• 정보와 통신
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• 제25권2호
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• pp.26-31
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• 2008

WLAN, WPAN 기술에 이어 최근에는 인체영역에서의 의료용/비의료용 통신을 위한 무선 기술인 Wireless Body Network (WBAN)이 주목을 받고 있다. 이러한 추세에 따라 IEEE 802.15.6을 비롯한 여러 표준화 단체에서 인체영역의 무선 전송 기술 표준제정을 위해 활발한 활동을 벌이고 있다. 본 고에서는 이러한 인체영역 무선통신 기술의 표준화 동향과 MAC프로토콜 설계 시 고려해야 할 사항 및 적용 가능한 기법에 대해 살펴본다.

• 월간당뇨
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• 통권141호
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• pp.36-37
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• 2001

의료사고 상담건수가 99년에는 월 평균 630건에서 2000년 815건, 2001년 1,110건으로 점차 늘고 있다는 한국소비자보호원의 의료팀의 발표가 있었다. 2년 사이에 두 배 가까이 오른 의료사고에 대한 상담내용으로는 1위가 의료진의 부주의로 79.3$\%$, 2위가 치료효과 불만으로 7.6$\%$, 3위가 진료비 불만으로 6.4$\%$를 차지하고 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권4호
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• pp.249-259
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• 2018

본 연구는 종합병원에 근무하는 간호사들을 대상으로 생명의료윤리의식과 전문직업성 정도를 파악하여 간호사들의 바람직한 생명윤리관 확립을 위한 교육의 필요성과 방향을 탐색하는 기초자료를 마련하고자 시도하였다. 연구대상자는 G광역시 3개 종합병원에 재직 중인 간호사 163명을 대상으로 하였고, 자료 분석은 SPSS/WIN 24.0 프로그램을 이용하여 통계처리하였다. 본 연구결과 간호사의 생명의료윤리의식은 보통 이상으로 나타났고, 하위 영역 중 태아의 생명권 영역이 가장 높았으며, 인공임신중절 영역이 낮게 나타났다. 대상자의 전문직업성은 보통 이상으로 나타났고, 전문조직에의 준거성 영역이 가장 높았으며, 소명의식 영역의 점수가 가장 낮은 것으로 나타났다. 간호사의 생명의료윤리의식의 함양은 전문직업성과 관계가 있는 것으로 나타났다. 따라서 간호사들에게 시대적 변화와 요구에 따른 확고한 생명윤리 가치관과 생명윤리 의사결정 능력을 갖출 수 있도록 윤리적 판단을 도와줄 수 있는 교육방안과 전문직업성을 향상시킬 수 있는 제도적 장치를 마련해야 할 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권6호
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• pp.651-659
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• 2000

의료영상에서 심장 영역을 추출하는 것은 심장의 질환 진단 및 삼차원 가시화를 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 EBT (electron beam tomography) 의료 영상에서 심장 영역을 자동으로 추출하는 방법을 제시한다. EBT 영상에서 심장 영역을 추출하는 과정은 대비를 이용한 이진화, 해부학적 지식과 수학적 형태학을 이용하여 대략적인 심장 영역을 추출하고, active contour model (snake)을 사용하여 정확한 심장영역을 추출하였다. 특히 대비를 이용한 이진화 방법은 EBT 영상과 같이 복잡한 영상에서 좋은 결과를 보인다. 자동으로 추출한 심장 영역의 결과를 의학 전문가의 추출 결과와 비교하여 분석하였다.

