보건소 방문간호사업 의사결정지원을 위한

데이터웨어하우스 구축에 대한 연구

연세대학교 보건대학원

보건정보관리학과

전 경 회

보건소 방문간호사업 의사결정지원을 위한

데이터웨어하우스 구축에 대한 연구

지도 채 영 문 교수

이 논문을 보건학 석사학위 논문으로 제출함

2000年 12月 21日

연세대학교 보건대학원

보건정보관리학과

전 경 회

감사의 글

지금의 제가 있기까지 가장 가까운 곳에서 정성으로 뒷바라지 해주신 사

랑하는 부모님과 가족들에게 진심으로 감사드립니다.

때로는 호되게 때로는 칭찬으로 2 년반의 대학원생활 동안 많은 가르침

을 주시고 본 논문이 완성될 수 있도록 세심한 지도를 해주신 채영문 교수

님께 진심으로 감사드립니다. 부족한 논문이지만 깊은 관심으로 많은 조언

을 해주신 김의숙 교수님과 김석일 교수님께 감사드립니다.

저의 대학원 생활의 길을 열어 주시고 언제나 같은 모습으로 지켜봐 주

신 한성현 교수님께 감사드리고 무거운 몸으로 세심하게 지도해주신 호승희

선생님께도 고마운 마음을 전합니다. 2 년 반의 대학원 생활동안 함께 공부

하며 힘이 되어준 미라누나, 기호선배, 규형, 은경, 경원 그리고 연구실 후배

혜숙, 지원, 동훈에게 감사의 마음을 전하고 대분분의 시간을 과천에서 함께

한 상근이형, 이학준 선생님, 김재훈 선생님, 후배 유헌이 그리고 소장님 이

하 보건소 직원분들께도 감사의 마음을 전합니다.

바쁜 업무중에도 결실을 맺을 수 있도록 배려해주신 윤기오사장님과 이

영택선생님 그리고 엣 메디카 가족여러분께 감사의 마음을 전합니다.

대학원생활 동안의 배움이 헛되지 않도록 언제나 노력하는 자세로 최선

을 다하는 모습으로 앞으로의 삶을 살아가도록 하겠습니다.

2000 년 12 월

전 경 회

i

목 차

국 문 요 약 ⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅vi

I .서 론 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1

１.연구 배경 및 의의· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1

２.연구 목적 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4

II .이론적 배경· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5

１.보건소 정보시스템 발전과정과 현황 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5

２.방문간호사업 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 7

가.방문간호사업의 특성 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 7

나.방문간호사업의 방향 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 9

３.데이터웨어하우스 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 11

가.정의 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 11

나.데이터웨어하우스 데이터 구조 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 14

다.데이터웨어하우스와 데이터마트 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 16

４.온라인 분석처리 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 21

가.온라인 분석처리의 정의· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 21

나.운영시스템과 OLAP 시스템 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 22

III.연구방법 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 24

１.연구 대상 및 범위 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 24

２.연구 모형 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 25

３.방문간호사업 시스템 분석 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 26

ii

가.방문간호 업무분석 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 26

나.구조적 분석기법에 의한 시스템 분석 · · · · · · · · · · · · · · · · 26

４.보건소 방문간호 데이터웨어하우스 구축 · · · · · · · · · · · · · · · 27

가.데이터 모델링 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 28

나.데이터 변환 및 추출 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 29

다.데이터마트 설계 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 29

５.방문간호사업을 위한 의사결정지원 시스템 개발 · · · · · · · · · · · 30

IV .연구결과· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 31

１.구조적 분석기법에 의한 방문간호 시스템 분석· · · · · · · · · · · · 31

가.방문간호사업 업무 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 31

나.계층적 입출력 모형 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 33

다.자료 흐름도· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 35

２.보건소 방문간호 데이터웨어하우스 · · · · · · · · · · · · · · · · · · 38

가.보건소 운영 데이터 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 38

나.데이터의 변환 및 추출 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 40

다.방문간호 데이터마트 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 45

３.의사결정지원을 위한 의사결정지원 시스템 · · · · · · · · · · · · · · 48

가. OLAP 을 이용한 다차원 모델 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 48

나.의사결정지원을 위한 사용자 응용프로그램 · · · · · · · · · · · · · 51

다.향후 보건소 의사결정지원을 위한 데이터웨어하우스 모형 · · · · 56

라.기존 보건소 정보시스템과의 연계 · · · · · · · · · · · · · · · · · · 58

V .고 찰 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 61

VI .결 론 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 64

iii

표 목 차

표 1. OLTP 와 OLAP 의 비교⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅23

표 2. 보건소 데이터베이스⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅ 39

표 3. 방문간호사업 다차원 모델링을 위한 OLAP 분석항목⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅ 48

iv

그림목차

그림 1. 데이터웨어하우스 내부 데이터의 구조⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅15

그림 2. 독립형 데이터마트⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅19

그림 3. 방문간호사업 시스템 HIPO⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅34

그림 4. 방문간호사업 시스템 배경도⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅35

그림 5. 방문간호사업 시스템 자료 흐름도(level 1) ⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅36

그림 6. 방문간호사업 시스템 자료 흐름도(level 2) ⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅37

그림 7. 주민 데이터 통합⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅41

그림 8. 진료 상병명 일치⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅42

그림 9. 방문간호사업의 단계별 정의⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅46

그림 10. 방문간호 데이터마트 모델링 ⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅47

그림 11. 차원 테이블과 사실 테이블 선택화면⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅50

그림 12. 방문간호 데이터마트 큐브의 스타 스키마 화면⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅50

그림 13. 방문간호 의사결정지원 시스템 초기화면⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅51

v

그림 14. 방문간호 현황분석 화면⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅ 52

그림 15. 방문간호 서비스 수행내역 분석화면⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅ 53

그림 16. 방문간호사업 실적분석 화면⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅ 54

그림 17. 방문간호 특성 및 조건분석 화면⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅ 55

그림 18. 보건소 의사결정지원을 위한 데이터웨어하우스 모형 ⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅ 58

vi

국문요약

21 세기 건강증진개념의 대두로 지역사회 보건의료를 담당하고 있는 보

건소의 역할이 증대되면서 지역사회 보건관련 데이터에 대한 중요성 또한

커지고 있다. 체계적인 지역보건의료 및 정책을 세우기 위하여 기초의료 데

이터인 보건소 진료정보를 체계적으로 관리하고 효율적으로 활용할 수 있

는 방안을 마련하는 연구 또한 필요하다.

본 연구에서는 보건소사업 중 방문간호사업을 대상으로 그 특성을 파악

하고 현 방문간호사업의 업무를 분석 하였다. 그리고 새로이 정의된 방문간

호사업 서비스 표준화 틀을 토대로 개발된 시스템의 관련 데이터를 효율적

으로 관리하기 위한 방법으로 데이터웨어하우스(data warehouse)를 설계하였

고 이를 바탕으로 방문간호사업 데이터마트(data mart)를 구성한 후 사용자

분석 기법인 온라인 분석 처리을 이용한 사용자용 프로그램을 개발함으로써

의사결정지원에 활용할 수 있도록 하였다.

방문간호사업의 업무를 분석하고 문제점을 파악하기 위하여 현재 진행중

인 보건소 표준화 틀 개발사업의 연구 내용을 토대로 업무의 영역과 업무별

요구사항 파악을 통하여 데이터웨어하우스로 구축해야 하는 데이터베이스의

범위를 정하고 이에 따라 데이터를 추출, 정제, 변환함으로써 데이터웨어하

우스를 구축하였으며, 데이터마트 설계를 위하여 방문간호사업 업무를 단계

별로 내용정의를 한 후 Microsoft 사의 SQL Server Enterprise Manager 를 이용

하여 데이터 모델링을 하였다.

구축된 데이터마트로부터 의사결정지원을 위한 의사결정지원시스템을 개

vii

발하기 위하여 사업 단계별 OLAP 분석 내용을 정의하였고 이를 토대로

SQL olap Server 7.0 의 olap manager 를 이용하여 다차원 모델을 설계하였다.

마지막으로 최종 사용자가 OLAP 분석 내용을 파악하기 편하고 이해하기 쉽

게 하기 위하여 그래프와 스프래드쉬트를 이용한 사용자 응용프로그램을

Microsoft 사의 VBA(Visual Basic for Application)로 개발하였다.

본 연구의 특징으로는 첫째, 보건소 기초데이터를 활용하여 지금까지 전

혀 시도된 적이 없는 보건소용 데이터웨어하우스를 설계 하였고 복잡한 데

이터들을 수집하여 분석에 활용할 수 있도록 표준화하여 변환작업을 거침으

로써 분석 시 용이하게 하였다. 둘째, 보건소 여러 업무 중 방문간호사업에

대한 시스템 분석을 새로이 함으로써 그간 문제시 되어 왔던 방문간호서비

스의 표준화 틀을 확립하는 계기가 되었고 여러 가지 분석자료를 통해 지역

사회 보건의료사업 중 방문간호사업의 중요성을 확인하는 계기가 되었다.

향후 본 시스템을 좀더 확대하여 보건소 전체사업에 적용시킴으로써 다

양한 보건소사업을 담당하는 사용자들이 데이터에 쉽게 접근하게 됨에 따라

요구사항에 맞는 다차원 분석이 용이해질 수 있을 것이다. 이와 같이 축적

된 정보를 활용하여 가치 있는 정보를 추출해 내어 의사결정지원을 받음으

로써 지식기반의 지역사회 보건의료정책수립과 효율적인 보건소 사업운영이

가능하게 될 것이다.

1

I .서 론

１. 연구 배경 및 의의

지역사회 중심의 건강증진개념의 대두로 21 세기에는 보건의료정책의 주

된 관심이 질병의 치료 외에 생활습관, 식생활, 영양, 운동, 여가 등을 포괄

하는 건강증진 활동을 강화하는 방향으로 추진해 나가고 있는 실정에서 정

책수립의 기본이 되는 지역사회 보건의료 관련데이터와 정보 또한 중요한

필요충분조건이 되고 있다. 정보시스템은 크게 두 가지 측면에서 정의할 수

있다. 설계 지향적인 측면과 이용 지향적인 측면인데 일반 사용자의 입장에

서는 이용 지향적 측면의 정의가 더 중요할 것이다. 현재 공공의료 기관인

보건소도 정보시스템의 급격한 발전과 더불어 병원의 전산화에 못지않은 정

보시스템을 구축하여 사용하는 보건소가 확대되고 있고 이렇게 축적된 데이

터는 정보로서 가치를 지녔음에도 불구하고 사장되어 활용성이 미약한 실정

이다.

보건의료 분야는 타 분야 보다 많은 통계자료와 지표가 존재하며 이것들

을 효과적으로 관리하지 못하면 합리적인 국가보건정책을 수립할 수 없다.

따라서 우리나라의 보건의료체계를 효과적으로 기획, 관리, 조정하는데 필요

한 기초데이터를 수집하기 위한 시스템을 구축하고 이렇게 축적된 데이터를

활용하여 보건의료체계 전반을 대상으로 한 체계적이고 합리적인 분석을 행

2

함으로써 전체적인 관점에서 국가의 보건정보를 산출할 수 있는 기반을 마

련해야 한다.

보건의료분야의 정보시스템이 급격히 발전함에 따라 정보의 양도 많아지

고 데이터로 축적됨에 따라 필요한 정보를 찾아 내어 가치 있는 지식으로

발전시키는 것이 요구되어지고 있고, 대량의 데이터를 지식으로 효과적으로

저장, 관리, 활용할 수 있는 지식 기반 경영시스템의 필요성이 대두되고 있

다(조성원, 1998). 다시 말하자면 단순히 데이터나 정보를 입력, 조회, 출력하

는 역할이 아니라 지식을 바탕으로 지속적인 업무지식을 창출하고 필요한

정보를 어떤 방법으로든 적절하게 제공해 주어 의사결정자에 도움을 줌으로

써 조직을 효과적으로 통제하고 조직성과를 높여줌으로써 좋은 정보시스템

으로 평가 받을 수 있다.

Kennevan(1970)은 의사결정지원 시스템(decision support system, DSS)을 ‘조

직의 운영과 환경에 관련된 과거, 현재 및 앞으로 예상되는 미래의 정보를

제공해 주기 위해 조직화된 방법으로 조직의 의사 결정자들에게 적절한 시

기에 정보를 제공해 줌으로써 조직의 계획, 운영 및 통제 기능을 지원해 주

는 시스템’이라고 정의하였다. 그러므로 보건소 정보시스템에서 의사결정지

원 시스템은 보건소 사업을 총괄하는 보건소 소장뿐아니라 각 사업을 관리

하는 사업 담당자들이 보건사업을 추진함에 있어 과거의 축적된 보건의료

데이터로부터 의미있는 정보를 제때에 제공받고 원하는 정보를 쉽게 얻을

수 있게 함으로써 효율적인 사업진행을 할 수 있게되고 보건사업의 조직 관

리 및 통제, 기획에 있어서 도움을 받을 수 있다. 이와 같은 의사결정지원

시스템이 일반적인 보건정보시스템의 경영자정보시스템과 차별화되는 이유

는 정보추출의 접근 용이성과 관리자가 원하는 다양한 정보의 획득 가능성

3

을 들 수 있다.

