KR20120138313A - 응급상황 알림방법 및 이를 이용한 u-헬스 장치 - Google Patents

응급상황 알림방법 및 이를 이용한 u-헬스 장치 Download PDF

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KR20120138313A
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Abstract

응급상황 알림방법 및 이를 이용한 u-헬스 장치가 개시된다. 본 발명에 따른 응급상황 알림방법은 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반의 센서를 이용하여 생체데이터를 수집하는 단계, 상기 수집된 생체데이터를 질환판별 알고리즘을 이용해 응급상황 여부를 판단하는 단계, 판단 단계에서 응급상황이라고 판단한 경우 영상 데이터를 생성하는 단계 및 상기 영상 데이터를 사용자 단말로 전송하는 단계를 포함한다. 이에 의하여 오작동 및 오류에 대한 정확성 부족 문제를 개선하고 신뢰도를 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 언제 어디서든 환자의 상태를 확인할 수 있도록 함으로써 생체데이터 전달 및 모니터링에 국한된 u-헬스 시스템의 단점을 보완할 수 있다.

Description

응급상황 알림방법 및 이를 이용한 u-헬스 장치 {METHOD FOR NOTIFYING EMERGENCY SITUATION AND U-HEALTH APPARATUS USING THE SAME}
본 발명은 응급상황 알림방법 및 이를 이용한 u-헬스 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 임베디드 시스템을 적용하여 신뢰성 및 정확성을 높인 응급상황 알림방법 및 이를 이용한 u-헬스 장치에 관한 것이다.
오늘날의 정보통신 환경은 언제 어디서나 다양한 종류의 무선통신단말기를 통하여 인터넷이 가능하다. 앞으로도 네트워크 기술의 획기적인 발전에 힘입어 모든 정보단말, 가전기기, 사물 등이 하나의 네트워크에 연결되며, 디지털 컨버전스와 유비쿼터스 환경이 구축되면서 개인 삶의 질이 향상되고 장소 및 시간에 제약이 없는 유라이프(u-Life) 시대가 될 것이다.
IT 분야의 정보통신 기술은 많은 타분야의 기술들과 융합하여 새로운 기술들을 쏟아내고 있으며, 의료, 보건 및 복지와 관련한 분야에서도 정보통신 기술과 융합하여 u-헬스(ubiquitous Health)라는 새로운 기술을 등장시켰다. u-헬스는 원격 환자모니터링과 같이 유무선 네트워킹 기술을 활용하여 "언제나, 어디서나" 이용 가능한 건강관리 및 의료서비스를 지칭한다. u-헬스 서비스의 시작으로 병원에서 단발성 치료에 국한되었던 기존 서비스가 이제는 가정이나 실생활 전 영역에서 평생에 걸쳐 제공되어 사람들에게 기존의 의료서비스와는 다른 새로운 의료서비스를 제공하고 있다. 도 1은 전통적인 의료서비스 영역을 넘어선 u-헬스 시스템의 범위를 보여준다.
하지만 현재의 u-헬스 시스템의 보급 및 서비스는 시작단계로 u-헬스 시스템에 사용할 수 있는 센서의 종류가 한정되어 있고, 센서를 이용하여 얻어낸 측정값을 모니터링하는 수준으로 센서 의존적인 성향을 띠고 있다. 이러한 센서 의존적인 u-헬스 시스템은 다양한 센서를 동시에 사용할 때 전송되는 데이터의 관리 효율성 저하와 잦은 오동작으로 신뢰성이 낮고, 단순한 신체 데이터 수치를 전달하는데 그쳐 환자의 상태를 파악하기 위해 관리자가 항시 모니터링해야 하는 문제점이 있다.
본 발명은 상술한 문제점을 감안하여 안출된 것으로 본 발명의 목적은 기존의 센서 의존적이며 오작동 및 오류에 대한 정확성 부족 문제를 개선하고 신뢰도를 향상시킨 응급상황 알림방법과 이를 이용한 u-헬스 장치를 제공함에 있다.
