KR20210012340A - 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치 및 방법 - Google Patents

생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치는 복수의 활동이 시간에 따라 배열되는 활동 모델에 있어서, 상기 활동 또는 상기 활동의 배열 순서가 서로 다른 복수의 활동 모델이 저장된 활동 모델 데이터베이스; 상기 활동 모델 데이터베이스에서 하나의 상기 활동 모델을 선택하는 활동 모델 선택부; 사용자의 호흡, 심박, 맥박 및 뇌파 정보 등 폭넓은 생체 정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자의 생체 정보를 감지하거나 데이터를 활용하여 학습하는 수면 및 각성 에이전트; 및 사용자의 생체 정보에 의하여 상기 활동 모델에 포함된 활동을 삭제, 추가 또는 변경하거나 순서를 변경함으로써 스케줄을 생성하는 스케줄 에이전트를 포함한다.

Description

생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR GENERATING A SCHEDULE BASED ON BIOMETRIC INFORMATION}
본 발명의 일 실시예는 사용자의 생체 정보에 기초하여 사용자의 스케줄을 생성하는 스케줄 생성 장치 및 방법에 관한 발명이다.
충분한 수면시간을 갖지 못하면 뇌는 생화학적 및 전기적 균형을 잃고 다음날 생활에서 부딪히는 여러 가지 자극에 효과적으로 대응하지 못하는 문제가 있다. 하지만 많은 직장인들이 과중한 업무와 잦은 야근 등으로, 수험생은 많은 학습량으로 숙면을 취하지 못하는 경우가 발생하고 있다.
운전자 또는 의료종사자 등과 같이 특수한 직종에 종사하는 자들의 경우 수면부족, 불규칙한 수면으로 수면의 질이 떨어지는 문제로 야기되는 각종 심각한 사회 문제가 이루어지는 경우가 많고, 시차적응이나 수면부족은 업무적인 능률저하로 이어져 이에 대하여 졸음을 깨우는 장치나 음료 등의 제품이 판매되고 있지만 그 효능을 담보할 수 없고 문제점에 대한 피상적인 접근에 불과하며 최근 급격하게 발전하고 있는 헬스케어 기기도 수면을 유도해주거나 관리해주는 장치에는 미치지 못하고 단지 수면 시간 체크 수준에서 벗어나지 못하고 있는 실정에 머물러 있다.
이에 본 발명은 사용자의 생체 정보를 이용하여 컨디션을 분석하고, 분석 결과에 기초하여 사용자의 업무효율을 최상으로 유지할 수 있도록 스케줄을 생성하는 장치 및 방법을 제공한다.
사용자가 스스로 일정을 생성하는 발명은 공개된 것이 있으나(공개특허공보 제10-2016-0057213호 “일정 생성 단말기 및 일정 생성 방법” 공개일자: 2016.05.23.) 생체 정보에 기초하여 스케줄을 생성하는 발명은 아직 공개된 바 없다.
본 발명의 일 실시예의 목적은 사용자의 업무 효율 및 수면 효율을 위하여 사용자의 폭넓은 생체 정보를 이용하여 스케줄을 생성하고 이를 활용하여 공통의 스케줄을 공유하기 위해 일인 혹은 복수의 사용자들과 공유하여 각각의 목표와 패턴에 최적화 된 스케줄을 생성하는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
더 세부적으로는 해결하고자 하는 과제는 수면디자인 혹은 스케줄 디자인을 통한 일상생활을 디자인하고 디자인된 생활스케줄을 통하여 최적의 수면을 유도하는 장치 및 방법으로서 사용자와 다른 사용자 간의 최적의 공유 및 동기화 시간 생성하는 장치 및 방법 사용자와 이를 이용하는 여러 플렛폼 시스템을 이용한 다자간의 최적의 스케줄을 생성하는 장치 및 방법들을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 확장된 개념의 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치는 복수의 활동이 시간에 따라 배열되는 활동 모델에 있어서, 상기 활동 또는 상기 활동의 배열 순서가 서로 다른 복수의 활동 모델이 저장된 활동 모델 데이터베이스; 상기 활동 모델 데이터베이스에서 하나의 상기 활동 모델을 선택하는 활동 모델 선택부; 사용자의 호흡, 심박, 맥박 및 뇌파나 바이오리듬, 근력 및 생체움직임과 이동, 언어패턴 등 과 같은 폭넓은 생체 정보 중에서 적어도 하나를 포함하는 사용자의 생체 정보를 감지하거나 생체 데이터를 활용하여 학습하는 수면 및 각성 에이전트; 및 사용자의 생체 정보에 의하여 상기 활동 모델에 포함된 활동을 삭제, 추가 또는 변경하거나 추천을 통하여 순서를 변경함으로써 스케줄을 생성하는 스케줄 에이전트를 포함한다.
바람직하게는, 상기 활동 모델 데이터베이스는 각각의 활동에 대한 각성도 및 피로도에 관한 정보를 더 포함하고, 상기 스케줄 에이전트는 상기 각성도 또는 피로도에 관한 정보에 더 기초하여 스케줄을 생성한다.
바람직하게는, 상기 생성된 스케줄을 수행한 이후의 수면시의 생체 정보에 기초하여 사용자의 수면 효율을 분석하고, 수면 효율이 소정의 값 이상이 되는 스케줄을 생성하도록 학습하는 스케줄 학습부를 더 포함한다.
바람직하게는, 상기 생성된 스케줄에 따른 상기 각각의 활동 수행시의 사용자의 각성도를 측정하고, 소정의 값 이상의 각성도 총합이 되는 스케줄을 생성하도록 학습하는 스케줄 학습부를 더 포함한다.
바람직하게는, 상기 활동 모델 데이터베이스에 포함되는 각각의 활동은 자기개발지수, 경험지수, 지구력지수 및 휴식지수와 회복치유지수, 신체활동지수를 포함하고, 상기 스케줄 에이전트는 상기 자기개발지수, 업무활동지수 및 휴식활동지수 중 적어도 하나에 기초하여 스케줄을 생성한다.
또한, 스케줄 생성시 장기계획과 단기계획을 중단기 계획을 지정하여 사용자가 스케줄이 긍정요인과 부정요인 특징을 추출함과 동시에 목표에 적합한 스케줄을 구성하게 되는 지표를 생성하고 목표지향적 스케줄을 생성할수있다. 기간에 따른 목표 스케줄과 지표는 표준모델, 이상향모델, 목표모델, 중장기 경향성 모델 등 다양한 스케줄에 대한 지표와 데이터가 표준모델과 사용자선택에 의해 스케줄에 반영되도록 입력되고 가중치에 따라 각각의 스케줄의 긍정요인의 특징을 추출하고 고차원적인 단계에서 수면과 각성의 최적화가 이루어 질수 있도록 긍정요인의 개인 성향과 생체리등에 적합한 스케줄 훈련과 난이도에 따라 각각의 등급별 선택 가능한 스케줄을 추출하여 최적 데이터를 표출리스트를 함께 만드는 방법으로 스케줄을 생성한다.
바람직하게는, 상기 스케줄 에이전트는 사용자 입력에 더 기초하여 상기 활동 모델에 포함된 활동을 삭제, 추가 또는 변경하거나 추천시스템과 사용자 경향성과 선택 등을 고려하여 최적의 순서로 변경함으로써 스케줄을 생성할 수 있다.
