KR20230117336A - Ai 기반의 비접촉식 수면분석 방법 및 실시간 수면환경 조성 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템 및 방법을 개시한다. 상기 수면 분석 시스템은 서버로부터 수면 분석 앱을 다운로드받아 사용자의 수면 음향 정보를 실시간으로 수집하여 상기 서버로 전송하고, 상기 서버로부터 인공지능으로 학습된 수면 분석 결과 리포트를 제공받는 스마트폰; 및 사용자의 주변에 이격되어 위치하면서 상기 수면 음향 정보를 동시에 수집하여 상기 스마트폰으로 전송하고, 상기 스마트폰의 제어에 응답하여 사용자에게 맞춤형 수면환경을 제공하는 적어도 하나 이상의 스마트 가전기기; 를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의할 경우, 모든 수면 치료의 근간이 되는 깨어 있는 상태(wake) 시간을 정확하게 맞출 후 있어, 시간과 장소에 구애받지 않으면서 가정에서도 다양한 종류의 사용자들의 수면을 편리하고 정확하게 분석할 수 있다. 또한, 분석한 수면 상태 정보에 기초하여 환경을 조성할 수 있는 전자장치 또는 가전기기를 제어할 수 있다.
Description
본 발명은 수면분석을 수행하는 AI 기반의 비접촉식 수면분석 방법과, 실시간 수면환경 조성 방법에 관한 것이다.
진정한 헬스케어를 위해서는 매일 24시간을 모니터링하고 관리해야 한다. 건강 모니터링 및 관리는 단순한 일대일 매칭이 아니라, 모든 요소가 복합적으로 연계되어 있기 때문이다.
또한, 건강을 유지하고 개선시키는 방법에는 운동, 식이요법 등 다양한 방법이 있지만, 하루 중 약 30% 이상의 시간을 차지하는 수면을 잘 관리하는 것이 무엇보다 중요하다.
하지만, 현대인들은 기계의 단순한 노동 대체 및 삶의 여유에도 불구하고 불규칙한 식습관과 생활습관 및 스트레스로 인해 숙면을 취하지 못하고, 불면증, 과다수면, 수면 무호흡 증후군, 악몽, 야경증, 몽유병 등과 같은 수면 질환으로 고통받고 있다.
국민건강보험 공단에 따르면, 국내 수면장애 환자가 2014년부터 2018년까지 연 평균 약 8%씩 증가하는 것으로 나타났으며, 2018년 국내에서 수면장애로 진료받은 환자는 약 57만명에 달한다.
숙면이 신체적 또는, 정신적 건강에 영향을 미치는 중요한 요소로 인식되면서 숙면에 대한 관심이 증가하고 있지만, 수면 질환의 개선을 위해서는 전문 의료 기관을 직접 방문해야 하며, 별도의 검사 비용이 요구되고, 그리고 지속적인 관리가 어려움에 따라 치료에 대한 사용자들의 노력이 미비한 실정이다.
이와 같이 날로 심각해지는 수면 문제로 인하여 수면 건강 관리에 대한 니즈가 증가하고, 이에 따라 수면 문제를 기술로 해결하려는 슬립테크(Sleep Tech) 시장도 빠르게 성장하고 있다.
대한민국 공개특허 제2003-0032529호는 사용자의 신체 정보를 입력받고, 수면 중 사용자의 신체 상태에 따라 반복적인 학습에 의해 검출한 주파수 대역의 진동 및/또는 초음파를 출력하여 최적의 수면 유도가 가능하도록 하는 취침 유도기 및 수면 유도 방법에 대해 개시하고 있다.
다만, 종래의 기술은 신체 착용형 장비로 인해 야기되는 불편함으로 수면의 질이 감소될 우려가 있으며, 장비의 주기적인 관리가(예컨대, 충전 등)이 필요하다.
또한, 종래의 웨어러블 디바이스를 이용한 수면 분석 방법은 웨어러블 디바이스가 사용자 신체에 적절하게 접촉되지 않은 경우, 사용자가 웨어러블 디바이스를 착용하지 않은 경우에는 수면 분석이 불가능하다는 문제점이 있었다.
또한, 복수의 사용자가 같은 공간에서 수면을 취하는 경우, 웨어러블 디바이스 비착용자의 움직임 때문에 웨어러블 디바이스 착용자의 수면 분석에 지장이 생기게 될뿐만 아니라, 웨어러블 디바이스 비착용자에 대한 수면 분석은 불가능하다는 문제점이 있었다.
또한, 종래의 웨어러블 디바이스를 이용한 수면 분석 방법 또는 비접촉식 수면 관리 연구들은 수면 상태일 때와 깨어 있는 상태(wake)일 때 심박변이도(Heart Rate Variability, HRV)의 변이값 또는 뇌파의 변화값을 이용하는데, 그 차이가 크지 않아 모든 수면 치료의 근간이 되는 깨어 있는 상태(wake) 시간을 정확하게 맞추지 못하는 한계가 있었다.
특히, 뇌파의 변화를 코골이 등의 수면 질환 치료 이용시, 코골이의 전조 증상을 뇌파의 변화로 전혀 감지할 수 없어 코골이의 예방에 활용이 불가능하고, 환자의 코골이 후에 뇌파가 후발적으로 변화되는 것을 감지하므로, 코골이의 진단에만 활용되는 한계가 있었다.
이에 따라, 최근에는 비접촉식으로 호흡 패턴, 밤 중 몸의 움직임에 따라 자율신경계의 활성화 정도를 모니터링하여 사용자의 수면 상태를 추정하고, 추정된 수면 상태에 따라서 사용자의 수면 환경을 조성하기 위한 연구들이 진행되고 있다.
특히, 공기의 질, 온도 및 습도 등의 수면 환경과 수면 사이의 관계를 연구한 다수의 논문에 의하면, 공기의 질, 온도 및 습도 등의 수면 환경이 수면의 질에 결정적인 영향을 미친다는 사실이 확인된 바 있다. 이는 수면의 질이 향상되기 위해서는 수면 환경이 최적화될 필요가 있음을 의미한다.
본 발명의 목적은 웨어러블 디바이스를 별도로 구매하거나 착용하지 않고, 시간과 장소에 구애받지 않으면서 편리하게 다양한 종류의 사용자들의 수면을 실시간으로 정확하게 분석할 수 있는 수면분석 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 마이크를 내장한 스마트 가전기기 및 스마트폰을 동시에 이용하여 사용자의 숨소리만을 통해서 종래의 다양한 생체 신호를 대체하고, 인공지능 학습을 통해 사용자의 수면을 심층적으로 분석할 수 있는 수면분석 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명은 사용자의 수면 환경에서 감지되는 수면 상태 정보에 기초하여 수면 환경의 공기질, 온도 또는/및 습도 등 다양한 요인과 관련한 최적의 수면환경을 제공하기 위한 다양한 가전기기를 제공함에 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템은, 서버로부터 수면 분석 앱을 다운로드받아 사용자의 수면 음향 정보를 실시간으로 수집하여 상기 서버로 전송하고, 상기 서버로부터 인공지능으로 학습된 수면 분석 결과 리포트를 제공받는 스마트폰; 및 사용자의 주변에 이격되어 위치하면서 상기 수면 음향 정보를 동시에 수집하여 상기 스마트폰으로 전송하고, 상기 스마트폰의 제어에 응답하여 사용자에게 맞춤형 수면환경을 제공하는 적어도 하나 이상의 스마트 가전기기; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템의 상기 스마트 가전기기는 내장된 마이크 모듈을 통해 사용자의 수면 음향 정보를 수집하는 센서부; 수면 분석을 수행하기 위한 프로그램을 저장하는 메모리; 상기 메모리에 저장된 프로그램을 판독하여 수면 분석 모델을 추출하고, 상기 수면 분석 모델을 이용하여 상기 수면 음향 정보에 기초해 사용자의 수면 분석을 수행하는 프로세서; 및 상기 수면 분석 중 수면장애가 발생한 경우, 사용자에게 촉각적 또는 청각적 자극을 전달하는 알람부; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템의 상기 수면 분석 결과 리포트는 취침 시간, 입면 지연 시간, 수면 시간, 알람 후 깨는 데 걸리는 시간을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템의 상기 프로세서는 상기 수면 분석에 기초하여 사용자의 수면무호흡을 실시간 모니터링하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템은, 무선 통신망을 통해 상기 스마트폰 및 상기 서버와 데이터 송수신을 수행하는 통신부; 를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템의 상기 프로세서는 사용자의 수면 음향 정보의 로우 데이터(raw data)를 스펙트로그램으로 변환한 뒤, 심층학습을 통해 모델링된 수면 분석 모델에 상기 스펙트로그램을 입력하여 2차 수면 분석을 수행하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 방법은, 스마트폰이 서버로부터 수면 분석 앱 다운로드받는 단계; 적어도 하나 이상의 스마트 가전기기가 사용자의 수면 음향 정보를 실시간으로 수집하여 상기 서버로 전송하는 단계; 상기 스마트폰이 사용자의 수면 음향 정보를 동시에 실시간으로 수집하여 상기 서버로 전송하는 단계; 상기 서버가 AI로 학습된 수면 분석 결과 리포트를 상기 스마트폰으로 전송하는 단계; 상기 스마트폰이 상기 적어도 하나 이상의 스마트 가전기기의 동작을 제어하는 제어신호를 출력하는 단계; 및 상기 적어도 하나 이상의 스마트 가전기기가 사용자에게 맞춤형 수면환경을 제공하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 방법의 상기 서버는, 인공지능 서버인 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 방법은, (a) 적어도 하나 이상의 스마트 가전기기에 마이크가 내장되어 있는지 여부가 판단되는 단계(S7000); (b) 상기 (a) 단계 판단결과, 긍정일 경우 스마트폰이 서버로부터 수면 분석 앱을 다운로드받는 단계(S7100); (c) 상기 수면 분석 앱이 다운로드된 경우, 해당 