본 논문에서는 IT 기술을 바탕으로 반려동물에게 맞춤형으로 케어와 훈련을 제공하는 시스템을 소개한다. 먼저 비문 인식을 통해 특정 반려동물 개체를 인식하고, 펫 로봇이 반려동물을 유도하여 훈련기로 이동시킨다. 훈련기는 간식, 놀이, 클리커 등을 통해 동물을 훈련시키며, 애드온 디바이스를 추가하여 특정 훈련에 적합하도록 쉽게 확장할 수 있다. 펫 밴드는 바이털 모니터링, 집밖 탈출 방지, 운동량 측정 등을 수행한다. 이 시스템은 구성을 변경하여 분리 불안 완화, 배변 장소 유도, 특정 장소 출입금지 등 다양한 훈련 프로그램이 가능하며, 반려동물 행동을 각 개체별로 분석하여 맞춤형 훈련을 제공한다. 또한 주인이 없을 때에도 반려동물을 적절히 운동시키고 같이 놀아주며, 반려동물의 건강에 이상이 있으면 즉시 주인에게 알려준다.
본 연구에서는 7 개의 아미노산으로 이루어진 헵타펩타이드의 Lgr5 binding에 따른 인체 모낭 구성 세포의 활성에 대한 영향을 확인하였다. 표면 플라즈몬 공명(surface plasmon resonance, SPR) 시스템을 이용하여 헵타펩타이드가 Lgr5에 결합하는 것을 확인하였다. 인체 모유두세포(human hair follicle dermal papilla cell, HHFDPC)에 헵타펩타이드를 처리한 결과, 농도 의존적인 세포 증식이 나타났으며 β-catenin의 세포 내핵 이동 및 하위 유전자인 LEF1, Cyclin-D1, c-Myc의 발현 증가가 관찰되었다. 그리고 세포 증식 기전 관련 인자인 Akt와 ERK의 인산화 수준이 증가되었으며, 성장인자인 hepatocyte growth factor (HGF), keratinocyte growth factor (KGF), vascular endothelial growth factor (VEGF) 발현이 유도되었다. 또한 인체 모모세포(human hair germinal matrix cell, HHGMC)의 분화 관련 전사 인자와 인체 외모근초세포(human hair outer root sheath cell, HHORSC)의 분화 표지 인자들도 헵타펩타이드 처리 시 높은 발현율을 보였다. 추가적으로 우리는 헵타펩타이드의 인체 모낭줄기세포(human hair follicle stem cell, HHFSC) 분화에 대한 영향을 조사하였다. 그 결과, HHFSC 표지인자들의 mRNA와 단백질 수준이 감소하였고 반면에 분화 표지인자들은 증가하였다. 상기의 결과들은 헵타펩타이드가 인체 모낭 구성 세포에서 Wnt/β-catenin 경로를 촉진시켜 증식 또는 분화를 유도할 수 있음을 보여준다. 이를 토대로 종합해 볼 때, 본 연구의 헵타펩타이드는 모발 성장을 유도하고 탈모 개선에 도움을 줄 수 있는 기능성 원료로 사용될 수 있을 것으로 보인다.
건강과 미용에 대한 관심은 IT 기술의 발전과 결합하여 유-헬스케어 산업의 부흥을 이끌고 있다. 특히, 향상된 디지털 영상 장비를 통한 각종 신체 정보 분석이 가능해짐에 따라 피부 자가 진단 시스템 등에 대한 연구 및 제품 출시가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이진 영상의 각 축에 대한 밀도 분석을 통해 특징점을 검출하는 방법을 소개하고 이를 토대로 자외선 광으로 촬영한 피부 현미경 영상에서 피지 부위를 자동 검출하는 기법을 제안하며 실험을 통하여 성능을 분석한다.
