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KR20160125543A - 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법, 그 방법을 수행하는 컴퓨터프로그램 및 시스템 - Google Patents

사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법, 그 방법을 수행하는 컴퓨터프로그램 및 시스템 Download PDF

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KR20160125543A
KR20160125543A KR1020150055629A KR20150055629A KR20160125543A KR 20160125543 A KR20160125543 A KR 20160125543A KR 1020150055629 A KR1020150055629 A KR 1020150055629A KR 20150055629 A KR20150055629 A KR 20150055629A KR 20160125543 A KR20160125543 A KR 20160125543A
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KR
South Korea
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big data
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Ceased
Application number
KR1020150055629A
Other languages
English (en)
Inventor
신동렬
나상희
이민선
이승현
정현희
Original Assignee
성균관대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
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Priority to KR1020150055629A priority Critical patent/KR20160125543A/ko
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Abstract

본 발명의 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법 및 그 방법을 수행하는 시스템에 관한 것으로, a) 웨어러블 디바이스에서 개인건강정보를 측정하는 단계; (b) 모바일 단말에서 측정된 상기 개인건강정보에 관한 로(RAW) 데이터를 획득하고, 획득된 로 데이터를 빅데이터 서버로 전송하는 단계; (c) 빅데이터 서버에서 수신받은 로(RAW) 데이터를 빅데이터의 데이터로 변환하는 단계; (d) 빅데이터 서버가 변환된 상기 데이터를 개인 맞춤형 헬스케어 데이터로 변환하고 저장하는 단계; 및 (e) 상기 모바일 단말에서 상기 빅데이터 서버에서 저장된 개인 맞춤형 헬스케어 데이터로부터 검색하고 사용자가 선택하는 정보를 획득하고 표시하는 단계를 포함한다.
이와 같은 본 발명은, 웨어러블 디바이스로부터 측정된 대용량의 데이터를 빅데이터화 하여 보다 효율적을 처리 및 가공하여 제공함으로써, 보다 편리하게 양질의 사용자 중심 헬스케어 서비스를 제공한다.

Description

사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법, 그 방법을 수행하는 컴퓨터프로그램 및 시스템{USER-ORIENTED HEALTHCARE BIG DATA SERVICE METHOD, COMPUTER PROGRAM AND SYSTEM}
본 발명은 헬스케어 빅데이터 서비스 방법, 그 방법을 수행하는 컴퓨터프로그램 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 웨어러블 디바이스로부터 생성된 개인건강정보를 빅데이터화 하여 이를 사용자 중심의 빅데이터 헬스케어 서비스를 제공하기 위한 서비스 방법, 프로그램 및 그 시스템에 관한 것이다.
현재의 각종 IT 제품과 케어 서비스(어린이보호 및 성장케어, 노약자 보호케어, 일반인들의 정신적 힐링케어, 급변하는 경세상황에서의 재정예측관리 등)들은 최종 사용자인 "인간"과 그 복합적 특성(사회관계, 심리, 생리, 감성 등)에 대한 이해와 표현 및 정량화가 용이하지 않음에 따라 적용 및 고도화에 근본적인 한계가 있다.
특히, 라이프 스타일(Lifestyle)로 대변되는 '나'를 결정짓는 요소에 대한 고려가 부족하고, 복합적이고 다양한 특성을 지닌 인간을 특징적으로 표현할 도구나 방식의 어려움에 직면해 있다.
이를 극복하기 위한 방안으로 전세계적으로 라이프 로그(Lifelog) 데이터를 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있지만, 라이프 로그 수집을 위한 혁신적 디바이스의 부재와 방대한 데이터의 의미적인 분석의 난제를 여전히 해결 못하고 있는 실정이다.
그러나 최근에는 이러한 라이프 로그 수집을 위한 장치로서, 스마트폰에 내장된 각종의 센서를 이용하거나, 사용자가 직접 착용하여 각종의 건강관련 정보 또는 운동관련 정보를 측정하는 웨어러블(wearable) 디바이스 등으 이용하여 라이프 로그 정보를 수집할 수 장치가 개발되고 시판되고 있지만, 여기서 획득되는 대용량의 데이터를 효과적으로 분석하고 의미있는 정보로 변환하여 추출하는 기술은 여전히 미비한 실정이다.
그리고, 현재 많은 제조업체들이 웨어러블 디바이스를 생산 및 판매하고 있으나, 헬스케어 중심으로 개인건강 측정에만 머물고 있는 실정이다. 또한, 생성된 데이터를 활용할 수 있는 전용 시스템의 구축이 절실히 요구되나, 이를 구축하여 시스템화 할 수 있는 헬스케어 관련 빅데이터 서비스 방법이나 시스템이 미비한 실정이다.
