• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.129-131
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• 2021

본 연구의 목적은 모바일 헬스케어 앱의 사용자 경험 요인을 분석하여 제안하는 데 있다. 의료 관련 앱은 주로 의료 서비스 제공자 중심의 기능으로 디자인되어 개인의 서비스 접근성이 낮으며, 데이터 활용에 대한 고려가 부족하다. 개인이 주도적으로 건강 데이터를 활용하기 위해서는 개인 - 건강 데이터 커뮤니케이션을 고려한 앱 개발이 필수적이며, 이와 관련된 사용자 경험을 평가하는 도구가 필요하다. 먼저 문헌 조사를 통해 사용 편의성, 사용 만족도, 정보 구조, 유용성, 정보 품질, 심미성 6가지 사용자 경험 요인을 수집하였다. 이후, '나의건강기록' 앱을 대상으로 사용자 심층인터뷰를 진행하여 모바일 헬스케어 앱 사용자 경험에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 심층인터뷰 결과, 사용자 경험 요인에 정보의 이해용이성 요인이 새롭게 도출되었다. 정보의 이해용이성은 건강 정보를 알기 쉽게 제공하여, 사용자들이 어려움 없이 정보를 이해할 수 있는 능력을 의미하고 건강정보이해능력과 관련이 높다. 각 도출된 요인은 정보 주체(사용자)의 편의성, 활용성, 유지율을 높일 수 있는 모바일 헬스케어 앱을 디자인하는 데 유용할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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• pp.237-239
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• 2013

의료 기술이나 관련 장비가 발달해온 것과 달리, 현재의 단체 건강검진 환경에는 여러 가지 비효율적 요소들이 존재한다. 이에 따라 본 논문에서는 단체 건강검진 현장의 개선을 위한 전자태그(RFID) 기반 운영관리 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템은 데이터베이스를 이용하여 검진과정에서 수집되는 데이터들을 실시간으로 관리하고, 이를 토대로 현장 검진의들의 작업을 지원할 수 있는 정보를 제공한다. 아울러, 수검자들은 검진현장을 순회할 때 기존처럼 문서로 된 검진서식을 지참하는 것이 아니라 개인 RFID 카드를 이용하게 되고, 수검자들의 검진 내역 역시 지속적으로 추적이 가능하다. 결과적으로 제안하는 시스템을 통하여 전체 검진현장의 실시간 통합 관리가 가능하며, 단체 건강검진 현장의 업무효율성과 수검자 편의성이 증진될 수 있다. 아울러, 제안하는 시스템은 건강검진 현장에서 여러 가지 성과지표를 수집, 산출하여 검진 서비스의 지속적인 개선을 위한 토대를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.187-188
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• 2020

본 논문에서는 한방 8체질 및 신체정보 관련 데이터셋을 바탕으로 개인 맞춤 식품 및 식단을 추천하는 데이터베이스의 설계·구축을 수행한다. 또한 이 시스템을 이용하여 추천된 식품(식단)과 희망하는 지역을 입력했을 때 선별된 음식점 정보를 제공한다. 데이터베이스 생성 프로세스와 수집한 데이터를 통해 데이터베이스 설계, 데이터 수집, 생산 및 처리 예제, 데이터베이스 활용 등에 대해 다양한 방법을 제공한다. 일상생활에서 데이터베이스 시스템을 활용함으로써, 이 시스템은 한의원 또는 전문채널을 통해 알 수 있었던 맞춤 식단 정보를 대중에 공개되어 정보 진입장벽을 낮추고 편의성을 도모한다. 이로써 오늘날 고령 사회에 진입한 대한민국에서 국민들이 건강한 식생활을 지원하여 궁극적으로 국민 건강 증진에 기여한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.146-149
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• 2011

최근에 우리 사회는 급격히 증가하는 만성질환으로 위기에 처해있다. 진보된 의료기술도 여전히 만성 질환을 완벽히 진료해 주지 못하고 있다. 현대 사회의 많은 사람들은 긴 수명을 보장받는 대신에 만성질환 장애를 가지게 되었고 비싼 의료 비용은 심각한사회 문제로 대두되고 있다. IT가 발달함에 따라 병원 중심의 치료서비스에서 개인과 주치의가 상호 긴밀하게 협력하여 질병의 예방, 관리, 건강증진 등을 제공하는 u-Healthcare 시스템이 빠르게 발전하고 있다. u-Healthcare 시스템은 개인 건강 기기로부터 측정된 생체 정보 데이터가 병원과 주치의에게 전달되어 언제 어디서나 검사 및 피드백이 가능하도록 하는 것이 목적이다. 본 논문에서는 유헬스케어 시스템에 발 맞추어 스마트 폰 기반의 만성질환자를 위한 u-DailyCare 시스템의 설계한다. 스마트폰 사용자로부터 얻어진 행위 데이터 및 생체 정보 데이터를 수집하여 서버에 보내면, 이 정보들을 바탕으로 주치의 혹은 병원에서 실시간으로 데이터를 분석하여 피드백을 준다. 본 논문의 특징으로는 키넥트 카메라와 신체 활동을 측정하는 MET 단위를 사용하여 정확한 행위 데이터 측정과 분석에 도움을 주었다. 이로써 주치의는 환자에게 좀더 정확하고 정교한 피드백을 전달할 수 있다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.7
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• pp.834-839
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• 2015

