• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2060-2077
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• 2019

Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.

• 지식경영연구
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• 제23권4호
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• pp.133-157
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• 2022

데이터가 새로운 핵심자원으로 주목받으면서 마이데이터가 금융, 의료, 공공 등 다양한 분야로 확산되고 있지만 마이데이터 사용자의 행동연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 마이데이터가 가장 활발히 이루어지고 있는 금융 분야를 대상으로 마이데이터 특성이 가치 인식에 미치는 영향과 수용행동에 미치는 영향에 대해 실증적으로 살펴보고자 한다. 이를 위해 본 연구는 기존 연구를 근거로 연구모형을 제안하였으며, 가설검증을 위해 개인을 대상으로 295부의 설문 자료를 수집하여 AMOS 26.0을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 금융 마이데이터 특성으로 제안한 자기정보결정권, 금융 편의성, 개인화서비스는 지각된 가치에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 지각된 가치는 수용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 더 나아가 본 연구는 개인혁신성과 기술적 보안성을 조절변수로 제안하여 변수 간의 관계에 어떤 역할을 하는지 살펴보고자 하였다. 그 결과, 개인혁신성은 자기정보결정권, 개인화서비스와 지각된 가치 간의 관계를 강화시켜주는 것으로 나타났으며, 기술적 보안성은 지각된 가치와 금융 마이데이터 수용의도 간의 관계를 강화시켜 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 금융 마이데이터 사용자의 수용에 영향을 미치는 요인을 이해하고 개인의 혁신성 수준과 기술적 보안성의 중요성에 대해 이해하는데 유용한 정보를 제공할 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.23-30
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• 2010

의료 분야의 정보화와 다양화로 인해 한의학 분야에서도 지능화된 서비스를 제공해주는 온톨로지 기반의 지능형 의료 시스템에 관한 연구가 진행되고 있다. 지능형 의료 시스템은 온톨로지를 이용하여 복잡한 의료지식 및 개인의 의료정보등을구조화함으로써진단을과학화시키고보다나은의료서비스를제공하게해준다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용하여 기본적인 의학 데이터, 진단 시 발생되는 임상데이터, 개인의 신체정보와 같은 세 가지 지식을 표현하여 온톨로지로 구축함으로써 개인 맞춤형 진단을 내리는데 중요한 데이터로 활용한다. 특히, 한의학진단에서는 환자 개인의 병증과 체질 등에 따라 상이한 진단 및 처방이 내려질 수 있기 때문에 개개인의 신체정보 및 질병 정보를 이용하여 사용자의 상황에 맞는 맞춤형의 진단 및 처방 서비스를 제공 해주는 지능형 진단보조시스템이 유용하다. 따라서 본 논문에서는 환자 개개인에게 맞춤형의 진단 서비스를 제공하기 위한 방법으로 개인의 신체정보 및 질병정보를 이용하여 한의학 온톨로지를 구축하고, 추론을 통해 진단을 내리는 한의학 진단보조시스템을 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1321-1322
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• 2012

With the advance of Information Technology (IT) and dynamic requirements, diverse application services have been provided for end users. With huge volume of these services and information, users are required to acquire customized services that provide personalized information and decision at particular extent of time. The case is more appealing in healthcare, where patients wish to have access to their medical record where they have control and provided with recommendation on the medical information. PHR (Personal Health Record) is most prevailing initiative that gives secure access on patient record at anytime and anywhere. PHR should also incorporate decision support to help patients in self-management of their diseases. Available PHR system incorporates basic recommendations based on patient routine data. We have proposed decision support service called "Smart CDSS" that provides recommendations on PHR data for diabetic patients. Smart CDSS follows HL7 vMR (Virtual Medical Record) to help in integration with diverse application including PHR. PHR shares patient data with Smart CDSS through standard interfaces that pass through Adaptability Engine (AE). AE transforms the PHR CCR/CCD (Continuity of Care Record/Document) into standard HL7 vMR format. Smart CDSS produces recommendation on PHR datasets based on diabetic knowledge base represented in shareable HL7 Arden Syntax format. The Smart CDSS service is deployed on public cloud over MS Azure environment and PHR is maintaining on private cloud. The system has been evaluated for recommendation for 100 diabetic patients from Saint's Mary Hospital. The recommendations were compared with physicians' guidelines which complement the self-management of the patient.

