KR102387151B1 - 사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템 및 그의 동작 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 사용자의 호흡 및 자세에 따라 모션베드 매트리스의 각도를 조절하고 매트리스를 수평방향으로 미세하게 왕복 운동시켜 수면장애 및 하체의 혈액순환 장애를 개선하는 사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템 및 그의 동작 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시 예에 사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템은, 모션베드 구동 장치 및 원격 제어 장치를 포함하고, 모션베드 구동 장치는, 제1 지지부 및 제3 지지부의 각도를, 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 수행하는 제1 구동부와, 하부 프레임을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상부 프레임을 거쳐 매트리스로 전달하는 제2 구동부와, 제1 지지부 내지 제4 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력과 매트리스 하중 압력이 유지되는 시간을 감지하여, 사용자의 움직임 정보로서 사용자가 수면을 위해 매트리스 상에 누운 제1 자세를 판단하는 제1 판단부와, 제1 자세의 판단 신호에 대응하여, 원격 제어 장치로부터 수신한 사용자의 호흡 녹음 신호에 대한 분석을 통하여, 사용자의 수면 장애 구간을 검출하는 검출부와, 사용자의 수면 장애 구간 동안, 제1 구동부 및 제2 구동부의 동작을 개시하는 제1 제어부를 포함할 수 있다.

Description

사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템 및 그의 동작 방법{USER CUSTOMIZED MOTION BED OPERATING SYSTEM AND OPERATING METHOD THEREOF}

본 발명은 사용자의 호흡 및 자세에 따라 모션베드 매트리스의 각도를 조절하고 매트리스를 수평방향으로 미세하게 왕복 운동시켜 수면장애 및 하체의 혈액순환 장애를 개선하는 사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템 및 그의 동작 방법에 관한 것이다.

사람은 통상 삶의 1/3 가량을 잠을 자는데 소비하고 있으며, 이는 하루를 기준으로 약 8시간 정도의 수면을 취하는 것으로 볼 수 있다. 바람직한 수면은 건강을 유지할 수 있는 가장 기본적인 방법이 될 수 있다. 최근 현대인들의 많은 활동량과 스트레스 등으로 인해 수면장애를 갖는 사람들이 급증하고 있다. 수면장애를 갖는 사람들은 보통 불면증, 수면 중 호흡장애, 기면증, 하지불안증후군 등 두 가지 이상의 장애를 가지며, 이로 인해 일상생활과 더불어 내과적, 신경과적, 정신과적 질환이 악화되거나 심근경색증, 뇌졸중 등의 심각한 병으로 이어질 수 있다.

전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.

본 발명의 일 과제는, 사용자의 호흡 신호 검출에 대응하여 모션베드 매트리스의 각도를 조절하고 매트리스를 수평방향으로 미세하게 왕복 운동시켜 코골이 및/또는 무호흡을 포함하는 수면장애를 개선하는데 있다.

본 발명의 일 과제는, 사용자의 자세의 판단 신호로부터 하체 혈액순환 장애를 판단하고 모션베드 매트리스의 각도를 조절하여 다리부위를 경사지게 받쳐주어 다리에 혈액순환을 원활하게 함으로써, 다리의 저림 및 부종을 해소하여 다리의 피로 및 통증을 해소하는 데 있다.

본 발명의 일 과제는, 인공지능을 기반으로 심층신경망 모델을 이용하여 사용자의 호흡 및/또는 자세에 따라 모션베드를 구동하여 사용자 맞춤형 모션베드를 제공하는데 있다.

본 발명의 일 과제는, 수면자의 호흡 신호와 같은 사용자의 고유 정보를 원격 제어 장치에 녹음 및 저장하여 모션베드로 전송함으로써, 사용자 맞춤형모션베드 구동을 위해 사용자 정보를 외부 서버 또는 사용자 단말기로 유출시키지 않고 보존한 상태로 모션베드를 구동시켜 사용자의 사생활을 보호하는데 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템은, 하부 프레임과, 상부에 매트리스가 구비되고 각도가 조절되도록 하는 모션 지지부가 구비되고, 하부 프레임에 수평 왕복운동이 가능하게 결합되는 상부 프레임을 포함하며, 모션 지지부는 사용자의 상체와, 둔부와, 허벅지와, 종아리를 각각 지지하는 제1 지지부 내지 제4 지지부가 서로 유기적으로 연결된 모션베드 구동 장치와, 모션베드 구동 장치와 통신을 통하여 모션베드 구동 장치의 동작을 제어하고, 사용자의 호흡 신호를 녹음하는 원격 제어 장치를 포함하고, 모션베드 구동 장치는, 사용자의 상체를 지지하는 제1 지지부 및 사용자의 허벅지를 지지하는 제3 지지부에 대한 각도를, 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 수행하는 제1 구동부와, 하부 프레임을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상부 프레임을 거쳐 매트리스로 전달하는 제2 구동부와, 제1 지지부 내지 제4 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력과 매트리스 하중 압력이 유지되는 시간을 감지하여, 사용자의 움직임 정보로서 사용자가 수면을 위해 매트리스 상에 누운 제1 자세를 판단하는 제1 판단부와, 제1 자세의 판단 신호에 대응하여, 원격 제어 장치로부터 수신한 사용자의 호흡 녹음 신호에 대한 분석을 통하여, 사용자의 수면 장애 구간을 검출하는 검출부와, 사용자의 수면 장애 구간 동안, 제1 구동부 및 제2 구동부의 동작을 개시하는 제1 제어부를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템의 동작 방법은, 하부 프레임과, 상부에 매트리스가 구비되고 각도가 조절되도록 하는 모션 지지부가 구비되고, 하부 프레임에 수평 왕복운동이 가능하게 결합되는 상부 프레임을 포함하며, 모션 지지부는 사용자의 상체와, 둔부와, 허벅지와, 종아리를 각각 지지하는 제1 지지부 내지 제4 지지부가 서로 유기적으로 연결된 모션베드 구동 장치와, 모션베드 구동 장치와 통신을 통하여 모션베드 구동 장치의 동작을 제어하고, 사용자의 호흡 신호를 녹음하는 원격 제어 장치를 포함하는 사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템의 동작 방법으로서, 모션베드 구동 장치가, 제1 지지부 내지 제4 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력과 매트리스 하중 압력이 유지되는 시간을 감지하여, 사용자의 움직임 정보로서 사용자가 수면을 위해 매트리스 상에 누운 제1 자세를 판단하는 단계와, 모션베드 구동 장치가, 제1 자세의 판단 신호에 대응하여, 원격 제어 장치로부터 수신한 사용자의 호흡 녹음 신호에 대한 분석을 통하여, 사용자의 수면 장애 구간을 검출하는 단계와, 모션베드 구동 장치가, 사용자의 수면 장애 구간 동안, 사용자의 상체를 지지하는 제1 지지부 및 사용자의 허벅지를 지지하는 제3 지지부에 대한 각도를, 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 수행하고, 하부 프레임을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상부 프레임을 거쳐 매트리스로 전달하는 단계를 포함할 수 있다.

이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체가 더 제공될 수 있다.

전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.

본 발명에 의하면, 사용자의 호흡 신호 검출에 대응하여 모션베드 매트리스의 각도를 조절하고 매트리스를 수평방향으로 미세하게 왕복 운동시켜 코골이 및/또는 무호흡을 포함하는 수면장애를 개선할 수 있다.

또한, 사용자의 자세의 판단 신호로부터 하체 혈액순환 장애를 판단하고 모션베드 매트리스의 각도를 조절하여 다리부위를 경사지게 받쳐주어 다리에 혈액순환을 원활하게 함으로써, 다리의 저림 및 부종을 해소하여 다리의 피로 및 통증을 해소할 수 있다.

또한, 인공지능을 기반으로 심층신경망 모델을 이용하여 사용자의 호흡 및/또는 자세에 따라 모션베드를 구동하여 사용자 맞춤형 모션베드를 제공할 수 있다.

또한, 수면자의 호흡 신호와 같은 사용자의 고유 정보를 원격 제어 장치에 녹음 및 저장하여 모션베드로 전송함으로써, 사용자 맞춤형모션베드 구동을 위해 사용자 정보를 외부 서버 또는 사용자 단말기로 유출시키지 않고 보존한 상태로 모션베드를 구동시켜 사용자의 사생활을 보호할 수 있다.

또한, 모션베드 자체는 대량 생산된 획일적인 제품이지만, 사용자는 모션베드를 개인화된 침대로 인식함으로써 사용자의 모션베드 만족도를 향상시킬 수 있다.

본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 도면이다.
도 2는 도 1의 사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템 중 모션베드 구동 장치의 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 블록도이다.
도 3 내지 도 5는 본 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 모션베드 구동 예시도이다.
도 6은 본 실시 예에 따른 모션베드 구동 장치의 구동을 위한 심층신경망 모델을 설명하는 도면이다.
도 7은 도 1의 사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템 중 원격 제어 장치의 외관도이다.
도 8은 도 1의 사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템 중 원격 제어 장치의 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 블록도이다.
도 9는 본 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10은 다른 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 설명되는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 아래에서 제시되는 실시 예들로 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 아래에 제시되는 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

이하, 본 발명에 따른 실시 예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

도 1은 본 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 도면이다. 도 1을 참조하면 모션베드 구동 시스템(1)은 모션베드(100)와, 모션베드(100)에 구비된 모션베드 구동 장치(200)와, 모션베드 구동 장치(200)와 신호를 송수신하는 리모컨으로서의 원격 제어 장치(300)를 포함할 수 있다.

본 실시 예에서 모션베드(100)는 상부 프레임(111), 하부 프레임(112), 매트리스(120) 및 제1 지지부(131) 내지 제4 지지부(134)를 포함하는 모션 지지부(130)를 포함할 수 있다.

본 실시 예에서 모션베드(100)는 하부 프레임(112)과, 상부에 매트리스(120)가 구비되거나 또는 다수 개로 분할되어 서로 각도가 조절되도록 된 모션 지지부(130)가 구비되고 하부 프레임(112)에 수평 왕복운동이 가능하게 결합되는 상부 프레임(111)을 포함할 수 있다.

모션베드(100)는 상부 프레임(111)의 왕복운동을 지지하고 안내하도록 하부 프레임(112)에 서로 같은 방향으로 각각 구비되는 안내 지지부재들(미도시) 및 상부 프레임(111)의 저면에 각각 구비되어 안내 지지부재들에 결합되어 안내되기 위한 각각의 안내 로울러들(미도시)로 이루어진 안내부(미도시)를 포함할 수 있다. 여기서 안내 지지부재는, 하부 프레임(112)의 양쪽 외측면에 쌍을 이루어 각각 설치되고, 하단부는 안내 로울러를 안내하기 위한 안내홈이 형성되도록 수평으로 절곡된 후 수직으로 절곡되며, 안내홈의 양쪽 끝부분에는 안내 로울러의 이탈을 방지하고 충격을 완충하기 위한 완충수단이 설치될 수 있다. 안내홈의 양쪽 상면에 장볼트에 의해 각각 수직으로 설치되어 안내 로울러의 충격을 완충하기 위한 한 쌍의 완충재(미도시) 및 각 완충재의 상단을 서로 연결하기 위한 연결편(미도시)으로 이루어질 수 있다. 연결편은, 안내 로울러가 상향으로 유동되지 않도록, 안내 로울러의 상부와 안내 로울러의 로울러 브라켓 사이를 관통하여 양단이 완충재의 상면에 결합되어 안내 로울러가 로울러 브라켓과 연결편 사이에 위치할 수 있다.

모션베드(100)는 하부 프레임(112)의 중간부 양쪽에 서로 거리를 유지하여 각각 설치되는 구동체(미도시) 및 피동체(미도시)와, 구동체의 구동축과 피동체의 피동축이 동시에 회전되도록 구동축과 피동축을 연결하여 동력을 전달하기 위한 연결부재를 포함하는 구동부(미도시)를 포함할 수 있다. 구동축과 피동축에는 기어홈을 갖는 풀리가 각각 설치되고, 연결부재는, 양쪽의 풀리를 유격없이 연결하여 동력이 전달되도록 하기 위한 기어형 벨트로 구성될 수 있다.

모션베드(100)는 구동축과 피동축의 동시 회전 시에 구동축과 피동축이 상부 프레임(111)의 양쪽을 동시에 당기고 밀어 상부 프레임(111)이 안내부에 안내되어 수평방향으로 왕복 운동하도록, 구동축과 상부 프레임(111)의 한쪽을 다관절 구조의 구동측 연결로드로 연결하고, 피동축과 상부 프레임(111)의 반대쪽을 다관절 구조의 피동측 연결로드로 연결하는 연결부(미도시)를 포함할 수 있다.

연결부는, 일단이 구동축에 결합된 제1 로드(미도시)와, 제1 로드의 타단에 일단이 수평회전 가능하게 축 결합되는 제1 요크(미도시)와, 제1 요크에 상,하부로 회동 가능하게 일단이 축 결합되는 구동측 연결로드(미도시)와, 일단이 구동측 연결로드의 타단에 체결되어 결합되고 타단은 상부 프레임에 고정되는 제1 연결용 브라켓(미도시)에 연결되어 구동측 연결로드가 상,하 좌,우로 움직이도록 하기 위한 제1 볼 죠인트로 이루어진 구동측 연결부(미도시) 및 일단이 피동축에 결합된 제2 로드(미도시)와, 제2 로드의 타단에 일단이 수평회전 가능하게 축 결합되는 제2 요크(미도시)와, 제2 요크에 상,하부로 회동 가능하게 일단이 축 결합되는 피동측 연결로드(미도시)와, 일단이 피동측 연결로드의 타단에 체결되어 결합되고 타단은 상부 프레임에 고정되는 제2 연결용 브라켓에 연결되어 피동측 연결로드가 상,하 좌,우로 움직이도록 하기 위한 제2 볼 죠인트(미도시)로 이루어진 피동측 연결부(미도시)로 구성될 수 있다.

제1 볼 죠인트는, 타단에 구형 결합공이 형성된 제1 볼 연결구와, 중간에 형성된 구형 결합부가 구형 결합공에 결합되고 상,하단부는 제1 연결용 브라켓에 고정되는 제1 볼 지지구로 이루어지고, 제2 볼 죠인트는, 타단에 구형 결합공이 형성된 제2 볼 연결구와, 중간에 형성된 구형 결합부가 구형 결합공에 결합되고 상,하단부는 제2 연결용 브라켓에 고정되는 제2 볼 지지구로 이루어질 수 있다.

제1 요크와 구동측 연결로드의 일단 양쪽 사이, 그리고 제2 요크와 피동측 연결로드의 일단 양쪽 사이에는, 마찰 및 작동 소음을 방지하고, 유격 발생을 방지하도록 탄성체로 된 와셔(미도시)가 각각 설치될 수 있다.

