KR20230038121A - 모바일 디바이스를 사용한 추락 인지 상황 검출 - Google Patents

Abstract

예시적인 방법에서, 모바일 디바이스는 일정 기간에 걸쳐 하나 이상의 센서들에 의해 획득된 센서 데이터를 수신한다. 하나 이상의 센서들은 사용자에 의해 착용된다. 추가로, 모바일 디바이스는 센서 데이터에 기초하여 사용자의 상황을 결정하고, 상황에 기초하여 센서 데이터를 프로세싱하기 위한 규칙들의 세트를 획득하며, 여기서 규칙들의 세트는 상황에 특정적이다. 모바일 디바이스는 센서 데이터 및 규칙들의 세트에 기초하여 사용자가 추락했을 가능성 또는 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성 중 적어도 하나의 가능성을 결정하고, 사용자가 추락했을 가능성 또는 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성 중 적어도 하나의 가능성에 기초하여 하나 이상의 통지들을 생성한다.

Description

모바일 디바이스를 사용한 추락 인지 상황 검출{CONTEXT AWARE FALL DETECTION USING A MOBILE DEVICE}

본 개시내용은 모바일 디바이스를 사용하여 사용자가 추락했는지 여부를 결정하기 위한 시스템들 및 방법들에 관한 것이다.

모션 센서는 객체에 의해 경험되는 모션(예컨대, 시간에 대한 객체의 속도 또는 가속도, 시간에 대한 객체의 배향 또는 배향의 변화 등)을 측정하는 디바이스이다. 일부 경우들에서, 모바일 디바이스(예컨대, 셀룰러 폰, 스마트폰, 태블릿 컴퓨터, 스마트 워치와 같은 웨어러블 전자 디바이스 등)는 일정 기간에 걸쳐서 모바일 디바이스에 의해 경험되는 모션을 결정하는 하나 이상의 모션 센서들을 포함할 수 있다. 모바일 디바이스가 사용자에 의해 착용되는 경우, 모션 센서에 의해 획득된 측정치들은 그 기간에 걸쳐서 사용자에 의해 경험되는 모션을 결정하는 데 사용될 수 있다.

모바일 디바이스를 사용하여 사용자가 추락했는지의 여부를 전자적으로 결정하기 위한 시스템들, 방법들, 디바이스들 및 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체들이 개시된다.

일 태양에서, 방법은, 모바일 디바이스에 의해, 일정 기간에 걸쳐 하나 이상의 센서들에 의해 획득된 센서 데이터를 수신하는 단계 - 하나 이상의 센서들은 사용자에 의해 착용됨 -; 모바일 디바이스에 의해, 센서 데이터에 기초하여 사용자의 상황을 결정하는 단계; 상황에 기초하여 모바일 디바이스에 의해, 센서 데이터를 프로세싱하기 위한 규칙들의 세트를 획득하는 단계 - 규칙들의 세트는 상황에 특정적임 -; 모바일 디바이스에 의해, 센서 데이터 및 규칙들의 세트에 기초하여 사용자가 추락했을 가능성 또는 사용자가 어시스턴스(assistance)를 요구할 가능성 중 적어도 하나의 가능성을 결정하는 단계; 및 모바일 디바이스에 의해, 사용자가 추락했을 가능성 또는 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성 중 적어도 하나의 가능성에 기초하여 하나 이상의 통지들을 생성하는 단계를 포함한다.

이러한 태양의 구현예들은 하기의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다.

일부 구현예들에서, 센서 데이터는 모바일 디바이스의 하나 이상의 위치 센서들에 의해 획득된 위치 데이터를 포함할 수 있다.

일부 구현예들에서, 센서 데이터는 모바일 디바이스의 하나 이상의 가속도 센서들에 의해 획득된 가속도 데이터를 포함할 수 있다.

일부 구현예들에서, 센서 데이터는 모바일 디바이스의 하나 이상의 배향 센서들에 의해 획득된 배향 데이터를 포함할 수 있다.

일부 구현예들에서, 상황은 기간 동안 사용자가 자전거를 타는 것에 대응할 수 있다.

일부 구현예들에서, 사용자가 추락했을 가능성 및/또는 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성을 결정하는 단계는, 센서 데이터에 기초하여, 기간보다 이전에 사용자가 이동한 거리가 제1 임계 값 초과라고 결정하는 단계, 센서 데이터에 기초하여, 기간에 걸쳐 사용자가 경험하는 충격들의 방향의 변화가 제2 임계 값 미만이라고 결정하는 단계, 센서 데이터에 기초하여, 기간에 걸친 사용자의 손목의 회전이 제3 임계 값 미만이라고 결정하는 단계, 및 기간보다 이전에 사용자가 이동한 거리가 제1 임계 값 초과라는 결정, 기간에 걸쳐 사용자가 경험하는 충격들의 방향의 변화가 제2 임계 값 미만이라는 결정, 및 기간에 걸친 사용자의 손목의 회전이 제3 임계 값 미만이라는 결정에 기초하여, 사용자가 추락했고/했거나 어시스턴스를 요구한다고 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

일부 구현예들에서, 사용자가 추락했을 가능성 및/또는 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성을 결정하는 단계는, 센서 데이터에 기초하여, 제1 방향으로 기간에 걸쳐 사용자가 경험하는 충격의 크기가 제1 임계 값 초과라고 결정하는 단계; 및 제1 방향으로 기간에 걸쳐 사용자가 경험하는 충격의 크기가 제1 임계 값 초과라는 결정에 기초하여 사용자가 추락했고/했거나 어시스턴스를 요구한다고 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

일부 구현예들에서, 사용자가 추락했을 가능성 및/또는 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성을 결정하는 단계는, 센서 데이터에 기초하여, 기간에 걸친 사용자의 손의 배향의 변화가 제1 임계 값 초과라고 결정하는 단계; 센서 데이터에 기초하여, 제1 방향으로 기간에 걸쳐 사용자가 경험하는 충격의 크기가 제2 임계 값 초과라고 결정하는 단계 - 제1 방향은 제2 임계 값에 직교함 -; 센서 데이터에 기초하여, 제2 방향으로 기간에 걸쳐 사용자가 경험하는 충격의 크기가 제3 임계 값 초과라고 결정하는 단계; 및 기간에 걸친 사용자의 손의 배향의 변화가 제1 임계 값 초과라는 결정, 제1 방향으로 기간에 걸쳐 사용자가 경험하는 충격의 크기가 제2 임계 값 초과라는 결정, 및 제2 방향으로 기간에 걸쳐 사용자가 경험하는 충격의 크기가 제3 임계 값 초과라는 결정에 기초하여 사용자가 추락했고/했거나 어시스턴스를 요구한다고 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

일부 구현예들에서, 본 방법은, 모바일 디바이스에 의해, 제2 기간에 걸쳐 하나 이상의 센서에 의해 획득된 제2 센서 데이터를 수신하는 단계; 모바일 디바이스에 의해, 제2 센서 데이터에 기초하여 사용자의 제2 상황을 결정하는 단계; 제2 상황에 기초하여 모바일 디바이스에 의해, 센서 데이터를 프로세싱하기 위한 규칙들의 제2 세트를 획득하는 단계 - 규칙들의 제2 세트는 제2 상황에 특정적임 -; 모바일 디바이스에 의해, 센서 데이터 및 규칙들의 제2 세트에 기초하여 사용자가 추락했을 가능성 및/또는 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성 중 적어도 하나의 가능성을 결정하는 단계; 및 모바일 디바이스에 의해, 사용자가 추락했을 가능성 또는 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성 중 적어도 하나의 가능성에 기초하여 하나 이상의 제2 통지들을 생성하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.

일부 구현예들에서, 제2 상황은 제2 기간 동안 사용자가 걷는 것에 대응할 수 있다.

일부 구현예들에서, 제2 상황은 제2 기간 동안 사용자가 농구 또는 배구 중 적어도 하나를 하는 것에 대응할 수 있다.

일부 구현예들에서, 하나 이상의 통지들을 생성하는 단계는, 모바일 디바이스로부터 원격인 통신 디바이스로 제1 통지를 송신하는 단계를 포함하고, 제1 통지는 사용자가 추락했다는 표시를 포함할 수 있다.

일부 구현예들에서, 통신 디바이스는 비상 대응 시스템일 수 있다.

일부 구현예들에서, 모바일 디바이스는 웨어러블 모바일 디바이스일 수 있다.

일부 구현예들에서, 하나 이상의 센서들 중 적어도 일부는 모바일 디바이스 상에 또는 그 내에 배치될 수 있다.

일부 구현예들에서, 하나 이상의 센서들 중 적어도 일부는 모바일 디바이스로부터 원격일 수 있다.

다른 구현예들은 본 명세서에 기술된 기법들을 수행하기 위한 컴퓨터 실행가능 명령어들을 포함하는 시스템들, 디바이스들 및 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체들에 관한 것이다.

하나 이상의 실시예들의 세부사항들이 첨부 도면들 및 아래의 설명에서 기재된다. 다른 특징들 및 장점들이 설명 및 도면들로부터 그리고 청구범위로부터 명백해질 것이다.

도 1은 사용자가 추락했고/했거나 어시스턴스를 필요로 할 수 있는지의 여부를 결정하기 위한 예시적인 시스템의 도면이다.
도 2a는 사용자의 신체 상의 모바일 디바이스의 예시적인 위치를 도시하는 도면이다.
도 2b는 모바일 디바이스에 대한 예시적인 방향 축들을 도시하는 도면이다.
도 3은 사용자가 추락했고/했거나 어시스턴스를 요구하는지의 여부를 결정하기 위한 예시적인 상태 기계의 도면이다.
도 4a 및 도 4b는 모바일 디바이스에 의해 획득된 예시적인 센서 데이터의 도면들이다.
도 5는 예시적인 자전거, 및 모바일 디바이스를 착용한 사용자의 도면이다.
도 6a 및 도 6a는 모바일 디바이스에 의해 획득된 추가의 예시적인 센서 데이터의 도면들이다.
도 7은 다른 예시적인 자전거, 및 모바일 디바이스를 착용한 사용자의 도면이다.
도 8은 통지들을 생성하고 송신하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도이다.
도 9a 내지 도 9c는 모바일 디바이스에 의해 생성된 예시적인 경보 통지의 도면들이다.
도 10은 사용자가 추락했고/했거나 어시스턴스를 요구하는지의 여부를 결정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도이다.
도 11은 도 1 내지 도 10을 참조하여 기술된 특징부들 및 프로세스들을 구현하기 위한 예시적인 아키텍처의 블록도이다.

개요

도 1은 사용자가 추락했고/했거나 어시스턴스를 필요로 할 수 있는지의 여부를 결정하기 위한 예시적인 시스템(100)을 도시한다. 시스템(100)은 모바일 디바이스(102), 서버 컴퓨터 시스템(104), 통신 디바이스들(106), 및 네트워크(108)를 포함한다.

본 명세서에서 기술된 구현예들은 시스템(100)이 사용자가 추락했는지의 여부 및/또는 사용자가 어시스턴스를 필요로 할 수 있는지의 여부를 더 정확하게 결정하여, 리소스들이 더 효과적으로 사용될 수 있게 할 수 있다. 예를 들어, 시스템(100)은 사용자가 추락했는지의 여부 및/또는 사용자가 어시스턴스를 필요로 할 수 있는지의 여부를 더 적은 허위 긍정들로 결정할 수 있다. 따라서, 시스템(100)은 사용자가 어시스턴스를 필요로 하지 않을 때 통지들을 생성하여 다른 것들에게 송신하기 위해 연산 및/또는 네트워크 리소스들을 소비할 가능성이 더 적다. 또한, 의료 및 물류 자원들은 사용자가 필요로 하는 더 큰 신뢰도로 사용자를 지원하도록 이용되어, 이에 의해, 낭비 가능성을 감소시킬 수 있다. 따라서, 자원들은 더 효율적으로, 그리고 하나 이상의 시스템들(예컨대, 컴퓨터 시스템, 통신 시스템, 및/또는 비상 대응 시스템)의 유효 응답 능력을 증가시키는 방식으로 소비될 수 있다.

모바일 디바이스(102)는 셀룰러 폰, 스마트 폰, 태블릿 컴퓨터, 웨어러블 컴퓨터(예컨대, 스마트 워치) 등을 포함하지만 이들로 제한되지 않는, 데이터를 수신하고/하거나, 프로세싱하고/하거나, 송신하기 위한 임의의 휴대용 전자 디바이스일 수 있다. 모바일 디바이스(102)는 네트워크(108)를 사용하여 서버 컴퓨터 시스템(104) 및/또는 통신 디바이스들(106)에 통신가능하게 접속된다.