대한민국 공개특허공보 제10-2014-0146748호(공개일자: 2014년12월29일)
본 발명에 따른 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법, 그 방법을 수행하는 컴퓨터프로그램 및 시스템은 다음과 같은 해결과제를 가진다.
첫째, 웨어러블 디바이스로부터 측정된 대용량 데이터를 효율적으로 저장 및 처리할 수 있는 방법 및 그 시스템을 제공하고자 함이다.
둘째, 웨어러블 디바이스로부터 측정된 대용량의 데이터를 빅데이터화 하여 보다 효율적을 처리 및 가공하여 제공함으로써, 보다 편리하게 사용자 중심의 헬스케어 서비스를 제공하고자 함이다.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해되어질 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 제1 특징은, (a) 웨어러블 디바이스에서 개인건강정보를 측정하는 단계; (b) 모바일 단말에서 측정된 상기 개인건강정보에 관한 로(RAW) 데이터를 획득하고, 획득된 로 데이터를 빅데이터 서버로 전송하는 단계; (c) 빅데이터 서버에서 수신받은 로(RAW) 데이터를 빅데이터의 데이터로 변환하는 단계; (d) 빅데이터 서버가 변환된 상기 데이터를 개인 맞춤형 헬스케어 데이터로 변환하고 저장하는 단계; 및 (e) 상기 모바일 단말에서 상기 빅데이터 서버에서 저장된 개인 맞춤형 헬스케어 데이터로부터 검색하고 사용자가 선택하는 정보를 획득하고 표시하는 단계를 포함한다.
여기서, 상기 개인건강정보는, 사용자가 웨어러블 디바이스를 사용한 기록 메시지를 포함하는 개인 기록정보와, 상기 웨어러블 디바이스의 센서를 통해 측정된 개인 건강정보를 포함한다.
또한, 상기 (b) 단계는, 상기 웨어러블 디바이스에서 측정된 개인건강정보에 관한 로(RAW) 데이터를 상기 모바일 단말에서 실시간으로 획득하여 저장하고, 상기 획득된 로 데이터를 실시간으로 빅데이터 서버로 전송하는 단계인 것이 바람직하고, 상기 (b) 단계는, 상기 웨어러블 디바이스에서 측정된 개인건강정보에 관한 로(RAW) 데이터를 상기 모바일 단말에서 주기적으로 획득하여 저장하고, 상기 획득된 로 데이터를 일정한 주기로 상기 빅데이터 서버로 전송하는 단계인 것이 바람직하다.
더하여, 상기 (c) 단계는, 파일 분산시스템, 병렬 데이터 처리기법 및 빅 테이블 기법을 이용하여 상기 로(RAW) 데이터를 빅데이터의 데이터로 변환하는 것이 바람직하고, 상기 개인 맞춤형 헬스케어 데이터는 사용자 개인의 의료 데이터와, 상기 개인 건간정보를 바탕으로 하는 건강 상태 데이터와, 상기 의료 데이터 및 건간 상태 데이터를 바탕으로 사용자의 질병 예방, 치료 및 관리 정보를 포함하는 헬스케어정보를 포함하는 것이 바람직하며, 상기 (a) 단계에서, 상기 개인건강정보는 상기 웨어러블 디바이스에서 측정된 사용자 음성정보를 포함하는 것이 바람직하다.
그리고, 본 발명의 제2 특징은 하드웨어와 결합되어 상술한 서비스 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터프로그램이다.
본 발명의 제3 특징은, 사용자가 착용하는 것으로, 사용자의 개인건강정보를 측정하는 웨어러블 디바이스; 측정된 상기 개인건강정보를 빅데이터의 데이터로 변환 저장하고, 변환된 데이터를 개인 맞춤형 헬스케어 데이터로 변환하는 빅데이터 서버; 및 상기 측정된 개인건강정보를 로(RAW) 데이터로 획득하고, 상기 빅데이터 서버로 전송하는 모바일 단말을 포함하되, 상기 모바일 단말은 상기 개인 맞춤형 헬스케어 데이터로부터 검색하고 사용자가 선택하는 정보를 획득하고 표시하는 것이다.
여기서, 상기 빅데이터 서버는, 개인건강기록(PHR) 서버를 포함하는 것이 바람직하고, 상기 빅데이터 서버는 의료기관의 PACS 서버와 연결되어 상기 사용자의 의료정보를 획득하는 것이 바람직하며, 상기 빅데이터 서버는 NoSQL 데이터 베이스를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 빅데이터 서버는 엘라스틱서치(Elasticsearch) 검색 엔진이 탑재된 것이 바람직하고, 상기 웨어러블 디바이스는 사용자의 음성을 인식할 수 있는 음성인식 장치를 구비한 것이 바람직하다.
