[논문]스마트 헬스케어 서비스를 위한 정책기반 응급 생체 데이터 전송 구조

천승만; 나재욱; 이기천; 박종태

스마트 헬스케어 서비스를 위한 정책기반 응급 생체 데이터 전송 구조
Policy-Based Emergency Bio Data Transmission Architecture for Smart Healthcare Service 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. TC, 통신, v.48 no.10 = no.412, 2011년, pp.43 - 52

천승만 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) , 나재욱 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) , 이기천 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) , 박종태 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 스마트 헬스케어 서비스를 위한 정책 기반 응급 생체 정보 구조를 제시한다. 제안된 서비스 구조를 통해 의료진이 원격지 환자의 응급 생체데이터를 빠르고 정확하게 모니터링 할 수 있다. 제안된 시스템은 생체 데이터 수집 및 전송 기능을 가진 IEEE 11073 표준 기반 에이전트와 매니저, IEEE 11073과 HL7 간 변환 기능 및 정책 기반의 자동 진단 기능을 가진 EMS (Emergency Management Server), HL7 표준 기반의 HL7 의료 시스템으로 크게 3 부분으로 구성한다. 마지막으로, 제안된 시스템을 구현함으로써 스마트 헬스케어 서비스에서 생체 데이터의 수집 및 응급 데이터 관리가 가능함을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose the architecture of the policy-based emergency bio data transmission for the smart healthcare service. the medical staff can quickly and accurately monitor the emergency bio data of the remote patient through the proposed architecture. The proposed system consists of three parts: IEEE 11073-based agents and managers performing the aggregation function and transmission function of the bio data; the emergency management server performing the converting function between IEEE 11073 and HL7 and auto-diagnosis function of the policy-based; HL7 medical system based on HL7. Finally, by implementing the proposed system, we shows that the aggregation of the bio data and management of the emergency bio data in the smart healthcare service are possible.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서 제시한 EMS를 통해 프로토콜 변환 작업이 수행되므로 이동 단말은 IEEE 11073 표준만을 탑재하기 때문에 이동 단말의 프로세싱 부화를 최소화할 수 있다. 또한, 원격 생체정보의 수집 시 EMS의 정책 기반의 자동 진단 기능을 통해 무분별한 생체정보의 원격의료센터 전송을 방지하고 정책기반 자동 진단 서비스에서 응급한 생체정보로 분류된 생체정보에 대해 원격 의료진의 응급 상황이 있을 때 EMS 가 관리하고 있는 생체정보 전송 중 응급 생체정보를 제외한 모든 생체정보의 외부 전송에 대한 일시 중지시켜 응급 생체정보 전송의 고 신뢰성을 제공한다.
본 논문에서는 기존 연구의 문제점을 해결하기 위해 생체정보 수집 프로토콜인 IEEE 11073 PHD와 의료정보 메시지 표준 전송 프로토콜인 HL7 변환 기능을 담당하는 응급 관리 서버 (EMS : Emergency Management Server) 구조를 제시 및 구현하였다. 본 논문에서 제시한 EMS를 통해 프로토콜 변환 작업이 수행되므로 이동 단말은 IEEE 11073 표준만을 탑재하기 때문에 이동 단말의 프로세싱 부화를 최소화할 수 있다.
본 논문에서는 스마트 헬스케어 서비스를 위한 정책 기반 응급 생체 정보 구조를 제시한다. 스마트 헬스케어 서비스에서 생체 데이터를 고 신뢰성 및 고 정확성을 가진 데이터 전송을 위해, 사용자와 의료진 간의 IEEE 11073 PHD과 HL7 CDA 표준 기반 생체 데이터 전송을 통한 표준화된 생체 데이터 전송 방법을 제시하였고, 정책 기반 데이터베이스를 활용한 응급 상황인지 시스템 및 방법을 제시하였다.
이로 인해 환자의 응급 상황을 인지 지연 또는 인지하지 못하여 조기 응급 구조를 하지 못해 인명피해를 가져올 수 있다. 이러한 문제점을 본 논문에서는 응급 환자를 위한 환자 모니터링 시스템을 통해 해결하고자 한다.
참고문헌^[5]에서는 거주지에서 노약자 및 만성 환자를 모니터링 하기 위해, 착용할 수 있는 센서 시스템과 환경 센서 네트워크 시스템들을 이용한 헬스케어 모니터링 서비스구조를 제시하였다. 저자는 생체 데이터를 측정하여 GPRS/3G/Wi-Fi를 통해 인터넷 전송하기 위한 헬스케어 계층적인 네트워크 구조를 연구하였다. 참고문헌^[6]에서는 환자로부터 측정된 생체 정보 교환을 위해 IEEE 1451과 HL7 표준의 통합 구조를 제안하였다.

