보고서 정보
주관연구기관 |
고려대학교 Korea University |
연구책임자 |
최린
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보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
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발행년월 | 2016-12 |
과제시작연도 |
2015 |
주관부처 |
미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
등록번호 |
TRKO201700011327 |
과제고유번호 |
1711032296 |
사업명 |
중견연구자지원 |
DB 구축일자 |
2017-10-12
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키워드 |
의료.전염병.병원.확산방지.경로추적.위치인식.자동화.빅데이터.블루투스.
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DOI |
https://doi.org/10.23000/TRKO201700011327 |
초록
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연구의 목적 및 내용
본 연구는 전염병의 예방과 확산 방지를 위해 병원과 같이 밀폐된 공간에서 바이러스/세균 전파의 가능성이 있는 개인과 개인, 개인과 사물간의 접촉을 실시간으로 감지하고 분석함으로써 병원 내의 감염 위험 지역과 감염 또는 전파의 위험이 있는 개인을 식별하여 신종 전염병의 유행 시 병원의 신뢰성과 안전성을 향상시키는 것으로 목적으로 한다.
연구결과
전염병 추적 관리 시스템은 접촉 정보 수집, 전염 경로 분석, 개인별 감염 위험 안내 서비스의 세 가지 서브시스템으로 구성된다. 1차 년도에서는 B
연구의 목적 및 내용
본 연구는 전염병의 예방과 확산 방지를 위해 병원과 같이 밀폐된 공간에서 바이러스/세균 전파의 가능성이 있는 개인과 개인, 개인과 사물간의 접촉을 실시간으로 감지하고 분석함으로써 병원 내의 감염 위험 지역과 감염 또는 전파의 위험이 있는 개인을 식별하여 신종 전염병의 유행 시 병원의 신뢰성과 안전성을 향상시키는 것으로 목적으로 한다.
연구결과
전염병 추적 관리 시스템은 접촉 정보 수집, 전염 경로 분석, 개인별 감염 위험 안내 서비스의 세 가지 서브시스템으로 구성된다. 1차 년도에서는 BLE 기술을 기반으로 IoT 센서망 구축을 통해 개인별 접촉 정보 수집 시스템의 개발을 중점적으로 수행하였으며 전염 경로 분석 시스템의 사전 연구로 전염병 전파 모델과 그 실험적 검증을 수행하였다.
▣접촉 정보 수집 시스템 구축: 접촉 정보 수집 시스템은 1차적으로 스마트폰의 블루투스 신호를 사용하여 개인 간의 직접적인 접촉 정보를 수집하며, 2차적으로는 BLE 스캐너를 사용하여 각 지역별 개인의 위치 정보와 시차를 둔 간접 접촉 정보를 수집한다. 이를 위해 본 연구팀은 개인 간 접촉을 감지할 수 있는 스마트폰용 어플리케이션, 상용 칩셋을 사용한 BLE 스캐너, 또 스캐너로부터 수집된 접촉 정보를 모아 서버로 전달하는 BLE 게이트웨이, 또 수집된 접촉 정보를 효율적으로 관리하는 IoT 빅데이터 서버 등을 개발하였으며 부수적으로 정확한 실내 위치 정보 전달을 위해 1cm의 정밀도를 갖는 건물 공간 정보 시스템을 구축, 본교의 공학관 건물 1/2층에 테스트베드를 구축하였다.
▣전염 경로 분석 시스템의 사전 연구: 본 연구팀은 정확하면서도 효율적인 질병 전파 모델을 정립하기 위해 SEIR 전염병 모델과 미시적 마르코프체인 모델을 결합하였고, 병원 내 20,000명의 개인별 가상 데이터를 생성하여 실험을 수행하였다. 모델의 정확도 검증을 위해 몬테카를로 시뮬레이션의 결과와 대조하여 실제 질병 전파의 형태를 따르는 것을 확인하였다. 기존의 질병의 모니터링 모델들은 거시적으로 질병의 흐름을 예측하는 반면, 본 연구는 미시적 관점으로 개개인의 질병에 대한 상태를 확률적으로 예측하는 모델을 개발했으며 질병 모니터링 분야에 널리 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
▣실내 위치 인식 기술 개발: (1)각 개인의 실내 위치 인식 및 추적을 위해 본 연구에서는 기존의 지문인식 기법이 아닌 BLE 스캐너 방식의 역 지문인식이라는 새로운 실내 위치 인식 기술을 제안하였고 기존의 지문인식 방법과 대등한 위치 인식 성능을 갖으면서도 개인 단말의 부하를 낮출 수 있음을 실험적으로 증명하고 위치인식분야의 대표적 학회인 IEEE PIMRC 2016에 발표하였다. (2)또 기존 실내 위치 인식 기술이 갖는 기술적 한계를 극복하기 위해 딥러닝 기술을 사용, 실내 자기장 지도의 패턴을 분석하여 1미터 이내의 혁신적인 정확성을 제공할 수 있는 새로운 실내 위치 인식 기술을 발명하고 이에 대한 국내 특허 1건을 출원하였다. (3)이 밖에도 보행자 추측 항법 (PDR) 기술, 신호의 확률 분포와 이웃 정보를 활용한 새로운 지문인식 기술 등 다양한 신기술을 개발 중이다.
▣정량적 연구 성과: 본 연구팀은 위치 인식, 센서 네트워크, 전염병 모델과 관련 국제저명학술지(SCI) 2편, 국제학술회의 3편, 국내학술대회 4편 등 총 9편의 논문을 발표하였고 전염병 추적, 자기장 패턴 기반 위치인식과 관련한 2건의 국내특허를 출원하였다.
