KR102247712B1 - 빅데이터를 이용한 피부 진단 방법 및 피부 진단 장치 - Google Patents

빅데이터를 이용한 피부 진단 방법 및 피부 진단 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR102247712B1
KR102247712B1 KR1020200102380A KR20200102380A KR102247712B1 KR 102247712 B1 KR102247712 B1 KR 102247712B1 KR 1020200102380 A KR1020200102380 A KR 1020200102380A KR 20200102380 A KR20200102380 A KR 20200102380A KR 102247712 B1 KR102247712 B1 KR 102247712B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
skin
subject
image
ratio
information
Prior art date
Application number
KR1020200102380A
Other languages
English (en)
Inventor
한유진
Original Assignee
주식회사 유진인터네셔널
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 주식회사 유진인터네셔널 filed Critical 주식회사 유진인터네셔널
Priority to KR1020200102380A priority Critical patent/KR102247712B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102247712B1 publication Critical patent/KR102247712B1/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/20ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

빅데이터를 이용한 피부 진단 방법 및 피부 진단 장치가 개시된다. 일실시례에 따른 빅데이터를 이용한 피부 진단 방법은, 피검자의 피부 영상을 수집하는 단계, 상기 수집된 영상으로부터 분석이 필요한 객체를 분리하는 단계, 기저장된 피부 데이터베이스 내의 피부진단 데이터와 매칭하여 상기 분리된 객체로부터 상기 피검자의 피부상태 진단정보를 생성하는 단계, 기저장된 피부 데이터베이스 내의 피부처방 데이터와 매칭하여 상기 피부상태 진단정보에 대응하는 처방정보를 제공하는 단계 및 상기 수집된 피부영상, 피부상태 진단정보 및 상기 처방정보를 상기 피부 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

