• 치위생과학회지
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• 제15권5호
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• pp.603-611
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• 2015

치과 진료실에서 발생하는 소음원에 대한 소음의 특성을 파악하고 그에 따른 피해 가능성을 알아보기 위해 휴대용 소음기로 측정하여 검토한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 치과용 의료기기 소음측정 결과 단독측정에서는 고속 핸드피스가 가장 높았으며, 초음파 스케일러, 저속 핸드피스 순서로 낮게 나타났다. 단독측정 시 평균 소음도는 58~66 dB(A)를 보였으며, 복합측정 시 평균 소음도는 62~71 dB(A)를 보였다. 진료실 형태에 따른 개방형과 개실형의 소음측정 결과 개방형 진료실에서의 소음이 평균 1.9~3.2 dB(A) 더 높게 나타났다. 비진료 시와 진료 시의 소음측정 결과 초음파 스케일러와 고속 핸드피스의 소음에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 초음파 스케일러와 high volume aspirator을 함께 사용하였을 때 가장 높은 소음도를 보였으며, 진료 시 75.5 dB(A)로 비진료 시와 3.5 dB(A)의 소음차를 보이며 더 높게 나타났다. NR 곡선으로 진료 시 가장 높은 소음도를 보인 치석제거를 평가해본 결과 치석제거 시 NR-73~78로 ISO 소음기준중 일반작업장의 소음기준을 초과하는 수준이며 8 kHz의 고주파에서 피크치를 나타냈다. 진료 시 거리에 따른 소음을 측정한 결과 작업자와 가까운 30 cm 거리에서의 소음이 100 cm 거리에서의 소음보다 높은 패턴을 보였으며, 30 cm 거리에서 대상 치과 의료기기에서 발생하는 소음레벨은 79.8~80.6 dB(A)으로 장시간 폭로 시 청력 손실을 초래할 수 있는 수준이다. 두 거리의 차이로 5 dB(A) 이상의 소음 감쇠 효과를 확인하였다. 이상의 결과를 종합하여 볼 때 치과 치료 시 진료실 소음은 치과 의료기관 종사자에게 정신적, 육체적 피해를 줄 수 있는 정도이며, 본 연구결과를 통하여 얻어진 자료들이 기초가 되어 더 많은 치과 진료 시의 소음에 대한 특성이 파악된다면 직장환경의 질을 높이기 위한 체계적인 소음 감소 대책 수립이 가능할 것으로 생각된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제35권3호
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• pp.42-49
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• 2014

We propose an individual identification method using a single-lead electrocardiogram signal. In this paper, lead I ECG is measured from subjects in various physical and psychological states. We performed a noise reduction for lead I signal as a preprocessing stage and this signal is used to acquire the representative beat waveform for individuals by utilizing the ensemble average. From the P-QRS-T waves, features are extracted to identify individuals, 19 using the duration and amplitude information, and 16 from the QRS complex acquired by applying Pan-Tompkins algorithm to the ensemble averaged waveform. To analyze the effect of each feature and to improve efficiency while maintaining the performance, Relief-F algorithm is used to select features from the 35 features extracted. Some or all of these 35 features were used in the support vector machine (SVM) learning and tests. The classification accuracy using the entire feature set was 98.34%. Experimental results show that it is possible to identify a person by features extracted from limb lead I signal only.