• 제목/요약/키워드: 징후

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소아환자에서 chloral hydrate와 hydroxyzine을 사용한 진정치료 시 생징후 평가 (ASSESSMENT OF VITAL SIGNS IN PEDIATRIC DENTAL SEDATION USING CHLORAL HYDRATE AND HYDROXYZINE)

  • 이주현;박호원
    • 대한소아치과학회지
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    • 제29권3호
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    • pp.455-462
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    • 2002
  • 최근 치과에 내원하는 환아의 연령이 어려지고, 장애아 및 행동조절이 어려운 환아의 치료에 관심이 높아지고 있어 이를 위한 한가지 방법으로 진정치료가 고려되고 있으며 그 중 chloral hydrate/hydroxyzine을 사용한 진정치료가 널리 오랫동안 사용되어 왔다. 이 연구에서는 강릉대학교 치과병원 소아치과에 내원하여 국소마취 하 수복치료가 필요하고, 통상의 행동조절에 반응하지 않거나 너무 어려 행동조절이 불가능한 아동을 대상으로 chloral hydrate/hydroxyzine을 사용 진정치료를 시행하고 생징후를 측정하였다. 이상의 결과 생징후는 chloral hydrate/hydroxyzine을 사용한 진정치료시 일시적 자극을 제외하고는 큰 변화를 보이지 않으며, 환아의 수면에 따른 호흡과 심박수의 감소가 관찰되었다. 따라서, 이러한 진정치료는 행동조절이 불가능하거나 아주 어린 아동에서 생징후에 영향을 적게 주면서 적절한 진정을 유도할 수 있는 방법이라 여겨진다.

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네트워크상에서의 징후를 기반으로 한 공격분류법 (A Symptom based Taxonomy for Network Security)

  • 김기윤;최형기;최동현;이병희;최윤성;방효찬;나중찬
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제13C권4호
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    • pp.405-414
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    • 2006
  • 공격 발생시에 네트워크에 나타나는 징후정보를 수집하여 공격을 분류하는 징후기반공격분류법을 제안한다. 이 공격분류법은 공격 발생시 징후를 이용하므로 필요한 정보의 수집이 빠르고 알려지지 않은 공격에 대한 분류가 가능한 장점이 있다. 제안하는 공격법은 두 단계로 공격을 분류한다. 단일 공격자로부터 단일 공격대상에게 나타나는 단일 공격들을 먼저 분류하고 단일 공격들이 서로 연관성 없는 다른 공격들인지 아니면 동일한 하나의 공격을 구성하는 연관된 공격인지 판단하게 된다. 따라서, 이미 제안된 공격분류법보다 정확하게 분산서비스거부공격이나 웜, Bot과 같은 공격을 분류할 수 있게 되었다. 제안하는 분류법을 이용하여 원과 분산서비스거부공격의 특정 및 근거리통신망에서 발생하는 공격의 특정을 도출하였고 이러한 특정들은 새로운 웜이나 분산서비스거부공격 또는 근거리통신망에서 발생하는 공격들도 공통적으로 가지는 특정임을 보였다.

안면 이미지 데이터를 이용한 실시간 생체징후 측정시스템 (Real-time Vital Signs Measurement System using Facial Image Data)

  • 김대열;김진수;이광기
    • 방송공학회논문지
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    • 제26권2호
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    • pp.132-142
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    • 2021
  • 본 연구는 실생활에서 가장 많이 접할 수 있는 모바일 전면 카메라를 이용하여 심장박동, 심장박동 변이율, 산소포화도, 호흡도, 스트레스수치, 혈압을 측정할 수 있는 효과적인 방법론을 제시하는 것이 목적이다. Blaze Face를 이용하여 실시간으로 얼굴인식을 진행하여 안면 이미지 데이터를 취득하고 눈, 코 입, 귀의 특징 점을 이용하여 이마를 관심영역으로 지정하며 평균값을 시간 축으로 정렬한 후 생체징후 측정에 이용하였다. 생체징후 측정 기법은 fourier transform을 기본으로 이용하였으며, 측정하고자 하는 생체징후에 맞게 노이즈 제거 및 필터 처리함으로써 측정값의 정확도를 향상 시켰다. 결과를 검증하기 위해 접촉식 센서와 비접촉식 센서 비교를 진행하였다. 분석 결과 안면 이미지를 이용하여 심장박동, 심장 박동 변이율, 산소포화도, 호흡도, 스트레스, 혈압 총 여섯 가지 생체 징후를 추출 할 수 있는 가능성을 확인하였다.

