KR102633604B1 - 방송 시청기록 분석을 통한 치매 조기진단 시스템 - Google Patents
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Abstract
방송 시청기록 분석을 통한 치매 조기진단 시스템이 개시된다. 방송 시청기록 분석을 통한 치매 조기진단 시스템은 사용자가 방송매체를 통해 시청하고 있는 방송 신호를 수집하여 전송하는 방송 신호 전송부; 상기 방송 신호를 수신하여 방송시청 기록 데이터를 산출하는 데이터 산출부; 상기 방송 신호에 대응하는 방송 컨텐츠에 대한 부가 정보를 저장하는 부가 정보 저장부; 상기 방송시청 기록 데이터와 상기 부가 정보를 종합하여 상기 사용자에 대한 방송 시청 패턴을 분석하는 패턴 분석부; 분석된 상기 사용자에 대한 방송 시청 패턴을 저장하는 패턴 저장부; 상기 사용자가 시청하고 있는 방송에 대한 방송 기록 데이터가 상기 방송 시청 패턴을 벗어나는 경우에 상기 사용자에게 이상이 발생하였다고 판단하고, 이상 발생에 관한 알람을 알려주는 이상 발생 알람부; 및 상기 이상 발생 알람부가 상기 사용자에게 이상이 발생하였다고 판단한 경우에 상기 사용자에게 이전에 시청한 방송과 관련한 설문조사를 제공하는 설문조사 제공부를 포함한다.
본 발명은 서울특별시 서울산업진흥원 2020년도 창업지원시설 입주기업 기술사업화 지원사업(TC200033) "국내·외 최초 초 단위 시청률 기반 딥러닝 기술을 적용한 TV시청패턴 분석 시스템 개발"을 통해 개발된 기술이다.
본 발명은 서울특별시 서울산업진흥원 2020년도 창업지원시설 입주기업 기술사업화 지원사업(TC200033) "국내·외 최초 초 단위 시청률 기반 딥러닝 기술을 적용한 TV시청패턴 분석 시스템 개발"을 통해 개발된 기술이다.
Description
본 발명은 치매 조기진단 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 사용자의 방송 시청기록 분석을 통하여 사용자의 방송 시청 기록에 대한 패턴을 분석하고, 패턴과 사용자의 방송 시청 기록을 비교하여 사용자의 치매를 조기에 진단할 수 있는 치매 진단 시스템에 관한 것이다.
전 세계 치매인구가 현재는 5000만 명이지만 2030년에는 8200만 명, 2050년에는 현재보다 3배 넘는 1억5200만 명에 이를 것으로 추산하고 있는데, 치매의 경우 환자 본인 뿐만 아니라 환자를 돌보는 가족이나 간병인에게도 정신적인 스트레스가 크기 때문에 치매 문제 관리에 국가가 관여해야 하는 부분이 커지고 그에 따른 사회적 비용 증가도 큰 이슈가 되고 있다.
65세 이상 고령자들의 여가시간은 하루 7시간 이상으로 길어졌지만 대다수의 고령자들은 길어진 여가시간의 대부분을 TV시청(평균 3시간48분) 하는데 할애 것으로 조사되고 있다.
현재 계속해서 연구가 진행되고 있는 치매를 진단하기 위한 또 다른 종래의 기술들은 fMRI 또는 PET를 이용하여 뇌영상을 촬영하여 치매 진행 정도를 진단하는 방법과 치매 환자로부터 추출한 혈액이나 뇌척수액을 분석하여 치매 진행 정도를 진단하는 바이오마커(Bio-marker) 방법, 뇌파(EEG 또는 MEG)를 측정하여 치매를 진단하는 방법 등이 존재한다.
그러나 위와 같은 방법들은 사용자가 치매임을 인지한 후 이를 확인하기 위하여 병원을 방문하거나 주변인이 사용자가 치매인지 여부를 확인하기 위하여 강제로 병원을 방문토록 하여 치매임을 확인하는 방식 등으로 이루어지고 있어 실제로 치매인지를 확인하는 것이 불편하다는 문제가 있다.
