Despite of increasing importance of management in healthcare administration and demand for the professional managers in hospitals, there have been few studies on the issues of competencies and qualifications of mid-managers for effective role performance. This article uses hospital mid-managers' judgements to discuss them in Korean hospital settings. Based on 67 questionnaires completed through the mail survey, the data were analyzed by chi-square test, t-test, ANOVA, and logistic regression. The result shows that knowledge of management skills in healthcare field is the most necessary area in general. Specifically, 'problem-solving ability' is the most important competency, followed by communication and planning capabilities. The mid-managers tend to consider the hospital employment history more important than the academic level. They also present the willingness to recruit the candidates with bachelor degrees rather than those with master or Ph.D. degrees. It is suggested that the candidate with bachelor degree and hospital employment over 6 to 10 years is the most qualified for a mid-manager in hospitals. The study results presented in the paper will provide the direction to improve the educational program and also the insights toward a advising strategy for job consultation for students majored in health service administration.
본 연구는 스마트폰 과의존을 해결하기 위한 도움추구에 미치는 영향요인을 설명하기 위한 모형을 제안하고 검증하였다. 이를 위해 한국정보화진흥원의 2014년 인터넷중독 실태조사 자료 중 10세 이상 20세 미만의 청소년 5,249명의 자료를 사용하였다. 스마트폰 과의존을 해결하기 위한 도움추구의 영향 요인으로서 예방교육과 부모중재의 효과를 구조방정식 모형을 통해 검증하였다. 매개요인으로서 스마트폰 과의존의 심각성에 대한 인식과 스마트폰 과의존을 사용하였다. 연구모형을 분석한 결과 예방교육은 스마트폰 과의존 수준을 낮추는데 직접적인 효과를 지니지 못하는 것으로 나타났지만 문제해결을 위한 전문적인 도움을 추구하는데 있어 긍정적인 효과가 있는 것으로 나타났다. 반면, 부모중재는 스마트폰 과의존 수준을 낮추는데 긍정적인 효과가 있는 것으로 나타났으나 전문적인 도움추구에 긍정적인 효과가 없었다. 본 연구의 결과는 스마트폰 과의존 해결과 전문적인 도움추구에 있어서 예방교육과 부모중재의 역할이 어떠한 차이가 있는지 보여주었다. 이를 바탕으로 스마트폰 과의존 예방과 전문적 도움추구 증진을 위한 시사점을 도출하였다.
WBAN(Wireless Body Area Network) 기술은 인체 내부 및 외부에 부착한 센서 노드를 무선으로 연결하여 통신할 수 있는 근거리 무선 통신 기술로서 IEEE 802.15.6 TG BAN을 중심으로 물리 계층, 데이터 링크 계층, 네트워크 계층 및 응용 계층 등에서 표준화가 진행되고 있다. WBAN은 응용서비스의 종류에 따라 의료용과 비의료용으로 나눌 수 있다. 의료용 응용서비스의 경우데이터 전송 특징이 주기적이고 전송률이 상이한 의료용 센서를 사용하기 때문에 데이터 전송시 QoS를 보장하기 위하여 GTS 전송방식을 사용한다. 본 논문에서는 WBAN 환경에 적합한 MAC 프로토콜을 제안하였다. 첫 번째 WBAN 기반의 슈퍼프레임 구조와 프리미티브를 제안하였다. 두 번째 WFQ(Weighted Fair Queuing)기반의 GTS 채널 이용률 향상 알고리즘을 제안하였다. 제안한 스케줄링 방식은 i-Game(라운드로빈 스케줄링 방식)과 비교하여 채널 이용률을 향상시키는 것을 알 수 있다.
