KR102441662B1 - Care platform service system using metaverse and method for controlling the same - Google Patents

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KR102441662B1
KR102441662B1 KR1020220008447A KR20220008447A KR102441662B1 KR 102441662 B1 KR102441662 B1 KR 102441662B1 KR 1020220008447 A KR1020220008447 A KR 1020220008447A KR 20220008447 A KR20220008447 A KR 20220008447A KR 102441662 B1 KR102441662 B1 KR 102441662B1
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metaverse
user
data
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KR1020220008447A
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조광원
김문영
마혜선
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주식회사 비투엔
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Abstract

A care platform service system using metaverse and a control method thereof are disclosed. The present invention synchronizes the state of a user with the metaverse space and provides the state in real time, so as to quickly check the safety and health state of the user and assist in user care work in the real world.

Description

메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템 및 그 제어 방법{CARE PLATFORM SERVICE SYSTEM USING METAVERSE AND METHOD FOR CONTROLLING THE SAME}CARE PLATFORM SERVICE SYSTEM USING METAVERSE AND METHOD FOR CONTROLLING THE SAME

본 발명은 메타버스 케어 플랫폼 서비스 시스템 및 그 제어 방법에 관한 발명으로서, 더욱 상세하게는 사용자의 상태를 메타버스 공간에 동기화시켜 실시간으로 제공함으로써, 사용자의 안전과 건강 상태의 신속한 확인과 현실세계에서의 사용자 케어(Care) 업무를 보조할 수 있는 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템 및 그 제어 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a metaverse care platform service system and a method for controlling the same, and more particularly, by synchronizing the user's state to the metaverse space and providing it in real time, the user's safety and health state can be quickly checked and the real world It relates to a care platform service system using metaverse that can support user care work and a control method therefor.

요양시설에 거주하는 입소자는 중복적인 질환, 기저질환의 악화, 물리적, 환경적 요인과, 입소자의 허약한 신체적 조건 등이 병합되어 평상시 입소자의 상태와는 변화된 이상 징후가 발생될 수 있다.A resident living in a nursing facility may develop abnormal symptoms that are different from the normal resident status due to the combination of overlapping diseases, exacerbation of underlying diseases, physical and environmental factors, and the resident's weak physical condition.

이러한 이상 징후가 발생되면 입소자에 대한 신속한 처치와 치료가 이루어져야 하고, 그렇지 못한 경우 입소자가 사망에 이르는 위기적 상황이 발생할 수도 있다. When these abnormal symptoms occur, prompt treatment and treatment for the resident must be carried out, otherwise a crisis situation that leads to death of the resident may occur.

따라서, 요양시설에서 입소자의 안전과 건강 상태 및 이상 징후를 효과적으로 관리하기 위해서는 주의 깊고, 체계적인 관리가 이루어져야 하고, 특히 노인 입소자의 경우 이상 징후는 세심한 관찰이 필요하다.Therefore, in order to effectively manage the safety and health status and abnormal symptoms of residents in nursing homes, careful and systematic management is required. In particular, in the case of elderly residents, careful observation of abnormal symptoms is required.

최근에는 병원이나 요양시설 등에 의료 서비스를 보조하기 위해 유비쿼터스 시스템을 이용한 다양한 정보통신 기술들이 사용되고 있다.Recently, various information and communication technologies using ubiquitous systems have been used to support medical services in hospitals and nursing facilities.

이러한 유비쿼터스 시스템 기반의 환자 모니터링 시스템은 신체에 센서를 휴대하고, 센서를 통해 측정한 다양한 정보를 스마트폰 등의 단말에 표시함으로써, 관리가 이루어질 수 있도록 한다. Such a ubiquitous system-based patient monitoring system enables management by carrying a sensor on the body and displaying various information measured through the sensor on a terminal such as a smartphone.

그러나, 종래 기술에 따른 모니터링 시스템은 환자 자신이 건강 정보를 관리하도록 구성되어 이상 징후 또는 응급 상황의 발생시 신속한 처리가 어려운 문제점이 있다.However, the monitoring system according to the prior art is configured to manage health information by the patient himself, so there is a problem in that it is difficult to quickly process an abnormal symptom or an emergency situation.

또한, 병원 또는 요양원과 같은 의료시설에 입소한 입소자의 경우, 다수의 입소자에 대하여 소수의 간호사 또는 요양 보호사가 관리하기에는 현실적으로 어려운 문제점이 있다.In addition, in the case of resident entering a medical facility such as a hospital or a nursing home, there is a practically difficult problem for a small number of nurses or caregivers to manage a large number of residents.

또한, 최근의 메르스, 신종 플루, 코로나-19 등과 같은 고병원성 바이러스의 출현시 확산 예방을 위한 방역 대응에 따른 접촉 금지 등의 물리적 제약 발생시 환자 관리가 더욱 어려워지는 문제점이 있다.In addition, there is a problem in that patient management becomes more difficult when physical restrictions such as contact bans occur in response to quarantine measures to prevent the spread of the recent emergence of highly pathogenic viruses such as MERS, swine flu, and Corona-19.

한국 공개특허공보 공개번호 제10-2019-0018102호(발명의 명칭: 환자 관리 애플리케이션을 이용한 의료 서비스 제공 시스템)Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2019-0018102 (Title of the invention: Medical service provision system using patient management application)

이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 사용자의 상태를 메타버스 공간에 동기화시켜 실시간으로 제공함으로써, 사용자의 안전과 건강 상태의 신속한 확인과 현실세계에서의 사용자 케어(Care) 업무를 보조할 수 있는 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템 및 그 제어 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.In order to solve this problem, the present invention synchronizes the user's status with the metaverse space and provides it in real time, so that the user's safety and health status can be quickly checked and the user's care work can be aided in the real world. An object of the present invention is to provide a care platform service system using metaverse and a method for controlling the same.

상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시 예는 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템으로서, 복수의 사용자에게 착장되되, 사용자별로 생체 정보와 위치 정보를 감지하는 정보 감지 센서부; 및 상기 정보 감지 센서부에서 감지된 생체 정보와 위치 정보를 사용자별로 분석하여 사용자별 생체 정보와 위치 정보가 반영된 사용자 메타버스 데이터를 생성하고, 생성된 개별 사용자 메타버스 데이터를 미리 설정된 메타버스 공간에 매칭시켜 디스플레이 하되, 상기 감지된 생체 정보 및 위치 정보를 미리 설정된 상태 분석용 기준 값과 비교하여, 비교 결과에 따른 사용자의 활동 상태, 위험 상태, 건강 상태를 상기 사용자 메타버스 데이터에 반영하여 관리하는 케어 플랫폼 서버;를 포함한다.In order to achieve the above object, an embodiment of the present invention provides a care platform service system using a metaverse, comprising: an information detection sensor unit that is worn on a plurality of users and detects biometric information and location information for each user; and analyzing the biometric information and location information detected by the information sensor unit for each user to generate user metaverse data reflecting the biometric information and location information for each user, and store the generated individual user metaverse data in a preset metaverse space. Matching and displaying, but comparing the detected biometric information and location information with a preset reference value for state analysis, and managing the user's activity state, risk state, and health state according to the comparison result by reflecting the user's metaverse data care platform server;

또한, 상기 실시 예에 따른 케어 플랫폼 서비스 시스템은 케어 플랫폼 서버와 접속하는 단말 장치부를 더 포함하고, 상기 케어 플랫폼 서버는 단말 장치부로부터 입력되는 접속자의 데이터에 기반한 접속자 메타버스 데이터를 생성하여 상기 메타버스 공간에 매칭시켜 디스플레이 하는 것을 특징으로 한다.In addition, the care platform service system according to the embodiment further includes a terminal device unit for accessing the care platform server, wherein the care platform server generates visitor metaverse data based on visitor data input from the terminal unit unit to generate the metaverse data. It is characterized in that the display is matched to the bus space.

또한, 상기 실시 예에 따른 단말 장치부는 관리자 단말, 주치의 단말 및 보호자 단말 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the terminal device according to the embodiment is characterized in that it includes at least one of a manager terminal, a doctor terminal, and a guardian terminal.

또한, 상기 실시 예에 따른 사용자 메타버스 데이터는 사용자의 고유 정보와 생체 정보를 포함한 아바타를 통해 표시되는 것을 특징으로 한다.In addition, the user metaverse data according to the embodiment is characterized in that it is displayed through an avatar including the user's unique information and biometric information.

또한, 상기 실시 예에 따른 정보 감지 센서부는 사용자의 생체 정보를 감지하는 바이탈 센서부; 사용자의 위치 정보를 감지하는 위치 센서부 및 상기 생체 정보와 위치 정보를 미리 설정된 사용자의 고유 정보와 같이 케어 플랫폼 서버로 전송하는 데이터 통신부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the information detection sensor unit according to the embodiment includes a vital sensor unit for detecting the user's biometric information; and a location sensor unit for detecting the user's location information, and a data communication unit for transmitting the biometric information and the location information to the care platform server together with preset user unique information.

또한, 상기 실시 예에 따른 케어 플랫폼 서버는 정보 감지 센서부에서 감지된 사용자의 생체 정보와 위치 정보를 수신하고, 수신된 정보를 분류하는 데이터 수집부; 상기 분류된 생체 정보와 위치 정보를 기반으로 미리 설정된 상태 분석용 기준 값과 비교하여 사용자별로 건강 상태, 활동 상태, 위험 상태를 분석하는 데이터 관리부; 및 상기 생체 정보와 위치 정보에 건강 상태, 활동 상태, 위험 상태를 반영한 사용자 메타버스 데이터와, 상기 단말 장치부로부터 입력되는 데이터에 기반한 접속자 메타버스 데이터를 생성하여 메타버스 공간에 매칭시켜 디스플레이 되도록 하는 메타버스 관리부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the care platform server according to the embodiment includes: a data collection unit for receiving the user's biometric information and location information detected by the information detection sensor unit, and classifying the received information; a data management unit for analyzing health status, activity status, and risk status for each user by comparing it with a preset reference value for status analysis based on the classified biometric information and location information; and user metaverse data reflecting health, activity, and risk states in the biometric information and location information, and accessor metaverse data based on data input from the terminal device unit, to match and display in metaverse space. and a metaverse management unit.

