보를 간호사 station에 자동으로 알려줌으로써 Infusion Pump를 사용하는 환자들에게 신속하고 정확한 의료 서비스를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 Infusion Pump로 인한 의료사고를 사전에 예방할 수 있다.
병원과 같은 의료센터에서 이동하는 환자들의 상태를 효과적이며 실시간으로 감지하기 위해서는 다양한 무선통신망 프로토콜과 네트워크 상황을 고려해야 한다. 802.11a, 802.11g, direct sequence와 같은 무선통신 프로토콜들은 각각의 장단점이 있으며 모바일 노드의 개수나 전파도달 거리등 다양한 요소들이 망의 성능에 영향을 줄 수 있다. 특히, 환자들의 상태를 뇌파전송(EEG)을 통해 감지하기 때문에 이러한 데이터 특성도 고려하여 네트워크 토폴로지를 구성하였다. 따라서, 본 논문에서는 환자의 EEG 데이터를 효율적으로 전송할 수 있는 무선통신망을 설계하고 이를 Opnet 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션한 뒤 그 결과를 이용하여 성능을 분석하였다. EEG를 전송하는 무선네트워크 환경에서는 전반적으로 802.11g의 성능이 우수한 것으로 나타났으며 토폴로지의 구성요소에 따라 결과의 특성에 다소 차이가 있었다.
센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크에서 의미적 상호운용성 유지를 위해 개발되었다. SRS는 위치 정보를 기반으로 주변 센서와 모바일 기기와의 연결 여부를 확인하며, 연결이 되었을 때 센서의 메타데이터를 제공한다. 성공적으로 연결되는 주위의 센서를 식별하는 과정을 센서 필터링이라고 정의한다. 이러한 센서 필터링의 성능 개선이 SRS 연구의 핵심 주제 중 하나이다. 실제 상황에서, GPS에서 제공된 잘못된 위치 정보로 인해 센서 필터링이 실패하는 경우가 발생한다. 따라서 이 논문에서는 지리적 임베딩과 뉴럴 네트워크 기반 경로 예측을 이용한 새로운 센서 필터링 방법을 제안하고 몬테카를로 접근방법을 통해 서비스 제공률을 평가한다. 실증 연구에서, 제안 방법이 위치 정보 이상 문제를 개선하고 SRS 센서 필터링에 효과적인 모델임을 보였다.
COVID-19의 확산과 피해는 대한민국 정부를 포함한 전 세계에 큰 영향을 주고 있다. 대다수 국가는 시민들 간의 접촉을 최소화하기 위해 이동과 집합에 제약을 두고 있으며, 이러한 정책들은 사회적 패턴에 새로운 변화를 가지고 왔다. 본 연구는 COVID-19가 미치는 사회적 영향 중 택시 운행에 대한 영향을 분석하기 위해 COVID-19 3차 대유행 초기에 수집된 대구광역시 택시 이동 데이터를 이용하여 도로 네트워크 규모의 교통량 데이터를 생성하였다. 이후 대구광역시의 확진자 데이터와 상관성 분석을 수행하였으며, 공간적 특성이 가지는 영향을 분석하기 위해 Local Moran's I를 적용하였다. 결과적으로, 전체 도로 네트워크의 택시 운행량과 확진자 수는 음의 상관관계(-0.615)를 나타내었고 이는 확진자 수의 증가에 따른 시민들의 이동 불안감이 반영된 것을 확인하였다. 또한, 본 연구에서는 도로 네트워크의 링크 기반으로 분석을 수행한 결과 도심 중심부의 상업 및 산업 지역은 음의 상관관계와 Local Morna's I의 값이 low-low로 cold spot을 확인하였으며, 병원 같은 의료기관 주변 및 공동주거지와 같은 공간적 특성을 가진 지역의 도로 네트워크는 high-high로 hot spot인 것을 확인하였다. 향후 이러한 분석이 COVID-19에 따른 정책 결정자들의 예방 대책에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 DICOM 영상을 UPnP Server로 구현된 PACS 서버를 설계하고 UPnP Renderer를 이용하여 스트리밍 전송으로 화면에 출력하고 전송하여 병원에서의 진단 진료 시스템의 효율을 높일 수 있고 사용자 서비스적 관점의 이동형 의료정보시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서의 DICOM 엔진은 PACS 에서의 영상 취득 서버의 과부화 문제를 해결하고 의료 정보통합의 과정에서 다양한 프로세싱 방법으로 사용될 것이며, 홈 네트워크나 PnP 기능으로 제한되어 있던 UPnP 미들웨어의 다양한 서비스 활용이 가능할 것으로 사료된다.
