KR102314068B1 - 동물병원 통합 데이터베이스 구축 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 적어도 어느 하나 이상의 동물병원으로부터 동물의 종류 및 의료정보를 포함하는 동물 고객정보를 입력받는 동물 고객정보 입력부, 상기 입력받은 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보별로 고유한 인덱스를 부여하는 인덱스 부여부, 상기 부여된 고유한 인덱스를 기준으로 상기 입력받은 동물 고객정보에 포함된 의료정보를 동물의 종류별 생애주기에 따라 추상화하여 스키마(Scheme)를 생성하는 스키마 생성부, 상기 생성된 스키마를 기초로 통합 데이터베이스 쿼리(Query)를 생성하는 쿼리 생성부, 상기 생성된 통합 데이터베이스 쿼리를 실행하여 통합 데이터베이스 결과를 출력하는 결과 출력부를 포함하여 고품질, 고신뢰성, 상호운용성이 가능한 동물병원 통합 의료 데이터베이스 구축에 이용할 수 있는 효과를 가진다.
Description
본 발명은 동물병원 통합 데이터베이스 구축에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 동물병원별로 서로 다르게 관리되는 데이터들로부터 공통 데이터를 추출하여 하나의 데이터베이스로 통합함으로써 통합 데이터베이스를 제공하는 동물병원 통합 데이터베이스 구축 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 국내 반려동물 관련 양육 및 치료비용 등은 사회적 비용이 증가하고 있는 추세이다. 이에 동물병원 간의 이종 의료데이터의 수집·표준화를 통한 고품질의 빅데이터 확보가 필요하며, 이를 생애주기 기반으로 예방적 의료 서비스 체계로 도입하는 것이 시급하다.
한편, 반려동물의 양육 비용 부담을 줄이고 맞춤형 의료서비스 니즈가 증가함에 따라, 클라우드, 인공지능, 빅데이터 등의 첨단 ICT 기술을 활용한 초지능형 의료서비스가 주목받고 있다. 첨단 ICT 기술을 활용하여 반려동물의 건강상태를 확인하고, 종 또는 생애주기별 이력을 관리하고, 동물병원과의 정보 공유, 질병 예방 기능을 제공할 수 있는 서비스가 그 예이다.
다만, 현재 국내 동물병원의 의료데이터 관리 기술은 상호 운용성에 대해 고려하지 않고 개발되었다. 이는 서로 다른 방식으로, 독립적으로 데이터를 관리하고 있는 것을 말하며, 이러한 방식은 동물병원별 진료데이터를 하나로 통합하여 공유하기에는 어려운 한계점이 있다.
이에 첨단 ICT 기술을 활용한 동물병원의 의료데이터 관리 서비스를 제공하기 위해서는 동물병원 간의 의료데이터의 체계적 통합 관리 및 상호 호환성이 가능한 기술을 우선적으로 개발할 필요성이 있다.
이에 본 발명은 상기와 같은 제반 사항을 고려하여 제안된 것으로, 동물병원 간의 이종 의료데이터를 수집하여 이를 빅데이터 저장소로 구성한 후, 이를 상호 호환이 가능한 데이터로 변환함으로써 고품질, 고신뢰성, 상호운용성이 가능한 동물병원 통합 의료 데이터베이스 구축에 이용할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 지속적인 의료데이터 업데이트를 통해 통합 데이터베이스의 신뢰도를 높이는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 분산되어 활용되지 못하고 있거나, 사용자 혹은 사용 전자차트에 따라 다르게 기재 또는 관리되고 있는 의료데이터를 공유하고 활용할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 구축된 동물병원 통합 데이터베이스를 클라우드 기반의 의료정보 빅데이터 분석에 활용하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 반려동물 의료서비스 관리 체계의 선진화를 통해, 소규모 동물병원, 대학병원(수의학), 국가기관 정보체계 간의 연계성 확보까지 활용 분야를 넓히는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해할 수 있을 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 기술적 사상에 의한 동물병원 통합 데이터베이스 구축 시스템은 적어도 어느 하나 이상의 동물병원으로부터 동물의 종류 및 의료정보를 포함하는 동물 고객정보를 입력받는 동물 고객정보 입력부, 상기 입력받은 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보별로 고유한 인덱스를 부여하는 인덱스 부여부, 상기 부여된 고유한 인덱스를 기준으로 상기 입력받은 동물 고객정보에 포함된 의료정보를 동물의 종류별 생애주기에 따라 추상화하여 스키마(Scheme)를 생성하는 스키마 생성부, 상기 생성된 스키마를 기초로 통합 데이터베이스 쿼리(Query)를 생성하는 쿼리 생성부, 상기 생성된 통합 데이터베이스 쿼리를 실행하여 통합 데이터베이스 결과를 출력하는 결과 출력부를 포함할 수 있다.
