노년층의 인구비율이 늘어나면서 IT 기술을 활용한 상시 건강관리 시스템에 관한 관심과 연구가 크게 증가하고 있다. 본 연구에서는 소형 저 전력 센서 노드와 핸드폰을 이용한 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 소형 저전력 센서노드간의 네트워크가 가능하며 핸드폰과의 인터페이스로 장소에 구애받지 않고 자신의 현재 건강상태를 확인해 볼 수 있다. WIPI기반으로 만들어진 휴대폰 어플리케이션을 통해 간단한 건강상태 확인이 가능하고 또한 웹과의 연동을 통해 의료서비스 서버에서 자신의 생체신호에 대한 좀 더 자세하고 정확하게 분석 된 결과를 받아볼 수 있도록 하며 검사된 생체신호 데이터는 DB에 저장이 가능하도록 하여 전문의료진을 통해 확인이 가능하도록 하였다. 본 논문에서는 IEEE 802.11b/g 방식과 IEEE 802.15.4 방식을 선택사용 할 수 있는 센서 노드 및 베이스 스테이션을 제안하였으며 또한 휴대폰을 통한 데이터통신 및 모니터링을 위한 WIPI기반의 휴대폰 어플리케이션을 구현하였다. 또한 웹서버에서의 생체신호 분석 및 모니터링 프로그램, 데이터베이스관리 프로그램이 구동되어 핸드폰과 연동되어 동작하는 전체 서비스모델을 구현하였다.
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.
Many hospitals have been considering new technology such as wireless sensor network(WSN). The technology can be used to track the location of medical devices needed for inspections or repairs, and it can also be used to detect of a theft of an asset. In an asset-tracking system using WSN, acquiring the location of moving sensor nodes inherently introduces uncertainty in location determination. In fact, the sensor nodes attached to an asset are prone to failure from lack of energy or from physical destruction. Therefore, even if the asset is located within the predetermined area, the asset-tracking application could "misunderstand" that an asset has escaped from the area. This paper classifies the causes of such unexpected situations into the following five cases: 1) an asset has actually escaped from a predetermined area; 2) a sensor node was broken; 3) the battery for the sensor node was totally discharged; 4) an asset went into a shadow area; 5) a sensor node was stolen. We implemented and installed our asset-tracking system in a hospital and continuously monitored the status of assets such as ventilators, syringe pumps, wheel chairs and IV poles. Based on this real experience, we suggest how to differentiate each case of location uncertainty and propose possible solutions to prevent them.
People are willing to spend more for their health. Traditional medical services are hospital-centric and patients obtain their treatments mainly at the clinics or hospitals. As people age, more medical services are needed to exceed the potentials of this hospital-centric service model. In this paper, we present the design and implementation of CardioSentinal, a 24-hour heart care and monitoring system. CardioSentinal is designed for in-home and daily medical services. It mainly focuses on the outpatients and elderly. CardioSentinal is an interdisciplinary system that integrates recent advances in many fields such as bio-sensors, small-range wireless communications, pervasive computing, cellular networks and modern data centers. We conducted numerous clinic trials for CardioSentinal. Experimental results show that the sensitivity and accuracy are quite high. It is not as good as the professional measurements in hospital due to harsh environments but the system provides valuable information for heart diseases with low-cost and extreme convenience. Some early experiences and lessons in the work will also be reported.
In recent, ISM (Industrial Scientific Medical) band that is 2.4GHz band authorized free of charge is being widely used for smart phone, notebook computer, printer and portable multimedia devices. Accordingly, studies have been continuously conducted on the possibility of coexistence among nodes using ISM band. In particular, the interference of IEEE 802.11b based Wi-Fi device using overlapping channel during communication among IEEE 802.15.4 based wireless sensor nodes suitable for low-power, low-speed communication using ISM band causes serious network performance deterioration of wireless sensor networks. This paper examined a method of identifying channel status to avoid interference among wireless communication devices using IEEE 802.11b (Wi-Fi) and other ISM bands during communication among IEEE 802.15.4 based wireless sensor network nodes in ISM band. To identify channels occupied by Wi-Fi traffic, various studies are being conducted that use the RSSI (Received Signal Strength Indicator) value of interference signal obtained through ED (Energy Detection) feature that is one of IEEE 802.15.4 transmitter characteristics. This paper examines an algorithm that identifies the possibility of using more accurate channel by mixing utilization of interference signal and RSSI mean value of interference signal by wireless sensor network nodes. In addition, it verifies such algorithm by using OPNET Network verification simulator.
