KR102241490B1 - 매트리스 자동 추천 방법 - Google Patents

매트리스 자동 추천 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102241490B1
KR102241490B1 KR1020170117361A KR20170117361A KR102241490B1 KR 102241490 B1 KR102241490 B1 KR 102241490B1 KR 1020170117361 A KR1020170117361 A KR 1020170117361A KR 20170117361 A KR20170117361 A KR 20170117361A KR 102241490 B1 KR102241490 B1 KR 102241490B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
mattress
grade
module
preset
waist
Prior art date
Application number
KR1020170117361A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20170107416A (ko
Inventor
박춘호
강민규
신혜선
김정연
Original Assignee
코웨이 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 코웨이 주식회사 filed Critical 코웨이 주식회사
Priority to KR1020170117361A priority Critical patent/KR102241490B1/ko
Publication of KR20170107416A publication Critical patent/KR20170107416A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102241490B1 publication Critical patent/KR102241490B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0631—Item recommendations
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/45—For evaluating or diagnosing the musculoskeletal system or teeth
    • A61B5/4538—Evaluating a particular part of the muscoloskeletal system or a particular medical condition
    • A61B5/4561—Evaluating static posture, e.g. undesirable back curvature
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0621—Item configuration or customization
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/22—Social work or social welfare, e.g. community support activities or counselling services
    • H04N5/225—

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physical Education & Sports Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Rheumatology (AREA)
  • Orthopedic Medicine & Surgery (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

본 발명은, 측면 사진 및 후면 사진과 같이, 사용자의 사진을 촬영하고, 그 영상 정보를 이용하여 사용자 맞춤형 경도의 매트리스를 자동으로 추천하는 방법, 이를 수행하기 위한 단말기 및 시스템에 관한 것이다.

Description

매트리스 자동 추천 방법{Method for recommending a mattress automatically}
본 발명은, 측면 사진 및 후면 사진과 같이, 사용자의 사진을 촬영하고, 그 영상 정보를 이용하여 사용자 맞춤형 경도의 매트리스를 자동으로 추천하는 방법, 이를 수행하기 위한 단말기 및 시스템에 관한 것이다.
많은 현대인들이 수면시 매트리스를 이용한다.
매트리스 내에는 탄성이 있는 스프링 또는 메모리폼과 같은 탄성재가 내장되어 있어서, 수면을 취하고자 하는 사용자에게 편안함을 제공한다.
여기에서, 탄성재의 재질, 종류, 밀도 등을 조절함으로써 매트리스의 경도를 조절할 수 있다. 달리 표현하면, 보다 푹신한 매트리스 내지 보다 딱딱한 매트리스를 제조자가 등급별로 구분할 수 있다.
이와 같이 다양한 매트리스 경도의 제품이 시장에서 실제 판매 중이나, 대부분의 사용자는 단지 느낌만으로 자신의 취향에 따라 매트리스를 결정할 뿐이지, 자신의 체형에 적합한 매트리스를 찾기 어려운 실정이다.
특히, 사용자의 척추에 적합하지 않은 매트리스를 선택하여 사용할 경우, 척추에 지속적으로 무리가 올 수 있어서 불편감은 물론 고통까지도 수분될 수 있다.
더욱이, 척추가 휘거나, 전만/후만 등으로 신체 형상이 정상 범주를 벗어나는 경우 척추 형상 이상이 더욱 심화될 우려도 있다.
이에 따라, 척추 형상은 물론 사용자의 체형을 분석하여 적절한 경도의 매트리스를 추천하고자 하는 기술에 대한 요구치는 높다.
한편, 적절한 경도의 매트리스를 맞춤형으로 추천하는 시스템으로 가장 많이 사용되는 방식은 센서 패드를 이용한 방식이다.
다수의 압력 센서가 포함된 얇은 센서 패드에 사용자가 누우면 체압 정보가 일종의 등고선과 같이 확인되며, 전문가인 직원이 이를 분석하여 적절한 매트리스를 추천하는 방식이다.
예를 들어, 등고선이 높은 경우, 즉 특정 부분에 체압이 많이 실리는 경우 딱딱한 매트리스는 불편하니 부드러운 매트리스를 추천하고, 반대로 체압이 고른 경우에는 딱딱한 매트리스가 추천된다.
이와 같은 방식은, 단지 특정 부분에 체압이 과도하게 높은지 여부만을 기준으로 하기에, 사용자에게 적절한 경도의 매트리스를 추천할 수 없으며, 더욱이 체형에 적합하지도 않고 체형 개선 효과도 줄 수 없다.
또한, 센서 패드가 구비된 장소 내지 전문가인 직원이 있어야만 분석이 가능하다는 점도 문제이다.
관련된 특허문헌을 살펴본다.
한국공개번호 제2014-0028284호는 BMI, 체지방량, 체중 분석을 이용한 맞춤형 매트리스 모델 제작 방법을 개시한다. 척추에 대한 고찰이 없어서 체형 교정에 도움을 줄 수 없으며, 사용자가 불편감을 느낄 가능성이 높다.
한국공개번호 제2013-0015058호는 체형에 따라 탄성체가 변형될 수 있는 체형 맞춤형 매트리스를 제공한다. 인체의 굴곡진 부분이 오히려 내측으로 내려가야만 하기에 오히려 더 불편할 수 있으며, 역시 체형 보정 효과를 제공하지 못한다.
한국등록번호 제1018799호는 체압 분석이 가능한 센서 패드를 개시하며, 이를 통하여 매트리스의 경도 선정이 가능한 효과가 있음이 기재된다. 그러나, 분석된 체압만으로 매트리스를 선정할 경우 역시 척추에 대한 고찰이 없으며, 구체적으로 체압을 어떻게 이용할지에 대한 기술이 개시되지는 않는다.
KR 2014-0028284 A KR 2013-0015058 A KR 1018799 B
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것이다.
보다 구체적으로, 기존의 센서 패드를 이용할 경우, 또는 BMI 등의 신체 정보만을 이용할 경우 사용자의 척추 형상을 정확하게 분석할 수 없기에, 사용자의 척추에 적합한 매트리스를 추천할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.
또한, 기존의 센서 패드를 이용하던 방법이 갖고 있었던 장소의 제약 내지 낮은 정확도의 문제를 보완하여, 높은 정확도로 사용자의 요구에 합치할 수 있는 매트리스를 추천하는 방법 및 시스템을 제안하고자 한다.
특히, 사용자가 매장에 방문한 경우, 업체 직원이 사용자가 있는 가정에 방문한 경우, 또는 사용자가 직원의 도움 없이 자가 확인하는 경우 모두 범용적으로 사용될 수 있는 방법 및 시스템을 제안하고자 한다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 제 1 실시예는, (a) 영상 정보 입력 모듈(210)이, 단말기(100)로부터 영상 정보를 인가받아 척추형상 유추 모듈(211)에 전달하는 단계; (b) 상기 척추형상 유추 모듈(211)이, 인가받은 영상 정보를 이용하여 기 설정된 방법에 의하여 척추형상 정보를 연산하고, 이를 매트리스 추천 모듈(290)에 전달하는 단계; 및 (c) 상기 매트리스 추천 모듈(290)이, 상기 척추형상 정보를 이용하여 기 설정된 방법에 의하여 매트리스의 기 설정된 다수의 등급 중 추천 등급을 연산하는 단계를 포함하는, 매트리스 자동 추천 방법을 제공한다.
또한, 상기 (b) 단계에서 연산되는 척추형상 정보는, 어깨/골반 기울기 및 허리 깊이를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (a) 단계에서, 상기 영상 정보 입력 모듈(210)에 인가되는 영상 정보는 상기 단말기(100)에서 촬영된 후면 사진 및 측면 사진인 것이 바람직하다.
