[논문]노인요양시설의 웰니스 IT서비스 활용에 관한 연구

박영석; 진성광; 김석; 최정일

doi:10.9716/kits.2020.19.5.093

노인요양시설의 웰니스 IT서비스 활용에 관한 연구
A Study on the Utilization of Wellness IT Service in Nursing Care Center for the Elderly 원문보기

한국IT서비스학회지 = Journal of Information Technology Services, v.19 no.5, 2020년, pp.93 - 106

박영석 (숭실대학교 대학원 IT정책경영학과) , 진성광 (숭실대학교 대학원 IT정책경영학과) , 김석 (숭실대학교 대학원 IT정책경영학과) , 최정일 (숭실대학교 경영학부)

Abstract ▼ AI-Helper

This study attempts to present specific technical measures and case models to meet the needs of caregivers and maximize the effectiveness of senior care facilities by utilizing Wellness IT Service. IT services for supporting elderly care need to go beyond productivity and efficiency and now require the new choice and standards to satisfy the Wellness concept of well-being and happiness. Therefore, this study explores to develop the existing human-based service into the Wellness IT Service by utilizing IT based Wellness in the elderly care facility and thereby to improve the quality of elderly care service. Therefore, this study analyzes the relevant research background and the various feasibility of technical applications of Wellness IT service, and review the new value creation in the elderly care facilities. Lastly this study provides a new foundation for Wellness architecture and a service model for using Wellness IT infrastructure of the elderly care facilities.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구는 위에서 제기된 현재의 노인요양시설의 한계를 IT서비스를 통해 극복하고자 클라우드 서비스 모델을 통해 오픈소스 기반의 아키텍쳐와 IoT 단말에서 제공되는 API(Application Programming Interface)를 중심으로 한 서비스 프레임워크를 제시하고자 한다. 또한, 그동안 연구가 부족했던 노인요양시설의 IT기반 서비스 활용에 대한 방안을 제안하고자 한다.
본 연구는 위에서 제기된 현재의 노인요양시설의 한계를 IT서비스를 통해 극복하고자 클라우드 서비스 모델을 통해 오픈소스 기반의 아키텍쳐와 IoT 단말에서 제공되는 API(Application Programming Interface)를 중심으로 한 서비스 프레임워크를 제시하고자 한다. 또한, 그동안 연구가 부족했던 노인요양시설의 IT기반 서비스 활용에 대한 방안을 제안하고자 한다.
상기의 노인요양시설에서 갖추어야 할 웰니스 IT특성을 수반한 실제 적용방안을 소개하고자 한다. 다음의 3.
본 사례의 구현은 구글 API환경에서 제공되는 상기 모듈을 사용할 수 있다는 가능성 측면에서 구현 방법과 환경구축의 기술적인 문제는 해소되었다고 본다(Google, 2017). 실제 감정기복이 심하고 배회가 예상되는 적정한 어르신의 선택과 노인요양시설의 주 이동통로 및 자주 노출된 프로그램실의 적절한 선정과 테스트를 통해 가능함으로 본 연구에서는 가능성을 제시하였다는 것에 의미를 두고자 한다.
앞서 제시한 개념들을 바탕으로 노인요양시설에서의 웰니스 IT서비스 특징과 서비스 적용방안에 대해 살펴보고자 한다.
, 2017). 이에 본 장에서는 새로운 웰니스 서비스를 수용하고 O2O서비스 연동을 지원하는 프레임워크를 제시한다.