구동부는, 제1 로드와 구동측 연결로드가 일직선상에 위치할 때 구동체가 정지되도록 하기 위한 로드위치 감지센서(미도시)를 구비하되, 로드위치 감지센서는 제1 로드의 타단부에 마련되는 마그네틱 및 제1 로드의 회전으로 제1 로드와 구동측 연결로드가 일직선을 이룰 때 마그네틱의 자력을 감지하여 구동체가 정지되도록 하부 프레임(112)에 설치되는 마그네틱 감지센서(미도시)를 포함하여 구성될 수 있다.

구동부는, 모션베드 구동 장치(200)에 의해 구동체의 작동으로 상부 프레임이 수평방향으로 왕복 운동을 입력된 설정 시간동안만 작동한 후 정지할 수 있다. 구동부는, 모션베드 구동 장치(200)에 의해 구동축의 회전속도를 제어하여 상부 프레임의 왕복 이동속도를 조절하도록 구성될 수 있다.

하부 프레임(112)의 중간부에는, 연결부재의 장력을 조절하기 위한 장력 조절기(미도시)가 설치되되, 장력 조절기는, 하부 프레임에 장공을 구비하여 설치되는 장력조절 브라켓(미도시) 및 장공에 위치 조절이 가능하도록 결합되고, 연결부재의 내측면에 지지되는 장력조절용 풀리(미도시)로 구성될 수 있다.

모션 지지부(130)는, 둔부 지지부로서의 제2 지지부(132)를 기준으로, 제2 지지부(132)의 한쪽에는 상체 지지부로서의 제1 지지부(131)가 회동 가능하게 축 결합되고, 반대쪽에는 허벅지 지지부로서의 제3 지지부(133)와 종아리 지지부로서의 제4 지지부(134)가 연이어 회동가능하게 축 결합되어 지지 프레임(미도시)에 구비될 수 있다. 지지 프레임의 저면에는 제1 지지부(131)를 밀거나 당겨 각도를 조절하기 위한 상체 각도 조절용 엑츄에이터(미도시)와, 제3 지지부(133)를 밀거나 당겨 허벅지 지지부와 종아리 지지부의 각도를 조절하기 위한 하체 각도 조절용 엑츄에이터(미도시)로 이루어진 각도조절용 구동부로 구성되어, 사용자의 상체와 하체 각도를 선택적으로 조절할 수 있다. 이하, 모션베드(100)의 상세한 구성은 동출원인의 등록특허 제10-2090633호를 참조할 수 있다.

모션베드 구동 장치(200)는 모션베드(100)의 동작을 제어할 수 있다. 모션베드 구동 장치(200)는 제1 지지부(131) 내지 제4 지지부(134)에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력과 매트리스 하중 압력이 유지되는 시간을 감지하여, 사용자의 움직임 정보로서 사용자가 수면을 위해 매트리스(120) 상에 누운 제1 자세를 판단할 수 있다.

모션베드 구동 장치(200)는 제1 자세의 판단 신호에 대응하여 원격 제어 장치(300)로부터 수신한 사용자의 호흡 녹음 신호에 대한 분석을 통하여, 사용자의 수면 장애 구간을 검출할 수 있다. 모션베드 구동 장치(200)는 사용자의 호흡 녹음 신호로부터 호흡 신호의 크기가 기설정된 시간 이상 제1 기준값 이하인 구간을 무호흡 신호의 구간으로 검출할 수 있다. 모션베드 구동 장치(200)는 사용자의 호흡 녹음 신호로부터 호흡 신호의 크기가 제2 기준값을 초과하는 구간을 코골이 신호의 구간으로 검출할 수 있다.

모션베드 구동 장치(200)는 사용자의 수면 장애 구간 동안, 제1 지지부(131) 및 제3 지지부(133)에 대한 각도를, 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 수행하고, 하부 프레임(112)을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상부 프레임(111)을 거쳐 매트리스(120)로 전달할 수 있다. 여기서 모션베드 구동 장치(200)는 수평방향의 왕복운동의 정도 또는 세기를 조절할 수 있다.

모션베드 구동 장치(200)는 매트리스(120) 상에 누운 사용자의 생체 신호를 감지하여 사용자의 수면 장애 유지 또는 수면 장애 종료를 판단할 수 있다. 모션베드 구동 장치(200)는 사용자의 심박수를 심박수 감지부로 감지하여 심박수가 1분당 60 - 70회 사이이거나, 사용자의 뇌파를 뇌파 감지부로 감지하여 세타파와 델타파가 주기적으로 나타나는 경우 안정적인 수면 상태 즉, 수면 장애 종료를 판단할 수 있다.

모션베드 구동 장치(200)는 사용자의 수면 장애 유지 신호에 대응하여 제1 지지부 및 제3 지지부에 대한 각도를, 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 수행하고, 하부 프레임(112)을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상부 프레임(111)을 거쳐 매트리스(120)로 전달하는 구동을 유지할 수 있다.

모션베드 구동 장치(200)는 사용자의 수면 장애 종료 신호에 대응하여 제1 지지부 및 제3 지지부에 대한 각도를, 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 수행하고, 하부 프레임(112)을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상부 프레임(111)을 거쳐 매트리스(120)로 전달하는 구동의 유지를 종료할 수 있다.

모션베드 구동 장치(200)는 제1 지지부(131) 내지 제4 지지부(134)에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력 중, 제1 지지부(131)에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력이 없고, 제2 지지부(132) 내지 제4 지지부(134) 중 적어도 하나의 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력이 존재하고, 매트리스 하중 압력이 유지되는 시간을 감지하여, 사용자의 움직임 정보로서 사용자가 매트리스(120) 상에 앉은 제2 자세를 판단할 수 있다.

모션베드 구동 장치(200)는 제2 자세의 판단 신호에 대응하여, 제2 구동을 종료한 상태에서 제1 지지부(131)를 제1 각도로 세우고, 제3 지지부(133)를 지면을 기준으로 제1 각도보다 더 낮은 제2 각도로 세우는 각도 조절을 수행할 수 있다.

모션베드 구동 장치(200)는 제1 지지부(131) 내지 제4 지지부(134)에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력 중 제4 지지부(134)에 대응하는 매트리스 하중 압력이, 이전 제4 지지부(134)에 대응하는 매트리스 하중 압력보더 더 큼에 따라, 종아리 부분의 혈액순환 장애를 판단할 수 있다.

모션베드 구동 장치(200)는 종아리 부분의 혈액순환 장애의 판단 신호에 대응하여, 제3 지지부(133)의 각도를 지면을 기준으로 일정 각도 이상 세우는 각도 조절을 수행할 수 있다.

모션베드 구동 장치(200)는 사용자의 호흡 녹음 신호를 기반으로 모션베드의 구동을 제어하도록 미리 훈련된 심층신경망 모델을 이용하여, 모션베드의 구동을 제어할 수 있다. 여기서 심층신경망 모델은 사용자의 호흡 녹음 신호에 포함된 무호흡 신호 및 코골이 신호, 제1 지지부의 각도 조절값, 제3 지지부의 각도 조절값 및 수평방향 왕복운동 정도를 포함하는 훈련데이터를 이용하여 미리 훈련된 신경망 모델일 수 있다.

본 실시 예에서, 모션베드 구동 장치(200)는 모션베드 구동 제어 모델을 생성하기 위해, 5G 통신 환경에서 인공지능(artificial intelligence, AI) 알고리즘 및/또는 기계학습(machine learning) 알고리즘을 실행할 수 있다.

여기서 인공 지능(artificial intelligence, AI)은, 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기계발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것을 의미할 수 있다.

또한, 인공지능은 그 자체로 존재하는 것이 아니라, 컴퓨터 과학의 다른 분야와 직간접으로 많은 관련을 맺고 있다. 특히 현대에는 정보기술의 여러 분야에서 인공지능적 요소를 도입하여, 그 분야의 문제 풀이에 활용하려는 시도가 매우 활발하게 이루어지고 있다.

머신 러닝(machine learning)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터에 명시적인 프로그램 없이 배울 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야를 포함할 수 있다. 구체적으로 머신 러닝은, 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이라 할 수 있다. 머신 러닝의 알고리즘들은 엄격하게 정해진 정적인 프로그램 명령들을 수행하는 것이라기보다, 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 이끌어내기 위해 특정한 모델을 구축하는 방식을 취할 수 있다.

이러한 인공신경망의 머신 러닝 방법으로는 자율학습(unsupervised learning)과 지도학습(supervised learning)이 모두 사용될 수 있다.

또한, 머신 러닝의 일종인 딥러닝(deep learning) 기술은 데이터를 기반으로 다단계로 깊은 수준까지 내려가 학습할 수 있다. 딥러닝은 단계를 높여갈수록 복수의 데이터들로부터 핵심적인 데이터를 추출하는 머신 러닝 알고리즘의 집합을 나타낼 수 있다.

딥러닝 구조는 인공신경망(ANN)을 포함할 수 있으며, 예를 들어 딥러닝 구조는 CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), DBN(deep belief network) 등 심층신경망(DNN)으로 구성될 수 있다. 본 실시 예에 따른 딥러닝 구조는 공지된 다양한 구조를 이용할 수 있다. 예를 들어, 본 실시 예에 따른 딥러닝 구조는 CNN, RNN, DBN 등을 포함할 수 있다. RNN은, 자연어 처리 등에 많이 이용되고 있으며, 시간의 흐름에 따라 변하는 시계열 데이터(time-series data) 처리에 효과적인 구조로 매 순간마다 레이어를 쌓아 올려 인공신경망 구조를 구성할 수 있다. DBN은 딥러닝 기법인 RBM(restricted boltzman machine)을 다층으로 쌓아 구성되는 딥러닝 구조를 포함할 수 있다. RBM 학습을 반복하여, 일정 수의 레이어가 되면 해당 개수의 레이어를 가지는 DBN을 구성할 수 있다. CNN은 사람이 물체를 인식할 때 물체의 기본적인 특징들을 추출한 다음 뇌 속에서 복잡한 계산을 거쳐 그 결과를 기반으로 물체를 인식한다는 가정을 기반으로 만들어진 사람의 뇌 기능을 모사한 모델을 포함할 수 있다.

한편, 인공신경망의 학습은 주어진 입력에 대하여 원하는 출력이 나오도록 노드간 연결선의 웨이트(weight)를 조정(필요한 경우 바이어스(bias) 값도 조정)함으로써 이루어질 수 있다. 또한, 인공신경망은 학습에 의해 웨이트(weight) 값을 지속적으로 업데이트시킬 수 있다. 또한, 인공신경망의 학습에는 역전파(back propagation) 등의 방법이 사용될 수 있다.

본 발명의 실시 예에서 용어 '머신 러닝'은 용어 '기계 학습'과 혼용되어 사용될 수 있다.

기계 학습에서 데이터를 어떻게 분류할 것인가를 놓고, 많은 기계 학습 알고리즘이 개발되었고, 의사결정나무(decision tree)나 베이지안 망(bayesian network), 서포트벡터머신(support vector machine, SVM), 그리고 인공 신경망(artificial neural network, ANN) 등을 대표적으로 포함할 수 있다.

의사결정나무는 의사결정규칙(decision rule)을 나무구조로 도표화하여 분류와 예측을 수행하는 판단방법을 포함할 수 있다. 베이지안 망은 다수의 변수들 사이의 확률적 관계(조건부독립성: conditional independence)를 그래프 구조로 표현하는 모델을 포함할 수 있다. 베이지안 망은 비지도 학습(unsupervised learning)을 통한 데이터마이닝(data mining)에 적합할 수 있다. 서포트벡터머신은 패턴인식과 자료분석을 위한 지도 학습(supervised learning)의 모델이며, 주로 분류와 회귀분석을 위해 사용될 수 있다.

인공신경망은 생물학적 뉴런의 동작원리와 뉴런간의 연결 관계를 모델링한 것으로 노드(node) 또는 처리 요소(processing element)라고 하는 다수의 뉴런들이 레이어(layer) 구조의 형태로 연결된 정보처리 시스템을 나타낼 수 있다.

인공 신경망은 기계 학습에서 사용되는 모델로써, 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계 중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘을 포함할 수 있다.

구체적으로 인공신경망은 시냅스(synapse)의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다.

용어 인공신경망은 용어 뉴럴 네트워크(Neural Network)와 혼용되어 사용될 수 있다.

인공신경망은 복수의 레이어(layer)를 포함할 수 있고, 레이어들 각각은 복수의 뉴런(neuron)을 포함할 수 있다. 또한 인공신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다.

인공 신경망은 일반적으로 다음의 세가지 인자, 즉 (1) 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴 (2) 연결의 가중치를 갱신하는 학습 과정 (3) 이전 레이어로부터 수신되는 입력에 대한 가중 합으로부터 출력값을 생성하는 활성화 함수에 의해 정의될 수 있다.

인공 신경망은, DNN(deep neural network), RNN(recurrent neural network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), MLP(multilayer perceptron), CNN(convolutional neural network)와 같은 방식의 네트워크 모델들을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

본 실시 예에서 용어 '레이어'는 용어 '계층'과 혼용되어 사용될 수 있다.

인공신경망은 계층 수에 따라 단층 신경망(single-layer neural networks)과 다층 신경망(multi-layer neural networks)으로 구분할 수 있다.

일반적인 단층 신경망은, 입력층과 출력층으로 구성될 수 있다. 또한 일반적인 다층 신경망은 입력층(input layer)과 하나 이상의 은닉층(hidden layer), 출력층(output layer)으로 구성될 수 있다.

입력층은 외부의 자료들을 받아들이는 층으로서, 입력층의 뉴런 수는 입력되는 변수의 수와 동일하며, 은닉층은 입력층과 출력층 사이에 위치하며 입력층으로부터 신호를 받아 특성을 추출하여 출력층으로 전달할 수 있다. 출력층은 은닉층으로부터 신호를 받고, 수신한 신호에 기반한 출력 값을 출력할 수 있다. 뉴런간의 입력신호는 각각의 연결강도(가중치)와 곱해진 후 합산되며 이 합이 뉴런의 임계치보다 크면 뉴런이 활성화되어 활성화 함수를 통하여 획득한 출력값을 출력할 수 있다.

한편 입력층과 출력 층 사이에 복수의 은닉층을 포함하는 심층 신경망은, 기계 학습 기술의 한 종류인 딥 러닝을 구현하는 대표적인 인공 신경망일 수 있다.

한편 용어 '딥 러닝'은 용어 '심층 학습'과 혼용되어 사용될 수 있다.

