KR102474808B1 - 맥박 측정 장치 및 방법, 그리고 차량 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 맥박 측정 장치 및 방법, 그리고 차량 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따른 맥박 측정 장치는, 사용자를 향해 제1 신호를 송신하고 소정 시간 동안 상기 사용자에 의해 반사된 제2 신호를 수신하는 통신부, 상기 제2 신호 중 설정된 주파수 대역의 신호를 추출하는 필터, 상기 필터의 주파수 대역을 제1 주파수 대역 또는 제2 주파수 대역으로 설정하는 설정부, 및 상기 필터에 의해 추출된 신호로부터 맥박을 측정하여 평균 맥박을 분석하고, 상기 분석 결과로부터 상기 사용자의 맥박 정보를 검출하는 맥박 검출부를 포함한다.

Description

맥박 측정 장치 및 방법, 그리고 차량 시스템{APPARATUS AND METHOD FOR MEASURING PULSE, VEHICLE SYSTEM}

본 발명은 맥박 측정 장치 및 방법, 그리고 차량 시스템에 관한 것이다.

차량 내 탑승한 사용자의 생체 상태에 따라 대응하는 동작을 수행하는 전자 제어 장치들이 구비되어 있다. 이러한 전자 제어 장치들은 접촉식 또는 비접촉식 센서를 이용하여 사용자의 생체 정보, 예를 들어, 맥박 정보를 측정한다.

비접촉 방식으로 생체 정보를 측정하는 경우, 사용자가 정자세를 유지하는 상태에서 사용자에게 송출된 전파 신호에 대한 반사 신호를 판독하여 사용자의 생체 정보를 측정한다. 이 경우, 사용자의 생체 정보를 판독하기 까지 다소 시간이 걸리게 되는데, 만일 사용자가 움직이는 경우에는 생체 정보 측정에 더 많은 시간이 소요되는 문제가 있다.
<선행기술문헌> 등록특허 10-1783713

본 발명의 목적은, 비접촉 방식으로 사용자의 맥박 측정 시 사용자의 맥박 정보에 대한 학습 데이터를 이용하여 수신 신호의 필터링 주파수 대역을 설정함으로써 맥박 측정 시간을 단축시키도록 한, 맥박 측정 장치 및 방법, 그리고 차량 시스템을 제공함에 있다.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 맥박 측정 장치는, 사용자를 향해 제1 신호를 송신하고 소정 시간 동안 상기 사용자에 의해 반사된 제2 신호를 수신하는 통신부, 상기 제2 신호 중 설정된 주파수 대역의 신호를 추출하는 필터, 상기 필터의 주파수 대역을 제1 주파수 대역 또는 제2 주파수 대역으로 설정하는 설정부, 및 상기 필터에 의해 추출된 신호로부터 맥박을 측정하여 평균 맥박을 분석하고, 상기 분석 결과로부터 상기 사용자의 맥박 정보를 검출하는 맥박 검출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 장치는, 차량에 탑승한 사용자의 정보에 기초하여 상기 사용자를 인식하는 사용자 인식부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 설정부는, 상기 인식된 사용자가 기 등록된 사용자가 아니면 상기 필터의 주파수 대역을 상기 제1 주파수 대역으로 설정하고, 상기 인식된 사용자가 기 등록된 사용자이면 상기 사용자에 대응하여 저장된 학습 데이터에 기초하여 상기 필터의 주파수 대역을 상기 제2 주파수 대역으로 설정하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 장치는, 상기 검출된 사용자의 맥박 정보를 학습하고, 상기 학습 결과에 기초하여 학습 데이터를 생성하는 학습부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 학습부는, 상기 생성된 학습 데이터를 상기 사용자에 대응하여 저장하는 것을 특징으로 한다.

상기 학습부는, 상기 사용자에 대응하여 미리 저장된 학습 데이터가 존재하는 경우, 상기 저장된 학습 데이터와 함께 상기 검출된 사용자의 맥박 정보를 학습하고, 상기 학습 결과에 기초하여 상기 저장된 학습 데이터를 갱신하는 것을 특징으로 한다.