Objectives The purpose of this study was to investigate the development process and describe the diagnosis methods, theories and treatments of Mongolian traditional medicine and Korean traditional medicine through literature records and prior studies. Methods Literature records and previous studies on traditional medicine of both countries were collected through various sites in Mongolia (Esan, Mongoliajol, Kok, Yumpu, Scribd, Science and Technology Foundation [STF]) and Korea (Koreanstudies Information Service System [KISS], Korea Institute of Science and Technology Information [KISTI], National Digital Science Library [NDSL], Research Information Sharing Service [RISS], Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System [OASIS]). Also the English database was searched through PubMed. In the case of Mongolian traditional medicine, medical books published in Mongolia were mainly referenced and used for research. Results Studying the development process, basic concepts and the system of diagnosis and treatment of the two traditional medicine, several commonalities and differences were revealed. Conclusions This study showed that the scope of diagnosis methods between Mongolian and Korean traditional medicine were slightly different, and that the medical terminology for the diagnosis method had slightly different contents from each other. Although there were many similarities in treatments of Mongolian and Korean traditional medicine, the Chuna therapy is found in Korean traditional medicine only. The basic theories constituting traditional medicine were the same, but the five-element theory used by the two countries differs in the following two factors. Mongolia uses elements of air and space as the theory of five elements, while Korea uses elements of wood and iron.
모바일 장치에서의바이오신호데이터의 관리는 용량이많은 실시간멀티미디어 데이터의전송이나 저장 장치에서 많은 문제점을야기시킨다. 따라서 본 논문은신속한 의료 서비스를 제공하기 위해서 모바일을 이용한 임상 데이터 처리 시스템인 m-Health 시스템을 제안한다. 이 시스템은 지역의 IP 네트워크 상의 헬스 시스템을 구축하여 원격의 여러 바이오 센싱으로 부터 출력을 조합하고, 다양한 바이오 센서에서의 전자적인 데이터 통합 처리를 수행하였다. m-Health 시스템은 다양한 바이오신호들을 측정 및 모니터링하고 원거리에 위치한 병원의 데이터 서버로 전송한다. 환자 및 가족, 의료진 모두가 언제 어디서나 사용할 수 있는 안드로이드 기반의 모바일 애플리케이션으로 의료 관련자는 병원의 데이터 서버에서 환자 데이터를 접근하여 환자 또는 사용자에게 의료 진단 및 처방을 피드백 한다. 그리고 환자 관찰을 위한 비디오 스트림은 스케일러블 트랜스코딩 기법을 이용하여 네트워크 트래픽에 알맞은 데이터 크기를 결정하고 비디오 스트림을 전송함으로서 모바일 시스템과 네트워크의 부하를 줄일 수 있다.
Objectives: Among the Korean elderly (those 65 years of age and older), the suicide rate is 80.3/100 000 people, which is ten times higher than the Organization for Economic Cooperation and Development average. Because South Korea is rapidly becoming an aging population, this high elderly suicidal rate will only get worse. Although the size of the elderly suicide problem is quite large, previous research in South Korea has surveyed restricted areas and not the entire country. Even though the factors that affect elderly suicide are complicated, there has been little research into these influencing factors. Thus, this research uses the national survey data (Community Health Survey) that was obtained in 2009. Additionally, we analyze factors affecting elderly suicidal ideation and attempts as well as the paths of these effects. Methods: Community Health Survey data obtained by the Korea Centers for Disease Control and Prevention in 2009 was used for this study. We additionally examined the factors that affect suicide with chi-squared tests, t-tests, Pearson's correlation test, and path analysis. Results: Depressive symptoms and suicidal ideation are the only factors that directly affect suicidal attempts. Demographic, behavioral, and physical activity factors have indirect effects on suicidal attempts. Conclusions: Depression has the strongest influence on suicidal ideation and attempts. Demographic, behavioral, and physical activity factors affect suicidal attempts mostly through depressive symptoms. In addition, there is a path that suggests that demographic, behavioral, and physical activity factors affect suicidal attempts not through depression symptoms but only through suicidal ideation. This means that the elderly who do not have depression symptoms attempt suicide according to their own situations and characteristics.
