빠르게 변화하는 유비쿼터스 시대에서의 센서 네트워크는 필요한 모든 사물에 전자태그(RFID)를 부착하고 이를 통해 사물의 인식 정보를 기본으로 주변의 환경정보를 탐지하여 실시간으로 정보를 축적하고 이용하는 기술로서 U-보건의료 행정서비스 구축 모델에 대하여 논문을 작성하였다. 종종 발생하는 영유아 예방접종의 부작용과 AIDS등 전염성 보균자에 대한 철저한 관리가 어려운 점을 착안하여 RFID칩을 활용하여 보다 더 나은 보건의료 행정서비스를 구축하는 데 목적으로 하였다.
Sensor networks are composed of provide low powered, inexpensive distributed devices which can be deployed over enormous physical spaces. Coordination between sensor devices is required to achieve a common communication. In low cost, low power and short-range wireless environment, sensor networks cope with significant resource constraints. Security is one of main issues in wireless sensor networks because of potential adversaries. Several security protocols and models have been implemented for communication on computing devices but deployment these models and protocols into the sensor networks is not easy because of the resource constraints mentioned. Memory intensive encryption algorithms as well as high volume of packet transmission cannot be applied to sensor devices due to its low computational speed and memory. Deployment of sensor networks without security mechanism makes sensor nodes vulnerable to potential attacks. Therefore, attackers compromise the network to accept malicious sensor nodes as legitimate nodes. This paper provides the different security models as a metric, which can then be used to make pertinent security decisions for securing wireless sensor network communication.
WBAN 기술은 3 m 이내에 위치한 인체 내부 및 외부 디바이스들을 무선으로 연결하는 근거리 무선통신 기술이다. WBAN 기반의 센서 네트워크를 지원하기 위해서는 WBAN 미들웨어 및 응용서비스를 위한 핵심 기술의 개발이 필요하다. 환자의 생체 정보를 수집하기 위한 장치로는 한백전자에서 출시된 zigbex를 사용하였으며 생체 정보를 수집하기 위한 메시지 구조로 바이오 모듈 메시지를 제안하였다. WBAN 환경을 위한 게이트웨이 설계 및 구현을 위하여 한백전자의 임베디드 시스템인 HBE-empos II를 사용하였으며 WBAN 네트워크를 위한 BNC와 BN를 구현하기 위해서 HBE-ubi-zigbex를 사용하였다. 마지막으로 제안한 센서 게이트웨이를 사용하여 다른 네트워크와 연동이 가능함을 확인 하였다.
환자의 이동성과 경제적인 의료서비스를 제공하는 미래의 원격의료시스템으로서 유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 구조를 제시한다. 본 USN 구조는 계층적 라우팅과 평면 라우팅을 접합하여 개선한 것으로서 멀티캐스팅 통신을 지원하는 셀 기반의 안전한 4계층 구조이다. 본 구조에서는 환자의 개인정보 보호 및 안전한 의료정보를 위하여 경량의 PKI 기반 보안 통신 프로토콜을 채택하고 있으며 이에 따른 핵심 통신 과정을 함께 제시하였다.
뇌파 건강관리 시스템의 태동은 산업과 연구분야에서 요즘 중요한 쟁점으로 여겨지고 있다. 실시간으로 간질병이나 뇌경색의 환자들의 의료응급서비스를 지원하기 위해서는 EEG신호 감지가 필수적이다. 이러한 시스템을 위하여 효과적인 네트워크를 지원하는 것이 필수적이기 때문에 센서노드 기반의 무선통신 토폴로지를 제안하며 시뮬레이트한다. 마지막으로 이러한 네트워크의 효과적인 토폴로지를 위하여 옵넷 시뮬레이터의 결과를 평가한다.
