KR102276009B1 - 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

심폐소생술 시뮬레이션 장치 및 방법이 제공된다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 방법은 훈련에서 단계별로 취해야 할 동작에 대한 교육 내용이 제공되는 단계, 적어도 한 명의 훈련 대상자가 제공된 교육 내용을 따라 하는 사전 실시 동작을 감지하는 단계, 감지된 사전 실시 동작을 기초로 적어도 한 명의 훈련 대상자 각각에 대해 상대적 훈련 기준치를 설정하는 단계 및 훈련을 실시하고 적어도 한 명의 훈련 대상자 각각에 대해 설정된 상대적 훈련 기준치를 기초로 훈련 성공 여부를 판정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CARDIOPULMONARY RESUSCITATION TRAINING SIMULATION}

본 발명은 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 구체적으로 훈련 대상자 각각의 훈련 능력을 파악하고 상대적 기준치를 설정하여 훈련 성취도를 높일 수 있는 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치 및 방법에 관한 것이다.

심폐소생술(Cardiopulmonary Resuscitation, CPR)이란 심장이 정지된 환자에게 흉부압박, 약물투여, 제세동 등을 행하는 응급처치법을 말한다. 심폐소생술은 응급상황에 처한 환자가 병원 치료를 받을 수 있을 때까지 생존할 수 있도록 하는 중요한 응급처치 방법의 하나이다. 최근에는 안전교육의 중요성이 강조됨으로 인해 다양한 공인단체에서 지속적인 교육을 실시하고 있다.

일반적으로 심폐소생술 훈련용 마네킹을 이용하여 교육이 이루어지게 되는데, 훈련 대상자가 정확한 동작을 수행하고 있는지를 감지하기 위해 다양한 센서를 부착한 훈련용 마네킹이 개발되고 있다. 그리고 훈련용 마네킹을 이용한 심폐소생술 시뮬레이션도 개발되고 있는 실정이다.

하지만 종래에 사용되는 훈련용 마네킹이나 시뮬레이션 방법의 경우 동일한 훈련 성공 기준치가 설정됨에 따라, 신체 조건이 약한 학생들의 경우 정확한 동작을 수행하더라도 훈련 실패로 판정되곤 했다. 이는 심폐소생술을 학습하는 학생들의 학습 의욕을 떨어뜨리는 원인이 되었다. 또한 심폐소생술 훈련과 관련된 데이터를 수집하더라도 정확한 동작을 수행한 데이터가 실패 데이터로 분류됨으로 인해, 무용한 데이터가 수집되는 문제점도 있었다.

본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 훈련 전에 훈련자가 인식하지 못하는 사이에 훈련 대상자 각각의 능력을 파악하여 상대적 기준치를 설정하고, 설정된 기준치를 기초로 훈련 성공 여부를 판정하여, 훈련자의 성취도 및 만족도를 높일 수 있는 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치 및 방법을 제공함을 목적으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 방법은, 훈련에서 단계별로 취해야 할 동작에 대한 교육 내용이 제공되는 단계, 적어도 한 명의 훈련 대상자가 상기 제공된 교육 내용을 따라 하는 사전 실시 동작을 감지하는 단계, 상기 감지된 사전 실시 동작을 기초로 상기 적어도 한 명의 훈련 대상자 각각에 대해 상대적 훈련 기준치를 설정하는 단계 및 훈련을 실시하고 상기 적어도 한 명의 훈련 대상자 각각에 대해 설정된 상기 상대적 훈련 기준치를 기초로 훈련 성공 여부를 판정하는 단계를 포함할 수 있다.

그리고 상기 상대적 훈련 기준치를 설정하는 단계는, 상기 적어도 한 명의 훈련 대상자의 연령, 성별에 기초한 제1 훈련 기준치를 도출하는 단계 및 상기 감지된 사전 실시 동작을 기초로 상기 제1 훈련 기준치를 조정하여 상대적 훈련 기준치를 설정하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 훈련 대상자의 동작을 촬상하는 단계를 더 포함하고, 상기 판정하는 단계는, 상기 촬상된 훈련 대상자의 동작과 표본 동작의 유사도가 기 설정된 레벨 이상이면 훈련 성공으로, 기 설정된 레벨 미만이면 훈련 실패로 판정할 수 있다.

그리고 상기 훈련 대상자의 압박 강도, 방향 및 위치를 감지하는 단계를 더 포함하고, 상기 판정하는 단계는, 상기 감지된 압박 강도, 방향 및 위치를 기초로 상기 훈련 대상자가 취한 동작을 재구성하고, 상기 재구성된 동작과 표본 동작의 유사도가 기 설정된 레벨 이상이면 훈련 성공으로, 기 설정된 레벨 미만이면 훈련 실패로 판정할 수 있다.

