KR102006962B1 - 사용자의 정신적, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서 및 트래킹 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 사용자의 정신적, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 사용자의 심장 주변에 부착되어 상기 사용자의 심박변이도를 측정하는 측정부; 상기 측정부에서 측정한 상기 심박변이도를 이용하여 사용자별 임계값 및 사용자별 정상 심박을 분석하는 분석부; 및 상기 측정부에서 측정한 상기 심박변이도가 상기 분석부에서 분석한 상기 사용자별 임계값보다 낮아지는 경우, 상기 사용자별 정상 심박으로 유도하도록 진동을 제공하는 진동부를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
또한, 본 발명은 사용자의 정신적, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래킹 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 (1) 사용자의 심장 주변에 부착되어 상기 사용자의 심박변이도를 측정하는 단계; (2) 상기 단계 (1)에서 측정한 상기 심박변이도를 이용하여 사용자별 임계값 및 사용자별 정상 심박을 분석하는 단계; 및 (3) 상기 단계 (1)에서 측정한 상기 심박변이도가 상기 단계 (2)에서 분석한 임계값보다 낮아지는 경우, 상기 사용자별 정상 심박으로 유도하도록 진동을 제공하는 단계를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
본 발명에서 제안하고 있는 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서 및 트래킹 방법에 따르면, 심박변이도가 낮아지면 불안과 주의 산만, 신체 성능 저하 등과 연결되기 때문에 이러한 심박변이도를 센싱하고, 센싱된 심박변이도에 따라 심박변이도를 개선시킬 수 있도록 자극을 줄 수 있다.
또한, 본 발명에서 제안하고 있는 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서 및 트래킹 방법에 따르면, 심박변이도를 센싱하고, 센싱된 심박변이도를 분석하여 사용자 별로 이상 범위를 판단함으로써, 심박변이도가 이상 범위로 측정되면 사용자에게 최적화된 정상적인 진동을 피드백하여 정상 심박을 유도함으로써 사용자의 스트레스를 감소시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 사용자의 정신적, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래킹 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 (1) 사용자의 심장 주변에 부착되어 상기 사용자의 심박변이도를 측정하는 단계; (2) 상기 단계 (1)에서 측정한 상기 심박변이도를 이용하여 사용자별 임계값 및 사용자별 정상 심박을 분석하는 단계; 및 (3) 상기 단계 (1)에서 측정한 상기 심박변이도가 상기 단계 (2)에서 분석한 임계값보다 낮아지는 경우, 상기 사용자별 정상 심박으로 유도하도록 진동을 제공하는 단계를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
본 발명에서 제안하고 있는 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서 및 트래킹 방법에 따르면, 심박변이도가 낮아지면 불안과 주의 산만, 신체 성능 저하 등과 연결되기 때문에 이러한 심박변이도를 센싱하고, 센싱된 심박변이도에 따라 심박변이도를 개선시킬 수 있도록 자극을 줄 수 있다.
또한, 본 발명에서 제안하고 있는 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서 및 트래킹 방법에 따르면, 심박변이도를 센싱하고, 센싱된 심박변이도를 분석하여 사용자 별로 이상 범위를 판단함으로써, 심박변이도가 이상 범위로 측정되면 사용자에게 최적화된 정상적인 진동을 피드백하여 정상 심박을 유도함으로써 사용자의 스트레스를 감소시킬 수 있다.
Description
본 발명은 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서 및 트래킹 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 사용자의 정신적, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서 및 트래킹 방법에 관한 것이다.
전 세계적인 급속한 고령화로 인해 헬스 케어 문제가 심각한 사회적 부담이 되고 있다. 특히, 국내 고령화 속도는 세계 최고 수준으로, 2017년 고령 사회(14%), 2026년 초고령사회(20.8%)에 진입할 예정이다(통계청, 2013 고령자 통계 참조). 고령화와 만성질환자의 증가로 인해 급격한 사회경제적 비용의 증가가 예상됨에 따라, 질병 등의 조기대응체계에 대한 니즈가 증가하고 있다.