또한 본 발명의 목적은 언제 어디서든 환자의 상태를 확인할 수 있도록 하여 신체데이터 전달 및 모니터링에 국한된 u-헬스 시스템의 단점을 보완할 수 있는 응급상황 알림방법과 이를 이용한 u-헬스 장치를 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 응급상황 알림방법은 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반의 센서를 이용하여 생체데이터를 수집하는 단계; 상기 수집된 생체데이터를 질환판별 알고리즘을 이용해 응급상황 여부를 판단하는 단계; 상기 판단 단계에서 응급상황이라고 판단한 경우 영상 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 영상 데이터를 사용자 단말로 전송하는 단계;를 포함한다.
그리고 상기 영상 데이터를 생성하는 단계는, 상기 판단하는 단계에서 응급상황이라고 판단한 경우 영상 카메라를 작동시켜 환자의 상태를 촬영하고, 촬영된 영상을 저장할 수 있다.
또한 상기 수집된 생체데이터를 기초로 임베디드 시스템에서 파싱작업을 거친 후 하나의 구조체를 형성하여 새로운 생체정보데이터로 변환하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
그리고 상기 전송하는 단계는, 상기 영상 데이터와 함께 상기 새롭게 형성된 생체정보데이터를 상기 사용자 단말로 전송할 수 있다.
또한 상기 질환판별 알고리즘은, 임베디드 시스템에서 파싱작업을 거친 데이터를 종류별로 분류하여 차례로 기설정된 질환 판별식을 이용하여 응급상황 여부를 판단하기 위한 알고리즘일 수 있다.
그리고 상기 판단하는 단계에서 응급상황이라고 판단하지 않은 경우에는 상기 생체데이터를 상기 사용자 단말로 전송하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
한편 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 u-헬스 장치는 환자의 생체데이터를 수집하는 USN(Ubiquitous Sensor Network) 센서; 상기 센서를 통해서 수집된 생체데이터를 질환판별 알고리즘을 이용해 응급상황 여부를 판단하는 판단부; 상기 판단부의 판단 결과, 응급상황인 것으로 판단된 경우 영상 데이터를 촬영하는 카메라부; 상기 카메라부에서 촬영된 영상을 영상데이터로 생성하는 영상생성부; 및 상기 생성된 영상 데이터를 사용자 단말로 전송하는 전송부;를 포함한다.
그리고 상기 전송부는, 상기 판단부의 판단 결과, 응급상황이 아닌 것으로 판단된 경우 상기 수집된 생체데이터를 상기 사용자 단말로 전송할 수 있다.
또한 상기 생체데이터 및 상기 영상데이터를 저장하는 저장부;를 더 포함할 수 있다.
상기 본 발명의 구성에 따른 응급상황 알림방법과 이를 이용한 u-헬스 장치에 의하면 오작동 및 오류에 대한 정확성 부족 문제를 개선하고 신뢰도를 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 언제 어디서든 환자의 상태를 확인할 수 있도록 함으로써 생체데이터 전달 및 모니터링에 국한된 u-헬스 시스템의 단점을 보완할 수 있다.
