KR20190086633A - 안마의자 및 안마의자의 구동 방법 - Google Patents
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Abstract
사물 인터넷을 위해 연결된 5G 환경에서 인공지능(artificial intelligence, AI) 알고리즘 및/또는 기계학습(machine learning) 알고리즘을 실행하여 동작을 제어하는 안마의자 및 안마의자의 구동 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 안마의자의 구동 방법은, 사용자 단말기로부터, 사용자 단말기가 생성한 지리적 정보에 대응하는 제1 정보를 획득하는 단계와, 사용자 단말기로부터, 사용자 단말기가 생성한 모션 정보에 대응하는 제2 정보를 획득하는 단계와, 사용자 단말기로부터, 사용자 단말기의 사용량 정보에 대응하는 제3 정보를 획득하는 단계와, 제1 정보 내지 제3 정보 중 하나 이상을 이용하여 추가정보로서의 제4 정보를 생성하는 단계와, 제1 정보 내지 제4 정보를 이용하여 사용자 단말기를 구비한 사용자에 대한 최적의 구동 모드를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 의하면, 사용자가 구비하는 사용자 단말기로부터 획득한 정보를 이용하여 사용자 맞춤형 안마의자의 동작 모드를 결정하여, 사용자는 편리하게 안마의자를 이용할 수 있다.
본 발명에 의하면, 사용자가 구비하는 사용자 단말기로부터 획득한 정보를 이용하여 사용자 맞춤형 안마의자의 동작 모드를 결정하여, 사용자는 편리하게 안마의자를 이용할 수 있다.
Description
본 발명은 안마의자 및 안마의자의 구동 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자가 외출한 후 귀가할 때까지, 사용자가 구비하는 사용자 단말기로부터 획득한 정보를 이용하여 사용자 맞춤형 안마의자를 최적화 동작 모드로 미리 결정해 놓고, 귀가한 사용자가 결정된 최적화 동작모드로 안마를 받을 수 있는 안마의자 및 안마의자의 구동 방법에 관한 것이다.
최근 가정이나 헬스클럽 등에서 자신의 건강 및 체력을 유지 또는 증진하거나, 혹은 피로회복, 스트레스 해소로 활용되는 기구들, 예를 들어 런닝 머신과 같은 운동기구나 안마기구 등이 개발되어 실생활에 널리 사용되고 있다.
안마를 통하여 뭉쳐진 근육을 풀거나 피로 및 스트레스를 해소하려는 수요가 많아 안마기구에 대한 관심이 높아지고 있다. 안마란 손이나 특수한 기구로 몸을 쓸거나, 주무르거나, 누르거나, 잡아당기거나, 두드리거나, 움직이거나 하여 혈액순환을 돕고, 피로가 풀리게 하는 의료 보조요법의 하나이다. 기계적 장치에 의하여 안마를 수행하는 기구를 안마기구라 하며, 안마기구의 대표적인 예로, 사용자가 편하게 앉아 안마를 받을 수 있는 안마 의자를 들 수 있다.
선행기술 1에는 안마가 필요 없는 관절 부위인 사용자의 무릎 상하 부위와 대응되는 부위의 길이를 조절하여 사용자의 다리 길이에 따라 사용자의 다리가 지지되는 부위의 길이를 조절함으로써, 안마가 필요한 신체의 모든 부위를 빠짐없이 안마할 수 있는 안마의자를 개시하고 있다.
선행기술 2에는 설치 장소에 고정된 받침부재에 사용자의 신체가 지지되는 본체를 슬라이딩 가능하게 설치하여 설치 공간을 줄일 수 있는 안마의자를 개시하고 있다.
그러나 선행기술 1 및 선행기술 2의 경우 안마의자를 이용하여 안마 서비스를 받기 위해서는, 사용자가 수동적으로 안마의자의 구동 모드를 조작해야 하므로, 안마의자의 조작을 어려워하는 사용자의 경우 안마의자의 이용률이 떨어지는 한계가 있다.
전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
본 발명의 일 과제는, 사용자가 구비하는 사용자 단말기로부터 획득한 정보를 이용하여 사용자 맞춤형 안마의자의 동작 모드를 결정하는데 있다.
본 발명의 일 과제는, 안마의자의 조작을 어려워하는 사용자가 자동으로 동작 모드가 결정된 안마의자를 통해 안마 서비스를 받도록 하는데 있다.
본 발명의 일 과제는, 사용자가 외출하여 돌아올 때까지 사용자가 구비하는 사용자 단말기로부터 획득한 정보를 이용하여 사용자의 신체 상태를 예측하고, 예측한 신체 상태에 대응하여 사용자 맞춤형 안마의자의 동작 모드를 결정하는데 있다.
본 발명의 일 과제는 외출하지 않고 실내에 위치한 사용자가 구비하는 사용자 단말기로부터 획득한 정보를 이용하여 사용자의 신체 상태를 예측하고, 예측한 신체 상태에 대응하여 사용자 맞춤형 안마의자의 동작 모드를 결정하는데 있다.
본 발명의 일 과제는, 사용자가 구비하는 사용자 단말기로부터 획득한 정보를 이용하여 사용자가 장시간 부재중임을 인식하고 안마의자의 전력을 차단하는데 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 안마의자의 구동 방법은, 사용자가 외출한 후 귀가할 때까지, 사용자가 구비하는 사용자 단말기로부터 획득한 정보를 이용하여 사용자 맞춤형 안마의자를 최적화 동작 모드로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시 예에 따른 안마의자의 구동 방법은, 사용자 단말기로부터, 사용자 단말기가 생성한 지리적 정보에 대응하는 제1 정보를 획득하는 단계와, 사용자 단말기로부터, 사용자 단말기가 생성한 모션 정보에 대응하는 제2 정보를 획득하는 단계와, 사용자 단말기로부터, 사용자 단말기의 사용량 정보에 대응하는 제3 정보를 획득하는 단계와, 제1 정보 내지 제3 정보 중 하나 이상을 이용하여 추가정보로서의 제4 정보를 생성하는 단계와, 제1 정보 내지 제4 정보를 이용하여 사용자 단말기를 구비한 사용자에 대한 최적의 구동 모드를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 실시 예에 따른 안마의자 구동 방법을 통하여, 안마의자의 조작을 어려워하는 사용자가 손쉽게 안마의자를 이용할 수 있고, 안마의자를 이용한 사용자가 피로회복, 스트레스 해소에 도움을 받을 수 있다.
또한, 제1 정보를 획득하는 단계는, 사용자 단말기의 위도 및 경도를 포함하는 위치 정보와, 위치 정보에 대응하는 시간정보를 포함하는 GPS(global positioning system) 정보로서의 제1 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 제2 정보를 획득하는 단계는, 사용자 단말기에 구비된 센서가 센싱한 정보를 이용하여 사용자 단말기의 모션이 정지 상태 또는 비정지 상태임을 분류하는 모션 상태 정보로서의 제2 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 제3 정보를 획득하는 단계는, 사용자 단말기의 사용 시간 정보와, 사용자 단말기에 탑재된 어플리케이션의 사용 시간 및 사용 횟수를 수치화한 정보로서의 제3 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 제2 정보를 획득하는 단계는, 사용자 단말기에 구비된 센서가 센싱한 사용자 단말기의 모션 검출 정보를 획득하는 단계를 포함하고, 제4 정보를 생성하는 단계는, 모션 검출 정보를 안마의자 내부에 구비된 모션상태 변화 알고리즘과 거친 모션 분리기(CMC: coarse motion classifier)에 적용하여 사용자 단말기의 모션 상태 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 제4 정보를 생성하는 단계는, 제1 정보를 이용하여 사용자 단말기가 위치한 장소에 대한 지역 관련 정보 및 주변 환경 정보를 포함하는 제1 추가정보로서의 제4 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 제4 정보를 생성하는 단계는, 제1 정보 및 제2 정보를 이용하여 사용자 단말기가 이동하는 어느 한 지점으로부터 다른 한 지점까지의 이동경로에 대응하는 지도정보를 포함하는 제2 추가정보로서의 제4 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 제4 정보를 생성하는 단계는, 제1 정보 내지 제3 정보 중 하나 이상을 이용하여 사용자 단말기가 이동하는 어느 한 지점으로부터 다른 한 지점까지의 이동경로 상에서, 사용자 단말기를 구비하고 있는 사용자가 탑승 중인 이동수단의 종류 정보를 포함하는 제3 추가정보로서의 제4 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 제4 정보를 생성하는 단계는, 제1 정보 내지 제3 정보 중 하나 이상을 이용하여 사용자 단말기를 구비하고 있는 사용자가 안마의자가 배치된 지점으로 도착하는 도착 예정 시간 정보를 포함하는 제4 추가정보로서의 제4 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 제4 정보를 생성하는 단계는, 제1 정보 내지 제3 정보 중 하나 이상을 이용하여 사용자의 신체 상태를 예측하는 신체 상태 예측 정보를 포함하는 제5 추가정보로서의 제4 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 실시 예에 따른 제4 정보를 생성하는 단계를 통하여, 사용자의 상황 별로 서로 다른 사용자 맞춤형 안마의자의 동작 모드를 결정함으로써, 안마의자 자체는 대량 생산된 획일적인 제품이지만, 사용자는 안마의자를 개인화된 장치로 인식하므로 사용자 맞춤형 제품의 효과를 낼 수 있다.