한편, 현대 사회가 고도로 복잡해짐에 따라 현대인들은 극도의 스트레스 환경에 노출되어 있다. 예를 들어, 몸에 이상 증상이 발견되어 병원을 찾아가면 진단 결과가 ‘이상 없음’이거나 ‘스트레스’가 원인인 경우가 많다. 이처럼 현대 사회에서는 스트레스로 인한 질환 및 사회적 비용이 지속적으로 발생하고 있는 실정이다. 따라서 스트레스는 현대인의 건강과 직결되어 있다고 할 수 있으며, 스트레스 소진에 따라 몸의 이상 여부를 좌지우지할 수 있다고 해도 과언이 아니다.
이에 개인의 생체 신호를 모니터링하여 건강 이상 여부를 확인하려는 시도가 이루어지고 있다. 생체 신호를 통해 건강에 문제가 있는지 여부를 미리 확인할 수 있다면, 조기에 대응함으로써 사회적 비용을 절감시킬 수 있기 때문이다.
도 1은 심박수를 측정하는 생체 신호 측정 디바이스를 도시한 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 대부분의 생체 신호 측정 디바이스는 단순히 심박수를 측정하여 생체 신호를 모니터링하고 있다. 그러나 심박수만으로는 건강에 문제가 있는지 여부를 판단하여 조기에 예방할 수 없으며, 특히 스트레스로 인한 이상 여부를 확인하기 어렵다는 문제점이 있다.
더욱이, 이러한 생체 신호 측정 디바이스는 심박수 등을 측정하는 것으로 생체 신호를 모니터링할 수 있으나, 사용자에게 피드백을 주어 스트레스를 완화시킬 수 있는 기능은 전무한 실정이다.
관련된 선행 기술로서, 한국 공개특허 제10-2015-0109112호 ‘심박수 측정 장치 및 방법’ 등이 제안된 바 있다.
본 발명은 기존에 제안된 방법들의 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 심박변이도가 낮아지면 불안과 주의 산만, 신체 성능 저하 등과 연결되기 때문에 이러한 심박변이도를 센싱하고, 센싱된 심박변이도에 따라 심박변이도를 개선시킬 수 있도록 자극을 줄 수 있는, 사용자의 정신적, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서 및 트래킹 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 심박변이도를 센싱하고, 센싱된 심박변이도를 분석하여 사용자 별로 이상 범위를 판단함으로써, 심박변이도가 이상 범위로 측정되면 사용자에게 최적화된 정상적인 진동을 피드백하여 정상 심박을 유도함으로써 사용자의 스트레스를 감소시킬 수 있는, 사용자의 정신적, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서 및 트래킹 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서는,
사용자의 심장 주변에 부착되어 상기 사용자의 심박변이도를 측정하는 측정부;
상기 측정부에서 측정한 상기 심박변이도를 이용하여 사용자별 임계값 및 사용자별 정상 심박을 분석하는 분석부; 및
상기 측정부에서 측정한 상기 심박변이도가 상기 분석부에서 분석한 상기 사용자별 임계값보다 낮아지는 경우, 상기 사용자별 정상 심박으로 유도하도록 진동을 제공하는 진동부를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 진동부는,
2분 내지 4분 동안 진동을 제공할 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 진동부는,
상기 심박변이도를 130% 내지 150%까지 끌어올릴 수 있도록 자극을 줄 수 있다.
바람직하게는, 상기 분석부는,
학습 데이터를 이용하여 학습한 스트레스 분석 모델에 의해 상기 사용자별 임계값을 분석할 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 스트레스 분석 모델은,
신경망 모델일 수 있다.
바람직하게는,
상기 측정부에서 측정한 상기 심박변이도를 실시간으로 저장하는 저장부를 더 포함할 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 저장부는,
상기 측정부에서 측정한 상기 심박변이도의 변화에 따라 상기 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 더 저장할 수 있다.
더욱더 바람직하게는,
상기 측정부에서 측정한 심박변이도가 상기 분석부에서 분석한 사용자별 임계값보다 낮아지는 경우, 사용자 디바이스에 입력 알람을 송신할 수 있다.
더욱더 바람직하게는, 상기 저장부는,
상기 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 점수화하여 저장할 수 있다.
