KR20210026260A - System for recommending meditation - Google Patents

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Abstract

According to an aspect of the present invention, a system for recommending meditation comprises: a sleep data collection unit which collects user′s sleep data from a sleep sensor; a sleep statistics unit which extracts sleep time from the collected sleep data and calculates sleep statistics on a daily, weekly and monthly basis; a DISC tendency prediction unit which predicts the user′s DISC tendency by analyzing usage patterns of IoT devices; and a meditation recommendation unit which compares the extracted user′s sleep time with the average sleep time, and recommends meditation to a user terminal when the user′s sleep time is less than the average sleep time by more than a preset value as a result of the comparison.

Description

명상 추천 시스템{SYSTEM FOR RECOMMENDING MEDITATION}Meditation recommendation system {SYSTEM FOR RECOMMENDING MEDITATION}

본 발명은 명상 추천 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 개인의 생활공간에 설치된 IoT 기기의 사용패턴으로부터 DISC 기반 개인성향을 예측하고, DISC 기반 개인성향과 수면시간을 기초로 명상을 제안하는 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a meditation recommendation system, and more particularly, to a system that predicts DISC-based personal disposition from the use pattern of IoT devices installed in an individual's living space, and proposes meditation based on DISC-based personal disposition and sleep time. About.

사람들은 저마다 서로 다른 행동의 경향성을 가지고 있으며, 서로 다른 방식으로 사물을 이해하고 판단한다. 이렇듯 저마다 다른 독특한 인간의 특성을 설명하는 행동 모델의 하나로 DISC 행동유형 패턴모델이 있다. DISC는 192I년 미국 콜롬비아 대학의 Marston 박사가 고안한 인간의 행동유형 패턴을 검사하는 방법으로 성격 유형을 사람들의 행동유형에 따라 구분하여 주도형(Dominance), 사교형(Influence), 안정형(Steadiness), 신중형(Conscientiousness)의 4가지 유형으로 분류한다. DISC는 이 4가지 유형의 머리글자를 따서 이르는 말이다.Different people have different behavioral tendencies, and they understand and judge things in different ways. As such, one of the behavioral models that explain different and unique human characteristics is the DISC behavioral pattern model. DISC is a method designed by Dr. Marston of Columbia University in the United States in 192I to examine the patterns of human behavior. It classifies personality types according to the behavioral types of people, and divides them into Dominance, Influence, and Steadiness. It is classified into four types: Conscientiousness. DISC stands for these four types of acronyms.

최근 IoT 기술과 결합하여 개인의 수면의 질을 높이기 위해 수면에 도움이 되는 환경을 조성하거나, 수면 상태를 모니터링하는 기능을 갖춘 제품들이 등장하고 있다. 이들 제품을 통해 수면 상태를 확인하거나 일정 부분 수면에 도움을 받을 수 있다.Recently, in order to improve the quality of sleep of individuals by combining with IoT technology, products with a function to create an environment conducive to sleep or to monitor sleep conditions are emerging. These products can help you check your sleep status or get some sleep help.

본 발명은 개인의 생활공간 내에 설치된 IoT 기기들의 사용패턴을 분석하고, IoT 기기들의 사용패턴으로부터 DISC 성향을 분류하도록 학습된 딥러닝 엔진을 통해 사용자의 DISC 성향을 예측하는 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention aims to provide a system for predicting a user's DISC tendency through a deep learning engine that is learned to analyze the usage patterns of IoT devices installed in an individual's living space and classify DISC tendencies from the use patterns of IoT devices. do.

또한 본 발명은 예측된 개인의 DISC 성향과 측정된 수면시간 등을 기초로 휴식이 필요한지 판단하여 사용자 단말에 명상을 제안하는 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.Another object of the present invention is to provide a system for suggesting meditation to a user terminal by determining whether a rest is necessary based on a predicted individual's DISC tendency and measured sleep time.

본 발명의 일 양상에 따르면 명상 추천 시스템은 수면 데이터 수집부와, 수면 통계부와, DISC 성향 예측부와, 명상 추천부를 포함한다.According to an aspect of the present invention, a meditation recommendation system includes a sleep data collection unit, a sleep statistics unit, a DISC propensity prediction unit, and a meditation recommendation unit.

수면 데이터 수집부는 수면센서로부터 사용자의 수면 데이터를 수집한다.The sleep data collection unit collects the user's sleep data from the sleep sensor.

수면 통계부는 수집한 수면 데이터로부터 수면시간을 추출하고 일, 주 및 월 단위로 각각 수면 통계량을 계산한다.The sleep statistics unit extracts sleep time from the collected sleep data and calculates sleep statistics on a daily, weekly, and monthly basis.

DISC 성향 예측부는 사용자의 생활 공간에 설치된 전동 커튼 및 조명을 포함하는 IoT 디바이스들의 사용에 대한 로그 데이터를 수집하고, 수집된 로그 데이터로부터 미리 정의된 데이터 스키마에 따라 학습에 사용될 변수를 선별하고, 선별된 변수를 미리 학습된 딥러닝 기반의 DISC 성향 예측 엔진을 통해 사용자의 DISC 성향을 예측한다.The DISC propensity prediction unit collects log data on the use of IoT devices including electric curtains and lights installed in the user's living space, and selects and selects variables to be used for learning according to a predefined data schema from the collected log data. The user's DISC propensity is predicted through a deep learning-based DISC propensity prediction engine that has been trained in advance on the variables.

명상 추천부는 추출된 사용자의 수면시간을 평균 수면시간과 비교하고, 비교 결과 사용자 수면시간이 미리 설정된 값 이상 평균 수면시간보다 적은 경우 사용자 단말에 명상을 추천한다. 이때, 명상 추천부는 사용자의 DISC 성향에 기초하여 명상 추천 시간과 명상 시 사용자 단말이 재생할 음원을 결정하여 추천한다.The meditation recommendation unit compares the extracted user's sleep time with the average sleep time, and recommends meditation to the user terminal when the user's sleep time is less than the average sleep time by more than a preset value as a result of the comparison. At this time, the meditation recommendation unit determines and recommends a meditation recommendation time and a sound source to be played by the user terminal during meditation based on the user's DISC disposition.

