건강증진과 고령화 사회를 대비하기 위한 효과적인 문제 해결 방안으로 유헬스 서비스가 주목받고 있다. 현재의 유헬스 서비스는 질병 치료를 목적으로 개발되고 서비스되고 있지만, 더 근본적인 질병 예방과 건강증진을 위해서는 건강과 관련된 환경정보의 제공이 필요하다. 본 논문에서는 상황인식 정보를 반영하는 유헬스 환경정보 서비스를 제안한다. 제안하는 서비스는 사용자 지역의 기상 및 보건 정보를 이용하여 환경정보를 도출하고 건강관리에 이용하여 유헬스 서비스의 수준을 향상시킨다. 상황인식 기반의 유헬스 환경정보 서비스에서는 건강 및 생활 날씨 지수 기반의 식단, 운동 서비스뿐만 아니라 사용자 위치기반의 위험지역에 대한 경고메시지와 원격 응급 서비스를 제공한다. 즉 상황인식을 통하여 사용자에게 일어날 수 있는 이벤트를 감지하고 적절한 서비스를 제공하므로 유헬스 서비스의 만족도와 질을 향상시킬 수 있다.
건강증진과 고령화 사회를 대비하기 위한 효과적인 문제 해결 방안으로 유헬스 서비스가 주목받고 있다. 현재의 유헬스 서비스는 질병 치료를 목적으로 개발되고 서비스되고 있지만, 더 근본적인 질병 예방과 건강증진을 위해서는 건강과 관련된 환경정보의 제공이 필요하다. 본 논문에서는 상황인식 정보를 반영하는 유헬스 환경정보 서비스를 제안한다. 제안하는 서비스는 사용자 지역의 기상 및 보건 정보를 이용하여 환경정보를 도출하고 건강관리에 이용하여 유헬스 서비스의 수준을 향상시킨다. 상황인식 기반의 유헬스 환경정보 서비스에서는 건강 및 생활 날씨 지수 기반의 식단, 운동 서비스뿐만 아니라 사용자 위치기반의 위험지역에 대한 경고메시지와 원격 응급 서비스를 제공한다. 즉 상황인식을 통하여 사용자에게 일어날 수 있는 이벤트를 감지하고 적절한 서비스를 제공하므로 유헬스 서비스의 만족도와 질을 향상시킬 수 있다.
U-health care services have been attracted to effectively solve some problems in promoting health and preparing aging society. Although the recent U-health care services have been developed to treat diseases, it requires environment information related to health for preventing fundamental diseases a...
U-health care services have been attracted to effectively solve some problems in promoting health and preparing aging society. Although the recent U-health care services have been developed to treat diseases, it requires environment information related to health for preventing fundamental diseases and for promoting health. In this study, a U-health environment service that reflects context recognition information is proposed. The proposed service draws environment information using local weather and healthcare information in users' residential areas. In the context recognition based U-health environment services, various services are provided to users not only health, living weather based menu, and exercise services but user location based warning messages for dangerous regions and remote emergency services. That is, based on such context recognition, some events that are to be occurred to users are detected and then it will provide proper services. Thus, it improves the satisfaction of U-health services and its service qualities.
U-health care services have been attracted to effectively solve some problems in promoting health and preparing aging society. Although the recent U-health care services have been developed to treat diseases, it requires environment information related to health for preventing fundamental diseases and for promoting health. In this study, a U-health environment service that reflects context recognition information is proposed. The proposed service draws environment information using local weather and healthcare information in users' residential areas. In the context recognition based U-health environment services, various services are provided to users not only health, living weather based menu, and exercise services but user location based warning messages for dangerous regions and remote emergency services. That is, based on such context recognition, some events that are to be occurred to users are detected and then it will provide proper services. Thus, it improves the satisfaction of U-health services and its service qualities.
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문제 정의
유헬스 서비스는 사용자의 상황을 정확히 분석하고, 사용자가 거주하고 있는 지역에 대한 환경 정보를 토대로 처방이 이루어 져야 그 효과성을 극대화 시킬 수 있다. 본 논문에서는 상황인식 기술과 환경정보를 이용한 유헬스 서비스를 적용하는 CAUEIS 모델을 설계 및 구현하였다. CAUEIS 서비스는 생체정보 습득을 위해 센서 디바이스로 부터 내부 상황정보를 획득하며, 웹 서비스로부터는 기상 및 보건정보를 획득한다.
