Purpose: Korean medical services are not balanced across regions and social classes. To prevent mortality gaps, Korea must distribute its medical resources more efficiently. Patient factors affecting emergency room visits serve as basic data for determining best practices for public healthcare distribution. Methods: The data included 18 473 visits by 14 949 de-identified patients who visited a public emergency room over one year. The dependent variable was the number of emergency room visits. A Poisson regression was conducted with the independent variables, comprising sociodemographic, socioeconomic, and spatial accessibility factors and patient characteristics. Results: Older men with higher Korean Triage and Acuity Scale scores visited more frequently. Greater patient-hospital distance decreased visits; however, the presence of a hospital within 1 km of a patient's residence did not affect the number of visits. The use of 119 services was negatively correlated with the number of visits. Visits increased with more medical benefits. Conclusions: Patient age, distance to hospital, use of 119 services, and medical benefits should be considered when planning or managing public hospitals in Korea.
In this study, we developed a microfiber-based flexible pressure sensor with high sensitivity and excellent skin breathability. A nonwoven fabric composed of microfibers was prepared by electrospinning, which resulted in excellent moisture permeability of the sensor (143 g∙m-2∙h-1). In particular, high-pressure sensitivity (0.36 kPa-1) was achieved by introducing submicron structures on the microfiber surface by controlling the ambient humidity during electrospinning. The fabrication technology of the microfiber-based flexible pressure sensors reported in this study is expected to contribute to the commercialization of flexible pressure sensors applicable to long-term wearable health monitoring as well as virtual/augmented reality and electronic skin applications.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.25
no.6
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pp.33-45
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2020
This paper aims to look at the perspective that the latest cutting-edge technologies are predicting individual diseases in the actual medical environment in a situation where various types of wearable devices are rapidly increasing and used in the healthcare domain. Through the process of collecting, processing, and transmitting data by merging clinical data, genetic data, and life log data through a user-participating wearable device, it presents the process of connecting the learning model and the feedback model in the environment of the Deep Neural Network. In the case of the actual field that has undergone clinical trial procedures of medical IT occurring in such a high-tech medical field, the effect of a specific gene caused by metabolic syndrome on the disease is measured, and clinical information and life log data are merged to process different heterogeneous data. That is, it proves the objective suitability and certainty of the deep neural network of heterogeneous data, and through this, the performance evaluation according to the noise in the actual deep learning environment is performed. In the case of the automatic encoder, we proved that the accuracy and predicted value varying per 1,000 EPOCH are linearly changed several times with the increasing value of the variable.
Rapid growth in computer and digital-based technology has brought about changes in various human services including psychotherapy. This paper will look into one of these changes, focusing on a rising area of mental health therapy : Art therapy. Although development of art therapy is not so fast compared to other branches of psychotherapy, some art therapists are studying how to adopt and use it properly. Both art therapists and mental health experts have concluded that technology is a powerful tool despite its limitations and reservations. While some of them think that patients have benefited from the implementation of technology, others have felt concerns about the replacement of basic professional practices. The use of digital technology in the area of art therapy, however, continues to increase, encouraging patients to benefit from it in various therapeutic processes. This thesis therefore focuses on the analysis of literature related to digital art therapy published up to now. The following field study on Korean art therapists aims to examine the current practice of digital art therapy and discuss its feasibility and future. These two methods will contribute to enhancing the understanding of art therapy not only in theory but in practice and also suggest how digital art therapy may overcome limitations of conventional art therapy by exploiting its advantages. Furthermore, this study will present some clues on a possible new position of digital art therapy in the future. I hope that this analytical examination on digital art therapy will stimulate further discussion on this issue and particularly encourage more interdisciplinary work between art therapy and digital technology.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.6
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pp.583-590
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2021
This paper is a study on the digitization of an analog 3D pen. The term digital implies features such as homeostasis, transformability, combinability, reproducibility, and convenience of storage. One device that produces a combination of these digital characteristics is a 3D printer, but its industrial use is limited due to low productivity and limitations with materials and physical characteristics. In particular, improvements are required to use 3D printers, such as better user accessibility owing to expertise and skills in modeling software and printers. Complementing this fact is the 3D pen, which is excellent in portability and ease of use, but has a limitation in that it cannot be digitized. Therefore, in order to secure a digitalization capability and ease of use, and to secure the safety of printing materials that pose controversial hazards during the printing process, research problems and alternatives have been derived by combining food, and digitization was demonstrated with a newly developed 3D pen. In order to digitize the 3D pen, a sensor in a structured device detects the motion of an analog 3D pen, and this motion is converted into 3D data (X-Y-Z coordinate values) through a spatial analysis algorithm. To prove this method, the similarity was confirmed by visualization using MeshLab version 1.3.4. It is expected that this food pen can be used in youth education and senior healthcare programs in the future.
