DOI QR코드

DOI QR Code

M2M Technology based Global Heathcare Platform

M2M 기반의 글로벌 헬스케어 시스템 플랫폼

  • Received : 2010.10.29
  • Published : 2010.11.30

Abstract

A global healthcare system based on M2M technology is proposed to support a good mobility, flexibility and scalability to the patients in 6LoWPAN. Sensor nodes integrated with wearable sensors are linked to gateway with IEEE 802.15.4 protocol and 6LoWPAN protocol for data acquisition and transmission purpose via external network. In the server, heart rate variability signals are obtained by signal processing and used for time and frequency domain performance analysis to evaluate the patient's health status. Our approach for global healthcare system with non-invasive and continuous IP-based communication is managed to process large amount of biomedical signals in the large scale of service range accurately.

본 논문에서는 M2M 기반의 글로벌 헬스케어 모니터링 시스템을 구축하여 헬스케어 분야에 있어 기존의 센서네트워크의 확장성과 이동성을 보완하여 더욱더 안정적이고 신뢰성 있는 건강상태 정보를 제공하고자 하였다. 센서 노드는 웨어러블 심전도 및 맥파 센서와 결합되어 있으며, 각각의 생체신호를 수집하여 IEEE 802.15.4 표준 프로토콜과 6LoWPAN 프로토콜을 통해 외부 인터넷 망을 거쳐 서버로 전송한다. 또한 서버 프로그램은 측정된 생체신호를 통해 HRV 신호를 검출하였으며, HRV 신호를 이용한 시간 영역 및 주파수 영역 분석을 통해 환자의 스트레스 상태를 판단하도록 하였다. 이로써 제안된 시스템은 기존의 네트워크 인프라를 최대한 활용할 수 있는 장점을 가지고 있으며, 각각의 센서노드에 IP를 부여하여 헬스케어 서비스의 적용범위가 좁은 지역을 벗어나 범국가적으로 확대될 수 있도록 하였다.

Keywords

References

  1. 사물지능통신 포럼, http://seri.org/
  2. G. Lawton, "Machine-to-Machine Technology Gears Up for Growth", In Computer, vol. 37, pp. 12-15, 2004.
  3. TinyOS, http://www.tinyos.net/
  4. The Contiki Operating System, http://www.sics.se/contiki/
  5. S. M. Park, J. W. Kim, K. Y. Shin, and D. Y. Kim, "A Nano Operating System for Wireless Sensor Networks", Proceedings of International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT), pp. 345-348, Feb 2006 .
  6. Internet Engineering Task Force, http://www.ietf.org/
  7. N. K. Nagar, G. Montenegro, C. Schumacher, "Transmission of IPv6 Packets over IEEE 802.15.4 Networks", IETF Network Working Group, RFC 4944, pp. 1-30, Sep 2007.
  8. S. J. Jung and W. Y. Chung, "A Flexible and Scalable Patient's Health Monitoring System in 6LoWPAN", Proceedings of the 13th International Meeting on Chemical Sensors (IMCS-13), pp. 188, 2010.
  9. 신승섭, 정상중, 서용수, 정완영, "실시간 지능형 운전자 건강 및 주의 모니터링 시스템", 한국해양정보통신학회논문지, 제14권, 제5호, pp. 1303-1310, 2010.
  10. Task Force of the European Society of Cardiology and The North American Society of Pacing and Electrophysiology, "Guidelines - Heart rate variability: Standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use", European Heart Journal, vol. 17, pp. 354-381, 1996. https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.eurheartj.a014868
  11. G. C. Butler, Y. Yamamoto, R. L. Hughson, "Heart Rate Variability to Monitor Autonomic Nervous System Activity During Orthostatic Stress", The Journal of Clinical Pharmacology, vol. 34, pp. 558-562, 1994. https://doi.org/10.1002/j.1552-4604.1994.tb02007.x
  12. A. Malliani, F. Lombardi, M. Pagani, "Power spectrum analysis of heart rate variability: a tool to explore neural regulatory mechanisms", British Heart Journal, vol. 71, pp. 1-2, 1994.

Cited by

  1. 사물인터넷 환경에서 보행자 상태추정을 포함하는 생활안전 보장 vol.11, pp.2, 2010, https://doi.org/10.13067/jkiecs.2016.11.2.237