또한, 상기 실시 예에 따른 케어 플랫폼 서버는 사용자별 과거 이력 및 병력 정보를 제공하는 진료 기록부; 및 상기 사용자별 과거 처치 이력 및 병력 정보와, 분류된 사용자의 생체 정보, 위치 정보를 인공지능 기반의 분석 모델을 이용하여 사용자별 건강 상태와 위험 상태를 예측한 예측 정보를 생성하고, 생성된 예측 정보가 데이터 관리부에 반영되도록 하는 AI 분석부;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the care platform server according to the embodiment includes a medical record unit providing past history and medical history information for each user; And the user's past treatment history and medical history information, the classified user's biometric information, and location information using an artificial intelligence-based analysis model to generate predictive information that predicts the health and risk state for each user, and the generated prediction It is characterized by further comprising a; AI analysis unit for information to be reflected in the data management unit.

또한, 상기 실시 예에 따른 인공지능 기반의 분석 모델은 딥러닝 모델을 이용하여 치료전 생체 정보, 치료후 생체 정보, 시간대별 생체 정보, 공간별 위치 정보를 포함한 학습 데이터로부터 사용자별 건강 상태와 위험 상태 인식을 학습하는 것을 특징으로 한다.In addition, the AI-based analysis model according to the embodiment uses a deep learning model to obtain health status and risk for each user from learning data including biometric information before treatment, biometric information after treatment, biometric information by time period, and location information by space. It is characterized by learning state recognition.

또한, 상기 실시 예에 따른 데이터 관리부는 감지된 생체 정보 및 위치 정보를 미리 설정된 상태 분석용 기준 값과 비교한 결과, 상기 생체 정보 및 위치 정보 중 적어도 하나가 상태 분석용 기준 값 이상이면, 위험 대응 요청 신호와 진료 대응 요청 신호를 생성하여 단말 장치부로 출력하고, 상기 위험 대응 요청 신호와 진료 대응 요청 신호를 사용자 메타버스 데이터에 반영하여 디스플레이 되도록 하는 것을 특징으로 한다.In addition, as a result of comparing the detected biometric information and location information with a preset reference value for state analysis, the data management unit according to the embodiment responds to risk if at least one of the biometric information and the location information is greater than or equal to the reference value for state analysis It is characterized in that the request signal and the medical treatment response request signal are generated and output to the terminal unit, and the risk response request signal and the medical treatment response request signal are reflected and displayed in the user metaverse data.

또한, 상기 실시 예에 따른 메타버스 관리부는 사용자 메타버스 데이터와, 단말 장치부의 접속자 메타버스 데이터를 수신하는 데이터 수신부; 상기 수신된 사용자 메타버스 데이터와 접속자 메타버스 데이터를 기반으로 아바타(avatar)의 배치 및 동작을 제어하는 모션 생성부; 상기 아바타의 배치 및 동작에 따른 랜더링을 수행하고, 랜더링된 아바타를 메타버스 공간에 출력하는 그래픽 처리부; 상기 메타버스 공간에 접속한 사용자와 접속자의 계정을 관리하는 계정 관리부; 및 상기 생체 정보, 위치 정보, 사용자별 건강 상태, 활동 상태, 위험 상태, 사용자 메타버스 데이터, 접속자 메타버스 데이터, 메타버스 공간과 관련한 데이터를 저장하는 데이터 베이스;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the metaverse management unit according to the embodiment includes a data receiving unit for receiving the user metaverse data and the accessor metaverse data of the terminal device; a motion generator for controlling arrangement and operation of an avatar based on the received user metaverse data and accessor metaverse data; a graphic processing unit that renders according to the arrangement and operation of the avatar and outputs the rendered avatar in a metaverse space; an account management unit for managing accounts of users and accessors accessing the metaverse space; and a database storing data related to the biometric information, location information, health status for each user, activity status, risk status, user metaverse data, accessor metaverse data, and metaverse space.

또한, 본 발명의 일 실시 예는 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템의 제어 방법으로서, a) 케어 플랫폼 서버가 메타버스 공간과 상기 메타버스 공간에 포함된 콘텐츠를 생성하는 단계; b) 정보 감지 센서부가 복수의 사용자에게 착장되고, 상기 케어 플랫폼 서버가 상기 정보 감지 센서부로부터 감지된 사용자별 생체 정보와 위치 정보를 수신하여 사용자별로 상태 정보를 분석하는 단계; c) 상기 케어 플랫폼 서버가 사용자별 생체 정보와 위치 정보가 반영된 사용자 메타버스 데이터를 생성하고, 생성된 개별 사용자 메타버스 데이터를 미리 설정된 메타버스 공간에 매칭시켜 디스플레이하는 단계; 및 d) 상기 케어 플랫폼 서버가 감지된 생체 정보 및 위치 정보를 모니터링 하되, 생체 정보 및 위치 정보를 미리 설정된 상태 분석용 기준 값과 비교하고, 비교 결과에 따른 사용자의 활동 상태, 위험 상태, 건강 상태를 상기 사용자 메타버스 데이터에 반영하여 디스플레이 되도록 하는 단계;를 포함한다.In addition, an embodiment of the present invention provides a method of controlling a care platform service system using a metaverse, the method comprising: a) generating, by a care platform server, a metaverse space and contents included in the metaverse space; b) an information detection sensor unit is worn on a plurality of users, and the care platform server receives biometric information and location information for each user detected from the information detection sensor unit and analyzes status information for each user; c) generating, by the care platform server, user metaverse data in which biometric information and location information for each user are reflected, and matching the generated individual user metaverse data to a preset metaverse space; and d) the care platform server monitors the detected biometric information and location information, and compares the biometric information and location information with a preset reference value for state analysis, and the user's activity state, risk state, and health state according to the comparison result is reflected in the user metaverse data to be displayed.

또한, 상기 실시 예에 따른 c) 단계는 케어 플랫폼 서버가 단말 장치부의 접속을 감지하되, 상기 단말 장치부로부터 접속자의 입력 데이터가 감지되면, 상기 데이터에 기반한 접속자 메타버스 데이터를 생성하고, 생성된 접속자 메타버스 데이터를 메타버스 공간에 매칭시켜 디스플레이하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, in step c) according to the above embodiment, the care platform server detects the access of the terminal device, and when input data of the accessor is detected from the terminal device, the accessor metaverse data is generated based on the data, and the generated The method further comprising the step of matching and displaying the accessor metaverse data in the metaverse space.

또한, 상기 실시 예에 따른 d) 단계의 사용자의 활동 상태, 위험 상태, 건강 상태는 상기 케어 플랫폼 서버가 인공지능 기반의 분석 모델을 이용하여 사용자별 건강 상태와 위험 상태를 예측한 예측 정보를 기반으로 생성되는 것을 특징으로 한다.In addition, the activity state, risk state, and health state of the user in step d) according to the embodiment are based on prediction information in which the care platform server predicts the health state and risk state for each user using an artificial intelligence-based analysis model. It is characterized in that it is created with

또한, 상기 실시 예에 따른 인공지능 기반의 분석 모델은 딥러닝 모델을 이용하여 치료전 생체 정보, 치료후 생체 정보, 시간대별 생체 정보, 공간별 위치 정보를 포함한 학습 데이터로부터 사용자별 건강 상태와 위험 상태 인식을 학습하는 것을 특징으로 한다.In addition, the AI-based analysis model according to the embodiment uses a deep learning model to obtain health status and risk for each user from learning data including biometric information before treatment, biometric information after treatment, biometric information by time period, and location information by space. It is characterized by learning state recognition.

또한, 상기 실시 예에 따른 d) 단계는 감지된 생체 정보와 위치 정보의 비교 결과, 활동 상태 및 위험 상태 중 적어도 하나에 이상 값이 발생되면 단말 장치부로 위험 대응 요청 신호를 출력하는 것을 특징으로 한다.In addition, in step d) according to the embodiment, when an abnormal value is generated in at least one of an active state and a dangerous state as a result of comparing the sensed biometric information and the location information, a risk response request signal is output to the terminal device. .

또한, 상기 실시 예에 따른 d) 단계는 감지된 생체 정보와 위치 정보의 비교 결과, 건강 상태에 이상 값이 발생되면 단말 장치부로 진료 대응 요청 신호를 출력하는 것을 특징으로 한다.In addition, step d) according to the above embodiment is characterized in that when an abnormal value occurs in the health state as a result of comparing the sensed biometric information and the location information, a medical treatment response request signal is output to the terminal device unit.

본 발명은 사용자의 상태를 메타버스 공간에 동기화시켜 실시간으로 제공함으로써, 사용자의 안전과 건강 상태의 신속한 확인과 현실세계에서의 사용자 케어(Care) 업무를 보조할 수 있는 장점이 있다.The present invention has an advantage in that the user's status is synchronized to the metaverse space and provided in real time, thereby quickly confirming the user's safety and health status and assisting the user's care work in the real world.

또한, 본 발명은 실시간으로 사용자의 안전과 건강 상태를 모니터링하여 치료와 재활 등 다양한 서비스를 제공할 수 있고, 사용자별로 질병 및 건강 상태에 대응한 맞춤형 관리를 제공할 수 있는 장점이 있다.In addition, the present invention has the advantage of being able to provide various services such as treatment and rehabilitation by monitoring the user's safety and health status in real time, and providing customized management in response to diseases and health conditions for each user.

또한, 본 발명은 현실세계에서 발생되는 사용자의 행동 및 처리가 메타버스 공간에서 이루어져 현실세계 업무를 보조 또는 대체할 수 있는 장점이 있다.In addition, the present invention has an advantage in that user actions and processing occurring in the real world can be performed in the metaverse space to assist or replace real-world tasks.

또한, 본 발명은 메타버스를 이용한 디지털 처리를 통해 불필요한 직접 방문과 업무 처리를 최소화시킬 수 있는 장점이 있다.In addition, the present invention has an advantage in that unnecessary direct visits and business processing can be minimized through digital processing using the metaverse.

