당뇨병은 대사질환의 일종으로 고혈당을 특징으로 하며, 고혈당으로 인하여 여러 증상 및 징후와 합병증을 유발하여 삶의 질을 급격히 저하시킨다. 당뇨병의 예방 및 치료를 위해서는 식이, 운동, 약물 처방 등이 있지만 무엇보다도 체계적인 식단 관리가 필수적이다. 본 논문에서는 체계적인 당뇨병 관리를 위해서 스마트폰 기반의 개인 맞춤형 식단 관리 시스템을 제안한다. 현재 대부분의 당뇨병 환자의 식단 서비스는 영양사나 의사의 주관적인 판단으로 식단을 처방하며 상황 및 개인의 선호도는 반영 되지 않는다. 제안하는 시스템은 당뇨식단을 계절, 날씨, 시간, 선호도에 맞추어 제공한다. 특히, 스마트 폰 서비스로 구현하여 언제 어디서나 장소에 제한받지 않고 사용자에게 레시피 및 개인화된 식단을 제공하며, 사용자의 간단한 조작만으로도 손쉽게 식단 변경이 가능하다.
최근 고령화에 따른 사회적인 문제를 해결하기 위한 대안으로 IT와 BT기술을 접목한 U헬스 의료서비스가 주목을 받고 있다. 활성산소는 체내의 불안정한 상태의 유해산소로서 노화의 주원인이 되고, 다른 질병을 유발할 위험성이 크며, 현대인의 질병 중 약 905가 활성산소와 관련이 있다. 따라서 고 연령층과 지병환자들 뿐만 아니라 일반일들도 활성산소 포화도를 체계적으로 관리해야 할 필요성이 있다. 본 논문에서 신체로부터 측정한 활성산소 측정데이터를 의료기관의 데이터 저장소로 전송하여 서비스 제공자로부터 진단을 받을 수 있는 효과적인 U헬스 시스템에 대하여 소개한다. 제안하는 시스템은 사용자의 신체검사정보확인, 의료기기와 모바일 간의 표준에 따른 블루투스 데이터 통신, 의료정보 기능을 지원하고, 또한 모바일의 3G/4G, Wi-Fi를 이용하여 게이트웨이 역할을 수행하도록 설계하였다. 제안시스템의 U헬스 기기와 모바일 간의 표준에 의한 데이터통신을 통해 의료기관으로부터 언제, 어디서든 진단을 받을 수 있는 효과적인 U헬스 서비스 환경을 구축할 수 있다.
본 논문에서는 관절 각도계를 사용하여 관절가동범위의 측정하던 것을 각도계를 사용하지 않고 플렉서블 센서를 이용하여 측정하고 측정된 값을 스마트 디바이스와 연동하여 실시간 모니터링이 가능하게 하였다. 현재의 관절가동 범위 측정은 관절 각도기를 활용하여 사람이 직접 측정하고 있다. 이러한 방법은 측정하는 사람의 측정 방법과 위치에 따른 오류로 일관성 있는 측정이 어려워 오차가 발생할 수 있다. 그래서 측정해야 할 관절에 센서를 부착하여 관절의 운동 범위를 측정하였다. 측정을 위한 센서는 플랙서블 형태로 관절의 움직임에 따라 변화되는 저항 값을 측정하는 센서로서 센싱 된 값을 ROM 센서노드를 통하여 무선으로 스마트 디바이스로 전송될 수 있도록 하였다. 개발 된 ROM 측정 장치는 일반적인 관절 각도기를 활용한 측정보다 일관성 있는 측정이 이루어 질 수 있고 스마트 디바이스와 연동하여 실시간 모니터링 함으로써 관절의 움직임에 따른 신속한 진단으로 환자의 빠른 치료와 재활의료 발전에 도움이 될 것이다.
본 연구의 목적은 언어장애 환자군의 의사소통 능력 향상을 위하여 스마트 기기 기반의 언어재활 프로그램 개발에 있다. 이를 위하여 기존에 개발된 다양한 국내외 의사소통 언어훈련 프로그램을 비교분석하여 구체적인 의사소통 범위 및 훈련 과제, 문항 등을 검토하여 과제 구성에 필요한 콘텐츠를 선별하였다. 다양한 의미범주와 문법요소를 포함하고 언어학적 단위에 기초하여 단어수준, 의미범주, 문장수준, 담화수준의 이해산출 능력 향상을 위하여 17개의 의미범주를 추출하고 29개의 훈련과제와 3780개의 훈련 문항을 제작하였으며, 윈도우를 기반으로 하는 관리 프로그램과 안드로이드 기반 재활 훈련 애플리케이션을 개발하였다. 본 언어재활 프로그램은 가정에서 쉽고 편리하게 홈 프로그램으로 사용되어 언어훈련 효과를 증대시킬 수 있으며, 환자 관리 및 훈련 결과 데이터베이스 구축 등 언어장애 환자군의 치료에 유용하게 사용될 것으로 기대된다. 향후 언어장애 환자군 별 언어재활 효과 검증 등의 후속 연구가 진행될 예정이다.