본 발명에 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법, 그 방법을 수행하는 컴퓨터프로그램 및 시스템은 다음과 같은 효과를 가진다.
첫째, 웨어러블 디바이스로부터 측정된 대용량 데이터를 효율적으로 저장 및 처리할 수 있는 방법과, 보다 양질의 헬스케어 정보 및 실시간 또는 주기적으로 업데이트 된 정보를 제공하여 개인건강 증진에 기여할 수 있는 서비스 방법 및 그 시스템을 제공한다.
둘째, 웨어러블 디바이스로부터 측정된 대용량의 데이터를 빅데이터화 한 후 보다 효율적으로 처리 및 가공하여 제공함으로써, 편리하게 사용자 중심의 헬스케어 서비스를 제공한다.
셋째, 예방 의학 측면의 실시간 데이터베이스를 구축하고 사용자(일반, 환자, 의사 등)에게 신뢰성 있는 데이터를 제공함으로써 사용자 중심의 맞춤형 진료가 가능하게 하는 서비스를 제공한다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해되어 질 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법의 흐름을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법에서 사용자가 정보를 검색하고 결과를 획득하는 방법의 흐름을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예로서, 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 설명한다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 이해할 수 있는 바와 같이, 후술하는 실시예는 본 발명의 개념과 범위를 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 형태로 변형될 수 있다. 가능한 한 동일하거나 유사한 부분은 도면에서 동일한 도면부호를 사용하여 나타낸다.
본 명세서에서 사용되는 전문용어는 단지 특정 실시예를 언급하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지는 않는다. 여기서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 "포함하는"의 의미는 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분을 구체화하며, 다른 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소, 성분 및/또는 군의 존재나 부가를 제외시키는 것은 아니다.
본 명세서에서 사용되는 기술용어 및 과학용어를 포함하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 일반적으로 이해하는 의미와 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어들은 관련기술문헌과 현재 개시된 내용에 부합하는 의미를 가지는 것으로 추가 해석되고, 정의되지 않는 한 이상적이거나 매우 공식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법의 흐름을 나타낸 도면이다. 도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명이 실시예에 따른 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법은, a) 웨어러블 디바이스(wearable device)(100)에서 개인건강정보를 측정하는 단계(S100); (b) 모바일 단말(200)에서 측정된 상기 개인건강정보에 관한 로(RAW) 데이터를 획득하고, 획득된 로 데이터를 빅데이터 서버(300)로 전송하는 단계(S200); (c) 빅데이터 서버(300)에서 수신받은 로(RAW) 데이터를 빅데이터의 데이터로 변환하는 단계(S300); (d) 빅데이터 서버(300)가 변환된 상기 데이터를 개인 맞춤형 헬스케어 데이터로 변환하고 저장하는 단계(S400); 및 (e) 상기 모바일 단말(200)에서 상기 빅데이터 서버(300)에서 저장된 개인 맞춤형 헬스케어 데이터로부터 검색하고 사용자가 선택하는 정보를 획득하고 표시하는 단계(S500)를 포함한다.
이와 같이, 본 발명의 실시예는 각종의 웨어러블 디바이스(100)로부터 수집한 건강관련 정보 및 운동관련 정보 등을 사용자의 모바일 단말(200)에서 로(RAW) 데이터로 수집하여 저장하고, 이를 다시 빅데이터 서버(300)에서 빅데이터의 데이터로 전환하고 처리하여 상기 사용자의 모바일 단말(200)에서 용이하게 사용자 맞춤형 헬스케어 정보를 취득하고 확인할 수 있는 서비스 시스템을 제안한다.
상술한 바와 같이, 종래에는 각종의 건강 및 운동 측정 센서나 웨어러블 디바이스(100)가 특정한 정보를 측정하고, 그 측정된 정보를 바탕으로 간략한 분석 및 처리를 통해 모바일 기기 등을 통해 표시하여 사용자가 확인하는 정도의 시스템을 제공하고 있었다는 점에서 정보의 질이나 응용에 있어서 한계가 있었다.