또한, 상기 (b) 단계는, (b1) 상기 척추형상 유추 모듈(211)이, 상기 후면 사진에서 기 설정된 방법에 의하여 어깨의 좌우 말단(S1, S2)과 골반의 좌우 말단(H1, H2)의 좌표를 연산하는 단계; (b2) 상기 척추형상 유추 모듈(211)이, 상기 어깨의 좌우 말단(S1, S2)을 이은 선(LS)과 상기 골반의 좌우 말단(H1, H2)을 이은 선(LH)의 기울기 차이를 상기 어깨/골반 기울기로 연산하는 단계; (b3) 상기 척추형상 유추 모듈(211)이, 상기 측면 사진에서 기 설정된 방법에 의하여 측면 허리 변곡점(W3)과 측면 골반 변곡점(H3)의 좌표를 연산하는 단계; 및 (b4) 상기 척추형상 유추 모듈(211)이, 상기 허리 변곡점(W3)과 상기 골반 변곡점(H3)의 좌표의 X축 상의 차이값을 상기 허리 깊이로 연산하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (a) 단계에서, 상기 영상 정보 입력 모듈(210)에 인가되는 영상 정보는, 인가되는 어깨의 좌우 말단(S1, S2)의 좌표, 골반의 좌우 말단(H1, H2)의 좌표, 측면 허리 변곡점(W3)의 좌표 및 측면 골반 변곡점(H3)의 좌표를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (b) 단계는, (b2') 상기 척추형상 유추 모듈(211)이, 상기 어깨의 좌우 말단(S1, S2)을 이은 선(LS)과 상기 골반의 좌우 말단(H1, H2)을 이은 선(LH)의 기울기 차이를 연산하고, 이를 상기 어깨/골반 기울기로 연산하는 단계; 및 (b4') 상기 척추형상 유추 모듈(211)이, 상기 허리 변곡점(W3)과 상기 골반 변곡점(H3)의 좌표의 X축 상의 차이점을 상기 허리 깊이로 연산하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (a) 단계 이전에, 상기 단말기(100)가 후면 사진 및 측면 사진을 출력하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (a) 단계에서, 상기 영상 정보 입력 모듈(210)에 인가되는 영상 정보는, 상기 단말기(100)에서 촬영된 후면 사진 및 측면 사진과, 상기 사진들에 포함되는 기 설정된 다수의 디텍터에 대한 정보를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 다수의 디텍터는 후면 사진에서 인식되는 4개의 디텍터 및 측면 사진에서 인식되는 2개의 디텍터이며, 상기 (b) 단계는, (b1") 상기 척추형상 유추 모듈(211)이, 상기 후면 사진에서 상기 4개의 디텍터의 좌표를 인식하여 XY좌표의 1사분면에서 시계방향으로 각각 어깨 우측 말단(S2), 골반 우측 말단(H2), 골반 좌측 말단(H1) 및 어깨 좌측 말단(S1)으로 각각 연산하고, 상기 측면 사진에서 상기 2개의 디텍터의 좌표를 인식하여 Y축 상 높은 값의 디텍터를 허리 변곡점(W3)으로 연산하고 낮은 값의 디텍터를 골반 변곡점(H3)으로 연산하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (b) 단계는, 상기 (b1") 단계 이후, (b2") 상기 척추형상 유추 모듈(211)이, 상기 어깨의 좌우 말단(S1, S2)을 이은 선(LS)과 상기 골반의 좌우 말단(H1, H2)을 이은 선(LH)의 기울기 차이를 연산하고, 이를 상기 어깨/골반 기울기로 연산하는 단계; 및 (b4") 상기 척추형상 유추 모듈(211)이, 상기 허리 변곡점(W3)과 상기 골반 변곡점(H3)의 좌표의 X축 상의 차이점을 상기 허리 깊이로 연산하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (c) 단계에서 상기 매트리스의 기 설정된 다수의 등급은 매트리스의 경도가 커질수록 등급 값이 커지도록 미리 설정된 다수의 등급으로서, 상기 다수의 등급은 저경도 매트리스 등급, 중간경도 매트리스 등급 및 고경도 매트리스 등급으로 구분되어 기 설정되어 있는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (c) 단계는, 상기 매트리스 추천 모듈(290)이, 상기 허리 깊이가 미리 설정된 굽은등값 이상인 경우, 상기 저경도 매트리스 등급이 상기 추천 등급이 되도록 연산하고, 상기 허리 깊이가 미리 설정된 굽은등값 미만이되 전방전위값 이상인 경우, 및 상기 전방전위값 미만이되 정상값 이상인 경우, 상기 중간경도 매트리스 등급이 상기 추천 등급이 되도록 연산하고, 상기 허리 깊이가 미리 설정된 정상값 미만인 경우, 상기 고경도 매트리스 등급이 상기 추천 등급이 되도록 연산하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 제 2 실시예는, 상기 (c) 단계 이전에, (d1) 고객 정보 입력 모듈(220)이, 신체 정보를 인가받아 BMI 연산 모듈(221)에 전달하는 단계; 및 (d2) 상기 BMI 연산 모듈(221)이, 상기 전달받은 신체 정보를 이용하여 기 설정된 방법에 의하여 BMI를 연산하고, 이를 상기 매트리스 추천 모듈(290)에 전달하는 단계를 더 포함하며, 상기 (c) 단계는, 상기 매트리스 추천 모듈(290)이, 상기 BMI 및 상기 척추형상 정보를 이용하여 기 설정된 방법에 의하여 매트리스의 기 설정된 다수의 등급 중 추천 등급을 연산하는 단계인, 매트리스 자동 추천 방법을 제공한다.
또한, 상기 (c) 단계는, 상기 매트리스 추천 모듈(290)이, 상기 BMI가 기 설정된 마른체형값 미만인 경우, 상기 저경도 매트리스 등급이 상기 추천 등급이 되도록 연산하고, 상기 BMI가 기 설정된 마른체형값 이상이되 비만체형값 미만인 경우, 상기 중간경도 매트리스 등급이 상기 추천 등급이 되도록 연산하고, 상기 BMI가 기 설정된 비만체형값 이상인 경우, 상기 고경도 매트리스 등급이 상기 추천 등급이 되도록 연산하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (c) 단계 이후, (e) 상기 매트리스 추천 모듈(290)이, 상기 (c) 단계에서 연산된 추천 등급에서 기 설정된 소정의 등급만큼 더 높은 등급으로 이동된 단계를 상기 추천 등급으로 업데이트하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (d1) 단계에서 고객 정보 입력 모듈(220)에 인가되는 신체 정보는 체중 및 나이에 대한 정보를 포함하며, 상기 (c) 단계 이후, (e') 상기 매트리스 추천 모듈(290)이, 상기 (c) 단계에서 연산된 추천 등급에서, 상기 체중 및 나이에 대한 정보 중 어느 하나 이상에 대한 정보를 이용하여 이에 대하여 기 설정된 소정의 등급만큼 더 높은 등급으로 이동한 등급을 상기 추천 등급으로 업데이트하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (e') 단계에서, 체중이 많을수록 더 높은 등급으로 이동하고, 나이가 많을수록 더 낮은 등급으로 이동하는 것이 바람직하다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 제 3 실시예는, (f) 체압 정보 입력 모듈(230)에, 체압 정보를 인가받아 상기 매트리스 추천 모듈(290)에 전달하는 단계를 더 포함하며, 상기 (c) 단계는, 상기 매트리스 추천 모듈(290)이, 상기 BMI, 상기 척추형상 정보 및 상기 체압 정보를 이용하여 기 설정된 방법에 의하여 매트리스의 기 설정된 다수의 등급 중 추천 등급을 연산하는 단계인, 매트리스 자동 추천 방법을 제공한다.
또한, 상기 (f) 단계 이전에, (g) 센서 패드(130)가 상기 체압 정보 입력 모듈(230)에 상기 체압 정보를 전달하는 단계를 더 포함하며, 상기 센서 패드(130)는 다수의 센서(131)가 구비된 패드인 것이 바람직하다.
