모바일 헬스케어 서비스에서 환자의 응급 상태를 정확하게 응급 감지하고 신속히 알리는 것이 매우 중요하다. 기존의 헬스케어 서비스에서는 전달된 생체 정보를 의료진 또는 의료 서비스 공급자가 항시 모니터링을 하여 환자의 상태를 판단하게 된다. 하지만 의료진이 항시 모니터링을 해야 하기 때문에 다수 환자를 실시간으로 동시에 모니터링하기에는 어렵다. 더구나, 환자마다의 고유한 환자의 건강 상태의 특징 (나이, 성별, 병력 기록 등)들이 있기 때문에 통계적인 의료 지식으로 환자의 상태를 진단하는 것은 더욱 힘든 일이다. 이러한 기존의 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 사용자 맞춤형 응급관리를 위한 모바일 헬스케어 시스템을 제시한다. 제안된 모바일 헬스케어 시스템의 특징은 환자의 고유한 건강 상태의 특징을 정책으로 정의하고 이를 기반으로 환자로부터 측정된 생체 정보에 대해 응급 상태를 판단하는 것이다. 제안된 모바일 헬스케어 시스템의 개념을 입증하기 위해 프로토타입을 구현하였다.
수십년 간 주요 운송 수단의 한가지로 사용되고 있는 도시철도는, 사고 발생 시 큰 경제적 손실과 사회적 손실을 야기할 수 있으나, 사고의 주 원인 중 한가지인 도시철도 전력설비 고장에 대한 감시 및 진단 시스템은 적용되고 있지 않은 실정이다. 최근 이러한 전력설비 상태 감시 및 진단에 대한 필요성이 점차 커지게 되어, 도시철도 전력설비 수명예측 시스템 설계에 관한 연구 과제가 제안되어 현재 국토해양부와 건설기술평가원, 그리고 한국철도기술연구원의 주도 하에 수행되고 있다. 본문에서는 수명예측 시스템 설계에 필요한 도시철도 전력 시스템의 특성과 고장 사례를 조사하였으며, 각 도시철도 운영기관의 사용자 요구사항 설문 결과, 그리고 수명예측 시스템의 일부인 전력설비 감시진단 시스템 기초 설계 결과를 나타내었다.
자동차 엔진은 연료 주입, 압축, 폭발, 배기 등의 4행정의 내연기관을 탑재하고 있으며 압축압력, 점화불꽃 및 혼합비의 조건이 맞아야 기동이 유지된다. 실린더의 기밀과 관련된 압축행정과 폭발행정에서 압축압력이 정상적으로 유지되지 않으면 엔진의 정상적인 기동을 보장할 수 없다. 본 연구에서는 크랭크인 시(시동거는 시간)에 배터리에서 시동모터에 공급되는 전류파형의 분석을 통해 각 실린더 내의 상대 압축압력의 상태를 판단하는 장치의 개발에 대하여 기술한다.
This paper describes the novel immunoassay sensing system for a portable clinical diagnosis system. It consists of a bead cage reactor and a CMOS integrated biosensor. It showed the simple and easy antibody coating method on beads by flow-through avidin biotin complex technology in a microfluidic device. It showed just 90 nL sample consumption and good result for the application of alpha feto protein. The bead cage reactor has the role of the antibody coating, antigen binding and enzyme linking for the electrochemical sensing method. The CMOS biosensor consists of ISFET (ion selective field effect transistor) biosensor and temperature sensor for detecting pH that is the byproduct of enzyme reaction. The sensitivity is 8 $kHz/^{\circ}C$ in a temperature sensor and 33 mV/pH in a pH sensor. After filling the 15 um polystyrene beads in bead cage, antibody flowed and reacted to beads. Subsequently, the biotinylated antigen flowed and bound to the antibody and GOD (glucose oxidase)-avidin conjugate flowed and reacted to the biotin of the biotinylated antigen. After this reaction process, glucose solution flowed and reacted to the GOD on beads. The hydrogen was generated by glucose-GOD reaction. And it was detected by the pH sensor.
