KR102264534B1 - 명상 추천 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 양상에 따르면 명상 추천 시스템은 수면센서로부터 사용자의 수면 데이터를 수집하는 수면 데이터 수집부와, 수집한 수면 데이터로부터 수면시간을 추출하고 일, 주 및 월 단위로 각각 수면 통계량을 계산하는 수면 통계부와, IoT 디바이스들의 사용 패턴을 분석하여 사용자의 DISC 성향을 예측하는 DISC 성향 예측부와, 추출된 사용자의 수면시간을 평균 수면시간과 비교하고, 비교 결과 사용자 수면시간이 미리 설정된 값 이상 평균 수면시간보다 적은 경우 사용자 단말에 명상을 추천하는 명상 추천부를 포함한다.

Description

명상 추천 시스템{SYSTEM FOR RECOMMENDING MEDITATION}
본 발명은 명상 추천 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 개인의 생활공간에 설치된 IoT 기기의 사용패턴으로부터 DISC 기반 개인성향을 예측하고, DISC 기반 개인성향과 수면시간을 기초로 명상을 제안하는 시스템에 관한 것이다.
사람들은 저마다 서로 다른 행동의 경향성을 가지고 있으며, 서로 다른 방식으로 사물을 이해하고 판단한다. 이렇듯 저마다 다른 독특한 인간의 특성을 설명하는 행동 모델의 하나로 DISC 행동유형 패턴모델이 있다. DISC는 192I년 미국 콜롬비아 대학의 Marston 박사가 고안한 인간의 행동유형 패턴을 검사하는 방법으로 성격 유형을 사람들의 행동유형에 따라 구분하여 주도형(Dominance), 사교형(Influence), 안정형(Steadiness), 신중형(Conscientiousness)의 4가지 유형으로 분류한다. DISC는 이 4가지 유형의 머리글자를 따서 이르는 말이다.
최근 IoT 기술과 결합하여 개인의 수면의 질을 높이기 위해 수면에 도움이 되는 환경을 조성하거나, 수면 상태를 모니터링하는 기능을 갖춘 제품들이 등장하고 있다. 이들 제품을 통해 수면 상태를 확인하거나 일정 부분 수면에 도움을 받을 수 있다.(특허문헌 1) KR10-2017-0035137 A
본 발명은 개인의 생활공간 내에 설치된 IoT 기기들의 사용패턴을 분석하고, IoT 기기들의 사용패턴으로부터 DISC 성향을 분류하도록 학습된 딥러닝 엔진을 통해 사용자의 DISC 성향을 예측하는 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명은 예측된 개인의 DISC 성향과 측정된 수면시간 등을 기초로 휴식이 필요한지 판단하여 사용자 단말에 명상을 제안하는 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 양상에 따르면 명상 추천 시스템은 수면 데이터 수집부와, 수면 통계부와, DISC 성향 예측부와, 명상 추천부를 포함한다.
수면 데이터 수집부는 수면센서로부터 사용자의 수면 데이터를 수집한다.
수면 통계부는 수집한 수면 데이터로부터 수면시간을 추출하고 일, 주 및 월 단위로 각각 수면 통계량을 계산한다.
DISC 성향 예측부는 사용자의 생활 공간에 설치된 전동 커튼 및 조명을 포함하는 IoT 디바이스들의 사용에 대한 로그 데이터를 수집하고, 수집된 로그 데이터로부터 미리 정의된 데이터 스키마에 따라 학습에 사용될 변수를 선별하고, 선별된 변수를 미리 학습된 딥러닝 기반의 DISC 성향 예측 엔진을 통해 사용자의 DISC 성향을 예측한다.
명상 추천부는 추출된 사용자의 수면시간을 평균 수면시간과 비교하고, 비교 결과 사용자 수면시간이 미리 설정된 값 이상 평균 수면시간보다 적은 경우 사용자 단말에 명상을 추천한다. 이때, 명상 추천부는 사용자의 DISC 성향에 기초하여 명상 추천 시간과 명상 시 사용자 단말이 재생할 음원을 결정하여 추천한다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 명상 추천 시스템이 사용자 단말에 명상을 추천하는 방법은 데이터 수집 단계와, 수면시간 추출 단계와, 통계 계산 단계와, 명상 추천 결정 단계와, 명상 추천 단계를 포함하고, DISC 성향 예측 단계를 더 포함한다.