도1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템을 개략적으로 나타낸 예시도.
도2는 도1의 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템의 정보 감지 센서부 구성을 나타낸 블록도.
도3은 도1의 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템의 데이터 수집부 구성을 나타낸 블록도.
도4는 도1의 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템의 데이터 관리부 구성을 나타낸 블록도.
도5는 도1의 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템의 메타버스 관리부 구성을 나타낸 블록도.
도6은 도1의 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템의 단말 장치부 구성을 나타낸 블록도.
도7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템의 제어 방법을 설명하기 위해 나타낸 흐름도.
도8은 도7의 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템 제어 방법의 모니터링 과정을 설명하기 위해 나타낸 흐름도.
도9는 도7의 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템 제어 방법에서 메타버스 공간을 나타낸 예시도.
도10은 도7의 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템 제어 방법에서 메타버스 공간을 나타낸 다른 예시도.
도11은 도7의 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템 제어 방법에서 메타버스 공간의 모니터링 상태를 나타낸 예시도.1 is an exemplary diagram schematically illustrating a care platform service system using a metaverse according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of an information detection sensor unit of a care platform service system using a metaverse according to the embodiment of FIG. 1;
3 is a block diagram illustrating a configuration of a data collection unit of a care platform service system using a metaverse according to the embodiment of FIG. 1 .
FIG. 4 is a block diagram illustrating a configuration of a data management unit of a care platform service system using a metaverse according to the embodiment of FIG. 1;
5 is a block diagram illustrating a configuration of a metaverse management unit of a care platform service system using a metaverse according to the embodiment of FIG. 1;
FIG. 6 is a block diagram illustrating the configuration of a terminal device of a care platform service system using a metaverse according to the embodiment of FIG. 1;
7 is a flowchart illustrating a method of controlling a care platform service system using a metaverse according to an embodiment of the present invention.
8 is a flowchart illustrating a monitoring process of a method for controlling a care platform service system using a metaverse according to the embodiment of FIG. 7 .
9 is an exemplary diagram illustrating a metaverse space in a method for controlling a care platform service system using a metaverse according to the embodiment of FIG. 7 .
FIG. 10 is another exemplary diagram illustrating a metaverse space in a method for controlling a care platform service system using a metaverse according to the embodiment of FIG. 7 .
11 is an exemplary diagram illustrating a monitoring state of a metaverse space in a method for controlling a care platform service system using a metaverse according to the embodiment of FIG. 7 .

이하에서는 본 발명의 바람직한 실시 예 및 첨부하는 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하되, 도면의 동일한 참조부호는 동일한 구성요소를 지칭함을 전제하여 설명하기로 한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to preferred embodiments of the present invention and the accompanying drawings.

본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 설명하기에 앞서, 본 발명의 기술적 요지와 직접적 관련이 없는 구성에 대해서는 본 발명의 기술적 요지를 흩뜨리지 않는 범위 내에서 생략하였음에 유의하여야 할 것이다. Prior to describing the specific contents for carrying out the present invention, it should be noted that components not directly related to the technical gist of the present invention are omitted within the scope of not disturbing the technical gist of the present invention.

또한, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어 또는 단어는 발명자가 자신의 발명을 최선의 방법으로 설명하기 위해 적절한 용어의 개념을 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 할 것이다.In addition, the terms or words used in the present specification and claims have meanings and concepts consistent with the technical idea of the invention based on the principle that the inventor can define the concept of an appropriate term to best describe his invention. should be interpreted as

본 명세서에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다는 표현은 다른 구성요소를 배제하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.In this specification, the expression that a part "includes" a certain element does not exclude other elements, but means that other elements may be further included.

또한, "‥부", "‥기", "‥모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는 그 둘의 결합으로 구분될 수 있다.Also, terms such as “… unit”, “… group”, and “… module” mean a unit that processes at least one function or operation, which may be divided into hardware, software, or a combination of the two.

또한, "적어도 하나의" 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. In addition, the term "at least one" is defined as a term including the singular and the plural, and even if the term at least one does not exist, each element may exist in the singular or plural, and may mean the singular or plural. will be self-evident.

또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시 예에 따라 변경가능하다 할 것이다.In addition, that each component is provided in singular or plural may be changed according to an embodiment.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템 및 그 제어 방법의 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다.Hereinafter, a preferred embodiment of a care platform service system using a metaverse and a control method thereof according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템을 개략적으로 나타낸 예시도이고, 도2는 도1의 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템의 정보 감지 센서부 구성을 나타낸 블록도이며, 도3은 도1의 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템의 데이터 수집부 구성을 나타낸 블록도이고, 도4는 도1의 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템의 데이터 관리부 구성을 나타낸 블록도이며, 도5는 도1의 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템의 메타버스 관리부 구성을 나타낸 블록도이고, 도6은 도1의 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템의 단말 장치부 구성을 나타낸 블록도이다.1 is an exemplary diagram schematically illustrating a care platform service system using a metaverse according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is an information detection sensor unit of a care platform service system using a metaverse according to the embodiment of the present invention. It is a block diagram showing the configuration, FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the data collection unit of the care platform service system using the metaverse according to the embodiment of FIG. 1 , and FIG. 4 is the metaverse using the metaverse according to the embodiment of FIG. It is a block diagram showing the configuration of the data management unit of the care platform service system, FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of the metaverse management unit of the care platform service system using the metaverse according to the embodiment of FIG. 1 , and FIG. 6 is the implementation of FIG. It is a block diagram showing the configuration of a terminal device unit of a care platform service system using a metaverse according to an example.

도1 내지 도6을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템은 정보 감지 센서부(100)와, 케어 플랫폼 서버(200)와, 단말 장치부(300)를 포함하여 구성될 수 있다.1 to 6 , a care platform service system using a metaverse according to an embodiment of the present invention includes an information detection sensor unit 100 , a care platform server 200 , and a terminal device unit 300 . may be included.

상기 정보 감지 센서부(100)는 하나 이상의 사용자(10)에게 착장되고, 사용자별로 생체 정보와 위치 정보를 감지하는 구성으로서, 바이탈 센서부(110)와, 위치 센서부(120)와, 데이터 통신부(130)를 포함하여 구성될 수 있다.The information detection sensor unit 100 is a configuration that is worn on one or more users 10 and detects biometric information and location information for each user, and includes a vital sensor unit 110 , a position sensor unit 120 , and a data communication unit. 130 may be included.

상기 바이탈 센서부(110)는 사용자(10)의 생체 정보, 예를 들어 맥파, 뇌파, 체온, 근전도, 땀과 관련된 환자의 신체 반응 정보 등을 감지할 수 있다.The vital sensor unit 110 may detect biometric information of the user 10 , for example, pulse wave, brain wave, body temperature, electromyography, and body reaction information of a patient related to sweat.

이를 위해, 상기 바이탈 센서부(110)는 혈액이 심장에서 파상을 이루며 전파하는 파장 신호와 같은 맥파 신호를 측정하는 맥파(Plus wave) 센서, 델타, 세타, 알파, SMR, 저 베타, 고 베타, 감마 등의 뇌파 신호를 측정하는 뇌파 센서, 사용자(10)의 체온을 측정하는 체온 센서, 사용자(10)의 골격근 활동 전류를 측정하는 근전도 센서, 땀 등의 분비물을 측정하는 수분 센서 등을 포함하여 구성될 수 있다.To this end, the vital sensor unit 110 is a pulse wave (Plus wave) sensor that measures a pulse wave signal such as a wave signal propagating while forming a wave in the heart, delta, theta, alpha, SMR, low beta, high beta, An EEG sensor that measures EEG signals such as gamma, a body temperature sensor that measures the body temperature of the user 10, an EMG sensor that measures the skeletal muscle activity current of the user 10, and a moisture sensor that measures secretions such as sweat can be configured.

또한, 상기 바이탈 센서부(110)는 PPG(Photoolethysmongraphy) 측정장치로서, 비 침습적 방식을 이용하여 사용자(10)의 생체 정보를 측정할 수도 있다.In addition, the vital sensor unit 110 is a PPG (Photoolethysmography) measuring device, it can also measure the biometric information of the user 10 using a non-invasive method.

상기 위치 센서부(120)는 사용자(10)의 위치 정보를 감지하는 구성으로서, 실내 또는 실외로 이동하는 사용자의 위치를 감지할 수 있도록 미리 설정된 사용자의 고유정보 또는 ID 신호를 일정 세기의 신호로 출력한다.The location sensor unit 120 is configured to detect the location information of the user 10, and converts the user's unique information or ID signal preset to detect the location of the user moving indoors or outdoors to a signal of a certain strength. print out

또한, 상기 위치 센서부(120)는 사용자(10)가 실외에서 이동하는 경우 위치를 확인할 수 있도록 GPS 센서를 더 포함하여 구성될 수 있다.In addition, the location sensor unit 120 may be configured to further include a GPS sensor so that the user 10 can check the location when moving outdoors.

상기 데이터 통신부(130)는 바이탈 센서부(110)와 위치 센서부(120)에서 감지된 생체 정보와 위치 정보를 미리 설정된 사용자의 고유 정보와 함께 케어 플랫폼 서버(200)로 전송하는 구성으로서, RF통신, 블루투스, 지그비, 와이파이, 근거리 무선통신 등 다양한 무선 통신 포맷을 이용하여 구성될 수 있다.The data communication unit 130 is configured to transmit the biometric information and location information detected by the vital sensor unit 110 and the position sensor unit 120 to the care platform server 200 together with preset user unique information. It can be configured using various wireless communication formats such as communication, Bluetooth, Zigbee, Wi-Fi, and short-range wireless communication.

상기 케어 플랫폼 서버(200)는 정보 감지 센서부(100)에서 감지된 생체 정보와 위치 정보를 각 사용자별로 분석하고, 분석된 사용자별 생체 정보와 위치 정보가 반영된 사용자 메타버스 데이터를 생성할 수 있다.The care platform server 200 may analyze the biometric information and location information detected by the information detection sensor unit 100 for each user, and generate user metaverse data in which the analyzed biometric information and location information for each user are reflected. .

