KR101845781B1

KR101845781B1 - 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법 및 장치

Info

Publication number: KR101845781B1
Application number: KR1020160135077A
Authority: KR
Inventors: 조위덕; 최선탁
Original assignee: 아주대학교 산학협력단
Priority date: 2016-08-19
Filing date: 2016-10-18
Publication date: 2018-04-05
Also published as: KR20180020848A

Abstract

손목 착용형 활동량 측정기가 기설정된 시간 단위로 측정한 손목 활동 강도 데이터에 기초하여 사용자 생활 상태를 분류하는 방법에 있어서, 변형 손목 활동 강도 데이터 산출부가, 손목 활동 강도 데이터의 변동 추세를 나타내기 위하여 손목 활동 강도 데이터를 변형한 변형 손목 활동 강도 데이터를 산출하는 단계, 1차 분류부가, 기설정된 임계값을 기준으로 변형 손목 활동 강도 데이터를 사용자 생활 상태에 대응되는 복수 개의 생활 상태 데이터로 분류한 1차 분류 데이터를 생성하는 단계 및 2차 분류부가, 1차 분류 데이터에 포함된 복수 개의 생활 상태 데이터 중 기설정된 기준에 따라 선택된 특정 생활 상태 데이터를 특정 생활 상태 데이터를 제외한 다른 생활 상태 데이터 중 하나로 대체하여 2차 분류 데이터를 생성하는 단계를 포함하는, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법 및 장치에 관한 것이다.

Description

손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR CLASSIFYING USER LIFE STATE BASED ON WRIST ACTIVITY DATA}

본 발명의 실시예들은 손목 착용형 활동량 측정기가 측정한 손목 활동 강도 데이터에 기초하여 사용자의 생활 상태를 분류하는 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법 및 장치에 관한 것이다.

최근 들어, 스마트 폰(Smart Phone), 스마트 패드(Smart Pad), 태블릿 PC(Tablet PC)를 비롯한 각종 스마트 기기들이 널리 보급되었으며, 이러한 각종 스마트 기기들은 무선 통신 기능을 비롯한 각종 기능을 지원하여 사용자의 편의를 돕고 있다.

나아가, 각종 스마트 기기들이 보급됨에 따라서, 각종 스마트 기기의 기능을 보조하고 사용자의 편의를 돕기 위해, 안경, 시계, 의복 등과 같이 사용자가 착용할 수 있는 형태를 띄는 각종 웨어러블 디바이스(Wearable Device)의 보급 또한 꾸준히 증가하는 추세에 있다.

특히나, 각종 스마트 기기 제작사들은 웨어러블 디바이스 중에서도 사용자의 손목에 착용하여 시계 기능, 간단한 통신 기능 및 사용자의 활동량 측정 기능을 비롯한 각종 기능을 수행하는 손목 착용형 활동량 측정기를 다양하게 출시하고 있다.

이러한, 손목 착용형 활동량 측정기는 시계와 같이 사용자의 손목에 착용되어, 사용자의 불편을 최소화하면서 밤 시간의 수면과 낮 시간의 활동을 비롯한 특정 사용자의 전주기적인 라이프로그를 획득할 수 있으며, 이러한 손목 착용형 활동량 측정기의 예로는 샤오미의 Mi-band, 삼성의 갤럭시 기어, 애플의 아이워치 등이 있다.

이러한 손목 착용형 활동량 측정기는 손목에 착용하는 소형 디바이스이기 때문에 배터리의 동작 시간을 길게 하는 것이 요구되며, 이렇듯 배터리의 동작 시간을 늘리기 위하여, 각종 손목 착용형 활동량 측정기는 손목 활동 정보를 통해 사용자의 생활 상태를 분류하는 알고리즘을 최대한 단순하게 설정하고 있다.

이러한, 종래의 사용자 생활 상태 분류 알고리즘의 예로는, 특정 밤 시간(약 0~7시)을 기준으로만 수면을 인지하도록 하는 방법이 있으나, 이러한 방법은 특정 밤 시간에만 수면을 측정하기 때문에, 낮잠을 측정하지 못하거나 수면 중 실제 각성에 의한 활동을 단순히 움직임이 많은 얕은 수면으로 간주하는 문제가 있다.

또한, 종래의 사용자 생활 상태 분류 알고리즘은 손목 착용형 활동량 측정기의 미착용 상태를 별도로 구분하지 않기 때문에, 미착용 상태를 활동량이 적은 상태로 잘못 분류하거나, 움직임이 적은 깊은 수면으로 잘못 분류하는 문제가 있다.

한국 등록특허공보 제0981137호(2010.09.02)

본 발명의 목적은, 상기 문제점을 해결하기 위한 것으로, 손목 활동 강도 데이터에 기초하여, 사용자의 생활 상태를 정확하게 분류할 수 있도록 하기 위함이다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법은 손목 착용형 활동량 측정기가 기설정된 시간 단위로 측정한 손목 활동 강도 데이터에 기초하여 사용자 생활 상태를 분류하는 방법에 있어서, 변형 손목 활동 강도 데이터 산출부가, 손목 활동 강도 데이터의 변동 추세를 나타내기 위하여 손목 활동 강도 데이터를 변형한 변형 손목 활동 강도 데이터를 산출하는 단계, 1차 분류부가, 기설정된 임계값을 기준으로 변형 손목 활동 강도 데이터를 사용자 생활 상태에 대응되는 복수 개의 생활 상태 데이터로 분류한 1차 분류 데이터를 생성하는 단계 및 2차 분류부가, 1차 분류 데이터에 포함된 복수 개의 생활 상태 데이터 중 기설정된 기준에 따라 선택된 특정 생활 상태 데이터를 특정 생활 상태 데이터를 제외한 다른 생활 상태 데이터 중 하나로 대체하여 2차 분류 데이터를 생성하는 단계를 포함한다.

일 실시예에 따라, 변형 손목 활동 강도 데이터를 산출하는 단계에서, 변형 손목 활동 강도 데이터는 손목 활동 강도 데이터에 기설정된 윈도우(window) 크기를 가지는 이동 평균 필터(Moving Average Filter)를 적용하여 산출되는 것을 특징으로 한다.

