KR102470171B1

KR102470171B1 - 스마트 안마의자의 안마 추천 프로그램 최적화 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR102470171B1
Application number: KR1020207023683A
Authority: KR
Inventors: 밍치 왕; 슈이진 첸; 쉬 펑; 윈롱 장
Original assignee: 샤먼 컴포트 사이언스＆테크놀로지 그룹 컴퍼니 리미티드
Priority date: 2019-07-01
Filing date: 2019-12-31
Publication date: 2022-11-24
Also published as: CN110347449A; WO2021000554A1; KR20210005544A; CN110347449B

Abstract

스마트 안마의자의 안마 추천 프로그램 최적화 방법은, 1) 사용자의 개인 정보를 수집하는 단계; 2) 개인 정보에 따라 초기의 수법 조합과 조정 가능한 파라미터를 포함하는 안마 추천 조합을 획득하는 단계; 3) 히스토리 평가 데이터에 따라 보정량을 계산하고, 보정량에 따라 조정 가능한 파라미터를 조정하여 최종적인 안마 추천 조합을 획득하는 단계; 4) 안마장치가 상기 안마 추천 조합을 실행하는 단계; 5) 사용자의 평가 데이터를 수집하여 히스토리 평가 데이터에 저장하는 단계를 포함한다. 본 발명은 안마 프로그램, 사용자 피드백, 분석 최적화의 전체적인 폐루프를 구현함으로써, 추천 로직을 지속적으로 부단히 개선하여 더욱 양호한 안마 체험을 가져다 준다.

Description

스마트 안마의자의 안마 추천 프로그램 최적화 방법 및 시스템

본 발명은 안마장치 분야에 관한 것으로서, 특히 스마트 안마의자의 안마 추천 프로그램 최적화 방법 및 시스템에 관한 것이다.

종래의 안마의자는 다양한 모드가 미리 설정되어 있어, 사용자가 안마의자를 사용하는 과정에서, 수동으로 안마모드를 선택하여 안마를 실시한다. 안마의자 산업이 부단히 발전함에 따라, 스마트 인터랙티브 안마에 대한 수요가 높아지고 있으며, 이러한 수요는 조작의 상호작용에 있어서의 스마트화 개선뿐만 아니라, 안마수법에 대한 스마트화 최적화에서도 구체적으로 나타난다.

따라서, 사용자의 생체 데이터에 따라 타겟 사용자를 대상으로 안마 모드를 결정하고, 타겟 사용자에게 적합한 안마모드를 타겟 사용자에게 추천하는 방식이 출현하였다. 그러나, 수동 선택 또는 스마트 추천을 막론하고, 관련된 안마 모드는 종류가 제한적일 뿐만 아니라, 고정된 안마수법과 관련 파라미터를 포함하는 안마모드가 안마의자 내에 미리 설정되어 있기 때문에, 개인의 필요에 따라 마음대로 조정 및 변경을 할 수 없어 보다 개인화된 정확한 추천을 구현할 수 없고, 사용자의 체험이 충분하지 못하다.

본 발명의 주요 목적은 종래 기술 중의 상기 결함을 극복하기 위하여, 개인 정보와 결합하여 개인화된 정확한 추천을 수행할 수 있고, 피드백 의견을 결합하여 안마 프로그램을 최적화할 수 있는 스마트 안마의자의 안마 추천 프로그램 최적화 방법과 시스템을 제시하고자 하는데 있다.

본 발명은 이하 기술방안을 채택한다:

스마트 안마의자의 안마 추천 프로그램 최적화 방법에 있어서,

1) 사용자의 개인 정보를 수집하는 단계;

2) 개인 정보에 따라 초기 안마 추천 조합을 획득하는 단계; 상기 안마 추천 조합 패키지는 수법 조합과 조정 가능한 파라미터(adjustable parameter)를 포함하고, 상기 조절 가능한 파라미터는 상기 수법 조합의 작동 과정을 조정하기 위한 것이며;

3) 히스토리 평가 데이터에 따라 보정량을 계산하고, 보정량에 따라 조정 가능한 파라미터를 조정하여 최종적인 안마 추천 조합을 획득하는 단계;

4) 안마장치가 상기 안마 추천 조합을 실행하는 단계;

5) 사용자의 평가 데이터를 수집하여 히스토리 평가 데이터에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 개인 정보는 생체지수 정보를 포함하며, 상기 생체지수 정보는 혈압, 혈액산소, 심박, 피로지수 또는 통증지수 중의 하나 또는 다수를 포함한다.