또한, 상기 케어 플랫폼 서버(200)는 생성된 개별 사용자 메타버스 데이터를 미리 설정된 메타버스 공간에 매칭시켜 디스플레이 할 수 있다.Also, the care platform server 200 may match and display the generated individual user metaverse data to a preset metaverse space.

또한, 상기 케어 플랫폼 서버(200)는 감지된 생체 정보 및 위치 정보를 미리 설정된 상태 분석용 기준 값과 비교하고, 상기 비교 결과에 따른 사용자의 활동 상태, 위험 상태, 건강 상태를 상기 사용자 메타버스 데이터에 반영하여 관리할 수 있다.In addition, the care platform server 200 compares the detected biometric information and location information with a preset reference value for state analysis, and compares the user's activity state, risk state, and health state according to the comparison result to the user metaverse data. can be reflected in the management.

또한, 상기 케어 플랫폼 서버(200)는 단말 장치부(300)로부터 입력되는 접속자의 데이터에 기반한 접속자 메타버스 데이터를 생성하여 상기 메타버스 공간에 매칭시켜 디스플레이할 수 있고, 데이터 수집부(210)와, 데이터 관리부(220)와, 메타버스 관리부(230)와, 진료 기록부(240)와, AI 분석부(250)를 포함하여 구성될 수 있다.In addition, the care platform server 200 may generate accessor metaverse data based on the accessor data input from the terminal device unit 300 , match it to the metaverse space, and display it, and the data collection unit 210 and , a data management unit 220 , a metaverse management unit 230 , a medical record unit 240 , and an AI analysis unit 250 .

상기 데이터 수집부(210)는 정보 감지 센서부(100)에서 감지된 사용자의 생체 정보와 위치 정보를 수신하고, 수신된 정보를 분류하는 구성으로서, 데이터 통신부(211)와, 데이터 분류부(212)를 포함하여 구성될 수 있다.The data collection unit 210 receives the user's biometric information and location information sensed by the information detection sensor unit 100 and classifies the received information, and includes a data communication unit 211 and a data classification unit 212 . ) may be included.

상기 데이터 통신부(211)는 정보 감지 센서부(100)에서 감지된 사용자의 생체 정보와 위치 정보를 수신하는 구성으로서, RF통신, 블루투스, 지그비, 와이파이, 근거리 무선통신 등 다양한 무선 통신 포맷을 이용하여 구성될 수 있다.The data communication unit 211 is configured to receive the user's biometric information and location information detected by the information detection sensor unit 100, and uses various wireless communication formats such as RF communication, Bluetooth, Zigbee, Wi-Fi, and short-range wireless communication. can be configured.

상기 데이터 분류부(212)는 수신된 생체 정보와 위치 정보에서 건강 정보, 활동 정보, 위치 정보를 구분한다.The data classification unit 212 classifies health information, activity information, and location information from the received biometric information and location information.

또한, 상기 데이터 분류부(212)는 IPS(Indoor Positioning System)를 포함하여 구성될 수 있다.In addition, the data classification unit 212 may be configured to include an IPS (Indoor Positioning System).

상기 IPS는 정보 감지 센서부(100)에서 출력되는 사용자의 고유정보 신호를 를 통해 사용자(10)의 위치를 확인하는 구성으로서, 와이파이(WiFi), 블루투스, 비콘(Beacon), 자기장 등을 이용하여 건물 내부에 있는 사용자(10)의 위치를 파악하고, 이를 미리 저장된 건물의 지도 정보와 대조해 사용자(10)의 위치를 찾아 분류할 수 있다.The IPS is a configuration that confirms the location of the user 10 through the user's unique information signal output from the information detection sensor unit 100, and uses Wi-Fi, Bluetooth, Beacon, magnetic field, etc. It is possible to identify the location of the user 10 inside the building and find and classify the location of the user 10 by comparing it with the map information of the building stored in advance.

또한, 상기 데이터 분류부(212)는 GPS 신호를 수신하여 사용자(10)의 위치를 찾아 분류할 수도 있다.Also, the data classification unit 212 may receive a GPS signal to find and classify the location of the user 10 .

상기 데이터 관리부(220)는 생체 정보와 위치 정보를 기반으로 구분된 건강 정보, 활동 정보, 위치 정보를 미리 설정된 상태 분석용 기준 값과 비교하여 사용자별로 건강 상태, 활동 상태, 위험 상태를 분석하는 구성으로서, 데이터 매핑부(221)와, 데이터 분석부(222)를 포함하여 구성될 수 있다.The data management unit 220 compares health information, activity information, and location information classified based on biometric information and location information with a preset reference value for state analysis to analyze health status, activity status, and risk status for each user As such, it may be configured to include a data mapping unit 221 and a data analysis unit 222 .

상기 데이터 매핑부(221)는 생체 정보와 위치 정보를 기반으로 구분된 건강 정보, 활동 정보, 위치 정보를 사용자별로 매핑하여 각 사용자의 건강 상태, 활동 상태, 위험 상태별로 분류한다.The data mapping unit 221 maps health information, activity information, and location information classified based on biometric information and location information for each user, and classifies them by health state, activity state, and risk state of each user.

또한, 상기 데이터 매핑부(221)는 진료 기록부(240)로부터 오프라인을 통해 주기적으로 측정된 사용자별 생체 정보와, 사용자의 과거 병력, 처치 이력 등을 수신하여 사용자별 건강 상태에 포함되도록 반영할 수도 있다.In addition, the data mapping unit 221 may receive biometric information for each user periodically measured offline from the medical record unit 240 , the user's past medical history, treatment history, etc. and reflect it to be included in the health status of each user. have.

상기 데이터 분석부(222)는 생체 정보와 위치 정보를 기반으로 구분된 건강 정보, 활동 정보, 위치 정보를 미리 설정된 상태 분석용 기준 값과 비교하여 사용자별로 건강 상태, 활동 상태, 위험 상태를 분석하고, 분석된 결과를 사용자 메타버스 데이터에 반영할 수 있다.The data analysis unit 222 compares health information, activity information, and location information classified based on biometric information and location information with a preset reference value for condition analysis to analyze health status, activity status, and risk status for each user, , the analyzed results can be reflected in the user metaverse data.

또한, 상기 데이터 분석부(222)는 사용자별 건강 정보, 활동 정보, 위치 정보를 AI 분석부(250)로 제공할 수 있다.Also, the data analysis unit 222 may provide health information, activity information, and location information for each user to the AI analysis unit 250 .

또한, 상기 데이터 분석부(222)는 AI 분석부(250)에서 제공되는 인공지능 기반의 분석 모델을 이용하여 사용자별 과거 처치 이력 및 병력 정보와, 분류된 사용자의 생체 정보, 위치 정보를 기반으로 예측된 사용자별 건강 상태와 위험 상태의 예측 정보를 기반으로 사용자의 건강 상태, 위험 상태를 분석할 수도 있다.In addition, the data analysis unit 222 uses an artificial intelligence-based analysis model provided by the AI analysis unit 250 based on the user's past treatment history and medical history information, and the classified user's biometric information and location information. A user's health state and risk state may be analyzed based on the predicted health state and risk state of each predicted user.

또한, 상기 데이터 분석부(222)는 감지된 생체 정보 및 위치 정보를 미리 설정된 상태 분석용 기준 값과 비교한 결과, 상기 생체 정보 및 위치 정보 중 적어도 하나가 상태 분석용 기준 값 이상이면, 위험 대응 요청 신호와 진료 대응 요청 신호를 생성하여 단말 장치부(300)로 출력할 수 있다.In addition, as a result of comparing the detected biometric information and location information with a preset reference value for state analysis, the data analysis unit 222 responds to risk if at least one of the biometric information and the location information is greater than or equal to the reference value for state analysis A request signal and a medical treatment response request signal may be generated and output to the terminal device unit 300 .

또한, 상기 데이터 분석부(222)는 상기 위험 대응 요청 신호와 진료 대응 요청 신호를 사용자 메타버스 데이터에 반영하여 디스플레이 되도록 요청할 수 있다.Also, the data analysis unit 222 may request that the risk response request signal and the medical treatment response request signal be reflected and displayed on the user metaverse data.

즉, 분석된 사용자의 상태에 따라 알람 신호 출력, 아바타의 색상 변경 또는 하이라이트 설정 등을 반영하여 디스플레이할 수도 있다. That is, according to the analyzed state of the user, an alarm signal output, a color change of an avatar, or a highlight setting may be reflected and displayed.

따라서, 상기 데이터 분석부(222)는 사용자별 생체 정보와 위치 정보를 매핑하고, 사용자별 생체 정보와 위치 정보를 기반으로 실시간 분석하여 관리할 수 있으며, 사용자별 상태를 예측하여 관리할 수 있도록 한다.Accordingly, the data analysis unit 222 can map biometric information and location information for each user, analyze and manage in real time based on biometric information and location information for each user, and predict and manage the status of each user. .

상기 메타버스 관리부(230)는 생체 정보와 위치 정보로부터 분석된 건강 상태, 활동 상태, 위험 상태를 반영하여 사용자 메타버스 데이터를 생성하고, 생성된사용자 메타버스 데이터를 메타버스 공간에 매칭시켜 디스플레이 되도록 할 수 있다.The metaverse management unit 230 generates user metaverse data by reflecting the health state, activity state, and risk state analyzed from biometric information and location information, and matches the generated user metaverse data to the metaverse space for display. can do.

또한, 상기 메타버스 관리부(230)는 단말 장치부(300)로부터 입력되는 데이터에 기반한 접속자 메타버스 데이터를 생성하여 메타버스 공간에 매칭시켜 디스플레이 되도록 할 수 있다.Also, the metaverse management unit 230 may generate accessor metaverse data based on data input from the terminal device unit 300 to match and display the metaverse data in the metaverse space.

