KR20170006312A - 건강 상태 추론 장치 및 방법 - Google Patents

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KR20170006312A
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이상호
윤상훈
강원석
이동하
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재단법인대구경북과학기술원
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Abstract

건강 상태 추론 장치 및 방법이 개시된다. 건강 상태 추론 장치는 데이터의 입력에 연동하여, 상기 입력된 데이터를 분석하는 분석부와, 상기 분석 결과, 상기 데이터로부터의 설정된 상태 키워드 추출 여부에 따라, 상기 데이터를 입력한 사용자의 건강 상태를 추론하되, 상기 데이터가 입력되는 행태를 더 고려하여, 추론된 상기 건강 상태에 대한 레벨을 결정하는 프로세서를 포함할 수 있다.

Description

건강 상태 추론 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR INFERENCING HEALTH CONDITION}
본 발명의 실시예는 입력되는 데이터를 이용하여, 사용자의 건강 상태를 추론하는 건강 상태 추론 장치 및 방법에 관한 것이다.
건강에 대한 관심이 높아지면서, 건강 상태를 체크하는 다양한 방법이 연구되고 있다.
그러나, 현재 상용화되거나 개발된 제품들은 건강 상태를 측정하거나, 또는 추론하기 위해서는 사용자가 별도의 장치(예컨대, 스마트 단말)를 착용하거나, 인위적 또는 수동적으로 측정하는 행위를 수행해야 함에 따라, 사용자가 번거로움을 느끼게 된다.
따라서, 사용자가 건강 상태 측정을 위한 행위를 별도로 하지 않고도, 건강 상태를 용이하게 체크할 수 있게 하는 기술이 필요하다.
본 발명의 실시예는 입력되는 데이터(예컨대, 문자 데이터, 음성 데이터)를 이용하여, 사용자의 건강 상태를 추론하고, 상기 데이터가 입력되는 행태를 더 고려하여, 추론된 상기 건강 상태에 대한 레벨을 결정한 후, 상기 건강 상태에 대한 레벨을 안내 함으로써, 사용자가 건강 상태를 위한 별도의 데이터를 입력하지 않아도, 일상 생활에서 입력한 데이터를 기초자료로 활용하여, 건강을 용이하게 체크할 수 있게 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 실시예는 시간적으로 이격된 두 시점에서 입력되는 데이터의 쌍에서, 상기 상태 키워드가 추출되는지를 분석하고, 상기 분석 결과를 고려하여 사용자의 건강 상태를 추론 함으로써, 시간 흐름에 따른 건강 상태에 대한 변화 여부를 파악할 수 있게 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 실시예에 따른 건강 상태 추론 장치는 데이터의 입력에 연동하여, 상기 입력된 데이터를 분석하는 분석부와, 상기 분석 결과, 상기 데이터로부터의 설정된 상태 키워드 추출 여부에 따라, 상기 데이터를 입력한 사용자의 건강 상태를 추론하되, 상기 데이터가 입력되는 행태를 더 고려하여, 추론된 상기 건강 상태에 대한 레벨을 결정하는 프로세서를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 건강 상태 추론 방법은 데이터의 입력에 연동하여, 상기 입력된 데이터를 분석하는 단계와, 상기 분석 결과, 상기 데이터로부터의 설정된 상태 키워드 추출 여부에 따라, 상기 데이터를 입력한 사용자의 건강 상태를 추론하는 단계와, 상기 데이터가 입력되는 행태를 고려하여, 추론된 상기 건강 상태에 대한 레벨을 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 입력되는 데이터(예컨대, 문자 데이터, 음성 데이터)를 이용하여, 사용자의 건강 상태를 추론하고, 상기 데이터가 입력되는 행태를 더 고려하여, 추론된 상기 건강 상태에 대한 레벨을 결정한 후, 상기 건강 상태에 대한 레벨을 안내 함으로써, 사용자가 건강 상태를 위한 별도의 데이터를 입력하지 않아도, 일상 생활에서 입력한 데이터를 기초자료로 활용하여, 건강을 용이하게 체크할 수 있게 한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 시간적으로 이격된 두 시점에서 입력되는 데이터의 쌍에서, 상기 상태 키워드가 추출되는지를 분석하고, 상기 분석 결과를 고려하여 사용자의 건강 상태를 추론 함으로써, 시간 흐름에 따른 건강 상태에 대한 변화 여부를 파악할 수 있게 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 건강 상태 추론 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 건강 상태 추론 장치에서의 건강 상태에 대한 레벨 결정의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 건강 상태 추론 장치에서의 건강 상태에 대한 레벨 안내의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 건강 상태 추론 방법을 나타내는 흐름도이다.