이 때 동물 고객정보 입력부로부터 새로운 동물 고객정보를 입력받을 경우, 상기 새로운 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보별로 상기 고유한 인덱스와 겹치지 않는 인덱스를 부여하여 상기 생성된 스키마를 업데이트하는 업데이트부를 더 포함할 수 있다.
상기 의료정보는 의료진단정보 및 의료처치정보를 포함하는 의료정보라 할 수 있다.
상기 인덱스 부여부는 상기 입력받은 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보를 동물 의료와 관련된 용어를 기준으로 통일하여 고유한 인덱스를 부여할 수 있다.
상기 쿼리 생성부는 상기 생성된 스키마의 오류 점검 쿼리, 상기 부여된 고유한 인덱스의 오류 점검 쿼리 및 상기 생성된 통합 데이터베이스의 오류 점검 쿼리를 추가로 생성할 수 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 기술적 사상에 의한 동물병원 통합 데이터베이스 구축 방법은 동물 고객정보 입력부에서 적어도 어느 하나 이상의 동물병원으로부터 동물의 종류 및 의료정보를 포함하는 동물 고객정보를 입력받는 동물 고객정보 입력단계, 인덱스 부여부에서 상기 입력받은 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보별로 고유한 인덱스를 부여하는 인덱스 부여단계, 스키마 생성부에서 상기 부여된 고유한 인덱스를 기준으로 상기 입력받은 동물 고객정보에 포함된 의료정보를 동물의 종류별 생애주기에 따라 추상화하여 스키마(Scheme)를 생성하는 스키마 생성단계, 쿼리 생성부에서 상기 생성된 스키마를 기초로 통합 데이터베이스 쿼리(Query)를 생성하는 쿼리 생성단계, 결과 출력부에서 상기 생성된 통합 데이터베이스 쿼리를 실행하여 통합 데이터베이스 결과를 출력하는 결과 출력단계를 포함할 수 있다.
동물 고객정보 입력단계로부터 새로운 동물 고객정보를 입력받을 경우, 업데이트부에서 상기 새로운 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보별로 상기 고유한 인덱스와 겹치지 않는 인덱스를 부여하여 상기 생성된 스키마를 업데이트하는 업데이트단계를 더 포함할 수 있다.
상기 의료정보는 의료진단정보 및 의료처치정보를 포함하는 의료정보라 할 수 있다.
상기 인덱스 부여단계는 상기 입력받은 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보를 동물 의료와 관련된 용어를 기준으로 통일하여 고유한 인덱스를 부여할 수 있다.
상기 쿼리 생성단계는 상기 생성된 스키마의 오류 점검 쿼리, 상기 부여된 고유한 인덱스의 오류 점검 쿼리 및 상기 생성된 통합 데이터베이스의 오류 점검 쿼리를 추가로 생성할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같은 동물병원 통합 데이터베이스 구축 시스템 및 방법에 따르면,
첫째, 동물병원 간의 이종 의료데이터를 수집하여 이를 빅데이터 저장소로 구성한 후, 이를 상호 호환이 가능한 데이터로 변환함으로써 고품질, 고신뢰성, 상호운용성이 가능한 동물병원 통합 의료 데이터베이스 구축에 이용할 수 있는 효과를 가진다.
둘째, 지속적인 의료데이터 업데이트를 통해 통합 데이터베이스의 신뢰도를 높일 수 있는 효과를 가진다.
셋째, 분산되어 활용되지 못하고 있거나, 사용자 혹은 사용 전자차트에 따라 다르게 기재 또는 관리되고 있는 의료데이터를 공유하고 활용할 수 있는 효과를 가진다.
넷째, 구축된 동물병원 통합 데이터베이스를 클라우드 기반의 의료정보 빅데이터 분석에 활용할 수 있는 효과를 가진다.
