최근 IT 기술의 발전과 함께 클라우드 서비스, IoT 기술 및 모바일 애플리케이션을 통해 통합적인 u-헬스케어 환경기반의 의료정보시스템이 구축되고 있다. 이러한 의료정보시스템에서는 응급 처치나 치료를 목적으로 의료진에게 환자의 의료정보를 접근할 권한이 제공되어야 한다. 따라서 의료정보시스템에서 의료진이 담당하는 환자의 생체정보 및 개인 의료정보에 접근하기 위해서는 신뢰적이고 신속한 인증과정이 필요하다. 그러나 현재 시스템 환경에서는 의료진의 ID/PWD만을 이용하는 단순하고 정적인 사용자 인증기법으로 의료정보시스템을 접근하고 있다. 이러한 이유에서 본 논문에서는 환자가 응급상태조건을 고려한 다양한 인증 요소를 포함한 의료정보접근의 투명성을 제공하는 동적상황인증기법과 이를 지원하는 동적상황인증시스템을 제안하였다. 본 동적상황인증은 사용자 인증과 이동 단말기 인증을 결합한 인증으로, 기존의 사용자 인증 뿐 아니라 의료진이 사용하는 이동 단말기의 인증을 위해 환자의 응급상태, 의료진의 역할, 근무시간, 근무위치 등과 같은 다양한 인증요소 속성들을 사용하였다. 우리는 응급상태판별, 동적상황인증, 인증지원 DB 구축을 포함한 동적상황인증시스템을 설계 및 구현하였다. 마지막으로 제안한 동적상황인증시스템의 서비스 수행성 검증을 위해, 의료진으로 하여금 동적상황인증과정과 그 이후 담당환자에 대한 의료정보접근 허가와 함께 의료정보서버로부터 의료진 자신의 이동 단말기에 모바일 애플리케이션을 내려 받아 실행함으로써 의료정보의 인증 및 접근과정을 보였다.
'포켓몬 고'가 단순히 게임 목적이지만 이것은 사용자들의 행동변화를 이끌어 낸다는 의미에서 헬스케어분야의 문제를 해결하는 실마리를 제공하고 있다. '포켓몬 고'는 포켓몬 게임 시리즈의 스핀오프로, 증강 현실기술을 활용한 것이다. 증강현실은 현실세계를 보완하는 것이라고 할 수 있으며 많은 분야에 활용할 수 있는 광범위한 기술로써 의료분야, 방송분야, 제조분야, 모바일 분야등에 활용되고 있다. 특히, 의료 분야는 증강 현실 초기부터 가장 활발히 적용되는 분야로써, 자기공명장치(MRI), 초음파 등의 3차원 데이터 센서를 이용하여 환자의 상태나 환부에 대한 정보를 실제 환자의 영상과 합성하여 정확한 의료 진단과 불필요한 절개를 막는 등 의료 분야에 큰 도움이 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 가상 증강현실 기술동향과 의료서비스에 적용사례, 미래의 가상 및 증강현실 기반의 의료서비스를 분석 및 기술한다.
센서 네트워크기술과 모바일 장치가 연동된 애플리케이션이 사용된 연구는 주로 기후나 온도 변화, 재해 등의 환경 모니터링 관련 분야와 모바일 헬스 케어 관련 애플리케이션이 최근의 주된 이슈 사항이 되어 왔다. 본 논문에서는 안드로이드 폰으로 제어가 가능하고, 그린 스마트 팩토리 영역을 효율적으로 모니터링하고 관리할 수 있는 M2M 서비스 기반 스마트 팩토리 관리 시스템(SFMS: Smart Factory Management System)을 제안한다. 제안된 시스템은 TinyOS 기반의 IEEE 802.15.4 표준 스택을 적용하여 스마트 센서 네트워크를 구성하며, 제안한 시스템 구조의 기능성 검증을 위하여 온도/습도, 도어, 적외선(PIR), 카메라 센서로 센서 망을 구성하여 센싱 이벤트 요청 및 제공 테스트를 수행하였다.
