KR20110113392A - 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법 - Google Patents

유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법 Download PDF

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KR20110113392A
KR20110113392A KR1020100032758A KR20100032758A KR20110113392A KR 20110113392 A KR20110113392 A KR 20110113392A KR 1020100032758 A KR1020100032758 A KR 1020100032758A KR 20100032758 A KR20100032758 A KR 20100032758A KR 20110113392 A KR20110113392 A KR 20110113392A
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health care
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fuzzy
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도준형
김근호
김종열
은성종
황보택근
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한국 한의학 연구원
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Abstract

본 발명은 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법에 관한 것으로, 해결하고자 하는 기술적 과제는 CDSS(Clinical Data Decision Supporting System)에 의한 방법에 Fuzzy Rule 기반 방법을 적용시켜 종래의 U-Healthcare 서비스 모델보다 유연하고 정확한 진단 결과를 발생시킬 수 있는 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법을 제공하는 데 있다.
이를 위해 본 발명에 따른 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법은 상태 측정기를 통해 피험자의 상태를 측정하여 생체 데이터를 수집하는 생체 데이터 수집단계와, 상기 생체 데이터를 헬스 케어 센터로 전송하는 생체 데이터 전송단계와, 상기 헬스 케어 센터의 생체 신호 DB 서버와 연동하여 퍼지 룰 기반(Fuzzy Rule Base)의 CDSS(Clinical DAta Decision Supporting System)를 통해 상기 생체 데이터를 특징별로 군집화하여 분석한 후 상기 피험자의 상태를 진단하는 피험자 상태 진단단계 및 상기 피험자의 상태 진단 결과를 전문의나 피험자에게 전송하는 진단결과 전송단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법{METHOD FOR UBIQUATERS HEALTHCARE SERVICE}
본 발명은 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법에 관한 것으로서 진단의 정확도를 향상시킬 수 있고 진단기준의 재조정이 가능한 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법에 관한 것이다.
평균 수명 연장과 건강한 삶을 오래 유지하고자 하는 욕구는 필연적으로 고도화된 의료 서비스 발전을 야기시켰다.
아울러, 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전과 IT, BT, NT를 포함한 융합기술의 발전경향은 유비쿼터스 헬스 케어(Ubiquaters Healthcare)의 실현을 가속화하고 있다.
이러한 배경에 따라 헬스 케어 서비스 모델이 제시되고 있고, 여러 가지 환경과 조건에 따라 그에 부합한 다양한 헬스 케어 서비스 모델이 연구되어 왔다.
일반적으로, U-Healthcare는 홈 네트워크상의 장치나 휴대용 장치 등을 통해 생체 데이터를 실시간으로 모니터링하고 자동으로 병원 및 의사와 연결되어 언제 어디서나 진료 및 치료가 가능한 시스템을 의미한다.
U-Healthcare는 시스템의 역할에 따라 센싱(Sensing), 모니터링(Monitoring), 분석(Analyzing), 경고(Alert) 등으로 구분된다.
센싱은 환자에게서 발생하는 물리적, 화학적인 현상의 변화를 감지하는 역할을 수행하고, 모니터링은 측정된 생체정보를 1차적으로 가공하는 단계로서 환자의 정보를 실시간으로 확인하는 역할을 수행한다.
또한, 분석은 수집된 데이터로부터 정보를 획득하는 단계로서 환자의 상태를 파악하는 역할을 수행하고, 경고는 획득된 정보를 바탕으로 사용자에게 관련 정보를 알리는 역할을 수행한다.
종래의 U-Healthcare 서비스 모델은 대부분 서양 의학 중심으로 구성되어 왔다. 그러나, 세계 의료 시장은 서양 의학의 절대 우위시대를 벗어나 자연 친화적인 전통 의학이 각광받는 시대로 재편되고 있다.
아시아가 종주국이라고 할 수 있는 전통의학은 유럽이나 미국 같은 서양의학의 종주국에서도 인기를 얻는 세계의학으로 뿌리를 내리고 있다.
