KR101825579B1 - 센서 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 위한 방법 및 장치 - Google Patents

센서 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 위한 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR101825579B1
KR101825579B1 KR1020157010802A KR20157010802A KR101825579B1 KR 101825579 B1 KR101825579 B1 KR 101825579B1 KR 1020157010802 A KR1020157010802 A KR 1020157010802A KR 20157010802 A KR20157010802 A KR 20157010802A KR 101825579 B1 KR101825579 B1 KR 101825579B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
sensors
sensor
context information
functions
information
Prior art date
Application number
KR1020157010802A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20150054005A (ko
Inventor
펭-츠오 선
신시아 쿠오
라자 보스
Original Assignee
노키아 테크놀로지스 오와이
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 노키아 테크놀로지스 오와이 filed Critical 노키아 테크놀로지스 오와이
Publication of KR20150054005A publication Critical patent/KR20150054005A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101825579B1 publication Critical patent/KR101825579B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L12/00—Data switching networks
    • H04L12/02—Details
    • H04L12/16—Arrangements for providing special services to substations
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A61B5/0004—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by the type of physiological signal transmitted
    • A61B5/0006—ECG or EEG signals
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A61B5/0015—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by features of the telemetry system
    • A61B5/0024—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by features of the telemetry system for multiple sensor units attached to the patient, e.g. using a body or personal area network
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1118—Determining activity level
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
    • H04L67/125—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks involving control of end-device applications over a network
    • H04L67/32—
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W52/00—Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
    • H04W52/02—Power saving arrangements
    • H04W52/0209—Power saving arrangements in terminal devices
    • H04W52/0212—Power saving arrangements in terminal devices managed by the network, e.g. network or access point is master and terminal is slave
    • H04W52/0216—Power saving arrangements in terminal devices managed by the network, e.g. network or access point is master and terminal is slave using a pre-established activity schedule, e.g. traffic indication frame
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W52/00—Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
    • H04W52/02—Power saving arrangements
    • H04W52/0209—Power saving arrangements in terminal devices
    • H04W52/0212—Power saving arrangements in terminal devices managed by the network, e.g. network or access point is master and terminal is slave
    • H04W52/0219—Power saving arrangements in terminal devices managed by the network, e.g. network or access point is master and terminal is slave where the power saving management affects multiple terminals
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2560/00—Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
    • A61B2560/02—Operational features
    • A61B2560/0204—Operational features of power management
    • A61B2560/0209—Operational features of power management adapted for power saving
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0219—Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02405—Determining heart rate variability
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Telephone Function (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 위한 방안이 제공된다. 센서 관리자는 하나 이상의 센서에 적어도 부분적으로 기초하여 컨택스트 정보를 결정한다. 또한, 센서 관리자는 하나 이상의 다른 센서들, 하나 이상의 다른 센서들의 하나 이상의 기능들, 또는 이들의 조합과 관련된 자원 소비 정보를 결정한다. 그 다음, 센서 관리자는 하나 이상의 다른 센서들, 하나 이상의 다른 센서들의 하나 이상의 기능들, 또는 이들의 조합과 관련된 적어도 하나의 동작 상태를 결정하기 위해 컨택스트 정보 및 자원 소비 정보를 처리 및/또는 처리를 가능하게 한다.

