KR100953826B1 - 사용자 건강 관리 기능을 가지는 휴대용 단말기 및 이를 이용한 사용자 건강 관리 방법 - Google Patents

사용자 건강 관리 기능을 가지는 휴대용 단말기 및 이를 이용한 사용자 건강 관리 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 사용자 건강 관리 기능을 가지는 휴대용 단말기 및 이를 이용한 사용자 건강 관리 방법에 관한 것이다. 사용자 건강 관리 기능을 가지는 휴대용 단말기는 사용자의 생체 신호뿐만 아니라 사용자의 행동 관련 정보 및 사용자 주변 환경에 관련된 정보를 사용자 중심의 컨텍스트 모델을 통해서 사용자의 건강 관련 컨텍스트로 변환하고 고차원적인 사용자의 의도, 감정, 건강상태, 행동 방식 등을 추론하여 통합 컨텍스트를 생성하여 관리한다. 미래의 홈 환경에 적합하도록 사용자에 따라 차별화된 개인화된 건강 관리 서비스를 제공할 수 있고, 사용자의 건강 상태에 적합한 음식 또는 운동 추천 서비스를 제공할 수 있다.
컨텍스트, 추론, 통합, 착용형 센서, 운동, 음식, 추천

Description

사용자 건강 관리 기능을 가지는 휴대용 단말기 및 이를 이용한 사용자 건강 관리 방법{Portable Device and Method for Managing User's Health}
본 발명은 헬스 케어 기능을 가지는 휴대용 단말기에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 착용형 센서를 이용한 헬스 케어 기능을 가지는 휴대용 단말기 및 사용자 건강 관리 방법에 관한 것이다.
개인의 건강 관리 서비스는 과거에는 주로 병원이나 의료기관에서 이루어지는 질병 치료에만 국한되는 헬스케어(healthcare) 중심으로 이루어지다가, 생활 수준의 향상과 함께 삶의 질 및 웰빙(well-being)에 대한 관심이 증가하면서 건강한 사람을 대상으로 하는 건강 상태 측정을 통한 질병의 사전 예방적인 건강 관리 서비스에 대한 관심이 높아지고 있다.
한국 공개 특허 2003-62728호(발명의 명칭 “개인건강관리 시스템 및 그 운영방법”)에서는 병원에서 개인들의 건강 관리를 수행하기 위한 하나의 건강 관리 시스템을 구축하여 회원으로 가입한 개인들의 질병등의 과거 및 현재 병력을 관리하여 의료 상담 서비스에 활용하는 개인 건강 관리 서비스를 개시하고 있다. 상기 한국 공개 특허 2003-62728호에는 병원에서 환자들을 대상으로 질병 치료 및 질병 관리를 통한 개인 건강 관리 서비스에 국한되며, 병원 밖의 사용자의 홈 환경에서 건강 관리 서비스를 제공할 수 없으며, 또한 건강한 사람을 대상으로 하는 건강 관리 서비스를 제공할 수 없다.
최근에는 병원 밖의 원격지에서 휴대용 단말기를 이용하여 환자의 건강 상태를 측정하여 의사에게 전송함으로써 환자가 병원을 직접 방문하지 않고도 의료 서비스를 받을 수 있는 원격 진료 서비스가 등장하였다.
또한, 최근 들어 진단 가능한 복수의 생체 신호를 측정하기 위한 센서 기술과 휴대폰, PDA등 휴대형 단말기를 이용한 사용자의 건강 관리를 위한 유비쿼터스 헬스 케어 서비스에 대한 관심이 증가하고 있으며 유비쿼터스 헬스 케어 서비스를 위한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 예를 들어, 실버타운을 중심으로 노인들의 심전도, 혈당치 데이터를 검출하여 휴대폰등 휴대용 단말기를 통해 무선으로 병원내 서버에 전송하여 외래 방문시 상기 데이터를 조회할 수 있도록 하는 유비쿼터스 헬스 케어 서비스도 등장하고 있다.
한국등록특허 제443746호(발명의 명칭 “건강인증서버 및 건강관리시스템”)에서는 특정 개인의 건강 상태 및 운동 상태를 파악하기 위하여 건강 상태 및 운동 상태를 측정하기 위한 휘트니스 머신들(fitness machines)로부터 데이터를 전송받아 사용자의 종합적인 운동 이력 및 건강 이력을 데이터베이스화하고, 의사등 전문가 집단이 통신망을 통하여 상기 데이터베이스에 접속하여 이용할 수 있도록 함으로써 적정한 운동프로그램을 제시하는 기술을 개시한다.
한국공개특허 제2003-25748호(발명의 명칭 “재택 의료 단말기 및 이를 이용한 네트워크 재택 의료진단 시스템 및 그 진단 방법”)에서는 가정에서 바이오 센서등을 이용하여 사용자의 신체 상태를 측정하여 측정된 생체 신호 데이터를 의료 단말기로 전송한 후, 의료 단말기에서 상기 측정된 생체 신호 데이터를 분석하여 분석한 결과 및 진료 결과를 사용자에게 디스플레이하고, 상기 진료 결과등을 인터넷등 네트워크를 통하여 원격 의료 시스템의 서버로 전송하는 기술을 개시한다.
한국공개특허 제2006-64885호(발명의 명칭 “건강 관리 서비스를 제공하는 장치, 시스템 및 방법”)에서는 건강 측정 장치를 통해 측정된 사용자의 건강 데이터를 기초로 건강 데이터를 분석하여 분석에 따른 피드백 데이터를 제공하고, 상기 사용자의 건강 데이터 및 피드백 데이터를 모니터링하여 모니터링한 결과에 따라 사용자에게 적합한 운동 및 식이 요법등의 처방에 대한 이행이 잘 되지 않을 경우 가중치를 적용하여 사용자에게 재처방을 해줌으로써 사용자 개인별 맞춤 건강 관리 서비스를 제공하는 기술을 개시한다.
상기와 같이 병원 밖의 원격지에서의 원격 진료 서비스와 더블어 사용자의 홈 환경에서의 휴대용 장치를 이용한 유비 쿼터스 헬스 케어 서비스에 대한 다양한 기술이 등장하고 있다. 예를 들어, 생체 계측 기술을 활용하여 좌변기, 욕조, 침대 등으로부터 사용자의 심전도를 측정하여 24시간 재택 건강 검진 기술이 등장하고 있으며, 인터넷을 통해 가정에서 혈압, 맥박, 심전도, 심폐기능, 소변 분석, 혈당 등을 측정할 수 있는 의료 기기도 등장하고 있으며, 원격 진료 서비스를 위해 휴대용 단말기에서 사용자의 혈당, 혈압, 체지방, 심전도 같은 생체 정보를 측정하는 기술등이 등장하고 있다.
종래의 원격 진료 서비스 및 종래의 홈 환경에서의 휴대용 장치를 이용한 유비 쿼터스 헬스 케어 서비스는 사용자의 생체 신호뿐만 아니라, 사용자의 행동 관련된 정보 및 사용자 주변 환경에 관련된 다양한 정보를 모두 통합하여 미래의 홈 환경에 적합하도록 사용자 중심적인 건강 관리 서비스를 제공하기에는 부족한 면이 있다.
본 발명의 제1 목적은 사용자의 생체 신호뿐만 아니라 사용자의 행동 관련 정보 및 사용자 주변 환경에 관련된 정보를 모두 통합하여 미래의 홈 환경에 적합하도록 사용자 중심적인 건강 관리 서비스를 제공할 수 있는 사용자 건강 관리 기능을 가지는 휴대용 단말기를 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 제2 목적은 사용자의 생체 신호뿐만 아니라 사용자의 행동 관련 정보 및 사용자 주변 환경에 관련된 정보를 모두 통합하여 미래의 홈 환경에 적합하도록 사용자 중심적인 건강 관리 서비스를 제공할 수 있는 휴대용 단말기를 이용한 사용자 건강 관리 방법을 제공하는 것이다.
