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선형회귀분석을 이용한 생체신호 데이터 기반의 건강관리 = Analysis of History of Physiological Data using Linear Regression Analysis: A Basis of Health Management Protocol for Healthy Subject
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학술지명
재활복지공학회논문지(Journal of Rehabilitation Welfare Engineering & Assistive Technology)
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2019
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Korean
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KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
230-235(6쪽)
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Personalized healthcare methods are attracting attention due to the extended life expectancy. A general definition of health is explained by the opposite concept of disease. To maintain a healthy state of the individual, a health management protocol based on user’s own physiological data is required for individual. In this paper, we propose a protocol for predicting and managing health information of users based on personal physiological history data using linear regression analysis. Subjects were selected for obesity based on BMI, and linear regression analysis was performed between exercise parameters and obesity index according to personal training exercise. Exercise parameters are cumulative exercise distance and exercise days, and obesity parameters are BMI, body fat rate, and body muscle rate. The user can receive feedback on the predicted date that can reach the health information result and actively participate through the gamification function that visually feedbacks the changing health information through the avatar function of the smart device respectively. These protocols will be applied to a personalized health management platform that will prevent disease and maintain a healthy state in the future.
더보기의료 기술의 발전에 따라 개인의 수명이 연장되고, 질병에 걸리지 않고 건강하게 살기 위한 헬스케어 기술이 발전하고 있다. 개인이 가진 다양한 생체신호를 통하여 정확한 건강정보를 예측하기 위하여 개인의 생체신호의 변화하는 패턴에 대한 정확한 정보가 필요하다. 본 논문에서는 스마트 기기로부터 측정된 생체정보를 기반으로 선형회귀분석을 통하여 비만 지표를 대상으로 건강 정보를 예측하고자 하였다. 피험자를 대상으로 75일 동안의 개인 운동(Personal training)을 수행하는 동안 건강정보 파라미터가 어떻게 변화하는지를 통하여 건강 정보를 분석하였다. 피험자의 개인 운동 정보는 스마트 시계(Apple watch Nike+, apple Inc.)를 통하여 수집되었고, 비만 관련 파라미터인 체중, 체지방 및 근육 정보는 스마트 체중계(Picooc S1 Pro, Easy solar)를 이용하여 측정되었다. 개인 운동 정보와 체중 관련 파라미터와의 상관관계분석을 통하여 상관성을 확인하고 선형회귀분석을 분석한 결과, 체지방은 감소하는 경향을 보였고, 근육은 증가하는 경향을 확인하였다. 이러한 건강 정보는 사용자에게 시각적 피드백 방법으로 전달되어 개인의 건강관리 참여를 독려할 수 있을 거라 판단된다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2028 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2022-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (계속평가) | KCI후보 |
2013-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2013-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2012-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.27 | 0.27 | 0.32 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.38 | 0.36 | 0.566 | 0.16 |
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