KR102083125B1 - 퇴행성 뇌질환자의 측위 분석 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 퇴행성 뇌질환자의 이동경로를 추적할 수 있는 추적 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 위치 측위 기술을 통해 퇴행성 뇌질환자의 일생 생활 이동 및 행동상태 정보를 수집하고 수집된 정보를 통해 실시간 이동 및 행동패턴 데이터를 분석하는 퇴행성 뇌질환자의 측위 분석 방법에 관한 것이다.
상기 과제의 해결 수단에 의해, 본 발명은 퇴행성 뇌질환자의 이동경로를 추적할 수 있는 측위 분석 방법을 제공할 수 있다. 또한, 본 발명은 퇴행성 뇌질환자의 증상 및 경도의 형태에 따른 일상 생활공간 행동패턴 정보를 수집할 수 있다. 또한, 본 발명은 실시간 위치를 측정하는 노드기반 및 기점기반을 통해 개선된 측위 분석 방법을 제공할 수 있다.
상기 과제의 해결 수단에 의해, 본 발명은 퇴행성 뇌질환자의 이동경로를 추적할 수 있는 측위 분석 방법을 제공할 수 있다. 또한, 본 발명은 퇴행성 뇌질환자의 증상 및 경도의 형태에 따른 일상 생활공간 행동패턴 정보를 수집할 수 있다. 또한, 본 발명은 실시간 위치를 측정하는 노드기반 및 기점기반을 통해 개선된 측위 분석 방법을 제공할 수 있다.
Description
본 발명은 퇴행성 뇌질환자의 이동경로를 추적할 수 있는 측위 분석 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 측위 분석 방법을 통해 퇴행성 뇌질환자의 일생 생활 이동 및 행동상태 정보를 수집하고 수집된 정보를 통해 실시간 이동 및 행동패턴 데이터를 분석하는 퇴행성 뇌질환자의 측위 분석 방법에 관한 것이다.
ICT 기술이 급속하게 발달 및 활용되고 있음에 따라 다양한 서비스 및 시스템의 융합이 빠르게 진행되고 있으며 개인이 소지하고 있는 기기의 성능 향상과 위치 분석기술 발달의 접목을 통해 GPS 및 Wi-Fi를 통한 ICT 기술이 실생활에 적용되었다. 이러한 기술을 응용하여 급증하는 퇴행성 뇌질환자의 증상 및 경도가 다양한 형태로 발생되고 있으나 이러한 행동 패턴을 고려한 케어 시스템이 미흡한 실정이다.
치매 환자의 일상생활 능력평가는 육체적 일생 생활 능력과 도구적 일상생활 능력으로 평가 척도를 구분하는데 이러한 평가를 통해 이상행동, 인지기능, 일상생활능력평가는 치료 및 재활의 근거 치침으로 활용되고 있으나 환자의 질환 진행과 특성을 고려하지 못하고 있으며, 실시간 임상증상을 고려하여 개인별 맞춤 치료 및 재활의 근거 치침을 구성하기 위해서는 많은 시간과 인력, 비용이 발생하여 전문 의료기관과 요양기관에서는 시행하지 못하는 실정이다.
이러한 행동 및 정신 이상증상은 조기 발견을 통한 맞춤 케어는 많은 인력과 비용, 시간이 소요되고 여러 임상특징의 문제점이 발생하게 된다. 환자의 이상 행동증상 패턴과 행동장애 평가를 실시간으로 파악하고, 종합적 정보를 통해 치료 및 재활 방향을 설정하여, 환자 개인의 질환별 특성을 고려한 치료반응 효와 케어비용의 절감 효과 그리고 실시간 모니터링으로 환자의 일살 생활 관리의 효율이 필요하다.
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위해서 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 퇴행성 뇌질환자의 이동경로를 추적할 수 있는 측위 분석 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 퇴행성 뇌질환자의 증상 및 경도의 형태에 따른 일상 생활공간 행동패턴 정보를 수집하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 실시간 위치를 측정하는 노드기반 및 기점기반을 통해 개선된 측위 방법을 제공하는 것이다.