본 발명의 일 실시 예에 따르면 명상 추천 시스템이 사용자 단말에 명상을 추천하는 방법은 데이터 수집 단계와, 수면시간 추출 단계와, 통계 계산 단계와, 명상 추천 결정 단계와, 명상 추천 단계를 포함하고, DISC 성향 예측 단계를 더 포함한다.According to an embodiment of the present invention, a method of recommending meditation by a meditation recommendation system to a user terminal includes a data collection step, a sleep time extraction step, a statistics calculation step, a meditation recommendation decision step, and a meditation recommendation step, It further includes a DISC propensity prediction step.

DISC 성향 예측 단계는 명상 추천 시스템이 사용자의 생활 공간에 설치된 전동 커튼 및 조명을 포함하는 IoT 디바이스들의 사용 패턴으로부터 사용자의 DISC 성향을 예측하는 단계로 명상 추천 시스템이 동작하며 반복적으로 수행되어 사용자의 DISC 성향을 계속 학습하는 단계이다. 명상 추천 시스템은 사용자의 DISC 성향을 최초 설문조사로 설정하고, IoT 디바이스들의 사용 패턴을 반복적으로 학습하여 DISC 성향을 예측하여 수정할 수 있다.The DISC propensity prediction step is a step in which the meditation recommendation system predicts the user's DISC propensity from the usage patterns of IoT devices including electric curtains and lights installed in the user's living space. This is the step in which you continue to learn your disposition. The meditation recommendation system sets the user's DISC disposition as an initial survey, and can predict and modify the DISC disposition by repeatedly learning the usage patterns of IoT devices.

데이터 수집 단계는 명상 추천 시스템이 수면센서로부터 사용자의 수면 데이터를 수집하는 단계이고, 수면시간 추출 단계는 명상 추천 시스템이 수집한 수면 데이터로부터 수면시간을 추출하는 단계이고, 통계 계산 단계는 명상 추천 시스템이 일, 주 및 월 단위로 각각 수면통계량을 계산하는 단계이고, 명상 추천 결정 단계는 명상 추천 시스템이 추출된 사용자의 수면시간을 평균 수면시간과 비교하여 명상 추천 여부를 결정하는 단계이고, 명상 추천 단계는 비교 결과 사용자 수면시간이 미리 설정된 값 이상 평균 수면시간보다 적은 경우 명상 추천 시스템이 사용자 단말에 명상을 추천하는 단계이다. 이때, 명상 추천 단계는 사용자의 DISC 성향에 기초하여 명상 추천 시간과 명상 시 사용자 단말이 재생할 음원을 결정하여 추천한다.In the data collection step, the meditation recommendation system collects the user's sleep data from the sleep sensor, the sleep time extraction step is a step of extracting the sleep time from the sleep data collected by the meditation recommendation system, and the statistics calculation step is the meditation recommendation system. This is a step of calculating sleep statistics on a daily, weekly, and monthly basis, and the meditation recommendation determination step is a step in which the meditation recommendation system compares the extracted user's sleep time with the average sleep time to determine whether to recommend meditation. The step is a step in which the meditation recommendation system recommends meditation to the user terminal when the user's sleep time is less than the average sleep time by more than a preset value as a result of the comparison. In this case, in the meditation recommendation step, a meditation recommendation time and a sound source to be played by the user terminal during meditation are determined and recommended based on the user's DISC disposition.

본 발명의 명상 추천 시스템에 의하면 개인의 생활공간 내에 설치된 IoT 기기들의 사용패턴을 분석하고, IoT 기기들의 사용패턴으로부터 DISC 성향을 분류하도록 학습된 딥러닝 엔진을 통해 사용자의 DISC 성향을 예측할 수 있다.According to the meditation recommendation system of the present invention, it is possible to predict the user's DISC disposition through a deep learning engine that is learned to analyze the usage patterns of IoT devices installed in an individual's living space and classify the DISC disposition from the use patterns of IoT devices.

또한 본 발명의 명상 추천 시스템에 의하면 예측된 개인의 DISC 성향과 측정된 수면시간 등을 기초로 휴식이 필요한지 판단하고 사용자 단말에 명상을 제안할 수 있다.In addition, according to the meditation recommendation system of the present invention, it is possible to determine whether a rest is necessary based on the predicted individual's DISC tendency and the measured sleep time, and to propose meditation to the user terminal.

도 1은 본 발명의 일 양상에 따른 명상 추천 시스템을 개념적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 명상 추천 시스템이 사용자 단말에 추천한 개인화된 명상 추천 서비스의 예시를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 명상 추천 시스템이 사용자의 IoT 디바이스 사용패턴을 학습하여 DISC 성향을 예측하는 절차를 도시한 절차도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 명상 추천 시스템의 명상 추천 절차를 도시한 절차도이다.1 is a block diagram conceptually showing a meditation recommendation system according to an aspect of the present invention.
2 is a diagram illustrating an example of a personalized meditation recommendation service recommended to a user terminal by a meditation recommendation system according to various embodiments of the present disclosure.
3 is a flowchart illustrating a procedure for predicting a DISC tendency by learning a user's IoT device usage pattern by a meditation recommendation system according to various embodiments of the present disclosure.
4 is a flowchart illustrating a meditation recommendation procedure of the meditation recommendation system according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 명상 추천 시스템이 사용자의 IoT 디바이스들의 사용패턴을 분석하여 예측한 DISC 기반의 성향을 기초로 명상을 추천하는 시스템에 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다.Hereinafter, a preferred embodiment of a system for recommending meditation based on a DISC-based propensity predicted by analyzing a usage pattern of a user's IoT devices by the meditation recommendation system of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다. 또한 본 발명의 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명에 따른 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는 것이 바람직하다.The same reference numerals shown in each drawing indicate the same members. In addition, specific structural or functional descriptions of the embodiments of the present invention are exemplified only for the purpose of describing the embodiments according to the present invention, and unless otherwise defined, all terms used herein including technical or scientific terms They have the same meaning as commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. Terms as defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related technology, and should not be interpreted as an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present specification. It is desirable not to.

