• 제목/요약/키워드: Medical Communication

검색결과 2,334건 처리시간 0.023초

언택트형 소셜 VR 영상기반 투어 스케줄링 (Untact Social VR Video-based Tour Scheduling)

  • 양승해;이덕희;김학춘
    • 보건의료생명과학 논문지
    • /
    • 제8권2호
    • /
    • pp.127-133
    • /
    • 2020
  • 전문가를 통하여야만 콘텐츠를 저작하던 기존의 VR 콘텐츠 사업화를, 제안한 "언택트형 소셜VR영상 기반 투어스케줄링"에서는 VR 카메라를 통하여 촬영한 정보를 누구나 쉽고 빠르게 저작 후 공유할 수 있도록 GUI(Graphic User Interface)메뉴를 통하여 저작 후 html형식으로 공유할 수 있는 구조 개발로 SNS기반의 다양한 매체로 서비스를 목적으로 한다. 특히, 체험시설·관람시설을 포함하여 SNS형 홍보사업을 운영하는 기업, VR콘텐츠를 저작하는 다양한 SNS형 홍보사업 분야에 적용하며, 기존 홈페이지 기반의 정보 전달 방식에 비하여 의사전달이 명확하며, 기존의 VR 영상콘텐츠를 전문가들만 편집할 수 있는 환경에서 누구나 쉽게 편집할 수 있는 범용성 제공을 목적으로 한다.

효율적인 비정형 도로영역 인식을 위한 Semantic segmentation 기반 심층 신경망 구조 (Efficient Deep Neural Network Architecture based on Semantic Segmentation for Paved Road Detection)

  • 박세진;한정훈;문영식
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제24권11호
    • /
    • pp.1437-1444
    • /
    • 2020
  • 컴퓨터 비전 시스템의 발달로 보안, 생체인식, 의료영상, 자율주행 등의 분야에 많은 발전이 있었다. 자율주행 분야에서는 특히 딥러닝을 이용한 객체인식, 탐지 기법이 주로 사용되는데, 자동차가 갈 수 있는 영역을 판단하기 위한 도로영역 인식이 특히 중요한 문제이다. 도로 영역은 일반적인 객체탐지에서 활용되는 사각영역인식과는 달리 비정형적인 형태를 띠므로, ROI 기반의 객체인식 구조는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 Semantic segmentation 기법을 사용한 비정형적인 도로영역 인식에 맞는 심층 신경망 구조를 제안한다. 또한 도로영역에 특화된 네트워크 구조인 Multi-scale semantic segmentation 기법을 사용하여 성능이 개선됨을 입증하였다.

빅데이터 기반 만성질환자의 삶의 질에 미치는 영향분석 (An Analysis of Impact on the Quality of Life for Chronic Patients based Big Data)

  • 김민경;조영복
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제23권11호
    • /
    • pp.1351-1356
    • /
    • 2019
  • 본 연구는 빅데이터 플랫폼을 이용해 만성질환자에 따른 개인적 요인과 지역사회요인이 삶의 질에 미치는 영향을 알아보는데 목적이 있다. 연구방법은 2017년 지역사회건강조사 자료와 통계청 시군구별 2차 자료를 사용하였고, EQ-5D 지수와 개인요인 및 지역사회요인을 구분하여 다수준분석을 실시하였다. 연구결과 남자의 경우, 나이가 어릴수록, 학력이 높을수록, 월가구소득이 많을수록, 경제활동을 하는 경우, 스포츠 인프라가 많은 경우 삶의 질이 높았다. 또한 주관적 건강감이 나쁠수록, 스트레스가 많을수록 삶의 질이 낮았다. 향후 의료 빅데이터 분석을 위해 클라우드와 오픈소스를 활용할 수 있는 하드웨어에 독립적인 플랫폼 제공을 위한 연구가 지속되어야 할 것이다.

공개형 블록체인을 활용한 신뢰기반 감염병 관리 시스템 (Trust-based Infectious Disease Management System Using the Public Blockchain)

  • 장경배;박재훈;서화정
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제24권6호
    • /
    • pp.795-801
    • /
    • 2020
  • 국가에 치명적인 감염병이 발생하였을 때, 점차 퍼지는 후속 피해를 막기 위해서는 정부의 신속한 대처와 국민들의 2차 감염 예방이 매우 중요하다. 하지만 기존 의료기관에서 감염병을 발견하고, 이 사실이 질병관리본부까지 도달하기에는 총 4단계의 보고절차를 밟아야 한다. 이에 본 논문에서는 공개형 블록체인을 활용하여 기존 보고절차를 간소화 한다. 또한 감염병 관련 기관들만이 블록체인에서 감염병 정보를 공유하는 것이 아니라, 블록체인의 열람권한을 일반 시민들에게도 부여한다. 빠르게 정보를 공유하고 처리과정을 투명하게 공개하여 감염병 발생에 대한 대처와 공식발표에 신뢰를 더할 수 있다. 국민들 또한 2차 감염을 예방하기 위한 정보들을 블록체인에서 확인하여 효율적인 차세대 방역체계를 구축할 수 있다.