스마트 가전기기가 수면환경을 조성할 수 있는지 여부가 판단되는 단계(S8000); (d) 상기 (c) 단계 판단결과, 부정일 경우 해당 스마트 가전기기가 수면 분석에 기반한 데이터를 제공할 수 있는 기기인지 여부가 판단되는 단계(S9000); 및 (e) 상기 (d) 단계 판단결과, 긍정일 경우 상기 수면 분석 앱이 작동되는 단계(S9100); 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 방법의 상기 (b) 단계는, 상기 (a) 단계 판단결과, 부정일 경우 상기 스마트폰에 기 설치되어 있던 앱에 상기 수면 분석 앱이 연동되는 단계(S7200); 를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 방법의 상기 (d) 단계는, 상기 (c) 단계 판단결과, 긍정일 경우 슬립트랙 앱이 작동됨과 동시에, 연구 상호작용이 생성되는 단계(S8100); 를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 방법의 상기 (d) 단계는, 상기 (c) 단계 판단결과, 부정일 경우 해당 스마트 가전기기가 유저 인터페이스를 통해 수면 분석에 기반한 데이터를 제공할 수 있는 기기인지 여부가 판단되는 단계(S9000); 를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 방법의 상기 (c) 단계에서, 상기 수면환경은 온도, 습도, 빛, 사운드, 머리 및 몸의 위치 및 향기 중 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 방법의 상기 단계(S8100)까지 도달하는 스마트 가전기기는, 에어컨, 공기청정기, 가습기, 제습기, 블라인드, 커튼, 전등, 스마트 스피커, 스마트 베드, 스마트 디퓨저 및 헬스케어 앱을 설치한 스마트 기기 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 방법의 상기 단계(S9100)까지 도달하는 스마트 가전기기는, TV, 의류 관리기, 로봇 청소기, 세탁기, 건조기, 냉장고 및 헬스케어 앱을 설치한 스마트 기기 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 공기청정기는, 사용자단말로부터 환경 센싱 정보를 수신하는 네트워크부, 상기 환경 센싱 정보에 기초하여 수면 상태 정보를 획득하고, 상기 수면 상태 정보를 이용하여 환경조성정보를 생성하는 프로세서, 및 상기 환경조성정보에 기초하여 수면 공간 내의 공기질 조절을 수행하는 구동부를 포함한다.
그리고, 상기 수면 공간 내의 공기 성분을 측정하는 측정부를 더 포함하고, 상기 프로세서는 상기 측정된 공기성분 및 상기 환경 센싱 정보에 기초하여 상기 환경조성정보를 생성할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 공기조화기는, 사용자단말로부터 환경 센싱 정보를 수신하는 네트워크부, 상기 환경 센싱 정보에 기초하여 수면 상태 정보를 획득하고, 상기 수면 상태 정보를 이용하여 환경조성정보를 생성하는 프로세서, 및 상기 환경조성정보에 기초하여 수면 공간 내의 온도 또는/및 습도의 조절을 수행하는 구동부를 포함한다.
그리고, 상기 수면 공간 내의 온도 또는/및 습도를 측정하는 측정부를 더 포함하고, 상기 프로세서는 상기 측정된 온도 또는/및 습도 및 상기 환경 센싱 정보에 기초하여 상기 환경조성정보를 생성할 수 있다.
본 발명에 따른 일 실시예에 의하면, 사용자의 깨어 있는 상태(wake) 시간 및/또는 수면 상태 정보를 예측할 수 있어, 시간과 장소에 구애받지 않으면서 가정에서도 다양한 사용자들의 수면을 편리하고 정확하게 분석할 수 있다.
또한, 사용자의 수면분석 시 웨어러블 디바이스 등을 착용할 필요가 없어 수면 시간동안 사용자의 신체 자유도를 증가시킬 수 있다.
또한, 전세계적으로 수면다원검사 결과 등을 수집하여 수면 사운드 데이터를 구축하고, 음향 AI를 다양한 인종, 나이, 성별, 측정 환경까지 검증하는 가정환경 수면 트래킹의 새로운 표준으로 만들 수 있다.
또한, 사용자의 수면 환경의 주변 공간에서 루틴하게 발생하는 노이즈, 비정상적 혹은 간헐적으로 발생하는 노이즈 등을 포함하는 다양한 주변 잡음까지 학습하여 AI 수면단계 분석모델이 구축될 수 있다.
또한, 장기간에 걸쳐 수집한 다수 임상자의 수면다원 검사와 동시에 수집한 스마트폰 사운드 데이터 및 스마트 스피커 사운드 데이터를 활용하여, 사운드 AI와 무선통신 센싱 임상 데이터 세트를 구축할 수 있다.
또한, 스마트 가전기기 및 스마트폰을 이용하여 사용자의 수면을 심층적으로 분석할 수 있고, 1인 수면분석뿐만 아니라, 다인 수면분석까지 수행할 수 있다.
또한, 사용자의 수면장애가 발생한 경우 수면장애를 적절히 완화시킬 수 있고, 다수의 사람이 동일한 공간에서 취침하는 경우 수면장애가 발생한 사용자에 대해서만 수면장애완화를 위한 알람을 전달함으로써 타인의 수면방해를 방지할 수 있게 된다.
또한, 스마트 가전기기 및/또는 스마트폰을 이용하여 24시간 내내 사용자의 신체활동상태를 실시간으로 모니터링할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 사용자의 수면 환경과 관련하여 감지되는 수면 상태 정보를 통해 사용자의 수면의 질을 향상시키기 위한 최적화된 수면 환경을 제공할 수 있다.
특히, 공기질, 수면 환경의 온도 또는/및 습도 등 다양한 요인과 관련한 최적의 수면환경을 함으로써, 수면의 질을 월등히 향상시킬 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1의 (a)는 본 발명의 일 실시예와 관련된 수면 상태 정보에 기초하여 수면 환경을 조성하기 위한 컴퓨팅 장치의 다양한 양태가 구현될 수 있는 시스템을 나타낸 개념도를 도시한다.
도 1의 (b)는 본 발명의 또 다른 실시예와 관련된 수면 환경 조절 장치의 다양한 양태가 구현될 수 있는 시스템을 나타낸 개념도를 도시한다.
도 1의 (c)는 본 발명의 또 다른 실시예와 관련된 다양한 전자장치들의 다양한 양태가 구현될 수 있는 시스템을 나타낸 개념도를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예와 관련된 수면 상태 정보에 기초하여 수면 환경을 조성하기 위한 컴퓨팅 장치의 블록 구성도를 도시한다.
도 3의 수면다원검사(polysomnography, PSG) 결과(PSG result)와 본 발명에 따른 AI 알고리즘을 이용한 분석 결과(AI result)를 비교한 도면이다.
도 4는 수면 무호흡증(apnea), 호흡저하(hypopnea)와 관련하여 수면다원검사(polysomnography, PSG) 결과(PSG result)와 본 발명에 따른 AI 알고리즘을 이용한 분석 결과(AI result)를 비교한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예와 관련된 환경 센싱 정보로부터 수면 음향 정보를 획득하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6의 (a)는 본 발명의 일 실시예와 관련된 수면 음향 정보에 대응하는 스펙트로그램을 획득하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6의 (b)는 본 발명에 따른 수면 분석 방법에 있어서 사용자로부터 추출된 수면 음향 정보에 대한 멜 스펙트로그램 변환을 이용한 프라이버시 보호 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예와 관련된 사용자의 수면 상태에 따른 시점별 환경 조성 정보를 예시적으로 나타낸 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예와 관련된 수면 상태 정보에 따른 수면 환경 조성 방법을 제공하기 위한 예시적인 순서도를 도시한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예와 관련된 하나 이상의 네트워크 함수를 나타낸 개략도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예와 관련된 수면 환경 조절 장치의 예시적인 블록 구성도를 도시한다.
도 11의 (a)는 본 발명의 일 실시예와 관련된 수신 모듈 및 송신 모듈의 예시적인 블록 구성도를 도시한다.
도 11의 (b)는 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템 내 스마트 가전기기의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예와 관련된 사용자가 기 설정된 영역에 위치하였는지 여부를 감지하는 제2센서부를 설명하기 위한 예시도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예와 관련된 자동 수면 측정 모드를 통해 수면 상태 정보를 생성하는 과정을 예시적으로 나타낸 순서도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예와 관련된 사용자의 수면 인입을 유도하는 환경을 조성하는 과정을 예시적으로 나타낸 순서도이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예와 관련된 수면 중 및 기상 직전에 사용자의 수면 환경을 변화시키는 과정을 예시적으로 나타낸 순서도이다.
