• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.57-70
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• 2007

본 논문은 헬스케어 홈 환경에서 얻어진 정보를 헬스케어 데이터베이스로 구축하고, 이를 헬스케어 홈 서비스에 활용하는데 목적을 둔다. 특히, 본 논문에서 우리는 헬스케어 데이터베이스 스키마의 설계 및 이전에 우리가 개발한 헬스케어 통합 서비스를 지원하는 프레임워크(FSHIS)상에서 구축된 데이터베이스를 어떻게 사용할 것인가에 초점을 둔다. 헬스케어 정보는 다양한 센서로부터 수집한 데이터의 특정 저장타입에 맞추어 설계하였고, 헬스케어 홈 서비스의 사용목적에 따라 구축된 헬스케어 데이터베이스는 실제 스키마를 가진 기본 정보와 뷰 스키마로 제공되는 상황정보로 분류하였다. 첫 번째 기본 정보는 물리적 센서로부터 얻어지는 위치, 건강, 환경관련 가공없는 데이터와 개인 건강관련 프로파일 정보로 이루어진다. 두 번째의 상황정보는 기본 정보들을 이용하여 혼합 가공한 정보이다. 이 상황정보는 헬스케어 응용 서비스에 따라 다양한 뷰 스키마를 통해 얻어진다. 마지막으로, 구축된 헬스케어 데이터베이스의 실질적인 활용을 검증하기 위해, 우리는 본 연구실에서 개발된 FSHIS상에 구축된 데이터베이스와의 연동을 통해, 독거노인을 위해 생활 활동 영역으로 부터 필요한 기본정보와 상황정보를 이용하여 응급상황 호출 그리고 홈 가전 제어 등의 헬스케어 홈 모니터링 서비스를 보였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권4호
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• pp.261-269
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• 2023

We propose to design a Holochain-based security and privacy protection system for resource-constrained IoT healthcare systems. Through analysis and performance evaluation, the proposed system confirmed that these characteristics operate effectively in the IoT healthcare environment. The system proposed in this paper consists of four main layers aimed at secure collection, transmission, storage, and processing of important medical data in IoT healthcare environments. The first PERCEPTION layer consists of various IoT devices, such as wearable devices, sensors, and other medical devices. These devices collect patient health data and pass it on to the network layer. The second network connectivity layer assigns an IP address to the collected data and ensures that the data is transmitted reliably over the network. Transmission takes place via standardized protocols, which ensures data reliability and availability. The third distributed cloud layer is a distributed data storage based on Holochain that stores important medical information collected from resource-limited IoT devices. This layer manages data integrity and access control, and allows users to share data securely. Finally, the fourth application layer provides useful information and services to end users, patients and healthcare professionals. The structuring and presentation of data and interaction between applications are managed at this layer. This structure aims to provide security, privacy, and resource efficiency suitable for IoT healthcare systems, in contrast to traditional centralized or blockchain-based systems. We design and propose a Holochain-based security and privacy protection system through a better IoT healthcare system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권3호
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• pp.974-992
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• 2021

Recently, the healthcare field has undergone rapid changes owing to the accumulation of health big data and the development of machine learning. Data mining research in the field of healthcare has different characteristics from those of other data analyses, such as the structural complexity of the medical data, requirement for medical expertise, and security of personal medical information. Various methods have been implemented to address these issues, including the machine learning model and cloud platform. However, the machine learning model presents the problem of opaque result interpretation, and the cloud platform requires more in-depth research on security and efficiency. To address these issues, this paper presents a recent technology for Internet-of-Things-based (IoT-based) health big data processing. We present a cloud-based IoT health platform and health big data processing technology that reduces the medical data management costs and enhances safety. We also present a data mining technology for health-risk prediction, which is the core of healthcare. Finally, we propose a study using explainable artificial intelligence that enhances the reliability and transparency of the decision-making system, which is called the black box model owing to its lack of transparency.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권2호
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• pp.55-62
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• 2012

