KR102269659B1 - Knee protector, and Method for predicting disease information based on IoT using knee protector - Google Patents

Knee protector, and Method for predicting disease information based on IoT using knee protector Download PDF

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KR102269659B1 KR1020180119564A KR20180119564A KR102269659B1 KR 102269659 B1 KR102269659 B1 KR 102269659B1 KR 1020180119564 A KR1020180119564 A KR 1020180119564A KR 20180119564 A KR20180119564 A KR 20180119564A KR 102269659 B1 KR102269659 B1 KR 102269659B1
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Abstract

무릎 보호대 및 이를 이용한 IoT 기반의 질병 정보 예측 방법이 개시된다. 개시된 무릎 보호대는 사용자의 무릎 주변을 감싸도록 형성된 몸체; 상기 몸체에 부착되며, 상기 사용자의 무릎과 관련된 상태 정보를 측정하는 적어도 하나의 센서; 및 상기 상태 정보를 상기 사용자의 단말 장치로 전송하는 통신 모듈;을 포함하되, 상기 단말 장치는 상기 상태 정보를 예측 서버로 전송하고, 상기 예측 서버는, 상기 단말 장치로부터 상기 상태 정보를 수신하고, 상기 상태 정보에 기초하여 질병을 예측하되, 상기 상태 정보와 이전 시점에 수신된 이전 상태 정보를 비교하여 질병이 있는지 여부를 판단하고, 상기 질병이 있는 것으로 예측되는 경우, 상기 질병의 정보를 상기 단말 장치로 전송하며, 상기 단말 장치는 상기 수신된 질병의 정보를 상기 사용자에게 표시한다. A knee protector and an IoT-based disease information prediction method using the same are disclosed. The disclosed knee protector includes a body formed to wrap around a user's knee; at least one sensor attached to the body and configured to measure state information related to the user's knee; and a communication module that transmits the status information to the user's terminal device, wherein the terminal device transmits the status information to a prediction server, and the prediction server receives the status information from the terminal device, A disease is predicted based on the state information, the state information is compared with the previous state information received at a previous time to determine whether there is a disease, and when it is predicted that the disease is present, information of the disease is transmitted to the terminal and the terminal device displays the received disease information to the user.

Description

무릎 보호대, 및 이를 이용한 IoT 기반의 질병 정보 예측 방법{Knee protector, and Method for predicting disease information based on IoT using knee protector}Knee protector, and IoT-based disease information prediction method using the same {Knee protector, and Method for predicting disease information based on IoT using knee protector}

본 발명의 실시예들은 무릎 보호대를 이용하여 질병 정보를 예측하고, 예측된 질병을 예방하기 위한 운동 정보를 제공할 수 있는 방법에 관한 것이다. Embodiments of the present invention relate to a method capable of predicting disease information using a knee protector and providing exercise information for preventing the predicted disease.

최근 산업이 발달하고 생활 수준이 향상되면서 건강에 관한 관심이 크게 증진되고 있으나, 자동차의 대중화와 생활의 편리성도 아울러서 증대되면서 현대인들은 날로 운동량이 적어지는 경향을 보이고 있어서 건강에 대한 관심은 더욱 고조되고 있다. Recently, with the development of industry and the improvement of living standards, interest in health has been greatly increased. However, as the popularization of automobiles and the convenience of life also increase, modern people tend to have less exercise, and interest in health is heightened. have.

특히, 무릎을 많이 사용하는 근로자나 운동선수들은 물론이고 일반 직장인들 그리고 가정주부, 책상에 오래 앉아 있는 학생, 퇴행성 관절통으로 고생하는 노인층 등 대부분의 사람들에게서 무릎에 대한 피로감과 관절 이상은 매우 흔한 현상으로 받아들여지고 있다. In particular, knee fatigue and joint abnormalities are very common in most people, such as workers and athletes who use the knee a lot, as well as general office workers, housewives, students who sit for a long time at desks, and the elderly suffering from degenerative joint pain. is accepted as

이러한 무릎의 관절이상이나 무릎의 피로감을 치료 또는 완화시키고자 하는 목적으로 의료용 치료보다 물리적 치료나 무릎 보호대를 이용한 치료가 선호되는 경향을 보이고 있는바, 그 중에서도 일반인들이 쉽게 착용할 수 있도록 된 무릎 보호대가 여러 종류 개발되어 있다.For the purpose of treating or alleviating such joint abnormalities or fatigue of the knee, physical therapy or treatment using a knee protector is preferred over medical treatment. Among them, knee protectors that can be easily worn by the general public Several types have been developed.

무릎 보호대에 관한 종래의 기술은, 한국 특허등록 제1553581호(특허문헌 1)의 것을 예시할 수 있다. 특허문헌 1에 개시된 무릎 보호대는, 무릎 주변을 감싸도록 형성된 몸체; 및 상기 몸체의 길이 방향을 따라 상기 몸체의 외부면에 마련되되, 일단부는 상기 무릎 상측의 허벅지 일부분에 대응하는 위치에 마련되고, 타단부는 상기 무릎 하측의 종아리 일부분에 대응하는 위치에 마련되는 지지부재;를 포함하되, 상기 지지부재는 상기 무릎 내의 연골에 직접적으로 전달되는 몸무게의 일부를 상기 무릎 상측에서 하측으로 전달하여, 상기 무릎 내의 연골에 직접적으로 전달되는 몸무게를 감소시키는 것을 특징으로 한다. 이로써, 특허문헌 1의 내용 전부는 본 명세서의 종래기술 내용으로서 모두 인용·합체된다.The prior art related to the knee protector can be exemplified by that of Korean Patent Registration No. 1553581 (Patent Document 1). The knee protector disclosed in Patent Document 1 includes a body formed to wrap around the knee; and a support provided on the outer surface of the body along the longitudinal direction of the body, one end provided at a position corresponding to a portion of the thigh above the knee, and the other end provided at a position corresponding to a portion of the calf below the knee Including; but, the support member is characterized in that by transferring a portion of the weight directly transmitted to the cartilage in the knee from the upper side to the lower side of the knee, it is characterized in that it reduces the weight directly transmitted to the cartilage in the knee. Accordingly, all of the contents of Patent Document 1 are cited and incorporated as prior art contents of the present specification.

한편, 노인 인구에 급격하게 증가하고 있으며, 이에 따라 질병 인구율도 급격히 증가하고 있다. 특히, 치매를 앓고 있는 노인 인구의 수가 급증하고 있다. 그럼에도 불구하고, 질병에 대한 예측 안내 서비스에 대한 구체적 대안이 없는 상태이다.On the other hand, the elderly population is rapidly increasing, and the disease population rate is also rapidly increasing accordingly. In particular, the number of elderly people suffering from dementia is rapidly increasing. Nevertheless, there is no concrete alternative to the predictive guidance service for diseases.

KR 10-1553581 B1 (2015. 9. 10.)KR 10-1553581 B1 (2015. 9. 10.)

상기한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명에서는 무릎 보호대를 이용하여 질병 정보를 예측하고, 예측된 질병을 예방하기 위한 운동 정보를 제공할 수 있는 IoT 기반의 질병 정보 예측 방법을 제안하고자 한다. In order to solve the problems of the prior art as described above, the present invention proposes an IoT-based disease information prediction method that can predict disease information using a knee protector and provide exercise information for preventing the predicted disease. want to

본 발명의 다른 목적들은 하기의 실시예를 통해 당업자에 의해 도출될 수 있을 것이다.Other objects of the present invention may be derived by those skilled in the art through the following examples.

