ICT 기술이 발전함에 따라, 다양한 크기와 형태의 웨어러블 디바이스가 개발되어 지고 있다. 또한, 성능이나 스펙은 현재의 스마트폰과 연결 가능하도록 IOT 융합 제품으로 재탄생 되고 있다. 이것은 4차 산업혁명의 범용 기술 중 하나로, 우리의 삶의 질과 환경을 바꾸는 기술로 집중 조명을 받고 있다. 이와 함께 헬스케어 기술이 결합된 신기술 제품이 증가함에 따라, 이를 필요로 하는 사용자들에게 다양한 기능들이 제공되고 있다. 웨어러블 기술은 기술개발과 함께 지속적인 증가 추세에 있다. 또한 이를 스마트 와치 형태의 제품으로 개발하여 제품을 출시하고 있다. 또한 소형화를 위해 마이크로프로세서의 집적화 기술을 적용한 오픈소스 하드웨어들이 개발되고 있다. 그중 아두이노 관련 제품은 현재 다양하게 만들어져 있으며 용도에 따라 아두이노 프로세서를 개발 툴에 맞추어 사용하면 된다. 이에 본 연구에서는 오픈소스 하드웨어 기반의 타이니두이노를 활용하여 웨어러블 신체 생체 활동 모니터링 시스템을 개발하였다. 타이니두이노는 Atmega 프로세스를 기반으로 제작된 초소형 아두이노 호환 보드로 오픈소스 통합 개발 환경(스케치)에서 프로그램이 가능하다. 웨어러블 신체 생체 활동 모니터링 시스템은 일상적인 건강관리를 할 수 있는 스마트 u-Healthcare 시스템이라는 것이 큰 장점이라 할 수 있겠다.
Kim, Gwang Suk;Chu, Sang Hui;Park, Yunhee;Choi, Jun Yong;Lee, Jeong In;Park, Chang Gi;McCreary, Linda L.
대한간호학회지
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제45권3호
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pp.439-448
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2015
Purpose: The purpose of this study was to examine validity and reliability of Webel and colleagues'HIV Self-Management Scale when used with a Korean sample. Methods: The original 20-item HIV Self-Management Scale was translated into Korean using translation and back-translation. Nine HIV nurse experts tested content validity. Principal component analysis (PCA) and confirmatory factor analysis (CFA) of data from 203 patients was used to test construct validity. Concurrent validity was evaluated using correlation with patients'self-rating as a "mart patient"measured using a visual analogue scale. Internal consistency was tested by Cronbach' alpha coefficients. Results: All items were rated as having satisfactory content validity. Based on PCA and consideration of conceptual meaning, a three-factor solution was selected, explaining 48.76% of the variance. CFA demonstrated the adequacy of the three-domain structure of the construct HIV self-management: daily self-management health practices, social support and HIV self-management, and chronic nature of HIV self-management. Goodness-of-fit indices showed an acceptable fit overall with the full model (${\chi}^2/df_{(164)}=1.66$, RMSEA=0.06, SRMR=0.05, TLI=0.91, and CFI=0.92). The Korean version of the HIV Self-Management Scale (KHSMS) was significantly correlated with patients'self-rated smart patient (r=.41). The subscale Cronbach' alpha coefficients ranged from .78 to .81; alpha for the total scale was .89. Conclusion: The KHSMS provides a valid and reliable measure of self-management in Korean patients with HIV. Continued psychometric testing is recommended to provide further evidence of validity with this population.
최근 4차 산업 혁명이 도래하면서 헬스케어 서비스의 분야가 다시금 주목받고 있다. 그에 따라, 스마트제품들을 통한 개인 맞춤화 된 의료 시스템이 다양한 형태로 등장하고 있다. 웨어러블 테크 및 센서 시스템의 활용으로 타인의 도움 없이 스스로 언제 어디서든지 건강관리와 모니터링이 가능해졌다. 하지만, 임산부를 위한 헬스케어 서비스는 매우 부족한 실정이다. 저출산으로 인하여 산부인과 수도 격감하면서 몸이 불편한 임산부를 둘러싼 환경은 더욱 열악해지고 있다. 임산부는 임신으로 인하여 편안한 수면 세를 취하기 힘들다. 소음, 온도, 습도 등 다양한 환경적 요인이, 더불어 임산부 수면의 질을 저하시켜 행복한 태교를 저해한다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하고자 임산부의 건강을 위해 좋은 수면 자세의 정보와 향상된 수면 환경을 제공하여 수면관리가 가능한 UI 디자인 개발에 목적이 있다. 이를 통해 4차 산업시대의 센서 기술을 적용하여 임산부의 수면의 질과 삶의 질을 극대화 시켜 줄 것을 기대한다.
