If we use a smartphone to analyze and detect falling, it is a huge advantage that the person with a sensor attached to one's body is free from awareness of difference and limitation of space, unlike attaching sensors on certain fixed areas. In this paper, we suggested effective posture analysis of smartphone users, and fall detecting system. Suggested algorithm enables to detect falling accurately by using the fact that instantaneous change of acceleration sensor is different according to user's posture. Since mobile applications working on smart phones are low in compatibility according to mobile platforms, it is a constraint that new development is needed which is suitable for sensor equipment's characteristics. In this paper, we suggested posture analysis algorithm using smartphones to solve the problems related to user's inconvenience and limitation of development according to sensor equipment's characteristics. Also, we developed fall detection system with the suggested algorithm, using hybrid mobile application which is not limited to platform.
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.
고령화와 만성질환의 만연 등으로 인한 헬스케어환경의 급격한 변화는 착용형 인체센서, 무선네트워크 및 스마트폰이 결합한 새로운 적용영역을 창출하고 있다. 본 연구는 예외 관리적 관점에서 재택환자의 일상의 건강상태를 효과적으로 모니터링하며, 재택환자는 스마트폰을 활용한 건강모니터링을 통해 자기관리 및 적절한 건강 개입을 할 수 있는 시스템을 제공함으로써 새로운 의료서비스를 창출할 수 있는 기반을 제공하였다. 특히 기존 연구에서는 스마트폰이 단지 데이터 전달자로서의 역할에 그친 데 반하여, 본 연구에서는 스마트폰의 컴퓨팅 기능을 활용하여 의료인의 재택환자 일상생활 관리를 위한 데이터가공, 모니터링 시스템의 핵심인 필터링과 큐잉 등의 전처리과정을 구현함으로써 시스템의 효율성을 높였고, 환자 스스로의 자기관리를 위한 UX 디자인을 제시하였다. 제안 시스템의 성능을 검증하기 위해 총 94,467건의 실제 임상 데이터를 수집하여 제안시스템을 테스트한 결과 전체 대비 64.8%가 필터링 되는 등 높은 효율성이 검증되었다.
Smart healthcare, combining ICT (Information and Communications Technologies) and medical technologies, has been rapidly emerging. Accordingly, its market has also increased as interest in disease prevention, management, and diagnosis grows due to the COVID-19 pandemic. In particular, using mobile devices to support medical activities, mobile healthcare has been attracting attention as a leading service in the smart healthcare market. However, the intention to use mobile healthcare apps may vary depending on individual beliefs and attitudes. Many studies on the intention to use mobile healthcare apps have used the TAM (Technology Acceptance Model), but there is a lack of studies that have been verified from the perspective of users' health beliefs. This study aims to identify the factors that affect the intention to use mobile healthcare apps based on the HBM (Health Belief Model). Furthermore, it investigates how this influencing mechanism fluctuates based on the user's mHealth literacy, the ability to find and understand health information through mobile. This study contributes to the empirical examination of the intention to use mobile healthcare apps through the HBM. It also offers insights for app providers and public health officials to increase the use of mobile healthcare apps.
현재 모바일 또는 유비쿼터스 시스템을 포함한 하이테크 통신 기술의 중요성과 관련된 비즈니스 분야는 성장세를 거듭하고 있다. 개인적 삶의 질을 제고하기 위한 웰빙의 의미에서, ICT 기술은 선택이 아니라 필요 사항이 되고 있다. 본 연구의 첫 번째 목적은 u-휘트니스에 대상으로 TAM의 수용과 관련된 사용자의 인지된 유용성과 사용 용이성에 영향을 미치는 요소들을 인식한다. 이는 다중회귀분석을 통하여 그 사용자 행위에 영향을 미치는 요인을 탐색한다. 이러한 분석 결과와 연계하여 본 연구의 두 번째 목적은 QFD 방법을 사용하여 그 u-헬스 시스템에의 적용 가능성을 제시한다. 즉 본 연구는 QFD 방법을 사용하여 사용자 요구사항과 관련된 특성에 그 TAM의 외부 변수들을 결합할 수 있다는 가능성을 제안하는데 있다. 이러한 연구 결과에 근간하여 그 적합한 시스템이 구축되고 개발될 수 있을 것이다.
노년층의 인구비율이 늘어나면서 IT 기술을 활용한 상시 건강관리 시스템에 관한 관심과 연구가 크게 증가하고 있다. 본 연구에서는 소형 저 전력 센서 노드와 핸드폰을 이용한 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 소형 저전력 센서노드간의 네트워크가 가능하며 핸드폰과의 인터페이스로 장소에 구애받지 않고 자신의 현재 건강상태를 확인해 볼 수 있다. WIPI기반으로 만들어진 휴대폰 어플리케이션을 통해 간단한 건강상태 확인이 가능하고 또한 웹과의 연동을 통해 의료서비스 서버에서 자신의 생체신호에 대한 좀 더 자세하고 정확하게 분석 된 결과를 받아볼 수 있도록 하며 검사된 생체신호 데이터는 DB에 저장이 가능하도록 하여 전문의료진을 통해 확인이 가능하도록 하였다. 본 논문에서는 IEEE 802.11b/g 방식과 IEEE 802.15.4 방식을 선택사용 할 수 있는 센서 노드 및 베이스 스테이션을 제안하였으며 또한 휴대폰을 통한 데이터통신 및 모니터링을 위한 WIPI기반의 휴대폰 어플리케이션을 구현하였다. 또한 웹서버에서의 생체신호 분석 및 모니터링 프로그램, 데이터베이스관리 프로그램이 구동되어 핸드폰과 연동되어 동작하는 전체 서비스모델을 구현하였다.
