KR102631526B1

KR102631526B1 - 비-접촉식 생체 센서가 포함된 공기 주입식 조끼를 통해 심리 상태를 관리하는 방법 및 장치

Info

Publication number: KR102631526B1
Application number: KR1020230012525A
Authority: KR
Inventors: 김지훈; 이규환; 김경회; 김석현
Original assignee: (주)돌봄드림
Priority date: 2023-01-31
Filing date: 2023-01-31
Publication date: 2024-02-01
Also published as: KR102544349B1; KR102544351B1

Abstract

본 개시의 일 실시 예에 따르면, 사용자의 생체 정보에 기반하여 상기 사용자의 심리 상태를 관리하는 시스템은 상기 사용자의 신체의 일부에 압력을 가하기 위한 에어 튜브(air-tube) 및 상기 에어 튜브에 공기를 주입하거나 상기 에어 튜브에서 공기를 제거하는 에어 펌프(air-pump)를 구비한 웨어러블 장치(wearable device) 및 인공지능 모델을 이용하여 상기 생체 정보를 입력 데이터로 사용함으로써 출력된 데이터에 기반하여상기 웨어러블 장치의 상기 에어 펌프를 제어하는 제어 정보를 생성하도록 설정된 인공지능 모델을 구동하고, 상기 인공지능 모델은 상기 생체 정보를 이용하여 학습되는 외부 장치(external device)를 포함할 수 있다. 상기 웨어러블 장치는 상기 웨어러블 장치의 전면부에 배치되며, 상기 사용자의 신체에 비-접촉된 상태로 상기 사용자의 생체 정보를 획득하고, 상기 생체 정보를 처리하는 생체 정보 처리 모듈을 포함하는, 제1 생체 센서, 상기 웨어러블 장치의 후면부에 배치되며, 상기 사용자의 신체에 비-접촉된 상태로 상기 사용자의 생체 정보를 획득하는, 제2 생체 센서, 상기 제1 생체 센서에 작동적으로 연결된 제1 통신 모듈, 상기 제2 생체 센서에 작동적으로 연결된 제2 통신 모듈, 제3 통신 모듈, 및 상기 제1 생체 센서, 상기 제2 생체 센서, 상기 에어 펌프, 상기 제3 통신 모듈과 전기적으로 연결되는 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 제1 생체 센서를 통해, 상기 사용자의 신체의 제1 부위에 대한 제1 정보를 획득하고, 상기 제2 생체 센서를 통해, 상기 사용자의 신체의 상기 제1 부위에 대한 제2 정보를 획득하고, 상기 생체 정보 처리 모듈을 통해, 상기 제1 정보와 상기 제2 정보 사이의 중첩되는 정보를 상기 사용자의 상기 제1 부위에 대한 제1 생체 정보로 결정하고, 상기 생체 정보 처리 모듈을 통해, 상기 제1 생체 정보에서 노이즈 신호를 제거하여, 제2 생체 정보를 생성하고, 및 상기 제1 통신 모듈을 통해, 상기 제2 생체 정보를 상기 외부 장치로 전송할 수 있다.

Description

비-접촉식 생체 센서가 포함된 공기 주입식 조끼를 통해 심리 상태를 관리하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR MANAGING PSYCHOLOGICAL STATE THROUGH INFLATABLE VEST WITH NON-CONTACT BIOSENSOR}

본 개시는 생체 정보에 기반하여 심리 상태를 케어하는 방법 및 장치에 관한 것이며, 더욱 상세하게는 심리 상태의 케어가 필요한 사용자(예: 발달 장애 아동 또는 발달 장애인)가 착용할 수 있는 웨어러블 장치(예: 공기 압박 조끼)에 구비된 생체 센서를 통해 상기 사용자의 생체 정보를 획득하고, 상기 사용자의 생체 정보에 기반하여 상기 웨어러블 장치에 구비된 에어 튜브(air-tube)를 통해 상기 사용자에게 심부 압박(DTP, Deep Touch Pressure)을 수행함으로써, 상기 사용자에게 적절한 심리적 안정감을 제공하고, 이로써 사용자의 심리 상태를 케어하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

최근 들어 사람의 심리 상태(또는 스트레스)에 대한 관리나 안정에 대한 중요성이 증가함에 따라 심리 상태를 케어(care)하기 위한 방법 및 장치에 대한 필요성이 대두되고 있다. 특히, 심리 상태의 케어가 필요한 사용자(예: 영유아, 아동, 청소년, 장애인, 노인 등)의 인구 증가와 고령화 사회가 심화됨에 따라 심리 상태(또는 스트레스)를 케어 하는 방법 및 장치에 대한 필요성은 더욱 증가되고 있다.

이와 관련하여, 사용자의 심리 상태(또는 스트레스)를 판단하거나 추측하기 위한 방법 및 기술로는 사용자의 생체와 관련된 생체 정보를 획득하고, 획득된 생체 정보에 기반하여 사용자의 심리 상태를 판단하거나 추측하는 방법 및 기술들이 제안되고 있다.

또한 사용자의 심리 상태(또는 스트레스)에 기반하여 사용자의 심리 상태를 안정화(또는 관리)하거나 스트레스를 해소하는 방법 및 기술들이 제안되고 있다.

사용자의 심리 상태(또는 스트레스)를 판단하거나 추측하기 위해 필요한 사용자의 생체 정보를 획득하기 위해서, 생체 센서(예: 스마트 워치의 생체 센서)는 사용자의 신체에 접촉된 상태로 사용자의 생체 정보를 획득할 수 있다. 즉, 사용자의 신체에 생체 센서가 접촉된 상태로 생체 정보가 획득되기 때문에, 사용자는 생체 센서의 접촉으로 인해 불편감, 이물감, 구속감 등의 불편한 느낌을 경험할 수 있다. 따라서, 사용자가 불편한 느낌을 느끼지 않도록, 사용자의 신체에 접촉되지 않은 상태에서 사용자의 생체 정보를 획득하는 방법 및 기술이 요구되고 있다.

사용자의 신체에 접촉되지 않은 상태에서 사용자의 신체를 구속하지 않도록 원거리에서 사용자의 생체 정보를 획득하는 방법 및 기술이 제안되고 있다. 예를 들어, 레이더 센서와 같은 생체 센서를 이용하여 원격으로 사용자의 생체 정보를 획득하는 방법 및 기술들이 제안되고 있다. 그러나, 원거리에서 사용자의 생체 정보를 획득하기 위해 생체 센서는 특정한 공간(또는 장소)에 설치될 수 있고, 생체 센서가 설치된 특정한 공간(또는 장소)에 장소에 사용자가 방문한 경우에만 사용자의 생체 정보가 원거리에서 획득되기 때문에, 사용자는 공간적인 제약을 경험할 수 있다. 따라서, 사용자가 공간적인 제약을 경험하지 않으면서, 사용자의 신체를 구속하지 않도록 사용자의 신체에 접촉되지 않은 상태에서 사용자의 생체 정보를 획득하는 방법 및 기술이 요구되고 있다.

사용자의 심리 상태(또는 스트레스)에 대한 관리나 안정을 위해, 사용자가 심리적인 안정감을 느낄 수 있는 영상 또는 음악을 사용자에게 제공함으로써 사용자의 심리 상태(또는 스트레스)를 케어하는 방법 및 기술이 제안되고 있다. 그러나, 심리 상태(또는 스트레스)에 대한 관리가 필요한 사용자가 위와 같은 방법으로 심리 상태(또는 스트레스)를 관리하기 위해서는, 사용자가 스스로 심리적인 안정감이 필요한 때를 판단하고, 심리적인 안정감을 제공하는 영상 또는 음악을 사용자 스스로가 선택하여 재생해야 하기 때문에, 심리 상태(또는 스트레스)에 대한 판단이 객관적이지 않을 수 있고, 심리적인 안정감을 제공하는 영상 또는 음악을 수동으로 선택하여야 하기 사용자로 하여금 번거로울 수 있다. 따라서, 자동으로 사용자의 심리 상태(또는 스트레스)를 판단하고, 사용자에게 심리 상태에 따라 심리적인 안정감을 제공할 수 있는 방법(예: 심부 압박)을 사용자에게 자동으로 제공함으로써 사용자가 편리하게 심리 상태를 객관적으로 판단하고, 심리 상태를 케어 하는 방법 및 기술이 요구되고 있다.

본 문서에서 개시되는 다양한 실시 예들은 상술한 문제점들을 해결하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.

본 개시의 일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(예: 공기 압박 조끼)에 구비된 비 접촉식 생체 센서를 통해, 사용자의 신체에 접촉되지 않은 상태에서 사용자의 생체 정보를 획득함으로써, 사용자가 생체 센서의 접촉으로 인해 느낄 수 있는 불편한 느낌을 해소하면서 생체 정보를 획득할 수 있다.

본 개시의 일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(예: 공기 압박 조끼)에 구비된 비 접촉식 생체 센서를 통해, 사용자의 생체 정보를 획득함으로써, 사용자가 비 접촉식 생체 센서가 설치된 특정한 공간(또는 장소)에 방문하지 않더라도 공간적인 제약없이 사용자의 생체 정보를 획득할 수 있다.

본 개시의 일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(예: 공기 압박 조끼)의 전면 및 후면에 각각 설치된 비 접촉식 생체 센서를 통해 사용자의 생체 정보를 획득함으로써, 생체 정보의 정확도를 높일 수 있다.

본 개시의 일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(예: 공기 압박 조끼)의 접촉식 또는 비 접촉식 생체 센서를 통해 획득된 사용자의 생체 정보 뿐만 아니라, 사용자 정보(예: 나이, 키, 몸무게, 성별, 발달장애 정도), 사용자의 움직임 정보, 사용자의 시야 정보, 사용자의 위치 정보, 사용자 주변의 소음 정보, 사용자 주변의 밝기 정보, 날씨 정보, 또는 사용자의 보호자가 작성한 설문 자료(예: 사용자의 심리 상태) 중 적어도 하나를 학습 데이터로 이용하여 학습된 인공지능 모델을 통해, 사용자의 심리 상태(또는 스트레스)를 실시간으로 정확하게 판단할 수 있다.

본 개시의 일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(예: 공기 압박 조끼)의 접촉식 또는 비 접촉식 생체 센서를 통해 획득된 사용자의 생체 정보 뿐만 아니라, 인공지능 모델을 통해 결정된 사용자의 심리 상태(또는 스트레스), 사용자 정보(예: 나이, 키, 몸무게, 성별, 발달장애 정도), 사용자의 움직임 정보, 사용자의 시야 정보, 사용자의 위치 정보, 사용자 주변의 소음 정보, 사용자 주변의 밝기 정보, 날씨 정보, 공기 압박 패턴 정보, 또는 사용자의 반응 정보(예: 공기 압박 후 변화된 사용자의 생체 정보) 중 적어도 하나에 기반하여, 사용자에게 제공될 최적의 공기 압박 패턴을 실시간으로 정확하게 판단할 수 있다.본 개시의 일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(예: 공기 압박 장치)에 구비된 송풍 장치 및 관통홀들을 통해, 웨어러블 장치를 착용한 사용자의 체온을 적절하게 조절함으로써 방열 효과를 제공할 수 있다.

이 외에, 본 개시를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.