그러나, 이러한 세계 의료 시장의 추세에도 불구하고 국내의 전통 의학에 적합한 U-Healthcare 서비스 모델이 부족한 실정이다.
즉, 국내의 전통 의학인 한방 분야에서 서양 의학 중심의 U-Healthcare 서비스 모델은 국내 의료 체계와 적합하지 않는 법규 및 많은 제약 사항들로 인해 부작용을 초래하는 문제점을 안고 있다.
따라서, 이러한 제약 사항들로부터 자유로워지기 위해 국내에 특화된 전통 의학 중심의 한방 U-Healthcare 서비스 모델이 요청된다.
본 발명은 상기한 바와 같은 문제를 해결하기 위해 안출된 것으로, CDSS(Clinical Data Decision Supporting System)에 의한 방법에 Fuzzy Rule 기반 방법을 적용시켜 종래의 U-Healthcare 서비스 모델보다 유연하고 정확한 진단 결과를 발생시킬 수 있는 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적은, 수집된 생체 데이터를 분석하여 전문의의 진료에 활용할 수 있고, 기존의 진단 기준의 갱신 작업을 수행하여 최적의 진단 기준을 결정할 수 있는 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법을 제공하는 데 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법은 상태 측정기를 통해 피험자의 상태를 측정하여 생체 데이터를 수집하는 생체 데이터 수집단계와, 상기 생체 데이터를 헬스 케어 센터로 전송하는 생체 데이터 전송단계와, 상기 헬스 케어 센터의 생체 신호 DB 서버와 연동하여 퍼지 룰 기반(Fuzzy Rule Base)의 CDSS(Clinical DAta Decision Supporting System)를 통해 상기 생체 데이터를 분석한 후 상기 피험자의 상태를 진단하는 피험자 상태 진단단계 및 상기 피험자의 상태 진단 결과를 전문의나 피험자에게 전송하는 진단결과 전송단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 생체 데이터 수집단계에서 상기 상태 측정기는 스마트 체어(Smart Chair)로 이루어질 수 있다.
또한, 상기 생체 데이터 수집단계에서 상기 생체 데이터는 혈압, 혈당, 체온, 맥박, 설태 등 한방 진찰 기준 요소를 포함할 수 있다.
또한, 상기 생체 데이터 수집단계에서 상기 생체 데이터는 원시(RAW) 데이터 파일 포맷으로 이루어질 수 있다.
또한, 상기 생체 데이터 전송단계에서 상기 생체 데이터는 VPN(Virtual Private Network)을 통하여 상기 헬스 케어 센터로 전송될 수 있다.
또한, 상기 VPN(Virtual Private Network)은 액세스 제어를 위한 인증 방법을 이용하여 생체 데이터의 보안 정도를 높일 수 있다.
또한, 상기 피험자 상태 진단단계는 상기 생체 데이터의 상관관계를 데이터 마이닝(Data Mining) 알고리즘에 의해 분석하여 상기 생체 데이터를 특징별로 군집화하는 상관관계 분석공정과, 상기 군집화된 생체 데이터를 퍼지 룰 기반(Fuzzy Rule Base) 방법에 의해 가공 및 재조정하여 상기 피험자의 상태를 진단하기 위한 진단기준을 도출하고, 상기 분석된 생체 데이터의 누적을 기반으로 진단기준을 최적화하기 위해 진단기준을 갱신하는 진단기준 최적화공정 및 상기 최적화된 진단기준에 의해 피험자의 종합적인 상태를 진단하는 종합상태 진단공정을 포함할 수 있다.
또한, 상기 상관관계 분석공정에서 상기 데이터 마이닝(Data Mining) 알고리즘은 각각의 생체 데이터와 특정 클러스터 중심과의 거리에 따라 소속정도(Degree of Membership)를 부여하여 상기 생체 데이터를 분류하는 FCM(Fuzzy C-mean) 클러스터링 알고리즘으로 이루어질 수 있다.