도 16의 (a) 및 (b)는 본 발명의 일 실시예에 따른 공기조화기의 동작을 설명하기 위한 개념도이다
도 16의 (c) 및 (d)는 본 발명의 일 실시예에 따른 공기청정기의 동작을 설명하기 위한 개념도이다
도 17의 (a)는 본 발명의 일 실시예에 따른 공기조화기의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 17의 (b)는 본 발명의 일 실시예에 따른 공기청정기의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 18은 도 16 및 도 17에 도시된 공기조화기의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 19는 도 16 및 도 17에 도시된 공기조화기의 다른 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 20 내지 도 21은 도 16 및 도 17에 도시된 공기조화기의 또 다른 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 22는 도 16 및 도 17에 도시된 공기조화기의 또 다른 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 23의 (a) 및 (b)는 도 20 내지 도 21에 도시된 실내기(500'')의 디스플레이부(570'')를 통해 실내기(500'')를 슬립모드로 구동시키는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 23의 (c) 및 (d)는 본 발명의 실시예에 따른 공기청정기(700')의 슬립모드를 설명하기 위한 디스플레이부(4000)의 도면이다.
도 24의 (a)는 본 발명의 일 실시예에 따른 리모컨(600)을 통해 도 18 내지 도 22에 도시된 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')를 슬립모드로 구동시키는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 24의 (b)는 본 발명의 일 실시예에 따른 공기청정기(700')의 디스플레이부(4000)의 일 예를 보여주는 도면이다.
도 25의 (a) 및 (b)는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말(10)을 통해 도 18 내지 도 22에 도시된 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')를 슬립모드로 구동시키는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 25의 (c)는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말(10)에서 공기청정기(700'')를 원격으로 제어하는 제1 어플리케이션의 화면을 보여주는 도면이다.
도 25의 (d)는 본 발명의 일 실시예에 따른 공기청정기(700'')의 슬립모드를 제어하는 어플리케이션의 화면을 보여주는 도면이다.
도 26은 실내기 또는 공기청정기가 자동으로 슬립모드로 구동하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 27 내지 도 28은 도 26에 도시된 슬립모드 동작의 시점을 설명하기 위한 도면들이다.
도 29의 (a) 및 (b)는 도 16 및 도 17에 도시된 공기청정기의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 30은 도 29에 도시된 공기청정기(700')의 커버(1100, 2100)의 일부 파트를 제거한 상태를 보여주는 도면이다.
도 31의 (a)는 도 16 및 도 17에 도시된 공기청정기의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 31의 (b)는 도 26에 도시된 공기청정기(700''')의 슬립모드 동작의 시점을 설명하기 위한 도면이다.
도 32의 (a)는 본 발명에 따른 수면 분석 방법에 있어서 스펙트로그램을 이용한 수면단계분석을 설명하기 위한 도면이다.
도 32의 (b)는 본 발명에 따른 수면 분석 방법에 있어서 스펙트로그램을 이용한 수면장애 판단을 설명하기 위한 도면이다.
도 33의 (a)는 본 발명에 따른 수면 분석 방법의 성능을 검증하기 위한 실험과정을 나타내는 도면이다.
도 33의 (b)는 본 발명에 따른 수면 분석 방법의 성능을 검증한 그래프로, 수면다원검사 결과(PSG result)와 본 발명에 따른 AI 알고리즘을 이용한 분석 결과(AI result)를 비교한 도면이다.
도 34는 본 발명에 따른 수면 분석 방법의 정확도를 검증한 표로서, 나이, 성별, BMI, 질환여부에 따라 분석한 실험 결과 데이터이다.
도 35는 본 발명에 따른 수면 분석 방법에 대한 일 실시예로서, 스마트 스피커와 스마트폰을 이용한 경우를 이해하기 용이하게 나타낸 개념도이다.
도 36의 (a)는 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템을 이용한 수면장애 방지 및 완화방법을 설명하는 흐름도이다.
도 36의 (b)는 본 발명의 다른 실시예에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템을 이용한 수면장애 방지 및 완화방법을 설명하는 흐름도이다.
도 37은 본 발명에 따른 수면 분석 방법이 클라우드에서 수행되는 경우의 트래픽 대응 방법을 설명하는 도면이다.
도 38은 본 발명에 따른 수면 분석 방법에 있어서 1인 수면 분석과 다인 수면 분석을 설명하기 위한 개념도이다.
도 39는 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 방법의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
도 40은 본 발명에 따른 수면 분석 방법에 사용되는 다양한 스마트 가전기기의 실시예를 나타내는 순서도이다.
도 41은 본 발명에 따른 수면 분석 방법을 이용하여 사용자의 수면단계 별로 시계열적으로 작동하는 복수개의 스마트 가전기기의 구체적인 시나리오 중 취침 준비 단계의 동작의 예시를 나타내는 표이다.
도 42는 상기 시나리오 중 도 41에 시계열적 후순위로 연결된, 입면 후부터 숙면 전까지 단계의 동작의 예시를 나타내는 표이다.
도 43은 상기 시나리오 중 도 42에 시계열적 후순위로 연결된, 숙면 후부터 기상감지 전까지 단계의 동작의 예시를 나타내는 표이다.
도 44는 상기 시나리오 중 도 43에 시계열적 후순위로 연결된, 기상 단계의 동작의 예시를 나타내는 표이다.
도 45는 본 발명의 수면 분석 방법을 종래기술과 비교하기 위해, 종래의 수면 분석 방법에 따라 병원환경에서 수면다원검사 마이크 데이터(S)만을 이용한 경우의 훈련 방법에 관을 도시한 개념도이다.
도 46은 도 45에 도시된 훈련 방법에, 본 발명의 수면 분석 방법에 따라 가정환경에서의 각종 음향을 반영하여 AI 수면 분석 모델을 생성하는 방법의 개념도이다.
도 47은 본 발명에 따른 수면 분석 방법의 성능을 주거 노이즈의 종류에 따라 9개 그룹으로 나누어 훈련한 성능을 검증한 표이다.
도 48은 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템 및 수면 분석 방법에 의한 사용자의 24시간 모니터링 프로세스를 설명하기 위한 개략도이다.
도 49는 본 발명에 따른 스마트 가전기기 및 수면 분석 방법과 기존의 세계 선도적인 슬립 테크 업체들의 제품 및 디바이스와 비교한 클래스 당 평균 (mean per class) 결과값의 표이다.
도 50은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템의 동작을 설명하기 위한 구성도이다.
도 51은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템의 구성요소들 간의 동작을 설명하기 위한 구성도이다.
도 52는 환경 조성 장치가 놓이는 위치와, 상세 제품별로, 수면 상태 정보에 따른 활성화여부, 취침모드, 기상모드에서의 예시적인 동작을 기재한 표이다.
도 1의 (b)는 본 발명의 또 다른 실시예와 관련된 수면 환경 조절 장치의 다양한 양태가 구현될 수 있는 시스템을 나타낸 개념도를 도시한다.
도 1의 (c)는 본 발명의 또 다른 실시예와 관련된 다양한 전자장치들의 다양한 양태가 구현될 수 있는 시스템을 나타낸 개념도를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예와 관련된 수면 상태 정보에 기초하여 수면 환경을 조성하기 위한 컴퓨팅 장치의 블록 구성도를 도시한다.
도 3의 수면다원검사(polysomnography, PSG) 결과(PSG result)와 본 발명에 따른 AI 알고리즘을 이용한 분석 결과(AI result)를 비교한 도면이다.
도 4는 수면 무호흡증(apnea), 호흡저하(hypopnea)와 관련하여 수면다원검사(polysomnography, PSG) 결과(PSG result)와 본 발명에 따른 AI 알고리즘을 이용한 분석 결과(AI result)를 비교한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예와 관련된 환경 센싱 정보로부터 수면 음향 정보를 획득하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6의 (a)는 본 발명의 일 실시예와 관련된 수면 음향 정보에 대응하는 스펙트로그램을 획득하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6의 (b)는 본 발명에 따른 수면 분석 방법에 있어서 사용자로부터 추출된 수면 음향 정보에 대한 멜 스펙트로그램 변환을 이용한 프라이버시 보호 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예와 관련된 사용자의 수면 상태에 따른 시점별 환경 조성 정보를 예시적으로 나타낸 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예와 관련된 수면 상태 정보에 따른 수면 환경 조성 방법을 제공하기 위한 예시적인 순서도를 도시한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예와 관련된 하나 이상의 네트워크 함수를 나타낸 개략도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예와 관련된 수면 환경 조절 장치의 예시적인 블록 구성도를 도시한다.
도 11의 (a)는 본 발명의 일 실시예와 관련된 수신 모듈 및 송신 모듈의 예시적인 블록 구성도를 도시한다.
도 11의 (b)는 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템 내 스마트 가전기기의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예와 관련된 사용자가 기 설정된 영역에 위치하였는지 여부를 감지하는 제2센서부를 설명하기 위한 예시도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예와 관련된 자동 수면 측정 모드를 통해 수면 상태 정보를 생성하는 과정을 예시적으로 나타낸 순서도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예와 관련된 사용자의 수면 인입을 유도하는 환경을 조성하는 과정을 예시적으로 나타낸 순서도이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예와 관련된 수면 중 및 기상 직전에 사용자의 수면 환경을 변화시키는 과정을 예시적으로 나타낸 순서도이다.
