KR102228609B1

KR102228609B1 - 사용자 맞춤형 침대를 추천하기 위한 서버 및 이를 포함하는 시스템

Info

Publication number: KR102228609B1
Application number: KR1020200179429A
Authority: KR
Inventors: 강창환
Original assignee: 강창환
Priority date: 2020-12-21
Filing date: 2020-12-21
Publication date: 2021-03-15

Abstract

사용자 맞춤형 침대를 추천하기 위한 서버 및 이를 포함하는 시스템이 개시된다. 상기 시스템은, 제1 사용자의 신체를 대상으로 생체 신호를 측정하는 생체 정보 측정 장치; 상기 제1 사용자로부터 사용자 정보를 입력받고, 상기 생체 정보 측정 장치로부터 수신한 상기 생체 신호에 기초하여 생체 정보를 생성하는 사용자 단말; 상기 사용자 단말로부터 침대 추천을 요청하는 요청 메시지를 수신한 것에 대한 응답으로, 미리 등록된 침대들 중에서 추천 침대를 선정하여 상기 사용자 단말에 제공하는 관리 서버; 및 다수의 제2 사용자들이 침대를 구매한 내역을 지시하는 구매 이력 정보를 상기 관리 서버에 제공하는 외부 서버를 포함한다. 따라서, 사용자는 침대의 온라인 쇼핑 시 실제 체험 없이도 사용자의 만족도가 높은 추천 침대를 제공받을 수 있다.

Description

사용자 맞춤형 침대를 추천하기 위한 서버 및 이를 포함하는 시스템{SERVER FOR RECOMMENDING CUSTOMIZED BEDS AND SYSTEM INCLUDING THE SAME}

본 발명은 사용자 맞춤형 침대를 추천하기 위한 서버 및 이를 포함하는 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 온라인 침대 쇼핑몰을 운영하는 관리 서버로서, 사용자 맞춤형으로 침대를 추천하는 서버 및 이를 포함하는 시스템에 관한 것이다.

현대사회에서는 생활패턴 및 주거환경의 변화에 의하여 온돌문화보다 침대문화가 생활화되면서 침대의 보급률이 증가되고 있다. 이에, 침대를 통한 편안한 잠자리에 대한 관심이 높아지고 있다.

침대는 다양한 속성을 지닌 매트리스를 선택하는 것이 가장 중요한 요소이지만, 침대의 프레임 디자인, 침대의 높이 등도 중요한 고려 요소로 작용한다. 또한, 최근에는 쇼파 겸용 침대나 IT 기술이 접목된 다기능 침대 등을 비롯해 다양한 형태의 침대가 등장하고 있다.

구체적으로 침대의 가장 중요한 고려 요소 중 하나인 매트리스를 예로 들면, 경도, 탄성도, 높이 등과 같이 매트리스마다 다양한 속성을 가지고 있어 이러한 속성에 따라 개인별로 최적화된 매트리스를 가진 침대를 사용자에게 제공할 필요성이 있다.

그러나, 현재의 침대 판매 방식의 경우 온라인 쇼핑에서 침대를 구성하는 각종 속성을 고려하기 어려운 측면이 많고, 이런 다양한 속성과 개인의 신체 특성, 수면 습관, 연령 등과의 관계에 따라 개인별로 최적화된 침대를 선택하는 수단이 전무한 실정이다.

또한, 오프라인에서 침대를 판매하는 경우에는 경우에 따라 침대의 속성을 숙지하고 있는 전문가가 각자의 사정과 성향에 따라 침대를 추천해주기도 하지만, 전문가의 개별적인 역량에 따라 추천 형태가 크게 달라질 수 있어 신뢰도를 담보하기 어렵다.

본 발명의 일 실시예는 사용자가 선호하는 맞춤형 매트리스를 추천함에 그 목적이 있다.

