최근의 기술발전과 함께 무선 센서 네트워크 (Wireless Sensor Network, WSN)는 수많은 작고 저렴한 센서 노드로 구성된 센서네트워크이다. 무선 센서 네트워크는 공동으로 배치된 지역 내에서 정보감지, 수집, 처리 및 전송임무를 수행한다. 또한, 지능형교통, 의료구조, 환경감시, 정밀농업 및 공업 자동화 등 다양한 방면에 응용할 수 있다. 그래서 센서 네트워크 환경에서 데이터 유지관리 기술은 센서 네트워크의 핵심 기술 중 하나이다. 본 논문은 현재 무선 센서 네트워크 데이터 관리를 위한 기술을 분석하고 이들의 문제점에 대해 살펴보았다. 향후 본 연구를 통해 센서 네트워크의 체계적인 개발 접근을 시도해볼 수 있을 것이다.
전자의무기록 작성 시 주호소, 진단, 수술(처치) 용어는 작성자가 자유롭게 작성하는 것보다 시스템에 등재된 용어 마스터를 사용해야 의료진간의 의사소통이 원활하고, 데이터 활용을 위한 자료 추출이 가능하므로, 용어 마스터의 관리가 중요하다. 본 연구의 목적은 서울대학교 산하 4개병원(서울대학교병원, 분당서울대학교병원, 서울특별시 보라매 병원, 헬스케어시스템 강남센터)에서 개별적으로 운영하던 용어 마스터를 통합하여 표준화 및 관리 프로세스를 확립한 경험을 제시하는 것이다. 산하 4개 병원의 대표자로 구성된 서울대학교병원 용어표준화위원회는 여러 번의 논의를 거쳐 2016년 표준화 및 관리 프로세스를 확립하였고, 용어 마스터에 대한 요청을 신규 용어 등재, 용어 수정, 기존 용어 삭제와 신규 용어 등재, 그리고 용어 삭제의 4가지로 분류하였다. 요청에 대한 수용 여부는 유관 부서의 의견 조회와 그 결과를 검토한 서울대학교병원 용어표준화위원회의 의결로 결정하였다. 의결 정족수는 7명의 위원 중 5명이였으며, 참조 용어 체계에 대한 매핑은 3명의 보건의료정보관리사가 독립적으로 시행 후 이견이 있을 경우 합의하였다. 모든 과정은 온라인으로 시행하였고, 의결과 매핑 결과는 자동으로 수집되었다. 이러한 과정을 통해, 용어표준화위원회는 시스템에 등재될 용어에 대해 빠르고 명확한 의사결정을 할 수 있었고, 사용자들이 용어표준화위원회의 결정에 동의하도록 할 수 있었다. 프로세스가 정립된 후 16개월 간 126개의 신규 용어 등재, 131개의 용어 수정, 40개의 기존 용어 삭제와 신규 용어 등재, 그리고 1235개의 용어 삭제 가 처리되었다. 본 연구는 의료정보 시스템에 등재된 용어 마스터의 관리 프로세스를 정립한 최초의 시도라는 데 의의가 있다.
본 연구는 광주 전남지역 ICT 의료시설 기반에서 종사자를 대상으로 소방안전 지식과 대처방법 인식수준의 정도를 파악하고 차이를 조사하여 ICT 의료시설 기반에서 소방안전 대처방법 교육 매뉴얼의 기초자료를 제공하기 위하여 수행 되었다. 자료는 SPSS Win 14.0을 사용하여 분석하였다. 연구결과 ICT 의료시설 기반에서 종사자의 소방안전 지식은 10점 만점에 7.06점, 소방 대처방법 인식수준은 11점 만점에 6.61점이었다. ICT 의료시설 기반에서 종사자의 일반적 특성과 소방안전 대처방법 인식수준을 분석한 결과 성별(t=4.12, p<.001, 연령(${\chi}^2$=17.24, p<.001), 근무경력(${\chi}^2$=22.76, p<.001), 소방안전교육 경험 유무(t=6.10, p<.001), 소방안전에 대한 본인의 주관적 지식정도(${\chi}^2$=53.83, p<.001)에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 따라서 ICT 의료시설 기반에서 종사자의 소방안전 대처를 증진하기 위해서는 강의 중심의 지식 전달 교육을 지양하고, 자기 주도적 학습, 개인별 맞춤학습, 협동 학습을 강조하는 다양한 콘텐츠 개발을 통한 실무 체험 중심의 소방안전 교육, 시뮬레이션을 이용한 환자분류체계별 배치와 광역 화재감지를 위한 적외선 레이저 연기검출, 다중포인트 통신 프로토콜에 의한 디지털 화재 방지 모니터링 시스템, 영상기반 화재검출, 화재감지를 위한 로봇 설계 및 테이터 처리등의 다학문적인 접근을 통한 ICT 의료시설 기반에서 소방안전 대처에 관한 교육 매뉴얼의 개발이 필요하다고 사료된다.
