• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.337-338
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• 2021

본 논문에서는 스마트 콘택트 렌즈를 이용한 건강 관리 어플리케이션을 제안한다. 기존에 연구되고 있던 스마트 콘택트 렌즈에 있는 센서들을 통해서 렌즈 사용자의 생체 데이터를 수집하고 수집한 데이터를 수치화 하여 당뇨병, 녹내장, 간략한 스트레스 지수 까지 시각화 하여 보다 편하게 자가 진단하고 예방하는데 그 목적이 있다. 렌즈의 구성으로는 생체 데이터를 수집하는 센서는 포도당 농도 측정 센서, 안압 측정 센서, 코르티솔 호르몬 측정 센서가 있고, 어플과 연동하기 위한 통신 센서가 포함 된다. 이후 수집된 데이터를 수치화 한 후 어플 화면에 시각화하여 사용자가 각 항목을 확인하는데 있어서 편리 할 수 있다. 많은 사용자들의 데이터가 모이면 이를 빅데이터로 구성한 뒤 건강관련 부서와 연동하여 기존에 의사들이 더 정확한 진단을 할 수 있도록 지원한다. 또한 사용자들은 어플을 사용하면서 예방하는데 큰 목적을 둔다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.4
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• pp.113-121
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• 2020

With the rapid development of information and communication technology (ICT), various sensors are being embedded in wearable devices. Consequently, these devices can continuously collect data including health data from individuals. The collected health data can be used not only for healthcare services but also for analyzing an individual's lifestyle by combining with other external data. This helps in making an individual's life more convenient and healthier. However, collecting health data may lead to privacy issues since the data is personal, and can reveal sensitive insights about the individual. Thus, in this paper, we present a method to collect an individual's health data from a smart band in a privacy-preserving manner. We leverage the local differential privacy to achieve our goal. Additionally, we propose a way to find feature points from health data. This allows for an effective trade-off between the degree of privacy and accuracy. We carry out experiments to demonstrate the effectiveness of our proposed approach and the results show that, with the proposed method, the error rate can be reduced upto 77%.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.12
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• pp.64-71
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• 2014

요즘 많은 인기를 끌고 있는 핏빗(Fitbit)과 같은 액티비티 트래커(Activity tracker)와 곧 출시될 애플 워치(Apple watch)와 같은 스마트 시계 등에서 얻을 수 있는 운동 또는 활동량 데이터와 맥박과 같은 건강 데이터를 플랫폼을 통하여 획득하고 이를 기반으로 건강을 관리하고자 하는 노력이 다양한 곳에서 시도되고 있다. 이와 같이 미국, 유럽의 정부와 애플, 구글, 마이크로소프트, 삼성과 같은 많은 글로벌 기업 등이 앞다투어 개인 건강 관리를 위한 기술을 개발하고 있고, 많은 기업들이 건강 관련 기기와 서비스를 상용화하여 내놓고 있다. 이러한 획득 가능한 데이터로부터 전통의학인 한의학 기반의 건강 관리를 위하여 한의학적으로 의미있는 개인 건강 데이터를 수집하려는 기술에 대하여 알아본다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.5
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• pp.225-234
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• 2016

The emergence of diverse medical Internet of Things (IoT) devices has facilitated the collection and analysis of medical contexts to assess health conditions. However, the complexity of IoT-based systems for health assessment is quiet high and it requires high development cost, since the designs of the systems highly depend on the heath aspects to be evaluated. In this paper, we propose a design of the platform that provides generic functionalities to various health evaluation applications. We first define a metric for computing a health index, which is a generic health assessment model. And, based on the proposed generic health index, we propose a design of the platform to evaluate diverse aspects of the health including its hardware architecture, software architecture and database design. We describe the result of developing Rainbow Toilet System based on the proposed platform, and assess the practical applicability.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.325-327
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• 2022

최근 스마트 기기 시장이 커지며 이와 함께 스마트 기기를 이용한 연구가 활발하다. 현재 많이 사용되는 스마트 기기인 스마트워치와 스마트폰에는 다양한 센서들이 내장되어있다. 이 센서들을 통해 생성된 데이터를 이용하면 사용자의 행동 분류, 건강관리 등 사용자에게 도움이 되는 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 어플리케이션 개발을 통해 상용 스마트기기인 갤럭시 워치 4와 갤럭시 S10에 내장되어있는 센서의 원시데이터를 수집하고 수집한 데이터를 oneM2M 표준 플랫폼에 저장하였다. oneM2M 표준 플랫폼에 저장된 데이터는 API를 통해 손쉽게 사용할 수 있으며 여러 대의 스마트 기기 데이터를 수집하고 빅데이터를 구축한다면 많은 연구자들이 보다 편리하게 데이터를 이용하여 다양한 의미 있는 연구들을 진행할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.533-534
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• 2021

