산업 발전에 따라 생활은 점차 편리해지고 각종 질병들에 대한 위험도 점차 높아지고 있다. 인간의 생명을 위협하는 위험한 질병 중에는 사전에 예방하지 않으면 돌이킬 수 없는 사태로 확산되기도 하지만 바쁜 현태인들에게는 자신의 건강상태를 사전에 파악하고 관리하기 힘든 실정이다. 이에 유비쿼터스 환경에 접어든 IT기술을 바탕으로 의료진단 및 예방 시스템을 구축하여 실요자들이 센서를 통해 컴퓨터를 직접 이용하지 않더라도 자신의 건강상태를 유지 관리할 필요가 있다. 그러므로 본 논문에서는 이와 같이 유비쿼터스 환경으로 변화해가는 기술적 변화를 바탕으로 의료 진단 및 예방이 가능한 시스템 구축을 위한 모델로서 뇌혈관 질환에 대한 모델을 제시하고자 한다. 또한, 이를 통해 향후 구축하고자 하는 u-헬스 케어 의료진단 시스템 구축 모델에 활용하고자 하며, 본 모델을 통해 의료정보를 활용한 산업 발전과 인류의 편이성 증대 및 건강상태의 주기적 검사를 통해 향상된 복지문화를 유도할 수 있을 것이다.
최근 유비쿼터스의 활용이 확장되고 있다. 헬스분야에도 예외는 아니다. 기존의 헬스 싸이클은 단지 고정된 싸이클에 현재 자신의 속도와 맥박 등의 일반적인 정보만 제공하기 때문에 장시간이나 장기간의 운동을 하기에는 시간이 지날수록 흥미도가 떨어지고, 자신에 맞는 운동을 하기도 어렵다. 본 논문에서 논의하는 헬스 싸이클은 센서 네트워크와 DB를 접목한 상증 인식 시스템을 이용하여 자신이 현재 상태와 운동 진행 상태를 분석한 맞춤 운동을 할 수 있다. 사용자는 부착된 체온센서와 심전도센서를 통해서 자신의 상태를 실시간으로 확인하게 된다. 센싱된 신호들을 효율적으로 관리하기 위해서 센서네트워크를 형성하여 모든 신호들은 싱크노드에 집중되게 된다. 이 신호들과 DB에 기록된 사용자의 과거 운동기록을 활용하여 현재 운동중인 사용자의 신체적인 상태를 체하게 된다. 이러한 상황인식을 통해서 운동자에게 위험한 요소를 제거하거나 효과적인 운동이 가능하도록 자동으로 제어해주는 것이 이 헬스싸이클의 특징이다. 또한 여기에 충격감지 센서, 유압펌프제어, Python을 이용한 3D 게임엔진을 더하여 운동시에 가상현실적인 상황을 만들고자 하였으며 장시간의 운동에도 흥미가 떨어지지 않도록 하는 것도 상기 헬스싸이클의 특징이다.
소득 수준의 향상과 사회 가치관 변화에 따른 생활수준의 향상으로, 최근 건강에 대한 관심이 지속적으로 증가하고 있으며, 그에 대한 욕구 또한 다양해지고 있다. 이에 본 연구에서는 향후 양방향 스마트 헬스를 위한 유헬스 시스템의 수용요인을 분석하여 사용자들이 이러한 시스템을 수용하는데 미치는 영향 요인을 파악하였다. 이를 위하여 유헬스 시스템의 사용자 수용 결정에 건강(Health)과 기술(Technology) 요인들이 영향을 미치는지 분석하였다. 본 연구에서는 공분산 구조방정식모형을 적용하여 모형 검증 및 경로의 유의성을 분석하였다. 분석 결과, HPM 요인 중 건강관리경험 요인과 TAM에서 지각된 유익성 요인이 태도를 영향을 미치고, 지각된 유익성이 직접 행위 의도에 영향을 미친다는 최종 모형을 제시할 수 있었다.
본 논문에서는 인체의 심전도를 측정하여 언제 어디서나 환자의 건강상태를 체크할 수 있는 유비쿼터스 헬스 케어 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 심전도 측정 단말기, 자료 수집 베이스 노드, 의료 정보 수집 서버로 구성된다. 구현된 단말기는 지그비(Zigbee) 프로토콜을 통하여 센서 네트워크를 구성하며 TinyOS가 내장되어 있는 초소형 보드로 설계되었다. 자료 수집 베이스 노드는 무선 리눅스 단말기로 구성되어 서버로 무선 랜을 통하여 센싱된 정보를 실시간으로 전송한다. 또한 의료 정보 수집 서버는 단말기에서 얻은 데이터를 저장 관리하며 긴급 상황 발생 시 연계된 의료진에게 환자의 상태를 보고하도록 설계되었다. 실험 결과 지그비 통신 프로토콜을 이용한 센서 네트워크를 통하여 유비쿼터스 헬스 케어 시스템이 구현 가능함을 확인하였다.
최근 U-Korea 구축을 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 특히, RFID 기술은 유비쿼터스 핵심 기술로 부각되고 있다. 그러나 RFID 응용 시스템에서의 하드웨어적인 기반기술에 비해 상위 레벨의 애플리케이션 개발은 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 유비쿼터스 상에서의 RFID 기술을 이용한 사용자 중심 환경의 응용 서비스중의 하나인 효율적인 헬스케어 애플리케이션을 제안하고 구현하고자 한다. 제안된 시스템은 RFID 태그와 모바일 기기를 기반으로 환자의 위치 정보 및 변경되는 진료 처방에 대한 데이터 정보를 효율적으로 전송 및 관리할 수 있는 시스템이다. 따라서 또한 물리적인 요소와 다양한 서비스로의 확장성을 제공하기 위한 프레임워크를 기반으로 모바일 단말기와 응용 서버의 애플리케이션 구현을 통하여 전체 시스템의 높은 실효성을 제공한다.
