디지털 헬스케어는 의료 분야와 IT가 결합한 분야이며 소셜미디어에서도 디지털 헬스케어에 대한 다양한 정보가 제공되고 있다. 본 연구는 소셜미디어를 통해서 헬스케어와 관련된 자료들을 수집하고 분석하여 디지털 헬스케어의 연구 동향을 파악하고자 한다. 본 연구를 위해서 Naver와 Daum의 뉴스와 블로그에서 2008년 1월에서 2019년 6월까지 자료를 수집하였으며 기간별로 빈도가 높은 주요한 키워드들을 추출하여 워드클라우드로 시각화하였고 주요 키워드 간의 관계를 분석하기 위해서 네트워크 분석을 하였다. 2008년에서 2011년 까지는 의료 분야 및 IT가 결합한 연구, 2012년에서 2015년까지는 의료 분야 및 IT를 기반으로 다양한 융합연구, 2016년에서 2019년 6월까지는 빅데이터, 블록체인, 인공지능 등의 4차 산업혁명 기술들을 적용한 융합연구가 활발히 진행되었다.
최근 u-헬스케어는 웰빙 시대와 IT 대중화가 맞물려 RFID 기술을 의료 서비스에 접목하는 새로운 비즈니스 모델이 각광을 받고 있다. u-헬스케어 서비스는 RFID 기술이 u-헬스케어에 접목되면서 의료 프로세스 상에 발생하는 수기입력, 중복 데이터 발생, 데이터 위 변조, 정보 버전 상이 등의 품질 저하 요인을 해결할 수 있는 방안이 필요하다. 이 논문에서는 u-헬스케어를 통해 의료 서비스를 제공받는 사용자의 프라이버시를 보호하기 위한 RFID 기반의 사용자 인증 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜에서는 의료 서비스를 제공받는 사용자의 데이터 위 변조 및 프라이버시와 u-헬스케어 보안시스템의 안전성을 획기적으로 제고하기 위해서 환자에 관한 비밀 정보는 병원에서 생성된 비밀키와 연접하여 DB 테이블 내의 해당 환자의 비밀키 필드에 저장한다. 또한, 불법적인 사용자의 접근이 있을 경우 인증 서버에게 통보하여 u-헬스케어의 불법 유 무 판별한 후 u-헬스케어 서비스 접근을 승인받도록 한다.
현재 코로나 확산과 더불어 데이터 3법 시행으로 디지털 헬스케어 산업이 성장할 수 있도록 산업체 및 정부가 많은 노력을 하고 있다. 하지만, 이러한 노력에도 불구하고 의료분야 관련 법률의 개정과 안전한 의료 데이터 전송 방안이 필요하다는 주장이 지속적으로 제기되고 있다. 본 논문에서는 우리나라의 데이터 3법과 헬스케어와 관련된 법제도를 짚어본다. 법 제도적 및 기술적 측면에서 전략을 비교하여 법 제도적 이슈를 도출하고 기술적 측면에서의 전략적 방향성을 파악하여 시사점을 도출한다. 이를 기반으로 우리나라의 디지털 헬스케어 산업에 적합한 법 제도적인 전략을 제시하고, 안전한 비식별처리 및 데이터 전송 등의 기술적 방안의 개선 방향을 제안한다. 이러한 다각적인 관점으로 분석하고 접근한 본 연구는 디지털 헬스케어 산업뿐만 아니라 다양한 융합산업 확산에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 헬스케어 산업이 사물인터넷(Internet of Thing) 기술과 결합한 스마트 헬스케어 산업이 주목을 받고 있다. 스마트 헬스케어란 애플리케이션, 웨어러블 기기, 플랫폼 등 정보통신 기술은 기반으로 한 건강관리 및 의료 서비스를 말한다. 스마트 헬스케어 산업은 차세대 산업분야인 6T 중 가장 활발한 IT(Information Technology)와 BT(Bio Technology)간의 결합으로 차세대 스마트 헬스케어 기기들이 늘어나고 있다. 다양한 스마트 헬스케어 기기들이 나타남에 따라 스마트 헬스케어 시스템이 다른 유기적 연동 여부와 보안성 품질 여부가 중요한 평가요소가 되고 있다. 본 논문에서는 이를 위해 스마트 헬스케어 시스템의 특성 및 서비스 유형을 조사하고 스마트 헬스케어 시스템의 기술 및 산업 동향을 분석하였다. 이를 바탕으로 스마트 헬스케어 시스템 평가 요구사항을 도출하여 스마트 헬스케어 시스템의 보안성 평가방법과 품질평가기준을 개발하고자 한다. 이는 스마트 헬스케어 시스템의 품질 향상 및 신뢰도 높은 제품 개발을 유도 할 수 있으며, 기술보호 장벽에 대처 할 수 있는 핵심기술로 기대된다.