최근 몇 년에 걸쳐 대기업을 중심으로 대량의 데이터를 포함하고 있는

정보시스템을 구축, 관리할 수 있는 데이터웨어하우스가 새로운 아키텍쳐로

각광을 받고 있으며, 이와 함께 방대한 양의 데이터로부터 함축적이며 잠재

적 유용성이 있는 정보를 발견할 수 있는 지식탐사 방법인 데이터마이닝

(data mining)에 대한 중요도가 또한 증대되고 있다(조남철 등, 1999). 정보지

식사회에서 차별화 된 보건의료 정책을 수립하기 위해서는 각 보건소에 산

재 되어있는 축적된 정보를 효과적으로 활용할 수 있는 데이터웨어하우스

구축이 필요하고 이 웨어하우스를 통해 가치있는 정보를 추출해 내어 의사

결정지원을 받음으로써 지식기반의 지역사회 보건의료정책수립과 효율적인

보건소 사업운영이 가능하게 된다.

본 연구는 보건소의 여러 사업 중 방문간호 사업에 대한 의미 있는 정책

결정을 세우기 위해서 보건소의 기본 데이터인 진료 및 검진데이터, 주민

개개인의 기초정보 자료, 방문간호 데이터를 기반으로 데이터웨어하우스를

구축하고 이를 활용하여 다차원 분석을 통해 가치 있는 정보를 추출함으로

써 사업 관리자의 의사결정에 도움을 줄 수 있는 데이터를 제공하는데 의의

가 있다고 하겠다.

4

２. 연구 목적

본 연구는 보건소의 진료 및 각종 보건의료데이터를 활용하여 보건소 사

업중 방문간호사업의 의사결정을 지원하는 데이터웨어하우스를 설계하고 확

산방안을 제시하는데 그 목적이 있다. 구체적인 목적은 다음과 같다.

첫째, 보건소의 방문간호사업에 대한 시스템 분석 및 설계를 한다.

둘째, 보건소 보건의료데이터에 대한 데이터웨어하우스를 구축하고 지역사

회 방문간호사업의 의사결정지원을 위한 데이터마트를 구축한다.

세째, 사용자의 데이터액세스 및 분석을 위한 응용프로그램을 설계하고 의

사결정지원 시스템을 개발한다.

넷째, 지역사회 건강증진을 위한 보건소 데이터웨어하우스의 적용방안 및

향후 발전모델을 제시한다.

5

II .이론적 배경

１. 보건소 정보시스템 발전과정과 현황

보건소는 지역주민의 일차진료 및 각종 보건사업을 총괄하는 곳으로 우

리나라 지역보건의료 부문에서 가장 중심이 되는 기관으로서 사립기관과는

차별성을 가지고 질병예방, 건강유지 증진, 추후관리 및 재활업무를 주로 담

당하는 기관이다. 2000 년 현재 우리나라에는 전국적으로 245 개의 보건소와

1988 년부터 의료취약지역에 위치한 보건소에 20-40 병상 규모의 입원 시설

을 갖추고 내과, 외과, 산부인과, 소아과, 치과와 외래 및 입원진료를 제공하

고 있는 15 개의 보건의료원이 있는데 이들 보건소/보건의료원은 서울특별

시, 광역시 및 중 소도시에는 구마다 1 개소, 군 지역에는 군마다 1 개소씩

설치, 운영되고 있다.

지역보건의료란 ‘지역주민이 그 생활기반 속에서 스스로의 건강을 유지

하고 증진시켜 생활의 향상을 도모하기 위해 필요한 보건의료의 여러 기술

을 조직적이고 체계적으로 제공하는 일련의 활동과정’이라고 정의할 수 있

다. 이와 같은 활동을 효과적으로 지원하기 위한 지역보건의료 정보시스템

은 그 지역의 보건의료 상태를 명확히 파악하여 보건사업의 기획, 수행, 그

리고 평가에 필요한 정보를 신속하고도 정확하게 제공하여야 한다(채영문,

1994).

1980 년대 이후 우리나라 정부에서는 정보화 사회의 기반구축을 위하여

6

많은 노력을 기울여 왔으며 보건의료 분야에서는 1 단계 우선 추진 사업인

국민연금관리 외에 보건의료정보관리가 행정전산망 대상업무의 일부로 선정

되어 과거 보건사회부의 주관하에 추진 되었다. 지역보건의료 분야에서 컴

퓨터를 전략적으로 사용하기 시작한 것은 의료보험제도의 실시 이후 늘어난

업무량을 신속하고 효율적으로 처리하기 위한 것으로부터였다. 과거 대부분

수작업으로 처리했던 의료보험청구, 민원업무, 통계업무 등은 사무자동화 차

원에서 전산화함으로써 업무의 능률을 향상시켰다.

보건소 정보체계는 주로 보건소 업무의 근간을 이루고 있는 가족계획, 결

핵관리, 모자보건, 1 차진료, 약품 및 비품 관리업무를 대상으로 개발되었다.

그러나 과거 개발된 보건소 정보체계는 개발시 개별적으로 추진되었기 때문

에 시범 보건소의 특성과 업무에 따라 조금씩 상이하였으며, 프로그램 개발

시 사용된 언어 또한 다양하였다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 보건복지

부 주관하에 Posdata 와 손잡고 1994 년부터 보건소정보시스템을 개발하였으

며 현재 3 차 개발이 완료되어 전국적으로 60 여 개의 보건소에서 사용하고

있다.

보건소 정보시스템의 목적은 첫째, 보건사업의 기획과 평가에 필요한 정

보를 산출하고 둘째, 지역의 보건지표나 주요통계를 산출하며 셋째, 보건소

직원의 생산성을 높이고 보건소의 효율적인 운영을 돕는 정보를 제공하는데

있다. 비록 보건소 전산화가 단기적으로는 막대한 비용이 드는 것으로 생각

되지만 장기적인 측면에서 볼때에는 인력, 경비 및 비용 절감의 효과를 가

져왔고 시스템의 진전으로 인해 행정업무의 처리가 빨라짐에 따라 통상적인

사무업무가 감소되고 이러한 기계적인 업무 외에 보건소 정보시스템은 사업

기획 및 평가에 필요한 정보를 제공하여 관리자의 의사결정을 도울 수 있으

7

며 우리나라 보건통계의 기초자료를 생산하는 기능도 수행한다. 또한 정보

교환 및 조회업무에도 데이터 베이스가 활용되어 서류의 이동이 줄고 절차

와 표식의 표준화 등 행정의 간소화가 이루어짐으로써 나아가 대 주민 서비

스 향상과 함께 행정의 생산성 향상을 가져오게 되었다.

２. 방문간호사업

가. 방문간호사업의 특성

방문간호사업은 연속적인 보건의료전달체계의 한 부분으로써 국민 누구

나 포괄적인 보건의료의 형평성과 동등한 접근도를 유지하여 질적인 삶을

유지하며 궁극적으로 복지사회를 실현하고자 실시하는 하나의 보건의료 제

도이다.

방문간호사업의 목적은 스스로 건강을 관리할 능력이 없거나 기본적인

건강서비스를 제공 받지 못하는 소외계층 가정을 대상으로 양질의 보건의료

서비스를 제공하여 대상자들의 건강유지, 증진을 도우며 환자의 빠른 회복

과 환자가족의 건강관리 능력을 함양시켜 주고 건강과 관련된 모든 가정의

문제점을 처리 또는 연계하여 줌으로써 시민의 건강보호가 확대되고 자립,

자활의욕을 고취시키고자 함에 있다(방문간호사업 운영지침, 2000). 이 목

표 도달을 위하여는 주민들 스스로 긍정적이고 적극적인 태도로 건강을 지

키고 질병예방 및 치료를 해결하려는 노력과 보건소와의 공동노력 없이는

목표도달이 불가능하게 되므로 주민 스스로의 노력은 방문간호사업을 통해

서 이루어지게 된다. 더욱이 저소득층 주민들은 질병, 생활고 등이 큰 문제

8

로서 가족전체의 건강까지 잃게 되므로 저소득층 주민에게 주어지는 포괄적

인 방문간호는 보건사업의 목표도달에 기초가 되게끔 성공으로 이끌어가는

중요한 사업이다. 방문간호사업의 기본 방침을 보면 다음과 같다.

� 지역사회 내에서 제공되는 보건의료서비스와 복지서비스를 통합하여

포괄적인 서비스를 제공한다.

� 방문간호사업의 단위는 가족을 대상으로 한다.

� 지역적 특성, 거리상의 근접성, 가구수 등을 고려하여 보건간호 인력

별로 지역을 분할한 지역담당제를 실시한다.

� 가정 방문을 통하여 포괄적인 보건의료서비스를 제공하되 전문적인

서비스가 필요한 특정집단의 경우는 보건소 의뢰 체계망을 구축하여 해

결하거나 필요시 개별적인 특수 사업을 운영한다.

� 지역사회 주민참여를 유도하고 지역사회 내에서 보건사업에 활용할

수 있는 자원봉사의 인력을 발굴, 훈련하여 적극 활용한다.

� 보건소를 중심으로 지역사회내 민간의료기관, 사회복지 관련기관, 비

영리 민간단체들과 의뢰망를 구축하여 협조체계를 유지한다.

한국에서 1990 년 이후 논의된 방문간호의 대상은 크게 세가지로 나누어

환자와 건강인 및 저소득자를 들 수 있다. 환자는 만성퇴행성질환자, 심신

장애자, 정신질환자, 암환자, 임종환자, 특수처치를 요하는자 등으로 요약

할 수 있으며 건강인은 노인인구, 임산부, 신생아 및 영유아 등이다. 그리

고 저소득자가 방문간호사업의 대상으로 되고 있음을 알 수 있다(김화중,

1993). 방문간호사업의 범위는 우선 해당지역의 전 지역주민을 대상으로 포

괄적인 보건의료 서비스를 제공하는 것을 원칙으로 하고 방문간호 요구가

높다고 판단되는 저소득 가족에 우선순위를 두되 보건소별로 중점관리대상

9

과 일반관리대상으로 구분하여 관리한다.

나. 방문간호사업의 방향

보건소에서의 지역사회 간호사업을 효율적으로 운영하려면 대민 서비스

를 하는 일선조직으로 포괄적인 서비스를 제공해야 한다. 그러므로 지역사

회간호사는 담당지역에 대한 진단, 기획, 수행, 평가를 통하여 지역사회 주

민의 요구와 지역 특성에 맞는 사업을 추진하여야 한다. 또한 주민의 접근

과 이용이 용이하며 서비스의 전환, 주민을 위한 사업을 할 수 있게 하여야

한다.

방문간호는 보건간호사가 가정을 방문하여 가족단위로 건강문제를 확인

하고 이에 의거한 포괄적인 건강서비스를 제공하는 것으로 지역사회 보건의

료사업을 수행하는 기본 접근방법으로 특히 소외되거나 동기화 되지 못한

대상자들에게 지역사회 보건의료사업을 수행할 수 있는 가장 적합한 방법이

다. 뿐만 아니라 지역사회 노인인구의 증가와 노인단독 세대의 급증으로 인

한 노인보건문제의 증가와 만성퇴행성질환, 정신질환 및 재활환자 등 장기

적인 관리가 요구되는 대상자들이 급증함에 따라 기관중심에서 지역사회 중

심으로 가정을 기반으로 포괄적이고 지속적인 소비자 중심의 평생건강관리

대책이 강조되고 있다(보건복지부, 1999).

이와 같이 방문간호사업의 중요성이 그 어느 때 보다도 중요시 되고 있

는 현상황에서도 보건소조직 중에서 방문간호조직이 차지하는 비중과 그 위

치는 매우 미미할 뿐 아니라 체계적이고 조직적으로 활동하지 못하고 있는

실정이다. 1999 년 공공근로 방문간호사업 수행을 위하여 조사한 바에 의하

면 방문간호사업을 위한 지침서조차 없는 보건소가 165 개 보건소 중 90.4%

10

이었으며 대부분의 보건소의 경우 1-2 명의 보건간호사가 방문간호를 담당

하고 있는 것으로 조사되었다(보건복지부, 1999).

현 방문간호사업의 문제점과 애로사항에 대해 방문간호 책임간호사를 대

상으로 토의를 실시한 바에 의하면 아직도 상당수의 간호사들이 업무의 중

요성을 인식하지 못하거나 해야 할 업무과제에 비추어 인력부족과 방문간호

사업의 업무내용이나 업무범위, 팀 활동방법, 의뢰체계 및 연계방안 등 업

무의 표준화가 되어 있지 않아 많은 갈등과 어려움을 겪고 있음을 지적하였

다. 이와 같이 제시된 문제점을 해결할 수 있는 대안을 중심으로 앞으로의

방향을 제시하면 다음과 같다.