USN(Ubiquitous Sensor Network)은 우리가 관심이 있는 모든 사물에 통신기능이 있는 무선센서(전자태그)를 부착하고 이를 통해 사물 인식정보와 주변 환경정보(온도나 습도, 압력, 충격, 오염 등)를 탐지해 이를 실시간 네트워크를 통해 센싱 데이터들을 전송, 취합, 저장, 분석하여 사용자의 현재 상황에 정보(가정, 병원, 사무실, 유통, 군사, 교통 등)를 적절히 제공해 줄 수 있는 기술 및 첨단 지능형 서비스를 통칭한다. 향후 USN 서비스는 광범위한 영역에서 활용될 전망이며, 그에 따른 사용자 인증 보안의 중요성도 크게 부각될 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 자필 서명을 이용한 보안기술의 USN 연동 방안을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 학교, 병원, 관공서와 같은 공공기관에서 사용할 수 있는 멀티 캐스팅 방송 시스템을 개발하였다. 개발된 멀티 캐스팅 방송 시스템은 다양한 멀티미디어 교육매체를 활용할 수 있도록 하였으며, 네트워크를 이용한 원격 제어가 가능하도록 고려하였다. 또한 개발된 방송 시스템은 선택적 개별 방송과 그룹 방송이 가능한 스피커 제어 모듈과 다양한 교육매체의 효율적인 활용을 위한 AV 콘텐츠 제어 모듈 및 조명 제어 모듈을 포함하고 있다. 그리고 통신과정에서는 외란에 강인한 RS-485C 통신을 이용하였으며, 사용자 중심의 GUI 기반 통합 제어 시스템을 개발하여 운영의 효율성 향상을 모색하였다.
u-Health 관련 보건 비용의 지속적인 증가와 건강 및 사전 예방에 대한 관심이 증가함에 따라 온라인을 통한 상담, 정보제공, 동영상 서비스 및 e-commerce등 건강 관련 서비스 시장이 확대가 되고 있다. 특히 노령인구의 급증에 따른 국내 고령층에 대한 실버산업이 대두되고 있다. u-Health 의료산업은 원무행정 분야에 대한 초기 정보화 단계에 있으며, 대학/종합병원들의 IT예산은 급속히 증가하고 있으나, 중소형 병/의원/약국의 경우 IT 투자예산 확보에 어려움이 있다. 이를 대처하기 위해 u-Health와 Wellness를 통합 함으로서 BT, NT 및 IT 관련 기술을 활용하여 u-Fitwellness 시스템을 구축하여 Ubiquitous 네트워크를 통해 고령자를 위한 건강과 의료관련 서비스, 제품, 정보를 제공하고 개인의 삶의질을 향상시킴으로써 홈 네트워킹 기반 u-Healthcare Total Solution을 통한 융합형 서비스를 제안하고자 한다.
건강과 복지에 대한 사람들의 관심이 증대함에 따라 고령층 인구를 중심으로 병원에서 건강 점검 및 진료가 이루어졌던 기존의 Health산업 패러다임에서 연령층에 관계없이 언제, 어디서나 진료를 받을 수 있는 u-Health산업 패러다임으로 변화하고 있다. 이러한 흐름에 발맞추어 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 혈압, 맥박, 심전도 등과 같은 의료정보뿐만 아니라 일상생활에서 획득한 정보를 통해 건강증진, 질병예방, 진료를 가능하게 하는 u-LifeCare 의료체계가 필요하다. u-LifeCare 를 지원하는 미들웨어는 유비쿼터스 환경에서 필수적인 기술 요소인 센서 네트워크 미들웨어와 상황인지 미들웨어를 통합하는 미들웨어이며, 라이프케어의 특성을 고려한 '초경량(LightWeight)의, 확장성(Scalability)있는, 보안성(Security)을 갖춘' 미들웨어이다.
Opto-electronics의 의학에의 응용: 전자공학과 광학의 결합산물인 광전자공학긔 의학응용은 진단,치료에 새로운 경지를 열어주게 되었다. 계측진단은 검체에 적용하는 것과 생체에 적용하는 것으로 분류되어진다. 검체에 적용하는 것은 주로 INVITRO 계측으로 생화학분석, 전기영동, 자동혈구계수등이다. 생체에 적용하는 INVIVO 계측은 관찰, 계측용의 내구경과 비관혈계측으로 분광분석, 산소포화도등의 광의 투과율계측, 적외.마이크로파 .thermography와 같은 방사계측, 발색량계측 등이 이에 속한다. 또한 광전자공학을 응용하여 병원애 전송네트워크구성, 광통신등도 최근의 활용과제중의 하나다. 특히 광전자공학의 응용중에서 가장 관심의 대상이 되는것은 치료에의 응용이다. 그러므로 여기서는 이들 응용중에서 가장 유용성이 있는 적외선 thermography와 Laser의 응용에 대해 간단히 기술하기로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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