또한 안마의자의 최적의 동작 모드를 결정하는 단계는, 안마의자의 동작 모드를 결정하도록 미리 훈련된 심층 신경망을 이용하여 제1 정보 내지 제4 정보로부터 사용자 단말기를 구비한 사용자에 대한 최적의 동작 모드를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 안마의자는, 사용자 단말기로부터, 사용자 단말기가 생성한 지리적 정보에 대응하는 제1 정보를 획득하는 제1 획득부와, 사용자 단말기로부터, 사용자 단말기가 생성한 모션 정보에 대응하는 제2 정보를 획득하는 제2 획득부와, 사용자 단말기로부터, 사용자 단말기의 사용량 정보에 대응하는 제3 정보를 획득하는 제3 획득부와, 제1 정보 내지 제3 정보 중 하나 이상을 이용하여 추가정보로서의 제4 정보를 생성하는 생성부와, 제1 정보 내지 제4 정보를 이용하여 사용자 단말기를 구비한 사용자에 대한 최적의 구동 모드를 결정하는 결정부를 포함할 수 있다.
본 실시 예에 따른 안마의자를 통하여, 안마의자의 조작을 어려워하는 사용자가 손쉽게 안마의자를 이용할 수 있고, 안마의자를 이용한 사용자가 피로회복, 스트레스 해소에 도움을 받을 수 있다.
또한, 제1 획득부는, 사용자 단말기의 위도 및 경도를 포함하는 위치 정보와, 위치 정보에 대응하는 시간정보를 포함하는 GPS(global positioning system) 정보로서의 제1 정보를 획득할 수 있다.
또한, 제2 획득부는, 사용자 단말기에 구비된 센서가 센싱한 정보를 이용하여 사용자 단말기의 모션이 정지 상태 또는 비정지 상태임을 분류하는 모션 상태 정보로서의 제2 정보를 획득할 수 있다.
또한, 제3 획득부는, 사용자 단말기의 사용 시간 정보와, 사용자 단말기에 탑재된 어플리케이션의 사용 시간 및 사용 횟수를 수치화한 정보로서의 제3 정보를 획득할 수 있다.
또한, 제2 획득부는, 사용자 단말기에 구비된 센서가 센싱한 사용자 단말기의 모션 검출 정보를 획득할 수 있고, 생성부는, 모션 검출 정보를 안마의자 내부에 구비된 모션상태 변화 알고리즘과 거친 모션 분리기(CMC: coarse motion classifier)에 적용하여 사용자 단말기의 모션 상태 정보를 생성할 수 있다.
또한, 생성부는, 제1 정보 내지 제3 정보 중 하나 이상을 이용하여 사용자 단말기가 이동하는 어느 한 지점으로부터 다른 한 지점까지의 이동경로 상에서, 사용자 단말기를 구비하고 있는 사용자가 탑승 중인 이동수단의 종류 정보를 포함하는 제4 정보를 생성할 수 있다.
또한, 생성부는, 제1 정보 및 제2 정보를 이용하여 사용자 단말기를 구비하고 있는 사용자가 안마의자가 배치된 지점으로 도착하는 도착 예정 시간 정보를 포함하는 제4 정보를 생성할 수 있다.
본 실시 예에 따른 생성부를 통하여, 사용자의 상황 별로 서로 다른 사용자 맞춤형 안마의자의 동작 모드를 결정함으로써, 안마의자 자체는 대량 생산된 획일적인 제품이지만, 사용자는 안마의자를 개인화된 장치로 인식하므로 사용자 맞춤형 제품의 효과를 낼 수 있다.
또한, 결정부는, 안마의자의 동작 모드를 결정하도록 미리 훈련된 심층 신경망을 이용하여 제1 정보 내지 제4 정보로부터 사용자 단말기를 구비한 사용자에 대한 최적의 동작 모드를 결정할 수 있다.
이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 더 제공될 수 있다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.
본 발명에 의하면, 사용자가 구비하는 사용자 단말기로부터 획득한 정보를 이용하여 사용자 맞춤형 안마의자의 동작 모드를 결정하여, 사용자는 편리하게 안마의자를 이용할 수 있다.
또한, 자동으로 동작 모드가 결정되므로 안마의자의 조작을 어려워하는 사용자가 손쉽게 안마의자를 이용할 수 있다.
또한, 사용자가 외출하여 돌아올 때까지 사용자가 구비하는 사용자 단말기로부터 획득한 정보를 이용하여 사용자의 신체 상태를 예측하고, 예측한 신체 상태에 대응하여 사용자 맞춤형 안마의자의 동작 모드를 결정하여, 안마의자를 이용한 사용자가 피로회복, 스트레스 해소에 도움을 받을 수 있다.
또한, 외출하지 않고 실내에 위치한 사용자가 구비하는 사용자 단말기로부터 획득한 정보를 이용하여 사용자의 신체 상태를 예측하고, 예측한 신체 상태에 대응하여 사용자 맞춤형 안마의자의 동작 모드를 결정하여, 안마의자를 이용한 사용자가 피로회복, 스트레스 해소에 도움을 받을 수 있다.
또한, 사용자가 구비하는 사용자 단말기로부터 획득한 정보를 이용하여 사용자가 장시간 부재중임을 인식하고 안마의자의 전력을 차단하여 절전 효과를 기대할 수 있다.
또한, 안마의자 자체는 대량 생산된 획일적인 제품이지만, 사용자는 안마의자를 개인화된 장치로 인식하므로 사용자 맞춤형 제품의 효과를 낼 수 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 안마의자, 사용자 단말기, 서버 및 이들을 서로 연결하는 네트워크를 포함하는 안마의자 제어 환경의 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 안마의자의 전면도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 안마의자의 개략적인 블록도이다.
도 4는 도 3 중 처리부의 개략적인 블록도 이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말기로부터 획득한 정보를 이용하여 지도 상에 표시된 사용자의 이동경로를 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 도 3 중 디스플레이부에 디스플레이 되는 동작 모드를 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 안마의자의 구동 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 안마의자의 전면도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 안마의자의 개략적인 블록도이다.
도 4는 도 3 중 처리부의 개략적인 블록도 이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말기로부터 획득한 정보를 이용하여 지도 상에 표시된 사용자의 이동경로를 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 도 3 중 디스플레이부에 디스플레이 되는 동작 모드를 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 안마의자의 구동 방법을 도시한 흐름도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 설명되는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 아래에서 제시되는 실시 예들로 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 아래에 제시되는 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 추가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
명세서 전체에서 "제1 정보"라 함은, 실내 및/또는 실외에 위치한 사용자 단말기(도 1의 200)로부터 획득하는 사용자 단말기(200)의 지리적 정보를 나타내는 GPS(global positioning system) 정보 일 수 있다. GPS 정보의 생성을 위해 사용자 단말기(200) 내부에는 GPS 모듈(또는 수신기, 미도시)이 구비될 수 있다. GPS 모듈은 지구 궤도상에 있는 복수의 GPS 위성(미도시)으로부터 전파를 수신하고, GPS 위성으로부터 사용자 단말기(200)까지의 전파 도달 시간(Time of Arrival)을 이용하여 사용자 단말기(200)의 위치 정보(경위도 좌표)를 산출하고, 위치 정보를 산출한 때의 시간 정보를 산출할 수 있다. 여기서 경위도 좌표는 지구의 좌우를 360도에서 동경 180도 서경 180도로 나누고, 위아래를 180도에서 북위 90도 남위 90도로 나누었을 때, 경도 값과 위도 값을 합쳐 경위도 좌표라고 할 수 있다.
명세서 전체에서 "제2 정보"라 함은, 실내 및/또는 실외에 위치한 사용자 단말기(200)로부터 획득하는 사용자 단말기(200)의 모션 상태 정보일 수 있다. 여기서, 사용자 단말기(200)의 모션 상태 정보는 정지 상태 및 비정지 상태를 포함할 수 있다. 사용자 단말기(200)는 모션 상태 정보를 생성하기 위해, 센서(미도시), 모션상태 변화 알고리즘(미도시), 거친 모션 분리기(CMC: coarse motion classifier, 미도시)를 이용할 수 있다. 센서는 사용자 단말기(200)의 내/외부에 구비되어 모션을 검출할 수 있으며, 예를 들어, 가속도 센서 등을 포함할 수 있다. 모션상태 변화 알고리즘은 사용자 단말기(200) 내부에 탑재되어 사용자 단말기(200)의 모션 상태를 판정할 수 있으며, 예를 들어, 연이은 모션 상태들을 모니터링하고 정지 상태와 비정지 상태 사이의 임의의 전환을 검출하는 ICD(instant change detection) 알고리즘과, CCD(cumulative sum control chart (CUSUM)-based change detection) 알고리즘과, CCCD(CUSUM-based and collapse change detection) 알고리즘 등을 포함할 수 있다. 거친 모션 분리기(CMC: coarse motion classifier)는 센서가 센싱한 정보와 모션상태 변화 알고리즘의 실행 결과를 이용하여, 사용자 단말기(200)의 모션 상태를 8개(앉음(sit), 일어섬(stand), 절대적 휴식(absolute rest), 조작중(fiddle), 보행(walk), 달리기(run) 및 수송중(in-transit))로 분류할 수 있다. 여기서, 앉음(sit), 일어섬(stand), 절대적 휴식(absolute rest) 및 조작중(fiddle)은 사용자 단말기(200)가 정지 상태임을 나타내는 모션 상태 정보일 수 있다. 또한, 보행(walk), 달리기(run) 및 수송중(in-transit)은 사용자 단말기(200)가 비정지 상태임을 나타내는 모션 상태 정보일 수 있다. 여기서 수송중(in-transit) 이라 함은, 사용자 단말기(200)를 구비하는 사용자가 자동차, 기차, 비행기 등의 임의의 이동수단으로 이동중임을 의미할 수 있다. 선택적 실시 예로, 안마의자(100)가 제2 정보를 생성할 수 있다. 이를 위해 안마의자(100)는 사용자 단말기(200)로부터 사용자 단말기(200)의 센서가 센싱한 모션 검출 정보를 획득할 수 있다. 안마의자(100)는 사용자 단말기(200)로부터 획득한 모션 검출 정보와 안마의자(100) 내부에 구비된 모션상태 변화 알고리즘과 거친 모션 분리기를 이용하여 사용자 단말기(200)의 모션 상태 정보로서의 제2 정보를 생성할 수도 있다.