본 논문에서는 무선 LAN을 기반으로 u-Hospital 서비스를 지원할 수 있는 임베디드 리눅스 기반의 2.4GHz ISM 대역용 플랫폼 시제품을 개발하였다. 개발된 시스템은 ARM920T 프로세서 보드와 FPGA 보드가 서로 연동되게 설계되었고, 무선 접속을 위해 IEEE 802.11b PHY 보드, AD/DA(10Bit), 그리고 RF(2.4GHz) 보드가 연결되도록 설계하였으며, 임베디드 리눅스를 탑재하여 IEEE 802.11b/g Access Point(Option: IEEE 802.11a/b/g) 시험이 가능하여 임베디드 시스템 설계에 응용될 수 있다. 또한 개발된 시스템은 무선 접속 기술과 Modem(OFDM etc) 및 IP(Intellectual Property) 회로를 시험하고 검증할 수 있으며, 홈&모바일 헬스 케어 및 웰 니스 서비스로의 응용 확장이 가능하다.
센서 기술의 발전과 스마트 워치, 스마트 밴드와 같은 웨어러블 기기의 보편화로 개인의 건강데이터를 실시간으로 수집하는 일이 가능해졌다. 웨어러블 기기에서 파생된 걸음 수, 심박 수와 같은 건강 데이터들은 모바일 환경의 위치, 날씨 데이터 등의 외부 데이터와 결합하여, 개인의 라이프 스타일 및 건강 상태를 분석하는 방식으로 활용되고 있다. 이처럼 웨어러블 기기에서 파생된 건강 데이터는 편리하고 유용한 기능을 제공하지만 개인의 생활과 밀접한 연관이 있기 때문에 외부에 노출될 경우 심각한 프라이버시 침해 문제가 발생한다. 이에 본 연구는 지역차분프라이버시와 특징점 추출 알고리즘을 사용하여, 웨어러블 기기에서 추출한 건강 데이터를 데이터 소유자의 프라이버시 침해 없이 데이터 수집가에게 전송할 수 있는 기법을 소개한다. 지역차분프라이버시를 통해 데이터 소유자의 프라이버시를 보호하였으며 특징점 알고리즘으로 프라이버시 보호 수준과 데이터 유용성간의 상충 관계를 조절하였다. 실험 결과는 제안하는 기법이 단순 방법에 비해 최대 77% 정도의 오차율 개선이 있음을 보여준다. 수집된 데이터는 데이터 사용자의 요구에 따라 헬스 케어 및 맞춤형 서비스 산업에서 유의미하게 활용될 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전과 IT-BT-NT를 포함한 기술간 컨버전스 경향은 유비쿼터스 헬스케어(u-Healthcare)의 실현을 가속화하고 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 시스템은 지그비(Zigbee) 프로토콜을 사용하여 센서 노드가 수집한 데이터를 전부 전송함으로써 베이스 노드의 처리 부담이 컸으며 센서 노드의 통신 빈도수가 많았다. 본 논문에서는 지그비 프로토콜 대신 블루투스(Bluetooth)를 사용하여 생명과 직접적 연관이 있는 생체신호 전달에 있어 보다 뛰어난 전송속도를 제공하며 유비쿼터스 환경에서 다양하게 사용되는 모바일 기기들에 효율적으로 적용시킬 수 있는 u-Healthcare 시스템을 설계하였다. 또한 미리 정의된 이벤트에 속하는 데이터만 선별하여 베이스 노드로 전송하는 EEF(Embedded Event Filtering) 기법을 적용하여 통신 빈도수와 처리 비용을 줄였다. 시뮬레이션 결과를 통해 기존의 심전도 측정시스템보다 효율적인 시스템임을 확인하였다.