이에 본 발명의 실시예에서 사용자가 사용하는 각종의 웨어러블 디바이스(100)에서 취득한 사용자의 건강 및 운동 정보와 함께, 사용자가 웨어러블 디바이스(100)를 통해서 기록하고 저장한 메시지 정보 등을 취합한 개인건강정보를 획득하여, 하둡(Hadoop) 이나 NoSQL 등의 파일 분산 처리 시스템과 병렬 데이터 처리 기법 등의 빅 데이터 처리방법을 이용하여 사용자 맞춤형 헬스케어 정보를 생성하고, 사용자가 이를 편리하게 모바일 단말(200)을 통해 검색 및 획득하여 확인할 수 있도록 하는 서비스를 제공함으로써, 보다 양질의 헬스케어 정보와 실시간 또는 매번 업데이트 된 정보를 제공하여 개인건강 증진에 기여할 수 있는 서비스 시스템을 제공할 수 있게 된다.
이하에서 보다 구체적으로 단계별로 진행되는 서비스 방법을 도면을 참조하여 설명하기로 한다.
(a) 단계(S100)는 웨어러블 디바이스(100)에서 개인건강정보를 측정하는 단계이다. 여기서 웨어러블 디바이스(100)는 시계, 안경, 패치 등의 사용자가 착용하는 장치로, 내부에 사용자의 혈압, 혈당, 등의 건강관련 정보나 사용자가 운동시 발생되는 심박수, 걸음 수 등의 건강정보를 측정하는 각종의 센서가 내장되어 있고, 센서를 통해 측정된 데이터를 외부로 전송하기 위한 무선통신장치가 구비되어 있는 장치를 말한다. 무선통신장치로서는 근거리에서 통신할 수 있는 블루투스 또는 지그비(Zigbee) 장치를 사용하는 것도 가능하고, 인터넷 통신을 위한 장치를 구비하는 것도 가능하다.
또한 웨어러블 디바이스(100)는 사용자의 건강 및 운동 정보를 측정하는 것뿐만 아니라, 포터블한 장치로서, 사용자가 다양하게 개인의 사생활과 관련된 정보를 음성 또는 문자 메시지를 통해 기록하게 되는데, 이와 같은 사용자 개인의 라이프 로그(Lifglog) 정보를 획득하는 것도 가능하다.
즉, 상술한 개인건강정보는 웨어러블 디바이스(100)에 내장된 센서를 통해 측정된 사용자 개인의 건강정보 또는 운동정보를 포함하고, 이와 더블어 웨어러블 디바이스(100)를 통해 기록하거나 저장한 음성 및 문자 메시지 정보 등의 라이프 로그 정보를 포함하는 것이 바람직하다. 이는 단순히 개인의 건강 상태나 운동 상태 등을 센서를 통해 측정한 육체적인 정보와 더불어 현재 사용자가 가지고 있는 생각 또는 감정 등을 표현한 라이프 로그 정보 등이 혼합된 정보를 빅데이터 분석방법으로 분석하여 가공하게 되면, 보다 정확한 사용자 개인의 헬스케어 정보를 생성하거나 제공할 수 있기 때문이다.
그리고 이와 같은 개인 사용자의 라이프 로그 정보는 프라이버시와 관련된 개인 사생활 정보이기 때문에 정보 교신에 있어 암호화 등을 통해 보안성과 기밀성을 가져야 함은 물론이다. 또한 이와 같은 개인건강정보의 측정은 웨어러블 디바이스(100)를 통해 실시간으로 측정하는 것도 가능하고, 특정한 시간의 주기로 측정하는 것도 가능하다.
(b) 단계(S200)는 모바일 단말(200)에서 측정된 상기 개인건강정보에 관한 로(RAW) 데이터를 획득하고, 획득된 로(RAW) 데이터를 빅데이터 서버(300)로 전송하는 단계이다. 여기서 모바일 단말(200)은 스마트폰, 테블릿 PC 및 PDA 등 무선통신장치가 구비된 포터블 컴퓨팅 장치면 모두 가능하다. 즉, (b) 단계는, 스마트폰 등의 모바일 단말(200)에서 상기 웨어러블 디바이스(100)에 실시간 또는 특정 시간의 주기로 측정된 로(RAW) 데이터를 획득하고, 획득된 로 데이터를 인터넷 통신을 이용하여 빅데이터 서버(300)로 전송하는 단계이다.
본 발명의 실시예에서는 상기 웨어러블 디바이스(100)에서 측정된 개인건강정보를 외부에서 활용 가능하기 위해 오픈 API를 이용한다. 즉, 모바일 단말(200)에서 이와 같은 오픈 API를 이용하여 개인건강정보에 관한 로(RAW) 데이터를 획득하고, 이를 네트워크로 연결된 빅데이터 서버(300)로 전송한다.