방문간호사업은 보건소에서 행해지는 사업의 한 종류가 아니라 보건소

사업 기획의 기본이며 지역사회 진단을 통해 제공되어질 서비스를 결정하며

이 서비스제공의 기본 접근방법이 방문간호 사업이고 효율적으로 방문간호

사업이 제공되어지려면 방문간호서비스의 표준화 틀 개발이 우선되어야 한

다. 방문간호사업은 지역을 대상으로 하기 때문에 단기간동안 한시적으로

투입되는 인력보다는 사업의 계속성이 보장되는 보건소의 정기인력으로 운

영하는 것이 주민 만족도 뿐만 아니라 서비스의 질적인 측면도 높일 수 있

다.

보건소의 간호사가 방문간호사업 업무 뿐만 아니라 보건소의 다른 업무

를 지원하는 현실을 감안한다면 전체 보건소 관할 지역인구를 대상으로 방

문간호 사업을 수행하는 데에는 보건소 방문간호사가 부족하다. 따라서 보

건소의 방문간호사를 단계적으로 확충할 수 있는 대책이 수립되어야 한다.

방문간호사업의 효과를 논함에 있어 초점이 방문간호사업 조직이나 사업

수행인력보다는 제공되는 방문간호서비스의 내용과 대상자 관리이어야 한다.

11

따라서 방문간호사업의 효율성을 높이기 위해서는 방문간호서비스의 표준화

틀 개발과 더불어 대상자의 특성뿐만 아니라 제공받은 서비스 내용 및 횟수,

추후관리 등에 대한 자료를 관리할 수 있는 데이터베이스 구축이 필수적이

다(김의숙, 2000).

３. 데이터웨어하우스

가. 정의

데이터웨어하우스의 아버지라는 Inmon(1994)은 데이터웨어하우스를 “경

영층의 의사결정지원을 위한, 통합적, 시계열적, 주제지향적, 비휘발성적인

데이터의 집합(A data warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant, non-

volatile collection of data in support of management’s decision making process.)” 으

로 정의하고 있다. 여기서 주제지향적이란 통합의 관점에서 조직이 갖고있

는 정보를 업무중심이 아닌 특정주제 중심으로 구성하는 것을 뜻하며, 통합

은 서로 다른 부분에 걸쳐 이질적 형태로 저장된 정보를 기업의 부문에 관

계없이 널리 사용될 수 있도록 단일화하는 것을 의미한다. 또한, John

cox(1995)에 의하면 “데이터웨어하우스는 여러 시스템에서 모아진 원시 데

이터를 경영자와 분석가들에 의해 사용될 정보의 형태로 변형해 놓은 것”

이라고 정의하고 있고 Infomix 사에 의하면 “데이터웨어하우스는 분석과 의

사결정을 지원하기위해 분석가와 경영자가 사용할 수 있는 통합된 데이터의

집합” 이라고 정의하고 있다. Poe(1996)는 ‘의사결정 지원시스템의 기초로 사

용되는 읽기 전용의 분석적 데이터베이스’라고 정의하고 있다.

12

데이터웨어하우스는 원래 IBM 사가 “Information warehouse”라는 개념으로

발표하였고, 가트너 그룹에서는 “Business Intelligence”라고 표현하기도 한다.

결국 데이터웨어하우스란 기업내의 조직원들에게 일어나는 의사결정업무를

지원하기 위해 데이터를 주제별로 전략적으로 모아놓은 것이라 할 수 있다.

데이터웨어하우스는 단순히 하나의 데이터베이스가 아니라 데이터가 수집되

고 처리되고 활용되는 하나의 환경으로 이해되어야 하며, 이런 의미에서 데

이터웨어하우징이라는 단어가 사용되기도 한다. 데이터웨어하우징(data

warehousing)이란 데이터 창고를 구축, 유지, 운영하는 일련의 프로세스를

의미한다(Bischoff 등, 1997). Gardner(1998)는 ‘데이터웨어하우징은 기업의 독

립 및 상세정보를 모으기 위하여 다양한 소스로부터 데이터를 수집하고 관

리하는 과정’이라고 정의한다. 데이터웨어하우스의 개념을 이론적인 측면에

서 요약하면 다음과 같다.

� 수년간의 과거 데이터(historical data)와

� 각 부서에서 발생한 데이터(internal data)와

� 외부 데이터(external data)를

� 주제별로 통합(subject – oriented)하여

� 별도의 프로그램 없이 사용자 스스로(end user computing)

� 즉시에(real time)

� 여러 각도의 분석(multi – dimensional analysis)이 가능한

� 통합 분석(grand integrated analysis) 시스템이다.

데이터웨어하우스는 이와 같이 여러가지 의미로 표현되어지고 있으므로

한마디로 정의내리기는 결코 쉬운 일이 아니다. 가장 일반적으로 받아들여

지고 있는 데이터웨어하우스의 정의는 Inmon 이 기술한 것으로서 다음의 성

13

격을 지닌 데이터의 집합체를 의미한다.

� 주제지향성 (subject oriented)

데이터웨어하우스내의 데이터는 일상적인 트랜잭션을 처리하는 프로세스

중심 시스템의 데이터와 달리 일정한 주제별 구성을 필요로 한다.

기업에서는 중요한 주제의 측면(subject area)을 중심으로 구성되고 실제

실행 시스템(operational system)에서는 프로세스 중심의 설계를 하게 되고 데

이터웨어하우스에서는 기업의 중요한 주제별 분야를 설계하게 된다.

� 통합성 (integrated)

데이터웨어하우스내의 데이터는 고도로 통합되어야만 한다.

이제까지 개발되었던 각각의 응용 프로그램에서 얻어진 데이터들이 하나

의 내용에 각각 다른 형태의 포맷으로 이루어져 있을 경우 각각의 자료들을

통합된 형태로 해석하거나 다양한 단위로 작성되어진 자료를 단일의 모델로

통합한다. 즉, 기반이 되는 자료들이 어떠하건 간에 데이터웨어하우스에 저

장되는 자료는 전체적으로 일관성을 가져야 한다.

� 비휘발성 (non-volatile)

데이터웨어하우스의 트랜잭션 작업은 데이터의 로딩(loading)작업과 데이

터 액세스(access) 두 가지 작업으로 이루어져 있으며 읽기전용으로 존재하

여 갱신이나 삭제 등이 적용되지 않으므로 수시로 변한다는 의미의 "휘발성

"을 갖지 않게 된다.

� 시계열성 (time variant)

데이터웨어하우스의 데이터는 일정한 시간 동안의 데이터를 대변하는 것

으로 그 데이터에 접근하는 순간에 정확한 자료여야 하므로 "스냅 샷 (snap

shot)"과 같다고 할 수 있다. 따라서 데이터 구조상에 '시간'이 아주 중요한

14

요소로서 작용한다. 이와 같은 이유에서라도 데이터웨어하우스의 데이터에

는 수시적인 갱신이나 변경이 발생할 수 없다.

나. 데이터웨어하우스 데이터 구조

데이터웨어하우스 내부에 저장될 데이터는 서로 다른 수준의 상세화 정

도에 따라서 오래된 상세수준의 데이터(대개는 대용량 기억장치에 기억되어

있는), 현재 상세수준의 데이터, 약간 요약된 수준의 데이터, 그리고 고도로

요약된 수준의 데이터 등이 있다. 데이터는 운영 환경으로부터 데이터웨어

하우스 환경으로 옮겨진다. 운영 환경에서 데이터웨어하우스 환경으로 데이

터가 옮겨질 때에는 일반적으로 대량의 데이터 변환이 이루어진다. 일단 시

간이 지나면 데이터는 현재의 상세 수준에서 오래된 상세 수준으로 옮겨진

다. 데이터가 요약될수록, 현재 상세수준에서 약간 요약된 데이터로, 약간

요약된 데이터에서 고 수준의 요약 데이터로 옮겨진다(Inmon, 1997). 데이터

웨어하우스 데이터 구조는 그림 1 과 같이 6 가지의 데이터 형태로 이루어

진다.

15

그림 1. 데이터웨어하우스 내부 데이터의 구조

� 현재의 상세 데이터(current detail data) : 데이터웨어하우스에 저장되는

데이터 유형 중 가장 기본적인 데이터이며 일정시점이 지나면 과거의

상세 데이터로 변환된다.

� 과거의 상세 데이터(older detail data) : 가끔 필요에 의해 액세스되는 데

이터로서 테이프와 같은 기록매체 속에 백업용으로 저장된다.

� 1 차 요약된 데이터(first summarized data) : 현재의 상세 데이터로부터

상대적으로 낮은 수준의 구체성을 가지고 추출된 데이터로, 요약을 위

한 시간단위 및 요약 데이터에 들어가야 하는 내용을 결정한다.

� 압축, 요약된 데이터(hightly summarized data) : 1 차 요약된 데이터로부

아래로의 흐름

(보관, 폐기)

메타 데이터(Meta data)

Summarization

Aging process

운영, 외부 데이터

과거의 상세데이터 현재상세데이터 1 차요약데이터 압축요약된데이터

위로의흐름(요약) 안으로의 흐름

16

터 사용자의 손쉬운 접근과 상위 수준에서의 정보를 파악하기 위해 사

용되는 데이터이다.

� 메타 데이터(meta data) : 운영 데이터베이스로부터 직접적으로 받아들

여지는 데이터가 아니라 데이터웨어하우스내의 데이터를 제어(통제, 관

리)하기 위한 데이터이다.

� 운영, 외부 데이터(operational, external data) : 자격, 보험료, 급여 등의

운영시스템이나 부과자료 등의 외부 데이터에서 필요한 데이터를 현재

의 상세 데이터에 수정, 삭제, 삽입의 절차를 거쳐 가장 최근의 상태로

만들어주는 데이터이다.

이 중 메타 데이터는 데이터웨어하우스의 생성 및 유지보수에 관한 정보

를 담고있는 데이터로서 데이터웨어하우스 환경에서 매우 중요한 역할을 담

당하고 있다. 운영 시스템과 데이터웨어하우스의 데이터 구조는 사용자 욕

구의 변화에 따라 지속적으로 변화하게 되는데, 이러한 변화는 메타 데이터

에 바로 반영되게 된다(Oracle, 1997).

다. 데이터웨어하우스와 데이터마트

1) 데이터마트

데이터웨어하우스와 사용자 사이에 데이터마트가 추가된다. 일반적으로

데이터웨어하우스가 구축되면 그것으로 모든 것이 완성된 것처럼 생각할 수

있고 사용자들이 구축된 웨어하우스에 대해 질의를 하고 필요한 정보를 얻

는일만 남았다고 여길 수도 있지만 다음과 같은 여러가지 제약조건 때문에

데이터마트를 구축하여야 한다(박성진 등, 1999).

17

� 데이터웨어하우스는 최종사용자와의 인터페이스보다는 방대한 분량의

데이터를 효율적으로 통합하고 관리하는 측면에 초점을 맞춘다. 따라서

사용자 측면에서 볼 때 편리한 형태로 설계되지 않을 수 있다.

� 데이터웨어하우스는 전사적인 용도로 구축되기 때문에 각 개별부서나

사용자 집단에 적합한 형태로 데이터가 저장되지 않는다. 따라서 사용

자 질의에 최적의 성능을 제공하지 못할 수가 있다.

� 대부분의 사용자는 데이터웨어하우스 전체 데이터 중 일부분만을 주

로 사용하고 모든 사용자들이 웨어하우스에 대해 직접 질의를 수행하는

것은 많은 시스템 자원을 필요로 하여 전체 시스템 성능에 심각한 부하

를 줄 수 있다.

전사적 데이터웨어하우스가 모든 사업부분에 걸쳐 통합된 정보를 제공하

기 위해 많은 운영시스템으로부터 관련된 데이터들이 취합되는 장소라면 데

이터마트는 하나의 주제 혹은 하나의 부서 중심의 데이터웨어하우스라고 할

수 있다. 즉 데이터마트는 개별적인 부서 혹은 사용자 그룹에 의해 사용되

는 소규모, 단일주제의 웨어하우스이다. 데이터마트에서 사용자 집단이 생성

할 질의의 범위와 유형은 어느정도 예측 가능하고 전사적 데이터웨어하우스

와는 다르게 데이터를 인덱싱 함으로써 이러한 질의에 대해 빠르게 응답할

수 있다(Kelly, 1996). 데이터마트의 목적은 사용자의 질의를 매우 빠르게 응

답할 수 있도록 데이터를 제공하는데 있다(Varney, 1996).

2) 종속형 데이터마트와 독립형 데이터마트

데이터마트는 본래 데이터웨어하우스를 보완하는 개념으로 탄생하였다.