예컨대, 복수 개의 생활 상태 데이터는, 특정 사용자가 손목 착용형 활동량 측정기를 착용하지 않은 상태를 나타내는 데이터인 미착용 상태 데이터, 사용자가 수면 중인 상태를 나타내는 데이터인 수면 상태 데이터 및 사용자가 활동 중인 상태를 나타내는 데이터인 활동 상태 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 포함하는 것을 특징으로 한다.

예를 들어, 1차 분류 데이터를 생성하는 단계는, 1차 분류부가, 변형 손목 활동 강도 데이터가 기설정된 임계값보다 큰 하나 이상의 구간을 활동 상태 데이터로 분류하는 단계, 1차 분류부가, 변형 손목 활동 강도 데이터가 기설정된 하한값 보다 크고 기설정된 임계값보다 작거나 같은 하나 이상의 구간을 수면 상태 데이터로 분류하는 단계 및 1차 분류부가, 변형 손목 활동 강도 데이터가 기설정된 하한값보다 작거나 같은 하나 이상의 구간을 미착용 상태 데이터로 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

예컨대, 2차 분류 데이터를 생성하는 단계는, 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 활동 상태 데이터 또는 미착용 상태 데이터 중 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 활동 상태 데이터 또는 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체하는 제1 대체 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

일 실시예에 따라, 2차 분류 데이터를 생성하는 단계는, 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 미착용 상태 데이터 중 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체하는 제2 대체 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

예컨대, 2차 분류 데이터를 생성하는 단계는, 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 활동 상태 데이터에 인접하는 수면 상태 데이터 중 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 수면 상태 데이터를 활동 상태 데이터로 대체하는 제4 대체 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

예를 들어, 2차 분류 데이터를 생성하는 단계는, 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 활동 상태 데이터 또는 미착용 상태 데이터 중 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 활동 상태 데이터 또는 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체하는 제1 대체 단계, 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 미착용 상태 데이터 중 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체하는 제2 대체 단계, 1차 분류 데이터 상에서 특정 미착용 상태 데이터에 앞서는 수면 상태 데이터 또는 활동 상태 데이터를 미착용 상태 데이터로 대체하는 제3 대체 단계 및 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 활동 상태 데이터에 인접하는 수면 상태 데이터 중 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 수면 상태 데이터를 활동 상태 데이터로 대체하는 제4 대체 단계를 순차적으로 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 장치는, 손목 착용형 활동량 측정기가 기설정된 시간 단위로 측정한 손목 활동 강도 데이터에 기초하여 사용자 생활 상태를 분류하는 장치에 있어서, 손목 활동 강도 데이터의 변동 추세를 나타내기 위하여 손목 활동 강도 데이터를 변형한 변형 손목 활동 강도 데이터를 산출하는 변형 손목 활동 강도 데이터 산출부, 기설정된 임계값을 기준으로 변형 손목 활동 강도 데이터를 사용자 생활 상태에 대응되는 복수 개의 생활 상태 데이터로 분류한 1차 분류 데이터를 생성하는 1차 분류부 및 1차 분류 데이터에 포함된 복수 개의 생활 상태 데이터 중 기설정된 기준에 따라 선택된 특정 생활 상태 데이터를 특정 생활 상태 데이터를 제외한 다른 생활 상태 데이터 중 하나로 대체하여 2차 분류 데이터를 생성하는 2차 분류부를 포함한다.

일 실시예에 따라, 변형 손목 활동 강도 데이터는 손목 활동 강도 데이터에 기설정된 윈도우(window) 크기를 가지는 이동 평균 필터(Moving Average Filter)를 적용하여 산출되는 것을 특징으로 한다.

일 실시예에 따라, 1차 분류부는, 변형 손목 활동 강도 데이터가 기설정된 임계값보다 큰 하나 이상의 구간을 활동 상태 데이터로 분류하고, 변형 손목 활동 강도 데이터가 기설정된 하한값 보다 크고 기설정된 임계값보다 작거나 같은 하나 이상의 구간을 수면 상태 데이터로 분류하고, 변형 손목 활동 강도 데이터가 기설정된 하한값보다 작거나 같은 하나 이상의 구간을 미착용 상태 데이터로 분류하는 것을 특징으로 한다.

일 실시예에 따라, 2차 분류부는, 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 활동 상태 데이터 또는 미착용 상태 데이터 중 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 활동 상태 데이터 또는 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체하는 것을 특징으로 한다.

예를 들어, 2차 분류부는, 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 미착용 상태 데이터 중 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체하는 것을 특징으로 한다.

예컨대, 2차 분류부는, 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 활동 상태 데이터에 인접하는 수면 상태 데이터 중 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 수면 상태 데이터를 활동 상태 데이터로 대체하는 것을 특징으로 한다.

일 실시예에 따라, 2차 분류부는, 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 활동 상태 데이터 또는 미착용 상태 데이터 중 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 활동 상태 데이터 또는 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체하고, 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 미착용 상태 데이터 중 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체하고, 1차 분류 데이터 상에서 특정 미착용 상태 데이터에 앞서는 수면 상태 데이터 또는 활동 상태 데이터를 미착용 상태 데이터로 대체하고, 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 활동 상태 데이터에 인접하는 수면 상태 데이터 중 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 수면 상태 데이터를 활동 상태 데이터로 대체하는 동작을 순차적으로 수행하는 것을 특징으로 한다.

기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 첨부 도면들에 포함되어 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 손목 활동 강도 데이터에 기초하여, 사용자의 생활 상태를 정확하게 분류하여, 특정 사용자 생활 상태가 다른 사용자 생활 상태로 오인되는 상황을 줄일 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 장치를 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법에서 1차 분류 데이터를 생성하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법에서 2차 분류 데이터를 생성하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 5a는 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법 및 장치에서, 손목 착용형 활동량 측정기가 측정한 손목 활동 강도 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 5b는 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법 및 장치에서, 변형 손목 활동 강도 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 5c는 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법 및 장치에서, 1차 분류 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 5d, 5e, 5f, 5g는 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법 및 장치에서, 2차 분류 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법 및 장치의 성능을 설명하기 위한 도면이다.

이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 가장 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 설명하기로 한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

이하, 본 발명의 실시예에 따른 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법 및 장치를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하면 아래와 같다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 장치를 설명하기 위한 구성도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 장치(100)는 변형 손목 활동 강도 데이터 산출부(110), 1차 분류부(120) 및 2차 분류부(130)를 포함한다.