본 논문에서는 온톨로지를 활용하여 상황인지 기반의 유헬스 환경 정보 서비스(CAUEIS: Context-aware based U-Healh Environment Information Service)를 제안한다. 상황인지 컴퓨팅을 활용한 온톨로지 기반의 상황인지 유헬스 컴퓨팅은 언제, 어디서나 상황정보를 습득하여 사용자에게 지능형 상황 환경 정보 서비스 제공이 가능하다[5].
상황인지 컴퓨팅을 활용한 온톨로지 기반의 상황인지 유헬스 컴퓨팅은 언제, 어디서나 상황정보를 습득하여 사용자에게 지능형 상황 환경 정보 서비스 제공이 가능하다[5]. 사용자의 건강관리 서비스 환경을 온톨로지 방법론을 이용하여 정의하고 환경 정보를 추론하여 사용자에게 만족도가 높은 유헬스 서비스를 실시간으로 제공하는 것을 목적으로 한다. 유헬스 환경정보 서비스는 지식 데이터베이스와 추론엔진을 통해 기상 및 보건지수를 도출하고 상황인지를 통해 식단/운동 서비스와 위험지역에 대한 경고 및 응급서비스를 제공한다.
상황인식은 이벤트로부터 받아온 정보에 대하여 내부/외부 상황 정보와 서비스 정보를 이용한 추론 엔진을 통해 추론과정을 거치도록 한다. 이 과정에서 단순한 처방이 아닌 사용자에 상황에 맞는 환경 정보 서비스를 추론한다. 이를 통해 단순한 건강 상태의 모니터링이 아닌 여러가지 상황정보를 이용하여 추론된 결과로부터 의미있는 서비스를 제공할 수 있다.
일본의 날씨뉴스는 기상 정보를 분석, 예측하여 건강한 생활에 도움이 되는 서비스를 제공하고 있다[17]. 이에 본 논문에서는 기상, 보건 정보를 이용하여 사용자의 질병에 따르는 유헬스 서비스를 제안한다.
제안 방법
분류가 완료된 상황 정보를 Context Instance에서는 추론을 위한 쿼리를 생성한다. 또한 OWL 형식인 트리플 구조로 변환을 한 후 Internal, External Ontology에 데이터를 입력 한다. 입력이 완료되면 Inference Engine을 실행시키며 Health Inference 모듈의 Query Manager를 호출한다.
지식 모델링을 하기 위해서 Ontology와 Inference Rule은 해당 도메인에 대한 전문가가 정의한 지식들을 지식엔지니어가 시스템에서 읽을 수 있는 형태로 가공을 한 후, Inference Rule과 Ontology 구성을 한다. 또한, Ontology는 OWL툴인 Protege를 이용하여 온톨로지를 모델링한다. Inference Engine의 Context Manager는 Context Instance를 통해 수집된 상황 데이터를 이용하여 사용자의 건강상태와 질병 상태를 추론하는 모듈로서, 쿼리를 생성한다.
온톨로지로 부터 데이터를 추론하기 위해서는 미리 정의된 상황 추론 룰을 사용해야 한다. 본 논문에서는 사용자의 상태와 외부정보를 추론한 후에 서비스 도출을 하게 된다. 사용자의 상태와 외부정보에 대한 추론 규칙은 [표 1]과 같이 설계하였다.
사용자 정보와 외부 정보 등을 추론한 후, 서비스 도출을 위한 서비스 추론을 한다. 서비스 추론은 위 상황데이터와 적합한 추론 결과를 표현하게 된다.
시스템 구현과 실험을 위한 테스트 베드는 [그림 6]과 같다. 사용자는 나이, 성별 등의 기본정보를 입력하고, Sensor Device를 통해 건강 데이터를 측정한다. 측정된 데이터는 Internal Context Info.
추론을 위해서 Ontology Layer와 전문가가 정의한 Inference Rule을 참조하게 된다. 사용자의 건강과 관련된 정보를 추론한 후, Service Rule과 Service Ontology를 참조하여 서비스 추론을 하게 된다. 서비스 추론을 완료한 후 어떤 형식으로 서비스를 사용자에게 제공할지는 Service Mapping을 통해 이루어지며, 사용자는 Service Layer를 통해 서비스를 이용할 수 있다.
