본 논문은 인공폐의 설계및 임상진단을 위한 허파기능의 연구 및 호흡생리의 요체인 폐모세 혈관내 혈액의 Hb와 가스상 산소의 비선형 결합특성을 규명할 수 있는 새로운 산소포화 모델을 전기적 등가회로에 기초하여 유도하였다. 새로이 유도된 산소포화 모텔은 종래의 모델에 비해 훨씬 간단하고, 광범위한 pH 및 각 생리 parameter 등의 변동에도 정확히 적용될 수 있었을 뿐 아니라, 결합반응과 등가인 2단 및 4단 RC 전기적 등가회로의 Simulation 결과로 부터, Hb 와 산소의 비선형 결합특성은 2단계의 복합 반응으로 취급하는 것이 타당함을 확인하였다.
토양오염의 기준치를 계산하기 위한 피폭경로 모델을 설정하고 계산방법을 설명하였다. 피폭경로는 음식물 섭취에 의한 섭식경로와 재부유물질의 호흡 및 지표로부터 직접 외부 피폭경로로 나누어 고찰하였다. 한국적인 지역특성 자료를 이용하여 계산한 결과를 다른 연구자의 결과들과 비교하고 문제점을 고찰하였다.
인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측을 위한 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 의료영상을 기반으로 하는 질환에 관한 진단 연구는 매우 복잡한 과정이 필요한 질환의 진단에 큰 영향을 미치고 있다. 복부 장기들의 분할은 환자의 질환 진단 지원 및 복강경등의 수술 지원에 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 의료영상을 통해 13가지 복부 장기들을 분할하는 모델을 만들고 그 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 모델을 통해 13가지 복부 장기에 대한 분할로 영상분석을 통해 진단 지원이 가능할 것으로 기대한다.
COPD(Chronic Obstructive Pulmonary Disease)는 장기간에 걸쳐 기도가 좁아지는 폐질환으로, 규칙적 운동은 호흡을 용이하게 하고 증상을 개선할 수 있는 주요 자가관리 중재법 중 하나이다. 건강정보 데이터와 인공지능을 사용하여 규직적 운동 이행군과 불이행군을 선별하여 자가관리 취약 집단을 파악하는 것은 질병관리 측면에서 비용효과적인 전략이다. 하지만 많은 양의 데이터를 확보하기 어렵고, 규칙적 운동군과 그렇지 않은 환자의 비율이 상이하기 때문에 인공지능 모델의 전체적인 선별 능력을 향상시키기 어렵다는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 국민건강영양조사 데이터를 사용하여 머신러닝 모델인 XGBoost와 딥러닝 모델인 MLP에 오버샘플링, 언더샘플링, 가중치 부여 등 불균형 데이터 처리 기법을 적용 후 성능을 비교하여 가장 효과적인 불균형 데이터 처리 기법을 제시한다.
화재에 의한 흡입연기의 중장기 인체 유해성은 흡입연기가 폐에 침착되는 양과 밀접한 관련이 있다. 연기의 폐 내 침착량을 구하기 위해서는 인체 실험이 불가능한 만큼 폐모델을 이용한 실험이 필요하나 실제 폐형태에서 나타나는 연속적으로 감소되는 분지관의 제작상 어려움으로 인하여 하위 세대에서는 모델실험을 통한 침착 연구가 힘들다. 본 문제를 해결하기 위하여 이 연구에서는 아래로 갈수록 직경이 단계적으로 감소하는 구형 충전층을 이용한 폐모델을 개발하고 이를 폐침착 실험에 적용하였다. 실험장치는 각 입자크기별 호흡 패턴 변화에 따른 입자의 침착량을 측정하도록 구성되었으며 표준입자에 대한 실험 값을 실제 폐에 대한 결과와 비교함으로써 개발된 폐모델의 타당성을 검증하였다. 이 폐모델은 화재시 발생하는 여러 가지 연기입자의 흡입에 의한 인체 피해 연구에 도움이 될 것으로 생각된다.
