최근 급격한 고령화 및 만성 질환으로 인한 사망률 급증이 심각한 문제로 대두되면서 언제 어디서나 환자의 건강 상태를 파악하고 의료 서비스를 제공할 수 있는 유헬스(Ubiquitous Healthcare, U-Health) 산업이 주목받고 있다. 정보통신기술과 의료의 융합을 통해 등장한 유헬스 산업은 IoT(사물인터넷)과 가장 활발한 융합이 이루어지고 있는 산업으로, 이러한 IoT(사물인터넷) 기반 유헬스 산업과 관련된 연구는 기술의 구현에 대한 연구가 주를 이루어 진행되어 연구의 폭이 비교적 좁다. 최근 들어서야 기술적 방향의 제시 혹은 새로운 서비스 및 제품의 제시와 같은 다양한 관점으로 연구의 폭이 확장되고 있으나, 아직 그 수가 적을 뿐 아니라 특허 데이터 등 실증적 데이터를 기반으로 향후 산업의 방향성 제시와 관련된 연구는 더더욱 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 대표적 융합산업 중 하나인 IoT(사물인터넷) 기반 유헬스 산업을 대상으로 특허정보를 활용하여 데이터 수집 및 전처리를 진행하고, 정량적(Quantitative) 분석인 네트워크 분석(network analysis)을 시행한 후, 정성적(Qualitative) 분석인 트렌드 분석(trend analysis)을 시행하여 본 연구의 최종 목적인 유망기술 예측을 진행하였다. 연구결과 ① 개인 사용자의 기록을 대상으로 제어, 송수신, 통신 등의 기능을 제공하는 모듈, ② 위치 및 건강상태에 대한 정보를 생성 및 감지하여 관리하는 인터페이스, 방법 및 장치, ③ 컴퓨터 및 네트워크를 활용한 이미지 모니터링(식별) 시스템, ④ 웨어러블 디바이스 내 센서를 통한 생체(메디컬) 신호의 저장, 식별 및 처리, ⑤ 개인 환자를 대상으로 하는 상태(활동) 원격 추적 시스템 등 다섯 가지의 기술이 유망기술로 예측되었다. 본 연구는 정량적 방법과 정성적 방법을 함께 활용하여 각 방법의 단점을 보완하였으며, 불확실성이 큰 융합산업 내 주체들의 전략 수립에 활용될 수 있는 유망기술을 예측하였다는 데 그 의의가 있다.
U-Health industry, which is able to provide medical service and monitor patients' status regardless of time and place, is currently attracting highly attention with a sudden increase of mortality resulting from aging and chronic diseases. The U-Health industry results from convergence between ICT (Information and Communication Technology) and medical industry. Especially, this industry shows strong relation with IoT (Internet of Things). Studies based on relation between U-Health and IoT, however, have not been generally conducted, focusing on technological descriptions rather than other aspects. Even though some studies are paying attention to various perspectives such as technological roadmap, novel service and products, it is not abundant but also shows limitation on the research concerning future suggestion or direction of the industry based on empirical data such as patent data. Thus, in this study, we conducted 'network analysis' as quantitative analysis and 'trend analysis' as qualitative analysis. After two analysis, we predicted the future promising technologies, which is the ultimate goal of this study. To analyze, we collected patent data related on U-Health industry based on IoT, and pre-processsing the data. The result of analysis shows five promising technologies. ① Module providing function as control, incoming-outcoming, and communication concerning the record of personal user, ② Interface or Methods managing information on location and physical condition, ③ Image Monitoring System using computer and network, ④ Identification of biological signal through sensor in wearable devices, ⑤ Remote Tracking System for status of an individual patient. This study used quantitative and qualitative analysis together to complement each weak point. Finally, this integrated analysis has significance in terms of giving guidance for researchers and businesses to develop strategy in convergence industry, which has high uncertainty, and helping them predict promising technologies in uncertainty.