Governments intend to use the public warning system to deliver timely and accurate information using accessible communication technologies for protecting the population and reducing damage to life and property. In particular, many countries implement system interworking with smartphones to notify of disasters or emergencies. In Korea, since 2020, due to the influence of the coronavirus disease, frequent emergency text messages led people to turn off related notifications, and complaints for receiving irrelevant messages from nearby warning areas have increased. Therefore, technical improvements for issuing more accurate disaster information to a specific region should be devised through a geography-based emergency disaster message transmission service. We analyze development trends of public warning systems and service cases of geography-based emergency text transmission services in various countries.
We evaluated the inappropriateness of metformin use in patients with type 2 diabetes and chronic medical conditions to identify the frequency of the prescription metformin in violation of the food and drug administration (FDA) black box warning. We reviewed medical records of 307 outpatients who received metformin at endocrinology department in a hospital setting between January 1, 2005 and August 30, 2009. Of the 307 outpatients, 25 discontinued treatment of metformin due to elevated serum creatinine level (Scr${\geq}$1.5 mg/dl in male, Scr${\geq}$1.4 mg/dl in female), cancers, and/or liver disease. 5 were lost to follow-up. 89 (29.0%) of the patients had cardiovascular disease, 54.1% for hypertension, 9.8% for liver disease, and 60 (20.8%) for chronic kidney disease. 12 patients (3.9%) with chronic kidney disease and/or elevated serum creatinine level, and 1 patient (0.3%) with lactic acidosis were contraindicated to metformin use. Metformin should be avoided in 7 outpatients (2.3%) with active hepatitis and 1 patient (2.6%) with liver cirrhosis. Of the 307 outpatients, 13 (4.2%) patients who received metformin at the first visit and 16 (8.7%) patients who received metformin at the last visit violated to black box warning. 8 (2.6%) of the patients were in precautionary conditions to metformin use. Adjusted mean difference of serum creatinine was -0.16 mg/dl [95% CI: -0.22 to -0.11 (p<0.05)] and adjusted mean difference of alanine aminotransferase was 4.46 IU/l [95% CI: 2.47 to 6.44 (p<0.05)] between the first visit and the last visit. Critical number of elderly patients who are at the high risks of drug-disease and drug-laboratory interaction is exposed to the inappropriate metformin use in violation of black box warning. The periodic evaluation of metformin use and monitoring prescription through drug utility review (DUR) system is needed to improve patients' safety and to reduce adverse drug events.
증후군감시는 감염병 발생 초기에 나타날 수 있는 임상적 증상 발생동향을 감시하여 감염병의 발생을 가능한 조기에 인지하기 위해 고안된 감시체계이다. 한국 질병관리본부에서는 응급실 기반의 증후군감시시스템을 개발하였으며, 현 시스템의 기능을 강화하고자 국외 증후군감시 조기경보시스템에 관한 문헌조사를 하였다. 본 논문에서는 국외 증후군감시 조기경보시스템 운영현황을 설명, 비교하여 한국의 응급실 기반 증후군감시를 위한 조기경보시스템의 개선에 필요한 근거자료를 마련하였다.
2000년 이후 한국에서 기후변화(아열대성 및 잦은 이상기온) 및 농축산물 수입개방에 따른 국내 고병원성AI, 구제역, 가축질병 5회 발생으로 3조8천억원 피해와 기유입 확산되는 재선충의 10여년간 공적 방제비 2천383억원이 투입되었다. 또한 유입 가능성이 높은 흰개미 등의 외래식물해충으로 국가의 경제 사회적 피해와 영향이 증가되는 실정이다. 본 논문에서는 FTA확대에 따른 농식물로 인한 국가경제피해에 대한 대응 가능한 농업 농촌분야에 사물(IoT) 기반의 국가재난형 동 식물위성조기경보체계 운용전략에 대한 연구와 정책 수립을 연구한다. 또한 국가적 재난의 피해발생과 책임소재에 대한 정부의 피해보상 및 법 제도적인 책임 수행의 사전 증거자료 수집과 사후 보상 근거로서의 포렌식 기술이 포함된 정책이 적용되는 방법을 연구한다.
오늘날 많은 비용이 국가 의료보장체계의 유지를 위협하고 있다. 국가 질병 통제 및 방지 센터의 감사체계를 동반한 건강관리 역학성에 대한 연구에도 불구하고, 시간 한계, 표본 한계, 대상 질병 한계에 대한 제약이 여전히 존재하고 있다. 이러한 배경에서, 방대한 양의 전수 데이터를 활용하여, 많은 기술들이 건강의 선제적 예측이나 그 대상 질병을 확장하는 분야에 충분하게 적용되고 있다. 우리는 국민건강보험의 구조적 데이터와 소셜네트워크서비스의 비구조적 데이터를 활용하여 질병을 예측하는 모형을 설계하였다. 이 모형은 건강예보서비스를 제공함으로써, 국민건강을 증진시키고 사회적 혜택을 극대화할 수 있다. 또한, 빅데이터 분석에 근거하여, 건강보험비용의 갑작스러운 증가를 감소시키거나 적시적인 질병발생을 예측할 수도 있다. 관련된 의료 예측 사례를 살펴보았고, 제안된 모형의 검증을 위하여 시범과제를 통한 실험을 수행하였다.