맥압증폭은 대동맥과 말초기관과의 혈압기능 평가 및 심혈관 질환을 예측하는 주요 매개변수로 나이와 관련이 높다. 그러나, 기존의 맥압증폭을 구하기 위해서는 관혈적인 방법으로 대동맥압을 측정하거나 혹은 전달함수와 같은 복잡한 대동맥압 추정 알고리즘을 구현하여 측정하여야 한다. 그러나, 유헬스를 활용한 스마트케어 환경에서 복잡한 알고리즘은 오히려, 계산량을 높이고, 시스템가격을 높일 수 있으므로, 최대한 단순화된 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 맥압증폭을 주파수영역의 에너지 관점으로 맥압증폭을 접근하였고, 대동맥압 추정없이 추정할 수 있는 새로운 지수를 제안한다.
본 논문에서는 유헬스를 위한 적응형 미들웨어를 제안한다. 제안하는 적응형 미들웨어의 특징은 USN(Ubiqitous Sensor Network)과 RFID를 동시에 지원하는 미들웨어로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 사용자 인식수단으로 RFID 태그와 Zigbee sensor를 동시에 지원한다. 둘째, RFID Reader와 Zibee 센서가 수집한 데이터를 filtering하여 주기적으로 응용 프로그램에 전달한다. 셋째, 이동하는 사용자에 대하여 realtime health monitoring을 지원한다.
Purpose The purpose of this study is to examine the effect of the acceptance intention towards healthcare wearable device in Korea. Specifically, this study attempted to identify the relationships among the acceptance intention towards healthcare wearable device, technical characteristics and user's personal characteristic based on UTAUT(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) model. Design/methodology/approach For this purpose of research, we conducted against consumers who use the wearable devices and we collected data from 219 wearable device users. The analyses were conducted using SPSS and AMOS19.0 which is powerful structural equation modeling (SEM) software. Findings The main findings are as followed; First, functional diversity, wearability, trend sensitivity and health perception are significantly related to performance expectancy, while visual aesthetic and enjoyment are not significantly related. Second, performance expectancy and effort expectancy are significantly related to acceptance intention towards healthcare wearable device. Third, effort expectancy is significantly related to performance expectancy.
최근 IT, BT, NT 등의 융합과 정보시스템의 비약적 발전으로 정보통신 서비스가 활성화되면서 SNS, 클라우드 서비스 등 신규서비스가 증가함에 따라 개인정보의 유출위험이 증대되고 있다. 특히 IT와 의료 분야는 지속적인 경제 발전과 고령화 사회 진입으로부터 발생되는 문제를 해결하고 삶의 질 향상에 대한 요구에 따라 IT 기술을 활용한 새로운 의료기기 및 유헬스 서비스의 새로운 시장을 형성을 기대할 수 있다. 하지만 이러한 IT 기술의 도입으로 대부분의 의료 정보 시스템이 전산화 되면서 의료기관간에도 의료정보정보의 교환 및 전송이 자주 발생함에 따라 의료 정보유출 및 보안에 대한 위험성이 커지고 있다. 따라서 본 연구에서는 개인 의료정보 보호와 관련 주요 법 제도와 관리적, 기술적 보호 방법을 검토 및 분석한다.
최근 유전체학, NGS(Next Generation Sequencing) 기술, IT/NT 장비의 발전 등에 따라 방대한 양의 바이오-메디컬 데이터가 생산되고, 이에 따라 빅데이터를 활용한 헬스케어 산업이 급속히 발달하고 있으며, 이와 관련된 빅데이터 기술은 국민의 건강 증대와 건강한 고령 삶을 제공하는 핵심 기술로 급부상하고 있다. 패스웨이는 단백질, 유전자, 세포 등의 생체적 요소 간의 역학관계 혹은 상호작용 등을 네트워크 형식으로 표현한 생물학적 심층지식으로, 바이오-메디컬 빅데이터 분석에 있어서 널리 활용되고 있다. 하지만 패스웨이는 매우 다양한 형태를 갖고 용량이 매우 큰 빅데이터로 이를 분석하는데 많은 시간이 소요된다. 그래서 본 논문에서는 세계적으로 가장 우수하고 방대한 양의 패스웨이를 제공하는 KEGG 패스웨이 데이터베이스로부터 사용자가 관심 갖는 패스웨이만을 자동 수집하고 패스웨이 간 계층구조를 기반으로 네트워크를 구성 후, 해당 패스웨이 네트워크에 대한 클러스터링과 핵심 패스웨이 선정을 통해 패스웨이 간의 역학관계 또는 상호작용을 직관적으로 분석할 수 시스템을 제안했다.