실시간 데이터 처리를 위한 개방형 데이터 프레임워크 적용 방안 (Application Of Open Data Framework For Real-Time Data Processing)

  • 박순호;김영길
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제23권10호
    • /
    • pp.1179-1187
    • /
    • 2019
  • 오늘날의 기술 환경에서 대다수의 빅 데이터 기반 애플리케이션 및 솔루션은 스트리밍 데이터의 실시간 처리를 기반으로 한다. 빅 데이터 스트림의 실시간 처리 및 분석은 빅 데이터 기반 애플리케이션 및 솔루션 개발에서 중요한 역할을 한다. 특히 해사 분야 데이터 처리 환경에서도 데이터의 폭발적 증대에 따른 대용량 실시간 데이터를 빠르게 처리 및 분석할 수 있는 기술 개발의 필요성이 가속화되고 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 빅 데이터 처리를 위한 오픈소스 기술 중에 적합한 오픈소스로 NiFi, Kafka, Druid의 특징을 분석하여 한국형 e-Navigation 서비스에서 해사 분야 서비스 분석에 필요한 외부 연계 필요 정보들을 상시 최신 정보로 제공할 수 있도록 실시간 데이터 처리를 위한 개방형 데이터 프레임워크 기술 적용의 기초를 마련하고자 한다.

X-Ray 어레이 검출 모듈 신호처리 시스템 개발 (Development of X-Ray Array Detector Signal Processing System)

  • 임익찬;박종원;김영길;성소영
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제23권10호
    • /
    • pp.1298-1304
    • /
    • 2019
  • 9.11 테러 이후 미국을 비롯한 선진국들의 해운물류 안전 보안체계가 크게 강화되었다. 해운물류의 검색에는 강력한 방사선을 투과하여 컨테이너의 내부를 확인하는 컨테이너 검색기 시스템을 주로 사용하는데, 국내에서는 전량 도입품을 적용하여 운용 중이며 국산화 개발에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 컨테이너 검색기 시스템의 핵심 구성요소인 X-Ray 어레이 검출 모듈 신호처리 시스템을 개발하여 제안한다. 아날로그 및 디지털 신호처리부를 통합형 하드웨어로 제작하였으며, X-선 데이터의 실시간 수집과 분석을 위해 FPGA 로직과 소프트웨어를 구현하여 시험하였다. 구현된 시스템은 기존 항만에서 사용되는 도입품 대비 해상도와 소비전력 면에서 우세하다.

코로나-19 관련 감염률과 치명률의 결정요인: 95개국 사례연구 (Determinants of COVID-19 related infection rates and case mortality rates: 95 country cases)

  • 진기남;한지은;박현숙;한철주
    • 한국병원경영학회지
    • /
    • 제25권4호
    • /
    • pp.1-12
    • /
    • 2020
  • During the COVID-19 pandemic, most of the western countries with advanced medical technology failed to contain coronavirus. This fact triggered our research question of what factors influence the clinical outcomes like infection rates and case mortality rates. This study aims to identify the determinants of COVID-19 related infection rates and case mortality rates. We considered three sets of independent variables: 1) socio-demographic characteristics; 2) cultural characteristics; 3) healthcare system characteristics. For the analysis, we created an international dataset from diverse sources like World Bank, Worldometers, Hofstede Insight, GHS index etc. The COVID-19 related statistics were retrieved from Aug. 1. Total cases are from 95 countries. We used hierarchical regression method to examine the linear relationship among variables. We found that obesity, uncertainty avoidance, hospital beds per 1,000 made a significant influence on the standardized COVID-19 infection rates. The countries with higher BMI score or higher uncertainty avoidance showed higher infection rates. The standardized COVID-19 infection rates were inversely related to hospital beds per 1,000. In the analysis on the standardized COVID-19 case mortality rates, we found that two cultural characteristics(e.g., individualism, uncertainty avoidance) showed statistically significant influence on the case mortality rates. The healthcare system characteristics did not show any statistically significant relationship with the case mortality rates. The cultural characteristics turn out to be significant factors influencing the clinical outcomes during COVID-19 pandemic. The results imply that the persuasive communication is important to trigger the public commitment to follow preventive measures. The strategy to keep the hospital surge capacity needs to be developed.

