KR20180133239A - An Air Care Managing System for Regulating a Personal Life Patten Based on Measuring Circumstance by IOT Sensor - Google Patents

An Air Care Managing System for Regulating a Personal Life Patten Based on Measuring Circumstance by IOT Sensor Download PDF

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KR20180133239A
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박경원
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Abstract

The present invention relates to an air care managing system for intelligently controlling a personal life pattern based on IoT environment detection and, more specifically, to an air care managing system for intelligently controlling a personal life pattern based on IoT environment detection which detects the surrounding or activity environment by an IoT sensor method to generate and provide activity data suitable for a personal activity. The air care managing system for intelligently controlling a personal life pattern based on IoT environment detection comprises: a life pattern generation module (10) to receive environment information related to an activity space of an individual to analyze the environment information; a personal activity database (10a) to store information for the activity space and a life pattern of the individual and transmit related information to the life pattern generation module (10); and a care application (21) installed in a portable electronic device to perform data communication with the life pattern generation module (10). The life pattern generation module (10) generates activity pattern selection data based on the environment information and activity pattern information.

Description

IOT 환경 탐지 기반 지능형 개인 생활 패턴 조절을 위한 공기 케어 관리 시스템{An Air Care Managing System for Regulating a Personal Life Patten Based on Measuring Circumstance by IOT Sensor} [0001] The present invention relates to an air care management system for controlling an intelligent personal life pattern based on an IOT environment detection system,

본 발명은 IOT 환경 탐지 기반 지능형 개인 생활 패턴 조절을 위한 공기 케어 관리 시스템에 관한 것이고, 구체적으로 IOT 센서 방식에 의하여 주변 또는 활동 환경을 탐지하여 개인 활동에 적합한 활동 데이터를 생성하여 제공하는 IOT 환경 탐지 기반 지능형 개인 생활 패턴 조절을 위한 공기 케어 관리 시스템에 관한 것이다. The present invention relates to an air care management system for controlling an intelligent personal life pattern based on an IOT environment detection, and more particularly, to an IOT environment detection system for detecting an ambient or activity environment by an IOT sensor system, To an air care management system for controlling an intelligent personal life pattern.

산업의 발달 또는 기후의 변화에 따라 생활환경 또는 업무 환경이 변할 수 있고, 이러한 변화는 다양한 형태로 사람의 건강에 영향을 미칠 수 있고, 사람의 신체 조건은 빠른 환경 변화에 적용이 되기 어렵다. 또한 각각의 생활 패턴도 마찬가지로 환경 변화에 영향을 받으므로 영향을 받는 수준에 따라 생활 패턴이 적절하게 조절될 필요가 있다. 그러나 환경 변화에 대한 정보의 부족 또는 적절한 패턴에 대한 선택이 어렵다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 다양한 선행기술이 개시되어 있고, 특허공개번호 제10-2016-0125544호는 사물 인터넷 단말로부터 생성된 개인건강정보를 빅데이터를 하여 클라우드 환경에서 이를 사용자 중심의 빅데이터 헬스케어 서비스를 제공하는 방법에 대하여 개시한다. 또한 특허공개번호 제10-2016-0046945호는 다양한 환경 센서를 통해 획득한 데이터를 이용한 개인화/지능화 서비스 방법 및 시스템에 대하여 개시한다.The development of the industry or the change of the climate can change the living environment or work environment, and these changes can affect human health in various forms, and human physical conditions are hard to apply to rapid environmental changes. In addition, each life pattern is similarly affected by environmental changes, so the life pattern needs to be adjusted appropriately according to the level to be affected. However, lack of information on environmental changes or selection of appropriate patterns is difficult. Various prior arts for solving such problems have been disclosed, and Patent Publication No. 10-2016-0125544 discloses a method for managing personal health information, A method for providing a care service is disclosed. Also, Patent Publication No. 10-2016-0046945 discloses a personalization / intelligent service method and system using data acquired through various environmental sensors.

선행기술은 IoT 센서에 의하여 개인 상황을 탐지하고 그에 의하여 빅데이터 또는 클라우드 서버를 이용하여 위험 요소를 판단하는 기술에 대하여 개시한다. 그러나 실시간으로 환경 상황을 분석하면서 개인의 현재 상황 및 생활 패턴에 미치는 영향을 분석하여 환경 상황 또는 생활 패턴을 조절 또는 제어할 수 있는 방법에 대하여 개시하지 않는다. 개인 생활 패턴은 정형화가 될 수 있고, 환경 상황은 다양한 형태로 변할 수 있으므로 탐지된 환경 조건에 따라 미리 개인 생활 패턴이 조절될 필요가 있다. The prior art discloses a technique for detecting an individual situation by an IoT sensor and thereby determining a risk factor using Big Data or a cloud server. However, the present invention does not disclose a method for controlling or controlling the environmental situation or the life pattern by analyzing the environmental condition in real time and analyzing the influence on the current situation and the life pattern of the individual. Since personal life patterns can be formalized and environmental conditions can change into various forms, personal life patterns need to be adjusted in advance according to detected environmental conditions.

본 발명은 선행기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로 아래와 같은 목적을 가진다.The present invention has been made to solve the problems of the prior art and has the following purpose.

선행기술 1: 특허공개번호 제10-2016-0125544호(성균관대학교 산학협력단, 2016년11월01일 공개) 클라우드 환경을 이용한 사용자 중심의 헬스케어 빅데이터 서비스 방법, 그 방법을 수행하는 컴퓨터프로그래밍 및 시스템Prior Art 1: Patent Publication No. 10-2016-0125544 (Sungkyunkwan University, Industry & University Collaboration, published on Nov. 01, 2016) User-centered healthcare service using a cloud environment Big data service method, computer programming performing the method system 선행기술 2: 특허공개번호 제10-2016-0046945호(전자부품연구원, 2016년05월02일 공개) IoT 환경 센서를 활용한 지능적 개인화 서비스 방법 및 시스템Prior Art 2: Patent Publication No. 10-2016-0046945 (published by Electronics and Components Research Institute, May 02, 2016) Intelligent personalization service method and system using IoT environmental sensor

본 발명의 목적은 다양한 경로를 통하여 획득된 외부 환경 정보 또는 상황 환경 정보에 기초하여 활동 패턴 선택 데이터를 생성하여 그에 기초하여 개인 환경 상황 또는 생활 패턴의 조절될 수 있도록 하는 IOT 환경 탐지 기반 지능형 개인 생활 패턴 조절을 위한 공기 케어 관리 시스템을 제공하는 것이다.An object of the present invention is to provide an IOT environment detection based intelligent personal life which can generate activity pattern selection data based on external environment information or context environment information obtained through various paths, And to provide an air care management system for pattern adjustment.