또한, 상기 진단기준 최적화공정에서 상기 퍼지 룰 기반(Fuzzy Rule Base) 방법은 퍼지 제어기를 이용하여 이루어지되, 상기 퍼지 제어기는 퍼지하지 않은 시스템으로부터 얻은 출력오차를 퍼지한 값으로 변환하는 퍼지화기와, 퍼지 연산에 의해 얻어진 퍼지값으로부터 제어하기 위한 제어값을 생성하는 비퍼지화기 및 퍼지 제어규칙 및 퍼지 룰 베이스를 통한 퍼지추론기를 포함할 수 있다.
또한, 상기 진단결과 전송단계에서 상기 진단결과는 전문의 통보용과 피험자 통보용으로 구분하여 전문의나 피험자에게 별도로 전송될 수 있다.
또한, 상기 진단결과는 VPN(Virtual Private Network)을 통하여 전문의나 피험자에게 전송될 수 있다.
상기한 바와 같이 본 발명에 따른 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법에 의하면, CDSS(Clinical Data Decision Supporting System)에 의한 방법에 Fuzzy Rule 기반 방법을 적용시켜 피험자의 생체 데이터를 특징별로 군집화 하고, 분석된 생체 데이터의 누적을 기반으로 진단 기준을 최적화하기 위해 진단 기준을 갱신함으로써, 종래의 U-Healthcare 서비스 모델보다 유연하고 정확한 진단 결과를 발생시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 수집된 생체 데이터를 분석하여 전문의의 진료에 활용할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법의 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법 중 피험자 상태 진단단계의 블록도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법의 구성도.
도 4a 및 도 4b는 본 발명에 따른 생체 데이터의 예시도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법의 VPN 구축 개요를 나타내는 도.
도 6은 허브형 토폴로지 모델의 구조를 나타내는 도.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법 중 피험자 상태 진단단계에서의 CDSS 처리과정을 나타내는 도.
도 8은 본 발명에 따른 DSS 마이닝 흐름도를 나타내는 도.
도 9a는 본 발명에 따른 FCM 클러스터링 방법을 이용하여 초기 진단 기준에 의해 피험자의 설진 데이터를 처리한 영상과 그래프.
도 9b는 본 발명에 따른 FCM 클러스터링 방법을 이용하여 초기 진단 기준에 의해 피험자의 맥진 데이터를 처리한 그래프.
도 10은 퍼지 제어기의 구성도.
도 11a는 본 발명에 따른 맥진 원시(RAW) 데이터의 전체 샘플을 나타내는 그래프.
도 11b는 본 발명에 따른 맥진 원시(RAW) 데이터를 이용하여 도출된 최종 결과를 나타내는 그래프.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법 중 진단결과 전송단계에서의 진단결과 전송과정을 나타내는 도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 우선, 도면들 중 동일한 구성요소 또는 부품들은 가능한 한 동일한 참조부호를 나타내고 있음에 유의해야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 요지를 모호하게 하지 않기 위해 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법의 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법은 도 1에 도시된 바와 같이, 생체 데이터 수집단계(S10)와, 생체 데이터 전송단계(S20)와, 피험자 상태 진단단계(S30) 및 진단결과 전송단계(S40)을 포함한다.
상기 생체 데이터 수집단계(S10)는 상태 측정기를 통해 피험자의 상태를 측정하여 생체 데이터를 수집하는 단계이다.
상기 생체 데이터 수집단계(S10)에서는 도서, 낙도, 원격지의 협진 병원이나 자택에 설치된 상태 측정기, 구체적으로, 스마트 체어(Smart Chair)를 통해 피험자의 상태를 측정하여 생체 데이터를 수집할 수 있다.
도 4a 및 도 4b는 본 발명에 따른 생체 데이터의 예시도이다.
상기 생체 데이터는 혈압, 혈당, 체온, 맥박, 설태 등 한방에서 진찰 기준이 되는 다양한 요소를 포함할 수 있다. 이때, 상기 생체 데이터는 도 4a 및 도 4b에 도시된 바와 같이, 원시(RAW) 데이터 파일 포맷으로 이루어질 수 있다.