명세서 전체에서 "제3 정보"라 함은, 실내 및/또는 실외에 위치한 사용자 단말기(200)로부터 획득하는 사용자 단말기(200)의 사용량 정보일 수 있다. 여기서, 사용자 단말기(200)의 사용량 정보는 사용자 단말기(200)의 사용 시간 정보와, 사용자 단말기(200)에 탑재된 어플리케이션(예를 들어, 동영상 시청, 게임, SNS(social network service) 등)의 사용 시간 및 사용 횟수를 수치화한 정보를 포함할 수 있다.
명세서 전체에서 "제4 정보"라 함은, 사용자 단말기(200)로부터 획득하는 상술한 제1 정보 내지 제3 정보를 이용하여, 안마의자(도 1의 100)가 네트워크(도 1의 400)를 통해 외부 장치(미도시)로부터 획득하거나, 직접 생성하는 추가정보일 수 있다. 여기서 추가정보는 상술한 제1 정보 내지 제3 정보와 함께 안마의자(100)의 구동 모드를 결정하는 파라미터일 수 있다. 이러한 추가정보는 제1 추가정보 내지 제5 추가정보를 포함할 수 있다. 제1 추가정보는 사용자 단말기(200)가 위치한 장소에 대한 지역 관련 정보 및 주변 환경 정보를 포함할 수 있다. 제2 추가정보는 사용자 단말기(200)가 이동하는 어느 한 지점으로부터 다른 한 지점까지의 이동경로에 대응하는 지도정보를 포함할 수 있다. 제3 추가정보는 사용자 단말기(200)가 이동하는 어느 한 지점으로부터 다른 한 지점까지의 이동경로 상에서, 사용자 단말기(200)를 구비하고 있는 사용자가 탑승 중인 이동수단의 종류 정보를 포함할 수 있다. 제4 추가정보는 사용자 단말기(200)를 구비하고 있는 사용자가 안마의자(100)가 구비되어 있는 실내로 도착 할 수 있는 도착 예정 시간 정보를 포함할 수 있다. 제5 추가정보는 사용자의 신체 상태를 예측하는 신체 상태 예측 정보를 포함할 수 있다.
이하, 본 발명에 따른 실시 예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 안마의자, 사용자 단말기, 서버 및 이들을 서로 연결하는 네트워크를 포함하는 안마의자 제어 환경의 예시도이다. 도 1을 참조하면, 안마의자 제어 환경은, 안마의자(100), 사용자 단말기(200), 서버(300) 및 네트워크(400)를 포함할 수 있다. 안마의자(100), 사용자 단말기(200) 및 서버(300)는 5G 통신 환경에서 서로 연결될 수 있다. 또한, 도 1에 도시된 기기들 이외에 가정 또는 사무실에서 사용되는 다양한 전자 기기들이 사물 인터넷 환경 하에서 서로 연결되어 동작할 수 있다.
안마의자(100)는 동작 모드에 따라 착석한 사용자의 신체를 두드리거나, 누르거나, 주무르거나, 잡아당기거나, 움직이게 하거나 하여 직접 신체에 역학적 자극을 줄 수 있다. 안마의자(100)는 착석한 사용자의 머리, 등, 팔, 엉덩이, 다리 중 하나 이상을 안마할 수 있다. 이러한 안마의자(100)는 실내 예를 들어, 댁내에 구비될 수 있다.
본 실시 예에서 안마의자(100)는 실내 및/또는 실외에 위치한 사용자 단말기(200)로부터 제1 정보 내지 제3 정보 중 하나 이상을 획득할 수 있다. 여기서, 사용자 단말기(200)로부터 제1 정보 내지 제3 정보 중 하나 이상을 획득한다 함은, 사용자 단말기(200)를 구비하고 있는 사용자에 대한 제1 정보 내지 제3 정보 중 하나 이상을 획득하는 것과 동일할 수 있다. 이는 사용자가 이동 시에 사용자 단말기(200)를 항상 소지하고 있다는 것에 기인할 수 있다.
안마의자(100)는 사용자 단말기(200)로부터 획득하는 제1 정보 내지 제3 정보 중 하나 이상을 이용하여, 제4 정보를 생성할 수 있다. 여기서 제4 정보는 안마의자(100)가 직접 생성하거나, 네트워크(400)를 통해 외부 장치로부터 획득할 수 있다.
안마의자(100)는 제1 정보 내지 제4 정보를 이용하여 안마의자(100)에 대한 최적의 구동 모드를 자동으로 결정할 수 있다. 여기서 안마의자(100)가 결정하는 동작 모드는 자동 안마 코스로서, 예를 들어, 휴식 코스, 활력 코스, 심야 코스, 스트레칭 코스, 긴장완화 코스, 목/어깨 코스, 등/허리 코스 및 다리/발 코스 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 안마의자(100)는 사용자 단말기(200)로부터 획득한 지리적 정보와, 모션 정보와, 사용량 정보로부터 안마의자(100)의 동작 모드를 결정하도록 미리 훈련된 심층 신경망을 이용하여 제1 정보 내지 제3 정보로부터 안마의자(100)에 대한 최적의 동작 모드를 결정할 수 있다. 선택적 실시 예로 안마의자(100)는 사용자 단말기(200)로부터 획득한 지리적 정보와, 모션 정보와, 사용량 정보와 이들을 조합한 추가정보로부터 안마의자(100)의 동작 모드를 결정하도록 미리 훈련된 심층 신경망을 이용하여 제1 정보 내지 제4 정보로부터 안마의자(100)에 대한 최적의 동작 모드를 결정할 수 있다.
사용자 단말기(200)는 안마의자 구동 어플리케이션 또는 안마의자 구동 사이트에 접속한 후 인증 과정을 통하여 안마의자(100)로 제1 정보 내지 제3 정보 중 하나 이상을 전송하거나, 안마의자(100)의 상태 정보를 모니터링 하거나, 안마의자(100)를 구동하거나 또는 제어할 수 있는 서비스를 제공받을 수 있다. 본 실시 예에서 인증 과정을 마친 사용자 단말기(200)는 일 예로, 사용자의 음성 명령을 수신하면, 안마의자(100)의 동작 모드를 결정하여 안마의자(100)를 동작시키거나, 안마 위치 및/또는 안마 강도 및/또는 안마 실행 시간 등을 결정하여 안마의자(100)의 동작을 제어할 수 있다.
본 실시 예에서 사용자 단말기(200)는 사용자가 조작하는 데스크 탑 컴퓨터, 스마트폰, 노트북, 태블릿 PC, 스마트 TV, 휴대폰, PDA(personal digital assistant), 랩톱, 미디어 플레이어, 마이크로 서버, GPS(global positioning system) 장치, 전자책 단말기, 디지털방송용 단말기, 네비게이션, 키오스크, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 가전기기 및 기타 모바일 또는 비모바일 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 또한, 사용자 단말기(200)는 통신 기능 및 데이터 프로세싱 기능을 구비한 시계, 안경, 헤어 밴드 및 반지 등의 웨어러블 단말기 일 수 있다. 사용자 단말기(200)는 상술한 내용에 제한되지 아니하며, 웹 브라우징이 가능한 단말기는 제한 없이 차용될 수 있다.
서버(300)는 각종 인공지능 알고리즘을 적용하는데 필요한 빅데이터 및 안마의자(100)를 동작시키는 데이터를 제공하는 데이터베이스 서버일 수 있다. 그 밖에 서버(300)는 사용자 단말기(200)에 설치된 안마의자 구동 어플리케이션 또는 안마의자 구동 웹 브라우저를 이용하여 안마의자(100)의 동작을 원격에서 제어할 수 있도록 하는 웹 서버 또는 애플리케이션 서버를 포함할 수 있다.
여기서 인공 지능(artificial intelligence, AI)은, 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기계발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것을 의미할 수 있다.
또한, 인공지능은 그 자체로 존재하는 것이 아니라, 컴퓨터 과학의 다른 분야와 직간접으로 많은 관련을 맺고 있다. 특히 현대에는 정보기술의 여러 분야에서 인공지능적 요소를 도입하여, 그 분야의 문제 풀이에 활용하려는 시도가 매우 활발하게 이루어지고 있다.
머신 러닝(machine learning)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터에 명시적인 프로그램 없이 배울 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야를 포함할 수 있다. 구체적으로 머신 러닝은, 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이라 할 수 있다. 머신 러닝의 알고리즘들은 엄격하게 정해진 정적인 프로그램 명령들을 수행하는 것이라기보다, 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 이끌어내기 위해 특정한 모델을 구축하는 방식을 취할 수 있다.
서버(300)는 안마의자(100) 및/또는 사용자 단말기(200)와 신호를 송수신할 수 있고, 특히 사용자 단말기(200)로부터 제1 정보 내지 제3 정보 중 하나 이상을 수신하여 안마의자(100)로 전송하고, 제1 정보 내지 제3 정보 중 하나 이상을 이용하여 생성하는 제4 정보를 안마의자(100)로 전송할 수 있다. 서버(300)는 제1 정보 내지 제4 정보 중 하나 이상을 이용하여 안마의자(100)에 대한 최적의 동작 모드를 결정하고, 결정한 최적의 동작 모드를 안마의자(100)로 전송할 수 있다.