이를 위해 상기 메타버스 관리부(230)는 데이터 수신부(231)와, 모션 생성부(232)와, 그래픽 처리부(233)와 계정 관리부(234)와, 데이터베이스(235)를 포함하여 구성될 수 있다.To this end, the metaverse manager 230 may include a data receiver 231 , a motion generator 232 , a graphic processor 233 , an account manager 234 , and a database 235 .

상기 데이터 수신부(231)는 데이터 관리부(220)로부터 입력되는 사용자 메타버스 데이터와, 단말 장치부(300)로부터 입력되는 접속자 메타버스 데이터를 수신할 수 있다.The data receiver 231 may receive user metaverse data input from the data manager 220 and accessor metaverse data input from the terminal device 300 .

상기 모션 생성부(232)는 수신된 사용자 메타버스 데이터와 접속자 메타버스 데이터를 기반으로 아바타(avatar)의 배치 및 동작을 제어하는 구성으로서, 상기 사용자 메타버스 데이터는 위치 정보에 기반하여 메타버스 공간의 임의의 위치에 사용자의 고유 정보와 생체 정보를 포함한 아바타로 표시될 수 있다.The motion generator 232 is configured to control the arrangement and operation of an avatar based on the received user metaverse data and accessor metaverse data, and the user metaverse data is located in the metaverse space based on location information. It may be displayed as an avatar including the user's unique information and biometric information at any location in the .

또한, 상기 접속자 메타버스 데이터는 단말 장치부(300)로부터 입력되는 위치 이동 정보에 기반하여 메타버스 공간의 임의의 위치에 접속자의 고유 정보를 포함한 아바타로 표시될 수 있다.In addition, the accessor metaverse data may be displayed as an avatar including the accessor's unique information at an arbitrary location in the metaverse space based on location movement information input from the terminal device unit 300 .

상기 그래픽 처리부(233)는 모션 생성부(232)에서 생성된 아바타의 배치 및 동작에 따른 랜더링을 수행하고, 랜더링된 아바타를 메타버스 공간에 출력하여 디스플레이 되도록 한다.The graphic processing unit 233 performs rendering according to the arrangement and operation of the avatar generated by the motion generation unit 232 , and outputs the rendered avatar to the metaverse space for display.

상기 계정 관리부(234)는 메타버스 관리부(230)를 통해 메타버스 공간에 접속한 사용자(10)와 단말 장치부(300)에서 상기 메타버스 관리부(230)를 통해 메타버스 공간에 접속한 접속자의 계정을 관리한다.The account management unit 234 includes the user 10 who accesses the metaverse space through the metaverse management unit 230 and the user 10 who accesses the metaverse space through the metaverse management unit 230 in the terminal device unit 300 . Manage your account.

상기 데이터 베이스(235)는 사용자별 생체 정보 및 위치 정보와, 사용자별 건강 상태, 활동 상태, 위험 상태, 사용자 메타버스 데이터, 접속자 메타버스 데이터, 메타버스 공간과 관련한 데이터를 저장한다.The database 235 stores biometric information and location information for each user, and data related to health status, activity status, risk status, user metaverse data, accessor metaverse data, and metaverse space for each user.

상기 진료 기록부(240)는 오프라인을 통해 주기적으로 측정된 사용자별 생체 정보와, 사용자의 과거 병력, 처치 이력 등을 저장하고, 데이터 관리부(220)로 상기 저장된 정보들을 제공할 수 있다.The medical record unit 240 may store biometric information for each user periodically measured offline, the user's past medical history, treatment history, and the like, and provide the stored information to the data management unit 220 .

상기 AI 분석부(250)는 사용자별 과거 이력 및 병력 정보와, 분류된 사용자의 생체 정보, 위치 정보를 인공지능 기반의 분석 모델을 이용하여 사용자별 건강 상태와 위험 상태를 예측한 예측 정보를 생성하고, 생성된 예측 정보는 데이터 관리부(220)로 전송되어 사용자의 생체 정보와 위치 정보에 기반한 건강 상태, 위험 상태의 분석에 반영되도록 한다.The AI analysis unit 250 generates predictive information for predicting health and risk states for each user by using an artificial intelligence-based analysis model for each user's past history and medical history information, classified user's biometric information, and location information. And, the generated prediction information is transmitted to the data management unit 220 to be reflected in the analysis of health and risk conditions based on the user's biometric information and location information.

또한, 상기 인공지능 기반의 분석 모델은 머신 러닝중에서 딥러닝(Deep learning)이라는 방법을 통해 만들어진 분석 모델일 수 있다.In addition, the AI-based analysis model may be an analysis model created through a method called deep learning among machine learning.

또한, 머신 러닝은 복잡한 시스템이 명시적으로 프로그래밍되지 않고서, 경험으로부터 자동으로 학습하고 개선할 수 있게 하는 인공 지능의 응용이다.Machine learning is also an application of artificial intelligence that enables complex systems to learn and improve automatically from experience without being explicitly programmed.

또한, 머신 러닝 모델들의 정확도 및 유효성은 그들 모델들을 훈련시키는 데 사용되는 데이터에 부분적으로 의존할 수 있다.Also, the accuracy and validity of machine learning models may depend in part on the data used to train those models.

또한, 상기 분석 모델은 딥러닝 모델을 이용하여 치료전 생체 정보, 치료후 생체 정보, 시간대별 생체 정보, 공간별 위치 정보를 포함한 학습 데이터로부터 사용자별 건강 상태와 위험 상태 인식을 학습하는 것을 특징으로 한다.In addition, the analysis model uses a deep learning model to learn health status and risk status recognition for each user from learning data including biometric information before treatment, biometric information after treatment, biometric information by time period, and location information by space. do.

즉, 사용자별로 특정 시간, 특정 위치, 특정 활동, 특정 생체 신호 등에 대한 예측을 수행하여 예를 들어, 사용자의 낙상 발생 위험, 심장 질환 발생 위험 등의 예측 정보를 생성하여 제공할 수 있다.That is, by performing prediction for a specific time, a specific location, a specific activity, a specific biosignal, etc. for each user, for example, prediction information such as the user's risk of occurrence of a fall and a risk of heart disease may be generated and provided.

상기 단말 장치부(300)는 네트워크를 통해 케어 플랫폼 서버(200)와 접속하여 접속자 메타버스 데이터를 제공하는 구성으로서, 하나 이상의 관리자 단말(310), 주치의 단말(320) 및 보호자 단말(330)을 포함하여 구성될 수 있다.The terminal device unit 300 is configured to provide accessor metaverse data by accessing the care platform server 200 through a network, and includes one or more administrator terminals 310 , primary care providers 320 , and guardian terminals 330 . may be included.

또한, 상기 단말 장치부(300)는 케어 플랫폼 서버(200)를 통해 메타버스 공간에 접속하고, 접속자 메타버스 데이터를 통해 생성되는 접속자 아바타를 통해 상기 메타버스 공간에서의 이동과, 상기 메타버스 공간에 대한 모니터링을 수행할 수도 있다.In addition, the terminal device 300 accesses the metaverse space through the care platform server 200 , moves in the metaverse space through the visitor avatar generated through the visitor metaverse data, and performs the movement in the metaverse space. can also be monitored.

또한, 상기 단말 장치부(300)는 메타버스 공간에 접속한 임의의 사용자 아바타에 대한 모니터링을 통해 가상공간에서의 진료를 수행할 수도 있다.In addition, the terminal device unit 300 may perform medical treatment in a virtual space by monitoring an arbitrary user avatar connected to the metaverse space.

상기 관리자 단말(310), 주치의 단말(320) 및 보호자 단말(330)은 데스크탑 PC, 노트북 PC, 태블릿 PC 등의 컴퓨팅 수단이거나, 스마트 폰, PDA 장치, HUD 등의 이동 단말기 일 수 있고, 메타버스 공간에 접속하기 위한 애플리케이션 프로그램의 설치와 네크워크를 통해 접속 가능한 단말장치는 모두 포함될 수 있다.The manager terminal 310 , the attending physician terminal 320 , and the guardian terminal 330 may be computing means such as a desktop PC, a notebook PC, or a tablet PC, or may be a mobile terminal such as a smart phone, a PDA device, or a HUD, and may be a metaverse. Installation of an application program for accessing the space and a terminal device accessible through a network may all be included.

다음은 본 발명의 일 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템의 제어 방법을 설명한다. The following describes a method of controlling a care platform service system using a metaverse according to an embodiment of the present invention.

도7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템의 제어 방법을 설명하기 위해 나타낸 흐름도이고, 도8은 도7의 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템 제어 방법의 모니터링 과정을 설명하기 위해 나타낸 흐름도이다.7 is a flowchart illustrating a method of controlling a care platform service system using a metaverse according to an embodiment of the present invention, and FIG. 8 is a method of controlling a care platform service system using a metaverse according to the embodiment of FIG. 7 . It is a flowchart shown to explain the monitoring process of

도1 내지 도8을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템의 제어 방법은 케어 플랫폼 서버(200)가 현실 세계와 동일 또는 유사하게 임의의 디지털 영역에 도9 및 도10과 같은 메타버스 공간(400)과 상기 메타버스 공간(400)에 포함된 메타버스 콘텐츠(410)를 생성(S100)한다.1 to 8 , in a method of controlling a care platform service system using a metaverse according to an embodiment of the present invention, the care platform server 200 is located in an arbitrary digital domain identically or similarly to the real world in FIG. 9 . and the metaverse space 400 as shown in FIG. 10 and the metaverse content 410 included in the metaverse space 400 are generated ( S100 ).

또한, 상기 S100 단계에서 생성되는 메타버스 공간(400)은 디지털 지도의 임의의 지역에서 선택된 일정 영역에 상기 메타버스 공간(400) 정보가 링크되어 생성될 수도 있다. In addition, the metaverse space 400 generated in step S100 may be generated by linking the metaverse space 400 information to a predetermined area selected from an arbitrary area of the digital map.

상기 디지털 지도는 실제 지형을 그대로 모사하여 생성된 지도로서, 3D 지도로 구현될 수 있고, 네트워크를 통해 연결된 GIS 서버(미도시)로부터 수신한 지도 정보를 사용할 수도 있다.The digital map is a map generated by simulating real terrain as it is, and may be implemented as a 3D map, or may use map information received from a GIS server (not shown) connected through a network.