최근 COVID-19 팬데믹 등 다양한 이유로 인해 바이오 헬스케어 시장이 전세계적으로 활성화되고 있다. 그 중, 생체정보 측정 및 분석 기술은 앞으로의 기술적 혁신성과 사회경제적 파급효과를 불러일으킬 것으로 예측된다. 기존의 시스템은 생체 신호를 받아 신호 처리를 하는 과정에서 신호 송×수신부, 운영체제, 센서, 그리고 인터페이스를 구동하기 위한 대용량 배터리를 필수적으로 요구한다. 하지만, 배터리 용량의 한계가 인해 시×공간적인 기기 사용의 제한을 야기하며, 이는 사용자의 헬스케어 모니터링에 필요한 데이터의 단절에 대한 원인으로 작용할 수 있으므로 헬스케어 디바이스의 큰 걸림돌 중의 하나이다. 본 연구에서는 생체정보 측정 장치에 접촉대전 효과(Triboelectric effects)와 전자기유도 효과(Electro-magnetic effects)를 융합하여, 외부 전원을 요구하지 않는 독립 구동이 가능한 시스템을 구성하여 시×공간적으로 사용 제한이 없는 소형 생체정보 측정 모듈을 설계 및 검증했다. 특히, 다양한 헬스케어 모니터링 중 족압 계측을 통해 사용자의 보행 습관 등을 파악할 수 있는 무선 족압 계측 모니터링 시스템을 검증했다. 보행 시 발생하는 접촉×분리 움직임에서 접촉대전 효과를 이용한 효과적인 압력 센서와 압력에 따른 전기적 출력신호를 통해 족압 센서를 만들고, 축전기를 이용한 신호처리 회로를 통해 이의 동적 거동을 계측할 수 있다. 또한, 출력된 전기신호의 무선 송×수신용 전원으로 사용하기 위해 전자기 유도 효과를 이용하여 보행 시 생기는 생체역학적 에너지를 전기에너지로 수확했다. 따라서, 이번 연구는 사용자가 제한적인 배터리 용량 때문에 생기는 충전에 대한 불편함을 줄일 수 있고, 뿐만 아니라 데이터 단절에 대한 문제점을 극복할 수 있는 방법으로서 큰 잠재력을 보여줌을 시사한다.
본 논문에서는 개폐상태를 알릴 수 있는 스위치나 센서들을 이용하여, 수면자의 수면상태를 인식할 뿐 아니라 올바른 수면상태로 제어할 수 있는 수면제어 및 원격모니터링 시스템을 제안하였고, 이 시스템을 헬스케어 수면매트에 실제 적용한 예를 보였다. 제안한 시스템은 센서를 이용한 수면상태 감지부, 센싱데이터 검출 및 송수신부, 수면상태 제어 및 모니터링부로 구성되었다. 시스템 구축을 위해 먼저, 수면상태 감지부는 접촉 방식의 개폐형식의 스위치센서를 사용하였다. 둘째, 센싱데이터 검출 및 송수신부는 임베디드 보드를 자체 개발하였으며, 실시간 데이터 추출과 수면상태 제어 및 모니터링부와는 소켓 기반의 통신이 지원된다. 그리고 세 번째 수면상태 제어 및 모니터링부에서는 입력된 센서 ID와 센싱된 데이터를 기반으로 올바른 수면자세의 유도 및 전반적인 수행상태 정보를 모니터링 하도록 하였다. 마지막으로 이들 서비스 모듈 및 그들 간의 통신구현은 실시간 객체지향형 모델인 TMO 스키마와 이들 간의 실시간 통신을 위해 분산 미들웨어로서 TMOSM을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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