KR101959375B1 - 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법 - Google Patents

구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법 Download PDF

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부산대학교 산학협력단
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Abstract

임의의 위치의 구호소들 중 적어도 하나의 구호소를 선택하고 상기 선택된 구호소에 임의의 위치의 환자들을 할당하는 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법이 개시된다. 상기 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법은, 상기 환자들을 복수의 환자그룹으로 군집화하는 단계, 상기 환자그룹에 속하는 환자들의 중증도의 합이 최대이고 상기 환자그룹에 속하는 환자들 각각과 상기 구호소 사이의 거리의 합이 최소가 되도록 상기 환자그룹과 상기 구호소를 매칭하는 단계, 상기 매칭된 구호소들 중 상기 예산범위 내에서 설립할 수 있는 구호소를 선택하는 단계 및 상기 환자의 중증도가 최대이고 상기 환자와 상기 선택된 구호소의 거리가 최소가 되도록 상기 환자를 상기 선택된 구호소들 중 하나의 구호소에 할당하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법{Method for selecting medical relief center and assigning patients to the selected medical relief center}
본 발명은 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법에 관한 것으로, 특히 재난 시 현장응급의료를 최대로 지원하기 위하여 환자의 위치와 부상 정도를 고려하여 구호소를 선택하고 환자를 할당할 수 있는 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법에 관한 것이다.
재난 및 안전 관리 기본법에 의하면 "재난"이란 "국민의 생명, 신체, 재산과 국가에 피해를 주거나 줄 수 있는 사건"으로서 태풍, 홍수, 지진 등의 자연재난과 화재, 붕괴, 폭발, 교통사고 등의 사회재난으로 나눌 수 있다. 자연재난과 사회재난의 발생은 많은 인명피해와 재산피해를 유발할 수 있다. 특히 최근에는 자연재난 및 사회재난으로 인해 또 다른 재난을 유발하는 2차적 재난 발생 위험이 증가하고 있어 앞서 일어난 재난 보다 더 큰 피해를 야기할 수 있다. 대표적 2차적 재난 피해로는 일본 후쿠시마 원전 사고를 들 수 있다.
재난이 발생하면 막대한 인명 및 재산 피해가 발생한다. 따라서 이러한 재난이 발생했을 때 피해를 최소화하기 위한 예방 방안뿐만 아니라 사후 대책 마련을 통해 적절한 비상 대응 절차를 구축하여 사상자들을 신속하게 대피시키고, 적절한 의료 서비스를 제공하기 위한 방안이 필요하다. 보건복지부에서는 대규모 재난 발생 시 효율적인 의료 서비스를 제공하기 위해 이를 매뉴얼로 만들어 시행하고 있다. 의료 대응 단계를 관심(Blue), 주의(Yellow), 경계(Orange), 심각(Red)으로 나누어 각 단계에 포함되는 기준과 대응 방안을 제시하였다. Code Orange(경계상황)에서는 재난 지역에 각 지역 보건소의 신속대응반과 재난의료지원팀(Disaster Medical Assistance Team : DMAT)을 파견하도록 하였다. 상황실을 통해 환자의 수를 파악하여 중증도 분류 및 응급처치의 시간을 예측한다. 만약 재난 지역에서의 응급 의료지원 활동이 수 시간 이상 지연될 것이라고 판단되면 현장응급의료소(구호소)를 설치하여 응급의료 서비스를 제공할 것을 명시하고 있다. 구호소의 역할은 크게 환자의 중증도 분류, 응급처치, 이송으로 나눌 수 있으며 각 지역에 지정된 재난거점병원으로 신속하고 안전하게 환자를 할당하는 것을 목적으로 한다.
적절한 임시 의료구호소의 위치를 찾기 위한 시설 위치 문제(Facility Location Problem)에 대하여 지금까지 다양한 연구가 이루어지고 있으나, 기존의 시설 위치 문제는 비용의 최소화에만 목적을 두고 있었다. 즉, 기존에는 예산의 범위 내에서 환자와 구호소 사이의 거리만을 고려하여 구호소를 설립하는 모델에 대하여 연구가 이루어지고 있었다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 환자의 위치와 부상 정도를 고려하여 제한된 예산 범위 내에서 구호소를 설립할 위치를 선택하고 환자를 설립된 구호소에 최대한 할당할 수 있는 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법을 제공하는데 있다.
상기 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 임의의 위치의 구호소들 중 적어도 하나의 구호소를 선택하고 상기 선택된 구호소에 임의의 위치의 환자들을 할당하는 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법은, 상기 환자들을 복수의 환자그룹으로 군집화하는 단계, 상기 환자그룹에 속하는 환자들의 중증도의 합이 최대이고 상기 환자그룹에 속하는 환자들 각각과 상기 구호소 사이의 거리의 합이 최소가 되도록 상기 환자그룹과 상기 구호소를 매칭하는 단계, 상기 매칭된 구호소들 중 상기 예산범위 내에서 설립할 수 있는 구호소를 선택하는 단계 및 상기 환자의 중증도가 최대이고 상기 환자와 상기 선택된 구호소의 거리가 최소가 되도록 상기 환자를 상기 선택된 구호소들 중 하나의 구호소에 할당하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 구호소를 선택하는 단계는, 상기 매칭된 구호소들 중 상기 환자그룹에 속하는 환자들의 중증도의 합이 최대이고 상기 환자그룹에 속하는 환자들 각각과 상기 구호소 사이의 거리의 합이 최소인 순서대로 상기 예산범위 내에서 설립할 수 있는 구호소를 선택하는 단계일 수 있다.