제안 방법

2 단계는 IEEE 11073 에이전트로부터 전달된 생체정보에 대해 IEEE 11073 PHD 표준 기반으로 생체데이터 필터링/수집 기능을 수행하고 수집된 생체정보에 대한 응급여부를 정책데이터베이스를 참조하여 판단 한다. 응급판단을 통해 응급 상황이 결정되면 IEEE 11073 매니저와 통신 중인 IEEE 11073 에이전트의 정보 및 연결 상태 와 응급 메시지에 생성하여 Wi-Fi 또는 UMTS/GPRS 무선망을 통해 EMS 으로 전송한다.
참고문헌^[6]에서는 환자로부터 측정된 생체 정보 교환을 위해 IEEE 1451과 HL7 표준의 통합 구조를 제안하였다. 구체적으로, 환자가 이용하는 이동 단말에서 의료진으로부터 수신한 HL7 표준 기반 메시지를 IEEE 1451 표준으로 변환함으로써, 사용자의 생체 정보 관리 구조를 제시하였다. 하지만, 센서의 수가 증가하게 되면 이동 단말에서 많은 량의 트래픽을 IEEE 1451과 HL7 간 프로토콜 변환을 해야 하기 때문에 환자 관련 생체 데이터 전송의 지연 뿐 아니라 생체데이터 손실을 초래 할 수 있다.
그림 6에서 생체 정보 측정을 위해 ZigBee 기반 Sp02 (산소포화도) 측정 모듈, ZigBee 기반 ECG (심전도) 측정 모듈, ZigBee/Bluetooth 모듈을 사용하였으며, 측정된 생체 정보는 IEEE 11073 PHD 에이전트 기능을 하는 스마트폰으로 전송되며, 이 생체 정보는 Wi-Fi 무선 통신 모듈을 통해 IEEE 11073 PHD 매니저 및 IEEE 11073 PHD와 HL7 CDA간 변환 프로토콜 기능을 가진 EMS로 전송된다. SPO2및 ECG 센서로부터 측정된 생체 정보는 IEEE 11073-10404^[12]와 11073-10406^[13] 표준에 따라 메시지를 생성 및 전송한다.
스마트 헬스케어 서비스에서 생체 데이터를 고 신뢰성 및 고 정확성을 가진 데이터 전송을 위해, 사용자와 의료진 간의 IEEE 11073 PHD과 HL7 CDA 표준 기반 생체 데이터 전송을 통한 표준화된 생체 데이터 전송 방법을 제시하였고, 정책 기반 데이터베이스를 활용한 응급 상황인지 시스템 및 방법을 제시하였다. 마지막으로 이를 검증하기 위해 실제 상용 장치를 이용한 시현을 하였다.
본 논문에서는 스마트 헬스케어 서비스를 위한 정책 기반 응급 생체 정보 구조를 제시한다. 스마트 헬스케어 서비스에서 생체 데이터를 고 신뢰성 및 고 정확성을 가진 데이터 전송을 위해, 사용자와 의료진 간의 IEEE 11073 PHD과 HL7 CDA 표준 기반 생체 데이터 전송을 통한 표준화된 생체 데이터 전송 방법을 제시하였고, 정책 기반 데이터베이스를 활용한 응급 상황인지 시스템 및 방법을 제시하였다. 마지막으로 이를 검증하기 위해 실제 상용 장치를 이용한 시현을 하였다.
IEEE 11073 에이전트에서 IEEE 11073 매니저로 요청하는 응급 서비스 설정 요청은 표준에서 정의하지 않고 있으나 별도의 메시지 시그널링을 추가 적용한 것이다. 이 요청에 대한 응답으로, IEEE 11073 매니저는 생체 데이터 형태별 응급 값이 preset 되어 있는 응급 값 저장소 (emergency value repository) 를 설정하고 IEEE 11073 에이전트로부터 수신되는 환자의 생체데이터를 단순 비교한다. 응급 값의 단순 비교에서 preset value를 넘어서는 생체데이터에 대한 정밀 진단을 위한 DisordersChecker의 운용을 위해 DisordersChecker_SetUp policy를 참조 한다.
EMS에서의 IEEE 11073 매니저에서는 IEEE 11073 에이전트로부터 전송된 생체정보에 대해 정책 데이터베이스의 응급 생체 정보 규칙을 기반으로 응급 상황을 판단한다. 정책데이터베이스는 다양한 IEEE 11073 에이전트로부터 측정되는 생체 정보에 대한 응급 상황 판단을 위한 데이터베이스 및 응급 상황 시 EMS의 동작 및 응급 통신 운용 절차를 정의한다.
그림 2는 응급 환자 관리를 위한 환자 관리 시스템 구조를 보여준다. 제안된 시스템은 스마트폰 (IEEE 11073 에이전트), EMS (IEEE 11073 매니저), 정책 데이터베이스서버, 의료 시스템 및 데이터베이스 서버 (EHR/PHR server)로 구성된다.

