KR20210043292A - 교체 가능한 카트리지를 추천하는 에어로졸 생성 장치 및 에어로졸 생성 시스템 - Google Patents

교체 가능한 카트리지를 추천하는 에어로졸 생성 장치 및 에어로졸 생성 시스템 Download PDF

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Abstract

에어로졸 생성 장치는 출력부, 사용자의 동공 이미지를 획득하는 생체 정보 획득부, 상기 사용자의 동공 이미지를 서버로 전송하고, 신경망 기반의 감정 연산 모델 및 신경망 기반의 카트리지 추천 모델을 이용하여 상기 서버가 연산한, 상기 동공 이미지에 대응하는 상기 사용자의 감정 상태 정보 및 상기 감정 상태 정보에 대응하는 추천 카트리지 정보를 수신하는 통신부 및 상기 추천 카트리지 정보를 출력하도록 상기 출력부를 제어하는 제어부를 포함한다.

Description

교체 가능한 카트리지를 추천하는 에어로졸 생성 장치 및 에어로졸 생성 시스템{AEROSOL GENERATING DEVICE AND AEROSOL GENERATING SYTEM FOR RECOMMENDING REPLACEABLE CARTRIDGE}
본 개시는 교체 가능한 카트리지를 추천하는 에어로졸 생성 장치 및 에어로졸 생성 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 사용자의 감정 상태에 대응하는 카트리지를 추천할 수 있는 에어로졸 생성 장치 및 에어로졸 생성 시스템에 관한 것이다.
근래에 일반적인 궐련의 단점들을 극복하는 대체 방법에 관한 수요가 증가하고 있다. 예를 들어, 궐련을 연소시켜 에어로졸을 생성시키는 방법이 아닌 궐련 또는 액체 저장부 내의 에어로졸 생성물질이 가열됨에 따라 에어로졸을 생성하는 방법에 관한 수요가 증가하고 있다.
에어로졸 생성 장치는 에어로졸 생성 물질을 수용하는 카트리지를 구비하고, 카트리지는 교체 가능하도록 설계될 수 있으나, 이러한 카트리지는 사용자의 기호에 따라 선택될 뿐, 에어로졸 생성 장치가 사용자의 감정 상태를 파악하여 카트리지를 추천할 수 없었다.
본 개시의 기술적 과제는 사용자의 감정 상태를 파악하고, 감정 상태에 대응하는 카트리지를 추천할 수 있는 에어로졸 생성 장치 및 에어로졸 생성 시스템을 제공하는 데에 있다.
본 개시의 기술적 과제는 상술한 바에 한정되지 않으며 이하의 예들로부터 또 다른 기술적 과제들이 유추될 수 있다.
일 측면에 따른 에어로졸 생성 장치는 출력부, 사용자의 동공 이미지를 획득하는 생체 정보 획득부, 상기 사용자의 동공 이미지를 서버로 전송하고, 신경망 기반의 감정 연산 모델 및 신경망 기반의 카트리지 추천 모델을 이용하여 상기 서버가 연산한, 상기 동공 이미지에 대응하는 상기 사용자의 감정 상태 정보 및 상기 감정 상태 정보에 대응하는 추천 카트리지 정보를 수신하는 통신부 및 상기 출력부를 제어하여 상기 추천 카트리지 정보를 출력하는 제어부를 포함한다.
또한, 에어로졸 생성 장치는 상기 사용자의 감정 상태를 입력 받는 입력부를 더 포함하고, 상기 제어부는 기 설정된 학습 기간 동안, 상기 감정 상태의 입력 정보 및 상기 감정 상태를 입력 받은 시점에 상기 생체 정보 획득부가 획득한 상기 사용자의 동공 이미지를, 상기 통신부를 통해 상기 서버로 전송한다.
또한, 상기 감정 연산 모델은 상기 학습 기간 동안 수집된 상기 감정 상태의 입력 정보 및 상기 동공 이미지들에 기초하여 기계 학습에 의해 생성된다.
또한, 상기 카트리지 추천 모델은 상기 사용자의 감정 상태에 대응하여 액상 조성물의 성분비가 상이한 카트리지를 추천한다.
또한, 에어로졸 생성 장치는 본체에 결합되는 상기 카트리지의 종류를 식별하는 카트리지 식별부를 더 포함하고, 상기 제어부는 상기 추천 카트리지 정보를 출력한 이후에 상기 카트리지 식별부가 식별한 교체 카트리지 정보를, 상기 통신부를 통해 상기 서버로 전송한다.
또한, 상기 카트리지 추천 모델은 상기 교체 카트리지 정보를 기초로 업데이트된다.
또한, 상기 카트리지 추천 모델은 베이지안 최적화(bayesian optimization) 알고리즘에 의해 업데이트된다.
또한, 상기 출력부는 상기 사용자의 감정 상태 정보에 대응하는 음성 메시지를 출력한다.
다른 측면에 따른 에어로졸 생성 시스템은 사용자의 동공 이미지를 획득하고, 상기 사용자의 동공 이미지를 서버로 전송하는 에어로졸 생성 장치와, 신경망 기반의 감정 연산 모델을 이용하여 상기 동공 이미지에 대응하는 상기 사용자의 감정 상태를 연산하는 감정 연산부와, 신경망 기반의 카트리지 추천 모델을 이용하여 상기 사용자의 감정 상태에 대응하는 추천 카트리지를 연산하는 카트리지 추천부와, 상기 사용자의 감정 상태 정보 및 추천 카트리지 정보를 상기 에어로졸 생성 장치로 전송하는 통신부를 포함하는 서버를 포함하고, 상기 에어로졸 생성 장치는 상기 서버로부터 수신 받은 상기 추천 카트리지 정보를 출력한다.
또한, 상기 에어로졸 생성 장치는 기 설정된 학습 기간 동안, 상기 감정 상태의 입력 정보 및 상기 감정 상태를 입력 받은 시점에 획득한 상기 사용자의 동공 이미지를, 상기 서버로 전송한다.
또한, 상기 감정 연산부는 상기 학습 기간 동안 수집된 상기 감정 상태의 입력 정보 및 상기 동공 이미지들에 기초하여 기계 학습에 의해 상기 감정 연산 모델을 생성한다.
또한, 상기 카트리지 추천부는 상기 사용자의 감정 상태에 대응하여 액상 조성물의 성분비가 상이한 카트리지를 추천한다.
또한, 상기 에어로졸 생성 장치는 상기 추천 카트리지 정보를 출력한 이후에 식별된 교체 카트리지의 정보를 상기 서버로 전송한다.
