The Internet of Things (IoT) is an Infrastructure which allows to connect with each device in physical world through the Internet. Thus IoT enables to provide meahup services or intelligent services to human user using collected data from those devices. Due to these advantages, IoT is used in divers service domains such as traffic, distribution, healthcare, and smart city. However, current IoT provides restricted services because it only supports monitor and control devices according to collected data from the devices. To resolve this problem, we propose a design and implementation of personalized IoT service base on service orchestration. The proposed service allows to discover specific services and then to combine the services according to a user location. To this end, we develop a service ontology to interpret user information according to meanings and smartphone web app to use the IoT service by human user. We also develop a service platform to work with external IoT platform. Finally, to show feasibility, we evaluate the proposed system via study.
기존의 음성기반 감정인식 기술은 다양한 사용자로부터 수집된 데이터를 기반으로 범용적인 훈련 모델을 생성하고 이를 기반으로 감정을 인식한다. 이러한 음성기반 감정인식 모델링 기술은 개인 사용자의 음성특징을 정확히 고려하기 힘든 방법으로 개인마다 인식 정확도의 편차가 크다. 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 프로프트 레이블링 기법을 활용하여 사용자에게 즉각적으로 감정을 피드백 받아 새로운 모델을 생성하여 적용하는 적응형 음성기반 감정인식 프레임워크를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 적응형 음성기반 감정인식 기법이 기존의 범용적인 모델을 사용하였을 때 보다 정확도가 크게 증가됨을 증명하였다.
인구의 고령화 및 건강에 대한 관심이 증가됨에 따라 유헬스케어 서비스는 발병 후 관리관점에서 발병 전의 예방 관점으로 그 목적이 점차 이동하고 있다. 그러나 기존의 유헬스케어 서비스는 원격진료 차원의 의료 서비스 성격이 강하여, 만성 성인병과 같은 대사 증후군을 예방 및 관리하기에는 한계가 있을 뿐만 아니라, 관리자 중심의 단방향 서비스를 제공함으로 인해 사용들이 중도에 이용을 포기하는 비율이 높았다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 사회 네트워크를 이용한 사용자 기반 유헬스케어 서비스 추천 시스템을 제안하였으며, 실세계에서 유헬스케어 서비스 추천 시스템의 활용 가능성을 제시하기 위하여 실제 의료원에서 대사 증후군 예방 및 관리를 위해 처방한 식단 및 운동 정보를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 사용자가 선호하지 않는 서비스가 네트워크를 통해 확산될 가능성을 낮추는 동시에 추천의 신뢰성 제고를 위해 네이버들이 이용한 서비스를 공유함으로써 전체적인 추천 품질을 높인다. 즉, 사용자의 식습관 및 운동습관 등과 같은 생활습관을 개선하기 위하여 사회 네트워크를 활용함으로써 사용자간의 자율협업을 통한 개인화된 추천이 가능하다. 따라서 본 연구에서 제안하는 유헬스케어 서비스 추천 시스템은 생활습관 개선을 위하여 사용자에게 적합한 식단 및 운동을 제공하고, 생활습관의 개선을 통해 만성 성인병과 같은 대사증후군을 사전에 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
유비쿼터스 정보기술이 의료서비스와 융합되면서 자가 건강관리에 필요한 다양한 형태의 콘텐츠에도 영향을 주고 있다. 특히 웹과 모바일 환경의 빠른 변화로 다량의 헬스케어 콘텐츠가 예상되기 때문에 검색의 효율성이 중요하다. 더구나 콘텐츠의 개인 맞춤형은 더 세밀하고 필요하며 단순한 키워드 중심의 검색방식에서도 환자 또는 사용자 요구와 특성에 맞도록 효율적인 검색방식이 필요하다. 따라서 콘텐츠의 의미를 시스템이 빠르게 이해할 수 있도록 정확한 시맨틱 검색이 필요하며 이를 위한 헬스케어 온톨로지를 모델링은 매우 의미 있다. 따라서 본 연구에서는 Protege 툴을 활용하여 헬스케어 콘텐츠 중 음식(Food) 클래스와 하위 클래스를 설계하고 각 클래스에 대한 제약조건 및 관계를 정의하여 실제 시스템에서 활용할 수 있는 시스템도 모델링하였다. 이렇게 모델링된 헬스케어 콘텐츠 온톨로지는 환자나 사용자들에게 원하는 정보를 신속하고 정확하게 검색할 수 있는 기반을 제공해준다.
In the era of the fourth industrial revolution technology, the inclusion of personalized nutrition for healthcare (PNH), when establishing a healthcare platform to prevent chronic diseases such as obesity, diabetes, cerebrovascular and cardiovascular disease, pulmonary disease, and inflammatory diseases, enhances the national competitiveness of global healthcare markets. Furthermore, since the government experienced COVID-19 and the population dead cross in 2020, as well as numerous health problems due to an increasing super-aged Korean society, there is an urgent need to secure, develop, and utilize PNH-related technologies. Three conditions are essential for the development of PNH technologies. These include the establishment of causality between obesity genome (genotype) and prevalence (phenotype) in Koreans, validation of clinical intervention research, and securing PNH-utilization technology (i.e., algorithm development, artificial intelligence-based platform, direct-to-customer [DTC]-based PNH, etc.). Therefore, a national control tower is required to establish appropriate PNH infrastructure (basic and clinical research, cultivation of PNH-related experts, etc.). The post-corona era will be aggressive in sharing data knowledge and developing related technologies, and Korea needs to actively participate in the large-scale global healthcare markets. This review provides the importance of scientific evidence based on a huge dataset, which is the primary prerequisite for the DTC obesity gene-based PNH technologies to be competitive in the healthcare market. Furthermore, based on comparing domestic and internationally approved DTC obese genes and the current status of Korean obesity genome-based PNH research, we intend to provide a direction to PNH planners (individuals and industries) for establishing scientific PNH guidelines for the prevention of obesity.
