유비쿼터스 세상의 도래와 함께 언제 어디서나 네트워크 망에 접속하여 자신에게 필요한 서비스를 이용하는 것이 가능해 졌다. 이는 지역의 센싱 정보와 데이터를 제공하는 센서 네트워크의 발달로 인해 가속화되어 가고 있다. 현재 센서 네트워크는 환경 모니터링, 헬스케어 그리고 홈자동화와 같은 우리 삶의 편의에 큰 기여를 하고 있다. 하지만 기존의 네트워크와는 달리 한정적인 자원을 가진 센서를 통한 무선통신을 수행함으로써 공격자에게 쉽게 노출되는 단점을 가진다. 따라서 센서 네트워크 상에서의 안전한 보안통신을 위해 통신간에 유통되는 메시지는 대칭키로 암호화되어 전송된다. 지금까지 많은 대칭키 암호화알고리즘이 연구되어 왔으며 그 중에서도 HIGHT 알고리즘은 하드웨어와 소프트웨어 구현에서 기존의 AES보다 속도측면에서 효율적이다. 따라서 RFID 태그와 센서 노드 그리고 스마트 카드와 같은 자원 한정적인 장비에 적합하다. 본 논문에서는 초경량 대칭키 암호화 알고리즘인 HIGHT 알고리즘의 소프트웨어 최적화 구현 기법을 제시한다.
인간의 건강에 대한 관심 증가에 맞춘 상시적인 질병 관리를 위해 다수 개의 측정센서를 이용하여 측정된 생체 신호를 융합한 임계값을 분석하여 개개인의 맞춤형 진단을 위한 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 성능평가 결과 생체 신호의 분석을 위한 SVM 알고리즘은 평균 2%의 오차율이 나타났으며, 윈도우의 크기를 5000으로 분할했을 때 저장 공간의 최대 19.2%를 축소함으로써 효과적임을 보였다. 분류의 정확도는 윈도우 크기를 5000으로 분할했을 때 97.2%로 가장 높은 정확도를 보였다. 또한 총 5000개의 생체 신호 집합의 분석 결과 중 84개의 결과가 다르게 나왔으나 시스템으로부터의 결과가 전문가의 진단 결과보다 더 낮은 경우는 발생하지 않았으며, 약 98%의 정확도를 보였다.
개인 맞춤형 식이 운동 콘텐츠 제공을 위해 1개 3차병원에서 제공하는 PHR(Personal Health Records)을 기반으로 건강관리 스마트폰 어플리케이션을 개발하였다. PHR의 상병명에 근거하여 각 질환과의 상관관계를 적용한 식이 운동 적합률 알고리즘을 통해 개인의 질환을 관리하기 위한 맞춤형 콘텐츠를 제공하며, 식사량과 운동량을 기록하여 섭취 소비한 칼로리를 기록하는 기능을 제공한다. 또한 사용자의 위치정보를 근거로 한, 음식점 위치 정보 및 해당 메뉴, 그에 따른 영양분석에 대한 정보를 제공하는 개인에게 적합한 콘텐츠를 이용하고 기록할 수 있는 서비스로써, 사용자의 상태와 편의성을 고려하여 유헬스 서비스를 제공할 수 있다.
블록체인 기술은 신뢰모델과 비즈니스 프로세스를 다양한 산업분야에서 혁신적으로 바꿀 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 하지만, 효율성보다는 자율성을 추구한 시스템의 초기단계로 평가되고, 분산원장기술도 기존의 관계형 DB 거래기술에 비해 가격과 도입시간에서의 모니터링 및 점검이 필요하다고 판단된다. 하지만, 국내 외 민간에서는 구체적인 영역에서 블록체인 기술이 적용되어 활성화되고 있고 기록의 불변성, 투명성, 비즈니스 규칙의 자율적인 실행을 특징으로 초기의 과장된 기술이라는 의심에서 벗어나 금융업계는 물론 다양한 산업군에서 이력과 신원, 자격인증과 감사 등에 활용되기 시작했다. 이에, 본 논문에서는 보안 취약점, 규제환경의 미흡, 기술적 공감대 및 공통표준의 미흡 등에서 문제점을 분석하였다. 그리고 블록체인 기술이 갖는 비즈니스적 의미와 가능성을 저작권, 물류, 헬스케어, 환경분야에서의 실제 도입성과 기반의 모니터링을 통해 개념에서 현실 제도권으로 진입되어 산업생태계의 혁신을 이를 것으로 전망하였다.
