KR101856053B1 - 위험상황에 대처하기 위한 신발 패드 및 이를 이용한 위험 상황 판단 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 신발 패드에 관한 것으로, 구체적으로는 위험상황을 판별하고 이를 외부에 통지할 수 있는 위험상황 판별을 위한 신발 패드에 관한 것으로, 본 발명의 제1 양태에 따르면, 사용자의 행동에 기반한 신호를 검출하기 위한 센서부; 상기 센서부로부터의 신호를 수신하기 위한 프로세서; 및 외부의 스마트폰에 설치된 전용 어플리케이션과 통신가능한 무선 통신부를 포함하고, 사용자의 신발에 부착되는 신발 패드가 제공되되, 상기 프로세서는 상기 센서부와 상기 무선 통신부를 구동하기 위한 펌웨어를 포함하는 메모리를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 센서부로부터 수신된 센서 신호에 기반하여 사용자의 위험 상황을 판단하도록 구성된다.

Description

위험상황에 대처하기 위한 신발 패드 및 이를 이용한 위험 상황 판단 방법{A SHOE PAD FOR COPING WITH DANGEROUS SITUATION AND A METHOD FOR DISTINGUISHING DANGEROUS SITUATION USING THE SAME}

본 발명은 신발 패드에 관한 것으로, 구체적으로는 위험상황을 판별하고 이를 외부에 통지할 수 있는 위험상황 판별을 위한 신발 패드 또는 신발 삽입 장치 및 이를 이용한 위험 상황 판단 방법에 관한 것이다.

최근 스마트폰과 같은 이동 단말기 기술의 발전과 센서 기술을 이용한 사물 인터넷의 출현으로 인해, 이동 단말기와 센서를 조합한 다양한 기능이 구현되고 있다.

일례로, 센서가 포함된 신발을 통해 사용자 체중의 무게 중심 정보, 신발에 가해지는 압력 크기 등의 정보를 판단하도록 하는 신발 패드가 제공되었다. 이 때, 판단된 정보는 사용자의 보행 자세, 보행 횟수, 보행 속도, 등 사용자의 보행과 관련된 정보를 포함한다.

그러나 이와 같이 수집된 정보는 단순히 사용자 비만 관리 및 건강 관리, 사용자의 운동량이나 또는 잘못된 보행 습관을 교정하는데 이용되고 있으며, 사용자의 위험 상황을 판단하고 대처하는데 이용되고 있지 않다.

한편 사용자가 위험한 상황에 처했을 때 이동 단말기를 이용하여 자동으로 전화를 걸거나 자신의 위치를 알리는 구조 기술이 출현되고 있다. 일례로, 대한민국 공개특허 10-2011-0035420호는 감지 센서를 이용한 위험 알림 방법에 대해 개시하고 있다.

이 특허문헌에서는 사용자의 신체 일부에 착용되어 사용자의 신체적 이상을 감지한 경우 위험 알림 신호를 발생시키는 감시 센서와, 감지 센서를 착용한 사용자가 활동하는 특정 공간 내에 설치된 위험 알림 장치를 통하여 상기 사용자의 신체 적 이상을 감지하여 위험을 알려주는 위험 알림 방법을 개시하고 있다.

구체적으로 이에 따른 방법에서는 감지 센서는 사용자의 목, 손 등에 목걸이, 시계 등의 형태로 착용될 수 있고, 감지 센서에는 알에프아이디(RFID), 지그비(Zigbee) 또는 블루투스등과 같은 근거리 통신 수단이 설치되어 위험 알림 장치와 근거리 무선 통신을 수행하도록 구성되어, 감지 센서가 사용자의 심장박동, 혈압, 체온 등에 일정 수치 이상의 변화가 생긴 경우 이상이 발생한 것으로 판단하여 위험 알림 신호를 근처의 위험알림장치로 근거리 무선통신을 통해 전송하도록 구성되어 있다.

그러나 이와 같은 종래 기술에서는 사용자의 심장박동, 혈압, 체온 등의 수치에 기반하여 위험상황을 판단하고 대처하고 있기 때문에, 사용자가 그 이외의 위험한 상황에 처했을 때, 예를 들면 길거리에서 괴한에게 납치되거나 계단이나 높은 곳에서 낙하하여 부상 등을 입었을 때와 같은 상태에서는 사용자의 위험 상황에 대해 대처할 수 없다라는 문제점이 발생된다.

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해, 사용자가 납치 또는 부상으로 인해 외부로의 연락이 용이하지 않은 상황에서 응급 신호 또는 구조 신호를 외부에 자동으로 송출할 수 있는 신발 패드를 제공하는 것을 목적으로 한다.

전술한 과제를 달성하기 위해, 본 발명의 제1 양태에 따르면, 사용자의 행동에 기반한 신호를 검출하기 위한 센서부; 상기 센서부로부터의 신호를 수신하기 위한 프로세서를 포함하고, 프로세서는 상기 센서부로부터의 입력을 수신하고, 상기 센서부로부터 수신된 센서 신호에 기반하여 사용자의 위험 상황을 판단하도록 구성된 것을 특징으로 하는 신발 패드가 제공된다.

전술한 양태에서 센서부는, 사용자의 발로부터 가압되는 압력을 측정하기 위한 복수의 압력 센서; 및 사용자의 발의 자세를 검출하기 위한 적어도 하나의 IMU(Inertial Measurement Unit)를 포함한다.

또한 전술한 양태에서 신발 패드는, 외부의 통신 단말과 무선 통신을 수행하기 위한 통신부; 또는 사용자에게 위험 상황을 진동을 통해 알려주기 위한 진동부 및 소리를 통해 사용자의 위험 상황을 외부에 알리기 위한 소리 출력부를 포함하는 위험 상황 알림부 중 적어도 하나를 더 포함하도록 구성된다.

프로세서에는 사용자의 동작에 기반한 복수의 사용자 행동 패턴이 더 저장되고, 사용자 행동 패턴은, 1)눕기, 2)앉기, 3)서기, 4)떨기, 5)걷기, 6)가볍게 달리기, 7)빠르게 달리기, 8)계단 오르기, 9) 계단 내려가기, 10)넘어지기, 11)회전하기, 12)뒤쪽으로 끌려가기, 13)앞쪽으로 끌려가기로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 하나 이상의 사용자 행동 패턴을 포함한다.