더욱더 바람직하게는, 상기 분석부는,
상기 저장부에서 저장한 상기 심박변이도와, 상기 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 이용하여 상기 스트레스 분석 모델을 학습할 수 있다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래킹 방법은,
(1) 사용자의 심장 주변에 부착되어 상기 사용자의 심박변이도를 측정하는 단계;
(2) 상기 단계 (1)에서 측정한 상기 심박변이도를 이용하여 사용자별 임계값 및 사용자별 정상 심박을 분석하는 단계; 및
(3) 상기 단계 (1)에서 측정한 상기 심박변이도가 상기 단계 (2)에서 분석한 임계값보다 낮아지는 경우, 상기 사용자별 정상 심박으로 유도하도록 진동을 제공하는 단계를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 단계 (3)은,
2분 내지 4분 동안 진동을 제공할 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 단계 (3)은,
상기 심박변이도를 130% 내지 150%까지 끌어올릴 수 있도록 자극을 줄 수 있다.
바람직하게는, 상기 단계 (3)은,
학습 데이터를 이용하여 학습한 스트레스 분석 모델에 의해 상기 사용자별 임계값을 분석할 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 스트레스 분석 모델은,
신경망 모델일 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 단계 (2) 및 상기 단계 (3) 사이에,
(2.5) 상기 단계 (2)에서 측정한 상기 심박변이도를 실시간으로 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
더욱더 바람직하게는, 상기 단계 (2.5)는,
상기 단계 (2)에서 측정한 상기 심박변이도의 변화에 따라 상기 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 더 저장할 수 있다.
더욱더 바람직하게는,
(4) 상기 단계 (1)에서 측정한 심박변이도가 상기 단계 (3)에서 분석한 사용자별 임계값보다 낮아지는 경우, 사용자 디바이스에 입력 알람을 송신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
더욱더 바람직하게는, 상기 단계 (2.5)는,
상기 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 점수화하여 저장할 수 있다.
더욱더 바람직하게는, 상기 단계 (3)은,
상기 단계 (2.5)에서 저장한 상기 심박변이도와, 상기 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 이용하여 상기 스트레스 분석 모델을 학습할 수 있다.
본 발명에서 제안하고 있는 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서 및 트래킹 방법에 따르면, 심박변이도가 낮아지면 불안과 주의 산만, 신체 성능 저하 등과 연결되기 때문에 이러한 심박변이도를 센싱하고, 센싱된 심박변이도에 따라 심박변이도를 개선시킬 수 있도록 자극을 줄 수 있다.
또한, 본 발명에서 제안하고 있는 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서 및 트래킹 방법에 따르면, 심박변이도를 센싱하고, 센싱된 심박변이도를 분석하여 사용자 별로 이상 범위를 판단함으로써, 심박변이도가 이상 범위로 측정되면 사용자에게 최적화된 정상적인 진동을 피드백하여 정상 심박을 유도함으로써 사용자의 스트레스를 감소시킬 수 있다.
도 1은 심박수를 측정하는 생체 신호 측정 디바이스를 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서의 구성을 도시한 도면.
도 3은 심박변이도(Heart Rate Variability; HRV)를 측정하는 모습을 도시한 도면.
도 4는 불안 상태와 안정 상태에서의 심박변이도를 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서의 분석부에서 사용자별 임계값을 분석하는 모습을 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서의 분석부에서 스트레스 분석 모델을 도시한 도면.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서에 의해 심박변이도가 상승하는 모습을 도시한 도면.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서에서 알람부가 사용자 디바이스에 입력 알람을 전송하는 모습을 도시한 도면.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서에서 저장부가 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 점수화하여 저장하는 모습을 도시한 도면.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래킹 방법의 구성을 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서의 구성을 도시한 도면.
도 3은 심박변이도(Heart Rate Variability; HRV)를 측정하는 모습을 도시한 도면.
도 4는 불안 상태와 안정 상태에서의 심박변이도를 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서의 분석부에서 사용자별 임계값을 분석하는 모습을 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서의 분석부에서 스트레스 분석 모델을 도시한 도면.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서에 의해 심박변이도가 상승하는 모습을 도시한 도면.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서에서 알람부가 사용자 디바이스에 입력 알람을 전송하는 모습을 도시한 도면.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서에서 저장부가 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 점수화하여 저장하는 모습을 도시한 도면.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래킹 방법의 구성을 도시한 도면.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일 또는 유사한 부호를 사용한다.
덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 ‘연결’되어 있다고 할 때, 이는 ‘직접적으로 연결’되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 ‘간접적으로 연결’되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 ‘포함’한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서의 구성을 도시한 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서(100)는, 측정부(110), 분석부(120) 및 진동부(130)를 포함할 수 있고, 저장부(140)를 더 포함할 수 있다. 이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서(100)의 각각의 구성에 대해 상세히 설명하기로 한다.
도 3은 심박변이도(Heart Rate Variability; HRV)를 측정하는 모습을 도시한 도면이다. 측정부(110)는, 사용자의 심장 주변에 부착되어 사용자의 심박변이도를 측정할 수 있다. 여기서, 심박변이도는 시간에 따른 심박의 주기적인 변화를 의미한다. 심박수는 동방결절(Sinus node)에 있는 심박 조율 세포의 고유의 자발성에 자율신경계가 영향을 미쳐 결정된다. 동방결절은 교감신경과 부교감신경 모두의 지배를 받고 이들의 서로 상반된 작용을 통해 균형을 이루어 심박수를 조정한다. 심박변이도는 동방결절에 영향을 미치는 교감신경과 부교감신경 사이의 상호 작용과 관련이 있으며, 기록상으로 나타나는 심박동수의 시간에 따른 변화를 의미하는 것이 아니라, 순간적인 심박동과 심박동 간격의 변동을 반영할 수 있다. 도 3을 참조하면, 측정부(110)는, 심박동과 심박동 사이의 간격(R-R Interval)을 측정하여 심박변이도를 측정할 수 있다. 이러한 측정부(110)는, 심박 센서를 통해 심박변이도를 측정할 수 있으나, 심박변이도를 측정할 수 있다면 그 구체적인 실시예로 제한되지 않는다.
도 4는 불안 상태와 안정 상태에서의 심박변이도를 도시한 도면이다. 도 4에서, 위의 그래프는 심리적 불안 상태의 심박변이도이며, 아래는 심리적 안정 상태에서의 심박변이도이다. 심박변이도는 내·외적인 환경 요인에 의한 자율신경계의 항상성 조절 매커니즘을 추적할 수 있는 평가 수단으로 사용될 수 있다. 건강한 사람의 경우 심박변이도가 불규칙하고 복잡한 양상을 보이는데, 이는 환경 변화에 민감하게 반응하여 빠른 시간 내에 생리적인 균형 상태에 이를 수 있음을 의미한다. 반면, 심박변이도의 감소는 심박동의 역동적 변화와 복잡성이 감소되었음을 의미하며, 결과적으로 환경에 대한 체내 적응 능력이 감소된 상태이다. 특히, 도 4를 참조하면, 심박변이도의 감소는 현재 심리적 불안 또는 스트레스 상태에 놓여있음을 의미하는 지표일 수 있다. 따라서 측정부(110)는, 심박변이도를 측정함으로써, 사용자의 스트레스를 간접적으로 측정할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서의 분석부(120)에서 사용자별 임계값을 분석하는 모습을 도시한 도면이다. 분석부(120)는, 측정부(110)에서 측정한 심박변이도를 이용하여 사용자별 임계값 및 사용자별 정상 심박을 분석할 수 있다. 이때, 개인마다 느끼는 스트레스의 차이에 따라 정상 심박 및 심박변이도가 이상 범위에 해당하는 기준치가 다를 수 있다. 분석부(120)는, 사용자별로 심박수가 이상 범위에 해당하는 것을 판단할 수 있도록 사용자별로 임계값과 정상 심박을 분석할 수 있다. 예를 들어, 사용자 A의 경우 이상 범위에 해당하는 심박변이도의 기준이 임계값 A일 수 있으며, 사용자 B의 경우 이상 범위에 해당하는 심박변이도의 기준이 임계값 B일 수 있다. 따라서 분석부(120)는 일괄적인 기준이 아니라, 사용자별로 상이한 기준인 임계값을 분석할 수 있으며, 개개인에 최적화된 이상 범위의 기준을 도출할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서의 분석부(120)에서 스트레스 분석 모델을 도시한 도면이다. 분석부(120)는, 학습 데이터를 이용하여 학습한 스트레스 분석 모델에 의해 사용자별 임계값과 정상 심박을 분석할 수 있다. 이때, 스트레스 분석 모델은, 도 6에 도시된 바와 같이, 신경망 모델일 수 있다. 그러나 스트레스 분석 모델은 신경망 모델에 한정되는 것은 아니며, 사용자별 임계값과 정상 심박을 출력할 수 있다면 구체적인 종류에 상관없이 스트레스 분석 모델로 사용될 수 있다. 분석부(120)에서 스트레스 분석 모델을 생성하는 방법은 후술하여 설명한다.