서버 컴퓨터 시스템(104)은 네트워크(108)를 사용하여 모바일 디바이스(102) 및/또는 통신 디바이스들(106)에 통신가능하게 접속된다. 서버 컴퓨터 시스템(104)은 개개의 단일 컴포넌트로서 도시되어 있다. 그러나, 실제로, 그것은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들(예컨대, 각각의 컴퓨팅 디바이스는 마이크로프로세서 또는 마이크로제어기와 같은 적어도 하나의 프로세서를 포함함) 상에서 구현될 수 있다. 서버 컴퓨터 시스템(104)은, 예를 들어, 네트워크(108)에 접속되는 단일 컴퓨팅 디바이스일 수 있다. 일부 구현예들에서, 서버 컴퓨터 시스템(104)은 네트워크(108)에 접속되는 다수의 컴퓨팅 디바이스들을 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 서버 컴퓨터 시스템(104)은 시스템(100)의 나머지에 국부적으로 위치될 필요가 없고, 서버 컴퓨터 시스템(104)의 부분들은 하나 이상의 원격 물리적 위치들에 위치될 수 있다.

통신 디바이스(106)는 네트워크(108)를 가로질러 송신되는 정보를 송신하고/하거나 수신하는 데 사용되는 임의의 디바이스일 수 있다. 통신 디바이스들(106)의 예들은 컴퓨터들(예컨대, 데스크톱 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 서버 시스템 등), 모바일 디바이스들(예컨대, 셀룰러 폰, 스마트폰, 태블릿, 개인 데이터 어시스턴트, 네트워킹 능력을 갖는 노트북 컴퓨터), 전화, 팩스, 및 네트워크(108)로부터 데이터를 송신 및 수신할 수 있는 다른 디바이스들을 포함한다. 통신 디바이스들(106)은 하나 이상의 운영 체제(예컨대, 애플 iOS, 애플 watchOS, 애플 macOS, 마이크로소프트 윈도우즈, 리눅스, 유닉스, 안드로이드 등) 및/또는 아키텍처들(예컨대, x86, PowerPC, ARM 등)을 사용하여 동작하는 디바이스들을 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 통신 디바이스들(106) 중 하나 이상은 시스템(100)의 나머지에 대해 국부적으로 위치될 필요가 없으며, 통신 디바이스들(106) 중 하나 이상은 하나 이상의 원격 물리적 위치들에 위치될 수 있다.

네트워크(108)는 데이터가 전송 및 공유될 수 있는 임의의 통신 네트워크일 수 있다. 예를 들어, 네트워크(108)는 근거리 네트워크(LAN) 또는 광역 네트워크(WAN), 예컨대 인터넷일 수 있다. 다른 예로서, 네트워크(108)는 전화 또는 셀룰러 통신 네트워크일 수 있다. 네트워크(108)는 다양한 네트워킹 인터페이스들, 예를 들어 무선 네트워킹 인터페이스들(예컨대, Wi-Fi, 블루투스, 또는 적외선) 또는 유선 네트워킹 인터페이스들(예컨대, 이더넷 또는 직렬 접속)을 사용하여 구현될 수 있다. 네트워크(108)는 또한 하나 초과의 네트워크의 조합들을 포함할 수 있고, 하나 이상의 네트워킹 인터페이스들을 사용하여 구현될 수 있다.

전술된 바와 같이, 사용자(110)는 모바일 디바이스(102)를 그의 신체 상에 위치시킬 수 있고, 그의 일상 생활을 영위할 수 있다. 일례로서, 도 2a에 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스(102)는 사용자(110)의 손목(202)에 고정된 웨어러블 전자 디바이스 또는 웨어러블 컴퓨터(예컨대, 스마트 워치)일 수 있다. 모바일 디바이스(102)는, 예를 들어 손목(202)을 둘러싸는 밴드 또는 스트랩(204)을 통해, 사용자(110)에게 고정될 수 있다. 또한, 모바일 디바이스(102)의 배향은, 그것이 사용자의 신체 상에 배치되는 위치 및 사용자의 그의 신체의 위치설정에 따라 상이할 수 있다. 일례로서, 모바일 디바이스(102)의 배향(206)이 도 2a에 도시되어 있다. 배향(206)은, 예를 들어 모바일 디바이스(102)의 전방 에지(예컨대, 도 2b에 도시된 Y-축)로부터 투영되는 벡터를 지칭할 수 있다.

예시적인 모바일 디바이스(102) 및 모바일 디바이스(102)의 예시적인 위치가 도시되어 있지만, 이들은 단지 예시적인 예들임이 이해된다. 실제로, 모바일 디바이스(102)는 셀룰러 폰, 스마트 폰, 태블릿 컴퓨터, 웨어러블 컴퓨터(예컨대, 스마트 워치) 등을 포함하지만 이들로 제한되지 않는, 데이터를 수신하고/하거나, 프로세싱하고/하거나, 송신하기 위한 임의의 휴대용 전자 디바이스일 수 있다. 일례로서, 모바일 디바이스(102)는 도 3과 관련하여 도시되고 기술되는 아키텍처(300)에 따라 구현될 수 있다. 또한, 실제로, 모바일 디바이스(102)는 사용자의 신체의 다른 위치들(예컨대, 팔, 어깨, 다리, 엉덩이, 머리, 복부, 손, 발, 또는 임의의 다른 위치) 상에 위치될 수 있다.

시스템(100)의 예시적인 사용 시에, 사용자(110)는 모바일 디바이스(102)를 그의 신체 상에 위치시키고, 그의 일상 생활을 영위한다. 이는, 예를 들어, 걷기, 달리기, 자전거 타기, 앉기, 눕기, 스포츠 또는 운동 활동에 참여하기(예컨대, 농구, 배구 등), 또는 임의의 다른 신체적 활동을 포함할 수 있다. 이러한 시간 동안, 모바일 디바이스(102)는 모바일 디바이스(102)의 이동, 모바일 디바이스(102)의 배향, 및/또는 모바일 디바이스(102) 및/또는 사용자(110)의 다른 동적 속성들에 관한 센서 데이터를 수집한다.

예를 들어, 도 X2에 도시된 모션 센서들(310)(예컨대, 하나 이상의 가속도계들)을 사용하여, 모바일 디바이스(102)는 모션 센서들(310)에 의해 경험되는 가속도, 및 그에 따라, 모바일 디바이스(102)에 의해 경험되는 가속도를 측정할 수 있다. 또한, 모션 센서들(310)(예컨대, 하나 이상의 나침반들, 자이로스코프들, 관성 측정 유닛들 등)을 사용하여, 모바일 디바이스(102)는 모션 센서들(310)의 배향, 및 그에 대응하여, 모바일 디바이스(102)의 배향을 측정할 수 있다. 일부 경우들에서, 모션 센서들(310)은 일정 기간에 걸쳐서 또는 트리거 이벤트에 응답하여 연속적으로 또는 주기적으로 데이터를 수집할 수 있다. 일부 경우들에서, 모션 센서들(310)은 모바일 디바이스(102)의 배향에 대한 하나 이상의 특정 방향들에 대해 모션 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 모션 센서들(310)은 X-축(예컨대, 도 2b에 도시된 바와 같은, 모바일 디바이스(102)의 측면 에지로부터 투영되는 벡터), Y-축(예컨대, 도 2b에 도시된 바와 같은, 모바일 디바이스(102)의 정면 에지로부터 투영되는 벡터), 및/또는 Z-축(예컨대, 도 2b에 도시된 바와 같은, 모바일 디바이스(102)의 상부 표면 또는 스크린으로부터 투영되는 벡터)에 대한 모바일 디바이스(102)의 가속도에 관한 센서 데이터를 수집할 수 있으며, 여기서 X-축, Y-축, 및 Z-축은 모바일 디바이스(102)에 고정된 기준 프레임(예컨대, "신체" 프레임)에서의 직교 좌표계를 지칭한다.

이러한 정보에 기초하여, 시스템(100)은 사용자(110)가 추락했는지의 여부, 및 추락한 경우에 사용자(110)가 어시스턴스를 필요로 할 수 있는지의 여부를 결정한다.

일례로서, 사용자(110)는 발이 걸려서 땅에 넘어질 수 있다. 또한, 추락 후, 사용자(110)는 그 자신 스스로 다시 설 수 없고/없거나 추락의 결과로서 부상을 당했을 수 있다. 따라서, 사용자는 어시스턴스, 예컨대 추락으로부터 서고/서거나 회복하는 데 있어서의 물리적 어시스턴스, 추락 시에 당한 부상들을 치료하기 위한 의학적 치료, 또는 기타 도움을 필요로 할 수 있다. 이에 응답하여, 시스템(100)은 그 상황을 다른 것들에게 자동으로 통지할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스(102)는 하나 이상의 사용자들(112)(예컨대, 보호자, 의사들, 의료 요원들, 비상시 연락가능한 사람들 등)에게 그 상황을 통지하도록 통지를 생성하여 통신 디바이스들(106) 중 하나 이상으로 송신함으로써, 그들이 액션을 취할 수 있게 할 수 있다. 다른 예로서, 모바일 디바이스(102)는 통지를 생성하여 (예컨대, 시각적 및/또는 청각적 경보를 브로드캐스트함으로써) 사용자에 근접한 하나 이상의 행인들에게 송신함으로써, 그들이 액션을 취할 수 있게 할 수 있다. 다른 예로서, 모바일 디바이스(102)는 통지를 생성하여 서버 컴퓨터 시스템(104)에 송신할 수 있다(예컨대, 통지를 다른 것들에게 중계하고/하거나 향후 분석을 위해 정보를 저장할 수 있다). 따라서, 어시스턴스는 더 신속하고 효과적으로 사용자(110)에게 렌더링될 수 있다.

일부 경우들에서, 시스템(100)은, 사용자(110)가 외력을 경험했지만, 추락하지 않았고 어시스턴스를 필요로 하지 않는다고 결정할 수 있다. 일례로서, 사용자(110)는 (예컨대, 도로 또는 트레일 표면의 거칠기로 인해) 자전거를 타는 동안 진동들 및/또는 밀쳐짐(jostling)을 경험할 수 있지만, 추락하지 않았고 다른 것들로부터의 어시스턴스 없이 자전거 타기를 계속할 수 있다. 일례로서, 사용자(110)는 운동 활동 동안 충격들을 경험했을 수 있지만(예컨대, 농구를 하는 동안 다른 사용자와 부딪쳤고, 배구를 하는 동안 공 또는 지면과 부딪쳤고, 등등을 했지만), 충격으로 인해 추락하지 않았고 다른 것들로부터의 어시스턴스 없이 회복할 수 있다. 따라서, 시스템(100)은 통지를 생성하여 다른 것들에게 송신하는 것을 억제할 수 있다.

일부 경우들에서, 시스템(100)은 사용자(110)가 추락했지만 사용자가 어시스턴스를 필요로 하지 않는다고 결정할 수 있다. 일례로서, 사용자(110)는 운동 활동의 일부로서 추락했을 수 있지만(예컨대, 자전거를 타는 동안 추락했음), 다른 것들로부터의 어시스턴스 없이 회복할 수 있다. 따라서, 시스템(100)은 통지를 생성하고/하거나 통지를 다른 것들로 송신하는 것을 억제할 수 있다.

일부 경우들에서, 시스템(100)은 사용자(110)에 의해 경험되는 충격 이전에, 그 동안에, 그리고/또는 그 이후에 획득된 센서 데이터에 기초하여 이러한 결정들을 행할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스(102)는 센서 데이터(예컨대, 가속도 데이터, 배향 데이터, 위치 데이터 등)를 수집할 수 있고, 시스템(100)은 센서 데이터를 사용하여 사용자가 충격을 경험했던 시점을 식별할 수 있다. 추가로, 시스템(100)은 충격 동안에, 충격 이전에, 그리고/또는 충격 이후에 획득된 센서 데이터를 분석하여, 사용자가 추락했는지의 여부, 및 추락한 경우에 사용자가 어시스턴스를 필요로 할 수 있는지의 여부를 결정할 수 있다.

일부 구현예들에서, 시스템(100)은 사용자가 충격 또는 다른 힘을 경험한 시간에 또는 그 즈음에 사용자가 수행하고 있던 활동과 같은 상황 정보에 기초하여 이러한 결정들을 행할 수 있다. 이는, 예를 들어, 시스템(100)이 추락들을 검출할 수 있게 하는 정확도 및/또는 감도를 개선하는 데 유익할 수 있다.