발명이 해결하고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명에 따른 퇴행성 뇌질환자의 측위 분석 방법은,
퇴행성 뇌질환자에 부착되는 스마트밴드부(10)의 좌표값을 얻는 좌표식별부(100)에서 제1단계를 실행하고, 상기 퇴행성 뇌질환자를 관리하는 관리자가 실행하는 웹관리자부(200)에서 제2단계를 각각 실행하되,
상기 제1단계는,
상기 좌표식별부(100)에 마련된 송수신부(110)는 사물에 부착되어 블루투스 시그널을 사방으로 발산하는 BLE 기반의 비콘부(20)로부터 수신 받은 시그널을 검색하는 제1-1단계;
상기 송수신부(110)가 상기 시그널이 RSSI의 신호가 맞는지 확인하여 상기 신호가 맞는 경우 다음 단계를 진행하고 틀린 경우 상기 제1-1단계를 재수행하도록 설정하는 제1-2단계;
상기 제1-2단계에서 상기 비콘부(20)에서 발산한 RSSI의 신호가 맞는지 확인된 경우, 상기 좌표식별부(100)의 신호확인부(120)가 RSSI의 누적 신호 횟수가 기설정된 횟수를 초과하는지 여부를 확인하여 상기 누적 신호가 초과한 경우 다음 단계를 진행하고 아닌 경우 상기 제1-1단계를 재수행하도록 설정하는 제1-3단계;
상기 좌표식별부(100)의 신호계산부(130)가 상기 RSSI의 누적 신호값의 평균값 또는 중간값을 계산하는 제1-4단계;
상기 신호계산부(130)가 상기 RSSI의 평균값 또는 중간값을 거리로 환산하는 제1-5단계;
상기 송수신부(110)가 상기 제1-1단계에서 시그널을 발산한 비콘부(20) 이외에 다른 비콘부(20)에서 발산하는 시그널이 있는지 여부를 확인하고, 상기 다른 비콘부(20)에서 발산하는 시그널이 있는 경우 상기 제1-2단계부터 재실행하는 제1-6단계;
상기 제1-6단계에서 상기 다른 비콘부(20)에서 발산하는 시그널이 없는 경우, 상기 신호계산부(130)가 상기 비콘부(20)의 거리값이 기설정된 값을 초과하는지 여부를 확인하는 제1-7단계;
상기 신호계산부(130)가 상기 제1-7단계에서 상기 비콘부(20)의 거리값이 기설정된 값을 초과하는 경우, 삼변측량 알고리즘을 이용하여 상기 스마트밴드부(10)의 위치값(x’, y‘)을 계산하는 제1-8단계;
상기 좌표식별부(100)의 제1서버(140)가 상기 계산된 위치값(x’, y‘)을 저장하는 제1-9단계;
상기 신호계산부(130)가 기설정된 시간 동안 시간 간격을 두어 상기 제1-9단계까지 발생한 데이터 처리를 완료하는 제1-10단계; 및
상기 제1-2단계 내지 1-6단계를 기설정된 횟수로 반복하도록 마련된 것을 특징으로 하고,
상기 제2단계는,
상기 웹관리자부(200)의 식별부(210)가 상기 비콘부(20)의 식별 정보를 수신하는 제2-1단계;
상기 식별부(210)는 미리 저장된 상기 비콘부(20)의 식별 정보와 상기 제2-1단계에서 수신 받은 식별 정보의 여부를 확인하여 상기 식별 정보가 맞는 경우 다음 단계를 진행하고 틀린 경우 상기 제2-1단계를 재수행하도록 설정하는 제2-2단계;
상기 제2-2단계에서 상기 비콘부(20)의 식별 정보가 맞는 경우 상기 웹관리자부(200)의 서버부(220)가 상기 비콘부(20)의 식별 정보를 저장하는 제2-3단계;
상기 식별부(210)가 상기 스마트밴드부(10)의 식별 정보를 수신하는 제2-4단계;
상기 식별부(210)는 미리 저장된 상기 스마트밴드부(10)의 식별 정보와 상기 제2-4단계에서 수신 받은 식별 정보의 여부를 확인하여 상기 식별 정보가 맞는 경우 다음 단계를 진행하고 틀린 경우 상기 제2-4단계를 재수행하도록 설정하는 제2-5단계;
상기 제2-5단계에서 상기 스마트밴드부(10)의 식별 정보가 맞는 경우 상기 웹관리자부(200)의 제2서버부(220)가 상기 스마트밴드부(10)의 식별 정보를 저장하는 제2-6단계;
상기 퇴행성 뇌질환자가 생활하는 생활공간 중 미리 저장된 방과 상기 비콘부(20)의 초기 좌표를 설정하고, 상기 비콘부(20)간의 최소 거리를 설정하는 제2-7단계;
상기 방과 비콘부(20)의 초기 좌표 및 비콘부(20)간의 최소 거리값을 상기 제2서버부(220)에 저장하는 제2-8단계;에 의해 수행되는 것을 특징으로 한다.
상기 과제의 해결 수단에 의해, 본 발명은 퇴행성 뇌질환자의 이동경로를 추적할 수 있는 측위 분석 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 퇴행성 뇌질환자의 증상 및 경도의 형태에 따른 일상 생활공간 행동패턴 정보를 수집할 수 있다.
또한, 본 발명은 실시간 위치를 측정하는 노드기반 및 기점기반을 통해 개선된 측위 분석 방법을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명인 퇴행성 뇌질환자의 측위 분석 방법 중 웹관리자부(200)와 좌표식별부(100)에 의해 실행되는 좌표값을 획득하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 2는 본 발명인 퇴행성 뇌질환자의 측위 분석 방법 중 웹관리자부(200), 그리드식별부(400) 및 웹환경설정부(300)에 의해 실행되는 좌표값을 그리드에 맵핑하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3은 본 발명인 퇴행성 뇌질환자의 측위 분석 방법을 실시하기 위한 구성도이다.
도 4는 본 발명 시스템을 의료기관 및 요양기관 적용한 일실시예를 나타낸 계략도이다.
도 5는 본 발명 시스템에서 사용하는 노드기반 측위 모형을 나타내는 계략도이다.
도 6은 본 발명 시스템에서 사용하는 기점기반 측위 모형을 나타내는 계략도이다.