(c) 단계(S300)는, 빅데이터 서버(300)에서 수신받은 로(RAW) 데이터를 빅데이터의 데이터로 변환하는 단계이다. 즉, 실시간으로 쌓이는 개인건강정보에 대한 대용량의 로(RAW) 데이터를 파일 분산 및 병렬 처리 기법으로 원하는 데이터로 가공 및 분석하여 사용자에게 모바일 단말(200)을 통해 양질의 건강 및 케어 관련 정보를 용이하게 제공할 수 있도록 데이터 처리하는 단계이다.
여기서, 빅데이터란 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말하는 것으로, 빅데이터 환경은 과거에 비해 데이터의 양이 폭증했다는 점과 함께 데이터의 종류도 다양해져 사람들의 행동은 물론 위치정보와 SNS를 통해 생각과 의견까지 분석하고 예측할 수 있다.
빅데이터의 특징은 3V로 요약하는 것이 일반적이다. 즉 데이터의 양(Volume), 데이터 생성 속도(Velocity), 형태의 다양성(Variety)을 의미한다(O'Reilly Radar Team, 2012). 최근에는 가치(Value)나 복잡성(Complexity)을 덧붙이기도 한다.
이와 같은 빅데이터의 특성에 맞게 이를 분석 및 가공하는 소프트웨어나 하드웨어도 오픈 소스 형태의 하둡(Hadoop) 또는 NoSQL이나 분석용 패키지인 R(오픈소스 통계 솔루션)과 분산병렬처리기술, 클라우드 컴퓨팅 등을 활용하면 기존의 비싼 스토리지와 데이터베이스에 기반한 고비용의 데이터웨어하우스를 구축하지 않더라도 효율적인 시스템 운용이 가능하다.
그리고, 본 발명의 실시예에 따른 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법에서 웨어러블 디바이스(100)에서 측정된 대용량의 로(RAW) 데이터를 빅데이터 서버(300)에서 상술한 빅데이터 처리기법으로 빅데이터의 데이터로 변환하는 단계는, 파일 분산시스템, 병렬 데이터 처리기법 및 빅 테이블 기법을 이용하여 상기 로(RAW) 데이터를 빅데이터의 데이터로 변환하는 것이 바람직하다.
여기서, 분산파일 시스템(GFS)은 여러 대의 컴퓨터를 조합해 대규모 기억장치(storage)를 만드는 기술이다. 일반적으로 웹 검색엔진의 경우 전 세계에 존재하는 엄청난 규모의 웹 페이지를 저장해야 하거나, 인터넷 상 데이터는 그 증가 속도가 매우 빠르기 때문에 대규모 데이터를 안전하게 저장하고 효율적으로 처리하기 위해서는 다수의 하드디스크를 조합해 데이터를 저장해야 하기 때문에, 빅데이터의 저장 및 처리 시스템으로 이와 같은 분산파일 시스템을 사용하는 것이 바람직하다.
분산파일 시스템은 이를 위해 항상 파일을 여러 개 복사해 저장한다. 또한 파일의 내용과 위치에 대한 정보도 여러 개의 복사본을 만들어 저장한다. 이렇게 파일의 내용과 정보가 여러 대의 컴퓨터에 분산 저장되기 때문에 검색 시간도 단축되고 여러 곳에서 동시에 검색이 이루어져도 어느 한 곳에 작업량이 집중되지 않는다. 또한, 한 대의 컴퓨터가 고장이 나도 거기에 담겨 있는 정보는 다른 곳에 복사본이 존재하기 때문에 데이터 손실의 염려도 없다.
그리고, 병렬 데이터 처리기법은 본 발명의 실시예에 사용되는 빅데이터의 분산 데이터 처리 기법이다. 본 발명의 실시에예에서는 분산 데이터의 병렬 데이터 처리기법인 맵리듀스(MapReduce)를 사용한다.
맵리듀스는 효율적인 데이터 처리를 위해 여러 대의 컴퓨터를 활용하는 분산 데이터 처리 기술이다(Dean & Ghemawat, 2004). 맵리듀스는 이름에서 짐작할 수 있듯이 맵(Map)과 리듀스(Reduce)의 두 과정으로 구성되어 있다. 먼저 맵 단계에서는 대규모 데이터를 여러 대의 컴퓨터에 분산해 병렬적으로 처리해 새로운 데이터(중간 결과)를 만들어내고, 리듀스 단계에서는 이렇게 생성된 중간 결과물을 결합해 최종적으로 원하는 결과를 생산한다. 리듀스 과정 역시 여러 대의 컴퓨터를 동시에 활용하는 분산처리 방식을 적용한다.