이하, 첨부 도면들 및 첨부 도면들에 기재된 내용들을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예를 상세하게 설명하지만, 본 발명이 실시예에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 여기서, 본 발명의 건강 상태 추론 장치는 예를 들면, 스마트 폰, 태플릿 PC 등일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 건강 상태 추론 장치는 건강 상태 추론 서비스(즉, 건강 상태 추론 장치에서 지원하는 서비스)를 지원하는 애플리케이션(application)을 예를 들면, 애플리케이션 오픈마켓 서버로부터 제공받아 설치 함으로써, 상기 건강 상태 추론 서비스를 이용할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 건강 상태 추론 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 건강 상태 추론 장치(100)는 인터페이스부(101), 분석부(103), 프로세서(105) 및 데이터베이스(107)를 포함할 수 있다.
인터페이스부(101)는 데이터를 입력받을 수 있다. 예컨대, 인터페이스부(101)는 웹 페이지(web page) 또는 SNS 애플리케이션(Social Network Service application) 내 입력 필드를 통해 기재된 문자 데이터를, 상기 데이터로서 입력받을 수 있다. 또한, 인터페이스부(101)는 통화가 연결된 상태에서, 예컨대, 마이크를 통해 수신된 음성 데이터를, 상기 데이터로서 입력받을 수 있다. 즉, 인터페이스부(101)는 일상 생활에서 개인의 필요에 따라 사용한 데이터를 자동으로 수집할 수 있다.
분석부(103)는 인터페이스부(101)를 통한, 데이터의 입력에 연동하여, 상기 입력된 데이터를 분석할 수 있다. 이때, 분석부(103)는 정해진 모니터링 기간(예컨대, 1시간) 내에 입력된 n개(상기 n은 자연수)의 데이터 중 적어도 일부에서 설정된 상태 키워드(또는, 상태 문구)가 추출되는지를 분석할 수 있다. 여기서, 상태 키워드는 기분(또는, 감정) 속성을 갖거나, 또는 질병 속성을 갖는 키워드일 수 있으며, 데이터베이스(107)에 기저장될 수 있다.
또한, 분석부(103)는 시간적으로 이격된 두 시점(예컨대, 1일 간격을 갖는 두 시점)에서 입력되는 데이터의 쌍에서, 상기 상태 키워드가 추출되는지를 분석할 수 있다.
프로세서(105)는 상기 분석 결과, 상기 데이터로부터의 설정된 상태 키워드 추출 여부에 따라, 상기 데이터를 입력한 사용자의 건강 상태를 추론하되, 상기 데이터가 입력되는 행태 또는 상태 키워드의 추출 빈도 수를 더 고려하여, 추론된 상기 건강 상태에 대한 레벨을 결정하여 안내 함으로써, 사용자가 건강 상태를 위한 별도의 데이터를 입력하지 않아도, 일상 생활에서 입력한 데이터를 기초자료로 활용하여, 건강을 용이하게 체크할 수 있게 한다.
구체적으로, 프로세서(105)는 상기 데이터로부터 기분(또는, 감정) 속성을 갖는 상태 키워드(예컨대, 행복, 우울 등)가 추출되면, 상기 상태 키워드가 속하는 그룹을 확인하고, 확인된 그룹의 카테고리(예컨대, 명칭)를 사용자의 건강 상태로서 추론할 수 있다. 예컨대, 프로세서(105)는 상기 데이터로부터 기분 속성을 갖는 '행복'의 상태 키워드가 추출되면, 상기 상태 키워드가 속하는 그룹으로서, '좋음' 그룹을 확인하고, 상기 그룹의 카테고리인, '좋음'을 사용자의 건강 상태로서 추론할 수 있다. 또한, 프로세서(105)는 상기 데이터로부터 기분 속성을 갖는 '우울'의 상태 키워드가 추출되면, 상기 상태 키워드가 속하는 그룹으로서, '나쁨' 그룹을 확인하고, '나쁨'을 사용자의 건강 상태로서 추론할 수 있다.