Description

센서 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING CONTEXT-AWARE CONTROL OF SENSORS AND SENSOR DATA}
서비스 제공자들(예를 들면, 무선, 셀룰라 등) 및 디바이스 제조자들은, 예를 들면, 강력한 네트워크 서비스들을 제공함으로써, 소비자들에게 가치 및 편의성을 전달하고자 계속적으로 노력하고 있다. 하나의 개발 영역은 그러한 서비스들을, 예컨대, 컨택스트 인식(context-aware)되도록 하기 위해 네트워크 서비스들에서 이용하기 위한 컨택스트 정보(contextual information)를 결정하는 센서들을 통합하는 것이었다. 예를 들어, 컨택스트 인식 시스템들은 사용자의 현재 상황에 관한 지식을 이용하여, 하나 이상의 센서들로부터 수집된 데이터에 기초해서, 상황에 따라 적절한 방식으로 시스템 서비스들, 기능들, 콘텐츠 등을 조정한다. 이러한 센서들은 ECG(electrocardiograph) 센서들, PPG(photoplethysmograph) 센서들, GSR(galvanic skin response) 센서들 등과 같은 헬스 및 웰니스(health and wellness) 센서들을 포함할 수 있다. 그러한 센서들을 이용하는 것이 보다 일반적인 것으로 됨에 따라, 서비스 제공자들 및 디바이스 제조자들은 센서들이 장기적인 기간들 동안, 특히, 센서들이 제한된 배터리 전력 상에서 동작할 때, 계속적으로 동작할 수 있도록 하기 위해 커다란 도전과제에 직면하게 된다.
따라서, 예를 들면, 에너지 효율성 및 데이터 품질을 최대화하면서, 센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공하기 위한 방안이 필요하다.
일 실시예에 따르면, 방법은 하나 이상의 센서에 적어도 부분적으로 기초하여 컨택스트 정보를 결정하는 것을 포함한다. 또한, 방법은 하나 이상의 다른 센서, 하나 이상의 다른 센서의 하나 이상의 기능, 또는 이들의 조합과 관련된 자원 소비 정보를 결정하는 것을 포함한다. 방법은 하나 이상의 다른 센서, 하나 이상의 다른 센서의 하나 이상의 기능, 또는 이들의 조합과 관련된 적어도 하나의 동작 상태를 결정하기 위해 컨택스트 정보 및 자원 소비 정보를 처리 및/또는 처리를 가능하게 하는 것을 더 포함한다.
다른 실시예에 따르면, 장치는 적어도 하나의 프로세서, 및 컴퓨터 프로그램 코드를 포함하는 적어도 하나의 메모리를 포함하고, 적어도 하나의 메모리 및 컴퓨터 프로그램 코드는, 적어도 하나의 프로세서를 이용하여, 적어도 부분적으로 장치로 하여금 하나 이상의 센서에 적어도 부분적으로 기초하여 컨택스트 정보를 결정하게 하도록 구성된다. 또한, 장치는 하나 이상의 다른 센서, 하나 이상의 다른 센서의 하나 이상의 기능, 또는 이들의 조합과 관련된 자원 소비 정보를 결정하도록 된다. 장치는 또한 하나 이상의 다른 센서, 하나 이상의 다른 센서의 하나 이상의 기능, 또는 이들의 조합과 관련된 적어도 하나의 동작 상태를 결정하기 위해 컨택스트 정보 및 자원 소비 정보를 처리 및/또는 처리를 가능하게 된다.
다른 실시예에 따르면, 컴퓨터 판독가능 저장 매체는, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 적어도 부분적으로, 장치로 하여금 하나 이상이 센서에 적어도 부분적으로 기초하여 컨택스트 정보를 결정하게 하는 하나 이상이 인스트럭션의 하나 이상의 시퀀스를 운반한다. 또한, 장치는 하나 이상의 다른 센서, 하나 이상의 다른 센서의 하나 이상의 기능, 또는 이들의 조합과 관련된 자원 소비 정보를 결정하도록 된다. 장치는 또한 하나 이상의 다른 센서, 하나 이상의 다른 센서의 하나 이상의 기능, 또는 이들의 조합과 관련된 적어도 하나의 동작 상태를 결정하기 위해 컨택스트 정보 및 자원 소비 정보를 처리 및/또는 처리를 가능하게 된다.
다른 실시예에 따르면, 장치는 하나 이상의 센서에 적어도 부분적으로 기초하여 컨택스트 정보를 결정하는 수단을 포함한다. 또한, 장치는 하나 이상의 다른 센서, 하나 이상의 다른 센서의 하나 이상의 기능, 또는 이들의 조합과 관련된 자원 소비 정보를 결정하는 수단을 포함한다. 장치는 또한 하나 이상의 다른 센서, 하나 이상의 다른 센서의 하나 이상의 기능, 또는 이들의 조합과 관련된 적어도 하나의 동작 상태를 결정하기 위해 컨택스트 정보 및 자원 소비 정보를 처리 및/또는 처리를 가능하게 하는 수단을 포함한다.
또한, 본 발명의 다양한 예시적인 실시예들에 대해, 이하의 것을 적용가능하다. 즉, 본 발명의 임의의 실시예와 관련된 것으로서 본 출원에서 개시된 방법들(또는 프로세스들) 중 임의의 하나 또는 임의의 조합에 적어도 부분적으로 기초(적어도 부분적으로 도출되는 것을 포함)하여 (1) 데이터 및/또는 (2) 정보 및/또는 (3) 적어도 하나의 신호를 처리 및/또는 처리를 가능하게 하는 것을 포함하는 방법.
본 발명의 다양한 예시적인 실시예들에 대해, 이하의 것을 적용가능하다. 즉, 본 출원에서 개시된 네트워크 또는 서비스 제공자 방법들(또는 프로세스들) 중 임의의 하나 또는 임의의 조합을 수행하도록 구성된 적어도 하나의 서비스에 대한 액세스를 허용하도록 구성된 적어도 하나의 인터페이스에 대한 액세스를 가능하게 하는 것을 포함하는 방법.
본 발명의 다양한 예시적인 실시예들에 대해, 이하의 것을 적용가능하다. 즉, (1) 적어도 하나의 디바이스 사용자 인터페이스 요소 및/또는 (2) 적어도 하나의 디바이스 사용자 인터페이스 기능을 생성하는 것을 가능하게 하는 것 및/또는 그것을 수정하는 것을 가능하게 하는 것을 포함하고, (1) 적어도 하나의 디바이스 사용자 인터페이스 요소 및/또는 (2) 적어도 하나의 디바이스 사용자 인터페이스 기능은 본 발명의 임의의 실시예와 관련된 것으로서 본 출원에서 개시된 방법들 또는 프로세스들 중 하나 또는 임의의 조합으로부터 초래된 데이터 및/또는 정보, 및/또는 본 발명의 임의의 실시예와 관련된 것으로서 본 출원에서 개시된 방법들(또는 프로세스들) 중 하나 또는 임의의 조합으로부터 초래된 적어도 하나의 신호에 적어도 부분적으로 기초하는 방법.
본 발명의 다양한 예시적인 실시예들에 대해, 이하의 것을 적용가능하다. 즉, (1) 적어도 하나의 디바이스 사용자 인터페이스 요소 및/또는 (2) 적어도 하나의 디바이스 사용자 인터페이스 기능을 생성 및/또는 수정하는 것을 포함하고, (1) 적어도 하나의 디바이스 사용자 인터페이스 요소 및/또는 (2) 적어도 하나의 디바이스 사용자 인터페이스 기능은 본 발명의 임의의 실시예와 관련된 것으로서 본 출원에서 개시된 방법들(또는 프로세스들) 중 하나 또는 임의의 조합으로부터 초래된 데이터 및/또는 정보, 및/또는 본 발명의 임의의 실시예와 관련된 것으로서 본 출원에서 개시된 방법들(또는 프로세스들) 중 하나 또는 임의의 조합으로부터 초래된 적어도 하나의 신호에 적어도 부분적으로 기초하는 방법.
다양한 예시적인 실시예들에서, 방법들(또는 프로세스들)은 서비스 제공자측 또는 모바일 디바이스측에서 달성되거나, 또는 서비스 제공자와 모바일 디바이스 사이에서 임의의 공유된 방식으로, 동작들이 양 측에서 수행되면서 달성될 수 있다.
다양한 예시적인 실시예들에 대해, 이하의 것을 적용가능하다. 즉, 최초 출원된 청구항 1-20 및 36-38 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 수단을 포함하는 장치.
본 발명의 다른 양상들, 특징들 및 이점들은, 본 발명을 실시하기 위해 고려되는 최상의 모드를 포함하는 다수의 특정한 실시예들 및 구현들을 단순히 예시함으로써, 이하의 상세한 설명으로부터 쉽게 이해할 것이다. 또한, 본 발명은 다른 상이한 실시예들이 가능하며, 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않고서도, 그것의 몇 가지 세부사항들이 다양하고 명백한 양상들로 수정될 수 있다. 따라서, 도면 및 상세한 설명은 그 본질상 예시적인 것으로 간주되며, 제한을 위한 것은 아니다.
본 발명의 실시예들은 첨부된 도면들에 있어서, 제한을 위한 것이 아닌, 예로써 도시된다.
도 1은 일 실시예에 따른, 센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공할 수 있는 시스템의 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른, 센서 관리자의 구성요소들의 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른, 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공하기 위한 프로세스의 흐름도이다.
도 4a는 일 실시예에 따른, 헬스 및 웰니스 센서들의 컨택스트 인식 제어를 위한 프레임워크의 도면이다.
도 4b는 일 실시예에 따른, 헬스 및 웰니스 센서들의 컨택스트 인식 제어를 위한 프로세스의 흐름도이다.
도 5a 내지 5c는 다양한 실시예들에 따른, 디바이스가 프로세스의 마스터로서 기능하는, 센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 위한 프로세스의 도면이다.
도 6a 내지 6c는 다양한 실시예들에 따른, 센서가 프로세스의 마스터로서 기능하는, 센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 위한 프로세스의 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른, 도 1 내지 6c의 프로세스들에서 이용된 사용자 인터페이스의 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예를 구현하는데 이용될 수 있는 하드웨어의 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예를 구현하는데 이용될 수 있는 칩셋의 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예를 구현하는데 이용될 수 있는 모바일 단말기(예를 들면, 핸드셋)의 도면이다.
센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공하기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램의 예들이 개시된다. 이하의 설명에서, 설명의 목적을 위해, 본 발명의 실시예들에 대한 완전한 이해를 제공하도록 다양한 특정 세부사항들이 개시된다. 그러나, 당업자라면, 본 발명의 실시예들은 이러한 특정 세부사항들 없이 또는 등가의 구성으로 실시될 수 있음을 명백히 알 것이다. 다른 경우에 있어서, 본 발명의 실시예들을 불필요하게 불명료하게 하지 않도록, 잘 알려진 구조들 및 디바이스들은 블록도의 형태로 도시된다.
헬스 및 웰니스 센서들에 대하여 다양한 실시예들이 기술되지만, 본 명세서에서 기술된 방안의 실시예들은 환경 센서, 물리적 속성에 대한 센서, 물질 센서, 위치 센서 등을 포함하는 임의의 유형의 센서에 적용가능한 것으로 고려된다.
도 1은 일 실시예에 따른, 센서 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공할 수 있는 시스템의 도면이다. 전술한 바와 같이, 시스템 또는 서비스의 컨택스트 인식은 때때로 센서 데이터에 기초한다. 예를 들어, 디바이스들(예를 들면, 셀 전화, 스마트폰 등과 같은 모바일 디바이스들)과 관련될 수 있는 가능한 센서들은 위치 센서들(예를 들면, GPS(Global Positioning System) 센서, 광 센서, 근접 센서, 가속도계(accelerometer), 자이로스코드(gyroscope) 등)을 포함한다.
헬스 및 웰니스 서비스들 및/또는 응용들을 지원하는 시스템들의 문맥내에서, 가능한 센서들은 ECG 센서, PPG 센서, GSR 센서, EEG(electroencephalograph) 센서, EMG(electromyography) 센서 등을 포함한다. 일 실시예에서, 헬스 및 웰니스 센서들은 모바일 환경에서의 웨어러블(wearable) 센서들을 이용하여 생리적 신호(physiological signal)들을 모니터링하는 기회를 제공하는 BSN(body sensor network) 기술들을 지원한다. 예를 들어, ECG 기반 웨어러블 센서들이 감정 모니터링 및 심혈관계 질환(cardiovascular disease) 모니터링을 계속적으로 또는 실질적으로 계속적으로 행할 수 있도록 한다.
일 실시예에서, 그러한 모니터링은 종적인(longitudinal) 및 양적인(quantitative) 개인 데이터 수집을 제공하기 위한 모니터링에 대한 잠재성 때문에, 유비쿼터스 컴퓨팅(ubiquitous computing), 생명 공학(bio-engineering), 및 의료 정보학(medical informatics)과 같은 연구 공동체에서 주의를 끌었던 보급된 건강 관리를 지원하는데 이용된다. 그러한 모니터링의 신뢰성 및 지속적인 특성은, 사용자 웰니스를 유지하기 위한 프로그램에서의 주된 요소이다. 전술한 바와 같이, 보급된 건강 관리를 지원하기 위한 주된 구성요소는 BSN 시스템이다. 일 실시예에서, BSN 시스템은 보다 작은 크기, 보다 긴 배터리 수명 및 강력한 컴퓨팅 능력을 갖는 무선 센서 노드들을 이용하는 것을 포함한다.
그러나, 생리적 센서의 동작 수명은 계속적인 모니터링 설계에서 주된 도전과제이다. 특히, 센서들은 계속적으로 동작하기 위해 (소형 디바이스 상의 배터리의 용량에 비하여) 많은 양의 배터리 전력을 잠재적으로 요구할 수 있다. 따라서, 배터리 수명을 연장 및 최적화(예를 들면, 에너지 소비를 감소)하는 것은 서비스 제공자들 및 디바이스 제조자들에 대해 커다란 도전과제이다. 즉, 센서 데이터의 계속적인 모니터링 및 실시간 또는 실질적으로 실시간의 수집 및 분석을 제공하기 위해, BSN 및 그것의 센서들은 센서 데이터 스트림을 감지, 송신 및/또는 처리하기 위한 에너지 소비에 대하여 충분한 효율성을 필요로 한다. 예를 들어, 스트레스 검출을 위한 웨어러블 ECG 센서는, 배터리 수명이 단지 몇 시간으로 제한되는 경우, 효율적으로 기능할 수 없다. 특히, 제한된 배터리 수명 및/또는 이용가능한 에너지 보유량(예를 들면, 배터리 수명)의 비효율적인 사용은, 높은 데이터 레이트의 생리적 센서들, 또는 센서들로부터 데이터를 송신하기 위한 무선 트랜시버들의 높은 사용으로 더 악화될 수 있다. 다른 경우에 있어서, 센서들에 의한 에너지 소비를 감소시키는 것은, 보다 작고, 보다 가볍고, 보다 착용하기 적합한 센서 설계들의 설계를 또한 가능하게 한다.
이러한 문제들을 해결하기 위해, 도 1의 시스템(100)은 하나 이상의 다른 센서(예를 들면, 헬스 및 웰니스 센서) 또는 하나 이상의 다른 센서의 하나 이상의 기능의 동작 상태를 결정하기 위해 하나 이상의 센서에서 검출 또는 수집된 컨택스트 정보(예를 들면, 센서 데이터)를 이용하는 능력을 도입한다. 본 명세서에서 기술된 바와 같이, 동작 상태는 동작 조건(예를 들면, 인에이블드 또는 디스에이블드), 하나 이상의 동작 파라미터(예를 들면, 샘플링 레이트, 샘플링 개시 또는 종료, 샘플링 파라미터들 등)를 나타낸다. 일 실시예에서, 동작 상태는 하나 이상의 다른 센서에 의한 자원 소비(예를 들면, 에너지 소비, 대역폭 소비, 프로세싱 소비 등)를 감소시키도록 결정된다. 이러한 방식으로, 자원들은 하나 이상의 자원을 보충(예를 들면, 센서의 배터리를 충전 또는 교체)하기 전에 센서들의 동작 수명 또는 시간을 연장시키도록 보존될 수 있다.
일 실시예에서, 하나 이상의 기능이, 예컨대, 온-노드(on-node) 데이터 수집, 데이터 프로세싱, 데이터 송신 및 관련 동작들에 관련될 수 있다. 예를 들어, 컨택스트 정보 및 에너지 소비 또는 이용가능성에 대한 정보에 따라, 하나 이상의 기능이 센서 자체에서 수행되고, 처리를 위해 관련된 디바이스(예를 들면, 모바일 디바이스)에 송신되고, 처리를 위해 관련 서비스(예를 들면, 백엔드(backend) 서비스)에 송신되거나, 또는 일부 조합으로 될 수 있다. 일 실시예에서, 온-노드(예를 들면, 온 센서) 기능들을 수행할지의 여부에 대한 결정은, 노드에서 기능을 수행하는 것과 관련된 에너지 비용들에 대한, 처리를 위해 다른 디바이스 또는 서비스에 데이터를 송신하는 것과 관련된 에너지 비용들의 비교에 적어도 부분적으로 기초할 수 있다. 대부분의 경우에, 송신의 에너지 또는 자원 비용들은 통상적으로 온-노드 프로세싱의 자원 부담보다 크다. 따라서, 시스템(100)은 센서가 과도한 자원 또는 에너지 소비를 감소시키고, 센서의 동작 수명을 연장시키는 온-노드 프로세싱 능력을 활용할 수 있다.
일 실시예에서, 헬스 및 웰니스 센서들(예를 들면, 웨어러블 ECG 센서)의 문맥에서, 시스템(100)은 다른 센서 또는 센서들(예를 들면, 가속도계, 자이로스코프, 콤파스 등)에서의 컨택스트 정보를 결정하여, 하나 이상의 헬스 및 웰니스 센서들(예를 들면, ECG 센서) 및/또는 자원을 보존하기 위한 그들의 기능들을 인에이블 또는 디스에이블하는 때를 결정할 수 있다. 예를 들어, 많은 헬스 및 웰니스 센서들이 사용자의 생리적 특성들을 측정한다. 역사적으로, 이러한 측정들은, 그 측정이 사용자가 이동하거나 또는 소정 레벨의 물리적 활동에 참여하는 때에 취해지는 경우 정확하지 못하였다. 따라서, 일 실시예에서, 시스템(100)은 개인의 물리적 활동 레벨을 이용하여 센서 데이터 해석의 정확성을 증가시킬 뿐만 아니라, 생리적 센서를 턴 오프하거나 또는 수집된 데이터가 정확하지 않은 조건(예를 들면, 높은 레벨의 이동) 하에서 그 기능들을 제한함으로써 에너지 소비를 감소시킨다.
