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.
오늘날 디지털 기술은 네트워크 및 무선 통신 기술의 발전과 함께 크게는 U-City, 작게는 U-헬스케어를 가능하게 하였다. 이전까지 개발되어온 유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 기술이 네트워크 구성과 무선 통신의 성능 향상이라면 지금은 이 기술을 하나로 합천 가정, 공장, 병원 등 실생활에 활용하는 응용 어플리케이션을 지향하고 있는 것이다. 본 논문에서는 이에 발맞추어 이더넷 네트워크 연결이 가능하고, 다른 가전기기를 제어할 수 있는 임베디드 리눅스 기반의 서버 플랫폼과 환경 정보 수집을 위해 다양한 센서가 부착된 Zigbee 센서 보드를 개발해 USN 환경을 구현하였다. 이러한 서버와 노드의 구성으로 인터넷이 연결되어 있는 곳이라면 어디서나 환경 데이터를 얻을 수 있고 카메라를 통해 출입자를 점검할 수 있으며, 이를 바탕으로 원격 제어 할 수 있다.
The wireless sensor network (WSN) based ECG and body temperature measuring system for ubiquitous health-care were designed and developed. The system was composed of a wireless sensor network node, base station and server computer for the continuous monitoring of ECG signals and body temperatures of patients at home or hospital. ECG signal and body temperature data, important vital signals which are commonly used in clinical and trauma care, were displayed on a graphical user interface (GUI). The data transfer from sensor nodes on patients' body to server computer was accomplished through a base-station connected to a server computer using Zigbee compatible IEEE802.15.4 standard wireless communication. Real-time as well as historical, ECG data of elderly persons or patients, can also be retrieved and played back to assist the diagnosis. The ubiquitous health care system presented in this study can effectively reduce social medical expenses, which will be increased greatly in the coming aging society.
센서네트워크는 유비쿼터스 환경을 실현할 수 있는 기술로서, 최근 무인 경비 시스템이나 에너지 관리, 환경 모니터링, 홈 자동화, 헬스케어 응용 등과 같은 다양한 응용 분야에 활용되고 있다. 하지만 자신의 정보가 무선통신상에 쉽게 노출됨으로써 도청과 전송 메시지에 대한 위변조, 서비스 거부 공격을 받을 위험이 있다. 더욱이 센서네트워크의 자원 제약성(적은 메모리, 컴퓨팅 성능의 제약)과 키분배 관리의 어려움으로 인해 기존의 공개키, 대칭키 기반의 면안프로토콜을 대체할 수 있는 프로토콜이 필요하다. 그러므로 키분배 관리에 장 접을 가지는 Bilinear map 기반 프로토콜은 적합한 대안이다. 하지만 프로토콜에 사용되는 Pairing연산은 높은 컴퓨팅 성능이 요구된다. 따라서 제한된 성능을 가진 센서상의 구현을 위해서는 Computation Cost를 줄이고 연산 수행 속도를 가속화 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 프로토콜 구현에 필요한 Pairing의 핵심 연산인 Multiplication을 대표적인 센서노드 프로세서인 MSP430상에서 최적화 구현함으로써 성능을 개선한다.
오늘날 대다수의 안전필수 시스템들(Safety-Critical Systems)에는 컴퓨터, 전기 및 전자 부품이나 장치들에 소프트웨어를 칩에 내장하거나 제어용 소프트웨어 시스템이 탑재되어 구축되고 있다. 이에 따라, 컴퓨터 소프트웨어를 내장하였거나 탑재한 시스템들의 안전성을 평가하기 위한 여러 가지의 결함 분석 기법들이 제안되어져 오고 있다. 이러한 소프트웨어 결함 분석 기법들은 전통적으로는 하나의 안전필수 시스템을 분석하는데 단지 하나의 방법으로만 분석해 왔으나, 시스템의 종류와 특성이 다양해지면서 그 시스템에 가장 알맞은 결함 분석 기법이 동원되어야 함은 필수적이다. 본 연구에서는, 안전필수 시스템에서 소프트웨어의 크기가 비교적 작고, 안전성과 관련한 시스템 제어 반응 시간이 특별히 민감하지 않는 소프트웨어의 안전성을 평가하는 방법으로 결함트리 분석(FTA)과 소프트웨어 고장 유형 및 영향 분석(FMEA)을 결합한 시스템 결함 분석 방법을 제안하고 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 이용하여 사례연구를 수행하고자 한다.
