KR20190132865A - 동작패턴 추적 장치 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 동작패턴 추적 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 댁내, 사무실 또는 이들의 조합을 포함한 동작패턴 추적 공간에 구비된 PIR 센서를 포함한 적외선 센서, 초음파 센서, 이미지 센서, 온도센서 등을 포함한 움직임감지센서를 사용하여 사용자의 움직임을 지속적으로 추적한 결과를 액티비티 윈도우를 통해 표시하고, 상기 액티비티 윈도우에 표시된 추적결과의 분석을 토대로 사용자의 동작패턴을 용이하게 확인할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.

Description

동작패턴 추적 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR TRACING ACTIVITY PATTERN AND METHOD BY USING THE SAME}

본 발명은 동작패턴 추적 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 댁내, 사무실 또는 이들의 조합을 포함한 동작패턴 추적 공간에 구비된 PIR(Passive Infrared) 센서를 포함한 적외선 센서, 초음파(Ultra sonic) 센서, 이미지 센서, 온도센서 등을 포함한 움직임감지센서를 사용하여 사용자의 움직임을 지속적으로 추적한 결과를 액티비티(activity) 윈도우를 통해 표시하고, 상기 액티비티 윈도우에 표시된 추적결과의 분석을 토대로 사용자의 동작패턴을 용이하게 확인할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.

최근 들어 소득의 증대에 따른 삶의 질 향상과 장수화시대의 진행과 같은 시대적 조류의 변화에 따라 치료 중심의 보건의료 패러다임이 예방과 관리 중심으로 변화하고 있으며, 이에 발맞추어 만성질환 및 건강관리 서비스에 대한 연구 개발이 활발히 진행되고 있다.

특히 수면이 다이어트나 운동에 못지않은 건강 관심사로 주목 받으면서 관련 산업 또한 급성장하고 있으며, 사용자의 수면상태를 모니터링할 수 있도록 하는 기술이 요구됨에 따라 수면 모니터링 기능을 제공하는 전자 장치들이 개발되어 사용되고 있다.

이러한 사용자의 수면상태를 모니터링을 위한 전자 장치 중에서, 수면 중 발생하는 여러 가지 비정상적인 상태를 진단하기 위하여 여러 기구를 사용하여 수면 중 상태를 기록, 분석하는 수면다원검사가 대표적으로 사용되고 있다.

그러나 상기 수면다원검사는 사용자가 직접 검사실에서 하룻밤을 자는 동안 전체적인 몸의 상태를 체크하는 검사법이기 때문에, 시간적, 공간적 제약이 따를 뿐만 아니라 여러 장비를 신체에 부착하여야 하고 고가의 비용이 소요되는 문제점이 있었다.

또한 일반적인 수면 모니터링을 지원하는 전자 장치들은 손목시계, 헤드셋, 팔찌, 목걸이 등의 형태를 가지고 있기 때문에 사용자가 직접 신체의 일부에 부착하여야 하는 불편함이 있었음은 물론, 수면패턴 검사의 시작이나 종료를 사용자가 직접 버튼 조작이나 수기로 기록하여야 하는 등 수면 모니터링을 수행하는데 있어서 불편함이 있었다.

그러므로 사용자가 손쉽게 자신의 수면상태를 편리하게 모니터링하고 확인할 수 있는 기술의 개발이 시급한 실정이다.

따라서 본 발명에서는 PIR 센서를 포함한 적외선 센서, 초음파 센서, 이미지 센서, 온도센서 등의 움직임감지센서를 통해 댁내, 사무실 등에 위치한 사용자의 움직임을 추적하여 추적결과를 액티비티 윈도우에 표시하고, 상기 액티비티 윈도우에 표시된 추적결과를 분석함으로써, 사용자의 동작패턴을 용이하게 확인할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

특히 본 발명은 설정된 시간동안 사용자의 움직임을 감지하여 움직임이 없는 구간 및 움직임이 있는 구간의 시간 정보를 체크, 저장 및 표시하고, 해당 정보를 토대로 유사한 동작패턴을 그룹핑하거나 결합하여 동작여부를 정확하게 판정할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

다음으로 본 발명의 기술분야에 존재하는 선행기술에 대하여 간단하게 설명하고, 이어서 본 발명이 상기 선행기술에 비해서 차별적으로 이루고자 하는 기술적 사항에 대해서 기술하고자 한다.

먼저 한국등록특허 제1575112호(2015.12.07.)는 키넥트 센서를 이용한 수면 모니터링 시스템에 관한 것으로, 적외선 센서, 깊이 센서, 오디오 센서를 포함하는 키넥트 센서의 데이터를 이용하여 사람의 뒤척임과 호흡을 인식하고, 이에 대한 분석결과를 이용하여 상태를 판정함으로써, 사람의 수면 패턴과 수면 방해용인을 사람의 무자각 및 무구속에 의해 모니터링하는 것을 기술적 특징으로 한다.

하지만 상기 선행기술은 사람의 뒤척임 이외에 호흡정보를 동시에 활용하여 수면 상태를 모니터링하는 것이지만, 본 발명은 댁내, 사무실 또는 이들의 조합을 포함한 동작패턴 추적 공간에 구비된 PIR 센서를 포함한 적외선 센서, 초음파 센서, 이미지 센서, 온도센서 등을 포함한 움직임감지센서를 사용자의 움직임을 추적한 결과를 액티비티 윈도우를 통해 표시하고, 액티비티 윈도우에 표시되는 정보를 토대로 유사한 동작을 그룹핑하거나 결합하여 동작패턴을 확인하는 기술적 구성이기 때문에, 상기 선행기술과 본 발명은 기술적 특징의 차이점이 분명하다.

또한 한국공개특허 제2014-0003867호(2014.01.10.)는 수면 무호흡과 수면 단계를 모니터링하기 위한 수면 모니터링 시스템 및 방법에 관한 것으로, 바이오 레이더를 이용하여 사용자의 호흡 데이터를 생성하여 사용자의 수면 무호흡을 모니터링하고, 움직임 감지 센서에서 생성된 움직임 데이터로부터 사용자의 수면 단계를 모니터링함으로써, 사용자의 불편함이나 거부감으로 인한 수면 방해 없이 사용자의 수면 상태를 모니터링하는 것을 기술적 특징으로 한다.

하지만 상기 선행기술은 바이오 레이더를 이용하여 사용자의 호흡 데이터를 생성하고 이를 움직임 데이터와 결합하여 수면 상태를 모니터링하는 것인 반면에, 본 발명은 센서 감지값과 기 설정된 임계값 비교를 통해 임계값을 초과할 때의 시간 정보를 관리하는 구성, 유사한 동작패턴을 그룹핑하거나 결합하는 구성, 동작패턴을 확인하는 구성을 제시하고 있기 때문에, 상기 선행기술의 기술적 구성과는 전혀 다르다.

즉 상기 선행기술들은 키넥트 센서를 이용하여 사람의 뒤척임을 인식하는 구성, 움직임 감지 센서에서 생성된 움직임 데이터로부터 사용자의 수면 단계를 모니터링하는 구성을 제시하고 있지만, 본 발명의 기술적 특징인 댁내, 사무실 등에 구비된 PIR 센서를 포함한 적외선 센서, 초음파 센서, 이미지 센서, 온도센서 등의 움직임감지센서를 통해 사용자의 움직임을 추적한 결과를 액티비티 윈도우에 표시하고, 상기 액티비티 윈도우에 표시된 추적결과를 분석하여 동작패턴을 확인할 수 있는 구성에 대해서는 구체적인 기재가 없기 때문에 기술적 차이점이 분명한 것이다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, PIR 센서, 적외선 센서, 초음파 센서, 이미지 센서, 온도센서 등의 움직임감지센서를 통해 사용자의 움직임을 추적하고, 추적결과의 분석을 토대로 사용자의 수면을 포함한 동작패턴을 확인하는 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한 본 발명은 사용자의 움직임을 추적하고, 추적한 사용자의 움직임 정보를 액티비티 윈도우를 통해 표시하여, 사용자의 동작패턴을 손쉽게 확인하고 분석할 수 있는 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.

또한 본 발명은 설정된 시간동안 사용자의 움직임을 감지하고, 움직임이 없는 구간 및 움직임이 있는 구간의 시간 정보를 체크하여 저장하고, 이를 액티비티 윈도우 상에 표시하며, 액티비티 윈도우에 표시된 정보를 토대로 유사한 동작패턴을 그룹핑하거나 결합하여 동작패턴을 확인할 수 있는 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

또한 본 발명은 액티비티 윈도우를 통해 사용자의 움직임을 직관적으로 확인할 수 있으며, 이를 통해 수면상태를 포함한 사용자의 각종 동작패턴에 대한 질적인 판단을 빠르고 용이하게 수행할 수 있는 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 동작패턴 추적 장치는, 적어도 하나 이상의 센서로부터 사용자의 움직임에 대한 감지데이터를 수집하는 감지데이터 수집부 및 상기 수집한 감지데이터와 사전에 설정된 임계값의 비교를 토대로 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간을 체크하여 시간정보를 저장하는 액티비티 메인 처리부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 상기 동작패턴 추적 장치는, 상기 저장한 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시간정보를 토대로 움직임 시간, 경로 또는 이들의 조합을 포함한 동작패턴 결과데이터를 산출하는 결과 확인부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 상기 센서는, PIR(Passive Infrared) 센서를 포함한 적외선 센서, 초음파(Ultra sonic) 센서, 이미지 센서 또는 이들의 조합을 포함한 움직임감지센서로서, 댁내, 사무실 또는 이들의 조합을 포함한 동작패턴 추적 공간에 적어도 하나 이상 설치되어 있으며, 기 설정된 구동시간 및 간격에 따라 동작하여 사용자의 움직임을 감지한 감지데이터를 유선 또는 무선을 통해 동작패턴 추적 장치로 전송하는 것을 특징으로 한다.

