U-Healthcare는 홈 네트워크, 휴대용 장치 등에 기반한 정보통신기술과 의료시스템이 서로 융합되어 개인의 생체정보 등을 실시간으로 모니터링하고, 자동으로 병원 및 의사와 연결되어 시공간의 제약을 줄임으로써 언제 어디서나 건강을 관리하고 질병을 예방하는 새로운 형태의 의료서비스이다. 본 논문에서는 진료 중심에서 예방 중심으로 변화되어가고 있는 최근의 U-Healthcare 시스템의 기술 발전 추세에 맞추어 조기 대응이 가능한 Healthcare 정보시스템 구축을 위한 요구분석 사항들에 대해 정리하고, 이를 기반으로 u-Healthcare의 실현을 위한 기존의 단위 시스템인 PACS, OCS, EMR, 응급의료시스템을 통합한 환자중심의 클라이언트 시스템을 설계한다. 특히, 온톨로지는 특정분야의 정보 모델에 이용되어 그 분야에서 공통의 어휘를 제공하고, 그 용어의 의미와 용어간의 관계를 다양한 수준의 형식성을 가지고 제공한다. 본 논문에서는 이러한 온톨로지 및 무질서한 데이터에 대한 관계를 정의하고, 보다 체계적으로 데이터를 군집화하는 클러스터링의 개념을 포함한 환자중심의 서비스를 위한 온톨로지 기반의 시스템을 제안한다.
인구의 고령화 및 건강에 대한 관심이 증가됨에 따라 유헬스케어 서비스는 발병 후 관리관점에서 발병 전의 예방 관점으로 그 목적이 점차 이동하고 있다. 그러나 기존의 유헬스케어 서비스는 원격진료 차원의 의료 서비스 성격이 강하여, 만성 성인병과 같은 대사 증후군을 예방 및 관리하기에는 한계가 있을 뿐만 아니라, 관리자 중심의 단방향 서비스를 제공함으로 인해 사용들이 중도에 이용을 포기하는 비율이 높았다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 사회 네트워크를 이용한 사용자 기반 유헬스케어 서비스 추천 시스템을 제안하였으며, 실세계에서 유헬스케어 서비스 추천 시스템의 활용 가능성을 제시하기 위하여 실제 의료원에서 대사 증후군 예방 및 관리를 위해 처방한 식단 및 운동 정보를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 사용자가 선호하지 않는 서비스가 네트워크를 통해 확산될 가능성을 낮추는 동시에 추천의 신뢰성 제고를 위해 네이버들이 이용한 서비스를 공유함으로써 전체적인 추천 품질을 높인다. 즉, 사용자의 식습관 및 운동습관 등과 같은 생활습관을 개선하기 위하여 사회 네트워크를 활용함으로써 사용자간의 자율협업을 통한 개인화된 추천이 가능하다. 따라서 본 연구에서 제안하는 유헬스케어 서비스 추천 시스템은 생활습관 개선을 위하여 사용자에게 적합한 식단 및 운동을 제공하고, 생활습관의 개선을 통해 만성 성인병과 같은 대사증후군을 사전에 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
정보 통신 기술이 발전함에 따라 가정에서 손쉽게 혈압, 맥박, 심전도, 혈중산소포화도, 혈액검사까지 할 수 있는 재택 의료기기와 무선 공중망을 연동하여 일반 국민들이 이제 집에서 간편하게 건강 검진을 받을 수 있는 서비스가 가능하게 되었다. 사람의 몸에서 검출되는 생체 데이터를 가정에서 무선 공중망을 이용하여 원격지 병원의 시스템에 전송함으로써 효율적인 원격 모니터링 의료 서비스에 활용될 수 있다. 무선 근거리 통신망을 이용한 의료 정보 전송 시스템에서 개인이 소지한 단말기를 통해 취득한 생체 신호를 무선으로 병원 내에 있는 기저 시스템을 통해 중앙의 시스템에 전송한다. 원격 모니터링 시스템은 필요한 무선 매체 액세스 프로토콜을 이용하여 구현한다. 이러한 매체 액세스 프로토콜로는 IEEE 802.11 의 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance) 프로토콜에 폴링 방식을 접목시켜 구현하였다. 본 연구에서는 심전도, 혈압, 혈중산소포화도 측정장치를 가지는 재택 원격 모니터링 시스템 중에서 심전도 측정 부분을 구현하기 위해 이동형 단말기 내부에 심전계 기능을 내장하였다. 이동형 단말기에 900MHz 대역을 사용하는 무선 공중망 인터페이스를 첨가하여, 가정에서의 일반인, 허약 노인, 환자 등의 심전도를 취득하여 저장, 기록함으로써 건강 진단을 받거나 또는 심장 질환을 가졌을 경우, 복잡한 심장 질환을 효과적으로 감시·관리할 수 있는 시스템을 개발하였다. 제안한 무선 공중망에 기반한 의료 정보 전송 시스템을 구현함에 있어서, 이동형 단말기는 생체 신호 데이터 중에서 심전도 데이터를 무선 공중망 모뎀과 NCL(Native Con운ol Language) 프로토콜을 사용하여 무선 공중망과 접속되어 전송되고, 공중망에듣 SCR(Standard Context Routing) 프로토콜을 사용하여 유선 접속되어 있는 관리 호스트 컴퓨터에 등록되어 있는 개인 정보와 취득한 심전도 데이터를 검토하고 그에 상응하는 검진을 이동형 단말기로 보냄으로써, 무선 공중망을 이용한 의료 정보 전송 시스템을 구현될 수 있음을 검증하였다.