XML로 변환된 값을 모니터링 할 수 있다. 시스템 실행을 위해 사용자의 상황 데이터를 고혈압, 운동수준 2, 천식 지수 데이터를 입력하여 작성하였으며, 상황데이터에 대한 변환, 추론 순서에 대한 내용은 [표 3]과 같다.
온톨로지는 하위수준과 상위수준의 정보를 일반화하고 정보들 사이의 관계를 정의하기 위해 사용된다. 온톨로지를 정의하기 위해 OWL 형식의 트리플 패턴을 사용하여 정의하였으며 최상위 클래스를 Internal Ontology, External Ontology와 Service Ontology로 구분하여 서비스에 따르는 상황 데이터의 추론이 가능하고 확장성에 초점을 맞추어서 설계하였다. [그림 5]는 온톨로지 구성을 나타낸다.
유헬스 환경정보 서비스는 지식 데이터베이스와 추론엔진을 통해 기상 및 보건지수를 도출하고 상황인지를 통해 식단/운동 서비스와 위험지역에 대한 경고 및 응급서비스를 제공한다. 제안하는 서비스는 이 기종의 디바이스들의 정보와 사용자 지역의 기상과 보건 지수를 이용하여 유헬스 서비스의 수준을 향상시킨다.
획득된 데이터를 토태로 환경정보를 도출한 후 운동, 식단, GIS 서비스를 추론하였다. 추론된 결과를 웹, 스마트폰, IPTV 등에 적응이 가능하도록 XML 형태로 추출을 하여 모바일 기반의 디바이스에 적용이 가능하도록 구현하였다. 생체정보와 환경정보를 통해 사용자의 운동, 식단, GIS 서비스의 제공으로 사용자에게 유헬스 서비스의 질과 만족도를 향상시켰다.
Inference Layer에서는 전송받은 정보를 이용하여 온톨로지로 추론할 수 있는 쿼리 형태로 변환한 후 사용자의 건강상태를 추론한다. 추론을 위해서 Ontology Layer와 전문가가 정의한 Inference Rule을 참조하게 된다. 사용자의 건강과 관련된 정보를 추론한 후, Service Rule과 Service Ontology를 참조하여 서비스 추론을 하게 된다.
환경정보를 통한 유헬스 서비스 제공을 위해 Java 기반으로 구현하였다. OWL을 이용한 추론은 Jena-2.
CAUEIS 서비스는 생체정보 습득을 위해 센서 디바이스로 부터 내부 상황정보를 획득하며, 웹 서비스로부터는 기상 및 보건정보를 획득한다. 획득된 데이터를 토태로 환경정보를 도출한 후 운동, 식단, GIS 서비스를 추론하였다. 추론된 결과를 웹, 스마트폰, IPTV 등에 적응이 가능하도록 XML 형태로 추출을 하여 모바일 기반의 디바이스에 적용이 가능하도록 구현하였다.
대상 데이터
외부 상황 정보는 이벤트가 생성된 후, 웹으로부터 필요한 외부 정보를 얻기 위해 데이터를 요청을 한다. 본 논문에서는 기상청[15]의 RSS 형태로 가공된 XML 데이터를 수집한다. 요청된 데이터는 웹으로부터 XML 형태로 수집을 하게 되며, 파싱 과정을 거친 후 OWL 파일로 변환할 수 있는 형태로 분류된다.
이론/모형
환경정보를 통한 유헬스 서비스 제공을 위해 Java 기반으로 구현하였다. OWL을 이용한 추론은 Jena-2.0 엔진을 이용하였으며, 온톨로지 질의문인 SPARQL을 이용하기 위해 Joseki3.0을 사용하였다. Service Content의 메타데이터를 이용하기 위해 Mysql 5.
0을 이용하였다. 또한 컨텐츠의 서비스 제공을 위한 어플리케이션은 GoogleMap API를 이용하였다. 추론 순서는 상황 데이터 입력 후, OWL로 변환, SPARQL 질의생성, 온톨로지와 Inference Rule을 통한 추론 후의 결과값으로 부터 SQL 쿼리를 생성한 후 서비스에 대한 메타데이터를 획득한 후, XML로 변환한다.
