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.
본 논문에서는 홈 환경에서 멀티 에이전트 기반의 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위한 소프트웨어 구조의 설계에 대해 기술한다. 본 플랫폼에서의 분산객체그룹 프레임워크(Distributed Object Group Framework, DOGF)는 수행객체들 및 헬스케어 지원 센서 또는 기기들의 논리적인 서비스별 그룹화를 지원하고, 멀티 에이전트 프레임워크인 JADE(Java Agent DEvelopment framework)는 사용자의 이동성과 이질적인 환경에서의 서비스를 지원한다. 플랫폼 상의 멀티 에이전트는 건강관리 및 유지와 관련된 여러 종류의 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위하여 각각의 환경에 대한 정보를 수집하는 에이전트와 모바일 기기의 특징에 따라 서로 다른 서비스를 하는 에이전트 그리고 이들을 관리하는 에이전트로 분류할 수 있다. 이러한 JADE의 에이전트와 분산객체그룹 프레임워크의 동작은 모바일 프락시에서 인터페이스를 하며 정보 교환을 제공하거나 이동 패턴을 지원한다. 본 논문에서는 이러한 동작을 통하여 분산객체그룹 프레임워크와 JADE가 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위해 멀티 에이전트에 기반을 둔 플랫폼과 서비스별 에이전트의 설계에 대해 기술하였고, 끝으로 헬스케어 상황 정보 서비스를 위한 물리적인 시스템 환경과 플랫폼 기반의 프로토타입을 보였다.
예방 의료에서 유비쿼터스 헬스케어는 노인 환자들의 수명연장에 대한 연구로 발전되고 있다. 이와 같은 연구들은 수명 연장 및 불의의 사고를 예방하기 위하여 모바일과 무선센서 기술을 사용하여 삶의 질을 향상 시켜 수명을 연장시키고 있다. 그러나 인터넷을 통해 유비쿼터스 헬스케어 응용프로그램이 모바일화 및 보급이 용이해짐에 따라 u-헬스정보 보호와 보안에 대한 위협이 증가하고 관심을 받고 있다. 따라서 본 논문에서는 보안 헬스 정보 교환 기술을 적용한 온톨로지를 이용하는 유헬스 케어 어플리케이션의 지식기반 상황인식 서비스 프레임워크를 제안한다. 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 영역의 보안 헬스 정보 교환 기술을 적용한 온톨로지를 위한 보편적인 어플리케이션 영역에서 상황 추론, 상황 모델링, 지식 기반 지원을 적용하는 것이다. 본 논문에서는 예방 서비스 질 변화를 위한 모바일 웹서비스, 상황 기술, 지식베이스에 대하여 논의한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권3호
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pp.412-417
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2009
With ubiquitous computing aid, it can improve human being's life quality if all people have more convenient medical service under pervasive computing environment. In this paper, for a pervasive health care application for diabetes patient, we've implemented a health care system, which is composed of three parts. Various sensors monitor both outer and inner environment of human such as temperature, blood pressure, pulse, and glycemic index, etc. These sensors form zigbee-based sensor network. And as a backend, medical information server accumulates sensing data and performs back-end processing. To simply transfer these sensing values to a medical team may be a low level's medical service. So, we've designed a model with context awareness for more improved medical service which is based on ART(adaptive resonance theory) neural network. Our experiments show that a proposed healthcare system can provide improved medical service because it can recognize current context of patient more concretely.
인구의 급속한 고령화와 더불어 국민의 복지수준이 향상됨에 따라 건강문제에 대한 효율적인 해결방안으로 병원을 방문하지 않고 의료 서비스를 받는 U-Healthcare의 필요성이 증대되고 있다. 최근 다양한 센서들을 이용하여 사용자의 생체정보 및 주변의 상황정보들을 수집하고 분석해 사용자에게 적절한 서비스를 제공하기 위한 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 U-Healthcare 서비스를 위한 시스템들은 특정 서비스만을 대상으로 하여 다른 서비스로의 확장 및 연계가 어렵고, 다수의 사용자를 대상으로 일반화된 서비스를 제공하고 있어 사용자 개개인의 특성을 고려한 서비스를 제공 기능이 미약하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 멀티에이전트 기반의 상황인식 에이전트를 이용해 시스템의 확장성을 높이고, GUI 기반의 모델링 툴킷 JaUCE를 사용하여 고객 개개인의 상황에 맞는 상황 정보를 모델링 함으로써 고객들에게 가장 적합한 상황인식 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 제안된 상황 인식 에이전트와 모델링 툴킷의 이용하여 상황인식 기반의 U-Silvercare 서비스를 설계하고 구현하였다.