본 연구는 근골격계 질환으로 입원한 환자의 의무기록지 키워드 네트워크 분석을 통해 근골격계와 관련된 표준의료용어를 유추하여 보건의료현장의 비정형화된 데이터 활용 방안을 제시하기 위함이다. 분석 대상은 2010년부터 2019년까지 근골격계 질환 환자의 입퇴원요약지 145부로, 더아이엠씨(The IMC)에서 개발한 빅데이터 분석 솔루션인 TEXTOM을 활용하여 분석하였다. 1차·2차 정제과정을 통해 도출된 177개의 근골격계 관련 용어를 최종 분석하였다. 연구결과 다빈도 용어는 'Metastasis', 의료용어 체계별 분석 결과에서 임상소견은 'Metastasis', 증상은 'Weakness', 진단은 'Hepatitis', 처치는 'Remove', 신체구조는 'Spine', 약물은 'Oxycodone'이 가장 많이 사용되었다. 이러한 결과를 바탕으로 정형화되지 않은 의료데이터의 분석과 활용 및 관리 방안에 대한 시사점을 제안하고자 한다.
Purpose. Medical tourism is recently becoming a new industry with great growth potential. The South Korean government is shifting medical tourism from simple cultural tourism to a high value-added industry with a new paradigm. Methods. The government has been providing positive support and marketing policies since the introduction of the article concerning foreign patient attraction to the medical law in 2009, and various types of medical institutions around the country has participated actively in medical tourism by themselves or in cooperation of government bodies and made increasingly greater performance. Results. This study obtained the following results. The medical institutions in Korea have been making efforts to see more development and profitability in diverse ways, including medical tourism for foreign patients and the advance of the Korean medical institutions into foreign markets. However, many local governing bodies and medical institutions participating in medical tourism around the country have primarily focused on examination and treatment on the basis of foreign patients' visit to South Korea and rarely built a medical network with other countries directly for medical tourism. This study presents a case of building a local medical network and a network for international medical tourism successfully on the basis of the local medical association, CMP, which has been formed naturally in Busan. The success factors for CMP included 1) enthusiasm of the official in charge; 2) the medical level, the service level, and open-mindedness of participant medical institutions; 3) cost efficiency due to executive office management with no costs, no conflicts, and constant partnership; 4) security of non-competitive expertise for participants; 5) local factors of CMP; 6) participation of good agencies; 7) reinforcement of participation networks; and 8) post facto management and local doctor management. Conclusions. Its positive effects included patient introduction and greater profitability on an internal basis as well as construction of the collaboration system with the institutions related to medical tourism and confidence. However, there are some limitations: it is still difficult to predict performance due to the short period of their activities, and it is necessary to continue to observe their constant activities since a single medical association was involved.
오늘날 많은 비용이 국가 의료보장체계의 유지를 위협하고 있다. 국가 질병 통제 및 방지 센터의 감사체계를 동반한 건강관리 역학성에 대한 연구에도 불구하고, 시간 한계, 표본 한계, 대상 질병 한계에 대한 제약이 여전히 존재하고 있다. 이러한 배경에서, 방대한 양의 전수 데이터를 활용하여, 많은 기술들이 건강의 선제적 예측이나 그 대상 질병을 확장하는 분야에 충분하게 적용되고 있다. 우리는 국민건강보험의 구조적 데이터와 소셜네트워크서비스의 비구조적 데이터를 활용하여 질병을 예측하는 모형을 설계하였다. 이 모형은 건강예보서비스를 제공함으로써, 국민건강을 증진시키고 사회적 혜택을 극대화할 수 있다. 또한, 빅데이터 분석에 근거하여, 건강보험비용의 갑작스러운 증가를 감소시키거나 적시적인 질병발생을 예측할 수도 있다. 관련된 의료 예측 사례를 살펴보았고, 제안된 모형의 검증을 위하여 시범과제를 통한 실험을 수행하였다.
Soman, Rohan N.;Onoufrioua, Toula;Kyriakidesb, Marios A.;Votsisc, Renos A.;Chrysostomou, Christis Z.