상기한 본 발명의 제1 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일측면에 따른 사용자 건강 관리 기능을 가지는 휴대용 단말기는 사용자 프로파일 정보 및 외부의 센서들로부터 센싱 정보를 입력받아 미리 설정된 소정의 필드로 구성된 컨텍스트 모델-여기서 상기 소정의 필드는 카테고리 필드 및 실제 센싱값 필드를 포함함-를 참 조하여 초벌 컨텍스트를 생성하는 컨텍스트 인식부와, 상기 초벌 컨텍스트를 소정 시간 동안 통합하여 통합 컨텍스트를 생성하는 컨텍스트 통합 관리부를 포함한다. 상기 카테고리 필드는 누가(who), 언제(when), 어디서(where), 무엇을(what), 어떻게(how), 왜(why) 중의 하나를 나타내고, 상기 컨텍스트 모델은 접근성 필드, 해당 정보 이름 필드, 센싱된 값의 단위 필드 및 실제 센싱된 값의 타입 필드를 더 포함할 수 있다. 상기 외부의 센서들은 사용자의 생체 신호를 센싱하는 생체 신호 센서, 주변 환경 정보를 센싱하는 환경 센서 및 사용자의 행동에 관한 정보를 센싱하는 사용자 행동 관련 센서들로 구성된 착용형 센서가 될 수 있다. 상기 초벌 컨텍스트는 누가(who), 언제(when), 어디서(where), 어떻게(how), 무엇을(what) 필드로 구성된 4W1H의 구조를 가질 수 있다. 상기 컨텍스트 통합 관리부는 상기 초벌 컨텍스트를 상기 센싱 정보의 종류에 기초하여 통합 방법을 결정할 수 있다. 상기 컨텍스트 통합 관리부는 상기 센싱 정보가 생체 신호인 경우 통계적인 방법으로 대표값을 추출하여 상기 4W1H의 각 필드에 삽입하여 통합 컨텍스트를 작성하고, 상기 센싱 정보가 의미(semantic)를 가진 스트링인 경우 높은 빈도수를 가지는 정보를 대표값으로 추출하여 상기 4W1H의 각 필드에 삽입하여 통합 컨텍스트를 작성할 수 있다. 상기 컨텍스트 통합 관리부는 상기 초벌 컨텍스트를 상기 누가(who) 필드에 따라서 분류한 후 상기 소정 시간 동안 통합하여 제1 통합 컨텍스트를 생성하여 저장하고, 상기 제1 통합 컨텍스트에 대해 상기 사용자 정보, 상기 사용자 행동 관련 정보 및 상기 환경 정보에 따라서 추론하여 왜(Why)의 필드를 생성하여 상기 제1 통합 컨텍스트에 추가하여 제2 통합 컨텍스트를 생성할 수 있다.
또한, 본 발명의 제2 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일측면에 따른 휴대용 단말기를 이용한 사용자 건강 관리 방법은 사용자 프로파일 정보 및 외부의 센서들로부터 센싱 정보를 입력받아 미리 설정된 소정의 필드로 구성된 컨텍스트 모델-여기서 상기 소정의 필드는 카테고리 필드 및 실제 센싱값 필드를 포함함-를 참조하여 초벌 컨텍스트를 생성하는 단계와, 상기 초벌 컨텍스트를 소정 시간 동안 통합하여 통합 컨텍스트를 생성하는 단계를 포함한다. 상기 초벌 컨텍스트를 소정 시간 동안 통합하여 통합 컨텍스트를 생성하는 단계는 상기 초벌 컨텍스트를 상기 누가(who) 필드에 따라서 분류한 후 상기 소정 시간 동안 통합하여 제1 통합 컨텍스트를 생성하여 저장하는 단계와, 상기 제1 통합 컨텍스트에 대해 상기 사용자 정보, 상기 사용자 행동 관련 정보 및 상기 환경 정보에 따라서 추론하여 왜(Why)의 필드를 생성하여 상기 제1 통합 컨텍스트에 추가하여 제2 통합 컨텍스트를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 휴대용 단말기를 이용한 사용자 건강 관리 방법은 외부 서비스 객체들에 부착된 가상 마커, 바코드 및 RF ID 태그 중 적어도 하나로부터 제공되는 코드 정보, 상기 사용자의 현재 상태에서 실행 가능한 서비스에 대한 정보 및 상기 제2 통합 컨텍스트에 따라 상기 사용자에게 음식 또는 운동 추천 서비스를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 따르면, 사용자의 생체 신호뿐만 아니라 사용자의 행동 관련 정보 및 사용자 주변 환경에 관련된 정보를 컨텍스트 모델에 기초하여 사용자의 건강과 관련된 컨텍스트로 변환하고 고차원적인 사용자의 의 도, 감정, 건강상태, 행동 방식 등을 추론하며 통합 컨텍스트를 생성하고 관리함으로써 미래의 홈 환경에 적합하도록 사용자에 따라 차별화된 개인화된 건강 관리 서비스를 제공할 수 있다.
또한, 외부의 서비스 객체들에 부착된 가상 마커, 바코드, RF ID 태그들로부터 제공되는 코드 정보와 상기 사용자의 건강과 관련된 컨텍스트에 따라 증강현실 기술을 적용하여 사용자의 건강 상태에 적합한 음식 또는 운동 추천 서비스를 제공할 수 있다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중 의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면 번호에 상관없이 동일한 수단에 대해서는 동일한 참조 번호를 사용하기로 한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 사용자 건강 관리 서비스를 제공하는 휴대형 단말기를 나타낸 블록도이다.
본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 휴대형 단말기는 본 발명의 건강 관리 서비스를 제공하기 위한 전용 휴대형 단말기로 구현할 수 있다. 또는, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 휴대형 건강 관리 장치는 이동통신 단말기, 개인 휴대용 정보 단말기(Personal Digital Assistant) 또는 휴대형 멀티미디어 플레이어(Portable Multimedia Player)등과 같은 휴대용 단말기를 이용하여 구현할 수도 있다.
도 1을 참조하면, 휴대형 단말기(100)는 컨텍스트 인식부(10), 사용자 프로파일 저장부(16), 컨텍스트 모델(20), 컨텍스트 통합 관리부(30), 컨텍스트 뷰어(40) 및 서비스 추천부(50)를 포함한다. 컨텍스트 인식부(10)는 신호 수집기(10) 및 초벌 컨텍스트 생성기(14)를 포함한다.
컨텍스트 인식부(10)내의 신호 수집기(12)는 이질적인 플렛폼 위에서 동작하는 다양한 종류의 외부 센서들(110, 120, 130, 140, 도 9 참조)로부터 유선 통신 또는 무선 통신을 통하여 센싱 정보(1)를 입력받아 컨텍스트 모델(20)에 기반하여 사용자의 건강 상태와 관련된 초벌 컨텍스트를 생성한다.
상기 초벌 컨텍스트는 사용자 중심의 건강 관리 서비스에 적합하도록 4W1H(Who, When, Where, What, How)의 구조에 기반하여 구성될 수 있다.
휴대형 단말기(100)와 외부 센서들(110, 120, 130, 140)은 블루투스 또는 무선 랜(Wireless LAN)등을 이용하여 무선 통신을 수행함으로써 착용형 외부 센서들을 장시간 착용할 경우의 사용자의 불편함을 줄일 수 있다.
