KR20210015638A - 센서를 이용한 저전력 낙상 감지 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명의 다양한 실시 예들은 관성 센서, 기압 센서, 상기 관성 센서, 상기 기압 센서 및 메모리와 작동적으로 연결된 프로세서, 및 상기 프로세서와 작동적으로 연결된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 실행시, 상기 프로세서가, 상기 관성 센서로부터 가속도 센싱 데이터 및 상기 기압 센서로부터 기압 센싱 데이터를 획득하고, 상기 가속도 센싱 데이터 및 상기 기압 센싱 데이터에 기반하여 상기 전자 장치의 낙하 여부를 감지하고, 상기 전자 장치가 낙하한 것으로 판단되는 경우, 상기 가속도 센싱 데이터에 기반하여 사용자의 낙상 여부를 결정하도록 하는 인스트럭션들을 저장한 방법 및 장치에 관하여 개시한다. 다양한 실시 예들이 가능하다.

Description

센서를 이용한 저전력 낙상 감지 방법 및 장치{APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING FALL IN LOW POWER USING SENSOR}

본 발명의 다양한 실시예들은 센서를 이용한 저전력 낙상 감지 방법 및 장치에 관하여 개시한다.

디지털 기술의 발달과 함께 이동통신 단말기, PDA(personal digital assistant), 전자수첩, 스마트 폰, 태블릿 PC(personal computer), 웨어러블 디바이스(wearable device)와 같은 다양한 유형의 전자 장치가 널리 사용되고 있다. 이러한, 전자 장치는 기능 지지 및 증대를 위해, 전자 장치의 하드웨어적인 부분 및/또는 소프트웨어적인 부분이 지속적으로 개량되고 있다.

일례로, 전자 장치는 다양한 정보(또는 데이터)를 감지(또는 측정)하는 센서를 장착하고, 장착된 센서로부터 획득한 센싱 데이터에 기초하여 다양한 정보(또는 기능)을 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 전극 또는 센서를 이용하여 생체 신호를 측정하고, 측정된 생체 신호에 기반하여 사용자의 건강과 관련된 다양한 정보를 제공할 수 있다.

전자 장치는 센서를 이용하여 더욱 정확한 정보를 획득하기 위해서 전력 소모가 많아질 수 있다. 예를 들어, 전자 장치가 사용자의 낙상 사고 상황을 인식함에 있어 가속도 센서를 기반으로 그 충격 량을 검출하고 이를 낙상으로 판단하는 경우, 사용자가 넘어져 지면과 충격이 발생한 시점의 충격량을 정확하게 검출하기 위해서는 센서의 샘플링률(sampling rate)을 높여야 한다. 샘플링률을 높였을 때 짧은 시간 동안에 추가되는 소모 전류는 현재의 배터리 용량이나 프로세서 성능에 비추어볼 때 크지 않을 수 있으나, 센서가 저전력 일지라도 서비스 제공을 위해 24시간 항상 동작되어야 하는 경우에는 문제가 될 수 있다. 전자 장치는 한정된 리소스(예: 프로세스, 메모리, 또는 전력)를 효율적으로 운용하도록 설계되어 있기 때문에, 충격 발생 시점을 정확하게 검출하기 위해서 샘플링률을 무조건 높일 수 없을 수 있다.

또한 충격량에 기반한 낙상 상황 인식 방법은 다양한 상황에서 오인식이 발생할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 전자 장치를 떨어뜨리거나, 전자 장치에 인위적인 충격을 발생시킨 경우, 전자 장치는 이를 사용자의 낙상 상황으로 오인식할 수 있다. 또는, 사용자가 전자 장치를 착용한 상태에서 손을 위에서 아래로 빠르게 내리 치거나(예; 전자 장치를 착용한 손으로 책상을 내리치는 상황), 푹신한 바닥(예: 트램폴린 또는 침대)에 쓰러지거나 눕는 경우, 전자 장치는 이를 사용자의 낙상 상황으로 오인식할 수 있다.

다양한 실시예들에서는 관성 센서 및 기압 센서로부터 획득한 센싱 데이터를 이용하여 사용자의 낙상 여부를 감지하고, 낙상과 유사한 오류인지 여부를 판단하여 낙상 사고 상황을 정확히 인식하기 위한 방법 및 장치에 관하여 개시할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 관성 센서, 기압 센서, 상기 관성 센서, 상기 기압 센서 및 메모리와 작동적으로 연결된 프로세서 및 상기 프로세서와 작동적으로 연결된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 실행시, 상기 프로세서가, 상기 관성 센서로부터 가속도 센싱 데이터 및 상기 기압 센서로부터 기압 센싱 데이터를 획득하고, 상기 가속도 센싱 데이터 및 상기 기압 센싱 데이터에 기반하여 상기 전자 장치의 낙하 여부를 감지하고, 상기 전자 장치가 낙하한 것으로 판단되는 경우, 상기 가속도 센싱 데이터에 기반하여 사용자의 낙상 여부를 결정하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법은 상기 전자 장치에 포함된 관성 센서로부터 가속도 센싱 데이터 및 상기 전자 장치에 포함된 기압 센서로부터 기압 센싱 데이터를 획득하는 동작, 상기 가속도 센싱 데이터 및 상기 기압 센싱 데이터에 기반하여 상기 전자 장치의 낙하 여부를 감지하는 동작, 및 상기 전자 장치가 낙하한 것으로 판단되는 경우, 상기 가속도 센싱 데이터에 기반하여 사용자의 낙상 여부를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 사용자가 전자 장치를 떨어뜨리거나, 전자 장치에 인위적인 충격을 발생시킨 경우 실제 낙상으로 오인식할 수 있는데, 관성 센서 및 기압 센서로부터 획득한 센싱 데이터를 이용하여 낙상 사고인지 여부를 더욱 정확하게 인식할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 센서의 샘플링률(sampling rate)을 높이지 않으면서 저전력으로 낙상 사고인지 여부를 모니터링함으로써, 전류 소모를 줄일 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 중력 방향 특징, 기압 변화 속도 및 기압 최대 변화량 중 적어도 하나에 기반하여 낙상 사고 오인식률을 줄일 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 낙상 시 발생되는 충격량을 감지하지 않으면서 사용자의 낙상 상황을 감지할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 사용자가 전자 장치를 착용한 상태에서 팔을 위에서 아래로 빠르게 내리 치거나, 푹신한 바닥에 쓰러지거나 눕는 경우, 실제 낙상으로 오인식할 수 있는데, 관성 센서 및 기압 센서로부터 획득한 센싱 데이터를 이용하여 낙상 사고인지 여부를 더욱 정확하게 인식할 수 있다.

도 1은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다.
도 2a 및 도 2b는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(200)의 전면 사시도 및 후면 사시도를 도시한 도면이다.
도 3은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 낙하 감지 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5는 다양한 실시예들에 따른 낙하 감지와 관련된 센서 그래프를 도시한 도면이다.
도 6은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 제1 오인식 개선 프로세스를 수행하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 7은 다양한 실시예들에 따른 제1 오인식 개선 프로세스와 관련된 센서 그래프를 도시한 도면이다.
도 8은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 제2 오인식 개선 프로세스를 수행하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 9는 다양한 실시예들에 따른 제2 오인식 개선 프로세스와 관련된 센서 그래프를 도시한 도면이다.
도 10은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 제3 오인식 개선 프로세스를 수행하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 11a 및 도 11b는 다양한 실시예들에 따른 제3 오인식 개선 프로세스와 관련된 센서 그래프를 도시한 도면들이다.
도 12는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 제4 오인식 개선 프로세스를 수행하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 13a 및 도 13b는 다양한 실시예들에 따른 제4 오인식 개선 프로세스와 관련된 센서 그래프를 도시한 도면이다.
도 14는 다양한 실시예들에 따른 낙상 사고와 연관된 사용자 인터페이스의 일례를 도시한 도면이다.

본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치 (예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.

본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나","A 또는 B 중 적어도 하나," "A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나," 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.

본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

도 1은 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블럭도이다.

도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 장치(150), 음향 출력 장치(155), 표시 장치(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(160) 또는 카메라 모듈(180))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(176)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(160)(예: 디스플레이)에 임베디드된 채 구현될 수 있다.

프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 로드하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(123)은 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다.

메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.

프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.

입력 장치(150)는, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(155)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

표시 장치(160)는 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 표시 장치(160)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102)) (예: 스피커 또는 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.

인터페이스(177)는 전자 장치(101)이 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)은, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성 요소(예: 단일 칩)으로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 및 인증할 수 있다.

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC)이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.

상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))를 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(102, 104, or 108) 중 하나 이상의 외부 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체 는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어^TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

도 2a 및 도 2b는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(200)의 전면 사시도 및 후면 사시도를 도시한 도면이다.

도 2a 및 2b를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(200)(예: 도 1의 전자 장치(101))는 제1 면(또는 전면)(210A), 제2 면(또는 후면)(210B), 및 제1 면(210A) 및 제2 면(210B) 사이의 공간을 둘러싸는 측면(210C)을 포함하는 하우징(210)과, 상기 하우징(210)의 적어도 일부에 연결되고 상기 전자 장치(200)를 사용자의 신체 일부(예: 손목, 발목 등)에 탈착 가능하게 결착하도록 구성된 결착 부재(250, 260)를 포함할 수 있다. 다른 실시예(미도시)에서는, 하우징은, 도 2a의 제1 면(210A), 제2 면(210B) 및 측면(210C)들 중 일부를 형성하는 구조를 지칭할 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 면(210A)은 적어도 일부분이 실질적으로 투명한 전면 플레이트(201)(예: 다양한 코팅 레이어들을 포함하는 글라스 플레이트, 또는 폴리머 플레이트)에 의하여 형성될 수 있다. 제2 면(210B)은 실질적으로 불투명한 후면 플레이트(207)에 의하여 형성될 수 있다.

상기 후면 플레이트(207)는, 예를 들어, 코팅 또는 착색된 유리, 세라믹, 폴리머, 금속(예: 알루미늄, 스테인레스 스틸(STS), 또는 마그네슘), 또는 상기 물질들 중 적어도 둘의 조합에 의하여 형성될 수 있다. 상기 측면(210C)은, 전면 플레이트(201) 및 후면 플레이트(207)와 결합하며, 금속 및/또는 폴리머를 포함하는 측면 베젤 구조 (또는 “측면 부재”)(206)에 의하여 형성될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 후면 플레이트(207) 및 측면 베젤 구조(206)는 일체로 형성되고 동일한 물질(예: 알루미늄과 같은 금속 물질)을 포함할 수 있다. 상기 결착 부재(250, 260)는 다양한 재질 및 형태로 형성될 수 있다. 직조물, 가죽, 러버, 우레탄, 금속, 세라믹, 또는 상기 물질들 중 적어도 둘의 조합에 의하여 일체형 및 복수의 단위 링크가 서로 유동 가능하도록 형성될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는, 디스플레이(220)(예: 도 1의 표시 장치(160)), 오디오 모듈(205, 208), 센서 모듈(211), 키 입력 장치(202, 203, 204) 및 커넥터 홀(209) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(200)는, 구성요소들 중 적어도 하나(예: 키 입력 장치(202, 203, 204), 커넥터 홀(209), 또는 센서 모듈(211))를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 포함할 수 있다.

디스플레이(220)(예: 도 1의 표시 장치(160), 또는 유저 인터페이스)는, 예를 들어, 제1 부분(예: 전면 플레이트(201)의 상당 부분)을 통하여 노출될 수 있다. 디스플레이(220)의 형태는, 상기 전면 플레이트(201)의 형태에 대응하는 형태일 수 있으며, 원형, 타원형, 또는 다각형 등 다양한 형태일 수 있다. 디스플레이(220)는, 터치 감지 회로, 터치의 세기(압력)를 측정할 수 있는 압력 센서, 및/또는 지문 센서와 결합되거나 인접하여 배치될 수 있다.

오디오 모듈(205, 208)은, 마이크 홀(205) 및 스피커 홀(208)을 포함할 수 있다. 마이크 홀(205)은 외부의 소리를 획득하기 위한 마이크가 내부에 배치될 수 있고, 어떤 실시예에서는 소리의 방향을 감지할 수 있도록 복수개의 마이크가 배치될 수 있다. 스피커 홀(208)은, 외부 스피커 및 통화용 리시버로 사용할 수 있다. 어떤 실시예에서는 스피커 홀(207, 214)과 마이크 홀(203)이 하나의 홀로 구현 되거나, 스피커 홀(207, 214) 없이 스피커가 포함될 수 있다(예: 피에조 스피커).

센서 모듈(211)(예: 도 1의 센서 모듈(176))은, 전자 장치(200)의 내부의 작동 상태, 또는 외부의 환경 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 예를 들어, 센서 모듈(211)은 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서(예: 지문 센서, 홍채 센서), 온도 센서, 습도 센서, 조도 센서, TOF(time of flight) 센서 또는 UWB(ultra wide band)중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 GPS, WIFI와 같이 전자 장치(101)의 상황이나 위치를 알 수 있는 통신 모듈을 더 포함할 수 있다. 센서 모듈(211)은, 예를 들어, 하우징(210)의 제2 면(210B)을 통해 노출되며, 생체 센서 모듈(예: HRM 센서)을 포함할 수 있다.

키 입력 장치(202, 203, 204)는, 하우징(210)의 제1 면(210A)에 배치되고 적어도 하나의 방향으로 회전 가능한 휠 키(202), 및/또는 하우징(210)의 측면(210C)에 배치된 사이드 키 버튼(202, 203)을 포함할 수 있다. 휠 키는 전면 플레이트(202)의 형태에 대응하는 형태일 수 있다. 다른 실시예에서는, 전자 장치(200)는 상기 언급된 키 입력 장치(202, 203, 204)들 중 일부 또는 전부를 포함하지 않을 수 있고 포함 되지 않은 키 입력 장치(202, 203, 204)는 디스플레이(220) 상에 소프트 키 등 다른 형태로 구현될 수 있다. 커넥터 홀(209)은, 외부 전자 장치와 전력 및/또는 데이터를 송수신하기 위한 커넥터(예를 들어, USB 커넥터)를 수용할 수 있고 외부 전자 장치와 오디오 신호를 송수신하기 위한 커넥터를 수용할 수 있는 다른 커넥터 홀(미도시))을 포함할 수 있다. 전자 장치(200)는, 예를 들면, 커넥터 홀(209)의 적어도 일부를 덮고, 커넥터 홀에 대한 외부 이물질의 유입을 차단하는 커넥터 커버(미도시)를 더 포함할 수 있다.

