• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.538-541
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• 2009

Increasing of number of people who suffered from long term chronic diseases which required frequent daily health monitoring and body check up in conjunction with the trendy uses of mobile phones and Personal Digital Assistants (PDAs) in various ubiquitous computing had make portable healthcare system a well known application today. A mobile phone based portable healthcare monitoring system with multiple vital signals monitoring ability at real time in WSN and CDMA network is developed. This system carries out real time monitoring and local data analysis process in the mobile phone. Any detection of abnormal health condition and diagnosis at earlier stage will reduce the risk of patient's life. As an extension to the existing model, a pre-diagnosis management system (PDMS) is designed to minimize the time consuming in pre-diagnosis process in the hospital or healthcare center. An alert is sent to the web server at the healthcare center when the patient detects his health is at critical state where the immediate diagnosis is needed. Preparation of diagnosis equipments and arrangement of doctor and nurses at the hospital side can be done earlier before the arrival of patient at the hospital with the help of PDMS. An efficient pre-diagnosis management increases the chances of diseases recovery rate as well.

• 한국인공지능학회지
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• 제8권1호
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• pp.1-6
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• 2020

The Recently there has been a growing interest in health care due to the COVID-19 situation. In this paper, we intend to develop a healthcare monitoring system to provide users with smart healthcare systems in line with the healthcare 3.0 era. The system consists of a wireless network between various sensors, Android smartphones, and OLEDs using Bluetooth, and through this, a health care monitoring system capable of collecting user's biometric information and managing health by receiving data values of sensors connected to Arduino. In conclusion, the user's BPM value was calculated using the heart rate sensor, and the exercise intensity can be adjusted through this. In addition, a step derivation algorithm is implemented using an acceleration sensor, and calorie consumption can be measured using the step and weight values. As such, the heart rate, step count, calorie consumption data can be transmitted to a smartphone application through a Bluetooth module and output, and can be output to an OLED for users who are not easy to access the smartphone. This healthcare monitoring system can be applied to various groups and technologies.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권7B호
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• pp.575-582
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• 2008

기존의 환자 모니터링 시스템은 환자가 자신의 정보를 원하는 경우 의료 기관을 통해서 정보 확인이 가능 하였다. 그러나 U-Healthcare 기반의 환자 모니터링 시스템에서는 RFID 시스템을 의료 환경에 적용하여 언제 어디서나 자신의 정보를 RFID 리더가 탑재된 모바일 장치를 통하여 확인이 가능하다. 환자의 태그 정보를 읽어 들여 환자가 원하는 서비스를 제공하기 위해서는 RFID 미들웨어 설계가 필요하다. 임베디드 리눅스 기반의 RFID미들웨어는 크게 RFID 모듈, ARM 프로세서, RS-232 인터페이스 등으로 구성된다. RFID 모듈은 사용자의 정보를 입력받기 위하여 사용되며, RS-232 인터페이스를 통하여 RFID 미들웨어로 정보를 전달한다. 또한 본 시스템은 임베디드 전용 ARM 프로세서를 사용하여 환자 모니터링 시스템에 특화된 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 제안한 U-Healthcare 기반의 환자 모니터링 시스템은 임베디드 리눅스 기반의 Qt를 사용하여 RFID 미들웨어를 구현하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.808-817
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• 2016

Recently, the wearable computing technology with bio-sensors has been rapidly developed and utilized in various areas such as personal health, care-giving for senior citizens who live alone, and sports activities. In particular, the wearable computing equipment to measure vital signs by means of digital yarns and bio sensors is noticeable. The wearable computing devices help users monitor and manage their health in their daily lives through the customized healthcare service. In this paper, we suggest a system for monitoring and analyzing vital signs utilizing smart healthcare clothing with bio-sensors. Vital signs that can be continuously acquired from the clothing is well-known as unstructured data. The amount of data is huge, and they are perceived as the big data. Vital sings are stored by Hadoop Distributed File System(HDFS), and one can build data warehouse for analyzing them in HDFS. We provide health monitoring system based on vital sings that are acquired by biosensors in smart healthcare clothing. We implemented a big data platform which provides health monitoring service to visualize and monitor clinical information and physical activities performed by the users.

• 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.