바람직하게는, 상기 에이전트는 수면과 각성에 긍정요인과 부정적 요인 가중들의 등급을 추출하기 위하여 사용자의 모든 입력데이터들 즉, 수면과 연관된 모든 데이터가 입력데이터로 활용될수 있으며, 출력데이터는 복합적인 수면데이터를 이용하여 긍정요인과 부정요인의 등급으로 특징 데이터가 표출되도록하며 고차적이 차원의 단계에서 긍정요인과 부정요인이 수면의 효율을 높이는 방향으로 스케줄을 구성할 수 있도록 복합작용이 되는 긍정 요인과 부정 요인이 스케줄에 혼합되어 포함되었을 때 시간배정과 구성이 최적이 되는 비중을 배정할 있다.
바람직하게는, 상기 에이전트는 수면과 각성의 디테일한 상황에 대한 생체 특징들의 상태들이 수면과 각성의 지속도와 강도에 미친 긍정적 요인의 영향과 부정적요인의 영향이 신체활동지수와 수면 가중치와 각성 가중치가 일반적인 수준보다 높게 지속 유지 가능하며 깊은 강도가 유지되도록 긍정요인과 부정요인의 결합의 관계까지 리스트를 구분하고 특징을 추출하고 수면에서 배정하는 순서에 대한 가이드를 만드는 것이 스케줄을 배정하는 것을 포함하는 것이 각각의 에이전트의 역할이라 할 수 있다.
이는 사람이 복합적으로 연관되는 수면과의 연결성을 찾기 힘든 모든 부분의 연결성을 찾아내기 위해 머신러닝과 딥러닝을 활용하여 미세한 수면의 영향을 주는 모든 행위와 고차원적인 상관관계를 찾아내고 수면상태를 모니터링 하면서 지난 며칠간의 스케줄이 수면에 영향을 미치는 영향 등급 기준[일반적인 영향등급과 사용자성향 영향등급]을 분류합니다.
수면과 스케줄 데이터 축적이 많이 되지 않은 경우 일반 표준모델에 의한 성향과 나이, 성별, 몸무게, 심리상태, 복용약물, 며칠간의 피로요인 만으로도 수면의 표준 모델과 등에 따라 일반적인 기준모델에 따라 수면 사용자의 수면패턴과 사용자가 추구하는 수면 패턴과 기존패턴의 수면에 질에서 데이터가 부족하면 차원이 낮은 긍정요인과 부정요인의 특징을 찾아내도록 합니다.
이러한 분류는 일반적으로 긍정적인 부분과 영향력에 대한 최적의 수면에 도달하기 위해 긍정적인 부분과 부정적인 부분을 찾아내게 됩니다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 방법은 복수의 활동이 시간에 따라 배열되는 활동 모델에 있어서, 상기 활동 또는 상기 활동의 배열 순서가 서로 다른 복수의 활동 모델이 저장된 활동 모델 데이터베이스에서 하나의 상기 활동 모델을 선택하는 단계; 사용자의 호흡, 심박, 맥박 및 뇌파나 바이오리듬, 근력 및 생체움직임과 이동과 같은 폭넓은 생체 정보 중에서 적어도 하나를 포함하는 사용자의 생체 정보를 감지하거나 활용 학습하는 단계; 및 사용자의 생체 정보 또는 사용자 입력에 의하여 상기 활동 모델에 포함된 활동을 삭제, 추가 또는 변경하거나 추천을 시스템과 사용자 경향성과 선택으로 순서를 변경함으로써 스케줄을 생성하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 상기 활동 모델 데이터베이스는 각각의 활동에 대한 각성도 및 피로도에 관한 정보를 더 포함하고, 상기 스케줄을 생성하는 단계는 상기 각성도 또는 피로도에 관한 정보에 더 기초하여 스케줄을 생성한다.
바람직하게는, 상기 생성된 스케줄을 수행한 이후의 수면시의 생체 정보에 기초하여 사용자의 수면 효율을 분석하고, 수면 효율이 소정의 값 이상이 되는 스케줄을 생성하도록 학습하는 단계를 더 포함한다.
바람직하게는, 상기 생성된 스케줄에 따른 상기 각각의 활동 수행시의 사용자의 각성도를 측정하고, 소정의 값 이상의 각성도 총합이 되는 스케줄을 생성하도록 학습하는 단계를 더 포함한다.
바람직하게는, 상기 활동 모델 데이터베이스에 포함되는 각각의 활동은 자기개발지수, 경험지수 및 휴식지수를 포함하고, 상기 스케줄을 생성하는 단계는 상기 자기개발지수, 업무활동지수 및 휴식활동지수 중 적어도 하나에 기초하여 스케줄을 생성한다.
바람직하게는, 상기 스케줄 에이전트는 사용자 입력에 더 기초하여 상기 활동 모델에 포함된 활동을 삭제, 추가 또는 변경하거나 추천시스템과 사용자 경향성과 선택 등을 고려하여 최적의 순서로 변경함으로써 스케줄을 생성할 수 있다.
바람직하게는, 상기 스케줄 에이전트는 사용자의 데이터와 복수의 다른 사용자의 데이터를 비교 연동해주어 업무나 취미에 맞는 각자의 최적의 시간에 맞는 공동의 스케줄을 생성할 수 있으며, 생성된 스케줄을 관련된 사람들과 공유하여 단순 데이터를 활용하여 각자의 최적 시간 공유를 포함하여 복수의 생체정보를 가지고 최적의 목표에 맞는 최적의 시간을 파악하고 공유하도록 도와준다.
바람직하게는, 상기 스케줄 에이전트는 사용자의 생체 정보나 경향성에 따라 자신의 취미에 맞는 페키지나 친밀도가 높은 사람과의 연동이나 건강에 최적화된 페키지 등을 구독하거나 다른 친밀하거나 패턴이 유사한 이용자들과 스케줄을 맞추어 주며 본인의 스케줄 순서를 정해주는 연동 및 페키지 스케줄 서비스를 받거나 직접 생성할 수 있다.
이는 포괄적인 생체 정보 및 개인의 이동정보와 스케줄과 경향성을 고려하여 가장 적합한 연인간의 만남 스케줄 정보를 생성해주는 연인 스케줄 에이전트를 생성할 수 있다. 스케줄 에이전트가 생성한 스케줄 이외의 가장 여유가도 남는 시간 혹은 스케줄 연동시 개개인의 스케줄 관리 일정에 무리가 가지 않으면서 친밀도를 가장 강하게 유지하는 스케줄 시간을 조정하여 에이전트가 개개인의 심리적 특성과 피로도 행복도 만족도 등을 고려하여 서로간의 좋은 연인관계를 장기적으로 이끌어 가는 강제적인 이벤트와 소원해짐도 스케줄로 유도하며 생성하여 자연적이며 효과적인 밀당도 유도하는 연인 스케줄을 생성할 수 있다.
이 처럼 사용자와 다른 사용자 간의 최적의 공유 및 동기화 시간 생성하는 장치 및 방법 사용자와 이를 이용하는 여러 플렛폼 시스템을 이용한 다자간의 최적의 스케줄을 생성하여 개인간 다자간에도 사용하도록 제공할 수 있다.