결착 부재(250, 260)는 락킹 부재(251, 161)를 이용하여 하우징(210)의 적어도 일부 영역에 탈착 가능하도록 결착될 수 있다. 결착 부재(250, 260)는 고정 부재(252), 고정 부재 체결 홀(253), 밴드 가이드 부재(254), 밴드 고정 고리(255) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다.

고정 부재(252)는 하우징(210)과 결착 부재(250, 260)를 사용자의 신체 일부(예: 손목, 발목 등)에 고정시키도록 구성될 수 있다. 고정 부재 체결 홀(253)은 고정 부재(252)에 대응하여 하우징(210)과 결착 부재(250, 260)를 사용자의 신체 일부에 고정시킬 수 있다. 밴드 가이드 부재(254)는 고정 부재(252)가 고정 부재 체결 홀(253)과 체결 시 고정 부재(252)의 움직임 범위를 제한하도록 구성됨으로써, 결착 부재(250, 260)가 사용자의 신체 일부에 밀착하여 결착되도록 할 수 있다. 밴드 고정 고리(255)는 고정 부재(252)와 고정 부재 체결 홀(253)이 체결된 상태에서, 결착 부재(250,160)의 움직임 범위를 제한할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 관성 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176), 도 2의 센서 모듈(211)), 기압 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176), 도 2의 센서 모듈(211)), 상기 관성 센서, 상기 기압 센서 및 메모리와 작동적으로 연결된 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120)) 및 상기 프로세서와 작동적으로 연결된 메모리(예: 도 1의 메모리(130))를 포함하고, 상기 메모리는, 실행시, 상기 프로세서가, 상기 관성 센서로부터 가속도 센싱 데이터 및 상기 기압 센서로부터 기압 센싱 데이터를 획득하고, 상기 가속도 센싱 데이터 및 상기 기압 센싱 데이터에 기반하여 상기 전자 장치의 낙하 여부를 감지하고, 상기 전자 장치가 낙하한 것으로 판단되는 경우, 상기 가속도 센싱 데이터에 기반하여 사용자의 낙상 여부를 결정하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.

상기 인스트럭션들은, 상기 가속도 센싱 데이터로부터 중력 방향 특징을 추출하고, 상기 기압 센싱 데이터로부터 기압 변화 속도 또는 기압 최대 변화량을 산출하고, 상기 중력 방향 특징, 상기 기압 변화 속도 또는 상기 기압 최대 변화량 중 적어도 하나에 기반하여 상기 전자 장치의 낙하 여부를 감지하도록 설정될 수 있다.

상기 인스트럭션들은, 상기 추출된 중력 방향 특징을 기반으로 상기 전자 장치가 중력 방향으로 움직임이 발생하고, 상기 기압 변화 속도가 속도 임계치를 초과하고, 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치를 초과하는 경우, 상기 전자 장치의 낙하로 판단하도록 설정될 수 있다.

상기 인스트럭션들은, 상기 중력 방향 특징의 최고점을 기준으로 중력 방향으로의 움직임이 발생하였는지를 감지하고, 상기 기압 변화 속도가 속도 임계치를 초과하고, 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치를 초과하는 것 중 적어도 하나에 해당하는 경우 낙하로 판단하도록 설정될 수 있다.

상기 인스트럭션들은, 상기 가속도 센싱 데이터로부터 가속도 크기를 산출하고, 상기 가속도 크기에 기반하여 무중력 구간을 검출하고, 상기 무중력 구간에 기반하여 상기 사용자의 낙상 여부를 판단하도록 설정될 수 있다.

상기 인스트럭션들은, 상기 무중력 구간이 구간 임계치를 초과하는 경우, 상기 전자 장치의 낙하로 판단하고, 상기 무중력 구간이 구간 임계치 이하인 경우, 상기 사용자의 낙상 사고로 판단하도록 설정될 수 있다.

상기 인스트럭션들은, 상기 가속도 센싱 데이터로부터 가속도 크기를 산출하고, 상기 가속도 크기에 기반하여 충격 시점을 식별하고, 상기 충격 시점에 기반하여 중력 방향 특징을 추출하고, 상기 중력 방향 특징의 차이값을 계산하고, 상기 차이값에 기반하여 상기 사용자의 낙상 여부를 판단하도록 설정될 수 있다.

상기 인스트럭션들은, 상기 차이값이 임계치 이하인 경우, 상기 전자 장치의 낙하로 판단하고, 상기 차이값이 임계치를 초과하는 경우, 상기 사용자의 낙상 사고로 판단하도록 설정될 수 있다.

상기 인스트럭션들은, 상기 가속도 센싱 데이터에 기반하여 충격 시점을 결정하고, 상기 충격 시점에 기반하여 충격 이전 시간 동안 자세 정보를 계산하고, 상기 충격 시점에 기반하여 충격 이후 시간 동안 기압 변화량을 계산하고, 상기 자세 정보 및 상기 기압 변화량이 설정된 임계치를 초과하는 경우, 상기 전자 장치의 낙하로 판단하도록 설정될 수 있다.

상기 인스트럭션들은, 상기 자세 정보 또는 상기 기압 변화량이 설정된 임계치 이하인 경우, 상기 사용자의 낙상 사고로 판단하도록 설정될 수 있다.

상기 인스트럭션들은, 상기 가속도 센싱 데이터에 기반하여 충격 시점을 결정하고, 상기 충격 시점에 기반하여 충격 이후 시간을 세그먼트하고, 각 세그먼트 별 가속도 분산을 계산하여, 설정된 임계치 이상의 가속도 분산의 세그먼트 개수를 카운트하고, 상기 충격 이후 시간 내 기압 변화도를 계산하여 기압 변화도의 밸리(Valley) 개수를 카운트하고, 상기 카운트된 세그먼트의 개수가 기준 분산 기준치를 초과하고, 상기 카운트된 밸리 개수가 밸리 기준치를 초과하는 경우, 상기 전자 장치의 낙하로 판단하도록 설정될 수 있다.

상기 인스트럭션들은, 상기 충격 이후 시간 동안 평균 가속도 분산을 계산하고, 상기 평균 가속도 분산이 설정된 임계치를 초과하고, 상기 카운트된 세그먼트의 개수가 기준 분산 기준치를 초과하고, 상기 카운트된 밸리 개수가 밸리 기준치를 초과하는 경우, 상기 전자 장치의 낙하로 판단하도록 설정될 수 있다.

상기 인스트럭션들은, 상기 카운트된 세그먼트의 개수가 기준 분산 기준치 이하이거나, 또는 상기 카운트된 밸리 개수가 밸리 기준치 이하인 경우, 상기 사용자의 낙상 사고로 판단하도록 설정될 수 있다.

상기 인스트럭션들은, 상기 충격 이후 시간 동안 평균 가속도 분산을 계산하고, 상기 평균 가속도 분산이 설정된 임계치 이하이거나, 상기 카운트된 세그먼트의 개수가 기준 분산 기준치 이하이거나, 또는 상기 카운트된 밸리 개수가 밸리 기준치 이하인 경우, 상기 사용자의 낙상 사고로 판단하도록 설정될 수 있다.

상기 전자 장치는 디스플레이(예: 도 1의 표시 장치(160)), 스피커(예: 도 1의 음향 출력 장치(155)), 또는 진동 모듈(예: 도 1의 햅틱 모듈(179))을 더 포함하고, 상기 인스트럭션들은 낙상 사고 상황으로 결정된 경우, 상기 디스플레이, 상기 스피커, 또는 상기 진동 모듈 중 적어도 하나를 통해 낙상 사고와 관련된 알림을 제공하도록 설정될 수 있다.

상기 인스트럭션들은 상기 알림을 제공한 후, 상기 전자 장치의 움직임 여부를 검출하고, 상기 움직임 여부에 기반하여 서로 다른 사용자 인터페이스를 제공하도록 설정될 수 있다.

상기 전자 장치는, 웨어러블 디바이스인 것일 수 있다.

도 3은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시한 흐름도(300)이다.

도 3을 참조하면, 동작(301)에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서120))는 관성 센싱 데이터(또는 가속도 센싱 데이터) 및 기압 센싱 데이터를 획득(또는 수집)할 수 있다. 프로세서(120)는 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176), 도 2a 및 도 2b의 센서 모듈(211))로부터 상기 가속도 센싱 데이터 및 상기 기압 센싱 데이터를 획득할 수 있다. 상기 가속도 센싱 데이터는 가속도 센서로부터 획득되는 것이고, 상기 기압 센싱 데이터는 기압 센서로부터 획득되는 것일 수 있다. 프로세서(120)는 실시간으로, 주기적으로 또는 선택적으로 상기 가속도 센싱 데이터 및 상기 기압 센싱 데이터를 획득할 수 있다.

상기 가속도 센싱 데이터는 관성 센서(inertial sensor, 예: 가속도 센서, 자이로 센서 등)로부터 획득한 센싱 데이터를 의미할 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위해, 상기 가속도 센싱 데이터가 가속도 센서로부터 획득한 것으로 설명하지만, 상기 가속도 센싱 데이터는 상기 가속도 센서 이외에 다른 형태의 관성 센서(예: 자이로 센서)로부터 획득되는 것일 수도 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 상기 가속도 센싱 데이터 및 상기 기압 센싱 데이터를 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장할 수 있다. 프로세서(120)는 일정 시간 동안(예: 1시간, 6시간, 24시간, 일주일)의 상기 가속도 센싱 데이터 및 상기 기압 센싱 데이터를 메모리(130)에 저장할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 일정 시간이 경과하면 저장된 가속도 센싱 데이터 및 기압 센싱 데이터를 메모리(130)로부터 삭제할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 저장된 가속도 센싱 데이터 및 기압 센싱 데이터를 이용하여 사용자에게 필요한(또는 사용자로부터 요청된) 정보로 가공한 후, 상기 일정 시간이 경과하면 저장된 가속도 센싱 데이터 및 기압 센싱 데이터를 메모리(130)로부터 삭제할 수 있다.

동작(303)에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 낙하를 감지(또는 검출)할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 가속도 센싱 데이터로부터 중력 방향 특징을 추출할 수 있다. 상기 가속도 센서로부터 획득한 상기 가속도 센싱 데이터는 상대 좌표계에 해당하는 로컬 프레임(local frame) 값(또는 좌표값)으로, 예를 들어, x축, y축, z축의 좌표값을 가질 수 있다. 프로세서(120)는 상기 가속도 센싱 데이터를 로컬 프레임에서 네비게이션 프레임(navigation frame)으로 변환할 수 있다. 상기 네비게이션 프레임은 절대 좌표계에 해당하는 것으로, east(or west), north(or south), up(or down)에 해당하는 좌표값을 가질 수 있다. 프로세서(120)는 상기 네비게이션 프레임으로 변환된 가속도 센싱 데이터로부터 지면과 수직 방향의 가속도 성분을 추출할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(120)는 상기 네비게이션 프레임으로 변환된 가속도 센싱 데이터의 up값(또는 u축 값)으로부터 0 보다 작은 값을 상기 중력 방향 특징으로 추출할 수 있다. 프로세서(120)는 up 값을 통해 획득되는 수직 방향 성분(예: 중력 방향 성분 + 중력 방향의 반대 방향 성분) 중에서, 0을 기준으로 0 보다 큰 값은 제거하고, 0 보다 작은 값을 상기 중력 방향 특징으로 추출할 수 있다. 0 보다 큰 값은 중력 방향의 반대 방향(예: 윗 방향) 성분이고, 0 보다 작은 값은 중력 방향(예: 아래 방향) 성분일 수 있다. 상기 중력 방향 특징은 0 보다 작은 값인 중력 방향 성분만을 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 상기 기압 센싱 데이터로부터 기압 변화 속도 또는 기압 최대 변화량을 산출(또는 계산, 측정)할 수 있다. 프로세서(120)는 충격 시점에 기반하여 기압 변화 속도 또는 기압 최대 변화량을 산출할 수 있다. 프로세서(120)는 가속도 센싱 데이터의 x축, y축, z축의 좌표값을 이용하여 가속도 크기를 산출할 수 있다. 프로세서(120)는

을 가속도 크기로 산출할 수 있다. 낙하한 경우 상기 가속도 크기가 높게(또는 크게) 검출될 것이므로, 프로세서(120)는 상기 가속도 크기의 최고점을 충격 시점으로 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 충격 시점을 기준으로 일정 시간 동안(예: 충격 시점의 이전 시간으로부터 충격 시점의 이후 시간)의 기압 변화 속도 또는 기압 최대 변화량을 산출할 수 있다.

상기 기압 변화 속도는 기울기(gradient)로 나타내고, 상기 기압 최대 변화량은 피크 투 피크(peak to peak)로 나타낼 수 있다. 상기 기압 변화 속도는 일정 시간 동안의 기압 변화의 기울기를 의미할 수 있다. 상기 기압 최대 변화량은 기압의 가장 낮은 값부터 기압의 가장 높은 값까지의 변화량을 의미할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 기압 변화 속도가 속도 임계치를 초과하고, 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치를 초과하는 경우 낙하 상황으로 감지할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 상기 충격 시점에 기반하여 움직임이 검출되는지 여부를 더 고려하여 상기 낙하 상황인지 여부를 감지할 수 있다. 프로세서(120)는 모션 센서(예: 센서 모듈(176))를 이용하여 전자 장치(101)의 움직임을 검출할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 충격 시점에 기반하여 상기 검출된 움직임이 중력 방향인지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 중력 방향으로 움직임이 검출되고, 상기 기압 변화 속도가 속도 임계치를 초과하고, 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치를 초과하는 경우 낙하 상황으로 감지할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 상기 기압 변화 속도가 속도 임계치 이하이고, 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치를 초과하는 경우 낙하 상황이 아닌 것으로 감지할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 중력 방향으로 움직임이 검출되지 않고, 상기 기압 변화 속도가 속도 임계치 이하이고, 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치를 초과하는 경우 낙하 상황이 아닌 것으로 감지할 수 있다.

