• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.337-338
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• 2021

본 논문에서는 스마트 콘택트 렌즈를 이용한 건강 관리 어플리케이션을 제안한다. 기존에 연구되고 있던 스마트 콘택트 렌즈에 있는 센서들을 통해서 렌즈 사용자의 생체 데이터를 수집하고 수집한 데이터를 수치화 하여 당뇨병, 녹내장, 간략한 스트레스 지수 까지 시각화 하여 보다 편하게 자가 진단하고 예방하는데 그 목적이 있다. 렌즈의 구성으로는 생체 데이터를 수집하는 센서는 포도당 농도 측정 센서, 안압 측정 센서, 코르티솔 호르몬 측정 센서가 있고, 어플과 연동하기 위한 통신 센서가 포함 된다. 이후 수집된 데이터를 수치화 한 후 어플 화면에 시각화하여 사용자가 각 항목을 확인하는데 있어서 편리 할 수 있다. 많은 사용자들의 데이터가 모이면 이를 빅데이터로 구성한 뒤 건강관련 부서와 연동하여 기존에 의사들이 더 정확한 진단을 할 수 있도록 지원한다. 또한 사용자들은 어플을 사용하면서 예방하는데 큰 목적을 둔다.

• 디자인융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.1-16
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• 2016

헬스케어 서비스는 모바일이나 디바이스로부터 사용자 개인의 활동량, 생체데이터를 수집하여 제공하는데, 데이터가 종과 횡으로 확장됨에 따라 이를 어떻게 효과적으로 보여 줄 것인가에 대한 연구 필요성이 제기 되었다. 정보의 시각화 과정에서 동일 데이터라 할지라도 어떻게 보여주느냐에 따라 다양하게 해석될 수 있다. 헬스케어 데이터는 사람들의 건강과 직접적으로 연결되어 있는 만큼 왜곡이나 오류 없이 정보 수용자에게 전달되어야한다. 본 연구는 사용자로부터 획득한 데이터의 시각화를 위한 최소 가이드를 제안하고 있다. 문헌연구를 통해 정보디자인을 위한 원칙을 정리하고, 사용자의 동기부여를 획득가치로 상정하고 모바일 헬스케어 시각화 기준을 정의하였다. 이러한 기준을 반영하여 구체적인 시각화를 제안하기 위해 현재값, 계측값, 상대값, 관계데이터, 예상값의 다섯 가지 데이터를 모바일 헬스케어의 지속적인 사용에 필요한 값으로 설정하였고, 헬스케어 서비스를 활성화시키기 위한 기준인 명확성, 변수비교, 간결성, 연관도, 신뢰성, 자결성, 맥락성을 적용하여 구체적인 시각화 가이드를 제안하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.97-103
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• 2016

이 논문에서는 심장이상 관리와 심혈관 위험 평가를 위해 임상 관련성과 연관지어 주요한 요소와 원인을 파악하는데 필요한 심전도(ECG) 데이터의 시각화 분석을 위해 경험한 기술을 소개한다. 특히, MIT-BIH ECG 데이터베이스를 기반으로 복잡한 ECG 데이터를 시각화하여 다양한 차트, 그래프로 표현할 수 있는 접근방법을 소개한다. 이러한 경험 기술 소개를 통해 많은 연구자들은 ECG 데이터베이스를 보다 쉽게 접근할 수 있고 다양한 형태로 시각화된 ECG 데이터의 의미를 직관적으로 이해할 수 있다.

• 한국과학예술포럼
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• 제35권
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• pp.145-155
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• 2018

본 연구는 일반인에게 접근과 해석에 장벽이 있는 수면다원검사 데이터를 바탕으로, 사례분석과 작품 제작을 통해 새로운 형태의 시청각화 방법을 제시한다. 대부분의 예술작품은 깨어있는 동안 행하는 의식적인 행동을 바탕으로 완성된다. 본 작품에서는 수면 중 발현되는 무의식을 관찰하여 이를 예술로 표현하고자 한다. 수면다원검사를 통해 측정된 수면장애 그래프를 중점적으로 분석하여 정상 군과 기면증, 불면증, 수면무호흡증으로 분류했고 습득한 생체데이터를 정제 후 수치화 시켰다. 정제된 데이터는 MAYA를 통해 3D 애니메이션 이미지로 렌더링 했고, 심장박동 데이터 스크립트는 midi형태로 변형시켜 garage band에서 청각화 시켰다. 이후 After Effects로 이미지와 사운드를 결합했다. 총 4개의 는 각각 3분 20초의 싱글 채널 영상으로 제작했다. 는 수면 의학 데이터를 예술로 표현함으로써 난해한 정보를 직관적으로 이해시키는 데에 목적이 있다. 또한 의식적인 활동이 일어나지 않는 수면 상태에서 무의식 데이터로부터 예술 표현의 가능성을 드러내고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.140-143
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• 2021

IoBT시장은 2023년까지 317억 달러로 성장할 것으로 예측되며, 센서 및 웨어러블 디바이스와 같은 IoBT 장비의 수가 급격히 늘어나고 있다. IoBT 장비들로부터 수집된 생체 정보와 같은 민감한 데이터를 효율적이고 안전하게 처리하기 위해 많은 노력이 필요하다. 하지만 초경량화, 저전력화된 IoBT 장비들은 보안적인 측면에서 취약한 상황이다. 본 논문은 Fog computing을 적용하여 전장과 지휘관 사이에서 결심 및 통제에 필요한 시각화 자료를 신속하게 제공하고 IoBT 장비의 보안 사항과 공격에 따른 완화 기법을 수행할 수 있는 새로운 네트워크 아키텍처를 제공하고자 한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권4호
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• pp.409-417
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• 1999