급격한 고령화는 진단과 치료중심의 의료패러다임을 예방과 관리를 강화하는 방향으로 전환을 요구한다. 본 논문에서는 부산광역시를 중심으로 지역사회기반 디지털 헬스케어시스템 구축 필요성을 전제로 디지털 헬스케어의 개념과 구체적 발전방향에 대해 논의한다. 디지털 헬스케어는 첨단 정보통신기술과 의료기술의 융합으로 예측적, 예방적, 개인적, 참여적 서비스의 특징을 갖고 있으며 인구구조변화 및 의료복지의 사회적 비용 증가에 대한 사회문제 해결 대안으로 제기되고 있다. 전국 지자체 중 유일하게 부산은 마을건강센터를 동 단위로 운영한다. 마을건강센터는 주민들의 주도적인 건강관리로 질병예방의 데이터 구축이 가능한 최소단위이다. 마을건강센터의 디지털 전환은 기본적인 건강데이터 및 사회적 정보를 활용하여 지역사회 내 예방적 돌봄 체계 축적을 가능하게 한다. 또한 주민 모두 접근 가능한 리빙랩의 주요 장소로 신기술 개발을 위한 테스트베드로 활용 가능하다. 실제로 개발된 제품과 서비스를 효율적으로 사용하기 위한 실증이 필요하다. 마지막으로 마을 간호사와 마을 활동가의 디지털 전환 역량 강화 교육은 보건과 복지가 결합된 융합형 서비스를 실제화할 수 있다.
최근 기대수명이 늘어나면서 건강한 삶이 중요하게 되었다. 4차 산업혁명의 영향으로 다양한 헬스케어 디바이스와 어플리케이션이 개발되고 있어, 보다 쉽고 편리한 건강관리가 가능해졌다. 특히, Single Nucleotide Polymorphism(SNP, 단일염기 다형성)을 통해 개인의 유전적 특성 분석 영역이 확장되었으며, 이를 활용하여 개인적인 차이를 반영하는 치료 및 예방적 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 각 개인의 유전자 정보 즉, SNP 상의 변이를 분석하여 비만, 당뇨, 고혈압과 같은 특정 만성질환 주의군을 구분하고 이들에게 필요한 영양 정보 서비스를 제안하고자 한다. 또한 GPS 기반으로 거주 지역 중심의 산책 코스, 생활 체육 공간 정보를 제공하여 운동을 독려할 수 있는 지역 거점 운동 관리 서비스를 설계하고자 한다.
사물인터넷 기반의 헬스케어 서비스는 다양한 사물인터넷 디바이스를 통해서 사용자의 생체신호 측정, 질병 진단 및 예방을 포함한 건강관리 및 의료 서비스를 제공하고 있다. 그러나, 사물인터넷 기반의 헬스케어 서비스는 여러 가지 요소 기술들이 통합되어 서비스를 제공하기 때문에 각 요소 기술 자체의 보안 취약성과 연동 시 새로운 보안 취약성이 발생할 수 있는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 IoT 기반의 웨어러블 장비를 이용한 사용자의 헬스케어 정보를 서버에 전달할 때 제 3자로부터 사용자의 헬스케어 정보를 안전하게 처리할 수 있는 사용자 프라이버시 보호 모델을 제안한다. 제안 모델은 사용자의 헬스케어 정보를 안전하게 처리, 보관, 저장할 수 있도록 헬스케어 센서 정보 별로 속성 값을 부여하여 사용자의 프라이버시를 계층적으로 통합 관리한다. 성능평가 결과, 제안모델은 기존모델보다 IoT 장치의 처리율은 평균 10.5% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 모델에 비해 평균 9.9% 낮은 결과를 얻었다.
