The new medical device technologies for bio-signal information and medical information which developed in various forms have been increasing. Information gathering techniques and the increasing of the bio-signal information device are being used as the main information of the medical service in everyday life. Hence, there is increasing in utilization of the various bio-signals, but it has a problem that does not account for security reasons. Furthermore, the medical image information and bio-signal of the patient in medical field is generated by the individual device, that make the situation cannot be managed and integrated. In order to solve that problem, in this paper we integrated the QR code signal associated with the medial image information including the finding of the doctor and the bio-signal information. bio-signal. System implementation environment for medical imaging devices and bio-signal acquisition was configured through bio-signal measurement, smart device and PC. For the ROI extraction of bio-signal and the receiving of image information that transfer from the medical equipment or bio-signal measurement, .NET Framework was used to operate the QR server module on Window Server 2008 operating system. The main function of the QR server module is to parse the DICOM file generated from the medical imaging device and extract the identified ROI information to store and manage in the database. Additionally, EMR, patient health information such as OCS, extracted ROI information needed for basic information and emergency situation is managed by QR code. QR code and ROI management and the bio-signal information file also store and manage depending on the size of receiving the bio-singnal information case with a PID (patient identification) to be used by the bio-signal device. If the receiving of information is not less than the maximum size to be converted into a QR code, the QR code and the URL information can access the bio-signal information through the server. Likewise, .Net Framework is installed to provide the information in the form of the QR code, so the client can check and find the relevant information through PC and android-based smart device. Finally, the existing medical imaging information, bio-signal information and the health information of the patient are integrated over the result of executing the application service in order to provide a medical information service which is suitable in medical field.
Park, Jun-Young;Shin, Jun-Sik;Won, Jong-Bin;Park, Jong-Woong;Park, Min-Yong
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.34
no.5
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pp.301-308
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2021
It is important to develop a digital SOC (Social Overhead Capital) maintenance system for preemptive maintenance in response to the rapid aging of social infrastructures. Abnormal signals induced from structures can be detected quickly and optimal decisions can be made promptly using IoT sensors deployed on the structures. In this study, a digital SOC monitoring system incorporating a multimetric IoT sensor was developed for long-term monitoring, for use in cloud-computing server for automated and powerful data analysis, and for establishing databases to perform : (1) multimetric sensing, (2) long-term operation, and (3) LTE-based direct communication. The developed sensor had three axes of acceleration, and five axes of strain sensing channels for multimetric sensing, and had an event-driven power management system that activated the sensors only when vibration exceeded a predetermined limit, or the timer was triggered. The power management system could reduce power consumption, and an additional solar panel charging could enable long-term operation. Data from the sensors were transmitted to the server in real-time via low-power LTE-CAT M1 communication, which does not require an additional gateway device. Furthermore, the cloud server was developed to receive multi-variable data from the sensor, and perform a displacement fusion algorithm to obtain reference-free structural displacement for ambient structural assessment. The proposed digital SOC system was experimentally validated on a steel railroad and concrete girder bridge.
Nowadays, recognizing human activities is an important subject; it is exploited widely and applied to many fields in real-life, especially in health care and context aware application. Research achievements are mainly focused on activities of daily living which are useful for suggesting advises to health care applications. Falling event is one of the biggest risks to the health and well-being of the elderly especially in independent living because falling accidents may be caused from heart attack. Recognizing this activity still remains in difficult research area. Many systems equipped wearable sensors have been proposed but they are not useful if users forget to wear the clothes or lack ability to adapt themselves to mobile systems without specific wearable sensors. In this paper, we develop a novel method based on analyzing the change of acceleration, orientation when the fall occurs and measure their similarity to featured fall patterns. In this study, we recruit five volunteers in our experiment including various fall categories. The results are effective for recognizing fall activity. Our system is implemented on G1 smart phone which are already plugged accelerometer and orientation sensors. The popular phone is used to get data from accelerometer and results showthe feasibility of our method and significant contribution to fall detection.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.4
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pp.77-83
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2019
With the increase in population, the number of such senior citizens is increasing day by day. These senior citizens have a variety of care needs, but there are not enough health workers to look after them. Ambient Assisted Living (AAL) aims at ensuring the safety and health quality of the older adults and extending the number of years the senior citizens can live independently in an environment of their own preference. AAL provides a system comprising of smart devices, medical sensors, wireless networks, computer and software applications for healthcare monitoring. AAL can be used for various purposes like preventing, curing, and improving wellness and health conditions of older adults. While information security and privacy are critical to providing assurance that users of AAL systems are protected, few studies take into account this feature. In this paper, we propose a secure and lightweight authentication scheme for the AAL systems. The proposed authentication scheme not only supports several important security requirements needed by the AAL systems, but can also withstand various types of attacks. Also, the security analysis results are presented to show the proposed authentication scheme is more secure and efficient rather than existing authentication schemes.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.3
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pp.731-736
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2023
Recently, the medical field has been applying mandatory Electronic Medical Records (EMRs) and Electronic Health Records (EHRs) systems that computerize and manage medical records, and distributing them throughout the entire medical industry to utilize patients' past medical records for additional medical procedures. However, the conversations between medical professionals and patients that occur during general medical consultations and counseling sessions are not separately recorded or stored, so additional important patient information cannot be efficiently utilized. Therefore, we propose an electronic medical record system that uses speech recognition and natural language processing deep learning to store conversations between medical professionals and patients in text form, automatically extracts and summarizes important medical consultation information, and generates electronic medical records. The system acquires text information through the recognition process of medical professionals and patients' medical consultation content. The acquired text is then divided into multiple sentences, and the importance of multiple keywords included in the generated sentences is calculated. Based on the calculated importance, the system ranks multiple sentences and summarizes them to create the final electronic medical record data. The proposed system's performance is verified to be excellent through quantitative analysis.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.10
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pp.1-8
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2023
If there is a defect in the wheel bearing, which is a major part of the car, it can cause problems such as traffic accidents. In order to solve this problem, big data is collected and monitoring is conducted to provide early information on the presence or absence of wheel bearing failure and type of failure through predictive diagnosis and management technology. System development is needed. In this paper, to implement such an intelligent wheel hub bearing maintenance system, we develop an embedded system equipped with sensors for monitoring reliability and soundness and algorithms for predictive diagnosis. The algorithm used acquires vibration signals from acceleration sensors installed in wheel bearings and can predict and diagnose failures through big data technology through signal processing techniques, fault frequency analysis, and health characteristic parameter definition. The implemented algorithm applies a stable signal extraction algorithm that can minimize vibration frequency components and maximize vibration components occurring in wheel bearings. In noise removal using a filter, an artificial intelligence-based soundness extraction algorithm is applied, and FFT is applied. The fault frequency was analyzed and the fault was diagnosed by extracting fault characteristic factors. The performance target of this system was over 12,800 ODR, and the target was met through test results.
