• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.113-121
• /
• 2020

센서 기술의 발전과 스마트 워치, 스마트 밴드와 같은 웨어러블 기기의 보편화로 개인의 건강데이터를 실시간으로 수집하는 일이 가능해졌다. 웨어러블 기기에서 파생된 걸음 수, 심박 수와 같은 건강 데이터들은 모바일 환경의 위치, 날씨 데이터 등의 외부 데이터와 결합하여, 개인의 라이프 스타일 및 건강 상태를 분석하는 방식으로 활용되고 있다. 이처럼 웨어러블 기기에서 파생된 건강 데이터는 편리하고 유용한 기능을 제공하지만 개인의 생활과 밀접한 연관이 있기 때문에 외부에 노출될 경우 심각한 프라이버시 침해 문제가 발생한다. 이에 본 연구는 지역차분프라이버시와 특징점 추출 알고리즘을 사용하여, 웨어러블 기기에서 추출한 건강 데이터를 데이터 소유자의 프라이버시 침해 없이 데이터 수집가에게 전송할 수 있는 기법을 소개한다. 지역차분프라이버시를 통해 데이터 소유자의 프라이버시를 보호하였으며 특징점 알고리즘으로 프라이버시 보호 수준과 데이터 유용성간의 상충 관계를 조절하였다. 실험 결과는 제안하는 기법이 단순 방법에 비해 최대 77% 정도의 오차율 개선이 있음을 보여준다. 수집된 데이터는 데이터 사용자의 요구에 따라 헬스 케어 및 맞춤형 서비스 산업에서 유의미하게 활용될 수 있다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.67-73
• /
• 2019

혈압측정은 오랜 시간동안 외부압력을 이용하여 혈관 압력 대응값으로 계산해왔다. 최근 측정 장비의 소형화와 의료네트워크 기술의 발전으로 개인 건강관리시스템의 활성화로 인해 간단한 센서로 혈압을 연속적이며 실시간 측정이 가능한 환경을 요구하고 있다. 본 연구에서는 광전용적맥파를 적용하고 맥파전달시간을 이용하여 혈압을 추정하고자 한다. 기존 방식은 신체 변수값 등으로 개인 오차를 줄여 측정하는 알고리즘을 사용하고 있으나, 광전용적맥파의 분석과 맥파전달시간의 적용방법에 따라 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 기존 수축기 혈압을 이용하여 혈압을 유추하는 융합적인 방법을 선택하여 적용하였다. 그리고 광전용적맥파 자체로만 혈압 추정이 가능하게 구성하여 초소형 혈압측정시스템을 만드는데 필요한 융합알고리즘을 제공하고자 하였다. 그 결과 수축기혈압과 광전용적맥파의 최대, 최소 주기간격을 이용하여 혈압추정 융합 알고리즘의 가능성을 상관관계로 분석하였다.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제12권4호
• /
• pp.434-442
• /
• 2023

The relationship between acute kidney injury (AKI) prediction and nephrotoxic drugs, or drugs that adversely affect kidney function, is one that has yet to be explored in the critical care setting. One contributing factor to this gap in research is the limited investigation of drug modalities in the intensive care unit (ICU) context, due to the challenges of processing prescription data into the corresponding drug representations and a lack in the comprehensive understanding of these drug representations. This study addresses this gap by proposing a novel approach that leverages patient prescription data as a modality to improve existing models for AKI prediction. We base our research on Electronic Health Record (EHR) data, extracting the relevant patient prescription information and converting it into the selected drug representation for our research, the extended-connectivity fingerprint (ECFP). Furthermore, we adopt a unique multimodal approach, developing machine learning models and 1D Convolutional Neural Networks (CNN) applied to clinical drug representations, establishing a procedure which has not been used by any previous studies predicting AKI. The findings showcase a notable improvement in AKI prediction through the integration of drug embeddings and other patient cohort features. By using drug features represented as ECFP molecular fingerprints along with common cohort features such as demographics and lab test values, we achieved a considerable improvement in model performance for the AKI prediction task over the baseline model which does not include the drug representations as features, indicating that our distinct approach enhances existing baseline techniques and highlights the relevance of drug data in predicting AKI in the ICU setting.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제34권1호
• /
• pp.1-15
• /
• 2020

첨단 정보통신기술(ICT)인 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big Data) 등이 사회와 경제 전반에 융합돼 혁신적인 변화가 일어나는 요즘, 헬스케어, 지능형 로봇, 가정용 인공지능 시스템(스마트홈), 공유자동차 등은 이미 우리 생활에 깊이 영향을 미치고 있다. 이미 오래전부터 공장에서는 로봇이 사람 대신 일을 하고 있으며(FA, OA), 인공지능 의사도 병원에서 활동을 하고 있고(Dr. Watson), 인공지능 스피커(기가지니)와 인공지능 비서인 구글 어시스턴트가 자연어생성을 하며 우리를 돕고 있다. 이제 인공지능을 이해하는 것은 필수가 되었으며, 인공지능을 이해하기 위해서 수학의 지식은 선택이 아니라 필수가 되었다. 따라서 이런 일들을 가능하게 해주는 수학지식을 설명하는 역할이 수학자들에게 주어졌다. 이에 본 연구진은 인공지능과 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)을 이해하기 위해 필요한 수학 개념을 우리의 실정에 맞게 한 학기(또는 두 학기) 분량으로 정리하여, 무료 전자교과서 "인공지능을 위한 기초수학"을 집필하고, 인공지능 분야에 관심이 있는 다양한 전공의 대학생과 대학원생을 대상으로 하는 강좌를 개설하였다. 본 논문에서는 그 개발과정과 운영사례를 공유한다. http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권4호
• /
• pp.163-168
• /
• 2022