상기 환자를 할당하는 단계는, 상기 환자그룹의 환자들을 상기 환자그룹과 매칭된 구호소에 할당하는 단계 및 상기 구호소에 매칭되지 않은 환자그룹의 환자들 각각에 대하여, 상기 환자의 중증도가 최대이고 상기 환자와 상기 선택된 구호소의 거리가 최소가 되도록 상기 환자를 상기 선택된 구호소들 중 하나의 구호소에 할당하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법은, 상기 환자들이 모두 상기 구호소에 할당되는 제 1 종료조건, 상기 선택된 모든 구호소에 더 이상 환자를 할당할 수 없는 제 2 종료조건 및 상기 구호소를 설립하는데 발생하는 비용과 상기 환자를 상기 구호소에 할당하는데 발생하는 비용의 합이 상기 예산범위를 초과하는 제 3 종료조건 중 적어도 하나를 만족할 때까지 상기 환자를 할당하는 단계를 반복하는 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 구호소를 선택하는 단계는, 상기 환자그룹에 속하는 환자들의 중증도의 합이 최대이고 상기 환자그룹에 속하는 환자들 각각과 상기 구호소 사이의 거리의 합이 최소인 순서대로 상기 구호소의 설립비용 및 상기 환자들을 상기 구호소에 할당하는데 소요되는 비용을 고려하여 상기 예산범위 내에서 설립할 수 있는 구호소를 선택하는 단계일 수 있다.
상기 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법은, 상기 환자들이 모두 상기 구호소에 할당되는 제 1 종료조건, 상기 선택된 모든 구호소에 더 이상 환자를 할당할 수 없는 제 2 종료조건, 상기 구호소를 설립하는데 발생하는 비용과 상기 환자를 상기 구호소에 할당하는데 발생하는 비용의 합이 상기 예산범위를 초과하는 제 3 종료조건 및 상기 구호소로 운송될 수 있는 의료자원이 없는 제 4 종료조건 중 적어도 하나를 만족할 때까지 상기 환자를 할당하는 단계를 반복하는 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 환자그룹과 상기 구호소를 매칭하는 단계는 상기 구호소의 최대 환자 수용량을 고려하여 상기 환자그룹에 속하는 환자들의 중증도의 합이 최대이고 상기 환자그룹에 속하는 환자들 각각과 상기 구호소 사이의 거리의 합이 최소가 되도록 상기 환자그룹과 상기 구호소를 매칭하는 단계이고, 상기 환자를 할당하는 단계는 상기 환자들 중 상기 구호소에 매칭되지 않은 환자들 각각에 대하여, 상기 구호소의 최대 환자 수용량을 고려하여 상기 매칭되지 않은 환자의 중증도가 최대이고 상기 매칭되지 않은 환자와 상기 선택된 구호소의 거리가 최소가 되도록 상기 매칭되지 않은 환자를 상기 선택된 구호소들 중 하나의 구호소에 매칭하는 단계일 수 있다.
본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법은 환자의 중증도와 위치를 고려하여 제한된 예산으로 임시 의료구호소를 설치하고 현장응급의료 서비스를 제공받는 환자의 수를 최대화 할 수 있으므로, 가능한 많은 환자들에게 의료 서비스를 제공하기 위해 임시 의료구호소의 최적의 위치를 찾고, 제한된 구호 예산 내에서 얼마나 많은 환자들을 임시 의료구호소에 할당할 수 있는지 파악할 수 있는 장점이 있다. 또한 본 발명을 이용하는 경우 재난 상황 발생을 가정하여 구호소 선택 및 환자 할당을 시뮬레이션해볼 수 있으므로, 재난 규모 및 피해의 정도에 따라 현장응급의료를 제공하기 위해 얼마만큼의 예산이 필요한지에 대한 가이드라인을 제공할 수 있는 장점이 있다.
본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법의 흐름도이다.
도 2는 도 1의 실시예에 따라 환자와 구호소와 의료자원센터 사이의 관계를 도시한 도면이다.
도 3은 도 1의 실시예를 설명하기 위하여 특정 영역안에 환자, 구호소 및 의료자원센터를 간략하게 표시한 도면이다.
도 4 및 도 5는 도 3에서 환자그룹이 군집화되고 선택된 구호소에 환자들이 할당되는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 각 케이스들의 조건을 도시한 표이고, 도 7은 본 발명의 일 실시예를 이용한 경우와 링고(LINGO)를 이용한 경우를 비교한 표이다.