예를 들어, 시스템(100)은 사용자가 충격 또는 다른 힘을 경험했던 시간에 또는 그 즈음에 사용자가 수행하고 있던 활동에 따라, 규칙들 또는 기준들의 상이한 세트들을 사용하여 사용자가 추락했는지의 여부(그리고 사용자가 어시스턴스를 필요로 하는지의 여부)를 결정할 수 있다. 일례로서, 시스템(100)은 사용자가 제1 활동(예컨대, 걷기)을 수행하고 있었다고 결정할 수 있고, 그러한 제1 활동에 특정적인 규칙들 또는 기준들의 제1 세트에 기초하여 사용자가 추락했는지의 여부를 결정할 수 있다. 다른 예로서, 시스템(100)은 사용자가 제2 활동(예컨대, 자전거 타기)을 수행하고 있었다고 결정할 수 있고, 그러한 제2 활동에 특정적인 규칙들 또는 기준들의 제1 세트에 기초하여 사용자가 추락했는지의 여부를 결정할 수 있다. 다른 예로서, 시스템(100)은 사용자가 제3 활동(예컨대, 농구하기)을 수행하고 있었다고 결정할 수 있고, 그러한 제3 활동에 특정적인 규칙들 또는 기준들의 제1 세트에 기초하여 사용자가 추락했는지의 여부를 결정할 수 있다. 규칙들 또는 기준들의 각각의 세트는 그의 대응하는 활동에 대해 구체적으로 조정되어, 위양성(false positive)들 및/또는 위음성(false negative)들이 감소되도록 할 수 있다.

일부 구현예들에서, 시스템(100)은 디폴트에 의한 규칙들 또는 기준들의 제1 세트(예컨대, 사용자가 추락했는지의 여부를 결정하기 위한 규칙들 또는 기준들의 디폴트 세트)를 활용할 수 있다. 사용자가 특정 활동을 수행하고 있다고 결정할 시, 시스템(100)은 그러한 활동에 특정적인 규칙들 또는 기준들의 세트를 활용할 수 있다. 추가로, 사용자가 그러한 활동을 수행하는 것을 중지했다고 결정할 시, 시스템(100)은 규칙들 또는 기준들의 제1 세트로 되돌아갈 수 있다.

일례로서, 일부 구현예들에서, 시스템(100)은 사용자가 걷기, 계단 오르기 등과 같은 활동들이 빈번한 날 동안 사용자가 추락했는지의 여부를 검출하기 위한 규칙들 또는 기준들의 디폴트 세트를 활용할 수 있다. 사용자가 자전거를 타고 있다고 결정할 시, 시스템(100)은 사용자가 자전거를 타는 동안 추락했는지의 여부를 검출하는 것에 특정적인 규칙들 또는 기준들의 특화된 세트를 활용할 수 있다. 추가로, 사용자가 큰 충격들을 흔히 경험하는 활동(예컨대, 배구, 농구 등)에 사용자가 참여하고 있다고 결정할 시, 시스템(100)은 사용자가 그러한 활동에 참여하는 동안 추락했었는지의 여부를 검출하는 것에 특정적인 규칙들 또는 기준들의 다른 특화된 세트를 활용할 수 있다. 추가로, 시스템(100)이 규칙들 또는 기준들의 특화된 세트들을 갖는 활동에 사용자가 더 이상 참여하고 있지 않다고 결정할 시, 시스템(100)은 사용자가 추락했는지의 여부를 결정하기 위한 규칙들 또는 기준들의 디폴트 세트를 사용하는 것으로 되돌아갈 수 있다.

일부 구현예들에서, 시스템(100)은 여러 상태들을 갖는 상태 기계를 사용하여 사용자가 추락했는지의 여부(및 사용자가 어시스턴스를 필요로 하는지의 여부)를 결정할 수 있는데, 여기서 각각의 상태는 상이한 유형의 활동 및 기준들의 상이한 대응하는 세트에 대응한다.

예시적인 상태 기계(300)가 도 3에 도시되어 있다. 이러한 예에서, 상태 기계는 상이한 유형의 활동에 각각 대응하는 3개의 상태들(302a 내지 302c)을 포함하고, 각각의 상태는 사용자가 추락했는지의 여부 및/또는 사용자가 어시스턴스를 필요로 하는지의 여부를 결정하기 위한 규칙들 또는 기준들의 상이한 세트와 연관된다.

일례로서, 제1 상태(302a)는 디폴트 활동에 대응할 수 있다. 추가로, 제1 상태(302a)는 사용자가 추락했는지의 여부 및/또는 사용자가 어시스턴스를 필요로 하는지의 여부를 결정하기 위한 규칙들 또는 기준들의 디폴트 세트와 연관될 수 있다. 일부 구현예들에서, 디폴트 활동은 걷기, 조깅, 달리기, 서기, 및/또는 앉기 중 하나 이상에 대응할 수 있다.

다른 예로서, 제2 상태(302b)는 자전거 타기 활동에 대응할 수 있다. 추가로, 제2 상태(302b)는 특히 자전거 타기의 상황에서, 사용자가 추락했는지의 여부 및/또는 사용자가 어시스턴스를 필요로 하는지의 여부를 결정하기 위한 규칙들 또는 기준들의 세트와 연관될 수 있다.

다른 예로서, 제2 상태(302c)는 사용자가 큰 충격들을 흔히 경험하는 활동(예컨대, 배구, 농구 등)에 대응할 수 있다. 추가로, 제3 상태(302c)는 특히 높은 충격 활동들의 상황에서, 사용자가 추락했는지의 여부 및/또는 사용자가 어시스턴스를 필요로 하는지의 여부를 결정하기 위한 규칙들 또는 기준들의 세트와 연관될 수 있다.

예시적인 동작에서, 시스템(100)은 초기에 디폴트 상태(예를 들어, 제1 상태(302a))로 설정되고, 그러한 상태와 연관된 규칙들 또는 기준들의 디폴트 세트에 기초하여 사용자가 추락했는지의 여부 및/또는 사용자가 어시스턴스를 필요로 하는지의 여부를 결정한다.

사용자가 상이한 활동을 수행하고 있다고 결정할 시, 시스템(100)은 그러한 활동에 대응하는 상태로 전이되고, 그러한 새로운 상태와 연관된 규칙들 또는 기준들의 세트에 기초하여 사용자가 추락했는지의 여부 및/또는 사용자가 어시스턴스를 필요로 하는지의 여부를 결정한다.

예를 들어, 사용자가 자전거를 타고 있다고 결정할 시, 시스템(100)은 제1 상태(302a)로부터 제2 상태(302b)로 전이될 수 있고, 제2 상태(302b)와 연관된 규칙들 또는 기준들의 세트에 기초하여 사용자가 추락했는지의 여부 및/또는 사용자가 어시스턴스를 필요로 하는지의 여부를 결정할 수 있다.

예를 들어, 사용자가 자전거 타기를 중지했고 그 대신에 농구를 하고 있다고 결정할 시, 시스템(100)은 제2 상태(302b)로부터 제3 상태(302c)로 전이될 수 있고, 제3 상태(302c)와 연관된 규칙들 또는 기준들의 세트에 기초하여 사용자가 추락했는지의 여부 및/또는 사용자가 어시스턴스를 필요로 하는지의 여부를 결정할 수 있다.

사용자가 특화된 활동(예컨대, 디폴트 제1 상태(302a) 이외의 상태와 연관되지 않은 활동)을 더 이상 수행하고 있지 않다고 결정할 시, 시스템(100)은 디폴트 제1 상태(302a)로 다시 전이되고, 그러한 상태와 연관된 규칙들 또는 기준들의 디폴트 세트에 기초하여 사용자가 추락했는지의 여부 및/또는 사용자가 어시스턴스를 필요로 하는지의 여부를 결정한다.

도 2에 도시된 상태 기계(200)가 3개의 상태들을 포함하지만, 이는 단지 예시적인 예일 뿐이다. 실제로, 상태 기계는 임의의 수의 활동들에 대응하는 임의의 수의 상태들(및 그에 이은, 규칙들 또는 기준들의 임의의 수의 상이한 세트들)을 포함할 수 있다.

구현예들에서, 시스템(100)은 모바일 디바이스(102)에 의해 획득된 센서 데이터, 예컨대 위치 데이터, 가속도 데이터, 및/또는 배향 데이터에 기초하여 사용자에 의해 수행되고 있는 활동의 유형을 결정할 수 있다. 예를 들어, 각각의 유형의 활동은 그러한 유형의 활동을 나타내는 센서 데이터의 소정 특성들 또는 특성들의 조합들을 검출함으로써 식별될 수 있다. 예를 들어, 제1 유형의 활동은 특성들의 제1 세트를 갖는 센서 데이터에 대응할 수 있고, 제2 유형의 활동은 특성들의 제2 세트를 갖는 센서 데이터에 대응할 수 있고, 제3 유형의 활동은 특성들의 제3 세트를 갖는 센서 데이터에 대응할 수 있고, 등등이다. 시스템(100)은 모바일 디바이스(102)로부터 센서 데이터를 획득함으로써 그리고 센서 데이터가 특성들의 특정 세트를 나타낸다고 결정함으로써 사용자에 의해 수행되고 있는 활동의 유형을 식별할 수 있다.

일례로서, 시스템(100)은 사용자가 이동한 거리 및/또는 충격 이전에 사용자가 이동한 속력에 기초하여(예를 들어, GPS 센서와 같은 위치 센서로부터의 출력에 기초하여) 사용자가 자전거를 타고 있는지의 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, (예컨대, 소정 임계 값들 초과의) 더 먼 거리 및/또는 더 높은 속력이 사용자가 자전거를 타고 있음을 나타낼 수 있는 반면, (예컨대, 소정 임계 값들 미만의) 더 가까운 거리 및/또는 더 낮은 속력은 사용자가 걷고 있음을 나타낼 수 있다.

다른 예로서, 시스템(100)은 모바일 디바이스(102)의 가속도계 및/또는 배향 센서(예컨대, 자이로스코프)로부터의 센서 측정치들에 기초하여 사용자가 자전거를 타고 있는지의 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 자전거를 타는 동안 소정의 유형들의 충격들을 경험할 수 있고/있거나 그의 신체(예를 들어, 그의 손목)의 배향을 소정 방식들로 변화시킬 수 있고, 걷는 동안 상이한 유형들의 충격들을 경험할 수 있고/있거나 그의 신체의 배향을 변화시킬 수 있다.

다른 예로서, 시스템(100)은 모바일 디바이스(102)의 가속도계 및/또는 배향 센서(예컨대, 자이로스코프)로부터의 센서 측정치들에 기초하여 사용자가 큰 충격들을 흔히 경험하는 활동(예를 들어, 배구, 농구 등)을 사용자가 수행하고 있는지의 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 배구를 할 시, 사용자는 특이 패턴에 따라 (모바일 디바이스(102)가 부착된) 그의 팔 또는 손목을 흔히 이동시킬 수 있다. 시스템(100)은, 센서 데이터에 기초하여, 사용자가 그러한 패턴에 따라 그의 팔 또는 손목을 이동시키고 있는지의 여부를 결정할 수 있고, 그러한 경우, 사용자가 배구를 하고 있다고 결정할 수 있다.

일부 구현예들에서, 시스템(100)은 수동 사용자 입력에 기초하여 사용자가 특정 활동을 수행하고 있는지의 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 활동의 수행 이전에 또는 그 동안에, 사용자는 모바일 디바이스(102) 및/또는 시스템(100)에게 그러한 활동을 수동으로 식별시킬 수 있다. 예를 들어, 자전거 타기 전에, 사용자는 그가 막 자전거를 타러 가려고 하는 것을 나타내는 데이터를 (예를 들어, 모바일 디바이스(102)에) 입력할 수 있다. 사용자 입력에 기초하여, 시스템(100)은 사용자가 자전거를 탈 것이라고 결정할 수 있다. 일부 구현예들에서, 사용자는 (예를 들어, 후보 활동들에 대한 목록 또는 메뉴로부터) 특정 활동을 선택함으로써 모바일 디바이스(102)에 입력을 제공할 수 있다. 일부 구현예들에서, 사용자는 그러한 활동에 특정적이거나 또는 그렇지 않으면 그와 연관된 모바일 디바이스(102)의 특정 애플리케이션 또는 특징부(예를 들어, 운동 애플리케이션 또는 특징부)를 선택함으로써 모바일 디바이스(102)에 입력을 제공할 수 있다.

사용자의 활동을 식별하기 위한 예시적인 기법들이 본 명세서에서 설명되지만, 이들은 단지 예시적인 예들일 뿐이다. 실제로, 본 명세서에 설명된 것들 대신에 또는 그들에 더하여 사용자의 활동을 식별하기 위한 다른 기법들이 또한 수행될 수 있다.

전술된 바와 같이, 시스템(100)은 사용자가 자전거 타기와 같은 소정 활동들을 수행하는 동안 사용자가 추락했는지의 여부(그리고 사용자가 어시스턴스를 필요로 하는지의 여부)를 결정하기 위한 규칙들 또는 기준들의 상황 특정 세트를 활용할 수 있다.

