u-Health 데이터를 이용한 지능형 건강 패턴 분석 시스템
Intelligent Health Pattern Analysis System Using u-Health Data
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초록
본 연구는 실시간 스트리밍 데이터를 처리하고 온톨로지 기반 지식 구조화를 적용하여 u-Health 환경에서 개인 맞춤형 건강 관리 체계를 구축하는 것을 목표로 한다. 다양한 웨어러블 센서로부터 수집된 비정형 생체 데이터는 고도 화된 ETL 프로세스를 통해 정제 및 표준화되며, 의미 기반 온톨로지로 구조화된다. 이를 바탕으로, 시계열 분석과 머신 러닝 모델을 활용하여 건강 상태 변화를 정량적으로 파악하고 이상 징후를 자동으로 감지하는 지능형 분석 시스템을 제안한다. 본 시스템은 실시간 데이터 처리와 의미론적 지식 표현의 결합으로 건강 관리의 효율성과 신뢰성을 높이고, 장기 건강 위험 예측과 조기 경고에 기여할 수 있다.
Abstract
This study aims to develop a personalized health management system in the u-Health environment by processing real-time streaming data and applying ontology-based knowledge structuring. Unstructured biometric data collected from various wearable sensors are refined and standardized through advanced ETL processes, and semantically structured using ontology. Based on this, an intelligent analysis system utilizing time-series analysis and machine learning models is proposed to quantitatively assess health status changes and automatically detect anomalies. The integration of real-time data processing and semantic knowledge representation enhances the efficiency and reliability of health management, contributing to long-term risk prediction and early warning.