바람직하게는, 사용자의 수집한 데이터를 분석하여 패턴을 파악하는 과정; 사용자의 스케줄 목표를 입력받거나 파악하는 과정; 사용자의 수면의 효율을 증강시키고 스케줄 목표와 함께 최적화시키는 과정;을 포함하는 수면과 각성를 이용한 가상비서 서비스 방법을 제공 할 수 있다. 또한 본 발명은 플렛폼시스템이나 수면 보조장치를 통제하고 조절하여 사용자의 목표를 달성하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수명과 각성을 이용한 가상비서 서비스 방법을 제공한다.
상기 수면 보조장치는 경두개 직류자극기 및 서파, SWR파, 수면 방추파 등 의 뇌파와 호르몬 및 맥박, 혈류량 등 생체 정보를 미세하게 보정하기 위한 광원, 바이노럴 비트, 수면온도, 산소량, 골전도, 전류자극, 자기장 자극, 라디오 주파수, 고주파, 저주파, EMS 및 카메라, 비콘 등 이들을 포함하여 웨어러블을 이용한 수면안대, 수면팔찌, 수면목걸이, 벨트 및 두건, 헬멧으로 구성된 군에서 선택되는 하나 이상의 보조장치인 것을 특징으로 한다.
사용자의 수집한 데이터를 분석하여 패턴을 파악하는 과정은, 기계학습과 딥러닝과 같은 인공지능을 이용하여 패턴을 파악하는 것을 특징으로 한다.
스케줄 목표를 입력받거나 파악하는 과정은, (1) 사용자가 스스로 일정 기간의 목표를 입력하여 설정하는 단계; 및 (2) 상기 단계에서 입력이 없으면 사용자가 사전 입력한 스케줄을 파악하고, 사용자의 경향을 바탕으로 목표를 추정하며 사용자의 수면 및 각성 패턴을 고려하여 적합한 목표를 자동으로 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발병은 수면과 같은 생체 데이터베이스를 관리하고, 수면 신체 데이터를 측정하고 관리하며, 수면 최적화 목표를 관리하고, 수면증강 조절장치를 관리하는, 수면에이전트; 각성 데이터베이스를 관리하고, 각성 상태 신체 데이터를 측정하고 관히하며, 수면 최적화 목표를 관리하는, 각성 스케줄 에이전트; 및 스케줄 데이터베이스를 관리하고, 각성 및 수면 신체 데이터를 통합관리하고, 수면 및 각성 최적화 목표를 관리하는, 수면 기반 각성 스케줄 에이전트;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수면과 각성을 이용한 생체 정보에 기초한 스케줄을 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치 및 방법은 사용자의 포괄적인 생체 정보에 기초하여 효율적으로 각성도를 유지하여 일상을 유지하고 수면 효율을 유지할 수 있도록 한다. 또한 생성된 스케줄을 관련된 사람들과 공유하여 복수의 생체정보를 가지고 최적의 목표에 맞는 최적의 시간을 파악하고 공유하도록 도와준다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치를 설명하기 위하여 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치를 설명하기 위하여 도시한 블록도이다.
도 3a는 일반적인 서캐디언 리듬을 나타내는 그래프이고, 도 3b는 일반적인 서캐디언 리듬에 기초하였을 때 개별적인 스캐줄을 생성하는 예시를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 방법을 설명하기 위하여 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 방법을 설명하기 위하여 도시한 흐름도이다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치를 설명하기 위하여 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치(100)는 활동 모델 데이터베이스(110), 활동 모델 선택부(120), 수면 및 각성 에이전트(130) 및 스케줄 에이전트(140)를 포함한다.
복수의 활동이 시간에 따라 배열되는 것을 활동 모델이라 정의하고, 활동 모델 데이터베이스(110)는 활동 또는 활동의 배열 순서가 서로 다른 복수의 활동 모델이 저장된다.
활동이란 사용자가 영위하며 일상을 구성하는 각각의 행위를 의미한다. 활동에는 사람들이 일반적으로 영위하는 일반적인 행동들, 예를 들어 직장에서의 업무, 수면, 식사 또는 음료 섭취뿐만 아니라 각각의 사용자의 특별한 행동들 예를 들어 특별한 치료행위 또는 종교행위 등을 포함한다. 일반적인 활동은 관리자 등에 의하여 사전에 미리 저장될 수 있고, 특별한 활동은 각각의 사용자가 입력할 수 있다.
다른 실시예로서, 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치(100)에서 사용되는 활동은 활동 리스트(미도시)에 기초한 활동을 활용하도록 할 수 있으며 사용자의 경향성을 분석하여 수치적으로 유사한 활동백터의 카테고리를 분석하고 분류하여 활용할 수 있도록 카테고리를 스스로 학습할 수 있다.
즉, 활동 리스트는 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치(100)에서 사용되는 모든 활동이 저장된 구성요소를 의미하는데, 각각의 활동 모델에 포함되는 활동은 활동 리스트에 포함되어 있지만 수치적으로 사용자의 활동 리스트에서 사용자에게 수치적으로 운동백터, 학습백터, 휴식백터, 회복백터 등 같은 경향성을 보이며 중첩되는 다양한 활동을 통계적으로 유사한 경향성을 같는 카테도리와 사용자의 지난 스케줄에 의한 생체적 학습을 통하여 복합적으로 연관관계를 추론 할 수 있다. 이러한 다양한 카테로리의 연계성있는 활동을 활동 리스트를 이용하여 별도로 관리함으로써 활동 및 활동 모델을 유형화할 수 있고 여러 사용자들의 경향성에 관한 스케줄 관리하는데 편의를 기할 수 있으며 통일화할 수 있다.
즉, 모든 각각의 활동은 백터화하여 상관관계가 연계되는 방식으로 스케줄 활동에 배정될 수 있다.
활동 모델은 복수의 활동이 시간의 선후에 따라 배열된 모델을 의미한다. 예를 들어 활동 모델 중 '평일 일반 업무 모델'은 특별한 사정이 없는 평일의 업무 수행에 적용될 수 있는 모델로서 업무 관련 스케줄에 관한 프로토타입이라 할 수 있다. 하기 [표 1]은 활동 모델의 한 가지 예시를 나타낸다. 활동 모델 데이터베이스(110)에는 [표 1]의 '평일 일반 업무 모델'외에도 다양한 활동 모델이 저장될 수 있다.
평일 일반 업무 모델
순번 시간 활동
1 09:00 ~ 12:00 업무
2 12:00 ~ 13:00 점심식사
3 13:00 ~ 13:30 회의
4 13:30 ~ 15:00 업무
5 15:00 ~ 15:30 창고업무
6 15:30 ~ 18:00 업무
활동 모델 선택부(120)는 활동 모델 데이터베이스(110)에서 하나의 활동 모델을 선택한다.활동 모델 선택부(120)에서는 사용자의 선택 입력에 의하여 활동 모델이 선택되도록 할 수 있고, 선택된 활동 모델은 후술하듯이 사용자 스케줄 생성의 기초가 된다. 활동 모델의 선택은 요일 등 시간 정보에 기초하여 자동으로 선택되거나 후술하는 사용자의 생체 정보에 기초하여 선택되도록 할 수 있다. 예를 들어 월요일부터 금요일까지의 평일에는 '평일 일반 업무 모델'과 같이 일상적인 업무에 적용될 수 있는 활동 모델이 선택되도록 할 수 있고, 사용자의 생체 정보에 비추어 평소의 컨디션이 아닌 경우에는 건강상태에 따라 다르게 설정된 활동 모델이 선택되도록 할 수 있다.