상기 개인 정보는 기초 정보를 포함하며, 상기 기초 정보는 신장, 체중, 성별, 연령 또는 허용도(tolerance) 중의 하나 또는 다수를 포함한다.

약간의 안마 명령 유닛이 미리 설치되고, 각각의 안마 명령 유닛에 약간의 조합 패키지가 설치되며; 개인 정보에 따라 각각의 안마 명령 유닛 중 하나의 조합 패키지를 취하여 상기 수법 조합을 구성한다.

상기 안마 명령 유닛의 약간의 조합 패키지는 안마 시간, 안마 강도, 안마 횟수 또는 안마 속도 중의 하나 또는 다수에 따라 구분된다.

약간의 수법 조합이 미리 설치되며, 개인 정보에 따라 그 중 하나의 수법 조합을 취한다.

상기 조정 가능한 파라미터는 안마 시간, 안마 강도, 안마 횟수, 안마 속도 또는 안마 부위의 정확도 중 하나 또는 다수를 포함한다.

초기의 안마 추천 조합의 조정 가능한 파라미터를 (1_i, t_i)로 하며, 1i는 안마 강도를 나타내고, t_i는 안마 시간길이를 나타내며, 히스토리 평가 데이터를 (ΔL_i, ΔT_i)라 하면, ΔL_i는 안마 강도 평가를 나타내고, ΔT_i는 안마 시간길이 평가를 나타내며; 보정량은 (Δl_i, Δt_i)이고, 미리 설정된 가중치는 a_i이며, i∈[1,N]이고, N은 취득한 히스토리 평가 데이터 스레드 수이며, 즉 히스토리 평가 데이터를 근거로 보정량을 계산하면

이며;

보정량을 근거로 조정 가능한 파라미터를 조정하면 최종적인 추천 조합의 조정 가능한 파라미터는

이다.

상기 평가 데이터는 안마 시간 평가, 안마 강도 평가, 안마 횟수 평가, 안마 속도 평가 또는 안마 부위 평가 중의 하나 또는 다수를 포함한다.

지능형 안마 추천 시스템에 있어서,

약간의 수법 조합과 조정 가능한 파라미터가 저장되며; 일부 개인 정보를 수집하여 이동 단말로 전송하고, 안마 추천 조합을 수신하여 안마 동작을 실행하기 위한 안마의자;

일부 개인 정보를 수집하여 클라우드 플랫폼으로 전송하고, 클라우드 플랫폼으로부터의 안마 추천 조합을 안마의자로 전송하기 위한 이동 단말;

약간의 수법 조합, 조정 가능한 파라미터 및 히스토리 평가 데이터가 저장되며, 개인 정보에 따라 초기 안마 추천 조합을 획득하고, 히스토리 평가 데이터에 따라 보정량을 계산하며, 보정량에 따라 조정 가능한 파라미터를 조정하여 최종적인 안마 추천 조합을 획득하고, 이동 단말로 전송하는 클라우드 플랫폼을 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 본 발명에 대한 설명을 통해 알 수 있듯이, 종래 기술과 비교하여, 본 발명은 다음과 같은 유익한 효과를 지닌다:

1. 본 발명의 최적화 방법은 개인 정보에 따라 초기 안마 추천 조합을 획득하고, 히스토리 평가 데이터를 통해 보정량을 계산하며, 보정량을 이용하여 조정 가능한 파라미터를 조정하여 최종적인 안마 추천 조합을 획득하여, 안마 프로그램, 사용자 피드백, 분석 최적화의 전체적인 폐루프를 구현함으로써, 추천 로직을 지속적으로 개선하여 더욱 양호한 안마 체험을 가져다 준다.

2. 본 발명의 최적화 방법은, 수법 조합을 약간의 안마 명령 유닛으로 구분하고, 각각의 안마 명령 유닛에 다수의 조합 패키지가 설치되어, 개인 정보를 수집하고 대응되는 계산 모델을 결합하는 방식을 통해, 각 안마 명령 유닛의 조합 패키지를 확정하여 안마 추천을 구성함으로써, 사용자에 대한 정확한 추천을 구현하며, 안마가 천편일률적이 아닌 더욱 개인화를 갖출 수 있다.

