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미란 양
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1 중소기업융합학회논문지제 5 권제 4 호 pp , 2015 ISSN 서인규 1, 이상호 2* 1 연변과학기술대학컴퓨터공학과, 2 충북대학교소프트웨어학과 An Efficient Hospital Service Model of Hierarchical Property information classified Bioinformatics information of Patient In-Kyu Seo 1, Sang Ho Lee 2* 1 Dept. of Computer Science and Technology, Yanbian University of Science & Technology 2 Software Engineering, Chungbuk University 요약정보통신기술의발전으로인하여헬스케어서비스가대중화되면서환자의바이오인포매틱스저보를활용한다양한서비스가환자에게제공되고있다. 특히, 바이오인포매틱스정보를활용한헬스케어서비스는다양한의료서비스트랜드로변화하고있다. 그러나, 환자의바이오인포매틱스정보를이용한헬스케어서비스는질병의복잡성과새로운질병 (SARS, AIDS 등 ) 의등장으로인하여의료비용이증가하고있고환자에게건강증진서비스가원활하게제공되지못하고있다. 본논문에서는저비용의의료서비스와빠른환자의바이오인포매틱스정보접근을위한의료서비스모델을제안한다. 제안모델은환자의바이오인포매틱스정보를빅데이터화하여환자가언제 / 어디서나자신의질병관리를위해가까운병원이나자택에서의료서비스를제공받을수있도록한다. 특히, 제안모델의의료서비스는환자의질병정보를손쉽게분석하여의료기관에게전달함으로써의료기관의업무부담을줄이고업무효율성을향상시키는특징이있다. 키워드 : 헬스케어서비스, 바이오인포매틱스, 환자, 병원, 빅데이터 Abstract Due to the development of information and communication technology as health care service is popular variety utilizing bioinformatics patient information services are being provided to the patient. In particular, the healthcare utilizing bioinformatics information, and change in a variety of healthcare trends. However, healthcare services using bioinformatics information of the patient and the complexity of the disease, new diseases (SARS, AIDS, etc.) due to the emergence of increasing health care costs and health promotion services provided to patients may not be smooth. In this paper, we propose a model for low-cost health services and medical care of patients bioinformatics fast access to information. The proposed model can be so big a bioinformatics data formation by the patient's patient information anytime / anywhere providing medical services in the home or the nearest hospital for their own disease management. In particular, the proposed model of health care services is characterized improve work efficiency, reducing the burden on hospitals by passing a medical illness to easily analyze patient information. Key Words : Healthcare Service, Bioinformatics, Patient, Hospital, Big Data Received Revised Accepted Published * Corresponding author : Sang Ho Lee (shlee@chungbuk.ac.kr) 17