또한, 상기 (f) 단계는, 상기 체압 정보 입력 모듈(230)이, 상기 인가받은 체압 정보로부터 기 설정된 방법에 의하여 허리와 둔부 사이의 간격(d)을 연산하고 이를 상기 매트리스 추천 모듈(290)에 전달하는 단계를 포함하며, 상기 (c) 단계 이후, (h) 상기 매트리스 추천 모듈(290)이, 상기 허리와 둔부 사이의 간격(d)을 이용하여 해당 간격(d)에 대하여 기 설정된 소정의 등급만큼 더 높은 등급으로 이동한 등급을 상기 추천 등급으로 업데이트하는 것이 바람직하다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예는, 전술한 제 1 실시예에 따른 방법을 컴퓨터 장치에 결합되어 수행시키기 위한 컴퓨터 프로그램으로서, 명령어가 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예는, 전술한 제 1 실시예에 따른 방법을 수행시키기 위한 컴퓨터 프로그램의 명령어가 저장된 기록매체를 포함하며, 상기 (a) 단계에서 상기 영상 정보 입력 모듈(210)에 영상 정보를 인가하는 단말기(100)로서, 상기 단말기(100)는 상기 영상 정보를 획득하기 위한 카메라(110)를 포함하는, 단말기를 제공한다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예는, 전술한 제 2 실시예에 따른 방법을 수행시키기 위한 컴퓨터 프로그램의 명령어가 저장된 기록매체를 포함하며, 상기 (a) 단계에서 상기 영상 정보 입력 모듈(210)에 영상 정보를 인가하는 단말기(100)로서, 상기 단말기(100)는 상기 신체 정보를 획득하기 위한 입력부(120)를 포함하는, 단말기를 제공한다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예는, 전술한 제 3 실시예에 따른 방법을 수행시키기 위한 컴퓨터 프로그램의 명령어가 저장된 기록매체를 포함하며, 상기 (a) 단계에서 상기 영상 정보 입력 모듈(210)에 영상 정보를 인가하는 단말기(100); 및 상기 센서 패드(130)를 포함하는, 매트리스 자동 추천 시스템을 제공한다.
본 발명에 의하여 센서 패드 없이도 간단한 스마트폰 조작 만으로 사용자에게 적합한 경도의 매트리스를 추천할 수 있다.
이렇게 추천되는 매트리스의 경도는 사용자의 척추 형상에 적합한 것이기에 불편감을 적게 줄 뿐만 아니라, 사용자가 선 자세 및 누운 자세의 허리 깊이 척추 휨 형상 등을 분석한 것이어서 체형 보정 효과도 거둘 수 있다.
또한, 센서 패드 없이 사용될 수 있기에, 관련 직원이 사용자가 있는 가정에 방문하거나, 또는 직원의 도움 없이 자가 확인도 가능하다.
본 발명자의 다수의 실험으로서, 후술할 바와 같이 최종 연산된 추천 등급에 소정의 등급만큼의 등급 이동인 보정 단계가 포함되는바, 정확도가 한층 더 상승한다.
또한, BMI 등의 신체 정보와, 센서 패드를 통하여 확인되는 체압 정보를 추가로 활용하여 보다 높은 정확도로서 제공할 수 있음은 물론이다.
도 1은 본 발명에 따른 매트리스 자동 추천 시스템을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 본 발명에 따른 매트리스 자동 추천 방법의 제 1 실시예를 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 본 발명에 따른 매트리스 자동 추천 방법의 제 1 실시예 중 1-1 실시예를 설명하기 위한 순서도이다.
도 4은 본 발명에 따른 매트리스 자동 추천 방법의 제 1 실시예 중 1-2 실시예를 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 발명에 따른 매트리스 자동 추천 방법의 제 1 실시예 중 1-3 실시예를 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 본 발명에 따른 매트리스 자동 추천 방법의 제 2 실시예를 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 본 발명에 따른 매트리스 자동 추천 방법의 제 3 실시예를 설명하기 위한 순서도이다.
도 8a 및 도 8b는 후면 사진을 이용하여 어깨/골반 기울기를 연산하는 방법을 설명하기 위한 도면으로서, 본 발명의 제 1, 2, 3 실시예와 관련된다.
도 9및 도 9b는 측면 사진을 이용하여 허리 간격을 연산하는 방법을 설명하기 위한 도면으로서, 본 발명의 제 1, 2, 3 실시예와 관련된다.
도 10은 체압 정보 입력 모듈에서 확인되는 체압 정보로서 허리와 둔부 사이의 간격(d)을 연산하는 방법을 설명하기 위한 도면으로서, 본 발명의 제 3 실시예와 관련된다.
도 11은 본 발명에 따른 매트리스 자동 추천 방법에 있어서 등급을 구분한 일례로서, 본 발명의 제 1, 2, 3 실시예와 관련된다.
도 12는 본 발명에 따른 매트리스 자동 추천 방법에 있어서, 영상 정보를 이용하는 추천 등급 연산 방법을 설명하기 위한 표로서, 본 발명의 제 1, 2, 3 실시예와 관련된다.
도 13은 본 발명에 따른 매트리스 자동 추천 방법에 있어서, BMI를 이용하는 추천 등급 연산 방법을 설명하기 위한 표로서, 본 발명의 제 2, 3 실시예와 관련된다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세히 설명한다.
이하에서, "단말기"는 정보 입력, 출력 및 처리가 가능한 기기를 의미한다. 후술하겠지만, 본 발명에 따른 단말기는 영상 정보를 촬영하는 카메라, 신체 정보 등을 입력하는 입력부, 해당 정보를 처리하는 정보처리유닛 또는 별도의 시스템으로 전송하는 송수신부가 포함되면 족하다. 스마트폰, 태블릿, 노트북 등을 예로 들 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
이하에서, "시스템"은 물건을 의미한다.
이하에서, "모듈"은 정보 처리 단위를 의미하며, 각각의 모듈이 반드시 물리적으로 구분될 필요가 없음에 주의한다. 예를 들어, 영상 정보 입력 모듈과 척추형상 유추 모듈은 반드시 물리적으로 구분될 필요가 없으며 일체로 이루어져 한 번에 해당 연산을 수행할 수 있다.
아울러, 본 발명에서 단말기(100)와 연산부(200)는 설명을 위하여 구분한 것에 불과하며, 이들 역시 하나로 일체형일 수 있다. 즉, 다수의 모듈들을 포함하는 연산부가 단말기에 포함되어, 단말기가 해당 모듈들의 기능을 직접 수행할 수 있음은 물론이다.
이하에서 "매트리스의 등급"은 기 설정되어 다수로 구분되어 있으며, 도 11에 도시되는 바와 같이 매트리스의 경도가 커질수록 등급 값이 커져 있음을 가정한다. 매트리스의 경도는 딱딱함과 부드러움(푹신함)을 의미하는 것이다.
도면에서는 총 24등급으로 구분되어 있으나, 후술할 바와 같이 최소 3단계의 등급으로 구분되어 있을 수도 있으며 그 개수는 24 미만이거나 이를 초과할 수도 있음은 당연하다.
딱딱함과 부드러움의 어느 정도까지 등급으로 구분할 것인지에 대한 구체적인 수치는 본 발명의 핵심도 아니며 본 발명의 특정과도 무관함을 밝혀둔다.
또한, 이러한 24등급으로 구분되어 있음에도 이를 크게 3단계로 구분할 수도 있으며, 예를 들어 이들은 1~6등급의 저경도 매트리스 등급, 7~18등급의 중간경도 매트리스 등급 및 19~24등급의 고경도 매트리스 등급으로 구분될 수도 있다.
이하에서, "사용자"는 매트리스 추천 서비스를 제공받는 사람인 대상을 지칭하고, "직원" 또는 "실행자"는 본 발명에 따른 방법을 실행하여 사용자에게 매트리스를 추천하는 사람을 지칭한다.
1. 시스템의 설명
본 발명에 따른 시스템은 정보가 입력되는 단말기(100)와 센서 패드(130) 및 연산부(200)를 포함한다.
단말기(100)는 카메라(110)와 입력부(120)를 포함하는 것으로, 일반적으로는 스마트폰일 수 있다.
카메라(110)는 영상 정보 입력 모듈(210)에 영상 정보를 인가하기 위하여 촬영을 하며, 이를 영상 정보 입력 모듈(210)에 전달한다.
후술하겠지만, 여기에서의 영상 정보는 단순한 후면 사진과 측면 사진일 수도 있으며(1-1실시예), 또는 실행자가 입력한 다수의 좌표를 더 포함할 수도 있으며(1-2실시예), 또는 디텍터가 감지됨으로써 자동으로 인식되는 좌표를 더 포함할 수도 있다(1-3실시예).