현대 과학 기술의 발달과 사회적 경제적 요구가 증가함에 따라 텔레메디슨은 다양한 분야에서 빠른 속도로 응용 범위를 넓혀 나가고 있다. 특히, 급속한 사회의 고령화와 웰빙 생활에 대한 욕구가 증가하고 있는 사회의 분위기에 발맞추어 우리는 독거노인 등 타인의 도움 없이 생활이 불편한 사람들을 위한 헬스케어 서비스에 관심을 가지게 되었다. 본 연구에서는 헬스케어 서비스 중, 실시간으로 인체에서 발생하는 생체신호와 생체신호에 영향을 미치는 측정 대상자의 주위 환경 요소들의 모니터링에 초점을 맞춰 손목형 생체신호 측정 단말기를 설계하였다. 우리는 여섯가지 신호를 실시간으로 모니터링하고 블루투스 무선 통신으로 서버로 전송하였다. 전송된 신호는 디지털 신호처리를 거쳐 실시간 모니터링 시스템에 의해 누구나 쉽게 알아 볼 수 있도록 측정 신호들을 나타내었다. 단말기는 손목 착용형으로 부피를 최소화하였고, 블루투스 통신을 사용하여 장소에 제약을 받지 않는 무구속 생체 신호 감시 시스템을 설계 구현하였다.
With the advent of the fourth industrial revolution, the digital transformation craze has intensified in diverse industries, such as finance, automotive, health care and agriculture. However, relative to industry demand, there is only few domestic research on digital transformation of small traders and no one has implemented empirical study on this field at all. Thus, the study conducted an empirical study to measure the digital transformation intention of domestic small traders. In the early days of domestic business start-ups, we searched for factors affecting the digital conversion intention of small business owners and designed an integrated framework to explain the causal relationship between factors. This study not only expanded and refined the scope of related research but also suggested the direction of another research that was not presented in previous research. However, there are limitations in many ways as much as the initial stage of a specific field of small business owners. There are limitations in explaining the overall perception of Korean small business owners. Therefore, in future studies, it is necessary to study more deeply by presenting more specific and various variables. In addition, although the number of respondents was sufficient in the process of empirical analysis, it is considered that the respondents are not enough to universalize the research result as a traditional small business person who did not convert all digital. It is necessary to carry out a comparative analysis by dividing the two groups in more detail and more specifically in the future study. The result of this study can suggest the direction for accelerating small traders' digital transformation intention in terms of practical view, and provide useful references which can support the theoretical foundation for researchers who will perform future related research in terms of academic view.
고령자들의 정신적/육체적 건강 유지를 위해 디지털 메디신 (Digitial Medicine)의 일환으로 일상에서의 운동 프로그램을 사용하는 시도가 다양하게 이루어지고 있다. 특히 웨이러블 기기에 부착된 센서를 활용한 운동 처방과 분석 방법은 IoT 기술을 헬스케어 분야에 적용시키는 대표적인 예로 제시된다. 본 연구에서는 현재 수원시 노인정신건강센터에서 운영하는 운동 프로그램에서 기존에 수기로 수집되고 작성되는 데이터 분석의 신뢰성을 개선하고 노인들의 운동 동기를 촉구하고자 스마트밴드와 BLE 스캐너 장치를 활용하여 IoT(Internet of Thing)기반 행동 인터벤션(intervention) 시스템을 구현한다. 실제 운동 처방과 운동 데이터 분석을 통해 행동 인터벤션 시스템을 테스트하여 데이터 수집과 분석의 무결성을 검증하고 시스템의 개발과 적용에 대한 일련의 과정을 제시한다.
