In comparison with a existing passive Healthcare system, a healthcare system applied OSGi framework is spontaneous and excellently expandable. But, OSGi-based healthcare system has security vulnerability which OSGi has the technical feature and restriction in the service support area. In this paper, in order to overcome these vulnerability, we propose the technique that applies JXTA standardized P2P platform in OSGi-based healthcare system.
현재 홈 헬스케어시스템은 의료기기와의 통합을 위한 표준화 기술이 미비한 상황이며 특히, 다양한 개인의료기기들의 호환성 제공과 시스템 간 상호 운용성 확보를 위한 보다 구체적인 솔루션이 필요하다. 본 논문에서는 핵심기술 요소인 ISO/IEEE 11073, HL7 표준 적용을 통하여 스마트 게이트웨이 기반 모바일 헬스케어시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 이를 위해, 심박측정계, 산소포화도 측정계, 심전도 측정계 등을 헬스케어 의료기기로 구성하였다. 아울러, 본 논문에서는 Android 4.x Bluetooth HDP(Health Device Profile)를 기반으로 continua health alliance 표준의 의료기기 연결성을 제공하며, 스마트폰 환경에서 의료기기를 통해 얻어진 데이터를 HL7 표준을 기반으로 사용자와 의료인에게 제공하여 사용자의 건강 평가/관리를 위한 진단지원시스템을 가능하게 하는 헬스케어시스템을 구현하고자한다.
KIM, Song-Eun;MUN, Ji-Hui;KIM, Kyoung-Sook;KANG, Min-Soo
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.
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.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.881-902
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2024
Fast decision support systems and accurate diagnosis have become significant in the rapidly growing healthcare sector. As the number of disparate medical IoT devices connected to the human body rises, fast and interrelated healthcare data retrieval gets harder and harder. One of the most important requirements for the Healthcare Internet of Things (HIoT) is semantic interoperability. The state-of-the-art HIoT systems have problems with bandwidth and latency. An extension of cloud computing called fog computing not only solves the latency problem but also provides other benefits including resource mobility and on-demand scalability. The recommended approach helps to lower latency and network bandwidth consumption in a system that provides semantic interoperability in healthcare organizations. To evaluate the system's language processing performance, we simulated it in three different contexts. 1. Polysemy resolution system 2. System for hyponymy-hypernymy resolution with polysemy 3. System for resolving polysemy, hypernymy, hyponymy, meronymy, and holonymy. In comparison to the other two systems, the third system has lower latency and network usage. The proposed framework can reduce the computation overhead of heterogeneous healthcare data. The simulation results show that fog computing can reduce delay, network usage, and energy consumption.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권4호
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pp.337-342
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2012
The medical industries are integrated with information technology with mobile devices and wireless communication. The advent of mobile healthcare systems can benefit patients and hospitals, by not only providing better quality of patient care, but also by reducing administrative and medical costs for both patients and hospitals. Security issues present an interesting research topic in wireless and pervasive healthcare networks. As information technology is developed, many organizations such as government agencies, public institutions, and corporations have employed an information system to enhance the efficiency of their work processes. For the past few years, healthcare organizations throughout the world have been adopting health information systems (HIS) based on the wireless network infrastructure. As a part of the wireless network, a mobile agent has been employed at a large scale in hospitals due to its outstanding mobility. Several vulnerabilities and security requirements related to mobile devices should be considered in implementing mobile services in the hospital environment. Secure authentication and protocols with a mobile agent for applying ubiquitous sensor networks in a healthcare system environment is proposed and analyzed in this paper.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제4권2호
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pp.43-46
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2016
Modernization of the medical healthcare system, through the use of technology, has become an important field of study today. The healthcare system is intended to efficiently deliver care and services to consumers. It is such that the healthcare system is defined as an industry which provides health services (health activities) so as to meet the health needs and demands of individuals, the family and the community. In this study, transforming healthcare so as to better meet the needs of patients will require changes in the strength of delivering care for patients who already have good access to services, while also improving the care for patients who find it harder to get the care they need.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.1-12
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2022
The current progression in the Internet of Things (IoT) and Machine Learning (ML) based technologies converted the traditional healthcare system into a smart healthcare system. The incorporation of IoT and ML has changed the way of treating patients and offers lots of opportunities in the healthcare domain. In this view, this research article presents a new IoT and ML-based disease diagnosis model for the diagnosis of different diseases. In the proposed model, vital signs are collected via IoT-based smart medical devices, and the analysis is done by using different data mining techniques for detecting the possibility of risk in people's health status. Recommendations are made based on the results generated by different data mining techniques, for high-risk patients, an emergency alert will be generated to healthcare service providers and family members. Implementation of this model is done on Anaconda Jupyter notebook by using different Python libraries in it. The result states that among all data mining techniques, SVM achieved the highest accuracy of 0.897 on the same dataset for classification of Parkinson's disease.
The planning and design of healthcare architecture generally requires the participation and consultation of skilled experts since it has more complex space program than any other buildings. Therefore, the computer-based expert systems for the planning of healthcare architecture have been tried continuously. The recent development of BIM technologies and object-oriented CAAD systems is leading these attempts to realize gradually. Thus, this study attempts to verify whether the new evaluation model and system of the spatial layout, which are based on the validation of space program that developed in earlier studies, are applicable to real examples of design competition. Through this simulation, this study tries to find the possibility of expert systems for the planning of healthcare architecture and act as basic data for the development of new system for the integrated design environment based on BIM technologies in the near future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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