최근 건강에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자의 생체정보를 측정할 수 있는 스마트 워치와 스마트 밴드 등 다양한 웨어러블 디바이스(Wearable Device)들이 연구되고 있다. 그러나 기존의 웨어러블 디바이스들은 측정된 생체정보를 단순 모니터링이나 질병 예방법, 운동량 등을 제공하는 형태로만 서비스하고 있어 실제 사용자가 위험상황이 발생할 경우에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 위험상황 알림 시스템을 제안한다. 아두이노를 통해 가속도 센서와 심박 센서로 측정된 생체정보를 실시간으로 어플리케이션에 전송하고 센서 우선순위 측정과 위험상황 식별 알고리즘을 통해 위험상황을 식별한 후 위험상황이 발생하면 보호자에게 사용자의 현재 위치를 알림 메시지를 전송한다. 이에 따라 보호가 필요한 사용자에게 위험한 상황이 발생하면 신속하게 대처할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 선박 평형수 처리 시스템에서 여러 센서 장치들이 원격으로 전송한 데이터 특성을 토대로 장치의 고장 예측과 목적지 운항경로 상의 수리지점 대상 가장 효율적인 지점 선정 및 수리 예약하는 시스템의 설계 및 구현을 제시하였다. 이러한 데이터는 선박에 평형수를 채우거나 비울 시에 실시간으로 수집되며, 정상과 비정상의 테이타 특성을 분석하여 비 안정적 특성을 보이는 장치에 대한 사전 수리가 필수적이다. 선박이 다음 목적지를 향한 항로 운항 중 이네비게이션을 기반한 가장 효율적인 수리 센터를 선택하여 예약하는 고장 예측 및 수리 예약을 위한 소프트웨어 플랫폼을 제시하였다. 본 시스템의 적용은, 해양 오염 방지를 위한 IMO의 협약이 2017년도에 발표됨에 따라, 선박들의 안정적인 입출항과 해양 생태계 보호하며, 또한 안정적 화물 운항으로 인한 경제적 효과가 매우 높다.
This study examined the factors related to family caregiver satisfaction with institutional care services for beneficiaries under the Public Long-Term Care Insurance(PLTCI) system. Determining what contributes to family caregiver satisfaction is a critical step toward implementing effective quality improvement strategies. A national cross-sectional descriptive survey was conducted from November to December 2008, using proportionate quota sampling based on the location and level of Long-Term Care of the beneficiaries. Total 1,745 family caregivers wrote informed consents and 733 (response rate 42%) completed questionnaires, which included caregiver characteristics, organizational resources, primary objective and subjective stressors, perceived quality of services, and family caregiver satisfaction. Family caregivers were satisfied overall with institutional care. In multiple regression analysis, there was a statistically significant difference in degree of family caregiver satisfaction according to caregiver characteristics(relationship to beneficiary), primary objective stressors (insurance type of beneficiary), perceived quality of services(respect to family caregivers' idea, ADL support, expertness of staff, careful concern of staff, fulfillment of client's requests, and safety of institution's environment). In public long-term care, satisfaction efforts are in an early stage of development. This study is meaningful as the first attempt to measure family caregiver satisfaction with institutional care for beneficiaries under the PLTCI system, and to identify factors affecting the satisfaction. Among the identified factors, the policy makers, the insurer, and the providers need to pay attention to perceived quality of services, in particular, to improve customer satisfaction. Our findings can provide quality care improvement initiatives in the public long-term care setting.
Purpose: In the case of mass disaster, the establishment of temporary medical facilities for the first aid and treatment is required for the stable accommodation of patients caused by the disaster. However, the criteria for decision making related to the deployment of field emergency medical facilities are not specified. So, The purpose of this study is to draw considerable factors needed for the deployment of field emergency medical facilities and to make proposal for site selection process of field emergency medical facilities on the basis of the factor. Methods: This study performs text mining of disaster-related laws, guidelines and documents to derive key factors affecting site selection, also proposes a decision making process and conducts virtual deployment to validate the process. Results: The key factors for the site selection derived as the size of the damage, the size of the DMAT inputs, the location of available place, and distance to the disaster base hospital. As a result of virtual deployment following proposed decision making process, It is confirmed that the site of field emergency medical facilities is changed depending on the type of disaster, even if the scope of the disaster damage was the same. Implications: The deployment of field emergency medical facilities requires a separate criteria for each type of disaster, not uniform, as a future research a quantitative approach of the criteria needs to be performed.
e-Training는 체험형, 실습 위주의 교육 훈련으로 기존 e-Learning의 이론형 교육에서 벗어나 학습자에게 실제적 학습, 능동적 학습을 촉진하고 학습적 효과를 향상시킨다. 체험형 훈련 시스템의 대표적인 예로 증강현실을 들 수 있다. 특히 증강현실 시스템이 구축된 환경에서 자동차 정비 훈련자는 자동차 부품의 위치나 정비 순서를 증강 정보를 통해 바로 획득하기 때문에 효과적인 트레이닝을 경험 할 수 있다. 이러한 증강현실 시스템에서 영상 추적(tracking) 기술은 핵심이다. 어떠한 트래킹 기술을 이용하느냐에 따라 증강현실 시스템의 성능이 결정된다. 트래킹 기술은 인식률 및 속도가 중요한데, 이를 위해서는 자동차 정비 e-Training의 특성을 파악하여 그에 적합한 트래킹 기술을 적용해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 자동차 정비 e-Training 증강현실 시스템에 맞는 알고리즘 및 트래킹 기술을 고안하여 적용하였다. 실험 결과 실제 자동차 정비에 필요한 엔진 장비를 실시간 인식 및 다각도에서도 인식률을 잃지 않았다.
