KR20170024332A - 회복상태 모니터링 장치 및 회복상태 모니터링 방법 - Google Patents

회복상태 모니터링 장치 및 회복상태 모니터링 방법 Download PDF

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KR20170024332A
KR20170024332A KR1020150119477A KR20150119477A KR20170024332A KR 20170024332 A KR20170024332 A KR 20170024332A KR 1020150119477 A KR1020150119477 A KR 1020150119477A KR 20150119477 A KR20150119477 A KR 20150119477A KR 20170024332 A KR20170024332 A KR 20170024332A
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Abstract

본 출원은 회복상태 모니터링 장치 및 회복상태 모니터링 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 일 실시예에 의한 회복상태 모니터링 장치는 사용자의 걸음걸이에 따라, 사용자의 발바닥이 인가하는 압력을 감지하여 압력신호를 생성하는 압력센서부; 및 상기 압력신호를 이용하여 사용자의 활동정보 및 걸음걸이 패턴을 생성하고, 상기 활동정보 및 걸음걸이 패턴을 이용하여 사용자의 회복상태정보를 생성하는 분석부를 포함할 수 있다.

Description

회복상태 모니터링 장치 및 회복상태 모니터링 방법 {Apparatus and method for monitoring recovery state}
본 출원은 회복상태 모니터링 장치 및 회복상태 모니터링 방법에 관한 것으로서, 수술 후 회복 환자의 활동정보를 이용하여 환자의 회복상태를 판별할 수 있는 회복상태 모니터링 장치 및 회복상태 모니터링 방법에 관한 것이다.
IoT(Internet of Things) 디바이스 간에 서로 통신하여 정보를 얻어 새로운 가치를 줄 수 있는 다양한 응용 서비스가 출현되고 있다. 그 중에서 건강 관리 분야와 관련한 디바이스와 응용 서비스를 많이 이용하고 있다. 대표적으로 걸음 수를 측정하는 만보기를 이용하여 신체 활동량을 측정하거나, 스마트폰에 탑재된 센서를 사용하여 신체 활동량을 측정하여 건강 관리를 하는 것을 들 수 있다.
한편, 병원에서는 수술 후 입원한 환자에게, 복부의 가스 제거와 빠른 회복을 위해 운동을 권장하고 있으나, 개복수술을 받은 환자는 수술 후 통증 등으로 인하여 자발적으로 운동하고자 하는 동기가 부족하므로, 스스로 운동을 하기에는 어려움이 있다.
또한, 의사는 회진을 돌 때 환자에게 운동했는지 여부를 질의를 통하여 확인할 뿐이여서, 객관적으로 환자들의 활동량을 모니터링하기에 어려움이 있다.
본 출원은, 수술 후 회복 환자의 활동정보를 이용하여 환자의 회복상태를 판별할 수 있는 회복상태 모니터링 장치 및 회복상태 모니터링 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예에 의한 회복상태 모니터링 장치는, 사용자의 걸음걸이에 따라, 사용자의 발바닥이 인가하는 압력을 감지하여 압력신호를 생성하는 압력센서부; 및 상기 압력신호를 이용하여 사용자의 활동정보 및 걸음걸이 패턴을 생성하고, 상기 활동정보 및 걸음걸이 패턴을 이용하여 사용자의 회복상태정보를 생성하는 분석부를 포함할 수 있다.
여기서 상기 압력센서부는, 사용자가 착용한 신발의 깔창 또는 밑창에 구비되거나, 사용자가 착용한 양말의 바닥에 위치할 수 있다.
여기서 상기 압력센서부는, 상기 사용자의 발바닥에 의하여 인가되는 압력의 크기, 압력이 인가되는 위치 및 상기 압력이 인가되는 시점에 대한 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하여 상기 압력신호를 생성할 수 있다.
여기서 상기 압력센서부는, 사용자가 착용하는 신발의 깔창을 형성하는 베이스부; 상기 베이스부에 설정된 복수개의 측정위치에 구비되어 각각의 압력신호를 생성하는 복수개의 압력센서; 및 상기 생성된 복수개의 압력신호를 각각의 측정위치 별로 구별하여 수집하고, 수집한 각각의 압력신호를 시간정보와 함께 저장하는 데이터수집부를 포함할 수 있다.
여기서 상기 분석부는, 상기 압력신호를 이용하여, 사용자의 걸음 수, 걸은 거리, 걸음속도, 소모칼로리 중 적어도 어느 하나를 포함하는 활동정보를 생성할 수 있다.
여기서 상기 분석부는, 상기 사용자의 활동정보를 기 설정된 목표 활동량과 비교하여, 활동량 달성도를 계산할 수 있다.
여기서 상기 분석부는, 각각의 측정위치에 구비된 압력센서들이 상기 압력신호를 생성하는 생성빈도정보와, 상기 복수개의 압력센서가 상기 압력신호를 생성하는 순서에 대한 생성순서정보를 이용하여, 상기 걸음걸이 패턴을 생성할 수 있다.
여기서 상기 분석부는, 각각의 측정위치에 구비된 압력센서가 상기 압력신호를 생성한 횟수를 일별(日別)로 카운트하여 일별 카운트값을 생성하고, 상기 복수개의 압력센서들의 일별 카운트값 중에서 최대값을 도출한 후, 상기 최대값으로 상기 일별 카운트값을 나누어, 각각의 압력센서에 대한 생성빈도정보를 계산할 수 있다.
여기서 상기 분석부는, 상기 압력신호의 시간정보를 이용하여 상기 압력신호를 생성한 각각의 압력센서들의 순서를 나타내는 순서데이터를 생성하고, 각각의 순서데이터의 발생횟수를 일별(日別)로 카운트하여 상기 순서 데이터의 발생빈도를 포함하는 생성순서정보를 계산할 수 있다.
여기서 상기 분석부는, 상기 생성빈도정보 및 생성순서정보를 사용자의 왼발과 오른발에 대하여 각각 계산할 수 있다.
여기서 상기 분석부는, 상기 걸음걸이 패턴을 기준패턴과 비교하여, 걸음걸이 유사도를 계산할 수 있다.
여기서 상기 분석부는, 걸음걸이 유사도 = (압력센서별 생성빈도정보 유사도* 반영비1) + (생성순서정보 유사도* 반영비2)를 이용하여 상기 걸음걸이 유사도를 계산하고, 상기 반영비1 및 반영비2는 각각 0과 1 사이의 실수일 수 있다.
여기서 상기 압력센서별 생성빈도정보 유사도는,
Figure pat00001
을 이용하여 계산하고, BeforeSi는 기준패턴의 압력센서별 생성빈도정보, TodaySi는 상기 걸음걸이 패턴의 압력센서별 생성빈도정보, n은 전체 압력센서 개수일 수 있다.
여기서 상기 생성순서정보 유사도는, 상기 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 순서 데이터 중에서, 상기 기준패턴의 생성순서정보에 포함된 순서 데이터 중에서 최대 발생빈도를 가지는 순서 데이터와, 일치하는 순서 데이터의 발생빈도일 수 있다.
여기서 상기 생성순서정보 유사도는,
If (BeforSeq == 1st TodaySeq) then SSeq = 빈도of 1st TodaySeq;
Else if (BeforSeq == 2nd TodaySeq) then SSeq = 빈도of 2nd TodaySeq;
Else if(BeforSeq ==3rd TodaySeq) then SSeq = 빈도of 3rd TodaySeq;
Else SSeq = 0;
을 이용하여 계산하는 것으로서, SSeq는 생성순서정보 유사도, BeforeSeq는 기준패턴의 생성순서정보에 포함된 순서 데이터 중에서 최대 발생빈도를 가지는 순서 데이터, 1st TodaySeq는 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 제1 순서데이터, 2nd TodaySeq는 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 제2 순서데이터, 3rd TodaySeq는 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 제3 순서데이터이며, 빈도of 1st TodaySeq는 제1 순서데이터의 발생빈도, 빈도of 2nd TodaySeq는 제2 순서데이터의 발생빈도, 빈도of 3rd TodaySeq는 제3 순서데이터의 발생빈도일 수 있다.
여기서 상기 분석부는, 상기 활동정보를 이용하여 계산한 활동량 달성도와, 상기 걸음걸이 패턴을 이용하여 계산한 걸음걸이 유사도를 이용하여, 사용자의 회복정도를 포함하는 상기 회복상태정보를 생성할 수 있다.
여기서 상기 분석부는,
Figure pat00002
를 이용하여 상기 회복정도를 계산할 수 있으며, 상기 반영비3 및 반영비4는 각각 0과 1 사이의 실수에 해당한다.
여기서 상기 분석부는,
Figure pat00003
를 이용하여 상기 활동량 달성도를 계산할 수 있다.
여기서, 본 발명의 일 실시예에 의한 회복상태 모니터링 장치는, 상기 활동정보를 이용하여 계산한 사용자의 활동량이, 기 설정된 목표 활동량 미만이면, 사용자 단말로 알림 메시지를 전송하는 메시지전송부를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 회복상태 모니터링 장치는, 사용자의 활동정보, 걸음걸이 패턴 및 회복상태정보 중 적어도 어느 하나를 시각 또는 청각적으로 표시하는 모니터링부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의한 회복상태 모니터링 방법은, 회복상태모니터링장치가, 사용자의 발바닥에 의하여 인가되는 압력에 대응하는 압력신호를, 압력센서장치로부터 수신하는 압력신호 수신단계; 및 회복상태모니터링장치가, 상기 압력신호를 이용하여 사용자의 활동정보 및 걸음걸이 패턴을 생성하고, 상기 활동정보 및 걸음걸이 패턴을 이용하여 사용자의 회복상태정보를 생성하는 회복상태판별단계를 포함할 수 있다.