다섯째, 반려동물 의료서비스 관리 체계의 선진화를 통해, 소규모 동물병원, 대학병원(수의학), 국가기관 정보체계 간의 연계성 확보까지 활용 분야를 넓힐 수 있는 효과를 가진다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 동물병원 통합 데이터베이스 구축 시스템을 나타낸 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 동물병원 통합 데이터베이스 구축 방법을 나타낸 순서도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 기반 지능형 추천 의료시스템의 개념도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 데이터 수집/전처리 필터 SW 개념도.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 오픈 API 연계 인터페이스 개념도.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 생애주기 기반 빅데이터 분석 플랫폼 구축 개요를 나타낸 도면.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 AI 기반 지능정보 분석 및 추천 시스템을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 동물병원 통합 데이터베이스 구축 방법을 나타낸 순서도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 기반 지능형 추천 의료시스템의 개념도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 데이터 수집/전처리 필터 SW 개념도.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 오픈 API 연계 인터페이스 개념도.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 생애주기 기반 빅데이터 분석 플랫폼 구축 개요를 나타낸 도면.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 AI 기반 지능정보 분석 및 추천 시스템을 나타낸 도면.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다. 본 발명의 특징 및 이점들은 첨부 도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 발명자가 그 자신의 발명의 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 할 것이다. 또한 본 발명과 관련된 공지 기능 및 그 구성에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우, 그 구체적인 설명을 생략하였음에 유의해야할 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 동물병원 통합 데이터베이스 구축 시스템을 나타낸 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 동물병원 통합 데이터베이스 구축 시스템은 크게 동물 고객정보 입력부(100), 인덱스 부여부(200), 스키마 생성부(300), 쿼리 생성부(400) 및 결과 출력부(500)를 포함할 수 있다.
동물 고객정보 입력부(100)는 적어도 어느 하나 이상의 동물병원으로부터 동물의 종류 및 의료정보를 포함하는 동물 고객정보를 입력받을 수 있다. 이는 동물병원 통합 의료 데이터베이스 구축을 위해, 동물병원 간의 이종 의료데이터를 입력받기 위한 구성요소라 할 수 있다.
이 때 동물 고객정보에 포함된 동물의 의료정보는 의료진단정보 및 의료처치정보를 포함하여 다양한 형태로 기록된, 다양한 종류의 의료정보라 할 수 있다.
한편, 동물 고객정보 입력부(100)는 SQL, CSV, EXCEL, XML 등의 구조화된 동물병원 전자차트 데이터를 지원하여 정보를 입력받을 수 있다. 이는 동물병원별로 각기 다른 프로그램으로 관리되고 있는 전자차트 데이터를 고려하기 위한 특징이라 할 수 있다.
인덱스 부여부(200)는 동물 고객정보 입력부(100)로부터 입력받은 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보별로 고유한 인덱스를 부여할 수 있다. 이는 입력받은 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보들을 구분하기 위한 구성요소라 할 수 있다.
이 때 인덱스 부여부(200)는 동물 고객정보 입력부(100)로부터 입력받은 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보를 동물 의료와 관련된 용어를 기준으로 통일하여 고유한 인덱스를 부여할 수 있다. 이는 동물병원 간의 이종 의료데이터를 빅데이터 저장소, 즉 통합 의료 데이터베이스로 구축하기 위해 이를 상호 호환이 가능한 데이터로 변환하기 위한 구성요소라 할 수 있다.
보다 상세하게, 인덱스 부여부(200)의 상호 호환이 가능한 데이터로 변환하는 특징은 고품질, 고신뢰성, 상호운용성이 가능한 동물병원 통합 의료 데이터베이스 구축이 가능하도록 할 수 있다. 이는 뉴스, 백과사전, 전문용어사전 등 동물 의료와 관련된 전문적인 용어를 참고할 수 있는 문헌에 기초하여 전문가에 의한 분석을 통해 용어 추출 및 관계를 형성하는 과정이 우선적으로 선행될 수 있다.
스키마 생성부(300)는 인덱스 부여부(200)로부터 부여된 고유한 인덱스를 기준으로 동물 고객정보 입력부(100)로부터 입력받은 동물 고객정보에 포함된 의료정보를 추상화하여 스키마(Scheme)를 생성할 수 있다. 이는 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보별로 부여된 고유한 인덱스를 동물병원 간의 상호 호환이 가능한 공통 데이터 기준으로 하여, 이들이 일정한 구조를 가질 수 있도록 하는 구성요소라 할 수 있다.
이 때 의료정보 추상화는 동물의 종류별로 구분하여, 해당 동물의 생애주기에 따라 추상화 할 수 있다. 이는 동물의 종류에 따라 상이한 특성을 고려하여 그룹화하기 위한 특징이라 할 수 있다. 예를 들어 강아지의 1년을 인간의 7년으로 나이를 계산하는 등, 동물의 종류에 따라 생애주기가 상이한 특성을 고려할 수 있다.