본 발명의 적절한 실시 형태에 따르면, IOT 환경 탐지 기반 지능형 개인 생활 패턴 조절을 위한 공기 케어 관리 시스템은 개인의 활동 공간과 관련을 가지는 환경 정보를 수신하여 분석하는 생활 패턴 생성 모듈(10); 개인의 활동 공간 및 생활 패턴에 대한 정보를 저장하고, 관련 정보를 생활 패턴 생성 모듈로 전송하는 개인 활동 데이터베이스; 및 생활 패턴 생성 모듈과 데이터 통신이 가능하도록 휴대용 전자기기에 설치된 케어 애플리케이션을 포함하고, 상기 생활 패턴 생성 모듈은 환경 정보 및 생활 패턴 정보에 기초하여 활동 패턴 선택 데이터를 생성한다.According to a preferred embodiment of the present invention, an air care management system for intelligent personal life pattern adjustment based on IOT environment detection includes a life pattern generation module 10 for receiving and analyzing environmental information related to an activity space of an individual; A personal activity database for storing information on an activity space and a living pattern of the individual and transmitting the related information to the living pattern generating module; And a care application installed in the portable electronic device so as to enable data communication with the life pattern generation module, and the life pattern generation module generates activity pattern selection data based on environmental information and life pattern information.

본 발명의 다른 적절한 실시 형태에 따르면, 생활 패턴 생성 모듈은 개인의 위치에 대한 정보를 실시간으로 확인하는 위치 정보 유닛; 위치 정보 유닛에 따른 환경 정보를 수집하는 상황 정보 유닛; 위치 정보 유닛과 상황 정보 유닛에서 전송된 정보에 기초하여 적어도 하나의 활동 패턴을 선택하는 활동 패턴 선택 유닛을 포함한다.According to another preferred embodiment of the present invention, the life pattern generation module includes: a position information unit for confirming information on an individual's position in real time; A situation information unit for collecting environmental information according to the location information unit; And an activity pattern selection unit for selecting at least one activity pattern based on the information transmitted from the position information unit and the situation information unit.

본 발명의 또 다른 적절한 실시 형태에 따르면, 상기 수신된 환경 정보에 따라 위험도를 결정하는 측정 인자 위험 지표 유닛; 및 활동 패턴에 따른 위험 지수를 결정하는 활동 패턴 위험 지수 유닛을 더 포함한다.According to another preferred embodiment of the present invention, a measurement factor risk indicator unit for determining a risk according to the received environmental information; And an activity pattern risk index unit for determining a risk index according to an activity pattern.

본 발명의 또 다른 적절한 실시 형태에 따르면, 케어 애플리케이션은 개인의 상태 측정이 가능한 적어도 하나의 IOT 탐지 칩으로부터 정보를 탐지하여 생활 패턴 생성 모듈로 전송한다.According to another preferred embodiment of the present invention, the care application detects information from at least one IOT detection chip capable of measuring the status of the individual and transmits the information to the life pattern generation module.

본 발명에 따른 IOT 환경 탐지 기반 지능형 개인 생활 패턴 조절을 위한 공기 케어 관리 시스템은 다양한 환경 정보 획득 경로를 통하여 환경 정보를 획득하여 이에 기초하여 개인의 상황 정보 또는 생활 패턴을 조절하는 것에 의하여 개인의 건강 보호의 수준이 향상되도록 한다. 본 발명에 따른 생활 패턴 조절 시스템은 미리 개인의 생활 패턴을 분석하고, 그에 기초하여 생활 패턴을 조절하는 것에 의하여 패턴 조절에 대한 개인의 선택 범위가 확대되도록 한다. 또한 본 발명에 따른 패턴 조절 시스템은 조절 시스템은 개인 생활 패턴의 조절을 통하여 개인의 위험 요소를 제거하면서 이와 동시에 전체 공중의 보건 환경이 향상될 수 있도록 한다. The air care management system for controlling the intelligent personal life pattern based on the IOT environment detection based on the present invention acquires environmental information through various environmental information acquisition paths and adjusts personal situation information or life pattern based thereon, Ensure that the level of protection is improved. The life pattern control system according to the present invention analyzes an individual's life pattern in advance and adjusts a life pattern based on the analyzed life pattern so that an individual's selection range for pattern control is expanded. In addition, the pattern adjustment system according to the present invention allows the adjustment system to remove the risk factors of the individual through the adjustment of the personal life pattern, and at the same time, improve the health environment of the entire public.

도 1은 본 발명에 따른 IOT 환경 탐지 기반 지능형 개인 생활 패턴 조절을 위한 공기 케어 관리 시스템의 실시 예를 블록 다이어그램으로 도시한 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 패턴 조절 시스템에 활동 패턴 선택 데이터가 생성되는 과정의 실시 예를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 패턴 조절 시스템이 적용되는 실시 예를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 패턴 조절 시스템이 적용되는 다른 실시 예를 도시한 것이다. FIG. 1 is a block diagram illustrating an embodiment of an air care management system for adjusting an intelligent personal life pattern based on IOT environment detection according to the present invention.
FIG. 2 illustrates an exemplary process of generating activity pattern selection data in the pattern adjustment system according to the present invention.
FIG. 3 illustrates an embodiment in which the pattern control system according to the present invention is applied.
FIG. 4 shows another embodiment in which the pattern control system according to the present invention is applied.