3. 본 발명의 방법은 수법 조합을 약간의 안마 명령 유닛으로 분해하여, 안마 부위 또는 안마 순서에 따라 분해할 수 있어, 각각의 안마 명령 유닛이 안마 시간, 안마 강도, 안마 횟수 또는 안마 속도 등에 따라 다수의 조합 패키지를 설치할 수 있으며, 기초적인 안마 조합 패키지만 저장된 경우에도 다량의 안마 프로그램으로 조합할 수 있어, 진정한 의미의 개인 맞춤형을 구현한다.

4. 본 발명의 방법은 각각의 안마 명령 유닛에 대해 대응되는 계산 모델을 설계하였으며, 상기 계산 모델은 필요에 따라 최적화되도록 조정할 수 있어 유지와 업데이트가 용이하다.

5. 본 발명의 방법은 안마 후 수집되는 평가 데이터를 히스토리 평가 데이터로 삼아, 보정량과 미리 설정된 가중치를 결합하여 추천 로직 중의 조정 가능한 파라미터를 자동으로 최적화할 수 있어, 시간과 힘이 절약되고, 효율이 높다.

6. 본 발명의 방법은 추천 안마 프로그램이 완전한 안마 프로그램이 아닌 안마 프로그램 조합 패키지 코드, 즉 명령어 집합(Instruction set)이므로, 부피가 작고, 전송 속도가 빠르다.

7. 본 발명의 장치는 정보 수집 장치, 저장 장치 및 추천 장치 등이 본 발명의 추천 방법을 구현하기 위한 안마의자에 집적될 수 있다.

8. 본 발명의 시스템은, 안마의자에 생리지수 검출장치를 집적하여 신체 부위의 통증값, 혈액산소, 맥박 등 파라미터를 검출하고; 이동 단말의 APP에 설문조사 페이지를 설계하여, 신장, 체중, 연령, 성별, 안마허용한도를 포함하는 사용자의 기본 정보를 수집하여, 클라우드 플랫폼에 제출하고, 클라우드 플랫폼은 수집된 정보에 따라, 사용자의 피드백 의견을 보충하여, 빅데이터 분석을 통해 안마 프로그램과 추천 로직을 최적화하며, 각기 다른 사용자, 각기 다른 생리지수, 각기 다른 개인 정보는 모두 다른 스마트 추천 결과를 갖게 됨으로써 개인 맞춤형 안마 효과를 달성할 수 있다. 수집된 사용자의 신체 증상 정보에 따르며, 사용자의 피드백 의견을 보충한다.

9. 본 발명의 시스템은, 또한 안마의자에 관련 검출 장치를 집적하여 신체 부위의 통증값, 혈액산소, 맥박 등 파라미터를 검출하고, 사용자의 신장, 체중, 연령, 성별, 안마 허용한도를 수집하여, 클라우드 플랫폼에 제출하며, 클라우드 플랫폼은 수집된 정보에 따라, 사용자의 피드백 의견을 보충하여, 빅데이터 분석을 통해 안마 프로그램과 추천 로직을 최적화하며, 각기 다른 사용자, 각기 다른 생리지수, 각기 다른 개인 정보는 모두 다른 스마트 추천 결과를 갖게 됨으로써, 각인각색의 개인화된 안마 효과를 달성할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예 1의 방법 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 실시예 1의 시스템 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예 1의 수법 조합 구성도이다.

이하 구체적인 실시방식을 통해 본 발명에 대해 좀 더 설명한다.

실시예 1

도 1을 참조하면, 스마트 안마의자 추천 안마 프로그램 최적화 방법의 구체적인 단계는 다음과 같다:

1) 생리지수 정보와 기초 정보를 포함하는 사용자 개인 정보를 수집하는 단계로서, 상기 생리지수 정보는 혈압 혈액산소, 심박 또는 통증지수 중의 하나 또는 다수를 포함한다. 상기 생리지수 정보는 관련 검출 장치를 통해 검출된 정보이다. 상기 기초 정보는 신장, 체중, 성별, 연령 또는 허용도 중의 하나 또는 다수를 포함하고, 상기 신장, 체중, 성별, 연령 또는 허용도는 사용자의 입력을 통해 획득될 수 있다.