또한 상기 동작패턴 추적 장치는, 상기 액티비티 메인 처리부에서 처리한 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시간정보를 토대로 동작패턴 추적의 시작 및 종료구간, 액티비티가 없는 구간, 액티비티가 있는 구간 중 일시적인 움직임을 나타내는 쇼트 액티비티와 연속적인 움직임을 나타내는 롱 액티비티 또는 이들의 조합을 시간의 경과에 따라 표시하는 액티비티 윈도우 표시부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 상기 동작패턴 추적 장치는, 상기 액티비티 메인 처리부에서 처리한 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시간정보를 토대로, 상기 액티비티가 있는 구간 중 일시적인 움직임을 나타내는 쇼트 액티비티의 인접한 액티비티를 그룹핑하거나, 적어도 하나 이상의 센서에서 각각 측정한 사용자의 움직임에 대한 감지데이터 중 동일한 시간에 겹치는 구간이 있는지의 여부를 확인하여 겹치는 구간을 하나로 결합하여 배회여부나 이동경로를 확인하거나, 또는 이들의 조합을 포함한 분석을 수행하는 액티비티 서브 처리부를 더 포함하며, 상기 액티비티 서브 처리부에서 수행한 쇼프 그룹핑, 결합 프로세싱 또는 이들의 조합을 포함한 정보는 액티비티 윈도우 표시부를 통해 표시되는 것을 특징으로 한다.

또한 상기 액티비티 메인 처리부는, 상기 센서로부터 수집한 감지데이터가 기 설정된 임계값을 초과하는지를 판단하여 액티비티의 발생여부를 확인하는 액티비티 확인부, 상기 확인한 액티비티 발생여부에 따라 액티비티가 없는 구간의 시작시간과 종료시간의 설정 및 업데이트를 처리하는 논 액티비티 처리부, 상기 확인한 액티비티 발생여부에 따라 액티비티가 있는 구간 중 기 설정된 롱 액티비티 판단을 위한 최대 타임스탬프 카운팅 수 이내의 일시적인 움직임이 나타난 쇼트 액티비티 구간의 시작시간과 종료시간을 저장하는 쇼트 액티비티 처리부 및 상기 확인한 액티비티 발생여부에 따라 액티비티가 있는 구간 중 기 설정된 롱 액티비티 판단을 위한 최대 타임스탬프 카운팅 수를 초과하여 연속적인 움직임이 나타난 롱 액티비티 구간의 시작시간과 종료시간을 저장하는 롱 액티비티 처리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 상기 동작패턴 추적 장치는, 액티비티 윈도우에 표시되는 동작패턴 추적정보를 확인한 다음, 쇼트 그룹핑, 결합 프로세싱, 취침시간 확인, 기상시간 확인, 수면 중 배회 여부 확인 또는 이들의 조합을 수행하거나, 또는 상기 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시작 및 종료시간 정보를 토대로 쇼트 그룹핑, 결합 프로세싱, 취침시간 확인, 기상시간 확인, 수면 중 배회 여부 확인 또는 이들의 조합을 수행한 다음, 상기 수행한 결과를 상기 액티비티 윈도우에 표시하는 것을 특징으로 한다.

아울러, 본 발명의 일 실시예에 따른 동작패턴 추적 방법은, 동작패턴 추적 장치에서, 적어도 하나 이상의 센서로부터 사용자의 움직임에 대한 감지데이터를 수집하는 감지데이터 수집 단계 및 상기 수집한 감지데이터와 사전에 설정된 임계값의 비교를 토대로 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간을 체크하여 시간정보를 저장하는 액티비티 메인 처리 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 상기 동작패턴 추적 방법은, 상기 동작패턴 추적 장치에서, 상기 저장한 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시간정보를 토대로 움직임 시간, 경로 또는 이들의 조합을 포함한 동작패턴 결과데이터를 산출하는 결과 확인 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 상기 감지데이터 수집 단계는, 댁내, 사무실 또는 이들의 조합을 포함한 동작패턴 추적 공간에 적어도 하나 이상 설치된 PIR 센서를 포함한 적외선 센서, 초음파 센서, 이미지 센서 또는 이들의 조합을 포함한 움직임감지센서로부터 기 설정된 구동시간 및 간격에 따라 사용자의 움직임을 감지한 감지데이터를 유선 또는 무선을 통해 전송받는 것을 특징으로 한다.

또한 상기 동작패턴 추적 방법은, 상기 동작패턴 추적 장치에서 처리한 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시간정보를 토대로 동작패턴 추적의 시작 및 종료구간, 액티비티가 없는 구간, 액티비티가 있는 구간 중 일시적인 움직임을 나타내는 쇼트 액티비티와 연속적인 움직임을 나타내는 롱 액티비티 또는 이들의 조합을 시간의 경과에 따라 표시하는 액티비티 윈도우 표시 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 상기 동작패턴 추적 방법은, 상기 동작패턴 추적 장치에서 처리한 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시간정보를 토대로, 상기 액티비티가 있는 구간 중 일시적인 움직임을 나타내는 쇼트 액티비티의 인접한 액티비티를 그룹핑하거나, 적어도 하나 이상의 센서에서 각각 측정한 사용자의 움직임에 대한 감지데이터 중 동일한 시간에 겹치는 구간이 있는지의 여부를 확인하여 겹치는 구간을 하나로 결합하여 배회여부나 이동경로를 확인하거나, 또는 이들의 조합을 포함한 분석을 수행하는 액티비티 서브 처리 단계를 더 포함하며, 상기 액티비티 서브 처리 단계에서 수행한 쇼트 그룹핑, 결합 프로세싱 또는 이들의 조합을 포함한 정보는 액티비티 윈도우를 통해 표시되는 것을 특징으로 한다.

또한 상기 액티비티 메인 처리 단계는, 상기 센서로부터 수집한 감지데이터가 기 설정된 임계값을 초과하는지를 판단하여 액티비티의 발생여부를 확인하는 액티비티 확인 단계, 상기 확인한 액티비티 발생여부에 따라 액티비티가 없는 구간의 시작시간과 종료시간의 설정 및 업데이트를 처리하는 논 액티비티 처리 단계, 상기 확인한 액티비티 발생여부에 따라 액티비티가 있는 구간 중 기 설정된 롱 액티비티 판단을 위한 최대 타임스탬프 카운팅 수 이내의 일시적인 움직임이 나타난 쇼트 액티비티 구간의 시작시간과 종료시간을 저장하는 쇼트 액티비티 처리 단계 및 상기 확인한 액티비티 발생여부에 따라 액티비티가 있는 구간 중 기 설정된 롱 액티비티 판단을 위한 최대 타임스탬프 카운팅 수를 초과하여 연속적인 움직임이 나타난 롱 액티비티 구간의 시작시간과 종료시간을 저장하는 롱 액티비티 처리단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 상기 동작패턴 추적 방법은, 액티비티 윈도우에 표시되는 동작패턴 추적정보를 확인한 다음, 쇼트 그룹핑, 결합 프로세싱, 취침시간 확인, 기상시간 확인, 수면 중 배회 여부 확인 또는 이들의 조합을 수행하거나, 또는 상기 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시작 및 종료시간 정보를 토대로 쇼트 그룹핑, 결합 프로세싱, 취침시간 확인, 기상시간 확인, 수면 중 배회 여부 확인 또는 이들의 조합을 수행한 다음, 상기 수행한 결과를 상기 액티비티 윈도우에 표시하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

