• 통합자연과학논문집
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• 제9권3호
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• pp.199-205
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• 2016

In this paper, we established ZIGBEE home network and combined smart-grid and u-Healthcare system. We assisted for amount of electricity management of household by interlocking home devices of wireless sensor, PLC modem, DCU and realized smart grid and u-Healthcare at the same time by verifying body heat, pulse, blood pressure change and proceeded living body signal by using SVM algorithm and variety of ZIGBEE network channel and enabled it to check real-time through IHD which is developed by user interface. In addition, we minimized the rate of energy consumption of each sensor node when living body signal is processed and realized Query Processor which is able to optimize accuracy and speed of query. We were able to check the result that is accuracy of classification 0.848 which is less accounting for average 17.9% of storage more than the real input data by using Mjoin, multiple query process and SVM algorithm.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.102-103
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• 2021

의료 IT 기술의 발전으로 스마트헬스케어 사업의 발전을 통해 실버산업시대 개인 맞춤 의료서비스가 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 아두이노 환경에서 다양한 센서를 활용해 스마트 헬스케어 개인 맞춤형 서비스를 제공할수 있는 관절재활 운동이 가능한 손가락 모델링을 구현하였다. 아두이노 기반의 구부림 센서(Flex sensor)를 이용해 개인별 손가락 관절의 활동성을 측정함으로 향후 스마트 헬스케어 분야에서 개인 맞춤형 재활운동에 활용하고자 한다.

• 감성과학
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• 제11권1호
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• pp.81-90
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• 2008

최근의 스마트 의류는 급변하는 환경과 테크놀로지 그리고 인간중심의 패러다임의 변화는 기술적 발전과 더불어 보다 인간 중심의 요소와 감성을 중시한 디자인을 요구하며, 기술적인 측면과 함께 보다 인간 중심의 사용성 평가를 중시하는 디자인으로 연구, 개발되고 있다. 이에 본 연구에서는 헬스케어를 위한 생체신호 측정 센서 기반 스마트 의류의 디자인 프로토 타입을 개발, 사용성 평가 및 착용성 평가를 실시하였다. 평가는 정성적, 정량적 평가로 이루어졌으며, 사용성 평가 결과를 기반으로 도출된 문제점의 수정, 보완을 통해 최종 센서기반 스마트 의류의 모형을 제시하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.6-12
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• 2017

본 논문에서는 모션인식을 활용한 Human UI/UX를 위한 IoT 기반 스마트헬스 서비스를 제안한다. 현재까지 M2M기반의 u-healthcare에서 적용되는 센서 네트워크에서는 TCP/IP 프로토콜이 아닌 non-IP프로토콜을 이용하고 있다. 그러나 서비스의 이용 확대와 IoT 기반의 센서 네트워크 관리를 용이하게 하기 위해서는 다수의 센서들의 인터넷 연결이 반드시 요구된다. 따라서 센서들에 의하여 측정된 자료들을 인터넷과 통신하는 것은 물론 이동이 가능해야 하기 때문에 네트워크 이동성을 고려한 IoT 기반 스마트헬스 서비스를 설계하였다. 또한 IoT 기반 스마트헬스 서비스는 기존의 헬스케어 플랫폼과는 다르게 바이오 정보뿐만이 아니라 동작감지를 위한 스마트 헬스 서비스를 개발하였다. u-healthcare에서 사용되는 WBAN 통신은 일반적으로 많은 네트워크화된 장치 및 게이트웨이로 구성된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 WBAN 센서 노드간의 이동성을 지원하는 기술을 이용함으로써 무선 환경에서도 동적 변화에 쉽게 대응할 수 있고, 사용자의 동작감지를 통해 체계적인 관리가 이루어진다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.679-688
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• 2022

본 논문은 정보통신 기술의 발전에 기반한 스마트헬스케어의 가능성에 주목하여, 스마트헬스케어와 관련한 개념 및 현황을 간략하게 소개하고, 국내외 스마트헬스케어 사례의 고찰을 통하여 코로나19 시대 정신건강 사회복지 영역에서 스마트헬스케어의 적용 전략과 향후 과제를 논의하고자 한다. 이를 위해 본 논문은 첫째, 한국 정신건강사회복지 영역에서 기존에 시도되어왔던 국립정신건강센터와 서울시 정신건강복지센터의 프로그램을 소개하였다. 둘째, 코로나19 환경의 독일, 중국, 미국, 호주의 실제 스마트헬스케어 프로그램을 소개하고 적용 사례를 고찰하여 공공 및 민간 차원의 다양한 대응을 검토하였다. 마지막으로 한국의 정신건강사회복지에서의 활용 가능성을 논의하였으며 향후 과제를 검토하며 마무리하였다. 본 논문에서 소개된 해외 사례들을 토대로 한국 사회에 실천·정책, 연구영역의 스마트헬스케어가 적극적으로 논의된다면 세계적인 수준의 정신건강사회복지 서비스 성장에 기여할 수 있을 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.91-98
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• 2023

