KR20200098289A - 긴급상황 모니터링 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 모니터링 시스템을 개시한다. 보다 상세하게는, 본 발명은 보호나 관리가 필요한 대상자에 대하여 실시간으로 현재 위치를 파악하며 신체정보를 실시간으로 모니터링하여, 긴급상황 발생시 즉시 조치를 취할 수 있도록 하는 긴급상황 모니터링 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 대상자가 소지한 사용자 단말을 통해 모니터링 대상자의 현재위치와, 맥박수 및 심전도를 포함하는 생체신호를 측정 및 전송받아 실시간으로 긴급상황 여부를 판단하고, 긴급상황으로 판단시 경고를 발령하고 해당 대상자의 위치정보를 제공함으로써 보다 신속하게 대상자에 대한 구조 조치를 취할 수 있다.

Description

긴급상황 모니터링 시스템 및 방법{SYSTEM AND MEHTOD FOR MONITERING EMERGENCY SITUATION}
본 발명은 모니터링 시스템에 관한 것으로, 보호나 관리가 필요한 대상자에 대하여 실시간으로 현재위치를 파악하며 생체정보를 실시간으로 모니터링함으로써 긴급상황 발생시 즉시 조치를 취할 수 있도록 하는 긴급상황 모니터링 시스템 및 방법에 관한 것이다.
현재, 급속한 고령화의 진입으로 인한 노인 인구의 증가, 맞벌이 세대의 증가, 핵가족화에 따른 지인간 물리적 거리 증가 및 사회복지시설의 부족 등의 이유로 긴급상황 발생시에 이를 의료기관에 신고하거나 직접적인 응급 처치가 신속하게 이루어져야 함에도 불구하고 그러한 시스템이 구축되어 있지 않다.
특히, 거동이 불편하고 주변의 보호와 관리가 필요한 노인의 수는 지속적으로 증가하고 있는 반면, 이러한 문제를 해결하기 위한 수단은 그 대상자의 증가속도를 따라 잡지 못하고 있는 실정이다.
전술한 문제를 해결하기 위해 다양한 형태의 모니터링 시스템이 제안되었으나, 현재 상용화된 모니터링 시스템은 대상자가 소정의 호출수단을 항상 소지하여야 하고 긴급상황 발생시 대상자가 직접 긴급 호출벨을 누르거나 휴대폰과 같은 사용자 단말기를 이용하여 긴급 상황임을 알려야 하는 한계가 있다.
또한, 모니터링 대상자가 고령의 노인이고, 호출수단으로서 휴대폰과 같은 사용자 단말기를 이용하는 경우 조작법이 어려운 직접 휴대폰에 설치된 애플리케이션을 직접 실행시키고 현재 위치 및 상황을 상황실측에 알려 주어야 함에 따라 그 실효성이 낮다는 문제가 있다.
공개특허공보 제10-2012-0129398호(공개일자: 2012.11.28.)
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 발명은 보호나 관리가 필요한 대상자에 대하여 실시간으로 현재 위치를 파악하는 동시에 그의 생체신호를 실시간으로 모니터링 서버에 제공함으로써 긴급상황 발생시 현장으로 신속하게 출동할 수 있도록 하는 시스템을 제공하는 데 과제가 있다.
또한, 본 발명은 사용자 단말로부터 제공되는 모니터링 대상자의 생체신호에 기초하여 이벤트 발생여부를 판단하되, 일정기간 누적 수집된 생체신호를 이용한 기계학습을 통해 이벤트 발생여부를 보다 정확하게 판단 및 예측할 수 있는 시스템을 제공하는 데 다른 과제가 있다.
전술한 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 시스템은, 원격지에 위치한 하나 이상의 대상자를 모니터링하는 모니터링 서버를 포함하는 시스템으로서 상기 모니터링 서버는 대상자가 소지한 사용자 단말과 정보통신망을 통해 연결되어 실시간으로 상기 대상자에 대한 감지정보를 수집하는 정보 수집부, 상기 감지정보에 포함된 하나 이상의 생체신호를 추출하는 데이터 추출부, 기계학습 모델이 저장된 학습 데이터 베이스, 상기 생체신호를 파형화하고, 상기 학습 데이터 베이스에 저장된 기계학습 모델을 이용하여 상기 생체신호에 따른 이벤트 발생여부를 판단하는 생체신호 분석부 및 이벤트 발생시, 상기 대상자에 대한 긴급상황으로서 경고신호를 출력하는 경고 발생부를 포함할 수 있다.
상기 생체신호는, 상기 대상자의 맥박수, 혈압, 산소 포화도 및 심전도 중, 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 생체신호 분석부는, 상기 맥박수, 혈압, 산소 포화도 또는 심전도를 이미지 형태로 파형화 및 단위시간으로 구획하는 파형 생성부, 구획된 파형별 너비 및 높이 또는 수치값을 배열에 저장하는 정규화부 및 학습 모델에 따라 정규화된 배열값이 이벤트에 해당하는 판단하는 딥러닝 실행부를 포함할 수 있다.
