최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.25 no.10, 2020년, pp.59 - 67
Moon, Su-Mee (Dept. of Computer Science, Sangmyung University) , Kim, Jong-Wook (Dept. of Computer Science, Sangmyung University)
With the development of wearable devices, individuals' health status can be checked in real time and risks can be predicted. For example, an application has been developed to detect an emergency situation of a patient with heart disease and contact a guardian through analysis of health data such as ...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
최신 스마트 워치에 내장되어 있는 센서는? | 즉 일반인을 대상으로 건강 데이터를 수집하여 발생 가능한 질병을 예측하고 예방할 수 있게 되었다. 최신 스마트 워치는 심박 수 측정 센서, 가속도계, 자이로스코프 센서, 광 센서 등이 내장되어 있다. 센서에서 측정된 정보는 알고리즘을 통해 유의미한 정보로 가공된다. | |
웨어러블 착용자에게 실시간으로 외부 환경 정보 및 건강 상태가 제공됨으로써 활용할 수 있는 것은? | 웨어러블 기기는 내장된 센서를 통해 착용자에게 실시간으로 외부 환경 정보 및 건강 상태를 제공한다. 또한 해당 정보는 클라우드 또는 기기 내부에 저장되어 착용자의 건강상태 또는 운동 활동 모니터링에 이용된다. 이러한 정보는 분석 기술을 통해 질병 조기 진단, 위급 상태 알람 등 다양한 방식으로 활용되고 있다. 예를 들어 심전도 센서를 통해 수집된 데이터는 부정맥, 심방 심실의 비대, 폐순환 장애 등의 질병 진단에 사용된다. | |
리서치킷은 의료분야에 어떤 이바지를 하는가? | 예를 들어 애플은 2015년 전 세계 건강 데이터를 수집하는 소프트웨어인 리서치킷을 발표하였다. 해당 소프트웨어를 통해 의사, 과학자 및 연구자는 연구를 위한 의료 빅데이터를 수집할 수 있게 되었다. Chan et al. |
Yang, Z., Zhou, Q., Lei, L., Zheng, K., & Xiang, W. (2016). An IoT-cloud based wearable ECG monitoring system for smart healthcare. Journal of medical systems, 40(12), 286.
Hansel, K., Wilde, N., Haddadi, H., & Alomainy, A. (2015, December). Challenges with current wearable technology in monitoring health data and providing positive behavioural support. In Proceedings of the 5th EAI International Conference on Wireless Mobile Communication and Healthcare (pp. 158-161).
Chan, Y. F. Y., Bot, B. M., Zweig, M., Tignor, N., Ma, W., Suver, C., ... & Wang, P. (2018). The asthma mobile health study, smartphone data collected using ResearchKit. Scientific data, 5, 180096.
Wang, S., Chang, X., Li, X., Long, G., Yao, L., & Sheng, Q. Z. (2016). Diagnosis code assignment using sparsity-based disease correlation embedding. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 28(12), 3191-3202.
Dimitrov, D. V. (2016). Medical internet of things and big data in healthcare. Healthcare informatics research, 22(3), 156-163.
Wu, P. Y., Cheng, C. W., Kaddi, C. D., Venugopalan, J., Hoffman, R., & Wang, M. D. (2016). -Omic and electronic health record big data analytics for precision medicine. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 64(2), 263-273.
Manogaran, G., & Lopez, D. (2018). Health data analytics using scalable logistic regression with stochastic gradient descent. International Journal of Advanced Intelligence Paradigms, 10(1-2), 118-132.
Chaudhuri, S., Oudejans, D., Thompson, H. J., & Demiris, G. (2015). Real world accuracy and use of a wearable fall detection device by older adults. Journal of the American Geriatrics Society, 63(11), 2415.
Takeda, R., Tadano, S., Todoh, M., Morikawa, M., Nakayasu, M., & Yoshinari, S. (2009). Gait analysis using gravitational acceleration measured by wearable sensors. Journal of biomechanics, 42(3), 223-233.
Nath, N. D., Akhavian, R., & Behzadan, A. H. (2017). Ergonomic analysis of construction worker's body postures using wearable mobile sensors. Applied ergonomics, 62, 107-117.
Beaulieu-Jones, B. K., Yuan, W., Finlayson, S. G., & Wu, Z. S. (2018). Privacy-preserving distributed deep learning for clinical data. arXiv preprint arXiv:1812.01484.
Guan, Z., Lv, Z., Du, X., Wu, L., & Guizani, M. (2019). Achieving data utility-privacy tradeoff in Internet of medical things: A machine learning approach. Future Generation Computer Systems, 98, 60-68.
Mohammed, N., Barouti, S., Alhadidi, D., & Chen, R. (2015, June). Secure and private management of healthcare databases for data mining. In 2015 IEEE 28th International Symposium on Computer-Based Medical Systems (pp. 191-196). IEEE.
Tang, W., Ren, J., Deng, K., & Zhang, Y. (2019). Secure data aggregation of lightweight e-healthcare iot devices with fair incentives. IEEE Internet of Things Journal, 6(5), 8714-8726.
Qin, Z., Yang, Y., Yu, T., Khalil, I., Xiao, X., & Ren, K. (2016, October). Heavy hitter estimation over set-valued data with local differential privacy. In Proceedings of the 2016 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security (pp. 192-203).
Kim, J. W., Kim, D. H., & Jang, B. (2018). Application of local differential privacy to collection of indoor positioning data. IEEE Access, 6, 4276-4286.
McSherry, F. D. (2009, June). Privacy integrated queries: an extensible platform for privacy-preserving data analysis. In Proceedings of the 2009 ACM SIGMOD International Conference on Management of data (pp. 19-30).
Kim, J. W., Jang, B., & Yoo, H. (2018). Privacy-preserving aggregation of personal health data streams. PloS one, 13(11).
Moon, S. M., & Kim, J. W. (2020). Privacy-Preserving Method to Collect Health Data from Smartband. Journal of The Korea Society of Computer and Information, 25(4), 113-121.
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.