더욱 상세 하 게 는 , 본 발명 의 실시 예 에 따른 데이터 수집 부 ( 120 ) 는 네 가지 다른 출처 로부터 데이터 를 수집 한다 . 먼저 , 혈압 감 시 기 , 글루 코 미터 센서 , 스마트 워치 , 맥박 산소 미터 , 가속도계 , 온도 센서 , 체중계 등 과 같 은 스마트 센서 와 착용 가능 한 장치 를 사용 하 여 혈압 , 혈당 수치 , 심박수 , 스트레스 비율 , 산소 포화도 , 온도 및 중량 과 같 은 환자 의 생리 적 징후 를 모니터링 하 기 위하 여 환자 의 실시간 신체 신호 를 수집 할 수 있 다 . 제안 하 는 시스템 에서 는 웨어 러블 기기 를 환자 의 몸 에 배치 하 여 신체 기능 을 감시 한다 . 추가 적 으로 , 모바일 기기 의 이용 이 크 게 증가 해 , 최근 에 는 건강 관련 어플리케이션 이 잘 개발 되 고 있 다 . 모바일 기기 에 는 인체 의 다른 부분 에 대한 정확 한 정보 를 수집 할 수 있 는 기회 를 제공 하 는 센서 가 포함 되 어 있 다 . 따라서 스마트폰 은 당뇨병 환자 나 BP 환자 로부터 식이 요법 , 운동 , 기타 활동 정보 를 수집 하 고 , 개인 정보 ( 나이 , 성별 , 키 , 기타 정보 ) 를 수집 하 는 데 이용 된다 . 이 정보 는 의료 및 질병 예방 에 중요 하 다 . 하지만 스마트폰 데이터 는 불 안정 성 이 매우 높 고 쉽 게 손상 될 수 있 다 . 따라서 정확 한 건강 관리 및 관련 정보 추출 을 위해 스마트폰 데이터 를 활용 하 기 는 어렵 다 . 효율 적 인 의료 서비스 를 위해 센서 데이터 를 관리 하 고 관련 정보 를 추출 하 기 위해 데이터 마이닝 기술 과 온톨로지 기반 의미 지식 을 활용 했 다 .