스마트 홈 사용자를 위한 라이다, 영상, 오디오 센서를 이용한 인공지능 이상징후 탐지 알고리즘 (Intelligent Abnormal Situation Event Detections for Smart Home Users Using Lidar, Vision, and Audio Sensors)

  • 김다현;안준호
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.17-26
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    • 2021
  • 최근 COVID-19가 확산하고 외출 자제 권고와 같은 방역지침에 따라 집에서 생활하는 시간이 늘고 있다. 이에 따라 집에서 생활하는 1인 가구가 증가하고 있지만 1인 가구는 다인 가구보다 집 안에서 위급한 상황이 발생할 때 외부에 알리기 어렵다. 본 연구는 집안에서 발생하는 다양한 상황을 라이다, 영상, 음성 센서로 수집하고 센서에 따른 데이터를 각각의 알고리즘을 통해 분석하였다. 이를 이용해 위급상황 등의 비정상 패턴을 분석하여 사람의 이상징후를 탐지하는 연구를 진행했다. 각 센서에 따른 사람의 이상징후를 탐지하는 인공지능 알고리즘을 연구하였으며 센서에 따른 이상징후 탐지 정확도를 측정했다. 또한, 본 연구는 다양한 상황에 대한 센서의 탐지 가능 여부를 실험하여 센서 간의 장단점을 보완한 융합 방식을 제안한다.

임업인의 신체 이상 징후 실시간 감지 및 재해 조기경보 사물인터넷 구축에 관한 연구 (A Study on Real-Time Detection of Physical Abnormalities of Forestry Worker and Establishment of Disaster Early Warning IOT)

  • 박인규;함운철
    • 융합정보논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.1-8
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    • 2021
  • 본 논문에서는 임업인의 신체 이상 징후를 실시간 모니터링하여 응급 조치를 수행함과 동시에 인근의 산불이나 산사태와 같은 자연재해 또는 열사병에 대한 알람을 제공하는 IOT 구축을 제안한다. 임업인에게 제공되는 노드에 6축 센서, 온도 센서, GPS, LoRa를 포함하도록 하고, LoRa 통신을 이용하여 측정된 데이터를 게이트웨이를 통해 네트워크 서버에 송신한다. 네트워크 서버는 6축 센서 데이터로 임업인의 신체 이상 징후 여부를 판단한 후 GPS 위치를 추적하여 응급 조치를 수행한다. 온도 데이터를 분석한 후 열사병 가능성이 있는 경우 또는 인근에서 산불 및 산사태가 발생했을 경우에 알람을 제공한다. 본 논문에서는 노드 및 게이트웨이를 제작하고, 네트워크 서버를 구축하여 얻은 데이터를 분석하여 임업인의 신체 이상 징후 실시간 감지 및 재해조기경보 IOT 구축이 가능함을 확인하였다.

정책기반 네트워크 보안 관리 (Network Security Management Based on Policy Management)

  • 이수형;김진오;장범환;나중찬
    • 전자통신동향분석
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    • 제20권1호통권91호
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    • pp.22-32
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    • 2005
  • 기존의 사이버 공격은 특정 호스트나 서버를 목표로 하여 정보의 탈취 및 변경 등에 집중되었으나, 현재는 직접 혹은 간접적으로 과다 트래픽을 유발하여 네트워크 서비스를 마비시키는 방향으로 그 경향이변하고 있다. 이런 사이버 공격을 방지하여 네트워크의 안정적인 서비스의 제공을 위해서는 공격 징후나 이상 징후를 탐지하고 네트워크 차원에서 이에 대한 대응 방안을 결정하여 이를 네트워크 상에 강제할 수 있는 체계적인 보안 관리가 이루어져야 한다. 또한 네트워크 각 운용 주체별로 개별 보안 상황에 대해 적용할 보안 정책이 다르므로 이를 모델링하고 적용할 수 있는 방법이 제공되어야 한다. 본 논문에서는 정책 기반 네트워크 보안 관리 기능을 수행하기 위해 필요한 공격 및 이상 징후의 탐지, 그에 대한 대응과 이런 일련의 작업에 보안 정책을 강제하기 위한 보안 정책관련 연구 동향에 대해 다루도록한다.

