After the 4th industrial revolution, the healthcare industry is striving to find new business models through new technologies. Among them, blockchain technology is one of the technologies that have great interest in the healthcare industry. Most providers of personal health record systems have difficulty in securing marketability due to various problems. Therefore, they try to integrate blockchain technology to develop new systems and gain marketability. However, blockchain has limitations in solving the problems of the personal health record system. In this study, we have designed a personalized health data management framework that enables information subjects to acquire full ownership rights of individual's health data, based on distributed ledger technology. For the framework design, we refer to the structure of R3 Corda. It was designed with a different network structure than the existing blockchain systems so that the node can be operated on the personal user's mobile device. This allows information subjects to directly store and manage their own data and share data with authorized network members. Through the proposed system, the information utilization of the healthcare industry can be improved and the public health promotion and medical technology development can be realized.
Applying the conventional machine-learning method which has been frequently used in health-care area has several fundamental problems for modern U-health service analysis. First of all, we are still lack of application examples of the traditional method for our modern U-health environment because of its short term history of U-health study. Second, it is difficult to apply the machine-learning method to our U-health service environment which requires real-time management of disease because the method spends a lot of time in the process of learning. Third, we cannot implement a personalized U-health diagnosis system using the conventional method because there is no way to assign weights on the disease-related variables although various kinds of machine-learning schemes have been proposed. In this paper, a novel diagnosis scheme PCADP is proposed to overcome the problems mentioned above. PCADP scheme is a personalized diagnosis method and it makes the bio-data analysis just a 'process' in the U-health service system. In addition, we offer a semantics modeling of the U-health ontology framework in order to describe U-health data and service specifications as meaningful representations based on this PCADP. The PCADP scheme is a kind of statistical diagnosis method which has characteristics of flexible structure, real-time processing, continuous improvement, and easy monitoring of decision process. Upto the best of authors' knowledge, the PCADP scheme and ontology framework proposed in this paper reveals one of the best characteristics of flexible structure, real-time processing, continuous improvement, and easy monitoring among recently developed U-health schemes.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.10
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pp.1-6
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2019
As mobile technologies such as Internet of Things (IoT)-based smart homes and financial technologies (FinTech) are developed, authentication by smart devices is used everywhere. As a result, presence-based biometric authentication using smart devices has become a new mainstream in knowledge-based authentication methods like the existing passwords. The electrocardiogram (ECG) is less prone to forgery, and high-level personal identification is its unique feature from among various biometric authentication methods, such as the pulse, fingerprints, the face, and the iris. Biometric authentication using an ECG is receiving a great deal of attention due to its uses in healthcare and FinTech. In this study, we implemented an ECG authentication system that allows users to easily measure and authenticate their ECG waveforms using a miniaturized wearable device, rather than a large and expensive measurement device. The implemented ECG authentication system identifies ECG features through P-Q-R-S-T feature point identification, and was user-certified under the proposed authentication protocols. Finally, assessment of measurements in a majority of adult males showed a relatively low false acceptance rate of 1.73%, and a low false rejection rate of 4.14%, in a stable normal state. In a high-activity state, the false acceptance rate was 13.72%, and the false rejection rate was 21.68%. In a high-heart rate state, the false acceptance rate was 10.48%, and the false rejection rate was 11.21%.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.489-492
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2014
This thesis provides the design of system software for the management of radiation dose that is generated using computer tomography(CT). Because radiation exposure is different depending on the difference in sensitivity to each part for each of the patient's body, if we will be able to manage an appropriate amount of radiation, it is possible to estimate the radiation exposure of the patient as a result. Recently, radiation leakage incident of Japanese nuclear power plant was in the news internationally and there is a growing interest not only a nuclear power plant, to medical radiation exposure. In spite of the fact that currently safety management of radiation is under control only the workers of the radiation involved, exposure management of patients until now have been required. Surgery and inspection using the radiation in Korea will increase, due to this medical exposure has increased, but it is a reality that medical institution don't know the level of radiation exposure applied to the patient. Therefore a system for managing the radiation exposure of the patient from the medical institution is required. This paper proposes a design of a software program to manage the radiation exposure of CT is an typical imaging tool to use the radiation in the medical institution. By check the amount of radiation dose and set the limit of dose, we would help to optimize the medical exposure of the patient.
The IoT technology is a field that applies and converges the technologies in the existing industrial environment, instead of new technologies. The IoT technology is releasing various application services converged with other industries such as smart home, healthcare, construction, and automobile, and it is also possible to secure the work efficiency and convenience of users of IoT-based technologies. However, the security threats occurring in the IoT-based technology environment are succeeding to the vulnerability of the existing wireless network environment. And the occurrence of new and variant attacks in the combination with the ICT convergence environment, is causing damages. Thus, in the IoT technology-based environment, it would be necessary to have researches on the safe transmission of messages in the communication environment between user and device, and device and device. This thesis aims to design a safe communication protocol in the IoT-based technology environment. Regarding the suggested communication protocol, this thesis performed the safety analysis on the attack techniques occurring in the IoT technology-based environment. And through the performance evaluation of the existing PKI-based certificate issuance system and the suggested communication protocol, this thesis verified the high efficiency(about 23%) of communication procedure. Also, this thesis verified the reduced figure(about 65%) of the issued quantity of certificate compared to the existing issuance system and the certificate management technique.
