건강보험 연령별 급여비 추이, 2001–2016

문종윤,박은철 한국보건행정학회 2017 보건행정학회지 Vol.27 No.4

Korea is one of the fastest aging country in the world. The increase in health expenditure is an inevitable problem in an aging country. We examined trend of benefit expenditure in National Health Insurance (NHI) by age group during 2001 to 2016. The benefit expenditure of NHI was 13.0 trillion won (2001) and 48.7 trillion won (2016); that is 3.76 times to 2001. This rapid increase was mostly due to people aged 65 and over. Proportion of beneficiaries aged 65 and over was 6.9% (2001) and 13.7% (2016), benefit expenditure per capita aged 65 and over was 279 thousand won (2001) and 960 thousand won (2016), and utilization days per capita aged 65 and over 21.44 (2001) and 30.23 (2016). This phenomenon was more pronounced in 75 or 85 aged and over. To contain the health costs for older people, the NHI system should be reformed.

무기체계를 위한 소프트웨어 수명주기관리 제언Ⅰ(ALM : Application Lifecycle Management )

문종윤 한국방위산업진흥회 2015 國防과 技術 Vol.- No.431

무기체계를 위한 총수명주기체계 관리(TLCSM : Total Life Cycle System Management) 제언Ⅴ

문종윤 한국방위산업진흥회 2015 國防과 技術 Vol.- No.435

유연우주비행체의 선회 및 진동억제를 위한 Torque Shaping 기법에 관한 연구

문종윤,석진영,김유단 제어로봇시스템학회 1996 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 Vol.2 No.10

원격의료 정책의 쟁점과 과제

문종윤,박윤형 미래의료인문사회과학회 2020 FUTURE MEDICINE & HUMANITIES Vol.3 No.1

As information and communication technology(IT) develops, each country is reviewing telemedicine. It is also expected to allow the physician-patient telemedicine service in Korea by adding the principle of face to face medical service. But because telemedicine is not a new medical treatment but a complementary measure of treatment in clinics, To conduct a direct telemedicine between doctor and patient, details such as ways to issue a prescription remotely and preservation of medical record in telemedicine system should be arranged in advance. The most practical use of telemedicine system at present is to get a prescription from a doctor after a remote consulting on the chronic diseases patients. The medical community and experts are skeptical about allowing the telemedicine system despite the fact that it is expected to resolve the problem of accessibility among underserved areas such as islands and population such as the elderly and lead to the development of the medical market and also the general industry. They say it will hardly improve the accessibility for underserved areas and population because of difficult access to high-tech gadgets and application such as smart phones, which is required to be used in telemedicine system. They also expect only the slightest contribution to the development of industry expected by the government because the telemedicine system as a complementary measure of treatment is not expected to give a significant change to the medical market. The opinions of stakeholder regarding this policy are greatly varied. While physician, healthcare-related NGO, and KMA are actively opposing to this policy, In conclusion, it presently appears to be inappropriate and impossible to conduct telemedicine system. It should be carried out based on physician-patients customizing. And Government should certify the telemedicine in safety and effectiveness. 원격의료는 원격과 비대면이 포함된 개념이다. 원격의료는 섬, 농어촌 오벽지 등 먼 지역에 IT기술을 이용하여 의료서비스를 제공하는 동시에 질을 높이는 것을 말하고 주로 의료 취약지 주민을 대상으로 한다. 비대면은 환자와 의사가 직접 대면하지 않고 정보통신기술을 이용하여 진찰받는 것이다. 비대면은 주로 코로나-19 감염우려로 직접 만나기 어려울 때 또는 고혈압 당뇨병 등 정기적인 진찰과 처방이 필요한 만성질환자 의 관리와 처방에 사용되는 개념이다. 원격의료는 초기에는 주로 의료취약지 지원을 목적으로 시작하였다. 정부의 기본방침은 아직도 취약지 지원이다. 비대면진료는 대법 원에서 재진환자를 정보통신기술을 이용하며 진료하는 것은 위법이 아니라고 판결하 였다. 만성질환자가 증가하고 정보통신이 발달하여 본인이 직접 질병을 모니터링 할 수 있는 기기와 프로그램이 발달하여 만성질환자에 대한 비대면 진료수요는 증가하고 있다. 정부는 원격의료와 관련된 정보통신기술을 발전시켜 일자리 확보와 세계적인 기 술개발을 원하고 있다. 그러나 현재까지는 원격의료의 소비자인 의사-환자에 적합한 원격의료기술이 시장에서 인정을 받지 못하고 있다. 원격의료를 도입 확대하기 위해서 는 우선 의사-환자가 선호하는 프로그램 개발이 필수이며 안전성과 유효성을 검증받 아야 한다. 아울러 진료정보는 반드시 의료기관에 집적되어야 하고 정보통신 업체가 이를 활용하려고 하면 안된다.

