KR20230058225A - 열화상 신호를 사용하는 환자 케어 시스템의 제어 서버 - Google Patents
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Abstract
본 발명에 따른 병실의 환자를 관찰하기 위한 열화상 센서 또는 스마트밴드와 통신하는 환자 케어 시스템의 제어 서버는, 상기 열화상 센서로부터의 열화상 데이터 또는 상기 스마트밴드로부터 상기 환자의 환자 상태 정보를 제공받는 통신부, 상기 열화상 데이터 또는 상기 환자 상태 정보를 인공지능으로 분석하여 상기 환자의 상태를 모니터링하고, 상기 환자의 상태가 위급 상황으로 판단되면 상기 통신부를 통해 간호사 단말에 알람을 전송하는 제어부, 그리고 상기 열화상 데이터 또는 상기 환자 상태 정보를 저장하고 인공지능 학습을 위한 데이터셋으로 제공하는 데이터베이스를 포함하되, 상기 제어부는, 상기 환자의 낙상 여부, 수면 상태, 활동, 체온, 혈압, 심전도, 혈당 중 적어도 하나를 모니터링하고 분석하는 환자 케어 유닛, 그리고 상기 환자 상태 정보, 상기 환자 케어 유닛의 분석 정보, 집중 케어 환자의 상태를 실시간으로 상기 간호사 단말에 표시하고, 상기 환자 상태 정보를 전자 환자 챠트(EMR)에 자동으로 업데이트하는 사용자 인터페이스 유닛을 포함한다.
Description
본 발명은 감시 시스템에 관한 것으로, 좀 더 구체적으로는 병상에 설치된 열화상 센서에서 제공되는 신호를 분석하여 환자의 상태를 모니터링하는 환자 케어 시스템에 관한 것이다.
최근, 범죄 예방을 위해 대부분의 시설에는 CCTV(Closed Circuit Television)과 같은 보안 장치가 설치되어 감시에 활용되고 있다. 특히, 공항과 같은 유동 인구가 많은 시설에서는 범죄를 예방하기 위해 초고화질 CCTV, 첨단영상분석 시스템 및 추적 시스템을 구비하고, 보안 인력을 충원하고 있다. 이러한 시설 내의 화장실과 같은 공간은 사생활 보호가 우선되기 때문에 상술한 일반적인 보안 장치가 그대로 적용되기 힘들다. 이러한 사생활 보호가 우선시되는 공간에서 CCTV 등의 보안 장치 대신에 사용될 수 있는 장치로 열화상 카메라(센서)가 있다. 열화상 카메라는 열화상 카메라를 통해 관찰 대상체의 적외선을 감지하여 대상체의 온도 영상을 수집할 수 있다.
최근에는 개인 정보의 보호와 보안 요구를 모두 충족하기 위해 병원과 같은 시설에서는 열화상 카메라를 채택하는 곳이 증가하고 있다. 하지만, 열화상 카메라를 이용하여 환자들의 상태나 다양한 활동을 구체적으로 모니터링하는 실질적으로 용이하지 못한 실정이다. 따라서, 열화상 카메라를 사용하여 환자의 개인 정보를 침해하지 않으면서도 실시간으로 환자들을 모니터링하고 관리할 수 있는 맞춤형 집중 케어 시스템에 대한 요구가 절실한 실정이다.
본 발명의 목적은 상술한 문제를 해결하기 위한 것으로, 사생활 보호를 위한 열화상 카메라를 사용하여 병원의 환자의 상태나 행동을 실시간으로 분석 및 예측하여 환자의 맞춤형 집중 케어 서비스를 제공하는데 있다.
본 발명의 다른 목적은, 열화상 카메라나 CCTV를 활용하여 특정 대상의 동선을 용이하게 추적할 수 있는 시스템을 제공하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 병실의 환자를 관찰하기 위한 열화상 센서 또는 스마트밴드와 통신하는 환자 케어 시스템의 제어 서버는, 상기 열화상 센서로부터의 열화상 데이터 또는 상기 스마트밴드로부터 상기 환자의 환자 상태 정보를 제공받는 통신부, 상기 열화상 데이터 또는 상기 환자 상태 정보를 인공지능으로 분석하여 상기 환자의 상태를 모니터링하고, 상기 환자의 상태가 위급 상황으로 판단되면 상기 통신부를 통해 간호사 단말에 알람을 전송하는 제어부, 그리고 상기 열화상 데이터 또는 상기 환자 상태 정보를 저장하고 인공지능 학습을 위한 데이터셋으로 제공하는 데이터베이스를 포함하되, 상기 제어부는, 상기 환자의 낙상 여부, 수면 상태, 활동, 체온, 혈압, 심전도, 혈당 중 적어도 하나를 모니터링하고 분석하는 환자 케어 유닛, 그리고 상기 환자 상태 정보, 상기 환자 케어 유닛의 분석 정보, 집중 케어 환자의 상태를 실시간으로 상기 간호사 단말에 표시하고, 상기 환자 상태 정보를 전자 환자 챠트(EMR)에 자동으로 업데이트하는 사용자 인터페이스 유닛을 포함한다.
이 실시 예에서, 상기 환자 케어 유닛은 상기 열화상 데이터로부터 상기 환자가 낙상한 상태인지, 낙상이 예상되는 상태인지를 판단하기 위해 딥러닝을 사용하여 분석한다.
이 실시 예에서, 상기 사용자 인터페이스 유닛은, 상기 환자의 상태 정보를 실시간으로 상기 간호사 단말에 표시하는 실시간 환자 모니터링 모듈, 상기 집중 케어 환자의 상태 정보 및 알람을 상기 간호사 단말에 실시간으로 표시하는 집중 케어 환자 알람 모듈, 그리고 상기 스마트밴드로부터 제공된 상기 환자 상태 정보를 상기 전자 환자 챠트(EMR)에 입력하는 환자 챠트 관리 모듈을 포함한다.
이 실시 예에서, 상기 사용자 인터페이스 유닛은, 상기 열화상 데이터를 통해 상기 환자의 행동 패턴, 수면 패턴, 용변 패턴이나 다양한 행동 패턴을 추출하여 환자 분석 데이터로 저장하는 환자 행동 패턴 분석 모듈을 더 포함한다.
이 실시 예에서, 상기 환자 케어 유닛은, 화장실에 설치된 열화상 카메라로부터 제공되는 데이터를 참조하여 상기 화장실에 출입하는 환자의 실신이나 응급 상황을 감지하는 화장실 케어 모듈을 포함한다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 개인 정보의 침해 없이도 열화상 카메라를 사용하여 환자의 상태나 행동을 실시간으로 분석 및 예측하여 환자에게 맞춤형 집중 케어 서비스를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 환자 케어 시스템을 보여주는 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 열화상 센서의 구조를 보여주는 도면이다.
도 3은 도 1의 제어 서버의 구성을 예시적으로 보여주는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 제어 서버의 동작 방법을 보여주는 순서도이다.
도 5는 열화상 데이터를 활용하여 낙상 여부를 검출하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 도 3의 UI 유닛에 의해서 제공되는 간호사 단말의 모니터 표시 상태를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 통합 추적 시스템을 보여주는 도면이다.
도 8은 도 7의 통합 추적 서버의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 9는 도 7의 통합 추적 시스템에 의한 추적 대상의 인식 및 특정 방법을 예시적으로 보여주는 순서도이다.
도 10은 통합 추적 서버의 동선 추적 방법을 보여주는 순서도이다.
도 11은 추적 대상체가 광역 CCTV의 시야 범위에서 관내 CCTV의 시야 범위로 이동하는 경우의 동선 추적 방법을 개념적으로 보여주는 도면이다.
도 12는 통합 추적 서버와 관내 CCTV 관리 서버간 CCTV의 접근 권한을 요청 및 획득하는 절차를 보여주는 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 열화상 센서의 구조를 보여주는 도면이다.
도 3은 도 1의 제어 서버의 구성을 예시적으로 보여주는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 제어 서버의 동작 방법을 보여주는 순서도이다.
도 5는 열화상 데이터를 활용하여 낙상 여부를 검출하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 도 3의 UI 유닛에 의해서 제공되는 간호사 단말의 모니터 표시 상태를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 통합 추적 시스템을 보여주는 도면이다.
도 8은 도 7의 통합 추적 서버의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 9는 도 7의 통합 추적 시스템에 의한 추적 대상의 인식 및 특정 방법을 예시적으로 보여주는 순서도이다.