예를 들어, 사용자가 가속도를 캡쳐하는 제1 센서 또는 센서들의 그룹 및 심박수(heart rate) 신호들과 같은 생리적 데이터를 캡쳐하는 제2 센서 또는 센서들의 그룹을 착용하고 있다고 가정하면, 시스템(100)은 가속도계 데이터를 이용하여 사용자의 물리적 활동을 결정한다. 일 실시예에서, 물리적 활동 레벨은, "낮음(low)", "중간(medium)" 및 "높음(high)"과 같은 서술적 용어들로 분류된다. 추가적으로 또는 대안적으로, 물리적 활동 레벨은 수치적 메트릭(numerical metric) 또는 다른 서수 스케일(ordinal scale)을 이용하여 기술될 수 있다. 어느 경우이더라도, 활발한 물리적 활동 동안, 생리적 센서 데이터는, 그러한 활동이 모션 아티팩트(motion artifacts)를 도입하기 때문에, 신뢰하지 못할 수 있다. 따라서, 이러한 문맥(예를 들면, 높은 물리적 활동) 하에서, 시스템(100)은 사용자가 활동중인 동안 생리적 센서 또는 센서들에서 데이터를 수집 및/또는 처리하는 것을 중지한다. 제2 센서 또는 센서들의 그룹에서의 데이터 수집 및/또는 처리를 준비하기 위해 제1 센서 또는 센서들의 그룹에서 수집된 컨택스트 정보(예를 들면, 가속도계 데이터)를 이용하여, 시스템(100)이, (1) 자원들(예를 들면, 센서의 배터리 수명)을 절약하고, (2) 아티팩트가 데이터의 품질을 저하시킬 수 있을 때 데이터 수집을 피함으로써 센서 데이터 분석의 정확성을 증가시키도록 한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 시스템(100)은 센서들(105a(예를 들면, 제1 센서) 및 105b(예를 들면, 제2 센서))을 포함하는 적어도 하나의 센서 그룹(103)과 접속된 사용자 장비(user equipment; UE)(101)를 포함한다. 일 실시예에서, 센서 그룹(103)은 추가적인 기능을 제공하기 위해 다수의 센서들(예를 들면, 센서들(105a, 105b))이 포함되는 웨어러블 센서를 구성한다. 예를 들어, 전술한 바와 같이, 센서 그룹(103)은 가속도계(예를 들면, 센서(105a)), 및 ECG 센서와 같은 생리적 센서(예를 들면, 센서(105b))의 조합을 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, UE(101)는 독립적으로, 또는 센서 그룹(103) 또는 다른 센서 그룹들 또는 센서들과 함께 동작할 수 있는 독립형 센서(105c)에 대한 접속을 또한 갖는다. 일 실시예에서, 센서 그룹(103) 및/또는 센서들(105a-105c)(집합적으로, 센서들(105) 이라고도 지칭됨)은 BSN을 포함할 수 있다. 예로써, UE(101)와 센서 그룹(103) 및 센서들(105a-105c) 사이의 접속은 단거리 무선 통신들(예를 들면, 블루투스, Wi-Fi, ANT/ANT+, ZigBee 등)에 의해 가능할 수 있다.
또한, UE(101)는 센서 데이터를 저장, 처리 및/또는 시스템(100)의 다른 구성요소들에 전달하기 위한 소프트웨어 클라이언트인 애플리케이션(107)을 실행할 수 있다. 일 실시예에서, 애플리케이션(107)은 본 명세서에서 기술된 방안의 다양한 실시예들에 대해 기술된 바와 같은 센서 그룹(103) 및/또는 센서들(105a-105c)의 컨택스트 인식 제어를 제공하는 것과 관련된 기능들을 수행하기 위한 센서 관리자(109a)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, UE(101)는 애플리케이션(107)과는 독립적으로 동작하는 독립형 센서 관리자(105b)를 포함할 수 있고, 센서들 자신들은 (예를 들면, 센서(105b)에 대해 도시된 바와 같이) 센서 관리자(109c)를 포함할 수 있는 것으로 고려된다.
도 1에 도시된 바와 같이, UE(101)는 통신 네트워크(111)를 통해, 하나 이상의 서비스들(115a-115n)(집합적으로 서비스들(115) 이라고도 지칭됨)(예를 들면, 헬스 및 웰니스 서비스, 또는 컨택스 인식 센서 정보를 이용할 수 있는 임의의 다른 서비스)을 포함하는 서비스 플랫폼(113), 및 하나 이상의 콘텐츠 제공자(117a-117m)(집합적으로 콘텐츠 제공자들(117)(예를 들면, 온라인 콘텐츠 소매상, 공용 데이터베이스 등) 이라고도 지칭됨)에 접속된다. 일 실시예에서, 센서들(105a-105c), 센서 관리자들(109a-109c)(집합적으로 센서 관리자들(109) 이라고도 지칭됨), 및/또는 애플리케이션(107)은 센서 데이터를, 저장, 처리 및/또는 추가의 송신을 위해, 서비스 플랫폼(113), 서비스들(115a-115n) 및/또는 콘텐츠 제공자들(117a-117m)에 송신할 수 있다.
하나의 샘플 사용 케이스에서, 사용자는 센서 데이터의 계속적인 모니터링 및 수집을 위해(예를 들면, 계속적인 ECG 모니터링을 위해) 센서 그룹(103) 및/또는 센서들(105a-105c)을 착용한다. 그러한 ECG 모니터링을 위해, 이상적인 경우, 센서를 착용하고 있는 사용자는 데이터에서의 잠재적인 이동 아티팩트들을 감소시키도록, 측정이 행해질 때 움직이지 않는다. 예를 들어, 센서 그룹(103)은 가속도계 및 ECG 정보를 주기적인 간격들로 UE(101)에게 송신한다. UE(101)는 (예를 들면, 애플리케이션(107) 및/또는 센서 관리자(109b)를 통해) 데이터를 일시적으로 저장하고, 임의의 필요한 처리 및 종합(aggregation)을 수행하고, 주기적인 간격들로 데이터를 하나 이상의 서비스(115)에 송신한다. 일 실시예에서, 송신된 데이터는, 적어도 부분적으로, 타임스탬프, 센서 데이터(예를 들면, 생리적 데이터), 및/또는 컨택스트 정보(예를 들면, 가속도계 데이터로부터 결정된 활동 레벨)를 포함한다.
컨택스트 정보(예를 들면, 가속도계 데이터)가, 센서 그룹(103)의 이동 및/또는 센서 그룹(103)을 착용하고 있는 사용자의 이동이 미리결정된 임계값을 초과함을 나타낼 때, 센서 관리자(109)는, 예컨대, (1) 데이터를 수집하는 센서(105)를 턴 오프, (2) 활동 레벨이 높으며 데이터가 수집되지 않을 것이라는 지시자를 송신, 및/또는 (3) 센서(105)의 플래시 메모리와 같은 센서 관리자(109)의 메모리에 활동 레벨을 로깅 또는 저장할 것이다. 이것은 UE(101) 및 대응하는 서비스(115)에 전송된 데이터의 양을 감소시킴으로써, 센서(105) 및 UE(101) 둘다의 동작 능력(예를 들면, 배터리 수명)을 연장시키면서, 데이터 세트로부터 잠재적인 잡음 데이터(예를 들면, 모션 아티팩트)를 또한 제거한다. 일 실시예에서, 센서 관리자(109)는 컨택스트 정보를 처리하여 단순한 및/또는 개략적인(coarse-grained) 매일의 활동들(예를 들면, 시팅(sitting), 스탠딩(standing), 워킹(walking) 등)을 인식함으로써 센서들(105)의 에너지 소비를 최적화한다.
다양한 실시예들이 컨택스트 정보를 모션 또는 이동 정보로서 기술하지만, 컨택스트 정보는 데이터 수집을 수행하는 센서(105)에 대응하는 임의의 동작 파라미터와 관련될 수 있는 것으로 고려됨을 주지해야 한다. 예를 들어, 데이터 수집 센서(105)가 ECG 센서인 경우, 컨택스트 정보는 혈액 내의 산소 포화 레벨, 심박동수, 갈바닉 피부 반응(galvanic skin response)과 관련된 파라미터들, 또는 파라미터들의 조합을 포함할 수도 있다.
예로써, 시스템(100)의 통신 네트워크(111)는 데이터 네트워크(도시되지 않음), 무선 네트워크(도시되지 않음), 전화 네트워크(도시되지 않음), 또는 이들의 임의의 조합과 같은 하나 이상의 네트워크를 포함한다. 데이터 네트워크는 임의의 LAN(local area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), 공중 데이터 네트워크(public data network)(예를 들면, 인터넷), 단거리 무선 네트워크, 또는 상업적으로 소유되는 상표가 있는 패킷 교환 네트워크, 예를 들면, 상표가 있는 케이블 또는 광섬유 네트워크 등 또는 이들의 임의의 조합과 같은 임의의 다른 적절한 패킷 교환 네트워크일 수 있는 것으로 고려된다. 또한, 무선 네트워크는, 예를 들면, 셀룰라 네트워크일 수 있으며, EDGE(enhanced data rates for global evolution), GPRS(general packet radio service), GSM(global system for mobile communications), IMS(Internet protocol multimedia sybsystem), UMTS(universal mobile telecommunications system) 등 뿐만 아니라, 임의의 다른 적절한 무선 매체, 예를 들면, WiMAX(worldwide interoperability for microwave access), LTE(Long Term Evolution) 네트워크들, CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband code division multiple access), Wi-Fi(wireless fidelity), WLAN(wireless LAN), Bluetooth®, IP(Internet Protocol) 데이터 캐스팅, 위성, MANET(mobile ad-hoc network) 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 다양한 기술들을 이용할 수 있다.
UE(101)는 모바일 단말기, 고정 단말기, 또는 모바일 핸드셋, 스테이션, 유닛, 디바이스, 멀티미디어 컴퓨터, 멀티미디어 태블릿, 인터넷 노드, 커뮤니케이터, 데스크탑 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 넷북 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, PCS(personal communication system) 디바이스, 개인 네비게이션 디바이스, PDA(personal digital assistant), 오디오/비디오 플레이어, 디지털 카메라/캠코더, 포지셔닝 디바이스, 텔레비젼 수신기, 라디오 브로드캐스트 수신기, 전자책 디바이스, 게임 디바이스, 또는 이들의 임의의 조합으로서, 이들 디바이스들의 액세서리들 및 주변장치들 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 휴대용 단말기 중 임의의 유형이다. 또한, UE(101)는 ("웨어러블" 회로 등과 같은) 사용자에 대한 임의의 유형의 인터페이스를 지원할 수 있는 것으로 고려된다.
예로써, UE(101), 센서 그룹(103), 센서들(105), 애플리케이션(107) 및 서비스 플랫폼(113)은, 잘 알려진, 새롭거나 또는 여전히 개발중인 프로토콜들을 이용하여, 서로간에 및 통신 네트워크(111)의 다른 구성요소들과 통신한다. 이러한 문맥에서, 프로토콜은 통신 네트워크(111) 내의 네트워크 노드들이 통신 링크들을 통해 송신된 정보에 기초하여 서로 상호작용하는 방법을 정의하는 규칙들의 세트를 포함한다. 프로토콜들은 다양한 유형들의 물리적 신호들을 생성 및 수신하는 것으로부터, 그러한 신호들에 의해 나타내진 정보의 포맷에 대해, 그러한 신호들을 전송하기 위한 링크를 선택하고, 컴퓨터 시스템 상에서 실행되는 소프트웨어 애플리케이션이 정보를 송신 또는 수신하는 것까지, 각각의 노드 내의 상이한 동작 계층들에서 실행된다. 네트워크를 통해 정보를 교환하기 위한 프로토콜들의 개념적으로 상이한 계층들은, OSI(Open Systems Interconnection) 참조 모델에서 기술된다.
전형적으로, 네트워크 노드들 사이의 통신들은 이산적인 데이터 패킷들을 교환함으로써 실행된다. 전형적으로, 각각의 패킷은 (1) 특정 프로토콜과 관련된 헤더 정보, 및 (2) 헤더 정보를 뒤따르며 해당 특정 프로토콜과는 독립적으로 처리될 수 있는 정보를 포함하는 페이로드 정보를 포함한다. 일부 프로토콜에서, 패킷은 (3) 페이로드를 뒤따르며 페이로드 정보의 끝을 나타내는 트레일러 정보를 포함한다. 헤더는 패킷의 소스, 목적지, 페이로드의 길이, 및 프로포콜에 의해 이용된 다른 속성들과 같은 정보를 포함한다. 때때로, 특정 프로토콜에 대한 페이로드에서의 데이터는 상이한, OSI 참조 모델의 보다 높은 계층과 관련된 상이한 프로토콜에 대한 헤더 및 페이로드를 포함한다. 전형적으로, 특정 프로토콜에 대한 헤더는 그의 페이로드에 포함된 다음 프로토콜에 대한 유형을 나타낸다. 보다 높은 계층 프로토콜은, 보다 낮은 계층 프로토콜에 캡슐화(encapsulated)되는 것으로 일컬어진다. 전형적으로, 인터넷과 같은 다수의 이질적인 네트워크들을 이동하는 패킷에 포함된 헤더들은 OSI 참조 모델에 의해 정의된 바와 같은 물리(계층 1) 헤더, 데이터 링크(계층 2) 헤더, 인터네트워크(계층 3) 헤더 및 전송(계층 4) 헤더, 및 다양한 애플리케이션 헤더들(계층 5, 계층 6, 계층 7)을 포함한다.
일 실시예에서, 애플리케이션(107) 및 서비스 플랫폼(113)은 클라이언트-서버 모델에 따라 상호작용할 수 있다. 클라이언트-서버 모델에 따르면, 클라이언트 프로세스는 서버 프로세스에 대한 요청을 포함하는 메시지를 송신하고, 서버 프로세스는 서비스를 제공(예를 들면, 지도 정보를 제공)함으로써 응답한다. 또한, 서버 프로세스는 클라이언트 프로세스에 대한 응답을 갖는 메시지를 리턴할 수 있다. 때때로, 클라이언트 프로세스 및 서버 프로세스는 호스트 라고 지칭되는 상이한 컴퓨터 디바이스들 상에서 실행되고, 네트워크 통신을 위해 하나 이상의 프로토콜을 이용하여 네트워크를 통해 통신한다. "서버" 라는 용어는 서비스를 제공하는 프로세스, 또는 프로세스가 동작되는 호스트 컴퓨터를 지칭하는데 통상적으로 이용된다. 유사하게, "클라이언트" 라는 용어는 요청을 만드는 프로세스, 또는 프로세스가 동작되는 호스트 컴퓨터를 지칭하는데 통상적으로 이용된다. 본 명세서에서 이용된 바와 같이, "클라이언트" 및 "서버" 라는 용어들은, 문맥으로부터 달리 명확하지 않은 한, 호스트 컴퓨터들보다는 프로세스들을 지칭한다. 또한, 서버에 의해 수행된 프로세스는, 다른 것들 중에서 신뢰도, 스케일러빌리티(scalability) 및 중복성(redundancy)를 포함하는 이유로, 다수의 호스트들(때로는 티어(tier)들 이라고 지칭됨) 상에서 다수의 프로세스로서 실행되도록 나누어질 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른, 센서 관리자의 구성요소들의 도면이다. 예로써, 센서 관리자(109)는 센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공하기 위한 하나 이상의 구성요소들을 포함한다. 이러한 구성요소들의 기능들은 하나 이상의 구성요소에서 결합되거나 또는 동등한 기능의 다른 구성요소들에 의해 수행될 수 있는 것으로 고려된다. 이러한 실시예에서, 센서 모듈(109)은 적어도, 센서 관리자(109)의 기능들을 실행하기 위한 적어도 하나의 알고리즘을 실행하는 제어 로직(201)을 포함한다. 일 실시예에서, 제어 로직(201)은 센서 인터페이스(203)와 상호작용하여 하나 이상의 센서(105)에 의해 수집된 컨택스트 정보 및/또는 데이터를 수신하거나 또는 검출한다. 일 실시예에서, 센서 인터페이스는 단거리 무선 기술(예를 들면, 블루투스, Wi-Fi, ANT/ANT+, ZigBee 등)에 기초한다.
컨택스트 모듈(205)은 센서 인터페이스(203)를 통해 수신된 컨택스트 정보를 수신, 저장 및/또는 처리한다. 예로써, 컨택스트 모듈(205)은 컨택스트 정보를 처리하여 데이터를 수집할 센서(105)의 하나 이상의 동작 파라미터를 결정한다. 일 실시예에서, 컨택스트 모듈(205)은 컨택스트 정보 또는 컨택스트 정보 스트림으로부터 동작 파라미터들 또는 다른 특징들을 추출할 수 있다. 예로써, 특징들은 활동 레벨들을 구별할 수 있고/있거나 특정 활동들(예를 들면, 워킹, 시팅, 런닝(running) 등)을 식별할 수 있는 특징들의 시간 및/또는 주파수 영역들에 따라 추출될 수 있다. 자원들(예를 들면, 처리 자원들 또는 전력)이 (예를 들면, 센서(105) 또는 UE(101)에서) 제한되는 일부 실시예에서, 시간 영역만이 조사될 수 있다. 이러한 시나리오 하에서, 특징 벡터가 윈도우들 사이의 특정한 오버랩(예를 들면, 50% 오버랩)으로, 미리결정된 시간 윈도우(예를 들면, 5 초) 내에서 계산된다.
일 실시예에서, 컨택스트 모듈(205)은 컨택스트 정보 분류자를 트레이닝하기 위해 이하의 가속도 특징들을 이용한다.
ㆍ 평균: 윈도우에서의 각각의 축에 대한 가속도 신호의 평균 값
ㆍ 분산 :윈도우에서의 각각의 축에 대한 가속도 신호의 분산
ㆍ SMA(Signal Magnitude Area) : SMA는 활동 강도를 구별하기에 적합한 특징으로서 간주된다. SMA는 이하와 같이 계산된다.
Figure 112015040283344-pat00001
여기서, x(i), y(i), z(i)는 각각 x축, y축, z축에 따른 가속도 신호들이다.
ㆍ 축들의 각 쌍 사이의 상관 : 한 쌍의 축들의 상관은 윈도우에서의 가속도 신호들의 2개의 축들의 공분산을 그들의 표준 편차의 곱으로 나눔으로써 계산된다. 예를 들어, x축 및 y축의 상관은 다음과 같다.
Figure 112015040283344-pat00002
축들 사이의 상관은 센서의 지향성을 구별하는데 이용될 수 있다.
다른 실시예에서, 센서(105) 및/또는 UE(101)의 제한된 처리 자원을 더 보상하기 위해, 컨택스트 모듈(205)은 컨택스트 정보를 분류하기 위한 가벼운 분류 방안을 구현한다. 예로써, 가벼운 분류 방안은 판정 트리(decision tree)이다. 구체적으로, 러닝 단계(learning stage) 동안, 트리 구조가 구성된다. 예를 들어, 러닝 단계 동안, 참여하는 대상(subject)들은 다양한 활동들(예를 들면, 시팅, 스탠딩, 워킹 등)을 수행하도록 지시를 받으며, 대상들에 부착된 가속도계들은 트리 내로의 통합을 위해 각각의 활동에 대한 프로파일을 결정하도록 샘플링된다. 일 실시예에서, 트리 구조는 판정 노드들 및 분류 리프(leaf)들을 갖는다. 예를 들어, 판정 노드들은 테스트 조건들을 나타내며, 리프들은 분류 결과를 나타낸다.
컨택스트 모듈(205)과 함께, 자원 모듈(207)은 센서 데이터의 수집, 처리, 송신 등과 관련된 자원 소비를 모니터링 또는 결정할 수 있다. 모니터링 및/또는 데이터 수집의 결과들은 센서 데이터베이스(209)에 저장될 수 있다. 예를 들어, 자원이 배터리 수명이라면, 자원 모듈(207)은 센서(105)의 하나 이상의 기능들과 관련된 에너지 소비를 결정할 수 있다. 예를 들어, 자원 모듈(207)은 센서(105)의 에너지 소비를 기술하기 위해 에너지 모델들 및/또는 프로파일들을 생성할 수 있다. 구체적으로, 일반적인 BSN 시스템에서, 센서들(105)은 생리적 신호들을 감지하고, 기지국 또는 사용자 장비에 직접 송신하는데 이용된다.