동작(305)에서, 프로세서(120)는 낙상 오인식 프로세스를 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 동작(303)에서 낙하 상황으로 감지된 경우, 감지된 낙하 상황이 사용자의 낙상에 해당하는지 또는 전자 장치(101)의 낙하에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 제1 오인식 개선 프로세스 내지 제4 오인식 개선 프로세스 중 적어도 하나에 기반하여 낙상 오인식을 판단할 수 있다. 상기 제1 오인식 개선 프로세스는 무중력 구간에 기반하여 낙상 오인식을 판단하는 것일 수 있다. 제2 오인식 개선 프로세스는 충격 시점 이후의 중력 방향 특징 차이값에 기반하여 낙상 오인식을 판단하는 것일 수 있다. 제3 오인식 개선 프로세스는 충격 시점을 기준으로 자세 정보 및 기압 최대 변화량에 기반하여 낙상 오인식을 판단하는 것일 수 있다. 상기 제4 오인식 개선 프로세스는 충격 시점을 기준으로 가속도 분산 또는 기압 변화도에 기반하여 낙상 오인식을 판단하는 것일 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제1 오인식 개선 프로세스 내지 상기 제4 오인식 개선 프로세스가 모두 낙상 사고에 해당하는 경우, 낙상 사고로 판단할 수 있다.

프로세서(120)는 상기 제1 오인식 개선 프로세스 내지 상기 제4 오인식 개선 프로세스가 모두 낙상 오인식에 해당하는 경우, 전자 장치(101)의 낙하로 판단할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 제1 오인식 개선 프로세스 내지 상기 제4 오인식 개선 프로세스 중 어느 하나가 낙상 오인식에 해당하는 경우, 전자 장치(101)의 낙하로 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 제1 오인식 개선 프로세스에 의해 낙상 사고로 판단한 경우에도 상기 제2 오인식 개선 프로세스 내지 제4 오인식 개선 프로세스 중 하나에 의해 낙상 오인식으로 판단되는 경우, 전자 장치(101)의 낙하로 판단할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 제1 오인식 개선 프로세스, 또는 제3 오인식 개선 프로세스에 의해 낙상 오인식으로 판단한 경우에도 상기 제2 오인식 개선 프로세스에 의해 낙상 사고로 판단되는 경우, 전자 장치(101)의 낙하로 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 동시에, 순차적으로 또는 순서에 상관없이 상기 제1 오인식 개선 프로세스 내지 상기 제4 오인식 개선 프로세스에 기반하여 낙상 오인식을 판단할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 제1 오인식 개선 프로세스는 상기 가속도 센싱 데이터로부터 가속도 크기를 산출하고, 상기 가속도 크기에 기반하여 충격 시점을 식별하고, 상기 충격 시점에 기반하여 무중력 구간을 검출하여, 상기 검출된 무중력 구간이 구간 임계치를 초과하는지 여부를 판단하는 것일 수 있다. 프로세서(120)는 상기 검출된 무중력 구간이 구간 임계치를 초과하는 경우 전자 장치(101)의 낙하로 판단하고, 상기 검출된 무중력 구간이 구간 임계치 이하인 경우, 사용자의 낙상 사고로 판단할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 제2 오인식 개선 프로세스는 상기 가속도 센싱 데이터로부터 가속도 크기를 산출하고, 상기 가속도 크기에 기반하여 충격 시점을 결정하고, 상기 충격 시점에 기반하여 중력 방향 특징을 추출하고, 상기 중력 방향 특징의 차이값을 계산하고, 상기 차이값이 임계치 이하인지 여부를 판단하는 것일 수 있다. 프로세서(120)는 상기 차이값이 임계치를 초과하는 경우 사용자의 낙상 사고로 판단하고, 상기 차이값이 임계치 이하인 경우 전자 장치(101)의 낙하로 판단할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 상기 충격 시점 이후에 획득되는 제1 가속도 센싱 데이터를 이용하여 추출되는 제1 중력 방향 특징과 제2 가속도 센싱 데이터를 이용하여 추출되는 제2 중력 방향 특징 간의 차이값을 산출할 수 있다. 상기 제1 중력 방향 특징은 상기 제1 가속도 센싱 데이터를 네비게이션 프레임으로 변환하고, 상기 변환된 제1 가속도 센싱 데이터의 up값으로부터 중력 방향 성분만을 포함하는 것일 수 있다. 상기 제2 가속도 센싱 데이터는 상기 제1 가속도 센싱 데이터 이후에 획득되는 가속도 센싱 데이터일 수 있다. 상기 제2 중력 방향 특징은 상기 제2 가속도 센싱 데이터를 네비게이션 프레임으로 변환하고, 상기 변환된 제2 가속도 센싱 데이터의 up값으로부터 중력 방향 성분만을 포함하는 것일 수 있다. 프로세서(120)는 상기 충격 시점 이후에 일정 시간 동안 반복적으로 상기 중력 방향 특징의 차이값을 산출하고, 상기 산출된 차이값이 임계치를 초과하는 경우 사용자의 낙상 사고로 판단하고, 상기 차이값이 임계치 이하인 경우 전자 장치(101)의 낙하로 판단할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 제3 오인식 개선 프로세스는 충격 이전 시간 내 자세 정보를 계산하고, 계산된 자세 정보가 자세 임계치를 초과하고, 충격 이후 시간 내 기압 최대 변화량을 계산하고, 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치를 초과하는 경우, 사용자의 낙상 사고로 판단하고, 자세 정보가 자세 임계치 이하이거나, 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치 이하인 경우, 전자 장치(101)의 낙하로 판단할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 제4 오인식 개선 프로세스는 충격 이후 시간을 세그먼트하고, 각 세그먼트 별 가속도 분산을 계산하고, 임계치 이상의 가속도 분산을 갖는 세그먼트 개수를 카운트하고, 충격 이후 시간 내 기압 변화도를 계산하고, 계산된 기압 변화도의 밸리 캐수를 카운트하고, 상기 카운트된 세그먼트 개수가 분산 기준치 이하이거나, 상기 카운트된 밸리 개수가 밸리 기준치 이하인 경우, 사용자의 낙상 사고로 판단하고, 상기 카운트된 세그먼트 개수가 분산 기준치를 초과하고, 상기 카운트된 밸리 개수가 밸리 기준치를 초과하는 경우, 전자 장치(101)의 낙하로 판단할 수 있다.

동작(307)에서, 프로세서(120)는 상기 수행 결과에 기반하여 사용자의 낙상 사고 여부를 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 무중력 구간이 구간 임계치 이하이고, 충격 시점 이후 일정 시간 동안 추출된 중력 방향 특징의 차이값이 임계치를 초과하는 경우 사용자의 낙상 사고로 판단할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 무중력 구간이 구간 임계치를 초과이고, 충격 시점 이후 일정 시간 동안 추출된 중력 방향 특징의 차이값이 임계치를 초과하는 경우 전자 장치(101)의 낙하로 식별할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 무중력 구간이 구간 임계치 이하이고, 중력 방향 특징의 차이값이 임계치를 초과하는 경우 전자 장치(101)의 낙하로 식별할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 무중력 구간이 구간 임계치를 초과하고, 중력 방향 특징의 차이값이 임계치를 이하인 경우 전자 장치(101)의 낙하로 식별할 수 있다. 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 낙하로 판단되는 경우, 동작(301)으로 리턴할 수 있다. 프로세서(120)는 동작(301)으로 리턴하여 실시간으로 또는 주기적으로 가속도 센싱 데이터 및 기압 센싱 데이터를 획득하여, 사용자의 낙상 사고 여부를 결정할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 충격 이전 시간 동안 계산된 자세 정보가 자세 임계치 이하인 경우, 사용자의 낙상 사고로 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 자세 정보가 자세 임계치를 초과하고, 충격 이후 시간 동안 계산된 기압 최대 변화량이 변화 임계치를 초과하는 경우, 사용자의 낙상 사고로 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 자세 정보가 자세 임계치를 초과하고, 기압 최대 변화량이 변화 임계치 미만인 경우, 전자 장치(101)의 낙하로 판단할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 상기 카운트된 세그먼트 개수가 분산 기준치 이하이거나, 또는 상기 카운트된 밸리 개수가 밸리 기준치 이하인 경우, 사용자의 낙상 사고로 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 카운트된 세그먼트 개수가 분산 기준치를 초과하고, 상기 카운트된 밸리 개수가 밸리 기준치를 초과하는 경우, 전자 장치(101)의 낙하로 판단할 수 있다.

동작(309)에서, 프로세서(120)는 낙상 사고와 관련된 알림을 제공할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 낙상 사고와 관련된 사용자 인터페이스를 디스플레이(예: 도 1의 표시 장치(160)), 도 2a 및 도 2b의 디스플레이(220))에 표시할 수 있다. 상기 사용자 인터페이스는 낙상 사고가 발생한 것이 맞는지 확인하거나, 낙상 사고 발생 시 대처 방법을 알려주거나, 낙상 사고 발생을 외부로 알리는 것일 수 있다. 프로세서(120)는 낙상 사고와 관련된 알림을 스피커(예: 도 1의 음향 출력 장치(150)) 또는 진동(예: 도 1의 햅틱 모듈(179))을 통해 제공할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 동작(307)에서 사용자의 낙상 사고로 감지된 경우, 일정 시간 동안 전자 장치(101)에 움직임이 검출되는지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 모션 센서를 이용하여 전자 장치(101)의 움직임 여부를 검출할 수 있다. 프로세서(120)는 일정 시간 동안(예: 30초, 1분) 전자 장치(101)에 움직임이 검출되지 않는 경우(예: inactivity 상황), 사용자의 낙상 사고로 판단하고, 상기 낙상 사고와 관련된 알림을 제공할 수 있다.

도 4는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 낙하 감지 방법을 도시한 흐름도(400)이다. 도 4는 도 3의 동작(303)을 구체화한 것일 수 있다.

도 4를 참조하면, 동작(401)에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서120))는 가속도 센싱 데이터로부터 중력 방향 특징을 추출할 수 있다. 가속도 센서로부터 획득한 상기 가속도 센싱 데이터는 상대 좌표계에 해당하는 로컬 프레임 값으로, 예를 들어, x축, y축, z축의 좌표값을 가질 수 있다. 프로세서(120)는 상기 가속도 센싱 데이터를 로컬 프레임에서 네비게이션 프레임으로 변환할 수 있다. 상기 네비게이션 프레임은 절대 좌표계에 해당하는 것으로, east(or west), north(or south), up(or down)에 해당하는 좌표값을 가질 수 있다. 프로세서(120)는 상기 네비게이션 프레임으로 변환된 가속도 센싱 데이터로부터 지면과 수직 방향의 가속도 성분을 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 네비게이션 프레임으로 변환된 가속도 센싱 데이터의 up값으로부터 0 보다 작은 값을 상기 중력 방향 특징으로 추출할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 up 값을 통해 획득되는 수직 방향 성분(예: 중력 방향 성분 + 중력 방향의 반대 방향 성분) 중에서, 0을 기준으로 0 보다 큰 값은 제거하고, 0 보다 작은 값을 상기 중력 방향 특징으로 추출할 수 있다. 0 보다 큰 값은 중력 방향의 반대 방향(예: 윗 방향) 성분이고, 0 보다 작은 값은 중력 방향(예: 아래 방향) 성분일 수 있다. 상기 중력 방향 특징은 0 보다 작은 값인 중력 방향 성분만을 포함할 수 있다.

동작(403)에서, 프로세서(120)는 상기 기압 센싱 데이터로부터 기압 변화 속도를 산출할 수 있다. 프로세서(120)는 가속도 크기에 기반하여 기압 변화 속도를 산출할 수 있다. 프로세서(120)는 가속도 센싱 데이터의 x축, y축, z축의 좌표값을 이용하여 가속도 크기를 산출할 수 있다. 프로세서(120)는

을 가속도 크기로 산출할 수 있다. 사용자가 전자 장치(101)를 소지한(또는 착용한) 상태에서 평지를 이동하는 동안, 가속도 크기의 변화는 적을 수 있다. 그러나, 전자 장치(101)를 갑자기 아래로 떨어뜨리거나, 낙상 사고가 발생하는 경우 상기 가속도 크기의 변화가 클 수 있다. 프로세서(120)는 상기 가속도 크기의 최고점을 충격 시점으로 판단할 수 있다. 상기 기압 변화 속도는 기울기로, 일정 시간 동안의 기압 변화의 기울기를 의미할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 충격 시점에 기반하여 기압 변화 속도를 산출할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 충격 시점 이전과 이후의 일정 시간 동안 또는, 상기 충격 시점에 상기 기압 변화 속도를 산출할 수 있다.

동작(405)에서, 프로세서(120)는 상기 기압 센싱 데이터로부터 기압 최대 변화량을 산출할 수 있다. 상기 기압 최대 변화량은 피크 투 피크로 나타낼 수 있다. 프로세서(120)는 동작(405)과 유사하게 상기 충격 시점에 기반하여 기압 최대 변화량을 산출할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 충격 시점 이전과 이후의 일정 시간 동안 또는, 상기 충격 시점에 상기 기압 최대 변화량을 산출할 수 있다.