상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 무릎 보호대에 있어서, 사용자의 무릎 주변을 감싸도록 형성된 몸체; 상기 몸체에 부착되며, 상기 사용자의 무릎과 관련된 상태 정보를 측정하는 적어도 하나의 센서; 및 상기 상태 정보를 상기 사용자의 단말 장치로 전송하는 통신 모듈;을 포함하되, 상기 단말 장치는 상기 상태 정보를 예측 서버로 전송하고, 상기 예측 서버는, 상기 단말 장치로부터 상기 상태 정보를 수신하고, 상기 상태 정보에 기초하여 질병을 예측하되, 상기 상태 정보와 이전 시점에 수신된 이전 상태 정보를 비교하여 질병이 있는지 여부를 판단하고, 상기 질병이 있는 것으로 예측되는 경우, 상기 질병의 정보를 상기 단말 장치로 전송하며, 상기 단말 장치는 상기 수신된 질병의 정보를 상기 사용자에게 표시하는 것을 특징으로 하는 무릎 보호대가 제공된다. According to a preferred embodiment of the present invention to achieve the above object, in the knee protector, the body formed to wrap around the user's knee; at least one sensor attached to the body and configured to measure state information related to the user's knee; and a communication module that transmits the status information to the user's terminal device, wherein the terminal device transmits the status information to a prediction server, and the prediction server receives the status information from the terminal device, A disease is predicted based on the state information, the state information is compared with the previous state information received at a previous time to determine whether there is a disease, and when it is predicted that the disease is present, information of the disease is transmitted to the terminal Transmitting to the device, the terminal device is provided with a knee protector, characterized in that for displaying the information of the received disease to the user.

상기 예측 서버는 현재의 시간 구간에의 수신된 상태 정보의 총합값과 이전의 시간 구간에서 수신된 상태 정보의 총합값의 차이값이 기 설정된 임계값 이상인 경우, 질병이 있는 것으로 판단할 수 있다. The prediction server may determine that there is a disease when the difference between the total value of the state information received in the current time period and the total state information received in the previous time period is equal to or greater than a preset threshold value.

상기 질병은 치매를 포함하되, 상기 예측 서버는 상기 상태 정보에서 도출된 상기 사용자의 제1 걸음걸이와 상기 이전 상태 정보에서 도출된 상기 사용자의 제2 걸음걸이가 기 설정된 오차 내에서 상이한 경우, 상기 치매의 질병이 있는 것으로 예측할 수 있다. When the disease includes dementia, the prediction server is different from the user's first gait derived from the state information and the user's second gait derived from the previous state information within a preset error, the It can be predicted that there is a disease of dementia.

상기 질병은 치매를 포함하되, 상기 사용자가 양쪽 무릎에 상기 무릎 보호대를 착용하는 경우, 상기 예측 서버는, 왼쪽의 상기 무릎 보호대에서 측정된 왼쪽 무릎에 대한 상태 정보에서 왼쪽 걸음걸이 패턴을 도출하고, 오른쪽의 상기 무릎 보호대에서 측정된 오른쪽 무릎에 대한 상태 정보에서 오른쪽 걸음걸이 패턴을 산출하며, 상기 이전 상태 정보에서 도출된 상기 사용자의 이전의 왼쪽 걸음걸이 패턴과 상기 도출된 왼쪽 걸음걸이 패턴이 상이한지를 비교하고, 상기 이전 상태 정보에서 도출된 상기 사용자의 이전의 오른쪽 걸음걸이 패턴과 상기 도출된 오른쪽 걸음걸이 패턴이 상이한지를 비교하며, 상기 비교 결과 왼쪽과 관련된 걸음걸이 패턴이 상이하거나 또는 오른쪽과 관련된 걸음걸이 패턴이 상이한 경우, 상기 도출된 왼쪽 걸음걸이 패턴과 상기 도출된 오른쪽 걸음걸이 패턴이 기 설정된 오차 범위 내에서 서로 대칭되지 않는지를 판단하고, 상기 대칭되지 않는 경우 상기 치매의 질병이 있는 것으로 예측할 수 있다. The disease includes dementia, but when the user wears the knee protector on both knees, the prediction server derives a left gait pattern from the state information for the left knee measured by the knee protector on the left side, Calculates a right gait pattern from the state information for the right knee measured by the right knee protector, and whether the user's previous left gait pattern derived from the previous state information and the derived left gait pattern are different comparing, and comparing whether the user's previous right gait pattern derived from the previous state information and the derived right gait pattern are different, and as a result of the comparison, the gait pattern related to the left is different or the gait related to the right When the gait pattern is different, it is determined whether the derived left gait pattern and the derived right gait pattern are not symmetric with each other within a preset error range, and if the gait pattern is not symmetrical, it can be predicted that the disease of dementia is present have.

상기 적어도 하나의 센서는, 상기 무릎 주변의 각속도 정보를 측정하는 자이로 센서, 상기 무릎 주변과 상기 무릎 보호대 사이의 압력을 측정하는 압력 센서 및 상기 무릎 주변의 온도를 측정하는 온도 센서를 포함하고, 상기 상태 정보는 상기 각속도 정보, 상기 압력 정보 및 상기 온도 정보를 포함하며, 상기 자이로 센서와 상기 무릎 주변 사이의 거리가 가까울수록 상기 각속도 정보의 잡음이 최소화되고, 상기 예측 서버는 상기 상태 정보 내의 상기 압력 정보의 값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우 상기 무릎 보호대가 헐겁게 착용되었다는 내용을 포함하는 메시지를 상기 단말 장치로 전송하고, 상기 단말 장치는 상기 수신된 메시지를 상기 사용자에게 표시할 수 있다. The at least one sensor includes a gyro sensor for measuring angular velocity information around the knee, a pressure sensor for measuring the pressure between the periphery of the knee and the knee protector, and a temperature sensor for measuring the temperature around the knee, the The state information includes the angular velocity information, the pressure information, and the temperature information, and as the distance between the gyro sensor and the periphery of the knee is closer, the noise of the angular velocity information is minimized, and the prediction server is the pressure in the state information. When the value of the information is smaller than a preset threshold, a message including that the knee protector is worn loosely may be transmitted to the terminal device, and the terminal device may display the received message to the user.

상기 자이로 센서는 하나 이상이되, 상기 무릎 보호대의 중앙에서 상하 10Cm 내에서 고정하여 부착될 수 있다. The gyro sensor may be one or more, and may be fixedly attached within 10 cm above and below the center of the knee protector.

상기 예측 서버는 상기 예측된 질병을 예방하는 운동 정보를 상기 단말 장치로 더 전송하며, 상기 단말 장치는 상기 수신된 운동 정보를 상기 사용자에게 더 표시하며, 상기 운동 정보를 이용하여 상기 무릎 보호대를 제어하되, 복수의 질병과 상기 복수의 질병을 예방하는 운동 정보가 매핑된 매핑 테이블에 기초하여 상기 운동 정보를 검색할 수 있다. The prediction server further transmits the exercise information for preventing the predicted disease to the terminal device, the terminal device further displays the received exercise information to the user, and controls the knee protector using the exercise information However, the exercise information may be retrieved based on a mapping table in which a plurality of diseases and exercise information for preventing the plurality of diseases are mapped.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 질병 정보 예측 방법에 있어서, 사용자의 무릎과 관련된 상태 정보를 측정하는 적어도 하나의 센서가 부착된 무릎 보호대가 상기 상태 정보를 상기 사용자의 단말 장치로 전송하는 단계 (a); 상기 단말 장치가 상기 상태 정보를 예측 서버로 전송하는 단계 (b); 상기 예측 서버가 상기 상태 정보와 이전 시점에 수신된 이전 상태 정보를 비교하여 질병이 있는지 여부를 판단하는 단계 (c); 상기 질병이 있는 것으로 예측되는 경우, 상기 질병의 정보를 상기 단말 장치로 전송하는 단계 (d); 및 상기 단말 장치가 상기 수신된 질병의 정보를 상기 사용자에게 표시하는 단계 (e);를 포함하는 것을 특징으로 하는 질병 정보 예측 방법이 제공된다. Further, according to another embodiment of the present invention, in the disease information prediction method, the knee protector to which at least one sensor for measuring state information related to the user's knee is attached transmits the state information to the user's terminal device step (a); (b) transmitting, by the terminal device, the status information to a prediction server; (c) determining, by the prediction server, whether there is a disease by comparing the state information with the previous state information received at a previous time; (d) transmitting information on the disease to the terminal device when it is predicted that the disease is present; and (e) displaying, by the terminal device, the received disease information to the user.

본 발명에 따르면, 무릎 보호대를 이용하여 질병 정보를 예측하고, 예측된 질병을 예방하기 위한 운동 정보를 제공할 수 있게 된다. According to the present invention, it is possible to predict disease information using the knee protector and provide exercise information for preventing the predicted disease.