여기서 상기 압력신호 수신단계는, 상기 사용자의 발바닥에 의하여 인가되는 압력의 크기, 압력이 인가되는 위치 및 상기 압력이 인가되는 시점에 대한 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 압력신호를 상기 압력센서장치로부터 수신할 수 있다.
여기서 상기 회복상태판별단계는, 상기 압력신호를 이용하여, 사용자의 걸음 수, 걸은 거리, 걸음속도, 소모칼로리 중 적어도 어느 하나를 포함하는 활동정보를 생성할 수 있다.
여기서 상기 회복상태판별단계는, 상기 사용자의 활동정보를 기 설정된 목표 활동량과 비교하여, 활동량 달성도를 계산할 수 있다.
여기서 상기 회복상태판별단계는, 각각의 측정위치에 구비된 압력센서들이 상기 압력신호를 생성하는 생성빈도정보와, 상기 복수개의 압력센서가 상기 압력신호를 생성하는 순서에 대한 생성순서정보를 이용하여, 상기 걸음걸이 패턴을 생성할 수 있다.
여기서 상기 회복상태판별단계는, 각각의 측정위치에 구비된 압력센서가 상기 압력신호를 생성한 횟수를 일별(日別)로 카운트하여 일별 카운트값을 생성하고, 상기 복수개의 압력센서들의 일별 카운트값 중에서 최대값을 도출한 후, 상기 최대값으로 상기 일별 카운트값을 나누어, 각각의 압력센서에 대한 생성빈도정보를 계산할 수 있다.
여기서 상기 회복상태판별단계는, 상기 압력신호의 시간정보를 이용하여 상기 압력신호를 생성한 각각의 압력센서들의 순서를 나타내는 순서데이터를 생성하고, 각각의 순서데이터의 발생횟수를 일별(日別)로 카운트하여 상기 순서 데이터의 발생빈도를 포함하는 생성순서정보를 계산할 수 있다.
여기서 상기 회복상태판별단계는, 상기 걸음걸이 패턴을 기준패턴과 비교하여, 걸음걸이 유사도를 계산할 수 있다.
여기서 상기 회복상태판별단계는, 걸음걸이 유사도 = (압력센서별 생성빈도정보 유사도* 반영비1) + (생성순서정보 유사도* 반영비2)를 이용하여 상기 걸음걸이 유사도를 계산할 수 있으며, 상기 반영비1 및 반영비2는 각각 0과 1 사이의 실수일 수 있다.
여기서 상기 압력센서별 생성빈도정보 유사도는,
Figure pat00004
을 이용하여 계산할 수 있으며, BeforeSi는 기준패턴의 압력센서별 생성빈도정보, TodaySi는 상기 걸음걸이 패턴의 압력센서별 생성빈도정보, n은 전체 압력센서 개수일 수 있다.
여기서 상기 생성순서정보 유사도는, 상기 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 순서 데이터 중에서, 상기 기준패턴의 생성순서정보에 포함된 순서 데이터 중에서 최대 발생빈도를 가지는 순서 데이터와, 일치하는 순서 데이터의 발생빈도일 수 있다.
여기서 상기 생성순서정보 유사도는
If (BeforSeq == 1st TodaySeq) then SSeq = 빈도of 1st TodaySeq;
Else if (BeforSeq == 2nd TodaySeq) then SSeq = 빈도of 2nd TodaySeq;
Else if(BeforSeq ==3rd TodaySeq) then SSeq = 빈도of 3rd TodaySeq;
Else SSeq = 0;
을 이용하여 계산할 수 있으며, SSeq는 생성순서정보 유사도, BeforeSeq는 기준패턴의 생성순서정보에 포함된 순서 데이터 중에서 최대 발생빈도를 가지는 순서 데이터, 1st TodaySeq는 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 제1 순서데이터, 2nd TodaySeq는 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 제2 순서데이터, 3rd TodaySeq는 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 제3 순서데이터이며, 빈도of 1st TodaySeq는 제1 순서데이터의 발생빈도, 빈도of 2nd TodaySeq는 제2 순서데이터의 발생빈도, 빈도of 3rd TodaySeq는 제3 순서데이터의 발생빈도일 수 있다.
여기서 상기 회복상태판별단계는, 상기 활동정보를 이용하여 계산한 활동량 달성도와, 상기 걸음걸이 패턴을 이용하여 계산한 걸음걸이 유사도를 이용하여, 사용자의 회복정도를 포함하는 상기 회복상태정보를 생성할 수 있다.
여기서 상기 회복상태판별단계는,
Figure pat00005
를 이용하여 상기 회복정도를 계산할 수 있다. 이때, 상기 반영비3 및 반영비4는 각각 0과 1 사이의 실수일 수 있다.
또한, 상기 회복상태판별단계는
Figure pat00006
를 이용하여 상기 활동량 달성도를 계산할 수 있다.
여기서, 본 발명의 일 실시예에 의한 회복상태 모니터링 방법은, 상기 활동정보를 이용하여 계산한 사용자의 활동량이, 기 설정된 목표 활동량 미만이면, 사용자 단말로 알림 메시지를 전송하는 메시지전송단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 회복상태 모니터링 방법은, 사용자의 활동정보, 걸음걸이 패턴 및 회복상태정보 중 적어도 어느 하나를 시각 또는 청각적으로 표시하는 회복상태표시단계를 더 포함할 수 있다.
덧붙여 상기한 과제의 해결수단은, 본 발명의 특징을 모두 열거한 것이 아니다. 본 발명의 다양한 특징과 그에 따른 장점과 효과는 아래의 구체적인 실시형태를 참조하여 보다 상세하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 의한 회복상태 모니터링 장치 및 회복상태 모니터링 방법에 의하면, 수술 후 회복환자의 활동정보와 걸음걸이 패턴을 실시간으로 모니터링하여, 주치의, 환자, 보호자에게 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의한 회복상태 모니터링 장치 및 회복상태 모니터링 방법에 의하면, 같은 연령대나 질환을 가진 환자의 활동정보와 회복정도를 제공할 수 있으며, 이를 통하여 환자에게 능동적으로 운동할 수 있는 동기를 부여할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의한 회복상태 모니터링 장치 및 회복상태 모니터링 방법에 의하면, 환자의 상태에 따라 목표활동량을 설정할 수 있으므로, 환자의 부담을 줄이면서도 빠른 회복을 유도할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의한 회복상태 모니터링 장치 및 회복상태 모니터링 방법에 의하면, 환자의 활동정보, 수술 전후의 걸음걸이 유사도 등을 통하여 환자의 회복상태를 정확하게 모니터링하는 것이 가능하다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 의한 회복상태 모니터링 장치를 나타내는 블록도이다.
도2는 본 발명의 일 실시예에 의한 압력센서부를 나타내는 개략도이다.
도3은 본 발명의 일 실시예에 의한 질환별 회복 프로그램을 나타내는 테이블표이다.
도4는 본 발명의 일 실시예에 의한 회복상태 모니터링 방법을 나타내는 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일한 부호를 사용한다.
덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 '연결'되어 있다고 할 때, 이는 '직접적으로 연결'되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 '간접적으로 연결'되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 '포함'한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 의한 회복상태 모니터링 장치를 나타내는 블록도이다.
도1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 의한 회복상태 모니터링 장치는, 압력센서부(10), 분석부(20), 메시지전송부(30) 및 모니터링부(40)를 포함할 수 있다.
이하, 도1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 의한 회복상태 모니터링 장치를 설명한다.
압력센서부(10)는, 사용자의 걸음걸이에 따라, 사용자의 발바닥이 인가하는 압력을 감지하여 압력신호를 생성할 수 있다. 여기서, 압력센서부(10)는 사용자가 착용한 신발의 깔창 또는 밑창에 구비되거나, 사용자가 착용한 양말의 바닥에 위치할 수 있다. 즉, 사용자가 압력센서부(10)가 구비된 신발 또는 양말을 착용한 상태에서 걸음을 걷게 되면, 사용자의 걸음걸이에 따라 사용자의 하중이 발바닥을 통하여 압력센서부(10)에 인가되고, 압력센서부(10)는 발바닥에 의하여 인가된 압력에 대응하는 압력신호를 생성하게 된다. 여기서, 압력센서부(10)는 일체형으로 구현되거나 각각의 측정위치마다 개별적인 압력센서가 위치하는 분리형으로 구현될 수 있다. 따라서, 압력센서부(10)는 사용자가 걸음을 걸을 때, 사용자의 발바닥의 각 영역에 인가되는 압력의 크기와 압력의 분포 등에 대한 정보를 취득할 수 있으며, 발바닥의 각 영역에 압력이 인가되는 시점과 압력이 인가되는 순서 등에 대한 정보도 얻을 수 있다. 즉, 압력신호에는 사용자의 발바닥에 의하여 인가되는 압력의 크기, 압력이 인가되는 위치 및 상기 압력이 인가된 시점에 대한 정보 등이 포함될 수 있다. 여기서, 압력센서부(10)에는 사용자의 걸음걸이에 따라 발바닥에 인가되는 압력을 측정하여 압력신호를 생성할 수 있는 것이면 어떠한 것도 포함될 수 있으며, 실시예에 따라서는 압전효과(Piezoelectric effect)를 이용하는 압전센서나, 정전용량형 압력센서, 코일형 압력센서 등을 활용할 수 있다.
