초록
현재 많은 연구자들이 저비용, 저 전력을 필요로 하는 센서 네트워크를 활용하여 사람의 건강 상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 u-Healthcare(ubiquitous Healthcare) 시스템을 구축하는데 심혈을 기울이고 있다. u-Healthcare 시스템은 센서 네트워크로부터 수집된 대량의 생체신호를 신속히 처리 분석하여 의료진에게 전달함으로써 시간과 장소에 관계없이 환자에게 적절한 의료 서비스를 제공할 수 있다. 기존의 u-Healthcare 시스템을 통해 환자의 건강상태 모니터링이 가능하지만 수집된 생체 신호를 신속히 분석하여 의학적으로 의미 있는 결과를 도출하는 것은 아직 어려운 상황이다. 본 논문에서는 대량의 생체신호를 고속으로 연산할 수 있는 그리드 컴퓨팅 기술을 센서 네트워크와 결합하여 환자의 생체신호를 측정하여 의학적으로 의미 있는 결과를 도출하고자 한다. 서로 다른 프로토콜을 사용하는 두 네트워크의 연동을 위해 게이트웨이가 필요하며, 게이트웨이에는 효과적인 u-Healthcare서비스 제공을 위해 센서 네트워크의 효율적 관리 및 제어, 생체신호 실시간 모니터링, 그리드 네트워크와 연계된 통신 서비스 등의 기능이 포함되어야 한다. 본 논문에서는 진보된 u-Healthcare 시스템을 구축하기 위하여 센서 네트워크와 그리드 네트워크를 유연하게 연동할 수 있는 센서그리드 게이트웨이를 설계하고 구현된 결과를 제시한다.
Researchers nowadays are trying to implement u-Healthcare (ubiquitous Healthcare) systems for real-time monitoring and analysis of patients' status through a low-cost and low-power wireless sensor network. u-Healthcare system has an aim to provide reliable and fast medical services for patients regardless of time and space by transmitting to doctors a large quantity of vital signs collected from sensor networks. Existing u-Healthcare systems can merely monitor patients' health status. However, it is not easy to derive physiologically meaningful results by analyzing rapidly vital signs through the existing u-Healthcare systems. We introduce a Grid computing technology for deriving the results by analyzing rapidly the vital signs collected from the sensor network. Since both sensor network and Grid computing use different protocols, a gateway is needed. In addition, we also need to construct a gateway which includes the functions such as an efficient management and control of the sensor network, real-time monitoring of the vital signs and communication services related to the Grid network for providing u-Healthcare services effectively. In this paper, to build an advanced u-Healthcare system by using these two technologies most efficiently, we design and present the results to implement a SensorGrid gateway which connects transparently the sensor network and the grid network.