또한, 프로세서(105)는 예컨대, 상기 데이터로부터 질병 속성을 갖는 상태 키워드(예컨대, 질병의 명칭('감기'), 질병의 증상('고열, 기침') 등)가 추출되면, 사용자의 건강 상태를 '나쁨'으로 추론하고, 상기 '나쁨'에 대한 심각 정도를 상기 레벨로 결정하여 안내할 수 있다. 이때, 프로세서(105)는 상기 데이터가 입력되는 행태와 무관하게, 상기 '나쁨'에 대한 심각 정도를 최상위 레벨로 결정하여 안내할 수 있다.
다른 일례로서, 프로세서(105)는 상기 분석 결과, 시간적으로 이격된 두 시점(예컨대, 1일 간격을 갖는 두 시점)에서 입력되는 데이터의 쌍에서, 상태 키워드가 추출된 경우, 사용자의 건강 상태로서 건강 변화(예컨대, '좋아짐(호전)', '나빠짐(악화)')를 추론할 수 있다.
이때, 프로세서(105)는 상태 키워드로서, 동일한 질병의 명칭(예컨대, 메르스)이 상기 데이터의 쌍에서 추출된 경우, 상태 키워드와 인접하여 입력된 추가 키워드(예컨대, 예방, 증상, 치료, 극복 등)를 더 고려하여, 상기 건강 변화를 추론할 수 있다.
또한, 프로세서(105)는 카메라 모듈(도시하지 않음)을 통해, 안면 영상이 입력되면, 상기 안면 영상으로부터 설정된 표정(예컨대, 웃는 표정, 우는 표정 등)을 검출하고, 상기 검출된 표정에 기초하여 상기 건강 상태를 추론할 수 있다. 여기서, 카메라 모듈은 예컨대, 영상 인식이 필요한 통신(예컨대, 영상 통화) 또는 애플리케이션 활성화시, 자동으로 구동될 수 있으며, 이에 한정되지 않고, 안면 인식을 위한 프로세서(105)의 제어에 따라, 수동으로 구동될 수도 있다.
이때, 프로세서(105)는 상기 상태 키워드 추출 여부에 따라 추론된 건강 상태와 상기 검출된 표정에 기초하여 추론된 건강 상태가 상이한 경우, 상기 검출된 표정에 기초하여 추론된 건강 상태를 선택하여, 안내할 수 있다.
프로세서(105)는 설정된 기간 동안, '나쁨'의 건강 상태가 최상위 레벨로 지속되는 경우(또는, '나빠짐(악화)'의 건강 상태가 지속되는 경우), 경고 메시지를 제공(표시) 함과 동시에, 설정된 이동단말로 상기 사용자의 건강 상태에 대한 레벨과 함께, 상기 경고 메시지를 전송할 수 있다.
상기 건강 상태에 대한 레벨 결정시, 프로세서(105)는 상기 데이터가 입력되는 행태로서, 상기 데이터가 입력되는 속도를 고려하여, 상기 건강 상태에 대한 레벨을 결정할 수 있다. 이때, 프로세서(105)는 건강 상태가 '좋음'일 경우, 상기 속도가 설정된 평균 속도 보다 클수록 상기 레벨을 상위 레벨로 결정하고, 건강 상태가 '나쁨'일 경우, 상기 속도가 설정된 평균 속도 보다 낮을수록 상기 레벨을 상위 레벨로 결정할 수 있다. 여기서, 평균 속도는 일정기간 동안 데이터가 입력되는 속도 이력에 기초하여 설정될 수 있다.