또한, 본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.In addition, the effects of the present invention are not limited to the above-described effects, and it should be understood to include all effects that can be inferred from the configuration of the invention described in the detailed description or claims of the present invention.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 질병 정보 예측 시스템의 개략적인 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 무릎 보호대의 개략적인 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 무릎 보호대에서의 자이로 센서와 압력 센서의 위치의 일례를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 단말 장치의 개략적인 구성을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 예측 서버의 동작의 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 예측 서버의 개략적인 구성을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반의 질병 정보 예측 방법이 흐름도를 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a schematic configuration of a disease information prediction system according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a view showing a schematic configuration of the knee protector according to the present invention.
3 is a view showing an example of the position of the gyro sensor and the pressure sensor in the knee protector according to the present invention.
4 is a diagram illustrating a schematic configuration of a terminal device according to the present invention.
5 is a diagram for explaining an embodiment of an operation of a prediction server according to the present invention.
6 is a diagram illustrating a schematic configuration of a prediction server according to the present invention.
7 is a flowchart illustrating an IoT-based disease information prediction method according to an embodiment of the present invention.

본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.As used herein, the singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as “consisting of” or “comprising” should not be construed as necessarily including all of the various components or various steps described in the specification, some of which components or some steps are It should be construed that it may not include, or may further include additional components or steps. In addition, terms such as "...unit" and "module" described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented as hardware or software, or a combination of hardware and software. .

이하, 본 발명의 다양한 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상술한다. Hereinafter, various embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 질병 정보 예측 시스템의 개략적인 구성을 도시한 도면이다. 1 is a diagram illustrating a schematic configuration of a disease information prediction system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 질병 정보 예측 시스템(100)는 무릎 보호대(110), 단말 장치(120) 및 예측 서버(130)를 포함한다. 이하, 각 구성 요소 별로 그 기능을 상세하게 설명하기로 한다. Referring to FIG. 1 , the disease information prediction system 100 includes a knee protector 110 , a terminal device 120 , and a prediction server 130 . Hereinafter, the function of each component will be described in detail.

무릎 보호대(110)는 사용자의 양쪽 무릎 주변을 감싸도록 착용되며, 전자 기기가 부착된 E-무릎 보호대이다. 즉, 무릎 보호대(110)는 사용자의 무릎 주변을 감싸도록 형성되는 몸체를 기반으로 하여 무릎 내의 연골에 전달되는 몸무게를 감소시키는 역할을 수행함과 동시에 사용자의 무릎과 관련된 상태 정보를 측정하는 적어도 하나의 센서가 부착되어 있다. The knee protector 110 is worn to wrap around both knees of the user, and is an E-knee protector to which an electronic device is attached. That is, the knee protector 110 serves to reduce the weight transferred to the cartilage in the knee based on the body formed to wrap around the user's knee, and at the same time, measures the state information related to the user's knee. A sensor is attached.

도 2에서는 본 발명에 따른 무릎 보호대(110)의 개략적인 구성을 도시하고 있다. 2 shows a schematic configuration of the knee protector 110 according to the present invention.

도 2를 참조하면, 무릎 보호대(110)는 배터리(111), 적어도 하나의 센서(112) 및 제1 통신 모듈(113)를 포함한다. Referring to FIG. 2 , the knee protector 110 includes a battery 111 , at least one sensor 112 , and a first communication module 113 .

배터리(111)는 적어도 하나의 센서(112)의 구동 전력을 공급하는 기능을 수행한다. 이 때, 배터리(111)는 충전 가능한 배터리일 수 있으며, 일례로 UBS 케이블을 통해 충전이 될 수 있다. The battery 111 performs a function of supplying driving power to the at least one sensor 112 . At this time, the battery 111 may be a rechargeable battery, for example, may be charged through a UBS cable.

적어도 하나의 센서(120)는 상기에서도 언급한 바와 같이 사용자의 무릎과 관련된 상태 정보를 측정하는 것으로서, 무릎 주변의 각속도 정보를 측정하는 자이로 센서, 무릎 주변과 무릎 보호대 사이의 압력을 측정하는 압력 센서, 및 무릎 주변의 온도를 측정하는 온도 센서를 포함할 수 있다. 그리고, 상태 정보는 각속도 정보, 압력 정보 및 온도 정보를 포함하며, 각속도 정보 및 온도 정보를 통해 사용자의 활동 정보가 측정된다. At least one sensor 120 is to measure state information related to the user's knee as mentioned above, a gyro sensor for measuring angular velocity information around the knee, and a pressure sensor for measuring the pressure between the knee periphery and the knee protector , and a temperature sensor that measures the temperature around the knee. And, the state information includes angular velocity information, pressure information, and temperature information, and user activity information is measured through the angular velocity information and temperature information.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 자이로 센서는 하나 이상일 수 있으며, 무릎 보호대(110)의 정중앙에서 상하 10Cm 내에서 고정하여 부착될 수 있다. 그리고, 압력 센서 역시 하나 이상일 수 있으며, 무릎 보호대(110)의 정중앙에서 상하 10Cm 내에서 고정하여 부착될 수 있다. 도 3에서는 본 발명에 따른 무릎 보호대(110)에서의 자이로 센서와 압력 센서의 위치의 일례를 도시하고 있다. 자이로 센서의 부착 위치와 무릎 주변 사이의 거리가 가까울수록 각속도 정보의 잡음이 최소화될 수 있다. 이를 통해, 잡음이 최소화된 정확한 각속도 신호를 안정적으로 수집할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, there may be one or more gyro sensors, and may be fixedly attached within 10 cm above and below the center of the knee protector 110 . Also, there may be one or more pressure sensors, and may be fixedly attached within 10Cm up and down from the center of the knee protector 110 . 3 shows an example of the position of the gyro sensor and the pressure sensor in the knee protector 110 according to the present invention. As the distance between the attachment position of the gyro sensor and the periphery of the knee increases, the noise of the angular velocity information may be minimized. Through this, it is possible to stably collect an accurate angular velocity signal with minimal noise.

제1 통신 모듈(113)는 근거리 통신 모듈일 수 있으며, 단말 장치(120)와 통신 연결하는 기능을 수행한다. 일례로, 제1 통신 모듈(113)는 블루투스 모듈일 수 있으며, 이를 통해 무릎 보호대(110)와 단말 장치(120)는 페어링될 수 있으며, 무릎의 상태 정보가 단말 장치(120)로 전송될 수 있다. 한편, 제1 통신 모듈(113)는 배터리(111)의 상태 정보를 단말 장치(120)로 더 전송할 수 있다. The first communication module 113 may be a short-range communication module, and performs a function of communication connection with the terminal device 120 . As an example, the first communication module 113 may be a Bluetooth module, through which the knee protector 110 and the terminal device 120 may be paired, and knee state information may be transmitted to the terminal device 120 . have. Meanwhile, the first communication module 113 may further transmit the state information of the battery 111 to the terminal device 120 .

다시, 도 1을 참조하면, 단말 장치(120)는 스마트폰일 수 있으며, 무릎 보호대(110)에서 전송된 무릎의 상태 정보를 수신하고, 수신된 무릎의 상태 정보를 사용자에게 표시함과 함께 무릎의 상태 정보를 예측 서버(130)로 전송하는 에이전트 임무를 수행한다. Again, referring to FIG. 1 , the terminal device 120 may be a smartphone, and receives the knee state information transmitted from the knee protector 110 , and displays the received knee state information to the user. The agent performs the task of transmitting the state information to the prediction server 130 .

그리고, 단말 장치(120)는 무릎 보호대(110)에서 전송된 배터리(111)의 상태 정보를 사용자에게 표시할 수 있다. 따라서, 무릎 보호대(110)의 배터리(111)를 효율적으로 관리하거나 사용할 수 있도록 하고, 배터리(111)의 잔여량을 실시간으로 파악할 수 있다. 또한, 배터리 방전까지 보행 가능한 거리를 추정하여 사용자에게 계산하여 제공할 수 있으며, 무릎 보호대(110)의 경로 설정, 배터리(111)의 충전 여부 등과 같이 사용자가 배터리 잔여량에 따른 대처 방안을 신속하게 모색할 수 있도록 하여 사용자에게 편의성 및 효율성을 제공할 수 있다.In addition, the terminal device 120 may display the state information of the battery 111 transmitted from the knee protector 110 to the user. Accordingly, it is possible to efficiently manage or use the battery 111 of the knee protector 110 , and to grasp the remaining amount of the battery 111 in real time. In addition, it is possible to estimate the walking distance until the battery is discharged and provide it to the user by calculating it, and the user can quickly find a countermeasure according to the remaining battery, such as setting the path of the knee protector 110 and charging the battery 111 . By doing so, it is possible to provide convenience and efficiency to users.