컨텍스트 인식부(10)는 마트의 상품, 음식점의 그릇 또는 가정내 식탁의 접시, 젓가락 등에 부착된 가상 마커, 바코드 및/또는 RF ID로부터 코드 정보(2)를 입력받아 컨텍스트 모델(20)에 기반하여 사용자의 건강 상태와 관련된 초벌 컨텍스트를 생성한다. 예를 들어, 가상 마커의 패턴은 카메라등을 이용하여 촬영된 후 소정의 신호 처리를 거쳐 가상 마커의 패턴에 상응하는 상품 종류, 음식 종류등의 패턴 정보로 인식되어 상기 코드 정보(2)로 입력될 수 있다. 예를 들어, RF ID는 RF ID 리더기를 이용하여 RF ID에 상응하는 상품 종류, 음식 종류, 사용자 정보등으로 인식되어 상기 코드 정보(2)로 입력될 수 있다.
컨텍스트 인식부(10) 내의 신호 수집기(12)는 사용자 프로파일 정보(17)를 사용자 프로파일 저장부(16)로부터 읽어들여 상기 센싱 정보(1) 및 코드 정보(2)와 함께 초벌 컨텍스트 생성기(14)로 제공한다. 사용자 프로파일 정보는 사용자 인적사항-예를 들어 사용자 체중, 키, 몸무게 등-, 사용자의 선호도-예를 들어 사용자의 음식, 운동 등에 대한 선호도-, 사용자의 체질 정보 등을 포함할 수 있다.
이하, 원시 정보는 사용자 프로파일 정보(17) 및 센싱 정보(1)를 포함할 수 있다. 또는, 원시 정보는 사용자 프로파일 정보(17) 및 코드 정보(2)를 포함할 수 있다. 또는, 원시 정보는 사용자 프로파일 정보(17), 센싱 정보(1) 및 코드 정 보(2)를 포함할 수 있다.
컨텍스트 모델(20)은 상기 원시 정보를 컨텍스트(context)로 변환하기 위해 기본적으로 참조해야 할 속성들을 포함한다. 컨텍스트 모델은 예를 들어 카테고리(category), 접근성(accessability), 해당 정보 이름(key), 센싱된 값의 단위(granularity), 실제 센싱된 값의 타입(type) 및 실제 값(value)의 6개의 필드로 구성될 수 있다. 컨텍스트 모델(20)에 대한 자세한 설명은 도 2를 참조하여 후술한다.
초벌 컨텍스트 생성기(14)는 상기 원시 정보로부터 상기 컨텍스트 모델(20)의 각각의 필드에 해당되는 필드값을 추출하고 각 필드별로 필터링한 후 4W1H의 구조화된 컨텍스트의 형태로 변환하여 초벌 컨텍스트를 생성한다.
상기 초벌 컨텍스트는 Who, When, Where, What, How 필드를 가지는 4W1H의 구조화된 컨텍스트로 구성될 수 있다. 상기 초벌 컨텍스트에는 ‘누가’, ‘언제’, ‘어디서’, ‘무엇을’, ‘어떻게’ 했는지에 대한 정보가 Who, When, Where, What, How 필드에 스트링(string) 또는 수치 값-예를 들어 정수-으로 저장될 수 있다.
컨텍스트 통합 관리부(30)는 컨텍스트 통합기(34), 컨텍스트 관리기(36), 정보 공개 관리기(32) 및 서비스 정보 제공부(38)를 포함한다.
컨텍스트 통합 관리부(30)는 상기 생성된 초벌 컨텍스트를 제공받아 통합 컨텍스트를 생성한다.
컨텍스트 통합기(34)는 컨텍스트 인식부(10)로부터 생성된 초벌 컨텍스트를 제공받아 컨텍스트 모델(20)의 카테고리(category) 필드에서의 4W1H(Who, When, Where, What, How)의 각 값에 따라서 상기 생성된 초벌 컨텍스트를 소정시간 동안 실시간으로 통합 또는 융합하여 통합 컨텍스트를 생성한다.
또한, 컨텍스트 통합기(34)는 4W1H의 각 값에 따라 초벌 컨텍스트를 일정 시간 동안 통합할 뿐만 아니라 상기 사용자 프로파일 정보, 사용자 행동 관련 정보, 주변 환경 정보와 코드 정보등과 같은 원시 정보를 해석하여 추론을 통해 사용자의 행동 관련 정보, 사용자의 의도 등과 같은 고수준의 정보를 가진 고차원적인 컨텍스트로 통합할 수 있다. 컨텍스트 통합기(34)는 상기 초벌 컨텍스트를 제공받아 4W1H 특성에 따라 통합된 컨텍스트를 이용하여‘왜(Why)’의 필드를 최종적으로 추론하여 상기 4W1H 특성에 따라 통합된 컨텍스트에 상기 추론된‘왜(Why)’의 필드를 합쳐서 최종 5W1H의 통합 컨텍스트를 생성한다. 즉, 컨텍스트 통합기(34)에서의 추론 과정에서 추론된 결과 값이 ‘왜(Why)’필드에 해당되는 정보로서 컨텍스트에 저장될 수 있다.
컨텍스트 관리기(36)는 사용자 중심적인 환경을 고려하여 상기 통합된 컨텍스트를 관리한다. 구체적으로, 컨텍스트 관리기(36)는 정보 공개 관리기(32)에서 결정된 정보 공개 레벨에 기초하여 상기 통합된 컨텍스트를 이용하여 분석된 건강 관련 컨텍스트 정보를 컨텍스트 뷰어(40)에서 추상적인 수준에서 보여주거나 또는 구체적인 수준에서 보여주도록하는 뷰어 제어 명령을 생성하여 컨텍스트 뷰어(40)로 제공한다.
또한, 컨텍스트 관리기(36)는 컨텍스트 통합기(34)에서 생성된 통합 컨텍스 트로부터 얻어진 사용자 정보, 환경정보, 코드 정보, 서비스 정보 제공부(38)로부터 제공된 현재 실행 가능한 서비스 정보에 기초하여 현재 사용자에게 가장 적합한 서비스를 실행하기 위한 제어 명령을 생성하여 서비스 추천부(50)로 제공한다.
도 1에서는 도시하지 않았으나, 컨텍스트 관리기(36)는 외부 온톨로지(ontology)로부터 사용자의 건강 상태에 따라 외부 전문가들이 추천하는 음식 정보, 음식 재료 정보, 운동 정보 등을 제공받을 수 있다.
정보 공개 관리기(32)에서는 사용자와 정보 공개를 요청하는 집단과의 친밀도 레벨(intimacy level) 또는 상기 정보 공개를 요청하는 집단이 전문가인지 비전문가인지에 대한 전문도 정보(proficiency) 또는 사용자의 스트레스 정도에 따라 사용자 중심의 건강 관련 컨텍스트에 대한 정보 공개의 레벨 및 공개할 컨텍스트의 세분화된 시간 간격을 결정한다.
서비스 정보 제공부(38)는 현재 상태에서 실행 가능한 서비스에 대한 정보를 컨텍스트 관리기(36)로 제공한다. 예를 들어, 외부 서비스 객체들(140, 도 9)에 부착된 가상 마커, 바코드 및/또는 RF ID 태그로부터 코드 정보(2)가 입력된 경우에는 현재 상태에서 실행 가능한 서비스는 식당에서의 음식 추천 서비스, 메뉴 추천 서비스, 바에서의 와인 추천 서비스, 식료품점에서의 음식 재료 추천 서비스, 운동 추천 서비스 등이 될 수 있다.
서비스 추천부(52)는 상기 분석된 건강 관련 컨텍스트에 따라 사용자에게 가장 적합한 추천 서비스를 제공한다. 상기 추천 서비스는 사용자에게 적합한 음식을 추천하는 음식 추천 서비스 또는 사용자에게 적합한 운동을 추천하는 운동 추천 서 비스가 될 수 있다.