환자모니터링과같은 특수목적의 무선센서망에 요구되는 프로토콜과 연관하여 매체접속제어(MAC) 기법을 설계하기 위한 구조를 연구하였다. 의료시스템의 데이터는 엄격한 신뢰성이 요구되며 또한 본질적으로 비균질성의 트래픽 특성을 가지고 있다. 이러한 환경은 특별한 고려사항이 요구되어 미묘한 서비스 품질(QoS) 문제를 야기하게 된다. 의료용 혹은 감시시스템 등의 응용분야에서는 트래픽의 정규성 및 예측성이 어느 정도 보장이되어, 관리노드는 이웃 노드들의 자원을 관리할 수 있는 역할을 할 수 있다. 즉, 관리노드는 주어진 QoS 사양에 따라 충돌없이 타임 슬롯을 할당할 수 있다. 본 연구는 이러한 조건하에서 MAC의 핵심구조를 파악하고, 수퍼프레임 길이와 노드의 수에 따른 에너지 소비량 및 수율을 분석하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.504-519
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2023
Heart disease is becoming the top reason of death all around the world. Diagnosing cardiac illness is a difficult endeavor that necessitates both expertise and extensive knowledge. Machine learning (ML) is becoming gradually more important in the medical field. Most of the works have concentrated on the prediction of cardiac disease, however the precision of the results is minimal, and data integrity is uncertain. To solve these difficulties, this research creates an Integrated Accurate-Secure Heart Disease Prediction (IAS) Model based on Deep Convolutional Neural Networks. Heart-related medical data is collected and pre-processed. Secondly, feature extraction is processed with two factors, from signals and acquired data, which are further trained for classification. The Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) is used to categorize received sensor data as normal or abnormal. Furthermore, the results are safeguarded by implementing an integrity validation mechanism based on the hash algorithm. The system's performance is evaluated by comparing the proposed to existing models. The results explain that the proposed model-based cardiac disease diagnosis model surpasses previous techniques. The proposed method demonstrates that it attains accuracy of 98.5 % for the maximum amount of records, which is higher than available classifiers.
WBAN 기술은 3 m 이내에 위치한 인체 내부 및 외부 디바이스들을 무선으로 연결하는 근거리 무선통신 기술이다. WBAN 기반의 센서 네트워크를 지원하기 위해서는 WBAN 미들웨어 및 응용서비스를 위한 핵심 기술의 개발이 필요하다. 환자의 생체 정보를 수집하기 위한 장치로는 한백전자에서 출시된 zigbex를 사용하였으며 생체 정보를 수집하기 위한 메시지 구조로 바이오 모듈 메시지를 제안하였다. WBAN 환경을 위한 게이트웨이 설계 및 구현을 위하여 한백전자의 임베디드 시스템인 HBE-empos II를 사용하였으며 WBAN 네트워크를 위한 BNC와 BN를 구현하기 위해서 HBE-ubi-zigbex를 사용하였다. 마지막으로 제안한 센서 게이트웨이를 사용하여 다른 네트워크와 연동이 가능함을 확인 하였다.
WSN환경에서는 센서노드들은 수집한 데이터를 클러스터헤더노드로 전송하고 클러스터 헤더는 전달받은 데이터를 취압하여 기지국으로 전송하게 된다. 이 과정에서 센서노드가 클러스터헤더로 선출되어 많은 에너지를 소비하게 되는 문제를 고려하지 않을 수 없다. 따라서 이미 배포된 센서필드를 기준으로 에너지 효율적인 클러스터링 알고리즘을 적용함으로 전체 네트워크의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 센서 필드의 환경을 이용한 클러스터 알고리즘을 자동 선별하는 기법을 제안하였다. 실험 결과 제안알고리즘을 이용해 실험한 결과 FDN은 약 3배 연장함을 실험을 통해 증명하였다. 또한 네트워크 에너지는 기존 방식보다 최대 30% 연장하여 센서네트워크의 신뢰성을 향상시켰다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network, WSN)수많은 로우 코스트 센서 노드로 구성하고 공동으로 배치된 지역 내에서 정보감지, 수집, 처리 및 전송임무를 수행한다. 광범위하게 국방군사, 지능형 교통, 의료구조, 환경감시, 정밀농업 및 공업 자동화등 방면에 응용할 수 있다. 데이터 유지관리 기술은 센서 네트워크의 핵심 기술 중 하나이다. 본 논문은 현재 무선 센서 네트워크 데이터 관리 기술 분석하고 문제점 지적하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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