또한, 상기 재구성된 동작은 기 구축된 훈련 대상자의 동작을 촬상한 데이터와 압박 강도, 방향 및 위치를 감지한 데이터의 상관관계를 학습한 인공지능 학습모델을 이용하여 재구성할 수 있다.

그리고 상기 판정하는 단계에서 훈련 실패로 판정되면, 상기 훈련 대상자가 취한 동작을 영상으로 재구성하고, 상기 재구성된 영상과 표본 영상을 병렬적으로 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 병렬적으로 디스플레이하는 단계는, 상기 재구성된 영상에서 자세를 수정해야 하는 부분을 가리키는 포인터를 함께 디스플레이 할 수 있다.

이상과 같은 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 훈련 대상자 개인의 신체적 특성에 맞는 훈련 기준치를 설정함으로써 훈련 성취감과 만족도를 높여 심폐소생술 교육 효과를 향상시킬 수 있다. 또한 정확한 훈련 성공, 실패 판정이 이루어지고, 어떠한 동작이 훈련 실패를 이루어내는지에 대한 정확한 데이터를 수집할 수 있기 때문에, 향후 교육에서 강조해야 할 부분, 피드백을 명확히 해주어야 하는 부분을 데이터 분석을 통해 알 수 있어, 심폐소생술 교육의 질을 향상시킬 수도 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 시스템을 도시한 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치를 도시한 블록도,
도 3 및 4는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 방법을 도시한 흐름도이다.

이하에서는 본 발명의 바람직한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 그러나 이는 본 명세서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents) 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.

본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략한다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

본 명세서에서 “가진다”, “가질 수 있다”, “포함한다” 또는 “포함할 수 있다” 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.

본 명세서에서 “A 또는 B”, “A 및/또는 B 중 적어도 하나”, “A 및/또는 B 중 하나 또는 그 이상” 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 본 명세서에서 사용된 “제1”, “제2”, “첫째” 또는 “둘째 등의 표현들은 다양한 구성요소들을 순서나 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.

본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 부프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 시스템(1000)을 도시한 도면이다. 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 시스템(1000)은 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100) 및 훈련 마네킹(200)을 포함할 수 있다.

심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)는 훈련 대상자에게 심폐소생술 단계별로 취해야 할 동작에 대한 교육 내용을 제공하고, 훈련 대상자 각각에 적합한 훈련 기준치를 설정하며, 설정된 기준치를 기초로 훈련 성공 여부를 판정하고, 훈련 대상자의 동작을 표본 동작과 비교 분석한 화면을 제공할 수 있다. 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)에 대해서는 이하에서 다시 상세히 설명하기로 한다.

훈련 마네킹(200)은 훈련 대상자가 심폐소생술을 실시할 수 있도록 하기 위해 인체 형상을 갖도록 형성될 수 있다. 훈련 마네킹(200)은 상반신 형태로 구현될 수 있으며, 전신의 형태로도 구현될 수 있다. 또한, 훈련 마네킹(200)은 교육의 내용에 따라 성인, 유아 또는 영아의 표준 체형에 따른 외형을 갖도록 형성될 수 있다.

훈련 마네킹(200)에는 다양한 종류의 센서가 부착되어 훈련 대상자가 취하는 동작을 감지할 수 있다. 예를 들어, 훈련 마네킹(200)에 부착된 센서를 이용하여 압박 깊이, 압박 속도, 압박 위치, 압박 시간, 압박 이완 여부, 호흡량, 호흡 속도, 호흡 시간 정보 중 적어도 하나를 감지할 수 있다.

예를 들어, 훈련 마네킹(200)의 가슴 영역과 복부 영역에는 가해지는 압력을 검출하여 센싱 신호를 출력하는 센서가 포함될 수 있고, 기도 영역에는 마네킹의 머리를 뒤로 젖히는 동작 수행에 대응한 기도 위치 변화를 검출하여 센싱 신호를 출력하는 센서가 포함될 수 있다.

훈련 마네킹(200)은 통신부를 포함하여 센서에서 측정된 정보를 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)로 송신할 수 있다. 통신부의 통신 방식은 한정되지 않는다. 예를 들어, 통신부는 Zigbee, Bluetooth, IR 등 다양한 근거리 무선 통신 방식을 이용할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)의 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 2를 참조하면 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)는 디스플레이부(110), 통신부(120), 촬상부(130), 메모리(140), 입력부(150), 출력부(160), 프로세서(170)를 포함할 수 있다. 다만 상술한 모든 구성요소가 본 발명의 일 실시 예에 따른 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 방법을 수행할 때 필수적으로 필요한 것은 아니며, 상술한 구성요소 이외에도 다양한 구성요소들이 추가적으로 포함될 수 있다.

디스플레이부(110)는 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)에서 제공되는 각종 교육훈련 콘텐츠, 훈련자를 촬상한 영상, 훈련자의 동작을 재구성한 영상, UI 등을 표시할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이부(110)는 훈련 대상자가 단계별로 취해야 하는 동작에 대한 교육 내용을 표시할 수 있다. 디스플레이부(110)는 액정 표시 장치(Liquid Crystal Display, LCD), 유기 전기 발광 다이오드(Organic Light Emitting Display, OLED), 플라즈마 표시 패널(Plasma Display Panel, PDP) 등으로 구현되어 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)를 통해 제공되는 다양한 화면을 표시할 수 있다.

통신부(120)는 훈련 마네킹(200) 및 외부 장치(미도시)와 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 외부 장치는 서버, 클라우드 저장소, 네트워크 등으로 구현될 수 있다. 통신부(120)는 훈련 마네킹(200)으로부터 훈련 대상자의 동작을 감지한 센서 정보를 수신할 수 있다. 통신부(120)는 훈련 대상자의 나이, 성별, 체격 등의 데이터와 심폐소생술 훈련을 진행할 때 감지된 압박 강도, 세기, 자세, 각도 등의 데이터를 외부 장치에 송신하여 저장하고, 빅데이터로 활용할 수 있다.

이를 위해 통신부(120)는 근거리 무선 통신 모듈(미도시), 무선 통신 모듈(미도시) 등과 같은 다양한 통신 모듈을 포함할 수 있다. 여기서 근거리 무선 통신 모듈이란 Bluetooth, Zigbee 등과 같은 근거리 무선 통신 방식에 따라, 근거리에 위치한 외부 기기와 통신을 수행하기 위한 모듈이다. 또한, 무선 통신 모듈이란 WiFi, WiFi direct, IEEE 등과 같은 무선 통신 프로토콜에 따라 외부 네트워크에 연결되어 통신을 수행하기 위한 모듈이다. 이 밖에 무선 통신 모듈은 LTE(Long Term Evolution), LTE-A(LTE Advanced), 5G 등과 같은 다양한 이동 통신 규격에 따라 이동 통신망에 접속하여 통신을 수행하는 이동 통신 모듈을 더 포함할 수도 있다.

촬상부(130)는 적어도 하나의 촬상 소자를 이용하여 오브젝트를 촬상할 수 있다. 이를 통해 촬상부(130)는 훈련 대상자의 모션을 인식할 수 있다. 촬상부(130)는 촬상된 이미지를 동영상 또는 스틸 이미지의 형태로 제공할 수 있다. 또한 촬상부(130)는 촬상된 동영상을 라이브뷰 형태로 실시간으로 제공할 수도 있다. 촬상부(130)는 카메라, CMOS 센서, CCD 센서 등으로 구현될 수 있다.

촬상부(130)는 촬상된 이미지 자체 및 그에 대한 정보를 디스플레이부(110)를 통해 표시할 수 있다. 예를 들어 촬상부(130)는 훈련 대상자의 동작을 촬상할 수 있다. 훈련 대상자의 전체적인 동작을 촬상할 수 있을 뿐 아니라, 촬상부(130)는 훈련 대상자의 팔의 각도, 팔의 구부러짐, 손동작과 같은 훈련 대상자의 특정 동작을 촬상할 수 있다. 그리고 촬상부(130)는 촬상된 훈련 대상자의 이미지와 함께 자세를 수정해야 하는 신체 부분에 대한 정보를 디스플레이부(110)를 통해 표시할 수 있다.

메모리(140)는 심폐소생술 시뮬레이션 장치(100)를 구동하기 위한 다양한 모듈, 소프트웨어, 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(140)에는 OS(Operating System), 미들웨어, 애플리케이션 등이 저장될 수 있다.