2) 개인 정보에 따라 초기 안마 추천 조합을 획득하는 단계로서, 상기 안마 추천 조합 패키지는 수법 조합과 조정 가능한 파라미터를 포함하며, 상기 조정 가능한 파라미터는 상기 수법 조합의 작동 과정을 조정하기 위한 것이고, 상기 조정 가능한 파라미터는 안마 시간, 안마 강도, 안마 횟수 또는 안마 속도 중의 하나 또는 다수를 포함한다. 구체적으로 다음과 같다:

약간의 안마 명령 유닛이 미리 설치되며, 각각의 안마 명령 유닛에 선택을 위한 약간의 조합 패키지가 설치된다. 상기 약간의 안마 명령 유닛은 다수의 안마 장치가 동시에 작동하거나 또는 서로 간격을 두고 순서대로 작동하도록 제어하기 위한 것이며, 이는 안마 부위에 따라 구분하거나 또는 안마 순서에 따라 구분할 수 있어, 구분 방식이 유일하지 않다. 예를 들어 안마 부위에 따라 머리, 목, 등, 허리 등으로 구분하고; 안마 순서에 따라 예비, 중간, 마무리 등으로 구분하거나, 또는 예비, 중간(머리, 목, 등, 허리 등), 마무리와 같이 안마 부위에 따라 안마 순서를 결합할 수 있다.

각각의 안마 명령 유닛의 약간의 조합 패키지는 안마 시간, 안마 강도, 안마 횟수 또는 안마 속도 중의 하나 또는 다수로 구분할 수 있다. 예를 들어 안마 시간은 장시간에서 단시간으로 3개의 조합 패키지로 구분하고, 안마 횟수에 따라 많음에서 적음으로 3개의 조합 패키지로 구분하거나, 또는 안마 속도 및 안마 횟수에 따라 5개의 조합 패키지 등으로 구분하는 등, 즉 조합 패키지의 구분 방식 및 개수는 유일하지 않다.

각각의 조합 패키지에 대해 각각 제1 그룹의 평가 점수를 설정하고, 개인 정보에 대해 제2 그룹의 평가 점수를 설정하며; 각각의 안마 명령 유닛에 대해, 상기 제2 그룹의 평가 점수와 가장 근접한 제1 그룹의 평가 점수에 대응하는 조합 패키지를 선택하여 상기 안마 추천 조합을 생성한다. 그 중, 미리 설정된 계산 함수를 이용하여 입력된 개인 정보에 대해 계산을 수행하여 상기 제2 그룹의 평가 점수를 획득하며, 상기 계산 함수는 점수 계산함수, 협업 필터링(Collaborative Filtering) 알고리즘 등 상용되는 수학적 계산모델을 포함한다.

예시 설명

M이 안마 추천 조합, 다시 말해 명령집합이고, n개의 안마 명령 유닛이라고 가정하면, 머리 부위 세그먼트 + 목 부위 세그먼트 + 등 부위 세그먼트 + 허리 부위 세그먼트 + 엉덩이 부위 세그먼트를 포함하며, 즉 M = M1∪M2∪M3…∪Mn이다. 각각의 안마 명령 유닛은

이며, qx개의 조합 패키지

를 포함한다. 이러한 조합 패키지는 상이한 안마수법 및 효과를 구비할 수 있다. 도 3과 표 1을 참조하면, 6개의 안마 명령 유닛(머리, 목, 어깨, 등, 허리, 엉덩이)을 포함하며, 각각의 안마 명령 유닛은 각각 5개의 조합 패키지를 갖는다.

각각의 안마 명령 유닛에 점수 계산 함수를 설계하면,

이며，

는 개인 정보이다. 안마 명령 유닛(Mx)에 대응되는 조합 패키지

에 점수

를 설정한다.

입력 파라미터(r₁,r₂,r_3…,r_p)를 수집하며, 통증지수(통증 등급은 경, 중등, 중의 3급으로 분류되며, 각각 1, 2, 3으로 대체), 혈액산소, 심박, 신장, 체중, 성별, 연령, 안마 허용도(경, 정상, 중 3급으로 분류하며, 각각 0, 1, 2로 표시), 피로지수(4급으로 분류하며, 각각 1, 2, 3, 4로 대체) 등을 포함한다.

각각의 안마 명령 유닛에 대하여, 개인 정보(r₁,r₂,r_3…,r_p)를 대응하는 점수 계산 함수에 입력하고, 계산 결과(S^' _x)를 그 조합 패키지의 점수

와 비교하여, 각각의 안마 명령 유닛에서, 차이값이 가장 작은 점수에 대응하는 조합 패키지

를 취하면,

이며, 즉 수법 조합

을 획득할 수 있다.

3) 히스토리 평가 데이터에 따라 보정량을 계산하고, 보정량에 따라 조정 가능한 파라미터를 보정하여 최종적인 안마 추천 조합을 획득하는 단계로서, 히스토리 평가 데이터 수량이 충분하지 않을 경우, 미리 설정된 보정량에 따라 조정 가능한 파라미터를 조정할 수 있으며, 히스토리 평가 데이터 수량이 충분하다면, 다음과 같이 계산한다:

초기의 안마 추천 조합의 조정 가능한 파라미터를 (1_i, t_i)라 하면, 1i는 안마 강도를 나타내고, t_i는 안마 시간길이를 나타내며, 히스토리 평가 데이터를 (ΔL_i, ΔT_i)라 하면, ΔL_i는 안마 강도 평가(매우 약함, 약함, 적당, 강함, 매우 강함)를 나타내고, 점수는 각각 (2, 1, 0, -1, -2)이며; ΔT_i는 안마 시간길이 평가(매우 짧음, 짧음, 적당, 긺, 매우 긺)를 나타내고, 점수는 각각 (2, 1, 0, -1, -2)이며; 보정량은 (Δl_i, Δt_i)이고, 미리 설정된 가중치는 a_i이며, 날짜가 최신일수록 가중치가 커지고, 또한

, i∈[1,N]이며, N은 취득한 히스토리 평가 데이터 스레드(data thread) 수이며, 즉 히스토리 평가 데이터를 근거로 보정량을 계산한다:

이다.

제i번째에 추천하는 안마 추천 조합에 대해 R(M_i, L_i, T_i)로 표시할 수 있으며, 그 중 M_i는 조절할 수 없는 수법 조합이고,

,

이다.

조절 가능한 파라미터의 종류는 안마 강도와 안마 시간길이에 국한되지 않고, 안마 횟수, 안마 속도, 안마 부위의 정확도 등을 더 포함할 수 있으며, 안마 부위를 어깨, 목, 등, 허리로 세분화할 수 있고, 정확도는 좌편향, 우편향, 상편향, 하편향을 포함한다. 보정량 계산방식은 안마 강도 및 안마 시간길이의 계산방식과 유사하다.

4) 최종적인 안마 추천 조합을 안마 장치로 전송하여, 안마장치가 안마 동작을 실행하는 단계로서, 상기 최종적인 안마 추천 조합에 포함되는 수법 조합과 조정 가능한 파라미터는 안마 명령 데이터 조합이며, 그 중 수법 조합의 각 안마 명령 유닛은 상응하는 안마 장치가 안마 동작을 실행하도록 제어하기 위한 것이고, 조정 가능한 파라미터는 안마장치의 관련 파라미터를 제어할 수 있다.

5) 사용자의 평가 데이터를 수비하여 히스토리 평가 데이터에 저장하는 단계로서, 평가 데이터에 대한 조성은 예를 들면 다음과 같다: 평가 데이터는 (ΔL_i, ΔT_i)이며, 그 중 ΔL_i는 안마 강도 평가(매우 약함, 약함, 적당, 강함, 매우 강함)를 나타내고, 점수는 각각 (2, 1, 0, -1, -2)이며; ΔT_i는 안마 시간길이 평가(매우 짧음, 짧음, 적당, 긺, 매우 긺)를 나타내고, 점수는 각각 (2, 1, 0, -1, -2)이다.

평가 데이터의 구체적인 종류는 안마 강도 평가와 안마 시간길이 평가에 국한되지 않고, 안마 횟수 평가, 안마 속도 평가, 안마 부위 평가 등을 더 포함할 수 있으며, 이는 조정 가능한 파라미터와 대응될 수 있다.

본 발명은 스마트 안마 추천 장치를 더 제시하며, 이는

사용자의 개인 정보를 수집하고 평가 데이터를 수집하기 위한 것으로서, 검출 손잡이, 스마트 팔찌, 핸드폰, 태블릿 등을 이용할 수 있으며, 검출 손잡이와 스마트 팔찌 내에 전극 또는 센서 칩 등이 내장되어 생리지수 정보를 검출하며, 팔찌, 핸드폰, 태블릿 등 스마트 단말을 통해 개인 정보를 입력하고 평가 데이터를 수집하는 정보 수집 유닛;

약간의 수법 조합, 조정 가능한 파라미터 및 히스토리 평가 데이터 등이 저장되며, 약간의 안마 명령 유닛이 저장되고, 각각의 안마 명령 유닛에 약간의 조합 패키지가 설치되며; 계산 모델과 안마 명령 유닛의 대응 관계 및 파라미터와 조합 패키지의 대응 관계 등이 저장되는 저장유닛;

개인 정보에 따라 초기 안마 추천 조합을 획득하고, 히스토리 평가 데이터에 따라 보정량을 계산하며, 보정량에 따라 조정 가능한 파라미터를 조정하여 최종적인 안마 추천 조합을 획득하는 추천 유닛을 포함한다.

상기 스마트 안마 추천 장치는 안마의자 내부 또는 기타 안마장치에 설치될 수 있으며, 사용자의 개인 정보에 따라 평가 데이터를 결합하여 안마 추천 조합을 추천하고, 상응하는 안마 동작을 실행한다.

도 2를 참조하면, 본 발명은 스마트 안마 추천 시스템을 더 제시하며, 이는 다음을 포함한다.

안마의자는, 정보 수집 유닛, 저장 유닛, 통신 유닛, 제어 유닛과 약간의 안마장치 등이 설치되며, 상기 저장 유닛에 약간의 수법 조합, 조정 가능한 파라미터가 저장되고; 상기 수법 조합은 약간의 안마 명령 유닛을 포함하며, 각각의 안마 명령 유닛에 약간의 조합 패키지가 설치된다. 정보 수집 유닛은 생리지수 정보를 수집하기 위한 것으로서, 검출 손잡이로 설계되거나 또는 검출 모듈이 내장될 수 있다. 통신 유닛은 이동 단말과 통신하기 위한 것으로서, 블루투스 또는 WIFI를 채택할 수 있다.

상기 약간의 안마장치는 안마 동작을 실행하기 위한 것으로서, 약간의 안마 명령 유닛과 일일이 대응될 수 있으며, 머리 부위 안마 유닛, 목 부위 안마 유닛, 등 부위 안마 유닛, 허리 부위 안마 유닛, 엉덩이 부위 안마 유닛, 다리 부위 안마 유닛 등을 포함하고, 안마장치는 안마 명령 유닛과 대응되지 않을 수도 있다. 상기 제어 유닛은 각 유닛이 조화롭게 작동하도록 제어하기 위한 것이다.

이동 단말은, 사용자의 기초 정보와 평가 데이터를 수집하여 클라우드 플랫폼으로 전송하고, 클라우드 플랫폼으로부터의 안마 추천 조합을 안마의자로 전송하기 위한 것으로서, 핸드폰, 태블릿 등 스마트 단말일 수 있으며, 조작 인터페이스, 통신모듈 등을 구비하여, 설문조사를 통해 연령, 체중, 성별과 수용한도 등 기초 정보 및 평가 데이터를 수집할 수 있다.

클라우드 플랫폼은, 데이터베이스, 통신유닛, 추천 유닛 등이 설치되며, 데이터베이스 내에 약간의 수법 조합, 조정 가능한 파라미터와 히스토리 평가 데이터 등이 저장된다. 상기 수법 조합은 약간의 안마 명령 유닛을 포함하며, 각각의 안마 명령 유닛에 약간의 조합 패키지가 설치된다. 통신 유닛은 이동 단말과 통신하여, 개인 정보를 수신하고 안마 추천 조합을 송신할 수 있다. 개인 정보에 따라 초기 안마 추천 조합을 획득하고, 히스토리 평가 데이터에 따라 보정량을 계산하며, 보정량에 따라 조정 가능한 파라미터를 조정하여 최종적인 안마 추천 조합을 획득한다.

본 발명의 스마트 안마 추천 시스템은, 사용자가 이동 단말을 통해 미리 클라우드 플랫폼에 개인 계정을 구축할 수 있다. 사용 시, 안마의자는 사용자의 생리지수 정보를 수집하고 상기 정보를 이동 단말로 전송하며, 이동 단말은 사용자의 기초 정보를 수집하여, 생리지수 정보와 함께 클라우드 플랫폼으로 전송하며, 클라우드 플랫폼은 개인 정보를 관련 계산모델을 통해 계산하여 초기 안마 추천 조합을 획득한 다음, 히스토리 평가 데이터에 따라 보정량을 계산하고, 보정량에 따라 조정 가능한 파라미터를 조정하여 최종적인 안마 추천 조합을 획득하여 이동 단말로 전송하며, 이동 단말은 다시 안마 추천 조합을 안마의자로 전송하고, 안마의자는 안마 추천 조합에 따라 상응하는 안마 동작을 실행한다. 안마 완료 후, 이동 단말은 평가 데이터를 수집하여 클라우드 플랫폼으로 전송한다.

실시예 2

스마트 안마의자 추천 안마 프로그램 최적화 방법은 그 주요 특징이 실시예 1과 동일하며, 차이점은, 수법 조합이 미리 설정된 안마 모드, 즉 약간의 안마 명령 유닛의 조합 패키지가 미리 설정된 조합이며, 개인 정보를 계산하여 관련 지표를 획득하고, 지표에 따라 그 중 하나의 수법 조합을 결정한다는데 있다. 예를 들어, 관련 지표가 피로 정도라면, 각각의 피로 정도에 대응하여 피로를 완화시키는 안마 모드가 설정된다.

실시예 3

스마트 안마의자 추천 안마 프로그램 최적화 방법, 장치 및 시스템에 있어서, 그 최적화 방법, 장치는 실시예 1과 동일하며, 차이점은 추천 시스템에 다음을 포함한다는데 있다:

안마의자는, 정보 수집 유닛, 저장 유닛, 통신 유닛, 제어 유닛과 약간의 안마장치 등이 설치되며, 상기 저장 유닛에 약간의 수법 조합, 조정 가능한 파라미터, 히스토리 평가 데이터 등이 저장되고; 상기 수법 조합은 약간의 안마 명령 유닛을 포함하며, 각각의 안마 명령 유닛에 약간의 조합 패키지가 설치된다. 정보 수집 유닛은 생리지수 정보를 수집하기 위한 것으로서, 검출 손잡이로 설계되거나 또는 검출 모듈이 내장될 수 있다. 또한 스마트 인터랙티브 인터페이스가 설치되어, 설문조사를 통해 연령, 체중, 성별과 수용한도 등 기초 정보 및 평가 데이터를 수집한다. 통신 유닛은 클라우드 플랫폼과 통신하기 위한 것으로서, WIFI 또는 인터넷 또는 기타 인터넷 통신 프로토콜을 통해 구현될 수 있다.

본 발명의 스마트 안마 추천 시스템은 사용자가 이동 단말을 통해 미리 클라우드 플랫폼에 개인 계정을 구축할 수 있다. 사용 시, 안마의자는 사용자의 생리지수 정보, 기초 정보를 수집하고 상기 정보를 클라우드 플랫폼으로 전송하며, 클라우드 플랫폼은 개인 정보를 관련 계산모델을 통해 계산하여 초기 안마 추천 조합을 생성한 다음, 히스토리 평가 데이터에 따라 보정량을 계산하고, 보정량에 따라 조정 가능한 파라미터를 조정하여 최종적인 안마 추천 조합을 획득하여 안마의자로 전송하며, 안마의자는 안마 추천 조합에 따라 상응하는 안마 동작을 실행한다. 안마 완료 후, 안마의자는 평가 데이터를 수집하여 클라우드 플랫폼으로 전송한다.

Claims

스마트 안마의자의 안마 추천 프로그램 최적화 방법으로서,
1) 사용자의 개인 정보를 수집하는 단계;
2) 개인 정보에 따라 초기 안마 추천 조합을 획득하는 단계; 상기 안마 추천 조합 패키지는 수법 조합과 조정 가능한 파라미터(adjustable parameter)를 포함하고, 상기 조절 가능한 파라미터는 상기 수법 조합의 작동 과정을 조정하기 위한 것이며;
3) 히스토리 평가 데이터에 따라 보정량을 계산하고, 보정량에 따라 조정 가능한 파라미터를 조정하여 최종적인 안마 추천 조합을 획득하는 단계;
4) 안마장치가 상기 안마 추천 조합을 실행하는 단계;
5) 사용자의 평가 데이터를 수집하여 히스토리 평가 데이터에 저장하는 단계를 포함하고,
초기 안마 추천 조합의 조정 가능한 파라미터를 (1_i, t_i)로 하며, 1i는 안마 강도를 나타내고, t_i는 안마 시간길이를 나타내며, 히스토리 평가 데이터를 (ΔL_i, ΔT_i)라 하면, ΔL_i는 안마 강도 평가를 나타내고, ΔT_i는 안마 시간길이 평가를 나타내며; 보정량은 (Δl_i, Δt_i)이고, 미리 설정된 가중치는 a_i이며, i∈[1,N]이고, N은 취득한 히스토리 평가 데이터 스레드 수이며, 즉 히스토리 평가 데이터를 근거로 보정량을 계산하면

