• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.211-212
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• 2021

최근 건강에 대한 관심이 증가하며 다양한 생체정보를 수집할 수 있는 웨어러블 시장이 확대되고 있다. 또한 이러한 생체신호를 통한 원격의료와 헬스케어 서비스가 보편화될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 IoT 장비를 통해 수집한 생체신호를 데이터베이스에 저장 및 웹을 통해 실시간 모니터링이 가능한 서비스를 소개한다. 생체 데이터의 수집 및 저장과 실시간 모니터링을 시스템을 구현함으로 다양한 건강관리 진단에 활용될 수 있다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권6호
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• pp.197-204
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• 2015

고령화와 만성질환의 만연 등으로 인한 헬스케어환경의 급격한 변화는 착용형 인체센서, 무선네트워크 및 스마트폰이 결합한 새로운 적용영역을 창출하고 있다. 본 연구는 예외 관리적 관점에서 재택환자의 일상의 건강상태를 효과적으로 모니터링하며, 재택환자는 스마트폰을 활용한 건강모니터링을 통해 자기관리 및 적절한 건강 개입을 할 수 있는 시스템을 제공함으로써 새로운 의료서비스를 창출할 수 있는 기반을 제공하였다. 특히 기존 연구에서는 스마트폰이 단지 데이터 전달자로서의 역할에 그친 데 반하여, 본 연구에서는 스마트폰의 컴퓨팅 기능을 활용하여 의료인의 재택환자 일상생활 관리를 위한 데이터가공, 모니터링 시스템의 핵심인 필터링과 큐잉 등의 전처리과정을 구현함으로써 시스템의 효율성을 높였고, 환자 스스로의 자기관리를 위한 UX 디자인을 제시하였다. 제안 시스템의 성능을 검증하기 위해 총 94,467건의 실제 임상 데이터를 수집하여 제안시스템을 테스트한 결과 전체 대비 64.8%가 필터링 되는 등 높은 효율성이 검증되었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제28권11호
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• pp.1330-1338
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• 2011

Social activities of the elderly have been increasing as our society progresses toward an aging society. As their activities increase, so does the occurrence of falls that could lead to fractures. Falls are serious health hazards to the elderly. Therefore, development of a device that can detect fall accidents and prevent fracture is essential. In this study, we developed a portable fall detection system for the fracture prevention system of the elderly. The device is intended to detect a fall and activate a second device such as an air bag deployment system that can prevent fracture. The fall detection device contains a 3-axis acceleration sensor and two 2-axis tilt sensors. We measured acceleration and tilt angle of body during fall and activities of daily(ADL) living using the fall detection device that is attached on the subjects'. Moving mattress which is actuated by a pneumatic system was used in fall experiments and it could provide forced falls. Sensor data during fall and ADL were sent to computer and filtered with low-pass filter. The developed fall detection device was successful in detecting a fall about 0.1 second before a severe impact to occur and detecting the direction of the fall to provide enough time and information for the fracture preventive device to be activated. The fall detection device was also able to differentiate fall from ADL such as walking, sitting down, standing up, lying down, and running.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권4호
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• pp.303-308
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• 2019

The personal health record platform can store and manage medical records, health-monitoring data such as blood pressure and blood sugar, and life logs generated from various wearable devices. It provides services such as international standard-based medical document management, data pattern analysis and an intelligent inference engine, and disease prediction and domain contents. This study aims to construct a foundation for the transmission of international standard-based medical documents by mapping the diagnosis items of a general health examination, special health examination, life logs, health data, and life habits with the international standard terminology systems. The results of mapping with international standard terminology systems show a high mapping rate of 95.6%, with 78.8% for LOINC, 10.3% for SNOMED, and 6.5% when mapped with both LOINC and SNOMED.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.453-456
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• 2018

본 논문에서는 장시간 동안 모바일 기기를 통하여 건강관리를 할 수 있는 웨어러블 심전도 측정 시스템의 구현에 대하여 기술한다. 웨어러블 심전도 측정 시스템은 1-/6-채널의 심전도를 측정하여 블루 투스 통신으로 모바일 기기로 전송하기 위한 심전도 측정기와 모바일 기기에서 측정된 신호를 실시간으로 보여주는 앱으로 구성된다. 구현한 웨어러블 시스템을 이용하여 일상생활 및 수면동안의 심전도와 맥박 및 스트레스의 변화를 관측할 수 있고, 특히 심장의 이상으로 인한 부정맥 신호를 실시간으로 관찰하는 데 구현한 시스템이 매우 유용한 것으로 파악되었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권3호
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• pp.457-463
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• 2019

The blockchain and crypto currency has become one of the most essential components of a communication network in the recent years. Through communication networking, we browse the internet, make VoIP phone calls, have video conferences and check e-mails via computers. A lot of researches are being conducting to address the blockchain and crypto currency challenges in communication networking and provide corresponding solutions. In this paper, a diverse kind of novel research works in terms of mechanisms, techniques, architectures, and frameworks have been proposed to provide possible solutions against the existing challenges in the communication networking. Such novel research works involve thermal load capacity techniques, intelligent sensing mechanism, secure cloud computing system communication algorithm for wearable healthcare systems, sentiment analysis, optimized resources.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제30권6호
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• pp.503-509
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• 2009