As Gangwon-do Province needs an environmental-friendly alternative tourism according to low carbon green growth, this study analyzes specialized fields in green health industry, selects seven specialized fields in green health industry that is fit to Gangwon-do Province, and suggests a development strategy by conducting recognition surveys on preference and impotence of the specialized fields. Surveys and interviews are conducted of 106 students at Green Health Industry Education Center which is operating by Kwandong University and 84 persons who work at medical institutions and tourism related companies in Ganwondo. The surveys and interviews were completed from November 5 to November 19 in 2010, determined factors through a factor analysis when they have many questions, and analyzed by using SPSS 14.0. Out of the seven specialized fields, rest & recuperation field is highly recognized. In order to have competitive edge compared to other self-governing provinces, Ganwon-do Province should prioritize rest and recuperation field. A healthcare program in the green health industry specific to Ganwon-do Province includes hot springs and spa programs as a priority. Gangwon-do's hot springs are deemed to be competitive resources as global medical tourists prefer spa and sauna healthcare programs, while the province promotes its spring resources and builds medical tourism infrastructures. Gangwon-do Province can promote a medical tourism industry that is well suitable for the strength and characteristics of the province. It might pursue oriental medicine therapy tourism, which is related to a recuperating medical service that uses both oriental and western medicine. It can also run such programs as forest bathing (oxygen road), spring and spa, and sea water treatment, which are the specialized fields in green health industry with respect to recreation and healthcare.
의료 분야의 정보화와 다양화로 인해 한의학 분야에서도 지능화된 서비스를 제공해주는 온톨로지 기반의 지능형 의료 시스템에 관한 연구가 진행되고 있다. 지능형 의료 시스템은 온톨로지를 이용하여 복잡한 의료지식 및 개인의 의료정보등을구조화함으로써진단을과학화시키고보다나은의료서비스를제공하게해준다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용하여 기본적인 의학 데이터, 진단 시 발생되는 임상데이터, 개인의 신체정보와 같은 세 가지 지식을 표현하여 온톨로지로 구축함으로써 개인 맞춤형 진단을 내리는데 중요한 데이터로 활용한다. 특히, 한의학진단에서는 환자 개인의 병증과 체질 등에 따라 상이한 진단 및 처방이 내려질 수 있기 때문에 개개인의 신체정보 및 질병 정보를 이용하여 사용자의 상황에 맞는 맞춤형의 진단 및 처방 서비스를 제공 해주는 지능형 진단보조시스템이 유용하다. 따라서 본 논문에서는 환자 개개인에게 맞춤형의 진단 서비스를 제공하기 위한 방법으로 개인의 신체정보 및 질병정보를 이용하여 한의학 온톨로지를 구축하고, 추론을 통해 진단을 내리는 한의학 진단보조시스템을 구현하였다.
The proposed technique uses cyclic frame structure, where three periods such as beacon period (BP), mesh contention access period (MCAP) and slotted period (SP) are in a data frame. This paper studies on a mechanism to allow communication nodes (6lowpan) in a PAN with different logical channel for global healthcare applications monitoring technology. The proposed super framework structure system has installed 6lowpan sensor nodes to communicate with each other. The basic idea is to time share logical channels to perform 6lowpan sensor node. The concept of 6lowpan sensor node and various biomedical sensors fixed on the patient BAN (Body Area Network) for monitoring health condition. In PAN (hospital area), has fixed gateways that received biomedical data from 6lowpan (patient). Each 6lowpan sensor node (patient) has IP-addresses that would be directly connected to the internet. With the help of IP-address service provider can recognize or analyze patient data from all over the globe by the internet service provider, with specific equipments i.e. cell phone, PDA, note book. The NS-2.33 result shows the performance of data transmission delay and data delivery ratio in the case of hop count in a PAN (Personal Area Networks).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2060-2077
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2019
Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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