또한 전술한 양태에서 프로세서는, 상기 센서부로부터 입력되는 센서 신호가 수신되면 수신된 센서 신호를 상기 사용자 행동 패턴들 중 어느 것에 해당하는지를 분석하고, 분석된 행동 패턴이,

1) 서기 → 넘어지기

2) 서기 → 떨기 → 넘어지기

3) 서기 → 뒤쪽 또는 앞쪽으로 끌려가기 → 넘어지기

4) 서기 → 회전하기 → 넘어지기

5) 서기 → 걷기 → 빠르게 달리기 → 넘어지기

6) 서기 → 회전하기 → 빠르게 달리기

7) 떨기 → 빠르게 달리기 → 눕기

8) 떨기 → 눕기

9) 떨기 → 뒤쪽 또는 앞쪽으로 끌려가기

10) 걷기 → 회전하기 → 빠르게 달리기

11) 걷기 → 넘어지기

12) 걷기 → 회전하기 → 넘어지기

13) 걷기 → 뒤쪽 또는 앞쪽으로 끌려가기

14) 빠르게 달리기 → 서기 → 뒤쪽 또는 앞쪽으로 끌려가기

15) 빠르게 달리기 → 눕기

16) 계단 내려가기 또는 올라가기 → 넘어지기 → 눕기

17) 계단 내려가기 또는 올라가기 → 회전하기 → 빠르게 달리기

18) 넘어지기 → 눕기

19) 회전하기 → 빠르게 달리기

20) 회전하기 → 서기 → 뒤쪽 또는 앞쪽으로 끌려가기 중 어느 하나로 순차적으로 진행되는 경우 위험 상황 행동 패턴인 것으로 판단한다.

또한 프로세서는, 상기 센서부로부터 입력되는 센서 신호가 수신되면 수신된 센서 신호를 상기 사용자 행동 패턴들 중 어느 것에 해당하는지를 분석하고, 분석된 행동 패턴이 미리 정해진 비정상 행동 패턴인 경우, 비정상 행동 패턴이 지속된 시간을 카운트하고, 비정상 행동 패턴이 미리 정해진 시간을 초과하여 지속되는 경우 위험 상황인 것으로 판단하고,

여기서 비정상 행동 패턴은, 상기 4)떨기, 7)빠르게 달리기, 9)넘어지기, 10)회전하기, 11)뒤쪽으로 끌려가기, 12)앞쪽으로 끌려가기 행동 패턴 중 하나인 것이 바람직하다.

본 발명의 제2 양태에 따르면 위험 상황 판단 방법이 제공된다. 이 방법은,

신발 패드에 사용자의 발로부터 가압되는 압력을 측정하기 위한 복수의 압력 센서와 사용자의 발의 자세를 검출하기 위한 적어도 하나의 IMU(Inertial Measurement Unit)를 제공하는 단계;

상기 복수의 압력 센서와 상기 IMU 센서를 이용하여 사용자의 행동에 따른 복수의 사용자 행동 패턴을 정의하는 단계;

상기 복수의 압력 센서와 상기 적어도 하나의 IMU 센서로부터 실시간으로 센서 데이터를 입력받는 단계;

복수의 압력 센서와 상기 적어도 하나의 IMU 센서로부터 입력된 센서 데이터를 분석하여 사용자 행동 패턴을 찾기 위해 센서 데이터를 분석하는 단계;

상기 분석된 사용자 행동 패턴에 기반하여 사용자의 위험 상황을 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징적 구성으로 포함한다.

또한 사용자 행동 패턴은,

1)눕기, 2)앉기, 3)서기, 4)떨기, 5)걷기, 6)가볍게 달리기, 7)빠르게 달리기, 8)계단 오르기, 9) 계단 내려가기, 10)넘어지기, 11)회전하기, 12)뒤쪽으로 끌려가기, 13)앞쪽으로 끌려가기로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 하나 이상을 포함한다.

전술한 양태에서 분석된 사용자 행동 패턴에 기반하여 사용자의 위험 상황을 판단하는 단계는,

분석된 사용자 행동 패턴이,

1) 서기 → 넘어지기

2) 서기 → 떨기 → 넘어지기

3) 서기 → 뒤쪽 또는 앞쪽으로 끌려가기 → 넘어지기

4) 서기 → 회전하기 → 넘어지기

5) 서기 → 걷기 → 빠르게 달리기 → 넘어지기

6) 서기 → 회전하기 → 빠르게 달리기

7) 떨기 → 빠르게 달리기 → 눕기

8) 떨기 → 눕기

9) 떨기 → 뒤쪽 또는 앞쪽으로 끌려가기

10) 걷기 → 회전하기 → 빠르게 달리기

11) 걷기 → 넘어지기

12) 걷기 → 회전하기 → 넘어지기

13) 걷기 → 뒤쪽 또는 앞쪽으로 끌려가기

14) 빠르게 달리기 → 서기 → 뒤쪽 또는 앞쪽으로 끌려가기

15) 빠르게 달리기 → 눕기

16) 계단 내려가기 또는 올라가기 → 넘어지기 → 눕기

17) 계단 내려가기 또는 올라가기 → 회전하기 → 빠르게 달리기

18) 넘어지기 → 눕기

19) 회전하기 → 빠르게 달리기

20) 회전하기 → 서기 → 뒤쪽 또는 앞쪽으로 끌려가기

중 어느 하나로 순차적으로 진행되는 경우 위험 상황인 것으로 판단한다.

또한 전술한 양태에서 분석된 사용자 행동 패턴에 기반하여 사용자의 위험 상황을 판단하는 단계는,

분석된 사용자 행동 패턴이 미리 정해진 비정상 행동 패턴에 대응하는지 판별하는 단계;

비정상 행동 패턴에 대응하는 경우, 비정상 행동 패턴이 지속된 시간을 카운트하는 단계; 및

카운트된 시간이 미리 정해진 시간을 초과하여 지속되는 경우 위험 상황인 것으로 판단하는 단계를 포함한다.

전술한 양태에서 비정상 행동 패턴은, 4)떨기, 7)빠르게 달리기, 9)넘어지기, 10)회전하기, 11)뒤쪽으로 끌려가기, 12)앞쪽으로 끌려가기 행동 패턴 중 하나인 것이 바람직하다.

또한 전술한 양태에서 상기 분석된 사용자 행동 패턴에 기반하여 사용자의 위험 상황을 판단하는 단계는, 머신 학습 기반의 인공지능 알고리즘에 의해 수행되고,

상기 머신 학습 기반의 인공지능 알고리즘은,

인체 동작시 추출되는 복수개의 압력 센서 정보와,

적어도 하나의 IMU 데이터 정보와 같은 센서 정보와,

상기 사용자 행동 패턴으로서, 1)눕기, 2)앉기, 3)서기, 4)떨기, 5)걷기, 6)가볍게 달리기, 7)빠르게 달리기, 8)계단 오르기, 9) 계단 내려가기, 10)넘어지기, 11)회전하기, 12)뒤쪽으로 끌려가기, 13)앞쪽으로 끌려가기로 이루어진 사용자 행동 패턴 정보와,

사용자의 행동 패턴의 순서; 및

사용자 행동 패턴에서 나타나는 각 행동의 시간으로 이루어지는 입력 정보에 의해 학습된다.