상기 사용자 인식부는, 차량 디바이스로부터 제공된 사용자 정보에 기초하여 상기 사용자를 인식하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 장치는, 상기 사용자의 정보를 등록하고, 상기 등록된 사용자의 정보에 대응하여 상기 검출된 사용자의 맥박 정보를 저장하는 저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 맥박 측정 방법은, 필터의 주파수 대역을 제1 주파수 대역 또는 제2 주파수 대역으로 설정하는 단계, 사용자를 향해 제1 신호를 송신하고 소정 시간 동안 상기 사용자에 의해 반사된 제2 신호를 수신하는 단계, 상기 제2 신호 중 상기 필터에 설정된 주파수 대역의 신호를 추출하는 단계, 및 상기 추출된 신호로부터 맥박을 측정하여 평균 맥박을 분석하고, 상기 분석 결과로부터 상기 사용자의 맥박 정보를 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 방법은, 상기 설정하는 단계 이전에, 차량에 탑승한 사용자의 정보에 기초하여 상기 사용자를 인식하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 설정하는 단계는, 상기 인식된 사용자가 기 등록된 사용자가 아니면 상기 필터의 주파수 대역을 상기 제1 주파수 대역으로 설정하고, 상기 인식된 사용자가 기 등록된 사용자이면 상기 사용자에 대응하여 저장된 학습 데이터에 기초하여 상기 필터의 주파수 대역을 상기 제2 주파수 대역으로 설정하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 방법은, 상기 검출된 사용자의 맥박 정보를 학습하고, 상기 학습 결과에 기초하여 학습 데이터를 생성하는 단계, 및 상기 생성된 학습 데이터를 상기 사용자에 대응하여 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 방법은, 상기 사용자에 대응하여 미리 저장된 학습 데이터가 존재하는 경우, 상기 저장된 학습 데이터와 함께 상기 검출된 사용자의 맥박 정보를 학습하는 단계, 및 상기 학습 결과에 기초하여 상기 저장된 학습 데이터를 갱신하는 단계를 더 포함하는 것 특징으로 한다.

상기 사용자를 인식하는 단계는, 차량 디바이스로부터 제공된 사용자 정보에 기초하여 상기 사용자를 인식하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 방법은, 상기 인식된 사용자가 기 등록된 사용자가 아니면 상기 인식된 사용자의 정보를 등록하고, 상기 등록된 사용자의 정보에 대응하여 상기 검출된 사용자의 맥박 정보를 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 시스템은, 차량에 탑승한 사용자를 인식하고, 상기 사용자의 정보를 제공하는 적어도 하나의 차량 디바이스, 및 상기 차량 디바이스로부터 수신된 사용자의 정보에 기초하여 상기 사용자를 인식하고, 상기 인식된 사용자의 정보에 기초하여 필터의 주파수 대역을 제1 주파수 대역 또는 제2 주파수 대역으로 설정하며, 상기 사용자의 맥박 측정 시 상기 사용자로부터 반사된 신호 중 상기 필터로부터 추출된 신호에 기초하여 상기 사용자의 맥박 정보를 검출하는 맥박 측정 장치를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 맥박 측정 장치는, 상기 인식된 사용자가 기 등록된 사용자가 아니면 상기 필터의 주파수 대역을 상기 제1 주파수 대역으로 설정하고, 상기 인식된 사용자가 기 등록된 사용자이면 상기 사용자에 대응하여 저장된 학습 데이터에 기초하여 상기 필터의 주파수 대역을 상기 제2 주파수 대역으로 설정하는 것을 특징으로 한다.

상기 맥박 측정 장치는, 상기 검출된 사용자의 맥박 정보를 차량 내 제어 시스템 또는 디스플레이 장치 중 적어도 하나로 출력하는 것을 특징으로 한다.

상기 차량 디바이스는, 스마트키 제어 장치, 차량 통신 장치 및 시트 제어 장치 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 맥박 측정 장치는, 차량의 시트 내부에 구비되어, 전파 신호에 의해 상기 시트에 착석한 사용자의 맥박을 측정하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따르면, 비접촉 방식으로 사용자의 맥박 측정 시 사용자의 맥박 정보에 대한 학습 데이터를 이용하여 수신 신호의 필터링 주파수 대역을 설정함으로써 맥박 측정 시간을 단축시킬 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 맥박 측정 장치가 적용된 차량 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 맥박 측정 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 차량 디바이스의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 맥박 측정 장치의 동작을 설명하는데 참조되는 실시예를 도시한 도면이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 비접촉식 맥박 측정 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법이 실행되는 컴퓨팅 시스템을 도시한 도면이다.

이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

본 발명의 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 맥박 측정 장치가 적용된 차량 시스템을 도시한 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 차량 시스템은 차량 디바이스(10) 및 맥박 측정 장치(이하에서는 '맥박 측정 장치'라 칭하도록 한다.)(100)를 포함할 수 있다.

차량 디바이스(10)는 맥박 측정 장치(100)와 통신 연결되어 사용자의 정보를 맥박 측정 장치(100)로 제공한다.

맥박 측정 장치(100)는 차량에 탑승한 사용자의 맥박을 측정하는 장치로서, 비접촉 방식으로 사용자의 맥박을 측정할 수 있다. 일 예로서, 맥박 측정 장치(100)는 차량 내 시트 내부에 구비되어, 시트에 착석한 사용자의 맥박을 측정할 수 있다.

여기서, 맥박 측정 장치(100)는 사용자의 맥박 정보를 저장하고, 저장된 사용자의 평균 맥박을 분석하여 사용자의 맥박 정보를 학습한다.