도 10은 통합 추적 서버의 동선 추적 방법을 보여주는 순서도이다.
도 11은 추적 대상체가 광역 CCTV의 시야 범위에서 관내 CCTV의 시야 범위로 이동하는 경우의 동선 추적 방법을 개념적으로 보여주는 도면이다.
도 12는 통합 추적 서버와 관내 CCTV 관리 서버간 CCTV의 접근 권한을 요청 및 획득하는 절차를 보여주는 도면이다.
앞의 일반적인 설명 및 다음의 상세한 설명 모두 예시적이라는 것이 이해되어야 하며, 청구된 발명의 부가적인 설명이 제공되는 것으로 여겨져야 한다. 참조 부호들이 본 발명의 바람직한 실시 예들에 상세히 표시되어 있으며, 그것의 예들이 참조 도면들에 표시되어 있다. 가능한 어떤 경우에도, 동일한 참조 번호들이 동일한 또는 유사한 부분을 참조하기 위해서 설명 및 도면들에 사용된다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 환자 케어 시스템을 보여주는 도면이다. 도 1을 참조하면, 환자 케어 시스템(100)은 사생활 보호 시설(110)에 설치되는 열화상 센서(111), 스마트밴드(119), 네트워크(120), 제어 서버(130), 그리고 간호사 단말(140)를 포함할 수 있다.
사생활 보호 시설(110)은 복수의 사생활 보호 시설(110_1~110_n)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사생활 보호 시설(110)은 입원 환자의 병실, 병원 화장실, 샤워실, 탈의실, 피팅룸 등의 프라이버시 보호가 우선시되는 시설을 포함할 수 있다. 또는, 사생활 보호 시설(110)은 병원이나 교도소 등과 같이 위급 상황이 빈번하게 발생하는 시설일 수도 있을 것이다. 즉, 사생활 보호 시설(110)은 보안 카메라 설치가 사실상 불가한 시설을 포함한다. 이하에서, 사생활 보호 시설(110)은 환자가 거주하는 병실이나 병원 화장실을 예로서 설명될 것이다.
사생활 보호 시설(110)에는 열화상 센서(111)가 설치될 수 있다. 열화상 센서(111)는 사생활 보호 시설(110) 내에 환자나 방문객과 같은 대상체(Object)의 움직임을 감지하여 대상체의 온도 및 윤곽 등의 정보를 네트워크(120)를 통해 제어 서버(130)에 제공할 수 있다. 또한, 열화상 센서(111)는 사생활 보호 시설(110) 내에 진입한 대상체를 감지하여 전등 스위치 온-오프 제어와 연동되도록 구성될 수 있다. 더불어, 스마트밴드(119)는 특정 환자의 손목에 착용되어, 해당 환자의 체온, 혈압, 심전도, 혈중 산소 농도, 맥박 수 등의 환자 상태 정보를 네트워크(120)를 통해 제어 서버(130)에 제공할 수 있다. 더불어, 스마트밴드(119)를 통해서 환자의 위치나 문 열림 등의 정보도 제어 서버(130)에 제공될 수 있을 것이다. 열화상 센서(111)의 구체적인 구성 및 기능은 도 2를 참조하여 설명될 것이다.
네트워크(120)는 복수의 사생활 보호 시설(110_1~110_n)에 포함된 각각의 열화상 센서(111)로부터 수집된 대상체의 적외선 영상 또는 열화상(또는, 온도 윤곽) 데이터를 제어 서버(130)에 전달한다. 예를 들어, 네트워크(120)는 사설 네트워크, 장거리 음성 및 대용량 데이터 서비스가 가능한 유선 통신망 등을 포함할 수 있다. 또는, 네트워크(120)는 사생활 보호 기능을 강화하기 위한 폐쇄 네트워크를 포함할 수 있다. 혹은, 네트워크(120)는 환자 케어 시스템(100) 사용의 유연성 및 편리성을 제공하기 위한 차세대 유선망 또는 무선망을 포함할 수 있다.
네트워크(120)가 이동 통신망일 경우, 네트워크(120)는 동기식 이동 통신망 또는 비동기식 이동 통신망을 포함할 수 있다. 네트워크(120)가 비동기식 이동 통신망이었으면, 네트워크(120)는 WCDMA(Wide band Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 포함할 수 있다. 또는, 네트워크(120)는 3G LOTE, 4G, 5G나 차세대 통신망, 그 밖의 IP(Internet Protocol)를 기반으로 한 IP망을 포함할 수 있다.
제어 서버(130)는 네트워크(120)를 통해 열화상 센서(111)로부터 수집된 대상체의 열화상 데이터나 스마트밴드(119)로부터의 환자 상태 정보를 받는다. 제어 서버(130)는 수집된 열화상 데이터나 환자 상태 정보를 기초로 환자의 행동을 분석할 수 있다. 특히, 제어 서버(130)는 열화상 데이터나 환자 상태 정보를 사용하여 대상체의 행동 분석을 고도화하기 위해 인공 지능(Artificial Intelligence: 이하, AI) 기술이나 백데이터 기법을 적용할 수 있다. 예를 들면, 제어 서버(130)는 수집된 열화상 데이터나 환자 상태 정보로부터 환자나 대상체의 행동 또는 상태를 높은 정확도로 인식하기 위해 답 러닝(Deep learning), 신경망(Neural net) 등의 기계 러닝 기법을 사용할 수 있다. 더불어, 제어 서버(130)는 다양한 상황에서 다양한 행동들의 열화상 데이터를 축적한 백데이터 서버를 사용하여, 대상체의 행동 분석의 정확도를 높일 수 있다.
또한, 제어 서버(130)는 비대 면으로 환자 케어 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들면, 제어 서버(130)는 환자의 낙상 케어, 수면 케어, 활동 케어, 행동 케어, 체온 케어, 그리고 화장실 케어 등의 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들면, 낙상 케어의 경우, 환자가 침대에서 이탈하여 일정 시간이 경과한 경우, 제어 서버(130)는 환자의 낙상으로 판단하고 간호사 단말(140)에 낙상 상황을 알람으로 전달할 수 있다. 더불어, 환자의 체온이나 맥박, 혈압이나 심전도 등에 이상이 발생하는 경우, 제어 서버(130)는 간호사 단말(140)에 해당 환자의 위급 상황을 알람으로 전달할 수 있다. 이밖에 제어 서버(130)는 환자의 상태나 행동에 이상 상황이 감지되는 경우에 간호사 단말(140)에 해당 이상 상황의 알람 및 해당 이상 상황의 발생 장소 등과 같은 정보를 제공할 수 있다.
다른 실시 예에서, 사생활 보호 기능을 강화하기 위해, 제어 서버(130)는 대상체의 열화상 데이터를 간호사 단말(140)에 제공하지 않을 수 있다. 대신에, 해당 이상 상황에 대한 대응이 가능하도록, 제어 서버(130)는 해당 이상 상황의 알람 및 해당 이상 상황의 발생 장소 등의 정보만을 간호사 단말(140)에 제공할 수 있다.
본 발명의 환자 케어 시스템(100)은 열화상 센서(111)나 스마트밴드(119) 등을 통해 환자의 온도 윤곽 정보를 포함하는 열화상 데이터 및 환자 상태 정보를 제공받는다. 또한, 환자 케어 시스템(100)은 기준 온도 및 기준 윤곽 크기를 설정하고, 설정된 기준을 기초로 환자나 관찰 대상체의 타입을 구분할 수 있다. 다른 실시 예에서, 환자 케어 시스템(100)은 인공 지능(AI)이나 빅데이터 연산을 사용하여 대상체의 상태, 총기나 흉기와 같은 대상체의 타입을 식별할 수 있다. 예를 들어, 대상체의 타입은 사람, 동물, 가방 등의 소지품, 총기, 흉기, 폭발물 등을 포함할 수 있다. 환자 케어 시스템(100)은 구분된 대상체의 타입의 정보를 기초로 대상체의 행동을 분석할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 열화상 센서의 구조를 보여주는 도면이다. 도 2를 참조하면, 열화상 센서(111)는 온도 윤곽 센서(112), 모듈(113), 케이스(114), 그리고 적외선 투과막(115)을 포함할 수 있다.