본 발명에 따르면 사용자가 납치 또는 부상으로 인해 외부로의 연락이 용이하지 않은 상황에서 사용자의 위험 상황을 자동으로 판단하고, 그에 대응하여 응급 신호 또는 구조 신호를 외부에 자동으로 송출할 수 있는 신발 패드 및 방법을 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 신발 패드를 개략적으로 도시한 도면.
도 2는 본 발명에 따른 신발 패드의 내부 회로 구성을 개략적으로 도시한 블록도.
도 3은 본 발명에 따라 분류된 사용자 행동 패턴의 특징을 개략적으로 나타낸 도면.
도 4a는 본 발명에 따라 분류된 사용자 행동 패턴 중 눕기 행동 패턴에 해당하는 센서부의 출력 신호를 나타낸 도면.
도 4b는 본 발명에 따라 분류된 사용자 행동 패턴 중 눕기 행동 패턴에 해당하는 센서부의 출력 신호를 나타낸 도면.
도 4c는 본 발명에 따라 분류된 사용자 행동 패턴 중 눕기 행동 패턴에 해당하는 센서부의 출력 신호를 나타낸 도면.
도 4d는 본 발명에 따라 분류된 사용자 행동 패턴 중 눕기 행동 패턴에 해당하는 센서부의 출력 신호를 나타낸 도면.
도 4e는 본 발명에 따라 분류된 사용자 행동 패턴 중 눕기 행동 패턴에 해당하는 센서부의 출력 신호를 나타낸 도면.
도 4f는 본 발명에 따라 분류된 사용자 행동 패턴 중 눕기 행동 패턴에 해당하는 센서부의 출력 신호를 나타낸 도면.
도 4g는 본 발명에 따라 분류된 사용자 행동 패턴 중 눕기 행동 패턴에 해당하는 센서부의 출력 신호를 나타낸 도면.
도 4h는 본 발명에 따라 분류된 사용자 행동 패턴 중 눕기 행동 패턴에 해당하는 센서부의 출력 신호를 나타낸 도면.
도 4i는 본 발명에 따라 분류된 사용자 행동 패턴 중 눕기 행동 패턴에 해당하는 센서부의 출력 신호를 나타낸 도면.
도 4j는 본 발명에 따라 분류된 사용자 행동 패턴 중 눕기 행동 패턴에 해당하는 센서부의 출력 신호를 나타낸 도면.
도 4k는 본 발명에 따라 분류된 사용자 행동 패턴 중 눕기 행동 패턴에 해당하는 센서부의 출력 신호를 나타낸 도면.
도 4l는 본 발명에 따라 분류된 사용자 행동 패턴 중 눕기 행동 패턴에 해당하는 센서부의 출력 신호를 나타낸 도면.
도 4m는 본 발명에 따라 분류된 사용자 행동 패턴 중 눕기 행동 패턴에 해당하는 센서부의 출력 신호를 나타낸 도면.
도 5는 본 발명에 따른 위험 상황을 판별하는 방법 중 비정상 행동 패턴 지속 시간에 기반한 위험 상황 판별 방법을 설명하기 위한 도면.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되는 실시예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이다.

본 명세서에서 본 실시예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 그리고 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 따라서, 몇몇 실시예들에서, 잘 알려진 구성 요소, 잘 알려진 동작 및 잘 알려진 기술들은 본 발명이 모호하게 해석되는 것을 피하기 위하여 구체적으로 설명되지 않는다.

명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다. 그리고, 본 명세서에서 사용된(언급된) 용어들은 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 또한, '포함(또는, 구비)한다'로 언급된 구성 요소 및 동작은 하나 이상의 다른 구성요소 및 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 정의되어 있지 않은 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

도 1은 본 발명에 따른 위험상황에 대처하기 위한 신발 패드(10)를 개략적으로 나타낸 사시도이다.

도 1에 도시한 바와 같이 신발 패드(10)는 사용자의 발과 신발의 바닥면이 접촉되고 사용자에게 쿠션을 제공하는 깔창(100), 깔창(100)의 내부측에 제공되는 복수의 압력센서(112), 3축에 기반하여 사용자의 자세를 검출하기 위한 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서(114), 외부와의 통신을 위한 무선 통신부(130), 위험 상황시 사용자 또는 외부의 사람들에게 알리기 위한 위험상황 알림부(140) 및, 센서들(112,114)로부터의 데이터를 수신하고 분석을 수행하기 위한 프로세서 또는 마이크로프세서(120), 상기 센서들, 프로세서, 위험상황 알림부 및 통신부에 전원을 공급하기 위한 전원부(150)를 포함한다.

깔창(100)은 복수의 층으로 구성될 수 있으며, 신발의 편안함을 향상시키기 위해 복수의 쿠션 층으로 이루어질 수 있으며, 쿠션 층 사이에 전술한 바와 같은 압력 센서(112), IMU 센서(114), 무선통신부(130), 프로세서(120), 위험상황 알림부(140) 및 전원부(150)가 동일한 층 또는 각각 상이한 층 사이에 매설될 수 있다.

깔창(100)의 상부 층은 사용자 또는 착용자에게 보행 또는 다른 활동 중에 편안함과 내구성을 제공하기 위해 고무와 같은 내마모성 재료 또는 폴리우레탄과 같은 가요성 합성 재료로 형성될 수 있다.

도 1에 도시된 바와 같이 복수의 센서들은 적당한 배선 부재(116)을 통해 프로세서(120)와 연결되며, 배선 부재(116)는 가요성의 필름 상에 도전성을 갖는 잉크, 구리, 주석 등의 금속 잉크가 프린트된 도전성 매체로 이루어질 수 있다.

전술한 도 1의 실시예에서는 신발의 바닥면에 전체적으로 위치되는 깔창(100)의 형태로 구현되는 것으로 도시되고 있지만 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니고 신발의 발 뒤굽에 배치되는 뒷굽 패드 또는 신발의 발 앞굽에 배치되는 앞굽 패드의 형태로 구현될 수도 있으며, 신발 패드가 아닌 신발의 밑창 자체 등에 매설되어 구현될 수도 있다는 것은 당업자에게 자명하며, 이러한 변형예들은 모두 본 발명의 범위 내에 포함되는 것으로 판단되어야만 한다.

도 2는 도 1에서 설명한 신발 패드(10)의 내부 구성을 나타낸 기능 블록도이다. 도 2에 도시한 바와 같이 본 발명에 따른 신발 패드(10)는, 센서부(110), 프로세서(120), 통신부(130), 위험상황 알림부(140) 및 전원부(150)을 포함한다.

도 2에 도시된 실시예에서는 이해를 돕기 위해 그 기능별로 센서부, 프로세서, 통신부로 나누워 별개의 구성요소로서 설명하고 있지만 IMU 및/또는 통신부의 구성요소는 프로세서(120) 내에 일체로 형성될 수도 있다.