대체적으로, 규칙들 또는 기준들의 상황 특정 세트들은 사용자에 의해 착용된 모바일 디바이스(102)에 의해 획득된 센서 데이터와 관련될 수 있다. 일례로서, 규칙들 또는 기준들의 세트들은 하나 이상의 위치 센서들(예컨대, 하나 이상의 GPS 센서들)에 의해 획득된 위치 데이터, 하나 이상의 가속도계들에 의해 획득된 가속도 데이터(예컨대, 충격 데이터), 및/또는 하나 이상의 배향 센서들(예컨대, 자이로스코프들, 관성 측정 유닛들 등)에 의해 획득된 배향 데이터와 관련될 수 있다. 측정치들의 소정 조합들은, 소정 상황들에서, 사용자가 추락했고 어시스턴스를 필요로 할 수 있다는 것을 나타낼 수 있다.

일례로서, 모바일 디바이스(102)는 자전거 타기 동안 사용자에 의해 그의 손목에 착용될 수 있다. 추가로, 모바일 디바이스(102)는 충격 이전에, 그 동안에, 그리고 그 이후에, 모바일 디바이스(102)의 배향(및 그에 대응하여, 사용자의 손목 또는 팔의 배향) 및 모바일 디바이스가 경험하는 가속도(사용자의 손목 또는 팔의 이동들을 표현함)를 표현하는 센서 데이터를 획득할 수 있다. 자전거를 타는 상황에서 사용자가 (i) 그의 손목의 배향을 (예컨대, 임계량 초과의) 큰 정도로 변경하였고 (ii) 그의 손목 또는 팔을 (예컨대, 임계량 초과의) 큰 정도로 이동하였다는 것을 나타내는 센서 측정치들은 사용자가 추락했다는 것을 나타낼 수 있다.

대조적으로, 사용자가 (i) 그의 손목의 배향을 (예컨대, 임계량 이하의) 작은 정도로 변경하였고 (ii) 그의 손목 또는 팔을 (예컨대, 임계량 초과의) 큰 정도로 이동하였다는 것을 나타내는 센서 측정치들은 사용자가 거친 지형에서 자전거를 타고 있지만 추락하지는 않았다는 것을 나타낼 수 있다.

추가로, 사용자가 (i) 그의 손목의 배향을 (예컨대, 임계량 이하의) 큰 정도로 변경하였고 (ii) 그의 손목 또는 팔을 (예컨대, 임계량 이하의) 작은 정도로 이동하였다는 것을 나타내는 센서 측정치들은 사용자가 신호를 보내고 있거나 제스처를 수행하고 있고, 추락하지 않았다는 것을 나타낼 수 있다.

추가로, 사용자가 (i) 그의 손목의 배향을 (예컨대, 임계량 이하의) 작은 정도로 변경하였고 (ii) 그의 손목 또는 팔을 (예컨대, 임계량 이하의) 작은 정도로 이동하였다는 것을 나타내는 센서 측정치들은 사용자가 정적 상태에 있고 추락하지는 않았다는 것을 나타낼 수 있다.

다른 예로서, 자전거 타기 상황에서, 사용자가 (i) 충격 이전에 (예를 들어, 임계 거리 초과의) 긴 거리를 이동하였고, (ii) 시간이 지나면서 고지향성 충격(예를 들어, 임계 수준 미만인, 충격 방향들의 변동, 확산, 또는 범위)을 경험하였고, (iii) (예를 들어, 임계량 미만의) 작은 양만큼 그의 손목을 회전시킨 것을 나타내는 센서 측정치들은 사용자가 정상적으로 자전거를 타고 있고 추락하지 않았다는 것을 나타낼 수 있다. 그러나, 사용자가 (i) 충격 이후에 (예를 들어, 임계 거리 미만의) 짧은 거리를 이동하였고, (ii) 시간이 지나면서 넓은 범위의 방향들에 대한 충격(예를 들어, 임계 수준 초과인,

충격 방향들의 변동, 확산, 또는 범위)을 경험하였고, (iii) (예를 들어, 임계량 초과의) 큰 양만큼 그의 손목을 회전시킨 것을 나타내는 센서 측정치는 사용자가 자전거를 타는 동안 추락했다는 것을 나타낼 수 있다.

예를 들어, 도 4a는 (예를 들어, 사용자가 시간 0에서의 충격을 경험하기 전의 2초부터 사용자가 충격을 경험한 후 2초까지 연장되는) 4초의 시간 윈도우에 걸쳐 측정된, 자전거를 타는 동안 사용자의 손목에 착용된 모바일 디바이스의 배향을 나타내는 센서 데이터(400)를 도시한다. 본 예에서, 모바일 디바이스의 배향(및 그에 이은, 사용자의 손 및/또는 손목의 배향)은 충격 이전의 시간 동안 상대적으로 안정적이다. 그러나, 사용자가 충격을 경험할 시, 모바일 디바이스의 배향은 짧은 시간 간격(예를 들어, 대략 0.1초)에 걸쳐 큰 각도 변화를 나타낸다. 추가로, 모바일 디바이스의 배향은 전체 시간 윈도우에 걸쳐 큰 각도 변화를 나타낸다.

이러한 특성들은 추락을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 시스템(100)은, (i) 시간 윈도우(예를 들어, 4초의 윈도우)에 걸친 모바일 디바이스의 배향의 각도 변화가 제1 임계량(

) 초과이고, (ii) 그 시간 윈도우의 서브세트(예를 들어, 4초의 시간 윈도우 중 0.1초 서브세트)에 걸친 모바일 디바이스의 배향의 각도 변화가 제2 임계량(

) 초과인 경우, 사용자가 그의 자전거로부터 추락했다고 결정할 수 있다. 그렇지 않은 경우, 시스템(100)은 사용자가 그의 자전거로부터 추락하지 않았다고 결정할 수 있다.

도 4b는 (예를 들어, 사용자가 시간 0에서의 충격을 경험하기 전의 2초부터 사용자가 충격을 경험한 후 2초까지 연장되는) 4초의 시간 윈도우에 걸쳐 측정된, 자전거를 타는 동안 사용자의 손목에 착용된 모바일 디바이스의 배향을 나타내는 추가 센서 데이터(450)를 도시한다. 본 예에서, 모바일 디바이스의 배향(및 그에 이은, 사용자의 손 및/또는 손목의 배향)은 전체 시간 윈도우 동안 상대적으로 안정적이다.

이러한 특성들은 사용자가 추락하지 않았다는 것을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 시스템(100)은, (i) 시간 윈도우(예를 들어, 4초의 윈도우)에 걸친 모바일 디바이스의 배향의 각도 변화가 제1 임계량(

) 이하이고/이거나, (ii) 그 시간 윈도우의 서브세트(예를 들어, 4초의 시간 윈도우 중 0.1초 서브세트)에 걸친 모바일 디바이스의 배향의 각도 변화가 제2 임계량(

) 이하인 경우, 사용자가 그의 자전거로부터 추락하지 않았다고 결정할 수 있다.

실제로, 시간 윈도우, 시간 윈도우의 서브세트, 및 임계량들은 구현예에 따라 상이할 수 있다. 예를 들어, 시간 윈도우, 시간 윈도우의 서브세트, 및 임계량들은 자전거를 타는 동안 사용자의 이동의 특성들의 실험 연구들에 기초하여 선택되는 튜닝가능한 값들일 수 있다.

다른 예로서, 시스템(100)은 사용자가 충격 이전에 자전거 타기의 특성인 진동들을 경험했고, (ii) 충격 이후의 특정 시간 간격 내에 (예를 들어, 임계 시간 간격(

) 내에) 자전거 타기의 특성인 진동들을 경험하지 않았다는 것을 나타내는 센서 측정치들을 수신할 시 사용자가 자전거 타기에 의해 추락했다고 결정할 수 있다. 대조적으로, 시스템(100)은 사용자가 충격 이전에 자전거 타기의 특성인 진동들을 경험했고, (ii) 충격 이후의 특정 시간 간격 내에 (예를 들어, 임계 시간 간격(

) 내에) 자전거 타기의 특성인 진동들을 다시 경험했다는 것을 나타내는 센서 측정치들을 수신할 시 사용자가 추락하지 않았다고 결정한다.

다른 예로서, 자전거 타기를 하는 동안, 사용자는 그의 자전거 핸들바들의 구성에 따라 그의 손목을 상이하게 배향시킬 수 있다. 시스템(100)은 핸들바들의 구성을 추론할 수 있고, 각각의 구성에 대한 규칙들 또는 기준들의 상이한 세트들을 적용할 수 있다.

예를 들어, 도 5는 수평 (또는 대략 수평) 핸들바들(504)을 갖는 예시적인 자전거(502)를 도시한다. 본 예에서, 사용자(110)는 그의 양 손목 중 하나에 모바일 디바이스(102)를 착용하고 있고 그의 양 손으로 핸들바들(504)을 파지하고 있다. 모바일 디바이스(102)의 X-축 및 Y-축은 모바일 디바이스(102)로부터 연장되는 것으로 도시되어 있다. Y-방향은 핸들바들(504)을 따라 (또는 대략 따라) 연장되고, X-방향은 사용자의 팔을 따라 (또는 대략 따라) 연장되고, Z-방향(도시되지 않음)은 모바일 디바이스(102)의 전면에 수직으로 연장된다. 사용자가 Y-방향으로 (예를 들어, 임계 수준 초과의) 높은 세기의 충격을 경험했다는 것을 나타내는 센서 측정치들은 사용자가 자전거 타기 동안 추락했다는 것을 나타낼 수 있다. 그러나, 사용자가 Y-방향으로 (예를 들어, 임계 수준 미만의) 낮은 세기의 충격을 경험했다는 것을 나타내는 센서 측정치들은 사용자가 정상적으로 자전거를 타고 있고 추락하지 않았다는 것을 나타낼 수 있다.

일례로서, 도 6a는 (예를 들어, 사용자가 시간 0에서의 충격을 경험하기 전의 0.6초부터 사용자가 충격을 경험한 후 0.6초까지 연장되는) 1.2초의 시간 윈도우에 걸쳐 X-방향 및 Y-방향으로 측정된, 자전거를 타는 동안 사용자의 손목에 착용된 모바일 디바이스의 가속도를 나타내는 센서 데이터(600)를 도시한다. 본 예에서, 모바일 디바이스(및 그에 이은, 사용자)는 X-방향 및 Y-방향 둘 모두에서 (예를 들어, 임계 세기 수준 초과의) 높은 세기의 충격을 경험하였으며, 이는 사용자 추락의 특성일 수 있다.

다른 예로서, 도 6b는 (예를 들어, 사용자가 시간 0에서의 충격을 경험하기 전의 0.6초부터 사용자가 충격을 경험한 후 0.6초까지 연장되는) 1.2초의 시간 윈도우에 걸쳐 X-방향 및 Y-방향으로 측정된, 자전거를 타는 동안 사용자의 손목에 착용된 모바일 디바이스의 가속도를 나타내는 센서 데이터(620)를 도시한다. 본 예에서, 모바일 디바이스(및 그에 이은, 사용자)는 X-방향으로 (예를 들어, 사용자의 팔을 따르는 방향으로) 높은 세기의 충격을 경험하였다. 그러나, 모바일 디바이스(및 그에 이은, 사용자)는 Y-방향으로 (예를 들어, 핸들바들을 따르는 방향으로) 높은 세기의 충격을 경험하지 않았다. 이것은 사용자가 추락하지 않은 것을 나타낼 수 있다.

예를 들어, 시스템(100)은, (i) X-방향으로 경험한 충격의 세기가 제1 임계량(

) 초과이고, (ii) Y-방향으로 경험한 충격의 세기가 제2 임계량(

) 초과인 경우, 사용자가 그의 자전거로부터 추락했다고 결정할 수 있다. 그렇지 않은 경우, 시스템(100)은 사용자가 추락하지 않았다고 결정할 수 있다. 실제로, 임계량들은 구현예에 따라 상이할 수 있다. 예를 들어, 임계량들은 자전거를 타는 동안 사용자의 이동의 특성들의 실험 연구들에 기초하여 선택되는 튜닝가능한 값들일 수 있다.

추가로, 도 7은 수직 (또는 대략 수직) 핸들바들(704)을 갖는 다른 예시적인 자전거(702)를 도시한다. 본 예에서, 사용자(110)는 그의 양 손목 중 하나에 모바일 디바이스(102)를 착용하고 있고 그의 양 손으로 핸들바들(454)을 파지하고 있다. 모바일 디바이스(102)의 X-축 및 Y-축은 모바일 디바이스(102)로부터 연장되는 것으로 도시되어 있다. Y-방향은 핸들바들(704)을 따라 (또는 대략 따라) 연장되고, X-방향은 사용자의 팔을 따라 (또는 대략 따라) 연장되고, Z-방향(도시되지 않음)은 모바일 디바이스(102)의 전면에 수직으로 연장된다. 사용자가 (i) 그의 손을 무질서하게 움직였고, (ii) Y-방향으로 (예를 들어, 제1 임계 수준(

) 초과의) 높은 세기의 충격을 경험했고, (iii) Z-방향으로 (제2 임계 수준(

) 초과의) 높은 세기의 충격을 경험했다는 것을 나타내는 센서 측정치들은 사용자가 자전거 타기 동안 추락했다는 것을 나타낼 수 있다. 그러나, 사용자가 (i) 그의 손을 안정한 수직 방향 상태로 유지했고, (ii) Y-방향으로 (예를 들어, 제1 임계 수준(

) 초과의) 높은 세기의 충격을 경험했고, (iii) Z-방향으로 (제2 임계 수준(

) 미만의) 낮은 세기의 충격을 경험했다는 것을 나타내는 센서 측정치들은 사용자가 정상적으로 자전거를 타고 있고 추락하지 않았다는 것을 나타낼 수 있다.

예를 들어, 시스템(100)은, (i) 모바일 디바이스(102)의 배향의 방향들의 변동, 확산, 또는 범위가 임계 수준 초과이고(예를 들어, 사용자에 의한 무질서 이동을 나타냄), (ii) 모바일 디바이스가 Y-방향으로 (예를 들어, 임계 수준(

) 초과의) 높은 세기의 충격을 경험했고, (iii) 모바일 디바이스가 Z-방향으로 (예를 들어, 제2 임계 수준(

) 초과의) 높은 세기의 충격을 경험했다는 것을 나타내는 센서 측정치들을 수신할 시 사용자가 자전거 타기에 의해 추락했다고 결정할 수 있다.

다른 예로서, 시스템(100)은, (i) 모바일 디바이스(102)의 배향의 변동, 확산, 또는 범위가 임계 수준 이하이고, (ii) 모바일 디바이스(102)의 Y-방향과 수직 방향 사이의 각도가 임계 각도(

) 미만이라고 결정함으로써 사용자가 그의 손을 안정한 수직 방향 상태로 유지했다고 결정할 수 있다. 추가로, (i) 모바일 디바이스가 Y-방향으로 (예를 들어, 임계 수준(

) 초과의) 높은 세기의 충격을 경험했고, (iii) 모바일 디바이스가 Z-방향으로 (예를 들어, 제2 임계 수준(

) 이하의) 낮은 세기의 충격을 경험했다는 것을 추가적으로 결정할 시, 시스템(100)은 이러한 사용자가 자전거를 타는 동안 추락하지 않았다고 결정할 수 있다.

전술된 바와 같이, 사용자가 추락했고 어시스턴스를 요구한다고 결정할 시, 모바일 디바이스(102)는 하나 이상의 사용자들(112)(예컨대, 보호자, 의사들, 의료 요원들, 비상 연락처 사람들 등)에게 그 상황을 통지하도록 통지를 생성하여 하나 이상의 통신 디바이스들(106)로 송신함으로써, 그들이 액션을 취할 수 있게 할 수 있다. 일부 구현예들에서, 위양성들의 발생을 감소시키기 위해 소정 기준들의 만족 시 통지가 생성되고 송신될 수 있다.

예를 들어, 도 8은 사용자 추락에 응답하여 통지를 생성하고 송신하기 위한 예시적인 프로세스(800)를 도시한다.

프로세스(800)에서, 시스템(예를 들어, 시스템(100) 및/또는 모바일 디바이스(102))은 사용자가 충격을 경험하기 전에 자전거를 타고 있었는지 여부를 결정한다(블록(802)). 시스템은 (예를 들어, 전술된 바와 같이) 사용자에 의해 착용된 모바일 디바이스에 의해 획득된 센서 데이터에 기초하여 이러한 결정을 할 수 있다.

시스템이 사용자가 자전거를 타고 있지 않았다고 결정하면, 시스템은 디폴트 기법을 사용하여 사용자가 추락했는지 여부를 검출할 수 있다(블록(850)). 예를 들어, 도 3을 참조하면, 시스템은 자전거 타기에 특정적이지 않은 규칙들 또는 기준들의 디폴트 세트에 따라 사용자가 추락했는지 여부를 검출할 수 있다.

시스템이 사용자가 자전거를 타고 있었다고 결정하는 경우, 시스템은 충격이 자전거 추락의 특성들을 갖는지 여부를 결정한다(블록(802)). 시스템은 (예를 들어, 전술된 바와 같이) 사용자에 의해 착용된 모바일 디바이스에 의해 획득된 센서 데이터에 기초하여 이러한 결정을 할 수 있다.

시스템이 충격이 자전거 추락의 특성들을 갖지 않는다고 결정하는 경우, 시스템은 통지를 생성하고 송신하는 것을 억제한다(블록(812)).

시스템이 충격이 자전거 추락의 특성들을 갖는다고 결정하는 경우, 시스템은 사용자가 충격 후에 자전거 타기를 중단했는지 여부를 결정한다(블록(806)). 시스템은 (예를 들어, 전술된 바와 같이) 사용자에 의해 착용된 모바일 디바이스에 의해 획득된 센서 데이터에 기초하여 이러한 결정을 할 수 있다.

시스템이 사용자가 충격 후에 자전거 타기를 중단하지 않았다고 결정하는 경우, 시스템은 통지를 생성하고 송신하는 것을 억제한다(블록(812)).

시스템이 사용자가 충격 후에 자전거 타기를 중단했다고 결정하는 경우, 시스템은 충격 후 일정 기간(예를 들어, 1분의 시간 간격) 동안 사용자가 충분히 정지 상태로 유지하였는지 여부를 결정한다(블록(808)). 시스템은 (예를 들어, 모바일 디바이스가 임계 거리 초과로 이동하였는지, 그의 배향을 임계 각도 초과만큼 변경했는지, 임계 시간 초과의 시간 길이 동안 이동했는지 등의 여부를 결정함으로써) 사용자에 의해 착용된 모바일 디바이스에 의해 획득된 센서 데이터에 기초하여 이러한 결정을 할 수 있다.

시스템이 사용자가 그 기간 동안 충분히 정지 상태로 유지하지 않았다고 결정하는 경우, 시스템은 통지를 생성하고 송신하는 것을 억제한다(블록(812)).

시스템이 사용자가 그 기간 동안 충분히 정지 상태로 유지했다고 결정하는 경우, 시스템은 통지를 생성하고 송신한다(블록(810)).

일부 구현예들에서, 사용자가 추락했다는 것을 검출할 시, 모바일 디바이스(102)는 특정 시간 간격(예를 들어, 30초) 동안 추락 후에 사용자가 움직이지 않는 상태를 유지하고 있는지 여부를 결정할 수 있다. 사용자가 움직이지 않는 상태를 유지했다고 결정할 시, 모바일 디바이스(102)는, 통지를 생성하고 (예를 들어, 긴급 구조원에게) 송신하기 위한 옵션 및 통지를 생성하고 조작하는 것을 억제하는 옵션을 포함한, 경보 통지를 사용자에게 제시한다. 이러한 경보 통지의 예가 도 9a에 도시되어 있다.

사용자가 특정 시간 간격 내에 (예를 들어, 추락 후 60초 내에) 어떠한 입력도 제공하지 않으면, 모바일 디바이스(102)는, 카운트 다운을 보여주고 카운트 다운의 만료 시 통지가 생성되고 송신될 것이라는 것을 나타내는 경보 통지를 사용자에게 제시할 수 있다. 이러한 경보 통지의 예가 도 9b에 도시되어 있다.

사용자로부터의 입력이 없는 상태에서 카운트 다운의 만료 시, 모바일 디바이스(102)는 (예를 들어, 도 9c에 도시된 바와 같이) 통지를 생성하고 송신한다.

이러한 기법은, 예를 들어, 위양성들의 발생을 추가로 감소시키고 사용자가 실제로 어시스턴스를 필요로 하지 않을 때 통지가 오류로 인해 다른 사람들(예를 들어, 긴급 구조원들)에게 송신될 가능성을 감소시키는 데, 유익할 수 있다.

예시적인 프로세스들

모바일 디바이스를 사용하여 사용자가 추락했고/했거나 어시스턴스를 필요로 할 수 있는지의 여부를 결정하기 위한 예시적인 프로세스(1000)가 도 1000에 도시되어 있다. 프로세스(1000)는, 예를 들어, 도 1 및 도 2에 도시된 모바일 디바이스(102) 및/또는 시스템(100)을 사용하여 수행될 수 있다. 일부 경우들에서, 프로세스(1000)의 일부 또는 전부는 모바일 디바이스의 코프로세서에 의해 수행될 수 있다. 코프로세서는 하나 이상의 센서들로부터 획득된 모션 데이터를 수신하도록, 모션 데이터를 프로세싱하도록, 그리고 프로세싱된 모션 데이터를 모바일 디바이스의 하나 이상의 프로세서들에 제공하도록 구성될 수 있다.

프로세스(1000)에서, 모바일 디바이스는 일정 기간에 걸쳐 하나 이상의 센서들에 의해 획득된 센서 데이터를 수신한다(블록(1002)). 하나 이상의 센서들은 사용자에 의해 착용된다.

일부 구현예들에서, 모바일 디바이스는 스마트 워치와 같은 웨어러블 모바일 디바이스일 수 있다.

일부 구현예들에서, 하나 이상의 센서들 중 적어도 일부는 모바일 디바이스 상에 또는 그 내에 배치될 수 있다. 일부 구현예들에서, 하나 이상의 센서들 중 적어도 일부는 모바일 디바이스로부터 원격이다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 스마트 폰일 수 있고, 센서들은 스마트 폰에 통신가능하게 커플링된 스마트 워치 상에 배치될 수 있다.

대체적으로, 센서 데이터는 하나 이상의 유형들의 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서 데이터는 모바일 디바이스의 하나 이상의 위치 센서들에 의해 획득된 위치 데이터를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 센서 데이터는 모바일 디바이스의 하나 이상의 가속도 센서들에 의해 획득된 가속도 데이터를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 센서 데이터는 모바일 디바이스의 하나 이상의 배향 센서들에 의해 획득된 배향 데이터를 포함할 수 있다.

추가로, 모바일 디바이스는 센서 데이터에 기초하여 사용자의 상황을 결정한다(블록(1004)). 일부 구현예들에서, 상황은 기간 동안 사용자에 의해 수행되는 일정 유형의 활동에 대응할 수 있다. 예시적인 상황에는 자전거 타기, 걷기, 달리기, 지깅, 스포츠(예컨대, 농구, 배구 등)를 하기, 또는 사용자에 의해 수행될 수 있는 임의의 다른 활동이 포함된다.

추가로, 모바일 디바이스는 상황에 기초하여 센서 데이터를 프로세싱하기 위한 규칙들의 세트를 획득한다(블록(1006)). 규칙들의 세트는 상황에 특정적이다.

추가로, 모바일 디바이스는 센서 데이터 및 규칙들의 세트에 기초하여 사용자가 추락했을 가능성 및/또는 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성을 결정한다(블록(1008)).

전술된 바와 같이, 모바일 디바이스는 상황에 특정적인 규칙들의 세트들을 사용하여 사용자가 추락했을 가능성 및/또는 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성을 결정한다. 예시적인 예들로서, 자전거 타기 상황을 위한 규칙들의 세트들이 위에서 설명된다.

