KR20210001170A - IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템 - Google Patents

IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 주거영역에 홀로 사는 독거인의 움직임을 검출하는 다수의 사물인터넷 디바이스(Internet of Thing: IoT)를 주거영역의 분할공간별로 적어도 하나 이상 설치하여 독거인의 정상 시의 활동을 학습하고 학습된 활동에 기반하여 독거인의 이상 여부를 판단하여 미리 설정된 통지 대상자에게 통지하는 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템 및 방법에 관한 것이다.

Description

IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 방법 및 시스템{Learning based life pattern recognition and monitoring of living alone method and system with IoT network}
본 발명은 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 주거영역에 홀로 사는 독거인의 움직임을 검출하는 다수의 사물인터넷 디바이스(Internet of Thing: IoT)를 주거영역의 분할공간별로 적어도 하나 이상 설치하여 독거인의 정상 시의 활동을 학습하고 학습된 활동에 기반하여 독거인의 이상 여부를 판단하여 미리 설정된 통지 대상자에게 통지하는 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 방법 및 시스템에 관한 것이다.
핵가족화, 고용불안, 고령화 등으로 인해 배우자 및 친족 중 누구도 없거나 누구와도 함께 거주하거나 가계를 함께 하지 않는 홀로 사는 독거인들이 증가하고 있다.
이런 독거인들은 자신의 주거영역에 혼자 거주하므로 아프거나 주거영역에서 사고를 당하는 경우 제3자가 이를 알 수 없어 큰 사고로 이어질 수 있다. 특히, 독거노인들은 주거영역에서도 병, 낙상 등의 많은 사고에 노출될 수 있고, 이로 인해 생명까지 위협받을 수 있다.
이런 독거인이 자신의 주거영역에서의 사고, 질병에 의한 이상 여부를 판단하기 위한 다양한 형태의 독거인 모니터링 시스템들이 개발되어 적용되고 있다.
대한민국 등록특허 제10-1654609호 [거동이 불편한 자, 장애인 및 독거노인을 위한 원격 스마트 모니터링 시스템 및 그 방법](이하 "선행기술"이라 함)은 독거노인의 현재 상황을 카메라 및 다양한 센서를 통해 모니터링하고 비상 상황의 판단 시 유무선통신망을 통해 원격의 관리자나 담당자 단말기로 전송하여 비상 상황에 신속하게 대처할 수 있도록 하는 기술을 개시하고 있다.
그러나 선행기술은 단순히 주변 환경이나 동작 여부 및 위치를 측정하는 다수의 센서만으로 독거노인의 상태 및 이상(위기상황) 발생 여부를 정확하게 판단할 수 없어 카메라를 통해 독거노인을 촬영하여 전송하므로 사생활 침해 문제가 발생될 수 있으며, 독거노인의 주거영역에 설치되는 해당 장비가 비싸질 수 있고, 이로 인해 시스템 구축비용이 커지는 문제점이 있었다.
대한민국 등록특허 제10-1654609호(2016.09.07. 공고)
따라서 본 발명의 목적은 주거영역에 홀로 사는 독거인의 움직임을 검출하는 다수의 사물인터넷 디바이스(Internet of Thing: IoT)를 주거영역의 분할공간별로 적어도 하나 이상 설치하여 독거인의 정상 시의 활동을 학습하고 학습된 활동에 기반하여 독거인의 이상 여부를 판단하여 미리 설정된 통지 대상자에게 통지하는 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 방법 및 시스템을 제공함에 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템: 독거인의 주거영역 적어도 하나 이상의 분할공간 내에 설치되어 상기 분할공간 내에서의 상기 독거인의 움직임 검출 여부에 따른 센서데이터, 상기 센서데이터를 획득하였을 때의 시각정보 및 디바이스 식별정보를 포함하는 움직임 정보를 사물인터넷망으로 전송하는 적어도 하나 이상의 사물인터넷 디바이스; 및 고객으로 등록된 각 독거인의 주거영역의 상기 분할공간에 설치된 사물인터넷 디바이스의 디바이스 식별정보를 저장하여 설치된 분할공간을 식별하여 사물인터넷 디바이스를 관리하고, 고객으로 등록 요청 시 일정 학습기간 동안 고객으로 등록 요청한 독거인의 주거영역에 설치된 사물인터넷 디바이스로부터 상기 사물인터넷망을 통해 수집되는 센서데이터 중 독거인의 움직임이 검출된 센서데이터가 획득된 시각정보를 학습데이터로 설정하여 상기 시각정보를 특성치로 하는 마할라노비스 거리에 따른 학습을 수행하여 기준값을 정의하며, 상기 일정 학습기간 후, 수신되는 움직임 정보의 센서데이터에 대한 마할라노비스 거리값이 상기 기준치를 초과하는지의 여부에 따라 독거인의 이상 여부를 판단하는 모니터링 서버를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 사물인터넷 디바이스는, 고유의 디바이스 식별정보를 저장하는 센서 저장부; 상기 주거영역의 분할공간에 설치되어 분할공간의 독거인의 움직임을 검출하여 움직임의 검출 여부에 따른 센서데이터를 출력하는 센서부; 상기 사물인터넷망에 무선으로 접속하여 상기 모니터링 서버와 데이터 통신을 수행할 수 있도록 하는 무선통신부; 및 주기적으로 상기 센서부를 제어하여 센서데이터를 획득하고, 상기 센서데이터를 획득한 시각에 대한 시각정보를 획득하여 센서데이터 및 시각정보를 포함하는 상기 움직임 정보를 생성한 후, 상기 무선통신부를 통해 상기 모니터링 서버로 전송하는 센서 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 센서부는, 상기 분할공간에서 독거인의 움직임을 검출하는 물체검출 센서부; 및 상기 분할공간으로 출입하는 출입문에 설치되어 상기 독거인의 상기 분할공간의 출입 여부를 측정하는 분할공간 출입검출 센서부 중 어느 하나 이상을 포함하고, 상기 센서 제어부는, 상기 물체검출 센서부에서 출력되는 물체검출 센서데이터 및 출입검출 센서부에서 출력되는 출입검출 센서데이터 중 하나 이상을 상기 움직임 정보에 포함하여 전송하는 것을 특징으로 한다.