센서부(110)는 사용자의 발로부터 가압되는 압력을 검출하기 위한 복수의 압력 센서(112) 및 사용자의 움직임을 감지하기 위한 적어도 하나의 IMU 센서(114)를 포함한다.

복수의 압력 센서(112)는 일례로 압력 센서(112) 상의 사용자 발에 의한 압력의 증가에 따라 저항이 변화되어 사용자가 가하는 압력 정도를 측정한다. 복수의 압력 센서(112)는 도 1에 도시한 것처럼 깔창(100)의 길이 방향을 따라 발바닥 앞굽측에 하나, 뒷굽측에 하나, 그리고 발바닥의 소지외전근(abductor digiti minimi) 주변인 발바닥 외측면에 두개인 것으로 도시되어 있지만 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니고 위치 또는 개수는 적당한 범위 내에서 변경될 수 있다.

IMU 센서(114)는 이동관성을 측정할 수 있는 가속도계와 회전관성을 측정할 수 있는 자이로계와 방위각을 측정할 수 있는 자계로 이루어진 하나의 통합된 센서 유닛을 지시한다. IMU 센서(114)는 3차원 공간내에서의 자유로운 움직임을 측정하기 위하여 각 센서(가속도, 자이로, 지자계)를 3축으로 구성되며, 신발 패드(10)의 사용자 또는 착용자의 발의 자세 상태(3축상의 가속도 및 각속도)를 검출한다.

프로세서(120)는 압력 센서(112) 및 IMU 센서(114)로부터의 센서 데이터를 측정하고 취득하기 위해 펌웨어를 포함할 수 있다. 펌웨어는 프로세서 내부 또는 외부의 메모리(122)에 포함될 수 있으며, 센서부(110)로부터의 데이터를 입력받고 통신부(130)를 통해 외부의 장치, 예를 들면 스마트폰의 어플리케이션과의 데이터 통신을 제어하고 또한 위험상황 알림부(140)를 구동하도록 구성된다.

위험상황 알림부(140)는 센서들(112,114)로부터의 입력 신호에 기반하여 프로세서가 위험 상황이라고 판단한 경우 이를 사용자에게 알려주기 위한 진동부(142) 및 위험 상황을 외부로 경고하기 위한 소리출력부(144)를 포함한다.

구체적으로 위험상황 알림부(140)는 프로세서(120)로부터의 명령에 의해 실행되도록 구성되는데, 진동부(142)의 경우, 이하에 구체적으로 설명되는 바와 같이 프로세서가 센서들로부터의 신호를 판독한 후 위험상황인 것으로 판단한 경우 사용자에게 진동을 통해 위험상황에 대처하기 위한 프로세스가 실행되었음을 알려준다.

또한 프로세서는 사용자에게 대한 진동 알람을 실행한 후 일정 시간 동안 사용자로부터의 응답을 대기하고, 일정시간이 지나도록 사용자로부터의 미리 정해진 위험 상황 해제 응답(일례로, 발 뒤굽을 지면에 강하게 2번 타격)이 오지 않는 경우 소리 출력부(144)를 구동시켜 알람 경보를 울리도록 동작된다.

통신부(130)는 와이파이, 블루투스, 근거리 통신, RFID, 블루투스 로우 에너지, 지그비, 또는 다른 무선 통신 기술, 또는 적외선용 인터페이스 또는 광 통신 기술과 같은 무선 또는 무접촉 통신 인터페이스를 포함할 수 있는데, 바람직하게, 본 발명에서는 블루투스 통신 모듈(132)를 포함한다.

블루투스통신 모듈(132)이 이용된 경우 신발 패드(10)는 블루투스 통신을 통해 스마트폰과 1:1 페어링이 이루어지고 스마트폰에 설치된 전용 어플리케이션을 통해 본 발명에 따른 서비스가 개시된다.

통신부(130)는 전술한 바와 같이 위험 상황이 발생된 것을 외부로 알리기 위해 스마트 폰(300) 내의 전용 어플리케이션(310)과의 통신을 수행하게 된다.

도 3은 본 발명에 따른 위험상황 판단을 위한 사용자의 행동 패턴을 분류한 도면이다. 본 발명에 따른 위험상황 판단은 전술한 바와 같이 압력 센서(112)와 IMU 센서(114)로부터 얻어진 데이터값에 기반한 사용자의 행동 패턴을 프로세서(120)에서 분석하는 것으로 이루어진다.

도 3에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 사용자의 행동 패턴은 압력 센서(112)와 IMU 센서(114)로부터 수신되는 신호 데이터에 의해 크게 13가지 행동 패턴으로 분류된다.

구체적으로 사용자의 행동 패턴은, 1)눕기, 2)앉기, 3)서기, 4)떨기, 5)걷기, 6)가볍게 달리기, 7)빠르게 달리기, 8)계단 오르기, 9) 계단 내려가기, 10)넘어지기, 11)회전하기, 12)뒤쪽으로 끌려가기, 13)앞쪽으로 끌려가기를 포함한다. 이하 각각의 사용자의 행동 패턴에 대해서 도 3 및 도 4a 내지 도 4m을 참조하여 설명하도록 한다.

1) 눕기: 사용자의 행동 패턴 중 눕기는 도 4a에 도시한 바와 같이 복수의 압력 센서(112)로부터의 센서값이 압력 센서 평균값의 2% 이하로 입력되고 그 센서값이 1.25초 이상 유지되는 경우 눕기 행동으로 판단한다(단, 압력 센서의 평균값 100%는 사용자가 10초간 가만히 서있을 경우 출력되는 크기의 값에 해당함).

2) 앉기: 사용자의 행동 패턴 중 앉기는 도 4b에 도시한 바와 같이 복수의 압력 센서(112)로부터의 센서값이 압력 센서 평균값의 2% 이상 40% 이하로 입력되고 그 센서값이 1.25초 이상 유지되는 경우 앉기 행동으로 판단한다.

3) 서기: 사용자의 행동 패턴 중 서기는 도 4c에 도시한 바와 같이 복수의 압력 센서(112)로부터의 센서값이 압력 센서 평균값의 40% 이상으로 입력되고 그 센서값이 1.25초 이상 유지되는 경우 서기 행동으로 판단한다.

4) 떨기: 사용자 행동 패턴 중 떨기는 도 4d에 도시한 바와 같이 IMU 센서(114)로부터 X, Y, Z 축상에서 5Hz 이상의 진동 또는 떨림이 발생되는 경우 떨기 행동인 것으로 판단한다.