메모리(140)에는 성인, 영아, 유아를 대상으로 하는 심폐소생술 훈련 콘텐츠가 저장될 수 있다. 이를 통해 심폐소생술 시뮬레이션 장치(100)는 각 연령대에 맞는 압박 깊이와 압박 방식을 교육하는 훈련 콘텐츠를 제공할 수 있다. 성인에게 실시하는 심폐소생술 훈련 콘텐츠의 경우 손꿈치로 흉부 압박을 하는 교육 내용을 포함하고, 훈련 성공 여부를 판정할 때 사용되는 표준 압박 깊이가 5~6 cm로 설정된 것일 수 있다. 유아에게 실시하는 심폐소생술 훈련 콘텐츠의 경우 손꿈치로 흉부 압박을 하는 교육 내용을 포함하고, 훈련 성공 여부를 판정할 때 사용되는 표준 압박 깊이가 5cm로 설정된 것일 수 있다. 영아에게 실시하는 심폐소생술 훈련 콘텐츠의 경우 두 손가락으로 흉부 압박을 하는 교육 내용을 포함하고, 훈련 성공 여부를 판정할 때 사용되는 표준 압박 깊이가 4cm로 설정된 것일 수 있다. 상술한 연령대별 훈련 콘텐츠의 표준 압박 깊이는 반드시 그 깊이로 설정되어야 하는 것은 아니며, 서로 상이한 깊이로 설정되어야 한다는 것을 설명한 것임은 물론이다.

메모리(140)에는 데이터베이스화 된 훈련 대상자의 성별, 나이, 체격 등의 분류 기준에 따른 압박 강도, 세기, 자세, 각도 등에 대한 데이터를 저장할 수 있다. 이렇게 메모리(140)에 저장된 데이터는 훈련 대상자의 성별, 나이, 체격 중 적어도 하나를 기초로 제1 훈련 기준치를 도출하는데 이용될 수 있다.

또한 메모리(140)에는 훈련 대상자의 동작을 촬상한 데이터와 촬상할 동안 압박 강도, 방향, 위치 등을 감지한 데이터를 함께 저장할 수 있다. 이렇게 메모리(140)에 저장된 데이터는 인공지능 학습모델의 학습 데이터로 사용될 수 있다. 이를 통해, 압박 강도, 방향, 위치 등을 감지한 데이터로부터 훈련 대상자가 취한 동작을 재구성하는 인공지능 학습모델이 구축될 수 있다.

메모리(140)는 플래시 메모리, 하드디스크, 솔리드스테이트드라이브 등의 형태로 구현될 수 있다. 예를 들어, 메모리(140)는 심폐소생술 시뮬레이션 장치(100)의 동작 수행을 위한 프로그램을 저장하기 위한 ROM, 심폐소생술 시뮬레이션 장치(100)의 동작 수행에 따른 데이터를 일시적으로 저장하기 위한 RAM 등을 구비할 수 있다. 또한 메모리(140)는 각종 참조 데이터를 저장하기 위한 EEPROM 등을 더 구비할 수 있다.

입력부(150)는 훈련 대상자에 대한 정보, 훈련 콘텐츠 선택과 같은 제어 명령을 입력 받을 수 있다. 예를 들어, 입력부(150)는 키보드, 터치 스크린 등으로 구현되어 텍스트 형태로 사용자가 입력한 문장을 수신할 수 있다. 터치 스크린의 형태로 구현되는 경우 입력부(150)는 디스플레이부(110)와 결합되어 구현될 수 있다. 터치 스크린은 터치 입력 위치, 면적, 터치 입력의 압력 등을 검출할 수 있다.

출력부(160)는 영상, 음성, 조명, 텍스트, 출력물 등 다양한 형태로 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 중 발생하는 피드백, 결과를 출력할 수 있다. 영상으로 피드백이나 결과를 출력하는 경우에 출력부(160)의 기능을 디스플레이부(110)가 수행할 수 있다. 출력부(160)는 피드백 형태에 따라 스피커, LED, 프린터 등 다양한 형태로 구현될 수 있다.

프로세서(170)는 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)의 상술한 구성을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 촬상부(130)가 촬상한 훈련 대상자의 동작 영상을 표시하도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.

프로세서(170)는 단일 CPU나 MCU로 구현되어 상대적 훈련 기준치 설정 동작, 훈련 성공 여부 판정 동작, 훈련 대상자의 동작을 재구성하는 동작 등을 수행할 수도 있고, 복수의 프로세서 및 특정 기능을 수행하는 IP로 구현될 수도 있다.

입력부(150)를 통해 훈련 대상자의 정보(예를 들어, 성별, 연령, 체격 등) 및 제공해야 할 훈련 프로그램(성인 대상, 유아 대상, 영아 대상 심폐소생술 등)이 입력되면, 프로세서(170)는 훈련에서 단계별로 취해야 할 동작에 대한 교육 내용을 디스플레이부(110) 및/또는 출력부(160)를 통해 훈련 대상자에게 제공할 수 있다. 이를 통해 훈련 대상자는 본격적인 훈련에 들어가기 앞서 사전 시뮬레이션 교육을 통해 각 단계에서 취해야 할 교육 내용을 체험할 수 있다. 그리고 훈련 대상자가 제공된 사전 교육 내용에 따라 취하는 사전 실시 동작을 감지하여, 프로세서(170)는 각각의 훈련 대상자에게 적합한 상대적 훈련 기준치를 설정할 수 있다.