이상에서와 같이 본 발명의 동작패턴 추적 장치 및 그 방법에 따르면, PIR 센서를 포함한 적외선 센서, 초음파 센서, 이미지 센서, 온도센서 등의 움직임감지센서를 통해 사용자의 움직임을 추적하고, 추적한 사용자의 움직임 정보를 액티비티 윈도우를 통해 표시하고, 이를 통해 사용자의 동작패턴을 분석함으로써, 액티비티 윈도우를 통해 수면을 포함한 사용자의 움직임을 직관적으로 확인할 수 있음은 물론, 사용자의 동작패턴에 대한 질적인 판단을 빠르고 용이하게 수행할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 동작패턴 추적 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명이 적용된 동작패턴 추적 과정을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 상기 도 1의 동작패턴 추적 장치의 구성을 상세하게 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 동작패턴 추적 방법의 동작과정을 나타낸 순서도이다.
도 5는 상기 도 4의 논 액티비티 구간의 체크 및 저장의 동작과정을 보다 상세하게 나타낸 순서도이다.
도 6은 상기 도 4의 액티비티 구간의 체크 및 저장의 동작과정을 보다 상세하게 나타낸 순서도이다.
도 7은 상기 도 4의 액티비티 윈도우 표시의 동작과정을 보다 상세하게 나타낸 순서도이다.
도 8은 상기 도 7의 액티비티 윈도우를 통해 표시되는 동작패턴 추적 정보의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 9는 상기 도 4의 데이터 분석에서의 쇼트 그룹핑 동작과정을 보다 상세하게 나타낸 순서도이다.
도 10은 상기 도 4의 데이터 분석에서의 결합 프로세싱 동작과정을 보다 상세하게 나타낸 순서도이다.
도 11은 상기 도 4의 데이터 분석에서의 취침시간 확인 동작과정을 보다 상세하게 나타낸 순서도이다.
도 12는 상기 도 4의 데이터 분석에서의 기상시간(rise time) 확인 동작과정을 보다 상세하게 나타낸 순서도이다.
도 13은 상기 도 4의 데이터 분석에서의 수면 중 배회 여부 확인 동작과정을 보다 상세하게 나타낸 순서도이다.
도 14는 상기 도 9 내지 도 13의 데이터 분석화면의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 15는 본 발명이 적용된 동작패턴 추적의 최종 결과화면의 일 예를 나타낸 도면이다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 동작패턴 추적 장치 및 그 방법에 대한 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다. 또한 본 발명의 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명에 따른 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는 것이 바람직하다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 동작패턴 추적 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명은 동작패턴 추적 장치(100), 적어도 하나 이상의 센서(200), 데이터베이스(300)로 구성된다.

상기 동작패턴 추적 장치(100)는 침실, 거실, 욕실 등의 댁내는 물론, 사무실 등에 구비되어 인체의 움직임을 감지하는 센서(200)로부터 입력받은 감지데이터를 토대로 사용자의 움직임을 지속적으로 추적한다.

또한 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 상기 추적한 결과를 분석하여 해당 사용자가 어느 정도 움직임을 수행하고 있는지, 예를 들어 사전에 설정된 소정의 시간 간격 이내에서 간헐적으로 움직이는 무의미한 움직임인지, 사전에 설정된 소정의 시간 간격 이상으로 지속적으로 움직이는 유의미한 움직임인지를 확인할 수 있음은 물론, 이에 대한 동작패턴의 판정, 동작패턴에 대한 판정결과를 해당 사용자에게 제공하는 기능을 수행한다.

예를 들어, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 사용자가 수면검사를 위하여 병원을 방문할 필요가 없으므로 시간적, 공간적 제약문제 및 비용문제를 절감할 수 있으며, 댁내, 사무실 등에 구비된 센서(200)를 사용하여 수면상태를 점검할 수 있으므로 여러 전자 장치를 신체의 일부에 부착한 상태로 검사하여야 하는 불편함을 해소할 수 있는 것이다.

이때 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 상기 예시와 같이 수면검사 이외에, 별도의 독립적인 장비로 구현되어 댁내나 사무실의 소정 위치에 구비되거나, 사용자가 보유한 컴퓨터나 스마트폰에 설치된 애플리케이션 프로그램의 형태로 구현되거나, 서버 형태로 구현되어 네트워크를 통해 원격지에서 사용자의 동작패턴을 추적 및 분석하는 등 다양한 방식으로 실현될 수 있으며, 그 제한을 두지 않는다.

또한 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 사용자의 움직임을 추적한 결과를 시간 경과에 따라 액티비티 윈도우를 통해 표시하기 때문에 상기 액티비티 윈도우에 표시되는 움직임 정보를 토대로 얼마만큼의 움직임이 있는지의 여부, 화장실을 가거나 음료수 음용 등을 위한 이동동선이나 배회시간의 여부 등을 직관적으로 확인할 수 있으며, 이를 통해 동작패턴의 분석을 용이하고 빠르게 수행하는 것이 가능해 진다.

상기 액티비티 윈도우는 기 설정된 타임스탬프(예를 들어, 1분 간격)별 시간 경과에 따라 사용자의 움직임 정도(예를 들어, 수면 상태)를 그래프로 나타낸 것이다(도 8, 도 14 및 도 15 참조).

한편, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 액티비티 윈도우 상에 표시되는 사전에 설정된 시간(예를 들어 동작패턴 추적을 위한 시작 및 종료시간)동안 사용자의 움직임을 감지한 결과를 토대로 데이터 분석을 수행할 때, 상기 액티비티 윈도우 상에 표시된 움직임이 없는 구간(즉 논 액티비티(non activity) 구간) 및 움직임이 있는 구간(즉 액티비티 구간)의 시간 정보를 바로 이용하여 동작패턴을 분석할 수 있지만 이에 한정되는 것은 아니다.

즉 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 상기 액티비티 윈도우 상에 표시된 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시간정보를 활용하여 액티비티가 있는 구간의 인접한 액티비티(특히 쇼트 액티비티 구간)를 그룹핑(grouping)하거나, 적어도 하나 이상의 센서(200)에서 각각 측정한 사용자의 움직임에 대한 감지데이터 중 동일한 시간에 겹치는 구간이 있는지의 여부를 확인하여 겹치는 구간을 하나로 결합(joint processing)하여 배회여부나 이동경로를 확인하거나, 수면 중인 상에서의 기상 시간(rise time)을 확인하는 등의 세부 분석과정을 추가로 수행함으로써, 분석결과의 정확도와 신뢰도를 높일 수 있는 것이다.

또한 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 액티비티 윈도우를 통해 표시되는 사용자의 움직임에 따른 추적 정보를 토대로 자동으로 동작패턴의 질적인 판단을 수행하는 것을 예로 하여 설명하지만 이에 한정되는 것은 아니며, 전문 의료인이 직접 상기 동작패턴 추적 장치(100)에서 처리한 사용자의 움직임에 따른 추적 정보를 확인하여 동작패턴의 질적인 판단을 수행할 수 있음을 밝혀둔다.

상기 센서(200)는 PIR 센서를 포함한 각종 적외선 센서, 초음파 센서, 이미지 센서, 온도센서 또는 이들의 조합을 포함한 사람의 움직임을 감시할 수 있는 공지된 모든 형태의 움직임감지센서을 포함하며, 댁내의 침실, 거실, 욕실은 물론, 사무실 등의 동작패턴 추적 공간에 적어도 하나 이상 설치되어 있다. 예를 들어, 침실의 경우 수면 중인 사용자의 움직임을 감지하기 쉽도록 침대 상부의 천정에 설치되는 것이 바람직하다.

또한 상기 센서(200)는 상기 동작패턴 추적 장치(100)의 제어를 토대로 기 설정된 구동시간 및 간격에 따라 동작하여 사용자의 움직임을 감지하고, 상기 감지한 데이터를 유선 또는 무선으로 상기 동작패턴 추적 장치(100)로 전송한다.

상기 데이터베이스(300)는 상기 동작패턴 추적 장치(100)에서 처리되는 상기 센서(200)로부터 수집한 감지데이터를 토대로 한 동작패턴 추적정보, 추적정보의 액티비티 윈도우 표시정보, 동작패턴 분석 및 결과정보를 각 사용자별로 구분하여 저장, 관리한다.

또한 상기 데이터베이스(300)는 상기 동작패턴 추적 장치(100) 및 상기 센서(200)에서 사용되는 각종 동작프로그램을 저장하여 관리하며, 각종 동작프로그램의 업데이트 정보를 저장하여 관리한다.

한편, 상기 동작패턴 추적 과정을 도 2를 참조하여 상세하게 설명하면 다음과 같다.

도 2는 본 발명이 적용된 동작패턴 추적 과정을 설명하기 위한 개념도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 동작패턴 추적을 수행할 사용자가 지내는 댁내에 적어도 하나 이상 설치된 센서(200)의 동작을 설정하여 해당 사용자의 동작패턴 추적을 시작한다(①).

즉 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 상기 센서(200)가 측정을 시작하는 시간과 종료하는 시간, 측정 시간 간격(예를 들어 1분)을 사전에 설정함으로써, 사용자의 움직임을 감지하도록 하는 것이다.

이렇게 상기 센서(200)의 구동시간 및 측정 시간 간격 설정을 토대로 특정 사용자의 동작패턴 추적이 시작되면, 상기 센서(200)에서 사용자의 움직임을 소정의 시간 간격(즉 타임스탬프)마다 측정하고(②), 소정 시간 간격으로 측정한 감지데이터를 유선 또는 무선을 통해 상기 동작패턴 추적 장치(100)로 전송한다(③).

그러면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 상기 센서(200)로부터 전송받은 감지데이터를 토대로 사용자의 움직임 정도에 대한 액티비티값을 산출하고, 상기 산출한 액티비티값을 사전에 설정한 임계값과 비교하여 사용자의 액티비티가 있는지의 여부를 확인한다. 즉 사용자의 움직임을 감지한 데이터가 움직임으로 확인할 수 있는 기준이 되는 임계값을 초과하는지의 여부를 판단하는 것이다.

그리고 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 상기 확인한 액티비티의 여부를 토대로 액티비티가 있는 구간 또는 액티비티가 없는 구간을 체크하고, 시작시간과 종료시간을 저장한다(④).

또한 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 상기 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시작 및 종료시간 정보를 토대로 액티비티 윈도우 상에 시작 및 종료시점, 액티비티가 없는 구간, 액티비티가 있는 구간 등을 표시하거나, 또는 상기 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시작 및 종료시간 정보를 토대로 액티비티가 있는 구간의 인접한 액티비티를 그룹핑(특히, 쇼트 액티비티의 그룹핑)하거나, 복수의 센서(200)에서 측정한 사용자의 움직임에 대한 감지데이터 중 겹치는 구간을 하나로 결합하거나, 취침시간 확인, 기상시간 확인, 수면 중 배회 여부 확인 등을 수행한다(⑤).

이때 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 상기 액티비티 윈도우에 표시되는 동작패턴 추적정보를 확인한 다음, 쇼트 그룹핑, 결합 프로세싱, 취침시간 확인, 기상시간 확인, 수면 중 배회 여부 확인 등을 수행할 수 있다. 또한 이와는 반대로 상기 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시작 및 종료시간 정보를 토대로 쇼트 그룹핑, 결합 프로세싱, 취침시간 확인, 기상시간 확인, 수면 중 배회 여부 확인 등을 우선 수행한 다음, 상기 수행한 결과를 상기 액티비티 윈도우에 표시할 수도 있다.

또한 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 각 사용자들의 동작패턴 추적에 대한 정보를 토대로 동작패턴을 확인(예를 들어, 수면 상태의 추적의 경우에는 수면 상태의 질은 물론 수면장애가 있는지의 여부 등의 판정도 가능함)하며, 동작패턴에 대한 판정결과를 해당 사용자에게 제공한다(⑥).

이때 동작패턴에 대한 판정결과의 제공은 문자, 메일 등의 사용자가 요청한 방식을 통하여 제공될 수 있다.

도 3은 상기 도 1의 동작패턴 추적 장치(100)의 구성을 상세하게 나타낸 도면이다.

도 3에 도시된 바와 같이, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 감지데이터 수집부(110), 액티비티 메인 처리부(120), 액티비티 서브 처리부(130), 응용 서비스 처리부(140), 액티비티 윈도우 표시부(150), 결과 확인부(160), 저장부(170), 제어부(180)로 구성된다.

또한 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 도면에 도시하지는 않았지만, 각 구성 부분에 동작전원을 공급하는 전원부, 사용자가 각종 기능을 입력하거나 상태를 확인하기 위한 입력부, 상기 데이터베이스(300)와의 데이터 송수신을 위한 데이터 인터페이스부, 상기 동작패턴 추적 장치(100) 및 상기 센서(200)에서 사용하는 각종 동작프로그램의 업데이트를 관리하는 업데이트 관리부 등을 추가로 포함할 수 있다.

상기 감지데이터 수집부(110)는 댁내에 구비된 적어도 하나 이상의 센서(200)로부터 유선 또는 무선으로 사용자의 움직임에 대한 아날로그 형태의 감지데이터를 수신하고, 수신한 감지데이터를 디지털로 변환하여 사용자의 움직임 정도를 나타내는 액티비티값을 산출하며, 산출한 액티비티값을 상기 제어부(180)로 전달한다.

이때 상기 감지데이터가 상기 센서(200)에서 아날로그 형태가 아닌 디지털 형태로 변환하여 수신되는 경우, 상기 감지데이터 수집부(110)는 상기 감지데이터의 값을 그대로 액티비티값으로 하여 상기 제어부(180)로 전달할 수 있다.

상기 액티비티 메인 처리부(120)는 상기 감지데이터 수집부(110)에서 수집한 감지데이터와 사전에 설정된 임계값의 비교를 토대로 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간을 체크하여 시간정보를 저장하는 기능을 수행한다.

이때 상기 액티비티 메인 처리부(120)는 액티비티 확인부(122), 논 액티비티 처리부(124), 쇼트 액티비티 처리부(126), 롱 액티비티 처리부(128)로 구성된다.

상기 액티비티 확인부(122)는 상기 감지데이터 수집부(110)에서 확인한 사용자의 움직임 정도를 나타내는 액티비티값과 기 설정된 임계값을 비교하고, 비교결과 액티비티값이 임계값을 초과하지 않으면 액티비티가 발생하지 않은 구간으로 확인하며, 비교결과 액티비티값이 임계값을 초과하면 액티비티가 발생한 구간으로 확인한다.

또한 상기 액티비티 확인부(122)는 액티비티값과 임계값의 비교결과에 따라 액티비티가 발생하지 않은 구간의 정보는 상기 논 액티비티 처리부(124)로 출력하며, 액티비티가 발생한 구간의 정보는 상기 쇼트 액티비티 처리부(126) 또는 상기 롱 액티비티 처리부(128)로 출력한다.

이때 상기 액티비티 확인부(122)는 액티비티값이 임계값을 초과하여 액티비티가 발생한 구간으로 확인할 때, 쇼트 액티비티인지 롱 액티비티인지의 여부를 확인한 다음, 쇼트 액티비티 또는 롱 액티비티의 결과에 따라 액티비티가 발생한 구간의 정보를 상기 쇼트 액티비티 처리부(126) 또는 상기 롱 액티비티 처리부(128)로 출력한다.

상기 논 액티비티 처리부(124)는 상기 액티비티 확인부(122)에서 확인한 액티비티 발생여부에 따라 액티비티가 없는 구간의 시작시간과 종료시간의 설정 및 업데이트를 처리한다.

상기 쇼트 액티비티 처리부(126)는 상기 액티비티 확인부(122)에서 확인한 액티비티 발생여부에 따라 액티비티가 있는 구간 중 기 설정된 롱 액티비티 판단을 위한 최대 타임스탬프 카운팅 수 이내의 일시적인 움직임이 나타난 쇼트 액티비티 구간의 시작시간과 종료시간의 저장을 처리한다. 즉 상기 쇼트 액티비티는 기 설정된 시간 간격 이내의 일시적인 움직임을 의미하는 것이다.

상기 롱 액티비티 처리부(128)는 상기 액티비티 확인부(122)에서 확인한 액티비티 발생여부에 따라 액티비티가 있는 구간 중 기 설정된 롱 액티비티 판단을 위한 최대 타임스탬프 카운팅 수를 초과하여 연속적인 움직임이 나타난 롱 액티비티 구간의 시작시간과 종료시간의 저장을 처리한다. 즉 상기 롱 액티비티는 기 설정된 시간 간격을 초과하는 연속적인 움직임을 의미하는 것이다.

상기 액티비티 서브 처리부(130)는 상기 액티비티 메인 처리부(120)에서 수행한 액티비티가 있는 구간 중 일시적인 움직임을 나타내는 쇼트 액티비티의 인접한 액티비티를 그룹핑하거나, 센서(200)에서 각각 측정한 사용자의 움직임에 대한 감지데이터 중 동일한 시간에 겹치는 구간이 있는지의 여부를 확인하여 겹치는 구간을 하나로 결합하여 화장실을 가거나 음료수 음용 등을 위한 이동동선이나 배회시간의 여부, 기상 확인 여부 등을 확인한다.

이때 상기 액티비티 서브 처리부(130)는 쇼트 그룹핑부(132)와 결합 처리부(134)로 구성된다.

상기 쇼트 그룹핑부(132)는 상기 쇼트 액티비티 처리부(126)에서 처리한 액티비티가 있는 구간 정보를 토대로 인접한 액티비티 간의 그룹핑을 수행한다. 예를 들어, 상기 그룹핑을 수행하는 이유는 간헐적으로 발생하는 쇼트 액티비티의 경우 노이즈나 무의미한 사용자의 움직임으로 인식하게 되는데, 이러한 쇼트 액티비티가 일정 간격으로 여러 번 나타나면 롱 액티비티와 유사한 유의미한 사용자의 움직임으로 판단할 수 있도록 하기 위함이다.

상기 결합 처리부(134)는 상기 액티비티 메인 처리부(120)에서 수행한 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시간정보를 토대로, 적어도 하나 이상의 센서(200)에서 각각 측정한 사용자의 움직임에 대한 감지데이터 중 동일한 시간에 겹치는 구간이 있는지의 여부를 확인하여 겹치는 구간을 하나로 결합한다.

상기 결합 처리부(134)에서의 결합 처리를 통하여 상기 액티비티 서브 처리부(130)는 사용자의 배회여부나 이동경로를 확인할 수 있다. 예를 들어 수면상태의 움직임을 추적하는 경우에는, 침실, 거실, 욕실 등에 각각 구비된 센서(200)에서 동일한 시간 간격 동안 사용자의 움직임이 감지되었다고 하면, 움직임의 크기에 따른 이동경로의 확인이 가능함은 물론, 이동경로를 통하여 수면 중인 사용자가 중간에 깨어나 거실로 가서 물을 마신다거나, 욕실을 이용하는 것을 확인할 수 있는 것이다.

한편 상기 액티비티 서브 처리부(130)에서 수행한 쇼트 그룹핑 및 결합에 관련된 정보는 상기 액티비티 윈도우 표시부(150)를 통해 표시될 수 있음은 물론이다.

상기 응용 서비스 처리부(140)는 취침 확인부(142), 기상 확인부(144), 수면 중 배회 확인부(146)로 구성되어, 상기 액티비티 메인 처리부(120)에서 수행한 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시간정보를 토대로 취침시간 확인, 기상시간 확인, 수면 중 배회 여부 확인 등을 수행한다. 예를 들어, 수면 중인 사용자의 최종 액티비티(배회, 롱 액티비티, 쇼트 그룹, 쇼트 액티비티, 컨티뉴드 등)가 확인된 시점 이후 동작패턴 추적의 종료시점까지 액티비티가 없으면 사용자가 기상한 것으로 확인한다.

상기 액티비티 윈도우 표시부(150)는 상기 논 액티비티 처리부(124), 쇼트 액티비티 처리부(126) 및 롱 액티비티 처리부(128)에서 각각 처리한 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시간정보를 참조하여, 특정 사용자의 동작패턴 추적의 시작 및 종료구간, 사용자의 움직임이 발생하지 않은 액티비티가 없는 구간, 사용자의 움직임이 발생한 액티비티가 있는 구간 중에서 일시적인 움직임을 나타내는 쇼트 액티비티와 연속적인 움직임을 나타내는 롱 액티비티를 시간의 경과에 따라 표시한다.

이때 상기 액티비티 윈도우는 상기 동작패턴 추적 장치(100)에 설정되어 있는 소정 시간 간격의 타임스탬프에 따라 사용자의 움직임 정도를 그래프로 나타낸 것이다.

또한 상기 액티비티 윈도우 표시부(150)는 상기 액티비티 서브 처리부(130)에서 수행한 쇼트 그룹핑 및 결합에 관련된 정보, 상기 응용 서비스 처리부(140)에서 수행한 사용자의 취침 확인, 기상 확인, 수면 중 배회 여부에 관련된 정보를 표시한다.

상기 결과 확인부(160)는 상기 액티비티 메인 처리부(120)에서 수행한 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시간정보와 상기 액티비티 서브 처리부(130)에서 수행한 쇼트 그룹핑 및 결합 프로세싱, 상기 응용 서비스 처리부(140)에서의 취침 확인, 기상 확인 및 배회 여부 확인과 관련한 정보를 토대로 얼마나 움직임이 있는지의 여부, 동작의 종류 또는 이들의 조합을 포함한 동작패턴 결과데이터를 산출한다. 즉 상기 결과 확인부(160)는 상기 액티비티 메인 처리부(120)에서 수행한 액티비티 구간 및 논 액티비티 구간의 정보와 상기 액티비티 서브 처리부(130)에서 수행한 각 사용자들의 동작패턴 추적에 대한 정보를 토대로 움직임이 얼마나 있는지의 여부, 동작의 종류 확인 등의 판정을 수행하고, 동작패턴에 대한 판정결과를 해당 사용자에게 제공하는 것이다.

또한 상기 결과 확인부(160)는 동작패턴에 대한 판정결과를 제공할 때, 사용자가 사전에 설정한 문자, 메일 등으로 제공할 수 있다.

상기 저장부(170)는 상기 동작패턴 추적 장치(100) 및 상기 센서(200)에서 사용되는 각종 동작프로그램을 저장하고 있으며, 상기 감지데이터 수집부(110), 액티비티 메인 처리부(120), 액티비티 서브 처리부(130), 액티비티 윈도우 표시부(150), 결과 확인부(160)에서 처리되는 데이터를 상기 데이터베이스(300)에 저장하기 이전에 임시 저장하는 역할을 수행한다.

상기 제어부(180)는 상기 동작패턴 추적 장치(100)의 각 구성 부분을 총괄적으로 제어하는 부분으로서, 상기 감지데이터 수집부(110)에서의 상기 센서(200)에서 측정한 감지데이터의 수신 및 액티비티값 확인을 제어하며, 상기 액티비티 메인 처리부(120)에서의 액티비티값과 임계값의 비교를 통한 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 확인 및 시간정보 저장을 제어한다.

또한 상기 제어부(180)는 상기 액티비티 서브 처리부(130)에서의 액티비티가 있는 구간 중 일시적인 움직임을 나타내는 쇼트 액티비티의 인접한 액티비티의 그룹핑, 이동동선이나 배회시간 확인을 위한 결합 등의 확인을 제어하며, 상기 액티비티 윈도우 표시부(150)에서의 상기 액티비티 메인 처리부(120)에서 처리한 사용자의 움직임에 따른 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 표시 및 상기 액티비티 서브 처리부(130)에서 처리한 쇼트 그룹핑, 결합 프로세싱 등의 표시를 제어한다.

또한 상기 제어부(180)는 상기 결과 확인부(160)에서의 상기 액티비티 메인 처리부(120)에서 처리한 액티비티 구간 및 논 액티비티 구간의 정보와 상기 액티비티 서브 처리부(130)에서 수행한 정보를 토대로 한 결과데이터의 산출과 산출한 결과데이터의 사용자 제공을 제어한다.

한편 상기 제어부(180)는 유선 또는 무선으로 통신 접속되는 상기 센서(200)의 동작프로그램 관리 및 업데이트를 제어한다.

다음에는, 이와 같이 구성된 본 발명에 따른 동작패턴 추적 방법의 일 실시예를 도 4 내지 도 15를 참조하여 상세하게 설명한다. 이때 본 발명의 방법에 따른 각 단계는 사용 환경이나 당업자에 의해 순서가 변경될 수 있다. 또한 도 4 내지 도 15에 제시된 도면은 본 발명의 동작패턴 추적 중 수면 중인 사용자의 동작패턴 추적에 적용되는 하나의 예시를 제안한 것으로서, 언급한 방식 이외에 다양한 방식을 적용할 수 있음은 물론, 수면과 관련된 정보의 추적 이외에 다양한 동작패턴의 추적에 적용할 수 있음을 밝혀둔다.

도 4 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 동작패턴 추적 방법의 동작과정을 나타낸 순서도이고, 도 8은 상기 도 7의 액티비티 윈도우를 통해 표시되는 동작패턴 추적 정보의 일 예를 나타낸 도면이고, 도 9 내지 도 13은 상기 도 4의 데이터 분석에서의 쇼트 그룹핑, 결합 프로세싱, 취침시간 확인, 기상시간 확인, 수면 중 배회 여부 확인 각각의 동작과정을 보다 상세하게 나타낸 순서도이고, 도 14는 상기 도 9 내지 도 13의 데이터 분석화면의 일 예를 나타낸 도면이며, 도 15는 본 발명이 적용된 동작패턴 추적의 최종 결과화면의 일 예를 나타낸 도면이다.

먼저 도 4에 도시된 바와 같이, 동작패턴 추적 장치(100)는 침실, 거실 등에 설치되어 있는 인체의 움직임을 감지하는 센서(200)의 동작을 설정하고, 수면패턴 추적을 위한 시간이 되면 타임스탬프를 가동하여 사전에 설정한 측정 시간 간격(예를 들어 1분)마다 상기 센서(200)로부터 감지데이터를 수집한다(S100).

상기 S100 단계를 통해 상기 센서(200)로부터 수면 중인 사용자의 움직임을 감지한 감지데이터가 수집되면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 기 설정된 수면패턴 측정시간 이내인지의 여부를 판단한다(S200). 즉 현재 시간이 수면 중인 사용자가 사전에 설정해 놓은 취침 시작시간과 종료시간 이내인지의 여부를 확인하는 것이다.

상기 S200 단계의 판단결과 수면패턴 측정시간 이내이면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 상기 S100 단계를 통해 상기 센서(200)로부터 수집한 감지데이터에서 사용자의 움직임 정도에 대한 액티비티값을 산출한 다음, 상기 액티비티값과 사전에 설정한 임계값을 비교하여 상기 액티비티값이 임계값을 초과하는지의 여부를 판단한다(S300).

상기 S300 단계의 판단결과 상기 액티비티값이 임계값을 초과하지 않으면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 수면 중인 사용자가 현재 시간에 별다른 움직임이 없는 액티비티가 없는 구간(즉 논 액티비티 구간)으로 판단하고, 액티비티가 없는 구간의 시작시간과 종료시간 정보를 체크하여 업데이트한다(S400).

이때 상기 S400 단계를 도 5를 참조하여 보다 상세하게 설명하면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 액티비티가 없는 구간을 카운팅하고(S410), 액티비티가 없는 구간의 현재 카운팅 수가 최대 카운팅 수를 초과하는지를 판단한다(S420). 이때 상기 카운팅은 타임스탬프와 동일한 1분을 의미하고, 최대 카운팅 수는 20을 예로 설정할 수 있으며, 최대 카운팅 수 20의 의미는 20분 단위를 기준으로 액티비티가 없는 구간의 정보를 체크 및 업데이트한다는 것이다.

상기 S420 단계의 판단결과 액티비티가 없는 구간의 현재 카운팅 수가 최대 카운팅 수를 초과하면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 액티비티가 없는 구간의 시작과 종료시점을 셋업하거나, 또는 액티비티가 없는 구간의 종료시점을 업데이트한 다음(S430), 측정시간 이내인지를 판단하는 상기 S200 단계 이후를 반복하여 수행한다.

또한 상기 S420 단계의 판단결과 액티비티가 없는 구간의 현재 카운팅 수가 최대 카운팅 수를 초과하지 않으면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 측정시간 이내인지를 판단하는 상기 S200 단계 이후를 반복하여 수행한다.

한편 상기 S300 단계의 판단결과 상기 액티비티값이 임계값을 초과하면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 수면 중인 사용자가 현재 시간에 임계값 이상의 유의미한 움직임이 있는 액티비티가 있는 구간(즉 액티비티 구간)으로 판단하고, 액티비티가 있는 구간의 시작시간과 종료시간 정보를 체크하여 저장한다(S500).

이때 상기 S500 단계를 도 6을 참조하여 보다 상세하게 설명하면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 롱 액티비티 구간을 카운팅하고(S510), 롱 액티비티 구간의 현재 카운팅 수가 최대 카운팅 수를 초과하는지를 판단한다(S520). 이때 상기 롱 액티비티 구간의 최대 카운팅 수는 3(즉 연속적인 움직임이 3분 동안 지속되는지를 의미)을 예로 설정할 수 있다.

상기 S520 단계의 판단결과 롱 액티비티 구간의 현재 카운팅 수가 최대 카운팅 수를 초과하면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 롱 액티비티가 있는 구간의 시작과 종료시점을 확인하여 저장한 다음(S530), 측정시간 이내인지를 판단하는 상기 S200 단계 이후를 반복하여 수행한다.

또한 상기 S520 단계의 판단결과 롱 액티비티 구간의 현재 카운팅 수가 최대 카운팅 수를 초과하지 않으면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 현재의 구간을 쇼트 액티비티로 확인하여 저장한 다음(S540), 측정시간 이내인지를 판단하는 상기 S200 단계 이후를 반복하여 수행한다.

한편 상기 S200 단계의 판단결과 수면패턴 측정시간이 경과되면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 상기 S400 단계 및 S500 단계에서 수행한 상기 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시작 및 종료시간 정보를 시간의 경과에 따라 액티비티 윈도우 상에 표시하거나, 세부 항목의 분석을 수행한다(S600).

즉 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시작 및 종료시간 정보를 토대로 시작 및 종료시점, 액티비티가 없는 구간, 액티비티가 있는 구간(일시적인 움직임을 나타내는 쇼트 액티비티와 연속적인 움직임을 나타내는 롱 액티비티 포함) 등을 액티비티 윈도우 상에 표시하거나, 액티비티가 있는 구간 중 쇼트 액티비티의 인접한 액티비티의 쇼트 그룹핑, 복수의 센서(200)에서 측정한 사용자의 움직임에 대한 감지데이터 중 겹치는 구간의 결합 프로세싱, 취침시간 확인, 기상시간 확인, 수면 중 배회 여부 확인 등의 세부사항에 대한 분석, 또는 이들의 조합을 수행하는 것이다.

이때 상기 S600 단계의 액티비티 윈도우 표시과정을 도 7과 도 8을 참조하여 보다 상세하게 설명하면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 상기 S400 단계 및 S500 단계에서 수행한 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시작 및 종료시간 정보를 토대로 논 액티비티 구간이 없고, 논 액티비티 시작점에 저장된 값이 없는지를 판단한다(S601).

상기 S601 단계의 판단결과 논 액티비티 구간이 없고, 논 액티비티 시작점에 저장된 값이 없으면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 논 액티비티 구간을 찾기 위한 카운트 값이 없는지를 판단하고(S602), 판단결과 논 액티비티 구간을 찾기 위한 카운트 값이 없으면 모두 액티비티가 있는 구간으로 설정하고(S603), 상기 S602 단계의 판단결과 논 액티비티 구간을 찾기 위한 카운트 값이 있으면 모두 액티비티가 없는 구간으로 설정한다(S604). 예를 들어 도 8에 도시된 하늘색 표시부분(①)의 시작시점과 종료시점을 확인하는 것이다.

그러나 상기 S601 단계의 판단결과 논 액티비티 구간이 있고, 논 액티비티 시작점에 저장된 값이 있으면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 논 액티비티 구간이 있고, 논 액티비티 시작점 값이 마지막에 저장된 논 액티비티 시작점 값과 같은지를 판단한다(S605).

상기 S605 단계의 판단결과 논 액티비티 구간이 있고, 논 액티비티 시작점 값이 마지막에 저장된 논 액티비티 시작점 값과 같지 않으면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 논 액티비티 구간별 시작 및 종료지점을 확인한다(S606).

상기 S606 단계를 통해 논 액티비티 구간별 시작 및 종료지점을 확인한 이후, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 액티비티 최종구간 이내인지를 판단하고(S607), 상기 S607 단계의 판단결과 액티비티 최종구간 이내이면, 상기 S606 단계에서 확인한 논 액티비티 구간 정보를 참조하여, 논 액티비티 구간 사이의 모든 롱 액티비티 구간별 시작 및 종료시점을 확인한다(S608). 이때 롱 액티비티 구간은 도 8에 도시된 보라색 표시부분(③)이다. 또한 쇼트 액티비티 구간은 도 8에 도시된 빨간색 표시부분(②)이며, 노란색 표시부분은 액티비티 구간 판정의 기준이 되는 임계값이다.

이후 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 액티비티 구간을 카운팅한 다음(S609), 액티비티 최종구간 이내인지의 여부를 판단하는 상기 S607 단계 이후를 반복하여 수행한다.

또한 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 상기 S607 단계의 판단결과 액티비티 최종구간 이내가 아니면, 액티비티의 시작 및 종료 구간(액티비티의 continued 정보)을 확인하여 저장한다(S610). 예를 들어 도 8의 하늘색 표시부분(①)의 수면패턴 추적에 대한 시작 및 종료구간을 확인하는 것이다.

한편, 상기 S600 단계의 쇼트 그룹핑, 결합 프로세싱, 취침 시간 확인, 기상 시간 확인, 수면 중 배회 여부 확인 등의 세부분석 과정을 도 9 내지 도 14를 참조하여 보다 상세하게 설명하면 다음과 같다.

도 9를 참조하여 액티비티가 있는 구간 중 인접한 쇼트 액티비티의 쇼트 그룹핑을 설명하면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 최종 쇼트 액티비티인지를 판단하고(S611), 상기 S611 단계의 판단결과 최종 쇼트 액티비티가 아니면, 현재의 쇼트 액티비티 이후 구간과 이전 구간의 차이값을 확인한다(S612).

그리고 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 상기 S612 단계에서 확인한 차이값이 기 설정된 최대 그룹핑 간격 이내인지를 판단한다(S613). 이때 최대 그룹핑 간격은 10으로 설정되며, 이는 현재의 쇼트 액티비티가 확인된 이후 10분 이내에 후속 쇼트 액티비티가 있는지를 확인하는 것을 의미한다.

상기 S613 단계의 판단결과 상기 S612 단계에서 확인한 차이값이 기 설정된 최대 그룹핑 간격 이내이면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 쇼트 액티비티에 대한 시작 및 종료지점, 그룹핑 수에 대한 그룹핑 결과를 저장하고(S614), 그룹핑 변수를 카운팅한 다음(S615), 최종 쇼트 액티비티 여부를 판단하는 상기 S611 단계 이후를 반복하여 수행한다. 이때 인접한 쇼트 액티비티의 그룹핑 결과는 도 14의 첫 번째 그래프에 나타난 바와 같다.

상기 S613 단계의 판단결과 상기 S612 단계에서 확인한 차이값이 기 설정된 최대 그룹핑 간격을 벗어나면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 그룹핑 변수를 카운팅한 다음(S616), 최종 쇼트 액티비티 여부를 판단하는 상기 S611 단계 이후를 반복하여 수행한다.

또한 도 10을 참조하여 각각의 센서(200)에서 측정한 사용자의 움직임에 대한 감지데이터 중 겹치는 구간의 결합 프로세싱을 설명하면, 댁내에 구비된 각각의 센서(200)에서 감지한 감지데이터를 토대로 액티비티값을 확인하는 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 사전에 설정된 측정시간 이내인지를 판단한다(S621).

상기 S621 단계의 판단결과 사전에 설정된 측정 시간 이내이면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 액티비티값을 토대로 겹치는 부분이 시작되는지의 여부를 판단한다(S622).

상기 S622 단계의 판단결과 겹치는 부분이 시작되면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 타겟 공간이나 다른 공간의 움직임 여부를 확인하고(S623), 상기 확인한 타겟 공간이나 다른 공간의 움직임 여부를 토대로 겹치는 구간의 시작지점 확인 또는 업데이트를 수행한다(S624).

그리고 상기 S624 단계를 통해 겹치는 구간의 시작지점 확인 또는 업데이트를 수행한 이후, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 액티비티 구간을 카운팅한 다음(S625), 기 설정된 측정시간 이내인지의 여부를 판단하는 상기 S621 단계 이후를 반복하여 수행한다.

또한 상기 S622 단계의 판단결과 겹치는 부분의 시작이 아니면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 타겟 공간, 다른 공간 또는 동시의 움직임 여부를 확인하고(S626), 상기 확인한 타겟 공간, 다른 공간 또는 동시 움직임 여부를 토대로 겹치는 구간의 종료지점 확인 또는 업데이트를 수행한다(S627).

그리로 상기 S627 단계를 통해 겹치는 구간의 종료지점 확인 또는 업데이트를 수행한 이후, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 액티비티 구간을 카운팅하는 상기 S627 단계를 수행한다.

즉 동일한 시간에 액티비티가 겹치는 부분의 결합을 토대로 수면 중인 사용자가 중간에 깨어나 거실로 가서 물을 마신다거나, 욕실을 이용한다거나, 수면 중에 무의식적으로 배회하는 등을 용이하게 확인할 수 있는 것이다. 이때 액티비티가 겹치는 부분을 결합한 결과는 도 14의 두 번째 및 세 번째 그래프에 나타난 바와 같다.

또한 도 11을 참조하여 취침 시간 확인을 설명하면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 사전에 설정된 측정시간 이내인지를 판단한다(S631).

상기 S631 단계의 판단결과 사전에 설정된 측정 시간 이내이면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 액티비티값을 토대로 타겟 공간(예를 들어 수면을 취하고 있는 침실)과 다른 공간에서의 움직임이 감지되는지의 여부를 판단한다(S632).

상기 S632 단계의 판단결과 타겟 공간이나 다른 공간에서의 움직임이 감지되면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 액티비티 구간을 카운팅한 다음(S633), 기 설정된 측정시간 이내인지의 여부를 판단하는 상기 S631 단계 이후를 반복하여 수행한다.

그러나 상기 S632 단계의 판단결과 타겟 공간이나 다른 공간에서의 움직임이 감지되면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 타겟 공간에 움직임이 감지되는지를 판단한다(S634). 즉 사용자가 취침에 의하여 타겟 공간 내에서 별다른 움직임이 없는지를 확인하는 것이다.

상기 S634 단계의 판단결과 타겟 공간에 움직임이 감지되면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 액티비티 구간을 카운팅하는 상기 S633 단계를 수행하고, 상기 S634 단계의 판단결과 타겟 공간에 움직임이 감지되지 않으면, 기 설정된 카운팅 수를 초과하는지를 판단한다(S635). 예를 들어, 움직임이 감지되지 않는 시간이 취침으로 판단할 수 있는 시간(예를 들어, 20분)동안 계속 유지되는지의 여부를 확인하는 것이다.

상기 S635 단계의 판단결과 기 설정된 카운팅 수를 초과하지 않으면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 액티비티 구간을 카운팅하는 상기 S633 단계를 수행하고, 상기 S635 단계의 판단결과 기 설정된 카운팅 수를 초과하면, 취침 시간 확인 및 저장을 수행한다(S636).

또한 도 12를 참조하여 기상 시간 확인을 설명하면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 종료시점 직전시점을 초기데이터로 설정한다(S641). 즉 동작패턴을 추적하기 위하여 사전에 설정한 종료시간 바로 직전의 타임스탬프를 초기데이터로 설정하는 것으로서, 예를 들어 종료시점 직전시점의 타임스탬프를 N-1라 할 때, 초기데이터(n)는 n=N-1로 설정된다.

이후 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 동작패턴 추적 시작시점인지를 판단하고(S642), 동작패턴 추적 시작시점이 아니면, 액티비티값을 토대로 타겟 공간이나 다른 공간에서 움직임이 감지되는지의 여부를 판단한다(S643).

상기 S643 단계의 판단결과 타겟 공간이나 다른 공간에서의 움직임이 감지되지 않으면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 사용자가 수면상태인 것으로 판단하여 액티비티 구간을 역 카운팅한 다음(S644), 동작패턴 추적 시작시점인지의 여부를 판단하는 상기 S642 단계 이후를 반복하여 수행한다.

그러나 상기 S643 단계의 판단결과 타겟 공간이나 다른 공간에서의 움직임이 감지되면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 타겟 공간에 움직임이 감지되는지를 판단한다(S645).

상기 S365 단계의 판단결과 , 타겟 공간에 움직임이 감지되지 않으면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 액티비티 구간을 역 카운팅하는 상기 S644 단계를 수행하고, 상기 S645 단계의 판단결과 타겟 공간에 움직임이 감지되면, 기 설정된 카운팅 수를 초과하는지를 판단한다(S646). 예를 들어, 움직임이 연속적으로 감지되어 기상한 것으로 판단할 수 있는 시간(예를 들어, 10분)동안 계속 유지되는지의 여부를 확인하는 것이다.

상기 S646 단계의 판단결과 기 설정된 카운팅 수를 초과하지 않으면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 액티비티 구간을 역 카운팅하는 상기 S644 단계를 수행하고, 상기 S646 단계의 판단결과 기 설정된 카운팅 수를 초과하면, 기상 시간 확인 및 저장을 수행한다(S647).

또한 도 13을 참조하여 수면 중 배회 여부확인을 설명하면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 각각의 센서(200)에서 감지한 감지데이터를 토대로 확인하는 액티비티값을 토대로 기상 시간 이전인지를 판단한다(S651).

상기 S651 단계의 판단결과 기상 시간 이전이면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 액티비티값을 토대로 겹치는 부분이 시작되는지의 여부를 판단한다(S652).

상기 S652 단계의 판단결과 겹치는 부분이 시작되면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 타겟 공간이나 다른 공간의 움직임 여부를 확인하고(S653), 상기 확인한 타겟 공간이나 다른 공간의 움직임 여부를 토대로 겹치는 구간의 시작지점 확인 또는 업데이트를 통해 수면 중 배회 시작을 확인한다(S654).

상기 S654 단계를 통해 각각의 센서(200)에서 측정한 감지데이터를 토대로 한 액티비티가 겹치는 부분의 처리를 수행하여, 겹치는 구간의 시작지점 확인 또는 업데이트를 통해 수면 중 배회 시작을 확인한 이후, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 액티비티 구간을 카운팅한 다음(S655), 기상 시간 이전인지의 여부를 판단하는 상기 S651 단계 이후를 반복하여 수행한다.

또한 상기 S652 단계의 판단결과 겹치는 부분의 시작이 아니면, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 타겟 공간, 다른 공간 또는 동시의 움직임 여부를 확인하고(S655), 상기 확인한 타겟 공간, 다른 공간 또는 동시 움직임 여부를 토대로 겹치는 구간의 종료지점 확인 또는 업데이트를 통해 수면 중 배회 종료를 확인한다(S656). 즉 동일한 시간에 액티비티가 겹치는 부분의 결합을 토대로 수면 중인 사용자가 수면 중에 배회하는 것을 확인하는 것이다. 이때 액티비티가 겹치는 부분을 결합한 결과는 도 14의 두 번째 및 세 번째 그래프에 나타난 바와 같다.

그리고 상기 S657 단계를 통해 각각의 센서(200)에서 측정한 감지데이터를 토대로 한 액티비티가 겹치는 부분의 처리를 수행하여 수면 중 배회여부를 확인한 이후, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 액티비티 구간을 카운팅하는 상기 S655 단계를 수행한다.

한편, 상기 도 9 내지 도 13에서 설명한 쇼트 그룹핑, 결합 프로세싱, 취침 시간 확인, 기상시간 확인, 수면 중 배회 여부 확인 등에 관련된 정보는 도 14에 나타낸 것처럼 액티비티 윈도우를 통해 표시될 수 있다.

이제, 상기 S600 단계를 통해 상기 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시작 및 종료시간 정보를 시간의 경과에 따라 액티비티 윈도우 상에 표시하거나, 세부 항목의 분석을 수행한 이후, 상기 동작패턴 추적 장치(100)는 해당 사용자의 수면패턴 추적에 대한 정보를 토대로 수면종류 확인, 수면장애 여부 확인 등의 수면패턴 결과정보를 산출하며, 산출한 수면패턴에 대한 결과를 해당 사용자에게 제공한다(S700).

상기 S700 단계에서 산출되는 결과정보는 도 15에 나타낸 바와 같이 활동한 시간, 수면 시간, 수면 방해가 일어난 횟수, 얕은 잠을 잔 시간, 쇼트 그룹핑 결과, 배회한 시간, 기상 시간 등이며, 이를 통해 사용자는 자신의 수면패턴이나 수면의 질이 어떠한지를 확인할 수 있게 된다.

이처럼, 본 발명은 PIR 센서, 초음파 센서 등의 움직임감지센서를 통해 사용자의 움직임을 추적하고, 추적한 사용자의 움직임 정보를 액티비티 윈도우를 통해 표시하고, 이를 통해 사용자의 동작패턴을 분석함으로써, 액티비티 윈도우를 통해 수면을 포함한 사용자의 움직임을 직관적으로 확인할 수 있음은 물론, 사용자의 동작패턴에 대한 질적인 판단을 빠르고 용이하게 수행할 수 있다.

이상에서와 같이 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 판단되어야 할 것이다.

100 : 동작패턴 추적 장치 110 : 감지데이터 수집부
120 : 액티비티 메인 처리부 122 : 액티비티 확인부
124 : 논 액티비티 처리부 126 : 쇼트 액티비티 처리부
128 : 롱 액티비티 처리부 130 : 액티비티 서브 처리부
132 : 쇼트 그룹핑부 134 : 결합 처리부
140 : 응용 서비스 처리부 142 : 취침 확인부
144 : 기상 확인부 146 : 수면 중 배회 확인부
150 : 액티비티 윈도우 표시부 160 : 결과 확인부
170 : 저장부 180 : 제어부
200 : 센서 300 : 데이터베이스

Claims (14)

1. 적어도 하나 이상의 센서로부터 사용자의 움직임에 대한 감지데이터를 수집하는 감지데이터 수집부; 및
   상기 수집한 감지데이터와 사전에 설정된 임계값의 비교를 토대로 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간을 체크하여 시간정보를 저장하는 액티비티 메인 처리부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동작패턴 추적 장치.
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 동작패턴 추적 장치는,
   상기 저장한 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시간정보를 토대로 움직임 시간, 경로 또는 이들의 조합을 포함한 동작패턴 결과데이터를 산출하는 결과 확인부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동작패턴 추적 장치.
3. 청구항 1에 있어서,
   상기 센서는,
   PIR(Passive Infrared) 센서를 포함한 적외선 센서, 초음파(Ultra sonic) 센서, 이미지 센서 또는 이들의 조합을 포함한 움직임감지센서로서, 댁내, 사무실 또는 이들의 조합을 포함한 동작패턴 추적 공간에 적어도 하나 이상 설치되어 있으며,
   기 설정된 구동시간 및 간격에 따라 동작하여 사용자의 움직임을 감지한 감지데이터를 유선 또는 무선을 통해 동작패턴 추적 장치로 전송하는 것을 특징으로 하는 동작패턴 추적 장치.
4. 청구항 1에 있어서,
   상기 동작패턴 추적 장치는,
   상기 액티비티 메인 처리부에서 처리한 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시간정보를 토대로 동작패턴 추적의 시작 및 종료구간, 액티비티가 없는 구간, 액티비티가 있는 구간 중 일시적인 움직임을 나타내는 쇼트 액티비티와 연속적인 움직임을 나타내는 롱 액티비티 또는 이들의 조합을 시간의 경과에 따라 표시하는 액티비티 윈도우 표시부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동작패턴 추적 장치.
5. 청구항 1에 있어서,
   상기 동작패턴 추적 장치는,
   상기 액티비티 메인 처리부에서 처리한 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시간정보를 토대로, 상기 액티비티가 있는 구간 중 일시적인 움직임을 나타내는 쇼트 액티비티의 인접한 액티비티를 그룹핑하거나,
   적어도 하나 이상의 센서에서 각각 측정한 사용자의 움직임에 대한 감지데이터 중 동일한 시간에 겹치는 구간이 있는지의 여부를 확인하여 겹치는 구간을 하나로 결합하여 배회여부나 이동경로를 확인하거나, 또는
   이들의 조합을 포함한 분석을 수행하는 액티비티 서브 처리부;를 더 포함하며,
   상기 액티비티 서브 처리부에서 수행한 쇼트 그룹핑, 결합 프로세싱 또는 이들의 조합을 포함한 정보는 액티비티 윈도우 표시부를 통해 표시되는 것을 특징으로 하는 동작패턴 추적 장치.
6. 청구항 1에 있어서,
   상기 액티비티 메인 처리부는,
   상기 센서로부터 수집한 감지데이터가 기 설정된 임계값을 초과하는지를 판단하여 액티비티의 발생여부를 확인하는 액티비티 확인부;
   상기 확인한 액티비티 발생여부에 따라 액티비티가 없는 구간의 시작시간과 종료시간의 설정 및 업데이트를 처리하는 논 액티비티 처리부;
   상기 확인한 액티비티 발생여부에 따라 액티비티가 있는 구간 중 기 설정된 롱 액티비티 판단을 위한 최대 타임스탬프 카운팅 수 이내의 일시적인 움직임이 나타난 쇼트 액티비티 구간의 시작시간과 종료시간을 저장하는 쇼트 액티비티 처리부; 및
   상기 확인한 액티비티 발생여부에 따라 액티비티가 있는 구간 중 기 설정된 롱 액티비티 판단을 위한 최대 타임스탬프 카운팅 수를 초과하여 연속적인 움직임이 나타난 롱 액티비티 구간의 시작시간과 종료시간을 저장하는 롱 액티비티 처리부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동작패턴 추적 장치.
7. 청구항 1에 있어서,
   상기 동작패턴 추적 장치는,
   액티비티 윈도우에 표시되는 동작패턴 추적정보를 확인한 다음, 쇼트 그룹핑, 결합 프로세싱, 취침시간 확인, 기상시간 확인, 수면 중 배회 여부 확인 또는 이들의 조합을 수행하거나, 또는
   상기 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시작 및 종료시간 정보를 토대로 쇼트 그룹핑, 결합 프로세싱, 취침시간 확인, 기상시간 확인, 수면 중 배회 여부 확인 또는 이들의 조합을 수행한 다음, 상기 수행한 결과를 상기 액티비티 윈도우에 표시하는 것을 특징으로 하는 동작패턴 추적 장치.
8. 동작패턴 추적 장치에서, 적어도 하나 이상의 센서로부터 사용자의 움직임에 대한 감지데이터를 수집하는 감지데이터 수집 단계; 및
   상기 수집한 감지데이터와 사전에 설정된 임계값의 비교를 토대로 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간을 체크하여 시간정보를 저장하는 액티비티 메인 처리 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동작패턴 추적 방법.
9. 청구항 8에 있어서,
   상기 동작패턴 추적 방법은,
   상기 동작패턴 추적 장치에서, 상기 저장한 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시간정보를 토대로 움직임 시간, 경로 또는 이들의 조합을 포함한 동작패턴 결과데이터를 산출하는 결과 확인 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동작패턴 추적 방법.
10. 청구항 8에 있어서,
    상기 감지데이터 수집 단계는,
    댁내, 사무실 또는 이들의 조합을 포함한 동작패턴 추적 공간에 적어도 하나 이상 설치된 PIR 센서를 포함한 적외선 센서, 초음파 센서, 이미지 센서 또는 이들의 조합을 포함한 움직임감지센서로부터 기 설정된 구동시간 및 간격에 따라 사용자의 움직임을 감지한 감지데이터를 유선 또는 무선을 통해 전송받는 것을 특징으로 하는 동작패턴 추적 방법.
11. 청구항 8에 있어서,
    상기 동작패턴 추적 방법은,
    상기 동작패턴 추적 장치에서 처리한 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시간정보를 토대로 동작패턴 추적의 시작 및 종료구간, 액티비티가 없는 구간, 액티비티가 있는 구간 중 일시적인 움직임을 나타내는 쇼트 액티비티와 연속적인 움직임을 나타내는 롱 액티비티 또는 이들의 조합을 시간의 경과에 따라 표시하는 액티비티 윈도우 표시 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동작패턴 추적 방법.
12. 청구항 8에 있어서,
    상기 동작패턴 추적 방법은,
    상기 동작패턴 추적 장치에서 처리한 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시간정보를 토대로, 상기 액티비티가 있는 구간 중 일시적인 움직임을 나타내는 쇼트 액티비티의 인접한 액티비티를 그룹핑하거나,
    적어도 하나 이상의 센서에서 각각 측정한 사용자의 움직임에 대한 감지데이터 중 동일한 시간에 겹치는 구간이 있는지의 여부를 확인하여 겹치는 구간을 하나로 결합하여 배회여부나 이동경로를 확인하거나, 또는
    이들의 조합을 포함한 분석을 수행하는 액티비티 서브 처리 단계;를 더 포함하며,
    상기 액티비티 서브 처리 단계에서 수행한 쇼트 그룹핑, 결합 프로세싱 또는 이들의 조합을 포함한 정보는 액티비티 윈도우를 통해 표시되는 것을 특징으로 하는 동작패턴 추적 방법.
13. 청구항 8에 있어서,
    상기 액티비티 메인 처리 단계는,
    상기 센서로부터 수집한 감지데이터가 기 설정된 임계값을 초과하는지를 판단하여 액티비티의 발생여부를 확인하는 액티비티 확인 단계;
    상기 확인한 액티비티 발생여부에 따라 액티비티가 없는 구간의 시작시간과 종료시간의 설정 및 업데이트를 처리하는 논 액티비티 처리 단계;
    상기 확인한 액티비티 발생여부에 따라 액티비티가 있는 구간 중 기 설정된 롱 액티비티 판단을 위한 최대 타임스탬프 카운팅 수 이내의 일시적인 움직임이 나타난 쇼트 액티비티 구간의 시작시간과 종료시간을 저장하는 쇼트 액티비티 처리 단계; 및
    상기 확인한 액티비티 발생여부에 따라 액티비티가 있는 구간 중 기 설정된 롱 액티비티 판단을 위한 최대 타임스탬프 카운팅 수를 초과하여 연속적인 움직임이 나타난 롱 액티비티 구간의 시작시간과 종료시간을 저장하는 롱 액티비티 처리단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동작패턴 추적 방법.
14. 청구항 8에 있어서,
    상기 동작패턴 추적 방법은,
    액티비티 윈도우에 표시되는 동작패턴 추적정보를 확인한 다음, 쇼트 그룹핑, 결합 프로세싱, 취침시간 확인, 기상시간 확인, 수면 중 배회 여부 확인 또는 이들의 조합을 수행하거나, 또는
    상기 액티비티가 있는 구간과 액티비티가 없는 구간의 시작 및 종료시간 정보를 토대로 쇼트 그룹핑, 결합 프로세싱, 취침시간 확인, 기상시간 확인, 수면 중 배회 여부 확인 또는 이들의 조합을 수행한 다음, 상기 수행한 결과를 상기 액티비티 윈도우에 표시하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동작패턴 추적 방법.

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