Smart Structures and Systems
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제14권1호
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pp.55-70
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2014
The paper presents a multi-objective optimization strategy for a multi-type sensor placement for Structural Health Monitoring (SHM) of long span bridges. The problem is formulated for simultaneous placement of strain sensors and accelerometers (heterogeneous network) based on application demands for SHM system. Modal Identification (MI) and Accurate Mode Shape Expansion (AMSE) were chosen as the application demands for SHM. The optimization problem is solved through the use of integer Genetic Algorithm (GA) to maximize a common metric to ensure adequate MI and AMSE. The performance of the joint optimization problem solved by GA is compared with other established methods for homogenous sensor placement. The results indicate that the use of a multi-type sensor system can improve the quality of SHM. It has also been demonstrated that use of GA improves the overall quality of the sensor placement compared to other methods for optimization of sensor placement.
Although microscopic analysis of tissue slides has been the basis for disease diagnosis for decades, intra- and inter-observer variabilities remain issues to be resolved. The recent introduction of digital scanners has allowed for using deep learning in the analysis of tissue images because many whole slide images (WSIs) are accessible to researchers. In the present study, we investigated the possibility of a deep learning-based, fully automated, computer-aided diagnosis system with WSIs from a stomach adenocarcinoma dataset. Three different convolutional neural network architectures were tested to determine the better architecture for tissue classifier. Each network was trained to classify small tissue patches into normal or tumor. Based on the patch-level classification, tumor probability heatmaps can be overlaid on tissue images. We observed three different tissue patterns, including clear normal, clear tumor and ambiguous cases. We suggest that longer inspection time can be assigned to ambiguous cases compared to clear normal cases, increasing the accuracy and efficiency of histopathologic diagnosis by pre-evaluating the status of the WSIs. When the classifier was tested with completely different WSI dataset, the performance was not optimal because of the different tissue preparation quality. By including a small amount of data from the new dataset for training, the performance for the new dataset was much enhanced. These results indicated that WSI dataset should include tissues prepared from many different preparation conditions to construct a generalized tissue classifier. Thus, multi-national/multi-center dataset should be built for the application of deep learning in the real world medical practice.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권1호
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pp.147-152
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2023
Mostly in motor fault detection the instantaneous values 3 axis vibration and 3phase current in time domain are acquired and converted to frequency domain. Vibrations are more useful in diagnosing the mechanical faults and motor current has remained more useful in electrical fault diagnosis. With having some experience and knowledge on the behavior of acquired data the electrical and mechanical faults are diagnosed through signal processing techniques or combine machine learning and signal processing techniques. In this paper, a single-layer LSTM based condition monitoring system is proposed in which the instantaneous values of three phased motor current are firstly acquired in simulated motor in in health and supply imbalance conditions in each of three stator currents. The acquired three phase current in time domain is then used to train a LSTM network, which can identify the type of fault in electrical supply of motor and phase in which the fault has occurred. Experimental results shows that the proposed single layer LSTM algorithm can identify the electrical supply faults and phase of fault with an average accuracy of 88% based on the three phase stator current as raw data without any processing or feature extraction.
지하철 역사에 화재, 테러 등의 내 외부 위험요인을 감시하기 위하여 CCTV와 각종 센서를 이용한 감시시스템이 구축되어 왔으며, 최근 최신의 IT기술인 센서네트워크기술을 이용한 감시시스템기술 도입이 여러 분야에서 시도되고 있다. 2007년부터 정부 주도하에 지하철 역사의 경우에도 최신의 IT기술인 무선 센서네트워크기술 및 지능 형영상감시기술 등과 접목하여 화재, 제한지역 침입, 승객 혼잡도, 우범지역, 역사 건전성 등을 종합적으로 감시하는 도시철도지능형종합감시시스템 개발 및 구축이 추진 중에 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 개발 중인 도시철도 지능형 종합감시시스템의 현장 역사 적용에 앞서 무선센서네트워크의 대표라 할 수 있는 ZigBee기반의 현장 무선통신환경 시험을 서울지하철 충무로 역사에서 수행하였고, 본 논문에 충무로역사 내부 승강장 및 대합실에서의 ZigBee기반의 무선통신환경 시험결과를 정리, 분석하였다. 승강장 및 대합실의 무선 스펙트럼분석 결과 ZigBee기반의 센서네트워크의 주파수와 중첩되는 주파수는 없었으며 인접 주파수 또한 10MHz 이상 이격되어 주파수 간섭을 받지 않는 것으로 나타났다. ZigBee를 이용한 무선데이터 전송 시험 결과, 데이터 전송은 열차의 승강장 진출입시의 영향보다 승강장 혹은 대합실의 이용승객 수 및 유동량에 의한 멀티패스 페이딩(multi-path fading) 효과에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타나, 역사에 지능형종합감시시스템 구축 시 이를 고려하여야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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