상기 생체신호는 상기 대상자에 의해 입력된 현재상황 정보를 더 포함하고, 상기 딥러닝 실행부는, 상기 현재상황 정보에 따라 상기 이벤트 발생여부의 판단을 보류할 수 있다.
상기 딥러닝 실행부는, 상기 이벤트 발생여부의 판단 이후, 상기 정규화된 배열값을 상기 대상자의 개인화 기계학습 모델의 학습 데이터로 입력할 수 있다.
상기 사용자 단말은, 상기 대상자에 대한 생체신호를 실시간으로 생성 및 출력하는 하나 이상의 측정기기와 연동하여 측정결과를 수신하는 연동부, 상기 측정결과에서 모니터링에 요구되는 생체신호를 추출하는 신호 추출부, 상기 생체신호를 포함하는 상기 감지정보를 생성하는 감지정보 생성부 및 정보통신망을 통해 상기 모니터링 서버와 연결되어 상기 감지정보를 실시간으로 전송하는 통신부를 포함할 수 있다.
상기 사용자 단말은, GPS 위성으로부터 GPS 신호를 수신하는 GPS 수신부 및 상기 GPS 신호에 대응하여 현재 사용자 단말의 위치좌표를 생성하는 좌표 생성부를 포함하고, 상기 감지정보 생성부는, 상기 감지정보에 상기 위치좌표를 삽입할 수 있다.
상기 데이터 추출부는 상기 감지정보로부터 상기 위치좌표를 더 추출하고, 상기 모니터링 서버는, 상기 위치좌표를 분석하여 해당 대상자의 현재위치를 판단하는 위치 분석부, 상기 대상자의 판단된 현재위치를 전자지도상에 매핑하여 상기 경고 발생부에 제공하는 지도 매핑부 및 상기 전자지도가 저장되는 지도 데이터 베이스를 포함할 수 있다.
또한, 전술한 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 다른 양태에 따른 긴급상황 모니터링 방법은, 원격지에 위치한 하나 이상의 대상자를 모니터링하는 모니터링 서버에 의한 긴급상황 모니터링 방법으로서, 정보통신망을 통해 연결된 사용자 단말로부터 대상자에 대한 감지정보를 실시간으로 송신 및 수집하는 단계, 상기 감지정보에 포함된 하나 이상의 생체신호를 추출하는 단계, 상기 생체신호를 파형화하고, 학습 데이터 베이스에 저장된 기계학습 모델에 대응하여 상기 생체신호에 따른 이벤트 발생여부를 판단하는 단계 및 이벤트 발생시, 상기 대상자에 대한 긴급상황으로서 경고신호를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 생체신호를 파형화하고, 학습 데이터 베이스에 저장된 기계학습 모델을 이용하여 파형의 특징을 도출하여 이벤트 발생여부를 판단하는 단계는, 상기 생체신호에 포함된 맥박수, 혈압, 산소 포화도 및 심전도 중, 하나 이상을 이미지 형태로 파형화 및 단위시간으로 구획하는 단계, 구획된 파형별 너비 및 높이를 배열에 저장하는 단계 및 학습 모델에 따라, 정규화된 배열값이 이벤트 발생에 해당하는지를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 생체신호는 상기 대상자에 의해 입력된 현재상황 정보를 더 포함하고, 상기 학습 모델에 따라, 정규화된 배열값이 이벤트 발생에 해당하는지를 판단하는 단계 이후, 상기 현재상황 정보에 따라 상기 이벤트 발생여부의 판단을 보류하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 정규화된 배열값을 학습 모델의 배열값과 비교하여 이벤트 발생여부를 판단하는 단계 이후, 상기 정규화된 배열값을 상기 대상자의 개인화 기계학습 모델의 학습 데이터로 입력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 대상자가 소지한 사용자 단말을 통해 모니터링 대상자의 현재위치와, 맥박수, 혈압, 산소 포화도 또는 심전도를 포함하는 생체신호를 측정 및 전송받아 실시간으로 긴급상황 여부를 판단하고, 긴급상황으로 판단시 경고를 발령하고 해당 대상자의 위치정보를 제공함으로써 보다 신속하게 대상자에 대한 구조 조치를 취할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면 사용자 단말이 제공하는 생체신호에 기초하여 이벤트 발생여부를 판단하되, 기계학습을 통해 보다 정확하게 긴급상황여부를 판단함과 아울러 누적 수집되는 대상자의 생체정보를 개인화 및 기계학습에 반영함으로써 보다 정확한 판단 및 예측결과를 제공할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 시스템의 전체 구조를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 시스템의 사용자 단말의 구조를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 시스템의 모니터링 서버의 구조를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 시스템의 생체신호 분석부의 구조를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 방법을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 시스템에 의한 생체신호에 대한 이미지 파형을 예시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 기계학습 모델에 의한 학습결과를 예시한 도면이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
또한, 본 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "구비" 또는 "포함" 한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본 명세서에서 "실시예"라는 용어는 예시, 사례 또는 도해의 역할을 하는 것을 의미하나, 발명의 대상은 그러한 예에 의해 제한되지 않는다. 그리고, "포함하는", "구비하는" 및 "갖는" 등의 다른 유사한 용어가 사용되고 있으나, 청구범위에서 사용되는 경우 임의의 추가적인 또는 다른 구성요소를 배제하지 않는 개방적인 전환어(Transition Word)로서 "포함하는(Comprising)"이라는 용어와 유사한 방식으로 포괄적으로 사용된다.
