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 논문에서는 시간 흐름을 고려한 특징추출과 군집분석을 이용한 헬스 리스크 관리를 제안한다. 제안하는 방법은 세단계로 진행한다. 첫 번째는 전처리 및 특징추출 단계이다. 이는 웨어러블 디바이스를 이용하여 라이프로그를 수집하여 불완전데이터, 에러, 잡음, 모순된 데이터를 제거하며 결측 값을 처리한다. 그 다음 특징추출을 위해 주성분 분석을 통해 중요 변수를 선택하고, 상관계수와 공분산을 통해 데이터 간의 관계와 유사한 데이터들의 분류를 진행한다. 또한 라이프로그에서 추출한 특징을 분석하기 위해 시간의 흐름을 고려하여 K-means 알고리즘을 통해 동적 군집을 진행한다. 새로운 데이터는 오차 제곱합의 증가분을 기반으로 유사성 거리 측정 방법을 통해 군집을 진행하고, 시간의 흐름을 고려하여 군집에 대한 정보를 추출한다. 따라서 특징 군집을 통해 헬스 의사결정 시스템을 이용하여 신체적 특성, 생활습관, 질병여부, 헬스케어 이벤트 발생위험, 예상 정도 등의 요소를 통해 리스크를 관리할 수 있다. 성능평가는 Precision, Recall, F-measure을 사용하여 제안하는 방법과 퍼지방법, 커널기반 방법을 비교한다. 평가결과 제안하는 방법이 우수하게 평가된다. 따라서 제안하는 방법을 통해 유병자와의 유사도를 이용하여 정확한 사용자의 잠재적 건강 위험을 예측 및 적절한 관리가 가능하다.
RFID는 유헬스의 핵심 기술로서 환자 위치 추적 관리, 의료 자산관리 등 다양한 목적으로 의료기관에 적용될 수 있다. 하지만, 정작 의료기관에서는 높은 도입 비용으로 인하여 RFID 도입이 기대와 달리 적극적이지 못한 실정이다. 도입 검토 단계에서 정확한 비용과 도입 효과를 산정하는 것은 의료기간에서의 RFID 확산에 꼭 필요하다. 본 논문에서는 의료기관에서 RFID 도입시 예상되는 비용 및 효율을 평가하기 위한 시뮬레이션 기법을 제안한다. 의료기관을 대상으로 하여 태그를 부착한 환자의 이동을 가상으로 모델링하는 기법을 제시한다. 그리고 환자의 이동에 따른 RFID 태그 인식 시뮬레이션을 통해 태그 인식 이벤트를 생성하는 방법을 제시한다.
최근 유전체학, NGS(Next Generation Sequencing) 기술, IT/NT 장비의 발전 등에 따라 방대한 양의 바이오-메디컬 데이터가 생산되고, 이에 따라 빅데이터를 활용한 헬스케어 산업이 급속히 발달하고 있으며, 이와 관련된 빅데이터 기술은 국민의 건강 증대와 건강한 고령 삶을 제공하는 핵심 기술로 급부상하고 있다. 패스웨이는 단백질, 유전자, 세포 등의 생체적 요소 간의 역학관계 혹은 상호작용 등을 네트워크 형식으로 표현한 생물학적 심층지식으로, 바이오-메디컬 빅데이터 분석에 있어서 널리 활용되고 있다. 하지만 패스웨이는 매우 다양한 형태를 갖고 용량이 매우 큰 빅데이터로 이를 분석하는데 많은 시간이 소요된다. 그래서 본 논문에서는 세계적으로 가장 우수하고 방대한 양의 패스웨이를 제공하는 KEGG 패스웨이 데이터베이스로부터 사용자가 관심 갖는 패스웨이만을 자동 수집하고 패스웨이 간 계층구조를 기반으로 네트워크를 구성 후, 해당 패스웨이 네트워크에 대한 클러스터링과 핵심 패스웨이 선정을 통해 패스웨이 간의 역학관계 또는 상호작용을 직관적으로 분석할 수 시스템을 제안했다.
Purpose The purpose of this study is to examine the effect of the acceptance intention towards healthcare wearable device in Korea. Specifically, this study attempted to identify the relationships among the acceptance intention towards healthcare wearable device, technical characteristics and user's personal characteristic based on UTAUT(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) model. Design/methodology/approach For this purpose of research, we conducted against consumers who use the wearable devices and we collected data from 219 wearable device users. The analyses were conducted using SPSS and AMOS19.0 which is powerful structural equation modeling (SEM) software. Findings The main findings are as followed; First, functional diversity, wearability, trend sensitivity and health perception are significantly related to performance expectancy, while visual aesthetic and enjoyment are not significantly related. Second, performance expectancy and effort expectancy are significantly related to acceptance intention towards healthcare wearable device. Third, effort expectancy is significantly related to performance expectancy.