아래에서 본 발명은 첨부된 도면에 제시된 실시 예를 참조하여 상세하게 설명이 되지만 실시 예는 본 발명의 명확한 이해를 위한 것으로 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 아래의 설명에서 서로 다른 도면에서 동일한 도면 부호를 가지는 구성요소는 유사한 기능을 가지므로 발명의 이해를 위하여 필요하지 않는다면 반복하여 설명이 되지 않으며 공지의 구성요소는 간략하게 설명이 되거나 생략이 되지만 본 발명의 실시 예에서 제외되는 것으로 이해되지 않아야 한다. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the embodiments shown in the accompanying drawings, but the present invention is not limited thereto. In the following description, components having the same reference numerals in different drawings have similar functions, so that they will not be described repeatedly unless necessary for an understanding of the invention, and the known components will be briefly described or omitted. However, It should not be understood as being excluded from the embodiment of Fig.

도 1은 본 발명에 따른 IOT 환경 탐지 기반 지능형 개인 생활 패턴 조절을 위한 공기 케어 관리 시스템의 실시 예를 블록 다이어그램으로 도시한 것이다. FIG. 1 is a block diagram illustrating an embodiment of an air care management system for adjusting an intelligent personal life pattern based on IOT environment detection according to the present invention.

도 1을 참조하면, IOT 환경 탐지 기반 지능형 개인 생활 패턴 조절을 위한 공기 케어 관리 시스템은 개인의 활동 공간과 관련을 가지는 환경 정보를 수신하여 분석하는 생활 패턴 생성 모듈(10); 개인의 활동 공간 및 생활 패턴에 대한 정보를 저장하고, 관련 정보를 생활 패턴 생성 모듈(10)로 전송하는 개인 활동 데이터베이스(10a); 및 생활 패턴 생성 모듈(10)과 데이터 통신이 가능하도록 휴대용 전자기기에 설치된 케어 애플리케이션(21)을 포함하고, 상기 생활 패턴 생성 모듈(10)은 환경 정보 및 생활 패턴 정보에 기초하여 활동 패턴 선택 데이터를 생성한다. Referring to FIG. 1, an air care management system for controlling an intelligent personal life pattern based on IOT environment detection includes a life pattern generation module 10 for receiving and analyzing environment information related to an activity space of an individual; A personal activity database 10a for storing information on an individual activity space and a life pattern and transmitting the related information to the life pattern generation module 10; And a care application (21) installed in the portable electronic device so as to enable data communication with the life pattern generation module (10), wherein the life pattern generation module (10) .

생활 패턴 생성 모듈(10)은 환경 정보 및 개인 생활 패턴 정보에 기초하여 활동 패턴 선택 데이터를 생성하는 기능을 가질 수 있고, 독립된 서버 구조로 만들어지거나 또는 휴대용 전자기기(20)에 애플리케이션 형태로 설치될 수 있다. 환경 정보는 개인의 생활 또는 업무 공간을 기준으로 획득될 수 있고 다양한 환경 측정 서버(30)로부터 획득될 수 있다. 예를 들어 개인의 주거 지역, 개인의 업무 지역 또는 개인의 특별 활동 지역에 대한 정보가 미리 획득되고, 생활 패턴 생성 모듈(10)은 환경 측정 서버(30)로부터 이러한 공간에 대한 환경 정보를 탐색할 수 있다. 환경 정보는 온도, 습도, 날씨, 바람, 미세먼지 농도, 이산화탄소 농도, 이산화질소 농도, 오존 농도, 병원균 활동 수준, 자외선 세기 또는 이와 유사한 환경 관련 정보를 포함할 수 있다. 생활 패턴 생성 모듈(10)은 다양한 환경 종류의 환경 관련 정보를 제공하는 환경 측정 서버(30)로부터 활동 공간에 대한 환경 정보를 탐색하고, 시간 대역별로 저장할 수 있다. 생활 패턴 생성 모듈(10)은 탐색된 정보를 분석할 수 있고, 정보의 분석은 환경 인자의 변화 추이, 환경 인자의 위험 수준 또는 환경 인자가 개인의 특정 활동에 미치는 영향을 포함한다. 또한 개인 활동의 최적 상태가 될 수 있는 다양한 선택을 결정하는 것을 포함한다. 이와 같은 분석을 위하여 생활 패턴 생성 모듈(10)은 개인 활동 데이터베이스(10a)로부터 개인 생활 패턴을 비롯한 다양한 정보를 수신할 수 있다. 개인 활동 데이터베이스(10a)는 날짜별 또는 시간별 개인의 활동에 대한 데이터를 저장할 수 있고, 개인의 휴대용 전자기기에 저장되거나, 개인의 정보 저장이 허가된 저장 매체에 저장이 될 수 있다. 또는 휴대용 전자기기(20)에 설치된 케어 애플리케이션(21)에 의하여 개인 활동 데이터가 탐색되어 저장될 수 있다. 개인 활동 데이터베이스(10a)는 다양한 방법으로 개인 생체 정보, 생활 패턴 정보, 활동 정보 또는 이와 유사한 개인 정보를 저장할 수 있고, 제시된 실시 예에 제한되지 않는다. The life pattern generation module 10 may have a function of generating activity pattern selection data based on environment information and personal life pattern information, and may be made into an independent server structure or installed in an application form in the portable electronic device 20 . The environmental information can be obtained on the basis of an individual's living or working space and can be obtained from various environmental measurement servers 30. [ For example, information on a residential area of an individual, a work area of an individual, or a special activity area of an individual is obtained in advance, and the life pattern generation module 10 searches environment information on the space from the environment measurement server 30 . Environmental information may include temperature, humidity, weather, wind, fine dust concentration, carbon dioxide concentration, nitrogen dioxide concentration, ozone concentration, pathogen activity level, ultraviolet intensity, or similar environmental information. The life pattern generation module 10 searches environment information about the activity space from the environment measurement server 30 that provides environment related information of various environmental types and stores the environment information for each time zone. The life pattern generation module 10 can analyze the discovered information, and the analysis of the information includes a change in the environmental factor, a risk level of the environmental factor, or an influence of the environmental factor on the specific activity of the individual. It also involves determining the various choices that can be the optimal state of personal activity. For such analysis, the life pattern generation module 10 can receive various information including personal life patterns from the personal activity database 10a. The personal activity database 10a can store data on individual activities by date or by hour, can be stored in a personal portable electronic device, or can be stored in a storage medium on which personal information storage is permitted. Or personal care data can be searched and stored by the care application 21 installed in the portable electronic device 20. [ The personal activity database 10a can store personal biometric information, life pattern information, activity information, or similar personal information in various ways, and is not limited to the illustrated embodiment.

