KR102581588B1 - 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치 및 방법, 시연을 위한 체험부스에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 깔창 제작 장치는 사용자의 보행 시 족부 압력을 측정하도록 발 전체에 대응되게 배치되며 각 압저항 센서에 대해 적어도 하나의 압전 센서가 대응 영역 내에서 수직으로 나란히 배치된 복수 개의 압전 센서 및 압저항 센서를 포함하는 융합압력센서부; 측정된 상기 족부 압력에 대한 족부 압력 데이터를 인공지능 모듈에 전달하는 통신부; 및 상기 족부 압력 데이터를 입력 받아 발 디딤시 족부 압력이 최대가 되는 최대 압력 데이터를 기준으로 아치 높이 및 아치 영역, 중저골 높이 및 중저골 영역 및 압력분산정도 중 적어도 하나를 예측하여 상기 족부 압력에 대응하는 깔창 형상을 출력하는 아치 높이 예측 모델을 포함하는 인공지능 모듈; 을 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치 및 방법에 관한 것으로, 인공지능 모듈을 이용하여 사용자 맞춤형 깔창을 제작하고, 이를 시연하기 위한 체험부스에 관한 것이다.
서구화된 식습관과 스트레스로 인한 비만도 증가에 의해 대사성질환인 당뇨 환자가 늘고 있으며, 2022년 기준 당뇨 환자는 전 인구의 약 7%에 해당하며, 2030년에 이르면 14.4%까지 증가할 것으로 예상되고 있다.
당뇨 환자들은 당뇨 혹은 그에 따른 합병증으로 인해 나타나는 족부의 손상, 즉 당뇨병성 족부병변 등이 발생할 수 있으며, 당뇨 환자 중 25%는 족부 궤양으로 인해 발의 일부를 절단하고 있고, 더하여 족부 궤양이 치유되었다 하더라도 58%는 1년 이내에 재발하며, 75%는 5년 이내에 족부 궤양이 재발하게 된다.
특히, 당뇨발의 경우 보행 시 압력이 집중되는 부분에 굳은 살 또는 티눈 등이 생기고 이러한 손상 부위가 족부 궤양으로 발전하기 용이한 바 당뇨 환자들은 보행 시 발에 과도한 압력이 가해지지 않도록 당뇨발을 관리할 필요성이 있으며, 지속적인 모니터링을 통해 당뇨발을 관리하여 족부 궤양 발생 가능성을 미리 차단하는 것이 중요하다.
종래 특허문헌은 개인의 발바닥 모양에 최적화된 맞춤형 깔창을 3D 프린터로 만들어주는 서비스를 제공하기 위하여 압력 센서가 배치된 평평한 윗면에 사용자가 서 있고, 이를 카메라가 촬영하여 사용자의 압력 및 체형에 따라 신발 깔창 형상을 제작하는 시스템을 개시하였으나, 이는 보행 시 변화하는 압력 데이터를 측정할 수 없어 측정된 압력 데이터가 부정확하며, 발바닥 압력에 따라 궤양 발생 가능성을 고려한 깔창을 제작할 수 없었다.
한편, 당뇨발 뿐만 아니라 평발 또는 오목발의 경우에도 오다리, 안짱다리와 같은 다리 형태 변형이나 척추관절질환을 유발하고 있어 보행 시 발 변형을 방지하기 위한 깔창 등의 족부 보조기가 필요하며, 성장기 아동의 경우에도 성장에 따라 변화하는 걸음걸이 및 다리 교정을 위해 깔창 등의 족부 보조기가 필요하다.
따라서, 사용자, 특히 당뇨발의 상태에 맞춰 발의 압력을 분산시키는 깔창 등의 족부 보조기 및 족부 보조기를 사용할 때의 사용자 상태에 대한 모니터링 관리가 가능한 발명의 필요성이 대두되었다.
종래 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 적어도 하나의 압전 센서와 압저항 센서를 이용한 융합압력센서부와 정확한 압력 데이터에 따라 원하는 깔창 형태를 출력하는 인공지능 모듈을 이용하여 사용자 발에 최적화된 깔창을 제작할 수 있는, 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 깔창 제작 장치는 사용자의 보행 시 족부 압력을 측정하도록 발 전체에 대응되게 배치되며 각 압저항 센서에 대해 적어도 하나의 압전 센서가 대응 영역 내에서 수직으로 나란히 배치된 복수 개의 압전 센서 및 압저항 센서를 포함하는 융합압력센서부; 측정된 상기 족부 압력에 대한 족부 압력 데이터를 인공지능 모듈에 전달하는 통신부; 및 상기 족부 압력 데이터를 입력 받아 발 디딤시 족부 압력이 최대가 되는 최대 압력 데이터를 기준으로 아치 높이 및 아치 영역, 중저골 높이 및 중저골 영역 및 압력분산정도 중 적어도 하나를 예측하여 상기 족부 압력에 대응하는 깔창 형상을 출력하는 아치 높이 예측 모델을 포함하는 인공지능 모듈; 을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 깔창 제작 방법은 압전 센서가 사용자의 발 전체에 대해 보행 시 족부 압력 변화량을 측정하고, 압저항 센서가 적어도 하나의 상기 압전 센서와 대응하는 위치에서 보행 시 레벨링된 족부 압력을 측정하는 측정단계; 측정된 상기 족부 압력을 인공지능 모듈에 전달하는 전달단계; 인공지능 모듈에 의해 상기 족부 압력 변화량 및 레벨링된 족부 압력으로 족부 영역 별 정밀 족부 압력 값을 분석하는 분석단계; 및 상기 정밀 족부 압력 값을 입력 받아 각 정밀 족부 압력에 대응하는 높이를 가지는 깔창 형상을 출력하는 출력단계; 를 포함할 수 있다.
한편, 본 발명은 상술한 맞춤형 깔창 제작 방법을 컴퓨터 상에서 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램이 기록된 독출 가능한 컴퓨터 기록 매체를 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 보행 시 실시간으로 정확한 압력 데이터를 트래킹하고 압력 집중에 따른 족부 궤양에 대한 예측을 하는 딥러닝 모델을 통해 사용자 발에 맞춤하는 족부 보조기를 제작할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치의 구성에 대한 블록도를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치의 융합압력센서부를 간략하게 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 융합압력센서부의 압전 센서 및 압저항 센서 배치도를 간략하게 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 구현된 애플리케이션 화면을 도시한 것이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치의 시연하기 위한 체험부스의 구성을 간략하게 도시한 것이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 깔창 제작 방법의 플로우 차트를 도시한 것이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 깔창 제작 방법을 도시한 것이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 단계에서 압력 데이터를 추출하는 일 예를 도시한 것이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 구현된 애플리케이션 화면을 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치의 융합압력센서부를 간략하게 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 융합압력센서부의 압전 센서 및 압저항 센서 배치도를 간략하게 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 구현된 애플리케이션 화면을 도시한 것이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치의 시연하기 위한 체험부스의 구성을 간략하게 도시한 것이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 깔창 제작 방법의 플로우 차트를 도시한 것이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 깔창 제작 방법을 도시한 것이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 단계에서 압력 데이터를 추출하는 일 예를 도시한 것이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 구현된 애플리케이션 화면을 도시한 것이다.
이하에서, 각 단계의 시간적 선후는 나열한 순서에 국한되지 않으며, 각 단계의 시간적 순서를 통상의 기술자에게 자명한 정도로 대체, 변경, 생략 가능하다.
도 1 내지 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 깔창 제작 장치는 사용자의 보행 시 족부 압력을 측정하도록 발 전체에 대응되게 배치되며 각 압저항 센서(120)에 대해 적어도 하나의 압전 센서가 대응 영역 내에서 수직으로 나란히 배치된 복수 개의 압전 센서(110) 및 압저항 센서(120)를 포함하는 융합압력센서부, 측정된 상기 족부 압력에 대한 족부 압력 데이터를 인공지능 모듈(300)에 전달하는 통신부(130), 및 상기 족부 압력 데이터를 입력 받아 발 디딤시 족부 압력이 최대가 되는 최대 압력 데이터를 기준으로 아치 높이 및 아치 영역, 중저골 높이 및 중저골 영역 및 압력분산정도 중 적어도 하나를 예측하여 상기 족부 압력에 대응하는 깔창 형상을 출력하는 아치 높이 예측 모델을 포함하는 인공지능 모듈(300)을 포함할 수 있다.