일례로서, 사용자가 추락했을 가능성 및/또는 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성을 결정하는 단계는, (i) 센서 데이터에 기초하여, 기간보다 이전에 사용자가 이동한 거리가 제1 임계 값 초과라고 결정하는 단계, (ii) 센서 데이터에 기초하여, 기간에 걸쳐 사용자가 경험하는 충격들의 방향의 변화가 제2 임계 값 미만이라고 결정하는 단계, (iii) 센서 데이터에 기초하여, 기간에 걸친 사용자의 손목의 회전이 제3 임계 값 미만이라고 결정하는 단계, 및 (iv) 기간보다 이전에 사용자가 이동한 거리가 제1 임계 값 초과라는 결정, 기간에 걸쳐 사용자가 경험하는 충격들의 방향의 변화가 제2 임계 값 미만이라는 결정, 및 기간에 걸친 사용자의 손목의 회전이 제3 임계 값 미만이라는 결정에 기초하여, 사용자가 추락했고/했거나 어시스턴스를 요구한다고 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

다른 예로서, 사용자가 추락했을 가능성 및/또는 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성을 결정하는 단계는, (i) 센서 데이터에 기초하여, 제1 방향으로 기간에 걸쳐 사용자가 경험하는 충격의 크기가 제1 임계 값 초과라고 결정하는 단계; 및 (ii) 제1 방향으로 상기 기간에 걸쳐 상기 사용자가 경험하는 충격의 크기가 상기 제1 임계 값 초과라는 결정에 기초하여 상기 사용자가 추락했고/했거나 어시스턴스를 요구한다고 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

다른 예로서, 사용자가 추락했을 가능성 및/또는 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성을 결정하는 단계는, (i) 센서 데이터에 기초하여, 기간에 걸친 사용자의 손의 배향의 변화가 제1 임계 값 초과라고 결정하는 단계; (ii) 센서 데이터에 기초하여, 제1 방향으로 기간에 걸쳐 사용자가 경험하는 충격의 크기가 제2 임계 값 초과라고 결정하는 단계 - 제1 방향은 제2 임계 값에 직교함 -; (iii) 센서 데이터에 기초하여, 제2 방향으로 기간에 걸쳐 사용자가 경험하는 충격의 크기가 제3 임계 값 초과라고 결정하는 단계; 및 (iv) 기간에 걸친 사용자의 손의 배향의 변화가 제1 임계 값 초과라는 결정, 제1 방향으로 기간에 걸쳐 사용자가 경험하는 충격의 크기가 제2 임계 값 초과라는 결정, 및 제2 방향으로 기간에 걸쳐 사용자가 경험하는 충격의 크기가 제3 임계 값 초과라는 결정에 기초하여 사용자가 추락했고/했거나 어시스턴스를 요구한다고 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

자전거 타기 상황을 위한 규칙들의 예시적인 세트들이 위에서 설명되었지만, 실제로, 규칙들의 다른 세트들이 또한 전술된 것들 대신에 또는 그들에 추가하여, 자전거 타기 상황을 위해 사용될 수 있다. 추가로, 걷기, 달리기, 조깅, 스포츠를 하기 등과 같은 다른 상황들을 위해 규칙들의 다른 세트들이 사용될 수 있다.

추가로, 모바일 디바이스는 사용자가 추락했을 가능성 및/또는 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성에 기초하여 하나 이상의 통지들을 생성한다(블록(1010)).

일부 구현예들에서, 하나 이상의 통지들을 생성하는 것은, 모바일 디바이스로부터 멀리 떨어진 통신 디바이스로 제1 통지를 송신하는 것을 포함할 수 있다. 제1 통지는 사용자가 추락했다는 표시 및/또는 사용자가 어시스턴스를 요구한다는 표시를 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 통신 디바이스는 비상 대응 시스템일 수 있다.

일부 구현예들에서, 모바일 디바이스는 사용자의 상이한 상황에 따라 프로세스(1000)의 적어도 일부를 수행할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 제2 기간에 걸쳐 하나 이상의 센서들에 의해 획득된 제2 센서 데이터를 수신할 수 있다. 추가로, 모바일 디바이스는 제2 센서 데이터에 기초하여 사용자의 제2 상황을 결정할 수 있고, 제2 상황에 기초하여 센서 데이터를 프로세싱하기 위한 규칙들의 제2 세트를 획득할 수 있으며, 여기서 규칙들의 제2 세트는 제2 상황에 특정적이다. 추가로, 모바일 디바이스는 센서 데이터 및 규칙들의 제2 세트에 기초하여 사용자가 추락했을 가능성 및/또는 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성 중 적어도 하나의 가능성을 결정할 수 있다. 추가로, 모바일 디바이스는 사용자가 추락했을 가능성 또는 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성 중 적어도 하나의 가능성에 기초하여 하나 이상의 제2 통지들을 생성할 수 있다.

예시적인 모바일 디바이스

도 11은 도 1 내지 도 10을 참조하여 설명된 특징들 및 프로세스들을 구현하기 위한 예시적인 디바이스 아키텍처(1100)의 블록도이다. 예를 들어, 아키텍처(1100)는 모바일 디바이스(102), 서버 컴퓨터 시스템(104), 및/또는 통신 디바이스들(106) 중 하나 이상을 구현하는 데 사용될 수 있다. 아키텍처(1100)는, 데스크톱 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 휴대용 컴퓨터, 스마트 폰, 태블릿 컴퓨터, 게임 콘솔, 웨어러블 컴퓨터, 셋톱 박스, 미디어 플레이어, 스마트 TV 등을 포함하지만 이들로 제한되지 않는, 도 1 내지 도 10을 참조하여 기술된 특징들을 생성하기 위한 임의의 디바이스에서 구현될 수 있다.

아키텍처(1100)는 메모리 인터페이스(1102), 하나 이상의 데이터 프로세서(1104), 하나 이상의 데이터 코프로세서들(1174) 및 주변기기 인터페이스(1106)를 포함할 수 있다. 메모리 인터페이스(1102), 프로세서(들)(1104), 코프로세서(들)(1174) 및/또는 주변기기 인터페이스(1106)는 별도의 컴포넌트들일 수 있거나 하나 이상의 집적 회로들에 통합될 수 있다. 하나 이상의 통신 버스들 또는 신호 라인들이 다양한 컴포넌트들을 커플링할 수 있다.

프로세서(들)(1104) 및/또는 코프로세서(들)(1174)는 본 명세서에 기술된 동작들을 수행하도록 함께 동작할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(들)(1104)는 아키텍처(1100)에 대한 일차 컴퓨터 프로세서들로서 기능하도록 구성된 하나 이상의 중앙 프로세싱 유닛(CPU)들을 포함할 수 있다. 일례로서, 프로세서(들)(1104)는 아키텍처(1100)의 일반화된 데이터 프로세싱 태스크들을 수행하도록 구성될 수 있다. 추가로, 데이터 프로세싱 태스크들 중 적어도 일부는 코프로세서(들)(1174)에 오프로드될 수 있다. 예를 들어, 모션 데이터를 프로세싱하고/하거나, 이미지 데이터를 프로세싱하고/하거나, 데이터를 암호화하고/하거나, 소정 타입들의 산술 동작을 수행하는 것과 같은 특화된 데이터 프로세싱 태스크들은 그러한 태스크들을 처리하기 위한 하나 이상의 특수화된 코프로세서(들)(1174)에 오프로드될 수 있다. 일부 경우들에서, 프로세서(들)(1104)는 코프로세서(들)(1174)보다 상대적으로 더 강력할 수 있고/있거나 코프로세서(들)(1174)보다 더 많은 전력을 소비할 수 있다. 이는, 예를 들어, 그것이 프로세서(들)(1104)가 일반화된 태스크들을 신속하게 처리할 수 있게 하면서, 또한, 그러한 태스크들을 더 효율적으로 그리고/또는 더 효과적으로 수행할 수 있는 코프로세서(들)(1174)에 소정의 다른 태스크들을 오프로드하기 때문에 유용할 수 있다. 일부 경우들에서, 코프로세서(들)는 (예컨대, 본 명세서에서 기술된 바와 같은) 하나 이상의 센서들 또는 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있고, 그러한 센서들 또는 컴포넌트들을 사용하여 획득된 데이터를 프로세싱하도록, 그리고 추가 분석을 위해, 프로세싱된 데이터를 프로세서(들)(1104)에 제공하도록 구성될 수 있다.

다수의 기능들을 가능하게 하기 위해 센서들, 디바이스들, 및 서브시스템들이 주변기기 인터페이스(1106)에 커플링될 수 있다. 예를 들어, 모션 센서(1110), 광 센서(1112) 및 근접 센서(1114)는 아키텍처(1100)의 배향, 조명 및 근접 기능들을 용이하게 하기 위하여 주변기기 인터페이스(1106)에 커플링될 수 있다. 예를 들어, 일부 구현예들에서, 광 센서(1112)는 터치 표면(1146)의 밝기의 조정을 용이하게 하는 데 활용될 수 있다. 일부 구현예들에서, 모션 센서(1110)는 디바이스의 움직임 및 배향을 검출하는 데 활용될 수 있다. 예를 들어, 모션 센서(1110)는 (예컨대, 일정 기간에 걸쳐서 모션 센서(1110) 및/또는 아키텍처(1100)에 의해 경험되는 가속도를 측정하기 위한) 하나 이상의 가속도계들, 및/또는 (예컨대, 모션 센서(1110) 및/또는 모바일 디바이스의 배향을 측정하기 위한) 하나 이상의 나침반들 또는 자이로스코프들을 포함할 수 있다. 일부 경우들에서, 모션 센서(1110)에 의해 획득된 측정 정보는 시변 신호(예컨대, 일정 기간에 걸친 가속도 및/또는 배향의 시변 플롯)의 형태일 수 있다. 추가로, 디스플레이 객체들 또는 매체는 검출된 배향에 따라(예컨대, "세로" 배향 또는 "가로" 배향에 따라) 제시될 수 있다. 일부 경우들에서, 모션 센서(1110)는 모션 센서(1110)에 의해 획득된 측정치들을 프로세싱하도록 구성된 코프로세서(1174) 내에 직접 통합될 수 있다. 예를 들어, 코프로세서(1174)는 하나 이상의 가속도계, 나침반, 및/또는 자이로스코프를 포함할 수 있고, 이러한 센서들 각각으로부터의 센서 데이터를 획득하도록, 센서 데이터를 프로세싱하도록, 그리고 추가 분석을 위해, 프로세싱된 데이터를 프로세서(들)(1104)로 송신하도록 구성될 수 있다.

온도 센서, 생체인식 센서, 또는 다른 감지 디바이스와 같은 다른 센서들이 또한 주변기기 인터페이스(1106)에 연결되어 관련 기능들을 가능하게 할 수 있다. 일례로서, 도 11에 도시된 바와 같이, 아키텍처(1100)는 사용자의 심장의 박동들을 측정하는 심박수 센서(11112)를 포함할 수 있다. 유사하게, 이러한 다른 센서들이, 또한, 그러한 센서들로부터 획득된 측정치들을 프로세싱하도록 구성된 하나 이상의 코프로세서(들)(1174) 내에 직접 통합될 수 있다.

위치 프로세서(1115)(예를 들어, GNSS 수신기 칩)가 주변기기 인터페이스(1106)에 접속되어 지리적 참조(geo-referencing)를 제공할 수 있다. 전자 자력계(1116)(예컨대, 집적 회로 칩)가 또한 주변기기 인터페이스(1106)에 접속되어, 자북의 방향을 결정하는 데 사용될 수 있는 데이터를 제공할 수 있다. 따라서, 전자 자력계(1116)는 전자 나침반으로 사용될 수 있다.

카메라 서브시스템(1120) 및 광학 센서(1122)(예컨대, CCD(charged coupled device) 또는 CMOS(complementary metal-oxide semiconductor) 광학 센서)가 사진 및 비디오 클립의 녹화와 같은 카메라의 기능을 용이하게 하기 위해 활용될 수 있다.

통신 기능들은 하나 이상의 통신 서브시스템들(1124)을 통해 가능하게 될 수 있다. 통신 서브시스템(들)(1124)은 하나 이상의 무선 및/또는 유선 통신 서브시스템들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 무선 통신 서브시스템들은 무선 주파수 수신기들 및 송신기들, 및/또는 광학(예컨대, 적외선) 수신기들 및 송신기들을 포함할 수 있다. 다른 예로서, 유선 통신 시스템은 포트 디바이스, 예컨대 USB(Universal Serial Bus) 포트, 또는 다른 통신 디바이스, 네트워크 액세스 디바이스, 개인용 컴퓨터, 프린터, 디스플레이 스크린, 또는 데이터를 수신하거나 송신할 수 있는 다른 프로세싱 디바이스들과 같은 다른 컴퓨팅 디바이스들에 대한 유선 접속을 확립하는 데 사용될 수 있는 일부 다른 유선 포트 접속부를 포함할 수 있다.

통신 서브시스템(1124)의 구체적인 설계 및 구현은 아키텍처(1100)가 동작하도록 의도되어 있는 통신 네트워크(들) 또는 매체(들)에 의존할 수 있다. 예를 들어, 아키텍처(1100)는 GSM(global system for mobile communications) 네트워크, GPRS 네트워크, EDGE(enhanced data GSM environment) 네트워크, 802.x 통신 네트워크(예컨대, Wi-Fi, Wi-Max), CDMA(code division multiple access) 네트워크, NFC 및 Bluetooth™ 네트워크를 통해 동작하도록 설계된 무선 통신 서브시스템들을 포함할 수 있다. 무선 통신 서브시스템들은, 또한, 아키텍처(1100)가 다른 무선 디바이스들을 위한 기지국으로서 구성될 수 있도록 호스팅 프로토콜들을 포함할 수 있다. 다른 예로서, 통신 서브시스템들은 아키텍처(1100)가 예를 들어 TCP/IP 프로토콜, HTTP 프로토콜, UDP 프로토콜, 및 임의의 다른 공지된 프로토콜과 같은 하나 이상의 프로토콜들을 사용하여 호스트 디바이스와 동기화하게 할 수 있다.

