Personal identification is essential for the automatic measurement of biosignal information in home healthcare systems. Personal identification is usually achieved with passive radio frequency identification (RFID), which does little more than store a unique identification number. However, passive RFID is not ideal for automatic identification. We present a user identification system based on radio signal strength indication (RSSI) using ZigBee for active RFID tags. Personal identification is achieved by finding the largest RSSI value from aggregated beacon messages that are periodically transmitted by active RFID tags carried by users. Obtaining reliable person!'.! identification without restricting the orientation requires a certain distance between the closest active RFID tag from the ZED and the second closest tag. The results show that the closest active RFID tag from the ZED and the second closest tag must be at least 70 cm apart to achieve reliable personal identification.
Kim, Heongkyun;Lee, Sangmin;Kwon, Hyunwoo;Kim, Eunmin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.12
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pp.4400-4419
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2021
In the 4th Industrial Revolution, the healthcare industry is undergoing a paradigm shift from post-care and management systems based on diagnosis and treatment to disease prevention and management based on personal precision medicine. To optimize medical services for individual patients, an open ecosystem for the healthcare industry that allows the exchange and utilization of personal health records (PHRs) is required. However, under the current system of hospital-centered data management, it is difficult to implement the linking and sharing of PHRs in practice. To address this problem, in this study, we present the design and implementation of a patient-centered PHR platform using blockchain technology. This platform achieved transparency and reliability in information management by eliminating the risk of leakage and tampering/altering personal information, which could occur when using a PHR. In addition, the patient-consent system was applied to a PHR; thus, the patient acted as the user with ownership. The proposed blockchain-based PHR platform enables the integration of personal medical information with scattered distribution across multiple hospitals, and allows patients to freely use their health records in their daily lives and emergencies. The proposed platform is expected to serve as a stepping stone for patient-centered healthcare data management and utilization.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.7
no.1
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pp.45-49
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2014
In this paper, we propose a secure and efficient RFID-based patient authentication protocol to not only authenticate patients' authenticity but also protect patients' personal medical informations for u-Healthcare environments. Since the proposed RFID-based patient authentication protocol provides strong security and efficiency, it can be used practically for patient authentication and personal medical information protection on the high technology medical environments such as u-Hospital and u-Healthcare.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.6
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pp.173-180
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2015
The advent of personal healthcare record(PHR) technology has been changing the uses as well as the paradigm of internet services, and emphasizing the importance of services being personalization. But the problem of user's privacy infringement and leaking user's sensitive medical information is increasing with the fusion of PHR technology and healthcare. In this paper, we propose a security labeling scheme for privacy protection in PHR system. In the proposed scheme, PHR data can be labeled also manually based on patient's request or the security labelling rules. The proposed scheme can be used to control access, specify protective measures, and determine additional handling restrictions required by a communications security policy.
The Journal of Korean Society for School & Community Health Education
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v.18
no.2
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pp.83-95
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2017
Objectives: The study was performed to investigate job training stress for university students who have a major in healthcare. Methods: For the analysis, 11 fourth-year students who have experienced job training at healthcare-related agencies were interviewed. Interviews were conducted from May 2016 to June 2016 for 3 weeks. The data were collected with semi-structured open-ended questions and analysed by the method of Consensual Qualitative Research(CQR). Results: The main reasons for the job training stress for students fell into two personal and environmental domains. And the domains were analyzed by 12 categories in-depth. Students felt stress by tasks, personal relationship, and burden of duties. Conclusions: To deal with job training stress, students took emotional and behavioral treatments such as positive thinking, communication, and so on. Universities should provide sufficient information on the characteristics of training agencies and training programs to lighten the stress for students.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.13
no.6
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pp.66-76
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2017
In this study, we investigated how to protect personal healthcare information when constructing OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership) CDM (Common Data Model). There are two proposed methods; to restrict data corresponding to HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) PHI (Protected Health Information) to be extracted to CDM or to disable identification of it. While processing sensitive information is restricted by Korean Personal Information Protection Act and medical law, there is no clear regulation about what is regarded as sensitive information. Therefore, it was difficult to select the sensitive information for protecting personal healthcare information. In order to solve this problem, we defined HIPAA PHI as restriction criterion of Article 23 of the Personal Information Protection Act and maps data corresponding to CDM data. Through this study, we expected that it will contribute to the spread of CDM construction in Korea as providing solutions to the problem of protection of personal healthcare information generated during CDM construction.
