International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권3호
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pp.327-333
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2021
Inbody is a tool for measuring health information with high reliability and accuracy to analyze body composition. Unlike the existing method of storing/processing and outputting data on the server side, the health information generated by InBody requires accurate support for health sharing and data analysis services using mobile devices. However, in the process of transmitting body composition measurement information to a mobile service, a problem may occur in data transmission/reception processing. The reason for this is that, since the network network in the cloud environment is used, if the connection is cut off or the connection is changed, it is necessary to provide a global service, not a temporary area, focusing on the mobility of InBody information. In addition, since InBody information is transmitted to mobile devices, a standard schema should be defined in the mobile cloud environment to enable information transfer between standardized InBody data and mobile devices. We propose a mobile cloud system using EMRA(Extended Metadata Registry Access) in which a mobile device processes and transmits body data generated in the inbody and manages the data of each local organization with a standard schema. The proposed system processes the data generated in InBody and converts it into a standard schema using EMRA so that standardized data can be transmitted. In addition, even when the mobile device moves through the area, the coordinator subsystem is in charge of providing access services. In addition, EMRA is applied to the collision problem due to schema heterogeneity occurring in the process of accessing data generated in InBody.
클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 많아짐으로 인해 많은 기관들이 클라우드 컴퓨팅으로 전환을 결정하고 있다. 확장성, 비용 효율성, 접근성 등 다양한 장점으로 인해 의료 기관들도 정보 인프라를 클라우드 기반으로 전환하는 것을 추진하고 있다. 이러한 장점에도 불구하고 많은 양의 민감한 개인정보를 이동 (migration) 하는 것에 대한 여러 가지가 고려되어야 한다. 의료 기관은 민감한 환자 정보에 대한 보안, 안정성, 가용성을 고려하고 또한 HIPPA와 같은 법적인 요구 사항을 만족시켜야 한다. 본 연구는 전자의무기록을 클라우드 기반 저장소로 이동시 장점 및 문제점을 조사하고 또한 고려사항을 제안하고자 한다.
The small and medium construction companies are facing potential EHS(Environment, Health & Safety) of major accidents to cause casualties or a financial loss and increasing social responsibility. So, they have to voluntarily accomplish the EHS management system rather than passively with regard to EHS regulation. In this study, the framework of integrated EHS management system is developed based on cloud computing, and construction companies are to materialize self-regulation EHS process of construction workplace and to standardize the total EHS business process using the developed system. The proposed system also provides risk analysis, education/control and continuous improvement for EHS tasks and users can easily access the system on the web at a low price through cloud computing service. Eventually, the integrated system contributes to the managerial improvement by minimizing economic and physical loss caused by construction accidents.
Today, with the development of the internet of things, wearable devices related to personal health care have become widespread. Various global information and communication technology companies are developing various wearable health devices, which can collect personal health information such as heart rate, steps, and calories, using sensors built into the device. However, since individual health data includes sensitive information, the collection of irrelevant health data can lead to personal privacy issue. Therefore, there is a growing need to develop technology for collecting sensitive health data from wearable health devices, while preserving privacy. In recent years, local differential privacy (LDP), which enables sensitive data collection while preserving privacy, has attracted much attention. In this paper, we develop a technology for collecting vast amount of health data from a smartwatch device, which is one of popular wearable health devices, using local difference privacy. Experiment results with real data show that the proposed method is able to effectively collect sensitive health data from smartwatch users, while preserving privacy.
클라우드 서비스와 IoT 기술의 발전은 클라우드 환경을 급격하게 변화시켰으며, 포그 컴퓨팅 그리고 F2C(Fog-to-Cloud)라는 새로운 개념으로 진화시켰다. 그러나 이기종의 클라우드/포그 레이어가 통합됨으로써, 최종 사용자 및 에지 장치에 대한 접근 제어 및 보안 관리의 문제가 발생할 수 있다. 본 논문은 의료 응급 상황에 빠르게 대처할 수 있는 의료 정보 서비스 운용을 위하여 F2C 기반 IoT 스마트 헬스 모니터링 시스템 아키텍쳐를 설계하였다. 또한, 서비스 상호운용 시 사용자의 개인 건강 정보 및 센서 정보에 대한 보안을 강화하기 위하여 역할 기반 서비스 접근 제어 기술을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여, 블록체인을 통한 역할 등록 및 사용자 역할 토큰 발행 정보를 공유하여, 역할 기반 접근 제어가 이루어짐을 보였다. 최종 사용자는 가장 응답 시간이 빠른 장치로부터 서비스를 받을 수 있으며, 역할에 따른 서비스 접근 제어를 수행함으로써, 데이터에 대한 직접적인 접근을 최소화하고, 개인정보에 대한 보안성을 강화할 수 있다.
Usually, cloud storage systems are developed based on DFS (Distributed File System) for scalability and reliability reasons. DFSs are designed to improve throughput than IO response time, and therefore, they are appropriate for batch processing jobs. Recently, cloud storage systems have been used for update intensive applications such as OLTP and so on. However, in DFSs, in-place update operations are not carefully considered. Therefore, when updates are frequent, I/O performance of DFSs are degraded significantly. DFSs with RAID techniques have been proposed to improve their performance and reliability. Their performance degradation caused by frequent update operations can be more significant. In this paper, we propose an in-place update method for DFS RAID exploiting a differential logging technique. The proposed method reduces the I/O costs, network traffic and XOR operation costs for RAID. We demonstrate the efficiency of our proposed in-place update method through various experiments.