본 연구는 스마트팜 환경에서 진행된 혁신적인 연구로, 딥러닝을 기반으로 한 질병 및 해충 탐지 모델을 개발하고, 이를 지능형 사물인터넷(IoT) 플랫폼에 적용하여 디지털 농업 환경 구현의 새로운 가능성을 탐색하였다. 연구의 핵심은 Pseudo-Labeling, RegNet, EfficientNet 등 최신 ImageNet 모델과 전처리 방식을 통합하여, 복잡한 농업 환경에서 다양한 질병과 해충을 높은 정확도로 탐지하는 것이었다. 이를 위해 앙상블 학습 기법을 적용하여 모델의 정확도와 안정성을 극대화했으며, 평균 정밀도(mAP), 정밀도, 재현율, 정확도, 박스 손실 등의 다양한 성능 지표를 통해 모델을 평가하였다. 또한, SHAP 프레임워크를 활용하여 모델의 예측 기준에 대한 깊은 이해를 도모하였고, 이를 통해 모델의 결정 과정을 보다 투명하게 만들었다. 이러한 분석은 모델이 어떻게 다양한 변수들을 고려하여 질병 및 해충을 탐지하는지에 대한 중요한 통찰력을 제공하였다.
Changes in elimination behavior, including urination and defecation, are common clinical signs of numerous disorders in cats. Therefore, this study attempted to automatically measure the elimination behavior of cats using the litter box and develop an early warning system for the guardian in case of abnormalities. To construct an early warning system for abnormal changes through cat elimination behavior, it consisted of a litter box, an automatic sensor for data collection and data wifi transmission, a server for data analysis, and a mobile phone app for result transmission and early warning. To establish the reference interval (RI), the elimination behavior was monitored for more than 2 weeks using a motion sensor within a litter box in 37 healthy cats and 19 diseased cats. The data were expressed as daily total visits, daily total stay duration, average stay duration per elimination, weekly total visits, and weekly total stay duration. Healthy cats showed median daily total visits of 3 times/day (RI 1.0-7.0) and daily total stay duration of 192 s/day (RI 8.0-452.0). For weekly data, the median total visits were 20 times/week (RI 3.0-35.25) and the median total stay duration was 1,147 s/week (RI 80.0-2,249.5). The average stay duration per elimination was 59 s/elimination (RI 4.67-132.0). Diseased cats showed more frequent elimination behavior than healthy cats (p < 0.001). Otherwise, for each elimination, diseased cats had shorter stay durations than healthy cats (p < 0.001). This study established the RIs of elimination behavior parameters (frequency and duration) in healthy cats. The present study might help guardians and veterinarians detect changes in elimination behaviors in diseased cats at an early stage.
K. S. Kim;S. E. Taylor;M. L. Gleason;K. J. Koehler
한국농림기상학회지
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제4권1호
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pp.23-28
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2002
CART(Classification and Regression Tree) 모형을 이용해서 결로시간 예측에 필요한 기상변수들을 평가하였다. 입력 기상 변수들은 0.3m와 1.5m에서 측정된 기온, 상대습도, 풍속의 시간별 측정값으로서 이 관측 값들은 1997년부터 1999년 5월에서 9월 사이에 미국의 Iowa, Illinois 및 Nebraska주에 위치한 15개 자동 기상 관측소에서 관측된 것이다. 0.3 m에서 측정된 기온, 상대습도, 그리고 풍속을 이용해서 얻어진 모형이 가장 높은 결로시간의 예측 적중율(85.5%)을 보였으며, 이 모형은 Gleason 등(1994)의 CART/SLD 모형의 적중률(84.7%) 보다 다소 높았다. 그러나 새로운 변수를 추가한 경우에 정확도의 향상이 다소 있었으나 CART/SLD 모형을 대체할 정도는 아니었다. 따라서, 기온, 상대습도, 풍속들의 종관 기상관측값들을 입력변수로 사용하는 CART/SLD 모형이 종관 기상관측 자료 이외의 추가적인 자료를 필요로 하는 모형으로 결로시간을 예측하는 것보다 합리적일 것으로 보인다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권2호
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pp.98-103
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2007
Long term Electrocardiogram (ECG) [1] analysis plays a key role in heart disease analysis. A combined detection of QRS-complex and P-wave in ECG signal for ubiquitous healthcare system was designed and implemented which can be used as an advanced warning device. The ECG features are used to detect life-threating arrhythmias, with an emphasis on the software for analyzing QRS complex and P-wave in wireless ECG signals at server after receiving data from base station. Based on abnormal ECG activity, the server will transfer alarm conditions to a doctor's Personal Digital Assistant (PDA). Doctor can diagnose the patients who have survived from cardiac arrhythmia diseases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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