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.
최근 들어 스마트폰과 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전으로 인해 U-헬스케어 서비스에 대한 이용 요구가 급격히 증가하고 있다. 더욱이 스마트폰을 이용한 의료정보시스템에 대한 접근과 사용 요구도 급격히 증가하고 있다. 의사들이나 환자들이 스마트폰을 이용해서 의료정보시스템에 아무 곳에서나 쉽고 빠르게 접근해서 의료 서비스를 제공 받을 수 있는 장점을 갖는 것과 달리 의료정보들에 대한 사생활 보호문제, 위치정보 노출문제, 개인정보 침해 등과 같은 보안 문제가 발생할 가능성이 높아졌다. 그러므로 본 연구에서는 의료 근로자들이 스마트폰을 사용해서 의료정보시스템에 접속하여 환자들에 대한 의료정보들을 기록, 저장, 수정, 관리할 때 발생할 수 있는 보안 문제들로부터 안전한 의료정보 보호시스템을 제안하고자 한다. 제안시스템에서는 의료 근로자들이 의료정보시스템에 접근 시 GOTP를 추가로 SMS로 전달받아 추가 인증 단계를 거침으로써 신분 위조 공격을 차단할 수 있도록 하였다. 그리고 제안시스템에서 사용자와 의료정보시스템 사이에 송 수신하는 모든 정보들을 스마트폰에서도 처리가 가능한 가볍고 빠른 암호 알고리즘을 적용함으로써 비밀성, 무결성, 위치정보 노출, 개인정보 침해 등에 대해서 방지할 수 있다.
Greater use of mobile phone devices seems inevitable because the health industry and cancer care are facing challenges such as resource constraints, rising care costs, the need for immediate access to healthcare data of types such as audio video texts for early detection and treatment of patients and increasing remote aids in telemedicine. Physicians, in order to study the causes of cancer, detect cancer earlier, act in prevention measures, determine the effectiveness of treatment and specify the reasons for the treatment ineffectiveness, need to access accurate, comprehensive and timely cancer data. Mobile devices provide opportunities and can play an important role in consulting, diagnosis, treatment, and quick access to health information. There easy carriage make them perfect tools for healthcare providers in cancer care management. Key factors in cancer care management systems through a mobile phone health approach must be considered such as human resources, confidentiality and privacy, legal and ethical issues, appropriate ICT and provider infrastructure and costs in general aspects and interoperability, human relationships, types of mobile devices and telecommunication related points in specific aspects. The successful implementation of mobile-based systems in cancer care management will constantly face many challenges. Hence, in applying mobile cancer care, involvement of users and considering their needs in all phases of project, providing adequate bandwidth, preparation of standard tools that provide maximum mobility and flexibility for users, decreasing obstacles to interrupt network communications, and using suitable communication protocols are essential. It is obvious that identifying and reducing barriers and strengthening the positive points will have a significant role in appropriate planning and promoting the achievements of mobile cancer care systems. The aim of this article is to explain key points which should be considered in designing appropriate mobile health systems in cancer care as an approach for improving cancer care management.
향상된 의료 기술과 건강관리 기술의 최근 발전으로 인해 지난 수십 년 동안 기대 수명이 꾸준히 늘게 되었다. 그 결과 세계 인구는 빠르게 고령화되고 있다. 고령자의 복지를 향상시키고 일상생활에서 독립성을 제공하는 해결책을 기반으로 하는 정보통신기술 지원에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 전천후 보조 생활은 개인의 일상생활 및 근무 환경에서 정보 통신 기술을 사용하여 더 오래 활동성을 유지하고 사회활동을 할 수 있도록 하여 노년기에 독립적으로 살아갈 수 있도록 하는 것으로 정의된다. 전천후 생활 보조 시스템에서 전송되는 정보는 매우 민감한 정보이므로, 이러한 데이터의 보안 및 개인 정보는 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 전천후 보조 생활 시스템을 위한 새로운 경량 인증 프로토콜을 제안한다. 제안된 인증 프로토콜은 전천후 생활 지원 시스템에 필요한 몇 가지 중요한 보안 요구 사항을 지원할 뿐만 아니라 다양한 유형의 공격으로부터 안전하다. 또한 보안 분석 결과를 통해 제안된 인증 프로토콜이 기존 프로토콜보다 더 효율적이고 안전하다는 것을 보여준다.
Choi, In Young;Kim, Tae-Min;Kim, Myung Shin;Mun, Seong K.;Chung, Yeun-Jun
Genomics & Informatics
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제11권4호
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pp.186-190
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2013
The advances in electronic medical records (EMRs) and bioinformatics (BI) represent two significant trends in healthcare. The widespread adoption of EMR systems and the completion of the Human Genome Project developed the technologies for data acquisition, analysis, and visualization in two different domains. The massive amount of data from both clinical and biology domains is expected to provide personalized, preventive, and predictive healthcare services in the near future. The integrated use of EMR and BI data needs to consider four key informatics areas: data modeling, analytics, standardization, and privacy. Bioclinical data warehouses integrating heterogeneous patient-related clinical or omics data should be considered. The representative standardization effort by the Clinical Bioinformatics Ontology (CBO) aims to provide uniquely identified concepts to include molecular pathology terminologies. Since individual genome data are easily used to predict current and future health status, different safeguards to ensure confidentiality should be considered. In this paper, we focused on the informatics aspects of integrating the EMR community and BI community by identifying opportunities, challenges, and approaches to provide the best possible care service for our patients and the population.
기존에 다양한 헬스케어 시스템에 대한 보안 개념이 제시되었다. 하지만 제시된 다양한 프로토콜에서 좀 더 나은 연산의 효율성과 안정성을 갖추기 위한 개선점이 보인다. 본 논문은 Vijayakumar등이 제안한 웨어러블 장치를 이용한 헬스케어시스템을 위한 효율적인 안전한 통신 기법에 대한 보안 분석 및 이에 대한 해결책을 제시한다. 특히, Vijayakumar등의 기법은 서비스거부공격에 취약하고 무결성을 제공하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 새로운 안전한 통신 기법을 제안한다. 새롭게 제안한 기법은 인증 및 무결성을 제공함으로서 Vijayakumar등의 기법에 대한 효율적인 보안 해결책이 될 수 있다. 특히, 제안한 기법은 연산의 오버헤드 관점에서도 장점을 제시한다.
빅데이터 처리기술의 발전과 함께 보건의료 빅데이터의 잠재적 가치도 크게 주목받고 있다. 그리고 이러한 잠재적 가치를 현실화하기 위해서는 보건의료 빅데이터를 이용한 다양한 연구가 필수적이다. 하지만 개인정보보호법을 중심으로 한 빅데이터 규제체계는 경제재로서의 빅데이터의 측면을 고려하지 못하고 있어, 이를 연구목적으로 활용하는데 많은 장애를 발생시키고 있다. 환자의 치료라는 1차적 목적을 중심으로 한 보건의료정보의 규제체계를 기술의 발전에 부합하며 공익적 활용이 용이한 형태로 개선시켜야 한다. 이를 위해서 개인정보의 보호와 활용의 균형에 대한 고민이 반영된 해외의 법제 동향을 살펴볼 필요가 있다. 해외 법제의 시사점을 바탕으로 우리 법제에서 다음과 같은 방향의 개선점을 도출할 수 있다. 우선 보건의료정보에 특화되고 보호와 활용을 아우르는 법제가 필요하다. 개인정보의 비식별화도 개인정보보호법의 적용이 배제되는 수준을 명확하게 규정해야 한다. 보건의료 빅데이터를 연계할 수 있는 법적 기반의 구축을 통해 관련 연구에 시너지 효과를 창출해야 한다. 외국에서의 논의에 대한 검토와 사회적 합의를 바탕으로 옵트아웃 제도의 도입도 고려해야 한다. 하지만 무엇보다 중요한 것은 이러한 시스템에 대한 국민의 신뢰일 것이다.
Body area networks (BANs) have emerged as an enabling technique for e-healthcare systems, which can be used to continuously and remotely monitor patients' health. In BANs, the data of a patient's vital body functions and movements can be collected by small wearable or implantable sensors and sent using shortrange wireless communication techniques. Due to the shared wireless medium between the sensors in BANs, it may be possible to have malicious attacks on e-healthcare systems. The security and privacy issues of BANs are becoming more and more important. To provide secure and correct association of a group of sensors with a patient and satisfy the requirements of data confidentiality and integrity in BANs, we propose a novel enhanced secure sensor association and key management protocol based on elliptic curve cryptography and hash chains. The authentication procedure and group key generation are very simple and efficient. Therefore, our protocol can be easily implemented in the power and resource constrained sensor nodes in BANs. From a comparison of results, furthermore, we can conclude that the proposed protocol dramatically reduces the computation and communication cost for the authentication and key derivation compared with previous protocols. We believe that our protocol is attractive in the application of BANs.
현대사회는 정보통신기술 및 빅데이터 기술의 발전으로 누구나 인터넷을 통해 손쉽게 방대한 데이터를 얻고 활용할 수 있는 시대로, 양질의 데이터를 수집하는 능력을 넘어 수많은 정보 속에서 올바른 데이터만을 선별하는 능력이 더욱 중요해지고 있다. 이러한 기조는 학계에서도 이어지고 있는데, 축적되는 연구물 속에서 양질의 연구를 선별하여 올바른 지식구조를 형성하기 위해, 다양한 연구 분야에서 체계적 고찰(systematic review) 및 비체계적 고찰(non-systematic review)과 같은 문헌연구(literature review)가 수행되고 있다. 한편, 코로나19 팬데믹 이후 의료산업에서도 그동안 합의에 이르지 못했던 원격의료가 제한적으로나마 허용되고, 인공지능 및 빅데이터 기술이 응용된 건강추천시스템(health recommender systems: HRS)과 같은 새로운 의료서비스가 각광을 받고 있다. 하지만, 실무적으로 HRS가 미래 의료산업 발전을 이끌 중요한 기술로 평가받고 있음에도 불구하고, 학술적인 문헌연구는 다른 분야에 비해 매우 부족한 실정이다. 더불어 HRS는 학제적 성격이 강한 융합 분야임에도 불구하고, 기존의 문헌연구는 비체계적 고찰과 체계적 고찰 방법만을 주로 활용하여 이뤄졌기 때문에, 다른 연구 분야와의 상호작용이나 동적인 관계를 유추하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 연구에서는 인용네트워크 분석(citation network analysis: CNA)을 활용하여 HRS 및 주변 연구 분야의 전체적인 네트워크 구조를 파악하였다. 또한, 이 과정에서 최신 논문이 인용 관계가 잘 나타나지 않는 문제를 보완하기 위해 GraphSAGE 알고리즘을 적용함으로써, HRS 연구에 있어 'recommender system', 'wireless & IoT', 'computer vision', 'text mining' 등과 같은 연구 분야들의 중요도가 높아지고 있음을 파악하였으며, 이와 동시에 개인화(personalization) 및 개인정보보호(privacy) 등과 같은 새로운 키워드가 주요 이슈로 등장하고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 HRS 연구 커뮤니티의 구조를 파악하고, 관련된 연구 동향을 살펴보며, 미래 HRS 연구 방향을 설계함에 있어 실질적인 통찰을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.742-756
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2022
A flood of information has occurred with the rise of the internet and digital devices in the fourth industrial revolution era. Every millisecond, massive amounts of structured and unstructured data are generated; smartphones, wearable devices, sensors, and self-driving cars are just a few examples of devices that currently generate massive amounts of data in our daily. Machine learning has been considered an approach to support and recognize patterns in data in many areas to provide a convenient way to other sectors, including the healthcare sector, government sector, banks, military sector, and more. However, the conventional machine learning model requires the data owner to upload their information to train the model in one central location to perform the model training. This classical model has caused data owners to worry about the risks of transferring private information because traditional machine learning is required to push their data to the cloud to process the model training. Furthermore, the training of machine learning and deep learning models requires massive computing resources. Thus, many researchers have jumped to a new model known as "Federated Learning". Federated learning is emerging to train Artificial Intelligence models over distributed clients, and it provides secure privacy information to the data owner. Hence, this paper implements Federated Averaging with a Deep Neural Network to classify the handwriting image and protect the sensitive data. Moreover, we compare the centralized machine learning model with federated averaging. The result shows the centralized machine learning model outperforms federated learning in terms of accuracy, but this classical model produces another risk, like privacy concern, due to the data being stored in the data center. The MNIST dataset was used in this experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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