우리나라는 고령화 사회 문제와 동반하여 1인 가구 고령자의 급격한 증가세를 보이고 있어, '독거노인 u-Care 서비스'라는 정책을 통해 문제해결을 위한 노력을 하고 있다. 본 연구는 혼자 사는 고령자의 건강과 안전을 위한 u-Care 서비스의 사용 환경 개선을 위한 새로운 기술 적용을 통해 좀 더 나은 u-Care 서비스 개선방안을 제안하고자 하였다. 첫째, 사물인터넷 기술 적용을 통해 1인 가구 고령자를 위한 u-Care서비스의 개선이다. 기존의 센서를 통한 안전 관련 상황정보 수집 분석과 함께 웨어러블 디바이스를 통해 건강정보를 측정하고, 건강정보 데이터를 활용하여 원격 모니터링 서비스를 제공하여 스마트폰과 같은 개인 디바이스를 이용해 의료기관에 사용자 자신의 건강상태를 전송해 향후 원격 의료 상담 또는 진료까지도 연결할 수 있을 것이다. 둘째, 감성서비스 로봇기술의 적용을 통해 단순한 안전과 건강관리뿐만 아니라 1인 가구 고령자의 정서적 안정감을 고려를 통한 u-Care서비스의 개선이다. 로봇과의 상호관계 형성이 가능한 사용자 환경의 제공은 정서적 측면에서 긍정적 효과를 제공할 수 있을 것이고, 기존의 u-Care서비스 제공 서비스에 향후 돌봄 기능 서비스제공을 통해 1인 가구 고령자의 독립적 일상생활에도 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
온라인 서비스에서 사용자 인증은 정확하고 안전한 서비스를 위해 꼭 필요하다. 이러한 사용자 인증을 위해 OTP(One Time Password)가 많이 활용된다. OTP는 일회성이라는 특성을 만족시키기 위해 분실 및 망실의 위험이 있는 OTP 발생기나 보안카드 등을 사용하여 OTP 생성을 위한 연계 정보를 발생시키거나 최종 OTP 값을 생성한다. 본 논문에서는 u-Health care 시스템에서 수집되는 건강정보를 이용하여 OTP 발생기와 보안카드를 사용하지 않는 OTP 생성방식을 제안한다. 제안하는 방식은 웨어러블 기기를 통해 수집한 건강강보를 OTP 생성에서 사용하는 연계정보로 활용하는 방식이다. 제안하는 방식으로 생성한 OTP는 같은 인증번호가 얼마나 자주 생성되는지를 확인하는 충돌내성 실험에서 기존의 OTP 생성방식과 비슷한 결과를 나타내어 다양한 온라인 서비스에서 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
u-헬스케어 관점에서 볼 때, 심박수(heart rate)는 아픈 사람의 질환을 관리하는 일리스(illness)나 건강한 사람의 건강을 지속적으로 관리하는 웰니스(wellness) 분야에 모두 유용하게 사용된다. 이는 심박수가 질환의 증상을 판단하거나 운동 부하의 지표로서 모두 사용될 수 있기 때문이다. 최근에 착용형 센서(wearable sensors)를 이용하여 상시적으로 심박수를 모니터링하여 이에 기반하여 현재 몸 상태를 점검해볼 수 있는 다양한 심박계(heart rate monitor)와 이와 연동하여 심박수를 이용한 다양한 운동관리 스마트폰 앱이 개발되어 출시되고 있다. 그러나 이러한 스마트폰 앱은 모두 개인 용도로 제한된다. 논문에서는 여러 사람들의 심박수를 동시에 실시간으로 모니터링할 수 있는 시스템을 설계하고, 이를 적용할 수 있는 안드로이드 앱을 개발한다. 개발된 앱의 주요 기능은 다수 이용자에 대한 동시적 심박수 모니터링으로 피트니스 센터에 효과적으로 적용 가능하다.
