In the era of the fourth industrial revolution technology, the inclusion of personalized nutrition for healthcare (PNH), when establishing a healthcare platform to prevent chronic diseases such as obesity, diabetes, cerebrovascular and cardiovascular disease, pulmonary disease, and inflammatory diseases, enhances the national competitiveness of global healthcare markets. Furthermore, since the government experienced COVID-19 and the population dead cross in 2020, as well as numerous health problems due to an increasing super-aged Korean society, there is an urgent need to secure, develop, and utilize PNH-related technologies. Three conditions are essential for the development of PNH technologies. These include the establishment of causality between obesity genome (genotype) and prevalence (phenotype) in Koreans, validation of clinical intervention research, and securing PNH-utilization technology (i.e., algorithm development, artificial intelligence-based platform, direct-to-customer [DTC]-based PNH, etc.). Therefore, a national control tower is required to establish appropriate PNH infrastructure (basic and clinical research, cultivation of PNH-related experts, etc.). The post-corona era will be aggressive in sharing data knowledge and developing related technologies, and Korea needs to actively participate in the large-scale global healthcare markets. This review provides the importance of scientific evidence based on a huge dataset, which is the primary prerequisite for the DTC obesity gene-based PNH technologies to be competitive in the healthcare market. Furthermore, based on comparing domestic and internationally approved DTC obese genes and the current status of Korean obesity genome-based PNH research, we intend to provide a direction to PNH planners (individuals and industries) for establishing scientific PNH guidelines for the prevention of obesity.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.17
no.4
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pp.163-172
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2022
This study investigates the IPI (Information Protection Intention) of DHS (Digital Healthcare Service) providers by introducing PMT (Protection Motivation Theory). This study examines the effects of protection motivation, such as threat appraisal and coping appraisal, on IPI, such as ICI(Induction Control Intention) and SDI(Self Defense Intention). The research model, based on the PMT, adopted severity, vulnerability, reaction efficacy and self-efficacy as independent variables. The research model was validated through quantitative research, a survey of 222 DHS providers in South Korea, using structural equation modeling. The results show that (1) a clear awareness of the consequences of security threats increases the understanding of DHS providers on the severity of closure of healthcare information, and thus may decreases abuse of DHS by providers; (2) user confidence and satisfaction on the security system may make them be confident that they can handle the closure of healthcare information by themselves; and (3) although DHS providers are realizing the consequences of closure of healthcare information, they think that they are unlikely to encounter such situations. As a result of this study, venture companies that provide DHS need to provide contents that can continuously increase providers' security level in order to increase providers' information protection intention. It suggests that IPI is important through trust of healthcare service providers.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.26
no.5
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pp.745-752
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2012
This study aims to show the change of Heart Rate Variability(HRV) and Pulse wave velocity(PWV) on menstruation in women at college. Heart Rate Variability(HRV) and Pulse wave velocity(PWV) of 122 women at college were measured at their menstruation and ordinary period. SDNN, RMSSD, SDSD, HRV Index(%), stress resistance and cardiac activity were significantly higher at their menstruation than ordinary period, but Total Power and pNN50(%) were opposite. The automatic nervous system balance and physical stress were decreased in groups without dysmenorrhea than with one. PWV(E-R) and PWV(E-L) were much higher at menstruation than ordinary period. PTT(F-R) and PTT(F-L) were decreased in groups without dysmenorrhea than with severe one. We demonstrated that menstruation can effect on Heart Rate Variability and Pulse wave velocity and dysmenorrhea can cause the imbalance of autonomic nervous system.
E-Health allows you to supersede the central patient wireless healthcare system. Wireless Body Sensor Network (WBSN) is the first phase of the e-Health system. In this paper, we aim to understand e-Health architecture and configuration, and attempt to minimize energy consumption and latency in transmission routing protocols during restrictive latency in data delivery of WBSN phase. The goal is to concentrate on polling protocol to improve and optimize the routing time interval and schedule communication to reduce energy utilization. In this research, two types of network models routing protocols are proposed - elemental and clustering. The elemental model improves efficiency by using a polling protocol, and the clustering model is the extension of the elemental model that Destruct Supervised Decision Tree (DSDT) algorithm has been proposed to solve the time interval conflict transmission. The simulation study verifies that the proposed models deliver better performance than the existing BSN protocol for WBSN.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.22
no.1
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pp.7-13
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2024
User preferences and ratings may be anticipated by recommendation systems, which are widely used in social networking, online shopping, healthcare, and even energy efficiency. Constructing trustworthy recommender systems for various applications, requires the analysis and mining of vast quantities of user data, including demographics. This study focuses on holding elections with vague voter and candidate preferences. Collaborative user ratings are used by filtering algorithms to provide suggestions. To avoid information overload, consumers are directed towards items that they are more likely to prefer based on the profile data used by recommender systems. Better interactions between governments, residents, and businesses may result from studies on recommender systems that facilitate the use of e-government services. To broaden people's access to the democratic process, the concept of "e-democracy" applies new media technologies. This study provides a framework for an electronic voting advisory system that uses machine learning.