응급 상황에서 응급 구조사는 외상 평가와 치료가 주요 업무이다. 하지만 응급 처치를 할 수 있는 범위가 협소하며 병원의 응급실로 이송하는 일을 주로 수행하고 있다. 응급 상황에 맞는 전문의를 연결하여 원격 의료 지도를 통한 응급 처치가 이루어진다면 정확한 진단과 적절한 치료에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 응급 의료 서비스를 위한 원격 의료 지도를 지원하기 위한 앱을 개발하였다. 개발된 스마트 앱은 응급 구조사가 원격지에 있는 의사를 호출하여 응급 환자의 상태를 생체 신호와 영상으로 실시간 전송할 수 있다. 이를 통하여 환자의 상태를 정확하게 진단하는데 도움을 줄 수 있다. 또한 응급 치료를 지도할 수 있으며 응급실에서의 대응이 신속하게 이루어질 수 있도록 할 수 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권9호
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pp.127-134
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2024
The acute respiratory infection known as a coronavirus (COVID-19) may present with a wide range of clinical manifestations, ranging from no symptoms at all to severe pneumonia and even death. Expert medical systems, particularly those used in the diagnostic and monitoring phases of treatment, have the potential to provide beneficial results in the fight against COVID-19. The significance of healthcare mobile technologies, as well as the advantages they provide, are quickly growing, particularly when such applications are linked to the internet of things. This research work presents a knowledge-based smart system for the primary diagnosis of COVID-19. The system uses symptoms that manifest in the patient to make an educated guess about the severity of the COVID-19 infection. The proposed inference system can assist individuals in self-diagnosing their conditions and can also assist medical professionals in identifying the ailment. The system is designed to be user-friendly and easy to use, with the goal of increasing the speed and accuracy of COVID-19 diagnosis. With the current global pandemic, early identification of COVID-19 is essential to regulate and break the cycle of transmission of the disease. The results of this research demonstrate the feasibility and effectiveness of using a knowledge-based smart system for COVID-19 diagnosis, and the system has the potential to improve the overall response to the COVID-19 pandemic. In conclusion, these sorts of knowledge-based smart technologies have the potential to be useful in preventing the deaths caused by the COVID-19 pandemic.
현대의 의료분야는 스마트기기의 확산과 통신 기술의 발달로 스마트화 됨에 따른 의료보안 문제가 대두되고 있다. 그 중에서 원격의료는 의사-의사 간(D2D, Doctor to Doctor), 의사-환자 간(D2P, Doctor to Patient) 의료정보가 상호 교환되기 때문에 원격의료에서 발생할 수 있는 보안위험을 식별, 평가 및 통제하기 위한 위험관리 방안이 필요하다. 본 논문에서는 1차 의원, 보건소, 보건지소, 보건진료소 등에서 운용하고 있는 원격의료기기와 원격의료시스템을 현장에서 확인 한 결과를 토대로 공격트리(Attack tree) 방법론을 적용하여 원격의료에서 발생할 수 있는 보안위험 분석 및 평가 방법을 연구 제안한다.
전 세계적으로 무증상의 코로나바이러스 감염증-19 감염자가 자신이 감염된 것을 모르고 주변인들에게 전파할 수 있다는 가능성은 국민이 전염병 확산에 대한 불안과 두려움에서 벗어나지 못하고 있다는 점에서 여전히 매우 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 K-평균 군집화 알고리즘 및 딥러닝 기반 군중 집계를 이용한 전염병 확진자 접촉 가능성 여부 판단 모니터링 시스템을 제안하였다. 모든 입력 학습 영상에 대해 300회 반복 학습한 결과, PSNR값은 21.51, 전체 데이터 셋에 대한 최종 MAE값은 67.984였다. 이는 확진자와 주변인과의 거리와 감염률 산출, 잠재적 환자 동선 주변 인원의 위험도 순 그룹 및 감염률 예측에 대한 영상 속 화질 정보, 관측치 간의 평균 절대 오차를 의미하며 각 CCTV 장면에서 군중의 수가 4,000명 이하일 때에는 평균 절대 오차 값이 0에 가까움을 증명하였다.
병원 처치 전 급성 심정지 환자 발생 시 현장에서의 일반인 심폐소생술 시행률은 환자의 소생률과도 직결되어 있다. 하지만 현재 우리나라는 선진국에 비해 일반인 CPR 시행률은 저조하여 소생률도 낮은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 스마트 폰의 위치기반서비스 앱을 활용한 응급의료시스템의 적용가능성을 고려, 우선 일반인 3,800명을 대상으로 사전 설문조사를 시행하였다. 연구결과로 첫째, 심폐소생술 교육 경험은 높게 나타났으나 반대로 심폐소생술에 대한 보편성은 낮은 것으로 인식되었다. 둘째, 심폐소생술 자신감에 대해서는 연령, 학력, 직업에 따라 상의한 결과가 나왔으며 전체적으로 낮은 자신감을 보였다. 셋째, 위치기반서비스 앱을 활용한 응급의료시스템 참여도는 높게 나타났으며 심폐소생술 시행의지와 심폐소생술 자신감, 심폐소생술 교육경험에 대해서 상관관계가 있는 것으로 나타났다.
스마트 헬스케어 기술의 발전과 웨어러블 디바이스의 증가로 인해 최근 WBN을 활용한 원격지 건강정보 모니터링 시스템이 제시되고 있다. 그러나 네트워크를 통해 전송되는 환자 개인의 건강기록에 대한 보호가 필요하며, 허가되지 않은 정보의 수집으로 인한 환자의 개인 식별정보나 건강기록이 노출되지 않도록 환자의 프라이버시도 반드시 보호되어야 한다. 이를 위해 Yang 등은 암호기술의 키 격리 기법을 적용한 원격 건강정보 모니터링 시스템의 익명 인증기법을 제안하였다. 그러나 이들의 기법은 키 격리 기법을 잘못 구성하여 다른 사용자의 개인키 위조 가능성 문제를 가지고 있으며, 헬스케어 서비스 제공자에게 사용자의 식별정보가 그대로 노출되어 익명성을 보장하지 못한다. 이에 본 논문은 Yang 등의 기법의 보안상의 문제점을 지적하고, 이를 개선한 건강정보 모니터링 시스템의 익명인증 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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