또한, 프로세서(105)는 데이터가 음성 데이터일 경우, 상기 데이터가 입력되는 행태로서, 음성 데이터의 데시벨을 고려하여, 상기 건강 상태에 대한 레벨을 결정할 수 있다. 또한, 프로세서(105)는 데이터가 문자 데이터일 경우, 상기 데이터가 입력되는 행태로서, 문자 데이터의 정확도(예컨대, 맞춤법)을 고려하여, 상기 건강 상태에 대한 레벨을 결정할 수 있다.
한편, 프로세서(105)는 입력되는 데이터를 암호화하여 처리할 수 있으며, 입력되는 데이터에 대해, 카메라 모듈을 통해, 획득한 안면 영상을 이용하여, 사용자 인증 처리를 수행할 수 있다. 프로세서(105)는 상기 획득한 안면 영상과 데이터베이스(107)로부터 검색한 안면 영상 간의 비교 결과에 기초하여, 사용자 인증 처리를 수행한 후, 사용자 인증이 완료되면, 사용자의 건강 상태에 대한 레벨을 안내할 수 있다.
데이터베이스(107)는 상태 키워드를 저장할 수 있다. 또한, 데이터베이스(107)는 사용자 인증을 위한 안면 영상을 더 저장할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 건강 상태 추론 장치에서의 건강 상태에 대한 레벨 결정의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 건강 상태 추론 장치는 입력된 데이터를 분석하고, 분석 결과, 상기 데이터로부터의 설정된 상태 키워드 추출 여부에 따라, 상기 데이터를 입력한 사용자의 건강 상태를 추론하되, 상기 데이터가 입력되는 행태를 더 고려하여, 추론된 상기 건강 상태에 대한 레벨을 결정할 수 있다.
건강 상태 추론 장치는 예컨대, 정해진 모니터링 기간 동안 SNS 애플리케이션 내 입력 필드(201)를 통해 '영희'와 통신할 문자 데이터를 입력받으면, 입력된 문자 데이터를 분석하고, 상기 분석 결과, n개의 데이터 중 적어도 일부에서 '편안', '행복'의 상태 키워드가 추출되면, 추출된 상태 키워드에 기초하여 '홍길동'의 건강 상태를 '좋음'으로 추론할 수 있다. 이때, 건강 상태 추론 장치는 '편안', '행복'의 상태 키워드가 속하는 그룹으로서, '좋음' 그룹을 확인하고, 상기 그룹의 카테고리인 '좋음'을 사용자의 건강 상태로서 추론할 수 있다.
또한, 건강 상태 추론 장치는 상기 데이터가 입력되는 행태로서, 상기 문자 데이터가 입력되는 속도를 체크하고, 체크한 속도가 설정된 평균 속도 보다 '5' 만큼 클 경우, 건강 상태의 속도별 레벨(203)을 참조하여, 이에 해당하는 '2' 레벨을, 상기 건강 상태에 대한 레벨로 결정할 수 있다.
한편, 건강 상태 추론 장치는 '좋음'의 건강 상태에서, 상기 체크한 속도가 설정된 평균 속도 보다 작을 경우, 레벨 결정을 생략할 수 있다.
건강 상태 추론 장치는 '홍길동'의 건강 상태에 대한 레벨로서, '좋음, 레벨: 2'를 표시 함으로써, 건강 상태의 정도를 안내할 수 있다. 이때, 건강 상태 추론 장치는 활성화된 상기 SNS 애플리케이션의 비활성에 연동하여, 상기 건강 상태에 대한 레벨을 안내하거나, 또는 건강 확인명령 입력에 연동하여, 상기 건강 상태에 대한 레벨을 안내할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 건강 상태 추론 장치에서의 건강 상태에 대한 레벨 안내의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 건강 상태 추론 장치는 시간적으로 이격된 두 시점(예컨대, 1일 간격을 갖는 두 시점)에서 입력되는 데이터의 쌍에서, 상태 키워드가 추출되는지를 분석할 수 있다.