수면 및 각성 에이전트(130)는 사용자의 호흡,심박, 맥박 및 뇌파나 바이오리듬, 근력 및 생체움직임과 이동과 같은 폭넓은 정보 중에서 적어도 하나를 포함하는 사용자의 생체 정보를 감지하거나 데이터를 활용하여 학습한다. 생체 정보를 분석하여 사용자의 수면상태와 건강상태를 분석할 수 있다.
스케줄 에이전트(140)는 사용자의 생체 정보에 의하여 활동 모델에 포함된 활동을 삭제, 추가 및 변경하거나 순서를 변경함으로써 스케줄을 생성한다.
스케줄 에이전트(140)는 활동 모델 선택부(120)에서 선택된 활동 모델을 기초로 하여 스케줄을 생성한다. 즉 활동 모델에 포함된 활동을 수정(삭제, 추가 또는 변경)하거나, 활동 수행 순서를 변경하여 스케줄을 생성할 수 있다.(만약 전술하였던 활동 리스트가 활용되는 실시예에서는 활동의 추가 및 변경은 활동 리스트에 포함된 활동을 추가하거나 활동 리스트에 포함된 활동으로 변경할 수 있다.)
사용자의 생체 정보에 기초하여 활동을 수정한다고 함은 사용자의 생체 정보에 기초하여 분석된 사용자의 수면상태 또는 건강상태에 기초하여 활동을 수정함을 의미한다. 스케줄 에이전트(140)는 사용자 입력에 의하여서도 스케줄을 수정할 수 있는데, 사용자 입력에 의하여 스케줄을 수정한다고 함은 생체정보가 아닌 사용자가 임의로 활동을 수정함을 의미한다.
하기 [표 2]는 [표 1]의 '평일 일반 업무 모델'에 기초하여 스케줄을 생성한 예시를 도시하고 있다.
평일 일반 업무 모델에 기초하여 생성된 스케줄
순번 시간 활동
1 08:50 ~ 09:00 커피
2 09:00 ~ 11:00 업무
3 11:00 ~ 11:30 회의
4 11:30 ~ 12:00 창고 업무
5 12:00 ~ 12:30 점심식사
6 12:30 ~ 13:00 오침
7 13:00 ~ 15:30 업무
9 15:30 ~ 15:45 커피
10 15:45 ~ 17:00 업무
11 17:00 ~ 18:00 업무보고
[표 2]는 전날 음주로 숙면을 취하지 못하고 17:00에 중요한 업무보고가 예정되어 있는 경우의 스케줄 생성 예시를 나타내고 있다. 업무보고의 중요도가 높은 관계로 그 업무에 충실하도록 하기 위하여 회의와 창고 업무를 오전에 미리 하도록 오전으로 옮겨서 배정하였고, 점심시간에는 오침을 취함으로써 피로도를 줄여 오후 업무에 집중할 수 있도록 하였으며, 오후는 15:30에 잠시 휴식시간을 갖도록 하되 불필요한 업무는 배정하지 않아 업무보고 준비에 집중할 수 있도록 하였다.또 다른 실시예로서, 활동 모델 데이터베이스(110)에는 각각의 활동에 대한 각성도 및 피로도에 관한 정보를 더 포함할 수 있고, 스케줄 에이전트(140)는 각성도 또는 피로도에 관한 정보에 더 기초하여 스케줄을 생성할 수 있다.
각성도란 사용자의 수면에 대한 저항을 의미하는 각성의 정도를 정량화한 정보를 의미하고, 각각의 활동에 대한 각성도에 관한 정보란 각각의 활동을 수행할 때 일반적으로 증가되거나 저하되는 각성도 변화량 또는 해당 활동을 수행하는데 요구되는 최소한의 각성도 수치를 의미한다. 각각의 활동에 대한 피로도에 관한 정보란 각각의 활동을 수행할 때 일반적으로 증가되거나 저하되는 피로도 변화량 또는 해당 활동을 수행하는데 요구되는 피로도의 상한값을 의미한다. 각성도 또는 피로도에 관한 정보에 기초하여 스케줄을 생성한다고 함은 사용자의 선택에 따라 각성도 또는 피로도 정보에 기초하여 활동을 수정하거나 활동의 순서를 변경하는 스케줄을 생성하는 것을 의미한다. 예를 들어, 사용자가 전날의 음주 등을 이유로 피로도가 높은 상태에서 혹은 시차가 많이나는 해외출장 후 시차혼란이 발생한 상태로 일상을 시작하는 경우에는 요구되는 각성도가 높은 활동 및 활동 수행 후 피로도가 증가되는 활동은 가능한 피하도록 스케줄을 생성할 수 있다. 그리고 오후에 높은 집중도를 요구하는 업무가 예정되어 있는 경우에는 오전에는 각성도와 피로도가 낮은 업무를 수행하도록 스케줄을 생성할 수 있다.
이러한 스케줄 생성방식은 다양한 스케줄에 가장 일반적인 예시일 뿐, 사용자 생체 정보나 설정모델과 경향성에 따라 마이크로 수면과 수면부체 훈련이 업무에 지장을 주지 않는 선에서 배정될 수 있다.
또 다른 실시예로서, 활동 모델 데이터베이스(110)에 포함되는 각각의 활동은 자기개발지수, 업무활동지수 및 휴식활동지수를 포함하고, 스케줄 에이전트(140)는 자기개발지수, 업무활동지수 및 휴식활동지수 중 적어도 하나에 기초하여 스케줄을 생성할 수 있다.
자기개발지수, 업무활동지수 및 휴식활동지수란 각각의 활동이 사용자의 자기개발, 업무활동 및 휴식활동에 관련된 정도를 나타내는 평가지수를 의미한다. 예를 들어 요가 및 운동은 자기개발지수 및 휴식활동지수는 높고 업무활동지수는 낮게 설정이 되고, 프로그래밍 언어를 공부하는 것은 자기개발지수 및 업무활동지수는 높고 휴식활동지수는 낮게 설정될 것이고, 수면은 자기개발지수 및 업무활동지수는 낮게 설정되고 휴식활동지수는 높게 설정될 것이다. 스케줄 에이전트(140)는 평일 주간에는 업무활동지수가 높은 활동을 우선적으로 스케줄에 배정을 할 것이고, 평일 야간 및 휴일에는 자기개발지수 또는 휴식활동지수가 높은 활동을 배정을 하게 될 것이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치를 설명하기 위하여 도시한 블록도이다.
도 2를 참조하면 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치는 활동 모델 데이터베이스(110), 활동 모델 선택부(120), 수면 및 각성 에이전트(130), 스케줄 에이전트(140) 및 스케줄 학습부(210)를 포함한다. 활동 모델 데이터베이스(110), 활동 모델 선택부(120), 수면 및 각성 에이전트(130) 및 스케줄 에이전트(140)에 대해서는 앞의 도 1을 이용하여 충분히 설명하였기에 본 실시예에서는 스케줄 학습부(210)에 대해서만 설명한다.