빅데이터를 이용한 피부 진단 방법 및 피부 진단 장치{METHOD FOR SKIN DIAGNOSIS USING BIG DATA AND THE DEVICE THEREOF}
본 발명은 빅데이터를 이용한 피부 진단 방법 및 피부 진단 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 피검자의 피부를 진단하고 빅데이터를 이용하여 모공의 상태 등을 진단하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
최근 들어, 헬스케어 및 미용에 대한 관심이 높아지고 있으며 생활수준 향상, 기대수명의 증가 등의 영향으로 여성뿐만 아니라 남성의 경우에도 피부 미용에 대한 관심이 나날이 증가하고 있다.
이에 부응하여 다양한 피부관리 시스템, 피부 진단 시스템 등이 출시되고 있으나, 사용자의 피부상태를 간편하게 진단하고 이에 부합하는 피부 처방정보를 효과적으로 제공하지 못하는 문제가 있었다.
종래에도 피부진단방법, 피부진단장치(한국공개특허 제10-2019-0033125호)등이 개시되어 있었으나, 피부 상태를 진단하는 과정이 복잡하고, 그에 반해 정확한 결과를 도출해 내지 못하는 문제점이 있었다.
따라서, 피검자의 피부 상태를 보다 간단한 방법으로 측정하고, 빅데이터 내의 데이터와 비교하여 정확한 진단을 내리는 피부 진단 방법 및 그 장치에 관한 연구가 요구된다.
본 발명은 상술한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 피검자의 영상으로부터 모공의 면적을 추출하고, 빅데이터의 데이터와 비교하여 상태를 진단함으로써, 사용자의 모공비율에 대응하는 처방정보를 제공하는 피부 진단 방법 및 그 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 피검자의 피부영상 중 분석영역 전체에 대한 모공비율, 일부 영역에 대한 모공비율, 빅데이터 내의 유사조건 데이터에 대한 모공비율을 각각 반영하여 피부상태를 진단하되, 피검자의 신체 특성에 부합하는 모공상태 진단 및 피검자와 유사 조건을 갖는 평균 데이터와의 비교결과를 통해 피부상태를 진단하고 처방함으로써, 보다 정확한 피검자의 상태 및 피검 부위를 도출할 수 있는 피부 진단 방법 및 그 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 피검자의 피부 수분을 측정하기 위해 이마와 접촉하는 센서, 양 볼과 접촉하는 센서를 통해 피부 수분을 측정하되, 진단장치에 마련된 버튼과 턱이 접촉하는 경우에 피부 수분 측정이 이루어지도록 설정함으로써, 피검자의 얼굴이 진단장치의 정확한 위치에 안착되면 보다 간편하게 피부 수분을 측정할 수 있는 피부 진단 방법 및 그 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 여기에 언급되지 않은 본 발명이 해결하려는 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명에 따른 빅데이터를 이용한 피부 진단 방법은, 피검자의 피부 영상을 수집하는 단계, 상기 수집된 영상으로부터 분석이 필요한 객체를 분리하는 단계, 기저장된 피부 데이터베이스 내의 피부진단 데이터와 매칭하여 상기 분리된 객체로부터 상기 피검자의 피부상태 진단정보를 생성하는 단계, 기저장된 피부 데이터베이스 내의 피부처방 데이터와 매칭하여 상기 피부상태 진단정보에 대응하는 처방정보를 제공하는 단계 및 상기 수집된 피부영상, 피부상태 진단정보 및 상기 처방정보를 상기 피부 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 피검자의 피부 영상을 수집하는 단계는, 상기 피검자의 신체가 피부 진단 장치 하부에 마련된 버튼에 접촉하는 것을 감지하는 단계, 상기 피검자가 이마 고정 거치대에 접촉하면 상기 이마 고정 거치대에 마련된 수분측정 센서를 이용하여 이마 수분을 측정하는 단계 및 양 볼의 측면에 마련된 수분측정 센서를 이용하여 볼 수분을 측정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 볼 수분을 측정하는 단계는, 레이저 거리측정 센서를 이용하여 양 볼의 측면에 마련된 센서로부터 볼까지의 거리를 각각 측정하는 단계, 상기 양 볼의 측면에 마련된 센서가 상기 측정된 거리에 대응하는 거리만큼 상기 피검자의 볼 방향으로 이동하여 상기 피검자의 볼을 터치함으로써 볼 수분을 측정하는 단계 및 상기 센서가 볼 터치 이후 원위치로 회귀하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 피검자의 피부상태 진단정보를 생성하는 단계는, 상기 피부영상 중 기설정된 색상값 범위를 벗어난 픽셀을 흑백변환하여 흑백영상을 생성하는 단계, 상기 변환된 흑백영상에 라플라시안 필터를 적용하는 단계, 상기 라플라시안 필터를 적용한 영상에 색상반전을 적용하는 단계, 상기 색상반전을 적용한 영상 내의 전체픽셀 대비 검은색 픽셀의 비율을 계산하는 단계 및 상기 비율에 따라 모공부분의 면적을 도출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 비율을 계산하는 단계는, 상기 색상반전을 적용한 영상 중 기설정된 영역을 다수개 선정하는 단계 및 상기 선정된 다수개의 기설정된 영역 내의 전체픽셀 대비 검은색 픽셀의 비율을 각각 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 피검자의 피부상태 진단정보를 생성하는 단계는, 상기 다수개의 기설정된 영역을 모두 합산한 면적대비 모공부분의 합산 면적 비율 Tr 및 각각의 기설정된 영역별로 면적대비 모공부분의 비율 P1 내지 Pn(여기서 n은 기설정된 영역의 수)을 산출하는 단계 및 상기 P1 내지 Pn 중 Tr 보다 큰 비율을 갖는 영역을 도출하는 단계를 더 포함하고, 상기 처방정보를 제공하는 단계는, 상기 Tr 보다 큰 비율을 갖는 영역에 대한 기준 모공비율을 기저장된 피부데이터로부터 추출하되, 상기 기준 모공비율은 상기 피검자의 나이, 성별, 피부 유분 타입, 측정 시간대, 측정장소의 온도, 