진동부(130)는, 측정부(110)에서 측정한 심박변이도가 분석부(120)에서 분석한 사용자별 임계값보다 낮아지는 경우, 사용자별 정상 심박으로 유도하도록 진동을 제공할 수 있다. 즉, 측정부(110)에서 측정한 심박변이도가 임계값보다 낮은 이상 범위로 들어가면, 진동부(130)가 사용자에게 진동을 피드백하여 정상 심박을 유도함으로써 낮아진 심박변이도를 개선시키고, 결과적으로 사용자의 스트레스를 감소시킬 수 있다. 이때, 사용자별로 정상 심박이 다를 수 있으므로 진동부(130)는, 분석부(120)에서 사용자별로 분석한 정상 심박을 유도하도록 진동을 제공할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서에 의해 심박변이도가 상승하는 모습을 도시한 도면이다. 진동부(130)는, 2분 내지 4분 동안 진동을 제공할 수 있다. 바람직하게는, 진동부(130)는, 3분 동안 진동을 제공할 수 있다. 한편, 진동부(130)는, 심박변이도를 130% 내지 150%까지 끌어올릴 수 있도록 자극을 줄 수 있다. 바람직하게는, 진동부(130)는, 심박변이도를 140%까지 끌어올릴 수 있도록 자극을 줄 수 있다. 즉, 진동부(130)는, 2분 내지 4분이면 임계값 이하로 낮아진 심박변이도를 130% 내지 150%까지 끌어올릴 수 있도록 자극을 줄 수 있다. 즉, 도 7에 도시된 바와 같이, 진동부(130)는, 진동 자극에 의해 심박변이도가 상승할 수 있도록 유도할 수 있다.
한편, 진동부(130)는, 스트레스 트래커 센서 내부에서 진동을 제공할 수 있다. 따라서 하나의 스트레스 트래커 센서에서 심박변이도를 감지하고 동시에 진동을 제공할 수 있다. 즉, 진동부(130)는, 심박변이도를 감지한 곳에서 동시에 진동 자극을 제공함으로써 일체화된 하나의 통합된 스트레스 트래커 센서를 제공할 수 있다.
저장부(140)는, 측정부(110)에서 측정한 심박변이도를 실시간으로 저장할 수 있다. 저장부(140)는, 측정부(110)에서 측정한 심박변이도를 실시간으로 수신하여 데이터화함으로써 저장할 수 있으며, 이에 심박변이도에 대한 로그(Log)를 제공할 수 있다. 실시예에 따라서는, 진동부(130)는, 외부에서 접속하는 사용자 디바이스에 심박변이도를 제공할 수 있다. 즉, 사용자가 사용자 디바이스를 통해 저장부(140)에 접속하여 심박변이도 기록을 확인하고, 심박변이도 변화를 확인할 수 있다.
한편, 저장부(140)는, 측정부(110)에서 측정한 심박변이도의 변화에 따라 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 더 저장할 수 있다. 실시예에 따라서는, 저장부(140)는, 외부에서 접속하는 사용자 디바이스로부터 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 입력받아 저장할 수 있다. 예를 들어, 심박변이도가 낮아진 경우, 저장부(140)는, 그 시점에서 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 입력받아 저장할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서에서 알람부(150)가 사용자 디바이스에 입력 알람을 전송하는 모습을 도시한 도면이다. 도 8에 도시된 바와 같이, 알람부(150)는, 측정부(110)에서 측정한 심박변이도가 분석부(120)에서 분석한 사용자별 임계값보다 낮아지는 경우, 사용자 디바이스에 입력 알람을 송신할 수 있다. 즉, 심박변이도가 임계값보다 낮아지는 경우, 그 시점에서 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 입력받을 수 있도록 사용자 디바이스에 알람을 송신할 수 있다. 이때, 실시예에 따라서는, 알람부(150)는, 설정에 따라 사용자 디바이스에 입력 알람을 송신하지 않을 수도 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서에서 저장부(140)가 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 점수화하여 저장하는 모습을 도시한 도면이다. 도 9에 도시된 바와 같이, 저장부(140)는, 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 점수화하여 저장할 수 있다. 도 9를 참조하면, 예를 들어 사용자의 느낌을 점수화하는 경우, 저장부(140)는, 행복함, 중립, 슬픔, 놀람 및 화남 중에서 하나를 선택하도록 하고, 해당 느낌에 대한 점수를 저장할 수 있다. 동일한 방식으로, 사용자의 생각 및 감정에 대해서도, 저장부(140)는, 선택지에서 하나를 선택하고, 그 선택에 대한 점수를 저장할 수 있다. 즉, 스트레스 상황에 가까울수록 높은 점수가 할당될 수 있다.
한편, 도 6을 참조하면, 심박변이도와 점수화된 사용자의 생각, 감정 및 느낌은 스트레스 분석 모델에서 입력 변수로 제공될 수 있다. 즉, 스트레스 분석 모델은 심박변이도와, 점수화된 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 입력하면, 사용자별 임계값 및 사용자별 정상 심박을 출력할 수 있다. 스트레스 분석 모델은, 사용자별 심박변이도와, 점수화된 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 학습 데이터로 사용하여 사용자별로 다르게 학습될 수 있다. 분석부(120)는, 저장부(140)가 저장한 심박변이도와, 점수화된 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 누적하여 스트레스 분석 모델을 학습시킬 수 있다. 이에 스트레스 분석 모델은 더욱 정교하게 사용자별 임계값 및 사용자별 정상 심박을 분석할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래킹 방법의 구성을 도시한 도면이다. 도 10에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래킹 방법은, 사용자의 심장 주변에 부착되어 사용자의 심박변이도를 측정하는 단계(S100), 단계 S100에서 측정한 심박변이도를 이용하여 사용자별 임계값 및 사용자별 정상 심박을 분석하는 단계(S200), 및 단계 S100에서 측정한 심박변이도가 단계 S200에서 분석한 임계값보다 낮아지는 경우, 사용자별 정상 심박으로 유도하도록 진동을 제공하는 단계(S300)를 포함할 수 있으며, 단계 S200에서 측정한 상기 심박변이도를 실시간으로 저장하는 단계(S250) 및 단계 S100에서 측정한 심박변이도가 단계 S300에서 분석한 사용자별 임계값보다 낮아지는 경우, 사용자 디바이스에 입력 알람을 송신하는 단계(S400)를 더 포함할 수 있다. 이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래킹 방법의 각각의 구성에 대해 상세히 설명하기로 한다.
단계 S100에서는, 사용자의 심장 주변에 부착되어 사용자의 심박변이도를 측정할 수 있다.
단계 S200에서는, 단계 S100에서 측정한 심박변이도를 이용하여 사용자별 임계값 및 사용자별 정상 심박을 분석할 수 있다.
단계 S250에서는, 단계 S200에서 측정한 심박변이도를 실시간으로 저장할 수 있다. 또한, 단계 S250에서는, 단계 S200에서 측정한 심박변이도의 변화에 따라 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 더 저장할 수 있다.
한편, 단계 S250에서는, 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 점수화하여 저장할 수 있다.
단계 S300에서는, 단계 S100에서 측정한 심박변이도가 단계 S200에서 분석한 임계값보다 낮아지는 경우, 사용자별 정상 심박으로 유도하도록 진동을 제공할 수 있다. 이때, 단계 S300에서는, 2분 내지 4분 동안 진동을 제공할 수 있다. 또한, 단계 S200에서는, 심박변이도를 130% 내지 150%까지 끌어올릴 수 있도록 자극을 줄 수 있다.
