KR102246621B1 - 인공지능 기반의 사용자 맞춤형 보험 자동 가입 서비스의 제공 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 인공지능 모델을 이용하여, 각 사용자에게 알맞은 맞춤형 보험에 자동으로 가입되는 서비스의 제공 방법에 관한 것이다.
더욱 상세하게는, 사용자의 신체에 착용하는 단말기 및 주변 상황정보를 수집하는 각종 센서로부터 수신된 정보를 기반으로, 각 사용자에게 발생가능성이 높은 상황을 파악하고, 결제 금액 또는 결제 횟수 중 어느 하나 이상이 미리 설정된 값에 도달하면 상기 발생 가능성이 높은 상황을 대비할 수 있는 보험에 자동으로 가입하는 서비스에 관한 것으로서, 상기 보험의 종류는 상조 서비스 보험, 화재 보험 및 암 보험 등 사용자에게 필요하다고 인정되는 것 중에서 하나 이상 선택된 것일 수 있다.

Description

인공지능 기반의 사용자 맞춤형 보험 자동 가입 서비스의 제공 방법{METHOD OF PROVIDING AUTOMATIC INSURANCE SUBSCRIPTION SERVICE TAILORED TO USERS BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE}

본 발명은 인공지능 모델을 이용하여 사용자에게 발생가능성이 높은 상황을 대비하기 위한 보험에 자동으로 가입되는 서비스의 제공 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 사용자의 신체에 착용하는 단말기 및 주변 상황정보를 수집하는 각종 센서로부터 수신된 정보를 기반으로, 각 사용자에게 최적화된 보험에 자동으로 가입되는 서비스를 제공하는 시스템 장치 및 그 방법에 대한 것이다.

2000년대 진입하면서 전체 인구에서 65세 이상 노인이 차지하는 비율이 7.2%로 이미 유엔이 규정한 7%를 넘어서 고령화 사회로 진입하였으며, 전체인구의 14%를 차지하는 고령사회도 2019년경 도달할 것으로 예상된다.

더욱이 우리나라의 고령화 사회 진입 속도는 세계 1위로, 고령인구 비중은 2005년 9.1%에서 2050년 38.2%로 높아져 세계평균 16.2%의 두 배를 넘어설 것으로 전망된다. 이러한 급속한 고령화 사회가 진행되면서 핵가족화가 더해져 노약자, 치매노인 및 환자들이 동시에 증가하는 추세에 있다. 또한 실내 혹은 실외에서 노인들의 고독사 문제는 심각한 사회적 문제이다. 따라서 노약자의 안전관리를 위한 기술이 요구되고 있다.

이에 따라, 노약자 개개인이 처한 상황 및 건강 상태를 고려하여, 취약점이 예상되는 상황을 미리 산정함으로써, 갑작스레 닥칠 수 있는 재난 또는 응급 상황에서 경제적 부담을 경감할 수 있도록 하는 시스템에 대한 필요성이 대두되고 있다.

본 발명자는 이러한 배경 하에서, 인공지능에 기반하여 각 사용자별로 최적화된 맞춤형 보험을 자동적으로 가입하도록 하는 시스템을 발명하고자 하였다.

공개특허공보 제10-2017-0069728호(2017.06.21.) 공개특허공보 제10-2018-0106583호(2018.10.01.)

본 발명은 사용자의 개인정보, 결제 금액 및 결제 횟수를 기준으로, 일정 이상의 금액 또는 납부 횟수를 만족하면, 인공지능에 기반하여 발생가능성이 높은 상황을 대비하기 위한 보험에 자동으로 가입되는 서비스의 제공 방법에 관한 것이다.

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.

본 발명의 일 측면은, 사용자의 개인정보, 결제 금액 및 결제 횟수를 수집하고 저장하는 단계; 및

상기 결제 정보를 구성하는 결제 금액 또는 결제 횟수 중 어느 하나 이상이 미리 설정된 값에 도달하면 사용자의 개인정보를 토대로 보험에 자동으로 가입되는 단계;로 이루어지는, 인공지능에 기반하여 보험에 자동으로 가입되는 서비스의 제공 방법에 있어서,

상기 개인정보는 인공지능 기반의 노약자 응급상황 대처 서비스를 통해 획득한 것이고,

상기 인공지능 기반의 노약자 응급상황 대처 서비스는,

사용자 단말기(200) 및 주변 환경 센서 단말(500)로부터 정보를 수집하고,

수집된 정보를 분류하여 사용자 단말 및 중앙 서버로 전송하고,

기계학습(machine learning)을 통해 중앙 서버로 전송된 정보 중 사용자의 정보와 관련도가 높은 센서 정보에 높은 가중치를 부여하고,

높은 가중치가 부여된 정보를 토대로 산정 가능한 응급상황 시나리오를 생성하고,

상기 응급상황 시나리오에 따라 해당 상황에서 가장 관련도가 높을 것으로 예상되는 항목에 2차로 가중치를 부여하여 각종 센서 및 주변 환경 정보를 다시 분석하고,

주변 환경 및 사용자 단말의 상태를 실시간으로 피드백 하면서 응급상황 판단 및 해당 상황에 대한 대응을 실시하는 단계를 포함하여 이루어지고,

상기 사용자 단말기(200)는 웨어러블 디바이스 형태로서, 상기 웨어러블 디바이스는 미립자 형상의 생분해제를 포함하고, 상기 생분해제는 피엘에이(polylactic acid, PLA), 피지에이(polyglycolic acid, PGA), 피씨엘(polycaprolactone, PCL), 피비에스(polybutylene succinate, PBS), 피비에이티(poly(butylenes adipate-co-terephthalate), PBAT) 또는 이들의 공중합체 중 선택되는 어느 1종 단독 또는 2종의 혼합물로 이루어진 것이며,

상기 미립자는 내부에 항균 및 혈액 순환 촉진 효과를 나타내는 천연물인 정향유, 양파, 아마씨, 솔잎, 은행잎 및 메밀로 이루어진 군에서 하나 이상 선택된 것의 추출물을 포함하는 조성물을 담지한 캡슐 형태를 가지는 것이고,

상기 보험은 사용자 단말 및 주변 환경 센서로부터 수신된 정보를 토대로 인공지능에 의해 발생가능성이 높은 상황을 대비하기 위한 것으로서, 상조 서비스 보험, 화재 보험 및 암 보험으로 구성된 군에서 하나 이상 선택된 것인,

인공지능에 기반하여 보험에 자동으로 가입되는 서비스의 제공방법을 제공한다.

