KR102202234B1 - 스마트 잠수복을 위한 데이터 수집 및 분석 그리고 위험 감지 및 알람 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

스마트 잠수복을 위한 데이터 수집 및 분석 그리고 위험 감지 및 알람 방법 및 이를 위한 장치 Download PDF

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Abstract

스마트 잠수복을 위한 데이터 수집 및 분석 그리고 위험 감지 및 알람 방법 및 이를 위한 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 스마트 잠수복을 위한 데이터 수집, 분석, 위험상황 감지 및 알람을 위한 방법은, 적어도 하나 이상의 센서와 신호 처리 모듈, 무선 통신 모듈이 탑재된 스마트 잠수복을 이용하여 센서 데이터를 측정하는 단계; 상기 측정된 센서 데이터를 분석하여 생체 정보 및 환경 정보를 추출하는 단계; 및 상기 추출된 생체 정보 및 환경 정보를 기반으로 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 사용자의 전자 기기에게 전달하는 단계를 포함하고, 상기 사용자의 전자 기기에서, 상기 스마트 잠수복으로부터 전달받은 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보에 기초하여 기 정의된 기준값과 비교되어 사용자의 위험 상황 정도가 판단될 수 있다.

Description

스마트 잠수복을 위한 데이터 수집 및 분석 그리고 위험 감지 및 알람 방법 및 이를 위한 장치{METHOD AND APPARATUS FOR COLLECTING AND ANALYZING DATA AND EMERGENCY DETECTION AND ALARM FOR SMART DIVING SUIT}
아래의 설명은 스마트 잠수복을 위한 데이터 수집과 분석 방법 및 그 장치를 제공하고 수집된 정보를 이용하여 위험을 감지하고 알람을 제공하는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
최근, 해양 레저 산업이 발전함과 동시에 스쿠버 다이빙과 같은 다양한 해양 레저 스포츠를 즐기는 사람이 증가하고 있다. 하지만, 해양 레포츠 관련 사고도 증가하는 추세를 보이고 있으며, 안전한 수중 레저 활동이 중요한 이슈가 되고 있다. 또한, 최근 사물 인터넷 기술이 발전함에 따라 사용자의 편의를 제공하고 안전을 관리할 수 있는 다양한 웨어러블 기기들이 개발되고 있다. 이러한 추세에 따라 전문 다이버들을 위한 다이빙 컴퓨터와 같은 수중에서 주변 환경을 모니터링 할 수 있는 장치들이 상용화되고 있지만, 높은 가격과 접근성이 떨어지는 문제가 있다. 따라서 일반인들이 해양 레포츠를 즐기면서 쉽게 접할 수 있는 장치 및 주변 환경을 분석하여 알려주는 기술이 필요하다.
일례로, 한국등록특허 제10-1782014(2017.09.20)호는 스마트잠수복을 포함하는 지능형 수중위험감지시스템에 관한 것으로, 다이버의 심박수, 혈압 또는 체온을 체크하는 인체신호감지센서를 내장하고 다이버의 조난신호를 수면 위에 떠 있는 부표에 유선으로 전달하고 수면 위 부표에서 무선으로 전송하거나 유선으로 연결된 다이버를 자동으로 끌어올리는 구성을 개시한 바 있다. 그러나 종래의 기술은 센서의 종류가 제한적이고, 사용자가 자신의 상태를 실시간으로 확인하거나 사용자에게 직접 알림을 제공하지 못할 뿐만 아니라, 사용자의 상태 정보를 실시간 확인이 불가능하다는 불편함이 존재한다.
스마트 잠수복을 위한 데이터 수집 및 분석을 위한 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
전자 기기(예를 들면, 스마트폰)을 이용하여 수집 및 분석된 데이터의 수신하고 사용자를 위한 모니터링 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
다양한 센서들을 활용하여 외부 환경과 이에 따른 사용자 생체 정보의 이상을 감지하고, 감지된 정보를 사용자에게 알려주는 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
스마트 잠수복을 위한 데이터 수집, 분석, 위험상황 감지 및 알람을 위한 방법은, 적어도 하나 이상의 센서와 신호 처리 모듈, 무선 통신 모듈이 탑재된 스마트 잠수복을 이용하여 센서 데이터를 측정하는 단계; 상기 측정된 센서 데이터를 분석하여 생체 정보 및 환경 정보를 추출하는 단계; 및 상기 추출된 생체 정보 및 환경 정보를 기반으로 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 사용자의 전자 기기에게 전달하는 단계를 포함하고, 상기 사용자의 전자 기기에서, 상기 스마트 잠수복으로부터 전달받은 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보에 기초하여 기 정의된 기준값과 비교되어 사용자의 위험 상황 정도가 판단될 수 있다.