5) 걷기: 사용자 행동 패턴 중 걷기는 도 4e에 도시한 바와 같이 복수의 압력 센서의 밟히는 순서가 발뒤꿈치에 배치된 압력 센서(FSR4)로부터 발앞꿈치에 배치된 압력 센서(FSR1)로 일정하게 진행되고, 압력 센서가 가압되는 시간이 0.625초 ~ 0.875초 사이에서 반복 유지되는 경우 사용자 걷기 행동인 것으로 판단한다.

6) 가볍게 달리기: 사용자 행동 패턴 중 가볍게 달리기는 도 4f에 도시한 바와 같이 복수의 압력 센서의 밟히는 순서가 발뒤꿈치에 배치된 압력 센서로부터 발앞꿈치에 배치된 압력 센서로 일정하게 진행되고, 압력 센서가 가압되는 시간이 0.275초 ~ 0.625초 사이에서 반복 유지되는 경우 사용자 가볍게 달리기 행동인 것으로 판단한다.

7) 빠르게 달리기: 사용자 행동 패턴 중 빠르게 달리기는 도 4g에 도시한 바와 같이 복수의 압력 센서의 밟히는 순서가 발뒤꿈치에 배치된 압력 센서로부터 발앞꿈치에 배치된 압력 센서로 일정하게 진행되거나 거의 동시적으로 발생되고, 압력 센서가 가압되는 시간이 0.125초 ~ 0.275초 사이에서 반복 유지되는 경우 사용자 빠르게 달리기 행동인 것으로 판단한다.

8) 계단 오르기: 사용자 행동 패턴 중 계단 오르기는 도 4h에 도시된 바와 같이 복수의 압력 센서 중 발뒤꿈치 압력 센서(FSR4)가 불규칙하게 가압되고(즉, 불규칙한 센서값 입력이 발생됨), IMU 센서의 +Z축 방향(상방)으로 가속도 및 각속도의 변위가 발생되면 사용자 계단 오르기로 판단한다.

9) 계단 내려가기: 사용자 행동 패턴 중 계단 내려가기는 도 4i에 도시된 바와 같이 복수의 압력 센서 중 발앞꿈치 압력 센서(FSR1)가 불규칙하게 가압되고(즉, 불규칙한 센서값 입력이 발생됨), IMU 센서의 -Z축 방향으로 가속도 및 각속도의 변위가 발생되면 사용자 계단 내려가기로 판단한다.

10) 넘어지기: 사용자 행동 패턴 중 넘어지기는 도 4j에 도시된 바와 같이 압력 센서로부터의 입력값이 압력 센서 평균값의 2% 이하로 입력 유지되고 그 이전에 IMU 센서의 가속도 센서의 검출값이 불규칙적으로 크게 변화하는 튕김 현상이 발생되는 경우 사용자 넘어지기 행동으로 판단한다.

11) 회전하기: 사용자 행동 패턴 중 넘어지기는 도 4k에 도시한 바와 같이 IMU 센서의 Z축 방향에서의 각속도가 기준값인 360도를 초과하는 경우 사용자 회전하기 행동인 것으로 판단한다.

12) 후방끌려가기: 사용자 행동 패턴 중 후방 끌려가기는 도 4l에 도시한 바와 같이 복수의 압력 센서의 밟히는 순서가 불규칙적이고, 발뒤꿈치 센서의 입력값이 다른 센서들에 비해 상대적으로 큰 경우 후방 끌려가기인 것으로 판단한다.

13) 전방 끌려가기: 사용자 행동 패턴 중 전방 끌려가기는 도 4m에 도시된 바와 같이 복수의 압력 센서의 밟히는 순서가 불규칙적으로 나타나는 경우 전방 끌려가기인 것으로 판단한다.

전술한 도 4a 내지 도 4m에 도시된 도면에서 각각 측정된 데이터는 일정 시간(sec)에 대한 윈도우(window)를 구성하여 축정된 데이터를 사용하였으며, 이때 윈도우란 한 시점에서 지난 몇 초간의 데이터를 하나의 세트로 취급하는 방식을 나타낸다. 윈도우 내에서 각 센서의 인터벌, 평균, 표준편차, 왜도, 그리고 첨도 등과 같은 통계적 수치를 계산한 후 각 동작에서 설정한 임계값(threshold)과 크기 비교를 통해 동작 패턴을 판별하는 방식을 이용하였다.

본 발명의 프로세서는 전술한 바와 같은 13가지의 사용자 행동 패턴에 기반하여 위험 상황에 대한 판단을 제공하는데, 이를 위해 프로세서에는 전술한 13가지의 사용자 행동 패턴이 미리 제공될 수 있다.

그러나 한편으로, 프로세서가 센서로부터의 데이터를 주기적으로 취득하고 취득된 센서 데이터를 통신 모듈(130)를 통해 외부의 어플리케이션(310)에 주기적으로 전송하도록 구성된 경우, 어플리케이션(310)에서 취득된 센서 데이터에 기반하여 위험 상황을 판단하도록 구성될 수도 있다.

(1) 시나리오 기반 위험 상황 판단

본 발명에서는 전술한 바와 같은 사용자 행동 패턴에 기반하여 특정 행동 패턴이 연속으로 이어지는 경우 위험 상황인 것으로 판단하는데, 다음의 예를 포함한다.

1) 서기 → 넘어지기

2) 서기 → 떨기 → 넘어지기

3) 서기 → 뒤쪽으로 끌려가기 (또는 앞쪽으로 끌려가기) → 넘어지기

4) 서기 → 회전하기 → 넘어지기

5) 서기 → 걷기 → 빠르게 달리기 → 넘어지기

6) 서기 → 회전하기 → 빠르게 달리기

7) 떨기 → 빠르게 달리기 → 눕기

8) 떨기 → 눕기

9) 떨기 → 뒤쪽으로 끌려가기 (또는 앞쪽으로 끌려가기)

10) 걷기 → 회전하기 → 빠르게 달리기

11) 걷기 → 넘어지기

12) 걷기 → 회전하기 → 넘어지기

13) 걷기 → 뒤쪽으로 끌려가기 (또는 앞쪽으로 끌려가기)

14) 빠르게 달리기 → 서기 → 뒤쪽으로 끌려가기 (또는 앞쪽으로 끌려가기)

15) 빠르게 달리기 → 눕기

16) 계단 내려가기 (또는 계단 올라가기) → 넘어지기 → 눕기

17) 계단 내려가기 (또는 계단 올라가기) → 회전하기 → 빠르게 달리기

18) 넘어지기 → 눕기

19) 회전하기 → 빠르게 달리기

20) 회전하기 → 서기 → 뒤쪽으로 끌려가기 (또는 앞쪽으로 끌려가기)

이와 같은 시나리오 기반 위험 상황의 판단은 일상생활 또는 위험상황에서 발생되는 행동패턴을 이용하여 최종 위험상황을 판단하도록 구성된다.

