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문제 정의
- 이때 물리시스템에서 측정된 신호는 유무선 네트워크를 통해 사이버시스템으로 전달되며, 사이버시스템의 분석결과 또한 유무선 네트워크를 통해 다시 물리 객체로 전달되므로 사이버물리시스템의 필수요소인 통신, 컴퓨팅, 제어가 피드백 루프와 함께 긴밀하게 연계하여 동작한다. 본 고를 통해 우리는 이러한 물리시스템과 사이버시스템의 상호작용을 원격심전도 모니터링 관점에서 살펴보고, 효율적인 설계 방안에 대하여 논한다.
- 본 고에서는 사이버물리시스템의 응용사례 중, 지능형 원격 심전도 모니터링에 대해 소개하고, 기술적 과제 중 인적 요소에 대한 부분을 기계학습 기법으로 해결할 수 있음을 제시하였다.
- 심전도 분류를 위해 다양한 기계학습 기법을 사용할 수 있으나, 본 고에서는 심박동 분류에 보다 자주 사용되었던 의사결정 나무, 인공신경망, 베이지안 네트워크(Bayesian Network) 및 k-NN(k-Nearest Neighbors)에 대해 보다 심도 있게 살펴보고자 한다.
- 여기서 물리객체는 사람, 즉 부정맥 환자 또는 의심 환자이며 부정맥탐지 시스템은 사이버시스템으로써 이 둘은 통신, 컴퓨팅, 제어 등을 이용하여 서로 긴밀하게 상호작용함을 알 수 있다. 우리는 이러한 과정을 크게 물리객체 센싱, 데이터 수집 및 분석 컴퓨팅, 구동 및 제어 부분으로 나누어 상세히 살펴보고자 한다.
- 즉, u-헬스가 각 분야별로 완벽한 시스템을 구성하며 상호 교류하게 될 것이다. 이는 정확히 사이버물리시스템으로 볼 수 있으며, 따라서 이 분야의 적절한 응용사례인 지능형 원격심전도 모니터링을 본 고의 주제로 삼아 살펴본다.
- 즉, 사이버물리시스템은 비교적 간단한 형태인 기존의 내장형 시스템들과 달리 개별적으로 동작하는 다수의 하위시스템들로 구성된 복잡한 시스템인 것이다. 하위시스템 간의 상호작용으로 말미암아 사이버물리시스템의 복잡도는 일반적인 내장형 시스템에 비해 매우 높고, 따라서 기존의 제어시스템과 비교하여 높은 수준의 자동화를 목표로 한다. 이를 위해 시스템 내의 다양한 시간 단위의 제어 루프가 고려되어 설계되어야 하며 이 안에서 존재할 수 있는 인적 인자(Human factor)를 최대한 제거해야 한다.
가설 설정
- •시스템 설계: 사이버물리시스템의 구조설계는 소프트웨어간의 강한 상호의존성에 영향을 받는다.
- 베이지안 네트워크는 확률에 기반한 접근방법으로 다른 기법을 이해하는 이론적 근거를 제공한다. 이 방법은 데이터 셋을 하나씩 적용하며 해당 특징의 확률 값을 변경해 모델을 구하는데, 만약 이전에 발견된 데이터가 있으면 그 데이터를 기반으로 현재의 데이터 셋의 확률을 적용해 나가며, 이전에 발견 된 데이터가 없을 경우는 같은 확률을 가진다고 가정한다. 그리고 데이터 셋을 모두 적용한 뒤 나온 모델 중 가장 높은 확률 값을 가진 모델을 최종 분류기로 사용하며 [19] 등이 이 기법을 사용하였다.
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