정보기술과 의료기기의 융합에 의해 혈당을 집에서 측정하거나 운동 시에 심박수를 측정하는 것과 같이 건강관련 정보를 언제 어디서나 측정할 수 있게 되었고, 이에 따라 의료를 장소에 구애받지 않고 쉽게 접근할 수 있게 되었다. 최근에 유헬스케어 의료기기 시장이 빠르게 성장하고 있으나 이러한 기기의 안전성과 유효성을 평가하는 가이드라인이 아직 마련되지 않은 실정이다. 이를 위해 식약청, ISO/IEEE, CE 등 국내외의 유헬스케어 관련 규정을 조사하고, 이 중 유헬스케어 의료기기에 관련된 안정성 및 성능 평가에 대한 시험 방법과 항목을 제안하였다. 유헬스케어 의료기기의 가장 큰 특성인 무선 데이터 통신에 있어 데이터 무결성과 기기 사용환경이 다양하기 때문에 환경 요인이 기기에 미치는 영향을 평가하였다. 이를 바탕으로 휴대형 유헬스케어 의료기기의 평가 가이드라인을 제안하였다. 제안하는 지침을 기반으로 휴대형 유헬스케어 기기를 개발한다면 사용자들에게 보다 안전성과 신뢰도 높은 기기를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제33권4호
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• pp.934-956
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• 2023

This study focuses on the adoption of Healthcare Information System (HIS) in India's healthcare services, which has led to an increased use of HIS software for managing patient information in hospitals. The study aims to evaluate the factors that influence hospital workers' satisfaction with HIS usage and its impact on their intention to continue in the use of HIS. Primary data was collected through a survey questionnaire from 265 hospital workers. A new framework was developed, and Structural Equation Modeling (SEM) was used for analysis. Sensitivity analysis was also conducted on demographic data using an Artificial Neural Network (ANN) approach. The results indicated that all hypotheses were significant (p < 0.05). Effort expectancy was the most significant factor influencing hospital workers' satisfaction (p < 0.01). Sensitivity analysis showed that education (Model-A) and experience in use of HIS (Model-B) were the most important factors. The study contributes by proposing a new theoretical framework and extending the previous research on HIS usage satisfaction. Overall, the study highlights the importance of easiness and usefulness in predicting HIS usage satisfaction.

• 의료법학
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• 제24권1호
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• pp.43-65
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• 2023

헬스케어 산업은 제4차 산업혁명 기반 기술과 접목된 디지털 헬스케어로 개인의 건강과 의료에 관한 정보 등을 다루는 분야로 건강관리 서비스와 의료 과학기술이 융합된 형태이다. 패러다임 변화에 따른 디지털 헬스케어는 기존 「의료법」상의 의료행위 개념에 포섭되어 논의가 가능한 것인지 의문이 생긴다. 「의료법」상 의료행위의 개념에 관한 명확한 정의 규정은 없지만, 판례를 통해서 그 개념을 정립하고 있다. 그리고 「의료법」상 의료행위의 주체는 의료인으로 한정하고 있다. 그러나 디지털 헬스케어는 의료인에 의 한 디지털 기술을 이용한 질병 진단과 치료행위를 하는 경우가 있다. 이와는 달리 비의료인에 의해서 가능한 것이 디지털 헬스케어이다. 왜냐하면 디지털 헬스케어는 운동, 식습관 그리고 체중조절 등과 같은 건강관리를 포함하는 개념으로 이해되기 때문이다. 이로 인하여 디지털 헬스케어에 대한 「의료법」상 의료행위 개념에 포섭하는 경우 「의료법」 제27조에 규정된 '무면허의료행위'로 형사처벌의 대상이 된다. 보건의료산업은 디지털 전환과 정보통신기술과의 융복합이 빠르게 진행되고 있다. 이로 인하여 기존의 의료행위와 구분하여 '디지털화된 의료행위' 또는 '정보통신기술(ICT) 기반 의료행위'로 새롭게 규정할 필요성이 대두되고 있다. 의료행위 개념은 고정불변한 개념이 아닌 가변성을 가진다. 그렇다고 이러한 요구에 따라 의료행위 개념의 무한 확장이 아닌 그 범위의 재설정을 요청하는 것이다. 따라서 의료서비스체계에 대한 수요자의 요구를 반영하여 의료행위 개념을 법제화하여야 할 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제10권3호
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• pp.7-15
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• 2020