한편, 단계 S300에서는, 학습 데이터를 이용하여 학습한 스트레스 분석 모델에 의해 사용자별 임계값을 분석할 수 있다. 이때, 스트레스 분석 모델은 신경망 모델일 수 있다.
또한, 단계 S300에서는, 단계 S250에서 저장한 심박변이도와, 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 이용하여 스트레스 분석 모델을 학습할 수 있다.
단계 S400에서는, 단계 S100에서 측정한 심박변이도가 단계 S300에서 분석한 사용자별 임계값보다 낮아지는 경우, 사용자 디바이스에 입력 알람을 송신할 수 있다.
전술한 바와 같이, 본 발명에서 제안하고 있는 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서 및 트래킹 방법에 따르면, 심박변이도가 낮아지면 불안과 주의 산만, 신체 성능 저하 등과 연결되기 때문에 이러한 심박변이도를 센싱하고, 센싱된 심박변이도에 따라 심박변이도를 개선시킬 수 있도록 자극을 줄 수 있다. 또한, 본 발명에서 제안하고 있는 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서 및 트래킹 방법에 따르면, 심박변이도를 센싱하고, 센싱된 심박변이도를 분석하여 사용자 별로 이상 범위를 판단함으로써, 심박변이도가 이상 범위로 측정되면 사용자에게 최적화된 정상적인 진동을 피드백하여 정상 심박을 유도함으로써 사용자의 스트레스를 감소시킬 수 있다.
이상 설명한 본 발명은 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양한 변형이나 응용이 가능하며, 본 발명에 따른 기술적 사상의 범위는 아래의 청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.
100: 스트레스 트래커 센서
110: 측정부
120: 분석부
130: 진동부
140: 저장부
150: 알람부
S100: 사용자의 심장 주변에 부착되어 사용자의 심박변이도를 측정하는 단계
S200: 단계 S100에서 측정한 심박변이도를 이용하여 사용자별 임계값 및 사용자별 정상 심박을 분석하는 단계
S250: 단계 S200에서 측정한 심박변이도를 실시간으로 저장하는 단계
S300: 단계 S100에서 측정한 심박변이도가 단계 S200에서 분석한 임계값보다 낮아지는 경우, 사용자별 정상 심박으로 유도하도록 진동을 제공하는 단계
S400: 단계 S100에서 측정한 심박변이도가 단계 S300에서 분석한 사용자별 임계값보다 낮아지는 경우, 사용자 디바이스에 입력 알람을 송신하는 단계
110: 측정부
120: 분석부
130: 진동부
140: 저장부
150: 알람부
S100: 사용자의 심장 주변에 부착되어 사용자의 심박변이도를 측정하는 단계
S200: 단계 S100에서 측정한 심박변이도를 이용하여 사용자별 임계값 및 사용자별 정상 심박을 분석하는 단계
S250: 단계 S200에서 측정한 심박변이도를 실시간으로 저장하는 단계
S300: 단계 S100에서 측정한 심박변이도가 단계 S200에서 분석한 임계값보다 낮아지는 경우, 사용자별 정상 심박으로 유도하도록 진동을 제공하는 단계
S400: 단계 S100에서 측정한 심박변이도가 단계 S300에서 분석한 사용자별 임계값보다 낮아지는 경우, 사용자 디바이스에 입력 알람을 송신하는 단계
Claims (20)
- 사용자의 심장 주변에 부착되어 상기 사용자의 심박변이도를 측정하는 측정부;
상기 측정부에서 측정한 상기 심박변이도를 이용하여 사용자별 임계값 및 사용자별 정상 심박을 분석하는 분석부;
상기 측정부에서 측정한 상기 심박변이도가 상기 분석부에서 분석한 상기 사용자별 임계값보다 낮아지는 경우, 상기 사용자별 정상 심박으로 유도하도록 진동을 제공하는 진동부; 및
상기 측정부에서 측정한 상기 심박변이도를 실시간으로 저장하는 저장부를 포함하며,
상기 저장부는,
상기 측정부에서 측정한 상기 심박변이도의 변화에 따라 상기 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 더 저장하는 것을 특징으로 하는, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서.