현재 대한민국에는 동록 되지 않은 시각장애인을 포함하여 20~30만 명의 시각장애인이 있다. 시각 장애인들은 보행을 할 때 주로 흰 지팡이(White Stick)를 사용하고 있다. 안내견의 도움을 받는 시각 장애인도 있지만 비용문제 등 여러 복합적인 문제로 인해 소수의 시각장애인만이 이용하고 있다. 현재 상용되어지고 있는 시각장애인을 위한 길 안내 서비스 보조기구는 시각장애인들이 사용하고 있는 흰 지팡이에 RFID태그를 부착하고, 이를 이용하여 표지블록과 RF통신을 하는 정도의 수준에 머무르고 있다. 이는 인식거리가 짧고, 명확한 장애물의 위치, 크기 및 형태를 판단하기 힘들기 때문에 실제 시각장애인들의 보행에 큰 도움이 되지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 시각장애인들이 좀 더 수월하게 보행 할 수 있도록 Cortex-A8 Platform기반의 'Smart Portable Navigation System'개발에 대한 연구를 다루고자 한다.
센서네트워크의 유비쿼터스 환경에서는 지능적이며 상황적응적인 서비스를 제공하기 위한 상황인식 기술이 핵심이다. 상황인식 응용을 지원하기 위해 특정 응용에 종속되지 않고 같은 환경 안에서 응용들이 공유하여 인식할 수 있는 새로운 상황정보 모델이 요구된다. 또한 상황정보모델은 다양한 상황표현과 복잡한 상황인식을 지원하여야 한다. 따라서 이 연구에서 상황인식 과정에 따라 상황정보를 정의하고 도메인 지식과 응용 지식을 온톨로지와 규칙을 이용하여 설계하였다. 공간객체모델을 이용하여 도메인의 공간 온톨로지를 표현하였으며 온톨로지를 확장한 규칙으로 응용 지식을 표현하였다. 풍부한 공간 온톨로지의 표현은 객체의 위치뿐만 아니라 객체사이의 거리와 인접한 객체에 대한 상황정보도 표현하였다. 제안한 상황정보 모델은 확장성과 유연성 및 상호교환을 가능하게 하며 기존의 GIS와 연동하여 다양한 공간상황을 표현하고 복잡한 공간상황을 인식할 수 있는 모델이다. 이 모델을 기반으로 한 시스템구조는 다양한 상황인식 응용뿐 아니라 대규모 실외 상황인식 응용인 대기오염과 재난재해방재 서비스에 적용 가능함을 제시하였다.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 사업에서 수집된 차량의 히스토리 데이터를 온라인 혹은 오프라인으로 효율적으로 분석하기 위한 스테이트 다이어그램을 정의하고 이에 기반하여 택시의 운행과 배차에 대한 분석 결과를 산출하는 것을 목표로 한다. 차량에서 수집된 정보는 기본적인 GPS정보 이외에 차량의 상태를 나타내는 필드를 포함하고 있으며 지도 정보의 결합으로 맵 매칭 및 도로상에서의 위치비율 등을 계산할 수 있다. 구축된 레코드들에 의해 택시의 승객 탑승 빈도, 탑승시 이동 거리, 탑승시간 등을 분석할 수 있으며 콜 택시의 중요한 성능 척도가 되는 배차 후 차량의 이동 거리 및 이동 시간을 분석하여 배차 방식의 효율성을 검증할 수 있다. 이 정보는 심도 있는 분석을 수반하여 향후 교통정보 예측, 혼잡상황 회피 등의 다양한 응용의 진화를 가능하게 한다.
위치기반서비스와 지능형교통시스템 등의 응용분야에서는 이동 중인 경로 상에 존재하는 모든 지점에 대해 k개의 최근접 객체를 탐색하는 연속 k 최근접 객체 탐색 질의가 폭넓게 사용되고 있다. 최근접 질의는 위와 같은 응용에 빠른 응답을 요구하고, 공간 네트워크 데이터베이스에 적용가능해야 한다. 또한 잦은 POI(Point of Interest) 객체의 변경에 유연하게 대처해야 한다. 이 논문에서는 도로 네트워크에서 이동 중인 질의 객체를 위한 최근접 객체를 효율적으로 탐색하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 다수의 분할점과 그에 상응하는 k개의 최근접 객체 집합들을 결과로 추출하며, POI들 간에는 순서가 없다. 실제 데이터를 이용한 실험은 제안한 기법에 기존 기법에 비해 우수함을 보인다. 최적의 조건에서 제안한 기법이 기존 기법에 비해 짧은 연산 시간(15%)을 보인다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 발전에 따라 일대일 개인화 서비스를 위한 인프라스트럭처가 구축되면서, 사용자의 상황과 환경, 즉 상황인식 기반 서비스의 중요성이 부각되고 있다. 스마트 홈은 현실공간과 가상공간을 연결하여 가상공간에서 현실의 상황을 정보화하고 이를 활용하여 사용자 중심의 지능화된 서비스를 제공하는 기술이다. 본 논문에서는 스마트 홈에서 마이닝을 이용한 행동 순차 패턴 발견을 제안하였다. 마이닝을 이용하여 위치 트랜잭션에서 발생하는 위치간의 연관 규칙에 시간의 변이를 추가하여 행동 순차 패턴을 발견하였다. 인식된 시간 순서에 따라 사용자가 이동한 경로의 파악 및 행동 방향을 예측하고 그에 따른 서비스가 가능하다. 마이닝을 이용한 행동 순차 패턴의 성능 평가를 하기 위해 대응표본 t검정을 실시하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 서비스에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였고 높은 만족도를 보임을 확인하였다. 따라서 본 연구 결과를 활용하면 시장성 증대와 고부가 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대하며 다양한 응용 분야에 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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