• 정보와 통신
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• 제29권11호
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• pp.3-10
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• 2012

정보통신기술의 급속한 발전으로 인해 인터넷은 사회 전분야를 변화시키고 있으며 다양하고 폭넓은 이용 행태에 따라 지금 이 순간에도 엄청난 데이터를 생산해 내고 있다. 대부분의 인터넷 데이터는 제한적인 활용 이외 단순 생성과 소멸을 반복해 왔으나 최근 들어 빅데이터(Big Data)라는 핵심 키워드의 부상으로 인터넷 데이터에 대한 관심이 고조되고 있다. 과거에도 데이터 마이닝(Data Mining), 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence), 라이프 로그(Life Log) 등을 통해 데이터 기반의 부가가치를 창출하려는 노력은 시도되어 왔다. 그렇다면 왜 다시 빅데이터라는 이름으로 재부상 하고 있는 것일까? 이는 정보통신기술의 진화와 맞물려 새롭게 부상하고 있는 인터넷 글로벌 기업들이 지속적으로 생성되는 다양한 데이터들을 확보하고 그 속에서 숨겨진 가치를 찾고 인사이트(Insight)를 도출하려는 시도를 통해 데이터 보유와 활용이 새로운 경쟁력이 될 수 있음을 입증하고 있기 때문이다. 이러한 시도들은 빅데이터를 다양한 분야에서 중요한 이슈로 자리매김하게 하고 있다. 이러한 상황에서 과연 우리는 빅데이터 시대를 어떻게 리드하고 무엇에 집중하여야 할 것인가? 본 연구는 현재 뜨거운 감자로 부상한 빅데이터를 정의하고 빅데이터 시장분석, 사례분석, 정책분석을 통해 시사점을 도출하여 향후 다가올 빅데이터 시대의 국가경쟁력 확보를 위한 빅데이터 이니셔티브(Initiative)의 필요성과 중점 방향 등을 제언하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.236-237
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• 2018

최근 생활습관정보는 대사증후군을 진단하기 위한 임상적 진단지표로 중요하게 활용되고 있다. 대사증후군은 심혈관 및 간질환 그리고 당뇨와 같은 여러 합병증을 유발할 수 있는 질환으로 질환 정도에 따른 체계적 관리가 필요하다. 그러나 대사증후군 환자의 생활습관을 수집하기 위한 대부분의 시스템은 자가진단 및 예방 중심의 시스템으로 구성되어 있어 정확한 생활습관을 수집하여 생활습관을 관리하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 임상적 진단지표에 도움이 될 수 있도록 신뢰성 있는 생활습관 정보를 수집하기 위한 방법을 제시하고 수집된 생활습관정보를 모니터링 하여 환자의 생활습관 개선 여부에 따라 지속적인 피드백을 제공하여 체계적으로 생활습관을 관리할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.29-38
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• 2019

라이프로그를 이용한 경로 예측 기법은 정확한 경로 예측을 위하여 많은 양의 학습 데이터를 요구하며, 학습 데이터가 부족할 경우 경로 예측 성능이 저하된다. 학습 데이터 부족은 사용자의 이동 패턴이 유사한 다른 사용자의 데이터를 이용하여 해결이 가능하다. 따라서 이 논문은 사용자 유사도 기반 경로 예측 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 제안 알고리즘은 경로를 3단 그리드 패턴으로 학습하고 코사인 유사도 기법을 이용하여 사용자 간 유사도를 측정한다. 이후, 측정된 유사도를 학습된 모델에 적용하여 경로를 예측한다. 평가를 위하여 기존 경로 예측 기법들과 제안 기법의 경로 예측 정확도를 측정 및 비교한다. 그 결과, 제안 기법의 정확도는 66.6%로 다른 기법들에 비해 평균 1.8% 더 높은 정확도를 가진 것으로 평가된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.498-500
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• 2022

CCTV는 위험 상황을 파악하고 신속히 대응함으로써, 인명과 자산을 안전하게 보호한다. 하지만, 점점 많아지는 CCTV 영상을 지속적으로 모니터링하기는 어렵다. 이런 이유로 CCTV 영상을 지속적으로 모니터링하면서 이상행동이 발생했을 때 알려주는 장치가 필요하다. 최근 영상데이터 분석에 인공지능 모델을 활용한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 CCTV 영상에서 관측할 수 있는 다양한 이상 행동을 분류하기 위해 영상데이터 사이의 공간적, 시간적 특성 정보를 동시에 학습한다. 학습에 이용되는 인공지능 모델로 End-to-End 방식의 3D-Convolution Neural Network(CNN)와 ResNet을 결합한 다중 분류 딥러닝 모델을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.514-516
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• 2022

