KR102361751B1 - 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템 및 방법 - Google Patents

사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

다수 단말간 자율군집 및 협업을 통해 사용자의 일상 활동 정보 중에서 망각 행동과 오류 행동을 판별하는 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템 및 방법, 기록 매체가 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템은, 사용자의 거주 영역 내에 배치된 다수의 생활물품에 각각 마련되고, 상기 사용자의 생활물품에 대한 물품 사용정보를 감지하는 태그 단말; 상기 생활물품을 사용하는 사용자를 식별하기 위한 사용자 식별 정보를 생성하는 사용자 식별 단말; 상기 사용자의 거주 영역 내의 단위 공간 별로 마련되고, 상기 단위 공간 내의 하나 이상의 상기 태그 단말로부터 물품 사용정보를 수집하는 관리 단말; 및 상기 물품 사용정보와 상기 사용자 식별 정보 및 상기 사용자의 실내 위치정보를 기반으로 상기 사용자의 일상 활동 정보 중에서 망각 행동과 오류 행동을 판별하는 분석 단말을 포함한다.

Description

사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템 및 방법{System and method for collection and analysis of user oblivion behavior and mistake behavior}
본 발명은 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 다수 단말간 자율군집 및 협업을 통해 사용자의 일상 활동 중에서 망각 행동과 오류 행동을 판별하여 퇴행성 뇌질환의 심각도를 분석하는 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템 및 방법에 관한 것이다.
고령화 사회로 접어들면서, 퇴행성 뇌질환이나 치매 등으로 인한 사회적, 경제적 피해가 점차 커지고 있으며, 이에 선제적으로 대응하기 위한 대책 마련이 필요한 상황이다. 일반적으로 퇴행성 뇌질환을 검사하기 위해서는 전문병원에서 심리검사 및 행동능력 검사를 받아야 하는 경우가 대부분이다. 그러나, 병적건망증, 경도인지장애 그리고 치매 여부나 정도는 전문가들도 판단하기에 쉽지 않고, 병원에서 전문적인 검사(예를 들어, iADL 검사)를 해서도 그 정확도나 신뢰도는 높지 않은 수준이다. 또한, 병원에서 행해지는 검사는 검사 당일의 환자 컨디션, 환자의 심리상태, 보호자 유무에 따라 큰 편차를 보이고, 검사자 또는 검사 관련자들의 영향이 개입될 소지도 많아서 부정확한 검사가 될 가능성이 크고, 일상 생활 능력에 대한 정확한 판단은 불가능하고, 장시간 동안 지루한 검사를 수행함에 따라 피검자가 매우 힘들어 하며 비용 또한 많이 소모된다. 또한, 퇴행성 뇌질환 증상의 진행 여부 또는 개선 여부를 확인하기 위해서는 매번 반복하여 대형 병원에 직접 가서 동일한 검사를 반복적으로 해야 하기 때문에, 환자, 보호자 그리고 병원 관계자들 또한 많은 어려움을 겪게 된다.
선행기술 문헌: 한국 특허등록 제10-1609598
본 발명은 다수 단말간 자율군집 및 협업을 통해 사용자의 일상 활동 중에서 망각 행동과 오류 행동을 판별하여 퇴행성 뇌질환의 심각도를 분석하는 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템 및 방법, 기록 매체를 제공하기 위한 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않는다. 언급되지 않은 다른 기술적 과제들은 이하의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템은, 사용자의 거주 영역 내에 배치된 생활물품들에 각각 마련되고, 상기 사용자의 생활물품에 대한 물품 사용정보를 감지하는 태그 단말; 상기 생활물품을 사용하는 사용자를 식별하기 위한 사용자 식별 정보를 생성하는 사용자 식별 단말; 상기 사용자의 거주 영역 내의 단위 공간 별로 마련되고, 상기 단위 공간 내의 하나 이상의 상기 태그 단말로부터 물품 사용정보를 수집하는 관리 단말; 및 상기 물품 사용정보와 상기 사용자 식별 정보 및 상기 사용자의 실내 위치 정보를 기반으로 상기 사용자의 일상 활동 정보 중에서 망각 행동과 오류 행동을 판별하는 분석 단말을 포함한다.
상기 분석 단말은, 상기 망각 행동 및 오류 행동을 기반으로 상기 사용자의 증상을 상습 건망증, 경도인지장애 및 치매 중의 어느 하나로 분류하고, 상기 망각 행동 및 오류 행동을 기반으로 상기 사용자의 퇴행성 뇌질환의 심각도를 측정하도록 구성될 수 있다.
상기 분석 단말은, 상기 사용자의 단위 공간들 간의 이동 속도, 상기 단위 공간들 간의 이동 패턴, 상기 생활물품들에 대한 사용 빈도, 사용 시간 및 사용 실패 빈도를 기반으로 상기 망각 행동 및 오류 행동을 분석하도록 구성될 수 있다.
상기 분석 단말은, 상기 사용자의 상기 생활물품들에 대한 사용 실수 또는 망각 행동을 인식하는 경우, 상기 사용 실수 또는 상기 망각 행동에 대한 지시 알림 신호를 상기 사용자 식별 단말을 통해 통지하고, 상기 지시 알림 신호에 대한 상기 사용자의 행동을 기반으로 상기 사용자의 상기 퇴행성 뇌질환의 심각도를 판단하도록 구성될 수 있다.