상기 스마트 잠수복은, 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자계 센서를 포함하는 자세 측정 센서, 신호 처리 모듈, 무선 통신 모듈이 스마트 잠수복 내부 안감에 설치되고, 심박 센서는 사용자의 피부에 밀착되도록 잠수복에 탑재되는 것을 포함하고, 상기 센서 데이터를 측정하는 단계는, 상기 자세 측정 센서를 이용하여 사용자의 자세를 측정하기 위한 센서 데이터를 측정하고, 압력 센서 및 온도 센서를 이용하여 수중의 압력 데이터 및 온도 데이터를 측정하고, 체온 센서를 이용하여 사용자의 체온 데이터를 측정하고, 심박 센서를 이용하여 심장 박동 데이터 및 산소포화도 데이터를 측정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 추출하는 단계는, 자세 측정 센서의 가속도 센서 및 자이로 센서로부터 측정된 가속도 데이터, 자이로 데이터를 통해 사용자의 현재 움직임과 관련된 움직임 정도 정보를 추출하고, 자세 측정 센서의 지자계 센서로부터 측정된 지자계 데이터를 통해 사용자의 현재 움직임과 관련된 움직임 방향 정보를 추출하고, 압력 센서 및 온도 센서로부터 측정된 압력 데이터 및 온도 데이터를 통해 사용자가 수중에 존재할 때의 위치에서의 수압 정보를 추출하고, 상기 사용자가 수중에 존재할 때의 위치를 기준으로 기 설정된 반경 내의 수온 정보를 추출하고, 심박 센서로부터 측정된 심장 박동 데이터 및 산소포화도 데이터를 통해 사용자의 심박수 정보와 혈중 산소포화도 정보를 추출하고, 체온 센서로부터 측정된 체온 데이터를 통해 사용자의 현재 체온 정보를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 전달하는 단계는, 상기 측정된 센서 데이터를 분석하여 추출된 생체 정보 및 환경 정보를 압축 처리하고, 상기 압축 처리된 생체 정보 및 환경 정보를 사용자의 전자 기기로 전송하는 단계를 포함하고, 상기 사용자의 전자 기기는, 상기 스마트 잠수복으로부터 전송된 압축 처리된 생체 정보 및 환경 정보를 수신하고, 상기 수신된 생체 정보 및 환경 정보를 기 구축된 데이터베이스에 기초하여 분석된 사용자의 현재 생체 정보 및 주변 외부 환경 정보를 표시할 수 있다.
상기 사용자의 전자 기기에게 전달하는 단계는, 상기 판단된 사용자의 위험 상황 정도가 기 설정된 기준 이상 높을 경우, 상기 사용자의 전자 기기에서 진동 정보를 이용한 알람을 발생시키되, 상기 위험 상황 정도에 따라 진동 세기 또는 진동 패턴을 다르게 하여 위험 상황을 통보하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 사용자의 전자 기기에게 전달하는 단계는, 상기 추출된 생체 정보를 기준으로 이전의 생체 정보가 측정된 시점에서의 사용자의 움직임 정보 및 주변 환경 정보를 반영한 새로운 기준값을 정의하고, 상기 정의된 새로운 기준값과 상기 추출된 생체 정보와 비교하여 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 감지하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 사용자의 전자 기기에게 전달하는 단계는, 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 추정하기 위한 딥러닝 모델을 구성하고, 상기 구성된 딥러닝 모델을 통하여 스마트 잠수복으로부터 측정된 센서 데이터를 입력하여 생체 정보 및 환경 정보를 기반으로 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
스마트 잠수복을 위한 데이터 수집, 분석, 위험상황 감지 및 알람을 위한 장치는, 컴퓨터에서 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 적어도 하나 이상의 센서와 신호 처리 모듈, 무선 통신 모듈이 탑재된 스마트 잠수복을 이용하여 센서 데이터를 측정하고, 상기 측정된 센서 데이터를 분석하여 생체 정보 및 환경 정보를 추출하고, 상기 추출된 생체 정보 및 환경 정보를 기반으로 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 사용자의 전자 기기에게 전달하는 것을 포함하고, 상기 사용자의 전자 기기에서, 상기 스마트 잠수복으로부터 전달받은 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보에 기초하여 기 정의된 기준값과 비교되어 사용자의 위험 상황 정도가 판단될 수 있다.