There has been a sustained interest towards the non-contact structural displacement measurement by means of videogrammetric technique. On the way forward, one of the major concerns is the spurious image drift induced by temperature variation. This study therefore carries out an investigation into the temperature effect of videogrammetric technique, focusing on the exploration of the mechanism behind the temperature effect and the elimination of the temperature-caused measurement error. 2D videogrammetric measurement tests under monotonic or cyclic temperature variation are first performed. Features of measurement error and the casual relationship between temperature variation and measurement error are then studied. The variation of the temperature of digital camera is identified as the main cause of measurement error. An excellent linear relationship between them is revealed. After that, camera parameters are extracted from the mapping between world coordinates and pixels coordinates of the calibration targets. The coordinates of principle point and focal lengths show variations well correlated with temperature variation. The measurement error is thought to be an outcome mainly attributed to the variation of the coordinates of principle point. An approach for eliminating temperature-caused measurement error is finally proposed. Correlation models between camera parameters and temperature are formulated. Thereby, camera parameters under different temperature conditions can be predicted and the camera projective matrix can be updated accordingly. By reconstructing the world coordinates with the updated camera projective matrix, the temperature-caused measurement error is eliminated. A satisfactory performance has been achieved by the proposed approach in eliminating the temperature-caused measurement error.
Chronic wounds, pressure sores, lesions, and infections of microbial origin in bedridden, paralyzed, or malnutrition patients remain the object of study of many researchers. A variety of factors behind the development of these disorders are related to the patient's immune system, making it unable to respond effectively to the treatment of the wound. These factors can be properly controlled, giving particular importance to the ethiology and stage of the wound, as well as the time periods corresponding to the replacement of the dressings. The present research reports a novel foam/soft material, ${{\small}L}$-Cys-g-PCL, with an application for decubitus/pressure ulcers, especially for wounds with a difficult healing process due to infections and constant oxidation of the soft tissues. During this work, the interactions between S. aureus and ${{\small}L}$-Cys-g-PCL foam were studied under conditions that simulate decubitus ulcers; namely, pH and exudate. The effects of duration of grafting (1 or 8 h) and pH (7.0 and 8.9) on wettability, surface energy, swelling, and porosity were also evaluated. Results showed an effective microbicidal activity exhibiting an inhibition ratio of 99.73% against S. aureus. This new ${{\small}L}$-Cys-g-PCL soft material showed saftey to contact skin, ability to be shaped to fill in sunken holes (craters) - pressure ulcers stage III - and to act as a smart material responsive to pH, which can be tailored to develop better swelling properties at alkaline pH where exudates are normally higher, so as to address exudate self-cleaning and prevention of desiccation.
This study presents probabilistic-based damage identification technique for highlighting damage in metallic structures. This technique utilizes distributed piezoelectric transducers to generate and monitor the ultrasonic Lamb wave with narrowband frequency. Diagnostic signals were used to define the scatter signals of different paths. The energy of scatter signals till different times were calculated by taking root mean square of the scatter signals. For each pair of parallel paths an error function based on the energy of scatter signals is introduced. The resultant error function then is used to estimate the probability of the presence of damage in the monitoring area. The presented method with an autofocusing feature is applied to aluminum plates for method verification. The results identified using both simulation and experimental Lamb wave signals at different central frequencies agreed well with the actual situations, demonstrating the potential of the presented algorithm for identification of damage in metallic structures. An obvious merit of the presented technique is that in addition to damages located inside the region between transducers; those who are outside this region can also be monitored without any interpretation of signals. This novelty qualifies this method for online structural health monitoring.
In this paper, we designed the open service platform based on integrated type of individual customized service and intelligent information technology with individual's complex attributes and requests. First, the data collection phase is proceed quickly and accurately to repeat extraction, transformation and loading. The generated data from extraction-transformation-loading process module is stored in the distributed data system. The data analysis phase is generated a variety of patterns that used the analysis algorithm in the field. The data processing phase is used distributed parallel processing to improve performance. The data providing should operate independently on device-specific management platform. It provides a type of the Open API.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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