측정장소의 습기를 상기 기저장된 피부데이터베이스의 각 피부데이터의 속성값과 비교하여 일치도가 가장 높은 피부 데이터로부터 기준 모공비율 Sr을 추출하는 단계 및 상기 P1 내지 Pn 중 상기 Sr 보다 큰 모공비율을 갖는 영역에 대하여 영역별 모공관리 처방정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 과제의 해결 수단에 의해, 본 발명의 피검자의 영상으로부터 모공의 면적을 추출하고, 빅데이터의 데이터와 비교하여 상태를 진단함으로써, 사용자의 모공비율에 대응하는 처방정보를 제공하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 피검자의 피부영상 중 분석영역 전체에 대한 모공비율, 일부 영역에 대한 모공비율, 빅데이터 내의 유사조건 데이터에 대한 모공비율을 각각 반영하여 피부상태를 진단하되, 피검자의 신체 특성에 부합하는 모공상태 진단 및 피검자와 유사 조건을 갖는 평균 데이터와의 비교결과를 통해 피부상태를 진단하고 처방함으로써, 보다 정확한 피검자의 상태 및 피검 부위를 도출할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 피검자의 피부 수분을 측정하기 위해 이마와 접촉하는 센서, 양 볼과 접촉하는 센서를 통해 피부 수분을 측정하되, 진단장치에 마련된 버튼과 턱이 접촉하는 경우에 피부 수분 측정이 이루어지도록 설정함으로써, 피검자의 얼굴이 진단장치의 정확한 위치에 안착되면 보다 간편하게 피부 수분을 측정할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일실시례에 따른 빅데이터를 이용한 피부 진단 방법의 플로우차트이다.
도 2는 본 발명의 일실시례에 따라 피검자의 피부 영상을 수집하는 과정을 도시한 플로우차트이다.
도 3은 본 발명의 일실시례에 따라 양 볼의 수분측정을 수행하는 과정을 도시한 플로우차트이다.
도 4는 본 발명의 일실시례에 따라 피검자의 피부상태 진단정보를 생성하는 과정을 도시한 플로우차트이다.
도 5는 본 발명의 일실시례에 따라 전체픽셀 대비 검은색 픽셀의 비율을 계산하는 과정을 도시한 플로우차트이다.
도 6은 본 발명의 일실시례에 따른 피검자의 피부 영상을 촬영하고, 피부 수분을 측정하는 장치를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시례에 따라 피부 수분을 측정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시례에 따라 피부영상을 가공하여 모공 비율을 측정하는 과정의 영상을 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시례에 따라 피부영상으로부터 일정 영역의 피부 가공영상을 도출하여 영역별 모공 비율을 측정하는 과정을 도시한 도면이다.
이상과 같은 본 발명에 대한 해결하고자 하는 과제, 과제의 해결 수단, 발명의 효과를 포함한 구체적인 사항들은 다음에 기재할 실시례 및 도면들에 포함되어 있다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시례들을 참조하면 명확해질 것이다.
본 발명의 권리범위는 이하에서 설명하는 실시례에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 기술분야의 통상적인 지식을 가진 자에 의하여 다양하게 변형 실시될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시례에 따른 빅데이터를 이용한 피부 진단 방법의 플로우차트이고, 도 2는 본 발명의 일실시례에 따라 피검자의 피부 영상을 수집하는 과정을 도시한 플로우차트이며, 도 3은 본 발명의 일실시례에 따라 양 볼의 수분측정을 수행하는 과정을 도시한 플로우차트이고, 도 4는 본 발명의 일실시례에 따라 피검자의 피부상태 진단정보를 생성하는 과정을 도시한 플로우차트이며, 도 5는 본 발명의 일실시례에 따라 전체픽셀 대비 검은색 픽셀의 비율을 계산하는 과정을 도시한 플로우차트이고, 도 6은 본 발명의 일실시례에 따른 피검자의 피부 영상을 촬영하고, 피부 수분을 측정하는 장치를 도시한 도면이며, 도 7은 본 발명의 일실시례에 따라 피부 수분을 측정하는 과정을 설명하기 위한 도면이고, 도 8은 본 발명의 일실시례에 따라 피부영상을 가공하여 모공 비율을 측정하는 과정의 영상을 도시한 도면이며, 도 9는 본 발명의 일실시례에 따라 피부영상으로부터 일정 영역의 피부 가공영상을 도출하여 영역별 모공 비율을 측정하는 과정을 도시한 도면이다.
빅데이터를 이용한 피부 진단 방법은 아래의 단계에 따라 수행될 수 있다.
도 1을 참고하면, 단계(S110)에서는 피검자의 피부 영상을 수집할 수 있다. 일례로, 피검자의 피부 상태 진단을 위해 기설정된 위치에 마련된 영상 수집 장치(ex. 카메라)로부터 영상 촬영을 진행하고, 상기 촬영된 영상을 저장하는 방법으로 수집할 수 있다. 또한, 표준화된 방법에 따라 타 기기에서 촬영된 영상을 전송받는 방법을 통해 피부 영상 자료를 수집하는 등 기타 영상 수집 방법이 사용될 수도 있다.
이때, 영상 촬영에 사용되는 영상 촬영 장치는 다양한 피부 부위를 촬영하기 위해 다수의 영상을 촬영할 수 있으며, 이를 위해 다수개 마련된 영상 촬영 장치를 사용하거나, 단일 영상 촬영 장치가 이동하여 여러 부위의 영상을 촬영하는 방법 등을 모두 사용할 수 있다.
한편, 피검자의 피부영상을 수집하는 단계(S110)은 상기 피검자의 신체가 피부 진단 장치 하부에 마련된 버튼에 접촉하는 것을 감지하는 단계(S111), 상기 피검자가 이마 고정 거치대에 접촉하면 상기 이마 고정 거치대에 마련된 수분측정 센서를 이용하여 이마 수분을 측정하는 단계(S112) 및 양 볼의 측면에 마련된 수분측정 센서를 이용하여 볼 수분을 측정하는 단계(S113)를 포함할 수 있다.
이는 영상 촬영 장치를 통해 피검자의 피부영상을 수집하는 것에 더하여 피검자의 피부 수분을 측정하기 위해, 도 6 또는 도 7에 도시된 바와 같은 피부 수분 측정 장치로부터 이마, 양 볼 등 기설정된 부위에 대한 피부 수분을 측정할 수 있다.
