• Safety and Health at Work
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• 제14권4호
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• pp.398-405
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• 2023

Background: Starting from March 2020 until December 2021, different phases of Covid-19 pandemic have been identified in Italy, with several containing/lifting measures progressively enforced by the National government. In the present study, we investigate the change in occupational risk during the subsequent pandemic phases and we propose an estimate of the incidence of the cases by economic sector, based on the analysis of insurance claims for compensation for Covid-19. Methods: Covid-19 epidemiological data available for the general population and injury claims of workers covered by the Italian public insurance system in 2020-2021 were analyzed. Monthly Incidence Rate of Covid-19 compensation claims per 100,000 workers (MIRw) was calculated by the economic sector and compared with the same indicator for general population in different pandemic periods. Results: The distribution of Covid-19 MIRw by sector significantly changed during the pandemic related to both the strength of different waves and the mitigation/lifting strategies enforced. The level of occupational fraction was very high at the beginning phase of the pandemic, decreasing to 5% at the end of 2021. Healthcare and related services were continuously hit but the incidence was significantly decreasing in 2021 in all sectors, except for postal and courier activities in transportation and storage enterprises. Conclusion: The analysis of compensation claim data allowed to identify time trends for infection risk in different working sectors. The claim rates were highest for human health and social work activities but the distribution of risk among sectors was clearly influenced by the different stages of the pandemic.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.719-724
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• 2011

최근 대부분의 가정에서 자식을 하나만 나아서 기르는 저출산 시대가 왔다. 이에 따라 부모들은 태어나면서부터 아이에게 지대한 관심을 가지게 되고, 헬스케어(Healthcare) 분야가 새로운 성장산업으로 부상하면서 (베이비 케어)Baby Care에 대한 관심 또한 높아졌다. 지금까지의 Baby Care 제품은 식품, 목욕용품 그리고 의복 등에서 발전을 해 왔지만 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 발달과 헬스케어산업의 발달과 함께 Baby Care 전자 제품 개발이 이루어지고 있다. 유럽이나 미국 등에서는 유아를 다른 방에서 키운다. 이때 유아가 돌연사하는 현상이 종종 일어나는데 이를 예방하기 위해서 유아의 상태를 측정하고, 부모가 유아에게 떨어져 있어도 유아의 상태를 확인할 수 있는 Platform를 구현하였다. 본 논문에서는 기존의 라디오 주파수를 이용하여 데이터 저장 없이 부모의 실시간 관찰에 의해서만 판단했던 시스템을 고속의 ARM11 기반의 S3C6410 CPU를 이용하고, 무선 WI-FI(IEEE8.2.11)기술을 활용한 유아 돌연사 방지 Platform구현에 대한 연구를 진행하였다.

• 경영정보학연구
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• 제25권3호
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• pp.163-177
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• 2023

본 연구는 디지털 헬스케어 산업 활성화를 위한 정책적 접근으로서, 주요 의제 도출 및 정책적 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 10년(2013년~2022년) 간의 헬스케어와 관련된 뉴스 빅데이터 총 91,873건을 수집하여 토픽모델링 분석, 다차원척도 분석 및 시계열 회귀분석을 수행하였다. 토픽모델링 분석 및 다차원척도법을 통해 총 20개의 토픽을 도출하여 2차원선상에 토픽들의 군집 형태를 파악하였고, 시계열 회귀분석을 통해, 상승 추세를 나타내는 4개의 Hot topic(건강관리, 바이오제약, 기업매출·전망, 정부·정책)과 하향 추세를 나타내는 3개의 Cold topic(스마트기기, 주식·투자, 도시·건설)을 도출되었다. 본 연구의 결과는 우리나라 정책을 수립하는 정부 기관에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권2호
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• pp.29-35
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• 2011

