헬스 케어 산업의 빠른 발전으로 인하여 의료 서비스의 패러다임이 개인화된 의료 서비스의 제공으로 바뀌고 있다. 또한 4차 산업 혁명 이후 개인화된 의료 서비스 제공을 위해 빅데이터, 머신러닝, 인공지능과 같은 데이터 기반 분석 기술의 도입이 빨라지고 있다. 데이터 중심의 개인화된 의료 서비스를 제공하기 위해서는 개인 관점의 건강 기록 관리가 필수적이다. 헬스 케어의 분야 중 개인 단위의 건강 데이터를 관리하는 대표 기술은 개인 건강 기록이지만, 기존의 개인 건강 기록 시스템들은 대부분 사업에 실패한 것으로 보인다. 이는 중앙 집중식 시스템 기반의 개인 건강 기록 시스템의 기술적, 상업적, 법적 한계점 때문이다. 중앙 집중식 시스템은 산재된 기관의 데이터 통합의 어려움, 개별 기관 간의 데이터 표준 불일치, 데이터 위변조의 위험성, 데이터 유출의 위험성과 같은 기술적 문제와 데이터 활용도의 부족, 참여 기관 및 정보 주체에 대한 보상 부족, 건강 데이터의 양이 빠르게 증가함에 따른 서버 유지비용의 부담과 같은 상업적 문제가 존재했다. 또한 정보 주체의 자기 결정권의 부재와 데이터 보관 기관의 데이터 외부 반출에 대한 제약, 데이터 소유권에 대한 법적 분쟁과 같은 법적 문제가 있으며, 특히 데이터 보관 기관의 데이터 외부 반출 제약은 데이터 활용도 증진에 큰 걸림돌이 되고 있다. 이에 중앙 집중식 개인 건강 기록 시스템의 문제점을 해결하기 위해 학계와 산업에서 블록체인 기술의 적용을 시도하고 있다. 블록체인 기반의 개인 건강 기록 시스템을 제안한 연구들은 기존 시스템의 문제를 대부분 해결할 것으로 기대하고 있다. 하지만 블록체인 기술은 아직 미성숙한 기술로써, 다음과 같은 기술적 문제들이 계속해서 거론되고 있다. 첫째, 블록체인은 저장 공간의 확장이 어렵다. 둘째, 보안을 강조하는 블록체인이지만 외부 공격에 취약할 수 있다. 셋째, 중앙 시스템을 위한 비용은 감소하지만 작업 증명 등의 기능으로 인하여 전체 네트워크 유지를 위한 비용은 증가한다. 넷째, 블록 데이터 공유로 인한 사생활 침해 논란이 있다. 다섯째, 사용자의 개인키 관리에 대한 문제가 계속해서 제기되고 있다. 여섯째, Off-chain 방식의 블록체인 사용에 있어 원본 데이터가 삭제되면 부패 블록이 발생한다. 이러한 문제들로 인하여 블록체인 기술의 적용은 기존 개인 건강 기록 시스템의 문제점들을 모두 해결하지 못할 것으로 기대된다. 더욱이 블록체인 기반의 시스템 역시 건강 데이터를 기관에서 저장하고 있기 때문에 데이터의 외부 반출 문제가 해결되지 않는다. 이에 본 연구에서는 기존의 개인 건강 기록 시스템의 문제를 해결하기 위해 분산 원장 기반의 개인 주도적 건강 데이터 관리 프레임워크를 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크는 분산 원장 개념을 도입하여 정보 주체가 자신의 모바일 장치에 직접 건강 데이터를 저장 및 관리할 수 있는 기능의 제공하고, 건강 데이터에 대한 무결성 및 신뢰성의 확보와 참여자 간의 합법적이고 안전한 데이터의 공유가 가능한 것을 목표로 한다. 이를 위해 인증, 데이터 통신 및 암호화, 관계 및 권한 설정, 건강 데이터 생성, 건강 데이터 조회, 건강 데이터 검색 및 공유, 건강 데이터 복구의 7가지 주요 기능에 대한 상세 요구 사항을 수립하였다. 요구 사항을 만족할 수 있는 시스템을 설계하기 위하여 중앙 서버의 구성, 개인 사용자 노드의 구성, 기관 사용자 노드의 구성, 모바일 장치를 노드로 활용한 분산 원장 네트워크의 구성, 노드의 인증, 암호화 및 검증 방법, 각 기능별 프로세스 흐름을 정의하였다. 또한 본 연구에서 제안하는 프레임워크의 기능적 실효성을 확인하기 위해 실제 시스템을 구현하였으며, 가상의 시나리오를 통해 설계 목표의 달성 여부와 기존 시스템의 문제점 개선을 확인하였다. 본 연구는 다음과 같이 산업적, 기술적, 학문적 시사점을 가진다. 산업적 시사점은 5가지로 구성되며, 첫째, 개인 주도적 건강 데이터 관리 프레임워크를 제안하였다. 둘째, 정보 주체의 건강 데이터 소유권 획득의 기반 마련하였다. 셋째, 건강 데이터 공유의 법적 제약을 해결하는 방안을 마련하였다. 넷째, 건강 데이터의 활용도를 증진시킬 수 있다. 다섯째, 건강 데이터 활용을 통한 이익의 분배로 사용자의 참여도를 증진시킨다. 기술적 시사점은 4가지이며, 첫째, 모바일 장치를 노드로 활용한 분산 원장 기술을 구현하였다. 둘째, 외부 침입에 의한 건강 데이터의 대량 유출을 방지할 수 있다. 셋째, 별도의 백업 시스템이 없이 데이터의 복구가 가능하게 하였다. 넷째, 모바일 장치 기반의 노드를 포함한 네트워크 내의 데이터 검색을 지원한다. 학문적 시사점은 2가지로써, 첫째, 블록체인이 아닌 새로운 방식의 분산 원장 기술의 활용 방안을 제시하였다. 둘째, 건강 데이터 관리에 분산 원장 기술을 도입하였다. 이와 같이 본 연구는 개인 건강 데이터 관리를 위한 시스템을 개선함과 동시에 분산 원장 기술에 관한 연구의 다양성을 추구하고자 하였다. 이를 통해 헬스 케어 산업의 발전뿐만 아니라 다양한 분야에서 분산 원장 기술을 활용할 수 있게 될 것이라고 기대된다.
The rapid development of the healthcare industry is shifting the paradigm of medical service to provide more personalized healthcare services. In addition, with the Fourth Industrial Revolution, adoption of data-based analytics such as big data, machine learning, and artificial intelligence is accelerating to provide more personalized medical services. Managing health records from an individual perspective is an essential factor in providing more data-driven personalized medical services. Although the popular technology for managing personal health data in the field of healthcare is personal health record (PHR) system, most of the existing PHR systems appear to have failed in business perspective. This is due to the technical, commercial, and legal limitations of centralized based PHR systems. Centralized database systems face commercial issues such as difficulty in data integration of widely scattered health information, discord in standard of data among individual groups, risk of data forgery and modulation, technical issues such as data security risks and lack of data utilization, lack of compensation for participating institutions and principals of data, and burden of server maintenance costs due to the volume of health data growing rapidly. Furthermore, there are other issues such as lack of self-determination by data subjects and restrictions on data exporting from data centers, and legal issues such as legal disputes over data ownership. In particular, data exporting restrictions from data centers have been a major stumbling block in improving data