즉 데이터마트는 전사적 웨어하우스의 부분집합으로 이해하면 된다. 이 경

18

우 데이터마트는 웨어하우스가 먼저 구축된 다음 각 부서나 사용자 집단의

필요에 의해 구축된다. 이와 같이 데이터마트가 구축되는 방식을 하향식 접

근법이라 한다. 각 데이터마트는 중앙의 웨어하우스로부터 데이터를 공급

받는데 웨어하우스와 데이터마트의 이러한 관계로 인해 데이터마트는 종속

형 데이터마트라 한다. 최근에는 데이터마트가 데이터웨어하우스보다 먼저

구축되거나, 나아가 웨어하우스 없이 데이터마트만 구축될 수도 있다는 주

장이 제기되고 있다(Hackney, 1997).

이와 같은 접근법이 나타나게 된 배경은 웨어하우스의 구축이 그 규모

와 비용, 기간 등의 측면에서 막대한 자원을 필요로하며 그래서 쉽게 실행

을 옮기기 힘들다는 점을 들 수 있다. 또 많은 비용과 오랜 기간을 투자하

여 구축하는 경우에도 그 방대함과 복잡성으로 인해 구현이 어렵고 높은 실

패위험을 가진다. 이러한 어려움으로 인해 웨어하우스에 비해 상대적으로

짧은 구축기간과 적은 비용으로 빠른 효과를 볼 수 있는 데이터마트에 기업

들이 관심을 보이는 것이 어쩌면 당연한 일이다. 특히 특정 부서나 사용자

집단이 매우 긴급한 비즈니스 요구사항을 갖고 있거나, 전사적 웨어하우스

전략을 구현하기에 충분한 예산이나 후원자를 확보하기 어려운 경우에 데이

터마트를 먼저 구축하는 경향이 있다.

그림 2 는 이와 같은 방식으로 데이터마트가 구현된 경우를 나타내고

있다. 이처럼 웨어하우스 없이 데이터마트만 존재하는 경우 이를 독립형 데

이터마트라 하며 이와 같이 데이터마트를 먼저 구축하고 나중에 웨어하우스

로 통합하는 구축방식을 상향식 접근법이라 한다. 데이터마트를 먼저 구축

하는 경우 본격적인 웨어하우스를 구축하기 전에 좋은 실전 경험을 제공한

다는 측면에서 어느 정도 긍정적인 효과가 있지만 전사적 계획이나 인프라

19

구축 없이 이러한 마트를 계속해서 구축하는 것은 여러 가지 위험요소를 내

포하고 있다.

그림 2 . 독립형 데이터마트

� 독립형 데이터마트는 일반적으로 긴급한 비즈니스 필요에 대응한 단

발적인 솔루션인 경우가 많으며, 이 경우 데이터통합이라는 웨어하우스

의 본질이 완전히 배제될 가능성이 높다.

� 단기적으로는 어느 정도의 효과는 줄 수 있지만 향후 여러 사업부서

사이의 연계적인 부문의 통합에 대한 필요성이 요구될 경우 또 다른 고

립된 솔루션을 제공하게 된다.

� 필요한 데이터를 운영시스템으로부터 독자적으로 수집하기 때문에 기

업 전체적으로 각 데이터마트에는 동일한 상세 데이터가 중복되고 이를

수집하고 관리하는데 많은 비용이 발생한다.

DD aa tt aa

MM aa rr tt

DD aa tt aa

MM aa rr tt

DD aa tt aa

MM aa rr tt 운영 시스템

사용자

20

이러한 독립형 데이터마트의 문제점을 인식하고 이를 극복하기 위해 전

사적 데이터마트나 하이브리드 접근법과 같은 다양한 대안들이 제시되고 있

는데 전사적 데이터마트는 운영시스템과 데이터마트들 사이에 통합된 데이

터 공급 층을 추가함으로써 데이터마트들 간의 데이터 불일치를 없애고 추

출 프로그램의 중복을 피해보자는 개념이고 하이브리드 접근법은 상향식 접

근법의 한계를 극복하기 위해 전사적 필요를 염두해두고 데이터마트를 구축

하자는 것으로 전사적인 주제영역의 설정과 전사적 모델링을 먼저 수행한

다음 이런 기반 하에서 실제적인 구축은 데이터마트 부터 하자는 것이다.

이러한 접근법들은 모두 데이터마트를 먼저 구축함으로써 보다 적은 비용으

로 신속하게 사용자 필요에 대처하는 한편 궁극적으로는 전사적 아키텍쳐상

에 통합된 정보기반을 구축하고자 하는데 뜻을 같이하고 있다(조재희 등,

1999).

21

４. 온라인 분석처리

가. 온라인 분석처리의 정의

온라인 분석처리(onLine analytical processing, OLAP)라는 용어는 1968 년

12 가지의 RDBMS(relational database management system)의 원칙을 발표후 25

년만인 1993 년에 12 가지 OLAP 의 원칙을 발표하면서 처음 사용되기 시작

했고 온라인 거래처리 프로세싱(online transaction processing, OLTP)에 상대되

는 개념으로 주로 이야기 되고 있으며 오늘날 데이터웨어하우스 환경에서

데이터 접근 전략의 중요한 요소로 자리잡아가고 있다(E.F.Codd, 1993).

OLAP 은 “최종 사용자가 다차원 정보에 직접 접근하여 대화식으로 정보를

분석하고 의사결정에 활용하는 과정(조재희 등, 1996)으로 정의할 수 있다.

또한 OLAP 과 관련한 여러 소프트 웨어 벤더(Arbor, Comshare, IRI, Pilot 등)

들이 “OLAP Council” 이라고 하는 협의체를 만들었는데 이들에 의한 OLAP

의 정의는 간단하게 “Fast Analysis of Shared Multidimensional

Information(FASMI)” 라고 표현하고 있다. 즉, 다차원 데이터베이스에 저장된

정보를 공유하여 빠른 분석업무를 처리하는 것으로 말할 수 있다.

12 가지 OLAP 의 규칙을 보면 다음과 같다.

� 직관적인 분석을 위한 다차원개념

� 최종사용자를 위하여 투명성 보장

� 여러가지 이질적인 데이터에 접속할 수 있는 기능

22

� 데이터베이스 크기나 차원 수에 따른 리포팅 성능의 일관성

� 클라이언트 서버 아키텍쳐 지원

� 동일한 구조와 운영능력을 가진 데이터 차원

� 효율성을 위해 동적인 희소 매트릭스의 처리

� 다수의 사용자가 동시사용 지원

� 차원간의 데이터 계산 허용

� 직관적인 데이터 조작

� 유연한 리포팅 기능

� 차원수와 계층수의 무제한

나. 운영시스템과 OLAP 시스템

기존에 주로 사용되던 방식인 온라인 일반업무처리방식은 데이터가 일차

적으로 발생하고 수집되는 곳으로 운영시스템이라고 하며 기업의 생산, 판

매, 등 기본적인 운영업무를 수행하는 정보시스템으로 매일 매일의 기업운

영을 지원하고, 트랜젝션 처리중심으로 데이터를 구성하며 그 과정에서 발

생하는 데이터를 기록하는 시스템이다. 반면, 데이터웨어하우스의 온라인 자

동처리방식은 OLTP 시스템에서 구축된 데이터를 정제(cleansing) 및 변환

(transformation)과정을 거쳐 별도의 데이터 베이스로 이동시키고 이를 저장

하게 된다. 이러한 별도의 저장공간을 데이터웨어하우스 또는 데이터마트라

부른다. 이렇게 구축된 웨어하우스 또는 마트로부터 사용자가 필요한 정보

를 직접 산출하는 시스템을 OLAP 이라 한다(곽용구, 1996). 일반 운영시스템

상에서도 가능한 분석업무를 웨어하우스나 마트를 구성하여 분석도구를 사

용하는 이유는 의사결정을 지원하기 위해서 이와 같은 별도의 저장공간을

23

구축함으로써 기업은 운영시스템을 보호하고 수많은 분석용 응용 프로그램

을 추가로 개발할 필요가 없고 최종사용자에게는 의사결정에 있어 필요한

다양한 조건 선택과 임의 질의를 통해 빠른 응답성능을 제공하며, 통합된

양질의 데이터를 사용자가 필요로 할 때 쉽게 접근할 수 있도록 하는 장점

이 있다.

표 1 . OLTP 와 OALP 의 비교

구분 OLTP OLAP

주요용도

주 사용자

사용 데이터량

사용 빈도

데이터 관점

외부 데이터

데이터 성격

데이터의 갱신

데이터 기간

사용자 요구사항

쿼리의 성격

응답요구시간

운영업무

사원계층(단순 조작자)

소량 데이터, 대량 건수

상시 사용

레코드 중심

불필요

업무기능위주로 구성

Real Time 갱신

과거, 현재

사전 정의 기능

정형적

성능에 민감

(2 - 3 초 이내)

경영 의사결정지원

관리자 계층(전문 분석가)

대량 데이터, 소량건수

필요시 사용

Attribute 중심

필요

주제(데이터)중심 구성

주기적으로 갱신

과거,현재,미래를 잇는

시계열 데이터

사전에 정의가 어려움

비 정형적

어느정도 시간은 인정

(수초 – 수분)

24

III .연구방법

１. 연구 대상 및 범위

본 연구는 중소 도시형 보건소인 K 보건소에 방문한 환자 중 보건소 특

성상 지역 내 주민들을 대상으로 한 1995 년 5 월부터 현재까지 환자의 처방

데이터와 종합검진 검사결과 데이터인 진료데이터 및 처방전달 시스템(order

communication system, OCS)상의 모자보건, 예방접종, 방문간호, 예방의학계의

결핵관리데이터를 대상으로 하였다. K 보건소를 연구대상으로 선정한 이유

는 65 세 이상의 노인층(5.89%)의 경우 전국 평균(5.68%)을 약간 상회하고

있으며 특히 80 세 이상의 고령자가 많으므로(통계연보, 1996) 방문간호사업

대상자인 만성병 질환자, 노인보건 관리 대상자를 도출해 내기 쉽고 청장년

층 중에서도 특히 30 대(24.47%)가 차지하는 분율이 아주 높은 것이 특징으

로서 모자보건 대상자인 가임 연령층의 여성과 10 세 미만의 유소아 인구가

많아 관련 데이터를 추출하여 구축하는데 용이하기 때문이다.

25

２. 연구 모형

보건소 정보시스템 분석

w 보건소 정보 시스템 데이터베이스 분석

w 방문간호 업무 및 시스템 분석

데이터웨어하우스 설계

w 주민 기초데이터 및 진료 데이터

w 방문간호관련 데이터

방문간호 사업 데이터마트 설계

방문간호 사업 의사결정지원을 위한 DSS 개발

w SQL olap server

w OLAP 분석

w Visual Basic application 이용한 활용시스템 개발

향후 보건소 의사결정지원 모형 제시

기존 보건소 정보시스템과의 연계

26

３. 방문간호사업 시스템 분석

가. 방문간호 업무분석

본 연구에서는 보건소에서 이루어지는 방문간호사업의 주요업무를 파악

하기 위하여 보건소 방문간호 사업 담당자와의 면담을 통해 실제 업무를 파

악하였고 보건 복지부와 연세대학교 간호대학에서 연구하고 있는 보건소 방

문간호사업 서비스 표준화 틀 개발 및 데이터베이스 구축을 조사하였으며

또한 방문간호사업 운영지침을 참고하였다. 각각의 내용들을 분석하여 방문

간호 사업의 위치를 알아보고 주요 접근방법, 기본조건과 조직을 파악하였

다. 방문간호 사업대상의 분류기준과 주요업무 영역 및 업무흐름도 그리고

표준업무와 관리대상 가족의 분류기준도 파악하였다.

나. 구조적 분석기법에 의한 시스템 분석

1) 계층적 분석

이 방법은 1970 년 초 IBM 에서 개발되었는데 우선 방문간호업무를 기능

에 따라 계층적으로 분류한 다음 각 업무에 대해 이를 수행하는데 있어 필

요한 정보가 무엇이며 이 업무로 인해 출력되는 정보가 무엇인지를 도형방

식으로 표현하였다. 계층적(HIPO-diagram)분석 방법을 사용하여 프로그램을

27

명세화 하는 작업으로 프로그램의 하향식 구조를 나타내는 계층도(hierarchy

chart) 또는 도형방식목록(visual table of contents)을 나타내었고 계층도에 나타

난 각 기능의 입,출력 및 처리과정을 명세화 하는 개괄 도표(overview

diagram)를 표현 하였다.

2) 자료흐름도

방문간호사업에 대한 자료흐름도(data flow diagram, DFD)를 직사각형, 원,

이중선, 화살표 등의 기호를 이용하여 시스템의 활동적인 구성요소(process,

data flow, data store, terminator) 및 그들 간의 연관관계를 모형화 하는 구조적

분석기법을 이용하여 표현 하였다. 자료흐름도의 단계화에 따라 시스템의

정상적인 활동을 해치지 않으면서 관리 가능한 단위로 DFD 를 하향식 분할

하였다. 분석대상 시스템의 범위설정과 자료의 발생지와 종착지를 파악하는

상위도(context diagram)를 표현 하였고, 상위도보다는 상세하며 하위도보다는

개략적인 기능을 분할하여 나타내는 중위도(level 1), 처리(process)들로만 구

성된 하위도(level 2)로 표현 하였다.