DISC 성향 예측 단계는 명상 추천 시스템이 사용자의 생활 공간에 설치된 전동 커튼 및 조명을 포함하는 IoT 디바이스들의 사용 패턴으로부터 사용자의 DISC 성향을 예측하는 단계로 명상 추천 시스템이 동작하며 반복적으로 수행되어 사용자의 DISC 성향을 계속 학습하는 단계이다. 명상 추천 시스템은 사용자의 DISC 성향을 최초 설문조사로 설정하고, IoT 디바이스들의 사용 패턴을 반복적으로 학습하여 DISC 성향을 예측하여 수정할 수 있다.
데이터 수집 단계는 명상 추천 시스템이 수면센서로부터 사용자의 수면 데이터를 수집하는 단계이고, 수면시간 추출 단계는 명상 추천 시스템이 수집한 수면 데이터로부터 수면시간을 추출하는 단계이고, 통계 계산 단계는 명상 추천 시스템이 일, 주 및 월 단위로 각각 수면통계량을 계산하는 단계이고, 명상 추천 결정 단계는 명상 추천 시스템이 추출된 사용자의 수면시간을 평균 수면시간과 비교하여 명상 추천 여부를 결정하는 단계이고, 명상 추천 단계는 비교 결과 사용자 수면시간이 미리 설정된 값 이상 평균 수면시간보다 적은 경우 명상 추천 시스템이 사용자 단말에 명상을 추천하는 단계이다. 이때, 명상 추천 단계는 사용자의 DISC 성향에 기초하여 명상 추천 시간과 명상 시 사용자 단말이 재생할 음원을 결정하여 추천한다.
본 발명의 명상 추천 시스템에 의하면 개인의 생활공간 내에 설치된 IoT 기기들의 사용패턴을 분석하고, IoT 기기들의 사용패턴으로부터 DISC 성향을 분류하도록 학습된 딥러닝 엔진을 통해 사용자의 DISC 성향을 예측할 수 있다.
또한 본 발명의 명상 추천 시스템에 의하면 예측된 개인의 DISC 성향과 측정된 수면시간 등을 기초로 휴식이 필요한지 판단하고 사용자 단말에 명상을 제안할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 양상에 따른 명상 추천 시스템을 개념적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 명상 추천 시스템이 사용자 단말에 추천한 개인화된 명상 추천 서비스의 예시를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 명상 추천 시스템이 사용자의 IoT 디바이스 사용패턴을 학습하여 DISC 성향을 예측하는 절차를 도시한 절차도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 명상 추천 시스템의 명상 추천 절차를 도시한 절차도이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 명상 추천 시스템이 사용자의 IoT 디바이스들의 사용패턴을 분석하여 예측한 DISC 기반의 성향을 기초로 명상을 추천하는 시스템에 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다.
각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다. 또한 본 발명의 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명에 따른 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 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 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는 것이 바람직하다.
도 1은 본 발명의 일 양상에 따른 명상 추천 시스템을 개념적으로 도시한 블록도이다. 도 1을 참조하여 설명하면, 명상 추천 시스템(10)은 각 사용자의 수면 패턴과 관련한 데이터를 수집하는 수면 센서로부터 사용자의 수면 데이터를 수집한다. 이때 수면 센서의 종류는 IoT 기능을 포함하고 있으며 제품의 형태는 제한이 없다. 일 예로 수면센서는 침대의 매트리스에 설치되어 사용되는 슬립센서일 수 있고, 또 다른 예로 사용자의 신체에 부착되는 밴드일 수 있다.