생활 패턴 생성 모듈(10)은 환경 정보 및 생활 패턴 정보에 기초하여 활동 패턴 선택 데이터를 생성할 수 있고, 활동 패턴 선택 데이터의 생성 과정에서 빅-데이터 서버(30a)에서 정보를 탐색 및 추출이 될 수 있다. 생활 패턴 생성 모듈(10)은 환경 정보의 다양한 인자에 포함된 위험 요소를 추출하고, 개인 건강 또는 생활 패턴에 미치는 영향을 분석할 수 있다. 그리고 이와 같은 영향의 분석을 위하여 빅-데이터 서버(30a)에서 관련 정보를 탐색할 수 있다. The life pattern generation module 10 can generate the activity pattern selection data based on the environment information and the life pattern information. In the process of generating the activity pattern selection data, the information on the big-data server 30a can be searched and extracted . The life pattern generation module 10 can extract the risk factors included in various factors of environmental information and analyze the influence on the individual health or the life pattern. In order to analyze such influence, the big-data server 30a can search related information.

본 발명의 하나의 실시 예에 따르면, 케어 애플리케이션(21)은 개인의 상태 측정이 가능한 적어도 하나의 IOT 탐지 칩(IOC)으로부터 정보를 탐지하여 생활 패턴 생성 모듈(10)로 전송한다. According to one embodiment of the present invention, the care application 21 detects information from at least one IOT detection chip (IOC) capable of measuring the status of the individual and transmits the information to the life pattern generation module 10.

활동 패턴 선택 데이터는 개인 활동에 영향을 미치는 위험 인자를 추출하여 휴대용 전자기기(20)에 설치된 케어 애플리케이션(21)으로 전송할 수 있다. 케어 애플리케이션(21)은 위험 인자와 관련 환경 정보를 저장하고, 이와 관련된 상황을 미리 개인에게 전송하거나, 관련 상황이 발생되면 경보를 발생시킬 수 있다. 관련 상황의 발생은 휴대용 전자기기(20)로부터 탐색되거나, IOT 탐지 칩(IOC)으로부터 탐지될 수 있다. 예를 들어 IOC 탐지 칩(IOC)은 위험 인자와 관련된 환경 정보의 탐지를 위한 센서를 포함하거나, 착용 구조(wearable)의 건강 기기 또는 휴대용 전자기기(20)로부터 필요한 정보를 탐색하는 기능을 가질 수 있다. 또한 개인의 건강 상태에 따라 맥박 또는 혈압을 측정할 수 있는 센서를 가질 수 있다. 그리고 측정 또는 탐색된 정보가 케어 애플리케이션(21)으로 전송될 수 있고, 케어 애플리케이션(21)은 측정 또는 탐색된 정보를 활동 패턴 선택 데이터의 정보와 비교할 수 있다. 또한 측정 또는 탐색된 정보가 생활 패턴 생성 모듈(10)로 전송될 수 있고, 생활 패턴 생성 모듈(10)은 전송된 정보에 기초하여 생활 패턴 선택 데이터를 유지하거나, 변경시킬 수 있다. 생활 패턴 선택 데이터는 적어도 하나가 될 수 있고, 개인의 생활 패턴에 따라 정해진 시간 대역에 대한 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어 개인의 생활 패턴에 따라 10 내지 20 시간 동안의 생활 패턴으로부터 개인의 건강에 유리한 상황을 제시하거나, 개인에게 위험한 상황의 발생이 방지되도록 할 수 있다. The activity pattern selection data can extract the risk factors that affect individual activities and transmit them to the care application 21 installed in the portable electronic device 20. [ The care application 21 may store the risk factors and related environmental information, transmit the relevant situation to the individual in advance, or generate an alarm when a relevant situation occurs. The occurrence of the relevant situation can be detected from the portable electronic device 20 or from the IOT detection chip (IOC). For example, an IOC detection chip (IOC) may include a sensor for detecting environmental information associated with a risk factor, or may have the ability to search for a necessary information from a wearable health device or portable electronic device 20 have. It can also have a sensor that can measure pulse or blood pressure according to an individual's health condition. And the measured or searched information may be transmitted to the care application 21 and the care application 21 may compare the measured or searched information with the information of the activity pattern selection data. Also, the measured or searched information can be transmitted to the life pattern generation module 10, and the life pattern generation module 10 can maintain or change the life pattern selection data based on the transmitted information. The life pattern selection data may be at least one, and may include data on a time band determined according to an individual's life pattern. For example, according to the life pattern of the individual, it is possible to present a situation favorable to the individual's health from the life pattern of 10 to 20 hours or to prevent the occurrence of a dangerous situation to the individual.

생활 패턴 선택 데이터는 다양한 정보에 기초하여 다양한 방법으로 만들어질 수 있고 제시된 실시 예에 제한되지 않는다. The life pattern selection data can be created in various ways based on various information and is not limited to the embodiments shown.

도 2는 본 발명에 따른 패턴 조절 시스템에 활동 패턴 선택 데이터가 생성되는 과정의 실시 예를 도시한 것이다. FIG. 2 illustrates an exemplary process of generating activity pattern selection data in the pattern adjustment system according to the present invention.