한편, 단말 장치(120)는 로그인을 수행한 후 무릎 보호대(110)와 연결되며, 이 경우 무릎 보호대(110)의 주 사용자가 노인과 장애인을 감안하여 상징적 표를 입력하는 방식으로 잃어 버리지 않고 쉽게 단말 장치(120)로 로그인한다. 이 때, 로그인 시에 사용할 암호 등록 방법은 상징적 다수의 데이터를 통해 몇 가지를 주어진 상징물을 등록 방법으로 주어진 데이터를 골라 상징 암호화할 수 있다. On the other hand, the terminal device 120 is connected to the knee protector 110 after logging in, and in this case, the main user of the knee protector 110 enters a symbolic table in consideration of the elderly and the disabled. Log in to the terminal device 120 . In this case, the password registration method to be used at the time of log-in may be symbolically encrypted by selecting the given data as a method of registering some given symbols through a large number of symbolic data.

도 4에서는 본 발명에 따른 단말 장치(120)의 개략적인 구성을 도시하고 있다. 4 shows a schematic configuration of a terminal device 120 according to the present invention.

도 4를 참조하면, 단말 장치(120)는 제2 통신 모듈(121), 제3 통신 모듈(122), 제1 메모리부(123), 제1 프로세서부(124) 및 디스플레이부(125)를 포함한다. Referring to FIG. 4 , the terminal device 120 includes a second communication module 121 , a third communication module 122 , a first memory unit 123 , a first processor unit 124 , and a display unit 125 . include

제2 통신 모듈(121)은 근거리 통신 모듈일 수 있으며, 무릎 보호대(110)의 제1 통신 모듈(113)과 통신 연결하는 기능을 수행한다. 일례로, 제2 통신 모듈(113)는 블루투스 모듈일 수 있다. The second communication module 121 may be a short-range communication module, and performs a function of communication connection with the first communication module 113 of the knee protector 110 . For example, the second communication module 113 may be a Bluetooth module.

제3 통신 모듈(122)은 원거리 통신 모듈일 수 있으며, 예측 서버(130)와 통신 연결을 수행한다. The third communication module 122 may be a long-distance communication module, and performs communication connection with the prediction server 130 .

제1 메모리(123)는 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리일 수 있고, 단말 장치(120)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령어 또는 데이터를 저장한다. The first memory 123 may be a volatile and/or non-volatile memory, and stores commands or data related to at least one other component of the terminal device 120 .

제1 프로세서부(124)는 중앙처리장치(CPU), 애플리케이션 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있으며, 단말 장치(120)의 각 엘리먼트를 제어한다. The first processor unit 124 may include one or more of a central processing unit (CPU), an application processor, and a communication processor, and controls each element of the terminal device 120 .

디스플레이부(125)는 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드 디스플레이(LED), 유기 발광 다이오드 디스플레이(OLED) 등으로 구성될 수 있으며, 사용자에게 영상 또는 메시지를 표시할 수 있는 장치이다. The display unit 125 may include a liquid crystal display (LCD), a light emitting diode display (LED), an organic light emitting diode display (OLED), and the like, and is a device capable of displaying an image or message to a user.

다시, 도 1을 참조하면, 예측 서버(130)는 단말 장치(120)로부터 무릎의 상태 정보를 수신하고, 상태 정보에 기초하여 질병을 예측함과 함께 질병을 예방하는 운동 정보를 추출한다.Referring again to FIG. 1 , the prediction server 130 receives knee state information from the terminal device 120 , predicts a disease based on the state information, and extracts exercise information for preventing disease.

이 때, 예측 서버(130)는 현재 수신된 무릎의 상태 정보와 이전 시점에 수신된 무릎의 이전 상태 정보를 비교하여 질병이 있는지 여부를 판단한다. 다시 말해, 예측 서버(130)는 단말 장치(120)로부터 기초 데이터인 무릎의 상태 정보를 수신하고, 무릎의 상태 정보를 가공하여 정규화 데이터를 구성한 후, 구성된 정규화 데이터와 기존에 미리 구성되어 저장된 정규화 데이터의 일치성을 분석하여 질병이 발생되었는지 여부를 예측한다. 이 때, 기존에 미리 구성된 정규화 데이터는 빅데이터 형태일 수 있으며, 주기 별로 저장될 수 있다. In this case, the prediction server 130 compares the currently received knee state information with the previous knee state information received at a previous time to determine whether there is a disease. In other words, the prediction server 130 receives the knee state information as basic data from the terminal device 120 , processes the knee state information to configure normalized data, and then includes the configured normalization data and the previously configured and stored normalization data. Analyze the correspondence of the data to predict whether or not a disease has occurred. In this case, the previously configured normalized data may be in the form of big data, and may be stored for each period.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 예측 서버(130)는 현재의 시간 구간에의 수신된 상태 정보의 총합값과 이전의 시간 구간에서 수신된 상태 정보의 총합값의 차이값이 기 설정된 임계값 이상인 경우, 질병이 있는 것으로 판단할 수 있다. 여기서, 현재의 시간 구간은 현재의 연(year)일 수 있고, 이전의 시간 구간은 작년일 수 있으며, 예측 서버(130)는 현재의 연의 상태 정보의 값의 총합값과 작년의 상태 정보의 총합값의 차이값을 산출하고, 산출된 총합값이 기 설정된 임계값을 넘어서는 경우 질병이 있는 것으로 예측할 수 있다. 이는 도 6에 도시된 바와 같다. According to an embodiment of the present invention, the prediction server 130 determines that the difference between the total value of the state information received in the current time period and the total value of the state information received in the previous time period is equal to or greater than a preset threshold value. In this case, it can be determined that the disease is present Here, the current time interval may be the current year, the previous time interval may be last year, and the prediction server 130 is the sum of the values of the current year's state information and the sum of the last year's state information. A difference value is calculated, and when the calculated total value exceeds a preset threshold value, it can be predicted that the disease is present. This is as shown in FIG. 6 .

도 6에서는 본 발명에 따른 예측 서버(130)의 개략적인 구성을 도시하고 있다. 6 shows a schematic configuration of the prediction server 130 according to the present invention.

도 6을 참조하면, 예측 서버(130)는 제4 통신 모듈(131), 제2 메모리부(131), 제2 프로세서부(132)를 포함한다. Referring to FIG. 6 , the prediction server 130 includes a fourth communication module 131 , a second memory unit 131 , and a second processor unit 132 .

제4 통신 모듈(131)은 원거리 통신 모듈일 수 있으며, 단말 장치(120)와 통신 연결을 수행한다. The fourth communication module 131 may be a long-distance communication module, and performs communication connection with the terminal device 120 .

제2 메모리(132)는 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리일 수 있고, 예측 서버(130)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령어 또는 데이터를 저장한다. The second memory 132 may be volatile and/or non-volatile memory and stores instructions or data related to at least one other component of the prediction server 130 .

제2 프로세서부(133)는 중앙처리장치(CPU), 애플리케이션 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있으며, 예측 서버(130)의 각 엘리먼트를 제어한다. 이 때, 제2 프로세서부(133)는 상기에서 설명한 예측 서버(130)의 주요한 동작을 수행한다. The second processor unit 133 may include one or more of a central processing unit (CPU), an application processor, and a communication processor, and controls each element of the prediction server 130 . At this time, the second processor unit 133 performs the main operation of the prediction server 130 described above.