한편, 압력센서부(10)에는 도2에 도시한 바와 같이, 베이스부(11), 압력센서(12) 및 데이터수집부(13)가 포함될 수 있다.
베이스부(11)는 가요성의 부재일 수 있으며, 일반적으로 사용되는 신발의 깔창과 동일한 형상을 가질 수 있다. 즉, 베이스부(11)는 사용자가 착용하는 신발의 깔창을 형성하여, 사용자의 신발 내에 장착될 수 있다. 이후 사용자가 신발을 신게 되면, 사용자의 발바닥이 베이스부(11)의 상부에 위치하여 압력을 인가하게 된다.
압력센서(12)들은 베이스부(11) 상에 설정된 복수개의 측정위치에 구비될 수 있으며, 각각의 압력센서(12)는 사용자의 발바닥이 인가하는 압력에 대응하여 압력신호를 생성할 수 있다. 여기서, 측정위치는 사용자의 걸음걸이 패턴을 분석하기에 적합한 위치로 미리 설정되어 있을 수 있으나, 구체적인 측정위치는 실시예에 따라 달라질 수 있다. 도2에서는 8개의 측정위치가 하나의 베이스부(11) 상에 설정된 경우를 예시하고 있으며, 이 경우 발바닥은 상부, 중부, 하부, 발뒤꿈치부로 구별할 수 있다. 또한, 신체의 중심부를 기준으로 발바닥의 내측과 외측으로 각각 구별할 수 있다. 즉, 도2에 도시한 바와 같이, 발바닥의 상부 내측에는 제1 센서(1), 중부 내측에는 제2 센서(2), 하부 내측에는 제3 센서(3)가 위치하며, 발뒤꿈치부 내측에는 제4 센서(4)가 위치한다. 또한, 발바닥의 상부 외측에는 제5 센서(5), 중부 외측에는 제6 센서(6), 하부 외측에는 제7 센서(7)가 위치하고, 발뒤꿈치부 외측에는 제8 센서(8)가 위치한다. 여기서, 각각 8개의 압력센서(12)는 왼발과 오른발에 대하여 동일한 방식으로 구비될 수 있다.
데이터수집부(13)는, 각각의 압력센서(12)가 생성한 복수개의 압력신호들을 측정위치 별로 구별하여 수집하고, 수집한 각각의 압력신호를 수집한 시간정보와 함께 저장할 수 있다. 여기서, 시간정보는 각각의 압력신호를 수집할 때의 현재시간 정보일 수 있으며, 실시예에 따라서는 각각의 압력신호의 생성순서나 각각의 압력신호의 생성시간차 등 다른 압력신호들과 비교한 상대적인 시간에 대한 정보일 수 있다. 한편, 본 발명의 일 실시예에 의한 데이터수집부(13)는, 시간정보와, 제1 센서(1)에 인가된 압력크기, 제2 센서(2)에 인가된 압력크기, ... , 제8 센서(8)에 인가된 압력크기를 포함하는 형태의 데이터 포맷으로 압력신호를 저장할 수 있으며, 이때 각각의 압력크기는 0(안눌림), 1(눌림), 2(강하게 눌림)로 구별하여 표시할 수 있다.
추가적으로, 데이터수집부(13)는 사용자가 한 걸음 걸을 때에 발바닥에 인가되는 압력에 대응하는 압력신호들을 순차적으로 수집하여 하나의 걸음걸이정보로 저장할 수 있다. 즉, 데이터수집부(13)는 1회의 걸음(step)에 대응하는 주기동안 복수개의 압력센서(12)에서 생성되는 압력신호들을 수집하여 걸음걸이정보로 저장할 수 있으며, 매회의 걸음마다 각각의 걸음걸이정보를 생성하여 저장할 수 있다. 일반적으로, 걸음을 걷게 되면, 발뒤꿈치부에서부터 하부, 중부, 상부의 순서로 압력이 인가된다. 따라서, 데이터수집부(13)는 발바닥의 발뒤꿈치부에 위치하는 제4 센서(4) 또는 제8 센서(8)가 압력신호를 생성할 때부터 걸음걸이정보를 생성하기 위한 주기를 시작할 수 있으며, 이후 다시 발바닥의 발뒤꿈치부에 위치하는 제4 센서(4) 또는 제8 센서(8)가 압력신호를 생성할 때까지를 하나의 주기로 설정할 수 있다. 여기서, 걸음걸이정보의 주기는 실시예에 따라 다양한 방법으로 설정될 수 있다.
분석부(20)는, 압력센서부(10)로부터 수신한 압력신호를 이용하여, 사용자의 활동정보 및 걸음걸이 패턴을 생성할 수 있으며, 생성한 활동정보 및 걸음걸이 패턴을 이용하여 사용자의 회복상태정보도 생성할 수 있다.
먼저, 분석부(20)는 수신한 압력신호를 이용하여, 사용자의 활동정보를 생성할 수 있다. 여기서, 상기 활동정보에는 사용자의 걸음 수, 걸은 거리, 걸음속도, 소모 칼로리 등이 포함될 수 있으며, 각각의 활동정보들은 활동량에 대한 정보와 활동강도에 대한 정보로 구별할 수 있다. 예를들어, 사용자의 걸음수, 걸은 거리 등을 활동량에 대한 정보이고, 사용자의 걸음속도, 1회 최대걸음수 등의 활동정보는 상기 활동강도에 대한 정보에 해당하는 것으로 구별할 수 있다.
분석부(20)는 압력센서부(10)가 생성하는 압력신호들 사이의 시간간격을 측정할 수 있으며, 상기 시간간격이 기 설정된 시간간격(예를들어, 50ms) 이상인 경우에는, 1회의 걸음으로 판별할 수 있다. 따라서, 압력센서부(10)에서 생성하는 압력신호들의 시간간격을 측정하는 방식으로 사용자의 걸음 수를 측정할 수 있다. 사용자의 걸음 수를 측정한 이후에는, 기 설정된 사용자의 보폭에 걸음 수를 곱하는 방식으로 걸은 거리를 계산할 수 있으며, 걸은 거리를 소요시간으로 나누어 걸음속도를 계산할 수 있다. 또한, 각각의 걸음속도에 대응하는 시간당 소모칼로리값이 제공되면, 이를 이용하여 사용자의 소모 칼로리 등을 계산하는 것도 가능하다. 한편, 실시예에 따라서는, 데이터수집부(13)가 전송하는 각각의 걸음걸이정보를 1회의 걸음으로 판별하고, 데이터수집부(13)로부터 수신하는 걸음걸이정보의 개수를 이용하여 상기 걸음 수를 계산하는 것도 가능하다.
여기서, 사용자는 수술 이후 회복 중에 있는 환자일 수 있으며, 각각의 사용자에 대응하여 기 설정된 회복프로그램 등이 설정되어 있을 수 있다. 즉, 도3에 도시한 바와 같이, 질환의 종류와 환자의 상태에 따라 회복기간 등이 미리 설정되어 있을 수 있으며, 매 회복일수마다 환자가 수행해야하는 목표 활동량 및 목표 활동강도, 예를들어 걸음수, 1회 최대걸음수, 최대속도 등이 설정되어 있을 수 있다. 분석부(20)에는 각각의 사용자에 대응하는 질환의 종류, 환자상태, 회복기간, 회복일수, 목표 활동량, 목표 활동강도 등이 미리 저장되어 있을 수 있으며, 분석부(20)는 생성한 활동정보와 목표 활동량을 비교하여, 활동량 달성도를 계산할 수 있다. 활동량 달성도의 계산방법은 실시예에 따라 다양하게 존재할 수 있으나, 여기서는,
Figure pat00007
을 활동량 달성도로 계산할 수 있다. 예를들어, 암 수술을 받은 환자로 환자상태가 "상"이고, 회복일수 1일차에 압력센서부(10)로부터 측정한 걸음수가 500회인 경우에는, 총회복기간이 5일, 누적일수 1일, 누적활동량 500회, 누적목표활동량은 1000이므로, (1/5) * (500/1000) = 0.1 즉, 활동량 달성도는 10%에 해당한다.
이후, 분석부(20)는, 각각의 측정위치에 구비된 압력센서(12)들이 압력신호를 생성하는 생성빈도정보와, 복수개의 압력센서(12)가 압력신호를 생성하는 순서에 대한 생성순서정보를 이용하여, 상기 걸음걸이 패턴을 생성할 수 있다. 이때, 분석부(20)는 사용자의 왼발 및 오른발에 대하여 각각 생성빈도정보 및 생성순서정보를 생성하여, 왼발과 오른발에 대한 각각의 걸음걸이 패턴을 생성할 수 있다.
생성빈도정보를 계산하기 위하여, 먼저, 분석부(20)는 각각의 측정위치에 구비된 압력센서(12)들이 압력신호를 생성한 횟수를 일별(日別)로 카운트하여, 각각의 압력센서(12)에 대한 일별 카운트값을 생성할 수 있다. 이후, 각각의 측정위치에 구비된 압력센서(12)들의 일별 카운트값 중에서 최대값을 도출할 수 있으며, 상기 최대값으로 각각의 압력센서(12)에서의 일별 카운트값을 나눌 수 있다. 즉, 일별로 가장 많은 압력신호를 생성한 압력센서의 일별 카운트값을 기준으로, 각각의 압력센서(12)들의 일별 카운트값의 상대적인 비율인 생성빈도정보를 계산할 수 있다.
또한, 생성순서정보를 계산하기 위하여, 분석부(20)는 압력신호의 시간정보를 이용하여 상기 압력신호를 생성한 각각의 압력센서(12)들의 순서를 나타내는 순서데이터를 생성할 수 있다. 여기서, 각각의 순서데이터는 압력신호를 생성한 압력센서(12)들의 순서에 따라 서로 구별되며, 각각의 순서데이터의 발생횟수를 일별로 카운트하여 상기 순서 데이터의 발생빈도를 포함하는 생성순서정보를 계산할 수 있다. 이때, 발생빈도는 일별로 카운트한 발생횟수 중에서 최대값을 도출한 후, 각각의 순서데이터의 발생횟수를 상기 최대값으로 나누는 방식으로 계산할 수 있다.
사용자의 걸음걸이 패턴은 생성빈도정보 및 생성순서정보에 의하여 특정될 수 있으며, 분석부(20)는 생성빈도정보 및 생성순서정보를 사용자의 걸음걸이 패턴으로 저장할 수 있다. 이후, 분석부(20)는 사용자의 걸음걸이 패턴을 기준패턴과 비교하여, 사용자의 걸음걸이 패턴과 기준패턴 사이의 걸음걸이 유사도를 계산할 수 있다. 상술한 바와 같이, 사용자는 수술 이후에 회복 중인 환자일 수 있으며, 회복 중인 환자들은 수술 후 통증 등으로 인하여, 걸음걸이가 수술전과 비교할 때 달라질 수 있다. 즉, 수술 전과 수술 후의 걸음걸이 패턴이 상이할 수 있으며, 이후 점차 회복되면서 수술 전의 걸음걸이 패턴과 일치될 수 있다. 따라서, 회복 중인 사용자의 걸음걸이 패턴을 수술 전의 걸음걸이 패턴인 기준패턴과 비교하여 유사도를 확인하는 방식으로, 사용자의 회복정도를 파악하는 것이 가능하다.
구체적으로, 분석부(20)에서는 아래의 수식을 이용하여 걸음걸이 유사도를 계산할 수 있다.
걸음걸이 유사도 = (압력센서별 생성빈도정보 유사도* 반영비1) + (생성순서정보 유사도* 반영비2)
여기서, 반영비1 및 반영비2는 각각 0과 1 사이의 실수로, 환자의 회복을 관리하는 주치의 등에 의하여 임의로 선택될 수 있다.
압력센서별 생성빈도정보 유사도는