상기 센서 제어부는, 주기적으로 상기 센서부를 통해 센서데이터를 수집하고, 수집된 센서데이터 및 해당 센서데이터가 수집된 시각에 대한 시각정보를 출력하는 센서데이터 수집부; 상기 센서데이터 수집부를 통해 수집된 센서데이터, 시각정보 및 상기 센서 저장부에 저장된 디바이스 식별정보를 포함하는 움직임 정보를 생성하여 출력하는 움직임 정보 생성부; 및 상기 움직임 정보 생성부로부터 출력되는 움직임 정보를 무선통신부를 통해 상기 모니터링 서버로 전송하는 움직임 정보 제공부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
사물인터넷 디바이스는, 스피커 및 마이크를 구비하고, 고객 이상 확인 오디오 음성 신호를 입력받아 스피커를 통해 가청음으로 출력하고, 스피커를 통해 출력된 상기 고객 이상 확인 오디오 음성 신호에 대한 가청음에 대해 고객인 독거인으로부터 발화된 응답 음성을 상기 마이크를 통해 획득하여 출력하는 오디오 처리부를 더 포함하되, 상기 센서 제어부는, 상기 학습 이후 상기 움직임 정보를 제공한 후 상기 모니터링 서버로부터 고객 이상 확인 요청 신호의 수신 시 상기 오디오 처리부를 통해 상기 고객 이상 확인 오디오 음성 신호를 가청음으로 출력하고, 그에 대한 상기 응답 음성을 상기 무선통신부를 통해 상기 모니터링 서버로 전송하고, 상기 모니터링 서버는, 상기 독거인 이상 여부 판단에서 독거인에 이상이 있는 것으로 판단되면 상기 고객 이상 확인 요청 신호를 상기 사물인터넷 디바이스로 전송하고, 상기 고객 이상 확인 요청 신호에 대한 응답인 응답 음성의 수신 여부에 의해 독거인의 이상 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.
상기 모니터링 서버는, 고객으로 등록된 독거인에 대한 독거인 정보, 독거인별로 각 주거영역의 분할공간에 대한 분할공간 정보 및 상기 분할공간에 설치된 사물인터넷 디바이스의 디바이스 식별정보를 포함하는 디바이스 정보를 저장하는 등록 DB, 상기 센서데이터를 저장하는 센서데이터 DB, 상기 학습데이터를 저장하는 학습데이터 DB, 고객의 이상 여부 판단 이력 정보를 저장하는 고객 이상 이력 DB를 포함하는 서버 저장부; 상기 사물인터넷망을 통해 하나 이상의 사물인터넷 디바이스와 데이터 통신을 수행하도록 하는 서버 통신부; 및 고객으로 등록 요청 시 독거인 정보, 분할공간 정보 및 디바이스 정보를 포함하는 등록정보를 획득하여 상기 등록 DB에 저장하고, 상기 등록정보가 저장된 고객인 독거인에 대해 일정 학습기간 동안 수집되는 움직임 정보의 센서데이터 중 독거인의 움직임이 검출된 센서데이터가 획득된 시각을 특성치로 하는 마할라노비스 거리에 따른 학습을 수행하여 기준값을 정의하여 상기 학습데이터 DB에 저장하며, 상기 일정 학습기간 후, 수신되는 움직임 정보의 센서데이터에 대한 마할라노비스 거리값인 고객 상태값이 상기 기준치를 초과하는지의 여부에 따라 독거인의 이상 여부를 판단하는 서버 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 서버 제어부는, 고객으로 등록 요청 시 독거인 정보, 분할공간 정보 및 디바이스 정보를 포함하는 등록정보를 획득하여 상기 등록 DB에 저장하여 관리하는 등록정보 획득부, 및 상기 등록정보가 저장된 고객의 독거인에 대해 일정 학습기간 동안 주거영역에 설치된 사물인터넷 디바이스로부터 수집되는 움직임 정보의 센서데이터 중 독거인의 움직임이 검출된 센서데이터가 획득된 시각정보를 학습데이터로 설정하여 상기 학습데이터 DB에 저장하고 상기 학습데이터의 시각을 특성치로 하는 마할라노비스 거리에 따른 학습을 수행하여 기준값을 정의하여 상기 학습데이터 DB에 저장하는 정상상태 학습부를 포함하는 등록부; 상기 등록부에 등록된 고객인 독거인의 주거영역의 분할공간에 설치된 사물인터넷 디바이스들로부터 움직임 정보를 수집하여 상기 일정 학습기간 동안 상기 등록부의 정상상태 학습부로 제공하고, 상기 일정 학습기간 후 출력하는 움직임 정보 수집부; 상기 일정 학습기간 후 상기 움직임 정보 수집부로부터 독거인별 움직임 정보를 입력받아 마할라노비스 거리값인 고객 상태값을 계산하여 출력하는 고객 상태값 계산부; 및 상기 고객 상태값과 상기 기준값을 비교하여 상기 고객 상태값이 상기 기준값을 초과하면 고객인 독거인에게 이상이 있는 것으로 판단하고, 초과하지 않으면 정상인 것으로 판단하는 고객 상태 판단부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 서버 제어부는, 상기 고객상태 판단부에서 고객에 이상이 있는 것으로 판단되면 상기 서버 통신부를 통해 사물인터넷 디바이스로 고객 이상 확인 요청 신호를 전송하고, 그에 대한 응답 음성을 수신받아 분석하여 상기 응답 음성이 해당 고객인 독거인의 음성인지 여부 및 상기 독거인의 상태가 정상임을 확인할 수 있는 음성인지를 확인하여 상기 독거인의 이상 여부를 확인하는 고객 이상 확인부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 서버 저장부는, 상기 독거인의 이상 시 상기 독거인을 도와줄 수 있는 유관기관의 단말기인 통지 대상 단말부 정보를 포함하는 유관기관 정보를 저장하는 유관기관 DB를 더 포함하고, 상기 서버 제어부는, 상기 독거인에게 이상이 있는 것으로 판단되면 상기 유관기관 DB로부터 상기 독거인을 도와줄 수 있는 유관기관 정보를 획득하고, 유관기관 정보의 통지 대상 단말부로 상기 고객인 독거인에 대한 독거인 정보를 포함하는 고객 이상 통지 정보를 전송하여 상기 독거인의 이상을 통지하는 고객 이상 통지부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 방법은: 독거인의 주거영역 적어도 하나 이상의 분할공간 내에 설치된 사물인터넷 디바이스가 상기 분할공간 내에서의 상기 독거인의 움직임 검출 여부에 따른 센서데이터, 상기 센서데이터를 획득하였을 때의 시각정보 및 디바이스 식별정보를 포함하는 움직임 정보를 사물인터넷망으로 전송하는 움직임 정보 제공 과정; 및 모니터링 서버가 상기 사물인터넷 디바이스로부터 수신되는 움직임 정보의 센서데이터가 획득된 시각을 특성치로 하는 마할라노비스 거리값이 미리 설정된 기준치를 초과하는지의 여부에 따라 독거인의 이상 여부를 판단하는 독거인 이상 여부 판단 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 모니터링 서버가 모니터링 대상인 독거인으로 등록을 요청하는 고객 등록 요청 시 고객인 독거인이 