IT 기술의 발달과 평균 수명의 연장 등의 이유로 모바일 헬스케어 시장이 주목받고 있다. 대학병원 등 의료기관들도 모바일 기기를 이용한 환자 교육 및 설명서비스를 통해 편의성과 치료효율성이라는 목적을 동시에 달성하기 위해 노력하고 있다. 본 연구는 삼성서울병원이 출시한 모바일 기반의 환자교육 서비스인 '스마트설명서비스' 앱 구축 및 사용 사례를 비즈니스 모델 분석 방법로인 린 캔버스를 적용하여 분석하였다. 아울러 환자 및 의료진과의 인터뷰를 통해 모바일 환자 교육 서비스의 필요성과 효과성에 대한 의견을 수집하였다. 본 연구의 결과는 모바일 기반의 환자 교육 서비스를 준비 중인 의료기관과 관련 업계에 유의미한 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
최근 들어 다양한 기술의 융복합화로 인하여, 제4차 산업혁명이 이루어지고 있다. 그 대표적인 기술이 사물인터넷을 이용한 헬스케어 시스템 분야이다. 기존의 헬스케어 시스템을 기반으로, 모바일 환경하에서 각각의 장치. 센서, 프로토콜 등을 통해, 환자의 진료 상태 및 기록을 관리할 수 있는 응용 분야로 발전되고 있다. 특히 사물인터넷에서 응용되는 시스템의 경우, 디바이스들의 제한된 자원인 메모리 용량 부족, 컴퓨팅 연산 능력의 저하, 저전력 기술 등의 특징을 가지고 있다. 데이터 보호를 위하여, 이러한 특징 때문에, 기존의 암호화 알고리즘을 사용할 수 없게 된다. 따라서, 본 논문에서는 사물인터넷에서 발생할 수 있는 보안 이슈를 해결하기 위한 고려 사항 및 헬스 시스템의 구조를 분석하고자 한다. 현실적으로 각종 센서, 장치들이 기존의 기법을 통하여, 보안을 구현하기에는 안전하지 못하다. 보안의 위협 및 공격 요소를 살펴보고, 이를 해결할 수 있는 방법을 분석하고자 한다.
고령자들에 국한된 M-Health 관련 서비스는 많지 않다. 치매발병 위험성이 있는 고령자의 다수가 스마트 기기에 익숙하지 않은 것이 현실이므로 직관적으로 사용하기 쉽고 터치버튼의 크기를 최대화한 사용자 맞춤형 앱설계가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 고령자들의 접근성을 높이고자 음성입력이 가능한 모바일 음성알리미 통합앱을 설계, 구현하여 치매 등 인지기능 저하에 따른 질병을 예방하고자 한다. 경북 H지역의 평생교육원 수강생들에게 앱을 배포 후 개별 인터뷰와 설문검사를 실시 후 분석한 결과 만족도가 높게 나타났다. 음성 헬스케어 알리미 앱을 통해 치매예방을 할 수 있어서 고령자들의 M-Health 서비스를 위한 핵심적인 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 웹 DB에 저장된 자료를 딥러닝을 통해 학습하여 고령자들의 생활패턴과 치매가능성 여부를 예측하고자 한다.
최근 컴퓨터 네트워크와 무선 통신 기술의 발전은 원격 의료 상담, 원격 환자 모니터링과 같이 의료 분야에서 폭넓은 범위의 원격 어플리케이션에 대한 적용을 가능하게 해주었다. 본 논문은 환자의 생리학적인 데이터를 수집 및 관리하기 위한 RF 통신 기반의 헬스케어 어플리케이션을 설계하고, 전체적인 실험 과정을 기술한다. 그리고 MySQL 데이터베이스는 환자의 생체 데이터인 체온, 혈압, 심장 박동수 등의 데이터를 기록하고 환자에 대한 의사의 처방 등 의료 행위에 대한 정보를 저장하기 위해 설계한다. 따라서 헬스케어 어플리케이션에서 인증 받은 사용자는 환자의 수집 데이터를 조회하고 수집된 데이터는 임상 실험을 위한 데이터 재구성에 활용할 수 있다. 이런 환경은 수시로 체크해야 하는 병실의 온도 습도를 유비쿼터스 센서 네트워크를 통해 자동으로 처리하며 모바일 폰 또는 웹 상에서 입력받아 데이터베이스에 저장하므로 컴퓨터를 통해 체계적으로 관리가 가능하다. 그리고 환자 가족들에게 병원에서 처리되고 있는 데이터를 쉽게 접근하도록 지원함으로써 의료 서비스의 향상을 기대할 수 있다.
본 논문에서 구현한 헬스케어 서버 시스템은 사용자가 스스로 자신의 건강을 관리할 수 있도록 돕는 플랫폼으로서, 모바일 애플리케이션을 이용하여 자신의 운동, 식단 등과 같은 건강기록을 관리할 수 있으며, 또한 건강기록들을 바탕으로 사용자에게 알맞은 건강 정보를 제공한다. 또한 개인 건강기록(PHR) 정보와 라이브로그를 저장하기 위한 데이터베이스 및 지식베이스를 설계하고, 온톨로지 및 데이터마이닝 기법을 적용하여 사용자에게 맞춤형 건강정보를 제공하는 기능을 수행한다.