또한, 본 명세서의 전반에 걸쳐 기재된 "...부(Unit)", "...단말(Terminal)", "...서버(Server)" 및 "...시스템(System)" 등의 용어는 하나 또는 둘 이상의 기능이 조합된 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어, 소프트웨어 또는, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
본 명세서에 설명된 다양한 기법은 하드웨어 또는 소프트웨어와 함께 구현될 수 있거나, 적합한 경우에 이들 모두의 조합과 함께 구현될 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같은 "부", "단말", "서버" 및 "시스템" 등의 용어는 마찬가지로 컴퓨터 관련 엔티티(Entity), 즉 하드웨어, 하드웨어 및 소프트웨어의 조합, 소프트웨어 또는 실행 시의 소프트웨어와 등가로 취급할 수 있다.
또한, 본 발명에서 사용자 단말 및 서버에서 실행되는 프로그램은 "부" 단위로 구성될 수 있고, 읽기, 쓰기 및 지우기가 가능한 형태로 하나의 물리적 메모리에 기록되거나, 둘 이상의 메모리 또는 기록매체 사이에 분산되어 기록될 수 있다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 시스템 및 방법을 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 시스템의 전체 구조를 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 긴급상황 모니터링 시스템은 하나 이상의 모니터링 대상자가 소지한 사용자 단말(100), 그 사용자 단말(100) 정보통신망을 통해 연결되어 실시간으로 대상자의 생체정보를 수신 및 분석하여 긴급상황 발생여부를 판단하는 모니터링 서버(200) 및 긴급상황 발생시 모니터링 서버(200)가 출력하는 경고 알림을 수신하는 대상자의 관련된 보호자가 소지한 보호자 단말(300)을 포함할 수 있다.
사용자 단말(100)은 대상자가 소지한 스마트폰과 같은 모바일 단말기로서, GPS 위성(10)으로부터 송출되는 GPS 신호를 수신하여 위치좌표를 판단하고, 대상자가 소지 또는 착용하여 생체신호를 측정하는 측정기기(20)와 연동하여 그 생체정보를 수신하여 모니터링 서버(200)에 실시간으로 전송할 수 있다.
이를 위해, 사용자 단말(100)은 측정기기(20)와의 페어링을 수행하고, 실시간 송출되는 생체신호를 수신하여 분석에 필요한 신호와 상기의 위치좌표를 포함하여 감지신호를 생성하고 모니터링 서버(200)에 전송하는 전용 어플리케이션이 설치 및 실행될 수 있다.
이러한 사용자 단말(100)로는, 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, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치 및 거치형PC, 노트북과 같은 컴퓨팅 장치가 이용될 수 있다.
모니터링 서버(200)는 정보통신망을 통해 하나 이상의 사용자 단말(100)과 연결되고, 사용자 단말(100)의 어플리케이션 프로그램의 실행에 따라 각 대상자의 생체정보를 실시간으로 수신 및 수집할 수 있다. 또한, 모니터링 서버(200)는 수집된 생체정보를 이용하여 기계학습 기법을 적용, 해당 대상자에 대한 급격한 생체변화 즉, 이벤트 발생여부를 판단하고 이벤트 발생시 긴급상황 발생으로 판단하고 경고신호를 발생할 수 있다. 이를 위해, 모니터링 서버(200)는 데이터 통신기능 이외에도 기계학습을 위한 모델을 제공하는 기능, 경고를 발생시키는 기능 및 대상자의 위치정보를 판단하는 기능 등을 구현할 수 있다.
이러한 모니터링 서버(200)로는 다수의 사용자 단말(100)로부터 실시간으로 전송 및 수집되는 데이터를 지연없이 정확하게 처리하기 위한 고성능의 마이크로 프로세서, 대용량 메모리 및 대용량 저장소가 탑재되는 서버 장치가 이용될 수 있다.
전술한 기능을 구현하기 위한 모니터링 서버(200)의 구조에 대한 상세한 설명은 후술한다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 시스템은 사용자 단말(100)과는 구분되는 보호자 단말(300)을 더 포함할 수 있다.
보호자 단말(300)은 본 발명의 긴급상황 모니터링 시스템에 등록된 모니터링 대상자의 가족 등의 보호자가 소지한 단말기로서, 연관된 대상자에게 긴급상황이 발생한 경우 모니터링 서버(200)로부터 경고신호를 수신할 수 있다. 이러한 경고신호는 전용 어플리케이션 프로그램뿐만 아니라, 공지의 SMS, MMS 메시지 형태로 제공될 수 있고, 구체적 이벤트 발생 상황과 현재 대상자의 위치를 텍스트 형태로 표시할 수 있다.
