KR102403213B1 - 생체리듬 최적화를 통한 딥러닝 수면 어시스턴트 시스템 - Google Patents

생체리듬 최적화를 통한 딥러닝 수면 어시스턴트 시스템 Download PDF

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Abstract

숙면 지원 방법, 숙면 지원 장치 및 숙면 지원 시스템을 제시하며, 본 명세서에서 개시된 일 실시예에 따른 숙면 지원 장치는 유저가 눕는 동안 상기 유저의 생리 지표 정보를 획득하는 슬립패드와 통신하는 통신부, 및 상기 생리 지표 정보에 기초하여 상기 유저의 수면단계를 결정하고 결정된 수면단계에 대응되는 음원을 제공하는 제어부를 포함할 수 있다.

Description

생체리듬 최적화를 통한 딥러닝 수면 어시스턴트 시스템{DEEP LEARNING SLEEP ASSISTANT SYSTEM THROUGH ULTRADIAN RHYTHM OPTIMIZATION}
본 명세서에서 개시되는 실시예들은 숙면 지원 장치, 숙면 지원 방법 및 숙면 지원 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 인공지능 기반 숙면 지원 장치, 숙면 지원 방법 및 숙면 지원 시스템에 관한 것이다. 본 명세서에서 개시되는 실시예들은 생체리듬 최적화를 통한 딥러닝 수면 어시스턴트 시스템에 관한 것이다.
최근 들어 웰빙에 관심이 높아지면서 건강한 잠에 관한 관심이 높아지고 있다. 그에 따라 유저의 수면 관련 데이터를 수집하고 분석하여 숙면을 취할 수 있도록 돕는 기술이 하나의 기술로 분류되어 슬립테크라 불린다. 다만 종래의 슬립테크는 유저의 지속적인 서비스 이용을 유인하기가 어렵고 서비스되는 콘텐츠의 효과가 떨어진다는 문제점이 있었다. 또한 종래의 스립테크는 수면에 따른 생리적 변화를 모니터링하는데 그칠 뿐이어서 유저가 건강한 잠을 자도록 지원해주지 못하고 있는 실정이다.
관련하여 한국 공개특허 제10-2019-0064055 호 '전동침대의 센싱정보를 이용한 숙면 유도 및 관리시스템'에 따르면, 전동침대 하부 일측에 사용자의 심박동수, 호흡수, 몸무게를 검지할 수 있는 슬립한 압력센서를 통해 사용자의 수면시 뒤척임에 의한 무게변화에 따라 호흡수 및 심박동수에 따른 코골이 여부를 감지하여 연동된 모터 컨트롤러를 통해 침대 하부의 등받이 및 다리 부위 각각 구비된 마사지 모터 및 각도 구동 모터를 구동하여 코골이를 방지하여 수면장애 요인의 검출 및 수면 환경을 제공하는 침대구동장치, 상기 침대구동장치와 블루투스(bluetooth) 또는 지그비(zipbee)의 무선통신으로 연동되어 침대구동장치의 모터 컨터롤러에 침대 구동에 필요한 신호를 전송하여 사용자가 원하는 침대구동장치를 구동하도록 하는 리모컨 장치를 포함하는 숙면 유도 및 관리시스템에 제안한다. 상술한 선행 기술은 코골이를 방지하여 건강한 수면 환경을 제공하고자 하는데, 이를 위해 각종 모터가 포함된 침대구동장치를 구비해야 하며 이는 유저의 숙면을 위해 많은 리소스와 비용을 요구한다는 문제점이 있다.
따라서 상술한 문제점을 해결하고, 건강한 잠을 자고자 하는 유저의 만족도를 보다 향상시키기 위한 새로운 차원의 기능이 필요하게 되었다.
한편, 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 명세서에서 개시되는 실시예들은, 숙면 지원 방법, 숙면 지원 장치 및 숙면 지원 시스템을 제시하는 데 목적이 있다.
본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 생체리듬 최적화를 통한 딥러닝 수면 어시스턴트 시스템을 제시하는 데 목적이 있다.
본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 유저 맞춤형 라이프스타일을 추천하거나 맞춤형 숙면 프로그램을 제공할 수 있는 숙면 지원 방법, 숙면 지원 장치 및 숙면 지원 시스템을 제시하는 데 목적이 있다.
본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 실시간으로 유저의 수면단계를 추정하여 그에 맞는 음원이나 라이프스타일을 추천해줄 수 있는 숙면 지원 방법, 숙면 지원 장치 및 숙면 지원 시스템을 제시하는 데 목적이 있다.
본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 유저의 수면단계를 추정하여 자동으로 음원 등의 콘텐츠를 제공할 수 있는 숙면 지원 방법, 숙면 지원 장치 및 숙면 지원 시스템을 제시하는 데 목적이 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 일 실시예에 따르면 슬립패드와 통신함으로써 유저의 숙면을 지원하는 장치로서 유저가 눕는 동안 상기 유저의 생리 지표 정보를 획득하는 슬립패드와 통신하는 통신부, 및 상기 생리 지표 정보에 기초하여 상기 유저의 수면단계를 결정하고 결정된 수면단계에 대응되는 음원을 제공하는 제어부를 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 숙면 지원 장치가 수행하는 숙면 지원 방법으로서, 유저가 눕는 동안 상기 유저의 생리 지표 정보를 획득하는 슬립패드와 통신함으로써 상기 생리 지표 정보를 획득하는 단계, 상기 생리 지표 정보에 기초하여 상기 유저의 수면단계를 결정하는 단계, 및 결정된 수면단계에 대응되는 음원을 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 숙면 지원 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로서, 상기 숙면 지원 방법은, 유저가 눕는 동안 상기 유저의 생리 지표 정보를 획득하는 슬립패드와 통신함으로써 상기 생리 지표 정보를 획득하는 단계, 상기 생리 지표 정보에 기초하여 상기 유저의 수면단계를 결정하는 단계, 및 결정된 수면단계에 대응되는 음원을 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 숙면 지원 장치에 의해 수행되며 숙면 지원 방법을 수행하기 위해 매체에 기록된 컴퓨터 프로그램으로서 상기 숙면 지원 방법은, 유저가 눕는 동안 상기 유저의 생리 지표 정보를 획득하는 슬립패드와 통신함으로써 상기 생리 지표 정보를 획득하는 단계, 상기 생리 지표 정보에 기초하여 상기 유저의 수면단계를 결정하는 단계, 및 결정된 수면단계에 대응되는 음원을 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
전술한 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 숙면 지원 방법, 숙면 지원 장치 및 숙면 지원 시스템을 제시할 수 있다.