４. 보건소 방문간호 데이터웨어하우스 구축

본 연구는 보건소의 처방전달 시스템 관리 데이터로 주민 관리 데이터와

진료기록 및 종합건강검진 데이터, 방문간호 관련 데이터에 대하여 데이터

웨어하우스를 설계하고 구축하였다. 보건소는 그 본래 목적이 지역사회 건

28

강증진과 질병예방관리, 보건의료 복지서비스 이므로 보건소 방문간호 사업

고유의 특성에 맞는 보건소 방문간호 데이터웨어하우스를 구축하였다. 환자

기본정보 데이터 베이스인 주민데이터를 기본으로 하여 진료실 처방 및 검

사결과, 방문간호 등의 데이터를 처리, 가공 및 추출을 수행함으로써 데이터

웨어하우스를 구축하였고 구축된 웨어하우스를 기반으로 방문간호 사업 데

이터마트를 설계하였다.

가. 데이터 모델링

관계형 데이터베이스인 보건소 데이터를 데이터웨어하우스로 구축하여

효율적이고 체계적으로 이용하기 위해서는 기존 운영계 데이터에 대한 분석

과 활용범위를 파악 후 문제점을 분석하여 모델링을 한 후에 이에 근거하여

데이터 베이스를 구축하여야 한다.

본 연구에서는 실제 업무를 분석한 자료를 토대로 논리적 데이터 모델링

을 구성하고 데이터웨어하우스내의 모델링 측면 중 두 가지 핵심 요소인 통

합성과 다차원성을 고려하여 구축하였다. 다차원 모델링은 사용자의 다양한

요구사항을 충족시키는 복잡한 질의를 신속하게 처리하는데 필요한 모델링

으로 데이터웨어하우스를 위하여 필요한 모델 표현 방식이다.

다차원 모델링에는 사실(fact)과 차원(dimension)만을 사용하는 스타 스키

마 구조와 스타 스키마에서 차원을 정규화 시킨 성형 스키마가 존재하는데

본 연구에서는 보건소 데이터의 특성상 스타 스키마만을 이용하여 구축 하

였다.

29

나. 데이터 변환 및 추출

보건소 OCS 데이터는 관계형 데이터베이스로 존재하기 때문에 데이터웨

어하우스로 구축하기 위해서는 어떠한 형태로든 변환이 필요하다. 데이터

변환(transformation)은 데이터의 재구조화(restructuring), 재정의(redefining), 재

연산(recalculation), 합계계산(summarizing) 등을 포함하는 넓은 개념으로 그

내용으로는 split, merge, truncate fields 와 같은 재구조화(restructuring), 불필요

한 필드들의 제거, 데이터의 형태와 길이들의 변환, 날짜, 전화번호 등의 서

로 다른 형태들의 통일, drived 필드의 계산 및 제품코드, 조직코드와 같은

코드 변환 등을 포함한다.

본 연구에서는 보건소 데이터 베이스 중 주민 관련 기본데이터, 진료 및

처방데이터, 검사 데이터와 방문간호 관련 데이터에 대한 통합, 분리, 정규

화, 일치, 클린징 방법을 수행하여 웨어하우스를 구축하였다.

다. 데이터마트 설계

데이터웨어하우스 데이터를 기반으로 데이터분석에 필요한 항목을 사실

테이블과 차원 테이블로 정의하고 다차원 데이터를 표현하기위한 관계형 데

이터베이스 설계 기법인 스타 스키마를 이용하여 방문간호사업 데이터마트

를 설계하였다. 사실 테이블은 스타 스키마상에서 유일하게 정규화 된 테이

블로 테이블 설계상 가장 큰 테이블이다. 본 연구에서는 방문간호사업 결과

축적된 기록들과 평가결과 점수, 관련 질환들의 이환율 등이 이 사실 테이

블에 해당된다. 차원 테이블은 사실에 대한 사용자관점을 나타내며 차원에

관한 서술적 정보를 저장한다. 방문간호사업의 경우 대상자별 지역 구분이

30

라든가 개인 가족특성 내용 등이 사실테이블로 설계 되었다.

５. 방문간호사업을 위한 의사결정지원 시스템 개발

데이터웨어하우스로부터 구축된 방문간호사업 데이터마트로 부터 의사결

정지원을 위한 활용 프로그램을 개발하기 위해서 전 단계에서 방문간호사업

의 업무를 파악하고 시스템을 분석하였고 사업 단계별로 내용을 구분하여

분석항목을 설정하였다. 기 설정된 분석항목을 분석하기위한 여러 데이터

활용도구 중 본 연구에서는 OLAP 분석 방법을 사용하였다. OLAP 분석 방

법에는 다차원 데이터베이스를 의미하는 MOLAP(multiple dimensional OLAP)

과 관계형 데이터베이스를 의미하는 ROLAP(relational OLAP) 그리고 두 가

지가 혼합된 HOLAP(hybrid OLAP)이 있는데 본 연구에서는 관계형 데이터베

이스에 스타 스키마나 성형 스키마와 같이 OLAP 을 위한 스키마만 구성되

어 있고 분석을 위한 최종사용자의 컴퓨터에서 큐브 프로세스가 따로 일어

나는 시스템이므로 ROLAP 분석방법을 선택하였다.

31

IV .연구결과

１. 구조적 분석기법에 의한 방문간호 시스템 분석

가. 방문간호사업 업무

보건소 방문간호사업은 최근 질병양상의 변화로 만성 퇴행성 질환자가

증가하고 있고 노령화, 사고 및 재해로 인한 장기 재가 요양환자수가 증가

하고 있는 현실에서 건강문제가 있는 가정을 직접 방문하여 지역주민이 처

한 환경에 적합한 보건의료서비스를 제공함으로써 서비스 대상자의 편의제

고와 보건사업의 효율성을 극대화 시키고 의료비 절감을 유도할 뿐 아니라

보건교육을 통하여 주민 스스로 건강을 관리하고 유지, 증진시키기 위함이

다.

방문간호사업을 수행하는 목적은 지역사회의 상황 및 특성에 맞추어 지

역주민의 건강욕구를 해결하기 위하여 공공 보건인력이 대상자의 가정을 방

문하여 일차적으로 가족을 단위로 포괄적인 의료서비스를 제공하는데 있고

대상자를 조기 발견하여 질병예방은 물론 질병이환 감소, 조기사망감소, 건

강수준 향상을 도모하여 궁극적으로는 건강수명연장, 삶의 질 향상을 이루

어 건강한 지역사회를 조성하는데 있다.

방문간호사업의 사업 대상으로는 가족분류에 따른 정기관리가족, 환자가

32

족, 위험행위 가족, 취약가족, 주거환경 불량가족에 속한 가구로서 다음과

같은 경우에 대상이 될 수 있다.

� 제 여건에 의하여 병, 의원 또는 보건소 clinic 보다 가정에서 간호를 받

는 것이 비용-효율적인 환자가 있는 경우

� 복합적인 문제를 가지고 있어 가족 접근을 통하여 비용-효율적인 관리가

필요한 가족

� 취약가족으로 스스로 문제확인이나 정보추구능력이 부족한 경우

� 정기방문의 비 이행으로 보건소 clinic 의 요청 또는 요 정기관리자에 대

한 감시 및 추구관리가 필요한 가족

� 국가시책 또는 보건소 정책에 의한 특별 관리 대상자가 있다.

방문간호사업의 주요업무는 고 위험 가족의 발견과 관리, 특별관리자의

발견과 관리, 고 위험 집단의 관리, 고 위험 지역의 관리로서 발현된 문제나

잠재된 문제를 가지고 있으나 자가관리능력이 없는 대상자를 자기관리 가능

한 대상자로 변화시키는 것이다. 방문간호 사업에서의 업무영역은 보건소

내에서 수행하는 업무, 가정방문을 통하여 가족을 단위로 수행하는 업무, 시

설이나 지역을 방문하여 집단을 단위로 수행하는 3 가지 영역으로 나눌 수

있다.

� 보건소 내 업무

보건소 관리 지역의 방문간호사업 기획과 이와 관련된 행정업무와 담당

관리 지역 내 가구 및 시설들의 방문 기획(방문간호사별 / 방문 간호사 팀

별), 부서간 협력 및 관련 지원 인력간의 협력과 연계를 위한 연계망 수립,

방문간호사업 관련 자원의 훈련과 활용, 방문의 기록 및 정보관리업무, 정기

적 사업 평가 등이다.

33

� 가정방문 업무

문제 가족의 발견 및 등록, 가족 및 가구원 사정과 진단, 장 / 단기 목표,

수행전략, 평가계획 등의 방문계획 작성업무와 문제 가족과 특별관리가 필

요한 문제 가구원의 처치 및 일차 건강 관리 서비스를 제공하는 업무를 한

다.

� 지역사회 활동

고 위험 진단과 지역사회의 사정을 통한 문제 그룹과 지역사회 단체 발

견업무를 포함한 방문계획의 작성, 관리프로그램 기획 및 운영, 평가, 종결

및 추후관리업무도 수행한다

나. 계층적 입출력 모형

방문간호 시스템의 계층적 입출력 모형은 크게 가정방문과 시설 및 기관

방문으로 구성 되고 이중 가정 방문은 방문간호 대상자 관리, 방문간호 서

비스 관리, 보고서 관리와 같이 3 개의 기능으로 구성된다(그림 3). 각각의

기능은 시스템 분석을 위해 데이터 구조 자체를 계층화 하였고 각각의 과정

을 입력(input) – 과정(process) – 출력(output)의 단계로 분해 하였다.

34

그림 3. 방문간호사업 시스템 HIPO

Input Process Output

1.1 방 문 간 호 대 상 자 관리

-대상자 등록 관리- 퇴록자 재등록-자가관리 정도 check-가족 및 가구원 초기사정 가족 및 가구원

초기사정 내역DB

1.2 방 문 간 호 서 비 스 관리

- 가구원진단 , 가족진단- 간호계획- 서비스 제공

1.3 기관 대 상 자 관리

- 노인관련기관 대상자 진단및 서비스제공

- 장애인 관련기관 대상자진단 및 서비스제공

- 아동관련기관 대상자 진단및 서비스제공

1.4 보 고 서 관리

- 방문간호 서비스 내용 분석

-기관별 방문간호대상자 파악

- 기관 대상자별서비스 내용 분석

초기 방문 계획 일정

1.0방문간호사업 시스템

1.1방문간호 대상자 관리

1.2방문간호 서비스 관리

1.3기관 대상자 관리

1.4보고서 관리

주민기초정보 DB

가족상황 DB

진료기록 DB

검사기록 DB

조기사정 DB

진료의사 DB

관내기관 및시설 내역 DB

방문간호사 일정

서비스 업무 내역

서비스 제공 내역

방문간호 대상자관리 DB

고위형 가족순위 내역

고위형 상중하 Level

가족 상황

가구원별 주호소질병 ADL 기록 DB

가구원별 진단내역

가족 진단내역

가족별 표준 업무내역

서비스 결과

노인 대상자서비스 결과

장애인 대상자서비스 결과

아동관련 대상자서비스 결과

기간별 기관 대상자

서비스내역

기간별 방문간호 대상자

서비스내역

기간별 방문간호대상자 내역

35

다. 자료 흐름도

방문간호 사업 시스템은 기본적으로 진료접수실, 진료실, 보건행정실, 모

자보건실과 연계되어 업무를 수행한다.

방문간호사업 시스템의 배경도는 그림 4 와 같다.

그림 4. 방문간호사업 시스템 배경도

진료 접수실은 방문간호 대상 환자에 대한 환자기본정보를 관리하게 되며

진료실은 진료 처방 업무를 관리하게 된다. 보건 행정실내 방문간호 담당은

지역 내 방문간호대상자 서비스관리와 시설 및 기관을 관리하는 업무를 담

당한다.

진료실

진료접수실

보건 행정실 1.0

방문간호 사업시스템

36

그림 5. 방문간호사업 시스템 자료 흐름도 : level 1

방문간호 사업 업무는 방문간호 대상자 관리, 방문간호 서비스 관리, 기

관대상자 관리, 보고서 관리로 분류된다. 본 업무의 전체적인 흐름도를 작성

하면 그림 5 와 같고 방문간호 시스템의 세부적인 흐름도를 작성하면 그림 6

과 같다.

진료접수실

1.1 방문간호 대상자관리

진료실 보건행정 방문간호 1.2 방문간호 서비스관리

1.3 기관 대상자관리

1.4 보고서관리

37

그림 6. 방문간호 사업 시스템 자료흐름도 : level 2

방문간호 대상자관리는 대상자등록과 자가관리정도 check 로 구성되어 있

으며, 관리 대상자 등록과 조회(고 위험 순위별), 출력업무가 이루어지고 가

족 및 가구원 초기사정이 여기에서 이루어진다. 방문간호 서비스 관리에서

는 환자 관리 데이터를 구축하여 간호 과정 중의 가구원 및 가족 진단, 서

비스 제공의 진료부분 업무가 이루어지고 간호계획, 서비스결과 업무등의

관리 업무가 포함된다. 기관 대상자 관리에서는 행정업무에 속하는 관내 시

설 및 기관의 관리와 방문업무가 있고 대상자들의 진단업무도 이에 속한다.