즉, 피검자의 신체(ex. 턱)가 피부 진단 장치 하부에 마련된 버튼(610)에 접촉(ex. push)하면, 상기 피검자의 이마에 대응하는 위치에 마련된 수분측정 센서(710)를 통해 이마 수분을 측정할 수 있다. 이와 동시에 양 볼의 측면에 마련된 수분측정 센서(720, 730)는 양 볼에서 기설정된 거리 이격되어 위치하다가 상기 버튼(610) 접촉이 감지되면 피검자의 볼 방향으로 이동하여 양 볼의 수분을 측정할 수 있다.
상기 양 볼의 수분을 측정하는 단계(S113)는 일례로 레이저 거리측정 센서를 이용하여 양 볼의 측면에 마련된 센서로부터 볼까지의 거리를 각각 측정하는 단계(S1131), 상기 양 볼의 측면에 마련된 센서가 상기 측정된 거리에 대응하는 거리만큼 상기 피검자의 볼 방향으로 이동하여 상기 피검자의 볼을 터치함으로써 볼 수분을 측정하는 단계(S1132) 및 상기 센서가 볼 터치 이후 원위치로 회귀하는 단계(S1133)를 포함할 수 있다.
즉, 피검자의 다양한 신체에 부합하여 양 볼의 수분을 측정하기 위해서는 레이저 거리센서를 이용하여 양 볼 측면의 센서위치로부터 볼까지의 거리를 측정한 후, 볼 측정 센서는 상기 측정값에 따라 볼 방향으로 이동하여 볼을 터치함으로써 볼 수분을 측정하고, 이후에는 원위치로 회귀하도록 제어될 수 있다.
이후, 단계(S120)에서는 수집된 영상으로부터 분석이 필요한 객체를 분리할 수 있다. 일례로, 사용자의 얼굴 피부를 진단하기 위해 얼굴이 포함된 피부 영상이 단계(S120)으로부터 수집된 경우, 수집된 피부 영상에는 얼굴뿐만 아니라 배경의 영상도 포함될 수 있으며, 전체 영상으로부터 분석에 필요한 객체(ex. 얼굴)를 분리해 내는 과정이 수행될 수 있다.
다음으로, 단계(S130)에서는 기저장된 피부 데이터베이스 내의 피부진단 데이터와 매칭하여 상기 분리된 객체로부터 상기 피검자의 피부상태 진단정보를 생성할 수 있다. 즉, 피검자의 피부 영상으로부터 피부 진단을 위해 분리된 객체의 피부 상태가 기저장된 피부 데이터베이스 내에서 상기 피검자의 상태(ex. 나이, 성별, 피부 유분 타입, 측정 시간대, 측정장소의 온도, 측정장소의 습도)와 가장 유사한 조건의 피부진단 데이터와 매칭하여 상기 피검자의 피부상태 진단정보를 생성할 수 있다.
일례로, 피검자가 28세의 여성이며 평소 건성 피부를 가진 사람이며, 측정 시간이 9시~10시 사이이고, 측정장소는 밀폐된 사무실이었으며, 측정장소의 습도는 40%인 경우, 상기 조건들과 가장 유사한 조건을 갖는 피부 데이터베이스 내의 피부진단 데이터를 1차로 추출하고, 그 중 수집된 피부 영상의 상태와 가장 유사한 피부진단 데이터를 최종 선정하여 이를 피검자의 피부상태로 진단할 수 있다.
한편, 피검자의 피부상태 진단정보를 생성하는 단계(S130)의 세부구성 일실시례는 도 8을 참고하여 보다 상세하게 설명한다.
단계(S130)에서는 우선, 상기 피부영상(810) 중 기설정된 색상값 범위를 벗어난 픽셀을 흑백변환하여 흑백영상(820)을 생성하는 단계(S131), 상기 변환된 흑백영상(820)에 라플라시안 필터를 적용하는 단계(S132), 상기 라플라시안 필터를 적용한 영상(830)에 색상반전을 적용하는 단계(S133), 상기 색상반전을 적용한 영상(840) 내의 전체픽셀 대비 검은색 픽셀의 비율을 계산하는 단계(S134) 및 상기 비율에 따라 모공부분의 면적을 도출하는 단계(S135)를 포함할 수 있다.
따라서, 상기 산출된 모공부분의 면적, 상기 측정된 이마와 양 볼의 수분 등을 이용하여 기저장된 데이터베이스 내의 피부진단 데이터와 매칭하여 피검자의 피부상태를 보다 정확하게 진단할 수 있다.
한편, 전체픽셀 대비 검은색 픽셀의 비율을 계산하는 단계(S134)는 일실시례에 따라, 상기 색상반전을 적용한 영상 중 기설정된 영역을 다수개 선정하는 단계 단계(S131) 및 상기 선정된 다수개의 기설정된 영역 내의 전체픽셀 대비 검은색 픽셀의 비율을 각각 계산하는 단계(S1342)를 포함하여 각 부위별로 비율을 산출할 수도 있다.
즉, 도 9에 도시된 바와 같이, 이마(910), 코, 볼 등 다수의 부위에 대응하여 상기 색상반전을 적용한 영상을 부위별로 추출하고, 각 부위에 대한 전체픽셀 대비 검은색 픽셀의 비율을 계산하여 피검자의 모공상태를 진단할 수 있다.
보다 상세하게는 피검자의 피부상태 진단정보를 생성하기 위해, 다수개의 기설정된 영역을 모두 합산한 면적 대비 모공부분의 합산 면적 비율 Tr 및 각각의 기설정된 영역별로 면적대비 모공부분의 비율 P1 내지 Pn(여기서 n은 기설정된 영역의 수)을 산출할 수 있다.
즉, Tr과 Pn은 아래 수학식에 의해 정의될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112020085766963-pat00001
,
[수학식 2]
Figure 112020085766963-pat00002
(여기서 n은 기설정된 영역의 수)
이후에는 상기 P1 내지 Pn 중 Tr 보다 큰 비율을 갖는 영역을 도출할 수 있다. 즉, 특정 부위(n개의 부위 중 하나)에서의 모공 비율(P1 내지 Pn 중 하나 이상)이 전체 평균 모공비율보다 큰 경우, 해당 부위에 모공이 많이 분포한 것이므로, 해당 부위에 대한 처방정보를 제공할 수 있다.
따라서, 이에 대하여 상기 처방정보를 제공하는 단계(S140)는, 상기 Tr 보다 큰 비율을 갖는 영역에 대한 기준 모공비율을 기저장된 피부데이터로부터 추출하되, 상기 기준 모공비율은 상기 피검자의 나이, 성별, 피부 유분 타입, 측정 시간대, 측정장소의 온도, 측정장소의 습도를 상기 기저장된 피부데이터의 각 피부 데이터의 속성값과 비교하여 일치도가 가장 높은 피부 데이터로부터 기준 모공비율 Sr을 추출할 수 있다.
즉, 피검자마다 나이, 성별, 피부 유분 타입이 상이하고, 측정시의 조건인 측정 시간대, 측정장소의 온도, 측정장소의 습도 등이 상이할 수 있으므로, 피검자의 조건과 측정시의 환경조건을 모두 고려하여 기저장된 피부데이터베이스 내의 피부데이터의 속성값을 매칭함으로써 기준 모공비율 Sr을 추출할 수 있다.