본 연구는 모바일 개인건강기록(Personal health record: PHR) 어플리케이션의 장단점을 분석하고 그 어플리케이션의 사용이 소비자 건강정보행태에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 본 연구를 위해 총 27명의 대학생들이 3개월 동안 PHR 어플리케이션을 사용하였으며, 그 경험을 바탕으로 서면인터뷰를 실시하였다. 내용분석 결과, 시각적 인터페이스를 통한 예방 차원의 건강관리 및 건강 향상을 위한 동기부여와 구체적 가이드라인의 제공, 가족과의 데이터 공유 및 간병인(caregiver)의 환자 건강관리지원, 무엇보다도 환자와 의료전문가와의 상호작용 강화 등이 PHR의 혜택으로 부각되었다. 반면 근력운동과 같은 콘텐츠의 미비 내지는 타 기기와의 호환성 미흡 등이 문제점으로 지적되었다. PHR의 도움으로 건강을 향상시키고자 하는 소비자들은 감정적 지원을 받는가 하면, 수면장애극복, 금주, 금연, 그리고 체중감량 및 식습관의 변화 등 건강행태를 변화시키고자 하는 동기부여가 생겼으며, 실제로 건강행태의 변화를 성취함으로써 자기효능이 증가하기도 하였다. 본 연구는 국내 연구에서는 도입단계인 PHR에 대한 연구를 시도했다는 것에 학문적 의의가 있으며, 헬스케어분야의 패러다임 변화에 대응하기 위한 건강 및 의료정보서비스를 모색하는데 통찰력 있는 시사점을 제공한다.
스마트폰의 보급으로 인해 개인화된 데이터를 활용하고자 하는 서비스들이 증가하고 있다. 특히, 헬스케어와 관련된 서비스들은 다양한 데이터를 다루며, 이를 효과적으로 보여주기 위해 데이터 시각화 기법을 활용하고 있다. 데이터 시각화 기법이 활용되면서 자연스럽게 시각화에서의 인터랙션 또한 함께 강조되고 있다. PC 환경에서 데이터 시각화에 대한 인터랙션은 마우스로 이루어지기 때문에, 데이터에 대한 필터링이 다양하게 제공되고 있다. 반면, 모바일 환경에서의 인터랙션은 화면의 크기가 작고, 인터랙션 가능 여부를 인지하기 어려워 버튼 터치 방식으로 앱에서 제공하는 제한된 시각화만을 제공받을 수 있다. 이러한 모바일 환경에서의 인터랙션 한계를 극복하기 위해, 챗봇과의 대화를 통해 데이터 시각화 인터랙션을 가능하게 하여 사용자들에게 개개인의 데이터를 다양한 시각화를 통해 확인할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서는 사용자의 질의를 쿼리로 변환하여, 주기적으로 데이터를 축적하고 있는 데이터베이스에서 변환된 쿼리를 통해 결과 데이터를 불러올 수 있어야 한다. 자연어를 쿼리로 변환하는 연구는 현재 많이 이루어지고 있지만, 시각화를 기반으로 하여 사용자의 질의를 쿼리로 변환하는 연구에 대해서는 아직 이루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 사전에 데이터 시각화 기법이 정해진 상황에서의 쿼리 생성에 초점을 맞추고자 한다. 지원하는 인터랙션은 태스크 x-축 값에 대한 필터링 및 두 그룹 간 비교이다. 테스트 시나리오는 걸음 수에 대한 데이터를 활용하였으며, x-축 기간에 대한 필터링은 바 그래프, 두 그룹간 비교는 라인 그래프로 나타내었다. 시각화를 통해 요청한 정보를 제공받을 수 있는 자연어처리 모델을 개발하기 위해 1,000명을 대상으로 한 설문조사를 통해 약 15,800개의 학습 데이터를 수집하였다. 알고리즘 개발 및 성능 평가를 진행한 결과, 분류 모델에서는 약 89%, 쿼리 생성 모델에서는 약 99% 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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