또한, 본 발명의 다양한 실시예들은, 사용자가 매트리스의 온라인 쇼핑 시 활용하여 사용자의 실제 체험 없이도 사용자의 만족도가 높은 추천 침대를 제공하고자 한다.

본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은, 사용자 맞춤형 침대를 추천하기 위한 시스템을 제공한다.

상기 사용자 맞춤형 침대를 추천하기 위한 시스템은, 제1 사용자의 신체를 대상으로 생체 신호를 측정하는 생체 정보 측정 장치; 상기 제1 사용자로부터 사용자 정보를 입력받고, 상기 생체 정보 측정 장치로부터 수신한 상기 생체 신호에 기초하여 생체 정보를 생성하는 사용자 단말; 상기 사용자 단말로부터 침대 추천을 요청하는 요청 메시지를 수신한 것에 대한 응답으로, 미리 등록된 침대들 중에서 추천 침대를 선정하여 상기 사용자 단말에 제공하는 관리 서버; 및 다수의 제2 사용자들이 침대를 구매한 내역을 지시하는 구매 이력 정보를 상기 관리 서버에 제공하는 외부 서버를 포함한다.

상기 생체 신호는, 상기 제1 사용자가 침대에서 수면 중일 때, 심장 박동에 의한 맥파 신호를 PPG(photoplethysmography) 센서를 이용하여 측정한 광용적맥파 신호 및 근육의 미세 전류를 EMG(Electromyogram) 센서를 이용하여 측정한 근전도 신호를 포함한다.

상기 사용자 정보는, 상기 제1 사용자의 신체조건, 성별, 현재 사용하는 침대의 종류, 현재 사용하는 침대에 대한 만족도 및 미리 등록된 침대들 각각에 대한 선호도를 포함한다.

상기 생체 정보는, 상기 광용적맥파 신호에 기초하여 산출된 PPG 기준값을 포함한다.

상기 PPG 기준값은, 상기 광용적맥파 신호를 복수의 윈도우들로 분할하고, 분할된 윈도우들 각각에서 상기 광용적맥파 신호의 최대 진폭 크기와 상기 최소 진폭 크기의 차분값들을 산출하고, 산출된 차분값들의 평균값으로 결정된다.

상기 생체 정보는, 상기 근전도 신호에 기초하여 산출된 EMG 기준값을 포함한다.

상기 EMG 기준값은, 상기 근전도 신호를 구성하는 복수의 펄스들 각각에서 미세 진폭의 평균 변화율들을 산출하고, 산출된 상기 평균 변화율들의 평균값으로 결정된다.

상기 관리 서버는, 상기 구매 이력 정보와 상기 사용자 정보에 기초하여 침대의 제1 속성을 선정하고, 상기 제1 속성을 갖는 상기 미리 등록된 침대들 중에서, 상기 사용자 정보와 대응하는 제2 속성을 갖는 후보 침대들을 선정하고, 상기 후보 침대들 중에서 상기 생체 정보와 대응하는 제3 속성을 갖는 후보 침대를 상기 추천 침대로 선정한다.

상기 제1 속성은, 충전 단자의 유무, 무드등의 유무, 서랍장의 유무, 및 쇼파나 의자로의 겸용 가능성 중 적어도 하나를 포함한다.

상기 제2 속성은, 침대의 높이, 매트리스의 사이즈, 매트리스 내장재의 종류, 및 매트리스 표면의 소재 중 적어도 하나를 포함한다.

상기 제3 속성은, 매트리스의 경도 및 매트리스의 탄성력을 포함한다.

이와 같이 본 발명의 일 실시예는 사용자의 생체 정보, 개인 특성 정보에서 사용자 적합도가 높은 매트리스 속성을 도출함에 따라, 온라인 매트리스 쇼핑몰에서 사용자의 실제 체험 없이도 만족도가 높은 최적의 매트리스를 추천할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 침대를 추천하기 위한 시스템을 나타내는 개념도이다.
도 2는 도 1에 따른 사용자 단말에서 생체 정보를 생성하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버의 동작을 도시하는 순서도이다.
도 4는 도 3에 따른 단계 S120을 구체적으로 설명하기 위한 개념도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버의 구성요소를 나타낸 도면이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.