연구의 목적은 가정에서 안정 시 인체의 생리적 활력 정보를 센서와 ICT 정보 기술을 통해 연속적으로 수집하는 시스템과 수집된 정보를 이용하여 당뇨병증 유무를 예측하는 인공신경망 기계학습 방법과 필수적인 기본 변수 값을 제시하였다. 연구 방법은 정상인(DM-) 20명과 당뇨병(DM+) 15명을 대상으로 BCG와 ECG 센서의 심박수 측정값의 상관 관계를 분석하였으며 상관 계수는 R2=0.959이다. Artificial Neural Network(ANN) 기계학습 프로그램을 이용하여 당뇨병증 예측 가능성을 확인하였고 입력 변수는 심박변이도의 시계열정보와 심박수, 심박변이도, 호흡율, 박동량 정보, 최저혈압, 최고혈압, 년령, 성별이며 ANN 기계학습 예측 정확도는 99.53%이다. 그리고 향후 ANN 기계학습 방법을 활용하여 BMI 정보를 이용한 당뇨예측 모델, 심장 기능 장애 예측 모델, 수면장애 분석 모델 등의 계속적인 연구가 필요하다.
본 논문에서는 효율적인 손목시계형 PPG 측정 장치의 구현에 관하여 연구하였다. PPG는 반사형 또는 투과형으로 측정이 가능하며, 일반적으로 손목시계의 형태의 PPG 측정 장치는 반사형으로 구현되기 때문에 동잡음에 취약하다는 단점이 있다. 또한 반사형의 경우 한쪽 손을 고정한 상태에서 다른 손을 사용하여 측정을 해야 하기 때문에 활동성에도 제약이 따른다. 본 논문에서는 기존에 개발된 장치에 클립형의 투과형 센서를 추가하여 손가락에 고정시킴으로써 측정 시 움직임을 최소화하도록 동잡음에 강건하도록 하였고, 한 손으로 측정이 가능할 뿐만 아니라 탈부착이 가능하도록 구현하여 활동성에 영향이 없도록 하였다. 제안된 장치는 측정된 신호를 실시간으로 전송이 가능하기 때문에 스마트 헬스케어 분야에 적합하며 제안된 장치의 성능을 판단하기 위해 기존의 장치와 같은 조건하에서의 측정된 신호를 비교 실험하였다. 실제 심박수 측정이 가능한 파형을 확인한 결과, 제안된 측정 장치는 기존의 장치에 비해 20%의 성능향상이 있음을 확인하였다.
고령자들의 정신적/육체적 건강 유지를 위해 디지털 메디신 (Digitial Medicine)의 일환으로 일상에서의 운동 프로그램을 사용하는 시도가 다양하게 이루어지고 있다. 특히 웨이러블 기기에 부착된 센서를 활용한 운동 처방과 분석 방법은 IoT 기술을 헬스케어 분야에 적용시키는 대표적인 예로 제시된다. 본 연구에서는 현재 수원시 노인정신건강센터에서 운영하는 운동 프로그램에서 기존에 수기로 수집되고 작성되는 데이터 분석의 신뢰성을 개선하고 노인들의 운동 동기를 촉구하고자 스마트밴드와 BLE 스캐너 장치를 활용하여 IoT(Internet of Thing)기반 행동 인터벤션(intervention) 시스템을 구현한다. 실제 운동 처방과 운동 데이터 분석을 통해 행동 인터벤션 시스템을 테스트하여 데이터 수집과 분석의 무결성을 검증하고 시스템의 개발과 적용에 대한 일련의 과정을 제시한다.
