인간들의 생활수준이 높아짐에 따라 삶의 질 향상에 눈을 돌리기 시작했고, 일상생활에서도 지속적으로 손쉽게 자신의 건강상태를 체크하는데 많은 관심을 갖게 되었다. 이에 따라 유비쿼터스 헬스케어라는 개념이 등장하기 시작하였고, 당뇨측정 손목시계, 체지방 측정 PDA 폰, 생체기능 측정 T 셔츠 등과 같은 관련 산업들도 점차 고개를 들기 시작하고 있다. 그러나, 이러한 기술들은 아직까지 개념정립단계에 있으며, 기 개발된 유사기술들로 기존의 장비들을 소형화 하는 정도의 수준에 머물러 있다.
인간의 건강상태를 모니터링 하기위해서는 생체정보를 계측하는 것이 선행되어야 한다. 기존의 의료장비들은 고성능을 발휘하는데 비하여, 그 덩치가 너무 커서 사람이 직접 가지고 다니기가 힘들다. 따라서, 병원에 있는 진단용 장비보다 성능은 조금 떨어지지만, 건강 모니터링에는 충분한 성능을 발휘하고, 동시에 초소형화하여 가지고 다니거나, 몸에 부착되어 느끼지 못할 정도의 생체정보 계측 기기의 개발이 필요하다.
계측된 생체정보 자체로는 전문가가 아닌 이상 스스로 모니터링 하기가 어렵다. 이에 생체정보를 자동적으로 분석하고 판단할 수있는 기술이 필요하다. 심전도, 혈류, 체성분, 이산화탄소 등 각각의 생체정보에 알맞은 분석기술이 있어야 한다. 개인과 병원에서 쌓이게 되는 이러한 대용량의 각종 생체정보를 이용하여 종합적으로 정확하게 분석하기 위해서는, Data Mining이라는 기술의 도입도 매우 필요하다. 뿐만 아니라, 계측 및 분석된 정보를 실제 임상의사들에게 빠른 속도로 전달하기 위해서는 무선전송 기술의 개발이 필요하며, 의학 데이터의 특성상 무결손 전송이어야 한다. 또한, 생체정보 계측 센서간의 무선통신도 필요하다.
유비쿼터스 헬스케어와는 별도로 또다른 사회적 이슈는 고령사회로의 진입이다. 고령사회는 사회적 이슈뿐만 아니라 경제적으로도 매우 중요한 이슈로 부각되고 있다. 이에 대한 해결방향은 단순한 생명연장이 아니라, 건강하게 살 수 있도록 하여 노인도 각종 사회활동을 오래도록 할 수 있도록 하는데 중점을 두고 있다. 노인들이 겪고 있는 질병들중에 흔한것이 바로 노인성 난청이다. 이를 위해 청각 손실의 근본적인 원인을 탐구하는 연구가 필요하고, 더 나아가 이러한 난청을 보상하는 보청기나, 인공와우(Cochlear Implant)등의 감각회복장치의 개발은 경제적으로도 큰 이익을 가져다 줄 수 있을 것으로 판단된다.
유비쿼터스 헬스케어(u-헬스)는 무선 모바일 기술을 이용하여 언제, 어디서나 사람들에게 의료 서비스를 제공할 수 있는 데 중점을 두고 있는 분야이며, 미래 사회 발전에 있어 매우 비중있는 분야가 될 것이다. 유비쿼터스 헬스케어 시스템은 사용자들의 활동에 제한을 두지 않고 일생 생활을 유지하면서 생체 신호 정보를 획득할 수 있으며 연속적 또는 주기적으로 획득된 데이터를 기반으로 하여 개개인의 건강 트랜드 분석과 의학적 자료를 제공할 뿐만 아니라 응급한 상황에 대하여 환자나 의료종사자에게 알릴 수 있다.
이러한 유비쿼터스 헬스케어 시스템의 지속적(주기적)인 모니터링은 기존의 의료기관에서 행해지던 분석과 모니터링의 단점을 보완하여 어떠한 질병의 추이를 알수 있어 질병의 악화를 미연에 방지할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이러한 유비쿼터스 시스템을 위한 우리 연구실의 연구 내용은 다음과 같다.
감미로운 음악이나 사랑하는 사람의 속삭임을 듣는 인체의 생리적 현상을 알고 계십니까? SUH LAB에서는 청각 관련 연구를 다각적인 입장에서 진행하고 있습니다. 궁극적인 목표는 인간의 청각의 전달 경로상 다양한 세포들의 작동 기전을 전기 생리학적인 도구들을 사용하여 밝혀내는 일입니다. 이를 위하여 국내외의 관련 연구 그룹과 긴말한 협력 체계를 구축하여 동물실험, 미세한 신경 신호 검출을 위한 측정 시스템 개발, 측정한 신호의 분석을 진행하고 있습니다.
이러한 기초 연구를 바탕으로 인공귀라고 불리는 Cochlear Implant용 신호처리 알고리즘을 개발하고, 난청 환자들에게 더욱 맑고 정확한 소리를 전달하기 위한 디지털 보청기용 신호처리 알고리즘, 휴대용 청각 진단 시스템등을 국내외의 기업과 협력하여 개발하고 있습니다. 디지털 신호처리 이론을 음성 신호에 적용하고, 이를 청각 장애 환자를 위한 시스템으로 만들어 가는 일 입니다.
1990년대 World Wide Web이 온 세계에 널리 퍼지기 시작하면서 인간들에게 굉장한 편리함을 가져다 줬지만, 그와 함께 반대급부로 떠오른 이슈가 “정보의 홍수”였다. 즉, 너무나 많은 쓰레기 데이터가 넘쳐나서 정작 유용한 정보를 찾기가 힘들었다. 그러나 10여년이 지난 지금의 검색엔진들은 최신의 Data Mining 기술을 이용하여 원하는 정보를 얻기가 매우 쉬워졌다.
유비쿼터스 헬스케어 기술도 이와 비슷한 전철을 밟을 가능성이 매우 농후하다. 쓰레기 데이터가 특히 인간의 건강과 관련되어 있다면, 문제는 매우 심각해진다. 30분에 한번씩 “당신의 심장이 매우 빨리 뛰고 있어 위험합니다. 빨리 가까운 병원이나 담당의사에게 연락하십시오”라는 핸드폰 문자메시지를 받는다면 어떨까? 혹은 정작 심장쇼크로 생명이 위태로울때 담당의사나 병원에 경고메시지가 곧바로 도달하지 못한다면 유비쿼터스 헬스케어는 허울뿐인 이름이 될 것이다. 그래서 의학에도 Data Mining이라는 기술이 필요한 것이다.
본 연구실에서는 생체신호, 의학영상, 실험실검사 등 각종 의학데이터에 알맞은 Medical Data Mining 기술의 적용을 목표로 하고 있으며, 이를 위해 각종 전처리 기술뿐만 아니라 Association Rule mining, Classification, Clustering 기술을 연구하며, 이와함께 의료분야에서 특히 요구되는 위험인자 분석에 관한 연구를 중점적으로 연구하고 있다. 각종 질병과 관련된 연구주제는 다음과 같다.