본 연구는 스마트 헬스케어 서비스에 대한 탐색적 연구로 멀티채널을 이용한 CCR 기반 헬스케어 서비스 시스템에 대한 개요와 작동원리를 살펴보고, 이러한 서비스가 사용자들과의 상호 커뮤니케이션이 중요한 역할과 기능인만큼 서비스 품질이 사용자 만족 및 지속사용의도에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해, 헬스케어 디바이스 및 앱을 소유 및 이용한 경험이 있는 사용자 188명을 대상으로 구조방정식모형(SEM)으로 분석하였다. 분석결과, 첫째, 헬스케어 서비스에 대한 서비스 품질(유형성, 신뢰성, 공감성, 반응성, 보증성)은 모두 사용자 만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 사용자 만족도 지속사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 발견되었다. 본 연구의 결과는 CCR 기반 스마트 헬스케어 서비스의 효과와 잠재적인 가치를 탐색하는 데 기여할 것으로 기대된다. 이를 통해 개인의 건강상태 관리와 예방에 대한 정확한 정보와 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 향후 스마트 헬스케어 시스템의 발전에 기여할 수 있을 것이다.
최근 건강관리에 대한 국민의 관심이 높아지면서 헬스케어 서비스에 대한 인식과 이용률이 증가하고 있다. 하지만 기존의 헬스케어 서비스는 이동성의 불편함이 있으며, 정보입력의 신뢰성과 제공되는 정보의 정확성이 낮은 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 개선하여 스마트 폰을 활용한 m-Health 어플리케이션을 개발하였다. 이는 잘못된 생활습관으로 건강관리를 제대로 하지 못하는 20~30대를 대상으로 맞춤화된 식이추천, 심혈관 질환위험도 알림 등의 총 5가지 서비스를 제공한다. 또한 Importance-Performance Analysis(IPA)기법을 통해 일반적인 m-Health 서비스의 중요도와 본 서비스의 만족도를 비교분석하여 장점 및 문제점을 파악하였다. 개발된 어플리케이션의 IPA분석결과 m-Health 서비스를 효과적으로 제공받기 위해 필요한 12가지 항목 중 '정보 입력의 정확성 및 신뢰성', '컨텐츠 신뢰성', '건강에 적합한 서비스 추천' 등의 6가지 속성이 중요도와 만족도가 높은 영역에 속하였다. 그리고 '정보의 보안성'은 중요도는 높지만 만족도가 낮은 영역에 속하였다. 결론적으로 본서비스의 장점을 지속적으로 잘 유지하기 위해 Personal Heath record(PHR) 정보 연동과 함께 제공되는 서비스의 업 데이트 및 정보의 보안성 강화를 위한 연구를 진행할 예정이다.
개인 맞춤형 헬스 케어 서비스 플랫폼은 개인별 건강관리를 위하여 다양한 건강정보 데이터를 저장 관리하고 건강정보 제공 및 건강 가이드 서비스를 제공하기 위한 헬스 케어 서비스 플랫폼으로 개인의 프라이버시와 개인정보보호를 전제조건으로 서비스 되어야 한다. 본 논문에서는 개인의 역할에 따른 보안서비스를 기반으로 제공되는 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 플랫폼을 제안한다. 제안된 개인 맞춤형 헬스 케어 서비스 플랫폼은 병원에서 측정하는 기초 임상, 영상, 약물 데이터에 대한 저장 및 관리뿐만 아니라 개인적으로 획득할 수 있는 건강 정보, 즉 스마트 기기에서 측정 및 입력 가능한 음식물, 수면, 감정, 운동에 대한 데이터를 종합적으로 관리하여 일상생활에서 개인별 건강정보를 관리할 수 있도록 하여 현대인들의 스마트한 건강생활을 지원하는 기능을 제공하는 서비스 플랫폼에 역할기반 접근제어 모델을 적용하여 개인의 사생활 및 개인 정보 침해를 방지할 수 있도록 하였다. 제안된 RBAC 기반의 스마트 헬스 케어 서비스 플랫폼은 구현환경에 따라서 다양한 사용자와 사용자의 역할 및 권한 등을 설정하여 유연하게 개인 정보보호를 할 수 있는 시스템으로 구축되어 개인 맞춤형 건강정보 서비스를 제공할 수 있다.
복잡하고 다원화되어 있는 재택건강관리 계획 모델링을 계층적 작업 네트워크 계획을 기반으로 설계하여 분산 네트워크의 성능을 최대한으로 활용한 자동화 계획 설계를 제안하였다. 이를 위하여 SHOP라는 계층적 작업 도구를 이용하여 응급, 주의, 비정상, 정상과 같은 4가지 시나리오 모델에 따른 맞춤형 건강관리 계획 설계를 구현하여 재택건강관리 시스템의 상태분류에 대한 보조 의사 결정 도구로써 적용하였다.
In 2015, Ministry of Health and Welfare of Korea announced a research and development plan of using Korean healthcare data to support decision making, reduce cost and enhance a better treatment. This project relies on the adoption of BigData technology such as Apache Hadoop, Apache Spark to store and process HealthCare Data from various institution. Here we present an approach a design and implementation of OLAP server in Korean HealthCare BigData platform. This approach is used to establish a basis for promoting personalized healthcare research for decision making, forecasting disease and developing customized diagnosis and treatment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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