인공 신경망은 훈련 데이터(training data)를 이용하여 학습(training)될 수 있다. 여기서 학습이란, 입력 데이터를 분류(classification)하거나 회귀분석(regression)하거나 군집화(clustering)하는 등의 목적을 달성하기 위하여, 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망의 파라미터(parameter)를 결정하는 과정을 의미할 수 있다. 인공 신경망의 파라미터의 대표적인 예시로써, 시냅스에 부여되는 가중치(weight)나 뉴런에 적용되는 편향(bias)을 들 수 있다.

훈련 데이터에 의하여 학습된 인공 신경망은, 입력 데이터를 입력 데이터가 가지는 패턴에 따라 분류하거나 군집화 할 수 있다. 한편 훈련 데이터를 이용하여 학습된 인공 신경망을, 본 실시 예에서는 학습 모델(a trained model)이라 명칭 할 수 있다.

다음은 인공 신경망의 학습 방식에 대하여 설명한다. 인공 신경망의 학습 방식은 크게, 지도 학습, 비 지도 학습, 준 지도 학습(semi-supervised learning), 강화 학습(reinforcement learning)으로 분류될 수 있다.

지도 학습은 훈련 데이터로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습의 한 방법일 수 있다. 그리고 이렇게 유추되는 함수 중, 연속 적인 값을 출력하는 것을 회귀분석(Regression)이라 하고, 입력 벡터의 클래스(class)를 예측하여 출력하는 것을 분류(Classification)라고 할 수 있다.

지도 학습에서는, 훈련 데이터에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시킬 수 있다. 여기서 레이블이란, 훈련 데이터가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다.

본 실시 예에서는 훈련 데이터가 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과값)을 레이블 또는 레이블링 데이터(labeling data)이라 명칭 할 수 있다.

또한 본 실시 예에서는, 인공 신경망의 학습을 위하여 훈련 데이터에 레이블을 설정하는 것을, 훈련 데이터에 레이블링 데이터를 레이블링(labeling) 한다고 명칭 할 수 있다. 이 경우 훈련 데이터와 훈련 데이터에 대응하는 레이블)은 하나의 트레이닝 셋(training set)을 구성하고, 인공 신경망에는 트레이닝 셋의 형태로 입력될 수 있다.

한편 훈련 데이터는 복수의 특징(feature)을 나타내고, 훈련 데이터에 레이블이 레이블링 된다는 것은 훈련 데이터가 나타내는 특징에 레이블이 달린다는 것을 의미할 수 있다. 이 경우 훈련 데이터는 입력 객체의 특징을 벡터 형태로 나타낼 수 있다.

인공 신경망은 훈련 데이터와 레이블링 데이터를 이용하여, 훈련 데이터와 레이블링 데이터의 연관 관계에 대한 함수를 유추할 수 있다. 그리고, 인공 신경망에서 유추된 함수에 대한 평가를 통해 인공 신경망의 파라미터가 결정(최적화)될 수 있다.

비 지도 학습은 기계 학습의 일종으로, 훈련 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않을 수 있다. 구체적으로, 비 지도 학습은, 훈련 데이터 및 훈련 데이터에 대응하는 레이블의 연관 관계 보다는, 훈련 데이터 자체에서 패턴을 찾아 분류하도록 인공 신경망을 학습시키는 학습 방법일 수 있다. 비 지도 학습의 예로는, 군집화 또는 독립 성분 분석(independent component analysis)을 들 수 있다.

본 실시 예에서 용어 '군집화'는 용어 '클러스터링'과 혼용되어 사용될 수 있다.

비지도 학습을 이용하는 인공 신경망의 일례로 생성적 적대 신경망(generative adversarial network, GAN), 오토 인코더(autoencoder, AE)를 들 수 있다.

생성적 적대 신경망이란, 생성기(generator)와 판별기(discriminator), 두 개의 서로 다른 인공지능이 경쟁하며 성능을 개선하는 머신 러닝 방법일 수 있다. 이 경우 생성기는 새로운 데이터를 창조하는 모형으로, 원본 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성할 수 있다. 또한 판별기는 데이터의 패턴을 인식하는 모형으로, 입력된 데이터가 원본 데이터인지 또는 생성기에서 생성한 새로운 데이터인지 여부를 감별하는 역할을 수행할 수 있다. 그리고 생성기는 판별기를 속이지 못한 데이터를 입력 받아 학습하며, 판별기는 생성기로부터 속은 데이터를 입력 받아 학습할 수 있다. 이에 따라 생성기는 판별기를 최대한 잘 속이도록 진화할 수 있고, 판별기는 원본 데이터와 생성기에 의해 생성된 데이터를 잘 구분하도록 진화할 수 있다.

오토 인코더는 입력 자체를 출력으로 재현하는 것을 목표로 하는 신경망일 수 있다. 오토 인코더는 입력층, 적어도 하나의 은닉층 및 출력층을 포함할 수 있다. 이 경우 은닉 계층의 노드 수가 입력 계층의 노드 수보다 적으므로 데이터의 차원이 줄어들게 되며, 이에 따라 압축 또는 인코딩이 수행될 수 있다. 또한 은닉 계층에서 출력한 데이터는 출력 계층으로 들어갈 수 있다. 이 경우 출력 계층의 노드 수는 은닉 계층의 노드 수보다 많으므로, 데이터의 차원이 늘어나게 되며, 이에 따라 압축 해제 또는 디코딩이 수행될 수 있다.

한편 오토 인코더는 학습을 통해 뉴런의 연결 강도를 조절함으로써 입력 데이터가 은닉층 데이터로 표현될 수 있다. 은닉층에서는 입력층보다 적은 수의 뉴런으로 정보를 표현하는데 입력 데이터를 출력으로 재현할 수 있다는 것은, 은닉층이 입력 데이터로부터 숨은 패턴을 발견하여 표현했다는 것을 의미할 수 있다.

준 지도 학습은 기계 학습의 일종으로, 레이블이 주어진 훈련 데이터와 레이블이 주어지지 않은 훈련 데이터를 모두 사용하는 학습 방법을 의미할 수 있다. 준 지도 학습의 기법 중 하나로, 레이블이 주어지지 않은 훈련 데이터의 레이블을 추론한 후 추론된 라벨을 이용하여 학습을 수행하는 기법이 있으며, 이러한 기법은 레이블링에 소요되는 비용이 큰 경우에 유용하게 사용될 수 있다.

강화 학습은, 에이전트(agent)가 매 순간 어떤 행동을 해야 좋을지 분석할 수 있는 환경이 주어진다면, 데이터 없이 경험으로 가장 좋을 길을 찾을 수 있다는 이론을 포함할 수 있다. 강화 학습은 주로 마르코프 결정 과정(markov decision process, MDP)에 의하여 수행될 수 있다.

마르코프 결정 과정을 설명하면, 첫 번째로 에이전트가 다음 행동을 하기 위해 필요한 정보들이 구성된 환경이 주어지며, 두 번째로 그 환경에서 에이전트가 어떻게 행동할지 정의하고, 세 번째로 에이전트가 무엇을 잘하면 보상(reward)을 주고 무엇을 못하면 벌점(penalty)을 줄지 정의하며, 네 번째로 미래의 보상이 최고점에 이를 때까지 반복 경험하여 최적의 정책(policy)을 도출할 수 있다.

인공 신경망은 모델의 구성, 활성 함수(activation function), 손실 함수(loss function) 또는 비용 함수(cost function), 학습 알고리즘, 최적화 알고리즘 등에 의해 그 구조가 특정되며, 학습 전에 하이퍼파라미터(hyperparameter)가 미리 설정되고, 이후에 학습을 통해 모델 파라미터(model parameter)가 설정되어 내용이 특정될 수 있다.

예컨대, 인공 신경망의 구조를 결정하는 요소에는 은닉층의 개수, 각 은닉층에 포함된 은닉 노드의 개수, 입력 특징 벡터(input feature vector), 대상 특징 벡터(target feature vector) 등이 포함될 수 있다.

하이퍼파라미터는 모델 파라미터의 초기값 등과 같이 학습을 위하여 초기에 설정하여야 하는 여러 파라미터들을 포함할 수 있다. 그리고, 모델 파라미터는 학습을 통하여 결정하고자 하는 여러 파라미터들을 포함할 수 있다.

예컨대, 하이퍼파라미터에는 노드 간 가중치 초기값, 노드 간 편향 초기값, 미니 배치(mini-batch) 크기, 학습 반복 횟수, 학습률(learning rate) 등이 포함될 수 있다. 그리고, 모델 파라미터에는 노드 간 가중치, 노드 간 편향 등이 포함될 수 있다.

손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표(기준)로 이용될 수 있다. 인공 신경망에서 학습은 손실 함수를 줄이기 위하여 모델 파라미터들을 조작하는 과정을 의미하며, 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다.

손실 함수는 주로 평균 제곱 오차(mean squared error, MSE) 또는 교차 엔트로피 오차(cross entropy error, CEE)를 사용할 수 있으며, 본 실시 예가 이에 한정되지는 않는다.

교차 엔트로피 오차는 정답 레이블이 원 핫 인코딩(one-hot encoding)된 경우에 사용될 수 있다. 원 핫 인코딩은 정답에 해당하는 뉴런에 대하여만 정답 레이블 값을 1로, 정답이 아닌 뉴런은 정답 레이블 값이 0으로 설정하는 인코딩 방법일 수 있다.

머신 러닝 또는 딥 러닝에서는 손실 함수를 최소화하기 위하여 학습 최적화 알고리즘을 이용할 수 있으며, 학습 최적화 알고리즘에는 경사 하강법(gradient descent, GD), 확률적 경사 하강법(stochastic gradient descent, SGD), 모멘텀(momentum), NAG(nesterov accelerate gradient), Adagrad, AdaDelta, RMSProp, Adam, Nadam 등이 있다.

경사 하강법은 현재 상태에서 손실 함수의 기울기를 고려하여 손실 함수값을 줄이는 방향으로 모델 파라미터를 조정하는 기법을 포함할 수 있다. 모델 파라미터를 조정하는 방향은 스텝(step) 방향, 조정하는 크기는 스텝 사이즈(size)라고 칭할 수 있다. 이때, 스텝 사이즈는 학습률을 의미할 수 있다. 경사 하강법은 손실 함수를 각 모델 파라미터들로 편미분하여 기울기를 획득하고, 모델 파라미터들을 획득한 기울기 방향으로 학습률만큼 변경하여 갱신할 수 있다.

확률적 경사 하강법은 학습 데이터를 미니 배치로 나누고, 각 미니 배치마다 경사 하강법을 수행하여 경사 하강의 빈도를 높인 기법을 포함할 수 있다.

Adagrad, AdaDelta 및 RMSProp는 SGD에서 스텝 사이즈를 조절하여 최적화 정확도를 높이는 기법을 포함할 수 있다. SGD에서 모멘텀 및 NAG는 스텝 방향을 조절하여 최적화 정확도를 높이는 기법을 포함할 수 있다. Adam은 모멘텀과 RMSProp를 조합하여 스텝 사이즈와 스텝 방향을 조절하여 최적화 정확도를 높이는 기법을 포함할 수 있다. Nadam은 NAG와 RMSProp를 조합하여 스텝 사이즈와 스텝 방향을 조절하여 최적화 정확도를 높이는 기법을 포함할 수 있다.

인공 신경망의 학습 속도와 정확도는 인공 신경망의 구조와 학습 최적화 알고리즘의 종류뿐만 아니라, 하이퍼파라미터에 크게 좌우되는 특징을 포함할 수 있다. 따라서, 좋은 학습 모델을 획득하기 위하여는 적당한 인공 신경망의 구조와 학습 알고리즘을 결정하는 것뿐만 아니라, 적당한 하이퍼파라미터를 설정하는 것이 중요할 수 있다.

통상적으로 하이퍼파라미터는 실험적으로 다양한 값으로 설정해가며 인공 신경망을 학습시켜보고, 학습 결과 안정적인 학습 속도와 정확도를 제공하는 최적의 값으로 설정할 수 있다. 위와 같은 방식들을 이용하면 피가열체의 상태에 대한 추정이 더욱 정교해질 수 있다.

원격 제어 장치(300)는 모션베드 구동 장치(200)와 소정 거리 이격된 상태에서, 사용자 입력에 의해 모션베드 구동 장치(200)를 동작시키는 동작 개시 신호 및/또는 모션베드 구동 장치(200)를 조작하는 조작 신호를 모션베드 구동 장치(200)로 전송할 수 있다. 원격 제어 장치(300)에서 모션베드 구동 장치(200)로 전송되는 동작 개시 신호 및/또는 조작 신호는 적외선(IR: infrared ray) 신호를 포함할 수 있다. 원격 제어 장치(300)는 사용자 입력 신호(동작 개시 신호 및/또는 조작 신호)를 적외선 신호로 변환하는 적외선 신호 변환부(미도시), 적외선 신호를 출력하는 적외선 신호 송신부(예를 들어, 적외선 LED, 미도시)를 포함할 수 있다.

도 2는 도 1의 사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템 중 모션베드 구동 장치의 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 블록도이다. 이하의 설명에서 도 1에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다. 도 2를 참조하면, 모션베드 구동 장치(200)는 제1 통신부(210), 제1 전원부(220), 제1 구동부(230), 제2 구동부(240), 감지부(250), 판단부(260), 검출부(270), 음성인식 처리부(280), 제1 제어부(290) 및 제1 메모리(291)를 포함할 수 있다. 선택적 실시 예로 제1 통신부(210), 제1 전원부(220), 제1 구동부(230), 제2 구동부(240), 감지부(250), 판단부(260), 검출부(270), 음성인식 처리부(280), 제1 제어부(290) 및 제1 메모리(291)는 하나 이상의 다른 프로세서에 대응될 수 있다. 선택적 실시 예로, 제1 통신부(210), 제1 전원부(220), 제1 구동부(230), 제2 구동부(240), 감지부(250), 판단부(260), 검출부(270), 음성인식 처리부(280), 제1 제어부(290) 및 제1 메모리(291)는 하나 이상의 다른 프로세서에 의해 실행되도록 구성된 소프트웨어 구성 요소(components)에 대응될 수 있다.

제1 통신부(210)는 모션베드 구동 장치(200) 및 원격 제어 장치(300)가 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다. 예를 들어, 제1 통신부(210)는, 근거리 통신부를 포함할 수 있다. 근거리 통신부(short-range wireless communication unit)는, 블루투스 통신부, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신부, 근거리 무선 통신부(Near Field Communication unit), WLAN(와이파이) 통신부, 지그비(Zigbee) 통신부, 적외선(IrDA, infrared Data Association) 통신부, WFD(Wi-Fi Direct) 통신부, UWB(ultra-wideband) 통신부, Ant+ 통신부 등일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 본 실시 예에서 제1 통신부(210)는 원격 제어 장치(300)와 블루투스 통신, 적외선 통신 등을 수행할 수 있으나, 이에 한정 되는 것은 아니다. 제1 통신부(210)가 원격 제어 장치(300)와 적외선 통신을 수행하는 경우, 제1 통신부(210)에는 원격 제어 장치(300)로부터 수신한 사용자 입력 신호(동작 개시 신호 및/또는 조작 신호) 또는 사용자 호흡 녹음 신호를 적외선 신호로 변환하는 적외선 신호 변환부(미도시), 적외선 신호를 출력하는 적외선 신호 송신부(예를 들어, 적외선 LED, 미도시)를 더 포함할 수 있다.