이때, 맥박 측정 장치(100)는 사용자에 대해 학습된 맥박 정보에 기초하여 맥박 측정을 위한 신호의 주파수 대역을 조정하고, 조정된 주파수 대역으로 수신된 신호에 기초하여 사용자의 맥박을 측정한다.

맥박 측정 장치(100)는 통신 연결된 차량 디바이스(10)로부터 사용자 정보를 수신하고, 수신된 사용자 정보로부터 사용자를 인식할 수 있다. 이때, 맥박 측정 장치(100)는 인식된 사용자가 기 등록된 사용자인 경우, 인식된 사용자의 학습된 맥박 정보를 호출할 수 있다.

한편, 맥박 측정 장치(100)는 차량 디바이스(10)로부터 수신한 사용자 정보에 기초하여 인식한 사용자가 기 등록된 사용자가 아닌 경우, 사용자의 맥박을 측정하여 해당 사용자의 평균 맥박을 분석한다. 이때, 맥박 측정 장치(100)는 수신된 사용자의 정보를 등록하고, 등록된 사용자 정보에 대응하여 맥박 정보를 저장할 수 있다.

맥박 측정 장치(100)의 세부 구성에 대한 구체적인 설명은 도 2의 실시예를 참조하도록 한다.

본 발명에 따른 맥박 측정 장치(100)는 차량의 내부에 구현될 수 있다. 이때, 맥박 측정 장치(100)는 차량의 내부 제어 유닛들과 일체로 형성될 수 있으며, 별도의 장치로 구현되어 별도의 연결 수단에 의해 차량의 제어 유닛들과 연결될 수도 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 맥박 측정 장치의 구성을 도시한 도면이다.

도 2를 참조하면, 맥박 측정 장치(100)는 제어부(110), 통신부(120), 필터(130), 저장부(140), 사용자 인식부(150), 설정부(160), 맥박 검출부(170) 및 학습부(180)를 포함할 수 있다. 여기서, 또한, 본 실시예에 따른 맥박 측정 장치(100)의 제어부(110), 설정부(160), 맥박 검출부(170) 및 학습부(180)는 적어도 하나 이상의 프로세서(processor)로서 구현될 수 있다.

제어부(110)는 맥박 측정 장치(100)의 각 구성요소들 간에 전달되는 신호를 처리할 수 있다.

통신부(120)는 차량에 구비된 전장품 및/또는 제어유닛들과의 통신 인터페이스를 지원하는 통신모듈을 포함할 수 있다. 일 예로서, 통신모듈은 적어도 하나의 차량 디바이스(10)와 통신 연결되어 차량 디바이스(10)로부터 사용자의 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 통신모듈은 CAN(Controller Area Network) 통신, LIN(Local Interconnect Network) 통신, 플렉스레이(Flex-Ray) 통신 등의 차량 네트워크 통신을 지원하는 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 통신모듈은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈 또는 근거리 통신(Short Range Communication)을위한모듈을포함할수도있다. 여기서, 무선 인터넷 기술로는 무선랜(Wireless LAN, WLAN), 와이브로(Wireless Broadband, Wibro), 와이파이(Wi-Fi), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access, Wimax) 등이포함될수있으며, 근거리 통신 기술로는 블루투스(Bluetooth), 지그비(ZigBee), UWB(Ultra Wideband), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선통신(Infrared Data Association, IrDA) 등이 포함될 수 있다.

통신부(120)는 도플러 방식을 이용하여 사용자를 향해 전파 신호를 송신하고 사용자에 의해 반사된 신호를 수신하여 제어부(110)로 전달한다.

여기서, 통신부(120)는 사용자를 향해 맥박 측정을 위한 제1 신호를 송출하는 송신부(121) 및 송신부(121)에 의해 송출된 제1 신호에 대해 사용자에 의해 반사된 제2 신호를 수신하는 수신부(125)를 포함할 수 있다. 일 예로, 제1 신호는 24GHz 대역의 전파 신호일 수 있다.

필터(130)는 수신부(125)에 의해 수신된 제2 신호 중 미리 설정된 소정의 주파수 대역에 해당하는 신호를 추출하고, 다른 대역의 신호를 차단한다. 일 예로, 필터(130)는 수신부(125)를 통해 수신된 제2 신호 중 미리 설정된 기준 주파수 대역(이하에서는 '제1 주파수 대역'이라 칭하도록 한다.)의 신호를 추출하고 그 외의 주파수 대역의 신호는 차단할 수 있다. 이때, 필터(130)에 의해 추출된 신호는 제어부(110)로 송신된다.

여기서, 필터(130)에 설정된 소정의 주파수 대역은 설정부(160)에 의해 조정될 수 있다. 이때, 필터(130)는 수신부(125)를 통해 수신된 제2 신호 중 설정부(160)에 의해 조정된 주파수 대역(이하에서는 '제2 주파수 대역'이라 칭하도록 한다.)의 신호를 추출하여 제어부(110)로 송신할 수 있다.