동작(407)에서, 프로세서(120)는 낙하 조건에 해당하는지 여부를 식별(또는 판단)할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 기압 변화 속도 및 상기 기압 최대 변화량에 기반하여 상기 낙하 조건에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 기압 변화 속도가 속도 임계치를 초과하고, 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치를 초과하는 경우, 낙하 조건에 해당한다고 판단할 수 있다. 상기 속도 임계치 또는 상기 변화 임계치는 낙하 조건에 기반하여 전자 장치(101)에 미리 설정될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 중력 방향으로 움직임이 검출되는지 여부를 더 고려하여 상기 낙하 조건에 해당한지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 모션 센서(예: 센서 모듈(176))를 이용하여 전자 장치(101)의 움직임을 검출할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 충격 시점에 기반하여 상기 검출된 움직임이 중력 방향인지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 중력 방향으로 움직임이 검출되고, 상기 기압 변화 속도가 속도 임계치를 초과하고, 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치를 초과하는 경우 상기 낙하 조건에 해당한다고 판단할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 상기 기압 변화 속도가 속도 임계치 이하이고, 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치를 초과하는 경우, 상기 낙하 조건에 해당하지 않는 것으로 판단할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 중력 방향으로 움직임이 검출되지 않고, 상기 기압 변화 속도가 속도 임계치 이하이고, 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치를 초과하는 경우, 상기 낙하 조건에 해당하지 않는 것으로 판단할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 충격 이전 시간 내 자세 정보를 더 고려하여 상기 낙하 조건에 해당한지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 충격 이전 시간 내 자세 정보를 계산하고, 계산된 자세 정보가 자세 임계치를 초과하고, 충격 이후 시간 내 기압 최대 변화량을 계산하고, 상기 자세 정보가 자세 임계치 이하이거나, 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치 이하인 경우, 상기 낙하 조건에 해당한다고 판단할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 충격 이후 시간의 각 세그먼트 별 가속도 분산을 더 고려하여 상기 낙하 조건에 해당한지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 충격 이후 시간을 세그먼트하고, 각 세그먼트 별 가속도 분산을 계산하고, 임계치 이상의 가속도 분산을 갖는 세그먼트 개수를 카운트하고, 충격 이후 시간 내 기압 변화도를 계산하고, 계산된 기압 변화도의 밸리 캐수를 카운트하고, 상기 카운트된 세그먼트 개수가 분산 기준치를 초과하고, 상기 카운트된 밸리 개수가 밸리 기준치를 초과하는 경우, 상기 낙하 조건에 해당한다고 판단할 수 있다.

프로세서(120)는 상기 낙하 조건에 해당하는 경우 동작(409)을 수행하고, 상기 낙하 조건에 해당하지 않는 경우 동작(401)으로 리턴할 수 있다. 동작(401)으로 리턴한 경우, 프로세서(120)는 동작(401) 내지 동작(407)을 실시간으로 또는 주기적으로 수행하여 전자 장치(101)의 낙하 여부를 감지할 수 있다.

상기 낙하 조건에 해당하는 경우 동작(409)에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)가 낙하한 것으로 판단할 수 있다. 전자 장치(101)가 낙하한 것으로 판단한 경우, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 낙하가 사용자의 낙상 사고에 의한 것인지 아니면 전자 장치(101)의 낙하에 의한 것인지 판단할 수 있다. 이를 위해, 프로세서(120)는 도 3의 동작(305)을 수행할 수 있다.

도 5는 다양한 실시예들에 따른 낙하 감지와 관련된 센서 그래프를 도시한 도면이다.

도 5를 참조하면, 제1 그래프(510)는 가속도 센서로부터 획득한 가속도 센싱 데이터(또는 가속도 값)를 나타낸 것이다. 제1 그래프(510)의 x축은 샘플 수를 의미하며, y축은 가속도 값을 의미할 수 있다. 참고로, x축의 한 칸은 1개의 샘플을 의미하고, 1개의 샘플의 시간 단위는 10ms일 수 있다. 제1 그래프(510)의 가속도 센싱 데이터는 로컬 프레임에 해당하는 x축 신호(511), y축 신호(513), z축 신호(515)를 포함할 수 있다. 제1 그래프(510)에서, 가속도 센싱 데이터가 최고점을 나타내는 시점(예: 1350번째 샘플)이 충격 시점(또는 충격 감지 시점)일 수 있다. 제2 그래프(520)는 중력 방향 특징을 나타낸 것이다. 프로세서(120)는 제1 그래프(510)의 가속도 센싱 데이터를 네비게이션 프레임으로 변환할 수 있다. 상기 네비게이션 프레임은 절대 좌표계에 해당하는 것으로, east(or west), north(or south), up(or down)에 해당하는 좌표값을 가질 수 있다. up값(또는 u 축)에서 0을 기준으로 0 보다 큰 값은 중력 방향의 반대 방향(예: 윗 방향) 성분이고, 0 보다 작은 값은 중력 방향(예: 아래 방향) 성분일 수 있다.

프로세서(120)는 상기 네비게이션 프레임으로 변환된 가속도 센싱 데이터의 up값 중에서 0보다 작은 값을 가지는 성분(예: 중력 방향 성분)을 상기 중력 방향 특징으로 추출할 수 있다. 제2 그래프(520)의 x축은 샘플 수를 의미하며, y축은 중력 방향 특징을 의미할 수 있다. 참고로, x축의 한 칸은 1개의 샘플을 의미하고, 1개의 샘플의 시간 단위는 10ms일 수 있다. 제2 그래프(520)의 y축은 발명의 이해를 돕기 위해서, 0 보다 큰 값은 제거하고, 0보다 작은 값(예: 중력 방향 성분)을 음수에서 양수로 변환한 절대값을 나타낸 것일 수 있다. 제2 그래프(520)에서, 상기 중력 방향 특징의 최고점을 나타내는 시점(예: 1350 번째 샘플)이 충격 시점일 수 있다. 제3 그래프(530)는 기압 센서로부터 획득한 기압 센싱 데이터(또는 기압 값)를 나타낸 것이다. 제3 그래프(530)에서, 기압 센싱 데이터의 최대 변화량이 나타내는 시점(예: 약 1300 번째 샘플)이 충격 시점일 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 기압 센서는 전자 장치(101)의 특성에 따라 감지 시점에 지연이 발생할 수 있다. 제3 그래프(530)의 x축은 샘플 수를 의미하며, y축은 기압값을 의미할 수 있다. 참고로, x축의 한 칸은 1개의 샘플을 의미하고, 1개의 샘플의 시간 단위는 10ms일 수 있다. 제3 그래프(530)에서는 가속도 센서의 감지 시점과 동일한 시점에 기압 최대 변화량이 검출된 것으로 도시하고 있지만, 기압 센싱 데이터는 가속도 센싱 데이터에 비하여 지연이 발생할 수 있다. 제3 그래프(530)에서 나타낸 기압 센싱 데이터의 최대 변화량이 나타내는 시점은 전자 장치(101)에 따라 달라질 수 있다.

도 6은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 제1 오인식 개선 프로세스를 수행하는 방법을 도시한 흐름도(600)이다. 도 6은 도 3의 동작(305) 및 동작(307)을 구체화한 것일 수 있다. 도 6의 흐름도(600)는 제1 오인식 개선 프로세스에 해당할 수 있다.

도 6을 참조하면, 동작(601)에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서120))는 가속도 센서 데이터를 기반으로 충격 시점을 식별할 수 있다. 프로세서(120)는 가속도 센싱 데이터의 로컬 프레임 값(예: x축, y축, z축의 좌표값)을 이용하여 가속도 크기를 산출할 수 있다. 프로세서(120)는

을 가속도 크기로 산출할 수 있다. 프로세서(120)는 짧은 시간 동안 가속도 크기의 변화가 크게 발생한 시점을 충격 시점으로 결정할 있다. 전자 장치(101)를 갑자기 아래로 떨어뜨리거나, 낙상 사고가 발생하는 경우 상기 가속도 크기의 변화가 클 수 있다.

동작(603)에서, 프로세서(120)는 상기 충격 시점을 기준으로 직전 일정 시간 동안의 가속도 크기를 추출할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 충격 시점을 기준으로 일정 시간 동안의 가속도 크기를 산출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 충격 시점 이후 시간(예: 충격 시점 이후의 5초 또는 10초 후)까지의 가속도 센싱 데이터를 추출할 수 있다. 프로세서(120)는 일정 시간 동안(예: 1시간, 6시간, 24시간, 일주일)의 상기 가속도 센싱 데이터를 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장하고 있을 수 있다. 프로세서(120)는 메모리(130)에 저장된 가속도 센싱 데이터 중에서 상기 충격 시점 이후 시간까지의 가속도 센싱 데이터를 추출할 수 있다. 프로세서(120)는 추출된 가속도 센싱 데이터를 이용하여 상기 충격 시점 이후 일정 시간 동안의 가속도 크기를 산출할 수 있다.

동작(605)에서, 프로세서(120)는 무중력 구간을 검출할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 가속도 크기에 기반하여 상기 무중력 구간을 검출할 수 있다. 상기 무중력 구간은 가속도 크기가 '0'이 되거나, '0'에 근접한 구간일 수 있다. 사용자가 자유낙하를 하더라도 놓는 순간 힘이 가해질 수 있고, z축이 아닌 x축이나 y축으로 힘이 가해질 수 있다. 낙하 중인 상황에서 전자 장치(101)의 자세를 정의하기 힘들기 때문에, 프로세서(120)는 가속도 센싱 데이터의 x, y. z 각 축의 정보를 체크하지 않고 가속도 크기로 무중력 구간을 검출할 수 있다. 상기 무중력 구간은 상기 가속도 크기가 '0'이 되는 시점이 일시적인 것이 아니라 일정 시간(예: 0.5초, 1초 등) 동안 나타나는 것을 의미할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 충격 시점 이후 시간 동안의 가속도 크기로부터 상기 무중력 구간이 검출되는지 여부를 식별(또는 판단)할 수 있다.

사용자가 전자 장치(101)를 착용한(또는 소지한) 상태에서, 낙상 사고가 발생하거나, 전자 장치(101)를 떨어뜨릴 수 있다. 전자 장치(101)가 낙하할 때, 전자 장치(101)에 어떠한 동역학(dynamics)도 섞이지 않는 경우 전자 장치(101)는 무중력 상태가 되며, 무중력 상태의 가속도 크기는 '0'이 될 수 있다. 그런데, 사용자가 전자 장치(101)를 손목에 착용한 상태에서 낙상 사고 시 사용자는 의식적 또는 무의식적으로 팔을 휘두르거나 몸의 회전이 발생할 수 있기 때문에, 가속도 크기의 변화가 크게 감지된 시점 (또는 충격 시점) 이후에 무중력 구간이 거의 없거나 아주 짧게 검출될 수 있다. 예를 들어, 낙상 사고 시, 전자 장치(101)에 동역학(예: 사용자가 팔을 휘두르는 행위)이 발생되기 때문에, 전자 장치(101)가 무중력 상태가 되는 구간이 거의 없거나, 아주 짧게 검출되는 것이다. 반면에, 전자 장치(101)를 떨어뜨린 경우, 전자 장치(101)에 동역학이 발생되지 않고, 온전히 중력 방향의 힘만 작용할 수 있다. 전자 장치(101)는 중력 방향의 힘만 작용하는 무중력 상태이며, 무중력 상태가 일정 시간 동안 나타날 수 있다.

동작(607)에서, 프로세서(120)는 상기 무중력 구간이 구간 임계치를 초과하는지 여부를 식별(또는 판단)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 무중력 구간이 구간 임계치(예: 0.5초)를 초과하는 경우 동작(609)을 수행하고, 상기 무중력 구간이 구간 임계치 이하인 경우 동작(611)을 수행할 수 있다.

무중력 구간이 구간 임계치를 초과하는 경우 동작(609)에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 낙하로 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 도 3의 동작(303)에서 감지된 낙하가 전자 장치(101)의 낙하로 판단되는 경우, 동작(301)으로 리턴하여 실시간으로 또는 주기적으로 가속도 센싱 데이터 및 기압 센싱 데이터를 획득하여, 사용자의 낙상 사고 여부를 결정할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 제1 오인식 개선 프로세스에 의해 전자 장치(101)의 낙하로 결정된 경우, 제2 오인식 개선 프로세스 내지 제4 오인식 개선 프로세스 중 적어도 하나를 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 제1 오인식 개선 프로세스를 수행한 이후, 상기 제2 오인식 개선 프로세스를 수행하는 경우 동작(801) 및 동작(803)을 생략할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 제1 오인식 개선 프로세스를 수행한 이후, 제3 오인식 개선 프로세스를 수행하는 경우 동작(1001)을 생략할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 제1 오인식 개선 프로세스를 수행한 이후, 제4 오인식 개선 프로세스를 수행하는 경우 동작(1201)을 생략할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 상기 제1 오인식 개선 프로세스 내지 제4 오인식 개선 프로세스에 의해 전자 장치(101)의 낙하로 결정된 경우, 동작(301)으로 리턴하여 실시간으로 또는 주기적으로 가속도 센싱 데이터 및 기압 센싱 데이터를 획득하여, 사용자의 낙상 사고 여부를 결정할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 제1 오인식 개선 프로세스에 의해 전자 장치(101)의 낙하로 결정되고, 상기 제2 오인식 개선 프로세스 내지 제4 오인식 개선 프로세스 중 어느 하나에 의해 사용자의 낙상 사고로 결정된 경우에도, 동작(301)으로 리턴할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제1 오인식 개선 프로세스에 의해 전자 장치(101)의 낙하로 결정되고, 상기 제2 오인식 개선 프로세스 내지 제4 오인식 개선 프로세스 중 어느 하나에 의해 사용자의 낙상 사고로 결정된 경우, 도 3의 동작(309)을 수행할 수 있다.

상기 무중력 구간이 구간 임계치 이하인 경우 동작(611)에서, 프로세서(120)는 사용자의 낙상 사고로 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 도 3의 동작(303)에서 감지된 낙하가 사용자의 낙상 사고로 판단되는 경우, 도 3의 동작(309)을 수행하여 낙상 사고와 관련된 알림을 제공할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 제1 오인식 개선 프로세스에 의해 사용자의 낙상 사고로 결정된 경우에도, 제2 오인식 개선 프로세스 내지 제4 오인식 개선 프로세스 중 어느 하나를 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 제2 오인식 개선 프로세스, 제3 오인식 개선 프로세스, 또는 제4 오인식 개선 프로세스를 순서대로 수행할 수 있다.

프로세서(120)는 상기 제1 오인식 개선 프로세스를 수행한 이후, 상기 제2 오인식 개선 프로세스를 수행하는 경우 동작(801) 및 동작(803)을 생략할 수 있다. 예를 들어, 도 6의 제1 오인식 개선 프로세스의 동작(601)과 중첩되는 도 8의 제2 오인식 개선 프로세스의 동작(801) 및 동작(803)은 생략될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 상기 제1 오인식 개선 프로세스 내지 제4 오인식 개선 프로세스에 의해 사용자의 낙상 사고로 결정된 경우, 동작(309)을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자의 낙상 사고로 판단되는 경우, 동작(309)에서 낙상 사고와 관련된 알림을 제공할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 제1 오인식 개선 프로세스에 의해 사용자의 낙상 사고로 결정되고, 상기 제2 오인식 개선 프로세스 내지 제4 오인식 개선 프로세스 중 어느 하나에 의해 전자 장치(101)의 낙하로 결정된 경우, 동작(301)으로 리턴할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 사용자의 설정 또는 전자 장치(101)의 설정에 따라 먼저 수행할 오인식 개선 프로세스를 결정할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 사용자의 이력 또는 전자 장치(101)의 현재 상태(또는 상황)에 기반하여 오인식 개선 프로세스 별 가중치를 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 제1 오인식 개선 프로세스를 먼저 수행하고, 상기 설정된 가중치에 기반하여 상기 제3 오인식 개선 프로세스를 수행할 수도 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 설정된 가중치에 기반하여 제2 오인식 개선 프로세스를 먼저 수행하고, 상기 제4 오인식 개선 프로세스를 수행할 수도 있다.

도 7은 다양한 실시예들에 따른 제1 오인식 개선 프로세스와 관련된 센서 그래프를 도시한 도면이다.

도 7을 참조하면, 제1 그래프(710)는 사용자가 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))를 소지한(또는 착용한) 상태에서 쓰러진 경우 가속도 크기를 나타낸 것이다. 제1 그래프(710) 및 제2 그래프(750)의 x축은 샘플 수를 의미하며, y축은 가속도 크기를 의미할 수 있다. 참고로, x축의 한 칸은 1개의 샘플을 의미하고, 1개의 샘플의 시간 단위는 10ms일 수 있다. 가속도 크기는 가속도 센싱 데이터의 x축, y축, z축의 좌표값을 이용하여 산출된 것으로, 예를 들어,

일 수 있다. 사용자가 쓰러진 경우, 전자 장치(101)에 동역학(예: 사용자가 팔을 휘두르는 행위)이 발생되기 때문에, 낙하 구간(예: 점선으로 표시한 원)을 보면, 전자 장치(101)가 무중력 상태가 되는 구간이 거의 없거나, 아주 짧게 검출되는 것이다. 제2 그래프(750)는 사용자가 전자 장치(101)를 떨어뜨린 경우, 가속도 크기를 나타낸 것이다. 예를 들어, 사용자가 전자 장치(101)를 떨어뜨린 경우, 전자 장치(101)에 동역학이 발생되지 않기 때문에, 전자 장치(101)가 떨어지는 동안에는 무중력 상태가 될 수 있다. 제2 그래프(750)의 낙하 구간(예: 점선으로 표시한 원)을 보면, 전자 장치(101)가 떨어지는 동안에는 가속도 크기가 '0'이 되는 무중력 상태가 구간(751) 형태로 나타날 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 충격 시점의 무중력 구간이 검출되는지 여부에 따라 낙상 오인식 여부를 검출할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 충격 시점에 무중력 구간이 검출되지 않는 경우, 사용자의 낙상 사고로 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 충격 시점에 무중력 구간이 검출되거나, 상기 무중력 구간이 구간 임계치를 초과하는지 여부에 따라 전자 장치(101)의 낙하를 검출할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 충격 시점에 무중력 구간이 검출되거나, 상기 무중력 구간이 구간 임계치를 초과하는 경우, 전자 장치(101)의 낙하로 판단할 수 있다.

도 8은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 제2 오인식 개선 프로세스를 수행하는 방법을 도시한 흐름도(800)이다. 도 8은 도 3의 동작(305) 및 동작(307)을 구체화한 것일 수 있다. 도 8의 흐름도(800)는 제2 오인식 개선 프로세스에 해당할 수 있다.

도 8을 참조하면, 동작(801)에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서120))는 가속도 센서 데이터를 기반으로 가속도 크기를 산출할 수 있다. 프로세서(120)는 가속도 센싱 데이터의 로컬 프레임 값(예: x축, y축, z축의 좌표값)을 이용하여 가속도 크기를 산출할 수 있다. 프로세서(120)는

을 가속도 크기로 산출할 수 있다.

동작(803)에서, 프로세서(120)는 가속도 크기에 기반하여 충격 시점을 결정할 수 있다. 전자 장치(101)를 갑자기 아래로 떨어뜨리거나, 낙상 사고가 발생하는 경우 상기 가속도 크기의 변화가 클 수 있다. 프로세서(120)는 상기 가속도 크기의 최고점을 충격 시점으로 결정할 있다.

동작(805)에서, 프로세서(120)는 상기 충격 시점에 기반하여 중력 방향 특징을 추출할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 충격 시점의 이후에 일정 시간 동안 획득되는 가속도 센싱 데이터를 이용하여 중력 방향 특징을 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 충격 시점 이후에 획득되는 제1 가속도 센싱 데이터를 이용하여 추출되는 제1 중력 방향 특징과 제2 가속도 센싱 데이터를 이용하여 추출되는 제2 중력 방향 특징의 차이값을 산출할 수 있다. 상기 제1 가속도 센싱 데이터는 상기 제2 가속도 센싱 데이터보다 먼저 센싱(또는 측정)된 것이다. 상기 제1 중력 방향 특징은 네비게이션 프레임으로 변환된 제1 가속도 센싱 데이터의 up값으로부터 중력 방향 성분만을 포함하는 것일 수 있다. 상기 제2 가속도 센싱 데이터는 상기 제1 가속도 센싱 데이터 이후에 센싱(또는 측정)된 것이다. 상기 제2 중력 방향 특징은 네비게이션 프레임으로 변환된 제2 가속도 센싱 데이터의 up값으로부터 중력 방향 성분만을 포함하는 것일 수 있다. 프로세서(120)는 상기 충격 시점 이후에 일정 시간 동안 반복적으로 하나 이상의 중력 방향 특징들을 추출할 수 있다.

동작(807)에서, 프로세서(120)는 중력 방향 특징의 차이값을 계산할 수 있다. 사용자가 전자 장치(101)를 착용한(또는 소지한) 상태에서 낙상 사고가 발생한 경우, 상기 충격 시점을 기준으로 중력 방향으로 가속도가 발생할 수 있다. 낙상 사고가 발생하는 경우, 충격 시점을 기준으로 제1 중력 방향 특징과 제2 중력 방향 특징의 차이값(예: 가속도 크기)은 0 보다 클 수 있다. 상기 중력 방향 특징은 up 값에서 0보다 큰 값(예: 중력 방향의 반대 방향 성분)은 포함하지 않고, up 값에서 0보다 작은 값(예: 중력 방향 성분)을 가지므로, 두 중력 방향 특징의 차이값을 산출하면 0보다 큰 값을 가질 수 있다.

그러나, 사용자가 전자 장치(101)를 위에서 아래로 빠르게 움직인 경우, 상기 충격 시점을 기준으로 중력의 반대 방향으로 가속도가 발생할 수 있다. 이는, 전자 장치(101)를 인위적으로 위에서 아래 방향으로 빠르게 이동시키는 경우 반발력이 작용하기 때문일 수 있다. 전자 장치(101)를 위에서 아래로 빠르게 움직인 경우, 상기 충격 시점을 기준으로 제1 중력 방향 특징과 제2 중력 방향 특징의 차이값(예: 가속도 크기)은 0 값을 가질 수 있다. 상기 중력 방향 특징은 up 값에서 0보다 큰 값(예: 중력 방향의 반대 방향 성분)은 포함하지 않기 때문에, 중력 방향의 반대 방향으로 힘이 작용하는 경우(예: 반발력), 0 값을 가질 수 있다. 프로세서(120)는 중력 방향 특징들의 차이값에 기반하여 낙상 오인식인지 여부를 검출할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(120)는 상기 제1 중력 방향 특징과 제2 중력 방향 특징 간의 제1 차이값을 산출할 수 있다. 상기 제1 차이값은 상기 제1 중력 방향 특징에서 상기 제2 중력 방향 특징을 뺀 값일 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제2 중력 방향 특징과 상기 제2 중력 방향 특징 이후에 추출된 제3 중력 방향 특징 간의 제2 차이값을 산출할 수 있다. 상기 제2 차이값은 상기 제2 중력 방향 특징에서 상기 제3 중력 방향 특징을 뺀 값일 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 제2 중력 방향 특징 이후에 추출된 제3 중력 방향 특징과 제4 중력 방향 특징 간의 제1 차이값을 산출할 수 있다. 또는, 상기 제2 차이값은 상기 제3 중력 방향 특징에서 상기 제4 중력 방향 특징을 뺀 값일 수 있다. 프로세서(120)는 상기 충격 시점 이후에 일정 시간 동안 반복적으로 하나 이상의 차이값들을 산출할 수 있다.

동작(809)에서, 프로세서(120)는 상기 계산된 차이값이 임계치를 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 하나 이상의 차이값들 중 적어도 하나가 임계치를 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 차이값이 상기 임계치를 초과하는 경우 동작(811)을 수행하고, 상기 차이값이 상기 임계치 이하인 경우 동작(813)을 수행할 수 있다.

상기 차이값이 상기 임계치를 초과하는 경우 동작(811)에서, 프로세서(120)는 사용자의 낙상 사고로 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 도 3의 동작(303)에서 감지된 낙하가 사용자의 낙상 사고로 판단되는 경우, 동작(309)을 수행하여 낙상 사고와 관련된 알림을 제공할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 제2 오인식 개선 프로세스에 의해 사용자의 낙상 사고로 결정된 경우, 제1 오인식 개선 프로세스, 제3 오인식 개선 프로세스 또는 제4 오인식 개선 프로세스 중 적어도 하나를 수행할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 상기 제1 오인식 개선 프로세스 내지 상기 제4 오인식 개선 프로세스에 의해 사용자의 낙상 사고로 결정된 경우, 동작(309)을 수행할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 제1 오인식 개선 프로세스에 의해 전자 장치(101)의 낙하로 결정되고, 상기 제2 오인식 개선 프로세스에 의해 사용자의 낙상 사고로 결정된 경우, 동작(309)을 수행할 수 있다.

상기 차이값이 상기 임계치 이하인 경우 동작(815)에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 낙하로 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 도 3의 동작(303)에서 감지된 낙하가 전자 장치(101)의 낙하로 판단되는 경우, 동작(301)으로 리턴하여 실시간으로 또는 주기적으로 가속도 센싱 데이터 및 기압 센싱 데이터를 획득하여, 사용자의 낙상 사고 여부를 결정할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 제2 오인식 개선 프로세스에 의해 전자 장치(101)의 낙하로 결정된 경우, 제3 오인식 개선 프로세스 또는 제4 오인식 개선 프로세스를 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제2 오인식 개선 프로세스를 수행한 이후, 상기 제1 오인식 개선 프로세스를 수행하는 경우 동작(601)을 생략할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 제2 오인식 개선 프로세스를 수행한 이후, 제3 오인식 개선 프로세스를 수행하는 경우 동작(1001)을 생략할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 제2 오인식 개선 프로세스를 수행한 이후, 제4 오인식 개선 프로세스를 수행하는 경우 동작(1201)을 생략할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 상기 제1 오인식 개선 프로세스에 의해 전자 장치(101)의 낙하로 결정되고, 상기 제2 오인식 개선 프로세스에 의해 전자 장치(101)의 낙하로 결정된 경우, 동작(301)으로 리턴하여 실시간으로 또는 주기적으로 가속도 센싱 데이터 및 기압 센싱 데이터를 획득하여, 사용자의 낙상 사고 여부를 결정할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 제1 오인식 개선 프로세스에 의해 사용자의 낙상 사고로 결정되고, 상기 제2 오인식 개선 프로세스에 의해 전자 장치(101)의 낙하로 결정된 경우, 동작(301)으로 리턴할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 사용자의 설정 또는 전자 장치(101)의 설정에 따라 먼저 수행할 오인식 개선 프로세스를 결정할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 사용자의 이력 또는 전자 장치(101)의 현재 상태(또는 상황)에 기반하여 오인식 개선 프로세스 별 가중치를 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 제2 오인식 개선 프로세스를 먼저 수행하고, 상기 설정된 가중치에 기반하여 상기 제4 오인식 개선 프로세스를 수행할 수도 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 설정된 가중치에 기반하여 제1 오인식 개선 프로세스를 먼저 수행하고, 상기 제3 오인식 개선 프로세스를 수행할 수도 있다.

도 9는 다양한 실시예들에 따른 제2 오인식 개선 프로세스와 관련된 센서 그래프를 도시한 도면이다.