또한, 상기 메타버스 공간(400)은 NFT(Non Fungible Token)를 기반으로 고유성을 갖는 디지털 소유권을 통해 생성될 수도 있다.In addition, the metaverse space 400 may be created through digital ownership with uniqueness based on a non-fungible token (NFT).

계속해서, 정보 감지 센서부(100)는 복수의 사용자(10)에게 착장되고, 상기 케어 플랫폼 서버(200)는 상기 정보 감지 센서부(100)에 대한 사용자 고유 정보를 등록한 후, 상기 정보 감지 센서부(100)로부터 감지된 사용자별 생체 정보와 위치 정보를 수신하며, 상기 수신된 생체 정보와 위치 정보에 기반하여 사용자별로 상태 정보를 분석(S200)한다.Subsequently, the information detection sensor unit 100 is worn on a plurality of users 10 , and the care platform server 200 registers user-specific information on the information detection sensor unit 100 , and then the information detection sensor Receives biometric information and location information for each user sensed from the unit 100, and analyzes status information for each user based on the received biometric information and location information (S200).

상기 S200 단계에서, 케어 플랫폼 서버(200)는 생체 정보와 위치 정보를 기반으로 구분된 건강 정보, 활동 정보, 위치 정보를 미리 설정된 상태 분석용 기준 값과 비교하여 사용자별로 건강 상태, 활동 상태, 위험 상태를 분석할 수 있다.In step S200, the care platform server 200 compares health information, activity information, and location information, which are classified based on biometric information and location information, with a preset reference value for state analysis, and compares health status, activity status, and risk for each user. status can be analyzed.

또한, 상기 S200 단계에서 케어 플랫폼 서버(200)는 생체 정보와 위치 정보를 기반으로 구분된 건강 정보, 활동 정보, 위치 정보를 사용자별로 매핑하여 각 사용자의 건강 상태, 활동 상태, 위험 상태별로 분류할 수 있다.In addition, in the step S200, the care platform server 200 maps health information, activity information, and location information divided based on biometric information and location information for each user to classify each user's health status, activity status, and risk status. can

또한, 상기 S200 단계에서 케어 플랫폼 서버(200)는 오프라인을 통해 주기적으로 측정된 사용자별 생체 정보와, 사용자의 과거 병력, 처치 이력 등을 수신하여 사용자별 건강 상태 분석에 포함되도록 반영할 수도 있다.Also, in step S200, the care platform server 200 may receive biometric information for each user periodically measured offline, the user's past medical history, treatment history, and the like, and reflect it to be included in the health status analysis for each user.

또한, 상기 S200 단계에서 케어 플랫폼 서버(200)는 생체 정보와 위치 정보를 기반으로 구분된 건강 정보, 활동 정보, 위치 정보를 미리 설정된 상태 분석용 기준 값과 비교하여 사용자별로 건강 상태, 활동 상태, 위험 상태를 분석하고, 분석된 결과를 사용자 메타버스 데이터에 반영되도록 할 수 있다.In addition, in step S200, the care platform server 200 compares health information, activity information, and location information divided based on biometric information and location information with a preset reference value for state analysis to determine health status, activity status, and It is possible to analyze the risk state and to reflect the analyzed result in the user metaverse data.

상기 S200 단계를 수행한 후, 케어 플랫폼 서버(200)는 사용자별 생체 정보와 위치 정보가 반영된 사용자 메타버스 데이터를 생성하고, 생성된 개별 사용자 메타버스 데이터를 미리 설정된 메타버스 공간(400)에 매칭하여 입장시켜 디스플레이(S300)하고, 상기 메타버스 공간(400)에 입장한 개별 사용자를 모니터링(S400)한다.After performing step S200 , the care platform server 200 generates user metaverse data in which biometric information and location information for each user are reflected, and matches the generated individual user metaverse data to a preset metaverse space 400 . to display (S300), and monitor (S400) individual users entering the metaverse space 400 .

상기 S400 단계의 모니터링에서, 케어 플랫폼 서버(200)는 지속적으로 입력되는 사용자별 생체 정보 및 위치 정보를 기반으로 사용자별로 건강 상태, 활동 상태, 위험 상태를 분석하고, 분석된 결과를 미리 설정된 상태 분석용 기준 값과 비교하여 비교 결과에 따른 사용자의 활동 상태, 위험 상태, 건강 상태를 판단하여 모니터링 결과를 반영한 사용자별 아바타를 메타버스 공간(400)에 디스플레이(S700) 되도록 한다.In the monitoring of step S400, the care platform server 200 analyzes the health state, activity state, and risk state for each user based on the continuously input biometric information and location information for each user, and analyzes the analyzed result in a preset state The user's activity state, risk state, and health state are determined according to the comparison result by comparing the use reference value, and the avatar for each user reflecting the monitoring result is displayed in the metaverse space 400 ( S700 ).

또한, 상기 S400 단계에서 사용자의 활동 상태, 위험 상태, 건강 상태는 상기 케어 플랫폼 서버(200)가 인공지능 기반의 분석 모델을 이용하여 사용자별 건강 상태와 위험 상태를 예측한 예측 정보를 기반으로 생성할 수도 있다.In addition, in step S400, the user's activity state, risk state, and health state are generated based on prediction information in which the care platform server 200 predicts the health state and risk state for each user using an artificial intelligence-based analysis model. You may.

즉, 상기 케어 플랫폼 서버(200)는 사용자별 과거 이력 및 병력 정보와, 분류된 사용자의 생체 정보, 위치 정보를 인공지능 기반의 분석 모델을 이용하여 사용자별 건강 상태와 위험 상태를 예측한 예측 정보를 생성하고, 생성된 예측 정보는 사용자의 생체 정보와 위치 정보에 기반한 건강 상태, 위험 상태의 분석에 반영할 수 있다.That is, the care platform server 200 predicts the health status and risk status of each user by using an artificial intelligence-based analysis model for each user's past history and medical history information, classified user's biometric information, and location information. , and the generated prediction information may be reflected in the analysis of health and risk states based on the user's biometric information and location information.

이를 위해, 상기 인공지능 기반의 분석 모델은 딥러닝 모델을 이용하여 치료전 생체 정보, 치료후 생체 정보, 시간대별 생체 정보, 공간별 위치 정보를 포함한 학습 데이터로부터 사용자별 건강 상태와 위험 상태 인식을 학습할 수 있다.To this end, the AI-based analysis model uses a deep learning model to recognize health and risk states for each user from learning data including biometric information before treatment, biometric information after treatment, biometric information by time period, and location information by space. can learn

또한, 상기 S400 단계에서 케어 플랫폼 서버(200)는 모니터링을 통해 감지된 생체 정보와 위치 정보와 상태 분석용 기준 값과의 비교를 통해 사용자가 안전한지 판단(S500)하고, S500 단계의 판단 결과, 활동 상태 및 위험 상태 중 적어도 하나에 이상 값이 발생되어 위험한 것으로 판단되면, 단말 장치부(300)로 위험 대응 요청 신호, 즉 알람 신호가 출력(S510)되도록 한다.In addition, in the step S400, the care platform server 200 determines whether the user is safe (S500) by comparing the biometric information detected through monitoring, the location information, and the reference value for state analysis (S500), and as a result of the determination in step S500, When it is determined that an abnormal value is generated in at least one of the active state and the dangerous state, a risk response request signal, that is, an alarm signal, is output to the terminal device 300 ( S510 ).

여기서, 상기 단말 장치부(300)는 관리자 단말(310), 주치의 단말(320) 및 보호자 단말(330)일 수 있다.Here, the terminal device unit 300 may be a manager terminal 310 , a doctor's terminal 320 , and a guardian terminal 330 .

또한, 상기 S510 단계는 위험이 예상되는 사용자의 위험 예상 정보와, 아바타의 색상 변경 또는 하이라이트 등을 통해 메타버스 공간(400)에서 확인할 수 있도록 디스플레이할 수 있다. In addition, in step S510, the user's risk prediction information and the avatar's color change or highlight can be displayed so that it can be confirmed in the metaverse space 400 .

또한, 상기 S500 단계의 판단 결과, 안전한 것으로 판단되면, 케어 플랫폼 서버(200)는 사용자가 건강한지 판단(S600)하고, 상기 S600 단계의 판단 결과, 건강 상태에 이상 값이 발생되어 진료가 필요한 것으로 판단되면, 단말 장치부(300)로 진료 대응 요청 신호가 출력(S610) 되도록 한다.In addition, if it is determined that the user is safe as a result of the determination in step S500, the care platform server 200 determines whether the user is healthy (S600), and as a result of the determination in step S600, an abnormal value is generated in the health state and treatment is required. If it is determined, a medical treatment response request signal is output ( S610 ) to the terminal device unit 300 .

또한, 진료가 필요한 사용자의 생체 정보 및 예상 진료 정보와, 아바타의 색상 변경 또는 하이라이트 등을 통해 메타버스 공간(400)에서 확인할 수 있도록 디스플레이할 수 있다. In addition, biometric information and expected medical treatment information of the user who needs treatment, and the color change or highlight of the avatar may be displayed so that they can be confirmed in the metaverse space 400 .

즉, 도11에 나타낸 바와 같이 메타버스 공간 이미지(420) 상에 건강 상태의 이상이 감지된 제1 사용자 아바타(421)에 대하여 위험 알람을 표시하거나, 활동 상태의 이상이 감지된 제2 사용자 아바타(422)에 대한 위험 알람, 건강 상태의 이상이 감지된 제3 사용자 아바타(423)에 대한 진료 요청 알람 등이 표시되도록 함으로써, 동일 메타버스 공간(420)에 위치한 관리자 1 아바타(424)와 관리자 2 아바타(425)가 신속하게 확인할 수 있도록 한다.That is, as shown in FIG. 11 , a danger alarm is displayed for the first user avatar 421 in which an abnormality in health is detected on the metaverse spatial image 420 or a second user avatar in which an abnormality in the activity state is detected. By displaying a danger alarm for 422 and a medical treatment request alarm for the third user avatar 423 in which an abnormal health condition is detected, the administrator 1 avatar 424 and the administrator located in the same metaverse space 420 are displayed. 2 so that the avatar 425 can quickly identify it.