스케줄 학습부(210)는 수면 및 각성 에이전트(130)에서 사용자의 생체 정보에 기초하여 생성된 스케줄에 따른 각각의 활동 수행시의 사용자의 수면 효율을 분석하고, 수면 효율이 소정의 값 이상이 되는 스케줄을 생성하도록 학습한다.
수면 효율은 잠자리에 든 시간에서 실제로 수면을 이룬 시간을 의미하고 하기 수학식 1에 의하여 산출할 수 있다.
[수학식 1]
수면 효율 =
Figure pat00001
수학식 1에서 총 수면시간은 잠자리에 든 때부터 기상시까지의 시간으로 산출할 수 있고, 각성 시간은 잠자리에 든 후 잠들기 전의 뒤척이는 시간 및 수면 도중 깬 상태로 있는 시간을 의미한다.
본 실시예는 스케줄을 구성하는 활동이 수면에 영향을 주는 것을 전제로 한다. 즉 활동 또는 활동의 수행 순서가 다른 복수의 스케줄은 각각 수면 효율에 서로 다른 영향을 준다는 것을 전제로 한다. 그렇기에 스케줄 학습부(210)는 다양한 스케줄을 수행함에 따라 사용자의 다양한 상태에 따라 최적의 수면 효율을 갖는 스케줄을 학습할 수 있다.
또 다른 실시예로서 스케줄 학습부(210)는 수면 및 각성 에이전트(130)에서 사용자의 생체 정보에 기초하여 생성된 스케줄에 따른 각각의 활동 수행시의 사용자의 각성도를 측정하고, 스케줄이 실행되는 동안 소정의 값 이상의 각성도 총합이 되는 스케줄을 생성하도록 학습할 수 있다.
도 3a 및 도 3b는 스케줄을 생성하는 예시를 설명하기 위하여 도시한 도면이다.
도 3a는 일반적인 서캐디언 리듬을 나타내는 그래프이다.
도 3a의 가로축은 시간을 나타내는데, 도면에 나타난 바와 같이 일반적으로는 기상(오전 6시)한 이후로 수면 부족상태(Sleep need)는 잠들기 전 까지 계속해서 증가하고 수면 중(오후 10부터 오전 6시까지)에는 지속적으로 감소한다.
수면 욕구(Sleep urge)는 오전 10시경과 오후 7시경 각 한 차례씩 최저값을 갖고, 이후부터 다시 상승하는 경향을 갖는다. 각성도는 수면에 대한 저항의 정도를 정량적으로 나타내는 것이기에 도 3a의 Sleep urge 그래프와 반비례로 나타나는 특징이 있다. 즉, 일반인들은 오전과 오후에 각 한차례씩 최대의 각성도를 갖는다.
도 3b는 일반적인 서캐디언 리듬에 기초하였을 때 본 발명의 일 실시예에 따른 스케줄 생성 장치를 이용하여 개별적인 스케줄을 생성하는 예시를 도시한 도면이다.
도 3b에서 첫 24시간 구간인 α구간은 스케줄 생성 장치(100)가 일반적인 경우에 스케줄을 생성하는 예시를 도시한 것이다. 일반적으로는 도 3a의 서캐디언 리듬에 따라 오전 10시 ~ 12사이 및 오후 3시 ~ 9시(오후 각성구간은 시간편차가 많이 발생)의 최대의 각성도를 갖는 구간에 높은 각성도(집중도)를 요구하는 업무를 할당하고(각성부하구간), 식사시간 또한 각성부하구간을 피하여 배정하는 것이 바람직하다.
그러나 밤 10시부터 새벽 1시까지 야근을 하는 다음날은 일반적인 α구간과 같이 스케줄을 배당하는 것은 무리이다. 따라서 다음 24시간 구간인 β구간을 보면, 야근 작업으로 인하여 다소 피로가 누적된 생체 특성을 갖게 되기에, 스케줄 에이전트(140)는 오전 12시까지 취침을 하고, 식사를 한 후 오후 1시 ~ 2시 사이 및 오후 3시 ~ 10시 사이에 높은 각성도를 요구하는 업무를 배정할 수 있다. 즉, 사용자의 상태를 고려하여 마이크로 취침 이나 깊은수면 혹은 집중도가 약한 업무 후 컨디션 상태에 따라 다른 스케줄을 생성하고 할당할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 방법을 설명하기 위하여 도시한 흐름도이다.
도 1 및 도 4를 참조하면, 단계 410에서는, 활동 모델 선택부(120)가, 활동 또는 활동의 배열 순서가 서로 다른 복수의 활동 모델이 저장된 활동 모델 데이터베이스(110)에서 하나의 활동 모델을 선택한다.
단계 420에서는, 수면 및 각성 에이전트(130)가, 사용자의 호흡, 심박, 맥박 및 뇌파나 바이오리듬, 근력 및 생체움직임과 이동과 같은 폭넓은 생체 정보 중에서 적어도 하나를포함하는 사용자의 생체 정보를 감지하거나 활용 학습한다.
단계 430에서는, 스케줄 에이전트(140)가, 사용자의 생체 정보에 의하여 활동 모델에 포함된 활동을 삭제, 추가 또는 변경하거나 순서를 변경함으로써 스케줄을 생성한다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 방법을 설명하기 위하여 도시한 흐름도이다.
도 2 및 도 5를 참조하면, 단계 510에서는, 활동 모델 선택부(120)가, 활동 또는 활동의 배열 순서가 서로 다른 복수의 활동 모델이 저장된 활동 모델 데이터베이스(110)에서 하나의 상기 활동 모델을 선택한다.
단계 520에서는, 수면 및 각성 에이전트(130)가, 사용자의 호흡, 심박, 맥박 및 뇌파나 바이오리듬, 근력 및 생체움직임과 이동과 같은 폭넓은 생체 정보 중에서 적어도 하나를 포함하는 사용자의 생체 정보를 감지하거나 생체 데이터를 활용하여 학습한다.
단계 530에서는, 스케줄 에이전트(140)가, 사용자의 생체 정보에 의하여 상기 활동 모델에 포함된 활동을 삭제, 추가 또는 변경하거나 순서를 변경함으로써 스케줄을 생성한다.
단계 540에서는, 스케줄 학습부(210)가, 생성된 스케줄을 수행한 이후의 수면시의 생체 정보에 기초하여 사용자의 수면 효율을 분석하고, 수면 효율이 소정의 값 이상이 되는 스케줄을 생성하도록 학습한다.
이와 같은 스케줄 생성시 장기계획과 단기계획을 중단기 계획을 지정하여 사용자가 스케줄이 긍정요인과 부정요인 특징을 추출함과 동시에 목표에 적합한 스케줄을 구성하게 되는 지표를 생성하고 목표지향적 스케줄을 생성할수있다. 기간에 따른 목표 스케줄과 지표는 표준모델, 이상향모델, 목표모델, 중장기 경향성 모델 등 다양한 스케줄에 대한 지표와 데이터가 표준모델과 사용자선택에 의해 스케줄에 반영되도록 입력되고 가중치에 따라 각각의 스케줄의 긍정요인의 특징을 추출하고 고차원적인 단계에서 수면과 각성의 최적화가 이루어 질수 있도록 긍정요인의 개인 성향과 생체리등에 적합한 스케줄 훈련과 난이도에 따라 각각의 등급별 선택 가능한 스케줄을 추출하여 최적 데이터를 표출리스트를 함께 만드는 방법으로 스케줄을 생성한다.