필터(130)는 하드웨어 모듈 형태로 구현될 수 있으며, 실시 형태에 따라 소프트웨어 모듈 형태로 구현될 수도 있다.

저장부(140)는 맥박 측정 장치(100)가 동작하는데 필요한 데이터 및/또는 알고리즘 등을 저장할 수 있다.

저장부(140)는 필터(130)의 제1 주파수 대역의 정보가 저장될 수 있으며, 설정부(160)에 의해 조정된 제2 주파수 대역의 정보가 저장될 수 있다. 또한, 저장부(140)는 등록된 사용자 정보가 저장될 수 있으며, 사용자 정보에 대응하여 저장된 맥박 정보 및/또는 맥박 정보의 학습 데이터가 저장될 수 있다.

또한, 저장부(140)는 수신된 신호에 기초하여 사용자의 맥박을 검출하고, 검출된 맥박 정보로부터 사용자의 평균 맥박을 분석하기 위한 명령 및/또는 알고리즘이 저장될 수 있다. 또한, 저장부(140)는 사용자의 맥박 정보를 학습하는 학습 알고리즘이 저장될 수도 있다.

여기서, 저장부(140)는 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), PROM(Programmable Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)와 같은 저장매체를 포함할 수 있다.

사용자 인식부(150)는 맥박 측정 이벤트가 발생하면, 사용자를 인식한다. 이때, 사용자 인식부(150)는 사용자로부터 입력된 정보에 기초하여 사용자를 인식할 수 있다. 한편, 사용자 인식부(150)는 통신부(120)를 통해 연결된 차량 디바이스(10)로부터 사용자 정보를 수신할 수 있다. 이때, 사용자 인식부(150)는 차량 디바이스(10)로부터 수신된 사용자 정보에 기초하여 사용자를 인식할 수 있다.

사용자 인식부(150)는 인식된 사용자가 기 등록된 사용자인지 판단할 수 있다. 만일, 사용자 인식부(150)는 인식된 사용자가 기 등록된 사용자인 것으로 확인되면, 인식된 사용자 정보 및 사용자의 등록 정보를 설정부(160) 및/또는 제어부(110)로 전달할 수 있다.

한편, 사용자 인식부(150)는 인식된 사용자가 기 등록된 사용자가 아닌 것으로 확인되면, 인식된 사용자 정보를 설정부(160) 및/또는 제어부(110)로 전달할 수 있다. 이때, 사용자 인식부(150)는 사용자의 요청에 따라 인식된 사용자 정보를 저장부(140)에 등록할 수도 있다.

설정부(160)는 필터(130)에 의해 통과되는 신호의 주파수 대역을 설정한다. 설정부(160)는 사용자 인식부(150)에 의해 인식된 사용자가 미 등록된 사용자인 경우 필터(130)의 주파수 대역을 미리 정의된 제1 주파수 대역으로 설정할 수 있다. 또한, 설정부(160)는 사용자 인식부(150)에 의해 인식된 사용자에 대응하여 학습된 맥박 정보가 존재하지 않는 경우에도 필터(130)의 주파수 대역을 미리 정의된 제1 주파수 대역으로 설정할 수 있다.

한편, 설정부(160)는 사용자 인식부(150)에 의해 인식된 사용자가 기 등록된 사용자이고 해당 사용자에 대응하여 학습된 맥박 정보가 존재하는 경우, 사용자에 대응하여 학습된 맥박 정보에 기초하여 필터(130)의 주파수 대역을 조정할 수 있다.

제어부(110)는 맥박 측정 이벤트 발생 시 설정부(160)에 의해 필터(130)의 주파수 대역이 제1 주파수 대역 또는 제2 주파수 대역으로 설정되면, 소정 시간 동안 송신부(121)를 통해 제1 신호가 송출되도록 제어한다. 또한, 제어부(110)는 소정 시간 동안 송출된 제1 신호에 대응하여 수신된 제2 신호로부터 필터(130)에 의해 추출된 제1 주파수 대역 또는 제2 주파수 대역의 신호가 수신되면, 수신된 신호를 저장부(140)에 저장하고 맥박 검출부(170)로 전달한다.

이에, 맥박 검출부(170)는 필터(130)에 의해 추출된 제1 주파수 대역 또는 제2 주파수 대역의 신호들로부터 맥박을 측정하고, 평균 맥박을 분석하여 사용자의 맥박 정보를 검출한다. 맥박 검출부(170)는 검출된 사용자의 맥박 정보를 저장부(140)에 저장하고, 출력한다.

일 예로, 필터(130)의 주파수 대역이 제1 주파수 대역으로 설정된 경우, 맥박 검출부(170)는 필터(130)에 의해 추출된 제1 주파수 대역의 신호들을 분석하여 맥박을 측정하고, 평균 맥박을 분석하여 사용자의 맥박 정보를 검출할 수 있다.

한편, 필터(130)의 주파수 대역이 사용자로부터 검출된 이전의 맥박 정보들에 대한 학습 데이터에 기초하여 결정된 제2 주파수 대역으로 설정된 경우, 맥박 검출부(170)는 필터(130)에 의해 추출된 제2 주파수 대역의 신호들을 분석하여 맥박을 측정하고, 평균 맥박을 분석하여 사용자의 맥박 정보를 검출할 수 있다. 여기서, 제2 주파수 대역은 사용자로부터 검출된 이전의 맥박 정보들에 대한 학습 데이터로부터 결정된 것이다.

여기서, 맥박 검출부(170)는 사용자의 맥박 정보를 통신부(120)를 통해 연결된 차량 내 제어 시스템으로 출력할 수 있다. 여기서, 차량 내 제어 시스템은 사용자의 생체 정보에 기초하여 대응하는 동작을 수행하는 시스템일 수 있다. 또한, 맥박 검출부(170)는 사용자의 맥박 정보를 통신부(120)를 통해 연결된 차량 내 디스플레이 장치로 출력할 수도 있다.

학습부(180)는 제1 주파수 대역 또는 제2 주파수 대역의 신호들에 기초하여 검출된 사용자의 맥박 정보를 학습하고, 학습 결과에 기초하여 학습 데이터를 생성한다. 이때 생성된 학습 데이터는 저장부(140)에 등록된 사용자의 정보에 대응하여 저장된다.

학습부(180)는 사용자에 대응하여 미리 저장된 학습 데이터가 존재하지 않는 경우 제1 주파수 대역의 신호들에 의해 검출된 사용자의 맥박 정보를 학습하고, 학습 결과에 기초하여 학습 데이터를 생성한다. 만일, 사용자에 대응하여 미리 저장된 학습 데이터가 존재하는 경우, 학습부(180)는 미리 저장된 학습 데이터와 함께 제2 주파수 대역의 신호들에 기초하여 검출된 사용자의 맥박 정보를 학습하고, 학습 결과에 기초하여 저장부(140)에 저장된 학습 데이터를 갱신할 수 있다. 따라서, 사용자에 대응하여 저장된 학습 데이터는 사용자로부터 맥박을 측정할 때마다 갱신될 수 있다.

여기서, 학습부(180)는 맥박 검출 장치에 설치된 학습 알고리즘에 의해 사용자의 맥박 정보를 학습할 수 있다. 또한, 학습부(180)는 통신부(120)를 통해 연결된 외부의 학습 서버로부터 사용자의 맥박 정보에 대한 학습 결과를 수신하고, 수신된 학습 결과에 기초하여 사용자의 맥박 정보에 대한 학습 데이터를 생성할 수도 있다.

상기에서와 같이 동작하는 본 실시예에 따른 맥박 측정 장치(100)는 메모리와 각 동작을 처리하는 프로세서를 포함하는 독립적인 하드웨어 장치 형태로 구현될 수 있으며, 마이크로프로세서나 범용 컴퓨터 시스템과 같은 다른 하드웨어 장치에 포함된 형태로 구동될 수 있다.

도 3은 본 발명에 따른 차량 디바이스(10)의 일 실시예를 도시한 도면이다.

차량 디바이스(10)는 맥박 측정 장치(100)와 통신 연결되어 사용자의 정보를 맥박 측정 장치(100)로 제공한다. 여기서, 차량 디바이스(10)는 차량 네트워크 통신, 무선 인터넷 통신 및/또는 근거리 통신 방식으로 맥박 측정 장치(100)와 신호를 송수신할 수 있다.

도 3을 참조하면, 차량 디바이스(10)는 맥박 측정 장치(100)로 스마트 키의 키 ID를 제공하는 스마트키 제어 장치(11), 차량 내 무선 통신 방식으로 사용자 단말과 통신 연결되어 맥박 측정 장치(100)로 사용자 단말에 등록된 정보를 제공하는 차량 통신 장치(12) 및/또는 맥박 측정 장치(100)로 메모리 시트(IMS)에 등록된 사용자의 정보를 제공하는 시트 제어 장치(13) 등을 포함할 수 있다. 물론, 차량 디바이스(10)는 앞서 기재한 장치 외에도 사용자의 정보를 제공할 수 있는 디바이스라면 얼마든지 해당될 수 있음은 당연한 것이다.

도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 맥박 측정 장치의 동작을 설명하는데 참조되는 실시예를 도시한 도면이다.

도 4a는 필터의 주파수 대역을 제1 주파수 대역으로 설정한 경우에 사용자의 맥박을 측정하는 동작의 실시예를 나타낸 것이고, 도 4b는 필터의 주파수 대역을 제2 주파수 대역으로 설정한 경우에 사용자의 맥박을 측정하는 동작의 실시예를 나타낸 것이다.

일반 성인의 맥박이 50[bpm] 내지 140[bpm] 사이의 값을 갖는 것으로 가정했을 때, 제1 주파수 대역은 일반 성인의 맥박인 50[bpm] 내지 140[bpm] 사이의 값 중 평균 값을 기초로 하여 정의될 수 있다. 이때, 사용자마다 맥박의 편차가 크기 때문에 제1 주파수 대역은 넓은 범위로 정의될 수 있다.

한편, 제2 주파수 대역은 사용자로부터 검출된 맥박 정보들을 학습하여 평균 맥박을 분석하고, 분석된 사용자의 평균 맥박을 기초로 하여 정의될 수 있다. 따라서, 제2 주파수 대역은 제1 주파수 대역에 비해 좁은 대역으로 정의될 수 있다.

도 4a에 도시된 바와 같이, 맥박 측정 장치(100)는 제1 주파수 대역의 신호로부터 사용자의 맥박 정보를 검출하는 경우, 제1 주파수 대역 내의 기준 주파수를 중심으로 맥박을 측정한다. 도 4a에서 기준 주파수가 도면부호 411이고, 실제 사용자의 맥박 신호가 검출되는 주파수가 도면부호 415인 경우, 맥박 측정 장치(100)는 기준 주파수(411)를 중심으로 사용자의 맥박을 측정하는데 t1의 시간이 소요될 수 있다.

한편, 도 4b에 도시된 바와 같이, 맥박 측정 장치(100)는 제2 주파수 대역의 신호로부터 사용자의 맥박 정보를 검출하는 경우, 제2 주파수 대역 내의 기준 주파수를 중심으로 맥박을 측정한다.

도 4b에서 기준 주파수가 도면부호 421이고, 실제 사용자의 맥박 신호가 검출되는 주파수가 도면부호 425인 경우, 맥박 측정 장치(100)는 기준 주파수(421)를 중심으로 사용자의 맥박을 측정하는데 t2(여기서, t2 < t1)의 시간이 소요될 수 있다.

이와 같이, 맥박 측정 장치(100)는 사용자로부터 검출된 맥박 정보들의 학습 데이터를 기초로 필터(130)의 주파수 대역을 제2 주파수 대역으로 설정하는 경우, 제1 주파수 대역의 신호들로부터 사용자의 맥박을 측정하는 것에 비해 맥박 측정 시간을 t1에서 t2로 단축시킬 수 있다.

상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 장치의 동작 흐름을 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.

도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 비접촉식 맥박 측정 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.

먼저, 도 5은 맥박 측정 장치의 초기 동작을 나타낸 것이다.

도 5를 참조하면, 맥박 측정 장치(100)는 차량에 사용자가 탑승하면(S110), 차량 디바이스(10)로부터 사용자 정보를 수신할 수 있다(S120). 이때, 맥박 측정 장치(100)는 'S120' 과정에서 수신된 사용자 정보에 기초하여 사용자를 인식하고, 인식된 사용자가 기 등록된 사용자 인지를 판단한다.

만일, 인식된 사용자가 기 등록된 사용자가 아닌 경우(S130), 맥박 측정 장치(100)는 기준 주파수 대역(제1 주파수 대역)을 기반으로 하여 맥박을 측정한다(S140).

'S140' 과정에서, 맥박 측정 장치(100)는 사용자를 향해 소정 시간 동안 제1 신호를 송출하고, 사용자에 의해 반사된 제2 신호 중 기준 주파수 대역의 신호로부터 맥박을 측정한다.

맥박 측정 장치(100)는 'S140' 과정의 맥박 측정 결과에 기초하여 평균 맥박을 분석하고(S150), 'S150' 과정의 분석 결과에 기초하여 사용자의 맥박 정보를 검출하고, 저장부(140)에 저장한다(S160).

이후, 맥박 측정 장치(100)는 'S160' 과정에서 검출된 사용자의 맥박 정보를 출력한다(S170).

맥박 측정 장치(100)는 사용자의 맥박 측정이 완료되면, 'S170' 과정에서 저장된 사용자의 맥박 정보를 학습하고(S180), 학습 결과를 저장부(140)에 저장한다(S190). 'S190' 과정에서 저장된 학습 결과는 추후 사용자의 맥박 측정 시 필터(130)의 주파수 대역을 조정하는데 이용될 수 있다.

한편, 맥박 측정 장치(100)는 인식된 사용자가 기 등록된 사용자인 경우(S130), 도 6의 'A' 이후 과정을 수행한다.

도 6을 참조하면, 맥박 측정 장치(100)는 기 등록된 사용자의 학습된 맥박 정보를 호출하여(S210), 필터(130)의 주파수 대역을 결정한다. 이때, 맥박 측정 장치(100)는 결정된 주파수 대역의 정보에 기초하여 필터(130)의 주파수 대역을 조정할 수 있다(S220).

이후, 맥박 측정 장치(100)는 'S220' 과정에서 조정된 주파수 대역(제2 주파수 대역)을 기반으로 하여 맥박을 측정한다(S230).

'S230' 과정에서, 맥박 측정 장치(100)는 사용자를 향해 소정 시간 동안 제1 신호를 송출하고, 사용자에 의해 반사된 제2 신호 중 조정된 주파수 대역의 신호로부터 맥박을 측정한다.

맥박 측정 장치(100)는 'S230' 과정의 맥박 측정 결과에 기초하여 평균 맥박을 분석하고(S240), 'S240' 과정의 분석 결과에 기초하여 사용자의 맥박 정보를 검출하고, 저장부(140)에 저장한다(S250).

이후, 맥박 측정 장치(100)는 'S250' 과정에서 검출된 사용자의 맥박 정보를 출력한다(S260).

맥박 측정 장치(100)는 사용자의 맥박 측정이 완료되면, 해당 사용자에 대해 기 학습된 맥박 정보와 함께 'S260' 과정에서 저장된 사용자의 맥박 정보를 학습하고(S270), 학습 결과를 저장부(140)에 저장한다(S280).

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법이 실행되는 컴퓨팅 시스템을 도시한 도면이다.

도 7을 참조하면, 컴퓨팅 시스템(1000)은 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다.

프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대한 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(Read Only Memory) 및 RAM(Random Access Memory)을 포함할 수 있다.

따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체(즉, 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600))에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.

따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

10: 차량 디바이스 11: 스마트키 제어 장치
12: 차량 통신 장치 13: 시트 제어 장치
100: 맥박 측정 장치 110: 제어부
120: 통신부 121: 송신부
125: 수신부 130: 필터
140: 저장부 150: 사용자 인식부
16; 설정부 170: 맥박 검출부
180: 학습부

Claims (20)

1. 사용자를 향해 제1 신호를 송신하고 소정 시간 동안 상기 사용자에 의해 반사된 제2 신호를 수신하는 통신부;
   상기 제2 신호 중 설정된 주파수 대역의 신호를 추출하는 필터;
   상기 필터의 주파수 대역을 제1 주파수 대역 또는 제2 주파수 대역으로 설정하는 설정부; 및
   상기 필터에 의해 추출된 신호로부터 맥박을 측정하여 평균 맥박을 분석하고, 상기 분석 결과로부터 상기 사용자의 맥박 정보를 검출하는 맥박 검출부
   를 포함하되,
   차량에 탑승한 상기 사용자의 정보에 기초하여 상기 사용자를 인식하는 사용자 인식부를 더 포함하며,
   상기 사용자 인식부는 상기 사용자가 기 등록된 사용자가 아닌 경우, 상기 인식된 사용자의 정보를 저장부에 추가적으로 등록하고,
   상기 인식된 사용자가 기 등록된 사용자가 아니면 상기 필터의 주파수 대역을 상기 제1 주파수 대역으로 설정하고, 상기 인식된 사용자가 기 등록된 사용자이면 상기 사용자에 대응하여 저장된 학습 데이터에 기초하여 상기 필터의 주파수 대역을 상기 제2 주파수 대역으로 설정하되, 상기 제2 주파수 대역은 상기 제1 주파수 대역보다 좁은 대역으로 정의되는 것을 특징으로 하는 맥박 측정 장치.
2. 삭제
3. 삭제
4. 청구항 1에 있어서,
   상기 검출된 사용자의 맥박 정보를 학습하고, 상기 학습 결과에 기초하여 학습 데이터를 생성하는 학습부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 맥박 측정 장치.
5. 청구항 4에 있어서,
   상기 학습부는,
   상기 생성된 학습 데이터를 상기 사용자에 대응하여 저장하는 것을 특징으로 하는 맥박 측정 장치.
6. 청구항 4에 있어서,
   상기 학습부는,
   상기 사용자에 대응하여 미리 저장된 학습 데이터가 존재하는 경우, 상기 저장된 학습 데이터와 함께 상기 검출된 사용자의 맥박 정보를 학습하고, 상기 학습 결과에 기초하여 상기 저장된 학습 데이터를 갱신하는 것을 특징으로 하는 맥박 측정 장치.
7. 청구항 1에 있어서,
   상기 사용자 인식부는,
   차량 디바이스로부터 제공된 사용자 정보에 기초하여 상기 사용자를 인식하는 것을 특징으로 하는 맥박 측정 장치.
8. 청구항 1에 있어서,
   상기 등록된 사용자의 정보에 대응하여 상기 검출된 사용자의 맥박 정보를 저장하는 상기 저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 맥박 측정 장치.
9. 맥박 측정 장치가 필터의 주파수 대역을 제1 주파수 대역 또는 제2 주파수 대역으로 설정하는 단계;
   상기 맥박 측정 장치가 사용자를 향해 제1 신호를 송신하고 소정 시간 동안 상기 사용자에 의해 반사된 제2 신호를 수신하는 단계;
   상기 맥박 측정 장치가 상기 제2 신호 중 상기 필터에 설정된 주파수 대역의 신호를 추출하는 단계; 및
   상기 맥박 측정 장치가 상기 추출된 신호로부터 맥박을 측정하여 평균 맥박을 분석하고, 상기 분석 결과로부터 상기 사용자의 맥박 정보를 검출하는 단계
   를 포함하되,
   상기 설정하는 단계 이전에, 차량에 탑승한 사용자의 정보를 기반으로 상기 사용자를 인식하고, 상기 인식된 사용자가 기 등록된 사용자가 아니면 상기 인식된 사용자의 정보를 저장부에 추가적으로 등록하며,
   상기 설정하는 단계에서,
   상기 인식된 사용자가 기 등록된 사용자가 아니면 상기 필터의 주파수 대역을 상기 제1 주파수 대역으로 설정하고, 상기 인식된 사용자가 기 등록된 사용자이면 상기 사용자에 대응하여 저장된 학습 데이터에 기초하여 상기 필터의 주파수 대역을 상기 제2 주파수 대역으로 설정하되, 상기 제2 주파수 대역은 상기 제1 주파수 대역보다 좁은 대역으로 정의되는 것을 특징으로 하는 맥박 측정 방법.
10. 삭제
11. 삭제
12. 청구항 9에 있어서,
    상기 검출된 사용자의 맥박 정보를 학습하고, 상기 학습 결과에 기초하여 학습 데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 학습 데이터를 상기 사용자에 대응하여 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 맥박 측정 방법.
13. 청구항 9에 있어서,
    상기 사용자에 대응하여 미리 저장된 학습 데이터가 존재하는 경우, 상기 저장된 학습 데이터와 함께 상기 검출된 사용자의 맥박 정보를 학습하는 단계; 및
    상기 학습 결과에 기초하여 상기 저장된 학습 데이터를 갱신하는 단계를 더 포함하는 것 특징으로 하는 맥박 측정 방법.
14. 청구항 9에 있어서,
    상기 사용자를 인식하는 단계는,
    차량 디바이스로부터 제공된 사용자 정보에 기초하여 상기 사용자를 인식하는 것을 특징으로 하는 맥박 측정 방법.
15. 청구항 9에 있어서,
    상기 등록된 사용자의 정보에 대응하여 상기 검출된 사용자의 맥박 정보를 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 맥박 측정 방법.
16. 차량에 탑승한 사용자를 인식하고, 상기 사용자의 정보를 제공하는 적어도 하나의 차량 디바이스; 및
    상기 차량 디바이스로부터 수신된 사용자의 정보에 기초하여 상기 사용자를 인식하고, 상기 인식된 사용자의 정보에 기초하여 필터의 주파수 대역을 제1 주파수 대역 또는 제2 주파수 대역으로 설정하며, 상기 사용자의 맥박 측정 시 상기 사용자로부터 반사된 신호 중 상기 필터로부터 추출된 신호에 기초하여 상기 사용자의 맥박 정보를 검출하는 맥박 측정 장치를 포함하되,
    상기 맥박 측정 장치는 상기 인식된 사용자가 기 등록된 사용자가 아니면 상기 인식된 사용자의 정보를 저장부에 추가적으로 등록하고,
    상기 맥박 측정 장치는,
    상기 인식된 사용자가 기 등록된 사용자가 아니면 상기 필터의 주파수 대역을 상기 제1 주파수 대역으로 설정하고, 상기 인식된 사용자가 기 등록된 사용자이면 상기 사용자에 대응하여 저장된 학습 데이터에 기초하여 상기 필터의 주파수 대역을 상기 제2 주파수 대역으로 설정하되, 상기 제2 주파수 대역은 상기 제1 주파수 대역보다 좁은 대역으로 정의되는 것을 특징으로 하는 차량 시스템.
17. 삭제
18. 청구항 16에 있어서,
    상기 맥박 측정 장치는,
    상기 검출된 사용자의 맥박 정보를 차량 내 제어 시스템 또는 디스플레이 장치 중 적어도 하나로 출력하는 것을 특징으로 하는 차량 시스템.
19. 청구항 16에 있어서,
    상기 차량 디바이스는,
    스마트키 제어 장치, 차량 통신 장치 및 시트 제어 장치 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 시스템.
20. 청구항 16에 있어서,
    상기 맥박 측정 장치는,
    차량의 시트 내부에 구비되어, 전파 신호에 의해 상기 시트에 착석한 사용자의 맥박을 측정하는 것을 특징으로 하는 차량 시스템.

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