KR102507840B1 - 졸음을 경고하는 모자 - Google Patents

Abstract

본 발명은 졸음을 경고하는 모자에 관한 것으로 보다 상세하게는, 모자의 일측에 설치되는 자세감지부; 상기 모자의 일측에 설치되는 알림부; 상기 자세감지부와 상기 알림부에 전원을 공급하는 전원부; 상기 자세감지부와 상기 알림부와 상기 전원부를 제어하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

졸음을 경고하는 모자{A hat that warns of sleepiness}

본 발명은 졸음을 경고하는 모자에 관한 것으로, 보다 상세하게는 자세감지부를 통해 사용자의 졸음을 판단하고 사용자에게 경고를 주어 미연의 사고를 방지하기 위한 졸음을 경고하는 모자에 관한 것이다.

일반적으로 현대에서는 졸음운전으로 인한 교통사고와 산업 현장에서의 졸음으로 인한 사고는 해마다 많은 인명과 재산피해를 초래하고 있다. 졸음은 심각한 교통사고를 일으키는 가장 큰 원인으로 고속도로에서 발생하는 교통사고의 약 20 % 이상이 운전자의 졸음에 의한 것이며, 이는 전체 사망사고의 30 %를 차지하는 수치로서, 그동안 졸음을 미연에 방지하거나 퇴치하기 위하여 많은 방법이 제안 및 연구 되어 왔다.

종래기술은 운전자의 졸음상태를 판단하는 방법으로서 크게 생리 신호측정 장비나 시선 추적 장비를 이용하여 운전자의 상태를 직접 측정하거나 차량의 거동 분석을 통해 운전자의 상태를 유추해내는 방법을 사용하고 있다.

또한, 현재 진행되고 있는 연구는 대부분 다양한 첨단장비를 이용하여 운전자의 상태를 직접 측정하거나, 운전자의 주행상태를 측정할 수 있는 장치를 이용하여 운전자의 상태를 판단하는 방향으로 진행되고 있으며, 그 중 일부 제품은 실제 판매되기도 하였으나, 비용이나 검출 정확성 등에서 문제가 있어 본격적으로 보급되지는 못했다.

현재에도 많은 운전자들은 시간에 쫓기는 업무를 하는 관계로 충분한 휴식이나 수면을 취하지 않고 졸음을 참으면서 운전을 하고 있고, 특히 고속도로에서 차량 사고 발생 빈도가 줄지 않고 있으며, 따라서 차량의 운전자들은 졸음 운전에 대한 차량 사고 가능성이 여전히 남아있는 실정에 있다.

대한민국 등록실용신안공보 제20-0425909호

본 발명은 상기와 같은 문제점을 감안하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은, 자세감지부 및 알림부와, 이를 제어하는 제어부를 통해 사용자의 졸음을 판단하고 사용자에게 경고를 주어 미연의 사고를 방지하기 위한 졸음을 경고하는 모자를 제공하는데 있다.

본 발명의 다른 목적은, 머신러닝 알고리즘을 통해 제어부를 제어함으로서 사용자의 머리 움직임을 인공지능 학습을 통해 보다 정밀하게 제어하기 위한 졸음을 경고하는 모자를 제공하는데 있다.

본 발명의 실시예들의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 특징에 따르면, 본 발명은 모자의 일측에 설치되는 자세감지부;

상기 모자의 일측에 설치되는 알림부;

상기 자세감지부와 상기 알림부에 전원을 공급하는 전원부;

상기 자세감지부와 상기 알림부와 상기 전원부를 제어하는 제어부;

를 포함하되,

상기 제어부는 인공지능 알고리즘을 적용하여 제어하는 졸음을 경고하는 모자가 제공될 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 상기 자세감지부는,

사용자의 자세 변화를 감지하되,

상기 사용자의 머리가 3축(x, y, z) 방향으로 움직임을 감지하는 졸음을 경고하는 모자가 제공될 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 상기 알림부는,

음향수단을 통한 소리알림 또는 진동수단을 통한 진동알림 또는 발광수단을 통한 빛알림 또는 전기충격수단을 통한 전기충격알림 중 어느 하나의 알림을 통해 사용자에게 알림하는 졸음을 경고하는 모자가 제공될 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 상기 전원부는,

전원을 온/오프하는 스위치를 더 포함하는 졸음을 경고하는 모자가 제공될 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 상기 전원부는,

베터리와,

상기 베터리를 충전하는 충전수단을 더 포함하는 졸음을 경고하는 모자가 제공될 수 있다.