오디오 서브시스템(1126)은 음성 인식, 음성 복제, 디지털 녹음, 및 전화 통신 기능들과 같은 음성 지원 기능을 가능하게 하기 위해 스피커(1128) 및 하나 이상의 마이크로폰들(1130)에 커플링될 수 있다.

I/O 서브시스템(1140)은 터치 제어기(1142) 및/또는 기타 입력 제어기(들)(1144)를 포함할 수 있다. 터치 제어기(1142)는 터치 표면(1146)에 커플링될 수 있다. 터치 표면(1146)과 터치 제어기(1142)는, 예를 들어, 용량성, 저항성, 적외선 및 표면 탄성파(surface acoustic wave) 기술들뿐만 아니라, 터치 표면(1146)과의 하나 이상의 접촉점을 결정하기 위한 다른 근접 센서 어레이들 또는 다른 요소들을 포함하지만 이들로 제한되지 않는, 다수의 터치 감응형 기술들 중 임의의 기술을 이용하여 접촉 및 그의 이동 또는 중단을 검출할 수 있다. 일 구현예에서, 터치 표면(1146)은 가상 또는 소프트 버튼들 및 가상 키보드를 디스플레이할 수 있으며, 이는 사용자에 의해 입력/출력 디바이스로서 사용될 수 있다.

기타 입력 제어기(들)(1144)가 하나 이상의 버튼, 로커 스위치(rocker switch), 지동륜(thumb-wheel), 적외선 포트, USB 포트, 및/또는 포인터 디바이스, 예컨대 스타일러스와 같은 기타 입력/제어 디바이스들(1148)에 커플링될 수 있다. 하나 이상의 버튼(도시되지 않음)은 스피커(1128) 및/또는 마이크로폰(11110)의 볼륨 제어를 위한 업/다운 버튼을 포함할 수 있다.

일부 구현들에서, 아키텍처(1100)는 MP3, AAC 및 MPEG 비디오 파일들과 같은 기록된 오디오 및/또는 비디오 파일들을 제시할 수 있다. 일부 구현예들에서, 아키텍처(1100)는 MP3 플레이어의 기능을 포함할 수 있고, 다른 디바이스들에게 테더링을 하기 위한 핀 커넥터를 포함할 수 있다. 기타 입력/출력 및 제어 디바이스들이 사용될 수 있다.

메모리 인터페이스(1102)는 메모리(1150)에 커플링될 수 있다. 메모리(1150)는 고속 랜덤 액세스 메모리 또는 비휘발성 메모리, 예컨대 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스, 하나 이상의 광학 저장 디바이스, 또는 플래시 메모리(예컨대, NAND, NOR)를 포함할 수 있다. 메모리(1150)는, Darwin, RTXC, LINUX, UNIX, OS X, WINDOWS와 같은, 운영 체제(1152), 또는 VxWorks와 같은 임베디드 운영 체제를 저장할 수 있다. 운영 체제(1152)는 기본 시스템 서비스들을 핸들링하기 위한 그리고 하드웨어 의존 태스크들을 수행하기 위한 명령어들을 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 운영 체제(1152)는 커널(예컨대, 유닉스(UNIX) 커널)을 포함할 수 있다.

메모리(1150)는 또한 통신 명령어들(1154)을 저장하여, 피어-투-피어 통신을 포함하는, 하나 이상의 추가적인 디바이스들, 하나 이상의 컴퓨터들 또는 서버들과의 통신을 가능하게 할 수 있다. 통신 명령어들(1154)은 또한 디바이스의 지리적 위치(GPS/내비게이션 명령어들(1168)에 의해 획득됨)에 기초하여, 디바이스에 의해 사용하기 위한 동작 모드 또는 통신 매체를 선택하는 데 사용될 수 있다. 메모리(1150)는 터치 입력들 및 제스처들을 해석하기 위한 터치 모델을 포함하는, 그래픽 사용자 인터페이스 프로세싱을 가능하게 하기 위한 그래픽 사용자 인터페이스 명령어들(1156); 센서-관련 프로세싱 및 기능들을 용이하게 하기 위한 센서 프로세싱 명령어들(1158); 전화-관련 프로세스들 및 기능들을 용이하게 하기 위한 전화 명령어들(1160); 전자-메시징 관련 프로세스들 및 기능들을 용이하게 하기 위한 전자 메시징 명령어들(1162); 웹 브라우징 관련 프로세스들 및 기능들을 용이하게 하기 위한 웹 브라우저 명령어들(1164); 미디어 프로세싱 관련 프로세스들 및 기능들을 용이하게 하기 위한 미디어 프로세싱 명령어들(1166); GPS 및 내비게이션 관련 프로세스들을 가능하게 하기 위한 GPS/내비게이션 명령어들(1169); 카메라 관련 프로세스들 및 기능들을 가능하게 하기 위한 카메라 명령어들(1170); 및 본 명세서에 기술된 프로세스들의 일부 또는 전부를 수행하기 위한 다른 명령어들(1172)을 포함한다.

위에서 식별된 명령어들 및 애플리케이션들 각각은 본 명세서에 기술된 하나 이상의 기능들을 수행하기 위한 명령어들의 세트에 대응할 수 있다. 이들 명령어들은 별개의 소프트웨어 프로그램들, 절차들, 또는 모듈들로서 구현될 필요는 없다. 메모리(1150)는 추가의 명령어들 또는 더 적은 수의 명령어들을 포함할 수 있다. 또한, 디바이스의 다양한 기능들은, 하나 이상의 신호 프로세싱 및/또는 ASIC(application specific integrated circuit)들을 포함하여, 하드웨어로 그리고/또는 소프트웨어로 구현될 수 있다.

기술된 특징들은 디지털 전자 회로에서 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어에서, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 특징들은 프로그래밍가능 프로세서에 의한 실행을 위해 정보 캐리어에서, 예컨대, 기계 판독가능 저장 디바이스에서 유형적으로(tangibly) 구현된 컴퓨터 프로그램 제품으로 구현될 수 있으며; 방법 단계들은, 기술된 구현예들의 기능들을 입력 데이터에 대해 동작하고 출력을 생성함으로써 수행하도록 명령어들의 프로그램을 실행하는 프로그래밍가능 프로세서에 의해 수행될 수 있다.

기술된 특징들은, 유리하게는, 데이터 저장 시스템, 적어도 하나의 입력 디바이스, 및 적어도 하나의 출력 디바이스로부터 데이터 및 명령어들을 수신하도록 그리고 그들에 데이터 및 명령어들을 송신하도록 커플링된 적어도 하나의 프로그래밍가능 프로세서를 포함하는 프로그래밍가능 시스템 상에서 실행가능한 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들로 구현될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 소정의 활동을 수행하거나 소정의 결과를 초래하기 위해 컴퓨터에서 직접 또는 간접적으로 사용될 수 있는 명령어들의 세트이다. 컴퓨터 프로그램은 컴파일러형 또는 해석형 언어를 비롯한 임의의 형태의 프로그래밍 언어(예컨대, 오브젝티브-C(Objective-C), 자바(Java))로 기록될 수 있으며, 그것은 독립형 프로그램으로서 또는 모듈, 컴포넌트, 서브루틴, 또는 컴퓨팅 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛으로서를 비롯해 임의의 형태로 배치될 수 있다.

명령어들의 프로그램의 실행에 적합한 프로세서들은, 예로서, 임의의 종류의 컴퓨터의, 범용 마이크로프로세서와 특수 목적 마이크로프로세서 둘 모두, 및 단일 프로세서 또는 다수의 프로세서들 또는 코어들 중 하나를 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독 전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 둘 모두로부터 명령어들 및 데이터를 수신할 것이다. 컴퓨터의 본질적인 요소들은 명령어를 실행하기 위한 프로세서, 및 명령어들 및 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 메모리들이다. 일반적으로, 컴퓨터는 데이터 파일들을 저장하기 위한 대용량 저장 디바이스들과 통신할 수 있다. 이러한 대용량 저장 디바이스들은 자기 디스크, 예를 들어 내부 하드 디스크 및 착탈식 디스크; 자기-광학 디스크들; 및 광학 디스크들을 포함한다. 컴퓨터 프로그램 명령어들 및 데이터를 유형적으로 구체화하기에 적합한 저장 디바이스는, 예로서 반도체 메모리 디바이스, 예컨대 EPROM, EEPROM, 및 플래시 메모리 디바이스들; 자기 디스크들, 예컨대 내부 하드 디스크들 및 착탈식 디스크들; 자기-광학 디스크들; 및 CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크들을 포함하는, 모든 형태의 비휘발성 메모리를 포함한다. 프로세서 및 메모리는 ASIC들에 의해 보완되거나 그들에 포함될 수 있다.

사용자와의 상호작용을 제공하기 위해, 특징들은 저작자에게 정보를 표시하기 위한 CRT(음극선관) 또는 LCD(액정 디스플레이) 모니터와 같은 디스플레이 디바이스, 및 저작자가 컴퓨터에 입력을 제공할 수 있게 하는 마우스 또는 트랙볼과 같은 포인팅 디바이스 및 키보드를 갖는 컴퓨터 상에서 구현될 수 있다.

특징들은 데이터 서버와 같은 백-엔드 컴포넌트를 포함하는 컴퓨터 시스템, 또는 애플리케이션 서버 또는 인터넷 서버와 같은 미들웨어 컴포넌트를 포함하는 컴퓨터 시스템, 또는 그래픽 사용자 인터페이스 또는 인터넷 브라우저, 또는 이들의 임의의 조합을 갖는 클라이언트 컴퓨터와 같은 프론트-엔드 컴포넌트를 포함하는 컴퓨터 시스템에서 구현될 수 있다. 시스템의 컴포넌트들은 통신 네트워크와 같은, 임의의 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신에 의해 접속될 수 있다. 통신 네트워크의 예들은, LAN, WAN, 및 인터넷을 이루는 컴퓨터들과 네트워크들을 포함한다.

컴퓨터 시스템은 클라이언트들 및 서버들을 포함할 수 있다. 클라이언트와 서버는 대체로 서로 원격이며, 전형적으로 네트워크를 통해 상호작용한다. 클라이언트와 서버의 관계는 각자의 컴퓨터 상에서 실행되고 서로 클라이언트-서버 관계를 갖는 컴퓨터 프로그램들에 의해 발생한다.

개시된 실시예들의 하나 이상의 특징들 또는 단계들은 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 사용하여 구현될 수 있다. API는 호출하는 애플리케이션과, 서비스를 제공하거나 데이터를 제공하거나 동작 또는 계산을 수행하는 다른 소프트웨어 코드(예컨대, 운영 체제, 라이브러리 루틴, 함수) 사이에 전달되는 하나 이상의 파라미터들을 정의할 수 있다.

API는 API 사양서에 정의된 호출 규약에 기초하여 파라미터 목록 또는 다른 구조를 통해 하나 이상의 파라미터들을 송신 또는 수신하는 프로그램 코드 내의 하나 이상의 호출들로서 구현될 수 있다. 파라미터는 상수, 키, 데이터 구조, 객체, 객체 클래스, 변수, 데이터 유형, 포인터, 배열, 목록, 또는 다른 호출일 수 있다. API 호출들 및 파라미터들은 임의의 프로그래밍 언어로 구현될 수 있다. 프로그래밍 언어는 프로그래머가 API를 지원하는 기능들에 액세스하기 위해 이용할 어휘 및 호출 규약을 정의할 수 있다.

일부 구현예들에서, API 호출은 애플리케이션을 실행하는 디바이스의 능력들, 예컨대 입력 능력, 출력 능력, 프로세싱 능력, 전력 능력, 통신 능력 등을 애플리케이션에게 보고할 수 있다.

위에서 설명된 바와 같이, 본 명세서의 주제의 일부 양태들은 모바일 디바이스가 사용자에게 제공할 수 있는 서비스들을 개선하기 위한 다양한 소스들로부터 입수가능한 데이터의 수집 및 사용을 포함한다. 본 개시내용은, 일부 경우들에서 이러한 수집된 데이터가 디바이스 사용에 기초하여 특정 위치 또는 주소를 식별할 수 있다는 것을 고려한다. 그러한 개인 정보 데이터는 위치 기반 데이터, 주소, 구독자 계정 식별자들, 또는 다른 식별 정보를 포함할 수 있다.

