모든 의료정보시스템에는 이해관계자와 환경이 존재한다. 의료정보시스템 개발 시에는 이 같은 환경에서 사용자의 기능적 요구사항과 비기능적 요구사항인 품질을 만족시켜야할 목표가 있다. 이 목표를 달성하기 위하여 현재 다양한 방법으로 정보시스템 개발이 이루어지고 있고 다양한 애플리케이션이 등장하고 있다. 그러나 이 같은 의료정보시스템 개발의 과정에서 기본적인 요구조건을 만족하고 있는지는 별도의 관점에서 고찰하지 않으면 안 된다. 본 연구는 유-헬스케어 서비스 소프트웨어아키텍쳐 품질확보를 위한 요구사항 분석방법을 제안한다. 의료정보시스템의 요구사항 분석을 통해 소프트웨어아키텍처 품질평가 사항과 의료정보서비스 품질평가 연계지표 평가방식을 제안했다. 이 방법은 연계성 팩터의 품질 합계치를 산출하고 그 추이를 분석하므로서 유-헬스케어 소프트웨어아키텍쳐에 대한 종합평가가 가능하게 한다. 품질평가는 요구사항 분석에서 도출된 목표와 비교하여 달성도를 분석하며 만족도 수준이 미진한 분야를 발췌하여 원인분석 및 개선작업에 활용이 가능하다.
최근 대학병원급의 종합병원에서는 환자의 데이터가 많아짐에 따라 문제를 겪고 있다. 의료진들은 담당 환자들이 처방에 따라 생활을 하고 있는지 확인하기 어려울 때가 많다. 그리고 환자들은 처방에 대한 정보를 기억 못 할 때가 많으며, 처방에 대해 실생활에서 어떤 식으로 적용해야 할지 모를 때가 많다. 이런 문제들을 해결하기 위해 MQTT Push 알림을 활용한 맞춤형 헬스케어 서비스를 접근성이 좋은 웹 애플리케이션(이하 웹앱) 형식으로 제안한다. 의사의 처방에 따라 환자는 복약 시기, 진료 예약, 그 밖의 처방 관련 정보들을 알림 받고, 이에 따른 행동의 결과를 웹앱에 입력할 수 있다. 그리고 의료진 측에서 이를 확인하여 환자가 처방을 잘 따르고 있는지 확인하고, 특별한 사항을 환자에게 알릴 수 있는 기능을 웹앱에서 제공한다. 본 논문에서는 위의 기능들을 웹앱과 RESTful API 서버 플랫폼을 통해 제공하고, MQTT 브로커를 통해 웹앱에 알림 기능을 효율적으로 수행할 수 있도록 하여, 효과적인 맞춤형 헬스케어 서비스가 제공될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 저전력 통신 기술인 IEEE 802.15.4 MAC (Media Access Control) 프로토콜에서 지원하는 Collision Free Period(CFP)에서의 전송 성능 분석을 수행한다. 분석을 위해 CFP의 서비스 타겟인 주기적 트래픽을 고려하고 Quality of Service 요구사항에 따라 MAC 계층에 전달되는 패킷전달 형태를 batch와 non-batch로 구분하여 throughput, delay, energy 측면에서 성능을 분석한다. 도출된 분석 결과를 토대로 Pedometer, ECG, EMG와 같이 주기적인 트래픽을 생성하는 헬스케어 애플리케이션에 대해 Collision Avoidance Period(CAP)에서의 전송과 성능 비교를 수행한다. 성능 평가를 통해 헬스케어와 같이 주기적이며 time-critical 트래픽을 생성하는 애플리케이션은 CFP 전송이 에너지 효율적이며 대역폭 요구 사항이 큰 애플리케이션에서는 CAP 대비 최대 46%의 에너지가 절감됨을 확인하였다.
스마트폰과 같은 모바일 장치는 휴대가 간편한 소형 컴퓨팅 장치로서 기존 컴퓨터에서 수행하던 작업을 수행할 수 있으며 맞춤형 개인화 서비스가 가능하여 널리 활용되고 있다. 모바일 장치에서 동작하는 모바일 애플리케이션은 모바일 플랫폼의 특성에 따라서 호환성이 떨어지기는 특징을 가지기 때문에 해당 플랫폼을 지원하기 위해서는 플랫폼에 맞게 다시 개발해야 하는 제약사항을 가진다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 표준 웹 개발 언어인 HLTML5와 자바스크립트 라이브러리인 jQuery를 이용하여 다양한 모바일 플랫폼에서 호환성을 가지는 유비쿼터스 헬스케어 모니터링 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 모바일 플랫폼뿐만 아니라 데스크톱 컴퓨터에서도 호환성을 가지기 때문에 다양한 환경에서 활용이 가능하다.