상기 사용자 식별 단말은, 상기 사용자가 착용 가능하고 상기 사용자를 식별하는 식별 정보를 구비하는 착용형 단말, 상기 사용자의 고유 생체 신호를 기반으로 상기 사용자를 식별하는 생체신호 인지 단말 및 상기 사용자의 이동에 따른 족압을 기반으로 상기 사용자를 식별하는 족압 패드 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 관리 단말은, 상기 사용자의 거주 영역의 출입문의 실내 측 또는 단위 공간들 간의 경계선 내측에서 제1 저주파(LF; Low Frequency) 신호를 발생하는 제1 안테나와, 상기 출입문의 실외 측 또는 상기 단위 공간들 간의 경계선 외측에서 제2 저주파(LF; Low Frequency) 신호를 발생하는 제2 안테나를 구비할 수 있다.
상기 착용형 단말은, 상기 제1 안테나로부터 수신되는 제1 저주파 신호의 수신신호강도와 상기 제2 안테나로부터 수신되는 제2 저주파 신호의 수신신호강도를 비교하여 상기 출입문 또는 상기 단위 공간들 간의 경계선을 기준으로 상기 사용자의 위치를 인지하도록 구성될 수 있다.
상기 태그 단말은 가속도, 기울기, 온도, 불꽃 및 주변광 중의 적어도 하나를 측정하여 상기 생활물품의 사용 상태를 판단하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 방법은, 사용자의 거주 영역 내에 배치된 생활물품들에 각각 마련된 태그 단말에 의해, 상기 사용자의 생활물품에 대한 물품 사용정보를 감지하는 단계; 사용자 식별 단말에 의해, 상기 생활물품을 사용하는 사용자를 식별하기 위한 사용자 식별 정보를 생성하는 단계; 상기 거주 영역 내의 단위 공간 별로 마련된 관리 단말에 의해, 상기 단위 공간 내의 하나 이상의 상기 태그 단말로부터 물품 사용정보를 수집하는 단계; 및 분석 단말에 의해, 상기 물품 사용정보와 상기 사용자 식별 정보 및 상기 사용자의 실내 위치 정보를 기반으로 상기 사용자의 일상 활동 중에서 망각 행동과 오류 행동을 판별하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 방법은, 상기 분석 단말에 의해, 상기 망각 행동 및 오류 행동을 기반으로 상기 사용자의 증상을 상습 건망증, 경도인지장애 및 치매 중의 어느 하나로 분류하는 단계; 및 상기 분석 단말에 의해, 상기 망각 행동 및 오류 행동을 기반으로 상기 사용자의 퇴행성 뇌질환의 심각도를 측정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 퇴행성 뇌질환의 심각도를 측정하는 단계는, 상기 사용자의 상기 생활물품들에 대한 사용 실수 또는 망각 행동을 인식하는 경우, 상기 사용 실수 또는 상기 망각 행동에 대한 지시 알림 신호를 상기 사용자 식별 단말에 의해 발생하는 단계; 및 상기 지시 알림 신호에 대한 상기 사용자의 행동을 기반으로 상기 사용자의 상기 퇴행성 뇌질환의 심각도를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 망각 행동과 오류 행동을 판별하는 단계는, 상기 사용자의 단위 공간들 간의 이동 속도, 상기 단위 공간들 간의 이동 패턴, 상기 생활물품들에 대한 사용 빈도, 사용 시간 및 사용 실패 빈도를 기반으로 상기 망각 행동 및 오류 행동을 분석하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 망각 행동과 오류 행동을 판별하는 단계는, 상기 제1 안테나로부터 수신되는 제1 저주파 신호의 수신신호강도와 상기 제2 안테나로부터 수신되는 제2 저주파 신호의 수신신호강도를 비교하여 상기 출입문 또는 상기 단위 공간들 간의 경계선을 기준으로 상기 사용자의 위치를 인지하는 단계; 및 상기 사용자의 위치를 기반으로 상기 사용자의 단위 공간들 간의 이동 속도, 상기 단위 공간들 간의 이동 패턴, 상기 생활물품들에 대한 사용 빈도, 사용 시간 및 사용 실패 빈도를 측정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 물품 사용정보를 감지하는 단계는, 상기 태그 단말에 의해 가속도, 기울기, 온도, 불꽃 및 주변광 중의 적어도 하나를 측정하여 상기 생활물품의 사용 상태를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 물품 사용정보를 수집하는 단계는, 상기 관리 단말이 상기 관리 단말 주변의 사용자 식별 단말을 스캔하는 단계; 및 상기 관리 단말이 상기 단위 공간 내의 태그 단말로부터 수집한 상기 물품 사용정보를 스캔된 사용자 식별 단말로 송신하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.
본 발명의 실시예에 의하면, 다수 단말간 자율군집 및 협업을 통해 사용자의 일상 활동 중에서 망각 행동과 오류 행동을 판별하여 퇴행성 뇌질환의 심각도를 분석하는 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템 및 방법, 기록 매체가 제공된다.
본 발명의 효과는 상술한 효과들로 제한되지 않는다. 언급되지 않은 효과들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템을 구성하는 태그 단말과 관리 단말에 의해 사용자의 생활물품 사용정보를 얻은 과정을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템을 구성하는 태그 단말의 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템을 구성하는 사용자 식별 단말의 구성도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템을 구성하는 관리 단말의 구성도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템을 구성하는 사용자 식별 단말 및 관리 단말의 동작을 설명하기 위한 개념도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 방법의 순서도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 9는 도 7의 단계 S40의 순서도이다.
