Objectives: As collaboration for community health promotion is much emphasized, the concept and process of community collaboration for health needs to be discussed. This paper discusses varying types of collaboration and collaboration building processes and suggests directions for enhancing community collaboration research and practice. Methods: Leading literature on community partnership building and community health development and current community partnership research program information were reviewed. Results: Although the term collaboration is used interchangeably with cooperation, partnership, network, or coalition, conceptual differences need to be acknowledged in order to develop and reinforce the processes of collaboration. Collaboration building goes in hand with community-based participatory research and systems thinking, which should be supported by long-term, systematic planning and evaluation research. Conclusion: Collaboration for community health promotion needs to be defined and agreed conceptually, thus collaboration process can be developed. Effective collaboration building will be facilitated by systematic thinking and participatory research. Research support system should appreciate the time-intensive, process-oriented nature of collaboration building by providing long-term research funding and emphasizing process and long-term evaluation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권9호
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pp.3730-3744
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2020
This study proposes a deep learning-based evolutionary recommendation model for heterogeneous big data integration, for which collaborative filtering and a neural-network algorithm are employed. The proposed model is used to apply an individual's importance or sensory level to formulate a recommendation using the decision-making feedback. The evolutionary recommendation model is based on the Deep Neural Network (DNN), which is useful for analyzing and evaluating the feedback data among various neural-network algorithms, and the DNN is combined with collaborative filtering. The designed model is used to extract health information from data collected by the Korea National Health and Nutrition Examination Survey, and the collaborative filtering-based recommendation model was compared with the deep learning-based evolutionary recommendation model to evaluate its performance. The RMSE is used to evaluate the performance of the proposed model. According to the comparative analysis, the accuracy of the deep learning-based evolutionary recommendation model is superior to that of the collaborative filtering-based recommendation model.
Smart Healthcare System as an Open Platform (Shesop) is an integrated healthcare system and have several features, one of them is Steppy Application. Steppy does count your step and display on Shesop website. In this system security issues are not properly addressed, while Personal Health Record (PHR) patient stored in the cloud platform could be at risk. In fact, the huge electronic information available online, people needs reliable and effective technique for privacy preserving. In order to improve the security of data which are displayed on the Shesop website, so that anyone who access could not tamper without permission. Recently Xu et al. showed a pseudonym scheme using smart card as a solution in e-health systems which uses discrete logarithm problem with cyclic group. In this paper, we adopt their scheme and use it application into smartphone using Near Field Communication (NFC) to construct security in Steppy apps.
This work develops a monitoring system for the population with health concerns. A belt integrated with an on-body circuit and sensors measures a wearer's selected vital signals. The electrocardiogram sensors monitor heart conditions and an accelerometer assesses the level of physical activity. Sensed signals are transmitted to the circuit module through digital yarns and are forwarded to a mobile device via Bluetooth. An interactive application, installed on the mobile device, is used to process the received signals and provide users with real-time feedback about their status. Persuasive functions are designed and implemented in the interactive application to encourage users' physical activity. Two signal processing algorithms are developed to analyze the data regarding heart and activity. A user study is conducted to evaluate the performance and usability of the developed system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권3호
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pp.1006-1027
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2022
In the crowdfunding market, various crowdfunding platforms can offer founders the possibilities to collect funding and launch someone's next campaign, project or events. Especially, healthcare crowdfunding is a field that is growing rapidly on health-related problems based on online platforms. One of the largest platforms, GoFundMe, has raised US$ 5 billion since 2010. Unfortunately, while providing crucial help to care for many people, it is also increasing risk of fraud. Using the largest platform of crowdfunding market, GoFundMe, we conduct an exhaustive search of detection on fraud from October 2016 to September 2019. Data sets are based on 6 main types of medical focused crowdfunding campaigns or events, such as cancer, in vitro fertilization (IVF), leukemia, health insurance, lymphoma and, surgery type. This study evaluated a detect of fraud process to identify fraud from non-fraud healthcare crowdfunding campaigns using various machine learning technics.