즉, 기준 모공비율 Sr은 피검자와 유사한 피부정보를 갖는 사용자들 중 유사한 환경에서 측정된 경우의 데이터를 대표하는 값으로 해석될 수 있으므로, 상기 P1 내지 Pn 중 상기 Sr 보다 큰 모공비율을 갖는 영역에 대하여 영역별 모공관리 처방정보를 제공하도록 제어할 수 있다.
따라서, 현재 피검자의 부위별 피부 모공비율 P1 내지 Pn 중 기준 모공비율 Sr보다 큰 모공비율이 존재한다는 의미는 피부데이터베이스에 저장된 다수의 유사조건 피검자의 평균 모공비율보다 현재 피검자의 특정 부위가 높은 모공비율을 갖는다는 것이므로, 이러한 부위에 대한 집중 처방이 이루어지도록 모공관리 처방정보를 제공할 수 있다.
한편, 상기 영역별 모공관리 처방정보를 제공하는 단계는, 상기 피검자의 상기 P1 내지 Pn 중 상기 Sr 보다 큰 모공비율을 갖는 영역이 존재하는 경우, 상기 피부 데이터베이스 내에서 상기 피검자의 합산 면적 비율 Tr과 가장 유사한 Tr을 갖는 기설정된 m명의 유사 피부 보유자 그룹을 추출하는 단계, 상기 유사 피부 보유자 그룹 내의 피검자들이 피부 관리를 위해 사용한 제품의 정보 및 상기 제품에 대한 트러블 정보를 제공하되, 트러블이 발생한 피검자의 사상체질 정보를 포함하여 제공하는 단계 및 상기 유사 피부 보유자 그룹 내의 피검자들이 피부 관리를 위해 사용한 제품의 만족도 점수 총합산 순위에 따라 기설정된 개수의 제품을 상기 피검자에게 추천하되, 상기 제품 중 트러블이 발생한 피검자가 존재하는 경우, 상기 트러블이 발생한 피검자의 사상체질과 상기 피검자의 사상체질이 동일한 경우 상기 트러블이 발생한 제품을 추천 리스트에서 제외하는 단계를 포함할 수 있다.
따라서, 피검자의 Tr(다수개의 기설정된 영역을 모두 합산한 면적대비 모공부분의 합산 면적 비율)과 가장 유사한 Tr을 갖는 m명의 유사 피부 보유자 그룹을 추출하여 상기 피검자와 피부 상태가 가장 유사한 피부 보유자 그룹을 통해 상기 피검자에게 적절한 제품 정보를 제공할 수 있다. 즉, 상기 유사 피부 보유자 그룹 내에서 사용한 제품이 트러블을 일으킨 경우, 상기 트러블이 발생한 사용자의 사상체질 정보를 수신하고, 상기 피검자와 사상체질이 일치할 경우 상기 트러블을 일으킨 제품이 상기 피검자에게도 트러블을 일으킬 가능성이 높은 것으로 보아 추천 리스트에서 제외함으로써, 유사한 체질의 사용자의 사용례를 반영할 수 있어 보다 만족도 높은 제품 추천이 이루어질 수 있다.
단계(S140)에서는 기저장된 피부 데이터베이스 내의 피부처방 데이터와 매칭하여 상기 피부상태 진단정보에 대응하는 처방정보를 제공할 수 있다. 즉, 상기 단계(S130)에서 진단된 피부상태에 대응하여 특별한 피부관리가 필요한 경우 상기 데이터베이스 내에 저장된 처방정보를 활용하여 상기 피검자에게 피부관리에 필요한 정보, 제품 등을 제공해 줄 수 있다.
단계(S150)에서는 수집된 피부영상, 피부상태 진단정보 및 상기 처방정보를 상기 피부 데이터베이스에 저장할 수 있다. 즉, 상기 수집된 피부영상, 이로부터 판단된 피부상태 진단정보, 관련하여 처방된 처방정보 등을 피부 데이터베이스에 추가함으로써, 이후에 피부 진단을 수행하기 위한 데이터를 보다 폭넓게 확보할 수 있다.
상기와 같이, 본 발명의 일실시례에 따르면, 피검자의 영상으로부터 모공의 면적을 추출하고, 빅데이터의 데이터와 비교하여 상태를 진단함으로써, 사용자의 모공비율에 대응하는 처방정보를 제공할 수 있는 피부 진단 방법이 제공될 수 있다.
또한, 피검자의 피부영상 중 분석영역 전체에 대한 모공비율, 일부 영역에 대한 모공비율, 빅데이터 내의 유사조건 데이터에 대한 모공비율을 각각 반영하여 피부상태를 진단하되, 피검자의 신체 특성에 부합하는 모공상태 진단 및 피검자와 유사 조건을 갖는 평균 데이터와의 비교결과를 통해 피부상태를 진단하고 처방함으로써, 보다 정확한 피검자의 상태 및 피검 부위를 도출할 수 있는 피부 진단 방법이 제공될 수 있다.
또한, 본 발명은 피검자의 피부 수분을 측정하기 위해 이마와 접촉하는 센서, 양 볼과 접촉하는 센서를 통해 피부 수분을 측정하되, 진단장치에 마련된 버튼과 턱이 접촉하는 경우에 피부 수분 측정이 이루어지도록 설정함으로써, 피검자의 얼굴이 진단장치의 정확한 위치에 안착되면 보다 간편하게 피부 수분을 측정할 수 있는 피부 진단 방법이 제공될 수 있다.
한편, 본 발명의 일실시례에 따른 피부 진단 장치는 상기에서 설명한 피부 진단 방법을 수행하기 위한 장치이며, 피검자의 피부 영상을 수집하는 피부 영상 수집부,
상기 수집된 영상으로부터 분석이 필요한 객체를 분리하는 객체 분리부, 기저장된 피부 데이터베이스 내의 피부진단 데이터와 매칭하여 상기 분리된 객체로부터 상기 피검자의 피부상태 진단정보를 생성하는 진단정보 생성부, 기저장된 피부 데이터베이스 내의 피부처방 데이터와 매칭하여 상기 피부상태 진단정보에 대응하는 처방정보를 제공하는 처방정보 제공부 및 상기 수집된 피부영상, 피부상태 진단정보 및 상기 처방정보를 상기 피부 데이터베이스에 저장하는 DB 저장부를 포함하여 피부 진단을 수행할 수 있다.
또한 본 발명의 일실시례에 따른, 빅데이터를 이용한 피부 진단 방법은 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 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 매체는 프로그램 명령은 본 발명을 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 본 발명의 일실시례는 비록 한정된 실시례와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명의 일실시례는 상기 설명된 실시례에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서 본 발명의 일실시례는 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
710 : 이마 수분 측정센서
720, 730 : 볼 수분 측정센서
810 : 원본 피부영상
820 : 흑백영상
830 : 라플라시안 필터 적용영상
840 : 색상 반전영상
910 : 이마 영역 영상