대다수의 고령자들이 TV를 시청하고 있는 상황에서 보다 쉽고, 편리하게 치매인지를 조기에 진단할 수 있다면 치매가 중증으로 가는 것도 방지할 수 있고, 사용자에게도 편리하게 치매의 치료를 받도록 하는 것이 가능하며, 이를 위해 본 발명자는 방송 시청 기록을 통해 치매를 조기에 진단할 수 있는 시스템을 개발하기에 이르렀다.
아래에서 설명할 본 발명은 서울특별시 서울산업진흥원 2020년도 창업지원시설 입주기업 기술사업화 지원사업(TC200033) "국내·외 최초 초 단위 시청률 기반 딥러닝 기술을 적용한 TV시청패턴 분석 시스템 개발"을 통해 개발된 기술이다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 사용자가 TV, PC, 스마트폰 등으로 방송을 시청하는 경우 누적된 과거의 방송 콘텐츠 시청기록을 머신러닝 기반의 데이터 분석을 통해 개인의 방송 콘텐츠 시청패턴 데이터를 산출하고, 산출된 방송 콘텐츠 시청패턴 데이터를 기준으로 실시간으로 시청하는 개인의 방송 콘텐츠를 비교하여 사용자가 시청하는 채널 또는 프로그램이 산출된 방송 콘텐츠 시청패턴을 벗어나는 경우 이를 감지하여 치매를 조기에 진단할 수 있는 시스템을 제공하는 것이다.
상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 실시예에 따른 방송 시청기록 분석을 통한 치매 조기진단 시스템은 사용자가 방송매체를 통해 시청하고 있는 방송 신호를 수집하여 전송하는 방송 신호 전송부; 상기 방송 신호를 수신하여 방송시청 기록 데이터를 산출하는 데이터 산출부; 상기 방송 신호에 대응하는 방송 컨텐츠에 대한 부가 정보를 저장하는 부가 정보 저장부; 상기 방송시청 기록 데이터와 상기 부가 정보를 종합하여 상기 사용자에 대한 방송 시청 패턴을 분석하는 패턴 분석부; 분석된 상기 사용자에 대한 방송 시청 패턴을 저장하는 패턴 저장부; 상기 사용자가 시청하고 있는 방송에 대한 방송 기록 데이터가 상기 방송 시청 패턴을 벗어나는 경우에 상기 사용자에게 이상이 발생하였다고 판단하고, 이상 발생에 관한 알람을 알려주는 이상 발생 알람부; 및 상기 이상 발생 알람부가 상기 사용자에게 이상이 발생하였다고 판단한 경우에 상기 사용자에게 이전에 시청한 방송과 관련한 설문조사를 제공하는 설문조사 제공부를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 방송 시청기록 분석을 통한 치매 조기진단 시스템은 방송 시청기록 분석을 통한 치매 조기진단 시스템은 상기 사용자가 상기 설문조사를 마친 결과에 기초하여 상기 사용자의 병원 방문을 추천하거나 상기 사용자에 대한 상기 방송 시청 패턴을 업데이트하는 사용자 조치부를 포함할 수 있다.
하나의 실시예로, 상기 방송시청 기록 데이터는 방송시청 일자, 방송시청 시간 및 방송시청 채널을 포함하고, 상기 부가 정보는 방송 프로그램명, 방송 프로그램의 방송시작 시간과 종료시간, 방송 프로그램의 출연배우, 상기 출연배우의 배역 이름, 방송 프로그램의 회차 정보, 방송 프로그램의 줄거리 및 방송 프로그램의 줄거리 요약에 대한 정보를 포함할 수 있다.
하나의 실시예로, 상기 방송매체는 TV, 방송을 시청할 수 있는 PC 및 모바일 기기 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기와 같은 본 발명은 사용자의 과거 방송 콘텐츠 시청 기록들을 머신러닝 기반의 데이터 분석을 하여 사용자의 방송 시청 패턴 데이터를 생성할 수 있다.
사용자가 시청하는 방송 콘텐츠를 실시간으로 인식하고, 사용자의 방송 콘텐츠 시청 패턴 데이터와 실시간으로 비교를 하여 머신러닝 기반의 이상탐지 알고리즘을 통해 기존의 방송 콘텐츠 시청 패턴과 벗어나는 경우 치매 진행을 의심할 수 있어 조기진단이 가능하다.