2 중소기업융합학회논문지제 5 권제 4 호 1. 서론 IT 기술의급격한발전으로인하여의료기기와네트워크기술을활용한헬스케어서비스에대한관심이증가하고있다 [1]. 헬스케어서비스는병원뿐만아니라언제 / 어디서든환자의건강정보를수집하여분석한후의료기관으로환자의건강정보를전달하여환자의의료서비스를제공하는서비스이다 [2]. 많은국가들이의료서비스의증가와품질의저하, 일관성이없는의료서비스품질, 적시에의료서비스를받을수없는등의문제로인하여합리적인헬스케어서비스에대한연구가지속되고있다 [3,4,5]. 최근헬스케어서비스는복잡한질병을정확하게진단하고치료할수있도록정보기술능력으로방대해진환자관련정보및임상지식에대한정보를얻을수있는접근방식이필요하다 [2,5,12]. 병원에서환자의의료서비스를효율적으로제공하기위해서는헬스케어의료서비스가제공하는가치에초점을두고질병의복잡성과새로운질병 (SARS, AIDS 등 ) 을해결하기위해서의료비용증가및건강증진서비스제공을위한모델이계속확산될필요가있다 [7,11,13]. 본논문에서는환자의바이오인포매틱스정보를병원관계자가빅데이터화하여환자의료서비스를개선할수있는의료서비스모델을제안한다. 제안모델은환자의바이오인포매틱스정보를질병속성별로분류및관리하여환자의질병발생을사전에추측하여환자의질병발생을줄일수있도록하는것을목적으로한다. 또한, 환자의바이오인포매틱스정보를빅데이터화하여환자가언제 / 어디서나의료서비스를가까운병원에서받을수있도록함으로써의료서비스의질을향상시킬수있고, 의료기관의업무부담도줄일수있는특징도있다. 빅데이터된환자의바이오인포매틱스정보는병원관계자가주기적으로모니터링하여환자의건강상태를손쉽게체크하여의료서비스제공유 무를결정할수있다. 이논문의구성은다음과같다. 2장에서는바이오인포매틱스정의및국 내외연구개발현황에대해서설명한다. 3장에서는환자의바이오인포매틱스정보를이용한효율적인의료서비스모델을제안하고, 마지막으로 4 장에서는이논문의결과를요약하고향후연구에대한방향을제시한다. 2. 관련연구 2.1 바이오인포매틱스정의바이오인포매틱스 (Bioinformatics, 생명정보 ) 는컴퓨터를이용하여생명현상관련연구에서나오는다양한정보를수집, 관리, 분석하는제반분야를의미한다 [1,7]. 바이오인포매틱스와관련된기술은유전자 mapping, 분자진화및계통분류, 서열분석과관련된 base calling, assembly 등, 염기및아미노산서열의상동성비교, 유전자, exon/intron, 프로모터등예측, 단백질구조예측, 수용체-리간드상호작용, 유전자발현및유전자네트워크, 데이터베이스구축및마이닝기술, 사용자인터페이스및가시화등이있다 [8]. 바이오인포매틱스의주된역할은유전자원으로부터바이오제품을개발하는생명공학적기술개발과정에서유전정보의체계적해석과정보화및컴퓨터시뮬레이션을통해서생명공학관련부가가치를극대화하는데있다. 선진국에서는바이오인포매틱스를적극활용하여실제제품개발에큰기여를하고있으며, 지적재산권독점의주요도구가되고있다. 대용량의데이터처리와데이터표준화가중요한바이오인포매틱스의특성상, NCBI를비롯한유럽연합의 EBI(European Bioinformatics Institute) 를비롯한 EMBL의생물정보학관련연구개발결과는생물정보학벤처기업인 Lion과같은생명정보기술전문회사를통해사업화되고있으며일본의 CIB(Center for Information Biology) 등의국가기관을중심으로관련기술이발전되고있다 [12,14]. 2.2 바이오인포매틱스국 내외연구개발현황현재바이오인포매틱스시장에서가장활발한활동을보이는전통적 IT 기업들로서는 IBM 과 Motorola, Compaq Computer, Sun Microsystems등의기업이있다 [9-11]. Hitachi 는 1999년에 Life Science 사업부를설립하여이를통해바이오인포매틱스사업을전개하고있다. Hitachi 가주력하는분야는유전자, 단백질의정보분석서비스뿐만아니라, 데이터의수집과해석에쓰이는마이크로어레이 Spotter, 마이크로어레이 Reader 등에이르기까지생물정보생산에관련된기기에도관심을기울이고있다. 18

3 SGI는최근대표적인바이오인포매틱스기업인 Incyte Genomics 와일본의 Japan Genome Project 의 Japanase Genomesites 에서버, 스토리지등의기반기술구축과관련한제휴를맺기도하였다. 마크로젠 (Macrogen), 아이디알 (IDR), 씨앤비알 (C&BR), 바이오인포매틱스 (Bioinfomatix), 스몰소프트 (Smallsoft) 등기존의전문기업뿐아니라, 삼성SDS, 비트컴퓨터등 IT기업들도바이오인포매틱스의체계적인연구와기술개발에열을올리고있다. 마크로젠은 Celera Geneomics 의중국내투자기업인 Shanghai Gene Core 와제휴 SNP 발굴공동연구진행, 한국인유전자지도초안을위한염기서열분석및몽골리안지놈프로젝트추진, DNA 칩개발및응용유전자정보에대한정보서비스사업을실시하고있으며궁극적으로는예측의학과관련한기술개발을목표로삼고있다. 국내최초의 Bioinformatics 기업인아이디알은유전자로부터단백질을만들어내는툴인진프로 (GenePro), 질병관련단백질로부터단백질의활동을억제하는물질을찾아주는프로리드 (ProLead), Direct-X 에기반을둔 3차원단백질 Viewer 툴인 DXMOL, 단백질의활성부위를찾아주는툴인 Prosite X, 컴퓨터상에가상세포와조직을만든다음각종화학물질을결합시켜변화를시뮬레이션할수있는가상세포시스템 (Virtual Cell System) 툴인파마셀 (PharmaCell) 데이터베이스를개발하였고, 새로운유전자를찾아서질병관련단백질을만들고그단백질을억제하는물질을찾고억제물질을가상세포에서의활성까지를예측할수있는신약의발굴을신속하게수행할수있도록하는첨단생명정보통합활용시스 템을구축하고있다 [12,13]. 씨앤비알 (C&BR) 은미생물의유용한유전정보를찿아주는툴인 MGF (Microorganism gene Finder) 와단백질구조간의상동성을찾아주는툴인 ProStrA 을개발하였고, 협력기관인분자설계연구센터 ( 숭실대 ) 는물질의흡수, 분포, 대사, 배설, 독성을예측하는툴인프리에이디엠이 (PreADME) 을각각개발한바있다. 한편 Bioinfomatix는단백질분석툴인비프러스 (BiProws), 의학정보검색시스템인진넷 (Gene Net) 등을출시하는등의성과를올렸다. 제노마인은식물유전자발굴기술에특화하고있고, 제노텍은고초균 ( 바실러스 ) 전체염기서열분석, 특정단백질대량생산을위한형질전환연구을하고있으며제노프라는신규유전자기능규명, Lead 발굴, 암유전자치료제개발을하고있다. 또, 진매트릭스는뇌졸중, 심혈관계질환진단서비스와관련 SNP 발굴을하고있고팬제노믹스는산업적으로유용한생명체의유전자정보해석연구를하고있으며, 그린진바이오텍은벼지놈해석프로젝트 (IRGSP) 참여, 고영양벼생산연구계획을하고있다. 이외에도바이오리더스는희귀미생물지놈해석및유전자치료기술개발을하는것으로알려져있다. 중외제약의경우미국현지법인인 CW-USA 를통하여생물정보학을통한효과적인신약개발을추진하고있고 LGCI 는미생물유전자발굴기술을보유한 Elitra, 생물정보학특화기업인 Gene Logic 과의제휴를통하여항생제, 항암제등의분야에서신약의공동연구개발을추진하고있으며삼양제넥스는유방암유전자발굴및유전자치료등의연구를수행하고있고유한양행은암 Fig. 1. Service Concept and Full Configuration of Proposed Scheme 19