예를 들어, 홈 환경에서 식탁에 놓인 접시에 부착된 가상 마커, RF ID 태그 등으로부터 음식(혹은 재료)의 종류, 성분 및 칼로리 정보를 포함하는 코드 정보(2)와, 사용자 프로파일 정보(17)를 수집하여 컨텍스트로 통합한 후, 서비스 추천부(52)는 가정에서 식사를 하는 사용자에게 상기 사용자의 건강 관련 컨텍스트에 기초하여 상기 사용자에게 적합한 음식을 추천하는 음식 추천 서비스를 제공할 수 있다.
또한, 마트, 음식점 등에서 가상 마커(marker), RF ID 태그 혹은 바코드로부터 음식(혹은 재료)의 성분 및 칼로리 정보를 포함하는 코드 정보(2)를 수집하여 컨텍스트로 통합한 후, 서비스 추천부(52)는 마트에서 쇼핑을 하는 사용자 또는 음식점에서 식사를 하는 사용자에게 상기 사용자의 건강 관련 컨텍스트에 기초하여 상기 사용자에게 적합한 음식(혹은 재료)을 추천할 수 있다.
여기서, 서비스 추천부(52)는 증강현실 기술을 응용하여 상기 건강 관련 컨텍스트에 기초하여 영상, 음성, 촉감 등으로 증강된 신호를 통해 사용자에게 적합한 음식(또는 재료) 또는 운동을 추천할 수 있다. 증강현실을 이용한 음식 추천 서비스는 음식의 종류 혹은 음식의 존재 여부 이외에 음식이 어디로 이동하고 있는지 등의 트레킹 정보로도 활용할 수 있다.
상기 컨텍스트 인식부(10) 및 컨텍스트 통합 관리부(30)는 디지털 신호 처리 장치(Digital Signal Processor)로 구현되거나 또는 휴대용 단말기(100) 내에 소프트웨어적으로 구현될 수 있다.
또는, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 건강 관리 장치(100)를 이동통신 단말기, 개인 휴대용 정보 단말기(PDA) 또는 휴대형 멀티미디어 플레이어(PMP)등과 같은 휴대용 단말기를 이용하여 구현할 경우 상기 컨텍스트 인식부(10) 및 컨텍스트 통합 관리부(30)는 디지털 신호 처리 장치(Digital Signal Processor)로 구현되거나 또는 이동통신 단말기, 개인 휴대용 정보 단말기(PDA) 또는 휴대형 멀티미디어 플레이어(PMP) 각각의 전반적인 동작을 제어하는 제어부(미도시)내에 소프트웨어적으로 구현될 수 도 있다.
도 2는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 컨텍스트 모델을 나타낸 테이블이다.
도 2를 참조하면, 컨텍스트 모델은 센싱 정보를 컨텍스트로 변환하기 위해 기본적으로 생성해야할 필드들에 대한 정보를 제공한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 컨텍스트 모델은 예를 들어 카테고리(category), 접근성(accessability), 해당 정보 이름(key), 센싱된 값의 단위(granularity), 실제 센싱값의 타입(type) 및 실제 값(value)의 6개의 필드로 구성될 수 있다.
카테고리(category) 필드는 누가(who), 언제(when), 어디서(where), 어떻게(how), 무엇을(what), 왜(why) 중 하나를 나타낸다. 접근성(accessability) 필드는 프로그램 코드상에서 다른 모듈에서 참조가능한지 여부를 나타내며, 예를 들어 다른 모듈에서 참조가 가능한 public, 외부 함수에서 접근이 불가능한 private 혹은, 상속된 함수에서만 접근이 가능한 protected등으로 구분될 수 있다. 정보 이름(key) 필드는 센싱 정보에 대한 이름을 나타내며 예를 들어 심박수(Heart_Rate) 등과 같이 사용자가 임의로 지정할 수 있다. 센싱된 값의 단위(granularity) 필드는 각 센서의 센싱 시간 간격의 최소 단위를 나타내며, 예를 들어 초(second), 분(munite), 시간(hour), 일(day), 일주일(week)등이 될 수 있다. 실제 센싱값의 타입(type) 필드는 실제 센싱값을 연산할 때 필요한 정수형(integer), 더블(double)형, 스트링(string)등과 같은 타입을 정의한다. 실제 센싱값(value)은 센서에서 실제 센싱된 값으로서, 예를 들어 생체 신호의 경우 정수(integer) 형의 실제 센싱한 값이 사용될 수 있다.
도 2를 참조하면, 도 9의 광혈류량(PPG) 센서로부터 센싱된 생체 신호 정보가 100Hz로 샘플링 되어 들어온 경우를 예로 들면, 카테고리는 ‘어떻게(how)’, 접근성은 ‘public’, 정보 이름은 ‘PPG_P2P’, 센싱 시간의 최소 단위는 초(sec), 타입은 ‘더블(double)형’, 실제값은 ‘0.011’로 표현될 수 있다. 즉, 도 2에 도시된 바와 같이, 광혈류량 센서로부터 센싱된 생체 신호 정보가 100Hz로 샘플링 되어 들어온 경우, 컨텍스트는 <How, public, PPG_P2P, sec, 0.011>와 같이 스트링(string) 형태로 표현될 수 있다.
또 다른 예로서 사람의 체형 정보의 경우를 예로 들면, 카테고리는 ‘누가(who)’, 접근성은 ‘public’, 정보 이름은 ‘Height’, 센싱된 값의 단위는‘cm’, 타입은 ‘정수형’, 실제값은 ‘160’으로 표현될 수 있다.
도 3은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 초벌 컨텍스트를 생성하는 과정에서 컨텍스트 모델의 각 컨텍스트 요소(context element)들을 나타낸 개념도이며, 광혈류량(PhotoPlethysmoGraphy) 센서에서 실제 센싱한 값들을 도 2의 컨텍스트 모 델에 기초하여 컨텍스트 변환하여 나타낸 컨텍스트 요소(context element)들을 나타낸다.
도 3에 예시된 첫번째 컨텍스트 요소(310)는 광혈류량 센서로부터 1초 간격으로 센싱된 심박수에 대한 더블(double)형 실제 센싱값은 1.5임을 나타낸다. 상기와 같은 광혈류량 센서로부터의 소정 시간-예를 들어 15분- 동안 1초 간격으로 센싱한 값들을 이용하여 도 3의 첫번째 컨텍스트 요소(310)들과 같은 복수의 컨텍스트 요소들이 생성될 수 있다.
또한, 도 3에 예시된 두번째 컨텍스트 요소(320)는 사용자 행동 관련된 센서들(120)로부터 센싱된 사용자의 행동(activity)에 대한 스트링형의 실제 센싱정보로서 사용자가 서 있음(stand up)을 나타낸다.
또한, 도 3에 예시된 세번째 컨텍스트 요소(330)는 사용자 프로파일로부터 추출된 사용자의 이름(name)에 대한 스트링형의 실제 센싱 정보로서 사용자의 이름이 홍길동(Hongkildong)임을 나타낸다.
상기와 같은 3개의 컨텍스트 요소들로부터 도 6에 도시된 바와 같이‘홍길동’(Who)이라는 이름을 가진 사용자가 아침(When)에 소파(sofa)(Where)에서 심박수 90 bpm(beat per minute) 상태(How)로 서 있음(What)을 나타내는 4W1H의 통합컨텍스트가 생성될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 초벌 컨텍스트를 추출하는 과정을 설명하기 위한 개념도이다.
도 4를 참조하면, 초벌 컨텍스트 생성기(14)는 먼저 원시정보를 획득하 여(401) 상기 컨텍스트 모델(20)을 참조하여 상기 원시정보로부터 각각의 필드에 해당되는 필드를 생성하고 정의하여 컨텍스트 요소를 생성한다(403).
또한, 초벌 컨텍스트 생성기(14)는 소정 시간동안 축적된 다수의 컨텍스트 요소들을 필드별로 필터링한 후(405), 4W1H의 구조화된 컨텍스트의 형태로 변환하여(407) 초벌 컨텍스트를 생성한다.
