STEPSTONE is a joint industry-university project to create open source technology that would enable the scalable, "friction-free" integration of device-based healthcare solutions into enterprise systems using a Service Oriented Architecture (SOA). Specifically, STEPSTONE defines a first proposal to a Service Oriented Device Architecture (SODA) framework, and provides for initial reference implementations. STEPSTONE also intends to encourage a broad community effort to further develop the framework and its implementations. In this paper, we present SODA, along with two implementation proposals of SODA's device integration. We demonstrate the ease by which SODA was used to develop an end-to-end personal healthcare monitoring system. We also demonstrate the ease by which the STEPSTONE system was extended by other participants - Washington State University - to include additional devices and end user interfaces. We show clearly how SODA and therefore SODA devices make integration almost automatic, replicable, and scalable. This allows telehealth system developers to focus their energy and attention on the system functionality and other important issues, such as usability, privacy, persuasion and outcome assessment studies.
본 논문에서는 병원에서 환자의 대기시간을 실시간으로 모니터링하기 위한 오픈소스 기반의 시스템을 제안한다. 환자의 위치 데이터를 실시간으로 분석, 처리하기 위한 고성능 스트림 처리 시스템을 비용 효율적으로 구축하기 위해서는 오픈소스 프로젝트를 활용하는 것이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 오픈 소스 시스템으로 다양한 하둡 서브프로젝트들로 구성된 하둡 에코시스템이 있다. 본 논문에서는 먼저 시스템 요구사항을 정의하고 하둡 에코시스템에서 이를 만족시키기 위한 몇 가지 오픈소스 프로젝트들을 선정한다. 그리고, 선정된 아파치 스파크, 아파치 카프카 등을 이용한 시스템 구조 설계 및 상세 모듈 설계를 제안한다. 제안된 시스템은 기존 시스템과의 연계 및 오픈소스 프로젝트를 통해 구축비용을 절감할 수 있으며, 또한 분산 스트림 처리를 통해 고성능과 안정성을 확보할 수 있다.
ICT 기술이 발전함에 따라, 다양한 크기와 형태의 웨어러블 디바이스가 개발되어 지고 있다. 또한, 성능이나 스펙은 현재의 스마트폰과 연결 가능하도록 IOT 융합 제품으로 재탄생 되고 있다. 이것은 4차 산업혁명의 범용 기술 중 하나로, 우리의 삶의 질과 환경을 바꾸는 기술로 집중 조명을 받고 있다. 이와 함께 헬스케어 기술이 결합된 신기술 제품이 증가함에 따라, 이를 필요로 하는 사용자들에게 다양한 기능들이 제공되고 있다. 웨어러블 기술은 기술개발과 함께 지속적인 증가 추세에 있다. 또한 이를 스마트 와치 형태의 제품으로 개발하여 제품을 출시하고 있다. 또한 소형화를 위해 마이크로프로세서의 집적화 기술을 적용한 오픈소스 하드웨어들이 개발되고 있다. 그중 아두이노 관련 제품은 현재 다양하게 만들어져 있으며 용도에 따라 아두이노 프로세서를 개발 툴에 맞추어 사용하면 된다. 이에 본 연구에서는 오픈소스 하드웨어 기반의 타이니두이노를 활용하여 웨어러블 신체 생체 활동 모니터링 시스템을 개발하였다. 타이니두이노는 Atmega 프로세스를 기반으로 제작된 초소형 아두이노 호환 보드로 오픈소스 통합 개발 환경(스케치)에서 프로그램이 가능하다. 웨어러블 신체 생체 활동 모니터링 시스템은 일상적인 건강관리를 할 수 있는 스마트 u-Healthcare 시스템이라는 것이 큰 장점이라 할 수 있겠다.
Background & Objectives: Current trend is that funding agencies require investigators to share their data with others. However, there is limited guidance how to access and utilize the shared data. We sought to determine what common data sharing practices in U.S.A. are, what data-related to adolescent health are freely available, and how we deal with the large dataset adopting the complex study design. Methods: The study included only research data-related to adolescent health which was collected in USA and unlimitedly accessible through the internet. Only the raw data, not aggregated, was considered for the study. Major keywords for web search were "adolescent", "children", "health", and "school". Results: Current approaches for public health data sharing lacked of common standards and varied largely due to the data's complex nature, large size, local expertise and internal procedures. Some common data sharing practices are unlimited access, formal screened access, restricted access, and informal exclusive access. The Inter-University Consortium for Political and Social Research and the Center for Disease Control and Prevention were the best data depository. "Data on the net" was search engine for the website providing data freely available. Six datasets related to adolescent health freely available were identified. The importance and methods of incorporating complex research design into analysis was discussed. Conclusion: There have been various attempts to standardize process for open access and open data using the information technology concept. However, it may not be easy for researchers to adapt themselves to this high technology. Therefore, guidance provided by this study may help researchers enhance the accessibility to and the utilization of the open source data.
With the evolution and development of many kinds of healthcare devices and techniques, u-health standards have emerged as a major issue. Yet, most legacy medical devices and systems are still being used without deployment of the standards. Therefore, it is required to support backward compatibility for u-health standard-compliant systems to communicate with legacy non-standard medical and healthcare devices. This paper proposes a new scheme to support backward compatibility of IEEE 11073 system by adding a codec module to IEEE 11073 agent. The codec converts data sent by non-standard health devices to IEEE 11073 MDER data. Plus, we implemented the proposed IEEE 11073 agent with an Intel Edison board which is one of popular open source H/W platforms. The IEEE 11073 manager of the proposed system can monitor and control legacy non-standard devices through the proposed agent system. In our experimental results, we examined the proposed system can support interoperability between u-health standard and non-standard devices and contribute to the growth and expansion of u-health services.
In this paper, we surveyed state-of-the-art health and wellness platforms. The motivation of this paper is to review the state-of-the-art health and wellness platforms and their maturity with respect to adoption of latest enabling technologies. The is review is classified into four categories: healthcare systems, AI-assisted healthcare, wellness platforms, and open source health and wellness initiatives. From this comprehensive review, it can be stated that the contemporary healthcare systems are well-adopting wellness due to the concentration shift towards prevention. Thus, the gap between health and wellness is slowly yet carefully entering gray area. Where both the domains can freely invoke each other's services, and supporting enabling technologies. Furthermore, the biomedical researchers and physicians are no longer carrying the myopic views of trusting their knowledge for diagnosis. AI-assisted technologies based on machine learning and big data are influencing today's prognosis with trust and confidence.
최근 인간의 자세와 행동을 추적하는 행동 분석 연구가 활발해지고 있다. 특히 2017년 CMU에서 개발한 오픈소스인 오픈포즈(OpenPose)는 사람의 외모와 행동을 추정하는 대표적인 방법이다. 오픈포즈는 사람의 키, 얼굴, 손 등의 신체부위를 실시간으로 감지하고 추정할 수 있어 스마트 헬스케어, 운 동 트레이닝, 보안시스템, 의료 등 다양한 분야에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 헬스장에서 사용자들이 가장 많이 운동하는 Squat, Walk, Wave, Fall-down 4개 동작을 오픈포즈기반 딥러닝인 DNN과 CNN을 이용하여 운동 동작 분류 방법을 제안한다. 학습데이터는 녹화영상 및 실시간으로 카메라를 통해 사용자의 동작을 캡처해서 데이터 셋을 수집한다. 수집된 데이터 셋은 OpenPose을 이용하여 전처리과정을 진행하고, 전처리과정이 완료된 데이터 셋은 본 논문에서 제안한 DNN 및 CNN 모델 이용하여 운동 동작 분류를 학습한다. 제안한 모델에 대한 성능 오차는 MSE, RMSE, MAE를 사용한다. 성능 평가 결과, 제안한 DNN 모델 성능이 제안한 CNN 모델보다 우수한 것으로 나타났다.