본 발명의 졸음을 경고하는 모자에 따르면, 자세감지부 및 알림부와, 이를 제어하는 제어부를 통해 사용자의 졸음을 판단하고 사용자에게 경고를 주어 미연의 사고를 방지하는 효과가 있다.

또한, 머신러닝 알고리즘을 통해 제어부를 제어함으로서 사용자의 머리 움직임을 인공지능 학습을 통해 보다 정밀하게 제어하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 졸음을 경고하는 모자를 도시한 사시도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 졸음을 경고하는 모자의 제어부 구성을 도시한 블록도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 졸음을 경고하는 모자의 알림부 구성을 도시한 블록도,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 졸음을 경고하는 모자의 전원부 구성을 도시한 블록도,
도 5는 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 졸음을 경고하는 모자의 제어부 세부 구성을 도시한 블록도이다.

이하의 본 발명의 목적들, 다른 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면과 관련된 이하의 바람직한 실시예들을 통해서 쉽게 이해될 것이다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다.

오히려, 여기서 소개되는 실시예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다.

여기에 설명되고 예시되는 실시예들은 그것의 상보적인 실시예들도 포함한다.

본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다(comprise)' 및/또는 '포함하는(comprising)'은 언급된 구성요소는 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하도록 한다. 아래의 특정 실시예들을 기술하는데 있어서, 여러가지의 특정적인 내용들은 발명을 더 구체적으로 설명하고 이해를 돕기 위해 작성되었다. 하지만 본 발명을 이해할 수 있을 정도로 이 분야의 지식을 갖고 있는 자는 이러한 여러 가지의 특정적인 내용들이 없어도 사용될수 있다는 것을 인지할 수 있다. 어떤 경우에는, 발명을 기술하는 데 있어서 흔히 알려졌으면서 발명과 크게 관련없는 부분들은 본 발명을 설명하는 데 있어 혼돈을 막기 위해 기술하지 않음을 미리 언급해 둔다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 졸음을 경고하는 모자를 도시한 사시도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 졸음을 경고하는 모자의 제어부 구성을 도시한 블록도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 졸음을 경고하는 모자의 알림부 구성을 도시한 블록도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 졸음을 경고하는 모자의 전원부 구성을 도시한 블록도이며, 도 5는 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 졸음을 경고하는 모자의 제어부 세부 구성을 도시한 블록도이다.

도 1 내지 도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명인 졸음을 경고하는 모자는 크게 자세감지부(100)와, 알림부(200)와, 전원부(300)와, 제어부(400)를 포함하는 구성이다.

먼저, 상기 자세감지부(100)는, 사용자의 자세 변화를 감지하되, 상기 사용자의 머리가 3축(x, y, z) 방향으로 움직임을 감지하는 구성이다.

이러한, 상기 자세감지부(100)는, 상기 제어부(300)와 유선통신 또는 무선통신을 통해 상호 신호를 전달하여 제어할 수 있다.

더욱 상세하게는, 상기 자세감지부(100)는 사용자의 자세 즉, 사용자의 머리의 움직임을 감지하게 되는데, 사용자의 머리가 x축으로 기울어지면, 상기 자세감지부(100)가 사용자의 머리가 x축으로 기울어진 상태의 신호를 이하 설명될 제어부(400)와 통신하게 되고, 사용자의 머리가 y축으로 기울어진 상태의 신호를 이하 설명될 제어부(400)와 통신하게 되고, 사용자의 머리가 z축으로 기울어진 상태의 신호를 이하 설명될 제어부(400)와 통신하게 된다.

이러한, 상기 자세감지부(100)는 모션센서, 자이로센서, 3축 가속도센서, 홀센서 중 어느 하나의 센서를 선택하여 사용될 수 있다.

여기서, 상기 자세감지부(100)는 상술된 센서에만 국한되는 것이 아니라 당업자에 의해 사용자의 움직임을 감지할 수 있는 센서는 모두 적용될 수 있음을 밝혀둔다.

한편, 상기 자세감지부(100)는 모자(C)의 일측에 설치되는데, 바람직하게는, 상기 모자(C)의 상부에 설치되어 사용자 머리가 기울어지는 것을 정밀하게 감지하는 것이 바람직하다.