Healthcare lifelog, a personal record relating to disease treatment and healthcare, plays an important role in healthcare paradigm shifts in which medical and information technology converge. Healthcare services based on various healthcare lifelogs are being launched domestically by both large corporations and small and medium enterprises, however, they are being built on an individual platform that is dependent on each company. Therefore, the terms of lifelog data are different as well as the measurement specifications are not uniform. This study proposes a reference model for minimum common data required for sharing and utilization of healthcare lifelog. Literature study and expert survey derived 3 domain, 17 essential items, and 51 sub-items. The model provides definition, measurement data format, measurement method, and precautions for each detailed measurement item, and provides necessary guidelines for data and service design and construction for healthcare service. This study has its significance as a basic research supporting the activation of ecosystem by ensuring interoperability of data between heterogeneous healthcare devices linked to digital healthcare platform.
The Personal Information Protection Act, one of the revised 3 Data Laws, established a special cases concerning pseudonymous data. As a result, a personal information controller may process pseudonymized information without the consent of data subjects for statistical purposes, scientific research purposes, and archiving purposes in the public interest, etc. In addition, as a follow-up to the revised Personal Information Protection Act, a 'Guidelines for Utilization of Healthcare Data' was prepared, which deals with the pseudonymization in the medical sector. The guidelines are meaningful in that they provide practical criteria for accomplices by defining specific interpretations and examples that take into account the characteristics of healthcare data. However, the guidelines need to clarify the purpose of using pseudonymous data and strengthen the fairness of the composition of the data deliberation committee. The guidelines also require establishing a healthcare data compensation framework and strengthening the protection of rights for vulnerable subjects. In addition, the guidelines need to be adjusted for inconsistency with the Bioethics and Safety Act and the Medical Service Act. It is expected that this study will contribute to the creation of a safe environment for the utilization of healthcare data as well as the improvement of related laws and systems.
Recently, the wearable computing technology with bio-sensors has been rapidly developed and utilized in various areas such as personal health, care-giving for senior citizens who live alone, and sports activities. In particular, the wearable computing equipment to measure vital signs by means of digital yarns and bio sensors is noticeable. The wearable computing devices help users monitor and manage their health in their daily lives through the customized healthcare service. In this paper, we suggest a system for monitoring and analyzing vital signs utilizing smart healthcare clothing with bio-sensors. Vital signs that can be continuously acquired from the clothing is well-known as unstructured data. The amount of data is huge, and they are perceived as the big data. Vital sings are stored by Hadoop Distributed File System(HDFS), and one can build data warehouse for analyzing them in HDFS. We provide health monitoring system based on vital sings that are acquired by biosensors in smart healthcare clothing. We implemented a big data platform which provides health monitoring service to visualize and monitor clinical information and physical activities performed by the users.
In this paper, using the Android-based mobile platform designed and integrated U-healthcare systems for personal health care system is proposed. Integrated Biometric systems, electrocardiogram (ECG), oxygen saturation, blood pressure, respiration, body temperature, such as measuring vital signs throughout the module and signal processing biometric information through wireless communication module based on the Android mobile platform is transmitted to the gateway. Biometric data transmitted from a mobile health monitoring system, or transmitted to the server of U-healthcare was designed. By implementing vital signs monitoring system has been measured in vivo by monitoring data to determine current health status of caregivers had the advantage of being able to guarantee mobility respectively. This system is designed as personal health management and monitoring system for emergency patients will be helpful in the development looks U-healthcare system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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