구체적으로, 상기 사용자 단말기(200)로부터 수집하는 정보는 사용자 본인의 건강과 관련된 직접 입력 정보 및 자동 입력 정보, 센싱 모듈(250)로부터 수집되는 센서 정보이고, 상기 주변 환경 센서 단말(500)로부터 수집되는 정보는 센서, 카메라 및 계량기로 구성된 군에서 하나 이상 선택된 것으로부터 얻어지는 것일 수 있다.

더욱 구체적으로, 상기 센싱 모듈(250)은 근접 센서, 조도 센서, 모션 감지 센서, 압력 센서, GPS, 자이로 센서, 고도 센서, 심박 센서, 혈압 센서, 혈중 산소 포화도 센서, 혈당 센서 및 소리 감지 센서로 구성된 군에서 하나 이상 선택된 센서를 포함하여 구성된 것일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.

본 발명에서 제공하는 인공지능 기반의 보험 자동 가입 서비스는, 사용자의 단말기 및 주변 상황정보를 수집하는 센서로부터 수신되는 각종 정보를 토대로, 사용자 개개인에게 발생 가능성이 높은 상황을 산정함으로써 적절한 맞춤형 보험을 선택하여 자동으로 가입되도록 할 수 있다.

더욱 상세하게는, 사용자의 신체에 착용하는 단말기 및 주변 상황정보를 수집하는 각종 센서로부터 수신된 정보를 기반으로, 각 사용자에게 발생가능성이 높은 상황을 파악하고, 결제 금액 또는 결제 횟수 중 어느 하나 이상이 미리 설정된 값에 도달하면 상기 발생 가능성이 높은 상황을 대비할 수 있는 보험에 자동으로 가입하는 서비스에 관한 것으로서, 상기 보험의 종류는 상조 서비스 보험, 화재 보험 및 암 보험 등 사용자에게 필요하다고 인정되는 것 중에서 하나 이상 선택된 것일 수 있다.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 노약자 응급상황 대처를 위한 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능에 기반한 응급상황 인지 및 대응 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 사용자 단말 및 주변 환경 센서로부터 정보를 수집하여 응급상황을 판단하고 대응하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명에 따른 사용자 단말의 구성을 나타내기 위한 블록도이다.
도 5는 본 발명에 따른 중앙 서버의 구성을 나타내기 위한 블록도이다.
상기 도면들을 통해, 유사 참조 번호들은 동일한 혹은 유사한 엘리먼트들과, 특징들 및 구조들을 도시하기 위해 사용된다는 것에 유의해야만 한다.

본 발명의 과제 해결 수단의 특징 및 이점을 보다 명확히 하기 위하여, 첨부된 도면에 도시된 본 발명의 특정 실시 예를 참조하여 본 발명을 더 상세하게 설명한다.

다만, 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지 기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 동일한 구성 요소들은 가능한 한 동일한 도면 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다.

이하의 설명 및 도면에서 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위한 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.

또한, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용하는 것으로, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용될 뿐, 상기 구성요소들을 한정하기 위해 사용되지 않는다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제2 구성요소는 제1 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제1 구성요소도 제2 구성요소로 명명될 수 있다.

또한, 본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 본 명세서에서 기술되는 "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 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.

또한, 명세서에 기재된 "부", "기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사 관련어는 본 발명을 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.

상술한 용어들 이외에, 이하의 설명에서 사용되는 특정 용어들은 본 발명의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.

아울러, 본 발명의 범위 내의 실시 예들은 컴퓨터 실행가능 명령어 또는 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 데이터 구조를 가지거나 전달하는 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는, 범용 또는 특수 목적의 컴퓨터 시스템에 의해 액세스 가능한 임의의 이용 가능한 매체일 수 있다. 예로서, 이러한 컴퓨터 판독 가능 매체는 RAM, ROM, EPROM, CD-ROM 또는 기타 광 디스크 저장장치, 자기 디스크 저장장치 또는 기타 자기 저장장치, 또는 컴퓨터 실행가능 명령어, 컴퓨터 판독가능 명령어 또는 데이터 구조의 형태로 된 소정의 프로그램 코드 수단을 저장하거나 전달하는 데에 이용될 수 있고, 범용 또는 특수 목적 컴퓨터 시스템에 의해 액세스 될 수 있는 임의의 기타 매체와 같은 물리적 저장 매체를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.

아울러, 본 발명은 퍼스널 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 핸드헬드 장치, 멀티프로세서 시스템, 마이크로프로세서-기반 또는 프로그램 가능한 가전제품(programmable consumer electronics), 네트워크 PC, 미니컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 모바일 전화, PDA, 페이저(pager) 등을 포함하는 다양한 유형의 컴퓨터 시스템 구성을 가지는 네트워크 컴퓨팅 환경에서 실시될 수 있다. 본 발명은 또한 네트워크를 통해 유선 데이터 링크, 무선 데이터 링크, 또는 유선 및 무선 데이터 링크의 조합으로 링크된 로컬 및 원격 컴퓨터 시스템 모두가 태스크를 수행하는 분산형 시스템 환경에서 실행될 수 있다. 분산형 시스템 환경에서, 프로그램 모듈은 로컬 및 원격 메모리 저장 장치에 위치될 수 있다.

또한, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

본 개시의 실시예들을 구체적으로 설명함에 있어서, 특정 시스템의 예를 주된 대상으로 할 것이지만, 본 명세서에서 청구하고자 하는 주요한 요지는 유사한 기술적 배경을 가지는 여타의 통신 시스템 및 서비스에도 본 명세서에 개시된 범위를 크게 벗어나지 아니하는 범위에서 적용 가능하며, 이는 당해 기술분야에서 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로 가능할 것이다.

이제, 본격적으로 본 발명의 실시 예에 따른 인공지능 기반의 노약자 응급상황 대처 시스템 및 그 방법에 대해 살펴보도록 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 노약자 응급상황 대처를 위한 시스템을 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 인공지능 기반의 노약자 응급상황 대처를 위한 시스템은, 통신망(100), 사용자 단말기(200), 중앙 서버(300), 데이터베이스(400) 및 주변 환경 센서 단말(500)을 포함할 수 있다.

여기서, 사용자 단말기(200)는 중앙 서버(300) 및 주변 환경 센서 단말(500)과 통신망(100)을 통해 연동될 수 있다. 이 때, 통신망(100)은 무선 통신망일 수 있다. 예를 들어, 해당 무선 통신망은 LTE (Long Term Evolution), 5G (5 Generation) 및 WiFi 등을 이용하는 무선 통신망일 수 있다.