입력부(120)는 고객 정보 입력 모듈(220)에 신체 정보를 인가하기 위하여 사용자로부터 각종 정보를 입력받을 수 있다. 터치패널, 키보드 또는 마우스 등일 수 있다.
사용자는 입력부(120)를 통하여 매트리스 추천에 필요한 어떠한 정보도 입력할 수 있으며, 후술하는 매트리스 추천 모듈(290)은 이를 반영하여 적합한 매트리스를 기 설정된 방법으로 추천하게 된다.
입력부(120)를 통하여 입력되는 정보로서, 체중과 키를 포함한 신체 정보일 수 있으며, 이는 고객 정보 입력 모듈(220)을 통해 BMI 연산 모듈(221)에 전달되어 BMI가 자동으로 연산된다.
그 외에도, 나이, 평균 수면 시간, 깨는 횟수, 사용 기간, 선호하는 경도 등도 함께 입력되어 매트리스 추천에 사용될 수 있다.
센서 패드(130)는 다수의 센서(131)가 내장되어 있으며 사람이 누울 수 있는 크기로 형상되어 누운 사람의 체압 분포를 측정하는 기기이다(도 10 참조).
센서 패드(130)의 형상 자체는 어떠한 것이어도 다.
센서 패드(130)에 포함된 다수의 센서(131)에서 측정된 압력인 체압 정보는 별도의 송수신부(미도시)를 통하여 연산부(200)의 체압 정보 입력 모듈(230)에 인가될 수 있다.
연산부(200)는 영상 정보 입력 모듈(210), 척추형상 유추 모듈(211), 고객 정보 입력 모듈(220), BMI 연산 모듈(221), 체압 정보 입력 모듈(230), 및 매트리스 추천 모듈(290)을 포함한다.
영상 정보 입력 모듈(210)은 단말기(100)의 카메라(110)로부터 영상 정보를 인가받고, 이를 척추형상 유추 모듈(211)에 전달한다.
척추형상 유추 모듈(211)은 영상 정보 입력 모듈(210)에서 전달된 영상 정보를 토대로 해당 사용자의 척추형상을 유추한다. 척추형상으로서 어깨/골반 기울기 및 허리 깊이를 연산하는데 구체적인 방법은 아래의 방법에 대한 설명에서 상세히 설명한다.
고객 정보 입력 모듈(220)은 단말기(100)의 입력부(120)로부터 신체 정보를 인가받고, 이 중 체중과 키에 대한 정보를 BMI 연산 모듈(221)에 전달한다. 체중과 키 이외의 다른 정보들, 예를 들어 나이, 평균 수면 시간, 깨는 횟수, 사용 기간, 선호하는 경도에 대한 정보는 매트리스 추천 모듈(290)에 직접 전달할 수도 있다.
BMI 연산 모듈(221)은 고객 정보 입력 모듈(220)에서 전달된 신체 정보 즉 체중과 키에 대한 정보를 토대로 BMI를 연산한다.
체압 정보 입력 모듈(230)은 센서 패드(130)에서 측정된 체압 정보를 전달받으며, 이를 바탕으로 체압 분포도를 연산할 수도 있으며, 연산된 체압 분포도를 이용하여 허리와 둔부 사이의 간격(d)의 자도 연산이 가능하다(도 10 참조). 구체적인 방법은 아래에서 상술한다.
매트리스 추천 모듈(290)은 정보들을 종합하여 사용자에게 알맞은 경도의 매트리스를 추천한다.
종합되는 정보는, 척추형상 유추 모듈(211)에서 전달되는 척추형상 정보, 즉 어깨/골반 기울기 및 허리 깊이는 물론, 실시예에 따라 BMI 및 기타 사용자가 입력한 정보 및 체압 정보를 포함할 수 있다.
구체적인 설명은 방법과 관련하여 후술한다.
2. 추천 방법의 설명
(1) 제 1 실시예 (도 2~5)
도 2 내지 도 5를 참조하여 본 발명에 따른 매트리스 추천 방법의 제 1 실시예를 설명한다.
제 1 실시예는 영상 정보를 기반으로 매트리스를 추천하는 방법에 관한 것이다. 영상 정보를 어떻게 획득하고 이용하는지에 따라, 다시 1-1실시예, 1-2실시예 및 1-3실시예로 구분되는데, 이는 각각 도 3, 4, 5를 참조하여 후술한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 단말기(100)의 카메라(110)가 사용자를 촬영하여 영상 정보를 획득하면, 영상 정보 입력 모듈(210)이 단말기(100)로부터 영상 정보를 인가받아 척추형상 유추 모듈(211)에 전달한다(S110).
여기에서 카메라(110)에 의하여 영상 정보 입력 모듈(210)에 인가되는 영상 정보는 후면 사진 및 측면 사진을 포함한다.
다음, 척추형상 유추 모듈(211)이, 인가받은 영상 정보를 이용하여 기 설정된 방법에 의하여 척추형상 정보를 연산하고, 이를 매트리스 추천 모듈(290)에 전달한다(210).
척추형상 정보를 연산하는 방법은 1-1실시예, 1-2실시예 및 1-3실시예로 구분할 수 있는데, 먼저 도 3을 참조하여 1-1실시예에 따른 방법을 설명한다.
척추형상 유추 모듈(211)이, 후면 사진에서 기 설정된 방법에 의하여 어깨의 좌우 말단(S1, S2)과 골반의 좌우 말단(H1, H2)의 좌표를 연산한다(S211A).
이를 위하여, 도 8a에 도시된 바와 같이, 예를 들어 사용자가 흰색 벽면 앞에 서서 단말기(100)를 이용하여 후면 사진을 촬영하고, 척추형상 유추 모듈(211)은 촬영된 후면 사진 영상에서 픽셀마다의 색상 차이를 이용함으로써 사람의 몸체 형상을 유추할 수 있으며, 유추된 몸체의 형상 중 Y축 값이 가장 큰 좌표의 좌우 말단 지점을 인지하여 이를 각각 어깨의 좌우 말단(S1, S2)의 좌표로 연산할 수 있다.
또한, 유추된 몸체 형상 중에서 다리가 구분되는 지점, 즉 가랑이 지점이 유추되는바, 해당 지점을 중심으로 좌우측 말단의 지점을 확인함으로써, 골반의 좌우 말단(H1, H2)의 좌표를 연산할 수 있다.
그 외에도 어깨의 좌우 말단 및 골반의 좌표를 연산하는 다른 방법이 사용되어도 무방하다.
다음, 척추형상 유추 모듈(211)이, 상기 어깨의 좌우 말단(S1, S2)을 이은 선(LS)과 상기 골반의 좌우 말단(H1, H2)을 이은 선(LH)의 기울기를 각각 연산하고 그 차이를 연산함으로써, 이를 어깨/골반 기울기로 연산한다(S211B).
도 8b에 도시된 바와 같이, LS의 기울기가 -2.4도이고 LH의 기울기가 0.5도인 경우, 어깨/골반 기울기는 2.9도이다.
어깨/골반 기울기가 클수록, 척추가 휜 것을 의미하며, 이 경우 경도가 낮은 매트리스를 추천하게 된다.
다음, 척추형상 유추 모듈(211)이, 측면 사진에서 기 설정된 방법에 의하여 측면 허리 변곡점(W3)과 측면 골반 변곡점(H3)의 좌표를 연산한다(S211C).
S211A 단계와 마찬가지 방법으로, 도 9a에 도시된 바와 같이, 사용자의 허리와 엉덩이가 주된 대상이 되되 얼굴이 사진 속에서 좌측을 향하게 되는 측면 사진을 단말기(100)를 이용하여 촬영하면, 척추형상 유추 모듈(211)은 S211A 단계와 마찬가지 방법으로 사람의 몸체 형상을 유추할 수 있으며, 그 다음 유추된 몸체의 형상 중 X축 값이 변화되는 지점과, X축 값이 작되 Y축 값이 보다 큰 지점의 좌표를 각각 측면 허리 변곡점(W3)과 측면 골반 변곡점(H3)의 좌표로 연산할 수 있다.
다음, 척추형상 유추 모듈(211)이, 도 9b에 도시된 바와 같이, 허리 변곡점(W3)과 골반 변곡점(H3)의 좌표의 X축 상의 차이값을 허리 깊이로 연산한다(S211D).