스케줄 생성 과정에서 상기 에이전트들은 수면과 각성에 긍정요인과 부정적 요인 가중들의 등급을 추출하기 위하여 사용자의 모든 입력데이터들 즉, 수면과 연관된 모든 데이터가 입력데이터로 활용될수 있으며, 출력데이터는 복합적인 수면데이터를 이용하여 긍정요인과 부정요인의 등급으로 특징 데이터가 표출되도록하며 고차적이 차원의 단계에서 긍정요인과 부정요인이 수면의 효율을 높이는 방향으로 스케줄을 구성할 수 있도록 복합작용이 되는 긍정 요인과 부정 요인이 스케줄에 혼합되어 포함되었을 때 시간배정과 구성이 최적이 되는 비중을 배정할 있다.
스케줄 생성 과정에서 상기 에이전트들은 수면과 각성의 디테일한 상황에 대한 생체 특징들의 상태들이 수면과 각성의 지속도와 강도에 미친 긍정적 요인의 영향과 부정적요인의 영향이 신체활동지수와 수면 가중치와 각성 가중치가 일반적인 수준보다 높게 지속 유지 가능하며 깊은 강도가 유지되도록 긍정요인과 부정요인의 결합의 관계까지 리스트를 구분하고 특징을 추출하고 수면에서 배정하는 순서에 대한 가이드를 만드는 것이 스케줄을 배정하는 것을 포함하는 것이 각각의 에이전트의 역할이라 할 수 있다.
스케줄 생성 과정에서 상기 에이전트들은 사용자의 데이터와 복수의 다른 사용자의 생체 데이터와 스케줄 데이터와 강성과 피로도를 비교 연동해주어 업무나 취미에 맞는 각자의 최적의 시간에 맞는 공동의 스케줄을 부분수동을 포함하여 자동적으로 생성할 수 있으며, 생성된 스케줄을 관계된 사람들과 시간을 공유하거나 동기화가 가능하여 스케줄 데이터를 활용하여 각자의 최적 시간 공유를 포함한 동기화가 가능하다. 연인이나 부모님 전문코칭가나 목표를 공유하는 누구와도 시간을 공유하여 같은시간을 공유하고 같은 장소를 공유하기 쉽도록 스케줄 정보를 생성하여 제공할 수 있다. 시간과 공간과 생체정보를 가지고 최적의 목표에 맞는 최적의 시간을 파악하고 유대감과 목표를 공유하도록 스케줄이 생성되는 것이다.
상기 상기 에이전트들은 사용자의 생체 정보나 경향성에 따라 자신의 취미에 맞는 패키지나 친밀도가 높은 사람과의 연동이나 건강에 최적화된 패키지 등을 구독하거나 다른 친밀하거나 패턴이 유사한 이용자들과 스케줄을 맞추어 주며 본인의 스케줄 순서를 정해주는 연동 및 페키지 스케줄 서비스를 받거나 직접 생성할 수 있다.
상기 에이전트들은 위에서 언급한 봐와 같이 사용자의 기본데이터와 포괄적인 생체 정보 및 개인의 이동정보와 스케줄과 경향성을 고려하여 가장 적합한 연인간의 만남 스케줄 정보를 생성해주는 연인 스케줄 에이전트를 생성할 수 있다. 스케줄 에이전트가 생성한 스케줄 이외의 가장 여유가도 남는 시간 혹은 스케줄 연동시 개개인의 스케줄 관리 일정에 무리가 가지 않으면서 친밀도를 가장 강하게 유지하는 스케줄 시간을 조정하여 에이전트가 개개인의 심리적 특성과 피로도 행복도 만족도 등을 고려하여 서로간의 좋은 연인관계를 장기적으로 이끌어 가는 강제적인 이벤트와 소원해짐도 스케줄로 유도하며 생성하여 자연적이며 효과적인 밀당도 유도하는 연인 스케줄을 생성할 수 있다.
상기 설명한 바와 같이 에이전트들은 사용자와 다른 사용자 간의 최적의 공유 및 동기화 시간 생성하는 장치 및 방법 사용자와 이를 이용하는 여러 플렛폼 시스템을 이용한 다자간의 최적의 스케줄을 생성하여 개인간 다자간에도 사용하도록 제공할 수 있다.
상기 각각의 에이전트는 다음과 같은 가상비서 서비스 과정을 포함한다. 사용자의 수집한 데이터를 분석하여 패턴을 파악하는 과정; 사용자의 스케줄 목표를 입력받거나 파악하는 과정; 사용자의 수면의 효율을 증강시키고 스케줄 목표와 함께 최적화시키는 과정;을 포함하는 수면과 각성를 이용한 가상비서 서비스 방법을 제공 할 수 있다. 또한 본 발명은 플렛폼시스템이나 수면 보조장치를 통제하고 조절하여 사용자의 목표를 달성하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수명과 각성을 이용한 가상비서 서비스 방법을 포함하여 제공한다.
가상비서 실시예 1. 활용 가능한 데이터를 이용한 스케줄링
수면 에이전트와 걱성 스케줄 에이전트를 통하여 계획되는 스케줄과, 수면DB에 기록된 수면상태를 체크하고, 바람직한 수면뇌파를 인가하는 수면 스케줄링과 신체데이터 수면 인가장치를 사용하기 위해, 다양한 기술을 사용한다.
기본 DB데이터 입력방식으로는 웹사이트 및 챗봇 및 스마트 스피커(보이스인식), 스마트 스크린 등을 이용한 스키 풋(타투) 등 기술이 활용가능하며 기초 스케줄을 만들고, 사용자 의도와 감정기복 까지 유용하게 접목시키며, 스케줄링을 위하여 영향을 미치고자 하는 주요 신체리듬으로, 서파, SWR파, 수면 방추파 등의 뇌파와 호르몬 및 맥박, 혈류량을 미세하게 보정하기 위한 광원, 바이노럴 비트, 수면온다, 산소량, 골전도, 전류자극, 자기장 자극, 라디오 주파수, 저주파 및 카메라, 비콘을 활용하고, 웨어러블 장치인 수면 안대, 수면 팔찌, 수면 목걸이 벨트 등을 활용하여 수면 체킹과 신체정보를 수집한다. 이를 이용해 스케줄링하고 동시에 사용자의 지난 패턴과 스케줄을 분석하여 다음날 최적의 스케줄을 만들어 주기 위한 인공지능 솔루션을 만들게 된다.
기본 데이터가 축적되면, 기본 7일 분량의 수면 가용한 에너지를 스케줄에 따라 사용량을 분석하고, 가장 효율적인 스케줄 계획을 조정하기 위해, 변화되는 스케줄 속에서도 사용자의 의도를 파악하는 맞춤형 컨디션 스케줄링 방법을 가동하며, 한계치에 도달하거나 무력해지는 시간을 줄이는 형태로 인공지능을 이용한 수면 스케줄링을 수행한다.
수면에이전트의 수면증강조절장치부에서는 수면에 좋은 영향을 미치는 다양한 장치를 스케줄과 더불어 인가하는데, 단순 수면파형 조정을 위한 빛과 미세전류와 음파를 기본으로 사용하며, 본 발명에서는 골전도 장작을 기본으로 한 음향기기와 광원, 미세전류를 사용하는 것을 주 특징으로 사용한다.