The purpose of this study was to develope a computer program to help with gross diagnosis of protein-energy balance and feeding management practice and with the prediction about the risk possibility of productive disease such as reproductive and metabolic disorders by evaluating fat, protein, and milk urea nitrogen (MUN) from individual cow milk in dairy herd Somatic cell counts also represent the condition of udder health. The principal flow charts of this program was to check on herd management, sampling the composite milk, analysis the milk composition, conversion of data from milking equipment to program, input and analysis of data in program, and report. This program is compatible with window 95/98 system. The major analytical elements of this program were presented as; the profile of herd lactation curve analysis of the test-day milk production level, the distribution of somatic cell count, the fat to protein ratio to evaluate body energy balance, and the interpretation of dietary protein-energy balance by milk protein and MUN contents for individual cows. This program using milk fat, protein, MUN, and somatic cell counts will serve as a monitoring tool for the protein-energy balance and the feeding management practice, and for distribution of mastitis in individual cows. It will also be used to manage the nutritional and reproductive disorders and mastitis at the farm level.
Near-infrared spectroscopy is now being used in clinical diagnosis as a non-invasive monitor of tissue oxygenation state. However, due to lack of the optical pathlength information within tissues, it is still difficult to quantitate the hemoglobin concentration with present CW techniques. Time-resolved spectroscopy (TRS), which measures temporal profiles of emerging light from tissues, enables to estimate the pathlength distribution within tissues by converting time to distance. Consequently, quantitative measurement of tissue oxygenation is possible by analyzing the data with optical diffusion equation 1) or our Microscopic Beer-Lambert law2). Time-Resolved Spectroscopy System : TRS-1O3) Our TRS-10 system consists of a three-wavelength (759, 797, 833 nm) PLP as pulsed light source, a high speed PMT with high sensitivity and three signal-processing circuits for time-resolved measurement (CFD/TAC, A/D converter and histogram memory). Optical pulse train consisting of 759, 797 and 833nm is generated by PLP at 5㎒ repetition rate and irradiated a sample through a single optical fiber. The diffuse-reflected light from the sample is collected by a bundle fiber and then detected by the PMT for single photon measurement. After being amplified by a following fast amplifier, the electrical signals for each wavelength are picked out by CFD/TAC module. Then, a signal processing circuit integrated the TRS data for each wavelength individually. The simultaneous TRS measurement for three wavelengths achieved without any optical or mechanical switch. Experiment and Results Input and detection fibers of TRS-10 were attached at the human forehead with a fiber separation of 3cm. TRS measurements were continuously performed for about 20 minutes including 2 minutes hyper ventilation. It was observed that the total hemoglobin concentration was decreasing during the hyper ventilation and recovered until 2 minutes after hyper ventilation. On the other hand, the deoxy-hemoglobin concentration began to increase after hyper ventilation and had its peak at around 2 minute later, showing 502 drop from 75% to 60% due to inhibition of breathing by performing hyper ventilation. The results showed that this system might be able to quantitate the concentrations of oxy- and deoxy-hemoglobin in the human brain.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 널리 사용 가능한 분야는 헬스케어 분야이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 마이닝 기반 멀티 에이전트 헬스케어 시스템을 제안한다. 제안하는 기법은 환자의 몸으로부터 생성된 센싱 데이터를 마이닝을 이용하여 진단 패턴을 뽑아내어 정상 상태, 긴급 상태, 응급 상황으로 분류할 수 있다. 이는 실시간으로 센싱되는 엄청난 양의 생체 데이터를 처리할 수 있으며, 환자의 병력 데이터와 비교, 분석한다. 이를 위해 연관 규칙 탐사를 2가지 데이터 그룹으로 구분하여 적용한다. 첫 번째는, 기존의 방대한 의료 병력 데이터로 두 번째는, 체온, 혈압, 맥박등과 같은 센서로부터 센싱한 환자의 실시간 생체데이터로 분류한다. 제안하는 시스템은 PDA 같은 모바일 디바이스 등을 통하여 병원과 멀리 떨어진 지역에서도 긴급 상황을 판단하여 처리할 수 있다. 또한 환자(노인)의 상태를 실시간으로 모니터링 함으로써 요구되는 시간과 비용을 단축하게 되고, 의료 서비스의 지원에 대한 효율성을 높이게 된다.