본 논문에서는 활동 인식장치를 이용한 딥러닝 기반의 반려동물 모니터링 시스템을 제안한다.이 시스템은 반려동물의 활동 인식장치와 반려인의 스마트 기기, 서버로 구성된다. 아두이노 기반 활동 인식 장치로부터 가속도와 자이로 데이터를 수집하고, 이로부터 반려동물의 걸음 수를 연산하였다. 수집된 데이터는 전처리 과정을 거쳐 CNN과 LSTM을 하이브리드한 딥러닝 모델을 통해 5가지 형태(앉기, 서기, 눕기, 걷기, 뛰기)로 활동을 인식함으로써 활동량을 측정한다. 마지막으로, 반려인의 스마트 기기에 일일 및 주간 브리핑 차트 등 활동 변화에 대한 모니터링을 제공한다. 성능 평가 결과, 반려동물의 구체화된 활동 인식 및 활동량 측정이 가능함을 확인하였다. 향후 데이터 축적을 통해 반려동물의 이상행동 탐지 및 헬스 케어 서비스의 확장을 기대할 수 있다.
전 세계적으로 사물인터넷(IoT) 기술이 주목을 받으면서 사물 인터넷 기반의 헬스케어, 스마트 시티, 농업, 국방 등의 다양한 서비스 개발이 진행되고 있다. 그러나, IoT를 적용한 헬스케어 서비스는 환자의 생체정보가 제3자에게 유출되어 환자의 생명을 위협하는 상황이 발생할 수 있는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 사물 인터넷 기반의 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 생체정보를 제3자에게 유출되지 않으면서 센싱된 데이터 및 자원을 이용하여 치료/행정 처리의 시간 및 절차를 간소화하기 위한 위치추적 센서 기반의 IoT 헬스케어 서비스 관리 모델을 제안한다. 제안 모델은 환자의 위치 정보를 이용하여 병원내 의료진들이 환자의 위치를 실시간으로 확인하고 응급상황이 발생했을 경우에도 신속하게 대응할 수 있다. 또한, 병원 내 의료장비에도 위치추적 센서를 부착해 치료에 필요한 장비들의 위치도 즉각적으로 확인 가능하기 때문에 의료서비스의 시간 및 절차를 최소화할 수 있는 장점이 있다.
의료기기는 헬스케어 서비스를 위한 필수요소로 최근 의료와 관련된 스마트폰 애플리케이션의 증가와 함께 스마트폰과 연결되는 의료기기를 활용한 스마트 헬스케어가 대두되고 있다. 이러한 스마트 헬스케어는 현재 ISO/IEEE 11073 표준을 통해 의료기기와 게이트웨이를 연결하여 임상정보를 전송하고 게이트웨이는 HL7 CDA 표준 문서를 통해 전자 건강 기록 및 개인 건강 기록 시스템, 임상 워크플로우 및 임상 의사 결정 지원 시스템과 같은 유형의 의료 서비스 시스템과 연동하는 솔루션이다. ISO/IEEE 11073은 DIM(Domain Information Model)이라는 정보 모델을 기반으로 하며 HL7 v3인 CDA는 RIM(Reference Information Model)이 있기 때문에 상이한 인터페이스간의 매핑 매커니즘을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 의료 응용 애플리케이션에서의 효율적인 의료기기 데이터 운용을 위해 RMIM(Refined Message Information Model) 기반의 IEEE 11073 DIM/HL7 v3 RIM 표준 인터페이스 변환 방법을 제안한다.
Human activity recognition using depth information is an emerging and challenging technology in computer vision due to its considerable attention by many practical applications such as smart home/office system, personal health care and 3D video games. This paper presents a novel framework of 3D human body detection, tracking and recognition from depth video sequences using spatiotemporal features and modified HMM. To detect human silhouette, raw depth data is examined to extract human silhouette by considering spatial continuity and constraints of human motion information. While, frame differentiation is used to track human movements. Features extraction mechanism consists of spatial depth shape features and temporal joints features are used to improve classification performance. Both of these features are fused together to recognize different activities using the modified hidden Markov model (M-HMM). The proposed approach is evaluated on two challenging depth video datasets. Moreover, our system has significant abilities to handle subject's body parts rotation and body parts missing which provide major contributions in human activity recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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