저압 배전선의 전기화재 징후 및 검출 방안에 관한 연구 (A Study of Electrical Fire Symptoms and Detection Algorithms in Low-Voltage Distribution System)

  • 이종주;김창종;차인호;신명철;이복구
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 A
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    • pp.333-335
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    • 2002
  • 경제 발전에 따른 생활수준의 향상과 수용가 부하용량의 증가로 인하여, 다양한 부하가 사용되고 있다. 반면, 전기사용으로 인한 안전사고와 전기재해 인한 피해가 증가하고 있으며, 이에 대한 대처방안이 요구된다. 특히 전기재해중 인명과 재산에 피해를 주는 전기화재가 대표적 피해 중 하나 일 것이다. 본 논문에서는 저압배전선 시스템에서 발생하는 전기화재 징후들에 관하여 조사하고 이를 모의, 검출하는 방안들에 관하여 제시한다. 전기화재의 두 가지 요인인 아크와 스파크의 전기적 특성에 관하여 조사하고 이들 현상이 수용가에서 사용하는 부하의 동작으로 인한 현상들과 구분되는 특징과 이들 전기화재 징후를 검출하는 방법에 대하여 제시하고자 한다.

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신체 활력 징후의 실시간 정보 표출을 위한 LED 자가 헬스케어 제품 디자인 (Self-screening health care product design by LED presented the real-time information of vital signs)

  • 소종호;문신철;한지애;손장완;김병욱
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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    • pp.203-204
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    • 2014
  • 본 연구의 목적은 고연령자를 대상으로 신체 활력 징후의 실시간 정보를 사용자가 스스로 파악 할 수 있는 '자가 헬스케어 제품'을 제안하는 것이다. 신체 활력 징후의 실시간 정보 표출을 위한 제품들의 사례 분석을 통해 기술적 요인과 표현 방법을 추출하고, '장착형 헬스 케어 제품'으로 모듈하기 위해 활용센서와 LED 표출방식에 대한 방법을 도출하였다. Vital Sign(활력 증후) 중 맥박의 실시간 정보는 맥박센서를 통해 추출 되며, 추출 된 정보는 Arduino로 작성 된 알고리즘을 통해 LED 불빛으로 전환 표출된다.

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자동화 시스템의 고장예측 사례 연구 (Case Study on Fault Prediction of Automated System)

  • 강길순;이승연;임유철;이종효;유준
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
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    • pp.283-286
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    • 2003
  • 본 연구는 기존의 고장진단 기법들을 토대로 주어진 자동화 시스템에 실제 적용이 가능한 고장예측 알고리즘을 제시한다. 고장예측은 시스템이 운용되는 도중에 제한된 정보와 컴퓨터 자원을 이용하여 수행되어야 하므로 실시간 적용을 위하여 2단계로 구분하여 수행된다. 첫 번째는 실시간 고장예측 단계로서 시스템 운용 중에 시스템의 고장 징후를 탐지하는 역할을 하며, 두 번째는 오프라인 고장예측 단계로서 실시간으로 고장 징후가 탐지되면 시스템의 작동을 멈춘 후 고장의 징후를 분류하고 식별하는 역할을 수행한다 원활한 고장예측 알고리즘을 도출하기 위해 자동화 시스템의 이산사건 모델과 연속시간 모델을 수립하였으며, 이들을 통합한 공정모델에 대하여 하이브리드 시뮬레이션 환경을 구축하였다. 제안된 기법은 자동화 시스템의 공정모델에 기구부, 모터부에 대한 고장모델을 부가하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 타당성을 검증하였다.

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교통 CCTV 영상 로그 분석을 통한 정상 프로파일 자기 학습 및 실시간 이상 징후 판별 (Normal Profile Self Learning and Anomaly Detection Based on CCTV videos)

  • 김단희;윤경호;이원석
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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    • pp.159-160
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    • 2019
  • 본 연구에서는 영상 내 도로의 형태와 영상 내 객체들의 속성을 실시간으로 자기 학습하고 영상 전체에서 나타난 객체와 각 도로 차선을 지나는 객체들의 이상 징후를 판별하기 위해 교통 CCTV 영상을 활용한다. 각 도로 구간을 촬영한 교통 영상에서 추출한 이동 객체 로그에서 영상 내 도로 형태와 영상 내 객체들의 속성을 통해 감시 공간을 학습하고 학습된 정상 프로파일 대비 각 차선을 지나는 객체들과 영상 내 객체들의 이상 상황을 실시간에 판별한다.

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