• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제4권2호
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• pp.43-46
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• 2016

Modernization of the medical healthcare system, through the use of technology, has become an important field of study today. The healthcare system is intended to efficiently deliver care and services to consumers. It is such that the healthcare system is defined as an industry which provides health services (health activities) so as to meet the health needs and demands of individuals, the family and the community. In this study, transforming healthcare so as to better meet the needs of patients will require changes in the strength of delivering care for patients who already have good access to services, while also improving the care for patients who find it harder to get the care they need.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.333-336
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• 2012

본 논문은 2.4GHz 대역을 사용하는 WBAN(Wireless Body Area Network)환경에서 동일 채널을 사용하는 경우에 발생하는 간섭을 제거하기 위해 MMSE(Minimum Mean Square Error), OC(Optimal Combining), ML(Maximum Likelihood)을 비교 분석하였으며, IEEE 802.15.6에서 정의된 시나리오 및 채널 모델에 대해서 분석하였다. 모의실험 결과 ML 알고리즘이 가장 우수한 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다. 하지만 ML과 OC의 경우 원하는 신호의 채널 정보뿐만 아니라 간섭채널의 정보를 알아야 하기 때문에 채널을 추정하기 위한 훈련 심볼의 자리를 수신노드에서 알고 있어야 하므로 WBAN환경에 적용하는데 어려움이 있다. 따라서 복잡도와 성능사이에 적당한 trade-off를 만족하는 간섭 제거 알고리즘을 연구해야 할 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(D)
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• pp.221-224
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• 2011

본 논문에서는 중첩 된 WBAN(Wireless Body Area Network) 환경에서 비경쟁 전송구간의 신뢰성 있는 전송을 위해 한정된 자원(비경쟁 전송구간)을 각각의 WBAN에게 할당하는 방안을 제안한다. 이를 위해 협동적 게임 이론(cooperative game theory)을 바탕으로 한정된 자원(비경쟁 전송구간)을 효율적이고 공평하게 할당 할 수 있도록 내쉬중재(Nash arbitration) 기법을 통한 자원 할당 방안을 살펴본다. 내쉬중재 협상해법을 통해 WBAN 간 비경쟁 전송구간의 충돌 없이 신뢰성 있는 전송을 보장한다. 또한, 각 WBAN의 비경쟁 전송 구간 내의 디바이스 우선순위와 할당받은 timeslot의 개수를 고려하여 전략 선택에 따른 형평성과 각 WBAN이 비경쟁전송 구간 내에 요구하는 최소한의 timeslot을 보장한다.

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제10권1호
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• pp.1-15
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• 2009

Even though the impact of manufacturing quality to reliability is not considered much as well as that of design area, a major cause of an early failure of the product is known as manufacturing problem. This research applies two different types of neural network algorithms, the Back propagation (BP) algorithm and Learning Vector Quantization (LVQ) algorithm, to identify and classify the nonrandom variation pattern on the control chart based on knowledge-based diagnosis of dimensional variation. The performance and efficiency of both algorithms are evaluated to choose the better pattern recognition system for auto body assembly process. To analyze hundred percent of the data obtained by Optical Coordinate Measurement Machine (OCMM), this research considers an application in which individual observations rather than subsample means are used. A case study for analysis of OCMM data in underbody assembly process is presented to demonstrate the proposed knowledge-based pattern recognition system.

• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제10권4호
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• pp.206-211
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• 2010

In this paper, an implantable planar inverted-F antenna (PIFA) for an artificial cardiac pacemaker is proposed. The antenna has a simple structure with a low profile and is placed on the top side of the pacemaker. The dimensions of the pacemaker system, including the antenna element, are $42{\times}43.6{\times}11$ mm. When the antenna is embedded in pig tissue, its $S_{11}$ value is -10.94 dB at 403 MHz and the -10 dB impedance bandwidth of the antenna is 6 MHz (399~406 MHz). The proposed PIFA in tissue has a peak gain of -20.19 dBi and a radiation efficiency of 1.12 % at 403 MHz. When the proposed antenna is placed in a flat phantom, its specific absorption ratio (SAR) value is 0.038 W/kg (1 g tissue). Performances of the proposed PIFA is sufficient to operate at the MICS band (402 ~ 405 MHz).

• 정보와 통신
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• 제25권2호
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• pp.32-40
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• 2008

본고에서는 최근 많은 연구가 진행되고 있는 분야인 WBAN(Wireless Body Area Network)과 이 에 사용되는 안테나 기술에 대해 언급하고자 한다. WBAN은 응용 분야에 따라 medical WBAN과 non-medical WBAN으로 구분할 수 있고, 디바이스 위치에 따라 wearable WBAN과 implant WBAN으로 구분 지을 수 있다. WBAN의 가장 큰 특징은 인체 내부 또는 인체와 매우 근접한 환경에서 시스템이 동작 한다는 것인데, 이 같은 경우 인체 매질에 의한 영향을 고려해야 한다. 특히 안테나는 주변 매질 특성에 의해 동작특성이 크게 좌우되므로 인체 매질 특성을 고려한 안테나 설계가 요구된다. 이를 위해 서론에서 WBAN 기술에 대해 간단히 소개하고, 본론에서는 WBAN 안테나 설계 시 고려해야할 전파 환경 특성 및 WBAN에 적합한 안테나 설계 기술에 대해 정리하고 몇 가지 사례를 들어 분석한다. 그리고 결론에서 WBAN 안테나 설계 기술에 관한 정리 및 WBAN 안테나 분야에서 향후 연구해야 할 내용에 대해 언급하기로 한다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제40권3호
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• pp.225-232
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• 2023