전술한 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 생체리듬 최적화를 통한 딥러닝 수면 어시스턴트 시스템을 제시할 수 있다.
전술한 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 유저 맞춤형 라이프스타일을 추천하거나 맞춤형 숙면 프로그램을 제공할 수 있는 숙면 지원 방법, 숙면 지원 장치 및 숙면 지원 시스템을 제시할 수 있다.
전술한 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 실시간으로 유저의 수면단계를 추정하여 그에 맞는 음원이나 라이프스타일을 추천해줄 수 있는 숙면 지원 방법, 숙면 지원 장치 및 숙면 지원 시스템을 제시할 수 있다. 이를 통해 수면 직전, 수면 중, 수면 이후 기상할 때 적합한 콘텐츠를 제공할 수 있어 콘텐츠 실효성을 향상시킬 수 있다. 또한 종래기술로서, 기상 이후에 전날 수면 분석결과를 제공함에 따라 수면 유도 음원의 품질이 떨어지는 문제점을 해결할 수 있다.
전술한 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 유저의 수면단계를 추정하여 자동으로 음원 등의 콘텐츠를 제공할 수 있는 숙면 지원 방법, 숙면 지원 장치 및 숙면 지원 시스템을 제시할 수 있다. 유저의 노력을 별도로 요하지 않으므로 유저로 하여금 본 명세서에 기재된 발명에 따른 서비스의 이용을 지속시키도록 하고 서비스에 대한 리텐션을 유지시킬 수 있다.
개시되는 실시예들에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 개시되는 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 명세서에 개시된 실시예에 따른 수면 지원 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 본 명세서에 개시된 실시예에 따른 수면 지원 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3 내지 도 6은 본 명세서에 개시된 실시예에 따른 수면 지원 장치를 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 본 명세서에 개시된 실시예에 따른 수면 지원 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 다양한 실시예들을 상세히 설명한다. 아래에서 설명되는 실시예들은 여러 가지 상이한 형태로 변형되어 실시될 수도 있다. 실시예들의 특징을 보다 명확히 설명하기 위하여, 이하의 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 널리 알려져 있는 사항들에 관해서 자세한 설명은 생략하였다. 그리고, 도면에서 실시예들의 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 구성이 다른 구성과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 '직접적으로 연결'되어 있는 경우뿐 아니라, '그 중간에 다른 구성을 사이에 두고 연결'되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성이 어떤 구성을 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 그 외 다른 구성을 제외하는 것이 아니라 다른 구성들을 더 포함할 수도 있음을 의미한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 명세서에 개시된 실시예에 따른 수면 지원 시스템을 설명하기 위한 구성도이며, 도 2는 본 명세서에 개시된 실시예에 따른 수면 지원 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
수면 지원 시스템(100)은 인공지능을 기반으로 유저의 울트라디언 리듬(ultradian rhythm)과의 동기화를 통한 수면 음원을 추천하고 유저의 슬립 스코어 및 라이프스타일을 추천해줄 수 있다.
도 1에서 도시된 바와 같이, 수면 지원 시스템(100)은 수면 지원 장치(200) 및 슬립패드(30)를 포함할 수 있으며 수면 지원 장치(200) 및 슬립패드(30)는 네트워크(N)를 통해 통신할 수 있다.
수면 지원 장치(200)는 유저와 인터랙션할 수 있는 애플리케이션이 설치된 전자단말기로 구현되거나 서버-클라이언트 시스템으로 구현될 수 있으며 서버-클라이언트 시스템으로 구현되는 경우 유저와의 인터랙션을 위한 온라인 서비스용 애플리케이션이 설치된 전자단말기를 포함할 수 있다.
본 명세서에 개시된 실시예에 따르면 수면 지원 장치(200)가 서버-클라이언트 시스템으로 구현되어, 도 1에서 도시된 바와 같이 유저단말(10) 및 서버(20)를 포함하여 구현될 수 있다.
이때 유저단말(10)은 네트워크를 통해 원격지의 서버에 접속하거나, 타 단말 및 서버와 연결 가능한 컴퓨터나 휴대용 단말기, 텔레비전, 웨어러블 디바이스(Wearable Device) 등으로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop)등을 포함하고, 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, PCS(Personal Communication System), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), GSM(Global System for Mobile communications), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet), 스마트폰(Smart Phone), 모바일 WiMAX(Mobile Worldwide Interoperability for Microwave Access) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다. 또한, 텔레비전은 IPTV(Internet Protocol Television), 인터넷 TV(Internet Television), 지상파 TV, 케이블 TV 등을 포함할 수 있다. 나아가 웨어러블 디바이스는 예를 들어, 시계, 안경, 액세서리, 의복, 신발 등 인체에 직접 착용 가능한 타입의 정보처리장치로서, 직접 또는 다른 정보처리장치를 통해 네트워크를 경유하여 원격지의 서버에 접속하거나 타 단말과 연결될 수 있다.
그리고 서버(20)는 수면 지원 장치(200)의 관리자와의 인터랙션을 위한 애플리케이션이나 웹브라우저가 설치된 전자단말기와 네트워크를 통해 통신이 가능한 컴퓨터로 구현되거나 클라우드 컴퓨팅 서버로 구현될 수 있다. 또한, 서버(20)는 데이터를 저장할 수 있는 저장장치를 포함하거나 제 3의 서버를 통해 데이터를 저장할 수 있다.
