KR20200000091A - 활동량 추적기와 감시 카메라 연동 기반의 활동 분석 장치, 그 시스템 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

보호자가 대상를 직접 관찰할 수 없는 시간대의 대상의 활동량 및 영상 정보를 모니터링할 수 있도록 하는 활동 분석 장치, 시스템 및 방법을 제시한다. 제시된 시스템은 대상에게 구비되고, 단위시간별로 상기 대상의 활동 강도 기반 활동량을 추적하는 활동량 추적기로부터, 상기 대상의 활동량 추적 정보를 수신하여 분석하는 활동량 분석부; 하나 이상의 감시 카메라로부터 상기 활동량 추적기와 연동된 활동량 추적기 연동 영상 데이터를 수신하여 분석하는 영상 데이터 분석부; 상기 활동량 분석부와, 상기 영상 데이터 분석부의 분석 결과를 기초로, 상기 대상의 활동 정보를 포함하는 결과 정보를 생성하는 결과 생성부; 및 상기 결과 정보를 상기 활동량 추적기와 페어링된 보호자 단말로 제공하는 제어부를 포함한다.

Description

활동량 추적기와 감시 카메라 연동 기반의 활동 분석 장치, 그 시스템 및 그 방법{Target activity monitoring system and method using tracking terminal and mornitoring camera}

본 발명은 활동 분석 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 원격지의 대상의 활동량을 활동 강도를 기반으로 모니터링하되, 활동량 추적기와 감시 카메라 연동 기반의 활동 분석 정보를 제공할 수 있는 활동 분석 장치, 그 시스템 및 방법에 관한 것이다.

최근 활동량에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, 활동량은 단순히 칼로리 측정과 같은 운동의 정도만을 나타내는 것이 아니라, 활동 강도를 나타냄으로써 정신적인 측면에서의 건강함을 나타내는 지표로도 활용되고 있다. 예를 들어, 활동 강도 저하에 의한 활동량의 감소여부에 따라 의욕저하와 무기력함을 나타내는 우울증의 지표로도 활용될 수 있으며, 또한, 대상의 경우 유치원이나 학교에서 이루어지는 활동량이 대상의 성격 형성 및 성장기에 있어서 매우 큰 영향을 끼치게 된다.

그러나, 대상의 신체적 움직임을 이러한 활동 강도 기반의 활동량에 따라 평가 및 측정하는 도구나 수단이 전무한 실정이다. 즉, 기존의 생체 정보 측정 기술들은 단순히 신체가 소모하는 열량이나 절대적인 운동량, 예를 들어, 칼로리, 걸음 수, 이동거리 등만을 측정하여 운동의 효율성을 평가하거나, 심박수 등의 절대값과 비교가능한 수치만을 센싱하여 정상여부를 평가하는 것만을 제시하고 있을 뿐, 측정 대상의 활동량에 대한 전반적인 모니터링을 제공하지는 못하고 있는 실정이다.

특히, 성인 뿐만 아니라 아이나 노인, 나아가 반려동물 등과 같이, 그 신체적이면서 정신적 측면에서의 관찰과 이에 따른 조치가 상시 필요한 보호 대상들에 있어서, 이와 같은 활동 강도 기반 활동량의 측정 및 평가는 상시로 요구되고 있는 실정이지만, 보호자가 항상 함께하여 관찰할 수는 없는 한계가 존재하고 있다.

또한, 이러한 활동량의 측정 및 평가가 이루어지더라도, 이러한 측정 및 평가의 근거가 되는 실제 상황이나 영상 등을 제공하거나, 그 분석 결과를 바탕으로 하여 보호자에게 유용한 활동 정보를 제공하여 주는 시스템 또한 전무한 상태이다.

본 발명은 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 보호 대상을 직접 관찰할 수 없는 시간대의 대상의 활동량을 활동 강도 및 이에 연동된 영상 데이터를 기반으로 모니터링 및 평가할 수 있도록 하는 활동량 모니터링 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

또한, 본 발명은 상기 측정 및 평가의 근거가 되는 실제 상황이나 영상 등을 제공하고, 영상 데이터 및 그 활동 강도 분석 결과를 바탕으로 하는 행동 패턴 분석 정보를 제공하여, 보호자에게 활동 강도 분석과 연관된 영상 정보를 제공할 수 있는 활동 분석 시스템 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 바람직한 실시양태에 따른 활동 분석 장치는, 대상에게 구비되고, 단위시간별로 상기 대상의 활동 강도 기반 활동량을 추적하는 활동량 추적기로부터, 상기 대상의 활동량 추적 정보를 수신하여 분석하는 활동량 분석부; 하나 이상의 감시 카메라로부터 상기 활동량 추적기와 연동된 활동량 추적기 연동 영상 데이터를 수신하여 분석하는 영상 데이터 분석부; 상기 활동량 분석부와, 상기 영상 데이터 분석부의 분석 결과를 기초로, 상기 대상의 활동 정보를 포함하는 결과 정보를 생성하는 결과 생성부; 및 상기 결과 정보를 상기 활동량 추적기와 페어링된 보호자 단말로 제공하는 제어부를 포함한다.

또한, 상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 바람직한 실시양태에 따른 활동량 추적기는, 상기 대상의 움직임을 센싱하는 센싱부; 상기 활동 강도 기반 측정을 위해, 상기 센싱부에서 센싱된 상기 대상의 움직임에 대한 정보를 누적하고, 누적된 움직임에 대한 정보를 단위시간별로 분류 및 레벨링하여 상기 활동량 추적 정보를 생성하는 활동량 측정부; 및 상기 활동량 추적 정보를 상기 보호자 단말에게로 전송하는 통신부;를 포함하며, 상기 통신부는 하나 이상의 감시 카메라로 상기 활동량 추적기 식별 정보를 전송하여, 하나 이상의 감시 카메라에서 상기 활동량 추적기와 연동된 활동량 추적기 연동 영상 데이터가 활동 분석 장치로 전송되도록 하며, 상기 활동 분석 장치는 상기 활동량 추적 정보를 상기 보호자 단말로부터 수신하여 분석하고, 상기 영상 데이터를 분석하며, 각 분석 결과를 기초로, 상기 대상의 활동 정보를 포함하는 결과 정보를 생성하여 상기 결과 정보를 상기 활동량 추적기와 페어링된 보호자 단말로 제공하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 바람직한 실시양태에 따른 활동 분석 장치의 동작 방법은, 대상에게 구비되고, 단위시간별로 상기 대상의 활동 강도 기반 활동량을 추적하는 활동량 추적기로부터, 상기 대상의 활동량 추적 정보를 수신하여 분석하는 단계; 하나 이상의 감시 카메라로부터 상기 활동량 추적기와 연동된 활동량 추적기 연동 영상 데이터를 수신하여 분석하는 단계; 상기 활동량 분석부와, 상기 영상 데이터 분석부의 분석 결과를 기초로, 상기 대상의 활동 정보를 포함하는 결과 정보를 생성하는 단계; 및 상기 결과 정보를 상기 활동량 추적기와 페어링된 보호자 단말로 제공하는 단계를 포함한다.

이러한 구성의 본 발명에 따르면, 대상에게 착용된 활동량 추적기에서의 활동 강도 기반 활동량 추적 정보를 보호자 단말이 활동 분석 장치에게로 전달할 수 있으며, 감시 카메라는 활동량 추적기와 연동된 영상 데이터를 활동 분석 장치로 전달할 수 있고, 이에 따라 활동 분석 장치는 해당 대상의 활동량 및 행동 패턴을 영상 데이터에 기반하여 분석하여 결과를 해당 보호자 단말에게로 전송할 수 있으며, 이에 대응하는 실제 영상 데이터를 제공해 줌으로써, 보호자는 자신의 대상의 활동 정보와 영상을 손쉽게 확인할 수 있다.

그에 따라, 보호자는 대상의 활동 강도 기반 활동량을 적절하게 관리하고 적정한 활동량이 유지되도록 하는 생활습관을 형성시켜줄 수 있으며, 활동 분석 장치는 실제 영상 기반의 행동 패턴과 연관시킴으로써 활동량의 모니터링에 따른 대상의 상태변화와 성격변화 등의 추적 및 상담을 용이하게 한다.

또한, 상기 행동 패턴 분석 정보는 학습 및 머신 러닝 처리에 따라, 이후 발생되는 영상 데이터의 대상 활동량 분석에 이용될 수 있어, 학습 이후에는 별도의 활동량 추적기 없이도 대상의 활동량 정보와 행동 패턴을 식별할 수 있게 된다.

그리고, 이러한 활동량 추적 관리 및 생활습관 형성을 통해 다양한 대상의 건강한 신체, 정신, 지능 발달 뿐만 아니라 다가올 각종 질병과 질환을 예방할 수 있게 된다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 활동량 모니터링 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 활동량 추적기를 보다 구체적으로 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 감시 카메라를 보다 구체적으로 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 활동 분석 장치를 보다 구체적으로 도시한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 추적기 연동 영상 데이터 생성 프로세스를 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 시스템 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 활동 분석 장치의 영상 분석 프로세스를 도시한 흐름도이다.
도 8 내지 도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 보호자 단말로 제공된 결과 정보 인터페이스를 나타내는 예시도이다.
도 10 내지 도 11은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 활동량 추적기를 도시한 도면들이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.

그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 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 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 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 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 활동량 모니터링 시스템의 구성도이며, 도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 활동량 추적기를 보다 구체적으로 도시한 블록도이고, 도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 감시 카메라를 보다 구체적으로 도시한 블록도이며, 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 활동 분석 장치를 보다 구체적으로 도시한 블록도이다.

먼저, 도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 활동량 모니터링 시스템은, 활동량 추적기(10), 보호자 단말(20), 감시 카메라(50) 및 활동 분석 장치(30)를 포함할 수 있다.

활동량 추적기(10)는 웨어러블 기기로서, 다양한 형태로 대상에게 구비될 수 있다. 예를 들어, 활동량 추적기(10)는 시계, 목걸이, 뱃지 등의 악세서리일 수 있으며, 카드 형태로 구성되어 신분증, 신용카드, 입출입증이나 사원증의 형태로도 구현될 수 있다.

이러한 활동량 추적기(10)는 단위시간별로 대상의 활동량을 추적할 수 있으며, 활동량 추적기(10)는 보호자 단말(20)과 페어링될 수 있다. 여기서, 페어링은 무선 연결을 위해 활동량 추적기(10)와 보호자 단말(20)간에 링크를 생성하는 것으로 구현될 수 있다.

그리고, 활동량 추적기(10)는 도 2에서와 같이 센서부(12), 활동량 측정부(14), 통신부(16), 및 제어부(18)를 포함할 수 있다.

센서부(12)는 대상의 움직임을 센싱한다. 예를 들어, 센서부(12)는 6축 센서(3축 가속도 센서 + 3축 자이로 센서)로 구성될 수 있다. 여기서, 가속도센서는 중력 가속도를 이용하여 가속도를 측정할 수 있다. 중력 가속도가 3축으로 얼마만큼의 영향을 주었는가를 측정하여 센서의 기울어진 정도를 확인할 수 있다. 자이로 센서는 가속도를 측정할 수 있는 센서로서 3축의 물리량을 측정하여 센서의 움직임을 감지하고 기울기를 측정할 수 있다.

활동량 측정부(14)는 활동 강도 기반의 활동량 측정을 수행하여, 활동량 추적 정보를 생성한다. 본 발명의 실시 예에서, 활동량은 레벨링된 단위 시간별 활동 강도를 나타낼 수 있으며, 이는 대상의 단위 시간별 움직임 정도 레벨링에 따라 결정될 수 있다. 따라서, 이와 같은 본 발명의 실시 예에서의 활동량은 단순한 운동량만으로 체크되는 칼로리, 걸음 수, 이동거리, 심박수와 같은 일반적 측정과는 그 측정 기준 및 레벨이 상이하게 구성될 수 있다.

활동 강도 기반의 측정을 위해, 활동량 측정부(14)는 센서부(12)에서 센싱된 움직임에 대한 정보(즉, 움직임 정보라고 할 수 있음)를 누적하고, 누적된 움직임에 대한 정보를 단위시간별로 분류 및 레벨링하고, 적어도 단위시간별 레벨링값을 포함하는 활동량 추적 정보를 생성한다.

다시 말해서, 활동량 측정부(14)는 센서부(12)에서 센싱되는 실시간의 움직임 정보를 수신하여 누적시킨다. 그리고, 활동량 측정부(14)는 누적된 대상의 움직임 정보를 단위시간별로 분류한다. 그리고 나서, 활동량 측정부(14)는 분류된 단위시간별 움직임 정보에 대해 해당 대상의 활동량(이동거리, 이동시간 등)에 근거하여 레벨링을 실시한다. 여기서, 레벨링은 수치화된 값을 가질 수 있다. 그리고, 활동량 측정부(14)는 활동량 추적 정보를 생성하는데, 활동량 추적 정보는 단위시간별 레벨링값(즉, 단위시간별 대상의 활동량에 대한 레벨링값) 및 단위시간별 활동량 정보(즉, 단위시간별 대상의 이동거리, 이동시간 등을 나타내는 정보; 수치 정보)를 포함할 수 있다.

예를 들어, 활동량 측정부(14)는 단위시간별로 대상의 이동거리 또는 이동시간이 기설정된 해당 단위시간의 기준 범위 미만일 경우에는 "1"을 해당 단위시간의 대상의 활동량에 대한 레벨링값으로 부여할 수 있고, 단위시간별로 대상의 이동거리 또는 이동시간이 기설정된 해당 단위시간의 기준 범위내일 경우에는 해당 단위시간에 대한 "2"를 해당 단위시간의 대상의 활동량에 대한 레벨링값으로 부여할 수 있고, 단위시간별로 대상의 이동거리 또는 이동시간이 기설정된 해당 단위시간의 기준 범위를 초과할 경우에는 "3"을 해당 단위시간의 대상의 활동량에 대한 레벨링값으로 부여할 수 있다. 여기서, 상술한 기설정된 기준 범위는 단위시간별로 동일할 수도 있고 상이할 수도 있다. 또한, 상기 레벨링 값은 보다 세분화될 수 있다. 예를 들어, 레벨링 값은 256단계로 세분화되어 보다 상세한 단위시간별 레벨링 값이 부여될 수도 있다.

상술한 활동량 추적 정보는 통신부(16)를 통해 보호자 단말(20)에게로 전송되는데, 비주기적으로 보호자 단말(20)과 연결되는 시점에 하루에 1회 정도 전송되는 것으로 한다. 활동량 추적 정보를 하루에 1회 정도로 전송 제한하는 이유는 활동량 추적기(10)의 배터리 소모량을 줄이기 위함이다. 상기 예에서는 활동량 추적 정보를 하루에 1회 정도 전송할 수 있는 것으로 하였지만, 필요에 따라서는 전송가능 횟수를 증가시켜도 무방하다.

그리고, 통신부(16)는 활동량 측정부(14)의 활동량 추적 정보를 보호자 단말(20)에게로 전송할 수 있으며, 이를 위한 하나 이상의 근거리 무선 통신 모듈을 포함할 수 있다.

또한, 통신부(16)는 보호자 단말(20)로부터 활동량 추적 정보 요청을 수신하여 제어부(18)에게로 전송할 수 있다.

여기서, 제어부(18)는 활동량 추적기(10)의 전체적인 동작을 제어하며, 특히 제어부(18)는 해당 활동량 추적기(10)와 보호자 단말(20)과의 페어링을 제어할 수 있고, 감시 카메라(50)와의 연계 동작을 제어할 수 있다.

먼저, 제어부(18)는 통신부(16)를 통해 보호자 단말(20)로부터의 활동량 추적 정보 요청을 수신하게 되면 전송가능 횟수 이내인지를 판단한다. 예를 들어, 전송가능 횟수가 하루에 1회이고 금일중에 이미 전송하였던 적이 있다면 제어부(18)는 활동량 추적 정보의 송신을 차단한다. 전송가능 횟수가 하루에 1회인데 금일중에 전송한 적이 없다면 제어부(18)는 활동량 추적 정보의 송신이 이루어지도록 한다.

그리고, 통신부(16)는 활동량 추적기(10)와 인접한 주변의 감시 카메라(50)와 통신할 수 있으며, 제어부(18)는 상기 통신부(16)를 통한 상기 감시 카메라(50)의 인증된 요청에 따라, 상기 활동량 추적기(10)의 식별 정보를 제공할 수 있다.

여기서, 감시 카메라(50)는 도 3에 도시된 바와 같이, 대상의 영상 정보를 촬영하여 영상 데이터를 생성하는 카메라부(52), 상기 활동량 추적기(10)를 식별하는 추적기 식별부(53), 통신부(54), 저장부(55) 및 제어부(51)를 포함할 수 있다.

감시 카메라(50)의 제어부(51)는 통신부(54)의 근거리 무선 통신 모듈을 이용하여, 신호 세기 또는 통상의 프로세스 처리에 따라 일정 거리 이내 위치한 활동량 추적기(10)를 식별할 수 있으며, 추적기 식별부(53)는 식별된 활동량 측정기(10)로 식별 정보를 요청하여 수신할 수 있다.

예를 들어, 감시 카메라(50)의 제어부(51)는 실내 또는 실외의 지도 데이터및 감시 카메라(50)의 위치 정보를 미리 저장하며, 미리 설정된 인증 정보를 포함하는 비콘 신호를 생성하여 주기적으로 송신하여, 이에 응답한 추적기(10)의 신호 세기를 측정하거나, 추적기(10)의 비콘 신호를 수신하여 신호 세기를 측정하여, 추적기(10)가 일정 거리 이내인지 식별할 수 있다.

그리고, 제어부(51)는 일정 거리 이내 추적기 식별부(53)에서 식별된 식별 정보와, 저장부(55)에 미리 저장된 감시 카메라(50)의 위치 정보 및 영상 데이터 정보를 결합하여, 활동량 추적기 연동 영상 데이터를 생성할 수 있으며, 생성된 영상 데이터는 통신부(54)를 통해 활동 분석 장치(30)로 전송될 수 있다.

한편, 보호자 단말(20)은 활동량 추적기(10)와의 페어링을 실시하고, 페어링 정보를 활동 분석 장치(30)에게로 전송한다. 즉, 보호자는 자신의 단말(20)과 자신의 대상가 사용하는 활동량 추적기(10)와의 페어링을 시킨다. 그리고, 보호자 단말(20)은 페어링 완료에 따른 활동량 추적기(10) 및 자신의 정보를 페어링 정보로서 활동 분석 장치(30)에게로 보낸다. 해당 활동량 추적기(10)의 고유 식별정보 및 해당 보호자 단말(20)의 고유 식별정보가 상술한 페어링 정보의 일 예가 될 수 있다. 통상적으로, 블루투스 기능을 갖는 보호자 단말(20; 마스터)과 활동량 추적기(10; 슬레이브) 간 연결을 위해, 보호자 단말(20)이 질의 과정을 통해 주변의 활동량 추적기(10)의 어드레스 및 대상 아이디를 얻어오며, 얻어온 정보를 이용하여 연결할 활동량 추적기(10)와의 상호 등록 과정인 페어링 과정을 수행한다. 다시 말해서, 종래의 페어링 방법은 페어링하려는 장치(즉, 보호자 단말(20))가 상대방 장치(즉, 활동량 추적기(10))를 조회(inquiry)하는 과정을 통해 검색하고, 이를 통해 상대편의 장치주소(address)를 알아낸 후 알아낸 장치주소를 이용하여 다시 서로 간에 PIN(Personal Identification Number) 코드를 교환함으로써 인증하는 방식이다. 따라서, 종래의 페어링 방법에 의해 해당 활동량 추적기(10)의 고유 식별정보(예컨대. PIN 코드) 및 해당 보호자 단말(20)의 고유 식별정보(예컨대, PIN 코드)를 충분히 얻어낼 수 있다. 그에 따라, 보호자 단말(20)은 해당 활동량 추적기(10)의 고유 식별정보(예컨대. PIN 코드) 및 자신의 고유 식별정보(예컨대, PIN 코드)를 페어링 정보로서 활동 분석 장치(30)에게로 충분히 보낼 수 있다.

보호자 단말(20)은 활동량 추적 정보 요청을 활동량 측정기(10)에게로 보낼 수 있다. 그리고, 보호자 단말(20)은 활동량 측정기(10)로부터의 활동량 추적 정보를 활동 분석 장치(30)에게로 전달할 수 있다.

그리고, 보호자 단말(20)은 활동 분석 장치(30)로부터의 결과 정보를 수신하여 화면상에 디스플레이할 수 있다. 여기서, 결과 정보는 해당 보호자의 대상에 대한 활동량을 분석한 결과값을 나타내는 정보이다.

보호자 단말(20)은 휴대용 단말기 또는 휴대용 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 휴대용 단말기는 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다. 휴대용 컴퓨터는 노트북, 랩톱(laptop) 등을 포함할 수 있다.

또한, 보호자 단말(20)은 스마트폰, 스마트 노트, 태블릿 PC, 웨어러블(wearable) 컴퓨터 등의 각종 스마트 기기일 수도 있다.

한편, 활동 분석 장치(30)는 하나 이상의 보호자 단말(20)로부터 페어링 정보를 수신하여 저장하고, 하나 이상의 보호자 단말(20)로부터 해당 대상의 활동량 추적 정보를 수신하여 저장한다. 여기서, 페어링 정보와 활동량 추적 정보는 서로 매칭되어 저장됨이 바람직하다. 그리하여야 추후 활동량 분석을 함에 있어서 해당 대상의 활동량 분석을 손쉽게 제대로 할 수 있다. 보호자 단말(20)로부터 해당 대상의 활동량 추적 정보를 전달받는 것이 보호자 이외의 다른 사용자로부터 대상의 활동량 추적 정보를 받는 것에 비해 훨씬 신뢰할 수 있는 정보일 것이다. 따라서, 본 발명의 실시예에서는 정보의 신뢰성을 위해, 활동 분석 장치(30)는 보호자 단말(20)로부터 해당 대상의 활동량 추적 정보를 수신할 수 있다.

그리고, 활동 분석 장치(30)는 저장된 대상의 활동량 추적 정보를 근거로 해당 대상의 활동량을 분석할 수 있다.

또한, 활동 분석 장치(30)는 상기 활동량 추적기(10)와 연동된 영상 데이터를 감시 카메라(50)로부터 수신할 수 있다. 이에 따라, 활동 분석 장치(30)는 상기 영상 데이터를 상기 대상의 활동량과 연계하여 분석할 수 있으며, 이로부터 행동 패턴 정보가 획득될 수 있다.

행동 패턴 정보는 예를 들어, 대상의 활동에 대응하는 정보일 수 있으며, 활동량 정보 및 영상 데이터와 매핑되며, 알고리즘 연산에 의해 결정되거나, 관리자 입력에 의해 결정될 수 있다. 이러한 행동 패턴 정보는 활동 강도 및 영상 데이터에 대응하는 정보로서 수면, 식사, 놀이, 걷기, 뛰기 등의 다양한 행동 패턴이 예시될 수 있다.

이에 따라, 활동 분석 장치(30)는 상기 영상 데이터 분석 결과와 활동량 분석 결과를 포함하는 결과 정보를 생성할 수 있다.

그리고, 활동 분석 장치(30)는 결과 정보를 보호자 단말(20)에게로 보낼 수 있다. 필요에 따라서는 활동 분석 장치(30)는 보호자 단말(20) 뿐만 아니라 담임 교사의 단말(도시 생략)에게로도 해당 대상의 활동량을 분석한 결과 정보를 보낼 수 있다.

한편, 활동 분석 장치(30)는 다수의 대상들간의 활동량 비교 분석 결과를 추가로 생성하여 보호자 단말(20) 및/또는 담임 교사의 단말(도시 생략)에게로 보낼 수도 있다.

보다 구체적으로, 도 4를 참조하여 활동 분석 장치(30)를 자세히 설명하면, 통신부(32)는 활동량 추적기(10), 보호자 단말(20) 또는 감시 카메라(50)와 통신하거나, 상기 활동량 추적기(10), 보호자 단말(20) 또는 감시 카메라(50)가 위치한 네트워크에 접속하기 위한 하나 이상의 유무선 통신 모듈을 포함할 수 있다.

구체적으로, 통신부(32)는 근거리 통신망(LAN : Local Area Network) 및 인터넷망을 통해 무선 또는 유선방식으로 접속되는 형태, USB(Universal Serial Bus)포트를 통하여 접속되는 형태, 3G, 4G와 같은 이동 통신망을 통해 접속되는 형태, NFC(Near Field Communication, RFID(Radio Frequency Identification), Wi-Fi등과 같은 근거리 무선 통신방식을 통해 접속되는 형태가 가능하다.

그리고, 활동량 분석부(36)는 대상에게 구비되고, 단위시간별로 상기 대상의 활동 강도 기반 활동량을 추적하는 활동량 추적기(10)로부터, 상기 대상의 활동량 추적 정보를 수신하여 분석한다.

예를 들어, 활동량 분석부(36)는 저장부(34)에 저장된 대상의 활동량 추적 정보를 근거로 해당 대상의 활동 강도 기반 활동량을 시간대별로 분석할 수 있다. 예를 들어, 대상 A에 대한 하루치의 활동량 추적 정보를 근거로 활동량 분석을 한다고 가정하였을 경우, 활동량 분석부(36)는 하루치에 포함되는 모든 단위시간별 레벨링값의 총합과 기설정된 임계 범위를 상호 비교해 본다. 하루치에 포함되는 모든 단위시간별 레벨링값의 총합이 기설정된 임계 범위 미만이면 활동량 분석부(36)는 대상 A의 해당 날의 활동량은 경미한 수준인 것으로 결정할 수 있다. 하루치에 포함되는 모든 단위시간별 레벨링값의 총합이 기설정된 임계 범위내이면 활동량 분석부(36)는 대상 A의 해당 날의 활동량은 일상적인 수준인 것으로 결정할 수 있다. 하루치에 포함되는 모든 단위시간별 레벨링값의 총합이 기설정된 임계 범위를 초과하면 활동량 분석부(36)는 대상 A의 해당 날의 활동량은 활발한 수준인 것으로 결정할 수 있다.

또한, 영상 데이터 분석부(37)는 하나 이상의 감시 카메라로부터 상기 활동량 추적기와 연동된 활동량 추적기 연동 영상 데이터를 수신하여 분석한다.

여기서, 상기 활동량 추적기 연동 영상 데이터는, 활동량 추적기(10)를 구비한 대상을 촬영한 시간대별 영상 스트림 데이터와 함께, 상기 감시 카메라(50)에서 탐색된 상기 활동량 추적기(10)의 식별 정보 및 위치 정보를 포함할 수 있다.

이에 따라, 활동량 추적기 연동 영상 데이터는, 활동량 분석부(36)에서 분석되는 대상의 활동 강도 기반 활동량과 매칭될 수 있으며, 영상 데이터 분석부(37)는 활동량 측정 대상의 시간대별로 연동된 영상 스트림 데이터를 획득할 수 있다.

그리고, 영상 데이터 분석부(37)는 상기 영상 스트림 데이터에 대응하는 활동량 분석부(36)의 활동량 분석 정보를 이용하여, 상기 영상 데이터를 분석 처리할 수 있다. 여기서, 상기 분석 처리는 예를 들어 행동 패턴 정보를 결정하는 프로세스를 포함할 수 있으며, 행동 패턴 정보 분석을 위한 템플릿 영상 특징점 정보가 저장부(34)에 미리 저장되어 있을 수 있다.

그리고, 영상 데이터 분석부(37)는 활동 강도 기반의 활동량 정보와, 영상 데이터의 템플릿 매칭 정보간 분석에 따라, 상기 영상 데이터에 대응한 행동 패턴 정보를 결정할 수 있다.

그리고, 결과 생성부(38)는 상기 활동량 분석부와, 상기 영상 데이터 분석부의 분석 결과를 기초로, 상기 대상의 활동 정보를 포함하는 결과 정보를 생성할 수 있다.

여기서, 상기 분석된 활동 정보는, 활동량 분석부(36)에서 분석되는 활동 강도 정보와, 상기 활동 강도 정보 및 상기 활동량 추적기 연동 영상 데이터에 기초하여 영상 데이터 분석부(37)에서 결정된 행동 패턴 정보를 포함할 수 있다.

예를 들어, 결과 생성부(38)는 활동량 분석부(36)의 비교결과 및 해당 대상의 활동량 추적 정보 및 행동 패턴 정보를 근거로 결과 정보를 생성할 수 있다.

예를 들어, 활동량 추적 결과 정보는 그래프 형태로 도식화된 형태를 취할 수 있다. 예를 들어, 대상 A에 대한 하루치의 활동량 추적 정보는 하루치의 단위시간별 레벨링값 및 하루치의 단위시간별 활동량 정보(즉, 단위시간별 대상의 이동거리, 이동시간 등을 나타내는 정보; 수치 정보)를 포함하므로, 결과 생성부(38)는 그래프 형태로 도식화한 결과 정보를 충분히 생성할 수 있다. 따라서, 상술한 설명에 의해, 대상 A에 대한 1주일분, 1달분의 활동량 추적 정보를 근거로 1주일분 또는 1달분의 활동량 분석 및 결과 생성도 충분히 해낼 수 있을 것이다.

또한, 행동 패턴 정보는 시간대별 행동 패턴 정보가 텍스트 형태로 출력되는 방식으로 제공될 수 있다. 여기서, 상기 행동 패턴 정보와 함께 감시 카메라(50)에서 수집된 대상의 위치 정보가 추가로 제공될 수 있다.

이에 따라, 보호자 단말(20)에서는 활동량 정보뿐만 아니라, 시간대별 활동량에 대응하는 행동 패턴을 출력할 수 있다. 예를 들어, 대상이 특정 시간대에 수면 행동을 취했는지, 식사 행동을 취했는지 등을 분석 결과로부터 쉽게 확인할 수 있다.

또한, 제어부(42)는 보호자 단말(20)에서의 요청에 따라, 상기 시간대별 행동 패턴 정보에 대응하는 활동량 추적기(10) 연동 영상 스트림 데이터를 보호자 단말(20)로 전송할 수 있다. 이에 따라, 보호자 단말(20)은 특정 행동 패턴에 대응하여 감시 카메라(50)에서 수집된 영상 스트림을 시계열적으로 출력할 수 있다. 또한, 보호자 단말(20)은 상기 영상 스트림 데이터가 촬영된 위치 정보 및 분석된 행동 패턴 정보를 출력할 수 있다.

상술한 도 1에서는 활동량 추적기(10)와 보호자 단말(20)을 하나씩만 도시하였으나, 실제로는 페어링된 활동량 추적기와 보호자 단말의 쌍이 여러 개 존재하며, 감시 카메라(50)도 복수 개 존재할 수 있다.

그리고, 저장부(34)는 상기 제어부(42)의 동작을 위한 프로세스와, 필요 데이터를 저장할 수 있으며, 특히 상기 영상 데이터, 템플릿 데이터 및 활동량 분석 데이터를 저장할 수 있고 나아가 후술할 학습 데이터 및 머신 러닝 알고리즘을 저장하기 위한 하나 이상의 저장매체를 포함할 수 있다.

또한, 저장부(34)는 통신부(32)에 수신된 하나 이상의 보호자 단말(20)로부터의 페어링 정보를 저장하고, 통신부(32)에 수신된 하나 이상의 보호자 단말(20)로부터의 해당 대상의 활동량 추적 정보를 저장할 수 있다. 여기서, 페어링 정보와 활동량 추적 정보는 서로 매칭되어 저장됨이 바람직하다. 예를 들어, 대상 A의 페어링 정보와 대상 A의 보호자의 페어링 정보 및 대상 A의 활동량 추적 정보가 서로 매칭되고, 대상 B의 페어링 정보와 대상 B의 보호자의 페어링 정보 및 대상 B의 활동량 추적 정보가 서로 매칭되는 형태로 저장됨이 바람직하다.

여기서, 저장부(34)는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital VideoDisk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media) 및 롬(ROM), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리를 포함할 수 있다.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 추적기 연동 영상 데이터 생성 프로세스를 도시한 흐름도이다.

도 5를 참조하면, 먼저 감시 카메라(50)의 제어부(51)는 주변에 위치한 활동량 추적기(10)를 탐색하며(S101), 일정 거리 이내 존재하는 활동량 추적기(10)가 존재하는지 판단한다(S103).

이를 위해, 제어부(51)는 통신부(54)를 통해 비콘(BEACON) 신호를 일정 주기에 따라 발생시킬 수 있으며, 제어부(51)는 상기 비콘 신호에 대응하는 응답 신호를 송출한 활동량 추적기(10)가 존재하는지 여부를 확인할 수 있고, 응답 신호의 세기가 일정 크기 이상인지 여부에 따라 상기 일정 거래 이내 존재하는 활동량 추적기(10)인지를 확인할 수 있다.

또한, 제어부(51)는 상기 식별된 활동량 추적기(10)의 위치를 지도 정보 기반으로 추적하여, 일정 거리 이내 존재하는지 확인할 수 있다. 예를 들어, 제어부(51)는 SLAM(Simultaneous localization and mapping) 기술을 이용하여 실내의 키 포인트들을 미리 식별하고, 상기 키 포인트들에 기초한 지도를 생성할 수 있으며, 상기 비콘 신호 또는 응답 신호에 따라 식별된 위치를 상기 지도상에 맵핑하여 지도상에서 어디에 위치하는지를 확인할 수 있다.

이에 따라, 식별된 활동량 추적기(10)로 감시 카메라(50)는 추적기 식별 정보를 요청하여 수신한다(S105, S107).

여기서, 상기 추적기 식별 정보는 예를 들어, 사전 등록된 대상의 식별 정보와 매핑되는 정보일 수 있으며, 추적기 식별부(53)에서 식별 및 관리될 수 있다. 이에 따라, 감시 카메라(50)는 위치를 확인한 대상의 식별 정보를 추적기 식별 정보로서 획득할 수 있다.

그리고, 제어부(51)는 상기 추적기 식별 정보를 포함하는 추적기 연동 데이터를 생성하며(S109), 상기 추적기 연동 데이터가 포함된 추적기 연동 영상 데이터를 서버로 전송한다(S111). 여기서, 서버는 활동 분석 장치(30)를 의미할 수 있으며, 상기 추적기 연동 데이터는 추적기 위치 정보, 시간 정보 및 영상 데이터 연동 식별 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

이에 따라, 감시 카메라(50)에서 추적기 연동 영상 데이터가 활동 분석 장치(30)로 전송되면, 활동 분석 장치(30)는 감시 카메라(50)에서 스트리밍 또는 파일 전송되는 영상 데이터를, 위치 정보 및 추적기 식별 정보에 따라 활동량 분석 대상과 매칭시킬 수 있으며, 매칭된 대상의 행동 패턴 정보와 활동 강도 기반의 활동량 분석 정보를 획득하여 보호자 단말(20)로 제공할 수 있게 된다.

또한, 활동 분석 장치(30)는 보호자 단말(20)뿐만 아니라, CCTV 관리자 또는 보육기관의 관리자 등의 단말 장치로도 상기 추적기 연동 영상 데이터를 제공할 수 있다. 이와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 데이터는 활동량 추적기(10)의 활동량 분석 정보에 대응하는 행동 패턴 분석을 가능하게 하며, 이에 따른 영상 데이터를 시계열적으로 스트리밍할 수 있는 바, 범죄나 사고 등을 사전에 방지하거나 대상의 위치 및 행동을 추적하는데 용이하게 이용될 수 있다.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 시스템 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 6은 활동량 추적기(10)는 활동 분석 장치(30)와 통신을 통해, 도 5에서 도시된 추적기 연동 데이터 생성 프로세스가 처리된 이후의 시스템 동작을 나타낸다.

일단, 활동량 추적기(10)와 보호자 단말(20)은 페어링을 실시한다(S10). 여기서, 보호자 단말(20)이 마스터의 역할을 할 수 있다.

보호자 단말(20)은 페어링 완료에 따른 활동량 추적기(10) 및 자신의 정보를 페어링 정보로서 활동 분석 장치(30)에게로 보낸다(S12). 예를 들어, 해당 활동량 추적기(10)의 고유 식별정보(예컨대, PIN 코드)가 상술한 페어링 정보로서의 활동량 추적기(10)의 정보가 될 수 있다. 그리고, 해당 보호자 단말(20)의 고유 식별정보(예컨대, PIN 코드)가 상술한 페어링 정보로서의 보호자 단말(20)의 정보가 될 수 있다.

이후, 대상에게 착용된 활동량 추적기(10)는 대상의 움직임에 따라 해당 대상의 활동량을 추적한다(S14). 즉, 활동량 추적기(10)는 대상의 실시간 움직임을 센싱한다.

그리고, 대상에게 착용된 활동량 추적기(10)는 센싱된 움직임에 대한 정보(즉, 움직임 정보라고 할 수 있음)를 누적한다(S16).

그리고, 대상에게 착용된 활동량 추적기(10)는 누적된 움직임에 대한 정보를 단위시간별로 분류 및 레벨링하고, 적어도 단위시간별 레벨링값을 포함하는 활동량 추적 정보를 생성한다(S18).

다시 말해서, 대상에게 착용된 활동량 추적기(10)는 해당 대상의 실시간 움직임을 센싱하고, 센싱되는 실시간의 대상의 움직임 정보를 누적하고, 누적된 대상의 움직임 정보를 단위시간별로 분류한다. 그리고 나서, 활동량 추적기(10)는 분류된 단위시간별 움직임 정보에 대해 해당 대상의 활동량(이동거리, 이동시간 등)에 근거하여 레벨링을 실시한다. 그리고, 활동량 추적기(10)는 활동량 추적 정보를 생성하는데, 활동량 추적 정보는 단위시간별 레벨링값 및 단위시간별 활동량 정보(즉, 단위시간별 대상의 이동거리, 단위시간별 대상의 이동시간 등을 나타내는 정보; 수치 정보)를 포함할 수 있다.

이후, 대상과 보호자가 상호 근거리에 있게 되면 보호자는 자신의 단말(20)을 조작하여 활동량 추적 정보 요청을 한다(S20).

그에 따라, 활동량 추적 정보 요청을 수신한 활동량 추적기(10)는 전송가능 횟수를 파악한다(S22). 그리고, 전송가능 횟수에 근거하여 활동량 추적 정보의 송신 또는 송신차단을 행할 수 있다.

예를 들어, 전송가능 횟수가 하루에 1회이고 금일중에 이미 전송하였던 적이 있다면 활동량 추적기(10)는 해당 대상의 활동량 추적 정보를 송신하지 않는다. 반대로, 전송가능 횟수가 하루에 1회인데 금일중에 전송한 적이 없다면 활동량 추적기(10)는 해당 대상의 활동량 추적 정보를 보호자 단말(20)에게로 전송한다(S24).

활동량 추적기(10)로부터 활동량 추적 정보를 수신한 보호자 단말(20)은 해당 활동량 추적 정보를 활동 분석 장치(30)에게로 전달한다(S26).

한편, 감시 카메라(50)는 활동량 추적기(10)와의 사전 통신에 따라, 추적기 연동 영상 데이터를 생성하여 활동 분석 장치(30)로 전송한다(S27).

이에 따라, 활동 분석 장치(30)는 활동량 추적 정보와, 추적기 연동 영상 데이터를 저장부(34)에 분류 저장하고(S28), 활동량 분석부(36)을 통해 대상의 활동량 정보를 분석하며(S30), 영상 데이터 분석부(37)를 통해 분석된 정보에 대응하는 영상 데이터를 분석한다(S32).

그에 따라, 활동 분석 장치(30)는 분석된 대상의 활동량 추적 정보, 영상 데이터 및 위치 정보를 저장하고, 저장된 대상의 활동량 추적 정보, 위치 정보 및 영상 데이터를 근거로 해당 대상의 활동 정보를 분석하여 결과 정보를 생성 및 보호자 단말(20)로 전송한다(S34).

예를 들어, 대상 A에 대한 하루치의 활동량 추적 정보를 근거로 활동량 분석을 한다고 가정하였을 경우, 활동 분석 장치(30)는 단위시간별 레벨링값의 총합과 기설정된 임계 범위를 상호 비교해 본다. 단위시간별 레벨링값의 총합이 기설정된 임계 범위 미만이면 활동 분석 장치(30)는 대상 A의 해당 날의 활동량은 경미한 수준인 것으로 결정할 수 있다. 단위시간별 레벨링값의 총합이 기설정된 임계 범위내이면 활동 분석 장치(30)는 대상 A의 해당 날의 활동량은 일상적인 수준인 것으로 결정할 수 있다. 단위시간별 레벨링값의 총합이 기설정된 임계 범위를 초과하면 활동 분석 장치(30)는 대상 A의 해당 날의 활동량은 활발한 수준인 것으로 결정할 수 있다.

그리고, 활동 분석 장치(30)는 상기의 비교결과 및 해당 대상의 활동량 추적 정보를 근거로 영상 데이터를 분석하며, 영상 데이터에 대응하는 행동 패턴 정보를 결정한다.

그리고, 활동 분석 장치(30)는 활동량 추적 정보 및 행동 패턴 정보를 포함하는 결과 정보를 생성한다. 예를 들어, 대상 A에 대한 하루치의 활동량 추적 정보는 하루치의 단위시간별 레벨링값 및 하루치의 단위시간별 활동량 정보(즉, 단위시간별 이동거리, 이동시간 등을 나타내는 정보; 수치 정보)를 포함하므로, 활동 분석 장치(30)는 그래프 형태로 도식화한 결과 정보(도 8 참조) 또는 텍스트 형태로 시간대별 행동 패턴 정보(도 9 참조)를 생성해 낼 수 있다.

이후, 활동 분석 장치(30)는 생성된 결과 정보를 해당 대상의 보호자 단말(20)에게로 전송한다(S34). 물론, 필요에 따라서 활동 분석 장치(30)는 결과 정보를 해당 대상의 담임교사의 단말(도시 생략)에게로도 전송할 수 있다.

보호자 단말(20)에서는 활동 분석 장치(30)로부터의 결과 정보(도 8 및 도 9 참조)를 화면상에 디스플레이시킴으로써, 해당 대상의 보호자는 대상의 활동량을 단위시간별로 확인해 볼 수 있으며, 단위시간별 행동 패턴을 확인할 수 있고, 해당 단위시간별 영상 스트림 정보를 시계열적으로 확인할 수 있다(S36).

상술한 본 발명의 실시예에서는 마치 한 명의 대상에 대한 활동량을 모니터링하는 것에 대해 설명하였으나, 다수의 대상의 활동량을 상호 비교 분석한 결과를 보호자 단말에게 보낼 수도 있다. 예를 들어, 활동 분석 장치(30)는 다수의 보호자 단말(20)과 무선 연결되므로, 다수의 보호자 단말(20)로부터 각각의 대상의 활동량 추적 정보를 전달받을 수 있다. 그에 따라, 활동 분석 장치(30)는 상술한 바와 같은 방식으로 각각의 대상에 대한 활동량을 분석한 결과 정보를 생성함과 더불어 각각의 대상의 활동량이 다른 다수의 대상의 활동량에 비해 어느 정도의 수준인지를 파악할 수 있는 활동량 비교 분석 결과를 함께 생성할 수 있다.

한편, 상술한 실시예에서는 아이와 같은 보호 대상의 활동량을 모니터링하는 것으로 설명하였으나, 이러한 대상 이외로 활동량 체크가 필요한 대상(예컨대, 성인, 환자, 노인, 유아, 반려동물 등)의 활동량을 모니터링하는 시스템 및 방법으로도 충분히 변형가능하다.

보다 구체적으로, 예를 들어, 활동량 추적기(10) 및 활동 분석 장치(30)는 상기 활동량 측정 대상의 분류에 따라, 상기 단위시간별 레벨링값 및 단위시간별 활동량 정보를 상이하게 결정할 수 있다. 또한, 상기 단위시간별 레벨링을 위한 기준 값 또는 기준 구간은 상기 활동량 측정 대상의 분류에 따라 상이하게 결정될 수 있다.

그리고, 상기 단위시간별 레벨링을 위한 기준 값은 세분화될 수 있으며, 상기 활동량 측정 대상의 분류에 따라, 세분화되는 정도나 세분화 구간이 상이하게 결정될 수 있다.

도 7은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 활동 분석 장치의 영상 분석 프로세스를 도시한 흐름도이다.

도 7을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 활동 분석 장치(30)는, 활동 강도 정보 및 영상 데이터 정보를 이용한 연동 분석을 수행한다(S201).

그리고, 활동 분석 장치(30)는 활동 강도 및 영상 데이터 정보에 대응하는 행동 패턴 정보를 결정한다(S203).

그리고, 활동 분석 장치(30)는, 행동 패턴 정보 결정정보를 학습 데이터로 생성하며(S205), 저장부(34)를 통해 상기 학습 데이터 기반의 머신러닝 처리를 수행한다(S207).

여기서 머신 러닝에 이용되는 학습 데이터는, 활동 강도 및 영상 데이터의 특징점 정보에 대응하는 행동 패턴 데이터를 포함할 수 있다.

이러한 연관 관계 정보를 변수로 하는 머신 러닝 분석 결과, 활동 분석 장치(30)는 특정 행동 패턴을 수행하는데 필요한 활동 강도 및 특징점 정보를 데이터베이스화할 수 있으며, 이에 기초하여 학습된 행동 패턴 판단 알고리즘을 생성할 수 있다.

이와 같이 행동 패턴 판단 알고리즘이 생성되면, 활동 분석 장치(30)는 로우(RAW) 영상 데이터만으로도 활동량 정보 및 행동 패턴 정보를 식별할 수 있고, 이에 따라 활동량 추적기(10) 없이도, 상기 로우 영상 데이터로부터 다양한 분석을 처리할 수 있는 학습 데이터베이스 및 머신러닝된 알고리즘을 생성할 수 있다.

예를 들어, 활동 분석 장치(30)는, 활동량 추적기와 연관되지 않는 로우(RAW) 영상 데이터를 획득하는 경우(S209), 앞서 머신러닝된 알고리즘을 이용하여, 대상의 활동 강도, 행동 패턴 또는 위치 정보를 분석할 수 있게 된다(S211).

한편, 활동 분석 장치(30)는, 영상 데이터의 얼굴 인식에 대응하는 감정 정보를 분석할 수도 있다(S213). 이는, 앞서 분석 결과로서 제공되는 결과 정보에 대상의 감정 정보도 포함시키기 위한 것으로서, 예를 들어 얼굴 인식용 특징점에 기초한 통상의 감정 인식 알고리즘이 수행될 수 있다.

이에 따라, 제어부(51)는 상기 행동 패턴 정보에 대응하는 상기 감정 정보를 상기 보호자 단말로 더 제공할 수 있게 된다.

도 8 내지 도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 보호자 단말로 제공된 결과 정보 인터페이스를 나타내는 예시도이다.

도 8은 앞서 설명한 바와 같이 그래프 형태로 제시된 활동량 분석 정보를 도시하고 있으며, 도 9는 본 발명의 실시 예에 따라 보호자 단말(20)로 제공된 결과 정보 인터페이스의 행동 패턴 정보를 나타낸다.

특히, 도 9에 도시된 바와 같이, 활동량 정보에 대응하여 분석된 행동 패턴 정보는 대상의 어플리케이션상에 함께 표시될 수 있으며, 상기 어플리케이션은 행동 패턴 정보에 기초한 식사 활동 및 저강도 활동을 함께 표시할 수 있다.

또한, 도 9에 도시된 바와 같이, 해당 행동 패턴 정보에는 연관된 영상 정보스트리밍을 함께 제공될 수 있는 바, 이를 위해, 사용자는 영상 보기 버튼을 선택함으로써 보다 구체적인 대상 영상을 제공받을 수 있다.

그리고, 도 9에 도시된 바와 같이, 해당 행동 패턴 정보와 함께 영상 인식으로부터 획득된 감정 정보로서, 즐거움, 보통 또는 우울함, 슬픔 등의 감정 정보가 제공될 수 있는 바, 이는 텍스트 뿐만 아니라 이모티콘 등의 포맷으로도 제공될 수 있다.

도 10 내지 도 11은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 활동량 추적기를 도시한 도면들이다.

도 10에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 활동량 추적기(10)는 웨어러블 장치에 구비되는 원형의 메달 형태의 구조로 구현될 수 있다. 이 경우, 활동량 추적기(10)는 착용을 위한 별도의 착용 수단과 결합되어, 웨어러블 장치로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 도 10에 도시된 바와 같은 메달 형태의 활동량 추적기(10)는 손목 밴드 또는 목걸이 끈과 결합되거나, 뱃지 등과 결합되어 시계형, 목걸이형 또는 부착형 웨어러블 장치로 구현될 수 있다.

이를 위해, 도 10을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 활동량 추적기(10)는 센서부(12), 활동량 처리부(13) 및 배터리부(15)를 포함할 수 있다.

센서부(12)는 도 2에서 설명된 바와 같이, 가속도 센서 및 자이로 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 센서의 기울기 또는 3축 방향별 가속도를 센싱하여 활동량 처리부(13)로 전달할 수 있다.

활동량 처리부(13)는 상기 센싱된 가속도 센서 정보에 기초하여, 활동 강도 기반의 활동량 측정을 수행 및 연산하여, 활동량 추적 정보를 생성하며, 추적된 활동량 추적 정보를 보호자 단말(20)로 전송할 수 있다. 이를 위해, 활동량 처리부(13)는 마이크로 프로세서를 구비한 MCU 모듈과, 보호자 단말(20)과의 통신을 위한 통신 모듈을 구비할 수있다.

MCU 모듈은 도 2에서 설명한 활동량 측정부(14)의 전부 또는 일부 프로세스를 수행할 수 있으며, 대상의 단위 시간별 움직임 정도 레벨링에 따라 활동 강도를 측정하고, 측정된 활동 강도를 누적하며, 단위시간별로 분류 및 레벨링하여, 활동량 추적 정보를 생성할 수 있다.

그리고, 통신모듈은 활동량 추적 정보를 보호자 단말(20)에게로 전송할 수 있으며, 근거리 통신모듈이 예시될 수 있다. 그리고, 통신을 위해, 통신모듈 및 보호자 단말(20)간 페어링이 먼저 수행될 수 있다. 그리고, 활동량 추적 정보는 하루와 같은 특정 주기적 기간별로, 보호자 단말(20)과 근거리 통신이 연결되는 시점에 전송될 수 있다.

한편, 배터리부(15)는 활동량 추적기(10)의 각 구성요소의 동작을 위한 동작 전원을 공급한다. 배터리부(15)는 일회용 또는 충전식 배터리를 포함할 수 있으며, 충전식 배터리의 경우 유선 또는 무선 충전 방식 중 적어도 하나의 충전 방식을 지원하는 배터리를 포함할 수 있다.

그리고, 도 10(A) 및 도 10(B)는 각각 활동량 추적기(10)의 회로기판을 기준으로 하는 전면 및 후면을 도시한 것으로, 본 발명의 실시 예에 따른 활동량 추적기(10)의 도 10(A)와 같이 도시된 전면에는 센서부(12) 및 활동량 처리부(13)가 배치될 수 있고, 도 10(B)와 같이 도시된 후면에는 원형의 배터리부(15)가 위치할 수 있다. 이에 따라, 메달 형태의 활동량 추적기(10)의 구조를 경량화 및 최적화할 수 있으며, 원형 배터리 사용시의 탈착 편의성을 향상시킬 수 있다.

한편, 도 11에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 활동량 추적기(10)는 카드 형태의 하우징(17)을 더 포함하여, 통상의 웨어러블 장치와는 다른 활용성을 갖는 카드 형태 기기로 구현될 수 있다. 이와 같은 카드 형태의 활동량 추적기(10)는 기존의 신용카드, 입출입증, 사원증, 이름표, 목걸이 등과 같이, 착용자가 편리하게 사용하는 형태로 이용될 수 있으며, 이를 위해 본 발명의 실시 예에 따른 활동량 추적기(10)는 도 11에 도시된 바와 같은 형태의 카드 배치 구조로 구현될 수 있다.

보다 구체적으로, 도 11을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 활동량 추적기(10)는 카드 구조의 하우징(17)내에 수평적으로 배치되는 회로 기판과, 상기 회로 기판에 연결되는 배터리부(15), 센서부(12)를 포함하며, 상기 회로 기판상에는 활동량 처리부(13)가 구비되며, 상기 회로 기판의 일단 가장자리에는 안테나부(11)가 구비될 수 있다.

센서부(12), 활동량 처리부(13)의 구성 및 동작은 도 6에서 설명한 바와 같으며, 특히 통신모듈(13)에 의해 외부와의 전파 신호를 송수신하기 위한 안테나부(11)가 회로 기판의 가장자리에 배치됨으로써, 그 전송 효율을 높일 수 있다.

또한, 도 7에 도시된 바와 같이, 카드 구조의 하우징(17) 일측에는 배터리부(15)와 센서부(12)가 배치되고, 상기 배터리부(15) 및 센서부(12)와 연결되는 회로 기판이 타측에 배치되도록 함으로써, 카드 형태의 활동량 처리부(13)의 내부 구조를 최적화하고 내구도 향상 및 회로 배치를 용이하게 할 수 있다.

상술한 본 발명의 활동량 분석 방법은, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 상기 방법을 구현하기 위한 기능적인(function) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.

이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적의 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (15)

1. 대상에게 구비되고, 단위시간별로 상기 대상의 활동 강도 기반 활동량을 추적하는 활동량 추적기로부터, 상기 대상의 활동량 추적 정보를 수신하여 분석하는 활동량 분석부;
   하나 이상의 감시 카메라로부터 상기 활동량 추적기와 연동된 활동량 추적기 연동 영상 데이터를 수신하여 분석하는 영상 데이터 분석부;
   상기 활동량 분석부와, 상기 영상 데이터 분석부의 분석 결과를 기초로, 상기 대상의 활동 정보를 포함하는 결과 정보를 생성하는 결과 생성부; 및
   상기 결과 정보를 상기 활동량 추적기와 페어링된 보호자 단말로 제공하는 제어부를 포함하는
   활동 분석 장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 활동량 추적기 연동 영상 데이터는, 상기 감시 카메라에서 탐색된 상기 활동량 추적기의 식별 정보 및 위치 정보를 포함하는
   활동 분석 장치.
3. 제2항에 있어서,
   상기 감시 카메라는 일정 거리 이내 위치한 상기 활동량 추적기가 탐색되면, 상기 식별 정보 및 위치 정보를 수집하여 상기 활동량 추적기 연동 영상 데이터를 생성하고, 상기 활동 분석 장치로 전송하는
   활동 분석 장치.
4. 제1항에 있어서,
   상기 활동 정보는
   상기 활동량 분석부에서 분석되는 활동 강도 정보와, 상기 활동 강도 정보 및 상기 활동량 추적기 연동 영상 데이터에 기초하여 결정된 행동 패턴 정보를 포함하는
   활동 분석 장치.
5. 제4항에 있어서,
   상기 제어부는 상기 결과 정보의 특정 행동 패턴 정보에 대응하는 상기 보호자 단말의 요청에 따라, 상기 활동량 추적기 연동 영상 데이터를 상기 보호자 단말로 제공하는
   활동 분석 장치.
6. 제4항에 있어서,
   상기 영상 데이터 분석부는,
   상기 활동 강도 정보 및 상기 활동량 추적기 연동 영상 데이터에 대응하는 행동 패턴 결정 정보를 학습 데이터로 생성하여 머신 러닝 처리하는
   활동 분석 장치.
7. 제6항에 있어서,
   상기 영상 데이터 분석부는
   상기 머신 러닝 처리에 따라 획득된 알고리즘을 이용하여, 상기 활동량 추적기와 연관되지 않는 로우(raw)영상 데이터로부터 상기 로우 영상 데이터에 대응하는 대상의 활동 강도 또는 행동 패턴을 분석하는
   활동 분석 장치.
8. 제4항에 있어서,
   상기 영상 데이터 분석부는
   상기 영상 데이터의 얼굴 인식에 대응하는 감정 정보를 분석하고,
   상기 제어부는 상기 행동 패턴 정보에 대응하는 상기 감정 정보를 상기 보호자 단말로 제공하는
   활동 분석 장치.
9. 활동량 추적기에 있어서,
   상기 대상의 움직임을 센싱하는 센싱부;
   상기 활동 강도 기반 측정을 위해, 상기 센싱부에서 센싱된 상기 대상의 움직임에 대한 정보를 누적하고, 누적된 움직임에 대한 정보를 단위시간별로 분류 및 레벨링하여 상기 활동량 추적 정보를 생성하는 활동량 측정부; 및
   상기 활동량 추적 정보를 상기 보호자 단말에게로 전송하는 통신부;를 포함하며,
   상기 통신부는 하나 이상의 감시 카메라로 상기 활동량 추적기 식별 정보를 전송하여, 하나 이상의 감시 카메라에서 상기 활동량 추적기와 연동된 활동량 추적기 연동 영상 데이터가 활동 분석 장치로 전송되도록 하며,
   상기 활동 분석 장치는 상기 활동량 추적 정보를 상기 보호자 단말로부터 수신하여 분석하고, 상기 영상 데이터를 분석하며, 각 분석 결과를 기초로, 상기 대상의 활동 정보를 포함하는 결과 정보를 생성하여 상기 결과 정보를 상기 활동량 추적기와 페어링된 보호자 단말로 제공하는 것을 특징으로 하는
   활동량 추적기.
10. 활동 분석 장치의 동작 방법에 있어서,
    대상에게 구비되고, 단위시간별로 상기 대상의 활동 강도 기반 활동량을 추적하는 활동량 추적기로부터, 상기 대상의 활동량 추적 정보를 수신하여 분석하는 단계;
    하나 이상의 감시 카메라로부터 상기 활동량 추적기와 연동된 활동량 추적기 연동 영상 데이터를 수신하여 분석하는 단계;
    상기 활동량 분석부와, 상기 영상 데이터 분석부의 분석 결과를 기초로, 상기 대상의 활동 정보를 포함하는 결과 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 결과 정보를 상기 활동량 추적기와 페어링된 보호자 단말로 제공하는 단계를 포함하는
    활동 분석 장치의 동작 방법.
11. 제10항에 있어서,
    상기 활동량 추적기 연동 영상 데이터는, 상기 감시 카메라에서 탐색된 상기 활동량 추적기의 식별 정보 및 위치 정보를 포함하는
    활동 분석 장치의 동작 방법.
12. 제10항에 있어서,
    상기 감시 카메라는 일정 거리 이내 위치한 상기 활동량 추적기가 탐색되면, 상기 식별 정보 및 위치 정보를 수집하여 상기 활동량 추적기 연동 영상 데이터를 생성하고, 상기 활동 분석 장치로 전송하는 장치인
    활동 분석 장치의 동작 방법.
13. 제10항에 있어서,
    상기 활동 정보는
    상기 활동량 분석부에서 분석되는 활동 강도 정보와, 상기 활동 강도 정보 및 상기 활동량 추적기 연동 영상 데이터에 기초하여 결정된 행동 패턴 정보를 포함하고,
    상기 제공하는 단계는,
    상기 결과 정보의 특정 행동 패턴 정보에 대응하는 상기 보호자 단말의 요청에 따라, 상기 활동량 추적기 연동 영상 데이터를 상기 보호자 단말로 제공하는 단계를 포함하는
    활동 분석 장치의 동작 방법.
14. 제13항에 있어서,
    상기 활동 강도 정보 및 상기 활동량 추적기 연동 영상 데이터에 대응하는 행동 패턴 결정 정보를 학습 데이터로 생성하여 머신 러닝 처리하는 단계; 및
    상기 머신 러닝 처리에 따라 획득된 알고리즘을 이용하여, 상기 활동량 추적기와 연관되지 않는 로우(raw)영상 데이터로부터 상기 로우 영상 데이터에 대응하는 대상의 활동 강도 또는 행동 패턴을 분석하는 단계를 더 포함하는
    활동 분석 장치의 동작 방법.
15. 제13항에 있어서,
    상기 영상 데이터의 얼굴 인식에 대응하는 감정 정보를 분석하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제공하는 단계는, 상기 행동 패턴 정보에 대응하는 상기 감정 정보를 상기 보호자 단말로 제공하는 단계를 포함하는
    활동 분석 장치의 동작 방법.

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