상황인지 환경의 유헬스 서비스는 환자가 실생활에 접촉할 수 있는 여러 상황에 대해 컴퓨터가 인지하여 건강 서비스를 제공하는 것이다. 상황인지 환경의 서비스를 추천하기 위해서는 상황 데이터의 정의와 서비스 추천 요인과 관련이 있는지를 식별해야 한다. 본 논문에서는 상황인지 환경의 유헬스 서비스를 제공하기 위해 상황 데이터에 대한 추천 요인들을 다변량 분석기법을 이용하여 식별하며, 의사결정 트리 및 연관성 규칙 기반의 의사결정 모델을 생성한다. 추천 요인의 식별을 통해서 건강 서비스 제공에 유의한 상황 데이터를 판별할 수 있다. 또한 선호도 의사결정 모델을 통해 환자의 상황 데이터에 따라 선호 요인을 알 수 있다.
인공지능기반의 건강 데이터 검증은 임상 연구에 도움을 줄 뿐만 아니라, 새로운 치료법을 개발하는데 필수 요소가 되었다. 미국 식품의약 관리국이 의학진단 분야 중 인공지능을 이용하여 성인 당뇨병 환자의 경증 이상 당뇨병성 망막증을 감지하는 의료기기 마케팅을 승인한 이래, 인공지능을 이용한 테스트가 증가하고 있다. 본 연구에서는 구글에서 지원하는 Teachable Machine 을 이용하여 이미지 분류 기반의 인공지능모델을 생성하고, 학습을 통한 예측 모델을 완성하였다. 이는 현재 만성질환의 환자들 중 발생하는 안구 질환 중 백내장의 조기 발견하는데 용이하게 할 뿐만 아니라, 눈 건강을 위해 헬스케어 프로그램으로 안 질환 예방을 위한 디지털 개인건강 헬스케어 앱을 개발하기 위한 기초 연구로 진행되었다.
현재 사회는 건강에 대한 관심이 크게 증가하고 있으며, 전문적인 건강관리 서비스를 받기 위해서 사용자의 상태 및 상황을 정확히 알 수 있도록 사용자 행위인지 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 행위인지 연구에서 사용하는 각종 웨어러블 센서는 일상생활의 불편 및 비용 문제를 야기하여, 본 연구에서는 센서 디바이스로 스마트폰을 사용한다. 기존의 행위인지 연구는 특정 실험군 이외의 제3자에 의한 실험에서는 정확도에 큰 차이를 보이며, 인지 오류에 대한 실시간 수정이 불가능하였다. 본 논문에서는 프롬프트 방식을 통해 실시간으로 사용자의 인지 오류를 피드백하고, 클라우드 시스템에서 실시간으로 재트레이닝을 통한 수정된 행위 모델을 생성하여 지속적으로 행위의 오류를 줄이며, 각각의 사용자에 맞는 건강관련 서비스를 추천하는 방안을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 헬스장에서 지속적인 운동 관리를 할 수 있도록 동기를 부여하는 가상화폐 기반 스마트 건강관리 시스템을 제안하였다. 인공지능 및 블록체인 기술을 적용하여, 운동기구로부터 측정된 운동량 데이터와 얼굴인식을 통해 인식된 사용자 정보가 자동으로 클라우드 서버에 전송되고, 운동량에 기반하여 가상화폐를 생성하고 거래할 수 있다. 미니어처 모델을 통한 실험 결과는 가상화폐를 이용한 건강관리 시스템이 실제 헬스장에 성공적으로 적용될 수 있는 가능성을 보여준다.
대기 중의 황산염 입자는 인체 건강에 좋지 않은 영향을 미칠 뿐 아니라, 지구에 유입되는 빛을 산란시키고 구름을 생성하는 핵으로 작용함으로서 직ㆍ간접적으로 햇빛을 차단하여 전지구적 기후 변화에 상당한 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 황산염 입자는 대기 중 SO$_2$의 산화에 의해 주로 생성되는데, 지금까지의 대기 모델을 활용한 연구에 의하면 대기 중의 SO$_2$의 양에 비해 황산염의 양은 과소 평가되고 있다. 이는 대기 중 황산염의 생성에 대한 대기 화학 반응기전이 제대로 파악되지 않아서 global scale의 예측이 불확실하기 때문이다. (중략)
본 연구는 간호대학 여학생의 골 건강에 대한 인지 및 지식과 골질량 증진행위를 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구대상은 K시와 D시 소재의 3개 간호대학에 재학 중인 간호대학 여학생 172명을 대상으로 2020년 3월 16일부터 4월 4일까지 일반적 건강관련 특성, 골 건강 인지, 골 건강 지식, 골질량 증진행위 도구를 이용하여 온라인 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS WIN 22.0을 이용하여 서술적 통계, t-test, ANOVA, Pearson's correlation, 위계적 다중회귀분석을 하였다. 간호대학 여학생의 건강 인지 수준은 1.79점이었으며, 골 건강 지식수준 8.86점, 골질량 증진행위 수준은 2.78점으로 나타났다. 골질량 증진행위는 골 건강 지식(r=-0.21, p=.005)과 초경연령(r=-0.21, p=.004), 하루 15분 햇빛노출(r=-0.44, p<.000)간에 유의한 음의 상관관계가 있었다. 골질량 증진행위에 영향을 주는 변수 3가지를 단계별 회귀분석으로 투입하였을 때 모델 1의 골 건강 지식(β=0.21, p=.005)과 모델 2의 초경연령(β=-0.20, p=.005)을 투입했을 때 보다 모델 3의 하루 15분 햇빛노출(β=-0.38, p<.000)이 투입되었을 때 골질량 증진행위에 대한 설명력이 증가하여 20.6%의 설명력이 나타났다. 본 연구결과 골질량 생성에 비타민 D는 음식과 햇빛을 통해 체내로 들어오므로 골량이 증가하는 여대생의 햇빛 노출은 골질량 증진행위에 중요한 요인이다.