도 2를 참조하면, 환경 측정 서버(30)는 다양한 위치에 설치된 환경 측정기기(31); 기상 정보를 측정하는 환경 정보 서버(32); 및 휴대용 전자기기 또는 이와 유사한 개인 착용 기기에 설치되거나, 개인 활동 공간에 설치되어 환경 정보를 측정하는 탐지 모듈(33)로부터 환경 정보를 탐색할 수 있다. 이와 같은 환경 정보의 시간 대역별 환경 정보를 포함할 수 있고, 탐색된 정보는 환경 분석 유닛(11)으로 전송될 수 있다. 환경 분석 유닛(11)은 전송된 정보를 환경 인자에 따라 분류하고, 각각의 환경 인자를 정상 상태와 이상 상태로 분류할 수 있다. 환경 인자의 분류를 위하여 환경 평가 유닛(121)으로 정보를 수신할 수 있고, 환경 인자가 개인에게 미치는 영향을 분석하기 위하여 개인 평가 유닛(122)으로부터 정보를 수신할 수 있다. Referring to FIG. 2, the environment measurement server 30 includes an environment measurement device 31 installed at various locations; An environment information server 32 for measuring weather information; A portable electronic device or similar personal wearing device, or installed in a personal activity space, and can search environment information from a detection module 33 for measuring environmental information. Such environment information may include environment information for each time band, and the searched information may be transmitted to the environment analysis unit 11. [ The environment analysis unit 11 can classify the transmitted information according to environmental factors, and classify each environmental factor into a normal state and an abnormal state. Information can be received by the environmental evaluation unit 121 for classification of environmental factors and information can be received from the personal evaluation unit 122 to analyze the effect of the environmental factors on the individual.

환경 평가 유닛(121)은 활동 공간의 정상 상태의 환경 및 환경 변화의 발생이 활동이 미치는 영향을 평가하는 기능을 가질 수 있고, 개인 평가 유닛(122)은 환경 변화가 개인에게 미치는 영향을 평가할 수 있다. 개인 평가 유닛(122)은 위에서 설명된 IOT 탐지 칩에서 탐지된 탐지 정보를 추적할 수 있고, 개인별 체질 정보 또는 생활 패턴 변화에 따른 영향에 대한 정보를 포함할 수 있다. 환경 분석 유닛(11)은 분류된 환경 인자에 기초하여 환경 평가 유닛(121)과 개인 평가 유닛(122)으로 정보를 추출할 수 있다. 또한 빅-데이터 서버로부터 탐색된 정보에 기초하여 관련 환경 인자에 따른 위험 요소를 추출하여 저장하는 빅-데이터 위험 인자 유닛(31a)이 설치될 수 있다. 그리고 환경 분석 유닛(11)은 빅-데이터 위험 인자 유닛(31a)으로부터 필요한 정보를 검색하여 환경 인자 관련 데이터를 생성하여 활동 패턴 선택 유닛(13)으로 전송할 수 있다. 활동 패턴 선택 유닛(13)은 환경 인자 관련 데이터를 개인 활동 데이터베이스(15)에서 활동 패턴과 대비하여 위험 발생 가능성을 판단할 수 있다. 그리고 발생 가능한 위험 상황에 대한 경보 데이터를 생성할 수 있고, 위치 정보 유닛(141)으로 시간 대역별 개인의 예상되는 위치 정보 또는 현재 위치 정보를 수신할 수 있다. 이와 동시에 개인의 현재 상황에 대한 정보를 상황 정보 유닛(142)으로부터 수신할 수 있고, 상황 정보 유닛(142)은 개인의 현재 활동 공간의 환경 정보, 개인의 활동 상황 또는 개인의 신체 상황을 포함할 수 있다. 그리고 위에서 설명된 이와 같은 정보에 기초하여 위험 지수 데이터 유닛(16)에 의하여 활동 패턴 선택 데이터가 생성될 수 있다. 이와 같은 방법으로 생성된 활동 패턴 선택 데이터는 휴대용 전자기기에 설치된 케어 애플리케이션(21)으로 전송될 수 있다. 케어 애플리케이션(21)은 위험 요소를 적절한 방법으로 개인에게 인지시킬 수 있고, 위험 요소를 가진 생활 패턴에 따른 행동이 발생되는 것으로 판단되면 이에 대한 경보를 발생시킬 수 있다. The environmental evaluation unit 121 may have a function of evaluating the influence of the activity of the occurrence of the environment and the environmental change of the steady state of the activity space and the personal evaluation unit 122 may evaluate the influence of the environmental change on the individual have. The personal assessment unit 122 may track the detected detection information in the IOT detection chip described above and may include information on individual constitutional information or effects on lifestyle changes. The environment analysis unit 11 can extract information to the environment evaluation unit 121 and the personal evaluation unit 122 based on the classified environmental factors. Also, a big-data risk factor unit 31a for extracting and storing the risk factors according to the related environmental factors may be installed based on the information retrieved from the big-data server. Then, the environment analysis unit 11 may retrieve necessary information from the big-data risk factor unit 31a and generate environmental factor-related data and transmit it to the activity pattern selection unit 13. [ The activity pattern selection unit 13 can compare the environmental factor related data with the activity pattern in the personal activity database 15 to determine the risk occurrence possibility. And generate alarm data for a possible dangerous situation and receive positional information or current positional information of the individual by time band in the positional information unit 141. [ At the same time, the status information unit 142 may receive information on the current status of the individual from the status information unit 142, and the status information unit 142 may include environmental information of an individual's current activity space, . And activity pattern selection data may be generated by the risk index data unit 16 based on such information as described above. The activity pattern selection data generated in this way can be transmitted to the care application 21 installed in the portable electronic device. The care application 21 can make the risk element perceive to an individual in an appropriate way and can generate an alert when it is determined that a behavior according to a life pattern with a risk factor is generated.

활동 패턴 선택 데이터는 다양한 방법으로 생성될 수 있고 제시된 실시 예에 제한되지 않는다. The activity pattern selection data may be generated in various ways and is not limited to the embodiments shown.

도 3은 본 발명에 따른 패턴 조절 시스템이 적용되는 실시 예를 도시한 것이다. FIG. 3 illustrates an embodiment in which the pattern control system according to the present invention is applied.