본 연구에서는 일상생활에서 지속적으로 사용자의 맥박, 심전도, 활동량을 체크하고 이를 데이터베이스화 하여 원격지에서 모니터링 할 수 있도록 하는 손목형 단말기를 개발하였다. 이를 위해 맥파 측정을 위한 압력센서, 심전도 측정을 위한 기기 부착형 전극, 활동량 검출을 위한 3축 가속도센서를 이용하였다. 검출된 정보들에 대한 신호처리 과정을 거쳐서 사용자의 건강상태를 파악할 수 있는 정량적인 정보를 제공하는 알고리즘을 수립하고 펌웨어 프로그램을 적용하였다. 개발된 기기는 사용자가 손목에 착용하여 간단히 자신의 건강상태를 체크하고 블루투스 통신을 이용해 전송할 수 있는 개인용 단말기로서, 위급상황에 대한 신속하고 정확한 조치를 가능하게 함으로써 u-헬스케어 환경에 필요한 휴대형 기기로 활용될 수 있을 것이다.
Being able to monitor the heart will allow the diagnosis of heart diseases for patients during daily activities, and the detection of burden on the heart during strenuous exercise. Furthermore, with the help of U-health technology, immediate medical action can be taken, in the case of abnormal symptoms of the heart in daily life. Therefore, it appears to be necessary to develop the corresponding technology to monitor the condition of the heart daily. In this study, a novel wearable smart system was proposed, to monitor the activity of the heart in daily life, and to further evaluate the rhythm of arrhythmia. The wearable system includes three modified bipolar conductive fiber electrodes in the chest part, which can resolve the reduction problem of the magnitude of the signal, by magnifying the signal and removing the noise, to obtain high affinity and validity for medical-type usage (<0.903%). The biological signal acquisition and data lines, and the signal processing engine and communication consist of a conductive ink, and the pic18 and ANT protocol nRF24AP2, respectively. The proposed algorithm was able to detect a strong ECG, signal and r-point passing over the noise. The confidence intervals were 96 %, which could satisfy the requirement to detect arrhythmia under the unconstrained conditions.
헬스케어가 예방의료 중심으로 다변화 되어가는 생활환경 속에서 건강정보를 제공하는 것은 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 최근에는 u-헬스케어의 다양한 어플리케이션이 연구자에 의해 제시되고 있다. 본 논문에서는 상황센서 기반의 밴드를 이용한 건강정보 모니터링 시스템을 제안하였다. 제안된 밴드를 착용하여, 건강상태를 수집하고 생체신호를 UMPC로 무선 전송되어 이를 사용자의 위치에 따라 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 고안하였다. 체온, 기온, 조도, 습도, 자외선에 따른 건강지수를 제공하기 위해서, 기상청의 RSS로 부터 추출한 다양한 XML 링크를 활용한다. 건강정보는 천식지수, 뇌졸중지수, 피부질환지수, 폐질환지수, 꽃가루농도지수, 도시고온지수의 요소에 따라 분석한다. 제안하는 시스템을 개발하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다. 따라서 헬스케어에서 서비스의 만족도와 질을 향상시켰다.
치매와 같은 노인성 정신질환 환자들에게 운동량과 일광량은 환자의 투약량과 조절과 진료에 있어 중요한 단서가 된다. 따라서 환자들의 안전과 건강한 삶을 위해 일상생활의 건강정보 모니터링이 필수적이다. 이러한 서비스를 제공하기 위해 환자에게는 휴대가 간편하고 항상 착용 가능한 센서 디바이스와 데이터를 모니터링할 서버의 구성이 필요하다. 본 논문에서는 치매환자의 건강정보를 실시간으로 모니터링하고 관리하기 위해 환자가 착욕하는 시계형 디바이스(스마트 시계)와 서버시스템을 개발했다. 본 논문에서 개발한 스마트시계는 GPS, 가속도센서, 조도센서를 포함하며 환자의 위치 추적, 운동량, 일광량을 측정해 환자의 실시간 건강정보를 취득 할 수 있다. 서버시스템은 스마트시계를 통해 취득한 센서 데이터를 통해 의사, 보호자가 모니터링 할 수 있는 웹 서버와 센서 데이터의 분석 알고리즘을 포함한다. 본 논문에서 제안한 데이터 분석 알고리즘은 가속도센서를 통해 취득한 환자의 움직임에서 걸음 수를 검출해 운동량 정보를 취득하며 이를 검증하기 위해 빠른 걸음, 느린 걸음, 보통 걸음에 해당하는 3가지 경우로 실험한 결과 96%의 정확도를 보였다. 본 논문을 통해 개발된 치매환자를 위한 u-Health Care 시스템을 적용한다면 치매환자들에게 더 질 높은 의료서비스를 제공할 수 있을 것이다.
