As Gangwon-do Province needs an environmental-friendly alternative tourism according to low carbon green growth, this study analyzes specialized fields in green health industry, selects seven specialized fields in green health industry that is fit to Gangwon-do Province, and suggests a development strategy by conducting recognition surveys on preference and impotence of the specialized fields. Surveys and interviews are conducted of 106 students at Green Health Industry Education Center which is operating by Kwandong University and 84 persons who work at medical institutions and tourism related companies in Ganwondo. The surveys and interviews were completed from November 5 to November 19 in 2010, determined factors through a factor analysis when they have many questions, and analyzed by using SPSS 14.0. Out of the seven specialized fields, rest & recuperation field is highly recognized. In order to have competitive edge compared to other self-governing provinces, Ganwon-do Province should prioritize rest and recuperation field. A healthcare program in the green health industry specific to Ganwon-do Province includes hot springs and spa programs as a priority. Gangwon-do's hot springs are deemed to be competitive resources as global medical tourists prefer spa and sauna healthcare programs, while the province promotes its spring resources and builds medical tourism infrastructures. Gangwon-do Province can promote a medical tourism industry that is well suitable for the strength and characteristics of the province. It might pursue oriental medicine therapy tourism, which is related to a recuperating medical service that uses both oriental and western medicine. It can also run such programs as forest bathing (oxygen road), spring and spa, and sea water treatment, which are the specialized fields in green health industry with respect to recreation and healthcare.
The purpose of this study is to establish the direction of industrial policy by comparing the employment inducement effect on the related industries of the digital bio-healthcare industry. The analysis data used the three-year input-output table measured by the Bank of Korea. First, the research method was rewritten into 7 major industries to compare statistical data by period. Second, the Bank of Korea's industry-related analysis methodology was utilized. Third, the weight was reflected and compared by employment, production, and investment sectors of the digital bio-healthcare industry. As a result of the analysis, first, the employment sector had a higher effect than the average of the entire industry, second, the production sector was low, and third, the investment sector required investment in the service sector. The conclusions drawn from the analysis showed that direct investment and continuous investment are required in the employment sector, the development of professional manpower is urgent, and direct investment and long-term investment are effective in the production sector.
Purpose: The new technological innovation caused by the Fourth Industrial Revolution will bring about a major change in the scalp healthcare market and the wig industry. This review paper is an empirical analysis focusing on the development potential of the Korean beauty tech market and the wig industry. Research design, data and methodology: This review of the wig industry and consumer experience is an important literature review. The PRISMA flow chart was used. Beauty Tech; Beauty Industry; Wig Industry; Wig; Scalp Healthcare; was used as Keywords as records verified through database screening. A total of 513 references were finally selected through major journal search sites such as PubMed, Google Scholar, RISS, Scopus, and Research Gate. Among the selected references, a total of 52 papers were selected in the final stage from 2001 to 2022. Results: For the sustainable development of wig industry management, consumers' desire for new and convenient products should be secured through technologies related to the 4th industrial revolution, and creative thinking was presented throughout manufacturing, distribution, and customer service. Conclusions: Hair loss reduces the quality of life due to mental stress and affects social life. The continuous development of wig companies, such as information on wigs and quality improvement, should be supported.
Journal of The Korea Institute of Healthcare Architecture
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v.27
no.2
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pp.7-14
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2021
Purpose: The purpose of this study is to provide an effective construction project cost estimation tool for preparing a business plan of healthcare facilities which can be practically used for development projects. Methods: In order to provide a tool for calculating construction project costs, this study analyzed the Building and Related Laws, the Building Technology Promotion Laws, the Ministry of Land, Infrastructure and Transport notifications and directives, the Ministry of Trade, Industry and Energy notifications, the detailed guidelines of the Ministry of Strategy and Finance, the Building Service Industry Promotion Acts, various certification standards, actual project budget calculation cases, etc. with advices from related experts. Results: 1) Construction cost is classified into construction costs, architectural design costs, supervision costs, incidental costs, and each sub-element. In particular, since there are many incidental cost items, essential items to be reviewed during planning are derived and costs are calculated according to appropriate consideration criteria. 2) Criteria for Payment calculation mainly applies the construction cost rate method or the actual cost fixed amount method in consideration of the characteristics and scope of work. Implications: There are many calculation factors that need to be applied to the construction project cost. Therefore, it is necessary to organize the calculation process more clearly.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.3
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pp.1014-1025
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2020
Cloud computing services changed the way the data are managed across the healthcare system that can improve patient care. Currently, most healthcare organizations are using cloud-based applications and related services to deliver better healthcare facilities. But architecting a cloud-based healthcare system needs deep knowledge about the working nature of these services and the requirements of the healthcare environment. The success is based on the usage of appropriate cloud services in the architecture to manage the data flow across the healthcare system.Cloud service providers offer a wide variety of services to ingest, store and process healthcare data securely. The top three public cloud providers- Amazon, Google, and Microsoft offers advanced cloud services for the solution that the healthcare industry is looking for. This article proposes a framework that can effectively utilize cloud services to handle the data flow among the various stages of the healthcare infrastructure. The useful cloud services for ingesting, storing and analyzing the healthcare data for the proposed framework, from the top three cloud providers are listed in this work. Finally, a cloud-based healthcare architecture using Amazon Cloud Services is constructed for reference.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.17