상기 스마트 잠수복은, 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자계 센서를 포함하는 자세 측정 센서, 신호 처리 모듈, 무선 통신 모듈이 스마트 잠수복 내부 안감에 설치되고, 심박 센서는 사용자의 피부에 밀착되도록 잠수복에 탑재되는 것을 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 자세 측정 센서를 이용하여 사용자의 자세를 측정하기 위한 센서 데이터를 측정하고, 압력 센서 및 온도 센서를 이용하여 수중의 압력 데이터 및 온도 데이터를 측정하고, 체온 센서를 이용하여 사용자의 체온 데이터를 측정하고, 심박 센서를 이용하여 심장 박동 데이터 및 산소포화도 데이터를 측정할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는, 자세 측정 센서의 가속도 센서 및 자이로 센서로부터 측정된 가속도 데이터, 자이로 데이터를 통해 사용자의 현재 움직임과 관련된 움직임 정도 정보를 추출하고, 자세 측정 센서의 지자계 센서로부터 측정된 지자계 데이터를 통해 사용자의 현재 움직임과 관련된 움직임 방향 정보를 추출하고, 압력 센서 및 온도 센서로부터 측정된 압력 데이터 및 온도 데이터를 통해 사용자가 수중에 존재할 때의 위치에서의 수압 정보를 추출하고, 상기 사용자가 수중에 존재할 때의 위치를 기준으로 기 설정된 반경 내의 수온 정보를 추출하고, 심박 센서로부터 측정된 심장 박동 데이터 및 산소포화도 데이터를 통해 사용자의 심박수 정보와 혈중 산소포화도 정보를 추출하고, 체온 센서로부터 측정된 체온 데이터를 통해 사용자의 현재 체온 정보를 추출할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 측정된 센서 데이터를 분석하여 추출된 생체 정보 및 환경 정보를 압축 처리하고, 상기 압축 처리된 생체 정보 및 환경 정보를 사용자의 전자 기기로 전송하는 것을 포함하고, 상기 사용자의 전자 기기는, 상기 스마트 잠수복으로부터 전송된 압축 처리된 생체 정보 및 환경 정보를 수신하고, 상기 수신된 생체 정보 및 환경 정보를 기 구축된 데이터베이스에 기초하여 분석된 사용자의 현재 생체 정보 및 주변 외부 환경 정보를 표시할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 판단된 사용자의 위험 상황 정도가 기 설정된 기준 이상 높을 경우, 상기 사용자의 전자 기기에서 진동 정보를 이용한 알람을 발생시키되, 상기 위험 상황 정도에 따라 진동 세기 또는 진동 패턴을 다르게 하여 위험 상황을 통보할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 추출된 생체 정보를 기준으로 이전의 생체 정보가 측정된 시점에서의 사용자의 움직임 정보 및 주변 환경 정보를 반영한 새로운 기준값을 정의하고, 상기 정의된 새로운 기준값과 상기 추출된 생체 정보와 비교하여 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 감지할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는, 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 추정하기 위한 딥러닝 모델을 구성하고, 상기 구성된 딥러닝 모델을 통하여 스마트 잠수복으로부터 측정된 센서 데이터를 입력하여 생체 정보 및 환경 정보를 기반으로 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 추정할 수 있다.
스마트 잠수복을 위한 데이터 수집 및 분석 그리고 위험 감지 및 알람 방법 및 이를 위한 장치를 제공할 수 있다.
또한, 센서에서 측정된 데이터를 분석하여 위험 상황 및 주변 환경 정보를 모니터링 화면 및 알람을 통해 사용자에게 제공하는 것을 포함한다.
실시예에 따른 스마트 잠수복을 위한 데이터 수집 및 분석 그리고 위험 감지 및 알람 방법 및 이를 위한 장치를 활용하여 수중에서 활동하는 사람들의 생체 정보 및 주변 환경을 분석함으로써 수중 안전사고 예방에 도움을 줄 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 스마트 잠수복을 위한 데이터 수집 및 분석 그리고 위험 감지 및 알람 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 스마트 잠수복을 위한 데이터 수집 및 분석 그리고 위험 감지 및 알람 장치에서 딥러닝을 적용하여 사용자의 상태 정보를 획득하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 스마트 잠수복을 위한 데이터 수집 및 분석 그리고 위험 감지 및 알람 장치의 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 스마트 잠수복을 위한 데이터 수집 및 분석 그리고 위험 감지 및 알람 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
스마트 잠수복(100)은 전원 공급 모듈(101), 센서 모듈(102), 신호 처리 모듈(103) 및 무선 통신 모듈(104)을 포함할 수 있다. 스마트 잠수복(100)에서 전원 공급 모듈(101), 센서 모듈(102), 신호 처리 모듈(103) 및 무선 통신 모듈(104)은 통합된 형태 또는 각각의 형태로 제공되어 잠수복 내부에 부착될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(102)의 일부, 신호 처리 모듈(103) 및 무선 통신 모듈(104)는 스마트 잠수복의 내부 안감에 설치될 수 있고, 센서 모듈의 일부(심박 센서)는 사용자의 피부에 밀착되도록 잠수복에 탑재될 수 있다.