도 1은 전통적인 의료서비스 영역을 넘어선 u-헬스 시스템의 범위를 간략하게 소개하기 위한 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 u-헬스 장치의 구성을 나타내는 블록도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 응급상황 알림방법이 적용된 u-헬스 시스템을 나타내는 도면,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 응급상황 알림방법이 적용된 u-헬스 시스템의 구성을 나타내는 도면,
도 5a 및 도 5b는 센서를 이용하여 사용자 신체로부터 측정한 메세지 형태의 예를 나타내는 도면,
도 6은 센서로부터 측정한 데이터를 이용해 새로 생성되는 통합 메세지의 구조를 나타내는 도면,
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 응급상황 알림방법에 있어서 질환판별 알고리즘에 사용되는 데이터를 나타내는 표,
도 8은 두 개의 VSPA배열을 이용하여 생성한 DCAP배열을 이용하여 환자의 응급상황을 판별하는 과정을 나타내는 도면,
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 응급상황 알림방법에 이용되는 질환판별 알고리즘에서 응급상황 발생수치에 따른 상태를 나타내는 도면,
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 응급상황 알림방법을 적용한 u-헬스 시스템의 서비스 종류 및 범위의 다양한 예를 나타내는 도면,
도 11은 u-헬스 시스템의 서버 PC 데이터 베이스 자료를 스마트폰을 사용하여 처리하는 과정을 나타내는 도면, 그리고,
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 응급상황 알림방법의 단계를 나타내는 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명에 대하여 더욱 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 u-헬스 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 u-헬스 장치는 USN 센서(100), 카메라부(110), 판단부(120) 및 전송부(130)를 포함한다. 여기서 카메라부(110)는 영상데이터를 생성하여 전송부(130)로 전달하는 것으로 도시하였으나, 전송부(130)가 카메라부(110)로부터 촬영된 영상을 수신하여 영상데이터로 생성하는 것도 가능하다.
USN(Ubiquitous Sensor Network) 센서(100)는 환자의 생체데이터를 수집하는 기능을 갖는다. USN 센서(100)는 혈압센서, 온도센서, 심전도센서 등을 포함하며 환자의 신체에 부착하여 사용자의 생체데이터를 추출한다.
판단부(120)는 USN 센서(100)를 통해서 수집된 생체데이터를 질환판별 알고리즘을 이용해 응급상황 여부를 판단하는 기능을 갖는다. 즉 질환판별 알고리즘에 기초해 생체데이터를 정상범위 데이터와 비교하여 상태를 정상, 경고, 응급, 오동작 등의 형태로 저장하고 환자의 상황이 현재 응급상황인지 여부를 판단한다. 질환판별 알고리즘과 관련해서는 아래에서 더욱 상세히 설명하기로 한다.
카메라부(120)는 판단부(120)에서 환자의 상태가 응급상황이라고 판단된 경우, 환자의 상태를 촬영하는 기능을 갖는다. 카메라부(120)는 영상촬영이 가능한 장치라면 어떠한 것이어도 상관없다.
전송부(130)는 USN 센서(100)로부터 전송된 생체데이터 혹은 카메라부(110)로부터 전송된 영상데이터를 사용자 단말(140,150)로 전송하는 기능을 갖는다. 일반적으로 이용되는 통신방법으로 상기 데이터들을 전송하는 것이 가능하다.
한편 이동되는 데이터들을 기준으로 도 2를 다시 설명하면, USN 센서(100)를 통해 판단부(120)로 생체데이터(10)가 전송된다. 판단부(120)는 응급여부를 판단하고, 응급상황이라고 판단하는 경우 카메라부(110)를 작동시키기 위한 메세지(20)를 카메라부(110)로 전송한다. 이어 카메라부(110)는 환자의 영상을 촬영한다.
이렇게 만들어진 영상데이터와 생체데이터(30)는 전송부(130)로 보내져 사용자 단말(140,150)로 전송된다. 여기서 카메라부(110)는 영상을 촬영하여 영상데이터까지 생성하는 것으로 설명하였으나, 이와 달리 영상데이터를 생성하는 영상생성부가 별도로 구비되어 있어도 무방하다.