사용자에 맞게, 만약 스트레스를 많이 받은 사람이면 장기기억을 관장하는 해마의 SWR파의 비중을 줄이고, 학습을 많이 필요한 사람은 해마의 SWR파의 비중을 높이는 식의 방법을, 인공지능을 통하여 학습시킨다. 스트레스 지수와 신체활성도 지수, 피로지수 영양지소에 따라, 다음날이나 중장기적인 스케줄을 사용자에 가장 부담이 없도록 형태로 최적화 하며, 이러한 스케줄링을 잡아주도록, 계속 변화하는 복잡한 일상의 흔적을 파악하여, 최적의 익숙한 식급관과 수면 타이밍을 설계하여 컨디션 최적화를 수행하게 된다.
수면에이전트의 수면증강조절장치부에서 사용하는 보조장치로는, 경두개직류자극기 및 서파, SWR파, 수면방추파 등의 뇌파 장치, 호르몬 및 맥박, 혈류량을 미세하게 보정하기 위한 광원 등 다양한 웨어러블을 이용할수 있으며 이러한 선택을 통해 수면 증강 서비스를 통한 수면증강을 달성하게 된다.
이러한 스케줄링은 단지 뇌파와 신체적인 리듬에만 의존하는 것이 아니라, 영양이 부족한 상태라면 수면 전에 먹는 것을 상상할 수 있는 암시를 주는 소리, 학습에 대한 동기가 부족한 사람이라면 동기유발을 하는 암시 수면프로그램을 겪도록 할 수 있고, 그 외에도 스케줄에서 실생활에 반영되는 계획과 콘텐츠를 반영할 수 있도록, 스케줄에 포함할 수 있다.
가상비서 실시예 2. 각성 스케줄 에이전트를 통한 스케줄링
각성 스케줄 에이전트는, 수면 전문 데이터와 스케줄 비교검증을 통하여 자신이 원하는 시간에 최적의 각성도를 유지하도록 스케줄을 만들도록 하는 에이전트입니다.
증강 각성 스케줄 예측을 할수 있는데, 이는 실제 수면패턴과 각성중의 집중도와 업무효율을 체크하여, 보편적인 패턴과 개인 집중도차의 패턴 등 신체데이터에 EK라 다양한 방법으로 각성도를 예측하는 것이고, 이를 통해 스케줄을 설정한다.
사용자의 작장과 일부 각성도 정보를 공유하며 산업재해를 막을 수 있으며, 직장에서 집중업무을 할 수 있는 시간을 배려할 수 있다.
가상비서는 직장의 공식 챗봇이나 직접적인 연결로를 통해 신체컨디션이 좋지 않은 경우, 프로필에 피로농도를 포시하거나 담장자에게 과로가 의심되니 휴식이 필요하다는 메시지를 보내게 된다. 이러한 서비스는 가상비서의 챗봇을 통해 수행한다. 업무에 지장을 주는 정도의 신체 문제가 있을 경우는 빨간불로 표시해서 나타낸다. 이를 통해 피로가 누적되지 않는 사람 주에서 중요한 업무를 맡게 할 수 있다. 또한 각성도는 하루 중 집중 각성 및 바이오 리듬같은 방식으로 피로누적도를 나타 낼 수 있다.
이와 같이 수면에이전트와, 상호 보완적으로 에너지 회복에 주력한 수면에이전트와, 수면과 신체데이터에 EK라 에너지의 집중적이고 효과적인 사용을 위한 각성 스케줄 에이전트가 , 사용자의 복잡한 스케줄을 계산하여 스케줄을 통합하고 기획하여 일정을 잡게 된다.
이렇게, 스케줄과 일정을 잡아주는 가상비서는, 신체특성에 따라 개인의 생활 데이터에 말을 걸어주고 수면상태인지 확인하고 대답을 해주게 된다. 이러한 가상비서 서비스는 장소에 구애 없이, 단말기 등을 통한 챗봇 비서, 보이스 비서, 디스플레이 등으로 표현되 수 있다.
가상비서는 신체 각성도에 따라 개인에 목표와 맞추어서 다음과 같은 점을 고려하여 스케줄을 짜게 된다.
1. 하루 중 최적의 강화시간 타임을 만듦.
2. 장기 단기목표관리(학습[최상각성도],운동[중각성도],취미[하각성도]등 장기 및 단기프로젝트 스케줄에 맞춤.)
3. 취미와 운동량 최적화 설정을 통하여 적정시간을 통제하여 알림.
4. 신체리듬에 따른 배변관리.(배변강화시간을 바꾸는 것은, 일주일 내에서는 시차를 고려하고, 단기로는 시간 안에서 최대치 조정이 가능)
5. 최적화된 수면과 각성을 통하여, 기상 후 자신의 특성에 맞는 예상되는 일정을 사용자의 선택에 맞게 수행할 수 있도록 최적화된 스케줄링.
치매예방 솔루션, 전문운동 솔루션, 학습 솔루션, 호르몬 솔루션, 성장기 솔루션, 임심 등 배란 솔루션 등.
딥러닝을 이용하여 숙면을 취할 수 있는 다양한 벙법들을 관리하며, 숙면 여부를 포함하여 수면의 질에 EK라 다음날 이후의 생활이 달라지므로, 장기적인 수면 스케줄링을 통한 생활 스케줄과 결핍 부분에 맞는 스케줄링을 추천하여 최적의 스케줄을 만들고, 이를 통해 사용자의 컨디션을 유지 관리 할 수 있도록 해주는 시스템이 되도록 한다.
가상비서 실시예 2. 스케줄링 인공지능
다음과 같은 요소들을 고려하여 인공지능이 스케줄링을 하게 된다.
1. 수면 일지를 만들어 계획을 짜기(최근 1-2주간의 수면 내용을 확인하고 평균 수면 시간을 계산)
2. 일정한 기상 시간과 수면시간을 설정
3. 침대에서 15분 지나도 잠이 오지 않을 경우 스케줄 수정.(웨어러블 사용)
4. 잠자리에 있던 시간 중 실제로 잠을 자는 시간을 비율을 " 수면효율"이라고 하며, 수면 효율을 계산하여 잠자리 수면시간의 85% 이상 잠을 잤다면 목표수면 시간을 15분 늘려서 위의 패턴을 반복하고, 85% 미만일 경우 목표 수면 시간을 15분 줄임.(목표수면시간은 언제나 5시간 이상)
5. 7일의 스케줄을, 보름치 수면에 대한 가중치 기반으로 수면 패턴을 예측하여 수면 시간을 스케줄링.
6. 앞으로 예측되는 다음날 수면에 대한 최적화된 수면시간과 활동을 바탕으로 스케줄링.
7. 규칙적이기 힘든 상태에서, 새로운 수면 예측의 경우 보정값을 예측하기 위하여 강화학습 수행.
8. 다음날 식사시간, 공부시간, 휴식시간, 운동시간 등 사용자의 직업과 특이사항을 분석하고, 다양한 스케줄 중 비중이 강한 사용자의 행동패턴을 예측하여 스케줄링을 조정.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이며 또한, 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것은 아니다.

