유전 알고리즘과 2단계 필터링 방식을 이용한 효율적 자동 스마트 헬스케어 시스템

본 논문은 신뢰성, 신속성 및 에너지 효율성을 향상시키기 위해 2단계 필터링 방식과 다목적 유전 알고리즘(GA)을 통합한 효율적이고 자동화된 스마트 헬스케어 통신 프레임워크를 제안한다. 첫 단계에서는 이질적인 센서(예: 혈압, 포도당 수치, ECG, 환자 움직임, 주변 온도)로부터 수집된 생리 신호를 적응형 최소자승(LMS) 필터로 전처리하여 노이즈 및 움직임 인공물을 억제하고 분석 전 신호 품질을 향상시켰다. 두 번째 단계에서는 GA 기반 최적화 엔진이 종단간 지연, 신호대잡음비(SNR), 에너지 소비 및 패킷 손실률(PLR)을 공동 고려하여 최적의 라우팅 경로와 전송 매개변수를 선택한다. 2단계 필터링 전략인 LMS는 노이즈 제거되고 우선순위가 높은 기록만을 후속 처리 위해 전달하여 임상 네트워크를 지원하는 신속한 전달을 가능케 한다. 제안 메커니즘은 30~100개 장치와 여러 세대를 포함한 광범위한 시뮬레이션을 통해 평가되었으며 두 기존 스마트 헬스케어 방식과 비교되었다. 결과는 통합된 GA와 필터링 접근법이 종단간 지연을 10% 감소시키고 통신 지연과 에너지 소비를 줄이며, 패킷 전달률을 약 15%, 처리량, SNR 및 전체 서비스 품질(QoS)을 최대 98%까지 향상시킴을 보여준다. 이러한 결과는 제안된 프레임워크가 스마트 헬스케어 환경에서 조기 질병 감지, 지속적 모니터링 및 적시 개입을 위한 확장 가능하고 지능적인 통신 기반을 제공함을 나타낸다.