최근 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 통한 건강기능식품 과대광고 적발이 증가하면서 SNS를 통해 브랜드를 선택함에 있어 신뢰도가 소비자에게 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 인스타그램의 해시태그를 이용해 게시글을 크롤링 하여 수집된 게시물 데이터를 가공 및 분석한다. 불용어 사전을 구축해 불용어를 제거해준 뒤 브랜드 추출을 진행하고, 건강기능식품 브랜드 5개에 대한 게시글 데이터를 수집한다. 5개 브랜드의 신뢰도 측정을 위해 게시글, 해시태그, 계정명을 분석기준으로 삼아 라벨링 처리를 한다. 라벨링 된 열을 통해 절대적 수치로 점수를 부여하여 백분율로 점수를 표현한다. 신뢰도 점수와 더불어 브랜드의 고객 참여도 건수를 같이 명시해 준다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.6
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• pp.65-72
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• 2020

Today, the Internet of Things is used in many places, including homes, industrial sites, and hospitals, to give us convenience. Many services generate new value through real-time data collection, storage and analysis as devices are connected to the network. Many of these fields are creating services and applications that utilize sensors and communication functions within IoT devices. However, since everything can be hacked, it causes a huge privacy threat to users who provide data. For example, a variety of sensitive information, such as personal information, lifestyle patters and the existence of diseases, will be leaked if data generated by smarwatches are abused. Development of IoT must be accompanied by the development of security. Recently, Differential Privacy(DP) was adopted to privacy-preserving data processing. So we propose the method that can aggregate health data safely on smartwatch platform, based on DP.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.81-84
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• 2005

유비쿼터스 의료 기술이 본격화되면서 센서 네트워크를 통해 환자의 건강 관련 데이터 스트림을 수집하여 위험상황을 탐지하고 지속적인 건강 상태를 모니터링할 수 있게 되었다. 그러나 방대한 양의 스트림 데이터로부터 의미 있는 데이터를 효과적으로 찾아내기 위해서는 실시간으로 데이터의 갱신과 집계 연산이 가능해야 하고 데이터의 압축이 효율적으로 처리 될 수 있는 다차원 저장구조가 필요하다. 기존의 다차원 데이터 분석 도구인 OLAP 큐브 저장구조는 실시간 업데이트가 힘들고, 스트림 데이터 저장 구조인 DSMS들은 다차원 데이터 분석이 용이하지 않다. 이에 본 연구에서는 건강 스트림 데이터의 특징과 질의를 분석하고, 이러한 스트림 데이터에 적합한 저장구조의 요건을 제시하였다. 또한 점진적 갱신이 가능하고, 대용량 데이터를 시간 차원으로 압축, 삭제하기 용이하며 실시간에 분석 데이터 구축이 가능한 저장구조를 제안하고 그 효율성을 보였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.16 no.4
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• pp.189-203
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• 2013

The purpose of this study is to build a GIS database that can utilized to provide a multi-dimensional analysis of aquatic health ecosystem. Especially, it was to build a GIS database for comprehensive analysis using the aquatic ecosystem health. So we collected data on aquatic ecosystem health assessment, Korea Reach File(KRF), Stream Naturalness and Water Environmental Information System, and detailed analysis of the collected data was performed. In addition, the core objects were extracted from individual data and a related entity was derived by pulling out the items associated with thematic characteristics and classifying them. The establishment of GIS database makes it possible to support the decision making for the user to quickly understand the information of water environment. Therefore, the database will provide the information for the effective management on water environment.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.2
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• pp.77-84
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• 2017

In order to provide healthcare services based on context-awareness techniques in IoT environments, a system requires to collect user profile and environmental information. To collect environmental information, accessing sensor device and gathering sensor data should be proceeded. Although this process is necessary to build environmental information, there is no proper sensor data acquisition model. In this paper, we propose sensor data acquisition model that contains schema to connect each device and to collect various kinds of data from sensor device at one point. In experiment, we demonstrate sensor data acquisition procedures with a description following suggested scheme.