정상인 상태에 대해 일정 학습기간 동안 수집되는 움직임 정보의 센서데이터 중 독거인의 움직임이 검출된 센서데이터가 획득된 시각을 특성치로 하는 마할라노비스 거리에 따른 학습을 수행하여 기준값을 정의하여 상기 학습데이터 DB에 저장하는 등록 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 등록 과정은, 상기 모니터링 서버가 모니터링 대상인 독거인으로 등록을 요청하는 고객 등록 요청 시 독거인 정보, 독거인이 거주하는 상기 주거영역의 분할공간에 대한 분할공간 정보 및 상기 분할공간에 설치된 디바이스 정보를 포함하는 등록정보를 획득하여 상기 등록 DB에 저장하는 등록정보 등록 단계; 및 상기 등록정보가 등록된 고객인 독거인이 정상인 상태에 대해 일정 학습기간 동안 수집되는 움직임 정보의 센서데이터 중 독거인의 움직임이 검출된 센서데이터가 획득된 시각을 특성치로 하는 마할라노비스 거리에 따른 학습을 수행하여 기준값을 정의하여 상기 학습데이터 DB에 저장하는 학습 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 독거인 이상 여부 판단 과정은, 모니터링 서버부의 서버 제어부가 움직임 정보 수집부를 통해 등록부에 등록된 고객인 독거인의 주거영역의 분할공간에 설치된 사물인터넷 디바이스들로부터 움직임 정보를 수집하는 움직임 정보 수집 단계; 상기 서버 제어부가 고객 상태값 계산부를 통해 상기 움직임 정보 수집부로부터 독거인별 움직임 정보를 입력받아 마할라노비스 거리값인 고객 상태값을 계산하여 출력하는 고객 상태값 계산 단계; 및 상기 서버 제어부가 고객 상태 판단부를 통해 상기 고객 상태값과 상기 기준값을 비교하여 상기 고객 상태값이 상기 기준값을 초과하면 고객인 독거인에게 이상이 있는 것으로 판단하고, 초과하지 않으면 정상인 것으로 판단하는 고객 상태 판단 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 방법은: 상기 서버 제어부가 고객 이상 확인부를 통해 상기 고객상태 판단 단계에서 고객에 이상이 있는 것으로 판단되면 서버 통신부를 통해 사물인터넷 디바이스로 고객 이상 확인 요청 신호를 전송하고, 그에 대한 응답 음성을 수신받아 분석하여 상기 응답 음성이 해당 고객인 독거인의 음성인지 여부 및 상기 독거인의 상태가 정상임을 확인할 수 있는 음성인지를 확인하여 상기 독거인의 이상 여부를 확인하는 고객 이상 확인 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 방법은: 상기 서버 제어부가 상기 독거인에게 이상이 있는 것으로 판단되면 유관기관 DB로부터 상기 독거인을 도와줄 수 있는 유관기관 정보를 획득하고, 유관기관 정보의 통지 대상 단말부로 상기 고객인 독거인의 독거인 정보를 포함하는 독거인의 이상을 알리는 고객 이상 통지 정보를 전송하여 상기 독거인의 이상을 통지하는 고객 이상 통지 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 주거영역의 분할공간별로 설치된 움직임 센서에 의해 획득되는 센서데이터 중 독거인의 움직임이 검출된 시간을 학습데이터로 설정하여 마할라노비스 거리에 의한 학습을 수행하고, 이를 기준으로 독거인의 이상 여부를 판단하므로 독거인의 이상 상태 여부 판단의 정확성을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 주거영역의 분할공간별로 설치되는 움직임 센서에 의해서만 독거인의 이상 상태 여부를 판단할 수 있으므로 시스템 구축비용을 낮출 수 있고, 이로 인해 더욱 많은 가입자를 유치할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템의 사물인터넷 디바이스의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템의 모니터링 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 독거인 모니터링 서버의 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 5는 본 발명에 따른 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 방법 중 모니터링을 수행할 독거인 등록 방법을 나타낸 흐름도이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템의 구성 및 동작을 상세히 설명하고, 상기 시스템에서의 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 방법을 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템은 적어도 하나 이상의 사물인터넷(Internet of thing: IoT) 디바이스(100) 및 모니터링 서버(200)를 포함하고, 실시예에 따라 통지 대상 단말부(300)를 더 포함할 수 있을 것이다.
사물인터넷 디바이스(100), 모니터링 서버(200) 및 통지 대상 단말부(300)는 와이파이(WiFi)망을 형성하는 액세스 포인트(Access Point: AP)(11)를 포함하는 유무선 데이터통신망(10)을 통해 연결되어 상호 데이터 통신을 수행한다.
상기 AP(11)는 상기 사물인터넷 디바이스(100)가 설치되는 모니터링할 고객으로 등록을 요청한 독거인의 주거영역(1) 내에 설치되는 것이 바람직할 것이다. 또한, 상기 AP(11)는 테더링 모드로 동작하여 AP의 기능을 수행하는 스마트폰, 스마트패드 등의 스마트 단말기일 수 있을 것이다.
상기 유무선 데이터통신망(10)은 상술한 바와 같이 와이파이(WiFi)망을 포함하는 광대역망(Wide Area Network: WAN) 등을 포함하는 망일 수 있으며, 상기 AP(11)가 스마트 단말기일 경우 와이파이망을 포함하는 광대역망 및 3세대(3 Generation: 3G), 4G, 5G 등의 이동통신망 중 하나 이상이 결합되어 있는 통신망일 수 있을 것이다.
상기 유무선 데이터통신망(10)은 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), 광대역무선통신(Ultra Wide Band: UWB) 등의 근거리 무선통신에 의해 다수의 사물인터넷 디바이스(100)들 간 형성될 수 있는 메쉬(Mesh)망 등이 포함될 수도 있을 것이다.
상기 유무선 데이터 통신망(10)은 본 발명에 따라 사물인터넷 디바이스(100)들과 그 서비스를 위한 장치들간에 통신망을 제공하므로 이하 사물인터넷망이라 한다.