상기 생체 데이터는 도 4a에 도시된 바와 같이, 맥진 원시(RAW) 데이터로 이루어질 수 있고, 도 4b에 도시된 바와 같이, 설진 원시(RAW) 데이터로 이루어질 수 있다.
상기 생체 데이터 전송단계(S20)는 상기 생체 데이터를 헬스 케어 센터로 전송하는 단계이다.
상기 생체 데이터를 헬스 케어 센터로 전송하는데 있어서, 일반적인 전송방법으로는 데이터 보안에 문제가 발생할 수 있다. 따라서, 다양한 데이터 암호화 기법이나 기타 다른 보안 방법들이 사용될 수 있다.
그러나, 이러한 방법들은 서버와 클라이언트 간의 처리량 부담 등과 같은 여러 가지 고려사항들이 존재하므로, 이러한 부담을 덜기 위해 상기 생체 데이터는 VPN(Virtual Private Network)을 통하여 상기 헬스 케어 센터로 전송될 수 있다.
상기 VPN(Virtual Private Network)은 PSDN과 같은 통신망을 이용하여 사설망(Private Network)의 특성과 이점을 유지하면서 비용을 획기적으로 절감할 수 있다.
구체적으로, 상기 VPN(Virtual Private Network)은 저렴한 공공의 인터넷망을 이용하여 고비용의 사설전용선을 사용하는 효과를 얻는 서비스로, 보편화된 인터넷을 이용하여 공중 네트웍에 가상적인 전용망을 꾸미는 것을 말한다.
상기 VPN(Virtual Private Network)은 기존의 사설 네트워크 서비스를 그대로 제공하면서 네트워크 하부 구조의 개선이 가능하며, IP 네트워크를 통해 전달되는 데이터의 보안을 보장하기 위해 인증, 액세스 제어, 데이터 기밀성 및 무결성 제공의 장점을 가지고 있다.
따라서, 터널링, 인증, 그리고 암호화 기술이 필수적으로 요구되며 부가적으로 라우터나 방화벽에서 제공하는 일부 보안 기술도 병행하여 VPN을 구성할 수 있다.
본 발명에 따른 VPN(Virtual Private Network)은 이러한 보안 방법 중, 액세스 제어를 위한 인증 방법을 이용하여 생체 데이터의 보안 정도를 높일 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법의 VPN 구축 개요를 나타내는 도이고, 도 6은 허브형 토폴로지 모델의 구조를 나타내는 도이다.
본 발명에 따른 VPN(Virtual Private Network) 구축모델은 도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이, 허브형 토폴로지 연결방식을 사용한다.
즉, 비교적 간단한 허브형 토폴로지 연계 방식을 채택함으로써, 사이트 간 생체 데이터 전송의 개별 관리가 가능하며, 구현이 쉬운 장점을 가질 수 있다.
상기 VPN(Virtual Private Network) 구축을 통해 얻어질 수 있는 파급 효과는 하기의 [표 1]에 나타난 바와 같다.

서비스
내용

데이터 기밀성
(Data Confidentiality)
송수신되는 데이터를 제 3자가 그 내용을 파악하지 못하도록 암호화하여 전송한다.

데이터 무결성
(Data Integrity)
송수신 도중 데이터의 내용이 변경되지 않았음을 보장하는 방법으로 암호화 및 전자서명(Digital signature)을 이용한다.

데이터 근원 인증
(Data Origin Authentication)
수신한 데이터가 해당 송신자에 의해서 전송된 것임을 확인할 수 있는 서비스를 제공한다.

액세스 제어
(Access Control)
인증된 사용자에게만 접근을 허용하는 기능으로 협상 내용을 모르는 제 3자의 접근을 통제하는 서비스를 제공한다.