다시 말해, 스키마 생성부(300)는 인덱스 부여부(200)로부터 부여된 고유한 인덱스를 기준으로 동물 고객정보 입력부(100)로부터 입력받은 동물 고객정보에 포함된 의료정보를 스키마 매핑을 하는 것이라 할 수 있다.
쿼리 생성부(400)는 스키마 생성부(300)로부터 생성된 스키마를 기초로 통합 데이터베이스 쿼리(Query)를 생성할 수 있다. 이는 생성된 스키마를 기초로 상기 동물 고객정보 입력부(100)로부터 입력받은 동물 고객정보를 구축하고자 하는 통합 의료 데이터베이스에 출력하기 위한 구성요소라 할 수 있다. 쿼리 생성은 사용자 설정에 따라 자동으로 생성되도록 설정할 수 있으며, 경우에 따라 인덱스 부여부(200)로부터 부여된 인덱스를 이용 또는 활용할 수 있다.
이 때 쿼리 생성부(400)는 상기 생성된 스키마의 오류 점검 쿼리, 상기 부여된 고유한 인덱스의 오류 점검 쿼리 및 상기 생성된 통합 데이터베이스의 오류 점검 쿼리를 추가로 생성할 수 있다. 이는 통합 데이터베이스의 구축을 위한 전반적인 요소들에 해당하는 스키마, 인덱스의 오류를 점검하고, 생성된 통합 데이터베이스 내에 데이터들이 올바르게 입력되었는지 여부를 점검하는 쿼리를 생성하기 위한 특징이라 할 수 있다. 한편, 쿼리 생성부(400)는 상기 오류 점검 쿼리 외에, 외래키 참조 오류 점검 쿼리 등 다양한 오류 점검 쿼리를 추가로 생성할 수 있다. 외래키 참조는 스키마 내의 어떤 테이블 레코드가 다른 테이블의 레코드를 참조하는 것이라 할 수 있다. 예를 들어, 반려동물 진단정보를 기술하는 레코드가 반려동물 고유 인덱스를 참조하는 것이라 할 수 있다.
결과 출력부(500)는 쿼리 생성부(400)로부터 생성된 통합 데이터베이스 쿼리를 실행하여 통합 데이터베이스 결과를 출력할 수 있다. 이는 쿼리 생성부(400)로부터 생성된 통합 데이터베이스 쿼리를 순차적으로 실행시킴으로써, 동물병원 간 공유가 가능하도록 하기 위한 구성요소라 할 수 있다.
한편 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 동물병원 통합 데이터베이스 구축 시스템은 업데이트부(600)를 더 포함할 수 있다.
업데이트부(600)는 동물 고객정보 입력부(100)로부터 새로운 동물 고객정보를 입력받을 경우, 상기 새로운 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보별로 상기 고유한 인덱스와 겹치지 않는 인덱스를 부여하여 상기 생성된 스키마를 업데이트할 수 있다. 이는 지속적인 의료데이터 업데이트를 통해 통합 데이터베이스의 신뢰도를 높이기 위한 구성요소라 할 수 있다.
업데이트부(600)는 동물 고객정보 입력부(100)로부터 새로운 동물 고객정보가 입력될 때, 기존 입력된 동물 고객정보와 구분되도록 레코드별 식별자가 겹치지 않도록 새로운 인덱스를 부여해주는 역할을 할 수 있다. 예를 들어, 업데이트부(600)는 마지막으로 입력된 동물 고객정보의 인덱스를 보관하다가, 새로운 동물 고객정보가 입력되면 마지막으로 입력된 동물 고객정보의 인덱스로부터 새로운 동물 고객정보에 1씩 증가시켜 인덱스를 부여할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 동물병원 통합 데이터베이스 구축 방법을 나타낸 순서도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 동물병원 통합 데이터베이스 구축 방법은 크게 동물 고객정보 입력단계(S100), 인덱스 부여단계(S200), 스키마 생성단계(S300), 쿼리 생성단계(S400) 및 결과 출력단계(S500)를 포함할 수 있다.
동물 고객정보 입력단계는 동물 고객정보 입력부(100)에서 적어도 어느 하나 이상의 동물병원으로부터 동물의 종류 및 의료정보를 포함하는 동물 고객정보를 입력받을 수 있다(S100). 이는 동물병원 통합 의료 데이터베이스 구축을 위해, 동물병원 간의 이종 의료데이터를 입력받기 위한 단계라 할 수 있다.
이 때 동물 고객정보에 포함된 동물의 의료정보는 의료진단정보 및 의료처치정보를 포함하여 다양한 형태로 기록된, 다양한 종류의 의료정보라 할 수 있다.