PHR(Personal Health Record)은 평생건강관리를 지원하기 위해 소비자에게 자신의 진료정보를 언제 어디서나 열람할 수 있고 건강정보를 직접 입력 및 관리할 수 있도록 도와주는 서비스로 정의할 수 있다. 이러한 PHR 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서는 PHR 시스템과 보건의료 관련 정보시스템이 통합 및 연계될 수 있어야 한다. 하지만 현재의 보건의료분야 정보시스템은 늘어나는 보건의료 수요 충족을 위해 다양한 시스템을 구축 운영하고 있으며, 그에 따른 정보화예산은 지속적으로 증가 추세에 있지만, 현재의 시스템은 다양한 시스템 간의 상호 연관성이 있음에도 통합 및 연계가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 한계를 극복하기 위한 대안으로 웹 서비스 기반의 보건의료분야 통합정보시스템을 제안한다. 웹에서 서비스 통합을 추구하는 주요한 수단으로 서비스 지향 구조(Service Oriented Architecture : SOA)를 들 수 있다. 이는 기존에 구축되어 있는 시스템을 크게 변형하지 않으면서도 새로운 요구사항들을 추가할 수 있도록 허용함으로써 빠르게 변화하는 보건의료분야 환경에 최대한 신속히 적응 할 수 있도록 하는 매우 중요한 모델이다. 따라서 본 논문에서는 PHR 서비스를 위한 플랫폼으로써 SOA를 기반으로 하는 보건의료분야 통합정보시스템을 설계하고 이를 구현함으로써, 웹 서비스 기반이 PHR 서비스를 위한 새로운 통합정보시스템 구축의 적합한 모델임을 입증한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권3호
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• pp.18-23
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• 2021

초연결사회로 발전됨에 따라 정보통신의 역할이 크게 증대되고 통신재난이 발생할 경우 사회 인프라, 국가핵심기반의 서비스 중단 및 국민생활에 지대한 영향을 초래한다. 또한 정보통신분야는 산업구조가 고도화되면서 이에 대한 의존도가 급격히 증대하였기 때문에 재난으로부터 안전한 정보통신 환경 조성을 위해서는 체계적인 관리가 필요하다. 본 논문에서는 체계적인 관리를 위해서 정보통신, 금융, 보건 및 의료 등 국가핵심기반 및 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행하고 있는 정보통신인프라에 발생할 수 있는 재난의 유형 및 위험에 대하여 분석하였다. 정보통신인프라에 재난이 발생할 경우 국가핵심기반의 서비스 중단 및 국민생활에 지대한 영향을 초래할 것으로 사료된다.

• 의료ㆍ복지 건축 : 한국의료복지건축학회 논문집
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• 제14권2호
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• pp.53-64
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• 2008

This study is the architectural planning of 5 distribution supporting facilities for traditional herbal medicine cultivated in the rural areas. The main function of the facility consists of storage, pre-treatment/processing, loading/unloading and the assistant function consists of inspection, office, exhibition/sale, technical equipment etc. The planning shows the modular plan and the section plan of the storage space reflecting the shape and size of storage container, the action radius of carrier and the possibilities of space lease. The total floor area of the storage is 3,192$m^2$ consisting of 27 space. The total floor area of the pre-treatment/processing is 1,488$m^2$ consisting of 7 space. The total floor area of the loading/unloading is 329$m^2$ consisting of 4 space. The total floor area of each facility storage is 8,284$m^2$ including of public space 2,170$m^2$. Also this planning shows the preliminary design, "fundamental model design" for 5 rural government BTL project. Therefore, this result of planning will be the guidelines of the RFP(Request For Proposal) for the private sector company interested in this BTL project.

• 정신신체의학
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• 제29권2호
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• pp.136-143
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• 2021

연구목적 코로나바이러스 사태로 인해 전세계가 보건 위기와 큰 혼란의 국면을 맞은 가운데, 특히 재난 상황에서 시민의 건강을 위해 노력하는 공공 근로자들의 신체적, 정신적 스트레스가 과중해지고 있다. 본 연구는 공공 근로자들의 정신적 스트레스를 분석하고자 했다. 방 법 본 연구에서는 광명시 정신건강복지센터 홈페이지를 통해 모집한 531명의 공공영역 종사자를 대상으로 한국판 지각된 스트레스 척 도(Perceived Stress Scale, PSS), 한국판 우울증 평가도구(Patient Health Questionnaire-9, PHQ-9), 한국판 사건 충격 척도 수정판(Impact Event Scale-Revised, IES-R-K)을 시행하였다. 결 과 분석 결과에 의하면 코로나 19 관련 종사자들은 중등도 이상의 지각된 스트레스 반응(85.2%), 우울증상(22.2%), 외상 후 스트레스 관련 증 상(38.8%)을 보여, 상당한 스트레스와 우울증상을 경험하는 상태로 나타났다. PSS 총점은 PHQ-9, IES-R 총 점 및 IES-R의 하위 척도별 점수와 유의한 상관관계를 보여, 주관적으로 지각된 스트레스 반응 정도가 우울 증상과 연관되어 있음을 시사하였다. PSS, PHQ-9, IES-R 총점은 각각 모두 연령과 음의 상관관계를 보였다. 즉, 연령이 직무 스트레스 반응과 번아웃에 대한 보호요인으로 작용할 가능성이 있다. 결 론 향후에 공공영역 종사자 들의 정신건강에 관한 추가적인 연구가 필요하겠으며 정신건강 관리 및 적절한 개입이 마련되어야 할 것으로 사료된다.