또한 판단부(120)가 응급상황이라고 판단한 경우(50)에는 카메라부(110)가 작동해서 영상데이터를 생성하고 영상데이터를 사용자 단말(150)로 전송하게 되지만, 판단부(120)가 비응급상황이라고 판단한 경우(40)에는 USN 센서(100)에서 수집된 생체데이터만을 사용자 단말(140)로 전송하여 사용자로 하여금 환자의 상태를 알 수 있게 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 응급상황 알림방법이 적용된 u-헬스 시스템을 나타내는 도면이다. USN 기반의 무선 센서(210)를 착용한 환자(200)가 실내에서 일상활동 중 센서는 측정 데이터를 Zigbee, Bluetooth와 같은 근거리 무선 통신을 이용하여 가정 내 클라이언트 PC(게이트웨이)로 전달한다. 클라이언트 PC는 센서로부터 송신되는 데이터를 수신하여 외부 망으로 전송될 시 발생하는 네트워크 과부하를 막기 위하여, 핵심 데이터만을 추출하여 간결한 통합 메세지 형태로 재구성한다. 클라이언트 PC에서 생성된 통합 메세지는 외부의 서버 PC로 전송되고 서버 PC내에 구현된 질환판별 알고리즘에 의하여 응급상황 발생률을 판별한다. 만약 응급상황 발생률이 설정한 수치를 초과한다면 서버 PC는 응급상황이라고 판단하고 가족이나 의료기관 종사자에게 문자메세지와 더불어 환자(200)의 상태정보를 같이 전송한다. 또한 서버 PC는 네트워크를 통한 클라이언트 서비스, 웹 서비스, 모바일 서비스 등을 제공하여 보호자 및 의료기관 종사자(220-1, 220-2, 220-3)에게 PC나 스마트폰을 이용하여 언제나 어디서나 환자의 상태를 확인할 수 있도록 한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 응급상황 알림방법이 적용된 u-헬스 시스템의 구성을 나타내는 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이 u-헬스 시스템은 센서를 착용하는 환자(300), 신체데이터를 추출하여 수집하는 USN 센서와 센싱된 데이터를 수집하거나 새로운 통합 메세지 형태로 구성하여 전송하는 클라이언트 PC(310), 수신된 데이터를 질환판별 알고리즘에 의해 응급상황 발행률을 판별하고 서비스를 제공하기 위한 서버 PC(320)로 구성된다.
도 4에 도시된 바와 같이 본 발명에서 사용되는 USN 기반의 센서(심전도 센서, 혈압 센서, 온도 센서, 맥박 센서 등)를 환자의 신체에 부착하여 사용자의 신체정보를 추출하고 연결된 타겟 모트를 이용하여(Hmote2420) 클라이언트 PC에 연결된 베이스 모트(Hmote2420)으로 RS232C 통신을 이용하여 전송할 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고 다양한 방법의 네트워크 방식을 사용할 수 있음은 물론이다.
도 5a 및 도 5b는 센서를 이용하여 사용자 신체로부터 측정한 메세지 형태의 예를 보여준다.
메세지 형태를 보면 센서센서마다 서로 다른 구조를 가지고 있다. 다양한 센서를 사용하는 만큼 다양한 구조의 메세지들을 수신하고 각각의 수신한 메세지들을 서버 PC로 전송해야 하는데 늘어난 메세지의 종류만큼 네트워크를 사용함에 있어 전송 데이터 회수와 용량 증가는 신속성 저하와 과부화를 가져올 수 있다.
구체적으로 도 5a는 혈압 센서의 데이터 구조를 나타낸다. 혈압 센서 모듈은 사용자의 신체 중 손목에 부착하여 측정하며, 이 센서모듈을 이용하여 혈압과 혈당을 측정한다. 혈압 센서 모듈은 실시간으로 데이터를 측정하여 전송하는 방식이 아닌 모듈에 저장된 데이터를 센서 노드를 통해 전송한다. 혈압 센서의 데이터 구조는 측정 날짜와 시간을 나타내는 데이터([1]), 최대 혈압수치와 최저 혈압수치를 나타내는 데이터([2]), 맥박 수치를 나타내는 데이터([3]) 등을 포함한다.