도 16의 (a) 및 (b)는 본 발명의 일 실시예에 따른 공기조화기의 동작을 설명하기 위한 개념도이다
도 16의 (c) 및 (d)는 본 발명의 일 실시예에 따른 공기청정기의 동작을 설명하기 위한 개념도이다
도 17의 (a)는 본 발명의 일 실시예에 따른 공기조화기의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 17의 (b)는 본 발명의 일 실시예에 따른 공기청정기의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 18은 도 16 및 도 17에 도시된 공기조화기의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 19는 도 16 및 도 17에 도시된 공기조화기의 다른 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 20 내지 도 21은 도 16 및 도 17에 도시된 공기조화기의 또 다른 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 22는 도 16 및 도 17에 도시된 공기조화기의 또 다른 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 23의 (a) 및 (b)는 도 20 내지 도 21에 도시된 실내기(500'')의 디스플레이부(570'')를 통해 실내기(500'')를 슬립모드로 구동시키는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 23의 (c) 및 (d)는 본 발명의 실시예에 따른 공기청정기(700')의 슬립모드를 설명하기 위한 디스플레이부(4000)의 도면이다.
도 24의 (a)는 본 발명의 일 실시예에 따른 리모컨(600)을 통해 도 18 내지 도 22에 도시된 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')를 슬립모드로 구동시키는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 24의 (b)는 본 발명의 일 실시예에 따른 공기청정기(700')의 디스플레이부(4000)의 일 예를 보여주는 도면이다.
도 25의 (a) 및 (b)는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말(10)을 통해 도 18 내지 도 22에 도시된 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')를 슬립모드로 구동시키는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 25의 (c)는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말(10)에서 공기청정기(700'')를 원격으로 제어하는 제1 어플리케이션의 화면을 보여주는 도면이다.
도 25의 (d)는 본 발명의 일 실시예에 따른 공기청정기(700'')의 슬립모드를 제어하는 어플리케이션의 화면을 보여주는 도면이다.
도 26은 실내기 또는 공기청정기가 자동으로 슬립모드로 구동하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 27 내지 도 28은 도 26에 도시된 슬립모드 동작의 시점을 설명하기 위한 도면들이다.
도 29의 (a) 및 (b)는 도 16 및 도 17에 도시된 공기청정기의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 30은 도 29에 도시된 공기청정기(700')의 커버(1100, 2100)의 일부 파트를 제거한 상태를 보여주는 도면이다.
도 31의 (a)는 도 16 및 도 17에 도시된 공기청정기의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 31의 (b)는 도 26에 도시된 공기청정기(700''')의 슬립모드 동작의 시점을 설명하기 위한 도면이다.
도 32의 (a)는 본 발명에 따른 수면 분석 방법에 있어서 스펙트로그램을 이용한 수면단계분석을 설명하기 위한 도면이다.
도 32의 (b)는 본 발명에 따른 수면 분석 방법에 있어서 스펙트로그램을 이용한 수면장애 판단을 설명하기 위한 도면이다.
도 33의 (a)는 본 발명에 따른 수면 분석 방법의 성능을 검증하기 위한 실험과정을 나타내는 도면이다.
도 33의 (b)는 본 발명에 따른 수면 분석 방법의 성능을 검증한 그래프로, 수면다원검사 결과(PSG result)와 본 발명에 따른 AI 알고리즘을 이용한 분석 결과(AI result)를 비교한 도면이다.
도 34는 본 발명에 따른 수면 분석 방법의 정확도를 검증한 표로서, 나이, 성별, BMI, 질환여부에 따라 분석한 실험 결과 데이터이다.
도 35는 본 발명에 따른 수면 분석 방법에 대한 일 실시예로서, 스마트 스피커와 스마트폰을 이용한 경우를 이해하기 용이하게 나타낸 개념도이다.
도 36의 (a)는 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템을 이용한 수면장애 방지 및 완화방법을 설명하는 흐름도이다.
도 36의 (b)는 본 발명의 다른 실시예에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템을 이용한 수면장애 방지 및 완화방법을 설명하는 흐름도이다.
도 37은 본 발명에 따른 수면 분석 방법이 클라우드에서 수행되는 경우의 트래픽 대응 방법을 설명하는 도면이다.
도 38은 본 발명에 따른 수면 분석 방법에 있어서 1인 수면 분석과 다인 수면 분석을 설명하기 위한 개념도이다.
도 39는 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 방법의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
도 40은 본 발명에 따른 수면 분석 방법에 사용되는 다양한 스마트 가전기기의 실시예를 나타내는 순서도이다.
도 41은 본 발명에 따른 수면 분석 방법을 이용하여 사용자의 수면단계 별로 시계열적으로 작동하는 복수개의 스마트 가전기기의 구체적인 시나리오 중 취침 준비 단계의 동작의 예시를 나타내는 표이다.
도 42는 상기 시나리오 중 도 41에 시계열적 후순위로 연결된, 입면 후부터 숙면 전까지 단계의 동작의 예시를 나타내는 표이다.
도 43은 상기 시나리오 중 도 42에 시계열적 후순위로 연결된, 숙면 후부터 기상감지 전까지 단계의 동작의 예시를 나타내는 표이다.
도 44는 상기 시나리오 중 도 43에 시계열적 후순위로 연결된, 기상 단계의 동작의 예시를 나타내는 표이다.
도 45는 본 발명의 수면 분석 방법을 종래기술과 비교하기 위해, 종래의 수면 분석 방법에 따라 병원환경에서 수면다원검사 마이크 데이터(S)만을 이용한 경우의 훈련 방법에 관을 도시한 개념도이다.
도 46은 도 45에 도시된 훈련 방법에, 본 발명의 수면 분석 방법에 따라 가정환경에서의 각종 음향을 반영하여 AI 수면 분석 모델을 생성하는 방법의 개념도이다.
도 47은 본 발명에 따른 수면 분석 방법의 성능을 주거 노이즈의 종류에 따라 9개 그룹으로 나누어 훈련한 성능을 검증한 표이다.
도 48은 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템 및 수면 분석 방법에 의한 사용자의 24시간 모니터링 프로세스를 설명하기 위한 개략도이다.
도 49는 본 발명에 따른 스마트 가전기기 및 수면 분석 방법과 기존의 세계 선도적인 슬립 테크 업체들의 제품 및 디바이스와 비교한 클래스 당 평균 (mean per class) 결과값의 표이다.
도 50은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템의 동작을 설명하기 위한 구성도이다.
도 51은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템의 구성요소들 간의 동작을 설명하기 위한 구성도이다.
도 52는 환경 조성 장치가 놓이는 위치와, 상세 제품별로, 수면 상태 정보에 따른 활성화여부, 취침모드, 기상모드에서의 예시적인 동작을 기재한 표이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에 개시된 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
명세서에서 사용되는 "부" 또는 "모듈"이라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부" 또는 "모듈"은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부" 또는 "모듈"은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부" 또는 "모듈"은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부" 또는 "모듈"은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부" 또는 "모듈"들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부" 또는 "모듈"들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부" 또는 "모듈"들로 더 분리될 수 있다.
본 명세서에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.
또한, 이하에서 설명되는 "스마트 가전기기"는 사용자의 호흡음을 감지하고 음향 데이터를 수집할 수 있는 마이크를 내장한 기기로서, 스마트 스피커, 스마트 TV, 스마트 조명, 스마트 매트리스 등을 포함할 수 있다.
또한, "슬립트랙 앱"은 PUI, VUI, GUI를 이용하여 사용자의 수면 리포트를 스마트폰으로 전달하고, 리포트 결과에 따라 스마트 가전기기를 동작시키는 애플리케이션을 의미할 수 있다.
또한, "연구 상호작용"은 향기, 화장품, 음식, 건강기능식, 호르몬 등의 해당 카테고리에서 사용자의 수면의 질 개선을 위한 신제품이 연구개발되는 것을 의미할 수 있다.
또한, "슬립트랙 앱의 연구 상호작용"은 슬립트랙 앱에서 분석된 수면 분석을 바탕으로 수면의 질 개선을 위한 수면 환경 조성 서비스 및 신제품이 개발되는 것을 의미할 수 있다.
또한, "슬립관리 앱 상호작용"은 수면 스토리텔링이 가능한 전통적인 수면 산업, 스포츠, 호텔, 재수학원, 군대 등의 관련 산업과, 하드웨어 솔루션 없이 수면 분석이 가능한 슬립관리 앱과의 상호작용을 의미할 수 있다.
또한, "연구 상호작용으로부터 슬립관리 앱으로의 상호작용"은 디지털 제품이 없는 신제품과 하드웨어 솔루션 없이 수면 분석이 가능한 슬립관리 앱과의 상호작용을 의미할 수 있다.