도 8은 본 발명을 이용하여 최적의 예산을 산출하는 경우를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 도면에 기재된 내용을 참조하여야 한다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시예에 따른 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법의 흐름도이다. 이하에서는 도 1을 참조하여 임의의 위치의 구호소들 중 적어도 하나의 구호소를 선택하고 상기 선택된 구호소에 임의의 위치의 환자들을 할당하는 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법에 대하여 설명한다. 즉, 본 발명은 선택할 구호소들(예비구호소들)이 임의의 위치에 있다고 가정하고 이 중 어떤 구호소를 선택하여 설치할 것인지 결정할 수 있으며, 선택된 구호소들 각각에 어떤 위치에 있는 환자를 할당할 것인지 결정할 수 있다. 이하에서 설명하는 각 단계들은 컴퓨터 또는 서버 등에서 수행될 수 있다.
이하에서 상기 환자들 각각은 부상의 정도를 나타내는 중증도가 설정되어 있으며, 상기 중증도에 따라 점수 또는 등급이 설정되어 있거나 응급환자와 비응급환자로 구분될 수 있다고 가정한다. 또한, 상기 환자의 중증도에 따라 다른 양과 수의 의료자원이 필요하고, 상기 의료자원은 의료자원센터에 보관되어 있으며 상기 의료자원센터에 최대 보관 가능한 자원의 양은 정해져 있고 상기 의료자원센터에서 상기 구호소로 상기 의료자원을 전달할 수 있다고 가정한다. 그리고, 상기 구호소는 상기 환자를 수용할 수 있는 최대용량이 설정되어 있고, 상기 구호소의 설립 및 운영비와 상기 의료자원센터에서 필요한 자원 조달을 위한 비용 및 운송비 등이 발생하고 이를 위한 예산은 한정되어 있다고 가정한다.
먼저, 상기 환자들을 복수의 환자그룹으로 군집화할 수 있다(S110). 상기 군집화는 임의로 상기 환자들 중 일부의 환자들을 중복되지 않도록 환자그룹으로 그룹화하는 과정으로, 예를 들어 k-평균 군집분석(k-means clustering) 알고리즘을 이용할 수 있다. 다만, 본 발명이 이 경우에 한정되는 것은 아니며 다양한 알고리즘을 이용하여 상기 환자들을 복수의 환자그룹으로 군집화할 수 있다.
다음으로, 상기 환자그룹에 속하는 환자들의 중증도의 합이 최대이고 상기 환자그룹에 속하는 환자들 각각과 상기 구호소 사이의 거리의 합이 최소가 되도록 상기 환자그룹과 상기 구호소를 매칭할 수 있다(S120). S120 단계를 수행함에 있어서 상기 구호소 별 최대 환자 수용량을 고려할 수 있다. 즉, S120 단계는 상기 구호소의 최대 환자 수용량을 고려하여 상기 환자그룹에 속하는 환자들의 중증도의 합이 최대이고 상기 환자그룹에 속하는 환자들 각각과 상기 구호소 사이의 거리의 합이 최소가 되도록 상기 환자그룹과 상기 구호소를 매칭하는 단계일 수 있다.
이와 같이 매칭을 하기 위한 일 실시예로, S120 단계는 아래의 수학식 1의 목적함수가 최대가 되도록 상기 환자그룹과 상기 구호소를 매칭할 수 있다.
Figure 112018096328113-pat00001
수학식 1에서
Figure 112018096328113-pat00002
는 환자 i의 중증도,
Figure 112018096328113-pat00003
는 환자 i와 구호소 j 사이의 거리,
Figure 112018096328113-pat00004
는 환자 i가 구호소 j에 할당되는 경우 1이고 환자 i가 구호소 j에 할당되지 않는 경우 0인 이진변수를 의미한다.
또한, 수학식 1의 목적함수의 제약식들은 아래의 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112018096328113-pat00005
수학식 2에서,
Figure 112018096328113-pat00006
는 구호활동에 필요한 의료 구호 자원의 집합,
Figure 112018096328113-pat00007
은 구호소 후보지 집합,
Figure 112018096328113-pat00008
는 의료자원센터의 집합,
Figure 112018096328113-pat00009
는 응급환자가 필요로 하는 자원 k의 수,
Figure 112018096328113-pat00010
은 비응급환자가 필요로 하는 자원 k의 수,
Figure 112018096328113-pat00011
는 의료자원센터 l에서 최대로 보관 가능한 의료자원 k의 수량,
Figure 112018096328113-pat00012
는 의료자원 k의 부피,
Figure 112018096328113-pat00013
는 운송 차량의 최대 적재 가능 부피,
Figure 112018096328113-pat00014
는 환자 i의 중증도,
Figure 112018096328113-pat00015
는 환자 i와 구호소 j 사이의 거리,
Figure 112018096328113-pat00016
는 차량비용,
Figure 112018096328113-pat00017
는 각 차량의 단위 거리당 운송비용,
Figure 112018096328113-pat00018
는 구호소 j에서의 고정 건설비용,
Figure 112018096328113-pat00019
는 구호소 j에서 단위 수용량을 올리는데 드는 가변비용,
Figure 112018096328113-pat00020
는 구호소 j에서의 운영비용,
Figure 112018096328113-pat00021
는 의료자원 k의 조달비용,
Figure 112018096328113-pat00022
는 총 구호 예산,
Figure 112018096328113-pat00023
은 큰 수,
Figure 112018096328113-pat00024
는 환자 i가 응급환자인 경우 1이고 이외의 경우는 0인 이진변수,
Figure 112018096328113-pat00025
는 j에 구호소가 설치된 경우 1이고 이외의 경우는 0인 이진변수,
Figure 112018096328113-pat00026
는 환자 i가 구호소 j에 할당되는 경우 1이고 환자 i가 구호소 j에 할당되지 않는 경우 0인 이진변수,
Figure 112018096328113-pat00027
는 구호소 j의 최대 환자 수용양,
Figure 112018096328113-pat00028
는 의료자원센터 l에서 구호소 j로 운송되는 의료자원 k의 양을 의미한다.