즉, 본 발명이 실시예에서 빅데이터 서버(300)의 데이터 처리 단계는, 대용량의 로(RAW) 데이터를 맵 단계에서 빅데이터 서버(300)를 구성하는 여러 대의 컴퓨터에 분산해 데이터를 병렬적으로 처리해 중간결과를 생성하고, 리듀스 단계에서 생성된 중간 결과를 결합해 최종적으로 사용자가 원하는 결과를 생성하는 2단계 프로세스로 진행한다. 리듀스 단계 역시 여러 대의 컴퓨터를 동시에 활용하는 분산처리 방식을 전용한다.
그리고 빅테이블 기법은, 대용량 데이터의 읽기와 쓰기를 위한 분산 스토리지 시스템을 사용하는 방법을 말하는 것으로, 빅테이블은 구조화된 데이터(Structured Data) 처리를 위한 분산 스토리지 시스템(A Distributed Storage System)이다(Fay Chang, 2006). 웹 검색과 같은 대규모의 복잡한 데이터 구조에서 효율적으로 읽고 쓰기 위해 빅테이블은 기존의 관계형 데이터베이스와 달리 복잡한 구조를 가지고 있지만, 데이터 처리 측면에서 기존 RDB 보다 빠르고, 정확하게 처리할 수 있다는 장점이 있다.
(d) 단계(S400)는, 빅데이터 서버(300)가 변환된 상기 데이터를 개인 맞춤형 헬스케어 데이터로 변환하고 저장하는 단계이다. 여기서 개인 맞춤형 헬스케어 데이터는 상기 측정되어 수집된 개인건강정보의 로(RAW) 데이터를 빅데이터 서버(300)에서 가공 처리하여 이를 바탕으로 개인에게 가장 알맞는 운동, 건강 및 케어 정보를 제공하는 것이다. 즉, (d) 단계는 웨어러블 디바이스(100)에서 실시간으로 측정되는 대용량의 데이터와 기록된 개인 기록 메시지 정보를 수집한 후 빅데이터 서버(300)에서 가공 처리하여 개인 맞춤형 헬스케어 정보를 제공하는 단계이다.
또한, 개인 맞춤형 헬스케어 정보 또는 빅데이터 서버(300)에서 가공 처리된 각 데이터는 사용자(일반사용자, 환자, 의사)등에게 맞춤형 데이터로서 제공될 수 있으며 각 데이터의 내용은 사용자에 의거 본안성과 기밀성의 성격을 가지도록 암호화되어 등록 또는 인증된 경우에만 정보를 제공하는 것이 바람직하다.
여기서, 상기 개인 맞춤형 헬스케어 데이터는 사용자 개인의 의료 데이터와, 상기 개인 건간정보를 바탕으로 하는 건강 상태 데이터와, 상기 의료 데이터 및 건간 상태 데이터를 바탕으로 사용자의 질병 예방, 치료 및 관리 정보를 포함하는 헬스케어정보를 포함하는 것이 바람직하다.
(e) 단계(S500)는, 모바일 단말(200)에서 상기 빅데이터 서버(300)에서 저장된 개인 맞춤형 헬스케어 데이터로부터 검색하고 사용자가 선택하는 정보를 획득하고 표시하는 단계이다. 이 단계는 사용자가 모바일 단말(200)을 통해 상술한 빅 데이터 서버에 접속해 원하는 데이터 또는 정보를 검색하고, 검색되어 나온 결과를 모바일 단말(200)의 표시창에 표시하는 단계를 말한다.
즉, 모바일 단말(200)인 스마트폰에 본 발명의 실시예에 따른 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터프로그램인 어플리케이션 프로그램(앱)을 통해 다양한 메뉴바, 검색창 및 카테고리 분류 등의 사용자 인터페이스를 통해 사용자가 용이하게 빅데이터 서버(300)에 접속하여 양질의 맞춤형 헬스케어 정보를 획득하고 확인할 수 있게 된다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법에서 사용자가 정보를 검색하고 결과를 획득하는 방법의 흐름을 나타낸 도면이다. 도 2에 나타낸 바와 같이, 사용자가 모바일 단말(200)을 통해 검색을 수행하면(Search request), 모바일 단말(200)은 빅데이터 서버(300) 또는 개인건강기록(PHR) 서버로 접속하여 검색 결과를 요청하고(Server request), 빅데이터 서버(300)는 빅데이터 분석 처리를 통해 결과를 생성하고 모바일 단말(200)로 전송한다.(Result) 그리고 나서, 모발일 단말은 결과 페이지를 표시창에 표시함으로써, 사용자가 편리하게 검색한 정보의 결과를 확인할 수 있게 된다.(Result Page)
그리고, 본 발명의 또 다른 실시예로서, 도 2에 나타낸 바와 같이, 사용자에 착용된 웨어러블 디바이스(100)가 사용자의 음성을 인식하고, 모바일 단말(200)에서 이에 따라 빅데이터 서버(300)에 검색 요청을 하는 것뿐만 아니라, 인식된 사용자의 음성 데이터가 하나의 개인건강정보에 포함되어 빅데이터로 전송되고, 빅데이터 서버(300)에서 이를 분석하여 이상 징후의 판단이나 원격의료용 데이터로 사용되기 위한 처리 및 분석 결과를 다시 모바일 단말(200)로 피드백하는 것이 가능하다.