사물인터넷 디바이스(100)는 고유의 디바이스 식별정보를 가지고 있으며, 모니터링할 고객으로 등록을 요청한 독거인의 주거영역(1)에 적어도 하나 이상 설치되어 독거인의 움직임을 검출하고, 독거인의 움직임 검출 여부 정보가 내포된 센서데이터, 센서데이터를 획득한 시각의 시각정보 및 자신의 디바이스 식별정보를 포함하는 움직임 정보를 주기적으로 생성하여 AP(11)를 포함하는 사물인터넷망(10)을 통해 모니터링 서버(200)로 전송한다.
사물인터넷 디바이스(100)는 주거영역(1)이 도 1과 같이 다수개의 분할공간(2, 3, 4)을 구비하는 경우 분할공간마다 각각 적어도 하나 이상 설치되는 것이 바람직할 것이다.
또한, 사물인터넷 디바이스(100)는 고객인 독거인의 움직임을 검출하기 위해 분할공간을 이동하는 출입문에 설치되는 출입검출형 사물인터넷 디바이스(100-2, 100-3)와 분할공간 내에서의 독거인의 움직임을 검출하는 움직임 검출형 사물인터넷 디바이스(100-1, 100-4, 100-5 등)로 구분될 수 있을 것이다.
모니터링 서버(200)는 다수의 독거인을 고객으로 등록하고 있으며, 고객으로 등록된 각 독거인에 대해 주거영역(1)의 적어도 하나 이상의 분할공간에 설치된 사물인터넷 디바이스(100)의 디바이스 식별정보 및 분할공간 정보를 저장하여 수신된 움직임 정보가 어떤 독거인의 어떤 분할공간에 설치된 사물인터넷 디바이스(100)인지를 식별한다.
모니터링 서버(200)는 고객으로 등록 요청 시 일정 학습기간 동안 고객으로 등록 요청한 독거인의 주거영역(1)의 분할공간에 설치된 사물인터넷 디바이스(100)로부터 상기 사물인터넷망(10)을 통해 수집되는 움직임 정보의 센서데이터 중 독거인의 움직임이 검출된 센서데이터가 획득된 시각정보를 학습데이터로 설정하고, 수집된 학습데이터에 대해 마할라노비스 거리에 따른 학습을 수행하여 관리 한계선값인 기준값(X2 a,m)을 정의하며, 상기 일정 학습기간 후, 수신되는 움직임 정보의 센서데이터에 대한 마할라노비스 거리값이 상기 기준치를 초과하는지의 여부에 따라 독거인의 이상 여부를 판단한다.
모니터링 서버(200)는 이상이 발생한 독거인에게 도움을 줄 수 있는 관계자, 보호자 및 경찰서, 소방서, 구조대 등과 같은 유관기관의 통지 대상 단말부(300)에 대한 유관기관 정보를 저장하여 관리하고, 독거인에게 이상 발생 시 독거인에 대응하는 관계자, 보호자 및 유관기관 중 어느 하나 이상의 통지 대상 단말부(300)로 고객 이상을 통지한다.
통지 대상 단말부(300)는 관계자, 보호자 등의 스마트폰, 스마트 패드 등의 스마트 단말기일 수도 있고, 병원, 경찰서, 소방서, 구조대 등의 컴퓨터 단말기 또는 서버일 수 있을 것이며, 병원, 경찰서, 소방, 구조대의 유선전화일 수도 있을 것이다.
유관기관의 전화인 경우, 모니터링 서버(200)는 자동발신시스템(미도시) 등과 연동하여 동작하여야 할 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템의 사물인터넷 디바이스의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 사물인터넷 디바이스(100)는 센서 저장부(110), 센서부(120), 무선통신부(130) 및 센서 제어부(150)를 포함하고, 실시예에 따라 오디오 처리부(140)를 더 포함할 수 있을 것이다.
센서 저장부(110)는 본 발명에 따른 사물인터넷 디바이스(100)의 동작을 제어하기 위한 제어프로그램을 저장하는 프로그램영역, 상기 제어프로그램 수행 중에 발생되는 데이터를 일시 저장하는 임시영역, 상기 제어프로그램 수행 중에 필요하거나 발생되는 데이터를 반영구적으로 저장하는 데이터영역을 포함한다. 상기 제어프로그램영역 및 데이터영역 중 어느 하나에 디바이스 식별정보를 저장하고 있으며, 상기 데이터영역에는 측정되는 센서데이터를 일정 기간 동안 저장할 수 있을 것이다.
센서부(120)는 움직임 검출형 사물인터넷 디바이스(100)인 경우, 적외선 센서, 초음파 센서, 광 센서 등을 포함하고, 해당 검출 매체(적외선, 초음파, 광)의 변화에 따른 센서데이터를 센서 제어부(150)로 출력하고, 출입검출형 사물인터넷 디바이스(100)인 경우, 광센서(발광부 및 수광부), 압력센서, 마그네틱센서 등을 포함하고, 그에 따른 센서데이터를 센서 제어부(150)로 출력한다.
무선 통신부(130)는 AP(11)를 통해 사물인터넷망(10)에 접속하여 모니터링 서버(200)와 데이터 통신을 수행할 수 있도록 한다.
오디오 처리부(140)는 스피커 및 마이크를 포함하여 센서 제어부(150)로부터 입력되는 오디오 데이터를 스피커를 통해 가청음으로 출력하고, 마이크를 통해 고객, 즉 독거인이 발화하는 음성에 대한 응답 음성신호를 획득한 후 응답 음성데이터로 변환하여 센서 제어부(150)로 출력한다.
센서 제어부(150)는 센서데이터 수집부(151), 움직임 정보 생성부(152), 움직임 정보 제공부(153)를 포함하고, 실시예에 따라 고객 이상 확인 처리부(154)를 더 포함하여, 본 발명에 따른 사물인터넷 디바이스(100)의 전반적인 동작을 제어한다.
구체적으로 설명하면, 센서 제어부(150)의 센서데이터 수집부(151)는 주기적으로 센서부(120)를 통해 주거영역(1)의 해당 분할공간(2, 3 또는 4)에 대한 센서데이터 및 센서데이터가 수집된 시각정보를 수집한다.
움직임 정보 생성부(152)는 상기 센서데이터 수집부(151)를 통해 수집된 센서데이터, 시각정보, 센서 저장부(110)에 저장되어 있는 디바이스 식별정보를 포함하는 움직임 정보를 생성한다.