구체적으로, 사용자의 족압을 측정하는 족압 측정부(100)는 압전 센서(110), 압저항 센서(120) 및 통신부(130)를 포함할 수 있다.
상기 족압 측정부(100)는 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 예를 들어 사용자의 발에 장착되는 웨어러블 디바이스 형태이거나, 압전 센서(110) 또는 압저항 센서(120)가 전체에 내장된 매트형의 측정플레이트 또는 회전 벨트 하부에 압전 센서(110) 또는 압저항 센서(120)가 내장된 트레드밀 형태일 수 있다.
구체적으로, 도 2(a)에 도시된 바와 같이, 족압 측정부(100)가 웨어러블 디바이스일 경우, 사용자의 발을 측정할 수 있도록 인솔(insole) 형태로 제작될 수 있다. 압전 센서(110) 및 압저항 센서(120)는 인솔 형태의 지지면 전체에 배치될 수 있으며, 대략 32개의 압전 센서(110) 및 압저항 센서(120) 페어가 배치될 수 있다.
일 실시예로서, 본 발명의 일 실시예에 따른 족압 측정부(100)는 상기 융합압력센서부(압전 센서(110) 및 압저항 센서(120))가 전체에 내장되고, 상기 사용자의 발의 자세와 기울기를 감지하는 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자기 센서 중 적어도 하나가 내장된 웨어러블 디바이스일 수 있다.
다른 일 실시예로서, 상기 융합압력센서부는 사용자의 보행 시 족부 압력을 측정하도록 발 전체에 대응되게 배치된 압저항 센서(120)만을 포함할 수도 있다. 압전 센서(110) 없이 압저항 센서(120)가 인솔(10)의 하부에 전체적으로 배치될 수 있다.
다른 일 실시예로서, 상기 융합압력센서부는 사용자의 보행 시 족부 압력을 측정하도록 발 전체에 대응되게 배치된 압저항 센서(120)만을 포함할 수도 있다. 압전 센서(110) 없이 압저항 센서(120)가 인솔(10)의 하부에 전체적으로 배치될 수 있다.
또한, 통신부(130)는 사용자의 착용감에 불편을 주지 않도록 발바닥과 대응되는 영역을 벗어나 압전 센서(110) 및 압저항 센서(120)의 일측에 연결될 수 있으며, 압전 센서(110) 및 압저항 센서(120)에서 측정한 값을 수신하여 외부 서버로 전달할 수 있다.
또한, 도 2(b)에 도시된 바와 같이, 압전 센서(110) 및 압저항 센서(120)와 통신부(130)가 연결된 족압 측정부(100)는 신발에 들어가는 인솔(10)의 하부에 배치될 수 있으며, 사용자가 인솔(10)이 장착된 신발을 신고 보행 시, 인솔(10)의 하부에 배치된 족압 측정부(100)가 사용자의 보행 시 족부 압력 데이터를 측정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 도 3(a)에 도시된 바와 같이, 융합압력센서부는 각 압전 센서(110) 및 각 압저항 센서(120)가 동일한 위치에 수직으로 나란히 배치된 복수 개의 압전 센서(110) 및 압저항 센서(120)를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 압저항 센서(120)는 상부 필름(121), 상부 필름(121)의 하부 측으로 이격 배치되는 하부 필름(126), 상부 필름(121)의 하단 상에 제1 방향을 따라 평행하게 배열되는 복수의 상부 전극들(122), 하부 필름(126)의 상단 상에 상기 제1 방향과는 상이한 제2 방향을 따라 평행하게 배열되는 복수의 하부 전극들(124), 상부 전극(122)과 하부 전극(124) 상에 도포된 센서층(122, 125)를 포함할 수 있으며, 상부 필름(121)과 하부 필름(126) 사이에 배치되어 상하부 필름(121, 126) 간의 결합을 가능하게 하는 접착층(미도시)을 포함할 수 있다.
또한, 압저항 센서(120)의 상부에서 압저항 센서(120)와 동일한 위치에 압전 센서(110)를 배치할 수 있으며, 상기 압전 센서(110)는 상부 전극(111) 및 하부 전극(113)과 그 사이에 배치된 압전 세라믹(112)를 포함할 수 있다. 하부 전극(113) 및 상부 전극(111)은 전극으로 이용 가능한 물질이면 어떠한 것이든지 가능하며, 예를 들어 Cu,Ag, Au, Al, CNT, Graphene, ITO 등이 이용될 수 있다.
압전 세라믹(112)은 특별한 제한은 없으며, 예를 들어 Pb(Zr,Ti)계 압전산화물, 비납계(Pb-free) 압전 세라믹 등이 이용될 수 있다.
즉, 압전 센서(110)와 압저항 센서(120)를 수직으로 나란히 배치하여 보행 시 압력 변화량과 레벨링된 압력 값을 동시에 획득하여 더 정확한 압력 데이터를 추출할 수 있다.
또는, 도 3(b)에 간략하게 도시된 바와 같이, 하나의 압저항 센서(120)에 대해 적어도 하나의 압전 센서(110)를 배치할 수 있으며, 일 실시예로서 하나의 압저항 센서(120)에 네 개의 압전 센서(110)를 배치할 수 있다.
32개의 압전 센서(110) 및 압저항 센서(120) 페어를 모두 구비하기에는 제작 비용이 급격하게 상승할 수 있어 일 영역에 대응되는 각각의 압전 센서(110)를 배치하고, 적어도 하나의 압전 센서(110)에 대해 동일한 영역에 대해 압력을 측정하는 압저항 센서(120)를 배치할 수 있다.
즉, 압전 센서(110)와 압저항 센서(120)를 상하부로 배치하며, 적어도 하나의 압전 센서(110)와 동일한 영역의 압력을 측정하는 압저항 센서(120)를 배치할 수 있다.
또는, 다른 일 실시예에 따른 족부 측정부(100)는 상기 압전 센서(110) 및 압저항 센서(120)가 전체에 내장된 매트형의 측정플레이트 형태로 구현될 수 있다. 이 경우 제자리에 서서 발의 압력분산정도를 측정할 수 있다.
또는, 다른 일 실시예에 따른 족부 측정부(100)는 무한궤도 방식으로 회전 가능하게 형성되는 회전 벨트와 상기 회전 벨트 하부에 상기 압전 센서(110) 및 압저항 센서(120)가 전체에 내장된 측정 플레이트를 포함하는 트레드밀을 더 포함할 수 있다. 제자리에서 보행 시 압력분산정도를 측정할 수 있으며, 보행 시 영상을 촬영하여 다리 벌림 각도 등 체형을 확인하고 보행 패턴을 확인할 수 있다.
압전 센서(110)와 압저항 센서(120)를 융합한 센서를 사용하여 더 정확한 데이터를 획득할 수 있으며, 적어도 하나의 압전 센서(110) 및 압저항 센서(120)가 하나의 세트로 하여 약 32개의 세트가 배치될 수 있다. 압전 센서(110) 및 압저항 센서(120)가 동일한 포지션에 두 겹으로 들어가게 되며, 복수의 압전 센서(110)에 대해 하나의 압저항 센서(120)를 배치할 경우 물리적으로 완전히 동일하진 않더라도 대응되는 영역의 압력 값을 측정하게 배치될 수 있다.
종래에 압전 센서(110)는 깔창 형태로 존재하지 않았고 보통 피복 형태로 존재하고 얇게도 도포가 가능하여 피부나 심전도 쪽으로만 존재하였으나, 본 발명의 일 실시예에 따른 족부 측정부(100)는 민감도를 높이기 위해 깔창 부재에 압전 센서(110) 및 압저항 센서(120)가 하나의 세트를 이루는 융합압력센서를 포함하며, 융합압력센서로부터 수신한 데이터를 외부 장치에 전달하도록 블루투스 연결되는 통신부(130)를 포함할 수 있다.