According to the recent expansion of the network environment, the spread of smart devices is continuously increasing. With the spread of smart devices such as smart phones, smart pads and wearables, changes are taking place in smart technologies and IT convergence technologies. The development of smart technology is a key element of the 4th industrial technology. The Fourth Industrial Revolution expanded the new service-based industry by adding intelligence to residential, industrial and production environments using IT convergence and smart devices. Research on providing various services using smart technologies, such as smart home, smart factory, smart farm, and smart healthcare, is being conducted in variety. In particular, There is a sharp rise in smart homes due to the proliferation of IoT devices and the growth of sensor technology, control technology, applications, data management, and cloud services. Smart home services using smart technology provide residents with convenient, beneficial services and environments. Smart home service has complemented the existing home network service, but there still are flaws to be modified. In other words, the spread of smart devices, the development of service provider-oriented services, and the interlocking of services have limitations in providing services in consideration of user environment and user state. In order to solve this problem, this study proposes a smart home service system that considers the situation of the elderly.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.10
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pp.396-402
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2016
Recently, as the performance of smart phones has advanced and their distribution has increased, various functions in existing devices are accumulated. In particular, functions in smart devices have matured through improvement of diverse sensors. Various applications with the development of smart phones get fleshed out. As a result, services from applications promoting physical activity in users have gotten attention from the public. However, these services are about diet alone, and because these have no exercise motion recognition capability to detect movement in the correct position, the user has difficulty obtaining the benefits of exercise. In this paper, we develop exercise motion-recognition software that can sense the user's motion using a sensor built into a smart phone. In addition, we implement a system to offer exercise with friends who are connected via web server. The exercise motion recognition utilizes a Kalman filter algorithm to correct the user's motion data, and compared to data that exist in sampling, determines whether the user moves in the correct position by using a DTW algorithm.
Mun, Jong Hyeok;Kim, Do Hyung;Choi, Jong Sun;Choi, Jae Young
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.4
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pp.133-142
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2021
With the recent advancements of deep learning, companies such as smart home, healthcare, and intelligent transportation systems are utilizing its functionality to provide high-quality services for vehicle detection, emergency situation detection, and controlling energy consumption. To provide reliable services in such sensitive systems, deep learning models are required to have high accuracy. In order to develop a deep learning model for analyzing previously mentioned services, developers should utilize the state of the art deep learning models that have already been verified for higher accuracy. The developers can verify the accuracy of the referenced model by validating the model on the dataset. For this validation, the developer needs structural information to document and apply deep learning models, including metadata such as learning dataset, network architecture, and development environments. In this paper, we propose a description language that represents the network architecture of the deep learning model along with its metadata that are necessary to develop a deep learning model. Through the proposed description language, developers can easily verify the accuracy of the referenced deep learning model. Our experiments demonstrate the application scenario of a deep learning description document that focuses on the license plate recognition for the detection of illegally parked vehicles.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.23
no.2
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pp.76-83
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2022
With the recent development of IT technology, research and interest in various biosignal measuring devices is increasing. As an aging society is in full swing, research on the elderly population using IT-related technologies is continuously developing. This study is about the development of life pattern detection and fall detection algorithm, which is one of the medical service areas for the elderly, who are rapidly developing as they enter a super-aged society. This study consisted of a system using a 3-axis accelerometer and an electrocardiogram sensor, collected data, and then analyzed the data. It was confirmed that behavioral patterns could be classified from the actual research results. In order to evaluate the usefulness of the human activity monitoring system implemented in this study, experiments were performed under various conditions, such as changes in posture and walking speed, and signal magnitude range and signal vector magnitude parameters reflecting the acceleration of gravity of the human body and the degree of human activity. was extracted. And the possibility of discrimination according to the condition of the subject was examined by these parameter values.
Breast cancer is one of the top three most common cancers in modern women, and the incidence rate is increasing rapidly. Breast cancer has a high family history and a mortality rate of about 15%, making it a high-risk group. Therefore, breast cancer needs constant management after an early examination. Among the various equipment that can diagnose cancer, ultrasound has the advantage of low risk and being able to diagnose in real time. In addition, breast ultrasound will be more useful because Asian women's breasts are denser and less sensitive. However, the results of ultrasound examinations vary greatly depending on the technology of the examiner. To compensate for this, we intend to incorporate motion tracking technology. Motion tracking is a technology that specifies and analyzes a location according to the movement of an object in a three-dimensional space. Therefore, real-time control is possible, and complex and fast movements can be recorded in real time. We would like to present the production of an ultrasound examination guide using these advantages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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