동일한 훈련 기준치를 설정할 경우에는 훈련 대상자 각각의 신체적 특성으로 인해, 훈련 대상자가 정확한 동작을 취하고 있음에도 불구하고 압박 세기가 약해 훈련 실패로 판정될 수 있다. 이러한 경우 훈련 대상자의 성취도가 떨어지게 되고 결과적으로 훈련 효과가 하락하는 문제가 발생한다. 이에 따라 본 발명의 일 실시 예에 따른 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)는 훈련 대상자 각각에 대해 상대적 훈련 기준치를 설정하여 이러한 문제점을 해결하였다.

또한 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)는 훈련 대상자가 사전 교육을 따라하는 동작을 감지하여 본 훈련의 상대적 훈련 기준치를 설정하기 때문에, 훈련 대상자가 인지하지 못하는 사이에 훈련 대상자의 특성을 파악할 수 있다. 기준치 설정을 위한 입력 단계를 별도로 구성하여 진행할 경우에는 훈련 대상자 입장에서 교육 중간에 연결성이 떨어지는 단계가 부가된 것이기 때문에 교육 집중도를 떨어뜨리는 원인으로 작용하게 된다. 따라서 본 발명의 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)와 같이 훈련 대상자가 인지하지 못하도록 하는 것이 훈련 성과를 높이는데 큰 도움이 된다.

훈련 대상자가 제공된 사전 교육 내용에 따라 사전 실시 동작을 수행하면, 훈련 마네킹(200)에 부착된 센서를 통해 압박 강도, 방향, 위치 등이 감지될 수 있다. 프로세서(170)는 통신부(120)를 제어하여 훈련 마네킹(200)으로부터 감지된 센싱 정보를 수신할 수 있다. 또한 프로세서(170)는 훈련 대상자가 사전 실시 동작을 수행하는 것을 촬상하도록 촬상부(130)를 제어할 수 있다.

훈련 마네킹(200)의 센서 및 촬상부(130)를 통해 감지한 훈련 대상자의 사전 실시 동작을 기초로, 프로세서(170)는 훈련 대상자 각각에 대한 상대적 훈련 기준치를 설정할 수 있다.

구체적으로, 프로세서(170)는 우선 입력부(150)를 통해 입력된 훈련 대상자의 연령, 성별, 체격 중 적어도 하나에 기초하여 제1 훈련 기준치를 도출할 수 있다. 제1 훈련 기준치는 기존에 심폐소생술 훈련 시뮬레이션을 진행하며 수집한 훈련 대상자들의 연령, 성별, 체격 분류에 따른 압박 강도, 세기, 방향, 자세, 위치, 각도 등을 데이터베이스화 한 빅데이터를 기초로 결정될 수 있다.

제1 훈련 기준치는 통계적인 의미를 갖는 수치이지만 보다 훈련 대상자 각자의 신체적 특성에 맞는 훈련 기준치를 설정하기 위해서는 이를 조정할 필요성이 있다. 이에 따라 프로세서(170)는 감지된 사전 실시 동작을 기초로 제1 훈련 기준치를 조정하여 상대적 훈련 기준치를 설정할 수 있다. 훈련 대상자 그룹에 동일한 보통 체격의 20대 여성이 존재하더라도 사전 실시 동작을 통해 파악된 각자의 신체적 능력이 다를 경우, 이들의 상대적 훈련 기준치는 상이하게 설정될 수 있다.

상대적 훈련 기준치를 설정한 이후 프로세서(170)는 본 훈련을 실시할 수 있다. 프로세서(170)는 훈련 대상자 각각에 대해 설정된 상대적 훈련 기준치를 기초로 훈련 성공 여부를 판정할 수 있다. 훈련 성공으로 판정될 경우 프로세서(170)는 디스플레이부(110) 및 출력부(160)를 제어하여 극적인 효과를 연출함으로써 훈련 대상자가 실제로 사람을 살렸다는 느낌을 주어 훈련 대상자의 만족감을 고취시킬 수 있다.