또한, 상기 카트리지 추천부는 상기 교체 카트리지의 정보를 기초로 상기 카트리지 추천 모델을 업데이트한다.
또한, 상기 카트리지 추천부는 베이지안 최적화(bayesian optimization) 알고리즘을 이용하여 상기 카트리지 추천 모델을 업데이트한다.
또한, 상기 에어로졸 생성 장치는 상기 사용자의 감정 상태 정보에 대응하는 음성 메시지를 출력한다.
본 개시의 에어로졸 생성 장치 및 에어로졸 생성 시스템은 사용자의 감정 상태에 대응하는 카트리지를 추천함으로써, 사용자 만족을 향상시킨다.
또한, 에어로졸 생성 장치 및 에어로졸 생성 시스템 내의 감정 연산 모델은 사용자의 동공 이미지를 기초로 기계 학습되므로, 사용자 맞춤의 감정 상태 연산이 가능하다.
또한, 에어로졸 생성 장치 및 에어로졸 생성 시스템 내의 카트리지 추천 모델은 교체 카트리지 정보를 기초로 업데이트되므로, 사용자 맞춤의 카트리지 추천이 가능하다.
도 1은 일 실시예에 관한 에어로졸 생성 물질을 보유하는 교체 가능한 카트리지와 이를 구비한 에어로졸 생성 장치의 결합 관계를 개략적으로 도시한 분리 사시도이다.
도 2는 도 1에 나타난 실시예에 관한 에어로졸 생성 장치의 예시적인 일 작동 상태를 도시한 사시도이다.
도 3은 도 1에 나타난 실시예에 관한 에어로졸 생성 장치의 예시적인 다른 작동 상태를 도시한 사시도이다.
도 4는 본 개시에 따른 에어로졸 생성 시스템의 구성도이다.
도 5는 본 개시에 따른 에어로졸 생성 장치의 내부 블록도이다.
도 6은 본 개시에 따른 서버의 내부 블록도이다.
도 7은 본 개시에 따른 감정 연산 모델의 기계 학습 방법 및 사용자의 감정 상태 연산 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 개시에 따른 에어로졸 생성 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9는 본 개시에 따른 에어로졸 생성 시스템의 신호 흐름도이다.
실시예들에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 개시의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "??부", "??모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시의 실시예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 개시의 에어로졸 생성 장치 및 에어로졸 생성 시스템은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 개시의 실시예들을 상세히 설명한다.
도 1은 일 실시예에 관한 에어로졸 생성 물질을 보유하는 교체 가능한 카트리지와 이를 구비한 에어로졸 생성 장치의 결합 관계를 개략적으로 도시한 분리 사시도이다.
도 1에 나타난 실시예에 관한 에어로졸 생성 장치(5)는 에어로졸 생성 물질을 보유하는 카트리지(20)와, 카트리지(20)를 지지하는 본체(10)를 포함한다.
카트리지(20)는 내부에 에어로졸 생성 물질을 수용한 상태에서 본체(10)에 결합할 수 있다. 카트리지(20)의 일부분이 본체(10)의 수용 공간(19)에 삽입됨으로써 카트리지(20)가 본체(10)에 장착될 수 있다.
카트리지(20)는 예를 들어 액체 상태나, 고체 상태나, 기체 상태나, 겔(gel) 상태 등의 어느 하나의 상태를 갖는 에어로졸 생성 물질을 보유할 수 있다. 에어로졸 생성 물질은 액상 조성물을 포함할 수 있다. 예를 들어, 액상 조성물은 휘발성 담배 향 성분을 포함하는 담배 함유 물질을 포함하는 액체일 수 있고, 비 담배 물질을 포함하는 액체일 수도 있다.
액상 조성물은 예를 들어, 물, 솔벤트, 에탄올, 식물 추출물, 향료, 향미제, 및 비타민 혼합물의 어느 하나의 성분이나, 이들 성분의 혼합물을 포함할 수 있다. 향료는 멘솔, 페퍼민트, 스피아민트 오일, 각종 과일향 성분 등을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 향미제는 사용자에게 다양한 향미 또는 풍미를 제공할 수 있는 성분을 포함할 수 있다. 비타민 혼합물은 비타민 A, 비타민 B, 비타민 C 및 비타민 E 중 적어도 하나가 혼합된 것일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 또한 액상 조성물은 글리세린 및 프로필렌 글리콜과 같은 에어로졸 형성제를 포함할 수 있다.
예를 들어, 액상 조성물은 니코틴 염이 첨가된 임의의 중량비의 글리세린 및 프로필렌 글리콜 용액을 포함할 수 있다. 액상 조성물에는 2종 이상의 니코틴 염이 포함될 수도 있다. 니코틴 염은 니코틴에 유기산 또는 무기산을 포함하는 적절한 산을 첨가함으로써 형성될 수 있다. 니코틴은 자연적으로 발생하는 니코틴 또는 합성 니코틴으로서, 액상 조성물의 총 용액 중량에 대한 임의의 적절한 중량의 농도를 가질 수 있다.
니코틴 염의 형성을 위한 산은 혈중 니코틴 흡수 속도, 에어로졸 생성 장치(5)의 작동 온도, 향미 또는 풍미, 용해도 등을 고려하여 적절하게 선택될 수 있다. 예를 들어, 니코틴 염의 형성을 위한 산은 벤조산, 락트산, 살리실산, 라우르산, 소르브산, 레불린산, 피루브산, 포름산, 아세트산, 프로피온산, 부티르산, 발레르산, 카프로산, 카프릴산, 카프르산, 시트르산, 미리스트산, 팔미트산, 스테아르산, 올레산, 리놀레산, 리놀렌산, 페닐아세트산, 타르타르산, 숙신산, 푸마르산, 글루콘산, 사카린산, 말론산 또는 말산으로 구성된 군으로부터 선택되는 단독의 산 또는 상기 군으로부터 선택되는 2 이상의 산들의 혼합이 될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
카트리지(20)는 본체(10)로부터 전달되는 전기 신호 또는 무선 신호 등에 의해 작동함으로써 카트리지(20)의 내부의 에어로졸 생성 물질의 상(phase)을 기체의 상으로 변환하여 에어로졸(aerosol)을 발생시키는 기능을 수행한다. 에어로졸은 에어로졸 생성 물질로부터 발생한 증기화된 입자와 공기가 혼합된 상태의 기체를 의미할 수 있다.
예를 들어, 카트리지(20)는 본체(10)로부터 전기 신호를 공급받아 에어로졸 생성 물질을 가열하거나, 초음파 진동 방식을 이용하거나, 유도 가열 방식을 이용함으로써 에어로졸 생성 물질의 상을 변환할 수 있다. 다른 예로서, 카트리지(20)가 자체적인 전력원을 포함하는 경우에는 본체(10)로부터 카트리지(20)에 전달되는 전기적인 제어 신호나 무선 신호에 의해 카트리지(20)가 작동함으로써 에어로졸을 발생시킬 수 있다.
카트리지(20)는 내부에 에어로졸 생성 물질을 수용하는 액체 저장부(21)와, 액체 저장부(21)의 에어로졸 생성 물질을 에어로졸로 변환하는 기능을 수행하는 무화기(atomizer)를 포함할 수 있다.
액체 저장부(21)가 내부에 '에어로졸 생성 물질을 수용한다'는 것은 액체 저장부(21)가 그릇(container)의 용도와 같이 에어로졸 생성 물질을 단순히 담는 기능을 수행하는 것과, 액체 저장부(21)의 내부에 예를 들어 스펀지(sponge)나 솜이나 천이나 다공성 세라믹 구조체와 같은 에어로졸 생성 물질을 함침(함유)하는 요소를 포함하는 것을 의미한다.
무화기는 예를 들어, 에어로졸 생성 물질을 흡수하여 에어로졸로 변환하기 위한 최적의 상태로 유지하는 액체 전달 수단(wick; 윅)과, 액체 전달 수단을 가열하여 에어로졸을 발생하는 히터를 포함할 수 있다.
액체 전달 수단은 예를 들어 면 섬유, 세라믹 섬유, 유리 섬유, 다공성 세라믹의 적어도 하나를 포함할 수 있다.
히터는 전기 저항에 의해 열을 발생시킴으로써 액체 전달 수단에 전달되는 에어로졸 생성 물질을 가열하기 위하여 구리, 니켈, 텅스텐 등의 금속 소재를 포함할 수 있다. 히터는 예를 들어, 금속 열선(wire), 금속 열판(plate), 세라믹 발열체 등으로 구현될 수 있으며, 니크롬선과 같은 소재를 이용하여 전도성 필라멘트로 구현되거나 액체 전달 수단에 감기거나 액체 전달 수단에 인접하게 배치될 수 있다.
무화기는 또한 별도의 액체 전달 수단을 사용하지 않고 에어로졸 생성 물질을 흡수하여 에어로졸로 변환하기 위한 최적의 상태로 유지하는 기능과 에어로졸 생성 물질을 가열하여 에어로졸을 발생하는 기능을 모두 수행하는 메시 형상(mesh shape)이나 판 형상(plate shape)의 발열체로 구현될 수 있다.
카트리지(20)의 내부에 수용된 에어로졸 생성 물질을 외부에서 시각적으로 확인할 수 있도록 카트리지(20)의 액체 저장부(21)는 적어도 일부가 투명한 소재를 포함할 수 있다. 액체 저장부(21)는 본체(10)에 결합할 때에 본체(10)의 홈(11)에 삽입될 수 있도록 액체 저장부(21)로부터 돌출하는 돌출창(21a)을 포함한다. 마우스피스(22) 및 액체 저장부(21)의 전체가 투명한 플라스틱이나 유리 등의 소재로 제작될 수 있으며, 액체 저장부(21)의 일부분에 해당하는 돌출창(21a)만이 투명한 소재로 제작될 수 있다.
본체(10)는 수용 공간(19)의 내측에 배치된 접속 단자(10t)를 포함한다. 본체(10)의 수용 공간(19)에 카트리지(20)의 액체 저장부(21)가 삽입되면 본체(10)는 접속 단자(10t)를 통하여 카트리지(20)에 전력을 제공하거나, 카트리지(20)의 작동과 관련한 신호를 카트리지(20)에 공급할 수 있다.
카트리지(20)의 액체 저장부(21)의 일측 단부에는 마우스피스(22)가 결합된다. 마우스피스(22)는 에어로졸 생성 장치(5)의 사용자의 구강으로 삽입되는 부분이다. 마우스피스(22)는 액체 저장부(21) 내부의 에어로졸 생성 물질로부터 발생한 에어로졸을 외부로 배출하는 배출공(22a)을 포함한다.
본체(10)에는 슬라이더(7)가 본체(10)에 대하여 이동 가능하게 결합된다. 슬라이더(7)는 본체(10)에 대해 이동함으로써 본체(10)에 결합된 카트리지(20)의 마우스피스(22)의 적어도 일부를 덮거나 마우스피스(22)의 적어도 일부를 외부로 노출시키는 기능을 수행한다. 슬라이더(7)는 카트리지(20)의 돌출창(21a)의 적어도 일부를 외부로 노출시키는 장공(7a)을 포함한다.
슬라이더(7)는 내부가 비어 있으며 양측 단부가 개방된 통 형상을 갖는다. 슬라이더(7)의 구조는 도면에 도시된 것과 같이 통 형상으로 제한되는 것은 아니며, 본체(10)의 가장자리에 결합된 상태를 유지하면서 본체(10)에 대해 이동 가능한 클립 모양의 단면 형상을 갖는 절곡된 판의 구조나, 만곡된 원호 모양의 단면 형상을 갖는 구부러진 반원통 형상 등의 구조를 가질 수 있다.
슬라이더(7)는 본체(10)와 카트리지(20)에 대한 슬라이더(7)의 위치를 유지하기 위한 자성체를 포함한다. 자성체는 영구자석이나, 철, 니켈, 코발트, 또는 이들의 합금 등과 같은 소재를 포함할 수 있다.
자성체는 슬라이더(7)의 내부 공간을 사이에 두고 서로 마주보는 두 개의 제1 자성체(8a)와, 슬라이더(7)의 내부 공간을 사이에 두고 서로 마주보는 두 개의 제2 자성체(8b)를 포함한다. 제1 자성체(8a)와 제2 자성체(8b)는 슬라이더(7)의 이동 방향, 즉 본체(10)가 연장하는 방향인 본체(10)의 길이 방향을 따라 서로 이격되게 배치된다.
본체(10)는 슬라이더(7)가 본체(10)에 대하여 이동하는 동안 슬라이더(7)의 제1 자성체(8a)와 제2 자성체(8b)가 이동하는 경로 상에 배치된 고정 자성체(9)를 포함한다. 본체(10)의 고정 자성체(9)도 수용 공간(19)을 사이에 두고 서로 마주보도록 두 개가 설치될 수 있다.
슬라이더(7)의 위치에 따라, 고정 자성체(9)와 제1 자성체(8a) 또는 고정 자성체(9)와 제2 자성체(8b) 사이에서 작용하는 자력에 의하여 슬라이더(7)는 마우스피스(22)의 단부를 덮거나 노출시키는 위치에 안정적으로 유지될 수 있다.
본체(10)는 슬라이더(7)가 본체(10)에 대하여 이동하는 동안 슬라이더(7)의 제1 자성체(8a)와 제2 자성체(8b)의 이동하는 경로 상에 배치되는 위치변화 감지 센서(3)를 포함한다. 위치변화 감지 센서(3)는 예를 들어 자기장의 변화를 감지하여 신호를 발생하는 홀 효과(hall effect)를 이용한 홀 센서(hall IC)를 포함할 수 있다.
상술한 실시예에 관한 에어로졸 생성 장치(5)에서 본체(10)와 카트리지(20)와 슬라이더(7)는 길이 방향을 가로지르는 방향에서의 단면 형상이 대략 직사각형이지만, 실시예는 이러한 에어로졸 생성 장치(5)의 형상에 의해 제한되지 않는다. 에어로졸 생성 장치(5)는 예를 들어 원형이나 타원형이나 정사각형이나 여러 가지 형태의 다각형의 단면 형상을 가질 수 있다. 또한 에어로졸 생성 장치(5)가 길이 방향으로 연장할 때 반드시 직선적으로 연장하는 구조로 제한되는 것은 아니며, 사용자가 손으로 잡기 편하게 예를 들어 유선형으로 만곡되거나 특정 영역에서 미리 정해진 각도로 절곡되며 길게 연장할 수 있다.
도 2는 도 1에 나타난 실시예에 관한 에어로졸 생성 장치의 예시적인 일 작동 상태를 도시한 사시도이다.
도 2에서는 슬라이더(7)가 본체(10)와 결합된 카트리지의 마우스피스(22)의 단부를 덮는 위치로 이동한 작동 상태가 도시되었다. 슬라이더(7)가 마우스피스(22)의 단부를 덮는 위치로 이동한 상태에서는 마우스피스(22)가 외부의 이물질로부터 안전하게 보호되며 청결한 상태로 유지될 수 있다.
사용자는 슬라이더(7)의 장공(7a)을 통하여 카트리지의 돌출창(21a)을 시각적으로 확인함으로써 카트리지가 보유하는 에어로졸 생성 물질의 잔량을 확인할 수 있다. 사용자는 에어로졸 생성 장치(5)를 사용하기 위해서 슬라이더(7)를 본체(10)의 길이 방향으로 이동시킬 수 있다.
도 3은 도 1에 나타난 실시예에 관한 에어로졸 생성 장치의 예시적인 다른 작동 상태를 도시한 사시도이다.
도 3에서는 슬라이더(7)가 본체(10)와 결합된 카트리지의 마우스피스(22)의 단부를 외부로 노출시키는 위치로 이동한 작동 상태가 도시되었다. 슬라이더(7)가 마우스피스(22)의 단부를 외부로 노출시키는 위치로 이동한 상태에서 사용자가 자신의 구강에 마우스피스(22)를 삽입하여 마우스피스(22)의 배출공(22a)을 통해서 배출되는 에어로졸을 흡입할 수 있다.
슬라이더(7)가 마우스피스(22)의 단부를 외부로 노출시키는 위치로 이동한 상태에서도 슬라이더(7)의 장공(7a)을 통하여 카트리지의 돌출창(21a)이 외부로 노출되므로, 사용자가 카트리지가 보유하는 에어로졸 생성 물질의 잔량을 시각적으로 확인할 수 있다.
도 4는 본 개시에 따른 에어로졸 생성 시스템의 구성도이다.
도면을 참조하면, 에어로졸 생성 시스템(400)은 에어로졸 생성 장치(410) 및 서버(420)를 포함할 수 있다.
도 4의 에어로졸 생성 장치(410)는 도 1 내지 도 3의 에어로졸 생성 장치(5)에 대응될 수 있다. 실시예에 따라, 도 4의 에어로졸 생성 장치(410)는 궐련 가열식 에어로졸 생성 장치에 대응될 수 있다. 따라서, 이하의 내용들은 궐련 가열식 에어로졸 생성 장치에도 적용될 수 있다. 다시 말해, 서버(420)는 사용자의 감정 상태에 대응하는 궐련을 추천하고, 에어로졸 생성 장치(410)는 추천 궐련 정보를 출력할 수도 있다.
에어로졸 생성 장치(410)는 본체 및 본체에 교체 가능하게 결합되는 카트리지를 구비할 수 있다. 카트리지는 액상 조성물을 수용할 수 있고, 액상 조성물의 성분비에 따라, 카트리지의 가열 시, 무화량, 향미, 풍미 등에 차이가 발생할 수 있다. 사용자의 기호에 따른 무화량, 향미, 풍미 등을 유지하기 위하여, 카트리지는 액상 조성물의 성분비에 따라 다양한 종류로 구분되어 판매될 수 있다.
에어로졸 생성 장치(410)는 사용자의 감정 상태 정보를 수신하고, 사용자의 감정 상태에 대응하는 추천 카트리지의 정보를 출력할 수 있다.
보다 상세하게는 에어로졸 생성 장치(410)는 사용자의 생체 정보를 획득할 수 있다. 일 측면에 따른 에어로졸 생성 장치(410)는 사용자의 동공 이미지를 획득할 수 있다. 다른 측면에 따른 에어로졸 생성 장치(410)는 사용자의 혈압, 맥박, 체온, 심전도, 호흡, 심박수 중 적어도 어느 하나의 정보를 획득할 수 있다.
에어로졸 생성 장치(410)는 유선 또는 무선 네트워크를 통해 사용자의 생체 정보를 서버(420)로 전송할 수 있다.
서버(420)는 신경망 기반의 감정 연산 모델을 이용하여 생체 정보에 대응하는 사용자의 감정 상태를 연산할 수 있다. 또한, 서버(420)는 신경망 기반의 카트리지 추천 모델을 이용하여 사용자의 감정 상태에 대응하는 추천 카트리지 정보를 연산할 수 있다.
추천 카트리지는 사용자의 부정적인 감정 상태를 개선시킬 수 있는 액상 조성물이 수용된 카트리지를 의미할 수 있다. 또는 추천 카트리지는 사용자의 긍정적인 감정 상태를 향상시킬 수 있는 액상 조성물이 수용된 카트리지를 의미할 수 있다.
예를 들어, 서버(420)는 제1 감정 상태에 대응하여 제1 카트리지 정보를 출력할 수 있다. 이때, 제1 감정 상태는 우울 상태와 같은 부정적인 감정 상태이고, 제1 카트리지 정보는 사용자의 우울 상태를 개선시킬 수 있는 비타민 D 성분이 포함된 카트리지 정보일 수 있다. 또한, 서버(420)는 제2 감정 상태에 대응하여 제2 카트리지 정보를 출력할 수 있다. 이때, 제2 감정 상태는 행복 상태와 같은 긍정적인 감정이고, 제2 카트리지 정보는 사용자의 행복 상태를 더욱 향상시킬 수 있는 멘솔 성분이 포함된 카트리지 정보일 수 있다.
서버(420)는 유선 또는 무선 네트워크를 통해 추천 카트리지 정보를 에어로졸 생성 장치(410)로 전송할 수 있다.
에어로졸 생성 장치(410)는 서버(420)로부터 수신한 추천 카트리지 정보를 출력함으로써, 사용자에게 추천 카트리지의 선택 기회를 제공할 수 있다.
한편, 실시예에 따라, 상술한 사용자의 감정 상태 연산 및 추천 카트리지 연산은 에어로졸 생성 장치(410)에 의해 수행될 수도 있다.
도 5는 본 개시의 실시예에 따른 에어로졸 생성 장치의 내부 블록도이다.
도면을 참조하면, 에어로졸 생성 장치(410)는 생체 정보 획득부(411), 입력부(412), 출력부(413), 통신부(414), 카트리지 식별부(415), 메모리(416), 배터리(417), 히터(418) 및 제어부(419)를 포함할 수 있다.
생체 정보 획득부(411)는 사용자의 생체 정보를 획득할 수 있다. 일 측면에서 에어로졸 생성 장치(410)는 사용자의 동공 이미지를 획득할 수 있다. 생체 정보 획득부(411)는 사용자의 동공 이미지를 획득하기 위하여 적외선(Infrared Red: IR) 카메라를 포함할 수 있다. 또한, 생체 정보 획득부(411)는 사용자의 동공 움직임을 추적하기 위한 동공 추적 모듈을 포함할 수 있다.
입력부(412)는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 입력부(412)는 가압식 푸쉬(push) 버튼 형태로 마련되거나, 터치(touch) 방식으로 마련될 수 있다.
사용자는 현재 감정 상태를 입력부(412)를 통해 입력하고, 입력부(412)는 사용자의 현재 감정 상태를 소정 신호로 변환하여 제어부(419)에 전송할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 감정 상태는 불안(anxiety), 우울(gloom), 슬픔(sadness), 짜증(irritation), 분노(anger) 등과 같은 부정적인 감정 상태, 즐거움(amusement), 행복(happy), 기쁨(joy) 등과 같은 긍정적인 감정 상태 및 평온(calmness) 등과 같이 중립(neutral)적인 감정 상태 중 적어도 어느 하나일 수 있다.
제어부(419)는 감정 상태의 입력 정보 및 감정 상태를 입력 받은 시점에 생체 정보 획득부(411)가 획득한 동공 이미지를 통신부(414)를 통해 서버(420)로 전송할 수 있다.
제어부(419)는, 감정 연산 모델의 학습을 위하여, 기 설정된 학습 기간 동안 감정 상태의 입력 정보 및 감정 상태의 입력 정보에 대응하는 동공 이미지를 서버(420)에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 학습 기간은 30일로 설정될 수 있으나 이에 제한되지 않는다. 사용자의 감정 상태 입력 횟수에 따라 학습 기간은 증가 또는 감소될 수 있다.
통신부(414)는 기 설정된 학습 기간이 도과한 경우, 사용자의 동공 이미지를 서버(420)로 전송하고, 사용자의 감정 상태 정보 및 사용자의 감정 상태 정보에 대응하는 추천 카트리지 정보를 수신할 수 있다. 이때, 추천 카트리지 정보는 신경망 기반의 감정 연산 모델 및 신경망 기반의 카트리지 추천 모델을 이용하여 서버(420)가 연산한 카트리지 정보일 수 있다.
통신부(414)가 사용자의 감정 상태 정보 및 추천 카트리지 정보를 수신한 경우, 출력부(413)는 추천 카트리지 정보를 시각적 및/또는 청각적 정보로써 출력할 수 있다. 이를 위하여, 출력부(413)는 디스플레이 및/또는 스피커를 구비할 수 있다.
또한, 출력부(413)는 사용자의 감정 상태에 대응하는 음성 메시지를 출력할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 감정 상태가 부정적인 감정 상태인 경우, 출력부(413)는 "오늘 많이 힘드시군요"와 같은 음성 메시지를 출력할 수 있다. 다른 예로, 사용자의 감정 상태가 긍정적인 감정 상태인 경우, 출력부(413)는 "언제나, 오늘 같은 날만 같았으면 좋겠어요"와 같은 음성 메시지를 출력할 수 있다. 또 다른 예로, 사용자의 감정 상태가 중립적인 감정 상태인 경우, 출력부(413)는 "오늘도 응원할께요"와 같은 음성 메시지를 출력할 수 있다.
한편, 후술하는 바와 같이, 초기의 추천 카트리지 모델은 학술논문, 연구자료, 학술지, 실험 결과, 특허 등을 기초로 생성된 것이므로, 실제 사용자의 감정 상태를 개선시킬 수 있는 카트리지는 초기의 추천 카트리지 모델이 추천하는 카트리지와 차이가 있을 수 있다. 이에 따라, 에어로졸 생성 장치(410)는 추천 카트리지 정보의 출력 후에, 본체에 결합되는 카트리지를 식별하고, 카트리지의 정보를 서버(420)에 제공할 수 있다.
구체적으로, 카트리지 식별부(415)는 본체에 구비되며, 본체에 결합되는 카트리지의 종류를 식별할 수 있다. 일 측면에서, 카트리지 식별부(415)는 본체와 카트리지가 결합하는 경우, 접속 단자의 양 단 저항을 측정함으로써, 본체에 결합되는 카트리지를 식별할 수 있다. 다른 측면에서, 카트리지 식별부(415)는 본체와 카트리지가 결합하는 경우, 접속 단자의 커패시턴스 변화를 측정함으로써, 본체에 결합되는 카트리지를 식별할 수 있다. 또 다른 측면에서, 카트리지 식별부(415)는 본체와 카트리지가 결합하는 경우, 카트리지에 부착된 식별코드(예를 들어, QR 코드, 바코드, 옵티컬 스티커 등)을 인식함으로써, 본체에 결합되는 카트리지를 식별할 수 있다.
카트리지 식별부(415)는 출력부(413)가 추천 카트리지 정보를 출력한 이후에, 본체에 결합되는 카트리지 정보를 소정 신호로 변환하여 제어부(419)에 전송할 수 있다. 추천 카트리지 정보의 출력 이전에 본체에 결합된 카트리지와 구분하기 위하여, 추천 카트리지 정보 출력 이후에, 본체에 결합되는 카트리지를 교체 카트리지라고 명명할 수 있다.
제어부(419)는 카트리지 식별부(415)가 식별한 교체 카트리지 정보를 통신부(414)를 통해 서버(420)로 전송할 수 있다. 서버(420)는 교체 카트리지 정보를 기초로 추천 카트리지 모델을 업데이트하며, 업데이트 횟수가 증가할수록 사용자 맞춤의 추천 카트리지의 제공이 가능해진다.
메모리(416)는 에어로졸 생성 장치(410)의 동작을 위한 정보, 사용자가 입력한 감정 상태의 입력 정보, 생체 정보 획득부(411)가 획득한 사용자의 동공 이미지, 통신부(414)가 수신한 사용자의 감정 상태 정보, 감정 상태에 대응하는 음성 메시지 등을 저장할 수 있다.
배터리(417)는 에어로졸 생성 장치(410)가 동작하는데 이용되는 전력을 공급할 수 있다. 도 5의 배터리(417)는 도 1 내지 도 3의 배터리(11)에 대응될 수 있다. 예를 들어, 배터리(417)는 히터(418)가 가열될 수 있도록 전력을 공급할 수 있고, 제어부(419)가 동작하는데 필요한 전력을 공급할 수 있다. 또한, 배터리(417)는 에어로졸 생성 장치(410)에 설치된 디스플레이, 센서, 모터 등이 동작하는데 필요한 전력을 공급할 수 있다.
도 6은 본 개시에 따른 서버의 내부 블록도이다.
도면을 참조하면, 서버(420)는 감정 연산부(421), 카트리지 추천부(422) 및 통신부(423)를 포함할 수 있다. 서버(420)는 에어로졸 생성 장치(410)의 제조 회사가 운영하는 서버(420)이거나 제조 회사가 서비스를 위탁한 회사가 운영하는 서버(420)일 수 있다.
통신부(423)는 에어로졸 생성 장치(410)가 전송한 감정 상태의 입력 정보 및 동공 이미지를 수신하고, 추천 카트리지 정보를 에어로졸 생성 장치(410)로 전송할 수 있다. 또한, 통신부(423)는 에어로졸 생성 장치(410)가 전송한 교체 카트리지 정보를 수신하고, 업데이트된 추천 카트리지 정보를 에어로졸 생성 장치(410)로 전송할 수 있다. 이를 위하여, 통신부(423)는 적어도 하나의 무선 통신 모듈을 포함할 수 있다.
감정 연산부(421)는 기 설정된 학습 기간 동안 수집된 감정 상태의 입력 정보 및 사용자의 동공 이미지들에 기초하여 기계 학습(machine learning)에 의해 감정 연산 모델을 생성할 수 있다. 감정 연산 모델은 사용자의 상이한 감정들을 범주화하도록 구성된 기계 학습 모델일 수 있다.
구체적으로, 감정 연산부(421)는 사용자의 동공 이미지에서 특징 데이터를 추출할 수 있다. 예를 들어, 특징 데이터는 동공 크기 데이터 및 동공 떨림 데이터 중 적어도 어느 하나의 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 감정 연산부(421)는 특징 데이터들을 벡터화하고, 벡터화된 특징 데이터들을 입력으로 하여, 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network: DNN), 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network: CNN) 및 순환신경망(Recurrent Neural Network: RNN) 중 적어도 어느 하나의 신경망 알고리즘을 이용한 감정 연산 모델을 생성할 수 있다.
카트리지 추천부(422)는 카트리지 추천 모델을 생성하고, 카트리지 추천 모델을 저장할 수 있다. 카트리지 추천 모델은 사용자의 감정 상태를 조절할 수 있는 카트리지를 추천하도록 구성된 기계 학습 모델일 수 있다.
구체적으로, 카트리지 추천부(422)는 액상물의 성분비에 따른 사용자의 감정 상태 변화와 관련된 학술논문, 연구자료, 학술지, 특허 등을 입력으로 하여, 지도 학습 알고리즘을 통해 추천 카트리지 모델을 생성할 수 있다. 예를 들어, 지도 학습 알고리즘은 K-최근접 이웃(k-Nearest Neighbors) 알고리즘, 선형 회귀(Linear Regression) 알고리즘, 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 알고리즘, 서포트 벡터 머신(SVM, Support Vector Machine) 알고리즘, 결정 트리(Decision Tree) 알고리즘, 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘 중 어느 하나일 수 있다.
카트리지 추천부(422)는 사용자 맞춤의 카트리지 추천을 위하여, 교체 카트리지 정보를 기초로 카트리지 추천 모델을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 카트리지 추천부(422)는 베이지안(bayesian) 최적화 알고리즘을 이용하여 카트리지 추천 모델을 업데이트할 수 있다. 카트리지 추천 모델의 업데이트 횟수가 증가할 수록, 카트리지 추천부(422)는 사용자의 감정 상태에 대응하는 최적의 카트리지를 연산할 수 있게 된다.
도 7은 본 개시에 따른 감정 연산 모델의 기계 학습 방법 및 사용자의 감정 상태 연산 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도면을 참조하면, 감정 연산부(421)는 사용자의 동공 이미지(710)에서 특징 데이터를 추출하는 특징 추출부(421a), 특징 데이터를 벡터화하는 벡터 변환부(421b) 및 동공 이미지(710) 및 감정 상태의 입력 정보(720)에 기초하여 기계 학습에 의한 감정 연산 모델을 생성하는 감정 학습부(421c)를 포함할 수 있다.
특징 추출부(421a)는 기 설정된 학습 기간동안 수신한 동공 이미지(710)에서 동공 크기 데이터 및 동공 떨림 데이터 중 적어도 어느 하나의 특징 데이터를 추출할 수 있다.
벡터 변환부(421b)는 특징 데이터를 벡터화할 수 있다. 예를 들어, 추출된 특징 데이터가 동공 크기 데이터 및 동공 떨림 데이터인 경우, 벡터 변환부(421b)는 동공 크기 데이터 및 동공 떨림 데이터의 2차원 열(column) 벡터를 생성할 수 있다.
감정 학습부(421c)는 기 설정된 학습 기간 동안, 감정 상태의 입력 정보(720) 및 벡터 변환된 특징 데이터(이하, 특징 벡터라 함)에 기초하여 감정 연산 모델을 생성할 수 있다.
감정 학습부(421c)는 감정 상태의 입력 정보(720) 및 특징 벡터를 입력으로 하여, 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network: DNN), 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network: CNN) 및 순환신경망(Recurrent Neural Network: RNN) 중 적어도 어느 하나의 신경망 알고리즘을 이용하여 감정 연산 모델을 기계 학습할 수 있다.
한편, 상술한 감정 연산 모델의 학습 과정에 의하여, 기 설정된 학습 기간 이후에는, 감정 학습부(421c)가 특징 벡터를 기초로 사용자의 감정 상태를 연산할 수 있다.
구체적으로, 감정 추정부(421d)는 중립적인 감정 상태와 매칭되는 특징 벡터를 사용자의 감정 연산을 위한 기준 벡터로 설정할 수 있다.
감정 추정부(421d)는 기준 벡터와 입력 받은 특징 벡터의 차이를 소프트맥스(softmax) 함수를 이용하여 정규화할 수 있다. 감정 추정부(421d)는 정규화된 기준 벡터와 특징 벡터의 차이를 기초로 사용자의 감정 상태를 연산할 수 있다.
일 측면에서, 감정 추정부(421d)는 정규화된 기준 벡터와 특징 벡터 차이의 범위를 기초로 사용자의 감정 상태를 연산할 수 있다. 예를 들어, 감정 추정부(421d)는 정규화된 기준 벡터와 특징 벡터의 차이가 0.2 내지 0.5인 경우, 사용자의 감정 상태가 부정적인 감정 상태라고 연산할 수 있다. 또한, 감정 추정부(421d)는 정규화된 기준 벡터와 특징 벡터의 차이가 0.6 내지 0.9인 경우, 사용자의 감정 상태가 긍정적인 감정 상태라고 연산할 수 있다.
다른 측면에서, 감정 추정부(421d)는 정규화된 각각의 수치에 감정 상태를 할당할 수 있다. 예를 들어, 감정 추정부(421d)는 정규화된 기준 벡터와 특징 벡터의 차이가 0인 경우, 사용자의 감정 상태가 평온(calmness) 상태라고 연산할 수 있다. 또한, 감정 추정부(421d)는 정규화된 기준 벡터와 특징 벡터의 차이가 0.3인 경우 사용자의 감정 상태가 우울(gloom) 상태라고 연산할 수 있다. 또한, 감정 추정부(421d)는 정규화된 기준 벡터와 특징 벡터의 차이가 0.8인 경우, 사용자의 감정 상태가 행복(happy) 상태라고 연산할 수 있다.
도 8은 본 개시에 따른 에어로졸 생성 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도면을 참조하면, 생체 정보 획득부(411)는 사용자의 동공 이미지를 획득할 수 있다(S910). 일 측면에서 생체 정보 획득부(411)는 사용자의 동공 이미지를 획득할 수 있다. 이를 위하여, 생체 정보 획득부(411)는 적외선(IR) 카메라를 포함할 수 있다.
통신부(414)는 사용자의 동공 이미지를 서버로 전송할 수 있다(S920).
또한, 통신부(414)는 서버(420)가 연산한 사용자의 감정 상태 정보 및 감정 상태에 대응하는 추천 카트리지 정보를 수신할 수 있다(S930). 사용자의 감정 상태 정보는 신경망 기반의 감정 연산 모델을 통해 연산될 수 있다. 또한, 감정 상태에 대응하는 추천 카트리지 정보는 신경망 기반의 카트리지 추천 모델을 통해 연산될 수 있다.
출력부(413)는 추천 카트리지 정보를 출력할 수 있다(S940). 출력부(413)는 추천 카트리지 정보를 시각적 및/또는 청각적 정보로써 출력할 수 있다.
카트리지 식별부(415)는, 출력부(413)가 추천 카트리지 정보를 출력한 이후에, 본체에 결합되는 교체 카트리지의 종류를 식별할 수 있다(S950). 카트리지 식별부(415)는, 본체와 카트리지가 결합하는 경우, 접속 단자의 양 단 저항 변화, 커패시턴스 변화, 카트리지에 부착된 식별코드(예를 들어, QR 코드, 바코드, 옵티컬 스티커 등) 중 적어도 어느 하나를 이용하여 교체 카트리지의 종류를 식별할 수 있다.
통신부(414)는 교체 카트리지 정보를 서버(420)로 전송할 수 있다(S960). 교체 카트리지 정보는 추천 카트리지 모델을 업데이트하기 위하여 제공될 수 있다.
도 9는 본 개시에 따른 에어로졸 생성 시스템의 신호 흐름도이다.
도면을 참조하면, 에어로졸 생성 장치(410)는 사용자의 동공 이미지를 획득할 수 있다(S1010). 일 측면에서 에어로졸 생성 장치(410)는 사용자의 동공 이미지를 획득할 수 있다. 이를 위하여, 에어로졸 생성 장치(410)는 적외선(IR) 카메라를 포함할 수 있다.
에어로졸 생성 장치(410)는 사용자의 동공 이미지를 서버(420)로 전송할 수 있다(S1020).
서버(420)는 신경망 기반의 감정 연산 모델을 이용하여 사용자의 동공 이미지에 대응하는 사용자의 감정 상태를 연산할 수 있다(S1030). 감정 연산 모델은 기 설정된 학습 기간 동안 수집된 감정 상태의 입력 정보 및 사용자의 동공 이미지들에 기초하여 기계 학습(machine learning)에 의해 생성된 모델일 수 있다.