도 1은 본 발명의 일 양상에 따른 명상 추천 시스템을 개념적으로 도시한 블록도이다. 도 1을 참조하여 설명하면, 명상 추천 시스템(10)은 각 사용자의 수면 패턴과 관련한 데이터를 수집하는 수면 센서로부터 사용자의 수면 데이터를 수집한다. 이때 수면 센서의 종류는 IoT 기능을 포함하고 있으며 제품의 형태는 제한이 없다. 일 예로 수면센서는 침대의 매트리스에 설치되어 사용되는 슬립센서일 수 있고, 또 다른 예로 사용자의 신체에 부착되는 밴드일 수 있다. 1 is a block diagram conceptually showing a meditation recommendation system according to an aspect of the present invention. Referring to FIG. 1, the meditation recommendation system 10 collects user's sleep data from a sleep sensor that collects data related to each user's sleep pattern. At this time, the type of sleep sensor includes the IoT function, and the shape of the product is not limited. As an example, the sleep sensor may be a slip sensor installed and used on a mattress of a bed, and as another example, it may be a band attached to the user's body.

또한 명상 추천 시스템(10)은 IoT 디바이스 사용패턴으로부터 사용자의 DISC 성향을 예측하기 위해 사용자의 생활 공간에 설치되는 IoT 디바이스들로부터 로그 데이터를 수집한다. IoT 센서 및 IoT 디바이스들은 복수 개가 존재하는 것이 일반적이므로 IoT 게이트웨이 또는 IoT 허브를 통해 타 시스템과 연결되고, IoT 센서 및 IoT 디바이스들은 Bluetooth, Z-Wave, ZigBee 등의 저전력 무선통신 프로토콜을 이용하여 IoT 게이트웨이 또는 IoT 허브와 통신하도록 IoT 인프라가 구성될 수 있다. 따라서, 수면센서와 IoT 디바이스들은 명상 추천 시스템(10)과 직접 연결되지 않고 IoT 게이트웨이 또는 IoT 허브를 통해 연결될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니고 직접 연결될 수 있다.In addition, the meditation recommendation system 10 collects log data from IoT devices installed in the user's living space in order to predict the user's DISC tendency from the IoT device usage pattern. IoT sensors and IoT devices generally exist in plural, so they are connected to other systems through IoT gateways or IoT hubs, and IoT sensors and IoT devices are IoT gateways using low-power wireless communication protocols such as Bluetooth, Z-Wave, and ZigBee. Alternatively, the IoT infrastructure can be configured to communicate with the IoT hub. Accordingly, the sleep sensor and IoT devices may not be directly connected to the meditation recommendation system 10 but may be connected through an IoT gateway or an IoT hub. However, it is not limited thereto and may be directly connected.

발명의 양상에 따라서는 수면센서 및 IoT 디바이스들과 명상 추천 시스템(10)은 데이터 교환을 위한 통신 프로토콜로 저전력의 소형기기 제어에 적합한 MQTT(Message Queueing Telemetry Transport) 프로토콜을 사용할 수 있다. MQTT 프로토콜은 사물 통신(Machine to Machine, M2M), 사물 인터넷(IoT)과 같이 대역폭이 제한된 통신 환경에 최적화된 푸시 기반의 경량 메시지 전송 프로토콜이다. MQTT 프로토콜에서는 푸시 기술에서 일반적으로 사용되는 클라이언트-서버 방식이 아닌 브로커라는 메시지 매개자를 통해 송신측에서 특정 토픽에 대한 메시지를 발행(publish)하고 해당 토픽에 대하여 수신자가 구독(subscribe)하는 방식으로 메시지를 수신한다. 따라서, MQTT 프로토콜이 사용되는 경우에는 수면센서 및 IoT 디바이스들과 명상 추천 시스템(10) 사이에 MQTT 브로커 서버가 추가될 수 있으며, 수면센서 및 IoT 디바이스들이 로그 데이터를 토픽으로 하여 메시지를 발행하고, 명상 추천 시스템(10)이 해당 토픽을 구독하여 MQTT 브로커로부터 해당 메시지를 전달받는다.According to an aspect of the invention, the sleep sensor and IoT devices and the meditation recommendation system 10 may use a message queuing telemetry transport (MQTT) protocol suitable for controlling small devices with low power as a communication protocol for data exchange. The MQTT protocol is a push-based lightweight message transmission protocol optimized for bandwidth-limited communication environments such as Machine to Machine (M2M) and Internet of Things (IoT). In the MQTT protocol, not a client-server method commonly used in push technology, but a message in which the sender publishes a message on a specific topic through a message intermediary called a broker, and the receiver subscribes to the topic. Receive. Therefore, when the MQTT protocol is used, an MQTT broker server may be added between the sleep sensor and IoT devices and the meditation recommendation system 10, and the sleep sensor and IoT devices issue a message with log data as a topic, The meditation recommendation system 10 subscribes to the topic and receives the message from the MQTT broker.

명상 추천 시스템(10)은 수집한 수면 데이터를 분석하여 사용자의 수면시간 정보를 획득하고 일별, 주별 및 월별 수면 시간에 대한 통계량을 계산한다.The meditation recommendation system 10 analyzes the collected sleep data to obtain the user's sleep time information, and calculates statistics on daily, weekly, and monthly sleep time.

명상 추천 시스템(10)은 추출한 사용자의 당일 수면시간이 평균 수면 시간보다 일정시간 이상 부족할 때 사용자 단말을 통해 사용자에게 명상을 추천한다.The meditation recommendation system 10 recommends meditation to the user through the user terminal when the extracted user's sleep time on the day is less than the average sleep time for a certain amount of time or more.

발명의 일 양상에 따르는 명상 추천 시스템(10)은 수면 데이터 수집부(100)와, 수면 통계부(110)와, DISC 성향 예측부(120)와, 명상 추천부(130)를 포함한다.The meditation recommendation system 10 according to an aspect of the invention includes a sleep data collection unit 100, a sleep statistics unit 110, a DISC propensity prediction unit 120, and a meditation recommendation unit 130.