치료·공급자 중심의 의료서비스에서 예방·소비자 중심의 서비스로 패러다임이 변화하고 있는 시점에 보건의료와 ICT융합기술의 접목은 4차 산업혁명 안에서 디지털 헬스케어 산업에 대한 관심을 고조시키고 있다. 디지털 헬스케어에는 건강, 영양, 운동, 및 환자관리 등이 포함되며, 디지털 헬스케어 산업에는 개인 건강 및 의료 정보를 제공할 수 있는 의료기기, 의료정보시스템 및 헬스케어 플랫폼 등과 관련된 의료 및 IT 산업의 융합으로 요약된다. 고령화 및 만성질환의 증가에 따른 사회적 요구로 인해 우리나라에서도 4차 산업혁명 안에서 디지털 헬스케어는 중요한 정책으로 다뤄지고 있다. 디지털 헬스케어 산업이 인류의 수명연장과 삶의 질 증진에 기여하기 위해서는 관련 인프라와 법률적 제도 정비 및 정책 마련 등이 시급하며 덧붙여 중요한 것은 디지털 헬스케어 산업을 이끌어갈 인재 육성을 위한 융합적 교육의 활성화가 필요하겠다. 본 연구는 4차 산업혁명 시대의 디지털 헬스케어 산업의 동향과 정부의 연구개발 정책방향에 대해 고찰하고 미래 발전 방향 및 시사점을 도출하고자 시행되었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권2호
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• pp.98-103
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• 2007

Long term Electrocardiogram (ECG) [1] analysis plays a key role in heart disease analysis. A combined detection of QRS-complex and P-wave in ECG signal for ubiquitous healthcare system was designed and implemented which can be used as an advanced warning device. The ECG features are used to detect life-threating arrhythmias, with an emphasis on the software for analyzing QRS complex and P-wave in wireless ECG signals at server after receiving data from base station. Based on abnormal ECG activity, the server will transfer alarm conditions to a doctor's Personal Digital Assistant (PDA). Doctor can diagnose the patients who have survived from cardiac arrhythmia diseases.

• 한국병원경영학회지
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• 제spc호
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• pp.25-38
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• 2016

There are many policies around the world regarding Information Communication Technology (ICT). In 2012, the World Health Organization emphasized the strategic and integrated policy for the development and dissemination of ICT-based healthcare innovations at the national level. As technologies related to ICT are introduced in various countries around the world, each country announces policies and strategies to preoccupy these new industries. However, Korea is tied to various regulations in investment of ICT and thus lags behind other countries. Therefore, in this section, we review the present status and problems of ICT development in Korea and compare these with other major countries. Finally, we present the ICT development strategies and tasks in Korea.

• 한국IT서비스학회지
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• 제19권4호
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• pp.49-61
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• 2020

Prior studies on technology predictions attempted to predict the emergence and spread of emerging technologies through the analysis of correlations and changes between data using objective data such as patents and research papers. Most of the previous studies predicted future technologies only from the viewpoint of technology development. Therefore, this study intends to conduct technical forecasting from the perspective of the consumer by using keyword search frequency of search portals such as NAVER before and after the introduction of emerging technologies. In this study, we analyzed healthcare technologies into three types : measurement technology, platform technology, and remote service technology. And for the keyword analysis on the healthcare, we converted the classification of technology perspective into the keyword classification of consumer perspective. (Blood pressure and blood sugar, healthcare diagnosis, appointment and prescription, and remote diagnosis and prescription) Naver Trend is used to analyze keyword trends from a consumer perspective. We also used the ARIMA model as a technology prediction model. Analyzing the search frequency (Naver trend) over 44 months, the final ARIMA models that can predict three types of healthcare technology keyword trends were estimated as "ARIMA (1,2,1) (1,0,0)", "ARIMA (0,1,0) (1,0,0)", "ARIMA (1,1,0) (0,0,0)". In addition, it was confirmed that the values predicted by the time series prediction model and the actual values for 44 months were moving in almost similar patterns in all intervals. Therefore, we can confirm that this time series prediction model for healthcare technology is very suitable.