정보통신 기술을 이용한 개인 의료정보의 교환은 건강관리 서비스의 중요한 과정이다. 그러나 그 과정은 정보유출의 위험성을 내포하므로 건강관리 서비스의 신뢰성을 보장하기 위하여 개인 의료정보는 보호되어야 한다. 본 논문에서는 착용형 개인건강관리 장치에서 생성되고 전송되는 개인의료 정보를 보호하기 위한 암호화 모듈을 설계하였다. 설계의 주요 목표는 실시간으로 암호화되어 전송 된 개인 의료정보가 당사자의 허가 없이 조회, 수정 및 활용될 수 없음을 보장하는 것이다. 이를 위하여 암호화 알고리즘으로 DES와 3DES를 Telos Rev B(16bit RISC, 8Mhz)에서 운용되는 모듈로 개발하였다. 그리고 실험은 착용형 개인 건강관리 장치에서 측정되는 생체신호에 대한 암호화 및 복호화 성능을 평가하기 위하여 수행되었다. 실험 결과 단위블록에 대한 암호화에 DES가 1.802 ms, 3DES가 6.683 ms가 소요되었다. 또한 Telos Rev B에서 암호화 된 정보가 다른 장치에서 오류 없이 복호화 될 수 있음을 확인함으로써 이종 기기 간 상호 운용성을 확인하였다. 결과적으로, 암호화 모듈이 사용자에게 개인 건강정보 접근권한에 대한 매우 강력한 의사결정권을 부여 할 수 있는 방법이므로 향후 신뢰적인 건강관리 서비스 구축에 기여 할 수 있을 것이다.
The development of technology has led to ubiquitous health care service, which enables many patients to receive medical services anytime and anywhere. For the ubiquitous health care environment, real-time measurement of biomedical signals is very important, and the medical instruments must be small and portable or wearable. So, such devices have been developed to measure biomedical signals. In this study, we develop the biomedical monitoring device which is sensing the PPG signal, one of the useful signal in the field of ubiquitous healthcare. We design a watch-like biomedical signal monitoring system without a finger probe to prevent the user's inconvenience. This system obtains the PPG from the radial artery using a sensor in the wrist band. But, new device developed in this paper is easy to get the motion artifacts. So, we proposed new algorithm removing the motion artifacts from the PPG signal. The method detects motion artifacts by changing the degree of brightness of the light source. If the brightness of the light source is reduced, the PPG pulses will disappear. When the PPG pulses have disappeared completely, the remaining signal is not the signal that results from the changing blood flow. We believe that this signal is the motion artifact and call it the noise reference signal. The motion artifacts are removed by subtracting the noise reference signal from the input signal. We apply this algorithm to the system, so we can stabilize the biomedical monitoring system we designed.
본 연구에서는 일상생활 속에서의 심전도를 측정하여 HRV(Heart Rate Variability)를 모니터링 하며 스트레스를 추정할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 무선 생체 측정기 모듈은 전처리필터와 BFP사용으로 잡음은 감소 시키면서 신호의 크기는 증가시키기는 회로를 설계하였고, ECG를 측정하여 R-wave를 추출하고 이를 통한 HRV로 인간의 감성 중 스트레스를 평가하는 알고리즘을 개발하였다. 또한 무선 생체 측정기 시스템은 활동 모니터링을 위해 휴대하기 편한 사각형의 작은 사이즈로 구성되며 측정방법이 간단하여 언제든지 측정이 가능하다. 실험을 통해서 취득한 사용자의 HRV 정보는 스트레스 평가 지수 도출 알고리즘을 통한 스트레스를 추정할 수 있으며 스트레스 부하 프로토콜을 수행 한 전후를 비교 분석하여 많은 파라미터에서 유의미한 차이가 나타났다. 본 연구에서 수행된 실험은 일상생활 중에 심장의 전기 활동을 모니터링 할 수 있는무선 생체측정기를 개발하였으며 이를 이용하여 시간영역 분석 및 주파수 영역 분석을 통하여 스트레스 지수를 평가 할 수 있는 알고리즘 시스템은 건강 모니터링 시스템으로 활용도가 높을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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