도 5는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 컨텍스트 통합 과정을 설명하는 순서도이다.
도 5를 참조하면, 컨텍스트 인식부(10)에서 추출된 초벌 컨텍스트는 4W1H의 타입에 따라 종류별로 분류된다(단계 501). 구체적으로, 활성 영역에 위치한 다양한 종류의 외부 센서들로부터 실시간으로 사용자 건강 관련 초벌 컨텍스트 정보를 생성한 후, Who, What, When, Where, How 별 타입에 따라 초벌 컨텍스트로 분류한 후, ‘누가(Who)’에 해당되는 컨텍스트 필드 중의 사용자의 신원 정보에 따라서 추출된 초벌 컨텍스트 정보들을 분류할 수 있다.
컨텍스트 통합기(34)는 센싱 정보(1) 또는 코드 정보(2)의 종류에 따라 컨텍스트의 통합 방법과 통합 간격을 결정하여 센싱 정보(1) 또는 코드 정보(2)의 종류에 맞는 통합 방법을 결정한다(단계 503). 스트링(string)의 형태로 해석된 센싱 정보(1)-예를 들어 아침, 저녁등- 와 같은 추상화된 센싱 정보의 경우 보우팅(voting) 방법을 사용하여 빈도수가 높은 컨텍스트를 대표 컨텍스트로 선택할 수 있으며, 생체 신호와 같은 소정의 수치값을 가지는 센싱 정보(1)의 경우는 평균 등의 통계적인 방법을 사용하여 대표 컨텍스트로 선택할 수 있다. 상기 통합 간격은 통합을 수행하는 시간 간격 단위를 나타내며, 센싱 정보에 따라 심박수의 경우는 분단위로 하거나, 소파에 앉아 있는 시간의 경우는 시간 단위로 하거나, 피로도의 경우는 일단위로 할 수 있다.
컨텍스트 통합기(34)는 추출된 대표 컨텍스트를 4W1H(Who, What, Where, When, How)의 각 종류에 따라 일정 시간 동안 통합하여 통합 컨텍스트를 생성한다(단계 505). 상기 통합된 컨텍스트들의 히스토리는 저장되거나 컨텍스트의 추론을 위하여 재사용될 수 있다.
예를 들어, 생체 신호 센서의 일종인 광혈류량 센서와 사용자 행동 관련 센서들을 사용하여 통합 컨텍스트를 생성할 경우, Who는 광혈류량을 센싱한 사용자의 이름 또는 ID를 나타내고, What는 광혈류량을 나타내고, Where는 광혈류량이 측정된 사용자의 위치를 나타내고, When은 광혈류량이 측정된 시간, How는 센싱된 광혈류량을 나타낸다.
사용자의 프로파일 정보로부터 사용자 이름 또는 ID가 파악되면 컨텍스트 요소들로 소정 시간 동안 축적된 후 5개 필드에 누가(Who), 언제(When), 어디서(Where), 무엇을(What), 어떻게(How) 했는지에 관한 정보가 스트링 혹은 정수 형태로 저장된다.
예를 들어, 센싱 정보인 광혈류량이 심박수와 같은 수치값을 가지는 경우이므로 심박수 센싱값들 0.008, 0.02, 0.09, 0.09, 0.01의 평균값인 0.0436을 대표값으로 하여 대표 컨텍스트를 추출하여 통합 컨텍스트를 구성할 수 있다.
컨텍스트 통합기(34)는 상기 4W1H의 각 종류에 따라 통합된 통합 컨텍스트를 사용자 정보 및 환경 정보에 따라서 추론하여 고수준의 정보(행동, 의도 정보 등)를 얻어낸다(단계 507). 컨텍스트 통합기(34)는 상기 4W1H의 각 종류에 따라 통합된 통합 컨텍스트를 사용자 정보 및 환경 정보에 따라서 추론하여 ‘왜(Why)'의 필드를 추론할 수 있다. 이미 구성된 4W1H의 통합 컨텍스트에 상기 추론된 ‘왜(Why)'의 필드를 합쳐서 최종 통합 컨텍스트를 생성한다(단계 509).
상기 컨텍스트의 재사용은 추론 과정에서 이전 과정의 추론된 결과를 다시 사용하는 연속 과정으로서 본 발명의 컨텍스트 통합시 효율성을 높일 수 있다. 컨텍스트의 재사용 과정이 진행될수록 높은 수준의 정보가 추론될 수 있다.
과거의 컨텍스트 정보는 사용자의 행동이나 제스처를 추론하는데 중요한 단서로 사용될 수 있으며, 과거의 컨텍스트 히스토리는 사용자의 행동을 평가하기 위해서 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 위치 좌표와 방위 정보를 이용하여 사용자의 실내 위치나 자세를 추론함으로써 사용자의 다음 행동을 예측하는데 이용될 수 있다.
상기 추론 과정을 거쳐 최종 통합된 컨텍스트는 <who, when, where, what, how, why> 의 5W1H 형태를 가진다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 통합 컨텍스트의 일예를 나타낸다.
도 6을 참조하면, 도 3에 도시된 3개의 컨텍스트 요소들로부터 ‘홍길동’(Who)이라는 이름을 가진 사용자가 아침(When)에 소파(sofa)(Where)에서 심박수 90 bpm(beat per minute) 상태(How)로 서 있음(What)을 나타내는 4W1H의 통합컨텍스트가 생성될 수 있다.
또한, 예를 들어 통합컨텍스트는 <achoi, 20070512 18:00, ubiHome, watching the TV, abnormal Heart rate, stressful condition>과 같이 기술될 수 있으며, 사용자 ID가 ‘achoi'인 사용자가 2007년 5월 12일 18시 정각에 비정상적인 심박수를 가지고 스트레스를 받은 상태에서 홈에서 TV를 보고 있는 사용자 정황 컨텍스트를 나타낸다. 상기 예에서, 생체 신호 계측 센서에서 측정된 심박수, 사용자가 소파에 앉아서 장시간 TV를 시청하는 경우와 같은 사용자 정보 및 사용자 행동 정보를 기초로 사용자가 스트레스를 받은 상태임을 추론할 수 있다.
도 7은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 정보 공개 관리기의 동작을 설명하는 블록도이다.
도 7을 참조하면, 정보 공개 관리기(32)는 사용자와 정보 공개를 요청하는 집단과의 친밀도 레벨(intimacy level, 710), 상기 정보 공개를 요청하는 집단이 전문가인지 비전문가인지 전문도(proficiency, 720) 또는 사용자의 스트레스 정도(730)에 대한 정보를 입력받아 사용자 중심의 건강 관련 컨텍스트에 대한 개별 건강 정보 공개 레벨(740)을 결정한다.
친밀도 레벨은 예를 들어 높음, 낮음의 2가지 레벨로 설정할 수 있으나, 이에 한정되지 않고 높음, 보통, 낮음의 3가지 레벨 또는 다양한 레벨로도 설정할 수 있다.
사용자의 스트레스 정도(730)는 위험 또는 정상의 2가지 상태를 나타낼 수 있으나, 이에 한정되지 않고 3가지 또는 다양한 상태를 나타낼 수 있다. 사용자의 스트레스 정도는 사용자가 오랜 기간 동안 이상 징후를 보였는지 여부에 대한 정보 도 포함할 수 있다.
개별 건강 정보 공개 레벨(740)은 구체적인 정보 및 추상적인 정보를 나타내는 복잡도(742) 및 공개할 컨텍스트의 세분화된 시간 간격(744)을 포함할 수 있다. 정보 공개를 요구하는 집단이 전문가인 경우 심박 변이율과 같은 구체적인 정보가 공개될 수 있고, 정보 공개를 요구하는 집단이 비전문가인 경우 스트레스 레벨과 같은 추상적인 정보가 공개될 수 있다. 공개할 컨텍스트의 세분화된 시간 간격(744)은 사용자의 스트레스 정도 및 사용자가 오랜 기간 이상 징후를 보이는지 여부 등에 따라 분(minute), 시(hour), 일(day), 주(week) 또는 달(month)등이 될 수 있다.