제안 방법

큰 골격 측면에서는 필요한 기능과 서비스 중심의 Service Zone과 노인요양시설 전체 운영관리 측면의 Admin Zone 2개의 영역으로 구분하였다. Device Layer, Network Layer, Computing Layer, Management Layer, Security Layer, Life Care Service Layer 등 총 6단계 Layer로 분류하였다. 먼저 Device Layer에서는 Health Care 시장에서 다양하게 접목시킬 수 있는 Cap Sensor, Arm Band Sensor, Ankle Band Sensor, Watch Sensor, Pedometer, Accessory, Cloth, Socks, Phon등이 주요한 입력매체로써 요양시설 어르신의 신체, 감성, 지성의 수치를 측정하고 변화데이터를 제공할 것이며 변화를 통한 요양시설 어르신의 심리상태를 표현하는 주요 지표를 제공할 것이다.
영상을 네트워크를 사용하여 전송하기 때문에 네트워크의 사용 과다의 단점이 있다(김영환 외, 2011). 본 연구는 낙상에 필요한 상황을 요양시설 실내를 전제로 2단계로 구현 하였다. 향후 낙상위험 예측 신호를 CCTV뿐만 아니라 바이탈 센서(강기호 외, 2019), 가속도 센서(김연태, 2014; 류정탁, 2013), 거리 센서(박상철, 2012), 기울기 센서(류정탁, 2013) 등에서 다양한 데이터를 Pre-Training단계에 적용하면 보다 향상된 학습 모델이 가능할 것으로 예상된다.
본 연구는 야간 또는 취약시간대에 침대에서 비정상적으로 움직이는 상황을 주로 고려하였으며, 어르신이 화장실 또는 부득이한 사유로 일정 공간을 이탈할 때를 감지하기 위한 “앉아있는 자세”와 “안전바”를 내리는 단계에 주로 Pre-Training요인을 고려하였다.
본 프레임워크에서는 기존의 일반 컴퓨팅 환경의 5단계에 Life Care Service Layer를 추가하여 구성하였다. 서비스를 직접적으로 제공해주는 Life Care Service Layer에서는 최종적으로 비정상 상태의 요양시설 어르신 상황을 인식 하고 이에 맞는 적절한 서비스를 제공하는 것도 중요한 발전영역이 될 것이다.
개인별 성향과 축적된 Data를 지속적으로 활용하기 위해서는 AI기반의 기계학습 패턴과 연계하여 플랫폼화 하여야 하며 대표적인 케어프로그램은 산책 및 노래 부르기, 음악치료 등이 될 수 있다. 이를 위한 개발기법은 Open Source기반의 Hadoop, Map Reduce, R을 이용하여 개발하여 확장성과 Cost 경쟁력을 확보하고자 한다.
이 연구에서는 현재 IT기반으로 노인요양시설에 응용 가능한 프레임워크를 [그림 6]과 같이 제안한다. 큰 골격 측면에서는 필요한 기능과 서비스 중심의 Service Zone과 노인요양시설 전체 운영관리 측면의 Admin Zone 2개의 영역으로 구분하였다. Device Layer, Network Layer, Computing Layer, Management Layer, Security Layer, Life Care Service Layer 등 총 6단계 Layer로 분류하였다.

대상 데이터

상기의 사례에서는 단순히 소의 발목에서 만보계를 착용하게 하고 빅데이터를 구축하는 과정과 이를 통해 지속적인 의미 있는 데이터를 수집하였으며, 대상을 요양시설 어르신으로 바꾸면 어르신의 건강상태를 지속적으로 체크하고 활용 할 수 있다.

이론/모형

딥러닝 학습기법 중 Fine-tuning기법을 사용하고 기존의 서버 구조 대신 스트리밍 서버를 사용하여 확장성을 확보하였다. 노인요양시설의 특성상 안전바로 사용되는 핸드레일이 올바로 설치되어 있는지 확인이 중요하다.

성능/효과

넷째, 웰니스 IT서비스는 어려운 상황에 처해있는 어르신의 안전성을 높여줄 수 있다. 어르신의 위험도는 낙상 위험군, 배회 위험군, 와상 위험군, 감정 위험군 등에 따라 세분화된 환경을 제공한다.
다섯째, 웰니스 IT서비스는 노인요양시설에서의 신속한 정보 공유를 가능하게 한다. 노인요양시설 내부에서의 모든 종사자는 신속한 정보공유가 가능한 스마트폰을 소지하고 있으며 이에 적절한 SNS와 정보공유 서비스는 연속성 있고 지속가능한 좋은 품질기반의 서비스 제공이 가능하게 할 수 있다.
둘째, 웰니스 IT서비스는 예방의학이 가능한 환경을 제공한다. 노인요양시설에서의 어르신의 건강상태와 심리상태를 사고 이전에 미리 인지하여 대처할 경우에 이에 대한 효과는 매우 크다.
셋째, 웰니스 IT서비스는 보호자와의 신뢰성을 높이기 위한 기초 요인을 생산한다. 노인요양시설은 어르신을 케어하면서 불가피한 낙상 및 이동중 예상치 않았던 불가피한 신체상해의 사고를 접하게 된다.
여섯째, 웰니스 IT서비스는 노인요양시설에 쾌적한 환경을 제공하는 데이터를 제공하고 관리할 수 있도록 지원한다. 노인요양시설에서의 어르신들을 위한 적절한 온·습도 관리수준을 넘어서 미세먼지와 냄새를 제어하는 것은 중요한 관리 척도라고 할 수 있다.

