• The Optical Journal
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• s.156
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• pp.41-51
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• 2015

생명공학기술(BT)과 정보통신기술(IT)의 융합으로 모바일 의료기기가 최근 빠른 속도로 발전 하고 있다. 작년부터 시작된 헬스케어 웨어러블 디바이스의 열풍은 IT기업의 헬스케어 시장 진입을 촉진하고 있으며, 스마트폰의 보급으로 인해 의료기기의 활용도와 편리성이 비약적으로 향상되고 있다. 각각의 영역에서 발전하던 의료기기와 스마트기기는 이제 모바일 의료기기라는 하나의 시장에서 만난다. 의료진을 중심으로 개발되던 의료기기는 소비자의 관점에서 재조명되어 보다 유용한 기기로 탈바꿈하고 있다. 단순한 건강관리에서부터 중증질환의 치료에 이르기까지 모바일 의료기기가 제공하는 스마트 헬스케어 솔루션이 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 본 보고서는 최근의 바이오 기술과 헬스케어 스마트기기의 발달을 살펴보고, 모바일 의료기기가 가져올 스마트 헬스케어의 가능성과 극복해야 할 장애물에 대해 분석하였다. 특히 ICT 융합산업이 직면하게 되는 이종 산업의 속성 차이를 이해하는데 주안점을 두었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.5
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• pp.231-240
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• 2015

Medical imagery require to protect the privacy with preserving the quality of the original contents. Therefore, reversible watermarking is a solution for this purpose. Previous researches have focused on general imagery and achieved high capacity and high quality. However, they raise a distortion over entire image and hence are not applicable to medical imagery which require to preserve the quality of the objects. In this paper, we propose a novel reversible watermarking for medical imagery, which preserve the quality of the objects and achieves high capacity. First, object and background region is segmented and then predicted error histogram-based reversible watermarking is applied for each region. For the efficient watermark embedding with small distortion in the object region, the embedding level at object region is set as low while the embedding level at background region is set as high. In experiments, the proposed algorithm is compared with the previous predicted error histogram-based algorithm in aspects of embedding capacity and perceptual quality. Results support that the proposed algorithm performs well over the previous algorithm.

• Journal of The Korea Institute of Healthcare Architecture
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• v.13 no.3
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• pp.57-65
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• 2007

Over the last years several studies have been carried out in the welfare facilities for the elderly in Japan. These have mainly focused on small scale projects, multi-functional houses and on the improvement of specifically designed equipments. This study examines the residents' life patterns and using patterns in group living having various space constitution and, does it for the purpose of looking for the formation of well state places, life patterns and the domains to use spaces for the aged who became independent. I intend to grasp their life patterns by physical space constitution and to show a direction of the house form that they can live in while feeling relieved in areas.

• Magazine of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.10 no.3
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• pp.36-42
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• 2010

최근 포화된 도시 인구와 교통량에 대응하기 위하여 기존의 버스, 지하철 등의 대중교통 수단 이외에 광역화된 도시 영역을 빠른 시간 내에 대량의 승객이 이동할 수 있는 신개념의 교통체계로서 대심도 철도가 소개되고 있다. 철도가 광역화되고 인구 밀도가 높은 도시 영역을 빠르게 대량의 승객을 수송하기 위해서 지하 깊이 철도가 다니게 하는 것이 경제성, 효율성 측면에서 합리적일 수 있으나 편리성과 도입에 초점을 맞추다 보니 여기서 발생할 수 있는 여러 가지 안전 문제에 대한 체계적인 검토가 간과되고 있다. 대심도 터널 내에서의 다양한 교통사고와 화재를 포함하여 각종 자연 재해와 인적 재난이 대심도 교통수단의 안전에 영향을 줄 수 있다. 방재 측면에서 대심도 터널 자체의 구조와 기능, 교통수단의 기능 측면을 강조하다 보니 인명 피해, 즉 인간 그 자체의 안전에 대하여 간과하는 측면이 있어 본 내용은 국내 유사 교통 수단인 고속철도에서 심장마비 환자의 응그브이료 구축 사례와 대구 지하철 화재의 초기 응급의료 대응을 통하여 대심도 철도 사고나 응급환자 발생 시 대피와 구조의 어려움을 적절히 대처하고, 인명피해 저감 대책과 대심도 철도의 특성에 맞는 응급의료체계를 개발 방향에 대하여 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.199-201
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• 2024