일 실시예에 따라, 도 1에 도시된 본 발명의 실시예에 따른 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 장치(100)는 손목 착용형 활동량 측정기(1)가 기설정된 시간 단위로 측정한 손목 활동 강도 데이터를 전송받는 별도의 장치로 도시되었으나, 이 외에도, 본 발명의 실시예에 따른 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 장치(100)는 손목 착용형 활동량 측정기(1)에 포함된 일부 구성을 의미하거나, 손목 착용형 활동량 측정기(1)와 연동되는 스마트 폰을 비롯한 별도의 스마트 기기에 포함된 일부 구성을 의미할 수도 있다.

일 실시예에 따르면, 본 발명의 실시예에 따른 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 장치(100)는 손목 착용형 활동량 측정기(1)가 기설정된 시간 단위로 측정한 손목 활동 강도 데이터에 기초하여 사용자 생활 상태를 분류한다.

여기서, 변형 손목 활동 강도 데이터 산출부(110)는 손목 활동 강도 데이터의 변동 추세를 나타내기 위하여 손목 활동 강도 데이터를 변형한 변형 손목 활동 강도 데이터를 산출한다.

예를 들어, 변형 손목 활동 강도 데이터 산출부(110)가 산출한 변형 손목 활동 강도 데이터는 손목 활동 강도 데이터에 기설정된 윈도우(window) 크기를 가지는 이동 평균 필터(Moving Average Filter)를 적용하여 산출될 수 있다.

1차 분류부(120)는 기설정된 임계값을 기준으로 변형 손목 활동 강도 데이터를 사용자 생활 상태에 대응되는 복수 개의 생활 상태 데이터로 분류한 1차 분류 데이터를 생성한다.

예를 들어, 1차 분류부(120)가 분류한 1차 분류 데이터에 포함된 복수 개의 생활 상태 데이터는, 특정 사용자가 손목 착용형 활동량 측정기(1)를 착용하지 않은 상태를 나타내는 데이터인 미착용 상태 데이터, 사용자가 수면 중인 상태를 나타내는 데이터인 수면 상태 데이터 및 사용자가 활동 중인 상태를 나타내는 데이터인 활동 상태 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따라, 복수 개의 생활 상태 데이터가 상술한 미착용 상태 데이터, 수면 상태 데이터 및 활동 상태 데이터로 구분 되는 경우에, 1차 분류부(120)는, 변형 손목 활동 강도 데이터가 기설정된 임계값보다 큰 하나 이상의 구간을 활동 상태 데이터로 분류하고, 변형 손목 활동 강도 데이터가 기설정된 하한값 보다 크고 기설정된 임계값보다 작거나 같은 하나 이상의 구간을 수면 상태 데이터로 분류하고, 변형 손목 활동 강도 데이터가 기설정된 하한값보다 작거나 같은 하나 이상의 구간을 미착용 상태 데이터로 분류할 수 있다.

여기서, 복수 개의 생활 상태 데이터가 미착용 상태 데이터, 수면 상태 데이터 및 활동 상태 데이터로 구분 되는 것은 일 실시예로, 복수 개의 생활 상태 데이터는 미착용 상태 데이터, 수면 상태 데이터 및 활동 상태 데이터 외에도 각종 생활 상태 데이터를 더 포함할 수도 있다.

2차 분류부(130)는 1차 분류 데이터에 포함된 복수 개의 생활 상태 데이터 중 기설정된 기준에 따라 선택된 특정 생활 상태 데이터를 특정 생활 상태 데이터를 제외한 다른 생활 상태 데이터 중 하나로 대체하여 2차 분류 데이터를 생성한다.

일 실시예에 따르면, 2차 분류부(130)는, 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 활동 상태 데이터 또는 미착용 상태 데이터 중 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 활동 상태 데이터 또는 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체할 수 있다.

예를 들면, 2차 분류부(130)는, 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 미착용 상태 데이터 중 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체할 수 있다.

예컨대, 2차 분류부(130)는, 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 활동 상태 데이터에 인접하는 수면 상태 데이터 중 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 수면 상태 데이터를 활동 상태 데이터로 대체할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 2차 분류부(130)는, 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 활동 상태 데이터 또는 미착용 상태 데이터 중 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 활동 상태 데이터 또는 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체하고, 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 미착용 상태 데이터 중 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체하고, 1차 분류 데이터 상에서 특정 미착용 상태 데이터에 앞서는 수면 상태 데이터 또는 활동 상태 데이터를 미착용 상태 데이터로 대체하고, 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 활동 상태 데이터에 인접하는 수면 상태 데이터 중 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 수면 상태 데이터를 활동 상태 데이터로 대체하는 동작을 순차적으로 수행할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 장치(100)의 각각의 구성들이 보다 구체적인 동작은 이하 도 2 내지 도 5를 참조하여 보다 상세히 설명하도록 하며, 중복되는 설명은 생략한다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법을 설명하기 위한 순서도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법은 변형 손목 활동 강도 데이터 산출 단계(S210), 변형 손목 활동 강도 데이터를 생활 상태 데이터로 1차 분류 단계(S230) 및 생활 상태 데이터를 다른 생활 상태 데이터로 대체하여 2차 분류 단계(S250)를 포함한다.

예를 들어, 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법은 손목 착용형 활동량 측정기(1)가 기설정된 시간 단위로 측정한 손목 활동 강도 데이터에 기초하여 사용자 생활 상태를 분류하는 방법을 의미할 수 있다.

이제 도 2 및 도 5a를 동시에 참조하여, 손목 활동 강도 데이터의 일 실시예를 설명한다.

도 5a는 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법 및 장치에서, 손목 착용형 활동량 측정기가 측정한 손목 활동 강도 데이터를 설명하기 위한 도면이다.

도 5a에 도시된 바와 같이, 손목 착용형 활동량 측정기(1)는 사용자의 손목에 착용되어, 미리 설정된 시간 동안의 사용자 손목 움직임 강도를 기설정된 시간 단위로 측정하여 손목 활동 강도 데이터를 생성할 수 있다.

예컨대, 도 5a에 도시된 바와 같이, 손목 착용형 활동량 측정기(1)는 24시간 동안 1분 간격으로 사용자 손목 움직임 강도를 측정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 손목 활동 강도 데이터는 손목 착용형 활동량 측정기(1)에 포함된 각종 센서가 수집한 사용자 손목 움직임 정보를 기설정된 기준에 따라 변형하여 생성된 정보를 의미할 수 있다.

