최근 개인의 생체 데이터를 수집·활용하여 적시에 효과적인 예방과 치료를 제공하는 맞춤형 의료 및 서비스가 가능하며, 사용자의 헬스케어에 활용되고 있다. 실시간 건강관리 서비스로 개발하여 스마트폰, PC 태블릿 등을 활용하여 각 개인에게 정보를 제공·수집된 데이터를 통해 경보하고 관리자에게 분석 데이터 및 결과를 알려서 양방향 커뮤니케이션을 지원하며, 이에 따른 건강관리를 구성할 수 있는 시점에 직면하고 있다. 본 연구에서는 생체신호를 통한 헬스케어 디바이스와 실시간 건강관리 시스템을 포함하는 스마트 웨어러블 헬스케어 기술 동향을 분석하여 현재 시점에서의 기술개발 특허 출원에 대비하고자 한다. 스마트 웨어러블 헬스케어 기술 관련 특허는 연구개발 집중도가 비교적 높은 것으로 조사되었다. 분석 구간 전반에 걸쳐 한국은 실시간 헬스케어 시스템에 대한 특허 활동에 집중하고 있으며, 미국 및 유럽은 생체기술을 통한 헬스케어 디바이스에 대한 특허 활동을, 일본은 생체기술을 통한 헬스케어 디바이스 및 시스템 전반에 걸쳐 특허 활동을 활발하게 하는 것으로 나타났다. 생체기술을 통한 헬스케어 디바이스와 실시간 건강관리 시스템에 대한 특허는 최근 한국에서 시장을 주도하고 있으며, 해당 기술에 대한 특허 및 시장을 확보하고 있는 것으로 나타남에 따라 스마트 웨어러블 헬스케어 기술은 시장진입 장벽이 높은 분야로 판단된다. 향후 기술을 상업화시킬 계획이 있다면 제품의 형상, 제조방법 및 기타 관련 기술 시스템에 대한 특허권을 획득하여 특허 포트폴리오를 구축하는 것이 중요하다.
최근 인간의 평균수명이 연장됨에 따라 만성 질환이 증가하고 있으며, 이러한 추세는 보건 및 재활 서비스의 광범위한 수요와 의료비 등이 증가하는 문제점을 발생시키고 있다. 이를 해결하기 위해 국내에서는 지역사회중심재활사업을 발전 및 강화하여 2019년부터 단계적으로 추진하고 있다. 지역사회중심재활사업을 활성화하기 위해서는 서비스를 이용하려는 클라이언트의 접근성 확보가 중요하다. 따라서 본 연구에서는 지역사회중심재활사업의 일환으로써 작업과 활동 중심의 지역사회중심 작업치료 서비스 접근성 확보를 위한 스마트폰 애플리케이션 디자인을 고안하고 프로토타입을 개발하고자 한다. 작업과 활동 중심의 애플리케이션 콘텐츠를 고안하고 범주화를 위해 작업치료 실행체계(OTPF), 국제 기능·장애·건강 분류(ICF)와 알렌진단모듈(ADM-2)이 사용되었으며, 선행연구 분석 및 전문가 회의를 통해 OTPF, ICF와 ADM-2를 링킹하였다. 도출된 콘텐츠는 문헌고찰과 활동분석을 통해 영상으로 제작하였으며, YouTube API를 활용하여 애플리케이션 내에서 직접 재생이 가능하도록 구현하였고, 최종적으로 애플리케이션 프로토타입을 개발하였다. 애플리케이션 프로토타입을 제작하기 위한 프로그램은 Android Studio 3.5.2 for Windows 64-bit를 사용하였다. 추후 연구에서는 사용자의 편의를 위한 다양한 디지털 기술을 융합하고 지역사회중심 작업치료 서비스 제공자의 의견과 서비스 이용자의 만족도에 대한 추가적인 연구를 진행하여 실용성에 대해 입증하고 이를 보완한다면, 지역사회 내 작업수행에 어려움을 겪는 클라이언트들의 지역사회중심 작업치료 서비스 접근성을 향상할 것이다.