본 논문은 현대인이 받는 각종 스트레스와 압박 및 내적 갈등으로 인해 발생되는 분노의 관리를 위해 정신건강 관리용 모바일 헬스케어 앱을 개발한다. 분노의 작동 기전과 신체 질병과의 관계성에 대한 내용을 다루고 이를 효율적으로 관리, 해결하기 위한 정보를 제공하는 앱 컨텐츠를 개발하고 웹앱(Web App)으로 구현하였다. 앱을 사용하는 사용자에게 분노관리와 관련된 유용한 정보를 제공하고 사용하기 편리하도록 메뉴를 구성하였다. 구현된 앱은 분노와 관련된 정보, 신체 건강과의 연관성에 대한 정보, A형 성격이나 적대감 테스트, 스트레스 경향 테스트, 정신 생산성 진단 테스트(KMPI), 일지 쓰기, 분노 관리, 상담 등의 기능을 제공한다.
최근 U-Korea 구축을 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 특히, RFID 기술은 유비쿼터스 핵심 기술로 부각되고 있다. 그러나 RFID 응용 시스템에서의 하드웨어적인 기반기술에 비해 상위 레벨의 애플리케이션 개발은 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 유비쿼터스 상에서의 RFID 기술을 이용한 사용자 중심 환경의 응용 서비스중의 하나인 효율적인 헬스케어 애플리케이션을 제안하고 구현하고자 한다. 제안된 시스템은 RFID 태그와 모바일 기기를 기반으로 환자의 위치 정보 및 변경되는 진료 처방에 대한 데이터 정보를 효율적으로 전송 및 관리할 수 있는 시스템이다. 따라서 또한 물리적인 요소와 다양한 서비스로의 확장성을 제공하기 위한 프레임워크를 기반으로 모바일 단말기와 응용 서버의 애플리케이션 구현을 통하여 전체 시스템의 높은 실효성을 제공한다.
모바일 헬스케어와 원격진료에서 사용되는 광용적 맥파(PPG) 신호는 환자로부터 발생되는 여러 가지의 동잡음을 포함하고 있다. 이러한 동잡음을 제거하기위해 이동평균필터, 적응필터, 가속도 센서 등을 이용한 기법이 제시되었으나, 아직까지도 그 성능이 만족 스럽지 못하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 동잡음 문제를 해결하기 위해 칼만필터와 적응필터를 이용한 새로운 동잡음 제거 기법을 제안하고 그 성능을 평가하기위해 다양한 동잡음을 사용하였다. 이 실험의 결과에서 제안된 방법의 신호대 잡음비는 이동 평균 필터 보다 4.8배인 우수한 성능을 보였다.
최근 건강관리에 대한 국민의 관심이 높아지면서 헬스케어 서비스에 대한 인식과 이용률이 증가하고 있다. 하지만 기존의 헬스케어 서비스는 이동성의 불편함이 있으며, 정보입력의 신뢰성과 제공되는 정보의 정확성이 낮은 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 개선하여 스마트 폰을 활용한 m-Health 어플리케이션을 개발하였다. 이는 잘못된 생활습관으로 건강관리를 제대로 하지 못하는 20~30대를 대상으로 맞춤화된 식이추천, 심혈관 질환위험도 알림 등의 총 5가지 서비스를 제공한다. 또한 Importance-Performance Analysis(IPA)기법을 통해 일반적인 m-Health 서비스의 중요도와 본 서비스의 만족도를 비교분석하여 장점 및 문제점을 파악하였다. 개발된 어플리케이션의 IPA분석결과 m-Health 서비스를 효과적으로 제공받기 위해 필요한 12가지 항목 중 '정보 입력의 정확성 및 신뢰성', '컨텐츠 신뢰성', '건강에 적합한 서비스 추천' 등의 6가지 속성이 중요도와 만족도가 높은 영역에 속하였다. 그리고 '정보의 보안성'은 중요도는 높지만 만족도가 낮은 영역에 속하였다. 결론적으로 본서비스의 장점을 지속적으로 잘 유지하기 위해 Personal Heath record(PHR) 정보 연동과 함께 제공되는 서비스의 업 데이트 및 정보의 보안성 강화를 위한 연구를 진행할 예정이다.
모바일컴퓨팅, 무선 센서네트워크, 센서 기술로 인하여 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스가 현실화되고 있고 모든 사람들에게 의료서비스를 보다 편리하게 제공할 수 있게 될 것으로 기대된다. 이 u-Healthcare 서비스는 시간, 장소에 구애 받지 않고 의료서비스를 제공할 수 있으므로 인간의 삶의 질을 향상시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이 서비스를 구현하는 시스템으로 심장병 환자를 위한 헬스케어 서비스 프로토타입을 구현하였다. 시스템은 두 부분으로 구성된다. front-end는 체온, 혈압, 혈중산소농도, 심장의 파형 등 다양한 생체신호를 수집하고 back-end는 수집된 신호를 바탕으로 의료서비스를 제공한다. 단순히 생체 신호만을 의료진에게 전달하는 것은 모니터링 수준에 불과하여 유비쿼터스 헬스케어 서비스의 요구조건을 만족할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망 기술을 이용하여 현재의 상황을 인식하여 불필요한 신호를 제거하고, 개인의 특성에 최적화된 헬스케어 모델을 제시한다. 철저한 실험을 통하여 제안된 모델은 유비쿼터스 서비스의 요구조건을 만족하고 보다 향상된 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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