도 8은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 컨텍스트 정보를 공개하는 과정을 설명하는 순서도이다.
도 8을 참조하면, 먼저 사용자에 대한 컨텍스트 정보를 요청하는 자가 사용자의 건강 관련 컨텍스트 정보에 접근을 시도하여 컨텍스트 정보를 요청하면(단계 801), 미리 정해진 룰(rule)에 따라 사용자와 상기 컨텍스트 정보를 요청하는 자와의 친밀도가 높은지 여부를 판단한다(단계 803). 정보 공개 관리기(32)에서는 미리 룰(rule)을 작성해 놓고 if then else의 문법을 사용하여 해당되는 룰에 맞는지 아닌지를 판단하는 룰(rule) 기반 매칭 과정을 수행하여 상기 친밀도를 판단할 수 있다. 상기 룰(rule)은 예를 들어 ‘사용자 A가 나와 친하다‘는 명제로 선언되는 것을 말한다. 만일 사용자 A가 컨텍스트 정보에 접근을 시도하는 경우, if then else 문법에 따라 ’접근하는 사람이 나와 친한가‘를 상기 룰을 참조하여 체크할 수 있 다.
상기 판단 결과 친밀도가 낮은 경우에는 상기 사용자에 대한 컨텍스트 정보를 접근할 수 없도록 한다(단계 805).
상기 판단 결과, 친밀도가 높은 경우에는 사용자의 스트레스 정도(730)를 판단하여 사용자의 건강 상태가 위험한지 여부를 판단한 후(단계 807), 건강 상태가 위험하다고 판단한 경우에는 분 단위로 세분화된 컨텍스트 정보를 공개용으로 준비한다(단계 809). 건강 상태가 위험하지 않다고 판단한 경우에는 사용자의 건강 상태가 오랜 기간 이상 징후가 보이는지 여부를 판단하여(단계 811), 오랜 기간 이상 징후를 보이는 경우에는 긴 간격으로 세분화된 컨텍스트 정보를 공개용으로 준비하고(단계 813), 오랜 기간 이상 징후를 보이지 않는 경우에는 일단위로 세분화된 컨텍스트 정보를 공개용으로 준비한다(단계 815).
그 다음, 정보 공개 관리기(32)는 정보 공개를 요청하는 집단이 전문가인지 비전문가 인지 여부를 판단하고(단계 817), 전문가인 경우 스트레스 레벨 및 심박 변이율과 같은 생체 신호 데이터등을 공개함으로써 공개 정도를 구체적인 수준으로 하고(단계 819), 비전문가인 경우 스트레스 레벨만을 공개함으로써 공개 정도를 추상적인 수준으로 한다(단계 821).
도 9는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 휴대용 단말기에서 외부 센서들로부터 원시정보를 얻는 과정을 설명하기 위한 개념도이다.
도 9를 참조하면, 휴대용 단말기는 서비스 관련된 가상 마커, 바코드, RF ID 태그를 부착한 외부 서비스 객체들(140)과 외부센서들로부터 원시정보를 획득한다. 상기 외부 센서들은 사용자 관련된 센서들(110), 사용자 행동 관련된 센서들(120) 및 환경 관련된 센서들(130)을 포함한다.
상기 외부 센서들은 사용자의 몸에 부착된 착용형 센서와 외부 환경을 파악하기 위한 센서로 구분될 수 있다. 사용자의 몸에 부착된 착용형 센서는 예를 들어 손목시계에 착용될 수 있는 손목 시계형 센서가 될 수 있다. 착용형 센서는 예를 들어 생체 신호 계측 센서, 모션센서, 위치인식 센서, 광전자(optoelectric) 센서, 가속도 센서, 기울기 센서 등이 될 수 있다.
외부 환경을 파악하기 위한 센서는 주변 환경 정보를 수집하기 위하여 주변 환경 정보를 수집하기에 적합한 위치에 설치된 환경 센서들을 포함할 수 있다. 환경 센서는 환경 관련 센서(130) 및 사용자 행동 관련 센서(120)를 포함할 수 있다.
사용자 관련 센서(110) 및 사용자 행동 관련 센서(120)로부터는 사용자 관련된 컨텍스트를 추출할 수 있고, 환경 관련 센서(130)로부터는 사용자의 주변 환경 관련된 컨텍스트를 추출할 수 있다.
사용자 관련 센서(110)는 미래형 홈 환경에서 활용 가능한 다채널 손목시계 형 형태의 생체 신호 계측 센서, 모션 센서, 광전자 센서, 체온 센서, 가속도 센서, 기울기 센서 등을 포함할 수 있다. 상기 사용자 관련 센서(110)들로부터 다양한 종류의 생체 신호를 측정하여 사용자의 자율신경계 반응의 복합적인 해석을 지원함으로써 사용자의 건강 상태등을 파악할 수 있다.
생체 신호 계측 센서는 체온 센서, 광전자 센서, 피부 전도도 센서(미도시) 등의 출력을 통합하여 센싱된 생체 신호로 출력한다. 생체 신호 계측 센서는 심전도, 맥파, 체온, 피부 전도도, 호흡 등을 측정할 수 있다. 예를 들어, 생체 신호 계측 센서로부터 센싱되는 심전도 신호로부터는 사용자의 심장 박동이 정상적으로 이루어지고 있는지 여부를 파악할 수 있고, 근전도 신호로부터는 사용자의 움직임에 따른 칼로리 소모량을 알 수 있다. 생체 신호 계측 센서로부터 센싱되는 심박변이는 주파수 영역에서 해석하여 저주파와 고주파의 크기 비율에 근간하여 사용자의 스트레스 정도를 파악할 수 있다. 생체 신호 계측 센서로부터 센싱되는 피부 전도도의 변화량과 체온 변화량을 통해 사용자의 긴장도와 자극이 발생한 상황을 분석할 수 있다.
상기 광전자 센서, 피부 전도도 센서 및 체온 센서로부터 센싱되는 3가지 종류의 센싱 신호는 연속하여 바이트(byte) 형태로 센싱될 수 있다.
가속도, 진동 또는 충격 등을 감지하는 가속도 센서와 기울어진 정도를 감지하는 기울기 센서(tilt sensor)의 출력은 모션 센서(motion sensor)에서 통합되어 사용자의 손목 또는 몸의 움직임을 알 수 있다.
사용자 행동 관련 센서(120)는 소파에 앉은 사용자를 파악하는 소파 센서, 방석에 앉은 사용자의 행동을 파악하는 방석센서, 사용자의 현재 위치를 인식하기 위한 위치 인식 센 서등을 포함한다. 방석 센서로부터는 방석에 부착되어 사용자가 현재 앉아있는지 일어섰는지를 파악할 수 있다. 소파 센서는 온/오프 스위치 또는 압력 센서를 소파에 부착한 것으로서 소파 센서로부터는 사용자가 현재 앉아있는지 일어섰는지를 파악할 수 있고, 몇 명의 사용자가 어디에 앉아 있는지를 파악할 수 있다.
환경 관련 센서(130)는 현재 공간의 빛의 밝기를 알 수 있는 조도 센서, 공기 중 습윤한 정도를 알 수 있는 습도 센서, TV 등의 가전제품 혹은 대화시 발생하는 소음을 측정할 수 있는 소음센서, 외부 기온 센서(미도시)등을 포함할 수 있다.
