무선선서네트워크의 주요 응용분야 중 하나가 유비쿼터스 헬스케어 시스템이다. 하지만 무선센서네트워크가 가지고 있는 과제중의 하나는 데이터 중에 나타나는 높은 손실 율이다. 바이오 센서로부터 들어오는 데이터는 기지국에 도착되지 않을 수 있으며, 이 값은 손실 값(missing value)이 된다. 본 논문은 기지국에서 데이터를 수집하고, 손실 값을 처리한 후, 증상 패턴에 따라 건강상태를 분류하여, 비상시에 적절한 행동을 취할 수 있도록 하는 헬스케어 모니터 에이전트(HMA)를 제안한다. 이 에이전트는 유비쿼터스 헬스케어 환경에 적용되며, 건강상태를 인지하기 위한 증상패턴으로 바이오 센서 및 환자의 가족력으로 부터 생성된 데이터를 사용한다. 손실 값이 나타나면 HMA는 분류하기 전에 증상패턴의 손실 값을 채우기 위한 예측 알고리즘을 수행한다. 시뮬레이션 결과 HMA를 사용한 예측알고리즘이 다른 방법들에 비해 더 정확하게 증상패턴을 분류함을 보여주었다.
본 논문에서는 IEEE 802.15.4 기반의 고신뢰성의 생체데이터 계측과 분석이 가능한 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 제안하였다. 특히, 인체에서 측정 가능한 생체데이터 중 호흡과 심장의 생리현상과 밀접한 관련이 있는 산소포화도 채택하여 연구하였으며, 초소형, 저전력, 저비용의 특징을 갖는 무선센서노드를 통해 형성된 무선센서네트워크 환경에서 웨어러블 장치인 손목형 옥시미터를 제작하여 환자의 생체데이터를 지속적으로 측정, 전송, 모니터링 및 분석을 가능하게 하는 신뢰성이 보장된 시스템을 구현하였다. 또한, 무선센서네트워크에 적합하게 설계된 TinyOS 기반의 헬스케어 어플리케이션을 구현하여 원격지인 베이스스테이션으로의 안전한 데이터 전송을 가능하게 하였다. 이로 인해 서버 PC에서는 산소포화도 측정 및 분석 시스템을 구현하여 실시간 모니터링을 통한 신뢰성 있는 데이터를 확보와 PPG 데이터의 2차 미분으로 검출된 가속도 맥파의 분석 및 해석을 통해 혈관 탄성도에 대한 임상정보를 획득하였다.
본 논문에서는 헬스케어 홈 서비스를 위해 가정 내에 설치된 센서/기기로부터 수집된 위치, 건강 그리고 쾌적환경 정보를 이용하여 유비쿼터스 헬스케어를 지원하는 u-헬스케어 상황정보 시스템(HCIS)을 구현했다. HCIS는 분산자원의 맞춤형 관리모델인 분산객체그룹프레임워크(DOGF)를 기반으로 헬스케어 홈 환경에서 다양한 상황정보, 응용 그리고 장치들을 논리적인 하나 또는 그 이상의 단위로 그룹화하고 관리한다. 또한 본 시스템은 DOGF의 구성요소인 모바일프락시와 컨텍스트제공자를 통해 가정 내 거주자의 위치를 기반으로 연속적인 헬스케어용 멀티미디어 서비스를 지원하고, 거주자에게 필요한 상황정보를 제공한다. 본 시스템의 수행성을 검증하기 위해 홈 내에서 제공되는 헬스케어 응용으로 거주자 위치기반의 끊임없는 멀티미디어 서비스와 처방 주의 및 스케줄 알림/알람 서비스를 구현했다. 그리고 시나리오에 따라 거주자가 위치한 영역의 서비스 장치를 통해 헬스케어 홈 서비스의 수행결과를 보였다.
최근 건강관리 및 심장질환 관리 등에 대한 관심이 증가하면서 유비쿼터스 헬스케어 서비스와 관련 기기에 대한 개발이 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 패치형 심전도 측정기기와 연동된 스마트폰으로 구성된 모바일 헬스케어 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 실시간으로 심전도, 맥박, 스트레스 지수를 모니터링하고 저장 및 전송하는 기능과 심박 수에 따른 건강관리 기능 등을 제공한다. 이처럼 웨어러블 생체신호 측정 장치와 연동된 모바일 헬스케어 시스템을 통해 생체 신호를 지속적으로 모니터링함으로써 사용자는 만성질환을 예방하고 꾸준히 건강을 유지할 수 있다. 본 논문에서는 실제 플랫폼에 탑재되어 구현된 결과를 보여준다.