또한 기관에 대한 서비스 업무도 포함되어 있다. 보고서 관리업무는 방문간

호 서비스 내용과 간호대상자 의뢰 건수, 기관별 대상자 서비스내역 및 결

과를 기간별로 분석하는 업무를 포함한다.

38

２. 보건소 방문간호 데이터웨어하우스

가. 보건소 운영 데이터

보건소 운영데이터는 크게 주민관련 데이터, 진료부문 데이터, 검사부문

데이터, 접종관련 데이터, 모자보건부문 데이터, 행정관련 데이터, 시스템 관

리 데이터로 나눌 수 있다. 이중 1995 년 4 월부터 보건소에 접수된 환자 기

본정보관련 데이터가 75,000 여 건이고 이와 관련된 가족관련 데이터와 의료

보험 관련 데이터가 각각 57,000 여 건과 31,000 여 건 이었다. 동일기간 동

안의 진료처방 관련 데이터가 처방 건수로 216,000 여 건, 각종 검사관련 데

이터가 62,000 여 건이고 접종관련 데이터가 23,000 여 건이었다. 그 외 모자

보건 관련 데이터가 5500 여 건 결핵관리 사업 관련 데이터가 2000 년 11 월

기준으로 4,000 여 건 이었는데 이중에서 환자 기본정보와 진료, 검사, 접종

및 모자보건 관련 데이터베이스를 추출하였다. 여기에 약품, 소모품 관련 데

이터 베이스와 보건소 관내 의료기관과 보호관련 시설 및 기관의 데이터베

이스 또한 추출하여 웨어하우스 구축에 사용하였다. 표 2 는 보건소 데이터

베이스의 내용과 데이블 형태 그리고 레코드의 수를 보여주고 있다.

39

표 2. 보건소 데이터베이스

구분 테이블명 내용 DB 형태 레코드 수

PEOPLE 주민 기본정보 ORCL 67,947

FAMILY 가족 및 주소 관련 정보 ORCL 50,418

주민

정보

INSUNUMB 보험기록 관련 정보 ORCL 25,563

CLIENT 진료 내역 ORCL 187,719

CLIENT1 처방 내역 ORCL 638,432

HCLIENT 처방 내역(한방) ORCL 17,773

진료

정보

DISECODE 진단명코드 ORCL 14,196

DATAPILE 검사접수 내역 ORCL 61,743

CHK_SUM 검사항목 및 결과 내역 ORCL 242,282

X_RAY 촬영접수 및 결과 내역 ORCL 28,490

검사

정보

CHECK 검사항목코드 DBF 130

ILBANVAC 예방 접종 기록 ORCL 26,573

HBSCODE 감염약 코드 DBF 5

PREVCODE 예방접종 코드 DBF 16

VAGR_RE1 단체접종 기록 ORCL 152

접종

정보

TAGI 타기관 접종 ORCL 124

CHC01 영유아 건강관리 DBF 4,717

CHC02 영유아 6 개월 DBF 3,125

CHC03 영유아 18 개월 DBF 2,445

영유

아

관리 CHC04 영유아 예방접종 DBF 23,372

모자 MHC01 임산부 산전검사 DBF 764

40

MHC02 모자보건 산전관리 DBF 547 보건

관리 MHC03 임산부 산후관리 DBF 454

MEDICODE 의약품 관리코드 ORCL 1,021 의약

품 관리 MEDISTOCK 약품 사용 내역 ORCL 32,972

나. 데이터의 변환 및 추출

일반적으로 운영시스템에서 추출한 데이터를 바로 데이터웨어하우스로

구축하는 경우는 없다. 데이터의 각종 무결성을 체크하고 확립하기 위해서

는 데이터 변환과 정제 및 추출과정의 수행이 뒤따르고 이를 통해 데이터웨

어하우스를 구축할 수 있게 된다. 운영 데이터로부터 선택된 데이터의 변환

은 세부 변환 프로세스에 의해 구체화 된다.

1) 주민 데이터 통합

가구원 및 가족의 기본 정보들은 모두 세 개의 테이블로 나뉘어져 있다.

데이터웨어하우스를 구축하여 사용자 분석도구를 이용, 빠른 분석 결과를

얻기 위해서 이들을 통합 시켰고 또한 방문간호를 위한 대상자 기본정보 테

이블을 새로이 만들어 주민관련 데이터를 쉽게 얻을 수 있도록 하기 위해서

개개인 기록 테이블과 가족 관련 기록 테이블, 의료 보험관련 테이블의 컬

럼을 통합 하였다(그림 7).

41

그림 7 . 주민 데이터 통합

2) 진료 상병명 일치

진료실에서 처방한 진료기록을 보면 상병명의 경우 각 진료실 의사마다

처방을 내리는 기준이 다르다. 예를 들어 고혈압의 경우 ICD10 코드상의 고

혈압은 I10, I11, I15 등 다양한데 각 담당 의사마다 진료처방 시 상병코드를

다르게 쓰는 경우가 있다. 일반적으로 I1_._ 로 된 코드를 고혈압 진료로 파

악하면 되는데 본 진료 데이터의 경우는 일반적인 고혈압 환자의 분포를 알

개인 정보

Table

가족 ID 이름 주민번호 관계 고유 ID 보험 ID 챠트번호 흡연상태 음주상태 예외구분

가족, 주소

Table

가족 ID 관계 주소 1 주소 2 주소 3 전화번호

보험사항

Table

보험 ID 증번호 기관기호 기관명칭 보험구분

통합

(Integration)

주민정보

Table

고유 ID 가족 ID 이름 주민번호 관계 주소 1 주소 2 주소 3 전화번호 챠트번호 증번호 기관기호 기관명칭 보험구분 흡연상태 음주상태 예외구분

Data warehouse

42

수 있도록 테이블이 변환되면 되므로 고혈압 처방코드를 I10 으로 일치시켜

주었다(그림 8).

그림 8 . 진료 상병명 일치

3) 조합

기존에 존재하는 레코드들의 값이나 조건을 이용하여 새로운 변수를 만

들게 되는데 이러한 새로운 변수를 유도된 변수라 한다. 여러 컬럼에 존재

하는 값들을 선택하여 조건에 부합될 경우 특정 수치 또는 구분 값을 부여

하여 새로운 컬럼을 생성 시킬 수도 있고 그 선택된 값에 계산 함수를 적용

하여 생성된 새로운 값을 그대로 분석에 이용하는 방법이 있다. 1 단계에서

는 고 위험 대상자를 파악할 때 필요한 순위 점수를 생성해 내기위해, 먼저

진료처방 Table

2

� 진료의사 B

고혈압성심장질환 = I11

진료처방 Table

1

� 진료의사 A

본태성(원) 고혈압 = I10

일치

(Reconciliation) Data warehouse

고혈압 = I10

43

필요한 변수를 포함하고 있는 테이블로 주민 기본정보 테이블과 가족 및 주

소 관련 테이블, 보험관련 데이블과 진료기록 테이블을 추출하였다. 이 중

진료기록 테이블을 제외한 나머지 테이블들은 위에서 언급한 주민데이터 통

합에 의해 생성된 주민정보 테이블을 사용하였다. 두 테이블을 연결하여 고

유 ID 에 대응하는 필요 변수들이 나열된 새로운 테이블을 생성 하였다.

2 단계에서는 테이블의 각 변수별 조건이 만족할 경우 조건에 맞는 점수

를 부여하여 새로운 컬럼으로 생성 시켰다. 마지막으로 각 점수 컬럼들을

계산하여 순위점수를 산정하고 새로운 컬럼으로 생성하여 분석에 사용하였

다.

1 단계 : 두 테이블을 연결한 후 조건에 해당되는 변수에 점수 부여

SQL Query : Table 연결

SELECT 주민정보.id, 주민정보.name, 주민정보.citizen_no, 주민정보.addr1,

주민정보. addr2, 주민정보.tel, 주민정보.type, 주민정보.cigar,

주민정보.drink, 주민정보.job, 주민정보.exccode, Client.diagno1,

Client.cldate

FROM 주민정보 INNER JOIN Client

ON 주민번호.ID = Client.ID

ORDER BY Client.ID

PRG : 점수 부여 (고혈압 = 2 )

SELECT 주민정보

DO WILE !EOF()

TMPID = 주민번호.ID

If diagno1 = "I10"

44

UPDATE 주민정보 SET Hyper = 2 WHERE ID = TMPID

Else

UPDATE 주민정보 SET Hyper = 0 WHERE ID = TMPID

Endif

Skip

ENDDO

: 진단기록과 연결시킨 주민기록 테이블로부터 고혈압 관련 질환이 있을

경우 새로 추가 시킨 Hyper 컬럼에 2 점의 점수를 부여하였다

2 단계 : 부여된 점수에 함수 적용

SELECT 주민정보

DO WILE !EOF()

TMPID = 주민번호.ID

If age2 > 60

UPDATE 주민번호

SET LEVEL1 = (age2 + mental + visit + dis_able + boho + Hyper)

WHERE ID = TMPID

Endif

Skip

ENDDO

: Hyper 이외에 다른 조건들에게도 점수를 부여한 후 이들을 합한 값을

LEVEL1 컬럼에 생성하였고 이 값을 분석에 이용하였다.

4) 인덱스 와 조인

방문간호 서비스를 기간별로 분석할 경우 관련 테이블을 시간 차원 테

이블과 연결시켜야 한다. 시간 차원 테이블에는 Time ID 가 있고 해당 날짜

별로 고유의 ID 가 설정되어 있다. 두 테이블을 연결 시키기 위해서 방문간

45

호 서비스와 관련된 테이블의 날짜 컬럼에 시간 차원 테이블의 해당날짜와

동일한 인덱스를 부여해 주었고 생성된 인덱스를 통해 두 테이블간의 조인

을 형성시켜 주었다.

다. 방문간호 데이터마트

보건소 데이터웨어하우스의 데이터베이스를 기반으로 방문간호 사업 데

이터마트를 설계 하였다. 데이터마트를 설계하기 위해서 먼저 선행되어야

할 것은 방문간호 사업을 단계별로 내용을 정의하는 것이다(그림 9).

46

그림 9. 방문간호 사업의 단계별 정의

단계별 정의를 이용하여 분석시 필요한 테이블들을 차원 테이블과 사실

테이블로 구분하여 설계한 후 다차원 데이터를 표현하기위한 관계형 데이터

베이스 설계 기법 중 스타 스키마를 이용하여 방문간호 데이터마트 모델링

을 설계 하였다.

기획 단계

ü 보건소 관리지역 내 방문간호 사업 관리대상 선정

ü 방문간호 사업대상자중 고 위험 대상자 선정

ü 방문간호 서비스 계획(대상지역, 일정, 서비스 내용)

ü 방문간호 서비스 지속적관리와 대상자 모니터링

수행 단계

ü 방문일정 계획과 고 위험 대상자 방문

ü 고 위험 가족 및 집단대상 방문간호 서비스제공

ü 고 위험 가족 및 집단 서비스내역 모니터링

평가 단계

ü 방문간호 대상자 우선순위 평가

ü 방문간호 서비스 평가

ü 신규사업 대상자 평가(특별 관리자)

ü 대상자 건강수행정도 평가

ü 시설 및 기관 대상자 서비스 평가

47

그림 10 은 방문간호 사업 데이터마트를 모델링한 것이다.

그림 10. 방문간호 데이터마트 모델링

운영계 데이터로부터 가져와 웨어하우스로 구축된 데이터 중에서 해당

테이블을 선택하여 SQL 질의를 사용하여 Access 데이터베이스로 전환하였

다. Access 데이터베이스로 전환한 이유는 다음과정에서 OLAP 분석 시 데이

터 전환 서비스(data transformation services, DTS) 과정을 보다 용이하게 하기

위해서 이다.

방문간호 사업을 위한 데이터마트에서는 분석 조건을 지역과 기간별로

정의하기 위하여 차원 테이블로 생성하였고 그 이외에 고 위험 구분, 질환

구분, 방문요구도, 간호서비스 구분 등을 분석 조건으로 사용하기 위하여 차

48

원 테이블을 정의 하였다. 사실 테이블은 각각 차원 테이블의 키 값을 모두

가지고 있고 고 위험 판정 점수와 자기관리 능력점수를 수치로서 포함하고

있으므로 계산 및 함수에 적용하여 분석 할 수 있다.