상기 피험자 상태 진단단계(S30)는 상기 헬스 케어 센터의 생체 신호 DB 서버와 연동하여 퍼지 룰 기반(Fuzzy Rule Base)의 CDSS(Clinical DAta Decision Supporting System)를 통해 상기 생체 데이터를 분석한 후 상기 피험자의 상태를 진단하는 단계이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법 중 피험자 상태 진단단계에서의 CDSS 처리과정을 나타내는 도이다.
상기 피험자 상태 진단단계(S30)에서는 상기 VPN을 통해 전송받은 생체 데이터를 헬스 케어 시스템의 CDSS를 통해 피험자의 상태를 종합 진단하는 단계이다.
상기 CDSS(Clinical DAta Decision Supporting System)의 종합 진단 과정은 도 7에 도시된 바와 같이, 취합된 생체 데이터의 상관관계를 도출하는 것으로 시작되는데, 이러한 상관관계는 클러스터링 기법을 통하여 데이터의 처리 및 가공, 재분류, 재적용 등의 작업을 수행하여 최종 종합 진단결과를 도출하게 된다. 그리고, 도출된 최종 종합 진단결과를 기반으로 하여 진단 기준의 재조정이 가능하게 되며, 이때, 주기적으로 전문의의 모니터링이 필요하게 된다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법 중 피험자 상태 진단단계의 블록도이다.
상기 피험자 상태 진단단계(S30)는 도 2에 도시된 바와 같이, 상관관계 분석공정(S31)과, 진단기준 최적화공정(S32) 및 종합상태 진단공정(S33)을 포함한다.
상기 상관관계 분석공정(S31)은 상기 생체 데이터의 상관관계를 데이터 마이닝(Data Mining) 알고리즘에 의해 분석하여 상기 생체 데이터를 특징별로 군집화하는 공정이다.
DSS(Decision Supporting System) 마이닝 세분화 접근방법은 단방향 특성분석을 통한 세분화 및 양방향 특성분석을 통한 세분화로 나뉠 수 있다.
상기 단방향 특성분석을 통한 세분화는 절차를 성공적으로 완료하여 분석한 후 개개인의 진료 데이터 특징을 파악하여 전체 피험자 중에 기존의 진료 결과와 유사한 특성을 가지고 있으면서 상태 등의 상황이 유사한 피험자를 대상으로 처리한다.
또한, 상기 양방향 특성분석을 통한 세분화는 맥진기, 설진기 등 보유기기를 통해 측정된 피험자 데이터를 기반으로 여러 가지 경우의 수를 두어 각 상태를 구분하여 서로간의 특성을 상호 비교하면서, 기존 진료 결과 데이터와의 비교를 통해 공통점과 차이점을 세분화하여 최적안 의사 결정 도출이 가능하다. 따라서, 복합적인 특성 및 다양한 경우의 수에 대한 효율적인 의사 결정이 가능하다.
도 8은 본 발명에 따른 DSS 마이닝 흐름도를 나타내는 도이다.
피험자의 혈압, 맥박, 설진 등 기본적인 데이터를 분석하고, 분석된 데이터와 병원의 진료/임상 데이터를 적용하여 도 8에 도시된 바와 같이, DSS 마이닝 기법을 통해 차이점과 공통점을 파악하여 피험자별 진료에 있어 보다 효과적이고 효율적인 최적안의 의사결정을 도출하며 이를 통해 시간 단축 및 진료의 정확성 향상과 자동화가 가능할 수 있다.
상기 상관관계 분석공정(S31)에서 상기 데이터 마이닝(Data Mining) 알고리즘은 각각의 생체 데이터와 특정 클러스터 중심과의 거리에 따라 소속정도(Degree of Membership)를 부여하여 상기 생체 데이터를 분류하는 FCM(Fuzzy C-mean) 클러스터링 알고리즘으로 이루어질 수 있다.
상기 FCM(Fuzzy C-mean) 클러스터링 알고리즘의 목적 함수(Jm)는 하기의 [수학식 1]과 같다.