또한 명상 추천 시스템(10)은 IoT 디바이스 사용패턴으로부터 사용자의 DISC 성향을 예측하기 위해 사용자의 생활 공간에 설치되는 IoT 디바이스들로부터 로그 데이터를 수집한다. IoT 센서 및 IoT 디바이스들은 복수 개가 존재하는 것이 일반적이므로 IoT 게이트웨이 또는 IoT 허브를 통해 타 시스템과 연결되고, IoT 센서 및 IoT 디바이스들은 Bluetooth, Z-Wave, ZigBee 등의 저전력 무선통신 프로토콜을 이용하여 IoT 게이트웨이 또는 IoT 허브와 통신하도록 IoT 인프라가 구성될 수 있다. 따라서, 수면센서와 IoT 디바이스들은 명상 추천 시스템(10)과 직접 연결되지 않고 IoT 게이트웨이 또는 IoT 허브를 통해 연결될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니고 직접 연결될 수 있다.
발명의 양상에 따라서는 수면센서 및 IoT 디바이스들과 명상 추천 시스템(10)은 데이터 교환을 위한 통신 프로토콜로 저전력의 소형기기 제어에 적합한 MQTT(Message Queueing Telemetry Transport) 프로토콜을 사용할 수 있다. MQTT 프로토콜은 사물 통신(Machine to Machine, M2M), 사물 인터넷(IoT)과 같이 대역폭이 제한된 통신 환경에 최적화된 푸시 기반의 경량 메시지 전송 프로토콜이다. MQTT 프로토콜에서는 푸시 기술에서 일반적으로 사용되는 클라이언트-서버 방식이 아닌 브로커라는 메시지 매개자를 통해 송신측에서 특정 토픽에 대한 메시지를 발행(publish)하고 해당 토픽에 대하여 수신자가 구독(subscribe)하는 방식으로 메시지를 수신한다. 따라서, MQTT 프로토콜이 사용되는 경우에는 수면센서 및 IoT 디바이스들과 명상 추천 시스템(10) 사이에 MQTT 브로커 서버가 추가될 수 있으며, 수면센서 및 IoT 디바이스들이 로그 데이터를 토픽으로 하여 메시지를 발행하고, 명상 추천 시스템(10)이 해당 토픽을 구독하여 MQTT 브로커로부터 해당 메시지를 전달받는다.
명상 추천 시스템(10)은 수집한 수면 데이터를 분석하여 사용자의 수면시간 정보를 획득하고 일별, 주별 및 월별 수면 시간에 대한 통계량을 계산한다.
명상 추천 시스템(10)은 추출한 사용자의 당일 수면시간이 평균 수면 시간보다 일정시간 이상 부족할 때 사용자 단말을 통해 사용자에게 명상을 추천한다.
발명의 일 양상에 따르는 명상 추천 시스템(10)은 수면 데이터 수집부(100)와, 수면 통계부(110)와, DISC 성향 예측부(120)와, 명상 추천부(130)를 포함한다.
수면 데이터 수집부(100)는 사용자의 수면 공간에 설치된 수면센서로부터 사용자의 수면 데이터를 수집한다. 수면 데이터 수집은 전술한 MQTT 프로토콜을 이용하여 수행될 수 있다. 이때 수집되는 수면센서의 수면 데이터는 수면시 사용자의 움직임 횟수, 수면 시간 등을 포함할 수 있다.
수면 통계부(110)는 수집한 수면 데이터로부터 수면시간을 추출하고, 추출된 수면시간을 일, 주 및 월 단위로 저장하고, 일, 주 및 월 단위로 평균 등의 수면시간에 대한 각종 통계치를 계산한다.
DISC 성향 예측부(120)는 사용자의 생활 공간에 설치된 전동 커튼 및 조명을 포함하는 IoT 디바이스들의 사용에 대한 로그 데이터를 수집하고, 수집된 로그 데이터로부터 미리 정의된 데이터 스키마에 따라 학습에 사용될 변수를 선별한다. 이때 학습에 사용될 변수를 선별하기 위한 데이터 스키마는 논문 및 학술 정보 조사를 통해 DISC 성향과 IoT 디바이스들의 사용패턴과의 연관성을 고려하여 결정한다. 이때 결정된 변수는 축적된 테스트용 데이터 셋으로 학습한 딥러닝 기반의 DISC 성향 예측 모델(엔진)을 통해 검증하고, 사전 설문 조사된 사용자들의 DISC 성향과 매치되는지 따져 변경될 수 있다. 즉, 사용자의 IoT 디바이스들의 사용패턴과 DISC 성향의 높은 연관성을 나타내는 변수를 최종 선별하게 된다. DISC 성향 예측부(120)가 로그 데이터를 수집하는 IoT 디바이스들은 전동 커튼 및 조명 외에 다양한 가전 기기들이 포함될 수 있다. 예를 들어, 공기 청정기, 세탁기 등이 포함될 수 있다. 이때, 어떤 종류의 IoT 디바이스들을 사용자가 보유하고 있는지는 사전에 설정되어야 한다.