본 연구는 코로나19 상황 속에서 일반 시민들이 어떻게 재난정보와 건강에 대한 정보를 찾고 추구하는지 파악하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로, 재난 및 건강에 대해 어떤 정보요구가 있는지, 어떤 정보원을 통해 정보를 찾고, 어떤 경로를 통해 정보를 이용하고 있는지, 정보 이용에 대한 신뢰 및 불만과 그에 따른 개선책은 무엇인지를 조사하고자 한다. 이를 위해 20세 이상의 일반시민들을 대상으로 온라인 설문조사를 수행하였다. 인구통계학적 특성, 재난에 대한 정보추구행태, 건강에 대한 정보추구행태, 도서관의 역할이라는 주제항목 아래 45개의 질문문항을 구성하여 질의하였다. 조사 결과에 따라 최종적으로 재난상황에 대한 정보와 전염병으로 인한 건강에 대한 정보를 정부나 공공단체가 제공할 때, 시민들의 기본 요구를 중심으로 어떤 종류의 정보를 어떤 방식으로 제공해야 하는지, 특히 어떤 미디어나 시스템을 통해 제공하는 것이 만족도와 신뢰감에 영향을 주는지, 중요한 공적 정보채널이자 시스템 중 하나인 도서관은 재난상황에서 어떤 역할을 수행해야 하는지를 제언하였다.
This study was conducted to examine recognition of oriental medical doctors on the quality control of herbal medicine and to provide useful information for the establishment of effective quality control system of herbal medicine. Data were collected from 202 oriental medical doctors working in oriental medical hospitals or clinics in Daegu-Gyungbuk province. Generally, there is a tendency that most respondents have low degree of recognition, trust and satisfaction of the quality control of herbal medicine while they think standardization and complete quality control systems of herbal medicine is needed highly. Thus, in order to increase confidence of consumers in herbal medicine, and to increase the utilization of oriental medical services, both strengthening of quality control systems and standardization and establishment of Oriental KFDA as a new government agency responsible for the work should be required.
If an appliance perceives the location or health condition of a resident in the smart home, it can provide more intelligent service actively. That is, while the conventional appliance is operated by manual input of a resident, the location-based human adaptive appliance detects the resident's information such as location, activity pattern, or health condition by itself and provides the most suitable living condition for the resident autonomously. This paper presents the real-time location-based metabolic rate estimation method that measures the amount of physical activity (metabolic rate) for location-based human adaptive air-conditioner. And, the feasibility of the algorithm is evaluated experimentally on a test bed using the pyroelectric infrared sensor-based indoor location aware system (PILAS) that is a non-terminal-based location-aware system.
The unsafe act and unsafe condition is due to human error that experience 80% of safety accidents. Accordingly, one of the most important issues to reduce industrial accidents as a whole, is how to reduce the accident rate by the human error. Therefore, this paper describes the development of quantitative risk assessment (QRA) model by ergonomics for reform of safety consciousness on the semiconductor industry. Unconsciousness, disregard, ignorance, recklessness, and stress among the human factors are selected for conscious reform. Finally, the QRA model is efficiently expected to contribute towards improving continuous self-safety and health and safety culture campaign in order to prevent industrial accidents.
Sidhu, Amandeep S.;Dillon, Tharam S.;Chang, Elizabeth;Sidhu, Baldev S.
한국생물정보학회:학술대회논문집
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한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
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pp.388-391
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2005
The Protein Structural and Functional Conservation need a common language for data definition. With the help of common language provided by Protein Ontology the high level of sequence and functional conservation can be extended to all organisms with the likelihood that proteins that carry out core biological processes will again be probable orthologues. The structural and functional conservation in these proteins presents both opportunities and challenges. The main opportunity lies in the possibility of automated transfer of protein data annotations from experimentally traceable model organisms to a less traceable organism based on protein sequence similarity. Such information can be used to improve human health or agriculture. The challenge lies in using a common language to transfer protein data annotations among different species of organisms. First step in achieving this huge challenge is producing a structured, precisely defined common vocabulary using Protein Ontology. The Protein Ontology described in this paper covers the sequence, structure and biological roles of Protein Complexes in any organism.
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