• 전자공학회논문지 IE
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• v.49 no.2
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• pp.58-64
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• 2012

In this paper, we proposed a distributed gateway for ubiquitous healthcare system. We also designed and implemented protocol conversion and processing algorithms to exchange a seamless information, the bio signals between the databases and the receiving devices from ZigBee to gateway and from the gateway to database and network. The distributed gateway system consists of the bio signal acquisition, ZigBee modules, distributed databases, and gateways. The bio signals detected by the ZigBee module are sent to the gateway. The distributed gateway analyzes the data being transferred, sends those to the receiving devices, and lets the authorized personnel access. The proposed system can be utilized in various fields including activity analysis for the elderly, security systems, home network service, and so on.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.1-2
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• 2022

현대인의 스마트폰 이용이 증가함에 따라 스마트 애플리케이션에 대한 관심도 같이 증가하였다. 특히 건강에 대한 관심이 커지면서 헬스케어 어플리케이션의 수요가 증가하고 있다. 본 연구는 사용자의 핸드폰 사용에 따른 데이터들을 데이터베이스에 저장하고 머신러닝 분류기법에 적용할 수 있는 1차 데이터 추출 모델을 제시한다. 스마트폰 앱에서 제공하는 핸드폰 사용 시간 정보를 통해 전체 사용 시간과 습관성 핸드폰 조작정보를 데이터베이스에 저장하여 핸드폰 중독 표준 데이터 세트와 비교할 수 있도록 사용한다. 핸드폰 중독 증세를 스스로 확인이 가능하게 함으로써 개인이 절제할 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.04a
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• pp.1070-1072
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• 2012

최근 헬스케어에 대한 관심이 급증하면서, 운동을 통한 칼로리 관리 애플리케이션 연구들이 진행되고 있다. 기존의 연구들은 행위 인식 모델이 정교하지 못할 뿐만 아니라, 기초적인 행위 인식 기술을 사용하여 정확한 운동량을 측정하기 어렵다. 또한, 파일 시스템을 이용하여 센서, 행위, 칼로리 등의 다양한 데이터를 효과적으로 관리하기 어렵다. 본 논문에서는 경량 데이터베이스를 이용하여 개인의 칼로리 섭취량 및 소모량을 관리해주는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 스마트폰용 경량 데이터베이스에 저장된 데이터를 활용하여 효과적으로 칼로리를 관리하며, 칼로리 소모량 측정 정확도를 높이기 위해 계층적 행위 인식 모델을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.399-400
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• 2009

As a part of the era of human centric applications people started to care about their well being utilizing any possible mean. This paper proposes a framework for real time on-body sensor health-care system, addresses the current issues in such systems, and utilizes an enhanced online divisive agglomerative clustering algorithm (EODAC); an algorithm that builds a top-down tree-like structure of clusters that evolves with streaming data to rationally cluster on-body sensor data and give accurate diagnoses remotely, guaranteeing high performance, and scalability. Furthermore it does not depend on the number of data points.

• Journal of Society of Preventive Korean Medicine
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• v.27 no.1
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• pp.29-42
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• 2023

목적 : 노인 인구가 급격히 증가하면서 노인 돌봄에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 한국, 일본, 대만, 중국의 노인들을 위한 지역사회 돌봄 시스템을 비교하는 것이다. 방법 : 본 연구는 PubMed를 포함한 다양한 데이터베이스를 사용하여 4개국의 커뮤니티 케어 시스템을 파악했다. 검색은 지역사회 돌봄, 통합 돌봄, 노인 돌봄 등 다양한 용어를 사용해 이뤄졌으며 연구는 제외 및 포함 기준에 따라 식별되었다. 결과 : 본 연구에는 총 77개의 연구가 포함되었다. 이 연구는 4개국의 지역사회 돌봄체계를 분석했다. 그리고 의료정책에 초점을 맞춰 "퇴원지원"과 "방문의료"의 시스템과 운영사례를 비교하였다. 결론 : 지역사회 돌봄에서 적절한 한의 홈 헬스케어 서비스를 제공하기 위해서는 한의사에 대한 인식 제고와 예산 증액이 필요하며, 본 연구는 향후 보다 발전된 노인돌봄정책 수립에 활용될 수 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.8
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• pp.511-516
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• 2017