생활 속 사물들을 유 무선 네트워크를 이용하여 상호 연결하고 정보를 공유하는 환경을 사물인터넷이라고 한다. 즉, 인터넷을 기반으로 모든 사물을 연결하여 사람과 사물, 사물과 사물 간의 정보를 상호 소통하는 지능형 기술 및 서비스로서 기존의 유선 통신 기반 인터넷 및 모바일 인터넷보다 진화된 다음 단계의 인터넷을 의미한다고 볼 수 있다. 이러한 사물인터넷은 가전제품을 비롯한 전자기기뿐만 아니라 원격검침, 헬스케어, 스마트홈, 스마트카, 스마트팩토리 등의 다양한 분야에서 가정 및 산업용으로 응용되고 있다. 본 논문에서는 임베디드 디바이스를 사용하여 가정의 전자기기를 사용환경을 구성하고 이러한 장치들과 소통하고 제어할 수 있는 웹 기반의 플랫폼 환경에 대하여 제안한다.
본 연구는 우리나라 중소기업들에게 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가에 대한 내용을 AHP를 활용하여 규명하는 것이다. 이를 위하여 4차 산업혁명 관련 기술들을 종합하고, 김대훈 외(2019)의 분류기준을 준용하지만 전문가들의 의견을 추가로 수렴하여 관련 기술들을 분류하였다. 인공지능(AI), Big Data, Cloud Computing을 디지털 기반기술로, 모바일, 사물인터넷(IoT), Block Chain을 초연결 기술로, 무인운송(자율주행), 로봇(Robot), 3D 프린팅, 드론을 융합기술로, 스마트 제조 및 물류, 스마트 헬스케어, 스마트 교통, 스마트 금융을 스마트 산업기술로 구분하였다. AHP 분석과 종합가중치를 계산하는 방식으로 기술적용 우선순위를 확인한 결과 제조기업은 모바일, 인공지능(AI), Big Data, 로봇(Robot)의 순위가 높으며, 서비스기업은 Big Data, 로봇(Robot), 인공지능(AI), 스마트 헬스케어의 순위가 높고 전체기업에서는 Big Data, 인공지능(AI), 로봇(Robot), 모바일의 순서이다. 본 연구를 통해 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가를 명확하게 규명하였다.
현대 사회는 건강한 삶에 대한 사람들의 관심이 깊어지고 있다. 이에 따라 건강과 관련된 연구 및 서비스 개발이 진행되고 있는 실정이다. 이를 위해 IT 분야에서는 의료 분야의 정보를 활용한 헬스케어 시스템들이 개발되고 있다. 개발된 시스템들은 PC 및 스마트 TV를 활용하거나 스마트 폰을 이용하여 사용자에게 의료 분야의 정보 및 운동과 관련된 정보를 제공해주지만 사용자의 신체 정보를 정확히 분석하는 알고리즘이나 시스템은 개발 단계인 실정이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자의 BMI(Body Mass Index) 지수와 BMR(Basal Metabolic Rate) 수치를 분석하여 사용자에게 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 사용자에게 제공하는 정보는 기존의 피트니스 시스템들처럼 움직임을 감지하고 이로 인해 소모한 칼로리 값을 보여주는 것과 달리 사용자의 신체에 적절한 운동 강도, 적정 수준의 운동량, 적합한 운동 기구를 추천해준다. 이로 인해 사용자는 추천 받은 정보를 기반으로 효율적인 운동을 진행할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 모바일 헬스케어 서비스에서 걸음 수를 활용한 건강 관리가 보편화되고 있다. 또한 다양한 액티비티 트래커를 통해 더 정확하고 간편하게 걸음 수를 측정할 수 있게 되었다. 그럼에도, 액티비티 트래커가 대중화 되지 못하고 스마트폰의 페도미터 센서를 대체 활용하는 추세이다. 그래서 본 연구에서 실제 걸음 수 대비 스마트폰이 수집한 걸음 수가 실제 얼마나 차이가 나는지, 어떤 요인이 차이를 만드는지 밝히고자 하였다. 이를 위해 21명을 대상으로 7일간 스마트폰과 웨어러블 디바이스를 동시 활용한 걸음 수를 수집 하는 실험을 시행하였다. 그 결과, 웨어러블 대비, 스마트폰이 평균 62%의 걸음 수를 측정하는 것과 사용자별 편차가 큰 것을 발견하였다. 또한, 스마트폰 휴대 자각 정도가 높을수록 스마트폰의 측정 정확도가 높아지는 회귀모형을 도출하였다. 이를 통해 스마트폰 단독으로 걸음 수를 활용하는 헬스케어 서비스에서 실제 걸음 수와의 차이를 보정하는 계수로 활용할 수 있으리라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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