이와 같이, 척추형상 정보, 다시 말해 어깨/골반 기울기와 허리 깊이에 대한 정보가 S210 단계에 따라 매트리스 추천 모듈(290)에 전달되면, 다시 도 2를 참조하여, 매트리스 추천 모듈(290)이 이를 이용하여 기 설정된 방법에 의하여 매트리스의 기 설정된 다수의 등급 중 추천 등급을 연산한다(S610).
도 11 및 도 12를 참조하여 보다 구체적으로 설명한다.
도 11에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 방법에서 매트리스의 등급이 경도에 따라 미리 구분되어 있으며, 매트리스의 경도가 커질수록 등급 값이 커지며, 이를 다시 저경도 매트리스 등급, 중간경도 매트리스 등급 및 고경도 매트리스 등급으로 구분되도록 설정될 수 있다.
예를 들어, 총 24등급으로 미리 구분되어 있으되, 1~6등급이 저경도 매트리스 등급이고, 7~18등급의 중간경도 매트리스 등급이고, 19~24등급의 고경도 매트리스 등급인 것으로 미리 구분되어 설정되어 있다.
매트리스의 등급을 경도에 따라 나누는 것은 본 발명의 핵심이나, 등급의 개수 또는 구체적인 구분 방법은 얼마든지 변형이 가능함은 물론이다.
매트리스 추천 모듈(290)은, 앞서 연산된 허리 깊이를 이용하여 사용자에게 어떠한 경도의 매트리스를 추천할 것인지를 연산하게 된다.
허리 깊이가 미리 설정된 굽은등값 이상인 경우, 허리의 깊이 정도가 깊으므로 부드러운 저경도 매트리스 등급이 추천 등급이 되도록 연산한다. 예를 들어, 24등급 체계에서 1~6등급, 구체적으로 3등급이 추천될 수 있다.
허리 깊이가 미리 설정된 굽은등값 미만이되 전방전위값 이상인 경우와 더불어 전방전위값 미만이되 정상값 이상인 경우, 중간경도 매트리스 등급이 추천 등급이 되도록 연산한다. 예를 들어, 24등급 체계에서 7~18등급으로 추천되되, 구체적으로 미리 설정된 굽은등값 미만이되 전방전위값 이상인 경우 9등급이 추천되고, 전방전위값 미만이되 정상값 이상인 경우 15등급이 추천될 수 있다.
허리 깊이가 미리 설정된 정상값 미만인 경우, 고경도 매트리스 등급이 추천 등급이 되도록 연산한다. 예를 들어, 24등급 체계에서 19~24등급, 구체적으로 21등급이 추천될 수 있다.
다른 예시로서, 허리 깊이에 따른 매트리스 등급이 보다 세분화될 수 있음은 물론이다.
예를 들어, 0cm 내지 10cm의 허리 깊이를 24등급으로 구분하고(각 등급별 0.42cm), 해당 허리 깊이마다 각각 하나의 매트리스 등급을 매칭시킬 수 있어서, 이 경우에는 허리 깊이가 8cm인 경우 5등급이 추천되고, 허리 깊이가 4cm인 경우 10등급이 추천되도록 설정할 수도 있을 것이다.
한편, 척추형상 정보를 획득하는 1-2실시예를 도 3을 참조하여 설명한다.
1-1실시예와 비교하여 S210단계의 구체적인 방법만 다소 상이한 것이다.
1-2실시예에서는, 단말기(100)가 후면 사진 및 측면 사진을 실행자에게 출력하면, 실행자가 해당 사진을 보면서 사진 상에서 어깨의 좌우 말단(S1, S2)의 좌표, 골반의 좌우 말단(H1, H2)의 좌표, 측면 허리 변곡점(W3)의 좌표 및 측면 골반 변곡점(H3)의 좌표를 모두 인가시키는 것이다(S212A).
즉, 영상 정보 입력 모듈(210)에 인가되는 영상 정보는, 측면 사진과 후면 사진은 물론, 실행자가 입력한 어깨의 좌우 말단(S1, S2)의 좌표, 골반의 좌우 말단(H1, H2)의 좌표, 측면 허리 변곡점(W3)의 좌표 및 측면 골반 변곡점(H3)의 좌표를 포함한다.
1-1실시예가 해당 좌표를 자동으로 확인하였다면, 1-2실시예에서는 해당 좌표를 사진을 참조한 실행자가 입력한 것이다.
그 다음, 이를 이용하여 어깨/골반 기울기를 연산하는 S212B 단계는, 1-1실시예의 S211B 단계와 동일하며, 허리 깊이를 연산하는 S212C 단계는 1-1실시예의 S211D 단계와 동일하다.
척추형상 정보를 획득하는 1-3실시예를 도 4를 참조하여 설명한다.
마찬가지로, 1-1실시예 및 1-2실시예와 비교하여 S210단계의 구체적인 방법만 다소 상이한 것이다.
1-3실시예에서는, 단말기(100)를 이용하여 후면 사진 및 측면 사진을 촬영하기 전에, 단말기(100)에서 인지 가능한 별도의 디텍터를 사용자가 부착하고 이를 촬영하는 것이다.
여기에서 디텍터는 후면 사진에서 인식되는 4개의 디텍터, 즉 어깨 좌우 말단 및 골반 좌우 말단에 부착된 디텍터와, 측면 사진에서 인식되는 2개의 디텍터, 즉 좌측 허리 변곡점과 좌측 골반 변곡점에 부착한 디텍터를 포함한다.
디텍터는 스티커와 같이 사용자의 의류에 손쉽게 탈부착이 가능한 것이 바람직하다.
사용자가 디텍터를 부착한 후 사진을 촬영하면, 영상 정보 입력 모듈(210)에 인가되는 영상 정보에 다수의 디텍터에 대한 정보인 좌표들이 함께 포함되며, 척추형상 유추 모듈(211)은 이를 이용하여 각 좌표에 대한 인지가 자동으로 수행될 수 있다.
구체적으로, 척추형상 유추 모듈(211)은 후면 사진에서 4개의 디텍터의 좌표를 인식하여 XY좌표의 1사분면에서 시계방향으로 각각 어깨 우측 말단(S2), 골반 우측 말단(H2), 골반 좌측 말단(H1) 및 어깨 좌측 말단(S1)으로 각각 연산한다(S213A).
또한, 척추형상 유추 모듈(211)은 측면 사진에서 2개의 디텍터의 좌표를 인식하여 Y축 상 높은 값의 디텍터를 허리 변곡점(W3)으로 연산하고 낮은 값의 디텍터를 골반 변곡점(H3)으로 연산한다(S213B).
그 다음, 이를 이용하여 어깨/골반 기울기를 연산하는 S213C 단계는, 1-1실시예의 S211B 단계와 동일하며, 허리 깊이를 연산하는 S213D 단계는 1-1실시예의 S211D 단계와 동일하다.
정리하자면, 제 1 실시예는 영상 정보를 토대로 허리 깊이를 연산하고, 이를 이용하여 기 설정된 방법으로 경도가 다른 매트리스 등급을 추천하는 것이다. 그 외에도 어깨/골반 기울기를 함께 이용할 수도 있다. 허리 깊이와 같은 척추형상을 연산하는 방법을 1-1, 1-2, 1-3의 실시예로 구분하여 제시하였다.
(2) 제 2 실시예 (도 6)
제 2 실시예는, 제 1 실시예의 S110, S210 및 S610 단계를 모두 포함하되, 고객 정보 입력 모듈(220)을 더 사용하는 것을 특징으로 한다.
도 6을 참조하여 보다 상세히 설명한다.
S110 단계 및 S210 단계와 동일하게, 영상 정보 입력 모듈(210)이, 단말기(100)로부터 영상 정보를 인가받아 척추형상 유추 모듈(211)에 전달하고(S120), 척추형상 유추 모듈(211)이, 인가받은 영상 정보를 이용하여 기 설정된 방법에 의하여 척추형상 정보를 연산하고, 이를 매트리스 추천 모듈(290)에 전달한다(S220).