서버(420)는 신경망 기반의 카트리지 추천 모델을 이용하여 감정 상태에 대응하는 추천 카트리지를 연산할 수 있다(S1040). 카트리지 추천 모델은 액상 조성물의 성분비에 따른 사용자의 감정 상태 변화와 관련된 학술논문, 연구자료, 학술지, 특허 등을 입력으로 하여, 지도 학습 알고리즘을 통해 생성된 모델일 수 있다. 예를 들어, 추천 카트리지 모델은 사용자의 감정 상태가 우울 상태인 경우, 비타민 D 성분이 포함된 카트리지를 추천할 수 있다. 다른 예로, 추천 카트리지 모델은 사용자의 감정 상태가 짜증 상태인 경우, 비타민 B 및 비타민 C가 포함된 카트리지를 추천할 수 있다. 또 다른 예로, 추천 카트리지 모델은 사용자의 감정 상태가 행복 상태인 경우, 멘솔 성분이 포함된 카트리지를 추천할 수 있다.
서버(420)는 추천 카트리지 정보를 에어로졸 생성 장치(410)로 전송할 수 있다(S1050).
에어로졸 생성 장치(410)는 추천 카트리지 정보 출력할 수 있다(S1060). 에어로졸 생성 장치는 추천 카트리지 정보를 시각적 및/또는 청각적으로 출력할 수 있다.
에어로졸 생성 장치(410)는 추천 카트리지 정보를 출력한 이후에. 본체에 결합되는 교체 카트리지의 종류를 식별할 수 있다(S1070).
에어로졸 생성 장치(410)는 교체 카트리지 정보를 서버(420)로 전송할 수 있다(S1080).
서버(420)는 교체 카트리지 정보를 기초로 카트리지 추천 모델을 업데이트할 수 있다(S1090). 서버(420)는 베이지안(bayesian) 최적화 알고리즘을 이용하여 카트리지 추천 모델을 업데이트할 수 있다. 카트리지 추천 모델의 업데이트 횟수가 증가할 수록, 서버(420)는 사용자의 감정 상태에 대응하는 최적의 카트리지를 연산할 수 있다.
상술한 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 또한, 상술한 방법에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 램, USB, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
본 실시예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기된 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 방법들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 개시의 범위는 전술한 설명이 아니라 청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 개시에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
400: 에어로졸 생성 시스템
410: 에어로졸 생성 장치
420: 서버
411: 생체 정보 획득부
413: 출력부
414: 통신부
419: 제어부

Claims (15)

  1. 교체 가능한 카트리지를 추천하는 에어로졸 생성 장치에 있어서,
    출력부;
    사용자의 동공 이미지를 획득하는 생체 정보 획득부;
    상기 사용자의 동공 이미지를 서버로 전송하고, 신경망 기반의 감정 연산 모델 및 신경망 기반의 카트리지 추천 모델을 이용하여 상기 서버가 연산한, 상기 동공 이미지에 대응하는 상기 사용자의 감정 상태 정보 및 상기 감정 상태 정보에 대응하는 추천 카트리지 정보를 수신하는 통신부; 및
    상기 추천 카트리지 정보를 출력하도록 상기 출력부를 제어하는 제어부를 포함하는 에어로졸 생성 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 감정 상태를 입력 받는 입력부;를 더 포함하고,
    상기 제어부는
    기 설정된 학습 기간 동안, 상기 감정 상태의 입력 정보 및 상기 감정 상태를 입력 받은 시점에 상기 생체 정보 획득부가 획득한 상기 사용자의 동공 이미지를, 상기 통신부를 통해 상기 서버로 전송하는 에어로졸 생성 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 감정 연산 모델은
    상기 학습 기간 동안 수집된 상기 감정 상태의 입력 정보 및 상기 동공 이미지들에 기초하여 기계 학습에 의해 생성되는 에어로졸 생성 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 카트리지 추천 모델은
    상기 사용자의 감정 상태에 대응하여 액상 조성물의 성분비가 상이한 카트리지를 추천하는 에어로졸 생성 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    본체에 결합되는 상기 카트리지의 종류를 식별하는 카트리지 식별부;를 더 포함하고,
    상기 제어부는
    상기 추천 카트리지 정보를 출력한 이후에 상기 카트리지 식별부가 식별한 교체 카트리지 정보를, 상기 통신부를 통해 상기 서버로 전송하는 에어로졸 생성 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 카트리지 추천 모델은
    상기 교체 카트리지 정보를 기초로 업데이트되는 에어로졸 생성 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 카트리지 추천 모델은
    베이지안 최적화(bayesian optimization) 알고리즘에 의해 업데이트되는 에어로졸 생성 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 출력부는
    상기 사용자의 감정 상태 정보에 대응하는 음성 메시지를 출력하는 에어로졸 생성 장치.
  9. 교체 가능한 카트리지를 추천하는 에어로졸 생성 시스템에 있어서,
    사용자의 동공 이미지를 획득하고, 상기 사용자의 동공 이미지를 서버로 전송하는 에어로졸 생성 장치; 및
    신경망 기반의 감정 연산 모델을 이용하여 상기 동공 이미지에 대응하는 상기 사용자의 감정 상태를 연산하는 감정 연산부와, 신경망 기반의 카트리지 추천 모델을 이용하여 상기 사용자의 감정 상태에 대응하는 추천 카트리지를 연산하는 카트리지 추천부와, 상기 사용자의 감정 상태 정보 및 추천 카트리지 정보를 상기 에어로졸 생성 장치로 전송하는 통신부를 포함하는 서버를 포함하고,
    상기 에어로졸 생성 장치는
    상기 서버로부터 수신한 상기 추천 카트리지 정보를 출력하는 에어로졸 생성 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 에어로졸 생성 장치는
    기 설정된 학습 기간 동안, 상기 감정 상태의 입력 정보 및 상기 감정 상태를 입력 받은 시점에 획득한 상기 사용자의 동공 이미지를, 상기 서버로 전송하는 에어로졸 생성 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 감정 연산부는
    상기 학습 기간 동안 수집된 상기 감정 상태의 입력 정보 및 상기 동공 이미지들에 기초하여 기계 학습에 의해 상기 감정 연산 모델을 생성하는 에어로졸 생성 시스템.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 카트리지 추천부는
    상기 사용자의 감정 상태에 대응하여 액상 조성물의 성분비가 상이한 카트리지를 추천하는 에어로졸 생성 시스템.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 에어로졸 생성 장치는
    상기 추천 카트리지 정보를 출력한 이후에 식별된 교체 카트리지의 정보를 상기 서버로 전송하는 에어로졸 생성 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 카트리지 추천부는
    상기 교체 카트리지의 정보를 기초로 상기 카트리지 추천 모델을 업데이트하는 에어로졸 생성 시스템.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 카트리지 추천부는
    베이지안 최적화(bayesian optimization) 알고리즘을 이용하여 상기 카트리지 추천 모델을 업데이트하는 에어로졸 생성 시스템.
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