네트워크(400)는 안마의자(100)와, 사용자 단말기(200)와, 서버(300)를 연결하는 역할을 수행할 수 있다. 이러한 네트워크(400)는 예컨대 LANs(local area networks), WANs(wide area networks), MANs(metropolitan area networks), ISDNs(integrated service digital networks) 등의 유선 네트워크나, 무선 LANs, CDMA, 블루투스, 위성 통신 등의 무선 네트워크를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. 또한 네트워크(400)는 근거리 통신 및/또는 원거리 통신을 이용하여 정보를 송수신할 수 있다. 여기서 근거리 통신은 블루투스(bluetooth), RFID(radio frequency identification), 적외선 통신(IrDA, infrared data association), UWB(ultra-wideband), ZigBee, Wi-Fi (wireless fidelity) 기술을 포함할 수 있고, 원거리 통신은 CDMA(code division multiple access), FDMA(frequency division multiple access), TDMA(time division multiple access), OFDMA(orthogonal frequency division multiple access), SC-FDMA(single carrier frequency division multiple access) 기술을 포함할 수 있다.
네트워크(400)는 허브, 브리지, 라우터, 스위치 및 게이트웨이와 같은 네트워크 요소들의 연결을 포함할 수 있다. 네트워크(400)는 인터넷과 같은 공용 네트워크 및 안전한 기업 사설 네트워크와 같은 사설 네트워크를 비롯한 하나 이상의 연결된 네트워크들, 예컨대 다중 네트워크 환경을 포함할 수 있다. 네트워크(400)에의 액세스는 하나 이상의 유선 또는 무선 액세스 네트워크들을 통해 제공될 수 있다. 더 나아가 네트워크(400)는 사물 등 분산된 구성 요소들 간에 정보를 주고 받아 처리하는 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 망 및/또는 5G 통신을 지원할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 안마의자의 전면도이다. 이하의 설명에서 도 1에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.
도 2를 참조하면, 안마의자(100)는 신체가 안착되는 위치에 따라 상단부, 착좌부 및 하단부로 이루어질 수 있다. 즉 사용자의 머리를 감싸는 형태의 상단부와, 사용자의 상체를 기대어 앉을 수 있는 형태의 착좌부와, 종아리와 발을 감싸는 형태의 하단부로 이루어져 사용자에게 안락함과 편안함을 제공할 수 있다. 이때 안마의자(100)의 각 부분은 사용자의 신체의 특성에 맞게 크기 및 위치가 수동 또는 자동으로 변경될 수 있다.
상단부는 사용자의 머리를 지지하고 머리를 안마하는 머리 안마부(101)를 포함할 수 있다. 착좌부는 사용자의 등을 지지하고 등을 안마하는 등 안마부(102)와, 사용자의 팔을 지지하고 팔을 안마하는 팔 안마부(103)와, 사용자의 엉덩이를 지지하고 엉덩이를 안마하는 엉덩이 안마부(104)를 포함할 수 있다. 하단부는 사용자의 종아리와 발을 지지하고 종아리 및 발을 안마하는 다리 안마부(105)를 포함할 수 있다.
또한 안마의자(100)는 사용자 인터페이스부(120)를 포함할 수 있다. 여기서 사용자 인터페이스부(120)는 제어부(도 3의 180)의 제어 하에 안마 관련 정보를 디스플레이 하는 디스플레이부(121) 및 사용자로부터 입력을 수신하여 제어부(180)로 전달하는 조작부(122)를 포함할 수 있다. 선택적 실시 예로 사용자 인터페이스부(120)는 디스플레이부(121)와 조작부(122)가 하나로 합쳐진 터치스크린 형태로 구성될 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 안마의자의 개략적인 블록도이다. 이하의 설명에서 도 1 및 도 2에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다. 도 3을 참조하면, 안마의자(100)는 통신부(110), 디스플레이부(121) 및 조작부(122)를 포함하는 사용자 인터페이스부(120), 센싱부(130), 구동부(140), 오디오 입력부(151) 및 오디오 출력부(152)를 포함하는 오디오 처리부(150), 정보 처리부(160), 메모리(170), 제어부(180) 및 프로세서(191)를 포함할 수 있다. 본 실시 예에서 통신부(110), 오디오 입력부(151), 오디오 출력부(152), 메모리(170) 및 프로세서(191)는 음성 인식 모듈(190)에 포함될 수 있다.
통신부(110)는 네트워크(400)와 연동하여 안마의자(100), 사용자 단말기(200) 및/또는 서버(300) 간의 송수신 신호를 패킷 데이터 형태로 제공하는데 필요한 통신 인터페이스를 제공할 수 있다. 또한, 통신부(110)는 각종 사물 지능 통신(IoT(internet of things), IoE(internet of everything), IoST(internet of small things) 등)을 지원할 수 있으며, M2M(machine to machine) 통신, V2X(vehicle to everything communication) 통신, D2D(device to device) 통신 등을 지원할 수 있다.
사용자 인터페이스부(120) 중 디스플레이부(121)는 제어부(180)의 제어 하에 안마의자(100)의 구동 상태를 디스플레이 할 수 있다. 본 실시 예에서 디스플레이부(121)는 결정부(도 4의 165)의 결정 결과에 따라서 동작 모드의 결정 결과를 디스플레이 할 수 있다. 도 5에는 디스플레이부(121) 및/또는 사용자 단말기(200)에 디스플레이 되는 동작 모드의 일 예가 도시되어 있으며, 추후 설명하기로 한다. 실시 예에 따라서, 디스플레이부(121)는 터치패드와 상호 레이어 구조를 이루어 터치스크린으로 구성될 수 있다. 이 경우에, 디스플레이부(121)는 사용자의 터치에 의한 정보의 입력이 가능한 조작부(122)로도 사용될 수 있다. 이를 위해 디스플레이부(121)는 터치 인식 디스플레이 제어기 또는 이외의 다양한 입출력 제어기로 구성될 수 있다. 일 예로, 터치 인식 디스플레이 제어기는 장치와 사용자 사이에 출력 인터페이스 및 입력 인터페이스를 제공할 수 있다. 터치 인식 디스플레이 제어기는 전기 신호를 제어부(180)와 송수신할 수 있다. 또한, 터치 인식 디스플레이 제어기는 사용자에게 시각적인 출력을 표시하며, 시각적 출력은 텍스트, 그래픽, 이미지, 비디오와 이들의 조합을 포함할 수 있다. 이와 같은 디스플레이부(121)는 예를 들어 터치 인식이 가능한 OLED(organic light emitting display) 또는 LCD(liquid crystal display) 또는 LED(light emitting display)와 같은 소정의 디스플레이 부재일 수 있다.
사용자 인터페이스부(120) 중 조작부(122)는 복수의 조작 버튼(미도시)을 구비하여, 입력되는 버튼에 대응하는 신호를 제어부(180)로 전송할 수 있다. 이러한 조작부(122)는 사용자의 터치 또는 누름 조작을 인식할 수 있는 센서 또는 버튼, 스위치 구조로 구성될 수 있다. 본 실시 예에서 조작부(122)는 디스플레이부(121)에 표시되는 안마의자(100)의 구동과 관련한 각종 정보를 확인하거나, 변경하기 위해 사용자가 조작하는 조작 신호를 제어부(180)로 전송할 수 있다.
센싱부(130)는 안마의자(100)에 착석한 사용자의 체형, 자세 및 위치 중 적어도 하나에 대한 정보를 획득하기 위한 데이터를 획득할 수 있다. 센싱부(130)는 사용자가 접촉하는 부분에 배치되는 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 여기서 하나 이상의 센서는, 정전센서, 압력센서 및 압전센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 안마의자(100)에 사용자가 접촉하는 경우 접촉면 및 접촉 세기 중 적어도 하나에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 이 경우, 제어부(180)는 센싱부(130)에서 획득한 데이터에 기초하여, 사용자의 체형, 자세 및 위치 중 적어도 하나에 대한 정보를 획득할 수 있다.
한편 센싱부(130)에 포함되는 센서는 상술한 정전센서, 압력센서 및 압전센서에 한정되지 아니하며, 초음파 센서, 광 센서 등 사용자의 체형, 자세 및 위치 중 적어도 하나에 대한 정보를 획득하기 위한 데이터를 수집할 수 있는 모든 센서를 포함할 수 있다. 또한 센싱부(130)는 안마의자(100)의 기울기에 대한 정보를 획득하기 위한 데이터를 획득할 수 있다. 여기서 안마의자(100)의 기울기에 대한 정보는, 머리 안마부(101)의 기울기 정보, 등 안마부(102)의 기울기 정보, 팔 안마부(103)의 기울기 정보, 엉덩이 안마부(104)의 기울기 정보, 다리 안마부(105)의 기울기 정보 및 안마의자(100) 전체의 기울기 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한 센싱부(130)는 머리 안마부(101), 등 안마부(102), 팔 안마부(103), 엉덩이 안마부(104) 및 다리 안마부(105) 중 적어도 하나의 회전을 측정할 수 있는 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 또한 안마의자(100)의 전체가 회전할 수 있으며, 센싱부(130)는 안마의자(100)의 회전이나 기울기를 측정할 수 있다. 이를 위해 센싱부(130)에 포함되는 하나 이상의 센서는, 관성 센서, 자기 센서, 중력 센서, 자이로스코프 센서, 가속도 센서 중 적어도 하나일 수 있다.
구동부(140)는 제어부(180)의 제어 하에, 안마를 수행하기 위한 힘을 발생시킬 수 있다. 구동부(140)는 발생한 힘을 사용자의 머리를 지지하고 머리를 안마하는 머리 안마부(101)와, 사용자의 등을 지지하고 등을 안마하는 등 안마부(102)와, 사용자의 팔을 지지하고 팔을 안마하는 팔 안마부(103)와, 사용자의 엉덩이를 지지하고 엉덩이를 안마하는 엉덩이 안마부(104)와 사용자의 종아리와 발을 지지하고 종아리 및 발을 안마하는 다리 안마부(105) 중 하나 이상에 전달할 수 있다.