수학식 1의 목적함수는 제한된 구호 예산 및 각 환자의 부상 정도와 구호소사이의 거리를 고려하여 구호소에 환자를 최대로 할당하는 것이다. 수학식 2의 제약식 (1)은 각 구호소 j에 최대로 할당 가능한 환자의 수를 의미하고, 제약식 (2)는 응급환자와 비응급환자가 각각 필요로 하는 의료 구호 자원 k의 수량이 각 의료자원센터 l에서 구호소 j로 할당되는 의료구호 자원 k의 수량을 초과할 수 없다는 제약이다. 각 의료자원센터 l의 최대 용량은 제약식 (3)에 의해 제한되고, 제약식 (4)는 총 구호 예산 제약을 나타내는데 예산에는 각 자원의 부피와 차량에 최대로 적재 가능한 부피를 고려하여 차량의 수를 구해 차량의 비용, 구호소 j와 의료자원센터 l사이의 거리 당 비용, 임시 의료구호소의 고정 설치비, 운영비, 환자 수용양을 늘리는데 들어가는 단위 비용이 고려될 수 있다. 각 임시 의료구호소의 환자 수용 양 제약은 제약식 (5)에서 나타내어져 있고, 제약식 (6)에서는 임시 의료구호소 j가 설치되어야만 환자 i가 임시 의료구호소 j에 할당될 수 있다는 제약이다. 제약식 (7)은 모든 환자는 오직 한 곳의 임시 의료구호소에 설치되어야 한다는 것을 나타내고, 제약식 (8) 내지 제약식 (10)은 결정변수에 대한 제약을 나타낸다.
S120 단계에서 상기 환자그룹과 상기 구호소가 매칭된 경우, 상기 매칭된 구호소들 중 상기 예산범위 내에서 설립할 수 있는 구호소를 선택할 수 있다(S130). 예를 들어, S130 단계는 상기 매칭된 구호소들 중 상기 환자그룹에 속하는 환자들의 중증도의 합이 최대이고 상기 환자그룹에 속하는 환자들 각각과 상기 구호소 사이의 거리의 합이 최소인 순서대로 상기 예산범위 내에서 설립할 수 있는 구호소를 선택할 수 있다. 다른 예로, S130 단계는 상기 환자그룹에 속하는 환자들의 중증도의 합이 최대이고 상기 환자그룹에 속하는 환자들 각각과 상기 구호소 사이의 거리의 합이 최소인 순서대로 상기 구호소의 설립비용 및 상기 환자들을 상기 구호소에 할당하는데 소요되는 비용을 고려하여 상기 예산범위 내에서 설립할 수 있는 구호소를 선택할 수 있다. 여기서 상기 환자들을 상기 구호소에 할당하는데 소요되는 비용은, 상기 구호소에 할당된 환자의 중증도에 따라 상기 구호소로 운송되는 의료자원에 관한 비용일 수 있다.
예를 들어, 제 1 환자그룹 내지 제 4 환자그룹이 있고 제 1 구호소 내지 제 3 구호소가 있다고 가정하면, S120 단계를 수행하여 제 1 환자그룹과 제 2 구호소가 매칭되고, 제 2 환자그룹과 제 1 구호소가 매칭되고, 제 3 환자그룹과 제 1 구호소가 매칭되고, 제 4 환자그룹과 제 2 구호소가 매칭되며, 제 4 환자그룹과 제 3 구호소가 매칭될 수 있다. 그리고 S130 단계에서, 예산 범위가 2개의 구호소만 설치할 수 있는 경우 상기 제 1 구호소 내지 상기 제 3 구호소 중 2개의 구호소를 선택할 수 있다. 만약, 상기 매칭된 구호소들 중 상기 환자그룹에 속하는 환자들의 중증도의 합이 최대이고 상기 환자그룹에 속하는 환자들 각각과 상기 구호소 사이의 거리의 합이 최소인 순서가 제 1 구호소, 제 2 구호소 및 제 3 구호소 순이라고 한다며, 상기 제 1 구호소와 상기 제 2 구호소가 S130 단계에서 선택될 수 있다. 만약, 상기 구호소의 설립비용 및 상기 환자들을 상기 구호소에 할당하는데 소요되는 비용이 상기 제 1 구호소는 4천만원, 상기 제 2 구호소는 7천만원, 상기 제 3 구호소는 5천만원이고 상기 예산범위가 1억인 경우 상기 제 2 구호소를 설립하면 다른 구호소를 설치할 수 없으므로 S130 단계에서 상기 제 1 구호소와 상기 제 3 구호소를 선택할 수도 있다.