임상 의료 분야에서 질병 진단 및 치료를 위해서는 분자 수준(프로틴, DNA 등)의 크기 뿐만 아니라, 세포 수준에 대한 분석이 필요하다. 많은 경우 실험 샘플이 시간에 따라 변질되기 때문에 정확한 분석을 위해서는 빠른 분석과 실시간 데이터가 필요하다. 본 연구에서는 나노 마이크로 크기의 세포내 단백질이나 DNA의 변화 과정 등을 촬영할 수 있는 3차원 형광 관측 장치를 제작하고 이로부터 얻은 형광 이미지를 실시간 통합 관리 및 분석하기 위한 서버 클라이언트 기반의 형광 이미지 분석 시스템을 구축하였다. 시스템은 형광 관측 장치와 소프트웨어 그리고 형광 이미지를 실시간으로 분석할 수 있는 모바일 프로그램으로 구성된다. 개발된 시스템은 의료인이 시공간의 제약 없이 응급환자의 샘플에서 획득한 형광이미지를 실시간으로 전송받아 분석 및 진단을 내릴 수 있도록 해 주므로 유비쿼터스 헬스 구현에 활용할 수 있다.
최근 대기업을 중심으로 가전제품, 스마트폰, 헬스케어 제품에 IoT를 부착한 제품을 출시하여 IoT에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 그러나, 우리나라 중소기업 환경은 다른 나라보다 IoT 기술을 적용하기 어려운 환경이기 때문에 IoT 기술을 중소기업 환경에 쉽게 접근할 수 있는 환경 개선 프로세스가 무엇보다도 절실한 상황이다. 본 논문에서는 우리나라 중소기업에서 현재 운영중인 제조 공정을 IoT 기술과 융합하였을 때 생산 효율성을 향상시킬 수 있는 서비스 운영모델을 제안한다. 제안 모델은 전체 제조 공정과정에서 제조 제품 정보와 센서/다바이스 정보를 이용하여 IoT 기술을 활용하는 것을 목적으로 한다. 성능평가 결과, 제안 모델은 기존 모델보다 제조 프로세스의 효율성이 23.1% 향상되었다. 또한, 제조 프로세스가 증가할수록 기존 모델에 비해 업무 처리시간이 평균 17.3% 단축되었다. 마지막으로 제조 공정에 사용되는 인력 감축 비용이 기존 모델보다 평균 19.8% 감소되는 것으로 나타났다.
은행나무 종자인 백과를 70% 에탄올로 추출하여 미백 효능을 규명하고 화장품 소재로서의 응용 가능성을 확인하고자 하였다. 백과 에탄올추출물 (GBE)을 B16F10 melanoma cells에 처치하여 멜라닌 생성과 tyrosinase 활성을 확인한 결과 유의한 수준의 멜라닌 생성 저해가 관찰되었고, 멜라닌 생성과정에 관여하는 주요 효소인 tyrosinase의 활성이 농도 의존적으로 억제됨이 관찰되었다. 멜라닌 생성 관련 주요 인자들의 단백질 발현과 mRNA 수준을 관찰한 결과, tyrosinase, tyrosinase-related protein-1, -2 (TRP-1, -2), microphthalmia-associated transcription factor (MITF)의 단백질 발현과 유전자 수준이 GBE의 처리에 의해 유의한 수준으로 저해되었다. 이 결과를 통해, 본 연구의 백과 에탄올추출물은 멜라닌 세포의 멜라닌 생성 관련 핵심 전사인자인 MITF의 조절을 통해 멜라닌 생성 억제 효과를 나타내는 것으로 보인다. 이에 따라 백과 에탄올추출물을 화장품 미백 기능성 소재로 활용 가능성이 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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