본고에서는 IT 기술의 급속한 발전과 보급에 힘입어 최근 많은 관심을 끌고 있는 미래의 의료형태인 유헬스케어에 필요한 IT융합 헬스케어기술을 소개하였다. IT융합 헬스케어기술이 성공적으로 실시되면 맞춤형 헬스케어 서비스와 웰빙을 필요로 하는 많은 이용자의 요구에 의해서 헬스케어는 환자 중심의 질병 및 증상을 완화하고, 치료하는 개념에서 점차 일반인의 건강을 증진하고 질병을 예방하는 개념으로 변화 되고 있다. 이를 위해서는 IT 기술과 의료서비스를 융합하여 언제 어디서나 예방, 진료, 치료 그리고 사후관리를 받을 수 있는 유헬스케어 서비스가 제공될 수 있을 것이다.
최근 건강관리 및 질병관리 등에 대한 관심이 증가하면서 유비쿼터스 헬스케어 서비스와 관련 기기에 대한 개발이 활발히 진행 중이다. 또한, 관련 기기가 단순히 건강진단 및 질병진단과 더불어서 치료까지 하나의 기기에서 이루어지는 테라그노시스 방향으로 개발되고 있다. 또한 치료를 위해 광유전학 기술을 이용하여 광반응성 단백질인 ChR2로 뇌세포의 자극을 조절할 수 있다. 뇌세포의 자극을 조절함으로써 뇌 질환의 발현 시 유용하게 대처할 수 있다. 본 논문에서 뇌의 전기적 신호를 획득하는 기기와 연동되는 IoT 시스템을 통해서 유비쿼터스 헬스케어에 대한 방법론에 대해서 서술한다. 특히, 뇌의 전기적 신호를 획득하는 장치를 통한 뇌, 신경 질환인 뇌전증에 대한 진단과 치료의 유무를 판단하는 유비쿼터스 헬스케어 시스템에 대해서 서술한다. 이처럼 웨어러블 뇌파 신호 측정 장치와 연동되는 IoT 시스템을 통해 뇌파 신호를 지속적으로 모니터함으로써 사용자의 뇌전증의 발현 시 진단 및 치료, 긴급연락 서비스를 통해 사용자의 돌발 사태에 대해서 대처할 수 있는 방법론을 제시한다.
최근 건강에 대한 관심이 늘면서 의료 환경도 진료 중심 의료에서 예방 중심 의료로, 질병관리 중심에서 건강관리 중심으로 패러다임이 바뀌고 있다. 또한 국민 경제에서 의료비 비중은 점차 증가하고 있는 추세이다. 이러한 이유로 자신의 라이프 스타일 및 건강을 직접 관리하려는 인구가 증가하고 있다. 이를 IT 기술에 접목하여 가정 내에서 질병관리뿐만 아니라 병원 간의 연결을 통한 원격진료 서비스 제공 등을 목표로 하는 웨어러블 헬스케어 분야 동향을 살펴보고 이에 대응하기 위한 DSP 설계 동향에 대해서 살펴보겠다.
4차 산업혁명의 주요 기술 중 하나로 언급되는 사물인터넷 기술은 헬스케어분야에서 질병의 예측, 관리뿐만 아니라 보건의료 산업 전반에까지 영향을 미치고 있으며, 기술의 고도화 및 적용 분야가 점차 확대되고 있다. 이에 본고에서는 사물인터넷이 헬스케어 산업 분야에 적용 동향을 살펴보고, 한국, 미국, 일본, 유럽 특허청의 특허분석을 통해 공백 기술 및 분야에 대한 분석과 함께 향후 기술 개발이 요구되는 분야에 대해 논하고자 한다.
SNS 커뮤니티를 기반으로 다원적 서비스로 발전하고 있는 스마트 헬스케어 기술발전 추이와 서비스 및 IoT 기반 플랫폼 개발동향에 대해 설명한다. 아울러 질병의 예방/진단/치료/사후관리 등 서비스 분야별 시장성장 추이와 스마트 헬스 캐어 산업의 전방위 기술시장인 글로벌 의료기기 등에 대한 시장성 분석 정보를 제시한다. 이를 토대로 인구고령화 패러다임의 변화에 따른 헬스케어 서비스 산업의 시사점에 대해 설명한다. 국내 스마트 헬스케어 시장은 매우 협소하여 원격의료 및 만성질환관리 등 기본적인 서비스만으로는 산업의 고도화에 한계가 있다. 이에 센서/기기 등 하드웨어 중심에서 데이터, 콘텐츠 및 플랫폼을 기반으로 편의성과 저비용의 서비스를 제공할 수 있는 새로운 스마트 헬스케어 사업모델을 적극 발굴하여 시장을 확대할 필요가 있다.