Figure pat00008
을 이용하여 계산할 수 있으며, BeforeSi는 기준패턴의 압력센서별 생성빈도정보, TodaySi는 상기 걸음걸이 패턴의 압력센서별 생성빈도정보, n은 전체 압력센서 개수이다. 즉, 기준패턴에 포함된 각 압력센서에서의 압력신호 생성빈도정보와 걸음걸이 패턴에 포함된 각 압력센서에서의 압력신호 생성빈도정보를 비교하여, 압력센서별 생성빈도정보가 얼마나 유사한 것인지를 수치적으로 나타낼 수 있다.
한편, 생성순서정보 유사도는, 기준패턴의 생성순서정보에 포함된 순서 데이터와, 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 순서데이터를 비교하는 방식으로 구할 수 있다. 구체적으로, 상기 기준패턴에 포함된 최대 발생빈도를 가지는 순서 데이터와 동일한 순서 데이터를 상기 걸음걸이 패턴에서 검색한 후, 상기 검색된 순서 데이터의 발생빈도를, 상기 생성순서정보 유사도로 설정할 수 있다. 즉, 분석부(20)에서는, 아래의 규칙에 따라 생성순서정보 유사도를 계산할 수 있다.
If (BeforSeq == 1st TodaySeq) then SSeq = 빈도of 1st TodaySeq;
Else if (BeforSeq == 2nd TodaySeq) then SSeq = 빈도of 2nd TodaySeq;
Else if(BeforSeq ==3rd TodaySeq) then SSeq = 빈도of 3rd TodaySeq;
Else SSeq = 0;
여기서, SSeq는 생성순서정보 유사도, BeforeSeq는 기준패턴의 생성순서정보에 포함된 순서 데이터 중에서 최대 발생빈도를 가지는 순서 데이터이고, 1st TodaySeq는 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 제1 순서데이터, 2nd TodaySeq는 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 제2 순서데이터, 3rd TodaySeq는 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 제3 순서데이터이다. 또한, 빈도of 1st TodaySeq는 제1 순서데이터의 발생빈도, 빈도of 2nd TodaySeq는 제2 순서데이터의 발생빈도, 빈도of 3rd TodaySeq는 제3 순서데이터의 발생빈도에 해당한다.
따라서, 분석부(20)에서는, 압력센서별 생성빈도정보 유사도와 생성순서정보 유사도를 각각 계산할 수 있으므로, 이를 이용하여 걸음걸이 유사도를 도출할 수 있다.
분석부(20)는 활동량 달성도와 걸음걸이 유사도를 각각 계산할 수 있으므로, 상기 활동량 달성도와 걸음걸이 유사도를 활용하여 사용자의 회복정도 등 사용자의 회복상태정보를 생성할 수 있다. 구체적으로, 회복정도는 다음의 수식을 이용하여 계산할 수 있다.
Figure pat00009
여기서, 반영비3 및 반영비4는 각각 0 이상 1 이하의 실수로서, 환자의 주치의 등에 의하여 임의로 설정되는 값일 수 있으며, 활동량 달성도와 걸음걸이 유사도는 앞서 설명하였으므로, 여기서는 구체적인 설명을 생략한다. 한편, 실시예에 따라서는, 회복상태정보에 회복정도를 비롯하여, 걸음걸이 유사도와 활동량 달성도도 포함될 수 있다.
메시지 전송부(30)는, 활동정보를 이용하여 계산한 사용자의 활동량이, 기 설정된 목표 활동량 미만이면 사용자 단말(u)로 알림 메시지를 전송할 수 있다. 즉, 각각의 사용자에게는 회복프로그램에 따른 목표 활동량이 설정되어 있을 수 있으나, 사용자는 회복을 위한 활동을 성실하게 수행하지 않을 수 있으며, 그 결과 사용자의 활동량이 목표 활동량에 미치지 못하는 경우가 있을 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 의한 회복 모니터링 장치(100)는, 메시지 전송부(30)가 사용자의 사용자 단말(u)로 현재 활동량이 부족함을 알리는 알림 메시지를 전송하도록 하여, 사용자가 자신의 활동량이 부족함을 확인하고, 목표 활동량을 채우기 위한 활동을 수행하도록 유도할 수 있다. 여기서, 사용자 단말(u)은 스마트폰, 이동통신단말 등일 수 있으며, 상기 알림 메시지는 이동통신망을 통하여 전송되는 단문메시지(SMS: Short Message Service) 또는 별도의 메신저 어플리케이션 등을 통하여 전송되는 인스턴트 메시지(instant message)일 수 있다.
실시예에 따라서는, 메시지 전송부(30)가 주기적으로 사용자의 활동량과 목표 활동량을 포함하는 알림메시지를 전송할 수 있으며, 사용자의 활동량이 목표 활동량과 비교하여 과도하게 많은 등의 경우에는 활동량을 줄일 것을 요청하는 알림메시지를 전송하는 것도 가능하다. 특히, 1회 최대걸음수나 최대속도 등의 활동강도가 회복프로그램 등에 의하여 설정된 활동강도보다 높거나, 사용자의 활동량이 지나치게 많은 경우에는, 메시지전송부(30)가 활동강도 또는 활동량을 줄일 것을 요청하는 알림메시지를 전송할 수 있다.
모니터링부(40)는, 사용자의 활동정보, 걸음걸이 패턴, 회복상태정보 등을 시각 또는 청각적으로 표시할 수 있다. 모니터링부(30)는 실시간으로 사용자의 사용자의 활동정보, 걸음걸이 패턴, 회복상태정보 등을 출력할 수 있으며, 사용자, 보호자, 주치의 등은 시각 또는 청각을 통하여, 사용자의 활동정보, 걸음걸이 패턴, 회복상태정보 등을 확인할 수 있다.
실시예에 따라서는, 주치의가 모니터링부(40)를 통하여 사용자의 활동정보 등을 확인한 후, 메시지 전송부(30)를 통하여, 사용자 단말(u)로 알림메시지를 전송하는 것도 가능하다. 즉, 주치의가 사용자의 활동정보를 모니터링한 결과, 사용자의 활동량을 높이거나, 활동강도를 낮출 필요가 있다고 판단되면, 메시지 전송부(30)가 알림메시지를 전송하도록 할 수 있다.
또 다른 실시예에 의하면, 사용자의 활동량이 목표 활동량에 대한 최소요구비율 이하이면, 메시지 전송부(30)가 자동으로 알림메시지를 전송하도록 하는 것도 가능하다.
이외에도, 모니터링부(40)는, 입력에 따라 다른 사용자의 활동정보, 걸음걸이 패턴, 회복상태정보 등을 출력할 수 있다. 즉, 사용자는 자신과 같은 연령대의 환자 또는 유사한 수술을 받은 환자들의 활동정보, 걸음걸이 패턴, 회복상태정보 등을 모니터링부(40)를 통하여 확인할 수 있으며, 이를 통하여 목표 활동량을 달성하기 위한 동기를 부여받을 수 있다.
한편, 실시예에 따라서는, 모니터링부(40)를 스마트폰이나 태블릿 PC, 데스크탑, 노트북, 워크스테이션 등으로 구현하는 것도 가능하다.
도4는 본 발명의 일 실시예에 의한 회복상태 모니터링 방법을 나타내는 순서도이다.
도4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 의한 회복상태 모니터링 방법은 압력신호수신단계(S100), 회복상태판별단계(S200), 메시지전송단계(S300) 및 회복상태표시단계(S400)를 포함할 수 있다.
이하, 도4를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 의한 회복상태 모니터링 방법을 설명한다.
압력신호 수신단계(S100)에서는, 회복상태모니터링장치가 압력센서장치로부터 압력신호를 수신할 수 있다. 압력신호는 사용자의 발바닥이 인가하는 압력에 대응하는 것으로서, 압력센서장치에 의하여 생성될 수 있다. 압력센서장치는 복수개의 압력센서를 사용자가 착용한 신발의 깔창 또는 밑창이나, 사용자가 착용한 양말의 바닥에 구비하는 것일 수 있으며, 압력센서장치는 사용자의 걸음걸이에 의하여 인가되는 압력에 대응하는 압력신호를 생성할 수 있다. 즉, 압력센서장치는, 사용자가 걸음을 걸을 때, 사용자의 발바닥에 의하여 인가되는 압력의 크기, 압력이 인가되는 위치 및 상기 압력이 인가된 시점 등에 대한 정보를 포함하는 압력신호를 생성할 수 있다. 여기서, 압력센서장치는 사용자의 걸음걸이에 따라 발바닥에 인가되는 압력을 측정하여 압력신호를 생성할 수 있는 것이면 어떠한 것도 활용할 수 있으며, 실시예에 따라서는 압전효과(Piezoelectric effect)를 이용하는 압전센서나, 정전용량형 압력센서, 코일형 압력센서 등을 활용할 수 있다. 한편, 압력신호생성단계(S100)에서는, 1회의 걸음(step)에 대응하는 주기동안 생성되는 압력신호들을 수집할 수 있으며, 1회의 걸음에 대응하여 수집된 압력신호를 걸음걸이정보로 저장할 수 있다.
회복상태판별단계(S200)에서는, 회복상태모니터링장치가 압력신호를 이용하여 사용자의 활동정보 및 걸음걸이 패턴을 생성할 수 있으며, 생성한 활동정보 및 걸음걸이 패턴을 이용하여 사용자의 회복상태정보를 생성할 수 있다.
먼저, 회복상태판별단계(S200)에서는, 회복상태모니터링장치가 수신한 압력신호를 이용하여, 사용자의 활동정보를 생성할 수 있다. 여기서, 활동정보에는 활동량과 활동강도에 대한 정보가 포함될 수 있으며, 사용자의 걸음수, 걸은 거리 등이 활동량에 대한 정보에 해당하고, 사용자의 걸음속도, 1회 최대걸음수 등이 활동강도에 대한 정보에 해당할 수 있다.
회복상태판별단계(S200)에서는, 사용자의 걸음수를 측정하기 위하여, 압력신호 사이의 시간간격을 측정할 수 있다. 즉, 상기 시간간격이 기 설정된 시간간격(예를들어, 50ms) 이상인 경우에는, 1회의 걸음으로 판별할 수 있다. 이후, 기 설정된 사용자의 보폭에 걸음 수를 곱하는 방식으로 걸은 거리를 계산할 수 있으며, 걸은 거리를 소요시간으로 나누어 걸음속도를 계산하거나, 각각의 걸음속도에 대응하는 시간당 소모칼로리값을 이용하여 사용자의 소모 칼로리 등을 계산할 수 있다. 실시예에 따라서는, 압력신호 수신단계(S100)에서 수신한 각각의 걸음걸이정보를 1회의 걸음으로 판별하고, 수신하는 걸음걸이정보의 개수를 이용하여 상기 걸음 수를 계산하는 것도 가능하다.