한편, 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 측정 대상자의 보행 상태 및 발을 촬영하는 촬영부(200)를 더 포함할 수 있으며, 상기 통신부(130)는 상기 촬영부(200)에서 촬영한 보행 이미지 또는 발 이미지를 상기 인공지능 모듈(300)에 제공할 수 있다.
이때 상기 보행 이미지는 하체 골격 포인트가 나타난 정면 보행 이미지, 보행자의 두 발끝이 안쪽 또는 바깥쪽으로 휘었는지 또는 일자다리인지 여부 및 발 벌림 각도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 발 이미지는 발 사이즈, 발 볼 넓이, 발바닥 굳은 살 또는 상처 정보를 포함할 수 있다.
구체적으로, 일 실시예로서, 당뇨발의 경우 발 전체의 압력분산이 필요하며, 일상적인 활동에서도 지속적인 모니터링이 필요하다. 따라서, 족부 측정부(100)를 웨어러블 디바이스 형태로 구현하고, 모바일 디바이스의 촬영부(200)를 통해 발 이미지를 촬영할 수 있다. 발 이미지에서 발 사이즈, 발 볼 넓이 등과 같은 발의 형태를 파악하고, 굳은 살 또는 상처 정보를 파악하여 굳은 살 또는 상처가 있는 발 위치에 압력이 덜 가도록 깔창 높이를 더 낮출 수 있다.
또는, 평발 또는 오목발의 경우 일상적인 활동에서의 모니터링 보다는 체형이나 보행 패턴에 맞춰 평발 또는 오목발을 보조할 깔창을 제작하는 것이 필요하다. 따라서, 족부 측정부(100)를 매트형의 측정플레이트 또는 트레드밀 형태로 구현할 수 있다. 보행 시 촬영부(200)를 통해 영상을 촬영하여 골반 중심, 좌우 무릎, 좌우 발목 등의 골격 포인트를 파악하고, 보행 시 무릎 및 발의 벌어짐 각도 또는 다리 모양을 파악하여 더 디테일한 깔창 높이를 결정할 수 있다.
즉, 상기 인공지능 모듈(300)은 상기 보행 이미지 또는 발 이미지를 추가로 입력 받아 상기 족부 압력 및 상기 보행 이미지 또는 발 이미지에 대응하는 깔창 형상을 출력할 수 있다.
다만, 촬영부(200)의 이미지는 사진 또는 영상을 모두 포함하는 것이며, 당뇨발과 평발 또는 오목발을 나누어 설명한 것은 예시적인 실시예일 뿐 다른 실시예를 배제하는 것은 아니다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 모듈(300)은 웨어러블 디바이스를 신발에 넣고 걷거나 측정플레이트 또는 트레드밀을 걸으면, 실시간으로 압력을 트래킹하고 족부 궤양에 대한 예측을 하는 딥러닝 모델을 통해 압력 집중에 따른 족부 궤양 발생 가능성을 출력하고, 그에 맞춤하는 깔창을 제작할 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 모듈(300)은 보행 시 시간에 따라 연속적으로 획득한 상기 압력분산정도를 이용하여 측정 대상자의 상기 족부 압력 데이터에 따라 족부 궤양 발생 위치 또는 상기 위치에 따른 족부 궤양 발생 가능성을 출력하도록 학습된 족부 궤양 예측 모델(310)을 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 모듈(300)은 상기 족부 압력 데이터를 입력 받아 발 디딤 시 족부 압력이 최대가 되는 최대 압력 데이터를 기준으로 아치 높이 및 아치 영역, 중저골 높이 및 중저골 영역 및 압력분산정도 중 적어도 하나를 예측하여 상기 족부 압력에 대응하는 깔창 형상을 출력하는 아치 높이 예측 모델(320)을 포함할 수 있다.
더하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 모듈(300)은 상기 압전 센서가 측정한 상기 족부 압력의 변화량을 포함하는 동적 족부 압력 데이터와, 상기 압저항 센서가 레벨링한 정적 족부 압력데이터를 비교 학습하여 족부 영역 별 정밀 족부 압력 값을 추출하는 압력 연산 모듈(330)을 더 포함할 수 있다.
구체적으로, 압전 센서(110)는 족부 압력 변화량을 측정하여 동적 족부 압력 데이터를 획득하고, 압저항 센서(120)는 레벨링된 족부 압력 값을 측정하여 정적 족부 압력 데이터를 획득하는 바, 압력 연산 모듈(330)에서 동적 족부 압력 데이터와 정적 족부 압력 데이터를 미적분처리하여 각 족부 영역의 보행 시 족부 압력 값을 정확하게 출력할 수 있다. 다시 말해 보행 시 변화하는 족부 영역의 족부 압력 값을 시간과 영역에 따라 정확하게 획득할 수 있으며, 보행 시 변화하는 족부 영역의 족부 압력 값을 고려하여 보행 시 시간에 따라 연속적인 압력분산정도와 최대 압력 데이터를 출력할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 아치 높이 예측 모델(320)은 상기 최대 압력 데이터를 기준으로 한 압력분산정도를 예측하여 당뇨발 환자에 대한 깔창 형상을 출력할 수 있다. 왼쪽발 또는 오른쪽발의 압력평균값이 어느 족부 영역에 치중되어 있는 지 정도를 계산하여 좌우발 압력을 비교하고, 하나의 발에서 압력분산정도를 고려하여 깔창의 높이를 결정할 수 있다.
깔창의 높이는 각 족부 영역의 압력평균값이나 압력분산정도에 따라 결정되며, 깔창의 형태가 불연속적으로 형성되지 않고 곡선을 이루도록 깔창의 높이를 조절할 수 있다.
더하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 족부 궤양 예측 모델(310)은 당뇨발 환자의 족부에 대한 압력 값 또는 압력분산정도에 따른 족부 궤양 발생 여부를 학습 데이터로 사용하여 학습을 수행한다. 압력 값 또는 압력 분산 정도에 따라 족부 궤양 발생 가능성을 예측하고 이를 완화시키는 방향으로 전체 깔창의 높이를 결정할 수 있다.
따라서, 당뇨발 환자에 대한 깔창을 제작하기 위하여, 아치 높이 예측 모델(320) 및 족부 궤양 예측 모델(310)에서 출력한 각 깔창 높이를 가중치에 따라 연산하여 완만한 곡선을 가지는 깔창 형태를 결정할 수 있다.
또는, 본 발명의 일 실시예에 따른 아치 높이 예측 모델(320)은 상기 최대 압력 데이터를 기준으로 아치 높이 및 아치 영역, 중저골 높이 및 중저골 영역을 예측하여 평발 또는 오목발 환자에 대한 깔창 형상을 출력할 수 있다.
평발 또는 오목발이 되는 아치 영역과 중저골 영역은 사람마다 차이가 날 수 있어 최대 압력 데이터를 기준으로 아치 영역과 중저골 영역에서의 압력 값을 확인하여 아치 높이 및 중저골 높이를 예측할 수 있다.
그리고 나서, 오목발에 대해서는 아치 높이 및 중저골 높이에 따라 이를 지지하기 위해 일반 발보다 높이 형성된 깔창을 구현할 수 있으며, 평발에 대해서는 아치 높이 및 중저골 높이에 따라 아치 및 중저골을 강하게 압박하지 않도록 일반 발보다 낮게 형성된 깔창을 구현할 수 있다.
일 실시예로서, 상기 아치 높이 예측 모델(320)은 상기 아치 높이 및 아치 영역, 중저골 높이 및 중저골 영역을 이용하여 상기 족부 압력 데이터에 따라 평발 또는 오목발 여부 및 상기 평발 또는 오목발의 아치 높이 값 또는 단계를 출력하도록 추가 학습할 수 있다.
