WBAN(Wireless Body Area Network) 기술은 인체 내부 및 외부에 부착한 디바이스들을 무선으로 연결하여 통신할 수 있는 근거리 무선 통신 기술로서 IEEE 802.15.6 TG BAN을 중심으로 물리 계층, 데이터 링크 계층, 네트워크 계층 및 응용계층 등에서 표준화가 진행되고 있다. WBAN 환경을 지원하기 위해서는 센서 노드 디바이스 뿐만 아니라 WBAN 미들웨어 및 WBAN 응용 서비스 등의 WBAN 핵심 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 3G, 4G, WiFi를 통하여 환자의 생체 정보를 정확하고 신속하게 전달하기 위한 목적으로 WBAN 환경을 위한 의료용 메시지 구조를 설계하고 WBAN 게이트웨이 관리 엔진을 통하여 BN으로부터 들어온 환자의 생체 정보를 스마트폰에서 확인할 수 있는 의료용 애플리케이션을 구현하였다.
Social activities of the elderly have been increasing as our society progresses toward an aging society. As their activities increase, so does the occurrence of falls that could lead to fractures. Falls are serious health hazards to the elderly. Therefore, development of a device that can detect fall accidents and prevent fracture is essential. In this study, we developed a portable fall detection system for the fracture prevention system of the elderly. The device is intended to detect a fall and activate a second device such as an air bag deployment system that can prevent fracture. The fall detection device contains a 3-axis acceleration sensor and two 2-axis tilt sensors. We measured acceleration and tilt angle of body during fall and activities of daily(ADL) living using the fall detection device that is attached on the subjects'. Moving mattress which is actuated by a pneumatic system was used in fall experiments and it could provide forced falls. Sensor data during fall and ADL were sent to computer and filtered with low-pass filter. The developed fall detection device was successful in detecting a fall about 0.1 second before a severe impact to occur and detecting the direction of the fall to provide enough time and information for the fracture preventive device to be activated. The fall detection device was also able to differentiate fall from ADL such as walking, sitting down, standing up, lying down, and running.
We developed a device that integrates digital otoscope and stethoscope for telemedicine. The integrated device was utilized for the collection of tympanic membrane images and cardiac auscultation data. Data accumulated on the platform server can support real-time diagnosis of heart and eardrum diseases using artificial intelligence. Public data from Kaggle were used for deep learning. After comparing with various deep learning models, the MobileNetV2 model showed superior performance in analyzing tympanic membrane data, and the VGG16 model excelled in analyzing cardiac data. The classification algorithm achieved an accuracy of 89.9% for eardrums data and 100% for heart sound data. These results demonstrate the possibility of diagnosing diseases without the limitations of time and space by using this platform.
본 논문에서는 헬스케어 홈 서비스를 위해 가정 내에 설치된 센서/기기로부터 수집된 위치, 건강 그리고 쾌적환경 정보를 이용하여 유비쿼터스 헬스케어를 지원하는 u-헬스케어 상황정보 시스템(HCIS)을 구현했다. HCIS는 분산자원의 맞춤형 관리모델인 분산객체그룹프레임워크(DOGF)를 기반으로 헬스케어 홈 환경에서 다양한 상황정보, 응용 그리고 장치들을 논리적인 하나 또는 그 이상의 단위로 그룹화하고 관리한다. 또한 본 시스템은 DOGF의 구성요소인 모바일프락시와 컨텍스트제공자를 통해 가정 내 거주자의 위치를 기반으로 연속적인 헬스케어용 멀티미디어 서비스를 지원하고, 거주자에게 필요한 상황정보를 제공한다. 본 시스템의 수행성을 검증하기 위해 홈 내에서 제공되는 헬스케어 응용으로 거주자 위치기반의 끊임없는 멀티미디어 서비스와 처방 주의 및 스케줄 알림/알람 서비스를 구현했다. 그리고 시나리오에 따라 거주자가 위치한 영역의 서비스 장치를 통해 헬스케어 홈 서비스의 수행결과를 보였다.
센서네트워크 구성은 특정 상황이나 환경에 대한 센싱이 가능한 센서, 수집된 정보를 처리하는 프로세서, 그리고 데이터를 송수신하는 장치 등 이다. 센서네트워크는 많은 유익함을 제공하지만 무선 네트워크 보안 취약성을 해결하지 않은상태로 정보노출 위험이 다양하게 존재한다. u-Healthcare 센서 네트워크는 센서 노드의 크기가 작아 전력소모 및 컴퓨팅 능력, 메모리 등에 제한이 가해지며, 무선을 통해 센싱된 값을 전달하는 특징을 가지므로 도청, 서비스거부, 라우팅 경로 공격이 가능하다. 본 논문에서는 센싱기능을 중심으로 한 u-Healthcare 시스템 환경의 무선보안 취약성 요소를 진단하고 u-Healthcare 보안 프레임워크 설계방법을 제시한다. 센서네트워크 기술들이 보안취약성에 대한 대책 강구 없이 기술만 발전한다면 기술이 정상적으로 활용되지 못하고 위협의 요소가 될 것이다. 이 연구를 통해 제안되는 u-Healthcare 시스템의 보안 위험 대처방법은 다양한 현장에서 의료정보와 이용자보호의 중요한 가이드로 활용될것이다.