도 7은 퇴행성 뇌질환자의 이동패턴 및 이동위치 분석을 표시한 화면이다.
도 8은 본 발명 시스템을 이용하여 의료시설 및 관리기관에 전송하여 상호 협력적으로 돌보미 서비스를 제공할 수 있는 본 발명의 효과를 나타낸 그림이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 노드기반 측위 모형을 보다 구체적으로 나타낸 설명도이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 기점기반 측위 모형을 보다 구체적으로 나타낸 설명도이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 존(zone)을 정의하여 나타낸 설명도이다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 사용자ID 정보에 대한 보다 자세한 설명을 나타낸 설명도이다.
도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 상태정보에 대한 보다 자세한 설명을 나타낸 설명도이다.
도 14는 본 발명의 일실시예에 따른 상태정보 처리에서 초당 변동되는 값의 평균값을 생성하는 그래프이다.
도 15는 비콘부(20)의 RSSI 신호값 10회 데이터를 누적하여 평균 데이터를 확보하는 실험값을 나타낸 그래프이다.
도 16은 제1-5단계(S105)에서 상기 신호계산부(130)가 상기 RSSI의 평균값 또는 중간값을 거리(D)로 환산하는 과정을 도식화하여 나타낸 그림이다.
도 17은 제1-7단계(S107)에서 상기 비콘부(20)의 거리값을 구하는 과정을 도식화한 것으로, 붉은색 동그라미로 나타낸 중심값을 나타낸다.
도 18은 제2-7단계(S207)에서 존(zone)을 설정한 뒤, 상기 그리드값과 상기 그리드에 배치하는 비콘부(20)를 설정하고 상기 제로포인트(좌표값 0,0)에서 상기 비콘부(20)간의 최소 거리값을 설정하는 과정을 도식화하여 나타낸 그림이다.
도 19는 제3-3단계(S303)에서 그리드획득부(320)가 상기 그리드프레임에서 첫 프레임과 마지막 프레임을 지정하는 과정을 도식화하여 나타낸 그림이다.
도 2는 본 발명인 퇴행성 뇌질환자의 측위 분석 방법 중 웹관리자부(200), 그리드식별부(400) 및 웹환경설정부(300)에 의해 실행되는 좌표값을 그리드에 맵핑하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3은 본 발명인 퇴행성 뇌질환자의 측위 분석 방법을 실시하기 위한 구성도이다.
도 4는 본 발명 시스템을 의료기관 및 요양기관 적용한 일실시예를 나타낸 계략도이다.
도 5는 본 발명 시스템에서 사용하는 노드기반 측위 모형을 나타내는 계략도이다.
도 6은 본 발명 시스템에서 사용하는 기점기반 측위 모형을 나타내는 계략도이다.
도 7은 퇴행성 뇌질환자의 이동패턴 및 이동위치 분석을 표시한 화면이다.
도 8은 본 발명 시스템을 이용하여 의료시설 및 관리기관에 전송하여 상호 협력적으로 돌보미 서비스를 제공할 수 있는 본 발명의 효과를 나타낸 그림이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 노드기반 측위 모형을 보다 구체적으로 나타낸 설명도이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 기점기반 측위 모형을 보다 구체적으로 나타낸 설명도이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 존(zone)을 정의하여 나타낸 설명도이다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 사용자ID 정보에 대한 보다 자세한 설명을 나타낸 설명도이다.
도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 상태정보에 대한 보다 자세한 설명을 나타낸 설명도이다.
도 14는 본 발명의 일실시예에 따른 상태정보 처리에서 초당 변동되는 값의 평균값을 생성하는 그래프이다.
도 15는 비콘부(20)의 RSSI 신호값 10회 데이터를 누적하여 평균 데이터를 확보하는 실험값을 나타낸 그래프이다.
도 16은 제1-5단계(S105)에서 상기 신호계산부(130)가 상기 RSSI의 평균값 또는 중간값을 거리(D)로 환산하는 과정을 도식화하여 나타낸 그림이다.
도 17은 제1-7단계(S107)에서 상기 비콘부(20)의 거리값을 구하는 과정을 도식화한 것으로, 붉은색 동그라미로 나타낸 중심값을 나타낸다.
도 18은 제2-7단계(S207)에서 존(zone)을 설정한 뒤, 상기 그리드값과 상기 그리드에 배치하는 비콘부(20)를 설정하고 상기 제로포인트(좌표값 0,0)에서 상기 비콘부(20)간의 최소 거리값을 설정하는 과정을 도식화하여 나타낸 그림이다.