이와는 별도로 또는 동시에, 고객 정보 입력 모듈(220)이 단말기(100)의 입력부(120)로부터 신체 정보를 인가받아 BMI 연산 모듈(221)에 전달한다(S320).
여기에서, 입력부(120)에서 인가되는 정보는 체중과 키와 같은 신체 정보는 물론, 나이, 평균 수면 시간, 깨는 횟수, 사용 기간, 선호하는 경도에 대한 정보도 포함된다.
BMI 연산 모듈(221)은 고객 정보 입력 모듈(220)에서 전달된 신체 정보 즉 체중과 키에 대한 정보를 토대로 BMI를 연산하고, 이를 매트리스 추천 모듈(290)에 전달한다(S420).
이제, 매트리스 추천 모듈(290)에는, 척추형상 정보는 물론 BMI 정보까지 인가된 것이므로, 이들을 모두 이용하거나, 또는 선택적으로 어느 하나를 이용하여 기 설정된 방법에 의하여 매트리스의 기 설정된 다수의 등급 중 추천 등급을 연산하게 된다.
구체적으로, 허리 깊이에 따라 매트리스의 추천 등급을 연산하는 S630 단계는 것은 제 1 실시예의 S610 단계와 유사하다.
이와는 별도로 또는 동시에, BMI를 이용하여 매트리스 추천 모듈(290)이 기 설정된 방법에 의하여 매트리스의 기 설정된 다수의 등급 중 추천 등급을 연산한다(S720).
도 13을 참조하여 보다 구체적으로 설명한다.
먼저, 허리 깊이와 별도로 연산하는 방법이다.
매트리스 추천 모듈(290)은, BMI가 기 설정된 마른체형값 미만인 경우, 저경도 매트리스 등급이 상기 추천 등급이 되도록 연산한다.
예를 들어, BMI가 18.5 미만인 경우, 24등급 체계에서 1~6등급, 구체적으로 3등급이 추천될 수 있다.
BMI가 기 설정된 마른체형값 이상이되 비만체형값 미만인 경우, 중간경도 매트리스 등급이 추천 등급이 되도록 연산한다.
예를 들어, BMI가 18.5 내지 22.9인 경우, 24등급 체계에서 7~18등급, 구체적으로 12등급이 추천될 수 있다.
BMI가 기 설정된 비만체형값 이상인 경우, 고경도 매트리스 등급이 추천 등급이 되도록 연산한다.
예를 들어, BMI가 22.9 이상인 경우, 24등급 체계에서 19~24등급, 구체적으로 21등급이 추천될 수 있다.
다른 예시로서, BMI에 따른 매트리스 등급이 보다 세분화될 수 있음은 물론이다. 즉, 24등급 체계에서 각 BMI 범위마다 하나의 등급이 할당되어 있어서, 보다 세분화되어 추천될 수도 있다.
한편, BMI를 이용하여 추천 등급을 연산하는 방법은 허리 깊이를 이용하여 추천 등급을 연산하는 방법과 조합되어 사용될 수 있다.
조합되는 방법은 어떠한 방법도 무방하나, 평균값을 이용하는 방법, 또는 등급 이동을 이용하는 방법을 예로 들 수 있다.
평균값을 이용할 경우, 예를 들어, 허리 깊이를 이용하여 S620 단계에서 3등급이 추천되었는데 BMI를 이용하여 S720 단계에서 7등급이 추천되었다면, 최종적으로 그 평균값인 5등급이 추천될 수도 있다.
등급 이동을 이용할 경우, 허리 깊이를 이용하여 S620 단계에서 연산된 등급을 기반으로 BMI의 수치에 따라 마른 체형인 경우 소정의 등급만큼 낮은 등급으로 이동하고, 반대인 경우 소정의 등급만큼 높은 등급으로 이동하는 것이다.
예를 들어, 소정의 등급이 3등급이라면, 허리 깊이를 이용하여 S620 단계에서 5등급이 추천되었는데 BMI가 기 설정된 마른체형값 미만인 경우라면 최종적으로 2등급이 추천 등급으로 연산되고, BMI가 기 설정된 마른체형값 이상이되 비만체형값 미만인 경우 그대로 5등급이 추천 등급이며, BMI가 기 설정된 비만체형값 이상인 경우 8등급이 추천 등급으로 연산된다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에서는, 이와 같은 방식으로 연산이 모두 완료된 이후 매트리스 추천 모듈(290)이 S720 단계에서 연산된 추천 등급에서 기 설정된 소정의 등급만큼 더 높은 등급으로 이동된 단계를 추천 등급으로 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다(S820).
이는, 본 발명자들의 다수의 실험 결과, 제 2 실시예에 따라 수행할 경우 사용자가 원하는 경도보다는 비교적 부드러운 경도가 추천됨에 기인하여 추가된 단계이다.
본 발명자들은 도 11과 같이 24등급 체계를 활용하였는데, 2등급만큼 더 높은 등급을 추천할 경우, 사용자에게 최적의 등급을 추천할 수 있음을 확인하였다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에서는, S820 단계 대신, 또는 S820 단계와 더불어, 체중과 나이를 이용하여 추천 등급을 업데이트할 수 있다.
고객 정보 입력 모듈(220)에 입력되는 체중과 나이를 입력되면, 이를 이용하는 것이다.
예를 들어, 24등급 체계인 경우, 체중 기준을 60kg으로 한 후 3kg 증가할수록, 미리 연산된 추천 등급에서 1등급씩 높아지고(즉, 보다 딱딱한 높은 경도값의 매트리스가 추천), 반대로 3kg 감소할수록 1등급씩 낮아지도록 할 수 있다(즉, 보다 부드러운 낮은 경도값의 매트리스가 추천).
체중이 높을수록 경도가 높은 매트리스를 사용하는 것이 척추의 부담을 적게 주기 때문이다.
다른 예를 들어, 24등급 체계인 경우, 나이를 이용하여 입력된 나이가 20세 미만이면 3등급씩 높아지고, 60세 이상이면 3등급씩 낮아지고, 그 사이의 경우 변동이 없도록 할 수 있다.
나이가 많을 수록 경도가 낮은 허리 근육이 약하여지기에, 경도가 낮은 매트리스를 사용하는 것이 척추의 부담을 적게 주기 때문이다.
체중을 이용하는 방식과 나이를 이용하는 방식은 둘 중 어느 하나만 단독으로 사용되거나, 또는 둘이 함께 적용될 수도 있음은 물론이다.
정리하자면, 제 2 실시예는 영상 정보에서 연산된 허리 깊이와 BMI를 이용하여 기 설정된 방법으로 경도가 다른 매트리스 등급을 추천하는 것이다. 경우에 따라, 추천 등급이 연산된 후 소정의 등급만큼, 예를 들어 2등급만큼 높은 등급으로 이동할 수도 있다. 2등급의 이동은, 체중과 나이를 이용하는 방식과 함께 적용되거나, 둘 중 어느 하나가 적용될 수도 있다.
(3) 제 3 실시예 (도 7)
제 3 실시예는, 제 2 실시예의 S120, S220, S320, 및 S420 단계를 모두 포함하되, 체압 정보 입력 모듈(230)을 더 사용하는 것을 특징으로 한다.
도 7을 참조하여 보다 상세히 설명한다.
제 2 실시예의 S120 단계 내지 S420 단계와 동일하게, 영상 정보 입력 모듈(210)이, 단말기(100)로부터 영상 정보를 인가받아 척추형상 유추 모듈(211)에 전달하고(S130), 척추형상 유추 모듈(211)이, 인가받은 영상 정보를 이용하여 기 설정된 방법에 의하여 척추형상 정보를 연산하고, 이를 매트리스 추천 모듈(290)에 전달한다(S230). 신체 정보가 인가되어 BMI 연산 모듈(221)에 전달되고(S330), BMI 연산 모듈(221)이 BMI를 연산하여 매트리스 추천 모듈(290)에 전달한다(S430).
다음, 사용자가 센서 패드(130) 상에 누우면 다수의 센서(131)에 의하여 체압 정보가 확인되어 체압 정보 입력 모듈(230)에 인가되며, 체압 정보 입력 모듈(230)은 이를 매트리스 추천 모듈(290)에 전달한다(S530).