no.1
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pp.7-14
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2021
With the increased attention about healthcare and management of heart diseases, smart healthcare services and related devices have been actively developed recently. R wave is the largest representative signal among ECG signals. R wave detection is very important because it detects QRS pattern and classifies arrhythmia. Several R wave detection algorithms have been proposed with different features, but the remaining problem is their implementation in low-cost portable platforms for real-time applications. In this paper, we propose R wave detection based on optimal threshold and arrhythmia classification through QRS pattern considering complexity in smart healthcare environments. For this purpose, we detected R wave from noise-free ECG signal through the preprocessing method. Also, we classify premature ventricular contraction arrhythmia in realtime through QRS pattern. The performance of R wave detection and premature ventricular contraction arrhythmia classification is evaluated by using 9 record of MIT-BIH arrhythmia database that included over 30 premature ventricular contraction. The achieved scores indicate the average of 98.72% in R wave detection and the rate of 94.28% in PVC classification.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.6
no.4
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pp.67-73
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2010
A Wireless Sensor Network(WSN) is a promising infrastructure for the future U-healthcare system. In a WSN for the U-healthcare system, both biometric data and location data are transferred hierarchically from lots of mobile patients to the base station server and some countermeasures are made in real time if necessary. In this process, we encounter the load-balancing problem when many patients gather in a specific area. We also encounter the data duplication problem when each patient moves into an area monitored by several supervisors. The second problem is closely related to the first one. In this paper, we propose a mobile patient monitoring system with priority-based policy in load-balancing to solve the previous two problems and perform a DEVS Java-based system simulation to verify the system efficiency.
Health care wearables are devices that are attached to or combined with the human body to improve the health care capabilities of the human body that can be safely and adjustable according to preference. This study provided direction for future research on healthcare wearables in the field of clothing science, considering trends observed in this field from 2010 to 2019. Over the last 10 years, 812 studies have been conducted on healthcare wearables in Korea. Research has increased significantly since 2015, with a large number of articles published in this field. The research for this study was broken down into the following categories: technology development, marketing analysis, and technology analysis. The results according to the research method demonstrated that development and production methods were used most frequently, followed by trend analysis, experiment and evaluation, and survey. An analysis of keywords in the articles studied revealed that device, healthcare, big data (biometric data and database), and healthcare convergence technologies were trending. Similarly, detailed research on healthcare wearable devices and related technologies was actively being conducted. However, focusing on fiber, textiles, design, and clothing articles, in relation to the field of clothing in healthcare wearables, only 81 articles were found on this topic (10.0%), which was low compared to other studies. Therefore, it was determined that more research on healthcare wearables is necessary in the field of clothing.
Purpose This paper analyzed the impacts of domestic stock market by a global pandemic such as COVID-19. We investigated how the overall pattern of the stock market changed due to the impact of the COVID-19 pandemic. In particular, we analyzed in depth the pattern of stock price, as well, tried to find what factors affect on stock market index(KOSPI) in the healthcare industry due to the COVID-19 pandemic. Design/methodology/approach We built a data warehouse from the databases in various industrial and economic fields to analyze the changes in the KOSPI due to COVID-19, particularly, the changes in the healthcare industry centered on bio-medicine. We collected daily stock price data of the KOSPI centered on the KOSPI-200 about two years before and one year after the outbreak of COVID-19. In addition, we also collected various news related to COVID-19 from the stock market by applying text mining techniques. We designed four experimental data sets to develop decision tree-based prediction models. Findings All prediction models from the four data sets showed the significant predictive power with explainable decision tree models. In addition, we derived significant 10 to 14 decision rules for each prediction model. The experimental results showed that the decision rules were enough to explain the domestic healthcare stock market patterns for before and after COVID-19.
Objectives: The objective of this study was to investigate the relationship between the level of Electronic Medical Record (EMR) system adoption and healthcare information technology (IT) infrastructure. Methods: Both survey and various healthcare administrative datasets in Korea were used. The survey was conducted during the period from June 13 to September 25, 2017. The chief information officers of hospitals were respondents. Among them, 257 general hospitals and 273 small hospitals were analyzed. A logistic regression analysis was conducted using the SAS program. Results: The odds of having full EMR systems in general hospitals statistically significantly increased as the number of IT department staff members increased (odds ratio [OR] = 1.058, confidence interval [CI], 1.003-1.115; p = 0.038). The odds of having full EMR systems was significantly higher for small hospitals that had an IT department than those of small hospitals with no IT department (OR = 1.325; CI, 1.150-1.525; p < 0.001). Full EMR system adoption had a positive relationship with IT infrastructure in both general hospitals and small hospitals, which was statistically significant in small hospitals. The odds of having full EMR systems for small hospitals increased as IT infrastructure increased after controlling the covariates (OR = 1.527; CI, 1.317-4.135; p = 0.004). Conclusions: This study verified that full EMR adoption was closely associated with IT infrastructure, such as organizational structure, human resources, and various IT subsystems. This finding suggests that political support related to these areas is indeed necessary for the fast dispersion of EMR systems into the healthcare industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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