한편, 중앙 서버(300)와 데이터베이스(400)는 무선 통신망을 통해 연동될 수 있으나, 유선 통신망을 통해 연동될 수도 있다. 또한, 유무선 통신망이 결합된 형태로 중앙 서버(300)와 데이터베이스(400) 간에 각종 데이터 등을 송수신할 수 있다.

여기서, 사용자 단말기(200), 중앙 서버(300), 데이터베이스(400) 및 주변 환경 센서 단말(500) 간에 송수신하는 각종 데이터의 예시는 후술하는 본 발명의 실시 예들에 따를 수 있다.

본 발명의 사용자 단말기(200)는 사용자의 조작에 따라 통신망(100)을 경유하여 각종 데이터를 송수신할 수 있는 사용자의 장치를 의미한다. 이러한 사용자 단말기(200)는 통신망(100)을 통하여 음성 또는 데이터 통신을 수행할 수 있으며, 중앙 서버(300)와 통신망(100)을 통해 정보를 송수신 할 수 있다. 이를 위한 본 발명의 사용자 단말기(200)는 중앙 서버(300)와 데이터를 송수신하기 위한 각종 모듈을 포함할 수 있고, 구체적으로는 제어 모듈(210), 입력 모듈(220), 출력 모듈(230), 통신 모듈(240) 및 센싱 모듈(250)을 포함할 수 있다. 상기 제어 모듈은 프로그램 및 프로토콜을 저장하는 메모리, 각종 프로그램을 실행하여 연산 및 제어하기 위한 마이크로프로세서 등을 구비할 수 있다.

이러한 사용자 단말기(200)는 우선적으로 통신망(100)에 접속된 어플리케이션(이하, '앱') 제공 장치(미도시) 예컨대, 앱 스토어 등에 접속을 수행하고 해당 앱 스토어로부터 본 발명의 인공지능 기반 응급상황 대처를 위한 앱을 수신하여 설치할 수 있다.

또한, 이러한 사용자 단말기(200)는 다양한 형태로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에서 기술되는 사용자 단말기(200)는 스마트 폰(smart phone), 타블렛 PC(Tablet PC), PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), MP3 Player 등의 이동 단말기는 물론, 스마트 TV(Smart TV), 데스크탑 컴퓨터 등과 같은 고정 단말기가 사용될 수도 있다.

또한, 본 발명의 사용자 단말기(200)는 디지털 기기의 컨버전스(convergence) 추세에 따라 휴대 기기의 변형이 매우 다양하여 모두 열거할 수는 없으나, 상기 언급된 유닛들과 동등한 수준의 유닛이 본 발명에 따른 사용자 단말기(200)로 사용될 수 있으며, 본 발명에 따른 인공지능 기반 응급상황 대처에 관련된 앱을 다운 및 설치할 수 있는 장치라면, 그 어떠한 장치도 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 단말기(200)로 이용될 수 있다.

또한, 본 발명의 사용자 단말기(200)는 상기 언급한 애플리케이션이 선 탑재된 상태로 제조된 웨어러블(wearable) 디바이스일 수 있으며, 구체적인 형태에는 제약을 받지 않고, 예를 들어 밴드, 시계, 팔찌, 반지, 귀걸이, 목걸이 또는 벨트 형태일 수 있다.

특히, 상기 사용자 단말기(200)가 웨어러블 디바이스 형태인 경우, 그 재질이 생분해성 친환경 소재로 제조됨으로써 피부에 계속 접촉하고 있어도 무해할 뿐만 아니라 폐기 과정에서 환경오염을 최소화할 수 있는 것을 특징으로 한다. 나아가, 상기 사용자 단말기(200)는 음이온을 발생하는 희토류, 게르마늄을 포함할 수 있으며, 이에 제한되지 않고 필요에 따라 이를 적절히 변경하여 적용 가능하다.

구체적으로, 상기 웨어러블 디바이스는 미립자 형상의 생분해제를 포함함으로써, 생분해제의 분해에 따른 사용자 단말기(200) 내부에 미세기공의 형성이 가능해진다. 이후, 형성된 기공 상에 미생물 군집이 자리잡음으로써 생분해를 촉진하는 시발점으로서 기능할 수 있다.

한편, 상기 생분해제는 피엘에이(polylactic acid, PLA), 피지에이(polyglycolic acid, PGA), 피씨엘(polycaprolactone, PCL), 피비에스(polybutylene succinate, PBS), 피비에이티(poly(butylenes adipate-co-terephthalate), PBAT) 또는 이들의 공중합체 중 선택되는 어느 1종 단독 또는 2종의 혼합물일 수 있다. 특히, 생분해 기능과 아울러 가수분해되어 단량체의 유기산으로 분해된다는 점에서 생분해제로서 지방산 에스테르 화합물을 사용하는 것이 바람직하다. 한편, 분해된 유기산은 산화제로 작용하여 사용자 단말기(200)의 추가적인 화학적 분해를 가속화시키는 역할을 수행할 수 있다.

본 발명에서 상기 '미립자'는 완전히 용매화 되지 아니한 입자를 의미한다. 달리, 본 명세서에 있어서 '미립자'는 사용자 단말기(200)에 형성된 미세 기공 중 일부 이상에 충전될 수 있는 입자로서, 그 직경이 나노 또는 마이크론 단위인 입자를 용이하게 지칭하기 위하여 사용된다. 또한, 기재 맥락에 따라 상기 미립자의 적어도 일부는 육안으로 관찰될 수 있는 것으로 이해될 수 있다.

본 발명의 일 측면에서, 상기 미립자 형상의 생분해제는 내부에 항균 및 혈액 순환 촉진 효과를 나타내는 천연물 유래 추출물을 포함하는 캡슐 형태일 수 있다.

구체적으로, 상기 미립자 형상의 생분해제는 내부에 정향유, 양파, 아마씨, 솔잎, 은행잎 및 메밀로 이루어진 군에서 하나 이상 선택된 것의 추출물을 포함하는 조성물을 담지하는 것일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.

더욱 구체적으로는 상기 정향유 15 중량부, 양파 20 중량부, 아마씨 10 중량부, 솔잎 3 중량부, 은행잎 3 중량부 및 메밀 각 3 중량부의 추출물을 혼합한 것일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

상기 정향유는 항균 성분을 함유함으로써 감염을 유발하는 세균의 숫자를 줄여 피부 트러블을 막아주고, 양파는 소독 성분 및 항미생물 화합물을 내부에 가지고 있다. 또한, 아마씨, 솔잎, 은행잎 및 메밀은 피부 자극이 거의 없으며 혈액순환을 촉진하는 효과를 가지고 있다.

