Aich, Satyabrata;Chakraborty, Sabyasachi;Joo, Moon-il;Sim, Jong Seong;Kim, Hee-Cheol
한국정보통신학회:학술대회논문집
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한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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pp.281-282
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2019
In recent years welfare of animals is the biggest challenge because animals, especially dogs are widely recognized as pet as well as they are using as service animals. So, for the wellbeing of the dog it is necessary to perform objective assessment to track their behavior in everyday life. In this paper, we have proposed an automatic behavior assessment system for dogs based on a neck worn and tail worn accelerometer and gyroscope platform, and data analysis techniques that recognize typical dog activities. We evaluate the system based on the analysis of 8 behavior traits in 3 dogs, incorporating 2 breeds of various sizes. Our proposed framework able to reproduce the manual assessment that is based on the video recording which is treated as gold standard that exhibits the real-life use case of automated dog behavior analysis.
R은 강력한 분석과 가시화 기능을 제공함에 따라 빅데이터 시대에서의 기본 분석 플랫폼으로 각광받고 있음에도 불구하고 규모 확장성 미비에 따른 성능 제약이라는 단점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 RHadoop 패키지가 공개되어 있으며 이를 통해 R로 개발된 프로그램이 하둡을 통해 병렬 분산 처리가 가능한 특징이 있다. 본 논문에서는 공공데이터의 개방에 따라 인터넷을 통해 공개된 각종 보건의료 빅데이터의 분석에서 RHadoop 패키지의 활용이 얼마나 유효한 지를 검증하고자 하였다. 이를 위해 국민건강보험공단에서 제공한 2015년 진료내역정보를 이용하여 R과 RHadoop의 분석 성능을 비교 검증한 결과 RHadoop이 효과적으로 분석 성능을 개선시킬 수 있음을 입증하였다.
U-Healthcare의 활성화를 위해 모바일 기기를 활용한 원격진료 및 진료지원에 대한 연구가 활발하다. 특히 원격처방시스템을 허용하는 의료법이 개정되면 모바일 처방시스템에 관한 연구는 급속도로 확산될 것이다. 그러나 모바일 앱은 모바일 플랫폼의 특성에 따라서 호환성이 떨어지는 특징을 가지므로, 플랫폼에 맞게 다시 개발해야 하는 제약사항을 가진다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 이 논문에서는 모바일 표준 웹 개발 언어로 대두된 HLTML5와 자바스크립트 라이브러리인 jQuery Mobile을 이용하여 모바일 웹 처방 인터페이스를 설계한다. 또한, 기존의 병원정보시스템과의 자료 공유를 위해서 표준 프로토콜인 HL7을 기반으로 하는 메시지 형태로 변환하는 기능을 추가한다. HL7 메시지 송신을 통해 기존의 병원정보시스템과의 연동이 가능하도록 한다. 제안 시스템은 모바일 플랫폼에 독립적이고, 범용 컴퓨터에서도 호환성을 가지므로 다양한 환경에서 활용이 가능한 장점을 가진다.
This literature review explores artificial intelligence (AI) technology trends and IBM Watson health and medical references. This study explains how healthcare will be changed by the evolution of AI technology, and also summarizes key technologies in AI, specifically the technology of IBM Watson. We look at this issue from the perspective of 'information overload,' in that medical literature doubles every three years, with approximately 700,000 new scientific articles being published every year, in addition to the explosion of patient data. Estimates are also forecasting a shortage of oncologists, with the demand expected to grow by 42%. Due to this projected shortage, physicians won't likely be able to explore the best treatment options for patients in clinical trials. This issue can be addressed by the AI Watson motivation to solve healthcare industry issues. In addition, the Watson Oncology solution is reviewed from the end user interface point of view. This study also investigates global company platform business to explain how AI and machine learning technology are expanding in the market with use cases. It emphasizes ecosystem partner business models that can support startup and venture businesses including healthcare models. Finally, we identify a need for healthcare company partnerships to be reviewed from the aspect of solution transformation. AI and Watson will change a lot in the healthcare business. This study addresses what we need to prepare for AI, Cognitive Era those are understanding of AI innovation, Cloud Platform business, the importance of data sets, and needs for further enhancement in our knowledge base.