외부 서비스 객체들(140)은 예를 들어 RFID 태그 또는 가상 마커가 부착된 접시 및 젓가락이 될 수 있다. 접시에 부착된 RFID 태그 또는 가상 마커로부터는 접시에 담긴 음식의 종류 및 재료의 종류 등을 파악할 수 있다. 접시 및 젓가락의 바닥 면에 부착된 RFID 태그와 가상 마커로부터 사용자가 음식에 접근한 횟수와 방법을 모니터링 할 수 있다. 또는, 외부 서비스 객체들(140)은 마트에서 마커(marker), RF ID 태그, 바코드, 혹은 RF ID 태그가 부착된 상품이 될 수 있다. 휴대용 단말기는 상품에 부착된 마커(marker), RF ID 태그, 바코드, 혹은 RF ID 태그로부터 음식(혹은 재료)의 성분 및 칼로리 정보를 수집할 수도 있다. 또는, 외부 서비스 객체들(140)은 음식점에서 마커(marker) 혹은 RF ID 태그가 부착된 식기가 될 수 있다. 휴대용 단말기는 식기에 부착된 마커(marker) 혹은 RF ID 태그를 이용하여 음식(혹은 재료)의 성분 및 칼로리 정보를 수집할 수도 있다.
상기와 같은 다양한 외부 센서들은 무선 랜이나 블루투스 통신을 기본적으로 지원하여 센서 네트워킹을 할 수 있으며, 휴대용 단말기는 범용 플러그 앤 플레이(UPnP; Universial Plug and Play)를 통해 상기 휴대용 단말기와 현재 연결된 외부 센서들과 외부 서비스 객체들(140)을 파악할 수 있다.
상기 다양한 외부 센서들 및 외부 서비스 객체들(140)로부터 센싱된 정보는 휴대형 단말기(100)로 전송되며, 휴대형 단말기(100)에서 사용자의 프로파일 정보와 함께 다양한 센싱 정보 또는 코드 정보가 수집된 후 컨텍스트로 통합되고 관리되어 현재 사용자의 위치, 건강 상태 등을 파악할 수 있다. 예를 들어, 소파 센서와 위치 인식 센서를 통해 현재 사용자가 어느 위치에 앉아 있는지를 파악할 수 있으며, 생체 신호 계측 센서, 소음 센서, 외부 기온 센서등을 통하여 현재 상황에서 사용자가 받는 스트레스 정도를 분석할 수 있다.
본 발명에서는 다양한 센싱 정보에 기초하여 고차원적인 사용자의 의도, 감정, 건강상태, 행동 방식 등의 추론에 유의미하게 사용할 수 있다. 또한, 노이즈가 많은 환경에서 추출된 신뢰도가 낮은 센싱 정보에 이를 보상할 수 있는 센서를 함께 이용하여 컨텍스트 통합 기법을 적용하여 해석함으로써 한 가지 센서에 의존하는 경우에 비해 신뢰할 수 있는 결과를 나타낼 수 있다.
도 10은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 사용자 중심의 개인화된 추천 서비스를 설명하기 위한 개념도이다. 도 10은 증강 현실 기술을 활용하여 일상생활에서 건강관리를 위한 방법으로 사용자의 특성과 상황에 맞는 음식의 추천 혹은 음식 재료의 선정을 지원하는 개인화된 추천 서비스를 제공하는 경우를 나타낸다.
사용자의 특성과 사용자의 상황 정보는 미래형 홈 환경에 설치된 다양한 종류의 센서들과 서비스 객체들을 통해 수집되며 컨텍스트 인식 프레임워크가 저장된 휴대형 단말기를 통해 현재 사용자가 처한 상황과 상태를 인식할 수 있다.
예를 들어, 도 10에서는 미래의 홈환경에서의 밥상에서의 건강 추천 서비스 를 나타낸다. 도 10을 참조하면, 가정내 식탁의 접시의 바닥면, 젓가락, 스푼 등에 가상 마커(901) 및 RF ID태그(903)를 부착한다.
휴대용 단말기에서 상기 부착된 가상 마커(901) 및 RF ID태그(903)로부터 음식(혹은 재료)의 종류, 성분 및 칼로리 정보를 포함하는 코드 정보(2)와, 사용자 착용형 센서들로부터 사용자 정보등과, 사용자 프로파일 정보(17)를 수집하여 컨텍스트로 통합한 후, 가정에서 식사를 하는 사용자에게 상기 사용자의 건강 관련 컨텍스트에 기초하여 상기 사용자에게 적합한 음식을 추천할 수 있다.
접시에 부착된 가상 마커를 통해 현재 어떠한 식단이 제공이 되었는지를 파악하고, 제공된 식단의 영양소의 균형상태, 사용자의 현재 건강 상태, 기온 및 계절 등의 요소를 종합적으로 분석하여 사용자가 음식을 섭취하는 동안 음식을 바르고 균형있게 섭취할 수 있도록 증강현실 기반 추천 서비스를 제공할 수 있다.
사용자의 젓가락에 부착된 가상 마커를 통하여 사용자가 반찬에 접근한 횟수와 방법을 모니터링 한 후, 사용자 프로파일 정보로부터 파악한 사용자의 체질에 맞지 않은 음식이 제공이 되는 경우 붉은 색으로 경고를 표시하고, 사용자가 섭취해야 할 음식이 있으면 증강 현실 기술을 이용하여 프로젝터(907)로 증강 테이블 상에 푸른색으로 접시를 가리키는 영상을 활용하여 추천할 수 있다. 이를 통해 사용자의 체질, 현재 건강 및 영양 상태에 따른 음식 서비스를 제공 할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 현재 건강상태가 화가 많은 상태이며 체질은 태양인 체질인 경우 화를 감소시킬 수 있는 음식을 먹도록 추천할 수 있다.
또한, 사용자 프로파일 정보로부터 파악한 사용자의 병력, 현재 처한 상황, 사용자의 위치, 날씨 등을 이용하여 사용자에게 맞는 음식을 추천해 줄 수 있다. 또한, 사용자의 불균형한 식습관을 개선하기 위해 도움이 되는 정보를 증강 테이블을 활용하여 줌으로써 사용자에게 직관적이고 이해하기 쉬운 형태로 식생활 개선을 위한 건강 관리를 일상생활에서 할 수 있도록 지원할 수 있다.
또한, 현재 사용자가 소비한 칼로리 정보를 바탕으로 뛰거나 달리는 등의 적합한 운동 서비스를 추천할 수도 있다.
또한, 사용자가 식료품점에서 음식 재료를 구입하는 경우 사용자의 체질과 현재 상태에 맞는 재료가 있으면 휴대용 단말기에서 이를 추천해 줄 수 있다.
상기와 같은 음식 추천 방법은 사용자의 건강 관련 컨텍스트를 분석하여 사용자 중심적으로 해석함으로써 개인화된 건강 관리가 가능한 장점이 있다.
상기한 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 사용자 건강 관리 서비스를 제공하는 휴대형 단말기를 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 컨텍스트 모델을 나타낸 테이블이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 초벌 컨텍스트를 생성하는 과정에서 컨텍스트 모델의 각 컨텍스트 요소(context element)들을 나타낸 개념도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 초벌 컨텍스트를 추출하는 과정을 설명하기 위한 개념도이다.
도 5는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 컨텍스트 통합 과정을 설명하는 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 통합 컨텍스트의 일예를 나타낸다.
도 7은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 정보 공개 관리기의 동작을 설명하는 블록도이다.
도 8은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 컨텍스트 정보를 공개하는 과정을 설명하는 순서도이다.
도 9는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 휴대용 단말기에서 외부 센서들로부터 원시정보를 얻는 과정을 설명하기 위한 개념도이다.