Claims (7)

  1. 피검자의 피부 영상을 수집하는 단계;
    상기 수집된 영상으로부터 분석이 필요한 객체를 분리하는 단계;
    기저장된 피부 데이터베이스 내의 피부진단 데이터와 매칭하여 상기 분리된 객체로부터 상기 피검자의 피부상태 진단정보를 생성하는 단계;
    기저장된 피부 데이터베이스 내의 피부처방 데이터와 매칭하여 상기 피부상태 진단정보에 대응하는 처방정보를 제공하는 단계; 및
    상기 수집된 피부영상, 피부상태 진단정보 및 상기 처방정보를 상기 피부 데이터베이스에 저장하는 단계;를 포함하고,

    상기 피검자의 피부 영상을 수집하는 단계는,
    기설정된 위치에 마련된 영상 수집 장치로부터 영상 촬영이 진행되고, 상기 촬영된 영상을 저장하되,
    상기 영상 수집 장치가 하나인 경우, 상기 영상 수집 장치가 이동하며 상기 피검자의 피부 영상을 수집하고,
    상기 영상 수집 장치가 둘 이상인 경우, 상기 피검자의 피부 영상을 부위별로 수집하고, 상기 수집된 부위별 영상을 취합하여 저장하며,

    상기 피검자의 피부 영상을 수집하는 단계는,
    상기 피검자의 신체가 피부 진단 장치 하부에 마련된 버튼에 접촉하는 것을 감지하는 단계;
    상기 피검자가 이마 고정 거치대에 접촉하면 상기 이마 고정 거치대에 마련된 수분측정 센서를 이용하여 이마 수분을 측정하는 단계; 및
    양 볼의 측면에 마련된 수분측정 센서를 이용하여 볼 수분을 측정하는 단계
    를 포함하며,