다음, 제 2 실시예의 S620 단계 내지 S720 단계와 동일하게, 매트리스 추천 모듈(290)은 영상 정보 및 BMI를 이용하여 추천 등급을 연산한다(S630, S730).
이후, 매트리스 추천 모듈(390)은, 체압 정보를 이용하여 매트리스의 추천 등급을 추가로 연산하게 되는데(S830), 이를 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
도 10에 도시된 바와 같은 체압 정보가 센서 패드(130)로부터 체압 정보 입력 모듈(230)로 인가된다. 이 때에 등이 닿는 부분과 엉덩이가 닿는 부분 사이에 체압이 측정되지 않는 부분이 확인되며, 이를 바탕으로 허리와 둔부 사이의 간격(d)을 연산할 수 있다.
허리와 둔부 사이의 간격(d)은 사용자마다 상이한데, 허리 근육이 약한 경우 허리가 약하기 때문에 서 있는 자세 대비 누운 자세에서 측정되는 허리와 둔부 사이의 간격(d)이 좁아지게 된다. 따라서, 체형 보정을 위해서는 경도가 보다 높은 등급이 추천됨이 바람직하다.
반대의 경우, 즉 허리와 둔부 사이의 간격(d)이 서 있는 자세 대비 넓은 경우라면, 경도가 보다 낮은 등급이 추천됨이 바람직하다.
따라서, 허리와 둔부 사이의 간격(d)은 매트리스 추천 모듈(290)에 전달되며, 매트리스 추천 모듈(290)은 이를 이용하여 S730 단계에서 연산된 추천 등급을 변경하게 된다.
즉, 제 2 실시예의 S820 단계에서는 일괄적으로 소정의 등급만큼, 예를 들어 24등급 체계에서 일괄적으로 2등급 이동하였다면, 제 3 실시예의 경우 체압 정보를 이용하여 이동하는 것이다.
예를 들어, 허리와 둔부 사이의 간격(d)이 기 설정된 값보다 적은 경우 경도가 보다 높은 등급 추천을 위하여 24등급 체계에서 약 3등급 정도 상승하는 것이 바람직하며, 기 설정된 값보다 큰 경우 보다 낮은 등급 추천을 위하여 1등급 정도만 상승하는 것이 바람직하다.
정리하자면, 제 3 실시예는 영상 정보에서 연산된 허리 깊이와 BMI를 이용하여 기 설정된 방법으로 경도가 다른 매트리스 등급을 추천한 후, 센서 패드에서 측정되는 체압 정보를 더 이용하여 소정의 등급만큼, 예를 들어 1등급 내지 3등급만큼 높은 등급으로 이동하는 것이다.
이상, 본 명세서에는 본 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 도면에 도시한 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당업자라면 본 발명의 실시예로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 보호범위는 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.
100: 단말기
110: 카메라
120: 입력부
130: 센서패드
131: 센서
200: 연산부
210: 영상 정보 입력 모듈
211: 척추형상 유추 모듈
220: 고객 정보 입력 모듈
221: BMI 연산 모듈
230: 체압 정보 입력 모듈
290: 매트리스 추천 모듈

Claims (23)

  1. (a) 영상 정보 입력 모듈(210)이, 단말기(100)에서 촬영된 후면 사진 및 측면 사진을 포함하는 영상 정보를 인가받아 척추형상 유추 모듈(211)에 전달하는 단계;
    (b) 상기 척추형상 유추 모듈(211)이, 인가받은 영상 정보를 이용하여 기 설정된 방법에 의하여 척추형상 정보를 연산하고, 이를 매트리스 추천 모듈(290)에 전달하는 단계;
    (c1) 고객 정보 입력 모듈(220)이, 체중 및 나이에 대한 정보를 포함하는 신체 정보를 인가받아 BMI 연산 모듈(221)에 전달하는 단계;
    (c2) 상기 BMI 연산 모듈(221)이, 상기 전달받은 신체 정보를 이용하여 기 설정된 방법에 의하여 BMI를 연산하고, 이를 상기 매트리스 추천 모듈(290)에 전달하는 단계;
    (d1) 체압 정보 입력 모듈(230)에서, 체압 정보를 인가받아 상기 매트리스 추천 모듈(290)에 전달하는 단계;
    (d2) 상기 체압 정보 입력 모듈(230)이, 인가받은 체압 정보로부터 기 설정된 방법에 의하여 허리와 둔부 사이의 간격(d)을 연산하고 이를 상기 매트리스 추천 모듈(290)에 전달하는 단계;
    (e) 상기 매트리스 추천 모듈(290)이, 상기 척추형상 정보, 상기 BMI 및 상기 체압 정보를 이용하여 기 설정된 방법에 의하여 매트리스의 기 설정된 다수의 등급 중 추천 등급을 연산하는 단계; 및
    (f) 상기 매트리스 추천 모듈(290)이, 상기 (e) 단계에서 연산된 추천 등급에서, 상기 허리와 둔부 사이의 간격(d)을 이용하여 해당 간격(d)에 대하여 기 설정된 소정의 등급만큼 더 높은 등급으로 이동한 등급을 상기 추천 등급으로 업데이트하는 단계;를 포함하고,
    상기 (b) 단계는,
    (b1) 상기 척추형상 유추 모듈(211)이, 상기 후면 사진에서 픽셀마다의 색상 차이를 이용함으로써 기 설정된 방법에 의하여 사람의 몸체 형상을 유추하고, 유추된 상기 몸체 형상 중 Y축 값이 가장 큰 좌표의 좌우 말단 지점을 인지하여 이를 각각 어깨의 좌우 말단(S1, S2)의 좌표를 연산하고, 유추된 상기 몸체 형상 중에서 기 설정된 방법으로 가랑이 지점을 유추하여 좌우측 말단의 지점을 확인함으로써 골반의 좌우 말단(H1, H2)의 좌표를 연산하는 단계;
    (b2) 상기 척추형상 유추 모듈(211)이, 상기 어깨의 좌우 말단(S1, S2)을 이은 선(LS)과 상기 골반의 좌우 말단(H1, H2)을 이은 선(LH)의 기울기 차이를 어깨/골반 기울기로 연산하는 단계;
    (b3) 상기 척추형상 유추 모듈(211)이, 상기 측면 사진에서 픽셀마다의 색상 차이를 이용함으로써 기 설정된 방법에 의하여 사람의 측면 몸체 형상을 유추하고, 유추된 상기 측면 몸체 형상 중 X축 값이 변화되는 지점인 측면 허리 변곡점(W3)의 좌표를 연산하고, 상기 측면 허리 변곡점(W3)보다 Y축 값이 작되 X축 값이 보다 큰 지점인 측면 골반 변곡점(H3)의 좌표를 연산하는 단계; 및
    (b4) 상기 척추형상 유추 모듈(211)이, 상기 허리 변곡점(W3)과 상기 골반 변곡점(H3)의 좌표의 X축 상의 차이값을 허리 깊이로 연산하는 단계;를 포함하는,
    매트리스 자동 추천 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 (d2) 단계에서,
    상기 허리와 둔부 사이의 간격(d)은, 상기 체압 정보 입력 모듈(230)이 인가받은 체압 정보 중 등이 닿는 부분과 엉덩이가 닿는 부분 사이의 체압이 측정되지 않는 부분의 간격을 연산한 것인,
    매트리스 자동 추천 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 (e)단계 이후에,
    (g) 상기 매트리스 추천 모듈(290)이, 상기 (e) 단계에서 연산된 추천 등급에서, 상기 체중 및 나이에 대한 정보 중 어느 하나 이상에 대한 정보를 이용하여 이에 대하여 기 설정된 소정의 등급만큼 이동한 등급을 상기 추천 등급으로 업데이트하는 단계;를 더 포함하는,
    매트리스 자동 추천 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 (f) 단계의 업데이트는, 체중이 많을수록 더 높은 등급으로 이동하고, 나이가 많을수록 더 낮은 등급으로 이동하는 것인,
    매트리스 자동 추천 방법.
