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임태민(T. M. Im),박예인(Y. I. Park),이태린(T. R. Lee) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
최근 디지털 헬스케어에 대한 관심이 증가하면서 라이프 로그 데이터 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이때, 라이프 로그 데이터는 개인의 일상에 대한 기록을 의미한다. 이러한 데이터는 웨어러블 기기를 통한 라이프 로그 데이터 분석을 통해 의료 연구에서부터 마케팅에까지 다양한 분야에서 활용될 수 있어 주목을 받고 있다. 그런데 수집된 데이터가 제조사 별로 상이할 경우 활용될 데이터의 유효성에 대한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 웨어러블 기기를 통해 수집된 데이터를 표준화하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 심장 박동 수와 걸음 수를 기반으로 한 라이프 로그 데이터를 수집하고, 이를 비교 분석하여 데이터 표준화 방안에 대해 논의하고자 하였다. 현재 시장점유율이 높은 Apple Watch, Galaxy Watch, Fitbit, Mi Band 를 실험 기기로 선정하였다. 연구에서는 실험을 위해 각 웨어러블 기기별로 심장 박동 수와 걸음 수를 측정하는 웨어러블 애플리케이션을 개발하였다. 그리고 웨어러블 애플리케이션과 BLE 방식으로 연결된 모바일 애플리케이션을 개발하여 측정된 데이터를 수집하였다. 이를 통해 수집된 라이프 로그 데이터를 이용하여 디바이스별 정량적인 데이터 분포를 비교 분석하였다. 또한 상이한 데이터들을 라이프 로그 관점에서 표준화할 방안을 모색하였다.
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Wearable Device 기반의 라이프 로그 데이터 분석
조혜령(H. R. Cho),김세은(S. E. Kim),박희정(H. J. Park),이태린(T. R. Lee) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
본 연구는 웨어러블 디바이스를 착용한 환자들의 첫 번째 방문 이후 30 일간의 데이터와 첫 번째 방문 일 년 후 30일간의 데이터를 비교하여 Fitbit 착용이 환자에게 어떠한 신체적 변화를 가져오는지 분석하는 데 그 목적이 있다. 임상 시험 데이터와 Fitbit 에서 측정된 심박수, 걸음 수, 수면 정보 데이터를 동시에 가지고 있는 대상 환자 21 명 중 80% 이상의 데이터가 존재하는 4 명의 분석 대상자를 선정하였다. 단순히 30 일간의 하루 심박수, 걸음 수 평균을 계산하여 날짜별로 나열하는 것을 넘어, 평균적인 데일리 라이프 스타일을 나타낼 수 있도록 30 일간 동일 시간대의 심박수, 걸음 수 평균 및 표준편차를 구해 해당 환자의 하루 동안의 라이프 로그를 그래프로 나타내었다. 이러한 라이프 로그 그래프를 통해 환자의 기상 시간, 기상 후 활동 기간 내 심박수 변화 추이, 수면 습관 등을 종합적으로 파악할 수 있으며, 라이프 로그 변화에 따른 임상 정보의 변화를 함께 비교할 수 있다. 첫 번째 방문 후 30 일간의 Fitbit 착용 데이터를 통해 얻은 라이프 로그 그래프와 첫 번째 방문 1 년 후 30 일 간의 Fitbit 착용 데이터를 통해 얻은 라이프 로그 그래프를 비교하고 각 환자의 임상 정보의 변화를 확인하여 환자의 라이프 스타일이 어떠한 신체적 변화를 가져오는지 분석하였다.
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