또한 DISC 성향 예측부(120)는 선별된 변수를 미리 학습된 딥러닝 기반의 DISC 성향 예측 엔진을 통해 사용자의 DISC 성향을 예측한다.
명상 추천부(130)는 당일의 사용자의 수면시간을 사용자의 평균 수면시간과 비교하여 수면시간이 미리 설정된 값 이상 평균 수면시간보다 부족하다고 판단되면 사용자 단말을 통해 사용자에게 명상을 추천한다. 또한, 명상 추천부(130)는 당일을 포함한 일정기간 (예, 3일)동안의 수면시간이 평균 수면시간으로 계산된 수면시간보다 미리 설정된 값 이상 부족하다고 판단되면 명상을 추천할 수 있다. 이때 일정기간은 일 단위, 주 단위 또는 월 단위가 될 수 있다.
명상 추천부(130)는 명상을 추천하기로 결정하였을 때 사용자의 DISC 성향을 고려하여 명상 추천 시간과 명상 시 사용자 단말이 재생할 음원을 결정하여 함께 추천할 수 있다. 즉, 사용자와 동일한 DISC 성향을 가진 사람들이 선호하는 음원과 명상 시간으로 명상 시간과 명상 음원을 결정하여 추천한다.
발명의 또 다른 양상에 따르는 명상 추천 시스템(10)의 명상 추천부(130)는 사용자 단말로부터 명상 추천의 수용 여부에 대한 피드백을 수신하고, 수신한 피드백을 다음 명상 추천에 반영하여 사용자에게 명상을 제안할 수 있다.
명상 추천 시스템(10)이 사용자에게 명상을 제안하더라도 사용자가 제안을 수용할 지 알 수 없으므로 명상 추천 시스템(10)은 사용자의 수용 여부에 대한 피드백을 수신한 다음 명상 추천에 반영하여 보다 엄밀하게 개인화된 추천을 할 수 있다.
예를 들어, 동일한 DISC 성향을 가진 사용자들이 선호하는 명상 음원을 추천하였는데 사용자가 이를 반복적으로 수용하지 않으면 해당 음원에 대한 추천을 배제하거나 다른 음원을 추천할 수 있다.
발명의 또 다른 양상에 따르는 명상 추천 시스템(10)의 명상 추천부(130)는 사용자가 명상 추천을 수용한 경우 DISC 성향에 기초하여 IoT 조명과 IoT 전동 커튼을 제어하여 조도를 조절할 수 있다. 즉, 명상 추천 시스템(10)은 사용자의 DISC 성향에 기초하여 사용자가 편안하게 명상할 수 있도록 실내의 조도를 조절할 수 있다.
발명의 일 실시 예에 따르면 명상 추천 시스템(10)의 명상 추천 방법은 데이터 수집 단계와, 수면시간 추출 단계와, 통계 계산 단계와, DISC 성향 예측 단계와, 비교 단계와, 명상 추천 결정 단계와, 명상 추천 단계를 포함한다.
데이터 수집단계는 명상 추천 시스템(10)이 사용자의 수면 공간에 설치된 수면센서로부터 사용자의 수면 데이터를 수집하는 단계이다. 수면 데이터 수집은 전술한 MQTT 프로토콜을 이용하여 수행될 수 있다. 이때 수집되는 수면센서의 수면 데이터는 수면시 사용자의 움직임 횟수, 수면 시간 등을 포함할 수 있다.