예컨대, 손목 활동 강도 데이터는 0 내지 150 사이의 정수값을 가지는 데이터를 의미할 수 있으며, 손목 활동 강도 데이터는 그 값이 0에 가까울수록 손목 활동 강도가 낮음을 나타내고 그 값이 150에 가까울수록 손목 활동 강도가 높음을 나타내는 데이터를 의미할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 손목 활동 강도 데이터는 그 값이 작을수록 사용자 손목의 활동 강도가 낮음을 의미할 수 있고, 그 값이 클수록 사용자 손목의 활동 강도가 높음을 의미할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법 및 장치는 샤오미사의 Mi-Band를 위해 공지된 개방형 프로젝트인 GadgetBridge 프로젝트를 활용하여 수집된 손목 활동 강도 데이터를 활용할 수 있다.

예컨대, 공지된 개방형 프로젝트인 GadgetBridge 프로젝트에 따르면, 손목 착용형 활동량 측정기(1)는 1분 단위로 측정된 0 내지 150의 범위를 가지는 정수값인 손목 활동 강도 데이터 및 1분 단위로 측정된 0 내지 255의 범위를 가지는 정수값인 걸음 수 데이터를 측정할 수 있다.

예를 들어, 손목 착용형 활동량 측정기(1)로부터 획득된 손목 활동 강도 데이터는 0에서 150사이의 정수 값이며 분당 손목 움직임의 강도를 의미할 수 있으며, 손목 활동 강도 데이터는 움직임의 정도를 나타내므로 사용자가 손목 착용형 활동량 측정기(1)를 착용하지 않은 미착용 상태에서는 0 값이 측정될 수 있다.

다시 도 2를 참조하여, S210 단계를 계속 설명한다.

S210 단계에서, 변형 손목 활동 강도 데이터 산출부(110)는, 손목 활동 강도 데이터의 변동 추세를 나타내기 위하여 손목 활동 강도 데이터를 변형한 변형 손목 활동 강도 데이터를 산출한다.

예를 들어, S210 단계에서 변형 손목 활동 강도 데이터 산출부(110)가 산출한, 변형 손목 활동 강도 데이터는 손목 활동 강도 데이터에 기설정된 윈도우(window) 크기를 가지는 이동 평균 필터(Moving Average Filter)를 적용하여 산출될 수 있다.

여기서, 변형 손목 활동 강도 데이터 산출부(110)가 변형 손목 활동 강도 데이터를 산출하기 위하여 이동 평균 필터를 적용하는 것은 일 실시예로, 변형 손목 활동 강도 데이터 산출부(110)는 이동 평균 필터 외에도 데이터의 변동 추세를 나타내기 위한 다양한 방법을 이용하여, 변형 손목 활동 강도 데이터를 산출할 수도 있다.

이제 도 2 및 도 5b를 동시에 참조하여, 변형 손목 활동 강도 데이터 산출부(110)가 30분의 윈도우 크기를 가지는 이동 평균 필터를 손목 활동 강도 데이터에 적용하여, 손목 활동 강도 데이터의 변동 추세를 나타내는 변형 손목 활동 강도 데이터를 생성하는 일 실시예에 대해 설명한다.

도 5b는 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법 및 장치에서, 변형 손목 활동 강도 데이터를 설명하기 위한 도면이다.

도 5a에 도시된 손목 활동 강도 데이터에 30분의 윈도우 크기를 가지는 이동 평균 필터를 적용하여 변형 손목 활동 강도 데이터를 산출한 결과는 도 5b에 도시된 바와 같이 나타날 수 있다.

도 5b에 도시된 바와 같이, 변형 손목 활동 강도 데이터는 손목 활동 강도 데이터의 변동 추세를 나타내는 데이터를 의미할 수 있다.

예를 들어, 변형 손목 활동 강도 데이터 산출부(110)가 변형 손목 활동 강도 데이터를 산출하는 이유는, 사용자가 수면 중이거나 활동 중인 경우에서도 1분간 움직임이 없을 경우 손목 활동 강도 데이터의 값은 0으로 나타날 수 있으나, 사용자가 활동 중인 경우에서는 1분간 움직임이 없는 경우는 매우 드물며, 사용자가 수면 중인 경우에도 10분에서 15분 이상 손목 활동 강도 데이터의 값이 0으로 유지되는 경우는 드물기 때문일 수 있다.

이 경우, 변형 손목 활동 강도 데이터 산출부(110)는 손목 착용형 활동량 측정기(1)가 수집한 손목 활동 강도 데이터 값에서 수면 중의 움직임이 없는 경우를 미착용 상태로 인지하지 하지 않기 위하여, 손목 활동 강도 데이터에 윈도우 크기 30분의 이동 평균 필터를 적용하여, 변형 손목 활동 강도 데이터를 산출할 수 있다.

다시 도 2를 참조하여, S230 단계를 계속 설명한다.

S230 단계에서, 1차 분류부(120)는, 기설정된 임계값을 기준으로 변형 손목 활동 강도 데이터를 사용자 생활 상태에 대응되는 복수 개의 생활 상태 데이터로 분류한 1차 분류 데이터를 생성한다.

일 실시예에 따르면, 복수 개의 생활 상태 데이터는, 특정 사용자가 손목 착용형 활동량 측정기를 착용하지 않은 상태를 나타내는 데이터인 미착용 상태 데이터, 사용자가 수면 중인 상태를 나타내는 데이터인 수면 상태 데이터 및 사용자가 활동 중인 상태를 나타내는 데이터인 활동 상태 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 포함할 수 있다.

여기서, 복수 개의 생활 상태 데이터가 미착용 상태 데이터, 수면 상태 데이터 및 활동 상태 데이터의 총 3개의 생활 상태 데이터를 포함하는 것은 일 실시예로, 복수 개의 생활 상태 데이터는 상술한 미착용 상태 데이터, 수면 상태 데이터 및 활동 상태 데이터 외에도 각종 생활 상태에 대한 데이터를 더 포함할 수도 있다.

이제 도 2 및 도 3을 동시에 참조하여, S230 단계의 일 실시예에 대하여 보다 상세히 설명한다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법에서 1차 분류 데이터를 생성하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.

도 3에 도시된 바와 같이, S230 단계는 변형 손목 활동 강도 데이터가 기설정된 임계값보다 큰 구간을 활동 상태 데이터로 분류하는 단계(S231), 변형 손목 활동 강도 데이터가 기설정된 하한값보다 크고 기설정된 임계값보다 작거나 같은 구간을 수면 상태 데이터로 분류하는 단계(S233) 및 변형 손목 활동 강도 데이터가 기설정된 하한값보다 작거나 같은 구간을 미착용 상태 데이터로 분류하는 단계(S235)를 포함한다.

S231 단계에서, 1차 분류부(120)는, 변형 손목 활동 강도 데이터가 기설정된 임계값보다 크거나 같은 하나 이상의 구간을 활동 상태 데이터로 분류한다.

S233 단계에서, 1차 분류부(120)는, 변형 손목 활동 강도 데이터가 기설정된 하한값 보다 크고 기설정된 임계값보다 작은 하나 이상의 구간을 수면 상태 데이터로 분류한다.

S235 단계에서, 1차 분류부(120)는, 변형 손목 활동 강도 데이터가 기설정된 하한값보다 작거나 같은 하나 이상의 구간을 미착용 상태 데이터로 분류한다.

이제 도 3 및 도 5c를 동시에 참조하여, S230 단계에서, 기설정된 임계값이 10이며, 기설정된 하한값이 0인 경우를 예로 들어, 변형 손목 활동 강도 데이터를 미착용 상태 데이터, 수면 상태 데이터 및 활동 상태 데이터의 총 3개의 생활 상태 데이터로 분류하는 방법에 대해 설명한다.

도 5c는 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법 및 장치에서, 1차 분류 데이터를 설명하기 위한 도면이다.

S230 단계에서 1차 분류부(120)는 도 5b에 도시된 변형 손목 활동 강도 데이터가 기설정된 임계값인 10보다 큰 구간을 활동 상태 데이터(Active)로 분류하고, 기설정된 하한값인 0보다 크고 기설정된 임계값인 10보다 작거나 같은 구간을 수면 상태 데이터(Sleep)로 분류하며, 기설정된 하한값인 0보다 작거나 같은 구간을 미착용 상태 데이터(Off)로 분류하여 도 5c에 도시된 바와 같은 1차 분류 데이터를 생성할 수 있다.

일 실시예에 따르면, S230 단계에서 1차 분류부(120)는 변형 손목 활동 강도 데이터의 값이 0인 경우는 미착용 상태로, 0을 초과하며 10 이하인 경우는 수면으로, 10을 초과하는 경우는 활동 상태로 분류할 수 있다.

예컨대, 1차 분류 데이터는 손목 활동 강도 데이터의 추세를 나타내는 연속된 데이터인 변형 손목 활동 강도 데이터에 기설정된 임계값 및 하한값을 적용하여 사용자의 생활 상태를 나타내는 복수 개의 생활 상태 데이터로 분류한 데이터를 의미할 수 있다.

계속 도 2를 참조하여, S250 단계에 대해 설명한다.

S250 단계에서, 2차 분류부(130)는, 1차 분류 데이터에 포함된 복수 개의 생활 상태 데이터 중 기설정된 기준에 따라 선택된 특정 생활 상태 데이터를 특정 생활 상태 데이터를 제외한 다른 생활 상태 데이터 중 하나로 대체하여 2차 분류 데이터를 생성한다.

예컨대, 2차 분류부(130)가 2차 분류 데이터를 생성하는 이유는, 1차 분류 데이터 상에 포함된 복수 개의 생활 상태 데이터 상호 간에 상태가 바뀌는 중에 부정확한 생활 상태 데이터가 도출될 수 있기 때문이다.

예를 들어, 사용자가 수면하는 중 뒤척이는 등의 이유로 사용자가 수면 중임에도 활동 상태 데이터가 도출되거나, 사용자가 활동하는 중 TV를 시청하는 등의 상황에서는 사용자가 활동 중임에도 수면 상태 데이터가 도출될 수 있기 때문이다.

이러한 부정확한 생활 상태 데이터를 제거하기 위하여, S250 단계는 2차 분류부(130)가 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 활동 상태 데이터 또는 미착용 상태 데이터 중 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 활동 상태 데이터 또는 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체하는 제1 대체 단계를 포함할 수 있다.

예를 들어, S250 단계는 2차 분류부(130)가 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 미착용 상태 데이터 중 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체하는 제2 대체 단계를 포함할 수 있다.

예컨대, S250 단계는 2차 분류부(130)가 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 활동 상태 데이터에 인접하는 수면 상태 데이터 중 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 수면 상태 데이터를 활동 상태 데이터로 대체하는 제4 대체 단계를 포함할 수 있다.

상술한 제1 대체 단계, 제2 대체 단계 및 제4 대체 단계 각각에 대한 보다 구체적인 설명은 이하 도 4, 도 5d, 도 5e, 도 5f, 도 5g를 참조하여 후술하도록 하며, 중복되는 설명은 생략한다.

이제 도 4를 참조하여, S250 단계에 제1 대체 단계, 제2 대체 단계, 제3 대체 단계 및 제4 대체 단계가 순차적으로 포함되는 경우를 예로 들어 S250 단계를 설명하도록 하나, 상술한 바와 같이 S250 단계는 제1 대체 단계, 제2 대체 단계 및 제4 대체 단계 각각 별개로 포함할 수도 있으며, 본 발명의 실시예에 따른 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법 및 장치는 제1 대체 단계, 제2 대체 단계, 제3 대체 단계 및 제4 대체 단계가 순차적으로 포함되는 실시예에 한정되지 않는다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법에서 2차 분류 데이터를 생성하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.

도 4에 도시된 바와 같이, S250 단계는 기설정된 시간 미만으로 지속된 활동 상태 데이터 또는 미착용 상태 데이터를 인접한 수면 상태 데이터로 대체하는 제1 대체 단계(S251), 기설정된 시간 이상으로 지속된 미착용 상태 데이터를 인접한 수면 상태 데이터로 대체하는 제2 대체 단계(S253), 미착용 상태 데이터에 앞서는 수면 상태 데이터 또는 활동 상태 데이터를 미착용 상태 데이터로 대체하는 제3 대체 단계(S255) 및 기설정된 시간 미만으로 지속된 수면 상태 데이터를 인접한 활동 상태 데이터로 대체하는 제4 대체 단계(S257)를 포함할 수 있다.

S251 단계에서, 2차 분류부(130)는 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 활동 상태 데이터 또는 미착용 상태 데이터 중 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 활동 상태 데이터 또는 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체한다.

예를 들어, S251 단계에서 2차 분류부(130)는 1차 분류 데이터 상에 포함된 수면 상태 데이터 중 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터의 이전 시점 또는 이후 시점에서 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 활동 상태 데이터 또는 미착용 상태 데이터 중 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 활동 상태 데이터 또는 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체할 수 있다.

이제 도 4 및 도 5d를 동시에 참조하여, 기설정된 시간이 30분인 경우를 예로 들어, 제1 대체 단계(S251)에 대해 설명한다.

S251 단계에서, 2차 분류부(130)는 도 5c에 도시된 바와 같은 1차 분류 데이터 중 30분 이상 연속적으로 지속된 수면 상태 데이터가 검출되는 경우, 30분 이상 연속적으로 지속된 수면 상태 데이터의 전후 시점에서 30분 이상 연속적으로 지속된 수면 상태 데이터와 인접하는 30분 미만으로 지속된 활동 상태 데이터 또는 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체할 수 있다.

그 결과, 도 5c의 가로축 중 0시 및 5시 30분에 각각 사각형으로 표시된 미착용 상태 데이터와 3시에 사각형으로 표시된 활동 상태 데이터가 각각 수면 상태 데이터로 대체되어 도 5d에 도시된 바와 같이 0시 내지 8시까지의 상태 데이터가 수면 상태 데이터로 나타날 수 있다.

S253 단계에서, 2차 분류부(130)는 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 미착용 상태 데이터 중 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체한다.

예를 들어, S253 단계는 S251 단계 이후에 수행될 수 있으며, S253 단계에서 2차 분류부(130)는 제1 대체가 완료된 1차 분류 데이터 상에 포함된 수면 상태 데이터 중 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터의 이전 시점 또는 이후 시점에서 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 미착용 상태 데이터 중 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체할 수 있다.

이제 도 4 및 도 5e를 동시에 참조하여, 기설정된 시간이 30분인 경우를 예로 들어, 제2 대체 단계(S253)에 대해 설명한다.

S253 단계에서, 2차 분류부(130)는 도 5d에 도시된 바와 같은 제1 대체가 완료된 1차 분류 데이터 중 30분 이상 연속적으로 지속된 수면 상태 데이터가 검출되는 경우, 30분 이상 연속적으로 지속된 수면 상태 데이터의 전후 시점에서 30분 이상 연속적으로 지속된 수면 상태 데이터와 인접하는 30분 이상 연속 연속적으로 지속된 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체할 수 있으며, 제2 대체 단계의 수행 결과는 도 5e와 같이 나타날 수 있다.

S251 단계 및 S253 단계의 수행 결과, 1차 분류 데이터 중 30분 이상 연속적으로 지속된 수면 상태 데이터에 인접하는 미착용 상태 데이터는 그 지속시간과 관계없이 수면 상태 데이터로 대체될 수 있으며, 30분 이상 연속적으로 지속된 수면 상태 데이터에 인접하는 활동 상태 데이터 중 기설정된 시간 미만으로 지속된 활동 상태 데이터는 수면 상태 데이터로 대체될 수 있게 된다.

예를 들어, 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법에서, S251 단계가 수행되는 이유는, 수면 중 짧은 시간의 뒤척임 등으로 인해 발생한 활동 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 설정하기 위함이며, 수면 중 짧은 시간의 움직임이 없는 상태로 인해 발생한 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 설정하기 위함일 수 있다.

예를 들어, 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법에서, S253 단계가 수행되는 이유는, 사용자가 수면 중이다가 손목 착용형 활동량 측정기(1)를 벗기 위해서는 활동 상태 데이터가 검출되어야 하기 때문에 수면 상태 데이터와 미착용 상태 데이터는 인접하여 발생할 수 없기 때문일 수 있다.

S255 단계에서, 2차 분류부(130)는 1차 분류 데이터 상에서 특정 미착용 상태 데이터에 앞서는 수면 상태 데이터 또는 활동 상태 데이터를 미착용 상태 데이터로 대체한다.

예를 들어, S255 단계는 S251 단계 및 S253 단계가 모두 수행된 이후에 수행될 수 있으며, S255 단계에서 2차 분류부(130)는 제1 대체 및 제2 대체가 완료된 1차 분류 데이터 상에 포함된 미착용 상태 데이터에 앞서는 시점에서 해당 미착용 상태 데이터에 인접하는 수면 상태 데이터 또는 활동 상태 데이터를 미착용 상태 데이터로 대체할 수 있다.

이제 도 4 및 도 5f를 동시에 참조하여, 제3 대체 단계(S255)에 대해 설명한다.

S255 단계에서, 2차 분류부(130)는 도 5e에 도시된 바와 같은, 제1 대체 및 제2 대체가 완료된 1차 분류 데이터 중 미착용 상태 데이터가 검출되는 경우, 검출된 미착용 상태 데이터의 앞선 시점에서 미착용 상태 데이터와 인접하는 수면 상태 데이터 또는 활동 상태 데이터를 미착용 상태 데이터로 대체할 수 있다.

그 결과, 도 5e의 가로축 중 11시 30분에 사각형으로 표시된 수면 상태 데이터가 미착용 상태 데이터로 대체되어 도 5f에 도시된 바와 같이 제거되는 것을 확인할 수 있다.

예를 들어, 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법에서, S255 단계가 수행되는 이유는, S251 단계(제1 대체 단계) 및 S253 단계(제2 대체 단계)를 거친 후에도 남아 있는 미착용 상태를 저강도의 활동이나 수면 중 뒤척임이 아닌 실제 미착용 상태로 분류하기 위함일 수 있다.

예를 들어, S255 단계가 수행되는 또 다른 이유는, 사용자가 손목 착용형 활동량 측정기(1)의 착용을 해제하는 경우, 활동 상태 데이터에 이어서 미착용 상태 데이터가 검출되어야 하나, 이동 평균 필터를 적용하기 때문에 활동 상태 데이터에 이어서 짧은 시간의 수면 상태 데이터가 검출된 이후 미착용 상태 데이터가 검출되는 경우가 발생할 수 있으며, S255 단계는 이러한 짧은 시간의 수면 상태 데이터를 제거하기 위함일 수도 있다.