제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 침대를 추천하기 위한 시스템을 나타내는 개념도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 침대를 추천하기 위한 시스템은, 생체 정보 측정 장치(300), 하나 이상의 사용자 단말(200), 및 관리 서버(100, 사용자 맞춤형 침대를 추천하기 위한 서버로 혼용하여 지칭될 수 있음) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

생체 정보 측정 장치(300)는, 사용자의 신체를 대상으로 각종 생체 신호(1)를 측정할 수 있다. 예를 들어, 생체 신호(1)는, 사용자가 침대에서 수면 중일 때, 심장 박동에 의한 맥파 신호를 PPG(photoplethysmography) 센서를 이용하여 측정한 광용적맥파 신호, 근육의 미세 전류를 EMG(Electromyogram) 센서를 이용하여 측정한 근전도 신호, 온도 센서를 이용하여 측정한 체온 등을 포함할 수 있다. 생체 정보 측정 장치(300)는, 웨어러블 디바이스(wearable device, 착용하는 전자기기)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 디바이스(wearable device)는 워치형 단말기(smartwatch), 글래스형 단말기(smart glass), HMD(head mounted display) 등을 포함할 수 있다.

사용자 단말(200)은, 생체 정보 측정 장치(300)와 유선 또는 무선 네트워크를 이용하여 통신함으로써, 생체 신호(1)를 수신하고, 생체 신호(1)에 기초하여 생체 정보(10)를 생성할 수 있다.

또한, 사용자 단말(200)은 사용자로부터 사용자 정보(20)를 입력받을 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(200)은, 사용자가 손가락 또는 터치펜 등으로 정보를 입력할 수 있는 터치 디스플레이, 키보드, 마우스 등의 입력 인터페이스 장치를 포함할 수 있다. 사용자 정보(20)는 사용자의 신체조건(키, 몸무게, 및 디스크 존재 여부 등), 성별, 현재 사용하는 침대의 종류, 현재 사용하는 침대에 대한 만족도 및 미리 등록된 침대들 각각에 대한 선호도를 포함할 수 있다.

사용자 단말(200)은, 관리 서버(100)에 침대 추천을 요청하는 요청 메시지를 전송할 수 있고, 요청 메시지와 함께 또는 요청 메시지를 전송한 이후에, 사용자로부터 입력받은 사용자 정보(20)와 생체 정보(10)를 관리 서버(100)에 추가로 전송할 수 있다.

사용자 단말(200)은, 관리 서버(100) 및 생체 정보 측정 장치(300)와 통신함으로써 상술한 동작을 수행하기 위해 미리 소정의 애플리케이션이 설치되어 구동될 수 있다.

사용자 단말(200)의 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.

관리 서버(100)는, 사용자 단말(200)로부터 요청 메시지를 수신한 것에 대한 응답으로, 구매 이력 정보(30)와 생체 정보(10), 및 사용자 정보(20)에 기초하여 미리 등록된 다수의 침대들 중 적어도 하나를 추천 침대(40)로 선정하고, 선정된 추천 침대(40)에 대한 정보를 사용자 단말(200)에 전송할 수 있다.

예를 들어, 관리 서버(100)는, 미리 다수의 침대들에 관한 정보를 미리 관리자로부터 입력받아 내부의 저장 장치(또는 관리 서버(100)와 연동된 데이터베이스)에 저장할 수 있으며, 외부 서버(400)와 연동하여 구매 이력 정보(30)를 수신받아 내부의 저장 장치에 저장할 수 있다.