방송 콘텐츠 시청 이력을 확인한 후 시청한 방송 콘텐츠 관련 정보들을 포함하는 설문을 구성하여 인지기능 평가를 할 수 있고 결과에 따라 치매 조기진단이 가능하다.
본 발명은 치매의 조기 진단을 통해 신속한 치매증상 발견과 치료가 가능하므로 치매의 진행을 막거나 진행속도를 늦추어 줄 수 있고, 삶의 질 향상에 많은 도움을 줄 뿐만 아니라 가족의 정신적 스트레스와 경제적 부담을 줄일 수 있다.
과거 치매는 65세 이상에서 나타나는 노인성 질환으로 인식했으나 현재는 젊은 치매 환자의 수도 점점 늘어나고 있는데 본 발명은 치매 조기 진단이 가능하므로 신속한 치료를 통해 국가 차원의 사회적 비용을 절감할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 방송 시청기록 분석을 통한 치매 조기진단 시스템을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 1개월치 사용자에 대한 방송 시청 패턴을 나타낸 도면이다.
도 3은 18시 40분부터 21시50분까지 7일간의 사용자에 대한 방송 시청 패턴을 나타낸 도면이다.
도 2는 1개월치 사용자에 대한 방송 시청 패턴을 나타낸 도면이다.
도 3은 18시 40분부터 21시50분까지 7일간의 사용자에 대한 방송 시청 패턴을 나타낸 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 실시예들을 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다.
상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함하다" 또는 "이루어진다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
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 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 방송 시청기록 분석을 통한 치매 조기진단 시스템을 설명하기 위한 개념도이고, 도 2는 1개월치 사용자에 대한 방송 시청 패턴을 나타낸 도면이고, 도 3은 18시 40분부터 21시50분까지 7일간의 사용자에 대한 방송 시청 패턴을 나타낸 도면이다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 방송 시청기록 분석을 통한 치매 조기진단 시스템(1000)은 방송 신호 전송부(100), 데이터 산출부(200), 부가 정보 저장부(300), 패턴 분석부(400), 패턴 저장부(500), 이상 발생 알람부(600), 설문조사 제공부(700) 및 사용자 조치부(800)를 포함할 수 있다.
방송 신호 전송부(100)는 사용자가 방송매체를 통해 시청하고 있는 방송 신호를 수집하여 전송할 수 있다. 방송 신호는 해당 방송과 관련된 음성신호, 영상신호 등 다양한 신호를 포함할 수 있다.
일 예로 방송매체는 TV, 방송을 시청할 수 있는 PC 및 모바일 기기 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
일 예로 방송 신호 전송부(100)는 가구내에 설치된 TV와 연결된 시청률 측정용 기기일 수 있다. 시청률 측정용 기기는 사용자가 시청중인 TV 방송에 대한 방송 신호를 수집하고 이를 디지털 데이터로 변환한 후 유선 또는 무선 통신망을 통해 전송할 수 있다.
다른 일 예로 방송 신호 전송부(100)는 모바일 기기에서 사용자가 시청중인 방송에 대한 방송 신호를 수집하고 이를 디지털 데이터로 변환한 후 유선 또는 무선 통신망을 통해 전송할 수 있다.
데이터 산출부(200)는 상기 방송 신호를 수신하여 방송시청 기록 데이터를 산출할 수 있다.
일 예로 방송 시청 기록 데이터는 방송시청 일자, 방송시청 시간 및 방송시청 채널을 포함할 수 있다.
사용자가 시청하는 방송에 대한 방송시청 채널은 TV 방송의 음성신호 또는 영상신호를 통해 확인할 수 있다. 또한, IPTV, 케이블 방송, 위성방송 서비스 업체에서 제공하는 셋톱박스와 연결된 TV의 경우에는 셋톱박스를 통해 채널변경이 이루어질 때 셋톱박스의 채널변경 정보를 활용하여 시청채널을 확인할 수 있다. 또한, 모바일 기기의 경우에는 사용자가 시청중인 방송에 대한 음성신호 또는 영상신호를 통해 확인할 수 있다.
부가 정보 저장부(300)는 상기 방송 신호에 대응하는 방송 컨텐츠에 대한 부가 정보를 저장할 수 있다.
일 예로 부가 정보는 방송 프로그램명, 방송 프로그램의 방송시작 시간과 종료시간, 방송 프로그램의 출연배우, 상기 출연배우의 배역 이름, 방송 프로그램의 회차 정보, 방송 프로그램의 줄거리 및 방송 프로그램의 줄거리 요약에 대한 정보를 포함할 수 있다.
상기 부가 정보는 부가 정보 저장부(300)에 미리 저장되어 있을 수 있고, 방송국 등을 통해 확인되는 방송관련 정보를 입력부(미도시)를 통해 부가 정보 저장부(300)에 저장시킬 수도 있다.
패턴 분석부(400)는 상기 방송시청 기록 데이터와 상기 부가 정보를 종합하여 사용자에 대한 방송 시청 패턴을 분석할 수 있다.
일반적인 TV 시청률 조사의 경우에는 상기 방송시청 기록 데이터인 방송시청 일자, 방송시청 시간 및 방송시청 채널의 정보로도 TV 시청률 조사가 가능하나 심층적인 사용자에 대한 방송 시청 패턴을 분석하기 위하여는 상기 부가 정보를 상기 방송시청 기록 데이터와 종합하여 분석하는 것이 필요하다.
일 예로 심층적인 사용자에 대한 방송 시청 패턴의 분석은 특정 배우가 출연하는 드라마를 사용자가 지속적으로 시청하는 것에 기초하여 패턴을 분석하거나 특정 배우가 출연하는 드라마를 재방송으로 반복하여 시청하는 것에 기초하여 패턴을 분석하는 것이 될 수 있다. 심층적인 사용자에 대한 방송 시청 패턴의 분석의 다른 일예로는 사용자가 트롯트 경연 예능 프로그램을 계속하여 시청하는 것에 기초하여 패턴을 분석하는 경우, 특정 가수가 출연하는 음악 및 예능 프로그램을 주기적 또는 반복적으로 시청하는 것에 기초하여 패턴을 분석하는 경우, 특정 프로야구 팀 경기를 주기적 또는 반복적으로 시청하는 것에 기초하여 패턴을 분석하는 경우 등을 포함할 수 있다.
일 예로 패턴 분석부(400)는 사용자에 대한 방송시청 기록 데이터를 전처리하고 그 결과 데이터를 저장할 수 있다. 전처리 과정은 방송시청 기록 데이터를 취합하여 중복 데이터 제거, 부정합 데이터 제거, 누락된 데이터의 보강 등의 작업을 의미할 수 있다.
패턴 분석부(400)는 머신러닝 기반의 연관 규칙 분석 알고리즘을 활용한 데이터 분석을 통해 사용자에 대한 방송 시청 패턴을 분석할 수 있다.
사용자에 대한 방송 시청 패턴을 분석하기 위하여 방송 프로그램명, 방송 프로그램의 방송시작 시간과 종료시간, 방송 프로그램의 출연배우, 상기 출연배우의 배역 이름, 방송 프로그램의 회차 정보, 방송 프로그램의 줄거리 및 방송 프로그램의 줄거리 요약에 대한 정보를 방송시청 일자, 방송시청 시간 및 방송시청 채널 정보와 연동하여 사용자가 시청한 방송 컨텐츠로 정의한다.
또한, 사용자에 대한 방송 시청 패턴 분석에 중요한 영향을 미치는 변경요인들이 반영될 수 있도록 변경 요인들에 대하여도 지속적인 머신러닝 기반 분석을 수행하고 도출된 정보를 사용자에 대한 방송 시청 패턴 분석 데이터에 업데이트 하는 것이 바람직하다.
일 예로 변경요인들에는 방송국이 많은 시청자들을 채널로 유입하기 위해 방송 프로그램의 시간 배치를 정기적으로 개편하거나 방송국의 필요에 의한 수시 개편, 방영 기간이 2~3개월로 짧으면서 계속적으로 프로그램이 바뀌는 상황, 많은 유사 경쟁 프로그램, 계절, 요일, 시간대, 장르들에 대한 것이 포함될 수 있다.
일 예로 한 가구 내에 같이 거주하는 사용자가 다수인 경우 사용자별로 고유한 개인 식별번호가 부여될 수 있고, 각 사용자에 대한 방송시청 기록 데이터가 산출, 저장 및 관리될 수 있고, 방송시청 기록 데이터에 기반하여 위에 설명한 방식과 동일하게 각 사용자에 대한 방송 시청 패턴 분석이 수행될 수 있다.
패턴 저장부(500)는 분석된 상기 사용자에 대한 방송 시청 패턴을 저장할 수 있다.
이상 발생 알람부(600)는 사용자가 시청하고 있는 방송에 대한 방송 기록 데이터가 방송 시청 패턴을 벗어나는 경우에 사용자에게 이상이 발생하였다고 판단하고, 이상 발생에 관한 알람을 알려줄 수 있다.
일 예로 이상이 발생하였다고 판단할 수 있는 사례로 치매 초기 증상이 의심되는 경우는 아래와 같고 이와 같은 경우에 이상 발생 알람부(600)는 사용자에게 이상이 발생하였다고 판단하여 이상 발생에 관한 알람을 알려줄 수 있다.
1. 1일 또는 1주일 등 특정 기간 동안의 평균 시청 시간에 큰 변화가 생기는 경우(방송 시청 시간이 전혀 없거나, 장시간 연속 시청, 하루 평균 3시간 정도에서 5시간으로 또는 3시간에서 30분으로 변경되는 등)
2. 1일 또는 1주일 등 특정 기간 동안의 평균 채널 변경 횟수에 큰 변화가 생기는 경우(1일 평균 채널 변경 횟수가 5회에서 100회 이상으로 변경, 1주일 총 채널 변경 횟수가 100회에서 35회로 변경 등)
3. 특정 방송 프로그램을 매주 연속적으로 시청하다가 특정 일자부터 시청 기록이 없거나 다른 프로그램 시청 기록이 있는 경우
4. 방송 프로그램의 특정 회차 시청을 기억하지 못해서 또는 못할 때마다 특정 회차를 반복적으로 시청하는 기록이 있는 경우
5. 특정 프로그램 장르(뉴스 보도, 드라마, 예능, 스포츠 정보 등의 분류) 시청 시간 비중의 변화가 생기는 경우
6. 과거 시청 이력이 없던 장르나 프로그램을 시청하는 기록이 있는 경우
일 예로 이상 발생 알람부(600)의 이상 여부 판단에는 비지도학습 기반의 머신러닝 분석방법이 적용될 수 있다. 사용자에 대한 방송 시청 패턴과 관련된 데이터는 비정상 샘플 데이터를 구하기 어렵고, 방송 프로그램 편성 변경에 맞춰 새로이 학습을 진행해야 하는 어려움이 많으므로 비지도학습 기반의 머신러닝 분석방법이 적용된 이상 발생 여부 확인 알고리즘이 적용되는 것이 바람직하다.
머신러닝이 적용된 이상 발생 판단 알고리즘으로는, 예를 들면 시계열 데이터의 이상탐지는 시간적인 특성을 고려한 LSTM와 비지도학습 방식의 오토인코더(AE)를 결합한 LSTM-AE 모델이 활용될 수 있다.
이상 발생 판단에는 복원 에러(Reconstruction Error)가 사용될 수 있는데, 복원 에러는 모델 입력과 모델 출력의 차이(모델 입력 - 모델 출력)로 정의되는 복원 에러를 사용하여 임계치를 정하고, 복원 에러가 임계치를 넘게되면 이상이라고 정의하고 이상 여부를 판단하는 것이다.
또한, 이와 같은 지속적인 머신러닝 기반의 분석을 적용한 시청 패턴 데이터가 패턴 저장부(500)에 업데이트되면 이상 발생 판단의 정확도도 더욱 높일 수 있다.
이상 발생 알람부(600)는 사용자의 보호자가 사용하는 전자기기등에 알람을 전송할 수 있고, 예를 들면 사용자의 보호자(직계가족, 친척 등)이 사용하는 모바일 기기에 메시지나 푸쉬알림, 전화를 연결 등을 통해 사용자에게 이상이 발생하였는 알람을 전송할 수 있다. 알람을 알려주는 방식은 이에 한정되는 방식 외에도 다양하게 변경될 수 있다.
설문조사 제공부(700)는 이상 발생 알람부(600)가 사용자에게 이상이 발생하였다고 판단한 경우에 사용자에게 이전에 시청한 방송과 관련한 설문조사를 제공할 수 있다.
설문조사 방식은 사용자의 방송시청 기록 데이터를 조회하여 사용자가 시청한 방송 프로그램 내용과 관련된 설문조사를 스마트폰 또는 기계식 전화 응답방식 등과 같이 사용자로부터 짧은 시간 내에 응답을 얻을 수 있는 조사방법으로 수행할 수 있다.
일 예로 설문조사 방식은 다음과 같다.
1. 방송 프로그램 시청의 기준이 되는 기본 정보에 대한 공통 설문
방송 프로그램 시청 여부 확인, 시청 일자, 요일, 방송시간, 시청한 시간(1시간 편성 프로그램 중 15분 혹은 30분 혹은 60분 시청 등), 프로그램 만족도, 프로그램 시청 이유, 계속 시청 의향 등의 기본 정보들을 포함할 수 있다.
2. 사용자가 시청한 방송의 장르에 맞는 설문
2-1. 정보 프로그램(뉴스, 보도, 다큐, 정보)
시청한 프로그램 제목, 내용(뉴스 기사 상세 정보, 질병 명칭과 원인 및 건강에 도움이 되는 음식 등의 정보, 여행장소와 출연자 및 음식 등의 정보들을 포함하는 설문으로 구성될 수 있다.
2-2. 드라마
드라마 제목, 주요 출연 배우 및 극중 배역 이름, 시청한 분량의 주요 줄거리 등의 정보들을 포함하는 설문으로 구성될 수 있다.
2-3. 오락 프로그램
오락 프로그램 제목, 출연자 이름, 주요 내용 등의 정보들을 포함하는 설문으로 구성될 수 있다.
2-4. 음악 프로그램
음악 프로그램 제목, 가수 이름, 노래 제목, 배경 화면, 경연 프로그램의 경우 승패 결과 관련 등의 정보들을 포함하는 설문으로 구성될 수 있다.
2-5. 스포츠 프로그램
스포츠 경기 또는 대회 이름, 경기 장소, 승리 팀 이름, 경기 결과 스코어, 주요 선수 또는 활약한 선수 이름, 경기 관련 기록 등의 정보들을 포함하는 설문으로 구성될 수 있다.
3. 기타 확인 사항
3-1. 화면 이미지
사용자의 방송 시청 기록이 확인되는 시점의 방송 화면을 캡쳐한 이미지와 그와 비슷한 방송 화면 캡쳐 이미지들을 함께 제시하여 시청한 내용의 이미지 화면을 정확히 기억하는지 확인이 가능한 설문으로 구성될 수 있다.
3-3. 광고 제품
광고 시청 회피에 노력을 하더라도 방송 콘텐츠 시청 중에 광고 시청에 노출될 확률은 매우 높기 때문에 사용자의 방송 시청 기록이 확인된 방송에서 노출된 광고의 제품명, 제품의 구매 여부, 선호도, 광고 출연 배우, 주요 내용 등의 정보들을 포함하는 설문으로 구성될 수 있다.
치매 조기 진단을 위해서는 건망증 등의 의심 증상이 나타난 후 환자 및 보호자와의 면담과 같은 선별검사를 기초로 하고 추가적인 신경심리검사와 다양한 종류의 뇌영상 검사 등과 같은 정밀검사를 받아야 하지만, 이와 같은 방송 시청기록 분석을 통한 치매 조기진단 시스템(1000)은 사용자의 방송 시청 기록 분석을 통해 지속적인 모니터링을 통해 치매 조기진단이 가능하다.
사용자 조치부(800)는 사용자가 상기 설문조사를 마친 결과에 기초하여 사용자의 병원 방문을 추천하거나 사용자에 대한 방송 시청 패턴을 업데이트할 수 있다.
일 예로 설문조사 결과의 점수가 기준점수 미만(예: 70점)인 경우에 추천을 위한 병원 정보는 부가 정보 저장부(300)에 저장되어 있을 수 있고, 사용자 조치부(800)는 병원 정보에 기초하여 사용자에게 병원을 추천할 수 있다.
설문조사 결과의 점수가 50점 이상 70점 미만이면 초기 치매 관리 병원, 설문조사 결과의 점수가 50점 미만이면 중증 치매 관리 병원을 추천하는 것이 가능하며, 설문조사 결과의 점수에 따른 추천 병원은 변경될 수 있다.
또한, 사용자의 주소에 기반하여 가장 근접한 병원을 추천하는 것도 가능하며, 빠른 치료가 가능한 병원을 추천하는 것도 가능하다.
일 예로 사용자 조치부(800)는 설문조사 결과의 점수가 기준점수 이상이지만 사용자에 대한 방송 시청 패턴이 달라지는 경우에는 사용자의 방송 시청 패턴 자체가 변경되었다고 판단하고 사용자의 방송 시청 패턴을 업데이트할 수 있다.
사용자 조치부(800)가 방송 시청 패턴을 업데이트하는 과정은 패턴 저장부(500)에 저장되어 있던 사용자에 대한 방송 시청 패턴을 삭제하도록 하고, 그 후 패턴 분석부(400)를 통해 새롭게 분석된 사용자에 대한 방송 시청 패턴을 분석하여 그 결과를 패턴 저장부(500)에 저장하도록 함으로써 구현될 수 있다.
이상에서 본 발명에 따른 실시예들이 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 범위의 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 다음의 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.
1000: 방송 시청기록 분석을 통한 치매 조기진단 시스템
100: 방송 신호 전송부 200: 데이터 산출부
300: 부가 정보 저장부 400: 패턴 분석부
500: 패턴 저장부 600: 이상 발생 알람부
700: 설문조사 제공부 800: 사용자 조치부
100: 방송 신호 전송부 200: 데이터 산출부
300: 부가 정보 저장부 400: 패턴 분석부
500: 패턴 저장부 600: 이상 발생 알람부
700: 설문조사 제공부 800: 사용자 조치부
Claims (4)
- 사용자가 방송매체를 통해 시청하고 있는 방송 신호를 수집하여 전송하는 방송 신호 전송부;
상기 방송 신호를 수신하여 방송시청 기록 데이터를 산출하는 데이터 산출부;
상기 방송 신호에 대응하는 방송 컨텐츠에 대한 부가 정보를 저장하는 부가 정보 저장부;
상기 방송시청 기록 데이터와 상기 부가 정보를 종합하여 상기 사용자에 대한 심층적인 방송 시청 패턴을 분석하는 패턴 분석부;
분석된 상기 사용자에 대한 방송 시청 패턴을 저장하는 패턴 저장부;
상기 사용자가 시청하고 있는 방송에 대한 방송 기록 데이터가 상기 방송 시청 패턴을 벗어나는 경우에 상기 사용자에게 이상이 발생하였다고 판단하고, 이상 발생에 관한 알람을 알려주는 이상 발생 알람부; 및
상기 이상 발생 알람부가 상기 사용자에게 이상이 발생하였다고 판단한 경우에 상기 사용자에게 이전에 시청한 방송과 관련한 설문조사를 제공하는 설문조사 제공부를 포함하고,
상기 방송시청 기록 데이터는 방송시청 일자, 방송시청 시간 및 방송시청 채널을 포함하며,
상기 부가 정보는 방송 프로그램명, 방송 프로그램의 방송시작 시간과 종료시간, 방송 프로그램의 출연배우, 상기 출연배우의 배역 이름, 방송 프로그램의 회차 정보, 방송 프로그램의 줄거리 및 방송 프로그램의 줄거리 요약에 대한 정보를 포함하고,
상기 설문 조사는,
방송 프로그램 시청 여부 확인, 시청 일자, 요일, 방송시간, 시청한 시간, 프로그램 만족도, 프로그램 시청 이유, 계속 시청 의향의 기본 정보들에 대한 설문을 포함하는, 방송 시청기록 분석을 통한 치매 조기진단 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 사용자가 상기 설문조사를 마친 결과에 기초하여 상기 사용자의 병원 방문을 추천하거나 상기 사용자에 대한 상기 방송 시청 패턴을 업데이트하는 사용자 조치부를 포함하는, 방송 시청기록 분석을 통한 치매 조기진단 시스템.
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 방송매체는 TV, 방송을 시청할 수 있는 PC 및 모바일 기기 중 하나 이상을 포함하는, 방송 시청기록 분석을 통한 치매 조기진단 시스템.
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