이때 실시예에 따르면 서버(20)는 후술될 슬립패드(30)를 통해 획득된 생리 지표 정보를 분석하고 학습하는 한편 유저단말(10)은 유저의 숙면을 위한 시각적 및/또는 청각적 콘텐츠를 실시간으로 제공할 수 있다. 서버(20)는 유저단말(10)과의 통신을 위해 예를 들어, 유저단말(10)로 송신할 데이터들을 Json String 으로 만들고 유니코드로 인코딩하여 소켓통신할 수 있다.
한편 도 1에서 도시된 바와 같이 수면 지원 장치(200)는 슬립패드(30)와 네트워크(N)를 통해 통신할 수 있다.
실시예에 따르면 슬립패드(30)는 생리 지표 정보를 수집할 수 있다. 여기서 생리 지표 정보는 수면에 들기 전, 수면 중 또는 기상 시에 수면의 품질을 측정하기 위한 제반 정보를 지칭하며, 예를 들어 생리 지표 정보는 심박수, 코골이, 뒤척임 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
슬립패드(30)는 유저가 누웠을 때 유저 밑에 깔릴 수 있는 매트로 구현되며, 유저가 슬립패드(30) 상에 누워있는 상태에서 유저의 심박수, 코골이 및 뒤척임 중 적어도 하나를 포함하는 유저의 생리 지표 정보를 획득할 수 있다. 이를 위해 슬립패드(30)의 내부에는 유저의 생리 지표 정보의 수집을 위한 각종 센서가 포함될 수 있으며, 예를 들어 압전 필름 센서가 포함될 수 있다. 압전 필름 센서는 다양한 다른 센서와의 결합이 가능하고 필름의 형태이기 때문에 가공이 편리하며 슬립패드(30) 내에 위치하였을 때 이물감을 일으키지 않는다.
예를 들어 슬립패드(30)는 압전센서 상의 유저의 움직임을 수집하여 유저의 뒤척임정보를 생성할 수 있으며, 또한 압전센서를 통해 유저의 동맥 떨림을 감지하여 유저의 심박을 감지하고 심박수를 카운팅함으로써 분당 유저의 심박수(bpm)를 산출할 수 있고, 또한 슬립패드(30)는 압전센서 출력신호의 에너지 신호를 데시벨 신호로 변환하여 데시벨 신호로부터 소리 이벤트인 코골이 이벤트의 지속시간과 세기를 지속적으로 감지하여 코골이정보를 생성할 수 있다. 이와 같이 생성된 생리 지표 정보는 수면 지원 장치(200)로 송신될 수 있다.
일 실시예에 따르면 슬립패드(30)는 유저의 수면 직전, 수면 중 및 기상시 수집된 생리 지표 정보를 수면 지원 장치(20)로 송신하고 수면 지원 장치(20)는 생리 지표 정보에 기초하여 유저의 수면단계를 결정하고 결정된 수면단계에 대응되는 음원을 제공할 수 있다. 예를 들어 슬립패드(30)는 수집된 생리 지표 정보를 서버(20)로 송신하고 서버(20)는 생리 지표 정보를 토대로 결정된 음원을 유저단말(10)을 통해 유저에게 제공할 수 있다.
한편 실시예에 따르면 수면 지원 장치(200)는 입출력부(210), 제어부(220), 통신부(230) 및 메모리(240)를 포함할 수 있다.
입출력부(210)는 유저로부터 입력을 수신하기 위한 입력부와, 작업의 수행 결과 또는 수면 지원 장치(200) 또는 수면 지원 시스템(100)의 상태 등의 정보를 표시하기 위한 출력부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 입출력부(210)는 유저 입력을 수신하는 조작 패널(operation panel) 및 화면을 표시하는 디스플레이 패널(display panel) 등을 포함할 수 있다.
구체적으로, 입력부는 키보드, 물리 버튼, 터치 스크린, 카메라 또는 마이크 등과 같이 다양한 형태의 유저 입력을 수신할 수 있는 장치들을 포함할 수 있다. 또한, 출력부는 디스플레이 패널 또는 스피커 등을 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않고 입출력부(210)는 다양한 입출력을 지원하는 구성을 포함할 수 있다.
제어부(220)는 수면 지원 장치(200)의 전체적인 동작을 제어하며, CPU, GPU 등과 같은 프로세서를 포함할 수 있다. 제어부(220)는 입출력부(210)를 통해 수신한 유저 입력에 대응되는 동작을 수행하도록 수면 지원 장치(200)에 포함된 다른 구성들을 제어할 수 있다.
예를 들어, 제어부(220)는 메모리(240)에 저장된 프로그램을 실행시키거나, 메모리(240)에 저장된 파일을 읽어오거나, 새로운 파일을 메모리(240)에 저장할 수도 있다. 이러한 제어부(220)와 관련하여 보다 상세하게 후술한다.
한편 실시예에 따르면 통신부(230)는 다른 디바이스 또는 네트워크와 유무선 통신을 수행할 수 있다. 이를 위해, 통신부(230)는 다양한 유무선 통신 방법 중 적어도 하나를 지원하는 통신 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈은 칩셋(chipset)의 형태로 구현될 수 있다.
통신부(230)가 지원하는 무선 통신은, 예를 들어 Wi-Fi(Wireless Fidelity), Wi-Fi Direct, 블루투스(Bluetooth), UWB(Ultra Wide Band) 또는 NFC(Near Field Communication) 등일 수 있다. 또한, 통신부(230)가 지원하는 유선 통신은, 예를 들어 USB 또는 HDMI(High Definition Multimedia Interface) 등일 수 있다.
실시예에 따르면 통신부(230)는 슬립패드(30)와 통신하면서 슬립패드(30)로부터 생리 지표 정보를 획득할 수 있다.
반면 실시예에 따르면 메모리(240)에는 파일, 어플리케이션 및 프로그램 등과 같은 다양한 종류의 데이터가 설치 및 저장될 수 있다. 제어부(220)는 메모리(240)에 저장된 데이터에 접근하여 이를 이용하거나, 또는 새로운 데이터를 메모리(240)에 저장할 수도 있다. 또한, 제어부(220)는 메모리(240)에 설치된 프로그램을 실행할 수도 있다. 도 2을 참조하면, 메모리(240)에는 수면 지원 방법을 수행하기 위한 프로그램이 설치될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 입출력부(210)를 통해 유저로부터 수면 지원 방법을 요청하는 입력을 수신하면, 제어부(220)는 메모리(240)에 저장된 프로그램을 실행시켜 수면 지원 방법을 수행한다.