중소기업융합학회논문지제 5 권제 4 호 진단용 DNA 칩을개발하고있으며종근당의경우외부벤처와의제휴를통한구조바이오인포매틱스및프로티오믹스분야사업을전개하고있다 [14]. 3. 환자의바이오인포매틱스정보를이용한헬스케어서비스모델최근헬스케어서비스가급증하면서환자의질병정보의양과종류가다양해져서환자의의료서비스가정상적으로이루어지기어려운상황이다.

4 중소기업융합학회논문지제 5 권제 4 호 진단용 DNA 칩을개발하고있으며종근당의경우외부벤처와의제휴를통한구조바이오인포매틱스및프로티오믹스분야사업을전개하고있다 [14]. 3. 환자의바이오인포매틱스정보를이용한헬스케어서비스모델최근헬스케어서비스가급증하면서환자의질병정보의양과종류가다양해져서환자의의료서비스가정상적으로이루어지기어려운상황이다. 헬스케어서비스와관련하여최근까지연구되던연구들은환자가시간과장소에상관없이의료서비스를제공받을수없었다. 이절에서는환자의바이오인포매틱스정보를이용하여환자가언제 / 어디서나질병의종류, 기능, 특성에따라의료서비스를제공받을수있는헬스케어서비스모델을제안한다. 특히, 제안모델은환자의바이오인포매틱스정보를이용한의료서비스를환자에게효율적으로제공하기위해서의료서비스모델에대한결정과결정사항에대한효율적인접근방안을제시하는것을목적으로한다. 3.1 개요병원에서시범서비스되고있는헬스케어서비스는환자의바이오인포매틱스정보의증가와다양성으로인하여의료비용과수요가증가하게되어환자가의료서비스를이용하는것이점점더어려워지고있다. 특히, 모바일과웹을이용하여 U-헬스케어서비스센터에서비스를요청하고다양한서비스를제공받기원하는환자에게는체계적인의료서비스를제공받기가쉽지않다. 본논문에서는환자의바이오인포매틱스정보를이용하여환자의의료서비스를기존병원관리체계보다효과적으로의료서비스를체계적으로환자에게제공할수있는서비스모델을제안한다. 제안모델의전체구성및동작원리는 Fig. 1과같다. Fig. 1처럼제안모델은사용자의바이오인포매틱스정보를유선과무선을통해수집하면수집된정보는 U- 헬스케어서비스센터가병원관계자에게전달하여환자의정보에따라질병의치료방법및시기등을빅데이터화하여데이터베이스에저장한다. 데이터베이스에저장된환자의바이오인포매틱스정보는병원관계자가주기 적으로모니터링하여환자의건강상태를체크하여의료서비스제공유 무를확인한다. 3.2 환자의바이오인포메이션관리이절에서는심장병과당뇨병등특수질환을앓고있는환자의바이오인포메이션을통해환자의질병속성정보 ( 종류, 기능, 특성 ) 을효율적으로관리할수있는과정을기술한다. Fig. 2는제안기법에서환자의바이오인포메이션정보를생성하고추출하는전체적인과정에대한개념을보여주고있다. Fig. 2. Generation and Save Process of Big Data 환자의바이오인포메이션생성이단계는환자로부터수집된환자의바이오인포메이션정보를속성정보에따라분류하여 64비트단위로블록으로구분하여데이터를생성한다. 생성되는바이오인포메이션정보는식 (1) 처럼생성된다. ={,..., }, 1 64 (1) 여기서, 는 개로구성된바이오인포메이션데이터블록에대한바이오인포메이션그룹의데이터를의미한다. 식 (1) 로부터생성된바이오인포메이션데이터블록 는환자의바이오인포메이션특성에따라식 (2) 처럼속성값 을생성한다. = (,,..., ) = { 1 64} (2) 여기서 은생성된바이오인포메이션의블록크기를의미하고 는바이오인포메이션블록에대한속성값을의미한다. 20