수면시간 추출 단계는 명상 추천 시스템(10)이 수집된 수면 데이터를 분석하여 사용자의 수면시간을 추출하는 단계이다.
통계 계산 단계는 추출된 수면시간을 일, 주 및 월 단위로 저장하고, 일, 주 및 월 단위로 평균 등의 수면시간에 대한 각종 통계치를 계산한다.
DISC 성향 예측 단계는 명상 추천 시스템(10)이 사용자의 생활 공간에 설치된 전동 커튼 및 조명을 포함하는 IoT 디바이스들의 사용 패턴으로부터 사용자의 DISC 성향을 예측하는 단계이다. 이때, IoT 디바이스들의 종류는 제한이 없으나 어떤 종류의 IoT 디바이스들을 사용자가 보유하고 있는지는 사전에 설정되어야 한다.
명상 추천 결정 단계는 명상 추천 시스템(10)이 추출된 사용자의 수면시간을 평균 수면시간과 비교하여 명상 추천 여부를 결정하는 단계이다. 예를 들어, 당일의 사용자의 수면시간을 사용자의 평균 수면시간과 비교하여 수면시간이 미리 설정된 값 이상 평균 수면시간보다 부족하다고 판단되면 사용자 단말을 통해 사용자에게 명상을 추천한다. 다른 예로, 명상 추천부(130)는 당일을 포함한 일정기간 (예, 3일)동안의 수면시간이 평균 수면시간으로 계산된 수면시간보다 미리 설정된 값 이상 부족하다고 판단되면 명상을 추천할 수 있다. 이때 일정기간은 일 단위, 주 단위 또는 월 단위가 될 수 있다.
명상 추천 단계는 설정된 기간의 수면시간이 평균 수면시간에 비해 미리 설정된 값 이상 적어 명상을 추천하기로 결정하였을 때 사용자의 DISC 성향을 고려하여 명상 추천 시간과 명상 시 사용자 단말이 재생할 음원을 결정하여 함께 추천하는 단계이다. 즉, 명상 추천 시스템(10)은 사용자와 동일한 DISC 성향을 가진 사람들이 선호하는 음원과 명상 시간으로 명상 시간과 명상 음원을 결정하여 추천한다.
발명의 또 다른 실시 예에 따르면 명상 추천 시스템(10)의 DISC 성향 예측 단계는 명상 추천 시스템(10)이 사용자의 생활 공간에 설치된 전동 커튼 및 조명을 포함하는 IoT 디바이스들의 사용에 대한 로그 데이터를 수집하는 단계와, 명상 추천 시스템(10)이 수집된 로그 데이터로부터 미리 정의된 데이터 스키마에 따라 학습에 사용될 변수를 선별하는 단계와, 명상 추천 시스템(10)이 선별된 변수를 미리 학습된 딥러닝 기반의 DISC 성향 예측 엔진을 통해 사용자의 DISC 성향을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
명상 추천 시스템(10)이 로그 데이터를 수집하는 IoT 디바이스는 IoT 조명 및 전동 커튼 외에 다양한 디바이스를 포함할 수 있다. 다만, 각각의 IoT 디바이스는 사전에 명상 추천 시스템(10)에 등록되어 있어야 한다.
변수를 선별하는 단계는 명상 추천 시스템(10)이 수집된 로그 데이터로부터 미리 정의된 데이터 스키마에 따라 학습에 사용될 변수를 선별하는 변수 선별 단계이다. 명상 추천 시스템(10)은 수집된 로그 데이터로부터 미리 정의된 데이터 스키마에 따라 학습에 사용될 변수를 선별한다. 이때 학습에 사용될 변수를 선별하기 위한 데이터 스키마는 논문 및 학술 정보 조사를 통해 DISC 성향과 IoT 디바이스들의 사용패턴과의 연관성을 고려하여 결정한다. 이때 결정된 변수는 축적된 테스트용 데이터 셋으로 학습한 딥러닝 기반의 DISC 성향 예측 모델(엔진)을 통해 검증하고, 사전 설문 조사된 사용자들의 DISC 성향과 매치되는지 따져 변경될 수 있다. 즉, 사용자의 IoT 디바이스들의 사용패턴과 DISC 성향의 높은 연관성을 나타내는 변수를 최종 선별하게 된다.