Figure pat00001
여기에서, x는 각 생체 데이터 그룹, v는 모든 클러스터의 중심값, c는 클러스터의 개수, n은 데이터의 개수, μij는 i번째 클러스터에 속해져 있는 j번째 데이터의 소속정도, m은 가중치를 나타낸다.
도 9a는 본 발명에 따른 FCM 클러스터링 방법을 이용하여 초기 진단 기준에 의해 피험자의 설진 데이터를 처리한 영상과 그래프이고, 도 9b는 초기 진단 기준에 의해 피험자의 맥진 데이터를 처리한 그래프이다.
상기 FCM(Fuzzy C-mean) 클러스터링 알고리즘을 적용하여 피험자의 설진 데이터와 맥진 데이터의 FCM 클러스터링 방법을 통하여 초기 진단 처리를 수행한다. 이는 도 9a, 도 9b에 도시된 바와 같다.
도 9a 그래프의 X축 데이터는 픽셀의 밝기 값을 나타내고, Y축은 해당 픽셀의 수를 나타낸다. 도 9b 그래프의 X축 데이터는 환자의 촌,관, 척 부위에서 수집된 맥진 데이터의 수이며, Y축은 각 부위에 해당하는 맥진 값을 나타낸다. 이렇게, FCM 클러스터링 알고리즘을 통하여 일반적인 정상 범위의 기준을 따른 초기 진단 기준에 의해 수집된 생체 데이터의 처리가 이루어진다. 이후, 최종 분석 결과는 상기 퍼지 제어기에 의해 최종 판단하게 된다.
상기 진단기준 최적화공정(S32)은 상기 군집화된 생체 데이터를 퍼지 룰 기반(Fuzzy Rule Base) 방법에 의해 가공 및 재조정하여 상기 피험자의 상태를 진단하기 위한 진단기준을 도출하고, 상기 분석된 생체 데이터의 누적을 기반으로 진단기준을 최적화하기 위해 진단기준을 갱신하는 공정이다.
즉, 상기 생체 데이터에 대한 상관관계 분석 결과는 퍼지 제어기에 의해 최종판단하게 되는데, 상기 진단기준 최적화공정에서는 퍼지 룰 기반 방법을 사용하여 생체 데이터의 가공 및 재조정 작업을 거쳐 정의된 진단의 기준을 새로 갱신해 나가는 과정을 수행한다.
실제 환자 상태의 진단 기준은 환자 개인 별로 약간의 차이가 존재할 수 있다. 이러한 환자의 개인별 진단 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 본 특허는 퍼지 룰 기반 방법을 수행하였다.
이는 특정 알고리즘에 의해 한번 결정되는 기존의 알고리즘과 달리, 매번 학습을 통하여 가장 최적이라고 판단되는 기준을 찾아가는 방법으로 시스템의 정확도를 향상시킬 수 있다.
상기 진단기준 최적화공정(S32)에서 상기 퍼지 룰 기반(Fuzzy Rule Base) 방법은 퍼지 제어기를 이용하여 이루어진다.
도 10은 퍼지 제어기의 구성도이다.
상기 퍼지 제어기는 도 10에 도시된 바와 같이, 퍼지화기와, 비퍼지화기 및 퍼지 제어규칙 및 퍼지 룰 베이스를 통한 퍼지추론기를 포함한다.
상기 퍼지화기는 퍼지하지 않은 시스템으로부터 얻은 출력오차를 퍼지한 값으로 변환하며, 비퍼지화기는 퍼지 연산에 의해 얻어진 퍼지값으로부터 제어하기 위해서 필요한 제어값을 생성한다.
퍼지 설정은 논리 영역에서 각 요소에 대한 멤버 쉽 값을 할당함으로써 정의하게 되는데, 이러한 멤버 쉽 함수 중 삼각 파형의 멤버 쉽 함수를 사용할 수 있다. 그리고, 퍼지 제어 룰은 언어학상의 규칙을 통한 방법으로 하기의 [논리식 1]과 같은 if ~ then 룰을 사용하는 Mamdani의 추론법을 사용할 수 있다.
