본 연구는 급변하는 의료환경에 대비하여 간호의 질 향상 및 증진을 통한 환자 만족도 증진을 위해 간호전달체계를 기능적 간호방법에서 팀간호제 방법으로 전환을 하면서 이에 따른 간호활동 및 직무 만족도를 조사하였다. 간접간호 수행률 조사를 살펴보면 기록간호, 확인업무, 물품관리, 간접소통, 전달 업무 등 모두에서 유의한 차이를 보이지 않았다. 영양간호, 전적인 식사보조 등은 간호직무만족도가 영향을 미치는 것으로 나타났다. 간호사 직무만족도는 어려움이 있을 때 동료나 상사에게 의논하는 것으로 나타났다. 안전간호, 화재예방 등이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 간호사 업무성과 병동의 시설과 기구를 적절히 관리한다. 간호사 업무성과, 환자에게 적절한 휴식 및 안정을 위한 간호를 제공하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과 간호사들이 역할을 명확히 규명하고 세분화하여 이를 수행하는 직무내용을 명확하게 파악하고 작업표준 지침서를 작성하여 활용한다면 간호사들의 자가 관리 증진은 물론 환자와 보호자에게도 만족감을 높여 줄 수 있는 계기가 될 것이며, 이를 통한 다양한 팀제 운영이 될 것이라 생각된다. 또한, 향후 다양한 업무 개선 활동이 가능할 것이라 생각된다.
본 논문은 이상 상황을 탐지하고 모니터링하는 다양한 서비스가 존재한다. 하지만 대부분의 서비스는 화재, 가스누출에 초점을 맞추어 진행되고 있으며, 독거노인과 중증장애인들의 사망 혹은 심정지 등 위급상황에 대하여 사전 예방 및 위급상황 대응이 불가능하다. 본 연구에서는 여러 생체신호 중 가장 위중하다고 판단되는 심박 신호의 이상 상태를 탐지하기 위하여 인공지능 모델을 설계하는 과정에서 적합한 데이터 변형과 모델을 비교한다. 세부적으로는 오픈 의료 데이터 PhysioNet의 MIT-BIH Arrhythmia Database를 이용하여 심전도(ECG) 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 각각 다른 방법으로 데이터를 변형한 후 학습하여 기본 심전도 데이터를 이용해 학습한 인공지능 모델과 비교한다.
In this study, We have discussed the development of a diagnostic device to detect and prevent electrical fire due to the arc caused by contact failure and partial disconnection at the connection part of the three-phase electric heater wiring used in the industrial field. The arc caused by contact failure and partial disconnection at the connection part of the electric heater shows a change in the current effective value. Therefore, it is possible to determine whether there exists a defect by analyzing the current unbalance factor and the number of current fluctuations with the diagnostic apparatus. The three-phase unbalanced heater is considered to be capable of determining defects through periodic measurement and trend analysis of the current unbalance factor. It is also expected that this device can be used not only for electric heaters but also for detection of defects in wiring and connections of electrical equipment having a characteristic of constant load current.
Arduino, Raspberry Pi, BeagleBone Black 등 임베디드 보드가 세상에 보편화 되어 임베디드 보드를 활용하여 홈 스마트 시스템, 공작 기계 등 여러 제품들이 만들어 진다. 최근 시약이나 위험물등 위험한 재료를 관리하여 다루는데 있어 사고 및 화재 발생 시 미리 알지 못해 방치되어 큰 피해가 빈번히 일어나고 있다. 이에 본 논문에서는 임베디드(BeagleBone Black)보드, 센서, 그리고 RFID를 활용 하여 실시간으로 위험 재료들을 보관하여 관리하는 시스템을 제안한다. 이는 문제 발생 시 관리자에게 즉시 정보를 제공하여 안전사고를 미연에 예방 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 국내외 해양사고 원인의 60-80%에 해당하는 인적과실을 예방하기 위하여 긴급상황에 대한 가상현실 선원 훈련 플랫폼을 제안한다. 제안된 훈련 플랫폼은 가상현실 기술을 통해 긴급 상황 내 절차 숙달을 위한 상호작용 방법과 가상 선박 환경 내에서 군중 에이전트를 제어하는 군중 제어 방법을 제공한다. 제안된 훈련 플랫폼의 상호작용 방법은 훈련 몰입도를 높이기 위하여 음성인식과 행동인식을 사용한다. 군중 제어는 사회적 특성을 반영한 에이전트의 행동모델을 적용하여 자연스러운 시뮬레이션을 제공한다. 제안된 훈련 플랫폼의 효율성을 실험하기 위해 선박 내 화재 상황에 대한 가상 훈련 시나리오를 standalone 훈련 플랫폼으로써 구현하였다.