여기서, 사용자는 수술 이후 회복 중에 있는 환자일 수 있으며, 사용자의 회복을 위하여 기 설정된 회복프로그램이 각각 설정되어 있을 수 있다. 즉, 도3에 도시한 바와 같이, 질환의 종류와 환자의 상태에 따라 회복기간 등이 미리 설정되어 있을 수 있으며, 매 회복일수마다 환자가 수행해야하는 목표 활동량(걸음수) 및 목표 활동강도(1회 최대걸음수, 최대속도) 등이 설정되어 있을 수 있다. 따라서, 회복상태판별단계(S200)에서는 생성한 활동정보와, 회복프로그램 등에 의하여 미리 설정된 목표 활동량을 비교하여, 활동량 달성도를 계산할 수 있다. 활동량 달성도의 계산방법은 실시예에 따라 다양하게 존재할 수 있으나, 여기서는
Figure pat00010
을 이용하여 활동량 달성도를 계산할 수 있다. 예를들어, 관절염 수술을 받은 환자로 환자상태가 "보통"이고, 회복일수 1일차에 압력센서부(10)로부터 측정한 걸음수가 500회, 2일차에 압력센서부(10)로부터 측정한 걸음수가 5,000회인 경우에는, 총회복기간이 3일, 누적일수 2일, 누적활동량 5,500회, 누적목표활동량은 6,000이므로, (2/3) * (5,500/6,000) = 0.611 즉, 활동량 달성도는 61.1%에 해당한다.
이후, 회복상태판별단계(S200)에서는, 회복상태모니터링장치가 각각의 측정위치에 구비된 압력센서들이 압력신호를 생성하는 생성빈도정보와, 복수개의 압력센서가 압력신호를 생성하는 순서에 대한 생성순서정보를 이용하여, 상기 걸음걸이 패턴을 생성할 수 있다.
생성빈도정보를 계산하기 위하여, 먼저, 회복상태판별단계(S200)에서는 각각의 측정위치에 구비된 압력센서들이 압력신호를 생성한 횟수를 일별(日別)로 카운트하여, 각각의 압력센서에 대한 일별 카운트값을 생성할 수 있다. 이후, 복수개의 압력센서들의 일별 카운트값 중에서 최대값을 도출할 수 있으며, 상기 최대값으로 각각의 압력센서에서의 일별 카운트값을 나누어, 각각의 압력센서에 대한 생성빈도정보를 계산할 수 있다.
또한, 생성순서정보를 계산하기 위하여, 회복상태판별단계(S200)에서는 압력신호의 시간정보를 이용하여 상기 압력신호를 생성한 각각의 압력센서들의 순서를 나타내는 순서데이터를 생성할 수 있다. 여기서, 각각의 순서데이터는 압력신호를 생성한 압력센서들의 순서에 따라 서로 구별되는 것으로서, 동일한 순서데이터의 발생횟수를 일별로 카운트하여 상기 순서 데이터의 발생빈도를 포함하는 생성순서정보를 계산할 수 있다.
여기서, 사용자의 걸음걸이 패턴은 생성빈도정보 및 생성순서정보에 의하여 특정되므로, 회복상태판별단계(S200)는 생성빈도정보 및 생성순서정보를 사용자의 걸음걸이 패턴으로 저장할 수 있다. 이후, 회복상태판별단계(S200)에서는, 사용자의 걸음걸이 패턴을 기준패턴과 비교하여, 사용자의 걸음걸이 패턴과 기준패턴 사이의 걸음걸이 유사도를 계산할 수 있다. 구체적으로, 회복상태판별단계(S200)에서는 아래의 수식을 이용하여 걸음걸이 유사도를 계산할 수 있다.
걸음걸이 유사도 = (압력센서별 생성빈도정보 유사도*반영비1) + (생성순서정보 유사도*반영비2)
여기서, 반영비1 및 반영비2는 각각 0과 1 사이의 실수로, 환자의 회복을 관리하는 주치의 등에 의하여 임의로 선택될 수 있다.
한편, 압력센서별 생성빈도정보 유사도는 다음 수식을 이용하여 계산할 수 있다.
Figure pat00011
여기서, BeforeSi는 기준패턴의 압력센서별 생성빈도정보, TodaySi는 상기 걸음걸이 패턴의 압력센서별 생성빈도정보, n은 전체 압력센서 개수이다. 즉, 기준패턴에 포함된 각 압력센서에서의 압력신호 생성빈도정보와 걸음걸이 패턴에 포함된 각 압력센서에서의 압력신호 생성빈도정보를 비교하여, 압력센서별 생성빈도정보가 얼마나 유사한 것인지를 수치적으로 나타낼 수 있다.
또한, 생성순서정보 유사도는, 기준패턴의 생성순서정보에 포함된 순서 데이터와, 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 순서데이터를 비교하는 방식으로 구할 수 있다. 구체적으로, 상기 기준패턴에 포함된 최대 발생빈도를 가지는 순서 데이터와 동일한 순서 데이터를 상기 걸음걸이 패턴에서 검색한 후, 상기 검색된 순서 데이터의 발생빈도를, 상기 생성순서정보 유사도로 설정할 수 있다. 즉, 회복상태판별단계(S200)에서는, 아래의 규칙에 따라 생성순서정보 유사도를 계산할 수 있다.
If (BeforSeq == 1st TodaySeq) then SSeq = 빈도of 1st TodaySeq;
Else if (BeforSeq == 2nd TodaySeq) then SSeq = 빈도of 2nd TodaySeq;
Else if(BeforSeq ==3rd TodaySeq) then SSeq = 빈도of 3rd TodaySeq;
Else SSeq = 0;
여기서, SSeq는 생성순서정보 유사도, BeforeSeq는 기준패턴의 생성순서정보에 포함된 순서 데이터 중에서 최대 발생빈도를 가지는 순서 데이터이고, 1st TodaySeq는 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 제1 순서데이터, 2nd TodaySeq는 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 제2 순서데이터, 3rd TodaySeq는 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 제3 순서데이터이다. 또한, 빈도of 1st TodaySeq는 제1 순서데이터의 발생빈도, 빈도of 2nd TodaySeq는 제2 순서데이터의 발생빈도, 빈도of 3rd TodaySeq는 제3 순서데이터의 발생빈도에 해당한다.
따라서, 회복상태판별단계(S200)에서는, 압력센서별 생성빈도정보 유사도와 생성순서정보 유사도를 각각 계산할 수 있으므로, 이를 이용하여 걸음걸이 유사도를 도출할 수 있다.
이후, 회복상태판별단계(S200)에서는, 활동량 달성도와 걸음걸이 유사도를 각각 계산할 수 있으므로, 상기 활동량 달성도와 걸음걸이 유사도를 활용하여 사용자의 회복정도 등 사용자의 회복상태정보를 생성할 수 있다. 구체적으로, 회복정도는 다음의 수식을 이용하여 계산할 수 있다.
Figure pat00012
여기서, 반영비3, 반영비4는 각각 0 이상 1 이하의 실수로서, 환자의 주치의 등에 의하여 임의로 설정되는 값일 수 있으며, 활동량 달성도와 걸음걸이 유사도는 앞서 설명하였으므로, 여기서는 구체적인 설명을 생략한다.
메시지전송단계(S300)에서는, 상기 활동정보를 이용하여 계산한 사용자의 활동량이 기 설정된 목표 활동량 미만이면, 사용자 단말로 알림 메시지를 전송할 수 있다. 예를들어, 각각의 사용자들이 회복을 위한 활동을 성실하게 수행하지 않는 경우가 있을 수 있으며, 그 결과 사용자의 활동량이 목표 활동량에 미치지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 이 경우, 메시지전송단계(S300)에서는, 사용자의 사용자 단말로 현재 활동량이 부족함을 알리는 알림 메시지를 전송하여, 사용자가 자신의 활동량이 부족함을 확인하고, 목표 활동량을 채우기 위한 활동을 수행하도록 유도할 수 있다. 여기서, 사용자 단말은 스마트폰, 이동통신단말 등일 수 있으며, 상기 알림 메시지는 이동통신망을 통하여 전송되는 단문메시지(SMS: Short Message Service) 또는 별도의 메신저 어플리케이션 등을 통하여 전송되는 인스턴트 메시지일 수 있다.
실시예에 따라서는, 메시지전송단계(S300)에서 주기적으로 사용자의 활동량과 목표 활동량을 포함하는 알림메시지를 전송할 수 있으며, 사용자의 활동량이 목표 활동량과 비교하여 과도하게 많은 등의 경우에는 활동량을 줄일 것을 요청하는 알림메시지를 전송하는 것도 가능하다. 특히, 1회 최대걸음수나 최대속도 등의 활동강도가 회복프로그램 등에 의하여 설정된 활동강도보다 높은 경우에는, 메시지전송단계(S300)를 통하여 활동강도 또는 활동량을 줄일 것을 요청하는 알림메시지를 전송하는 것도 가능하다.
회복상태표시단계(S400)에서는, 사용자의 활동정보, 걸음걸이 패턴 및 회복상태정보 중 적어도 어느 하나를 시각 또는 청각적으로 표시할 수 있다. 회복상태표시단계(S400)에서는, 실시간으로 사용자의 사용자의 활동정보, 걸음걸이 패턴, 회복상태정보 등을 출력할 수 있으며, 사용자, 보호자, 주치의 등은 시각 또는 청각을 통하여, 사용자의 활동정보, 걸음걸이 패턴, 회복상태정보 등을 확인할 수 있다. 즉, 회복상태표시단계(S400)를 통하여 사용자의 회복상태정보를 확인할 수 있으므로, 사용자, 보호자, 주치의 등은 이를 바탕으로 사용자의 회복을 위한 적절한 조치를 취할 수 있다. 한편, 실시예에 따라서는, 회복상태표시단계(S400)를 스마트폰이나 태블릿 PC, 데스크탑, 노트북, 워크스테이션 등에서 수행하는 것도 가능하다.
본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명에 따른 구성요소를 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것이 명백할 것이다.
10: 압력센서부 11: 베이스부
12: 압력센서 13: 데이터수집부
20: 분석부 30: 메시지전송부
40: 모니터링부 100: 회복상태 모니터링 장치
S100: 압력신호 수신단계 S200: 회복상태판별단계
S300: 메시지 전송단계 S400: 회복상태 표시단계