도 19는 제3-3단계(S303)에서 그리드획득부(320)가 상기 그리드프레임에서 첫 프레임과 마지막 프레임을 지정하는 과정을 도식화하여 나타낸 그림이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
본 발명에 대한 해결하고자 하는 과제, 과제의 해결 수단, 발명의 효과를 포함한 구체적인 사항들은 다음에 기재할 실시 예 및 도면들에 포함되어 있다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명인 퇴행성 뇌질환자의 측위 분석 방법을 실시하기 위한 시스템을 나타낸 구성도로, 좌표식별부(100), 웹관리자부(200), 웹환경설정부(300) 및 그리드식별부(400)로 구성된다. 좌표식별부(100)는 상기 퇴행성 뇌질환자(이하 환자)가 착용한 스마트밴드부(10)를 이용하여 상기 상기 환자의 위치 좌표값을 식별하는 것으로, 송수신부(110), 신호확인부(120), 신호계산부(130) 및 제1서버(140)로 구성된다. 상기 웹관리자부(200)는 상기 퇴행성 뇌질환자를 관리하는 관리자가 실행하는 웹서비스로, 비콘식별부(210) 및 제2서버(220)로 구성된다. 상기 웹환경설정부(300)는 상기 웹관리자부(200)의 환경을 설정하는 것으로, 비콘좌표수신부(310) 및 그리드획득부(320)로 구성된다. 상기 그리드식별부(400)는 상기 좌표값을 그리드에 나타내는 것으로, 좌표값송수신부(410) 및 그리드계산부(420)로 구성된다.
먼저, 퇴행성 뇌질환자에 부착되는 스마트밴드부(10)의 좌표값을 얻는 좌표식별부(100)에서 제1단계(S100)를 실행한다. 보다 구체적으로, 도 1에 나타난 바와 같이, 상기 제1단계(S100)는 아래 단계를 통해 실시한다.
먼저, 제1-1단계(S101)는 상기 좌표식별부(100)에 마련된 송수신부(110)는 사물에 부착되어 블루투스 시그널을 사방으로 발산하는 BLE 기반의 비콘부(20)로부터 수신 받은 시그널을 검색한다.
다음으로, 제1-2단계(S102)는 상기 송수신부(110)가 상기 시그널이 RSSI의 신호가 맞는지 확인하여 상기 신호가 맞는 경우 다음 단계를 진행하고 틀린 경우 상기 제1-1단계(S101)를 재수행하도록 설정한다.
다음으로, 제1-3단계(S103)는 상기 제1-2단계(S102)에서 상기 비콘부(20)에서 발산한 RSSI의 신호가 맞는지 확인된 경우, 상기 좌표식별부(100)의 신호확인부(120)가 RSSI의 누적 신호 횟수가 기설정된 횟수를 초과하는지 여부를 확인하여 상기 누적 신호가 초과한 경우 다음 단계를 진행하고 아닌 경우 상기 제1-1단계(S101)를 재수행하도록 설정한다. 상기 비콘부(20)의 RSSI 누적신호는 배치 환경에 따라 변동 되는 값으로, 오차가 높아 상기 각 비콘부(20) 당 2회 이상 10회 데이터를 누적하여 평균 데이터를 확보하는 것이 바람직하다. 도 15에 나타난 바와 같이, 실시예를 통해 RSSI값을 확인해 보면 데이터의 평균값이 다양하게 나타났다. RSSI값을 다양하게 측정한 결과, 일반적으로 RSSI값을 10회 정도 측정하였을 때 유사한 패턴의 값을 확인할 수 있었으므로 누적 신호 횟수를 10회로 실시한 뒤 다음 제1-4단계(S104)에서 평균값 또는 중간값을 계산한다. 상기 비콘부(20)와 스마트밴드부(10)간의 거리를 RSSI의 신호값으로 거리를 측정하는 것을 노드기반 측위라 한다.
다음으로, 제1-4단계(S104)는 상기 좌표식별부(100)의 신호계산부(130)가 상기 RSSI의 누적 신호값의 평균값 또는 중간값을 계산한다.
다음으로, 제1-5단계(S105)는 상기 신호계산부(130)가 상기 RSSI의 평균값 또는 중간값을 거리로 환산한다. 상기 제1-5단계(S105)에서 상기 신호계산부(130)가 상기 RSSI의 평균값 또는 중간값을 거리(D)로 환산하는 것은 아래 [식 1]에 의해 수행된다.
[식 1]
(여기서, D는 거리, TXpower는 비콘부(20)의 신호세기, N은 보정상수이다.)
상기 N값은 전파손실 값과 관련된 것으로, 팬스 등의 환경적 간섭이 없다면 상기 거리(D)를 구할 때 상기 N값은 보정상수 값으로 정의한다. 도 16은 상기 각 비콘부(20)의 노드로부터 거리를 구하고 실좌표를 구하는 방법을 도식화한 도면이다.
다음으로, 제1-6단계(S106)는 상기 송수신부(110)가 상기 제1-1단계(S101)에서 시그널을 발산한 비콘부(20) 이외에 다른 비콘부(20)에서 발산하는 시그널이 있는지 여부를 확인하고, 상기 다른 비콘부(20)에서 발산하는 시그널이 있는 경우 상기 제1-2단계(S102)부터 재실행한다.
다음으로, 제1-7단계(S107)는 상기 제1-6단계(S106)에서 상기 다른 비콘부(20)에서 발산하는 시그널이 없는 경우, 상기 신호계산부(130)가 상기 비콘부(20)의 거리값이 기설정된 값을 초과하는지 여부를 확인한다. 보다 구체적으로, 상기 비콘부(20)의 거리값은 특정 비콘부(20)와 스마트밴드부(10)의 개수를 의미하는 것으로, 도 17에 나타난 바와 같이, 상기 비콘부(20)에서 발산하는 RSSI 신호는 사방으로 발산하며 아래에 설명할 노드기반 및 기점기반 측위에서 상기 비콘부(20)와 스마트밴드부(10)간의 거리값을 구하기 위한 기본적인 단위 설정이다. 도 17에서 붉은색 동그라미로 나타낸 중심값을 구하기 위해서는 상기 비콘부(20)가 적어도 3개가 있어야 하므로 상기 비콘부(20)의 거리값이 3을 초과하는지 확인한다.