도 1은 일 실시 예에 따른 생체 정보에 기반하여 사용자의 심리 상태를 케어(care)하기 위한 시스템을 도시한다.
도 2는 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치의 블록 구성도를 도시한다.
도 3은 일 실시 예에 따른 외부 장치의 블록 구성도를 도시한다.
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록 구성도를 도시한다.
도 5는 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치가 사용자의 생체 정보를 획득하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 6은 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치가 사용자의 움직임 정보에 기반하여 생체 정보의 노이즈를 제거하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 7은 일 실시 예에 따른 생체 센서가 웨어러블 장치로부터의 탈착에 기반하여 센싱 모드를 전환하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 8은 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치로부터 탈착된 생체 센서의 개수에 기반하여 생체 센서가 센싱(sensing)하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 9는 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치로부터 탈착된 생체 센서 중 충전 크래들(cradle)에 놓여진 개수에 기반하여 생체 센서가 센싱하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 10은 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치가 심리 상태를 결정하는 인공지능 모델을 구동하는 외부 장치로 인공지능 모델의 학습 데이터 및 입력 데이터를 전송하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 11은 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치가 심리 상태를 결정하는 인공지능 모델을 구동하는 외부 장치로 인공지능 모델의 학습 데이터 및 입력 데이터를 전송하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 12는 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치의 송풍 장치를 구동하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 13은 일 실시 예에 따른 외부 장치가 웨어러블 장치의 에어 튜브에 공기를 주입하도록 에어 펌프를 제어하는 제1 제어 신호를 웨어러블 장치로 전송하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 14는 일 실시 예에 따른 외부 장치가 웨어러블 장치의 에어 튜브에서 공기를 제거하도록 에어 펌프를 제어하는 제2 제어 신호를 웨어러블 장치로 전송하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 15는 일 실시 예에 따른 외부 장치가 제1 인공지능 모델을 이용하여 사용자의 심리 상태를 결정하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 16은 일 실시 예에 따른 외부 장치가 제1 인공지능 모델 및 제2 인공지능 모델을 이용하여 결정된 공기 압박의 패턴에 기초하여 에어 튜브에 공기를 주입하도록 에어 펌프를 제어하는 제1 제어 신호를 웨어러블 장치로 전송하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 17은 일 실시 예에 따른 외부 장치가 제1 인공지능 모델을 이용하여 결정된 사용자의 심리 상태에 기반하여 에어 튜브에서 공기를 제거하도록 에어 펌프를 제어하는 제2 제어 신호를 웨어러블 장치로 전송하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 18은 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치가 제1 제어 신호에 기반하여 에어 튜브에 공기를 주입하도록 에어 펌프를 제어하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 19는 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치가 제2 제어 신호에 기반하여 에어 튜브에서 공기를 제거하도록 에어 펌프를 제어하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 20은 일 실시 예에 따른 전자 장치가 다양한 정보들을 표시하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.

이하, 본 발명의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

도 1은 일 실시 예에 따른 생체 정보에 기반하여 사용자의 심리 상태를 케어(care)하기 위한 시스템(100)을 도시한다.

도 1을 참조하면, 생체 정보에 기반하여 사용자의 심리 상태를 케어하기 위한 시스템(100)은 웨어러블 장치(101), 외부 장치(102), 및 전자 장치(103)를 포함할 수 있고, 웨어러블 장치(101), 외부 장치(102), 및 전자 장치(103)를 기반으로 구동할 수 있다. 다만, 시스템(100)은 도 1에 도시된 구성요소에 제한되지 않으며, 일부 구성요소가 생략되거나 추가될 수 있다. 예를 들어, 시스템(100)은 웨어러블 장치(101)에 구비된 생체 센서(예: 도 2의 제1 생체 센서(203-1) 및 제2 생체 센서(203-2))를 충전하는 충전 크래들(cradle)을 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 사용자에게 심부 압박(DTP, Deep Touch Pressure)을 제공하기 위해, 에어 튜브(air-tube) 및 에어 펌프(air-pump)를 구비한 공기 압박 조끼로 참조될 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(101)는 심리 상태의 케어가 필요한 사용자가 착용할 수 있는 수단을 의미할 수 있으며, 사용자에게 압박(또는 압력)을 제공할 수 있는 수단(예: 에어 튜브)을 구비한 웨어러블 수단을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 심부 압박이란 사람의 신체에 적절한 압력을 가하면 부교감 신경을 자극하는 압박이며, 이를 통해 사용자는 누군가가 안아주는 듯한 느낌을 받고, 심리적인 안정감을 얻는 효과가 있다. 상기 사용자는 공기 압박 조끼를 착용하는 사람으로써 심리적인 안정감이 필요한 대상이며, 예를 들어, 발달 장애 아동 또는 발달 장애인을 포함할 수 있다. 상기 사용자는 상술한 예시에 제한되지 않으며, 심리적인 안정감이 필요한 사용자 모두를 일컬을 수 있다. 예를 들어, 상기 사용자는 영유아, 아동, 청소년, 장애인, 또는 노인을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 사용자의 생체 정보를 획득하기 위한 생체 센서(예: 도 2의 제1 생체 센서(203-1) 및 제2 생체 센서(203-2))를 포함할 수 있다. 상기 생체 센서는 피부전도도(EDA, electrodermal activity)를 측정하는 생체 센서, 광용적맥파(PPG, photoplethysmograph)를 측정하는 생체 센서, 맥박(BVP, Blood Volume Pulse)을 측정하는 생체 센서, 호흡 수(RESP, respiration)을 측정하는 생체 센서, 열(또는 체온)(thermal)을 측정하는 생체 센서, 심박변이도(HRV, heart rate variability), 또는 심박수(HR, heart rate)를 측정하는 생체 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 상기 생체 센서를 이용하여 상기 사용자의 생체 정보를 획득할 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 상기 생체 센서를 이용하여 획득한 생체 정보를 실시간으로 또는 지정된 주기마다 외부 장치(102) 또는 전자 장치(103) 중 적어도 하나로 전송할 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 복수 개의 생체 센서를 구비할 수 있고, 복수 개의 생체 센서 각각은 개별적으로 통신 모듈을 구비할 수 있다. 생체 센서는 생체 센서에 구비된 통신 모듈을 이용하여 개별적으로 LTE 통신을 수행할 수 있다. 웨어러블 장치(101)에 구비된 복수 개의 생체 센서들은 센서부로 일컬을 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 상기 생체 정보에 기반하여, 상기 사용자에게 심부 압박을 제공할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(101)는 에어 튜브에 공기가 주입되도록 에어 펌프를 제어함으로써 상기 사용자에게 공기 압박을 수행할 수 있고, 이로써 사용자에게 심부 압박을 제공할 수 있다. 웨어러블 장치(101)에 구비된 에어 튜브, 에어 펌프, 및 상기 에어 펌프를 제어하는 프로세서는 구동부로 일컬을 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(101)의 센서부와 구동부는 개별적으로 무선 통신(예: LTE 통신)을 수행할 수 있다. 상기 센서부와 구동부는 무선 펌웨어 업그레이드(FOTA, Frimware Over The Air)를 이용하여 센서부와 구동부를 lifetime upgrade를 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 외부 장치(102)는 사용자의 생체 정보에 기반하여 사용자의 심리 상태 또는 스트레스 레벨을 판단하는 인공지능 모델(예: 도 3의 제1 인공지능 모델(305-1))을 구동하는 서버로 참조될 수 있다. 외부 장치(102)는 웨어러블 장치(101)로부터 생체 정보를 실시간으로 수신할 수 있다. 외부 장치(102)는 실시간으로 수신한 생체 정보를 상기 인공지능 모델에 입력하여 출력된 값에 기반하여 상기 사용자의 심리 상태 또는 스트레스 레벨을 판단(또는 결정)할 수 있다. 상기 인공지능 모델(예: 제1 인공지능 모델(305-1)은 무선 펌웨어 업그레이드를 통해 업그레이드할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 인공지능 모델(예: 도 3의 제2 인공지능 모델(305-1))은 상기 사용자의 생체 정보뿐만 아니라 다양한 정보(예: 사용자 정보(예: 나이, 키, 몸무게, 성별, 발달장애 정도), 사용자의 움직임 정보, 사용자의 시야 정보, 사용자의 위치 정보, 사용자 주변의 소음 정보, 사용자 주변의 밝기 정보, 날씨 정보, 또는 사용자의 보호자가 작성한 설문 자료(예: 사용자의 심리 상태))를 학습 데이터로 활용하여 사용자의 심리 상태 또는 스트레스 레벨을 결정하도록 학습될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 외부 장치(102)는 사용자의 생체 정보에 기반하여 사용자에게 제공하기 위한 공기 압박의 패턴을 결정하는 인공지능 모델(예: 도 3의 제2 인공지능 모델(305-2)을 구동하는 서버로 참조될 수 있다. 외부 장치(102)는 외부 장치(102)로부터 실시간으로 수신한 생체 정보를 상기 인공지능 모델에 입력하여 출력된 값에 기반하여 상기 사용자에게 제공하기 위한 공기 압박의 패턴을 결정할 수 있다. 상기 인공지능 모델(예: 제2 인공지능 모델(305-2)은 무선 펌웨어 업그레이드를 통해 업그레이드할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 인공지능 모델(예: 도 3의 제2 인공지능 모델(305-2))은 상기 사용자의 생체 정보뿐만 아니라 다양한 정보(예: 사용자 정보(예: 나이, 키, 몸무게, 성별, 발달장애 정도), 사용자의 움직임 정보, 사용자의 시야 정보, 사용자의 위치 정보, 사용자 주변의 소음 정보, 사용자 주변의 밝기 정보, 날씨 정보, 공기 압박의 패턴 정보, 사용자의 반응 정보(예: 공기 압박 후 변화된 사용자의 생체 정보))를 학습 데이터로 활용하여 사용자에게 제공될 최적의 공기 압박의 패턴을 실시간으로 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(103)는 휴대용 단말기(예: 스마트 폰)을 의미할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(103)는 웨어러블 장치(101)를 착용하고 있는 사용자의 보호자가 사용하는 스마트 폰을 의미할 수 있다. 전자 장치(103)는 웨어러블 장치(101)로부터 웨어러블 장치(101)를 착용하고 있는 사용자의 생체 정보를 실시간으로 수신할 수 있다. 전자 장치(103)는 상기 수신된 생체 정보를 전자 장치(103)에 구비된 디스플레이를 통해 표시할 수 있다. 전자 장치(103)는 웨어러블 장치(101)로부터 웨어러블 장치(101)의 위치 정보를 실시간으로 수신할 수 있다. 웨어러블 장치(101)의 위치 정보는 웨어러블 장치(101)를 착용하고 있는 사용자의 위치 정보와 실질적으로 동일할 수 있다. 전자 장치(103)는 웨어러블 장치(101)의 위치 정보를, 상기 디스플레이를 통해 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(103)는 복수 개의 웨어러블 장치로부터 각각 생체 정보, 위치 정보, 주변 소음 정보, 주변 밝기 정보, 시야 정보, 또는 날씨 정보를 포함한 다양한 정보를 수신할 수 있다. 전자 장치(103)는 복수 개의 웨어러블 장치 각각으로부터 웨어러블 장치를 식별할 수 있는 식별 정보를 수신할 수 있고, 상기 수신된 식별 정보에 기반하여 복수 개의 웨어러블 장치들 마다 구분하여 생체 정보, 위치 정보, 주변 소음 정보, 주변 밝기 정보, 시야 정보, 또는 날씨 정보를 포함한 다양한 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(103)는 복수 개의 웨어러블 장치들 중 제1 웨어러블 장치의 제1 위치 정보를 나타내는 제1 객체를 디스플레이에 표시할 수 있고, 복수 개의 웨어러블 장치들 중 제2 웨어러블 장치의 제2 위치 정보를 나타내는 제2 객체를 상기 디스플레이에 동시에 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(103)는 웨어러블 장치(101)의 위치 정보를 나타내는 객체 및 상기 객체와 관련된 상기 다양한 정보를 동시에 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(103)는 웨어러블 장치(101)의 위치 정보를 나타내는 객체를 디스플레이 화면의 제1 지점에 표시하고, 상기 제1 지점 주변에 상기 객체의 현재 심리 상태 또는 스트레스 레벨을 나타내는 정보를 동시에 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(103)는 웨어러블 장치(101)로부터 사용자의 생체 정보 뿐만 아니라 다양한 정보들을 수신할 수 있다. 상기 다양한 정보들은 상기 사용자의 위치 정보, 상기 사용자 주변의 소음 정보, 상기 사용자 주변의 밝기 정보, 또는 상기 사용자의 시야 정보 등을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(103)는 웨어러블 장치(101)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(103)는 웨어러블 장치(101)의 에어 펌프를 제어하는 사용자 입력을 획득함에 기반하여, 에어 튜브에 공기를 주입하거나 에어 튜브에서 공기를 제거할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(103)는 웨어러블 장치(101)에 구비된 에어 튜브가 웨어러블 장치(101)를 착용한 사용자에게 지정된 세기의 압력이 지정된 시간 동안 지정된 신체 부위에 가해지도록 웨어러블 장치(101)를 제어할 수 있다. 상기 사용자에게 가해지는 공기 압박은 지정된 신체 부위별로 압력 세기 및 지속 시간이 상이할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(101)를 착용한 사용자의 흉부에 제1 압력 세기로 제1 지속 시간동안 압력을 가할 수 있고, 상기 사용자의 어깨에 제2 압력 세기로 제2 지속동안 압력을 가할 수 있다. 예를 들어, 상기 사용자의 흉부와 어깨는 각각 지정된 압력 세기와 지속 시간동안 동시에 공기 압박을 받을 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 흉부에 먼저 제1 압력 세기와 제1 지속 시간 동안 공기 압박이 가해진 후 상기 어깨에 제2 압력 세기와 제2 지속 시간 동안 공기 압박이 가해질 수 있다. 전자 장치(101)는 공기 압박이 가해지는 신체 부위의 순서를 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 웨어러블 장치(101)의 제어 이력을 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 웨어러블 장치(101)의 공기 압박의 구동 날짜, 시간, 세기, 지속 시간, 위치, 심리 상태 또는 스트레스 레벨 등의 제어 이력을 실시간으로 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 생체 정보에 기반하여 사용자의 심리 상태를 케어하는 시스템을 구동하는 어플리케이션이 설치될 수 있다. 상기 어플리케이션은 본 문서에 기재된 다양한 실시 예들을 구동하도록 설정된 어플리케이션일 수 있다.

도 2는 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치(101)의 블록 구성도를 도시한다.

도 2를 참조하면, 웨어러블 장치(101)는 제1 프로세서(201), 제1 생체 센서(203-1), 제2 생체 센서(203-2), 제1 통신 모듈(205-1), 제2 통신 모듈(205-2), 제3 통신 모듈(205-3), 생체 정보 처리 모듈(206), 에어 펌프(207), 에어 튜브(209), 탈부착 감지 센서(211), IMU 센서(213), 또는 카메라 모듈(215)을 포함할 수 있다. 다만, 웨어러블 장치(101)는 도 2에 도시된 구성요소에 제한되지 않으며, 일부 구성요소가 생략되거나 추가될 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(101)는 도 2에 도시된 구성요소 중 탈부착 감지 센서(211), IMU 센서(213), 및 카메라 모듈(215)이 생략될 수 있다. 제1 생체 센서(203-1)은 제1 통신 모듈(205-1) 및 생체 정보 처리 모듈(206)을 포함할 수 있다. 제2 생체 센서(203-2)은 제2 통신 모듈(205-2)을 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 웨어러블 장치(101)는 도 2에 도시된 구성요소에 더하여 메모리 모듈, 배터리 모듈, 및 압력 감지 센서를 더 포함할 수 있다. 상기 메모리는 본 발명의 일 실시 예들에 따른 방법들을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장할 수 있다. 상기 메모리는 휘발성 저장 매체 및 비 휘발성 저장 매체 중 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 상기 메모리는 읽기 전용 메모리(ROM, read only memory) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM, random access memory) 중 적어도 하나로 구성될 수 있다. 압력 감지 센서는 웨어러블 장치(101)의 에어 튜브(209)의 공기 압력과 관련된 데이터를 감지할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(101)는 상기 압력 감지 센서를 통해 에어 튜브(209)의 공기 압력 세기, 공기 압력 세기 변화량, 또는 공기 압력 유지 시간을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 잠금 장치를 더 포함할 수 있다. 상기 잠금 장치는 사용자가 웨어러블 장치(101)를 착용했을 때, 사용자로 하여금 자의적으로 웨어러블 장치(101)를 제거하지 못하도록 버클 형태의 잠금 장치를 의미할 수 있다. 사용자가 웨어러블 장치(101)를 착용했을 때, 웨어러블 장치(101)의 잠금 장치는 잠금 상태일 수 있다. 웨어러블 장치(101)의 잠금 장치가 잠금 상태인 동안, 사용자의 심리 상태가 지정된 상태인 경우, 스트레스 레벨이 지정된 레벨 이상인 경우, 또는 사용자의 움직임 데이터 값이 기준 데이터 값보다 큰 경우, 웨어러블 장치(101)는 사용자가 웨어러블 장치(101)를 착용하는 것에 불편함을 느끼는 것으로 판단할 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 사용자가 웨어러블 장치(101)를 착용하는 것에 불편함을 느끼는 것으로 판단한 것에 응답하여, 상기 잠금 장치를 해제 상태로 변경할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 프로세서(201)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU) 또는 본 발명의 일 실시 예들에 따른 방법들이 수행되는 프로세서를 의미할 수 있다. 제1 프로세서(201)는 제1 생체 센서(203-1), 제2 생체 센서(203-2), 제3 통신 모듈(205-3), 에어 펌프(207), 탈부착 감지 센서(211), IMU 센서(213), 및 카메라 모듈(215)과 전기적으로 및/또는 작동적으로 연결될 수 있다. 제1 프로세서(201)는 제1 생체 센서(203-1), 제2 생체 센서(203-2), 제3 통신 모듈(205-3), 에어 펌프(207), 탈부착 감지 센서(211), IMU 센서(213), 및 카메라 모듈(215)로부터 획득한 다양한 데이터들을 분석 및 처리할 수 있고, 분석 및 처리 결과에 따라 해당 구성 요소들을 제어할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 생체 센서(203-1) 및 제2 생체 센서(203-2)은 생체 정보를 획득하는 생체 센서로 참조될 수 있다. 상기 생체 정보는 피부전도도(EDA), 광용적맥파(PPG), 맥박(BVP), 호흡 수(RESP), 열(또는 체온)(thermal), 심박변이도(HRV), 또는 심박수(HR)를 포함할 수 있다. 상기 생체 정보는 상술한 예시에 제한되지 않으며, 사용자의 심리 상태 또는 스트레스 레벨을 판단할 때 이용되는 다양한 생체 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 생체 센서(203-1) 및 제2 생체 센서(203-2)은 길이, 너비, 및 높이가 각각 40mm, 20mm, 및 20mm일 수 있다. 제1 생체 센서(203-1) 및 제2 생체 센서(203-2)은 파장이 60~64GHz인 레이더 신호를 이용하여 사용자의 생체 신호를 측정할 수 있다. 제1 생체 센서(203-1) 및 제2 생체 센서(203-2)은 웨어러블 장치(101)에 부착(또는 장착)된 상태일 경우, 센서 모듈로부터 900mm 이내 범위까지 생체 정보를 센싱할 수 있다. 제1 생체 센서(203-1) 및 제2 생체 센서(203-2)은 웨어러블 장치(101)에서 탈착된 후 충전 크래들에 놓여진 상태일 경우, 센싱 범위를 넓혀주는 부스터 기능을 사용하여, 4000mm 이내 범위까지 생체 정보를 센싱할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 생체 센서(203-1)은 제1 통신 모듈(205-1) 및 생체 정보 처리 모듈(206)을 포함할 수 있다. 제1 생체 센서(203-1)은 웨어러블 장치(101)의 전면부에 설치되는 센서 모듈로 참조될 수 있다. 상기 전면부는 웨어러블 장치(101)가 공기 압박을 제공할 수 있는 조끼 형태의 의류임을 전제로 의류의 전면부를 의미할 수 있으며, 사용자가 웨어러블 장치(101)를 착용했을 때 사용자의 가슴 부분을 향하는 면을 의미할 수 있다. 제1 통신 모듈(205-1)은 제1 생체 센서(203-1)이 외부 장치(102) 및 전자 장치(103)와 무선 통신을 수행하도록 지원하는 모듈을 의미할 수 있다. 상기 무선 통신은 LTE 통신을 의미할 수 있다. 생체 정보 처리 모듈(206)은 제1 생체 센서(203-1) 및 제2 생체 센서(203-2)이 각각 획득한 생체 정보를 처리하는 모듈을 의미할 수 있다. 제1 생체 센서(203-1)은 제2 생체 센서(203-2)의 구성요소에서 생체 정보 처리 모듈(206)을 더 구비한 모듈로 이해될 수 있으며, 제1 생체 센서(203-1)과 제2 생체 센서(203-2)은 각각 마스터 장치(master device)와 슬레이브 장치(slave device)로 이해될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 생체 센서(203-2)은 제2 통신 모듈(205-2)을 포함할 수 있다. 제2 생체 센서(203-2)은 웨어러블 장치(101)의 후면부에 설치되는 센서 모듈로 참조될 수 있다. 상기 후면부는 웨어러블 장치(101)가 공기 압박을 제공할 수 있는 조끼 형태의 의류임을 전제로 의류의 후면부를 의미할 수 있으며, 사용자가 웨어러블 장치(101)를 착용했을 때 사용자의 등 부분을 향하는 면을 의미할 수 있다. 제2 통신 모듈(205-2)은 제2 생체 센서(203-2)이 외부 장치(102) 및 전자 장치(103)와 무선 통신을 수행하도록 지원하는 모듈을 의미할 수 있다. 상기 무선 통신은 LTE 통신을 의미할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 생체 센서(203-1)은 사용자에 대한 생체 정보로써 제1 정보를 획득할 수 있고, 제2 생체 센서(203-2)은 상기 사용자에 대한 생체 정보로써 제2 정보를 획득할 수 있다. 제1 생체 센서(203-1)과 제2 생체 센서(203-2)은 서로 무선 통신을 수행할 수 있다. 상기 무선 통신은 LTE 통신 또는 Bluetooth 통신을 의미할 수 있다. 제2 생체 센서(203-2)은 상기 제2 정보를 무선 통신(예: Bluetooth 통신)을 이용하여 제1 생체 센서(203-1)로 전송할 수 있다. 제1 생체 센서(203-1)은 상기 제1 정보와 제2 생체 센서(203-2)로부터 수신한 제2 정보를 생체 정보 처리 모듈(206)을 통해 처리할 수 있다. 예를 들어, 제1 생체 센서(203-1)은 생체 정보 처리 모듈(206)을 통해 상기 제1 정보와 상기 제2 정보 간의 중첩된 정보를 추출할 수 있고, 상기 추출된 중첩 정보를 상기 사용자에 대한 생체 정보로 결정할 수 있다. 사용자에 대한 생체 정보를 두 개의 센서 모듈을 통해 획득한 정보에 기초하여 결정함으로써, 상기 사용자에 대한 생체 정보의 정확도는 향상될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제3 통신 모듈(205-3)은 웨어러블 장치(101)가 외부 장치(102) 및 전자 장치(103)와 무선 통신을 수행하도록 지원할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(101)는 제3 통신 모듈(205-3)을 통해 외부 장치(102)로부터 에어 펌프(207)를 제어하는 제어 신호를 수신할 수 있다. 상기 제3 통신 모듈(205-3)은 LTE 통신 또는 BLE 통신을 지원할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 에어 펌프(207)는 상기 제어 신호에 기초하여 에어 튜브(209)에 공기를 주입하거나 에어 튜브(209)로부터 공기를 제거할 수 있다. 에어 튜브(209)는 웨어러블 장치(101)의 전면부 및 후면부에 각각 배치될 수 있다. 에어 튜브(209)는 웨어러블 장치(101)의 전면부 또는 후면부 중에서도 특정 부위별로 공기가 주입되거나 제거될 수 있도록 복수 개의 격막들을 포함할 수 있다. 따라서, 웨어러블 장치(101)의 전면부 또는 후면부 중에서 위쪽 부위 또는 아랫쪽 부위만 공기가 주입될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 탈부착 감지 센서(211)는 센서 모듈(예: 제1 생체 센서(203-1), 제2 생체 센서(203-2))이 웨어러블 장치(101)로부터 탈착된 상태인지 부착된 상태인지를 감지할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, IMU 센서(213)는 웨어러블 장치(101)의 움직임 정보 또는 자세 정보를 감지할 수 있다. 웨어러블 장치(101)를 착용한 사용자의 움직임에 따라 웨어러블 장치(101)가 움직일 수 있으며, 웨어러블 장치(101)의 움직임에 대한 움직임 정보를 IMU 센서(213)가 측정할 수 있다. 웨어러블 장치(101)의 움직임 정보 또는 자세 정보는 웨어러블 장치(101)를 착용한 사용자의 움직임 정보 또는 자세 정보와 실질적으로 동일할 수 있고, 동일한 의미로 사용될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(215)은 웨어러블 장치(101)를 착용한 사용자의 시선 방향의 환경을 촬영하도록 웨어러블 장치(101)의 전면부에 구비될 수 있다. 카메라 모듈(215)의 화각(FOV, field of view)는 상기 사용자의 시선 방향과 일치하도록 웨어러블 장치(101)의 전면부 상에 설치될 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 카메라 모듈(215)을 이용하여 상기 사용자의 시야 정보를 획득할 수 있다.

도 3은 일 실시 예에 따른 외부 장치(102)의 블록 구성도를 도시한다.

도 3을 참조하면, 외부 장치(102)는 제2 프로세서(301), 메모리(303), 인공지능 처리부(305), 및 제4 통신 모듈(307)을 포함할 수 있다. 메모리(303)는 제1 메모리(303-1), 제2 메모리(303-2), 및 제3 메모리(303-3)를 포함할 수 있다. 인공지능 처리부(305)는 제1 인공지능 모델(305-1) 및 제2 인공지능 모델(305-2)을 포함할 수 있다. 다만, 외부 장치(102)는 도 3에 도시된 구성요소에 제한되지 않으며, 일부 구성요소가 생략되거나 추가될 수 있다. 예를 들어, 외부 장치(102)는 도 3에 도시된 구성요소에 인공지능 모델 학습부를 더 포함할 수 있다. 인공지능 모델 학습부는 다양한 학습 데이터를 이용하여 인공지능 모델을 학습하도록 설정된 구성일 수 있다. 제1 인공지능 모델(305-1) 및 제2 인공지능 모델(305-2)은 상기 인공지능 모델 학습부를 통해 학습된(또는 훈련된) 인공지능 모델일 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 프로세서(301)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU) 또는 본 발명의 일 실시 예들에 따른 방법들이 수행되는 프로세서를 의미할 수 있다. 제2 프로세서(301)는 메모리(303), 인공지능 처리부(305), 및 제4 통신 모듈(307)과 전기적으로 및/또는 작동적으로 연결될 수 있다. 제2 프로세서(301)는 메모리(303), 인공지능 처리부(305), 및 제4 통신 모듈(307)로부터 획득한 다양한 데이터들을 분석 및 처리할 수 있고, 분석 및 처리 결과에 따라 해당 구성요소들을 제어할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 메모리(303-1)는 웨어러블 장치(101)를 착용한 사용자에 대한 사용자 정보 또는 개인 정보 예를 들어, 나이, 키, 몸무게, 성별, 발달 장애 정도 등에 대한 정보를 저장할 수 있다. 외부 장치(102)는 전자 장치(103)로부터 상기 사용자에 대한 사용자 정보 또는 개인 정보를 수신하여 저장할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 메모리(303-2)는 웨어러블 장치(101)를 착용한 사용자에 대한 생체 정보(예: 피부전도도(EDA), 광용적맥파(PPG), 맥박(BVP), 호흡 수(RESP), 열, 심박변이도(HRV), 또는 심박수(HR)), 움직임 정보, 현재 시간 정보, 사용자의 위치 정보, 사용자 주변의 밝기 정보, 사용자 주변의 소음 정보 등을 저장할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제3 메모리(303-3)는 웨어러블 장치(101)를 착용한 사용자에 대한 심리 상태 또는 스트레스 레벨에 대한 정보를 저장할 수 있다. 상기 심리 상태 또는 스트레스 레벨에 대한 정보는 외부 장치(102)의 제1 인공지능 모델(305-1)을 통해 결정된 정보일 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 인공지능 처리부(305)는 제1 인공지능 모델(305-1) 및 제2 인공지능 모델(305-2)을 포함할 수 있다. 외부 장치(102)는 웨어러블 장치(101) 및 전자 장치(103)로부터 수신한 다양한 정보에 기초하여 제1 인공지능 모델(305-1) 및 제2 인공지능 모델(305-2)을 구동할 수 있고, 구동 결과에 기반하여 웨어러블 장치(101)를 착용한 사용자의 심리 상태 또는 스트레스 레벨, 상치 사용자의 심리 상태를 안정화하기 위한 최적의 공기 압박 패턴을 결정할 수 있다. 상기 심리 상태를 안정화한다는 의미는 실시간으로 획득한 생체 정보에 포함된 수치들이 안정된 심리 상태에 대응하는 수치범위 내로 포함되는 것을 의미할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 인공지능 처리부(305)는 Unsupervised Anomaly Detection 기법을 이용하여 다양한 학습 데이터를 제1 인공지능 모델(305-1) 및 제2 인공지능 모델(305-2)에 입력함으로써 인공지능 모델들을 학습할 수 있다. 제1 인공지능 모델(305-1) 및 제2 인공지능 모델(305-2)은 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network) 및 서포트 벡터 머신(SVM, Support Vector Machine)을 이용하여 구동될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 인공지능 모델(305-1)은 사용자의 생체 정보(예: 피부전도도(EDA), 광용적맥파(PPG), 맥박(BVP), 호흡 수(RESP), 열(또는 체온)(thermal), 심박변이도(HRV), 또는 심박수(HR)), 사용자 정보(예: 나이, 키, 몸무게, 성별, 발달장애 정도), 사용자의 움직임 정보, 사용자의 시야 정보, 사용자의 위치 정보, 사용자 주변의 소음 정보, 사용자 주변의 밝기 정보, 날씨 정보, 또는 사용자의 보호자가 작성한 설문 자료(예: 사용자의 심리 상태, 스트레스 레벨) 중 적어도 하나를 학습 데이터로 이용하여, 사용자의 심리 상태 또는 스트레스 레벨을 결정하도록 학습되는 인공지능 모델일 수 있다. 상기 사용자의 보호자가 작성한 설문 자료는 사용자가 심리적인 불안감이 발생되었다고 판단되는 경우(예: 생체 정보에 포함된 수치들이 정상 범위에서 벗어나는 경우) 사용자의 보호자가 전자 장치(103)를 통해 입력한 데이터로써, 사용자의 심리 상태 또는 스트레스 레벨, 공기 압박 세기, 시간, 또는 공기 압박할 부위에 대한 데이터를 의미할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 인공지능 모델(305-1)은 사용자의 생체 정보, 사용자 정보, 움직임 정보, 시야 정보, 위치 정보, 사용자 주변의 소음 정보, 사용자 주변의 밝기 정보 또는 날씨 정보 중 적어도 하나를 입력 데이터로 이용하여, 출력된 값에 기반하여 사용자의 심리 상태 또는 스트레스 레벨을 출력 데이터로 출력하도록 설정된 인공지능 모델일 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 인공지능 모델(305-2)은 사용자의 생체 정보(예: 피부전도도(EDA), 광용적맥파(PPG), 맥박(BVP), 호흡 수(RESP), 열(또는 체온)(thermal), 심박변이도(HRV), 또는 심박수(HR)), 제1 인공지능 모델(305-1)을 통해 결정된 사용자의 심리 상태 또는 스트레스 레벨, 사용자 정보(예: 나이, 키, 몸무게, 성별, 발달장애 정도), 사용자의 움직임 정보, 상기 사용자의 시야 정보, 사용자의 위치 정보, 사용자 주변의 소음 정보, 사용자 주변의 밝기 정보, 날씨 정보, 공기 압박의 패턴 정보, 또는 사용자 사용자의 반응 정보(예: 공기 압박 후 변화된 사용자의 생체 정보) 중 적어도 하나를 학습 데이터로 이용하여, 사용자에게 제공될 최적의 공기 압박의 패턴을 결정하도록 학습되는 인공지능 모델일 수 있다. 상기 공기 압박의 패턴을 결정하는 요소는 공기 압박 세기, 공기 압박 지속 시간, 공기 압박을 수행한 신체 부위, 및 공기 압박을 수행할 신체 부위별 순서를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 인공지능 모델(305-2)은 사용자의 생체 정보, 제1 인공지능 모델(305-1)을 통해 결정된 사용자의 심리 상태 또는 스트레스 레벨, 사용자 정보, 움직임 정보, 시야 정보, 위치 정보, 사용자 주변의 소음 정보, 사용자 주변의 밝기 정보 또는 날씨 정보 중 적어도 하나를 입력 데이터로 이용하여, 출력된 값에 기반하여 사용자에게 최적의 공기 압박의 패턴 데이터를 출력하도록 설정된 인공지능 모델일 수 있다. 상기 최적의 공기 압박의 패턴 데이터는 사용자별로 사용자의 심리 상태 또는 스트레스 레벨이 정상범위로 효과적으로 돌아오도록 만드는 패턴에 대한 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 특정한 패턴으로 공기 압박을 수행한 후 지정된 시간내에 사용자의 생체 정보에 포함된 수치가 정상범위로 변경된 경우, 사용자에게 최적의 공기 압박의 패턴일 수 있고, 상기 정상범위로 변경되는데 소요되는 시간이 짧을수록 효율적인 공기 압박의 패턴으로 이해될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제4 통신 모듈(307)은 외부 장치(102)가 웨어러블 장치(101) 및 전자 장치(103)와 무선 통신을 수행하도록 지원할 수 있다. 외부 장치(102)는 제4 통신 모듈(307)을 통해 메모리에 저장된 다양한 정보를 웨어러블 장치(101) 및 전자 장치(103)와 송수신할 수 있다. 외부 장치(102)는 제1 인공지능 모델(305-1) 및 제2 인공지능 모델(305-2)을 통해 결정된 사용자의 심리 상태 또는 스트레스 레벨, 최적의 공기 압박의 패턴에 대한 정보들을 웨어러블 장치(101) 및 전자 장치(103)와 송수신할 수 있다. 외부 장치(102)는 제1 인공지능 모델(305-1) 및 제2 인공지능 모델(305-2)을 통해 결정된 사용자의 심리 상태 또는 스트레스 레벨, 최적의 공기 압박의 패턴에 대한 정보들에 기초하여 웨어러블 장치(101)의 에어 펌프(207)를 제어하는 제어 정보를 제4 통신 모듈(307)을 통해 웨어러블 장치(101)와 송수신할 수 있다.

도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치(103)의 블록 구성도를 도시한다.

도 4를 참조하면, 전자 장치(103)는 제3 프로세서(401), 제5 통신 모듈(403), 및 디스플레이 모듈(405)을 포함할 수 있다. 다만, 전자 장치(103)는 도 4에 도시된 구성요소에 제한되지 않으며, 일부 구성요소가 생략되거나 추가될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(103)는 마이크 및 스피커 모듈을 더 포함할 수 있다. 전자 장치(103)는 웨어러블 장치(101)를 착용한 사용자에 대한 공기 압박 횟수가 지정된 횟수를 초과할 경우, 상기 스피커 모듈을 이용하여 경고 알림을 출력할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제3 프로세서(401)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU) 또는 본 발명의 일 실시 예들에 따른 방법들이 수행되는 프로세서를 의미할 수 있다. 제3 프로세서(401)는 제5 통신 모듈(403) 및 디스플레이 모듈(405)과 전기적으로 및/또는 작동적으로 연결될 수 있다. 제3 프로세서(401)는 제5 통신 모듈(403) 및 디스플레이 모듈(405)로부터 획득한 다양한 데이터들을 분석 및 처리할 수 있고, 분석 및 처리 결과에 따라 해당 구성요소들을 제어할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제5 통신 모듈(403)은 전자 장치(103)가 웨어러블 장치(101) 및 외부 장치(102)와 무선 통신을 수행하도록 지원할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 디스플레이 모듈(405)은 다양한 정보들을 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(103)는 디스플레이 모듈(405)을 통해 웨어러블 장치(101)로부터 수신한 생체 정보를 표시할 수 있다.

도 5는 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치(101)가 사용자의 생체 정보를 획득하는 방법의 흐름도를 도시한다.

이하에서 설명되는 웨어러블 장치(101)의 동작들은 그 순서가 변경되거나 동시에 수행될 수 있다.

동작 501에서, 웨어러블 장치(101)는 제1 생체 센서(203-1)를 통해 사용자 신체의 제1 부위에 대한 제1 정보를 획득할 수 있다. 제1 생체 센서(203-1)는 웨어러블 장치(101)의 전면부에 설치(또는 장착)되는 생체 센서이며, 상기 제1 정보는 상기 사용자에 대한 생체 정보를 의미할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(101)는 제1 생체 센서(203-1)를 통해 상기 사용자의 심장 부위에 대한 심박수 또는 심박변이도의 데이터를 획득할 수 있다. 제1 생체 센서(203-1)는 웨어러블 장치(101)의 전면부에서 상기 사용자의 심장 부위를 향하는 방향으로 레이더 신호를 송출하고, 상기 심장 부위로부터 반사된 신호를 감지함으로써, 상기 심장 부위에 대한 심박수 또는 심박변이도의 데이터를 획득할 수 있다. 상기 심박수 또는 심박변이도의 데이터는 사인 함수의 파동 형태의 데이터를 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 웨어러블 장치(101)는 제1 생체 센서(203-1)를 통해 상기 사용자의 폐 부위에 대한 호흡수의 데이터를 획득할 수 있다. 제1 생체 센서(203-1)는 웨어러블 장치(101)의 전면부에서 상기 사용자의 폐 부위를 향하는 방향으로 레이더 신호를 송출하고, 상기 폐 부위로부터 반사된 신호를 감지함으로써, 상기 폐 부위에 대한 호흡수의 데이터를 획득할 수 있다. 상기 호흡수의 데이터는 사인 함수의 파동 형태의 데이터를 포함할 수 있다.

동작 503에서, 웨어러블 장치(101)는 제2 생체 센서(203-2)를 통해 상기 사용자 신체의 상기 제1 부위에 대한 제2 정보를 획득할 수 있다. 제2 생체 센서(203-2)는 웨어러블 장치(101)의 후면부에 설치(또는 장착)되는 생체 센서이며, 상기 제2 정보는 상기 사용자에 대한 생체 정보를 의미할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(101)는 제2 생체 센서(203-2)를 통해 상기 심장 부위에 대한 심박수 또는 심박벽이도의 데이터를 획득할 수 있다. 제2 생체 센서(203-2)는 웨어러블 장치(101)의 후면부에서 상기 사용자의 심장 부위를 향하는 방향으로 레이더 신호를 송출하고, 상기 심장 부위로부터 반사된 신호를 감지함으로써, 상기 심장 부위에 대한 심박수 또는 심박변이도의 데이터를 획득할 수 있다. 심박변이도의 데이터는 사인 함수의 파동 형태의 데이터를 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 웨어러블 장치(101)는 제2 생체 센서(203-2)를 통해 상기 사용자의 폐 부위에 대한 호흡수의 데이터를 획득할 수 있다. 제2 생체 센서(203-2)는 웨어러블 장치(101)의 후면부에서 상기 사용자의 폐 부위를 향하는 방향으로 레이더 신호를 송출하고, 상기 폐 부위로부터 반사된 신호를 감지함으로써, 상기 폐 부위에 대한 호흡수의 데이터를 획득할 수 있다. 상기 호흡수의 데이터는 사인 함수의 파동 형태의 데이터를 포함할 수 있다.

동작 505에서, 웨어러블 장치(101)는 제1 생체 센서(203-1)의 생체 정보 처리 모듈(206)을 통해 상기 제1 정보와 상기 제2 정보 사이의 중첩되는 정보를 상기 사용자 신체의 상기 제1 부위에 대한 제1 생체 정보로 결정할 수 있다. 예를 들어, 생체 센서(203-1)의 생체 정보 처리 모듈(206)은 웨어러블 장치(101)의 전면부에 설치된 제1 생체 센서(203-1)를 통해 사용자의 심장부에 대한 심박수 또는 심박변이도의 데이터(예: 제1 정보)와 웨어러블 장치(101)의 후면부에 설치된 제2 생체 센서(203-2)를 통해 상기 사용자의 심장부에 대한 심박수 또는 심박변이도의 데이터(예: 제2 정보) 사이의 중복된 데이터를, 상기 사용자의 심장부에 대한 심박수 또는 심박변이도를 나타내는 생체 데이터(예: 제1 생체 정보)로 결정할 수 있다.

동작 507에서, 웨어러블 장치(101)는 생체 정보 처리 모듈(206)을 통해 상기 제1 생체 정보에서 노이즈 신호를 제거하여 제2 생체 정보를 생성할 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 생체 정보 처리 모듈(206)을 통해 노이즈 제거 필터(예: 칼만 필터(Kalman Filter))를 사용하여 상기 제1 생체 정보의 노이즈 신호를 제거할 수 있다.

동작 509에서, 웨어러블 장치(101)는 제3 통신 모듈(205-3)을 통해 상기 제2 생체 정보를 외부 장치(102)로 전송할 수 있다. 외부 장치(102)는 웨어러블 장치(101)로부터 수신한 제2 생체 정보를 제2 메모리(303-2)에 저장할 수 있다.

도 6은 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치(101)가 사용자의 움직임 정보에 기반하여 생체 정보의 노이즈를 제거하는 방법의 흐름도를 도시한다.

동작 601에서, 웨어러블 장치(101)는 IMU 센서(213)(또는 가속도 센서)를 이용하여 사용자의 움직임 정보를 획득할 수 있다. 상기 움직임 정보는 상기 사용자의 이동 방향, 이동 속도, 사용자의 자세 정보, 사용자 신체 부위가 떨리는 정도를 나타내는 진동 정보, 사용자의 신체 부위의 회전 방향 및 속도를 나타내는 회전 정보를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 지정된 시간 구간 동안 획득된 사용자의 움직임 데이터 총량을 시간 구간 값으로 나누어 상기 움직임 데이터의 평균 값을 결정할 수 있다.

동작 603에서, 웨어러블 장치(101)는 제2 생체 정보에서 움직임 정보에 대응하는 노이즈 신호를 제거하여, 제3 생체 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(101)는 상기 움직임 데이터의 평균 값에 대응하는 노이즈 신호를 제거하여, 제3 생체 정보를 생성할 수 있다.

동작 605에서, 웨어러블 장치(101)는 제3 통신 모듈(205-3)을 통해 제3 생체 정보를 외부 장치(102)로 전송할 수 있다. 외부 장치(102)는 제4 통신 모듈(307)을 통해 웨어러블 장치(101)로부터 수신한 제3 생체 정보를 제2 메모리(303-2)에 저장할 수 있다.

도 7은 일 실시 예에 따른 생체 센서가 웨어러블 장치(101)로부터의 탈착에 기반하여 센싱 모드를 전환하는 방법의 흐름도를 도시한다.

동작 701에서, 웨어러블 장치(101)의 제1 생체 센서(203-1) 및 제2 생체 센서(203-2)는 제1 센싱 모드로 동작할 수 있다. 제1 센싱 모드는 생체 센서(예: 제1 생체 센서(203-1) 또는 제2 생체 센서(203-2))가 웨어러블 장치(101)에 부착(또는 장착)된 상태에서 제1 지정된 거리(예: 900mm) 이내의 범위까지 생체 정보를 획득하도록 구동되는 상태를 의미할 수 있다.

동작 703에서, 웨어러블 장치(101)는 탈부착 감지 센서(211)를 통해 제1 생체 센서(203-1) 또는 제2 생체 센서(203-2) 중 적어도 하나가 웨어러블 장치(101)로부터 탈착됨을 감지할 수 있다.

동작 705에서, 충전 크래들은 탈착된 생체 센서가 충전 크래들에 놓여짐을 감지할 수 있다. 탈착된 생체 센서가 충전 크래들에 놓여짐을 감지하는 동작은 충전 크래들에 놓여진 생체 센서의 식별 정보를 감지하는 동작을 포함할 수 있다. 충전 크래들은 상기 탈착된 생체 센서가 충전 크래들에 놓여짐을 감지했다는 정보를 포함한 신호를, 상기 식별 정보에 기반하여 상기 충전 크래들에 놓여진 생체 센서에 전송할 수 있다.

동작 707에서, 상기 신호를 수신한 생체 센서는 상기 제1 센싱 모드를 제2 센싱 모드로 변환할 수 있다. 제2 센싱 모드는 생체 센서(예: 제1 생체 센서(203-1) 또는 제2 생체 센서(203-2))가 웨어러블 장치(101)로부터 탈착된 후 상치 충전 크래들에 놓여진 상태에서 제2 지정된 거리(예: 4000mm) 이내의 범위까지 생체 정보를 획득하도록, 부스터 기능을 활성화하여 구동되는 상태를 의미할 수 있다.

동작 709에서, 상기 신호를 수신한 생체 센서는 상기 제2 센싱 모드로 동작할 수 있다. 생체 센서가 제2 센싱 모드로 동작하는 방법의 구체적인 내용은 도 8 및 도 9에서 상세히 설명하도록 한다.

도 8은 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치(101)로부터 탈착된 생체 센서의 개수에 기반하여 생체 센서가 센싱(sensing)하는 방법의 흐름도를 도시한다.

동작 801에서, 웨어러블 장치(101)가 탈부착 감지 센서(211)를 통해 제1 생체 센서(203-1) 또는 제2 생체 센서(203-2) 중 적어도 하나가 웨어러블 장치(101)로부터 탈착됨을 감지한 후, 웨어러블 장치(101)는 탈착된 생체 센서의 개수를 식별할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 탈착된 생체 센서의 개수가 1개인 경우, 탈착된 생체 센서는 동작 803을 수행하고, 탈착된 생체 센서의 개수가 2개인 경우, 탈착된 생체 센서는 동작 809를 수행할 수 있다.

동작 803에서, 탈착된 생체 센서의 개수가 1개인 경우, 웨어러블 장치(101)는 상기 탈착된 생체 센서로, 생체 센서의 생체 정보를 획득하는 기능을 비활성화하는 제1 신호를 전송할 수 있다. 탈착된 생체 센서는 상기 제1 신호를 수신한 것에 응답하여, 생체 정보를 획득하는 기능을 비활성화할 수 있다.

동작 805에서, 충전 크래들은 탈착된 생체 센서가 충전 크래들에 놓여짐을 감지할 수 있다. 충전 크래들은 상기 충전 크래들에 생체 센서가 놓여짐을 감지한 것에 응답하여, 상기 충전 크래들에 놓여진 생체 센서로 생체 센서의 생체 정보를 획득하는 기능을 활성화하는 제2 신호를 전송할 수 있다. 상기 제2 신호를 수신한 생체 센서는 생체 정보를 획득하는 기능을 활성화할 수 있다.

동작 807에서, 웨어러블 장치(101)로부터 탈착되지 않은 생체 센서는 제1 센싱 모드로 동작할 수 있다. 상기 제2 신호를 수신하고, 상기 충전 크래들에 놓여진 생체 센서는 제2 센싱 모드로 동작할 수 있다. 상기 충전 크래들은 상기 충전 크래들에 생체 센서가 놓여짐을 감지한 것에 응답하여, 상기 충전 크래들에 구비된 카메라를 통해 미리 설정된 사용자의 안면을 인식할 수 있다. 예를 들어, 상기 충전 크래들이 설치된 공간 상에 다수의 사람들이 유동하는 경우, 상치 충전 크래들의 카메라는 다수의 사람들 중 미리 설정된 사용자의 안면을 인식할 수 있고, 상기 인식된 안면에 대응하는 사용자와 관련된 정보(예: 사용자의 위치 정보)를 상기 충전 크래들에 놓여진 생체 센서로 전송할 수 있다. 상기 충전 크래들에 놓여진 상태에서 상기 사용자와 관련된 정보를 수신한 생체 센서는 상기 사용자의 위치 정보에 기반하여, 상기 사용자를 향한 방향으로 레이더 신호를 송신함으로써 상기 사용자에 대한 생체 정보를 획득할 수 있다. 상기 충전 크래들은 상기 인식된 안면에 대응하는 사용자에 대해 생체 정보를 획득할 수 있다.

동작 809에서, 탈착된 생체 센서의 개수가 2개인 경우, 웨어러블 장치(101)는 상기 탈착된 생체 센서들(예: 제1 생체 센서(203-1) 및 제2 생체 센서(203-2))로, 생체 센서들의 생체 정보를 획득하는 기능을 비활성화하는 제1 신호를 전송할 수 있다. 탈착된 생체 센서들(예: 제1 생체 센서(203-1) 및 제2 생체 센서(203-2))은 상기 제1 신호를 수신한 것에 응답하여, 생체 정보를 획득하는 기능을 비활성화할 수 있다.

동작 811에서, 충전 크래들은 탈착된 생체 센서들이 충전 크래들에 놓여짐을 감지할 수 있다. 충전 크래들은 상기 충전 크래들에 생체 센서가 놓여짐을 감지한 것에 응답하여, 상기 충전 크래들에 놓여진 생체 센서로 생체 센서의 생체 정보를 획득하는 기능을 활성화하는 제2 신호를 전송할 수 있다. 상기 제2 신호를 수신한 생체 센서는 생체 정보를 획득하는 기능을 활성화할 수 있다.

동작 813에서, 상기 제2 신호를 수신하고, 상기 충전 크래들에 놓여진 생체 센서는 제2 센싱 모드로 동작할 수 있다. 상기 충전 크래들은 상기 충전 크래들에 생체 센서가 놓여짐을 감지한 것에 응답하여, 상기 충전 크래들에 구비된 카메라를 통해 미리 설정된 사용자의 안면을 인식할 수 있다. 예를 들어, 상기 충전 크래들이 설치된 공간 상에 다수의 사람들이 유동하는 경우, 상치 충전 크래들의 카메라는 다수의 사람들 중 미리 설정된 사용자의 안면을 인식할 수 있고, 상기 인식된 안면에 대응하는 사용자와 관련된 정보(예: 사용자의 위치 정보)를 상기 충전 크래들에 놓여진 생체 센서로 전송할 수 있다. 상기 충전 크래들에 놓여진 상태에서 상기 사용자와 관련된 정보를 수신한 생체 센서는 상기 사용자의 위치 정보에 기반하여, 상기 사용자를 향한 방향으로 레이더 신호를 송신함으로써 상기 사용자에 대한 생체 정보를 획득할 수 있다. 상기 충전 크래들은 상기 인식된 안면에 대응하는 사용자에 대해 생체 정보를 획득할 수 있다.

도 9는 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치(101)로부터 탈착된 생체 센서 중 충전 크래들(cradle)에 놓여진 개수에 기반하여 생체 센서가 센싱하는 방법의 흐름도를 도시한다.

동작 901에서, 웨어러블 장치(101)로부터 2개의 생체 센서(예: 제1 생체 센서(203-1) 및 제2 생체 센서(203-2))가 모두 탈착된 후, 충전 크래들에 놓여진 생체 센서의 개수가 2개인 경우, 제1 생체 센서(203-1)는 동작 903을 수행하고, 충전 크래들에 놓여진 생체 센서의 개수가 1개인 경우, 충전 크래들에 놓여진 생체 센서는 동작 913을 수행할 수 있다.

동작 903에서, 제1 생체 센서(203-1)가 충전 크래들에 놓여진 상태에서, 제1 생체 센서(203-1)는 제2 센싱 모드를 통해 충전 크래들의 카메라를 통해 인식된 사용자의 제1 부위에 대한 제1 정보를 획득할 수 있다.

동작 905에서, 제2 생체 센서(203-2)가 충전 크래들에 놓여진 상태에서, 제2 생체 센서(203-2)는 제2 센싱 모드를 통해 충전 크래들의 카메라를 통해 인식된 사용자의 제1 부위에 대한 제2 정보를 획득할 수 있다.

동작 907에서, 제2 생체 센서(203-2)는 상기 제2 정보를 제1 생체 센서(203-1)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 제2 생체 센서(203-2)는 상기 제2 정보를 제1 생체 센서(203-1)로 Bluetooth 통신을 이용하여 전송할 수 있다. 제1 생체 센서(203-1)는 생체 정보 처리 모듈(206)을 이용하여 상기 제1 정보와 상기 제2 정보 간의 중첩되는 정보를 결정할 수 있다. 제1 생체 센서(203-1)는 생체 정보 처리 모듈(206)을 이용하여 상기 중첩되는 정보를 상기 사용자 신체의 제1 부위에 대한 제1 생체 정보로 결정할 수 있다.

동작 909에서, 제1 생체 센서(203-1)는 생체 정보 처리 모듈(206)을 통해 상기 제1 생체 정보로부터 노이즈 신호를 제거하여 제2 생체 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제1 생체 센서(203-1)는 생체 정보 처리 모듈(206)을 통해 칼만 필터(Kalman Filter)를 이용하여 제1 생체 정보에 포함된 노이즈 신호를 제거할 수 있다.

동작 911에서, 제1 생체 센서(203-1)는 제1 통신 모듈(205-1)을 통해 상기 제2 생체 정보를 외부 장치(102)로 전송할 수 있다.

동작 913에서, 충전 크래들에 놓여진 생체 센서는 제2 센싱 모드를 통해 충전 크래들의 카메라를 통해 인식된 사용자의 제1 부위에 대한 제1 정보를 획득할 수 있다.

동작 915에서, 충전 크래들에 놓여진 생체 센서가 제1 생체 센서(203-1)인 경우, 제1 생체 센서(203-1)는 생체 정보 처리 모듈(206)을 통해 상기 제1 정보에서 노이즈 신호를 제거하여 제3 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제1 생체 센서(203-1)는 생체 정보 처리 모듈(206)을 통해 칼만 필터(Kalman Filter)를 이용하여 제1 생체 정보에 포함된 노이즈 신호를 제거할 수 있다.

동작 917에서, 충전 크래들에 놓여진 생체 센서가 제1 생체 센서(203-1)인 경우, 제1 생체 센서(203-1)는 상기 제3 정보를 외부 장치(102)로 전송할 수 있다. 충전 크래들에 놓여진 생체 센서가 제2 생체 센서(203-2)인 경우, 제2 생체 센서(203-2)는 상기 제1 정보에서 노이즈 신호 제거 동작을 생략한 상태에서, 상기 제1 정보를 외부 장치(102)로 전송할 수 있다.

도 10은 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치(101)가 심리 상태를 결정하는 인공지능 모델을 구동하는 외부 장치(102)로 인공지능 모델의 학습 데이터 및 입력 데이터를 전송하는 방법의 흐름도를 도시한다.

동작 1001에서, 웨어러블 장치(101)는 IMU 센서(213)를 통해 사용자의 움직임 정보를 획득할 수 있고, 카메라 모듈(215)을 통해 사용자의 시야 정보를 획득할 수 있다. 상기 움직임 정보는 사용자의 이동 방향, 이동 속도, 사용자의 자세 정보, 사용자 신체 부위가 떨리는 정도를 나타내는 진동 정보, 사용자의 신체 부위의 회전 방향 및 속도를 나타내는 회전 정보를 포함할 수 있다. 상기 시야 정보는 사용자의 시선이 향하는 방향, 사용자의 시선이 변경되는 방향, 사용자의 시선이 변경되는 방향으로의 속도를 포함할 수 있다.

동작 1003에서, 웨어러블 장치(101)는 상기 제2 생체 정보, 상기 움직임 정보, 및 상기 시야 정보를 외부 장치(102)로 전송할 수 있다. 외부 장치(102)는 상기 제2 생체 정보, 상기 움직임 정보, 및 상기 시야 정보를 이용하여 제1 인공지능 모델(305-1) 및 제2 인공지능 모델(305-2)을 학습하거나 구동할 수 있다.

도 11은 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치(101)가 심리 상태를 결정하는 인공지능 모델을 구동하는 외부 장치(102)로 인공지능 모델의 학습 데이터 및 입력 데이터를 전송하는 방법의 흐름도를 도시한다.

동작 1101에서, 웨어러블 장치(101)는 GPS 센서를 통해 사용자의 위치 정보를 획득할 수 있고, 조도 센서를 통해 사용자 주변의 밝기 정보를 획득할 수 있고, 마이크를 통해 사용자 주변의 소음 정보를 획득할 수 있다. 웨어러블 장치(101)를 착용한 사용자가 건물 외부에서 이동하는 동안, 웨어러블 장치(101)는 GPS 센서를 통해 S-GPS(Standalone-GPS)를 활용하여 사용자의 위치 정보를 획득할 수 있다. 웨어러블 장치(101)를 착용한 사용자가 건물 내부에서 이동하는 동안, 웨어러블 장치(101)는 GPS 센서를 통해 LTE의 A-GPS(Assisted GPS)를 활용하여 사용자의 위치 정보를 획득할 수 있다.

동작 1103에서, 웨어러블 장치(101)는 상기 제2 생체 정보, 상기 움직임 정보, 상기 시야 정보, 상기 위치 정보, 상기 사용자 주변의 밝기 정보, 및 상기 사용자 주변의 소음 정보를 외부 장치(102)로 전송할 수 있다. 외부 장치(102)는 상기 제2 생체 정보, 상기 움직임 정보, 상기 시야 정보, 상기 위치 정보, 상기 사용자 주변의 밝기 정보, 및 상기 사용자 주변의 소음 정보를 이용하여 제1 인공지능 모델(305-1) 및 제2 인공지능 모델(305-2)을 학습하거나 구동할 수 있다.

도 12는 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치(101)의 송풍 장치를 구동하는 방법의 흐름도를 도시한다.

동작 1201에서, 웨어러블 장치(101)는 온도 센서를 구비할 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 상기 온도 센서를 통해 웨어러블 장치(101)를 착용한 사용자의 체온을 측정할 수 있다.

동작 1203에서, 웨어러블 장치(101)는 상기 체온이 기준 값을 초과하는지 판단할 수 있다. 상기 체온이 기준 값을 초과하지 않는 경우, 웨어러블 장치(101)는 동작 1201를 수행하고, 상기 체온이 기준 값을 초과하는 경우, 웨어러블 장치는 동작 1205를 수행할 수 있다.

동작 1205에서, 웨어러블 장치(101)는 상기 사용자의 체온이 상기 기준 값 미만이 될 때까지 웨어러블 장치(101)의 송풍 장치를 구동할 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 전면부 및 후면부에 각각 복수 개의 관통홀들을 구비할 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 전면부 및 후면부가 메쉬(mesh) 소재로 구성될 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 메쉬 소재로 구성되고, 관통홀들을 구비하며, 송풍 장치를 구동함으로써, 사용자의 체온을 조절할 수 있다.

도 13은 일 실시 예에 따른 외부 장치(102)가 웨어러블 장치(101)의 에어 튜브(209)에 공기를 주입하도록 에어 펌프(207)를 제어하는 제1 제어 신호를 웨어러블 장치(101)로 전송하는 방법의 흐름도를 도시한다.

이하에서 설명되는 외부 장치(102)의 동작들은 그 순서가 변경되거나 동시에 수행될 수 있다.

동작 1301에서, 외부 장치(102)는 웨어러블 장치(101)로부터 생체 정보를 실시간으로 수신할 수 있다. 상기 생체 정보는 웨어러블 장치(101)의 생체 센서(예: 제1 생체 센서(203-1) 또는 제2 생체 센서(203-2))를 통해 획득된 생체 정보일 수 있다.

동작 1303에서, 외부 장치(102)는 상기 생체 정보에 포함된 데이터 값이 지정된 범위를 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 상기 생체 정보는 심박수(HR)일 수 있고, 지정된 범위는 제1 값 내지 제2 값일 수 있으며, 상기 지정된 범위는 연령별 정상 심박수 구간을 의미할 수 있다. 예를 들어, 20세 이상의 성인 기준 정상적인 평균 심박수는 약 70~75회이므로, 상기 제1 값은 70회, 상기 제2 값은 75회일 수 있다. 다만, 상기 예시된 수치에 제한되지 않는다. 다른 예를 들어, 상기 생체 정보는 심박변이도(HRV)일 수 있고, 지정된 범위는 제1 값 내지 제2 값일 수 있으며, 상기 지정된 범위는 연령별 정상 심박변이도 구간을 의미할 수 있다. 예를 들어, 심리 상태가 안정적이거나 스트레스 레벨이 낮을 경우, 심박변이도가 높을 수 있고, 이 경우 지정된 범위인 제1 값 내지 제2 값 사이의 차이 값은 제1 차이 값일 수 있다. 심리 상태가 불안정하거나 스트레스 레벨이 높을 경우, 심박변이도가 낮을 수 있고, 이 경우 지정된 범위 지정된 범위인 제1 값 내지 제2 값 사이의 차이 값은 제2 차이 값일 수 있다. 상기 제1 차이 값은 상기 제2 차이 값보다 클 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 생체 정보는 호흡 수(RESP)일 수 있고, 이 경우 지정된 범위인 제1 값은 분당 12회이고, 제2 값은 분당 20회일 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 생체 정보는 체온일 수 있고, 이 경우 지정된 범위인 제1 값은 36℃이고, 제2 값은 37.5℃일 수 있다.

동작 1305에서, 외부 장치(102)는 생체 정보에 포함된 데이터 값이 지정된 범위를 초과한다고 판단할 경우, 웨어러블 장치(101)의 에어 튜브(209)에 공기를 주입하도록 에어 펌프(207)를 제어하는 제1 제어 신호를 생성할 수 있다. 상기 제1 제어 신호는 공기 압력 세기, 공기 압력 지속 시간, 공기 압박 부위 등의 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 제어 신호는 에어 튜브(209)의 공기 압력 세기를 제1 압력 세기로 설정하고, 에어 튜브(209)에 공기를 주입한 후 공기를 제거할 때까지의 지속 시간을 제1 지속 시간으로 설정하여, 사용자의 흉부에 압박을 가하도록 상기 흉부에 대응하는 에어 튜브(209)의 부위에 공기를 주입하도록 에어 펌프(207)를 제어하도록 하는 신호일 수 있다.

동작 1307에서, 외부 장치(102)는 제4 통신 모듈(307)을 통해 상기 제1 제어 신호를 웨어러블 장치(101)로 전송할 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 제1 제어 신호에 기반하여 에어 튜브(209)에 공기를 주입하도록 에어 펌프(207)를 제어할 수 있다.

도 14는 일 실시 예에 따른 외부 장치(102)가 웨어러블 장치(101)의 에어 튜브(209)에서 공기를 제거하도록 에어 펌프(207)를 제어하는 제2 제어 신호를 웨어러블 장치(101)로 전송하는 방법의 흐름도를 도시한다.

동작 1401에서, 외부 장치(102)는 웨어러블 장치(101)의 에어 튜브(209)에 공기를 주입하도록 에어 펌프(207)를 제어하는 제1 제어 신호를 웨어러블 장치(101)로 전송한 때로부터, 상기 제1 제어 신호에 포함된 공기 압박 지속 시간이 경과되었는지 판단할 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 제어 신호가 제1 지속 시간 동안 에어 튜브(209)에 공기를 주입하도록 에어 펌프(207)를 제어하기 위한 명령 신호를 포함한 경우, 상기 제1 지속 시간은 상기 공기 압박 지속 시간에 해당할 수 있다.

동작 1403에서, 외부 장치(102)가 상기 제1 제어 신호를 웨어러블 장치(101)로 전송한 때로부터 상기 압박 지속 시간이 경과된 후, 수집된 생체 정보에 포함된 데이터 값이 지정된 범위를 초과하는지를 판단할 수 있다. 생체 정보가 수집된 시간이, 외부 장치(102)로부터 웨어러블 장치(101)로 전송된 때로부터 상기 압박 지속 시간이 경과된 이후 라는 점을 제외하고, 동작 1403은 동작 1303과 실질적으로 동일할 수 있다.

동작 1405에서, 외부 장치(102)가 상기 제1 제어 신호를 웨어러블 장치(101)로 전송한 때로부터 상기 압박 지속 시간이 경과된 후, 수집된 생체 정보에 포함된 데이터 값이 지정된 범위를 초과하지 않는다고 판단한 경우, 외부 장치(102)는 웨어러블 장치(101)의 에어 튜브(209)에서 공기를 제거하도록 에어 펌프(207)를 제어하는 제2 제어 신호를 생성할 수 있다.

동작 1407에서, 외부 장치(102)는 제4 통신 모듈(307)을 통해 상기 제2 제어 신호를 웨어러블 장치(101)로 전송할 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 외부 장치(102)로부터 수신한 제2 제어 신호에 기반하여, 에어 튜브(209)에서 공기를 제거하도록 에어 펌프(207)를 제어할 수 있다.

도 15는 일 실시 예에 따른 외부 장치(102)가 제1 인공지능 모델(305-1)을 이용하여 사용자의 심리 상태를 결정하는 방법의 흐름도를 도시한다.

동작 1501에서, 외부 장치(102)는 웨어러블 장치(101)로부터 생체 정보를 실시간으로 수신할 수 있다.

동작 1503에서, 외부 장치(102)는 상기 생체 정보를 심리 상태 또는 스트레스 레벨 중 적어도 하나를 결정하는 제1 인공지능 모델(305-1)에 입력하여 출력된 값에 기반하여 사용자의 심리 상태 또는 스트레스 레벨을 결정할 수 있다. 상리 심리 상태는 화남, 슬픔, 즐거움, 편안함 등을 포함할 수 있다. 스트레스 레벨은 구간을 나누어 소정의 단계로 구분될 수 있다. 예를 들어, 스트레스 레벨은 제1 레벨부터 제5 레벨로 구분될 수 있고, 제1 레벨에서부터 제5 레벨에 따라 스트레스가 증가되는 것으로 이해될 수 있다. 예를 들어, 제1 레벨은 스트레스가 없는 단계로 이해될 수 있으며, 제2 레벨부터는 스트레스가 존재하는 단계로 스트레스를 관리가 필요한 단계로 이해될 수 있다.

도 16은 일 실시 예에 따른 외부 장치가 제1 인공지능 모델 및 제2 인공지능 모델을 이용하여 결정된 공기 압박의 패턴에 기초하여 에어 튜브에 공기를 주입하도록 에어 펌프를 제어하는 제1 제어 신호를 웨어러블 장치로 전송하는 방법의 흐름도를 도시한다.

동작 1601에서, 외부 장치(102)가 제1 인공지능 모델(305-1)을 이용하여 사용자의 심리 상태가 지정된 심리 상태인지 또는 스트레스 레벨이 지정된 레벨인지 판단할 수 있다.

동작 1603에서, 외부 장치(102)는 제1 인공지능 모델(305-1)을 이용하여 결정된 사용자의 심리 상태(예: 화남, 슬픔, 즐거음, 편안함)가 제1 지정된 상태(예: 화남, 슬픔)이거나 스트레스 레벨(예: 제1 레벨 내지 제5 레벨)이 지정된 레벨(예: 제2 레벨 내지 제5 레벨)로 판단한 경우, 외부 장치(102)는 에어 펌프(207)가 웨어러블 장치(101)의 에어 튜브(209)에 공기를 주입함으로써 사용자에게 심부 압박을 제공할 필요가 있다고 판단할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 외부 장치(102)가 제1 인공지능 모델(305-1)을 이용하여 결정된 사용자의 심리 상태가 제1 지정된 상태이거나 스트레스 레벨이 지정이 지정된 레벨인 경우, 외부 장치(102)는 생체 정보, 심리 상태 또는 스트레스 레벨 중 적어도 하나를 제2 인공지능 모델(305-2)에 입력하여 출력되는 값에 기반하여 공기 압박의 패턴을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 인공지능 모델(305-2)은 사용자의 생체 정보, 제1 인공지능 모델(305-1)을 통해 결정된 사용자의 심리 상태 또는 스트레스 레벨, 사용자 정보, 움직임 정보, 시야 정보, 위치 정보, 사용자 주변의 소음 정보, 사용자 주변의 밝기 정보 또는 날씨 정보 중 적어도 하나를 입력 데이터로 이용하여, 출력된 값에 기반하여 사용자에게 최적의 공기 압박의 패턴 데이터를 출력하도록 설정된 인공지능 모델일 수 있다.

동작 1605에서, 외부 장치(102)는 제2 인공지능 모델(305-2)을 이용하여 결정된 공기 압박의 패턴에 기반하여 웨어러블 장치(101)의 에어 튜브(209)에 공기를 주입하도록 에어 펌프(207)를 제어하는 제1 제어 신호를 생성할 수 있다.

동작 1607에서, 외부 장치(102)는 제4 통신 모듈(307)을 통해 상기 제1 제어 신호를 웨어러블 장치(101)로 전송할 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 제1 제어 신호에 기반하여 에어 튜브(209)에 공기를 주입하도록 에어 펌프(207)를 제어할 수 있다.

도 17은 일 실시 예에 따른 외부 장치(102)가 제1 인공지능 모델(305-1)을 이용하여 결정된 사용자의 심리 상태에 기반하여 에어 튜브(209)에서 공기를 제거하도록 에어 펌프(207)를 제어하는 제2 제어 신호를 웨어러블 장치(101)로 전송하는 방법의 흐름도를 도시한다.

동작 1701에서, 외부 장치(102)는 웨어러블 장치(101)의 에어 튜브(209)에 공기를 주입하도록 에어 펌프(207)를 제어하는 제1 제어 신호를 웨어러블 장치(101)로 전송한 때로부터, 상기 제1 제어 신호에 포함된 공기 압박 지속 시간이 경과되었는지 판단할 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 제어 신호가 제1 지속 시간 동안 에어 튜브(209)에 공기를 주입하도록 에어 펌프(207)를 제어하기 위한 명령 신호를 포함한 경우, 상기 제1 지속 시간은 상기 공기 압박 지속 시간에 해당할 수 있다.

동작 1703에서, 외부 장치(102)가 상기 제1 제어 신호를 웨어러블 장치(101)로 전송한 때로부터 상기 압박 지속 시간이 경과된 후, 수집된 정보들(예: 생체 정보, 사용자 정보, 움직임 정보, 시야 정보, 위치 정보, 사용자 주변의 소음 정보, 사용자 주변의 밝기 정보, 또는 날씨 정보)을 제1 인공지능 모델(305-1)에 입력함으로써 출력된 값에 기반하여 결정된 사용자의 심리 상태(예: 화남, 슬픔, 즐거음, 편안함)가 지정된 상태(예: 화남, 슬픔)인지 또는 스트레스 레벨(예: 제1 레벨 내지 제5 레벨)이 지정된 레벨(예: 제2 레벨 내지 제5 레벨)인지 판단할 수 있다.

동작 1705에서, 외부 장치(102)가 상기 제1 제어 신호를 웨어러블 장치(101)로 전송한 때로부터 상기 압박 지속 시간이 경과된 후, 수집된 정보들(예: 생체 정보, 사용자 정보, 움직임 정보, 시야 정보, 위치 정보, 사용자 주변의 소음 정보, 사용자 주변의 밝기 정보, 또는 날씨 정보)을 제1 인공지능 모델(305-1)에 입력함으로써 출력된 값에 기반하여 결정된 사용자의 심리 상태(예: 화남, 슬픔, 즐거음, 편안함)가 정된 상태(예: 화남, 슬픔)가 아니고, 스트레스 레벨(예: 제1 레벨 내지 제5 레벨)이 지정된 레벨(예: 제2 레벨 내지 제5 레벨)이 아닌 경우, 외부 장치(102)는 웨어러블 장치(101)의 에어 튜브(209)에서 공기를 제거하도록 에어 펌프(207)를 제어하는 제2 제어 신호를 생성할 수 있다.

동작 1707에서, 외부 장치(102)는 제4 통신 모듈(307)을 통해 상기 제2 제어 신호를 웨어러블 장치(101)로 전송할 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 제2 제어 신호에 기반하여 에어 튜브(209)에서 공기를 제거하도록 에어 펌프(207)를 제어할 수 있다.

도 18은 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치(101)가 제1 제어 신호에 기반하여 에어 튜브(209)에 공기를 주입하도록 에어 펌프(207)를 제어하는 방법의 흐름도를 도시한다.

동작 1801에서, 웨어러블 장치(101)는 제3 통신 모듈(205-3)을 통해 외부 장치(102)로부터 제1 제어 신호를 수신할 수 있다. 상기 제1 제어 신호는 웨어러블 장치(101)의 에어 튜브(209)에 공기를 주입하도록 명령하는 신호를 포함할 수 있다. 상기 제1 제어 신호는 압박 세기, 압박 지속 시간, 압박 부위, 및 압박 부위 순서에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 제어 신호는 사용자 신체의 제1 부위(예: 흉부)를 제1 압박 세기로 제1 지속 시간 동안 압박한 후, 사용자 신체의 제2 부위(예: 어깨)를 제2 압박 세기로 제2 지속 시간동안 압박하라는 명령 신호를 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 사용자 신체의 제1 부위(예: 흉부)를 제1 압박 세기로 제1 지속 시간동안 압박한 후, 상기 제1 부위를 제2 압박 세기로 제2 지속 시간동안 압박할 수 있다. 압박 세기, 지속 시간, 압박 부위, 및 압박 부위 순서에 대한 조합은 상술한 예시에 제한되지 않는다. 예를 들어, 사용자의 동일한 신체 부위(예: 흉부)에 지정된 시간 간격마다 서로 다른 압박 세기로 압박을 가할 수도 있고, 점진적으로 압박 세기가 증가되거나 감소될 수도 있으며, 지정된 시간 간격마다 압박 세기가 교번적으로 증가 또는 감소될 수도 있다. 다른 예를 들어, 스트레스 레벨에 따라 서로 다른 공기 압박 패턴을 적용할 수 있다. 스트레스 레벨이 제2 레벨인 경우, 제1 압박 세기로 제1 지속 시간동안 공기 압박을 가할 수 있고, 스트레스 레벨이 제3 레벨인 경우, 제1 압박 세기 보다 센 제2 압박 세기로 제2 지속 시간동안 공기 압박을 가할 수 있다. 즉, 스트레스 레벨이 클수록 사용자에게 공기 압박 세기를 증가시켜 심부 압박을 제공할 수 있다.

동작 1803에서, 웨어러블 장치(101)는 수신된 제1 제어 신호에 기반하여 웨어러블 장치(101)의 에어 튜브(209)에 공기를 주입하도록 에어 펌프(207)를 제어할 수 있다.

도 19는 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치(101)가 제2 제어 신호에 기반하여 에어 튜브(209)에서 공기를 제거하도록 에어 펌프(207)를 제어하는 방법의 흐름도를 도시한다.

동작 1901에서, 웨어러블 장치(101)는 제3 통신 모듈(205-3)을 통해 외부 장치(102)로부터 제2 제어 신호를 수신할 수 있다. 상기 제2 제어 신호는 웨어러블 장치(101)의 에어 튜브(209)에서 공기를 제거하도록 명령하는 신호를 포함할 수 있다.

동작 1903에서, 웨어러블 장치(101)는 수신된 제2 제어 신호에 기반하여 웨어러블 장치(101)의 에어 튜브(209)에서 공기를 제거하도록 에어 펌프(207)를 제어할 수 있다.

도 20은 일 실시 예에 따른 전자 장치(103)가 다양한 정보들을 표시하는 방법의 흐름도를 도시한다.

이하에서 설명되는 전자 장치(103)의 동작들은 그 순서가 변경되거나 동시에 수행될 수 있다.

동작 2001에서, 전자 장치(103)는 외부 장치(102)로부터 웨어러블 장치(101)의 제어와 관련된 제1 정보(예: 제1 제어 정보 또는 제2 제어 정보), 사용자의 심리 상태(예: 화남, 슬픔, 즐거움, 편안함 등) 및 스트레스 레벨과 관련된 제2 정보를 수신할 수 있고, 웨어러블 장치(101)로부터 사용자와 관련된 제3 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 상기 사용자와 관련된 제3 정보는 사용자 정보(예: 나이, 키, 몸무게, 성별, 발달장애 정도), 사용자의 생체 정보(예: 피부전도도(EDA), 광용적맥파(PPG), 맥박(BVP), 호흡 수(RESP), 열, 심박변이도(HRV), 또는 심박수(HR))를 포함할 수 있다.

동작 2003에서, 전자 장치(103)는 디스플레이 모듈(405)을 통해 상기 제1 정보, 제2 정보, 및 제3 정보를 표시할 수 있다. 전자 장치(103)는 제1 정보, 제2 정보, 및 제3 정보의 표시를 실시간으로 업데이트하여 표시를 변경할 수 있다. 전자 장치(103)가 외부 장치(102)로부터 웨어러블 장치(101)의 에어 펌프(207)가 자동으로 제어되었음을 나타내는 신호를 수신함에 응답하여, 전자 장치(103)는 상기 신호를 디스플레이 모듈(405)을 통해 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(103)는 디스플레이 모듈(405)을 통해 화면의 상단에 위치한 제1 영역에 웨어러블 장치(101)를 식별하는 식별 정보를 표시할 수 있다. 전자 장치(103)는 상기 제1 영역의 하단에 위치한 제2 영역에 생체 정보(예: 심박수, 심박변이도, 체온, 호흡수 등), 스트레스 레벨에 대한 정보, 및 심리 상태에 대한 정보를 표시할 수 있다. 전자 장치(103)는 상기 제2 영역에 좌측에서 우측 방향으로 순서대로 상기 생체 정보, 상기 스트레스 레벨에 대한 정보, 및 상기 심리 상태에 대한 정보를 표시할 수 있다. 전자 장치(103)는 상기 제2 영역의 하단에 위치한 제3 영역에 다양한 평균 데이터를 표시할 수 있다. 예를 들어, 다양한 평균 데이터는 사용자가 웨어러블 장치(101)를 착용한 평균 시간, 웨어러블 장치(101)의 평균 압박 세기, 상기 사용자의 평균 생체 정보(예: 평균 심박수, 평균 심박변이도, 평균 체온, 평균 호흡수)를 포함할 수 있다.

Claims

사용자의 생체 정보에 기반하여 상기 사용자의 심리 상태를 관리하는 시스템에 있어서,
상기 사용자의 신체의 일부에 압력을 가하기 위한 에어 튜브(air-tube) 및 상기 에어 튜브에 공기를 주입하거나 상기 에어 튜브에서 공기를 제거하는 에어 펌프(air-pump)를 구비한 웨어러블 장치(wearable device); 및
인공지능 모델을 이용하여 상기 생체 정보를 입력 데이터로 사용함으로써 출력된 데이터에 기반하여상기 웨어러블 장치의 상기 에어 펌프를 제어하는 제어 정보를 생성하도록 설정된 인공지능 모델을 구동하고, 상기 인공지능 모델은 상기 생체 정보를 이용하여 학습되는 외부 장치(external device)를 포함하고,
상기 웨어러블 장치는:
상기 웨어러블 장치의 전면부에 배치되며, 상기 사용자의 신체에 비-접촉된 상태로 상기 사용자의 생체 정보를 획득하고, 상기 생체 정보를 처리하는 생체 정보 처리 모듈을 포함하는, 제1 생체 센서;
상기 웨어러블 장치의 후면부에 배치되며, 상기 사용자의 신체에 비-접촉된 상태로 상기 사용자의 생체 정보를 획득하는, 제2 생체 센서;
상기 제1 생체 센서에 작동적으로 연결된 제1 통신 모듈;
상기 제2 생체 센서에 작동적으로 연결된 제2 통신 모듈;
제3 통신 모듈; 및
상기 제1 생체 센서, 상기 제2 생체 센서, 상기 에어 펌프, 상기 제3 통신 모듈과 전기적으로 연결되는 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는:
상기 제1 생체 센서를 통해, 상기 사용자의 신체의 제1 부위에 대한 제1 정보를 획득하고,
상기 제2 생체 센서를 통해, 상기 사용자의 신체의 상기 제1 부위에 대한 제2 정보를 획득하고,
상기 생체 정보 처리 모듈을 통해, 상기 제1 정보와 상기 제2 정보 사이의 중첩되는 정보를 상기 사용자의 상기 제1 부위에 대한 제1 생체 정보로 결정하고,
상기 생체 정보 처리 모듈을 통해, 상기 제1 생체 정보에서 노이즈 신호를 제거하여, 제2 생체 정보를 생성하고, 및
상기 제1 통신 모듈을 통해, 상기 제2 생체 정보를 상기 외부 장치로 전송하는, 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 웨어러블 장치는 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서를 더 포함하고,
상기 프로세서는:
상기 IMU 센서를 통해, 상기 사용자의 움직임 정보를 획득하고,
상기 제2 생체 정보에서 상기 움직임 정보에 대응하는 노이즈 신호를 제거하여, 제3 생체 정보를 생성하고, 및
상기 제3 통신 모듈을 통해, 상기 제3 생체 정보를 상기 외부 장치로 전송하는, 시스템.
청구항 2에 있어서,
상기 IMU 센서는 3축 가속도 센서, 3축 자이로 센서, 및 3축 지자기 센서를 포함한 9축 IMU 센서를 포함하는, 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 시스템은 상기 제1 생체 센서의 제1 배터리 및 상기 제2 생체 센서의 제2 배터리를 무선으로 충전하는 무선 충전 모듈, 및 카메라를 포함하는 충전 크래들(cradle)을 더 포함하고,
상기 웨어러블 장치는 탈부착 감지 센서를 더 포함하고,
상기 프로세서는:
상기 탈부착 감지 센서를 통해, 상기 웨어러블 장치로부터, 상기 제1 생체 센서 또는 상기 제2 생체 센서 중 적어도 하나가 탈착됨을 감지하고,
상기 제1 생체 센서 또는 상기 제2 생체 센서 중 적어도 하나가 탈착됨을 감지한 것에 응답하여, 상기 제3 통신 모듈을 통해 상기 탈착된 생체 센서의 생체 정보를 획득하는 기능을 비활성화하는 제1 신호를 상기 탈착된 생체 센서로 전송하는, 시스템.
청구항 4에 있어서,
상기 탈착된 생체 센서가 상기 충전 크래들에 놓여진 경우:
상기 탈착된 생체 센서는 상기 생체 정보를 획득하는 기능을 활성화하고,
상기 충전 크래들은:
상기 카메라를 통해 상기 사용자의 안면을 인식하고, 및
상기 인식된 안면에 대응하는 사용자와 관련된 정보를 상기 충전 크래들에 놓여진 생체 센서에 전달하고,
상기 충전 크래들에 놓여진 생체 센서는:
상기 충전 크래들로부터 전달받은 상기 인식된 안면에 대응하는 사용자와 관련된 정보에 기반하여, 상기 인식된 안면에 대한 정보에 대응하는 사용자에 대한 생체 정보를 획득하는, 시스템.
청구항 5에 있어서,
상기 충전 크래들에 놓여진 생체 센서가 상기 제1 생체 센서인 경우:
상기 제1 생체 센서는:
상기 충전 크래들에 놓여진 상태에서 상기 제1 정보를 획득하고,
상기 제1 통신 모듈을 통해, 상기 제2 생체 센서로부터 상기 제2 생체 센서가 획득한 제2 정보를 수신하고, 및
상기 생체 정보 처리 모듈을 통해, 상기 제1 정보와 상기 제2 정보 사이의 중첩되는 정보를 상기 사용자의 상기 제1 부위에 대한 제1 생체 정보로 결정하는, 시스템.
청구항 5에 있어서,
상기 충전 크래들에 놓여진 생체 센서가 상기 제2 생체 센서인 경우:
상기 제2 생체 센서는:
상기 충전 크래들에 놓여진 상태에서 상기 제2 정보를 획득하고, 및
상기 제2 통신 모듈을 통해, 상기 제1 생체 센서로 상기 제2 정보를 전송하고,
상기 제1 생체 센서는:
상기 웨어러블 장치에 부착된 상태에서 상기 제1 정보를 획득하고,
상기 제1 통신 모듈을 통해 상기 제2 생체 센서로부터 상기 제2 정보를 수신하고, 및
상기 생체 정보 처리 모듈을 통해, 상기 제1 정보와 상기 제2 정보 사이의 중첩되는 정보를 상기 사용자의 상기 제1 부위에 대한 제1 생체 정보로 결정하는, 시스템.
청구항 2에 있어서,
상기 웨어러블 장치는 카메라 모듈을 더 포함하고, 상기 카메라 모듈은 상기 사용자의 시야에 대응하는 상기 사용자의 주변 환경을 촬영하도록 상기 카메라 모듈의 화각이 설정된 상태로 상기 웨어러블 장치의 상기 전면부에 설치됨,
상기 프로세서는:
상기 IMU 센서를 통해, 상기 사용자의 움직임 정보를 획득하고,
상기 카메라 모듈을 통해, 상기 사용자의 시야에 대응하는 시야 정보를 획득하고,
상기 제3 통신 모듈을 통해, 상기 움직임 정보 및 상기 시야 정보를 상기 외부 장치로 전송하고,
상기 외부 장치는:
상기 제2 생체 정보, 상기 움직임 정보, 및 상기 시야 정보를, 상기 인공지능 모델에 입력함으로써, 상기 사용자의 심리상태 또는 스트레스 레벨 중 적어도 하나를 결정하는, 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 웨어러블 장치는 GPS 센서, 조도 센서, 및 마이크 모듈을 더 포함하고,
상기 프로세서는:
상기 GPS 센서를 통해, 상기 사용자의 위치 정보를 획득하고,
상기 조도 센서를 통해, 상기 사용자 주변의 밝기 정보를 획득하고,
상기 마이크 모듈을 통해, 상기 사용자 주변의 소음 정보를 획득하고,
상기 제3 통신 모듈을 통해, 날씨 정보에 대한 데이터 베이스를 구축하고 있는 서버로부터 날씨 정보를 실시간으로 수신하고,
상기 제3 통신 모듈을 통해, 상기 위치 정보, 밝기 정보, 상기 소음 정보, 및 상기 날씨 정보를 상기 외부 장치로 전송하고,
상기 외부 장치는:
상기 제2 생체 정보, 상기 위치 정보, 상기 밝기 정보, 상기 소음 정보, 및 상기 날씨 정보를 상기 인공지능 모델이 입력함으로써, 상기 사용자의 심리상태 또는 스트레스 레벨 중 적어도 하나를 결정하는, 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 웨어러블 장치는:
송풍 장치; 및
상기 웨어러블 장치의 상기 전면부 및 상기 후면부에 각각 복수 개의 관통홀들을 더 포함하고,
상기 에어 튜브는 상기 웨어러블 장치의 상기 전면부 및 상기 후면부에 각각 배치되며, 상기 관통홀들은 상기 에어 튜브와 중첩되지 않도록 상기 웨어러블 장치의 상기 전면부 및 상기 후면부에 각각 배치되고,
상기 프로세서는:
상기 제1 생체 센서 또는 상기 제2 생체 센서 중 적어도 하나로부터 상기 사용자의 체온을 측정하고,
상기 체온의 기준 값을 초과하는 경우, 상기 체온이 상기 기준 값 미만이 될 때까지 상기 송풍 장치를 구동하여 상기 웨어러블 장치를 착용한 사용자에게 바람을 제공하는, 시스템.