전력을 소비하는 기본적인 동작들은 샘플링 및 무선 송신이다. 따라서, 일반적 에너지 모델은 다음과 같다.
Figure 112015040283344-pat00003
샘플링의 에너지 소비는 센서(105) 상에서 인에이블링된 액츄에이터들의 수, 샘플링 주파수 및 듀티 사이클에 의존한다. 통상적으로, 무선 송신의 에너지 소비가 센서(105)의 전력의 대부분을 차지하며, 2개의 부분으로 구성된다. 제1 부분은, 무선 모듈이 전력 온 상태에 있을 때 소비하는 에너지이다. 다른 부분은, 센서에 의해 생성된 패킷을 송신하기 위한 에너지이다. 통상적으로, 무선 전력 소비는 BSN 시스템에서의 전체 전력 소비을 지배한다.
다른 실시예에서, 자원 모듈(207)은 활동 기반 에너지 모델을 생성할 수 있다. 예를 들어, ECG 기반 애플리케이션에 대하여, ECG의 피크 간격(예를 들면, RR 간격)은 분석을 위한 기본 요소(예를 들면, 감정 인식 또는 부정맥 검출)이다. 더욱이, 통상적으로 ECG 기반 애플리케이션은, 사용자의 물리적 활동 레벨이 비교적 움직이는 것일 때, RR 간격 데이터 세그먼트들을 버린다.
전술한 바와 같이, 일반적으로 무선 송신은 전력 소비의 관점에서 비용이 많이 든다. 따라서, 시스템(100)의 하나의 목표는, 실시간 또는 실질적으로 실시간 처리를 희생하지 않고서, 최대 에너지 보존을 찾는 것이다. 따라서, 자원 모듈(207)은 온-노드 RR 간격 처리를 구현하여, 처리를 위해 ECG 기반 애플리케이션에 대해 데이터에 대한 관련 RR 간격들을 여전히 제공하면서, 송신할 데이터의 양을 감소시킬 수 있다. 또한, 자원 모듈(207)은 컨택스트 정보를 이용하여 무선 동작 상태를 제어함으로써 원하는 ECG 데이터에 대한 듀티 사이클을 최적화할 수 있다.
그 다음, 상태 결정 모듈(209)은 센서 데이터베이스(105)에 저장된 자원 소비 정보 및 컨택스트 정보에 기초하여 센서들(105)의 동작 상태들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 헬스 및 웰니스 애플리케이션(107)의 문맥에서, 통상적으로 애플리케이션(107)은 실시간으로 또는 근시일에(near-time)에 다시 기지국(예를 들면, PC 또는 모바일 디바이스)에 감지된 데이터를 직접 송신한다. 그러나, 전형적인 방안은 올웨이스-온(always-on) 무선 사용 및 높은 데이터 송신 레이트로 인해, 수 시간 내에 배터리 수명을 고갈시킨다.
많은 계속적인 모니터링 애플리케이션들은 복잡한 분석을 위한 입력으로서 미처리(raw) 데이터보다는 추출된 특징들을 필요로 한다. 예를 들어, 감정 인식 또는 심부정맥 검출을 위한 심박수 가변성 분석은 기본적 요소로서 ECG 미처리 데이터로부터 추출된 RR 간격을 이용한다. 또한, ECG 기반 애플리케이션은 통상적으로 높은 활동 강도 조건 하에서의 ECG 데이터 세그먼트를 배제한다.
따라서, 상태 결정 모듈(211)은 에너지 효율성을 위해 실행 시간 동안 활동 컨택스트를 이용함으로써 불필요한 감지된 데이터 세그먼트들을 필터링하고 온-노드 처리를 이용하는 것을 이용하는 에너지 최적화 알고리즘을 이용한다. 일 실시예에서, 제안된 에너지 최적화 알고리즘의 유효성은 무선 이용의 동적인 조절 및 가속도계의 샘플링 주파수에 의존한다. 또한, 온-노드 RR 추출은 무선 통신을 통한 송신을 위한 데이터의 양을 감소시킨다. 또한, 알고리즘은, 센서(105)가 활동 인식 결과 및 추출된 RR 간격 정보를, 활동이 비교적 낮은 강도(예를 들면, 시팅 또는 스탠딩)으로서 분류되는 동안 모바일 전화로 계속해서 송신하는 것을 나타낸다. 그렇지 않은 경우, 사용자의 활동 강도가 워킹보다 높은 동안, 센서는 그의 무선을 셧다운하고, 추출된 특징들을 로컬 플래시 메모리 내에 보존한다.
일 실시예에서, 샘플링 주파수는 반복된 타이머에 의해 제어된다. 따라서, 디폴트로, 가속도계의 샘플링 주파수는, 일부 경우에 있어서 가속도 데이터가 5Hz로 다운샘플링되지만, 100Hz에서 ECG 센서와 동일하다. 다른 실시예에서, 시스템은 높은 활동 기간 동안 ECG 신호들을 추적하지 않도록 구성될 수 있다. 따라서, 가속도계는 보다 낮은 샘플링 전력 소비만으로, 사용자의 활동의 변화(transition)를 모니터링하기 위한 샘플링 주파수를 낮추도록 동적으로 변경될 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른, 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공하기 위한 프로세스의 흐름도이다. 일 실시예에서, 센서 관리자(109)는 프로세서(300)를 수행하며, 예컨대, 도 9에 도시된 바와 같은 프로세서 및 메모리를 포함하는 칩셋으로 구현된다. 프로세스(300)는 이하의 도 4a-7에 대하여 보다 상세히 기술되는 센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공하기 위한 일반적인 전체 프로세스를 제공한다. 단계(301)에서, 센서 관리자(109)는 제1 센서(105)(예를 들면, 가속도계)에 적어도 부분적으로 기초하여 컨택스트 정보를 결정한다. 일 실시예에서, 컨택스트 정보는 적어도 제3 센서(105), 하나 이상의 다른 센서(105) 또는 이들의 조합에 적어도 부분적으로 더 기초한다. 제1 센서(105), 제3 센서(105), 및/또는 다른 센서들(105)은 제2 센서(105)의 하나 이상의 동작 파라미터들 및/또는 제2 센서(105)의 하나 이상의 기능들에 관련된 컨택스트 정보를 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 제2 센서(105)는 웨어러블 헬스 또는 웰니스 센서이다. 다른 실시예에서, 제2 센서(105)(예를 들면, 생리적 센서)는 이동에 의해 영향을 받으며, 제1 센서(105)(예를 들면, 가속도계)는 제2 센서의 적어도 하나의 이동 또는 적어도 하나의 이동의 하나 이상의 특성들을 검출한다. 제1 센서(105)와 유사하게, 제2 센서는 데이터 세트를 수집할 책임이 있는 하나 이상의 다른 센서들(105)과 관련될 수 있다. 예를 들어, 제2 센서(105)(예를 들면, ECG 센서)는 다른 센서들(105)(예를 들면, PPG 센서, GSR 센서 등)과 결합되어, 파라미터의 세트가 동시에 샘플링되고, 센서들의 제1 세트의 컨택스트 정보에 의해 제어될 수 있도록 한다.
단계(303)에서, 센서 관리자(109)는 제2 센서(105) 또는 센서들(105)의 그룹, 제2 센서(105)의 하나 이상의 기능들, 또는 이들의 조합과 관련된 자원 소비 정보를 결정한다(단계 303). 일 실시예에서, 하나 이상의 기능은, 데이터 수집, 데이터 처리, 데이터 송신, 또는 이들의 조합을 적어도 부분적으로 포함한다. 더욱이, 자원 소비 정보는 에너지 자원들, 대역폭 자원들, 계산 자원들, 메모리 자원들, 또는 이들의 조합에 적어도 부분적으로 관련된다.
일 실시예에서, 센서 관리자(109)는, 미리결정된 스케쥴, 요구, 또는 이들의 조합에 따라, 선택적으로 컨택스트 정보, 자원 소비 정보, 또는 이들의 조합의 모니터링이 적어도 부분적으로 주기적으로 되도록 할 수 있다(단계 305). 그 다음, 센서 관리자(109)는 제2 센서(105)의 적어도 하나의 동작 상태 또는 제2 센서(105)의 하나 이상의 기능의 결정을 개시하기 위해, 컨택스트 정보 및/또는 자원 소비 정보를 처리 및/또는 모니터링의 처리를 가능하게 한다(단계 307). 즉, 센서 관리자(109)는 컨택스트 정보, 자원 소비 정보, 및/또는 관련된 업데이트들을 모니터링하여, 제2 센서(105)의 동작 상태들 및/또는 제2 센서(105)의 하나 이상의 기능의 재평가를 트리거링한다. 예로써, 센서들(105)의 동작 상태들은 샘플링 레이트, 샘플링하기 위한 파라미터들, 송신 프로토콜, 활동 타이밍 등을 포함하는 관련된 동작 파라미터들을 설정 및/또는 수정하는 것을 포함할 수 있다. 특정 실시예들에서, 센서 관리자(109)는 제2 센서의 하나 이상의 기능들 중 적어도 하나를 수행하기 위한 스케쥴을 결정하기 위해 컨택스트 정보 및 자원 소비 정보를 처리 및/또는 처리를 가능하게 할 수 있다(단계 309).
단계(311)에서, 센서 관리자(109)는 하나 이상의 기능들이, 하나 이상의 디바이스(예를 들면, UE(101)), 하나 이상의 서비스(예를 들면, 서비스 플랫폼(113), 서비스들(115)), 또는 이들의 조합과의 제2 센서(105)의 하나 이상의 상호작용들과 관련되는지의 여부를 결정할 수 있다. 만약 예(yes)이면, 센서 관리자(109)는 제2 센서의 하나 이상의 기능들 중 적어도 하나, 하나 이상의 디바이스들, 하나 이상의 서비스들, 또는 이들의 조합의 수행을 적어도 부분적으로 초래하는지의 여부를 결정하기 위해, 컨택스트 정보 및 자원 소비 정보를 처리 및/또는 처리를 가능하게 한다(단계 313).
도 4a는 일 실시예에 따른, 헬스 및 웰니스 센서들의 컨택스트 인식 제어를 위한 프레임워크의 도면이다. 도시된 바와 같이, 사용자(401)는 3개의 센서(105a-105c)로 구성되는 웨어러블 센서 시스템(403)(예를 들면, BSN)을 갖추고 있다. 이러한 예에서, 센서들(105b, 105c)은 모니터링 데이터를 수집 및 모니터링 데이터를 연속적으로 또는 실질적으로 연속적으로 UE(101)에 송신하는 책임이 있는 센서(105a)에 대한 접속을 갖는다. 보다 구체적으로, 센서들(105a-105c)은 적어도 컨택스트 정보를 결정하기 위한 가속도계 및 본 명세서에서 기술된 다양한 실시예들에 따른 컨택스트 정보에 기초하여 동작하는 ECG 센서(105)를 포함한다. 센서들(105a-105c)은 처리, 저장 및/또는 분류를 위해 모바일 디바이스에 ECG 신호들을 스트리밍한다.
도 4b는 일 실시예에 따른, 헬스 및 웰니스 센서들의 컨택스트 인식 제어를 위한 프로세스의 흐름도이다. 일 실시예에서, 센서 관리자(109)는 프로세스(420)를 수행하며, 예컨대, 도 9에 도시된 바와 같은 프로세서 및 메모리를 포함하는 칩셋으로 구현된다. 또한, 프로세스(420)는 도 4a의 프레임워크에 대하여 수행된다.
단계(421)에서, 센서 관리자(109)는 제1 센서(105a)(예를 들면, 가속도계)로부터 가속도계 샘플링 데이터를 수신한다. 일 실시예에서, 가속도계 샘플링은, 미리결정된 스케쥴에 따라서, 또는 요구에 따라 주기적으로 수행될 수 있다. 이러한 예에서, 샘플링은 센서(105a)가 부착되는 대상에 대하여 수행된다. 단계(423)에서, 센서 관리자(109)는 도 2에 대하여 기술된 바와 같은 활동 인식을 수행하기 위해 가속도계 데이터를 처리 및/또는 처리를 가능하게 한다. 단계(425)에서, 센서 관리자(109)는 활동 인식 데이터(예를 들면, 컨택스트 정보)에 적어도 부분적으로 기초하여 모니터링된 대상의 활동 레벨을 결정한다. 활동 레벨이, 모니터링된 대상이 활동하지 않거나 또는 비교적 활동하지 않는 것(예를 들면, 거의 이동하지 않는 시팅 또는 스탠딩)을 나타낸다면, 센서 관리자(109)는 블루투스 무선 또는 다른 단거리 무선이, 예컨대, ECG 샘플링 데이터를 수신하는 UE(101)에 대한 접속을 위해 스위칭 온되는지 여부를 결정한다(단계 427). 블루투스 무선이 오프(off)가 아니라면, 센서 관리자(109)는 무선이 스위칭 온 되도록 한다(단계 429).
단계(431)에서, 센서 관리자(109)는 제2 센서(105b)(예를 들면, ECG 센서)가 RR 또는 피크 간격들을 결정 또는 추출하도록 처리하기 위한 ECG 센서 데이터를 수집하게 함으로써 ECG 샘플링을 개시한다. 일 실시예에서, RR 간격 추출 알고리즘이, 예컨대, 수정된 팬-톰킨스 실시간 검출 알고리즘(modified Pan-Tompkins real-time detection algorithm)을 채택한다. 예로써, 알고리즘은 2개의 페이즈, 즉, (1) 잡음 필터링, 및 (2) 피크 검출로 분할된다. 잡음 필터링 페이즈에서, ECG 데이터에서의 잠재적인 피크들이 강화되고, 배경 베이스라인 드리프트(background baseline drift)가, 예컨대, 미처리 ECG 샘플들에 대해 대역통과 필터를 수행함으로써 감쇠된다. 일 실시예에서, 3 탭 대역통과 필터가 다음과 같이 공식화된다.
Figure 112015040283344-pat00004
다음, 센서 관리자(109)는, 다음과 같이 공식화되는 대역통과 필터링된 신호 이후에 제1 미분 값들을 계산함으로써 잠재적인 피크들을 검출한다.
Figure 112015040283344-pat00005
미분 값들의 네가티브 부분들을 제거하기 위해, 제1 미분 신호들이 제곱된다.
Figure 112015040283344-pat00006
다음, 알고리즘은 5 샘플 폭(50ms)을 갖는 제곱된 미분에 대해 이동 평균을 수행한다. 이동 윈도우 통합은, 후보들의 위치를 포함하고, 랜덤 피크들을 감쇠시키는 평활화된 결과를 계산한다. 일 실시예에서, 피크 검출 페이즈는 각각의 복합 후보 세그먼트에 대한 로컬 최대값을 찾기 위한 것이다.
단계(435)에서, 센서 관리자(109)는 UE(101) 또는 UE(101) 내에서 동작하는 센서 관리자(109)에 송신하기 위한 처리된 ECG 데이터(예를 들면, RR 간격들)의 추출된 특징들 및 컨택스트 정보를 준비한다. 예를 들어, 센서 관리자(109)는 데이터 패킷들로서 송신될 정보를 준비한다. 일 실시예에서, 패킷 생성은 패킷의 크기, 그에 따라, 송신의 크기를 더 감소시키기 위한 압축, 암호화 등을 포함할 수 있다. 그 다음, 센서 관리자(109)는 단거리 무선 접속(예를 들면, 블루투스 접속)을 통해 모바일 디바이스(예를 들면, UE(101))에 대한 패킷의 송신을 개시한다.
단계(425)로 되돌아가면, 활동 레벨이 높은 경우, 센서 관리자(109)는 조건들이 ECG 데이터를 수집 및/또는 ECG 데이터를 모바일 디바이스에 송신하기에 좋지 않다는 결론을 내릴 수 있다. 따라서, 센서 관리자(109)는, 무선이 온(on)인 경우 단거리 무선 접속(예를 들면, 블루투스)을 턴 오프하고, 패킷들을 국부적으로 저장할 수 있다(단계 437). 또한, 센서 관리자(109)는 높은 활동의 기간 동안 전력을 보존하기 위해 ECG 센서의 샘플링 레이트를 변경(예를 들면, 감소 또는 중지)할 수 있다(단계 439).
도 5a-5c는 다양한 실시예들에 따른, 디바이스가 프로세스의 마스터로서 기능하는, 센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 위한 프로세스의 도면들이다. 도 5a-5c는 UE(101)가 센서(105)와의 통신에 대하여 (예를 들면, 블루투스 개인 영역 네트워크 내에서) 마스터로서 기능하는 시나리오를 제공한다. 구체적으로, 도 5a는 UE(101)와 ECG 센서 사이의 통신 프로토콜을 도시하는 시간 시퀀스도이다. (501)에서, 모바일 전화 또는 UE(101)는 접속 요청(예를 들면, 블루투스 접속 요청)을 ECG 센서(105)에 송신한다. ECG 센서(105)는 승낙 메시지(503)로 응답하며, 또한 예컨대, ECG 센서(105)의 자원 소비 및 이용가능성 정보(예를 들면, 센서 배터리 레벨)을 포함하는 통계 데이터 패키지를 송신한다(단계 505).
그에 응답하여, UE(101)는 컨택스트 정보 및 센서 데이터를 스트리밍하는 것을 시작하기 위한 요청을 ECG 센서(105)에 송신한다(단계 507). (509)에서, ECG 센서(105)는 모니터 대상의 활동 레벨이 미리결정된 레벨 아래(예를 들면, 중간 레벨 아래)인 것으로 결정하며, 그것은 컨택스트가 ECG 데이터 스트림을 수집 및 송신하기에 좋다는 것을 나타낸다. (511)에서, ECG 센서(105)는 임계값 아래로 남아있는 활동 레벨에 기초하여 데이터 스트리밍을 계속한다. 대안적으로, ECG 센서(105)는 데이터를 버퍼링한 후, 데이터를 연속적인 스트림보다는 배치(batch)들로 송신할 수 있다.
(513)에서, ECG 센서(105)는 활동 레벨이 미리결정된 임계값 위로 증가하였음을 검출하고, UE(101)에게 알려준다. 그에 응답하여, UE(101)는 접속해제 요청을 ECG 센서(105)에 송신하여, 데이터 스트리밍 및/또는 데이터 수집이, 활동 레벨이 임계값 아래로 될 때까지 중지할 수 있다(단계 515). UE(101)는 ECG 데이터 스트림을 재개(단계 519)하기 위해 다른 접속 요청을 개시하기 전에, 미리결정된 길이(예를 들면, 5분)에 대해 타이머를 설정한다(단계 517). 활동 레벨이 여전히 임계값 위라면, UE(101)는 타이머를 리셋하고, 추가로 5분을 대기한다. 그렇지 않은 경우, ECG 데이터 스트림을 재개한다.
도 5b는 도 5a의 통신 세션에 수반된 모바일 디바이스의 상태도이다. (521)에서, UE(101)는 접속 요청을 개시하고 응답을 대기함으로써 접속 상태로 진입한다. 활동 레벨이 낮고 ECG 데이터를 스트리밍을 수행할만하다 라는 응답을 수신하면, UE(101)는 스트리밍 상태로 진입하여, ECG 센서(105)로부터의 요청과 관련된 데이터 패킷들을 수신한다(단계 523). 이러한 상태에서, UE(101)는 대상의 활동 레벨을 또한 모니터링하고, ECG 데이터로부터 HRV(heart rate variability) 정보를 계산한다. 활동 레벨이 임계값을 초과하여 증가할 때, UE(101)는 접속해제 상태로 진입하여, ECG 센서(105)로부터 접속해제를 위한 요청을 송신하고, 접속을 폐쇄한다. (525)에서, UE(101)는 다른 접속을 시도하기 전에 미리결정된 타이머가 만료하기를 대기할 때 아이들 상태로 진입한다.
도 5c는 도 5a의 통신 세션에 수반된 ECG 센서(105)의 상태도이다. 이러한 예에서, 센서(105)는 UE(101)에 대하여 슬레이브이다. 따라서, ECG 센서(105)는 접속해제된 상태(541)와 접속된 상태(543) 사이에서 단지 토글링하기만 한다. 접속해제된 상태에서, ECG 센서(105)는 데이터를 수집 및 전처리할 수 있지만, 에너지를 절약하기 위해 데이터를 센서 밖으로 송신하지는 않는다. UE(101)로부터 접속 요청을 수신시에, 센서(105)는 접속된 상태(543)를 토글링할 수 있으며, ECG 데이터 스트리밍을 시작할 수 있다.
도 6a-6c는 다양한 실시예들에 따른, 디바이스가 프로세스의 마스터로서 기능하는, 센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 위한 프로세스의 도면들이다. 도 6a-6c의 시나리오는 도 5a-5c에서 제공된 것과 유사하며, ECG 센서(105)가 UE(101) 대신에 통신 세션의 마스터로서 기능하는 것만 상이하다. 즉, 센서(105)는 그것과 UE(101) 사이의 무선 접속을 제어한다. 이러한 방안의 이점은, 센서가 UE(101)로부터 수신되는 접속 요청을 리스닝하는 전력을 소비할 필요가 없다는 것이다. 더욱이, ECG 센서(105)는 그것의 가속도계 또는 다른 센서 판독에 따라 접속을 제어할 수 있다.
도 6a는 UE(101)와 ECG 센서 사이의 통신 프로토콜을 나타내는 시간 시퀀스도이다. (601)에서, ECG 센서(105)는 접속 요청을 UE(101)에게 송신한다. UE(101)는 접속을 수용하고(단계 603), ECG 센서(105)는 통계 패킷들을 UE(101)에 송신함으로써 시작한다(단계 605). 전술한 바와 같이, 통계 패킷들은 자원 소비 또는 이용가능성에 관한 정보 뿐만 아니라, 접속의 품질에 관한 통계를 포함할 수 있다. (607 및 609)에서, ECG 센서(105)는, 모니터링된 대상의 활동 레벨이 미리결정된 임계값 아래 라고 센서(105)가 결정하는 한, ECG 데이터 스트리밍을 시작한다. (611)에서, 활동 레벨은 임계값 위로 증가하고, ECG 센서(103)는 접속해제 요청을 UE(101)에게 송신한다. 활동 레벨이 임계값 아래로 떨어질 때, ECG 센서(105)는 ECG 데이터의 스트리밍을 재개하기 위해 접속 요청을 UE(101)에게 송신한다(단계 613).
도 6b는 도 6a의 통신 세션에 수반된 모바일 디바이스의 상태도이다. UE(101)는 이러한 통신 세션에서 슬레이브로서 기능하기 때문에, UE(101)는 2개의 상태, 즉, 아이들 상태(621)와 스트리밍 상태(623) 사이에서 단지 토글링한다. 처음에, UE(101)는 아이들 상태(621)에 있으며, 여기서 ECG 센서(105)로부터의 접속 요청을 대기 및 리스닝한다. 접속 요청을 수신시에, UE(101)는 스트리밍 상태(623)로 진입하며, 여기서 HRV 계산들을 수행하기 위해 ECG 데이터 패킷들을 수신한다. ECG 센서가 접속해제될 때, UE(101)는 다이들 상태(621)로 리턴된다.
도 6c는 도 6a의 통신 세션에 수반된 ECG 센서(105)의 상태도이다. 이러한 예에서, ECG 센서(105)는 통신 세션의 마스터로서 기능한다. 따라서, ECG 센서(105)는 접속해제된 상태(641)와 접속된 상태(643) 사이에서 토글링할 때를 결정 및 제어한다. ECG 센서(105)는 접속해제된 상태(641)에서 시작된다. 모니터링된 대상의 활동 레벨이 미리결정된 임계값 아래 라고 결정시에, ECG 센서(105)는 접속 요청을 UE(101)에게 송신하고, UE(101)에 대한 ECG 데이터 스트리밍을 시작할 수 있다. 활동 레벨이 임계값 위로 증가된다면, ECG 센서(105)는 접속해제 요청을 UE(101)에게 송신한다. 그 다음, ECG 센서(105)는 활동 레벨을 모니터링하고, 활동 레벨이 임계값 아래로 떨어질 때 접속을 재개하기 위한 요청을 송신할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른, 도 1-6c의 프로세스들에서 이용된 사용자 인터페이스의 도면이다. 도 7은 컨택스트 인식 센서 시스템을 구성하기 위한 사용자 인터페이스(701)를 도시한다. 이러한 예에서, 사용자 인터페이스(701)는 센서(105), UE(101) 및/또는 서비스(115)에 적용하기 위한 에너지 프로파일을 선택하기 위한 제어(703)를 제공한다. 도시된 바와 같이, 에너지 프로파일은 "낮음(low)"으로 설정되며, 그것은 사용자가 센서(105)에서의 에너지 또는 자원 소비의 최대 보존을 가질 것임을 나타낸다. 예를 들어, 낮은 에너지 프로파일은 배치 송신, 온-노드 처리 등의 이용을 증가시킴으로써 송신들을 감소시키고자 할 수 있다.
또한, 사용자 인터페이스(701)는 센서 활동 임계값을 설정하기 위한 제어(705)를 제공한다. 이러한 경우, 임계값은 중간으로 설정되었으며, 이것은 적용가능한 센서(105)의 동작 상태를 변경하기 전에 모니터링된 대상의 보다 많은 이동을 허용한다. 전술한 바와 같이, 임계값들이 서술적인 항목들로 제공되지만, 양적인 메트릭(quantitative metric)을 이용하여 임계값을 선택할 수 있는 것으로 고려된다.
또한, 사용자 인터페이스(701)는 스트리밍된 데이터의 목적지를 선택하기 위한 제어(707)를 제공한다. 이러한 예에서, 사용자는 스트리밍된 헬스 및 웰니스 데이터를 사용자의 개인 의사에게 직접 송신하도록 선택한다. 일 실시예에서, 데이터의 송신은 서비스 플랫폼(113)에 의해 가능하게 된다. 다른 실시예들에서, 센서로부터 데이터를 수신하는 UE(101)는 데이터를 직접 송신할 수 있다.
센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공하기 위해 본 명세서에서 기술된 프로세스들은, 소프트웨어, 하드웨어, 펌웨어 또는 소프트웨어 및/또는 펌웨어 및/또는 하드웨어의 조합을 통해 바람직하게 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에서 기술된 프로세스들은, 프로세서(들), DSP(Digital Signal Processing) 칩, ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 등을 통해 바람직하게 구현될 수 있다. 기술된 기능들을 수행하기 위한 그러한 예시적인 하드웨어에 대해서는 이하에 상세히 기술된다.
도 8은 본 발명의 실시예가 구현될 수 있는 컴퓨터 시스템(800)을 도시한다. 컴퓨터 시스템(800)이 특정 디바이스 또는 장비에 대하여 기술되지만, 도 8 내에서의 다른 디바이스들 또는 장비(예를 들면, 네트워크 요소들, 서버들 등)가 시스템(800)의 예시된 하드웨어 및 구성요소들을 사용할 수 있는 것으로 고려된다. 컴퓨터 시스템(800)은 본 명세서에서 기술된 바와 같은 센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공하기 위해 (예를 들면, 컴퓨터 프로그램 코드 또는 인스트럭션들을 통해) 프로그래밍되며, 컴퓨터 시스템(800)의 다른 내부 및 외부 구성요소들 사이에 정보를 전달하기 위한 버스(810)와 같은 통신 메카니즘을 포함한다. 정보(데이터 라고도 지칭됨)는 측정가능한 현상의 물리적인 표현, 즉, 전형적으로는 전기 전압들로서 표현되지만, 다른 실시에에서는, 자기, 전자기, 압력, 화학, 생물학, 분자, 원자, 아원자(sub-atomic), 양자 상호작용들과 같은 현상을 포함한다. 예를 들어, 북(north) 및 남(south) 자기장들, 또는 제로 및 논-제로 전기 전압은 이진수(비트)의 2개의 상태(0, 1)를 나타낸다. 다른 현상이 보다 높은 베이스의 숫자들을 나타낼 수 있다. 측정 이전의 다수의 동시적인 양자 상태들의 중첩은 양자 비트(큐비트(qubit))를 나타낸다. 하나 이상의 숫자들의 시퀀스는, 문자에 대한 코드 또는 수를 나타내는데 이용되는 디지털 데이터를 구성한다. 일부 실시예들에서, 아날로그 데이터라고 지칭되는 정보가 특정 범위 내의 측정가능한 값들의 근사 연속체(near continuum)에 의해 표현된다. 컴퓨터 시스템(800), 또는 그 일부분은, 센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공하는 하나 이상의 단계들을 수행하기 위한 수단을 구성한다.
버스(810)는 정보의 하나 이상의 병렬 도체들을 포함하여, 정보가 버스(810)에 연결된 디바이스들 사이에서 신속하게 전송되도록 한다. 정보를 처리하기 위한 하나 이상의 프로세서(802)가 버스(810)와 연결된다.
프로세서(또는 다수의 프로세서)(802)는 센서 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공하는 것과 관련된 컴퓨터 프로그램 코드에 의해 지정된 정보에 대해 동작들의 세트를 수행한다. 컴퓨터 프로그램 코드는 지정된 기능들을 수행하기 위해 프로세서 및/또는 컴퓨터 시스템의 동작을 위한 인스트럭션들을 제공하는 서술(statements) 또는 인스트럭션들의 세트이다. 예를 들어, 코드는 프로세서의 네이티브 인스트럭션 세트로 컴파일링되는 컴퓨터 프로그래밍 언어로 기록될 수 있다. 또한, 코드는 네이티브 인스트럭션 세트(예를 들면, 기계 언어)를 이용하여 직접 기록될 수 있다. 동작들의 세트는 버스(810)로부터 정보를 도입하고, 정보를 버스(810) 상에 배치하는 것을 포함한다. 또한, 동작들의 세트는 전형적으로, 가산 또는 승산, 또는 OR, XOR(exclusive OR) 및 AND와 같은 논리적 동작들에 의한 것과 같이, 둘 이상의 정보 유닛들을 비교하고, 정보 유닛들의 위치를 시프트하고, 둘 이상의 정보 유닛들을 결합하는 것을 포함한다. 프로세서에 의해 수행될 수 있는 동작들의 세트의 각각의 동작은, 하나 이상의 숫자의 동작 코드와 같은, 인스트럭션이라고 지칭되는 정보에 의해 프로세서에 대해 표현된다. 동작 코드들의 시퀀스와 같은, 프로세서(802)에 의해 실행될 동작들의 시퀀스는, 컴퓨터 시스템 인스트럭션들, 또는 간단히 컴퓨터 인스트럭션들 이라고도 지칭되는 프로세서 인스트럭션들을 구성한다. 프로세서들은 다른 것들 중에서, 기계적, 전기적, 자기적, 광학, 화학 또는 양자 구성요소들로서, 단독으로 또는 조합으로 구현될 수 있다.
또한, 컴퓨터 시스템(800)은 버스(810)에 연결된 메모리(804)를 포함한다. RAM(random access memory) 또는 임의의 다른 동적 저장 디바이스와 같은 메모리(804)는, 센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공하기 위한 프로세서 인스트럭션들을 포함하는 정보를 저장한다. 동적 메모리는 내부에 저장된 정보가 컴퓨터 시스템(800)에 의해 변경되도록 허용한다. RAM은 메모리 어드레스 라고 지칭되는 위치에 저장된 정보 유닛이, 인접하는 어드레스에서의 정보와는 독립적으로 저장 및 검색되도록 허용한다. 또한, 메모리(804)는 프로세서 인스트럭션들의 실행 동안 일시적인 값들을 저장하기 위해 프로세서(802)에 의해 이용된다. 또한, 컴퓨터 시스템(800)은 컴퓨터 시스템(800)에 의해 변경되지 않는, 인스트럭션들을 포함하는 정적 정보를 저장하기 위해, 버스(810)에 연결된 ROM(read only memory)(806) 또는 임의의 다른 정적 저장 디바이스를 포함한다. 일부 메모리는 전력이 공급되지 않을 때 저장된 정보를 잃게 되는 휘발성 스토리지로 구성된다. 또한, 버스(810)에는, 컴퓨터 시스템(800)이 턴 오프되거나 그렇지 않은 경우 전력이 공급되지 않을 때에도 지속되는, 인스트럭션들을 포함하는 정보를 저장하기 위해, 자기 디스크, 광학 디스크 또는 플래시 카드와 같은 비휘발성 (지속적인) 저장 디바이스(808)가 연결된다.
센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공하기 위한, 인스트럭션들을 포함하는 정보가, 사람 사용자 또는 센서에 의해 동작되는 영숫자 키들을 포함하는 키보드와 같은 외부 입력 디바이스(812)로부터 프로세서에 의한 이용을 위해 버스(810)에 제공된다. 센서는 그 부근에서의 조건들을 검출하고, 그러한 검출들을 컴퓨터 시스템(800)에서의 정보를 나타내는데 이용된 측정가능한 현상과 호환되는 물리적인 표현으로 변환한다. 기본적으로 사람과의 상호작용을 위해 이용되는, 버스(810)에 연결된 다른 외부 디바이스들은, CRT(cathode ray tube), LCD(liquid crystal display), LED(light emitting diode) 디스플레이, OLED(organic LED) 디스플레이, 플라즈마 스크린과 같은 디스플레이 디바이스(814), 또는 텍스트 또는 이미지들을 제공하기 위한 프린터, 및 디스플레이(814) 상에 제공된 작은 커서 이미지의 위치를 제어하고, 디스플레이(814) 상에 제공된 그래픽 요소들과 관련된 커맨드를 발행하기 위한, 마우스, 트랙볼, 커서 검출 키들, 또는 모션 센서와 같은 포인팅 디바이스(816)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 예를 들어, 컴퓨터 시스템(800)이 사람의 입력없이 모든 기능들을 자동으로 수행하는 실시예들에서, 외부 입력 디바이스(812), 디스플레이 디바이스(814) 및 포인팅 디바이스(816) 중 하나 이상이 생략된다.
예시된 실시예에서, ASIC(820)과 같은 특수 목적 하드웨어가 버스(810)에 연결된다. 특수 목적 하드웨어는, 프로세서(802)에 의해 수행되지 않는 동작들을, 특수 목적을 위해 충분히 신속하게 수행하도록 구성된다. ASIC의 예로는, 디스플레이(814)를 위한 이미지들을 생성하는 그래픽 가속기 카드들, 네트워크를 통해 송신된 메시지들을 암호화 및 복호화하기 위한 암호 보드들(cryptographic boards), 음성 인식, 및 하드웨어에서 보다 효율적으로 구현되는 일부 복잡한 동작들의 시퀀스를 반복적으로 수행하는 로봇 암(robotic arms) 및 의료 스캐닝 장비와 같은 특수한 외부 디바이스들에 대한 인터페이스들이 포함된다.
또한, 컴퓨터 시스템(800)은 버스(810)에 연결된 통신 인터페이스(870)의 하나 이상의 경우들을 포함한다. 통신 인터페이스(870)는 프린터들, 스캐너들 및 외부 디스크들과 같은, 그들 자신의 프로세서들로 동작하는 다양한 외부 디바이스들에 연결하는 단방향 또는 양방향 통신을 제공한다. 일반적으로, 연결은 그들 자신의 프로세서들을 갖는 다양한 외부 디바이스들이 접속되는 로컬 네트워크(880)에 접속되는 네트워크 링크(878)와의 연결이다. 예를 들어, 통신 인터페이스(870)는 병렬 포트 또는 직렬 포트 또는 개인용 컴퓨터 상의 USB(universal serial bus) 포트일 수 있다. 일부 실시예들에서, 통신 인터페이스(870)는 ISDN(integrated services digital network) 카드 또는 DSL(digital subscriber line) 카드, 또는 대응하는 유형의 전화 라인에 정보 통신 접속을 제공하는 전화 모뎀이다. 일부 실시예들에서, 통신 인터페이스(870)는 버스(810) 상의 신호들을 동축 케이블을 통한 통신 접속을 위한 신호들로, 또는 광섬유 케이블을 통한 통신 접속을 위한 광학 신호들로 변환하는 케이블 모뎀이다. 다른 예로서, 통신 인터페이스(870)는 이더넷과 같은 호환가능한 LAN에 대한 데이터 통신 접속을 제공하기 위한 LAN(local area network) 카드일 수 있다. 무선 링크들은 또한 실행될 수 있다. 무선 링크들을 위해, 통신 인터페이스(870)는, 디지털 데이터와 같은 정보 스트림을 운반하는 적외선 및 광학 신호들을 포함하는, 전기적, 음향 또는 전자기 신호들을 송신 또는 수신하거나, 또는 송신 및 수신 둘다를 행한다. 예를 들어, 셀 전화와 같은 모바일 전화들과 같은 무선 핸드헬드 디바이스들에서, 통신 인터페이스(870)는 무선 트랜시버라고 지칭되는 무선 대역 전자기 송신기 및 수신기를 포함한다. 특정 실시예들에서, 통신 인터페이스(870)는 센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공하기 위해 통신 네트워크(111)에 대한 접속이 가능하게 한다.
본 명세서에서 이용된 "컴퓨터 판독가능 매체" 라는 용어는, 실행을 위한 인스트럭션들을 포함하는, 정보를 프로세서(802)에 제공하는데 참여하는 임의의 매체를 지칭한다. 그러한 매체는, 제한적인 것은 아니지만, 컴퓨터 판독가능 저장 매체(예를 들면, 비휘발성 매체, 휘발성 매체), 및 송신 매체를 포함하는 많은 형태를 취할 수 있다. 비휘발성 매체와 같은 비일시적인 매체는, 예를 들면, 저장 디바이스(808)와 같은 광학 또는 자기 디스크들을 포함한다. 휘발성 매체는, 예를 들면, 동적 메모리(804)를 포함한다. 송신 매체는, 예를 들면, 트위스티드 쌍 케이블들, 동축 케이블들, 구리 와이어, 광섬유 케이블들, 및 무선, 광학 및 적외선 파들을 포함하는 음향 파들 및 전자기 파들과 같은, 와이어 또는 케이블없이 공간을 통해 이동하는 반송파들을 포함한다. 신호들은 송신 매체를 통해 송신된 진폭, 주파수, 위상, 분극 또는 다른 물리적인 속성들에서의 인공적인 일시적 변동을 포함한다. 컴퓨터 판독가능 매체의 일반적인 형태들은, 예를 들면, 플로피 디스크, 플렉시블 디스크, 하드 디스크, 자기 테이프, 임의의 다른 자기 매체, CD-ROM, CDRW, DVD, 임의의 다른 광학 매체, 펀치 카드, 페이퍼 테이프, 광학 마크 시트, 홀들 또는 다른 광학적으로 인식가능한 표시의 패턴들을 갖는 임의의 다른 물리적 매체, RAM, PROM, EPROM, FLASH-EPROM, EEPROM, 플래시 메모리, 임의의 다른 메모리 칩 또는 카트리지, 반송파, 또는 컴퓨터가 판독할 수 있는 임의의 다른 매체를 포함한다. 본 명세서에서, 컴퓨터 판독가능 저장 매체 라는 용어는 송신 매체를 제외한 임의의 컴퓨터 판독가능 매체를 지칭하는데 이용된다.
하나 이상의 유형의 매체에서 인코딩된 로직은 컴퓨터 판독가능 저장 매체 상의 프로세서 인스트럭션들, 및 ASIC(820)과 같은 특수 목적 하드웨어 중 하나 또는 둘다를 포함한다.
전형적으로, 네트워크 링크(878)는 정보 통신을 하나 이상의 네트워크를 통해 송신 매체를 이용하여, 정보를 이용 또는 처리하는 다른 디바이스들에 제공한다. 예를 들어, 네트워크 링크(878)는 로컬 네트워크(880)를 통해 호스트 컴퓨터(882), 또는 ISP(Internet Service Provider)에 의해 동작되는 장비(884)에 접속을 제공할 수 있다. ISP 장비(884)는 인터넷(890)으로서 일반적으로 지칭되는 네트워크들 중 공중의(public), 세계의 패킷 교환 통신 네트워크를 통해 데이터 통신 서비스들을 제공한다.