제1 전원부(220)는 제1 제어부(290)의 제어 하에서, 외부의 전원, 내부의 전원을 인가 받아 모션베드 구동 장치(200)의 각 구성요소들에 전원을 공급할 수 있다. 이러한 제1 전원부(220)는 배터리를 포함할 수 있으며, 배터리는 내장형 배터리 또는 교체가능한 형태의 배터리로 구성될 수 있다. 배터리는 유선 또는 무선 충전 방식으로 충전될 수 있는데, 무선 충전 방식은 자기 유도 방식 또는 자기 공진 방식을 포함할 수 있다. 본 실시 예에서 배터리는 니켈-카드뮴 전지(nickel-cadmium battery), 납 축전치, 니켈-수소 전지(NiMH: nickel metal hydride battery), 리튬-이온 전지(lithium ion battery), 리튬 폴리머 전지(lithium polymer battery) 등의 충전 가능한 이차 전지를 포함할 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다.

본 실시 예에서 제1 제어부(290)는 배터리의 충방전을 제어할 수 있고, 배터리의 상태 정보를 모니터링하여 배터리를 보호할 수 있다. 예를 들어, 제1 제어부(290)는 배터리에 대한 과충전 보호 기능, 과방전 보호 기능, 과전류 보호 기능, 과전압 보호 기능, 과열 보호 기능, 셀 밸런싱(cell balancing) 기능 등을 수행할 수 있다. 또한 제1 제어부(290)는 배터리의 전류, 전압, 온도, 잔여 전력량, 수명, 충전 상태(state of charge, SOC)등을 획득할 수 있다. 예를 들어, 제1 제어부(290)는 도시되지 않았으나 센싱부(미도시)를 이용하여 배터리의 전압 및 온도를 측정할 수 있다. 배터리에 과충전, 과방전, 과전류, 및 고온 등과 같은 이상 상황이 발생하였음을 감지하는 경우, 제1 제어부(290)는 배터리의 충방전을 제어하여 배터리를 보호할 수 있다.

제1 구동부(230)는 제1 제어부(290)의 제어 하에, 제1 지지부(131) 및 제3 지지부(133)에 대한 각도를, 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 수행할 수 있다.

본 실시 예에서 모션 지지부(130)는 제2 지지부(132)를 기준으로, 제2 지지부(132)의 한쪽에는 제1 지지부(131)가 회동 가능하게 축 결합되고, 반대쪽에는 제3 지지부(133)와 제4 지지부(134)가 연이어 회동가능하게 축 결합되어 지지 프레임(미도시)에 구비될 수 있다.

제1 구동부(230)는 지지 프레임의 저면에 구비된 제1 지지부(131)를 밀거나 당겨 각도를 조절하기 위한 상체 각도 조절용 엑츄에이터와, 제3 지지부(133)를 밀거나 당겨 허벅지 지지부와 종아리 지지부의 각도를 조절하기 위한 하체 각도 조절용 엑츄에이터를 구동하여 사용자의 상체와 하체 각도를 선택적으로 조절할 수 있다.

제2 구동부(240)는 제1 제어부(290)의 제어 하에, 하부 프레임(112)을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상부 프레임(111)을 거쳐 매트리스(120)로 전달할 수 있다.

모션베드(100)는 구동축과 피동축의 동시 회전시에 구동축과 피동축이 상부 프레임(111)의 양쪽을 동시에 당기고 밀어 상부 프레임(111)이 안내부에 안내되어 수평방향으로 왕복 운동하도록, 구동축과 상부 프레임(111)의 한쪽을 다관절 구조의 구동측 연결로드로 연결하고, 피동축과 상부 프레임(111)의 반대쪽을 다관절 구조의 피동측 연결로드로 연결하는 연결부(미도시)를 포함할 수 있다.

제2 구동부(240)는 안내부의 동작을 제어하여 하부 프레임(112)을 수평방향으로 왕복 운동시키고, 수평방향의 왕복운동을 연결부를 통하여 상부 프레임(111)을 거쳐 매트리스(120)로 전달할 수 있다.

감지부(250)는 모션베드 구동 장치(200)에서 발생하는 다양한 신호를 감지하여 사용자의 움직임 정보(예를 들어, 수면 자세, 앉은 자세 등) 판단에 근간이 되는 움직임 감지 정보를 생성할 수 있다. 사용자의 움직임 감지 정보를 생성하기 위해 감지부(250)는 도시되지는 않았으나, 압력센서, 라이다 센서 및 열화상 카메라를 포함할 수 있다.

압력 센서는 제1 지지부(131) 내지 제4 지지부(134)에 복수개로 구비되어 매트리스 하중 압력을 감지하여 사용자의 움직임 감지 정보를 생성할 수 있다.

라이다 센서는 모션 베드에 구비되어 펄스 레이저를 발광 후 수광하여 사용자의 움직임 감지 정보를 생성할 수 있다. 라이다(LIDAR, light detection and ranging) 센서는 빛을 활용해 거리 측정하고 물체를 감지하는 센서로서, 라이다는 레이더와 비슷한 원리를 가지고 있다. 다만 레이더는 전자기파를 외부로 발사해 재수신되는 전자기파로 거리, 및 방향 등을 확인하지만, 라이다는 펄스 레이저를 발사한다는 차이점이 있다. 즉, 파장이 짧은 레이저를 사용하므로 정밀도 및 해상도가 높고 사물에 따라 입체적 파악까지 가능한 장점이 있다.

열화상 카메라는 모션 베드에 구비되어 사용자로부터 발사되는 적외선 에너지를 감지하여 온도를 측정하고, 측정한 온도를 이미지 또는 영상으로 처리하여 사용자의 움직임 감지 정보를 생성할 수 있다. 이를 위해 열화상 카메라를 열화상 센서를 포함할 수 있다. 열화상 센서는 센서에 일정한 전류를 인가한 상태에서 열에너지를 갖는 에너지 파가 센서에 도달하면 저항이 변경되며 궁극적으로 이를 전압값으로 출력할 수 있다.

감지부(250)는 제1 지지부(131) 내지 제4 지지부(134)에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력을 감지할 수 있다. 여기서 매트리 하중 압력은 상술한 움직임 감지 정보를 포함할 수 있다. 감지부(250)가 감지한 매트리스 하중 압력 감지 신호는 판단부(260)로 출력되고, 판단부(260)는 매트리스 하중 압력 감지 신호로부터 사용자의 움직임 정보를 판단할 수 있다. 여기서, 사용자의 움직임 정보는 제1 자세 또는 제2 자세를 포함할 수 있다.

제1 자세는 사용자가 누워있는 상태로서, 제1 지지부(131) 내지 제4 지지부(134)에 구비된 압력 센서 모두가 일정한 매트리스 하중 압력 감지 신호를 출력할 수 있다. 제2 자세는 사용자가 앉아있는 상태로서, 제1 지지부(131) 내지 제4 지지부(134)에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력 중, 제1 지지부(131)에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력이 없고, 제2 지지부(132) 내지 제4 지지부(134) 중 적어도 하나의 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력 감지 신호를 출력할 수 있다.

또한 감지부(250)는 사용자의 호흡을 감지하는 호흡 감지부(미도시)와, 사용자의 심박수를 감지하는 심박수 감지부(미도시)와 사용자의 뇌파를 감지하는 뇌파 감지부(미도시)를 포함할 수 있다.

호흡 감지부는 Force Sensitive Resistor(FSR)로 이루어질 수 있다. 호흡 감지부는 호흡소리의 소리 크기를 먼저 추출하고, 소리 크기가 소정의 최소 기준크기보다 큰 경우에 한하여, 호흡소리의 주기와 위상을 추출할 수 있다. 사용자가 코골이 등 수면 장애를 가지고 있지 않으면, 호흡에 의한 소리가 거의 들리지 않을 수 있다. 따라서 호흡 소리를 측정할 수 있는 소정의 크기 이상인 경우에만 호흡 소리의 주기와 위상을 추출할 수 있다.

뇌파 감지부는 사용자의 뇌파로서 베타파, 알파파, 세타파 및 델타파를 감지할 수 있다. 각성기(깨어있는 시간)에 발생하는 뇌파를 흔히 베타파라고 하고, 잠자리에 들었을 때 신체가 이완되고 졸리기 시작하면 뇌파는 주파수가 약간 낮아져 알파파 상태가 되지만, 알파파는 아직 깨어있음을 나타낼 수 있다. 그리고 사람이 수면에 들면 처음 세타파에서 시작하여 델타파가 나타나게 되며, 안정적인 수면 상태에 이르면 세타파와 델타파가 주기적으로 나타나게 된다.

본 실시 예에서 호흡 감지부와 심박수 감지부와 뇌파 감지부는 제1 제어부(290)의 제어 하에 사용자가 수면상태인 경우에 동작을 개시할 수 있다. 심박수 감지부가 감지한 사용자의 심박수가 1분당 60 - 70회 사이이거나, 뇌파 감지부가 감지한 사용자의 뇌파로부터 세타파와 델타파가 주기적으로 나타나는 경우, 사용자의 수면상태를 안정적인 수면 상태라고 판단하고, 그렇지 않은 경우, 사용자의 수면상태를 불안정한 수면 상태라고 판단할 수 있다.

판단부(260)는 감지부(250)가 감지한 감지신호와 원격 제어 장치(300)로부터 수신한 사용자의 호흡 녹음 신호를 이용하여 사용자의 자세를 판단하여 제1 제어부(290)로 전송할 수 있다. 본 실시 예에서 판단부(260)는 제1 판단부(261) 내지 제4 판단부(264)를 포함할 수 있으며, 제1 판단부(261) 내지 제4 판단부(264)의 동작과, 검출부(270) 및 제1 제어부(290)의 동작을 연계하여 설명하기로 한다.

제1 판단부(261)는 감지부(250)로부터 제1 지지부(131) 내지 제4 지지부(134)에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력과 매트리스 하중 압력이 유지되는 시간을 감지하여, 사용자의 움직임 정보로서 사용자가 수면을 위해 매트리스 상에 누운 제1 자세를 판단할 수 있다. 제1 자세는 사용자가 누워있는 상태로서, 제1 지지부(131) 내지 제4 지지부(134)에 구비된 압력 센서 모두가 일정한 매트리스 하중 압력 감지 신호를 출력할 수 있다. 여기서 제1 지지부(131) 내지 제4 지지부(134)에 대응하는 매트리스(120)의 전체 압력이 예를 들어, 5분 이상 유지되는 경우 제1 판단부(261)는 사용자가 수면을 위해 매트리스 상에 누운 제1 자세로 판단할 수 있다.

검출부(270)는 제1 판단부(261)로부터의 제1 자세의 판단 신호에 대응하여, 원격 제어 장치(300)로부터 수신한 사용자의 호흡 녹음 신호에 대한 분석을 통하여, 사용자의 수면 장애 구간을 검출할 수 있다.

검출부(270)는 원격 제어 장치(300)로부터 수신한 사용자의 호흡 녹음 신호로부터 호흡 소리의 소리 크기를 추출하고, 호흡 소리 크기가 소정의 최소 기준크기보다 큰 경우에 한하여, 호흡소리의 주기와 위상을 추출할 수 있다. 사용자가 코골이 등 수면 장애를 가지고 있지 않으면, 호흡에 의한 소리가 거의 들리지 않을 수 있다. 따라서 호흡 소리를 측정할 수 있는 소정의 크기 이상인 경우에만 호흡 소리의 주기와 위상을 추출할 수 있다.

본 실시 예에서 검출부(270)는 제1 검출부(271) 및 제2 검출부(272)를 포함할 수 있다.

제1 검출부(271)는 모션베드 구동 장치(200)는 사용자의 호흡 녹음 신호로부터 호흡 신호의 크기가 기설정된 시간 이상 제1 기준값 이하인 구간을 무호흡 신호의 구간으로 검출할 수 있다.

무호흡 상태는 호흡이 없는 상태이므로, 신체의 바운싱(진동)이 일어나지 않는다. 따라서 제1 검출부(271)는 호흡 녹음 신호로부터 진동이 발생되지 않는 구간을 검출하여 무호흡 상태로 판단할 수 있다. 또한, 제1 검출부(271)가 호흡 신호의 주기의 적어도 1/2보다 긴 시간 동안 신호 변화가 소정의 기준 편차 보다 낮은 구간을 검출하면, 해당 구간을 수면 무호흡 구간으로 검출할 수 있다. 선택적 실시 예로, 제1 검출부(271)는 측정된 무호흡 시간(Breath Rate)이 사전에 정해진 기준 또는 범위(또는 정상범위, 기준범위 등)를 체크하여, 기준 범위를 벗어나면 수면 무호흡으로 검출할 수 있다. 즉, 무호흡 시간(BR)이 사전에 정해진 시간(예를 들어, 10초 등) 이상인 경우 수면 무호흡으로 검출할 수 있다.

제2 검출부(272)는 사용자의 호흡 녹음 신호로부터 호흡 신호의 크기가 제2 기준값을 초과하는 구간을 코골이 신호의 구간으로 검출할 수 있다. 제2 검출부(272)는 사용자의 호흡 녹음 신호로부터 호흡 신호의 주기와 위상, 또한, 호흡 소리의 크기, 주기 및 위상을 이용하여, 코골이 증상을 검출할 수 있다. 제2 검출부(272)는 호흡소리의 소리 크기가 사전에 정해진 기준 범위(또는 기준 크기, 정상범위 등)를 초과하는 경우, 코콜이 구간으로 인지할 수 있다. 바람직하게는, 기준 크기는 40dB 이내로 설정하고, 소리크기가 40dB 보다 크면 코콜이 구간으로 검출할 수 있다.

또한 제2 검출부(272)는 호흡 소리의 주기와 위상을 호흡 신호의 주기와 위상을 대비하여, 호흡 소리가 사용자의 것인지를 검출할 수 있다. 호흡 신호의 음의 피크에서 양의 피크 구간은 들숨을 하는 구간이고 이 구간에서 호흡소리(또는 코골이 소리)가 한 주기 발생할 수 있다. 또한, 양의 피크에서 음의 피크 구간에서 날숨을 하고, 이 구간에서 호흡소리(코콜이 소리)가 한 주기 발생할 수 있다. 따라서 호흡 소리의 주기는 호흡 신호의 주기의 1/2이고, 호흡 소리의 0°, 360°, 720°의 위상은 각각 호흡신호의 -90°, 180°, 270°의 위상에 대응될 수 있다. 즉, 양 신호의 서로 대응되는 주기와 위상이 사전에 정해진 오차 범위 내에서 있으면, 측정된 호흡 소리가 사용자의 코콜이 신호로 판단할 수 있다.