한편, 동물 고객정보 입력단계(S100)는 SQL, CSV, EXCEL, XML 등의 구조화된 동물병원 전자차트 데이터를 지원하여 정보를 입력받을 수 있다. 이는 동물병원별로 각기 다른 프로그램으로 관리되고 있는 전자차트 데이터를 고려하기 위한 특징이라 할 수 있다.
인덱스 부여단계는 인덱스 부여부(200)에서 동물 고객정보 입력단계(S100)로부터 입력받은 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보별로 고유한 인덱스를 부여할 수 있다(S200). 이는 입력받은 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보들을 구분하기 위한 단계라 할 수 있다.
이 때 인덱스 부여단계(S200)는 동물 고객정보 입력단계(S100)로부터 입력받은 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보를 동물 의료와 관련된 용어를 기준으로 통일하여 고유한 인덱스를 부여할 수 있다. 이는 동물병원 간의 이종 의료데이터를 빅데이터 저장소, 즉 통합 의료 데이터베이스로 구축하기 위해 이를 상호 호환이 가능한 데이터로 변환하기 위한 단계라 할 수 있다.
보다 상세하게, 인덱스 부여단계(S200)의 상호 호환이 가능한 데이터로 변환하는 특징은 고품질, 고신뢰성, 상호운용성이 가능한 동물병원 통합 의료 데이터베이스 구축이 가능하도록 할 수 있다. 이는 뉴스, 백과사전, 전문용어사전 등 동물 의료와 관련된 전문적인 용어를 참고할 수 있는 문헌에 기초하여 전문가에 의한 분석을 통해 용어 추출 및 관계를 형성하는 과정이 우선적으로 선행될 수 있다.
스키마 생성단계는 스키마 생성부(300)에서 인덱스 부여단계(S200)로부터 부여된 고유한 인덱스를 기준으로 동물 고객정보 입력단계(S100)로부터 입력받은 동물 고객정보에 포함된 의료정보를 추상화하여 스키마(Scheme)를 생성할 수 있다(S300). 이는 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보별로 부여된 고유한 인덱스를 동물병원 간의 상호 호환이 가능한 공통 데이터 기준으로 하여, 이들이 일정한 구조를 가질 수 있도록 하는 단계라 할 수 있다.
이 때 의료정보 추상화는 동물의 종류별로 구분하여, 해당 동물의 생애주기에 따라 추상화 할 수 있다. 이는 동물의 종류에 따라 상이한 특성을 고려하여 그룹화하기 위한 특징이라 할 수 있다. 예를 들어 강아지의 1년을 인간의 7년으로 나이를 계산하는 등, 동물의 종류에 따라 생애주기가 상이한 특성을 고려할 수 있다.
다시 말해, 스키마 생성단계(S300)는 인덱스 부여부(200)로부터 부여된 고유한 인덱스를 기준으로 동물 고객정보 입력부(100)로부터 입력받은 동물 고객정보에 포함된 의료정보를 스키마 매핑을 하는 것이라 할 수 있다.
쿼리 생성단계는 쿼리 생성부(400)에서 스키마 생성단계(S300)로부터 생성된 스키마를 기초로 통합 데이터베이스 쿼리(Query)를 생성할 수 있다(S400). 이는 생성된 스키마를 기초로 상기 동물 고객정보 입력단계(S100)로부터 입력받은 동물 고객정보를 구축하고자 하는 통합 의료 데이터베이스에 출력하기 위한 단계라 할 수 있다. 쿼리 생성은 사용자 설정에 따라 자동으로 생성되도록 설정할 수 있으며, 경우에 따라 인덱스 부여단계(S200)로부터 부여된 인덱스를 이용 또는 활용할 수 있다.
이 때 쿼리 생성단계(S400)는 상기 생성된 스키마의 오류 점검 쿼리, 상기 부여된 고유한 인덱스의 오류 점검 쿼리 및 상기 생성된 통합 데이터베이스의 오류 점검 쿼리를 추가로 생성할 수 있다. 이는 통합 데이터베이스의 구축을 위한 전반적인 요소들에 해당하는 스키마, 인덱스의 오류를 점검하고, 생성된 통합 데이터베이스 내에 데이터들이 올바르게 입력되었는지 여부를 점검하는 쿼리를 생성하기 위한 특징이라 할 수 있다. 한편, 쿼리 생성단계(S400)는 상기 오류 점검 쿼리 외에, 외래키 참조 오류 점검 쿼리 등 다양한 오류 점검 쿼리를 추가로 생성할 수 있다. 외래키 참조는 스키마 내의 어떤 테이블 레코드가 다른 테이블의 레코드를 참조하는 것이라 할 수 있다. 예를 들어, 반려동물 진단정보를 기술하는 레코드가 반려동물 고유 인덱스를 참조하는 것이 있다.