응급실에 내원한 COVID-19 의심환자와 일반환자의 간호의존도 비교 연구 (A Comparative Study on the Nursing Dependency of Suspected COVID-19 Patients and General Patients in the Emergency Department)

  • 백승연;박솔미;정주희;김문정;박수빈;이효진;최지영;곽효은;임정현;이현심
    • 임상간호연구
    • /
    • 제27권2호
    • /
    • pp.199-209
    • /
    • 2021
  • Purpose: This study was conducted to investigate the nursing needs and workload of nurses according to nursing dependency for effective placement of nursing staff in the emergency department (ED). Methods: In June 2020, 256 adult patients who visited the ED were classified as two groups, suspected COVID-19 patients and general patients. The participants'electronic medical records were analyzed using descriptive statistics, t-test, 𝑥2-test, and Fisher's exact test using the SPSS. Results: The patient dependence score showed a significant difference between the two groups, with an average of 13.99±1.85 for the suspected COVID-19 patient group and 10.58±2.10 for the general patient group (t=12.42, p<.001). There were statistically significant differences in communication (t=3.28, p=.001), mobility (t=3.29, p=.001), nutrition, elimination, and personal care (t=7.34, p<.001) among the six domains of nursing dependency. In the domains of environment, safety, health, and social needs, the dependency score was 3 for all suspected COVID-19 patients and 1 for all general patients. Conclusion: The results of this study confirmed that infection control activities of emergency patients who need isolation affect the patients' nursing dependency on nursing care.

Secondary Analysis on Pressure Injury in Intensive Care Units

  • Hyun, Sookyung
    • International journal of advanced smart convergence
    • /
    • 제10권2호
    • /
    • pp.145-150
    • /
    • 2021
  • Patients with Pressure injuries (PIs) may have pain and discomfort, which results in poorer patient outcomes and additional cost for treatment. This study was a part of larger research project that aimed at prediction modeling using a big data. The purpose of this study were to describe the characteristics of patients with PI in critical care; and to explore comorbidity and diagnostic and interventive procedures that have been done for patients in critical care. This is a secondary data analysis. Data were retrieved from a large clinical database, MIMIC-III Clinical database. The number of unique patients with PI was 2,286 in total. Approximately 60% were male and 68.4% were White. Among the patients, 9.9% were dead. In term of discharge disposition, 56.2% (33.9% Home, 22.3% Home Health Care) where as 32.3% were transferred to another institutions. The rest of them were hospice (0.8%), left against medical advice (0.7%), and others (0.2%). The top three most frequently co-existing kinds of diseases were Hypertension, not otherwise specified (NOS), congestive heart failure NOS, and Acute kidney failure NOS. The number of patients with PI who have one or more procedures was 2,169 (94.9%). The number of unique procedures was 981. The top three most frequent procedures were 'Venous catheterization, not elsewhere classified,' and 'Enteral infusion of concentrated nutritional substances.' Patient with a greater number of comorbid conditions were likely to have longer length of ICU stay (r=.452, p<.001). In addition, patient with a greater number of procedures that were performed during the admission were strongly tend to stay longer in hospital (r=.729, p<.001). Therefore, prospective studies focusing on comorbidity; and diagnostic and preventive procedures are needed in the prediction modeling of pressure injury development in ICU patients.

Salt and Pepper 잡음 제거를 위한 퍼지 논리 가중치 필터 (Fuzzy Logic Weight Filter for Salt and Pepper Noise Removal)

  • 이화영;김남호
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제26권4호
    • /
    • pp.526-532
    • /
    • 2022
  • IoT 기술 발전에 따라 영상처리는 영상 분석, 영상 인식, 의료산업, 공장자동화 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 영상 데이터는 전송 라인의 결함 등의 원인으로 인하여 잡음이 발생하고, 영상잡음은 이미지 처리 응용 프로그램의 성능을 감소시키기 때문에 필수적으로 제거해야 한다. 영상잡음의 대표적인 유형으로 Salt and Pepper 잡음이 있으며, Salt and Pepper 잡음을 제거하기 위하여 다양한 연구가 진행되었다. 대표적인 방법으로는 A-TMF, AFMF, SDWF 등이 있지만 잡음의 밀도가 높아질수록 성능이 떨어지는 단점이 있으므로, 본 논문에서는 효과적인 잡음 제거를 위하여 잡음 판단을 진행한 후, 잡음일 경우에만 퍼지 논리 가중치 마스크를 이용하여 필터링을 진행하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 잡음 제거 성능을 증명하기 위하여 10%에서 90%의 잡음을 첨가한 영상에 대하여 실험하여 PSNR을 비교한 결과 기존 알고리즘보다 약 17.09[dB] 정도의 성능이 우수함을 보였다.