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스마트 기기를 활용한 응급 지원 시스템

Emergency Support System using Smart Device

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.20 no.9, 2016년, pp.1791 - 1798  

정필성 (HEART MEDIA Co., Ltd.) ,  조양현 (Division of Computer Science, Sahmyook University)

초록
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최근 스마트폰과 웨어러블 디바이스를 이용한 스마트 헬스케어에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트 헬스케어란 다양한 종류의 생체신호 측정 센서와 스마트 디바이스를 이용하여 개인화된 건강관리서비스를 제공받는 서비스를 말한다. 스마트 디바이스를 이용한 스마트 헬스케어를 위해서는 스마트 웨어러블 디바이스를 이용한 개인 건강관리 모니터링 서비스 중심의 연구뿐만 아니라 응급 상황 이후의 응급조치 방안을 위한 서비스에 대한 연구 또한 필요하다. 본 논문에서는 스마트 디바이스를 이용하여 그룹관리 기법을 이용하여 응급 상황을 모니터링 하고 상황을 전파하는 응급환자 지원 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템은 응급 상황을 판단했을 때 위치 정보를 기반으로 응급처치 지원자에게 연락을 취한다. 또한 스마트 디바이스를 이용하여 환자의 사진을 서버로 전송하면 환자의 정보를 화면에 제공하는 응급 지원 시스템을 설계 및 구현하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, research about ESS(Emergency Support System) has been actively carried out to provide a variety of medical services using smart devices and wearable devices. Smart healthcare provides a personalized health care service using various types of bio-signal measuring sensors and smart devices. ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 스마트 디바이스와 웨어러블 디바이스를 이용하여 신속하고 정확한 환자 응급 지원 시스템을 위한 위치 정보와 역할 구분을 통한 그룹 관리 기법을 제안하였다. 주기적인 모니터링을 통해 응급 상황을 감지하는 대상인 환자와 응급 지원을 위해 자원한 주변 인으로 그룹을 나누어 응급 환자가 발생했을 때 효율적 으로 상황을 전파하고 도움을 요청할 수 있는 방법을 제안하였다.
  • 본 논문에서는 전통적인 방식의 응급지원 시스템의 문제점을 개선하고 별도의 애플리케이션 없이 빠르게 환자의 정보 및 응급처치 방법을 습득하여 환자에게 도움을 줄 수 있는 응급 지원 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 응급환자 발생 후 응급 지원 서버에서는 등록된 응급 지원 그룹에게 위치 좌표를 이용하여 거리를 기반으로 도움을 요청하는 메시지를 전송하고, 도착한 응급 지원자가 실시간으로 웹을 기반으로 스마트 기기의 카메라 정보를 분석하여 환자의 얼굴을 인식하고 인식한 환자 정보 및 응급처치 방법을 전송하여 응급지원 방법 및 대처방안 안내 제공 등을 통해 응급 의료진 이 도착전에 환자의 생명을 보호하는 방안을 마련하는데 도움을 줄 수 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
스마트 헬스케어란 무엇인가? 스마트 헬스케어란 정보통신기술의 발달과 다양한 종류의 생체신호 측정 센서의 출현으로 스마트 디바이 스를 이용하여 언제 어디서나 사용자의 건강상태를 모니터링하고 개인화된 건강관리서비스를 제공받는 서비 스를 말한다. 고령인구가 빠른 속도로 증가하고 있으며, 만성 성인병 및 낙상과 같은 응급상황에 더 많이 노출 되게 되면서 고령자들에 대한 건강 모니터링에 대한 요구를 증대시키고 있다[3, 4].
얼굴 인식 분야에서 특징 기반 방법의 단점은 무엇인가? 특징 기반 방법이란 얼굴의 기하학적인 정보를 이용하거나 얼굴 특징 성분들 눈, 코, 입, 턱 등을 이용하여 그 크기와 모양, 상호 연관성 혹은 이러한 요소들의 혼합된 형태의 정보를 이용해서 얼굴을 인식하는 방법으로서, 처리 시간이 빠르고 그 구조가 간단하며 쉽게 얼굴을 인식할 수 있다는 장점을 가지고 있음. 하지만, 얼굴의 기울어진 정도에 따라 얼굴의 특징 성분들을 검출하지 못할 수 있기 때문에 조명과 포즈 등의 잡음에 상당히 민감한 단점이 있다.
외형 기반 방법에는 무엇이 있는가? 외형 기반 방법은 학습 영상 집합에 의해 학습된 모델을 이용해서 얼굴을 인식하는 방법으로 얼굴 인식 분야 에서 가장 널리 사용되고 있다. 외형 기반 방법으로는 주성분 분석(Principal Component Analysis)에 의해 생성 되는 고유 얼굴(Eigenface), 선형판별식 해석(Linear Discrimi-nant Analysis), 신경망(Neural Network), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 을 이용하는 방법 등이 있으며 관련 연구로는 구글 페이스넷, 페이스북 딥페이스 등이 있다.
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참고문헌 (10)

  1. J. Y. Jung and H. J. Hwang, "A Study on the Revitalization of the Emergency Medical Services for a Aged Society-Based on Possible Solutions to Improve Early Response System for Geriatric Emergency Patients," Journal of Korean Institute of Fire Science & Engineering, vol. 22, no. 5, pp. 99-104, Dec. 2008. 

  2. B. K. Lee and S. H. Kim, "A Study on UX/UI of Healthcare Based Application Contents for Active Seniors," Journal of the Korean Society of Design Culture, vol. 21, no. 4, pp. 433-445, Dec. 2015. 

  3. K. Aziz, S. Tarapiah, S. H. Ismail, and S. Atalla, "Smart real-time healthcare monitoring and tracking system using GSM/GPS technologies," 2016 3rd MEC International Conference on Big Data and Smart City (ICBDSC), pp. 1-7, Mar. 2016. 

  4. L. R. Wen, S. M. Yang, J. T. Kim, and H. J. Pan, "Cloud Based Silver Generation Health Care Management Mobile Services," Journal of The Society of Convergence Knowledge, vol. 4, no. 1, pp. 49-54, Jan. 2016. 

  5. J. T. Kim, H. J. Pan, and J. H. Kim, "P2P-based u-health cluster service model for silver generation in PBR platform," Peer-to-Peer Networking and Applications, vol. 9, no. 3, pp. 588-598, July 2015. 

  6. J. EMorak, M. Schwarz, D. Hayn, and G. Schreier, "Feasibility of mHealth and Near Field Communication technology based medication adherence monitoring," In Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2012 Annual International Conference of the IEEE, pp. 272-275, Aug, 2012. 

  7. Y. H. Lee, J. S. Park, J. H. Kim, and B. M. Lee, "Personalized Diet Recommendation Service for management of coronary heart disease," Journal of Korean Institute of Information Technology, vol. 8. no. 5, pp. 189-197, May 2010. 

  8. O. Arias, J. Wurm, K. Hoang, and Y. Jin, "Privacy and Security in Internet of Things and Wearable Devices," IEEE Transactions on Multi-Scale Computing Systems, vol. 1, no. 2, pp. 99-109, Dec. 2015. 

  9. B. Yang, J. Yan, Z. Lei, and S. Z. Li, "Aggregate channel features for multi-view face detection," IEEE International Joint Conference on Biometrics, pp. 1-8, Sept. 2014. 

  10. P. S. Jeong, H. K. Kim, and Y. H. Cho, "A Study on MAC Protocol Design for Mobile Healthcare," Journal of The Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 19, no. 2, pp. 323-335, May 2015. 

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