With the fast growing number of skyscrapers and large ultrahigh apartment complexes, the concerns on fire caused by electricity also grow. Among about 30,000 fires recorded annually, roughly one third of them are hewn to be caused by electricity. If one of such high and densely populated buildings or apartments catches a fire, the consequence can potentially be quite catastrophic. However, with the rapid development of the techniques in the fields of communications and computers, electric power distribution systems for such buildings and apartments have been largely digitalized in recent years. More detailed informations on the operating status are now available, which enables more sophisticated monitoring and early detection of potential fire caused by electricity. In this paper, we present an inference technique that can be used as one of the basic techniques in building intelligent distribution panel systems that can effectively monitor, prevent and detect the occurrence of fire caused by electricity. The technique can accommodate production rules in linguistic expressions on high abstraction levels. Fire finding strategies can be easily modified to provide more effective countermeasures. Simulation results show that inference capabilities and thus the capability of fire monitoring in power distribution panel systems can be significantly enhanced with our approach.
보통 가정이나 건물에서 화재 및 가스에 의한 사고 중에 가스의 폭발에 의한 사고는 폭발과 동시에 발생하는 압력 때문에 발생하는 건물의 붕괴로서 많은 인명피해 및 재산상의 손해를 가져온다. 이와 같은 2차적인 피해를 막기 위해 본 연구에서는 건물의 폭발시 발생하는 개구부의 크기 및 형태에 따른 모델을 선정하여 건물의 체적대비 개구부 면적에 따른 압력변화를 실험을 통하여 개구부의 면적 비를 도출하였으며, 개구부 형태에 따른 압력실험을 통하여 최소의 압력으로 피해을 막을 수 있는 모델을 선정하였다. 이를 이용하여 건물의 설계시 안전율을 고려하여 개구부의 면적 및 형태를 선정함으로써 2차 피해를 예방할 수 있을 것으로 판단된다.
한국원자력연구원내에는 연구실험 목적용으로 사용된 후 용도 폐기된 각종 우라늄 화합물이 수요가 증대 되어온 바, 이러한 불용 우라늄 화합물의 저장관리에 대한 체계적인 시스템의 구축이 필요하게 되었다. 이에 한국원자력연구원에서는 불용 핵물질 원격 물리적 방호시스템, UReMon(Uranium Residues Monitoring System)을 개발하였는데 이는 방사성 물질인 불용 우라늄 화합물의 물리적 방호와 관리 및 도난 방지의 목적을 지닌다. UReMon은 기존 모니터링 서비스에서 자주 사용되던 RFID나 바코드가 가지는 기술적 문제로 인한 위치확인, 도난, 훼손 등의 실태 파악에 소요되는 많은 시간과 경비를 줄이기 위하여 USN 센서와 Zigbee를 이용하여 한국원자력연구원에 기 구축되어 있는 USN기반 화재 예방시스템(KAERI-uFIPI)과의 연계를 통해 불용 핵물질의 모니터링, 위치 추적 및 재고관리의 효율성을 높인다. UReMon은 연구원 내 물리적 방호 시스템, 핵 물질 및 RI 관리, 출입통제 시스템 등에도 효율적으로 적용 가능하며, 향후 이에 대한 적용성 평가를 수행할 예정이다.
세계 제1의 선박 건조 강국임에도 불구하고 최근 건조 과정에서 많은 인재 및 재난 사고가 많이 일어나고 있으며, 현재 대형 및 중소 조선소들은 안전 관리 대책에 많은 관심을 보이고 있다. 이에 따라 조선소에서는 인적감시 시스템, RF 무선통신 시스템, 이동용 측정 시스템과 같은 시스템을 적용하여 화재 및 질식사 등의 사고를 예방하는 재해방지 감시시스템 개발에 주력하고 있다. 본 논문은 재해 관련 시스템을 적용하고 있는 조선소들의 기존 시스템을 분석하고, 최신 ICT 기술을 이용하여 24시간 재해 상황 전시 및 통보를 실시간으로 감시하는 재해방지 감시시스템을 개발하고, 실제 적용하여 사전에 안전 재난 사고를 방지하는 것이 가능하다.
오늘날 도난방지, 화재, 범죄예방 등의 안전한 생활을 위한 감시 시스템의 중요성이 강조되고 있다. 이에 영상보안 시장 규모가 급속히 증가하고 있으며 관련 기술도 인공지능을 겸비한 형태로 발전하고 있다. 우리나라도 영상보안 시스템의 수요가 2002년부터 기업과 정부를 중심으로 증가하고 있으며 급속한 성장을 거듭하는 추세는 2012년 이후에도 지속될 전망이다. 특히, 최근에는 적은 대수의 카메라로 보다 넓은 지역을 관찰하고 특정 부분을 확대 관찰할 수 있는 PTZ 카메라의 활용이 증가하고 있다. PTZ 카메라는 카메라에 구동 장치를 추가하여 좌우(Pan), 상하(Tilt)로 카메라의 시점을 이동시킬 수 있으며 특정 부분을 확대하여 관찰할 수 있는 줌(Zoom) 기능을 가진 카메라를 말한다. 이와 같은 장점으로 지능형 PTZ 카메라는 점차 대중화 되고 있다. 하지만, 현재 시중에 판매되는 많은 종류의 PTZ 카메라를 이용한 영상보안 감시는 실제로 사용자들이 동작하고 사용하는데 있어서 많은 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 카메라 별로 제공하는 상이하고 왜곡된 좌표 값에서 새롭게 가공한 직관적 절대좌표 값을 추출하여 정확한 목표지점으로의 위치이동과 간편한 카메라 조작을 위한 시스템을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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