5 식 (2) 에의해생성된환자의바이오인포메이션블록의속성값은환자의바이오인포메이션그룹의데이터와함께데이터베이스에저장한다. 환자의바이오인포메이션추출이단계는병원관계자 ( 의사, 간호사등 ) 의요청에의해데이터베이스관리자가해당환자의바이오인포메이션정보를추출한다. 병원관계자는병원관계자로부터요청한환자의바이오인포메이션에대한정보를데이터베이스관리자에게요청한다. 데이터베이스관리자는데이터베이스로부터요청된환자의정보를입력하여검색한후환자의바이오인포메이션정보의속성정보를확인한다. 데이터베이스관리자는환자의바이오인포메이션정 자의바이오인포메이션블록수가증가할수록환자의바이오인포메이션에대한처리시간은높게나타고있으며, 기존모델보다모델이평균 6.1% 처리시간이단축되었다. 이같은결과는제안모델이환자의바이오인포메이션블록간연계정보를통해바이오인포메이션정보를검색및탐색하기때문에나타난결과이다. 따라서, 제안모델은기존모델에비해처리시간이짧아지는결과를얻을수있었다. 보집합 에대해서속성정보 와일치하는바이오인포메이션의종류, 기능, 특성에따라서인덱스정보를생성한다. 인덱스정보에따라생성된환자의바이오인포메이션의정보를병원관계자에게전달한다. 4. 성능평가 4.1 환경설정제안기법의성능평가를위해각각의사용자 가서비스를요청할경우바이오인포메이션의속성수는 {1, 3, 5} 로설정하고, 바이오인포메이션의수는 {250, 500, 1000, 2000} 으로설정한다. 병원관계자가환자의바이오인포메이션정보를요청할경우데이터베이스로부터추출된정보, 바이오인포메이션그룹데이터, 바이오인포메이션속성값, 와함께환자기본정보가전달한다고가정한다. Fig. 3. Process Time through the number of Bio. Info. of Patient Fig. 3은환자의바이오인포메이션속성수에따른서버의오버헤드에대한결과를나타내고있다. Fig. 4의실험결과, 환자의바이오인포메이션속성수가증가할수록기존모델보다오버헤드가평균 3.8% 낮아지는결과를얻었다. 이같은결과는환자의바이오인포메이션정보를데이터베이스에서관리할때데이터를속성수에따라계층적으로데이터를관리할수있도록데이터베이스를설계하였기때문에나타난결과이다. Table 1. Simulation Setting Parameter Setting Number of Property of P Patient info. ={1, 3, 5} Number of Bio info. = {250, 500, 1000, 2000} Number of Property = {1, 2, 3, 4, 5} Input Parameter for Detection 4.2 성능평가 Fig. 2 는데이터베이스에저장되어있는환자의바이 오인포메이션블록수에따른환자의바이오인포메니션정보의처리시간을나타내고있다. Fig. 2의실험결과, 환 Fig. 4. Overhead through the number of property of Bio. Info. of Patient 21