외부 서버(400)는, 다수의 사용자들이 침대를 구매(또는 대여)한 내역을 지시하는 구매 이력 정보(30)를 데이터베이스화하여 관리할 수 있다. 외부 서버(400)는, 침대 판매 사업자의 운영 서버, 침대 제조사의 관리 서버, 매트리스 제조사의 관리 서버 등일 수 있다. 외부 서버(400)는 관리 서버(100)와 일체화된 하나의 서버로 구현될 수도 있다.

예를 들어, 구매 이력 정보(30)는, 온라인 매장이나 오프라인 매장에서 사용자가 직접 침대를 체험, 구매 또는 대여한 이력 정보를 포함할 수 있다. 또한, 구매 이력 정보(30)는, 구매자가 침대를 체험, 구매 또는 대여하는 과정에서 측정하거나 입력받은 구매자의 생체 정보, 개인 특성 정보 및 체험, 구매 또는 대여한 침대 정보를 포함할 수 있다.

도 2는 도 1에 따른 사용자 단말에서 생체 정보를 생성하는 과정을 나타낸 도면이다.

사용자 단말(200)은, 생체 신호(1)에 기초하여 생체 정보(10)를 생성할 수 있다.

구체적으로 도 2를 참조하면, 사용자 단말(200)은, 광용적맥파 신호(PPGS)에 기초하여 PPG 기준값(PPGV)을 산출하고, 근전도 신호(EMGS)에 기초하여 EMG 기준값(EMGV)을 산출하고, PPG 기준값(PPGV)과 EMG 기준값(EMGV)을 생체 정보(10)로서 생성할 수 있다.

광용적맥파 신호(PPGS)는, 사용자가 침대 위에서 수면 중일 때 PPG 센서를 이용하여 미리 설정된 시간(예를 들어 60초 내지 120초) 동안 사용자의 혈관 맥파를 측정하여 얻어지는 로우 광용적맥파 신호(raw PPG signal)를 정규화(normalization) 및 노이즈 필터링(noise filtering)함으로써 출력되는 신호일 수 있다.

사용자 단말(200)은, 광용적맥파 신호(PPGS)를 하나의 윈도우가 하나의 맥파를 포함하도록 복수의 윈도우(window)들로 분할하고, 분할된 윈도우들 각각에서 광용적맥파 신호(PPGS)의 최대 진폭 크기(a)와 최소 진폭 크기(b)의 차분값들을 산출하고, 산출된 차분값들의 평균값(avg(a-b))을 PPG 기준값(PPGV)으로서 산출할 수 있다. 여기서 산출되는 PPG 기준값(PPGV)은 사용자가 현재 사용하고 있는 침대 위에서 수면 중일 때의 맥파 상태를 대표하는 값으로 활용된다.

한편, 사용자 단말(200)은, 근전도 신호(EMGS)에 기초하여 EMG 기준값(EMGV)을 산출할 수 있다. 이때, 근전도 신호(EMGS)는, 사용자가 침대 위에서 수면 중일 때 EMG 센서를 이용하여 사용자의 근전도를 측정하여 얻어지는 양방향의 로우 근전도 신호(raw EMG signal)를 정류하고(rectified), 일정한 시간 간격동안의 평균값으로 상기 시간 간격을 대체함으로써 얻어지는 신호일 수 있다. 즉, 로우 근전도 신호는 특정 기준값을 중심으로 상하로 진동하는 형태의 파형을 갖는데, 이러한 양방향의 로우 근전도 신호에서 특정 기준값 아래에 위치한 성분의 크기를 특정 기준값 위에 위치한 성분으로 대체함으로써 로우 근전도 신호를 정류할 수 있다. 상술한 근전도 신호(EMGS)를 얻는 과정은 인터벌 애버리지(interval average) 과정으로 지칭할 수 있다.

