U-Healthcare는 홈 네트워크, 휴대용 장치 등에 기반한 정보통신기술과 의료시스템이 서로 융합되어 개인의 생체정보 등을 실시간으로 모니터링하고, 자동으로 병원 및 의사와 연결되어 시공간의 제약을 줄임으로써 언제 어디서나 건강을 관리하고 질병을 예방하는 새로운 형태의 의료서비스이다. 본 논문에서는 진료 중심에서 예방 중심으로 변화되어가고 있는 최근의 U-Healthcare 시스템의 기술 발전 추세에 맞추어 조기 대응이 가능한 Healthcare 정보시스템 구축을 위한 요구분석 사항들에 대해 정리하고, 이를 기반으로 u-Healthcare의 실현을 위한 기존의 단위 시스템인 PACS, OCS, EMR, 응급의료시스템을 통합한 환자중심의 클라이언트 시스템을 설계한다. 특히, 온톨로지는 특정분야의 정보 모델에 이용되어 그 분야에서 공통의 어휘를 제공하고, 그 용어의 의미와 용어간의 관계를 다양한 수준의 형식성을 가지고 제공한다. 본 논문에서는 이러한 온톨로지 및 무질서한 데이터에 대한 관계를 정의하고, 보다 체계적으로 데이터를 군집화하는 클러스터링의 개념을 포함한 환자중심의 서비스를 위한 온톨로지 기반의 시스템을 제안한다.
최근 세계가 고령화 사회로 진입함에 따라 U-Healthcare 서비스가 새롭게 각광받고 있다. 이러한 U-Healthcare 서비스가 발전하기 위해서는 U-Healthcare 환경에 최적화된 보안 솔루션이 요구된다. 그러나 U-Healthcare 환경은 기존 보안 솔루션의 적용이 어렵고 표준이 부재한 상황에 있다. 이러한 시점에서 안전한 U-Healthcare 환경을 구축하기 위해 데이터의 기밀성을 보장하는 목적으로 신체정보를 이용한 암호화키 생성방법을 제안하고자 한다.
U-Healthcare는 언제, 어디서나 환자의 건강을 검사하고 관리하며 유지할 수 있도록 하는 의료와 IT가 융합된 서비스이다. U-Healthcare 서비스에서 이루어지는 통신은 검진한 분석 결과나 긴급 데이터를 무선 통신방식을 이용하여 병원 서버에 전송하는 방식이 활용되고 있다. 이 때 악의적인 접근을 수행하는 자(공격자)가 U-Healthcare기기나 BS(Base Station)에 DRDoS(Distributed Reflection DoS)공격을 하면 위급한 환자의 상황 정보가 병원 서버까지 전송되지 않는 다양한 피해가 예상된다. 이를 대응하기 위해 DRDoS 공격 시나리오와 DRDoS에 대한 대응방안을 제안하고 대량의 패킷을 처리할 수 있는 빅데이터와 융합한다. 공격자가 U-Healthcare 기기나 BS(Base Station)를 공격 시 DB와 연동하여 일치하면 공격을 막는다. 본 논문은 원격의료 서비스인 U-Healthcare기기나 BS에서 나타날 수 있는 공격방법을 분석하고, 빅데이터를 활용하여 보안 위협에서의 대응방안을 제안한다.
유헬스케어 서비스는 미래의 서비스로 각광받고 있음에도 불구하고 그 도입이 기대보다 느리게 진행되고 있다. 본 연구는 유헬스케어 서비스의 활성화를 위한 요소를 파악하기 위해 의료기관 종사자들의 이용의도를 성과기대와 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건, 그리고 인지된 위험과 조절변수인 자발성으로 설명하고자 한다. 국내 의료기관의 종사자 98명으로부터 설문조사를 통해 자료를 수집해서 분석했는데, 촉진조건을 제외한 성과기대와 노력기대, 사회적 영향, 인지된 위험이 이용의도에 통계적으로 유의한 영향을 주는 것으로 확인되었다. 자발성은 성과기대와 노력기대, 인지된 위험이 이용의도에 미치는 영향의 강도를 조절하는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 연구되었던 u-헬스케어지원 분산 프레임워크에 기반을 두고 다양한 헬스케어 홈서비스를 지원하기 위해 적응형 정보 공유 서비스를 제공하는 액티브 모델을 제안한다. 또한 이를 실시간 헬스케어 홈서비스에 적용하였다. 제안한 모델은 홈 네트워크의 물리적인 환경과 헬스케어를 위한 센서, 장치 그리고 기기들로부터 수집된 데이타 및 가공된 정보를 사용자의 상황에 따라 정보 서비스를 제공한다. 기 구축된 헬스케어 데이타베이스의 정보를 이용하며, 서로 다른 주기적인 특성을 해결하기 위해 TMO 스킴을 이용하여 액티브 모델을 구현하였다. 특히, 분산 객체그룹 프레임워크(Distributed Object Group Framework:DOGF)를 기반으로 u-헬스케어를 지원하기 위한 분산 프레임워크와 다양한 헬스케어 홈서비스 간에 적응형 정보 서비스를 제공하기 위한 상호작용에 중점을 두어 기술하였다. 끝으로 본 모델을 헬스케어 모니터링 서비스에 적용하여 수행 결과 및 성능 평가를 보였다.