Claims (37)

  1. 사용자의 걸음걸이에 따라, 사용자의 발바닥이 인가하는 압력을 감지하여 압력신호를 생성하는 압력센서부; 및
    상기 압력신호를 이용하여 사용자의 활동정보 및 걸음걸이 패턴을 생성하고, 상기 활동정보 및 걸음걸이 패턴을 이용하여 사용자의 회복상태정보를 생성하는 분석부를 포함하는 회복상태 모니터링 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 압력센서부는
    사용자가 착용한 신발의 깔창 또는 밑창에 구비되거나, 사용자가 착용한 양말의 바닥에 위치하는 회복상태 모니터링 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 압력센서부는
    상기 사용자의 발바닥에 의하여 인가되는 압력의 크기, 압력이 인가되는 위치 및 상기 압력이 인가되는 시점에 대한 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하여 상기 압력신호를 생성하는 회복상태 모니터링 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 압력센서부는
    사용자가 착용하는 신발의 깔창을 형성하는 베이스부;
    상기 베이스부에 설정된 복수개의 측정위치에 구비되어 각각의 압력신호를 생성하는 복수개의 압력센서; 및
    상기 생성된 복수개의 압력신호를 각각의 측정위치 별로 구별하여 수집하고, 수집한 각각의 압력신호를 시간정보와 함께 저장하는 데이터수집부를 포함하는 회복상태 모니터링 장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 분석부는
    상기 압력신호를 이용하여, 사용자의 걸음 수, 걸은 거리, 걸음속도, 소모칼로리 중 적어도 어느 하나를 포함하는 활동정보를 생성하는 회복상태 모니터링 장치.
  6. 제5항에 있어서, 상기 분석부는
    상기 사용자의 활동정보를 기 설정된 목표 활동량과 비교하여, 활동량 달성도를 계산하는 회복상태 모니터링 장치.
  7. 제4항에 있어서, 상기 분석부는
    각각의 측정위치에 구비된 압력센서들이 상기 압력신호를 생성하는 생성빈도정보와, 상기 복수개의 압력센서가 상기 압력신호를 생성하는 순서에 대한 생성순서정보를 이용하여, 상기 걸음걸이 패턴을 생성하는 회복상태 모니터링 장치.
  8. 제7항에 있어서, 상기 분석부는
    각각의 측정위치에 구비된 압력센서가 상기 압력신호를 생성한 횟수를 일별(日別)로 카운트하여 일별 카운트값을 생성하고, 상기 복수개의 압력센서들의 일별 카운트값 중에서 최대값을 도출한 후, 상기 최대값으로 상기 일별 카운트값을 나누어, 각각의 압력센서에 대한 생성빈도정보를 계산하는 회복상태 모니터링 장치.
  9. 제7항에 있어서, 상기 분석부는
    상기 압력신호의 시간정보를 이용하여 상기 압력신호를 생성한 각각의 압력센서들의 순서를 나타내는 순서데이터를 생성하고, 각각의 순서데이터의 발생횟수를 일별(日別)로 카운트하여 상기 순서 데이터의 발생빈도를 포함하는 생성순서정보를 계산하는 회복상태 모니터링 장치.
  10. 제8항 또는 제9항에 있어서, 상기 분석부는
    상기 생성빈도정보 및 생성순서정보를 사용자의 왼발과 오른발에 대하여 각각 계산하는 회복상태 모니터링 장치.
  11. 제7항에 있어서, 상기 분석부는
    상기 걸음걸이 패턴을 기준패턴과 비교하여, 걸음걸이 유사도를 계산하는 회복상태 모니터링 장치.
  12. 제11항에 있어서, 상기 분석부는
    걸음걸이 유사도 = (압력센서별 생성빈도정보 유사도* 반영비1) + (생성순서정보 유사도* 반영비2)
    를 이용하여 상기 걸음걸이 유사도를 계산하고, 상기 반영비1 및 반영비2는 각각 0과 1 사이의 실수인 회복상태 모니터링 장치.
  13. 제12항에 있어서, 상기 압력센서별 생성빈도정보 유사도는
    Figure pat00013