이하에서는 제어부(220)에 대해 보다 상세히 서술한다.
실시예에 따르면 제어부(220)는 생리지표정보에 기초하여 수면상태를 결정함으로써 유저의 수면단계를 결정할 수 있다.
이때 제어부(220)는 유저의 수면상태를 결정하기에 앞서 유저가 수면을 위한 자세를 취하고 있는지 여부를 먼저 판단할 수 있다. 즉 유저가 수면이 아닌 단순히 쉬기 위해 누워있는 경우도 있을 수 있어, 장치 리소스의 절약을 위해 유저가 수면을 취하기 위해 누워있는 상태인지 여부를 먼저 판단하고 수면상태를 결정할 수 있다.
실시예에 따르면 제어부(220)는 유저의 입력 및 설치된 애플리케이션의 실행 중 적어도 하나를 감지하여 유저의 수면상태를 결정하는 것을 트리거링할 수 있다. 예를 들어 수면 지원 장치(200)의 일 구성요소로서의 유저단말(10)에 대해 유저의 입력이 지속적으로 발생하고 있는 경우 유저가 수면을 취할 준비가 되지 않았다고 판단할 수 있다. 또한 예를 들어 유저단말(10)에 설치된 애플리케이션이 실행되면서 해당 애플리케이션에서 이벤트가 발생하면 발생시점으로부터 소정의 기간 동안은 유저가 수면을 취할 준비가 되지 않았다고 판단할 수 있다. 또한 예를 들어 유저단말(10)에 설치된 애플리케이션에 대해 유저 입력 이벤트가 발생되면 유저가 수면을 취할 준비가 되지 않았다고 판단하고 해당 이벤트가 발생한지 소정의 시간이 경과하였을 때 추가 입력 이벤트가 발생되지 않으면 유저가 수면을 취할 준비를 하였다고 판단하고, 유저의 수면상태를 결정하기 위한 프로세스를 트리거링할 수 있다. 따라서 예를 들어 슬립패드가 유저의 생리 지표 정보를 송신함에 따라 제어부(220)가 생리 지표 정보를 획득하더라도 유저가 수면을 취할 준비가 되었는지 여부를 판단하고 그에 따라 수면상태를 결정하기 위한 프로세스를 트리거링하면, 생리 지표 정보에 기초하여 유저의 수면단계를 결정할 수 있다.
한편 수면은 논렘수면 및 렘수면으로 이루어져 있다. 사람이 자는 동안 논렘수면과 렘수면이 약 90분에서 120분 주기를 보이면서 반복하는 변화를 보이는데 이를 울트라디언 리듬이라 한다. 따라서 권장 수면 시간인 8시간을 자게 되면 울트라디언 리듬이 4~5차례 반복되며 숙면을 위해 울트라디언 리듬을 안정화시켜야한다. 수면을 관리할 때 첫 번째 논렘수면에서 깊이 자려면 어떻게 해야 좋을지 고민해야한다. 이 단계에서 깊이 잘 수 있다면 뒤따라오는 수면 리듬도 안정화되어, 자율신경이나 호르몬 등도 원활하게 기능하기 때문에, 다음날 활동의 능률도 올라간다.
Figure 112022020077543-pat00001
위 표1에 기재된 바와 같이 수면상태는, Awake(깸), REM(렘수면), Light sleep(Light; 얕은 수면) 및 Deep sleep(Deep; 깊은수면)이 있다. 각 수면상태별 발생하는 뇌파와 주변 환경요인의 공명현상을 유도하면, 울트라디언 리듬이 안정화되어 유저의 숙면을 유도할 수 있음에 착안하여 제어부(220)는 유저의 수면상태를 추정하고 그에 따른 콘텐츠를 제공한다.
제어부(220)는 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 유저의 현 수면상태를 결정할 수 있다. 딥러닝 모델은 VGGNet이 될 수 있으나 이에 제한되지 않으며 ResNet, MobileNet 등의 딥러닝 모델로도 구현될 수 있다.
실시예에 따르면 제어부(220)는 딥러닝 모델을 학습시키기 위해 생리 지표 정보를 이미지화하고, 이미지화된 생리 지표 정보 및 수면상태를 입력값으로 하여 딥러닝 모델을 학습시킬 수 있다. 예를 들어 제어부(220)는 이미지화된 심박수 데이터 및 수면상태를 입력값으로 하여 딥러닝 모델을 학습시킬 수 있다. 그에 따라 슬라이딩 윈도우 알고리즘(sliding window algorithm)을 이용하여 특징을 추출할 때 예를 들어, 1분 단위로 심박수 데이터가 복수개 존재함을 전제로 소정 개수의 심박수 데이터를 그루핑하여 행렬화함으로써 1개의 학습데이터를 생성하고, 그루핑 대상 데이터가 선택되는 윈도우를 1분 단위의 스트라이드(stride)로 선택하여 슬라이딩하여 행렬을 생성할 수 있다. 윈도우의 크기는 25일 수 있으며 그에 따라 심박수 데이터를 5*5의 이미지로 변환할 수 있다. 이렇게 추출된 특징과 수면상태를 입력값으로 하여 제어부(220)는 딥러닝 모델을 학습시킬 수 있다.
또한 제어부(220)는 유저의 심박수 데이터를 이미지화하여, 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 유저의 수면상태를 추론할 수 있다.
한편 실시예에 따르면 제어부(220)는 유저의 수면단계에 기초하여 유저에게 제공될 콘텐츠를 결정할 수 있다.
관련하여 수면단계는 일 수면상태에서 다른 수면상태로 전이되었을 때의 정보를 지칭하며, 제어부(220)는 각 수면단계별로 최적의 콘텐츠를 제공해줄 수 있다. 예를 들어 수면상태가 일 상태에서 다른 상태로 전이됨에 따라 콘텐츠는 수면단계별로 변경될 수 있으며, 이를 통해 제어부(220)는 예를 들어 수면 내내 고정주파수를 제공하지 않고, 수면상태 또는 수면상태가 변경되는 동안 적응적으로 음원을 변경하여 제공할 수 있다.