대상 데이터

IEEE 11073 매니저는 IEEE 11073 에이전트에 GET, SET, ACTION, EVENT REPORT 등의 메시지를 통해 필요한 생체정보를 수집한다. IEEE 11073 매니저는 DIM Analyzer, Service Msg.
이러한 헬스케어 서비스를 제공하기 위해, 국제 표준인 IEEE 11073 PHD과 HL7 이 사용된다. 각 표준의 기능 및 에 대해 간단히 소개한다.
응급 환자 모니터링 시스템의 구현 결과를 보여준다. 측정된 생체 데이터 (ECG, SpO2)는 IEEE 11073 PHD 표준 메시지 형식으로 실시간으로 EMS로 전송된다. EMS로 전송된 생체데이터는 정책기반 데이터베이스서버로부터 생체데이터에 대한 Critical 값을 전송 받아 응급 판단되며 응급으로 판단되었을 경우 HL7 기반 의료 어플리케이션으로 알람 메시지를 전송하게 된다.

이론/모형

그림 6에서 생체 정보 측정을 위해 ZigBee 기반 Sp02 (산소포화도) 측정 모듈, ZigBee 기반 ECG (심전도) 측정 모듈, ZigBee/Bluetooth 모듈을 사용하였으며, 측정된 생체 정보는 IEEE 11073 PHD 에이전트 기능을 하는 스마트폰으로 전송되며, 이 생체 정보는 Wi-Fi 무선 통신 모듈을 통해 IEEE 11073 PHD 매니저 및 IEEE 11073 PHD와 HL7 CDA간 변환 프로토콜 기능을 가진 EMS로 전송된다. SPO2및 ECG 센서로부터 측정된 생체 정보는 IEEE 11073-10404^[12]와 11073-10406^[13] 표준에 따라 메시지를 생성 및 전송한다. 생체정보를 수신한 EMS는 정책기반 데이터베이스서버를 참조하여 생체정보의 응급 여부를 결정하며, 생체 정보가 응급 일 경우, 응급 알림 기능을 이용하여 HL7 기반 의료어플리케이션으로 알리게 되며, HL7 기반 의료어플리케이션에서 생체정보 요청이 있을 경우 해당 생체정보를 IEEE 11073/HL7 프로토콜 변환을 통해 HL7 기반 의료 어플리케이션으로 전송한다.

