국내 대형병원 중심의 통합의료정보시스템은 2000년 초반을 기점으로 부터 처방전달시스템(OCS : Order Communication System)중심에서 전자의무기록(EMR : Electronic Medical Record)시스템을 포함한 시스템으로 확장발전하고 있다. 하지만, 오늘날의 고도화된 의료정보시스템은 정보 사용자의 요구도가 복잡 다양해짐에 따라 단위 시스템으로 개발되어 점차 통합되는 과정에 이르렀고, 이에 따라 대형병원과 같은 복잡한 조직체계에 적합한 의료정보시스템의 권한관리는 해결되어야 할 큰 문제점이다. 또한 다양한 사용자의 적절한 권한관리의 부재로 인하여 개인정보 및 민감정보 노출의 심각성 또한 대두되었다. 따라서 이 논문에서는 과거 병원정보시스템(HIS: Hospital Information System)의 문제점들을 분석하여 의료정보운영 환경에서의 효율적이고 적합한 권한관리 시스템을 제안한다. 또한 통합의료정보시스템의 특성에 맞는 적합한 권한 관리를 개발하여 대형병원 EMR 시스템에 적용된 사례를 기술한다. 제안된 시스템은 차세대 EMR을 비롯한 통합의료정보시스템에 맞는 권한관리 솔루션 개발에 기반이 된다.
Recently engineering systems problems become quite large and complicated. For those problems, design requirements are fairly complex. It is not easy to design such systems by considering only one discipline. Therefore, we need a design methodology that can consider various disciplines. Multidisciplinary Design Optimization (MDO) is an emerging optimization method to include multiple disciplines. So far, about seven MDO methodologies have been proposed for MDO. They are Multidisciplinary Feasible (MDF), Individual Feasible (IDF), All-at-Once (AAO), Concurrent Subspace Optimization (CSSO), Collaborative Optimization (CO), Bi-Level Integrated System Synthesis (BLISS) and Multidisciplinary Optimization Based on Independent Subspaces (MDOIS). In this research, the performances of the methods are evaluated and compared. Practical engineering problems may not be appropriate for fairness. Therefore, mathematical problems are developed for the comparison. Conditions for fair comparison are defined and the mathematical problems are defined based on the conditions. All the methods are coded and the performances of the methods are compared qualitatively as well as quantitatively.
The biologically active compounds derived from different natural organisms such as animals, plants, and microorganisms like algae, fungi, bacteria and merine organisms. These natural compounds possess diverse biological activities like anthelmintic, antibacterial, antifungal, antimalarial, antiprotozoal, antituberculosis, and antiviral activities. These biological active compounds were acted by variety of molecular targets and thus may potentially contribute to several pharmacological classes. The synthesis of natural products and their analogues provides effect of structural modifications on the parent compounds which may be useful in the discovery of potential new drug molecules with different biological activities. Natural organisms have developed complex chemical defense systems by repelling or killing predators, such as insects, microorganisms, animals etc. These defense systems have the ability to produce large numbers of diverse compounds which can be used as new drugs. Thus, research on natural products for novel therapeutic agents with broad spectrum activities and will continue to provide important new drug molecules.
Mobile robot localization is the task of estimating the robot pose in a given environment. This research deals with outdoor localization based on an elevation map. Since outdoor environments are large and contain many complex objects, it is difficult to robustly estimate the robot pose. This paper proposes a Hausdorff distance-based map matching method. The Hausdorff distance is exploited to measure the similarity between extracted features obtained from the robot and elevation map. The experiments and simulations show that the proposed Hausdorff distance-based map matching is useful for robust outdoor localization using an elevation map. Also, it can be easily applied to other probabilistic approaches such as a Markov localization method.
A new stabilization scheme is proposed in which the local state feedback is utilized in each decentralized controller for large-scale interconnected systems. In the proposed scheme, the controller is designed in two steps. First, the feedback gain of each decentralized controller is temporarily chosen so that the eigenvalues of each isolated subsystem are placed at the desired locations in the complex plane. Secondly, the feedback gain of each controller is compensated so that the time derivative of the Lyapunov function candidate for the overall closed-loop system should be negative. A sufficient condition which assures the global system to stable is given.
통상 통계적인 데이터 해석에서 취급되는 데이터는 확정된 값으로서 통계 처리를실시한다. 그러나 복잡˙대규모화하는 현대의 시스템에 있어서는 정확하게 측정된 데이터만을 취급하는 것은 곤란하며 인간의 주관적인 판단에 따른 데이터를 수집하는 경우가 발생하게 된다. 본 연구에서는 이러한 인간의 주관적인 판단에 따른 데이터를 퍼지 관측 데이터로하여(언어 변수에 의해 Membership 함수를 정의한다.) 최대 엔트로피 원리를 이용한 새로운 분석 방법을 제안한다. 또한 보다 현실적인 상황 아래 시뮬레이션을 실시함으로서 제안모델의 유효성을 검증한다.
한국전산유체공학회 2003년도 The Fifth Asian Computational Fluid Dynamics Conference
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pp.260-262
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2003
Cross-flow fans are widely used in various applications, due to their large capacity of mass flow and size compactness. The flow field of the cross-flow fan is, however, complex and has many design parameters. Thus, the general design guide has not been sufficiently established yet and the design strategies of cross-flow fans have been based on experiments. In the present study, the performance and their two-dimensional flow characteristics are numerically analyzed by using the STAR-CD(commercial computational fluid dynamics code). The simulation is done by varying the several design parameters such as the impeller blade shapes and the gap between the stabilizer and impeller. The computational results are compared with the experimental data at the fan outlet region. Finally some helpful guides for the optimum design of cross-flow fans are proposed.
Hardware technologies for high-performance computing has been developing continuously. However, actual performance of software cannot keep up with the speed of development in hardware technologies, because hardware architectures become more and more complicated and hardware scales become larger. So, software technique to utilize high-performance computing systems more efficiently plays more important role in realizing high-performance computing for computational science. In this paper, the effort to enhance software performance on large and complex high-performance computing systems such as performance optimization and parallelization will be presented. Our effort to serve high-performance computational kernels such as high-performance sparse solvers and the achievements through this effort also will be introduced.
Changes in manufacturing system are those that occur during production and cause the systems to behave unpredictably. So scheduling problem in this dynamic Industrial environments is very complex. The main concept of this dissertation is to continuously monitor a manufacturing system status(Rate of Prior Job, Rate of Large Job, Rate of Shortest due date Job, Job Interval Time) and detect or predict a change so that scheduling system will react by modifying production schedule(dispaching rule) to lessen the effects of this change.
Sensor network consists of a large number of sensor node distributed in the environment being sensed and controlled. The resource-constrained sensor nodes tend to have various and heterogeneous architecture. Thus, it is important to make its software environment platform-independent and reprogrammable. In this paper, we present BeeVM, a Java operating system designed for sensor networks. BeeVM offers a platform-independent Java programming environment with its efficiently executable file format and a set of class APIs for basic operating functions, sensing and wireless networking. BeeVM's high-level native interface and layered network subsystem allow complex program for sensor network to be short and readable. Our platform has been ported on two currently popular hardware platforms and we show its effectiveness through the evaluation of a simple application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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