• 전자공학회논문지 IE
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• 제49권2호
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• pp.82-88
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• 2012

본 논문에서는 안드로이드 기반의 모바일 플랫폼을 이용한 통합형 유헬스케어 시스템 설계하여 개인의 건강관리 서비스를 위한 시스템을 제안하였다. 통합형 생체 계측 시스템은 심전도, 산소포화도, 혈압, 호흡, 체온 등 모듈을 통하여 생체 신호를 계측하고 신호처리된 생체 정보를 무선 통신모듈을 이용하여 안드로이드 기반의 모바일 플랫폼 게이트웨이로 전송한다. 전송된 생체 데이터는 모바일 시스템에서 건강상태를 감시하거나 유헬스케어 서버로 전송하도로 설계하였다. 생체신호 감시 시스템을 구현함으로서 측정되어진 생체 데이터를 모니터링하여 현재의 건강상태를 확인할 수 있었으며 보호자의 이동성을 보장할 수 있는 장점을 보였다. 이와 같은 시스템은 개인 건강관리 및 응급환자 감시 시스템을 위한 유헬스케어 시스템 발전에 도움이 되리라 본다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.211-212
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• 2021

최근 건강에 대한 관심이 증가하며 다양한 생체정보를 수집할 수 있는 웨어러블 시장이 확대되고 있다. 또한 이러한 생체신호를 통한 원격의료와 헬스케어 서비스가 보편화될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 IoT 장비를 통해 수집한 생체신호를 데이터베이스에 저장 및 웹을 통해 실시간 모니터링이 가능한 서비스를 소개한다. 생체 데이터의 수집 및 저장과 실시간 모니터링을 시스템을 구현함으로 다양한 건강관리 진단에 활용될 수 있다.

• 통합자연과학논문집
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• 제10권3호
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• pp.162-170
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• 2017

In this paper, it is aim to implement a wheelchair monitoring system that provides users with customized medical services easily in everyday life, together with mobility guarantee, which is the most basic requirement of the elderly and disabled persons with physical disabilities. The case-based intelligent wheelchair monitoring system proposed in this study is based on a case-based k-NN algorithm, which implements a system for constructing and inferring examples of various biometric and environmental information of wheelchair users as a knowledge database and a monitoring interface for wheelchair users. In order to confirm the usefulness of the case-based k-NN algorithm, the SVM algorithm showed an average accuracy of 84.2% and the average accuracy of the proposed case-based k-NN algorithm was 86.2% And showed higher performance in terms of accuracy. The system implemented in this paper has the advantage of measuring biometric information and data communication regardless of time and place and it can provide customized service of wheelchair user through user friendly interface.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권2호
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• pp.221-228
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• 2021

Recent improvements on the quality, fidelity and availability of biometric data have led to effective human physical activity detection (HPAD) in real time which adds significant value to applications such as human behavior identification, healthcare monitoring, and user authentication. Current approaches usually use machine-learning techniques for human physical activity recognition based on the data collected from wearable accelerometer sensor from a single wearable smart device on the user. However, collecting data from a single wearable smart device may not provide the complete user activity data as it is usually attached to only single part of the user's body. In addition, in case of the absence of the single sensor, then no data can be collected. Hence, in this paper, a continuous HPAD will be presented to effectively perform user activity detection with mobile service infrastructure using multiple wearable smart devices, namely smartphone and smartwatch placed in various locations on user's body for more accurate HPAD. A case study on a comprehensive dataset of classified human physical activities with our HAPD approach shows substantial improvement in HPAD accuracy.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.1-10
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• 2012

본 논문에서는 모바일 헬스케어 시스템에 적합한 환자모니터링 시스템을 제안한다. 모바일 헬스케어 시스템은 스마트폰과 같은 모바일 장치를 사용하기 때문에 휴대가 간편한 소형 컴퓨팅 장치로 구성되어 있으며, 기존 컴퓨터에서 수행하던 작업을 수행할 수있다. 환자의 생체정보를 이동통신망환경에서 의료진과 환자 및 환자 가족의 스마트폰으로 실시간으로 전달할 수 있도록 TinyOS 기반의 의료용 메시지 구조를 설계하였으며 NesC를 사용하여 HBE-Ubi-ZigbeX에 포팅 하였다. 의료진과 환자 및 환자 가족이 스마트폰을 통하여 실시간으로 확인 할 수 있도록 안드로이드 기반의 환자 정보 모니터링 애플리케이션을 구현하여 일상생활에서 사용되고 있는 스마트폰에서 동작을 확인함으로써 생체정보의 원활한 송수신을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.38-47
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• 2021