배경: 독일 크나이프 요법을 국내에서 적용하기 위해 검증 연구가 필요하다. 목적: 국내산림 환경에서 적용한 크나이프 요법이자율신경계에 미치는 영향을 규명하기 위함이다. 방법: 크나이프 요법 중 4가지 요소('움직임', '삶의 질서', '음식섭취', '치유식물')를 고려한 중재 프로그램을 구성하여, 성인 40명을 10명씩네그룹으로나눠 3회(주1회, 5시간씩) 적용했다. 중재 전과 후에 맥파측정기(uBioMacpa)를 이용하여 HRV(TP, VLF, LF, HF, LF/HF, CSI: Cumulative Stress Index)를 측정하고 비교 분석했다. 결과: 잡파 혼입이 있는 7명의 데이터를 제외한 33명의 자료를 분석한 결과, 프로그램 중재 후 연구대상자의 TP(8.64%, p < .001), VLF(6.96%, p < .05), LF(15.86%, p < .001), HF(8.46%, p < .01), LF/HF(5.77%, p < .05)는유의하게증가하였고, CSI는 유의하게 감소하였다(16.06% p < .001). 결론:국내 산림 환경에서 적용한 크나이프 요법은 자율신경계를 전체적으로 활성화하고, 교감과 부교감신경의 활성도를 높여 심장활동을 촉진시키며, 누적스트레스를 감소시켜 주었다. 본 연구의 결과는 크나이프 요법이 국내 산림 환경에서 치유 프로그램으로 활용되어 스트레스 해소를 포함한 자율 신경계의 긍정적인 효과를 제시한 초기적인 최초의 증거라 할 수 있다.
산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.
광음향 현미경은 높은 공간 해상도와 높은 대조도를 갖는 영상을 제공할 수 있어 생명과학 연구와 의료응용에 있어 유용하다. 광음향 현미경은 레이저 펄스 송신 후 생체조직에서 발생하는 광음향 신호를 수신하여 영상을 구성한다. 일반적으로 광음향 신호의 크기는 작기 때문에, 고품질의 광음향 현미경 영상을 얻기 위해서는 고성능의 광학 및 음향 모듈과 더불어 신호 수신용 고성능 시스템이 필요하다. 그러나 대부분의 광음향 현미경 시스템은 광음향 신호의 수신, 증폭, 품질향상, 디지털화를 위해 여러 상용 장비의 조합으로 구성된다. 이러한 이유로 광음향 현미경은 부피가 클 수밖에 없으며, 최적의 성능을 제공하기 어렵다. 본 논문에서는 향상된 신호 대 잡음비와 대조도를 제공할 수 있는 광음향 수신 시스템의 구조를 제안하고 성능 평가 결과를 제시한다. 개발한 저잡음 광대역 광음향 신호 수신 시스템은 두개의 저잡음 증폭기, 두 개의 가변 이득 증폭기, 아날로그 필터, 아날로그 디지털 변환기, 그리고 디지털 제어 로직으로 구성되어 있다. 개발된 시스템의 영상 성능은 생체 모사 혈관 팬텀, 와이어 타겟 팬텀 영상 실험을 통하여 상용 신호수신 시스템의 성능과 비교하여 평가하였다. 영상 비교 실험을 통해 개발한 광음향 현미경 시스템이 상용 장비 보다 신호 대 잡음비는 6.7 dB 이상 높았고, 영상의 대조도는 3 dB 이상 높다는 것을 확인하였다.
The ferroelectricity in Hf0.5Zr0.5O2 (HZO) thin films is one of the most interesting topics for next-generation nonvolatile memory applications. It is known that a crystallization process is required at a temperature of 400℃ or higher to form an orthorhombic phase that results in the ferroelectric properties of the HZO film. However, to realize the integration of ferroelectric HZO films in the back-end-of-line, it is necessary to reduce the annealing temperature below 400℃. This study aims to comprehensively analyze the ferroelectric properties according to the annealing temperature (350-500℃) and time (1-5 h) using a furnace as a crystallization method for HZO films. As a result, the ferroelectric behaviors of the HZO films were achieved at a temperature of 400℃ or higher regardless of the annealing time. At the annealing temperature of 350℃, the ferroelectric properties appeared only when the annealing time was sufficiently increased (4 h or more). Based on these results, it was experimentally confirmed that the optimization of the annealing temperature and time is very important for the ferroelectric phase crystallization of HZO films and the improvement of their ferroelectric properties.