전원 공급 모듈(101)은 전원 공급 여부에 따라 스마트 잠수복의 동작을 개시하기 위한 것이다. 예를 들면, 스마트 잠수복의 전원이 온(On)됨에 따라 스마트 잠수복에 부착된 센서 모듈을 이용하여 센서 데이터를 측정할 수 있고, 스마트 잠수복의 전원이 오프(Off)됨에 따라 스마트 잠수복에 부착된 센서 모듈을 이용하여 센서 데이터를 미측정할 수 있다. 또는, 스마트 잠수복의 전원을 온(On)하는 시간이 사전에 설정될 수 있고, 설정된 시간에 기초하여 스마트 잠수복의 전원이 온(On)됨에 따라 센서 데이터가 측정될 수 있다.
센서 모듈(102)은 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자계 센서를 포함하는 자세 측정 센서, 압력 및 온도 센서, 심박 센서, 체온 센서 등을 포함 및 구성할 수 있다. 센서 모듈(102)을 통하여 센서 데이터가 측정될 수 있다. 센서 모듈(102)은 자세 측정 센서를 이용하여 사용자의 자세를 측정하기 위한 센서 데이터를 측정하고, 압력 센서 및 온도 센서를 이용하여 수중의 압력 데이터 및 온도 데이터를 측정하고, 체온 센서를 이용하여 사용자의 체온 데이터를 측정하고, 심박 센서를 이용하여 심장 박동 데이터 및 산소포화도 데이터를 측정할 수 있다.
신호 처리 모듈(103)은 측정된 센서 데이터를 분석하여 생체 정보 및 환경 정보를 추출할 수 있다. 신호 처리 모듈(103)은 자세 측정 센서의 가속도 센서 및 자이로 센서로부터 측정된 가속도 데이터, 자이로 데이터를 통해 사용자의 현재 움직임과 관련된 움직임 정도 정보를 추출하고, 자세 측정 센서의 지자계 센서로부터 측정된 지자계 데이터를 통해 사용자의 현재 움직임과 관련된 움직임 방향 정보를 추출할 수 있다. 신호 처리 모듈(103)은 압력 센서 및 온도 센서로부터 측정된 압력 데이터 및 온도 데이터를 통해 사용자가 수중에 존재할 때의 위치에서의 수압 정보를 추출하고, 사용자가 수중에 존재할 때의 위치를 기준으로 기 설정된 반경 내의 수온 정보를 추출할 수 있다. 신호 처리 모듈(103)은 심박 센서로부터 측정된 심장 박동 데이터 및 산소포화도 데이터를 통해 사용자의 심박수 정보와 혈중 산소포화도 정보를 추출하고, 체온 센서로부터 측정된 체온 데이터를 통해 사용자의 현재 체온 정보를 추출할 수 있다. 신호 처리 모듈(103)은 추출된 정보를 포함하는 주변 환경 모니터링 정보 및 사용자의 생체 정보를 생성할 수 있다. 신호 처리 모듈(103)은 측정된 센서 데이터를 분석하여 추출된 생체 정보 및 환경 정보를 압축 처리하고, 압축 처리된 생체 정보 및 환경 정보를 사용자의 전자 기기로 전송할 수 있다. 신호 처리 모듈(103)은 사용자의 전자 기기로 진동과 같은 알람 방법으로 사용자의 위험 상황과 주변 환경에 대한 정보를 알려줄 수 있다.
무선 통신 모듈(104)은 스마트 잠수복과 전자 기기간 획득되는 데이터를 송수신하기 위한 것으로, 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신(예를 들면, 블루투스) 역시 포함될 수 있다.
사용자의 전자 기기(도 1에 '사용자 단말'로 도시됨)(110)는 컴퓨터 장치로 구현되는 고정형 단말이거나 이동형 단말일 수 있다. 사용자의 전자 기기의 예를 들면, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 네비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC 등이 있다. 일례로 사용자의 전자 기기(110)은 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크를 통해 다른 전자 기기(예를 들면, 스마트 잠수복) 및/또는 서버와 통신할 수 있다. 이때, 사용자의 전자 기기(110)는 사용자의 위험 상황의 종류 및 정도에 따라 진동 패턴 및 강도를 다르게 발생시킬 수 있다.
사용자의 전자 기기(110)는 스마트 잠수복을 위한 데이터 수집, 분석, 위험상황 감지 및 알람을 위한 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들면, 스마트 잠수복을 위한 데이터 수집, 분석, 위험상황 감지 및 알람을 위한 서비스는 사용자의 전자 기기(110)의 어플리케이션 또는 플랫폼을 통하여 동작될 수 있다.