발명의 또 다른 실시 예에 따르면 명상 추천 시스템(10)의 명상 추천 방법은 피드백 수신 단계를 더 포함할 수 있고, 피드백 수신 단계는 명상 추천 시스템(10)이 사용자 단말로부터 명상 추천의 수용 여부에 대한 피드백을 수신하는 단계이다. 이때, 명상 추천 단계에서 명상 추천 시스템(10)이 해당 피드백을 다음 명상 추천에 반영할 수 있다.
명상 추천 시스템(10)이 수면시간과 DISC 성향에 따라 명상을 제안하더라도 사용자가 제안을 수용할 지 알 수 없으므로 명상 추천 시스템(10)은 사용자의 수용 여부에 대한 피드백을 수신한 다음 명상 추천에 반영하여 보다 엄밀하게 개인화된 추천을 할 수 있다.
만약, 명상 추천 시스템(10)이 수신한 피드백이 사용자의 명상 추천 수용인 경우, 명상 추천 단계는 DISC 성향에 기초하여 IoT 조명과 IoT 전동 커튼을 제어하여 조도를 조절할 수 있다. 즉, 명상 추천 시스템(10)은 사용자의 DISC 성향에 기초하여 사용자가 편안하게 명상할 수 있도록 실내의 조도를 조절할 수 있다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 명상 추천 시스템이 사용자 단말에 추천한 개인화된 명상 추천 서비스의 예시를 도시한 것이다. 도 2에 도시된 것과 같이 명상 추천 시스템(10)이 사용자의 수면시간이 부족하여 명상이 필요한 것으로 판단한 경우 사용자 단말을 통해 사용자에 명상을 추천하고 동시에 DISC 성향을 고려하여 특정 음원을 재생할 것을 추천하고, 사용자가 해당 추천에 대하여 수용 여부를 선택하면 명상 추천 시스템(10)이 이를 피드백으로 받아 다음 명상 추천에 반영한다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 명상 추천 시스템이 사용자의 IoT 디바이스 사용패턴을 학습하여 DISC 성향을 예측하는 절차를 도시한 절차도이다. 도 3을 참조하여 설명하면, 명상 추천 시스템(10)이 IoT 디바이스 사용패턴을 학습하여 DISC 성향을 예측하는 절차는 명상 추천 시스템(10)이 IoT 디바이스들로부터 사용이력에 대한 로그 데이터를 수집하고(S1000), 수집된 로그 데이터로부터 미리 정의된 데이터 스키마에 따라 학습에 사용될 변수를 선별한다(S1020). 선별된 변수를 딥러닝 기반의 DISC 성향 예측 엔진에 입력 변수로 제공하여 사용자의 DISC 성향을 예측한다(S1040).
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 명상 추천 시스템의 명상 추천 절차를 도시한 절차도이다. 도 4를 참조하여 설명하면, 사용자의 DISC 성향에 기초하여 명상을 추천하는 절차는 명상 추천 시스템(10)이 수면센서로부터 사용자의 수면 데이터를 수집하고(S2000), 수집된 수면 데이터로부터 수면시간을 추출하여(S2020) 일, 주 및 월 단위로 각각 사용자의 수면 통계량을 계산한다(S2040). 명상 추천 시스템(10)은 일정기간 동안의 수면시간을 해당 기간의 평균 수면시간과 비교하여(S2060) 일정기간 동안의 수면시간이 미리 설정된 값 이상 해당 기간의 평균 수면시간 보다 부족할 때 사용자 단말에 명상을 추천하고(S2080), 사용자 단말로부터 사용자가 해당 명상 추천을 수용했는지에 대한 피드백을 수신하고 이를 다음 명상 추천 시 반영한다(S2100).