제1 제어부(290)는 무호흡 구간 신호 및/또는 코콜이 구간 신호를 포함하는 사용자의 수면 장애 구간 동안, 제1 구동부(230) 및 제2 구동부(240)의 동작을 개시할 수 있다. 제1 제어부(290)는 제1 지지부(131) 및 제3 지지부(133)에 대한 각도를, 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 수행하도록 제1 구동부(230)의 동작을 개시할 수 있다. 제1 제어부(290)는 하부 프레임(112)을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상부 프레임(111)을 거쳐 매트리스(120)로 전달하도록 제2 구동부(240)의 동작을 개시할 수 있다.

도 3a에는 모션베드(100) 상에서 사용자의 움직임 정보가 제1 자세인 경우를 나타내고 있다. 도 3b-1은 사용자의 수면 장애 구간 동안 제1 지지부(131)의 각도를 조절한 상태를 나타내고, 도 3b-2는 도 3b-1의 상태에서 매트리스(120)가 수평방향으로 왕복운동하는 상태를 도시하고 있다. 또한 도 3c-1은 사용자의 수면 장애 구간 동안 제1 지지부(131) 및 제3 지지부(133)의 각도를 조절한 상태를 나타내고, 도 3c-2는 도 3c-1의 상태에서 매트리스(120)가 수평방향으로 왕복운동하는 상태를 도시하고 있다. 도 3b-1, 도 3b-2, 도 3c-1 및 도 3c-2 중 어느 하나와 같은 수면 자세에서 사용자는 수면 장애를 극복하고 편안하게 수면을 취할 수 있게 된다.

제2 판단부(262)는 제1 자세를 취한 사용자의 생체 신호를 감지하여 사용자의 수면 장애 유지 또는 수면 장애 종료를 판단할 수 있다. 여기서 생체 신호는 감지부(250)로부터 수신한 사용자의 심박수 및 사용자의 뇌파를 포함할 수 있다. 사용자의 수면 장애 유지는, 사용자의 생체 신호가 불안정한 구간으로, 사용자의 심박수가 1분당 60 - 70회 사이를 벗어나거나, 알파파와 베타파를 포함하는 사용자의 뇌파를 감지한 경우를 포함할 수 있다. 사용자의 수명 장애 종료는 사용자의 생체 신호가 안정적인 구간으로, 사용자의 심박수가 1분당 60 - 70회 사이이거나, 세타파와 델타파가 주기적으로 나타나는 경우를 포함할 수 있다.

제1 제어부(290)는 제2 판단부(262)로부터 사용자의 수면 장애 유지 신호를 수신하는 경우, 제1 지지부(131) 및 제3 지지부(133)에 대한 각도를, 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 수행하도록 제1 구동부(230)를 제어하고, 하부 프레임(112)을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상부 프레임(111)을 거쳐 매트리스(120)로 전달하는 구동을 수행하도록 제2 구동부(240)를 제어할 수 있다. 즉, 제1 제어부(290)는 제1 구동부(230) 및 제2 구동부(240)가 상태를 유지하도록 제어할 수 있다.

제1 제어부(290)는 제2 판단부(262)로부터 사용자의 수면 장애 종료 신호를 수신하는 경우, 제1 지지부(131) 및 제3 지지부(133)에 대한 각도를, 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 종료하도록 제1 구동부(230)를 제어하고, 하부 프레임(112)을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상부 프레임(111)을 거쳐 매트리스(120)로 전달하는 구동을 종료하도록 제2 구동부(240)를 제어할 수 있다. 즉, 제1 제어부(290)는 제1 구동부(230) 및 제2 구동부(240)의 구동을 종료하도록 제어할 수 있다. 제1 구동부(230) 및 제2 구동부(240)의 구동이 종료되면 도 6a와 같이 매트리스(120)가 평평한 상태가 되고, 수평방향의 왕복운동이 종료될 수 있다.

제3 판단부(263)는 제1 지지부(131) 내지 제4 지지부(134)에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력 중, 제1 지지부(131)에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력이 없고, 제2 지지부(132) 내지 제4 지지부(134) 중 적어도 하나의 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력이 존재하며, 매트리스 하중 압력이 유지되는 시간을 감지하여, 사용자의 움직임 정보로서 사용자가 매트리스 상에 앉은 제2 자세를 판단할 수 있다. 제2 자세는 사용자가 앉아있는 상태로서, 제1 지지부(131)에 구비된 압력 센서로부터는 매트리스 하중 압력 감지 신호가 발생하지 않고, 제2 지지부(132) 내지 제4 지지부(134) 중 적어도 하나의 지지부에 구비된 압력 센서로부터는 일정한 매트리스 하중 압력 감지 신호를 출력할 수 있다. 여기서 제1 지지부(131)에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력이 없고, 제2 지지부(132) 내지 제4 지지부(134) 중 적어도 하나의 지지부에 구비된 압력 센서에 대응하는 매트리스 하중 압력이 1분 이상 유지되는 경우 제3 판단부(263)는 사용자가 매트리스 상에 앉은 제2 자세로 판단할 수 있다.

제1 제어부(290)는 제2 자세의 판단 신호에 대응하여, 제2 구동부(240)의 구동을 종료한 상태에서, 제1 지지부(131)를 제1 각도(예를 들어, 45도)로 세우고, 제3 지지부(133)를 지면을 기준으로 제1 각도보다 더 낮은 제2 각도(예를 들어, 25도)로 세우는 각도 조절을 수행하도록 제1 구동부(230)를 제어할 수 있다.

도 4a에는 모션베드(100) 상에서 사용자의 움직임 정보가 제2 자세인 경우를 나타내고 있다. 도 4b는 제1 지지부(131) 및 제3 지지부(133)의 각도를 조절하여 사용자가 편하게 매트리스(120)에 기대어 제2 자세를 유지하도록 하는 상태를 도시하고 있다.

제4 판단부(262)는 제1 지지부(131) 내지 제4 지지부(134)에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스트의 하중 압력 중 제4 지지부(134)에 대응하는 매트리스 하중 압력이, 이전(예를 들어, 수면 중, 기상 직전 등)의 제4 지지부(134)에 대응하는 매트리스 하중 압력보다 더 큰 경우, 종아리 부분의 혈액순환 장애를 판단할 수 있다. 인간은 신체 구조상 직립 보행을 하도록 되어 있어, 신체 중 다리에 하중을 가장 많이 받아 쉽게 피로해질 수 있다. 특히, 장시간 서서 일하거나, 하이힐을 착용하고 일하는 경우에 다리와 발에 압박으로 인해 종아리의 혈액순환 장애로 다리의 저림 및 부종이 발생할 수 있다. 다라서 종아리에 부종이 발생한 경우, 해당 매트리스 하중 압력이 평상시 보다 더 클 수 있다.

제1 제어부(290)는 종아리 부분의 혈액순환 장애의 판단 신호에 대응하여, 제3 지지부(133)의 각도를 지면을 기준으로 일정 각도 이상 세우는 각도 조절을 수행할 수 있다.

도 5a에는 모션베드(100) 상에서 사용자의 움직임 정보가 제1 자세인 경우를 나타내고 있다. 도 5b는 제3 지지부(133)의 각도를 조절하여 사용자가 편하게 매트리스(120)에 다리를 올려놓은 상태를 도시하고 있다. 도 5b와 같이 다리를 심장의 높이와 비슷한 높이로 들어올려 다리에 몰렸다가 심장으로 가는 정맥혈의 흐름이 원활하게 이루어지도록 하여 원활한 혈액순환으로 다리의 피로 및 통증을 완화할 수 있다.

음성인식 처리부(280)는 사용자의 음성 명령어를 수신하여, 제1 구동부(230) 및 제2 구동부(240)의 동작을 제어할 수 있다. 이를 위해 음성인식 처리부(280)는 자동 음성 인식부(ASR(auto speech recognition) unit)(미도시), 자연어 이해부(natural language understanding unit)(미도시), 자연어 생성부(natural language generation unit)(미도시) 및 텍스트 음성 변환부(TTS(text to speech) unit)(미도시)를 포함할 수 있다.

자동 음성 인식부는 오디오 입력부(미도시, 예를 들어, 마이크)를 통하여 수신한 사용자의 모션베드 구동 음성 명령어(예를 들어, 상체 올려줘, 하체 올려줘 등)를 텍스트로 변환한 음성 명령 텍스트를 생성할 수 있다. 본 실시 예에서 자동 음성 인식부는 음성 텍스트 변환(STT(speech to text)을 수행할 수 있다. 자동 음성 인식부는 수신한 모션베드 구동 음성 명령어를 음성 명령 텍스트로 변환할 수 있다. 본 실시 예에서, 자동 음성 인식부는 발화 인식부(미도시)를 포함할 수 있다. 발화 인식부는 음향(acoustic) 모델 및 언어(language) 모델을 포함할 수 있다. 예를 들어, 음향 모델은 발성에 관련된 정보를 포함할 수 있고, 언어 모델은 단위 음소 정보 및 단위 음소 정보의 조합에 대한 정보를 포함할 수 있다. 발화 인식부는 발성에 관련된 정보 및 단위 음소 정보에 대한 정보를 이용하여 사용자의 모션베드 구동 음성 명령어를 음성 명령 텍스트로 변환할 수 있다. 음향 모델 및 언어 모델에 대한 정보는, 예를 들어, 자동 음성 인식부 내의 자동 음성 인식 데이터베이스(미도시)에 저장될 수 있다.

자연어 이해부는 음성 명령 텍스트에 대하여, 문법적 분석(syntactic analyze) 또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자의 모션베드 구동 음성 명령어에 대한 발화 의도를 분석할 수 있다. 여기서, 문법적 분석은 질의 텍스트를 문법적 단위(예: 단어, 구, 형태소 등)로 나누고, 나누어진 단위가 어떤 문법적인 요소를 갖는지 파악할 수 있다. 또한 의미적 분석은 의미(semantic) 매칭, 룰(rule) 매칭, 포뮬러(formula) 매칭 등을 이용하여 수행할 수 있다. 이에 따라, 자연어 이해부는 음성 명령 텍스트가 어떤 의도(intent)인지 또는 이러한 의도를 표현하는데 필요한 파라미터(parameter)를 얻을 수 있다.

제1 제어부(290)는 자연어 이해부에서 출력되는 음성 명령 텍스트 분석 결과를 이용하여, 제1 구동부(230) 및 제2 구동부(240)를 동작시킬 수 있다. 예를 들어, 상체 올려줘에 대응하는 음성 명령 텍스트 분석 결과를 이용하여, 제1 지지부(131)의 각도를 조절할 수 있다. 또는 하체 내려줘에 대응하는 음성 명령 텍스트 분석 결과를 이용하여 제3 지지부(133)의 각도를 조절할 수 있다.

자연어 생성부는 자연어 이해부에서 분석한 발화 의도에 기초하여 지식 베이스(knowledge-base)를 이용하여 음성 명령 텍스트에 대한 응답 텍스트를 생성할 수 있다.

텍스트 음성 변환부는 자연어 생성부가 생성한 자연어 발화 형태의 응답 텍스트에 대한 음성 변환 결과로서 발화 음성 정보를 생성하고, 발화 음성 정보를 오디오 출력부(미도시, 예를 들어 스피커)를 통하여 출력할 수 있다.

제1 제어부(290)는 사용자의 호흡 녹음 신호를 기반으로 모션베드의 구동을 제어하도록 미리 훈련된 심층신경망 모델을 이용하여, 모션베드의 구동을 제어할 수 있다. 여기서 심층신경망 모델은 사용자의 호흡 녹음 신호에 포함된 무호흡 신호 및 코골이 신호, 제1 지지부(131)의 각도 조절값, 제3 지지부(133)의 각도 조절값 및 수평방향 왕복운동 정도를 포함하는 훈련데이터를 이용하여 미리 훈련된 신경망 모델일 수 있다.

도 6에는 모션베드 구동 장치의 구동을 위한 심층신경망 모델이 도시되어 있다. 도 6을 참조하면, 무호흡 신호 및 코골이 신호를 이용하여 모션베드의 구동 제어 데이터를 출력하도록 미리 훈련된 심층신경망 모델을 이용하여, 모션베드의 구동을 제어할 수 있다.

본 실시 예에서 심층신경망 모델이 훈련되는 과정은 지도 학습으로 이루어질 수 있으며, 무호흡 신호가 어떠한 제1 지지부(131)의 각도 조절값, 어떠한 제3 지지부(133)의 각도 조절값 및 어떠한 수평방향 왕복운동 정도에 대응하는지를 라벨링한 훈련 데이터를 통해 훈련이 이루어 질 수 있다. 또한 코콜이 신호가 어떠한 제1 지지부(131)의 각도 조절값, 어떠한 제3 지지부(133)의 각도 조절값 및 어떠한 수평방향 왕복운동 정도에 대응하는지를 라벨링한 훈련 데이터를 통해 훈련이 이루어 질 수 있다.

이와 같이 제1 제어부(290)는 심층신경망 모델의 훈련을 통하여, 사용자의 호흡 녹음 신호를, 제1 지지부(131)의 각도 조절값, 제3 지지부(133)의 각도 조절값 및 수평방향 왕복운동 정도로 출력하는 모션베드 구동 제어 모델을 제1 메모리(291)에 저장할 수 있다.

제1 제어부(290)는 모션베드 구동 장치(200) 전체의 동작을 제어할 수 있다. 여기서, 제1 제어부(290)는 프로세서(processor)와 같이 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 여기서, '프로세서(processor)'는, 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.

본 실시 예에서 제1 제어부(290)는 모션베드 구동 장치(200)가 최적의 혼탄조합을 생성할 수 있도록, 5G 통신 환경에서 인공지능(artificial intelligence, AI) 알고리즘 및/또는 기계학습(machine learning) 알고리즘을 실행할 수 있다.

제1 메모리(291)는 모션베드 구동 장치(200)의 동작에 필요한 각종 데이터를 저장할 수 있다. 본 실시 예에서 제1 메모리(291)는 제1 제어부(290) 내부에 구비되거나, 제1 제어부(290) 외부에 구비될 수 있다. 또한 제1 메모리(291)는 제1 제어부(290)가 생성한 모션베드 구동 제어 모델을 저장할 수 있다.