보호자는 단말을 통해 구조대와 더불어 긴급상황에 대한 경고신호를 수신함으로써, 대상자에 현재 상태를 즉시 파악하고 구조 등 필요한 조치를 취할 수 있게 된다.
또한, 전술한 경고신호는 소방청 등 협약된 구조기관에 전달되며, 현재 대상자의 위치에 따라 최인접한 119 구조대, 경찰서 등 구조기관 서버(400)에 즉시 전송될 수 있다.
전술한 구조에 따라, 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 시스템은 원격지에 위치한 하나 이상의 모니터링 대상자에 대한 긴급상황 발생여부를 판단 및 경고신호를 제공함으로써 신속히 인명구조가 이루어질 수 있도록 한다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 전용 어플리케이션 프로그램이 설치되는 사용자 단말의 구조를 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 시스템의 사용자 단말의 구조를 나타낸 도면이다. 이하의 설명에서 사용자 단말(100)을 구성하는 각 구성부들은 사용자 단말(100)에 탑재되는 마이크로프로세서에 의해 실행 가능한 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있고, 읽기 및 쓰기가 가능한 기록매체에 기록되어 사용자 단말(100)에 탑재될 수 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 사용자 단말(100)은 대상자에 대한 생체신호를 실시간으로 생성 및 출력하는 하나 이상의 측정기기(20)와 연동하여 측정결과를 수신하는 연동부(110), 측정결과에서 모니터링에 요구되는 생체신호를 추출하는 신호 추출부(120), 생체신호를 포함하는 감지정보를 생성하는 감지정보 생성부(130), 정보통신망을 통해 상기 모니터링 서버와 연결되어 상기 감지정보를 실시간으로 전송하는 통신부(140), GPS 위성으로부터 GPS 신호를 수신하는 GPS 수신부(150) 및 GPS 신호에 대응하여 현재 사용자 단말(100)의 위치좌표를 생성하는 좌표 생성부(160)를 포함할 수 있다.
연동부(110)는 대상자 소지 또는 착용한 측정기기(20)와 근거리 무선통신 방식으로 연동하여 데이터를 수신할 수 있다. 이러한 연동부(110)는 블루투스 또는 WiFi 프로토콜로 측정기기(20)와 페어링할 수 있고, 측정기기(20)가 실시간으로 측정한 대상자의 생체신호를 수신할 수 있다.
신호 추출부(120)는 연동부(110)가 수신한 생체신호에서 모니터링 서버에 전송할 하나 이상의 생체정보를 추출할 수 있다.
여기서, 측정기기(20)는 공지의 웨어러블 기가 활용될 수 있고, 이에 의해 측정되는 생체신호로는 맥박수, 혈압, 산소 포화도 및 심전도와 그외의 기타 체온 등 기타 다양한 형태의 생체와 관련된 신호가 포함될 수 있고, 신호 추출부(120)는 기계학습이 용이하고 생체 분석이 용이한 일정 주파수의 생체신호 만을 추출하게 된다.
감지정보 생성부(130)는 신호 추출부(120)에 의해 추출된 생체신호를 포함하되, 모니터링 서버가 데이터를 수집 및 분석하기 용이하도록 대상자의 계정 등을 삽입하여 감지정보를 생성할 수 있다.
통신부(140)는 생성된 감지신호를 데이터 통신을 위한 패킷형태로 변환하여 정보통신망을 통해 모니터링 서버(200)에 전송할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 사용자 단말(100)은 전술한 구성 이외에도 보다 효율적인 구조활동을 지원하기 위한 유용한 정보를 더 제공하는 구성을 더 포함할 수 있다.
상세하게는, GPS 수신부(150)는 GPS 위성으로부터 송출되는 GPS 신호를 실시간으로 수신할 수 있다. 이러한 GPS 수신부(150)는 공지된 GPS 모듈이 이용될 수 있다.
좌표 생성부(160)는 수신한 GPS 신호를 판별하여 현재 사용자 단말의 위치좌표를 생성할 수 있다. 이러한 위치좌표는 감지정보 생성부(130)에 의해 감지정보에 삽입되어 모니터링 서버(200)에 제공됨에 따라, 긴급상황 발생시 경고신호에 포함됨으로써 구조대가 해당 대상자의 현재위치를 보다 신속하게 파악하는 데 활용되게 된다.
전술한 구조에 따라, 본 발명의 실시예에 따른 사용자 단말은 이를 소지한 대상자의 현재 생체신호를 실시간으로 모니터링 서버에 전송함으로써 모니터링 서버가 긴급상황 발생여부를 즉시 판단할 수 있도록 한다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 시스템의 모니터링 서버를 상세히 설명한다
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 시스템의 모니터링 서버의 구조를 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 모니터링 서버(200)는 대상자가 소지한 사용자 단말과 정보통신망을 통해 연결되어 실시간으로 대상자에 대한 감지정보를 수집하는 정보 수집부(210), 감지정보에 포함된 하나 이상의 생체신호를 추출하는 데이터 추출부(220), 생체신호를 파형화 또는 수치화(numeric)하고, 학습 데이터 베이스(240)에 저장된 기계학습 모델을 이용하여 이벤트 발생여부를 판단하는 생체신호 분석부(230), 기계학습 모델이 저장된 학습 데이터 베이스(240), 이벤트 발생시, 대상자에 대한 긴급상황으로서 경고신호를 출력하는 경고 발생부(250), 위치좌표를 분석하여 해당 대상자의 현재위치를 판단하는 위치 분석부(260), 대상자의 판단된 현재위치를 전자지도상에 매핑하여 경고 발생부(250)에 제공하는 지도 매핑부(270) 및 전자지도가 저장되는 지도 데이터 베이스(280)를 포함할 수 있다.
정보 수집부(210)는 전용 어플리케이션 프로그램이 설치된 사용자 단말(100)과 연계되고, 정보통신망을 통해 사용자 단말(100)로부터 실시간으로 대상자에 대한 감지정보를 수신할 수 있다. 수신된 감지정보는 해당 대상자의 계정에 따라 분류 및 수집될 수 있다.
데이터 추출부(220)는 대상자 계정별로 수집된 감지정보에서 분석에 필요한 생체신호를 추출할 수 있다. 설계자의 의도에 따라 감지정보에는 대상자의 생체신호 및 기타 사용자 단말(100)에 대한 여러 데이터가 포함될 수 있고, 데이터 추출부(220)는 이중 분석에 필요한 생체신호를 추출하여 생체신호 분석부(230)에 전달할 수 있다.
생체신호 분석부(230)는 추출된 생체신호를 기계학습 기법에 기반하여 분석하여 이벤트 발생유무를 판단할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 시스템은 정상상태의 생체신호와 달리 대상자에게 발생한 신체이상에 따른 생체신호를 감지하고 이에 따라 정상상태와는 상이한 이벤트 발생여부를 판단함으로써 긴급상황을 판단하는 것을 특징으로 하며, 이에 생체신호 분석부(230)는 기 설정된 기계학습 모델에 실시간으로 수집되는 생체신호를 적용하여 정상 또는 비정상 여부, 즉 이벤트 발생여부를 판단할 수 있다.
즉, 생체신호 분석부(230)는 생체신호를 파형화 및 정규화 과정을 거쳐 이벤트 여부를 판단하게 되며, 이를 위한 생체신호 분석부(230)의 구성에 대한 상세한 설명은 후술한다.
학습 데이터 베이스(240)는 기계학습 모델이 저장되어 생체신호 분석부(230)의 이벤트 여부 판단시 이용되도록 한다.
특히, 학습 데이터 베이스(240)는 기계학습 모델을 위한 다수의 학습데이터가 저장될 수 있으며, 지속적으로 갱신됨에 따라 그 판단결과의 정확도를 높일 수 있다.
경고 발생부(250)는 생체신호 분석부(230)의 이벤트 판단결과에 따라, 이벤트 발생시 해당 대상자에 대한 경고신호를 생성할 수 있다. 경고신호는 모니터링 서버(200)와 연계된 각 지역의 구조기관, 119 구조대 등에 전송되어 즉시 출동할 수 있도록 하며, 또한 그 대상자에 대한 보호자가 등록되어 있는 경우 보호자 단말에도 경고신호를 전송함으로써 보호자 또한 적절한 조치를 취할 수 있도록 한다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 모니터링 서버(200)는 이벤트 발생시 해당 대상자의 현재 위치를 분석 및 그 정보를 경고신호를 통해 구조대 등에 알리는 기능을 더 포함할 수 있고, 이를 위한 구성부로서 위치 분석부(260)를 더 포함할 수 있고, 데이터 추출부(220)가 사용자 단말(100)로부터 전송된 감지정보에 포함된 위치좌표를 추출하면, 위치 분석부(260)는 그 위치좌표에 기초하여 대상자의 현재 위치를 판단할 수 있다.
또한, 지도 매핑부(270)는 위치 분석부(260)에 의해 판단된 대상자의 현재위치를 전자지도 상에 매핑할 수 있다. 이는 경고신호를 수신한 구조대 또는 보호자가 직관적으로 대상자의 위치를 파악하도록 하기 위함이다.
지도 데이터 베이스(280)는 대상자의 현재위치 매핑을 위한 전자지도를 저장할 수 있다. 이러한 전자지도는 외부의 GIS 시스템과 연동되어 항상 최신버전이 유지되도록 설정될 수 있다.
전술한 구조에 따라, 본 발명의 실시예에 따른 모니터링 서버는 생체신호에 기초하여 원격지의 대상자에 대한 모니터링을 수행 및 긴급상황 발생시의 조치를 취할 수 있도록 한다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 시스템의 기계학습 기법이 적용된 생체신호 분석부를 상세히 설명한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 시스템의 생체신호 분석부의 구조를 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 모니터링 서버에 포함되는 생체신호 분석부(230)는 맥박수 및 심전도를 이미지 형태로 파형화 또는 수치화하고 단위시간으로 구획하는 파형 생성부(231), 구획된 파형별 너비 및 높이 또는 수치값을 배열에 저장하는 정규화부(235) 및 정규화된 배열값을 학습 모델의 배열값과 비교하여 이벤트 발생여부를 판단하는 딥러닝 실행부(238)를 포함할 수 있다.
파형 생성부(231)는 맥박수 및 심전도를 이미지 형태의 파형으로 표현할 수 있다. 일례로서, 심전도의 경우 그 파형은 크게 심실의 전기적 활성 및 심실의 기계적 수축을 나타내는 QRS파, QRS파를 기준으로 작은 반원 모양의 돌기인 P파 및 QRS파의 발생 이후 원만한 기울기의 둥근 둔턱형태의 T파로 구분될 수 있고, 파형 생성부는 심전도에 대한 신호를 전술한 3개의 파형으로 구분하고 이미지 형태로 표현할 수 있다.
또한, 파형 생성부(231)는 전술한 이미지 파형 또는 수치화된 신호를 단위시간별로 구분할 수 있다. 상기의 단위시간은 10초 내외로 설정될 수 있고, 생체신호 분석부(230)는 하나의 단위시간 동안 상기의 P파, QRS파 및 T파가 규칙적으로 나타나는지를 통해 현재 심전도가 정상상태인지를 판단하게 된다.
정규화부(235)는 이미지 파형에서 하나의 단위시간 즉, 한 템포(tempo)에서 이미지 파형의 너비 및 높이 또는 수치값에 대하여 그 값을 0 ~ 1 사이의 값으로 정규화한다.
딥 러닝 실행부(248)는 학습 데이터 베이스(240)를 참조하여 기설정된 기계 학습 모델, 일례로서 다층 컨볼루션 신경망 모델로 딥러닝을 모델링할 수 있다. 여기서, 히든층의 활성화 함수로는 ReLu(Rectified Linear Unit), 출력층의 활성화 함수로는 sigmoid가 이용될 수 있다. 또한, 최적화 알고리즘에는 SGD 또는 Adam 이 이용될 수 있다. 또한, 수치값을 이용하는 경우 LSTM(Long short term memory) 모델이 이용될 수 있다.
또한, 딥러닝 실행부(248)는, 현재상황 정보에 따라 상기 이벤트 발생여부의 판단을 보류할 수 있다. 이러한 기능은 대상자가 긴급상황은 아니나 평소와 다른 행동, 일례로서 일정시간 동안 운동을 행하는 경우 생체정보가 정상상태와 달라짐에 따라 이벤트가 발생한 것으로 오판하는 상황을 방지하기 위한 것으로, 대상자는 평소와 다른 예외상황에서 자신이 모바일 단말에 이러한 사항을 입력하여 현재상황 정보를 모니터링 서버 측에 제공하고, 딥러닝 실행부(248)는 이러한 현재상황 정보를 참조하여 이벤트 발생 판단을 보류할 수 있다.
전술한 구조에 따라, 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 시스템의 생체신호 분석부는 기계학습을 통한 이벤트 발생 여부를 분석하게 된다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 방법을 설명한다. 이하의 설명에서 각 단계별 실행주체는 별도의 기재가 없더라도 본 발명의 실시예에 따른 모니터링 서버 및 이의 구성부가 된다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 방법을 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 긴급상황 모니터링 방법은 원격지에 위치한 하나 이상의 대상자를 모니터링하는 모니터링 서버에 의한 긴급상황 모니터링 방법으로서, 정보통신망을 통해 연결된 사용자 단말로부터 대상자에 대한 감지정보를 실시간으로 송신 및 수집하는 단계(S100), 감지정보에 포함된 하나 이상의 생체신호를 추출하는 단계(S110), 생체신호를 파형화하고 학습 데이터 베이스에 저장된 기계학습 모델을 이용하여 생체신호에 따른 이벤트 발생여부를 판단하는 단계(S120) 및 이벤트 발생시, 대상자에 대한 긴급상황으로서 경고신호를 출력하는 단계(S130)를 포함할 수 있다.
먼저, 정보통신망을 통해 연결된 사용자 단말로부터 대상자에 대한 감지정보를 실시간으로 송신 및 수집하는 단계(S100)에서는 모니터링 서버가 정보통신망을 통해 등록된 사용자 단말로부터 대상자의 생체신호를 포함하는 감지정보를 실시간으로 수신 및 수집하게 된다.
다음으로, 감지정보에 포함된 하나 이상의 생체신호를 추출하는 단계(S110) 는, 모니터링 서버가 수집된 감지정보에서 맥박수 및 심전도를 포함하는 생체신호를 이벤트 발생여부를 확인하기 위한 데이터로서 추출하는 단계이다.
이어서, 모니터링 서버는 기계학습 모델을 이용하여 상기 생체신호가 이벤트 발생에 해당하는지 혹은 그렇지 않은지를 판단하게 되며, 이러한 단계로서 생체신호를 파형화하고, 학습 데이터 베이스에 저장된 기계학습 모델을 이용하여 생체신호에 따른 이벤트 발생여부를 판단하는 단계(S120)에서는 생체신호에 포함된 맥박수, 혈압, 산소 포화도 및 심전도 중, 하나 이상을 이미지 형태로 파형화 또는 수치화한 후 단위시간으로 구획하고, 구획된 파형별 너비 및 높이 또는 수치값을 배열에 저장한 후, 정규화된 배열값이 학습 모델에 따라 이벤트에 해당하는지를 판단하게 된다.
그리고, 이벤트 발생시 대상자에 대한 긴급상황으로서 경고신호를 출력하는 단계(S130)에서는 모니터링 서버가 이벤트 발생 여부에 따라 해당 대상자가 이벤트에 해당하는 경우, 즉 긴급상황이 발생한 것으로 판단되면 경고신호를 송출함으로써 연계된 구조기관에 구조 조치를 취할 것을 요청할 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 시스템에 적용되는 이벤트 발생 판단시 이용하는 생체신호의 파형 및 학습 모델에 의한 결과의 일 예를 통해 본 발명의 기술적 사항을 상세히 설명한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 시스템에 의한 생체신호에 대한 이미지 파형을 예시한 도면이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 긴급상황 모니터링 시스템은 모니터링 대상자에 대한 생체신호로서 맥박수 및 심전도를 이용할 수 있고, 이중 심전도의 경우 예시된 바와 같이 P파, QRS파 및 T파가 순차적으로 나타나는 파형을 가질 수 있다.
특히, 본 발명의 실시예에 따르면, 예시된 이미지 파형에 대하여 단위시간, 바람직하게는 10초 단위로 구간별로 분류하여 학습 데이터로서 이용할 수 있다. 즉, 예시된 바와 같이, 하나의 템포가 1, 2, 3의 레벨이 부여되어 각 레벨에 대한 학습 결과를 산출할 수 있다.
이러한 이미지 파형은 출력값이 0 ~ 1 사이가 되도록 정규화되어 학습 모델에 적용되게 된다.
한편, 본 발명의 실시예에 따르면 대상자가 달리기 등의 운동을 하는 경우 긴급상황은 아니나 맥박수 또는 심전도 등이 정상상태와 달라짐에 따라 마치 이벤트가 발생한 것으로 오판될 수 있으며, 이러한 상황을 방지하기 위해 대상자는 사용자 단말을 통해 현재 자신이 운동 등의 평소와 다른 행위를 한다는 것을 입력할 수 있고, 사용자 단말은 이러한 내용을 현재상황 정보로서 모니터링 서버에 전송할 수 있다.
이에 따라, 모니터링 서버는 사용자 단말로부터 이러한 설정내용이 입력되면 이벤트 판단을 보류하게 된다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 모니터링 서버는 이벤트 발생여부 판단 이후, 정규화된 배열값을 대상자의 개인화 기계학습 모델의 학습 데이터로 입력함으로써 학습 모델의 정확도를 개선할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 기계학습 모델에 의한 학습결과를 예시한 도면으로서, 도면을 참조하면 정규화된 데이터(x_train)가 입력됨에 따라, 0 ~ 1 사이의 출력값을 얻는 것을 확인할 수 있으며, 이는 P파, QRS파 및 T파의 너비 및 높이를 반영함을 알 수 있다.
상기한 설명에 많은 사항이 구체적으로 기재되어 있으나 이것은 발명의 범위를 한정하는 것이라기보다 바람직한 실시예의 예시로서 해석되어야 한다. 따라서, 발명은 설명된 실시예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위와 특허청구범위에 균등한 것에 의하여 정하여져야 한다.
10 : GPS 위성 100 : 사용자 단말
110 : 연동부 120 : 신호 추출부
130 : 감지정보 생성부 140 : 통신부
150 : GPS 수신부 160 : 좌표 생성부
200 : 모니터링 서버 210 : 정보 수집부
220 : 데이터 추출부 230 : 생체신호 분석부
240 : 학습 데이터 베이스 250 : 경고 발생부
260 : 위치 분석부 270 : 지도 매핑부
280 : 지도 데이터 베이스

Claims (12)

  1. 원격지에 위치한 하나 이상의 대상자를 모니터링하는 모니터링 서버를 포함하는 시스템으로서,
    상기 모니터링 서버는,
    대상자가 소지한 사용자 단말과 정보통신망을 통해 연결되어 실시간으로 상기 대상자에 대한 감지정보를 수집하는 정보 수집부;
    상기 감지정보에 포함된 하나 이상의 생체신호를 추출하는 데이터 추출부;
    기계학습 모델이 저장된 학습 데이터 베이스;
    상기 생체신호를 파형화하고, 상기 학습 데이터 베이스에 저장된 기계학습 모델을 이용하여 상기 생체신호에 따른 이벤트 발생여부를 판단하는 생체신호 분석부; 및
    이벤트 발생시, 상기 대상자에 대한 긴급상황으로서 경고신호를 출력하는 경고 발생부
    를 포함하는 긴급상황 모니터링 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 생체신호는,
    상기 대상자의 맥박수, 혈압, 산소 포화도 및 심전도 중, 하나 이상을 포함하는 긴급상황 모니터링 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 생체신호 분석부는,
    상기 맥박수, 혈압, 산소 포화도 또는 심전도를 이미지 형태로 파형화하거나 수치화하고, 단위시간으로 구획하는 파형 생성부;
    구획된 파형별 너비 및 높이 또는 수치값을 배열에 저장하는 정규화부; 및
    학습 모델에 따라 정규화된 배열값이 이벤트에 해당하는 판단하는 딥러닝 실행부
    를 포함하는 긴급상황 모니터링 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 생체신호는 상기 대상자에 의해 입력된 현재상황 정보를 더 포함하고,
    상기 딥러닝 실행부는,
    상기 현재상황 정보에 따라 상기 이벤트 발생여부의 판단을 보류하는 긴급상황 모니터링 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 딥러닝 실행부는,
    상기 이벤트 발생여부의 판단 이후, 상기 정규화된 배열값을 상기 대상자의 개인화 기계학습 모델의 학습 데이터로 입력하는 긴급상황 모니터링 시스템.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자 단말은,
    상기 대상자에 대한 생체신호를 실시간으로 생성 및 출력하는 하나 이상의 측정기기와 연동하여 측정결과를 수신하는 연동부;
    상기 측정결과에서 모니터링에 요구되는 생체신호를 추출하는 신호 추출부;
    상기 생체신호를 포함하는 상기 감지정보를 생성하는 감지정보 생성부; 및
    정보통신망을 통해 상기 모니터링 서버와 연결되어 상기 감지정보를 실시간으로 전송하는 통신부
    를 포함하는 긴급상황 모니터링 시스템.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 사용자 단말은,
    GPS 위성으로부터 GPS 신호를 수신하는 GPS 수신부; 및
    상기 GPS 신호에 대응하여 현재 사용자 단말의 위치좌표를 생성하는 좌표 생성부를 포함하고,
    상기 감지정보 생성부는,
    상기 감지정보에 상기 위치좌표를 삽입하는 긴급상황 모니터링 시스템.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 데이터 추출부는 상기 감지정보로부터 상기 위치좌표를 더 추출하고,
    상기 모니터링 서버는,
    상기 위치좌표를 분석하여 해당 대상자의 현재위치를 판단하는 위치 분석부;
    상기 대상자의 판단된 현재위치를 전자지도상에 매핑하여 상기 경고 발생부에 제공하는 지도 매핑부; 및
    상기 전자지도가 저장되는 지도 데이터 베이스
    를 포함하는 긴급상황 모니터링 시스템.
  9. 원격지에 위치한 하나 이상의 대상자를 모니터링하는 모니터링 서버에 의한 긴급상황 모니터링 방법으로서,
    정보통신망을 통해 연결된 사용자 단말로부터 대상자에 대한 감지정보를 실시간으로 송신 및 수집하는 단계;
    상기 감지정보에 포함된 하나 이상의 생체신호를 추출하는 단계;
    상기 생체신호를 파형화하고, 학습 데이터 베이스에 저장된 기계학습 모델에 대응하여 상기 생체신호에 따른 이벤트 발생여부를 판단하는 단계; 및
    이벤트 발생시, 상기 대상자에 대한 긴급상황으로서 경고신호를 출력하는 단계
    를 포함하는 긴급상황 모니터링 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 생체신호를 파형 또는 수치화하고, 학습 데이터 베이스에 저장된 기계학습 모델을 이용하여 파형의 특징을 도출하여 이벤트 발생여부를 판단하는 단계는,
    상기 생체신호에 포함된 맥박수, 혈압, 산소 포화도 및 심전도 중, 하나 이상을 이미지 형태로 파형화하거나 수치화하고, 단위시간으로 구획하는 단계;
    구획된 파형별 너비 및 높이 또는 수치값을 배열에 저장하는 단계; 및
    학습 모델에 따라, 정규화된 배열값이 이벤트 발생에 해당하는지를 판단하는 단계
    를 포함하는 긴급상황 모니터링 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 생체신호는 상기 대상자에 의해 입력된 현재상황 정보를 더 포함하고,
    상기 학습 모델에 따라, 정규화된 배열값이 이벤트 발생에 해당하는지를 판단하는 단계 이후,
    상기 현재상황 정보에 따라 상기 이벤트 발생여부의 판단을 보류하는 단계
    를 더 포함하는 긴급상황 모니터링 방법.
  12. 제 10 항 또는 제 11 항에 있어서,
    상기 정규화된 배열값을 학습 모델의 배열값과 비교하여 이벤트 발생여부를 판단하는 단계 이후,
    상기 정규화된 배열값을 상기 대상자의 개인화 기계학습 모델의 학습 데이터로 입력하는 단계
    를 더 포함하는 긴급상황 모니터링 방법.
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