• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.154-156
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• 2012

This paper presents a user authentication scheme for healthcare application using wireless medical sensor networks, where wireless medical sensors are used for patients monitoring. These medical sensors' sense the patient body data and transmit it to the professionals (e.g., doctors, nurses, and surgeons). Since, the data of an individual are highly vulnerable; it must ensures that patients medical vital signs are secure, and are not exposed to an unauthorized person. In this regards, we have proposed a user1 authentication scheme for healthcare application using medical sensor networks. The proposed scheme includes: a novel two-factor professionals authentication (user authentication), where the healthcare professionals are authenticated before access the patient's body data; a secure session key is establish between the patient sensor node and the professional at the end of user authentication. Furthermore, the analysis shows that the proposed scheme is safeguard to various practical attacks and achieves efficiency at low computation cost.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권3호
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• pp.166-174
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• 2021

A large volume of patient data is generated from various devices used in healthcare applications. With increase in the volume of data generated in the healthcare industry, more wellness monitoring is required. A cloud-enabled analysis of healthcare data that predicts patient risk factors is required. Machine learning techniques have been developed to address these medical care problems. A novel technique called the radix-trie-based Tanimoto kernel regressive infomax boost classification (RT-TKRIBC) technique is introduced to analyze the heterogeneous health data in the cloud to predict the health risks and send alerts. The infomax boost ensemble technique improves the prediction accuracy by finding the maximum mutual information, thereby minimizing the mean square error. The performance evaluation of the proposed RT-TKRIBC technique is realized through extensive simulations in the cloud environment, which provides better prediction accuracy and less prediction time than those provided by the state-of-the-art methods.

• 동의생리병리학회지
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• 제22권4호
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• pp.835-840
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• 2008

Acupuncture has long been contended to be effective in an ischemic stroke. A real-time monitoring of glutamate, an excitotoxin in the process of ischemic neuronal damage, in the striatum is tried in a rat model of global ischemia. Global ischemia was induced by the 11 vessel occlusion method for 10 minutes, during which acupuncture stimulation on GB34 and GB39 points was executed. Glutamate release in the rat striatum was monitored 256 times per second using real-time amperometric biosensor. Real time measurement data of 10 minutes prior to the induction of ischemia served as baseline data. Data acquisition continued for 30 minutes after the initiation of reperfusion. Peak concentration of glutamate release along with incidentally measured EEG and cerebral blood flow was compared between cases with and without acupuncture stimulation. Peak concentration of glutamate lowered when acupuncture stimulation was executed. A real time monitoring system of 11 vessel-occlusion induced global ischemia model was successfully established. The effect by acupuncture on acute global ischemia was successfully observed in this real-time monitoring setting, which may be one of the neuroprotective mechanism of acupuncture.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.57-66
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• 2014

본 논문은 RFID를 이용하여 환자, 의료진, 의약품을 관리하는 UHISRL(Ubiquitous Healthcare Information System based on Real Time Location)을 제안하였다. 제안하는 UHISRL은 환자의 건강상태를 모니터링하고, 그 결과를 스마트 폰과 태블릿 PC로 확인할 수 있다. 또한, 본 논문에서 설계된 ERHL(Extended Randomized Hash Lock) 인증 기법을 사용하여 재전송공격과 스푸핑 공격을 차단하였고, 환자의 프라이버시는 CP-ABE(Cipher Text - Attributed based Encryption)기법을 이용하여 UHISRL DB 접근을 속성에 따라 제한함으로써 보안을 강화시켰다. 특히, UHISRL는 만성질환자의 응급 상황을 실시간으로 모니터링 함으로써 불의의 사고를 방지할 수 있도록 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권3A호
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• pp.279-286
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• 2010

선박승무원은 지난 수십 년간 해운 및 수산업의 발전에 지대한 공헌을 해왔지만 선박근무로 발생되는 건강위험요인과 직업성 질병 발생 예방관리 실태는 매우 부족하다. 따라서 선박승무원들의 건강상태나 질병 발생에 관한 체계적인 모니터링이 필요하다. 본 논문은 유비쿼터스 헬스케어 기반 실시간 선박승무원 관리 시스템으로 선박승 무원의 생체 정보 수집 후, 각 생체 정보간의 상태관계를 분석하여 선박승무원의 수치(혈압, 맥박, 온도 등)를 실시간으로 장소에 구애 받지 않고 확인가능 할 수 있는 시스템을 제안하고 구현한다. 이 시스템을 이용하는 의료진은 컴퓨터나 PDA 등이 있는 곳이면 어디서든 선박승무원의 상태를 모니터링하여 위급시 빠른 대처가 가능하다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권6호
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• pp.905-914
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• 2005