수면상태는 예를 들어 4가지로 분류될 수 있으며 일 상태에서 다음 상태로 넘어갈 때 다음의 [표 2]에서 기재된 바와 같이 총 16개의 수면단계가 분류될 수 있다. 관련하여 도 3은 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 수면 지원 장치를 설명하기 위한 예시도로서, 도 3에서 도시된 바와 같이, 완전 방향성 그래프로 각 수면단계를 표현할 수 있다.
Figure 112022020077543-pat00002
제어부(220)는 수면단계별로 설정된 콘텐츠를 제공할 수 있다. 이를 위해 제어부(220)가 소정의 주기에 따라 유저의 현재 수면상태를 식별하고 직전 수면상태 및 현재 수면상태에 따른 수면단계를 결정할 수 있다. 예를 들어 10분마다 제어부(220)는 현재 유저의 수면상태를 식별하고 수면단계를 결정하며 결정된 수면단계에 맞는 콘텐츠를 제공할 수 있다.
이때 콘텐츠로서 음원, ASMR(Autonomous Sensory Meridian Response), 시각적 이미지 또는 영상을 포함할 수 있다. 관련하여 도 4는 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 수면 지원 장치를 설명하기 위한 예시도로로서, 도 4에서 도시된 바와 같이, 유저단말(10)의 화면(D)을 통해 시각적 이미지와 함께 재생되고 있는 음원의 제목(410)을 표시하고, 음원에 관한 세부정보를 확인하기 위한 탭(420)도 제공할 수 있다.
이러한 콘텐츠는 실시예에 따르면 수면단계별로 기설정되어 있을 수 있다. 즉 표2에서 도시된 바와 같이 수면단계별로 재생시킬 ASMR이 설정되어 있으며, 유저가 특정 수면단계에 도달할 때 제어부(220)는 해당 수면단계에 매칭되는 ASMR을 재생할 수 있다.
또한 콘텐츠는 수면단계별로 복수개 매칭될 수 있으며 일 콘텐츠를 제공하였을 때 해당 콘텐츠로 유저의 수면상태가 유지되거나 예측되는 수면상태로 전환되지 않으면 또 다른 콘텐츠를 제공할 수 있다. 예를 들어 제어부(220)는 수면단계별 대응되는 음원이 복수개 존재하고 해당 음원이 순차적으로 설정되어 최신 재생된 음원이 적합하지 않다고 판단되면 차순위의 음원이 설정될 수 있다. 즉 수면단계별로 복수의 음원 중에 일순위로 제공될 음원이 존재하며, 일순위의 음원이 적합하지 않다고 판단되면 일순위의 음원을 대체할 후보음원을 제공할 수 있으며 대체로 차순위로 설정된 음원을 제공할 수 있다. 따라서 수면단계에 대응되는 음원을 제공하는 소정의 기간 동안, 해당 수면단계에서의 현 수면상태가 예상보다 일찍 변경되거나 늦게 변경되면 추후 해당 유저에 대해서는 해당 수면단계에서의 음원을, 일순위의 음원이 아닌 차순위의 음원으로 변경하여 제공할 수 있고, 차순위의 음원에 대해서도 현 수면상태가 일찍 변경되거나 늦게 변경되면 추후 해당 유저에 대해서는 삼순위의 음원을 제공할 수 있다.
또한 콘텐츠는 또 다른 실시예에 따르면, 딥러닝 모델을 이용하여 결정될 수 있다. 예를 들어 수면단계별로 제공하였던 콘텐츠에 대한 피드백 중에서 소정의 기준치를 넘은 피드백을 받았던 콘텐츠를 선정하여 선정된 콘텐츠 및 수면단계를 입력받아 학습된 딥러닝 모델을 이용하여, 제어부(220)는 유저의 수면단계별로 적합한 콘텐츠를 출력하여 제공할 수 있다. 이때 예를 들어 딥러닝 모델은 복수의 유저로부터 피드백이 획득되어 복수의 유저의 피드백에 따라 선정된 콘텐츠 및 수면단계로 학습된 딥러닝 모델일 수 있으며, 또는 콘텐츠를 제공받을 유저로부터 소정의 기간 동안 피드백을 획득하여 선정된 콘텐츠 및 수면단계로 학습된 딥러닝 모델일 수 있다.
이를 통해 제어부(220)는, 실시간으로 유저의 현재 수면단계를 분석하여 현재 수면단계에서 발생하는 뇌파와 공명할 수 있는 음원 등의 콘텐츠를 제공할 수 있으며 그에 따라 유저의 울트라디언 리듬을 빠르게 안정화시켜 각 수면단계별 최적의 수면 컨디션을 유지하게 한다.
한편 실시예에 따르면 제어부(220)는 유저의 생리 지표 정보 및 수면상태에 기초하여 슬립 스코어를 생성할 수 있다.
또한 제어부(220)는 유저의 생리 지표 정보, 수면패턴 및 기상품질에 기초하여 슬립 스코어를 생성할 수 있다. 아울러 제어부(220)는 생성된 슬립 스코어를 유저에게 제공할 수 있으며 유저의 기상이 완료됨을 판단하고 난 이후 제공할 수 있다.
예를 들어, 제어부(220)는 생리 지표 정보로서, 심박수 점수, 코골이 점수 및 뒤척임 점수를 산출하고, 유저의 수면 중에 발생했던 수면상태를 분석함에 따른 수면패턴 점수를 산출하며, 기상품질 점수를 산출할 수 있다.