    을 이용하여 계산하고, BeforeSi는 기준패턴의 압력센서별 생성빈도정보, TodaySi는 상기 걸음걸이 패턴의 압력센서별 생성빈도정보, n은 전체 압력센서 개수인 회복상태 모니터링 장치.
  14. 제12항에 있어서, 상기 생성순서정보 유사도는
    상기 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 순서 데이터 중에서, 상기 기준패턴의 생성순서정보에 포함된 순서 데이터 중에서 최대 발생빈도를 가지는 순서 데이터와, 일치하는 순서 데이터의 발생빈도인 회복상태 모니터링 장치.
  15. 제12항에 있어서, 상기 생성순서정보 유사도는
    If (BeforSeq == 1st TodaySeq) then SSeq = 빈도of 1st TodaySeq;
    Else if (BeforSeq == 2nd TodaySeq) then SSeq = 빈도of 2nd TodaySeq;
    Else if(BeforSeq ==3rd TodaySeq) then SSeq = 빈도of 3rd TodaySeq;
    Else SSeq = 0;
    을 이용하여 계산하고, SSeq는 생성순서정보 유사도, BeforeSeq는 기준패턴의 생성순서정보에 포함된 순서 데이터 중에서 최대 발생빈도를 가지는 순서 데이터, 1st TodaySeq는 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 제1 순서데이터, 2nd TodaySeq는 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 제2 순서데이터, 3rd TodaySeq는 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 제3 순서데이터이며, 빈도of 1st TodaySeq는 제1 순서데이터의 발생빈도, 빈도of 2nd TodaySeq는 제2 순서데이터의 발생빈도, 빈도of 3rd TodaySeq는 제3 순서데이터의 발생빈도인 회복상태 모니터링 장치.
  16. 제1항에 있어서, 상기 분석부는
    상기 활동정보를 이용하여 계산한 활동량 달성도와, 상기 걸음걸이 패턴을 이용하여 계산한 걸음걸이 유사도를 이용하여, 사용자의 회복정도를 포함하는 상기 회복상태정보를 생성하는 회복상태 모니터링 장치.
  17. 제16항에 있어서, 상기 분석부는
    Figure pat00014

    를 이용하여 상기 회복정도를 계산하고, 상기 반영비3 및 반영비4는 각각 0과 1 사이의 실수인 회복상태 모니터링 장치.
  18. 제17항에 있어서, 상기 분석부는
    Figure pat00015

