생체신호를 이용한 응급상황 예측 의료정보 시스템의 설계
박 선*, 김 철 원**
A Design for Medical Information System of Emergency Situation Prediction using Body Signal
Sun Park*, Chul Won Kim**
요 약
본 논문은 인체의 생체 신호를 이용하여 응급상황을 예측할 수 있는 의료정보 시스템을 제안한다. 기존의 응급상황 관리를 위한 연구들은 대부분 바디 센서 네트워크를 중심으로 연구되고 있다. 이들 연구의 문제점은 응급상황이 발생한 후에 단순히 응급상황만을 전달하기 때문에 실제 상황이 발생하여 응급조치까지는 시간이 걸리는 응급조치 지연문제를 가지고 있다. 이러한 문제는 환자들에게 심하면 치료 불능상태에서 사망에까지 이르게 할 수 있다. 이러한 문제를 해결 하기위해서는 응급상황이 발생하기 전까지의 사전 응급징후를 파악하 여서 신속히 응급조치를 할 수 있도록 응급상황에 대한 예측이 필요하다. 이를 위해서 본 논문은 센서 네트워 크 기술, 인터넷 정보검색 기술, 데이터 마이닝 기술 및 의료정보와 개인정보 보호를 위한 보안 기술을 융합 하여 응급상황을 예측할 수 있는 의료정보 시스템을 제안하고자 한다.
ABSTRACT
In this paper, we proposes a emergency medical information system for predicting emergency situation by using the body's vital signs. Main research of existing emergency system has focused on body sensor networks. The problem of these studies have a delay of the emergency first aid since occurring of an emergency situation send a message of emergency situation to user. In the serious situation, patients of these problem can lead to death. To solve this problem, it need to the prediction of emergency situation for doing quickly the First Aid with identify signs of a pre-emergency situations until an emergency occurs. In this paper, the sensor network technology, the security technology, the internet information retrieval techniques, data mining technology, and medical information are studied for the convergence of medical information systems of the prediction of emergency situations.
Keywords : Prediction of Emergency, Vitals, Body Sensor Networks, Medical Information System, Information Convergence
* 전북대학교 전기전자정보인력양성사업단-BK21([email protected]),
** 교신저자 호남대학교 컴퓨터공학과 교수([email protected])
접수일자：2010년 6월 12일, 수정일자 : 2010년 8월 10일, 심사완료일자：2010년 9월 10일
Ⅰ. 서 론
기존의 응급상황 관리를 위한 연구들은 대부 분 바디 센서 네트워크를 중심으로 연구되고 있다[1, 3, 5-7, 9-16]. 즉, 바디 센서 네트워크 자체의 하드웨어적 측면의 연구가 주로 연구 되고 있다.
이 때문에 아직까지는 바디 센서 네트워크를 이용한 서비스에 대한 연구는 미흡한 편이다.
이들 바디 센서 네트워크를 통한 응급상황 관 리연구의 가장 큰 문제점은 응급상황이 발생한 후에 단순히 응급상황만을 전달하기 때문에 실 제상황이 발생하여 응급조치까지는 시간이 걸 리는 응급조치 지연문제를 가지고 있다. 이러 한 문제는 환자들에게 심하면 치료 불능상태에 서 사망에까지 이르게 할 수 있다.
이러한 문제를 해결 하기위해서는 응급상황 이 발생하기 전까지의 사전 응급징후를 파악하 여서 신속히 응급조치를 할 수 있도록 응급상 황에 대한 예측이 필요하다. 이를 위해서 본 연구는 센서 네트워크 기술, 인터넷 정보검색 기술, 데이터 마이닝 기술 및 의료정보를 융합 하여 응급상황을 예측할 수 있는 새로운 의료 정보 시스템을 제안하고자 한다[1, 2, 4, 8].
Ⅱ. 관련 연구
정국학외 저자들은 응급상황 관리를 위한 바 디 센서 네트워크의 응용에 관한 연구를 하였 다. 이들의 방법은 사람이 착용하고 있는 센서 노드들로부터 지속적으로 혈압이나 심박 근전 도를 측정하여서 게이트웨이보드에 전하고, 게 이트웨어보드는 서버에 측정값을 전달한다. 전 달된 측정값이 고혈압이나 저혈압이면 자동으 로 가까운 병원에 응급상황을 알리거나 환자의 위치를 추적하여서 앰뷸런스를 보내는 등을 조
치를 취하거나, 휴대용기기를 통하여 사용자에 통보함으로써 자신의 상태를 알 수 있는 관리 방법을 연구하였다[6].
김홍규와 문승진은 바이오센서 네트워크 기 반의 응급 구조 시스템에 대하여 연구하였다.