결과 출력단계는 결과 출력부(500)에서 쿼리 생성단계(S400)로부터 생성된 통합 데이터베이스 쿼리를 실행하여 통합 데이터베이스 결과를 출력할 수 있다(S500). 이는 쿼리 생성단계(S400)로부터 생성된 통합 데이터베이스 쿼리를 순차적으로 실행시킴으로써, 동물병원 간 공유가 가능하도록 하기 위한 단계라 할 수 있다.
한편 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 동물병원 통합 데이터베이스 구축 방법은 업데이트단계(S600)를 더 포함할 수 있다.
업데이트단계는 동물 고객정보 입력단계(S100)로부터 새로운 동물 고객정보를 입력받을 경우, 업데이트부(600)에서 상기 새로운 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보별로 상기 고유한 인덱스와 겹치지 않는 인덱스를 부여하여 상기 생성된 스키마를 업데이트할 수 있다(S600). 이는 지속적인 의료데이터 업데이트를 통해 통합 데이터베이스의 신뢰도를 높이기 위한 단계라 할 수 있다.
업데이트단계(S600)는 동물 고객정보 입력단계(S100)로부터 새로운 동물 고객정보가 입력될 때, 기존 입력된 동물 고객정보와 구분되도록 레코드별 식별자가 겹치지 않도록 새로운 인덱스를 부여해주는 역할을 할 수 있다. 예를 들어, 업데이트단계(S600)는 마지막으로 입력된 동물 고객정보의 인덱스를 보관하다가, 새로운 동물 고객정보가 입력되면 마지막으로 입력된 동물 고객정보의 인덱스로부터 새로운 동물 고객정보에 1씩 증가시켜 인덱스를 부여할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 기반 지능형 추천 의료시스템의 개념도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명은 실시예로서 클라우드 기반 지능형 추천 의료시스템에 적용할 수 있다. 이는 반려동물의 종 또는 생애주기별 의료데이터를 수집, 저장, 관리, 공유를 위한 것이라 할 수 있다.
보다 상세하게, 도 3에 도시된 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 기반 지능형 추천 의료시스템은 동물병원 EMR 데이터 또는 외부 수집 데이터 중 적어도 어느 하나 이상의 개인정보 비식별처리 데이터를 수집할 수 있다.
수집된 개인정보 비식별처리 데이터를 트러스트 전처리 필터를 거쳐 AI 기반 추천 시스템 또는 의료 빅데이터 분석 플랫폼과 같은 서비스로 구현되어 동물병원, 공공기관, 소비자 등에게 AWS 클라우드 서비스 형태로 제공할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 데이터 수집/전처리 필터 SW 개념도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명은 실시예로서 데이터 수집/전처리 필터 SW에 적용할 수 있다. 이는 동물병원의 전자차트 기반의 표준 의료데이터 구축을 위한 데이터 수집/전처리 필터 S/W라 할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 오픈 API 연계 인터페이스 개념도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명은 실시예로서 오픈 API 연계 인터페이스에 적용할 수 있다.
보다 상세하게, 도 5에 도시된 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 오픈 API 연계 인터페이스는 동물병원 내부 EMR 데이터의 file, 영상이미지 및 DB 데이터의 자동수집기와 외부 반려동물 관련 소셜 데이터(SNS, Blog, Cafe)인 비정형 데이터의 웹크롤링 수집기를 적용할 수 있다. 이 때 수집기를 통해 수집되는 대상 데이터는 실시간, 배치작업 및 스케줄러를 통한 방법으로 구분되어 수집하는 데이터라 할 수 있다.
멀티모달(정형, 비정형, 반정형) 데이터의 경우, 정제, 표준화 및 비식별화를 위한 전처리 기술을 적용할 수 있으며, 인공지능의 의료 추천 서비스 및 이상 징후 탐지 대상 데이터 추출을 위한 필터링 기술 또한 적용할 수 있다.
한편, 도 5의 오픈 API 연계 인터페이스에는 대용량 빅데이터 허브 레파지토리 구축을 위한 분산 저장 시스템을 적용할 수 있다. 여기에는 데이터 표준화 기준 부합성 평가 및 메타데이터 관리를 위한 CIM(Common Interface Management) 기술과, 클러스터로 구성된 노드별 분산 저장 기능 및 데이터 적재 부하 분산을 위한 로드 밸런싱 기술과, 의료 빅데이터 공유를 위한 오픈 API(REST 웹서비스) 연계 인터페이스 기술이 포함될 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 생애주기 기반 빅데이터 분석 플랫폼 구축 개요를 나타낸 도면이다.