한편, 상기에서 설명한 바와 같이, 무릎 보호대(110) 내의 자이로 센서의 부착 위치와 무릎 주변 사이의 거리가 가까울수록 각속도 정보의 잡음이 최소화되는 안정적인 신호 수신이 가능하다. 그러나, 자이로 센서가 효율적인 부착 위치에 부착되었다 하더라도 무릎 보호대(110)가 헐겁게 착용된 경우 자이로 센서와 무릎 주변 사이의 거리가 멀어져서 안정적으로 신호를 수신할 수 없다. On the other hand, as described above, as the distance between the attachment position of the gyro sensor in the knee protector 110 and the periphery of the knee is closer, it is possible to receive a stable signal in which noise of angular velocity information is minimized. However, even if the gyro sensor is attached to an effective attachment position, when the knee protector 110 is loosely worn, the distance between the gyro sensor and the periphery of the knee increases, so that a signal cannot be stably received.

따라서, 본 발명에 일 실시예에 따르면, 상기한 상태 정보 내의 압력 정보의 값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 예측 서버(110)는 무릎 보호대(110)가 헐겁게 착용되었다는 내용을 포함하는 메시지를 단말 장치(120)로 전송하고, 단말 장치(120)는 상기 수신된 메시지를 사용자에게 표시할 수 있다. 사용자는 상기 메시지를 확인하여 무릎 보호대(110)를 다시 착용할 수 있다. Therefore, according to an embodiment of the present invention, when the value of the pressure information in the state information is smaller than a preset threshold, the prediction server 110 receives a message including the content that the knee protector 110 is worn loosely. The message is transmitted to the terminal device 120 , and the terminal device 120 may display the received message to the user. The user may wear the knee protector 110 again by checking the message.

더불어, 질병 정보 예측 시스템(100)에서 예측되는 질병은 치매일 수 있다. 보다 상세하게, 치매를 유발하는 독성 물질이 쌓이면 자주 넘어지는 증상이 발생하며, 이러한 잦은 넘어짐이 치매의 전조 증상이다. 치매는 혈관성 치매, 파킨슨병 치매, 알츠하이머 치매의 종류로 나뉘다. 손의 움직임은 정상이지만 다리를 질질 끌거나 첫걸음을 떼기 힘들어하는 경우 혈관성 치매일 가능성이 있다. 그리고, 팔의 움직임이나 손놀림 자체도 느리며, 팔을 상체에 붙이고 자세를 구부정하게 하여 걷으며, 균형 장애로 인해 돌아설 때 중심을 잡는 것을 어려워하는 경우 파킨슨병 치매일 수 있다. 따라서, 본 발명의 경우, 예측 서버(130)는 무릎 보호대(110)에서 측정한 무릎의 상태 정보에 기초하여 치매를 예측할 수 있다. In addition, the disease predicted by the disease information prediction system 100 may be dementia. More specifically, when toxic substances that cause dementia accumulate, symptoms of frequent falls occur, and such frequent falls are a precursor to dementia. Dementia is divided into vascular dementia, Parkinson's disease dementia, and Alzheimer's dementia. If the movement of the hand is normal, but it is difficult to drag the leg or take the first step, there is a possibility of vascular dementia. In addition, if the movement of the arm or hand movements itself is slow, walking with the arm attached to the upper body and bending the posture, and it is difficult to keep the center of gravity when turning due to a balance disorder, it may be Parkinson's disease dementia. Therefore, in the case of the present invention, the prediction server 130 may predict dementia based on the knee state information measured by the knee protector 110 .

즉, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 예측 서버(130)는 상기한 무릎의 상태 정보에서 도출된 사용자의 제1 걸음걸이의 패턴과 상기한 이전의 무릎의 상태 정보에서 도출된 사용자의 제2 걸음걸이의 패턴이 기 설정된 오차 내에서 상이한 경우, 치매의 질병이 있는 것으로 예측할 수 있다. 즉, 제2 걸음거리는 치매를 앓고 있지 않은 이전 상황의 사용자의 걸음걸이이며, 예측 서버(130)는 현재 도출된 제1 걸음걸이의 패턴과 이전에 도출된 제2 걸음걸이의 패턴이 일치하는 경우 치매를 앓고 있지 않는 것으로 판단하고, 현재 도출된 제1 걸음걸이의 패턴과 이전에 도출된 제2 걸음걸이의 패턴이 오차 범위 내에서 일치하지 않는 경우, 치매를 앓고 있는 것으로 판단할 수 있다. That is, according to an embodiment of the present invention, the prediction server 130 is the user's first gait pattern derived from the knee state information and the user's second gait pattern derived from the previous knee state information. When the gait pattern differs within a preset error, it can be predicted that the disease of dementia is present. That is, when the second gait distance is the gait of the user in the previous situation without dementia, the prediction server 130 matches the currently derived first gait pattern and the previously derived second gait pattern. When it is determined that the patient does not have dementia, and the currently derived pattern of the first gait and the previously derived pattern of the second gait do not match within an error range, it may be determined that the patient has dementia.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 사용자가 양쪽 무릎에 무릎 보호대(110)를 착용하는 경우, 예측 서버(130)는 왼쪽의 무릎 보호대(110)에서 측정된 왼쪽 무릎에 대한 상태 정보에서 왼쪽 걸음걸이 패턴을 도출하고, 오른쪽의 무릎 보호대(110)에서 측정된 오른쪽 무릎에 대한 상태 정보에서 오른쪽 걸음걸이 패턴을 도출한다. 그리고, 예측 서버(130)는 상기한 이전의 무릎의 상태 정보에서 도출되어 저장된 사용자의 이전의 왼쪽 걸음걸이 패턴 및 이전의 오른쪽 걸음걸이 패턴을 제2 메모리부(132)에서 추출한다. 그 후, 예측 서버(130)는 상기 산출된 왼쪽 걸음걸이 패턴과 이전의 왼쪽 걸음걸이 패턴이 상이한지를 비교하고, 상기 산출된 오른쪽 걸음걸이 패턴과 이전의 오른쪽 걸음걸이 패턴이 상이한지 여부를 비교한다. 이 때, 비교 결과 왼쪽과 관련된 걸음걸이 패턴이 상이하거나 또는 오른쪽과 관련된 걸음걸이 패턴이 상이한 경우, 상기 도출된 왼쪽 걸음걸이 패턴과 상기 도출된 오른쪽 걸음걸이 패턴이 기 설정된 오차 범위 내에서 서로 대칭되지 않는지를 판단하고, 대칭되지 않는 경우 치매의 질병이 있는 것으로 예측할 수 있다. In addition, according to another embodiment of the present invention, when the user wears the knee protector 110 on both knees, the prediction server 130 left A gait pattern is derived, and a right gait pattern is derived from the state information on the right knee measured by the right knee protector 110 . And, the prediction server 130 extracts the user's previous left gait pattern and the previous right gait pattern derived from the previous knee state information and stored from the second memory unit 132 . Then, the prediction server 130 compares whether the calculated left gait pattern and the previous left gait pattern are different, and compares whether the calculated right gait pattern and the previous right gait pattern are different . In this case, as a result of the comparison, if the gait pattern related to the left is different or the gait pattern related to the right is different, the derived left gait pattern and the derived right gait pattern are not symmetric with each other within a preset error range. It can be judged whether there is a disease or not, and if it is not symmetrical, it can be predicted that there is a disease of dementia.

즉, 치매 환자의 경우, 뒤뚱거리면서 걷는 경우가 많고, 이는 양쪽 무릎의 동작이 언벨런스해서 발생되는 상황이다. 따라서, 예측 서버(130)는 양쪽 무릎 보호대(110)로부터 수신된 양쪽 무릎의 상태 정보를 비교하여 기 설정된 오차 범위 내에서 일치되지 않는 경우(즉, 언벨런스한 경우), 치매를 앓고 있는 것으로 예측할 수 있다. That is, in the case of dementia patients, there are many cases of walking while wriggling, which is a situation caused by unbalanced movements of both knees. Therefore, the prediction server 130 compares the state information of both knees received from both knee protectors 110 and if they do not match within a preset error range (that is, if they are unbalanced), predict that you suffer from dementia can

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 예측 서버(130)는 치매를 앓지 않는 사용자 이외의 다른 사용자들에 대한 무릎의 상태 정보를 관리자에게 입력받고, 이에 기초하여 정상인의 걸음걸이인 제5 걸음걸이 패턴을 산출한다. 그 후, 예측 서버(130)는 사용자의 제1 걸음걸이의 패턴과 정상인의 제3 걸음걸이의 패턴이 기 설정된 오차 내에서 상이한 경우, 치매의 질병이 있는 것으로 예측할 수 있다. 즉, 본 실시예에의 경우, 사용자와 다른 사용자의 걸음걸이의 일치성을 비교하여 치매를 예측할 수 있다. In addition, according to another embodiment of the present invention, the prediction server 130 receives knee state information for other users other than the user without dementia from the manager, and based on this, the fifth gait of a normal person Calculate the gait pattern. Thereafter, when the user's first gait pattern and the normal person's third gait pattern differ within a preset error, the prediction server 130 may predict that the disease of dementia is present. That is, in the present embodiment, dementia can be predicted by comparing the coincidence of the gait of the user and other users.

한편, 예측 서버(130)는 예측된 질병을 예방하는 운동 정보를 단말 장치(120)로 전송할 수 있다. 이 때, 단말 장치(120)는 수신된 운동 정보를 사용자에게 표시하며, 운동 정보를 이용하여 무릎 보호대(110)를 제어할 수 있다. 또한, 예측 서버(130)는 복수의 질병과 복수의 질병을 예방하는 운동 정보가 매핑된 매핑 테이블에 기초하여 운동 정보를 검색할 수 있다. 한편, 본 발명의 다른 일례로, 단말 장치(120)는 이벤트를 생성하여 예측 서버(130)는 상기한 이벤트를 감지한 후 이벤트 정보를 수신할 수 있으며, 이벤트 정보는 운동 정보일 수 있다. Meanwhile, the prediction server 130 may transmit exercise information for preventing the predicted disease to the terminal device 120 . In this case, the terminal device 120 may display the received exercise information to the user and control the knee protector 110 using the exercise information. Also, the prediction server 130 may search for exercise information based on a mapping table in which a plurality of diseases and exercise information for preventing the plurality of diseases are mapped. Meanwhile, as another example of the present invention, the terminal device 120 generates an event, the prediction server 130 may receive event information after detecting the event, and the event information may be exercise information.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반의 질병 정보 예측 방법이 흐름도를 도시한 도면이다. 이하, 각 단계 별로 수행되는 과정을 설명한다. 7 is a flowchart illustrating an IoT-based disease information prediction method according to an embodiment of the present invention. Hereinafter, a process performed for each step will be described.

단계(702)에서, 무릎 보호대(110)와 단말 장치(120) 페어링되고, 단계(704)에서, 무릎 보호대(110)는 무릎의 상태 정보를 단말 장치(120)로 전송한다. In step 702 , the knee brace 110 and the terminal device 120 are paired, and in step 704 , the knee brace 110 transmits state information of the knee to the terminal device 120 .

단계(706)에서, 단말 장치(120)는 무릎의 상태 정보를 예측 서버(130)로 전송한다. 한편, 단말 장치(120)는 무릎의 상태 정보를 사용자에게 표시할 수도 있다.In step 706 , the terminal device 120 transmits knee state information to the prediction server 130 . Meanwhile, the terminal device 120 may display knee state information to the user.

단계(708)에서, 예측 서버(130)는 무릎의 상태 정보와 이전 시점에 수신된 이전의 무릎의 상태 정보를 비교하여 질병이 있는지 여부를 판단한다. 그리고, 단계(710)에서, 질병이 있는 것으로 예측되는 경우, 질병의 정보를 단말 장치(120)로 전송하고, 단계(712)에서, 단말 장치(120)는 수신된 질병의 정보를 사용자에게 표시한다. In step 708 , the prediction server 130 compares the knee state information with the previous knee state information received at a previous time to determine whether there is a disease. And, when it is predicted that there is a disease, in step 710 , the disease information is transmitted to the terminal device 120 , and in step 712 , the terminal device 120 displays the received disease information to the user. do.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 단계(708)에서는, 무릎의 상태 정보에서 도출된 사용자의 제1 걸음걸이와 이전 무릎의 상태 정보에서 도출된 사용자의 제2 걸음걸이가 기 설정된 오차 내에서 상이한 경우, 치매의 질병이 있는 것으로 예측할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, in step 708, the user's first gait derived from the knee state information and the user's second gait derived from the previous knee state information are different within a preset error. In this case, it can be predicted that there is a disease of dementia.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 사용자가 양쪽 무릎에 무릎 보호대(110)를 착용하는 경우, 단계(708)에서는, 왼쪽의 무릎 보호대(110)에서 측정된 왼쪽 무릎에 대한 상태 정보에서 왼쪽 걸음걸이 패턴을 도출하고, 오른쪽의 무릎 보호대(110)에서 측정된 오른쪽 무릎에 대한 상태 정보에서 오른쪽 걸음걸이 패턴을 산출하며, 이전의 무릎의 상태 정보에서 도출된 사용자의 이전의 왼쪽 걸음걸이 패턴과 상기 도출된 왼쪽 걸음걸이 패턴이 상이한지를 비교하고, 이전의 무릎의 상태 정보에서 도출된 사용자의 이전의 오른쪽 걸음걸이 패턴과 상기 도출된 오른쪽 걸음걸이 패턴이 상이한지를 비교하며, 비교 결과 왼쪽과 관련된 걸음걸이 패턴이 상이하거나 또는 오른쪽과 관련된 걸음걸이 패턴이 상이한 경우, 상기 도출된 왼쪽 걸음걸이 패턴과 상기 도출된 오른쪽 걸음걸이 패턴이 기 설정된 오차 범위 내에서 서로 대칭되지 않는지를 판단하고, 대칭되지 않는 경우, 치매의 질병이 있는 것으로 예측할 수 있다. According to another embodiment of the present invention, when the user wears the knee protector 110 on both knees, in step 708 , the left gait from the status information for the left knee measured by the left knee protector 110 . The pattern is derived, the right gait pattern is calculated from the state information for the right knee measured by the right knee protector 110, and the user's previous left gait pattern derived from the previous state information of the knee and the derivation Compare whether the left gait pattern is different, compare whether the user's previous right gait pattern derived from the previous knee condition information and the derived right gait pattern are different, and as a result of the comparison, the gait pattern related to the left If this is different or the gait pattern related to the right is different, it is determined whether the derived left gait pattern and the derived right gait pattern are not symmetric with each other within a preset error range, and if not symmetric, dementia disease can be predicted.

한편, 도 6에는 도시하지 않았지만, 무릎의 상태 정보 내의 압력 정보의 값이 기 설정된 임계값보다 작은 경우, 예측 서버(130)는 무릎 보호대(110)가 헐겁게 착용되었다는 내용을 포함하는 메시지를 단말 장치(120)로 전송하는 단계 및 단말 장치(120)가 상기 수신된 메시지를 사용자에게 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다. On the other hand, although not shown in FIG. 6, when the value of the pressure information in the knee state information is smaller than a preset threshold, the prediction server 130 sends a message including the content that the knee protector 110 is loosely worn to the terminal device. The method may further include transmitting the message to 120 and displaying the received message to the user by the terminal device 120 .

요컨대, 본 발명은 무릎 보호대(110)에 장착된 적어도 하나의 센서나 제어 정보로부터 기초데이터인 무릎의 상태 정보를 수집하여 E-무릎 보호대(110)의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 무엇보다도 IoT 브로커인 단말 장치(1200에서 발생한 이벤트를 예측 서버(130)로 전달하며, 예측 서버(130)로부터 사용자의 예측된 질병 정보인 치매 정보와 운동 정보를 안내할 수 있도록 하는 시스템 및 방법이다. In short, the present invention collects knee state information, which is basic data, from at least one sensor or control information mounted on the knee protector 110 to monitor the state of the E-knee protector 110 in real time, and above all, an IoT broker It is a system and method for transmitting an event occurring in the in-terminal device 1200 to the prediction server 130 , and to guide dementia information and exercise information, which are the predicted disease information of the user, from the prediction server 130 .

이에 따라, 장기간 고생해야 하는 치매에 대한 관심을 새롭게 하여 누구나 쉽게 치매로부터 치매를 예방할 수 있다. 그리고, 무릎 보호대(110)로부터 무릎의 상태 정보를 실시간으로 수집하여 사용자의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 걷기 중에 발생한 위험한 상황을 감지하여 사용자와 관련된 다른 사용자에게 신속하게 알려줌으로써, 사용자에게 안전한 걷기환경 및 질병 정보를 사전에 제공할 수 있다. Accordingly, anyone can easily prevent dementia from dementia by renewing interest in dementia, which has to suffer for a long time. And, by collecting the knee condition information from the knee protector 110 in real time to monitor the user's condition in real time, and to detect a dangerous situation occurring during walking and promptly notify other users related to the user, a safe walking environment for the user and disease information may be provided in advance.

또한, 본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 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 매체에 기록되는 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), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 일 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.In addition, the embodiments of the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic such as floppy disks. - Examples of program instructions such as magneto-optical and ROM, RAM, and flash memory can be executed by a computer using an interpreter as well as machine code such as those created by a compiler contains high-level language codes. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments of the present invention, and vice versa.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다. As described above, the present invention has been described with specific matters such as specific components and limited embodiments and drawings, but these are provided to help the overall understanding of the present invention, and the present invention is not limited to the above embodiments, Various modifications and variations are possible from these descriptions by those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains. Therefore, the spirit of the present invention should not be limited to the described embodiments, and not only the claims to be described later, but also all those with equivalent or equivalent modifications to the claims will be said to belong to the scope of the spirit of the present invention. .

Claims (12)