6 중소기업융합학회논문지제 5 권제 4 호 5. 결론본논문에서는 U-헬스케어서비스를제공받는환자의바이오인포메이션을병원관계자가효율적으로관리할수있도록환자의바이오인포메니션을관리할수있는모델을제안하였다. 제안모델은환자의건강상태에따라바이오인포메이션의정보가변경되는점을착안하여환자의바이오인포메니션의정보를데이터베이스에저장할때환자의바이오인포메니션정보의속성에따라정보를계층적으로분류관리함으로써처리시간과오버헤드를줄일수있었다. 특히, 환자의바이오인포메니션속성에따라바이오인포메니션정보를빅데이터화함으로써병원관계자가손쉽게환자의질병상태를파악하여환자에게피드백할수있는것이특징이다. 향후연구에서는환자의바이오인포메니션정보를스마트폰에접목하여의료서비스를보다효과적으로처리할있는방법을연구할계획이다. REFERENCES [1] S. C. Lee, W. Y. Chung, A robust wearable u-healthcare platform in wireless sensor network, Journal of Communications and Networks, Vol. 16, No. 4, pp , [2] T. W. Kim, K. H. Park, S. H. Yi, H. C. Kim, A Big Data Framework for u-healthcare Systems Utilizing Vital Signs, 2014 International Symposium on Computer, Consumer and Control(IS3C), pp , June [3] F. Touati, R. Tabish, A. Ben Mnaouer, Towards u-health: An indoor 6LoWPAN based platform for real-time healthcare monitoring, th Joint IFIP Wireless and Mobile Networking Conference(WMNC), pp. 1-4, April [4] Y. S. Lee, N. Bruce, T. Non, E. Alasaarela, H. Lee, Hybrid Cloud Service Based Healthcare Solutions, 2015 IEEE 29th International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops (WAINA), pp , March [5] H. J. Pan, J. H. Kim, K. Y. Chung, J. K. Ryu, Design of Portable Healthcare Gateway for Patient with Chronic Disease, 2013 International Conference on Information Science and Applications (ICISA), pp. 1-2, June [6] Han Hu, Yonggang Wen, Tat-Seng Chua, Xuelong Li, Toward Scalable Systems for Big Data Analytics: A Technology Tutorial, IEEE Access, vol. 2, pp , [7] Y. S. Jeong, RFID-based Authentication Protocol for Implantable Medical Device, The Journal Of Digital Policy & Management, Vol. 10, No. 2, pp , [8] Y. S. Jeong and S. H. Lee, u-healthcare Service Authentication Protocol based on RFID Technology, The Journal Of Digital Policy & Management, Vol. 10, No. 2, pp , [9] Y. S. Jeong, S. H. Lee, U-Healthcare user s privacy protection protocol with Implantable medical Device of State Information, The Journal o Korea Information and Communications Society(J-KICS), Vol. 37, No. 4, pp , [10] D. G. Kim, I. G. Song, Need and Development of u-healthcare Service, Korean Society for Internet Information, Vol. 1, No. 3, pp. 9-17, Sep [11] J. Zhou, Z. Cao, X. L. Dong, X. D. Lin, Securing m-healthcare social networks: challenges, countermeasures and future directions, IEEE Wireless Communications, Vol. 20, No. 4, pp , [12] R. X. Lu, X. D. Lin and X. M. Shen, SPOC: A Secure and Privacy-Preserving Opportunistic Computing Framework for Mobile-Healthcare Emergency, IEEE Transaction on Parallel and Distributed Systems, Vol. 24, Issue. 3, pp , Mar [13] U. Harish and R. Ganesan, Design and development of secured m-healthcare system, 2012 International Conference on Advances in Engineering, Science and Management (ICAESM), pp , [14] M. Y. Hwang, C. H. Jin, U. Yun, K. D. Kim and K. H. Ryu, Building of prediction model of wind power generation using power ramp rate, Journal of the Korea Society of Computer and Information, Vol. 17, Issue. 1, pp , Jan

중국연변과학기술대학컴퓨터공학과교수 < 관심분야 > : 컴퓨터그래픽, 인공지능, 멀티미디어 이상호 (Sang- Ho

7 저자소개서인규 (In-Kyu Seo) [ 정회원 ] 1989년 2월 : 한밭대학교컴퓨터공학과졸업 ( 공학사 ) 2002년 2월 : 배재대학교시각디자인학과 ( 디자인석사 ) 2005년 3월 ~ 현재 : 중국연변과학기술대학컴퓨터공학과교수 < 관심분야 > : 컴퓨터그래픽, 인공지능, 멀티미디어 이상호 (Sang- Ho Lee) [ 정회원 ] 1981년 3월 현재 : 충북대학교소프트웨어학과교수 < 관심분야 > : 네트워크보안, 개인정보보호, 데이터베이스보안 23

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DBPIA-NURIMEDIA 논문 10-35-03-03 한국통신학회논문지 '10-03 Vol. 35 No. 3 원활한 채널 변경을 지원하는 효율적인 IPTV 채널 관리 알고리즘 준회원 주 현 철*, 정회원 송 황 준* Effective IPTV Channel Control Algorithm Supporting Smooth Channel Zapping HyunChul Joo* Associate