본 논문에서는 인간의 신체와 관련된 상황정보를 기반으로 한 u-헬쓰케어 시스템 설계 연구이다. 최근 운동 클럽 에서 전문 트레이너와 함께 체계적인 운동을 하는 것이 웰빙에서 이슈가 되었지만, 그중에서 기존의 헬쓰케어 시스템은 단지 고정된 시스템에서 현재 자신의 혈압과 맥박, 심전도, 근전도 등의 일반적인 정보만 제공하기 때문에 장시간이나 장기간의 운동을 하기에는 시간이 지날수록 흥미도가 떨어지고, 사용자 자신에 맞는 관리를 하기가 어렵다. 본 논문에서 개발된 u-헬쓰케어 시스템은 센서 네트워크와 DB를 접목한 상황 인식 시스템을 이용하여 자신의 현재 상태와 운동 진행 상태를 분석한 맞춤 운동을 할 수 있는 상황인식 기반의 서비스를 제공하는 u-헬쓰케어 시스템을 설계 개발 하였다.
최근 헬쓰케어 장비나 웨어러블 컴퓨터 등에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 유비쿼터스 헬스케어 환경은 이러한 다양한 센서와 휴대용 의료 장치들에 의해 구성된다. PAN은 인간 주변의 디바이스들을 무선으로 연결하여 하나의 네트워크를 구성하는 핵심 기술로서, 차세대 무선 네트워크로 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 안전한 u-헬스케어 서비스를 위한 PAN 환경을 정의하고, 발생 가능한 보안 요구사항을 도출한다. 그리고 이를 기반으로 개인 건강 정보를 보호하기 위한 보안프레임워크를 정의한다. 마지막으로 PAN의 이종(異種) 네트워크 환경을 고려한 새로운 보안 프로토콜을 제안한다.
최근 들어 헬쓰케어 서비스나 웨어러블 컴퓨터 등에 대한 연구가 진행됨에 따라 몸에 장착된 디바이스들을 무선으로 연결하기 위한 WBAN기술이 주목을 받고 있다. 향후 네트워크 환경은 개인의 다양한 생체정보 등을 기반으로 최적의 맞춤형 서비스를 제공하는 IT-BT-NT 융합서비스 환경으로 진화할 것이므로 WBAN기술의 활용성은 더욱 높아질 것이다. 따라서 본 논문에서는 안전한 WBAN환경 구축을 위해서 발생이 예상되는 보안 이슈를 분석하고 이를 해결하기 위한 보안 요구사항을 제안하였다.
IoT 연구과제와 관련하여 향후 비즈니스에서 가장 중요한 근거가 되는 IoT 플랫폼을 스마트홈, 자동차 등에서 기업과 제품개발 동향을 살펴 보았다. IoT 플랫폼은 크게 가정을 중심으로 하는 스마트 홈, 이동 공간을 넘어 새로운 생활 공간으로 확장이 가능한 자동차 공간, 제품의 제조, 배송 등이 모두 이루어지는 스마트 팩토리 등으로 나누어질 수 있다. 이중 스마트 홈과 관련해서는 가정 내의 가전기기의 융합과 통합의 중심이 되는 역할을 어떤 기기, 어떤 방식의 인터페이스가 주도권을 잡아 갈지는 관련 기업들에게는 사활을 건 승부처가 된다. 그런 면에서 금번 전시회에서 아마존의 알렉사는 매우 중요한 음성인식 기반의 인터페이스로 부각되었다. 특히 향후 가정의 중심 기기가 무엇이든지 그 기기를 통합하는 인터페이스로 다양한 제휴 제품을 아마존이 아닌 다른 업체들로 하여금 소개할 수 있게 함으로써 향후 매우 중요한 위치를 잡았다고 볼 수 있다. 자율주행차는 아직까지 플랫폼으로 연결할 만큼 주도적인 사물인터넷 인터페이스는 선보이지 않았지만, 역시 알렉사 등이 포드, 현대, 도요다 등을 통해 채택된 것을 볼 수 있었고, 그 밖에 헬쓰케어와 연계한 차별화를 통해 꽤하는 것들도 볼 수 있었다. 다만 자율주행차가 새로운 생활 공간으로 자리잡기까지는 자율주행차의 상용화가 이루어질2020년 이후까지는 기다려야 할 것으로 보인다.
