IT 기술의 급속한 발전과 보급에 힘입어 미래의 의료형태인 IT 융합 헬스케어 서비스 기술은 많은 변화가 이루어지고 있다. 특히, IT 기술이 헬스케어와 융합되면서 사용자의 민감한 의료정보가 유출되고 사용자 프라이버시가 침해되는 문제가 발생되면서 그에 따른 대비책이 필요하다. 본 논문에서는 유헬스케어 환경에서 사용자의 프라이버시를 보호하기 위해서 환자의 ID 정보를 사용자 상태 및 접근 레벨에 따라 통합/분할 관리할 수 있는 유헬스케어 서비스 모델을 제안한다. 제안된 모델은 실 환경에서 효과적으로 활용할 수 있도록 사용자 신분확인, 병원 권한확인, 진료기록 접근제어, 환자진단 등의 기능으로 구분한다. 또한, 사용자의 ID가 중앙의 서버에서 통합 관리되는 동시에 병원간 공유되는 사용자의 정보에 대한 프라이버시를 보호하기 위해서 사용자의 보안 레벨 및 권한에 따라 사용자의 ID를 병원에 분할 적용하여 제 3자에 의한 사용자의 프라이버시 침해 및 의료정보 유출을 예방한다.
본 논문에서는 일반 가정이나 건물 내에서 일종의 바이오센서인 개인건강 디바이스를 이용함에 있어, 각 디바이스들과 이들로부터 개인 생체정보를 수집하는 게이트웨이간 통신 시 환자의 개인정보를 보호할 수 있는 새로운 프라이버시 보호 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 이전 [1]에서 제안한 프라이버시 보호 방법보다 추가적인 무결성 보장 및 전송 보안을 통해 훨씬 강건하고 안전하며 국제 표준인 ISO/IEEE 11073-20601[2]을 준수하고 있어 다양한 개인건강 디바이스들에 상호 호환이 가능하다는 장점이 있다.
본 논문은 SAW태그를 이용하여 환자의 위치를 파악하고, 바이오 센서를 활용하여 재택환자의 상태를 집안의 사람들에게 쉽게 전달하며, 위급상황에 대처가능한 시스템의 개발에 관한 것이다. 일반적으로 집안에서 환자가 가장 많이 다치는 장소는 화장실이고, 개인의 프라이버시가 지켜져야 하는 점과 환자의 상태를 확인하고 위급시 대처해야 하는 부분이 첨예하게 대립하는 지점이므로, 개인의 프라이버시를 지키면서 재택환자의 상태를 모니터링가능한 방법을 고안하였고, 관련 시스템을 제안한다. 또한 SAW 태그를 이용하여 사용자의 위치도 확인가능한 위치 확인 시스템도 연동할 수 있도록 제안하였다. SAW태그는 송신기에서 오는 전파를 그대로 전송하며 자신의 고유 아이디를 전달할 수 있어 3차원 위치 측정에 유용하고, 이를 사용자의 의복에 부착할 경우 입체적인 위치를 측정할 수 있어 생체신호와 같이 정보를 전달할 경우 요양원 같이 많은 환자를 관리하는 종합적인 환자관리 시스템으로 활용이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 상기의 상태 및 위치 측정 시스템을 구현하여 정상적으로 구동되는 것을 확인하였다.
4차 산업혁명의 도래와 함께 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅 등의 첨단 정보 기술이 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있다. 이 기술들은 방대한 양의 데이터를 생성하고 있으며, 많은 기업들이 이를 활용하고 있다. 그러나 개인 데이터 수집 시 발생할 수 있는 프라이버시 침해 위험으로 인해 사용자들은 민감한 정보 제공을 망설이고 있다. 특히 의료 분야에서는 환자의 병명과 같은 민감한 정보 수집이 큰 도전이 되고 있으며, 프라이버시 문제가 데이터 수집과 분석의 장애가 되고 있다. 본 연구는 프라이버시 보호를 유지하면서도 통계적 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 의료 데이터 수집 및 분석 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존의 단순한 데이터 수집을 넘어서, 프라이버시를 보장하면서 수집된 데이터에서 통계적 정보를 효과적으로 추출하는 방법을 포함한다. 실제 데이터를 이용한 성능 평가에서는 제안된 기법이 기존 방법보다 더 효과적으로 프라이버시를 보존하며 통계적 정보를 도출할 수 있음을 입증한다.
Purpose: This study aims to examine level of perception and performance of privacy protection behavior of anesthesia and operating room (OR) nurses for patients who underwent general anesthesia surgery. Methods: Data collection was conducted from August 2020 to January 2021 for a total of 101 participants, consisting of 49 patients and 52 nurses. Independent t-test and Pearson's correlation were conducted using SPSS 21. Results: Anesthesia and OR nurses showed the highest score in patient privacy, followed by patient information management, body privacy, and the lowest score in communication. There was a significant difference between the patient information and the communication. Conclusion: Anesthesia and OR nurses had the highest level of perception and performance of patient privacy protection behavior for body privacy, and the lowest for communication. In addition, there was a significant difference in patient information management and communication. In order to protect the privacy of patients undergoing general anesthesia surgery, efforts are needed to learn standardized nursing knowledge, attitudes, and practice.
