• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1251-1256
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• 2022

Auscultation of heart sounds using a stethoscope is the basic method to diagnose the cardiovascular disease and observation of abnormalities. However, the heart sound transmitted to the ear through the stethoscope is greatly affected by internal sounds such as organ movement or breathing. In addition, the user's experience significantly influences the accuracy of the auscultation result. Therefore, in this paper, we developed a wearable device that simultaneously measures heart sound and PPG signals for cardiac condition monitoring. The structure of the proposed device is designed to simultaneously measure heart sound and PPG signals when worn on a finger and placed on the chest. A prototype was implemented according to the design structure, and it was confirmed that the performance of measurements and collection for physiological signals was excellent through experiments.

• 핵의학기술
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• 제27권1호
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• pp.23-28
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• 2023

Carbon materials are widely used in many areas of our lives. A fiber having a carbon content of 90% or more obtained by heating an organic fiber precursor is referred to as a "carbon fiber". Carbon fibers are currently used in the medical market to manufacture radiation transmission device parts, artificial joints, and medical aids, as many developments have been made to utilize carbon fibers' characteristics such as light weight, radiation permeability, biocompatibility, high strength, high heat resistance, thermal conductivity, and electrical conductivity. In order to maintain body temperature and increase immunity in long-lasting nuclear medical examination and treatment through the idea of convergence of carbon materials and radiation technology, the quality of medical services can be improved by utilizing carbon materials. We should be aware of the domestic carbon-based medical device industry and make efforts to contribute to the development of medical devices. As a radiation expert, we should try to use our skills and experience to find items that can be fused with medical devices to develop various nuclear medical examination fields and radiographic examination fields that can be widely applied. We should actively engage in future technology development and carbon material research to strengthen the global competitiveness of the domestic medical device industry and improve the quality of medical services.

• 대한족부족관절학회지
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• 제17권4호
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• pp.288-293
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• 2013

Purpose: Number of arthroscopic surgery is gradually increasing with development of its equipment and technique. Arthroscopic ankle surgery performed with the traction device has various complications and need more time for preparation. We investigated whether the complication rate increased when surgery was performed without the traction device, and compared the complication rate of arthroscopic surgery with the traction device. Materials and Methods: From January 2009 to June 2012, arthroscopic ankle surgery was performed without the traction device in four hundred eleven cases. There were two hundred sixty-one males and one hundred fifty females. The average age at operation was 35 years (range, 17-56), and the average follow up period was 28 months (range, 12-41). Postoperative symptoms and complications were checked. Results: There were difficulties performing arthroscopic surgery without the traction device in five cases with severe traumatic osteoarthritis. However, after burring and shaving, we had enough space to work on. Superficial peroneal nerve symptom was found in two cases, grooving of talus was found in 11, and saphenous vein injury was found in five. Since preparing for the traction device was unnecessary, we were able to save time with the mean duration of surgery of 50 minutes (range, 30-120). Conclusion: With only manual traction, we could explore the entire ankle joint without damage on cartilage. Yet, skilled arthroscopic technique will be necessary for arthroscopic surgery without the traction device.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.417-425
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• 2018