건강 상태 추론 장치는 상기 데이터의 쌍에서, 상태 키워드가 추출된 경우, 사용자의 건강 상태로서 건강 변화(예컨대, '좋아짐(호전)', '나빠짐(악화)')를 추론할 수 있다. 이때, 건강 상태 추론 장치는 상태 키워드로서, 동일한 질병의 명칭(예컨대, 메르스)이 상기 데이터의 쌍에서 추출된 경우, 상태 키워드와 인접하여 입력된 추가 키워드(예컨대, 예방, 증상, 치료, 극복 등)를 더 고려하여, 상기 건강 변화를 추론할 수 있다.
건강 상태 추론 장치는 예컨대, 웹 페이지 내 입력 필드를 통해, '6월 10일 9시'에 입력된 데이터에서, '메르스'의 상태 키워드 및 '예방'의 추가 키워드가 추출되고, '6월 11일 9시'에 입력된 데이터에서, '메르스'의 상태 키워드 및 '증상'의 추가 키워드가 추출되는 경우, 사용자의 건강 상태로서, '나빠짐(악화)'의 건강 변화를 추론하고, 이를 안내할 수 있다.
한편, 건강 상태 추론 장치는 설정된 기간 동안, '나빠짐(악화)'의 건강 상태가 지속되는 경우, 경고 메시지를 표시 함과 동시에, 설정된 이동단말로 상기 경고 메시지를 전송할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 건강 상태 추론 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 단계(401)에서, 건강 상태 추론 장치는 데이터의 입력에 연동하여, 상기 입력된 데이터를 분석할 수 있다.
구체적으로, 건강 상태 추론 장치는 예컨대, 웹 페이지 또는 SNS 애플리케이션 내 입력 필드를 통해 기재된 문자 데이터를, 상기 데이터로서 입력받을 수 있다. 또한, 건강 상태 추론 장치는 예컨대, 통화가 연결된 상태에서, 마이크를 통해 수신된 음성 데이터를, 상기 데이터로서 입력받을 수 있다.
이후, 건강 상태 추론 장치는 정해진 모니터링 기간(예컨대, 1시간) 내에 입력된 n개의 데이터 중 적어도 일부에서 설정된 상태 키워드(또는, 상태 문구)가 추출되는지를 분석할 수 있다.
또한, 건강 상태 추론 장치는 시간적으로 이격된 두 시점(예컨대, 1일 간격을 갖는 두 시점)에서 입력되는 데이터의 쌍에서, 상기 상태 키워드가 추출되는지를 분석할 수 있다.
단계(403)에서, 건강 상태 추론 장치는 상기 분석 결과, 상기 데이터로부터의 설정된 상태 키워드 추출 여부에 따라, 상기 데이터를 입력한 사용자의 건강 상태를 추론할 수 있다.
또한, 건강 상태 추론 장치는 상기 데이터로부터 기분(또는, 감정) 속성을 갖는 상태 키워드(예컨대, 행복, 우울 등)가 추출되면, 상기 상태 키워드가 속하는 그룹을 확인하고, 확인된 그룹의 카테고리(예컨대, 명칭)를 사용자의 건강 상태로서 추론할 수 있다. 예컨대, 건강 상태 추론 장치는 상기 데이터로부터 기분 속성을 갖는 '행복'의 상태 키워드가 추출되면, 상기 상태 키워드가 속하는 그룹으로서, '좋음' 그룹을 확인하고, 상기 그룹의 카테고리인, '좋음'을 사용자의 건강 상태로서 추론할 수 있다. 또한, 건강 상태 추론 장치는 상기 데이터로부터 기분 속성을 갖는 '우울'의 상태 키워드가 추출되면, 상기 상태 키워드가 속하는 그룹으로서, '나쁨' 그룹을 확인하고, '나쁨'을 사용자의 건강 상태로서 추론할 수 있다.
또한, 건강 상태 추론 장치는 예컨대, 상기 데이터로부터 질병 속성을 갖는 상태 키워드(예컨대, 질병의 명칭('감기'), 질병의 증상('고열, 기침') 등)가 추출되면, 사용자의 건강 상태를 '나쁨'으로 추론할 수 있다.