- 제1항에 있어서, 상기 진동부는,
2분 내지 4분 동안 진동을 제공하는 것을 특징으로 하는, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서.
- 제2항에 있어서, 상기 진동부는,
상기 심박변이도를 130% 내지 150%까지 끌어올릴 수 있도록 자극을 주는 것을 특징으로 하는, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서.
- 제1항에 있어서, 상기 분석부는,
학습 데이터를 이용하여 학습한 스트레스 분석 모델에 의해 상기 사용자별 임계값을 분석하는 것을 특징으로 하는, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서.
- 제4항에 있어서, 상기 스트레스 분석 모델은,
신경망 모델인 것을 특징으로 하는, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서.
- 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 측정부에서 측정한 심박변이도가 상기 분석부에서 분석한 사용자별 임계값보다 낮아지는 경우, 사용자 디바이스에 입력 알람을 송신하는 알람부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서.
- 제4항에 있어서, 상기 저장부는,
상기 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 점수화하여 저장하는 것을 특징으로 하는, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서.
- 제9항에 있어서, 상기 분석부는,
상기 저장부에서 저장한 상기 심박변이도와, 상기 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 이용하여 상기 스트레스 분석 모델을 학습하는 것을 특징으로 하는, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서.
- 사용자의 정신적, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래커 센서가,
(1) 측정부가, 사용자의 심장 주변에 부착되어 상기 사용자의 심박변이도를 측정하는 단계;
(2) 분석부가, 상기 단계 (1)에서 측정한 상기 심박변이도를 이용하여 사용자별 임계값 및 사용자별 정상 심박을 분석하는 단계;
(2.5) 저장부가, 상기 단계 (2)에서 측정한 상기 심박변이도를 실시간으로 저장하는 단계; 및
(3) 진동부가, 상기 단계 (1)에서 측정한 상기 심박변이도가 상기 단계 (2)에서 분석한 임계값보다 낮아지는 경우, 상기 사용자별 정상 심박으로 유도하도록 진동을 제공하는 단계를 포함하며,
상기 단계 (2.5)는,
상기 저장부가, 상기 단계 (2)에서 측정한 상기 심박변이도의 변화에 따라 상기 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 더 저장하는 것을 특징으로 하는, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래킹 방법.
- 제11항에 있어서, 상기 단계 (3)은,
상기 진동부가, 2분 내지 4분 동안 진동을 제공하는 것을 특징으로 하는, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래킹 방법.
- 제12항에 있어서, 상기 단계 (3)은,
상기 진동부가, 상기 심박변이도를 130% 내지 150%까지 끌어올릴 수 있도록 자극을 주는 것을 특징으로 하는, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래킹 방법.
- 제11항에 있어서, 상기 단계 (2.5) 이후에는,
상기 분석부가, 학습 데이터를 이용하여 학습한 스트레스 분석 모델에 의해 상기 사용자별 임계값을 분석하는 것을 특징으로 하는, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래킹 방법.
- 제14항에 있어서, 상기 스트레스 분석 모델은,
신경망 모델인 것을 특징으로 하는, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래킹 방법.
- 삭제
- 삭제
- 제11항에 있어서,
(4) 알람부가, 상기 단계 (1)에서 측정한 심박변이도가 상기 단계 (3)에서 분석한 사용자별 임계값보다 낮아지는 경우, 사용자 디바이스에 입력 알람을 송신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래킹 방법.
- 제14항에 있어서, 상기 단계 (2.5)는,
상기 저장부가, 상기 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 점수화하여 저장하는 것을 특징으로 하는, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래킹 방법.
- 제19항에 있어서, 상기 단계 (2.5) 이후에는,
상기 분석부가, 상기 단계 (2.5)에서 저장한 상기 심박변이도와, 상기 사용자의 생각, 감정 및 느낌 중 적어도 어느 하나를 이용하여 상기 스트레스 분석 모델을 학습하는 것을 특징으로 하는, 신체적 스트레스를 감소시켜 주는 인공지능 기반 웨어러블 패치형 스트레스 트래킹 방법.
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