보행 시 압력 데이터 및 골격 데이터를 포함하는 보행 데이터를 수집하고, X-ray 사진을 통해 파악된 아치 높이와 상기 보행 데이터를 매칭하고, 발 사진으로 각 아치 영역을 라벨링 하여 라벨링된 아치 영역 및 상기 아치 높이와 보행 데이터를 매칭하여 학습 데이터로 사용할 수 있다.
이를 통해 학습된 아치 높이 예측 모델(320)은 사용자의 보행 데이터를 통해 아치 영역과 아치 높이를 출력할 수 있고, 같은 방식으로 중저골 영역과 중저골 높이를 출력할 수 있다. 단순히 평발 또는 오목발 여부만 판단하지 않고 아치 높이와 중저골 높이를 예측할 수 있으며, 높이의 정확한 값을 예측하거나 높이에 따라 분류되는 평발 또는 오목발 단계 범주로 예측할 수도 있다.
다른 실시예로서, 족부 궤양 예측 모델(310)이 평발 또는 오목발을 가진 사용자에게 사용자 맞춤형 깔창의 높이를 출력할 수 있다. 평발 또는 오목발을 가진 사용자의 족부 압력 데이터를 학습하여 평발 형태에 따른 족부 궤양 발생 가능성을 출력하고 그에 맞춤형의 깔창을 제작할 수 있다.
다른 실시예로서, 아동 발에 대해도 사용자 맞춤형 깔창을 제공할 수 있다. 압력 연산 모듈(330)에서 획득한 각 족부 영역 별 족부 압력 값을 고려하여 아치 높이 예측 모델(320)을 통해 아치 높이를 출력할 수 있다.
다만, 인공지능 모듈(300)의 족부 궤양 예측 모델(310), 아치 높이 예측 모델(320) 및 압력 연산 모듈(330)은 각 기능에 따라 분류한 것일 뿐이며 하나의 하드웨어에 결합되어 수행되는 소프트웨어일 수도 있고 또는 각 기능 별로 별개의 하드웨어에서 각자 구현된 소프트웨어일 수도 있다.
각 기능 별로 가중치를 조절하여 고려 대상 파라미터 값을 조절할 수 있다.
또한, 인공지능 모듈(300)은 서버로 구현되어 복수의 모바일 기기 또는 융복합센서에 연결될 수도 있다.
한편, 도 1에 도시된 바와 같이, 인공지능 모듈(300)에서 수신한 깔창 높이에 따라 3D 도면을 제작하는 도면 제작부(400)를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 도면 제작부(400)는 각 영역 별 족부 압력이 기설정된 임계값 이하로 감소하도록 족부 궤양 발생 위치 또는 상기 위치에 따른 족부 궤양 발생 가능성에 따라 높이를 조절한 깔창 형태를 제작하는 3D 모델링부(410)를 더 포함할 수 있다.
다른 실시예로서, 3D 모델링부(410)는 아치 영역에서의 족부 압력이 기설정된 임계값 범위 내로 유지되도록 출력된 아치 높이에 대응하는 높이로 깔창 형태를 제작할 수도 있다.
더하여, 3D 도면에 대해 결제를 수행하면 3D 모델링부(410)에서 모델링한 깔창 제작을 주문하는 자동 주문부(420)을 더 포함할 수 있다.
또한, 일 실시예로서, 3D 모델링부(410)에서 도면 제작이 완료되거나 자동 주문부(420)에서 주문이 완료되면, 상기 3D 모델링부(410)에서 제작한 깔창 형태에 따라 실시간으로 깔창을 제작하는 밀링 머신(510) 또는 3D 프린터(520) 또는 레이저 커팅기(530)를 포함하는 깔창 제작부(500)를 구비할 수 있다.
다른 실시예로서 3D 모델링부(410)에서 제작한 도면과 대응되는 형태를 가진 공산품 깔창을 구매할 수도 있다.
그러나, 사용자 맞춤 형태로 각 사용자의 골격과 보행 패턴, 압력 값과 사용자 맞춤 목표에 따라 다른 깔창을 제작하여야 하는 바, 3D 도면에 따라 깔창 제작부(500)에서 실시간으로 깔창을 제작할 수 있다.
상술한 도면 제작부(400)는 데스크 탑, 노트북, 스마트 폰, PDF 등 다양한 모바일 기기를 포함할 수 있으며, 상기 모바일 기기에서 인공지능 모듈(300)이 송신한 분석 정보와 깔창 도면을 확인하고, 발 상태에 대한 원격 모니터링을 진행할 수도 있다.
즉, 애플리케이션이 설치된 메모리를 포함하는 모바일 기기에서 분석 정보와 깔창 도면을 확인하고, 일상 생활에서 추가적으로 획득한 보행 이미지 또는 발 이미지 및 족부 압력 데이터를 이용하여 족부 궤양 발생 가능성에 대한 원격 모니터링을 수행할 수 있다.
일 실시예로서, 발 사진을 지속적으로 기록하여 병원에 해당 사진을 전달할 수 있도록 처리하며, 병원에서 상기 사진을 모니터링하여 당뇨발에 대한 족부 궤양 발생 가능성을 관리하는 구독형 서비스를 제공할 수 있다.
예를 들어, 당뇨발 사용자의 경우 발 사진이나 족부 궤양 가능성 분석 정보, 평발 또는 오목발에서는 건강 일지 정보나 보행 영상을 병원으로 송부하고, 병원은 이를 웹에서 확인하여 실시간 채팅 방식으로 피드백 또는 진단을 제공할 수 있다. 내원 없이 일상생활에서 원격 모니터링을 수행할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 구현된 애플리케이션 화면을 도시한 것이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 사용자의 보행 평가 정보를 제공할 수 있다. 보행 진단 기술인 스켈레톤 추출 엔진을 통해서 사용자의 보행 포즈를 연산하고, 골격 등에 따른 포즈 및 보행 점수를 평가하여 제공할 수 있다.
스켈레톤 추출 엔진은 Mean Squared Error 기준 예측된 포즈가 실제 걸음걸이와 90%의 일치율을 보이고 있는 바, Sequence 모델링에 적합한 Deep RNN 구조를 적용하여 사용자의 일부 보행 패턴을 통해 걸음걸이를 예측하고 보행 점수를 평가할 수 있다.
또한, 보행 점수에 따라 교정 피드백을 제공할 수 있으며, 다리 모양이나 걸음 형태를 제공할 수 있다.
더하여, 족부 압력 관련 실시간 분석 정보를 제공할 수 있다. 압력 집중 부위를 색깔 또는 패턴에 따라 나누어 시각적으로 표시하고, 그에 따라 적합한 깔창 형태를 도시할 수 있다.
일 실시예로서, 추가적으로 혈압이나 체중을 같이 측정하여 건강 종합 점수를 제공할 수 있으며, 보행 데이터에서 걸음 수 및 소모 칼로리를 획득하여 같이 제공할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치의 시연하기 위한 체험부스의 구성을 간략하게 도시한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치가 내부에 배치되도록 전방 및 후방에 서로 소정의 간격을 두고 이격 배치되는 제1 구획판(51), 상기 제1 구획판들(51) 각각 사이에서 제1 구획판들(51)의 일측 또는 타측을 연결하도록 형성되는 제2 구획판(52), 상기 제1 구획판(51) 및 상기 제2 구획판(52)으로 이루어진 공간 내부에 배치되며, 상기 인공지능 모듈(300)에 의해 분석된 족부 압력 및 상기 분석된 족부 압력에 대응하는 깔창 도면을 디스플레이하는 디스플레이부(411), 상기 디스플레이부(411) 하단에 연결되며 상기 측정 대상자의 보행 영상을 촬영하는 촬영부(200) 및 상기 디스플레이부(411) 하단에 연결되며 상기 깔창 도면에 의해 제작된 깔창을 카드 또는 모바일로 결제하는 결제부(421)를 포함할 수 있다.
출입이 가능한 부스 형태로 구현하여 내부에 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치를 배치할 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 시연 형태로 제작된 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치는 제자리에서 보행 패턴을 획득할 수 있도록 트레드밀 형태로 제작될 수 있다. 트레드밀의 회전 벨트 하부에 압전 센서(110) 및 압저항 센서(120)를 배치하여 보행 패턴을 측정하고, 촬영부(200)에서 보행 시 보행 이미지나 발 이미지를 촬영할 수 있다.
디스플레이부(411)에 분석 정보와 깔창 도면이 도시되면 사용자는 결제부(421)을 통해 결제를 수행하여 깔창 제작을 자동 주문할 수 있다.
이때, 구획판(51, 52)에 발 모양의 개구부를 형성하여 출입이 가능하도록 할 수 있다.
또는 다른 일 실시예로서, 별도의 구획판(51, 52) 없이 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치만 배치하여 시연을 수행할 수도 있다. 구획판(51, 52) 없이 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치가 배치되고, 이와 연결된 디스플레이부(411), 상기 디스플레이부(411) 하단에 연결되며 상기 측정 대상자의 보행 영상을 촬영하는 촬영부(200) 및 상기 디스플레이부(411) 하단에 연결되며 상기 깔창 도면에 의해 제작된 깔창을 카드 또는 모바일로 결제하는 결제부(421)를 포함할 수 있다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 깔창 제작 방법의 플로우 차트를 도시한 것이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 압전 센서(110)가 측정 대상자의 발 전체에 대해 보행 시 족부 압력 변화량을 측정하고, 압저항 센서(120)가 적어도 하나의 상기 압전 센서(110)와 대응하는 위치에서 보행 시 레벨링된 족부 압력을 측정하는 측정단계(S610), 측정된 상기 족부 압력을 인공지능 모듈(300)에 전달하는 전달단계(S620), 인공지능 모듈(300)에 의해 상기 족부 압력 변화량 및 레벨링된 족부 압력으로 족부 영역 별 정밀 족부 압력 값을 분석하는 분석단계(S630) 및 상기 정밀 족부 압력 값을 입력 받아 각 정밀 족부 압력에 대응하는 높이를 가지는 깔창 형상을 출력하는 출력단계(S640)를 포함할 수 있다.
도 7에 도시된 바와 같이, 사용자 맞춤형 깔창 제작 방법은 측정단계(S710), 전달단계(S720), 분석단계(S730), 출력단계(S740)로 진행될 수 있다.
일 실시예로서, 상기 분석단계(S730)는 발 디딤시 측정된 상기 족부 압력 중에서 발 디딤시 족부 압력이 최대가 되는 최대 압력 데이터를 추출하고, 상기 최대 압력 데이터를 기준으로 아치 높이 및 아치 영역, 중저골 높이 및 중저골 영역 및 압력분산정도 중 적어도 하나를 예측하는 단계, 상기 압력분산정도에 따라 족부 궤양 발생 위치 또는 상기 위치에 따른 족부 궤양 발생 가능성을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 측정 단계(S710)가 상기 측정 대상자의 보행 영상 및 발을 촬영하는 단계를 더 포함할 경우, 상기 분석 단계(S730)는 촬영을 통해 획득한 보행 이미지 또는 발 이미지에서 정면 보행 이미지의 하체 골격 포인트 추출하여 보행자의 두 발끝이 안쪽 또는 바깥쪽으로 휘었는지 또는 일자다리인지 여부 및 발 벌림 각도를 계산하는 단계, 보행 시 시간에 따라 연속적으로 획득한 상기 압력분산정도를 연산하는 단계, 상기 족부 압력에 따른 좌우 발 평균 압력 및 무게 중심 위치를 계산하는 단계, 발바닥 굳은 살 또는 상처가 있는 위치를 계산하는 단계 중 적어도 하나의 단계를 더 포함할 수 있다.
즉, 분석 단계(S730)는 압전 센서(110) 및 압저항 센서(120)로부터 획득한 보행 시 압력 데이터와 촬영부(200)에서 획득한 촬영 정보를 바탕으로 깔창 높이를 결정할 수 있다.
한편, 상기 분석 단계(S730) 이전에, 보행 시 시간에 따라 연속적으로 획득한 상기 압력분산정도를 이용하여 측정 대상자의 상기 족부 압력 데이터에 따라 족부 궤양 발생 위치 또는 상기 위치에 따른 족부 궤양 발생 가능성을 출력하도록 학습하는 단계를 포함할 수 있다.
분석 단계(S730)가 완료되면, 출력단계(S740)에서 각 영역 별 족부 압력이 기설정된 임계값 이하로 감소하도록 족부 궤양 발생 위치 또는 상기 위치에 따른 족부 궤양 발생 가능성에 따라 높이를 조절한 깔창 형태를 모델링하는 모델링단계 및 모델링된 상기 깔창 형태와 대응하는 깔창을 자동 주문하는 자동주문단계를 포함할 수 있다.
또는, 상기 분석 단계(S730) 이전에, 상기 족부 압력 데이터를 이용하여 상기 족부 압력 데이터에 따라 평발 또는 오목발 여부 및 상기 평발 또는 오목발의 아치 높이 값 또는 단계를 학습하는 단계를 포함할 수 있다.
분석 단계(S730)가 완료되면, 출력단계(S740)에서 아치에서의 족부 압력이 기설정된 임계값 범위 내로 유지되도록 출력된 아치 높이에 대응하는 높이로 깔창 형태를 모델링하는 모델링단계 및 모델링된 상기 깔창 형태와 대응하는 깔창을 자동 주문하는 자동주문단계를 포함할 수 있다. 상술한 내용과 중복되는 내용은 설명의 중복을 피하기 위해 생략하기로 한다.
측정단계(S710)에서 측정된 보행자의 발 압력 정보를 수집하여 압력분산정도를 연산할 수 있고, 분석단계(S730)에서 측정된 사용자의 발 전체 압력분산정도를 사용자의 신체정보에 따른 표준 발 전체 압력분산정도와 비교 분석하여 범위를 벗어나는 지점을 파악할 수 있다.
그리고 나서, 출력단계(S740)에서는, 상기 분석단계(S730)에서 분석된 결과가 스마트기기에 제공되어 보행자가 자세를 파악하고 표준 발 전체 압력분산정도에서 벗어난 지점에 깔창이 지지할 수 있도록 정보를 획득할 수 있다.
상기 측정단계(S710)에는, 압전 센서(110) 및 압저항센서(120)가 전체에 내장된 융합압력센서부에 상기 사용자의 발의 자세와 기울기를 감지하는 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자기 센서 중 적어도 하나를 추가로 내장할 수 있다.
자이로센서로 보행자의 위치와 발 자세를 측정하며, 상기 측정단계에서 측정된 보행자의 발 자세가 두 발끝이 안쪽 또는 바깥쪽으로 휘었는지 또는 일자다리인지를 파악할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 단계에서 압력 데이터를 추출하는 일 예를 도시한 것이다.
구체적으로, 도 8에 도시된 바와 같이, 아치 영역(820)은 아치 포인트(821, 822, 823)로 이루어진 영역이다. 최대 압력 데이터를 기준으로 기설정된 압력 값을 가지거나 값에 따라 순서를 가지는 아치 포인트(821, 822, 823)를 추출하고 추출된 아치 포인트(821, 822, 823)로 이루어진 영역을 아치 영역(820)으로 예측할 수 있다.
중저골 영역(810)은 중저골 포인트(811, 812, 813, 814)로 이루어진 영역으로, 마찬가지로 최대 압력 데이터를 기준으로 기설정된 압력 값을 가지거나 값에 따라 순서를 가지는 중저골 포인트(811, 812, 813, 814)를 추출하고 추출된 중저골 포인트(811, 812, 813, 814)로 이루어진 영역을 중저골 영역(810)으로 예측할 수 있다.
따라서 사용자 맞춤으로 대응되는 족부 영역을 결정하고, 각 족부 영역에서의 깔창 높이를 예측할 수 있다.
예를 들어, 발의 중앙부에 아치 영역(820)이 형성된 사용자도 있고, 발의 중하부에 아치 영역(820)이 형성된 사용자도 있고, 발가락이 길어서 아치 영역(820)이 앞 쪽에 형성된 사용자도 있을 수 있는 바, 인공지능 모듈(300)은 족부 압력 데이터 중 최대 압력 데이터를 기준으로 아치 영역(820) 및 중저골 영역(810)을 포함하는 족부 영역과 각 족부 영역에 대응하는 깔창 높이를 출력할 수 있다. 사람마다 다른 족부 영역과 족부 높이를 고려하여 개인 맞춤형 깔창 높이를 결정할 수 있다.
한편, 도 8에서는 아치 영역(820)은 세 개의 포인트로 이루어진 삼각 영역이고, 중저골 영역(810)은 네 개의 포인트로 이루어진 사각 영역을 일 실시예로 도시하고 있으나, 각 족부 영역은 적어도 세 개 이상의 포인트로 이루어진 다각형 영역으로 상기 개수와 형태로 한정되지 않는다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 구현된 애플리케이션 화면을 도시한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 통신부(130)는 족부 궤양 진행에 대한 피드백을 받도록 일정 기간동안 수집한 족부 압력 데이터를 의료기관에 전달하는 원격모니터링단계를 포함할 수 있다.
일상 생활에서 족부 측정부(100)를 사용하여 획득한 분석 정보와 촬영 이미지를 대학 병원 등의 연계된 의료기관에 전달하여 원격 모니터링을 수행하고 가능할 경우 족부 궤양 발생 진행 여부에 대한 피드백을 받을 수 있다.
이를 위한 웨어러블 디바이스 형태로 족부 측정부(100)를 구현하여, 지속적으로 생체 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 분석하여 현 상태에 대한 사용자 정보를 실시간으로 의료기관에 전달할 수 있다.
당뇨발의 경우에는, 아치 높이보다도 압력 분산이 중요한 바, 인공지능 모듈(300)은 족부 전체의 압력분산정도에 따라 족부 궤양이 어디쯤 발생하고 발생하는 위치를 예측할 수 있다. 인공지능 모듈(300)은 보행 시 보행 데이터와 발에서 라벨링한 영역을 매칭하여 학습을 수행함으로써 어느 위에 족부 궤양이 발생할지를 예측할 수 있다.
이때, 보행 데이터는 걸을 때 발에 가해지는 압력과 걸을 때 발의 형상 이미지를 의미하며, 발 사진에서 라벨링된 데이터와 압력 데이터가 매칭될 수 있다.
그 결과, 족부 궤양이 발생할 족부 영역과 그 가능성이 모두 출력될 수 있으며, 이를 방지하기 위한 족부 보조기를 3D 형식으로 출력하거나, 2D 매트릭스에서 높이를 출력하여 3D 형태로 출력할 수 있다.
한편, 평발 또는 오목발은 아치 영역과 아치 높이 또는 중저골 영역과 중저골 높이를 고려하여 족부 보조기를 3D 형식으로 출력하거나, 2D 매트릭스에서 높이를 출력하여 3D 형태로 출력할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 깔창 제작 방법은 압전 센서(110)가 사용자의 발 전체에 대해 보행 시 족부 압력 변화량을 측정하고, 압저항 센서(120)가 적어도 하나의 상기 압전 센서와 대응하는 위치에서 보행 시 레벨링된 족부 압력을 측정하는 측정단계, 측정된 상기 족부 압력을 인공지능 모듈(300)에 전달하는 전달단계, 인공지능 모듈(300)에 의해 상기 족부 압력 변화량 및 레벨링된 족부 압력으로 족부 영역 별 정밀 족부 압력 값을 분석하는 분석단계, 및 상기 정밀 족부 압력 값을 입력 받아 각 정밀 족부 압력에 대응하는 높이를 가지는 깔창 형상을 출력하는 출력단계를 포함할 수 있다.
인공지능 모듈(300)은 족부 궤양 예측 모델(310), 아치 높이 예측 모델(320), 압력 연산 모듈(330) 또는 3D 모델링부(410)를 포함할 수 있다. 이는 하나의 하드웨어에서 논리적 기능 구분한 것일 수 있으며, 또는 각각 별개의 하드웨어에 각각 구현된 소프트웨어일 수도 있다. 다시 말해 하나의 인공지능 모듈에서 족부 궤양 예측, 아치 높이 예측, 압력 연산, 3D 모델링 작업을 수행할 수 있으며, 각 작업을 수행하는 복수 개의 인공지능 모듈이 포함될 수 있다.
본 출원의 실시예에 개시된 방법의 내용은 하드웨어 프로세서로 직접 구현될 수 있으며, 또는 프로세서 중 하드웨어 및 소프트웨어 모듈의 조합으로 구현되어 수행 완성될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 랜덤 액세스 메모리, 플래시 메모리, 판독 전용 메모리, 프로그래머블 판독 전용 메모리 또는 전기적 소거 가능 프로그래머블 메모리, 레지스터 등과 같은 종래의 저장 매체에 저장될 수 있다. 상기 저장 매체는 메모리에 위치하며, 프로세서는 메모리에 저장된 정보를 판독하여, 그 하드웨어와 결합하여 상술한 방법의 내용을 완성한다. 중복되는 것을 방지하기 위해, 여기서는 상세한 설명을 생략한다.
구현 과정에서, 상술한 방법의 각 내용은 프로세서 중 하드웨어의 논리 집적 회로 또는 소프트웨어 형태의 인스트럭션에 의해 완성될 수 있다. 본 출원의 실시예에 개시된 방법의 내용은 하드웨어 프로세서로 직접 구현될 수 있으며, 또는 프로세서 중 하드웨어 및 소프트웨어 모듈의 조합으로 구현되어 수행 완성될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 랜덤 액세스 메모리, 플래시 메모리, 판독 전용 메모리, 프로그래머블 판독 전용 메모리 또는 전기적 소거 가능 프로그래머블 메모리, 레지스터 등과 같은 종래의 저장 매체에 저장될 수 있다. 상기 저장 매체는 메모리에 위치하며, 프로세서는 메모리에 저장된 정보를 판독하여, 그 하드웨어와 결합하여 상술한 방법의 내용을 완성한다.
즉, 본 분야에서 통상의 지식을 가진 자들은, 본 명세서에서 개시한 실시예에서 설명하는 각 예시적인 유닛 및 알고리즘 단계를 결합하여, 전자 하드웨어 또는 컴퓨터 소프트웨어와 전자 하드웨어의 결합으로 실현할 수 있음을 알 수 있다. 이러한 기능을 하드웨어 방식으로 수행할 것인지 아니면 소프트웨어 방식으로 수행할 것인지는, 기술방안의 특정 응용과 설계 제약 조건에 의해 결정된다. 통상의 지식을 가진 자들은 특정된 응용 각각에 대해 서로 다른 방법을 사용하여 설명한 기능을 실현할 수 있지만, 이러한 실현은 본 출원의 범위를 벗어난 것으로 간주되어서는 안된다.
본 출원에서 제공하는 몇 개의 실시예에서, 이해해야 할 것은 개시된 장치와 방법은 기타 방식을 통해 실현될 수 있다. 예를 들어, 위에서 설명한 장치 실시예는 단지 예시적인 것으로서, 예를 들어, 상기 유닛의 구분은 단지 일종 논리적 기능 구분으로서, 실제 실현 시 기타의 구분 방식이 존재할 수 있으며, 예를 들어, 복수의 유닛 또는 어셈블리는 다른 하나의 시스템에 결합되거나 집적될 수 있고, 또는 일부 특징은 무시하거나 수행하지 않을 수 있다. 다른 한편, 표시되거나 논의되는 서로 사이의 커플링 또는 직접적인 커플링 또는 통신 연결은 일부 인터페이스, 장치 또는 유닛을 통한 간접적인 커플링 또는 통신 연결일 수 있고, 전기적, 기계적 또는 기타 형태일 수 있다.
위에서 분리된 부품으로서 설명된 유닛은 물리적으로 분리된 것일 수 있고, 유닛으로서 표시되는 부품은 물리적 유닛이거나 아닐 수 있는 바, 즉 한 곳에 위치하거나 복수의 네트워크 유닛에 분포될 수도 있다. 실제 수요에 따라 그 중 일부 또는 모든 유닛을 선택하여 본 실시예의 방안의 목적을 실현할 수 있다.
즉, 본 출원의 각 실시예에서의 각 기능 유닛은 하나의 처리 유닛에 집적될 수 있고, 각 유닛이 단독으로 존재할 수도 있으며, 둘 또는 둘 이상의 유닛이 하나의 유닛에 집적될 수도 있다.
상기 기능이 만약 소프트웨어 기능 유닛의 형태로 구현되어 독립적인 제품으로서 판매되거나 사용될 경우, 하나의 컴퓨터 판독 가능 저장매체에 저장될 수 있다. 이러한 이해에 기반하여, 본 출원의 기술방안에서 본질적으로 또는 선행기술에 대해 기여한 부분 또는 상기 기술방안의 일부분은 소프트웨어 제품의 형태로 구현될 수 있고, 상기 컴퓨터 소프트웨어 제품은 하나의 저장매체에 저장되며, 약간의 인스트럭션을 포함하여 하나의 컴퓨터 장치(개인 컴퓨터, 서버 또는 네트워크 기기 등일 수 있음)로 하여금 본 출원의 각 실시예에서 설명하는 방법의 전부 또는 일부 단계를 수행하도록 한다. 상술한 저장매체는 USB 메모리, 모바일 하드디스크, 읽기 전용 메모리(Read-Only Memory, ROM), 랜덤 액세스 메모리(Random Access Memory, RAM), 자기 디스크 또는 시디롬 등과 같은 프로그램 코드를 저장할 수 있는 다양한 매체를 포함한다.
본 발명은 상술한 실시형태 및 첨부된 도면에 의해 한정되지 아니한다. 첨부된 청구범위에 의해 권리범위를 한정하고자 하며, 청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 형태의 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것은 당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다.
100: 족압 측정부 110: 압전 센서
120: 압저항 센서
130: 통신부
200: 촬영부 300: 인공지능 모듈
310: 족부 궤양 예측 모델 320: 아치 높이 예측 모델
330: 압력 연산 모듈 400: 도면 제작부
410: 3D 모델링부 411: 디스플레이부
420: 자동 주문부 421: 결제부
500: 깔창 제작부 510: 밀링 머신
520: 3D 프린터 530: 레이저 커팅기
810, 820: 족부 영역
120: 압저항 센서
130: 통신부
200: 촬영부 300: 인공지능 모듈
310: 족부 궤양 예측 모델 320: 아치 높이 예측 모델
330: 압력 연산 모듈 400: 도면 제작부
410: 3D 모델링부 411: 디스플레이부
420: 자동 주문부 421: 결제부
500: 깔창 제작부 510: 밀링 머신
520: 3D 프린터 530: 레이저 커팅기
810, 820: 족부 영역
Claims (20)
- 사용자의 보행 시 족부 압력을 측정하도록 발 전체에 대응되게 배치된 압저항 센서, 및 상기 압저항 센서에 대해 대응 영역 내에서 수직 방향으로 나란히 배치되어 족부 압력 변화량을 측정하는 적어도 하나의 압전 센서를 포함하는 융합압력센서부;
상기 사용자의 발 이미지를 수신하고, 측정된 상기 족부 압력, 및 상기 족부 압력 변화량에 대한 족부 압력 데이터, 상기 발 이미지를 인공지능 모듈에 전달하는 통신부; 및
상기 족부 압력 데이터, 및 상기 발 이미지를 입력 받아 발 디딤 시 족부 압력이 최대가 되는 최대 압력 데이터를 기준으로 아치 높이 및 아치 영역, 중저골 높이 및 중저골 영역 및 압력분산정도 중 적어도 하나를 예측하여 상기 족부 압력에 대응하는 깔창 형상을 출력하는 아치 높이 예측 모델을 포함하는 인공지능 모듈; 을 포함하며,
상기 발 이미지는 발 사이즈, 발 볼 넓이, 발바닥 굳은 살 및 상처 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 아치 높이 예측 모델은 상기 아치 높이 및 아치 영역, 중저골 높이 및 중저골 영역을 이용하여 상기 족부 압력 데이터에 따라 평발 또는 오목발 여부, 발 사이즈, 아치 위치 및 상기 평발 또는 오목발의 아치 높이 값 또는 단계를 출력하도록 추가 학습하는,
사용자 맞춤형 깔창 제작 장치. - 제1 항에 있어서,
상기 인공지능 모듈은 보행 시 시간에 따라 연속적으로 획득한 상기 압력분산정도를 이용하여 사용자의 상기 족부 압력 데이터에 따라 족부 궤양 발생 위치 또는 상기 위치에 따른 족부 궤양 발생 가능성을 출력하도록 학습된 족부 궤양 예측 모델을 더 포함하는
사용자 맞춤형 깔창 제작 장치. - 제2 항에 있어서,
상기 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치는 각 영역 별 족부 압력이 기설정된 임계값 이하로 감소하도록 족부 궤양 발생 위치 또는 상기 위치에 따른 족부 궤양 발생 가능성에 따라 높이를 조절한 깔창 형태를 제작하는 3D 모델링부; 를 포함하는
사용자 맞춤형 깔창 제작 장치. - 제1 항에 있어서,
상기 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치는 상기 융합압력센서부가 전체에 내장되고, 상기 사용자의 발의 자세와 기울기를 감지하는 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자기 센서 중 적어도 하나가 내장된 웨어러블 디바이스를 더 포함하는
사용자 맞춤형 깔창 제작 장치. - 제1 항에 있어서,
상기 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치는
상기 융합압력센서부가 전체에 내장된 매트형의 측정플레이트, 또는
무한궤도 방식으로 회전 가능하게 형성되는 회전 벨트와 상기 회전 벨트 하부에 상기 융합압력센서부가 전체에 내장된 측정 플레이트를 포함하는 트레드밀을 더 포함하는
사용자 맞춤형 깔창 제작 장치. - 사용자의 보행 시 족부 압력을 측정하도록 발 전체에 대응되게 배치된 압저항 센서, 및 상기 압저항 센서에 대해 대응 영역 내에서 수직 방향으로 나란히 배치되어 족부 압력 변화량을 측정하는 적어도 하나의 압전 센서를 포함하는 융합압력센서부;
측정된 상기 족부 압력, 및 상기 족부 압력 변화량에 대한 족부 압력 데이터를 인공지능 모듈에 전달하는 통신부;
상기 족부 압력 데이터를 입력 받아 발 디딤 시 족부 압력이 최대가 되는 최대 압력 데이터를 기준으로 아치 높이 및 아치 영역, 중저골 높이 및 중저골 영역 및 압력분산정도 중 적어도 하나를 예측하여 상기 족부 압력에 대응하는 깔창 형상을 출력하는 아치 높이 예측 모델을 포함하는 인공지능 모듈; 및
상기 사용자의 보행 상태 및 발을 촬영하는 촬영부를 포함하며,
상기 통신부는 상기 촬영부에서 촬영한 보행 이미지 또는 발 이미지를 상기 인공지능 모듈에 제공하며-상기 보행 이미지는 하체 골격 포인트가 나타난 정면 보행 이미지, 보행자의 두 발끝이 안쪽 또는 바깥쪽으로 휘었는지 또는 일자다리인지 여부 및 발 벌림 각도 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 발 이미지는 발 사이즈, 발 볼 넓이, 발바닥 굳은 살 또는 상처 정보를 포함함-,