<논리식 1>
If x0 is A1 and y0 is B1, then w is C1
If x0 is A2 and y0 is B2, then w is C2
따라서, 상기 진단기준 최적화공정(S32)에서는 해당 추론법을 사용하여 가장 최적이라고 판단되는 진단 기준을 도출하고, 이를 다시 재조정해 나갈 수 있다.
도 11a는 본 발명에 따른 맥진 원시(RAW) 데이터의 전체 샘플을 나타내는 그래프이고, 도 11b는 본 발명에 따른 맥진 원시(RAW) 데이터를 이용하여 도출된 최종 결과를 나타내는 그래프이다.
본 발명에 따른 맥진 원시(RAW) 데이터의 전체 샘플은 도 10a에 도시된 바와 같으며, 맥진 원시(RAW) 데이터를 이용하여 도출된 최종 결과는 도 10b에 도시된 바와 같다. 도 10a, 도 10b 그래프의 X축 데이터는 촌,관,척 부위에서 수집된 맥진 데이터 수를 나타내며, Y축 데이터는 해당 부위의 맥진 값을 나타낸다. 이로써 피험자의 촌, 관, 척 30곳의 부분에서 검출된 맥파를 기반으로 본 발명에 따른 분류 기법을 통하여 피험자의 상태를 갱신된 진단 기준을 통해 확인할 수 있다.
상기 종합상태 진단공정(S33)은 상기 최적화된 진단기준에 의해 피험자의 종합적인 상태를 진단하는 공정이다.
상기 진단결과 전송단계(S40)는 상기 피험자의 상태 진단 결과를 전문의나 피험자에게 전송하는 단계이다.
상기 진단결과 전송단계(S40)에서 상기 진단결과는 전문의 통보용과 피험자 통보용으로 구분하여 VPN(Virtual Private Network)을 통하여 전문의나 피험자에게 별도로 전송될 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법 중 진단결과 전송단계에서의 진단결과 전송과정을 나타내는 도이다.
최종 진단결과가 도출되면 도 12에 도시된 바와 같이, 의사 통보용과 피험자 통보용으로 구분되어 별도로 전송되며, 디스플레이를 통해 표현될 수 있다.
CDSS의 진단 결과를 바탕으로 전문의의 진료 결과를 Return URL 방식으로 E-Mail이나 SMS 서비스를 통하여 전송할 수 있고, 이때, 전송되는 정보는 기본적인 생체 데이터가 기반이며 추가적으로 전문의의 소견이 들어가도록 설정할 수 있다.
또한, 분석 서버에서 스마트 체어로 전문의의 처방에 기반한 명령 송출 기능 및 결과 전송을 통해 추후 재측정시 이를 반영하여 효과적이고 체계적인 피험자 관리가 가능할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법의 구성도이다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법에 의하면, 도 3에 도시된 바와 같이, 도서, 낙도, 원격지의 협진 병원이나 공공기관, 또는 자택에서 피험자의 상태를 측정하여 수집된 생체 데이터를 VPN(Virtual Private Network)을 통하여 헬스 케어 센터로 전송한다.
이후, 상기 헬스 케어 센터로 전송된 생체 데이터를 생체 신호 DB 서버와 연동하여 퍼지 룰 기반(Fuzzly Rule Base)의 CDSS를 통해 데이터의 가공 및 상관관계를 분석하며, 이때 분석되는 과정은 담당 전문의가 주기적으로 모니터링하게 된다.
상기 CDSS의 데이터 마이닝 방법은 생체 데이터의 가공 및 상관관계 분석을 수행하고, 최종적으로 검출된 피험자의 진단 결과를 전문의와 피험자에게 각기 다른 내용과 방법으로 VPN(Virtual Private Network)을 통하여 전달하게 된다.