1. 건강증진을 위한 농촌형과 도시형을 특성을 고려한 다양한 시설 및 프로그램의 개발이 필요하다. 순천시 주민의 건강실천행위는 미흡하다고 할 수 있으며 특히 농촌지역은 기본적인 의료시설 뿐만 아니라 건강증진을 위한 체육시설도 갖추고 있지 않다. 건강 행태를 실천하도록 유도하기 위한 다양한 시설과 교육프로그램을 개발하여 올바른 생활습관이 되도록 유도해야 할 것이다. 2. 건강증진을 위하여 지역사회와의 제휴를 형성하여 지역 구성원들이 적극 참여하도록 해야 한다. 좋은 보건교육프로그램이 있다 하더라도 지역 주민의 참여와 지원 없이는 성공할 수 없다. 그러므로 사기관, 자선기관, 공공보건조직을 프로그램에 따라 연계하여 실질적으로 전 주민의 참여를 유도할 수 있어야 한다. 3. 보건소의 역할에 대한 중요성을 재인식하고 지역의료체계의 핵심적인 중추기관으로서의 기능을 재정립해야 한다. 의료시설이 미비한 농촌지역의 경우는 보건지소와 보건진료소가 의료시설의 역할을 대행할 수 있는 수준으로 준비가 되어 접근성이 부족한 주민들의 불편함을 보완할 수 있다. 보건소가 지금까지 수행해온 기능을 재정리하고 지역주민이 무엇을 원하고 있는가를 파악하여 지역보건의료에 관련된 전체적인 계획을 수립하는데 기초로 삼아야 할 것이다. 이제까지의 사업실적위주의 업무에서 탈피하여 구체적인 기획을 수행하는 의사결정기구로서의 역할에 그 중요성을 두어야 할 것이다. 4. 지역주민의 요구사항을 적극 수용할 수 있는 정보시스템의 구축이 필요하다. 현대는 정보화 시대이기 때문에 빠른 업무 수행이 그 성과의 승패를 좌우할 수 있을 것이다. 현장에서 직접 주민의 요구를 수용하여 정책으로 처리하기 위해서는 정보화가 필수적이다. 순천시인 경우 그 특성상 농촌형과 도시형이 함께 존재하는데, 현재와 같이 일일이 개별 방문만을 통한 관리는 시간적으로나 경제적으로 효율적이지 않으므로 주민들의 요구를 정확히 파악하여 필요한 정보관리를 위해서는 보건의료 정보화의 구축이 시급하다.
2018년 11월 보건복지부가 지역사회 돌봄 사업을 제20대 국정과제로 채택하였음에도 프로젝트의 성과나 동향을 보고하는 체계적인 검토가 이루어지지 않았다. 본 연구는 커뮤니티 케어 시범사업과 관련한 기존 근거를 체계적으로 검토하였으며, 그 결과 원저 18편과 평론 43편이 최종 선정되었다. 원저의 경우 수요조사(n=4) 및 모델제안(n=4), 터치포인트 활용(n=3), 공간설계 및 건축모델(n=3), 인력양성 및 역할 설정(n=2), 우선 순위 목표(n=1) 및 연구 동향 연구(n=1)등이 있었으며, 리뷰 문헌의 경우 노인에 대한 문헌이 가장 많았고(n=12), 장애인 및 정신질환에 관한 문헌은 상대적으로 적었다(n=2). 지역사회 돌봄 시범사업이 시행된 지 1년 정도밖에 되지 않아 본 사업과 관련된 근거가 부족하고 사업의 성과를 정량적으로 보고한 연구가 부족한 실정이다. 본 연구는 노인뿐만 아니라 장애인, 정신질환자, 노숙자에 대해서도 더 많은 연구가 필요함을 시사한다.
본 연구에서는 병원 내 의학도서관을 대상으로 서비스 대상, 장서, 시설 및 환경, 직원, 서비스 등에 대한 전반적인 운영현황을 조사하고, 해당 도서관 사서들을 대상으로 도서관의 수요조사 및 인식조사를 실시하여, 향후 병원 내 의학도서관의 활성화 방안을 제안하고자 하였다. 그 결과, 첫째, 병원 내 의학도서관이 본연의 역할을 수행하고 도서관 서비스의 질을 높임으로써 도서관의 위상을 높이려면, 조직상 독립부서로 분리되어야 한다. 둘째, 병원 내 의학도서관에 대한 장서, 규모, 인력에 대한 법적 기준 제정이 필요하다. 셋째, 체계적인 병원 내 의학도서관 운영을 위해 도서관 고유업무와 행정업무가 구별될 수 있도록 전문직 사서의 지원과 인력 충원이 이루어져야 할 것이다. 넷째, 병원 내 의학도서관 활성화를 위해 국가적 차원의 예산 지원, 사서의 전문화 교육, 운영 가이드라인 개발, 타 도서관과의 네트워크 활성화 등의 정책이 필요한 것으로 보인다.