당업자들은 추가적으로 여기서 개시된 실시예들과 관련되어 설명된 다양한 예시 적 논리적 블록들, 구성들, 모듈들, 회로들, 수단들, 로직들, 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양쪽 모두의 조합들로 구현될 수 있음을 인식해야 한다. 하드웨어 및 소프트웨어의 상호교환성을 명백하게 예시하기 위해, 다양한 예시적 컴포넌트들, 블록들, 구성들, 수단들, 로직들, 모듈들, 회로들, 및 단계들은 그들의 기능성 측면에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능성이 하드웨어로 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 전반적인 시스템에 부과된 특정 어플리케이션(application) 및 설계 제한들에 달려 있다. 숙련된 기술자들은 각각의 특정 어플리케이션들을 위해 다양한 방법들로 설명된 기능성을 구현할 수 있다. 다만, 그러한 구현의 결정들이 본 발명내용의 영역을 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
본 명세서에서 설명되는 각 단계들은 컴퓨터에 의하여 수행되는 것으로 설명되나, 각 단계의 주체는 이에 제한되는 것은 아니며, 실시 예에 따라 각 단계들의 적어도 일부가 서로 다른 장치에서 수행될 수도 있다.
전체적인 구성
도 1의 (a)는 본 발명의 일 실시예와 관련된 수면 상태 정보에 기초하여 수면 환경을 조성하기 위한 컴퓨팅 장치의 다양한 양태가 구현될 수 있는 시스템을 나타낸 개념도를 도시한다. 본 발명의 실시예들에 따른 시스템은 컴퓨팅 장치(100), 사용자 단말(10), 외부 서버(20), 환경 조성 장치(30) 및 네트워크를 포함할 수 있다. 여기서, 도 1의 (a)에 도시된 수면 상태 정보에 기초하여 수면 환경을 조성하기 위한 방법을 구현하기 위한 시스템은 일 실시예에 따른 것이고, 그 구성 요소가 도 1에 도시된 실시예에 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 부가, 변경 또는 삭제될 수 있다.
한편, 도 1의 (b)는 본 발명의 또 다른 실시예와 관련된 수면 환경 조절 장치의 다양한 양태가 구현될 수 있는 시스템을 나타낸 개념도를 도시한다.
본 발명의 실시예들에 따른 시스템은 수면 환경 조절 장치(400), 사용자 단말(10), 외부 서버(20) 및 네트워크를 포함할 수 있다. 여기서, 도 1의 (b)에 도시된 수면 상태 정보에 기초하여 수면 환경을 조성하기 위한 방법을 구현하기 위한 시스템은 일 실시예에 따른 것이고, 그 구성 요소가 도 1의 (b)에 도시된 실시예에 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 부가, 변경 또는 삭제될 수 있다.
먼저, 도 1의 (a)에 도시된 실시예에 따른 시스템에 대하여 설명하기로 한다.
도 1의 (a)에 도시된 바와 같이, 본 발명은 컴퓨팅 장치(100), 사용자 단말(10), 외부 서버(20) 및 환경 조성 장치(30)는 네트워크를 통해, 본 발명의 일 실시예들에 따른 시스템을 위한 데이터를 상호 송수신할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 네트워크는 공중전화 교환망(PSTN: Public Switched Telephone Network), xDSL(x Digital Subscriber Line), RADSL(Rate Adaptive DSL), MDSL(Multi Rate DSL), VDSL(Very High Speed DSL), UADSL(Universal Asymmetric DSL), HDSL(High Bit Rate DSL) 및 근거리 통신망(LAN) 등과 같은 다양한 유선 통신 시스템들을 사용할 수 있다. 또한, 여기서 제시되는 네트워크는 CDMA(Code Division Multi Access), TDMA(Time Division Multi Access), FDMA(Frequency Division Multi Access), OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multi Access), SC-FDMA(Single Carrier-FDMA) 및 다른 시스템들과 같은 다양한 무선 통신 시스템들을 사용할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 네트워크는 유선 및 무선 등과 같은 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 단거리 통신망(PAN: Personal Area Network), 근거리 통신망(WAN: Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다. 또한, 상기 네트워크는 공지의 월드와이드웹(WWW: World Wide Web)일 수 있으며, 적외선(IrDA: Infrared Data Association) 또는 블루투스(Bluetooth)와 같이 단거리 통신에 이용되는 무선 전송 기술을 이용할 수도 있다. 본 명세서에서 설명된 기술들은 위에서 언급된 네트워크들뿐만 아니라, 다른 네트워크들에서도 사용될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(10)은 컴퓨팅 장치(100)와의 정보 교환을 통해 사용자의 수면과 관련한 정보를 제공받을 수 있는 단말로, 사용자가 소지한 단말을 의미할 수 있다. 예컨대, 사용자 단말(10)은 자신의 수면 습관에 관련한 정보들을 통해 건강을 증진시키고자 하는 사용자와 관련한 단말일 수 있다. 사용자는 사용자 단말(10)을 통해 자신의 수면에 관련한 모니터링 정보를 획득할 수 있다. 수면에 관련한 모니터링 정보는 예컨대, 사용자가 잠에 든 시점, 잠을 잔 시간, 잠에서 깨어난 시점 등에 관련한 수면 상태 정보 또는, 수면 동안 수면 단계의 변화에 관련한 수면 단계 정보를 포함할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 수면 단계 정보는, 사용자의 지난 밤 8시간 수면 동안 각 시점 별로 사용자의 수면이 얕은 수면, 보통 수면, 깊은 수면 또는 REM 수면 등으로 변화한 정보를 의미할 수 있다. 전술한 수면 단계 정보에 대한 구체적인 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
한편, 도 1의 (c)는 본 발명의 또 다른 실시예와 관련된 다양한 전자장치들의 다양한 양태가 구현될 수 있는 시스템을 나타낸 개념도를 도시한다.
도 1의 (c)에 도시된 전자장치들은, 본 발명의 실시예에 따른 다양한 장치들이 수행하는 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 실시예에 따른 다양한 장치들이 수행하는 동작들은 환경 센싱 정보를 획득하는 동작, 수면 분석 모델을 학습하는 동작, 수면 분석 모델을 추론하는 동작, 수면 상태 정보를 획득하는 동작, 전자장치를 제어하는 동작, 수면 상태 정보를 디스플레이하는 동작, 환경 조성 정보를 디스플레이하는 동작을 포함할 수 있다.
또는, 예컨대, 사용자의 수면과 관련한 정보를 제공받거나, 환경 센싱 정보를 송신 또는 수신하거나, 환경 센싱 정보를 판별하거나, 데이터를 처리 또는 가공하거나, 서비스를 처리하거나, 서비스를 제공하거나, 수면 상태를 분석하거나, 사용자의 수면과 관련한 정보에 기초하여 학습 데이터 세트를 구축하거나, 획득한 데이터 또는 신경망의 학습을 위한 복수의 학습 데이터에 대한 정보들을 저장하거나, 환경 조성 정보를 생성하거나, 환경 조성 정보를 결정하거나, 환경 조성 정보에 기초하여 환경 조성 모듈을 동작시키거나, 다양한 정보들을 송신 또는 수신하거나, 네트워크를 통해 본 발명의 실시예들에 따른 시스템을 위한 데이터를 상호 송수신하는 동작 등을 포함할 수도 있다.
도 1의 (c)에 도시된 전자장치들은, 상기 본 발명의 실시예에 따른 다양한 장치들이 수행하는 동작들을 개별적으로 수행할 수도 있으나, 하나 이상의 동작을 동시에 또는 시계열적으로 수행할 수도 있다.
도 1의 (c)를 참조하면, 전자장치(1a 내지 1d)는 사용자의 움직임이나 또는 호흡에 관한 정보 등 객체 상태 정보를 획득할 수 있는 영역인 기 설정된 영역(11a)의 범위 내에 있는 전자장치일 수 있다.
한편, 도 1의 (c)를 참조하면, 전자장치(1a 및 1d)는 2개 이상의 복수 개의 전자장치의 조합으로 이루어진 장치일 수 있다.
한편, 도 1의 (c)를 참조하면, 전자장치(1a 및 1b)는 기 설정된 영역(11a) 내에서 네트워크와 연결된 전자장치일 수 있다.
한편, 도 1의 (c)를 참조하면, 전자장치(1c 및 1d)는 기 설정된 영역(11a) 내에서 네트워크와 연결되지 않은 전자장치일 수 있다.
한편, 도 1의 (c)를 참조하면, 전자장치(2a 내지 2b)는 기 설정된 영역(11a)의 범위 밖에 있는 전자장치일 수 있다.
한편, 도 1의 (c)를 참조하면, 기 설정된 영역(11a)의 범위 내에서 전자장치들과 상호작용하는 네트워크가 있을 수 있고, 기 설정된 영역(11a)의 범위 밖에서 전자장치들과 상호작용하는 네트워크가 있을 수 있다.
여기서, 기 설정된 영역(11a)의 범위 내에서 전자장치들과 상호작용하는 네트워크는 스마트 가전기기를 제어하기 위한 정보를 송수신하기 위한 역할을 수행할 수 있다.
또한, 기 설정된 영역(11a)의 범위 내에서 전자장치들과 상호작용하는 네트워크는 예를 들면, 근거리 네트워크 또는 로컬 네트워크일 수 있다. 여기서, 기 설정된 영역(11a)의 범위 내에서 전자장치들과 상호작용하는 네트워크는 예를 들면, 원거리 네트워크 또는 글로벌 네트워크일 수 있다.