성능/효과

본 논문에서는 기존 연구의 문제점을 해결하기 위해 생체정보 수집 프로토콜인 IEEE 11073 PHD와 의료정보 메시지 표준 전송 프로토콜인 HL7 변환 기능을 담당하는 응급 관리 서버 (EMS : Emergency Management Server) 구조를 제시 및 구현하였다. 본 논문에서 제시한 EMS를 통해 프로토콜 변환 작업이 수행되므로 이동 단말은 IEEE 11073 표준만을 탑재하기 때문에 이동 단말의 프로세싱 부화를 최소화할 수 있다. 또한, 원격 생체정보의 수집 시 EMS의 정책 기반의 자동 진단 기능을 통해 무분별한 생체정보의 원격의료센터 전송을 방지하고 정책기반 자동 진단 서비스에서 응급한 생체정보로 분류된 생체정보에 대해 원격 의료진의 응급 상황이 있을 때 EMS 가 관리하고 있는 생체정보 전송 중 응급 생체정보를 제외한 모든 생체정보의 외부 전송에 대한 일시 중지시켜 응급 생체정보 전송의 고 신뢰성을 제공한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	IEEE 11073 PHD 표준은 무엇입니까?	IEEE 11073 PHD 표준은 IEEE 11073 에이전트 (예: 생체 수집 센서)와 IEEE 11073 매니저 (예: 이동단말) 간의 상호호환성 및 상호연결성을 위한 ISO 7계층의 4-7계층에서의 프로토콜 집합이다. IEEE 11073 PHD는 개인의 헬스케어 장치들 (예: 체중계, 혈압 측정기, 혈당량 측정기 등) 의 장치간 상호호환성을 위한 표준이다. IEEE 11073 PHD는 유비쿼터스 환경에서의 고품질 센서 구현, 무선 기술 (Bluetooth, ZigBee 등)의 지원하며, 통신 네트워크 자원들의 고 신뢰성 있고 빠른 전송하는 표준에 중점을 두고 있다.
	헬스케어 시스템은 이동 단말, 중앙 관리 서버, 데이터 베이스 서버와 병원 모니터링 시스템으로 구성되는데 각각의 세부사항은 어떠합니까?	헬스케어 시스템은 이동 단말, 중앙 관리 서버, 데이터 베이스 서버와 병원 모니터링 시스템으로 구성된다. 각 구성요소는 다음과 같은 역할 및 기능을 수행 한다; 이동 단말은 환자의 관련 생체 데이터 (Electrocardiogram (ECG), Electroencephalography (EEG), Oxygen Saturation (SpO2), Blood Pressure (BP) 등) 을 무선센서들로부터 전송 받아 무선 이동통신망 (Wi-Fi, 3G/4G, WiBro 등) 을 통해 중앙 서버로 전송 한다; 중앙 관리서버는 이동 단말로부터 전송된 생체 데이터를 환자 모니터링 시스템 및 데이터베이스서버 (EHR/PHR (Electronic Health Record/Personal Health Record)로 전송하는 기능을 수행 한다; 데이터베이스서버는 각 사용자별로 수집된 생체데이터를 저장/보관하는 기능을 수행 하며, 병원 모니터링 시스템은 중앙 관리 서버를 통해 전송된 생체데이터를 모니터링 한다. 또한, 의료진은 응급한 데이터 인지 아닌지에 대해 판단하며, 환자의 건강 상태를 체크한다. 생체데이터 이상 징후가 발견되면 이를 환자에게 알려주거나 응급 구조를 통해 긴급 응급 환자를 진단을 하게 된다.
	IEEE 11073 PHD는 무엇에 중점을 두고 있습니까?	IEEE 11073 PHD는 개인의 헬스케어 장치들 (예: 체중계, 혈압 측정기, 혈당량 측정기 등) 의 장치간 상호호환성을 위한 표준이다. IEEE 11073 PHD는 유비쿼터스 환경에서의 고품질 센서 구현, 무선 기술 (Bluetooth, ZigBee 등)의 지원하며, 통신 네트워크 자원들의 고 신뢰성 있고 빠른 전송하는 표준에 중점을 두고 있다. 또한, IEEE 11073 PHD는 홈 케어 서비스에 적용 가능하며, 이 표준은 현재 헬스케어 서비스에서의 필요 표준들 중 가장 최적의 국제 표준으로 인정받고 있다.

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상세보기
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상세보기
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The Institute of Electrical and Electronics Engineers, ISO/IEEE 11073-20601 Standard for Health Informatics - Personal health device communication - Device Specialization - Heart rate monitor. ISO/IEEE 11073-10406.
천승만, 나재욱, 박종태, "M2M을 위한 U-헬스케어 응용 서비스 기반 IEEE 11073/HL7 변환 게이트웨이 설계 및 구현," 한국통신학회논문지, 제 36권, 3호, 2011년 3월.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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