또한 이와 같은 시나리오 기반의 위험 상황의 판단은 위험상황시 발생되는 행동패턴의 순서에 착안된 것으로써 실시간 행동패턴의 조합을 통해 최종 위험상황을 판단하도록 변경될 수 있다.

예를 들어, 전술한 바와 같은 위험상황 "9) 떨기 → 뒤쪽으로 끌려가기" 순서로 사용자의 행동 패턴이 차례대로 감지된다면 납치와 같은 위험 상황이 발생될 수 있는 행동 패턴인 것으로 위험 상황으로 판별한다.

한편 전술한 바와 같은 위험 상황 16)의 경우와 같이 "16) 계단 내려가기 (또는 계단 올라가기) → 넘어지기 → 눕기"와 같은 행동 패턴이 발생된다면 이는 낙상에 의한 기절 또는 혼절과 같은 위험상황이 발생될 수 있는 행동 패턴인 것으로 위험 상황을 판별할 수 있다.

전술한 바와 같은 시나리오 기반의 위험 상황 행동 패턴이 검출된 경우 프로세서(120)는 사용자가 위험 상황에 놓인 것으로 판단하고 이어서 블루투스 통신을 통해 사용자의 휴대폰에 설치된 어플리케이션에 위급 상황 알림 명령을 지시하고, 사용자의 휴대폰에 설치된 어플리케이션은 어플리케이션을 통해 미리 지정되어 있는 연락처 또는 119 구조대 등에 위급 메시지를 전달한다.

(2) 비정상 행동 유지시간 검출 기반 위험 상황 판단

본 발명에서는 전술한 바와 같은 시나리오 기반 위험 상황 판단 이외에도 비정상 적인 동작 행동의 유지 시간에 기반하여 위험상황을 판별하도록 구성될 수도 있다.

전술한 바와 같은 사용자의 13가지 행동 패턴은 정상 행동 패턴과 비정상 행동 패턴으로 클러스터링(clustering)될 수 있고, 비정상 행동 패턴으로 감지되었을 경우에는 그 이후의 재차 행동패턴을 판별하도록 구성된다.

예를 들면, 전술한 13가지 사용자의 행동 패턴 중 1)눕기, 2)앉기, 3)서기, 5)걷기, 6)가볍게 달리기, 8)계단 오르기, 9) 계단 내려가기는 정상적인 행동 패턴인 것으로 구별될 수 있는 반면, 나머지 행동 패턴, 즉 4)떨기, 7)빠르게 달리기, 9)넘어지기, 10)회전하기, 11)뒤쪽으로 끌려가기, 12)앞쪽으로 끌려가기는 정상대비 비정상적인 행동 패턴으로 구별될 수 있다.

도 5는 전술한 바와 같은 비정상 행동 유지시간 검출 기반의 위험 상황 판단의 예를 나타낸 도면이다.

도 5에 도시된 바와 같이, 프로세서(120)는 먼저 이상 행동 패턴이이 발생했는지를 감시하고, 이상 행동 패턴이 검출된 경우, 즉 4)떨기, 7)빠르게 달리기, 9)넘어지기, 10)회전하기, 11)뒤쪽으로 끌려가기, 12)앞쪽으로 끌려가기와 같은 이상 행동 패턴이 검출된 경우, 이상 행동 패턴의 지속 시간을 검출한다.

이상 행동 패터의 지속 시간이 미리 정해져 있는 시간, 즉 대략 20초 내지 60초 바람직하게는 25 내지 45초의 범위 내에서 계속 유지되고 정상적인 행동 패턴으로 되돌아오지 않는 경우, 프로세서(120)는 사용자가 위험 상황에 놓인 것으로 판단하고 이어서 블루투스 통신을 통해 사용자의 휴대폰에 설치된 어플리케이션에 위급 상황 알림 명령을 지시하고, 사용자의 휴대폰에 설치된 어플리케이션은 어플리케이션을 통해 미리 지정되어 있는 연락처 또는 119 구조대 등에 위급 메시지를 전달한다.

(3) 하이브리드 방식의 위험 상황 판단

본 발명은 전술한 바와 같은 시나리오 기반 위험 상황 판단 또는 비정상 행동 유지시간 검출 기반 위험 상황 판단 중 어느 하나로 동작될 수 있지만 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니고 두개의 방식이 혼용되어 이용될 수도 있다.

예를 들면, 전술한 바와 같은 시나리오 기반 위험 상황이 발생된 경우, 예를 들면 "걷기 -> 뛰기 -> 서기 -> 끌려가기"와 같은 행동 패턴들이 연속적으로 검출된 경우, 미리 정해진 시간 내에 정상적인 행동 패턴으로 되돌아오는 경우 위험상황이 아닌 것으로 판단하고, 미리 정해진 시간 내에도 정상적인 행동 패턴으로 돌아오지 않는 경우 위험 상황인 것으로 판단하여 위급 메시지를 어플리케이션을 통해 외부에 전달하도록 구성될 수 도 있다.

(4) 인공지능 (머신러닝) 알고리즘

본 발명은 전술한 바와 같은 시나리오 기반 위험 상황 판단 또는 비정상 행동 유지시간 검출 기반 위험 상황 판단 이외에도, 위험 상황 판단의 정확도를 더 높이기 위하여 머신 학습 기반의 인공지능 알고리즘이 더 이용될 수도 있다.

인공지능 알고리즘에서 프로세서에 대한 위험상황 학습은 모사 상황에 대한 시뮬레이션 실험 데이터를 통하여 수행될 수 있다.

이와 같은 인공지능 알고리즘의 입력으로는 크게 3가지 종류의 데이터가 이용되는데, 첫 번째로는 인체 동작시 추출되는 복수개의 압력 센서 정보, 복수개의 IMU 데이터(3축 가속도 및 각속도) 정보와 같은 센서 정보가 이용될 수 있다.

또한 두 번째로는 인공지능 알고리즘 입력으로서는 기본 사용자 행동 패턴이 이용된다. 여기서, 사용자 행동 패턴에는 1)눕기, 2)앉기, 3)서기, 4)떨기, 5)걷기, 6)가볍게 달리기, 7)빠르게 달리기, 8)계단 오르기, 9) 계단 내려가기, 10)넘어지기, 11)회전하기, 12)뒤쪽으로 끌려가기, 13)앞쪽으로 끌려가기로 이루어질 수 있다.

또한 세 번째 인공지능 알고리즘 입력으로는 사용자의 행동 패턴의 순서 및 행동 패턴에서 나타나는 각 행동의 시간 등으로 이루어진 특징값이 이용될 수 있다. 여기서 행동 패턴은 전술한 바와 같은 20가지의 행동패턴로 이루어지는 것이 바람직하다.

인공지능 알고리즘의 출력 데이터는 위험 상황 또는 정상 상황에 대한 확률값으로 표현될 수 있으며, 인공지능 알고리즘으로는 딥러닝 기술인 신경망(순환신경망, 웨이블릿 신경망 등), k-NN, RF, QDA 등이 사용될 수 있다.