사용자 단말(200)은, 근전도 신호(EMGS)를 구성하는 복수의 펄스(pulse)들 각각에서 미세 진폭의 평균 변화율들을 산출하고, 산출된 미세 진폭의 평균 변화율들의 평균값을 EMG 기준값(EMGV)으로 산출할 수 있다.

구체적으로, 펄스(pulse) 하나에서 k(k는 1 이상의 자연수) 개의 미세 진폭(d1~dk) 변화가 있는 경우, 아래 수학식 1에 기초하여 상기 펄스(pulse)에 대한 미세 진폭의 평균 변화율을 산출할 수 있다.

상기 수학식 1을 참조하면, di는 펄스(pulse)에서 i번째 미세 진폭의 크기이고, k는 펄스(pulse)에서의 미세 진폭 변화의 수이고, Avgp는 펄스(pulse)에 포함된 다수의 미세 진폭 변화들에 대한 평균 변화율이다.

사용자 단말(200)은, 상기 수학식 1에 따른 평균 변화율을 특정 시간 간격 내에 있는 모든 펄스들을 대상으로 산출하고, 산출된 평균 변화율들의 평균값을 EMG 기준값(EMGV)으로 산출할 수 있다.

여기서 산출되는 EMG 기준값(EMGV)은 사용자가 현재 사용하고 있는 침대 위에서 수면 중일 때 근육의 수축과 이완 상태를 대표하는 값으로 활용된다. 특히, EMG 기준값(EMGV)은 이처럼 하나의 펄스 내에서 발생되는 미세 진폭 변화들의 평균값을 이용하여 결정되므로, 침대에 사용자가 누웠을 때 근육의 미세 변화를 대표할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버의 동작을 도시하는 순서도이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버(100)는, 사용자 단말(200)로부터 요청 메시지를 수신한 것에 대한 응답으로, 추천 침대(40)를 선정하여 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.

구체적으로 도 3을 참조하면, 관리 서버(100)는, 구매 이력 정보와 사용자 정보에 기초하여 침대의 제1 속성을 선정할 수 있다(S100). 침대의 제1 속성은, 각종 충전 단자의 유무, 무드등의 유무, 서랍장의 유무, 쇼파나 의자로의 겸용 가능성 등을 포함할 수 있다.

단계 S100에서 관리 서버(100)는, 구매 이력 정보(30)에서 사용자 단말(200)로부터 수신한 사용자 정보(20)와 유사한 사용자 정보를 갖는 사용자(예를 들어, 키, 나이, 성별, 거주지, 직업 등에서 유사한 사용자)를 검색하고, 검색된 사용자가 구매한 침대의 기능을 참조하여 침대의 제1 속성을 선정할 수 있다. 즉, 검색된 사용자가 구매한 침대가 충전 단자, 서랍장 등을 갖고 있거나 쇼파나 의자로 겸용가능한 경우, 그러한 기능을 추천 침대도 갖는 것이 바람직하므로 검색된 사용자가 구매한 침대의 기능을 침대의 제1 속성으로 선정할 수 있다.

또한, 단계 S100에서 관리 서버(100)는, 사용자 정보(20)에 포함된 현재 사용하는 침대의 종류와 현재 사용하는 침대에 대한 만족도에 기초하여 침대의 제1 속성을 선정할 수 있다. 예를 들어, 현재 사용하는 침대에 대한 만족도가 높고, 현재 사용하는 침대의 종류가 충전 단자, 서랍장 등을 갖고 있거나 쇼파나 의자로 겸용가능한 경우, 현재 사용하는 침대가 갖고 있는 기능을 침대의 제1 속성으로 선정할 수 있다.

침대의 제1 속성이 선정되면, 관리 서버(100)는, 선정된 제1 속성을 갖고 미리 등록된 침대들 중에서 사용자 정보(20)와 대응하는 제2 속성을 갖는 후보 침대들을 선정할 수 있다(S110). 여기서 제2 속성은, 침대의 높이, 매트리스의 사이즈, 매트리스 내장재의 종류(워터, 에어, 스프링, 대리석, 메모리폼 등), 매트리스 표면의 소재(직물, 가죽 등) 등을 포함할 수 있다.