한편, 상기 S400 단계의 모니터링에서 케어 플랫폼 서버(200)는 네트워크를 통해 단말 장치부(300)의 접속을 감지(S410)하면, 상기 단말 장치부(300)로부터 입력되는 접속자의 입력 데이터, 예를 들어, 메타버스 공간(400)으로의 입장을 위한 아바타 생성, 메타버스 공간(400)에서의 이동, 메타버스 공간(400)에서의 특정 행동 등을 포함한 입력 데이터에 기반하여 접속자 메타버스 데이터를 생성(S420)하고, 생성된 접속자 메타버스 데이터를 메타버스 공간(400)에 매칭시켜 입장되도록 디스플레이(S430) 한다.Meanwhile, in the monitoring of step S400 , when the care platform server 200 detects the connection of the terminal device 300 through the network ( S410 ), the accessor's input data input from the terminal device 300 , for example, is For example, accessor metaverse data is generated based on input data including generation of an avatar for entry into the metaverse space 400 , movement in the metaverse space 400 , and a specific action in the metaverse space 400 . ( S420 ), and display ( S430 ) so that the generated accessor metaverse data is matched to the metaverse space 400 and entered.

따라서, 사용자의 상태를 메타버스 공간에 동기화시켜 실시간으로 제공함으로써, 사용자의 안전과 건강 상태의 신속한 확인과 현실세계에서의 사용자 케어(Care) 업무를 보조할 수 있다.Accordingly, by synchronizing the user's status to the metaverse space and providing it in real time, it is possible to quickly check the user's safety and health status and to assist in user care work in the real world.

또한, 실시간으로 사용자의 안전과 건강 상태를 모니터링하여 치료와 재활 등 다양한 서비스를 제공할 수 있고, 사용자별로 질병 및 건강 상태에 대응한 맞춤형 관리를 제공할 수 있다.In addition, it is possible to provide various services such as treatment and rehabilitation by monitoring the user's safety and health status in real time, and to provide customized management in response to diseases and health conditions for each user.

또한, 현실세계에서 발생되는 사용자의 행동 및 처리가 메타버스 공간에서 이루어져 현실세계 업무를 보조 또는 대체할 수 있다.In addition, user actions and processing occurring in the real world can be performed in the metaverse space to support or replace real-world tasks.

또한, 메타버스를 이용한 디지털 처리를 통해 불필요한 직접 방문과 업무 처리를 최소화시킬 수 있다.In addition, unnecessary direct visits and business processing can be minimized through digital processing using metaverse.

상기와 같이, 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만 해당 기술 분야의 숙련된 당업자라면 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.As described above, although described with reference to the preferred embodiment of the present invention, those skilled in the art can variously modify and change the present invention within the scope without departing from the spirit and scope of the present invention described in the claims below. You will understand that it can be done.

또한, 본 발명의 특허청구범위에 기재된 도면번호는 설명의 명료성과 편의를 위해 기재한 것일 뿐 이에 한정되는 것은 아니며, 실시예를 설명하는 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다.In addition, the reference numbers described in the claims of the present invention are only described for clarity and convenience of description, and are not limited thereto, and in the process of describing the embodiment, the thickness of the lines shown in the drawings or the size of components, etc. may be exaggerated for clarity and convenience of explanation.

또한, 상술된 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있으므로, 이러한 용어들에 대한 해석은 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.In addition, the above-mentioned terms are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary depending on the intention or custom of the user or operator, so the interpretation of these terms should be made based on the content throughout this specification. .

또한, 명시적으로 도시되거나 설명되지 아니하였다 하여도 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기재사항으로부터 본 발명에 의한 기술적 사상을 포함하는 다양한 형태의 변형을 할 수 있음은 자명하며, 이는 여전히 본 발명의 권리범위에 속한다. In addition, even if it is not explicitly shown or described, a person of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can make various modifications including the technical idea according to the present invention from the description of the present invention. Obviously, this still falls within the scope of the present invention.

또한, 첨부하는 도면을 참조하여 설명된 상기의 실시예들은 본 발명을 설명하기 위한 목적으로 기술된 것이며 본 발명의 권리범위는 이러한 실시예에 국한되지 아니한다.In addition, the above embodiments described with reference to the accompanying drawings have been described for the purpose of explaining the present invention, and the scope of the present invention is not limited to these embodiments.

10 : 사용자 100 : 정보 감지 센서부
110 : 바이탈 센서부 120 : 위치 센서부
130 : 데이터 통신부 200 : 케어 플랫폼 서버
210 : 데이터 수집부 211 : 데이터 통신부
212 : 데이터 분류부 220 : 데이터 관리부
221 : 데이터 매핑부 222 : 데이터 분석부
230 : 메타버스 관리부 231 : 데이터 수신부
232 : 모션 생성부 233 : 그래픽 처리부
234 : 계정 관리부 235 : 데이터 베이스
240 : 진료 기록부 250 : AI 분석부
300 : 단말 장치부 310 : 관리자 단말
320 : 주치의 단말 330 : 보호자 단말
400 : 메타버스 공간 410 : 메타버스 콘텐츠
420 : 메타버스 공간 이미지 421 : 제1 사용자 아바타
422 : 제2 사용자아바타 423 : 제3 사용자 아바타
424 : 관리자 1 아바타 425 : 관리자 2 아바타10: user 100: information detection sensor unit
110: vital sensor unit 120: position sensor unit
130: data communication unit 200: care platform server
210: data collection unit 211: data communication unit
212: data classification unit 220: data management unit
221: data mapping unit 222: data analysis unit
230: metaverse management unit 231: data receiving unit
232: motion generating unit 233: graphic processing unit
234: account management unit 235: database
240: medical record 250: AI analysis unit
300: terminal device 310: manager terminal
320: primary care terminal 330: guardian terminal
400: metaverse space 410: metaverse content
420: metaverse space image 421: first user avatar
422: second user avatar 423: third user avatar
424: manager 1 avatar 425: manager 2 avatar

Claims (16)