인 것을 특징으로 하는 스마트 안마의자의 안마 추천 프로그램 최적화 방법.
제1항에 있어서,
상기 개인 정보는 생체지수 정보를 포함하며, 상기 생체지수 정보는 혈압, 혈액산소, 심박, 피로지수 또는 통증지수 중의 하나 또는 다수를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 안마의자의 안마 추천 프로그램 최적화 방법.
제1항에 있어서,
상기 개인 정보는 기초 정보를 포함하며, 상기 기초 정보는 신장, 체중, 성별, 연령 또는 허용도(tolerance) 중의 하나 또는 다수를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 안마의자의 안마 추천 프로그램 최적화 방법.
제1항에 있어서,
약간의 안마 명령 유닛이 미리 설치되고, 각각의 안마 명령 유닛에 약간의 조합 패키지가 설치되며; 개인 정보에 따라 각각의 안마 명령 유닛 중 하나의 조합 패키지를 취하여 상기 수법 조합을 구성하는 것을 특징으로 하는 스마트 안마의자의 안마 추천 프로그램 최적화 방법.
제4항에 있어서,
상기 안마 명령 유닛의 약간의 조합 패키지는 안마 시간, 안마 강도, 안마 횟수 또는 안마 속도 중의 하나 또는 다수에 따라 구분되는 것을 특징으로 하는 스마트 안마의자의 안마 추천 프로그램 최적화 방법.
제1항에 있어서,
약간의 수법 조합이 미리 설치되며, 개인 정보에 따라 그 중 하나의 수법 조합을 취하는 것을 특징으로 하는 스마트 안마의자의 안마 추천 프로그램 최적화 방법.
제1항에 있어서,
상기 조정 가능한 파라미터는 안마 시간, 안마 강도, 안마 횟수, 안마 속도 또는 안마 부위의 정확도 중 하나 또는 다수를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 안마의자의 안마 추천 프로그램 최적화 방법.
제1항에 있어서,
보정량을 근거로 조정 가능한 파라미터를 조정하면 최종적인 추천 조합의 조정 가능한 파라미터는
인 것을 특징으로 하는 스마트 안마의자의 안마 추천 프로그램 최적화 방법.
제1항에 있어서,
상기 평가 데이터는 안마 시간 평가, 안마 강도 평가, 안마 횟수 평가, 안마 속도 평가 또는 안마 부위 평가 중의 하나 또는 다수를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 안마의자의 안마 추천 프로그램 최적화 방법.
스마트 안마 추천 시스템으로서,
약간의 수법 조합과 조정 가능한 파라미터가 저장되며; 일부 개인 정보를 수집하여 이동 단말로 전송하고, 안마 추천 조합을 수신하여 안마 동작을 실행하기 위한 안마의자;
일부 개인 정보를 수집하여 클라우드 플랫폼으로 전송하고, 클라우드 플랫폼으로부터의 안마 추천 조합을 안마의자로 전송하기 위한 이동 단말;
약간의 수법 조합, 조정 가능한 파라미터 및 히스토리 평가 데이터가 저장되며, 개인 정보에 따라 초기 안마 추천 조합을 획득하고, 히스토리 평가 데이터에 따라 보정량을 계산하며, 보정량에 따라 조정 가능한 파라미터를 조정하여 최종적인 안마 추천 조합을 획득하고, 이동 단말로 전송하는 클라우드 플랫폼을 포함하고,
초기 안마 추천 조합의 조정 가능한 파라미터를 (1_i, t_i)로 하며, 1i는 안마 강도를 나타내고, t_i는 안마 시간길이를 나타내며, 히스토리 평가 데이터를 (ΔL_i, ΔT_i)라 하면, ΔL_i는 안마 강도 평가를 나타내고, ΔT_i는 안마 시간길이 평가를 나타내며; 보정량은 (Δl_i, Δt_i)이고, 미리 설정된 가중치는 a_i이며, i∈[1,N]이고, N은 취득한 히스토리 평가 데이터 스레드 수이며, 즉 히스토리 평가 데이터를 근거로 보정량을 계산하면

인 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 스마트 안마 추천 시스템.