단계 S110에서, 관리 서버(100)는, 사용자 정보(20)에 포함된 사용자의 키, 몸무게, 및 성별에 기초하여 침대의 높이, 매트리스의 사이즈를 결정하고, 사용자 정보(20)에 포함된 현재 사용하는 침대의 종류와 현재 사용하는 침대에 대한 만족도에 기초하여 매트리스 내장재의 종류, 매트리스 표면의 소재를 결정할 수 있다. 즉, 관리 서버(100)는, 사용자의 키와 몸무게, 및 성별에 기초할 때 사용자가 사용하기에 부적합한 높이나 사이즈를 갖는 침대를 제외시키고, 현재 사용자의 침대에 대한 만족도가 높을 때, 현재 사용하는 침대의 종류와 대응하는 내장재와 표면 소재를 갖는 침대를 후보 침대들로 선정할 수 있다.

다음으로, 관리 서버(100)는, 후보 침대들 중에서 생체 정보(10)와 대응하는 제3 속성을 갖는 후보 침대를 추천 침대(40)로 선정할 수 있다(S120). 제3 속성은, 매트리스의 경도 및 매트리스의 탄성력을 포함할 수 있다.

제3 속성을 갖는 후보 침대를 선정하기 위한 전제 조건으로, 관리 서버(100)는, 미리 등록된 침대들을 대상으로 매트리스의 경도와 탄성력을 미리 설정된 단계들로 수치화하여 관리할 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(100)는, 매트리스의 경도를 p(p는 1 이상의 자연수)개의 단계로, 매트리스의 탄성력을 q(q는 1 이상의 자연수) 개의 단계로 수치화하여 관리할 수 있다.

도 4는 도 3에 따른 단계 S120을 구체적으로 설명하기 위한 개념도이다.

도 4를 참조하면, 단계 S120에서 관리 서버(100)는, 다수의 사용자 단말(200)들로부터 미리 수집한 복수의 사용자 정보들과 생체 정보들을 갖는 등록 사용자들 중에서 사용자 정보(20)와 대응하는 사용자 정보를 갖는 등록 사용자들을 선정할 수 있다. 여기서 등록 사용자라는 의미는 관리 서버(100)에 미리 사용자 정보들과 생체 정보들이 수집되어 등록된 사용자라는 의미로 사용되었으며, 그 밖의 다른 의미로 한정하여 해석되지 않는다.

예를 들어, 사용자 A의 사용자 정보(20)에 포함된 키, 나이, 몸무게, 및 성별을 기준으로 이와 유사한 키, 나이, 몸무게, 및 성별을 갖는 등록 사용자들(B, C, D, E)을 선정할 수 있다. 이때, 선정된 등록 사용자들(B, C, D, E)은, 현재 사용하는 침대에 대한 만족도가 미리 설정된 기준값 이상을 갖는 사용자들일 수 있다. 즉, 선정된 등록 사용자들(B, C, D, E)은 모두 현재 사용하는 침대(b, c, d, e)에 대한 만족도가 상당히 높은 사용자들에 해당하므로, 사용자 A의 침대를 선정하는 데 비교군으로 활용될 수 있다.

단계 S120에서, 관리 서버(100)는, 선정된 등록 사용자들(B, C, D, E)의 생체 정보들과 사용자 A의 생체 정보(10)를 서로 비교하여 선정된 등록 사용자들(B, C, D, E) 중 적어도 일부(B, E)를 제외시킬 수 있다.