온도 윤곽 센서(112) 및 모듈(113)은 대상체의 복사 에너지를 기초로 열화상 데이터를 생성한다. 통상적으로, 물체는 절대온도(섭씨온도+273) 0도 이상에서 복사 에너지를 방출하고, 물체의 온도에 따라 복사 에너지의 방출량이 차이가 발생한다. 온도 윤곽 센서(112)는 외부로부터 빛의 공급이 없이도 대상체가 발산하는 복사 에너지를 집합시켜 전기적 신호를 발생하고, 전기적 신호를 기초로 열화상 데이터를 생성한다.
모듈(113)은 온도 윤곽 센서(112)로부터 제공된 전기적 신호를 기초로 병실이나 화장실과 같은 사생활 보호 시설(110) 내의 온도와 대상체의 온도 차이를 인식할 수 있다. 또한, 모듈(113)은 온도 윤곽 센서(112)로부터 제공된 전기적 신호를 기초로 사생활 보호 시설(110) 내의 온도 변화를 분석할 수 있다. 모듈(113)은 온도 변화가 감지되는 경우에 환자나 대상체의 동작을 분석하는 기준이 되는 기본 열화상 데이터를 업데이트하여 제어 서버(130)에 제공할 수 있다.
기본 열화상 데이터는 이하에서 자세히 설명될 것이다. 따라서, 모듈(113)은 제어 서버(130)가 대상체의 움직임을 분석함에 있어 사생활 보호 시설 내의 대상체 주변의 온도 변화를 반영할 수 있다. 결과적으로, 대상체의 행동 분석의 정확도가 향상될 수 있다.
케이스(114)는 온도 윤곽 센서(112) 및 모듈(113)의 외부를 가리고 보호하도록 구성된다. 또한, 케이스(114)의 일부 면은 적외선 투과막(115)으로 형성될 수 있다. 적외선 투과막(115)은 적외선이 투과되는 투명하지 않은 어떠한 재질의 막도 포함 수 있다.
예를 들어, 투명하지 않은 막은 실리콘이나 게르마늄 재질의 반투명하거나 불투명한 막 등을 포함할 수 있다. 혹은, 투명하지 않은 막은 명암이 포함되거나, 색(color)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 일부 면은 온도 윤곽 센서(112)가 대상체의 복사 에너지를 감지하기 위한 방향의 면을 포함할 수 있다. 적외선 투과막(115)이 온도 윤곽 센서(112)를 가림에 따라, 온도 윤곽 센서(112)가 외부로 드러나지 않을 수 있게 된다. 따라서, 외관적 측면에서도, 대상체에 대한 사생활 보호 기능이 강화될 수 있다. 다만, 실리콘 막은 예시적일 뿐이며, 온도 윤곽 센서(112)가 복사 에너지를 수집할 수 있음과 동시에 외부에 온도 윤곽 센서(112)가 보이지 않도록 하는 어떠한 재질의 막도 사용될 수 있다. 더불어, 경우에 따라서는 적외선 투과막(115)은 투명막으로 제공될 수도 있음은 잘 이해될 것이다.
도 3은 도 1의 제어 서버의 구성을 예시적으로 보여주는 블록도이다. 도 3을 참조하면, 제어 서버(130)는 통신부(131), 제어부(133), 그리고 데이터베이스(135)를 포함할 수 있다.
통신부(131)는 네트워크(120)를 통해 제어 서버(130)와 열화상 센서(111), 스마트밴드(119)와 통신할 수 있다. 더불어, 통신부(131)는 간호사 단말(140)과도 네트워크(120)를 통해서 통신할 수 있다. 통신부(131)는 네트워크(120)를 통한 외부 장치들과 무선 통신 또는 유선 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 통신부(131)는 이더넷(Ethernet) 통신, 근거리 통신(Near Field Communication; NFC), 무선 식별(Radio Frequency Identification; RFID) 통신, 이동 통신(Mobile Telecommunication), 메모리 카드 통신, 및 범용 직렬 버스(Universal Serial Bus; USB) 통신 중의 하나 이상을 수행할 수 있다.
제어부(133)는 열화상 센서(111)나 스마트밴드(119)로부터 실시간으로 제공되는 열화상 데이터 또는 환자 상태 정보를 실시간으로 수집한다. 제어부(133)는 환자의 열화상 데이터 또는 환자 상태 정보를 수집하고 인공지능(AI)을 사용하여 학습하기 위한 데이터셋(Data set)을 구성할 수 있다. 인공지능 학습을 위한 열화상 데이터 또는 환자 상태 정보는 데이터베이스(135)에 저장되고 통계 또는 인공지능 학습에 사용될 수 있다. 제어부(133)는 실시간으로 수집된 열화상 데이터 또는 환자 상태 정보를 분석하여 환자를 케어하기 위한 정보로 사용한다. 이를 위해, 제어부(133)는 환자 케어 AI 유닛(132), 사용자 인터페이스(이하, UI) 유닛(134)을 포함할 수 있다.
환자 케어 AI 유닛(132)은 열화상 데이터 또는 환자 상태 정보의 딥러닝이나 인공지능 분석 결과에 따라 환자 케어를 위한 대응을 수행한다. 이를 위해, 환자 케어 AI 유닛(132)은 복수의 소프트웨어 모듈들(132a~132f)을 포함할 수 있다. 예를 들면, 환자 케어 AI 유닛(132)은 낙상 케어 모듈(132a), 수면 케어 모듈(132b), 활동 케어 모듈(123c), 행동 케어 모듈(132d), 체온 케어 모듈(132e), 그리고 화장실 케어 모듈(132f) 들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
낙상 케어 모듈(132a)은 열화상 데이터의 분석 결과를 참조하여 환자가 침대에서 낙상한 상태인지, 낙상이 예상되는 상태인지를 판단할 수 있다. 만일, 환자가 침대에서 낙상한 상태로 판단되는 경우, 낙상 케어 모듈(132a)은 해당 환자의 낙상 상태를 간호사 단말(140)에 알람으로 통지할 수 있다. 또는, 환자의 낙상이 예상되는 상황인 경우, 낙상 케어 모듈(132a)은 해당 환자의 낙상 위험 상황을 간호사 단말(140)에 알람으로 알려줄 수 있다. 낙상 케어 모듈(132a)의 구체적 동작 예는 후술하는 도 5에서 상세히 설명될 것이다.
수면 케어 모듈(132b)은 열화상 데이터의 분석 결과를 참조하여 환자의 수면 정보를 생성하고, 데이터베이스(135)에 저장할 수 있다. 더불어, 환자의 수면 정보를 실시간으로 간호사 단말(140)에 디스플레이할 수 있다. 환자의 수면 정보에는, 환자의 수면 시간, 기상 시간, 수면의 질(뒤척임 횟수, 깨어난 횟수)에 대한 제반 정보들을 포함한다.
활동 케어 모듈(132c)은 환자의 열화상 데이터의 분석 결과로부터 환자의 병실이나 병실 외부에서의 활동 정보를 생성하고, 데이터베이스(135)에 저장한다. 활동 케어 모듈(132c)은 열화상 데이터에 나타난 환자의 침대 체류 및 침대 이탈 시간, 침대에서의 자세(앉기, 눕기, 비스듬히 눕기, 서기)에 대한 정보를 포함할 수 있다. 활동 케어 모듈(132c)은 환자의 활동 정보를 실시간으로 간호사 단말(140)에 디스플레이 할 수 있다.
행동 케어 모듈(132d)은 환자의 상태 정보나 열화상 데이터의 분석 결과로부터 환자의 행동을 판단하고 기록으로 데이터베이스(135)에 저장할 수 있다. 행동 케어 모듈(132d)은 식사시 행동, 진료(투약, 주사, 처치)시 행동, 쓰러짐, 운동, 간병, 문병, TV 시청, 독서 등과 같이 환자의 제반 행동들을 판단하고 기록할 수 있다. 그리고 이러한 행동들에 대한 판단 정보는 실시간으로 간호사 단말(140)에 디스플레이될 수 있다.
체온 케어 모듈(132e)은 스마트밴드(119)로부터 제공되는 환자의 체온 정보를 실시간으로 또는 주기적으로 데이터베이스(135)에 저장하고, 간호사 단말(140)에 디스플레이할 수 있다. 환자의 체온 정보는 열화상 센서(111)를 통해서도 감지될 수 있음은 잘 이해될 것이다. 이밖에, 체온 케어 모듈(132e)은 스마트밴드(119)로부터 제공되는 환자의 맥박, 혈압, 심전도, 혈중 산소 농도와 같은 제반 환자의 신체 상태 정보를 데이터베이스(135)에 저장하고 간호사 단말(140)에 디스플레이할 수 있다. 또한, 환자의 혈압, 심전도, 체온이 위급한 상태를 지시하는 경우에는 체온 케어 모듈(132e)은 간호사 단말(140)에 환자가 위급 상태임을 경고하는 알람을 전송할 수 있다.
화장실 케어 모듈(132f)은 화장실에 설치된 열화상 센서(111)로부터 전달되는 열화상 데이터의 분석 결과로부터 환자의 상태를 판단 및 조치할 수 있다. 화장실 케어 모듈(132f)은 열화상 데이터의 분석 결과를 통해 화장실 내에서 환자가 쓰러졌거나 실신 상태인지를 판단할 수 있다. 예를 들면, 동일한 자세로 기준 시간 이상 화장실에 체류하는 경우, 화장실 케어 모듈(132f)은 간호사 단말(140)에 알람을 전송할 수 있다.
UI 유닛(134)은 실시간 환자 모니터링 모듈(134a), 집중 케어 환자 알람 모듈(134b), 환자 챠트 관리 모듈(134c), 그리고 환자 행동 패턴 분석 모듈(134d)을 포함할 수 있다. UI 유닛(134)은 이들 모듈들 각각에서 제공하는 정보를 구분하여 간호사 단말(140)의 모니터에 디스플레이할 수 있다.
실시간 환자 모니터링 모듈(134a)은 모니터링되는 모든 환자의 상태를 간호사 단말(140)의 모니터에 실시간으로 표시한다. 실시간 환자 모니터링 모듈(134a)은 예를 들면, 환자 케어 AI 유닛(132)으로부터 제공되는 환자의 체온이나 혈압, 맥박수 등의 상태 정보나 케어 상태 정보를 간호사 단말(140)에 표시한다. 더불어, 실시간 환자 모니터링 모듈(134a)은 특정 환자에게 위급 상황이 발생하면, 간호사 단말(140)에 알람을 전송할 수 있다.
집중 케어 환자 알람 모듈(134b)은 중환자나 특별한 케어가 필요한 집중 케어 환자에 대한 실시간 상태 정보 및 알람 정보를 제공한다. 집중 케어 환자 알람 모듈(134b)에서 제공되는 정보는 간호사 단말(140)의 모니터에서 집중 케어 환자들만을 관리하는 페이지를 구성하여 표시할 수 있다. 집중 케어 환자들에게 비상 상황이 발생하면, 집중 케어 환자 알람 모듈(134b)은 알람을 전송하고, 간호사 단말(140)의 해당 페이지에서 위급 상황에 대한 알람을 표시할 수 있다.
환자 챠트 관리 모듈(134c)은 전자 환자 챠트(Electronic Medical Record: 이하, EMR)를 자동으로 작성하고 정보를 입력할 수 있다. 환자 챠트 관리 모듈(134c)은 환자의 치료나 진료 기록 일지 작성시에 스마트밴드(119) 또는 열화상 센서(111)로부터 획득된 환자의 상태 정보를 자동으로 연계하여 전자 환자 챠트(EMR)에 입력할 수 있다. 따라서, 환자의 체온이나 맥박수, 혈압, 심전도와 같은 환자 상태에 대한 간호사의 별도의 측정없이 주기적으로 전자 환자 챠트(EMR)에 자동으로 등록될 수 있다. 환자 챠트 관리 모듈(134c)은 간호사 단말(140)에 생성되는 해당 페이지에서 전자 환자 챠트(EMR)를 디스플레이하고 주기적으로 업데이트할 수 있다.
환자 행동 패턴 분석 모듈(134d)은 열화상 센서(111) 또는 스마트밴드(119)로부터 제공되는 열화상 데이터나 환자 상태 정보를 기초로 환자의 행동 패턴을 분석하여 데이터베이스화할 수 있다. 환자 행동 패턴 분석 모듈(134d)은 환자의 열화상 데이터를 통해 침대에서의 행동 패턴, 수면 패턴, 용변 패턴이나 다양한 행동 패턴을 추출하여 환자 분석 데이터로 저장할 수 있다. 그리고 이러한 분석 데이터는 간호사 단말(140)에 표시되는 환자 행동 패턴 분석 페이지에서 서비스되거나 프린터를 통해서 출력될 수 있다. 간호사는 환자의 행동 패턴 분석 모듈(134d)이 제공하는 정보를 환자 케어를 위한 참조 정보로 사용할 수 있다.
데이터베이스(135)는 제어 서버(130)의 스토리지로 제공된다. 특히, 데이터베이스(135)는 열화상 센서(111)나 스마트밴드(119)로부터 제공되는 열화상 데이터, 환자 상태 정보를 환자별로 분류하고, 인공지능 학습을 위한 데이터셋으로 제공할 수 있다. 더불어, 데이터베이스(135)는 제어부(133)에서 생성된 환자들의 분석 결과들이나 상태에 대한 정보를 실시간으로 누적하여 저장할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 제어 서버의 동작 방법을 보여주는 순서도이다. 도 3 및 도 4를 참조하면, 제어 서버(130)는 인공지능 연산을 사용하여 환자 또는 대상체의 열화상 데이터를 분석하고, 위급 상황시 알람을 전송할 수 있다.
S110 단계에서, 제어 서버(130)는 환자 케어 서비스를 시작하기 위해 환자 케어 유닛(133)과 UI 유닛(134)을 활성화한다.
S120 단계에서, 제어 서버(130)는 네트워크(120)를 통해서 열화상 센서(111)로부터 병실 환자에 대한 열화상 데이터와 스마트밴드(119)로부터 환자 상태 정보를 수신한다. 열화상 데이터와 환자 상태 정보는 실시간으로 제어 서버(130)로 제공된다.
S130 단계에서, 제어 서버(130)의 제어부(133)는 수집된 환자의 열화상 데이터 또는 환자 상태 정보를 인공지능(AI)을 사용하여 분석한다. 예를 들면, 제어부(133)는 실시간으로 수집된 열화상 데이터 또는 환자 상태 정보를 분석하여 환자를 케어하기 위한 정보로 사용한다. 제어부(133)는 환자의 낙상 여부, 수면 패턴, 활동이나 행동 패턴 등을 식별할 수 있다.
S140 단계에서, 제어 서버(130)는 분석 결과에 따라 간호사 단말(140)이나 또는 관리자 단말(미도시)에 환자의 모니터링 정보를 전달할 수 있다. 예를 들면, 환자 케어 AI 유닛(132), UI 유닛(134)에 의해서 생성된 체온이나 혈압, 맥박수, 심전도 등을 포함하는 정보가 간호사 단말(140)의 모니터레 표시될 수 있다.
S150 단계에서, 제어 서버(130)는 인공지능 분석 결과에 따라 알람 상황의 발생 여부를 판단할 수 있다. 예를 들면, 낙상 케어 모듈(132a, 도 3 참조)에 의해서 환자의 낙상이 발생했는지가 판단될 수 있다. 이밖에 알람 상황에는, 환자의 이상 체온, 이상 혈압, 심전도 불안정 등이나, 화장실에서의 실신 등의 상황들이 포함될 수 있다.
S160 단계에서, 제어 서버(130)는 알람 상황의 발생 여부에 따라 동작 분기를 수행한다. 알람 상황이 발생한 것으로 판단되면(예 방향), 제어 서버(130)는 간호사 단말(140)에 알람을 전송하기 위한 S170 단계로 이동한다. 반면, 알람 상황이 발생하지 않은 경우(아니오 방향), 지속적으로 알람 상황을 모니터링하기 위한 S150 단계로 복귀한다.
S170 단계에서, 제어 서버(130)는 간호사 단말(140)이나 관리자 단말에 알람을 전송한다. 간호사 단말(140)에는 음향이나 모니터의 해당 페이지에 알람 경고 메시지를 팝업하거나 표시할 수 있을 것이다.
이상의 제어 서버(130)의 동작에 따라 환자의 상태가 실시간으로 관리자나 간호사 단말(140)에 전달될 수 있다. 따라서, 개인 정보의 침해없이도 정확한 환자 케어 서비스가 제공될 수 있다.