진동 정보를 통해 기계 설비의 상태나 고장 유무를 판단하는 연구들이 다수 진행 중에 있는데, 대부분의 연구에서는 설비에 대한 진동을 모니터링하거나 고장 유무를 판별하여 사용자에게 알리는 수준이다. 본 논문에서는 진동에 의한 고장 진단과 판별을 보다 정교하게 수행하는 선박 엔진의 고장 감지 기법과 시스템을 제안하였다. 일차적으로 이중적 진동 정보 판별 기법을 적용하여 진동 정보를 확인한 다음에 고장 유무를 검사한다. 만일 고장이 발생한 경우에는 진동 정보의 오류 부분만을 이용하여 고장 진동 파형에 대한 오차 범위를 기준으로 어떤 유형의 고장인지를 판별할 수 있는 기법을 적용하였다. 또한 선박의 진동 경향 분석과 엔진 안전 보존을 목적으로 진동 정보를 데이터베이스에 저장하고 추적할 수 있도록 시스템을 구현하였다. 제안 시스템을 선박 엔진의 고장 판별 유무와 고장 진동 파형 감별 인자에 대해 실험을 수행한 결과 고장 유무 판별은 약 100% 정확성을 가졌고 고장 진동 파형의 유형 인식에서는 약 96% 정확성을 가졌다.
위성의 상태를 파악하기 위해 기존에는 OOL(Out-Of-Limit) 방식을 많이 사용하여 왔다. OOL은 특정 텔레메트리의 상위, 하위 문턱 값을 지정하여 해당 값을 벗어날 경우 문제가 발생한 것으로 인식 하는 방식이다. 이 방법은 파라미터의 특성을 파악하여 각각의 문턱 값을 정확히 설정해야 하는 전문 지식과 노력이 필요하고 텔레메트리 값이 문턱값 내에서 비정상적으로 변할 경우는 검출할 수 없다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 위성이 정상 상태일 때 텔레메트리의 통계적 특징 중 러프집합을 이용하여 중요한 것을 선택, 적용하여 퍼지 모델을 구축하고 이상 상태를 구분하는 시스템을 제안한다. 정상 상태의 데이터만 이용하여 모델을 구축하기 때문에 출력값을 비교 하여 사전에 정의되지 않은 비정상 상태의 구분이 가능 하며 다양한 통계 값을 이용하기 때문에 전문 지식 필요 없이 문턱값 내에서 비정상적으로 변하는 텔레메트리를 검출할 수 있다. 제안한 시스템의 동작 확인을 위해 실제 저궤도 관측위성의 배터리 온도 텔레메트리를 적용하여 시험을 수행 하였고 비정규적 운영 상태에 대한 검출이 성공적으로 이루어 졌다.
분기기는 선로가 분기되거나 또는 교차하는 지점에 설치되어 열차의 이동 방향을 안전하게 변경하는 역할을 한다. 그러나, 운영 환경에 따라 비정상적인 힘이 분기기에 발생할 경우, 정확한 진단 및 검측을 실시할 수 없는 단점이 있다. 또한 분기기의 전환력을 측정하는 대부분의 장치는 국외 수입에 의존하며, 단순히 전환력 측정값으로 데이터가 한정됨으로서 분기기와 전기선로전환기간의 이상 상태, 운영 및 유지보수를 위한 데이터 등에 활용하기에 불충분한 것으로 조사되었다. 본 논문은 국내에서 사용중인 전기선로전환기의 전환기능과 쇄정기능의 특성 분석을 통해 기존에 사용된 분기기 전환력 측정의 문제점을 제시한 후, 이를 해결하기 위한 센서 활용 분기기 전환력 측정 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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