Claims (19)

  1. 복수의 활동이 시간에 따라 배열되는 활동 모델에 있어서, 상기 활동 또는 상기 활동의 배열 순서가 서로 다른 복수의 활동 모델이 저장된 활동 모델 데이터베이스;
    상기 활동 모델 데이터베이스에서 하나의 상기 활동 모델을 선택하는 활동 모델 선택부;
    사용자의 생체정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자의 생체 정보를 활용하는
    수면 및 각성 에이전트; 및
    사용자의 생체 정보에 의하여 상기 활동 모델에 포함된 활동을 삭제, 추가 또는 변경하거나 순서를 변경함으로써 스케줄을 생성하는 스케줄 에이전트를 포함하는 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 활동 모델 데이터베이스는 각각의 활동에 대한 각성도 및 피로도에 관한 정보를 더 포함하고,
    상기 스케줄 에이전트는
    상기 각성도 또는 피로도에 관한 정보에 더 기초하여 스케줄을 생성하는 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 생성된 스케줄을 수행한 이후의 수면시의 생체 정보에 기초하여 사용자의 수면 효율을 분석하고, 수면 효율이 소정의 값 이상이 되는 스케줄을 생성하도록 학습하는 스케줄 학습부를 더 포함하는 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 생성된 스케줄에 따른 상기 각각의 활동 수행시의 사용자의 각성도를 측정하고, 소정의 값 이상의 각성도가 되는 스케줄을 생성하도록 학습하는 스케줄 학습부를 더 포함하는 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 활동 모델 데이터베이스에 포함되는 각각의 활동은 자기개발지수, 경험지수 및 휴식지수를 포함하고,
    상기 스케줄 에이전트는
    상기 자기개발지수, 업무활동지수 및 휴식활동지수 중 적어도 하나에 기초하여 스케줄을 생성하는 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 스케줄 에이전트는 사용자 입력에 더 기초하여 상기 활동 모델에 포함된 활동을 삭제, 추가 또는 변경하거나 순서를 변경함으로써 스케줄을 생성하는 스케줄을 생성하는 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 장치.
  7. 복수의 활동이 시간에 따라 배열되는 활동 모델에 있어서, 상기 활동 또는 상기 활동의 배열 순서가 서로 다른 복수의 활동 모델이 저장된 활동 모델 데이터베이스에서 하나의 상기 활동 모델을 선택하는 단계;
    사용자의 생체정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자의 생체 정보를 활용하는 단계; 및
    사용자의 생체 정보 또는 사용자 입력에 의하여 상기 활동 모델에 포함된 활동을 삭제, 추가 또는 변경하거나 순서를 변경함으로써 스케줄을 생성하는 단계를 포함하는 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 활동 모델 데이터베이스는 각각의 활동에 대한 각성도 및 피로도에 관한 정보를 더 포함하고,
    상기 스케줄을 생성하는 단계는
    상기 각성도 또는 피로도에 관한 정보에 더 기초하여 스케줄을 생성하는 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 생성된 스케줄을 수행한 이후의 수면시의 생체 정보에 기초하여 사용자의 수면 효율을 분석하고, 수면 효율이 소정의 값 이상이 되는 스케줄을 생성하도록 학습하는 단계를 더 포함하는 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 생성된 스케줄에 따른 상기 각각의 활동 수행시의 사용자의 각성도를 측정하고, 소정의 값 이상의 각성도가 되는 스케줄을 생성하도록 학습하는 단계를 더 포함하는 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 방법.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 활동 모델 데이터베이스에 포함되는 각각의 활동은 자기개발지수, 경험지수 및 휴식지수를 포함하고,
    상기 스케줄을 생성하는 단계는
    상기 자기개발지수, 업무활동지수 및 휴식활동지수 중 적어도 하나에 기초하여 스케줄을 생성하는 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 방법.
  12. 제7항에 있어서,
    상기 스케줄을 생성하는 단계는 사용자 입력에 더 기초하여 상기 활동 모델에 포함된 활동을 삭제, 추가 또는 변경하거나 순서를 변경함으로써 스케줄을 생성하는 스케줄을 생성하는 생체 정보에 기초한 스케줄 생성 방법.
  13. 제7항에 있어서,
    상기 생성된 스케줄에 따른 상기 각각의 활동 수행시의 복수의 사용자의 각성도를 측정하고, 복수의 사용자의 생성된 스케줄과 경향성을 기반으로 최적의 시간공유 시간과 장소와 같은 만남이나 스케줄을 생성하거나 목표 이상향과 같은 스케줄과 공감과 정보를 공유하는 스케줄 생성 방법.
  14. 사용자의 수면 상태와 각성 상태의 신체 데이터를 수집하는 과정;
    상기 사용자의 수집한 데이터를 분석하여 패턴을 파악하는 과정;
    상기 사용자의 스케줄 목표를 입력받거나 파악하는 과정; 및
    상기 사용자의 수면의 효율을 증강시키고 그케줄 목표와 함께
    최적화시키는 과정;을 포함하는 수면과 각성을 이용한 가상비서 서비스 방법
  15. 제 14항의 과정 이후,
    수면 보조장치를 통제하고 조절하여 사용자의 목표를 달성하는 과정;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수면과 각성을 이용한 가상비서 서비스 방법
  16. 제 15항에 있어서,
    상기 수면 보조장치는,
    경구개 직류자극기 및 서파, SWR파, 수면 방추파 등의 뇌파와 호르몬 및 맥박, 혈류량을 미세하게 보정하기 위한 광원, 바이노럴 비트, 수면온도, 산소량, 골전도, 전류자극, 자기장 자극, 라디오 주파수, 고주파, 저주파, EMS 및 카메라, 비콘 등 웨어러블을 이용한 수면안대, 수면팔찌, 수면목걸이, 벨트 및 헬멧으로 구성된 군에서 선택되는 하나 이상의 보조장치인 것을 특징으로 하는 수면과 각성을 이용한 가상비서 서비스 방법.
  17. 제 14항에 있어서,
    상기 사용자의 수집한 데이터를 분석하여 패턴을 파악하는 과정은,
    딥러닝 인공지능을 이용하여 패턴을 파탁하는 것을 특징으로 하는 수면과 각성을 이용한 가상비서 서비스 방법.
  18. 제 14항에 있어서,
    상기 사용자의 스케줄 목표를 입력받거나 파악하는 과정은,
    (1) 사용자가 스스로 일정 기간의 목표를 입력하여 설정하는 단계; 및
    (2) 상기 (1)단계에서 입력이 없으면 사용자가 사전 입력한 스케줄을 파악하고, 사용자의 수면 및 각성 패턴을 고려하여 목표를 자동으로 결정하는 당계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수명과 각성을 이용한 가상비서 서비스 방법.
  19. 수면 데이터베이스를 관리하고, 수면 신체 데이터를 측정하고 관리하며,
    수면 최적화 목표를 관리하고, 수면증강 조절장치를 관리하는, 수면 에이전트; 각성 데이터베이스를 관리하고, 각성 상태 신체 데이터를 측정하고 관리하며, 수면 최적화 목표를 관리하는, 각성 스케줄 에이전트; 및 수면 및 각성 최적화 목표를 관리하는, 수면 기반 각성 스케줄 에이전트;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수면과 각성을 이용한 가상비서 서비스 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN113222528A (zh) * 2021-04-13 2021-08-06 华迪计算机集团有限公司 行为采集方法及系统

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