무릎 보호대에 있어서,
사용자의 무릎 주변을 감싸도록 형성된 몸체;
상기 몸체에 부착되며, 상기 사용자의 무릎과 관련된 상태 정보를 측정하는 적어도 하나의 센서; 및
상기 상태 정보를 상기 사용자의 단말 장치로 전송하는 통신 모듈;을 포함하되,
상기 적어도 하나의 센서는, 상기 무릎 주변의 각속도 정보를 측정하는 자이로 센서 및 상기 무릎 주변과 상기 무릎 보호대 사이의 압력인 압력 정보를 측정하는 압력 센서를 포함하고, 상기 상태 정보는 상기 각속도 정보 및 상기 압력 정보를 포함하고,
상기 단말 장치는 상기 상태 정보를 예측 서버로 전송하고, 상기 예측 서버는 상기 단말 장치로부터 상기 상태 정보를 수신하고,
상기 예측 서버는 상기 압력 정보의 값이 기 설정된 임계값 미만인 경우 상기 무릎 보호대가 헐겁게 착용되었다는 내용을 포함하는 메시지를 상기 단말 장치로 전송하고, 상기 단말 장치는 상기 수신된 메시지를 상기 사용자에게 표시하고,
상기 예측 서버는 상기 압력 정보의 값이 상기 기 설정된 임계값 이상인 경우, 상기 상태 정보에 기초하여 질병을 예측하되, 상기 상태 정보와 이전 시점에 수신된 이전 상태 정보를 비교하여 질병이 있는지 여부를 판단하고, 상기 질병이 있는 것으로 예측되는 경우, 상기 질병의 정보를 상기 단말 장치로 전송하며, 상기 단말 장치는 상기 수신된 질병의 정보를 상기 사용자에게 표시하는 것을 특징으로 하는 무릎 보호대.In the knee protector,
Body formed to wrap around the user's knee;
at least one sensor attached to the body and configured to measure state information related to the user's knee; and
Including; a communication module for transmitting the status information to the user's terminal device;
The at least one sensor includes a gyro sensor for measuring angular velocity information around the knee and a pressure sensor for measuring pressure information that is pressure between the periphery of the knee and the knee protector, wherein the state information includes the angular velocity information and the contains pressure information;
The terminal device transmits the status information to a prediction server, and the prediction server receives the status information from the terminal device,
When the value of the pressure information is less than a preset threshold, the prediction server transmits a message including the content that the knee protector is worn loosely to the terminal device, and the terminal device displays the received message to the user, ,
When the value of the pressure information is equal to or greater than the preset threshold, the prediction server predicts a disease based on the state information, and determines whether there is a disease by comparing the state information with the previous state information received at a previous time. and, when it is predicted that the disease exists, the information of the disease is transmitted to the terminal device, and the terminal device displays the received information on the disease to the user. 제1항에 있어서,
상기 예측 서버는 현재의 시간 구간에의 수신된 상태 정보의 총합값과 이전의 시간 구간에서 수신된 상태 정보의 총합값의 차이값이 기 설정된 임계값 이상인 경우, 질병이 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 무릎 보호대.According to claim 1,
The prediction server determines that there is a disease when the difference between the total value of the state information received in the current time period and the total state information received in the previous time period is greater than or equal to a preset threshold value, characterized in that knee protector. 제1항에 있어서,
상기 질병은 치매를 포함하되,
상기 예측 서버는 상기 상태 정보에서 도출된 상기 사용자의 제1 걸음걸이와 상기 이전 상태 정보에서 도출된 상기 사용자의 제2 걸음걸이가 기 설정된 오차 내에서 상이한 경우, 상기 치매의 질병이 있는 것으로 예측하는 것을 특징으로 하는 무릎 보호대.According to claim 1,
The disease includes dementia,
The prediction server predicts that the disease of dementia is present when the user's first gait derived from the state information and the user's second gait derived from the previous state information are different within a preset error Knee protector, characterized in that. 제1항에 있어서,
상기 질병은 치매를 포함하되,
상기 사용자가 양쪽 무릎에 상기 무릎 보호대를 착용하는 경우, 상기 예측 서버는,
왼쪽의 상기 무릎 보호대에서 측정된 왼쪽 무릎에 대한 상태 정보에서 왼쪽 걸음걸이 패턴을 도출하고, 오른쪽의 상기 무릎 보호대에서 측정된 오른쪽 무릎에 대한 상태 정보에서 오른쪽 걸음걸이 패턴을 산출하며,
상기 이전 상태 정보에서 도출된 상기 사용자의 이전의 왼쪽 걸음걸이 패턴과 상기 도출된 왼쪽 걸음걸이 패턴이 상이한지를 비교하고, 상기 이전 상태 정보에서 도출된 상기 사용자의 이전의 오른쪽 걸음걸이 패턴과 상기 도출된 오른쪽 걸음걸이 패턴이 상이한지를 비교하며,
상기 비교 결과 왼쪽과 관련된 걸음걸이 패턴이 상이하거나 또는 오른쪽과 관련된 걸음걸이 패턴이 상이한 경우, 상기 도출된 왼쪽 걸음걸이 패턴과 상기 도출된 오른쪽 걸음걸이 패턴이 기 설정된 오차 범위 내에서 서로 대칭되지 않는지를 판단하고, 상기 대칭되지 않는 경우 상기 치매의 질병이 있는 것으로 예측하는 것을 특징으로 하는 무릎 보호대.According to claim 1,
The disease includes dementia,
When the user wears the knee protectors on both knees, the prediction server,
A left gait pattern is derived from the state information on the left knee measured by the knee protector on the left side, and a right gait pattern is calculated from the state information on the right knee measured by the knee protector on the right side,
Comparing whether the user's previous left gait pattern derived from the previous state information and the derived left gait pattern are different, the user's previous right gait pattern derived from the previous state information and the derived Comparing whether the right gait pattern is different,
As a result of the comparison, if the gait pattern related to the left is different or the gait pattern related to the right is different, check whether the derived left gait pattern and the derived right gait pattern are not symmetric with each other within a preset error range Knee protector, characterized in that it is determined and predicted to have the disease of the dementia if the symmetry is not. 제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 센서는, 상기 무릎 주변의 온도인 온도 정보를 측정하는 온도 센서를 더 포함하고, 상기 상태 정보는 상기 온도 정보를 더 포함하며,
상기 자이로 센서와 상기 무릎 주변 사이의 거리가 가까울수록 상기 각속도 정보의 잡음이 최소화되는 것을 특징으로 하는 무릎 보호대.According to claim 1,
The at least one sensor further comprises a temperature sensor for measuring temperature information that is a temperature around the knee, the state information further comprises the temperature information,
As the distance between the gyro sensor and the periphery of the knee increases, the noise of the angular velocity information is minimized. 제5항에 있어서,
상기 자이로 센서는 하나 이상이되, 상기 무릎 보호대의 중앙에서 상하 10Cm 내에서 고정하여 부착되는 것을 특징으로 하는 무릎 보호대.6. The method of claim 5,
The gyro sensor is one or more, but the knee protector, characterized in that fixed and attached within 10cm up and down from the center of the knee protector. 제1항에 있어서,
상기 예측 서버는 상기 예측된 질병을 예방하는 운동 정보를 상기 단말 장치로 더 전송하며, 상기 단말 장치는 상기 수신된 운동 정보를 상기 사용자에게 더 표시하며, 상기 운동 정보를 이용하여 상기 무릎 보호대를 제어하되, 복수의 질병과 상기 복수의 질병을 예방하는 운동 정보가 매핑된 매핑 테이블에 기초하여 상기 운동 정보를 검색하는 것을 특징으로 하는무릎 보호대. According to claim 1,
The prediction server further transmits the exercise information for preventing the predicted disease to the terminal device, the terminal device further displays the received exercise information to the user, and controls the knee protector using the exercise information However, a plurality of diseases and exercise information for preventing the plurality of diseases, characterized in that the search for the exercise information on the basis of a mapping table to which the mapping Knee protector. 질병 정보 예측 방법에 있어서,
사용자의 무릎과 관련된 상태 정보를 측정하는 적어도 하나의 센서가, 부착된 무릎 보호대가 상기 상태 정보를 상기 사용자의 단말 장치로 전송하는 단계 (a) - 상기 적어도 하나의 센서는, 상기 무릎 주변의 각속도 정보를 측정하는 자이로 센서 및 상기 무릎 주변과 상기 무릎 보호대 사이의 압력인 압력 정보를 측정하는 압력 센서를 포함하고, 상기 상태 정보는 상기 각속도 정보 및 상기 압력 정보를 포함함 -;
상기 단말 장치가, 상기 상태 정보를 예측 서버로 전송하는 단계 (b);
상기 예측 서버가, 상기 압력 정보의 값과 기 설정된 임계값을 비교하는 단계 (c);
상기 압력 정보의 값이 상기 기 설정된 임계값 미만인 경우, 상기 예측 서버가 상기 무릎 보호대가 헐겁게 착용되었다는 내용을 포함하는 메시지를 상기 단말 장치로 전송하고, 상기 단말 장치가 상기 수신된 메시지를 상기 사용자에게 표시하는 단계 (d);
상기 압력 정보의 값이 상기 기 설정된 임계값 이상인 경우, 상기 예측 서버가 상기 상태 정보와 이전 시점에 수신된 이전 상태 정보를 비교하여 질병이 있는지 여부를 판단하는 단계 (e);
상기 질병이 있는 것으로 예측되는 경우, 상기 예측 서버가 상기 질병의 정보를 상기 단말 장치로 전송하고, 상기 단말 장치가 상기 수신된 질병의 정보를 상기 사용자에게 표시하는 단계 (f);를 포함하는 것을 특징으로 하는 질병 정보 예측 방법.In the disease information prediction method,
At least one sensor for measuring state information related to the user's knee, the attached knee protector transmitting the state information to the user's terminal device (a) - The at least one sensor is the angular velocity around the knee a gyro sensor for measuring information and a pressure sensor for measuring pressure information that is a pressure between the periphery of the knee and the knee protector, wherein the state information includes the angular velocity information and the pressure information;
(b) transmitting, by the terminal device, the status information to a prediction server;
(c) comparing, by the prediction server, the value of the pressure information with a preset threshold;
When the value of the pressure information is less than the preset threshold, the prediction server transmits a message including the content that the knee protector is worn loosely to the terminal device, and the terminal device sends the received message to the user displaying (d);
(e) determining, by the prediction server, whether there is a disease by comparing the state information with previous state information received at a previous point in time when the value of the pressure information is equal to or greater than the preset threshold value;
When it is predicted that the disease is present, the prediction server transmits the disease information to the terminal device, and the terminal device displays the received disease information to the user (f); Characterized disease information prediction method. 제8항에 있어서,
상기 단계 (e)는 현재의 시간 구간에의 수신된 상태 정보의 총합값과 이전의 시간 구간에서 수신된 상태 정보의 총합값의 차이값이 기 설정된 임계값 이상인 경우, 질병이 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 질병 정보 예측 방법.9. The method of claim 8,
In the step (e), if the difference between the total value of the state information received in the current time period and the total state information received in the previous time period is greater than or equal to a preset threshold, determining that there is a disease Characterized disease information prediction method. 제8항에 있어서,
상기 질병은 치매를 포함하되,
상기 단계 (e)는 상기 상태 정보에서 도출된 상기 사용자의 제1 걸음걸이와 상기 이전 상태 정보에서 도출된 상기 사용자의 제2 걸음걸이가 기 설정된 오차 내에서 상이한 경우, 상기 치매의 질병이 있는 것으로 예측하는 것을 특징으로 하는 질병 정보 예측 방법. 9. The method of claim 8,
The disease includes dementia,
In the step (e), when the first gait of the user derived from the state information and the second gait of the user derived from the previous state information differ within a preset error, it is determined that the disease of dementia is present. Disease information prediction method, characterized in that the prediction. 제8항에 있어서,
상기 질병은 치매를 포함하되,
상기 사용자가 양쪽 무릎에 상기 무릎 보호대를 착용하는 경우, 상기 단계 (e)는,
왼쪽의 상기 무릎 보호대에서 측정된 왼쪽 무릎에 대한 상태 정보에서 왼쪽 걸음걸이 패턴을 도출하고, 오른쪽의 상기 무릎 보호대에서 측정된 오른쪽 무릎에 대한 상태 정보에서 오른쪽 걸음걸이 패턴을 산출하며,
상기 이전 상태 정보에서 도출된 상기 사용자의 이전의 왼쪽 걸음걸이 패턴과 상기 도출된 왼쪽 걸음걸이 패턴이 상이한지를 비교하고, 상기 이전 상태 정보에서 도출된 상기 사용자의 이전의 오른쪽 걸음걸이 패턴과 상기 도출된 오른쪽 걸음걸이 패턴이 상이한지를 비교하며,
상기 비교 결과 왼쪽과 관련된 걸음걸이 패턴이 상이하거나 또는 오른쪽과 관련된 걸음걸이 패턴이 상이한 경우, 상기 도출된 왼쪽 걸음걸이 패턴과 상기 도출된 오른쪽 걸음걸이 패턴이 기 설정된 오차 범위 내에서 서로 대칭되지 않는지를 판단하고, 상기 대칭되지 않는 경우, 상기 치매의 질병이 있는 것으로 예측하는 것을 특징으로 하는 질병 정보 예측 방법.9. The method of claim 8,
The disease includes dementia,
When the user wears the knee protector on both knees, the step (e) is,
A left gait pattern is derived from the state information on the left knee measured by the knee protector on the left side, and a right gait pattern is calculated from the state information on the right knee measured by the knee protector on the right side,
Comparing whether the user's previous left gait pattern derived from the previous state information and the derived left gait pattern are different, the user's previous right gait pattern derived from the previous state information and the derived Comparing whether the right gait pattern is different,
As a result of the comparison, if the gait pattern related to the left is different or the gait pattern related to the right is different, check whether the derived left gait pattern and the derived right gait pattern are not symmetric with each other within a preset error range Determining, if not symmetrical, disease information prediction method, characterized in that predicting that there is a disease of the dementia. 제8항에 있어서,
상기 적어도 하나의 센서는, 상기 무릎 주변의 온도인 온도 정보를 측정하는 온도 센서를 더 포함하고, 상기 상태 정보는 상기 온도 정보를 더 포함하며,
상기 자이로 센서와 상기 무릎 주변 사이의 거리가 가까울수록 상기 각속도 정보의 잡음이 최소화되는 질병 정보 예측 방법.9. The method of claim 8,
The at least one sensor further comprises a temperature sensor for measuring temperature information that is a temperature around the knee, the state information further comprises the temperature information,
As the distance between the gyro sensor and the periphery of the knee increases, the noise of the angular velocity information is minimized.
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