일례로, 스마트 잠수복 내부에 설치된 자세 측정 센서로부터 사용자의 움직임 정도와 방향에 대한 데이터가 센싱될 수 있다. 또한, 스마트 잠수복 내부에 설치된 압력 센서 및 온도 센서는 사용자가 수중에 존재하고 있을 때 주변 수압데이터와 수온 데이터를 측정할 수 있다. 다시 말해서, 스마트 잠수복은 사용자가 스마트 잠수복을 착용함에 따라 스마트 잠수복 내부에 설치된 압력 센서 및 온도 센서를 이용하여 사용자가 수중에 존재하는지 여부를 판단할 수 있고, 사용자가 수중에 존재함을 판단함에 따라 사용자 주변의 수압 데이터와 수온 데이터를 측정할 수 있다. 또한, 스마트 잠수복은 스마트 잠수복 내부에 설치된 체온 센서를 이용하여 사용자의 체온 데이터를 측정할 수 있다. 예를 들면, 스마트 잠수복은 사용자가 스마트 잠수복을 착용함에 따라 스마트 잠수복 내부에 설치된 체온 센서를 이용하여 사용자의 체온 데이터를 측정할 수 있다. 스마트 잠수복은 사용자가 스마트 잠수복을 착용한 시점부터 스마트 잠수복을 탈의한 시점까지의 사용자의 체온 데이터를 측정할 수 있다.
스마트 잠수복의 신호 처리 모듈(103)은 측정된 센서 데이터를 가공하여 사용자의 움직임, 생체 정보 및 주변 환경 정보를 추출할 수 있다. 신호 처리 모듈(103)에서 추출된 정보가 무선 통신 모듈(104)을 통하여 사용자의 전자 기기로 전송될 수 있다.
사용자의 전자 기기(110)는 무선 통신 모듈(104)을 통하여 수신된 정보를 기 정의된 기준값과 비교하여 사용자의 위험 상황 정도를 분석할 수 있다. 사용자의 전자 기기(110)는 사용자의 위험 상황 정보가 높을 경우, 사용자에게 진동과 같은 알림 방법을 사용하여 위험 상황을 통보할 수 있다. 이때, 진동 세기 또는 패턴을 다르게 하여 위험 상황 정도를 사용자의 전자 기기의 화면을 모니터링하지 않아도 인지할 수 있도록 한다. 추가적으로, 수압 및 수온 등을 포함하는 주변 환경 정보도 마찬가지로 진동의 세기 또는 패턴을 다르게 하여 사용자에게 전달할 수 있다.
사용자의 전자 기기(110)는 사용자의 움직임 데이터, 생체 정보 및 주변 환경 정보와 각각에 대하여 기 정의된 정상 기준값을 각각 비교할 수 있다. 심박 센서와 체온 센서로부터 측정된 심박수, 산호포화도, 체온 정보를 각각 N, O, B라고 하면, 측정된 정보가 정상이 될 조건은 아래 수식과 같이 기재될 수 있다.
정상 상태의 심박수:
Figure 112020005519916-pat00001
정상 상태의 산소포화도:
Figure 112020005519916-pat00002
정상 상태의 체온:
Figure 112020005519916-pat00003
여기서,
Figure 112020005519916-pat00004
와
Figure 112020005519916-pat00005
는 심박수에 대한 기정의된 정상 기준값의 최소값과 최대값이고,
Figure 112020005519916-pat00006
는 산소포화도에 대한 기정의된 정상 기준값의 최소값이고,
Figure 112020005519916-pat00007
와
Figure 112020005519916-pat00008
는 체온에 대한 기정의된 정상 기준값의 최소값과 최대값을 나타낸다. 각 센서로부터 측정된 센서 데이터가 수식을 만족하지 않을 경우, 사용자의 현재 몸 상태가 비정상이라고 판단될 수 있다. 이러한 경우에 진동과 같은 알람 방법이 사용되어 사용자에게 몸 상태가 비정상이라는 것이 통보될 수 있다. 이때, 심박수, 산소포화도, 체온의 비정상 정도에 따라 진동 패턴을 다르게 하여 사용자가 전자 기기의 화면을 모니터링하고 있지 않을 때에도 사용자의 위험 상황이 바로 인지될 수 있도록 한다.