본 논문은 정보통신 기술의 발전에 기반한 스마트헬스케어의 가능성에 주목하여, 스마트헬스케어와 관련한 개념 및 현황을 간략하게 소개하고, 국내외 스마트헬스케어 사례의 고찰을 통하여 코로나19 시대 정신건강 사회복지 영역에서 스마트헬스케어의 적용 전략과 향후 과제를 논의하고자 한다. 이를 위해 본 논문은 첫째, 한국 정신건강사회복지 영역에서 기존에 시도되어왔던 국립정신건강센터와 서울시 정신건강복지센터의 프로그램을 소개하였다. 둘째, 코로나19 환경의 독일, 중국, 미국, 호주의 실제 스마트헬스케어 프로그램을 소개하고 적용 사례를 고찰하여 공공 및 민간 차원의 다양한 대응을 검토하였다. 마지막으로 한국의 정신건강사회복지에서의 활용 가능성을 논의하였으며 향후 과제를 검토하며 마무리하였다. 본 논문에서 소개된 해외 사례들을 토대로 한국 사회에 실천·정책, 연구영역의 스마트헬스케어가 적극적으로 논의된다면 세계적인 수준의 정신건강사회복지 서비스 성장에 기여할 수 있을 것이다.
최근 IoT 기술이 발달함에 따라 헬스케어 서비스를 제공하는 많은 의료기관에서는 IoT 기술을 이용한 의료 서비스가 점점 증가하고 있는 추세이다. 그러나, 사용자 신체에 부착된 IoT 센서의 갯수가 증가하면서 서버에 전달되는 헬스케어 정보는 점점 복잡해져서 서버에서 사용자의 헬스케어 정보를 분석하는 시간이 증가하는 문제점이 발생하고 있다. 본 논문에서는 사용자에 부착된 IoT 장치를 통해 전달되는 다량의 헬스케어 정보를 서버에서 의료 목적에 맞게 헬스케어 정보를 수집 및 처리하기 위한 딥 러닝 기반의 헬스케어 정보 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 서버에 전달된 헬스케어 정보에 속성값을 부여하여 속성값에 따른 서브넷을 구축한 후 서브넷간 연계 정보를 시드로 추출하여 계층적 구조로 그룹화 한다. 제안 기법은 서버에서 그룹화된 헬스케어 정보를 딥 러닝에 적용하여 사용자의 치료 및 처방에 대한 관찰 속도 및 정확도를 향상시킬 수 있어 최적화된 정보를 추출할 수 있는 특징이 있다. 성능평가 결과, 제안기법은 헬스케어 서비스 모델에서 동작되는 의료 서비스의 처리속도가 기존기법에 비해 평균 14.1% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 기법보다 평균 6.7% 낮았다. 헬스케어 정보 추출에 대한 정확도는 기존 기법보다 평균 10.1% 높은 결과를 얻었다.
지속적인 인구 증가율 하락에도 불구하고 평균 수명 상승에 따라 인구 고령화가 빠르게 진행되고 있는 사회환경에서 기술의 진화 및 소득 수준의 상승을 기반으로 건강과 삶의 질에 대한 관심이 증가하며 헬스케어 서비스 시장은 급속히 성장하고 있는 현실이다. 이에 본 연구에서는 2000년부터 2019년 10월까지 특허정보넷(KIPRIS)에 게재된 헬스케어 관련 한국과 미국의 특허데이터를 대상으로 Keyword를 추출한 후 빈도 분석, 시계열 분석, Keyword Network 분석을 수행하였으며, 이를 통하여 헬스케어 분야의 핵심 Keyword가 전통적인 의료 관련 Keyword에서 ICT관련 Keyword로 변화하고 있는 기술 트렌드가 파악되었다. 또한 미국과 비교하여 핵심 Keyword들이 55% 유사한 분포를 보이지만 특허생산량 면에서 절대적인 격차를 확인하였다. 향후에는 핵심 Keyword에 대하여 국내외 연구동향 등 다양한 자료를 분석하여 글로벌 시장에서 유의미한 시사점을 얻을 수 있는 연구를 진행하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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