A Trend Analysis of the Prevalence, Awareness,Treatment, and Control of Hypertension by Age Group

문종윤,박관준,황보영,이미리,유병인,원종혜,박윤형 대한예방의학회 2013 예방의학회지 Vol.46 No.6

Objectives: We examined the trends in prevalence, awareness, treatment, and control of hypertension in Korea as a basis for improving hypertension control programs. Methods: 12 598 participants of the Korean National Health and Nutrition Examination Survey were included in this study. Weighted linear regression to test time trends from 2007 to 2011 was performed. Results: The prevalence of hypertension was 20.7% in 2007, 29.4% in 2009, and 26.2% in 2011. Awareness of hypertension was 64.8% in 2007 and 61.1% in 2011. Awareness in those aged 65 and over was greater than in younger groups (age 19 to 44 and 45 to 64; p<0.001). The treatment rates were 58.4% in 2007 and 56.8% in 2011. The treatment rate was greater for those 65 and over than for younger age groups (p<0.001). The percentage of controlled hypertension was 37.6% in 2011. The percentage of controlled hypertension in those 65 and over was higher than in younger age groups (p<0.001). The treatment-control rates were 65.9% in 2007 and 67.7% in 2011. The prevalence of hypertension was higher in the males (p<0.001), while the awareness (p<0.001), treatment (p<0.001), and control (p<0.001) rates were higher in the females. Conclusions: The prevalence of hypertension was increasing and the hypertension awareness, treatment, and control rates were low in younger age groups and males.

NURBS(NonUniform Rational B-Spline)를 이용한 공력형상 설계최적화

문종윤(Jong-Yun Moon),조창열(Chang-Yeol Joh) 한국항공우주학회 2000 韓國航空宇宙學會誌 Vol.28 No.8

비선형시간이력해석을 이용한 수배전반의 지진취약도 도출

문종윤(Jong-Yoon Moon),권민호(Min-ho Kwon),김진섭(Jin-Sup Kim),임정희(Jeong-Hee Lim) 한국산학기술학회 2018 한국산학기술학회논문지 Vol.19 No.2

지진은 예보가 거의 불가능하고 짧은 시간동안 일어나 지진이 발생할 때 적극적인 대처를 할 시간적인 여유가 거의 없어 다른 자연재해에 비해 인명피해와 재산피해가 많이 발생한다. 최근 전 세계적으로 지진이 빈번하게 발생하고 있다. 이와 같이 지진의 증가에 따라 구조물의 안전성 확보에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만 상대적으로 비구조요소인 전기 시설등에 대한 연구는 미비한 실정이다. 그리고 현재 국내의 전기설비는 지진에 대한 안전설계를 하지 않는 경우가 많아 지진이 발생했을 때 손상에 매우 취약하다. 따라서 본 연구에서는 ABAQUS를 통해 실제 수배전반과 유사하도록 모델링을 하였고 자연지진파를 이용하여 3D 동적비선형해석을 수행하였다. 송변전설비 내진설계 실무지침서의 지진구역Ⅰ과 보통지반암 조건에 따르면 기능수행수준의 최대응답가속도는 0.157g이다. 하지만 본 연구에서 일반적인 수배전반에 대한 해석결과의 0.1g 에서 한계상태 도달비율은 30%로 안전하다고 볼 수 없다. 그리고 해석결과를 통해 지진취약도를 도출하고 분석하였다. 도출된 지진취약도는 수배전반의 한계상태를 판별하는 정량적 근거로 제시하고 이와 관련된 연구의 기초자료로 활용되는데 목적을 가지고 있다. Earthquakes are almost impossible to predict and take place in a short time. In addition, there is little time to take aggressive action when an earthquake occurs. Therefore, there are more casualties and property damage than with other natural disasters. Recently, earthquakes have been occurring all over the world. As the number of earthquakes increase, studies on the safety of structures are being carried out. On the other hand, there are few studies on the electric facilities, which are relatively non - structural factors. Currently, electrical equipment in Korea is often not designed for earthquake safety and is quite vulnerable to damage when an earthquake occurs. Therefore, in this study, modeling was conducted through ABAQUS similar to an actual cabinet panel and 3D dynamic nonlinear analysis was performed using a natural seismic. According to seismic zone Ⅰ and normal ground rock conditions of the power transmission and transmission facility seismic design practical guide, the maximum response acceleration of the performance level was 0.157g. In this study, however, it was not safe to reach the limit state of 30% of the analytical result at 0.1g for the general cabinet panel. From the results, the seismic fragility curve was derived and analyzed. The derived seismic fragility curve is presented as a quantitative basis for determining the limit state of the cabinet panel and can be utilized as basic data in related research.