여기서, 상기 모자(C)는 사용자의 머리 둘레를 감싸도록 형성되는데, 상기 모자(C)의 둘레 일측에 햇빛을 가리기 위한 차양(B)이 부가되어 형성될 수 있음을 밝혀둔다.

또한, 상기 모자(C)는 헬멧, 두건, 웨어러블 기기, 안경, 고글 등과 같이 의류나 악세서리를 의미할 수 있고, 사용자의 머리에 착용이 가능한 생활용품일 수 있음을 밝혀둔다.

도 3에 도시된 바와 같이, 상기 알림부(200)는, 상기 모자(C)의 일측에 설치되는 구성이다.

이러한, 상기 알림부(200)는 이하 설명될 제어부(300)와 연동될 수 있는데, 상기 알림부(200)는 상기 제어부(300)와 유선통신 또는 무선통신을 통해 상호 신호를 전달하여 제어할 수 있다.

또한, 상기 알림부(200)는 상기 자세감지부(100)에서 사용자 머리의 움직임을 감지하게 되면, 상기 제어부(300)에서 상기 알림부(200)로 신호를 전달하여 사용자가 졸고 있음을 인식하고 이를 알림하게 되는 것이다.

여기서, 상기 알림부(200)는 음향수단(210)을 통한 소리알림 또는 진동수단(220)을 통한 진동알림 또는 발광수단(230)을 통한 빛알림 또는 전기충격수단(240)을 통한 전기충격알림 또는 냄새를 통한 냄새알림 또는 열의 발산을 통한 발열암림 중 어느 하나의 알림을 통해 사용자에게 알림할 수 있다.

상기 알림부(200)의 일 예로, 상기 음향수단(210)은, 스피커, 확성기 등을 통해 다양한 멜로디, 경고음 등의 음향을 발산하여 사용자에게 전달함으로서 사용자가 졸고 있음을 경고할 수 있다.

특히, 상기 음향수단(210)이 출력되는 음향의 세기와 강도를 상기 제어부(400)에서 조절할 수 있다. 예컨데, 상기 자세감지부(100)에서 사용자의 머리가 기울어지는 횟수가 많거나 사용자의 머리가 기울어져 제자리로 돌아오지 않는 경우, 위급 상황으로 판단하고 상기 제어부(400)에서 상기 음향수단(210)을 통해 음향의 세기를 강해지도록 제어하여 위급상황임을 알릴 수 있다.

또 다른 일 예로, 상기 진동수단(220)은 진동기, 초음파 진동기 등을 통해 다양한 진동의 세기와 진동의 패턴 등의 진동을 발산하여 사용자에게 전달함으로서 사용자가 졸고 있음을 경고할 수 있다.

특히, 상기 진동수단(220)이 출력되는 진동의 세기와 강도를 상기 제어부(400)에서 조절할 수 있다. 예컨데, 상기 자세감지부(100)에서 사용자의 머리가 기울어지는 횟수가 많거나 사용자의 머리가 기울어져 제자리로 돌아오지 않는 경우, 위급 상황으로 판단하고 상기 제어부(400)에서 상기 진동수단(220)을 통해 진동의 세기를 크게하고, 진동의 강도를 강해지도록 제어하여 위급상황임을 알릴 수 있다.

또 다른 일 예로, 상기 발광수단(230)은 LED 조명등, 경고등 등을 통해 다양한 빛의 세기와 색깔, 빛의 패턴 등의 빛을 발산하여 사용자에게 전달함으로서 사용자가 졸고 있음을 경고할 수 있다.

특히, 상기 발광수단(230)이 출력되는 밝기와 점등 및 소등되는 시간을 상기 제어부(400)에서 조절할 수 있다. 예컨데, 상기 자세감지부(100)에서 사용자의 머리가 기울어지는 횟수가 많거나 사용자의 머리가 기울어져 제자리로 돌아오지 않는 경우, 위급 상황으로 판단하고 상기 제어부(400)에서 상기 발광수단(230)을 통해 빛의 세기를 크게하고, 빛의 점멸 시간이 짧아지도록 제어하여 위급상황임을 알릴 수 있다.

또 다른 일 예로, 상기 전기충격수단(240)은 전기충격기, 고주파충격기, 저주파충격기 등을 통해 다양한 전기충격의 세기와 전기충격의 패턴 등의 전기충격을 사용자에게 전달함으로서 사용자가 졸고 있음을 경고할 수 있다.

