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.
유비쿼터스에 대한 인프라의 증가로 수많은 터미널들이 연동되어 우리 생활 주변에 자리 잡아 가고 있으며 정부와 개인, 사업장, 일상생활에 많은 영향을 미치는 차세대의 컴퓨팅 패러다임으로 다가오고 있다. 다양한 센서 기술들 중에 능동형 RFID를 사용하면 실세계에서 사용자들의 위치정보를 신속하고, 정확하게 파악하여 사용자의 위치에 따른 정보 제공을 지능적이고 효율적으로 할 수 있다. 본 논문에서는 병원에서 능동형 RFIB 시스템을 이용한 정보의 획득과 활용에 관한 API의 설계와 구현을 위한 기본적인 방법을 제안한다.
지역사회에서는 병원퇴원 후 경증장애인의 체력회복을 도와 일상생활로의 복귀를 지원하고 노인 등 취약계층의 건강유지 및 증진을 위한 저비용 개인맞춤형 재활운동 서비스 시스템이 요구된다. 특히, 병원과의 데이터 연계를 통해 개인의 건강상태, 질병에 따라 최적화된 재활운동이 관리될 경우, 효율적인 재활 및 2차 부상방지를 지원할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 재활운동의 비용감소와 장애인 및 노인 등 취약계층의 운동재활 접근성(코칭/시설) 강화를 위한 O2O(Online-to-Offline) 연계 AI 기반 개인맞춤형 운동재활 서비스 시스템을 설계한다.
의료정보는 의료기기뿐만 아니라 카메라 등의 기기로부터 다양하게 생성된다. 최근 의료빅데이터 수집 및 관리에서부터 환자의 상태분석을 위한 의료인공지능 제품 및 관련 융합기술들이 급격히 증가하고 있지만, 실용화까지의 절차들이 산재되어 있어 실적용에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 의료인공지능 기술 연구, 개발 및 실용화 절차를 간소화하고, 관련 산업 발전 가속화를 위한 지능형 병원정보시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 의료기관에서 (1)다양한 기기로부터 환자 데이터의 실시간 관리, (2)의료인공지능 기술 개발에 특화된 데이터 정제 및 관리, (3)개발된 의료인공지능 기술의 실시간 적용을 통합 지원한다. 이를 이용하여 환자모니터링기기로부터 실시간 생체데이터 수집 및 의료인공지능 특화 데이터 생성 사례와 기 개발된 카메라 기반 환자 보행분석 및 뇌MRA 기반 뇌혈관질환분석 기술의 구체적 적용사례를 소개한다. 제안한 모델을 기반으로 인공지능 개발에 필요한 데이터의 보안성 증대 및 일관된 인터페이스의 플랫폼화를 통한 실용화 증대로 병원정보시스템 개선에 활용되기를 기대한다.
본 논문에서는 RFID를 이용하여 사용자를 인식한 후 사용자의 생체신호(혈압, 혈당, 체지방)를 측정하여 자가진단을 할 수 있는 지능형 헬스케어 시스템을 구현하였다. 구현한 헬스케어 자가진단 지능형 시스템은 RFID리더기, 생체신호측정기(혈압계, 혈당계, 체지방측정기), 데이터베이스 서버역할을 하는 컴퓨터, 자가진단 결과를 출력하는 프린터로 구성된 키오스크형태로 이루어졌으며 데이터베이스에서 보유한 사용자 정보 및 측정된 정보 데이터를 비교분석한 후 사용자의 건강상태를 자가진단할 수 있다. 구현된 시스템은 병원에 가지 않더라도 간단히 자가진단을 할 수 있으며, 회사나 학교 등에서 응용할 수 있다.
최근 고령화 사회로 진입함에 따라 건강 상태 상시 모니터링에 대한 관심이 높아졌으며, 이에 편승하여 부정맥을 탐지하는 기법에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 원격심전도 모니터링을 통해 병원 방문 없이도 진료 및 진단이 가능해 질 것으로 예측된다. 이러한 원격심전도 모니터링은 사이버물리시스템의 대표적인 응용사례에 해당된다. 본 고를 통해 우리는 원격심전도 모니터링 응용 사례를 물리시스템과 사이버시스템의 상호작용 관점에서 살펴보고, 이를 통하여 효율적인 시스템 설계 방안에 대하여 논한다.
본 논문에서는 운동 관련 빅데이터를 적용한 인공지능을 활용하여 개개인에게 알맞은 운동 루틴을 추천해 주는 비대면 방식 PT를 제안한다. 이 정책은 '건강한 사람이 앱을 만나 더 건강해진다.'는 모토를 중심으로, 홈 트레이닝을 하고 싶지만 운동방법을 모르는 사람들로 하여금 자신에게 맞추어진 루틴 구성을 통해 운동 수행능력의 효율성을 높이고, 잘못된 자세로 인한 부상 등을 최소화한다. 또한 이 정책은 기존의 일일이 사용자가 입력해야 했던 시스템들에서 머신러닝을 통한 AI 알고리즘을 통한 추천을 통해 비대면 방식의 수동적인 운동 방식에서 AI가 트레이너 역할을 해주는 방식으로 사용자와 상호작용하고, 정확한 운동 목표를 추천함으로써 운동 지속성과 동기성을 부여한다. 본 논문에서는 프로토타입을 통해 제안하는 AI를 적용한 맞춤 헬스 정책이 기존의 헬스 앱 업계에서 시장성을 보일 수 있다는 가능성에 의의를 둔다.
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.
본 논문에서는 동적으로 변화하는 제어 환경에 잘 대처하여 제어를 수행할 수 있는 면역 귀환 신경망 제어 시스템을 소개한다. 시스템 내외부의 제어 환경 변화를 병원체라 규정하고 이러한 변화들에 대처할 수 있는 제어 입력을 병원체에 대한 항체로 규정하여 제어를 수행한다. 항체는 이전의 제어 정보들을 이용하여 생성되며, 만일 시스템 안에 항체가 생성되지 않은 병원체가 침투할 경우 면역 시스템은 유전자 조작으로 새로운 항체를 생성한다. 이같은 면역제어 시스템을 로봇 매니퓰레이터에 적용하여 효율성을 입증한다.
u-Healthcare란 언제 어디서나 의료 장비 및 센서 등을 이용하여 수집된 생체 정보를 유선 또는 무선의 통신수단을 이용하여 유비쿼터스를 지향하는 지능형 의료정보를 제공하는데 목적을 두고 있는 서비스이다. 각종 센서에서 수집된 생체 신호 및 의료 데이터는 그 데이터를 필요로 하는 기관 또는 병원 등에 전송되어야 하는데, 현시점에서는 하드웨어나 서비스 중심의 구현에만 집중되고 있어서 전송시에 보안에 대한 연구가 제대로 이루어 지지 않고 있다. 또한 이와 같은 이런 정보들은 개인에게는 매우 중요한 데이터로써 외부로 노출될 시에 심각한 프라이버시 침해가 예상된다. 이를 위해 본 논문에서는 PKI 사용자 인증을 통하여 본인 여부를 확인하여 u-Healthcare서버에 로그인 하는 시스템을 설계하고 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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