이상과 같이 본 발명에 따른 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법을 예시한 도면을 참조로 하여 설명하였으나, 본 명세서에 개시된 실시예와 도면에 의해 본 발명이 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술사상 범위내에서 당업자에 의해 다양한 변형이 이루어질 수 있음은 물론이다.
S10:생체 데이터 수집단계
S20:생체 데이터 전송단계
S30:피험자 상태 진단단계
S31:상관관계 분석공정
S32:진단기준 최적화공정
S33:종합상태 진단공정
S40:진단결과 전송단계

Claims (11)

  1. 상태 측정기를 통해 피험자의 상태를 측정하여 생체 데이터를 수집하는 생체 데이터 수집단계;
    상기 생체 데이터를 헬스 케어 센터로 전송하는 생체 데이터 전송단계;
    상기 헬스 케어 센터의 생체 신호 DB 서버와 연동하여 퍼지 룰 기반(Fuzzy Rule Base)의 CDSS(Clinical DAta Decision Supporting System)를 통해 상기 생체 데이터를 분석한 후 상기 피험자의 상태를 진단하는 피험자 상태 진단단계; 및
    상기 피험자의 상태 진단 결과를 전문의나 피험자에게 전송하는 진단결과 전송단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 생체 데이터 수집단계에서,
    상기 상태 측정기는 스마트 체어(Smart Chair)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 생체 데이터 수집단계에서,
    상기 생체 데이터는 혈압, 혈당, 체온, 맥박, 설태 등 한방 진찰 기준 요소를 포함하는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 생체 데이터 수집단계에서,
    상기 생체 데이터는 원시(RAW) 데이터 파일 포맷으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 생체 데이터 전송단계에서,
    상기 생체 데이터는 VPN(Virtual Private Network)을 통하여 상기 헬스 케어 센터로 전송되는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 VPN(Virtual Private Network)은 액세스 제어를 위한 인증 방법을 이용하여 생체 데이터의 보안 정도를 높이는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 피험자 상태 진단단계는,
    상기 생체 데이터의 상관관계를 데이터 마이닝(Data Mining) 알고리즘에 의해 분석하여 상기 생체 데이터를 특징별로 군집화하는 상관관계 분석공정;
    상기 군집화된 생체 데이터를 퍼지 룰 기반(Fuzzy Rule Base) 방법에 의해 가공 및 재조정하여 상기 피험자의 상태를 진단하기 위한 진단기준을 도출하고, 상기 분석된 생체 데이터의 누적을 기반으로 진단기준을 최적화하기 위해 진단기준을 갱신하는 진단기준 최적화공정; 및
    상기 최적화된 진단기준에 의해 피험자의 종합적인 상태를 진단하는 종합상태 진단공정을 포함하는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 상관관계 분석공정에서,
    상기 데이터 마이닝(Data Mining) 알고리즘은,
    각각의 생체 데이터와 특정 클러스터 중심과의 거리에 따라 소속정도(Degree of Membership)를 부여하여 상기 생체 데이터를 분류하는 FCM(Fuzzy C-mean) 클러스터링 알고리즘으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법.
  9. 제 7항에 있어서,
    상기 진단기준 최적화공정에서,
    상기 퍼지 룰 기반(Fuzzy Rule Base) 방법은 퍼지 제어기를 이용하여 이루어지되,
    상기 퍼지 제어기는,
    퍼지하지 않은 시스템으로부터 얻은 출력오차를 퍼지한 값으로 변환하는 퍼지화기;
    퍼지 연산에 의해 얻어진 퍼지값으로부터 제어하기 위한 제어값을 생성하는 비퍼지화기; 및
    퍼지 제어규칙 및 퍼지 룰 베이스를 통한 퍼지추론기를 포함하는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 진단결과 전송단계에서,
    상기 진단결과는 전문의 통보용과 피험자 통보용으로 구분하여 전문의나 피험자에게 별도로 전송되는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 진단결과는 VPN(Virtual Private Network)을 통하여 전문의나 피험자에게 전송되는 것을 특징으로 하는 유비쿼터스 헬스 케어 서비스 방법.
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