본 발명의 다른 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술하는 실시예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되지 않으며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 만일 정의되지 않더라도, 여기서 사용되는 모든 용어들(기술 혹은 과학 용어들을 포함)은 이 발명이 속한 종래 기술에서 보편적 기술에 의해 일반적으로 수용되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 공지된 구성에 대한 일반적인 설명은 본 발명의 요지를 흐리지 않기 위해 생략될 수 있다. 본 발명의 도면에서 동일하거나 상응하는 구성에 대하여는 가급적 동일한 도면부호가 사용된다. 본 발명의 이해를 돕기 위하여, 도면에서 일부 구성은 다소 과장되거나 축소되어 도시될 수 있다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다", "가지다" 또는 "구비하다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서 전체에서 사용되는 '~부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위로서, 예를 들어 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있다. 그렇지만 '~부'가 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함할 수 있다. 구성요소와 '~부'에서 제공하는 기능은 복수의 구성요소 및 '~부'들에 의해 분리되어 수행될 수도 있고, 다른 추가적인 구성요소와 통합될 수도 있다.
본 발명은 다수 단말간 자율군집 및 협업을 통해 사용자의 일상 활동 정보 중에서 망각 행동과 오류 행동을 판별하는 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템 및 방법에 대한 것이다. 본 발명은 퇴행성 뇌질환자 또는 치매 환자들의 상습건망증, 경도인지장애 등의 증상 심각도를 판단하기 위한 것으로, 사용자의 생활물품 사용정보(예를 들어, 가스레인지, 세면대, 변기 등의 사용 정보)와 실내 위치를 실시간 측정하여 사용자의 일상 행동을 분석함으로써, 망각 행동 및 오류 행동을 실시간으로 기록하고 분석하여 건망증, 경도인지장애 또는 치매를 구분하고 그 심각도를 측정하고, 사용자에게 해야 할 일을 알리도록 구성될 수 있다.
이를 위해, 우선 사용자 개개인을 구분하는 ID를 가지며 무선 통신이 가능한 사용자 식별 단말(예를 들어, 스마트 밴드, 스마트 허리띠 등의 착용형 단말 또는 사용자의 고유 신체정보를 인지할 수 있는 족압패드 또는 사용자 인지용 화상 카메라 등)과, 사용자의 거주 환경에 존재하는 각종 생활물품들에 부착되는 태그 단말(스마트 태그), 해당 단위 공간의 대표 노드 역할을 하는 관리 단말이 단말간 자율군집하여 협업하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 실시예에 의하면, 사용자(환자)가 자신이 평소처럼 일상 생활을 자유롭게 하기만 하면 그 일상 활동 기록이 사용자의 어떠한 개입도 없이 자동으로 단말들에 기록되고 분석되며, 사용자(환자)의 실내위치와 각종 생활용품 사용 내역을 기록하고 분석하여 오류 및 망각행동을 판단하여 기록 및 알림을 제공하고 지시한 알림에 대해 부적절 행동의 개선 여부를 파악할 수 있다. 또한, 장기간 수집된 사용자의 일상 활동 데이터를 기반으로 사용자의 이동능력(예, 안방에서 화장실 가는데 소요되는 시간), 오류 또는 망각행동의 빈도를 분석하여 사용자의 활동성, 건망증, 치매의 판별과 그 심각도를 수치화할 수 있으며 병증의 진행추이를 파악하여 독립성, 생활능력에 대해 판단할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템(10)은 다수의 태그 단말(30)과, 사용자 식별 단말(40) 및 관리 단말(50)을 포함한다.
태그 단말(30)은 사용자의 거주 영역 내에 배치된 다수의 생활물품(20)에 각각 마련될 수 있다. 태그 단말(30)은 사용자의 생활물품(20)에 대한 물품 사용정보를 감지할 수 있다. 생활물품(20)은 예를 들어, 가스렌지, 냉장고, 전자렌지, 오븐, 출입문, 세면대(수도꼭지), 화장실 변기, 샤워기, 세탁기와 같은 각종 가전제품 및 집안 구조물 등을 포함할 수 있다.
태그 단말(30)은 생활물품(20)에 탈부착 가능하게 제공될 수 있다. 태그 단말(30)은 가속도, 기울기, 온도, 불꽃 및 주변광 중의 적어도 하나를 측정하여 생활물품(20)의 사용 상태를 판단할 수 있다. 태그 단말(30)은 부착될 생활물품이 무엇인지, 그리고 태그 단말(30)에 내장된 센서 값들을 조합하여 어떤 사용 패턴이 있었는지(예를 들어, 가속도 센서 값 변화에 따른 수도꼭지 온/오프, 불꽃 및 온도 변화에 따른 가스오븐 온/오프 등의 설정)를 스마트폰 어플리케이션을 통해 설정 및 확인할 수 있도록 구성될 수 있다.
태그 단말(30)은 예를 들어, 가속도, 자이로, 기울기 센서, 사운드 센서, 근접 센서, 온데 센서, 불꽃 센서, 가스 센서, 주변광 센서 등 다수의 센서값을 이용하여 문을 여닫는 생활물품(냉장고, 전자렌지, 밥솥, 세탁기, 출입문 등)의 문 여닫음을 측정하거나, 수도의 물을 틀고 잠그는 행위(사용자의 수도 사용상태)를 측정하거나, 화장실 변기 착석, 물내림 정보를 측정하거나, 가스레인지의 켜고 끔(가스레인지 사용상태)을 측정하거나, 전등의 켜고 끔 등을 측정할 수 있으며, 사용자의 물품 사용상태를 판별하여 주변 협업단말에 해당 메시지를 전송할 수 있다.