  5. 제 2 항 또는 제 4 항에 있어서,
    상기 (e) 단계에서 상기 매트리스의 기 설정된 다수의 등급은 매트리스의 경도가 커질수록 등급 값이 커지도록 미리 설정된 다수의 등급으로서, 상기 다수의 등급은 저경도 매트리스 등급, 중간경도 매트리스 등급 및 고경도 매트리스 등급으로 구분되어 기 설정되어 있는,
    매트리스 자동 추천 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 (e) 단계는,
    상기 매트리스 추천 모듈(290)이,
    상기 허리 깊이가 미리 설정된 굽은등값 이상인 경우, 상기 저경도 매트리스 등급이 상기 추천 등급이 되도록 연산하고,
    상기 허리 깊이가 미리 설정된 굽은등값 미만이되 전방전위값 이상인 경우, 및 상기 전방전위값 미만이되 정상값 이상인 경우, 상기 중간경도 매트리스 등급이 상기 추천 등급이 되도록 연산하고,
    상기 허리 깊이가 미리 설정된 정상값 미만인 경우, 상기 고경도 매트리스 등급이 상기 추천 등급이 되도록 연산하는 단계를 포함하는,
    매트리스 자동 추천 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 (e) 단계는,
    상기 매트리스 추천 모듈(290)이,
    상기 BMI가 기 설정된 마른체형값 미만인 경우, 상기 저경도 매트리스 등급이 상기 추천 등급이 되도록 연산하고,
    상기 BMI가 기 설정된 마른체형값 이상이되 비만체형값 미만인 경우, 상기 중간경도 매트리스 등급이 상기 추천 등급이 되도록 연산하고,
    상기 BMI가 기 설정된 비만체형값 이상인 경우, 상기 고경도 매트리스 등급이 상기 추천 등급이 되도록 연산하는 단계를 포함하는,
    매트리스 자동 추천 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 (f) 단계는,
    상기 매트리스 추천 모듈(290)이,
    상기 허리와 둔부 사이의 간격(d)이 기 설정된 값보다 적은 경우, 경도가 높은 매트리스 등급 추천을 위하여 상기 추천 등급을 3등급 상승시키고,
    상기 허리와 둔부 사이의 간격(d)이 기 설정된 값보다 큰 경우, 경도가 낮은 매트리스 등급 추천을 위하여 상기 추천 등급을 1등급 상승시켜 업데이트 하는 단계를 포함하는,
    매트리스 자동 추천 방법.
  9. 제 2 항 또는 제 4 항에 있어서,
    상기 (d1) 단계 이전에,
    (d0) 센서 패드(130)가 상기 체압 정보 입력 모듈(230)에 상기 체압 정보를 전달하는 단계를 더 포함하며,
    상기 센서 패드(130)는 다수의 센서(131)가 구비된 패드인,
    매트리스 자동 추천 방법.
  10. 제 2 항 또는 제 4 항에 따른 매트리스 자동 추천 방법을 컴퓨터 장치에 결합되어 수행시키기 위한 컴퓨터 프로그램으로서, 명령어가 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  11. 제 2 항 또는 제 4 항에 따른 매트리스 자동 추천 방법을 수행시키기 위한 컴퓨터 프로그램의 명령어가 저장된 기록매체를 포함하며, 상기 (a) 단계에서 상기 영상 정보 입력 모듈(210)에 영상 정보를 인가하는 단말기(100)로서,
    상기 단말기(100)는 상기 영상 정보를 획득하기 위한 카메라(110)를 포함하는,
    단말기.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 단말기(100)는 상기 신체 정보를 획득하기 위한 입력부(120)를 포함하는,
    단말기.
  13. 제 12 항에 따른 매트리스 자동 추천 방법을 수행시키기 위한 컴퓨터 프로그램의 명령어가 저장된 기록매체를 포함하며, 상기 (a) 단계에서 상기 영상 정보 입력 모듈(210)에 영상 정보를 인가하는 상기 단말기(100); 및
    센서 패드(130)를 포함하는,
    매트리스 자동 추천 시스템.
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. 삭제
  17. 삭제
  18. 삭제
  19. 삭제
  20. 삭제
  21. 삭제
  22. 삭제
  23. 삭제
KR1020170117361A 2017-09-13 2017-09-13 매트리스 자동 추천 방법 KR102241490B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170117361A KR102241490B1 (ko) 2017-09-13 2017-09-13 매트리스 자동 추천 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170117361A KR102241490B1 (ko) 2017-09-13 2017-09-13 매트리스 자동 추천 방법

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150181210A Division KR20170072707A (ko) 2015-12-17 2015-12-17 매트리스 자동 추천 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20170107416A KR20170107416A (ko) 2017-09-25
KR102241490B1 true KR102241490B1 (ko) 2021-04-19

Family

ID=60035197

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170117361A KR102241490B1 (ko) 2017-09-13 2017-09-13 매트리스 자동 추천 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102241490B1 (ko)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111000528B (zh) * 2019-12-23 2021-01-12 西南交通大学 一种人体睡觉姿势的检测方法
KR102158984B1 (ko) 2019-12-27 2020-09-23 주식회사 마이지놈박스 사용자 맞춤형 매트리스를 추천하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
WO2023135826A1 (ja) * 2022-01-11 2023-07-20 ネムール株式会社 寝姿勢データ処理装置、寝具製造装置、寝具選択装置、寝姿勢データ処理方法、コンピュータプログラム及び寝具データ処理装置
CN116703532B (zh) * 2023-08-04 2023-10-27 湖南星港家居发展有限公司 基于用户个性化数据分析的床垫推荐方法及系统

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101018799B1 (ko) 2008-10-31 2011-03-03 안정호 에어백타입 체압분포 측정기
KR101197216B1 (ko) * 2010-07-13 2012-11-02 김정룡 매트리스 모델 선정 시스템
KR101251427B1 (ko) 2011-08-02 2013-04-09 최인순 체형 맞춤형 침대 매트리스
KR101448562B1 (ko) * 2012-05-31 2014-10-13 (주)더힘스 신체 분석 시스템
KR20140028284A (ko) 2012-08-28 2014-03-10 조용현 체성분 분석기반의 맞춤형 매트리스 진단방법
KR101472817B1 (ko) * 2012-12-13 2014-12-16 주식회사 에이치나인헬스케어 체형측정·원샷케어영상교정에 따른 융합헬스케어 체형교정 관리장치 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20170107416A (ko) 2017-09-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102241490B1 (ko) 매트리스 자동 추천 방법
US9795322B1 (en) Methods and systems for monitoring posture with alerts and analytics generated by a smart seat cover
US9135651B2 (en) System and method for selecting a bedding mattress
JP3854225B2 (ja) 自動マットレス選択システム
US7937238B2 (en) System and method for selecting a pillow and mattress
Wong et al. Sleeping mattress determinants and evaluation: A biomechanical review and critique
TW201729704A (zh) 智慧鞋墊
CN105210118B (zh) 适合患者的面部的患者接口设备的3-d模型可视化
CN105093987A (zh) 垫体的调整方法、装置及终端
CN105159166A (zh) 垫体的调整方法、装置及终端
US20160113583A1 (en) System for monitoring sitting posture in real-time using pressure sensors
CN105190707B (zh) 基于三维建模的患者接口设备选择系统和方法
CN104983225A (zh) 垫体的调整方法、装置及终端
JP2007151817A (ja) マットレス提供システム及びこのマットレス提供システムによるマットレス製造システム
CN105378802A (zh) 3d患者接口设备选择系统和方法
KR102158984B1 (ko) 사용자 맞춤형 매트리스를 추천하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
KR20170072707A (ko) 매트리스 자동 추천 방법
JP2005326982A (ja) 寝具の販売方法及び宿泊方法
WO2021179252A1 (zh) 智能调节床垫体验展示系统和方法
CN108652323A (zh) 智能调节支撑模块及自动调节的床
CN208957379U (zh) 支撑模块及自动调节的床
KR20160048617A (ko) 압력센서를 이용한 실시간 앉은 자세 모니터링 시스템
Lee et al. Development of a sitting posture monitoring system for children using pressure sensors: An application of convolutional neural network
KR100561935B1 (ko) 인체 특성에 따른 침대 매트리스 추출방법
JP2020074860A (ja) 内部構造推定装置、方法、及び、プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent
A201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant