최근 헬쓰케어 장비나 웨어러블 컴퓨터 등에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 유비쿼터스 헬스케어 환경은 이러한 다양한 센서와 휴대용 의료 장치들에 의해 구성된다. PAN은 인간 주변의 디바이스들을 무선으로 연결하여 하나의 네트워크를 구성하는 핵심 기술로서, 차세대 무선 네트워크로 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 안전한 u-헬스케어 서비스를 위한 PAN 환경을 정의하고, 발생 가능한 보안 요구사항을 도출한다. 그리고 이를 기반으로 개인 건강 정보를 보호하기 위한 보안프레임워크를 정의한다. 마지막으로 PAN의 이종(異種) 네트워크 환경을 고려한 새로운 보안 프로토콜을 제안한다.
개인건강기록(PHR) 서비스는 기본적인 병원 진료 환경 외에 특수한 통원 치료 관리가 필요한 당뇨나 암환자 관리에 적절한 시스템이다. 본 논문에서는 항암화학요법 진행 중인 암 환자의 치료 과정에 맞춘 PHR 수집 및 분석 시스템을 개발하여 항암 치료 과정의 효율성을 효과적으로 향상할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 암 PHR 서비스 플랫폼은 스마트 디바이스의 애플리케이션을 활용하여 항암화학요법 진행 중인 환자로부터 치료와 관련성이 가장 높은 통증 및 부작용 데이터를 입력 받고, 실제 병원에서 사용하는 의무 기록 형태로 정리한 통계 자료로 요약하여 의료진에게 제공한다. 의료 차트와의 연계에 적합한 형태로 제공되는 최종 분석 자료로 환자는 빠른 시간 내에 가장 적절한 처방을 받을 수 있다. 또한 통증 및 부작용 상태에 대한 정보를 의사에게 전할 수 있다. 의료진은 약물처방과 요양급여 등에 필요한 주요 객관적 자료들을 확보함으로 환자 진료의 질을 개선하는 효과가 있다.
최근의 스마트 디바이스를 통해 사용자의 신체 데이터 모니터링이 가능해짐에 따라, 앞으로의 건강 정보의 활용 패턴이 달라질 것으로 기대된다. 이용자들이 헬스 콘텐츠를 인지, 활용하는 방식을 고려하여 건강에 대한 본질적 동기를 이끌어내는 것이 중요하다. 이를 위해 수집된 정보와 데이터를 활용한 예방 중심의 콘텐츠 기획과 개발 필요성이 요구된다. 이에 따라 본 논문에서는 IT를 매개한 헬스 커뮤니케이션 분야의 연구중 e-헬스 리터러시와 같이 개인의 정보 활용과 관련된 연구들을 검토하고, IT를 매개할 때 발생하는 새로운 커뮤니케이션적 특성들을 신속성, 상호작용성 그리고 데이터 캡쳐링으로 분류하였다. 건강 정보를 인지, 처리하는 관점에서 개인의 건강 콘텐츠 참여와 예방에 대한 본질적인 동기를 증진시킬 수 있는 방법인지 논의하고, 그에 합당한 헬스 콘텐츠 전략을 탐색해보았다.
라이프로그는 다양한 디지털 센서로부터 수집되는 개인의 디지털 기록으로, 활동량, 수면 정보, 체중 변화, 체질량, 근육량, 지방량 등이 포함된다. 최근, 웨어러블 디바이스가 보편화되면서 양질의 라이프로그 데이터가 많이 생산되고 있다. 라이프로그 데이터는 개인의 신체의 상태를 보여주는 데이터로, 개개인의 건강관리 뿐만 아니라, 질병의 원인 및 치료에도 활용될 수 있다. 그러나, 현재는, AI/ML 기반의 상관관계 분석 및 개인화를 반영하지 못하고 있다. 단순 기록이나 단편적인 통계치를 제시하는 수준에 그치고 있다. 이에 본 논문에서는, 라이프로그 데이터와 질병과의 연관성 및 AI/ML 기술의 라이프로그 데이터의 적용 사례를 살펴보고, 더 나아가, AI/ML을 활용한 라이프로그 데이터 분석 프로세스를 제안하고, 실제 갤럭시워치에서 수집된 데이터를 사용하여, 분석 프로세스를 실증한다. 더불어, 미래의 헬스케어 서비스인, 라이프로그 데이터와 식단, 건강정보, 질병정보와의 융복합 서비스 로드맵을 제안한다.
u-헬스 서비스를 제공하는 애플리케이션은 기본적으로 개인용 건강관리 기기 즉, PHD와 통신이 가능하고 데이터를 주고받 을 수 있어야 한다. 그러나 이러한 장비들은 대부분 자체 프로토콜 규격을 사용하고 있어 측정된 데이터를 수집하고 u-헬스 서비스 프로바이더에 전달하기 위한 통합 게이트웨이 개발이 어려운 현실이다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위해 u-헬스 게이트웨이를 위한 동적 관리 디바이스 어댑터 모델을 제안하고 프로토타입을 구현하였다. 제안된 모델의 검증을 위해 OSGi 기반 u-헬스 게이트웨이 프레임워크 상에서 프로토타잎을 구현했으며 1채널 심전도 및 혈압/혈당 기기에 대한 디바이스 어댑터 모듈을 구현하였고 측정 데이터 수집 및 전달의 정확성을 확인하였고 의료정보 표준인 HL7 시스템과의 메시지 연동을 통해 기존 시스템과의 상호운용이 가능함을 보였다. 또한 객체 직렬화 방식의 통신 모델을 적용해 어플리케이션과의 연동 및 기능 확장이 용이한 구조임을 확인할 수 있었다.