EPCglobal에서는 국제 표준인 EPCglobal Network를 기반으로 RFID와 WSN 기술을 효율적으로 통합 및 연동할 수 있는 EPC 센서 네트워크를 제안하였으나 센서 데이터를 처리하는데 있어 반드시 EPC가 있어야 하며 센서 데이터만을 위한 관리 기능은 제공하지 못하는 문제점이 있다. 의료 환경에서 가장 중요한 것은 기존의 의료정보시스템과의 의료정보 전송 표준을 통한 연계 및 연동이 무엇보다 중요한다. 본 논문에서는 EPC 센서 네트워크의 문제점 및 의료 환경에서 사용할 수 있는 USN 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 의료 환경에 적합한 SIP-HL7 기반의 USN 관리 시스템으로, RFID와 WSN 데이터를 SIP(Session Initiation Protocol) 기반으로 전송할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한 기존 병원정보시스템과 연동하여 정보를 교환함은 물론 의료정보를 공유하고 전송하기 위한 HL7 기반의 SIP 인터페이스를 설계 및 구현한다.
유비쿼터스 헬스케어에서의 착용형(Wearable) 생체신호 모니터링 시스템은 가슴 부착형, 손목시계형, 신발, 의복형 등과 같은 형태로 많은 연구들이 진행 중에 있으며, 본 논문에서는 가슴 부착형태의 인체 착용형 다중 생체신호 시스템을 설계하고, 다중 생체신호 모니터링 시스템을 위해 심전도와 3축 가속도 센서를 사용하여 심전도 신호 측정 및 신체 움직임에 따라 변화하는 값을 측정할 수 있도록 구현하였다. 구현한 시스템은 생체센서노드, 센서보드, 생체신호 수집을 위한 베이스스테이션 노드로 구성된다. 생체센서노드는 가슴 부착형으로 신체에 착용하여 사용자의 심전도와 가속도 신호를 계측하도록 설계하였으며, 서버 PC에 연결된 베이스스테이션 노드로 계측된 생체신호를 전송한다. 센서보드는 심전도와 가속도 신호를 측정하기 위한 센서로 구성되며, 생체센서노드와 일체형으로 장착이 가능하도록 설계하였다. 또한, 생체신호 수집을 위한 베이스스테이션 노드는 IEEE 802.15.4 무선통신을 통해 생체센서노드로부터 전송된 생체신호를 수집하여 그 수집된 생체신호를 실시간으로 서버 PC에 디스플레이가 가능하다. 본 논문에서 구현한 시스템을 통해 P, QRS, T파로 구성된 심전도 신호를 계측할 수 있었으며, 계측된 신호에서 심전도 신호의 파형 성분들이 나타남을 확인 할 수 있었다. 또한, 3축 가속도 센서에 의해 신체의 움직임에 따라 변화하는 x, y, z의 3축 가속도 출력 값을 얻을 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 분산된 실시간 시스템의 행위와 공간, 시간 속성을 분석하고, 검증하기 위한 다양한 정형기법들이 존재한다. 그러나 대부분의 경우 공간과 행위를 같이 표현하는 구조적, 근본적 한계가 존재한다. 게다가 시간 속성이 포함되는 경우는 더욱 복잡해지게 된다. 이러한 한계를 해결하기 위하여 본 논문은 Timed Calculus of Abstract Real-Time Distribution, Mobility and Interaction(t-CARDMI)라는 새로운 정형기법을 제안한다. t-CARDMI는 행위의 표현으로부터 공간정보의 표현을 분리시켜 복잡도를 단순화 시키며, 시간 속성에 대해서 오직 행위적 표현에서만 허용하여 복잡한 명세를 덜 복잡하게 표현한다. t-CARDMI는 대기기간, 실행시작 만족시간, 실행시간, 실행완료 만족시간 등의 특유의 시간속성을 이동과 통신의 행위에서 모두 포함하는 특징을 갖는다. 