본 연구는 블록체인 기반의 집단방역관리 시스템 및 상용화 모델이다. 본 시스템의 구성은 웨어러블 기기로부터 생성된 측정값에 기반하여 생체정보를 생성하는 생체정보생성부와 이곳에서 생성된 생체정보를 방역관리 플랫폼으로부터 전송하는 생체정보 전송부, 공동체서버에서 전송된 조치정보를 방역관리 플랫폼으로부터 수신하는 조치정보 수신부를 포함하는 시스템이다. 또한, 단말기로부터 생체정보를 수집하는 생체정보수신부와 상기 생체정보 수신부를 통해 생성된 생체정보를 블록체인 암호화 기술에 기반하여 암호화하는 암호부 및 감염병에 대한 증상을 데이터베이스화하여 증상정보를 저장하는 감염진단 데이터베이스로 구성된다. 생성된 데이터베이스는 유증상자로 확인된 사용자의 단말기로부터 위치정보를 수신하여 해당 사용자의 위치를 확인하는 위치정보 확인부와 위치가 확인된 후 사용자의 위치에 기반하여 해당 사용자가 공동체에 도착하였는지 판단하는 공동체도착 판단부를 포함하고 있다. 그리고 공동체 서버는 생성된 정보들 간의 상호작용을 돕는다. 이러한 블록체인 기반의 집단방역관리 시스템은 기존의 방역관리체계를 고도화하며 더욱 안전하고 건강한 사회를 구현하는데 도움을 줄 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.79-86
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• 2017

In this paper, we implement a common module that can integrate multiple biometric information for integrated patient monitoring system. Conventional biomedical instruments have many devices attached to each patient, making it difficult to monitor abnormality signs of many patients in real time. In this paper, we propose a module for an integrated monitoring system that can perform centralized monitoring using a common module that integrates multiple measurement devices. A protocol for sending and receiving packets between the measuring device and the common module is designed, and the packets transmitted through the network are stored and managed through the integrated monitoring system and provide information to various users such as medical staff. The results of this study are expected to contribute to the management of patients and efficient medical services in hospitals.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1365-1369
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• 2013

최근 u-Healthcare 서비스에서 다양한 생체정보를 간편하게 측정하는 개인건강기기(PHD)와 측정된 정보를 전송하고 수집하기 위한 표준의 필요성이 제품 간의 이식성, 확장성, 상호 운영성을 보장하기 위해 크게 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 개인건강기기에서 측정된 생체정보(산소포화도, 몸무게, 심전도, 혈압등)를 ISO/IEEE 11073 기반인 Bluetooth Health Device Profile을 이용해서 스마트폰으로 실시간 모니터링 할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.625-632
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• 2014

유헬스 서비스는 사물인터넷 장치와 스마트 기기와 같은 모바일 장치를 사용하기 때문에 휴대가 간편한 소형 컴퓨팅 장치로 구성되어 있으며, 기존 컴퓨터에서 수행하던 작업을 동시에 수행할 수 있다. 환자의 생체정보를 이동통신망 환경에서 의료진과 환자 및 환자의 가족의 스마트기기로 실시간으로 전달할 수 있도록 bluetooth HDP기반의 메시지 구조를 사용하였다. ISO/IEEE 11073 PHD 표준을 기반으로 agent와 manager 사이의 통신 방법을 정의하였다. 의료진과 환자 및 환자의 가족이 스마트 기기를 통하여 실시간으로 확인할 수 있도록 안드로이드 기반의 모니터링 애플리케이션을 구현하여 일상생활에서 사용되고 있는 스마트 기기에서 동작을 확인함으로써 생체정보의 원활한 송수신을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권1호
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• pp.1-5
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• 2006

In this paper, we propose a subject-independent regression model to estimate systolic blood pressures (SBP) conveniently and continuously. There have been several researches on estimating SBP with pulse transit time (PTT) and they showed promising results. However, previous studies used only PTT as the estimation parameter, and their models were generated with just one person's PTT data which is not applicable to estimating other person's SBP. Therefore, we collected several additional biometric parameters with 202 healthy subjects. After statistical analysis of measured biometric parameters with SBP, we chose final estimating parameters including PTT to generate a multiple linear regression model for estimating SBP. Comparing the results of our study with approvable standards of automated sphygmomanometers developed by Association for the Advancement of Medical Instrumentation and approved by American National Standards Institute (ANSI/AAMI) indicates that our proposed method for continuously blood pressures monitoring gives an acceptable error.