도 1의 (c)에 도시된 네트워크들의 동작에 대한 구체적인 설명은, 상기 도 1의 (a) 또는 도 1의 (b)의 도면을 통해 설명한 것과 동일하므로, 중복되는 기재는 생략하도록 한다.
한편, 도 1의 (c)를 참조하면, 기 설정된 영역(11a)의 범위 밖에서 네트워크를 통해 연결된 전자장치들은 하나 이상일 수 있으며, 이 경우의 전자장치들은 서로 데이터를 분산처리하거나 또는 하나 이상의 동작을 나누어 수행할 수도 있다.
또는, 기 설정된 영역(11a)의 범위 밖에서 네트워크를 통해 연결된 전자장치가 하나 이상인 경우 전자장치들은 서로 독립하여 동작을 수행할 수도 있다.
이하 도 1의 (c)을 참고하여, 본 발명의 실시예에 따른 다양한 양태를 설명하나, 본 발명은 이에 제한되는 것은 아니다.
예컨대, 본 발명의 일 실시형태에 따르면, 환경 센싱과 제어 기능이 실장된 전자장치 내에서, 환경 센싱 정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 환경 센싱 정보에 대하여 전처리를 수행하는 단계, 상기 전처리된 환경 센싱 정보에 포함된 음향 정보를 스펙트로그램으로 변환하는 단계, 상기 변환된 스펙트로그램에 기초하여 수면 상태 정보를 생성하는 단계 및 상기 생성된 수면 상태 정보에 기초하여 환경이 조성되도록 상기 전자장치가 제어되는 단계가 수행될 수도 있다.
또는, 본 발명의 일 실시형태에 따르면, 환경 센싱과 제어 기능이 실장된 전자장치 내에서, 환경 센싱 정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 환경 센싱 정보에 대하여 전처리를 수행하는 단계, 상기 전처리된 환경 센싱 정보에 포함된 음향 정보를 스펙트로그램으로 변환하는 단계, 상기 변환된 스펙트로그램이 AI 서버(310)로 전송되는 단계가 수행되고, 상기 AI 서버(310)가 상기 전송된 스펙트로그램에 기초한 학습 또는 추론 등을 통해 수면 상태 정보를 생성하면, 상기 전자장치가 상기 AI 서버(310)에서 생성한 수면 상태 정보를 수신하는 단계, 상기 수신된 수면 상태 정보에 기초하여 환경이 조성되도록 상기 전자장치가 제어되는 단계가 수행될 수도 있다.
또는, 본 발명의 일 실시형태에 따르면, 환경을 조성하기 위한 가전기기를 제어하기 위한 전자장치가 있어서, 상기 전자장치에서 환경 센싱 정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 환경 센싱 정보에 대하여 전처리를 수행하는 단계, 상기 전처리된 환경 센싱 정보에 포함된 음향 정보를 스펙트로그램으로 변환하는 단계, 상기 변환된 스펙트로그램에 기초하여 수면 상태 정보가 생성되는 단계가 수행되고, 상기 전자장치가 상기 생성된 수면 상태 정보에 기초하여 상기 가전기기로 하여금 환경을 조성할 수 있도록 상기 가전기기를 제어하는 단계가 수행될 수도 있다.
또는, 본 발명의 일 실시형태에 따르면, 환경을 조성하기 위한 가전기기를 제어하기 위한 전자장치가 있어서, 상기 전자장치에서 환경 센싱 정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 환경 센싱 정보에 대하여 전처리를 수행하는 단계, 상기 전처리된 환경 센싱 정보에 포함된 음향 정보를 스펙트로그램으로 변환하는 단계, 상기 변환된 스펙트로그램을 AI 서버(310)로 전송하는 단계가 수행되고, 상기 AI 서버(310)가 상기 전송된 스펙트로그램에 기초한 학습 또는 추론 등을 통해 수면 상태 정보를 생성하면, 상기 전자장치가 상기 AI 서버(310)에서 생성한 수면 상태 정보를 수신하는 단계, 상기 전자장치가 상기 수신된 수면 상태 정보에 기초하여 상기 가전기기로 하여금 환경을 조성할 수 있도록 상기 가전기기를 제어하는 단계가 수행될 수도 있다.
또는, 본 발명의 일 실시형태에 따르면, 환경을 조성하기 위한 가전기기를 제어하기 위한 전자장치가 있는데, 다른 전자장치가 환경 센싱 정보를 획득하고, 획득된 환경 센싱 정보에 포함된 음향 정보를 스펙트로그램으로 변환하고, 상기 변환된 스펙트로그램에 기초하여 수면 상태 정보를 생성하면, 상기 전자장치가 상기 다른 전자장치로부터 수면 상태 정보를 수신하는 단계, 상기 수신된 수면 상태 정보에 기초하여 상기 가전기기로 하여금 환경을 조성할 수 있도록 상기 가전기기를 제어하는 단계가 수행될 수도 있다. 여기서 다른 전자장치란, 가전기기를 제어하는 전자장치와 다른 장치로서, 하나 이상의 다른 전자장치에 해당할 수 있다. 다른 전자장치가 복수개인 경우에는 환경 센싱 정보의 획득, 환경 센싱 정보에 포함된 음향 정보의 스펙트로그램으로 변환, 수면 상태 정보를 생성하는 단계를 독립하여 수행할 수도 있다.
예컨대, 본 발명의 일 실시형태에 따르면, 환경을 조성하기 위한 가전기기를 제어하기 위한 전자장치가 있는데, 다른 전자장치가 환경 센싱 정보를 획득하고, 상기 획득된 환경 센싱 정보에 포함된 음향 정보를 스펙트로그램으로 변환하고, 상기 변환된 스펙트로그램을 AI 서버(310)로 전송하면, 상기 AI 서버(310)가 상기 전송된 스펙트로그램에 기초하여 수면 상태 정보를 생성하면, 상기 전자장치가 상기 AI 서버(310)에서 생성한 수면 상태 정보를 수신받아, 상기 수신된 수면 상태 정보에 기초하여 상기 가전기기로 하여금 환경을 조성할 수 있도록 상기 가전기기를 제어하는 단계가 수행될 수도 있다. 여기서 다른 전자장치에 관한 설명은 앞서 설명한 바와 동일하므로 중복 기재는 생략하기로 한다.
위에서 설명한 본 발명에 따른 다양한 실시예들은, 환경 센싱 정보의 획득과, 환경 센싱 정보의 전처리와, 스펙트로그램의 변환, 수면 상태 정보의 생성, 전자장치 또는 가전기기(예컨대, 스마트 가전기기 등)의 제어 등의 다양한 동작들이 반드시 같은 전자장치 내에서 일어나는 것이 아니라, 여러 장치에서 일어날 수 있는 것이고, 이는 시계열적으로 일어날 수도 있지만, 동시에 일어날 수도 있고, 독립하여 개별적으로 일어날 수도 있다는 것을 설명하기 위한 예시이므로, 본 발명은 위에 설명한 다양한 실시예들에 한정되는 것은 아니다.
이하, 본 발명에 따른 다양한 동작들을 구체적인 예를 들어 설명하기로 한다. 단, 앞서 설명한 바와 같이, 이하 설명하기 위한 전자장치의 예시들은 명확히 이해할 수 있도록 예시로 든 것일 뿐이므로, 특정 동작을 수행하는 전자장치를 한정한 것은 아니다.
환경 센싱 정보의 획득
실시예에서, 전자장치(예컨대, 사용자 단말(10) 등)을 통해 본 발명의 환경 센싱 정보가 획득될 수 있다. 환경 센싱 정보는, 사용자가 위치한 공간에서 획득되는 센싱 정보를 의미할 수 있다. 환경 센싱 정보는, 비접촉식 방법으로 사용자의 활동 또는 수면과 관련하여 획득되는 센싱 정보일 수 있다.
예를 들어, 환경 센싱 정보는, 사용자가 수면을 취하는 침실에서 획득되는 수면 음향 정보일 수 있다. 실시예에 따르면, 사용자 단말(10)을 통해 획득된 환경 센싱 정보는, 본 발명에서 사용자의 수면 상태 정보를 획득하기 위해 기반이 되는 정보일 수 있다. 구체적인 예를 들어, 사용자의 활동에 관련하여 획득되는 환경 센싱 정보를 통해 사용자가 수면 전인지, 수면 중인지 또는 수면 후인지 여부에 관련한 수면 상태 정보가 획득될 수 있다.
예를 들어, 환경 센싱 정보는, 사용자의 호흡 및 움직임 정보를 포함할 수 있다. 이를 위해, 사용자 단말(10)은 모션 센서(motion sensor)로서 레이더 센서(radar sensor)를 구비할 수 있다. 사용자 단말(10)은 상기 레이더 센서를 통해 측정된 사용자의 움직임과 거리를 신호처리하여 사용자의 호흡에 해당하는 이산 파형(호흡 정보)를 생성할 수 있다.
예를 들어, 환경 센싱 정보는, 침실의 온도, 습도 및 조명 수준을 측정하는 센서를 통해 얻은 측정값을 포함할 수 있다. 이를 위해, 사용자 단말(10)은 침실의 온도, 습도 및 조명 수준을 측정하는 센서를 구비할 수 있다.