부산광역시는 지역사회기반 마을건강센터를 운영하고 있는데 이는 경제적 취약계층을 중심으로 제공되는 보건의료서비스와는 달리, 개인이 아닌 마을 공동체를 중심으로 건강증진 서비스 제공하는 목적을 갖고 있다. 2021년 기준 부산 지역 내 71개소 센터가 설치되어 운영 중이고 본 논문에서는 마을건강센터를 디지털 전환하는 방법을 모색하고자 한다. 마을건강센터에서 활용가능한 디지털 기술은 첫째, 스마트 기기를 활용한 건강지표 구축으로 각종 질환의 관리체계를 고도화하는 것, 둘째, 사물인터넷으로 모바일 기술과 함께 로그 라이프 등 각종 건강지표관리 관리하는 것, 셋째, 지능형 로봇으로 독거노인의 말벗과 위급상황 알리미로 활용하는 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.119-124
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• 2010

디지털 제작, 압축 기술의 발전, 유무선 인터넷 보급 확산, 다양한 전송 및 서비스 플랫폼의 등장, 전송 기술의 광대역화, 단말 기술의 발전, 라이프스타일 변화와 킬러 서비스 등장으로 미디어 시장은 급속도로 발전하고 있다. 지상파 방송은 아날로그에서 디지털로 전환하고 있으며, 고화질, 다채널, 모바일, 3D 서비스를 제공하거나 제공할 예정에 있다. 현재 디지털 TV는 아날로그 TV와 동시 방송 형태로 제공되고 있지만 2012년말 디지털 TV로 완전한 전환을 앞두고 있으며, 모바일 TV인 DMB는 2005년말 본방송을 시작하여 전국 서비스를 제공하고 방송 커버리지를 확장하고 있다. FM과 AM의 디지털화를 위한 디지털 오디오 방송도 방식 선정을 위한 절차가 진행 중이다. 전파는 송신소에서 단말까지 전송되는 도중 신호레벨 감쇠, 페이딩, 왜곡, 잡음 유입 등을 겪게 된다. 양질의 지상파 방송을 제공하기 위해서는 전파가 수신 가능한 상태 이상의 양호한 상태로 시청자에게 전달되어야 한다. 이를 위해 방송사는 방송 수신 품질을 측정하고 수신이 불량한 지역에 대해서는 송신기 설치, 송신 출력 증강, 중계기 설치 등을 통해 양질의 서비스 제공이 가능한 방송 서비스 영역을 확대한다. 다양한 지상파 방송 매체에서 수신 품질 평가를 위해 가장 많이 측정하는 항목은 전계강도이다. 대부분의 경우 어떤 지역의 전계강도가 해당 매체가 요구하는 기준 레벨 이상이면 해당 지역을 양호 지역으로 평가한다. 본 논문에서는 다양한 지상파 방송 매체에 대한 전계강도를 측정하고 이를 분석할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 제안 시스템을 이용하면 자동화된 절차에 의해 최단 시간에 다양한 지역에 대한 방송 수신 품질을 측정하고, 그 결과를 분석하여 방송 서비스 영역에 대한 평가를 내릴 수 있으며, 측정결과를 DB로 관리하여 동일 채널에 대한 이전 측정결과와 비교 분석, 다른 채널과 전계강도 비교 분석을 통해 특정 송신기 출력이 감소되거나 특정 안테나 출력에 문제가 발생한 경우에도 이를 쉽게 감지하여 최적의 방송망 구축 및 관리가 가능하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.229-235
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• 2015

ICT 힐링 플랫폼은 생체신호 및 생활습관 등의 정보를 기반으로 한 질환조기 경보를 목표로 하는 개념으로서 만성질환 예방을 목적으로 한다. ICT(Information & Communication Technology) 힐링플랫폼의 목표는 개인이 주도하는 건강관리를 위해 여러 건강 관련 서비스 기관들(병원, 피트니스센터, 건강검진센터, 개인건강장치 등)에 산재되어 있는 개인 건강 정보를 개방화하여 개인 단말장치로 모으고, 분석 플랫폼 및 Open API를 제공하여 다양한 부가 서비스들을 활성화하는데 있다. 본 논문에서 제안하는 개인화된 힐링 데이터 접근을 위한 개방형 게이트웨이 프레임워크인 HPAdapter (Healing Platform Adaptor)는 ICT 힐링플랫폼의 데이터 중계를 위해 EMR(Electronic health record), 한방의학, 라이프로그, 웰니스, 만성질활, 피트니스 등 다양한 개인 건강관련 데이터 공급자와 서비스 공급자 사이를 연결해 개인화된 힐링 데이터를 중계하는 소프트웨어 엔진을 뜻한다. 설계된 HPAdaptor는 데이터 및 서비스 공급자 연동을 통해 힐링 레코드 저장소, 모바일 플랫폼 및 분석 플랫폼 등 데이터를 필요로 하는 서비스 혹은 플랫폼의 중계참조 모델로 활용할 수 있다.