최근 병원에서는 빅데이터, 지능형 사물인터넷(AIoT) 등 인공지능 기반 기술들을 활용하여 환자 진료 및 치료 영역은 물론 의료산업 및 의료 시설 등과 관련된 다양한 영역에서의 활용방안을 모색하고 있다. 지능형 사물인터넷(AIoT, Internet of Things)은 AI와 IoT의 기술적인 결합으로 산업의 혁신을 가져와 국가 전체의 생산성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 삶의 질의 변화는 물론 병원의 의료 환경에 있어서도 많은 파급 효과를 가져다 줄 것으로 예상하고 있다. 본 논문에서는 병원의 효율적인 공간관리를 위한 AIoT 기반의 가변 스마트 진료실 예약 시스템에 대한 설계 및 구현을 통하여 병원의 주요 자산인 공간이라는 개념을 효율적으로 이용하고 병원 내 소통과 협업을 위한 유연한 진료 환경을 제공함으로서 병원의 규모와 진료 전문성에 맞추어진 가변적 공간 기능을 통해 병원의 경쟁력을 높이는 것을 그 목적으로 하고 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.2
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• pp.335-345
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• 2011

In this paper, we propose a new hybrid speed function for image segmentation using level set. A new proposed speed function uses the region and boundary information of image object for the exact result of segmentation. The region information is defined by the probability information of pixel intensity in a ROI(region-of-interest), and the boundary information is defined by the gradient vector flow obtained from the gradient of image. We show the results of experiment for an various artificial image and real medical image to verify the accuracy of segmentation using proposed method.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.3
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• pp.698-704
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• 2013

The image process for image enhancement applies differently the same algorithm for each application. So, the optimized value for each application is required. In this paper, the X-ray medical image using a high-pass filter was improved edges. The result image was improved edge and the contrast of flat area using a constant multiplier and offset. Therefore, the high-frequency emphasis filter optimized for medical image is required. These optimized values are the gaussian high-pass filter, the distance of cutoff frequency=0.05 and offset=0.5. From the result of optimaized simulation, The proposed method has enhanced contrast and edge of the image in the contrast of existing mothods.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.11
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• pp.3-7
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• 2015

최근 활발히 연구되고 있는 빅데이터와 의료 영역이 융합되면서, 보건의료서비스 분야에서는 데이터 집약적이고 공간을 초월한 새로운 서비스패러다임의 움직임이 진행되고 있다. 본고에서는 이러한 빅데이터를 활용하여 건강증진 및 예방을 위하여 생활 속에서 제공되고 있는 생활환경 및 보건 데이터 기반의 라이프케어 서비스동향과 기술에 관하여 알아본다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.6
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• pp.75-81
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• 2010

The segmentation of cartilage is crucial for the diagnose and treatment of osteoarthritis (OA), and has mostly been done manually by an expert, requiring a considerable amount of time and effort due to the thin shape and vague boundaries of the cartilage in MR (magnetic resonance) images. In this paper, we propose a fully automatic method to segment cartilage in a knee joint on MR images. The proposed method is based on a small number of manually segmented images as the training set and comprised of an initial per patch segmentation process and a global refinement process on the cumulative per patch results. Each patch for per patch segmentation is positioned by classifying the bone-cartilage interface on the pre-segmented bone surface. Next, the shape and intensity priors are constructed for each patch based on information extracted from reference patches in the training set. The ratio of influence between the shape and intensity priors is adaptively determined per patch. Each patch is segmented by graph cuts, where energy is defined based on constructed priors. Finally, global refinement is conducted on the global cartilage using the results of per patch segmentation as the shape prior. Experimental evaluation shows that the proposed framework provide accurate and clinically useful segmentation results.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.12
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• pp.63-70
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• 2012

In medical image processing field, object recognition is usually processed based on region segmentation algorithm. Region segmentation in the computing field is carried out by computerized processing of various input information such as brightness, shape, and pattern analysis. If the information mentioned does not make sense, however, many limitations could occur with region segmentation during computer processing. Therefore, this paper suggests effective region segmentation method based on R2-map information within the magnetic resonance (MR) theory. In this study, the experiment had been conducted using images including the liver region and by setting up feature points of R2-map as seed points for 2D region growing and final boundary correction to enable region segmentation even when the border line was not clear. As a result, an average area difference of 7.5%, which was higher than the accuracy of conventional exist region segmentation algorithm, was obtained.