utilization. In order to solve the problems of the centralized PHR systems, the academic communities and the industry are both trying to implement blockchain technology on PHR systems. Studies that proposed a blockchain-based PHR system are expecting the blockchain technology to solve most of the problems of the existing systems. However, blockchain technology is still in the early stages of development, and the following technical issues continue to be discussed. First, storage space expansion is difficult in blockchain technology. Second, although the blockchain technology emphasizes on provision of security, it can be vulnerable to external attacks. Third, though the cost for maintaining the centralized system can be reduced, the cost for maintaining the entire network increases due to functions such as proof of work. Fourth, controversies over privacy from block data sharing exists. Fifth, the user’s private key management issues are constantly brought up. Sixth, in the case of utilizing off-chain blockchain, corrupted blocks may be generated when original data are deleted. Due to these problems, the application of blockchain technology is not expected to solve all the issues of the existing PHR systems. Further, health data are also stored by data centers for blockchain-based systems, which does not solve the issue of data exporting. Therefore, in this study, a framework for data subject-centered health data management based on distributed ledger technology (DLT) is proposed to solve the issues of the existing PHR systems. The framework introduced in this study adopts the distributed ledger concept to provide data subjects with the function to store and manage health data directly on their mobile devices while ensuring the integrity and reliability of health data, and further allow participants to legally and securely share data. To achieve this, detailed requirements were established for seven main functions: authentication, data communication and encryption, relationship and permission setting, health data generation, health data inquiry, health data retrieval and sharing, and health data recovery. Further, in order to design a system that can satisfy all these requirements, the following items were defined: configuration of central server, configuration of individual user node, configuration of institutional user node, configuration of distributed ledger network using mobile device as a node, methods of node authentication, encryption, and verification, and process flow of each function. In addition, an actual system has been implemented to verify the functional effectiveness of the framework proposed in this study. The achievement of design goals and the improvement of the existing systems were verified through a hypothetical scenario. This study provides industrial, technical, and educational implications as follows. There are five industrial implications. First, an individual-driven health management framework is proposed. Second, the foundation for acquiring the ownership of the health data for the subject of data is laid. Third, a solution to legal constraints on health data sharing is provided. Fourth, the utilization of health data can be improved. Fifth, the participation rate of users can be amplified by the distribution of profits through the health data utilization. There are four technical implications. First, DLT using mobile devices as nodes is implemented. Second, mass health data leakage by external intrusion can be prevented. Third, data recovery can be performed without a separate backup system. Fourth, data retrieval in a network including mobile device-based nodes is supported. There are two educational implications. First, a new way of utilizing DLT rather than blockchain technology is proposed. Second, DLT is implemented in health data management. As such, the purpose of this study was to improve the system for personal health data management and to provide the diversity of research on DLT. Through this study, DLT is expected to be applied not only in the development of the healthcare industry but also in various fields.