이러한 사용자 단말(10)은 컴퓨팅 장치(100)와 통신을 위한 메커니즘을 갖는 시스템에서의 임의의 형태의 엔티티(들)를 의미할 수 있다. 예를 들어, 이러한 사용자 단말(10)은 PC(personal computer), 노트북(note book), 모바일 단말기(mobile terminal), 스마트 폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet pc), 인공지능(AI) 스피커 및 인공지능 TV 및 웨어러블 디바이스(wearable device) 등을 포함할 수 있으며, 유/무선 네트워크에 접속할 수 있는 모든 종류의 단말을 포함할 수 있다. 또한, 사용자 단말(10)은 에이전트, API(Application Programming Interface) 및 플러그-인(Plug-in) 중 적어도 하나에 의해 구현되는 임의의 서버를 포함할 수 도 있다. 또한, 사용자 단말(10)은 애플리케이션 소스 및/또는 클라이언트 애플리케이션을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 외부 서버(20)는 신경망의 학습을 위한 복수의 학습 데이터에 대한 정보들을 저장하는 서버일 수 있다. 복수의 학습데이터는 예컨대, 건강검진 정보 또는 수면검진 정보 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 외부 서버(20)는 병원 서버 및 정보 서버 중 적어도 하나일 수 있으며, 복수의 수면다원검사 기록, 전자건강기록 및 전자의료기록 등에 관한 정보를 저장하는 서버일 수 있다. 예를 들어, 수면다원검사 기록은 수면검진 대상자의 수면 동안의 호흡 및 움직임 등에 대한 정보 및 해당 정보들에 대응하는 수면 진단 결과(예컨대, 수면 단계 등)에 대한 정보를 포함할 수 있다. 외부 서버(20)에 저장된 정보들은 본 발명에서의 신경망을 학습시키기 위한 학습 데이터, 검증 데이터 및 테스트 데이터로 활용될 수 있다.
본 발명의 컴퓨팅 장치(100)는 외부 서버(20)로부터 건강검진 정보 또는 수면검진 정보 등을 수신하고, 해당 정보들에 기초하여 학습 데이터 세트를 구축할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 학습 데이터 세트를 통해 하나 이상의 네트워크 함수에 대한 학습을 수행함으로써, 환경 센싱 정보에 대응하는 수면 상태 정보를 획득하기 위한 수면 분석 모델을 생성할 수 있다. 본 발명의 신경망 학습을 위한 학습 데이터 세트를 구축하는 구성 및 학습 데이터 세트를 활용한 학습 방법에 대한 구체적인 설명은 후술하도록 한다.
외부 서버(20)는 디지털 기기로서, 랩탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 웹 패드, 이동 전화기와 같이 프로세서를 탑재하고 메모리를 구비한 연산 능력을 갖춘 디지털 기기일 수 있다. 외부 서버(20)는 서비스를 처리하는 웹 서버일 수 있다. 전술한 서버의 종류는 예시일 뿐이며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 환경 조성 장치(30)는 사용자의 수면 환경을 조정할 수 있다. 구체적으로, 환경 조성 장치(30)는 하나 이상의 환경 조성 모듈을 포함할 수 있으며, 컴퓨팅 장치(100)로부터 수신한 환경 조성 정보에 기초하여 사용자가 위치한 공간의 공기질, 조도, 온도, 풍향, 습도 및 음향 중 적어도 하나에 관련한 환경 조성 모듈을 동작시킴으로써, 사용자의 수면 환경을 조정할 수 있다.
또한, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작을 수행할 수도 있다.
환경 조성 장치(30)는 이미지와 동영상을 제공하며 음향을 발생하는 TV, 공기질을 제어할 수 있는 공기청정기, 광량(조도)을 제어할 수 있는 조명장치, 온도를 제어할 수 있는 냉/난방기, 온도와 습도를 조절할 수 있는 공기조화기, 습도를 제어할 수 있는 가습기/제습기, 음향을 제어할 수 있는 오디오/스피커, 의류를 관리할 수 있는 스타일러, 블라인드 또는 커튼, 로봇 또는 청소기,세탁기 또는 건조기, 정수기, 오븐 또는 레인지 등으로 구현될 수 있다.
환경 조성 정보는, 사용자의 수면 상태 정보 판정에 기초하여 컴퓨팅 장치(100)로부터 생성된 신호일 수 있다. 예를 들어, 환경 조성 정보는, 조도를 낮추거나 또는 높이는 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 환경 조성 장치(30)가 조명장치인 경우, 환경 조성 정보는, 기상이 예측되는 시점으로부터 30분 전부터 3000K의 백색광을 0 lux 에서 250 lux조도로 점진적으로 증가시키도록 하는 제어 정보를 포함할 수 있다.
구체적인 예를 들어, 환경 조성 장치(30)가 공기청정기 또는 공기조화기인 경우,환경 조성 정보는 사용자의 실시간 수면상태에 기초하여 온도 또는/및 습도 조절, 미세먼지(미세먼지, 초미세먼지, 극초미세먼지) 제거, 유해가스 제거, 알러지 케어 구동, 탈취/제균 구동, 제습/가습 조절, 송풍 강도 조절, 공기청정기 또는 공기조화기 구동소음 조절, LED 점등, 스모그원인물질(SO2, NO2) 관리, 생활냄새 제거 등과 관련한 다양한 정보 등을 포함할 수 있다. 또한, 환경 조성 장치(30)가 공기조화기인 경우, 환경 조성 정보는 사용자의 실시간 수면상태에 기초하여 수면 공간의 온도와 습도 조절, 송풍 강도 조절, 구동 소음 조절, LED 점등 등을 포함할 수 있다.
추가적인 예를 들어, 환경 조성 정보는 온도, 습도, 풍향 또는 음향 중 적어도 하나를 조정하기 위한 제어 정보를 포함할 수 있다. 전술한 환경 조성 정보에 대한 구체적인 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
환경 조성 장치(30)에 포함된 하나 이상의 환경 조성 모듈은 예를 들어, 조도 제어 모듈, 온도 제어 모듈, 풍향 제어 모듈, 습도 제어 모듈 및 음향 제어 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니고, 하나 이상의 환경 조성 모듈은 사용자의 수면 환경에 변화를 가져올 수 있는 다양한 환경 조성 모듈들을 더 포함할 수 있다. 즉, 환경 조성 장치(30)는 컴퓨팅 장치(100)의 환경 제어 신호에 기초하여 하나 이상의 환경 조성 모듈을 구동시킴으로써, 사용자의 수면 환경을 조정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자의 수면 상태 정보를 획득하고, 그리고 수면 상태 정보에 기초하여 사용자의 수면 환경을 조정할 수 있다. 구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 환경 센싱 정보에 기초하여 사용자가 수면 전인지, 중인지 또는 후인지 여부에 관련한 수면 상태 정보를 획득할 수 있으며, 해당 수면 상태 정보에 따라 사용자가 위치한 공간의 수면 환경을 조정할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자가 수면 전이라는 수면 상태 정보를 획득한 경우, 해당 수면 상태 정보에 기초하여 수면을 유도하기 위한 광의 세기 및 조도(예컨대, 3000K의 백색광, 30 lux의 조도), 공기질(미세먼지 농도, 유해가스 농도, 공기습도, 공기온도 등)에 관련한 환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 수면을 유도하기 위한 광의 세기 및 조도, 공기질에 관련한 환경 조성 정보를 환경 조성 장치(30)로 전송할 수 있다. 이 경우, 환경 조성 장치(30)는 컴퓨팅 장치(100)로부터 수신한 환경 조성 정보에 기초하여 사용자가 위치한 공간의 광의 세기 및 조도를 수면을 유도하기 위한 적절한 세기 및 조도(예컨대, 3000K의 백색광을 30 lux의 조도)로 조정할 수 있다. 즉, 컴퓨팅 장치(100)에서 생성된 환경 조성 정보는 환경 조성 장치(30)의 일 실시형태인 조명장치로 전달되어 수면공간 내의 조도 등이 조절될 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자의 수면 상태 정보에 기초하여 미세먼지 제거, 유해가스 제거, 알러지 케어 구동,탈취/제균 구동, 제습/가습 조절, 송풍 강도 조절, 환경 조성 장치(30)의 구동소음 조절, LED점등과 관련한 다양한 정보 등의 환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
또한, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작을 수행할 수도 있다.
예컨대, 컴퓨팅 장치(100)에서 생성된 환경 조성 정보는 환경 조성 장치(30)의 실시예인 공기청정기 또는 공기조화기로 전달되어 실내, 차량내, 혹은 수면공간 내의 온도와 습도 또는 공기질 등이 조절될 수 있다.
이하에서는 스마트 가전기기의 동작을 설명함에 있어 편의상 '취침모드'와 '기상모드'라는 용어를 사용하기로 한다. '취침모드'란, 사용자가 취침을 준비하는 단계, 사용자가 입면하는 단계, 사용자가 수면 중인 단계의 스마트 가전기기의 동작 모드를 각각 포함하는 개념이고, '기상모드'란, 사용자의 기상 전 단계, 기상 단계, 기상 후 단계에서의 스마트 가전기기의 동작 모드를 각각 포함하는 개념이다.