유비쿼터스의 핵심 기술인 RFID는 무선으로 사물을 인식하는 이점 때문에 많은 분야에서 적용되고 있다. 특히 위치추적 및 효율적인 자원관리가 가능하여 사용자의 건강과 관련된 헬스케어 서비스 시스템에서의 활용에 많은 연구가 진행되고 있다. 현재 RFID를 이용한 헬스케어 시스템에서는 사용자의 신상정보 및 사용자의 상태정보, 처방전등 민감한 의료 정보가 시스템의 무선 통신과정에서 사용된다. 하지만 환자의 신상정보와 처방전 같은 무선 통신과정의 정보는 공격자에 의해서 쉽게 도청가능하기 때문에 사용자의 프라이버시 침해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 RFID를 이용한 헬스케어 시스템에 대해 살펴보고 RFID를 이용한 헬스케어 시스템에서 발생하는 보안상의 문제점과 프라이버시 침해 문제점에 대하여 지적하고 그에 대한 해결방안을 제시한다.
본 고에서는 최근 IT 분야에서 많은 관심을 갖고 있는 유비쿼터스 헬스케어 서비스의 개념에 대해 간략히 소개하고 서비스를 구성하는 요소에 대해 살펴본다. u-Health 서비스의 다양한 영역 중 네트워크 기반의 건강 관리 서비스를 위한 웨어러블 혹은 휴대용 헬스 모니터링 시스템의 기술 현황과 문제점, u-Health 서비스 지원을 위한 웨어러블 시스템의 역할에 대해 알아본다. 마지막으로 u-Health 서비스 도입과 관련하여 고려해야 할 점들에 대해 기술한다.
본 논문에서는 스마트 홈과 홈 자동화 시스템을 위한 개인화된 헬스케어 서비스를 자동으로 선택하여 제공하기 위한 온톨로지 기술 및 OSGi 플랫폼 기반의 스마트 홈 상황 인지 서비스를 제안한다. OSGi와 같은 표준 프레임워크와 온톨로지와 같은 정교한 모델링 기술의 채택은 단순한 홈 자동화를 뛰어 넘어 가정 내에서의 추론 기반 지식 정보를 통해 헬스케어와 같은 개인화 서비스를 가능하게 해준다. 이를 위해 정보가전 기기와 RFID 및 센서 기기들로 구성되는 유비쿼터스 홈 네트워크 테스트 베드를 구축하고, 구축된 테스트 베드 상에서 상황 인지 개인화 서비스를 제공하는 프레임워크를 구현한다.
본 논문에서는 웨어러블 펄스 옥시미터를 이용하여 IEEE 802.15.4기반의 무선센서네트워크 환경에서 측정에 대한 외부의 자각 없이 자유스러운 생활 속에서 측정 가능한 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 구현하고자 하였다. 환자로부터 산소포화도 데이터를 측정하기 위해 반사형 프로브, 산소포화도 모듈, 그리고 무선센서 노드로 구성된 저전력 웨어러블 펄스 옥시 미터를 구현하였다. TinyOS 어플리케이션기의 무선센서 노드는 제작된 프로브로부터 측정 된 데이터를 수집하여 무선통신을 위한 패킷을 구성하며, 무선센서 네트워크를 통해 베이스 스테이션으로 전송된 데이터는 서버 PC에서의 모니터링과 데이터 처리 및 저장이 가능하게 하였다. 서버 PC에서는 LabVIEW소프트웨어 프로그램을 통해 전송된 산소포화도 데이터가 실시간 모니터링 되며, PPG 파형의 2차 미분처리를 통해 동맥혈의 상태를 추정 할 수 있는 가속도 맥파(APG)를 검출하도록 하였다. 또한 실제 연령대별 실험을 통해 가속도 맥파에 의한 혈관 탄성도의 수치를 비교분석 하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 널리 사용 가능한 분야는 헬스케어 분야이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 마이닝 기반 멀티 에이전트 헬스케어 시스템을 제안한다. 제안하는 기법은 환자의 몸으로부터 생성된 센싱 데이터를 마이닝을 이용하여 진단 패턴을 뽑아내어 정상 상태, 긴급 상태, 응급 상황으로 분류할 수 있다. 이는 실시간으로 센싱되는 엄청난 양의 생체 데이터를 처리할 수 있으며, 환자의 병력 데이터와 비교, 분석한다. 이를 위해 연관 규칙 탐사를 2가지 데이터 그룹으로 구분하여 적용한다. 첫 번째는, 기존의 방대한 의료 병력 데이터로 두 번째는, 체온, 혈압, 맥박등과 같은 센서로부터 센싱한 환자의 실시간 생체데이터로 분류한다. 제안하는 시스템은 PDA 같은 모바일 디바이스 등을 통하여 병원과 멀리 떨어진 지역에서도 긴급 상황을 판단하여 처리할 수 있다. 또한 환자(노인)의 상태를 실시간으로 모니터링 함으로써 요구되는 시간과 비용을 단축하게 되고, 의료 서비스의 지원에 대한 효율성을 높이게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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