사용자 식별 단말(40)은 생활물품(20)을 사용하는 사용자를 식별하기 위한 사용자 식별 정보를 생성할 수 있다. 사용자 식별 단말(40)은 사용자를 식별하는 식별 정보를 구비하며 사용자에 의해 손목시계, 벨트, 안경 등의 다양한 형태로 착용 가능한 착용형 단말, 사용자의 고유 생체 신호를 기반으로 사용자를 식별하는 생체신호 인지 단말 및 사용자의 이동에 따른 족압을 기반으로 사용자를 식별하는 족압 패드 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자 식별 단말(40)은 사용자 ID를 내장하고, 필요에 따라 사용자 ID를 비콘(beacon) 형태로 주변 협업 단말에 송신할 수 있으며, 사용자의 현재위치, 이동정보 및 생활용품 사용정보 등을 주변 단말로부터 수신하여 일상행동 내역을 저장 및 실시간 분석할 수 있다. 사용자 식별 단말(40)은 관리 단말(50)이 두개의 안테나를 통해 방사하는 LF 신호의 수신신호강도(RSSI; Received Signal Strength Intensity)를 이용하여 출입문(또는 단위 공간들 간의 경계)의 안과 밖을 구분하여 사용자의 위치를 인지하며, 관리 단말(50)이 설치된 감지지역 사이의 사용자 보행속도를 측정하여 기록할 수 있다.
또한, 사용자 식별 단말(40)은 내장 메모리에 기록되는 사용자의 일상 활동 정보(실내 위치, 생활물품 사용정보)를 분석할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 가스레인지를 켜 놓은 채 다른 공간으로 이동한다거나, 혹은 세면대의 물을 틀어 놓은 채 화장실을 나가는 행동이 사용자 식별 단말(착용형 단말)에 기록되었다면, 사용자 식별 단말(착용형 단말)은 이와 같은 부적절 행동을 인지할 수 있고 사용자에게 진동 및 디스플레이 알림을 주거나 주변 장치(스피커, 디스플레이 장치)를 통해 사용자에게 행동을 지시할 수 있다.
사용자 식별 단말(착용형 단말)은 알림을 받은 사용자가 다시 올바르게 행했는지, 아니면 알림을 받아도 부적절 행동을 개선하지 못했는지 판별하여 이 정보도 메모리에 기록할 수 있다. 장기적으로 사용자의 일상 활동 데이터, 보행속도, 기록된 부적절 행동과 개선 여부에 대한 정보는 사용자의 활동성, 치매증상 혹은 건망증의 정도를 판별하는 데 사용될 수 있다.
관리 단말(50)은 단위 공간에 설치되고, 단위 공간을 대표하여 각종 주변 단말과 통신을 할 수 있도록 제공될 수 있다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템을 구성하는 태그 단말과 관리 단말에 의해 사용자의 생활물품 사용정보를 얻은 과정을 나타낸 도면이다. 도 1 및 도 2를 참조하면, 태그 단말(30)은 생활물품에 부착되어 생활물품 사용시 센서의 측정 값을 분석하여 해당 물품의 상태를 판별할 수 있다(S31, S32, S33).
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템을 구성하는 태그 단말의 구성도이다. 도 1 내지 도 3을 참조하면, 태그 단말(30)은 하나 이상의 센서에 의해 생활물품의 사용 상태를 판단하기 위한 측정값을 생성하는 센서부(31), 센서부(31)의 동작을 제어하는 센서 제어부(32), 태그 단말(30)의 각 구성요소를 제어하는 메인 제어부(33), 센서부(31)의 측정값을 분석하여 물품의 상태를 분석하고 물품의 상태 변화를 판단하는 상태 분석부(34), 센서부(31)의 측정값, 물품의 상태 및 상태 변화를 저장하는 저장부(35) 및 관리 단말(50)과 통신을 위한 통신부(36)를 포함할 수 있다.
센서부(31)는 예를 들어, 기울기 측정부(31a), 가속도 측정부(31b), 온도 측정부(31c), 불꽃 측정부(31d), 주변광 측정부(31e) 등의 다양한 센서를 포함할 수 있으며, 기울기, 온도, 가속도, 불꽃, 주변광 등의 측정값을 분석하여 현재 태그 단말(30)이 부착된 생활물품의 사용 상태를 판단할 수 있다(S31, S32, S33). 측정된 생활용품의 사용 상태가 이전과 다른 경우(물품 상태가 변경된 경우), 태그 단말(30)은 인접한 관리 단말(50)에 물품 사용정보를 송신할 수 있다(S34, S35).
실시예에서, 분석 단말은 사용자 식별 단말(40)로 제공될 수 있다. 분석 단말은 관리 단말(50)로부터 송신된 물품 사용정보와 사용자 식별 정보 및 사용자의 실내 위치 정보를 기반으로 사용자의 일상 활동 정보 중에서 망각 행동과 오류 행동을 판별할 수 있다. 분석 단말은 사용자 식별 단말과 동일한 단말로 제공될 수도 있고, 사용자 식별 단말과 상이한 단말(예를 들어, 사용자 식별 단말 외의 스마트폰, 스마트워치, 스마트안경, 스마트패드, 노트북, 데스크탑 컴퓨터 등의 사용자 단말기)로 제공될 수도 있다. 분석 단말은 망각 행동 및 오류 행동을 기반으로 사용자의 증상을 상습 건망증, 경도인지장애 및 치매 중의 어느 하나로 분류하고, 사용자의 퇴행성 뇌질환의 심각도를 측정할 수 있다.