더욱 상세하게, 관리 서버(100)는, 선정된 등록 사용자들(B, C, D, E) 중에서, 등록 사용자들(B, C, D)의 생체 정보들에 따른 PPG 기준값(PPGV)들의 평균값보다 높은 PPG 기준값을 갖고, 등록 사용자들(B, C, D)의 생체 정보들에 따른 EMG 기준값(EMGV)들의 평균값보다 높은 PPG 기준값을 갖는 등록 사용자(B)를 제외시킬 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 PPG 기준값(PPGV)과 EMG 기준값(EMGV)은 침대를 사용자가 편안하게 느낄수록 작게 산출되는 경향성이 크다. 따라서, 이러한 경향성을 이용하여 등록 사용자들(B, C, D, E)의 생체 정보들에 따른 PPG 기준값과 EMG 기준값보다 큰 생체 정보를 갖는 등록 사용자(B)의 경우, 비교적 침대에 대하여 편안함을 느끼는 정도가 낮은 사용자이기 때문에 제외될 수 있다.

다음으로, 관리 서버(100)는, 일부가 제외된 등록 사용자들(C, D, E) 중에서, 사용자 A의 생체 정보(10)에 따른 PPG 기준값(PPGV)보다 미리 설정된 제1 임계값 이상 작은 PPG 기준값을 가지며, 사용자 A의 생체 정보(10)에 따른 EMG 기준값보다 미리 설정된 제2 임계값 이상 작은 EMG 기준값을 갖는 적어도 하나의 등록 사용자(C, D)를 선정할 수 있다.

상기 적어도 하나의 등록 사용자(C, D)는, 사용자 A의 생체 정보(10)에 따른 PPG 기준값(PPGV)과 EMG 기준값(EMGV)에서 각각 제1 임계값과 제2 임계값 이상 낮은 생체 정보를 갖는 등록 사용자이기 때문에 사용자 A가 현재 사용하는 침대에서 느끼는 편안함보다 현저히 크게 편안함을 느끼는 사용자들로 볼 수 있다.

따라서, 관리 서버(100)는, 후보 침대들 중에서, 선정된 적어도 하나의 등록 사용자(C, D)가 현재 사용하는 침대와 대응하는 매트리스의 경도와 탄성력을 갖는 후보 침대를 추천 침대(40)로서 선정할 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(100)는, 선정된 적어도 하나의 등록 사용자(C, D)가 둘 이상인 경우, 이들이 현재 사용하는 침대들 각각과 대응하는 매트리스의 경도의 평균, 탄성력의 평균과 가장 가까운 후보 침대를 추천 침대(40)로 선정할 수 있다.

이처럼, 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버(100)는, 사용자 A와 신체 조건 등이 유사한 등록 사용자들을 대상으로, 등록 사용자들이 현재 사용하는 침대에 대하여 측정한 PPG 기준값(PPGV)과 EMG 기준값(EMGV)을 사용자 A의 PPG 기준값(PPGV) 및 EMG 기준값(EMGV)과 비교하는 방식으로 사용자 A보다 생체적인 만족도가 높은 일부 등록 사용자를 선별하고, 선별된 등록 사용자가 현재 사용하는 침대의 경도와 탄성력에 상응하는 침대를 추천 침대로서 사용자 A에게 제공한다.

따라서, 사용자의 신체 조건과 생체 조건을 모두 고려하여 더 나은 편안함을 제공하는 제3 속성을 갖는 침대를 사용자에게 추천할 수 있기 때문에, 사용자가 추천 침대(40)를 사용할 때 얻는 만족도가 매우 클 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버의 구성요소를 나타낸 도면이다.

도 5를 참조하면, 관리 서버(100)는, 적어도 하나의 프로세서(110); 및 상기 적어도 하나의 프로세서(110)가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory, 120)를 포함할 수 있다.

여기서 적어도 하나의 동작은, 도 1 내지 도 4를 참조하여 설명한 관리 서버(100)의 동작들을 포함할 수 있다.

여기서 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120)는 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중 하나로 구성될 수 있다.