전산화단층촬영 검사 시 인체 내에 삽입되어 있는 금속물질은 금속주위에 있는 인체조직이나 뼈와 큰 밀도차이가 있어 인공물을 발생시킨다. 이 실험을 통해 Single source Dual energy CT에서 Dual energy검사 및 MAR 알고리즘의 특성을 비교분석하여 임상적으로 적용방법에 대한 기초자료를 제시하려 한다. MAR 알고리즘을 적용하거나 Dual Energy를 이용하여 검사하였을 때 금속 인공물이 감소하였는데 MAR알고리즘을 적용한 영상은 세부적인 부분을 왜곡시키는 단점이 있다. Dual Energy로 검사한 영상은 MAR알고리즘을 적용한 영상보다 세부적인 부분까지 구현해 낼 수 있다는 장점이 있으나 재구성에 소요되는 시간이 길며 피폭선량이 MAR알고리즘을 적용한 영상보다 약 4배 가량 높았다. 수술 후 Follow up 및 금속물질의 위치를 파악하기 위해서는 MAR알고리즘을 적용하여 영상을 획득하는 것이 검사적 측면에서 유용하며 미세 병변 확인 및 수술계획을 세우거나 진단적인 측면에서 검사를 시행하였을 때는 Dual Energy로 검사하는 것이 더 유용하다.
본 연구의 목적은 최근 확산되고 있는 국내 비대면 의료 서비스 애플리케이션의 서비스 속성과 소비자 반응을 정확히 평가하고 각 서비스간 차별성을 시각화하기 위한 방안을 모색하는 것이다. 이를 위해 국내에서 서비스 중인 주요 6개 비대면 진료 애플리케이션의 구글 플레이스토어 사용자 리뷰 데이터 총 2만 건을 수집하였다. 수집된 데이터에 대해 문장 단위로 분리한 후, BERTopic 모델링 기법을 적용하여 각 문장이 속한 서비스 속성에 대한 토픽을 도출하였다. 다음으로 미세조정된 KoBERT 모델을 통해 각 문장의 토픽에 대한 감성 점수를 예측하였다. 분석 결과, 사용자 리뷰로부터 애플리케이션 속성과 진료 속성 두 가지 범주 아래에서 각각 5개와 3개의 서비스 특성 토픽이 발견되었다. 애플리케이션 속성으로는 '예약 시스템', '사용 용이성', '재고 확인', '디자인', '안정성' 등이, 진료 속성으로는 '원격 의료적 속성', '편의성', '배송' 등이 도출되었다. 각 애플리케이션은 이러한 속성들에 대해 다른 수준의 감성 점수를 보였다. 주성분분석을 통해 속성별 감성 점수를 축약하여 2차원 공간 상의 포지셔닝 맵을 생성하였다. 결과적으로 본 연구는 비대면 진료 애플리케이션 사용자 리뷰 텍스트를 바탕으로 실증적 통계 방법과 텍스트 마이닝 기술을 접목하여 서비스 속성 도출, 감성 분석, 제품 포지셔닝 이라는 일련의 체계를 제시하고 있다. 이는 비대면 진료 애플리케이션의 서비스 품질과 소비자 반응을 객관적으로 진단할 수 있는 효과적인 방안이 될 것으로 기대된다.