움직임 정보 제공부(153)는 AP(11)와의 무선설정을 통해 무선연결되어, 사물인터넷망(10)을 통해 상기 생성된 움직임 정보를 모니터링 서버(200)에 접속하여, 상기 모니터링 서버(200)로 움직임 정보를 제공한다.
고객 이상 확인 처리부(154)는 실시예에 따라 구성되어 무선 통신부(130)를 통해 고객 이상 확인 요청 신호가 수신되면 오디오 처리부(140)로 고객의 이상 여부를 묻는 고객 이상 확인 오디오 음성신호를 출력하여 스피커를 통해 가청음으로 출력시키고, 그에 따라 마이크 및 오디오 처리부(140)를 통해 획득되는 응답 음성을 획득하여 무선 통신부(130), 사물인터넷망(10)을 통해 모니터링 서버(200)로 전송한다.
사물인터넷 디바이스(100)는 무선설정, 센서 감도 설정 등을 위한 복수기 키를 포함하는 입력수단 및 이를 확인하기 위한 적어도 하나 이상의 발광다이오드, 또는 액정디스플레이(Liquid Crystal Display: LCD) 등이 더 포함될 수도 있을 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템의 모니터링 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템은 서버 저장부(210), 서버 통신부(220) 및 서버 제어부(230)를 포함한다.
서버 저장부(210)는 등록 DB(211), 센서데이터 DB(212), 학습데이터 DB(213), 유관기관 DB(214) 및 고객 이상 이력 DB(215)를 포함한다.
등록 DB(211)는 고객으로 등록된 독거인에 대한 독거인 정보, 독거인별로 각 주거영역의 분할공간에 대한 분할공간 정보 및 상기 분할공간에 설치된 사물인터넷 디바이스의 디바이스 식별정보를 포함하는 디바이스 정보를 저장한다.
센서데이터 DB(212)는 독거인별 센서데이터를 저장한다.
학습데이터 DB(213)는 독거인별 학습데이터를 저장한다.
유관기관 DB(214)는 독거인에게 이상 발생 시 통지할, 병원, 경찰서, 소방서, 관계자 및 보호자 중 어느 하나 이상에 대한 통지 대상 단말부(300)에 대한 정보를 저장한다.
고객 이상 이력 유(215)는 고객의 이상 여부 판단 이력 정보를 저장한다.
서버 통신부(220)는 사물인터넷망(10)에 접속하여 적어도 하나 이상의 독거인에 대한 주거영역(1)의 분할영역에 설치된 적어도 하나 이상의 사물인터넷 디바이스(100)들과 데이터 통신을 수행할 수 있도록 한다.
서버 제어부(230)는 등록부(240), 움직임 정보 수집부(250), 고객 상태값 계산부(260) 및 고객 상태 판단부(270)를 포함하고, 실시예에 따라 고객 이상 확인부(280) 및 고객 이상 통지부(290)를 더 포함하여 본 발명의 모니터링 서버(200)의 전반적인 동작을 제어한다.
구체적으로 설명하면, 등록부(240)는 등록정보 획득부(240) 및 정상상태 학습부(242)를 포함하여 특정 독거인을 고객으로 등록한다.
상기 등록정보 획득부(240)는 고객으로 등록된 독거인에 대한 독거인 정보, 독거인별로 각 주거영역의 분할공간에 대한 분할공간 정보 및 상기 분할공간에 설치된 사물인터넷 디바이스의 디바이스 식별정보를 포함하는 디바이스 정보를 포함하는 등록정보를 획득하여 등록 DB(211)에 저장한다.
정상상태 학습부(242)는 고객으로 등록하고자 하는 독거인이 정상인 일정 학습기간을 설정하고, 상기 독거인이 정상인 상기 일정 학습기간 동안 후술할 움직임 정보 수집부(250)를 통해 사물인터넷 디바이스(100)별로 수집되는 학습데이터를 수집하고, 고객 상태값 계산부(260)를 통해 수집된 상기 학습데이터를 적용하여 계산된 마할라노비스 거리(Hotelling T2 Control Chart)를 학습하여 기준값(X2 a,m)을 생성한 후 등록 DB(211)의 해당 독거인에 맵핑하여 저장한다. 상기 학습데이터는 사물인터넷 디바이스(100)별로 수집되는 센서데이터를 검사하여 독거인이 감지된 경우의 시간으로, 벡터로 저장된다.
마할라노비스는 하기 수학식 1에 의해 계산되며, 기준값은 마할라노비스의 관리 한계선(Control Limit)에 의해 계산될 수 있을 것이다.
Figure pat00001
여기서 ti는 학습기간을 m 등분한 단위 시간으로 i번째 단위 시간이고, xij는 ti 시간(i=1, 2, ...,m) 동안 j(j=1, 2,...,n)번째 적외선 탐지기가 독거인을 탐지한 시간이다.
움직임 정보 수집부(250)는 서버 통신부(220)를 통해 적어도 하나 이상의 사물인터넷 디바이스(100)들로부터 학습데이터를 포함하는 움직임 정보를 수집하여 센서데이터 DB(212)에 저장하고, 상기 센서데이터를 분석하여 독거인이 검출되었는지를 판단하며, 독거인 검출 시의 시각정보를 벡터인 학습데이터로서 학습데이터 DB(213)에 저장한다.
고객 상태값 계산부(260)는 상기 학습기간에서는 상기 움직임 정보 수집부(250)를 통해 수집된 학습데이터를 상기 수학식 1에 적용하여 마할라노비스 거리에 대한 기준값을 계산하여 등록부(240)로 출력하고, 상기 학습기간 이후에는 센서데이터를 상기 수학식 1에 적용하여 상기 마할라노비스 거리값인 고객 상태값을 계산하여 고객상태 판단부(270)로 출력한다.
고객상태 판단부(270)는 상기 일정 학습기간 동안 모델링된 기준값과 상기 일정 학습기간 후 고객 상태값 계산부(260)에서 계산된 고객 상태값을 비교하여 고객 상태값이 기준값을 초과하는지를 판단하고, 고객 상태값이 기준값을 초과하지 않으면 정상으로 판단하고, 고객 상태값이 기준값을 초과하면 고객인 독거인에게 이상이 있는 것으로 판단한다.