본 논문에서는 헬스케어 홈 서비스를 위해 가정 내에 설치된 센서/기기로부터 수집된 위치, 건강 그리고 쾌적환경 정보를 이용하여 유비쿼터스 헬스케어를 지원하는 u-헬스케어 상황정보 시스템(HCIS)을 구현했다. HCIS는 분산자원의 맞춤형 관리모델인 분산객체그룹프레임워크(DOGF)를 기반으로 헬스케어 홈 환경에서 다양한 상황정보, 응용 그리고 장치들을 논리적인 하나 또는 그 이상의 단위로 그룹화하고 관리한다. 또한 본 시스템은 DOGF의 구성요소인 모바일프락시와 컨텍스트제공자를 통해 가정 내 거주자의 위치를 기반으로 연속적인 헬스케어용 멀티미디어 서비스를 지원하고, 거주자에게 필요한 상황정보를 제공한다. 본 시스템의 수행성을 검증하기 위해 홈 내에서 제공되는 헬스케어 응용으로 거주자 위치기반의 끊임없는 멀티미디어 서비스와 처방 주의 및 스케줄 알림/알람 서비스를 구현했다. 그리고 시나리오에 따라 거주자가 위치한 영역의 서비스 장치를 통해 헬스케어 홈 서비스의 수행결과를 보였다.
최근 각광받고 있는 무선 데이터 통신 인프라는 유선에서의 한계점을 넘어 빠른 속도로 발전 하고 있다. 특히, 이를 이용한 u-Healthcare 서비스에 대한 이슈가 증가하고 있으며, 원활한 서비스 제공을 위해서는 무선 데이터망의 품질 보장에 대한 연구가 중요하다. 그러나 기존 연구는 유선망에 대한 종단간 품질관리만을 집중 수행하고 있기 때문에 무선망에 대한 품질관리 연구가 미비하다. 본 논문은 이에 대한 연구로 u-Healthcare 서비스를 제공받는 무선 데이터 망 사용자의 품질 보장 및 사용자 요구를 만족시키기 위한 방안인 무선 환경을 고려한 무선서비스 품질측정 기준을 제시하였다. 이를 위해 무선데이터 품질 측정 지표 및 기준을 선정하였고, 품질 측정 평가 방안을 서비스별로 제시하였으며, 각각의 서비스 별로 품질지표를 제시하였다.
고령화 사회로의 진입과 삶의 질 향상에 따라 의료산업의 패러다임이 u-헬스케어(Healthcare)로 빠르게 변화하고 있다. u-헬스케어로의 변화는, 질병의 진단과 치료와 같은 의료서비스의 사후(事後)처리적인 관점에서 예방과 관리라는 사전(事前)예방적인 관점으로의 변화라는 점에서 의미가 있다. 그러나 u-헬스케어에 대한 관심은 새로운 서비스 도출과 측정기기(센서류)의 개발, 의료정보 표준화와 통합에만 그 관심이 집중되고 있다. 따라서 본고에서는 유비쿼터스 지능공간을 구성하고 사용자에게 u-헬스케어 기술을 제공함에 있어 "사용자 중심의 u-헬스케어 기술"이라는 개념을 적용함으로써, u-헬스케어 기술을 유비쿼터스 구성의 기본철학인 사라지는 컴퓨팅(Disappear Computing), 보이지 않는 컴퓨팅(Invisible Computing), 조용한 컴퓨팅(Calm Computing)과 사용자 중심(User Centered)의 기술 개발을 통해 실현 가능하도록 하는 방법에 대하여 소개하고자 한다.
In Korea, livestock has grown into the most value-added business in the agricultural and forest industry. But due to the recent outbreak of deadly infectious diseases such as foot-and-mount disease and avian influenza (AI), the demand for IT-enabled cutting-edge management system is getting stronger. As for humans, pilot projects and researches concerning U-healthcare have been carried out since early 2000. So this study explored the current progress of U-healthcare introduction, and suggested the strategies to develop technologies of collecting, processing, and utilizing information; to apply elements for a service model development and prioritization; to provide policy and institutional support. Therefore it is expected to vitalize the livestock U-healthcare in the future through continuous study based on these results.
인구의 고령화 및 건강에 대한 관심이 증가됨에 따라 유헬스케어 서비스는 발병 후 관리관점에서 발병 전의 예방 관점으로 그 목적이 점차 이동하고 있다. 그러나 기존의 유헬스케어 서비스는 원격진료 차원의 의료 서비스 성격이 강하여, 만성 성인병과 같은 대사 증후군을 예방 및 관리하기에는 한계가 있을 뿐만 아니라, 관리자 중심의 단방향 서비스를 제공함으로 인해 사용들이 중도에 이용을 포기하는 비율이 높았다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 사회 네트워크를 이용한 사용자 기반 유헬스케어 서비스 추천 시스템을 제안하였으며, 실세계에서 유헬스케어 서비스 추천 시스템의 활용 가능성을 제시하기 위하여 실제 의료원에서 대사 증후군 예방 및 관리를 위해 처방한 식단 및 운동 정보를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 사용자가 선호하지 않는 서비스가 네트워크를 통해 확산될 가능성을 낮추는 동시에 추천의 신뢰성 제고를 위해 네이버들이 이용한 서비스를 공유함으로써 전체적인 추천 품질을 높인다. 즉, 사용자의 식습관 및 운동습관 등과 같은 생활습관을 개선하기 위하여 사회 네트워크를 활용함으로써 사용자간의 자율협업을 통한 개인화된 추천이 가능하다. 따라서 본 연구에서 제안하는 유헬스케어 서비스 추천 시스템은 생활습관 개선을 위하여 사용자에게 적합한 식단 및 운동을 제공하고, 생활습관의 개선을 통해 만성 성인병과 같은 대사증후군을 사전에 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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