• 의료법학
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• 제22권3호
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• pp.31-55
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• 2021

개정 데이터 3법 중 하나인 개인정보 보호법은 가명정보의 처리에 관한 특례 규정을 신설하였다. 이에 개인정보처리자는 과학적 연구, 통계작성, 공익적 기록보존 등의 목적을 위해서 정보주체의 동의 없이 가명정보를 처리할 수 있게 되었다. 그리고 개정 개인정보 보호법의 후속 조치로 의료 분야의 개인정보 가명처리를 다룬 '보건의료 데이터 활용 가이드라인'이 마련되었다. 가이드라인은 보건의료 데이터의 특성을 고려한 구체적인 해석과 사례를 규정함으로써 수범자들에게 실천적인 기준을 제시한다는 점에서 의미가 있다. 다만 가이드라인은 가명정보 활용 목적을 명확히 하고, 데이터 심의위원회 구성의 공정성을 강화할 필요가 있다. 또한 가이드라인은 보건의료 데이터 보상 체계를 구축하고, 취약 연구대상자의 권리 보호 강화가 요구된다. 아울러 가이드라인은 생명윤리 및 안전에 관한 법률, 의료법과의 부정합성을 정비할 필요도 있다. 본 연구가 보건의료 데이터 활용의 안전한 환경 조성은 물론 관련 법과 제도의 개선에 기여할 것으로 기대한다.

• 농촌지도와개발
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• 제20권2호
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• pp.315-339
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• 2013

이 연구의 목적은 산업연관표의 생산자가격평가표, 국내거래표, 도소매마진표, 화물운임표 등을 이용하여 충청남도의 농업생산부문 및 전 후방 농업관련산업의 농업관련 부가가치를 추계하는 방법을 제시하고, 2005년의 산업연관표를 이용하여 충청남도의 농업생산부문 및 농업관련산업의 농업관련 부가가치를 지역별, 산업별로 추계하는데 있다. 이 논문의 제언으로 충남지역에 취약한 의료보건 분야의 공공 복리시설, 수산물 위판장과 수산물 가공공장, 의약품, 화장품, 사료, 엽연초 가공공장, 도소매에 관련된 유통구조 혁신이 매우 취약하여 총체적이며 전 방위적인 정책적인 배려와 농림수산업의 성장과 경쟁력을 제고시키는 종합적이고도 전사적인 차원의 정책입안을 제언한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권2호
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• pp.742-756
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• 2022

A flood of information has occurred with the rise of the internet and digital devices in the fourth industrial revolution era. Every millisecond, massive amounts of structured and unstructured data are generated; smartphones, wearable devices, sensors, and self-driving cars are just a few examples of devices that currently generate massive amounts of data in our daily. Machine learning has been considered an approach to support and recognize patterns in data in many areas to provide a convenient way to other sectors, including the healthcare sector, government sector, banks, military sector, and more. However, the conventional machine learning model requires the data owner to upload their information to train the model in one central location to perform the model training. This classical model has caused data owners to worry about the risks of transferring private information because traditional machine learning is required to push their data to the cloud to process the model training. Furthermore, the training of machine learning and deep learning models requires massive computing resources. Thus, many researchers have jumped to a new model known as "Federated Learning". Federated learning is emerging to train Artificial Intelligence models over distributed clients, and it provides secure privacy information to the data owner. Hence, this paper implements Federated Averaging with a Deep Neural Network to classify the handwriting image and protect the sensitive data. Moreover, we compare the centralized machine learning model with federated averaging. The result shows the centralized machine learning model outperforms federated learning in terms of accuracy, but this classical model produces another risk, like privacy concern, due to the data being stored in the data center. The MNIST dataset was used in this experiment.