또한, 관리 서버(100)는, 도 1 내지 도 4에 따른 등록 사용자들의 생체 정보와 사용자 정보를 저장하거나, 구매 이력 정보(30)를 저장하고, 생체 정보(10)와 사용자 정보(20)를 사용자 단말(200)로부터 수신하여 저장하는 저장 장치(160)를 더 포함할 수 있다. 저장 장치(160)는, SSD(solid state drive), HDD(Hard disk drive) 등을 포함할 수 있다.

또한, 관리 서버(100)는, 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver, 130)를 포함할 수 있다. 또한, 관리 서버(100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150) 등을 더 포함할 수 있다. 관리 서버(100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus, 170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.

본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.

컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

1: 생체 신호 10: 생체 정보
20: 사용자 정보 30: 구매 이력 정보
40: 추천 침대 100: 관리 서버
200: 사용자 단말 300: 생체 정보 측정 장치
400: 외부 서버

Claims

사용자 맞춤형 침대를 추천하기 위한 시스템으로,
제1 사용자의 신체를 대상으로 생체 신호를 측정하는 생체 정보 측정 장치;
상기 제1 사용자로부터 사용자 정보를 입력받고, 상기 생체 정보 측정 장치로부터 수신한 상기 생체 신호에 기초하여 생체 정보를 생성하는 사용자 단말;
상기 사용자 단말로부터 침대 추천을 요청하는 요청 메시지를 수신한 것에 대한 응답으로, 미리 등록된 침대들 중에서 추천 침대를 선정하여 상기 사용자 단말에 제공하는 관리 서버; 및
다수의 제2 사용자들이 침대를 구매한 내역을 지시하는 구매 이력 정보를 상기 관리 서버에 제공하는 외부 서버를 포함하되,
상기 생체 신호는,
상기 제1 사용자가 침대에서 수면 중일 때, 심장 박동에 의한 맥파 신호를 PPG(photoplethysmography) 센서를 이용하여 측정한 광용적맥파 신호 및 근육의 미세 전류를 EMG(Electromyogram) 센서를 이용하여 측정한 근전도 신호를 포함하고,
상기 생체 정보는,
상기 광용적맥파 신호에 기초하여 산출된 PPG 기준값 및 상기 근전도 신호에 기초하여 산출된 EMG 기준값을 포함하고,
상기 PPG 기준값은,
상기 광용적맥파 신호를, 하나의 윈도우가 하나의 맥파를 포함하도록 복수의 윈도우들로 분할하고, 분할된 윈도우들 각각에서 상기 광용적맥파 신호의 최대 진폭 크기와 최소 진폭 크기의 차분값들을 산출하고, 산출된 차분값들의 평균값으로 결정되고,
상기 EMG 기준값은,
상기 근전도 신호를 구성하는 복수의 펄스들 각각에서 미세 진폭의 평균 변화율들을 산출하고, 산출된 상기 평균 변화율들의 평균값으로 결정되는, 사용자 맞춤형 침대를 추천하기 위한 시스템.
청구항 1에서,
상기 사용자 정보는,
상기 제1 사용자의 신체조건, 성별, 현재 사용하는 침대의 종류, 현재 사용하는 침대에 대한 만족도 및 미리 등록된 침대들 각각에 대한 선호도를 포함하는, 사용자 맞춤형 침대를 추천하기 위한 시스템.
삭제
삭제
청구항 1에서,
상기 관리 서버는,
상기 구매 이력 정보와 상기 사용자 정보에 기초하여 침대의 제1 속성을 선정하고,
상기 제1 속성을 갖는 상기 미리 등록된 침대들 중에서, 상기 사용자 정보와 대응하는 제2 속성을 갖는 후보 침대들을 선정하고,
상기 후보 침대들 중에서 상기 생체 정보와 대응하는 제3 속성을 갖는 후보 침대를 상기 추천 침대로 선정하는, 사용자 맞춤형 침대를 추천하기 위한 시스템.