이상 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 설명하였지만 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니라는 것은 당업자에게 자명하다. 본 발명에서는 전술한 바와 같은 13가지의 사용자 행동 패턴을 기반하여 본 발명을 설명하고 있지만, 이는 사용자의 이해를 돕기 위한 하나의 일례에 지나지 않는다.

본 발명의 제안된 장치로부터 획득된 센서의 데이터는, 머신러닝 알고리즘을 통해 보다 구체적인 행동 패턴으로 더욱 세분화되어 분류될 수 있다는 것은 당업자에게 자명하다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 갖는 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 게시된 실시예는 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아닌 설명을 위한 것이고, 이런 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다.

따라서 본 발명의 보호 범위는 전술한 실시예에 의해 제한되기 보다는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

10: 신발 패드
110: 센서부
112: 압력 센서
114: IMU 센서
120: 프로세서
122: 메모리
130: 통신부
132: 블루투스 통신 모듈
150: 전원부
300: 스마트폰 또는 핸드폰
310: 신발패드와 통신 가능한 어플리케이션

Claims (13)

1. 사용자의 행동에 기반한 신호를 검출하기 위한 센서부; 상기 센서부로부터의 신호를 수신하기 위한 프로세서를 포함하고,
   상기 센서부는,
   사용자의 발로부터 가압되는 압력을 측정하기 위한 복수의 압력 센서; 및
   사용자의 발의 자세를 검출하기 위한 적어도 하나의 IMU(Inertial Measurement Unit)를 포함하고,
   상기 프로세서는 상기 센서부로부터의 입력을 수신하고, 상기 센서부로부터 수신된 센서 신호에 기반하여 사용자의 위험 상황을 판단하도록 구성되고,
   상기 프로세서에는 사용자의 동작에 기반한 복수의 사용자 행동 패턴이 더 저장되고,
   사용자 행동 패턴은,
   1)눕기, 2)앉기, 3)서기, 4)떨기, 5)걷기, 6)가볍게 달리기, 7)빠르게 달리기, 8)계단 오르기, 9) 계단 내려가기, 10)넘어지기, 11)회전하기, 12)뒤쪽으로 끌려가기, 13)앞쪽으로 끌려가기로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 하나 이상의 사용자 행동 패턴을 포함하고,
   상기 프로세서는,
   복수의 압력 센서의 밟히는 순서가 불규칙적이고, 발뒤꿈치에 위치된 압력 센서의 입력값이 다른 압력 센서들에 비해 상대적으로 큰 경우 뒤쪽으로 끌려가기인 것으로 판단하고,
   복수의 압력 센서의 밟히는 순서가 불규칙적으로 나타나는 경우 앞쪽으로 끌려가기인 것으로 판단하며,
   IMU 센서로부터 5Hz 이상의 진동 또는 떨림이 X, Y, Z 축상에서 발생되는 경우 떨기 행동인 것으로 판단하고,
   상기 프로세서는, 상기 센서부로부터 입력되는 센서 신호가 수신되면 수신된 센서 신호를 상기 사용자 행동 패턴들 중 어느 것에 해당하는지를 분석하고, 분석된 행동 패턴이,
   - 서기 → 떨기 → 넘어지기
   - 서기 → 뒤쪽 또는 앞쪽으로 끌려가기 → 넘어지기
   - 떨기 → 빠르게 달리기 → 눕기
   - 떨기 → 눕기
   - 떨기 → 뒤쪽 또는 앞쪽으로 끌려가기
   - 걷기 → 뒤쪽 또는 앞쪽으로 끌려가기
   - 빠르게 달리기 → 서기 → 뒤쪽 또는 앞쪽으로 끌려가기
   - 회전하기 → 서기 → 뒤쪽 또는 앞쪽으로 끌려가기 중 어느 하나로 순차적으로 진행되는 경우 위험 상황 행동 패턴인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자의 신발에 부착되는 신발 패드.
   
2. 삭제
3. 제1항에 있어서,
   상기 신발 패드는,
   외부의 통신 단말과 무선 통신을 수행하기 위한 통신부; 또는
   사용자에게 위험 상황을 진동을 통해 알려주기 위한 진동부 및 소리를 통해 사용자의 위험 상황을 외부에 알리기 위한 소리 출력부를 포함하는 위험 상황 알림부 중 적어도 하나를 더 포함하는
   신발 패드.
   
4. 삭제
5. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는, 상기 센서부로부터 입력되는 센서 신호가 수신되면 수신된 센서 신호를 상기 사용자 행동 패턴들 중 어느 것에 해당하는지를 분석하고, 분석된 행동 패턴이,
   1) 서기 → 넘어지기
   2) 서기 → 회전하기 → 넘어지기
   3) 서기 → 걷기 → 빠르게 달리기 → 넘어지기
   4) 서기 → 회전하기 → 빠르게 달리기
   5) 걷기 → 회전하기 → 빠르게 달리기
   6) 걷기 → 넘어지기
   7) 걷기 → 회전하기 → 넘어지기
   8) 빠르게 달리기 → 눕기
   9) 계단 내려가기 또는 올라가기 → 넘어지기 → 눕기
   10) 계단 내려가기 또는 올라가기 → 회전하기 → 빠르게 달리기
   11) 넘어지기 → 눕기
   12) 회전하기 → 빠르게 달리기
   중 어느 하나로 순차적으로 진행되는 경우 위험 상황 행동 패턴인 것으로 추가적으로 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자의 신발에 부착되는 신발 패드.
   
6. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는, 상기 센서부로부터 입력되는 센서 신호가 수신되면 수신된 센서 신호를 상기 사용자 행동 패턴들 중 어느 것에 해당하는지를 분석하고, 분석된 행동 패턴이 미리정해진 비정상 행동 패턴인 경우, 비정상 행동 패턴이 지속된 시간을 카운트하고, 비정상 행동 패턴이 미리 정해진 시간을 초과하여 지속되는 경우 위험 상황인 것으로 판단하고,
   상기 비정상 행동 패턴은,
   상기 4)떨기, 7)빠르게 달리기, 9)넘어지기, 10)회전하기, 11)뒤쪽으로 끌려가기, 12)앞쪽으로 끌려가기 행동 패턴 중 하나인 것을 특징으로 하는 사용자의 신발에 부착되는 신발 패드.
   