다음으로, 제1-8단계(S108)는 상기 신호계산부(130)가 상기 제1-7단계(S107)에서 상기 비콘부(20)의 거리값이 기설정된 값을 초과하는 경우, trilateration(삼변측량) 알고리즘을 이용하여 상기 스마트밴드부(10)의 위치값(x’, y’, z’)을 계산한다. 상기 제1-8단계(S108)에서 상기 trilateration(삼변측량) 알고리즘은 아래 [식 2]에 의해 수행된다.
[식 2]
(여기서, 
이고, 상기 비콘부(20)의 각 노드값 좌표를 N1(0,0,0), N2(x1,0,0), N3(x2,y2,0)이라 한다.)
다음으로, 제1-9단계(S109)는 상기 좌표식별부(100)의 제1서버(140)가 상기 계산된 위치값(x’, y’)을 저장한다. 상기 제1-8단계(S108)에서 계산한 상기 스마트밴드부(10)의 위치값(x’, y’, z’)에서 x’, y’의 값을 사용하므로, 상기 계산된 위치값(x’, y’)을 저장한다.
다음으로, 제1-10단계(S110)는 상기 신호계산부(130)가 기설정된 시간 동안 시간 간격을 두어 상기 신호계산부(130)가 데이터 처리를 완료하도록 한다. 실시간 데이터 통신과 처리는 상기 스마트밴드부(10)의 전력소모가 높아 시간간격을 두어 상기 스마트밴드부(10)의 실시간 전력소모를 개선한다.
상기 제1-2단계(S102) 내지 1-6단계(S106)를 기설정된 횟수로 반복하도록 마련된 것이 바람직하다. 상기 기설정된 회수는 3인 것이 바람직한데, 상기 삼변측량 알고리즘을 통한 상기 스마트밴드부(10)의 위치값(x’, y’)을 구하기 위해서는 상기 스마트밴드부(10)와 비콘부(20)간의 거리 데이터가 적어도 3개는 필요하기 때문이다.
다음으로, 상기 퇴행성 뇌질환자를 관리하는 관리자가 실행하는 웹서비스인 웹관리자부(200)에서 상기 제2단계(S200)를 실행한다. 보다 구체적으로, 도 1에 나타난 바와 같이, 상기 제2단계(S200)는 아래 단계를 통해 실시한다.
먼저, 제2-1단계(S201)는 상기 웹관리자부(200)의 식별부(210)가 상기 비콘부(20)의 식별 정보를 수신한다.
다음으로, 제2-2단계(S202)는 상기 식별부(210)는 미리 저장된 상기 비콘부(20)의 식별 정보와 상기 제2-1단계(S201)에서 수신 받은 식별 정보의 여부를 확인하여 상기 식별 정보가 맞는 경우 다음 단계를 진행하고 틀린 경우 상기 제2-1단계(S201)를 재수행하도록 설정한다.
다음으로, 제2-3단계(S203)는 상기 제2-2단계(S202)에서 상기 비콘부(20)의 식별 정보가 맞는 경우 상기 웹관리자부(200)의 서버부(220)가 상기 비콘부(20)의 식별 정보를 저장한다.
다음으로, 제2-4단계(S204)는 상기 식별부(210)가 상기 스마트밴드부(10)의 식별 정보를 수신한다.
다음으로, 제2-5단계(S205)는 상기 식별부(210)는 미리 저장된 상기 스마트밴드부(10)의 식별 정보와 상기 제2-4단계(S204)에서 수신 받은 식별 정보의 여부를 확인하여 상기 식별 정보가 맞는 경우 다음 단계를 진행하고 틀린 경우 상기 제2-4단계(S204)를 재수행하도록 설정한다.
다음으로, 제2-6단계(S206)는 상기 제2-5단계(S205)에서 상기 스마트밴드부(10)의 식별 정보가 맞는 경우 상기 웹관리자부(200)의 제2서버부(220)가 상기 스마트밴드부(10)의 식별 정보를 저장한다.
다음으로, 제2-7단계(S207)는 상기 퇴행성 뇌질환자가 생활하는 생활공간 중 미리 저장된 방인 존(zone)과 상기 비콘부(20)의 초기 좌표를 설정하고, 상기 비콘부(20)간의 최소 거리를 설정한다. 보다 구체적으로, 본 발명은 실내에서 상기 스마트밴드부(10)를 착용하는 사용자의 정확한 위치값을 얻기 위해 삼변측위 알고리즘, 노드기반 측위 및 기점기반 측위를 사용한다. 상기 스마트밴드부(10)는 상기 비콘부(20)의 RSSI 신호값으로 거리를 측정한다. 아래에 설명할 기점기반 측위에서는 상기 비콘부(20) 간의 거리를 임의 설정하여 RSSI의 변동값과 오차의 범위를 줄이게 된다. 상기 기점기반 측위에서는 상기 비콘부(20)간의 거리는 임의의 설정값을 부여하여 그리드를 그리게 되며, 그리드 위에서 2차원 평면에서 가로*세로의 길이를 관리자모드에서 설정하여 자동 생성되어 생성된 그리드 위의 간격에 상기 비콘부(20)를 배치한다. 도 18에 나타난 바와 같이, 상기 관리자모드에서 퇴행성 뇌질환자가 생활하는 공간인 일상 생활 공간을 설정하는 존(zone)을 설정한 뒤, 상기 그리드값과 상기 그리드에 배치하는 비콘부(20)를 설정하고 상기 제로포인트(좌표값 0,0)에서 상기 비콘부(20)간의 최소 거리값을 설정해준다.
다음으로, 제2-8단계(S208)는 상기 존(zone)과 비콘부(20)의 초기 좌표 및 비콘부(20)간의 최소 거리값을 상기 제2서버부(220)에 저장한다.
다음으로, 상기 제1단계(S100)와 제2단계(S200)를 통해 상기 스마트밴드부(10)의 좌표값을 획득한 경우, 상기 웹관리자부(200)의 환경을 설정하는 상기 웹환경설정부(300)에서 상기 제3단계(S300)를 실행한다. 보다 구체적으로, 도 2에 나타난 바와 같이, 상기 제3단계(S300)는 아래 단계를 통해 실시한다.
먼저, 제3-1단계(S301)는 웹환경설정부(300)의 비콘좌표수신부(310)가 상기 제2-8단계(S208)에서 상기 제2서버부(220)에 의해 저장된 상기 비콘부(20)의 초기 좌표와 상기 비콘부(20)간의 최소 거리 정보를 수신 받는다.
다음으로, 제3-2단계(S302)는 웹환경설정부(300)의 그리드획득부(320)가 상기 비콘부(20)의 초기좌표와 상기 비콘부(20)간의 최소 거리 정보를 이용하여 그리드프레임을 만든다.
다음으로, 제3-3단계(S303)는 그리드획득부(320)가 상기 그리드프레임에서 첫 프레임과 마지막 프레임을 지정하고 상기 첫 프레임과 마지막 프레임 사이의 프레임을 인터폴레이션을 통해 2배로 늘린다. 보다 구체적으로, 상기 환자의 위치와 이동한 경로를 정확하고 정교하게 표현하기 위해 설정된 그리드값에서 1/2값의 가상의 그리드를 그리는 기법으로, 상기 그리드는 존(zone) 환경에 따라 맞춰 2m 간격 이상의 임의의 값을 설정하기 때문에 상기 그리드 내 이동 반경(이동 좌표)를 정확하게 표현하기 위해 2배로 정의한다. 도 19에 나타난 바와 같이, 상기 환자의 위치를 나타낸 그리드 좌표를 통해 실시간 이동경로 및 동선을 표출할 수 있고, 상기 노드기반 및 기점기반 측위 및 삼변측위 알고리즘을 거친 좌표에서 더 개선된 절대 좌표를 얻기 위해 실시된다.
다음으로, 상기 제1단계(S100)와 제2단계(S200)를 통해 상기 스마트밴드부(10)의 좌표값을 획득한 경우, 상기 좌표값을 그리드에 나타내는 그리드식별부(400)에서 상기 제4단계(S400)를 실행한다. 보다 구체적으로, 도 2에 나타난 바와 같이, 상기 제4단계(S400)는 아래 단계를 통해 실시한다.
먼저, 제4-1단계(S401)는 그리드식별부(400)의 좌표값송수신부(410)가 상기 제2-4단계(S204)에서 저장한 상기 비콘부(20)의 식별 정보를 수신한다.
다음으로, 제4-2단계(S402)는 상기 좌표값송수신부(410)가 상기 제1-9단계(S109)에서 상기 제1서버(140)에 저장한 위치값(x’, y‘)을 수신한다.
다음으로, 제4-3단계(S403)는 상기 그리드식별부(400)의 그리드계산부(420)가 상기 위치값(x’, y‘)이 상기 퇴행성 뇌질환자가 생활하는 생활공간의 평면 4면 중 4개의 꼭지점인 제로포인트값을 초과한 것으로 판단한 경우 다음 단계를 실시하고, 상기 위치값(x’, y‘)이 상기 제로포인트값 미만인 것으로 판단한 경우 상기 제4-2단계(S402)를 재수행하도록 설정한다. 여기서 공간의 임의의 그리드를 그리고 제로포인트(좌표값 0,0)에서 설정된 거리 간격으로 비콘을 설치하여 노드기반 측위를 적용하는 측위를 기점기반 측위라 한다.
다음으로, 제4-4단계(S404)는 그리드계산부(420)가 상기 제3-3단계(S303)에서 수행된 그리드프레임에 상기 위치값(x’, y‘)을 맵핑한다.
다음으로, 제4-5단계(S405)는 상기 좌표값송수신부(410)가 상기 맵핑된 좌표를 상기 웹환경설정부(300)에서 확인할 수 있도록 송신한다.
다음으로, 제4-6단계(S406)는 상기 좌표값송수신부(410)가 다음 위치값(x’, y‘)이 존재하는지 확인하여 다음 위치값(x’, y‘)이 존재하는 경우 상기 제4-2단계(S402)를 재수행하고 다음 위치값(x’, y‘)이 존재하지 않는 경우 단계를 종료한다.
상기 과제의 해결 수단에 의해, 본 발명은 퇴행성 뇌질환자의 이동경로를 추적할 수 있는 측위 분석 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 퇴행성 뇌질환자의 증상 및 경도의 형태에 따른 일상 생활공간 행동패턴 정보를 수집할 수 있다.
또한, 본 발명은 실시간 위치를 측정하는 노드기반 및 기점기반을 통해 개선된 측위 분석 방법을 제공할 수 있다.
이와 같이, 상술한 본 발명의 기술적 구성은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자가 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해되어야 하고, 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타나며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10. 스마트밴드부
20. 비콘부
100. 좌표식별부
110. 송수신부
120. 신호확인부
130. 신호계산부
140. 제1서버
200. 웹관리자부
210. 비콘식별부
220. 제2서버
300. 웹환경설정부
310. 비콘좌표수신부
320. 그리드획득부
400. 그리드식별부
410. 좌표값송수신부
420. 그리드계산부
20. 비콘부
100. 좌표식별부
110. 송수신부
120. 신호확인부
130. 신호계산부
140. 제1서버
200. 웹관리자부
210. 비콘식별부
220. 제2서버
300. 웹환경설정부
310. 비콘좌표수신부
320. 그리드획득부
400. 그리드식별부
410. 좌표값송수신부
420. 그리드계산부
Claims (5)
- 퇴행성 뇌질환자에 부착되는 스마트밴드부(10)의 좌표값을 얻는 좌표식별부(100)에서 제1단계를 실행하고, 상기 퇴행성 뇌질환자를 관리하는 관리자가 실행하는 웹관리자부(200)에서 제2단계를 각각 실행하되,
상기 제1단계는,
상기 좌표식별부(100)에 마련된 송수신부(110)는 사물에 부착되어 블루투스 시그널을 사방으로 발산하는 BLE 기반의 비콘부(20)로부터 수신 받은 시그널을 검색하는 제1-1단계;
상기 송수신부(110)가 상기 시그널이 RSSI의 신호가 맞는지 확인하여 상기 신호가 맞는 경우 다음 단계를 진행하고 틀린 경우 상기 제1-1단계를 재수행하도록 설정하는 제1-2단계;
상기 제1-2단계에서 상기 비콘부(20)에서 발산한 RSSI의 신호가 맞는지 확인된 경우, 상기 좌표식별부(100)의 신호확인부(120)가 RSSI의 누적 신호 횟수가 기설정된 횟수를 초과하는지 여부를 확인하여 상기 누적 신호가 초과한 경우 다음 단계를 진행하고 아닌 경우 상기 제1-1단계를 재수행하도록 설정하는 제1-3단계;
상기 좌표식별부(100)의 신호계산부(130)가 상기 RSSI의 누적 신호값의 평균값 또는 중간값을 계산하는 제1-4단계;
상기 신호계산부(130)가 상기 RSSI의 평균값 또는 중간값을 거리로 환산하는 제1-5단계;
상기 송수신부(110)가 상기 제1-1단계에서 시그널을 발산한 비콘부(20) 이외에 다른 비콘부(20)에서 발산하는 시그널이 있는지 여부를 확인하고, 상기 다른 비콘부(20)에서 발산하는 시그널이 있는 경우 상기 제1-2단계부터 재실행하는 제1-6단계;
상기 제1-6단계에서 상기 다른 비콘부(20)에서 발산하는 시그널이 없는 경우, 상기 신호계산부(130)가 상기 비콘부(20)의 거리값이 기설정된 값을 초과하는지 여부를 확인하는 제1-7단계;
상기 신호계산부(130)가 상기 제1-7단계에서 상기 비콘부(20)의 거리값이 기설정된 값을 초과하는 경우, 삼변측량 알고리즘을 이용하여 상기 스마트밴드부(10)의 위치값(x’, y’, z’)을 계산하는 제1-8단계;
상기 좌표식별부(100)의 제1서버(140)가 상기 계산된 위치값(x’, y‘)을 저장하는 제1-9단계;
상기 신호계산부(130)가 기설정된 시간 동안 시간 간격을 두어 상기 제1-9단계까지 발생한 데이터 처리를 완료하는 제1-10단계; 및
상기 제1-2단계 내지 1-6단계를 기설정된 횟수로 반복하도록 마련된 것을 특징으로 하고,
상기 제2단계는,
상기 웹관리자부(200)의 식별부(210)가 상기 비콘부(20)의 식별 정보를 수신하는 제2-1단계;
상기 식별부(210)는 미리 저장된 상기 비콘부(20)의 식별 정보와 상기 제2-1단계에서 수신 받은 식별 정보의 여부를 확인하여 상기 식별 정보가 맞는 경우 다음 단계를 진행하고 틀린 경우 상기 제2-1단계를 재수행하도록 설정하는 제2-2단계;
상기 제2-2단계에서 상기 비콘부(20)의 식별 정보가 맞는 경우 상기 웹관리자부(200)의 서버부(220)가 상기 비콘부(20)의 식별 정보를 저장하는 제2-3단계;
상기 식별부(210)가 상기 스마트밴드부(10)의 식별 정보를 수신하는 제2-4단계;