본 논문은 헬스케어 홈 환경에서 얻어진 정보를 헬스케어 데이터베이스로 구축하고, 이를 헬스케어 홈 서비스에 활용하는데 목적을 둔다. 특히, 본 논문에서 우리는 헬스케어 데이터베이스 스키마의 설계 및 이전에 우리가 개발한 헬스케어 통합 서비스를 지원하는 프레임워크(FSHIS)상에서 구축된 데이터베이스를 어떻게 사용할 것인가에 초점을 둔다. 헬스케어 정보는 다양한 센서로부터 수집한 데이터의 특정 저장타입에 맞추어 설계하였고, 헬스케어 홈 서비스의 사용목적에 따라 구축된 헬스케어 데이터베이스는 실제 스키마를 가진 기본 정보와 뷰 스키마로 제공되는 상황정보로 분류하였다. 첫 번째 기본 정보는 물리적 센서로부터 얻어지는 위치, 건강, 환경관련 가공없는 데이터와 개인 건강관련 프로파일 정보로 이루어진다. 두 번째의 상황정보는 기본 정보들을 이용하여 혼합 가공한 정보이다. 이 상황정보는 헬스케어 응용 서비스에 따라 다양한 뷰 스키마를 통해 얻어진다. 마지막으로, 구축된 헬스케어 데이터베이스의 실질적인 활용을 검증하기 위해, 우리는 본 연구실에서 개발된 FSHIS상에 구축된 데이터베이스와의 연동을 통해, 독거노인을 위해 생활 활동 영역으로 부터 필요한 기본정보와 상황정보를 이용하여 응급상황 호출 그리고 홈 가전 제어 등의 헬스케어 홈 모니터링 서비스를 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.2016-2034
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2011
Ubiquitous Healthcare (u-Healthcare) is the intelligent delivery of healthcare services to users anytime and anywhere. To provide robust healthcare services, recognition of patient daily life activities is required. Context information in combination with user real-time daily life activities can help in the provision of more personalized services, service suggestions, and changes in system behavior based on user profile for better healthcare services. In this paper, we focus on the intelligent manipulation of activities using the Context-aware Activity Manipulation Engine (CAME) core of the Human Activity Recognition Engine (HARE). The activities are recognized using video-based, wearable sensor-based, and location-based activity recognition engines. An ontology-based activity fusion with subject profile information for personalized system response is achieved. CAME receives real-time low level activities and infers higher level activities, situation analysis, personalized service suggestions, and makes appropriate decisions. A two-phase filtering technique is applied for intelligent processing of information (represented in ontology) and making appropriate decisions based on rules (incorporating expert knowledge). The experimental results for intelligent processing of activity information showed relatively better accuracy. Moreover, CAME is extended with activity filters and T-Box inference that resulted in better accuracy and response time in comparison to initial results of CAME.
The u-Healthcare system, a new paradigm, provides healthcare and medical service anytime, anywhere in daily life using wired and wireless networks. It only doesn't reach u-Hospital at home, to manage efficient personal health in fitness space, it is essential to feedback process through measuring and analyzing a personal vital signs. MBAN(Medical Body Area Network) is a core of this technology. MBAN, a new paradigm of the u-Healthcare system, can provide healthcare and medical service anytime, anywhere on real time in daily life using u-sensor networks. In this paper, an ontology-based context-awareness in MBAN proposed system development methodology. Accordingly, ontology-based context awareness system on MBAN to Elderly/severe patients/aged/, with measured respiratory rate/temperature/pulse and vital signs having small variables through u-sensor network in real-time, discovered abnormal signs and emergency situations which may happen to people at sleep or activity, alarmed and connected with members of a family or medical emergency alarm(Emergency Call) and 119 system to avoid sudden accidents for early detection. Therefore, We have proposed that accuracy of biological signal sensing and the confidence of ontology should be inspected.
This paper proposes an ontology-based context-aware home healthcare platform employing environmental factors obtained from home. The proposed platform manages the health of home residents, and notifies relatives or a medical team of critical condition through context-awareness based on home ontology by using information sensed from various sensors. The ontology definition of context-awareness from the sensed information provides technically more precise decision for us. Therefore the platform can be aware of the health state of residents and environment by reasoning exactly from data gathered from various sensors and heterogeneous devices. The platform also can individually provide the customized service for users by setting priority for critical status that can be occurred in the health state of residents.
인구의 고령화 및 건강에 대한 관심이 증가됨에 따라 유헬스케어 서비스는 발병 후 관리관점에서 발병 전의 예방 관점으로 그 목적이 점차 이동하고 있다. 그러나 기존의 유헬스케어 서비스는 원격진료 차원의 의료 서비스 성격이 강하여, 만성 성인병과 같은 대사 증후군을 예방 및 관리하기에는 한계가 있을 뿐만 아니라, 관리자 중심의 단방향 서비스를 제공함으로 인해 사용들이 중도에 이용을 포기하는 비율이 높았다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 사회 네트워크를 이용한 사용자 기반 유헬스케어 서비스 추천 시스템을 제안하였으며, 실세계에서 유헬스케어 서비스 추천 시스템의 활용 가능성을 제시하기 위하여 실제 의료원에서 대사 증후군 예방 및 관리를 위해 처방한 식단 및 운동 정보를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 사용자가 선호하지 않는 서비스가 네트워크를 통해 확산될 가능성을 낮추는 동시에 추천의 신뢰성 제고를 위해 네이버들이 이용한 서비스를 공유함으로써 전체적인 추천 품질을 높인다. 즉, 사용자의 식습관 및 운동습관 등과 같은 생활습관을 개선하기 위하여 사회 네트워크를 활용함으로써 사용자간의 자율협업을 통한 개인화된 추천이 가능하다. 따라서 본 연구에서 제안하는 유헬스케어 서비스 추천 시스템은 생활습관 개선을 위하여 사용자에게 적합한 식단 및 운동을 제공하고, 생활습관의 개선을 통해 만성 성인병과 같은 대사증후군을 사전에 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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