본 발명에서 상기 조성물은 상기 천연물 중 하나 이상의 추출물을 포함하여 제조된 것일 수 있으며, 구체적으로 상기 추출물은 물, C1 내지 C4의 저급 알코올, 또는 이들의 혼합 용매로 추출된 것일 수 있다. 더욱 구체적으로는 물을 이용해 추출된 것일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.

구체적으로, 상기 추출물의 추출공정은 냉침, 온침, 가열, 환류 및 초음파 추출로 구성된 군에서 하나 이상 선택되는 방법을 단독 또는 혼합하여 사용할 수 있으며, 이에 제한되지 않고 필요에 따라 이를 적절히 변경하여 적용할 수 있다.

또한, 상기 추출물은 추출 또는 분획과정을 수행한 이후, 감압 여과 과정을 수행하거나 추가로 농축 및/또는 동결건조를 수행하여 농축하거나 용매를 제거할 수 있고, 구체적으로는 추출 후에 감압 농축하는 과정을 거쳐 추출물을 수득할 수 있으나, 이에 제한되지 않고 적절히 변경하여 적용 가능하다.

상기 사용자 단말기(200)는 후술할 센싱 모듈(250)을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 할 수 있으며, 특히 웨어러블 디바이스 형태의 사용자 단말은 항상 사용자의 신체에 접촉하고 있는 상태이므로 센싱 모듈(250)을 통해 사용자의 건강 및 응급상황 발생 여부에 대하여 실시간으로 감지할 수 있다는 이점이 존재한다.

중앙 서버(300)는 본 발명의 실시 예에 따른 인공지능 기반 응급상황 대처 시스템을 제공하기 위한 각종 데이터 및 정보를 데이터베이스(400), 주변 환경 센서 단말(500) 및 사용자 단말기(200)와 송수신하고, 상기 각종 데이터 및 정보를 기반으로 응급상황 발생 여부 및 응급상황 별 대응을 실행하기 위한 서버 장치이다.

데이터베이스(400)는 중앙 서버(300) 및 외부망과 연동할 수 있는 통신 모듈(450)을 구비하고 있으며, 센서 정보 DB(401), 상담 및 대화 DB(402) 및 외부 정보 DB(403)를 포함할 수 있다. 상기 센서 정보 DB(410)는 사용자 단말기(200) 및 주변 환경 센서 단말(500)으로부터 수신된 센서 정보와 관련된 내용을 중앙 서버(300)와 주기적으로 통신함으로써 실시간으로 계속 갱신 및 저장할 수 있고, 저장된 센서 정보가 필요시 중앙서버와 통신함으로써 응급상황과 관련된 상황 발생 가능성에 대하여 분석하고, 인공지능을 이용해 선제적으로 위험을 예측할 수 있다.

특히, 상기 외부 정보 DB는 자치단체의 노인 돌봄 종합서비스의 상담 내용에 관한 것을 포함할 수 있으며, 후술할 기계학습에 의해 반복 재생산되는 무수히 많은 변형된 내용을 포함하여 이루어지는 것일 수 있다.

주변 환경 센서 단말(500)은 단말이 설치된 장소의 주변 상황과 관련된 각종 데이터를 얻을 수 있는 모든 종류의 장치 또는 수단을 의미하는 것으로서, 크게 센서류(510), 카메라류(520) 및 계량기류(530)로 구성된 군에서 하나 이상 선택된 것을 포함하여 구성된 것일 수 있다.

구체적으로, 상기 센서류(510)는 진동 감지 센서, 음파 감지 센서, 열(원적외선) 감지 센서, 근접 센서, 조도 센서, 모션 감지 센서, 압력 센서 등 특정 상황과 관련된 정보를 데이터화 할 수 있는 것이라면 어떠한 종류의 센서라도 사용 가능하며, 사용자의 특성 및 행동 패턴 등에 맞추어 중앙서버의 인공지능 기반 예측부(370)에서 추가로 필요하다고 판단되는 센서류를 구비하도록 제안할 수 있다.

상기 카메라류(520)는 대상 피사체의 움직임을 기록할 수 있는 형태라면 어떠한 것이라도 무방하며, 예를 들어 웹캠, 스마트폰 카메라, CCTV, 적외선 카메라, 초고속 카메라 등을 사용할 수 있다.

상기 계량기류(530)는 본 주변 환경 센서 단말(500)이 설치되는 장소의 전기, 수도 및 가스의 사용량을 계량할 수 있는 것이면 단독 또는 기존에 설치된 계량기에 추가로 설치하는 형식 중 어느 형태로도 사용 가능하다.

상기 주변 환경 센서 단말(500)과 사용자 단말기(200)의 센서 정보를 비교함으로써, 반려동물의 움직임이나 센서 오작동으로 인한 혼선을 최소화 하여 신뢰도를 높일 수 있다.

이제, 도 2 내지 도 5를 통해 도 1에 개시된 장치들의 구체적인 동작 과정을 살펴보도록 한다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능에 기반한 응급상황 인지 및 대응 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 사용자 단말기(200) 및 주변 환경 센서로부터 정보를 수집하는데(S205), 상기 정보는 구체적으로 사용자가 직접 입력하는 직접 입력 정보, 상담 및 대화 내용 등에서 자동적으로 입력되는 자동 입력 정보 및 사용자 단말기(200)에 내장된 센서 모듈(250)과 주변 환경 센서(500)로부터 수신되는 센서 정보일 수 있다.

상기 사용자가 직접 입력하는 “직접 입력 정보”는 사용자 단말기(200)를 통해 문답 형식 등으로 입력하는 것일 수 있으며, 사용자의 건강과 관련된 내용들로, 예를 들면 나이, 몸무게, 혈압, 혈당수치, 수면시간, 질병 이력(가족력), 먹는 약의 종류, 알러지 여부, 만성질환 여부 등 건강과 직접적으로 관련된 내용일 수 있으며, 취미, 관심사, 운동 정도, 야외 활동 강도, 주거 형태, 동거 형태, 생활 습관 등 건강과 간접적으로 관련된 내용을 포함하여 입력하도록 할 수 있다.