상기 식별부(210)는 미리 저장된 상기 스마트밴드부(10)의 식별 정보와 상기 제2-4단계에서 수신 받은 식별 정보의 여부를 확인하여 상기 식별 정보가 맞는 경우 다음 단계를 진행하고 틀린 경우 상기 제2-4단계를 재수행하도록 설정하는 제2-5단계;
상기 제2-5단계에서 상기 스마트밴드부(10)의 식별 정보가 맞는 경우 상기 웹관리자부(200)의 제2서버부(220)가 상기 스마트밴드부(10)의 식별 정보를 저장하는 제2-6단계;
상기 퇴행성 뇌질환자가 생활하는 생활공간 중 미리 저장된 방과 상기 비콘부(20)의 초기 좌표를 설정하고, 상기 비콘부(20)간의 최소 거리를 설정하는 제2-7단계;
상기 방과 비콘부(20)의 초기 좌표 및 상기 설정된 비콘부(20)간의 최소 거리간의 최소 거리값을 상기 제2서버부(220)에 저장하는 제2-8단계;에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 퇴행성 뇌질환자의 측위 분석 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 제1단계와 제2단계를 통해 상기 스마트밴드부(10)의 좌표값을 획득한 경우, 상기 웹관리자부(200)의 환경을 설정하는 웹환경설정부(300)에서 제3단계를 실시하고 상기 좌표값을 그리드에 나타내는 그리드식별부(400)에서 제4단계를 각각 실행하되,
상기 제3단계는,
웹환경설정부(300)의 비콘좌표수신부(310)가 상기 제2-8단계에서 상기 제2서버부(220)에 의해 저장된 상기 비콘부(20)의 초기 좌표와 상기 비콘부(20)간의 최소 거리 정보를 수신 받는 제3-1단계;
웹환경설정부(300)의 그리드획득부(320)가 상기 비콘부(20)의 초기좌표와 상기 비콘부(20)간의 최소 거리 정보를 이용하여 그리드프레임을 만드는 제3-2단계;
그리드획득부(320)가 상기 그리드프레임에서 첫 프레임과 마지막 프레임을 지정하는 제3-3단계;
상기 제4단계는,
그리드식별부(400)의 좌표값송수신부(410)가 상기 제2-4단계에서 저장한 상기 비콘부(20)의 식별 정보를 수신하는 제4-1단계;
상기 좌표값송수신부(410)가 상기 제1-9단계에서 상기 제1서버(140)에 저장한 위치값(x’, y‘)을 수신하는 제4-2단계;
상기 그리드식별부(400)의 그리드계산부(420)가 상기 위치값(x’, y‘)이 상기 퇴행성 뇌질환자가 생활하는 생활공간의 평면 4면에서 4개의 꼭짓점 중 어느 하나를 제로포인트로 설정한뒤 상기 4면을 벗어난 것으로 판단한 경우 다음 단계를 실시하고, 상기 위치값(x’, y‘)이 상기 4면 이내인 것으로 판단한 경우 상기 제4-2단계를 재수행하도록 설정하는 제4-3단계;
그리드계산부(420)가 상기 제3-3단계에서 수행된 그리드프레임에 상기 위치값(x’, y‘)을 맵핑하는 제4-4단계;
상기 좌표값송수신부(410)가 상기 맵핑된 좌표를 상기 웹환경설정부(300)에서 확인할 수 있도록 송신하는 제4-5단계;
상기 좌표값송수신부(410)가 다음 위치값(x’, y‘)이 존재하는지 확인하여 다음 위치값(x’, y‘)이 존재하는 경우 상기 제4-2단계를 재수행하고 다음 위치값(x’, y‘)이 존재하지 않는 경우 단계를 종료하는 제4-6단계;에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 퇴행성 뇌질환자의 측위 분석 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 제1-5단계에서 상기 신호계산부(130)가 상기 RSSI의 평균값 또는 중간값을 거리(D)로 환산하는 것은 아래 식에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 퇴행성 뇌질환자의 측위 분석 방법 :
(여기서, D는 거리, TXpower는 비콘부(20)의 신호세기, N은 보정상수 임).
- 삭제
- 제2항에 있어서,
상기 제3-3단계에서 첫 프레임과 마지막 프레임을 지정할 때, 상기 첫 프레임과 마지막 프레임 사이의 프레임을 인터폴레이션을 통해 2배로 늘리는 것을 특징으로 하는 퇴행성 뇌질환자의 측위 분석 방법.
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|---|---|---|---|
| KR1020190089362A KR102083125B1 (ko) | 2019-07-24 | 2019-07-24 | 퇴행성 뇌질환자의 측위 분석 방법 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190089362A KR102083125B1 (ko) | 2019-07-24 | 2019-07-24 | 퇴행성 뇌질환자의 측위 분석 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102083125B1 true KR102083125B1 (ko) | 2020-02-28 |
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| KR1020190089362A KR102083125B1 (ko) | 2019-07-24 | 2019-07-24 | 퇴행성 뇌질환자의 측위 분석 방법 |
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