유비쿼터스 환경에 대한 기술적 발전에 따라 다양한 u-Health 서비스 시스템이 개발되어 시행되고 있다. u-Health 시스템은 서비스 인프라인 병원, 의료기관의 의료정보시스템 연동을 통한 의료정보활용이 불가피하다. 그러나 HL7 의료정보 표준안은 헬스케어 시스템에서 활용하는 의료정보에 대한 명세를 제시하지 못하고 있다. 즉 의료정보시스템으로부터 정보를 요청/제공 받기 위한 HL7 표준 메시지가 명시되어 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 헬스케어 시스템에서 필요로 하는 병원 내 의료정보를 분석하고 적합한 HL7 표준 메시지 구조를 설계하였다.
본 연구에서는 유비쿼터스 헬스케어를 위하여 비침습적으로 측정기 가능하고, 많은 건강정보를 포함하고 있는 심전도(electrocardiogram, ECG)와 광전용적맥파(photo plethysmograph, PPG)를 측정하고자 하였다. 이를 위하여 배터리로 구동 가능한 초소형의 심전도 및 맥파측정 시스템의 구현을 위하여 각각의 신호를 검출 및 신호처리하기 위한 회로를 구현하였다. 그리고 계측된 심전도 및 맥파신호의 무선전송을 위하여 초저전력 무선센서네트워크 기술을 적용한 무선 생체신호 전송시스템을 구현하였다. 계측된 심전도의 R파 정점과 인체의 말초부위에서 측정한 맥파의 기준점 사이의 시간인 맥파전달시간(pulse transit time, PTT)을 분석하여 심장에서 말초부위까지 혈관의 물리적 특성을 평가함으로써 동맥경화와 같은 혈관질환의 사전모니터 링이 가능한 시스템을 구현하고자 하였다.
본 논문에서는 가정이나 직장 등에서 사용자의 신체적 상태를 센서를 활용하여 측정하고 그 측정된 데이터와 과거의 병력에 따라 사용자의 상태를 분석, 그에 따른 의사의 처방 및 진단을 제공함으로써 유비쿼터스 환경을 이용한 원격 진단 및 처방 헬스케어 시스템을 제안한다. 기존 헬스케어 시스템은 중앙서버와 생체 신호를 보내는 모바일 디바이스의 자체적으로 지원되는 부족과 무선 네트워크를 통한 환자와 병원 중앙 서버와의 원활한 커뮤니케이션의 제공을 보장하지 못하는 단점도 있다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 환자와 병원 사이의 중간 역할을 하는 써로게이트 시스템과 JADE를 기반으로 하는 멀티 에이전트 기술을 적용하였다.
유비쿼터스 환경에서의 헬스케어 서비스는 환자의 의무기록 뿐 아니라 각종 검사 자료 등 환자에 대한 대부분의 정보를 데이터화 하게 되므로 인가되지 않은 시용자가 의료 시스템에 접근하여 의료 데이터를 원래의 목적과 다른 목적으로 사용하게 된다면 환자의 생명과 관련된 중요한 정보에 큰 위협을 가져올 수 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해서 사용자의 위치나 시간과 같은 상황정보에 따른 접근제어가 가능하고 사용자의 프라이버시 보호를 가능하게 하는 RBAC for U-healthcare 모델을 설계하고 이를 구현함으로써 유비쿼터스 환경에서의 헬스케어를 위한 접근제어 모델의 유효성을 검증한다.
유비쿼터스 헬스케어용 초음파와 RF 기술을 이용한 무선센서네트워크 기반의 실내 위치 추적 시스템을 구현하고 테스트하였다. 개발된 실내 위치인식 시스템은 헬스케어를 위한 홈네트워크 장치의 하나로서 노인이나 만성질환자의 이동성과 활동성을 측정하는데 주안점을 두어 개발되었다. 천장에 설치된 비컨들은 RF 신호를 사용하여 위치정보를 listener에게 전송하게 되며, listener는 삼각측량법을 사용하여 3개의 비컨들로부터 얻어진 좌표 값을 계산하여 실내에서의 사람이나 물체의 위치 측정 뿐만아니라 환자의 활동성측정이 가능하도록 개발되었다. 본 연구에서는 위치에 대한 보안이 가능하도록 수동형식의 위치인식 시스템을 구현하고 비용절감을 위해 센서노드 사이의 연결이 무선으로 되도록 ad-hoc 알고리즘을 개발하였다.
본 논문에서는 RFID를 이용하여 사용자를 인식한 후 사용자의 생체신호(혈압, 혈당, 체지방)를 측정하여 자가진단을 할 수 있는 지능형 헬스케어 시스템을 구현하였다. 구현한 헬스케어 자가진단 지능형 시스템은 RFID리더기, 생체신호측정기(혈압계, 혈당계, 체지방측정기), 데이터베이스 서버역할을 하는 컴퓨터, 자가진단 결과를 출력하는 프린터로 구성된 키오스크형태로 이루어졌으며 데이터베이스에서 보유한 사용자 정보 및 측정된 정보 데이터를 비교분석한 후 사용자의 건강상태를 자가진단할 수 있다. 구현된 시스템은 병원에 가지 않더라도 간단히 자가진단을 할 수 있으며, 회사나 학교 등에서 응용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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