모바일 헬스케어는 정보 통신 기술과 바이오 기술을 융합하여 언제 어디서나 건강과 생활을 관리하고자 하는 새로운 형태의 서비스이다. 이를 위해서는 생체신호 계측 기술인 WBAN과 모바일 디바이스를 이용한 데이터 분석 및 모니터링 기술이 필수적이다. 통상 모바일 애플리케이션은 모바일 플랫폼의 특성상 호환성 부재로 해당 플랫폼에 맞게 재개발해야 한다. 본 논문에서는 플랫폼의 이질성을 극복하고 다양한 모바일 장치와의 호환성을 가진 유비쿼터스 헬스케어 모니터링 시스템을 구성하기 위해 하이브리드 앱을 기반으로 게이트웨이 기능과 모니터링 기능을 가지는 모바일 헬스케어 시스템을 구성하였다. 제안 시스템은 센서를 이용한 센서 구성 부분, 모바일 디바이스를 이용한 모바일 구성 부분, 생체 정보를 모니터링하는 모니터링 구성 부분, 측정된 생체 데이터 축적 및 관리를 목적으로 구성된 서버 구성 부분으로 나누어 시스템을 구성하였다.
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.
최근 IT 기술이 발달함에 따라 병원에서 사용되고 있는 의료 장비도 고사양의 성능을 요구하고 있다. 그러나, 사용자는 사용자의 상황에 따라 서로 다른 병원을 내원하기 때문에, 병원에서 진료 받은 의료 정보가 병원마다 분산되어 있다. 본 논문에서는 서로 다른 병원에 내원한 사용자의 헬스케어 정보 수집을 위해서 병원에 저장되어 있는 사용자의 헬스케어 정보를 효율적으로 통합하기 위한 모델을 제안한다. 제안모델은 사용자 중심의 헬스케어 정보 수집을 위해서 개인 웨어러블 장치로부터 수집된 사용자의 헬스케어 정보를 서로 동기화한다. 또한, 제안 모델은 헬스케어 서비스 센터와 데이터 공유를 원활하게 수행하기 위해서 클라우드 환경에 존재하는 데이터베이스에서 사용자의 헬스케어 정보와 관련된 무결성 및 유효성 검사를 수행한다. 특히, 제안모델은 모바일 플랫폼으로부터 수집된 사용자의 헬스케어 정보를 원활하게 관리하기 위해서 트리기반의 데이터 처리를 수행할 수 있도록 하였다.
21세기 들어 발생하는 Covid 19 팬더믹과 같은 새로운 질병의 발현과 바쁜 현대인의 일상에 따른 건강 이상신호가 발생하는 일이 많아지고 있다. 이에 따라 헬스케어 관리 및 데이터를 기반으로 한 건강관리의 중요성이 부각되고 있으며, 특히 환자 개인의 헬스케어 데이터 기반의 개인건강 관리 데이터에 대한 관심이 급증하고 있다. 본 연구에서는 개인 건강 관리의 어려운 문제를 해결하기 위한 자가 건강진단 및 해결을 위한 IT를 접목한 개인건강 헬스케어 플랫폼 개발과 인체에서 발생하는 생체신호를 측정하여 플랫폼으로 전달하는 앱 개발을 통하여 개인 맞춤형 건강관리 시스템을 구축하였다. 이를 통해 현대인의 건강관리 뿐만 아니라, 발달장애인 및 의사표현이 어려운 취약계층의 심리정서 모니터링을 통한 심리정서 케어 지원 니즈를 해결하고자 한다. 또한 개인의 건강 및 생활환경 데이터 전반을 통합하여 개인에게 최적화된 의료 및 건강관리 서비스를 개발하는데 목표를 두고 진행하였다.
스마트폰과 소형 디바이스의 발달로 헬스 케어 시장은 큰 성장세를 보이고 있고 플랫폼을 제공하는 회사들 간의 치열한 경쟁이 시작되고 있다. 시장의 성장세와는 달리 데이터 보안에는 상대적으로 취약한 면을 보였다. 본 논문에서는 헬스 케어 보안이 허술한 사례들을 보이고 이에 대한 해결방안을 모색해 본다.
본 논문에서는 최근 모바일 장비의 이용이 증가하는 추세에 맞추어, 모바일 장비를 이용한 헬스케어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 JADE 에이전트 플랫폼을 이용한 멀티 에이전트 기반의 헬스케어 시스템으로 구성되며, 이러한 에이전트 간의 협업을 통한 모바일 헬스케어 시스템의 아키텍처를 소개한다. 사용자는 우리의 헬스케어 시스템을 이용하여 언제 어디서나 손쉽게 모바일 장비를 이용하여 혈당, 혈압, 체지방을 측정하고, 측정된 데이터를 헬스케어 시스템으로 전송하여, 적절한 의사 에이전트를 찾아 진단 및 처방을 받을 수 있다는 장점이 있다.