최근 기대수명이 늘어나면서 건강한 삶이 중요하게 되었다. 4차 산업혁명의 영향으로 다양한 헬스케어 디바이스와 어플리케이션이 개발되고 있어, 보다 쉽고 편리한 건강관리가 가능해졌다. 특히, Single Nucleotide Polymorphism(SNP, 단일염기 다형성)을 통해 개인의 유전적 특성 분석 영역이 확장되었으며, 이를 활용하여 개인적인 차이를 반영하는 치료 및 예방적 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 각 개인의 유전자 정보 즉, SNP 상의 변이를 분석하여 비만, 당뇨, 고혈압과 같은 특정 만성질환 주의군을 구분하고 이들에게 필요한 영양 정보 서비스를 제안하고자 한다. 또한 GPS 기반으로 거주 지역 중심의 산책 코스, 생활 체육 공간 정보를 제공하여 운동을 독려할 수 있는 지역 거점 운동 관리 서비스를 설계하고자 한다.
유헬스케어는 언제 어디서나 예방, 진단, 치료, 사후 관리의 보건의료 서비스를 제공하는 것으로서 궁극적인 목표는 삶의 질을 향상 시키는 것이다. 하지만 현재 유헬스케어 서비스는 사용자 개개인의 상황에 맞는 맞춤화된 서비스를 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 유헬스케어 개인화 서비스를 제공하기 위하여 유헬스케어 개인화 서비스를 정의하고 건강관리 모델을 제안한다. 개인화 서비스를 위한 식단 처방 시스템은 맞춤형 열량 및 영양소 비율을 도출하고 개인의 식품류별 선호도를 통하여 개인화된 식단 처방이 가능하다. 본 시스템은 사용자의 식단 선택 행위를 모니터링 하여 개인의 선호도를 변경하고 자바 기반의 OSGi 미들웨어를 사용하여 다양한 환경에서 센서 및 디바이스와 상호 운용되도록 설계되었다.
최근 스마트폰을 비롯한 스마트 디바이스의 급격한 보급화가 이루어짐에 따라 추천가 시스템과 같은 개인화 서비스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 서비스는 활용 방안이 광범위함에도 불구하고 마케팅 등의 특정 분야에 한정되어 있거나 저수준의 QoS를 제공하는 정도에 머물러 있어 국내의 추천가 시스템은 아직 도입단계에 불과하다. 추천가 시스템은 추천할 물품과 같은 객체의 기본 및 평가 정보를 텍스트 형태의 메타 정보로 나타낸다. 이러한 메타 정보 기반 필터링에 의해 주변 경로 및 취향이 고려되지 않은 결과를 사용자에게 제공하고 있다. 이에 사용자와 상호작용하여 건강이나 취향, 식사 이력, 통계 등을 고려해 메뉴를 추천해주는 최적화된 알고리즘 연구가 요구된다. 본 논문에서는 최적화된 내용 기반 필터링을 활용해 사용자의 입력 패턴과 취향을 파악하여 메뉴를 추천해주는 시스템인 UBRS을 제안하고자 한다.
기존의 헬스케어 분야에서 사물인터넷 기술은 단순히 사용자가 웨어러블 디바이스를 통해 개인적으로 건강 정보를 확인하고 응급 상황 시에 직접 응급 센터에 연락하는 등의 제한된 용도로만 사용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 신속한 응급 환자 식별 및 이송을 위해 사물인터넷 기반의 응급 환자 관리 시스템을 제안한다. 특히, 사용자의 응급 상황 1분 전후의 정보를 수집하여 119안전센터와 구급차로 전달하여 빠른 환자 상황 대처가 가능하게 한다. 또한, 실시간 구급차의 이동상황에 따라 신호등 상태를 조작하여 응급 환자를 보다 빨리 병원으로 이송한다.
만성질환 관리 서비스가 활성화되기 위해서는 유헬스 플랫폼을 중심으로 서비스 콘텐츠 개발자, 서비스 제공자, 디바이스 공급자 등이 긴밀하게 협력하여 가치사슬을 형성하는 생태계가 구축되어야 한다, 그러나 기존 유헬스 플랫폼은 안전하고 효율적인 개인건강기록 (PHR) 관리, 맞춤형 지능형 서비스 지원, N 스크린 서비스 지원 등의 부족으로 효과적인 생태계 구축이 어렵다. 이 논문에서는 이러한 유헬스 플랫폼의 문제점을 개선하기 위해 새로운 '만성질환 관리 플랫폼(CDMP: Chronic Disease Management Platform)'을 제안한다. CDMP는 만성질환 건강관리 증진 서비스를 개발 실행 공유하기 위한 공통 기능을 컴포넌트로 제공하고 다양한 서비스 및 시스템 간의 연결.통합을 위한 허브 기능을 수행하는 소프트웨어 플랫폼이다 CDMP는 SOA 기반으로 설계되어 높은 재사용성 확장성을 제공하며 정보 콘텐츠 서비스를 누구나 쉽게 이용할 수 있도록 Open API를 제공하는 개방형 플랫폼, N스크린 서비스를 위한 멀티플랫폼, SNS와의 연동을 통한 자가관리 기능을 지원한다. 이 논문에서는 CDMP 개발을 위한 요구사항 분석, 구조 설계, 설계 검증을 위한 프로토타입 구현을 수행하고, 특히 PHR 정보 관리를 위한 '하이브리드 데이터 모델'의 구현과 성능 평가를 통해 CDMP의 우수성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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