유비쿼터스 스마트 헬스케어에서 융합기술 급격히 발달하고, 이동식 모바일 장치가 보급됨에 따라 사용자는 스마트 헬스 플랫폼을 통해 의료 정보를 손쉽게 얻을 수 있게 되었다. 이러한 급격한 산업화, 웰니스 케어, 고령화 사회, 정보화 사회, 질병양상 및 생활습관의 변화, 의약분업 실시 등에 따라, 사용자 중심의 건강관리 및 건강증진 콘텐츠가 제공되고 있다. 이에 본 논문에서는 스마트 헬스를 위한 마이닝 기반의 정신 건강과 혈압 관리 서비스를 제안한다. 제안하는 방법은 마이닝 기반의 스마트 헬스 플랫폼에서 정신 건강관리 서비스와 혈압관리 서비스를 만성질환자를 위해 제공한다. 사용자는 PHR 기반의 스마트 헬스 플랫폼에서 시간과 장소에 구애 받지 않고 최적화된 건강관리 서비스를 제공받는다. 제안한 마이닝 기반의 정신 건강과 혈압 관리 서비스의 성능평가 결과, F-검증에서 우수한 성능을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2060-2077
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2019
Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.
사물인터넷은 기존의 유선통신을 기반으로 한 인터넷이나 모바일 인터넷보다 진화된 단계로 인터넷에 연결된 기기가 사람의 개입 없이 네트워크를 통해 언제 어디서나 서로 정보를 주고 받는다. 특히 사물인터넷 기술은 고령층 홈 케어나 만성질환 치료 및 관리 등 의료서비스 부문에 융합되어 의료비 절감 및 서비스 품질 향상에 기여할 것이며 헬스케어 산업의 패러다임 혁신이 될 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서는 IoT에 사용되어지는 기술과 IoT을 기반으로 한 국내외 의료서비스 적용 사례를 비교 분석하였다.
Purpose: The rapid change to an aging society generates an increase in the incidence of chronic diseases. Many chronic patients have been facing their illnesses without enough preparation. In order to solve these problems, we designed and tested a public healthcare service based on ubiquitous technology. Method: Telemedicine has emerged as new medical care system of chronic disease. However, public potential of its technology is difficult to know under current traditional health care system. In this work, we developed a Personal Digital Access (PDA) phone based healthcare system by trained visiting nurses for elderly patients. A field test was performed by SeongBuk Public Health Center in Seoul, Republic of Korea (ROK). Result: Surveys were generated to assess the effects of this system compared to conventional public health system. Findings of trials demonstrate that healthcare coordination enhanced by PDA phone technology is satisfactory to the patients and nurses compared to previous one because prompt responses arouse their recognition of health. Conclusion: Ubiquitous healthcare system applied to public health service proved to be efficient and time-saving to monitor and control the chronic illnesses of large population.
모바일 헬스케어란 정보 통신 기술과 바이오 기술을 융합한 신개념 의료서비스로서 시간과 공간에 구애받지 않고 언제 어디서나 건강과 생활을 관리하여 건강한 삶을 유지시키기 위한 건강관리 서비스이다. 모바일 헬스케어를 위해서는 생체신호 계측 관련 기술인 WBAN(Wireless Body Area Network)과 모바일 장치를 이용한 데이터 분석 및 모니터링 기술이 필수적이다. 모바일 헬스케어 환경에서는 이용자의 모바일 장치를 중심으로 구성된 WBAN이 이동 중에 다른 WBAN을 만나게 되면 하나의 매체에 두 개의 WBAN이 동작하는 결과가 된다. 두 개 이상의 WBAN이 충돌하게 되면 노드들이 서로 부여 받은 슬롯에 보내는 데이터 프레임들의 충돌이 발생하며 이는 전송실패와 더불어 데이터 재전송으로 인한 불필요한 에너지 소모를 가져오게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 다음과 같이 모바일 헬스케어를 지원하는 MAC 프로토콜 요소기술을 제안하였다. 첫째, 제안하는 슈퍼프레임은 노드가 할당된 슬롯에서 데이터 전송을 보장받는 TDMA(Time Division Multiple Access) 기반의 경쟁 구간과 CSMA/CA 알고리즘을 통해 데이터를 전송하는 경쟁 구간을 가진다. 둘째, 제안하는 MAC 프로토콜을 기반으로 하는 WBAN의 충돌을 감지하고 네트워크를 병합하는 알고리즘을 제안하였다. 이동성을 가지는 WBAN이 다른 WBAN과 충돌하게 되면 네트워크를 재구성하여 노드가 전송하는 데이터 프레임 충돌을 줄이도록 하였다. 제안하는 슈퍼프레임 구조와 네트워크 병합 알고리즘의 성능평가를 위해서 OMNeT++ 네트워크 시뮬레이션 프레임워크 기반의 Castalia를 사용하였다. 성능평가 결과 제안한 MAC 프로토콜을 사용했을 때가 IEEE 802.15.6을 사용했을 때 보다 충돌 확률이 감소하여 패킷 전송 성공률과 에너지 효율이 개선된 것을 확인할 수 있었다.