Talarirach 뇌지도(atlas)는 서로 수직인 두정방향(coronal), 시상봉합방향(sagittal), 축방향(axial)의 3세트 슬라이스들로 구성되어 있으며, 뇌기능 질환진단 및 병인 분석에서 표준 뇌지도로서 그 중요성이 부각되고 있다. 특히 컴퓨터상에서 이들로부터 얻어진 3차원 디지털 볼륨 데이터는 처리결과의 가시화와 정량적 분석에서 그 응용범위가 크다. 본 노문은 Talairach 뇌지도의 3차원 볼륨 데이터 재구성에서 쌍선형(bi-linear) 보간법의 적용 방법과 삼평면(tri-planar)보간법을 제안하고, Talairach 뇌지도 편집기를 제작하여 볼륨 데이터 재구성의 문제점을 고찰하였다. 쌍선형 보간법과 뇌지도에 적용은 1세트의 슬라이스에 대하여 하나씩의 밝기값만 고려하였으며, 삼평면 보간법은 서로 수직인 3방향의 슬라이스의 노구조물 정보를 동시에 이용하였다. Talairach 뇌지도 편집기는 3방향의 슬라이스를 동일 좌표계에 동시에 시각화하여 편집할 수 있도록 하였다. 뇌지도 편집기를 이용하여 Talairach 뇌지도의 3방향의 슬라이스간의 뇌구조물의 부합이 다름을 보여줌으로써 볼륨 재구성의 문제점을 밝혔다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권4호
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• pp.175-185
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• 2021

Purpose: Vital sign are used to help assess the general physical health of a person, give clues to possible diseases, and show progress toward recovery. Researchers are using vital sign data and AI(artificial intelligence) to manage a variety of diseases and predict mortality. In order to analyze vital sign data using AI, it is important to select and extract vital sign data suitable for research purposes. Methods: We developed a method to visualize vital sign and early warning scores by processing retrospective vital sign data collected from EMR(electronic medical records) and patient monitoring devices. The vital sign data used for development were obtained using the open EMR big data MIMIC-III and the wearable patient monitoring device(CareTaker). Data processing and visualization were developed using Python. We used the development results with machine learning to process the prediction of mortality in ICU patients. Results: We calculated NEWS(National Early Warning Score) to understand the patient's condition. Vital sign data with different measurement times and frequencies were sampled at equal time intervals, and missing data were interpolated to reconstruct data. The normal and abnormal states of vital sign were visualized as color-coded graphs. Mortality prediction result with processed data and machine learning was AUC of 0.892. Conclusion: This visualization method will help researchers to easily understand a patient's vital sign status over time and extract the necessary data.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.59-65
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• 2016

색채 환경에 따라 인지반응의 상관관계를 분석한 결과가 다양한 산업분야에 적용되고 있다. 특히, 의학 분야에서 색채 환경기반 생체신호를 수집하여 환자 상태의 파악과 치료 그리고 뇌활동의 규명에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 색채조명 또는 LED를 이용한 색채 환경을 구축하여 다양한 실험을 진행하고 있으나 다른 광원에 노출 되어 심리적인 영향을 주는 문제점을 갖고 있다. 따라서, 본 논문에서 제안하는 시스템은 HMD(Head-Mounted-Display)를 이용하여 피험자에게 완벽한 색채 환경조건을 제공하고자 한다. 그리고 인체반응정도 측정을 위해 기억력-주의력 테스트하는 동안 BMS(Bio-Medical-System)으로 생체정보를 수집하여 색채별 인체반응정도 측정뿐만 아니라 심리적인 변화에 대한 상관관계를 확인할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템을 통하여 수집하는 생체정보는 심전도(ECG), 호흡(Respiration), 산소포화도(SpO2), 임피던스(Bio-Impedance), 혈압(Blood-Pressure) 이며 데이터베이스에 저장한다. 이와함께, 인체의 인지반응을 측정하기위해 기억력-주의력 테스트는 앱으로 구현하여 색채 조건별 인지반응 정보를 측정하고 결과를 확인 할 수 있다. 제안한 시스템을 통하여 수집된 인체반응정보를 활용하여 생리학적 정보의 정량화하는 연구를 진행할 수 있으며, 색채 환경과 생리학적 정보의 상관관계를 분석하여 의학적 진단 및 치료에 응용이 될 것으로 기대한다. 향후 연구로 구축한 시스템을 통해 수집된 데이터를 분석 및 시각화 기능을 추가하고, 치매 질환의 예측 및 치료를 위한 시스템으로 확장하여 재활프로그램으로서의 유효성을 평가하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.595-601
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• 2011

본 논문에서는 u-IT기술을 농업에 적용하여 시설하우스 식물들에게 최적의 생장 환경을 자동으로 조절하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 온도, 습도 등의 환경 센서와 EC, PH 등의 생체 센서 그리고 자동제어장치들로 구성되어 있고, 이는 자동조절 소프트웨어로 제어된다. 농민은 이 시스템을 기반으로 시설하우스의 생장환경을 정밀하게 제어하여 생산비를 절감하고 고품질의 농산물을 생산하게 된다. 본 시스템은 각 시설하우스에 설치되는 클라이언트 시스템과 클라이언트의 데이터를 취합하는 서버시스템으로 구축이 되었고, 인터넷과 3G망을 통해 각 농가의 자료를 취합한다. 수집된 생장환경 데이터는 최적의 작물 생장환경을 찾아내기 위해 다양한 방법으로 분석되고, 시각화되어 농가 컨설팅 자료로 활용된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권12호
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• pp.1095-1105
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• 2013

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.