도 5b는 맥박 센서의 데이터 구조를 나타낸다. 맥박 센서 모듈은 사용자의 신체 중 손가락에 부착하여 측정하며, 혈중 산소 농도와 분당 맥박수를 체크할 수 있다. 이 센서모듈을 통해 사용자의 신체로부터 데이터를 취득할 수 있다. 맥박 센서의 데이터 구조는 펄스에 대한 아날로그 파형 데이터에 관한 데이터([1]), 분당 맥박수를 나타내는 데이터([2]), 혈중 산소농도를 나타내는 데이터([3]), 바 데이터(bar data)([4]), 파형 게인을 나타내는 데이터([5]) 등을 포함한다. USN 센서로부터 전송되는 혈압과 맥박 메세지와 같이 센서 종류에 따라 데이터가 다르므로 필요한 데이터를 각각 추출하고 하나의 메세지 구조로 재구성할 수 있다.
따라서 클라이언트 PC는 각각의 측정 센서의 데이터들을 분석하여 생체데이터만 추출해 새로운 메세지 구조로 생성할 수 있다. 센서로부터 측정한 데이터를 이용해 새로 생성되는 통합 메세지(integration message)는 도 6과 같은 구조를 가질 수 있다.
즉 USN, RFID(radio-frequency ID) 등의 의료기기에서 발생된 데이터는 각 데이터에 해당하는 분석 모듈로 전송되고, 각 분석 모듈은 웹문서의 형식을 표준화된 구조로 표현하는 XML로의 변환 과정을 거칠 수 있고, 그 통합 메세지를 스키마로 표현한 것이 도 6이다.
List는 Count, List, Item을 포함한다. List는 센서 또는 장비를 의미하며 Item은 Type과 Value로 데이터를 포현한다. Type은 데이터의 형과 길이(length)를 의히마혀, value는 값을 의미한다. List는 한 개 이상의 List를 포함할 수 있는데 이는 장비 또는 장비에서 발생하는 데이터가 한 개 이상일 수 있기 때문이다.
USN 센서 데이터 수신을 위해 USN 기반의 다양한 생체수집센서를 사용한다. USN 어플리케이션 프로그램은 베이스(base) 센서와 시리얼(serial) 통신으로 데이터를 수신한다.
다양한 USN 센서로부터 가져온 데이터들은 서로 다른 구조를 가지고 있다. 서로 다른 구조의 데이터들을 서버로 전송하기에는 데이터 크기가 커지고 중복된 전송과정을 거쳐야 하는 단점이 있다. 따라서 각각의 센서로부터 수집된 데이터를 분석하여 필요한 정보만을 추출해 낸 후 추출한 정보는 새로운 메세지 형태로 재구성되며, 재구성된 메세지를 서버로 전송한다. 하나의 메세지만 서버 쪽으로 전송하기 때문에 서버간의 통신이 간단해진다.
클라이언트 PC는 생성된 통합메세지를 TCP/IP 통신을 이용하여 서버 PC로 전송하고 서버 PC에서는 클라이언트 PC에서 수신된 통합 메세지를 질환판별 알고리즘에 의해 실시간으로 분석하여 응급상황 발생률을 판별한다. 발생률이 미리 정의해둔 정상범위를 초과한다면 서버 PC는 가족 및 의료기관 종사자에게 문자 메세지 및환자의 상태를 전송하고, 언제 어디서나 환자의 상태를 확인할 수 있도록 웹 서비스 및 모바일 서비스를 제공한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 응급상황 알림방법에 있어서 질환판별 알고리즘에 사용되는 데이터를 나타내는 표이다.
질환판별 알고리즘은 클라이언트 PC로부터 수신한 데이터를 종류별로 분류하여 차례로 도 7과 같이 정의해둔 생체데이터 정상범위 데이터와 비교하여, 상태를 4가지(정상,경고,응급,오동작) 형태로 저장한다.
질환판별 알고리즘은 저장된 환자의 데이터 정보를 불러와 통계학 기법인 DCAP(Disease Combination Appearance Probability) 배열 알고리즘을 이용해 질환판별을 하며, 실시간으로 환자의 응급상황 발생률을 결정한다.