분석 단말은 사용자의 단위 공간들(예를 들어, 방, 거실, 부엌, 화장실 등) 간의 이동 속도, 단위 공간들 간의 이동 패턴, 생활물품들(20)에 대한 사용 빈도, 사용 시간 및 사용 실패 빈도를 기반으로 망각 행동 및 오류 행동을 분석할 수 있다. 분석 단말은 사용자의 생활물품들(20)에 대한 사용 실수 또는 망각 행동을 인식하는 경우, 사용 실수 또는 망각 행동에 대한 지시 알림 신호를 사용자 식별 단말로 전송할 수 있다. 분석 단말은 지시 알림 신호에 대한 사용자의 행동을 기반으로 사용자의 퇴행성 뇌질환의 심각도를 판단할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템을 구성하는 사용자 식별 단말의 구성도이다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템을 구성하는 관리 단말의 구성도이다. 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템을 구성하는 사용자 식별 단말 및 관리 단말의 동작을 설명하기 위한 개념도이다.
도 1 내지 도 6을 참조하면, 사용자 식별 단말(40)은 위치 인지부(41), 행동 분석부(42), 알림부(43), 메인 제어부(44), 저장부(45) 및 통신부(46)를 포함할 수 있다. 위치 인지부(41)는 사용자 식별 단말(40)의 위치(착용형 단말을 착용하는 사용자의 위치)를 인지할 수 있다. 실시예에서, 위치 인지부(41)는 관리 단말(50)로부터 송신된 저주파(LF; Low Frequency) 신호들을 기반으로 착용형 단말의 위치를 인지할 수 있다.
행동 분석부(42)는 관리 단말(50)로부터 수신한 생활물품 사용정보들(사용자의 일상 활동 정보)을 기반으로 사용자의 행동을 분석하고, 분석 결과를 기반으로 사용자의 치매, 건망증 등의 퇴행성 뇌질환 심각도를 판단할 수 있다. 사용자 식별 단말(40)은 사용자의 퇴행성 뇌질환 심각도를 판단하는 분석 단말로 제공될 수 있다.
알림부(43)는 사용자에게 생활물품 사용정보들, 사용자가 망각행동 또는 오류행동을 하였을 때 망각행동 또는 오류행동을 하였음을 알리고, 치매, 건망증 등의 퇴행성 뇌질환 심각도를 알리는 기능을 할 수 있다. 알림부(43)는 행동 분석부(42)에서 사용자의 부적절 행동을 판단하는 경우 사용자에게 적절한 알림(진동 또는 디스플레이)을 제공할 수 있다.
메인 제어부(44)는 사용자 식별 단말(40)의 각 구성요소를 제어하는 기능을 수행할 수 있다. 저장부(45)는 사용자의 생활물품 사용정보들, 망각행동이나 오류행동, 치매 건망증 등의 퇴행성 뇌질환 심각도 등을 저장할 수 있다. 저장부(45)는 관리 단말(50)로부터 수신한 생활물품 사용정보들과 측정한 현재 위치 정보를 해당 이벤트의 시간 정보와 함께 저장부에 기록할 수 있다. 통신부(46)는 태그 단말(30) 및 관리 단말(50)과 통신하는 기능을 할 수 있다.
관리 단말(50)은 태그 단말(30)로부터 물품 사용정보를 수신할 수 있다(S51). 또한, 관리 단말(50)은 주변에 스캔된 착용형 단말(사용자 식별 단말)이 있는 경우, 수집된 물품 사용정보들을 착용형 단말로 송신할 수 있다(S52, S53). 관리 단말(50)은 LF 송신부(51), 주변단말 스캔부(52), 제어부(53), 저장부(54) 및 통신부(55)를 포함할 수 있다. LF 송신부(51)는 사용자 식별 단말(40)의 위치 인식을 위한 저주파(LF; Low Frequency) 신호들을 송신할 수 있다. 주변단말 스캔부(52)는 관리 단말(50)의 주변에 존재하는 사용자 식별 단말(40)(착용형 단말)을 스캔할 수 있다. 제어부(53)는 관리 단말(50)의 각 구성요소를 제어하는 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 저장부(54)는 태그 단말(30)로부터 송신받은 생활물품 사용정보들, 주변에 존재하는 사용자 식별 단말(40)에 관한 정보 등을 저장할 수 있다. 통신부(55)는 태그 단말(30)로부터 생활물품 사용정보들을 수신하여 사용자 식별 단말(40)로 무선 송신하는 통신 기능을 수행할 수 있다.
LF 송신부(51)는 출입문의 실내(또는 단위 공간들 간의 경계 내부) 측에서 제1 저주파(LF; Low Frequency) 신호를 발생하는 제1 안테나(51b)와, 출입문의 실외(또는 단위 공간들 간의 경계 외부) 측에서 제2 저주파(LF; Low Frequency) 신호를 발생하는 제2 안테나(51a)를 구비할 수 있다. 사용자 식별 단말(40)은 제1 안테나(51b)로부터 수신되는 제1 저주파 신호의 수신신호강도와 제2 안테나(51a)로부터 수신되는 제2 저주파 신호의 수신신호강도를 비교하여 출입문(또는 단위 공간들 간의 경계)을 기준으로 사용자의 위치를 인지할 수 있다.
관리 단말(50)은 LF 송신기와 2개의 LF 안테나를 내장할 수 있다. 각 안테나는 고유의 위치 정보를 담아 주기적으로 LF 신호를 송신할 수 있다. 사용자 식별 단말(40)은 관리 단말(50)의 두 LF 안테나에서 송신하는 LF 신호를 받아 RSSI 값을 비교하여 관리 단말(50)이 설치된 출입문의 안쪽 또는 바깥쪽임을 인지할 수 있다. 출입문 내부에 위치하고 있는 출입자 A가 착용한 착용형 단말은 관리 단말(50)의 두 안테나로부터 받는 LF 신호 중에서 상대적으로 거리가 가까운 내부 안테나로부터 받는 LF 신호의 RSSI 값이 더 크다는 것을 인지할 수 있다. 따라서 출입자 A가 출입문의 안쪽 공간에 있다는 것을 판단할 수 있다.