딥러닝을 이용한 한반도 주변 파랑예측

문종윤(Jongyoon Mun),조완희(Wanhee Cho),성보람(Boram Seong),한수만(Sooman Han),최진휴(Jinhyu Choi) 한국해양환경·에너지학회 2021 한국해양환경·에너지학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.5

본 연구는 한반도 주변의 기상정보로 파랑을 예측하고 CCTV 영상에서 월파를 감지하는 기술을 개발하였다. 성능의 우수성이 널리 알려진 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 한 종류인 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 사용하여 파랑예측과 월파감지 모델을 구축하였다. 파랑예측에 사용된 CNN모델은 U-net을 기반으로 구축하였으며 월파감지에 사용된 CNN모델은 객체 검출 모델을 사용하였다. 파랑예측 모델의 입력 자료는 일본 기상청(Japan Meteorological Agency, JMA)의 대기 예측정보인 MSM(Meso Scale Model)을 사용하였다. 합성곱신경망 파랑예측 모델의 학습데이터는 ADSWAN(ADCIRC + SWAN) 파랑모의 결과의 위도 30˚ ∼42.75˚, 경도 122.5˚∼135.25˚영역을 사용하였으며 격자 간격은 0.05˚로 설정하였다. 파랑 예측 모델의 정확도 향상을 위해 기존 U-net 구조의 인코더와 디코더 레이어의 깊이를 7층으로 확장하여 사용하였다. 상관성 분석 결과, 파고와 주기는 각각 풍속과 파고에 상관성이 높게 나타나 바람장 정보로부터 유의파고를 예측하고 예측된 유의파고로부터 주기를 예측하는 두 단계의 예측 모델을 구성하였다. 예측 결과에서 ADSWAN 파랑모의와의 상관성은 0.93, 관측치와의 상관성은 0.83으로 분석되었고 1시간 예측에 약 0.024초가 소요되었다. 월파감지 모델의 학습데이터는 삼척과 주문진의 CCTV 1년 1개월 분량의 영상(2018.10.01. ∼ 2019.10.31.)에서 월파가 발생한 프레임을 수동으로 추출하여 약 2만장의 데이터를 구축하였다. 월파의 기준은 탐지된 파도 영역이 난간을 넘는 것으로 설정하였으며, 난간을 넘지 않는 파도를 구분하기 위해 배경과 파도를 분리하고 난간 구역과 비교하여 여과하는 알고리즘을 구축하였다. 또한, 해수면과 분리된 파도 영역을 비교하여 실제 처오름높이를 산정하였으며, 월파감지의 정확도 분석 결과 mAP₅₀은 0.60, 속도는 80.5fps로 나타났다. In this study, we developed a technology to predict wave using atmospheric modeling data around the Korean Peninsula and to detect wave overtopping using CCTV images. For the development, we adopted Convolutional Neural Network(CNN), a kind of Artificial Neural Network(ANN) known for its high performance. Wave prediction model is based on U-net, whereas overtopping detection model makes use of object detection models. Input data for the wave prediction model is MSM (Mesoscale Model) atmospheric forecasting data from the Japan Meteorological Agency(JMA). The training data for wave prediction model is ADSWAN(ADCIRC+SWAN) wave simulation results, whose spatial extension is 122.50°E 135.25°E, 30.00°N∼42.75°N with resolution of 0.05°. In order to improve the accuracy of wave prediction model, we extend the depth of the encoder and decoder layers from the U-net structure to the seventh layers. Correlation analysis shows that wave heights are highly correlated with wind speeds while wave periods are with wave heights. Thus, we constructed a two-step model that predicts wave heights from the former and wave periods from the latter. In our prediction results, correlations with ADSWAN wave simulation results and observation were found to be 0.93 and 0.83 respectively. The 1-hour prediction took about 0.024 seconds. The training data for overtopping detection model is around 20,000 frames manually extracted from one year-long CCTV video images (2018.10.01. ∼ 2019.10.31.) from Samcheok and Jumunjin. We defined wave over the fence as a overtopping event, and developed a filtering algorithm to separate the background from the wave by comparing regions. Furthermore, we estimated wave run-up height from the separated wave regions and preformed the accuracy analysis, mAP₅₀ being 0.60 and the processing speed being 80.5fps.

인공신경망 기반 폭풍해일 예측 시스템

문종윤(Jongyoon Mun),양창은(Changeun Yang),성보람(Boram Seong),조완희(Wanhee Cho) 한국해양환경·에너지학회 2020 한국해양환경·에너지학회 학술대회논문집 Vol.2020 No.11