본 연구는 지속해서 증가하는 유방암 환자의 수술 후 신체 및 정신적 고통 완화를 도와주는 모바일 애플리케이션 서비스 제안에 목적이 있다. 먼저 연구 목적 달성을 위해 문헌연구를 통한 유방암의 전반적인 이해와 이와 유사한 서비스를 분석하였다. 이후 서비스 디자인 방법론인 더블 다이아몬드 디자인 프로세스 모델을 단계별로 적용하여 사후관리 중심의 1:1 맞춤형 전문가 코칭(coaching) 서비스를 제공하는 모바일 애플리케이션을 고안하였다. 세부적으로는 첫째, 현재 진행되는 프로그램 분석과 이해관계자들(유방암 환자, 보호자, 간호사 및 병원 내 암센터 용품 판매원)과의 인터뷰를 통해 사용자 니즈(needs)를 도출하였다. 둘째, 이를 기반으로 사용자를 대표하는 페르소나와 고객여정맵을 토대로 한 전체적인 시나리오를 시각화, 콘셉트 설정 및 키워드 도출로 본 연구를 구체화하였다. 셋째, 구체적인 기능 설명과 함께 효과적으로 전달하기 위한 프로토타입을 제작하여 최종 목표인 모바일 애플리케이션 서비스를 제안하였다. 본 서비스를 통하여 그들의 삶의 질을 향상시키는 서비스가 되길 기대한다.
최근 생활수준의 향상과 높은 삶의 질을 추구하고자하는 현대인들이 늘어나면서 사회구조의 변화와 건강관리의 다양한 영역까지 영향을 받고 있다. 이에 본 논문에서는 단순히 건강에 대한 데이터 변환 기술과 공급자 중심의 일방적인 정보표현 방법을 다양한 장치를 통해서 사용자 중심의 인터페이스를 강조하는 개인 맞춤형 웰니스를 공급하여 현대인에 맞는 편리한 생활환경을 제공하고 건강한 삶과 질을 높일 수 있는 웰니스 서비스 표현이 가능한 웹 포털 서비스를 개발하였다.
In this paper, we present a reconfigurable mobile platform (RMP) for user-specific applications. The RMP consists of a basic module and more than one extended module that offers specified functions to a portable platform based on the circumstances and purposes of the users. The extend module for specified purposes is connected to the basic module using a common interface that offers interoperability to the traditional interfaces. This paper gives the results of a survey to determine specifications of a reconfigurable mobile platform. Utilizing the results of the survey, we propose a prototype of the reconfigurable mobile platform to enable specialized functions. The design objective is to provide specialized functions required for user specific needs related to their age and physical condition. In addition, it can be used for mobile healthcare applications that are efficient in improving the user's health conditions by executing medical analysis and prescriptions.
헬스케어 환경을 지원하는 무선 센서 네트워크는 사람이나 이동성을 가진 사물에 대하여 연속적인 위치변화와 상태정보 등 해당 상황정보에 따른 맞춤형 서비스를 제공해야 한다. 또한 센서 네트워크를 통해 제공되는 사람의 생체정보와 개인 프라이버시 보안을 보장할 수 있는 데이터 전송을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 노드 간 계층적 클러스터의 구성을 통한 동적 자기구성, 에너지 효율성을 보장하는 LEACH 프로토콜과 노드 간 데이터 전송에 대한 보안을 위해 사용되는 키 분배 프로토콜에 대해 분석한다. 이 분석 결과를 기반으로 센서노드에 메모리 소모량이 적은 키 풀 사전 분배 방식과 클러스터 단위 공용키 방식을 적용함으로써 보안을 강화한 데이터 전송 방식과 기존 LEACH 프로토콜의 취약점인 노드 이동성을 지원하는 자기구성 라우팅 프로토콜을 제안한다.
본 논문에서는 헬스 케어 시스템에서 효율적으로 질병을 관리할 수 있는 RDMS(Rough Set Theory based Disease Monitoring System)을 제안한다. RDMS는 DCM(Data Collection Module), RDRGM(RST based Disease Rule Generation Module), HMM(Healthcare Monitoring Module)로 구성된다. DCM은 바이오센서로부터 환자의 생체 정보를 수집하고, 데이터 처리 절차에 따라 RDMS DB에 저장한다. RDRGM은 RST의 코어와 속성의 지지율을 이용하여 질병 규칙을 생성한다. HMM은 DCM에 의해 수집된 환자 정보를 이용하여 환자의 질병에 대한 위험지수뿐만 아니라 질병에 대한 합병증에 관한 위험지수까지 분석함으로써 환자의 질병을 예측하고, 환자의 위험지수에 따라 환자, 주치의 등에 시각화된 환자의 정보를 전달한다. 또한, RDRGM에 의해 생성된 규칙들에 따라 환자의 의료정보, 현재의 환자건강상태, 환자 가족력 등을 비교분석하여 환자의 질병을 예측하고, 예측결과에 따라 환자 맞춤형 의료 서비스와 의료 정보를 신속하고 신뢰성 있게 제공할 수 있다.
한국은 저출생 현상과 급속한 고령화로 인하여 노인돌봄 위기에 처해 있다. 2008년 노인장기요양보험이 본격적으로 실시되면서 노인돌봄의 사회화가 이루어지게 되었으나 다양하지 못한 서비스 선택권, 맞춤형 돌봄의 부족, 커뮤니티 케어의 불안정함 등으로 돌봄의 공백은 아직 사회문제로 남아있다. 또한 고령화의 진전에 따라 치매유병율의 증가는 새로운 사회위기이다. 이러한 상황에서 복지기술은 부족한 자원과 증가하는 수요의 공백을 메꾸어줄 미래의 중요한 대안이다. 본 논문에서는 지역에서 다양하게 제공되고 있는 치매서비스를 경험한 바 있는 경증치매노인 집단그룹면접, 치매고위험군 집단그룹면접을 통해 복지기술에 대한 친밀성, 접근성, 치매예방방안 등을 파악하였다. 치매 정도에 따른 차이는 있으나 두 그룹 모두 복지기술을 활용한 치매서비스에 관심이 높았다. 특히, 일상생활에서 자립적 훈련은 친밀한 도구인 TV나 전화를 활용하는 방안이 제시되었고 경증치매노인군의 경우 데이케어센터에서 기술활용을 위한 도움서비스와 가정 내 연계방안의 필요성이 제시되었다.
Mun Seop Yun;Sang Hyuk Yoon;Ki Won Lee;Se Hoon Kim;Min Woo Lee;Ho-Young Kwak;Won Joo Lee
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권4호
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pp.23-30
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2024
본 논문에서는 딥러닝 기반의 개인 맞춤형 실버세대 케어 서비스 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 사용자의 편의성을 고려하여 STT(Speech to Text) 기술을 사용해 사용자의 발화를 텍스트로 변환하고, 이를 Microsoft 사의 대화형 멀티 에이전트 거대 언어 모델인 Autogen의 입력으로 사용한다. Autogen은 사용자와 ChatBot의 대화 데이터를 활용하여 상대방의 의도를 파악하여 답변에 대하여 응답한다. 그리고 백엔드 에이전트를 활용하여 위시리스트, 공유 달력 그리고 보이스 클로닝을 위한 딥러닝 모델을 통해 상대방의 목소리가 담긴 안부 메시지 기능을 제공한다. 또한, 애플리케이션은 SKT 사의 인공지능 누구(NUGU) 스피커를 탑재하여 홈 IoT 서비스 기능을 제공한다. 이러한 기능을 통해 제안하는 지능형 애플리케이션은 향후 미래 인공지능 기반의 실버세대 케어 기술에 기여할 것이다.
종래에 헬스케어 영역에서 주로 사용해왔던 기계학습 기법을 U-health 서비스 분석단계에 적용하기에는 여러 가지 문제점들이 있다. 첫째, 아직 U-health 분야의 연구가 초기단계에 불과하여 기존의 기법들을 U-health 환경에 적용한 사례가 매우 부족하다. 둘째, 기계학습 기법은 학습시간이 많이 소요되기 때문에 실시간으로 질환을 관리해야만 하는 U-health 서비스 환경에는 적용하기 어렵다. 셋째, 그동안 다양한 기계 학습 기법들이 제시되었으나 질환 연관변수에 가중치를 부여할 수 있는 방법이 없어, 개인 맞춤형 질병예측 시스템으로 구축할 수 없는 한계를 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하고, U-health 서비스 시스템의 바이오 데이터 분석 과정을 프로세스로 해석하기 위하여, 개인 맞춤형 질병예측 기법인 PCADP를 제안하였다. 또한 이러한 PCADP를 바탕으로 U-health 데이터 및 서비스 명세의 의미 있는 표현을 위하여 U-health 온톨로지 프레임워크를 시멘틱스형으로 모델링하였다. 또한 PCADP 예측 기법은 U-health 환경에서 판별 기법이 갖추어야 할 조건인 유연성과 실시간성이 기존의 방식에 비하여 향상되었고, 판별과정의 모니터링 및 시스템의 지속적인 개선측면에서도 효율적으로 작용함을 확인하였다.