이상에서와 같이 구호소가 선택된 경우 상기 선택된 구호소에 매칭되어 있는 환자그룹의 환자들은 상기 선택된 구호소에 할당될 수 있다. 이와 같이 구호소의 선택과 동시에 환자들이 할당된 경우, 종료조건 중 적어도 하나를 만족하면 종료하고 그렇지 않다면 S150 단계를 수행할 수 있다. 상기 종료조건은 상기 환자들이 모두 상기 구호소에 할당되는 제 1 종료조건, 상기 선택된 모든 구호소에 더 이상 환자를 할당할 수 없는 제 2 종료조건, 상기 구호소를 설립하는데 발생하는 비용과 상기 환자를 상기 구호소에 할당하는데 발생하는 비용의 합이 상기 예산범위를 초과하는 제 3 종료조건 및 상기 구호소로 운송될 수 있는 의료자원이 없는 제 4 종료조건 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
S130 단계까지 수행한 결과 또는 S150 단계를 수행한 경우 상기 제 1 내지 제 4 종료조건 중 적어도 하나를 만족하면 모든 가능한 환자를 구호소에 할당한 것으로 보고 종료하게 된다. 다만, 상기 종료조건들 중 하나도 만족하지 못하는 경우에는, 상기 종료조건들 중 적어도 하나를 만족할 때까지 S150 단계를 반복수행할 수 있다. S150 단계는 상기 환자의 중증도가 최대이고 상기 환자와 상기 선택된 구호소의 거리가 최소가 되도록 상기 환자를 상기 선택된 구호소들 중 하나의 구호소에 할당하는 단계인데, 여기서 S150 단계는 상기 구호소에 매칭되지 않은 환자들에 대하여만 수행될 수 있다. 예를 들어, 제 1 환자그룹 내지 제 4 환자그룹 중 제 1 환자그룹만 상기 구호소에 매칭되지 않은 경우, S150 단계는 상기 제 1 환자그룹의 환자들에 대하여 상기 선택된 구호소들 중 하나의 구호소에 할당하는 단계일 수 있다.
또는, S130 단계까지를 통하여 구호소가 선택된 경우, 상기 환자의 중증도가 최대이고 상기 환자와 상기 선택된 구호소의 거리가 최소가 되도록 상기 환자를 상기 선택된 구호소들 중 하나의 구호소에 할당하는 단계(S150)를 수행할 수도 있다. 즉, 기존에 선택된 구호소에 매칭되어 있는 환자그룹의 환자들을 매칭된 구호소에 할당하지 않고, 모든 환자들에 대하여 선택된 구호소만을 기준으로 상기 환자의 중증도가 최대이고 상기 환자와 상기 선택된 구호소의 거리가 최소가 되도록 상기 환자를 상기 선택된 구호소들 중 하나에 할당할 수도 있다. 이 경우에도 마찬가지로 상기 종료조건들 중 적어도 하나를 만족할 때까지 S150 단계를 반복하여 수행하며, 상기 종료조건들 중 적어도 하나를 만족하는 경우 종료하게 된다.
이상에서 설명한 S150 단계가 수행됨에 있어, 상기 구호소의 최대 환자 수용량을 고려할 수도 있다. 즉, S150 단계는 상기 환자들 중 상기 구호소에 매칭되지 않은 환자들 각각에 대하여, 상기 구호소의 최대 환자 수용량을 고려하여 상기 매칭되지 않은 환자의 중증도가 최대이고 상기 매칭되지 않은 환자와 상기 선택된 구호소의 거리가 최소가 되도록 상기 매칭되지 않은 환자를 상기 선택된 구호소들 중 하나의 구호소에 매칭하는 단계일 수 있다.
S150 단계를 수학식으로 표현하면 아래의 수학식 3의 목적함수가 최대가 되도록 상기 환자를 상기 선택된 구호소들 중 하나의 구호소에 매칭하는 단계일 수 있다.
Figure 112018096328113-pat00029
수학식 3에서
Figure 112018096328113-pat00030
는 환자 i의 중증도,
Figure 112018096328113-pat00031
는 환자 i와 구호소 j 사이의 거리를 의미한다.
도 2는 도 1의 실시예에 따라 환자(210)와 구호소(220)와 의료자원센터(230) 사이의 관계를 도시한 도면이고, 도 3은 도 1의 실시예를 설명하기 위하여 특정 영역안에 환자, 구호소 및 의료자원센터를 간략하게 표시한 도면이다. 도 4 및 도 5는 도 3에서 환자그룹이 군집화되고 선택된 구호소에 환자들이 할당되는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 1 내지 도 5를 참조하면, 도 2에 도시된 것과 같이 환자들(210)은 각각 하나의 구호소(220)에 할당되게 되고, 의료자원센터(230)는 하나의 구호소 또는 복수의 구호소로 의료자원을 보낼 수 있다.