새롭게 제안된 Timed Action Graph(TAG)는 공간과 시간을 포함하는 시스템의 명세를 분석하고 검증하기 위해서 공간과 시간속성을 2차원의 다이어그램으로 표현하며 그 안에서 이동과 통신의 정보를 분산된 그림정보로 표현하는 그래프로 t-CARDMI를 좀더 효율적으로 명세하고 분석할 수 있는 방법을 제공한다. t-CARDMI는 유비쿼터스 컴퓨팅에서의 분산된 실시간 시스템의 공간적, 행위적, 시간적 속성에 대한 명세, 분석 및 검증에 매우 효율적이고 효과적인 혁신적인 정형기법의 하나로 고려될 수 있다. 본 논문은 t-CARDMI의 문법과 의미, TAG 그리고 Specification, Analysis, Verification, and Evaluation (SAVE)로 명명된 툴을 제안하고 유비쿼터스 헬스케어 시스템 예제를 통해 효율성을 분석한다.
최근 병원 환경은 점차 유비궈터스 환경으로 변화되고 있으며, 이에 따라 응용 서비스 또한 새로운 요구사항에 직면하고 있다. 특히, 다양한 모바일 장치의 출현과 무선 센서 네트워크 기술의 도입은 u-헬스케어의 실현을 가속화 시키고 있다. 서로 다른 환경에서 구축된 정보의 통합이나 다양한 웅용 시나리오를 만족하기 위해 멀티에이전트 패러다임을 도입하고 있는 추세이다. 본 논문은 유비쿼터스 병원 정보 시스템을 위한 소프트웨어 구조와 u-응용서비스에 대해 기술한다. 또한 본 연구에서는 u-병원 정보 시스템을 위해 멀티에이전트 기반 분산 프레임워크를 구축하고 제시하고 있다. 이는 JADE와 분산객체그룹 프레임워크를 포함한다. 그리고 의사와 간호사를 위해 환자의 건강 정보와 병실 환경 정보를 제공하는 u-응용 서비스를 구현하였다. 특히 기존 관련 연구에서 강조하고 있지 않은 보안 부분에 대한 상황기반의 동적 보안 메커니즘을 적용하였으며, 본 연구에서는 각 사용자의 GUI를 통해 수행결과를 보였다.
본 연구에서는 일상생활 속에서의 심전도를 측정하여 HRV(Heart Rate Variability)를 모니터링 하며 스트레스를 추정할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 무선 생체 측정기 모듈은 전처리필터와 BFP사용으로 잡음은 감소 시키면서 신호의 크기는 증가시키기는 회로를 설계하였고, ECG를 측정하여 R-wave를 추출하고 이를 통한 HRV로 인간의 감성 중 스트레스를 평가하는 알고리즘을 개발하였다. 또한 무선 생체 측정기 시스템은 활동 모니터링을 위해 휴대하기 편한 사각형의 작은 사이즈로 구성되며 측정방법이 간단하여 언제든지 측정이 가능하다. 실험을 통해서 취득한 사용자의 HRV 정보는 스트레스 평가 지수 도출 알고리즘을 통한 스트레스를 추정할 수 있으며 스트레스 부하 프로토콜을 수행 한 전후를 비교 분석하여 많은 파라미터에서 유의미한 차이가 나타났다. 본 연구에서 수행된 실험은 일상생활 중에 심장의 전기 활동을 모니터링 할 수 있는무선 생체측정기를 개발하였으며 이를 이용하여 시간영역 분석 및 주파수 영역 분석을 통하여 스트레스 지수를 평가 할 수 있는 알고리즘 시스템은 건강 모니터링 시스템으로 활용도가 높을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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