이들의 방법은 바이오센서인 근전도, 혈압, 맥 박, 산소포화도, 혈당 센서들로부터 측정된 생 체 신호를 센서 네트워크 모트를 통해 데이터 를 수집하고, 수집된 데이터를 이용하여 건강 관리 측정 데이터로 활용 하였으며, 측정된 데 이터를 단말기를 통하여 확인할 수 있도록 했 다. 또한 사용사의 생체 신호와 주변 환경정보 를 고려하여서 u-응급 구조 시스템의 유효성 실험을 위한 연구를 하였다[5].
오세진과 이채우는 무선 센서 네트워크와 그 리디 네트워크의 연결을 위하여 건관관리 센서 그리디 게이트웨어를 연구하였다. 모바일 장치 의 센서 네트워크로 부터 대량의 생체 신호 자 료를 측정[7]할 수 있으나, 측정량이 증가할수 록 측정 생체 신호를 분석하는 속도가 감소하 는 문제점을 해결하기 위하여서 센서 네트워크 와 그리디 네트워크를 융합하는 연구를 하였다 [3].
본 논문의 저자들은 생체신호를 이용한 응 급 상황 예측 의료정보 시스템에 관한 구성 방 법을 제안하였다[8].
Chris외 저자들은 이동상의 건강 상태 감시 를 위한 무선 센서 네트워크 시스템의 하드웨 어 및 소프트웨어를 구현하였다. 이 들이 구현 한 시스템은 몸의 움직임과 심장의 활동을 감 시하기 위한 다중 센서 노드와 네트워크 조정 자, 개인 디지털 조수 등으로 구성되어 있다[9].
이들 역시 센서 네트워크 위주의 건강 상태 감 시만을 지원할 뿐이다.
Ocean외 저자들은 가상 센서 네트워크에서 프로그램 작업, 일정 관리 및 개발을 쉽게 할
수 있는 프로그램 플랫폼인 SnBench를 제안하 였다[11].
Manjanatha외 저자들은 SnBench 플래임워 크를 이용하여 자동적으로 생체신호 처리가 가 능한 일반적인 규칙 기반 시스템을 제안하였다 [12]. 이들은 단지 자바 기반의 규칙 기반 엔진 인 JESS를 SnBench 플랫폼과 연결하여 생체 신호를 처리할 수 있는 방법에 대해서만 보여 주고 있다.
David외 저자들은 저 전력 무선 생체 신호 센서, PDA, 개인 컴퓨터 기반 시스템 등을 통 합하여 응급 의료 치료를 위한 무선 인프라인 CodeBlue를 제안하였다[13]. 이들의 연구 역시 서비스 보다는 단순히 센서 네트워크 위주의 연구를 수행하였다.
Neves외 저자들은 건강관리 촉진을 위한 무 선센서 네트워크의 응용 분야에 대하여 관련 연구조사를 하였다. 이들은 무선 센서 네트워 크의 기본 개념에 대하여서 언급하였으며, 건 강관리를 위한 무선 센서네트워크의 활용과 도 전에 대하여서 언급 하였다. 무선 센서 네트워 크의 활용 분야로는 당뇨병을 위한 포도당 감 시, 의료 사고 예방, 심장혈관 질병 감시, 스마 트 홈 간호를 위한 집안 감시, 심장 감시, 생체 신호 감시 시스템 등 다양한 활용 분야에 대하 여 조사하였다[14].
Garg외 저자들은 실시간 건강관리를 위한 바디 센서 네트워크의 데이터 스트림의 다원 분석에 관한 관련 연구를 조사하였다. 이들은 바디 센서 네트워크의 응용 분야에 대한 앞으 로의 논쟁으로 시스템, 사용성, 자료 분석 등에 대하여 언급하였다. 시스템에 대한 논장으로는 스트림 자료, 통신, 전력, 범위, 잠재성을 다루 었으며, 사용 성으로는 확실성과 안정성, 신체 적응성, 개인화와 보안을 언급하였다. 또한 자 료 분석에 대한 논쟁으로 저장과 검색, 분석의
자원종속성, 다중 센서 융합등을 다루고 있다 [16].
Ⅲ. 본론
인체의 생체 신호를 이용한 응급상황 예측 의료정보 시스템에서는 환자의 생체신호를 지 속적으로 파악하여 저장하고, 응급상황이 치료 불능상태가 발생하기 이전에 응급상황 징후를 판단하여 사전조치를 취하는 것이 중요하다.
이렇게 하기위해서는 환자의 생체신호를 파악 하여 전달하는 바디 센서 네트워크와 응급상황 을 예측하여 관리하는 적응형 응급상황 예측 시스템 등에 대한 연구가 필요하다.
제안하는 시스템은 다양한 기술이 서로 보완 및 융합되는 성격을 나타낸다. 본 논문에서는 네트워크 기술, 정보처리 기술, 보안 기술 및 의료정보 기술 들이 중점적으로 융합되어 적응 형 응급상황 예측 시스템을 구성한다.