    를 이용하여 상기 활동량 달성도를 계산하는 회복상태 모니터링 장치.
  19. 제1항에 있어서,
    상기 활동정보를 이용하여 계산한 사용자의 활동량이, 기 설정된 목표 활동량 미만이면, 사용자 단말로 알림 메시지를 전송하는 메시지전송부를 더 포함하는 회복상태 모니터링 장치.
  20. 제1항에 있어서
    사용자의 활동정보, 걸음걸이 패턴 및 회복상태정보 중 적어도 어느 하나를 시각 또는 청각적으로 표시하는 모니터링부를 더 포함하는 회복상태 모니터링 장치.
  21. 회복상태모니터링장치가, 사용자의 발바닥에 의하여 인가되는 압력에 대응하는 압력신호를, 압력센서장치로부터 수신하는 압력신호 수신단계; 및
    회복상태모니터링장치가, 상기 압력신호를 이용하여 사용자의 활동정보 및 걸음걸이 패턴을 생성하고, 상기 활동정보 및 걸음걸이 패턴을 이용하여 사용자의 회복상태정보를 생성하는 회복상태판별단계를 포함하는 회복상태 모니터링 방법.
  22. 제21항에 있어서, 상기 압력신호 수신단계는
    상기 사용자의 발바닥에 의하여 인가되는 압력의 크기, 압력이 인가되는 위치 및 상기 압력이 인가되는 시점에 대한 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 압력신호를 상기 압력센서장치로부터 수신하는 회복상태 모니터링 방법.
  23. 제21항에 있어서, 상기 회복상태판별단계는
    상기 압력신호를 이용하여, 사용자의 걸음 수, 걸은 거리, 걸음속도, 소모칼로리 중 적어도 어느 하나를 포함하는 활동정보를 생성하는 회복상태 모니터링 방법.
  24. 제21항에 있어서, 상기 회복상태판별단계는
    상기 사용자의 활동정보를 기 설정된 목표 활동량과 비교하여, 활동량 달성도를 계산하는 회복상태 모니터링 방법.
  25. 제21항에 있어서, 상기 회복상태판별단계는
    각각의 측정위치에 구비된 압력센서들이 상기 압력신호를 생성하는 생성빈도정보와, 상기 복수개의 압력센서가 상기 압력신호를 생성하는 순서에 대한 생성순서정보를 이용하여, 상기 걸음걸이 패턴을 생성하는 회복상태 모니터링 방법.
  26. 제25항에 있어서, 상기 회복상태판별단계는
    각각의 측정위치에 구비된 압력센서가 상기 압력신호를 생성한 횟수를 일별(日別)로 카운트하여 일별 카운트값을 생성하고, 상기 복수개의 압력센서들의 일별 카운트값 중에서 최대값을 도출한 후, 상기 최대값으로 상기 일별 카운트값을 나누어, 각각의 압력센서에 대한 생성빈도정보를 계산하는 회복상태 모니터링 방법.
  27. 제25항에 있어서, 상기 회복상태판별단계는
    상기 압력신호의 시간정보를 이용하여 상기 압력신호를 생성한 각각의 압력센서들의 순서를 나타내는 순서데이터를 생성하고, 각각의 순서데이터의 발생횟수를 일별(日別)로 카운트하여 상기 순서 데이터의 발생빈도를 포함하는 생성순서정보를 계산하는 회복상태 모니터링 방법.
  28. 제25항에 있어서, 상기 회복상태판별단계는
    상기 걸음걸이 패턴을 기준패턴과 비교하여, 걸음걸이 유사도를 계산하는 회복상태 모니터링 방법.
  29. 제28항에 있어서, 상기 회복상태판별단계는
    걸음걸이 유사도 = (압력센서별 생성빈도정보 유사도* 반영비1) + (생성순서정보 유사도* 반영비2)
    를 이용하여 상기 걸음걸이 유사도를 계산하고, 상기 반영비1 및 반영비2는 각각 0과 1 사이의 실수인 회복상태 모니터링 방법.
  30. 제29항에 있어서, 상기 압력센서별 생성빈도정보 유사도는
    Figure pat00016

    을 이용하여 계산하고, BeforeSi는 기준패턴의 압력센서별 생성빈도정보, TodaySi는 상기 걸음걸이 패턴의 압력센서별 생성빈도정보, n은 전체 압력센서 개수인 회복상태 모니터링 방법.
  31. 제29항에 있어서, 상기 생성순서정보 유사도는
    상기 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 순서 데이터 중에서, 상기 기준패턴의 생성순서정보에 포함된 순서 데이터 중에서 최대 발생빈도를 가지는 순서 데이터와, 일치하는 순서 데이터의 발생빈도인 회복상태 모니터링 방법.
  32. 제29항에 있어서, 상기 생성순서정보 유사도는
    If (BeforSeq == 1st TodaySeq) then SSeq = 빈도of 1st TodaySeq;
    Else if (BeforSeq == 2nd TodaySeq) then SSeq = 빈도of 2nd TodaySeq;
    Else if(BeforSeq ==3rd TodaySeq) then SSeq = 빈도of 3rd TodaySeq;
    Else SSeq = 0;
    을 이용하여 계산하고, SSeq는 생성순서정보 유사도, BeforeSeq는 기준패턴의 생성순서정보에 포함된 순서 데이터 중에서 최대 발생빈도를 가지는 순서 데이터, 1st TodaySeq는 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 제1 순서데이터, 2nd TodaySeq는 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 제2 순서데이터, 3rd TodaySeq는 걸음걸이 패턴의 생성순서정보에 포함된 제3 순서데이터이며, 빈도of 1st TodaySeq는 제1 순서데이터의 발생빈도, 빈도of 2nd TodaySeq는 제2 순서데이터의 발생빈도, 빈도of 3rd TodaySeq는 제3 순서데이터의 발생빈도인 회복상태 모니터링 방법.
  33. 제21항에 있어서, 상기 회복상태판별단계는
    상기 활동정보를 이용하여 계산한 활동량 달성도와, 상기 걸음걸이 패턴을 이용하여 계산한 걸음걸이 유사도를 이용하여, 사용자의 회복정도를 포함하는 상기 회복상태정보를 생성하는 회복상태 모니터링 방법.
  34. 제33항에 있어서, 상기 회복상태판별단계는
    Figure pat00017

    를 이용하여 상기 회복정도를 계산하고, 상기 반영비3 및 반영비4는 각각 0과 1 사이의 실수인 회복상태 모니터링 방법.
  35. 제34항에 있어서, 상기 회복상태판별단계는
    Figure pat00018

    를 이용하여 상기 활동량 달성도를 계산하는 회복상태 모니터링 방법.
  36. 제21항에 있어서,
    상기 활동정보를 이용하여 계산한 사용자의 활동량이, 기 설정된 목표 활동량 미만이면, 사용자 단말로 알림 메시지를 전송하는 메시지전송단계를 더 포함하는 회복상태 모니터링 방법.
  37. 제21항에 있어서
    사용자의 활동정보, 걸음걸이 패턴 및 회복상태정보 중 적어도 어느 하나를 시각 또는 청각적으로 표시하는 회복상태표시단계를 더 포함하는 회복상태 모니터링 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102529196B1 (ko) * 2022-09-20 2023-05-04 솔티드 주식회사 스마트 인솔 기반 부분 체중 부하 보행 가이드 제공 방법 및 그 시스템

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070100592A (ko) * 2006-04-07 2007-10-11 삼성전자주식회사 보행자세 분석 시스템
JP2008175559A (ja) * 2007-01-16 2008-07-31 Yokogawa Electric Corp 歩行分析システム
JP2009517168A (ja) * 2005-11-28 2009-04-30 サムスン エレクトロニクス カンパニー リミテッド 運動管理機能の提供システム及び方法
KR20150062494A (ko) * 2013-11-29 2015-06-08 한국산업기술대학교산학협력단 압력 분석을 통한 내·외 족지 보행 분석방법
KR20150076580A (ko) * 2013-12-27 2015-07-07 한국산업기술대학교산학협력단 슬관절형 보행훈련로봇의 관절각 제어 시스템 및 제어방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009517168A (ja) * 2005-11-28 2009-04-30 サムスン エレクトロニクス カンパニー リミテッド 運動管理機能の提供システム及び方法
KR20070100592A (ko) * 2006-04-07 2007-10-11 삼성전자주식회사 보행자세 분석 시스템
JP2008175559A (ja) * 2007-01-16 2008-07-31 Yokogawa Electric Corp 歩行分析システム
KR20150062494A (ko) * 2013-11-29 2015-06-08 한국산업기술대학교산학협력단 압력 분석을 통한 내·외 족지 보행 분석방법
KR20150076580A (ko) * 2013-12-27 2015-07-07 한국산업기술대학교산학협력단 슬관절형 보행훈련로봇의 관절각 제어 시스템 및 제어방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102529196B1 (ko) * 2022-09-20 2023-05-04 솔티드 주식회사 스마트 인솔 기반 부분 체중 부하 보행 가이드 제공 방법 및 그 시스템
WO2024063321A1 (ko) * 2022-09-20 2024-03-28 솔티드 주식회사 스마트 인솔 기반 부분 체중 부하 보행 가이드 제공 방법 및 그 시스템

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