대기오염물질은 배출되면 인위적으로 제거하는 과정이 용이하지 않을 뿐만 아니라 인체, 자연생태계 및 재산상에 다방면으로 피해를 주는 특성을 가지고 있다. 그중에서도 호흡성 먼지 또는 미세먼지라고 부르고 있는 PM-10은 대기 중 체류시간이 길며 인체에 대한 위해도를 갖고 있으나 최선의 대처 방법은 외출을 삼가하는 등의 미세먼지에 대한 노출을 사전에 방지 하는 방법밖에 없는 것으로 알려져 있다. 따라서 미세먼지에 대한 노출을 사전에 막고 이에 대한 대처를 위하여 미세먼지농도의 예보 및 경보 시스템 체제를 가동해야 할 필요성이 대두되고 있다. (중략)
공기중의 오염 입자가 인체에 얼마나 많은 영향을 미치는가는 흡입된 입자 (inhaled particles) 중에서 얼마나 많은 양이 폐 (lung)에 침전되는가와 밀접한 관계가 있다. 또한 정상 및 비정상 (diseased) 폐에서, 흡입된 입자의 침전 위치와 침전양 (deposition site and dose)은 입자의 크기와 호흡 양식(breathing pattern)에 따라 큰 차이를 보이며, 이런 차이는 흡입오염입자 (inhaled pollutant particles)에 의한 건강 위험도 평가 (health risk assessment) 및 흡입용 약물 (inhaled drug aerosols)의 치료효과(therapeutic effects) 평가 등에 큰 영향을 미친다. (중략)
본 이 연구는 간호현장의 간호요구를 반영한 웹기반의 '인공호흡관리' 교육프로그램을 개발하여 간호업무에 도움을 주기 위한 것이다. 교육프로그램은 ISD 모델 구축과정인 분석, 설계, 개발, 운영, 평가의 방법으로 개발되었다. 교육프로그램 개발은 2011년 4월부터 7월까지이며, 자료분석은 SPSS 18.0을 이용하였다. 분석단계에서 문헌고찰과 요구도분석, 내용분석, 학습자분석, 기술 및 환경분석 등이 실시되었다. 이 과정에서 인공호흡실무에 대한 교육요구가 높았고 대상자의 다수는 30세 이하로 3년 미만의 중환자실 경력을 보이는 것으로 조사되었다. 설계단계에서는 내용전문가 집단이 제공한 콘텐츠 교육내용을 프로그램 전문가와의 협의를 통해 정보설계, 상호작용설계, 동기설계가 시행되었다. 또한, 학습자가 학습해야 할 학습단원의 정보를 구분하여 구성하고, 각 주제 단원마다 그래픽, 음성, 동영상을 삽입하여 교육의 효과를 증진할 수 있도록 구성하였다. 그리고, 교수자와 학습자간 상호작용을 돕기 위한 다양한 방법을 포함하여 설계하였다. 개발단계에서는 이야기 전개도를 작성하고 관련문헌과 자료 검토를 통해 자료를 수집하여 통합 제작하였다. 운영 및 평가단계에서는 개발된 '인공호흡관리' 교육프로그램을 실행하고, 전문가와 대상자로부터 교육프로그램을 평가한 후 평가결과를 바탕으로 내용을 수정 보완하였다. 본 웹기반 '인공호흡관리' 교육프로그램은 프로그램 구축단계에서 간호실무의 다양한 요구를 반영하여 개발되어 간호업무 향상에 기여할 것으로 사료된다.
의료 초음파 영상에서 조영제의 전이시간과 조영효과 변화 곡선 특성에 대한 파라미터는 각종 소화기 질환을 진단하는 중요한 인자가 된다. 이러한 진단인자들에 대한 육안판별의 어려움을 극복하기 위하여 파라미터 영상의 자동 생성 기법을 구현할 수 있는데 이 과정에서 마이크로 버블형태의 노이즈와 호흡에 의한 흔들림 현상은 추출된 영상의 신뢰도를 저하 시킨다. 이에 본 연구에서는 MRF(Markov Random Field) 모델을 기반으로 하는 최적화 기법을 적용하여 파라미터 영상을 개선하는 방법을 고찰하며, 호흡에 의한 영상의 흔들림을 보정하기 위한 영상추적 기법을 제시한다. 세부적으로 초음파 동영상 원시 데이터로부터 호흡주기 추출 기법을 구현하였으며, 추출된 주기를 기반으로 모멘텀 요소와 동적 가중치를 반영하는 ROI(Region of Interest) 추적 알고리즘을 적용하였다. 또한 영상 개선 기법에 적용되는 Gibbs 샘플러의 에너지 함수를 정의하고 실제 간질환 진단 데이터를 대상으로 영상 개선 효과를 실험적으로 평가하였다.
CT 사진을 이용하여 살아있는 사람의 비강 형상을 얻고 RP 를 이용하여 모형을 만들고 이 모형 으로 정교한 비강 유로 모형을 제작하였고, 호흡을 정확하게 모사하는 펌프를 만들었다. 사람의 호흡 데이터를 이용하여 캠을 제작하고 대형 피스 톤 펌프를 만들어 사람의 호흡을 정확 하게 모사 하였다. 이를 이용하여 생리적 주기를 갖는 비강 내 유동에 대한 결과를 획득하고 기존의 일정유량 하의 실험결과와 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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