사용자의 심박수, 산소포화도와 같은 센서 데이터가 사용자의 움직임과 주변 환경 정보에 따라 달라질 수 있다. 이에, 사용자의 전자 기기는 생체 정보가 측정된 시점 이전의 사용자의 움직임 및 주변 환경 정보를 반영한 새로운 정상 기준값을 정의하고, 정의된 새로운 기준값과 측정된 생체 정보와 비교하여 정확하게 사용자의 현재 상태를 파악할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 스마트 잠수복을 위한 데이터 수집 및 분석 그리고 위험 감지 및 알람 장치에서 딥러닝을 적용하여 사용자의 상태 정보를 획득하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참고하면, 위험 상황 감지를 위한 사용자의 생체 정보 및 주변 상황 정보를 추정하는 다른 예를 설명하기로 한다. 예를 들면, 신호 처리 모듈은 딥러닝을 적용하여 각 센서로부터 측정된 생체 정보를 이용하여 사용자의 몸 상태 정보를 획득할 수 있다. 또는, 사용자의 전자 기기에 사용자의 몸 상태 정보를 추정하기 위한 딥러닝 모델을 구성할 수 있고, 구성된 딥러닝 모델을 통하여 스마트 잠수복으로부터 측정된 센서 데이터를 입력하여 사용자의 몸 상태 정보를 획득할 수 있다. 이때, 몸 상태 정보는 정상 또는 비정상으로 판단될 수 있고, 정상 또는 비정상에 대한 상태 레벨이 구분되어 표시될 수 있다. 또한, 현재까지 측정된 생체 정보를 통하여 위험 상황을 조기에 감지할 수 있고, 위험 상황을 감지한 결과를 사용자의 전자 기기에 디스플레이하여 사용자에게 앞으로의 몸 상태를 미리 예측하고 대비할 수 있도록 제공할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 스마트 잠수복을 위한 데이터 수집 및 분석 그리고 위험 감지 및 알람 장치의 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
스마트 잠수복을 위한 데이터 수집 및 분석 그리고 위험 감지 및 알람 방법은 스마트 잠수복을 위한 데이터 수집 및 분석 그리고 위험 감지 및 알림장치(이하, '스마트 잠수복을 위한 장치'라고 기재하기로 함)에서 수행될 수 있다.
단계(310)에서 스마트 잠수복을 위한 장치는 적어도 하나 이상의 센서와 신호 처리 모듈, 무선 통신 모듈이 탑재된 스마트 잠수복을 이용하여 센서 데이터를 측정할 수 있다. 스마트 잠수복을 위한 장치는 자세 측정 센서를 이용하여 사용자의 자세를 측정하기 위한 센서 데이터를 측정하고, 압력 센서 및 온도 센서를 이용하여 수중의 압력 데이터 및 온도 데이터를 측정하고, 체온 센서를 이용하여 사용자의 체온 데이터를 측정하고, 심박 센서를 이용하여 심장 박동 데이터 및 산소포화도 데이터를 측정할 수 있다.
단계(320)에서 스마트 잠수복을 위한 장치는 측정된 센서 데이터를 분석하여 생체 정보 및 환경 정보를 추출할 수 있다. 스마트 잠수복을 위한 장치는 자세 측정 센서의 가속도 센서 및 자이로 센서로부터 측정된 가속도 데이터, 자이로 데이터를 통해 사용자의 현재 움직임과 관련된 움직임 정도 정보를 추출하고, 자세 측정 센서의 지자계 센서로부터 측정된 지자계 데이터를 통해 사용자의 현재 움직임과 관련된 움직임 방향 정보를 추출할 수 있다. 스마트 잠수복을 위한 장치는 압력 센서 및 온도 센서로부터 측정된 압력 데이터 및 온도 데이터를 통해 사용자가 수중에 존재할 때의 위치에서의 수압 정보를 추출하고, 사용자가 수중에 존재할 때의 위치를 기준으로 기 설정된 반경 내의 수온 정보를 추출할 수 있다. 스마트 잠수복을 위한 장치는 심박 센서로부터 측정된 심장 박동 데이터 및 산소포화도 데이터를 통해 사용자의 심박수 정보와 혈중 산소포화도 정보를 추출하고, 체온 센서로부터 측정된 체온 데이터를 통해 사용자의 현재 체온 정보를 추출할 수 있다.