• 지식경영연구
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• 제25권2호
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• pp.155-176
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• 2024

본 연구는 의료 및 금융 서비스 영역에 대해 인간과 AI 에이전트에 대한 소비자의 선호도가 어떻게 달라지는지 확인하고자 하였다. 연구 1은 각 서비스 영역에서 인간과 AI 에이전트 중 소비자가 선호하는 정도에 차이가 있는지 확인하였으며, 그 결과, 의료 서비스에 대해서는 AI 에이전트보다 인간 에이전트가 더 선호되고, 금융 서비스에서는 이와 반대로, 인간 에이전트가 보다 AI 에이전트가 더 선호되는 결과가 나타났다. 연구 2는 의료 및 금융 서비스 영역에 대한 인간-AI 에이전트 선호도가 달라지는 이유를 각 서비스 영역별로 소비자가 지각하는 특정 능력(예: 지각된 공감 능력, 경험치, 주체성)의 중요성의 차이로 설명할 수 있는지 확인하고자 하였다. 그 결과, 서비스 영역에 따른 인간-AI 에이전트 선호도 경향이 소비자가 지각하는 공감 능력의 중요성에 의해 매개된다는 것을 확인하였다. 또한, 지각된 공감 능력이 다른 능력들(경험치, 주체성)에 비해, 두 서비스 영역 간 인간-AI 에이전트 선호를 결정하는 데 더 중요한 역할을 하는 것을 확인하였다. 본 연구는 의료 및 금융 서비스 영역에 대해서 인간과 AI 에이전트에 대한 소비자의 선호도 차이와 그 이유를 확인한 연구라는 점에서 의의가 있다. 이는 인간과 AI 에이전트 선호도에 영향을 미치는 잠재적으로 중요한 요인들에 대한 이론적 이해를 확장하고, 서비스 영역에 따라, 지각된 공감 능력과 같이 인간의 경험적 역량이 인간과 AI 에이전트 선호도를 결정하는데 중요한 역할을 할 수 있다는 점을 강조한다.

• 지능정보연구
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• 제7권1호
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• pp.123-133
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• 2001

의료 정보 시스템은 많은 지식과 의료 인력과의 연계가 필요하기 때문에, 멀티 에이전트 시스템의 활용 영역으로 적합하다. 본 논문에서는 지능형 의료 정보 제공을 위한 멀티 에이전트 플랫폼의 설계 및 구현에 대해 기술한다. 멀티 에이전트 시스템을 이용하여 지능형 의료 영상 정보를 제공하기 위해 FIPA(Foundation for Intelligent Physical Agent)가 제안하는 에이전트 플랫폼 모델을 따르고 있다. 윈도우 기반에서 컴포넌트 활용을 위해 COM(Common Object Model)과 XML(Extensible Markup Language)로 인코딩된 ACL(Agent Communication Language)을 메시지 교환에 이용하고 있다. 치료 영역의 특성상 의료 전문 인력과의 연계가 아주 중요한 요소이기 때문에, 의료 인력을 하나의 휴먼 에이전트로 개념화하여 시스템에 연결하고, 소프트웨어 에이전트와 휴먼 에이전트들이 지식을 공유하기에 적합한 물리적 기반을 제공하여 지능형 의료 정보 서비스를 용이하게 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.267-269
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• 2010

3D 모니터의 공급으로 IT영역 및 의료영상 분야 에서도 3D 영상에 관한 산업 발달이 화두가 되고 있다. 의료영상은 CT, MRI 영상의 정확한 판독이 필요하기 때에 2D 의료영상보다 구체적인 3D 정보를 얻을 수 있는 3D 입체영상에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 3D 의료 촬영기계가 아닌 기존의 2D 의료 평면 영상 한 장만을 이용한 3D 입체영상을 제작하는 방법을 제안한다. 실험 영상으로 CT의 2D 의료영상을 사용한다. 장기의 영역 분할을 한후, 각 장기 성분을 분석한다. 분리 한 장기들은 명암값에 의해 구분 되며, 이를 바탕으로 영상의 깊이 정보를 추출한다. 추출한 정보로 깊이맵을 작성한다. 작성된 깊이 맵과 기본 2D 의료영상과 합성, 깊이를 할당하여 3D영상을 구현한다.