국문초록 ⅸ영문초록 ⅹⅲ제 1 장 서 론 11.1 연구의 배경 11.2 연구의 목적과 방법 31.3 논문의 구성 51.4 본 연구의 기여 6제 2 장 관련 연구 82.1 스마트 헬스 케어 82.1.1 스마트 헬스 케어의 정의 82.1.2 스마트 헬스 케어 산업의 부상 102.1.3 스마트 헬스 케어 산업의 구성 132.2 개인 건강 기록 142.2.1 개인 건강 기록의 정의 및 필요성 152.2.2 개인 건강 기록의 유형 및 동향 162.2.3 기존 개인 건강 기록 시스템의 과제 212.2.4 개인 건강 데이터 관련법 232.2.4.1 국내법 232.2.4.2 해외 관련법 252.2.4.3 개인 건강 데이터 관련 법적 분쟁 262.3 분산 원장 기술 282.3.1 분산 원장의 정의 및 유형 282.3.2 의료 산업에서 분산 원장 기술의 주요 활용 분야 302.3.3 블록체인 기반의 개인 건강 기록 시스템 사례 322.3.4 블록체인 기반의 개인 건강 기록 시스템의 문제점 35제 3 장 분산 원장 기반의 개인 주도적 건강 데이터 관리 프레임워크 설계 423.1 프레임워크 설계 개요 423.1.1 설계 목표 423.1.2 기능 요구사항 453.1.2.1 인증 453.1.2.2 데이터 통신 및 암호화 453.1.2.3 관계 및 권한 설정 463.1.2.4 건강 데이터 생성 473.1.2.5 건강 데이터 조회 473.1.2.6 건강 데이터 검색 및 공유 483.1.2.7 건강 데이터 복구 493.1.3 설계 참고 기술 503.1.3.1 R3 Corda 503.1.3.2 Firebase 543.1.3.3 암호화 알고리즘 553.2 프레임워크 구성 요소 573.2.1 프레임워크 구성 개요 573.2.2 네트워크 중앙 서버 583.2.3 기관 사용자 노드 593.2.4 개인 사용자 노드 603.3 네트워크 구성 613.4 인증 및 보안 구성 623.4.1 인증 623.4.2 보안 643.5 프로세스 흐름 653.5.1 건강 데이터 기록 653.5.2 건강 데이터 조회 663.5.3 건강 데이터 검색 및 공유 673.5.4 건강 데이터 복원 683.6 제안 프레임워크 레이어 구조 703.6.1 데이터 레이어 713.6.2 네트워크 레이어 723.6.3 합의 레이어 723.6.4 계약 레이어 743.6.5 애플리케이션 레이어 74제 4 장 분산 원장 기반의 개인 주도적 건강 데이터 관리 프레임워크 구현 764.1 제안 프레임워크의 평가 방법 764.2 구현 환경 774.2.1 네트워크 중앙 서버 784.2.2 기관 사용자 노드 804.2.3 개인 사용자 노드 814.3 데이터베이스 구조 824.3.1 중앙 서버 824.3.2 기관 사용자 노드 834.3.3 개인 사용자 노드 844.4 사용자 인터페이스 구현 854.4.1 기관 사용자 노드 854.4.2 개인 사용자 노드 904.5 시스템 사용 시나리오 964.5.1 병원 진료 964.5.2 개인 건강 데이터 검색 및 거래 984.6 기존 개인 건강 기록 시스템과 비교 분석 1004.7 구현 결과 103제 5 장 결론 1065.1 연구의 요약 및 시사점 1065.1.1 연구의 요약 1065.1.2 시사점 1075.2 연구의 한계 및 향후 연구 109참고문헌 111부 록 118