• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.7
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• pp.1533-1540
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• 2012

u-Life care device collect body bio formation, and classify and store them in exercise patterns. Afterwards, the devices send the data through bluetooth wireless communication to the smart phones which set Google Android operation system at regular intervals. The information is checked out through application. u-Life care device calculates calories spent a day after monitoring activity quantity with 3-axis acceleration sensor. The device judges the status of health through body data mining and consults tailored exercise treatment. When sending body data, the device sends them in smart phone through Blue Tooth wireless communication at once. So, as a strong point, the device doesn't need mobile gateway or home gateway used for sending to web server information sensed from exercise life care products.

• Review of KIISC
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• v.17 no.1
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• pp.33-37
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• 2007

본 논문에서는 최근 새롭게 제안된 건강/의료 복지 서비스인 u-라이프케어에서 생체정보의 계측의 중요성과 최신 연구 동향을 주요 만성 성인질환인 당뇨병을 대상으로 분석하였다. 당뇨병의 정확한 진단과 효율적 관리에 있어서 중요한 생체 정보인 혈당 및 당화혈색소 비율의 의미를 분석하고 이를 계측하기 위한 생체계측 시스템의 구성과 특징을 살펴보았다. 특히, u-라이프케어를 위한 생체계측용 센서의 요구 특성과 이를 만족시키기 위한 최신 연구동향을 분석함으로써 향후 도래할 신개념의 의료/복지 서비스 시스템에서 생체정보와 이를 위한 생체계측시스템에 대한 이해를 개관하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.22 no.5
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• pp.24-34
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• 2007

유비쿼터스 라이프케어 기술이란 정보통신망을 이용하여 언제 어디서나 모든 사람이 의료서비스를 제공 받을 수 있고 나아가서는 생활관리서비스를 구현하기 위한 일체의 기술을 의미한다. 본 고에서는 고도화된 정보통신 기술을 바탕으로 인간의 삶의 질 향상이나 인간 능력의 극대화를 위하여 바이오 기술, 나노 기술 등 첨단기술이 접목된 메가컨버전스 기술인 유비쿼터스 라이프케어에 관련된 최신 연구동향을 분석하고자 한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.11
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• pp.8-11
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• 2015

적극적인 건강증진과 예방활동을 통해 최적의 건강상태와 높은 수준의 삶의 질을 추구하기 위한 서비스를 제공하는 라이프 케어를 실현하려는 보건 의료산업 분야에서도 타 분야와 마찬가지로 증가하는 의료비에 대한 절감 압박, 서비스의 수준에 대한 소비자의 관심 증대 등 당면한 문제 해결과 산업 경쟁력 강화 방안의 일환으로 빅데이터 활용 방안에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 이에 본고에서는 라이프케어 실현을 위한 효율적인 빅데이터 활용방안과 이를 위해 해결해야 할 과제와 전망을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1373-1376
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• 2010

최근 국민소득향상, 의학기술의 발달 등 이러한 변화는 건강관리에 관한 연구로 이어져 라이프 케어 모니터링 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 라이프 케어 모니터링 시스템은 개인의 특성을 고려하여 맞춤형 건강관리 서비스가 이루어져야 하며 실시간으로 유지 및 관리 되어야 한다. 본 논문에서는 라이프 케어 모니터링 시스템에서 실시간 처리해야하는 태스크가 증가함에 따라 마감시간 준수율이 하락하는 문제점을 해결하는 방안에 관한 연구이다. 즉, 개인의 상태가 고려된 모니터링 요소에 가중치를 부여하고, 상대적으로 중요도가 떨어지는 모니터링 요소는 주기를 증가시키는 방식과 중요도에 비하여 모니터링 자원 낭비가 최대인 모니터링의 주기를 증가시키는 방식을 비교분석하여 실시간 처리율을 향상시키는 것이다. 제안한 방법의 유용성을 검증하기 위해 성능을 평가한 결과 기존 방식에 비해 최대 29%까지 마감시간 준수율이 향상됨을 확인했다.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.12
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• pp.17-24
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• 2014