다른 일례로서, 건강 상태 추론 장치는 상기 분석 결과, 시간적으로 이격된 두 시점(예컨대, 1일 간격을 갖는 두 시점)에서 입력되는 데이터의 쌍에서, 상태 키워드가 추출된 경우, 사용자의 건강 상태로서 건강 변화(예컨대, '좋아짐(호전)', '나빠짐(악화)')를 추론할 수 있다.
이때, 건강 상태 추론 장치는 상태 키워드로서, 동일한 질병의 명칭(예컨대, 메르스)이 상기 데이터의 쌍에서 추출된 경우, 상태 키워드와 인접하여 입력된 추가 키워드(예컨대, 예방, 증상, 치료, 극복 등)를 더 고려하여, 상기 건강 변화를 추론할 수 있다.
한편, 건강 상태 추론 장치는 카메라 모듈을 통해, 안면 영상이 입력되면, 상기 안면 영상으로부터 설정된 표정(예컨대, 웃는 표정, 우는 표정 등)을 검출하고, 상기 검출된 표정에 기초하여 상기 건강 상태를 추론할 수 있다. 이때, 건강 상태 추론 장치는 상기 상태 키워드 추출 여부에 따라 추론된 건강 상태와 상기 검출된 표정에 기초하여 추론된 건강 상태가 상이한 경우, 안내할 건강 상태로서, 상기 검출된 표정에 기초하여 추론된 건강 상태를 선택할 수 있다.
단계(405)에서, 건강 상태 추론 장치는 상기 데이터가 입력되는 행태를 고려하여, 추론된 상기 건강 상태에 대한 레벨을 결정할 수 있다.
건강 상태 추론 장치는 상기 데이터가 입력되는 행태로서, 상기 데이터가 입력되는 속도를 고려하여, 상기 건강 상태에 대한 레벨을 결정할 수 있다. 이때, 건강 상태 추론 장치는 건강 상태가 '좋음'일 경우, 상기 속도가 설정된 평균 속도 보다 클수록 상기 레벨을 상위 레벨로 결정하고, 건강 상태가 '나쁨'일 경우, 상기 속도가 설정된 평균 속도 보다 낮을수록 상기 레벨을 상위 레벨로 결정할 수 있다. 여기서, 평균 속도는 일정기간 동안 데이터가 입력되는 속도 이력에 기초하여 설정될 수 있다.
또한, 건강 상태 추론 장치는 데이터가 음성 데이터일 경우, 상기 데이터가 입력되는 행태로서, 음성 데이터의 데시벨을 고려하여, 상기 건강 상태에 대한 레벨을 결정할 수 있다. 또한, 건강 상태 추론 장치는 데이터가 문자 데이터일 경우, 상기 데이터가 입력되는 행태로서, 문자 데이터의 정확도(예컨대, 맞춤법)을 고려하여, 상기 건강 상태에 대한 레벨을 결정할 수 있다.