Lama Alfaify;Nujud Alnajem;Haya Alanzi;Rawan Almutiri;Areej Alotaibi;Nourah Alhazri;Awatif Alqahtani
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권7호
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pp.219-230
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2023
Wireless Body Area Networks (WBANs) have made it easier for healthcare workers and patients to monitor patients' status continuously in real time. WBANs have complex and diverse network structures; thus, management and control can be challenging. Therefore, considering emerging Software-defined networks (SDN) with WBANs is a promising technology since SDN implements a new network management and design approach. The SDN concept is used in this study to create more adaptable and dynamic network architectures for WBANs. The study focuses on comparing the performance of two SDN controllers, POX and Ryu, using Mininet, an open-source simulation tool, to construct network topologies. The performance of the controllers is evaluated based on bandwidth, throughput, and round-trip time metrics for networks using an OpenFlow switch with sixteen nodes and a controller for each topology. The study finds that the choice of network controller can significantly impact network performance and suggests that monitoring network performance indicators is crucial for optimizing network performance. The project provides valuable insights into the performance of SDN-based WBANs using POX and Ryu controllers and highlights the importance of selecting the appropriate network controller for a given network architecture.
연합학습은 학습데이터의 전송없이 모델의 학습을 수행할 수 있는 학습방법이다. IoT 혹은 헬스케어 분야는 사용자의 개인정보를 다루는 만큼 정보유출에 민감하여 시스템 디자인에 많은 주의를 기울여야 하지만 연합학습을 사용하는 경우 데이터가 수집되는 디바이스에서 데이터가 이동하지 않기 때문에 개인정보 유출에 자유로운 학습방법으로 각광받고 있다. 이에 따라 많은 연합학습 구현체가 개발되었으나 연합학습을 사용하는 시스템의 개발과 운영을 위한 시스템 설계에 관한 구체적인 연구가 부족하다. 본 연구에서는 연합학습을 실제 프로젝트에 적용하여 IoT 디바이스에 배포하고자 할 때 연합학습의 수명주기, 코드 버전 관리, model serving, 디바이스 모니터링에 대한 대책이 필요함을 보이고 이러한 점을 보완해주는 개발환경에 대한 설계를 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 중단 없는 model-serving을 고려하였고 소스코드 및 모델 버전 관리와 디바이스 상태 모니터링, 서버-클라이언트 학습 스케쥴 관리기능을 포함한다.
Purpose: Research carried out with gynecologic cancer patients using CAM was reviewed to provide a source for discussing which CAM method is used for which purpose, patients' perceptions on the effects/side effects occurred during/after using CAM and their sources of information regarding CAM. Materials and Methods: This literature review was carried out for the period between January 2000 and March 2015 using Scopus, Dynamed, Med-Line, Science Dırect, Ulakbim, Research Starters, Ebscohost, Cinahl Complete, Academic Onefile, Directory of Open Access Journals, BMJ Online Journals (2007-2009), Ovid, Oxford Journal, Proquest Hospital Collection, Springer-Kluwer Link, Taylor & Francis, Up To Date, Web Of Science (Citation Index), Wiley Cochrane-Evidence Base, Wiley Online Library, and Pub-Med search databases with "complementary and alternative medicine, gynecologic cancer" as keywords. After searching through these results, a total of 12 full length papers in English were included. Results: CAM use in gynecologic cancer patients was discussed in 8 studies and CAM use in breast and gynecologic cancer patients in 4. It was determined that the frequency of CAM use varies between 40.3% and 94.7%. As the CAM method, herbal medicines, vitamins/minerals were used most frequently in 8 of the studies. When the reasons why gynecologic cancer patients use CAM are examined, it is determined that they generally use to strengthen the immune system, reduce the side effects of cancer treatment and for physical and psychological relaxation. In this review, most of the gynecologic cancer patients perceived use of CAM as beneficial. Conclusions: In order that the patients obtain adequate reliable information about CAM and avoid practices which may harm the efficiency of medical treatment, it is recommended that "Healthcare Professionals" develop a common language.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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