    상기 볼 수분을 측정하는 단계는,
    레이저 거리측정 센서를 이용하여 양 볼의 측면에 마련된 센서로부터 볼까지의 거리를 각각 측정하는 단계;
    상기 양 볼의 측면에 마련된 센서가 상기 측정된 거리에 대응하는 거리만큼 상기 피검자의 볼 방향으로 이동하여 상기 피검자의 볼을 터치함으로써 볼 수분을 측정하는 단계; 및
    상기 센서가 볼 터치 이후 원위치로 회귀하는 단계;를 포함하고,

    상기 피검자의 피부상태 진단정보를 생성하는 단계는,
    상기 수집된 영상으로부터 분리된 객체의 피부상태와 상기 피부 데이터베이스에 추출된 상기 피검자의 나이, 성별, 피부 유분 타입, 측정 시간대, 측정 장소의 온도 및 측정 장소의 습도와 가장 유사한 피부 진단 데이터와 매칭시켜 상기 피검자의 피부상태 진단정보를 생성하며,

    상기 피검자의 피부상태 진단정보를 생성하는 단계는,
    상기 피부영상 중 기설정된 색상값 범위를 벗어난 픽셀을 흑백변환하여 흑백영상을 생성하는 단계;
    상기 변환된 흑백영상에 라플라시안 필터를 적용하는 단계;
    상기 라플라시안 필터를 적용한 영상에 색상반전을 적용하는 단계;
    상기 색상반전을 적용한 영상 내의 전체픽셀 대비 검은색 픽셀의 비율을 계산하는 단계; 및
    상기 비율에 따라 모공부분의 면적을 도출하는 단계;를 포함하고,

    상기 비율을 계산하는 단계는,
    상기 색상반전을 적용한 영상 중 기설정된 영역을 다수개 선정하는 단계; 및
    상기 선정된 다수개의 기설정된 영역 내의 전체픽셀 대비 검은색 픽셀의 비율을 각각 계산하는 단계;를 포함하며,

    상기 피검자의 피부상태 진단정보를 생성하는 단계는,
    상기 다수개의 기설정된 영역을 모두 합산한 면적대비 모공부분의 합산 면적 비율 Tr 및 각각의 기설정된 영역별로 면적 대비 모공부분의 비율 P1 내지 Pn(여기서 n은 기설정된 영역의 수)을 산출하는 단계; 및
    상기 P1 내지 Pn 중 Tr 보다 큰 비율을 갖는 영역을 도출하는 단계를 더 포함하고,

    상기 처방정보를 제공하는 단계는,
    상기 Tr 보다 큰 비율을 갖는 영역에 대한 기준 모공비율을 기저장된 피부데이터로부터 추출하되, 상기 기준 모공비율은 상기 피검자의 나이, 성별, 피부 유분 타입, 측정 시간대, 측정장소의 온도, 측정장소의 습도를 상기 기저장된 피부데이터베이스의 각 피부 데이터의 속성값과 비교하여 일치도가 가장 높은 피부 데이터로부터 기준 모공비율 Sr을 추출하는 단계; 및
    상기 P1 내지 Pn 중 상기 Sr 보다 큰 모공비율을 갖는 영역에 대하여 영역별 모공관리 처방정보를 제공하는 단계;를 포함하며,