도 9를 참조하면, 제1 그래프(910)는 사용자가 전자 장치(101)를 착용한(또는 소지한) 상태에서 쓰러진 경우 수직 방향 성분 및 중력 방향 특징의 차이값을 나타낸 것이다. 제1 그래프(910) 및 제2 그래프(950)의 x축은 샘플 수를 의미하며, x축의 한 칸은 1개의 샘플을 의미하고, 1개의 샘플의 시간 단위는 10ms일 수 있다. 상기 수직 방향 성분은 네비게이션 프레임으로 변환된 가속도 센싱 데이터의 up값을 나타내는 것으로, 지면으로부터 수직 방향인 성분을 의미할 수 있다. 사용자가 쓰러진 경우, 충격 시점의 전후로 중력 방향 가속도가 발생할 수 있다. 제2 그래프(950)는 사용자가 전자 장치(101)를 위에서 아래로 빠르게 움직인 경우 수직 방향 성분 및 중력 방향 특징의 차이값을 나타낸 것이다. 제1 그래프(910) 및 제2 그래프(950)에서, A 구간은 전자 장치(101)가 낙하하는 구간(예: 낙하를 시작하여 지면에 닿아 충격이 발생한 구간)이고, B 구간은 지면에 닿아 충격이 발생한 이후 전자 장치(101)의 움직임이 완전히 멈추기까지의 구간 (예: 충격 시점부터 이후 시간)을 의미할 수 있다. A 구간은 수직 방향 성분 중에서 0 이하 값을 갖는 구간으로, 충격 시점을 포함할 수 있다.

제1 그래프(910)를 보면, B 구간은 충격 시점의 전후로 중력 방향으로 가속도가 발생한 것을 알 수 있다. 중력 방향으로 가속도가 발생한 것은 제1 그래프(910)의 수직 방향 성분 중에서 0보다 작은 값을 가지는 것으로 알 수 있다. 제2 그래프(950)를 보면, 상기 B 구간은 중력의 반대 방향으로 가속도가 발생한 것을 수 있다. 이는, 전자 장치(101)를 인위적으로 위에서 아래 방향으로 빠르게 이동시키는 경우 반발력이 작용하기 때문일 수 있다. 중력 방향의 반대 방향으로 가속도가 발생한 것은 제2 그래프(950)의 B 구간의 수직 방향 성분 중에서 0보다 큰 값을 가지는 것으로 알 수 있다. 프로세서(120)는 중력 방향 특징의 차이값에 기반하여 전자 장치(101)의 낙하인지 여부를 검출할 수 있다.

도 10은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 제3 오인식 개선 프로세스를 수행하는 방법을 도시한 흐름도(1000)이다. 도 10은 도 3의 동작(305) 및 동작(307)을 구체화한 것일 수 있다. 도 10의 흐름도(1000)는 제3 오인식 개선 프로세스에 해당할 수 있다.

도 10을 참조하면, 동작(1001)에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 충격 시점을 식별할 수 있다. 프로세서(120)는 가속도 센싱 데이터의 로컬 프레임 값(예: x축, y축, z축의 좌표값)을 이용하여 가속도 크기를 산출할 수 있다. 프로세서(120)는

을 가속도 크기로 산출할 수 있다. 프로세서(120)는 짧은 시간 동안 가속도 크기의 변화가 크게 발생한 시점을 충격 시점으로 결정할 수 있다. 사용자가 전자 장치(101)를 착용한 상태에서 팔을 위에서 아래로 빠르게 내리 치거나(예: 사용자가 주먹으로 테이블을 내려치는 상황), 낙상 사고가 발생하는 경우 상기 가속도 크기의 변화가 클 수 있다.

동작(1003)에서, 프로세서(120)는 충격 시점을 기준으로 충격 이전 시간을 식별할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 충격 시점 이전의 일정한 시간(예: 충격 시점 이전의 3초 또는 5초)을 '충격 이전 시간'으로 식별할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 충격 이전 시간 중에서 움직임이 적은 구간을 추출할 수 있다. 예를 들어, 충격 이전 시간인 5초인 경우, 프로세서(120)는 5초 내에서 움직임이 적은 구간(예: 1초)을 추출할 수 있다. 움직임이 적은 구간을 추출하는 것은 사용자의 낙상을 판단할 때 정확성을 높이기 위한 것일 수 있다.

동작(1005)에서, 프로세서(120)는 자세 정보를 계산할 수 있다. 프로세서(120)는 충격 이전 시간 내 상기 자세 정보를 계산할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 충격 이전 시간 내 움직임이 적은 구간에서 상기 자세 정보를 계산할 수 있다. 상기 자세 정보는 롤(roll), 요(yaw), 또는 피치(pitch) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 롤 또는 피치는 중력을 나타내는 값을 포함하고, 요는 방향성을 나타내는 값을 포함할 수 있다. 자세 정보의 정확성을 위해서는 요가 필요할 수 있으나, 요는 가속도 센싱 데이터만으로는 구할 수 없을 수 있다. 또한, 본 실시예는 사용자의 낙상(예: 중력 방향의 움직임)과 관련된 오인식을 개선하기 위한 것으로 방향성을 나타내는 요가 필요하지 않을 수 있다. 프로세서(120)는 가속도 센서로부터 획득한 가속도 센싱 데이터에 기반하여 상기 자세 정보를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 가속도 센싱 데이터에 기반하여 롤 및 피치를 상기 자세 정보로서 계산할 수 있다.

동작(1007)에서, 프로세서(120)는 상기 자세 정보가 자세 임계치를 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 상기 자세 임계치는 사용자의 낙상 시 측정되는 값에 기반하여 전자 장치(101)에 설정될 수 있다. 전자 장치(101)의 메모리(예: 도 1의 메모리(130))는 자세 임계치를 저장할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 자세 정보가 상기 자세 임계치를 초과하는 경우, 동작(1009)을 수행하고, 상기 자세 정보가 상기 자세 임계치를 초과하지 않는 경우, 동작(1013)을 수행할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 자세 임계치는 롤 임계치, 피치 임계치 또는 요 임계치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 자세 정보에 포함된 롤이 롤 임계치를 초과하고, 상기 자세 정보에 포함된 피치가 피치 임계치를 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 롤 및 상기 피치가 임계치를 초과하는 경우, 동작(1009)을 수행하고, 상기 롤 또는 상기 피치 중 적어도 하나라도 임계치를 초과하지 않는 경우, 동작(1013)을 수행할 수 있다.

동작(1009)에서, 프로세서(120)는 기압 최대 변화량을 계산할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 충격 시점 이후의 일정한 시간 구간(예: 충격 시점 이후의 3초 또는 5초)을 '충격 이후 시간'으로 식별할 수 있다. 프로세서(120)는 기압 센싱 데이터로부터 획득한 기압 센싱 데이터에 기반하여 충격 이후 시간 내에 기압 최대 변화량을 산출할 수 있다. 상기 기압 최대 변화량은 피크 투 피크로 나타낼 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 상기 충격 시점 이전과 이후의 일정 시간 동안 또는, 상기 충격 시점에 상기 기압 최대 변화량을 산출할 수 있다.

동작(1011)에서, 프로세서(120)는 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치를 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치 미만인 경우, 동작(1015)을 수행하고, 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치 이상인 경우, 동작(1013)을 수행할 수 있다. 도 10의 제3 오인식 개선 프로세스는 사용자가 전자 장치(101)를 착용한 상태에서 손을 위에서 아래로 빠르게 내리치는 상황의 오인식을 감지하기 위한 것일 수 있다. 상기 제3 오인식 개선 프로세스는 사용자가 앉아서 머리 위로 손을 들어 올렸다가 테이블을 내리치거나, 사용자가 서 있는 상태에서 머리 위로 손을 들어 올렸다가 아래로 빠르게 내리는 상황에서의 오인식을 감지하기 위한 것일 수 있다. 손을 위에서 아래로 빠르게 내리는 상황의 기압 최대 변화량은 실제 사용자의 낙상 사고에서의 기압 최대 변화량보다 변화량이 적을 수 있다.

동작(1013)에서, 프로세서(120)는 사용자의 낙상 사고로 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 자세 정보가 자세 임계치 이하인 경우, 사용자의 낙상 사고로 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 자세 정보가 자세 임계치를 초과하고, 기압 최대 변화량이 변화 임계치 이상인 경우, 사용자의 낙상 사고로 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자의 낙상 사고로 결정된 경우, 도 3의 동작(309)을 수행할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 제3 오인식 개선 프로세스에 의해 사용자의 낙상 사고로 결정된 경우, 제4 오인식 개선 프로세스를 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제3 오인식 개선 프로세스를 수행한 이후, 상기 제4 오인식 개선 프로세스를 수행하는 경우 동작(1201)을 생략할 수 있다.

동작(1015)에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 낙하로 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 자세 정보가 자세 임계치를 초과하고, 기압 최대 변화량이 변화 임계치 미만인 경우, 전자 장치(101)의 낙하로 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 제3 오인식 개선 프로세스에 의해 전자 장치(101)의 낙하로 결정된 경우, 동작(301)으로 리턴하여 실시간으로 또는 주기적으로 가속도 센싱 데이터 및 기압 센싱 데이터를 획득하여, 사용자의 낙상 사고 여부를 결정할 수 있다.

도 11a 및 도 11b는 다양한 실시예들에 따른 제3 오인식 개선 프로세스와 관련된 센서 그래프를 도시한 도면들이다.

도 11a에 포함된 제1 그래프(1110) 내지 제3 그래프(1130)는 사용자의 낙상 사고가 발생하는 경우 측정되는 그래프를 나타낸 것일 수 있다. 도 11b에 포함된 제4 그래프(1150) 내지 제6 그래프(1170)는 사용자가 전자 장치(101)를 착용한 상태에서 손을 위에서 아래로 내리는 경우(예: 테이블을 내려치는 상황) 측정되는 그래프를 나타낸 것일 수 있다. 제1 그래프(1110) 내지 제6 그래프(1170)의 x축은 샘플 수를 의미하며, x축의 한 칸은 1개의 샘플을 의미하고, 1개의 샘플의 시간 단위는 10ms일 수 있다.

도 11a 및 도 11b를 참조하면, 제1 그래프(1110)와 제4 그래프(1150)는 중력 방향 특징을 나타낸 것이다. 제1 그래프(1110)와 제4 그래프(1150)에서, 상기 중력 방향 특징의 최고점을 나타내는 시점(예: 100번째 샘플)이 충격 시점일 수 있다. 제1 그래프(1110)와 제4 그래프(1150)를 비교하면, 낙상 사고가 발생했을 때 중력 방향 특징과 사용자가 전자 장치(101)를 인위적으로 아래 방향으로 이동시켰을 때 중력 방향 특징이 유사하게 나타나는 것을 알 수 있다. 즉, 중력 방향 특징만으로는 사용자의 낙상 사고와 전자 장치(101)의 낙하를 구분하지 못할 수 있다. 이를 위해, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 충격 시점을 기준으로 자세 정보 또는 기압 최대 변화량을 계산하여 사용자의 낙상 여부를 결정할 수 있다.

제2 그래프(1120)와 제5 그래프(1160)는 자세 정보를 나타낸 것이다. 제2 그래프(1120)에서, 제1 신호(1121)는 자세 정보에 포함된 롤(또는 롤 값)을 나타내고, 제2 신호(1123)는 자세 정보에 포함된 피치(또는 피치 값)를 나타낼 수 있다. 또한, 제5 그래프(1160)에서, 제1 신호(1161)는 자세 정보에 포함된 롤(또는 롤 값)을 나타내고, 제2 신호(1163)는 자세 정보에 포함된 피치(또는 피치 값)를 나타낼 수 있다. 제2 그래프(1120)와 제5 그래프(1160)를 비교하면, 충격 시점(예: 100ns) 이전부터 롤과 피치의 변화가 크지만, 낙상 사고가 발생했을 때 롤과 피치의 변화와 사용자가 전자 장치(101)를 인위적으로 아래 방향으로 이동시켰을 때 롤과 피치의 변화가 다른 것을 알 수 있다. 프로세서(120)는 충격 시점 이전의 설정된 시간(예: 60번째 샘플 ~ 100번째 샘플) 동안 자세 정보를 계산하여, 자세 정보가 자세 임계치를 초과하는지 여부에 기반하여 사용자의 낙상 여부를 판단할 수 있다. 제2 그래프(1120)와 제5 그래프(1160)를 비교하면, 낙상 사고가 발생했을 때 롤과 피치는 임계치 이하이지만, 사용자가 전자 장치(101)를 인위적으로 아래 방향으로 이동시켰을 때 롤과 피치는 임계치를 초과하는 것을 알 수 있다. 프로세서(120)는 자세 정보가 자세 임계치를 초과하는지 여부에 기반하여 사용자의 낙상 여부를 결정할 수 있다.

제3 그래프(1130)와 제6 그래프(1170)는 기압 최대 변화량을 나타낸 것이다. 제3 그래프(1130)와 제6 그래프(1170)를 비교하면, 제3 그래프(1130)에서 기압 최대 변화량은 중력 방향 특징과 유사하게 기압이 변화를 가지는 것을 알 수 있다. 제6 그래프(1170)에서 기압 최대 변화량은 중력 방향 특징과 무관하게 기압이 변화를 가질 수 있다. 예를 들어, 제6 그래프(1170)는 중력 방향 특징의 변화가 없는 구간(예: 10번째 샘플 ~ 80번째 샘플)에서도 기압 최대 변화량이 크게 나타나는 것을 알 수 있다. 기압 센싱 데이터가 가속도 센싱 데이터에 비하여 지연이 발생하는 점을 고려하더라도, 사용자가 전자 장치(101)를 인위적으로 아래 방향으로 이동시켰을 때는 중력 방향 특징과 무관하여 기압 최대 변화량이 크게 나타날 수 있다. 프로세서(120)는 자세 정보와 함께 충격 이후 시간의 기압 최대 변화량에 기반하여 사용자의 낙상 여부를 결정할 수 있다.

도 12는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 제4 오인식 개선 프로세스를 수행하는 방법을 도시한 흐름도(1200)이다. 도 12는 도 3의 동작(305) 및 동작(307)을 구체화한 것일 수 있다. 도 12의 흐름도(1200)는 제4 오인식 개선 프로세스에 해당할 수 있다.

도 12를 참조하면, 동작(1201)에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 충격 시점을 식별할 수 있다. 프로세서(120)는 가속도 센싱 데이터의 로컬 프레임 값(예: x축, y축, z축의 좌표값)을 이용하여 가속도 크기를 산출할 수 있다. 프로세서(120)는

을 가속도 크기로 산출할 수 있다. 프로세서(120)는 짧은 시간 동안 가속도 크기의 변화가 크게 발생한 시점을 충격 시점으로 결정할 있다. 사용자가 전자 장치(101)를 착용한 상태에서 팔을 아래로 빠르게 내리 치거나(예: 사용자가 주먹으로 테이블을 내려치는 상황), 낙상 사고가 발생하는 경우 상기 가속도 크기의 변화가 클 수 있다.

동작(1203)에서, 프로세서(120)는 충격 시점을 기준으로 충격 이후 시간을 세그먼트할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 충격 시점 이후의 일정한 시간(예: 충격 시점 이후의 3초 또는 5초)을 '충격 이후 시간'으로 식별할 수 있다. 프로세서(120)는 충격 이후 시간을 세그먼트하여, 충격 이후 시간을 분할할 수 있다.

동작(1205)에서, 프로세서(120)는 각 세그먼트 별 가속도 분산을 계산할 수 있다. 상기 가속도 분산은 가속도 센싱 데이터의 흩어진 정도를 나타내는 값일 수 있다. 상기 가속도 센싱 데이터는 상대 좌표계에 해당하는 로컬 프레임 값으로, 예를 들어, x축, y축, z축의 좌표값을 가질 수 있다. 프로세서(120)는 상기 충격 이후 시간 동안 획득한 가속도 센싱 데이터에 기반하여 각 세그먼트 별 가속도 분산을 계산할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 사용자가 전자 장치(101)를 착용한(또는 소지한) 상태에서 트램폴린이나 침대와 같은 푹신한 바닥에 눕는 경우, 실제 사용자의 낙상 사고와 유사한 가속도 변화 또는 기압 변화가 발생할 수 있다. 실제 사용자가 낙상한 이후에는 사용자가 몸을 추스리면서 팔을 움직이게 되는 경우, 추가적인 가속도 패턴이 발생하게 될 수 있으며, 이러한 가속도 패턴이 푹신한 바닥에 쓰러지는 가속도 패턴과 유사하게 나타날 수 있다. 본 실시예는 사용자의 낙상과 관련된 오인식을 개선하기 위한 것으로 프로세서(120)는 제4 오인식 개선 프로세스를 수행하여 검출된 가속도 변화 또는 기압 변화가 낙상 오인식에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 각 세그먼트 별 가속도 분산 및 기압 변화도를 이용하여 검출된 센싱 데이터가 실제 사용자의 낙상 사고에 의한 것인지 푹신한 바닥에 눕는 경우 발생하는 것인지 여부를 구분할 수 있다.

동작(1207)에서, 프로세서(120)는 충격 이후 시간 동안 평균 가속도 분산을 계산할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 계산된 가속도 분산을 이용하여 평균 가속도 분산을 계산할 수 있다. 프로세서(120)는 평균 가속도 분산을 통해 상기 충격 이후 시간 동안 가속도의 평균 값을 알 수 있다. 실시예에 따라 동작(1207)은 생략 가능할 수 있다.

동작(1209)에서, 프로세서(120)는 설정된 임계치 이상의 가속도 분산을 갖는 세그먼트 개수를 카운트할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 충격 이후 시간에 포함된 세그먼트 별 가속도 분산 중에서 설정된 임계치 이상의 가속도 분산을 갖는 세그먼트 개수를 카운트할 수 있다. 예를 들어, 상기 설정된 임계치는 상기 가속도 분산과 관련된 기준치로서, 상기 평균 가속도 분산을 통해 설정되거나, 전자 장치(101)에 사전에 설정될 수 있다. 상기 설정딘 임계치는 상기 평균 가속도 분산보다 클 수 있다.

동작(1211)에서, 프로세서(120)는 충격 이후 시간 내 기압 변화도(또는 기압 변화 속도)를 계산할 수 있다. 상기 기압 변화도는 기울기로 나타내고, 일정 시간 동안의 기압 변화의 기울기를 의미할 수 있다.

동작(1213)에서, 프로세서(120)는 기압 변화도의 밸리(valley) 개수를 카운트할 수 있다. 상기 기압 변화도의 밸리는 기압의 기울기가 변경되는 부분을 의미할 수 있다. 예를 들어, 상기 기압 변화도의 밸리는 기압의 기울기가 상승 중 하강하다가 다시 상승하는 부분(또는 시점)을 의미할 수 있다. 프로세서(120)는 충격 이후 시간 동안 기압 변화도의 밸리 개수를 카운트할 수 있다.

동작(1215)에서, 프로세서(120)는 상기 카운트한 세그먼트 개수가 분산 기준치를 초과하고, 상기 카운트한 밸리 개수가 밸리 기준치를 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 카운트한 세그먼트 개수가 분산 기준치 이하거나, 또는 상기 카운트한 밸리 개수가 밸리 기준치 이하인 경우, 동작(1217)을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 카운트한 세그먼트 개수가 분산 기준치를 초과하고, 상기 카운트한 밸리 개수가 밸리 기준치를 초과하는지 경우, 동작(1219)을 수행할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 평균 가속도 분산이 상기 설정된 임계치를 초과하는지 여부를 더 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 평균 가속도 분산이 상기 설정된 임계치 이하이거나, 상기 카운트한 세그먼트 개수가 분산 기준치 이하거나, 또는 상기 카운트한 밸리 개수가 밸리 기준치 이하인 경우, 동작(1217)을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 평균 가속도 분산이 상기 설정된 임계치를 초과하고, 상기 카운트한 세그먼트 개수가 분산 기준치를 초과하고, 상기 카운트한 밸리 개수가 밸리 기준치를 초과하는지 경우, 동작(1219)을 수행할 수 있다.

동작(1217)에서, 프로세서(120)는 사용자의 낙상 사고로 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 카운트한 세그먼트 개수가 분산 기준치 이하거나, 또는 상기 카운트한 밸리 개수가 밸리 기준치 이하인 경우, 사용자의 낙상 사고로 결정할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 평균 가속도 분산이 상기 설정된 임계치 이하이거나, 상기 카운트한 세그먼트 개수가 분산 기준치 이하거나, 또는 상기 카운트한 밸리 개수가 밸리 기준치 이하인 경우, 사용자의 낙상 사고로 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자의 낙상 사고로 결정된 경우, 도 3의 동작(309)을 수행할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 먼저 수행된 제4 오인식 개선 프로세스에 의해 사용자의 낙상 사고로 결정된 경우에도, 제1 오인식 개선 프로세스 내지 제3 오인식 개선 프로세스를 수행할 수 있다.

동작(1219)에서, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 낙하로 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 카운트한 세그먼트 개수가 분산 기준치를 초과하고, 상기 카운트한 밸리 개수가 밸리 기준치를 초과하는지 경우, 전자 장치(101)의 낙하로 결정할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 상기 평균 가속도 분산이 상기 설정된 임계치를 초과하고, 상기 카운트한 세그먼트 개수가 분산 기준치를 초과하고, 상기 카운트한 밸리 개수가 밸리 기준치를 초과하는지 경우, 전자 장치(101)의 낙하로 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 제4 오인식 개선 프로세스에 의해 전자 장치(101)의 낙하로 결정된 경우, 동작(301)으로 리턴하여 실시간으로 또는 주기적으로 가속도 센싱 데이터 및 기압 센싱 데이터를 획득하여, 사용자의 낙상 사고 여부를 결정할 수 있다.

도 13a 및 도 13b는 다양한 실시예들에 따른 제4 오인식 개선 프로세스와 관련된 센서 그래프를 도시한 도면이다.

도 13a는 푹신한 바닥에 눕는 경우와 관련된 센서 그래프를 도시한 도면이다.

도 13a를 참조하면, 제1 그래프(1310)는 가속도 센서로부터 획득한 가속도 센싱 데이터(또는 가속도 값)를 나타낸 것이다. 제1 그래프(1310)의 x축은 샘플 수를 의미하고, y축은 가속도 값을 의미할 수 있다. x축의 한 칸은 1개의 샘플을 의미하고, 1개의 샘플의 시간 단위는 10ms일 수 있다. 제1 그래프(1310)의 가속도 센싱 데이터는 로컬 프레임에 해당하는 x축 신호(1311), y축 신호(1313), z축 신호(1315)를 포함할 수 있다. 제1 그래프(1310)에서, 가속도 센싱 데이터가 최고점을 나타내는 시점(예: 220ns, 320ns, 400ns)이 충격 시점(또는 충격 감지 시점)일 수 있다. 제1 그래프(1310)를 확인해보면, 충격 시점이 하나 이상인 것을 알 수 있다.

제2 그래프(1330)는 중력 방향 특징을 나타낸 것이다. 제2 그래프(1330)의 x축은 샘플 수를 의미하고, y축은 중력 방향 특징을 의미할 수 있다. x축의 한 칸은 1개의 샘플을 의미하고, 1개의 샘플의 시간 단위는 10ms일 수 있다. 프로세서(120)는 제1 그래프(1310)의 가속도 센싱 데이터를 네비게이션 프레임으로 변환할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 네비게이션 프레임으로 변환된 가속도 센싱 데이터의 up값 중에서 0보다 작은 값을 가지는 성분(예: 중력 방향 성분)을 상기 중력 방향 특징으로 추출할 수 있다. 제2 그래프(1330)에서, 상기 중력 방향 특징의 최고점을 나타내는 시점(예: 220ns, 320ns, 400ns)이 제1 그래프(1310)와 유사하게 나타날 수 있다.

제3 그래프(1350)는 기압 센서로부터 획득한 기압 센싱 데이터(또는 기압 값)를 나타낸 것이다. 제3 그래프(1350)의 x축은 샘플 수를 의미하고, y축은 기압 최대 변화량을 의미할 수 있다. x축의 한 칸은 1개의 샘플을 의미하고, 1개의 샘플의 시간 단위는 10ms일 수 있다. 제3 그래프(1350)에서, 기압 센싱 데이터의 최대 변화량이 나타내는 시점(예: 제1 밸리(1351), 제2 밸리(1353), 제3 밸리(1355)이 충격 시점일 수 있다. 제1 밸리(1351), 제2 밸리(1353), 제3 밸리(1355)를 보면, 제1 그래프(1310)와 제2 그래프(1330)의 충격 시점과 유사한 변화를 나타내는 것을 알 수 있다. 제1 밸리(1351), 제2 밸리(1353), 제3 밸리(1355)는 기압 최대 변화량이 상승 중 하강하다가 다시 상승하는 시점임을 알 수 있다. 사용자가 전자 장치(101)를 착용한(또는 소지한) 상태에서 트램폴린이나 침대와 같은 푹신한 바닥에 눕는 경우, 사용자의 몸이 위, 아래로(예: 중력 방향) 여러 차례 움직일 수 있다. 이 때문에, 제1 그래프(1310)와 제2 그래프(1330)의 충격 시점을 기준으로 기압 최대 변화량이 증가하다가 감소하고, 다시 증가하는 것을 알 수 있다. 프로세서(120)는 제2 그래프(1330)에 나타난 신호에 기반하여 충격 이후 시간 동안 설정된 임계치 이상의 가속도 분산을 갖는 세그먼트 개수를 카운트하고, 기압 변화도의 밸리 개수를 카운트하여 전자 장치(101)의 낙하 여부를 판단할 수 있다.

도 13b는 사용자의 낙상 사고와 푹신한 바닥에 눕는 경우를 비교한 센서 그래프를 도시한 도면이다.

도 13b를 참조하면, 제4 그래프(1370)는 사용자의 낙상 사고 시 나타나는 기압 변화도를 나타낸 것이다. 제5 그래프(1390)는 푹신한 바닥에 눕는 상황에 나타내는 기압 변화도를 나타낸 것이다. 제4 그래프(1370) 및 제5 그래프(1390)의 x축은 샘플 수를 의미하고, y축은 기압 변화도를 의미할 수 있다. x축의 한 칸은 1개의 샘플을 의미하고, 1개의 샘플의 시간 단위는 10ms일 수 있다. 제4 그래프(1370)를 보면, 실제 사용자의 낙상 사고 시에는 기압 변화도가 꾸준히 상승하다가 감소하는 것을 알 수 있다. 제5 그래프(1390)를 보면, 푹신한 바닥에 눕는 경우 사용자의 신체가 위, 아래로 움직이면서, 기압 변화도의 기울기가 변경되는 부분(예: 제1 밸리(1391), 제2 밸리(1393), 제3 밸리(1395), 제4 밸리(1397))이 여러 차례 나타나는 것을 알 수 있다. 프로세서(120)는 기압 변화도의 기울기의 변화(예: 기압 변화도의 밸리 개수)가 기준치를 초과하는지 여부에 기반하여 전자 장치(101)의 낙하를 결정할 수 있다.

도 14는 다양한 실시예들에 따른 낙상 사고와 연관된 사용자 인터페이스의 일례를 도시한 도면이다.

도 14를 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 낙상 사고와 관련한 알림으로 사용자 인터페이스(예: 제1 사용자 인터페이스(1410), 제2 사용자 인터페이스(1430), 제3 사용자 인터페이스(1450) 중 적어도 하나)를 제공할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 낙상 사고와 관련된 사용자 인터페이스를 디스플레이(예: 도 1의 표시 장치(160)), 도 2a 및 도 2b의 디스플레이(220))에 표시할 수 있다. 상기 사용자 인터페이스는 텍스트, 이미지, 또는 동영상 중 적어도 하나로 구성될 수 있다. 프로세서(120)는 상기 낙상 사고와 관련된 알림을 스피커(예: 도 1의 음향 출력 장치(150)) 또는 진동(예: 도 1의 햅틱 모듈(179))을 통해 제공할 수 있다.

제1 사용자 인터페이스(1410)는 낙상 사고가 발생한 것이 맞는지 확인하기 위한 것일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 도 3의 동작(309)에서 사용자의 낙상 사고로 판단되는 경우, 제1 사용자 인터페이스(1410)를 제공할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 사용자 인터페이스(1410)를 디스플레이에 표시하면서, 경고음과 같은 소리 또는 진동을 출력할 수 있다. 제1 사용자 인터페이스(1410)는 전자 장치(101)가 웨어러블 디바이스(예: 도 2a 및 도 2b)와 같이 사용자의 손목에 착용하는 형태인 경우 제공되는 알림일 수 있다. 프로세서(120)는 제1 사용자 인터페이스(1410)를 표시한 후, 전자 장치(101)를 흔드는 움직임이 검출되는지 여부를 감지(또는 검출)할 수 있다. 프로세서(120)는 모션 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176))을 이용하여 전자 장치(101)의 움직임을 검출할 수 있다.

프로세서(120)는 전자 장치(101)를 흔드는 움직임이 검출되는 경우, 제2 사용자 인터페이스(1430)를 제공하고, 전자 장치(101)를 흔드는 움직임이 검출되지 않는 경우, 제3 사용자 인터페이스(1450)를 제공할 수 있다. 낙상 사고 후, 사용자가 전자 장치(101)를 흔드는 경우, 프로세서(120)는 사용자가 의식이 있다고 판단하고 제2 사용자 인터페이스(1430)를 제공할 수 있다. 제2 사용자 인터페이스(1430)는 낙상 사고 발생 시 대처 방법을 알려주는 것일 수 있다. 제2 사용자 인터페이스(1430)는 전자 장치(101)의 현재 위치에 기반하여 병원 리스트(예: 1. XXX병원, 2. OOO병원, 3. AA 병원)를 제공할 수 있다. 상기 병원 리스트는 현재 위치로부터 가까운 순서대로 제공되거나, 현재 교통 상황을 고려하여 가장 빨리 도착 가능한 순서대로 제공되는 것일 수 있다. 또는, 상기 병원 리스트는 낙상 환자에 특화된 병원을 현재 위치로부터 가까운 순서대로 제공하는 것일 수 있다.

낙상 사고 후, 사용자가 전자 장치(101)를 흔들지 않는 경우, 프로세서(120)는 사용자가 의식이 없다고 판단하고 제3 사용자 인터페이스(1450)를 제공할 수 있다. 제3 사용자 인터페이스(1450)는 낙상 사고 발생을 외부로 알리는 것일 수 있다. 제3 사용자 인터페이스(1450)는 전자 장치(101)에 미리 설정된 긴급 연락처(예: 가족, 친구) 또는 안전 신고 센터(예: 119)로 전자 장치(101)의 현재 위치 및 낙상 사고를 알리는 것일 수 있다. 프로세서(120)는 제3 사용자 인터페이스(1450) 제공 후, 안전 신고 센터로 전화를 연결할 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 동작 방법은 상기 전자 장치에 포함된 관성 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176))로부터 가속도 센싱 데이터 및 상기 전자 장치에 포함된 기압 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176))로부터 기압 센싱 데이터를 획득하는 동작, 상기 가속도 센싱 데이터 및 상기 기압 센싱 데이터에 기반하여 상기 전자 장치의 낙하 여부를 감지하는 동작, 및 상기 전자 장치가 낙하한 것으로 판단되는 경우, 상기 가속도 센싱 데이터에 기반하여 사용자의 낙상 여부를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 감지하는 동작은, 상기 가속도 센싱 데이터로부터 중력 방향 특징을 추출하는 동작, 상기 상기 기압 센싱 데이터로부터 기압 변화 속도 또는 기압 최대 변화량을 산출하는 동작, 및 상기 추출된 중력 방향 특징, 상기 기압 변화 속도 또는 상기 기압 최대 변화량 중 적어도 하나에 기반하여 상기 전자 장치의 낙하 여부를 감지하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 감지하는 동작은, 상기 추출된 중력 방향 특징을 기반으로 전자 장치가 중력 방향으로 움직임이 발생하고, 상기 기압 변화 속도가 속도 임계치를 초과하고, 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치를 초과하는 경우, 상기 전자 장치의 낙하로 판단하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 감지하는 동작은, 상기 중력 방향 특징의 최고점을 기준으로 중력 방향으로의 움직임이 발생하였는지를 감지하고 상기 기압 변화 속도가 속도 임계치를 초과하고, 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치를 초과하는 것 중 적어도 하나에 해당하는 경우 낙하로 판단하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 판단하는 동작은, 상기 가속도 센싱 데이터로부터 가속도 크기를 산출하는 동작, 상기 가속도 크기에 기반하여 무중력 구간을 검출하는 동작, 및 상기 무중력 구간에 기반하여 상기 사용자의 낙상 여부를 판단하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 판단하는 동작은, 상기 무중력 구간이 구간 임계치를 초과하는 경우, 상기 전자 장치의 낙하로 판단하고, 또는 상기 무중력 구간이 구간 임계치 이하인 경우, 상기 사용자의 낙상 사고로 판단하는 동작을 포함할 수 있다.

상기 판단하는 동작은, 상기 가속도 센싱 데이터로부터 가속도 크기를 산출하는 동작, 상기 가속도 크기에 기반하여 충격 시점을 식별하는 동작, 상기 충격 시점에 기반하여 중력 방향 특징을 추출하는 동작, 상기 중력 방향 특징의 차이값을 계산하는 동작, 및 상기 차이값에 기반하여 상기 사용자의 낙상 여부를 판단하는 동작을 포함할 수 있다.

본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 다양한 실시 예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 발명의 범위는 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

101: 전자 장치
120: 프로세서
130: 메모리
160: 표시 장치
176: 센서 모듈

Claims (20)

1. 전자 장치에 있어서,
   관성 센서;
   기압 센서;
   상기 관성 센서, 상기 기압 센서 및 메모리와 작동적으로 연결된 프로세서; 및
   상기 프로세서와 작동적으로 연결된 메모리를 포함하고,
   상기 메모리는, 실행시, 상기 프로세서가
   상기 관성 센서로부터 가속도 센싱 데이터 및 상기 기압 센서로부터 기압 센싱 데이터를 획득하고,
   상기 가속도 센싱 데이터 및 상기 기압 센싱 데이터에 기반하여 상기 전자 장치의 낙하 여부를 감지하고,
   상기 전자 장치가 낙하한 것으로 판단되는 경우, 상기 가속도 센싱 데이터에 기반하여 사용자의 낙상 여부를 결정하도록 하는 인스트럭션들을 저장하는 전자 장치.
   
2. 제1항에 있어서, 상기 인스트럭션들은,
   상기 가속도 센싱 데이터로부터 중력 방향 특징을 추출하고,
   상기 기압 센싱 데이터로부터 기압 변화 속도 또는 기압 최대 변화량을 산출하고,
   상기 중력 방향 특징, 상기 기압 변화 속도 또는 상기 기압 최대 변화량 중 적어도 하나에 기반하여 상기 전자 장치의 낙하 여부를 감지하도록 설정된 전자 장치.
   
3. 제2항에 있어서, 상기 인스트럭션들은,
   상기 추출된 중력 방향 특징을 기반으로 상기 전자 장치가 중력 방향으로 움직임이 발생하고, 상기 기압 변화 속도가 속도 임계치를 초과하고, 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치를 초과하는 경우, 상기 전자 장치의 낙하로 판단하도록 설정된 전자 장치.
   
4. 제2항에 있어서, 상기 인스트럭션들은,
   상기 중력 방향 특징의 최고점을 기준으로 중력 방향으로의 움직임이 발생하였는지를 감지하고,
   상기 기압 변화 속도가 속도 임계치를 초과하고, 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치를 초과하는 것 중 적어도 하나에 해당하는 경우 낙하로 판단하도록 설정된 전자 장치.
   
5. 제1항에 있어서, 상기 인스트럭션들은,
   상기 가속도 센싱 데이터로부터 가속도 크기를 산출하고,
   상기 가속도 크기에 기반하여 무중력 구간을 검출하고,
   상기 무중력 구간에 기반하여 상기 사용자의 낙상 여부를 판단하도록 설정된 전자 장치.
   
6. 제5항에 있어서, 상기 인스트럭션들은,
   상기 무중력 구간이 구간 임계치를 초과하는 경우, 상기 전자 장치의 낙하로 판단하고,
   상기 무중력 구간이 구간 임계치 이하인 경우, 상기 사용자의 낙상 사고로 판단하도록 설정된 전자 장치.
   
7. 제1항에 있어서, 상기 인스트럭션들은,
   상기 가속도 센싱 데이터로부터 가속도 크기를 산출하고,
   상기 가속도 크기에 기반하여 충격 시점을 식별하고,
   상기 충격 시점에 기반하여 중력 방향 특징을 추출하고,
   상기 중력 방향 특징의 차이값을 계산하고,
   상기 차이값에 기반하여 상기 사용자의 낙상 여부를 판단하도록 설정된 전자 장치.
   
8. 제7항에 있어서, 상기 인스트럭션들은,
   상기 차이값이 임계치 이하인 경우, 상기 전자 장치의 낙하로 판단하고,
   상기 차이값이 임계치를 초과하는 경우, 상기 사용자의 낙상 사고로 판단하도록 설정된 전자 장치.
   
9. 제1항에 있어서, 상기 인스트럭션들은,
   상기 가속도 센싱 데이터에 기반하여 충격 시점을 결정하고,
   상기 충격 시점에 기반하여 충격 이전 시간 동안 자세 정보를 계산하고,
   상기 충격 시점에 기반하여 충격 이후 시간 동안 기압 변화량을 계산하고,
   상기 자세 정보 및 상기 기압 변화량이 설정된 임계치를 초과하는 경우, 상기 전자 장치의 낙하로 판단하도록 설정된 전자 장치.
10. 제9항에 있어서, 상기 인스트럭션들은,
    상기 자세 정보 또는 상기 기압 변화량이 설정된 임계치 이하인 경우, 상기 사용자의 낙상 사고로 판단하도록 설정된 전자 장치.
    
11. 제1항에 있어서, 상기 인스트럭션들은,
    상기 가속도 센싱 데이터에 기반하여 충격 시점을 결정하고,
    상기 충격 시점에 기반하여 충격 이후 시간을 세그먼트하고,
    각 세그먼트 별 가속도 분산을 계산하여, 설정된 임계치 이상의 가속도 분산의 세그먼트 개수를 카운트하고,
    상기 충격 이후 시간 내 기압 변화도를 계산하여 기압 변화도의 밸리 개수를 카운트하고,
    상기 카운트된 세그먼트의 개수가 기준 분산 기준치를 초과하고, 상기 카운트된 밸리 개수가 밸리 기준치를 초과하는 경우, 상기 전자 장치의 낙하로 판단하도록 설정된 전자 장치.
    
12. 제11항에 있어서, 상기 인스트럭션들은,
    상기 충격 이후 시간 동안 평균 가속도 분산을 계산하고,
    상기 평균 가속도 분산이 설정된 임계치를 초과하고, 상기 카운트된 세그먼트의 개수가 기준 분산 기준치를 초과하고, 상기 카운트된 밸리 개수가 밸리 기준치를 초과하는 경우, 상기 전자 장치의 낙하로 판단하도록 설정된 전자 장치.
    
13. 제11항에 있어서, 상기 인스트럭션들은,
    상기 카운트된 세그먼트의 개수가 기준 분산 기준치 이하이거나, 또는 상기 카운트된 밸리 개수가 밸리 기준치 이하인 경우, 상기 사용자의 낙상 사고로 판단하도록 설정된 전자 장치.
    
14. 제13항에 있어서, 상기 인스트럭션들은,
    상기 충격 이후 시간 동안 평균 가속도 분산을 계산하고,
    상기 평균 가속도 분산이 설정된 임계치 이하이거나, 상기 카운트된 세그먼트의 개수가 기준 분산 기준치 이하이거나, 또는 상기 카운트된 밸리 개수가 밸리 기준치 이하인 경우, 상기 사용자의 낙상 사고로 판단하도록 설정된 전자 장치.
    
15. 제1항에 있어서,
    디스플레이;
    스피커; 또는
    진동 모듈을 더 포함하고,
    상기 인스트럭션들은,
    낙상 사고 상황으로 결정된 경우, 상기 디스플레이, 상기 스피커, 또는 상기 진동 모듈 중 적어도 하나를 통해 낙상 사고와 관련된 알림을 제공하도록 설정된 전자 장치.
    
16. 제1항에 있어서, 상기 인스트럭션들은,
    상기 알림을 제공한 후, 상기 전자 장치의 움직임 여부를 검출하고,
    상기 움직임 여부에 기반하여 서로 다른 사용자 인터페이스를 제공하도록 설정된 전자 장치.
    
17. 제1항에 있어서,
    상기 전자 장치는, 웨어러블 디바이스인 것인 전자 장치.
    
18. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    상기 전자 장치에 포함된 관성 센서로부터 가속도 센싱 데이터 및 상기 전자 장치에 포함된 기압 센서로부터 기압 센싱 데이터를 획득하는 동작;
    상기 가속도 센싱 데이터 및 상기 기압 센싱 데이터에 기반하여 상기 전자 장치의 낙하 여부를 감지하는 동작; 및
    상기 전자 장치가 낙하한 것으로 판단되는 경우, 상기 가속도 센싱 데이터에 기반하여 사용자의 낙상 여부를 결정하는 동작을 포함하는 방법.
    
19. 제18항에 있어서, 상기 감지하는 동작은,
    상기 가속도 센싱 데이터로부터 중력 방향 특징을 추출하는 동작;
    상기 상기 기압 센싱 데이터로부터 기압 변화 속도 또는 기압 최대 변화량을 산출하는 동작; 및
    상기 추출된 중력 방향 특징, 상기 기압 변화 속도 또는 상기 기압 최대 변화량 중 적어도 하나에 기반하여 상기 전자 장치의 낙하 여부를 감지하는 동작을 포함하는 방법.
    
20. 제19항에 있어서, 상기 감지하는 동작은,
    상기 추출된 중력 방향 특징을 기반으로 전자 장치가 중력 방향으로 움직임이 발생하고, 상기 기압 변화 속도가 속도 임계치를 초과하고, 상기 기압 최대 변화량이 변화 임계치를 초과하는 경우, 상기 전자 장치의 낙하로 판단하는 동작을 포함하는 방법.

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