인터넷에 접속된, 서버 호스트(892) 라고 지칭되는 컴퓨터는, 인터넷을 통해 수신된 정보에 응답하여 서비스를 제공하는 프로세스를 호스팅한다. 예를 들어, 서버 호스트(892)는 디스플레이(814)에 제공을 위한 비디오 데이터를 나타내는 정보를 제공하는 프로세스를 호스팅한다. 시스템(800)의 구성요소들은, 다른 컴퓨터 시스템들, 예를 들면, 호스트(882) 및 서버(892) 내에서 다양한 구성으로 배치될 수 있다.
본 발명의 적어도 일부 실시예들은 본 명세서에서 기술된 기술들의 일부 또는 전부를 구현하기 위해 컴퓨터 시스템(800)을 이용하는 것과 관련된다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 그러한 기술들은 메모리(804)에 포함된 하나 이상의 프로세서 인스트럭션들의 하나 이상의 시퀀스를 실행하는 프로세서(802)에 응답하여 컴퓨터 시스템(800)에 의해 수행된다. 컴퓨터 인스트럭션, 스프트웨어 및 프로그램 코드 라고도 지칭되는 그러한 인스트럭션들은, 저장 디바이스(808)와 같은 다른 컴퓨터 판독가능 매체 또는 네트워크 링크(878)로부터 메모리(804) 내로 판독될 수 있다. 메모리(804)에 포함된 인스트럭션들의 시퀀스의 실행은 프로세서(802)로 하여금 본 명세서에서 기술된 하나 이상의 방법 단계들을 수행하도록 한다. 대안적인 실시예들에서, ASIC(820)과 같은 하드웨어가, 본 발명을 구현하기 위해, 소프트웨어 대신에 또는 소프트웨어와 조합하여 이용될 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예들은, 본 명세서에서 명시적으로 달리 서술되지 않는 한, 하드웨어와 소프트웨어의 임의의 특정 조합으로 제한되지 않는다.
네트워크 링크(878) 및 통신 인터페이스(870)를 통한 다른 네트워크들을 통해 송신된 신호들은, 정보를 컴퓨터 시스템(800)으로 및 컴퓨터 시스템(800)으로부터 운반한다. 컴퓨터 시스템(800)은 네트워크 링크(878) 및 통신 인터페이스(870)를 통해, 다른 것들 중에서 네트워크들(880, 890)을 통해, 프로그램 코드를 포함하는 정보를 송신 및 수신할 수 있다. 인터넷(890)을 이용하는 예에서, 서버 호스트(892)는, 컴퓨터(800)로부터 송신된 메시지에 의해 요청된 특정 애플리케이션에 대한 프로그램 코드를, 인터넷(890), ISP 장비(884), 로컬 네트워크(880) 및 통신 인터페이스(870)를 통해 송신한다. 수신된 코드는 그것이 수신됨에 따라 프로세서(802)에 의해 실행되거나, 또는 이후의 실행을 위해 메모리(804), 저장 디바이스(808) 또는 임의의 다른 비휘발성 스토리지에 저장될 수 있으며, 또는 둘다의 경우로 될 수도 있다. 이러한 방식으로, 컴퓨터 시스템(800)은 반송파 상에서 신호들의 형태로 애플리케이션 프로그램 코드를 얻을 수 있다.
다양한 형태의 컴퓨터 판독가능 매체가, 실행을 위해 프로세서(802)에 인스트럭션 또는 데이터, 또는 둘다의 하나 이상의 시퀀스를 운반하는데 수반될 수 있다. 예를 들어, 인스트럭션들 및 데이터는 처음에, 호스트(882)와 같은 원격 컴퓨터의 자기 디스크 상에서 실행될 수 있다. 원격 컴퓨터는 인스트럭션들 및 데이터를 그의 동적 메모리 내에 로딩하고, 모뎀을 이용하여 전화 라인을 통해 인스트럭션들 및 데이터를 송신한다. 컴퓨터 시스템(800)에 대해 국부적인 모뎀은 전화 라인 상에서 인스트럭션들 및 데이터를 수신하고, 적외선 송신기를 이용하여 인스트럭션들 및 데이터를, 네트워크 링크(878)로서 기능하는 적외선 반송파 상의 신호로 변환한다. 통신 인터페이스(870)로서 기능하는 적외선 검출기는 적외선 신호에 운반된 인스트럭션들 및 데이터를 수신하고, 인스트럭션들 및 데이터를 나타내는 정보를 버스(810) 상에 배치한다. 버스(810)는 메모리(804)에 정보를 운반하고, 메모리(804)로부터 프로세서(802)는 인스트럭션들과 함께 송신된 데이터의 일부를 이용하여 인스트럭션들을 검색 및 실행한다. 메모리(804)에 수신된 인스트럭션들 및 데이터는, 프로세서(802)에 의한 실행 이전 또는 이후에, 저장 디바이스(808) 상에 선택적으로 저장될 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시예가 구현될 수 있는 칩셋 또는 칩(900)을 도시한다. 칩셋(900)은 본 명세서에서 기술된 바와 같이 센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공하도록 프로그래밍되며, 예컨대, 하나 이상의 물리적 패키지(예를 들면, 칩들)에 통합된, 도 8에 대하여 기술된 프로세서 및 메모리 구성요소들을 포함한다. 예로써, 물리적 패키지는 구조적 어셈블리(예를 들면, 베이스보드) 상의 하나 이상의 물질들, 구성요소들, 및/또는 와이어들의 배열을 포함하여, 물리적 강도, 크기 보존 및/또는 전기적 상호작용의 제한과 같은 하나 이상의 특성을 제공한다. 특정 실시예들에서, 칩셋(900)은 단일의 칩으로 구현될 수 있는 것으로 고려된다. 또한, 특정 실시예들에서, 칩셋 또는 칩(900)은 단일의 "시스템 온 칩(system on a chip)"으로서 구현될 수 있는 것으로 고려된다. 또한, 특정 실시예들에서, 예를 들면, 분리된 ASIC가 이용되지 않으며, 본 명세서에서 기술된 모든 관련된 기능들은 프로세서 또는 프로세서들에 의해 수행되는 것으로 고려된다. 칩셋 또는 칩(900), 또는 그 일부분은, 기능들의 이용가능성과 관련된 사용자 인터페이스 네비게이션 정보를 제공하는 하나 이상의 단계들을 수행하기 위한 수단을 구성한다. 칩셋 또는 칩(900), 또는 그 일부분은, 센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공하는 하나 이상의 단계들을 수행하기 위한 수단을 구성한다.
일 실시예에서, 칩셋 또는 칩(900)은, 칩셋(900)의 구성요소들 사이에 정보를 전달하기 위한 버스(901)와 같은 통신 메카니즘을 포함한다. 프로세서(903)는 인스트럭션들을 실행하고, 예를 들면, 메모리(905)에 저장된 정보를 처리하기 위해 버스(901)에 대한 접속을 갖는다. 프로세서(903)는 하나 이상의 프로세싱 코어를 포함할 수 있으며, 각각의 코어는 독립적으로 수행하도록 구성된다. 멀티코어 프로세서는 단일의 물리적 패키지 내에서의 멀티프로세싱을 가능하게 한다. 멀티코어 프로세서의 예는, 2, 4, 8, 또는 그보다 큰 수의 프로세싱 코어들을 포함한다. 대안적으로 또는 추가적으로, 프로세서(903)는 인스트럭션들, 파이프라이닝, 및 멀티스레딩의 독립적인 실행을 가능하게 하도록 버스(901)를 통해 나란히 구성된 하나 이상의 마이크로프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(903)는 하나 이상의 DSP(907), 또는 하나 이상의 ASIC(909)과 같은, 특정의 프로세싱 기능들 및 작업들을 수행하기 위한, 하나 이상의 전문화된 구성요소들을 수반할 수 있다. 전형적으로, DSP(907)는 프로세서(903)와는 독립적으로 실시간으로 실제 세상의 신호들(예를 들면, 사운드)을 처리하도록 구성된다. 유사하게, ASIC(909)은 보다 일반적인 목적의 프로세서에 의해 쉽게 수행되지 않는 전문화된 기능들을 수행하도록 구성될 수 있다. 본 명세서에서 기술된 본 발명의 기능들을 수행하는데 도움이 되는 다른 전문화된 구성요소들은 하나 이상의 FPGA(도시되지 않음), 하나 이상의 제어기(도시되지 않음), 또는 하나 이상의 다른 특수 목적 컴퓨터 칩들을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 칩셋 또는 칩(900)은 단지 하나 이상의 프로세서, 및 하나 이상의 프로세서를 지원하고/하거나 관련되고/되거나 그것을 위한 일부 소프트웨어 및/또는 펌웨어를 포함한다.
프로세서(903) 및 수반되는 구성요소들은 버스(901)를 통해 메모리(905)에 대한 접속을 갖는다. 메모리(905)는, 실행될 때 센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공하기 위해 본 명세서에서 기술된 발명의 단계들을 수행하는 실행가능한 인스트럭션들을 저장하기 위해, 동적 메모리(예를 들면, RAM, 자기 디스크, 기록가능 광학 디스크 등) 및 정적 메모리(예를 들면, ROM, CD-ROM 등) 둘다를 포함한다. 또한, 메모리(905)는 본 발명의 단계들의 실행과 관련되거나 또는 실행에 의해 생성되는 데이터를 저장한다.
도 10은 일 실시예에 따른, 도 1의 시스템에서 동작할 수 있는, 통신을 위한 모바일 단말기(예를 들면, 핸드셋)의 예시적인 구성요소들의 도면이다. 일부 실시예들에서, 모바일 단말기(1001), 또는 그 일부분은, 센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공하는 하나 이상의 단계들을 수행하기 위한 수단을 구성한다. 일반적으로, 무선 수신기는 때때로 전단(front-end) 및 후단(back-end) 특성들의 관점에서 정의된다. 수신기의 전단은 무선 주파수(RF) 회로의 전부를 포함하는 반면, 후단은 기저대역 처리 회로의 전부를 포함한다. 본 출원에서 이용된 바와 같이, "회로" 라는 용어는 (1) (단지 아날로그 및/또는 디지털 회로에서의 구현들과 같은) 하드웨어 전용 구현들, 및 (2) (특정 문맥에 적용가능한 경우, 함께 동작하여 모바일 전화 또는 서버와 같은 장치로 하여금 다양한 기능들을 수행하게 하는 디지털 신호 프로세서(들)을 포함하는 프로세서(들), 소프트웨어, 및 메모리(들)의 조합에 대한 것과 같은) 회로 및 소프트웨어(및/또는 펌웨어)의 조합들 둘다를 지칭한다. "회로"에 대한 이러한 정의는, 임의의 청구항들에서 포함하는 본 출원에서의 이러한 용어의 모든 이용들에 적용된다. 다른 예로서, 본 출원에서 이용가능한 바와 같이, 그리고 특정 문맥에 적용가능한 경우, "회로" 라는 용어는 단지 프로세서(또는 다수의 프로세서) 및 그것의(또는 그들의) 수반되는 소프트웨어/또는 펌웨어의 구현을 또한 커버할 것이다. 또한, "회로" 라는 용어는, 특정 문맥에 적용가능한 경우, 예를 들면, 기저대역 집적 회로 또는 모바일 전화에서의 애플리케이션 프로세서 집적 회로, 또는 셀룰라 네트워크 디바이스 또는 다른 네트워크 디바이스들에서의 유사한 집적 회로를 커버한다.
전화의 적절한 내부 구성요소들은 MCU(Main Control Unit)(1003), DSP(1005), 및 마이크로폰 이득 제어 유닛 및 스피커 이득 제어 유닛을 포함하는 수신기/송신기 유닛을 포함한다. 메인 디스플레이 유닛(1007)은 센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공하는 단계들을 수행 또는 지원하는 모바일 단말기 기능들 및 다양한 애플리케이션들을 지원하여 사용자에게 디스플레이를 제공한다. 디스플레이(1007)는 모바일 단말기(예를 들면, 모바일 전화)의 사용자 인터페이스의 적어도 일부분을 디스플레이하도록 구성된 디스플레이 회로를 포함한다. 추가적으로, 디스플레이(1007) 및 디스플레이 회로는 모바일 단말기의 적어도 일부 기능들의 사용자 제어를 가능하게 하도록 구성된다. 오디오 기능 회로(1009)는 마이크로폰(1011), 및 마이크로폰(1011)으로부터 출력된 스피치 신호(speech signal)를 증폭하는 마이크로폰 증폭기를 포함한다. 마이크로폰(1011)으로부터 출력된 증폭 스피치 신호는 코더/디코더(CODEC)(1013)에 공급된다.
무선 섹션(1015)은 전력을 증폭하고, 주파수를 변환하여, 모바일 통신 시스템에 포함되는 기지국과, 안테나(1017)를 통해 통신한다. 전력 증폭기(PA)(1019) 및 송신기/변조 회로는 MCU(1003)에 동작가능하게 응답하며, 본 기술 분야에 알려진 바와 같이, PA(1019)로부터의 출력은 듀플렉서(1021) 또는 계산기 또는 안테나 스위치에 연결된다. 또한, PA(1019)는 배터리 인터페이스 및 전력 제어 유닛(1020)에 연결된다.
사용시에, 모바일 단말기(1001)의 사용자는 마이크로폰(1011)에 말하고, 임의의 검출된 배경 잡음과 더불어 그의 또는 그녀의 음성은 아날로그 전압으로 변환된다. 그 다음, 아날로그 전압은 ADC(Analog to Digital Converter)(1023)를 통해 디지털 신호로 변환된다. 제어 유닛(1003)은, 스피치 인코딩, 채널 인코딩, 암호화 및 인터리빙과 같은 처리를 위해, 디지털 신호를 DSP(1005) 내로 라우팅한다. 일 실시예에서, 처리된 음성 신호들은 EDGE(enhanced data rates for global evolution), GPRS, GSM, IMS, UMTS 등과 같은 셀룰라 송신 프로토콜 뿐만 아니라, 임의의 다른 적절한 무선 매체, 예를 들면, WiMAX, LTE 네트워크들, CDMA, WCDMA, Wi-Fi, 위성 등, 또는 그들의 조합을 이용하여, 별도로 도시되지 않은 유닛에 의해, 인코딩된다.
그 다음, 인코딩된 신호들은 위상 및 진폭 왜곡과 같이 공기(air)를 통한 송신 동안 발생되는 임의의 주파수 의존적 장애들의 보상을 위해 등화기(1025)로 라우팅된다. 비트 스트림을 등화한 후에, 변조기(1027)는 신호를, RF 인터페이스(1029)에서 생성된 RF 신호와 결합한다. 변조기(1027)는 주파수 또는 위상 변조를 통해 사인파를 생성한다. 송신을 위한 신호를 준비하기 위해, 상향 변환기(1031)는 변조기(1027)로부터 출력된 사인파를, 합성기(1033)에 의해 생성된 다른 사인파와 결합하여, 원하는 주파수의 송신을 달성한다. 그 다음, 신호는 PA(1019)를 통해 송신되어, 신호가 적절한 전력 레벨로 증가된다. 실제 시스템들에서, PA(1019)는 가변 이득 증폭기로서 기능하며, 그 증폭기의 이득은 네트워크 기지국으로부터 수신된 정보로부터 DSP(1005)에 의해 제어된다. 그 다음, 신호는 듀플렉서(1021) 내에서 필터링되고, 선택적으로 안테나 커플러(1035)로 송신되어, 임피던스 정합됨으로써, 최대 전력 전송을 제공한다. 마지막으로, 신호는 안테나(1017)를 통해 로컬 기지국으로 송신된다. AGC(automatic gain control)가 수신기의 최종 단들의 이득을 제어하기 위해 공급될 수 있다. 신호들은 그곳으로부터, 다른 셀룰라 전화, 임의의 다른 모바일 전화 또는 PSTN(Public Switched Telephone Network) 또는 다른 전화 네트워크들에 접속된 일반 전화일 수 있는 원격 전화로 전달될 수 있다.
모바일 단말기(1001)로 송신된 음성 신호들은 안테나(1017)를 통해 수신되고, LNA(low noise amplifier)(1037)에 의해 즉각적으로 증폭된다. 하향 변환기(1039)는 반송파 주파수를 낮추며, 복조기(1041)가 디지털 비트 스트림만을 남겨 두면서 RF를 제거한다. 그 다음, 신호는 등화기(1025)를 통과하고, DSP(1005)에 의해 처리된다. CPU(도시되지 않음)로서 구현될 수 있는 MCU(1003)의 모든 제어하에, DAC(Digital to Analog Converter)(1043)는 신호를 변환하고, 결과적인 출력은 스피커(1045)를 통해 사용자에게 송신된다.
MCU(1003)는 키보드(1047)로부터의 입력 신호들을 포함하는 다양한 신호들을 수신한다. 키보드(1047) 및/또는 다른 사용자 입력 구성요소들(예를 들면, 마이크로폰(1011))과 결합된 MCU(1003)는, 사용자 입력 관리를 위한 사용자 인터페이스 회로를 포함한다. MCU(1003)는 사용자 인터페이스 소프트웨어를 실행하여, 모바일 단말기(1001)의 적어도 일부 기능들의 사용자 제어를 가능하게 함으로써, 센서들 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 제공한다. 또한, MCU(1003)는 디스플레이 커맨드 및 스위치 커맨드를 디스플레이(1007) 및 스피치 출력 스위칭 제어기에 각각 전달한다. 더욱이, MCU(1003)는 DSP(1005)와 정보를 교환하고, 선택적으로 통합된 SIM 카드(1049) 및 메모리(1051)에 액세스할 수 있다. 또한, MCU(1003)는 단말기의 요구되는 다양한 제어 기능들을 실행한다. DSP(1005)는 구현에 따라, 음성 신호들에 대해 임의의 다양한 통상적인 디지털 처리 기능들을 수행한다. 추가적으로, DSP(1005)는 마이크로폰(1011)에 의해 검출된 신호들로부터 로컬 환경의 배경 잡음 레벨을 결정하고, 마이크로폰(1011)의 이득을 모바일 단말기(1001)의 사용자의 자연적 경향을 보상하도록 선택된 레벨로 설정한다.
CODEC(1013)은 ADC(1023) 및 DAC(1043)를 포함한다. 메모리(1051)는 호 인입 톤 데이터(call incoming tone data)를 포함하는 다양한 데이터를 저장하며, 예를 들면, 글로벌 인터넷을 통해 수신된 음악 데이터를 포함하는 다른 데이터를 저장할 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, 레지스터, 또는 본 기술 분야에 잘 알려진 임의의 다른 형태의 기록가능한 저장 매체에 상주할 수 있다. 메모리 디바이스(1051)는, 제한적인 것은 아니지만, 단일의 메모리, CD, DVD, ROM, RAM, EEPROM, 광학 스토리지, 자기 디스크 스토리지, 플래시 메모리 스토리지, 또는 디지털 데이터를 저장할 수 있는 임의의 다른 비휘발성 저장 매체일 수 있다.
선택적으로 통합된 SIM 카드(1049)는, 예컨대, 셀룰라 전화 번호, 반송파 공급 서비스, 가입 세부사항, 및 보안 정보와 같은 중요한 정보를 운반한다. SIM 카드(1049)는 무선 네트워크 상에서 모바일 단말기(1001)를 식별하도록 기본적으로 기능한다. 또한, 카드(1049)는 개인 전화 번호 레지스트리, 텍스트 메시지, 및 사용자 지정 모바일 단말기 설정을 저장하기 위한 메모리를 포함한다.
본 발명은 다수의 실시예들 및 구현들과 관련하여 기술되었지만, 본 발명은 그렇게 제한되지 않으며, 첨부된 특허청구범위의 범위에 속하는 다양하고 명백한 수정들 및 등가의 구성들을 커버한다. 본 발명의 특징들이 청구항들 중에서 특정한 결합으로 표현되지만, 이러한 특징들은 임의의 결합 및 순서로 배열될 수 있는 것으로 고려된다.

Claims (28)

  1. 방법으로서,
    하나 이상의 센서에서 컨택스트 정보(context information)를 수집하는 단계와,
    하나 이상의 다른 센서, 상기 하나 이상의 다른 센서의 하나 이상의 기능, 또는 이들의 조합과 관련된 자원 소비 정보(resource consumption information)를 결정하는 단계와,
    프로세서에 의해, 상기 수집된 컨택스트 정보 및 상기 자원 소비 정보를 처리하여 상기 하나 이상의 다른 센서, 상기 하나 이상의 다른 센서의 상기 하나 이상의 기능, 또는 이들의 조합의 동작 상태를 결정하는 단계와,
    상기 결정된 동작 상태에 기초하여, 상기 하나 이상의 다른 센서에 의한 현재의 자원 소비를 감소시키도록 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 수집된 컨택스트 정보의 처리는 모니터링되는 대상의 활동 레벨이 높음인지 여부를 판정하고, 상기 모니터링되는 대상의 활동 레벨(activity level)이 높음이라는 판정에 응답하여, 상기 하나 이상의 다른 센서에 의한 측정 빈도의 감소 또는 상기 하나 이상의 다른 센서에 의한 측정의 중지 중 어느 하나를 선택함으로써 상기 하나 이상의 다른 센서에 의한 상기 현재의 자원 소비를 감소시키는 것을 구현하는 것을 포함하는
    방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 자원은 에너지, 대역폭, 메모리 또는 이들의 조합인
    방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 수집된 컨택스트 정보 및 상기 자원 소비 정보를 처리하여 상기 하나 이상의 다른 센서에서 상기 하나 이상의 기능 중 적어도 하나를 수행하게 할지 여부를 판정하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 수집된 컨택스트 정보 및 상기 자원 소비 정보를 처리하여 상기 하나 이상의 다른 센서의 상기 하나 이상의 기능 중 적어도 하나를 수행하기 위한 스케쥴을 결정하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  5. 제1항에 있어서,
    미리결정된 스케쥴, 요구(demand) 또는 이들의 조합에 따라 상기 수집된 컨택스트 정보, 상기 자원 소비 정보 또는 이들의 조합을 주기적으로 모니터링하는 단계와,
    상기 모니터링을 처리하여 상기 동작 상태의 결정을 개시하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 수집된 컨택스트 정보는 적어도 제3 센서에 또한 기초하는
    방법.
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 기능은 데이터 수집, 데이터 프로세싱, 데이터 송신 또는 이들의 조합을 포함하는
    방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 다른 센서는 웨어러블 헬스 또는 웰니스 센서(wearable health or wellness sensors)를 포함하는
    방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 다른 센서는 이동(movement)에 의해 영향을 받고,
    상기 하나 이상의 센서는 상기 하나 이상의 다른 센서의 적어도 하나의 이동 또는 상기 적어도 하나의 이동의 하나 이상의 특성을 검출하며,
    상기 수집된 컨택스트 정보는 상기 적어도 하나의 이동 또는 상기 하나 이상의 특성을 나타내는
    방법.
  11. 장치로서,
    적어도 하나의 프로세서와,
    컴퓨터 프로그램 코드를 포함하는 적어도 하나의 메모리를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 메모리 및 상기 컴퓨터 프로그램 코드는, 상기 적어도 하나의 프로세서와 함께, 상기 장치로 하여금 적어도,
    하나 이상의 센서에서 컨택스트 정보를 수집하게 하고,
    하나 이상의 다른 센서, 상기 하나 이상의 다른 센서의 하나 이상의 기능, 또는 이들의 조합과 관련된 자원 소비 정보를 결정하게 하며,
    상기 수집된 컨택스트 정보 및 상기 자원 소비 정보를 처리하여 상기 하나 이상의 다른 센서, 상기 하나 이상의 다른 센서의 상기 하나 이상의 기능, 또는 이들의 조합의 동작 상태를 결정하게 하고,
    상기 결정된 동작 상태에 기초하여 상기 하나 이상의 다른 센서에 의한 현재의 자원 소비를 감소시키도록 결정하게 하도록 구성되고,
    상기 수집된 컨택스트 정보의 처리는 모니터링되는 대상의 활동 레벨이 높음인지 여부를 판정하고, 상기 모니터링되는 대상의 활동 레벨이 높음이라는 판정에 응답하여, 상기 하나 이상의 다른 센서에 의한 측정 빈도의 감소 또는 상기 하나 이상의 다른 센서에 의한 측정의 중지 중 어느 하나를 선택함으로써 상기 하나 이상의 다른 센서에 의한 상기 현재의 자원 소비를 감소시키는 것을 구현하는 것을 포함하는
    장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 자원은 에너지, 대역폭, 메모리 또는 이들의 조합인
    장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 장치로 하여금 추가로
    상기 수집된 컨택스트 정보 및 상기 자원 소비 정보를 처리하여 상기 하나 이상의 다른 센서에서 상기 하나 이상의 기능 중 적어도 하나를 수행하게 할지 여부를 판정하게 하는
    장치.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 장치로 하여금 추가로
    상기 수집된 컨택스트 정보 및 상기 자원 소비 정보를 처리하여 상기 하나 이상의 다른 센서의 상기 하나 이상의 기능 중 적어도 하나를 수행하기 위한 스케쥴을 결정하게 하는
    장치.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 장치로 하여금 추가로
    미리결정된 스케쥴, 요구(demand) 또는 이들의 조합에 따라 상기 수집된 컨택스트 정보, 상기 자원 소비 정보 또는 이들의 조합을 주기적으로 모니터링하게 하고,
    상기 모니터링을 처리하여 상기 동작 상태의 결정을 개시하게 하는
    장치.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 수집된 컨택스트 정보는 적어도 제3 센서에 또한 기초하는
    장치.
  17. 삭제
  18. 제11항에 있어서,
    상기 하나 이상의 다른 센서는 웨어러블 헬스 또는 웰니스 센서(wearable health or wellness sensors)를 포함하는
    장치.
  19. 하나 이상의 명령어의 하나 이상의 시퀀스가 저장된 비 일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
    상기 명령어는 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 경우에 장치로 하여금 적어도
    하나 이상의 센서에서 컨택스트 정보를 수집하는 단계와,
    하나 이상의 다른 센서, 상기 하나 이상의 다른 센서의 하나 이상의 기능, 또는 이들의 조합과 관련된 자원 소비 정보를 결정하는 단계와,
    상기 수집된 컨택스트 정보 및 상기 자원 소비 정보를 처리하여 상기 하나 이상의 다른 센서, 상기 하나 이상의 다른 센서의 상기 하나 이상의 기능, 또는 이들의 조합의 동작 상태를 결정하는 단계와,
    상기 결정된 동작 상태에 기초하여, 상기 하나 이상의 다른 센서에 의한 현재의 자원 소비를 감소시키도록 결정하는 단계를 수행하게 하고,
    상기 자원은 에너지, 대역폭, 메모리 또는 이들의 조합이고,
    상기 수집된 컨택스트 정보의 처리는 모니터링되는 대상의 활동 레벨이 높음인지 여부를 판정하고, 상기 모니터링되는 대상의 활동 레벨이 높음이라는 판정에 응답하여, 상기 하나 이상의 다른 센서에 의한 측정 빈도의 감소 또는 상기 하나 이상의 다른 센서에 의한 측정의 중지 중 어느 하나를 선택함으로써 상기 하나 이상의 다른 센서에 의한 상기 현재의 자원 소비를 감소시키는 것을 구현하는 것을 포함하는
    컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  20. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 다른 센서는 모니터링되는 대상의 헬스를 모니터링하기 위한 웨어러블 헬스 또는 웰니스 센서를 포함하고,
    상기 수집된 컨택스트 정보는 상기 모니터링되는 대상의 상기 활동 레벨을 나타내며,
    상기 방법은
    상기 모니터링되는 대상의 활동 레벨을 미리결정된 임계값과 비교하는 단계와,
    상기 비교에 기초하여 상기 하나 이상의 다른 센서, 상기 하나 이상의 다른 센서의 상기 하나 이상의 기능 또는 이들의 조합의 동작 상태를 비활성화, 활성화 또는 변경하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  21. 제11항에 있어서,
    상기 하나 이상의 다른 센서는 모니터링되는 대상의 헬스를 모니터링하기 위한 웨어러블 헬스 또는 웰니스 센서를 포함하고,
    상기 수집된 컨택스트 정보는 상기 모니터링되는 대상의 상기 활동 레벨을 나타내며,
    상기 장치는 추가로
    상기 모니터링되는 대상의 활동 레벨을 미리결정된 임계값과 비교하고,
    상기 비교에 기초하여 상기 하나 이상의 다른 센서, 상기 하나 이상의 다른 센서의 상기 하나 이상의 기능 또는 이들의 조합의 동작 상태를 비활성화, 활성화 또는 변경하는
    장치.
  22. 제19항에 있어서,
    상기 하나 이상의 다른 센서는 모니터링되는 대상의 헬스를 모니터링하기 위한 웨어러블 헬스 또는 웰니스 센서를 포함하고,
    상기 수집된 컨택스트 정보는 상기 모니터링되는 대상의 상기 활동 레벨을 나타내며,
    상기 장치로 하여금 추가로
    상기 모니터링되는 대상의 활동 레벨을 미리결정된 임계값과 비교하는 단계와,
    상기 비교에 기초하여 상기 하나 이상의 다른 센서, 상기 하나 이상의 다른 센서의 상기 하나 이상의 기능 또는 이들의 조합의 동작 상태를 비활성화, 활성화 또는 변경하는 단계를 수행하게 하는
    컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  23. 삭제
  24. 삭제
  25. 삭제
  26. 삭제
  27. 삭제
  28. 삭제
KR1020157010802A 2011-02-03 2012-01-10 센서 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 위한 방법 및 장치 KR101825579B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/020,631 2011-02-03
US13/020,631 US20120203491A1 (en) 2011-02-03 2011-02-03 Method and apparatus for providing context-aware control of sensors and sensor data
PCT/FI2012/050017 WO2012104476A1 (en) 2011-02-03 2012-01-10 Method and apparatus for providing context-aware control of sensors and sensor data