최근 사람들의 건강에 대한 관심이 많아지고 다양한 운동 컨텐츠가 확산되면서 실내에서 운동을 할 수 있는 기회가 많아졌다. 하지만, 전문가의 도움없이 정확하지 않은 동작을 수행하다 큰 부상을 입을 위험성이 높다. 본 연구는 CNN 기반 요가 자세 분류 모델을 생성하고 설명가능 인공지능 기술을 적용하여 예측 결과에 대한 해석을 제시한다. 사용자에게 설명성과 신뢰성 있는 모델을 제공하여 자신에게 맞게 올바른 자세를 결정할 수 있고, 무리한 동작으로 부상을 입을 확률 또한 낮출 수 있을 것으로 보인다.
코로나19 이후 건강기능식품의 관심이 높아짐에 따라 수입 식품 안전성 검사의 중요성도 더욱 커지고 있다. 그러나 매년 증가하는 건강기능식품 수입량과 반대로 식품 검사에 필요한 예산과 인력은 한계점에 다다르고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 수출입 식품 중 건강기능식품을 대상으로 데이터의 특성을 살펴보고, 판별의 정확성과 결과의 설명 가능성을 고려하여 효율적으로 부적합 식품을 탐지할 수 있는 기계학습 모델 기반 자동화 시스템 설계 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 첫째, 부적합 판정에 영향을 미치는 식품 검사 데이터로부터 부적합 판정에 유의한 파생변수를 생성하며, 둘째, 건강기능식품 수출입 검사 데이터에 대한 탐색적 분석을 통해 클래스 불균형과 비선형성 등을 고려하여 영향변수를 선정하며, 셋째, 다양한 머신러닝 기법을 적용하여 모델 별 성능과 해석가능성에 대해 비교를 수행하고자 한다. 성능 분석 결과, 앙상블 모델이 가장 우수하였으며, 본 연구에서 제안하는 파생변수 및 모델이 수출입 식품 검사에서 활용하고 있는 시스템에 도움이 될 수 있음을 확인하였다.
사람들이 체중을 조절하고 건강을 관리하기 위한 방법 중 하루 영양소 섭취량을 조절이 있다. 현대 사회에선 가공식품의 섭취량이 증가함에 따라 자연스레 가공식품들의 영양소를 파악하고 기록하는 것도 중요한 문제가 되었다. 본 논문에서는 실제 가공 식품의 포장지에 인쇄되어있는 영양성분 표 이미지를 인식할 수 있는 OCR을 FOTS 기반으로 구현 및 실험을 진행하였다. 실제로 시중에서 파는 영양성분 표는 한글과 영어가 섞여 있기 때문에 한글을 인식하는 모델과 영어와 숫자를 인식하는 모델을 따로 학습한 뒤 생성하여 각 언어에 대한 인식률을 향상시켰다.
고령화 인구 증가와 대비되는 노인의 낮은 건강 수명을 극복하기 위한 건강 증진은 필수적이다. 따라서 노인의 사망 위험 중 높은 비중을 차지하는 낙상을 예방하기 위한 하체 근력 강화 운동이 중요하다. 본 본문에서는 노인이 자연환경 속에서 운동을 한다고 느낄 수 있는 홈 트레이닝 콘텐츠를 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 키넥트 센서를 사용하여 골격 모델의 특정 점을 추출하고 특징벡터를 생성하여 사용자의 운동 횟수를 인식하였다. 제안하는 게임 모델을 사용하여 운동 능력 테스트를 수행하고 이를 기반으로 개인의 능력에 맞는 운동을 처방 받아 운동을 수행할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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