통계학적 질환판별 알고리즘에서는 질병을 가지고 있는 사람과 건강한 사람을 구별하여 판별해야 신뢰성을 높일 수 있기 때문에 질환집단과 정상집단의 생체신호와 증상간의 상호관계 패턴을 각각 저장하고 판별을 하고자 하는 대상의 질병을 예측하기 위하여 그 대상의 생체신호와 증상을 이용한 확률식을 도출해낸다.
통계학적 기법은 축적 데이터를 기반으로 규칙성을 찾으며 빠른 처리와 모든 질환에 대처 가능한 유연한 구조, 실시간 처리, 지속적인 개선, 판별과정의 모니터링이 가능한 장점을 가지고 있다. 센서로부터 수신한 데이터를 종류별로 분류하여 차례로 미리 정의해둔 질환 판별식을 이용하여, 정상과 비정상 그리고 센서 오류로 판단하게 되며 각각의 상태를 질환판별 알고리즘에 의하여 수치화한다. 이렇게 얻은 데이터를 통계를 내어 정상인집단 VSPA(Vital sign-Symptom Pair Appearance)배열과 환자집단 VSPA를 각각 생성하고 두 개의 VSPA배열을 합하여 DCAP(Disease Combination Appearance Probability) 배열을 생성해 낸다. 이렇게 구축된 센서 데이터별 환자의 상태 정보를 이용하여, 설계된 알고리즘에 의해 환자의 응급상황 발생률을 판단한다. 도 8은 두 개의 VSPA배열을 이용하여 생성한 DCAP배열을 이용하여 환자의 응급상황을 판별하는 과정을 보여준다. 이미 구축된 DCAP 배열은 새로운 통합 메세지의 분석결과를 피드백함으로써 지속적인 학습을 유도한다.
한편 질환 판별에 사용되는 DCAP 배열은 질환집단의 VSPA 배열과 정상집단의 VSPA 배열을 아래의 식을 이용해 도출한다.
Figure pat00001
VSPA 배열의 행의 값은 각각 <생체신호 조합, 증상 조합> 쌍의 출현빈도를 기록한다.
그리고 질환판별 알고리즘을 이용하여 판별된 결과인 응급상황 발생률은 0~100%의 범위를 가지며 응급상황 발생수치에 따른 상태 예측표를 도 9에 도시하였다. 물론 이와 같은 수치는 도 9와 다르게 작성될 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 응급상황 알림방법을 적용한 u-헬스 시스템의 서비스 종류 및 범위의 다양한 예를 보여준다. 가족 및 의료기관 종사자들은 스마트폰을 이용하여 실시간으로 서버 PC에 구축한 u-헬스 데이터베이스에 접근하여 환자의 각종 정보(신체 데이터 정보, 그래프, 사진, 병원 이력관리 등)를 언제나 어디서나 확인할 수 있다.
도 11은 u-헬스 시스템의 서버 PC 데이터 베이스 자료를 스마트폰을 사용하여 처리하는 과정을 나타낸다.
스마트폰을 이용한 의료서비스를 제공하기 위해서는 사전에 구축된 웹서버에 저장되어 있는 사용자 데이터 베이스에서 USN 센서 측정값과 질환판별 결과를 나타내는 XML 파일을 스마트폰 애플리케이션에서 읽어들인 후 파서를 생성, 설정하고 파싱을 통해 결과를 반환하는 작업을 수행한다.
스마트폰을 이용한 의료서비스는 생체신호 모니터링 시스템에서 측정된 사용자 생체데이터와 이 데이터를 이용한 질환판별 기법의 결과가 저장되어 있는 데이터 베이스 내의 XML 파일을 이용하여 무선통신이 가능한 단말기에서 의료서비스를 제공한다. XML 파일 형태로 저장된 이 데이터를 이용하면 스마트폰뿐만 아니라 향후 웹 브라우징이 가능한 모든 기기에서 사용 가능하다.
마지막으로 도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 응급상황 알림방법의 단계를 나타내는 흐름도이다.