최근 사이버 공격은 지능적이고 고도화된 악성코드를 활용한 해킹 기법을 활용하여 재택근무 및 원격의료, 자동산업설비를 공격하고 있어서 피해 규모가 커지고 있다. 안티바이러스와 같은 전통적인 정보보호체계는 시그니처 패턴 기반의 알려진 악성 URL을 탐지하는 방식이어서 알려지지 않은 악성 URL을 탐지할 수 없다. 그리고 종래의 정적 분석 기반의 악성 URL 분석 방식은 동적 로드와 암호화 공격에 취약하다. 본 연구에서는 악성 URL 데이터를 동적으로 학습하여 효율적으로 악성 URL 탐지하는 기법을 제안한다. 제안한 탐지 기법에서는 머신러닝 기반의 특징 선택 알고리즘을 사용해 악성 코드를 분류했고, 가중 유클리드 거리(Weighted Euclidean Distance, WED)를 활용하여 사전처리를 진행한 후 난독화 요소를 제거하여 정확도를 개선한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안한 머신러닝 기반 악성 URL 탐지 기법은 종래의 방법 대비 2.82% 향상된 89.17%의 정확도를 보인다.
Objectives: The purpose of this study is to evaluate the input status of exposure-related information in the working environment monitoring database (WEMD) and special health examination database (SHED) for the construction of a national exposure surveillance system. Methods: The industrial and process code input status of WEMD and SHED for 21 carcinogens from 2014 to 2016 was compared. Data from workers who performed both work environment monitoring and special health examinations in 2019 and 2020 were extracted and the actual status of input of industrial and process codes was analyzed. We also investigated the cause of input errors through a focus group interview with 12 data input specialists. Results: As a result of analyzing WMED and SHED for 21 carcinogens, the five-digit industrial code matching rate was low at 53.5% and the process code matching rate was 19% or less. Among the data that simultaneously conducted work environment monitoring and special health examination in 2019 and 2020, the process code matching rate was very low at 18.1% and 5.2%, respectively. The main causes of exposure-related data input errors were the difference between the WEMD and SHED process code input systems from 2020, the number of standard process and job codes being too large, and the inefficiency of the standard code search system. Conclusions: In order to use WEMD and SHED as a national surveillance system, it is necessary to simplify the number of standard code input codes and improve the search system efficiency.
현 시대는 고령화 사회, 삶의 질에 대한 국민의 관심증대, 의료비 감소를 위한 국가의 관심 증대 등으로 건강정보에 대한 관심이 전반적으로 증가된 상황이다. 이에 문헌정보학계의 연구노력, 도서관계의 건강특화서비스 제공 노력, 그리고 국가차원에서의 노력이 이루어져 왔으나, 도서관계에서의 통합적 및 체계적으로 건강관련 정보를 제공하기 위한 정책이나 전략은 명확히 제시되지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 기 수행된 선행연구 및 정책연구, 그리고 사례조사를 통해서 도서관에서 건강정보를 통합적으로 제공할 수 있는 방안을 제안하고자 하였다. 그 결과, 건강정보제공통합시스템 구축, 건강관련정보의 총체적 DB 구축, 건강특화 도서관 프로그램 개발 및 운영, 건강정보서비스 총괄지원센터 운영, 건강정보서비스관련 부처 및 기관 간 협력네트워크 구축을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 구체적인 내용은 이후 도서관이 우리나라 국민의 건강증진을 위해 서비스 개발에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
본 연구는 인공지능서비스가 확대되면서 개인정보의 처리 및 보호에 관한 안전성이 요구되어짐에 따라, 우리나라가 추진해야 할 개인정보보호 개선사항을 도출하고자 하였다. 이를 위해서 문헌조사를 통해서 자료 수집 및 분석을 기반으로 하였으며, 자율주행자동차, 의료/헬스케어, 에너지, 금융, 유통/물류, 법률자문, 홈비서 등 주요 인공지능서비스를 중심으로 개인정보 이슈사항 및 각 서비스에 적합한 개인정보보호기준을 도출하였다. 또한, 인공지능서비스에서의 개인정보보호에 관한 법제적 기준과 처리과정의 기준을 중심으로 주요국가의 추진사례를 검토하였고, 이를 중심으로 국내에 적용하여 개선방안으로 제시하였다. 이와 관련하여, 법제적 기준에서는 인공지능서비스 확대에 따른 개인정보보호 법률의 재정비, 인공지능서비스의 개발 및 제공에서의 책임과 원칙 준수, 인공지능서비스로 인한 개인정보침해 및 보안위협 등으로부터의 위험관리체계 운영 등이 요구된다. 처리과정의 기준에서는 첫째, 전처리 및 정제에 관해서 데이터셋 참조모델 표준화, 데이터셋 품질관리, AI애플이케이션의 자발적 라벨링이 필요하며, 둘째, 알고리즘 개발 및 활용에서는 알고리즘의 명확한 범위규정과 그에 대한 규제를 마련하여 적용할 필요가 있다. 특히, 국내의 안전한 인공지능서비스를 제공하기 위해서는 비식별조치 외에 우리나라에 적합한 개인정보보호 개선과제로 적용해 나가야 할 것이다. 따라서, 본 연구를 바탕으로 향후 인공지능서비스에서의 개인정보보호를 위한 프레임워크를 도출하는 연구를 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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