수면 데이터 수집부(100)는 사용자의 수면 공간에 설치된 수면센서로부터 사용자의 수면 데이터를 수집한다. 수면 데이터 수집은 전술한 MQTT 프로토콜을 이용하여 수행될 수 있다. 이때 수집되는 수면센서의 수면 데이터는 수면시 사용자의 움직임 횟수, 수면 시간 등을 포함할 수 있다.The sleep data collection unit 100 collects the user's sleep data from a sleep sensor installed in the user's sleep space. Sleep data collection may be performed using the MQTT protocol described above. The sleep data of the sleep sensor collected at this time may include the number of movements of the user during sleep, sleep time, and the like.

수면 통계부(110)는 수집한 수면 데이터로부터 수면시간을 추출하고, 추출된 수면시간을 일, 주 및 월 단위로 저장하고, 일, 주 및 월 단위로 평균 등의 수면시간에 대한 각종 통계치를 계산한다.The sleep statistics unit 110 extracts sleep time from the collected sleep data, stores the extracted sleep time in daily, weekly and monthly units, and stores various statistics on sleep time such as average on a daily, weekly, and monthly basis. Calculate.

DISC 성향 예측부(120)는 사용자의 생활 공간에 설치된 전동 커튼 및 조명을 포함하는 IoT 디바이스들의 사용에 대한 로그 데이터를 수집하고, 수집된 로그 데이터로부터 미리 정의된 데이터 스키마에 따라 학습에 사용될 변수를 선별한다. 이때 학습에 사용될 변수를 선별하기 위한 데이터 스키마는 논문 및 학술 정보 조사를 통해 DISC 성향과 IoT 디바이스들의 사용패턴과의 연관성을 고려하여 결정한다. 이때 결정된 변수는 축적된 테스트용 데이터 셋으로 학습한 딥러닝 기반의 DISC 성향 예측 모델(엔진)을 통해 검증하고, 사전 설문 조사된 사용자들의 DISC 성향과 매치되는지 따져 변경될 수 있다. 즉, 사용자의 IoT 디바이스들의 사용패턴과 DISC 성향의 높은 연관성을 나타내는 변수를 최종 선별하게 된다. DISC 성향 예측부(120)가 로그 데이터를 수집하는 IoT 디바이스들은 전동 커튼 및 조명 외에 다양한 가전 기기들이 포함될 수 있다. 예를 들어, 공기 청정기, 세탁기 등이 포함될 수 있다. 이때, 어떤 종류의 IoT 디바이스들을 사용자가 보유하고 있는지는 사전에 설정되어야 한다.The DISC propensity prediction unit 120 collects log data on the use of IoT devices including electric curtains and lights installed in the user's living space, and determines variables to be used for learning according to a predefined data schema from the collected log data. Select. At this time, the data schema for selecting variables to be used for learning is determined in consideration of the association between DISC propensity and usage patterns of IoT devices through research on thesis and academic information. At this time, the determined variable may be verified through a deep learning-based DISC propensity prediction model (engine) learned with the accumulated test data set, and may be changed depending on whether it matches the DISC propensity of users surveyed in advance. In other words, a variable that shows a high correlation between the user's use pattern of IoT devices and the disposition of DISC is finally selected. IoT devices for which the DISC propensity prediction unit 120 collects log data may include various home appliances in addition to electric curtains and lighting. For example, an air cleaner, a washing machine, and the like may be included. At this time, what kinds of IoT devices the user has must be set in advance.

또한 DISC 성향 예측부(120)는 선별된 변수를 미리 학습된 딥러닝 기반의 DISC 성향 예측 엔진을 통해 사용자의 DISC 성향을 예측한다.In addition, the DISC propensity prediction unit 120 predicts the user's DISC propensity through a deep learning-based DISC propensity prediction engine that has previously learned the selected variables.

명상 추천부(130)는 당일의 사용자의 수면시간을 사용자의 평균 수면시간과 비교하여 수면시간이 미리 설정된 값 이상 평균 수면시간보다 부족하다고 판단되면 사용자 단말을 통해 사용자에게 명상을 추천한다. 또한, 명상 추천부(130)는 당일을 포함한 일정기간 (예, 3일)동안의 수면시간이 평균 수면시간으로 계산된 수면시간보다 미리 설정된 값 이상 부족하다고 판단되면 명상을 추천할 수 있다. 이때 일정기간은 일 단위, 주 단위 또는 월 단위가 될 수 있다.The meditation recommender 130 compares the user's sleeping time on the day with the average sleep time of the user and, if it is determined that the sleep time is less than the average sleep time more than a preset value, recommends meditation to the user through the user terminal. In addition, the meditation recommendation unit 130 may recommend meditation when it is determined that the sleep time for a certain period (eg, 3 days) including the day is less than the sleep time calculated as the average sleep time by a preset value or more. In this case, the certain period may be daily, weekly, or monthly.

명상 추천부(130)는 명상을 추천하기로 결정하였을 때 사용자의 DISC 성향을 고려하여 명상 추천 시간과 명상 시 사용자 단말이 재생할 음원을 결정하여 함께 추천할 수 있다. 즉, 사용자와 동일한 DISC 성향을 가진 사람들이 선호하는 음원과 명상 시간으로 명상 시간과 명상 음원을 결정하여 추천한다.When the meditation recommendation unit 130 decides to recommend meditation, the meditation recommendation time and a sound source to be played by the user terminal during meditation may be determined and recommended together in consideration of the user's DISC disposition. That is, the meditation time and meditation sound source are determined and recommended by the preferred sound source and meditation time by people with the same DISC disposition as the user.

발명의 또 다른 양상에 따르는 명상 추천 시스템(10)의 명상 추천부(130)는 사용자 단말로부터 명상 추천의 수용 여부에 대한 피드백을 수신하고, 수신한 피드백을 다음 명상 추천에 반영하여 사용자에게 명상을 제안할 수 있다.The meditation recommendation unit 130 of the meditation recommendation system 10 according to another aspect of the invention receives feedback on whether to accept the meditation recommendation from the user terminal, and reflects the received feedback to the next meditation recommendation to meditate on the user. I can suggest.

명상 추천 시스템(10)이 사용자에게 명상을 제안하더라도 사용자가 제안을 수용할 지 알 수 없으므로 명상 추천 시스템(10)은 사용자의 수용 여부에 대한 피드백을 수신한 다음 명상 추천에 반영하여 보다 엄밀하게 개인화된 추천을 할 수 있다.Even if the meditation recommendation system 10 suggests meditation to the user, it is not known whether the user will accept the suggestion, so the meditation recommendation system 10 receives feedback on whether or not the user accepts it, and then reflects it in the meditation recommendation to more strictly personalize it. You can make recommended recommendations.

예를 들어, 동일한 DISC 성향을 가진 사용자들이 선호하는 명상 음원을 추천하였는데 사용자가 이를 반복적으로 수용하지 않으면 해당 음원에 대한 추천을 배제하거나 다른 음원을 추천할 수 있다.For example, if users with the same DISC disposition prefer a meditation sound source, but the user does not accept it repeatedly, the recommendation for the sound source may be excluded or another sound source may be recommended.

발명의 또 다른 양상에 따르는 명상 추천 시스템(10)의 명상 추천부(130)는 사용자가 명상 추천을 수용한 경우 DISC 성향에 기초하여 IoT 조명과 IoT 전동 커튼을 제어하여 조도를 조절할 수 있다. 즉, 명상 추천 시스템(10)은 사용자의 DISC 성향에 기초하여 사용자가 편안하게 명상할 수 있도록 실내의 조도를 조절할 수 있다.The meditation recommendation unit 130 of the meditation recommendation system 10 according to another aspect of the invention may control the illumination intensity by controlling the IoT lighting and the IoT electric curtain based on the DISC tendency when the user accepts the meditation recommendation. That is, the meditation recommendation system 10 may adjust the indoor illuminance so that the user can meditate comfortably based on the user's DISC disposition.

발명의 일 실시 예에 따르면 명상 추천 시스템(10)의 명상 추천 방법은 데이터 수집 단계와, 수면시간 추출 단계와, 통계 계산 단계와, DISC 성향 예측 단계와, 비교 단계와, 명상 추천 결정 단계와, 명상 추천 단계를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, the meditation recommendation method of the meditation recommendation system 10 includes a data collection step, a sleep time extraction step, a statistical calculation step, a DISC tendency prediction step, a comparison step, a meditation recommendation decision step, and Includes meditation recommendations.

데이터 수집단계는 명상 추천 시스템(10)이 사용자의 수면 공간에 설치된 수면센서로부터 사용자의 수면 데이터를 수집하는 단계이다. 수면 데이터 수집은 전술한 MQTT 프로토콜을 이용하여 수행될 수 있다. 이때 수집되는 수면센서의 수면 데이터는 수면시 사용자의 움직임 횟수, 수면 시간 등을 포함할 수 있다.The data collection step is a step in which the meditation recommendation system 10 collects the user's sleep data from a sleep sensor installed in the user's sleep space. Sleep data collection may be performed using the MQTT protocol described above. The sleep data of the sleep sensor collected at this time may include the number of movements of the user during sleep, sleep time, and the like.

수면시간 추출 단계는 명상 추천 시스템(10)이 수집된 수면 데이터를 분석하여 사용자의 수면시간을 추출하는 단계이다.The sleep time extraction step is a step in which the meditation recommendation system 10 analyzes the collected sleep data to extract the user's sleep time.

통계 계산 단계는 추출된 수면시간을 일, 주 및 월 단위로 저장하고, 일, 주 및 월 단위로 평균 등의 수면시간에 대한 각종 통계치를 계산한다.In the statistical calculation step, the extracted sleep time is stored in units of days, weeks, and months, and various statistics for sleep hours such as averages are calculated in units of days, weeks and months.

DISC 성향 예측 단계는 명상 추천 시스템(10)이 사용자의 생활 공간에 설치된 전동 커튼 및 조명을 포함하는 IoT 디바이스들의 사용 패턴으로부터 사용자의 DISC 성향을 예측하는 단계이다. 이때, IoT 디바이스들의 종류는 제한이 없으나 어떤 종류의 IoT 디바이스들을 사용자가 보유하고 있는지는 사전에 설정되어야 한다.The DISC propensity prediction step is a step in which the meditation recommendation system 10 predicts the user's DISC propensity from usage patterns of IoT devices including electric curtains and lights installed in the user's living space. At this time, there are no restrictions on the types of IoT devices, but what types of IoT devices the user owns must be set in advance.

명상 추천 결정 단계는 명상 추천 시스템(10)이 추출된 사용자의 수면시간을 평균 수면시간과 비교하여 명상 추천 여부를 결정하는 단계이다. 예를 들어, 당일의 사용자의 수면시간을 사용자의 평균 수면시간과 비교하여 수면시간이 미리 설정된 값 이상 평균 수면시간보다 부족하다고 판단되면 사용자 단말을 통해 사용자에게 명상을 추천한다. 다른 예로, 명상 추천부(130)는 당일을 포함한 일정기간 (예, 3일)동안의 수면시간이 평균 수면시간으로 계산된 수면시간보다 미리 설정된 값 이상 부족하다고 판단되면 명상을 추천할 수 있다. 이때 일정기간은 일 단위, 주 단위 또는 월 단위가 될 수 있다.The meditation recommendation determination step is a step in which the meditation recommendation system 10 compares the extracted user's sleep time with the average sleep time to determine whether to recommend meditation. For example, if it is determined that the sleeping time of the user on the day is compared with the average sleeping time of the user and the sleeping time is less than the average sleeping time of more than a preset value, meditation is recommended to the user through the user terminal. As another example, the meditation recommender 130 may recommend meditation when it is determined that the sleep time for a certain period (eg, 3 days) including the day is less than the sleep time calculated as the average sleep time by a preset value or more. In this case, the certain period may be daily, weekly, or monthly.

명상 추천 단계는 설정된 기간의 수면시간이 평균 수면시간에 비해 미리 설정된 값 이상 적어 명상을 추천하기로 결정하였을 때 사용자의 DISC 성향을 고려하여 명상 추천 시간과 명상 시 사용자 단말이 재생할 음원을 결정하여 함께 추천하는 단계이다. 즉, 명상 추천 시스템(10)은 사용자와 동일한 DISC 성향을 가진 사람들이 선호하는 음원과 명상 시간으로 명상 시간과 명상 음원을 결정하여 추천한다.In the meditation recommendation step, when the sleeping time of the set period is less than a preset value compared to the average sleeping time, when it is decided to recommend meditation, the meditation recommendation time and the sound source to be played by the user terminal during meditation are determined in consideration of the user's DISC tendency. This is the recommended step. That is, the meditation recommendation system 10 determines and recommends a meditation time and a meditation sound source based on a sound source and a meditation time preferred by people with the same DISC disposition as the user.

발명의 또 다른 실시 예에 따르면 명상 추천 시스템(10)의 DISC 성향 예측 단계는 명상 추천 시스템(10)이 사용자의 생활 공간에 설치된 전동 커튼 및 조명을 포함하는 IoT 디바이스들의 사용에 대한 로그 데이터를 수집하는 단계와, 명상 추천 시스템(10)이 수집된 로그 데이터로부터 미리 정의된 데이터 스키마에 따라 학습에 사용될 변수를 선별하는 단계와, 명상 추천 시스템(10)이 선별된 변수를 미리 학습된 딥러닝 기반의 DISC 성향 예측 엔진을 통해 사용자의 DISC 성향을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, in the DISC propensity prediction step of the meditation recommendation system 10, the meditation recommendation system 10 collects log data on the use of IoT devices including electric curtains and lights installed in the user's living space. The meditation recommendation system 10 selects a variable to be used for learning according to a predefined data schema from the collected log data, and the meditation recommendation system 10 pre-learns the selected variable based on deep learning. It may include the step of predicting the user's DISC propensity through the DISC propensity prediction engine of.

명상 추천 시스템(10)이 로그 데이터를 수집하는 IoT 디바이스는 IoT 조명 및 전동 커튼 외에 다양한 디바이스를 포함할 수 있다. 다만, 각각의 IoT 디바이스는 사전에 명상 추천 시스템(10)에 등록되어 있어야 한다.The IoT device for which the meditation recommendation system 10 collects log data may include various devices in addition to IoT lighting and electric curtains. However, each IoT device must be registered in the meditation recommendation system 10 in advance.

변수를 선별하는 단계는 명상 추천 시스템(10)이 수집된 로그 데이터로부터 미리 정의된 데이터 스키마에 따라 학습에 사용될 변수를 선별하는 변수 선별 단계이다. 명상 추천 시스템(10)은 수집된 로그 데이터로부터 미리 정의된 데이터 스키마에 따라 학습에 사용될 변수를 선별한다. 이때 학습에 사용될 변수를 선별하기 위한 데이터 스키마는 논문 및 학술 정보 조사를 통해 DISC 성향과 IoT 디바이스들의 사용패턴과의 연관성을 고려하여 결정한다. 이때 결정된 변수는 축적된 테스트용 데이터 셋으로 학습한 딥러닝 기반의 DISC 성향 예측 모델(엔진)을 통해 검증하고, 사전 설문 조사된 사용자들의 DISC 성향과 매치되는지 따져 변경될 수 있다. 즉, 사용자의 IoT 디바이스들의 사용패턴과 DISC 성향의 높은 연관성을 나타내는 변수를 최종 선별하게 된다.The step of selecting a variable is a variable selection step in which the meditation recommendation system 10 selects a variable to be used for learning according to a predefined data schema from the collected log data. The meditation recommendation system 10 selects variables to be used for learning according to a predefined data schema from the collected log data. At this time, the data schema for selecting variables to be used for learning is determined in consideration of the association between DISC propensity and usage patterns of IoT devices through research on thesis and academic information. At this time, the determined variable may be verified through a deep learning-based DISC propensity prediction model (engine) learned with the accumulated test data set, and may be changed depending on whether it matches the DISC propensity of users surveyed in advance. In other words, a variable that shows a high correlation between the user's use pattern of IoT devices and the disposition of DISC is finally selected.

발명의 또 다른 실시 예에 따르면 명상 추천 시스템(10)의 명상 추천 방법은 피드백 수신 단계를 더 포함할 수 있고, 피드백 수신 단계는 명상 추천 시스템(10)이 사용자 단말로부터 명상 추천의 수용 여부에 대한 피드백을 수신하는 단계이다. 이때, 명상 추천 단계에서 명상 추천 시스템(10)이 해당 피드백을 다음 명상 추천에 반영할 수 있다.According to another embodiment of the invention, the meditation recommendation method of the meditation recommendation system 10 may further include a feedback reception step, and the feedback reception step includes the meditation recommendation system 10 to determine whether to accept the meditation recommendation from the user terminal. This is the step of receiving feedback. At this time, in the meditation recommendation step, the meditation recommendation system 10 may reflect the corresponding feedback to the next meditation recommendation.

명상 추천 시스템(10)이 수면시간과 DISC 성향에 따라 명상을 제안하더라도 사용자가 제안을 수용할 지 알 수 없으므로 명상 추천 시스템(10)은 사용자의 수용 여부에 대한 피드백을 수신한 다음 명상 추천에 반영하여 보다 엄밀하게 개인화된 추천을 할 수 있다.Even if the meditation recommendation system 10 proposes meditation according to the sleeping time and DISC inclination, the user does not know whether to accept the suggestion, so the meditation recommendation system 10 receives feedback on whether the user accepts or not, and then reflects it in the meditation recommendation. Thus, you can make more strictly personalized recommendations.

만약, 명상 추천 시스템(10)이 수신한 피드백이 사용자의 명상 추천 수용인 경우, 명상 추천 단계는 DISC 성향에 기초하여 IoT 조명과 IoT 전동 커튼을 제어하여 조도를 조절할 수 있다. 즉, 명상 추천 시스템(10)은 사용자의 DISC 성향에 기초하여 사용자가 편안하게 명상할 수 있도록 실내의 조도를 조절할 수 있다.If the feedback received by the meditation recommendation system 10 is the acceptance of the user's meditation recommendation, the meditation recommendation step may adjust the illumination by controlling the IoT lighting and the IoT electric curtain based on the DISC tendency. That is, the meditation recommendation system 10 may adjust the indoor illuminance so that the user can meditate comfortably based on the user's DISC disposition.

도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 명상 추천 시스템이 사용자 단말에 추천한 개인화된 명상 추천 서비스의 예시를 도시한 것이다. 도 2에 도시된 것과 같이 명상 추천 시스템(10)이 사용자의 수면시간이 부족하여 명상이 필요한 것으로 판단한 경우 사용자 단말을 통해 사용자에 명상을 추천하고 동시에 DISC 성향을 고려하여 특정 음원을 재생할 것을 추천하고, 사용자가 해당 추천에 대하여 수용 여부를 선택하면 명상 추천 시스템(10)이 이를 피드백으로 받아 다음 명상 추천에 반영한다.2 is a diagram illustrating an example of a personalized meditation recommendation service recommended to a user terminal by a meditation recommendation system according to various embodiments of the present disclosure. As shown in FIG. 2, when the meditation recommendation system 10 determines that meditation is necessary because the user's sleep time is insufficient, it recommends meditation to the user through the user terminal and at the same time recommends playing a specific sound source in consideration of the DISC tendency. When the user selects whether to accept the recommendation, the meditation recommendation system 10 receives it as a feedback and reflects it in the next meditation recommendation.

도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 명상 추천 시스템이 사용자의 IoT 디바이스 사용패턴을 학습하여 DISC 성향을 예측하는 절차를 도시한 절차도이다. 도 3을 참조하여 설명하면, 명상 추천 시스템(10)이 IoT 디바이스 사용패턴을 학습하여 DISC 성향을 예측하는 절차는 명상 추천 시스템(10)이 IoT 디바이스들로부터 사용이력에 대한 로그 데이터를 수집하고(S1000), 수집된 로그 데이터로부터 미리 정의된 데이터 스키마에 따라 학습에 사용될 변수를 선별한다(S1020). 선별된 변수를 딥러닝 기반의 DISC 성향 예측 엔진에 입력 변수로 제공하여 사용자의 DISC 성향을 예측한다(S1040).3 is a flowchart illustrating a procedure for predicting a DISC tendency by learning a user's IoT device usage pattern by a meditation recommendation system according to various embodiments of the present disclosure. Referring to FIG. 3, the procedure for predicting DISC disposition by learning the IoT device usage pattern by the meditation recommendation system 10 is that the meditation recommendation system 10 collects log data on the usage history from IoT devices ( S1000), a variable to be used for learning is selected from the collected log data according to a predefined data schema (S1020). The selected variable is provided as an input variable to the deep learning-based DISC propensity prediction engine to predict the user's DISC propensity (S1040).

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 명상 추천 시스템의 명상 추천 절차를 도시한 절차도이다. 도 4를 참조하여 설명하면, 사용자의 DISC 성향에 기초하여 명상을 추천하는 절차는 명상 추천 시스템(10)이 수면센서로부터 사용자의 수면 데이터를 수집하고(S2000), 수집된 수면 데이터로부터 수면시간을 추출하여(S2020) 일, 주 및 월 단위로 각각 사용자의 수면 통계량을 계산한다(S2040). 명상 추천 시스템(10)은 일정기간 동안의 수면시간을 해당 기간의 평균 수면시간과 비교하여(S2060) 일정기간 동안의 수면시간이 미리 설정된 값 이상 해당 기간의 평균 수면시간 보다 부족할 때 사용자 단말에 명상을 추천하고(S2080), 사용자 단말로부터 사용자가 해당 명상 추천을 수용했는지에 대한 피드백을 수신하고 이를 다음 명상 추천 시 반영한다(S2100).4 is a flowchart illustrating a meditation recommendation procedure of the meditation recommendation system according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 4, in the procedure for recommending meditation based on the user's DISC disposition, the meditation recommendation system 10 collects the user's sleep data from the sleep sensor (S2000), and calculates the sleep time from the collected sleep data. By extracting (S2020), the user's sleep statistics are calculated on a daily, weekly, and monthly basis (S2040). The meditation recommendation system 10 compares the sleep time for a certain period with the average sleep time for the period (S2060), and meditates on the user terminal when the sleep time for a certain period is less than the average sleep time for the period by more than a preset value. (S2080), and receives a feedback on whether the user has accepted the meditation recommendation from the user terminal, and reflects this at the next meditation recommendation (S2100).

상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.The above-described embodiments of the present invention are disclosed for the purpose of illustration, and those skilled in the art who have ordinary knowledge of the present invention will be able to make various modifications, changes, and additions within the spirit and scope of the present invention, and such modifications, changes and additions It should be seen as falling within the scope of the following claims.

10: 명상 추천 시스템
100: 수면 데이터 수집부
110: 수면 통계부
120: DISC 성향 예측부
130: 명상 추천부10: meditation recommendation system
100: sleep data collection unit
110: sleep statistics unit
120: DISC propensity prediction unit
130: Meditation Recommendations

Claims (7)

수면센서로부터 사용자의 수면 데이터를 수집하는 수면 데이터 수집부;
수집한 수면 데이터로부터 수면시간을 추출하고 일, 주 및 월 단위로 수면통계량을 계산하는 수면 통계부;
사용자의 생활 공간에 설치된 전동 커튼 및 조명을 포함하는 IoT 디바이스들의 사용에 대한 로그 데이터를 수집하고, 수집된 로그 데이터로부터 미리 정의된 데이터 스키마에 따라 학습에 사용될 변수를 선별하고, 선별된 변수를 미리 학습된 딥러닝 기반의 DISC 성향 예측 엔진을 통해 사용자의 DISC 성향을 예측하는 DISC 성향 예측부;
추출된 사용자의 수면시간을 평균 수면시간과 비교하고, 비교 결과 사용자 수면시간이 미리 설정된 값 이상 평균 수면시간보다 적은 경우 사용자 단말에 명상을 추천하는 명상 추천부;
를 포함하되,
명상 추천부는 사용자의 DISC 성향에 기초하여 명상 추천 시간과 명상 시 사용자 단말이 재생할 음원을 결정하는 명상 추천 시스템.
A sleep data collection unit collecting sleep data of a user from a sleep sensor;
A sleep statistics unit that extracts sleep time from the collected sleep data and calculates sleep statistics on a daily, weekly and monthly basis;
Collects log data on the use of IoT devices including electric curtains and lights installed in the user's living space, selects variables to be used for learning according to a predefined data schema from the collected log data, and selects the selected variables in advance. A DISC propensity prediction unit that predicts a user's DISC propensity through the learned deep learning-based DISC propensity prediction engine;
A meditation recommendation unit comparing the extracted user's sleeping time with the average sleeping time, and recommending meditation to the user terminal when the user's sleeping time is less than the average sleeping time by more than a preset value as a result of the comparison;
Including,
The meditation recommendation unit is a meditation recommendation system that determines a meditation recommendation time and a sound source to be played by the user terminal during meditation based on the user's DISC disposition.
 제 1 항에 있어서,
명상 추천부가 사용자 단말로부터 명상 추천의 수용 여부에 대한 피드백을 수신하고, 해당 피드백을 다음 명상 추천에 반영하는 명상 추천 시스템.
The method of claim 1,
A meditation recommendation system in which the meditation recommendation unit receives feedback on whether to accept the meditation recommendation from the user terminal, and reflects the feedback in the next meditation recommendation.
 제 2 항에 있어서, 사용자 명상 추천을 수용한 경우,
명상 추천부는 DISC 성향에 기초하여 IoT 조명과 IoT 전동 커튼을 제어하여 조도를 조절하는 명상 추천 시스템.
The method of claim 2, wherein when accepting the user meditation recommendation,
The meditation recommendation unit is a meditation recommendation system that adjusts illumination by controlling IoT lighting and IoT motorized curtains based on the disposition of the DISC.
 명상 추천 시스템이 사용자 단말을 사용자에게 명상을 추천하는 방법에 있어서,
명상 추천 시스템이 수면센서로부터 사용자의 수면 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계;
명상 추천 시스템이 수집된 수면 데이터로부터 수면시간을 추출하는 수면시간 추출 단계;
명상 추천 시스템이 일, 주 및 월 단위로 수면통계량을 계산하는 통계 계산 단계;
명상 추천 시스템이 추출된 사용자의 수면시간을 평균 수면시간과 비교하여 명상 추천 여부를 결정하는 명상 추천 결정 단계; 및
비교 결과 사용자 수면시간이 미리 설정된 값 이상 평균 수면시간보다 적은 경우 명상 추천 시스템이 사용자 단말에 명상을 추천하는 명상 추천 단계;
를 포함하되,
상기 방법은 명상 추천 시스템이 사용자의 생활 공간에 설치된 전동 커튼 및 조명을 포함하는 IoT 디바이스들의 사용 패턴으로부터 사용자의 DISC 성향을 예측하는 DISC 성향 예측 단계;를 더 포함하고,
명상 추천 단계는 사용자의 DISC 성향에 기초하여 명상 추천 시간과 명상 시 사용자 단말이 재생할 음원을 결정하는 명상 추천 방법.
In a method for the meditation recommendation system to recommend meditation to a user through a user terminal,
A data collection step in which the meditation recommendation system collects sleep data of the user from the sleep sensor;
A sleep time extraction step of extracting a sleep time from the collected sleep data by a meditation recommendation system;
A statistical calculation step in which the meditation recommendation system calculates sleep statistics on a daily, weekly and monthly basis;
A meditation recommendation determining step of determining whether to recommend meditation by comparing the user's sleeping time extracted by the meditation recommendation system with the average sleeping time; And
A meditation recommendation step in which the meditation recommendation system recommends meditation to the user terminal when the user's sleeping time is less than the average sleeping time by more than a preset value as a result of the comparison;
Including,
The method further includes, by a meditation recommendation system, a DISC tendency prediction step of predicting a user's DISC tendency from a usage pattern of IoT devices including electric curtains and lighting installed in the user's living space,
The meditation recommendation step is a meditation recommendation method in which a meditation recommendation time and a sound source to be played by the user terminal during meditation are determined based on the user's DISC disposition.
 제 4 항에 있어서, DISC 성향 예측 단계는
명상 추천 시스템이 사용자의 생활 공간에 설치된 전동 커튼 및 조명을 포함하는 IoT 디바이스들의 사용에 대한 로그 데이터를 수집하는 단계와, 명상 추천 시스템이 수집된 로그 데이터로부터 미리 정의된 데이터 스키마에 따라 학습에 사용될 변수를 선별하는 단계와, 명상 추천 시스템이 선별된 변수를 미리 학습된 딥러닝 기반의 DISC 성향 예측 엔진을 통해 사용자의 DISC 성향을 예측하는 단계를 포함하는 명상 추천 방법.
The method of claim 4, wherein the DISC propensity prediction step
The meditation recommendation system collects log data on the use of IoT devices including electric curtains and lights installed in the user's living space, and the meditation recommendation system is used for learning according to a predefined data schema from the collected log data. A meditation recommendation method comprising the steps of selecting a variable, and predicting a user's DISC propensity through a deep learning-based DISC propensity prediction engine that has previously learned the selected variable by the meditation recommendation system.
 제 4 항에 있어서, 상기 방법은
명상 추천 시스템이 사용자 단말로부터 명상 추천의 수용 여부에 대한 피드백을 수신하는 피드백 수신 단계;
를 더 포함하되,
명상 추천 단계에서 명상 추천 시스템이 해당 피드백을 다음 명상 추천에 반영하는 명상 추천 방법.
The method of claim 4, wherein the method
A feedback receiving step of receiving, by the meditation recommendation system, a feedback on whether to accept the meditation recommendation from the user terminal;
But further include,
A meditation recommendation method in which the meditation recommendation system incorporates that feedback into the next meditation recommendation during the meditation recommendation phase.
 제 6 항에 있어서,
상기 피드백이 사용자의 명상 추천 수용인 경우, 명상 추천 단계는 DISC 성향에 기초하여 IoT 조명과 IoT 전동 커튼을 제어하여 조도를 조절하는 명상 추천 방법.The method of claim 6,
When the feedback is the acceptance of the user's meditation recommendation, the meditation recommendation step is a meditation recommendation method in which illumination is controlled by controlling the IoT lighting and the IoT electric curtain based on the DISC tendency.
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