클라우드 컴퓨팅과 사물인터넷의 대중화에 따라 사물인터넷 컴퓨팅 환경에 존재하는 인터넷 연결이 가능한 장치들의 수가 점차 증가하고 있다. 또한 스마트홈, 헬스케어 등 사물인터넷을 이용한 다양한 인터넷 응용이 많아짐에 따라 통신 지연 및 연산의 신뢰성과 같은 지표의 서비스품질과 관련된 연구들이 진행되고 있다. 사물인터넷 응용의 서비스품질 향상을 위해 중앙집중형 클라우드 서버에 연결하기 보다 장치와 가까이 존재하고 중앙집중형 클라우드 서버와의 오프로드(offload) 협업을 위해 에지 컴퓨팅(edge computing)이 결함된 클라우드-포그 컴퓨팅 환경이 주목을 받고 있다. 하지만 클라우드-포그 컴퓨팅 환경에서 장치들이 이동성을 특성을 가질 때 사물인터넷 응용 서비스의 연속성이 떨어지고 서비스품질 수준이 저하되는 문제점이 발생하고 있다. 이 논문에서는 에지 기반 포그 컴퓨팅 환경에서 이동성 지원을 위한 라이브 마이그레이션 기반 자원 관리 기법을 제안한다. 제안하는 자원 관리 알고리즘은 사용자의 이동성 방향과 속도를 기반으로 일정 시간 뒤의 위치를 예측하고 이를 기반으로 라이브 마이그레이션을 통해 사물인터넷 서비스 이주를 지원한다. 성능 평가를 통해 제안하는 자원 관리 알고리즘의 효용성을 측정하였으며, 성능 실험에서 정지시간(downtime)과 서비스 작업의 신뢰성이 크게 향상됨을 보였다.

• 적정기술학회지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.238-255
• /
• 2020

2019년말 발생한 COVID-19이 세계적 대유행으로 확산되면서, 선진국과 개발도상국을 가리지 않고 전세계의 의료 시스템을 동시에 무너뜨리는 초유의 사태로 나타나고 있다. 대부분의 시민 사회에서 개인의 보호장구의 부족, 클러스터가 된 지역사회의 격리, 진단과 치료에 필요한 의료시스템의 중단, 사회적 격리로 인한 교육 및 경제활동의 중단 등, 초연결 사회를 지향하던 시민사회가 경험해보지 못한 새로운 위기에 직면하고 있다. 효과적인 대응에 필수적인 개인 보호장비 (PPE), 제독 및 방역 도구, 신속하고 정밀한 대규모 진단, 환자 치료에 필요한 의료기기, 사회적 고립에서 활용될 수 있는 정보의 분석과 연결망 등은 선진국과 개발도상국을 가리지 않고 COVID-19 상황에서 필수적인 사회적 인프라임이 확인되고 있다. 본 Part 1에서는 최근 적정기술로 위기를 극복하기위한 개인보호장구와 개인 및 지역사회의 방역에 대한 사례, 그리고 ICT를 이용한 빅데이터 및 정보활용기술등을 적정기술의 테두리안에서 소개하고자 한다.

• 디자인융복합연구
• /
• 제16권5호
• /
• pp.1-20
• /
• 2017

심뇌혈관 질환은 국내 사망률 2위를 차지하고 있는 주요 만성질환이다. 이 질환은 생활습관의 개선으로 예방할 수 있어서 평소 건강관리가 중요하다. 하지만 국내에서 대부분 예방관리 프로그램은 안내 책자, 강의 등 소극적인 방법으로 대응하고 있어 질환 예방관리의 실효성이 떨어지고 있다. 현재 ICT 기술의 발달로 스마트 헬스케어 시장이 발달함에 따라, 개인의 건강상태를 측정하고 신체 데이터를 수치로 나타내는 수치화된 자아(Quantified self)가 웨어러블 디바이스를 통해 확산하고 있다. 이에 본 연구는 심뇌혈관 질환의 적극적인 예방과 관리를 위해 헬스케어 웨어러블 디바이스를 탐색하고 논의하였다. 먼저 현재 상용화되고 있거나 심뇌혈관 질환과 관련된 헬스케어 웨어러블 디바이스들의 사례들을 부착 형태에 따라 손목형, 의복형, 부착형으로 분류한 뒤 기능 분석했다. 이를 종합해 웨어러블 디바이스를 통한 심뇌혈관 질환의 예방법과 관련 있는 건강활동 트래킹, 생체신호 트래킹, 의료진과 피드백 기능으로 분류해 비교분석 하였다. 이를 통해 질환에 대한 적극적인 자가 헬스케어의 행태가 개선될 수 있음을 기대할 수 있으며, 향후 본 연구를 통해 질환의 예방 연구의 다학제적인 활성 기제로 작용할 수 있을 것이다.