본 연구에서는 배회가능성이 있는 치매환자의 실종예방을 위하여 웨어러블 디바이스(Wearable Device) 형식의 블루투스 비콘을 활용한 치매환자의 실내위치기반 모니터링시스템을 제안하였다. 이 시스템은 치매환자의 관리범위내 존재유무를 확인해 주며 치매환자가 비콘의 신호수신 설정거리를 이탈하면 즉, 지정된 관리구역을 벗어나면 비상메시지가 보호자와 관리자의 스마트 디바이스로 전달되는 시스템이다. 이 시스템의 주요 특성은 비콘을 착용한 치매환자를 특정장소에 설치된 비콘 신호수신용 스마트 기기(AP)에서 신호를 감지하여 환자의 위치를 파악하는 가역적 방법을 적용한 것이다. 본 논문에서 제안하는 블루투스 비콘을 활용한 실내위치기반 치매환자 모니터링 시스템은 요양병원, 재가요양시설 등에서 생활하는 배회가능성이 있는 치매환자의 실종예방에 기여하는 효과적 시스템으로 생각된다.
치매 환자들은 안전한 생활과 건강한 삶을 위해 행동 정보에 대한 모니터링이 필요하다. 이러한 서비스를 위해 휴대가 간편하면서 항상 착용 가능한 모니터링 도구가 필요하며, 기억과 인지장애로 인한 배회 활동과 넘어짐과 같은 응급상황에 빠르게 대처하기 위한 다양한 센서기술의 적용이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 현재 개발 중인 치매환자를 위한 시계형 장치(스마트 시계)와 서버시스템의 구조 및 기능에 대해서 서술하면서, 3 축 가속도 센서 기반의 개선된 걸음 수 검출 알고리즘을 제안한다. 개선된 걸음 수 검출 알고리즘은 일반적인 걸음 수를 96%의 정확도로 검출함을 확인했다.
최근 노인 인구가 급격하게 증가하면서 의료시설 내외에서 환자의 안전을 모니터링하는 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 센서 및 정보통신기술의 발달로 치매 환자를 위한 다양한 모니터링 시스템이 제안되고 있지만 치매 환자에게 부착되는 장치에 의존하여 단편적인 기능을 제공하는 것에 그치고 있다. 본 논문에서는 환자의 상태를 모니터링하는 스마트 기기에서부터 사용자 편의적인 UI/UX, 병원정보시스템 연동까지 포함하는 통합시스템을 설계한다. 제안된 시스템을 통해서 의료진과 보호자는 환자의 상태와 관련된 정보를 실시간으로 전달받을 수 있으며 실내외에서도 치매 환자의 위치를 추적할 수 있다.
치매와 같은 노인성 정신질환 환자들에게 운동량과 일광량은 환자의 투약량과 조절과 진료에 있어 중요한 단서가 된다. 따라서 환자들의 안전과 건강한 삶을 위해 일상생활의 건강정보 모니터링이 필수적이다. 이러한 서비스를 제공하기 위해 환자에게는 휴대가 간편하고 항상 착용 가능한 센서 디바이스와 데이터를 모니터링할 서버의 구성이 필요하다. 본 논문에서는 치매환자의 건강정보를 실시간으로 모니터링하고 관리하기 위해 환자가 착욕하는 시계형 디바이스(스마트 시계)와 서버시스템을 개발했다. 본 논문에서 개발한 스마트시계는 GPS, 가속도센서, 조도센서를 포함하며 환자의 위치 추적, 운동량, 일광량을 측정해 환자의 실시간 건강정보를 취득 할 수 있다. 서버시스템은 스마트시계를 통해 취득한 센서 데이터를 통해 의사, 보호자가 모니터링 할 수 있는 웹 서버와 센서 데이터의 분석 알고리즘을 포함한다. 본 논문에서 제안한 데이터 분석 알고리즘은 가속도센서를 통해 취득한 환자의 움직임에서 걸음 수를 검출해 운동량 정보를 취득하며 이를 검증하기 위해 빠른 걸음, 느린 걸음, 보통 걸음에 해당하는 3가지 경우로 실험한 결과 96%의 정확도를 보였다. 본 논문을 통해 개발된 치매환자를 위한 u-Health Care 시스템을 적용한다면 치매환자들에게 더 질 높은 의료서비스를 제공할 수 있을 것이다.