In modern society, the amount of information has been significantly increased according to the development of IT convergence technology. That leads to develop information obtaining and searching technologies from lots of data. However, they don't seem to have been actually effective for users' health care and promotion not only for limitations of Web-based information and but for lack of personalization. Health information support services have been generally developed in a format of inputting data on bio-information acquired into the computer for the existing network-based transmission. In this paper, a life habits disease system that uses the existing medical data and Framingham risk factor(FRS) performs neural network is proposed. Based on the proposed system, it is possible to provide the fundamental data and guideline to doctors for recognizing the life habits disease diagnosis of patients and that represents increases in the welfare of patients.
The studies on the human environment and ecosystem analysis is being actively researched. In recent years, The service of genome analysis has been offering the customized service to prevent the disease as reading an individual's genome information. The genome information by analyzing technology is being required accurate and fast analyses of ecosystem-dielectrics due to the spread of the disease, the use of genetically modified organism and the influx of exotic. In this paper the algorithm of K-Mean clustering for a new classification system was utilized. It will provide new dielectrics information as quickly and accurately for many biologists.
The thesis presents a system that continuously collects the human body's physiological vital information at rest with sensors and ICT information technology and predicts diabetes using the collected information. it shows the artificial neural network machine learning method and essential basic variable values. The study method analyzed the correlation between heart rate measurements of BCG and ECG sensors in 20 DM- and 15 DM+ subjects. Artificial Neural Network (ANN) machine learning program was used to predictability of diabetes. The input variables are time domain information of HRV, heart rate, heart rate variability, respiration rate, stroke volume, minimum blood pressure, highest blood pressure, age, and sex. ANN machine learning prediction accuracy is 99.53%. Thesis needs continuous research such as diabetic prediction model by BMI information, predicting cardiac dysfunction, and sleep disorder analysis model using ANN machine learning.
Researches on U-Healthcare service integrating medical information and IT technologies are actively conducted. U-Healthcare service is the next generation's medical paradigm that ensures conveniences to many users so that the society recognizes the importance and attempts for commercialization through various business model are performed. To form such U-Healthcare service market safely, various policies on the social structure should be established through the standard and the medical law to systemize of the medical information led by the governmen. Especially, the government's security policy to ensure the safety for the government leading visualization of U-Healthcare should be firmly established. Firstly, this paper presents U-healthcare Service and policy guideline. Secondly, it analyzes security threatening factors for the safe U-Healthcare service. By classifying the analyzed security threatening factors based on three major elements of the security, Confidentiality, Integrity and Availability of security policy for each element is proposed.
Recently, there is a new trend about internet of things (IoT) such as shops with smart mirror around the fashion and beauty industry. Since smart mirror can display a content through a monitor which is attached to back of mirror system while looking through a mirror, it can be applied to various industries such as fashion, beauty and health care. This paper proposes an efficient learning system requiring no assistance from others for the hearing deaf who atrophy verbal skill and are inaccurate in pronunciation by using features of smart mirror. Also, this system proposes an efficient and simple lip reading method which can be applied to an embedded system and improves a learning efficiency by employing previously verified pronunciation training data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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