도 3과 같이 구호소(220_1, 220_2, 220_3, 220_4, 220_5)가 특정 위치에 설치될 수 있고 의료자원센터(230_1, 230_2)가 있으며 점으로 표시된 환자들이 임의의 위치에 있다고 가정한다. 도 1의 S110 단계를 통해 환자들은 도 4와 같이 환자그룹(410, 420, 430, 440, 450, 460, 470, 480, 490)으로 군집화될 수 있다. 그리고 S120 단계를 통해 상기 환자그룹에 속하는 환자들의 중증도의 합이 최대이고 상기 환자그룹에 속하는 환자들 각각과 상기 구호소 사이의 거리의 합이 최소가 되도록 상기 환자그룹과 상기 구호소가 매칭될 수 있다. 도 4의 실시예에서는 환자그룹(410)과 구호소(220_1), 환자그룹(470)과 구호소(220_3), 환자그룹(450)과 구호소(220_4), 환자그룹(430)과 구호소(220_2), 환자그룹(460)과 구호소(220_5)가 매칭되었다고 가정한다. 그리고 S130 단계를 거치면서 상기 매칭된 구호소들 중 상기 예산범위 내에서 설립할 수 있는 구호소를 선택할 수 있다. S130 단계에서는 다양한 방식을 통하여 어떤 구호소를 선택할지 결정할 수 있는데, 이에 대하여는 도 1과 관련하여 상세하게 설명하였으므로 도 1의 설명으로 대체한다. 예를 들어, S130 단계는 상기 매칭된 구호소들 중 상기 환자그룹에 속하는 환자들의 중증도의 합이 최대이고 상기 환자그룹에 속하는 환자들 각각과 상기 구호소 사이의 거리의 합이 최소인 순서대로 상기 예산범위 내에서 설립할 수 있는 구호소를 선택하여 구호소들(220_1, 220_2, 220_3, 220_5)을 선택하고 구호소(220_4)를 선택하지 않을 수 있다.
이 경우 일 실시예에 따르면, 환자그룹(410)의 환자들은 구호소(220_1)에 할당되고, 환자그룹(470)의 환자들은 구호소(220_3)에 할당되고, 환자그룹(430)의 환자들은 구호소(220_2)에 할당되며, 환자그룹(460)의 환자들은 구호소(220_5)에 할당될 수 있다. 그리고 나머지 환자그룹들(420, 440, 450, 480, 490)의 환자들은 구호소에 할당이 되어 있지 않으므로, 환자그룹들(420, 440, 450, 480, 490)의 환자들에 대하여 환자의 중증도가 최대이고 상기 환자와 상기 선택된 구호소(220_1, 220_2, 220_3, 220_5)의 거리가 최소가 되도록 상기 환자를 상기 선택된 구호소(220_1, 220_2, 220_3, 220_5) 중 하나의 구호소에 할당할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 구호소들(220_1, 220_2, 220_3, 220_5)이 선택된 상태에서 상기 선택된 구호소들에 매칭된 환자그룹의 환자들을 바로 할당하지 않고, 전체 환자들에 대하여 환자의 중증도가 최대이고 상기 환자와 상기 선택된 구호소(220_1, 220_2, 220_3, 220_5)의 거리가 최소가 되도록 상기 환자를 상기 선택된 구호소(220_1, 220_2, 220_3, 220_5) 중 하나의 구호소에 할당할 수도 있다.
도 6은 각 케이스들의 조건을 도시한 표이고, 도 7은 본 발명의 일 실시예를 이용한 경우와 링고(LINGO)를 이용한 경우를 비교한 표이다. 도 6에서
Figure 112018096328113-pat00032
는 총 비용,
Figure 112018096328113-pat00033
은 전체 환자수 대비 할당된 환자수의 비율,
Figure 112018096328113-pat00034
는 목적함수 값,
Figure 112018096328113-pat00035
는 계산시간,
Figure 112018096328113-pat00036
은 구호소의 후보지 개수 대비 건설된 구호소 개수의 비율을 의미한다.
도 1 내지 도 7을 참조하면, 본 발명을 이용하는 경우 Case 1 내지 Case 6에서 링고를 이용하는 경우에 비하여 훨씬 빠른 시간 내에 계산이 가능하였고, 구호소를 동일하게 또는 더 적게 지을 수 있었고, 총 비용도 줄일 수 있었으며 할당되는 환자 수는 더 증가시킬 수 있음을 알 수 있다. 또한, Case 7 내지 Case 15에서는 링고를 이용하는 경우 3시간 이내에 최적의 솔루션을 찾지 못하였으나, 본 발명을 이용하는 경우 가장 오래 걸린 Case 15의 경우에도 약 1830초에서 최적의 해를 구할 수 있음을 알 수 있다.
도 8은 본 발명을 이용하여 최적의 예산을 산출하는 경우를 설명하기 위한 도면이다.
도 1 내지 도 8을 참조하면, 환자수는 400명, 건설 가능한 최대 구호소 개수가 20개로 고정시킨 상태에서 예산을 변경하면서 본 발명의 일 실시예에 따라 구호소 선택 및 환자 할당을 하여보면, 예산이 77만 달러인 경우 환자가 모두 할당되고 구호소가 19개를 건설하게 되고, 예산이 78만 달러인 경우 환자가 모두 할당되고 구호소 20개를 건설하게 되며, 이후에는 예산들 늘려도 동일한 결과가 나오게 된다. 따라서 환자수가 400명이고 건설 가능한 최대 구호소 개수가 20개인 경우 최적의 예산은 77만 달러가 최적인 것을 알 수 있다.