３. 의사결정지원을 위한 의사결정지원 시스템

가. OLAP 을 이용한 다차원 모델

데이터마트 구축단계 이전에 방문간호 사업내용을 단계별로 정의 내렸듯

이 구축된 데이터마트로 부터 OLAP 을 이용한 다차원 모델을 설계하기 전

에 사업단계별 OLAP 분석 내용을 분석항목과 분석자료로 정의하였고 연령

별, 성별, 지역별, 상병명별, 보험구분, 장애여부 등의 조건과 고 위험 점수,

고 위험 가족분류, 관리율, 등록율 등의 다양한 지표항목으로 분석항목을 설

정하였다(표 3).

표 3. 방문간호 사업 다차원 모델링을 위한 OLAP 분석항목

OLAP 분석 분석항목 분석자료 및 지표

방문간호 현황

분석

� 방문간호 관리대상자 현

황분석

� 고위험 대상자 순위별

분석

� 개인 및 가족 관리 대상

자 분석

� 시설 및 기관 관리 대상

자

� 가족특성(주거지역,소득,개

인건강상태,보험구분,과거

병력,현병력)

� 지역진단,가족진단내역

� 개인 건강진단 내역

� 기타외부데이터

� 고위험 판정점수

� 고위험 가족분류

방문간호 서비 � 방문간호 서비스 수행내 � 자가관리 능력점수

49

스 수행내역 역 분석

� 대상자별 서비스 제공

내역분석

� 가구원 초기사정내역

� 서비스내역

� 서비스관리 평가내역

� 개인 건강진단내역

방문간호사업

실적

� 방문간호 사업실적 분석

� 특별관리대상자 실적분

석

� 방문간호 서비스 전/후

자가관리 정도 분석

� 기관대상자 서비스내용

분석

� 대상자관리율(방문요구도),

신규등록율,관리자종결율

� 고위험점수 감소율

� 문제 해결율(간호과정평가)

� 자가관리능력 향상율

(I.II.III.IV)

� 대상시설 및 기관 관리내역

방문간호 특성

및 조건 분석

� 서비스 지역내 질환특성

분석

� 서비스 대상지역 생활환

경 조건분석

� 개인 및 가족의 고위험

조건 분포분석

� 고위험 질환율(관련질환자

수/지역인구)

� 고위험 생활환경율(관련 생

활환경 대상자/지역인구)

� 서비스내역

OLAP 분석단계를 통해 방문간호 관리 대상자인 고 위험 환자군을 질환

및 생활환경 차원으로 구성하여 고 위험 대상자 순위별 분포를 파악할 수

있고 위험별, 지역별, 질환별로 분석해냄으로써 방문간호 실적을 분석할 수

있다. 또한, 실제 서비스가 필요한 관리 대상자를 찾아내고 이를 이용하여

방문간호 목표량을 산정함으로써 실적관리를 효과적으로 지원할 수 있다.

데이터마트 모델링 단계에서 설계된 데이터마트 데이터와 OLAP 분석단

계에서 설정한 분석 항목들을 토대로 OLAP 분석을 위한 다차원 모델을 설

계하였다. SQL olap Sever 7.0 의 olap manager 를 사용하여 다차원 큐브를 생성

하였고 원본데이터는 DTS 과정을 거쳐 Access 데이터베이스 형태로 가져 왔

다. 큐브 생성단계는 크게 차원 테이블의 생성과 실제 테이블과 차원 테이

블의 연결을 들 수 있는데 그림 11 은 TIME_TBL 차원 테이블을 생성한 화

면과 차원 테이블과 연결시킬 사실테이블을 선택한 화면이다. 그리고 그림

50

12 는 큐브 편집기를 이용하여 생성된 방문간호 데이터마트 큐브의 스타 스

키마 화면이다.

그림 11 . 차원 테이블과 사실테이블 선택화면

그림 12 . 방문간호 데이터마트 큐브의 스타 스키마 화면

51

나. 의사결정지원을 위한 사용자 응용프로그램

방문간호 사업 분석을 위한 데이터마트 설계와 그에 따른 다차원 모델링

을 통해 생성된 OLAP 큐브로부터 다양한 분석을 수행 할 수 있다. 운영계

데이터에 저장된 내용을 기반으로 설정된 OLAP 분석내용을 사용자가 보기

쉽고 이해하기 쉽도록 그래프와 스프래드 쉬트를 이용하여 사용자 응용프로

그램을 개발하였다. 개발에 사용된 GUI(graphical user interface)는 VBA 로 개

발하였고 그래프와 챠트 표현을 위하여 Olectra 6.0 Chart Control 을 사용하였

다.

그림 13. 방문간호 의사결정지원 시스템 초기화면

52

그림 13 은 방문간호 사업 데이터마트 데이터로부터 방문간호사업 현황

및 실적을 OLAP 도구를 통해 분석할 수 있는 초기화면이다. 다차원 모델

링 단계에서 설계된 분석항목을 기준으로 크게 네 가지 부분으로 분석영

역을 설정 하였다.

그림 14. 방문간호 현황분석 화면

그림 14 는 방문간호 현황에 대한 분석으로 먼저 대상자별로 현재 방문

간호 대상자, 분류항목에 의해 분류된 고 위험 관리 대상자, 시설 및 기관

관리 대상자로 분류하여 선택을 하고 대상 기간과 지역을 선택 한다. 세

부조건 선택으로 대상가족의 분류를 정규관리가족, 환자가족, 위험행위가

족, 취약가족, 주거환경불량가족의 항목을 선택하여 자료를 산출하도록 설

53

계되었다. 본 분석화면을 통해 각 대상자에 대한 지역별 순위를 파악함

으로써 방문간호 사업 목적 지역과 대상자를 산출하는데 의사결정 지원을

하고자 하였다

그림 15. 방문간호 서비스 수행내역 분석화면

그림 15 는 방문간호 서비스 수행내역 실적을 분석하는 화면으로 수행 내

역별 실적을 기간에 따른 지역별로 분석할 수 있다. 수행내역선택 단계에서

대상자 서비스계획과 대상자 진단, 대상자 서비스제공의 세가지 내역을 선

택할 수 있고 대상자 선택으로는 간호과정 중 가구원과 가족, 기관 대상자

중 노인관련기관과 장애인관련 기관, 아동관련 기관 중에서 선택하도록 하

였다. 분석 화면을 통해 관리자는 각 대상집단과 대상자들에게 수행되는 서

비스 내역을 지역별로 산정해 봄으로서 분포를 파악하여 수행 서비스 내역

의 평가와 대상자별 수행 상황을 평가 하도록 하였다.

54

그림 16 은 방문간호 사업 실적을 전체적으로 분석한 화면으로 네 가지

분석결과를 보여 주도록 개발 하였다.

그림 16. 방문간호사업 실적분석 화면

첫번째로 방문간호 실적을 지역별로 대상자수와 신규등록율, 관리자 종

결율, 대상자관리율로 파악할 수 있도록 하였고 두 번째로 방문간호 서비스

전/후 자가관리 정도 분석을 통해 관리 대상자마다의 자가관리 전과 후의

점수를 비교해 보고 자가관리 능력 향상율을 분석할 수 있도록 개발 하였다.

세 번째로 특별 관리 대상자에 대한 자가관리 능력 향상율과 고 위험 점수

감소율을 파악하도록 하였으며 마지막으로 기관 대상자에 대한 서비스 내역

55

별 수행 건수를 볼 수 있다. 분석결과를 그래프 또는 챠트를 통해 전체적으

로 파악해 보면서 앞으로의 방문간호 사업의 방향을 설정 하는데 의사결정

을 지원하도록 설계하였다.

그림 17. 방문간호 특성 및 조건분석 화면

그림 17 은 방문간호 특성 및 조건을 분석하는 화면으로 첫번째로 질환

특성별 고 위험 질환율을 지역인구분에 관련질환자수로 지역 내 분포를 볼

수 있도록 하였고 두 번째로 생활환경 조건 분석으로 지역인구분에 관련생

활환경 대상자로 고 위험 생활환경율을 파악하여 지역별 고 위험에 있는 생

활환경 분포를 파악할 수 있다. 세번째로 개인 및 가족집단의 고 위험 조건

분포분석으로 개인별 고 위험 점수를 파악하여 어떤 고위험에 처해 있는지

56

분석이 가능하도록 하였다.

다. 향후 보건소 의사결정지원을 위한 데이터웨어하우스 모형

본 연구에서는 보건소의 여러 사업 중에서 방문간호사업을 대상으로 데이

터웨어하우스와 데이터마트를 설계하고 OLAP 분석을 통한 의사결정 지원

시스템을 개발 하였다. 그러나 보다 구체적인 의사결정지원을 하기 위해서

는 보건소 전체사업에 대한 데이터웨어하우스가 설계되어야 한다. 각 사업

별로 주제를 갖는 데이터마트가 구축되어야 하고 이를 통해 보다 다차원적

이고 의미 있는 의사결정지원 시스템이 될 것이다. 앞으로 보건소 데이터웨

어하우스가 발전되어 확산, 적용시키기 위한 데이터웨어하우스 모형은 그림

18 과 같다.

보건소 운영 데이터인 진료기록 및 종합건강검진 데이터와 방문간호, 예

방접종, 결핵관리 등의 전체 관련 데이터와 의료보험 등의 외부데이터로부

터 데이터웨어하우스를 설계하여 데이터를 처리, 가공 및 추출을 수행함으

로써 보건소 고유의 특성에 맞는 보건소 데이터웨어하우스를 구축한다.

구축된 보건소 데이터웨어하우스를 기반으로 보건소의 주요 사업이라 할

수 있는 보건행정 및 관리 사업 데이터마트, 건강증진 사업 데이터마트, 결

핵 및 전염병관리 사업, 예방접종 관리 사업 그리고 방문간호사업 데이터마

트를 설계한다.

� 보건행정 및 관리 데이터마트는 지역 내 주민데이터와 과거부터 현재까

지의 진료기록을 바탕으로 연령별, 성별, 지역별, 상병명별 등 다양한 변수

별로 보건통계를 산출해 냄으로써 보건행정 실적관리를 지원하고 패턴이나

57

추세 등의 수준 높은 분석을 통해 보건소의 보건사업평가 및 수행에 있어

행정적인 결정을 내릴 때의 의사결정을 도와준다.

� 건강증진 사업 데이터마트는 지역 내 65 세 이상의 고혈압 및 당뇨 등의

만성병 질환이 있는 노인보건 관리 대상자의 종합건강검진 기록과 진료기록

을 통해 데이터마트를 설계한다. 이 자료를 이용하여 실제로 노인보건사업

이 필요한 Risk 집단 및 지역을 파악하고 이들에 대한 관리 방안으로서 방

문간호 사업과 연계하여 지원할 수 있는 방안을 모색하고 사업을 추진하고

있는 담당자로 하여 사업의 방향을 제시하여 준다.

� 결핵 및 전염병관리 사업 데이터마트는 지역 내 주민관련 데이터와 진

료 및 검사기록, 결핵관리 기록, 개인 및 집단 접종 관련 데이터를 바탕으로

데이터마트를 설계한다. 구축된 데이터마트로부터 결핵의 전염병적 특성에

따라 관리대상자의 분포를 지역별로 파악하여 발생 가능지역을 효과적으로

관리할 수 있도록 하고 전염병의 확산을 방지 할 수 있도록 지원한다.

� 예방접종 관리사업 데이터 마트는 영유아 접종 및 간염, 유출혈, 장티프

스, 독감 등 관련 접종자들의 분포와 지역, 수량 등의 자료를 파악하여 단체

접종지역과 관리대상자를 선별해 내고 관련 백신의 수급 또한 원활히 할 수

있도록 약품관리를 지원하는 기능을 제공한다.

이렇게 구성된 데이터마트에 OLAP 도구를 이용하여 다차원분석을 할 수

있게 하고 다양한 질의를 수행함으로써 다양한 분석을 할 수 있게 한다. 스

프레드쉬트나 그래프등의 방법으로 분석내용을 표현함으로써 의사결정에 도

움을 줄 수 있도록 한다.

58

그림 18. 보건소 의사결정지원을 위한 데이터웨어하우스 모형

라. 기존 보건소 정보시스템과의 연계

보건소 데이터웨어하우스가 구축되면 기존 업무를 담당하는 사용자의 편

운영계 데이터

데이터 변환

데이터 마트

데이터 활용도구

최종 사용자

OLAP 스프레드시트 그래프

보건소 데이터베이스

보건소 DataWarehouse

보건소 OCS 데이터

보건행정 및

관리사업

건강증진 사업

의사결정지원

n 보건소장

n 각 사업별 담당자

외부 데이터

데이터 모델링 데이터 정제 추출, 가공

방문간호 사업

59

의와 사용확대를 위하여 보건소 정보시스템과의 연계가 이루어져야 한다.

최종 사용자는 보건업무를 위한 정보시스템의 사용과 의사결정을 위한

OLAP 분석 결과의 조회가 자유롭게 가능해야 한다. 이렇게 보건소 정보시

스템과의 연계가 이루어지려면 다음과 같은 조건이 이루어져야 한다.