본 개시내용은 그러한 개인 정보 데이터의 수집, 분석, 공개, 전달, 저장, 또는 다른 이용을 책임지고 있는 엔티티들이 잘 확립된 프라이버시 정책들 및/또는 프라이버시 관례들을 준수할 것이라는 것을 추가로 고려한다. 특히, 그러한 엔티티들은, 대체로 개인 정보 데이터를 사적이고 안전하게 유지시키기 위한 산업적 또는 행정적 요건들을 충족시키거나 넘어서는 것으로 인식되는 프라이버시 정책들 및 관례들을 구현하고 지속적으로 이용해야 한다. 예를 들어, 사용자들로부터의 개인 정보는 엔티티의 적법하며 적정한 사용들을 위해 수집되어야 하고, 이들 적법한 사용들을 벗어나서 공유되거나 판매되지 않아야 한다. 또한, 그러한 수집은 단지 사용자들의 고지에 입각한 동의를 수신한 후에만 발생해야 한다. 추가로, 그러한 엔티티들은 그러한 개인 정보 데이터에 대한 액세스를 보호하고 안전하게 하며 개인 정보 데이터에 대한 액세스를 갖는 다른 사람들이 그들의 프라이버시 정책들 및 절차들을 고수한다는 것을 보장하기 위한 임의의 필요한 단계들을 취할 것이다. 추가로, 그러한 엔티티들은 널리 인정된 프라이버시 정책들 및 관례들에 대한 그들의 고수를 증명하기 위해 제3자들에 의해 그들 자신들이 평가를 받을 수 있다.

광고 전달 서비스들의 경우에, 본 개시내용은 또한 사용자들이 개인 정보 데이터의 사용 또는 개인 정보 데이터에의 액세스를 선택적으로 차단하는 실시예들을 고려한다. 즉, 본 개시내용은 그러한 개인 정보 데이터에 대한 액세스를 방지하거나 차단하기 위해 하드웨어 및/또는 소프트웨어 요소들이 제공될 수 있다는 것을 고려한다. 예를 들어, 광고 전달 서비스들의 경우에, 본 기술은 사용자들이 서비스들에 대한 등록 동안에 개인 정보 데이터의 수집에의 참여에 "동의(opt in)" 또는 "동의하지 않음(opt out)"을 선택하게 하도록 구성될 수 있다.

따라서, 본 개시내용이 하나 이상의 다양한 개시된 실시예들을 구현하기 위해 개인 정보 데이터의 사용을 광범위하게 커버하지만, 본 개시내용은 다양한 실시예들이 또한 그러한 개인 정보 데이터에 접근할 필요 없이 구현될 수 있음을 또한 고려한다. 즉, 본 기술의 다양한 실시예들은 그러한 개인 정보 데이터의 전부 또는 일부의 결여로 인해 동작불가능하게 되지는 않는다. 예를 들어, 콘텐츠는, 사용자와 연관된 디바이스에 의해 요청되는 콘텐츠, 콘텐츠 전달 서비스들에 대해 이용가능한 다른 비-개인 정보, 또는 공개적으로 이용가능한 정보와 같은 비-개인 정보 데이터 또는 최소한의 개인 정보(a bare minimum amount of personal information)에 기초하여 선호도를 추론함으로써 선택되고 사용자들에게 전달될 수 있다.

다수의 구현예가 기술되었다. 그럼에도 불구하고, 다양한 수정이 이루어질 수 있음이 이해될 것이다. 하나 이상의 구현예들의 요소들은 추가적인 구현예들을 형성하기 위해 조합, 삭제, 수정, 또는 보충될 수 있다. 또 다른 예로서, 도면들에 도시된 로직 흐름들은 바람직한 결과들을 달성하기 위해, 도시된 특정 순서 또는 순차적인 순서를 반드시 필요로 하지는 않는다. 또한, 다른 단계들이 제공될 수 있거나, 기술된 흐름들로부터 단계들이 제거될 수 있고, 다른 컴포넌트들이 기술된 시스템들에 추가되거나 그로부터 제거될 수 있다.

따라서, 다른 구현예들은 하기 청구범위의 범주 내에 있다.

Claims (18)

1. 방법으로서,
   모바일 디바이스에 의해, 일정 기간에 걸쳐 하나 이상의 센서들에 의해 획득된 센서 데이터를 수신하는 단계 - 상기 하나 이상의 센서들은 사용자에 의해 착용됨 -;
   상기 모바일 디바이스에 의해, 상기 센서 데이터에 기초하여 상기 사용자의 상황을 결정하는 단계;
   상기 상황에 기초하여 상기 모바일 디바이스에 의해, 상기 센서 데이터를 프로세싱하기 위한 규칙들의 세트를 획득하는 단계 - 상기 규칙들의 세트는 상기 상황에 특정적임 -;
   상기 모바일 디바이스에 의해, 상기 센서 데이터 및 상기 규칙들의 세트에 기초하여 상기 사용자가 추락했을 가능성 또는 상기 사용자가 어시스턴스(assistance)를 요구할 가능성 중 적어도 하나의 가능성을 결정하는 단계; 및
   상기 모바일 디바이스에 의해, 상기 사용자가 추락했을 가능성 또는 상기 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성 중 적어도 하나의 가능성에 기초하여 하나 이상의 통지들을 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 센서 데이터는 상기 모바일 디바이스의 하나 이상의 위치 센서들에 의해 획득된 위치 데이터를 포함하는, 방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 센서 데이터는 상기 모바일 디바이스의 하나 이상의 가속도 센서들에 의해 획득된 가속도 데이터를 포함하는, 방법.
4. 제1항에 있어서, 상기 센서 데이터는 상기 모바일 디바이스의 하나 이상의 배향 센서들에 의해 획득된 배향 데이터를 포함하는, 방법.
5. 제1항에 있어서, 상기 상황은 상기 기간 동안 상기 사용자가 자전거를 타는 것에 대응하는, 방법.
6. 제5항에 있어서, 상기 사용자가 추락했을 가능성 및/또는 상기 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성을 결정하는 단계는,
   상기 센서 데이터에 기초하여, 상기 기간보다 이전에 상기 사용자가 이동한 거리가 제1 임계 값 초과라고 결정하는 단계,
   상기 센서 데이터에 기초하여, 상기 기간에 걸쳐 상기 사용자가 경험하는 충격들의 방향의 변화가 제2 임계 값 미만이라고 결정하는 단계,
   상기 센서 데이터에 기초하여, 상기 기간에 걸친 상기 사용자의 손목의 회전이 제3 임계 값 미만이라고 결정하는 단계, 및
   상기 기간보다 이전에 상기 사용자가 이동한 거리가 상기 제1 임계 값 초과라는 결정, 상기 기간에 걸쳐 상기 사용자가 경험하는 충격들의 방향의 변화가 상기 제2 임계 값 미만이라는 결정, 및 상기 기간에 걸친 상기 사용자의 손목의 회전이 상기 제3 임계 값 미만이라는 결정에 기초하여, 상기 사용자가 추락했고/했거나 어시스턴스를 요구한다고 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
7. 제5항에 있어서, 상기 사용자가 추락했을 가능성 및/또는 상기 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성을 결정하는 단계는,
   상기 센서 데이터에 기초하여, 제1 방향으로 상기 기간에 걸쳐 상기 사용자가 경험하는 충격의 크기가 제1 임계 값 초과라고 결정하는 단계, 및
   상기 제1 방향으로 상기 기간에 걸쳐 상기 사용자가 경험하는 충격의 크기가 상기 제1 임계 값 초과라는 결정에 기초하여 상기 사용자가 추락했고/했거나 어시스턴스를 요구한다고 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
8. 제5항에 있어서, 상기 사용자가 추락했을 가능성 및/또는 상기 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성을 결정하는 단계는,
   상기 센서 데이터에 기초하여, 상기 기간에 걸친 상기 사용자의 손의 배향의 변화가 제1 임계 값 초과라고 결정하는 단계,
   상기 센서 데이터에 기초하여, 제1 방향으로 상기 기간에 걸쳐 상기 사용자가 경험하는 충격의 크기가 제2 임계 값 초과라고 결정하는 단계 - 상기 제1 방향은 상기 제2 임계 값에 직교함 -,
   상기 센서 데이터에 기초하여, 제2 방향으로 상기 기간에 걸쳐 상기 사용자가 경험하는 충격의 크기가 제3 임계 값 초과라고 결정하는 단계, 및
   상기 기간에 걸친 상기 사용자의 손의 배향의 변화가 상기 제1 임계 값 초과라는 결정, 상기 제1 방향으로 상기 기간에 걸쳐 상기 사용자가 경험하는 충격의 크기가 상기 제2 임계 값 초과라는 결정, 및 상기 제2 방향으로 상기 기간에 걸쳐 상기 사용자가 경험하는 충격의 크기가 상기 제3 임계 값 초과라는 결정에 기초하여 상기 사용자가 추락했고/했거나 어시스턴스를 요구한다고 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
9. 제5항에 있어서,
   상기 모바일 디바이스에 의해, 제2 기간에 걸쳐 상기 하나 이상의 센서들에 의해 획득된 제2 센서 데이터를 수신하는 단계;
   상기 모바일 디바이스에 의해, 상기 제2 센서 데이터에 기초하여 상기 사용자의 제2 상황을 결정하는 단계;
   상기 제2 상황에 기초하여 상기 모바일 디바이스에 의해, 상기 센서 데이터를 프로세싱하기 위한 규칙들의 제2 세트를 획득하는 단계 - 상기 규칙들의 제2 세트는 상기 제2 상황에 특정적임 -;
   상기 모바일 디바이스에 의해, 상기 센서 데이터 및 상기 규칙들의 제2 세트에 기초하여 상기 사용자가 추락했을 가능성 및/또는 상기 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성 중 적어도 하나의 가능성을 결정하는 단계; 및
   상기 모바일 디바이스에 의해, 상기 사용자가 추락했을 가능성 또는 상기 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성 중 적어도 하나의 가능성에 기초하여 하나 이상의 제2 통지들을 생성하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
10. 제1항에 있어서, 상기 제2 상황은 상기 제2 기간 동안 상기 사용자가 걷는 것에 대응하는, 방법.
11. 제1항에 있어서, 상기 제2 상황은 상기 제2 기간 동안 상기 사용자가 농구 또는 배구 중 적어도 하나를 하는 것에 대응하는, 방법.
12. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 통지들을 생성하는 단계는,
    상기 모바일 디바이스로부터 원격인 통신 디바이스로 제1 통지를 송신하는 단계를 포함하고, 상기 제1 통지는 상기 사용자가 추락했다는 표시를 포함하는, 방법.
13. 제12항에 있어서, 상기 통신 디바이스는 비상 대응 시스템인, 방법.
14. 제1항에 있어서, 상기 모바일 디바이스는 웨어러블 모바일 디바이스인, 방법.
15. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 센서들 중 적어도 일부는 상기 모바일 디바이스 상에 또는 그 내에 배치되는, 방법.
16. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 센서들 중 적어도 일부는 상기 모바일 디바이스로부터 원격인, 방법.
17. 시스템으로서,
    하나 이상의 센서들;
    하나 이상의 프로세서들; 및
    명령어들을 저장한 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체들을 포함하고, 상기 명령어들은, 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때, 상기 하나 이상의 프로세서들로 하여금 동작들을 수행하게 하고, 상기 동작들은,
    일정 기간에 걸쳐 상기 하나 이상의 센서들에 의해 획득된 센서 데이터를 수신하는 것 - 상기 하나 이상의 센서들은 사용자에 의해 착용됨 -;
    상기 센서 데이터에 기초하여 상기 사용자의 상황을 결정하는 것;
    상기 상황에 기초하여, 상기 센서 데이터를 프로세싱하기 위한 규칙들의 세트를 획득하는 것 - 상기 규칙들의 세트는 상기 상황에 특정적임 -;
    상기 센서 데이터 및 상기 규칙들의 세트에 기초하여 상기 사용자가 추락했을 가능성 또는 상기 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성 중 적어도 하나의 가능성을 결정하는 것; 및
    상기 사용자가 추락했을 가능성 또는 상기 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성 중 적어도 하나의 가능성에 기초하여 하나 이상의 통지들을 생성하는 것을 포함하는, 시스템.
18. 명령어들을 저장한 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체들로서, 상기 명령어들은, 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때, 상기 하나 이상의 프로세서들로 하여금 동작들을 수행하게 하고, 상기 동작들은,
    일정 기간에 걸쳐 상기 하나 이상의 센서들에 의해 획득된 센서 데이터를 수신하는 것 - 상기 하나 이상의 센서들은 사용자에 의해 착용됨 -;
    상기 센서 데이터에 기초하여 상기 사용자의 상황을 결정하는 것;
    상기 상황에 기초하여, 상기 센서 데이터를 프로세싱하기 위한 규칙들의 세트를 획득하는 것 - 상기 규칙들의 세트는 상기 상황에 특정적임 -;
    상기 센서 데이터 및 상기 규칙들의 세트에 기초하여 상기 사용자가 추락했을 가능성 또는 상기 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성 중 적어도 하나의 가능성을 결정하는 것; 및
    상기 사용자가 추락했을 가능성 또는 상기 사용자가 어시스턴스를 요구할 가능성 중 적어도 하나의 가능성에 기초하여 하나 이상의 통지들을 생성하는 것을 포함하는, 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체들.

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