고객 이상 확인부(280)는 상기 고객상태 판단부(270)에서 고객에게 이상이 있는 것으로 판단되면 고객 이상 확인 요청 신호를 서버 통신부(220)를 통해 고객 이상이 판단되는 근거인 센서데이터를 제공한 사물인터넷 디바이스(100) 또는 상기 사물인터넷 디바이스(100)를 포함하는 해당 독거인의 주거영역에 설치된 모든 사물인터넷 디바이스(100)로 전송하고, 이에 대한 응답 음성이 사물인터넷 디바이스(100)로부터 수신되는지를 모니터링하여 고객의 이상 여부를 최종 판단한다.
고객 이상 통지부(290)는 고객상태 판단부(270) 또는 실시예에 따라 고객 이상 확인부(280)를 통해 고객인 독거인에게 이상이 있는 것으로 판단되면 유관기관 DB(214)의 상기 독거인에 대응하여 등록된 유관기관, 관계자 및 보호자 중 어느 하나 이상의 통지 대상 단말부(300)로 해당 독거인에게 이상이 있음을 통지한다.
도 4는 본 발명에 따른 독거인 모니터링 서버의 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 모니터링 서버(200)의 서버 제어부(230)는 임의의 고객이 등록을 요청하는지를 모니터링한다(S111).
임의 고객의 등록 요청이 발생되면 모니터링 서버(200)는 정상상태 학습기간을 설정한 후, 상기 학습기간이 완료될 때까지 정상상태 학습을 수행하여 상기 고객에 대해 등록된 주거영역의 분할공간에 설치된 사물인터넷 디바이스(100)별 기준값(X2 a,m)을 설정한다(S113, S115).
학습이 완료된 후 서버 제어부(230)는 시간 단위별로 사물인터넷 디바이스(100)로부터 센서데이터를 수집하고(S117), 센서데이터에 대한 마할라노비스 거리값인 고객 상태값을 계산한다(S119).
고객 상태값이 계산되면 서버 제어부(230)는 수집된 센서데이터에 대한 고객 상태값이 상기 기준값을 초과하는지를 검사하여 고객의 상태를 판단한다(S121).
고객 상태값이 기준값을 초과하지 않으면 서버 제어부(230)는 지속적으로 시간 단위별 센서데이터를 수집하여 고객의 이상 상태 여부를 모니터링하고, 고객 상태값이 기준값을 초과하면 고객이 이상 상태에 있는 것으로 결정한(S123) 후 고객 이상 여부를 문의하는 고객 이상 확인 요청 신호를 해당 고객의 사물인터넷 디바이스(100) 또는 상기 센서데이터를 제공한 사물인터넷 디바이스(100)로 전송한다(S125).
상기 고객 이상 확인 요청 신호의 전송 후 서버 제어부(230)는 응답 음성이 수신되는지를 모니터링하고(S127), 응답 음성이 수신되면 해당 고객이 정상인 것으로 판단하여 상술한 S117 이후의 과정을 반복하여 수행하고, 응답 음성이 일정 시간 수신되지 않으면 최종적으로 이상이 있는 것으로 판단하여 유관기관 DB(214)에 상기 고객에 대해 미리 등록된 유관기관, 관계자 및 보호자 중 어느 하나 이상의 통지 대상 단말부(300)로 고객이 이상 상태에 있음을 통지한다(S129).
상기 고객의 이상 여부 확인은 해당 독거인의 응답 여부로 판단하였으나, 응답 음성이 수신되는 경우에도 응답 음성을 음성 인식하고, 인식된 음성에 따라 고객의 이상 여부를 판단하도록 구성될 수도 있을 것이다.
도 5는 본 발명에 따른 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 방법 중 모니터링을 수행할 독거인 등록 방법을 나타낸 흐름도로서, 상술한 도 4의 S111 내지 S115를 구체적으로 나타낸 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 서버 제어부(230)는 상기 학습기간 동안 일정 시간 단위로 센서데이터, 즉 움직임 정보를 수집한다(S211).
움직임 정보가 수집되면 서버 제어부(230)는 센서데이터를 분석하여 고객이 탐지여부를 판단하고, 고객이 탐지된 것으로 판단되면 해당 센서데이터가 수집된 시각정보를 벡터인 학습데이터로 학습데이터 DB(213)에 저장한다(S213).
상기 학습기간 동안의 학습데이터가 수집되면 서버 제어부(230)는 학습데이터를 적용하여 마할라노비스 거리를 계산하고(S215), 계산된 마할라노비스 거리에 대한 관리 한계값인 기준값을 계산하여 사물인터넷 디바이스별 기준값으로 저장한다(S217).
한편, 본 발명은 전술한 전형적인 바람직한 실시예에만 한정되는 것이 아니라 본 발명의 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지로 개량, 변경, 대체 또는 부가하여 실시할 수 있는 것임은 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 용이하게 이해할 수 있을 것이다. 이러한 개량, 변경, 대체 또는 부가에 의한 실시가 이하의 첨부된 특허청구범위의 범주에 속하는 것이라면 그 기술사상 역시 본 발명에 속하는 것으로 보아야 한다.