도 5는 열화상 데이터를 활용하여 낙상 여부를 검출하는 동작을 설명하기 위한 도면이다. 도 5를 참조하면, 낙상 케어 모듈(132a, 도 3 참조)은 열화상 데이터를 분석하여 환자의 위치를 식별하고, 낙상 여부를 판단할 수 있다.
병실에 설치된 열화상 센서(111)에 의해서 열화상 데이터가 제공되면, 낙상 케어 모듈(132a)은 관찰 대상체인 환자를 인식한다. 낙상 케어 모듈(132a)은 열화상 데이터를 기초로 모니터링 대상인 환자를 구분할 수 있다. 예를 들어, 대상체의 온도가 기준 온도 이상이고 윤곽의 크기가 사람의 기준 크기의 범위에 해당하는 경우, 낙상 케어 모듈(132a)은 대상체를 사람이라고 인식할 수 있다. 또한, 낙상 케어 모듈(132a)은 사람에 해당하는 대상체의 수를 인식할 수 있다. 또는, 대상체의 온도가 기준 온도 이하이고 윤곽의 크기가 물체의 기준 크기의 범위에 해당하는 경우, 낙상 케어 모듈(132a)은 대상체를 물체로 인식할 수 있다. 낙상 케어 모듈(132a)의 대상체의 인식 정확도는 인공지능 연산을 통해서 높아질 수 있다.
낙상 케어 모듈(132a)은 열화상 데이터에 기초하여 환자가 지정된 침대 바운드리를 기준 시간 이상 동안 벗어나는 경우, 낙상으로 판단할 수 있다. 낙상으로 판단된 경우, 낙상 케어 모듈(132a)은 간호사 단말(140)에 알람을 전송할 것이다. 더불어, 낙상 케어 모듈(132a)은 낙상 상태뿐만 아니라 낙상이 예상되는 상태도 판단할 수 있다.
이상에서 설명된 환자의 열화상 데이터 분석 방법에 따르면, 영상을 이용하는 것이 아니라 대상체의 열화상 데이터를 사용하여 수행된다. 더불어, 대상체의 열화상 데이터에 대한 인공지능(AI) 연산을 통해서 대상체의 타입이나 상태에 대한 높은 정확도가 제공될 수 있다. 열화상 데이터는 대상체의 신원을 확인할 정도의 데이터를 포함하지 않으므로 영상을 이용하는 방법과 비교하여 사생활 보호 영역 내의 대상체의 사생활 침해가 현저히 낮아진다.
또한, 열화상 데이터만을 사용함에도 불구하고, 인공지능 또는 빅데이터를 활용하여 대상체의 상태나 윤곽의 정보를 복합적으로 추출할 수 있다. 따라서, 본 발명의 환자 케어 시스템(100)은 환자에 대한 위급 상황을 높은 정확도로 감지하고 이에 대응할 수 있게 한다.
도 6은 도 3의 UI 유닛에 의해서 제공되는 간호사 단말의 모니터 표시 상태를 예시적으로 보여주는 도면이다. 도 6을 참조하면, UI 유닛(134)은 간호사 단말(140)의 모니터 상에 실시간 환자 상태 페이지(141), 집중 케어 환자 페이지(143), EMR(환자 챠트 기록) 페이지(145), 그리고 환자 행동 패턴 페이지(147)를 표시할 수 있다.
실시간 환자 상태 페이지(141)는 실시간 환자 모니터링 모듈(134a)에 의해서 관리된다. 집중 케어 환자 알람 모듈(134b)은 모니터링되는 환자들의 상태를 간호사 단말(140)의 실시간 환자 상태 페이지(141)에 실시간으로 표시한다. 예를 들면, 실시간 환자 상태 페이지(141)에는 환자 케어 AI 유닛(132)으로부터 제공되는 환자의 체온이나 혈압, 맥박수, 체중, 행동 케어 상태 등의 정보가 실시간으로 표시된다.
집중 케어 환자 페이지(143)에는 집중 케어 환자 알람 모듈(134b)에 의해서 관리된다. 집중 케어 환자 알람 모듈(134b)은 중환자나 특별한 케어가 필요한 집중 케어 환자에 대한 실시간 상태 정보 및 알람 정보를 제공한다. 집중 케어 환자들에게 비상 상황이 발생하면, 집중 케어 환자 알람 모듈(134b)은 알람을 전송하고, 간호사 단말(140)의 집중 케어 환자 페이지(143)에 위급 상황에 대한 알람이 팝업되거나 표시될 수 있다.
EMR 페이지(145)에는 환자 챠트에 대한 정보가 스마트밴드(119) 또는 열화상 센서(111)와 연계되어 자동으로 입력되고 표시될 수 있다. 환자 챠트 관리 모듈(134c)은 환자의 치료나 진료 기록일지 작성시에 스마트밴드(119) 또는 열화상 센서(111)로부터 획득된 환자의 상태 정보를 자동으로 연계하여 입력할 수 있다. 따라서, 환자의 체온이나 맥박수, 혈압, 심전도와 같은 환자 상태에 대한 간호사의 별도의 측정없이 주기적으로 EMR 페이지(145)에 자동으로 등록될 수 있다.
환자 행동 패턴 페이지(147)에는 인공지능에 의해 분석된 환자 행동 패턴 정보가 표시될 수 있다. 환자 행동 패턴 분석 모듈(134d)은 열화상 센서(111) 또는 스마트밴드(119)로부터 제공되는 열화상 데이터나 환자 상태 정보를 기초로 환자의 행동 패턴을 분석하여 데이터베이스화할 수 있다. 환자 행동 패턴 분석 모듈(134d)은 환자의 열화상 데이터를 통해 침대에서의 행동 패턴, 수면 패턴, 용변 패턴이나 다양한 행동 패턴을 추출하여 환자 분석 데이터로 데이터베이스(135)에 저장할 수 있다. 그리고 이러한 분석 데이터는 간호사 단말(140)에 표시되는 환자 행동 패턴 분석 페이지에서 표시될 수 있다. 간호사는 환자 행동 패턴 페이지(147)에 표시된 정보를 참조하여 환자 케어에 활용할 수 있다.
도 7은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 통합 추적 시스템을 보여주는 도면이다. 도 7을 참조하면, 통합 추적 시스템(200)은 광역 CCTV(210), 블랙박스(212), 스마트폰(214), 열화상 카메라(216), 광역 네트워크(220), 통합 추적 서버(230), 관내 네트워크(240), 관내 CCTV(250), 그리고 관내 CCTV 관리 서버(260)를 포함할 수 있다.
통합 추적 서버(230)는 광역 CCTV(210)를 활용하여 추적 대상의 동선을 실시간으로 추적한다. 특히, 통합 추적 서버(230)는 광역 CCTV(210)의 시야가 미치지 못하는 관내 영역에 대해서는, 자동적으로 관내 CCTV 관리 서버(260)로부터 CCTV 접근 권한을 획득하여 추적 대상의 동선 추적을 수행할 수 있다.
광역 CCTV(210)는 통합 추적 서버(230)에 의해서 직접적으로 접근되는 CCTV들을 포함한다. 통합 추적 서버(230)는 예를 들면, 경찰청이나 지자체에서 범죄자나 감염병자와 같은 특정 인물을 추적하기 위한 플랫폼으로써 제공될 수 있다. 따라서, 광역 CCTV(210)는 통합 추적 서버(230)의 제어에 따라 시 단위, 도 단위, 국가 단위의 광대역 지역에 분포하는 제반 보안용 CCTV나 감시용 CCTV들을 포함할 수 있다.
통합 추적 서버(230)는 블랙박스(212)나 스마트폰(214)에 녹화된 영상을 분석하여 추적 대상을 선정하거나, 해당 추적 대상을 광역 CCTV(210)들을 활용하여 탐색 및 추적할 수 있다. 또는, 통합 추적 서버(230)는 스마트폰(214)을 통해서 제보된 영상이나 신고 영상으로부터 추적 대상의 특징을 추출하고, 추출된 추적 대상(인물, 자동차, 동물 모두 포함)을 광역 CCTV(210)들을 활용하여 추적할 수 있다. 더불어, 통합 추적 서버(230)는 열화상 카메라(216)로부터 제공되는 정보를 기초로 추적 대상을 선택할 수 있다. 전염병이나 특정 질병의 감염에 의해서 상승된 체온의 인물이 열화상 카메라(216)를 통해서 감지되면, 통합 추적 서버(230)는 해당 인물을 특정하고 광역 CCTV(210)를 활용하여 동선을 추적할 수 있다.
하지만, 통합 추적 서버(230)의 제어가 미치지 못하는 광역 CCTV(210)의 음영 구역이 존재할 수 있다. 예를 들면, 특정 건물이나 대학과 같은 캠퍼스의 경우, 자체적인 관내 CCTV(250)를 통해서 캠퍼스 관내 영역들에 대한 감시를 수행하는 것이 보편적이다. 이를 위해, 관내 CCTV 관리 서버(260)가 관내 네트워크(240)를 통해서 관내 CCTV(250)로부터 CCTV 영상을 수집한다. 추적 대상이 통합 추적 서버(230)의 추적이 가능한 지역에서 추적이 불가한 관내 영역으로 이동하는 경우, 통합 추적 서버(230)는 추적 대상의 CCTV 영상을 획득하기 위해 관내 CCTV 관리 서버(260)에 접근 권한을 요청 및 승인을 받아 추적 대상의 동선 추적을 계속할 수 있다. 이를 위해, 관내 CCTV 관리 서버(260)에는 통합 추적 서버(230)의 접근 권한 요청 및 승인을 자동적으로 수행하는 소프트웨어가 설치 및 실행될 수 있다.
이상의 통합 추적 시스템(200)에 따르면, 통합 추적 서버(230)에 의한 추적 대상의 특정 및 추적 대상의 동선 추적이 광역 CCTV(210)나 광역 네트워크(220)가 미치지 못하는 관내 영역까지 끊김없이 수행될 수 있다.
도 8은 도 7의 통합 추적 서버의 구성을 보여주는 블록도이다. 도 8을 참조하면, 통합 추적 서버(230)는 통신부(231), 제어부(233), 그리고 데이터베이스(235)를 포함할 수 있다.
통신부(231)는 광역 네트워크(220) 또는 접근이 허용된 관내 네트워크(240)를 통해 광역 CCTV(210), 블랙박스(212), 스마트폰(214), 열화상 카메라(216), 관내 CCTV(250), 그리고 관내 CCTV 관리 서버(260) 등과 통신한다. 통신부(231)는 네트워크(220, 240)를 통한 외부 장치들과 무선 통신 또는 유선 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 통신부(231)는 이더넷(Ethernet) 통신, 근거리 통신(Near Field Communication; NFC), 무선 식별(Radio Frequency Identification; RFID) 통신, 이동 통신(Mobile Telecommunication), 메모리 카드 통신, 및 범용 직렬 버스(Universal Serial Bus; USB) 통신 중의 하나 이상을 수행할 수 있다.
제어부(233)는 광역 CCTV(210)나 관내 CCTV(250)로부터 제공되는 영상으로부터 다양한 추적 대상을 탐지, 분류, 추적 동작을 수행할 수 있다. 제어부(233)는 실시간 추적 대상의 탐지와 추적을 위해 대상 탐지 모듈(233a), 대상 재인식 모듈(233b), 클러스터링 모듈(233c), 대상 추적 모듈(233d)을 포함할 수 있다.
대상 탐지 모듈(233a)은 광역 CCTV(210), 블랙박스(212), 스마트폰(214), 열화상 카메라(216), 관내 CCTV(250)로부터 제공되는 실시간 동영상이나 녹화 영상, 또는 제보 영상을 수신할 수 있다. 대상 탐지 모듈(233a)은 수신된 동영상으로부터 프레임들을 추출하고, 추출된 프레임 영상들로부터 추적 대상을 탐지하기 위한 탐지 알고리즘을 적용할 수 있다. 대상 탐지 모듈(233a)은 추출된 프레임 영상들에서 사람을 탐지하기 위한 사람 탐지 알고리즘이나 자동차, 동물 등을 식별하기 위한 알고리즘들을 구동할 수 있다. 대상 탐지 모듈(233a)은 프레임 영상들로부터 추적 대상으로 판단된 부분을 박스 형태로 선택할 수 있다.
대상 재인식 모듈(233b)은 추적 대상으로 판단된 경우, 프레임 영상들로부터 추적 대상이 포함되는 박스를 크랍핑(Cropping)한다. 예를 들면, 대상 재인식 모듈(233b)은 사람을 대상으로 탐지할 때, 하나의 프레임 내에 사람으로 판단된 상이한 대상들을 크랍핑을 통해서 추출할 수 있다. 대상 재인식 모듈(233b)은 크랍핑을 통해서 추출된 대상들 중에서 동일한 인물이나 대상을 분별하기 위한 재인식 알고리즘을 적용한다. 대상 재인식 모듈(233b)은 재인식 모델을 통해서 동일한 인물들에 대한 특징점들을 추출할 수 있다.
클러스터링 모듈(233c)은 클러스터링 알고리즘을 적용하여 복수의 프레임들로부터 추출된 대상 또는 인물들을 분류한다. 즉, 클러스터링 모듈(233c)은 하나의 CCTV 영상으로부터 서로 다른 시간에 추출된 프레임들의 인물들 중에서 동일 인물들의 이미지를 그룹화한다. 하나의 CCTV에서 제공되는 영상에 등장하는 인물들에 대한 클러스터링을 통해서 등장하는 인물이나 대상의 수에 대응하는 클러스터들이 분류될 수 있다. 클러스터링 모듈(233c)은 클러스터링을 통해서 분류된 결과를 저장하고, 인물이나 특정 대상에 대한 추적을 위한 데이터셋을 구성한다.
대상 추적 모듈(233d)은 추적 대상이 선택되면, 광역 CCTV(210), 블랙박스(212), 스마트폰(214), 열화상 카메라(216), 관내 CCTV(250)로부터 제공되는 실시간 동영상들의 분석 결과를 사용하여 대상체를 추적한다. 대상 추적 모듈(233d)은 CCTV 영상에서 추적 대상을 검출하면, 위치 정보를 기록하고 추적 대상의 동선을 지속적으로 모니터링한다. 만일, 통합 추적 서버(230)의 제어가 미치지 못하는 관내 영역으로 추적 대상이 이동하면, 대상 추적 모듈(233d)은 자동적으로 관내 CCTV 관리 서버(260)에 관내 CCTV(250)에 대한 접근 권한을 요청하여, 추적 대상의 동선 추적을 끊임없이 수행할 수 있다.
데이터베이스(235)는 통합 추적 서버(230)의 스토리지로 제공된다. 특히, 데이터베이스(235)는 대상 추적 모듈(233d)에서 수행되는 추적 대상에 대한 특징 정보를 저장하고, 동선에 대한 메타 데이터, CCTV 카메라 메타 데이터 등을 저장한다. 데이터베이스(235)는 클러스터링이나 재인식 결과 등에 대한 정보를 누적하여 저장할 수도 있다.
도 9는 도 7의 통합 추적 시스템에 의한 추적 대상의 인식 및 특정 방법을 예시적으로 보여주는 순서도이다. 도 8을 참조하면, 통합 추적 서버(230)는 광역 CCTV(210)나 블랙박스(212)나 스마트폰(214)으로부터 녹화 또는 실시간으로 전송되는 제보 영상으로부터 추적 대상을 인식하고 특정할 수 있다. 여기서, 사람을 인식하는 예로 설명하였으나, 인식하는 대상은 사물이나 동물 등 다양하게 변경될 수 있음은 잘 이해될 것이다.
S210 단계에서, 통합 추적 서버(230)는 광역 CCTV(210), 블랙박스(212), 스마트폰(214) 등으로부터 녹화 영상 또는 실시간 영상을 수신한다. 예를 들면, 통합 추적 서버(230)는 광역 CCTV(210)들로부터 제공되는 동영상의 스트림 데이터를 수신할 수 있다. 또는, 통합 추적 서버(230)는 스마트폰(214)으로부터의 제보 영상이나 블랙박스(212)로부터의 녹화 영상을 수신할 수도 있다.
S220 단계에서, 통합 추적 서버(230)는 수신된 동영상으로부터 프레임 단위의 영상을 추출한다. 예를 들면, 30 프레임율(frame/s)인 경우, 초당 1 프레임의 이미지를 추출할 수 있다.