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020137023292A Division KR20130130819A (ko) 2011-02-03 2012-01-10 센서 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 위한 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150054005A KR20150054005A (ko) 2015-05-19
KR101825579B1 true KR101825579B1 (ko) 2018-02-05

Family

ID=46601244

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020137023292A KR20130130819A (ko) 2011-02-03 2012-01-10 센서 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 위한 방법 및 장치
KR1020157010802A KR101825579B1 (ko) 2011-02-03 2012-01-10 센서 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 위한 방법 및 장치

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020137023292A KR20130130819A (ko) 2011-02-03 2012-01-10 센서 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 위한 방법 및 장치

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20120203491A1 (ko)
EP (1) EP2671411A4 (ko)
JP (2) JP2014511189A (ko)
KR (2) KR20130130819A (ko)
CN (1) CN103370968A (ko)
WO (1) WO2012104476A1 (ko)

Families Citing this family (112)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9629566B2 (en) 2011-03-11 2017-04-25 Spacelabs Healthcare Llc Methods and systems to determine multi-parameter managed alarm hierarchy during patient monitoring
US8644165B2 (en) * 2011-03-31 2014-02-04 Navteq B.V. Method and apparatus for managing device operational modes based on context information
US8700406B2 (en) * 2011-05-23 2014-04-15 Qualcomm Incorporated Preserving audio data collection privacy in mobile devices
US9710788B2 (en) 2011-07-05 2017-07-18 Saudi Arabian Oil Company Computer mouse system and associated, computer medium and computer-implemented methods for monitoring and improving health and productivity of employees
US10307104B2 (en) 2011-07-05 2019-06-04 Saudi Arabian Oil Company Chair pad system and associated, computer medium and computer-implemented methods for monitoring and improving health and productivity of employees
US10108783B2 (en) 2011-07-05 2018-10-23 Saudi Arabian Oil Company Systems, computer medium and computer-implemented methods for monitoring health of employees using mobile devices
US9256711B2 (en) 2011-07-05 2016-02-09 Saudi Arabian Oil Company Systems, computer medium and computer-implemented methods for providing health information to employees via augmented reality display
US9962083B2 (en) 2011-07-05 2018-05-08 Saudi Arabian Oil Company Systems, computer medium and computer-implemented methods for monitoring and improving biomechanical health of employees
US9526455B2 (en) 2011-07-05 2016-12-27 Saudi Arabian Oil Company Systems, computer medium and computer-implemented methods for monitoring and improving health and productivity of employees
US9492120B2 (en) 2011-07-05 2016-11-15 Saudi Arabian Oil Company Workstation for monitoring and improving health and productivity of employees
US9844344B2 (en) 2011-07-05 2017-12-19 Saudi Arabian Oil Company Systems and method to monitor health of employee when positioned in association with a workstation
CA2840804C (en) 2011-07-05 2018-05-15 Saudi Arabian Oil Company Floor mat system and associated, computer medium and computer-implemented methods for monitoring and improving health and productivity of employees
BR112014014103A2 (pt) * 2011-12-16 2017-06-13 Koninklijke Philips Nv método de provisão de um serviço em uma rede de dados, e dispositivo eletrônico pessoal
US9080438B1 (en) * 2012-04-02 2015-07-14 James N. McCoy Wireless well fluid extraction monitoring system
FI125393B (en) * 2012-07-17 2015-09-30 Arm Finland Oy Procedure, device and system for use in a web service
US20140045547A1 (en) * 2012-08-10 2014-02-13 Silverplus, Inc. Wearable Communication Device and User Interface
US9720701B2 (en) * 2012-09-10 2017-08-01 Intel Corporation Providing support for device states
CN103678417B (zh) * 2012-09-25 2017-11-24 华为技术有限公司 人机交互数据处理方法和装置
US9477993B2 (en) 2012-10-14 2016-10-25 Ari M Frank Training a predictor of emotional response based on explicit voting on content and eye tracking to verify attention
US9104467B2 (en) 2012-10-14 2015-08-11 Ari M Frank Utilizing eye tracking to reduce power consumption involved in measuring affective response
US20140122378A1 (en) * 2012-10-29 2014-05-01 Qualcomm Incorporated Rules engine as a platform for mobile applications
US9721010B2 (en) * 2012-12-13 2017-08-01 Microsoft Technology Licensing, Llc Content reaction annotations
US9794736B2 (en) 2012-12-21 2017-10-17 Qualcomm Incorporated Low power always-on determination of indoor versus outdoor state
US20140229349A1 (en) * 2013-02-08 2014-08-14 Kostadin Dimitrov Yanev Facilitating a personal data market
US10034144B2 (en) * 2013-02-22 2018-07-24 International Business Machines Corporation Application and situation-aware community sensing
US9413827B2 (en) * 2013-02-25 2016-08-09 Qualcomm Incorporated Context aware actions among heterogeneous internet of things (IOT) devices
US9268399B2 (en) 2013-03-01 2016-02-23 Qualcomm Incorporated Adaptive sensor sampling for power efficient context aware inferences
WO2014138435A1 (en) 2013-03-07 2014-09-12 The Regents Of The University Of California System for health monitoring on prosthetic and fixation devices
US20140278205A1 (en) * 2013-03-12 2014-09-18 Invensense, Inc. Embedded processor on an integrated mems sensor chip autonomously managing external sensor
US20140288876A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-25 Aliphcom Dynamic control of sampling rate of motion to modify power consumption
EP2998831A4 (en) * 2013-05-16 2016-07-20 Futureplay Inc METHOD FOR ADJUSTING MULTIPLE DEVICES AND SERVERS FOR ADJUSTING
US10987026B2 (en) 2013-05-30 2021-04-27 Spacelabs Healthcare Llc Capnography module with automatic switching between mainstream and sidestream monitoring
WO2014194240A1 (en) * 2013-05-31 2014-12-04 Nike Innovate C.V. Dynamic sampling
KR101549002B1 (ko) * 2013-10-11 2015-09-01 한국과학기술원 모바일 상황 모니터링을 위한 센싱 플로우를 처리하는 모바일 장치, 이를 이용하는 센싱 플로우 처리 방법, 이를 이용하는 상황 모니터링 방법 및 이를 포함하는 상황 모니터링 시스템
WO2015058923A1 (en) * 2013-10-24 2015-04-30 Koninklijke Philips N.V. Device and method for estimating the energy expenditure of a person
EP3065635A4 (en) * 2013-11-01 2017-08-30 Medtronic Monitoring, Inc. Congestive heart failure risk status determination methods and related devices
US20150127300A1 (en) * 2013-11-03 2015-05-07 Microsoft Corporation Sensor Selection Based on Context and Policy
CN103637791A (zh) * 2013-11-14 2014-03-19 成都博约创信科技有限责任公司 基于gsm网络的远程心电监测系统
US9722472B2 (en) 2013-12-11 2017-08-01 Saudi Arabian Oil Company Systems, computer medium and computer-implemented methods for harvesting human energy in the workplace
EP3079571A4 (en) 2013-12-12 2017-08-02 Alivecor, Inc. Methods and systems for arrhythmia tracking and scoring
JP2015119909A (ja) * 2013-12-25 2015-07-02 セイコーエプソン株式会社 生体情報測定装置、情報処理装置及び生体情報測定システム
US20150181840A1 (en) * 2013-12-31 2015-07-02 i4c Innovations Inc. Ultra-Wideband Radar System for Animals
WO2015123373A1 (en) * 2014-02-14 2015-08-20 3M Innovative Properties Company Activity recognition using accelerometer data
JP6620374B2 (ja) * 2014-02-24 2019-12-18 ソニー株式会社 カスタマイズされた触覚フィードバックのためのスマートウェアラブル装置及び方法
CN105518692B (zh) * 2014-03-12 2021-07-27 腾讯科技（深圳）有限公司 用于经由社交网络平台控制外围设备的方法和装置
US10531401B2 (en) 2014-03-20 2020-01-07 Xiaomi Inc. Method, terminal device and system for controlling transmission
CN103889040B (zh) * 2014-03-20 2019-01-04 小米科技有限责任公司 发射控制方法、装置及系统
CN105099949A (zh) 2014-04-16 2015-11-25 杜比实验室特许公司 基于对延迟抖动和对话动态的监视的抖动缓冲器控制
US20150341842A1 (en) * 2014-05-20 2015-11-26 Broadcom Corporation Wireless device powered by mems with adaptive communications
US9830781B2 (en) * 2014-06-13 2017-11-28 Verily Life Sciences Llc Multipurpose contacts for delivering electro-haptic feedback to a wearer
RU2601152C2 (ru) 2014-09-09 2016-10-27 ХЕРЕ Глобал Б.В. Устройство, способ и компьютерная программа для обеспечения предоставления информации пользователю
JP6483380B2 (ja) 2014-09-10 2019-03-13 Ｄｙｎａｂｏｏｋ株式会社 電子機器、システム、および同期方法
US20160095060A1 (en) * 2014-09-26 2016-03-31 Intel Corporation METHOD AND APPARATUS FOR POWER OPTIMIZED IoT COMMUNICATION
KR102416112B1 (ko) * 2014-10-02 2022-07-04 삼성전자주식회사 스트레처블/폴더블 광전자소자와 그 제조방법 및 광전자소자를 포함하는 장치
CN105703982B (zh) * 2014-11-29 2019-05-03 华为技术有限公司 一种协同人体设备进行通信的方法及装置
WO2016087476A1 (en) * 2014-12-04 2016-06-09 Koninklijke Philips N.V. System and method for providing connecting relationships between wearable devices
US10223093B2 (en) 2014-12-12 2019-03-05 Pcms Holdings, Inc. Method and system for context-based control over access to personal data
US20160192890A1 (en) * 2015-01-02 2016-07-07 Cardiac Pacemakers, Inc. Methods and system for monitoring physical activities
JP5888441B1 (ja) * 2015-01-14 2016-03-22 セイコーエプソン株式会社 処理装置及びプログラム
BR112016025447A2 (pt) 2015-01-16 2017-08-15 Koninklijke Philips Nv sensor óptico de sinais vitais, método para operação de um sensor óptico de sinais vitais, e produto de programa de computador
CN107257651A (zh) * 2015-02-26 2017-10-17 皇家飞利浦有限公司 医学监测的场景检测
JP2016158768A (ja) * 2015-02-27 2016-09-05 パイオニア株式会社 携帯機器
US10444018B2 (en) * 2015-02-27 2019-10-15 Microsoft Technology Licensing, Llc Computer-implemented method to test the sensitivity of a sensor for detecting movement of a tracking device within an established frame of reference of a moving platform
US10267661B2 (en) * 2015-03-23 2019-04-23 Incoming Pty Ltd Energy efficient mobile context collection
CN106264541B (zh) * 2015-05-12 2020-12-04 腾讯科技（深圳）有限公司 运动传感器控制方法、装置和移动终端
US9839363B2 (en) 2015-05-13 2017-12-12 Alivecor, Inc. Discordance monitoring
JP6382770B2 (ja) * 2015-05-27 2018-08-29 日本電信電話株式会社 生体情報計測装置および生体情報の送信方法
JP2017012277A (ja) * 2015-06-29 2017-01-19 カシオ計算機株式会社 携帯型電子装置、センサ制御システム、センサ制御方法及びセンサ制御プログラム
CN108496209A (zh) * 2015-09-16 2018-09-04 特科科技（新加坡）私人有限公司 检测用户的移动的系统
US10419540B2 (en) 2015-10-05 2019-09-17 Microsoft Technology Licensing, Llc Architecture for internet of things
US11331034B2 (en) 2015-10-27 2022-05-17 Cardiologs Technologies Sas Automatic method to delineate or categorize an electrocardiogram
US11672464B2 (en) 2015-10-27 2023-06-13 Cardiologs Technologies Sas Electrocardiogram processing system for delineation and classification
KR102560553B1 (ko) * 2015-10-27 2023-07-28 에스케이플래닛 주식회사 진열 상품의 위치 정보 구축방법 및 구축장치
PT3367897T (pt) 2015-10-27 2021-05-25 Cardiologs Tech Processo automático para traçar ou categorizar um eletrocardiograma
ES2906766T3 (es) * 2015-11-06 2022-04-20 Lifeq Global Ltd Método y sistema energéticamente eficientes para vigilancia fisiológica
US20200260962A1 (en) * 2015-11-09 2020-08-20 Magniware Ltd. System and methods for acquisition and analysis of health data
US9889311B2 (en) 2015-12-04 2018-02-13 Saudi Arabian Oil Company Systems, protective casings for smartphones, and associated methods to enhance use of an automated external defibrillator (AED) device
US10475351B2 (en) 2015-12-04 2019-11-12 Saudi Arabian Oil Company Systems, computer medium and methods for management training systems
US10642955B2 (en) 2015-12-04 2020-05-05 Saudi Arabian Oil Company Devices, methods, and computer medium to provide real time 3D visualization bio-feedback
US10628770B2 (en) 2015-12-14 2020-04-21 Saudi Arabian Oil Company Systems and methods for acquiring and employing resiliency data for leadership development
KR101895254B1 (ko) * 2016-01-11 2018-09-07 (주)인더스웰 상황인지 기반 헬스케어 디바이스의 정보 전송장치
JP5984323B1 (ja) * 2016-01-22 2016-09-06 株式会社サイバーエージェント 判定システム、携帯端末及びプログラム
US9814388B2 (en) * 2016-02-11 2017-11-14 General Electric Company Wireless patient monitoring system and method
US10314514B2 (en) * 2016-05-29 2019-06-11 Ankon Medical Technologies (Shanghai) Co., Ltd. System and method for using a capsule device
US10021002B2 (en) * 2016-06-24 2018-07-10 Qualcomm Incorporated Sensor data acquisition in a user equipment
JP6714462B2 (ja) * 2016-07-29 2020-06-24 株式会社日立製作所 無線センサ端末、無線センサシステムおよびセンサデータ収集方法
EP3496611A1 (en) * 2016-08-12 2019-06-19 Koninklijke Philips N.V. Sensor device and method, device and method for communication with the sensor device
WO2018089789A1 (en) 2016-11-10 2018-05-17 The Research Foundation For The State University Of New York System, method and biomarkers for airway obstruction
CN106407732A (zh) * 2016-12-09 2017-02-15 珠海安润普科技有限公司 识别目标对象状态的方法、装置及系统和智能服饰
US10237388B2 (en) * 2016-12-12 2019-03-19 Adidas Ag Wireless data communication and power transmission athletic apparel module
US9736625B1 (en) * 2016-12-20 2017-08-15 Eko Devices, Inc. Enhanced wireless communication for medical devices
CN106681670B (zh) * 2017-02-06 2020-07-17 Oppo广东移动通信有限公司 传感器数据上报方法及装置
JP6870733B2 (ja) 2017-05-19 2021-05-12 富士通株式会社 情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法
US11331019B2 (en) 2017-08-07 2022-05-17 The Research Foundation For The State University Of New York Nanoparticle sensor having a nanofibrous membrane scaffold
HUE052862T2 (hu) 2017-08-25 2021-05-28 Cardiologs Tech Sas Felhasználói felület elektrokardiogramok elemzésére
SE1751134A1 (sv) * 2017-09-15 2019-03-16 Life Science Tech In Europe Ab Förfarande för att överbringa mätdata från en eller flera handburna sensorer till ett överordnat datasystem och vice versa, jämte en anordning
US10359464B2 (en) * 2017-09-18 2019-07-23 Biosense Webster (Israel) Ltd. Cable and associated continuity monitoring system and method
EP3551137A4 (en) 2017-11-30 2020-08-26 Bruin Biometrics, LLC IMPLANT ASSESSMENT USING SOUND EMISSIONS
US10824132B2 (en) 2017-12-07 2020-11-03 Saudi Arabian Oil Company Intelligent personal protective equipment
KR101995153B1 (ko) * 2018-01-22 2019-07-01 주식회사 씨유메디칼시스템 가속도 센서를 이용한 웨어러블 디바이스의 심전도 신호 보상 방법 및 그 방법을 적용한 심전도 측정 웨어러블 디바이스
JP7016740B2 (ja) * 2018-03-19 2022-02-07 日本光電工業株式会社 検査支援方法、当該検査支援方法をプロセッサに実行させるプログラム、ならびに当該検査支援方法を実行するための検査装置および支援装置
US20200204884A1 (en) * 2018-12-25 2020-06-25 Arasens, Inc. Correlation-Based Sensor Network and Control Method thereof
GB2582831A (en) * 2019-04-05 2020-10-07 Numbereight Tech Ltd Data sharing
JP2019155137A (ja) * 2019-05-31 2019-09-19 パイオニア株式会社 携帯機器
KR102145556B1 (ko) * 2019-07-02 2020-08-18 부산대학교 산학협력단 다중 센서 데이터 수집을 위한 센서 인터페이스 설정 및 센싱 스케줄링 방법 및 그 장치
JP2021029922A (ja) * 2019-08-29 2021-03-01 日本光電工業株式会社 被検者判別装置、被検者判別方法、コンピュータプログラム、および非一時的コンピュータ可読媒体
US11523766B2 (en) 2020-06-25 2022-12-13 Spacelabs Healthcare L.L.C. Systems and methods of analyzing and displaying ambulatory ECG data
US11678831B2 (en) 2020-08-10 2023-06-20 Cardiologs Technologies Sas Electrocardiogram processing system for detecting and/or predicting cardiac events
US20220199235A1 (en) * 2020-12-22 2022-06-23 International Business Machines Corporation Multi-Sensor Platform for Health Monitoring
JP2021058663A (ja) * 2020-12-25 2021-04-15 パイオニア株式会社 携帯機器
US20220202375A1 (en) * 2020-12-31 2022-06-30 International Business Machines Corporation Wearable measurement management
CN113411765B (zh) * 2021-05-22 2022-07-26 西北工业大学 一种基于多传感器协同感知的移动智能终端能耗优化方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050206518A1 (en) * 2003-03-21 2005-09-22 Welch Allyn Protocol, Inc. Personal status physiologic monitor system and architecture and related monitoring methods
JP2006141902A (ja) * 2004-11-24 2006-06-08 Hitachi Ltd 安否確認装置、安否確認方法及び安否確認システム

Family Cites Families (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8280682B2 (en) * 2000-12-15 2012-10-02 Tvipr, Llc Device for monitoring movement of shipped goods
US7161476B2 (en) * 2000-07-26 2007-01-09 Bridgestone Firestone North American Tire, Llc Electronic tire management system
US7171331B2 (en) * 2001-12-17 2007-01-30 Phatrat Technology, Llc Shoes employing monitoring devices, and associated methods
US8581688B2 (en) * 2002-06-11 2013-11-12 Intelligent Technologies International, Inc. Coastal monitoring techniques
JP4400036B2 (ja) * 2002-10-28 2010-01-20 パナソニック電工株式会社 生体情報計測システム、サーバ、プログラム
JP2004230152A (ja) * 2003-01-09 2004-08-19 Seiko Instruments Inc 生体情報計測システム
US7774145B2 (en) * 2003-08-01 2010-08-10 Dexcom, Inc. Transcutaneous analyte sensor
JP4575133B2 (ja) * 2004-12-15 2010-11-04 日本電信電話株式会社 センシングシステムおよび方法
US7469161B1 (en) * 2004-12-16 2008-12-23 Cardiac Pacemakers, Inc. Systems and methods for monitoring and managing power consumption of an implantable medical device
EP1870068A1 (en) * 2005-04-04 2007-12-26 Mitsuba Corporation Home care apparatus monitor system
US7683775B2 (en) * 2005-11-30 2010-03-23 Frank Levinson Low power pulse modulation communication in mesh networks with modular sensors
JP4714025B2 (ja) * 2006-01-06 2011-06-29 株式会社日立製作所 センサノード、基地局、センサネット及びセンシングデータの送信方法
CN2909079Y (zh) * 2006-05-11 2007-06-06 傅孔阳 一种空调控制系统
JP4153003B2 (ja) * 2006-09-04 2008-09-17 シャープ株式会社 生体情報測定装置、電力消費制御方法、生体情報測定プログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
US20080228045A1 (en) * 2007-02-23 2008-09-18 Tia Gao Multiprotocol Wireless Medical Monitors and Systems
US8065001B1 (en) * 2007-03-01 2011-11-22 Pacesetter, Inc. Use of implantable body position and body movement sensors
EP2166433B1 (en) * 2007-07-09 2017-03-15 Sony Corporation Electronic apparatus and method for controlling the same
EP2222370A1 (en) * 2007-10-24 2010-09-01 Medtronic, Inc. Transmission of power source usage information over a network
US20090192534A1 (en) * 2008-01-29 2009-07-30 Ethicon Endo-Surgery, Inc. Sensor trigger
KR101625359B1 (ko) * 2008-06-18 2016-06-13 코닌클리케 필립스 엔.브이. 유비쿼터스 환자 모니터링을 위한 개인 보안 관리자
CN101334645B (zh) * 2008-07-15 2010-06-02 西安交通大学 基于人行为特征的家用空调智能温度控制系统
CN201242244Y (zh) * 2008-07-18 2009-05-20 长沙麦融高科有限公司 节能型中央空调控制器
JP2010108368A (ja) * 2008-10-31 2010-05-13 Carecom Co Ltd 無線端末
US10555676B2 (en) * 2009-05-20 2020-02-11 Sotera Wireless, Inc. Method for generating alarms/alerts based on a patient's posture and vital signs
US20110010257A1 (en) * 2009-07-09 2011-01-13 Medtronic Minimed, Inc. Providing contextually relevant advertisements and e-commerce features in a personal medical device system
US20110009813A1 (en) * 2009-07-09 2011-01-13 Medtronic Minimed, Inc. Panning a display of a portable medical device
FI20096232A0 (sv) * 2009-11-23 2009-11-23 Valtion Teknillinen Fysisk aktivitetsbaserad styrning för en anordning
US8532670B2 (en) * 2010-06-02 2013-09-10 Deutsche Telekom Ag Apparatus, method, and system for sensing suppression for location-based applications

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050206518A1 (en) * 2003-03-21 2005-09-22 Welch Allyn Protocol, Inc. Personal status physiologic monitor system and architecture and related monitoring methods
JP2006141902A (ja) * 2004-11-24 2006-06-08 Hitachi Ltd 安否確認装置、安否確認方法及び安否確認システム

Also Published As

Publication number Publication date
JP2016127942A (ja) 2016-07-14
EP2671411A1 (en) 2013-12-11
JP2014511189A (ja) 2014-05-15
CN103370968A (zh) 2013-10-23
WO2012104476A1 (en) 2012-08-09
EP2671411A4 (en) 2016-01-27
KR20150054005A (ko) 2015-05-19
US20120203491A1 (en) 2012-08-09
KR20130130819A (ko) 2013-12-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101825579B1 (ko) 센서 및 센서 데이터의 컨택스트 인식 제어를 위한 방법 및 장치
US9269000B2 (en) Method and apparatus for providing adaptive display and filtering of sensors and sensor data
US20130030711A1 (en) Method and apparatus for providing adaptive filtering of sensors and sensor data
Rault et al. A survey of energy-efficient context recognition systems using wearable sensors for healthcare applications
Gia et al. Energy efficient wearable sensor node for IoT-based fall detection systems
JP6651595B2 (ja) モバイルデバイス内のセンサの電力管理
Forooghifar et al. Resource-aware distributed epilepsy monitoring using self-awareness from edge to cloud
US9888857B2 (en) Methods and systems for reducing energy consumption of a heart rate monitor
US9788721B2 (en) Low-power activity monitoring
Magno et al. Energy-efficient context aware power management with asynchronous protocol for body sensor network
US10681711B2 (en) Method for data scheduling and power control and electronic device thereof
Sodhro et al. Green and friendly media transmission algorithms for wireless body sensor networks
Abdellatif et al. Edge computing for energy-efficient smart health systems: Data and application-specific approaches
Chiang et al. A green cloud-assisted health monitoring service on wireless body area networks
Emam et al. Edgehealth: An energy-efficient edge-based remote mhealth monitoring system
Awad et al. Distributed in-network processing and resource optimization over mobile-health systems
Bayilmis et al. Energy-aware gateway selection for increasing the lifetime of wireless body area sensor networks
Takiddeen et al. Smartwatches as IoT edge devices: A framework and survey
Casamassima et al. Context aware power management for motion-sensing body area network nodes
US10321406B2 (en) Contextually switching from a wireless communication to human body near-field communication for power savings
Grützmacher et al. Towards energy efficient sensor nodes for online activity recognition
US20190066845A1 (en) Distributed analytics system for identification of diseases and injuries
Shih et al. Reducing energy consumption of multi-channel mobile medical monitoring algorithms
Gomez et al. Extending body sensor nodes’ lifetime using a wearable Wake-up Radio
US20200390334A1 (en) Extendable modular tracking device

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent
N231 Notification of change of applicant
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right