S257 단계에서, 2차 분류부(130)는 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 활동 상태 데이터에 인접하는 수면 상태 데이터 중 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 수면 상태 데이터를 활동 상태 데이터로 대체한다.

예를 들어, S257 단계는 S251 단계, S253 단계 및 S255 단계가 순차적으로 진행된 이후 수행될 수 있으며, S257 단계에서 2차 분류부(130)는 제1 대체, 제2 대체 및 제3 대체가 완료된 1차 분류 데이터 상에 포함된 활동 상태 데이터 중 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 활동 상태 데이터의 이전 시점 또는 이후 시점에서 특정 활동 상태 데이터에 인접하는 수면 상태 데이터 중 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 수면 상태 데이터를 활동 상태 데이터로 대체할 수 있다.

이제 도 4 및 도 5g를 동시에 참조하여, 기설정된 시간이 30분인 경우를 예로 들어, 제4 대체 단계(S257)에 대해 설명한다.

S257 단계에서, 2차 분류부(130)는 도 5f에 도시된 바와 같은 제1 대체, 제2 대체 및 제3 대체가 완료된 1차 분류 데이터 중 30분 이상 연속적으로 지속된 활동 상태 데이터가 검출되는 경우, 30분 이상 연속적으로 지속된 활동 상태 데이터의 전후 시점에서 30분 이상 연속적으로 지속된 활동 상태 데이터와 인접하는 30분 미만으로 지속된 수면 상태 데이터를 활동 상태 데이터로 대체할 수 있다.

그 결과, 도 5f의 가로축 중 9시 30분, 12시 30분 및 22시 30분에 각각 사각형으로 표시된 수면 상태 데이터가 각각 활동 상태 데이터로 대체되어 도 5g에 도시된 바와 같이, 제거되는 것을 확인할 수 있다.

이제 도 6을 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법 및 장치의 성능의 향상을 설명한다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법 및 장치의 성능을 설명하기 위한 도면이다.

본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법 및 장치의 성능을 실험하기 위하여, 2명의 실험자로부터 총 19일의 데이터를 획득하여, 실제 수면 시간, 실제 활동 시간 및 실제 미착용 시간을 기준으로 기록된 상태(Target)와 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법 및 장치를 활용하여 분류된 상태(Estimation)을 비교한 결과는 도 6에 도시된 바와 같이 나타났다.

1차 분류 단계(S230)를 거친 이후의 정확도는 92.64%로 나타났고, 제1 대체 단계(S251)를 거친 이후의 정확도는 95.15%로 나타났으며, 제2 대체 단계(S253)를 거친 이후의 정확도는 95.27%로 나타났고, 제3 대체 단계(S255)를 거친 이후의 정확도는 95.51%로 산출되었고, 제4 대체 단계(S257)까지 모두 거친 이후의 정확도는 96.54%로 나타나게 되어, 본 발명의 실시예에 따른, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법 및 장치를 활용하는 경우 사용자의 생활 상태를 분류하는 정확도가 향상됨을 확인할 수 있다.

이상에서 본 발명에 따른 바람직한 실시예에 대해 설명하였으나, 다양한 형태로 변형이 가능하며, 본 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 특허청구범위를 벗어남이 없이 다양한 변형예 및 수정예를 실시할 수 있을 것으로 이해된다.

1: 손목 착용형 활동량 측정기
100: 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 장치
110: 변형 손목 활동 강도 데이터 산출부
120: 1차 분류부
130: 2차 분류부