A business model (BM) can be developed based on a business model framework (BMF) consisting of key components such as value proposition, customers, and resources. To systematically generate and analyze emerging BMs such as healthcare BM, an integration of diverse BMF components is needed. The present study is to establish a comprehensive BMF and evaluate its applicability to healthcare BMs. Based on a review of eight BMF studies, ten BMF components were identified and classified into five major components (value proposition, resources, organizing model, customers, and revenue model) and five minor components (technology, service platform, delivery, competitive strategy, and growth/exit) by analyses of frequency and functional importance. Lastly, the BMs of three emerging healthcare companies (WellDoc, Inc., CFW Shops, and Aravind Eye Care System) were analyzed and compared in terms of the proposed BMF components. The comprehensive BMF components presented in the study can be of help for developing new BMs and analyzing the strengths and weaknesses of BMs.
대한민국에서 스마트디바이스의 사용이 급증함에 따라 척추 질환 환자 수도 증가하고 있다. 이로 인해 스마트디바이스 사용으로 인한 근골격계 질환인 척추 질환 환자 수가 계속 증가하고 있다. 이 연구는 안드로이드 어플리케이션을 개발하여 운동 유도 기능을 통해 척추 질환 예방을 목표로 하며, 헬스케어 어플리케이션의 활용성 향상과 안드로이드의 오버레이 기술을 활용하여 운동을 유도하는 방안을 모색하였다. 또한, 현재 대한민국의 총 인구를 고려하면, 스마트디바이스 사용으로 인한 척추 질환 환자 수가 상당할 것으로 추정되며, 이에 바른 자세 유지와 꾸준한 운동 습관의 중요성이 강조된다. 이러한 연구는 스마트디바이스 사용으로 인한 척추 질환 예방을 위해 보다 나은 어플리케이션 개발을 통해 사용자들에게 도움을 줄 수 있음을 제시하고 있다.
맥압증폭은 대동맥과 말초기관과의 혈압기능 평가 및 심혈관 질환을 예측하는 주요 매개변수로 나이와 관련이 높다. 그러나, 기존의 맥압증폭을 구하기 위해서는 관혈적인 방법으로 대동맥압을 측정하거나 혹은 전달함수와 같은 복잡한 대동맥압 추정 알고리즘을 구현하여 측정하여야 한다. 그러나, 유헬스를 활용한 스마트케어 환경에서 복잡한 알고리즘은 오히려, 계산량을 높이고, 시스템가격을 높일 수 있으므로, 최대한 단순화된 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 맥압증폭을 주파수영역의 에너지 관점으로 맥압증폭을 접근하였고, 대동맥압 추정없이 추정할 수 있는 새로운 지수를 제안한다.
본 논문에서는 유헬스를 위한 적응형 미들웨어를 제안한다. 제안하는 적응형 미들웨어의 특징은 USN(Ubiqitous Sensor Network)과 RFID를 동시에 지원하는 미들웨어로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 사용자 인식수단으로 RFID 태그와 Zigbee sensor를 동시에 지원한다. 둘째, RFID Reader와 Zibee 센서가 수집한 데이터를 filtering하여 주기적으로 응용 프로그램에 전달한다. 셋째, 이동하는 사용자에 대하여 realtime health monitoring을 지원한다.
최근 의료기술은 IT 기술과 융합하여 언제, 어디서나 의료 서비스를 받을 수 있는 유헬스케어 서비스가 각광을 받고 있다. 그러나, RFID 기술을 유헬스시스템에 적용한 체내삽입장치는 환자의 민감한 생체정보가 쉽게 제3자에게 유출되어 프라이버시 침해에 쉽게 노출될 수 있는 문제점이 있다. 이 논문에서는 체내삽입장체에 RFID 기술을 접목하여 환자의 생체정보가 불법적인 목적으로 시용되지 않는 RFID 기반의 유헬스케어 인증 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 관리자와 병원관계자의 랜덤수를 조합하여 환자의 생체정보의 무결성을 보장하며, 연속번호 $SEQ$와 타임스탬프 $T$을 사용하여 체내삽입장치와 관리자, 관리자와 병원관계자를 서로 동기화하고 있다. 또한, 불법적인 공격자로부터 사용자의 프라이버시를 보호하도록 환자의 보안 인식자를 관리자(=위장자)에서 관리함으로써 환자의 생체정보 유출을 예방한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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