Recently, wellness has become an issue related to improvements in personal health and quality of life. Data that are accumulated daily, such as meals and momentum records, in addition to body measurement information such as body weight, BMI and blood pressure have been used to analyze the personal health data of an individual. Therefore, it has become possible to prevent potential disease and to analyze dietary or exercise patterns. In terms of food and nutrition, analyses are performed to evaluate the health status of an individual using dietary data. However, it is very difficult to process the large amount of dietary data. An analysis of dietary data includes four steps, and each step contains a series of iterative tasks that are executed over a long time. This paper proposes a problem solving environment that automates dietary data analysis, and the proposed framework increases the speed with which an experiment can be conducted.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.2
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• pp.1-6
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• 2022

Lifelog is a digital record of an individual collected from various digital sensors, and includes activity amount, sleep information, weight change, body mass, muscle mass, fat mass, etc. Recently, as wearable devices have become common, a lot of high-quality lifelog data is being produced. Lifelog data shows the state of an individual's body, and can be used not only for individual health care, but also for causes and treatment of diseases. However, at present, AI/ML-based correlation analysis and personalization are not reflected. It is only at the level of presenting simple records or fragmentary statistics. Therefore, in this paper, the correlation/relationship between lifelog data and disease, and AI/ML technology inside lifelog data are examined, and furthermore, a lifelog data analysis process based on AI/ML is proposed. The analysis process is demonstrated with the data collected in the actual Galaxy Watch. Finally, we propose a future convergence service roadmap including lifelog data, diet, health information, and disease information.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.575-578
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• 2009

지금까지의 건강예보제가 절대적 생산량이 부족하고, 건강정보에 관한 권위가 제한되어 있었으며, 예측정보의 생산과 적용에 대한 방법론적인 한계 등의 이유로 실패했던 것을 분석해 볼 때 지금 건강예보제 보완을 위해 필요한 점은, 충분한 정보 제공과 정보 수집의 정기성 등이 시급하다고 할 수 있다. 현재 전염병웹보고 시스템과 같은 온라인상으로 접할 수 있는 서비스를 제공하고 있지만, 이에 대한 홍보가 부족하고 정보 또한 신뢰성을 확고히 얻고 있지 못하기 때문에 전염병에 국한되어 있는 정보 제공이 아닌 일반적인 건강 상식과 관련된 분야로 정보 제공의 영역을 확장시켜야 할 것이다. 또한 정보 수집 방법을 명확히 공고하여, 공감대를 형성할 수 있어야 하며, 분류 체계를 명확히 하여, 개개인이 원하는 정보를 찾아 볼 수 있도록 데이터 베이스 작업이 필요하다고 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.28-31
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• 2021

전세계적으로 우울증은 정신 건강 질환으로써 문제가 되고 있으며, 이를 해결하기 위해 일상생활에서의 우울증 탐지에 대한 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 일상생활에 밀접하게 연관되어 있는 AI 스피커를 사용한 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism) 기반 멀티모달 우울증 감지 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 AI 스피커로부터 수집할 수 있는 음성 및 텍스트 데이터를 수집하고 CNN(Convolutional Neural Network)과 BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory Network)를 통해 각 데이터에서의 학습을 진행한다. 학습과정에서 Self-Attention 을 적용하여 특징 벡터에 추가적인 가중치를 부여하는 어텐션 메커니즘을 사용한다. 최종적으로 음성 및 텍스트 데이터에서 어텐션 가중치가 추가된 특징들을 합하여 SoftMax 를 통해 우울증 점수를 예측한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.451-453
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• 2014

본 논문은 공용부 기반 건강관리 Kiosk 개발을 통한 생체정보 및 건강 설문을 수집하여 Wellness Index 및 Expert 판정시스템을 통해 건강상태를 판정하고, 판정결과를 바탕을 개인 맞춤형 운동 및 영양정보 등을 추천하는 시스템 설계에 관한 연구이다. 본 시스템은 바이오 생체정보 측정 데이터를 기반으로 하고 있으며, 건강 설문모델 및 Framework 과 Expert 판정 모델 및 Framework을 키오스크 시스템으로 구현하여 사용자에게 건강관련 맞춤 정보를 제공하는 기능을 포함한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.650-651
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• 2023

반려동물의 건강 상태를 파악하기 위해서 수면 패턴을 모니터링하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 6축 센서 데이터를 활용하여 수면 패턴을 모니터링하고, 이를 바탕으로 설계된 헬스케어 시스템을 제안한다. 이 시스템은 크게 데이터 수집, 행동 분류, 수면 패턴 모니터링으로 구성된다. 6축 센서 데이터와 ResNet-LSTM을 통해 반려동물의 행동(두 발로 서다, 네 발로 서다, 걷다, 킁킁대다, 뒷다리만 앉다, 엎드리다, 모든 발이 앉다, 놀다, 빠르게 걷다)을 분류하고, 분류된 행동을 활용하여 수면패턴을 분석한다. 이를 통해 수면 이상을 확인하고 반려동물의 건강 상태를 간접적으로 평가하여 적절한 처치 및 관리하고자 한다.