Claims

손목 착용형 활동량 측정기가 기설정된 시간 단위로 측정한 손목 활동 강도 데이터에 기초하여 사용자 생활 상태를 분류하는 방법에 있어서,
변형 손목 활동 강도 데이터 산출부가, 상기 손목 활동 강도 데이터의 변동 추세를 나타내기 위하여 상기 손목 활동 강도 데이터를 변형한 변형 손목 활동 강도 데이터를 산출하는 단계;
1차 분류부가, 기설정된 임계값을 기준으로 상기 변형 손목 활동 강도 데이터를 상기 사용자 생활 상태에 대응되는 복수 개의 생활 상태 데이터로 분류한 1차 분류 데이터를 생성하는 단계; 및
2차 분류부가, 상기 1차 분류 데이터에 포함된 상기 복수 개의 생활 상태 데이터 중 기설정된 기준에 따라 선택된 특정 생활 상태 데이터를 상기 특정 생활 상태 데이터를 제외한 다른 생활 상태 데이터 중 하나로 대체하여 2차 분류 데이터를 생성하는 단계를 포함하되,
상기 2차 분류 데이터를 생성하는 단계는,
상기 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 활동 상태 데이터 또는 미착용 상태 데이터 중 상기 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 활동 상태 데이터 또는 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체하는 제1 대체 단계;
상기 1차 분류 데이터 상에서 상기 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 미착용 상태 데이터 중 상기 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 미착용 상태 데이터를 상기 수면 상태 데이터로 대체하는 제2 대체 단계; 및
상기 1차 분류 데이터 상에서 특정 미착용 상태 데이터에 앞서는 상기 수면 상태 데이터 또는 상기 활동 상태 데이터를 상기 미착용 상태 데이터로 대체하는 제3 대체 단계를 순차적으로 포함하는, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법.
제1항에 있어서,
상기 변형 손목 활동 강도 데이터를 산출하는 단계에서,
상기 변형 손목 활동 강도 데이터는 상기 손목 활동 강도 데이터에 기설정된 윈도우(window) 크기를 가지는 이동 평균 필터(Moving Average Filter)를 적용하여 산출되는 것을 특징으로 하는, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법.
제1항에 있어서,
상기 복수 개의 생활 상태 데이터는,
특정 사용자가 상기 손목 착용형 활동량 측정기를 착용하지 않은 상태를 나타내는 데이터인 미착용 상태 데이터, 상기 사용자가 수면 중인 상태를 나타내는 데이터인 수면 상태 데이터 및 상기 사용자가 활동 중인 상태를 나타내는 데이터인 활동 상태 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법.
제3항에 있어서,
상기 1차 분류 데이터를 생성하는 단계는,
상기 1차 분류부가, 상기 변형 손목 활동 강도 데이터가 상기 기설정된 임계값보다 큰 하나 이상의 구간을 상기 활동 상태 데이터로 분류하는 단계;
상기 1차 분류부가, 상기 변형 손목 활동 강도 데이터가 기설정된 하한값 보다 크고 상기 기설정된 임계값보다 작거나 같은 하나 이상의 구간을 상기 수면 상태 데이터로 분류하는 단계; 및
상기 1차 분류부가, 상기 변형 손목 활동 강도 데이터가 상기 기설정된 하한값보다 작거나 같은 하나 이상의 구간을 상기 미착용 상태 데이터로 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법.
제3항에 있어서,
상기 2차 분류 데이터를 생성하는 단계는,
상기 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 상기 활동 상태 데이터 또는 상기 미착용 상태 데이터 중 상기 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 활동 상태 데이터 또는 특정 미착용 상태 데이터를 상기 수면 상태 데이터로 대체하는 제1 대체 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법.
제3항에 있어서,
상기 2차 분류 데이터를 생성하는 단계는,
상기 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 상기 미착용 상태 데이터 중 상기 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 미착용 상태 데이터를 상기 수면 상태 데이터로 대체하는 제2 대체 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법.
제3항에 있어서,
상기 2차 분류 데이터를 생성하는 단계는,
상기 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 활동 상태 데이터에 인접하는 상기 수면 상태 데이터 중 상기 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 수면 상태 데이터를 상기 활동 상태 데이터로 대체하는 제4 대체 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법.
제1항에 있어서,
상기 제3 대체 단계 이후,
상기 1차 분류 데이터 상에서 상기 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 활동 상태 데이터에 인접하는 상기 수면 상태 데이터 중 상기 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 수면 상태 데이터를 상기 활동 상태 데이터로 대체하는 제4 대체 단계를 순차적으로 포함하는 것을 특징으로 하는, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 방법.
손목 착용형 활동량 측정기가 기설정된 시간 단위로 측정한 손목 활동 강도 데이터에 기초하여 사용자 생활 상태를 분류하는 장치에 있어서,
상기 손목 활동 강도 데이터의 변동 추세를 나타내기 위하여 상기 손목 활동 강도 데이터를 변형한 변형 손목 활동 강도 데이터를 산출하는 변형 손목 활동 강도 데이터 산출부;
기설정된 임계값을 기준으로 상기 변형 손목 활동 강도 데이터를 상기 사용자 생활 상태에 대응되는 복수 개의 생활 상태 데이터로 분류한 1차 분류 데이터를 생성하는 1차 분류부; 및
상기 1차 분류 데이터에 포함된 상기 복수 개의 생활 상태 데이터 중 기설정된 기준에 따라 선택된 특정 생활 상태 데이터를 상기 특정 생활 상태 데이터를 제외한 다른 생활 상태 데이터 중 하나로 대체하여 2차 분류 데이터를 생성하는 2차 분류부를 포함하되,
상기 2차 분류부는,
상기 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 활동 상태 데이터 또는 미착용 상태 데이터 중 상기 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 활동 상태 데이터 또는 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체하고,
상기 1차 분류 데이터 상에서 상기 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 미착용 상태 데이터 중 상기 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 미착용 상태 데이터를 수면 상태 데이터로 대체하고,
상기 1차 분류 데이터 상에서 특정 미착용 상태 데이터에 앞서는 상기 수면 상태 데이터 또는 상기 활동 상태 데이터를 상기 미착용 상태 데이터로 대체하는 동작을 순차적으로 수행하는 것을 특징으로 하는 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 장치.
제9항에 있어서,
상기 변형 손목 활동 강도 데이터는 상기 손목 활동 강도 데이터에 기설정된 윈도우(window) 크기를 가지는 이동 평균 필터(Moving Average Filter)를 적용하여 산출되는 것을 특징으로 하는, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 장치.
제9항에 있어서,
상기 복수 개의 생활 상태 데이터는,
특정 사용자가 상기 손목 착용형 활동량 측정기를 착용하지 않은 상태를 나타내는 데이터인 미착용 상태 데이터, 상기 사용자가 수면 중인 상태를 나타내는 데이터인 수면 상태 데이터 및 상기 사용자가 활동 중인 상태를 나타내는 데이터인 활동 상태 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 장치.
제11항에 있어서,
상기 1차 분류부는,
상기 변형 손목 활동 강도 데이터가 상기 기설정된 임계값보다 큰 하나 이상의 구간을 상기 활동 상태 데이터로 분류하고, 상기 변형 손목 활동 강도 데이터가 기설정된 하한값 보다 크고 상기 기설정된 임계값보다 작거나 같은 하나 이상의 구간을 상기 수면 상태 데이터로 분류하고, 상기 변형 손목 활동 강도 데이터가 상기 기설정된 하한값보다 작거나 같은 하나 이상의 구간을 상기 미착용 상태 데이터로 분류하는 것을 특징으로 하는, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 장치.
제11항에 있어서,
상기 2차 분류부는,
상기 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 상기 활동 상태 데이터 또는 상기 미착용 상태 데이터 중 상기 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 활동 상태 데이터 또는 특정 미착용 상태 데이터를 상기 수면 상태 데이터로 대체하는 것을 특징으로 하는, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 장치.
제11항에 있어서,
상기 2차 분류부는,
상기 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 수면 상태 데이터에 인접하는 상기 미착용 상태 데이터 중 상기 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 미착용 상태 데이터를 상기 수면 상태 데이터로 대체하는 것을 특징으로 하는, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 장치.
제11항에 있어서,
상기 2차 분류부는,
상기 1차 분류 데이터 상에서 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 활동 상태 데이터에 인접하는 상기 수면 상태 데이터 중 상기 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 수면 상태 데이터를 상기 활동 상태 데이터로 대체하는 것을 특징으로 하는, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 장치.
제9항에 있어서,
상기 2차 분류부는,
상기 미착용 상태 데이터로 대체하는 동작 이후,
상기 1차 분류 데이터 상에서 상기 기설정된 시간 이상으로 지속된 특정 활동 상태 데이터에 인접하는 상기 수면 상태 데이터 중 상기 기설정된 시간 미만으로 지속된 특정 수면 상태 데이터를 상기 활동 상태 데이터로 대체하는 동작을 순차적으로 수행하는 것을 특징으로 하는, 손목 활동 정보에 기초한 사용자 생활 상태 분류 장치.