즉, 제1 안테나(51b)로부터 수신된 제1 저주파 신호의 수신신호강도가 제2 안테나(51a)로부터 수신된 제2 저주파 신호의 수신신호강도 보다 큰 값으로 측정되는 경우, 사용자가 출입문을 기준으로 실내(또는 단위 공간들 간의 경계 내부)에 위치한 것으로 인지할 수 있다. 반대로, 제2 안테나(51a)로부터 수신된 제2 저주파 신호의 수신신호강도가 제1 안테나(51b)로부터 수신된 제1 저주파 신호의 수신신호강도 보다 큰 값으로 측정되는 경우, 사용자가 출입문을 기준으로 실외(또는 단위 공간들 간의 경계 외부)에 위치한 것으로 인지할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 방법의 순서도이다. 먼저, 사용자의 거주 영역 내에 배치된 다수의 생활물품(20)에 각각 마련된 태그 단말(30)에 의해 사용자의 생활물품(20)에 대한 물품 사용정보를 감지하고(S10), 사용자 식별 단말(40)에 의해 생활물품(20)을 사용하는 사용자를 식별하기 위한 사용자 식별 정보를 생성한다(S20).
태그 단말(30)에 의해 사용자의 생활물품(20)에 대한 물품 사용정보는 관리 단말(50) 및 사용자 식별 단말(40)로 전송될 수 있다. 관리 단말(50)에 의해 수집된 물품 사용정보와 사용자 식별 단말(40)에 의해 수집된 사용자 식별 정보 및 사용자의 실내 위치정보를 기반으로, 분석 단말(또는 사용자 식별 단말)에 의해 사용자의 일상 활동 정보 중에서 망각 행동과 오류 행동을 판별하고, 망각 행동 및 오류 행동을 기반으로 사용자의 증상을 상습 건망증, 경도인지장애 및 치매 중의 어느 하나로 분류하고, 망각 행동 및 오류 행동을 기반으로 사용자의 퇴행성 뇌질환의 심각도를 측정할 수 있다(S30, S40).
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 방법을 설명하기 위한 예시도이다. 도 8은 사용자 식별 단말이 사용자의 일상 활동 데이터를 기반으로 사용자의 부적절(망각) 행동을 파악하는 시퀀스의 예를 나타낸 것이다. 도 1 및 도 8을 참조하면, 화장실이라는 단위 공간에서 태그 단말(30), 관리 단말(50) 및 사용자 식별 단말(40)은 자율군집 및 협업하여 사용자의 화장실 내 물품 사용정보를 측정 및 수집할 수 있다. 사용자가 수도꼭지에서 물을 틀었다는 행동은 기록되어 있지만, 수도꼭지 물을 잠갔다는 행동이 기록되지 않은 상태에서 화장실 퇴장 행동이 나타나면 분석 단말은 이를 부적절(망각) 행동으로 파악할 수 있다.
도 9는 도 7의 단계 S40의 순서도이다. 도 1 및 도 9를 참조하면, 사용자의 생활물품들(20)에 대한 사용 실수 또는 망각 행동이 인식되면, 사용자 식별 단말(40)에 의해 사용 실수 또는 망각 행동에 대한 지시 알림 신호를 발생할 수 있다(S41). 분석 단말은 지시 알림 신호에 대한 사용자의 행동을 기반으로 사용자의 퇴행성 뇌질환의 심각도를 판단할 수 있다. 이때 분석 단말은 지시 알림 신호에 대한 사용자의 행동은 태그 단말(40) 및 관리 단말(50)에 의해 수집되어 전송된 생활물품 사용 정보를 기반으로 판단할 수 있다.
분석 단말은 사용자의 단위 공간들 간의 이동 속도, 단위 공간들 간의 이동 패턴, 생활물품들(20)에 대한 사용 빈도, 사용 시간 및 사용 실패 빈도를 기반으로 망각 행동 및 오류 행동을 분석할 수 있다. 분석 단말은 단위 공간에서 단위 공간으로 이동에 소요되는 시간(예를 들어, 안방에서 화장실까지 가는데 걸리는 시간), 특정 단위 공간 또는 구조물 사용횟수 및 시간(예를 들어, 변기 사용횟수, 쇼파에 있는 시간) 또는 각종 가전 제품 및 구조물 사용 성공 및 실패 횟수 등을 실시간 측정하고 기록할 수 있다.
분석 단말은 장기간 측정 기록된 사용자의 일상 행동을 분석하여 사용자의 활동성, 퇴행성 뇌질환의 종류, 심각도, 병증의 진행 추이 등을 판정할 수 있으며, 생활 중 실시간으로 발생하는 오류 행동 또는 망각 행동(수도꼭지를 잠그지 않은 행위, 대소변 후 물 내리지 않은 행위 등)을 실시간 분석하여 인지 및 통보할 수 있으며, 사용자의 행동 특성을 파악하여 부적절 행동을 알리는 코칭(Coaching) 서비스를 제공할 수 있다.
본 발명의 실시예에 의하면, 사용자가 간편하게 착용형 단말을 소지하거나 스마트 족압패드 등을 밟고 지나가는 행동에 의해 사용자가 누구인지를 식별하고, 특정 단위공간(부엌, 화장실 등)에서 가스레인지, 세면대, 변기 등의 물품 사용정보와 실내 위치와 같은 일상 활동 데이터를 실시간으로 측정할 수 있으며, 수집한 일상 활동 데이터의 조합으로 사용자가 가스레인지의 불을 끄지 않고 다른 공간으로 이동했거나, 세면대 물을 잠그지 않고 화장실을 나오는 것과 같은 부적절 행동을 다수 단말들간 자율군집협업을 통해 판단하여, 사용자가 착용 중인 단말 또는 주변 단말을 통해 사용자에게 알림을 줄 수 있다.