Cognitive dysfunction is relatively less considered a complication of hypertension. However, there is sufficient evidence to show that high blood pressure in middle age increases the risk of cognitive decline and dementia in old age. The greatest impact on cognitive function in those with hypertension is on executive or frontal lobe function, similar to the area most damaged in vascular dementia. Possible cognitive disorders associated with hypertension are vascular dementia, Alzheimer disease, and Lewy body dementia, listed in decreasing strength of association. The pathophysiology of cognitive dysfunction in individuals with hypertension includes brain atrophy, microinfarcts, microbleeds, neuronal loss, white matter lesions, network disruption, neurovascular unit damage, reduced cerebral blood flow, blood-brain barrier damage, enlarged perivascular damage, and proteinopathy. Antihypertensive drugs may reduce the risk of cognitive decline and dementia. Given the high prevalence of dementia and its impact on quality of life, treatment of hypertension to reduce cognitive decline may be a clinically relevant intervention.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1231-1233
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• 2011

WBAN(Wireless Body Area Network)과 같은 스트림 데이터의 환경에서는 데이터가 아닌 질의들이 등록되어 있고 데이터들이 끊임없이 시스템에 도착한다. 때문에 도착한 데이터에 대해서 처리할 수 있는 질의만을 찾아 해당 질의들만을 수행하도록 해서 시스템의 질의 부담을 덜어주는 방법이 필요하다. 기존의 단순하고 단편적인 질의의 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 Interval Skip List 자료 구조와 시간기반 윈도우를 이용하여 효율적인 실시간 모니터링 시스템을 구현하였다. 특히 산소포화도 생체 센서들로부터 연속적으로 전송되는 스트림 데이터에 대해 다양한 조건을 포함하는 질의들이 실행 되는데 이러한 실시간 모니터링 질의들을 효율적으로 식별하기 위한 질의 인덱스를 설계하였다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.27-32
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• 2013

무선 신체 영역 네트워크 (WBAN)는 블루투스 활성화 장치 및 PDA와 같은 작고 가벼운 무선 시스템의 출현에 의해 가능하게 되었다. 안테나는 WBAN 시스템의 필수적인 부분입니다 및 기술적 요구 사항과 물리적 제약 여러 가지에, 자신의 디자인 및 배치의 주의 깊은 고려가 필요하다. 의류의 일부는 건강 관리 응용 프로그램에서 추적 및 네비게이션 등의 통신 기능을 제공하기 위해 본 논문은 착용할 수 있는 안테나의 디자인을 제안하고 있다. 착용할 수 있는 안테나의 기판은 착용할 수 있도록 하기 위해서 경량, 낮은 유지 보수, 눈에 거슬리지 않는 작은 크기로 만들도록 섬유 재료로 만든다 본 논문은 안테나 디자인 WBAN 요구 사항을 만족 하는지 확인하기 위해 섬유/기판의 유형을 포함하여 착용할 수 있는 안테나에 대한 다른 매개 변수의 영향을 조사한다. 안테나의특성 및 동작은 무선 표준 기술 및 시스템 요구 사항에 의해 설정된 사양을 준수 할 필요가 있다. 이것은 다양한 유닛의 송신 및 수신 주파수 대역을 적절하게 선택될 필요가 있다는 것을 의미한다. 인체에 노출 될 수 있는 힘의 레벨에 제한이 있기 때문에, 안테나 등의 RF 시스템의 구성 요소는 이러한 제한을 충족하도록 설계 되어야한다. 직접 전력 전송에 영향을 미치는 안테나 이득, 안전 지침 내에 전력 레벨을 보장하는 중요한 매개 변수이고 설계에 가장 중요하다. WBAN 안테나 및 장치와 인체 사이의 전자기 상호 작용은 또한 탐색 할 것이다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권7호
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• pp.891-899
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• 2020

Objective: To assess the diagnostic performance of a deep learning-based algorithm for automated detection of acute and chronic rib fractures on whole-body trauma CT. Materials and Methods: We retrospectively identified all whole-body trauma CT scans referred from the emergency department of our hospital from January to December 2018 (n = 511). Scans were categorized as positive (n = 159) or negative (n = 352) for rib fractures according to the clinically approved written CT reports, which served as the index test. The bone kernel series (1.5-mm slice thickness) served as an input for a detection prototype algorithm trained to detect both acute and chronic rib fractures based on a deep convolutional neural network. It had previously been trained on an independent sample from eight other institutions (n = 11455). Results: All CTs except one were successfully processed (510/511). The algorithm achieved a sensitivity of 87.4% and specificity of 91.5% on a per-examination level [per CT scan: rib fracture(s): yes/no]. There were 0.16 false-positives per examination (= 81/510). On a per-finding level, there were 587 true-positive findings (sensitivity: 65.7%) and 307 false-negatives. Furthermore, 97 true rib fractures were detected that were not mentioned in the written CT reports. A major factor associated with correct detection was displacement. Conclusion: We found good performance of a deep learning-based prototype algorithm detecting rib fractures on trauma CT on a per-examination level at a low rate of false-positives per case. A potential area for clinical application is its use as a screening tool to avoid false-negative radiology reports.