상기 인공지능 모듈은 상기 보행 이미지 또는 발 이미지를 추가로 입력 받아 상기 족부 압력 및 상기 보행 이미지 또는 발 이미지에 대응하는 깔창 형상을 출력하는
사용자 맞춤형 깔창 제작 장치. - 삭제
- 제1 항에 있어서,
상기 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치는
아치 영역에서의 족부 압력이 기설정된 임계값 범위 내로 유지되도록 출력된 아치 높이에 대응하는 높이로 깔창 형태를 제작하는 3D 모델링부; 를 더 포함하는
사용자 맞춤형 깔창 제작 장치. - 제1 항에 있어서,
상기 인공지능 모듈은 상기 압전 센서가 측정한 상기 족부 압력의 변화량을 포함하는 동적 족부 압력 데이터와, 상기 압저항 센서가 레벨링한 정적 족부 압력데이터를 비교 학습하여 족부 영역 별 정밀 족부 압력 값을 추출하는 압력 연산 모듈을 더 포함하는
사용자 맞춤형 깔창 제작 장치. - 제3 항에 있어서,
상기 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치는
상기 3D 모델링부에서 모델링한 깔창 제작을 주문하는 자동 주문부; 및
상기 3D 모델링부에서 제작한 깔창 형태에 따라 실시간으로 깔창을 제작하는 밀링 머신 또는 3D 프린터 또는 레이저 커팅기를 더 포함하는
사용자 맞춤형 깔창 제작 장치. - 제1 항 내지 제6 항 및 제8 항 내지 제10 항 중 어느 한 항에 따른 사용자 맞춤형 깔창 제작 장치;
상기 인공지능 모듈에 의해 분석된 족부 압력 및 상기 분석된 족부 압력에 대응하는 깔창 도면을 디스플레이하는 디스플레이부;
상기 디스플레이부 하단에 연결되며 상기 사용자의 보행 상태 또는 발을 촬영하는 촬영부; 및
상기 디스플레이부 하단에 연결되며 상기 깔창 도면에 의해 제작된 깔창을 카드 또는 모바일로 결제하는 결제부;를 포함하는
사용자 맞춤형 깔창 제작 장치의 시연을 위한 체험부스. - 압저항 센서, 및 상기 압저항 센서에 대해 대응 영역 내에서 수직 방향으로 나란히 배치되어 족부 압력 변화량을 측정하는 적어도 하나의 압전 센서가 사용자의 발 전체에 대해 보행 시 족부 압력 변화량 또는 레벨링된 족부 압력을 측정하는 측정단계;
상기 사용자의 발 이미지를 수신하는 단계;
측정된 상기 족부 압력, 및 상기 발 이미지를 인공지능 모듈에 전달하는 전달단계;
인공지능 모듈에 의해 상기 족부 압력 변화량 및 레벨링된 족부 압력으로 족부 영역 별 정밀 족부 압력 값을 분석하는 분석단계; 및
상기 정밀 족부 압력 값을 입력 받아 각 정밀 족부 압력에 대응하는 높이를 가지는 깔창 형상을 출력하는 출력단계; 를 포함하며,
상기 발 이미지는 발 사이즈, 발 볼 넓이, 발바닥 굳은 살 및 상처 정보 중 적어도 하나를 포함하며,
상기 분석 단계는 발 디딤 시 측정된 상기 족부 압력 중에서 발 디딤 시 족부 압력이 최대가 되는 최대 압력 데이터를 추출하고, 상기 최대 압력 데이터를 기준으로 아치 높이 및 아치 영역, 중저골 높이 및 중저골 영역을 출력하며,
상기 족부 압력에 따른 좌우 발 평균 압력 및 무게 중심 위치를 계산하는 단계; 및
발바닥 굳은 살 또는 상처가 있는 위치를 계산하는 단계 중 적어도 하나의 단계를 더 포함하고,
상기 분석 단계 이전에,
상기 아치 높이 및 아치 영역, 중저골 높이 및 중저골 영역을 이용하여 상기 족부 압력 데이터에 따라 평발 또는 오목발 여부, 발 사이즈, 아치 위치 및 상기 평발 또는 오목발의 아치 높이 값 또는 단계를 학습하는 단계를 더 포함하는
사용자 맞춤형 깔창 제작 방법. - 제12 항에 있어서,
상기 분석단계는
발 디딤 시 측정된 상기 족부 압력 중에서 발 디딤 시 족부 압력이 최대가 되는 최대 압력 데이터를 추출하고, 상기 최대 압력 데이터를 기준으로 압력분산정도 중 적어도 하나를 예측하는 단계; 및
상기 압력분산정도에 따라 족부 궤양 발생 위치 또는 상기 위치에 따른 족부 궤양 발생 가능성을 예측하는 단계; 를 포함하는
사용자 맞춤형 깔창 제작 방법. - 압저항 센서, 및 상기 압저항 센서에 대해 대응 영역 내에서 수직으로 나란히 배치되어 족부 압력 변화량을 측정하는 적어도 하나의 압전 센서가 사용자의 발 전체에 대해 보행 시 족부 압력 변화량 또는 레벨링된 족부 압력을 측정하는 측정단계;
측정된 상기 족부 압력 및 상기 족부 압력 변화량을 인공지능 모듈에 전달하는 전달단계;
인공지능 모듈에 의해 상기 족부 압력 변화량 및 레벨링된 족부 압력으로 족부 영역 별 정밀 족부 압력 값을 분석하는 분석단계; 및
상기 정밀 족부 압력 값을 입력 받아 각 정밀 족부 압력에 대응하는 높이를 가지는 깔창 형상을 출력하는 출력단계; 를 포함하며,
상기 측정 단계는 상기 사용자의 보행 영상 및 발을 촬영하는 단계를 더 포함하며,
상기 분석 단계는 촬영을 통해 획득한 보행 이미지 또는 발 이미지에서 정면 보행 이미지의 하체 골격 포인트 추출하여 보행자의 두 발끝이 안쪽 또는 바깥쪽으로 휘었는지 또는 일자다리인지 여부 및 발 벌림 각도를 계산하는 단계;
보행 시 시간에 따라 연속적으로 획득한 압력분산정도를 연산하는 단계;
상기 족부 압력에 따른 좌우 발 평균 압력 및 무게 중심 위치를 계산하는 단계; 및
발바닥 굳은 살 또는 상처가 있는 위치를 계산하는 단계 중 적어도 하나의 단계를 더 포함하는
사용자 맞춤형 깔창 제작 방법. - 제13 항에 있어서,
상기 분석 단계 이전에,
보행시 시간에 따라 연속적으로 획득한 상기 압력분산정도를 이용하여 사용자의 상기 족부 압력 데이터에 따라 족부 궤양 발생 위치 또는 상기 위치에 따른 족부 궤양 발생 가능성을 출력하도록 학습하는 단계를 포함하는
사용자 맞춤형 깔창 제작 방법. - 제15 항에 있어서,
각 영역 별 족부 압력이 기설정된 임계값 이하로 감소하도록 족부 궤양 발생 위치 또는 상기 위치에 따른 족부 궤양 발생 가능성에 따라 높이를 조절한 깔창 형태를 모델링하는 모델링단계; 및
모델링된 상기 깔창 형태와 대응하는 깔창을 자동 주문하는 자동주문단계; 를 포함하는
사용자 맞춤형 깔창 제작 방법. - 삭제
- 제12 항에 있어서,
아치에서의 족부 압력이 기설정된 임계값 범위 내로 유지되도록 출력된 아치 높이에 대응하는 높이로 깔창 형태를 모델링하는 모델링단계; 및
모델링된 상기 깔창 형태와 대응하는 깔창을 자동 주문하는 자동주문단계; 를 포함하는
사용자 맞춤형 깔창 제작 방법. - 제12 항에 있어서,
족부 궤양 진행에 대한 피드백을 받도록 일정 기간동안 수집한 족부 압력 데이터를 의료기관에 전달하는 원격모니터링단계를 포함하는
사용자 맞춤형 깔창 제작 방법. - 제12 항 내지 제16 항 및 제18 항 내지 제19 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터 상에서 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램이 기록된 독출 가능한 컴퓨터 기록 매체.
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