이후, 건강 상태 추론 장치는 일상 생활에서 입력한 데이터를 기초자료로 활용하여, 결정된 상기 건강 상태에 대한 레벨을 안내 함으로써, 건강을 체크할 수 있게 한다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
100: 건강 상태 추론 장치
101: 인터페이스부 103: 분석부
105: 프로세서 107: 데이터베이스

Claims (14)

  1. 데이터의 입력에 연동하여, 상기 입력된 데이터를 분석하는 분석부; 및
    상기 분석 결과, 상기 데이터로부터의 설정된 상태 키워드 추출 여부에 따라, 상기 데이터를 입력한 사용자의 건강 상태를 추론하되, 상기 데이터가 입력되는 행태를 더 고려하여, 추론된 상기 건강 상태에 대한 레벨을 결정하는 프로세서
    를 포함하는 건강 상태 추론 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 분석부는,
    정해진 모니터링 기간 내에 입력된 n개(상기 n은 자연수)의 데이터 중 적어도 일부에서 상기 상태 키워드가 추출되는지를 분석하는
    건강 상태 추론 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 분석부는,
    시간적으로 이격된 두 시점에서 입력되는 데이터의 쌍에서, 상기 상태 키워드가 추출되는지를 분석하는
    건강 상태 추론 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터로부터 질병 속성을 갖는 상태 키워드가 추출되면,
    상기 프로세서는,
    사용자의 건강 상태를 '나쁨'으로 추론하고, 상기 '나쁨'에 대한 심각 정도를 상기 레벨로 결정하여 안내하는
    건강 상태 추론 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 데이터가 입력되는 행태로서, 상기 데이터가 입력되는 속도를 고려하는
    건강 상태 추론 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    카메라 모듈을 통해, 안면 영상이 입력되면,
    상기 프로세서는,
    상기 안면 영상으로부터 설정된 표정을 검출하고, 상기 검출된 표정에 기초하여 상기 건강 상태를 추론하되,
    상기 상태 키워드 추출 여부에 따라 추론된 건강 상태와 상기 검출된 표정에 기초하여 추론된 건강 상태가 상이한 경우, 상기 검출된 표정에 기초하여 추론된 건강 상태를 선택하여, 안내하는
    건강 상태 추론 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    웹 페이지(web page) 또는 SNS 애플리케이션(Social Network Service application) 내 입력 필드를 통해 기재된 문자 데이터를, 상기 데이터로서 입력받거나, 또는 통화가 연결된 상태에서 수신된 음성 데이터를, 상기 데이터로서 입력받는 인터페이스부
    를 더 포함하는 건강 상태 추론 장치.
  8. 데이터의 입력에 연동하여, 상기 입력된 데이터를 분석하는 단계;
    상기 분석 결과, 상기 데이터로부터의 설정된 상태 키워드 추출 여부에 따라, 상기 데이터를 입력한 사용자의 건강 상태를 추론하는 단계; 및
    상기 데이터가 입력되는 행태를 고려하여, 추론된 상기 건강 상태에 대한 레벨을 결정하는 단계
    를 포함하는 건강 상태 추론 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 분석하는 단계는,
    정해진 모니터링 기간 내에 입력된 n개의 데이터 중 적어도 일부에서 상기 상태 키워드가 추출되는지를 분석하는 단계
    를 포함하는 건강 상태 추론 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 분석하는 단계는,
    시간적으로 이격된 두 시점에서 입력되는 데이터의 쌍에서, 상기 상태 키워드가 추출되는지를 분석하는 단계
    를 포함하는 건강 상태 추론 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 데이터로부터 질병 속성을 갖는 상태 키워드가 추출되면,
    사용자의 건강 상태를 '나쁨'으로 추론하고, 상기 '나쁨'에 대한 심각 정도를 상기 레벨로 결정하여 안내하는 단계
    를 더 포함하는 건강 상태 추론 방법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 건강 상태에 대한 레벨을 결정하는 단계는,
    상기 데이터가 입력되는 행태로서, 상기 데이터가 입력되는 속도를 고려하여, 추론된 상기 건강 상태에 대한 레벨을 결정하는 단계
    를 포함하는 건강 상태 추론 방법.
  13. 제8항에 있어서,
    안면 영상이 입력되면, 상기 안면 영상으로부터 설정된 표정을 검출하고, 상기 검출된 표정에 기초하여 상기 건강 상태를 추론하는 단계; 및
    상기 상태 키워드 추출 여부에 따라 추론된 건강 상태와 상기 검출된 표정에 기초하여 추론된 건강 상태가 상이한 경우, 상기 검출된 표정에 기초하여 추론된 건강 상태를 선택하여, 안내하는 단계
    를 더 포함하는 건강 상태 추론 방법.
  14. 제8항에 있어서,
    웹 페이지 또는 SNS 애플리케이션 내 입력 필드를 통해 기재된 문자 데이터를, 상기 데이터로서 입력받는 단계, 또는
    통화가 연결된 상태에서 수신된 음성 데이터를, 상기 데이터로서 입력받는 단계
    를 더 포함하는 건강 상태 추론 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210142921A (ko) * 2020-05-19 2021-11-26 한양대학교 산학협력단 안면 표정 인식을 이용한 기분장애 진단을 위한 정보 제공 방법

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