여기서, 제1 메모리(291)는 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. 이러한 제1 메모리(291)는 내장 메모리 및/또는 외장 메모리를 포함할 수 있으며, DRAM, SRAM, 또는 SDRAM 등과 같은 휘발성 메모리, OTPROM(one time programmable ROM), PROM, EPROM, EEPROM, mask ROM, flash ROM, NAND 플래시 메모리, 또는 NOR 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, SSD. CF(compact flash) 카드, SD 카드, Micro-SD 카드, Mini-SD 카드, Xd 카드, 또는 메모리 스틱(memory stick) 등과 같은 플래시 드라이브, 또는 HDD와 같은 저장 장치를 포함할 수 있다.

도 7은 도 1의 사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템 중 원격 제어 장치의 외관도이고, 도 8은 원격 제어 장치의 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 블록도이다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 6에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다. 도 7 및 도 8을 참조하면, 원격 제어 장치(300)는 제2 통신부(310), 제2 전원부(320), 조작부(330), 오디오 처리부(340), 디스플레이부(350), 제2 메모리(360) 및 제2 제어부(370)를 포함할 수 있다.

제2 통신부(310)는 조작부(330)에서 생성한 사용자 입력 신호(동작 개시 신호 및/또는 조작 신호)를 적외선 신호로 변환하는 적외선 신호 변환부 및 적외선 신호를 모션베드 구동 장치(200)로 전송하는 적외선 신호 송신부의 기능을 수행할 수 있다. 일 실시 예로, 적외선 신호 송신부는 외부 간섭 신호로부터 적외선 파형 데이터를 보호하거나 전송 거리를 늘이기 위하여 적외선 파형 신호를 반송파(carrier wave)에 실어 제공할 수 있다.

제2 전원부(320)는 제2 제어부(370)의 제어 하에서, 외부의 전원, 내부의 전원을 인가 받아 원격 제어 장치(300)의 각 구성요소들에 전원을 공급할 수 있다. 이러한 제2 전원부(320)는 배터리를 포함할 수 있으며, 배터리는 내장형 배터리 또는 교체가능한 형태의 배터리로 구성될 수 있다

조작부(330)는 복수의 조작 버튼(미도시)을 구비하여, 입력되는 버튼에 대응하는 신호를 제2 제어부(370)로 전송할 수 있다. 이러한 조작부(330)는 제어주체의 터치 또는 누름 조작을 인식할 수 있는 센서 또는 버튼, 스위치 구조로 구성될 수 있다. 본 실시 예에서 조작부(330)는 디스플레이부(350)에 표시되는 모션베드 구동 장치(200)의 구동과 관련한 각종 정보를 확인하거나, 변경하기 위해 제어주체가 조작하는 조작 신호를 제2 제어부(370)로 전송할 수 있다.

본 실시 예에서 조작부(330)는 모션베드 구동 장치(200)의 동작 시간을 결정하는 제1 조작부(331)를 포함할 수 있다. 제1 조작부(331)의 조작에 의해 10분, 30분, 60분, 90분 등의 동침대 구동 장치(200)의 동작 시간을 결정할 수 있다.

본 실시 예에서 조작부(330)는 모션베드 구동 장치(200)의 구동을 제어하는 제2 조작부(332)를 포함할 수 있다. 제2 조작부(332)의 조작에 의해, 하체 업/다운, 상체 업/다운, 상하체 업/다운, 도시되지는 않았으나, 수평방향의 왕복운동 세기 또는 정도를 결정할 수 있다.

본 실시 예에서 조작부(330)는 모션베드 구동 장치(200)의 구동 모드를 결정하는 제3 조작부(333)를 포함할 수 있다. 제3 조작부(333)의 조작에 의해, 제1 자세에 대응하는 수면모드로서의 제1 모드의 선택에 대응하여 기설정된 값으로 제1 구동부(230) 및 제2 구동부(240)를 동작시킬 수 있다. 제2 자세에 대응하는 작업 모드로서의 제2 모드의 선택에 대응하여 기설정된 값으로 제1 구동부(230)를 동작시킬 수 있다. 하체 혈액순환 장애 모드로서의 제3 모드 선택에 대응하여 기설정된 값으로 제1 구동부(230)를 동작시킬 수 있다. 제1 자세에 대응하는 확장 수면모드로서의 제4 모드의 선택에 대응하여, 사용자의 호흡 녹음 신호를 바탕으로 하여 기설정된 값으로 제1 구동부(230) 및 제2 구동부(240)를 동작시킬 수 있다. 여기서 기설정된 값이라 함은, 제1 지지부(131)의 각도와, 제3 지지부(133)의 각도가 미리 설정되어 있고, 수평방향의 회전 운동 세기 또는 정도가 미리 설정되어 있음을 포함할 수 있다.

본 실시 예에서 조작부(330)는 모션베드(100)를 예비 구동하고, 모션베드(100)의 예비 구동 상태에 대하여 사용자가 만족하는 경우, 사용자의 호흡 녹음 신호를 모션베드 구동 장치(200)로 전송기 위해, 사용자의 호흡 신호를 녹음/종료하는 호흡 녹음 시작/종료 버튼과, 녹음된 사용자의 호흡 신호가 스피커를 통해 재생하면서 모션베드(100)를 예비 구동시키는 확인/취소 버튼과, 사용자의 호흡 녹음 신호를 모션베드 구동 장치(200)로 최종 전송하는 실행 버튼으로 구성된 제4 조작부(334)를 포함할 수 있다.

사용자 맞춤형 모션베드 구동을 위해, 제2 제어부(370)는 사용자로부터 호흡 녹음 시작 버튼의 입력을 수신할 수 있다. 사용자로부터 호흡 녹음 시작 버튼의 입력을 수신한 제2 제어부(370)는 사용자가 수면을 취하는 동안, 사용자의 호흡 신호가 오디오 처리부(340)를 통하여 제2 메모리(360)에 저장되도록 제어할 수 있다. 또한 제2 제어부(370)는 사용자가 수면을 취하는 동안, 모션베드 구동 장치(200)로부터 사용자의 움직임 정보를 수신하여 사용자의 호흡 신호와 함께 제2 메모리(360)에 저장되도록 제어할 수 있다. 여기서, 제2 제어부(370)는 사용자의 호흡 신호와, 모션베드 구동 장치(200)로부터 수신한 사용자의 움직임 정보를 사용자의 호흡 신호 시간에 동기화 하여 제2 메모리(360)에 저장 수 있다. 제2 제어부(370)는 사용자가 기상한 후 사용자로부터 호흡 녹음 종료 버튼의 입력을 수신할 수 있다. 사용자로부터 호흡 녹음 종료 버튼의 입력을 수신하면, 제2 제어부(370)는 제2 메모리(360)에 사용자의 호흡 녹음 신호에 대한 저장이 완료되도록 제어하고, 모션베드 구동 장치(200)로부터 사용자의 움직임 정보 수신을 종료할 수 있다.

제2 제어부(370)는 사용자로부터 확인 버튼의 입력을 수신하면, 제2 메모리(360)에 저장된 사용자의 호흡 녹음 신호 중 수면 장애 구간(무호흡 및/또는 코골이 구간)을 오디오 처리부(340, 스피커)를 통해 재생하면서, 사용자의 호흡 녹음 신호 중 수면 장애 구간(무호흡 구간 및/또는 코골이 구간)에 모션베드(100)를 예비 구동시킬 수 있다. 여기서 모션베드(100)를 예비 구동시키기 전에, 제2 제어부(370)는 제2 메모리(360)에 저장된 사용자의 호흡 녹음 신호와 사용자의 움직임 정보를 분석할 수 있다. 여기서 사용자의 호흡 녹음 신호와 사용자의 움직임 정보를 분석한다 함은, 도 2의 모션베드 구동 장치(200)가 수행하는 감지부(250), 판단부(260), 검출부(270)의 내용과 동일하므로 상세한 설명을 생략하기로 한다. 또한 모션베드(100)를 예비 구동시킨다 함은, 사용자의 호흡 녹음 신호 중 수면 장애 구간에 도 2의 제1 구동부(230) 및 제2 구동부(240)에 대한 예비 구동 신호를 생성하여 모션베드 구동 장치(200)로 전송하는 것을 포함할 수 있다.

예를 들어, 사용자로부터 확인 버튼 입력이 수신되면, 제2 제어부(370)는 사용자의 호흡 녹음 신호로부터 코콜이 구간이 스피커를 통해 재생하면서, 예비 구동 신호를 생성하여 모션베드 구동 장치(200)로 전송하여 모션베드(100)를 예비 구동할 수 있다. 여기서 모션베드(100)가 예비 구동한다 함은, 코골이 구간 동안 제1 지지부(131) 및 제3 지지부(133)에 대한 각도를 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 수행하고, 하부 프레임(112)을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상부 프레임(111)을 거쳐 매트리스(120)로 전달하도록 하는 구동을 포함할 수 있으며, 이를 사용자가 확인할 수 있다.

사용자의 확인 결과, 모션베드(100)의 예비 구동이 마음에 들지 않는 경우, 제2 제어부(370)는 사용자로부터 취소 버튼의 입력을 수신할 수 있다. 취소 버튼의 입력을 수신한 제2 제어부(370)는 제2 메모리(360)에 저장된 사용자의 호흡 녹음 신호 및 사용자 움직임 정보를 삭제할 수 있다. 이러한 사용자의 호흡 신호 및 사용자 움직임 정보에 대한 저장과 모션베드(100)의 예비 구동 확인 과정은 사용자의 선택에 의해 반복 수행될 수 있다. 이와 같은 저장 및 확인 과정을 통하여, 사용자 맞춤형 모션베드(100) 구동을 위한 신뢰도를 향상시킬 수 있다.

사용자의 확인 결과, 모션베드(100)의 예비 구동이 마음에 드는 경우, 제2 제어부(370)는 사용자로부터 실행 버튼의 입력을 수신할 수 있다. 실행 버튼의 입력을 수신한 제2 제어부(370)는 제2 메모리(360)에 저장된 사용자의 호흡 녹음 신호와, 사용자의 움직임 정보와, 모션베드(100) 예비 구동 정보 중 하나 이상을 모션베드 구동 장치(200)로 전송할 수 있다.

원격 제어 장치(300)로부터 사용자의 호흡 녹음 신호를 수신한 모션베드 구동 장치(200)는 감지부(250), 판단부(260) 및 검출부(270)를 이용하여 수면 장애 구간 검출과 사용자의 움직임 정보로서 제1 자세 및 제2 자세 판단을 다시 수행하여 제1 구동부(230) 및 제2 구동부(240)를 제어할 수 있다.

선택적 실시 예로, 원격 제어 장치(300)로부터 사용자의 호흡 녹음 신호와, 모션베드(100) 예비 구동 정보를 수신한 모션베드 구동 장치(200)는 사용자의 호흡 녹음 신호와, 모션베드(100) 예비 구동 정보를 제1 메모리(291)에 저장했다가, 모션베드(100)로부터 사용자의 움직임 및 사용자의 호흡 신호가 검출되면, 제1 메모리(291)에 저장된 사용자의 호흡 녹음 신호와 비교하여 사용자의 움직임 정보가 제1 자세인 경우, 모션베드(100) 예비 구동 정보 대로 제1 구동부(230) 및 제2 구동부(240)를 제어할 수 있다.

오디오 처리부(340)는 오디오 입력부(미도시) 및 오디오 출력부(미도시)를 포함할 수 있다. 오디오 입력부는 하나 이상의 마이크로폰(미도시)을 구비하여 사용자의 호흡 신호를 수신할 수 있다. 또한 사용자의 호흡 신호를 더 정확하게 수신하기 위해 복수의 마이크로폰(미도시)을 구비할 수 있다. 여기서, 복수의 마이크 각각은 서로 다른 위치에 이격되어 배치될 수 있고, 수신한 사용자의 호흡 신호를 전기적인 신호로 처리할 수 있다. 선택적 실시 예로 오디오 입력부는 사용자의 호흡 신호를 수신하는 과정에서 발생하는 노이즈를 제거하기 위한 다양한 노이즈 제거 알고리즘을 사용할 수 있다. 선택적 실시 예로 오디오 입력부는 사용자의 호흡 신호 수신 시에 노이즈를 제거하는 필터(미도시), 필터에서 출력되는 신호를 증폭하여 출력하는 증폭기(미도시) 등 사용자의 호흡 신호 처리를 위한 각종 구성 요소들을 포함할 수 있다. 오디오 출력부는 제2 메모리(360)에 저장된 사용자의 호흡 녹음 신호를 오디오 신호로 변환하여 출력할 수 있다. 이를 위해, 스피커 등을 구비할 수 있다.

디스플레이부(350)는 제2 제어부(370)의 제어 하에 원격 제어 장치(300)의 구동 상태를 디스플레이 할 수 있다. 실시 예에 따라서, 디스플레이부(350)는 터치패드와 상호 레이어 구조를 이루어 터치스크린으로 구성될 수 있다. 이 경우에, 디스플레이부(350)는 제어주체의 터치에 의한 정보의 입력이 가능한 조작부(330)로도 사용될 수 있다. 이를 위해 디스플레이부(350)는 터치 인식 디스플레이 제어기 또는 이외의 다양한 입출력 제어기로 구성될 수 있다. 일 예로, 터치 인식 디스플레이 제어기는 장치와 제어주체 사이에 출력 인터페이스 및 입력 인터페이스를 제공할 수 있다. 터치 인식 디스플레이 제어기는 전기 신호를 제2 제어부(370)와 송수신할 수 있다. 또한, 터치 인식 디스플레이 제어기는 제어주체에게 시각적인 출력을 표시하며, 시각적 출력은 텍스트, 그래픽, 영상, 비디오와 이들의 조합을 포함할 수 있다. 이와 같은 디스플레이부(350)는 예를 들어 터치 인식이 가능한 OLED(organic light emitting display) 또는 LCD(liquid crystal display) 또는 LED(light emitting display)와 같은 소정의 디스플레이 부재일 수 있다.

제2 메모리(360)는 원격 제어 장치(300)의 동작에 필요한 각종 데이터를 저장할 수 있다. 본 실시 예에서 제2 메모리(360)는 제1 모드 내지 제4 모드와, 사용자의 호흡 녹음 신호 등을 저장할 수 있다. 여기서, 제2 메모리(360)는 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. 이러한 제2 메모리(360)는 내장 메모리 및/또는 외장 메모리를 포함할 수 있으며, DRAM, SRAM, 또는 SDRAM 등과 같은 휘발성 메모리, OTPROM(one time programmable ROM), PROM, EPROM, EEPROM, mask ROM, flash ROM, NAND 플래시 메모리, 또는 NOR 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, SSD. CF(compact flash) 카드, SD 카드, Micro-SD 카드, Mini-SD 카드, Xd 카드, 또는 메모리 스틱(memory stick) 등과 같은 플래시 드라이브, 또는 HDD와 같은 저장 장치를 포함할 수 있다.