도 3을 참조하면, 환경 측정기기(31)는 미세먼지 농도 측정 유닛(311), 이산화탄소 농도 측정 유닛(312), 이산화황, 이산화질소 또는 이와 유사한 대기 오염 기체 농도를 측정하는 오염 기체 농도 측정 유닛(313), 온도/습도 측정 유닛(314) 또는 자외선 수준 측정 유닛(315)을 포함할 수 있다. 온도/습도 측정 유닛(314)은 개인의 현재 위치에 대한 온도 또는 습도를 측정하는 기능을 가질 수 있고, 예를 들어 휴대용 전자기기 또는 다른 착용 구조의 헬스 기기에 부착된 온도 또는 습도 측정 수단이 될 수 있다. 환경 측정기기(31)에서 탐지된 정보는 위에서 설명된 환경 분석 유닛으로 전송될 수 있고, 환경 분석 유닛에 측정 인자 위험 지표 유닛(111)이 배치될 수 있고, 측정 인자 위험 지표 유닛(111)에 의하여 위험 수준이 결정될 수 있다. 빅-데이터 위험 인자 유닛(31a)은 위험 인자가 미리 형성된 데이터에 기초하여 생성되도록 하는 환경 분석 데이터베이스(311a)를 포함할 수 있다. 환경 분석 데이터베이스(311a)는 예를 들어 빅-데이터 위험 인자 유닛(31a)에서 탐색된 정보에 기초하여 위험 인자의 종류 또는 수준에 따라 데이터 형태로 만들어져 저장하는 기능을 가질 수 있다. 환경 분석 데이터베이스(311a)는 탐지되어 분석된 환경 정보로부터 간단하게 위험 수준이 결정되도록 한다. 또한 개인 활동 데이터베이스(15)는 개인의 요일별, 시간별 또는 위치 상황별 데이터를 저장할 수 있고, 이에 의하여 개인의 현재 상황에서 이후 활동이 예측될 수 있도록 하다. 측정 인자 위험 지표 유닛(111)에서 생성된 위험 지표가 위치/환경 정보 유닛(131)으로 전송될 수 있다. 위치/환경 정보 유닛(131)은 적용 환경 데이터 유닛(143)으로부터 개인별 생체 조건 또는 생활 패턴에 따른 적응 수준과 관련된 데이터를 수신할 수 있고, 또한 활동 패턴 위험 지수 유닛(151)으로부터 개인의 다양한 활동 패턴으로부터 발생될 수 있는 위험 지수를 수신할 수 있다. 위치/환경 정보 유닛(131)은 수신된 정보로부터 현재 위치 및 환경 상황에서 활동하는 개인의 위험 수준을 분석하여 적응 데이터 생성 유닛(161)으로 전송할 수 있다. 그리고 적용 데이터 생성 유닛(161)은 현재 개인의 활동 과정에서 발생될 수 있는 위험 수준과 이에 대한 적응 수준을 표시하는 위험 적응 데이터를 생성할 수 있다. 이후 위험 적응 데이터는 휴대용 전자기기 또는 착용 구조의 건강 기기(17)와 같이 개인이 휴대하는 전자기기로 전송될 수 있다. 3, the environment measuring instrument 31 includes a fine dust concentration measuring unit 311, a carbon dioxide concentration measuring unit 312, a polluted gas concentration measuring unit 313 for measuring sulfur dioxide, nitrogen dioxide, or the like, ), A temperature / humidity measurement unit 314, or an ultraviolet level measurement unit 315. The temperature / humidity measurement unit 314 may have the function of measuring the temperature or humidity for the current position of the person and may be a temperature or humidity measurement means attached to, for example, a portable electronic device or a health appliance of another wearing structure . The information detected in the environmental measuring instrument 31 may be transmitted to the environmental analysis unit described above and a measurement factor risk indicator unit 111 may be placed in the environmental analysis unit and the measurement factor risk indicator unit 111 The risk level can be determined. The big-data risk factor unit 31a may include an environmental analysis database 311a that causes a risk factor to be generated based on the preformed data. The environment analysis database 311a may have a function of creating and storing data in the form of data according to the type or level of a risk factor based on the information found in the big-data risk factoring unit 31a, for example. The environmental analysis database 311a allows the risk level to be simply determined from the detected and analyzed environmental information. In addition, the personal activity database 15 can store data for individual days, hours, or positional situations so that future activities can be predicted in the current situation of the individual. The risk index generated in the measurement factor risk indicator unit 111 can be transmitted to the position / environment information unit 131. [ The location / environment information unit 131 can receive data related to the adaptation level according to individual living condition or living pattern from the application environment data unit 143 and also can receive various activity data from the activity pattern risk index unit 151 It is possible to receive a risk index that can be generated from the pattern. The location / environment information unit 131 may analyze the risk level of an individual who is active in the current location and environment from the received information and transmit the analyzed risk level to the adaptation data generation unit 161. [ The application data generation unit 161 may generate risk adaptation data indicating a risk level that can be generated in the current activity process of the individual and an adaptation level thereof. The risk adaptation data may then be transmitted to an electronic device carried by the individual, such as a portable electronic device or a health device 17 of a wear structure.

도 2에 제시된 실시 예와 도 3에 제시된 실시 예는 개인 맞춤형 활동 패턴 데이터를 생성하는 기능을 가질 수 있고, 위험 적응 데이터는 활동 패턴 선택 데이터에 포함될 수 있다. 위험 적응 데이터는 실시간으로 개인 활동 패턴을 보호하는 기능을 가질 수 있고, 위험 적응 데이터는 다수 개의 활동 패턴 선택 데이터의 하나가 되거나, 시간 대역별 또는 활동 공간 별로 만들어진 활동 패턴 선택 데이터가 적절하게 수정된 형태가 될 수 있다. 이와 같이 활동 패턴 선택 데이터는 다양한 형태로 만들어져 개인의 상황에 따라 적용될 수 있고 제시된 실시 예에 제한되지 않는다. The embodiment shown in FIG. 2 and the embodiment shown in FIG. 3 may have a function of generating personalized activity pattern data, and the risk adaptation data may be included in the activity pattern selection data. The risk adaptation data may have a function of protecting the personal activity pattern in real time, the risk adaptation data may be one of a plurality of activity pattern selection data, or the activity pattern selection data generated by time band or activity space may be modified Can be a form. As such, the activity pattern selection data may be formed in various forms and applied to individual situations and is not limited to the illustrated embodiments.