1: 주거영역 2, 3, 4: 분할공간
10: 사물인터넷망(=유무선 데이터통신망)
11: 액세스포인트(AP)
100: 사물인터넷 디바이스 110: 센서 저장부
120: 센서부 130: 무선 통신부
140: 오디오 처리부 150: 센서 제어부
151: 센서데이터 수집부 152: 움직임 정보 생성부
153: 움직임 정보 제공부 154: 고객 이상 확인 처리부
200: 모니터링 서버 210: 서버 저장부
211: 등록 DB 212: 센서데이터 DB
213: 학습데이터 DB 214: 유관기관 DB
215: 고객 이상 이력 DB 220: 서버 통신부
230: 서버 제어부 240: 등록부
241: 등록정보 획득부 242: 정상상태 학습부
250: 움직임 정보 수집부 260: 고객 상태값 계산부
270: 고객 상태 판단부 280: 고객 이상 확인부
290: 고객 이상 통지부 300: 통지 대상 단말부

Claims (15)

  1. 독거인의 주거영역 적어도 하나 이상의 분할공간 내에 설치되어 상기 분할공간 내에서의 상기 독거인의 움직임 검출 여부에 따른 센서데이터, 상기 센서데이터를 획득하였을 때의 시각정보 및 디바이스 식별정보를 포함하는 움직임 정보를 사물인터넷망으로 전송하는 적어도 하나 이상의 사물인터넷 디바이스; 및
    고객으로 등록된 각 독거인의 주거영역의 상기 분할공간에 설치된 사물인터넷 디바이스의 디바이스 식별정보를 저장하여 설치된 분할공간을 식별하여 사물인터넷 디바이스를 관리하고, 고객으로 등록 요청 시 일정 학습기간 동안 고객으로 등록 요청한 독거인의 주거영역에 설치된 사물인터넷 디바이스로부터 상기 사물인터넷망을 통해 수집되는 센서데이터 중 독거인의 움직임이 검출된 센서데이터가 획득된 시각정보를 학습데이터로 설정하여 상기 시각정보를 특성치로 하는 마할라노비스 거리에 따른 학습을 수행하여 기준값을 정의하며, 상기 일정 학습기간 후, 수신되는 움직임 정보의 센서데이터에 대한 마할라노비스 거리값이 상기 기준치를 초과하는지의 여부에 따라 독거인의 이상 여부를 판단하는 모니터링 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사물인터넷 디바이스는,
    고유의 디바이스 식별정보를 저장하는 센서 저장부;
    상기 주거영역의 분할공간에 설치되어 분할공간의 독거인의 움직임을 검출하여 움직임의 검출 여부에 따른 센서데이터를 출력하는 센서부;
    상기 사물인터넷망에 무선으로 접속하여 상기 모니터링 서버와 데이터 통신을 수행할 수 있도록 하는 무선통신부; 및
    주기적으로 상기 센서부를 제어하여 센서데이터를 획득하고, 상기 센서데이터를 획득한 시각에 대한 시각정보를 획득하여 센서데이터 및 시각정보를 포함하는 상기 움직임 정보를 생성한 후, 상기 무선통신부를 통해 상기 모니터링 서버로 전송하는 센서 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 센서부는,
    상기 분할공간에서 독거인의 움직임을 검출하는 물체검출 센서부; 및
    상기 분할공간으로 출입하는 출입문에 설치되어 상기 독거인의 상기 분할공간의 출입 여부를 측정하는 분할공간 출입검출 센서부 중 어느 하나 이상을 포함하고,
    상기 센서 제어부는,
    상기 물체검출 센서부에서 출력되는 물체검출 센서데이터 및 출입검출 센서부에서 출력되는 출입검출 센서데이터 중 하나 이상을 상기 움직임 정보에 포함하여 전송하는 것을 특징으로 하는 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 센서 제어부는,
    주기적으로 상기 센서부를 통해 센서데이터를 수집하고, 수집된 센서데이터 및 해당 센서데이터가 수집된 시각에 대한 시각정보를 출력하는 센서데이터 수집부;
    상기 센서데이터 수집부를 통해 수집된 센서데이터, 시각정보 및 상기 센서 저장부에 저장된 디바이스 식별정보를 포함하는 움직임 정보를 생성하여 출력하는 움직임 정보 생성부; 및
    상기 움직임 정보 생성부로부터 출력되는 움직임 정보를 무선통신부를 통해 상기 모니터링 서버로 전송하는 움직임 정보 제공부를 포함하는 것을 특징으로 하는 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 사물인터넷 디바이스는,
    스피커 및 마이크를 구비하고, 고객 이상 확인 오디오 음성 신호를 입력받아 스피커를 통해 가청음으로 출력하고, 스피커를 통해 출력된 상기 고객 이상 확인 오디오 음성 신호에 대한 가청음에 대해 고객인 독거인으로부터 발화된 응답 음성을 상기 마이크를 통해 획득하여 출력하는 오디오 처리부를 더 포함하되,
    상기 센서 제어부는,
    상기 학습 이후 상기 움직임 정보를 제공한 후 상기 모니터링 서버로부터 고객 이상 확인 요청 신호의 수신 시 상기 오디오 처리부를 통해 상기 고객 이상 확인 오디오 음성 신호를 가청음으로 출력하고, 그에 대한 상기 응답 음성을 상기 무선통신부를 통해 상기 모니터링 서버로 전송하고,
    상기 모니터링 서버는,
    상기 독거인 이상 여부 판단에서 독거인에 이상이 있는 것으로 판단되면 상기 고객 이상 확인 요청 신호를 상기 사물인터넷 디바이스로 전송하고, 상기 고객 이상 확인 요청 신호에 대한 응답인 응답 음성의 수신 여부에 의해 독거인의 이상 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 모니터링 서버는,
    고객으로 등록된 독거인에 대한 독거인 정보, 독거인별로 각 주거영역의 분할공간에 대한 분할공간 정보 및 상기 분할공간에 설치된 사물인터넷 디바이스의 디바이스 식별정보를 포함하는 디바이스 정보를 저장하는 등록 DB, 상기 센서데이터를 저장하는 센서데이터 DB, 상기 학습데이터를 저장하는 학습데이터 DB, 고객의 이상 여부 판단 이력 정보를 저장하는 고객 이상 이력 DB를 포함하는 서버 저장부;
    상기 사물인터넷망을 통해 하나 이상의 사물인터넷 디바이스와 데이터 통신을 수행하도록 하는 서버 통신부; 및
    고객으로 등록 요청 시 독거인 정보, 분할공간 정보 및 디바이스 정보를 포함하는 등록정보를 획득하여 상기 등록 DB에 저장하고, 상기 등록정보가 저장된 고객인 독거인에 대해 일정 학습기간 동안 수집되는 움직임 정보의 센서데이터 중 독거인의 움직임이 검출된 센서데이터가 획득된 시각을 특성치로 하는 마할라노비스 거리에 따른 학습을 수행하여 기준값을 정의하여 상기 학습데이터 DB에 저장하며, 상기 일정 학습기간 후, 수신되는 움직임 정보의 센서데이터에 대한 마할라노비스 거리값인 고객 상태값이 상기 기준치를 초과하는지의 여부에 따라 독거인의 이상 여부를 판단하는 서버 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 서버 제어부는,
    고객으로 등록 요청 시 독거인 정보, 분할공간 정보 및 디바이스 정보를 포함하는 등록정보를 획득하여 상기 등록 DB에 저장하여 관리하는 등록정보 획득부, 및 상기 등록정보가 저장된 고객의 독거인에 대해 일정 학습기간 동안 주거영역에 설치된 사물인터넷 디바이스로부터 수집되는 움직임 정보의 센서데이터 중 독거인의 움직임이 검출된 센서데이터가 획득된 시각정보를 학습데이터로 설정하여 상기 학습데이터 DB에 저장하고 상기 학습데이터의 시각을 특성치로 하는 마할라노비스 거리에 따른 학습을 수행하여 기준값을 정의하여 상기 학습데이터 DB에 저장하는 정상상태 학습부를 포함하는 등록부;
    상기 등록부에 등록된 고객인 독거인의 주거영역의 분할공간에 설치된 사물인터넷 디바이스들로부터 움직임 정보를 수집하여 상기 일정 학습기간 동안 상기 등록부의 정상상태 학습부로 제공하고, 상기 일정 학습기간 후 출력하는 움직임 정보 수집부;
    상기 일정 학습기간 후 상기 움직임 정보 수집부로부터 독거인별 움직임 정보를 입력받아 마할라노비스 거리값인 고객 상태값을 계산하여 출력하는 고객 상태값 계산부; 및
    상기 고객 상태값과 상기 기준값을 비교하여 상기 고객 상태값이 상기 기준값을 초과하면 고객인 독거인에게 이상이 있는 것으로 판단하고, 초과하지 않으면 정상인 것으로 판단하는 고객 상태 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 서버 제어부는,
    상기 고객상태 판단부에서 고객에 이상이 있는 것으로 판단되면 상기 서버 통신부를 통해 사물인터넷 디바이스로 고객 이상 확인 요청 신호를 전송하고, 그에 대한 응답 음성을 수신받아 분석하여 상기 응답 음성이 해당 고객인 독거인의 음성인지 여부 및 상기 독거인의 상태가 정상임을 확인할 수 있는 음성인지를 확인하여 상기 독거인의 이상 여부를 확인하는 고객 이상 확인부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템.