제2 제어부(370)는 원격 제어 장치(300) 전체의 동작을 제어할 수 있다. 본 실시 예에서 제2 제어부(370)는 사용자의 호흡 녹음 신호에 대한 분석을 통하여 수면 장애 구간을 검출하고, 사용자의 호흡 녹음 신호와, 수면 장애 구간 검출 결과를 모션베드 구동 장치(200)로 전송할 수 있다.

여기서, 제2 제어부(370)는 프로세서(processor)와 같이 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 여기서, '프로세서(processor)'는, 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.

도 9는 본 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 8에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.

도 9를 참조하면, S910단계에서, 모션베드 구동 장치(200)는 제1 지지부 내지 제4 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력과 매트리스 하중 압력이 유지되는 시간을 감지하여, 사용자의 움직임 정보로서 사용자가 수면을 위해 매트리스 상에 누운 제1 자세를 판단한다.

여기서, 제1 자세는 사용자가 누워있는 상태로서, 제1 지지부 내지 제4 지지부에 구비된 압력 센서 모두가 일정한 매트리스 하중 압력 감지 신호를 출력할 수 있다. 여기서 제1 지지부 내지 제4 지지부에 대응하는 매트리스의 전체 압력이 예를 들어, 5분 이상 유지되는 경우, 사용자가 수면을 위해 매트리스 상에 누운 제1 자세로 판단할 수 있다.

S920단계에서, 모션베드 구동 장치(200)는 제1 자세의 판단 신호에 대응하여, 원격 제어 장치로부터 수신한 사용자의 호흡 녹음 신호에 대한 분석을 통하여, 사용자의 수면 장애 구간을 검출한다.

모션베드 구동 장치(200)는 사용자의 수명 장애 구간으로서 무호흡 구간 및 코콜이 구간을 검출할 수 있다. 모션베드 구동 장치(200)는 신체의 바운싱(진동)이 일어나지 않는 구간을 검출하여 무호흡 상태로 판단할 수 있다. 또한, 모션베드 구동 장치(200)는 호흡 신호의 주기의 적어도 1/2보다 긴 시간 동안 신호 변화가 소정의 기준 편차 보다 낮은 구간을 검출하면, 해당 구간을 수면 무호흡 구간으로 검출할 수 있다. 선택적 실시 예로, 모션베드 구동 장치(200)는 측정된 무호흡 시간(Breath Rate)이 사전에 정해진 기준 또는 범위(또는 정상범위, 기준범위 등)를 체크하여, 기준 범위를 벗어나면 수면 무호흡으로 검출할 수 있다. 즉, 무호흡 시간(BR)이 사전에 정해진 시간(예를 들어, 10초 등) 이상인 경우 수면 무호흡으로 검출할 수 있다. 모션베드 구동 장치(200)는 사용자의 호흡 녹음 신호로부터 호흡 신호의 크기가 제2 기준값을 초과하는 구간을 코골이 신호의 구간으로 검출할 수 있다. 모션베드 구동 장치(200)는 사용자의 호흡 녹음 신호로부터 호흡 신호의 주기와 위상, 또한, 호흡 소리의 크기, 주기 및 위상을 이용하여, 코골이 증상을 검출할 수 있다. 모션베드 구동 장치(200)는 호흡소리의 소리 크기가 사전에 정해진 기준 범위(또는 기준 크기, 정상범위 등)를 초과하는 경우, 코콜이 구간으로 인지할 수 있다. 바람직하게는, 기준 크기는 40dB 이내로 설정하고, 소리크기가 40dB 보다 크면 코콜이 구간으로 검출할 수 있다.

S930단계에서, 모션베드 구동 장치(200)는 사용자의 수면 장애 구간 동안, 제1 지지부 및 제3 지지부에 대한 각도를, 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 수행하는 제1 구동부의 제어를 개시하고, 하부 프레임을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상부 프레임을 거쳐 매트리스로 전달하는 제2 구동부의 제어를 개시한다.

선택적 실시 예로, 모션베드 구동 장치(200)는 매트리스 상에 누운 사용자의 생체 신호를 감지하여 사용자의 수면 장애 유지 또는 수면 장애 종료를 판단할 수 있다. 여기서 생체 신호는 감지부(250)로부터 수신한 사용자의 심박수 및 사용자의 뇌파를 포함할 수 있다. 사용자의 수면 장애 유지는, 사용자의 생체 신호가 불안정한 구간으로, 사용자의 심박수가 1분당 60 - 70회 사이를 벗어나거나, 알파파와 베타파를 포함하는 사용자의 뇌파를 감지한 경우를 포함할 수 있다. 사용자의 수명 장애 종료는 사용자의 생체 신호가 안정적인 구간으로, 사용자의 심박수가 1분당 60 - 70회 사이이거나, 세타파와 델타파가 주기적으로 나타나는 경우를 포함할 수 있다. 모션베드 구동 장치가, 사용자의 수면 장애 유지 신호에 대응하여 제1 지지부 및 제3 지지부에 대한 각도를, 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 수행하고, 하부 프레임을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상부 프레임을 거쳐 매트리스로 전달하는 구동을 유지할 수 있다. 모션베드 구동 장치(200)는 사용자의 수면 장애 종료 신호에 대응하여 제1 지지부 및 제3 지지부에 대한 각도를, 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 수행하고, 하부 프레임을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상부 프레임을 거쳐 매트리스로 전달하는 구동의 유지를 종료할 수 있다.

선택적 실시 예로, 모션베드 구동 장치(200)는 제1 지지부 내지 제4 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력 중, 제1 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력이 없고, 제2 지지부 내지 제4 지지부 중 적어도 하나의 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력이 존재하고, 매트리스 하중 압력이 유지되는 시간을 감지하여, 사용자의 움직임 정보로서 사용자가 매트리스 상에 앉은 제2 자세를 판단할 수 있다. 여기서 모션베드 구동 장치(200)는 제1 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력이 없고, 제2 지지부 내지 제4 지지부 중 적어도 하나의 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력이 1분 이상 유지되는 경우, 사용자가 매트리스 상에 앉은 제2 자세로 판단할 수 있다. 모션베드 구동 장치(200)는 제2 자세의 판단 신호에 대응하여, 제2 구동을 종료한 상태에서 제1 지지부를 제1 각도로 세우고, 제3 지지부를 지면을 기준으로 제1 각도보다 더 낮은 제2 각도로 세우는 각도 조절을 수행할 수 있다.

선택적 실시 예로 모션베드 구동 장치(200)는, 제1 지지부 내지 제4 지지부에 대응하는 매트리스의 전체 압력 중 제4 지지부에 대응하는 매트리스의 종아리 압력이 제4 기준값을 초과함에 대응하여, 종아리 부분의 혈액순환 장애를 판단할 수 있다. 모션베드 구동 장치(200)는 종아리 부분의 혈액순환 장애의 판단 신호에 대응하여, 제3 지지부의 각도를 지면을 기준으로 일정 각도 이상 세우는 각도 조절을 수행할 수 있다.

선택적 실시 예로, 모션베드 구동 장치(200)는 사용자의 호흡 녹음 신호를 기반으로 모션베드의 구동을 제어하도록 미리 훈련된 심층신경망 모델을 이용하여, 모션베드의 구동을 제어할 수 있다. 여기서, 심층신경망 모델은, 사용자의 호흡 녹음 신호에 포함된 무호흡 신호 및 코골이 신호, 제1 지지부의 각도 조절값, 제3 지지부의 각도 조절값 및 수평방향 왕복운동 정도를 포함하는 훈련데이터를 이용하여 미리 훈련된 신경망 모델일 수 있다.

본 실시 예에서, 모션베드 구동 장치(200)가 제1 자세를 판단하는 단계 이전에, 모션베드 구동 장치(200)가 사용자의 호흡 녹음 신호를 생성하여 모션베드 구동 장치(200)로 전송할 수 있다. 원격 제어 장치(300)는 내부에 구비된 호흡 녹음 시작 버튼의 입력 수신에 대응하여 사용자의 호흡 신호를 녹음하여 메모리에 저장하고, 호흡 녹음 종료 버튼의 입력 수신에 대응하여 사용자의 호흡 신호의 녹음을 종료하여 사용자의 호흡 녹음 신호를 생성할 수 있다. 원격 제어 장치(300)는 내부에 구비된 녹음 호흡 재생 시작 버튼의 입력 수신에 대응하여 메모리에 저장된 사용자의 호흡 녹음 신호를 재생하고, 녹음 호흡 재생 종료 버튼의 입력 수신에 대응하여 사용자의 호흡 녹음 신호의 재생을 종료함으로써 사용자의 호흡 녹음 신호를 확인할 수 있다. 원격 제어 장치(300)는 내부에 구비된 확인 버튼의 입력 수신에 대응하여 사용자의 호흡 녹음 신호를 모션베드 구동 장치(200)로 전송할 수 있다.

도 10은 다른 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템의 동작 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 9에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.

도 10 참조하면, S1001단계에서, 원격 제어 장치(300)는 사용자로부터 호흡 녹음 시작 버튼의 입력을 수신한다.

S1003단계에서, 원격 제어 장치(300)는 사용자가 수면을 취하는 동안, 사용자의 호흡 신호와, 모션베드 구동 장치(200)로부터 수신한 사용자의 움직임 정보를 사용자의 호흡 신호에 동기화 하여 제2 메모리(360)에 저장한다.

S1005단계에서, 원격 제어 장치(300)는 사용자가 기상한 후 사용자로부터 호흡 녹음 종료 버튼의 입력을 수신한다.

S1007단계에서, 원격 제어 장치(300)는 제2 메모리(360)에 사용자의 호흡 녹음 신호에 대한 저장을 종료한다. 이와 동시에 원격 제어 장치(300)는 모션베드 구동 장치(200)로부터 사용자의 움직임 정보 수신을 종료할 수 있다.

S1009단계에서, 원격 제어 장치(300)는 사용자로부터 확인 버튼의 입력을 수신한다.

S1011단계에서, 원격 제어 장치(300)는 제2 메모리(360)에 저장된 사용자의 호흡 녹음 신호 중 수면 장애 구간(무호흡 및/또는 코골이 구간)을 스피커를 통해 재생하면서, 모션베드(100)를 예비 구동시킨다. 여기서, 모션베드(100)를 예비 구동시키기 전에, 원격 제어 장치(300)는 제2 메모리(360)에 저장된 사용자의 호흡 녹음 신호와 사용자의 움직임 정보를 분석할 수 있다 . 여기서 모션베드(100)를 예비 구동시키기 전에, 제2 제어부(370)는 제2 메모리(360)에 저장된 사용자의 호흡 녹음 신호와 사용자의 움직임 정보를 분석할 수 있다. 또한 모션베드(100)를 예비 구동시킨다 함은, 사용자의 호흡 녹음 신호 중 수면 장애 구간에 도 2의 제1 구동부(230) 및 제2 구동부(240)에 대한 예비 구동 신호를 생성하여 모션베드 구동 장치(200)로 전송하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자로부터 확인 버튼 입력이 수신되면, 원격 제어 장치(300) 는 사용자의 호흡 녹음 신호로부터 무호흡 구간이 스피커를 통해 재생하면서, 예비 구동 신호를 생성하여 모션베드 구동 장치(200)로 전송하여 모션베드(100)를 예비 구동할 수 있다. 여기서 모션베드(100)가 예비 구동한다 함은, 코골이 구간 동안 제1 지지부 및 제3 지지부에 대한 각도를 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 수행하고, 하부 프레임을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상부 프레임을 거쳐 매트리스로 전달하도록 하는 구동을 포함할 수 있으며, 이를 사용자가 확인할 수 있다.

S1013단계에서, 사용자의 확인 결과, 모션베드(100)의 예비 구동이 마음에 들지 않는 경우, 원격 제어 장치(300)는 사용자로부터 취소 버튼의 입력을 수신한다.

S1015단계에서, 원격 제어 장치(300)는 취소 버튼의 입력을 수신하면, 제2 메모리(360)에 저장된 사용자의 호흡 녹음 신호 및 사용자 움직임 정보를 삭제한다. 이러한 사용자의 호흡 신호 및 사용자 움직임 정보에 대한 저장과 모션베드(100)의 예비 구동 확인 과정은 사용자의 선택에 의해 반복 수행될 수 있다. 이와 같은 저장 및 확인 과정을 통하여, 사용자 맞춤형 모션베드(100) 구동을 위한 신뢰도를 향상시킬 수 있다.

S1017단계에서, 사용자의 확인 결과, 모션베드(100)의 예비 구동이 마음에 드는 경우, 원격 제어 장치(300)는 사용자로부터 실행 버튼의 입력을 수신한다.

S1019단계에서, 원격 제어 장치(300)는 제2 메모리(360)에 저장된 사용자의 호흡 녹음 신호와, 사용자의 움직임 정보와, 모션베드(100) 예비 구동 정보 중 하나 이상을 모션베드 구동 장치(200)로 전송한다.

S1021단계에서, 원격 제어 장치(300)로부터 사용자의 호흡 녹음 신호를 수신한 모션베드 구동 장치(200)는 사용자의 호흡 녹음 신호를 분석하여 제1 구동부 및 제2 구동부를 제어한다. 여기서 사용자의 호흡 녹음 신호를 분석한다 함은, 사용자의 호흡 녹음 신호로부터 수면 장애 구간을 검출하고, 사용자의 움직임 정보로서의 제1 자세 및 제2 자세 판단을 다시 수행하는 것을 포함할 수 있다. 선택적 실시 예로, 원격 제어 장치(300)로부터 사용자의 호흡 녹음 신호와, 모션베드(100) 예비 구동 정보를 수신한 모션베드 구동 장치(200)는 사용자의 호흡 녹음 신호와, 모션베드(100) 예비 구동 정보를 제1 메모리(291)에 저장했다가, 모션베드(100)로부터 사용자의 움직임 및 사용자의 호흡 신호가 검출되면, 제1 메모리(291)에 저장된 사용자의 호흡 녹음 신호와 비교하여 사용자의 움직임 정보가 제1 자세인 경우, 모션베드(100) 예비 구동 정보 대로 제1 구동부 및 제2 구동부를 제어할 수 있다.

이상 설명된 본 발명에 따른 실시 예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.

한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.

본 발명의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 "상기"의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 발명에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다.