최근 개인 건강기록의 활용이 증가함에 따라, 개인 건강기록의 개인정보를 보호하는 암호 프로토콜에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 현재 일반적으로 개인 건강기록은 암호화되어 클라우드에 외부 위탁되어 관리되고 있다. 하지만 이 방법은 개인 건강기록의 무결성을 검증하는데 제한적이며, 사용시 필수적으로 복호화가 필요하기 때문에 데이터 가용성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 Redactable 서명기법과 영지식증명을 사용하여 검증 가능한 클라우드 기반의 개인 건강기록 관리기법을 제안한다. 검증 가능한 클라우드 기반의 개인 건강기록 관리기법은 Redactable 서명기법을 사용함으로써 민감한 정보를 삭제하여 사생활(privacy)을 보존하면서 원본문서의 무결성 검증이 가능하며, 영지식 증명을 사용함으로써 원본문서의 삭제된 부분 외에는 삭제 및 수정되지 않았음을 검증 할 수 있다. 또한 Redact Recovery Authority를 통해 필요한 경우에만 삭제된 부분을 복원할 수 있도록 설계함으로써 기존의 관리기법보다 데이터의 가용성이 증가하도록 설계하였다. 그리고 제안한 기법을 활용한 검증 가능한 클라우드 기반의 개인 건강기록 관리모델을 제안하고, 제안한 기법을 구현함으로써 효율성을 분석하였다.
빅데이터를 처리할 수 있는 방안 중에 클라우드 환경에서의 빅데이터 처리가 주목할 만한 대안으로 자리 잡아가고 있다. 의료 보건산업에서도 패러다임의 변화와 증가하는 의료비에 대한 절감 압박, 서비스의 수준에 대한 소비자의 관심 증대 등 당면한 문제 해결과 산업 경쟁력 강화 방안의 일환으로 빅데이터 활용 방안에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 클라우드와 빅데이터와의 관계를 알아보고, 클라우드 기반의 의료 분야에서의 빅데이터 활용사례를 조사 분석하여 효율적인 활용방안과 이를 위한 전망을 제시하고자 한다. 클라우드 기반의 의료 빅데이터의 원활한 운영을 위해서는 인프라 확충과 분석 응용 소프트웨어의 개발, 전문 인력 양성 등의 문제를 해결해야 할 것으로 보인다. 또한, 클라우드 활용에 있어 미비한 법 제도의 정비, 개인정보에 대한 보안기술 및 인식 개선, 데이터의 집중에 따른 권력화 등이 해결해야 할 과제이다.
Three-dimensional (3D) models have become crucial for improving civil infrastructure analysis, and they can be used for various purposes such as damage detection, risk estimation, resolving potential safety issues, alarm detection, and structural health monitoring. 3D point cloud data is used not only to make visual models but also to analyze the states of structures and to monitor them using semantic data. This study proposes automating the generation of high-quality 3D point cloud data and removing noise using deep learning algorithms. In this study, large-format aerial images of civilian infrastructure, such as cut slopes and dams, which were captured by drones, were used to develop a workflow for automatically generating a 3D point cloud model. Through image cropping, downscaling/upscaling, semantic segmentation, generation of segmentation masks, and implementation of region extraction algorithms, the generation of the point cloud was automated. Compared with the method wherein the point cloud model is generated from raw images, our method could effectively improve the quality of the model, remove noise, and reduce the processing time. The results showed that the size of the 3D point cloud model created using the proposed method was significantly reduced; the number of points was reduced by 20-50%, and distant points were recognized as noise. This method can be applied to the automatic generation of high-quality 3D point cloud models of civil infrastructures using aerial imagery.
디지털 기기 간 융합과 무선 통신 기술의 발전, 생체신호 측정 센서의 소형화, 종이나 수기로 관리되던 의료관련 정보를 디지털화한 전자의무기록(EMR, Electronic Medical Record) 구축 및 전자건강기록(EHR, Electronic Health Record)의 도입 등으로 인해 '언제 어디서나' 자신의 건강 상태를 모니터링하고 개인 맞춤 건강관리 서비스를 받을 수 있는 Ubiquitous Healthcare (u-헬스케어) 시대가 도래하였다. 또한 클라우드 컴퓨팅(Cloud computing) 기술의 등장은 u-헬스케어 서비스의 발전을 더욱 가속화시키고 있는 요인 중 하나이다. 그러나 이러한 u-헬스케어 서비스 활용 과정에서 개인의 정보가 악의적으로 사용될 경우 정확하고 신뢰성 있는 헬스케어 서비스를 제공받지 못할 뿐만 아니라 단순 건강 검진 및 치료의 수준을 넘어 크게는 개인의 생명과 직결되는 심각한 문제를 초래한다. 이에 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 u-헬스케어 서비스와 관련된 다양한 보안 이슈를 분석하고 이를 토대로 안전한 보안 의료정보 공유 시스템 구축을 위한 보안 요구사항에 대하여 서술한다. 더불어 향후 국내 u-헬스케어 산업 활성화를 위한 발전방향에 대하여 논하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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