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.
정보통신기술 기반의 '스마트병원'과 '디지털 헬스케어'가 의료분야의 화두가 되면서 병원모바일앱이 주목받고 있지만, 홍보 부족, 불안정한 시스템, 늦은 업데이트 등의 이유로 이용률은 저조한 편이다. 이러한 상황에서 병원모바일앱의 이용률을 높이기 위한 체계적인 연구가 필요하지만, 관련 연구는 다소 부족한 실정이다. 이에, 본 연구에서는 기술적 관점의 정보시스템성공모형과 인지적 관점의 기대일치모형을 통합하여, 병원모바일앱 지속이용의도에 대한 영향 메커니즘을 실증하고자 한다. 이를 위해 병원모바일앱 이용 경험이 있는 국내 성인 181명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 구조방정식모형 분석 결과, 대부분의 품질요인이 기대일치와 인지된 유용성 및 만족도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 기대일치는 인지된 유용성과 만족도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, 인지된 유용성과 만족도는 병원모바일앱의 지속이용의도에 유의한 영향을 미친다는 사실을 밝혀냈다. 본 연구는 기대일치모형과 정보시스템성공모형을 통합하여 의료분야, 그 가운데에서도 이용률이 저조한 병원모바일앱 사용 맥락에 적용한 연구라는 점에서 의의가 있으며, 연구결과를 통해 병원모바일앱의 이용률 증대 및 효과적·효율적인 서비스 운영을 위한 실무적 시사점을 제시하였다.
u-헬스케어에서는 무선 센서와 에드혹 네트워크를 통해 사용자의 건강 정보, 응급 정보를 수집, 분석하고 있으며 상호 운용이 가능한 전자 헬스 정보의 기록 및 전송을 위하여 동적인 액세스 제어를 수행하고 있다. 네트워크 시스템을 이용한 u-헬스케어의 경우 상호 운용 가능한 전자 건강 기록과 민감한 환자 의료 정보 전송은 개인 정보 보호 및 보안에 대한 문제점을 해결하기 위하여 키 관리 체계를 사용하고 있으나 동적인 액세스 제어에서는 그룹 키 관리가 어려우며 그룹에서 접근 맴버를 추가하거나 삭제할 경우에 매번 그룹 키를 변경해야하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 유비쿼터스 헬스 케어의 동적 액세스를 수행하는 네트워크 환경에서 헬스 정보 교환을 위한 융합형 키 관리 체계방식을 제안한다.
기존의 환자 모니터링 시스템은 환자가 자신의 정보를 원하는 경우 의료 기관을 통해서 정보 확인이 가능 하였다. 그러나 U-Healthcare 기반의 환자 모니터링 시스템에서는 RFID 시스템을 의료 환경에 적용하여 언제 어디서나 자신의 정보를 RFID 리더가 탑재된 모바일 장치를 통하여 확인이 가능하다. 환자의 태그 정보를 읽어 들여 환자가 원하는 서비스를 제공하기 위해서는 RFID 미들웨어 설계가 필요하다. 임베디드 리눅스 기반의 RFID미들웨어는 크게 RFID 모듈, ARM 프로세서, RS-232 인터페이스 등으로 구성된다. RFID 모듈은 사용자의 정보를 입력받기 위하여 사용되며, RS-232 인터페이스를 통하여 RFID 미들웨어로 정보를 전달한다. 또한 본 시스템은 임베디드 전용 ARM 프로세서를 사용하여 환자 모니터링 시스템에 특화된 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 제안한 U-Healthcare 기반의 환자 모니터링 시스템은 임베디드 리눅스 기반의 Qt를 사용하여 RFID 미들웨어를 구현하였다.
Ubiquitous Computing has introduced one of the most innovative international research contributions on the design and evaluation of new generations of handheld and mobile information appliances. New devices are being invented and existing devices are being improved with smaller size and increased mobility. These changes of computing paradigm are enabling the enterprises' legacy services to be automated and value-added all the more. We suggest a service framework and algorithms of provisioning healthcare services in a ubiquitous computing environment. We construct domain ontology that is related to diabetes and minimum common sense ontology for service composition. The results of this research enable integration and interconnection of devices, applications, and functions of enterprises within the healthcare services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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