환자의 신체에 직접 연결된 USN 센서를 통해서 생체데이터를 수집한다(S400). USN 센서 자체는 환자의 신체에 직접 연결될 수 있지만, 수집된 생체데이터는 유선 혹은 무선으로 전달될 수 있다. 이어 질환판별 알고리즘을 이용해서 응급상황인지를 판단한다(S410).
응급상황이라고 판단된 경우에는(S420-YES), 영상데이터를 생성하고(S430) 생성된 영상 데이터를 사용자 단말에 전송한다(S440).
반면 응급상황이 아니라고 판단된 경우에는(S420-NO), USN 센서를 통해 수집한 생체데이터를 사용자 단말에 전송한다(S450).
이에 의하여 u-헬스 장치의 오작동 및 오류에 대한 정확성 부족 문제를 개선하고 신뢰도를 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 언제 어디서든 환자의 상태를 확인할 수 있도록 함으로써 생체데이터 전달 및 모니터링에 국한된 u-헬스 시스템의 단점을 보완할 수 있다.
상기한 바에서, 다양한 실시예에서 설명한 각 구성요소 및/또는 기능은 서로 복합적으로 결합하여 구현될 수 있으며, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100......................................USN 센서
110......................................카메라부
120......................................판단부
130......................................전송부
140, 150.................................사용자 단말

Claims (9)

  1. USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반의 센서를 이용하여 생체데이터를 수집하는 단계;
    상기 수집된 생체데이터를 질환판별 알고리즘을 이용해 응급상황 여부를 판단하는 단계;
    상기 판단 단계에서 응급상황이라고 판단한 경우 영상 데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 영상 데이터를 사용자 단말로 전송하는 단계;를 포함하는 응급상황 알림방법
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 영상 데이터를 생성하는 단계는,
    상기 판단하는 단계에서 응급상황이라고 판단한 경우 영상 카메라를 작동시켜 환자의 상태를 촬영하고, 촬영된 영상을 저장하는 것을 특징으로 하는 응급상황 알림방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 수집된 생체데이터를 기초로 임베디드 시스템에서 파싱작업을 거친 후 하나의 구조체를 형성하여 새로운 생체정보데이터로 변환하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 응급상황 알림방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 전송하는 단계는,
    상기 영상 데이터와 함께 상기 새롭게 형성된 생체정보데이터를 상기 사용자 단말로 전송하는 것을 특징으로 하는 응급상황 알림방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 질환판별 알고리즘은,
    임베디드 시스템에서 파싱작업을 거친 데이터를 종류별로 분류하여 차례로 기설정된 질환 판별식을 이용하여 응급상황 여부를 판단하기 위한 알고리즘인 것을 특징으로 하는 응급상황 알림방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 판단하는 단계에서 응급상황이라고 판단하지 않은 경우에는 상기 생체데이터를 상기 사용자 단말로 전송하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 응급상황 알림방법.
  7. 환자의 생체데이터를 수집하는 USN(Ubiquitous Sensor Network) 센서;
    상기 센서를 통해서 수집된 생체데이터를 질환판별 알고리즘을 이용해 응급상황 여부를 판단하는 판단부;
    상기 판단부의 판단 결과, 응급상황인 것으로 판단된 경우 영상 데이터를 촬영하는 카메라부;
    상기 카메라부에서 촬영된 영상을 영상데이터로 생성하는 영상생성부; 및
    상기 생성된 영상 데이터를 사용자 단말로 전송하는 전송부;를 포함하는 u-헬스 장치
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 전송부는,
    상기 판단부의 판단 결과, 응급상황이 아닌 것으로 판단된 경우 상기 수집된 생체데이터를 상기 사용자 단말로 전송하는 것을 특징으로 하는 u-헬스 장치.
  9. 제 7항에 있어서,
    상기 생체데이터 및 상기 영상데이터를 저장하는 저장부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 u-헬스 장치.
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