본 논문에서는 개인 건강관리를 위한 케어 시스템을 설계하고 구현된 내용이 기술되었다. 설계된 핸드헬드케어 시스템은 802.11 무선 망 환경에서 embedded VC++4.0, PocketPC2003 SDK로 구현되었으며, 구현된 시스템이 케어 관리 정보의 수집을 위한 U 헬쓰 케어 시스템의 연구에 충분한 유용성을 가진다고 생각한다. 제안된 시스템은 건강 진단을 위한 케어 관리모듈, 개인 인적 사항 모듈, 데이터 전송 모듈, 클리닉을 위한 영상 정보 관리 모듈 등으로 구성되어 있다. 또한 응급 시 의료 정보 전송기능은 무선랜 프로토콜 방식과 시리얼 통신을 이용하여 구현되었다.
유비쿼터스 기술의 보편화에 따라 유비쿼터스 환경의 보안 취약성을 해결하기 위한 보안기술의 연구가 주목받고 있다. 그러나 현재의 대다수 보안 시스템은 고정된 규칙을 기반으로 하는 것으로서, 유비쿼터스 기반 사용자의 다양한 상황에 제대로 대응하지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 상황인식 보안 연구는 ACL (Access Control List) 혹은 RBAC (Role-Based Access Control) 계열의 연구가 많이 수행되고 있으나 보안정책의 관리에 대한 오버헤드가 크고, 또한 예상하지 못한 상황에 대한 대응이 어렵다는 문제점을 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 FCM (Fuzzy C-Means) 클러스터링 알고리즘과 퍼지 결정트리를 이용하여 다양한 상황을 인식하고 적절한 보안기능을 제공하는 상황인식 보안 서비스를 제안한다. 제안 모델은 기존의 RBAC 계열의 시스템이 가진 고정 규칙에 따른 문제나 충돌 문제, 관리상의 오버헤드를 개선할 수 있음을 확인할 수 있다. 제안 모델은 헬쓰케어 시스템이나 응급구호 시스템 등 상황 인식을 통하여 사용자의 상황에 적합한 서비스를 제공하는 다양한 애플리케이션에 응용 가능할 것으로 기대된다.
최근 다양한 전동 침대의 개발과 보급이 활발하게 이루어지고 있다. 전동침대는 높이조절, 등판상승, 무릅상승, 틸트기능 및 좌우회전의 기능을 가지고 있으며 리모콘을 통해 편리하게 환자가 스스로 또는 보호자가 환자를 움직일 수 있다. 그러나 이미 나와 있는 의료용 전동침대에는 욕창방지, 시트교환, 환자의 이송기능이 없으므로 욕창 방지를 위해서는 욕창 방지 매트릭스를 사용하여 체압을 분산하고, 시트 교환이나 환자의 이송시에는 간병 인력이 붙어 일을 하게 된다. 하지만 이러한 일은 근력과 중노동을 수반함으로서 간호사들이 힘든 간호를 기피하는 현상이 발생하고 있다. 본 연구에서는 이러한 간호 업무를 수월하게 보조하기 위해 욕창방지, 시트교환 및 환자이송을 자동으로 행하는 다기능 병상을 개발하는 것을 목표로 하여 세계 최초의 시제품을 개발하고 시스템이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다. 앞으로 제안된 자동화된 다기능 전동 침상은 스마트 헬쓰케어를 위한 의료용 로봇의 한 모델이 될 수 있을 것으로 기대 된다.
본 연구의 목적은 위험조정모형을 활용하여 미국 REITs의 부동산 유형별 성과 특성을 분석하는 것이다. 특히, REITs의 성과가 성장기, 정체기, 금융위기기에 각각 어떻게 차별적인 지를 살펴본다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째로, 초과 종합수익률의 관점에서 REITs 부동산 유형별 성과를 보면, 1기와 2기에는 정(+)의 초과 성과가 발생한 반면, 3기에는 부(-)의 초과 성과가 나타난다. 금융위기 시기인 3기의 경우, 부(-)의 수익률이 발생한 뿐만 아니라 수익률의 변동성도 큰 것으로 나타난다. 둘째로, 자본자산가격결정모형에 의해 추정한 베타값을 보면, <분석모형 (1)>의 결과에서 평균적인 REITs에 비해 호텔, 지역몰, 상업모기지는 고위험-고수익 특성을, 자유입지, 아파트, 조립식주택, 특수목적 부동산은 저위험-저수익 특성을 가진 것으로 나타난다. <분석모형 (2)>의 결과를 보면, 금융위기 하에서 투자상품으로서의 REITs의 성격이 저위험-저수익에서 고위험-고수익으로 변화하고 있다. 마지막으로, 위험조정모형 추정결과를 보면, <분석모형 (1)>과 <분석모형 (2)> 모두 체계적 위험은 요구수익률에 정(+)의 영향을 미치는 반면, 비체계적위험은 요구수익률에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타난다. 위험조정모형을 통해 도출된 요구수익률을 실제수익률과 비교한 결과, 헬쓰케어 부문이 가장 높은 정(+)의 성과를 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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