• 기록학연구
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• 제47호
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• pp.5-49
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• 2016

공공기록에 비해 개인기록은 스스로가 보존 관리하지 않으면 쉽게 사라질 가능성이 높다. 따라서 개인기록의 관리 주체는 '개인'이 되어야 한다. 그러나 기록학에 대한 전문적인 지식을 갖고 있지 않은 개인이 자신의 기록을 체계적으로 잘 관리하기에는 한계가 있다. 더욱이 이에 필요한 정보를 찾기란 쉽지 않다. 이에 본 논문은 개인기록 관리방안을 크게 두 단계로 구분하여 제시했다. 하나는 하향식 접근 방식으로 자신의 생애를 분석하여 아카이브즈를 파악하고 이를 컬렉션으로 구성하는 단계이다. 이를 위해 각 시기별로 자신의 활동을 구분하고, 그에 따라 생산 수집된 기록을 전자기록과 비전자기록에 따라 구분하는 개인기록 컬렉션 구성표를 제시했다. 다른 하나는 기록을 평가 선별, 분류 기술하여 자신의 '아카이브'를 만들어 관리하는 단계이다. 이를 위해 먼저 평가 선별방법으로 세 차례에 걸쳐 평가를 수행하는 프로세스를 제시했다. 그리고 컬렉션 구성표를 바탕으로 개인이 생산 수집한 전체 기록을 기록군으로, 각 시기들을 하위 기록군으로, 각각의 사건이나 활동을 기록철로, 개별 기록들을 건으로 하는 분류체계를 수립했으며, ISAD(G)를 참조하여 개인기록 기술요소를 제시했다. 마지막으로는 개인이 쉽게 만들 수 있는 아카이브로서, 포털 블로그를 활용할 것을 제안했다. 그러나 기존의 포털 블로그는 감사증적이 남지 않고 내보내기 기능이 없기 때문에, 개인기록의 관리를 돕기 위한 '아카이브형 블로그'를 제시했다. 결론에서는 일상에서 개인이 자신의 기록을 관리 보존하는데 필요한 정보를 제공하는 교육 프로그램이나 매뉴얼이 필요함을 강조했다. 또한 '아래로부터의 기록관리'라는 패러다임의 전환을 위해서는 공공기록 관리의 틀에 얽매이지 않고 개인기록의 성격을 고려한 새로운 기록관리 방안의 모색이 필요하다고 이야기했다.

• 대한예방한의학회지
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• 제27권1호
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• pp.89-98
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• 2023

Objectives : This study collected sleep information by wearable device in the Korean medicine Daejeon citizen cohort (KDCC). It was measured based on the sleep record information measured by wearing a Fitbit, and the possibility of clinical use was examined for compliance with objective sleep collection. Based on compliance, the possibility of clinical use was examined. Methods : After surveying personal information and PSQI(Pittsburgh Sleep Quality Index), sleep information was collected by Fitbit for 14 days. Compliance was measured based on sleep record information by Fitbit. Compliance was analyzed by sex, age, BMI(Body Mass Index), and sleep group(deep/poor). Results : The number of participants was 730, and the compliance was 94.3%, and the compliance group was 675(92.5%). The age of the participants varied from 30 to 60 years old, and the average age was 46±6.7 years. There were 218 males and 512 females. Young people have high compliance. Males are more compliance than females. As the BMI score decreased in the 30s, the compliance was higher. The underweight group in all age groups had 100 compliance. The underweight group was all female. The low compliance groups were that 30 years males (obesity level2), 50 years females (overweight group), and 50 years females (obesity level2). There was no significant difference in compliance between deep sleep group and poor sleep group. In deep sleep group, females showed higher compliance. In poor sleep group, males showed higher compliance. The average duration of Fitbit usage among participants was 20.1 days. The compliant group wore the device for an average of 21.3 days, while the non-compliant group wore it for only 5.2 days. Of the compliant group, 86.9% (73.8% of all participants) continued to wear the Fitbit after the recommended 14-day period, and 50.8% wore it for more than 20 days. Conclusions : This study showed the possibility of adaptation for wearing a Fitbit for collecting objective sleep information. It is judged that the compliance is high because it was worn for more than 13.2 days out of the 14 days required. It is considered meaningful because the compliance was measured based on the sleep information by Fitbit, not the questionnaire. As the data on objective sleep time is collected automatically, we believe that the burden on participants after the study period is not significant for a certain period. Compliance may be even higher for cohorts related to illnesses and with doctor's orders, rather than for the general population.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.205-212
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• 2023

심장 질환 가운데에서 부정맥은 방치할 경우에 뇌졸중, 심장 마비, 심부전과 같은 심각한 합병증이 발생할 수 있기 때문에 지속적이고 정확한 심전도 관리에 의한 건강 상태의 확인은 임상적 치료에 매우 중요한 요소이다. 그러나, 심전도(Electrocardiogram; ECG) 데이터의 정확한 해석은 전적으로 의료 전문가에 의존하기 때문에 부가적인 시간과 비용을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 라이프로그 기반의 비정상적인 맥파 파형의 분석을 통한 의료 플랫폼 개발을 목적으로 부정맥 인식 모듈을 제안한다. 제안하는 방법은 ECG 데이터를 시계열 데이터가 아닌 이미지 형식으로 처리하여 시각적 패턴 인식 기술을 적용한 후, CNN 모델을 이용하여 부정맥을 탐지하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 ECG 데이터의 이미지 타입 변환에 의한 CNN 모델의 부정맥 분류의 유효성 검증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터셋을 사용한 결과, 97%의 정확도를 보였다.