도 6을 참조하면, 본 발명은 실시예로서 생애주기 기반 빅데이터 분석 플랫폼에 적용할 수 있다.
보다 상세하게, 도 6에 도시된 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 생애주기 기반 빅데이터 분석 플랫폼은 데이터 인덱싱을 통한 고속 검색 기술, 반려동물의 종 또는 생애주기 또는 질병 등 검색 쿼리를 통한 상세조회 기술 및 드릴다운 분석 기술, 반려동물 의료데이터 KPI(Key Performance Index) 분석 또는 콘텐츠 또는 프로파일링 및 통계 분석 기술을 적용할 수 있다. 또한, 클라우드 사용자 자원관리를 위한 통합 리소스 관제 기술, 반려동물 의료정보 분석 결과 대시보드와 이벤트 알림 시각화 도구 및 자동 리포팅 제작 기술을 적용할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 AI 기반 지능정보 분석 및 추천 시스템을 나타낸 도면이다.
도 7을 참조하면, 본 발명은 실시예로서 AI 기반 지능정보 분석 및 추천 시스템에 적용할 수 있다.
보다 상세하게, 도 7에 도시된 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 AI 기반 지능정보 분석 및 추천 시스템은 협업필터링 및 콘텐츠 기반 필터링 기술을 활용한 의료서비스 추천으로, 종 또는 생애주기 유사 반려동물들에게 특정 서비스를 추천하는 반려동물 기반 알고리즘 및 선호 의료서비스에 대한 특정 반려동물에게 추천하는 서비스를 제공할 수 있다.
이는 입력(학습) 데이터로부터 선호되는 의료서비스에 대한 패턴을 발견하여 입력패턴과 가장 유사한 서비스를 결과로 출력하는 DBN(Deep Belief Network) 기반 최적 의료서비스 추천 기술이 포함될 수 있다.
한편, 도 7의 AI 기반 지능정보 분석 및 추천 시스템은 Big Deep Vector 변화 및 개별적 유사성을 계산 및 Big Deep Vector를 이용하여 데이터들의 상호 유사성을 비교하고, 이를 기반으로 최적의 군집화 기법인 Deep Clustering 기법을 통해 특정 사건(예를 들어 전염병)에 대한 반려동물 이상 징후 탐지 기술에 활용될 수 있다.
이러한 도 7의 AI 기반 지능정보 분석 및 추천 시스템을 통해 관련 서비스를 제공하기 위해서는 대용량 빅데이터의 고속 분석을 위한 In-memory 기반 병렬처리 인공지능 알고리즘 기술이 적용될 수 있다.
이상에서 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시 예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서 그러한 모든 적절한 변경 및 수정들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야할 것이다.
100 : 동물 고객정보 입력부 200 : 인덱스 부여부
300 : 스키마 생성부 400 : 쿼리 생성부
500 : 결과 출력부 600 : 업데이트부
300 : 스키마 생성부 400 : 쿼리 생성부
500 : 결과 출력부 600 : 업데이트부
Claims (10)
- 적어도 어느 하나 이상의 동물병원으로부터 동물의 종류 및 의료정보를 포함하는 동물 고객정보를 입력받는 동물 고객정보 입력부;
상기 입력받은 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보별로 고유한 인덱스를 부여하는 인덱스 부여부;
상기 부여된 고유한 인덱스를 기준으로 상기 입력받은 동물 고객정보에 포함된 의료정보를 동물의 종류별 생애주기에 따라 추상화하여 스키마(Scheme)를 생성하는 스키마 생성부;
상기 생성된 스키마를 기초로 통합 데이터베이스 쿼리(Query)를 생성하는 쿼리 생성부; 및
상기 생성된 통합 데이터베이스 쿼리를 실행하여 통합 데이터베이스 결과를 출력하는 결과 출력부;를 포함하며,
동물 고객정보 입력부로부터 새로운 동물 고객정보를 입력받을 경우, 상기 새로운 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보별로 상기 고유한 인덱스와 겹치지 않는 인덱스를 부여하여 상기 생성된 스키마를 업데이트하는 업데이트부;를 더 포함하는 동물병원 통합 데이터베이스 구축 시스템. - 삭제
- 제 1 항에 있어서, 상기 의료정보는,