Purpose: To analyze the results of an online survey conducted to develop a user-friendly respiratory disease management mobile application. Methodology: The questionnaires were conducted from July 26, 2018 to October 23, 2018 for 90 days. A total of 267 respondents were used for the analysis. Chi-square test, t-test, and multivariate logistic regression were used for statistical analysis. Findings: As a result of the analysis, preference for functions related to medical services was high in all ages and the odds of positive intention to use respiratory disease management application was 4.76 times higher than 40 years old compared with less than 40 years old. The group with more than one effort was found to be significantly higher than those who did not. Practical Implication: It is expected that the functions derived from the main results in this study will be helpful for the effective health management of patients with chronic respiratory disease.
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.
본 연구는 지속해서 증가하는 유방암 환자의 수술 후 신체 및 정신적 고통 완화를 도와주는 모바일 애플리케이션 서비스 제안에 목적이 있다. 먼저 연구 목적 달성을 위해 문헌연구를 통한 유방암의 전반적인 이해와 이와 유사한 서비스를 분석하였다. 이후 서비스 디자인 방법론인 더블 다이아몬드 디자인 프로세스 모델을 단계별로 적용하여 사후관리 중심의 1:1 맞춤형 전문가 코칭(coaching) 서비스를 제공하는 모바일 애플리케이션을 고안하였다. 세부적으로는 첫째, 현재 진행되는 프로그램 분석과 이해관계자들(유방암 환자, 보호자, 간호사 및 병원 내 암센터 용품 판매원)과의 인터뷰를 통해 사용자 니즈(needs)를 도출하였다. 둘째, 이를 기반으로 사용자를 대표하는 페르소나와 고객여정맵을 토대로 한 전체적인 시나리오를 시각화, 콘셉트 설정 및 키워드 도출로 본 연구를 구체화하였다. 셋째, 구체적인 기능 설명과 함께 효과적으로 전달하기 위한 프로토타입을 제작하여 최종 목표인 모바일 애플리케이션 서비스를 제안하였다. 본 서비스를 통하여 그들의 삶의 질을 향상시키는 서비스가 되길 기대한다.
본 연구는 컴퓨터 비젼 기술 기반의 무구속적 사용자 자세분석 시스템에 관한 것으로, 사용자의 착석자세 데이터를 키넥트 영상으로 획득하고 분석을 통해 사용자로 하여금 올바른 착석자세로 유도 및 자세교정을 위한 시스템이다. 또한, 영상처리를 이용하여 분석된 자세 데이터는 PC와 스마트 폰간에 근거리 통신으로 전송됨으로서 사용자뿐만 아니라, 제 2의 관찰자가 애플리케이션을 통하여 실시간으로 사용자의 착석자세 확인이 가능하도록 구성되었다.
ZigBee는 전력소모가 적고 근거리통신방식을 사용하며 저비용인 장점을 가지는 개인 영역 네트워크 (PAN)이다. ZigBee가 산업과 헬스케어 등의 여러 애플리케이션에서 많이 사용되면서, 최근 ZigBee에서의 보안이 중요한 문제로 다루어졌다. 본 논문에서는 ZigBee 네트워크에서의 키 관리 기법을 조사하고 보안능력 및 성능을 분석한다.
본 논문에서는 딥러닝과 지식베이스를 융합하여 활용한 질환 인식 및 식품 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 온전히 모바일 디바이스 내에서 작동하는 시스템이다. 본 시스템은 압축된 딥러닝 모델을 이용해 사용자 대화 텍스트를 분석하여 사용자의 질환을 예측한다. 그 후, 지식베이스를 기반으로 해당 질환 관리에 도움이 되는 식품을 매칭하고 사용자에게 추천한다. 이는 사용자 친화적 헬스케어 애플리케이션으로써 체크리스트 작성 등 번거로운 작업 없이도 사용자에게 유용한 건강 정보를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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