상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
10: 명상 추천 시스템
100: 수면 데이터 수집부
110: 수면 통계부
120: DISC 성향 예측부
130: 명상 추천부

Claims (7)

  1. 수면센서로부터 사용자의 수면 데이터를 수집하는 수면 데이터 수집부;
    수집한 수면 데이터로부터 수면시간을 추출하고 일, 주 및 월 단위로 수면통계량을 계산하는 수면 통계부;
    사용자의 생활 공간에 설치된 전동 커튼 및 조명을 포함하는 IoT 디바이스들의 사용에 대한 로그 데이터를 수집하고, 수집된 로그 데이터로부터 미리 정의된 데이터 스키마에 따라 학습에 사용될 변수를 선별하고, 선별된 변수를 미리 학습된 딥러닝 기반의 DISC 성향 예측 엔진을 통해 사용자의 DISC 성향을 예측하는 DISC 성향 예측부;
    추출된 사용자의 수면시간을 평균 수면시간과 비교하고, 비교 결과 사용자 수면시간이 미리 설정된 값 이상 평균 수면시간보다 적은 경우 사용자 단말에 명상을 추천하는 명상 추천부;
    를 포함하되,
    명상 추천부는 사용자의 DISC 성향에 기초하여 명상 추천 시간과 명상 시 사용자 단말이 재생할 음원을 결정하는 명상 추천 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    명상 추천부가 사용자 단말로부터 명상 추천의 수용 여부에 대한 피드백을 수신하고, 해당 피드백을 다음 명상 추천에 반영하는 명상 추천 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서, 사용자 명상 추천을 수용한 경우,
    명상 추천부는 DISC 성향에 기초하여 IoT 조명과 IoT 전동 커튼을 제어하여 조도를 조절하는 명상 추천 시스템.
  4. 명상 추천 시스템이 사용자 단말을 사용자에게 명상을 추천하는 방법에 있어서,
    명상 추천 시스템이 수면센서로부터 사용자의 수면 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계;
    명상 추천 시스템이 수집된 수면 데이터로부터 수면시간을 추출하는 수면시간 추출 단계;
    명상 추천 시스템이 일, 주 및 월 단위로 수면통계량을 계산하는 통계 계산 단계;
    명상 추천 시스템이 추출된 사용자의 수면시간을 평균 수면시간과 비교하여 명상 추천 여부를 결정하는 명상 추천 결정 단계; 및
    비교 결과 사용자 수면시간이 미리 설정된 값 이상 평균 수면시간보다 적은 경우 명상 추천 시스템이 사용자 단말에 명상을 추천하는 명상 추천 단계;
    를 포함하되,
    상기 방법은 명상 추천 시스템이 사용자의 생활 공간에 설치된 전동 커튼 및 조명을 포함하는 IoT 디바이스들의 사용 패턴으로부터 사용자의 DISC 성향을 예측하는 DISC 성향 예측 단계;를 더 포함하고,
    명상 추천 단계는 사용자의 DISC 성향에 기초하여 명상 추천 시간과 명상 시 사용자 단말이 재생할 음원을 결정하는 명상 추천 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, DISC 성향 예측 단계는
    명상 추천 시스템이 사용자의 생활 공간에 설치된 전동 커튼 및 조명을 포함하는 IoT 디바이스들의 사용에 대한 로그 데이터를 수집하는 단계와, 명상 추천 시스템이 수집된 로그 데이터로부터 미리 정의된 데이터 스키마에 따라 학습에 사용될 변수를 선별하는 단계와, 명상 추천 시스템이 선별된 변수를 미리 학습된 딥러닝 기반의 DISC 성향 예측 엔진을 통해 사용자의 DISC 성향을 예측하는 단계를 포함하는 명상 추천 방법.
  6. 제 4 항에 있어서, 상기 방법은
    명상 추천 시스템이 사용자 단말로부터 명상 추천의 수용 여부에 대한 피드백을 수신하는 피드백 수신 단계;
    를 더 포함하되,
    명상 추천 단계에서 명상 추천 시스템이 해당 피드백을 다음 명상 추천에 반영하는 명상 추천 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 피드백이 사용자의 명상 추천 수용인 경우, 명상 추천 단계는 DISC 성향에 기초하여 IoT 조명과 IoT 전동 커튼을 제어하여 조도를 조절하는 명상 추천 방법.
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