7. 제6항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   인체 동작시 추출되는 복수개의 압력 센서 정보와,
   적어도 하나의 IMU 데이터 정보와 같은 센서 정보와,
   상기 사용자 행동 패턴으로서, 1)눕기, 2)앉기, 3)서기, 4)떨기, 5)걷기, 6)가볍게 달리기, 7)빠르게 달리기, 8)계단 오르기, 9) 계단 내려가기, 10)넘어지기, 11)회전하기, 12)뒤쪽으로 끌려가기, 13)앞쪽으로 끌려가기로 이루어진 사용자 행동 패턴 정보와,
   사용자의 행동 패턴의 순서; 및
   사용자 행동 패턴에서 나타나는 각 행동의 시간으로 이루어지는 입력 정보에 의해 학습가능하도록 구성된 신발 패드.
   
   
8. 위험 상황 판단 방법에 있어서,
   신발 패드에 사용자의 발로부터 가압되는 압력을 측정하기 위한 복수의 압력 센서와 사용자의 발의 자세를 검출하기 위한 적어도 하나의 IMU(Inertial Measurement Unit)를 제공하는 단계;
   상기 복수의 압력 센서와 상기 IMU 센서를 이용하여 사용자의 행동에 따른 복수의 사용자 행동 패턴을 정의하는 단계;
   상기 복수의 압력 센서와 상기 적어도 하나의 IMU 센서로부터 실시간으로 센서 데이터를 입력받는 단계;
   복수의 압력 센서와 상기 적어도 하나의 IMU 센서로부터 입력된 센서 데이터를 분석하여 사용자 행동 패턴을 찾기 위해 센서 데이터를 분석하는 단계;
   상기 분석된 사용자 행동 패턴에 기반하여 사용자의 위험 상황을 판단하는 단계를 포함하고,
   상기 사용자 행동 패턴은,
   1)눕기, 2)앉기, 3)서기, 4)떨기, 5)걷기, 6)가볍게 달리기, 7)빠르게 달리기, 8)계단 오르기, 9) 계단 내려가기, 10)넘어지기, 11)회전하기, 12)뒤쪽으로 끌려가기, 13)앞쪽으로 끌려가기로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 하나 이상을 포함하고,
   상기 뒤쪽으로 끌려가기 사용자 행동 패턴은, 복수의 압력 센서의 밟히는 순서가 불규칙적이고, 발뒤꿈치에 위치된 압력 센서의 입력값이 다른 압력 센서들에 비해 상대적으로 큰 경우 뒤쪽으로 끌려가기인 것으로 정의되고,
   상기 앞쪽으로 끌려가기 사용자 행동 패턴은, 복수의 압력 센서의 밟히는 순서가 불규칙적으로 나타나는 경우 앞쪽으로 끌려가기인 것으로 정의되며,
   상기 떨기 사용자 행동 패턴은 IMU 센서로부터 5Hz 이상의 진동 또는 떨림이 X, Y, Z 축상에서 발생되는 경우 떨기 행동인 것으로 정의되고,
   상기 위험 상황을 판단하는 단계는, 상기 센서부로부터 입력되는 센서 신호가 수신되면 수신된 센서 신호를 상기 사용자 행동 패턴들 중 어느 것에 해당하는지를 분석하고, 분석된 행동 패턴이,
   - 서기 → 떨기 → 넘어지기
   - 서기 → 뒤쪽 또는 앞쪽으로 끌려가기 → 넘어지기
   - 떨기 → 빠르게 달리기 → 눕기
   - 떨기 → 눕기
   - 떨기 → 뒤쪽 또는 앞쪽으로 끌려가기
   - 걷기 → 뒤쪽 또는 앞쪽으로 끌려가기
   - 빠르게 달리기 → 서기 → 뒤쪽 또는 앞쪽으로 끌려가기
   - 회전하기 → 서기 → 뒤쪽 또는 앞쪽으로 끌려가기 중 어느 하나로 순차적으로 진행되는 경우 위험 상황 행동 패턴인 것으로 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는
   위험 상황 판단 방법.
   
9. 삭제
10. 제8항에 있어서,
    상기 분석된 사용자 행동 패턴에 기반하여 사용자의 위험 상황을 판단하는 단계는,
    분석된 사용자 행동 패턴이,
    1) 서기 → 넘어지기
    2) 서기 → 회전하기 → 넘어지기
    3) 서기 → 걷기 → 빠르게 달리기 → 넘어지기
    4) 서기 → 회전하기 → 빠르게 달리기
    5) 걷기 → 회전하기 → 빠르게 달리기
    6) 걷기 → 넘어지기
    7) 걷기 → 회전하기 → 넘어지기
    8) 빠르게 달리기 → 눕기
    9) 계단 내려가기 또는 올라가기 → 넘어지기 → 눕기
    10) 계단 내려가기 또는 올라가기 → 회전하기 → 빠르게 달리기
    11) 넘어지기 → 눕기
    12) 회전하기 → 빠르게 달리기
    중 어느 하나로 순차적으로 진행되는 경우 위험 상황인 것으로 추가적으로 판단하는 것을 특징으로 하는 위험 상황 판단 방법.
    
11. 제8항에 있어서,
    상기 분석된 사용자 행동 패턴에 기반하여 사용자의 위험 상황을 판단하는 단계는,
    분석된 사용자 행동 패턴이 미리 정해진 비정상 행동 패턴에 대응하는지 판별하는 단계;
    비정상 행동 패턴에 대응하는 경우, 비정상 행동 패턴이 지속된 시간을 카운트하는 단계; 및
    카운트된 시간이 미리 정해진 시간을 초과하여 지속되는 경우 위험 상황인 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위험 상황 판단 방법.
    
12. 제11항에 있어서,
    상기 비정상 행동 패턴은,
    4)떨기, 7)빠르게 달리기, 9)넘어지기, 10)회전하기, 11)뒤쪽으로 끌려가기, 12)앞쪽으로 끌려가기 행동 패턴 중 하나인 것을 특징으로 하는 위험 상황 판단 방법.
    
13. 제8항에 있어서,
    상기 분석된 사용자 행동 패턴에 기반하여 사용자의 위험 상황을 판단하는 단계는, 머신 학습 기반의 인공지능 알고리즘에 의해 수행되고,
    상기 머신 학습 기반의 인공지능 알고리즘은,
    인체 동작시 추출되는 복수개의 압력 센서 정보와,
    적어도 하나의 IMU 데이터 정보와 같은 센서 정보와,
    상기 사용자 행동 패턴으로서, 1)눕기, 2)앉기, 3)서기, 4)떨기, 5)걷기, 6)가볍게 달리기, 7)빠르게 달리기, 8)계단 오르기, 9) 계단 내려가기, 10)넘어지기, 11)회전하기, 12)뒤쪽으로 끌려가기, 13)앞쪽으로 끌려가기로 이루어진 사용자 행동 패턴 정보와,
    사용자의 행동 패턴의 순서; 및
    사용자 행동 패턴에서 나타나는 각 행동의 시간으로 이루어지는 입력 정보에 의해 학습되는 것을 특징으로 하는
    위험 상황 판단 방법.

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