    상기 영역별 모공관리 처방정보를 제공하는 단계는,
    상기 피검자의 상기 P1 내지 Pn 중 상기 Sr 보다 큰 모공비율을 갖는 영역이 존재하는 경우, 상기 피부 데이터베이스 내에서 상기 피검자의 합산 면적 비율 Tr과 가장 유사한 Tr을 갖는 기설정된 m명의 유사 피부 보유자 그룹을 추출하는 단계;
    상기 유사 피부 보유자 그룹 내의 피검자들이 피부 관리를 위해 사용한 제품의 정보 및 상기 제품에 대한 트러블 정보를 제공하되, 트러블이 발생한 피검자의 사상체질 정보를 포함하여 제공하는 단계; 및
    상기 유사 피부 보유자 그룹 내의 피검자들이 피부 관리를 위해 사용한 제품의 만족도 점수 총합산 순위에 따라 기설정된 개수의 제품을 상기 피검자에게 추천하되, 상기 제품 중 트러블이 발생한 피검자가 존재하는 경우, 상기 트러블이 발생한 피검자의 사상체질과 상기 피검자의 사상체질이 동일한 경우 상기 트러블이 발생한 제품을 추천 리스트에서 제외하는 단계;
    를 포함하는 빅데이터를 이용한 피부 진단 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
KR1020200102380A 2020-08-14 2020-08-14 빅데이터를 이용한 피부 진단 방법 및 피부 진단 장치 KR102247712B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200102380A KR102247712B1 (ko) 2020-08-14 2020-08-14 빅데이터를 이용한 피부 진단 방법 및 피부 진단 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200102380A KR102247712B1 (ko) 2020-08-14 2020-08-14 빅데이터를 이용한 피부 진단 방법 및 피부 진단 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102247712B1 true KR102247712B1 (ko) 2021-05-04

Family

ID=75913662

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200102380A KR102247712B1 (ko) 2020-08-14 2020-08-14 빅데이터를 이용한 피부 진단 방법 및 피부 진단 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102247712B1 (ko)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150143063A (ko) * 2014-06-13 2015-12-23 박진남 피부 진단 장치
KR20160016717A (ko) * 2014-08-04 2016-02-15 브릴리언츠 주식회사 피부진단용 거울 장치
KR101996211B1 (ko) * 2018-05-23 2019-07-04 주식회사 비지엠미러톡톡 미용실 운영 및 고객 관리 시스템

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150143063A (ko) * 2014-06-13 2015-12-23 박진남 피부 진단 장치
KR20160016717A (ko) * 2014-08-04 2016-02-15 브릴리언츠 주식회사 피부진단용 거울 장치
KR101996211B1 (ko) * 2018-05-23 2019-07-04 주식회사 비지엠미러톡톡 미용실 운영 및 고객 관리 시스템

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11961620B2 (en) Method and apparatus for determining health status
EP3373798B1 (en) Method and system for classifying optic nerve head
Yousefi et al. Glaucoma progression detection using structural retinal nerve fiber layer measurements and functional visual field points
JP6433632B1 (ja) コンピュータシステム、被験者診断支援方法及びプログラム
CN112932408A (zh) 基于分析绘画行为变化来筛查认知障碍的方法
CN112890815A (zh) 一种基于深度学习的孤独症辅助评估系统和方法
Zhang et al. MRMR optimized classification for automatic glaucoma diagnosis
Masalha et al. Predicting fall probability based on a validated balance scale
US20210081692A1 (en) System for characterizing biometric station metrics with genericized biometric information
Gong et al. A novel computer vision based gait analysis technique for normal and Parkinson’s gaits classification
KR102247712B1 (ko) 빅데이터를 이용한 피부 진단 방법 및 피부 진단 장치
Hu et al. Hot spot detection based on feature space representation of visual search
Kalogiannis et al. Geriatric group analysis by clustering non-linearly embedded multi-sensor data
CN115439920B (zh) 基于情绪视听刺激和面部表情的意识状态检测系统、设备
CN115429271A (zh) 基于眼动和面部表情的孤独症谱系障碍筛查系统及方法
Cardoso et al. Autism Spectrum Disorder diagnosis based on trajectories of eye tracking data
Patel et al. Glaucoma detection using mask region-based convolutional neural networks
Mahmud et al. Non-invasive detection of anemia using lip mucosa images transfer learning convolutional neural networks
Pecundo et al. Amyotrophic lateral sclerosis and post-stroke orofacial impairment video-based multi-class classification
KR20220072484A (ko) 얼굴표정 분석기반 자폐 스펙트럼 장애 평가 방법
JP6151573B2 (ja) 視聴状態推定装置及びそのプログラム
KR20210054140A (ko) 내시경 영상에 대한 복수의 의료 영상 판독 알고리듬들을 이용하는 의료 영상 판독 지원 장치 및 방법
Li et al. Video-Based Skeleton Data Analysis for ADHD Detection
KR102248251B1 (ko) 체열정보를 이용한 의료진단 보조장치
Li et al. Skeleton-based action analysis for ADHD diagnosis

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant