KR20080000766A - 사용자별 맞춤 베개 선정 방법 및 시스템 - Google Patents

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KR20080000766A
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Abstract

본 발명은 머리형상 측정 장치 및 이를 이용한 맞춤 베개 선정 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 사용자의 머리 후면 형상을 측정하고 머리의 측면 면적으로부터 추산되는 머리 무게를 산출하여, 사용자 개인별 머리 형상에 따른 적정한 베개 형상를 선정하고, 나아가 머리 무게에 따라서 베개가 눌러지는 깊이를 보정하여 얻어지는 적정한 베개 높이를 산출함으로써 수면시 머리와 목의 높이에 맞는 맞춤 베개를 제공하여 보다 나은 숙면을 취할 수 있도록 한 것으로서, 사용자의 머리 유형을 파악함에 있어서 별도의 머리 캡이나 고정 머리핀을 사용하지 않고서도 사용자의 헤어스타일에 관계없이 정확한 머리 후면 형상을 측정할 수 있도록 하면서, 또한 베개 높이 보정을 위한 머리 무게의 측정을 위하여 체압판에 누워서 측정하여야 하는 불편함을 제거함으로써, 사용자에게 베개선택을 위한 측정의 불편함과 거부감을 감소시키도록 한 것이다.
머리 후면 형상 측정, 측면 면적, 머리 무게, 맞춤 베개

Description

사용자별 맞춤 베개 선정 방법 및 시스템{custom-made pillow selection method and system using it}
도 1은 종래 기술에 따른 맞춤 베개 시스템에서 고객의 머리 형상 측정에 사용되는 2개의 CCD 카메라를 포함한 시스템의 구성도.
도 2는 종래 기술에 따른 맞춤 베개 시스템의 구성도.
도 3은 종래 기술에 따른 맞춤 베개 시스템에서 사용되는 고객의 머리 무게 측정 장치의 구성도.
도 4는 본 발명에 의한 맞춤 베개 선정 방법의 전체적 흐름도.
도 5는 도 4의 A)단계의 구체적인 진행 상태를 나타낸 상세 흐름도.
도 6은 도 4의 B)단계의 구체적인 진행 상태를 나타낸 상세 흐름도.
도 4는 본 발명에 의한 맞춤 베개 선정 방법의 전체적 흐름도.
도 7은 본 발명에 따른 맞춤 베개 선정 시스템의 블록도.
도 8은 본 발명에 따른 맞춤 베개 선정 시스템의 전체 구성도.
도 9는 머리의 측면 형상 및 선정 계측점을 나타낸 도면.
도 10은 정보제공자를 대상으로한 3차원 헤드 스캐너 측정 사진.
도 11은 정보제공자를 대상으로한 분석 결과의 제 1 유형도.
도 12는 정보제공자를 대상으로한 분석 결과의 제 2 유형도.
도 13은 정보제공자를 대상으로한 분석 결과의 제 3 유형도.
도 14는 본 발명에 의한 접촉식 머리 후면 윤곽 측정장치의 일 예에 대한 주요부분을 나타낸 구성도.
도 15는 도 14에 나타난 거리감지수단의 작동상태도.
도 16은 도 14에 도시된 접촉식 머리 후면 윤곽 측정장치의 사용상태도.
도 17은 본 발명에 따라 얻어지는 베개 형상의 일 예와 선정 계측점을 도시한 유형도.
도 18은 본 발명에 따라 얻어지는 A 유형의 베개 단면 형상도.
도 19는 본 발명에 따라 얻어지는 B 유형의 베개 단면 형상도.
도 20은 본 발명에 따라 얻어지는 C 유형의 베개 단면 형상도.
도 21은 베개의 재료적인 특성에 따른 하중-변형 특성 그래프.
도 22는 보정용 패드를 이용하여 베개 높이를 보정한 상태도.
도 23은 본 발명에 따른 베개 유형과 베개 높이 결과 출력물의 일 예.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
100 : 접촉식 후면 윤곽 측정장치 110 : 본체
120 : 고정구 130 : 슬라이드구
140 : 거리감지수단 150 : 승하강수단
200 : 측면 영상 촬영 장치 300 : 베개 선택 장치
310 : 머리 후면 형상 결정부 320 : 머리 측면 면적 산출부
330 : 베개유형 및 베개높이 결정부 340 : 베개높이 보정부
350 : 저장부 360 : 출력부
400 : 기본 베개 410: 보정용 패드
본 발명은 머리형상 측정 장치 및 이를 이용한 맞춤 베개 선정 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 후두의 두피면 형상을 측정하고 머리의 측면면적에 따른 무게를 산출하여, 사용자에게 적합한 베개정보를 제공하는 머리형상 측정 장치 및 이를 이용한 맞춤 베개 선정 방법 및 시스템에 관한 것이다.
인체에서 가장 중요한 것 중의 하나인 목은, 몸체와 머리를 연결하는 중요한 연결통로이며 수많은 신경계(약 3만 가닥)가 통과하고 있어, 경추(목뼈)가 올바르게 위치하지 못할 경우, 경추를 통과하는 신경계가 압박을 받게 되며, 그로 인해 직접적인 통증이 발생하는 것은 물론 신경계통에 장애가 유발되는 경우가 발생하기 때문에, 수면시 목을 얼마나 편안하게 유지하느냐에 따라 다음날의 컨디션 및 건강이 좌우된다.
베개는 이러한 수면시 머리와 목을 받쳐주기 위한 것으로, 숙면을 취하기 위한 가장 중요한 요인 중에 하나이며, 숙면에 영향을 주는 베개의 인자로는 베개의 높이, 크기, 속재료의 탄성 등 여러 가지가 있으며, 특히 베개의 높이가 사용감에 큰 영향을 미치게 되며, 이상적인 베게는 경추를 정상적인 C자형곡선으로 유지하도록 하여 척추와 경추가 일직선이 되도록 머리와 목을 지지해야 하며, 머리모양에 따라 적절히 성형될 수 있도록 부드러워야 한다.
그러나 대부분의 경우, 전문지식이 없는 사용자가 임의로 베개를 선택하여 사용하게 되며, 기능적인 면을 배제하고 디자인을 중심으로 베개를 선택하기 때문에 잘못된 베개를 선택하는 경우가 대부분이며, 이러한 잘못된 베개의 사용은 목 디스크, 만성피로, 불면증, 신경쇄약 등을 유발하게 되어, 사용자의 건강을 해치게 되는 문제점이 있었다.
이러한 문제점을 해결하기 위하여, 대한민국 공개특허 공개번호 2000- 0072414호에서는 신체 특성 중 표준체위를 고려하여 베개 크기를 용이하게 선택할 수 있게 하는 방법을 제시하였고, 대한민국 공개특허 공개번호 2002-0060918호에서는 고객의 체형정보와 경추높이 및 목높이를 각각 측정한 후 이들 정보를 입력하는 단계; 고객이 사용하는 수면환경과 선호하는 베개의 높이 및 경도에 관한 설문내용에 해당 정보를 입력하는 단계; 상기 입력자료를 기반으로 최적의 베개를 선정하는 단계; 선정된 베개로 예측되는 체압상태에 대한 정보를 표시하는 단계; 선정한 베개의 상단에 체압측정판을 올려놓고 고객의 체압 상태를 실제로 측정하는 단계; 및 체압측정판으로부터 입력된 센싱 전압을 비교 분석한 후 체압측정 분포도를 표시하는 단계로 구비된 것을 특징으로 하는 일종의 베개 선정 프로그램을 제시한바 있다.
그러나, 앞서 처음으로 소개된 대한민국 공개특허 공개번호 10-2000-0072414호의 경우는 베개 구입후 별도의 개조작업이 필요 없고 보통의 베개와 동일한 제조과정으로 제조단가가 낮다는 장점은 있으나 머리, 목, 경추부위에 대한 개개인의 체형은 고려되지 않아 근본적인 문제점을 해결하기 어렵고, 또한 두 번째로 소개된 대한민국 공개특허 공개번호 2002-0060918호의 경우는 경추높이와 목높이를 측정한 후 고객이 사용하는 수면환경과 선호하는 베개의 높이 및 경도에 관한 설문내용을 중심으로 임의 베개를 선정한 다음 체압을 측정하여 체압이 고르게 분포하는 것을 기준으로 베개를 선정하는 것이기에 개개인의 머리 형태에 대한 고려가 없고 적정한 베개 높이를 개인 선호도에만 의존하여 결정하기에 역시 상술한 문제점을 해결하기 어려우며 나아가 고른 체압분포를 찾기 위해 선정된 여러 개의 베개를 모두 측정해 보아야 하는 문제점이 있었기에, 본 발명의 발명자는 대한민국 공개특허 공개번호 2005-0026113호로 공개된 선행 특허 출원의 발명을 하였던 바 있다.
이러한 대한민국 공개특허 공개번호 2005-0026113호로 공개된 선행 특허 출원의 발명의 경우, 3차원 헤드 스캐너 또는 도 1에 도시된 바와 같이 2개의 CCD 카메라를 포함한 머리윤곽측정부를 구비한 새로운 시스템을 창안하게 되었는데, 여기에서의 머리윤곽측정부는 고객의 측면 머리 윤곽을 파악하기 위한 CCD 측면카메라(760) 및 후면 윤곽을 파악하기 위한 CCD 후면카메라(770)를 포함하여 이루어지는데, 이러한 2대의 CCD 카메라 등을 이용하여 고객의 머리 윤곽을 영상 이미지를 통하여 측정하여 머리 유형을 결정한 다음 이에 적합한 베개 형상을 결정하는 베개 선정 시스템을 구현하면서, 베개의 내부 재질에 따른 베개경도 및 베개높이 보정용 베개패드 등에 관한 데이터를 사전에 저장하여 두었다가, 도 2에 도시된 바와 같이 고객의 머리가 눌러질 때 그 체압을 아날로그 전기신호로 바꾸어 주는 5x10 바이트 FSR(Force Sensing Resistor) 센서(2010)와; 상기 센서의 출력신호를 디지털 신호 로 바꾸어 주는 아날로그-디지털 변환기(Analog-to-Digital Converter:2020)와; 상기 센서 및 아날로그-디지털 변환기의 동작을 제어하고 측정데이터를 처리하는 체압측정 전자장치와; 상기 장치 사이를 연결하기 위한 연결 케이블로 구성되는 체압측정부를 이용하여 고객의 체압을 측정하고, 그리고는 도 3에 도시된 바와 같이 베개의 눌린깊이를 산출하는 베개 눌린깊이 산출부(220)와, 체압에 의해 눌린깊이를 보정하기 위한 베개패드를 결정하는 베개패드 결정부(230)와, 상기 베개패드 결정부의 출력데이터에 따라 고객에게 맞는 베개높이 보정용 베개패드를 표시하는 베개패드 표시부(240)가 더 포함된 시스템을 이용함으로써, 고객의 머리 유형에 따라 상부면 형상이 선정된 베개 높이의 보정을 위하여 눌린 깊이를 산출할 수 있도록 하였는데, 여기서 베개 눌린 깊이 산출부(220)는 상기 체압측정부 및 상기 데이터 저장부의 데이터를 입력받아서 체압에 따른 베개(다양한 소재로 구성되는)의 눌린 깊이를 산출하는 구조를 가지고 있다.
한편 이와 같은 본 발명자의 선 출원 발명의 경우에도, 고객의 머리 윤곽을 측정함에 있어서 3차원 헤드 스캐너 또는 2대의 CCD 카메라를 통한 영상 이미지를 이용하는 것이기에, 3차원 헤드 스캐너를 사용하는 경우에는 고객(사용자)의 머리카락에 의한 난반사가 정확한 데이터를 얻는데 방해가 되며, 또한 2대의 CCD 카메라를 통한 영상 이미지를 이용하는 경우에는 고객의 헤어 스타일에 따라서 머리카락에 숨겨진 머리의 실질적인 윤곽을 정확히 파악하는데 상당한 난점이 있어서, 머리에 덮어쓰는 탄성 헤어 캡을 이용하여 머리카락을 가리거나 머리카락을 고정하는 머리핀을 사용하여야 하기에, 측정 후에는 머리카락을 다시 손질하여야 함으로써 사용자에게 상당한 불편함을 초래하는 문제점을 나타냈으며, 또한 사용자의 머리 무게에 따라서 베개의 눌린 깊이를 측정하여 보정된 베개 높이를 구하기 위하여 사용자가 체압판이 구비된 베개에 누워서 체압을 직접 측정하여야 하는 불편함을 제공하여 고객의 이러한 시스템을 이용하는데 상당한 제약을 나타내는 문제점을 보였다.
이에, 본 발명의 목적은 상술한 문제점을 해소하면서 보다 간편하고 신속하며 또한 사용자에게 불편함을 초래하지 않는 방법으로 사용자에게 가장 적합한 베개 정보를 제공하는 머리형상 측정 장치 및 이를 이용한 맞춤 베개 선정 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은, 보다 정확하게 사용자(특정 사용자, 고객)의 후두 형상을 측정하고 그리고 보다 간편한 방법으로 사용자의 머리 무게를 산출하여, 측정되고 산출된 정보에 따라 사용자에게 가장 적합한 베개 정보를 제공함으로써, 베개를 사용하는 사용자가 숙면을 취할 수 있도록 하는 머리형상 측정 장치 및 이를 이용한 맞춤 베개 선정 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
특히, 본 발명에 의한 머리형상 측정 장치 및 이를 이용한 맞춤 베개 선정 방법 및 시스템은, 사용자의 머리 유형을 파악함에 있어서 별도의 헤어 캡이나 고정 머리핀을 사용하지 않고서도 사용자의 헤어스타일에 관계없이 정확한 후두 형상을 측정할 수 있도록 하여 베개 유형 선택이 보다 용이하게 이루어지고 나아가 머리 무게에 따른 베개 높이의 보정에 필요한 정보를 보다 사용자에게 불편을 초래함 없이 보다 간편하게 취득하도록 함으로써, 사용자에게 적합한 베개의 선택을 위한 측정 과정에서 사용자의 불편함과 거부감을 최소화하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 사용자별 맞춤 베개 선정 방법으로서, 특정 사용자(즉, 사용자별 맞춤 방법 및 맞춤 시스템의 고객)의 목과 머리(이하, 본 발명에서는 베개가 지지하는 머리와 목 부위를 통칭하여 단순히‘머리’로 칭함)의 후면 윤곽 프로파일에 적합한 베개의 상부면 형상 및 베개 높이를 결정하는 A)단계;와 그리고 특정 사용자의 머리 측면 면적으로부터 추산되는 특정 사용자의 머리 무게에 따른 베개 높이의 변화를 보정한 베개 규격을 선정하는 B)단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 방법을 제공한다.
나아가, 본 발명에 따른 사용자별 맞춤 베개 선정 방법은, 상기 A)단계가,
a1) 접촉식 후면 윤곽 측정장치를 이용하여 기준면을 기준으로 한 특정 사용자의 목과 머리의 후면 윤곽 프로파일을 측정하는 단계;
a2) 상기 측정결과에 따라 계측점의 계측데이터를 추출하는 단계;
a3) 상기 추출된 계측데이터에 의해 특정 사용자의 목과 머리의 후면의 경계선를 결정하고, 기준면으로부터의 선정 계측점들의 이격 거리를 계산하고, 그리고 선정 계측점들의 이격 거리의 상호 관계로부터 특정 사용자의 목과 머리의 후면 형상의 유형을 결정하는 단계; 및
a4) 상기 단계에서 결정된 특정 사용자의 목과 머리 후면 형상 유형에 따라 베개 유형 데이터베이스로부터 베개의 상부면 형상을 선택하고 그리고 기준면으로 부터의 선정 계측점들의 이격 거리에 따라 사용자에 적합한 및 베개 높이를 산출하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 방법을 제공하며, 그리고
상기 B)단계가, b1) 특정 사용자의 측면 영상을 촬영한 영상데이터를 입력받아 영상 인식처리하여 특정 사용자의 목과 머리의 전면 윤곽 프로파일을 추출하는 단계;
b2) 상기 전면 윤곽 프로파일 및 상기 후면 윤곽 프로파일을 합성하여 얻어지는 측면 윤곽 합성 프로파일에 의해 특정 사용자의 목과 머리의 측면 면적을 산출하는 단계;
b3) 상기 산출된 특정 사용자의 목과 머리의 측면 면적에 기초하여 이에 대응되는 특정 사용자의 목과 머리의 무게를 선형회귀분석에 의한 회귀식을 이용하여 산출하는 단계; 및
b4) 상기 산출된 특정 사용자의 목과 머리의 무게 및 선정되는 베개의 변형 특성에 따라 정하여지는 사용시의 눌려지는 깊이만큼 베개 높이를 증가시킴으로써 특정 사용자의 목과 머리 무게에 따른 베개 높이의 변화가 보정된 베개의 형상과 베개 규격을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 또 다른 관점에서 앞서 설명된 사용자별 맞춤 베개 선정 방법을 구현하기 위한 시스템으로서, 특정 사용자에게 적합한 베개 규격을 제공하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템으로서,
상하방향으로 이동하며 등받이가 되는 기준면으로부터 특정 사용자의 머리 후면의 두피면까지의 거리를 측정하는 접촉식 후면 윤곽 측정장치;
특정 사용자 머리의 측면 영상을 촬영하는 측면 영상 촬영장치; 및
특정 사용자의 머리의 후면 윤곽 프로파일에 적합한 베개의 상부면 형상 및 베개 높이를 결정하고 그리고 특정 사용자의 머리의 측면 면적으로부터 추산되는 특정 사용자의 머리 무게에 따른 베개 높이의 변화를 보정한 베개 규격을 선정하는 베개 선택 장치를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템을 제공한다.
본 발명에 따른 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템을 구성하는 상기 베개 선택 장치가,
상기 접촉식 후면 윤곽 측정장치에서 측정된 계측데이터를 처리하여 기준면으로부터 선정 계측점들의 이격 거리를 계산하고, 선정 계측점들의 이격 거리의 상호 관계로부터 머리 후면 형상 데이터베이스에 저장된 머리 형상 유형 중에서 하나의 머리 형상 유형을 특정 사용자의 머리 후면 형상 유형으로 결정하는 머리 후면 형상 결정부와;
결정된 머리 후면 형상 유형에 적합한 베개의 상부면 형상을 베개 유형 데이터베이스로부터 선택하고 그리고 기준면으로부터의 선정 계측점의 이격 거리에 따라 특정 사용자에 적합한 베개 높이를 산출하는 베개 유형 및 베개 높이 결정부와;
상기 접촉식 후면 윤곽 측정장치에서 측정된 계측데이터를 처리하여 머리 후면의 윤곽 프로파일을 추출하고, 상기 영상촬영장치에 의해 촬영된 측면영상을 영 상인식처리하여 머리 전면의 윤곽 프로파일을 추출하며, 상기 추출된 머리 후면 및 전면의 윤곽 프로파일을 합성하여 얻어지는 측면 윤곽 프로파일로부터 특정 사용자의 머리 측면 면적을 산출하는 머리 측면 면적 산출부와; 그리고
상기 산출된 머리 측면 면적으로부터 특정 사용자의 머리 무게를 산출하고, 상기 산출된 머리의 무게에 따라 베개 높이의 보정치를 산출하는 베개 높이 보정부를 포함하여 이루어지는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템을 제공하기도 한다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 참고로, 하기 설명에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 종래 기술의 공지된 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.
첨부 도면 도 4 내지 도 6은 본 발명에 의한 사용자별 맞춤 베개 선정 방법의 흐름도를 도시한 도면으로서, 본 발명에 따른 방법 발명은 그 전체적인 흐름을 도시한 도 4에 도시된 바와 같이, 특정 사용자의 머리의 후면 윤곽 프로파일에 적합한 베개의 상부면 형상 및 베개 높이를 결정하는 단계(A);와 그리고 특정 사용자의 머리의 측면 면적으로부터 추산되는 특정 사용자의 머리 무게에 따른 베개 높이의 변화를 보정한 베개 규격을 선정하는 단계(B)를 포함하여 이루어지게 된다.
나아가, 상기 방법 발명에서 단계(A)는 도 5에 도시된 바와 같이, 접촉식 후면 윤곽 측정장치를 이용하여 기준면을 기준으로한 특정 사용자의 머리의 후면 윤곽 프로파일을 측정하는 단계(a1); 상기 측정결과에 따라 선정 계측점의 계측데이터를 추출하는 단계(a2); 머리 후면 형상 유형 데이터베이스부에 저장된 후면 형상 유형들 중에서 하나의 후면 형상 유형을 상기 단계에서 추출된 선정 계측점의 계측 데이터에 따라 특정 사용자의 머리 형상 유형으로 결정하는 단계(a3): 및 상기 단계에서 결정된 특정 사용자의 머리 후면 형상 유형에 따라 베개 유형 데이터베이스로부터 베개의 상부면 형상을 선택하고 그리고 기준면으로부터의 선정 계측점의 이격 거리에 따라 사용자에 적합한 베개 높이를 산출하는 단계(a4)를 포함하여 이루어지는 것이 더욱 바람직하다.
한편, 상기 방법 발명에서 단계(B)는 도 6에 도시된 바와 같이, 특정 사용자의 측면 영상을 촬영한 영상데이터를 입력받아 영상 인식처리하여 특정 사용자의 머리의 전면 윤곽 프로파일을 추출하는 단계(b1); 상기 전면 윤곽 프로파일 및 상기 후면 윤곽 프로파일을 합성하여 얻어지는 측면 윤곽 합성 프로파일에 의해 특정 사용자의 머리의 측면 면적을 산출하는 단계(b2); 상기 산출된 특정 사용자의 머리의 측면 면적에 기초하여 이에 대응되는 특정 사용자의 머리 무게를 선형회귀분석에 의한 회귀식을 이용하여 산출하는 단계(b3): 및 상기 단계에서 상기 산출된 특정 사용자의 머리 무게 및 선정되는 베개의 변형 특성에 따라 정하여지는 사용시의 눌려지는 깊이만큼 베개 높이를 증가시킴으로써 특정 사용자의 머리 무게에 따른 베개 높이의 변화가 보정된 베개의 형상과 베개 규격을 산출하는 단계(b4)를 포함하여 이루어지는 것이 더욱 바람직하다.
여기에서, 보정된 베개의 두께를 가진 베개 규격을 산출하기 위하여 도 22에 도시된 바와 같이 특정 형상의 상부면을 가진 기본 베개(400) 아래에 일정 두께의 보정용 패드(410)를 추가하고 이를 베갯잇(420)으로 감싸도록 함으로써 사용자별 맞춤 베개를 형성하도록 보정용 패드를 추가시키는 방식으로 최종 규격을 산출하는 것도 하나의 바람직한 대안이 될 수 있다.
또한, 상기 (a3)단계는 도 8 및 도 9와 그리고 도 14 내지 도 16에 도시된 바와 같이 접촉식 후면 윤곽 측정 장치(100)를 이용하여 수행되는 경우, 특정 사용자의 등이 닿게 되는 기준면(DL)으로부터의 선정 계측점들의 이격 거리를 계산하고, 그리고 선정 계측점들의 이격 거리의 상호 관계로부터 특정 사용자의 머리의 후면 형상의 유형을 결정하는 것이 바람직한데, 특히 상기 선정 계측점은 기준면(DL)으로부터 가장 거리가 가까운 뒤통수점(원점, P0); 상기 뒤통수점(원점, P0)의 아래에 위치하며 기준면으로부터 거리가 가장 먼 목함몰점(P5); 및 상기 뒤통수점(원점)의 위에 위치하며 기준면으로부터 거리가 가장 먼 두정점(P1)을 포함하고, 추가적으로 뒤통수점(원점, P0)에서 뒤통수점(P0)과 두정점(P1) 사이의 중간점(P2)과, 뒤통수점 아래의 뒤환추후두막점(nuchale점, P3)과, 그리고 뒤통수점(P0)과 뒤환추후두막점(nuchale점, P3) 사이의 중간점(P4)을 포함할 수 있다.
따라서, 상기 (a3)단계는 가장 간단하면서도 설명력이 높은 인자가 되는 뒤통수점(P0)과 목함몰점(P5)의 수평거리와 수직거리의 비율값을 산출하는 단계와; 그리고 상기 산출된 비율값이 제 1기준값(예컨대, 0.17) 이하일 경우 제 1유형(도11 참조)을 선택하고, 상기 산출된 비율값이 제 1기준값(예컨대, 0.17)과 제 2기준값(예컨대, 0.22) 사이일 경우 제 2유형(도 12 참조)을 선택하며, 상기 산출된 비율값이 제 2기준값(예컨대, 0.22) 이상일 경우 제 3유형(도 13 참조)을 선택하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
이와 달리, 상기 (a3)단계에서 사용되는 수평거리와 수직거리의 비율값의 대 상으로서 뒤통수점(P0)과 목함몰점(P5) 사이의 거리를 대신하여 뒤통수점(P0)과 뒤환추후두막점(nuchale점) 사이의 거리가 사용될 수 있으며, 또한 뒤통수점(P0)과 중간점(P4)이 이용될 수 있을 것이며, 여기에서 머리 형상의 분류에 따른 유형은 사전에 정보제공자들로부터 얻어지는 데이터 또는 이들 데이터의 분석 방법에 따라 다양하게 설정될 수 있다.
이와 같이, 특정 사용자의 머리 후면의 윤곽 프로파일에 따라 머리 유형을 구분하는 것은 사전에 정보제공자들을 대상으로 머리 전체의 외형에 대한 측정을 실시하고 이를 통계학적으로 분석하여 얻어진 결과물을 이용하기 것인데, 본 발명의 발명자들은 도 10에 사진 영상으로 나타낸 3-D(3차원) 헤드 스캐너를 이용한 3차원 측정방법을 이용하여 정보제공자들의 머리 및 얼굴형태에 대한 특성을 추출하기 위하여 10개 항목의 값을 인자분석에 사용하였다.
3차원 헤드 스캐너는 그 예로 I-Ware Laboratory Co., Ltd의 INFOOT system(도 10 참조)을 들 수 있는데, 이 장비를 이용할 경우에 측정 지점에 랜드 마크를 붙인 다음 헤드 스캔 결과가 디스플레이된다.
인자분석을 실시한 결과, 목부위 6개 항목(뒤환추후두막점(nuchale점)에서부터 목함몰점까지), 머리 윗부분 수직거리 2개 항목(두정점에서 뒤통수점까지), 머리 윗부분 수평길이 2개 항목으로 3개의 인자로 추출되었다(표 1). 인자분석은 Varimax 직교회전방법을 사용하였으며, 고유치가 1.0 이상인 3개의 인자로 추출되었다. 3개 인자는 전체변량의 84.6%를 설명하고 있었으며, 인자의 고유치 및 부하량은 다음의 표 2와 같다.
Component 1 Component 2 Component 3
P3X 0.870 0.212 -0.024
P3Y 0.758 -0.282 0.271
P4X 0.915 0.206 -0.038
P4Y 0.835 -0.105 0.361
P5X 0.891 0.243 -0.029
P5Y 0.711 0.003 0.343
P1Y 0.036 0.962 -0.046
P2Y 0.107 0.970 0.065
P1X 0.218 0.570 0.766
P2X 0.093 -0.113 0.931
Initial Eigenvalues
Component Total % of Variance Cumulative %
1 4.70 46.97 46.97
2 2.29 22.92 69.89
3 1.47 14.71 84.60
상기 인자 1(Component 1)은 뒤통수점(P0)에서 뒤환추후두막점(nuchale점, P3)까지의 수평과 수직 길이(P3X, P3Y), 뒤환추후두막점(nuchale점, P3)과 목함몰점(P5) 사이의 중간점(P4)까지의 수평과 수직 길이(P4X, P4Y), 뒤통수점(P0)에서 목함몰점(P5)까지의 수평 및 수직 길이(P5X, P5Y) 항목으로 목부위 관련 항목이 높은 부하량을 나타내며 전체 변량의 약 47%(46.97%)를 설명하고 있다.
상기 인자 2(Component 2)는 두정점(P1)에서 뒤통수점(P0)까지의 수직길이(P1Y)와 두정점(P1)과 뒤통수점(P0)의 중간점(P2)까지의 수직길이(P2Y)로 높은 부하량을 나타내고, 전체변량의 약 23%(22.92%)를 설명하고 있다.
상기 인자 3(Component 3)은 두정점(P1)에서 뒤통수점(P0)까지의 수평길이(P1X)와 두정점(P1)과 뒤통수점(P0)의 중간점(P2)까지의 수평길이(P2X)로 높은 부하량을 나타내고, 전체변량의 약 15%(14.71%)를 설명하고 있다.
그리고 상기 인자 1은 목부위의 수직, 수평길이를 나타내며, 상기 인자 2는 머리 윗부분의 수직길이를 나타내고, 그리고 상기 인자 3은 머리 윗부분의 수평길이를 나타내어서, 총 3개 인자의 설명력은 84.60%를 나타낸다.
또한, 본 발명의 발명자들은 얼굴 및 머리 부위의 형태를 몇 개의 특징적인 유형으로 분류하기 위해 군집분석을 실시하였다. 군집분석은 유클리드 거리 (Euclidean distance)에 근거하여 비연결 군집분석을 하였다(표 3).
Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3
P1X 95.62 93.54 88.51
P1Y 112.32 102.59 104.57
P2X 22.21 23.57 20.96
P2Y 79.08 72.85 72.85
P3X 13.63 17.72 9.34
P3Y 51.59 63.76 46.25
P4X 16.74 22.26 11.44
P4Y 79.97 89.61 68.13
P5X 19.93 25.26 12.54
P5Y 107.56 115.7 90.42
군집수 16 31 57
군집 분석에는 총 149명의 정보제공자에 대한 측정치가 사용되었으며 치수값은 뒤통수점(P0)을 원점으로 하여 계산된 값이다. 군집 분석 결과에 따르면 머리 유형은 위의 표 3과 같이 3개의 유형으로 분류되었다. 1 군집(cluster 1)은 두정점(P1)에서 뒤통수점(P0)까지의 수직 및 수평 길이(P1X), 두정점(P1)에서 뒤통수점(P0)의 중간점(P2)까지의 수직길이(P2Y)가 가장 값이 큰 집단이다. 즉, 머리 윗부분의 굴곡이 심하고 긴 형태를 이룬다. 또한 뒤통수는 밋밋하지도 않고 튀어나오지도 않는 중간 형태를 이룬다. 또한, 2 군집(cluster 2)은 뒤통수점(P0)에서 뒤환추후두막점(nuchale점, P3)까지의 수직 및 수평길이(P3Y, P3X), 뒤통수점(P0)에서 목함몰점(P5)까지의 수직 및 수평길이(P5Y, P5X), 뒤환추후두막점(nuchale점, P3)과 목함몰점(P5) 사이의 중간점(P4)과 뒤통수점(P0) 사이의 수직 및 수평 길이(P4Y, P4X)가 가장 길다. 즉, 목이 길고 머리 굴곡이 있는 형태이다. 3 군집(cluster 3)은 뒤통수점(P0)에서 뒤환추후두막점(nuchale점, P3)까지의 수직 및 수평길이(P3Y, P3X), 뒤통수점(P0)에서 목함몰점(P5)까지의 수평길이(P5X), 뒤환추후두막점(nuchale점, P3)과 목함몰점(P5) 사이의 중간점(P4)으로부터 뒤통수점(P0)에 이르는 수직 및 수평 길이(P4Y, P4X)가 가장 짧다. 머리가 밋밋하고 목이 짧은 형태이다. 1 군집은 40.9%, 2 군집은 20.8%, 3 군집은 39.3%를 나타낸다.
10개의 모든 항목를 이용하여 분산 분석을 실시하여 유형간의 차이를 검정한 결과 다음의 표 4에 나타낸 바와 같이 모든 항목에 대해 유의미한 차이를 나타냈다.
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
P1X 1533.8 2 766.9 21.3 0.000
P1Y 2647.6 2 1323.8 19.5 0.000
P2X 140.5 2 70.2 6.9 0.001
P2Y 1399.9 2 699.9 23.5 0.000
P3X 1475.9 2 738.0 45.6 0.000
P3Y 6177.5 2 3088.7 83.2 0.000
P4X 2432.8 2 1216.4 51.2 0.000
P4Y 9924.6 2 4962.3 188.2 0.000
P5X 3554.0 2 1777.0 54.3 0.000
P5Y 15279.3 2 7639.6 111.7 0.000
한편, 본 발명에 따른 방법 발명의 바람직한 실시예를 살펴보면, 상기 (b3)단계에서 사용되는 회귀식은, 둘 이상의 정보제공자로부터 머리의 측면 면적을 산출하고 머리 무게를 측정하는 단계와; 그리고 선형회귀분석에 의하여 상기 측면 면적 값들과 상기 머리 무게 측정치들에 대한 회귀식을 선정하는 단계를 거쳐서 얻어지게 된다.
다만, 이와 같은 회귀 분석을 위해서는 정보제공자들로부터 가능한 실제에 가까운 머리 무게의 측정치를 얻어야 하는데, 이를 위하여 정보제공자가 체압판에 머리를 두고 눕는 경우에 체압판에 인가되는 압력을 측정함으로써 머리 무게의 측정이 이루어지도록 하는 방법이 가능하며, 또 다른 방법으로서 정보제공자의 머리부위가 체중계에 놓이도록 하고 몸부위는 체중계와 수평인 평형판에 차려자세로 반드시 누워서 숨을 내쉬고 잠시 호흡을 멈춘 상태를 기준으로 체중계의 눈금을 읽어서 측정함으로써 이루어지도록 하는 방법도 가능하다.
또한, 정보제공자들의 머리 측면 면적을 산출하기 위해서는 앞서 설명한 바와 같이 3-D 스캐너를 이용한 영상 이미지를 촬영하고, 촬영된 영상데이터를 입력받아 영상 인식처리하여 머리의 측면 윤곽 프로파일을 추출하며, 추출된 측면 윤곽 프로파일에 의해 둘러싸인 영상 이미지 부분의 픽셀의 갯수로부터 정보제공자들의 머리의 측면 면적을 추산하는 방법이 유용한데, 이와 달리 측정자(정보제공자)의 입장에서 볼 때 더욱 간편한 방법으로서 특정 사용자의 경우와 동일하게 접촉식 후면 윤곽 측정장치를 이용하여 기준면을 기준으로 한 정보제공자들의 머리의 후면 윤곽 프로파일을 측정하고, 정보제공자들의 측면 영상을 촬영한 영상데이터를 입력받아 영상 인식처리하여 머리의 전면 윤곽 프로파일을 추출하며, 그리고는 상기 전면 윤곽 프로파일 및 상기 후면 윤곽 프로파일을 합성하여 얻어지는 측면 윤곽 합성 프로파일에 의해 둘러싸인 영상 이미지 부분의 픽셀의 갯수로부터 특정 사용자의 머리의 측면 면적을 산출하는 방법도 가능하다.
이하에서는, 특정 사용자의 머리의 측면 면적으로부터 그 머리 무게를 산출하는데 사용되는 상기 회귀식 정보의 생성방법에 대하여 상세히 살펴보기로 한다. 상기 회귀식은 선형회귀분석에 의하여 구해지는 것으로서, 선형회귀분석은 주어진 자료를 통하여 변수 간의 함수관계를 밝히고 이 함수관계를 이용하여 독립변수 값에 대응되는 종속변수의 값을 예측 또는 설명하는 분석방법으로, 본 발명에서는 일반적 방법의 하나인 최소제곱법(Method of Least Squares)을 이용하기로 한다. 최소제곱법에 의한 추정회귀직선은 다음의 수학식 1과 같으며, 수학식 1의 b0 및 b1은 다음의 수학식 2 및 수학식 3과 같다.
Figure 112006046219114-PAT00001
Figure 112006046219114-PAT00002
Figure 112006046219114-PAT00003
여기서, x는 특정 사용자의 머리 측면 면적이고,
Figure 112006046219114-PAT00004
은 특정 사용자 머리 무게의 추정값이다. 그리고, xi는 i번째 정보제공자의 머리 측면 면적, yi는 i번째 정보제공자의 머리 무게이며, n은 정보제공자에 의해 수집된 자료의 총 개수이다.
이를 위하여, 다수의 정보제공자(피실험자)로부터 데이터를 취합하는 과정이 선행되고, 이러한 자료에는 정보제공자 머리의 측면 면적, 정면 면적, 머리 무게를 포함하게 된다. 일 예로 8명의 정보제공자에 의한 자료를 표 5에 나타내었으며, 상기 정보제공자의 수는 당업자의 요구에 따라 달라질 수 있음은 당연하다.
피실험자(s) 정면(x) 측면(x) 무게(y)
s1 350.66 405.29 4.75
s2 334.27 407.95 4.45
s3 273.49 343.67 3.65
s4 325.76 405.74 4.50
s5 336.11 406.94 4.50
s6 339.64 405.14 4.10
s7 347.41 399.42 4.20
s8 324.90 395.83 4.30
상기와 같은 자료에 의하여 정면 면적과 머리 무게에 대한 제 1회귀식을 구해보면 수학식 4와 같으며, 이때의 제 1설명력은 수학식 5와 같다.
Figure 112006046219114-PAT00005
Figure 112006046219114-PAT00006
그리고, 상기 표 5와 같은 자료에 대하여 머리 측면 면적과 머리 무게에 대한 제 2회귀식을 구해보면 수학식 6과 같으며, 이때의 제 2설명력은 수학식 7과 같다.
Figure 112006046219114-PAT00007
Figure 112006046219114-PAT00008
상기 수학식 5 및 수학식 7에 의해 구해지는 각각의 설명력을 비교하면, 머리 정면 면적과 머리 무게에 대한 제 1설명력에 비하여, 머리 측면 면적과 머리 무게에 대한 제 2설명력이 높게 나타나는 것을 알 수 있으며, 본 발명에 따른 방법 발명의 일 실시예에서는 특정 사용자의 머리 측면 면적을 얻고서, 이를 통하여 특정 사용자(고객)의 머리 무게를 계산하는데 있어서 상기 수학식 6을 회귀식으로 선택할 수 있다.
한편, 이와 같은 본 발명에 따른 사용자별 맞춤 베개 선정 방법을 구현하기 위한 시스템으로서, 본 발명은 도 7의 구성도에 도시된 바와 같은 구조를 구비한 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템의 실시예를 제공한다.
도 7에 도시된 일 실시예를 나타낸 구성도를 살펴보면, 본 발명에 따라 특정 사용자에게 적합한 베개 규격을 제공하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템은, 상하방향으로 이동하며 등받이가 되는 기준면으로부터 특정 사용자의 머리 후면의 두피면까지의 거리를 측정하는 접촉식 후면 윤곽 측정장치(100); 특정 사용자 머리의 측면 영상을 촬영하는 측면 영상 촬영장치(200); 및 특정 사용자의 머리의 후면 윤곽 프로파일에 적합한 베개의 상부면 형상 및 베개 높이를 결정하고 그리고 특정 사용자의 머리의 측면 면적으로부터 추산되는 특정 사용자의 머리 무게에 따른 베개 높이의 변화를 보정한 베개 규격을 선정하는 베개 선택 장치(300)를 포함하여 이루어지진다.
도 8에 도시된 바와 같이, 상기 후면 윤곽 측정장치(100)는 프레임(F)의 내부로부터 외부로 돌출되어 상하방향으로 이동가능하도록 설치되어, 기준면(DL)으로부터 사용자(측정자)의 머리 후면의 두피면까지의 거리를 측정하는 것이며, 상기 프레임(F)의 일측에는 사용자가 착석하기 위한 의자가 제공될 수도 있다.
또한 도 8에 함께 도시된 상기 측면 영상 촬영 장치(200)는 사용자의 머리 측면을 촬영할 수 있는 것이면 특정한 것에 한정하지 않으며, 바람직하게는 촬영된 영상 이미지를 픽셀 단위의 신호로 변환하여 출력하는 CCD카메라 등으로 구성될 수 있다.
바람직하기로, 상기 베개 선택 장치(300)는, 상기 접촉식 후면 윤곽 측정장치(100)에서 측정된 계측데이터를 처리하여 기준면(DL)으로부터 선정 계측점들의 이격 거리를 계산하고, 선정 계측점들의 이격 거리의 상호 관계로부터 머리 후면 형상 데이터베이스에 저장된 머리 형상 유형 중에서 하나의 머리 형상 유형을 특정 사용자의 머리 후면 형상 유형으로 결정하는 머리 후면 형상 결정부(310)와; 결정된 머리 후면 형상 유형에 적합한 베개의 상부면 형상을 베개 유형 데이터베이스로부터 선택하고 그리고 기준면으로부터의 선정 계측점의 이격 거리에 따라 특정 사용자에 적합한 베개 높이를 산출하는 베개 유형 및 베개 높이 결정부(330)와; 상기 접촉식 후면 윤곽 측정장치(100)에서 측정된 계측데이터를 처리하여 머리 후면의 윤곽 프로파일을 추출하고, 상기 측면 영상 촬영장치(200)에 의해 촬영된 측면영상을 영상인식처리하여 머리 전면의 윤곽 프로파일을 추출하며, 상기 추출된 머리 후면 및 전면의 윤곽 프로파일을 합성하여 얻어지는 측면 윤곽 프로파일로부터 특정 사용자의 머리 측면 면적을 산출하는 머리 측면 면적 산출부(320)와; 그리고 상기 산출된 머리 측면 면적으로부터 특정 사용자의 머리 무게를 산출하고, 상기 산출된 머리의 무게에 따라 베개 높이의 보정치를 산출하는 베개 높이 보정부(340)를 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.
여기에서, 상기 베개 높이 보정부(340)는, 상기 산출된 특정 사용자의 머리 측면 면적에 기초하여 이에 대응되는 특정 사용자의 머리 무게를 선형회귀분석에 의한 회귀식을 이용하여 산출하고, 그리고 상기 산출된 특정 사용자의 머리 무게 및 선정되는 베개의 변형 특성에 따라 정하여지는 사용시의 눌려지는 깊이만큼 베개 높이를 증가시킴으로써 특정 사용자의 머리 무게에 따른 베개 높이의 변화가 보정된 베개의 상부면 형상과 베개 높이를 포함한 베개 규격을 산출하도록 구성된다.
이와 관련한 바람직한 일 실시예를 살펴보면, 본 발명이 적용되는 시스템에 의해 설계되는 베개의 재료적인 특성에 따른 하중(머리 무게)-변형(눌린 깊이) 특성을 도 21에 도시된 그래프(예컨대, 재료 1의 경우와 재료 2의 경우가 도시되어 있음)와 같이 실험적으로 구한 다음에, 이러한 하중-변형 특성에 따라 베개에 가해지는 하중, 즉 머리 무게에 따른 눌린 깊이를 산출하고 그만큼 최초 설계된 베개의 높이를 증가시킴으로써 베개 높이의 최종 설계치를 도출하게 된다. 이와 같이 베개 자체의 높이를 증가시키는 대신에, 도 22에 도시된 바와 같이 기본 베개 아래에 일정 두께의 보정용 패드를 추가시키는 최종 규격을 산출하는 것도 하나의 바람직한 대안이 될 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템은, 상기 머리 후면 형상 데이터베이스, 상기 베개 유형 데이터베이스, 상기 선형회귀분석에 사용되는 회귀식 정보, 및 머리 무게와 선정되는 베개의 변형 특성 또는 이에 따라 정하여지는 베개의 눌려지는 깊이 정보 등이 저장되는 저장부(350)를 별도로 구비할 수 있으며, 또한 선택된 베개의 상부면 형상 및 높이에 대한 규격 정보를 출력하는 출력부(360)를 포함하여 구성될 수 있다. 물론, 이와 같은 출력부(360)는 베개의 상부 면 형상 및 높이를 반영한 베개 형상의 이미지를 출력할 수도 있다.
그리고, 앞서 설명된 상기 머리 후면 형상 결정부(310)는 기준면(DL)으로부터의 선정 계측점들의 이격 거리를 계산하고, 그리고 선정 계측점들의 이격 거리의 상호 관계로부터 특정 사용자의 머리의 후면 형상의 유형을 결정하도록 구성되는데, 상기 선정 계측점은 기준면으로부터 가장 거리가 가까운 뒤통수점(P0); 상기 뒤통수점(P0)의 아래에 위치하며 기준면으로부터 거리가 가장 먼 목함몰점(P5); 및 상기 뒤통수점(P0)의 위에 위치하며 기준면으로부터 거리가 가장 먼 두정점(P1)을 포함하며, 추가적으로 상기 뒤통수점(P0)의 아래에 위치하는 뒤환추후두막점(nuchale점, P3); 상기 뒤통수점(P0)과 상기 두정점(P1) 사이의 중간점(P2); 및 상기 뒤환추후두막점(P3)과 상기 목함몰점(P5) 사이의 중간점(P4)을 포함할 수 있다.
상기 머리 후면 형상 결정부(310)는 상기 뒤통수점(P0)과 상기 목함몰점(P5) 사이의 수평거리와 수직거리의 비율값을 산출하여, 상기 산출된 비율값이 제 1기준값(예컨대, 0.17) 이하일 경우 제 1유형을 선택하고, 상기 산출된 비율값이 제 1기준값(예컨대, 0.17)과 제 2기준값(예컨대, 0.22) 사이일 경우 제 2유형을 선택하며, 상기 산출된 비율값이 제 2기준값(예컨대, 0.22) 이상일 경우 제 3유형을 선택하도록 구성되는 것이 바람직하다. 한편, 이와 다른 방안으로서 뒤통수점(P0)과 뒤환추후두막점(P3) 사이의 수평거리와 수직거리의 비율값을 산출하여 사용할 수 있다.
그리고, 상기 베개 높이 보정부(340)에서 사용되는 회귀식은, 둘 이상의 정 보제공자의 머리 무게를 측정한 머리 무게 측정치와 그리고 상기 정보제공자들의 머리 측면 면적을 산출하여 얻어진 머리 무게 산출치 데이터들에 대한 선형회귀분석에 의하여 선정되는 것이 바람직하다. 이 때, 머리 무게 측정치는 정보제공자가 도 3에 도시된 체압 측정장치의 체압판에 머리를 두고 눕는 경우에 체압판에 인가되는 압력을 측정함으로써 얻어지도록 할 수 있으며, 다른 방안으로서 정보제공자의 머리부위가 체중계에 놓이도록 하고 몸부위는 체중계와 수평인 평형판에 차려자세로 반드시 누워서 숨을 내쉬고 잠시 호흡을 멈춘 상태를 기준으로, 체중계의 눈금값으로부터 얻을 수 있다.
한편, 상기 정보제공자들의 머리 측면 면적은, 도 10에 도시된 바와 같은 3-D 스캐너를 이용하여 정보제공자들의 머리 부분의 영상 이미지를 촬영하고, 정보제공자들의 측면 영상을 촬영한 영상데이터를 입력받아 영상 인식처리하여 머리의 측면 윤곽 프로파일을 추출하며, 얻어진 측면 윤곽 프로파일에 의해 둘러싸인 영상 이미지 부분의 픽셀의 갯수로부터 산출되는 값이 사용될 수 있다. 또 다른 대안적인 방안으로서, 정보제공자들의 머리 측면 면적도 특정 사용자의 경우와 마찬가지로, 접촉식 후면 윤곽 측정장치를 이용하여 기준면을 기준으로한 정보제공자들의 머리의 후면 윤곽 프로파일을 측정하고, 정보제공자들의 측면 영상을 촬영한 영상데이터를 입력받아 영상 인식처리하여 머리의 전면 윤곽 프로파일을 추출하며, 상기 전면 윤곽 프로파일 및 상기 후면 윤곽 프로파일을 합성하여 얻어지는 측면 윤곽 합성 프로파일에 의해 둘러싸인 영상 이미지 부분의 픽셀의 갯수로부터 산출되는 값이 사용될 수 있을 것이다.
이상에서 살펴본 상기 베개 선택 장치(300)는 상기 접촉식 후면 윤곽 측정장치(100)에서 측정된 데이터 및 측면 영상 촬영 장치(200)에서 촬영된 정보를 처리하여 사용자의 머리 후두 형상 및 머리 무게를 산출하고, 그에 따른 베개를 선정하기 위한 것으로, 당업자의 요구에 따라 피씨(PC), 노트북 등의 상용화된 컴퓨터 또는 별도로 제작된 전용의 연산처리장치 형태로 구현될 수 있다.
상기 베개 선택 장치(300)의 상세 구성과 그 작용을 보다 구체적으로 살펴보면, 도 7에 나타난 바와 같이, 머리 후면 형상 결정부(310), 머리 측면 면적 산출부(320), 베개 유형 및 베개높이 결정부(330), 및 베개높이 보정부(340)와, 그리고 나아가 저장부(350), 출력부(360)를 포함하여 구성된다.
상기 머리 후면 형상 결정부(310)는 상기 접촉식 후면 윤곽 측정장치(100)에서 측정된 데이터를 처리하여 머리의 후면 형상을 판별하고, 후면의 경계선을 추출하기 위한 것으로, 도 16에 나타난 바와 같이 접촉식 후면 윤곽 측정장치(100)가 사용자의 목 아래 부분에서부터 상부방향으로 이동하면서, 편한 자세로 서 있거나 의자에 앉아 있는 사용자의 허리부터 등부분이 닿게 되는 기준면(Datum Level)(DL)으로부터 사용자의 목의 뒷부분과 머리 후면까지의 거리를 측정하여 사용자의 목과 머리의 후면 프로파일을 추출하게 된다. 특히, 머리 후면의 형상 판별에 가장 중요한 계측점인 목함몰점(P5), 뒤환추후두막점(P3), 뒤통수점(P2), 두정점(P1) 등을 추출하며, 상기 추출된 정보 또는 이들 정보로부터 계산되는 값 등에 따라 상기 저장부(350)에 저장된 머리 후면 형상 데이터베이스에서 머리 후면 형상 정보를 검색하여 해당 사용자의 머리 후면 형상을 판별하며, 상기 두정점(P3)의 경우 상기 거 리측정장치(100)가 상측으로 이동하는 과정에서 최대측정거리에 도달하기 직전의 높이 및 거리를 두정점(P3)의 높이로 추출하게 된다. 여기서, 머리 후면 형상을 판별하기 위한 점의 설정과 후면의 경계선 추출방법은 당업자의 요구에 따라 다양한 변형이 가능함은 물론이다.
또한, 상기 머리 후면 형상 결정부(310)는 당업자의 요구에 따라 측정높이를 조절하기 위한 제어신호를 상기 거리측정장치(100)로 전송할 수 있다.
그리고, 상기 머리 측면 면적 산출부(320)는 상기 측면 영상 촬영 장치(200)에서 촬영된 사용자의 머리 측면영상을 영상인식처리하여 머리 전면의 윤곽 프로파일(경계선)을 추출하는 작용을 하는데, 이 때 영상인식 알고리즘은 당업자의 요구에 따라 다양한 것을 적용할 수 있으며 머리 전면의 윤곽 프로파일(경계선)을 추출할 수 있는 것이면 특정한 것에 한정하지 않음은 당연하다. 또한 상기 머리 측면 면적 산출부(320)는 추출된 머리 전면의 윤곽 프로파일(경계선)을 상기 머리 후면 형상 결정부(310)에서 추출된 머리 후면의 윤곽 프로파일과 더불어서 매칭하여 머리 전체에 대한 합성 윤곽 프로파일을 형성함으로써, 사용자의 머리 전체에 대한 측면 면적을 산출하는 것으로서, 불규칙한 형상을 가진 윤곽 프로파일 내부의 면적을 구하는 알고리즘은 당업자의 요구에 따라 다양한 것을 적용할 수 있지만, 예컨대 영상 이미지의 내부에 포함된 픽셀의 갯수로부터 그 내부 면적을 계산하는 방법이 유용할 수 있다.
상기 베개 유형 및 베개높이 결정부(340)는 베개의 상부면 형상정보를 저장부(350)에 저장된 베개 유형 데이터베이스로부터 검색하여, 상기 머리 후면 형상 결정부(310)에서 판별된 특정 사용자의 머리 후면 형상에 대응되는 형상을 베개의 상부면 형상으로 선택하고, 상기 기준면(DL)으로부터 뒤통수점(P0)까지의 거리에 따라 베개의 높이를 결정한다. 이때, 머리 형상에 따른 베개의 유형은 도 11 내지 도 13에 각각 도시된 바와 같은 머리 후면 형상의 제 1유형, 제 2유형, 및 제 3유형에 각각 적합한 베개로 구분될 수 있으며, 이러한 구분의 기준이 되는 것은 도 17에 나타난 바와 같은 계측점들 중에서 특히 목함몰점(P5) 또는 뒤환추후두막점(P3)과 뒤통수점(P0) 사이의 수평거리와 수직거리의 비율(수평거리/수직거리)에 따라 도 18 내지 도 20에 각각 도시된 3가지의 유형(A, B, C 유형)으로 분류될 수 있으며, 또한 각각의 유형에서 서로 다른 베개 높이가 설정될 수 있다. 여기서, 상기 머리 형상의 분류에 따른 베개의 유형 및 베개의 높이는 베개를 사용하는 사람들의 신체적인 특징(예컨대, 인종적 특징이나 성별, 나이 등에 따른 특징)이나 베개를 구성하는 소재의 특성, 그리고 기타 당업자의 요구에 따라 다양하게 설정될 수 있다.
한편, 특정 사용자의 머리 형상에 적합한 베개로서 이상의 과정을 거쳐서 선택된 베개를 사용하게 되는 경우라도, 사용자의 머리 무게로 인하여 베개가 눌리게 되는 현상이 발생하게 되며, 그로 인해 상기 설정된 베개의 높이가 유지되지 못하게 되므로 결국 최적한된 편안함을 제공하지 못하기 때문에, 사용자의 머리 무게에 따라 베개의 높이를 보정해야할 필요가 있다.
따라서, 상기 베개높이 보정부(340)는 상기 머리 측면 면적 산출부(320)에서 산출된 특정 사용자의 머리 측면 면적에 의해 상기 저장부(350)에 저장되는 회귀식 정보에 따라 특정 사용자의 머리 무게를 계산하는데, 베개높이 보정부(340)는 상기 머리 측면 면적 산출부(320)에서 산출된 머리 측면 면적을 상기 수학식 6의 x값으로 대입하여 계산되는 머리 무게(
Figure 112006046219114-PAT00009
)를 특정 사용자의 머리 무게로 사용하게 된다.
또한, 이와 같이 구하여진 머리 무게를 이용하여, 저장부(350)에서 머리 무게와 선정되는 베개의 하중-변형 특성에 따라 정하여지는 베개의 눌려지는 깊이 정보(예컨데, 개별 하중값에 대응하는 변형값의 데이터베이스 형식으로 저장되거나 탄성 이론식 또는 회귀식의 형태로 저장될 수 있음)를 검색하면 베개의 하중-변형 특성에 따른 베개의 눌린 깊이가 산출되는데, 이와 같이 얻어지는 베개의 눌린 깊이만큼 앞서 베개유형 및 베개높이 결정부(330)에서 결정된 베개의 높이를 증가시킴으로써 보정된 베개의 높이를 구하여서, 도 23에 도시된 바와 같이 선정된 베개 유형의 베개 형상과 더불어서 베개 높이를 출력부(360)를 통해 출력하게 됨으로써 사용자에게 최적화된 베개 형상과 베개 높이에 대한 규격 정보를 제공할 수 있게 된다.
지금까지 설명된 베개 선택 장치(300)의 구성 중에서 각 구성부의 기능과 그 작용 및 데이터 전송을 제어하는 역할을 담당하는 제어부에 대해 별도로 설명을 하지 않았지만, 이러한 제어 기능은 각 구성부에 분산될 수 있으며, 이와 달리 별도의 중앙제어장치에 의해 수행될 수 있다.
도 14 및 도 15는 도 8에 도시된 접촉식 후면 윤곽 측정장치(100)의 일 예에 대한 주요부분을 나타낸 구성도 및 작동상태도로서, 이러한 접촉식 후면 윤곽 측정 장치(100)는 도 8에 도시된 바와 같이 사용자가 착석하기 위한 의자가 구비된 프레임(F)의 내부로부터 외부로 돌출되도록 설치되며, 상기 프레임(F)의 내부 공간부(S)에 설치되는 것으로서 도 14에 도시된 바와 같은 본체(110)와, 상기 본체(110)의 일측에 고정설치되는 고정구(120), 상기 고정구(120)에 전후방향으로 이동되도록 설치되는 슬라이드구(130), 상기 슬라이드구(130)의 이동거리를 측정하는 거리감지수단(140) 및 상기 본체(110)의 상하방향이동을 제어하는 승하강수단(150)을 포함하여 구성된다.
보다 구체적으로 살펴보면, 상기 본체(110)는 프레임(F)의 내부에 형성된 공간부(S)의 일측에 구성되는 별도의 가이드부재(도시하지 않음)에 의해 지지되어 반복적인 승하강이동을 하게 된다.
상기 고정구(120)는, 일측 외면이 상기 본체(110)의 일측 외면에 고정설치되며, 다른 일측에는 개구부(125)가 형성되어 상기 프레임(F)의 외측으로 돌출된다. 또한, 상기 고정구(120)의 내부에는 중공부(121)가 형성되며, 상기 중공부(121)의 일측면에는 가이드봉(124)이 고정설치되고, 상기 가이드봉(124)에는 스프링 등의 탄성부재(122)가 설치된다.
상기 슬라이드구(130)는, 일측, 바람직하게는 상측으로 경사면을 갖는 척도부재(131)가 구성되고, 다른 일측, 바람직하게는 전방종단으로 사용자의 머리 후면에 접촉되는 접촉부(132)가 구성되며, 상기 접촉부(132)는 사용자의 머리 후면을 따라 종방향으로 이동이 용이하도록 롤형태의 접촉부(132)를 힌지 결합하여 구성한다. 또한, 상기 고정구(120)의 가이드봉(124)과 대응되는 위치에 상기 가이드 봉(124)이 삽입설치되도록 가이드공(134)을 형성하고, 상기 탄성부재(122)의 탄성력에 의해 상기 슬라이드구(130)가 고정구(120)로부터 분리되는 것을 방지하기 위하여 상기 슬라이드구(130)의 다른 일측에 걸림돌기(133)를 형성하며, 상기 고정구(120)에는 상기 걸림돌기(133)와 대응되는 위치에 정지턱(123)을 형성한다.
상기 거리감지수단(140)은, 상기 척도부재(131)의 경사면을 따라 상하방향으로 이동하면서, 상기 척도부재(131)의 이동거리를 감지하는 감지센서(141)와, 상기 감지센서(141)가 고정설치되는 고정바(142)로 구성되며, 상기 고정바(142)의 일측은 상기 본체(110)의 일측 외면에 고정설치된다. 또한, 상기 감지센서(141)에서 감지된 감지신호는 출력선(L1)을 통해, 도 7에 나타난 베개 선택 장치(300)로 전송되며, 상기 감지센서(141)와 베개 선택 장치(300)를 연결하는 출력선(L1)의 구성 및 설치방법은 당업자의 요구에 따라 다양하게 적용되므로 특정한 방법으로 한정하지 않음은 당연하다.
상기 승하강수단(150)은 상기 베개 선택 장치(300)로부터 전송되는 제어신호에 따라 상기 본체(110)를 승하강시키기 위한 것으로, 상기 본체(110)의 다른 일측에 고정설치되는 래크(Rack)(151)와, 상기 래크(151)에 맞물려 설치되어 회동하는 피니언(Pinion)(152) 및 상기 제어신호를 수신하여 피니언(152)의 회동방향 및 회동정도를 제어하는 모터(153)로 구성되며, 상기 모터(153)는 상기 프레임(F)의 내부에 형성된 공간부(S)의 일측에 구성되는 별도의 고정부재(도시하지 않음)에 의해 고정설치된다. 또한, 상기 제어신호는 상기 베게선택장치(300)와 상기 모터(153)를 전기적으로 연결하는 입력선(L2)을 통해 전송되며, 상기 입력선(L2)의 구성 및 설치방법은 당업자의 요구에 따라 다양하게 적용되므로 특정한 방법으로 한정하지 않음은 당연하다.
이하에서, 도 14 내지 도 16을 참조하여 상기와 같이 구성된 거리측정장치(100)의 동작을 상세히 설명하기로 한다.
사용자가 도 8에 나타난 의자에 착석하게 되면, 도 16에 도시된 바와 같이 접촉식 후면 윤곽 측정장치(100)는 사용자의 목 하단부에 위치하게 되며, 상기 슬라이드구(130)가 상기 탄성부재(122)의 탄성력에 의해 전방으로 이동하면서, 도 14및 도 15에 도시된 상기 접촉부(132)가 사용자의 목에 접촉된다. 이때, 상기 감지센서(141)의 하부종단은 상기 슬라이드구(130)의 척도부재(131)에 형성된 경사면을 따라 상부방향으로 이동하면서 제 2이동거리(Y)를 측정하게 되며, 상기 제 2이동거리(Y)는 상기 슬라이드구(130)가 이동하는 제 1이동거리(X)에 비례하여 이동하게 되므로, 상기 제 2이동거리(Y)를 측정하게 되면 상기 제1 이동거리(X)를 측정할 수 있음은 당연하다.
이후, 상기 승하강수단(150)의 동작에 의해 상기 본체(110)가 상부방향으로 이동하게 되면, 상기 슬라이드구(130)의 접촉부(132)는 사용자의 머리 후면을 따라 이동하게 되며, 상기 슬라이드구(130)는 상기 탄성부재(122)의 탄성력에 의해 상기 접촉부(132)가 사용자의 머리 후면의 두피면에 접촉된 상태를 유지하면서 전후방향으로 이동하게 되며, 상기 감지센서(141)는 상기 슬라이드구(130)의 전후방향이동에 따른 거리변화를 감지하여 상기 출력선(L1)을 통해 상기 베개 선택 장치(300)로 전송하게 되는 것이다.
도 7에 나타난 베개 선택 장치(300)의 머리 후면 형상 결정부(310)는 상기 감지센서(141)로부터 상기 슬라이드구(130)의 이동거리에 따른 감지신호를 전송받아 분석하며, 상기 분석결과에 따라 사용자의 목함몰점(P5), 뒤통수점(P0), 두정점(P1), 및 뒤환추후두막점(P3) 등의 선정 계측점들을 추출하게 된다. 예를 들어, 상기 접촉식 후면 윤곽 측정장치(100)가 상부방향으로 이동함에 따라, 상기 제 1이동거리는 함몰점(P1)의 아래에서는 증가하고, 상기 함몰점(P1)을 기준으로 감소하며, 상기 뒤통수점(P2)을 기준으로 다시 증가하면서 상기 두정점(P3)을 기준으로 유지된다. 따라서, 상기 제 1이동거리를 미분하게 되면 미분된 값이 ‘0’인 점이 순차적으로 목함몰점(P1), 뒤통수점(P2), 두정점(P3)이 된다. 여기에서 나아가 목함몰점(P1)과 뒤통수점(P2) 사이에서 제 1이동거리를 2계 미분한 값이 ‘0’이 되는 변곡점이 뒤환추후두막점(P3)에 해당하게 된다. 또한, 상기 각 점들의 추출방법은 당업자의 요구에 따라 다양하게 적용될 수 있다.
이로써, 사용자가 머리카락을 고정하기 위한 고정핀 또는 별도의 탄성 캡을 사용하지 않고서도, 사용자의 머리 형상을 정확하게 측정할 수 있게 되는 것이다.
이상에서 살펴본 본 발명에 따른 사용자별 맞춤 베개 선정 방법은 컴퓨터 프로그램으로 작성가능하다. 상기 맞춤 베개 선정 방법에 개시된 알고리즘을 기초로 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 기술분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 이러한 맞춤 베개 선정 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써 맞춤 베개 선정 방법을 구현할 수 있다.
그리고, 본 발명에 따른 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템을 구성하는 각 부의 기능 또는 그 기능의 일부는 하나 이상을 선택적으로 통합하여 구성할 수 있는데, 예컨대 저장부(350)의 기능은 다른 부에 통합되어 구성될 수 있으며, 또한 이들 각부의 구성을 하나 이상의 모듈로 통합 구성함으로써 본 발명에 의한 맞춤 베개 선정 시스템을 구현할 수 있다.
지금까지 본 발명을 바람직한 실시예를 참조하여 상세히 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있으므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다.
그리고, 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 특정되는 것이며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
상술한 바와 같이, 특정 사용자(고객)의 머리 후면 형상을 측정하고 머리 측면 영상을 촬영하여, 특정 사용자에 가장 적합한 베개 규격에 대한 정보를 제공함에 있어, 측정된 머리 후면 형상에 적합한 베개의 유형과 높이를 1차적으로 선택한 다음, 머리 측면 영상으로부터 추출된 머리 전면 윤곽 프로파일과 머리 후면 형상 측정으로부터 추출된 머리 후면 윤곽 프로파일을 합성하여 머리 윤곽 프로파일을 형성하여 그 내부의 면적으로서 머리의 측면면적을 계산하고 이로부터 선형회귀분석에 의한 회귀식에 의해 머리 무게를 산출함으로써, 베개를 선택하는 특정 사용자(고객)가 체압판에 누워서 그 머리 무게를 직접 측정하는 데에 따른 불편함을 해소하여 사용자로 하여금 보다 편안하게 맞춤형 베개를 선택할 수 있도록 한다.
특히, 본 발명에 의한 사용자별 맞춤 베개 선정 방법 및 시스템은, 사용자의 머리 유형을 파악함에 있어, 별도의 머리캡이나 고정 머리핀을 사용하지 않고서도 사용자의 헤어 스타일에 관계없이 정확한 후두형상을 측정할 수 있도록 하여 사용자에게 베개 선택을 위한 측정의 불편함과 거부감을 감소시킬 수 있는 것이다.

Claims (34)

  1. 사용자별 맞춤 베개 선정 방법으로서,
    특정 사용자의 머리의 후면 윤곽 프로파일에 적합한 베개의 상부면 형상 및 베개 높이를 결정하는 A)단계;와 그리고
    특정 사용자의 머리의 측면 면적으로부터 추산되는 특정 사용자의 머리 무게에 따른 베개 높이의 변화를 보정한 베개 규격을 선정하는 B)단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 A)단계가,
    a1) 접촉식 후면 윤곽 측정장치를 이용하여 기준면을 기준으로한 특정 사용자의 머리의 후면 윤곽 프로파일을 측정하는 단계;
    a2) 상기 측정결과에 따라 선정 계측점의 계측데이터를 추출하는 단계;
    a3) 머리 후면 형상 유형 데이터베이스부에 저장된 후면 형상 유형들 중에서 하나의 후면 형상 유형을 상기 단계에서 추출된 선정 계측점의 계측데이터에 따라 특정 사용자의 머리 형상 유형으로 결정하는 단계: 및
    a4) 상기 단계에서 결정된 특정 사용자의 머리 후면 형상 유형에 따라 베개 유형 데이터베이스로부터 베개의 상부면 형상을 선택하고 그리고 기준면으로부터의 선정 계측점의 이격 거리에 따라 사용자에 적합한 베개 높이를 산출하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 방법.
  3. 제 1항 또는 제 2항에 있어서, 상기 B)단계가,
    b1) 특정 사용자의 측면 영상을 촬영한 영상데이터를 입력받아 영상 인식처리하여 특정 사용자의 머리의 전면 윤곽 프로파일을 추출하는 단계;
    b2) 상기 전면 윤곽 프로파일 및 상기 후면 윤곽 프로파일을 합성하여 얻어지는 측면 윤곽 합성 프로파일에 의해 특정 사용자의 머리의 측면 면적을 산출하는 단계;
    b3) 상기 산출된 특정 사용자의 머리의 측면 면적에 기초하여 이에 대응되는 특정 사용자의 머리 무게를 선형회귀분석에 의한 회귀식을 이용하여 산출하는 단계; 및
    b4) 상기 산출된 특정 사용자의 머리 무게 및 선정되는 베개의 변형 특성에 따라 정하여지는 사용시의 눌려지는 깊이만큼 베개 높이를 증가시킴으로써 특정 사용자의 머리 무게에 따른 베개 높이의 변화가 보정된 베개의 형상과 베개 규격을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 방법.
  4. 제 2항에 있어서, 상기 a3)단계는,
    기준면으로부터의 선정 계측점들의 이격 거리를 계산하고, 그리고 선정 계측점들의 이격 거리의 상호 관계로부터 특정 사용자의 머리의 후면 형상의 유형을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 방법.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 선정 계측점은,
    기준면으로부터 가장 거리가 가까운 뒤통수점;
    상기 뒤통수점의 아래에 위치하며 기준면으로부터 거리가 가장 먼 목함몰점; 및
    상기 뒤통수점의 위에 위치하며 기준면으로부터 거리가 가장 먼 두정점을 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 방법.
  6. 제 5항에 있어서, 상기 a3)단계는,
    상기 뒤통수점과 상기 목함몰점 사이의 수평거리와 수직거리의 비율값을 산출하는 단계와; 그리고
    상기 산출된 비율값이 제 1기준값 이하일 경우 제 1유형을 선택하고, 상기 산출된 비율값이 제 1기준값과 제 2기준값 사이일 경우 제 2유형을 선택하며, 상기 산출된 비율값이 제 2기준값 이상일 경우 제 3유형을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 방법.
  7. 제 4항에 있어서, 상기 선정 계측점은,
    기준면으로부터 가장 거리가 가까운 뒤통수점;
    상기 뒤통수점의 위에 위치하며 기준면으로부터 거리가 가장 먼 두정점;
    상기 뒤통수점의 아래에 위치하는 뒤환추후두막점(nuchale점);
    상기 뒤통수점의 아래에 위치하며 기준면으로부터 거리가 가장 먼 목함몰점;
    상기 뒤통수점과 상기 두정점 사이의 중간점; 및
    상기 뒤환추후두막점(nuchale점)과 상기 목함몰점 사이의 중간점을 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 방법.
  8. 제 7항에 있어서, 상기 a3)단계는,
    상기 뒤통수점과 상기 뒤환추후두막점(nuchale점) 사이의 수평거리와 수직거리의 비율값을 산출하는 단계와; 그리고
    상기 산출된 비율값이 제 1기준값 이하일 경우 제 1유형을 선택하고, 상기 산출된 비율값이 제 1기준값과 제 2기준값 사이일 경우 제 2유형을 선택하며, 상기 산출된 비율값이 제 2기준값 이상일 경우 제 3유형을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 방법.
  9. 제 3항에 있어서, 상기 b2)단계에서 얻어지는 특정 사용자의 머리의 측면 면적의 산출방법은,
    접촉식 후면 윤곽 측정장치를 이용하여 기준면을 기준으로한 특정 사용자의 머리의 후면 윤곽 프로파일을 측정하는 단계;
    특정 사용자의 측면 영상을 촬영한 영상데이터를 입력받아 영상 인식처리하여 머리의 전면 윤곽 프로파일을 추출하는 단계; 및
    상기 전면 윤곽 프로파일 및 상기 후면 윤곽 프로파일을 합성하여 얻어지는 측면 윤곽 합성 프로파일에 의해 둘러싸인 영상 이미지 부분의 픽셀의 갯수로부터 산출되는 특정 사용자의 머리의 측면 면적을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 방법.
  10. 제 3항에 있어서, 상기 b3)단계에서 사용되는 상기 회귀식은,
    둘 이상의 정보제공자로부터 머리의 측면 면적을 산출하고 머리 무게를 측정하는 단계와; 그리고
    선형회귀분석에 의하여 상기 측면 면적 값들과 상기 머리 무게 측정치들에 대한 회귀식을 선정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 방법.
  11. 제 10항에 있어서, 상기 머리 무게의 측정방법은,
    상기 정보제공자가 체압판에 머리를 두고 눕는 경우에 체압판에 인가되는 압력을 측정함으로써 이루어지는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 방법.
  12. 제 10항에 있어서, 상기 머리 무게 측정방법은,
    상기 정보제공자의 머리부위가 체중계에 놓이도록 하고 몸부위는 체중계와 수평인 평형판에 차려자세로 반드시 누워서 숨을 내쉬고 잠시 호흡을 멈춘 상태를 기준으로, 체중계의 눈금을 읽어서 측정함으로써 이루어지는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 방법.
  13. 제 10항에 있어서, 상기 정보제공자의 상기 머리 측면 면적의 산출방법은,
    3-D 스캐너를 이용하여 정보제공자의 머리 부분의 영상 이미지를 촬영하는 단계;
    정보제공자들의 측면 영상을 촬영한 영상데이터를 입력받아 영상 인식처리하여 머리의 측면 윤곽 프로파일을 추출하는 단계; 및
    상기 측면 윤곽 프로파일에 의해 둘러싸인 영상 이미지 부분의 픽셀의 갯수로부터 산출되는 정보제공자들의 머리의 측면 면적을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 방법.
  14. 제 10항에 있어서, 상기 정보제공자의 상기 측면 면적의 산출방법은,
    접촉식 후면 윤곽 측정장치를 이용하여 기준면을 기준으로한 정보제공자들의 머리의 후면 윤곽 프로파일을 측정하는 단계;
    정보제공자들의 측면 영상을 촬영한 영상데이터를 입력받아 영상 인식처리하여 머리의 전면 윤곽 프로파일을 추출하는 단계;
    상기 전면 윤곽 프로파일 및 상기 후면 윤곽 프로파일을 합성하여 얻어지는 측면 윤곽 합성 프로파일에 의해 둘러싸인 영상 이미지 부분의 픽셀의 갯수로부터 산출되는 정보제공자들의 머리의 측면 면적을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 방법.
  15. 제 3항에 있어서, 상기 b4) 단계는,
    특정 사용자의 머리 무게에 따른 베개 높이의 변화가 보정되도록 기본 베개 아래에 배치되는 보정용 패드의 규격을 산출하는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 방법.
  16. 특정 사용자에게 적합한 베개 규격을 제공하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템으로서,
    상하방향으로 이동하며 등받이가 되는 기준면으로부터 특정 사용자의 머리 후면의 두피면까지의 거리를 측정하는 접촉식 후면 윤곽 측정장치;
    특정 사용자 머리의 측면 영상을 촬영하는 측면 영상 촬영장치; 및
    특정 사용자의 머리의 후면 윤곽 프로파일에 적합한 베개의 상부면 형상 및 베개 높이를 결정하고 그리고 특정 사용자의 머리의 측면 면적으로부터 추산되는 특정 사용자의 머리 무게에 따른 베개 높이의 변화를 보정한 베개 규격을 선정하는 베개 선택 장치를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템.
  17. 제 16항에 있어서, 상기 베개 선택 장치는,
    상기 접촉식 후면 윤곽 측정장치에서 측정된 계측데이터를 처리하여 기준면으로부터 선정 계측점들의 이격 거리를 계산하고, 선정 계측점들의 이격 거리의 상호 관계로부터 머리 후면 형상 데이터베이스에 저장된 머리 형상 유형 중에서 하나의 머리 형상 유형을 특정 사용자의 머리 후면 형상 유형으로 결정하는 머리 후면 형상 결정부와;
    결정된 머리 후면 형상 유형에 적합한 베개의 상부면 형상을 베개 유형 데이터베이스로부터 선택하고 그리고 기준면으로부터의 선정 계측점의 이격 거리에 따라 특정 사용자에 적합한 베개 높이를 산출하는 베개 유형 및 베개 높이 결정부와;
    상기 접촉식 후면 윤곽 측정장치에서 측정된 계측데이터를 처리하여 머리 후면의 윤곽 프로파일을 추출하고, 상기 영상촬영장치에 의해 촬영된 측면영상을 영상인식처리하여 머리 전면의 윤곽 프로파일을 추출하며, 상기 추출된 머리 후면 및 전면의 윤곽 프로파일을 합성하여 얻어지는 측면 윤곽 프로파일로부터 특정 사용자의 머리 측면 면적을 산출하는 머리 측면 면적 산출부와; 그리고
    상기 산출된 머리 측면 면적으로부터 특정 사용자의 머리 무게를 산출하고, 상기 산출된 머리의 무게에 따라 베개 높이의 보정치를 산출하는 베개 높이 보정부를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템.
  18. 제 17항에 있어서, 상기 베개 높이 보정부는,
    상기 산출된 특정 사용자의 머리 측면 면적에 기초하여 이에 대응되는 특정 사용자의 머리 무게를 선형회귀분석에 의한 회귀식을 이용하여 산출하고, 그리고 상기 산출된 특정 사용자의 머리 무게 및 선정되는 베개의 하중-변형 특성에 따라 정하여지는 사용시의 눌려지는 깊이만큼 베개 높이를 증가시킴으로써 특정 사용자의 머리 무게에 따른 베개 높이의 변화가 보정된 베개의 상부면 형상과 베개 높이를 포함한 베개의 규격을 산출하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템.
  19. 제 18항에 있어서, 상기 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템은,
    상기 머리 후면 형상 데이터베이스, 상기 베개 유형 데이터베이스, 상기 선형회귀분석에 사용되는 회귀식 정보, 및 머리 무게와 선정되는 베개의 하중-변형 특성에 따라 정하여지는 베개의 눌려지는 깊이 정보가 저장되는 저장부와, 그리고
    상기 베개 선정 장치에서 선택된 베개의 상부면 형상과 높이를 포함한 규격 정보를 출력하는 출력부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템.
  20. 제 17항에 있어서, 상기 베개 높이 보정부는,
    상기 산출된 특정 사용자의 머리 측면 면적에 기초하여 이에 대응되는 특정 사용자의 머리 무게를 선형회귀분석에 의한 회귀식을 이용하여 산출하고, 그리고 상기 산출된 특정 사용자의 머리 무게 및 선정되는 베개의 변형 특성에 따라 정하여지는 사용시의 눌려지는 깊이만큼 베개 높이를 증가시킴으로써 특정 사용자의 머리 무게에 따른 베개 높이의 변화가 보정되도록 기본 베개 아래에 배치되는 보정용 패드의 규격을 산출하는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템.
  21. 제 20항에 있어서, 상기 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템은,
    상기 머리 후면 형상 데이터베이스, 상기 베개 유형 데이터베이스, 상기 선 형회귀분석에 사용되는 회귀식 정보, 및 머리 무게와 선정되는 베개의 변형 특성에 따라 정하여지는 베개의 눌려지는 깊이 정보와 대응하는 보정용 패드의 규격이 저장되는 저장부와, 그리고
    상기 베개 선정 장치에서 선택된 베개 정보를 출력하는 출력부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템.
  22. 제 16항에 있어서, 상기 머리 후면 형상 결정부는,
    기준면으로부터의 선정 계측점들의 이격 거리를 계산하고, 그리고 선정 계측점들의 이격 거리의 상호 관계로부터 특정 사용자의 머리의 후면 형상의 유형을 결정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템.
  23. 제 17항 또는 제 22항에 있어서, 상기 선정 계측점은,
    기준면으로부터 가장 거리가 가까운 뒤통수점;
    상기 뒤통수점의 아래에 위치하며 기준면으로부터 거리가 가장 먼 목함몰점; 및
    상기 뒤통수점의 위에 위치하며 기준면으로부터 거리가 가장 먼 두정점을 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템.
  24. 제 23항에 있어서, 상기 머리 후면 형상 결정부는,
    상기 뒤통수점과 상기 목함몰점 사이의 수평거리와 수직거리의 비율값을 산 출하여, 상기 산출된 비율값이 제 1기준값 이하일 경우 제 1유형을 선택하고, 상기 산출된 비율값이 제 1기준값과 제 2기준값 사이일 경우 제 2유형을 선택하며, 상기 산출된 비율값이 제 2기준값 이상일 경우 제 3유형을 선택하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템.
  25. 제 17항 또는 제 22항에 있어서, 상기 선정 계측점은,
    기준면으로부터 가장 거리가 가까운 뒤통수점;
    상기 뒤통수점의 위에 위치하며 기준면으로부터 거리가 가장 먼 두정점;
    상기 뒤통수점의 아래에 위치하는 뒤환추후두막점(nuchale점);
    상기 뒤통수점의 아래에 위치하며 기준면으로부터 거리가 가장 먼 목함몰점;
    상기 뒤통수점과 상기 두정점 사이의 중간점; 및
    상기 뒤환추후두막점(nuchale점)과 상기 목함몰점 사이의 중간점을 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템.
  26. 제 25항에 있어서, 상기 머리 후면 형상 결정부는,
    상기 뒤통수점과 상기 뒤환추후두막점(nuchale점) 사이의 수평거리와 수직거리의 비율값을 산출하여, 상기 산출된 비율값이 제 1기준값 이하일 경우 제 1유형을 선택하고, 상기 산출된 비율값이 제 1기준값과 제 2기준값 사이일 경우 제 2유형을 선택하며, 상기 산출된 비율값이 제 2기준값 이상일 경우 제 3유형을 선택하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템.
  27. 제 18항에 있어서, 상기 베개 높이 보정부에서 사용되는 상기 회귀식은,
    둘 이상의 정보제공자의 머리 무게를 측정한 머리 무게 측정치와 그리고 상기 정보제공자들의 머리 측면 면적을 산출하여 얻어진 머리 무게 산출치 데이터들에 대한 선형회귀분석에 의하여 선정되는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템.
  28. 제 27항에 있어서, 상기 머리 무게 측정치는 상기 정보제공자가 체압판에 머리를 두고 눕는 경우에 체압판에 인가되는 압력을 측정함으로써 얻어지는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템.
  29. 제 27항에 있어서, 상기 머리 무게 측정치는 상기 정보제공자의 머리부위가 체중계에 놓이도록 하고 몸부위는 체중계와 수평인 평형판에 차려자세로 반드시 누워서 숨을 내쉬고 잠시 호흡을 멈춘 상태를 기준으로, 체중계의 눈금값으로부터 얻어지는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템.
  30. 제 27항에 있어서, 상기 정보제공자들의 상기 머리 측면 면적은,
    3-D 스캐너를 이용하여 정보제공자들의 머리 부분의 영상 이미지를 촬영하고, 정보제공자들의 측면 영상을 촬영한 영상데이터를 입력받아 영상 인식처리하여 머리의 측면 윤곽 프로파일을 추출하며, 상기 측면 윤곽 프로파일에 의해 둘러싸인 영상 이미지 부분의 픽셀의 갯수로부터 산출되는 값이 사용되는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템.
  31. 제 27항에 있어서, 상기 정보제공자들의 상기 머리 측면 면적은,
    접촉식 후면 윤곽 측정장치를 이용하여 기준면을 기준으로한 정보제공자들의 머리의 후면 윤곽 프로파일을 측정하고, 정보제공자들의 측면 영상을 촬영한 영상데이터를 입력받아 영상 인식처리하여 머리의 전면 윤곽 프로파일을 추출하며, 상기 전면 윤곽 프로파일 및 상기 후면 윤곽 프로파일을 합성하여 얻어지는 측면 윤곽 합성 프로파일에 의해 둘러싸인 영상 이미지 부분의 픽셀의 갯수로부터 산출되는 값이 사용되는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템.
  32. 제 16항에 있어서, 상기 접촉식 후면 윤곽 측정장치는,
    상하방향으로 이동이 가능하도록 프레임의 내부 공간부에 설치되는 본체;
    상기 프레임의 내부에서 외부로 돌출되도록 상기 본체의 일측에 고정설치되는 고정구;
    일측에는 척도부재가 구성되고, 다른 일측에는 머리 후면에 접촉되는 접촉부가 구성되며, 전후방향으로 슬라이드이동이 가능하도록 상기 고정구에 설치되는 슬라이드구;
    상기 척도부재의 이동거리를 측정하는 거리감지수단; 및
    상기 본체를 상하방향으로 이동시키는 승하강수단을 포함하여 이루어지는 것 을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템.
  33. 제 32항에 있어서, 상기 거리감지수단은,
    상기 척도부재의 이동을 감지하여 감지신호를 출력하는 감지센서; 및
    일측이 상기 본체에 고정설치되며, 다른 일측에는 상기 감지센서가 고정설치되는 고정바를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템.
  34. 제 32항에 있어서, 상기 승하강수단은,
    상기 본체의 다른 일측에 고정설치되는 래크;
    상기 래크에 맞물려 설치되는 피니언; 및
    상기 피니언을 회동시키는 모터를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 사용자별 맞춤 베개 선정 시스템.
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101293259B1 (ko) * 2013-02-06 2013-08-09 김형태 사용자 체형 맞춤 베개
WO2019168201A1 (ja) * 2018-03-02 2019-09-06 ネムール株式会社 枕、枕の製造方法、枕製造システム、コンピュータプログラム、及び寝姿勢測定装置
CN112454903A (zh) * 2020-09-15 2021-03-09 苏州普能医疗科技有限公司 基于3d打印的放疗定位头枕制造方法、3d打印装置及介质
CN113326619A (zh) * 2021-06-03 2021-08-31 浙江丝里伯睡眠科技股份有限公司 基于人机工学形态的睡眠枕设计方法和系统
KR20220108554A (ko) * 2021-01-27 2022-08-03 주식회사 백합상사 베개 경도 평가 방법 및 장치
KR20220108553A (ko) * 2021-01-27 2022-08-03 주식회사 백합상사 베개 경도 평가 방법 및 장치

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100983564B1 (ko) 2009-01-14 2010-09-24 김종돈 베개

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100645976B1 (ko) * 2004-10-01 2006-11-15 (주)트윈 세이버 베개 맞춤 시스템

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101293259B1 (ko) * 2013-02-06 2013-08-09 김형태 사용자 체형 맞춤 베개
WO2019168201A1 (ja) * 2018-03-02 2019-09-06 ネムール株式会社 枕、枕の製造方法、枕製造システム、コンピュータプログラム、及び寝姿勢測定装置
JP6621104B1 (ja) * 2018-03-02 2019-12-18 ネムール株式会社 枕の製造方法、枕製造システム、コンピュータプログラム、及び寝姿勢測定装置
CN111787833A (zh) * 2018-03-02 2020-10-16 内穆尔株式会社 枕头、枕头的制造方法、枕头制造系统、计算机程序和睡姿测定装置
CN112454903A (zh) * 2020-09-15 2021-03-09 苏州普能医疗科技有限公司 基于3d打印的放疗定位头枕制造方法、3d打印装置及介质
KR20220108554A (ko) * 2021-01-27 2022-08-03 주식회사 백합상사 베개 경도 평가 방법 및 장치
KR20220108553A (ko) * 2021-01-27 2022-08-03 주식회사 백합상사 베개 경도 평가 방법 및 장치
CN113326619A (zh) * 2021-06-03 2021-08-31 浙江丝里伯睡眠科技股份有限公司 基于人机工学形态的睡眠枕设计方法和系统

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