• Genomics & Informatics
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• 제11권4호
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• pp.186-190
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• 2013

The advances in electronic medical records (EMRs) and bioinformatics (BI) represent two significant trends in healthcare. The widespread adoption of EMR systems and the completion of the Human Genome Project developed the technologies for data acquisition, analysis, and visualization in two different domains. The massive amount of data from both clinical and biology domains is expected to provide personalized, preventive, and predictive healthcare services in the near future. The integrated use of EMR and BI data needs to consider four key informatics areas: data modeling, analytics, standardization, and privacy. Bioclinical data warehouses integrating heterogeneous patient-related clinical or omics data should be considered. The representative standardization effort by the Clinical Bioinformatics Ontology (CBO) aims to provide uniquely identified concepts to include molecular pathology terminologies. Since individual genome data are easily used to predict current and future health status, different safeguards to ensure confidentiality should be considered. In this paper, we focused on the informatics aspects of integrating the EMR community and BI community by identifying opportunities, challenges, and approaches to provide the best possible care service for our patients and the population.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.162-168
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• 2014

PHR(Personal Health Records : 개인평생건강기록) 은 진료정보를 제공하는 것을 기본서비스로 하며, 환자와 서비스 제공자에게 유용한 서비스를 제공해야 한다. 본 연구는 진료정보의 제공 외 사용자에게 적합한 서비스를 발굴하는데 목적이 있다. 서비스 대상은 암환자로 한정하였고 PHR 서비스 발굴을 위하여 기존 사례 분석, 의료진 인터뷰, 환자 설문을 진행하였다. 그 결과로 발굴된 서비스는 3가지이다. 첫째, 환자에게 치료계획(patient's clinical pathway)을 제공하고 두 번째 온라인 질의응답기능 제공, 세번째 환자 본인의 상태를 입력하는 기능 제공이다. 발굴된 명지 PHR 서비스는 웹과 앱(안드로이드)으로 약 3개월간 파일롯 테스트를 하였고 유용성을 확인하였다. 향후 상업화된 PHR 서비스가 되기 위해서는 치료계획의 등록을 위한 표준화 및 사용자 편의성을 고려한 모델이 되어야 할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.443-450
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• 2018

삶의 질의 향상으로 인하여 건강관리는 현대인의 주요 관심 사항이며 자연스럽게 헬스케어 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나 인터넷 상에는 다양한 의료 관련 정보가 존재할 뿐만 아니라 이 정보들의 신뢰성 또한 가늠하기 힘든 것이 현실이므로, 특정 사용자에게 적합한 맞춤형 웰니스 정보 제공은 어려운 것이 현실이다. 본 연구에서는 빅데이터를 텍스트 마이닝으로 분류하여 사용자 맞춤형 의료정보를 제공함으로서 단순 검색기능이 아닌 사용자에게 적합한 맞춤 서비스를 제공할 수 있는 사용자 중심의 서비스 제공 방법을 제안한다. 효율적인 빅데이터 분석을 위해 하둡 슬레이브 노드를 증가하면서 데이터 처리시간을 실험하였다. 기존 시스템보다 빅데이터 시스템을 구축하는 것이 효율적임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1826-1831
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• 2022

