Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.1
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pp.46-53
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2012
The WBAN technology means a short distance wireless network which provides each device's interactive communication by connecting devices inside and outside of body located within 3 meters. Standardization on the physical layer, data link layer, network layer and application layer is in progress by IEEE 802.15.6 TG BAN. It is necessary to develop the WBAN core technology that sensor node device, WBAN middleware and WBAN application service for WBAN environment. In this paper we designed the medical message structure and implemented medical application for purpose of vital information reliability. The message structure was proposed for WBAN environment and application can be check biometric information from BN on smart device through WBAN gateway.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.11
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pp.2149-2154
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2016
Modern society is deepening people's interest in healthy life. Therefore, the development of research and service related to health is proceeding. In the IT field, healthcare systems using information in the medical field are being developed. Most systems utilize PC and smart TV or use smart phones to provide users with information and movement-related information in the healthcare field. However, algorithms and systems that accurately analyze user 's body information are in development stage. To solve this problem, this paper proposes a system that provides information to the user by analyzing the BMI (Body Mass Index) index and BMR (Basal Metabolic Rate) of the user. The information provided to the user suggests appropriate exercise intensity, appropriate level of exercise, and fitness equipment that are appropriate for the user's body, unlike conventional fitness systems that detect motion and show the calories consumed. In addition, the user can perform efficient exercise based on the recommended information.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.899-902
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2009
As computer network and wireless technology continue to grow rapidly, a wide range of remote application has been applied to medical field such as remote medical consulting and remote patient monitoring. This research aims to design RF telecommunication-based healthcare application to collect and manage patient's physiological data, and describe the overall procedure of experiment. MySQL database is designed to record patient's physiological data including temperature, blood pressure and heart rate and save information about medical behaviors such as doctor's prescription for patients. Therefore, users approved by healthcare application can query patient's data and collected data can be used to reorganize data for clinical test. As a result, temperature and humidity of patient's room which must be checked frequently can be processed automatically through ubiquitous sensor network. The information entered from mobile phones or web is saved in database, ensuring systematical management through computer. Moreover, patient's family members can easily access hospital data, improving their experience with medical service.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.8
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pp.13-18
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2016
In Internet of Things (IoT) environment, a variety of smart devices are connected to Internet through various network technologies such as 4G/5G, WiBro, Bluetooth, etc. in order to provide the remote monitoring service such as smart healthcare service, etc. Most standard mobility management protocols based on IETF Mobile IP may not be suitable for Internet of Things (IoT) environments due to constrained power, constrained CPU processing and memory capacity, and large signalling overhead which are inherently accompanied by various devices in IoT environments. In this article, we propose a new mobility management protocol CoMP (CoAP-based Mobility Managemenbt Protocol) for reliable mobility management in IoT environments. The architecture and algorithm to achieve both reliability and simplicity for IoT mobility management are proposed. Finally, performance has been evaluated by both mathematical analysis and simulation.
Hypertension is one of the major causes of death in the world as it is related with cardiovascular or cerebrovascular disease, so it is needed to provide continuos management for blood pressure. This study selected Health Level 7 Fast Health Interoperability Resources (HL7 FHIR) as a bio-signal data exchange service model that can provide constant blood pressure management in the rapidly growing mobile health care environment. The HL7 FHIR framework developed communicates with the IEEE 11073-10407 Personal Health Device (PHD) protocol through the bluetooth Health Device Profile (HDP) between the manager (smart phone) and the agent (hemomanometer) and acquires information about blood pressure. According to the test results, it performed its tasks successfully including hypertension patients' blood pressure monitoring, management on measured records, generation of document, or transmission of measured information. Because in the actual, clinical environment, it is possible to transmit measured information through the TCP/IP protocol, it will be needed to conduct constant research on it and vitalize it in the field of mobile health care afterwards.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.920-922
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2012
논문은 기존의 헬스케어 서비스의 한계를 극복하기 위해 최근 대두되고 있는 스마트 헬스케어서비스(smart healthcare service)에 관한 연구이다. 스마트 헬스케어는 스마트폰의 기능에 맞추어 기초체력 운동 지수, 섭취 칼로리, 심박 체크 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있지만, 최근에는 보건의료서비스에 특화시켜 환자와 의사가 직 간접적으로 진료를 할 수 있게끔 하는 스마트폰 환경에서의 원격진료 서비스가 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 게이트웨이 기능의 스마트폰을 기반으로 스마트 헬스케어 시스템을 설계 구현하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.2
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pp.221-228
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2021
Recent improvements on the quality, fidelity and availability of biometric data have led to effective human physical activity detection (HPAD) in real time which adds significant value to applications such as human behavior identification, healthcare monitoring, and user authentication. Current approaches usually use machine-learning techniques for human physical activity recognition based on the data collected from wearable accelerometer sensor from a single wearable smart device on the user. However, collecting data from a single wearable smart device may not provide the complete user activity data as it is usually attached to only single part of the user's body. In addition, in case of the absence of the single sensor, then no data can be collected. Hence, in this paper, a continuous HPAD will be presented to effectively perform user activity detection with mobile service infrastructure using multiple wearable smart devices, namely smartphone and smartwatch placed in various locations on user's body for more accurate HPAD. A case study on a comprehensive dataset of classified human physical activities with our HAPD approach shows substantial improvement in HPAD accuracy.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.1176-1177
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2011
본 논문에서는 모바일 청진기로 언제 어디서나 고령자의 건강상태를 진단할 수 있는 건강 및 질환관리 시스템을 제안하며, 이를 통해 현재의 전문의 중심의 청진기 진료에서 누구나 쉽게 자가진단이 가능한 u-헬스케어 서비스를 제공하고자 한다. 본 시스템은 디지털 청진기와 스마트폰 모바일 어플리케이션을 연동하여 청진신호를 파형으로 시각화하여 사용자가 편리하게 건강상태를 자가진단 할 수 있도록 서비스하며 또한, 웹 서버를 통해 전문의의 상세진단을 받을 수 있다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.12
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pp.93-100
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2022
In this paper, we propose a mobile app for personalized rehabilitation exercise coaching and management service using an edge computing-based personalized exercise information collection system. The existing management method that relies on user input information has difficulty in examining the actual possibility of rehabilitation. In this paper, we implement an application that collects movement information along with body joint information through image information analysis based on edge computing at a remote location, measures the time and accuracy of the movement, and provides rehabilitation progress through correct posture information. In addition, in connection with the measurement equipment of the rehabilitation center, the health status can be managed, and the accuracy of exercise information and trend analysis information is provided. The results of this study will enable management and coaching according to self-rehabilitation exercises in a contactless environment.
In this paper, we propose a dual-phase approach to improve the process of heart disease prediction in a mobile environment. Firstly, only the confident frequent rules are extracted from a patient's clinical information. These are then used to foretell the possibility of the presence of heart disease. However, in some cases, subjects cannot describe exactly what has happened to them or they may have a silent disease - in which case it won't be possible to detect any symptoms at this stage. To address these problems, data records collected over a long period of time of a patient's heart rate variability (HRV) are used to predict whether the patient is suffering from heart disease. By analyzing HRV patterns, doctors can determine whether a patient is suffering from heart disease. The task of collecting HRV patterns is done by an online artificial neural network, which as well as learning knew knowledge, is able to store and preserve all previously learned knowledge. An experiment is conducted to evaluate the performance of the proposed heart disease prediction process under different settings. The results show that the process's performance outperforms existing techniques such as that of the self-organizing map and gas neural growing in terms of classification and diagnostic accuracy, and network structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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