최근 구글의 BERT, OpenAI의 GPT 등, 언어모델(Language Model)을 사용한 비정형 텍스트 데이터에 대한 딥러닝(Deep Learning) 분석이 다양한 응용에서 괄목할 성과를 나타내고 있다. 대부분의 언어모델은 사전학습 데이터로부터 범용적인 언어정보를 학습하고, 이후 미세 조정(Fine-Tuning) 과정을 통해 다운스트림 태스크(Downstream Task)에 맞추어 갱신되는 방식으로 사용되고 있다. 하지만 최근 이러한 언어모델을 사용하는 과정에서 프라이버시가 침해될 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 즉 데이터 소유자가 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 다량의 데이터를 모델 소유자에게 제공하는 과정에서 데이터의 프라이버시가 침해될 수 있으며, 반대로 모델 소유자가 모델 전체를 데이터 소유자에게 공개하면 모델의 구조 및 가중치가 공개되어 모델의 프라이버시가 침해될 수 있다는 것이다. 이러한 상황에서 프라이버시를 보호하며 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 최근 오프사이트 튜닝(Offsite Tuning)의 개념이 제안되었으나, 해당 연구는 제안 방법론을 텍스트 분류 모델에 적용하는 구체적인 방안을 제시하지 못했다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 한글 문서에 대한 다중 분류 미세 조정 수행 시, 모델과 데이터의 프라이버시를 보호하기 위해 분류기를 추가한 오프사이트 튜닝을 적용하는 구체적인 방법을 제시한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 AIHub에서 제공하는 ICT, 전기, 전자, 기계, 그리고 의학 총 5개의 대분야로 구성된 약 20만건의 한글 데이터에 대해 실험을 수행한 결과, 제안하는 플러그인 모델이 제로 샷 모델 및 오프사이트 모델에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
핵의학 단층촬영기를 이용하여 몸 안에서 일어나는 신진대사, 혈류량 공급, 생화학적 변화, 또는 뇌에서의 도파민 운반체, 수용체 등의 영상을 획득한 후 정량화할 수 있다면 환자의 조기진단뿐만 아니라 치료계획을 세우고 치료경과 등을 객관적으로 측정하는데 매우 유용할 것이다. 그러나 물리적 요소들인 감쇠, 산란, 부분용적 효과, 노이즈, 그리고 재구성 알고리즘 등은 SPECT 의 디자인에 관계없이 영상의 정성적 또는 정량적 결과에 영향을 미친다. 본 논문에서는 뇌 촬영용 단일 결정 SPECT와 뇌 모형 팬텀을 이용하여 물리적 요소들 중 특히 감쇠와 산란의 영향을 정량화하고 보정 방법에 따른 결과를 정량 분석하였다. 산란 보정은 주 에너지 창 140keV$\pm$10% (126~154 keV)와 산란에너지 창 119keV$\pm$6% (112~126keV)를 이용하여 데이터를 획득한 후 산란 에너지 창의 100%를 빼주는 방법을 적용하였다. 영상 재구성은 차단주파수 0.95cycles/cm와 차수 10을 적용한 저역통과 Butterworth 여과기로 여과하여 여과후 역투사 방법으로 재구성하였다. 감쇠 상수는 산란 보정을 하지 않은 경우와 한 경우에 따라 각각 0.12cycles/cm 와 0.15cycles/cm 를 적용하여 뇌 내에서의 균일한 감쇠계수로 가정하고 Chang 방법에 의하여 감쇠에 대한 보정을 하였다. 정량분석을 위해 기저핵이 뚜렷이 보이는 3개의 단층면을 선택하여 기저핵과 그 외 뇌 영역에 관심영역을 구하였다. 산란보정을 하지 않았을 때 감쇠보정을 한 후의 ROI 값은 감쇠 보정전 ROI 값에 비해 기저핵 2.20배 배후 방사능 2.10배였다. 반면에 감쇠보정 후와 감쇠보정 전의 기저핵과 배후방사능의 비율은 매우 비슷했다. 산란보정을 한 후 감쇠보정을 한 ROI 값은 감쇠보정 전 ROI 값과 비교할 때 기저핵 2.69 배 배후 방사능 2.64 배로 뇌 영상의 절대적 정량적 분석을 위해서는 반드시 감쇠 보정이 필요한 것을 보여준다. 기저핵과 배후 방사능의 참값 비율이 6.58, 4.68, 1.86 일 때 산란 보정과 감쇠보정을 한 경우는 참값의 76%, 80%, 82%로 측정하였고 감쇠보정을 하지 않은 경우는 75%, 81%, 81%로 측정하였다. 참값의 비율이 낮을수록 참값에 가깝게 측정하였으나 산란과 감쇠보정을 한 경우에도 참값에 비해 약 20% 의 과소평가를 볼 수 있었다. 이는 본 논문에서 자세히 다루지 않은 부분용적 효과와 재구성 알고리즘 그리고 위에서 적용한 대략적인 감쇠와 산란보정 방법의 원인으로 사료되며 앞으로 더욱 연구되어야 할 분야이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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