급격한 고령화는 진단과 치료중심의 의료패러다임을 예방과 관리를 강화하는 방향으로 전환을 요구한다. 본 논문에서는 부산광역시를 중심으로 지역사회기반 디지털 헬스케어시스템 구축 필요성을 전제로 디지털 헬스케어의 개념과 구체적 발전방향에 대해 논의한다. 디지털 헬스케어는 첨단 정보통신기술과 의료기술의 융합으로 예측적, 예방적, 개인적, 참여적 서비스의 특징을 갖고 있으며 인구구조변화 및 의료복지의 사회적 비용 증가에 대한 사회문제 해결 대안으로 제기되고 있다. 전국 지자체 중 유일하게 부산은 마을건강센터를 동 단위로 운영한다. 마을건강센터는 주민들의 주도적인 건강관리로 질병예방의 데이터 구축이 가능한 최소단위이다. 마을건강센터의 디지털 전환은 기본적인 건강데이터 및 사회적 정보를 활용하여 지역사회 내 예방적 돌봄 체계 축적을 가능하게 한다. 또한 주민 모두 접근 가능한 리빙랩의 주요 장소로 신기술 개발을 위한 테스트베드로 활용 가능하다. 실제로 개발된 제품과 서비스를 효율적으로 사용하기 위한 실증이 필요하다. 마지막으로 마을 간호사와 마을 활동가의 디지털 전환 역량 강화 교육은 보건과 복지가 결합된 융합형 서비스를 실제화할 수 있다.

• 대한한방내과학회지
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• 제45권1호
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• pp.1-10
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• 2024

Objectives: This study investigated the pattern identification (PI) and clinical index of Parkinson's disease (PD) for personalized diagnosis and treatment. Methods: This prospective observational multi-center study recruited 100 patients diagnosed with PD from two Korean medicine hospitals. To cluster new subtypes of PD, items on a PI questionnaire (heat and cold, deficiency and excess, visceral PI) were evaluated along with pulse and tongue analysis. Gait analysis was performed and blood and feces molecular signature changes were assessed to explore biomarkers for new subtypes. In addition, unified PD rating scale II and III scores and the European quality of life 5-dimension questionnaire were assessed. Results: The clinical index obtained in this study analyzed the frequency statistics and hierarchical clustering analysis to classify new subtypes based on PI. Moreover, the biomarkers and current status of herbal medicine treatment were analyzed using the new subtypes. The results provide comprehensive data to investigate new subtypes and subtype-based biomarkers for the personalized diagnosis and treatment of PD patients. Ethical approval was obtained from the medical ethics committees of the two Korean medicine hospitals. All amendments to the research protocol were submitted and approved. Conclusions: An objective and standardized diagnostic tool is needed for the personalized treatment of PD by traditional Korean medicine. Therefore, we developed a clinical index as the basis for the PI clinical evaluation of PD. Trial Registration: This trial is registered with the Clinical Research Information Service (CRIS) (KCT0008677)

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.101-109
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• 2014

의학기술의 발전과 소득수준의 증가로 "건강하게 오래살기"에 관심이 높아지면서 적극적으로 건강을 증진하고 유지하는 웰니스가 확대되고 있다. 또한 맞춤형 의료서비스에 대한 수요가 증가하고 방대한 의료 빅 데이터를 이용한 질병 예방의 움직임도 나타나고 있다. 이 논문에서는, 의료 시장에서 주요 관심분야로 부각되고 있는 웰니스를 지원하기위해 빅 데이터 기반의 의료 질 향상을 통한 환자중심의 의료서비스를 목적으로 한다. 환자를 약물에 의존적으로 치료만 하는 것이 아니라 식생활 개선을 기반으로 질병예방과 치료를 위해 빅데이터를 분석한다. 개인 트윗터를 분석해서 일상생활정보를 획득하고 웰니스 사전을 기반으로 질병예방과 치료를 목적으로 한다. 효율적인 빅데이터 분석을 위해 하둡노드를 증가하면서 데이터 처리시간을 실험하였다. 실험결과 저장시간의 경우 63%, 데이터 통합의 경우 18%, 전체 테스트 시간을 기준으로 26%로 하나의 노드로 처리하는 경우보다 세 개의 노드로 처리하는 것이 효율적임을 실험을 통해 확인하였다.