한국정보통신학회논문지 (Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering)

  • 제22권4호
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  • Pages.575-580
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  • 2018
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  • 2234-4772(pISSN)
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  • 2288-4165(eISSN)
한국정보통신학회 (The Korea Institute of Information and Commucation Engineering)
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오픈소스 플랫폼 기반의 실시간 환자 대기시간 모니터링 시스템 설계

A System Design for Real-Time Monitoring of Patient Waiting Time based on Open-Source Platform

  • Ryu, Wooseok (Department of Healthcare Management, Catholic University of Pusan)
  • 투고 : 2018.02.08
  • 심사 : 2018.02.23
  • 발행 : 2018.04.30
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초록

본 논문에서는 병원에서 환자의 대기시간을 실시간으로 모니터링하기 위한 오픈소스 기반의 시스템을 제안한다. 환자의 위치 데이터를 실시간으로 분석, 처리하기 위한 고성능 스트림 처리 시스템을 비용 효율적으로 구축하기 위해서는 오픈소스 프로젝트를 활용하는 것이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 오픈 소스 시스템으로 다양한 하둡 서브프로젝트들로 구성된 하둡 에코시스템이 있다. 본 논문에서는 먼저 시스템 요구사항을 정의하고 하둡 에코시스템에서 이를 만족시키기 위한 몇 가지 오픈소스 프로젝트들을 선정한다. 그리고, 선정된 아파치 스파크, 아파치 카프카 등을 이용한 시스템 구조 설계 및 상세 모듈 설계를 제안한다. 제안된 시스템은 기존 시스템과의 연계 및 오픈소스 프로젝트를 통해 구축비용을 절감할 수 있으며, 또한 분산 스트림 처리를 통해 고성능과 안정성을 확보할 수 있다.

This paper discusses system for real-time monitoring of patient waiting time in hospitals based on open-source platform. It is necessary to make use of open-source projects to develop a high-performance stream processing system, which analyzes and processes stream data in real time, with less cost. The Hadoop ecosystem is a well-known big data processing platform consisting of numerous open-source subprojects. This paper first defines several requirements for the monitoring system, and selects a few projects from the Hadoop ecosystem that are suited to meet the requirements. Then, the paper proposes system architecture and a detailed module design using Apache Spark, Apache Kafka, and so on. The proposed system can reduce development costs by using open-source projects and by acquiring data from legacy hospital information system. High-performance and fault-tolerance of the system can also be achieved through distributed processing.

키워드

참고문헌

  1. J. C. Lee, and M. H. Lee, "Big data-based information recommendation system," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 22, no. 3, pp. 443-450, Mar. 2018. https://doi.org/10.6109/JKIICE.2018.22.3.443
  2. I. M. Datuk, et al. "Hospital waiting time: the forgotten premise of healthcare service delivery?," International Journal of Health Care Quality Assurance, vol. 24, no. 7, pp. 506-522, 2011. https://doi.org/10.1108/09526861111160553
  3. S. Ha, S. Lee, and K. Lee, "Development of Reference Architecture Based on Big Data Ecosystem," Journal of Security Engineering, vol. 11, no. 6, pp.511-522, Dec. 2014. https://doi.org/10.14257/jse.2014.12.02
  4. Apache Hadoop Official Homepage [Internet]. Available: http://hadoop.apache.org.
  5. H. Y. Jung, J. W. Park, and Y. K. Lee, "A Context-Aware Treatment Guidance System," Journal of The Korea Society of Computer and Information, vol. 19, no. 1, pp. 141-147, Jan. 2014. https://doi.org/10.9708/jksci.2014.19.1.141
  6. C. S. Park, and S. H. Koh, "A Case Study on the Improvement of General Hospital Outpatients Waiting Time using TOC Methodology," Korea Journal of Hospital Management, vol. 16, no. 1, pp. 77-100, Mar. 2011.
  7. S. I. Park, and K. B. Kim, "Analysis of The Delayed Time in Patients with Acute Appendicitis," in Proceedings of the Korean Institute of Information and Communication Sciences, pp. 889-892, 2013.
  8. K. Ganesha, S. Dhanush, and S. M. S. Raj, "An approach to fuzzy process mining to reduce patient waiting time in a hospital," in Innovations in Information, Embedded and Communication Systems (ICIIECS), pp. 1-6, 2017.
  9. A. Baldominos, F. D. Rada, Y. Saez, "DataCare: Big Data Analytics Solution for Intelligent Healthcare Management," International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, vol. 4, no. 7, pp. 13-20, 2018 https://doi.org/10.9781/ijimai.2017.03.002
  10. M. Zaharia, et al. "Apache spark: a unified engine for big data processing," Communications of the ACM, vol. 59, no.11, pp. 56-65, Nov. 2016.
  11. Apache Kafka [Internet]. Available: http://kafka.apache.org.
  12. A distributed database for large datasets [Internet]. Available: http://hbase.apache.org.

피인용 문헌

  1. 도커 기반의 실시간 데이터 연계 및 처리 환경을 고려한 빅데이터 관리 플랫폼 개발 vol.16, pp.4, 2021, https://doi.org/10.14372/iemek.2021.16.4.153