수면상태가 총 4가지일 때 제어부(220)는 각 수면상태가 전체 수면시간에서 차지하는 비율에 기초하여 수면패턴 점수를 산출할 수 있다. 이때 제어부(220)는 기준비율에 대해 유저의 수면상태가 차지하는 비율의 차이를 식별하여 식별된 차이에 따라 점수를 가산하거나 차감하여 수면패턴 점수를 산출할 수 있다. 여기서 기준비율은 기설정될 수 있으며, 또는 복수의 유저들의 수면을 분석하여 각 수면상태가 전체 수면시간에서 차지하는 비율의 평균을 산출함으로써 결정될 수 있다. 그에 따라 예를 들어 다음의 [표3]에서 기재된 바와 같이 각 수면상태별로 차지하는 기준비율이 있는데, 'Wake' 수면상태는 전체 수면 시간에서 10%정도를 차지하면 100점 만점의 점수를 변경하지 않되, 'Wake' 상태가 2%정도 늘어날수록 1점씩 감점시킬 수 있다.
Figure 112022020077543-pat00003
또한 제어부(220)는 유저의 기상시간을 기준으로 소정의 시간 동안의 수면상태를 분석하여 수면품질 점수를 산출할 수 있다.
예를 들어, 하기의 [표4]에서 도시된 바와 같이, 기상 전의 수면상태가 'Wake'이면 기상품질 점수를 만점으로 설정할 수 있으나, 기상 전의 수면상태가 'Deep sleep'이면 기상품질 점수를 0점으로 설정할 수 있다.
Figure 112022020077543-pat00004
또한 제어부(220)는 생리 지표 정보를 분석하여 생리 지표 점수를 산출할 수 있는데, 심박수 점수, 코골이 점수, 뒤척임 점수를 산출할 수 있다.
하기의 [표 5]에서 기재된 바와 같이, 100점 만점을 기준으로, 심박수의 표준범위를 기준으로 전체 수면시간 동안 유저의 평균 수면 심박수가 소정의 값(예를 들어 2)만큼 크거나 작을 때마다 5점씩 차감함으로써 심박수 점수를 산출할 수 있다. 따라서 예를 들어 유저의 심박수 평균값이 43.5라 판단하면 제어부(220)는 100점 만점에서 10점을 감점하여 심박수 점수를 90점으로 결정할 수 있다.
Figure 112022020077543-pat00005
또한 제어부(220)는 코골이 강도를 나타내는 코골이 강도 데이터가 소정의 값보다 큰 값을 갖는 경우를 카운팅하여 카운팅한 횟수에 따라 코골이 점수를 산출할 수 있다. 즉 제어부(220)는 카운팅한 횟수가 커질수록 만점에서부터 소정의 점수만큼을 차감하여 코골이 점수를 산출할 수 있다.
예를 들어 하기의 [표 6]에서 기재된 바와 같이 코골이 강도 데이터가 예를 들어 80을 넘는 횟수를 카운팅하여 카운팅 결과 해당 횟수가 10번이 넘으면 제어부(220)는 유저의 코골이 점수를 70점으로 산출할 수 있다.
Figure 112022020077543-pat00006
또한 제어부(220)는 수면 중 뒤척임의 강도를 나타내는 뒤척임 강도 데이터가 소정의 값보다 큰 경우를 카운팅하여 카운팅한 횟수에 따라 뒤척임 점수를 산출할 수 있다. 즉 제어부(220)는 카운팅한 횟수가 커질수록 만점에서부터 소정의 점수만큼을 차감하여 뒤척임 점수를 산출할 수 있다.
예를 들어 하기의 [표 7]에서 기재된 바와 같이 뒤척임 강도 데이터가 예를 들어 120을 넘는 횟수를 카운팅하여 카운팅 결과 해당 횟수가 30번 미만이면 만점을 부여하고 횟수가 40번보다 작고 35번보다 크면 뒤척임 점수를 80점으로 산출할 수 있다.
Figure 112022020077543-pat00007
상술된 바와 같이 산출된 수면패턴 점수, 기상품질 점수, 심박수 점수, 코골이 점수 및 뒤척임 점수 중 적어도 하나를 포함하는 생리 지표 점수에 기초하여 제어부(220)는 슬립 스코어를 산출할 수 있다.
예를 들어 제어부(220)는 수면패턴 점수, 기상품질 점수, 생리 지표 점수 각각의 총합 또는 평균값을 슬립 스코어로 산출할 수 있다. 또한 예를 들어 제어부(220)는 점수별로 가중치를 설정하여 슬립 스코어를 산출할 수 있는데, 수면패턴 점수에는 70%, 기상품질과 심박수 점수에서 각각 10%, 마지막으로 코골이와 뒤척임 점수에서 각각 5%를 합산한 점수를 슬립 스코어로 산출할 수 있다.
또한 제어부(220)는, 슬립 스코어는 물론 슬립 스코어를 구성하는 각종 점수를 제공할 때 해당 점수를 그래프로 도식화하여 제공할 수 있다. 또한 제어부(220)는, 슬립 스코어는 물론 슬립 스코어를 구성하는 각종 점수를 기간 별로 통계화하여 제공할 수 있다. 이를 통해 유저는 하루 슬립 스코어 대비 수면을 방해하는 요인과 문제를 확인하고 개선하도록 할 수 있다.
관련하여 도 5 및 도 6은 본 명세서에서 개시된 실시예에 따른 수면 지원 장치(200)를 설명하기 위한 예시도로서 유저단말(10)의 화면(D)을 통해 표시되는 모습을 도시한 것이다.
도 5에서 도시된 바와 같이, 제어부(220)는 상술된 바에 따라 산출된 슬립 스코어(510)를 표시할 수 있고, 슬립 스코어(510)와 함께 슬립 스코어(510)를 평가하는 총평(511)도 제공할 수 있다. 또한 제어부(220)는 슬립 스코어를 상세하게 조회할 수 있는 탭(520)을 제공하여 유저에 의해 탭(520)이 선택되면 슬립 스코어를 구성하는 각종 점수, 즉, 수면패턴 점수, 기상품질 점수, 심박수 점수, 코골이 점수 및 뒤척임 점수 중 적어도 하나를 생리 지표 점수를 제공하여 유저가 어떤 부분에서 낮은 점수를 받았는지를 확인하도록 할 수 있다. 또한 제어부(220)는 유저의 슬립 스코어를 일별로도 제공할 수 있어 유저의 요청에 따라 오늘(530)의 슬립 스코어도 제공할 수 있고 일주일(540) 동안의 슬립 스코어도 제공할 수 있다. 일주일(540) 동안의 슬립 스코어를 제어부(220)는 도 6에서 도시된 바와 같이 요일별 슬립 스코어를 표시해줄 수 있다. 또한 제어부(220)는 각 요일별 슬립 스코어를 상세하게 조회할 수 있는 탭(610)을 제공하여 요일별 슬립 스코어를 산출하는데 이용된 각종 점수, 즉, 수면패턴 점수, 기상품질 점수, 심박수 점수, 코골이 점수 및 뒤척임 점수 중 적어도 하나를 포함하는 생리 지표 점수를 제공할 수 있다.