도 4는 본 발명에 따른 패턴 조절 시스템이 적용되는 다른 실시 예를 도시한 것이다. FIG. 4 shows another embodiment in which the pattern control system according to the present invention is applied.

도 4를 참조하면, 환경 측정 서버(30)는 공기 측정기기를 포함할 수 있고, 공기 측정기기는 예를 들어 초소형 또는 소형 먼지 센서, 공기 품질 센서, 기체 센서, 이산화탄소 센서 또는 온도/습도 센서를 포함할 수 있다. 각각의 센서에서 탐지된 정보는 와이-파이 모듈과 같은 통신 모듈(42)을 통하여 생활 패턴 생성 모듈(10)로 전송될 수 있다. 빅-데이터 서버(30a)는 예를 들어 클라우드 서비스 모듈, 의사 결정 지원 유닛, 탐색 또는 수신된 정보로부터 자동으로 작동되어 예를 들어 위험 인자와 같은 결과를 도출하는 의사 결정 지원 유닛 및 능동 환경 제어 유닛을 포함할 수 있다. 또한 빅-데이터 서버(30a)는 분산 스토리지 구조로 만들어지면서 탐색 또는 전송된 정보로부터 도출된 위험 인자에 대한 적합성 여부를 판단하는 AI 모델 학습기를 포함할 수 있다. 이와 같은 구조를 가지는 클라우드 구조의 플랫폼은 개인 등록 형태로 만들어지거나, 빅-데이터 서버에 연결된 독립된 서버 구조로 만들어질 수 있다. 생활 패턴 선택 데이터(41)를 생성하는 생활 패턴 생성 모듈(10)은 빅-데이터 서버 또는 클라우드 플랫폼과 독립된 모듈로 만들어지거나, 예를 들어 휴대용 전자기기에 설치된 케어 애플리케이션(21)에 포함될 수 있다 또한 케어 애플리케이션(21)은 클라우드 플랫폼으로부터 전송된 정보로부터 현재 개인의 활동 공간의 정보를 분석하는 환경 분석 유닛을 포함할 수 있다. 또한 케어 애플리케이션(21)의 구조에 따라 케어 애플리케이션(21)은 예를 들어 공기 순환 유닛의 작동을 조절하는 환경 제어 유닛을 포함할 수 있다. 예를 들어 케어 애플리케이션(21)은 개인의 주거 환경 또는 업무 공간에 설치된 다양한 환경 조절 유닛을 무선 수단을 통하여 조절할 수 있다. 위에서 설명된 것처럼, IOT 탐지 칩(IOC)이 휴대용 전자기기와 연동되도록 설치될 수 있고, 이에 의하여 개인의 활동의 탐지를 위한 위치 추적 또는 개인의 건강 상태의 확인을 위한 체온 측정에 대한 정보가 탐지되어 생활 패턴 생성 모듈(10)로 전송될 수 있다. Referring to Figure 4, the environmental measurement server 30 may include an air measurement instrument, for example, a micro or small dust sensor, an air quality sensor, a gas sensor, a carbon dioxide sensor, or a temperature / humidity sensor . The information detected by each sensor can be transmitted to the life pattern generation module 10 via the communication module 42 such as the Wi-Fi module. The big-data server 30a may include, for example, a cloud service module, a decision support unit, a decision support unit that is automatically operated from the discovered or received information to derive, for example, . ≪ / RTI > Also, the big-data server 30a may include an AI model learning unit for determining whether the risk factors derived from information that is being searched or transmitted while being made into a distributed storage structure are suitable for the risk factors. The platform of the cloud structure having such a structure can be made in the form of an individual registration or can be made into an independent server structure connected to a big-data server. The life pattern generation module 10 for generating the life pattern selection data 41 may be made of a module independent of the big-data server or the cloud platform, or may be included in the care application 21 installed in, for example, a portable electronic device The care application 21 may include an environment analysis unit that analyzes the information of the current active space of the person from the information transmitted from the cloud platform. In addition, depending on the structure of the care application 21, the care application 21 may include an environmental control unit for controlling the operation of, for example, the air circulation unit. For example, the care application 21 can control various environment control units installed in a residential environment or work space of an individual through wireless means. As described above, the IOT detection chip (IOC) can be installed to be interlocked with the portable electronic device so that information on body temperature measurement for tracking an individual's activity or for identifying an individual's health condition is detected And transmitted to the life pattern generation module 10.

본 발명에 따른 생활 패턴 조절 시스템은 다양한 환경 측정 서버 또는 건강 관련 서버와 연결되어 작동될 수 있고, 이를 서버와 데이터 통신이 가능하도록 연결될 수 있다. 패턴 조절 시스템은 다양한 구조로 만들어질 수 있고 제시된 실시 예에 제한되지 않는다. The life pattern adjustment system according to the present invention may be connected to various environmental measurement servers or health related servers and may be connected to the server so as to enable data communication. The pattern conditioning system can be made in various configurations and is not limited to the embodiments shown.

본 발명에 따른 IOT 환경 탐지 기반 지능형 개인 생활 패턴 조절을 위한 공기 케어 관리 시스템은 다양한 환경 정보 획득 경로를 통하여 환경 정보를 획득하여 이에 기초하여 개인의 상황 정보 또는 생활 패턴을 조절하는 것에 의하여 개인의 건강 보호의 수준이 향상되도록 한다. 본 발명에 따른 생활 패턴 조절 시스템은 미리 개인의 생활 패턴을 분석하고, 그에 기초하여 생활 패턴을 조절하는 것에 의하여 패턴 조절에 대한 개인의 선택 범위가 확대되도록 한다. 또한 본 발명에 따른 패턴 조절 시스템은 조절 시스템은 개인 생활 패턴의 조절을 통하여 개인의 위험 요소를 제거하면서 이와 동시에 전체 공중의 보건 환경이 향상될 수 있도록 한다. The air care management system for controlling the intelligent personal life pattern based on the IOT environment detection based on the present invention acquires environmental information through various environmental information acquisition paths and adjusts personal situation information or life pattern based thereon, Ensure that the level of protection is improved. The life pattern control system according to the present invention analyzes an individual's life pattern in advance and adjusts a life pattern based on the analyzed life pattern so that an individual's selection range for pattern control is expanded. In addition, the pattern adjustment system according to the present invention allows the adjustment system to remove the risk factors of the individual through the adjustment of the personal life pattern, and at the same time, improve the health environment of the entire public.