상기 “자동 입력 정보”는 사용자가 문답형식으로 직접 입력하는 입력 정보 외에, 수면 시간, 체중, 상담사와 상담한 내용, 인공지능 비서와의 대화 내용 또는 인공지능에 의해 계속해서 업데이트 되는 사용자 개인 맞춤형 문답 내용 중 필요한 정보가 자동적으로 선별되어 입력되는 내용을 의미하는 것으로, 구체적으로 입력되는 항목은 직접 입력 정보와 유사하나, 사용자가 직접 입력한 내용과 상호 검증하여 사용자가 모르거나, 잘못 알고 있던 정보에 대한 교차 검증 및 수정이 가능할 수 있다.

또한, 상기 사용자 단말기(200) 내부에 구비된 센싱 모듈(250)은 근접 센서, 조도 센서, 모션 감지 센서, 압력 센서, GPS, 자이로 센서, 고도 센서, 심박 센서, 혈압 센서, 혈중 산소 포화도 센서, 혈당 센서 및 소리 감지 센서로 구성된 군에서 하나 이상 선택된 센서를 포함하여 구성된 것일 수 있으며, 상기 센싱 모듈에 포함된 하나 이상의 센서로부터, 사용자 단말기(200)를 휴대 내지 착용하고 있는 사용자의 건강 상태와 관련된 정보를 수집할 수 있다.

상기 사용자 단말(200)에서 수집된 직접 및 자동 입력정보, 센서 정보와 주변 환경 센서 단말(500)로부터 수집된 정보를 분류하고 통신망(100)을 통하여 중앙 서버(300)로 전송한다(S210).

이 때, 통신망은 무선 통신망일 수 있다. 예를 들어, 해당 무선 통신망은 LTE (Long Term Evolution), 5G (5 Generation) 및 WiFi 등을 이용하는 무선 통신망일 수 있다.

중앙 서버(300)로 전송된 정보는 각 정보별 핵심요소를 추출 및 분석하고, 기계학습(machine learning)을 통해 수집된 정보를 기반으로 산정 가능한 응급상황 시나리오를 생성하는 단계(S215)를 거친다.

상기 “정보별 핵심요소”는 사용자에 대한 입력정보를 토대로 그와 관련도가 높은 센서 정보를 의미하는 것일 수 있으며, 사용자의 입력 정보에 따라 가변할 수 있는 요소이다. 예를 들어 사용자가 치매인 경우, 이와 높은 관련도를 갖는 센서 정보로는 화재와 관련된 온도감지 센서, 연기감지 센서, 가스 계량기, 위치(GPS) 센서 등이 핵심요소가 될 수 있고, 사용자가 당뇨병이 있는 경우 심박수, 혈당, 식사 시간 등이 핵심요소가 될 수 있다.

이후, 수집된 센서 정보 및 입력 정보를 기반으로 산정 가능한 응급상황 시나리오가 생성되며, 응급상황 시나리오에 따라 가중치를 달리하여 주변 환경 및 사용자 단말의 정보를 재가공 하는 단계를 거치게 되고(S220), 생성된 시나리오에 따라 필수적으로 요구되는 후속단계를 자동적으로 진행 및 사용자에게 고지(S225)하게 된다.

구체적으로, 상기 S215 단계는 사용자 단말기(200)를 인식하는 사용자 단말 인식 관리부(310)에 의하여 인가된 단말 여부를 확인하고, 사용자 단말로부터 수신 받은 직접 입력 정보 및 자동 입력 정보를 사용자 정보 등록부(320)에 저장하게 된다.

한편, 사용자 단말기(200)의 센싱 모듈(250) 및 주변 환경 센서 단말(500)으로부터 수집한 센서 정보는 센서 정보 관리부(330)에 저장되고, 사용자 정보 및 센서 정보를 정보 분석부(340)에서 구체적인 분석을 실시하게 된다.

정보 분석부(340)는 사용자 정보 등록부(320)에 저장된 입력 정보 중 핵심 키워드를 추출하게 되며, 추출된 키워드는 명사, 형용사, 조사, 부사, 동사 등을 인식한 후, 주어와 목적어, 그리고 동사에 따른 정형화 및 패턴화 기능을 통해, 복잡한 문장에서 정형화 패턴화된 문장으로 재해석하게 된다. 이를 통해 반복적으로 구사되는 명사 위주로 키워드를 추출하게 된다.

또한 정보 분석부(340)에서는 센서 정보 관리부(330)에 저장된 센서 정보를 특정 상황별로 카테고리화 하고 분석하게 된다.

기계학습(machine learning)부(350)에서는 상기 분석된 센서 정보 및 사용자 정보를 특정한 응급상황 시나리오에 맞추어 조합하면서 각 상황별 가중치(weight)를 계산하게 된다.

예를 들면, 설치된 주변 환경 센서 단말(500)의 온도감지 센서에 급격한 온도 상승이 포착된 경우를 가정할 수 있다. 특히, 노약자가 혼자 사는 경우 취침 중 발생할 수 있는 화재 등에 무척이나 취약하기 때문에 화재 위험성을 조기에 발견하고 대처하는 것이 매우 중요하다. 상기와 같은 상황에서, 설치된 온도감지 센서만 급격한 온도 상승이 보고되고, 사용자 단말기(200)에는 온도 상승 관련 내용이 탐지되지 않으며, 주변 환경 센서 단말(500)의 연기 감지 센서 또한 이상이 없는 경우에는 화재 위험성이 매우 낮은 것으로 볼 수 있고, 단순한 센서 오작동 내지 국소 부위의 온도를 상승시킬 수 있는 별개의 요소(흡연, 요리, 찜질팩 등)가 개입한 것으로 파악할 수 있다.

즉, 화재 발생 시나리오에 있어서 연기 감지 센서, 적외선 카메라, 조도 센서, 가스 계량기 등에 높은 가중치를 주고, 진동 센서, 음파 센서 등에는 가중치를 적게 주어 명확한 상황 파악 및 그에 따른 대처가 가능하도록 할 수 있다.

또 다른 상황 예시로는, 평소 당뇨병이 있는 사용자가 화장실에 들어간 후 저혈당 쇼크로 혼절하여 쓰러지는 경우를 가정해 볼 수 있다. 이 때, 사용자가 화장실로 이동하는 것은 모션감지 센서 및 CCTV 등에 의해 분석 및 기록되고 있으며, 화장실에서 사용하는 물의 양은 수도 계량기에 의해, 화장실 내부에서 쓰러지면서 발생할 수 있는 진동은 화장실 내부 진동감지 센서로 감지되고, 추가로 근접 센서 및 사용자 단말기(200) 내부에 존재하는 자이로 센서, 가속도 센서 등으로 사용자의 거동이 분석 및 기록되고 있을 수 있다.

