• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.372-376
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• 2006

본 논문에서는 홈 내에서 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위한 모바일 프락시에 대해 기술한다. 모바일 프락시는 헬스케어 홈 서비스의 목적에 따라 분산자원의 통합 및 맞춤형 관리모델인 분산객체그룹 프레임워크를 기반으로 한다. 모바일 프락시의 주요 기능은 이동성을 지원 및 멀티미디어 스트림 동기화 그리고 그룹통신 지원한다. 특히, 클라이언트의 가용환경에 따라 수행객체에 대한 이동성을 제공한다. 이를 기반으로 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위해 사용되는 상황정보는 거주자의 위치, 홈 내에 설치된 센서/기기로부터 수집된 위치, 건강 그리고 쾌적환경 정보를 포함한다. 또한 헬스케어 상황정보 서비스를 위한 응용객체, 자원들의 그룹관리 지원 DOGF를 기반으로 이동성 지원 컴포넌트인 모바일프락시는 거주자 위치이동에 따라 적합한 헬스케어 상황정보 서비스를 제공한다. 모바일프락시를 이용한 헬스케어 상황정보 서비스는 헬스케어 지원 음악치료, 원격상담 서비스와 처방 주의 및 스케줄 알림서비스를 구현했다. 끝으로 제안한 환경에서 거주자의 위치, 시간 및 상황인식에 따라 구현하여 수행한 헬스케어 상황정보 서비스 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1863-1866
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• 2003

최근 인터넷의 급성장에 따라 유 무선 네트워크 기반의 다양한 서비스들이 소개되고 서비스 되고 있다. 그 중에서도 사용자의 건강과 관련된 서비스가 헬스케어 서비스이다. 특히, 모바일 단말기 보급과 더불어 건강에 대한 관심은 모바일 헬스케어 서비스에 대한 연구를 촉진시키고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 모바일 헬스케어 서비스에서 보안적 취약점을 분석하고 홈 네트워크 환경에서 모바일 헬스케어 서비스를 제공한 경우 요구되는 보안적인 요구사항을 제시하여 홈 네트워크 기반의 안전한 모바일 헬스케어 서비스를 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.622-624
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• 2013

모바일 헬스케어는 다양한 스마트 디바이스를 활용한 개인건강관리 기술을 말한다. 특히 스마트폰 보급과 근거리 무선 통신 기술의 발전으로 모바일 헬스케어와 관련한 여러 디바이스와 서비스들이 개발되고 있다. 그러나 이러한 디바이스와 서비스들이 대부분 자체적인 규격에 의해 굿현 되고 있으며 이로인해 기기 간 호환이 안 되고 서비스가 종속되는 등의 문제가 있다. 특히 규제가 엄격한 의료 서비스와 거리를 둔 일상적 생활에서의 건강관리 기기나 서비스들은 그 문제가 더욱 심각하다. 본 논문에서는 이러한 모바일 헬스케어 환경에서의 문제점 해결을 위한 표준 요소와 그 현황에 대해 살펴보고 관련 표준의 모바일 헬스케어 적용 모델을 제안 한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.10
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• pp.45-54
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• 2012

최근 들어, 스마트폰이 다양한 종류의 센서와 무선 네트워크 인터페이스를 탑재됨에 따라, U-헬스케어 서비스 분야에서 환자 또는 의료진에게 스마트폰 기반의 의료용 애플리케이션을 제공하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 스마트폰은 PC와 달리 사용자에게 이동성을 제공하고, 아울러 GPS, 가속도 센서 등을 비롯한 다양한 센서를 기본적으로 장착하고 있기 때문에 다양한 모바일 헬스케어 서비스에 활용이 가능하다. 본 논문에서는 스마트폰 기반의 U-헬스케어 응용 서비스 구조를 제시하고, 현재 국내/외에서 개발된 U-헬스케어 모바일 애플리케이션들을 분석하고, 마지막으로, 스마트폰 기반 U-헬스케어 서비스의 실현하기 위한 기술적 문제점 및 기술 동향을 알아본다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.6
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• pp.50-59
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• 2014

In mobile healthcare service, the accurate detection and the notification of the emergency situation are important to chronic patients' life. In the existing healthcare service, the medical staff or medical service provider always judges patients' health status by monitoring from the measured from bio-data. However, it is difficult to monitor many patients in real-time simultaneously, because the medical staff should monitor the health status continuously. Furthermore, an emergency condition diagnosis based solely on the statistical level of the bio-data may be difficult, since the emergency judgment of the bio-data might differ depending on the health characteristics of each person such as age, history of disease, gender, etc. In order to solve this problem, this article presents an mobile healthcare system for emergency bio-data management using a personalized emergency policy. The salient feature of the proposed mobile healthcare system is that the characteristics of the health status of an unique patient is defined to the policy, which is used to judge the emergency condition of the bio-data measured from the patient. The prototype of proposed mobile healthcare system has been built to demonstrate the design concept.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.3
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• pp.187-193
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• 2017

Objects Internet-based healthcare services provide healthcare and healthcare services, including measurement of user's vital signs, diagnosis and prevention of diseases, through a variety of object internet devices. However, there is a problem that new security vulnerability can occur when inter-working with the security weakness of each element technology because the internet service based on the object Internet provides a service by integrating various element technologies. In this paper, we propose a user privacy protection model that can securely process user's healthcare information from a third party when delivering healthcare information of users using wearable equipment based on IoT in a mobile environment to a server. The proposed model provides attribute values for each healthcare sensor information so that the user can safely handle, store, and store the healthcare information, thereby managing the privacy of the user in a hierarchical manner. As a result of the performance evaluation, the throughput of IoT device is improved by 10.5% on average and the server overhead is 9.9% lower than that of the existing model.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.9
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• pp.369-379
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• 2012

This study aims to examine the preferred device types, the difference of device properties by service types, and acceptance intention for applications and willingness to pay for healthcare services. To attain this goal, this research conducted a survey targeted to the subjects of those concerned in hospitals and medical institutions, the aged and patients with chronic disease, and consumers having interest in health maintenance. According to the result of the analysis, acceptance intention for mobile devices for healthcare services was high in general. And patients with chronic disease and those concerned in hospitals showed high acceptance intention. Smart phones were preferred the most in the support of healthcare services. And there was the difference of device properties by service types, and in health maintenance, easiness and playfulness were somewhat high. Acceptance intention for mobile applications was rather high in personal use, and regarding the properties, personal information protection was valued highly.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.15D no.3
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• pp.411-420
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• 2008

This paper implemented the u-Healthcare Context Information System (HCIS) supporting ubiquitous healthcare by using location, health and titrating environment information collected from sensors/devices equipped in home for healthcare home service. The HCIS is based on the Distributed Object Group Framework (DOGF), a management model which can customize distributed resources, and manages various context information, applications and devices as a group in healthcare home environment, as one more logical units. Also, this system provides continuous healthcare multimedia service considering a resident's location using Mobile Proxy, and the healthcare context information through Context Provider to a resident in home. For verifying execution of our system, we implemented the seamless multimedia service based on resident's location and the prescription/advice and schedule notification/alarm service as healthcare applications in home. And we showed the executing results of healthcare home service by using service device existed in the residential space on which the resident is located according to the healthcare scenario.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.64-66
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• 2006

본 논문에서는 실내 거주자의 위치를 기반으로 분산객체그룹 프레임워크의 구성요소인 모바일 프락시(Mobile Proxy)를 이용하여 상황정보 지원 시스템 구축에 대해 기술하였다. 본 시스템은 가정 내 거주자의 이동을 고려하여 건강상태 및 상황정보를 제공하는 헬스케어 상황정보 서비스를 수행한다. 이를 위해 분산객체그룹 프레임워크의 그룹관리 서비스는 가정 내 위치 탐색 및 추적 센서와 서비스 수행객체 및 다양한 출력 장치들을 거실이나 침실과 같은 분할된 영역으로 그룹화하고, 모바일 프락시는 서비스를 요청하는 이동 사용자의 위치를 기반으로 헬스케어 서비스 수행의 연속성을 지원한다. 그리고 상황정보에 따라 헬스케어 맞춤형 정보 서비스가 지원되도록 했다. 상황정보 지원 시스템이 제공하는 서비스는 이동성을 고려한 멀티미디어 서비스와 시간 및 위치에 따라 처방 주의 정보 및 스케줄 알림 서비스로 구현했으며, 상황정보 지원 헬스케어 서비스의 수행 결과를 원격 데스크 탑과 상황정보 서비스 인터페이스를 통해 확인했다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.11 no.2
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• pp.31-40
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• 2010

In this paper, we propose a service component based on active model for supporting a variety of u-healthcare application services. It implemented that component as a classification of function for developing healthcare application services. Especially we focus on the adaptive information service in integrated environment using a distributed object technologies of the various healthcare home service based on distributed object group framework. And we shows the service component applying to Healthcare application services such as healthcare home monitoring, mobile monitoring and web based monitoring. Also, we show the performance evaluation results such as response time, system load and network load.