프로세서(170)는 다양한 방법을 이용하여 훈련 성공 여부를 판정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 훈련 마네킹(200)에서 감지한 센싱 정보를 통신부(110)를 제어하여 수신할 수 있고, 수신된 센싱 정보를 기초로 훈련 성공 여부를 판정할 수 있다. 프로세서(170)는 기 설정된 표준 깊이 및 속도 범위를 기초로 감지된 실제 동작이 해당 범위 이내인지 여부로 성공인지 실패인지를 판단할 수 있다. 심폐압박을 예로 들면, 표준 깊이를 5~6cm로, 표준 속도를 이전 압박과 현재 압박 사이의 시간이 0.4~0.6초인 것으로 설정할 수 있다. 이 값은 예시적인 것으로, 표준 깊이 및 속도는 앞서 설명한 바와 같이 훈련 대상자 각각에 맞게 상대적으로 설정될 것이다. 감지된 실제 압박 깊이와 속도가 표준 깊이 및 속도 범위에 속하면, 프로세서(170)는 훈련 성공으로 판정할 수 있다. 심폐호흡의 경우에도 기 설정된 표준 호흡 속도 및 표준 호흡량을 기준으로, 프로세서(170)가 훈련 성공 여부를 판정할 수 있다.

훈련 성공 여부를 판정하는 다른 방법으로, 프로세서(170)는 정확한 심폐소생술 동작을 수행하는 표본 동작 영상과의 유사도 분석을 통해 훈련 성공 여부를 판정할 수 있다. 유사도 분석을 위해 사용되는 영상으로는 실제 훈련 대상자를 촬상부(130)가 촬상한 영상이 있을 수 있고, 훈련 마네킹(200)의 센서에서 감지된 압박 강도, 방향, 위치로부터 훈련 대상자가 취한 동작을 재구성한 영상이 있을 수 있다.

우선 촬상부(130)가 촬상한 영상을 이용하는 경우를 설명하면, 프로세서(170)는 촬상부(130)를 제어하여 훈련이 실시되는 동안 훈련 대상자가 취하는 동작을 촬상할 수 있다. 그리고 프로세서(170)는 촬상된 훈련 대상자의 동작과 표본 동작의 유사도를 비교하고, 기 설정된 레벨 이상의 유사도를 갖는 것으로 판단되면 훈련이 성공하였다고 판정할 수 있다. 유사도를 비교할 때 프로세서(170)는 팔의 각도, 손동작, 압박 위치 등 핵심적인 요소를 중심으로 유사도를 비교할 수 있다.

다음으로 프로세서(170)가 센서에서 감지된 정보를 기초로 훈련 대상자가 취한 동작을 재구성한 영상을 이용하는 경우를 설명하기로 한다. 프로세서(170)는 통신부(120)를 제어하여 훈련 마네킹(200)의 센서에서 감지된 훈련 대상자의 압박 강도, 방향, 위치 정보 등을 수신할 수 있다. 메모리(140)에는 기존에 훈련을 실시한 훈련 대상자의 동작을 촬상한 데이터와 촬상할 동안 압박 강도, 방향, 위치 등을 감지한 데이터가 저장될 수 있다. 이렇게 저장된 데이터를 이용하여 프로세서(170)는 인공지능 학습모델을 구축할 수 있다. 구축된 인공지능 학습모델을 이용하여, 프로세서(170)는 훈련 대상자를 촬상하지 않더라도, 감지된 압박 강도, 방향, 위치 정도 등만을 이용하여 훈련 대상자의 동작을 영상으로 재구성할 수 있다. 특히 훈련 대상자의 동작이 정확한지 판단하는데 핵심적인 부분인 팔의 각도, 손동작, 압박 위치 등을 중심으로 훈련 대상자의 동작을 재구성할 수 있다. 그리고 프로세서(170)는 재구성된 훈련 대상자의 동작과 표본 동작의 유사도를 비교하고, 기 설정된 레벨 이상의 유사도를 갖는 것으로 판단되면 훈련이 성공하였다고 판정할 수 있다.

훈련이 실패한 것으로 판정되면, 프로세서(170)는 훈련 대상자가 취한 동작을 영상으로 피드백하여 어느 부분이 잘못되었는지 훈련 대상자가 파악할 수 있도록 할 수 있다. 프로세서(170)는 훈련 대상자를 촬상한 데이터, 훈련 대상자의 동작을 감지한 센서 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 훈련 대상자의 동작을 영상으로 재구성할 수 있다. 그리고 프로세서(170)는 재구성된 영상과 표본 영상을 병렬적으로 표시하도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 또한 프로세서(170)는 재구성된 영상에서 훈련 대상자가 자세를 수정해야 하는 부분을 가리키는 포인터를 함께 표시할 수도 있다. 병렬적으로 표본 영상과 훈련 대상자의 영상을 표시함으로써, 그리고 포인터를 함께 표시함으로써 훈련 대상자가 자신의 자세에서 무엇이 잘못된 것인지 스스로 파악할 수 있도록 피드백해주는 것이다.