S230 단계에서, 통합 추적 서버(230)는 추출된 프레임 영상들로부터 추적 대상의 탐지 알고리즘을 적용할 수 있다. 예를 들면, 추출된 프레임 영상들에서 사람을 탐지하기 위해서는, 사람 탐지 알고리즘(예를 들면, SSD_VGG_300/512)을 적용한다. 탐지의 대상은 사람뿐 아니라 동물이나 차량, 오토바이, 스쿠터, 킥보드 등 추적의 대상이 되는 사물은 이 단계에서 탐지 대상이 될 수 있다. 통합 추적 서버(230)는 프레임 영상에서 사람으로 판단된 대상을 박스 형태로 선택할 수 있다.
S240 단계에서, 통합 추적 서버(230)는 추적 대상인 사람으로 판단된 박스를 크랍핑(Cropping)한다. 예를 들면, 하나의 프레임 내에 3개의 사람으로 판단된 상이한 대상들이 존재하는 경우, 3개 박스 모두를 크랍핑을 통해서 추출할 수 있다.
S250 단계에서, 복수의 프레임들로부터 크랍핑을 통해서 추출된 대상들 중에서 동일한 인물이나 대상을 분별하기 위한 재인식 알고리즘이 적용된다. 즉, 복수의 프레임들로부터 크랍핑을 통해서 추출된 대상 또는 인물들 중에서 동일한 사람 또는 동일한 대상인지를 분별하는 재인식 모델(예를 들면, RseNet50M)이 적용될 수 있다. 재인식 모델을 통해서 동일한 인물들에 대한 특징점들이 추출될 수 있다.
S260 단계에서, 통합 추적 서버(230)는 클러스터링 알고리즘을 적용하여 복수의 프레임들로부터 추출된 대상 또는 인물들을 분류한다. 즉, 통합 추적 서버(230)는 하나의 CCTV 영상으로부터 추출된 서로 다른 시간에 추출된 프레임들의 인물들 중에서 동일 인물들의 이미지를 그룹화한다. 하나의 CCTV 에서 제공되는 영상에 등장하는 인물들에 대한 클러스터링을 통해서 등장하는 인물이나 대상의 수에 대응하는 클러스터들이 분류될 수 있다.
S270 단계에서, 통합 추적 서버(230)는 클러스터링을 통해서 분류된 결과를 저장하고, 인물이나 특정 대상에 대한 추적을 위한 기초 자료로 사용할 수 있을 것이다.
이상의 설명과 같이, 통합 추적 서버(230)는 광역 CCTV(210), 블랙박스(212), 스마트폰(214) 등으로부터 제공되는 영상을 처리하여 사람이나 추적 대상을 추출하고 인물들이나 사물들에 대한 특징점을 추출할 수 있다. 물론, 통합 추적 서버(230)는 광역 CCTV(210)뿐만 아니라 접근이 허용된 관내 CCTV(250)로부터 제공된 영상을 상술한 방식으로 처리하여 신속한 추적 대상을 파악할 수 있다.
도 10은 통합 추적 서버의 동선 추적 방법을 예시적으로 보여주는 순서도이다. 도 7 내지 도 10을 참조하면, 통합 추적 서버(230)는 추적 대상이 식별되면, 해당 추적 대상에 대한 동선 추적을 수행한다. 그리고 통합 추적 서버(230)의 제어가 미치지 못하는 관내 영역으로 추적 대상이 이동하는 경우, 통합 추적 서버(230)는 관내 CCTV 관리 서버(260)로부터 관내 CCTV(250)에 대한 접근 권한을 자동으로 수신하여 추적 대상의 동선 추적을 끊임없이 수행할 수 있다.
S310 단계에서, 통합 추적 서버(230)는 추적 대상체에 대한 정보를 수신한다. 추적 대상체는 관리자에 의해서 통합 추적 서버(230)에 입력(예를 들면, 범죄자)되거나, 제보나 신고를 통해서 수신될 수 있다. 또는, 감염병 관리를 위해 열화상 카메라(216)에 의해서 검출된 체온이 기준치를 초과하는 사람이 검출되면, 해당 인물에 대한 추적이 활성화될 수 있다. 더불어, CCTV 영상에서 이상 물건을 소지하거나 이상 행동을 하는 인물이나 차량, 동물이 검출되면, 통합 추적 서버(230)는 해당 인물이나 차량, 동물의 특징을 추출하고 추적 대상체로 지정할 수 있다. 통합 추적 서버(230)는 추적 대상체로부터 선정된 인물이나 사물, 동물로부터 특성 정보를 추출할 것이다.
S320 단계에서, 통합 추적 서버(230)는 실시간으로 입력되는 CCTV 영상들로부터 생성된 클러스터 데이터를 기반으로 추출된 특성 정보와 비교하여 매치(Match)되는 클러스터를 검색한다. 만일, 추적 대상체의 특징 정보와 매치되는 정보가 존재하지 않으면(아니오 방향), 지속적으로 입력되는 CCTV 영상의 처리 결과들과 비교를 계속할 것이다. 반면, 추적 대상체의 특징 정보와 매치되는 정보가 발견되면(예 방향), 절차는 S330 단계로 이동한다.
S330 단계에서, 통합 추적 서버(230)는 관리 모니터에 팝업과 같은 알람을 표시하고, 광역 CCTV(210)를 통한 추적 대상의 동선 추적을 시작할 것이다. 통합 추적 서버(230)는 추적 대상이 이동할 때마다 해당 동선에 대한 정보를 저장하고, 예측된 위치에서 추적 대상체를 포착하는 동선 추적을 진행한다.
S340 단계에서, 통합 추적 서버(230)에 의해서 추적 대상체가 광역 CCTV(210)의 시야 범위를 벗어나 관내 CCTV(250) 영역으로 이동하는지 판단한다. 만일, 추적 대상체가 광역 CCTV(210)가 추적하기 어려운 관내로 이동하는 것으로 판단되면(예 방향), 관내 CCTV(250)에 접근 권한을 요청하기 위한 S350 단계로 이동한다. 반면, 추적 대상체가 광역 CCTV(210)의 추적이 가능한 것으로 판단되면(아니오 방향), 해당 추적 대상체에 대한 동선 추적을 지속하기 위한 S330 단계로 복귀한다.
S350 단계에서, 통합 추적 서버(230)는 관내 CCTV 관리 서버(260)에 관내 CCTV(250)에 대한 접근 권한을 요청한다. 관내 CCTV 관리 서버(260)에 이러한 관내 CCTV(250)로의 접근 권한을 요청하고 승인을 받는 절차는 미리 배포되어 관내 CCTV 관리 서버(260)에서 실행되는 전용 소프트웨어를 통해서 구현될 수 있다. 긴급 상황 조건에서, 지자체나 경찰이 운영하는 통합 추적 서버(230)의 요청시 자동으로 관내 CCTV(250)에 대한 접근 권한을 허가하는 제반 절차들이 이러한 전용 소프트웨어에 의해서 구현될 수 있을 것이다. 전용 소프트웨어는 의무적으로 또는 자발적으로 관내 CCTV 관리 서버(260)에 설치될 수 있을 것이다.
S360 단계에서, 통합 추적 서버(230)는 관내 CCTV(250)로부터 제공되는 영상을 수집하여 추적 대상체에 대한 동선 추적을 지속한다. 더불어, 통합 추적 서버(230)는 추적 대상체가 범죄자나 감염병자인 경우에 관내 거주자나 관리자의 단말기들에 팝업이나 문자 메시지를 통해 알람을 제공할 수 있을 것이다.
S370 단계에서, 통합 추적 서버(230)는 추적 대상체의 위치 정보나 움직임 정보, 예상 경로 정보와 같은 추적과 관련된 정보를 데이터베이스에 저장하고 모니터에 표시한다.
도 11은 추적 대상체가 광역 CCTV의 시야 범위에서 관내 CCTV의 시야 범위로 이동하는 경우의 동선 추적 방법을 개념적으로 보여주는 도면이다. 도 11을 참조하면, 추적 대상체(270)가 광역 CCTV(211, 213, 215)에 의해서 관찰 가능한 광역 시야 범위에서 관찰이 불가한 관내 시야 범위로 이동하는 경우를 보여준다.