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.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권1호
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• pp.17-27
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• 2019

4차 산업혁명의 몰입과 함께 산업의 전반적인 흐름이 ICT 기반의 비즈니스 환경으로 나아감에 따라 의료산업에도 환경변화가 일어나고 있다. 공공재 성격을 지닌 의료산업에서는 의료서비스의 신뢰성과 지속성을 요구하고 있으나, 스마트 환경으로 전환하기에 기존 시스템들의 호환성, 확장성 문제로 인하여 보안에 대한 도입이 늦춰지고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 신속하게 스마트 의료환경에서 보안체계를 구축하기 위하여, 필요로 하는 보안기술을 도출, 분석하고 도입하기 위한 이해관계자들이 관심을 가져야하는 부분과 역할에 대하여 설계하였다. 이를 통하여 의료보안체계를 구축하기 위한 이해관계자들의 다차원적인 노력에 대하여 확장성 있는 가능성을 제시하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.175-181
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• 2017

본 연구는 스마트 밴드 구매에 있어서 구매자들이 어떤 요인으로 구매하는지를 알아보는 것에 목적을 두었다. 특히 요즈음 현대인들의 가장 큰 관심사 중 하나인 개인 헬스케어를 중심으로 스마트 밴드에 대한 인식을 조사하고 사용자들의 요구를 알아보기 위한 연구를 진행하였다. 스마트 밴드는 현재 웨어러블 디바이스 시장에서 가장 높은 점유율을 나타내는 제품이다. 이것은 현대인들이 얼마나 자신의 개인 헬스케어에 관심을 쏟고 있는지에 관한 반증이라고 볼 수 있다. 따라서 본 연구는 스마트 밴드를 사용하고 있지 않은 사람들을 대상으로 어떠한 요소를 가장 고려하여 스마트 밴드를 구매할 것인가에 대해 알아보았다. 그 결과 스마트 밴드 구매에 있어서 스마트 밴드의 개인 헬스케어 기능보다는 제품의 외관적인 디자인과 하드웨어적인 성능을 더욱 중요시한다고 알 수 있었고 근본적으로 스마트 밴드 자체의 필요성을 느끼지 못했다. 이 연구로 인해 더 다양한 스타일의 스마트 밴드의 출시를 통해 모든 사용자들이 만족할 수 있는 제품 개발과 연구가 계속해서 이루어지길 희망한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.808-817
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• 2016

Recently, the wearable computing technology with bio-sensors has been rapidly developed and utilized in various areas such as personal health, care-giving for senior citizens who live alone, and sports activities. In particular, the wearable computing equipment to measure vital signs by means of digital yarns and bio sensors is noticeable. The wearable computing devices help users monitor and manage their health in their daily lives through the customized healthcare service. In this paper, we suggest a system for monitoring and analyzing vital signs utilizing smart healthcare clothing with bio-sensors. Vital signs that can be continuously acquired from the clothing is well-known as unstructured data. The amount of data is huge, and they are perceived as the big data. Vital sings are stored by Hadoop Distributed File System(HDFS), and one can build data warehouse for analyzing them in HDFS. We provide health monitoring system based on vital sings that are acquired by biosensors in smart healthcare clothing. We implemented a big data platform which provides health monitoring service to visualize and monitor clinical information and physical activities performed by the users.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.7-14
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• 2021

With the increased attention about healthcare and management of heart diseases, smart healthcare services and related devices have been actively developed recently. R wave is the largest representative signal among ECG signals. R wave detection is very important because it detects QRS pattern and classifies arrhythmia. Several R wave detection algorithms have been proposed with different features, but the remaining problem is their implementation in low-cost portable platforms for real-time applications. In this paper, we propose R wave detection based on optimal threshold and arrhythmia classification through QRS pattern considering complexity in smart healthcare environments. For this purpose, we detected R wave from noise-free ECG signal through the preprocessing method. Also, we classify premature ventricular contraction arrhythmia in realtime through QRS pattern. The performance of R wave detection and premature ventricular contraction arrhythmia classification is evaluated by using 9 record of MIT-BIH arrhythmia database that included over 30 premature ventricular contraction. The achieved scores indicate the average of 98.72% in R wave detection and the rate of 94.28% in PVC classification.