The purpose of this study is to develop a composite platform for knowledge extractions, visualizations, and inference. Generally, the big data sets were frequently used in the healthcare and medical area. To help the knowledge managers/users working in the field, this study is focused on knowledge management (KM) based on Data Mining (DM), Knowledge Distribution Map (KDM), Decision Tree (DT), RDBMS, and SQL-inference. The proposed mechanism is composed of five key processes. Firstly, in Knowledge Parsing, it extracts logical rules from a big data set by using DM technology. Then it transforms the rules into RDB tables. Secondly, through Knowledge Maintenance, it refines and manages the knowledge to be ready for the computing of knowledge distributions. Thirdly, in Knowledge Distribution process, we can see the knowledge distributions by using the DT mechanism.Fourthly, in Knowledge Hierarchy, the platform shows the hierarchy of the knowledge. Finally, in Inference, it deduce the conclusions by using the given facts and data.This approach presents the advantages of diversity in knowledge representations and inference to improve the quality of computer-based medical diagnosis.
In 2015, Ministry of Health and Welfare of Korea announced a research and development plan of using Korean healthcare data to support decision making, reduce cost and enhance a better treatment. This project relies on the adoption of BigData technology such as Apache Hadoop, Apache Spark to store and process HealthCare Data from various institution. Here we present an approach a design and implementation of OLAP server in Korean HealthCare BigData platform. This approach is used to establish a basis for promoting personalized healthcare research for decision making, forecasting disease and developing customized diagnosis and treatment.
This paper proposes a policy adjuster-driven Grid workflow management system for collaborative healthcare platform, which supports collaborative heart disease diagnosis applications. To select policies according to service level agreement of users and dynamic resource status, we devised a policy adjuster to handle workflow management polices and resource management policies using policy decision scheme. We implemented this new architecture with workflow management functions based on policy quorum based resource management system for providing poincare geometrycharacterized ECG analysis and virtual heart simulation service. To evaluate our proposed system, we executed a heart disease identification application in our system and compared the performance to that of the general workflow system and PQRM system under different types of SLA.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.4270-4284
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2019
This study presents a reference model (RM) and the architecture of a cognitive health advisor (CHA) that integrates information with ambient intelligence. By controlling the information using the CHA platform, the reference model can provide various ambient intelligent solutions to a user. Herein, a novel approach to a CHA RM based on evolutional cyber-physical systems is proposed. The objective of the CHA RM is to improve personal health by managing data integration from many devices as well as conduct a new feedback cycle, which includes training and consulting to improve quality of life. The RM can provide an overview of the basis for implementing concrete software architectures. The proposed RM provides a standardized clarification for developers and service designers in the design and implementation process. The CHA RM provides a new approach to developing a digital healthcare model that includes integrated systems, subsystems, and components. New features for chatbots and feedback functions set the position of the conversational interface system to improve human health by integrating information, analytics, and decisions and feedback as an advisor on the CHA platform.
최근 중대재해처벌법 등 근로자의 안전 및 건강관리를 위한 인식이 확산되며, 기업들의 근로자 건강관리 솔루션으로 디지털헬스케어의 건강관리서비스 플랫폼이 주목받고 있다. 그러나 국내 디지털헬스케어 시장에서 건강관리서비스 플랫폼은 사업화 단계에서 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 개인건강기록에 기반한 맞춤형 건강관리서비스 플랫폼의 성공요인의 우선순위를 도출하여 효과적인 운영을 위한 실질적 전략의 시사점을 제시하였다. AHP 방법론을 통한 플랫폼 공급자와 수요자 측면 전문가 집단 연구 결과 법/제도, 데이터 분석 및 플랫폼 설계, 시스템 보안성, 시스템 안정성순으로 나타났다, 본 연구의 우선순위 결과를 통해 건강관리서비스 플랫폼, 나아가 국내 디지털헬스케어의 활성화 및 경쟁력 제고에 기여할 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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