또한, 알림을 받은 사용자가 그 알림에 대응하는 일을 제대로 수행했는지를 여부를 판단 및 기록하고, 장기적으로 수집된 사용자의 일상 활동 데이터를 기반으로, 사용자의 공간 사이의 이동속도, 실수 또는 망각 행동 빈도 및 알림신호에 대한 정확한 반응 여부 등을 분석하고, 장기간 수집된 실내 공간이동에 소요되는 시간 정보를 분석하여 사용자의 보행속도의 변화를 파악하여 부상으로부터의 회복, 활동성 등을 수치화하여 제공할 수 있으며, 사용자의 활동성, 건망증, 혹은 치매 증상의 정도 및 병증의 진행추이를 파악할 수 있다. 또한 사용자가 주로 망각하는 일(거주환경에서 사용자가 주로 망각 또는 오류 행동하는 일)에 대해서는 반복적인 알림을 통하여 행동 개선을 유도하고, 위험 상황을 사전에 예방할 수 있도록 맞춤형 코칭 서비스도 제공할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 방법 중 적어도 일부는 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 SRAM(Static RAM), DRAM(Dynamic RAM), SDRAM(Synchronous DRAM) 등과 같은 휘발성 메모리, ROM(Read Only Memory), PROM(Programmable ROM), EPROM(Electrically Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM), 플래시 메모리 장치, PRAM(Phase-change RAM), MRAM(Magnetic RAM), RRAM(Resistive RAM), FRAM(Ferroelectric RAM)과 같은 불휘발성 메모리, 플로피 디스크, 하드 디스크 또는 광학적 판독 매체 예를 들어 시디롬, 디브이디 등과 같은 형태의 저장매체일 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다.
이상의 실시예들은 본 발명의 이해를 돕기 위하여 제시된 것으로, 본 발명의 범위를 제한하지 않으며, 이로부터 다양한 변형 가능한 실시예들도 본 발명의 범위에 속하는 것임을 이해하여야 한다. 본 발명의 기술적 보호범위는 청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이며, 본 발명의 기술적 보호범위는 청구범위의 문언적 기재 그 자체로 한정되는 것이 아니라 실질적으로는 기술적 가치가 균등한 범주의 발명까지 미치는 것임을 이해하여야 한다.
10: 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템
20: 생활물품
30: 태그 단말
40: 사용자 식별 단말
50: 관리 단말

Claims (15)

  1. 사용자의 거주 영역 내에 배치된 생활물품들에 각각 마련되고, 상기 사용자의 생활물품에 대한 물품 사용정보를 감지하는 태그 단말;
    상기 생활물품을 사용하는 사용자를 식별하기 위한 사용자 식별 정보를 생성하는 사용자 식별 단말;
    상기 사용자의 거주 영역 내의 단위 공간 별로 마련되고, 상기 단위 공간 내의 하나 이상의 상기 태그 단말로부터 물품 사용정보를 수집하는 관리 단말; 및
    상기 물품 사용정보와 상기 사용자 식별 정보 및 상기 사용자의 실내 위치정보를 기반으로 상기 사용자의 일상 활동 정보 중에서 망각 행동과 오류 행동을 판별하는 분석 단말을 포함하되,
    상기 관리 단말은,
    상기 사용자의 거주 영역의 출입문의 실내 측 또는 단위 공간들 간의 경계선 내측에서 제1 저주파(LF; Low Frequency) 신호를 발생하는 제1 안테나와, 상기 출입문의 실외 측 또는 상기 단위 공간들 간의 경계선 외측에서 제2 저주파(LF; Low Frequency) 신호를 발생하는 제2 안테나를 구비하는,
    사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 분석 단말은,
    상기 망각 행동 및 오류 행동을 기반으로 상기 사용자의 증상을 상습 건망증, 경도인지장애 및 치매 중의 어느 하나로 분류하고, 상기 망각 행동 및 오류 행동을 기반으로 상기 사용자의 퇴행성 뇌질환의 심각도를 측정하도록 구성되는,
    사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 분석 단말은,
    상기 사용자의 단위 공간들 간의 이동 속도, 상기 단위 공간들 간의 이동 패턴, 상기 생활물품들에 대한 사용 빈도, 사용 시간 및 사용 실패 빈도를 기반으로 상기 망각 행동 및 오류 행동을 분석하도록 구성되는,
    사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 분석 단말은,
    상기 사용자의 상기 생활물품들에 대한 사용 실수 또는 망각 행동을 인식하는 경우, 상기 사용 실수 또는 상기 망각 행동에 대한 지시 알림 신호를 상기 사용자 식별 단말을 통해 통지하고, 상기 지시 알림 신호에 대한 상기 사용자의 행동을 기반으로 상기 사용자의 퇴행성 뇌질환의 심각도를 판단하도록 구성되는,
    사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 식별 단말은,
    상기 사용자가 착용 가능하고 상기 사용자를 식별하는 식별 정보를 구비하는 착용형 단말, 상기 사용자의 고유 생체 신호를 기반으로 상기 사용자를 식별하는 생체신호 인지 단말 및 상기 사용자의 이동에 따른 족압을 기반으로 상기 사용자를 식별하는 족압 패드 중의 적어도 하나를 포함하는,
    사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 착용형 단말은,
    상기 제1 안테나로부터 수신되는 제1 저주파 신호의 수신신호강도와 상기 제2 안테나로부터 수신되는 제2 저주파 신호의 수신신호강도를 비교하여 상기 출입문 또는 상기 단위 공간들 간의 경계선을 기준으로 상기 사용자의 위치를 인지하도록 구성되는,
    사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 태그 단말은 가속도, 기울기, 온도, 불꽃 및 주변광 중의 적어도 하나를 측정하여 상기 생활물품의 사용 상태를 판단하도록 구성되는,
    사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 시스템.