The study conducted a systematic analysis through systematic literature to explore trends in physical activities and trends in the elderly and smart health care sector. Based on the research data collected from 2006 to 2017, the research paper was selected as an analysis data base and collected data from the patented patent data registered to the Patent Office. Based on the combination of the aged, physical activities, IT, IoT, and healthcare, the research identified the research trends and subjects through the analysis and analysis of subjects based on a total of 102 academic journals and 79 patents. First of all, the academic research published a surge in 2010 research in 2006, and it has emerged as an area of continuous interest in academia until 2017. Meanwhile, patents for patents soared in 2012, according to the company's patent. Second, research shows that studies are being conducted in five areas of research. Service design, monitoring systems, systems, policies, and other studies. In the case of patents, three types of patents were classified as patents, devices and information related to information. Subsequent studies will be deemed necessary to verify the effectiveness of the smart health care technology to enhance the health of the elderly.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.11a
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• pp.125-128
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• 2006

본 논문은 사람의 움직임에 따라 다양한 형태의 몸동작이 발생하고 이러한 몸동작을 이용해 헬스케어정보로 사용될 수 있도록 몸동작 인식 시스템을 제안하였다. 몸동작 인식 시스템은 입력된 영상으로부터 몸동작의 특징 정보를 추출하여 학습에 필요한 데이터로 사용된다. 학습과정을 거처 다양한 몸동작 데이터베이스를 만들고 이를 이용해 몸동작 인식을 수행한다. 본 논문에서 사용된 스테레오 영상 정보는 두 대의 카메라로부터 입력된 영상에서 배경과 객체를 분리하고 분리된 객체에 대해 사각형 영역을 생성한다. 각각의 사각형 정보를 이용해 켈리브레이션 과정을 거쳐 3차원 특징값을 얻을 수 있다. 학습과 인식에 필요한 알고리즘으로 HMM이 사용 되었고 HTK를 이용해 구현 하였다. 실험에 사용된 특징 정보는 몸동작에 따른 사각형의 너비와 높이의 변화량, 사각형 중심점 위치의 변화량 등 2가지 특징값을 이용해 각각 실험 하였다. 실험 결과 사각형의 너비와 높이의 특징값을 이용하는 것보다 중심점의 3차원 위치 변화량을 이용하는 것이 높은 인식률을 보였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.46 no.6
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• pp.18-26
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• 2009

In this paper, we proposed multipurpose signal detection methods for ECG (electrocardiogram) based u-healthcare systems. For ECG based u-healthcare system, QRS signal extraction for cardiovascular disease diagnosis is essential. Also, for security and convenience reasons, it is desirable if u-healthcare system support biometric identification directly from user's bio-signal such as ECG for this case. For this, from Lead II signal, we developed QRS signal detection method and also, we developed signal extraction method for biometric identification using Lead II signal which is relatively robust from signal alteration by aging and diseases. For QRS signal detection capability from Lead II signal, ECG signals from MIT-BIH database are used and it showed 99.36% of accuracy and 99.68% of sensitivity. Also, to show the performance of signal extraction capability for biometric diagnosis purpose, Lead III signals are measured after drinking, smoking, or exercise to consider various monitoring conditions and it showed 99.92% of accuracy and 99.97% of sensitivity.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.17 no.7
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• pp.1179-1187
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• 2023

Recent advancements in modern transportation have led to the active development of various biomedical signal and medical imaging technologies. Particularly, in the field of cognitive/neuroscience, the importance of electroencephalography (EEG) measurement and the development of accurate EEG measurement technology in moving vehicles represent a challenging area. This study aims to extensively investigate and analyze the trends in technology research utilizing EEG during driving. For this purpose, the Scopus database was used to explore EEG-related research conducted since the year 2000, resulting in the selection of about 40 papers. This paper sheds light on the current trends and future directions in signal processing technology, EEG measurement device development, and in-vehicle driver state monitoring technology. Additionally, a ultra compact 32-channel EEG measurement module was designed. By implementing it simply and measuring and analyzing EEG signals, in-vehicle EEG module's functionality was checked. This research anticipates that the technology for measuring and analyzing biometric signals during driving will contribute to driver care and health monitoring in the era of autonomous vehicles.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.11
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• pp.5506-5511
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• 2012

u-Wellness is widely applicable to individuals and medical service providers such as hospitals and it includes u-fitness and video health counselling services at the side of the provider and stress management, obesity management, and the amount of exercise at the side of the individual. In this paper, we design and implement a smart health care system which uses the authentication device to identify an individual and the user's smart phone. Our system records and manages the amount of exercise on the basis of the prescription of health care professionals through the exercise equipment and Wi-Fi communication. Therefore, our system helps user do optimized amount of exercise through the health care professional's prescription. And our system quantifies the results of the measurement of body fat measuring machines and experts to build the database and automatically schedule.