단계(330)에서 스마트 잠수복을 위한 장치는 추출된 생체 정보 및 환경 정보를 기반으로 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 사용자의 전자 기기에게 전달할 수 있다. 스마트 잠수복을 위한 장치는 측정된 센서 데이터를 분석하여 추출된 생체 정보 및 환경 정보를 압축 처리하고, 압축 처리된 생체 정보 및 환경 정보를 사용자의 전자 기기로 전송할 수 있다. 스마트 잠수복을 위한 장치는 판단된 사용자의 위험 상황 정도가 기 설정된 기준 이상 높을 경우, 사용자의 전자 기기에서 진동 정보를 이용한 알람을 발생시키되, 위험 상황 정도에 따라 진동 세기 또는 진동 패턴을 다르게 하여 위험 상황을 통보할 수 있다. 스마트 잠수복을 위한 장치는 추출된 생체 정보를 기준으로 이전의 생체 정보가 측정된 시점에서의 사용자의 움직임 정보 및 주변 환경 정보를 반영한 새로운 기준값을 정의하고, 정의된 새로운 기준값과 추출된 생체 정보와 비교하여 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 감지할 수 있다. 스마트 잠수복을 위한 장치는 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 추정하기 위한 딥러닝 모델을 구성할 수 있고, 구성된 딥러닝 모델을 통하여 스마트 잠수복으로부터 측정된 생체 정보를 입력하여 생체 정보 및 환경 정보를 기반으로 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 추정할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (14)

  1. 스마트 잠수복을 위한 데이터 수집, 분석, 위험상황 감지 및 알람을 위한 방법에 있어서,
    적어도 하나 이상의 센서와 신호 처리 모듈, 무선 통신 모듈이 탑재된 스마트 잠수복을 이용하여 센서 데이터를 측정하는 단계;
    상기 측정된 센서 데이터를 분석하여 생체 정보 및 환경 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 생체 정보 및 환경 정보를 기반으로 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 사용자의 전자 기기에게 전달하는 단계
    를 포함하고,
    상기 전달하는 단계는,
    상기 추출된 생체 정보를 기준으로 이전의 생체 정보가 측정된 시점에서의 사용자의 움직임 정보 및 주변 환경 정보를 반영한 새로운 기준값을 정의하고, 상기 정의된 새로운 기준값과 상기 추출된 생체 정보와 비교하여 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 감지하고, 상기 측정된 센서 데이터를 분석하여 추출된 생체 정보 및 환경 정보를 압축 처리하고, 상기 압축 처리된 생체 정보 및 환경 정보를 사용자의 전자 기기로 전송하는 단계
    를 포함하고,
    상기 스마트 잠수복은,
    가속도 센서, 자이로 센서 및 지자계 센서를 포함하는 자세 측정 센서, 신호 처리 모듈, 무선 통신 모듈이 스마트 잠수복 내부 안감에 설치되고, 심박 센서가 사용자의 피부에 밀착되도록 잠수복에 탑재되고, 상기 스마트 잠수복의 전원이 온(On)됨에 따라 스마트 잠수복에 부착된 센서 모듈을 이용하여 센서 데이터를 측정하고, 스마트 잠수복의 전원이 오프(Off)됨에 따라 센서 데이터를 미측정하는 것을 포함하고,
    상기 사용자의 전자 기기에서, 상기 스마트 잠수복으로부터 전송된 압축 처리된 생체 정보 및 환경 정보를 수신하고, 상기 스마트 잠수복으로부터 전달받은 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보에 기초하여 기 정의된 기준값과 비교되어 사용자의 위험 상황 정도가 판단되는
    것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 센서 데이터를 측정하는 단계는,
    상기 자세 측정 센서를 이용하여 사용자의 자세를 측정하기 위한 센서 데이터를 측정하고, 압력 센서 및 온도 센서를 이용하여 수중의 압력 데이터 및 온도 데이터를 측정하고, 체온 센서를 이용하여 사용자의 체온 데이터를 측정하고, 심박 센서를 이용하여 심장 박동 데이터 및 산소포화도 데이터를 측정하는 단계
    를 포함하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 추출하는 단계는,
    자세 측정 센서의 가속도 센서 및 자이로 센서로부터 측정된 가속도 데이터, 자이로 데이터를 통해 사용자의 현재 움직임과 관련된 움직임 정도 정보를 추출하고, 자세 측정 센서의 지자계 센서로부터 측정된 지자계 데이터를 통해 사용자의 현재 움직임과 관련된 움직임 방향 정보를 추출하고, 압력 센서 및 온도 센서로부터 측정된 압력 데이터 및 온도 데이터를 통해 사용자가 수중에 존재할 때의 위치에서의 수압 정보를 추출하고, 상기 사용자가 수중에 존재할 때의 위치를 기준으로 기 설정된 반경 내의 수온 정보를 추출하고, 심박 센서로부터 측정된 심장 박동 데이터 및 산소포화도 데이터를 통해 사용자의 심박수 정보와 혈중 산소포화도 정보를 추출하고, 체온 센서로부터 측정된 체온 데이터를 통해 사용자의 현재 체온 정보를 추출하는 단계
    를 포함하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 전자 기기는, 상기 수신된 생체 정보 및 환경 정보를 기 구축된 데이터베이스에 기초하여 분석된 사용자의 현재 생체 정보 및 주변 외부 환경 정보를 표시하는
    것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 전자 기기에게 전달하는 단계는,
    상기 판단된 사용자의 위험 상황 정도가 기 설정된 기준 이상 높을 경우, 상기 사용자의 전자 기기에서 진동 정보를 이용한 알람을 발생시키되, 상기 위험 상황 정도에 따라 진동 세기 또는 진동 패턴을 다르게 하여 위험 상황을 통보하는 단계
    를 포함하는 방법.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 전자 기기에게 전달하는 단계는,
    사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 추정하기 위한 딥러닝 모델을 구성하고, 상기 구성된 딥러닝 모델을 통하여 스마트 잠수복으로부터 측정된 센서 데이터를 입력하여 생체 정보 및 환경 정보를 기반으로 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 추정하는 단계
    를 포함하는 방법.