통합 추적 서버(230)는 광역 CCTV(211, 213, 215)로는 관찰이 불가한 관내 지역으로의 추적 대상체(270)의 이동을 감지하는 경우, 관내 CCTV들(251, 253, 255)을 제어하는 관내 CCTV 관리 서버(260)에 관내 CCTV들(251, 253, 255)에 대한 접근 권한을 요청한다. 그러면, 관내 CCTV 관리 서버(260)는 통합 추적 서버(230)의 접근 권한 요청이 타당한 경우, 관내 CCTV들(251, 253, 255)에 대한 접근 권한을 승인할 수 있다. 예컨대, 통합 추적 서버(230)가 지자체나 경찰청의 범죄자 추적이나 감염병자의 동선 추적을 수행하는 경우, 관내 CCTV 관리 서버(260)는 의무적으로 관내 CCTV들(251, 253, 255)에 대한 접근을 허가해야 할 것이다. 따라서, 이러한 경우를 식별하여 판단하기 위해, 관내 CCTV 관리 서버(260)에 통합 추적 서버(230)의 접근 권한 요청을 자동으로 허가하는 전용의 소프트웨어 모듈이 설치될 수 있을 것이다. 그러면, 통합 추적 서버(230)는 관내 CCTV들(251, 253, 255)에 대한 접근 권한을 요청/획득하여 실시간 동선 추적을 지속할 수 있다.
도 12는 통합 추적 서버와 관내 CCTV 관리 서버간 CCTV의 접근 권한을 요청 및 획득하는 절차를 보여주는 도면이다. 도 11 및 도 12를 참조하면, 통합 추적 서버(230)는 추적 대상체의 광역 시야 범위에서 관내 시야 범위로의 이동 상황을 감지하고 해당 관내 CCTV들을 관장하는 관내 CCTV 관리 서버(260)에 접근 권한을 요청/획득할 수 있다.
S410 단계에서, 통합 추적 서버(230)는 관내 CCTV들(251, 253, 255)을 제어하는 관내 CCTV 관리 서버(260)에 접근 권한 소프트웨어를 배포한다. 이러한 경우, 범죄자나 감염병자 추적과 같은 긴급 상황에 대해서 국가 기관에서의 사설 기관 CCTV 접근을 사설 기관이 의무적으로 허용하는 경우일 수 있다.
S420 단계에서, 관내 CCTV 관리 서버(260)는 배포된 접근 권한 소프트웨어를 설치 및 실행한다. 접근 권한 소프트웨어에는 특정된 통합 추적 서버(230)로부터의 관내 CCTV들(251, 253, 255)로의 접근 요청을 자동으로 허가하는 기능이 탑재된다.
S430 단계에서, 통합 추적 서버(230)는 추적 대상체가 광역 시야 범위에서 관내 시야 범위로의 이동을 감지하고 관내 CCTV들(251, 253, 255)로의 접근 권한을 요청한다. 이때의 접근 권한 요청에는 통합 추적 서버(230)로부터의 접근 권한 요청임을 나타내는 코드값이 포함될 수 있다. 관내 CCTV 관리 서버(260)는 디스플레이에 통합 추적 서버(230)로부터의 추적 상황임을 팝업을 통해서 관리자들에게 알릴 수 있다.
S440 단계에서, 관내 CCTV 관리 서버(260)는 통합 추적 서버(230)로부터의 접근 권한 요청을 수신한다. 그러면, 관내 CCTV 관리 서버(260)에 이미 설치된 접근 권한 소프트웨어가 호출될 것이다. 그러면, 접근 권한 소프트웨어는 통합 추적 서버(230)로부터의 접근 권한 요청임을 코드값을 디코딩하여 감지할 수 있다. 따라서, 관내 CCTV 관리 서버(260)는 통합 추적 서버(230)에 CCTV 접근 권한을 허용하는 메시지를 전송하고, 관내 CCTV들(251, 253, 255)에 대한 접근 권한을 허용한다.
S450 단계에서, 통합 추적 서버(230)는 관내 CCTV들(251, 253, 255)에 접근한다.
S460 단계에서, 통합 추적 서버(230)는 관내 CCTV들(251, 253, 255)로부터 CCTV 영상을 수집한다. 이때, 통합 추적 서버(230)는 관내 CCTV들(251, 253, 255)에 나타난 인물이나 대상들에 대해 개인 정보 보호를 위해 선별 관제를 적용할 수 있다. 예를 들면, 추적 대상체에 대해서만 얼굴이나 특징을 표시하고, 추적 대상체가 아닌 인물이나 사물의 경우에는 모자이크 처리를 할 수 있을 것이다.
이상에서의 방식에 따라 통합 추적 서버(230)는 관내 CCTV들(251, 253, 255)에 대한 접근 권한을 요청/획득하여 추적 대상체에 대한 실시간 동선 추적을 지속할 수 있다.
이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적 실시 예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
Claims (4)
- 병실의 환자를 관찰하기 위한 열화상 센서 또는 스마트밴드와 통신하는 환자 케어 시스템의 제어 서버에 있어서:
상기 열화상 센서로부터의 열화상 데이터 또는 상기 스마트밴드로부터 상기 환자의 환자 상태 정보를 제공받는 통신부;
상기 열화상 데이터 또는 상기 환자 상태 정보를 인공지능으로 분석하여 상기 환자의 상태를 모니터링하고, 상기 환자의 상태가 위급 상황으로 판단되면 상기 통신부를 통해 간호사 단말에 알람을 전송하는 제어부; 그리고
상기 열화상 데이터 또는 상기 환자 상태 정보를 저장하고 인공지능 학습을 위한 데이터셋으로 제공하는 데이터베이스를 포함하되,
상기 제어부는:
상기 환자의 낙상 여부, 수면 상태, 활동, 체온, 혈압, 심전도, 혈당 중 적어도 하나를 모니터링하고 분석하는 환자 케어 유닛; 그리고
상기 환자 상태 정보, 상기 환자 케어 유닛의 분석 정보, 집중 케어 환자의 상태를 실시간으로 상기 간호사 단말에 표시하고, 상기 환자 상태 정보를 전자 환자 챠트(EMR)에 자동으로 업데이트하는 사용자 인터페이스 유닛을 포함하는 제어 서버. - 제 1 항에 있어서,
상기 환자 케어 유닛은 상기 열화상 데이터로부터 상기 환자가 낙상한 상태인지, 낙상이 예상되는 상태인지를 판단하기 위해 딥러닝을 사용하여 분석하는 제어 서버. - 제 1 항에 있어서,
상기 사용자 인터페이스 유닛은:
상기 환자의 상태 정보를 실시간으로 상기 간호사 단말에 표시하는 실시간 환자 모니터링 모듈;
상기 집중 케어 환자의 상태 정보 및 알람을 상기 간호사 단말에 실시간으로 표시하는 집중 케어 환자 알람 모듈; 그리고
상기 스마트밴드로부터 제공된 상기 환자 상태 정보를 상기 전자 환자 챠트(EMR)에 입력하는 환자 챠트 관리 모듈을 포함하는 제어 서버. - 제 3 항에 있어서,
상기 사용자 인터페이스 유닛은, 상기 열화상 데이터를 통해 상기 환자의 행동 패턴, 수면 패턴, 용변 패턴이나 다양한 행동 패턴을 추출하여 환자 분석 데이터로 저장하는 환자 행동 패턴 분석 모듈을 더 포함하는 제어 서버.
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| KR1020210141761A KR20230058225A (ko) | 2021-10-22 | 2021-10-22 | 열화상 신호를 사용하는 환자 케어 시스템의 제어 서버 |
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210141761A KR20230058225A (ko) | 2021-10-22 | 2021-10-22 | 열화상 신호를 사용하는 환자 케어 시스템의 제어 서버 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20230058225A (ko) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20120120817A (ko) | 2011-04-25 | 2012-11-02 | 상지대학교산학협력단 | 센서 노드와 임베디드 기기에 기반한 원격 환자 모니터링 시스템 |
| KR20190046765A (ko) | 2016-06-13 | 2019-05-07 | 메디칼 인포매틱스 코포레이션 | 환자의 이력 데이터를 표시하는 사용자 인터페이스 |
-
2021
- 2021-10-22 KR KR1020210141761A patent/KR20230058225A/ko active IP Right Grant
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20120120817A (ko) | 2011-04-25 | 2012-11-02 | 상지대학교산학협력단 | 센서 노드와 임베디드 기기에 기반한 원격 환자 모니터링 시스템 |
| KR20190046765A (ko) | 2016-06-13 | 2019-05-07 | 메디칼 인포매틱스 코포레이션 | 환자의 이력 데이터를 표시하는 사용자 인터페이스 |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
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