또한 구동부(140)는 머리 안마부(101), 등 안마부(102), 팔 안마부(103), 엉덩이 안마부(104) 및 다리 안마부(105) 중 하나 이상을 회전시키기 위한 힘을 발생시켜 전달할 수 있다. 이를 위해 구동부(140)는 회전력을 발생시키는 하나 이상의 모터 및 발생된 회전력을 전달하는 동력 전달부를 포함할 수 있다.
또한 머리 안마부(101), 등 안마부(102), 팔 안마부(103), 엉덩이 안마부(104) 및 다리 안마부(105) 각각은 에어백(미도시)을 포함할 수 있으며, 구동부(140)는 머리 안마부(101), 등 안마부(102), 팔 안마부(103), 엉덩이 안마부(104) 및 다리 안마부(105) 각각의 에어백의 공기압을 조절하며 다양한 강도로 안마를 수행할 수 있다.
오디오 처리부(150) 중 오디오 입력부(151)는 사용자가 발화한 발화 음성(예를 들어 음성 명령)을 입력 받아 제어부(180)로 전송할 수 있고, 제어부(180)는 사용자가 발화한 발화 음성을 음성 인식 모듈(190)로 전송할 수 있다. 이를 위해 오디오 입력부(151)는 하나 이상의 마이크(미도시)를 구비할 수 있다. 또한 사용자의 발화 음성을 더 정확하게 수신하기 위해 복수의 마이크(미도시)를 구비할 수 있다. 여기서, 복수의 마이크 각각은 서로 다른 위치에 이격되어 배치될 수 있고, 수신한 사용자의 발화 음성을 전기적인 신호로 처리할 수 있다.
오디오 처리부(150) 중 오디오 출력부(152)는 제어부(180)의 제어에 따라 경고음, 동작모드, 동작상태, 에러상태 등의 알림 메시지, 사용자의 명령 입력에 대응하는 정보, 사용자의 명령 입력에 대응하는 처리 결과 등을 오디오로 출력할 수 있다. 오디오 출력부(152)는 제어부(180)로부터의 전기 신호를 오디오 신호로 변환하여 출력할 수 있다. 이를 위해, 스피커 등을 구비할 수 있다.
정보 처리부(160)는 실내 및/또는 실외에 위치한 사용자 단말기(200)로부터 제1 정보 내지 제3 정보 중 하나 이상을 획득하고, 제1 정보 내지 제3 정보 중 하나 이상을 이용하여, 제4 정보를 생성하며, 제1 정보 내지 제4 정보를 이용하여 안마의자(100)에 대한 최적의 구동 모드를 자동으로 결정하는 일련의 처리를 수행할 수 있다.
본 실시 예에서 정보 처리부(160)는 제어부(180)와 연계하여 학습을 수행하거나, 제어부(180)로부터 학습 결과를 수신할 수 있다. 본 실시 예에서 정보 처리부(160)는 도 3에 도시된 바와 같이 제어부(180) 외부에 구비될 수도 있고, 제어부(180) 내부에 구비되어 제어부(180)처럼 동작할 수도 있고, 도 1의 서버(300) 내부에 구비될 수도 있다. 이하 정보 처리부(160)의 상세한 내용은 도 4를 참조하여 설명하기로 한다.
메모리(170)는 안마의자(100)의 동작에 필요한 각종 정보들을 저장하는 것으로, 휘발성 또는 비휘발성 기록 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(170)는 사용자의 발화 음성으로부터 기동어의 존재를 판단하기 위한 기설정된 기동어가 저장될 수 있다. 한편, 기동어는 제조사에 의해 설정될 수 있다. 예를 들어, "하이 엘지"가 기동어로 설정될 수 있고, 사용자에 의해 설정 변경할 수 있다. 이러한 기동어는 안마의자(100)를 활성화시키기 위해 입력되는 것으로, 사용자가 발화한 기동어를 인식한 안마의자(100)는 동작 대기 상태로 전환할 수 있다. 또한 메모리(170)는 안마의자(100)가 구비된 장소의 위치 정보와, 사용자가 자주 이용하는 장소 예를 들어, 회사의 위치 정보를 저장할 수 있다.
여기서, 메모리(170)는 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. 이러한 메모리(170)는 내장 메모리 및/또는 외장 메모리를 포함할 수 있으며, DRAM, SRAM, 또는 SDRAM 등과 같은 휘발성 메모리, OTPROM(one time programmable ROM), PROM, EPROM, EEPROM, mask ROM, flash ROM, NAND 플래시 메모리, 또는 NOR 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, SSD. CF(compact flash) 카드, SD 카드, Micro-SD 카드, Mini-SD 카드, Xd 카드, 또는 메모리 스틱(memory stick) 등과 같은 플래시 드라이브, 또는 HDD와 같은 저장 장치를 포함할 수 있다.
제어부(180)는 일종의 중앙처리장치로서 메모리(170)에 탑재된 제어 소프트웨어를 구동하여 안마의자(100) 전체의 동작을 제어할 수 있다. 제어부(180)는 구동 모드(안마 모드)에 따라 안마 위치, 안마 강도, 안마 실행 시간을 제어할 수 있고, 구동부(140)를 이용하여, 사용자의 머리, 목, 왼쪽 어깨, 오른쪽 어깨, 등, 허리, 엉덩이, 왼쪽 팔 오른쪽 팔, 왼쪽 허벅지, 오른쪽 허벅지, 왼쪽 종아리, 오른쪽 종아리 중 적어도 하나에 대한 안마가 수행되도록 제어할 수 있다. 다만 이에 한정되지 아니하며 상술한 안마 부위 중 복수를 통합한 안마 부위도 존재할 수 있다. 예를 들어 복수의 안마 부위는, 사용자의 머리, 목, 어깨, 허리, 엉덩이, 팔, 다리 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
여기서, 제어부(180)는 프로세서(processor)와 같이 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 여기서, '프로세서(processor)'는, 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
본 실시 예에서 제어부(180)는 안마의자(100)에 대한 최적의 구동 모드를 결정하기 위해, 딥러닝(Deep Learning) 등 머신 러닝(machine learning)을 수행할 수 있고, 메모리(170)는, 머신 러닝에 사용되는 데이터, 결과 데이터 등을 저장할 수 있다.
머신 러닝의 일종인 딥러닝(deep learning) 기술은 데이터를 기반으로 다단계로 깊은 수준까지 내려가 학습할 수 있다. 딥러닝은 단계를 높여갈수록 복수의 데이터들로부터 핵심적인 데이터를 추출하는 머신 러닝 알고리즘의 집합을 나타낼 수 있다.
딥러닝 구조는 인공신경망(ANN)을 포함할 수 있으며, 예를 들어 딥러닝 구조는 CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), DBN(deep belief network) 등 심층신경망(DNN)으로 구성될 수 있다. 본 실시 예에 따른 딥러닝 구조는 공지된 다양한 구조를 이용할 수 있다. 예를 들어, 본 발명에 따른 딥러닝 구조는 CNN, RNN, DBN 등을 포함할 수 있다. RNN은, 자연어 처리 등에 많이 이용되고 있으며, 시간의 흐름에 따라 변하는 시계열 데이터(time-series data) 처리에 효과적인 구조로 매 순간마다 레이어를 쌓아올려 인공신경망 구조를 구성할 수 있다. DBN은 딥러닝 기법인 RBM(restricted boltzman machine)을 다층으로 쌓아 구성되는 딥러닝 구조를 포함할 수 있다. RBM 학습을 반복하여, 일정 수의 레이어가 되면 해당 개수의 레이어를 가지는 DBN을 구성할 수 있다. CNN은 사람이 물체를 인식할 때 물체의 기본적인 특징들을 추출되는 다음 뇌 속에서 복잡한 계산을 거쳐 그 결과를 기반으로 물체를 인식한다는 가정을 기반으로 만들어진 사람의 뇌 기능을 모사한 모델을 포함할 수 있다.
한편, 인공신경망의 학습은 주어진 입력에 대하여 원하는 출력이 나오도록 노드간 연결선의 웨이트(weight)를 조정(필요한 경우 바이어스(bias) 값도 조정)함으로써 이루어질 수 있다. 또한, 인공신경망은 학습에 의해 웨이트(weight) 값을 지속적으로 업데이트시킬 수 있다. 또한, 인공신경망의 학습에는 역전파(back propagation) 등의 방법이 사용될 수 있다.
한편, 제어부(180)에는 인공신경망(artificial neural network)이 탑재될 수 있고, 수신되는 음성 입력 신호를 입력 데이터로 하는 머신 러닝 기반의 사용자 인식 및 사용자의 음색 인식을 수행할 수 있다.
제어부(180)는 인공신경망, 예를 들어, CNN, RNN, DBN 등 심층신경망(deep neural network: DNN)을 포함될 수 있고, 심층신경망을 학습할 수 있다. 이러한 인공신경망의 머신 러닝 방법으로는 자율학습(unsupervised learning)과 지도학습(supervised learning)이 모두 사용될 수 있다. 제어부(180)는 설정에 따라 학습 후 음색 인식 인공신경망 구조를 업데이트시키도록 제어할 수 있다.
본 실시 예에서 통신부(110), 오디오 입력부(151), 오디오 출력부(152), 메모리(170) 및 프로세서(191)는 음성 인식 모듈(190)에 포함될 수 있다.
본 실시 예에서, 음성 인식 모듈(190)은 음성 명령에 대응하는 구동 신호 및/또는 다양한 정보를 사용자 단말기(200) 및/또는 서버(300)로 전송하는 통신부(110), 음성 명령을 수신하는 오디오 입력부(151), 음성 인식 결과를 오디오로 출력하는 오디오 출력부(152), 음성 인식 알고리즘을 이용하여 음성 명령을 분석하여 안마의자(100)의 구동 신호를 생성하는 프로세서(191)를 포함할 수 있다.
도 4는 도 3 중 처리부의 개략적인 블록도 이다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 3에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다. 도 4를 참조하면, 정보 처리부(160)는 제1 획득부(161), 제2 획득부(162), 제3 획득부(163), 생성부(164) 및 결정부(165)를 포함할 수 있다.
제1 획득부(161)는 실내 및/또는 실외에 위치한 사용자 단말기(200)로부터, 사용자 단말기(200)의 제1 정보를 획득할 수 있다. 여기서 제1 정보는 사용자 단말기(200)의 위도 및 경도를 포함하는 위치 정보와, 위치 정보에 대응하는 시간정보를 포함하는 GPS(global positioning system) 정보를 포함할 수 있다.
제2 획득부(162)는 실내 및/또는 실외에 위치한 사용자 단말기(200)로부터, 사용자 단말기(200)에서 발생하는 제2 정보를 획득할 수 있다. 여기서 제2 정보는 사용자 단말기(200)의 모션 상태 정보로서, 사용자 단말기(200)가 앉음(sit), 일어섬(stand), 절대적 휴식(absolute rest) 및 조작중(fiddle) 중 어느 하나인 정지 상태 정보와, 사용자 단말기(200)가 보행(walk), 달리기(run) 및 수송중(in-transit) 중 어느 하나인 비정지 상태 정보를 포함할 수 있다. 선택적 실시 예로, 후술하는 생성부(164)가 제2 정보를 생성할 수 있다. 이를 위해 제2 획득부(162)는 사용자 단말기(200)로부터, 사용자 단말기(200)의 센서가 센싱한 모션 검출 정보를 획득할 수 있다. 생성부(164) 내부에는 모션상태 변화 알고리즘과, 거친 모션 분리기가 탑재될 수 있다. 생성부(164)는 제2 획득부(162)가 획득한 모션 검출 정보를 모션상태 변화 알고리즘과 거친 모션 분리기에 적용하여, 사용자 단말기(200)의 모션 상태 정보를 생성할 수 있다.
제3 획득부(163)는 실내 및/또는 실외에 위치한 사용자 단말기(200)로부터, 사용자 단말기(200)의 제3 정보를 획득할 수 있다. 여기서 제3 정보는 사용자 단말기(200)의 사용량 정보로서, 사용자 단말기(200)의 사용 시간 정보와, 사용자 단말기(200)에 탑재된 어플리케이션의 사용 시간 및 사용 횟수를 수치화한 정보를 포함할 수 있다.
생성부(164)는 제1 획득부(161) 내지 제3 획득부(163)로부터 획득한 제1 정보 내지 제3 정보 중 하나 이상을 이용하여 안마의자(100)의 구동 모드를 결정할 수 있는 추가정보로서의 제4 정보를 생성할 수 있다. 생성부(164)가 생성하는 제4 정보는 네트워크(400)를 통해 외부 장치(미도시)로부터 획득하거나, 직접 생성할 수 있다. 본 실시 예에서 추가정보는 제1 추가정보 내지 제5 추가정보를 포함하고 있으며, 안마의자(100)에서 제2 정보를 생성하는 경우, 제2 정보는 제6 추가정보에 포함될 수 있다.
생성부(164)는 제1 정보를 이용하여, 사용자 단말기(200)가 위치한 장소에 대한 지역 관련 정보 및 주변 환경 정보를 포함하는 제1 추가정보를 생성할 수 있다. 생성부(164)는 네트워크(400)를 통해 외부 장치로부터 사용자 단말기(200)가 위치한 장소에 대한 지역 관련 정보 및 주변 환경 정보를 획득하고, 이들을 정렬 및 가공 처리하여 안마의자(100) 구동 모드 결정에 이용할 제1 추가정보를 생성할 수 있다. 생성부(164)는 제1 추가정보를 생성하기 위해 웹크롤링(web crawling) 기술을 이용할 수 있다. 여기서 웹크롤링은 무수히 많은 외부 장치에 분산 저장되어 있는 지역 관련 정보 및 주변 환경 정보를 포함하고 있는 웹문서(webpage 등)를 수집하여 검색 대상의 색인으로 포함시키는 기술일 수 있다. 웹크롤링은 일정한 주기마다 반복되며, 이에 따라 수집되는 정보는 웹크롤링의 주기에 따라 변경, 유지 또는 삭제될 수 있다. 여기서 지역 관련 정보는, 사용자 단말기(200)가 위치한 장소의 지역명(나라, 주소 정보 등) 정보와, 건물명(식당, 쇼핑몰, 사무실, 가게 등) 정보 등을 포함할 수 있다. 또한 주변 환경 정보는 사용자 단말기(200)가 위치한 장소를 포함한 주변의 교통 정보와, 기후 정보와, 유동 인구 정보와, 뉴스/행사 정보와, 관공서 공지 사항 정보와, 지도 정보와, 지역내의 동사무소, 소방소, 보건소와 같은 관공서로부터 주민에 대해 공지하는 정보 등을 포함할 수 있다.
생성부(164)는 제1 정보 및 제2 정보를 이용하여, 사용자 단말기(200)가 이동하는 어느 한 지점으로부터 다른 한 지점까지의 이동경로에 대응하는 지도정보를 포함하는 제2 추가정보를 생성할 수 있다. 여기서 어느 한 지점은 사용자 단말기(200)의 최초 지점일 수 있고, 다른 한 지점은 현재 지점일 수 있다. 실시 예에 따라서 제2 정보를 기반으로 하여 사용자 단말기(200)가 정지상태인 경우, 어느 한 지점과 다른 한 지점은 동일할 수 있다. 생성부(164)는 사용자 단말기(200)의 제1 정보를 이용하여 외부 장치(예를 들어 지도정보 제공 장치)로부터 지도정보를 획득하고, 지도정보 상에 사용자 단말기(200)의 위치와 사용자 단말기(200)의 이동 상황을 표시한 실시간 지도정보를 생성할 수 있다.
생성부(164)는 제1 정보 내지 제3 정보와, 제2 추가정보 중 하나 이상을 이용하여, 사용자 단말기(200)가 이동하는 어느 한 지점으로부터 다른 한 지점까지의 이동경로 상에서, 사용자 단말기(200)를 구비하고 있는 사용자가 탑승 중인 이동수단의 종류 정보를 포함하는 제3 추가정보를 생성할 수 있다. 생성부(164)는 제2 추가정보에 포함되는 지도정보 상에서, 사용자 단말기(200)의 속도 정보를 이용하여 이동수단의 종류 정보를 생성할 수 있다. 사용자 단말기(200)의 속도 정보는 제1 정보를 이용하여 산출(이동거리/이동시간)할 수 있다. 생성부(164)는 사용자 단말기(200)의 이동경로와 지도정보 상의 도로를 매핑하여, 사용자 단말기(200)가 고속도로에 위치해 있는지, 철로에 위치해 있는지, 일반도로에 위치해 있는지, 도보로에 위치해 있는지 알 수 있으며, 여기에 사용자 단말기(200)의 속도 정보를 적용시키는 사용자가 이동수단에 탑승하고 있는지, 도보 중인지 알 수 있으며, 더 나아가 사용자가 탑승한 이동수단의 종류 정보를 생성할 수 있다. 여기서 이동수단의 종류는, 자동차, 버스, 기차, 지하철, 비행기, 배, 자전거 등을 포함할 수 있다. 도 5를 참조하면, 지도정보 상에 사용자의 제1 지점(510)으로부터 제2 지점(520)까지의 이동경로(530)가 도시되어 있다. 제1 지점(510)은 A역이고, 제2 지점(520)은 B역과 C역 사이에 있으므로, 지도정보 상에 표시된 이동경로(530)는 지하철로와 거의 유사하므로 사용자는 지하철에 탑승 중임을 알 수 있다. 또한 이동수단의 종류 정보 생성 시에 제3 정보가 더 적용되는 경우, 사용자가 직접 운전 중인지 여부, 또는 사용자가 탑승한 이동수단에서 사용자 단말기(200)가 어떤 어플리케이션을 실행시키고 있는지를 알 수 있다. 또한 탑승한 이동수단에 따라 사용자 단말기(200)의 제2 정보 및/또는 사용자 단말기(200)의 제3 정보가 다르게 획득될 것이므로, 사용자 단말사용자가 탑승한 이동수단을 좀 더 정확하게 한정할 수 있다.
생성부(164)는 제1 정보 내지 제3 정보와, 제2 추가정보 중 하나 이상을 이용하여, 사용자 단말기(200)를 구비하고 있는 사용자가 안마의자(100)가 구비된 실내에 도착할 수 있는 도착 예정 시간 정보를 포함하는 제4 추가정보를 생성할 수 있다. 생성부(164)는 메모리(170)에 저장된 안마의자(100)가 구비된 장소의 위치 정보와, 제1 정보에 포함된 사용자의 위치 정보 및 속도 정보와, 제3 추가정보에 포함된 이동수단의 종류 정보를 이용하여 현재 위치에서 안마의자(100)가 구비된 장소의 위치까지의 도착할 수 있는 도착 예정 시간 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 현재 위치에서 안마의자(100)가 구비된 장소의 위치까지의 이동해야 할 거리가 60Km이고, 사용자가 자동차에 탑승하여 일반도로 상에서 60km/s의 속도로 이동하고 있는 경우, 이동시간은 1시간이며, 현재 시간이 오후 6시인 경우, 도착 예정 시간은 7시가 될 수 있다. 여기에, 교통 정보, 날씨 정보 등을 포함하는 제1 추가정보 및/또는 제3 정보가 더 적용되는 경우 도착 예정 시간은 달라질 수 있다.
생성부(164)는 제1 정보 내지 제3 정보, 제1 추가정보 내지 제4 추가정보 중 하나 이상을 이용하여, 사용자 단말기(200)를 구비하고 있는 사용자의 신체 상태를 예측할 수 있는 신체 상태 예측 정보를 포함하는 제5 추가정보를 생성할 수 있다. 생성부(164)는 임의의 이동경로 상에서 사용자 단말기(200)를 구비한 사용자의 이동 속도와 탑승한 이동 수단, 사용자 단말기(200)에서 실행된 어플리케이션 및 시간 등으로, 사용자의 신체 상태, 예를 들어 다리 통증, 목 통증, 등을 예측할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 임의의 이동경로(예를 들어 회사-마트-집) 상에서 회사에서 마트까지 50Km를 버스를 타고 이동하면서, 게임을 실행하고, 마트에 도착하여 1시간 동안 걸어 다니면서 장을 보고, 마트에서 집까지 10Km를 택시를 타고 이동하면서 동영상을 시청한 경우, 생성부(164)는 상술한 사용자의 동작과 관련한 정보들을 조합, 가공하여 사용자의 신체가 다리가 붓고, 허리와 어깨에 통증이 있음 등과 같은 신체 상태 예측 정보를 생성할 수 있다.
결정부(165)는 제1 정보 내지 제4 정보를 이용하여 안마의자(100)에 대한 최적의 구동 모드를 결정할 수 있다. 결정부(165)는 안마의자(100)의 동작 모드를 결정하도록 미리 훈련된 심층 신경망을 이용하여 제1 정보 내지 제4 정보로부터 안마의자(100)에 대한 최적의 동작 모드를 결정할 수 있다.
결정부(165)는 사용자의 도착 예정 시간에 맞춰 안마의자(100)를 활성화 시킬 수 있고, 사용자가 장시간 외부에 있는 경우 전력의 차단을 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 오늘 출퇴근 시간에 전철을 3시간 이용하고, 사무실에 8시간을 머물러 있었던 경우, 장시간 좌식자세를 유지하였고, 대중교통 이용 시에 서서 이동하였음을 제1 정보 내지 제4 정보로부터 파악한 결정부(165)는 허리와 팔과 허벅지 스트레칭과 발마사지를 강화한 구동 모드(예를 들어, 안마 코스)로 결정할 수 있다. 이와 같이 결정부(165)는 사용자 단말기(200)를 구비한 사용자가 외출하여 돌아올 때까지, 제1 정보 내지 제3 정보 중 하나 이상을 이용하여 생성한 제1 추가정보 내지 제4 추가정보를 이용하여 사용자의 신체 상태를 예측하고, 사용자의 신체 상태에 따라 최적화된 구동 모드(예를 들어 안마 코스)를 결정하고, 추천할 수 있다. 결정부(165)는 사용자 도착 시에 디스플레이부(121) 및/또는 오디오 출력부(152)를 통하여 결정한 구동 모드를 출력하도록 처리하여, 사용자로 하여금 안마의자(100)를 이용하도록 유도할 수 있다.
선택적 실시 예로, 사용자가 외출하지 않고 실내에 위치하는 경우, 제2 정보와 제3 정보를 이용하여 사용자의 신체 상태를 예측할 수도 있다. 예를 들어, 사용자가 집안에서 가사일을 하였거나, 장시간 게임을 하였음을 제1 정보 내지 제4 정보로부터 파악한 결정부(165)는 그에 대응하는 안마의자(100)의 구동 모드(예를 들어, 안마 코스)를 결정할 수 있다.
도 6은 도 3 중 디스플레이부에 디스플레이 되는 동작 모드를 설명하기 위한 예시도이다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 5에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.
도 6을 참조하면, 디스플레이부(121)는 제1 영역(121-1) 내지 제7 영역(121-7)으로 구분되어 서로 다른 정보를 디스플레이 할 수 있다. 제1 영역(122-1)에는 안마의자(100)의 안마 실행 시간을 디스플레이 할 수 있다.
제2 영역(122-2)에는 메모리(170)에 저장된 구동 모드(안마 모드)를 선택할 수 있는 사용자 모드 선택 상황을 디스플레이 할 수 있다. 본 실시 예에서는, 사용자가 원하는 최적의 안마 모드는 메모리(170)에 저장될 수 있으며, 사용자는 메모리(170)에 저장된 안마 모드를 선택하면 선택된 사용자 모드가 제2 영역(121-2)에 디스플레이 될 수 있다.
제3 영역(121-3) 및 제4 영역(121-4)에는 안마 위치, 안마 강도 등이 자동으로 설정되어 있는 자동 안마 코스에 대응하는 정보가 디스플레이 될 수 있고, 사용자는 하나 이상의 안마 코드를 선택할 수 있다. 자동 안마 코스는 예를 들어, 휴식 코스, 활력 코스, 심야 코스, 스트레칭 코스, 긴장완화 코스, 목/어깨 코스, 등/허리 코스 및 다리/발 코스 등을 포함할 수 있다. 사용자가 자동 안마 코스 중 원하는 코스를 선택하면 선택된 안마 코스가 제3 영역(121-3) 및 제4 영역(121-4)에 디스플레이 될 수 있다.
제5 영역에(121-5)는 안마의 강도 등 안마 옵션을 조절할 수 있는 안마 옵션 조절 정보가 디스플레이 될 수 있다. 예를 들어, 제5 영역(121-5)에서 사용자는 상반신 에어 강도, 하반신 에어 강도, 등 안마 강도 및 발바닥 롤러 안마 강도 등의 안마 옵션을 조절할 수 있다.
제6 영역(121-6)에는 현재 안마를 수행하고 있는 안마 수행 위치 정보를 디스플레이 하고, 사용자가 원하는 위치로 세부적으로 변경할 수 있도록 할 수 있다.
제7 영역(121-7)에는 안마 동작을 수동으로 선택할 수 있도록 하는 수동 선택 정보가 디스플레이 될 수 있다. 예를 들어, 제7 영역(121-7)에서 사용자는 주무르기, 두드리기, 혼합 마사지, 물결 마사지 및 지압 등의 안마 코스를 수동으로 선택할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 안마의자의 구동 방법을 도시한 흐름도이다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 6에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.
도 7을 참조하면, S710단계에서, 안마의자(100)는 실내 및/또는 실외에 위치한 사용자 단말기(200)로부터, 사용자 단말기(200)의 제1 정보를 획득한다. 여기서 제1 정보는 사용자 단말기(200)의 위도 및 경도를 포함하는 위치 정보와, 위치 정보에 대응하는 시간정보를 포함하는 GPS(global positioning system) 정보를 포함할 수 있다.
S720단계에서, 안마의자(100)는 실내 및/또는 실외에 위치한 사용자 단말기(200)로부터, 사용자 단말기(200)에서 발생하는 제2 정보를 획득한다. 여기서 제2 정보는 사용자 단말기(200)에 구비된 센서가 센싱한 정보를 이용하여 사용자 단말기(200)의 모션이 정지 상태 또는 비정지 상태임을 분류하는 모션 상태 정보를 포함할 수 있다. 모션 상태 정보 중 정지 상태는 사용자 단말기(200)가 앉음(sit), 일어섬(stand), 절대적 휴식(absolute rest) 및 조작중(fiddle) 중 어느 하나인 상태를 포함할 수 있다. 모션 상태 정보 중 비정지 상태는 사용자 단말기(200)가 보행(walk), 달리기(run) 및 수송중(in-transit) 중 어느 하나인 상태를 포함할 수 있다. 선택적 실시 예로, 안마의자(100)가 제2 정보를 생성할 수 있다. 이를 위해 안마의자(100)는 사용자 단말기(200)로부터 사용자 단말기(200)의 센서가 센싱한 모션 검출 정보를 획득하고, 사용자 단말기(200)로부터 획득한 모션 검출 정보와 안마의자(100) 내부에 구비된 모션상태 변화 알고리즘과, 거친 모션 분리기를 이용하여 사용자 단말기(200)의 모션 상태 정보로서의 제2 정보를 생성할 수도 있다.
S730단계에서, 안마의자(100)는 실내 및/또는 실외에 위치한 사용자 단말기(200)로부터, 사용자 단말기(200)의 제3 정보를 획득한다. 여기서, 제3 정보는 사용자 단말기(200)의 사용 시간 정보와, 사용자 단말기(200)에 탑재된 어플리케이션의 사용 시간 및 사용 횟수를 수치화한 정보를 포함하는 사용량 정보일 수 있다.
740단계에서, 안마의자(100)는 사용자 단말기(200)로부터 획득하는 제1 정보 내지 제3 정보 중 하나 이상을 이용하여 제4 정보를 생성한다. 여기서 제4 정보는 안마의자의 구동 모드를 결정할 수 있는 추가정보를 포함할 수 있다. 이러한 추가정보는 제1 추가정보 내지 제5 추가정보를 포함할 수 있다. 제1 추가정보는 사용자 단말기(200)가 위치한 장소에 대한 지역 관련 정보 및 주변 환경 정보를 포함할 수 있다. 제2 추가정보는 사용자 단말기(200)가 이동하는 어느 한 지점으로부터 다른 한 지점까지의 이동경로에 대응하는 지도정보를 포함할 수 있다. 제3 추가정보는 사용자 단말기(200)가 이동하는 어느 한 지점으로부터 다른 한 지점까지의 이동경로 상에서, 사용자 단말기(200)를 구비하고 있는 사용자가 탑승 중인 이동수단의 종류 정보를 포함할 수 있다. 제4 추가정보는 사용자 단말기(200)를 구비하고 있는 사용자가 안마의자(100)가 구비되어 있는 실내로 도착 할 수 있는 도착 예정 시간 정보를 포함할 수 있다. 제5 추가정보는 사용자의 신체 상태를 예측하는 신체 상태 예측 정보를 포함할 수 있다.
S750단계에서, 안마의자(100)는 제1 정보 내지 제4 정보를 이용하여 최적의 구동 모드를 결정한다. 안마의자(100)는 사용자 단말기(200)로부터 획득한 지리적 정보와, 모션 정보와, 사용량 정보로부터 안마의자(100)의 동작 모드를 결정하도록 미리 훈련된 심층 신경망을 이용하여 제1 정보 내지 제3 정보로부터 안마의자(100)에 대한 최적의 동작 모드를 결정할 수 있다. 선택적 실시 예로 안마의자(100)는 사용자 단말기(200)로부터 획득한 지리적 정보와, 모션 정보와, 사용량 정보와 이들을 조합한 추가정보로부터 안마의자(100)의 동작 모드를 결정하도록 미리 훈련된 심층 신경망을 이용하여 제1 정보 내지 제4 정보로부터 안마의자(100)에 대한 최적의 동작 모드를 결정할 수 있다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시 예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.
한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.
본 발명의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 "상기"의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 발명에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다.
본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 추가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 안마의자
200: 사용자 단말기
300: 서버
400: 네트워크
200: 사용자 단말기
300: 서버
400: 네트워크
Claims (20)
- 안마의자의 구동 방법으로서,
사용자 단말기로부터, 상기 사용자 단말기가 생성한 지리적 정보에 대응하는 제1 정보를 획득하는 단계;
상기 사용자 단말기로부터, 상기 사용자 단말기가 생성한 모션 정보에 대응하는 제2 정보를 획득하는 단계;
상기 사용자 단말기로부터, 상기 사용자 단말기의 사용량 정보에 대응하는 제3 정보를 획득하는 단계;
상기 제1 정보 내지 상기 제3 정보 중 하나 이상을 이용하여 추가정보로서의 제4 정보를 생성하는 단계; 및
상기 제1 정보 내지 상기 제4 정보를 이용하여 상기 사용자 단말기를 구비한 사용자에 대한 최적의 구동 모드를 결정하는 단계를 포함하는,
안마의자의 구동 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제1 정보를 획득하는 단계는,
상기 사용자 단말기의 위도 및 경도를 포함하는 위치 정보와, 상기 위치 정보에 대응하는 시간정보를 포함하는 GPS(global positioning system) 정보로서의 상기 제1 정보를 획득하는 단계를 포함하는,
안마의자의 구동 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제2 정보를 획득하는 단계는,
상기 사용자 단말기에 구비된 센서가 센싱한 정보를 이용하여 상기 사용자 단말기의 모션이 정지 상태 또는 비정지 상태임을 분류하는 모션 상태 정보로서의 상기 제2 정보를 획득하는 단계를 포함하는,
안마의자의 구동 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제3 정보를 획득하는 단계는,
상기 사용자 단말기의 사용 시간 정보와, 상기 사용자 단말기에 탑재된 어플리케이션의 사용 시간 및 사용 횟수를 수치화한 정보로서의 상기 제3 정보를 획득하는 단계를 포함하는,
안마의자의 구동 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제2 정보를 획득하는 단계는,
상기 사용자 단말기에 구비된 센서가 센싱한 사용자 단말기의 모션 검출 정보를 획득하는 단계를 포함하고,
상기 제4 정보를 생성하는 단계는,
상기 모션 검출 정보를 상기 안마의자 내부에 구비된 모션상태 변화 알고리즘과 거친 모션 분리기(CMC: coarse motion classifier)에 적용하여 상기 사용자 단말기의 모션 상태 정보를 생성하는 단계를 포함하는,
안마의자의 구동 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제4 정보를 생성하는 단계는,
상기 제1 정보를 이용하여 상기 사용자 단말기가 위치한 장소에 대한 지역 관련 정보 및 주변 환경 정보를 포함하는 제1 추가정보로서의 상기 제4 정보를 생성하는 단계를 포함하는,
안마의자의 구동 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제4 정보를 생성하는 단계는,
상기 제1 정보 및 상기 제2 정보를 이용하여 상기 사용자 단말기가 이동하는 어느 한 지점으로부터 다른 한 지점까지의 이동경로에 대응하는 지도정보를 포함하는 제2 추가정보로서의 상기 제4 정보를 생성하는 단계를 포함하는,
안마의자의 구동 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제4 정보를 생성하는 단계는,
상기 제1 정보 내지 상기 제3 정보 중 하나 이상을 이용하여 상기 사용자 단말기가 이동하는 어느 한 지점으로부터 다른 한 지점까지의 이동경로 상에서, 상기 사용자 단말기를 구비하고 있는 사용자가 탑승 중인 이동수단의 종류 정보를 포함하는 제3 추가정보로서의 상기 제4 정보를 생성하는 단계를 포함하는,
안마의자의 구동 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제4 정보를 생성하는 단계는,
상기 제1 정보 내지 상기 제3 정보 중 하나 이상을 이용하여 상기 사용자 단말기를 구비하고 있는 사용자가 상기 안마의자가 배치된 지점으로 도착하는 도착 예정 시간 정보를 포함하는 제4 추가정보로서의 상기 제4 정보를 생성하는 단계를 포함하는,
안마의자의 구동 방법. - 제 10 항에 있어서,
상기 제4 정보를 생성하는 단계는,
상기 제1 정보 내지 상기 제3 정보 중 하나 이상을 이용하여 상기 사용자의 신체 상태를 예측하는 신체 상태 예측 정보를 포함하는 제5 추가정보로서의 상기 제4 정보를 생성하는 단계를 포함하는,
안마의자의 구동 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 안마의자의 최적의 동작 모드를 결정하는 단계는,
상기 안마의자의 동작 모드를 결정하도록 미리 훈련된 심층 신경망을 이용하여 상기 제1 정보 내지 상기 제4 정보로부터 상기 사용자 단말기를 구비한 사용자에 대한 최적의 동작 모드를 결정하는 단계를 포함하는,
안마의자의 구동 방법. - 컴퓨터를 이용하여 제 1 항 내지 제 11 항의 방법 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 상기 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
- 안마의자로서,
사용자 단말기로부터, 상기 사용자 단말기가 생성한 지리적 정보에 대응하는 제1 정보를 획득하는 제1 획득부;
상기 사용자 단말기로부터, 상기 사용자 단말기가 생성한 모션 정보에 대응하는 제2 정보를 획득하는 제2 획득부;
상기 사용자 단말기로부터, 상기 사용자 단말기의 사용량 정보에 대응하는 제3 정보를 획득하는 제3 획득부;
상기 제1 정보 내지 상기 제3 정보 중 하나 이상을 이용하여 추가정보로서의 제4 정보를 생성하는 생성부; 및
상기 제1 정보 내지 상기 제4 정보를 이용하여 상기 사용자 단말기를 구비한 사용자에 대한 최적의 구동 모드를 결정하는 결정부를 포함하는,
안마의자. - 제 13 항에 있어서,
상기 제1 획득부는,
상기 사용자 단말기의 위도 및 경도를 포함하는 위치 정보와, 상기 위치 정보에 대응하는 시간정보를 포함하는 GPS(global positioning system) 정보로서의 상기 제1 정보를 획득하는,
안마의자. - 제 13 항에 있어서,
상기 제2 획득부는,
상기 사용자 단말기에 구비된 센서가 센싱한 정보를 이용하여 상기 사용자 단말기의 모션이 정지 상태 또는 비정지 상태임을 분류하는 모션 상태 정보로서의 상기 제2 정보를 획득하는,
안마의자. - 제 13 항에 있어서,
상기 제3 획득부는,
상기 사용자 단말기의 사용 시간 정보와, 상기 사용자 단말기에 탑재된 어플리케이션의 사용 시간 및 사용 횟수를 수치화한 정보로서의 상기 제3 정보를 획득하는,
안마의자. - 제 13항에 있어서,
상기 제2 획득부는,
상기 사용자 단말기에 구비된 센서가 센싱한 사용자 단말기의 모션 검출 정보를 획득하고,
상기 생성부는,
상기 모션 검출 정보를 상기 안마의자 내부에 구비된 모션상태 변화 알고리즘과 거친 모션 분리기(CMC: coarse motion classifier)에 적용하여 상기 사용자 단말기의 모션 상태 정보를 생성하는,
안마의자. - 제 13 항에 있어서,
상기 생성부는,
상기 제1 정보 내지 상기 제3 정보 중 하나 이상을 이용하여 상기 사용자 단말기가 이동하는 어느 한 지점으로부터 다른 한 지점까지의 이동경로 상에서, 상기 사용자 단말기를 구비하고 있는 사용자가 탑승 중인 이동수단의 종류 정보를 포함하는 상기 제4 정보를 생성하는,
안마의자. - 제 13 항에 있어서,
상기 생성부는,
상기 제1 정보 및 상기 제2 정보를 이용하여 상기 사용자 단말기를 구비하고 있는 사용자가 상기 안마의자가 배치된 지점으로 도착하는 도착 예정 시간 정보를 포함하는 상기 제4 정보를 생성하는,
안마의자. - 제 13 항에 있어서,
상기 결정부는,
상기 안마의자의 동작 모드를 결정하도록 미리 훈련된 심층 신경망을 이용하여 상기 제1 정보 내지 상기 제4 정보로부터 상기 사용자 단말기를 구비한 사용자에 대한 최적의 동작 모드를 결정하는,
안마의자.
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