위에서 본 발명은 제시된 실시 예를 참조하여 상세하게 설명이 되었지만 이 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 제시된 실시 예를 참조하여 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 수정 발명을 만들 수 있을 것이다. 본 발명은 이와 같은 변형 및 수정 발명에 의하여 제한되지 않으며 다만 아래에 첨부된 청구범위에 의하여 제한된다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it will be understood by those of ordinary skill in the art that various changes and modifications may be made without departing from the spirit and scope of the invention . The invention is not limited by these variations and modifications, but is limited only by the claims appended hereto.

10: 생활 패턴 생성 모듈 10a: 개인 활동 데이터베이스
11: 환경 분석 유닛 13: 활동 패턴 선택 유닛
15: 개인 활동 데이터베이스 16: 위험 지수 데이터 유닛
17: 건강 기기 20: 휴대용 전자기기
21: 케어 애플리케이션 30: 환경 측정 서버
30a: 빅-데이터 서버 31: 환경 측정기기
31a: 빅-데이터 위험 인자 유닛 32: 환경 정보 서버
33: 탐지 모듈 41: 생활 패턴 선택 데이터
42: 통신 모듈 111: 측정 인자 위험 지표 유닛
121: 환경 평가 유닛 122: 개인 평가 유닛
131: 위치/환경 정보 유닛 141: 위치 정보 유닛
142: 상황 정보 유닛 143: 적용 환경 데이터 유닛
151: 활동 패턴 위험 지수 유닛 161: 적응 데이터 생성 유닛
311: 미세먼지 농도 측정 유닛 311a: 환경 분석 데이터베이스
312: 이산화탄소 농도 측정 유닛 313: 오염 기체 농도 측정 유닛
314: 온도/습도 측정 유닛 315: 자외선 수준 측정 유닛
IOC: IOT 탐지 칩10: Life pattern generation module 10a: Personal activity database
11: Environmental analysis unit 13: Activity pattern selection unit
15: Personal Activity Database 16: Risk Index Data Unit
17: Health apparatus 20: Portable electronic apparatus
21: Care application 30: Environmental measurement server
30a: Big-data server 31: Environmental measuring instrument
31a: Big-data risk factor unit 32: Environment information server
33: Detection module 41: Life pattern selection data
42: Communication module 111: Measuring factor indicator unit
121: Environmental evaluation unit 122: Personal evaluation unit
131: Position / environment information unit 141: Position information unit
142: Situation information unit 143: Application environment data unit
151: activity pattern risk index unit 161: adaptive data generation unit
311: Fine dust concentration measurement unit 311a: Environmental analysis database
312: carbon dioxide concentration measuring unit 313: contaminated gas concentration measuring unit
314: Temperature / humidity measuring unit 315: Ultraviolet level measuring unit
IOC: IOT detection chip

Claims (2)

개인의 활동 공간과 관련을 가지는 환경 정보를 수신하여 분석하는 생활 패턴 생성 모듈(10);
개인의 활동 공간 및 생활 패턴에 대한 정보를 저장하고, 관련 정보를 생활 패턴 생성 모듈(10)로 전송하는 개인 활동 데이터베이스(10a); 및
생활 패턴 생성 모듈(10)과 데이터 통신이 가능하도록 휴대용 전자기기에 설치된 케어 애플리케이션(21)을 포함하고,
상기 생활 패턴 생성 모듈(10)은 개인의 위치에 대한 정보를 실시간으로 확인하는 위치 정보 유닛(141); 위치 정보 유닛(141)에 따른 환경 정보를 수집하는 상황 정보 유닛(142); 위치 정보 유닛(141)과 상황 정보 유닛(142)에서 전송된 정보에 기초하여 적어도 하나의 활동 패턴을 선택하는 활동 패턴 선택 유닛(13)을 포함하고,
상기 생활 패턴 생성 모듈(10)은 환경 정보 및 생활 패턴 정보에 기초하여 활동 패턴 선택 데이터를 생성하고, 상기 활동 패턴 선택 데이터의 생성 과정에서 빅데이터 서버(30a)에서 탐색된 정보를 이용하여 환경 정보의 다양한 인자에 포함된 위험 요소가 추출되고 개인 건강 또는 생활 패턴에 미치는 영향이 분석되는 것을 특징으로 하는 IOT 환경 탐지 기반 지능형 개인 생활 패턴 조절을 위한 공기 케어 관리 시스템. A life pattern generation module (10) for receiving and analyzing environmental information related to an individual activity space;
A personal activity database 10a for storing information on an individual activity space and a life pattern and transmitting the related information to the life pattern generation module 10; And
And a care application (21) installed in the portable electronic device so as to enable data communication with the life pattern generation module (10)
The life pattern generation module 10 includes a location information unit 141 for confirming information on a location of a person in real time; A situation information unit 142 for collecting environmental information according to the position information unit 141; And an activity pattern selection unit (13) for selecting at least one activity pattern based on the information transmitted from the position information unit (141) and the situation information unit (142)
The life pattern generation module 10 generates activity pattern selection data based on environment information and life pattern information, and generates environment pattern information by using the information discovered in the big data server 30a in the process of generating the activity pattern selection data, Wherein the risk factors included in the various factors of the IOT environment are extracted and the effects on individual health or life patterns are analyzed. 청구항 1에 있어서, 케어 애플리케이션(21)은 개인의 상태 측정이 가능한 적어도 하나의 IOT 탐지 칩(IOC)으로부터 정보를 탐지하여 생활 패턴 생성 모듈(10)로 전송하는 것을 특징으로 하는 IOT 환경 탐지 기반 지능형 개인 생활 패턴 조절을 위한 공기 케어 관리 시스템.
The system according to claim 1, wherein the care application (21) detects information from at least one IOT detection chip (IOC) capable of measuring the status of the individual and transmits the information to the life pattern generation module (10) Air care management system for personal life pattern adjustment.
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