이를 통해 유저는 본인이 얼마나 잠을 잘 잤는지, 수면 중 어떤 문제가 있었는지, 앞으로의 개선 점은 무엇인지 쉽고 직관적인 정보를 제공받을 수 있다.
한편 실시예에 따르면 제어부(220)는 라이프스타일을 추천할 수 있다.
실시예에 따르면 제어부(220)는 슬립 스코어에 기초하여 라이프스타일을 추천할 수 있다. 예를 들어 유저의 슬립 스코어를 구성하는 코골이 점수가 떨어짐을 감지하면 제어부(220)는 코골임을 줄이기 위한 운동이나 테라피를 설명하는 라이프스타일에 관한 정보를 제공할 수 있다.
한편 도 7은 본 명세서에서 개시된 일 실시예에 따른 수면 지원 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7에 도시된 실시예에 따른 수면 지원 방법은 도 7에 도시된 수면 지원 장치(200)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 내지 도 6에 도시된 수면 지원 장치(200)에 관하여 이상에서 기술한 내용은 도 7에 도시된 실시예에 따른 수면 지원 방법에도 적용될 수 있다.
도 7에서 도시된 바와 같이, 수면 지원 장치(200)는 유저가 눕는 동안 유저의 생리 지표 정보를 획득하는 슬립패드와 통신함으로써 생리 지표 정보를 획득할 수 있다(S710).
그리고 수면 지원 장치(200)는 생리 지표 정보에 기초하여 유저의 수면단계를 결정할 수 있다.
예를 들어, 수면 지원 장치(200)는 생리 지표 정보에 기초하여 유저의 수면상태를 결정하고, 일 수면상태에서 다른 수면상태로의 전이를 분석하여 유저의 수면단계를 결정할 수 있다. 또한 예를 들어 수면 지원 장치(200)는 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 유저의 수면상태를 결정할 수 있는데 보다 구체적으로 예를 들자면, 생리 지표 정보를 학습된 딥러닝 모델에 입력하여 출력된 정보를 유저의 수면상태로 예측할 수 있다.
그리고 수면 지원 장치(200)는 결정된 수면단계에 대응되는 음원을 제공할 수 있다 (S730).
한편 수면 지원 장치(200)는 유저의 기상으로 수면상태가 변경되었음을 판단(S740)하면, 유저의 슬립 스코어를 산출하여 제공할 수 있다(S750). 예를 들어, 수면 지원 장치(200)는 유저의 생리 지표 정보 및 수면상태에 기초하여 슬립 스코어를 산출할 수 있다. 또한 예를 들어 수면 지원 장치(200)는 유 저의 생리 지표 정보를 분석함에 따른 생리 지표 점수, 수면상태를 분석함에 따른 수면패턴 점수, 및 유저의 기상시간을 기준으로 소정의 시간 동안의 수면상태를 분석함에 따른 기상품질 점수에 기초하여 슬립 스코어를 산출할 수 있다.
이상의 실시예들에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field programmable gate array) 또는 ASIC 와 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 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. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램특허 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다.
구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로부터 분리될 수 있다.
뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU 들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
상술된 실시예에 따른 수면 지원 방법은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어 및 데이터를 저장하는, 컴퓨터로 판독 가능한 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 이때, 명령어 및 데이터는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 소정의 프로그램 모듈을 생성하여 소정의 동작을 수행할 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 컴퓨터 기록 매체일 수 있는데, 컴퓨터 기록 매체는 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 기록 매체는 HDD 및 SSD 등과 같은 마그네틱 저장 매체, CD, DVD 및 블루레이 디스크 등과 같은 광학적 기록 매체, 또는 네트워크를 통해 접근 가능한 서버에 포함되는 메모리일 수 있다.
또한 상술된 실시예에 따른 수면 지원 방법은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램(또는 컴퓨터 프로그램 제품)으로 구현될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 처리되는 프로그래밍 가능한 기계 명령어를 포함하고, 고레벨 프로그래밍 언어(High-level Programming Language), 객체 지향 프로그래밍 언어(Object-oriented Programming Language), 어셈블리 언어 또는 기계 언어 등으로 구현될 수 있다. 또한 컴퓨터 프로그램은 유형의 컴퓨터 판독가능 기록매체(예를 들어, 메모리, 하드디스크, 자기/광학 매체 또는 SSD(Solid-State Drive) 등)에 기록될 수 있다.
따라서 상술된 실시예에 따른 수면 지원 방법은 상술한 바와 같은 컴퓨터 프로그램이 컴퓨팅 장치에 의해 실행됨으로써 구현될 수 있다. 컴퓨팅 장치는 프로세서와, 메모리와, 저장 장치와, 메모리 및 고속 확장포트에 접속하고 있는 고속 인터페이스와, 저속 버스와 저장 장치에 접속하고 있는 저속 인터페이스 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 이러한 성분들 각각은 다양한 버스를 이용하여 서로 접속되어 있으며, 공통 머더보드에 탑재되거나 다른 적절한 방식으로 장착될 수 있다.