즉, 네트워크 기술로는, 생체신호 측정을 위 한 바디 센서 네트워크 기술 및 상황 알림을 위한 통신 기술 등으로 구성된다. 정보처리 기 술로는 감시되는 생체신호로부터 응급상황을 예측할 수 있는 데이터 마이닝 기술, 의사 및 환자의 관리자가 환자의 상태를 확인할 수 있 는 정보검색 기술등으로 구성된다. 보안 기술 로는 환자의 프라이버시 및 센서들 간의 구분 을 위한 보안 기술 등으로 구성된다. 마지막으 로 의료정보 기술로는 응급상황을 예측하기 위 한 환자의 응급상황 기준을 설정하기 위한 의 료정보에 대한 연구가 필요하다.
1. 제안 시스템
적응형 응급상황 예측 시스템은 산소 농도 계, 심전도, 근전도 센서 등의 바디 센서 노드 에서 측정된 데이터를 수신하여 응급상황에 징
후를 파악하여 환자의 관리자나 유기관에 상황 을 전달하여 조치를 받을 수 있도록 한다. 이 렇게 하기위해서는 환자의 일상의 몸 상태와 의료정보를 기반으로 특징 징후 발생 시 이를 판단하여 응급생황을 예측할 수 있는 방법이 필요하다.
즉, 바디 센서 네트워크에서 측정된 평소 환 자의 상태 정보를 기반으로, 특이 상황이 발생 시 응급환자 중증도 분류에 대한 의료정보와 비교하여 응급상황을 예측한다. 예측된 응급상 황을 환자의 관리자나 유관 병원에 신속히 통 보 한다. 예측된 응급상황 관리는 환자 본인에 게는 위치 정보를 기반으로 가장 신속히 응급 상황을 조치 받을 수 있는 근처의 병원이나 도 움을 받을 수 있는 곳의 정보를 이동전화나 전 용 단말기를 통하여 전달하며, 관리자나 유기 관에는 이동전화나 관리시스템에 직접 전달 전 달하여 조치할 수 있도록 구성한다.
그림1은 제안한 적응형 응급상황 예측 시스 템이다. 응급상황 예측 시스템은 바디센서, 응 급상황 예측 단말기, 응급상황 예측 서버, 바이 오 정보 데이터베이스, 상황 알림 시스템으로 구성된다.
(c) 응급상황 예측 서버 (b) 응급상황
예측 단말기
(d) 바이오 정보 데이터베이스 (a) 바디 센서
-혈압,맥박,당뇨 -근전도 -산소포화도 -체온
(e)상황 알림 시스템
그림 1. 적응형 응급상황 예측 시스템
Fig. 1 Adaptation Medical Information System of Emergency Situation Prediction
그림1(a)의 바디센서는 환자의 혈압, 맥박, 당뇨, 근전도, 산소포화도, 체온 등을 측정하여 그림1(b)의 응급상황 예측 단말기에 전달한다.
응급상황 예측 단말기는 그림1(c)의 응급상황 예측 서버로 계산된 바이오 정보의 응급상황 패턴을 가지고 있다가 패턴에 일치하는 이상 징후가 발생하면, 실시간으로 응급상황 예측 서버에 접속하여 상황의 경중에 따라서 응급조 치를 처리한다. 또한 환자가 자신의 상태를 파 악할 수 있으며, 긴급 상황인 경우 실시간으로 환자와 상호작용을 한다. 응급상황 예측 서버 는 환자의 바이오 정보와 기존의 병력을 기반 으로 시계열 자료 마이닝을 통하여 일정 패턴 의 경향을 파악한다.
적응형 응급상황 예측 시스템의 핵심인 응급 상황 예측 알고리즘은 그림1(b) 응급상황 예측 단말기와 그림1(c)응급상황 예측 서버에서 사 용된다.
응급상황 예측 알고리즘은 현재 바디 센서 네트워크에서 사용되는 기존의 방법과는 다른 방법으로 접근할 계획이다. 기존에 주로 사용 되는 방법은 관찰되는 생체 신호가 설정된 패 턴에 일치하거나, 설정된 임계치 값을 초과하 면 단순히 경고하는 수준을 벗어나지 못하고 있다. 이것은 센서 노드로부터 생체신호를 수 신하는 이동형 단말기의 낮은 정보처리 능력에 맞추어서 시스템을 구축하기 때문이다.
이러한 문제점을 해결하고, 응급상황을 예측 하기 위하여서는 초기 경고와 상황 예측으로 이원화할 필요가 있다. 즉 정보처리 능력이 낮 은 단말기에서는 수신되는 생체 신호로부터 단 순한 위험 신호를 파악하여서 초기경고를 하 고, 파악된 경고를 기반으로 응급상황 예측 서 버에서 응급상황을 예측하여 처리할 수 있도록 한다.