연구결과의 활용계획
▣본 연구는 IoT 센서 기술을 사용하여 실시간, 자동적으로 개인 간의 접촉 정보를 수집, 전염병 전파경로 분석하고, 그 위험 상황을 개인별로 실시간으로 안내하는 전염병 관리 체계 기술을 개발한다. 이는 수작업을 기반으로 거시적 데이터 수집에 그치는 기존의 전염병 관리 체계를 개선하여 선진적인 전염병 관리 체계의 구축을 가능하게 한다.
▣본 연구팀이 제안한 (1)역지문인식 기술은 대부분의 위치인식 연산을 서버에서 수행하기 때문에 서버 기반의 개인 추적 서비스를 효과적으로 구현할 수 있으며, (2)자기장 패턴 기반의 위치 인식 기술은 딥러닝 기술을 사용하여 현재의 실내 위치 인식 기술의 정확성과 성능을 혁신적으로 개선할 수 있을 것으로 기대한다
(출처 : 한글요약문 5p)
Abstract
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Purpose&contents
The purpose of this study is detecting and analyzing the contact between individuals in a confined space such as hospitals to prevent the spread of infectious diseases. By identifying the targets at the risk of transmission in real-time and isolating them promptly, the level of s
Purpose&contents
The purpose of this study is detecting and analyzing the contact between individuals in a confined space such as hospitals to prevent the spread of infectious diseases. By identifying the targets at the risk of transmission in real-time and isolating them promptly, the level of safety and reliability at hospitals can be improved. The surveillance system is built on top of Bluetooth Low Energy sniffer devices deployed at hospitals and smart devices held by individuals.
Result
The disease surveillance system consists of three subsystems: contact information collection, infection path analysis, and individual infection risk information service. In the first year, we focused on the development of individual contact information collection system through the construction of IoT sensor network based on BLE technology. We conducted its experimental verification based on the infectious disease propagation model which was found in preliminary study of the infection path analysis system.
▣ Construction of contact information collection system: The contact information collection system collects direct contact information between individuals using the Bluetooth signal of the smartphone as the primary, and secondarily uses the BLE scanners to acquire the personal location information for each region and collect the indirect contact information considering the time lag. To do this, we have developed a smartphone application that can detect individual contact, a BLE scanner made of commercial chipsets, a BLE gateway that collects the contact information collected from the scanner and delivers it to the server, and IoT Big Data Server that efficiently manages collected contact information. In addition, a building space information system with 1cm accuracy was built to deliver accurate indoor location information and a test bed was built on the first and second floors of the engineering building in our university campus.
▣ Preliminary study of infection pathway analysis system: In order to establish an accurate and efficient disease propagation model, we combined the SEIR epidemic model with the microscopic Markov chain model and conducted the experiment by generating 20,000 individual virtual data in the hospital. In order to verify the accuracy of the model, we confirmed that it follows the actual disease propagation pattern in contrast to the Monte Carlo simulation results. While existing disease monitoring models predict macroscopically the flow of disease, this study has developed a model that probabilistically predicts the status of an individual's disease from a microscopic perspective and is expected to be widely used in the field of disease monitoring .
▣ Development of Indoor Location Recognition Technology: (1) In this study, we propose a novel indoor location recognition technology called inverse fingerprint, which is not a conventional fingerprint recognition technique. This paper proves experimentally that it is possible to reduce the load of a personal terminal while having the same position recognition performance as that of the conventional method, and it is disclosed in IEEE PIMRC 2016, a representative institute of position recognition. (2) In order to overcome the technical limitations of existing indoor location recognition technology, we invented a new indoor location recognition technology that can provide innovative accuracy within 1 meter by analyzing the pattern of the indoor magnetic field map using the deep learning technology. We applied for a domestic patent for this. (3) In addition, a variety of new technologies are being developed, including pedestrian dead reckoning (PDR) technology, probability distribution of signals, and new fingerprint technology using neighbor information.
▣ Quantitative Research Outcome: The team presented 9 papers on conferences about localization, sensor network, and epidemic model. They consist of 2 international scientific papers (SCI), 3 international conferences, and 4 domestic conference. We applied for two domestic patents related to localization based on the magnetic pattern and the infectious disease tracking management system.
Expected Contribution
▣ In this study, IoT sensor technology is used to collect personal contact information in real time and automatically, analyze infectious disease propagation path, and develop epidemic management system technology to guide the risk situation to individual immediately. This enables the establishment of an advanced epidemic management system by improving the existing epidemic management system which is based on manual work and collecting macroscopic data.
(1) The inverse fingerprint recognition technology proposed by the team can effectively implement the server-based personal tracking service because most of the location recognition operations are performed by the server. (2) It is expected that the location recognition technology based on the magnetic field pattern will be able to improve the accuracy and performance of the current indoor location recognition technology by using the deep learning technology.
(출처 : SUMMARY 6p)
목차 Contents
- 표지 ... 1목차 ... 3연구계획 요약문 ... 4연구결과 요약문 ... 5 한글요약문 ... 5 SUMMARY ... 6연구내용 및 결과 ... 9 1. 연구개발과제의 개요 ... 9 2. 국내외 기술개발 현황 ... 9 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 11 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 19 5. 연구결과의 활용계획 ... 21 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 21 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 22 8. 참고문헌 ... 23 9. 연구성과 ... 23 10. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 24 11. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 24 12. 기타사항 ... 24대 표 연 구 성 과 ... 25대표적 연구실적 사본 ... 30세부 목표 관련 증빙 ... 35끝페이지 ... 44
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