여기서, 상술된 전기충격이라 함은, 인체에 해가 되지않는 저자극으로 사용자의 촉각으로 인식될 정도의 미세한 저자극의 전기충격을 의미함을 밝혀둔다.

특히, 상기 전기충격수단(240)이 출력되는 전기충격의 세기와 강도를 상기 제어부(400)에서 조절할 수 있다. 예컨데, 상기 자세감지부(100)에서 사용자의 머리가 기울어지는 횟수가 많거나 사용자의 머리가 기울어져 제자리로 돌아오지 않는 경우, 위급 상황으로 판단하고 상기 제어부(400)에서 상기 전기충격수단(240)을 통해 전기충격의 세기를 크게하고, 전기충격의 강도를 강해지도록 제어하여 위급상황임을 알릴 수 있다.

이를 통해, 상기 알림부(200)는 상술된 다양한 실시예에 국한되지 않고, 당업자에 의해 다양한 실시예로 변경 실시되어 사용자에게 졸음을 경고할 수 있는 수단으로 활용될 수 있다.

도 4에 도시된 바와 같이, 상기 전원부(300)는, 상기 자세감지부(100)와 상기 알림부(200)에 전원을 공급하는 구성이다.

이러한, 상기 전원부(300)는 전원을 온(ON)/오프(OFF)하는 스위치(310)를 더 포함하는 구성으로, 사용자가 상기 스위치(310)를 통해 상기 전원부(300)의 전원을 손쉽게 온(ON)/오프(OFF) 할 수 있으며, 절전모드, 취침모드 등으로 변경하여 사용자의 편의에 맞도록 변경이 가능하다.

또한, 상기 전원부(300)는 이하 설명될 제어부(300)와 연동될 수 있는데, 상기 전원부(300)는 상기 제어부(300)와 유선통신 또는 무선통신을 통해 상호 신호를 전달하여 제어할 수 있다.

아울러, 상기 전원부(300)는, 베터리(320)와, 상기 베터리(320)를 충전하는 충전수단(330)을 더 포함하는 구성이다.

한편, 상기 전원부(300)는 상기 베터리(320)의 전력소모를 줄이기 위하여 절전기능이 구현될 수 있는데, 자동/수동, 사용자의 설정 등으로 전환시켜 상기 베터리(320)의 전력소모를 줄일 수 있다.

여기서, 상기 충전수단(330)은 상기 베터리(320)를 충전시키는 암수유형 충전단자, USB유형 충전단자, 자기공명타입 또는 자기유도타입의 무선 충전패드 중 어느 하나 이상으로 구성될 수 있다.

상기 암수유형 충전단자는 플러스 전원이 흐르는 핀과, 핀의 외면을 감싸며 마이너스 전원이 흐르는 원통으로 형성되어 DC어댑터와 연결된다.

USB형 충전단자는 USB 충전기와 연결되어 상기 베터리(320)를 충전함과 함께 데이터를 송수신하여 업그레이드나 고장조치를 실시할 수 있다. 또한, USB형 충전단자는 상기 베터리(320)의 전원을 공급하여 상기 전원부(300)를 충전할 수도 있다.

그리고, 상기 무선 충전패드는 무선 충전기나 별도의 단말기(미도시)로부터 발생된 전파를 전원으로 변환시켜 상기 베터리(320)를 충전할 수 있다. 물론, 수신기와 함께 발신기를 구비하여 상기 베터리(320)의 전원을 전파로 변환시켜 외부 기기에 공급할 수도 있다.

상기 제어부(400)는, 상기 자세감지부(100)와 상기 알림부(200)와 상기 전원부(300)를 제어하는 구성이다.

이러한, 상기 제어부(400)는 인공지능 알고리즘을 적용하여 제어할 수 있다.

더욱 상세하게는, 상기 자세감지부(100)에 머신러닝 알고리즘을 적용하여 오류데이터(사용자의 머리가 움직이는 정도)를 판단하고 오류상황 인식률을 높여 사용자의 활동상태 또는 취침상태를 판단률을 높일 수 있다.

보다 구체적으로, 상기 머신러닝 알고리즘은 상기 자세감지부(100)로부터 입력되는 데이터들을 특정한 머신러닝 알고리즘을 적용하여 학습시킴으로써, 주변의 외란 등에 의해서 순간적으로 잘못 측정된 오류데이터를 분리할 수 있다. 이렇게 함으로써, 순간적인 외부의 노이즈 등에 강건한 형태의 데이터 처리가 가능하다.