의료진단정보 및 의료처치정보를 포함하는 의료정보인 동물병원 통합 데이터베이스 구축 시스템. - 제 3 항에 있어서, 상기 인덱스 부여부는,
상기 입력받은 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보를 동물 의료와 관련된 용어를 기준으로 통일하여 고유한 인덱스를 부여하는 동물병원 통합 데이터베이스 구축 시스템. - 적어도 어느 하나 이상의 동물병원으로부터 동물의 종류 및 의료정보를 포함하는 동물 고객정보를 입력받는 동물 고객정보 입력부;
상기 입력받은 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보별로 고유한 인덱스를 부여하는 인덱스 부여부;
상기 부여된 고유한 인덱스를 기준으로 상기 입력받은 동물 고객정보에 포함된 의료정보를 동물의 종류별 생애주기에 따라 추상화하여 스키마(Scheme)를 생성하는 스키마 생성부;
상기 생성된 스키마를 기초로 통합 데이터베이스 쿼리(Query)를 생성하는 쿼리 생성부; 및
상기 생성된 통합 데이터베이스 쿼리를 실행하여 통합 데이터베이스 결과를 출력하는 결과 출력부;를 포함하며,
상기 쿼리 생성부는,
상기 생성된 스키마의 오류 점검 쿼리, 상기 부여된 고유한 인덱스의 오류 점검 쿼리 및 상기 생성된 통합 데이터베이스의 오류 점검 쿼리를 추가로 생성하는 동물병원 통합 데이터베이스 구축 시스템. - 동물 고객정보 입력부에서 적어도 어느 하나 이상의 동물병원으로부터 동물의 종류 및 의료정보를 포함하는 동물 고객정보를 입력받는 동물 고객정보 입력단계;
인덱스 부여부에서 상기 입력받은 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보별로 고유한 인덱스를 부여하는 인덱스 부여단계;
스키마 생성부에서 상기 부여된 고유한 인덱스를 기준으로 상기 입력받은 동물 고객정보에 포함된 의료정보를 동물의 종류별 생애주기에 따라 추상화하여 스키마(Scheme)를 생성하는 스키마 생성단계;
쿼리 생성부에서 상기 생성된 스키마를 기초로 통합 데이터베이스 쿼리(Query)를 생성하는 쿼리 생성단계; 및
결과 출력부에서 상기 생성된 통합 데이터베이스 쿼리를 실행하여 통합 데이터베이스 결과를 출력하는 결과 출력단계;를 포함하며,
동물 고객정보 입력단계로부터 새로운 동물 고객정보를 입력받을 경우, 업데이트부에서 상기 새로운 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보별로 상기 고유한 인덱스와 겹치지 않는 인덱스를 부여하여 상기 생성된 스키마를 업데이트하는 업데이트단계;를 더 포함하는 동물병원 통합 데이터베이스 구축 방법. - 삭제
- 제 6 항에 있어서, 상기 의료정보는,
의료진단정보 및 의료처치정보를 포함하는 의료정보인 동물병원 통합 데이터베이스 구축 방법. - 제 8 항에 있어서, 상기 인덱스 부여단계는,
상기 입력받은 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보를 동물 의료와 관련된 용어를 기준으로 통일하여 고유한 인덱스를 부여하는 동물병원 통합 데이터베이스 구축 방법. - 동물 고객정보 입력부에서 적어도 어느 하나 이상의 동물병원으로부터 동물의 종류 및 의료정보를 포함하는 동물 고객정보를 입력받는 동물 고객정보 입력단계;
인덱스 부여부에서 상기 입력받은 동물 고객정보에 포함된 각각의 정보별로 고유한 인덱스를 부여하는 인덱스 부여단계;
스키마 생성부에서 상기 부여된 고유한 인덱스를 기준으로 상기 입력받은 동물 고객정보에 포함된 의료정보를 동물의 종류별 생애주기에 따라 추상화하여 스키마(Scheme)를 생성하는 스키마 생성단계;
쿼리 생성부에서 상기 생성된 스키마를 기초로 통합 데이터베이스 쿼리(Query)를 생성하는 쿼리 생성단계; 및
결과 출력부에서 상기 생성된 통합 데이터베이스 쿼리를 실행하여 통합 데이터베이스 결과를 출력하는 결과 출력단계;를 포함하며,
상기 쿼리 생성단계는,
상기 생성된 스키마의 오류 점검 쿼리, 상기 부여된 고유한 인덱스의 오류 점검 쿼리 및 상기 생성된 통합 데이터베이스의 오류 점검 쿼리를 추가로 생성하는 동물병원 통합 데이터베이스 구축 방법.
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