본 논문에서는 센서 및 기기로부터 받은 정보를 이용하여 헬스케어 응용 서비스를 제공하고, 이를 원격에서 모니터링 및 제어할 수 있는 분산객체그룹 프레임워크 기반의 헬스케어 흠 서비스 시스템을 제안한다. 분산객체그룹 프레임워크는 헬스케어 응용의 수행을 위해 수행객체들 및 헬스케어 지원 센서 또는 기기들의 논리적인 서비스별 그룹화와 이들 그룹간의 상호 동적연결 및 실시간 서비스를 지원한다. 제안한 시스템의 구조는 3계층으로 헬스케어 지원 센서나 기기로 이루어진 물리적 계층, 분산객체그룹 프레임워크 지원 계층, 그리고 이들 기반위에서 수행할 헬스케어 응용 구현 계층으로 구성된다. 본 시스템 환경에서 헬스케어 응용으로 위치추적 서비스, 헬스정보 서비스, 그리고 쾌적환경 서비스들을 구현하였고, 각 서비스를 통합하여 수행한 결과를 원격 데스크탑과 이동 단말기를 통해 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권5호
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• pp.282-292
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• 2007

본 논문에서는 기존의 연구되었던 u-헬스케어지원 분산 프레임워크에 기반을 두고 다양한 헬스케어 홈서비스를 지원하기 위해 적응형 정보 공유 서비스를 제공하는 액티브 모델을 제안한다. 또한 이를 실시간 헬스케어 홈서비스에 적용하였다. 제안한 모델은 홈 네트워크의 물리적인 환경과 헬스케어를 위한 센서, 장치 그리고 기기들로부터 수집된 데이타 및 가공된 정보를 사용자의 상황에 따라 정보 서비스를 제공한다. 기 구축된 헬스케어 데이타베이스의 정보를 이용하며, 서로 다른 주기적인 특성을 해결하기 위해 TMO 스킴을 이용하여 액티브 모델을 구현하였다. 특히, 분산 객체그룹 프레임워크(Distributed Object Group Framework:DOGF)를 기반으로 u-헬스케어를 지원하기 위한 분산 프레임워크와 다양한 헬스케어 홈서비스 간에 적응형 정보 서비스를 제공하기 위한 상호작용에 중점을 두어 기술하였다. 끝으로 본 모델을 헬스케어 모니터링 서비스에 적용하여 수행 결과 및 성능 평가를 보였다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.79-84
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• 2016

본 논문에서는 스마트 헬스케어 서비스 시스템의 바이오 데이터 분석 과정을 프로세스로 해석하기 위하여, 온톨로지 기반 통계학적 개인 맞춤형 질병예측 기법인 PCADP(Personalized Computer Aided Diagnosis Probability)를 제안하였다. 또한 이러한 개인 맞춤형 질병예측 기법을 바탕으로 스마트 헬스케어 데이터 및 헬스케어 서비스 명세의 의미 있는 표현을 위하여 헬스케어 온톨로지 프레임워크를 시맨틱스형으로 모델링하였다. PCADP 기법은 스마트 헬스케어 환경에서 개인 맞춤형 판별 기법이 갖추어야 할 조건인 실시간 처리, 유연한 구조, 판별과정의 모니터링, 지속적인 개선 등에 부합하는 통계학적 질병예측 기법임을 확인하였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권1호
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• pp.76-82
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• 2020

Big data analysis in healthcare research seems to be a necessary strategy for the convergence of sports science and technology in the era of the Fourth Industrial Revolution. The purpose of this study is to provide the basic review to secure the diversity of big data and healthcare convergence by discussing the concept, analysis method, and application examples of big data and by exploring the application. Text mining, data mining, opinion mining, process mining, cluster analysis, and social network analysis is currently used. Identifying high-risk factor for a certain condition, determining specific health determinants for diseases, monitoring bio signals, predicting diseases, providing training and treatments, and analyzing healthcare measurements would be possible via big data analysis. As a further work, the big data characteristics provide very appropriate basis to use promising software platforms for development of applications that can handle big data in healthcare and even more in sports science.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.267-270
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• 2009

유비쿼터스 기술의 발달과 인구의 고령화 및 생활양식의 변화로 건강에 관한 관심이 높아지고 있으며, 특히 의료 분야에서 U-헬스케어에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 U-헬스케어 서비스를 제공하기 위해서는 생체 정보 수집센서에 관한 기술, 게이트웨이 기술 및 실시간 모니터링 기술이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 U-헬스케어 서비스를 제공하기 위해 다음과 같은 시스템을 연구한다. 먼저 환자의 생체 정보를 수집하는 센서에 Bluetooth 기술을 적용하여 환자의 이동성을 보장한다. 또한 개방형 환경을 지향하는 Google Android System을 적용한 ARM11 Platform 기반의 게이트웨이를 구현한다.