As development of wireless communication technology has promoted mobility, Location Based Service (LBS) became embossed. The LBS is a service to recognize and utilize a location of a person or a thing through a device that ensures mobility based on wireless communication network. This paper thus researches on Healthcare Method to respond to emergency rapidly by recognizing a patient's location with the LBS. The LBS also provides location information of a user as well as remote management of organism data such as ECG data or pulse, which is transferred to a hospital or an emergency room.
의료 IT 기술의 발전으로 스마트헬스케어 사업의 발전을 통해 실버산업시대 개인 맞춤 의료서비스가 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 아두이노 환경에서 다양한 센서를 활용해 스마트 헬스케어 개인 맞춤형 서비스를 제공할수 있는 관절재활 운동이 가능한 손가락 모델링을 구현하였다. 아두이노 기반의 구부림 센서(Flex sensor)를 이용해 개인별 손가락 관절의 활동성을 측정함으로 향후 스마트 헬스케어 분야에서 개인 맞춤형 재활운동에 활용하고자 한다.
맥파는 심전도와 같이 자율신경계를 통해 생리적 반응을 측정하는 신호이지만, 손가락에 센서 하나만 부착시키면 되기 때문에 상대적으로 신호의 측정이 간편하다는 장점을 가지고 있어 u-Healthcare 분야에서의 활용이 용이하다. 따라서 본 연구의 목적은 스마트폰 카메라의 CMOS 영상 센서를 활용하여 맥파를 비침습적으로 측정하는 방법 중의 하나인 광용적맥파를 획득하고 이로부터 스트레스 여부를 판단하는 휴대형 시스템을 개발하여 u-Healthcare 분야에서의 활용 가능성을 확인하는 것이다. 이를 위해 광용적맥파를 별도의 센서에 의한 측정이 아닌 스마트폰 카메라에서 획득되는 영상 데이터를 활용하여 광용적맥파를 획득한 후 분석하였다. 또한 확보된 광용적맥파 영상신호 데이터를 이용하여 심박변이도와 스트레스 지수를 별도의 호스트 장비 없이 스마트폰만을 이용해 사용자에게 제공 하였다. 또한 부가적으로 스마트폰에 부착가능한 별도의 하드웨어 디바이스를 개발함으로써 획득된 데이터의 신뢰도 및 정확성을 향상시켰다. 실험결과를 통해 스마트폰의 카메라 영상을 활용하여 광용적맥파 신호를 통한 심박수 측정과 스트레스의 정도를 분석하기 위한 스트레스 지수 추출이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 상용화된 제품 또는 정형화된 센서가 아닌 스마트폰의 카메라를 이용하기 때문에 상용화된 외부 센서에 의한 광용적맥파 신호보다는 해상도가 떨어지는 단점이 있음에도 불구하고 결과 데이터의 신뢰도 향상을 위한 별도의 추가외부 장치 개발 및 여러 가지 최적화 알고리즘을 통해 신뢰성 있는 데이터를 확보할 수 있어 u-Healthcare 장비로써의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
병원에 직접 가지 않아도 집에서 진료결과를 쉽게 확인할 수 있고 환자가 원하는 최적의 서비스를 최적의 타이밍에 제공받을 수 있다는 많은 장점에도 불구하고 현재 사용되고 있는 개인 헬스케어 기기는 제조사들이 만든 독자적인 소프트웨어 하드웨어 프로토콜로 인해 기기들 간의 호환성이 거의 없다. 이러한 문제 때문에 개인 헬스케어 기기와 셋톱박스 간의 표준화가 매우 필요하며, 이를 위해 본 연구에서는 IEEE P11073 표준을 이용하여 개인 헬스케어 기기와 셋톱박스 간의 생체 데이터 전송이 가능한 헬스케어 셋톱박스를 설계하였다. IEEE P11073 표준을 이용한 셋톱박스는 다양한 헬스케어 기기에 대한 독립적 데이터 전송을 가능케하여 헬스케어 시장의 활성화에 큰 기여를 할 것이라 기대한다.
As information technology has been developed rapidly, there is growing online medicine service through forming as information technology and medicine information are amalgamated in the medical service field. That acquires real time biological information of patient through a communication network which could be applied into e-healthcare system for a diagnosis and treatment of patient. Because of these reasons, it is necessary for the e-healthcare system to develop. But,the facilities existing in the medical service field could not be used to an on line environment because of the limitation of the time and space. To solve the point of such issue, we propose an auto color analysis system that is a precise and quick to measure health states of user, and the device has the important merit that it is very low cost. Also, the hospital web database and the monitering webpage for a diagnosis have been made for an e-healthcare system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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