일 실시예로는 상기 머신러닝 알고리즘은 상기 센서들로부터 입력된 데이터가 정상인지 비정상인지를 학습하여 판단시키는 Binary Classification 방식이 적용될 수 있다. 또한 상술한 Binary Classification의 경우, 초기 학습에 많은 시간이 필요로하여, 초기에는 학습된 모델의 정확도 등이 높지 않은 단점이 있을 수 있고, 이러한 초기 학습에 관련된 Adaboost 알고리즘을 추가적으로 결합하여 사용함으로써, 상기 자세감지부(100)로 부터 수신되는 데이터의 순간적인 오류를 적절하게 처리할 수 있다.

또 다른 일 실시예로는 이러한 데이터의 분류를 위해 심층 신경망 방식 중 CNN( Convolutional Neural Network) 방식을 사용하여, 상기 사용자 머리의 움직임 데이터를 복수개의 레이어로 학습화하는 것이 바람직하며, 특히 SVM(Supported Vector Machine)을 사용하여 사용자 머리의 움직임을 구분하는 것이 바람직하다.

특히, SVM의 경우, 가속도 센서를 통해 취득한 데이터를 벡터화하여, 상기 벡터에 대해서 학습을 시킴으로써, 사용자 머리의 움직일시에 생성되는 가속도 센서값의 패턴 벡터들과 사용자 머리의 움직임이 없을 경우에 생성되는 가속도 센서값의 패턴 벡터들을 효과적으로 구분하여, 결과적으로는 상기 데이터베이스에서 비시술에 관련된 노이즈들을 효과적으로 제거할 수 있다.

또한, 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 제어부(400)는 상기 차양(B) 일측에 설치되되, 사용자의 신체를 촬영하기 위한 영상촬영부(410)와 연동될 수 있다.

한편, 상기 영상촬영부(410)는 사용자의 신체 즉, 사용자의 복부, 사용자의 어깨 등 사용자가 지정한 신체부위를 집중적으로 촬영하게 된다.

이러한, 상기 영상촬영부(410)는 객체 인식 알고리즘 회로가 내장된 다양한 형태의 IP 카메라, 네트워크 카메라, 웹캠, CCTV 등이 될 수 있으며, 카메라 형태는 고정형 카메라, 회전형 카메라, 돔형 카메라, 박스형 카메라, PTZ 카메라 등을 필요에 따라 변경하여 사용할 수 있으며, 더욱 바람직하게는 비젼장치(Vision apparatus)를 사용하여 정밀한 촬영을 수행할 수도 있다.

아울러, 상기 영상촬영부(410)에서는 사용자의 복부, 사용자의 어깨 등 사용자가 지정한 신체부위의 이미지를 촬영하여 사용자의 복부의 움직임(활동 시의 심박수 보다, 수면 시 심박수가 느려져 복부의 움직임이 느려짐), 사용자 어깨의 처짐 정도 등을 분석하는 것이 바람직하다.

상기 영상촬영부(410)는 상기 제어부(400)와 연동되는 영상처리부(420)와 연동되어 상기 영상촬영부(410)에서 촬영된 상기 사용자의 복부, 사용자의 어깨 등 사용자가 지정한 신체부위의 이미지를 상기 영상처리부(420)로 실시간으로 전송하거나 상기 사용자의 복부, 사용자의 어깨 등 사용자가 지정한 신체부위의 이미지를 보정하는 동작 등을 OpenCV(Open source computer vision) 등의 프로그래밍 라이브러리 등을 통해 수행할 수도 있다.

여기서, 상기 영상촬영부(410)에서 촬영된 상기 사용자의 복부, 사용자의 어깨 등 사용자가 지정한 신체부위의 이미지는 상기 제어부(400)와 연동되는 통신부(430)에 의해 상기 제어부(400) 측으로 전송하게 된다.

상기 통신부(430)는 별도로 연결된 통신수단에 의해 인공지능 알고리즘을 업데이트할 수 있는데, 사용자의 필요에 따라 유선 또는 무선으로 통신이 가능하다.

또한, 상기 통신부(430)는 별도로 구비되는 서버에 사용자의 움직임 데이터를 저장할 수 있도록 추출이 가능할 수 있다.

이러한, 상기 통신부(430)는 무선통신 네트워크가 가능한 하나 이상의 통신모듈을 포함할 수 있으며, 상기 통신부(430)는 무선 통신 또는 근거리 통신 모듈 또는 위치정보 모듈 등을 포함할 수 있다.

예를 들어, 무선 통신 모듈은, 무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말하는 것으로, 무선 인터넷 모듈은 상기 모자(C) 또는 차양(B) 중 어느 하나의 위치에 외장되어 설치될 수 있다.

무선 인터넷 기술로는 WLAN(Wireless LAN), WiFi(Wireless Fidelity), Wibro(Wireless broadband), Wimax(World interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등이 이용될 수 있다.

또한, 근거리 통신 모듈은 근거리 통신을 위한 모듈을 말하는 것으로, 근거리 통신 모듈은 상기 모자(C) 또는 차양(B) 중 어느 하나의 위치에 외장되어 설치될 수 있다.

근거리 통신 기술로는 블루투스(Bluetooth), RFID(RadioFrequency Identification), 적외선 통신(IrDA, Infrared Data Association), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, WiHD, WiGig 등이 이용될 수 있다.

한편, 상기 제어부(400)는 상기 통신부(430)와 유무선 통신하여 상기 영상처리부(420)에서 처리된 상기 사용자의 복부, 사용자의 어깨 등 사용자가 지정한 신체부위의 이미지와 비교데이터를 대조할 수 있다.

여기서, 상기 비교데이터는 사용자의 수면 전(활동상태)의 비교이미지를 의미할 수 있다.

또한, 상기 제어부(400)와 연동되는 저장분석서버부(440)를 통해 상기 사용자의 복부, 사용자의 어깨 등 사용자가 지정한 신체부위의 이미지를 분석하게 되는데, 더욱 상세하게는 상기 사용자의 복부, 사용자의 어깨 등 사용자가 지정한 신체부위의 이미지를 촬영하여 사용자의 복부의 움직임(활동 시의 심박수 보다, 수면 시 심박수가 느려져 복부의 움직임이 느려짐), 사용자 어깨의 처짐 정도 등을 분석하여 사용자의 취침상태 여부를 분석하게 되는 것이다.

여기서, 상기 저장분석서버부(440)는 객체인식 알고리즘을 통해 상기 사용자의 복부, 사용자의 어깨 등 사용자가 지정한 신체부위의 이미지를 분석하게 된다.

예를 들어, 사용자의 복부의 움직임(활동 시의 심박수 보다, 수면 시 심박수가 느려져 복부의 움직임이 느려짐), 사용자 어깨의 처짐 정도 등을 분석하여 사용자의 취침상태 여부를 분석할 수 있다.

이러한, 상기 객체인식 알고리즘은 영상의 특정 객체를 상기 사용자의 복부, 사용자의 어깨 등 사용자가 지정한 신체부위의 이미지의 특징값으로 구분하고, 이 특징값을 추출하여 분석함으로써, 객체 여부를 인식할 수 있다.

또한, 다른 객체 인식 방법으로 사용자의 수면 전(활동상태)의 비교이미지를 미리 저장하고, 실시간으로 촬영되는 상기 사용자의 복부, 사용자의 어깨 등 사용자가 지정한 신체부위의 이미지를 비교하여 영상 간 차이에 의해 객체를 인식할 수도 있으며, 다른 예로는 라플라시안(Laplacian) 에지 검출 알고리즘, 캐니(Canny) 에지 검출 알고리즘, 라인(Line) 에지 검출 알고리즘 등과 같은 에지 검출 알고리즘을 이용할 수도 있다.

또한, 상기 저장분석서버부(440)는 복수의 객체를 동시에 인식하기 위해 YOLO(You Only Look Once), SSD(Single Shot Multibox Detector)와 같은 객체 인식 알고리즘이 활용될 수 있다.

한편, YOLO는 객체 인식을 회귀로 접근하여 전체 구조를 간소화함으로써, 훈련 및 검출 속도를 향상시킬 수 있는 알고리즘으로, 상기 영상촬영부(410)로 부터 입력된 영상은 CNN(Convolutional Neural Network)을 거쳐 텐서(Tensor)형태로 출력된다.

이 텐서는 영상을 격자 형태로 나눠 각 구역을 표현하게 되며 이를 통해 해당 구역 객체를 인식한다. 또한 YOLO는 객체를 인식하는 빠른 처리속도와 높은 정확도가 장점이다.

아울러, 상기 저장분석서버부(440)는 상기 영상촬영부(410)에서 촬영된 상기 사용자의 복부, 사용자의 어깨 등 사용자가 지정한 신체부위의 이미지의 인식율을 높이기 위해 에이다부스트(AdaBoost), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine: SVM), 선형판별식 해석(Linear Disciminant Analysis: LDA), 주성분 분석(Principal Component Analusis: PCA) 등의 알고리즘이 내장될 수도 있다.

이러한, 알고리즘 기법들은 모두 외형에 기반하여 인식대상 영역을 식별하는 것으로, 트레이닝에 사용될 상기 사용자의 복부, 사용자의 어깨 등 사용자가 지정한 신체부위의 이미지 집합에 의해 트레이닝된 모델을 이용해서 인식 정확도와 신뢰도를 높일 수 있다.

따라서, 본 발명에 따른 졸음을 경고하는 모자에 따르면, 자세감지부 및 알림부와, 이를 제어하는 제어부를 통해 사용자의 졸음을 판단하고 사용자에게 경고를 주어 미연의 사고를 방지하는 효과가 있다.

또한, 머신러닝 알고리즘을 통해 제어부를 제어함으로서 사용자의 머리 움직임을 인공지능 학습을 통해 보다 정밀하게 제어하는 효과가 있다.

본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.

100 : 자세감지부 200 : 알림부
210 : 음향수단 220 : 진동수단
230 : 발광수단 240 : 전기충격수단
300 : 전원부 310 : 스위치
320 : 베터리 330 : 충전수단
400 : 제어부 410 : 영상촬영부
420 : 영상처리부 430 : 통신부
440 : 저장분석서버부 B : 차양
C : 모자

Claims (5)

1. 모자의 일측에 설치되는 자세감지부;
   상기 모자의 일측에 설치되는 알림부;
   상기 자세감지부와 상기 알림부에 전원을 공급하는 전원부;
   상기 자세감지부와 상기 알림부와 상기 전원부를 제어하는 제어부;
   를 포함하되,
   상기 제어부는 인공지능 알고리즘을 적용하여 제어하되, 상기 인공지능 알고리즘은 센서들로부터 입력된 데이터가 정상인지 비정상인지를 학습하여 판단시키는 Binary Classification 방식이 적용되고, 초기 학습에 관련된 Adaboost 알고리즘을 추가적으로 결합하여 사용하거나, 혹은 심층 신경망 방식 중 CNN( Convolutional Neural Network) 방식을 사용하여, 사용자 머리의 움직임 데이터를 복수개의 레이어로 학습화하고, SVM(Supported Vector Machine)을 사용하여 상기 사용자 머리의 움직임을 구분하며,
   상기 제어부와 연동되어 차양(B) 일측에 설치되되, 사용자의 신체를 촬영하기 위한 영상촬영부를 더 포함하되, 상기 영상촬영부는 영상처리부와 연동되어 촬영된 신체부위 이미지를 상기 영상처리부로 실시간으로 전송하거나, 상기 신체부위 이미지를 보정하는 동작을 OpenCV(Open source computer vision) 프로그래밍 라이브러리를 통해 수행하여 상기 제어부로 전송하는 것을 특징으로 하는 졸음을 경고하는 모자.
   
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 자세감지부는,
   사용자의 자세 변화를 감지하되,
   상기 사용자의 머리가 3축(x, y, z) 방향으로 움직임을 감지하는 것을 특징으로 하는 졸음을 경고하는 모자.
   
3. 청구항 1에 있어서,
   상기 알림부는,
   음향수단을 통한 소리알림 또는 진동수단을 통한 진동알림 또는 발광수단을 통한 빛알림 또는 전기충격수단을 통한 전기충격알림 중 어느 하나의 알림을 통해 사용자에게 알림하는 것을 특징으로 하는 졸음을 경고하는 모자.
   
4. 청구항 1에 있어서,
   상기 전원부는,
   전원을 온/오프하는 스위치를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 졸음을 경고하는 모자.
   
5. 청구항 4에 있어서,
   상기 전원부는,
   베터리와,
   상기 베터리를 충전하는 충전수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 졸음을 경고하는 모자.

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