The development of technology has led to ubiquitous health care service, which enables many patients to receive medical services anytime and anywhere. For the ubiquitous health care environment, real-time measurement of biomedical signals is very important, and the medical instruments must be small and portable or wearable. So, such devices have been developed to measure biomedical signals. In this study, we develop the biomedical monitoring device which is sensing the PPG signal, one of the useful signal in the field of ubiquitous healthcare. We design a watch-like biomedical signal monitoring system without a finger probe to prevent the user's inconvenience. This system obtains the PPG from the radial artery using a sensor in the wrist band. But, new device developed in this paper is easy to get the motion artifacts. So, we proposed new algorithm removing the motion artifacts from the PPG signal. The method detects motion artifacts by changing the degree of brightness of the light source. If the brightness of the light source is reduced, the PPG pulses will disappear. When the PPG pulses have disappeared completely, the remaining signal is not the signal that results from the changing blood flow. We believe that this signal is the motion artifact and call it the noise reference signal. The motion artifacts are removed by subtracting the noise reference signal from the input signal. We apply this algorithm to the system, so we can stabilize the biomedical monitoring system we designed.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.165-176
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• 2020

최근 개인의 생체 데이터를 수집·활용하여 적시에 효과적인 예방과 치료를 제공하는 맞춤형 의료 및 서비스가 가능하며, 사용자의 헬스케어에 활용되고 있다. 실시간 건강관리 서비스로 개발하여 스마트폰, PC 태블릿 등을 활용하여 각 개인에게 정보를 제공·수집된 데이터를 통해 경보하고 관리자에게 분석 데이터 및 결과를 알려서 양방향 커뮤니케이션을 지원하며, 이에 따른 건강관리를 구성할 수 있는 시점에 직면하고 있다. 본 연구에서는 생체신호를 통한 헬스케어 디바이스와 실시간 건강관리 시스템을 포함하는 스마트 웨어러블 헬스케어 기술 동향을 분석하여 현재 시점에서의 기술개발 특허 출원에 대비하고자 한다. 스마트 웨어러블 헬스케어 기술 관련 특허는 연구개발 집중도가 비교적 높은 것으로 조사되었다. 분석 구간 전반에 걸쳐 한국은 실시간 헬스케어 시스템에 대한 특허 활동에 집중하고 있으며, 미국 및 유럽은 생체기술을 통한 헬스케어 디바이스에 대한 특허 활동을, 일본은 생체기술을 통한 헬스케어 디바이스 및 시스템 전반에 걸쳐 특허 활동을 활발하게 하는 것으로 나타났다. 생체기술을 통한 헬스케어 디바이스와 실시간 건강관리 시스템에 대한 특허는 최근 한국에서 시장을 주도하고 있으며, 해당 기술에 대한 특허 및 시장을 확보하고 있는 것으로 나타남에 따라 스마트 웨어러블 헬스케어 기술은 시장진입 장벽이 높은 분야로 판단된다. 향후 기술을 상업화시킬 계획이 있다면 제품의 형상, 제조방법 및 기타 관련 기술 시스템에 대한 특허권을 획득하여 특허 포트폴리오를 구축하는 것이 중요하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1-6
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• 2019

IoT 기반의 스마트홈, 핀테크 등의 모바일 기술이 발달하면서 스마트 디바이스를 이용한 사용자 인증이 일상생활에서 널리 사용되고 있다. 이에 따라 기존의 비밀번호와 같은 지식 기반의 인증 방법에서 스마트 디바이스를 이용한 존재 기반의 생체인증이 새로운 주류가 되었고, 맥파, 지문, 얼굴, 홍채 등 다양한 생체인증 중에 신체적 특성상 위변조 가능성이 낮고 고유한 특징으로 개인 식별성이 높은 ECG(Electrocardiogram, 이하 ECG)를 이용한 생체인증이 헬스케어 및 핀테크와 맞물려 높은 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 기존의 고가이면서 부피가 커 휴대가 불가능한 ECG 측정디바이스가 아닌 소형화된 웨어러블 디바이스를 이용하여 손쉽게 사용자의 ECG 파형을 측정해 사용자 인증을 할 수 있는 ECG 인증 시스템을 구현하였다. 구현된 ECG 인증 시스템은 PQRST 고유 값 식별을 통해 ECG 특징점을 판별하고 이를 이용한 제안된 인증 프로토콜로 사용자 인증이 가능하였다. 최종적으로 성인 남성 다수를 통한 측정 평가를 통해 안정적인 정지 상태에서는 1.73%의 비교적 낮은 타인수락률과 4.14%의 본인거부율을 보였고 움직임이 있는 상태에서는 13.72%의 타인수락률과 21.68%의 높은 본인거부율을 보였다. 활동으로 인해 심박수가 상승한 정지 상태에서는 10.48%의 타인수락률과 11.21%의 본인거부율을 보였다.