  9. 제7항 또는 제8항에 있어서,
    상기 서버 저장부는,
    상기 독거인의 이상 시 상기 독거인을 도와줄 수 있는 유관기관의 단말기인 통지 대상 단말부 정보를 포함하는 유관기관 정보를 저장하는 유관기관 DB를 더 포함하고,
    상기 서버 제어부는,
    상기 독거인에게 이상이 있는 것으로 판단되면 상기 유관기관 DB로부터 상기 독거인을 도와줄 수 있는 유관기관 정보를 획득하고, 유관기관 정보의 통지 대상 단말부로 상기 고객인 독거인에 대한 독거인 정보를 포함하는 고객 이상 통지 정보를 전송하여 상기 독거인의 이상을 통지하는 고객 이상 통지부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 시스템.
  10. 독거인의 주거영역 적어도 하나 이상의 분할공간 내에 설치된 사물인터넷 디바이스가 상기 분할공간 내에서의 상기 독거인의 움직임 검출 여부에 따른 센서데이터, 상기 센서데이터를 획득하였을 때의 시각정보 및 디바이스 식별정보를 포함하는 움직임 정보를 사물인터넷망으로 전송하는 움직임 정보 제공 과정; 및
    모니터링 서버가 상기 사물인터넷 디바이스로부터 수신되는 움직임 정보의 센서데이터가 획득된 시각을 특성치로 하는 마할라노비스 거리값이 미리 설정된 기준치를 초과하는지의 여부에 따라 독거인의 이상 여부를 판단하는 독거인 이상 여부 판단 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 모니터링 서버가
    모니터링 대상인 독거인으로 등록을 요청하는 고객 등록 요청 시 고객인 독거인이 정상인 상태에 대해 일정 학습기간 동안 수집되는 움직임 정보의 센서데이터 중 독거인의 움직임이 검출된 센서데이터가 획득된 시각을 특성치로 하는 마할라노비스 거리에 따른 학습을 수행하여 기준값을 정의하여 상기 학습데이터 DB에 저장하는 등록 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 등록 과정은,
    상기 모니터링 서버가 모니터링 대상인 독거인으로 등록을 요청하는 고객 등록 요청 시 독거인 정보, 독거인이 거주하는 상기 주거영역의 분할공간에 대한 분할공간 정보 및 상기 분할공간에 설치된 디바이스 정보를 포함하는 등록정보를 획득하여 상기 등록 DB에 저장하는 등록정보 등록 단계; 및
    상기 등록정보가 등록된 고객인 독거인이 정상인 상태에 대해 일정 학습기간 동안 수집되는 움직임 정보의 센서데이터 중 독거인의 움직임이 검출된 센서데이터가 획득된 시각을 특성치로 하는 마할라노비스 거리에 따른 학습을 수행하여 기준값을 정의하여 상기 학습데이터 DB에 저장하는 학습 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 독거인 이상 여부 판단 과정은,
    모니터링 서버부의 서버 제어부가 움직임 정보 수집부를 통해 등록부에 등록된 고객인 독거인의 주거영역의 분할공간에 설치된 사물인터넷 디바이스들로부터 움직임 정보를 수집하는 움직임 정보 수집 단계;
    상기 서버 제어부가 고객 상태값 계산부를 통해 상기 움직임 정보 수집부로부터 독거인별 움직임 정보를 입력받아 마할라노비스 거리값인 고객 상태값을 계산하여 출력하는 고객 상태값 계산 단계; 및
    상기 서버 제어부가 고객 상태 판단부를 통해 상기 고객 상태값과 상기 기준값을 비교하여 상기 고객 상태값이 상기 기준값을 초과하면 고객인 독거인에게 이상이 있는 것으로 판단하고, 초과하지 않으면 정상인 것으로 판단하는 고객 상태 판단 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 서버 제어부가 고객 이상 확인부를 통해 상기 고객상태 판단 단계에서 고객에 이상이 있는 것으로 판단되면 서버 통신부를 통해 사물인터넷 디바이스로 고객 이상 확인 요청 신호를 전송하고, 그에 대한 응답 음성을 수신받아 분석하여 상기 응답 음성이 해당 고객인 독거인의 음성인지 여부 및 상기 독거인의 상태가 정상임을 확인할 수 있는 음성인지를 확인하여 상기 독거인의 이상 여부를 확인하는 고객 이상 확인 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 방법.
  15. 제13항 또는 제14항에 있어서,
    상기 서버 제어부가 상기 독거인에게 이상이 있는 것으로 판단되면 유관기관 DB로부터 상기 독거인을 도와줄 수 있는 유관기관 정보를 획득하고, 유관기관 정보의 통지 대상 단말부로 상기 고객인 독거인의 독거인 정보를 포함하는 독거인의 이상을 알리는 고객 이상 통지 정보를 전송하여 상기 독거인의 이상을 통지하는 고객 이상 통지 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 IoT 망을 이용한 독거인 생활 패턴 학습 및 모니터링 방법.
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