또한, 사용자가 화장실에서 어떤 행동을 하는지는 간단히 파악이 가능한데, 예를 들면 용변을 보기위해 변기에 앉는 경우 사용자 단말기 내부의 고도센서 및 자이로 센서, 변기의 압력 감지 센서 및 근접센서로 파악할 수 있고, 샤워를 하거나 양치를 하는 행위는 수도 계량, 모션감지 센서, 소리 감지 센서 등으로 파악이 가능하다. 즉, 평상시 사용자의 화장실 사용습관을 고려할 때, 평상시와 다른 거동을 보이거나, 화장실 내부 진동 감지 센서가 작동하거나, 화장실에 들어간 후 수도를 전혀 쓰지 않거나, 반대로 지나치게 많이 사용하는 등의 경우 응급상황이 발생하였음을 가정하여 응급상황 시나리오를 생성할 수 있다.

본 예시에서는 당뇨병 환자가 화장실에 들어간 직후 진동 감지 센서가 작동하고, 추가 움직임이 관찰되지 않는 경우를 가정하며, 이 때에는 움직임이 없고 진동이 발생하였다는 내용에 높은 가중치를 부여하게 되며, 이에 따라 가능한 경우로써 실족에 의한 넘어짐 또는 저혈당 쇼크로 혼절한 경우 등이 예상되는 것으로 분석된다.

이 경우, 분석되는 내용에 따라 인공지능 기반 예측부(370)에서는 새롭게 생성되는 2차 가중치로서, 사용자의 식사 여부, 복약 여부, 혈당 수치, 심박수 등에 높은 가중치를 부여하여 센서 정보를 다시 분석하고, 분석 결과에 따라 응급상황 시나리오를 생성한다. 본 예시의 경우 저혈당 쇼크가 의심되는 경우로써, 즉시 119와 보호자에게 연락을 취하도록 하는 후속단계가 자동 진행되게 할 수 있다.

나아가, 이러한 과정은 중앙 서버에서 계속되는 기계학습(machine learning)에 의해 특정 상황에서 발생 가능한 센서 정보를 분석 및 수집하면서 점차 높은 정확도를 갖추게 되고, 종래에는 인공지능 기반 예측부(370)에 의해 특정 응급상황의 발생 가능성이 높아지는 순간을 포착하고 선제적으로 이를 고지함으로써 응급상황을 미연에 방지할 수 있다. 또한 종래에는 미리 설정된 시나리오 외에는 대처가 불가능하였으나, 본 발명에서는 인공지능 기반 예측부(370)의 존재로 인해 계속해서 학습 및 발전해 나갈 수 있어 미처 예상하지 못하였거나 발생 가능성이 매우 낮은 상황 등에도 대처가 가능한 것을 특징으로 한다.

즉, 본 발명의 시스템은 사용자 개인의 건강과 관련되어 획득 가능한 모든 사전 정보에 대해 수집 및 분류하고, 이를 매 순간 송수신되는 각종 센서 정보와 함께 분석 및 예측함으로써 무수히 많은 가능한 응급 상황에 대해 조기 파악 및 대응이 가능한 것을 특징으로 한다.

이제 도 3을 통해, 도 2의 S205~S220 단계에서 인공지능에 의한 응급상황을 예측하는 예시를 살펴보도록 한다.

도 3을 참조하면, 사용자는 사용자 단말기(200)에 본인과 관련된 기본 정보를 입력하고, 사용자의 상담 내용 및 AI와의 일상 대화 내용을 수집한다(S305).

이후, 수집된 사용자 정보 및 주변 환경 센서(500)로부터 수신된 센서 정보를 벡터화 한다(S310).

이렇게 벡터화 된 데이터에 상황별 가중치를 적용하여 기계학습(machine learning) 시킴으로써 가능한 모든 상황에 대비하여 1차적으로 수집된 상황 정보를 분석한다(S315).

본 발명에서 상기 정보의 벡터화 방법과 관련하여는 해당 기술분야에서 사용되는 어떠한 기술이라도 사용 가능하며, 그 종류나 형식에 제한되지 않는다.

본 발명에서 상기 “벡터화”란 컴퓨터로 하여금 어떤 단어 또는 문서에 대해 인지할 수 있도록 하기 위해서 단어 또는 문서를 수치 데이터로 표현하는 것을 의미하며, 이러한 방법의 일 예로서 TF-IDF(Term Frequency Inverse Document Frequency)를 이용한 방식을 적용할 수 있고, 상용되어 사용되는 워투벡(word2vec) 등의 프로그램을 사용할 수 있다.

분석된 상황 정보를 토대로, 인공지능 기반 예측부(370)에서는 가장 관련도가 높을 것으로 예상되는 특정 항목들에 새롭게 높은 가중치를 부여하는 2차 가중치를 부여하며, 2차 가중치를 반영하여 각종 센서 및 주변 환경 정보를 다시 분석함으로써 응급상황 시나리오를 생성한다(S320).

이후에는, 주변 환경 및 사용자 단말의 상태를 실시간으로 피드백 하면서 응급상황 판단 및 해당 상황에 대한 대응을 실시하는 단계(S325)를 거치게 된다.

도 4 내지 도 5는 상술한 본 발명의 실시 예를 구현하기 위한 장치의 구성을 나타내기 위한 블록도이다.

도 4는 상술한 본 발명의 실시 예를 구현하기 위한 사용자 단말기(200)의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

도 4를 참조하면, 사용자 단말기(200)는 제어 모듈(210), 입력 모듈(220), 출력 모듈(230), 통신 모듈(240), 센싱 모듈(250) 등을 포함할 수 있다.

입력 모듈(220)은 숫자 및 문자 정보 등의 다양한 정보를 입력 받고, 각종 기능을 설정 및 사용자 단말기(200)의 기능 제어와 관련하여 입력되는 신호를 제어 모듈(210)로 전달한다. 또한, 입력 모듈(220)은 사용자의 터치 또는 조작에 따른 입력 신호를 발생하는 키패드와 터치패드 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다. 이때, 입력 모듈(220)은 출력 모듈(230)과 함께 하나의 터치패널(또는 터치스크린(touch screen))의 형태로 구성되어 입력과 표시 기능을 동시에 수행할 수 있다. 또한, 입력 모듈(220)은 키보드, 키패드, 마우스, 조이스틱 등과 같은 입력 장치 외에도 향후 개발될 수 있는 모든 형태의 입력 수단이 사용될 수 있다. 특히, 본 발명에 따른 입력 모듈(220)은 사용자로부터 입력되는 입력 정보를 감지하여 제어 모듈(210)로 전달한다.