시스템 테스트 베드를 위한 센서 디바이스는 (주)올메디쿠스의 혈당측정기 AGM-3000B, A&D Medical의 혈압측정기 UA-767PBT를 이용하였으며, 데이터 송신을 위한 게이트웨이는 SENA Technologies의 Parani-MSP1000을 사용하였다.
성능/효과
추론된 결과를 웹, 스마트폰, IPTV 등에 적응이 가능하도록 XML 형태로 추출을 하여 모바일 기반의 디바이스에 적용이 가능하도록 구현하였다. 생체정보와 환경정보를 통해 사용자의 운동, 식단, GIS 서비스의 제공으로 사용자에게 유헬스 서비스의 질과 만족도를 향상시켰다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
미국의 아큐 체널은 무엇을 예측하는가?
건강 기상 지수, 생활 기상 지수 서비스는 기상 요소를 통해 건강에 미치는 영향의 정도를 과학적인 정량적 표시방법의 지수로서 표현한 것으로서, 여러 가지 콘텐츠를 제공이 가능하다. 미국의 아큐 체널(ACCU Channel)[16]은 일기예보와 날씨를 통해 질병의 발생 가능성과 지속성 등을 예측한다. 일본의 날씨뉴스는 기상 정보를 분석, 예측하여 건강한 생활에 도움이 되는 서비스를 제공하고 있다[17].
상황인식 서비스는 무엇인가?
상황인식 서비스는 사용자의 이벤트와 관련있는 적절한 정보를 상황으로 정의하여 사용자의 여러가지 상황에 따라 컴퓨터가 제공하는 지능적인 서비스라고 할 수 있다[6]. 상황인식 서비스를 제공하기 위한 온톨로지를 이용한 상황인식 컴퓨팅은 다양한 상황에 대한 적절한 개인화 서비스 제공이 가능하다[2].
온톨로지 기반의 상황인지 유헬스 컴퓨팅의 목적은 무엇인가?
상황인지 컴퓨팅을 활용한 온톨로지 기반의 상황인지 유헬스 컴퓨팅은 언제, 어디서나 상황정보를 습득하여 사용자에게 지능형 상황 환경 정보 서비스 제공이 가능하다[5]. 사용자의 건강관리 서비스 환경을 온톨로지 방법론을 이용하여 정의하고 환경 정보를 추론하여 사용자에게 만족도가 높은 유헬스 서비스를 실시간으로 제공하는 것을 목적으로 한다. 유헬스 환경정보 서비스는 지식 데이터베이스와 추론엔진을 통해 기상 및 보건지수를 도출하고 상황인지를 통해 식단/운동 서비스와 위험지역에 대한 경고 및 응급서비스를 제공한다.
또한 현재 천식, 황사, 건조, 알레르기 등에 대한 기상 조건으로 삶의 질이 급격히 떨어지고 있는 상황에서 유헬스 서비스의 질병 예방과 건강 증진을 위한 다양한 서비스의 제공은 미흡한 실정이다[4].
E. J. Ko, H. J. Lee, and J. W. Lee, "Ontology-Based Context Modeling and Reasoning for U-healthcare," IEICE Trans. on Information and Systems, Vol.E90-D Issue 8, 2007.
상황인지 컴퓨팅을 활용한 온톨로지 기반의 상황인지 유헬스 컴퓨팅은 언제, 어디서나 상황정보를 습득하여 사용자에게 지능형 상황 환경 정보 서비스 제공이 가능하다[5].
A. K. Dey, G. D. Abowd, and D. Salber, "A Conceptual Framework and a Toolkit for Supporting the Rapid Prototyping of Context-Aware Applications," J. of Human Computer Interaction, Vol.16, No.2, pp.97-166, 12, 2001.
Minchin, et al[10]은 온톨로지를 활용하여 기존의 지식 베이스보다 더욱 다양한 질병간의 연관성에 관련된 정보를 기술하여 활용함으로써 고차원적인 진단 서비스를 제공한다.
M. Hadzic, E. Chang, P. Wongthongtham, and R. Meersman, "Disease Ontology based Grid Middle Ware for Human Disease Research Study," IEEE Industrial Electronics Society, pp.480-486, 2004.
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