훈련 실패로 판정된 경우에 프로세서(170)는 훈련 대상자의 동작 중 표본 영상과 유사도가 가장 낮은 부분의 동작이 과장되게 표현되도록 훈련 대상자의 동작을 영상으로 재구성할 수 있다. 예를 들어, 표본 영상에서는 팔의 각도가 90도이고 훈련 대상자의 동작은 팔의 각도가 80도인 경우, 프로세서(170)는 팔의 각도가 잘못되었다는 점을 강조해서 피드백하기 위해 훈련 대상자가 팔의 각도를 70도로 굽혀 심폐소생술을 실시하는 영상으로 재구성할 수 있다.

심폐소생술 훈련 시뮬레이션이 종료된 이후에, 프로세서(170)는 훈련을 진행하며 수집한 각종 데이터를 메모리(140) 또는 외부 서버(미도시)에 저장하여 향후 교육에 활용할 수 있는 빅데이터로 구축할 수 있다. 예를 들어, 성별, 나이, 체격을 기준으로 실제 훈련에서 측정한 훈련 대상자의 신체 능력 정보를 수집함으로써, 향후 교육 제공을 할 때 상대적 기준치 설정에 이용할 수 있다. 다른 예로, 훈련 실패가 발생한 경우 유사도가 가장 낮은 부분 동작이 무엇인지 저장된 데이터를 이용하여 파악할 수 있기 때문에, 향후 심폐소생술 훈련 교육에서 강조해야 할 부분과 피드백 해주어야 할 부분을 명확히 할 수 있다.

상술한 바와 같은 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)의 다양한 실시 예에 따르면 훈련 대상자 개인의 신체적 특성에 맞는 훈련 기준치를 설정함으로써 훈련 성취감과 만족도를 높여 심폐소생술 교육 효과를 향상시킬 수 있다. 그리고 훈련 대상자에게 자신의 동작과 표준 동작을 비교할 수 있도록 피드백 해줌으로써 교육 효과를 향상시킬 수 있다. 또한, 훈련 도중 수집된 데이터를 빅데이터로 구축함으로써, 향후 교육을 제공할 때 강조해야 하는 부분과 피드백 해주어야 하는 부분을 파악할 수 있어 심폐소생술 훈련 교육의 질을 높일 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 방법을 설명한 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)는 훈련에서 단계별로 취해야 할 동작에 대한 교육 내용을 훈련 대상자에게 제공할 수 있다(S310). 그리고 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)는 훈련 마네킹(200)과의 통신을 통해 적어도 한 명의 훈련 대상자가 제공된 교육 내용을 따라하는 사전 실시 동작을 감지할 수 있다(S320). 이어서 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)는 감지된 사전 실시 동작을 기초로 적어도 한 명의 훈련 대상자 각각에 대해 상대적 훈련 기준치를 설정할 수 있다(S330). 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)는 훈련을 실시하고, 설정된 상대적 훈련 기준치를 기초로 하여 적어도 한 명의 훈련 대상자 각각의 훈련 성공 여부를 판정할 수 있다(S340).

도 4는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 방법을 설명한 흐름도이다. 도 4를 참조하면 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)는 훈련에서 단계별로 취해야 할 동작에 대한 교육 내용을 훈련 대상자에게 제공할 수 있다(S410). 그리고 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)는 훈련 마네킹(200)과의 통신을 통해 적어도 한 명의 훈련 대상자가 제공된 교육 내용을 따라하는 사전 실시 동작을 감지할 수 있다(S420).

그리고 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)는 적어도 한 명의 훈련 대상자 각각의 연령, 성별, 체격 중 적어도 하나에 기초한 제1 훈련 기준치를 도출할 수 있다(S430). 제1 훈련 기준치는 기존에 심폐소생술 훈련 시뮬레이션을 진행하며 수집한 훈련 대상자들의 연령, 성별, 체격 분류에 따른 압박 강도, 세기, 방향, 자세, 위치, 각도 등을 데이터베이스화 한 빅데이터를 기초로 결정될 수 있다. 이어서 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)는 감지된 사전 실시 동작을 기초로 제1 훈련 기준치를 조정하여 적어도 한 명의 훈련 대상자 각각에 대해 상대적 훈련 기준치를 설정할 수 있다(S440).