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.
이 연구는 헬스케어 분야에서 활용 가능한 AI 기반의 3D 체형 모델링 기술을 개발하고, 이를 통해 사용자의 체형 변화와 건강 상태를 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안한다. 사이즈코리아의 데이터를 활용하여 2D 이미지로부터 3D 체형 이미지를 생성하는 모델을 개발하고, 다양한 모델을 비교하여 가장 성능이 우수한 모델을 선정하였다. 최종적으로, 개발된 기술을 통해 개인 맞춤형 건강 관리, 운동 추천, 식단 제안 등의 시스템 프로세스를 제안함으로써 질병 예방 및 건강 증진에 기여하고자 하였다.
최근 국민의 건강증진 및 질병관리 등에 대한 관심이 증가하면서 전문가들 또한 걷기 운동의 유효성을 강조하고 있다. 이에 따라 스마트 헬스케어와 관련된 기기 및 서비스에 대한 개발이 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 GPS와 비콘 센서를 이용한 환경에서 걷기운동과 미니게임 콘텐츠를 융합한 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 콘텐츠는 특정 지역을 가상의 게임 맵으로 매칭하고 GPS센서와 리얼월드의 비콘을 블루투스 통신으로 인지하도록 하였으며 이를 통해 소모 칼로리 계산, 게임의 클리어 조건 등 핵심 시스템으로 사용한다. 본 연구를 통해 설계, 구현된 게임 콘텐츠는 이용자의 움직임을 정확히 측정할 수 있고 재미와 몰입감을 제공하여 지속적인 운동을 유도함으로써 운동효과가 향상됨을 확인할 수 있었다.
라이프로그는 다양한 디지털 센서로부터 수집되는 개인의 디지털 기록으로, 활동량, 수면 정보, 체중 변화, 체질량, 근육량, 지방량 등이 포함된다. 최근, 웨어러블 디바이스가 보편화되면서 양질의 라이프로그 데이터가 많이 생산되고 있다. 라이프로그 데이터는 개인의 신체의 상태를 보여주는 데이터로, 개개인의 건강관리 뿐만 아니라, 질병의 원인 및 치료에도 활용될 수 있다. 그러나, 현재는, AI/ML 기반의 상관관계 분석 및 개인화를 반영하지 못하고 있다. 단순 기록이나 단편적인 통계치를 제시하는 수준에 그치고 있다. 이에 본 논문에서는, 라이프로그 데이터와 질병과의 연관성 및 AI/ML 기술의 라이프로그 데이터의 적용 사례를 살펴보고, 더 나아가, AI/ML을 활용한 라이프로그 데이터 분석 프로세스를 제안하고, 실제 갤럭시워치에서 수집된 데이터를 사용하여, 분석 프로세스를 실증한다. 더불어, 미래의 헬스케어 서비스인, 라이프로그 데이터와 식단, 건강정보, 질병정보와의 융복합 서비스 로드맵을 제안한다.
최근의 스마트폰과 정보통신 기술의 발달, 무선센서 영역의 폭발적 성장은 전통적 의료서비스 환경을 급격하게 변화시키고 있다. 이러한 환경 변화에 부응하고자 전통적 의료서비스 체제를 재택생활 영역과 사회공공치료 영역 등으로 그 범위를 확대하기 위한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 최근 활발한 연구 활동이 전개되고 있는 헬스케어 분야에 대한 연구 프레임워크를 개발하여 제시하였고, 이를 바탕으로 해외 연구동향을 분석하였다. 스마트폰을 활용한 재택환자모니터링과 이를 활용한 신의료서비스 분야와 질병의 확대방지와 개인의 건강행동의 촉진과 권장 등을 통한 예방중심의 헬스케어 서비스를 제공하기 위한 사회 공공 헬스케어서비스 체계 구축에 관한 활발한 연구추세를 확인하였다. 본 연구에서 제시한 연구 프레임워크와 연구 동향은 향후 국내의 헬스케어 분야 연구와 헬스케어 정보기술의 실무적 활용에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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