스마트폰과 같은 모바일 장치는 휴대가 간편한 소형 컴퓨팅 장치로서 기존 컴퓨터에서 수행하던 작업을 수행할 수 있으며 맞춤형 개인화 서비스가 가능하여 널리 활용되고 있다. 모바일 장치에서 동작하는 모바일 애플리케이션은 모바일 플랫폼의 특성에 따라서 호환성이 떨어지기는 특징을 가지기 때문에 해당 플랫폼을 지원하기 위해서는 플랫폼에 맞게 다시 개발해야 하는 제약사항을 가진다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 표준 웹 개발 언어인 HLTML5와 자바스크립트 라이브러리인 jQuery를 이용하여 다양한 모바일 플랫폼에서 호환성을 가지는 유비쿼터스 헬스케어 모니터링 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 모바일 플랫폼뿐만 아니라 데스크톱 컴퓨터에서도 호환성을 가지기 때문에 다양한 환경에서 활용이 가능하다.
본 논문에서는 헬스 빅데이터 플랫폼에서 이기종 라이프로그 마이닝 모델을 제안한다. 이는 사용자의 라이프 로그를 실시간으로 수집하고 헬스케어 서비스를 제공하기 위한 온톨로지 기반의 마이닝 모델이다. 제안하는 방법은 이기종 라이프 로그 데이터를 분산처리하고, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 처리한다. 이를 이기종 온톨로지를 기반으로 구성한 환경에 적합하도록 상위 온톨로지 방식으로 지식베이스를 재구성한다. 재구성한 지식베이스는 Jena 4.0 추론엔진을 이용해 추론 규칙들을 생성하고, 규칙 기반 추론 방법으로 실시간 헬스 서비스를 제공한다. 라이프로그 마이닝을 숨겨진 관계에 대한 분석과 시계열적 생체신호에 대한 예측모델을 구성한다. 이는 관계나 추론규칙에서 포함되지 않은 음의 상관관계나 양의 상관관계를 탐색하여 사용자의 생체신호에 대한 변화를 감지하고 예방 의료 서비스를 현실화하는 실시간 헬스케어 서비스가 가능하다. 성능 평가는 제안한 이기종 라이프로그 마이닝 모델 방법이 정확도에서 0.734, 재현율에서 0.752로 다른 모델에 비해 우수하게 나타난다.
만성질환 관리 서비스가 활성화되기 위해서는 유헬스 플랫폼을 중심으로 서비스 콘텐츠 개발자, 서비스 제공자, 디바이스 공급자 등이 긴밀하게 협력하여 가치사슬을 형성하는 생태계가 구축되어야 한다, 그러나 기존 유헬스 플랫폼은 안전하고 효율적인 개인건강기록 (PHR) 관리, 맞춤형 지능형 서비스 지원, N 스크린 서비스 지원 등의 부족으로 효과적인 생태계 구축이 어렵다. 이 논문에서는 이러한 유헬스 플랫폼의 문제점을 개선하기 위해 새로운 '만성질환 관리 플랫폼(CDMP: Chronic Disease Management Platform)'을 제안한다. CDMP는 만성질환 건강관리 증진 서비스를 개발 실행 공유하기 위한 공통 기능을 컴포넌트로 제공하고 다양한 서비스 및 시스템 간의 연결.통합을 위한 허브 기능을 수행하는 소프트웨어 플랫폼이다 CDMP는 SOA 기반으로 설계되어 높은 재사용성 확장성을 제공하며 정보 콘텐츠 서비스를 누구나 쉽게 이용할 수 있도록 Open API를 제공하는 개방형 플랫폼, N스크린 서비스를 위한 멀티플랫폼, SNS와의 연동을 통한 자가관리 기능을 지원한다. 이 논문에서는 CDMP 개발을 위한 요구사항 분석, 구조 설계, 설계 검증을 위한 프로토타입 구현을 수행하고, 특히 PHR 정보 관리를 위한 '하이브리드 데이터 모델'의 구현과 성능 평가를 통해 CDMP의 우수성을 검증하였다.
의료와 헬스케어 분야의 변화는 디지털 기술로부터 시작된다. 디지털 헬스케어라는 새로운 분야는 기존 헬스케어 및 의료 기술이 디지털 기술과 융합되어 시작된 것으로 ICBM(사물인터넷 클라우드 빅데이터 모바일), 인공지능, 로봇, 가상 증강현실, 웨어러블기기 등 ICT 기술을 활용해 건강관리 질병관리 등 헬스케어서비스 효과를 높이고 의료비용을 절감시키는 융합산업이다. 최근에는 구글 알파고와 IBM 왓슨 등 인공지능기술을 헬스케어 영역에 접목되고 있다. 따라서 본 연구에서는 디지털 헬스케어의 주요 기술, 생태계와 플랫폼, 그리고 미래의료서비스 변화 및 이슈를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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