본 논문에서는 u-헬스케어 환경 상에서 안전하고 효율적으로 환자 인증 및 환자 개인 의료 정보를 보호할 수 있는 RFID 기반 환자 인증 프로토콜을 제안한다. 제안한 RFID 기반 환자 인증 프로토콜은 강인한 보안성과 효율성을 제공하여 주어, u-Hospital 및 u-Healthcare 같은 첨단 의료 환경상에서 환자 인증뿐만 아니라 환자 개인의 의료 정보를 안전하게 보호할 수 있음으로 실용적으로 사용되어 질 수 있다.
최근 의료기술은 IT 기술과 융합하여 언제, 어디서나 의료 서비스를 받을 수 있는 유헬스케어 서비스가 각광을 받고 있다. 그러나, RFID 기술을 유헬스시스템에 적용한 체내삽입장치는 환자의 민감한 생체정보가 쉽게 제3자에게 유출되어 프라이버시 침해에 쉽게 노출될 수 있는 문제점이 있다. 이 논문에서는 체내삽입장체에 RFID 기술을 접목하여 환자의 생체정보가 불법적인 목적으로 시용되지 않는 RFID 기반의 유헬스케어 인증 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 관리자와 병원관계자의 랜덤수를 조합하여 환자의 생체정보의 무결성을 보장하며, 연속번호 $SEQ$와 타임스탬프 $T$을 사용하여 체내삽입장치와 관리자, 관리자와 병원관계자를 서로 동기화하고 있다. 또한, 불법적인 공격자로부터 사용자의 프라이버시를 보호하도록 환자의 보안 인식자를 관리자(=위장자)에서 관리함으로써 환자의 생체정보 유출을 예방한다.
최근 u-헬스케어는 웰빙 시대와 IT 대중화가 맞물려 RFID 기술을 의료 서비스에 접목하는 새로운 비즈니스 모델이 각광을 받고 있다. u-헬스케어 서비스는 RFID 기술이 u-헬스케어에 접목되면서 의료 프로세스 상에 발생하는 수기입력, 중복 데이터 발생, 데이터 위 변조, 정보 버전 상이 등의 품질 저하 요인을 해결할 수 있는 방안이 필요하다. 이 논문에서는 u-헬스케어를 통해 의료 서비스를 제공받는 사용자의 프라이버시를 보호하기 위한 RFID 기반의 사용자 인증 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜에서는 의료 서비스를 제공받는 사용자의 데이터 위 변조 및 프라이버시와 u-헬스케어 보안시스템의 안전성을 획기적으로 제고하기 위해서 환자에 관한 비밀 정보는 병원에서 생성된 비밀키와 연접하여 DB 테이블 내의 해당 환자의 비밀키 필드에 저장한다. 또한, 불법적인 사용자의 접근이 있을 경우 인증 서버에게 통보하여 u-헬스케어의 불법 유 무 판별한 후 u-헬스케어 서비스 접근을 승인받도록 한다.
딥러닝은 이미지, 텍스트와 같이 복잡한 데이터를 분류 및 인식하는데 유용한 방법으로 딥러닝 기법의 정확도는 딥러닝이 인터넷상의 AI 기반의 서비스를 유용하게 하는데 기초가 되었다. 그러나 딥러닝에서 훈련에 사용되는 방대한 양의 사용자 데이터는 사생활 침해 문제를 야기하였고 사진이나 보이스와 같이 사용자이 개인적이고 민감한 데이터를 수집한 기업들이 데이터들을 무기한으로 소유한다. 사용자들은 자신의 데이터를 삭제할 수 없고 사용되는 목적도 제한할 수 없다. 예를 들면, 환자 진료기록에 대한 딥러닝 기술을 적용하기 원하는 의료기관들과 같은 데이터소유자들은 사생활과 기밀유지 문제로 환자의 데이터를 공유할 수 없고 딥러닝 기술의 혜택을 받기 어렵다. 우리는 멀티 파티 시스템에서 다수의 작업자들이 입력 데이터집합을 공유하지 않고 신경망 모델을 공동으로 사용할 수 있는 프라이버시 보존 기술을 적용한 딥러닝 방법을 설계한다. 변형된 확률적 경사 하강에 기초한 최적화 알고리즘을 이용하여 하위 집합을 선택적으로 공유할 수 있는 방법을 이용하였고 결과적으로 개인정보를 보호하면서 학습 정확도를 증가시킨 학습을 할 수 있도록 하였다.
This study aims to find gender differences in inpatients' privacy and stress concerns in multi-bed hospital room. In the literature review, we consider the characteristics of multi-bed hospital room and patients' privacy as a psychological environment factor. In the survey research, the questionnaires were used to understand the inpatients' general characteristics and privacy requirements. A total of 109 copies were analyzed through a cross-tabulations and T-test using the SPSS 18.0. Results and conclusions are as follows: (1) In the case of multi-bed room patients, there were some gender differences in privacy and stress, but the differences were limited. (2) There is a difference in the patient 's preference of the hospital room according to gender, and this is related to the privacy characteristic. (3) The social communication and strolling are commonly effective stress relief methods for both men and women, so space is needed to do this methods. The meaning of this study is to specify the privacy and stress of the inpatients in multi-bed patients' room.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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