유비쿼터스 기술의 발전과 함께 센서 네트워크는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 특히 의료 분야는 중요한 응용 분야 중의 하나로 바디 센서 네트워크의 표준화 동향과 함께 관심이 집중되고 있다. 의료 센서 네트워크는 기존의 일반적인 환경의 센서 네트워크와는 다른 의료 환경만의 특징들을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 특징들을 반영하여 계층적인 의료 센서 네트워크 구조를 제안하였고, 계층적인 구조를 바탕으로 하여 센싱 데이터 전송 방식을 소개하였다. 즉, 효율적인 센싱 데이터 전송을 위해서는 환자들의 요구 사항과 건강 상태를 고려하여 각 센서 노드들에게 우선 순위(Priority)와 경계값(Threshold Value)을 주었다. 이를 통해 클러스터 헤드에서 응급 데이터를 우선적으로 빠르게 베이스스테이션으로 전송하도록 하였다. 또한 이와 같은 구조와 전송 방식을 바탕으로 센서 네트워크를 위해 Eschenauer와 Gligor가 제안한 키 메커니즘을 기반으로 하여 새로운 키 관리 기법을 제안하였다. 이는 각 클러스터 헤드들이 높은 우선 순위를 갖는 응급 노드들에 대해서 이웃 클러스터로 응급 노드와의 키를 미리 전송해주는 Key Provisioning 방법을 사용하여 응급 노드들에 대해서 키 설립을 준비하도록 하여 키 설립이 보다 빠르게 이루어지도록 하였다. 이를 통해 키 설립 지연으로 인한 데이터 전송의 기다림 없이 바로 응급 노드들의 데이터를 클러스터 헤드로 전송할 수 있도록 한다. 이와 같은 계층적인 구조에서의 데이터 전송 방식과 이를 바탕으로 제안한 키 관리 기법은 수식 및 QualNet 시뮬레이터를 사용한 시뮬레이션을 통하여 네트워크 트래픽 오버헤드와 에너지 소모량을 분석하였으며, TmoteSKY 센서보드를 사용해 구현함으로써 그 효율성을 증명하고 실제 응용환경에서의 실현가능성을 입증하였다.
본 논문에서는 인체의 혈압을 측정하여 언제 어디서나 환자의 건강상태를 체크할 수 있는 유비쿼터스 헬스 케어 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 혈압 측정 단말기 자료 수집 베이스 노드, 의료 정보 수집 서버로 구성된다. 구현된 단말기는 지그비(Zigbee) 프로토콜을 통하여 센스 네트워크를 구성하며 TinyOS가 내장되어 있는 초소형 보드로 설계되었다. 자료 수집 베이스 노드는 무선 리눅스 단말기로 구성되어 서버로 무선 랜을 통하여 센싱된 정보를 실시간으로 전송한다. 또한 의료 정보 수집 서버는 단말기에서 얻은 데이터를 저장 관리하며 긴급 상황 발생 시 연계된 의료진에게 환자의 상태를 보고하도록 설계되었다. 실험 결과 지그비 통신 프로토콜을 이용한 센스 네트워크를 통하여 유비궈터스 헬스 케어 시스템이 구현 가능함을 확인하였다.
Kim, Jungae;Lee, Youngdae;Seon, Minju;Lim, Jae-Young
International journal of advanced smart convergence
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제10권1호
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pp.151-158
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2021
The main cause of ulcer is pressure, which starts to develop when the critical body pressure (32mmHg) is exceeded, and when the critical time elapses, ulcer occurs. In this study, the keyboard mechanism of the medical bed with 4 bar links was adopted, and each key can be controlled vertically. A key has one servo drive and one sensor controller which hasseveral body pressure sensors. The sensor controllers and the servo drives are connected to the main controller by two CAN (Car Are Network) in series, respectively. By reading the maximum body pressure value of each keyboard sensor, and by calculating the error value based on the critical body pressure, the fuzzy controller moves each key so that the total error becomes zero. If the fuzzy controller fails, then it prevents ulcer by lifting and lowering the keys of the bed alternatively within a short time. Thus, the controller operates in two-stage. The validity and effectiveness of the proposed approach have been verified through experiments.
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.
WSN환경에서는 센서노드들은 수집한 데이터를 클러스터헤더노드로 전송하고 클러스터 헤더는 전달받은 데이터를 취압하여 기지국으로 전송하게 된다. 이 과정에서 센서노드가 클러스터헤더로 선출되어 많은 에너지를 소비하게 되는 문제를 고려하지 않을 수 없다. 따라서 이미 배포된 센서필드를 기준으로 에너지 효율적인 클러스터링 알고리즘을 적용함으로 전체 네트워크의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 센서 필드의 환경을 이용한 클러스터 알고리즘을 자동 선별하는 기법을 제안하였다. 실험 결과 제안알고리즘을 이용해 실험한 결과 FDN은 약 3배 연장함을 실험을 통해 증명하였다. 또한 네트워크 에너지는 기존 방식보다 최대 30% 연장하여 센서네트워크의 신뢰성을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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