이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (12)

  1. 임의의 위치의 구호소들 중 적어도 하나의 구호소를 선택하고 상기 선택된 구호소에 임의의 위치의 환자들을 할당하는 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법에 있어서,
    서버 또는 컴퓨터에서, k-평균 군집분석(k-means clustering) 알고리즘을 이용하여 상기 환자들을 복수의 환자그룹으로 군집화하는 단계;
    상기 서버 또는 상기 컴퓨터에서, 상기 환자그룹에 속하는 환자들의 중증도의 합이 최대이고 상기 환자그룹에 속하는 환자들 각각과 상기 구호소 사이의 거리의 합이 최소가 되도록 상기 환자그룹과 상기 구호소를 매칭하는 단계;
    상기 서버 또는 상기 컴퓨터에서, 상기 매칭된 구호소들 중 상기 환자그룹에 속하는 환자들의 중증도의 합이 최대이고 상기 환자그룹에 속하는 환자들 각각과 상기 구호소 사이의 거리의 합이 최소인 순서대로 예산범위 내에서 설립할 수 있는 구호소를 선택하는 단계; 및
    상기 서버 또는 상기 컴퓨터에서, 상기 환자의 중증도가 최대이고 상기 환자와 상기 선택된 구호소의 거리가 최소가 되도록 상기 환자들 각각을 상기 선택된 구호소들 중 하나의 구호소에 할당하는 단계를 포함하고,
    상기 구호소를 선택하는 단계는,
    상기 서버 또는 컴퓨터에서, 상기 환자그룹에 속하는 환자들의 중증도의 합이 최대이고 상기 환자그룹에 속하는 환자들 각각과 상기 구호소 사이의 거리의 합이 최소인 순서대로 상기 구호소의 설립비용 및 상기 환자들을 상기 구호소에 할당하는데 소요되는 비용을 고려하여 상기 예산범위 내에서 설립할 수 있는 구호소를 선택하는 단계인 것을 특징으로 하는 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 환자를 할당하는 단계는,
    상기 서버 또는 컴퓨터에서, 상기 환자그룹의 환자들을 상기 환자그룹과 매칭된 구호소에 할당하는 단계; 및
    상기 서버 또는 컴퓨터에서, 상기 구호소에 매칭되지 않은 환자그룹의 환자들 각각에 대하여, 상기 환자의 중증도가 최대이고 상기 환자와 상기 선택된 구호소의 거리가 최소가 되도록 상기 환자를 상기 선택된 구호소들 중 하나의 구호소에 할당하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징으로 하는 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 환자그룹과 상기 구호소를 매칭하는 단계는,
    목적함수
    Figure 112019001450969-pat00037

    (
    Figure 112019001450969-pat00038
    는 환자 i의 중증도,
    Figure 112019001450969-pat00039
    는 환자 i와 구호소 j 사이의 거리,
    Figure 112019001450969-pat00040
    는 환자 i가 구호소 j에 할당되는 경우 1이고 환자 i가 구호소 j에 할당되지 않는 경우 0인 이진변수)
    가 최대가 되도록 상기 환자그룹과 상기 구호소를 매칭하는 단계인 것을 특징으로 하는 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 환자를 할당하는 단계는,
    목적함수
    Figure 112019001450969-pat00041

    (
    Figure 112019001450969-pat00042
    는 환자 i의 중증도,
    Figure 112019001450969-pat00043
    는 환자 i와 구호소 j 사이의 거리)
    가 최대가 되도록 상기 환자를 상기 선택된 구호소들 중 하나의 구호소에 매칭하는 단계인 것을 특징으로 하는 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법은,
    상기 서버 또는 컴퓨터에서, 상기 환자들이 모두 상기 구호소에 할당되는 제 1 종료조건, 상기 선택된 모든 구호소에 더 이상 환자를 할당할 수 없는 제 2 종료조건 및 상기 구호소를 설립하는데 발생하는 비용과 상기 환자를 상기 구호소에 할당하는데 발생하는 비용의 합이 상기 예산범위를 초과하는 제 3 종료조건 중 적어도 하나를 만족할 때까지 상기 환자를 할당하는 단계를 반복하는 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법.
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서, 상기 환자들을 상기 구호소에 할당하는데 소요되는 비용은,
    상기 서버 또는 컴퓨터에서, 상기 구호소에 할당된 환자의 중증도에 따라 상기 구호소로 운송되는 의료자원에 관한 비용인 것을 특징으로 하는 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법은,
    상기 서버 또는 컴퓨터에서, 상기 환자들이 모두 상기 구호소에 할당되는 제 1 종료조건, 상기 선택된 모든 구호소에 더 이상 환자를 할당할 수 없는 제 2 종료조건, 상기 구호소를 설립하는데 발생하는 비용과 상기 환자를 상기 구호소에 할당하는데 발생하는 비용의 합이 상기 예산범위를 초과하는 제 3 종료조건 및 상기 구호소로 운송될 수 있는 의료자원이 없는 제 4 종료조건 중 적어도 하나를 만족할 때까지 상기 환자를 할당하는 단계를 반복하는 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법.