심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)는 훈련을 실시하고, 설정된 상대적 훈련 기준치를 기초로 하여 적어도 한 명의 훈련 대상자 각각의 훈련 성공 여부를 판정할 수 있다(S450). 예를 들어, 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)는 기 설정된 표준 깊이 및 속도 범위와 같은 기준을 기초로, 센서를 통해 감지한 훈련 대상자의 실제 동작이 해당 기준 범위에 속하는지 여부로 훈련이 성공하였는지 실패하였는지 판정할 수 있다. 다른 예로, 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)는 훈련 대상자의 동작을 촬상한 영상과 표본 영상의 동작 유사도를 분석하여 기 설정된 레벨 이상의 유사도를 갖는 경우 훈련 성공으로, 기 설정된 레벨 미만의 유사도를 갖는 경우 훈련 실패로 판정할 수 있다. 또 다른 예로, 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)는 훈련 대상자의 압박 강도, 방향, 위치 등을 감지한 센서 정보를 이용하여 훈련 대상자의 동작을 재구성하고, 재구성된 영상과 표본 영상의 동작 유사도를 분석하여 기 설정된 레벨 이상의 유사도를 갖는 경우 훈련 성공으로, 기 설정된 레벨 미만의 유사도를 갖는 경우 훈련 실패로 판정할 수 있다.

만일 훈련이 성공한 것으로 판정되면(S450-Y), 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)는 훈련 대상자가 실제로 사람을 살렸다는 느낌을 줄 수 있는 극적인 효과를 가진 피드팩을 제공할 수 있다(S460). 이와 같이 훈련 대상자가 만족감을 느낄 수 있는 피드백을 제공함으로써, 심폐소생술 훈련의 효과를 높일 수 있다.

반대로 훈련이 실패한 것으로 판정되면(S450-N), 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)는 훈련 대상자의 동작 영상(촬상한 영상 또는 재구성한 영상)을 표본 영상과 병렬적으로 표시하는 방식으로 어느 부분이 잘못되었는지 피드백 해줄 수 있다(S470). 이때 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치(100)는 자세를 수정해야 하는 부분을 강조한 포인터를 함께 표시할 수도 있다.

상기에서 설명된 방법들은 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 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리, 솔리드스테이트드라이브 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. 상기의 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 본 개시는 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 개시는 상기의 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 본 개시가 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 그러므로, 본 개시의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

100: 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 장치
110: 디스플레이부 120: 통신부
130: 촬상부 140: 메모리
150: 입력부 160: 출력부
170: 프로세서 200: 훈련 마네킹

Claims (7)

1. 훈련에서 단계별로 취해야 할 동작에 대한 교육 내용이 제공되는 단계;
   적어도 한 명의 훈련 대상자가 상기 제공된 교육 내용을 따라 하는 사전 실시 동작을 감지하는 단계;
   상기 감지된 사전 실시 동작을 기초로 상기 적어도 한 명의 훈련 대상자 각각에 대해 상대적 훈련 기준치를 설정하는 단계;
   상기 설정된 상대적 훈련 기준치를 기초로 훈련을 실시하고, 상기 훈련 대상자의 압박 강도, 방향 및 위치를 감지하는 단계; 및
   상기 감지된 압박 강도, 방향 및 위치를 기초로 상기 훈련 대상자가 취한 동작을 재구성하고, 상기 재구성된 동작과 표본 동작의 유사도가 기 설정된 레벨 이상이면 훈련 성공으로, 기 설정된 레벨 미만이면 훈련 실패로 판정하는 단계;를 포함하는 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 상대적 훈련 기준치를 설정하는 단계는,
   상기 적어도 한 명의 훈련 대상자의 연령, 성별에 기초한 제1 훈련 기준치를 도출하는 단계; 및
   상기 감지된 사전 실시 동작을 기초로 상기 제1 훈련 기준치를 조정하여 상대적 훈련 기준치를 설정하는 단계;를 포함하는 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 방법.
3. 삭제
4. 삭제
5. 제1항에 있어서,
   상기 재구성된 동작은
   기 구축된 훈련 대상자의 동작을 촬상한 데이터와 압박 강도, 방향 및 위치를 감지한 데이터의 상관관계를 학습한 인공지능 학습모델을 이용하여 재구성하는 것을 특징으로 하는 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 판정하는 단계에서 훈련 실패로 판정되면, 상기 훈련 대상자가 취한 동작을 영상으로 재구성하고, 상기 재구성된 영상과 표본 영상을 병렬적으로 디스플레이하는 단계;를 더 포함하는 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 방법.
7. 제6항에 있어서,
   상기 병렬적으로 디스플레이하는 단계는,
   상기 재구성된 영상에서 자세를 수정해야 하는 부분을 가리키는 포인터를 함께 디스플레이하는 것을 특징으로 하는 심폐소생술 훈련 시뮬레이션 방법.

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