출력 모듈(230)은 사용자 단말기(200)의 기능 수행 중에 발생하는 일련의 동작상태 및 동작결과 등에 대한 정보를 표시한다. 또한, 출력 모듈(230)은 사용자 단말기(200)의 메뉴 및 사용자가 입력한 사용자 데이터 등을 표시할 수 있다. 여기서, 출력 모듈(230)은 액정표시장치(LCD, Liquid Crystal Display), 초박막 액정표시장치(TFT-LCD,Thin Film Transistor LCD), 발광다이오드(LED, Light Emitting Diode), 유기 발광다이오드(OLED, OrganicLED), 능동형 유기발광다이오드(AMOLED, Active Matrix OLED), 레티나 디스플레이(Retina Display), 플렉시블 디스플레이(Flexible display) 및 3차원(3 Dimension) 디스플레이 등으로 구성될 수 있다. 이때, 출력 모듈(230)이 터치스크린(Touch screen) 형태로 구성된 경우, 출력 모듈(230)은 입력 모듈(220)의 기능 중 일부 또는 전부를 수행할 수 있다

통신 모듈(240)은 통신망(100)을 통해 중앙 서버(300) 및 외부 서버(500)와 데이터를 송수신할 수 있다. 또한, 통신 모듈(240)은 송신되는 신호의 주파수를 상승 변환 및 증폭하는 RF 송신 수단과 수신되는 신호를 저잡음 증폭하고 주파수를 하강 변환하는 RF 수신 수단, 특정 통신 방식에 따른 통신 프로토콜을 처리하기 위한 데이터 처리 수단 등을 포함한다. 이러한 통신 모듈(240)은 무선통신 모듈(미도시) 및 유선통신 모듈(미도시) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고, 무선통신 모듈은 무선 통신 방법에 따라 데이터를 송수신하기 위한 구성이며, 사용자 단말기(200)가 무선 통신을 이용하는 경우, 무선망 통신 모듈, 무선랜 통신 모듈 및 무선팬 통신 모듈 중 어느 하나를 이용하여 데이터를 중앙 서버(300)와 송수신할 수 있다. 여기서 통신 모듈(240)은 복수의 통신 모듈들을 포함할 수 있다. 복수의 통신 모듈이 통신 모듈(240)에 포함되어 있는 경우, 하나의 통신 모듈은 블루투스(Bluetooth)를 포함한 PAN(Personal Area Network) 방식의 통신을 수행할 수 있다. 본 발명은 중앙 서버(300)와 통신하기 위한 제1통신 모듈(241) 및 주변 환경 센서 단말(500)과 통신하기 위한 제2통신 모듈(242)로 구성되어 있을 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

또한, 다른 하나의 통신 모듈은 통신망(100)을 통해 중앙 서버(300)와 통신한다. 여기서, 다른 하나의 통신 모듈은 WLAN(Wireless LAN), 와이파이(Wi-Fi), 와이브로(Wibro), 와이맥스(Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등의 무선 통신 방식을 이용할 수 있다.

제어 모듈(210)은 운영 체제(OS, Operation System) 및 각 구성을 구동시키는 프로세스 장치가 될 수 있다.

따라서, 사용자 단말기(200)의 제어 모듈(210)은 입력 모듈(220)을 통해 입력받은 신호를 통신 모듈(240)을 통해 중앙 서버(300)로 전송하도록 제어하고, 통신 모듈(240)을 통해 수신한 비콘, 와이파이, 기지국 신호 또는 중앙 서버(300)에서 전송한 정보들을 출력 모듈(230)을 통해 노출하도록 제어할 수 있다.

또한, 사용자 단말기(200)의 제어 모듈(210)은 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 단말기(200)의 동작 과정 전반을 제어할 수 있다. 다시 말해, 도 1 내지 도 3을 기반으로 상술한 본 발명의 실시 예들에 따른 사용자 단말기(200)의 동작 과정 전반이 제어 모듈(210)에 의해 제어될 수 있다.

또한, 전술한 바 본 발명의 사용자 단말기(200)는 상기 언급한 애플리케이션이 선 탑재된 상태로 제조된 웨어러블(wearable) 디바이스일 수 있으며, 구체적인 형태에는 제약을 받지 않고, 예를 들어 밴드, 시계, 팔찌, 반지, 귀걸이, 목걸이 또는 벨트 형태일 수 있다.

또한, 전술한 바 사용자 단말기(200)에 탑재되는 센싱 모듈(250)은 근접 센서, 조도 센서, 모션 감지 센서, 압력 센서, GPS, 자이로 센서, 고도 센서, 심박 센서, 혈압 센서, 혈중 산소 포화도 센서, 혈당 센서 및 소리 감지 센서로 구성된 군에서 하나 이상 선택된 센서를 포함하여 구성된 것일 수 있다.

도 5는 본 발명의 실시 예들을 구현하기 위한 중앙 서버(300)의 구성을 도시하는 블록도이다.

도 5를 참조하면, 사용자 단말인식 관리부(310), 사용자 정보 등록부(320), 센서 정보 추출부(330), 정보 분석부(340), 기계학습부(350), 사용자 정보 관리부(360), 인공지능 기반 예측부(370) 및/또는 데이터베이스 관리부(380)를 포함할 수 있다.

사용자 단말 인식 관리부(310)는 사용자 단말기(200)를 인식하여 인가된 단말 여부를 인식하였음을 나타내거나 감지하였음을 나타내는 사용자 단말인식 정보를 수신할 수 있다.

사용자 정보 등록부(320)는 사용자 단말로부터 수신 받은 정보를 저장하게 되고, 센서 정보 관리부(330)는 사용자 단말기(200)의 센싱 모듈(250) 및 주변 환경 센서 단말(500)으로부터 수집한 센서 정보가 저장된다.

정보 분석부(340)는 사용자 정보 등록부(320)에 저장된 입력 정보 중 핵심 키워드를 추출하게 되며, 추출된 키워드는 명사, 형용사, 조사, 부사, 동사 등을 인식한 후, 주어와 목적어, 그리고 동사에 따른 정형화 및 패턴화 기능을 통해, 복잡한 문장에서 정형화 패턴화된 문장으로 재해석하게 된다. 이를 통해 반복적으로 구사되는 명사 위주로 키워드를 추출하게 된다.

또한 정보 분석부(340)에서는 센서 정보 관리부(330)에 저장된 센서 정보를 특정 상황별로 카테고리화 하고 분석하게 된다.