표 1. 환자의 응급 상황 중증도 분류
Table 1. Patients with severe category of emergency
분 류 내 용 예
Immediate
즉각적인 응급처 치 필요, 수분을
지체하면 사망
가능
호흡정지, 쇼 크, 심장 압전, 상기도 폐쇄
Emergent
적절한 응급처치 가 시행되지 않
으면 수분에서
수 시간 내에 사 망 가능
천식, 저혈압, 심근경색, 뇌 막엽, 폐부종
Urgent
즉각적인 응급처 치를 필요로 하 지 않으나 적절 한 평가가 필요
폐렴, 천식, 신 우신염 Non-urgent 생명에는 지장을
주지 않는 경우 ․
응급상황 예측 서버는 다음 표1과 같이 응급 상황을 설정하여 상황별 패턴 및 조치 사항을 처리 할 수 있도록 한다. 바디 센서로부터 수집 된 환자의 바이오 정보인 시계열 자료 분석은 시계열 자료 의 모델링과 시계열 예측을 목적 으로 시계열 자료 마이닝[2]을 한다. 시계열 자 료 마이닝을 위한 기법으로는 경향 분석(trend analysis)과 유사 검색(similarity search)을 이 용한다. 경향 분석으로 통계학의 회귀 분석을 이용하여서 시계열을 모델링하고, 경향과 열외 값(outlier)을 찾는다. 유사 검색은 순서배열의 질의와 약간 다른 유사한 순서 배열 자료를 찾 는 방법으로 전문가나 담당의사가 환자의 응급 상황 패턴을 찾을 때 이용한다. 응급상황 예측 서버에서 분석된 응급상황 예측 패턴은 서버 및 단말기에 저장된다.
그림1(d)의 바이오 정보 데이터베이스는 바디 센서로부터 받은 환자의 바이오 정보와 환자의 개인 의료정보를 저장 및 지속적으로 자료를 갱신한다. 또한 응급상황 예측 서버의 계산된 패턴과 응급상황 발생 및 증후 발생 시 연락 및 처리사항에 대한 자료를 저장 관리한다.
그림1(e)의 상황 알림 시스템은 응급상황 예 측 서버 및 단말기로 부터 인식된 상황을 바이 오 정보 데이터베이스에 등록된 가족의 휴대폰 이나 전자우편으로 전달한다. 또한 등록된 담 당 의사나 119 긴급출동 서비스에 상황을 전달 하여 조치 받을 수 있도록 한다. 환자 본인에 게는 응급상황 예측 단말기 상에 예측상황을 알려주며, GPS와 연계되어 환자가 있는 위치 에서 가장 근접한 병원 등을 알려 주어 조치 받을 수 있도록 하며, 환자의 현제 상황에 가 장 적합한 조치사항을 알려주어 조치 받을 수 있도록 한다.
Ⅳ. 결론
현재까지 국내외적으로 응급환자 관리를 위 하여 주로 응급환자 추적 시스템에 대하여 연 구 및 상용화가 이루어지고 있으며, 본 연구와 같이 응급상황을 예측하는 분야에 대해서는 아 직 많은 연구가 이루어지지 않는 초기 단계에 있다. 이 때문에 본 연구는 기존 GPS나 RFID 를 기반으로 한 응급환자 인식 서비스, 응급환 자 추적, 병원의 실시간 자산 위치 추적 시스 템 등의 아주 기본적인 응급상황 관리 분야를 향상 시킬 것으로 기대할 수 있다. 응급환자 및 응급환자 위험 군에 속하는 일반인에 대한 응급상황 예측을 통하여서 개인별 맞춤형 응급 상황 조치 서비스 지원 및 병원의 맞춤형 응급 환자 서비스 등 새로운 응용 및 활용 분야에 적용할 수 있을 것으로 예상한다.
참 고 문 헌
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저자약력
박 선(Sun Park)
1996년 : 전주대학교 전자계산학과(이학사) 2001년 한남대학교
정보통신학과(공학석사) 2007년 인하대학교
컴퓨터정보공학과(공학박사) 2008년～2008년 8월 호남대학교 컴퓨터공학과
전임강사
2008년 9월～현재 전북대학교 전기전자정보인력 양성사업단 박사후과정
<관심분야> 정보검색. 데이터마이닝, 인공지능, 데이터베이스, 정보보안
김 철 원(Chul-Won Kim)
1997년 : 광운대학교 컴퓨터 공학과 (공학박사)
1998년~현재 호남대학교 컴퓨터공학과 교수
<관심분야> XML 응용, 멀티미디어 정보검색