빅데이터, IoT, 클라우드 인프라 등 기술의 발달에 따라 일상생활 중에서도 개인과 환경의 변화에 대해 실시간 데이터 수집이 용이하게 되었다. 이를 활용하여 개인의 다양한 특성과 상황을 인지하고 다면적으로 의미를 분석할 수 있는 개인의 라이프스타일(lifestyle, 생활습관) 분석 기술이 중요하게 부각되고 있다. 이 라이프스타일 데이터는 개인의 질병이나 사회 심리적 문제의 원인 분석과 미래 트렌드의 변화예측을 할 수 있는 중요한 근거로 활용된다. 최근 이를 위한 연구로서 활동량, 스트레스, 위치, 수면 등의 라이프스타일 패턴을 추출하여 체계적인 프로세스로 삶의 질을 향상시키는 웰니스 (Wellness) 예측케어 서비스 연구와 서비스들이 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 서비스를 제공하기에 앞서 개인의 복잡한 라이프스타일 패턴의 추출이 단편적으로만 이뤄지고 있어서, 패턴들 사이의 복잡한 관계를 분석하거나 연계 서비스로의 확장 및 라이프스타일 패턴의 재사용적인 측면에서의 문제가 어려운 이슈가 되고 있다. 이 때문에 웰니스 서비스의 신뢰도가 낮아 사용자가 단순히 재미로 느끼는 수준이거나 일회성에 그치는 모바일 어플리케이션 서비스를 제공받는 경우가 다반사이다. 본 논문에서는 IoT환경에서 다양한 스마트 디바이스에 의해 수집되는 라이프로그로 부터 라이프스타일 패턴 추출 및 모델링, 라이프스타일 패턴 분석으로부터 개인의 행동 추론 및 예측, 원인파악과 관련 지표를 정량적으로 설계하는 분석 엔진 개발 방안, 서비스 디자인을 통하여 실효적인 생활개선의 변화를 유도하는 기술, 개인의 심리적 특성까지 고려한 신뢰성 높은 케어 서비스 제공까지의 전반적인 웰니스 예측케어 서비스시스템 프로세스 및 플랫폼 설계 방안을 제시한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.11
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• pp.21-31
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• 2015

현대 사회에서의 삶의 모습이 다양해짐에 따라 생활습관이 다양해지고 잘못된 생활습관으로 인한 생활습관병에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷 및 빅데이터와 같은 IT기술을 통해 사용자의 다양한 생활습관을 추적할 수 있는 방법과 그 응용 기술에 대해서 소개하고자 한다. 이러한 생활습관 추적 및 분석 기술은 다양한 사용자의 요구에 능동적으로 대처할 수 있으며 노약자나 장애인, 생활습관병 환자 등 특수계층의 건강 예측, 질병 관리 분야에서 실효성을 가질 수 있다. 특히 본 논문에서는 라이프케어 서비스를 위한 사용자 센싱 기술에 초점을 두고, 낮 시간의 활동과, 밤 시간의 수면 및 위치 기반 기술, 빅데이터 플랫폼, 스마트 홈 패턴 모델링 기술에 대해서 소개한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.11
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• pp.3-7
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• 2015

최근 활발히 연구되고 있는 빅데이터와 의료 영역이 융합되면서, 보건의료서비스 분야에서는 데이터 집약적이고 공간을 초월한 새로운 서비스패러다임의 움직임이 진행되고 있다. 본고에서는 이러한 빅데이터를 활용하여 건강증진 및 예방을 위하여 생활 속에서 제공되고 있는 생활환경 및 보건 데이터 기반의 라이프케어 서비스동향과 기술에 관하여 알아본다.

• Therapeutic Science for Rehabilitation
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• v.9 no.3
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• pp.23-34
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• 2020

Objective : Recently, the demand for wearable mobile devices for the monitoring and improvement of one's health and quality of life is increasing. Therefore, the purpose of this study is to analyze the need of potential users in order to develop mobile health based and lifestyle care application for the elderly. Methods : Participants who lived in their community and used a mobile phone were recruited. Finally, a total of 84 participants completed the survey. Data were analyzed using descriptive statistics and a t-test, which was carried out with SPSS version 25.0. Results : The application functions that users deemed important for a lifestyle care app were the number of daily steps, physical activity, blood pressure, sleep, nutrition and participation in activity. Interestingly, there was a significant difference in the importance given to the app function of participation in activities between age groups. Conclusion : This study investigated the need and preferences of potential users of health and lifestyle care application for the promotion of health among the elderly. The, findings obtained from this study could be a valuable resource for the development of lifestyle care application.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.2
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• pp.1-6
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• 2022

Lifelog is a digital record of an individual collected from various digital sensors, and includes activity amount, sleep information, weight change, body mass, muscle mass, fat mass, etc. Recently, as wearable devices have become common, a lot of high-quality lifelog data is being produced. Lifelog data shows the state of an individual's body, and can be used not only for individual health care, but also for causes and treatment of diseases. However, at present, AI/ML-based correlation analysis and personalization are not reflected. It is only at the level of presenting simple records or fragmentary statistics. Therefore, in this paper, the correlation/relationship between lifelog data and disease, and AI/ML technology inside lifelog data are examined, and furthermore, a lifelog data analysis process based on AI/ML is proposed. The analysis process is demonstrated with the data collected in the actual Galaxy Watch. Finally, we propose a future convergence service roadmap including lifelog data, diet, health information, and disease information.