여기서 모바일 단말(200)은 웨어러블 디바이스(100)로부터 수신된 음성 인식정보를 날짜, 시간, 과거 음성 정보 등을 고려하여 음성 인식 알고리즘을 통해 분류하여 기록 저장하는 것도 가능하고, 모바일 단말(200)에서 외부의 원격의료 서버와 연결하여 원격의료 데이터로 활용할 수도 있다. 또한, 일반 사용자의 경우, 상술한 바와 같이, 빅데이터로 구축된 개인건강기록 데이터 또는 헬스케어정보를 음성인식 기능을 이용하여 손쉽게 획득할 수 있으며, 특정 상황(이상 징후 등)의 데이터를 알람 및 메시지 기능을 이용하여 전달받을 수도 있음은 물론이다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예로서, 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다. 도 3에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 헬스케어 빅데이터 서비스 시스템은, 상술한 방법을 수행하는 시스템으로, 사용자가 착용하는 것으로, 사용자의 개인건강정보를 측정하는 웨어러블 디바이스(100); 측정된 상기 개인건강정보를 빅데이터의 데이터로 변환 저장하고, 변환된 데이터를 개인 맞춤형 헬스케어 데이터로 변환하는 빅데이터 서버(300); 및 상기 측정된 개인건강정보를 로(RAW) 데이터로 획득하고, 상기 빅데이터 서버(300)로 전송하는 모바일 단말(200)을 포함하되, 상기 모바일 단말(200)은 상기 개인 맞춤형 헬스케어 데이터로부터 검색하고 사용자가 선택하는 정보를 획득하고 표시하는 것을 특징으로 한다.
이처럼 본 발명의 실시예는 도 1의 실시예의 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법을 수행하기 위한 시스템으로, 웨어러블 디바이스(100)와, 모바일 단말(200) 및 빅데이터 서버(300)를 포함하여 구성된다.
여기서, 웨어러블 디바이스(100)는 웨어러블 컴퓨터라고도 부르며, 안경, 시계, 의복 등과 같이 착용할 수 있는 형태로 사용자가 거부감 없이 신체의 일부처럼 항상 착용하여 사용할 수 있는 컴퓨터 또는 장치를 말한다. 모바일 단말(200)은 스마트폰, 테블릿 PC 및 PDA 등 휴대하기 편리하고 이동성이 높으며 무선통신장치가 구비되어 근거리 무선통신 및 인터넷 등의 네트워크 통신이 가능한 컴퓨팅 장치를 말한다.
그리고, 도 3에 나타낸 바와 같이, 빅 데이터 서버는 네트워크 통신이 가능한 컴퓨팅 장치 또는 그 그룹으로, 대용량의 데이터를 분산 및 병렬 처리할 수 있는 하둡 클러스터 그룹으로 형성된다. 즉, 다수의 NoSQL 데이터 베이와, 마스터 노드 및 다수의 슬래이브 노드로 구성된 하둡(Hadoop) 형식의 클러스터로 구성되고, 상기 빅데이터 서버(300)는 엘라스틱서치(Elasticsearch) 검색 엔진이 탑재되어 대용량 데이터의 검색기능이 강화될 수 있다.
또한, 상기 빅데이터 서버(300)는, 개인건강기록(PHR) 서버를 포함하거나 의료기관의 PACS(의료영상정보 시스템) 서버와 연결되어 상기 사용자의 의료정보를 획득하는 것이 바람직하다. 개인건강기록(PHR) 서버는 건강센터 혹은 병원 내에서 실시간으로 데이터 수집, 획득, 가공하여 원격진료 및 예방 의학 측면의 데이터로 사용 가능하며, 보안성 및 기밀성을 강화할 수 있는 장점이 있다.
그리고, 외부 의료기관의 PACS 서버 등의 의료 관련 서버와 연동하여 의료 정보를 보다 풍부하고 정확하게 이용하도록 함으로써, 빅데이터 서비스를 통해 생성된 정보가 보안성, 정확성 및 예측성이 보다 높은 양질의 서비스를 제공할 수 있다.