본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

100: 모션베드
200: 모션베드 구동 장치
300: 원격 제어 장치

Claims (14)

1. 사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템으로서,
   하부 프레임과, 상부에 매트리스가 구비되고 각도가 조절되도록 하는 모션 지지부가 구비되고, 상기 하부 프레임에 수평 왕복운동이 가능하게 결합되는 상부 프레임을 포함하며, 상기 모션 지지부는 사용자의 상체와, 둔부와, 허벅지와, 종아리를 각각 지지하는 제1 지지부 내지 제4 지지부가 서로 유기적으로 연결된 모션베드 구동 장치; 및
   상기 모션베드 구동 장치와 통신을 통하여 상기 모션베드 구동 장치의 동작을 제어하고, 사용자의 호흡 신호를 녹음하여 모션베드 구동 장치로 전송하는 원격 제어 장치를 포함하고,
   상기 모션베드 구동 장치는,
   상기 사용자의 상체를 지지하는 제1 지지부 및 상기 사용자의 허벅지를 지지하는 제3 지지부의 각도를, 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 수행하는 제1 구동부;
   상기 하부 프레임을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상기 상부 프레임을 거쳐 상기 매트리스로 전달하는 제2 구동부;
   상기 제1 지지부 내지 상기 제4 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력과 상기 매트리스 하중 압력이 유지되는 시간을 감지하여, 사용자의 움직임 정보로서 상기 사용자가 수면을 위해 매트리스 상에 누운 제1 자세를 판단하는 제1 판단부;
   상기 제1 자세의 판단 신호에 대응하여, 상기 원격 제어 장치로부터 수신한 사용자의 호흡 녹음 신호에 대한 분석을 통하여, 상기 사용자의 수면 장애 구간을 검출하는 검출부; 및
   상기 사용자의 수면 장애 구간 동안, 상기 제1 구동부 및 상기 제2 구동부의 동작을 개시하는 제1 제어부를 포함하고,
   상기 검출부는,
   상기 사용자의 호흡 녹음 신호로부터 호흡 신호의 크기가 기설정된 시간 이상 제1 기준값 이하인 구간을 무호흡 신호의 구간으로 검출하는 제1 검출부; 및
   상기 사용자의 호흡 녹음 신호로부터 호흡 신호의 크기가 제2 기준값을 초과하는 구간을 코골이 신호의 구간으로 검출하는 제2 검출부를 포함하는,
   사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 원격 제어 장치는,
   사용자의 호흡 신호를 녹음하고, 상기 사용자의 호흡이 녹음되는 동안 상기 모션베드 구동 장치로부터 사용자의 움직임 정보를 메모리에 저장하는 호흡 녹음 시작 버튼 및 호흡 녹음 종료 버튼과, 녹음된 사용자의 호흡 신호가 스피커를 통해 재생하면서 모션베드를 예비 구동시키는 확인 버튼 및 취소 버튼과, 사용자의 호흡 녹음 신호를 상기 모션베드 구동 장치로 전송하는 실행 버튼을 포함하는 조작부; 및
   상기 조작부의 조작 신호 수신에 대응하는 기능을 수행하는 제2 제어부를 포함하고,
   상기 제2 제어부는,
   상기 호흡 녹음 시작 버튼의 입력 수신에 대응하여 사용자의 호흡 신호를 녹음하여 상기 메모리에 저장하고, 상기 사용자의 호흡이 녹음되는 동안 상기 모션베드 구동 장치로부터 수신한 사용자의 움직임 정보를 상기 메모리에 저장하며, 상기 호흡 녹음 종료 버튼의 입력 수신에 대응하여 상기 사용자의 호흡 신호의 녹음과 상기 사용자의 움직임 정보 저장을 종료하도록 제어하고,
   상기 확인 버튼의 입력 수신에 대응하여, 상기 메모리에 저장된 사용자의 호흡 녹음 신호 중 수면 장애 구간을 스피커를 통해 재생하면서, 모션베드 예비 구동 신호를 생성하여 상기 모션베드 구동 장치로 전송하며, 상기 모션베드 예비 구동 신호는 상기 사용자의 호흡 녹음 신호 중 수면 장애 구간 동안 상기 제1 지지부 및 제3 지지부에 대한 각도를 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 수행하고, 상기 하부 프레임을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상기 상부 프레임을 거쳐 상기 매트리스로 전달하도록 하는 구동하는 신호를 포함하고, 상기 취소 버튼의 입력 수신에 대응하여 상기 메모리에 저장된 상기 사용자의 호흡 녹음 신호 및 상기 사용자의 움직임 정보를 삭제하도록 제어하고,
   상기 실행 버튼의 입력 수신에 대응하여 메모리에 저장된 상기 사용자의 호흡 녹음 신호를 상기 모션베드 구동 장치로 전송하도록 제어하는,
   사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템.
3. 삭제
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 모션베드 구동 장치는,
   상기 제1 자세를 취한 사용자의 생체 신호를 감지하여 상기 사용자의 수면 장애 유지 또는 수면 장애 종료를 판단하는 제2 판단부를 더 포함하고,
   상기 제1 제어부는,
   상기 제2 판단부로부터 수신한 사용자의 수면 장애 유지 신호에 대응하여 상기 제1 구동부 및 상기 제2 구동부에 대한 구동 제어를 유지하고, 상기 제2 판단부로부터 수신한 사용자의 수면 장애 종료 신호에 대응하여 상기 제1 구동부 및 상기 제2 구동부에 대한 구동 제어를 종료하도록 구성되는,
   사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템.
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 모션베드 구동 장치는,
   상기 제1 지지부 내지 상기 제4 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력 중, 상기 제1 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력이 없고, 상기 제2 지지부 내지 상기 제4 지지부 중 적어도 하나의 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력이 존재하고, 상기 매트리스 하중 압력이 유지되는 시간을 감지하여, 상기 사용자의 움직임 정보로서 상기 사용자가 매트리스 상에 앉은 제2 자세를 판단하는 제3 판단부를 더 포함하고,
   상기 제1 제어부는,
   제3 판단부로부터 수신한 제2 자세의 판단 신호에 대응하여, 상기 제2 구동부의 동작을 종료한 상태에서, 상기 제1 지지부를 제1 각도로 세우고, 상기 제3 지지부를 지면을 기준으로 상기 제1 각도보다 더 낮은 제2 각도로 세우는 각도 조절을 수행하도록 상기 제1 구동부를 제어하는,
   사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 모션베드 구동 장치는,
   상기 제1 지지부 내지 상기 제4 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력 중 상기 제4 지지부에 대응하는 매트리스 하중 압력이, 이전의 상기 제4 지지부에 대응하는 매트리스 하중 압력보다 큼에 따라, 종아리 부분의 혈액순환 장애를 판단하는 제4 판단부를 더 포함하고,
   상기 제1 제어부는,
   상기 제4 판단부로부터 수신한 종아리 부분의 혈액순환 장애의 판단 신호에 대응하여, 상기 제3 지지부의 각도를 지면을 기준으로 일정 각도 이상 세우도록 상기 제1 구동부를 제어하는,
   사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템.
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 제1 제어부는,
   사용자의 호흡 녹음 신호를 기반으로 모션베드의 구동을 제어하도록 미리 훈련된 심층신경망 모델을 이용하여, 모션베드의 구동을 제어하도록 구성되고,
   상기 심층신경망 모델은,
   사용자의 호흡 녹음 신호에 포함된 무호흡 신호 및 코골이 신호, 제1 지지부의 각도 조절값, 제3 지지부의 각도 조절값 및 수평방향 왕복운동 정도를 포함하는 훈련데이터를 이용하여 미리 훈련된 신경망 모델인,
   사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템.
8. 하부 프레임과, 상부에 매트리스가 구비되고 각도가 조절되도록 하는 모션 지지부가 구비되고, 상기 하부 프레임에 수평 왕복운동이 가능하게 결합되는 상부 프레임을 포함하며, 상기 모션 지지부는 사용자의 상체와, 둔부와, 허벅지와, 종아리를 각각 지지하는 제1 지지부 내지 제4 지지부가 서로 유기적으로 연결된 모션베드 구동 장치와, 상기 모션베드 구동 장치와 통신을 통하여 상기 모션베드 구동 장치의 동작을 제어하고, 사용자의 호흡 신호를 녹음하는 원격 제어 장치를 포함하는 사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템의 동작 방법으로서,
   상기 모션베드 구동 장치가, 상기 제1 지지부 내지 상기 제4 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력과 상기 매트리스 하중 압력이 유지되는 시간을 감지하여, 사용자의 움직임 정보로서 상기 사용자가 수면을 위해 매트리스 상에 누운 제1 자세를 판단하는 단계;
   상기 모션베드 구동 장치가, 상기 제1 자세의 판단 신호에 대응하여, 상기 원격 제어 장치로부터 수신한 사용자의 호흡 녹음 신호에 대한 분석을 통하여, 상기 사용자의 수면 장애 구간을 검출하는 단계; 및
   상기 모션베드 구동 장치가, 상기 사용자의 수면 장애 구간 동안, 상기 사용자의 상체를 지지하는 제1 지지부 및 상기 사용자의 허벅지를 지지하는 제3 지지부의 각도를, 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 수행하고, 상기 하부 프레임을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상기 상부 프레임을 거쳐 상기 매트리스로 전달하는 단계를 포함하고,
   상기 검출하는 단계는,
   상기 사용자의 호흡 녹음 신호로부터 호흡 신호의 크기가 기설정된 시간 이상 제1 기준값 이하인 구간을 무호흡 신호의 구간으로 검출하는 단계; 및
   상기 사용자의 호흡 녹음 신호로부터 호흡 신호의 크기가 제2 기준값을 초과하는 구간을 코골이 신호의 구간으로 검출하는 단계를 포함하는,
   사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템의 동작 방법.
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 제1 자세를 판단하는 단계 이전에, 상기 원격 제어 장치가, 상기 모션베드를 예비 구동하는 단계를 더 포함하고,
   상기 모션베드를 예비 구동하는 단계는,
   상기 원격 제어 장치가, 호흡 녹음 시작 버튼의 입력 수신에 대응하여 사용자의 호흡 신호를 녹음하여 메모리에 저장하고, 사용자의 호흡이 녹음되는 동안 모션베드 구동 장치로부터 수신한 사용자의 움직임 정보를 상기 메모리에 저장하는 단계;
   상기 원격 제어 장치가, 호흡 녹음 종료 버튼의 입력 수신에 대응하여 상기 사용자의 호흡 신호의 녹음과 상기 사용자의 움직임 정보 저장을 종료하는 단계;
   상기 원격 제어 장치가, 확인 버튼의 입력 수신에 대응하여, 상기 메모리에 저장된 사용자의 호흡 녹음 신호 중 수면 장애 구간을 스피커를 통해 재생하면서 모션베드 예비 구동 신호를 생성하여 상기 모션베드 구동 장치로 전송하는 단계로서, 상기 모션베드 예비 구동 신호는 상기 사용자의 호흡 녹음 신호 중 코골이 구간 동안 상기 제1 지지부 및 상기 제3 지지부에 대한 각도를 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 수행하고, 상기 하부 프레임을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상기 상부 프레임을 거쳐 상기 매트리스로 전달하도록 하는 구동하는 신호를 포함하는 단계;
   상기 원격 제어 장치가, 취소 버튼의 입력 수신에 대응하여 상기 메모리에 저장된 사용자의 호흡 녹음 신호 및 사용자의 움직임 정보를 삭제하는 단계; 및
   상기 원격 제어 장치가, 실행 버튼의 입력 수신에 대응하여 상기 메모리에 저장된 사용자의 호흡 녹음 신호를 모션베드 구동 장치로 전송하는 단계를 포함하는,
   사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템의 동작 방법.
10. 삭제
11. 제 8 항에 있어서,
    상기 모션베드 구동 장치가, 상기 제1 자세를 취한 사용자의 생체 신호를 감지하여 상기 사용자의 수면 장애 유지 또는 수면 장애 종료를 판단하는 단계;
    상기 모션베드 구동 장치가, 사용자의 수면 장애 유지 신호에 대응하여 상기 제1 지지부 및 상기 제3 지지부에 대한 각도를, 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 수행하고, 상기 하부 프레임을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상기 상부 프레임을 거쳐 상기 매트리스로 전달하는 구동을 유지하는 단계; 및
    상기 모션베드 구동 장치가, 사용자의 수면 장애 종료 신호에 대응하여 상기 제1 지지부 및 상기 제3 지지부에 대한 각도를, 지면을 기준으로 세우거나 눕히는 각도 조절을 수행하고, 상기 하부 프레임을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상기 상부 프레임을 거쳐 상기 매트리스로 전달하는 구동의 유지를 종료하는 단계를 더 포함하는,
    사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템의 동작 방법.
12. 제 8 항에 있어서,
    상기 모션베드 구동 장치가, 상기 제1 지지부 내지 상기 제4 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력 중, 상기 제1 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력이 없고, 상기 제2 지지부 내지 상기 제4 지지부 중 적어도 하나의 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력이 존재하고, 상기 매트리스 하중 압력이 유지되는 시간을 감지하여, 상기 사용자의 움직임 정보로서 상기 사용자가 매트리스 상에 앉은 제2 자세를 판단하는 단계; 및
    상기 모션베드 구동 장치가, 제2 자세의 판단 신호에 대응하여, 상기 하부 프레임을 수평방향으로 왕복 운동시켜, 수평방향의 왕복운동을 상기 상부 프레임을 거쳐 상기 매트리스로 전달하는 동작을 종료한 상태에서, 상기 제1 지지부를 제1 각도로 세우고, 상기 제3 지지부를 지면을 기준으로 상기 제1 각도보다 더 낮은 제2 각도로 세우는 각도 조절을 수행하는 단계를 더 포함하는,
    사용자맞춤형 모션베드 구동 시스템의 동작 방법.
13. 제 8 항에 있어서,
    상기 모션베드 구동 장치가, 상기 제1 지지부 내지 상기 제4 지지부에 구비된 압력 센서에 의해 감지한 매트리스 하중 압력 중 상기 제4 지지부에 대응하는 매트리스 하중 압력이, 이전의 상기 제4 지지부에 대응하는 매트리스 하중 압력보다 큼에 따라, 종아리 부분의 혈액순환 장애를 판단하는 단계; 및
    상기 모션베드 구동 장치가, 종아리 부분의 혈액순환 장애의 판단 신호에 대응하여, 상기 제3 지지부의 각도를 지면을 기준으로 일정 각도 이상 세우는 각도 조절을 수행하는 단계를 더 포함하는,
    사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템의 동작 방법.
14. 제 8 항에 있어서,
    상기 모션베드 구동 장치가, 사용자의 호흡 녹음 신호를 기반으로 모션베드의 구동을 제어하도록 미리 훈련된 심층신경망 모델을 이용하여, 모션베드의 구동을 제어하는 단계를 더 포함하고,
    상기 심층신경망 모델은,
    사용자의 호흡 녹음 신호에 포함된 무호흡 신호 및 코골이 신호, 제1 지지부의 각도 조절값, 제3 지지부의 각도 조절값 및 수평방향 왕복운동 정도를 포함하는 훈련데이터를 이용하여 미리 훈련된 신경망 모델인,
    사용자 맞춤형 모션베드 구동 시스템의 동작 방법.

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