  10. 삭제
  11. 제1항에 있어서, 상기 환자그룹과 상기 구호소를 매칭하는 단계는,
    상기 서버 또는 컴퓨터에서, 상기 구호소의 최대 환자 수용량을 고려하여 상기 환자그룹에 속하는 환자들의 중증도의 합이 최대이고 상기 환자그룹에 속하는 환자들 각각과 상기 구호소 사이의 거리의 합이 최소가 되도록 상기 환자그룹과 상기 구호소를 매칭하는 단계이고,
    상기 환자를 할당하는 단계는,
    상기 서버 또는 컴퓨터에서, 상기 환자들 중 상기 구호소에 매칭되지 않은 환자들 각각에 대하여, 상기 구호소의 최대 환자 수용량을 고려하여 상기 매칭되지 않은 환자의 중증도가 최대이고 상기 매칭되지 않은 환자와 상기 선택된 구호소의 거리가 최소가 되도록 상기 매칭되지 않은 환자를 상기 선택된 구호소들 중 하나의 구호소에 매칭하는 단계인 것을 특징으로 하는 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법.
  12. 제1항에 있어서, 상기 환자그룹과 상기 구호소를 매칭하는 단계는,
    목적함수
    Figure 112019001450969-pat00044

    (
    Figure 112019001450969-pat00045
    는 환자 i의 중증도,
    Figure 112019001450969-pat00046
    는 환자 i와 구호소 j 사이의 거리,
    Figure 112019001450969-pat00047
    는 환자 i가 구호소 j에 할당되는 경우 1이고 환자 i가 구호소 j에 할당되지 않는 경우 0인 이진변수)
    가 최대가 되도록 상기 환자그룹과 상기 구호소를 매칭하고,
    상기 목적함수는 아래의 제약식들
    Figure 112019001450969-pat00048

    (
    Figure 112019001450969-pat00049
    는 구호활동에 필요한 의료 구호 자원의 집합, 은 구호소 후보지 집합,
    Figure 112019001450969-pat00051
    는 의료자원센터의 집합,
    Figure 112019001450969-pat00052
    는 응급환자가 필요로 하는 자원 k의 수,
    Figure 112019001450969-pat00053
    은 비응급환자가 필요로 하는 자원 k의 수,
    Figure 112019001450969-pat00054
    는 의료자원센터 l에서 최대로 보관 가능한 의료자원 k의 수량,
    Figure 112019001450969-pat00055
    는 의료자원 k의 부피,
    Figure 112019001450969-pat00056
    는 운송 차량의 최대 적재 가능 부피,
    Figure 112019001450969-pat00057
    는 환자 i의 중증도,
    Figure 112019001450969-pat00058
    는 환자 i와 구호소 j 사이의 거리,
    Figure 112019001450969-pat00059
    는 차량비용,
    Figure 112019001450969-pat00060
    는 각 차량의 단위 거리당 운송비용,
    Figure 112019001450969-pat00061
    는 구호소 j에서의 고정 건설비용,
    Figure 112019001450969-pat00062
    는 구호소 j에서 단위 수용량을 올리는데 드는 가변비용,
    Figure 112019001450969-pat00063
    는 구호소 j에서의 운영비용,
    Figure 112019001450969-pat00064
    는 의료자원 k의 조달비용,
    Figure 112019001450969-pat00065
    는 총 구호 예산,
    Figure 112019001450969-pat00066
    은 큰 수,
    Figure 112019001450969-pat00067
    는 환자 i가 응급환자인 경우 1이고 이외의 경우는 0인 이진변수,
    Figure 112019001450969-pat00068
    는 j에 구호소가 설치된 경우 1이고 이외의 경우는 0인 이진변수,
    Figure 112019001450969-pat00069
    는 환자 i가 구호소 j에 할당되는 경우 1이고 환자 i가 구호소 j에 할당되지 않는 경우 0인 이진변수,
    Figure 112019001450969-pat00070
    는 구호소 j의 최대 환자 수용양,
    Figure 112019001450969-pat00071
    는 의료자원센터 l에서 구호소 j로 운송되는 의료자원 k의 양)
    을 만족하는 것을 특징으로 하는 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법.
KR1020180116482A 2018-09-28 2018-09-28 구호소를 선택하여 선택된 구호소에 환자들을 할당하는 방법 KR101959375B1 (ko)

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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070043337A (ko) * 2005-10-21 2007-04-25 연세대학교 산학협력단 중증도 분류 및 이송병원을 선정하는 응급의료정보 시스템
JP2016130752A (ja) * 2015-01-13 2016-07-21 株式会社オーエムアイ 待避所候補位置特定装置、待避所候補位置特定方法、及びプログラム
JP6052875B2 (ja) * 2011-01-21 2016-12-27 則明 青木 救急医療管制支援システム及びサーバ並びに携帯端末

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070043337A (ko) * 2005-10-21 2007-04-25 연세대학교 산학협력단 중증도 분류 및 이송병원을 선정하는 응급의료정보 시스템
JP6052875B2 (ja) * 2011-01-21 2016-12-27 則明 青木 救急医療管制支援システム及びサーバ並びに携帯端末
JP2016130752A (ja) * 2015-01-13 2016-07-21 株式会社オーエムアイ 待避所候補位置特定装置、待避所候補位置特定方法、及びプログラム

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