늘어나는 CT 조영제 주입 검사만큼이나 환자의 심리적 불안감은 물론 검사자인 방사선사 또한 조영제 부작용과 혈관 외 유출에 대한 불안감이 커지고 있는 것이 현실이다. 본 연구는 조영증강 CT 검사 시에 무선신호기를 사용하여 조영제 사용에 대한 환자와 방사선사의 불안감과 두려움 등의 심리적 불안해소에 얼마나 도움이 되는지 알아보고자 CT 검사 후에 무선신호기에 대한 환자와 방사선사의 만족도조사를 설문을 통해 실시하였다. 또한 무선신호기를 사용함으로써 CT 검사 시 발생할 수 있는 조영제 부작용에 대한 방사선사의 신속한 대처와 혈관 외 유출 예방에 도움이 되고자 한다. 실험대상은 2017년 8월~11월 4개월간 전남에 소재한 C대학병원을 방문하여 CT를 시행한 20세 이상의 환자를 대상으로 하였고, CT 검사 시행 후 연구에 동의하는 환자 90명을 설문조사하였다. 그 중 남자 57, 여자 33명이다. 방사선사는 CT실에서 근무하며 무선신호기를 사용한 경험이 있는 15명을 대상으로 설문조사하였다. 무선신호기를 사용 전 환자 만족도는 $6.01{\pm}0.88$, 사용 후 환자 만족도는 $8.20{\pm}1.06$으로 사용 전보다 만족도가 높아진 것을 알 수 있었다. 사용 후 방사선사 만족도는 $8.46{\pm}1.06$으로 환자만족도 평균과 큰 차이를 보이지 않았고, 두군 모두 만족도가 8점 이상으로 높게 나타났다. 무선신호기 사용에 따른 심리적 안정 기여도는 과거 부작용 유경험자에서 $8.98{\pm}0.65$, 무경험자 $8.00{\pm}1.21$로 나타났다. 결론적으로 무선신호기의 호출로 방사선사의 신속한 대처를 하는데 도움을 주고 환자와 방사선사에게도 불안감으로부터 심리적 안정을 주어 검사만족도 향상에 도움을 줄 수 있다고 사료된다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.57-64
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• 2017

사용자 중심의 디자인 패러다임 변화와 사용자 경험 디자인의 부상으로 특정 공간에서의 제품과 서비스에 대한 사용자 경험의 중요성도 증대되었다. 또한 IoT서비스의 등장과 함께 미래 업무환경의 새로운 변화가 예상된다. 본 연구는 미래 업무공간의 컨텍스트를 고려하여 새로운 사용자 경험 디자인을 제안하는 것을 목적으로 한다. 우선 IoT의 개념과 본질에 대한 고찰을 통해 미래 업무환경에 영향을 줄 수 있는 다양한 요소들을 정의하고 각 요소들의 관계를 파악하였다. 다음으로 현재 업무환경에서의 사용자리서치를 통해 다양한 형태의 업무환경에서 사용자의 행태에 영향을 미치는 컨텍스트를 파악하고, 이를 통해 미래 업무환경에서의 새로운 사용자 경험의 가능성을 보여줄 수 있는 인사이트(insight)를 도출하였다. 그리고 위의 분석과 인사이트를 바탕으로 새로운 미래의 업무환경에 대한 다양한 컨텍스트모델을 구성하고, 그에 따른 UX모델링을 통해 구체적인 UX시나리오와 대안을 제시하였다. 본 연구는 UX디자인의 관점을 디바이스 중심에서 공간과 컨텍스트 중심으로 확장시킴으로써, UX디자인 연구의 다양성에 기여할 것이며 공간디자인 분야와 서비스디자인 분야와의 협력적 연구 및 IoT서비스 관련분야와의 학제적 연구에 기여할 것이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1475-1480
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• 2017

사용자 경험은 중국 휴대폰 책읽기 앱이 혁신적으로 발전하는 중요한 경로이다. 설비, 플랫폼, 매체, 내용 및 형식은 이동식 매체 사용자 경험의 대상 전체로 구성된다. 사용자 요구을 이해하는 것은 사용자 경험을 향상시키는 논리적인 출발점이다. 본 연구는 사용자가 실제 사용 환경에서 전자 도서의 찾기 및 다운로드, 앱 화면 설치 및 경험, 음성의 낭독 체험, 평가 및 공유 네가지를 진행하게 한다. 사용자에 대한 관찰 및 인터퓨를 바탕으로 관련된 문제를 수집하고 정리를 통하여 사용자로 하여금 불쾌한 요소를 선별한다. 이상 문제에 대하여 초점을 맞춰 본 연구는 중국 휴대폰식 책읽기 앱을 개선하는 구체적인 의견을(가이드라인) 제시한다.