후속연구

케어관련 서비스제공자들을 위한 부가적인 서비스가 온·오프상황에서 다양한 Display를 통하여 제시될 수 있다. 또한, 감정상태가 불안정한 요양시설 어르신의 경우 평상시 치매노인이 선호하는 치료방법을 적용하여 어르신과 간호인 또는 보호자는 상호 교감을 주고받을 수 있는 프로그램 적용선택이 가능하다. 이 영역은 단순한 치매노인의 Care 수준을 넘어서 치료의 효과까지 확장시킬 수 있는 의미 있는 영역이라고 볼 수 있다.
이밖에 이 기능을 지원하는 Management Layer와 Security Layer가 다양한 환경을 수용할 수 있도록 구성된다. 마지막으로 요양시설 어르신의 최종적인 서비스를 위한 Life Care Service Area에서는 적절한 어르신을 위한 맞춤형 서비스가 가능할 것이다.
Device Layer, Network Layer, Computing Layer, Management Layer, Security Layer, Life Care Service Layer 등 총 6단계 Layer로 분류하였다. 먼저 Device Layer에서는 Health Care 시장에서 다양하게 접목시킬 수 있는 Cap Sensor, Arm Band Sensor, Ankle Band Sensor, Watch Sensor, Pedometer, Accessory, Cloth, Socks, Phon등이 주요한 입력매체로써 요양시설 어르신의 신체, 감성, 지성의 수치를 측정하고 변화데이터를 제공할 것이며 변화를 통한 요양시설 어르신의 심리상태를 표현하는 주요 지표를 제공할 것이다. 또한, Network Layer에서는 무선기술을 탑재한 Device와 Data를 송수신하기 위하여 Wifi, Zigbee, Brutus 통신과 이를 인터넷으로 전송하기 위한 안테나, 리시버, 라우터 등이 필요하다.
본 연구는 웰니스 IT서비스의 활용방안을 제시하였지만, 노인요양시설에 직접 적용하여 직접적인 효용성을 확인하고 증명하지는 못하였다. 이에 본 연구를 확장하여 여러 노인요양시설에의 적용을 통해 제안된 연구프레임워크의 타당성과 일반화를 추구한다면 더욱 연구의 확장성이 높아질 것으로 기대된다.
이렇게 수집된 데이터는 매일 어르신의 건강상태를 관찰하고 기록하는 간호업무의 업무량을 줄여 주고 데이터 정확성을 높여 줄뿐 아니라 요양시설 어르신의 심신의 행동변화를 이해할 수 있다는 점에서 가장 효율성이 높은 사례가 될 것이다.
본 연구는 웰니스 IT서비스의 활용방안을 제시하였지만, 노인요양시설에 직접 적용하여 직접적인 효용성을 확인하고 증명하지는 못하였다. 이에 본 연구를 확장하여 여러 노인요양시설에의 적용을 통해 제안된 연구프레임워크의 타당성과 일반화를 추구한다면 더욱 연구의 확장성이 높아질 것으로 기대된다.
즉, 웰니스 IT도입에 따른 경제성, 사용용이성 및 편리성이 보장되어야 한다(지대범 외, 2018). 이에 치매노인을 위한 웰니스 IT서비스 구조는 Open Source기반의 실버케어 중심 서비스 아키텍처 및 시나리오를 통해 IoT 활용과 빅데이터 수용을 위한 기반을 마련하고, 향후 노인 복지정책을 위한 노인케어 로드맵 연구 및 지속적 투자에 활용될 수 있기를 기대한다.
지능형 CCTV를 이용하여 배회하는 위험어르신을 인식하고 주요 위험 비상구 등에 설치하여 활용하는 기법과 병행할 경우 어르신의 얼굴표정에서 인식된 감정 데이터를 이용하여 심리상태를 추론함으로써 더욱 정확도가 높은 판단을 내릴 수 있을 것이라고 예상된다.
본 연구는 낙상에 필요한 상황을 요양시설 실내를 전제로 2단계로 구현 하였다. 향후 낙상위험 예측 신호를 CCTV뿐만 아니라 바이탈 센서(강기호 외, 2019), 가속도 센서(김연태, 2014; 류정탁, 2013), 거리 센서(박상철, 2012), 기울기 센서(류정탁, 2013) 등에서 다양한 데이터를 Pre-Training단계에 적용하면 보다 향상된 학습 모델이 가능할 것으로 예상된다.
향후에는 현재까지의 패턴의 전부를 학습하는 비능률을 버리고 일부의 핵심 패턴만을 선정하여 학습하는 방안이 선행되면 성능개선에 기여 할 것으로 생각된다.

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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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