  8. 스마트 잠수복을 위한 데이터 수집, 분석, 위험상황 감지 및 알람을 위한 장치에 있어서,
    컴퓨터에서 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    적어도 하나 이상의 센서와 신호 처리 모듈, 무선 통신 모듈이 탑재된 스마트 잠수복을 이용하여 센서 데이터를 측정하고,
    상기 측정된 센서 데이터를 분석하여 생체 정보 및 환경 정보를 추출하고,
    상기 추출된 생체 정보 및 환경 정보를 기반으로 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 사용자의 전자 기기에게 전달하는 것을 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서에서, 상기 추출된 생체 정보를 기준으로 이전의 생체 정보가 측정된 시점에서의 사용자의 움직임 정보 및 주변 환경 정보를 반영한 새로운 기준값을 정의하고, 상기 정의된 새로운 기준값과 상기 추출된 생체 정보와 비교하여 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 감지하고, 상기 측정된 센서 데이터를 분석하여 추출된 생체 정보 및 환경 정보를 압축 처리하고, 상기 압축 처리된 생체 정보 및 환경 정보를 사용자의 전자 기기로 전송하고,
    상기 스마트 잠수복은,
    가속도 센서, 자이로 센서 및 지자계 센서를 포함하는 자세 측정 센서, 신호 처리 모듈, 무선 통신 모듈이 스마트 잠수복 내부 안감에 설치되고, 심박 센서가 사용자의 피부에 밀착되도록 잠수복에 탑재되고, 상기 스마트 잠수복의 전원이 온(On)됨에 따라 스마트 잠수복에 부착된 센서 모듈을 이용하여 센서 데이터를 측정하고, 스마트 잠수복의 전원이 오프(Off)됨에 따라 센서 데이터를 미측정하는 것을 포함하고,
    상기 사용자의 전자 기기에서, 상기 스마트 잠수복으로부터 전송된 압축 처리된 생체 정보 및 환경 정보를 수신하고, 상기 스마트 잠수복으로부터 전달받은 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보에 기초하여 기 정의된 기준값과 비교되어 사용자의 위험 상황 정도가 판단되는
    것을 특징으로 하는 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 자세 측정 센서를 이용하여 사용자의 자세를 측정하기 위한 센서 데이터를 측정하고, 압력 센서 및 온도 센서를 이용하여 수중의 압력 데이터 및 온도 데이터를 측정하고, 체온 센서를 이용하여 사용자의 체온 데이터를 측정하고, 심박 센서를 이용하여 심장 박동 데이터 및 산소포화도 데이터를 측정하는
    것을 특징으로 하는 장치.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    자세 측정 센서의 가속도 센서 및 자이로 센서로부터 측정된 가속도 데이터, 자이로 데이터를 통해 사용자의 현재 움직임과 관련된 움직임 정도 정보를 추출하고, 자세 측정 센서의 지자계 센서로부터 측정된 지자계 데이터를 통해 사용자의 현재 움직임과 관련된 움직임 방향 정보를 추출하고, 압력 센서 및 온도 센서로부터 측정된 압력 데이터 및 온도 데이터를 통해 사용자가 수중에 존재할 때의 위치에서의 수압 정보를 추출하고, 상기 사용자가 수중에 존재할 때의 위치를 기준으로 기 설정된 반경 내의 수온 정보를 추출하고, 심박 센서로부터 측정된 심장 박동 데이터 및 산소포화도 데이터를 통해 사용자의 심박수 정보와 혈중 산소포화도 정보를 추출하고, 체온 센서로부터 측정된 체온 데이터를 통해 사용자의 현재 체온 정보를 추출하는
    것을 특징으로 하는 장치.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 사용자의 전자 기기는, 상기 수신된 생체 정보 및 환경 정보를 기 구축된 데이터베이스에 기초하여 분석된 사용자의 현재 생체 정보 및 주변 외부 환경 정보를 표시하는
    것을 특징으로 하는 장치.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 판단된 사용자의 위험 상황 정도가 기 설정된 기준 이상 높을 경우, 상기 사용자의 전자 기기에서 진동 정보를 이용한 알람을 발생시키되, 상기 위험 상황 정도에 따라 진동 세기 또는 진동 패턴을 다르게 하여 위험 상황을 통보하는
    것을 특징으로 하는 장치.
  13. 삭제
  14. 제8항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 추정하기 위한 딥러닝 모델을 구성하고, 상기 구성된 딥러닝 모델을 통하여 스마트 잠수복으로부터 측정된 센서 데이터를 입력하여 생체 정보 및 환경 정보를 기반으로 사용자의 위험 상황과 주변 환경 정보를 추정하는
    것을 특징으로 하는 장치.
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