� 우선 시스템적인 지원이 뒷받침 되야 하는데 첫째로 OLAP 분석을 위한

OLAP 서버가 따로 구축되어야 한다. 보건소 정보시스템 운영데이터가 있는

서버로부터 분석용 데이터가 이미 설계된 데이터웨어하우스로 변형과정을

거쳐 실시간으로 옮겨오게 되면 OLAP 서버는 각 사업의 데이터마트별로 큐

브를 구성하여 프로세스를 진행하게 된다. 이 과정에서 보건소 정보시스템

의 서버와 OLAP 분석용 서버에 부하가 많이 일어나므로 각 서버들이 따로

구축되어야 한다. 둘째로 의사결정지원을 위한 사용자 응용프로그램과 보건

소 정보시스템 응용프로그램의 호환성이 확보되어야 한다. 여러 크라이언트

에서 두 가지 응용프로그램을 동시에 사용할 수 있기 때문에 응용프로그램

간의 호환성 문제와 네트웍연결상의 문제를 고려하여 응용프로그램을 개발

하여야 한다.

� 이와 같은 시스템적인 지원 이외에 중요한 것이 사용자들에 대한 시스

템 활용방법의 교육과 시스템에 대한 장점을 이해 시키는 것이다. 아무리

좋은 시스템이 있다 하더라도 기존 시스템과의 차이점과 장점을 사용자 스

스로 느끼지 못한다면 사용하지 않을 것이고 결국에는 무용지물이 되고 만

다. 초기 보건소 정보시스템이 정착되기 이전에는 보건소 전산화에 대한 사

용자들의 반응은 번거로운 작업이 하나 늘어나는 것으로 인식했고 그 장점

은 이해하지 못했다. 그러나 지속적인 교육과 함께 시스템의 장점을 이해시

키는 과정을 통해 결국에는 사용을 확대시킬 수 있게 되었고 현재는 보건소

60

업무에서 없어서는 안되는 중요한 시스템으로 자리 잡을 수 있게 되었다.

다음과 같은 조건들이 충족된 후 보건소 정보시스템과의 연계가 이루어지

면 최종사용자인 의사결정자들 뿐아니라 일반 보건업무 담당자들 또한 다양

한 결과분석이 가능해진다.

61

V .고 찰

정보시스템의 급격한 발전과 더불어 지역사회 보건의료를 담당하고 있는

보건소도 병원 전산화에 못지않은 정보시스템을 구축하여 사용하는 보건소

가 확대 되었고 이렇게 축적된 데이터는 정보로서의 가치를 지녔음에도 불

구하고 활용성이 미약한 실정이다. 지역사회 중심의 건강증진개념의 대두로

보다 능동적이고 효율적인 지역보건의료정책 수립이 시급한 문제로 제기되

고 있는 현실에서 이를 지원할 수 있는 의미있는 데이터는 다른 무엇보다도

우선 되어야 한다. 이러한 양질의 데이터를 적절한 시기에 제공해 주기 위

해서는 축적된 정보를 효과적으로 활용할 수 있는 시스템의 구축이 필요하

다.

본 연구에서는 단순히 데이터나 정보를 입력하고 조회, 출력하는 기존의

운영시스템의 역할에서 벗어나 지식을 바탕으로 지속적인 업무지식을 창출

하고, 지식기반의 보건의료정책을 수립함에 있어 의사결정자의 역할을 지원

할 수 있는 의사결정지원 시스템을 개발하였다. 이를 위하여 보건소 주민

기본 정보, 진료 및 검사 기록, 접종기록 등의 지역사회 보건의료 데이터에

대한 가공 및 추출, 요약을 수행함으로써 보건소 데이터웨어하우스를 구축

하고 보건소 사업 중 방문간호 사업을 위한 데이터마트를 구축 하였다.

구축된 데이터마트를 바탕으로 의사결정 지원을 위한 다차원 분석을 수

행하기 위하여 온라인 분석처리 기법을 사용하였고 OLAP 도구를 이용하여

차원을 정의하고 분석용 큐브를 생성함으로써 분석이 가능하도록 하였다.

62

최종 사용자인 의사결정자가 분석을 통한 의미 있는 결정을 내릴 수 있도록

다양한 조건의 분석결과를 스프레드시트와 챠트를 이용하여 보여주도록 하

였다.

여러 기업에서 데이터웨어하우스를 개발하고 있으나, 보건의료 분야에서

는 개발되어진 경우가 거의 없었고 단지 외국의 경우 의료용 데이터웨어하

우스 구축에 있어서의 이슈에 관한 연구가 있었다(Pedersen 등, 1998). 국내

의 경우 의료용 데이터웨어하우스 아키텍쳐 개발에 관한 연구(김종호

등,1999) 와 병원에서의 의사결정지원 시스템에 관한 연구가 있었다(조경원,

2000).

본 연구의 특징으로는 첫째, 보건소 각 부서별로 사용하고 있는 운영계

데이터를 각 사업별로 수집하고 업무를 파악하여 다양한 분석에 활용할 수

있도록 표준화하고 변환작업을 거침으로서 데이터의 파악이 가능하도록 하

였고 이러한 보건소 데이터의 특성을 파악하여 변환함으로서 데이터웨어하

우스와 데이터마트를 구축하였다. 둘째, 일반 정보시스템에서도 각각의 분석

내용을 퀴리를 통해 구현이 가능하지만 이러한 작업을 위해서는 각 분석항

목별로 많은 응용 프로그램을 추가로 만들어야 한다. 그러나 본 연구에서는

구축된 데이터마트로부터 다양한 분석을 수행할 수 있도록 OLAP 기법을

적용하여 의사결정지원 시스템을 개발하였으므로 미리 정의된 몇 개의 분석

화면을 통해 최종 사용자가 분석하고자 하는 의도에 따라 다양한 조건을 선

택하여 분석 및 조회가 가능하도록 하였기 때문에 사용자의 접근도가 우수

하고 선택의 폭이 다양하므로 기존의 정보 시스템에서 사용하고 있는 통계

자료 출력이나 경영자 정보 시스템과는 구별된 사용자 위주의 시스템 이다.

본 연구에서는 보건소 사업 중에서 방문간호사업을 대상으로만 한정지

63

어 의사결정지원을 위한 데이터웨어하우스를 설계 하였으므로 보건소 전체

중심사업에 대한 분석 및 설계가 이루어지지 못하였다. 또한 보건소에서의

의사결정지원을 위한 데이터웨어하우스의 표준화 틀은 제시하였으나 그에

대한 성능평가를 못한 점이 연구의 제한점으로 지적할 수 있다.

향후 연구과제로는 본 연구에서 제시한 보건소 데이터웨어하우스 설계

프로토 타입을 기반으로 보건소 중심사업에 대한 데이터웨어하우스를 설계

하고 실제 보건소 운영계 시스템으로부터 데이터를 추출하여 데이터마트를

구축하고 온라인상으로 분석을 실행함으로써 성능을 평가할 필요성이 있다.

64

VI .결 론

데이터웨어하우스를 의료분야에 적용하여 구축한 예는 그리 많지 않다.

국내의 경우 의료용 데이터웨어하우스는 두개의 병원에서 의무 기록관리 부

분에 대한 데이터마트 수준의 데이터웨어하우스가 구축되어 있는 실정이고

외국의 경우는 의료보험 회사에서 개발하여 일일 25,000 건의 청구 업무를

수행하고 경영분석 자료를 도출하여 노인 의료 구성에 대한 인류통계학자와

서비스 분석자들을 위해 시스템을 활용하여 의료 수요자, 공급자의 정보제

공을 위한 인프라 구축으로 의료 보험 정보 종합관리를 하고 있다.

그러나 지역사회 보건의료를 주로 담당하고 있는 보건소의 경우는 그 기

록을 찾아 볼 수가 없다. 지역사회 중심의 건강증진개념의 대두와 함께 현

재 공공의료 기관인 보건소도 정보시스템의 급격한 발전을 가져왔고 이에

따른 보건의료기록의 전산화가 이루어져 수년간의 주민 기초 데이터가 축적

되어 있고 그 활용을 기다리고 있다.

본 연구는 이러한 지역사회 보건의료 기초데이터를 이용하여 데이터웨어

하우스 설계를 통해 데이터를 분석하고 축적된 정보를 효과적으로 활용할

수 있는 의사결정지원시스템의 모형을 개발 하였다. 연구의 범위는 여러 보

건소사업 중 방문간호사업을 선택하였다. 여러 보건소 사업 중 방문간호사

업을 선택한 이유는 지역사회 노인인구의 증가와 노인 단독세대의 급증으로

인한 노인보건문제의 증가로 그 중요성이 대두되고 있기 때문이다. 연구절

차로는 첫째, 간호대학에서 실시하고 있는 보건소 방문간호사업 서비스 표

준화 틀 개발사업을 토대로 관련업무를 분석하였고 둘째, 방문간호사업 관

65

련 보건소 데이터를 기초로 데이터 모델링 단계를 거쳐 추출, 정제, 변환함

으로써 데이터웨어하우스를 설계하였으며 데이터웨어하우스 데이터를 기반

으로 데이터 분석에 필요한 항목을 설정하여 방문간호사업 데이터마트를 설

계하였다. 마지막으로 의사결정지원 시스템 개발을 위하여 다차원 데이터

분석방법 중 OLAP 분석 도구를 활용하여 큐브를 생성 함으로써 사용자가

쉽게 접근하여 분석할 수 있도록 하였다.

연구 결과를 보면 다음과 같다. 방문간호사업의 주요업무로는 고 위험

가족의 발견과 관리, 특별관리자의 발견과 관리, 고 위험집단의 관리, 고 위

험 지역의 관리로서 자가관리능력이 없는 대상자를 자기관리 가능한 대상자

로 변화시키는 것이 기대하는 결과임을 알 수 있었고 방문간호사업의 업무

영역은 보건소 내에서 수행하는 업무, 가정방문을 통하여 가족을 단위로 수

행하는 업무, 시설이나 지역을 방문하여 집단을 단위로 수행하는 업무로 영

역을 나눌 수 있다.

데이터웨어하우스를 구축하기 위하여 운영시스템에서 추출한 데이터 중

주민 데이터를 통합 시키고 진료 상병명을 일치시켰으며 여러 변수들의 조

합을 통해 새로운 유도된 변수를 생성해 내었다. 의사결정지원을 위한 DSS

에서는 OLAP 분석을 위한 다차원 모델링을 위하여 분석항목을 기획, 수행,

평가 단계에 따라 분류하여 설정 하였고 이것을 바탕으로 방문간호 현황분

석과 방문간호 서비스 수행내역 분석, 방문간호사업 실적분석을 하였다 그

리고 사용자가 쉽게 볼 수 있도록 사용자 응용 프로그램을 개발 하였다.

위의 연구결과를 토대로 보건소 방문간호 사업의 주요 업무로 고 위험대

상자 관리의 중요성을 인식 할 수 있었고 사업의 효율적인 진행과 정책결정

에 있어 의사결정을 지원하기위한 서비스 내역을 분석하는데 필요한 항목을

66

설정할 수 있었다.

향후 본 연구를 발전시키기 위한 방향으로는 보건소 중심사업에 대하여

업무 분석 및 설계를 통해 데이터웨어하우스를 설계하고 다차원 모델링을

통해 보건소 의사결정지원 시스템을 개발하여 그 성능을 평가 받는 것이다.

이와 같은 시스템을 이용하여 축적된 정보의 활용을 통해 효과적인 보건

소 정책결정의 의사결정을 지원 받음으로써 차별화된 보건의료 정책을 수립

하고 체계화 할 수 있을 것이다.

67

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70

Abstract

Development of Data Warehouse for Decision Support in

Community-based Home Visiting Nurse Services

Kyoung Hoe Jeon

Graduate School of

Health Science and Management

Yonsei University

(Directed by Professor Young Moon Chae, Ph. D.)

There is a need for an information system that provides essential information to

managers in community health center information to support their decision making and

to help them manage home visiting nurse (HVN) services which in an effective manner.

There is also a need for data warehouse integrates relevant information from various

databases to effectively develop decision support system (DSS) for HVN services

finding cases of patients who in the home care nursing fields.

In this study, systems analysis of HVN service has been executed first, and data

warehouse was constructed by integrating various database related to HVN services

based on the systems analysis at design. Microsoft SQL Server Enterprise Manager,

which is a data warehouse development tool, was used to construct data warehouse by

sampling, cleansing, and transforming of managerial and clinical data from various

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databases in health center. In addition DSS for VHN service has been developed by on-

line analytical processing (OLAP) technology for multidimensional analysis, and

Visual basic for graphic user interface (GUI).

There were several significances in this study. First, variety of community based

health data were standardized and integrated in a data warehousing architecture so that

they can be easily extracted for various analysis. Second, DSS has been developed by

OLAP technology, which is distinguished from executive information system (EIS)

approach in the previous health center information systems. In this approach managers

can easily access various information to effectively manage VHN services.