• 융합보안논문지
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• 제11권3호
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• pp.91-98
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• 2011

의료정보시스템 상에서 ad hoc 기반으로 디자인 된 네트워크는 일반적인 정보시스템 네트워크와 보안 요구사항이 다르다. 의료정보 네트워크 구조상에서는 트래픽 소통경로를 따라 악성코드 침투와 보안기능이 수행된다. 의료정보시스템 보안도메인이란 침투와 방어기능이 수행되는 네트워크 구조상에서의 트래픽처리 영역과 그룹을 차별화 하여 구분시키는 개념이다. 의료정보시스템 보안도메인별 영역과 기능을 기준으로 도메인별로 차별화된 침투발생이 가능하고 따라서 도메인별로 차별화된 보안 메커니즘이 개발되고 적용되어야 한다. Ad Hoc 기반 의료정보시스템은 어떤 기준으로 효율성 구조 Infrastructure 설계가 이루어져야 하는가 방법론 도출을 위해 본 연구를 제안한다. 본 논문에서는 의료정보시스템 네트워크 형상(Topology) 결정 요소, 보안도메인 설정기준, 구조도 선택기준, 차단위치 결정 구성기준을 제시한다. 제안된 방법론을 적용할 경우 의료정보시스템 보안도메인 영역기준에 따라 차별화된 설계가 필요하며 보안효율을 증대시킬수 있음을 본 연구를 통해 설명하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.535-538
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• 2022

근감소증은 영양부족, 운동량 감소 그리고 노화 등으로 정상적인 근육의 양과 근력 및 근 기능이 감소하는 질환을 말한다. 근감소증은 보편적으로 유럽 근감소증 실무그룹분석(EWGSOP)에서 정의한 측정 방법을 따른다. 본 논문에서는 근감소증 진단을 위한 영상 분할 모델을 개발하고 외부검증하는 방법에 대해서 제안한다. 우리는 CT 영상에서 L3 영역을 선별하여 자동으로 근육, 피하지방, 내장지방을 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능을 평가하기 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행하였으며, 타 병원의 데이터를 이용하여 같은 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 고찰하고 보완하고자 했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.429-431
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• 1998

본 논문에서는 의료 영상 중에서 성대 운동의 불규칙적인 움직임을 판단하여 자동으로 진단 파라미터를 구하는 비디오스트로보키모그래피(Videostrobokymography) 시스템에서 관심 영역을 추출하는 방법을 소개하고자 한다. CCD카메라에 의해 촬영된 영상은 비디오 테이프에 저장된 후 이미지 캡쳐 보드에서 그레이 이미지(gray-level)로 변환되어 저장된다. 입력된 영상은 움직이는 영상을 촬영한 것이므로 관심 영역의 위치가 각 프레임마다 다르다. 또한 실제로 입력된 성대영상들이 점진적인 농도 변화를 보이기 때문에 에지에 의해 영역을 추출하는 일반적인 영역 추출방법은 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 두 번의 단계를 통하여 관심 영역을 추출하고 있다. 첫 번째는 입력된 영상에서 노이즈를 제거한 후 각 프레임에서 영상의 최소 에너지를 구한다. 두 번째로 농도 변화 값을 특징 값으로 이용하는 분할-합병 알고리즘(Split-merge Algorithm)을 적용하여 관심 영역을 추출하였다. 제안한 알고리즘을 19명의 성대 영상에 적용하여 분석한 결과 성대의 관심 영역을 추출할 수 있었다. 그리고, 영상의 에너지 값을 이용하는 스네이크 알고리즘(Snake Algorithm)에 적용하여 비교해본 결과 본 연구에서 제안하는 스네이크 알고리즘보다 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 동적인 변화를 보이는 영상에서 관심 영역을 추출할 수 있을 뿐 아니라 계산 량이 적어 200x280크기의 이미지를 초당 약 40프레임에 대한 관심 영역을 추출할 수 있는 장점이 있다.