• Healthcare Informatics Research
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• 제24권4호
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• pp.371-375
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• 2018

Objectives: To successfully introduce an Internet of Things (IoT) system in the hospital environment, this study aimed to identify issues that should be considered while implementing an IoT based on a user demand survey and practical experiences in implementing IoT environment monitoring systems. Methods: In a field test, two types of IoT monitoring systems (on-premises and cloud) were used in Department of Laboratory Medicine and tested for approximately 10 months from June 16, 2016 to April 30, 2017. Information was collected regarding the issues that arose during the implementation process. Results: A total of five issues were identified: sensing and measuring, transmission method, power supply, sensor module shape, and accessibility. Conclusions: It is expected that, with sufficient consideration of the various issues derived from this study, IoT monitoring systems can be applied to other areas, such as device interconnection, remote patient monitoring, and equipment/environmental monitoring.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.31-40
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• 2010

본 논문에서는 u-헬스케어 응용 서비스 지원을 위한 액티브 모델 기반의 서비스 컴포넌트를 제안한다. 서비스 컴포넌트는 헬스케어 응용 서비스의 개발을 지원하기 위해 기능을 세분화하여 구현하였다. 특히, 분산 객체그룹 프레임워크를 기반으로 다양한 헬스케어 홈서비스에 분산객체 기술을 이용하여 통합된 환경에서 적응형 정보 서비스를 제공하는데 중점을 두었다. 그리고 본 논문에서 제안한 서비스 컴포넌트를 헬스케어 홈 모니터링, 모바일 모니터링, 웹기반 모니터링과 같은 헬스케어 응용 서비스에 적용하여 수행 결과를 보인다. 또한 응답시간과 네트워크 부하와 시스템 부하에 대한 성능 평가 결과를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권10B호
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• pp.988-993
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• 2009

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 발전함에 따라 언제 어디서나 생체정보를 모니터링하고 관리할 수 있는 U-헬스케어 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 따라 원격 혈당관리, 혈압관리 등의 U-헬스케어 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 U-헬스케어 서비스는 전용단말장치와 모니터링 애플리케이션이 서비스 제공자마다 상이한 운영 플랫폼과 개발언어로 구현되어있다. 이러한 것은 사용자들이 다양한 U-헬스케어 서비스를 제공받기 어렵게 한다. 본 논문에서는 SOA 기반의 U-헬스케어 통합 모니터링 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현을 통하여 본 논문에서 제시한 SOA 기반 U-헬스케어 모니터링 시스템은 각 서비스 컴포넌트의 재사용성 증대를 통해 새로운 인터넷 웹에서 서비스를 용이하게 재구성할 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권12호
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• pp.1095-1105
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• 2013

본 논문에서는 헬스 케어 시스템에서 효율적으로 질병을 관리할 수 있는 RDMS(Rough Set Theory based Disease Monitoring System)을 제안한다. RDMS는 DCM(Data Collection Module), RDRGM(RST based Disease Rule Generation Module), HMM(Healthcare Monitoring Module)로 구성된다. DCM은 바이오센서로부터 환자의 생체 정보를 수집하고, 데이터 처리 절차에 따라 RDMS DB에 저장한다. RDRGM은 RST의 코어와 속성의 지지율을 이용하여 질병 규칙을 생성한다. HMM은 DCM에 의해 수집된 환자 정보를 이용하여 환자의 질병에 대한 위험지수뿐만 아니라 질병에 대한 합병증에 관한 위험지수까지 분석함으로써 환자의 질병을 예측하고, 환자의 위험지수에 따라 환자, 주치의 등에 시각화된 환자의 정보를 전달한다. 또한, RDRGM에 의해 생성된 규칙들에 따라 환자의 의료정보, 현재의 환자건강상태, 환자 가족력 등을 비교분석하여 환자의 질병을 예측하고, 예측결과에 따라 환자 맞춤형 의료 서비스와 의료 정보를 신속하고 신뢰성 있게 제공할 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제30권3호
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• pp.185-190
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• 2009

Biomedical mobile devices for ubiquitous healthcare consist of biomedical sensors and communication terminal. They have two types of configuration. One is the sensor-network type device using wired or wireless communication with intelligent sensors to acquire biomedical data. The other is the sensor embedded type device, where the data can be acquired directly by itself. There are many examples of sensor network type, such as, fall detection sensor, blood glucose sensor, and ECG sensors networked with commercial PDA phone and commercial phone terminal for ubiquitous healthcare. On the other hand, sensor embedded type mounts blood glucose sensor, accelerometer, and etc. on commercial phone. However, to enable true ubiquitous healthcare, motion sensing is essential, because users go around anywhere and their signals should be measured and monitored, when they are affected by the motion. Therefore, in this paper, two biomedical mobile devices with motion monitoring function were addressed. One is sensor-network type with motion monitoring function, which uses Zigbee communication to measure the ECG, PPG and acceleration. The other is sensor-embedded type with motion monitoring function, which also can measure the data and uses the built-in cellular phone network modem for remote connection. These devices are expected to be useful for ubiquitous healthcare in coming aged society in Korea.