Do-Hee Kim;Youngmin Jun;Ho-Joon Lee;Gyeongri Kang;Cho-Eun Lee;Joo-Young Lee
Fashion & Textile Research Journal
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v.26
no.1
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pp.123-136
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2024
This study aimed to assess the mobility and thermal comfort of personal protective equipment (PPE) among female healthcare workers, taking into account wearers' physique and PPE protection levels. A total of 16 participants (age: 26.3 ± 8.3 y, height: 161.5 ± 7.3 cm, body weight: 57.1 ± 11.0 kg, BMI: 21.9 ± 3.6), representing diverse body types, underwent four PPE conditions: L (Low_Plastic gown ensemble), M (Medium_Tyvek 400), H (High_Tyvek 800J with Powered Air Purifying Respirator [PAPR]), and E (Extremely high_Tychem 2000 with PAPR, Bib apron, and Chemical-resistant gloves). The mobility protocol consisted of 10 different tasks in addition to donning and doffing. The 10 tasks were repeated twice at an air temperature of 24.3 ± 0.1℃, 59±4%RH. Findings revealed a disproportionate relationship between PPE protection and wearer discomfort. Significant differences in clothing microclimate and total sweat rate were observed between the lowest (L) and highest (E) protection levels (p < 0.01), while distinctions among medium levels were inconclusive. Subjective evaluations favored conditions H and L over M and E (p < 0.05), indicating reduced heat, and humidity, increased comfort, and lower exertion. Instances of mobility discomfort, specially in the small body type group, underscored the need for a suitable PPE size system for Korean adult female medical workers. Furthermore, enhancements in gloves, shoe cover, and PAPR hood designs are essential for improving ease of movement and preventing hindrance.
A healthcare system is a type of medical information system that performs early detection and prevention in diseases by checking one's health condition periodically. Such a healthcare system is based on the signal obtained from the body. However, the developed existing system represents certain differences in the storage and description of vital signs according to medicare devices and the evaluation method of the system. It brings some disadvantages, such as lacks in the interoperability between systems, increases in the development cost of systems, and absence of a unified system. Thus, this study develops a healthcare system based on a meta model. For establishing this objective, this study describes and stores vital sign data based on the standard meta model of HL7 and applies OCL, which is a mathematical specification language, for defining wellness indexes and extracting data in order to evaluate health risk appraisals in health. In addition, this study implements components based on OSGi and assemble them in order to easily extend various devices and systems. By describing vital data based on the meta model, it represents some advantages that it makes possible to ensure the interoperability between systems and introduce the standardization of the evaluation method of health conditions through defining the wellness index using OCL. Also, it provides dear specifications.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.3
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pp.205-209
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2007
Today, there are research trends about the wearable sensor device that measures various bio-signals and provides healthcare services to user using e-Health technology. This study describes the wearable sensor glove using pulse-wave sensor, conducting fabric and embedded system. This wearable sensor glove is based on the pulse-wave measurement system which is able to measure the pulse wave signal in much use of oriental medicine on the basis of a research trend of e-Health system.
Purpose: The significance of the healthcare industry has grown exponentially in recent years due to the impact of the fourth industrial revolution and the ongoing pandemic. Accordingly, this study aimed to examine domestic healthcare-related patents comprehensively. Big data analysis was used to present the trend and status of patents filed in nursing. Methods: The descriptive review was conducted based on Grant and Booth's descriptive review framework. Patents related to nursing was searched in the Korea Intellectual Property Rights Information Service between January 2016 to December 2020. Data analysis included descriptive statistics, phi-coefficient for correlations, and network analysis using the R program (version 4.2.2). Results: Among 37,824 patents initially searched, 1,574 were selected based on the inclusion criteria. Nursing-related patents did not specify subjects, and many patents (41.4%) were related to treatment in the healthcare delivery phase. Furthermore, most patents (56.1%) were designed to increase effectiveness. The words frequently used in the titles of nursing-related patents were, in order, "artificial intelligence," "health management," and "medical information," and the main terms with high connection centrality were "artificial intelligence" and "therapeutic system." Conclusion: The industrialization of nursing is the best solution for developing the healthcare industry and national health promotion. Collaborations in education, research, and policy will help the nursing industry become a healthcare industry of the future. This will prime the enhancement of the national economy and public health.
This paper elucidates the effect of characteristics of service quality on continuance usage intention of digital healthcare service using mediating factors of user expectation and user utility. First, we classified independent factors into three types such as service system characteristics, user characteristics, and healthcare service characteristics from the previous studies, and investigated the effect of three independent factors on continuance usage intention of digital healthcare service. Second, we analyzed the impact of two mediating factors, user expectation and user utility, on the continuance usage intention. We developed a research model that includes three types of independent factors, mediated factors of user expectation and user utility, and a dependent factor of continuance usage intention. We surveyed a total of 357 samples from digital healthcare service users and analyzed the research model. The research results significantly show that Characteristics of Users is essential factor impacting a dependent factor of Continuance Usage Intention. The results indicate the followings: (1) Characteristics of Users including the variables of Innovation impacts User Expectation, and User Expectation affects Users Utility, and Users Utility also affects Continuance Usage Intention. (2) Characteristics of Service Systems including the variables of Functionality, Compatibility, and Convenience and Characteristics of users of Innovation variable impact the mediating factor of User Expectation, and User Expectation also affects the factor of Continuance Usage Intention. (3) Characteristics of Healthcare Services including the variables of Reliability, Ease of Operation, Safety, and Accuracy impact User Utility, and User Utility also affects Continuance Usage Intention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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