기계학습(machine learning)부(350)에서는 상기 분석된 센서 정보 및 사용자 정보를 특정한 응급상황 시나리오에 맞추어 조합하면서 각 상황별 가중치(weight)를 계산하게 된다.

사용자 정보 관리부(360)에서는 각 사용자별로 개인정보 및 각 핵심요소의 조합에 대한 가중치, 인공지능 기반 예측 결과 등을 관리하는 역할을 할 수 있다.

또한, 기계학습부(350)는 데이터베이스에 저장된 빅데이터(big data)와 사용자 단말기로부터 수신된 정보에 기계 학습(machine learning)을 이용하여 상기 사용자의 개인 정보로부터 핵심요소를 생성하거나 핵심요소의 조합을 새롭게 생성하거나 그 가중치를 결정할 수 있다. 또한, 기계학습부는 중앙 서버(300)의 데이터베이스에 저장된 빅데이터를 입력변수로 하여 인공지능 기반 예측부(370)를 학습시키는데, 구체적으로는 기계학습의 한 분야인 딥러닝(Deep Learning) 기법을 이용하여 정확한 상관 관계가 도출될 수 있도록 학습을 수행할 수 있다. 또한, 이러한 학습을 위하여 활용되는 인공지능망 모델로는 RNN(Recurrent Neural Network), DNN(Deep Neural Network) 및 DRNN(Dynamic Recurrent Neural Network) 등 다양한 모델들을 활용할 수 있을 것이다.

데이터베이스 관리부(380)는 별도의 제어 모듈(381) 및 통신 모듈(382)을 구비하고 있을 수 있으며, 통신 모듈(382)은 데이터베이스(400)와 통신하기 위한 것으로서, 통신 모듈(382)이 기능을 수행하기 위한 통신망은 WLAN(Wireless LAN), 와이파이(Wi-Fi), 와이브로(Wibro), 와이맥스(Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등의 무선 통신 방식을 이용하는 것이 바람직하나, 이에 한정되는 것은 아니며, 시스템 구현 방식에 따라 이더넷(Ethernet), xDSL(ADSL, VDSL), HFC(Hybrid Fiber Coaxial Cable), FTTC(Fiber to The Curb), FTTH(Fiber To The Home) 등의 유선 통신 방식을 이용할 수도 있다.

제어 모듈(381)은 운영 체제(OS, Operation System) 및 각 구성을 구동시키는 프로세스 장치가 될 수 있다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다. 개별적인 실시형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시형태에서 구현가능하다. 나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.

마찬가지로, 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시 형태의 다양한 시스템 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 시스템들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.

본 명세서에서 설명한 주제의 특정한 실시형태를 설명하였다. 기타의 실시형태들은 이하의 청구항의 범위 내에 속한다. 예컨대, 청구항에서 인용된 동작들은 상이한 순서로 수행되면서도 여전히 바람직한 결과를 성취할 수 있다. 일 예로서, 첨부도면에 도시한 프로세스는 바람직한 결과를 얻기 위하여 반드시 그 특정한 도시된 순서나 순차적인 순서를 요구하지 않는다. 특정한 구현 예에서, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다.

본 기술한 설명은 본 발명의 최상의 모드를 제시하고 있으며, 본 발명을 설명하기 위하여, 그리고 통상의 기술자가 본 발명을 제작 및 이용할 수 있도록 하기 위한 예를 제공하고 있다. 이렇게 작성된 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 본 발명을 제한하는 것이 아니다. 따라서, 상술한 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 통상의 기술자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다.

따라서 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위에 의해 정하여져야 한다.

100: 통신망 200: 사용자 단말기 300: 중앙 서버
400: 데이터베이스
500: 주변 환경 센서 단말기

Claims (1)

1. 사용자의 개인정보, 결제 금액 및 결제 횟수를 수집하고 저장하는 단계; 및
   상기 결제 정보를 구성하는 결제 금액 또는 결제 횟수 중 어느 하나 이상이 미리 설정된 값에 도달하면 사용자의 개인정보를 토대로 보험에 자동으로 가입되는 단계;로 이루어지는, 인공지능에 기반하여 보험에 자동으로 가입되는 서비스의 제공 방법에 있어서,
   상기 개인정보는 인공지능 기반의 노약자 응급상황 대처 서비스를 통해 획득한 것이고,
   상기 인공지능 기반의 노약자 응급상황 대처 서비스는,
   사용자 단말기(200) 및 주변 환경 센서 단말(500)로부터 정보를 수집하고,
   수집된 정보를 분류하여 사용자 단말 및 중앙 서버로 전송하고,
   기계학습(machine learning)을 통해 중앙 서버로 전송된 정보 중 사용자의 정보와 관련도가 높은 센서 정보에 높은 가중치를 부여하고,
   높은 가중치가 부여된 정보를 토대로 산정 가능한 응급상황 시나리오를 생성하고,
   상기 응급상황 시나리오에 따라 해당 상황에서 가장 관련도가 높을 것으로 예상되는 항목에 2차로 가중치를 부여하여 각종 센서 및 주변 환경 정보를 다시 분석하고,
   주변 환경 및 사용자 단말의 상태를 실시간으로 피드백 하면서 응급상황 판단 및 해당 상황에 대한 대응을 실시하는 단계를 포함하여 이루어지고,
   상기 사용자 단말기(200)는 웨어러블 디바이스 형태로서, 상기 웨어러블 디바이스는 미립자 형상의 생분해제를 포함하고, 상기 생분해제는 피엘에이(polylactic acid, PLA), 피지에이(polyglycolic acid, PGA), 피씨엘(polycaprolactone, PCL), 피비에스(polybutylene succinate, PBS), 피비에이티(poly(butylenes adipate-co-terephthalate), PBAT) 또는 이들의 공중합체 중 선택되는 어느 1종 단독 또는 2종의 혼합물로 이루어진 것이며,
   상기 미립자는 내부에 항균 및 혈액 순환 촉진 효과를 나타내는 천연물인 정향유, 양파, 아마씨, 솔잎, 은행잎 및 메밀로 이루어진 군에서 하나 이상 선택된 것의 추출물을 포함하는 조성물을 담지한 캡슐 형태를 가지는 것이고,
   상기 보험은 사용자 단말 및 주변 환경 센서로부터 수신된 정보를 토대로 인공지능에 의해 발생가능성이 높은 상황을 대비하기 위한 것으로서, 상조 서비스 보험, 화재 보험 및 암 보험으로 구성된 군에서 하나 이상 선택된 것인,
   인공지능에 기반하여 보험에 자동으로 가입되는 서비스의 제공방법.

Images