• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제12권4호
• /
• pp.434-442
• /
• 2023

The relationship between acute kidney injury (AKI) prediction and nephrotoxic drugs, or drugs that adversely affect kidney function, is one that has yet to be explored in the critical care setting. One contributing factor to this gap in research is the limited investigation of drug modalities in the intensive care unit (ICU) context, due to the challenges of processing prescription data into the corresponding drug representations and a lack in the comprehensive understanding of these drug representations. This study addresses this gap by proposing a novel approach that leverages patient prescription data as a modality to improve existing models for AKI prediction. We base our research on Electronic Health Record (EHR) data, extracting the relevant patient prescription information and converting it into the selected drug representation for our research, the extended-connectivity fingerprint (ECFP). Furthermore, we adopt a unique multimodal approach, developing machine learning models and 1D Convolutional Neural Networks (CNN) applied to clinical drug representations, establishing a procedure which has not been used by any previous studies predicting AKI. The findings showcase a notable improvement in AKI prediction through the integration of drug embeddings and other patient cohort features. By using drug features represented as ECFP molecular fingerprints along with common cohort features such as demographics and lab test values, we achieved a considerable improvement in model performance for the AKI prediction task over the baseline model which does not include the drug representations as features, indicating that our distinct approach enhances existing baseline techniques and highlights the relevance of drug data in predicting AKI in the ICU setting.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제48권6호
• /
• pp.63-70
• /
• 2011

자전거는 자동차와 달리 사용자인 탑승자가 외부 환경에 그대로 노출되므로, 주변 날씨, 대기, 주행 경로 등에 관한 정보를 자동차 보다 오히려 폭넓게 활용할 필요가 있다. 더욱이 자전거는 인간의 힘을 동력으로 사용하므로 도로의 경사, 굴곡, 노면 상태와 같은 주행 경로의 특성을 미리 파악할 수 있다면 최적 경로 추정 등을 통해 이동 효율을 획기적으로 높이는 데에 도움이 될 것이다. 최근의 모바일 정보 서비스와 함께 개발되는 각종 자전거용 애플리케이션들은 이러한 지능형 자전거를 위한 체계적인 연구 개발의 필요성을 일깨우고 있다. 본 연구에서는 무선 통신이 가능한 저전력 손목 시계형 임베디드 장치를 자전거에 간단히 장착하고, 여기에 내장된 가속도 센서를 이용하여 자전거의 주행 상황 (오르막, 내리막, 정지, 가 감속) 을 자동으로 인식할 수 있는 알고리듬을 개발하는 것을 목표로 하였다. 개발된 알고리듬의 신뢰성을 검사하기 위해 총 19 개의 실험 주행 데이터에 적용한 결과, 전체 실험 데이터의 83.3% 에서 95% 이상의 구간 인식 정확도를 얻을 수 있었다. 향후 임베디드 장치에 내장된 고도 센서, 온도 센서를 추가로 활용하여 탑승자의 신체 상태 및 운동 추정이 가능한 지능형 자전거를 개발할 계획이다. 개발된 주행 상황 인식 기술은 주행 중의 안전을 고려한 지능형 인터페이스 기술의 기반이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.67-75
• /
• 2022

의료정보는 의료기기뿐만 아니라 카메라 등의 기기로부터 다양하게 생성된다. 최근 의료빅데이터 수집 및 관리에서부터 환자의 상태분석을 위한 의료인공지능 제품 및 관련 융합기술들이 급격히 증가하고 있지만, 실용화까지의 절차들이 산재되어 있어 실적용에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 의료인공지능 기술 연구, 개발 및 실용화 절차를 간소화하고, 관련 산업 발전 가속화를 위한 지능형 병원정보시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 의료기관에서 (1)다양한 기기로부터 환자 데이터의 실시간 관리, (2)의료인공지능 기술 개발에 특화된 데이터 정제 및 관리, (3)개발된 의료인공지능 기술의 실시간 적용을 통합 지원한다. 이를 이용하여 환자모니터링기기로부터 실시간 생체데이터 수집 및 의료인공지능 특화 데이터 생성 사례와 기 개발된 카메라 기반 환자 보행분석 및 뇌MRA 기반 뇌혈관질환분석 기술의 구체적 적용사례를 소개한다. 제안한 모델을 기반으로 인공지능 개발에 필요한 데이터의 보안성 증대 및 일관된 인터페이스의 플랫폼화를 통한 실용화 증대로 병원정보시스템 개선에 활용되기를 기대한다.

• 융합정보논문지
• /
• 제10권11호
• /
• pp.55-63
• /
• 2020

사물인터넷 기술은 신규 기술이 아닌 기존 산업 환경에 있는 기술을 응용하여 융합하는 분야다. 사물인터넷기술은 스마트 홈, 헬스케어, 건설, 자동차 등 타 산업과 융화된 다양한 응용서비스가 출시되고 있으며, 사물인터넷 기반기술을 이용하는 사용자로 부터 업무 효율성 및 사용자 편의성도 확보할 수 있다. 그러나 사물인터넷 기반기술 환경에서 발생하는 보안위협은 기존 무선 네트워크 환경에서 발행하는 취약점을 계승하고 있으며, ICT융합환경과 접목되어 신규 및 변종 공격이 발생하여 이에 따른 피해가 발생하고 있다. 그러므로 사물인터넷 기술 기반의 환경에서는 사용자와 디바이스, 디바이스와 디바이스 통신 환경에서 안전하게 메시지를 전송할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 사물인터넷 기반기술 환경에서 디바이스 관리를 위한 안전한 통신 프로토콜을 설계하도록 한다. 제안한 통신 프로토콜에 대해 사물인터넷 기술기반 환경에서 발생하는 공격기법에 대한 안전성 분석을 수행하였다. 그리고 기존 PKI-기반 인증서 발급시스템과 제안한 통신 프로토콜의 성능평가를 통해 통신절차에서 약 23%의 높은 효율성을 확인하였다. 또한 인증서 발급량에 따른 인증서 관리기법 대비 기존 발급시스템 대비 약 65%의 감소된 수치를 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.215-222
• /
• 2018

최근 다양한 전동 침대의 개발과 보급이 활발하게 이루어지고 있다. 전동침대는 높이조절, 등판상승, 무릅상승, 틸트기능 및 좌우회전의 기능을 가지고 있으며 리모콘을 통해 편리하게 환자가 스스로 또는 보호자가 환자를 움직일 수 있다. 그러나 이미 나와 있는 의료용 전동침대에는 욕창방지, 시트교환, 환자의 이송기능이 없으므로 욕창 방지를 위해서는 욕창 방지 매트릭스를 사용하여 체압을 분산하고, 시트 교환이나 환자의 이송시에는 간병 인력이 붙어 일을 하게 된다. 하지만 이러한 일은 근력과 중노동을 수반함으로서 간호사들이 힘든 간호를 기피하는 현상이 발생하고 있다. 본 연구에서는 이러한 간호 업무를 수월하게 보조하기 위해 욕창방지, 시트교환 및 환자이송을 자동으로 행하는 다기능 병상을 개발하는 것을 목표로 하여 세계 최초의 시제품을 개발하고 시스템이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다. 앞으로 제안된 자동화된 다기능 전동 침상은 스마트 헬쓰케어를 위한 의료용 로봇의 한 모델이 될 수 있을 것으로 기대 된다.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제12권3호
• /
• pp.89-103
• /
• 2023

Obstructive sleep apnea (OSA) is one of the most prevalent sleep disorders that can lead to serious consequences, including hypertension and/or cardiovascular diseases, if not treated promptly. Continuous positive airway pressure (CPAP) is widely recognized as the most effective treatment for OSA, which needs the proper titration of airway pressure to achieve the most effective treatment results. However, the process of CPAP titration can be time-consuming and cumbersome. There is a growing importance in predicting personalized CPAP pressure before CPAP treatment. The primary objective of this study was to optimize the CPAP titration process for obstructive sleep apnea patients through EEG feature engineering with machine learning techniques. We aimed to identify and utilize the most critical EEG features to forecast key OSA predictive indicators, ultimately facilitating more precise and personalized CPAP treatment strategies. Here, we analyzed 126 OSA patients' PSG datasets before and after the CPAP treatment. We extracted 29 EEG features to predict the features that have high importance on the OSA prediction index which are AHI and SpO2 by applying the Shapley Additive exPlanation (SHAP) method. Through extracted EEG features, we confirmed the six EEG features that had high importance in predicting AHI and SpO2 using XGBoost, Support Vector Machine regression, and Random Forest Regression. By utilizing the predictive capabilities of EEG-derived features for AHI and SpO2, we can better understand and evaluate the condition of patients undergoing CPAP treatment. The ability to predict these key indicators accurately provides more immediate insight into the patient's sleep quality and potential disturbances. This not only ensures the efficiency of the diagnostic process but also provides more tailored and effective treatment approach. Consequently, the integration of EEG analysis into the sleep study protocol has the potential to revolutionize sleep diagnostics, offering a time-saving, and ultimately more effective evaluation for patients with sleep-related disorders.

• 핵의학기술
• /
• 제17권1호
• /
• pp.30-35
• /
• 2013

의료서비스의 만족도를 향상시키기 위한 방안으로 체감 대기시간 단축과 정확한 의료정보 제공, 검사의 정확도 등이 긍정적인 반응을 보여주고 있다. 이와 같은 방안에 동영상 홍보물이 유용성이 있는지 평가하였으며, 휴대용 DVD플레이어를 구입하여 검사 전 개인적으로 동영상을 시청하도록 한 방법이 서비스 만족도 향상에 도움이 되는 것으로 조사되었다. 체감대기시간 단축에 의한 만족도 향상은 예약시간보다 지연 되는 경우 보다 효과적이며, 현재 제공되고 있는 동영상의 활용도 향상을 위한 홍보를 적극적으로 시행한다면 정확한 의료정보 제공에 의한 만족도 역시 향상될 것이다. 방사성의약품 투여 후 표준섭취시간을 초과하는 시간대 중 가장 많은 부분을 차지하는 1~~3분대를 최소화하기 위해 약 7분 정도의 홍보 동영상을 제공한 결과 미준수 건수가 2.3% 감소하였으며, 이는 정확한 검사를 제공하여 고객의 만족도를 높일 수 있다. 향후 동영상 제공에 대한 홍보를 적극적으로 시행하고 검사 전 개별적으로 동영상을 시청할 수 있도록 휴대용 DVD 플레이어를 제공할 수 있는 구조적인 시스템이 갖춰진다면 의료서비스에 의한 고객 만족도 향상에 기여하리라 생각된다.

• 한국과학예술포럼
• /
• 제20권
• /
• pp.255-265
• /
• 2015

역사·문화거리란 그 지역만의 역사·문화적 자원과 도시가로의 연계를 통해 지역정체성을 형성하게 되는 가로환경으로 이를 위해서는 역사·문화자원에 대한 이해를 바탕으로 한 특색 있는 디자인 적용이 필요하다. 그러나 기존에 조성된 가로 대부분이 역사·문화자원에 대한 이해가 부족하거나 물리적 환경 정비 수준에 머무르고 있어 제 역할을 하지 못하는 경우가 많다. 따라서 이의 개선을 위해서는 역사·문화거리에 대한 정확한 진단 및 평가가 우선되어야 한다. 이에 본 연구는 대표적 역사·문화가로인 김해 가야의 거리를 대상으로 구성요소 및 색채특성을 분석하여 역사·문화가로 조성을 위한 계획방안을 모색하고자 한다. 이는 역사·문화가로를 이해하는 틀로서, 나아가 그 가치를 재인식하고 활성화하는 데 의의가 있다. 연구결과는 다음과 같다. (1) 역사·문화가로의 구성요소를 포괄적 측면에서 비 물리적 요소와 물리적 요소로 구분하여 세분화하였다. (2) 구성현황을 살펴본 결과, 가야의 거리는 역사·문화유적과 조형물, 가로시설물을 중심으로 구성되어 있음을 파악하였다. (3) 색채 분석 결과, 역사·문화가로의 경우 역사·문화유적과의 조화와 통일성을 중심으로 계획되고 있으며, 전체 가로경관을 통합하는 체계적 디자인 접근이 미흡하고 장소 아이덴티티 부여 및 효율적 정보전달을 위한 추가적 색채계획이 필요함을 파악하였다.