여기서 프로세서는 컴퓨팅 장치 내에서 명령어를 처리할 수 있는데, 이런 명령어로는, 예컨대 고속 인터페이스에 접속된 디스플레이처럼 외부 입력, 출력 장치상에 GUI(Graphic User Interface)를 제공하기 위한 그래픽 정보를 표시하기 위해 메모리나 저장 장치에 저장된 명령어를 들 수 있다. 다른 실시예로서, 다수의 프로세서 및(또는) 다수의 버스가 적절히 다수의 메모리 및 메모리 형태와 함께 이용될 수 있다. 또한 프로세서는 독립적인 다수의 아날로그 및(또는) 디지털 프로세서를 포함하는 칩들이 이루는 칩셋으로 구현될 수 있다.
또한 메모리는 컴퓨팅 장치 내에서 정보를 저장한다. 일례로, 메모리는 휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 다른 예로, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 또한 메모리는 예컨대, 자기 혹은 광 디스크와 같이 다른 형태의 컴퓨터 판독 가능한 매체일 수도 있다.
그리고 저장장치는 컴퓨팅 장치에게 대용량의 저장공간을 제공할 수 있다. 저장 장치는 컴퓨터 판독 가능한 매체이거나 이런 매체를 포함하는 구성일 수 있으며, 예를 들어 SAN(Storage Area Network) 내의 장치들이나 다른 구성도 포함할 수 있고, 플로피 디스크 장치, 하드 디스크 장치, 광 디스크 장치, 혹은 테이프 장치, 플래시 메모리, 그와 유사한 다른 반도체 메모리 장치 혹은 장치 어레이일 수 있다.
상술된 실시예들은 예시를 위한 것이며, 상술된 실시예들이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 상술된 실시예들이 갖는 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 상술된 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 명세서를 통해 보호 받고자 하는 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
100: 수면 지원 시스템
10: 유저단말 20: 서버
30: 슬립패드
200: 숙면 지원 장치
210: 입출력부 220: 제어부
230: 통신부 240: 메모리

Claims (16)

  1. 슬립패드와 통신함으로써 유저의 숙면을 지원하는 장치로서,
    유저가 눕는 동안 상기 유저의 생리 지표 정보를 획득하는 슬립패드와 통신하는 통신부; 및
    상기 생리 지표 정보에 기초하여 상기 유저의 수면단계를 결정하고 결정된 수면단계에 대응되는 음원을 제공하는 제어부를 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 음원을 제공하되 상기 음원 제공 이후 상기 수면단계에서의 수면상태가 예측된 기간동안 유지되지 못하면 상기 음원의 후보음원을 제공하는, 숙면 지원 장치.
  2. 제1항에 있어서
    상기 제어부는,
    생리 지표 정보에 기초하여 상기 유저의 수면상태를 결정하고, 일 수면상태에서 다른 수면상태로의 전이를 분석하여 상기 유저의 수면단계를 결정하는, 숙면 지원 장치.
  3. 제2항에 있어서
    상기 제어부는,
    학습된 딥러닝 모델을 이용하여 상기 유저의 수면상태를 결정하는, 숙면 지원 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 유저의 생리 지표 정보 및 수면상태에 기초하여 슬립 스코어를 산출하는, 숙면 지원 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 유저의 생리 지표 정보를 분석함에 따른 생리 지표 점수, 상기 수면상태를 분석함에 따른 수면패턴 점수, 및 상기 유저의 기상시간을 기준으로 소정의 시간 동안의 수면상태를 분석함에 따른 기상품질 점수에 기초하여 슬립 스코어를 산출하는, 숙면 지원 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 유저의 입력 및 설치된 애플리케이션의 실행 중 적어도 하나를 감지하여 상기 수면단계의 결정을 트리거링하는, 숙면 지원 장치.
  7. 삭제
  8. 유저의 숙면을 지원하는 숙면 지원 시스템으로서,
    유저가 눕는 동안 상기 유저의 생리 지표 정보를 획득하는 슬립패드; 및
    상기 생리 지표 정보에 기초하여 상기 유저의 수면단계를 결정하고 결정된 수면단계에 대응되는 음원을 제공하는 숙면 지원 장치를 포함하고,
    상기 숙면 지원 장치는,
    상기 음원을 제공하되 상기 음원 제공 이후 상기 수면단계에서의 수면상태가 예측된 기간동안 유지되지 못하면 상기 음원의 후보음원을 제공하는, 숙면 지원 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 슬립패드는 압전 필름 센서를 포함하는, 숙면 지원 시스템.
  10. 숙면 지원 장치가 수행하는 숙면 지원 방법으로서,
    유저가 눕는 동안 상기 유저의 생리 지표 정보를 획득하는 슬립패드와 통신함으로써 상기 생리 지표 정보를 획득하는 단계;
    상기 생리 지표 정보에 기초하여 상기 유저의 수면단계를 결정하는 단계; 및
    결정된 수면단계에 대응되는 음원을 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 음원을 제공하는 단계는,
    상기 음원을 제공하되 상기 음원 제공 이후 상기 수면단계에서의 수면상태가 예측된 기간동안 유지되지 못하면 상기 음원의 후보음원을 제공하는 단계를 포함하는, 숙면 지원 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 유저의 수면단계를 결정하는 단계는,
    생리 지표 정보에 기초하여 상기 유저의 수면상태를 결정하고, 일 수면상태에서 다른 수면상태로의 전이를 분석하여 상기 유저의 수면단계를 결정하는 단계를 포함하는, 숙면 지원 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 유저의 수면단계를 결정하는 단계는,
    학습된 딥러닝 모델을 이용하여 상기 유저의 수면상태를 결정하는 단계를 포함하는, 숙면 지원 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 유저의 생리 지표 정보 및 수면상태에 기초하여 슬립 스코어를 산출하는 단계를 더 포함하는, 숙면 지원 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 슬립 스코어를 산출하는 단계는,
    상기 유저의 생리 지표 정보를 분석함에 따른 생리 지표 점수, 상기 수면상태를 분석함에 따른 수면패턴 점수, 및 상기 유저의 기상시간을 기준으로 소정의 시간 동안의 수면상태를 분석함에 따른 기상품질 점수에 기초하여 슬립 스코어를 산출하는 단계를 포함하는, 숙면 지원 방법.
  15. 제10항에 기재된 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
  16. 숙면 지원 장치에 의해 수행되며, 제10항에 기재된 방법을 수행하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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