  8. 사용자의 거주 영역 내에 배치된 생활물품들에 각각 마련된 태그 단말에 의해, 상기 사용자의 생활물품에 대한 물품 사용정보를 감지하는 단계;
    사용자 식별 단말에 의해, 상기 생활물품을 사용하는 사용자를 식별하기 위한 사용자 식별 정보를 생성하는 단계;
    상기 거주 영역 내의 단위 공간 별로 마련된 관리 단말에 의해, 상기 단위 공간 내의 하나 이상의 상기 태그 단말로부터 물품 사용정보를 수집하는 단계; 및
    분석 단말에 의해, 상기 물품 사용정보와 상기 사용자 식별 정보 및 상기 사용자의 실내 위치정보를 기반으로 상기 사용자의 일상 활동 중에서 망각 행동과 오류 행동을 판별하는 단계를 포함하되,
    상기 관리 단말은,
    상기 사용자의 거주 영역의 출입문의 실내 측 또는 단위 공간들 간의 경계선 내측에서 제1 저주파(LF; Low Frequency) 신호를 발생하는 제1 안테나와, 상기 출입문의 실외 측 또는 상기 단위 공간들 간의 경계선 외측에서 제2 저주파(LF; Low Frequency) 신호를 발생하는 제2 안테나를 구비하고,
    상기 망각 행동과 오류 행동을 판별하는 단계는,
    상기 제1 안테나로부터 수신되는 제1 저주파 신호의 수신신호강도와 상기 제2 안테나로부터 수신되는 제2 저주파 신호의 수신신호강도를 비교하여 상기 출입문 또는 상기 단위 공간들 간의 경계선을 기준으로 상기 사용자의 위치를 인지하는 단계를 포함하는,
    사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 분석 단말에 의해, 상기 망각 행동 및 오류 행동을 기반으로 상기 사용자의 증상을 상습 건망증, 경도인지장애 및 치매 중의 어느 하나로 분류하는 단계; 및
    상기 분석 단말에 의해, 상기 망각 행동 및 오류 행동을 기반으로 상기 사용자의 퇴행성 뇌질환의 심각도를 측정하는 단계를 더 포함하는,
    사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 퇴행성 뇌질환의 심각도를 측정하는 단계는,
    상기 사용자의 상기 생활물품들에 대한 사용 실수 또는 망각 행동을 인식하는 경우, 상기 사용 실수 또는 상기 망각 행동에 대한 지시 알림 신호를 상기 사용자 식별 단말에 의해 발생하는 단계; 및
    상기 지시 알림 신호에 대한 상기 사용자의 행동을 기반으로 상기 사용자의 상기 퇴행성 뇌질환의 심각도를 판단하는 단계를 포함하는,
    사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 망각 행동과 오류 행동을 판별하는 단계는, 상기 사용자의 단위 공간들 간의 이동 속도, 상기 단위 공간들 간의 이동 패턴, 상기 생활물품들에 대한 사용 빈도, 사용 시간 및 사용 실패 빈도를 기반으로 상기 망각 행동 및 오류 행동을 분석하는 단계를 포함하는,
    사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 사용자 식별 단말은 상기 사용자가 착용 가능하고 상기 사용자를 식별하는 식별 정보를 구비하는 착용형 단말을 포함하고,
    상기 망각 행동과 오류 행동을 판별하는 단계는,
    상기 사용자의 위치를 기반으로 상기 사용자의 단위 공간들 간의 이동 속도, 상기 단위 공간들 간의 이동 패턴, 상기 생활물품들에 대한 사용 빈도, 사용 시간 및 사용 실패 빈도를 측정하는 단계를 더 포함하는,
    사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 방법.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 물품 사용정보를 감지하는 단계는,
    상기 태그 단말에 의해 가속도, 기울기, 온도, 불꽃 및 주변광 중의 적어도 하나를 측정하여 상기 생활물품의 사용 상태를 판단하는 단계를 포함하는,
    사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 방법.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 물품 사용정보를 수집하는 단계는,
    상기 관리 단말이 상기 관리 단말 주변의 사용자 식별 단말을 스캔하는 단계; 및
    상기 관리 단말이 상기 단위 공간 내의 태그 단말로부터 수집한 상기 물품 사용정보를 스캔된 사용자 식별 단말로 송신하는 단계를 포함하는,
    사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 방법.
  15. 제8항 내지 제14항 중 어느 한 항에 기재된 사용자 망각행동 및 오류행동 수집 및 분석 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101627617B1 (ko) * 2014-12-02 2016-06-08 세종대학교산학협력단 Rf 레이더를 이용한 위치 탐색 시스템 및 그 방법

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101168156B1 (ko) * 2008-12-08 2012-07-24 한국전자통신연구원 일상 생활 검출용 휴대 장치 및 시스템
KR101982404B1 (ko) * 2017-10-30 2019-05-24 이화여자대학교 산학협력단 비콘 기반 환자 모니터링 방법 및 모니터링 시스템
KR102439807B1 (ko) * 2017-11-16 2022-09-02 경희대학교 산학협력단 치매 환자 관리 방법 및 그 시스템

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101627617B1 (ko) * 2014-12-02 2016-06-08 세종대학교산학협력단 Rf 레이더를 이용한 위치 탐색 시스템 및 그 방법

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