본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 기반의 개인 맞춤형 운동 정보수집 시스템을 활용하여 개인 맞춤형 재활 운동 코칭 및 관리 서비스를 위한 모바일 앱을 제안한다. 사용자의 입력 정보에 의존하는 기존 관리 방식은 실질적인 재활 가능성을 타진하기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 원격지의 엣지 컴퓨팅 기반의 영상정보에 대한 분석을 통하여 신체 관절정보와 함께 운동 정보를 수집하여 해당 운동의 시간 및 정확도를 측정하고 올바른 자세정보를 통한 재활 진척도를 제공하는 애플리케이션을 구현한다. 또한, 재활 센터의 측정 장비와 연동하여 건강상태를 관리할 수 있으며, 운동정보의 정확도 및 경향성 분석 정보를 제공한다. 본 연구의 결과를 통하여 비대면 환경에서의 자가 재활 운동에 따른 관리 및 코칭이 가능할 것으로 사료된다.
이 연구는 한국형 커뮤니티 케어의 기초가 되는 서울시 찾아가는 동주민센터 방문건강관리 사업을 중심으로, 만성질환 유병상태에 따른 노인 방문건강관리 서비스 만족도 영향요인을 도출하고, 향후 효과적인 커뮤니티 케어 모형 개발을 위한 기초자료로 활용되고자 수행되었다. 이 연구는 찾아가는 동주민센터 3단계('17년 7월 ~ '18년 6월) 및 4단계('18년 7월 ~ '19년 6월)에 참여한 만 65세, 만 70세 노인을 모집단으로 하여, 자치구별 비례할당 방식으로 추출한 2,200명(3단계 24개구 1,100명, 4단계 25개구 1,100명)을 대상으로 가구방문 면접 조사를 실시하였다. 이후 불성실 응답 180건을 제외한 2,020명을 최종 분석대상에 포함하였다. 만성질환 유병상태를 기준으로 하위집단을 나누었고, 방문건강관리 서비스 만족도 영향요인을 도출하기 위하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구결과, 만성질환이 없는 노인들은 건강교육 및 상담 서비스를, 만성질환을 1개 가지고 있는 단일 만성질환 노인은 지역사회자원 연계서비스를, 만성질환을 2개 이상 가지고 있는 복합 만성질환 노인은 자신의 건강상태평가 및 지역사회자원 연계서비스를 제공받은 경우 서비스 만족도가 통계적으로 유의하게 높아지는 것을 확인하였다. 한편, 만성질환 유병상태와 상관없이 노인이 인식하고 있는 서비스 제공시간은 방문건강관리 서비스 만족도를 높이는 요인이었으며, 설명 이해도는 단일, 복합 만성질환자 모두에게 만족도를 높이는 요인이었다. 지역사회를 중심으로 한 방문건강관리 서비스는 현재 추진되고 있는 커뮤니티 케어의 핵심 요소이므로 향후 커뮤니티 케어의 지속성과 효과성을 증대하기 위하여, 노인의 만성질환 유병상태에 따른 지역사회 중심의 맞춤형 건강관리서비스가 제공되어야 하겠다. 다만, 보다 효과적인 서비스 제공을 위하여, 첫째, 국민건강보험공단이 보유하고 있는 대상자의 건강정보를 지자체로 공유하는 연계시스템 구축과 둘째, 방문건강관리 서비스의 질향상을 위한 방문간호사 역량강화 교육이 병행될 필요가 있다. 이 연구의 결과와 제언이 향후 커뮤니티케어의 성공적 정착을 위한 기초자료로 활용되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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