도 10은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 사용자 중심의 개인화된 추천 서비스를 설명하기 위한 개념도이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
10: 컨텍스트 인식부 30: 컨텍스트 통합 관리부
100: 휴대용 단말기

Claims (19)

  1. 사용자 건강 관리 기능을 가지는 휴대용 단말기에 있어서,
    사용자 프로파일 정보 및 외부의 센서들로부터 센싱 정보를 입력받아 미리 설정된 소정의 필드로 구성된 컨텍스트 모델-여기서 상기 소정의 필드는 카테고리 필드, 실제 센싱값 필드, 접근성 필드, 해당 정보 이름 필드, 센싱된 값의 단위 필드 및 센싱값의 타입 필드를 포함함-을 참조하여 초벌 컨텍스트를 생성하는 컨텍스트 인식부;
    상기 초벌 컨텍스트를 소정 시간 동안 통합하여 통합 컨텍스트를 생성하는 컨텍스트 통합 관리부; 및
    상기 사용자와 정보 공개를 요청하는 집단과의 친밀도 레벨 및 상기 정보 공개를 요청하는 집단이 전문가인지 여부에 대한 전문성 정보 중 적어도 하나의 정보에 따라 상기 통합 컨텍스트에 대한 정보 공개의 레벨을 결정하는 정보 공개부를 포함하고,
    상기 카테고리 필드는 누가(who), 언제(when), 어디서(where), 어떻게(how), 무엇을(what), 왜(why) 중의 하나를 나타내고,
    상기 초벌 컨텍스트는 상기 누가(who), 언제(when), 어디서(where), 어떻게(how), 무엇을(what)의 카테고리 필드로 구성된 4W1H의 구조를 가지고,
    상기 컨텍스트 통합 관리부는 상기 초벌 컨텍스트를 상기 누가(who) 필드에 따라서 분류한 후 상기 소정 시간 동안 통합하여 제1 통합 컨텍스트를 생성하여 저장하고, 상기 제1 통합 컨텍스트에 대해 상기 사용자 정보, 상기 사용자 행동 관련 정보 및 상기 환경 정보에 따라서 추론하여 왜(Why)의 필드를 생성하여 상기 제1 통합 컨텍스트에 추가하여 제2 통합 컨텍스트를 생성하는 것을 특징으로 하는 휴대용 단말기.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 외부의 센서들은 사용자의 생체 신호를 센싱하는 생체 신호 센서, 주변 환경 정보를 센싱하는 환경 센서 및 사용자의 행동에 관한 정보를 센싱하는 사용자 행동 관련 센서들로 구성된 착용형 센서인 것을 특징으로 하는 휴대용 단말기.
  4. 삭제
  5. 제3항에 있어서, 상기 컨텍스트 통합 관리부는
    상기 초벌 컨텍스트를 상기 센싱 정보의 종류에 기초하여 통합 방법을 결정하는 것을 특징으로 하는 휴대용 단말기.
  6. 제5항에 있어서, 상기 컨텍스트 통합 관리부는
    상기 센싱 정보가 생체 신호인 경우 통계적인 방법으로 대표값을 추출하여 상기 4W1H의 각 필드에 삽입하여 통합 컨텍스트를 작성하고,
    상기 센싱 정보가 의미(semantic)를 가진 스트링인 경우 소정 임계치 이상의 빈도수를 가지는 정보를 대표값으로 추출하여 상기 4W1H의 각 필드에 삽입하여 통합 컨텍스트를 작성하는 것을 특징으로 하는 휴대용 단말기.
  7. 삭제
  8. 제6항에 있어서, 외부 서비스 객체들에 부착된 가상 마커, 바코드 및 RF ID 태그 중 적어도 하나로부터 제공되는 코드 정보, 상기 사용자의 현재 상태에서 실행 가능한 서비스에 대한 정보 및 상기 제2 통합 컨텍스트에 따라 상기 사용자에게 음식 또는 운동 추천 서비스를 제공하는 서비스 추천부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 휴대용 단말기.
  9. 삭제
  10. 제1항에 있어서, 상기 사용자의 현재 상태에서 실행 가능한 서비스에 대한 정보를 제공하는 서비스 정보 제공부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 휴대용 단말기.
  11. 사용자 프로파일 정보 및 외부의 센서들로부터 센싱 정보를 입력받아 미리 설정된 소정의 필드로 구성된 컨텍스트 모델-여기서 상기 소정의 필드는 카테고리 필드, 실제 센싱값 필드, 접근성 필드, 해당 정보 이름 필드, 센싱된 값의 단위 필드 및 센싱값의 타입 필드를 포함함-을 참조하여 초벌 컨텍스트를 생성하는 단계; 및
    상기 초벌 컨텍스트를 소정 시간 동안 통합하여 통합 컨텍스트를 생성하는 단계;
    상기 사용자와 정보 공개를 요청하는 집단과의 친밀도 레벨 및 상기 정보 공개를 요청하는 집단이 전문가인지 여부에 대한 전문성 정보 중 적어도 하나의 정보에 따라 상기 통합 컨텍스트에 대한 정보 공개의 레벨을 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 카테고리 필드는 누가(who), 언제(when), 어디서(where), 어떻게(how), 무엇(what), 왜(why) 중의 하나를 나타내고,
    상기 초벌 컨텍스트는 누가(who), 언제(when), 어디서(where), 어떻게(how), 무엇을(what) 필드로 구성된 4W1H의 구조를 가지고,
    상기 초벌 컨텍스트를 소정 시간 동안 통합하여 통합 컨텍스트를 생성하는 단계는, 상기 초벌 컨텍스트를 상기 누가(who) 필드에 따라서 분류한 후 상기 소정 시간 동안 통합하여 제1 통합 컨텍스트를 생성하여 저장하는 단계와 상기 제1 통합 컨텍스트에 대해 상기 사용자 정보, 상기 사용자 행동 관련 정보 및 상기 환경 정보에 따라서 추론하여 왜(Why)의 필드를 생성하여 상기 제1 통합 컨텍스트에 추가하여 제2 통합 컨텍스트를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 휴대용 단말기를 이용한 사용자 건강 관리 방법.
  12. 삭제
  13. 제11항에 있어서, 상기 외부의 센서들은 사용자의 생체 신호를 센싱하는 생체 신호 센서, 주변 환경 정보를 센싱하는 환경 센서 및 사용자의 행동에 관한 정보를 센싱하는 사용자 행동 관련 센서들로 구성된 착용형 센서인 것을 특징으로 하는 휴대용 단말기를 이용한 사용자 건강 관리 방법.
  14. 삭제
  15. 제13항에 있어서, 상기 초벌 컨텍스트를 소정 시간 동안 통합하여 통합 컨텍스트를 생성하는 단계는
    상기 초벌 컨텍스트를 상기 센싱 정보의 종류에 기초하여 결정된 통합 방법을 이용하여 상기 통합 컨텍스트를 생성하는 것을 특징으로 하는 휴대용 단말기를 이용한 사용자 건강 관리 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 초벌 컨텍스트를 소정 시간 동안 통합하여 통합 컨텍스트를 생성하는 단계는
    상기 센싱 정보가 생체 신호인 경우 통계적인 방법으로 대표값을 추출하여 상기 4W1H의 각 필드에 삽입하여 통합 컨텍스트를 작성하는 단계; 및
    상기 센싱 정보가 의미(semantic)를 가진 스트링인 경우 소정 임계치 이상의 빈도수를 가지는 정보를 대표값으로 추출하여 상기 4W1H의 각 필드에 삽입하여 통합 컨텍스트를 작성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 휴대용 단말기를 이용한 사용자 건강 관리 방법.
  17. 삭제
  18. 제16항에 있어서, 외부 서비스 객체들에 부착된 가상 마커, 바코드 및 RF ID 태그 중 적어도 하나로부터 제공되는 코드 정보, 상기 사용자의 현재 상태에서 실행 가능한 서비스에 대한 정보 및 상기 제2 통합 컨텍스트에 따라 상기 사용자에게 음식 또는 운동 추천 서비스를 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 휴대용 단말기를 이용한 사용자 건강 관리 방법.
  19. 삭제
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