고령화 인구가 증가함에 따라 실비케어에 대한 관심이 높아져 ICT 기술을 적용하여 환자 중심의 의료 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발해지고 있다. 특히, 요양병원 및 재활 병원이 급증함에 따라 고령환자의 관리를 효과적으로 스마트케어 기술 개발이 활발해지고 있다. 최근 병원기관에서 환자관리에 대한 중요성이 점차 증가하고 있는 시점에서 거동이 불편한 환자의 관리는 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 고령환자의 분노상태를 감지와 모니터링을 통해 신속하게 대처하기 위한 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 다양한 병원 기관에서 고령환자 관리를 위한 해결 방안이 될 것으로 기대하고 있다.
본 연구는 주기적인 알츠하이머 병의 중증도 모니터링을 위해 스마트 인솔을 통한 보행 특징 추출과 머신러닝 기반 중증도 분류의 성능에 대해 살펴보았다. 최근 고령화가 가속화되는 추세에 있어 치매 환자가 급증하고 있으며, 중증도가 심해질수록 필요한 치료 비용 및 노력이 급증하기 때문에 조기 진단이 최선의 치료 전략으로 보여진다. 환자 친화적이고 저비용의 관성 측정 장치가 내장된 스마트 인솔만을 사용하여 다양한 보행 실험 패러다임에서 환자의 보행 특징을 추출하고, 이를 알츠하이머 병의 중증도 진단을 위한 머신러닝 기반 분류기를 훈련시켜 성능을 평가한 결과, 숫자세기와 같이 뇌에 부하를 주는 하위 작업이 포함된 복합 보행을 측정한 데이터셋을 사용하여 훈련된 분류 모델이 일반 걷기 데이터셋을 사용한 모델보다 성능이 높게 나타나는 것이 관찰되었다. 본 연구는 안전하고 환경적 제약이 적은 방법을 사용하여 시기 적절한 진단뿐만 아니라 주기적인 중증도 모니터링 시스템의 일환으로 활용될 수 있을 것이다.
1990년대 후반부터 공립요양병원이 설립되었고, 2018년 기준, 79개소로 전체 요양병원의 5.1%를 차지하고 있다. 문재인 정부에서 치매 국가책임제를 발표하면서 공립요양병원을 치매안심병원으로 지정하여 중증치매환자에 대한 전문치료를 수행하는 기관으로 육성하고자 다양한 정책을 펼치고 있다. 이와 관련하여 2018년에 치매관리법을 개정하여 공립요양병원 운영평가를 위한 법적 근거가 마련되었으며, 2020년부터 본 평가가 시작되었다. 본 연구는 2020년도 공립요양병원 운영평가를 시행하기 위한 연구의 일환으로 공립요양병원을 치매환자의 전문치료기관 및 회복기 재활환자를 치료할 수 있는 역량 있는 기관으로 육성할 수 있도록 기능을 정립하였으며, 양질의 진료서비스, 공공성, 책무성 등 공공기관으로서의 행태를 평가할 수 있도록 평가체계를 개발하였다. 또한 개발된 평가지표가 적용가능한지 검증하기 위해 공립요양병원 79개소 중 20개소를 대상으로 시범 평가를 시행하였다. 본 평가의 결과를 바탕으로 교육 및 피드백이 진행되고 지속적으로 관리 할 수 있는 모니터링시스템을 구축함으로써 전체 요양병원의 기준(standard)으로서의 기능과 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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