이처럼, 본 발명의 실시예에 따른 시스템을 이용하면, 웨어러블 디바이스(100)로부터 개인건강정보를 획득하여 서버로 전송하고, 이를 종래의 관계형 데이터베이스(RDB) 시스템이 아닌 빅데이터 시스템(Hadoop과 MongoDB 등)을 이용하여 빅데이터화한 후 저장하고 처리함으로써, 일반 사용자 중심의 빅데이터 헬스케어 서비스를 제공할 수 있게 된다.
본 명세서에서 설명되는 실시예와 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 예시적으로 설명하는 것에 불과하다. 따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아님은 자명하다. 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시 예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 웨어러블 디바이스 200: 모바일 단말 300: 빅데이터 서버

Claims (14)

  1. (a) 웨어러블 디바이스에서 개인건강정보를 측정하는 단계;
    (b) 모바일 단말에서 측정된 상기 개인건강정보에 관한 로(RAW) 데이터를 획득하고, 획득된 로 데이터를 빅데이터 서버로 전송하는 단계;
    (c) 빅데이터 서버에서 수신받은 로(RAW) 데이터를 빅데이터의 데이터로 변환하는 단계;
    (d) 빅데이터 서버가 변환된 상기 데이터를 개인 맞춤형 헬스케어 데이터로 변환하고 저장하는 단계; 및
    (e) 상기 모바일 단말에서 상기 빅데이터 서버에서 저장된 개인 맞춤형 헬스케어 데이터로부터 검색하고 사용자가 선택하는 정보를 획득하고 표시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 개인건강정보는,
    사용자가 웨어러블 디바이스를 사용한 기록 메시지를 포함하는 개인 기록정보와,
    상기 웨어러블 디바이스의 센서를 통해 측정된 개인 건강정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 웨어러블 디바이스에서 측정된 개인건강정보에 관한 로(RAW) 데이터를 상기 모바일 단말에서 실시간으로 획득하여 저장하고, 상기 획득된 로 데이터를 실시간으로 빅데이터 서버로 전송하는 단계인 것을 특징으로 하는 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법.
  4. 청구항 2에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 웨어러블 디바이스에서 측정된 개인건강정보에 관한 로(RAW) 데이터를 상기 모바일 단말에서 주기적으로 획득하여 저장하고, 상기 획득된 로 데이터를 일정한 주기로 상기 빅데이터 서버로 전송하는 단계인 것을 특징으로 하는 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    파일 분산시스템, 병렬 데이터 처리기법 및 빅 테이블 기법을 이용하여 상기 로(RAW) 데이터를 빅데이터의 데이터로 변환하는 것을 특징으로 하는 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 개인 맞춤형 헬스케어 데이터는 사용자 개인의 의료 데이터와,
    상기 개인 건간정보를 바탕으로 하는 건강 상태 데이터와,
    상기 의료 데이터 및 건간 상태 데이터를 바탕으로 사용자의 질병 예방, 치료 및 관리 정보를 포함하는 헬스케어정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법.
  7. 청구항 1 내지 청구항 6 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 (a) 단계에서,
    상기 개인건강정보는 상기 웨어러블 디바이스에서 측정된 사용자 음성정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법.
  8. 하드웨어와 결합되어 청구항 1의 서비스 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
  9. 사용자가 착용하는 것으로, 사용자의 개인건강정보를 측정하는 웨어러블 디바이스;
    측정된 상기 개인건강정보를 빅데이터의 데이터로 변환 저장하고, 변환된 데이터를 개인 맞춤형 헬스케어 데이터로 변환하는 빅데이터 서버; 및
    상기 측정된 개인건강정보를 로(RAW) 데이터로 획득하고, 상기 빅데이터 서버로 전송하는 모바일 단말을 포함하되,
    상기 모바일 단말은 상기 개인 맞춤형 헬스케어 데이터로부터 검색하고 사용자가 선택하는 정보를 획득하고 표시하는 것을 특징으로 하는 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 시스템.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 빅데이터 서버는,
    개인건강기록(PHR) 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 시스템.
  11. 청구항 9에 있어서,
    상기 빅데이터 서버는 의료기관의 PACS 서버와 연결되어 상기 사용자의 의료정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 시스템.
  12. 청구항 9에 있어서,
    상기 빅데이터 서버는 NoSQL 데이터 베이스를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 시스템.
  13. 청구항 9에 있어서,
    상기 빅데이터 서버는 엘라스틱서치(Elasticsearch) 검색 엔진이 탑재된 것을 특징으로 하는 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 시스템.
  14. 청구항 9에 있어서,
    상기 웨어러블 디바이스는 사용자의 음성을 인식할 수 있는 음성인식 장치를 구비한 것을 특징으로 하는 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 시스템.













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