• 한국보육지원학회지
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• 제19권2호
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• pp.61-85
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• 2023

Objective: This study aims to investigate whether science teaching attitude of early childhood teachers mediates the relationship between the professional learning environment of institutions and their intention to accept artificial intelligence (AI) technology, and whether the experience of using smart and digital devices moderates the effect of science teaching attitude. Methods: An online survey was conducted targeting 118 teachers with more than 1 year of experience in kindergarten and day care center settings. Descriptive statistical analysis, correlation analysis, and The Process macro model 4, 14 were performed using SPSS 27.0 and The Process macro 3.5. Results: First, the science teaching attitude of early childhood teachers served as a mediator between the professional learning environment of institutions and teachers' intention to accept AI technology. Second, the experience of using smart and digital devices was found to moderate the effect of teachers' science teaching attitude on their intention to accept AI technology. Conclusion/Implications: This results showed that an institutional environment that supports teachers' professionalism development and provides rich experience is crucial for promoting teachers' active acceptance of AI technology. The findings highlight the importance of creating a supportive institutional envionment for teacher's professional growth, enhancing science teaching attitudes, and facilitating the use of various devices.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권10호
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• pp.4662-4677
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• 2018

The dynamic opportunistic device-to-device (DO-D2D) network will frequently emerge in the fifth generation (5G) wireless communication due to high-density and fast-moving mobile devices. In order to improve the Quality of Experience (QoE) of users with different computing capacity devices in the DO-D2D network, in this paper, we focus on the study of how to reduce the packets retransmission delay and satisfy heterogeneous devices. To select as many devices as possible to transmit simultaneously without interference, the concurrent transmitters-selecting algorithm is firstly put forward. It jointly considers the number of packets successfully received by each device and the device's connectivity. Then, to satisfy different devices' demands while primarily ensuring the base-layer packets successfully received by all the devices, the layer-cooperation instantly decodable network coding is presented, which is used to select transmission packets combination for each transmitter. Simulation results illustrate that there is an appreciable retransmission delay gain especially in the poor channel quality network compared to the traditional base-station (BS) retransmission algorithm. In addition, our proposed algorithms perform well to satisfy the different demands of users with heterogeneous devices.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.560-565
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• 2020

우리나라에서 마른 김은 자동화 공정에 맞지 않은 방식을 그대로 사용 중에 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 마른 김 중량 조절 장치를 개량하였으며, 원격 제어 시스템과 기존의 마른 김 중량 조절장치를 전자기기화 하였다. 이는 사용자의 감과 경험에 의존하는 기존의 밸브를 이용한 마른 김 중량 조절 방식과 달리 정확하고 세밀한 장치로 구현하였다. 또한 원격 제어 시스템이기에 장치 위를 올라가지 않더라도 안전하게 마른 김을 생산할 수 있다. 이렇게 구현된 마른 김 중량 조절장치는 가파르게 성장하는 마른 김의 생산 및 수출 산업의 자동화 공정과 산업 성장에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.151-158
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• 2024

Although on-device artificial intelligence (AI) has gained attention to diagnosing machine faults in real time, most previous studies did not consider the model retraining and redeployment processes that must be performed in real-world industrial environments. Our study addresses this challenge by proposing an on-device AI-based real-time machine fault diagnosis system that utilizes continual learning. Our proposed system includes a lightweight convolutional neural network (CNN) model, a continual learning algorithm, and a real-time monitoring service. First, we developed a lightweight 1D CNN model to reduce the cost of model deployment and enable real-time inference on the target edge device with limited computing resources. We then compared the performance of five continual learning algorithms with three public bearing fault datasets and selected the most effective algorithm for our system. Finally, we implemented a real-time monitoring service using an open-source data visualization framework. In the performance comparison results between continual learning algorithms, we found that the replay-based algorithms outperformed the regularization-based algorithms, and the experience replay (ER) algorithm had the best diagnostic accuracy. We further tuned the number and length of data samples used for a memory buffer of the ER algorithm to maximize its performance. We confirmed that the performance of the ER algorithm becomes higher when a longer data length is used. Consequently, the proposed system showed an accuracy of 98.7%, while only 16.5% of the previous data was stored in memory buffer. Our lightweight CNN model was also able to diagnose a fault type of one data sample within 3.76 ms on the Raspberry Pi 4B device.