복수의 사용자(10)에게 착장되되, 사용자별로 생체 정보와 위치 정보를 감지하는 정보 감지 센서부(100); 및
상기 정보 감지 센서부(100)에서 감지된 사용자의 생체 정보와 위치 정보를 수신하고, 수신된 정보를 분류하는 데이터 수집부(210)와, 상기 분류된 생체 정보와 위치 정보를 기반으로 미리 설정된 상태 분석용 기준 값과 비교하여 사용자별로 건강 상태, 활동 상태, 위험 상태를 분석하는 데이터 관리부(220)와, 상기 생체 정보와 위치 정보에 건강 상태, 활동 상태, 위험 상태를 반영한 사용자 메타버스 데이터와, 단말 장치부(300)로부터 입력되는 데이터에 기반한 접속자 메타버스 데이터를 생성하여 메타버스 공간(400)에 매칭시켜 디스플레이 되도록 하는 메타버스 관리부(230)와, 사용자별 과거 이력 및 병력 정보를 제공하는 진료 기록부(240)와, 상기 사용자별 과거 처치 이력 및 병력 정보와, 분류된 사용자의 생체 정보, 위치 정보를 인공지능 기반의 분석 모델을 이용하여 사용자별 건강 상태와 위험 상태를 예측한 예측 정보를 생성하고, 생성된 예측 정보가 데이터 관리부(220)에 반영되도록 하는 AI 분석부(250)로 이루어진 케어 플랫폼 서버(200);를 포함하고,
상기 인공지능 기반의 분석 모델은 딥러닝 모델을 이용하여 치료전 생체 정보, 치료후 생체 정보, 시간대별 생체 정보, 공간별 위치 정보를 포함한 학습 데이터로부터 사용자별 건강 상태와 위험 상태 인식을 학습하는 것을 특징으로 하는 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템.an information detection sensor unit 100 that is worn on a plurality of users 10 and detects biometric information and location information for each user; and
A data collection unit 210 that receives the user's biometric information and location information detected by the information detection sensor unit 100 and classifies the received information, and a preset state based on the classified biometric information and location information A data management unit 220 that analyzes the health state, activity state, and risk state for each user by comparing with the reference value for analysis, and user metaverse data reflecting the health state, activity state, and risk state in the biometric information and location information; A metaverse management unit 230 that generates accessor metaverse data based on data input from the terminal unit 300 and matches it to the metaverse space 400 for display, and a medical treatment that provides past history and medical history information for each user The recorder 240 and the user's past treatment history and medical history information, the classified user's biometric information, and location information are used to predict the health and risk state of each user using an artificial intelligence-based analysis model to generate predictive information. and a care platform server 200 comprising an AI analysis unit 250 that allows the generated prediction information to be reflected in the data management unit 220;
The AI-based analysis model uses a deep learning model to learn health status and risk status recognition for each user from learning data including biometric information before treatment, biometric information after treatment, biometric information by time period, and location information by space. A care platform service system using metaverse characterized by its features. 제 1 항에 있어서,
상기 케어 플랫폼 서비스 시스템은 케어 플랫폼 서버(200)와 접속하는 단말 장치부(300)를 더 포함하고,
상기 케어 플랫폼 서버(200)는 단말 장치부(300)로부터 입력되는 접속자의 데이터에 기반한 접속자 메타버스 데이터를 생성하여 상기 메타버스 공간(400)에 매칭시켜 디스플레이 하는 것을 특징으로 하는 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템.The method of claim 1,
The care platform service system further includes a terminal device unit 300 connecting to the care platform server 200 ,
care using metaverse, characterized in that the care platform server 200 generates accessor metaverse data based on the accessor data input from the terminal device unit 300, matches it to the metaverse space 400, and displays it. platform service system. 제 2 항에 있어서,
상기 단말 장치부(300)는 관리자 단말(310), 주치의 단말(320) 및 보호자 단말(330) 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템.3. The method of claim 2,
The terminal device unit 300 is a care platform service system using a metaverse, characterized in that it includes at least one of a manager terminal 310, a doctor terminal 320, and a guardian terminal 330. 제 2 항에 있어서,
상기 사용자 메타버스 데이터는 사용자의 고유 정보와 생체 정보를 포함한 아바타를 통해 표시되는 것을 특징으로 하는 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템.3. The method of claim 2,
The care platform service system using the metaverse, characterized in that the user metaverse data is displayed through an avatar including the user's unique information and biometric information. 제 2 항에 있어서,
상기 정보 감지 센서부(100)는 사용자의 생체 정보를 감지하는 바이탈 센서부(110);
사용자의 위치 정보를 감지하는 위치 센서부(120); 및
상기 생체 정보와 위치 정보를 미리 설정된 사용자의 고유 정보와 같이 케어 플랫폼 서버(200)로 전송하는 데이터 통신부(130);를 포함하는 것을 특징으로 하는 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템.3. The method of claim 2,
The information detection sensor unit 100 includes a vital sensor unit 110 for detecting the user's biometric information;
a location sensor unit 120 for detecting the user's location information; and
and a data communication unit (130) for transmitting the biometric information and the location information to the care platform server (200) together with preset user information. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 데이터 관리부(220)는 감지된 생체 정보 및 위치 정보를 미리 설정된 상태 분석용 기준 값과 비교한 결과, 상기 생체 정보 및 위치 정보 중 적어도 하나가 상태 분석용 기준 값 이상이면, 위험 대응 요청 신호와 진료 대응 요청 신호를 생성하여 단말 장치부(300)로 출력하고, 상기 위험 대응 요청 신호와 진료 대응 요청 신호를 사용자 메타버스 데이터에 반영하여 디스플레이 되도록 하는 것을 특징으로 하는 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템.The method of claim 1,
The data management unit 220 compares the detected biometric information and location information with a preset reference value for condition analysis. If at least one of the biometric information and location information is greater than or equal to the reference value for condition analysis, a risk response request signal and A care platform service system using a metaverse, characterized in that a medical treatment response request signal is generated and output to the terminal device unit 300, and the risk response request signal and the medical treatment response request signal are reflected and displayed in user metaverse data. . 제 1 항에 있어서,
상기 메타버스 관리부(230)는 사용자 메타버스 데이터와, 단말 장치부(300)의 접속자 메타버스 데이터를 수신하는 데이터 수신부(231);
상기 수신된 사용자 메타버스 데이터와 접속자 메타버스 데이터를 기반으로 아바타(avatar)의 배치 및 동작을 제어하는 모션 생성부(232);
상기 아바타의 배치 및 동작에 따른 랜더링을 수행하고, 랜더링된 아바타를 메타버스 공간(400)에 출력하는 그래픽 처리부(233);
상기 메타버스 공간(400)에 접속한 사용자와 접속자의 계정을 관리하는 계정 관리부(234); 및
상기 생체 정보, 위치 정보, 사용자별 건강 상태, 활동 상태, 위험 상태, 사용자 메타버스 데이터, 접속자 메타버스 데이터, 메타버스 공간(400)과 관련한 데이터를 저장하는 데이터 베이스(235);를 포함하는 것을 특징으로 하는 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템.The method of claim 1,
The metaverse management unit 230 includes: a data receiving unit 231 for receiving user metaverse data and accessor metaverse data of the terminal device unit 300 ;
a motion generating unit 232 for controlling arrangement and operation of an avatar based on the received user metaverse data and accessor metaverse data;
a graphic processing unit 233 that performs rendering according to the arrangement and operation of the avatar and outputs the rendered avatar to the metaverse space 400;
an account management unit 234 for managing accounts of users and accessors accessing the metaverse space 400; and
a database 235 for storing data related to the biometric information, location information, health status for each user, activity status, risk status, user metaverse data, accessor metaverse data, and metaverse space 400; A care platform service system using metaverse characterized by its features. a) 케어 플랫폼 서버(200)가 메타버스 공간(400)과 상기 메타버스 공간(400)에 포함된 콘텐츠를 생성하는 단계;
b) 정보 감지 센서부(100)가 복수의 사용자(10)에게 착장되고, 상기 케어 플랫폼 서버(200)가 상기 정보 감지 센서부(100)로부터 감지된 사용자별 생체 정보와 위치 정보를 수신하여 사용자별로 상태 정보를 분석하는 단계;
c) 상기 케어 플랫폼 서버(200)가 사용자별 생체 정보와 위치 정보가 반영된 사용자 메타버스 데이터를 생성하고, 생성된 개별 사용자 메타버스 데이터를 미리 설정된 메타버스 공간(400)에 매칭시켜 디스플레이하는 단계; 및
d) 상기 케어 플랫폼 서버(200)가 감지된 생체 정보 및 위치 정보를 모니터링 하되, 생체 정보 및 위치 정보를 미리 설정된 상태 분석용 기준 값과 비교하고, 비교 결과에 따른 사용자의 활동 상태, 위험 상태, 건강 상태를 상기 사용자 메타버스 데이터에 반영하여 디스플레이 되도록 하며,
상기 사용자의 활동 상태, 위험 상태, 건강 상태는 상기 케어 플랫폼 서버(200)가 인공지능 기반의 분석 모델을 이용하여 사용자별 건강 상태와 위험 상태를 예측한 예측 정보를 기반으로 생성되고,
상기 인공지능 기반의 분석 모델은 딥러닝 모델을 이용하여 치료전 생체 정보, 치료후 생체 정보, 시간대별 생체 정보, 공간별 위치 정보를 포함한 학습 데이터로부터 사용자별 건강 상태와 위험 상태 인식을 학습하는 것을 특징으로 하는 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템의 제어 방법.a) generating, by the care platform server 200 , the metaverse space 400 and content included in the metaverse space 400 ;
b) the information detection sensor unit 100 is worn on a plurality of users 10 , and the care platform server 200 receives the biometric information and location information for each user detected from the information detection sensor unit 100 , analyzing the state information for each;
c) generating, by the care platform server 200 , user metaverse data reflecting biometric information and location information for each user, matching the generated individual user metaverse data with a preset metaverse space 400 and displaying the generated metaverse data; and
d) the care platform server 200 monitors the detected biometric information and location information, and compares the biometric information and location information with a preset reference value for state analysis, and the user's activity state, risk state, The health status is reflected and displayed in the user metaverse data,
The user's activity state, risk state, and health state are generated based on prediction information in which the care platform server 200 predicts each user's health state and risk state using an artificial intelligence-based analysis model,
The AI-based analysis model uses a deep learning model to learn health status and risk status recognition for each user from learning data including biometric information before treatment, biometric information after treatment, biometric information by time period, and location information by space. A method of controlling a care platform service system using a metaverse, characterized in that. 제 11 항에 있어서,
상기 c) 단계는 케어 플랫폼 서버(200)가 단말 장치부(300)의 접속을 감지하되,
상기 단말 장치부(300)로부터 접속자의 입력 데이터가 감지되면, 상기 데이터에 기반한 접속자 메타버스 데이터를 생성하고, 생성된 접속자 메타버스 데이터를 메타버스 공간(400)에 매칭시켜 디스플레이하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템의 제어 방법.12. The method of claim 11,
In step c), the care platform server 200 detects the connection of the terminal device unit 300,
When the input data of the accessor is detected from the terminal device unit 300, generating accessor metaverse data based on the data, and matching the generated accessor metaverse data to the metaverse space 400 and displaying the same A control method of a care platform service system using a metaverse, characterized in that 삭제delete 삭제delete 제 11 항에 있어서,
상기 d) 단계는 감지된 생체 정보와 위치 정보의 비교 결과, 활동 상태 및 위험 상태 중 적어도 하나에 이상 값이 발생되면 단말 장치부(300)로 위험 대응 요청 신호를 출력하는 것을 특징으로 하는 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템의 제어 방법.12. The method of claim 11,
In step d), when an abnormal value occurs in at least one of an active state and a dangerous state as a result of comparing the detected biometric information and the location information, the metaverse, characterized in that the terminal device unit 300 outputs a risk response request signal A method of controlling the care platform service system using 제 11 항에 있어서,
상기 d) 단계는 감지된 생체 정보와 위치 정보의 비교 결과, 건강 상태에 이상 값이 발생되면 단말 장치부(300)로 진료 대응 요청 신호를 출력하는 것을 특징으로 하는 메타버스를 이용한 케어 플랫폼 서비스 시스템의 제어 방법.12. The method of claim 11,
In step d), when an abnormal value occurs in the health state as a result of comparing the detected biometric information and location information, a care platform service system using metaverse, characterized in that outputting a medical treatment response request signal to the terminal device unit 300 control method.
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140036555A (en) * 2012-09-17 2014-03-26 한국전자통신연구원 Metaverse client terminal and method for providing metaverse space for user interaction
JP2014134922A (en) * 2013-01-09 2014-07-24 Sony Corp Information processing apparatus, information processing method, and program
KR20190018102A (en) 2017-08-11 2019-02-21 안동대학교 산학협력단 System for providing medical service using patient management application
KR20210023374A (en) * 2019-08-23 2021-03-04 주식회사 이노아이엔씨 Safety management system for the elderly living alone
KR102309022B1 (en) * 2021-02-09 2021-10-07 메디팜소프트(주) Artificial intelligence-based bio-signal remote monitoring system

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140036555A (en) * 2012-09-17 2014-03-26 한국전자통신연구원 Metaverse client terminal and method for providing metaverse space for user interaction
JP2014134922A (en) * 2013-01-09 2014-07-24 Sony Corp Information processing apparatus, information processing method, and program
KR20190018102A (en) 2017-08-11 2019-02-21 안동대학교 산학협력단 System for providing medical service using patient management application
KR20210023374A (en) * 2019-08-23 2021-03-04 주식회사 이노아이엔씨 Safety management system for the elderly living alone
KR102309022B1 (en) * 2021-02-09 2021-10-07 메디팜소프트(주) Artificial intelligence-based bio-signal remote monitoring system

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