도 52는 환경 조성 장치가 놓이는 위치와, 상세 제품별로, 수면 상태 정보에 따른 활성화여부, 취침모드, 기상모드에서의 예시적인 동작을 기재한 표이다. 구체적으로 설명하면, 환경 조성 장치(30)가 놓여지는 위치와 환경 조성 장치(30)의 상세 제품별로, 수면 상태 정보에 따른 활성화여부(취침, 입면, 수면, 기상 전, 기상, 기상 후), 취침모드 및 기상모드에서의 예시적인 동작을 기재한 것이다. 환경 조성 정보는 각 제품별로 상기 활성화여부, 취침모드 및 기상모드에서의 동작이 수행되도록 하는 제어 정보를 포함할 수 있다.
전술한 수면 상태 정보 및 환경 조성 정보에 관련한 구체적인 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(100)가 수면 상태 분석을 위해 활용하는 환경 센싱 정보는, 일 공간 상에서의 사용자의 활동 또는 수면 동안 비침습적 방식으로 획득되는 정보를 포함할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 환경 센싱 정보는, 수면 동안 사용자가 뒤척거림에 따라 발생되는 음향, 근육 움직임에 관련한 음향 또는 수면 동안 사용자의 호흡에 관련한 음향 등을 포함할 수 있다. 또는, 환경 센싱 정보는, 수면 동안 사용자의 움직임에 관련된 움직임과 거리 정보와, 이를 기초로 생성된 호흡 정보를 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 환경 센싱 정보는 수면 음향 정보를 포함할 수 있으며, 해당 수면 음향 정보는, 사용자의 수면 동안에 발생하는 움직임 패턴 및 호흡 패턴에 관련한 음향 정보를 의미할 수 있다. 또는 환경 센싱 정보는 수면 움직임 정보를 포함할 수 있으며, 수면 움직임 정보는, 사용자의 수면 동안에 발생하는 움직임 패턴 및 호흡 패턴에 관련된 정보를 의미할 수 있다.
실시예에서, 환경 센싱 정보는 사용자가 소지한 사용자 단말(10)을 통해 획득될 수 있다. 예컨대, 사용자 단말(10)에 구비된 마이크 모듈을 통해 일공간 상에서 사용자의 활동에 관련한 환경 센싱 정보가 획득될 수 있다. 또는 사용자 단말(10)에 구비된 레이더 센서를 통해 일 공간 상에서 사용자의 활동에 관련된 환경 센싱 정보가 획득될 수 있다.
일반적으로, 사용자가 소지한 사용자 단말(10)에 구비된 마이크 모듈은, 비교적 작은 크기의 사용자 단말(10)에 구비되어야 하므로 MEMS(Micro-Electro Mechanical Systems)로 구성될 수 있다. 이러한 마이크 모듈은 매우 소형으로 제작이 가능하나, 콘덴서 마이크(Condenser Microphone)나 다이나믹 마이크(dynamic microphone)에 비해 낮은 신호 대 잡음비(SNR)를 가질 수 있다. 신호 대 잡음비가 낮다는 것은, 식별하고자 하는 음향 대비 식별하지 않고자 하는 음향인 잡음의 비율이 높은 것으로 음향의 식별이 용이하지 않음(즉, 불분명함)을 의미할 수 있다.
본 발명에서 분석의 대상이 되는 환경 센싱 정보는, 수면 동안 획득되는 사용자의 호흡 및 움직임에 관련한 음향 정보 즉, 수면 음향 정보를 포함할 수 있다. 이러한 수면 음향 정보는, 사용자의 호흡 및 움직임 등 매우 작은 음향(즉, 구분이 어려운 음향)에 관한 정보이며, 수면 환경 동안 다른 음향들과 함께 획득되는 것이므로, 낮은 신호 대 잡음비의 상기한 바와 같은 마이크 모듈을 통해 획득되는 경우, 탐지 및 분석이 매우 어려울 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자 단말(10)로부터 획득된 환경 센싱 정보에 기초하여 수면 상태 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 많은 노이즈를 포함하여 불명료하게 획득된 환경 센싱 정보를 분석이 가능한 데이터 변환 및/또는 조정할 수 있으며, 변환 및/또는 조정된 데이터를 활용하여 인공 신경망에 대한 학습을 수행할 수 있다. 인공 신경망에 대한 사전 학습이 완료된 경우, 학습된 신경망(예컨대, 음향 분석 모델)은 수면 음향 정보에 대응하여 획득된(예컨대, 변환 및/또는 조정된) 데이터(예컨대, 스펙트로그램)에 기초하여 사용자의 수면 상태 정보를 획득할 수 있다. 실시예에서, 수면 상태 정보는, 사용자가 수면을 취하고 있는지 여부에 관련한 정보뿐만 아니라, 수면 동안 사용자의 수면 단계 변화에 관련한 수면 단계 정보를 포함할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 수면 상태 정보는 제1시점에는 사용자가 REM수면이었으며, 제1시점과 상이한 제2시점에는 사용자가 얕은 수면이었다는 수면 단계 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 해당 수면 상태 정보를 통해, 사용자는 제1시점에 비교적 깊은 수면에 빠졌으며, 제2시점에는 보다 얕은 수면을 취했다는 정보가 획득될 수 있다.
즉, 컴퓨팅 장치(100)는 음향을 수집하도록 일반적으로 많이 보급된 사용자 단말(예컨대, 인공지능 스피커, 침실 IoT기기, 휴대폰 등)을 통해 낮은 신호 대 잡음비를 갖는 수면 음향 정보를 획득하는 경우, 이를 분석에 적절한 데이터로 가공하고, 가공된 데이터를 처리하여 수면 단계의 변화에 관련한 수면 상태 정보를 제공할 수 있다. 이는 명료한 음향 획득을 위해 사용자의 신체에 접촉식으로 마이크를 구비하지 않아도 되며, 또한, 높은 신호 대 잡음비를 가진 별도의 추가 디바이스를 구매하지 않고 소프트웨어 업데이트 만으로 일반적인 가정 환경에서 수면 상태를 모니터링할 수 있게 하여 편의성을 증대시키는 효과를 제공할 수 있다.
도 1의 (a)에서 컴퓨팅 장치(100) 및 환경 조성 장치(30)가 별도의 엔티티로서 분리되어 표현되었지만, 본 발명의 실시예에 따라서, 환경 조성 장치(30)가 컴퓨팅 장치(100) 내에 포함되어, 수면 상태 측정 및 환경 조정 동작 기능을 하나의 통합 장치에서 수행할 수도 있다.
또한, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작을 수행할 수도 있다.
실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 단말 또는 서버일 수 있으며, 임의의 형태의 장치는 모두 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 디지털 기기로서, 랩탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 웹 패드, 이동 전화기와 같이 프로세서를 탑재하고 메모리를 구비한 연산 능력을 갖춘 디지털 기기일 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 서비스를 처리하는 웹 서버일 수 있다. 전술한 서버의 종류는 예시일 뿐이며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(100)는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 서버일 수 있다. 보다 구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 인터넷 기반 컴퓨팅의 일종으로 정보를 사용자의 컴퓨터가 아닌 인터넷에 연결된 다른 컴퓨터로 처리하는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 서버일 수 있다. 상기 클라우드 컴퓨팅 서비스는 인터넷 상에 자료를 저장해 두고, 사용자가 필요한 자료나 프로그램을 자신의 컴퓨터에 설치하지 않고도 인터넷 접속을 통해 언제 어디서나 이용할 수 있는 서비스일 수 있으며, 인터넷 상에 저장된 자료들을 간단한 조작 및 클릭으로 쉽게 공유하고 전달할 수 있다. 또한, 클라우드 컴퓨팅 서비스는 인터넷 상의 서버에 단순히 자료를 저장하는 것뿐만 아니라, 별도로 프로그램을 설치하지 않아도 웹에서 제공하는 응용프로그램의 기능을 이용하여 원하는 작업을 수행할 수 있으며, 여러 사람이 동시에 문서를 공유하면서 작업을 진행할 수 있는 서비스일 수 있다. 또한, 클라우드 컴퓨팅 서비스는 IaaS(Infrastructure as a Service), PaaS(Platform as a Service), SaaS(Software as a Service), 가상 머신 기반 클라우드 서버 및 컨테이너 기반 클라우드 서버 중 적어도 하나의 형태로 구현될 수 있다. 즉, 본 발명의 컴퓨팅 장치(100)는 상술한 클라우드 컴퓨팅 서비스 중 적어도 하나의 형태로 구현될 수 있다. 전술한 클라우드 컴퓨팅 서비스의 구체적인 기재는 예시일 뿐, 본 발명의 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하는 임의의 플랫폼을 포함할 수도 있다.
컴퓨팅 장치의 전체적인 구성
본 발명의 컴퓨팅 장치(100)의 구체적인 구성, 기술적 특징들 및 기술적 특징들에 따른 효과들을 첨부된 도면을 참조하면서 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예와 관련된 수면 상태 정보에 기초하여 수면 환경을 조성하기 위한 컴퓨팅 장치의 블록 구성도를 도시한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 장치(100)는 네트워크부(110), 메모리(120) 및 프로세서(130)를 포함할 수 있다. 전술한 컴퓨팅 장치(100)에 포함된 컴포넌트들로 제한되지 않는다. 즉, 본 발명내용의 실시예들에 대한 구현 양태에 따라서 추가적인 컴포넌트들이 포함되거나 또는 전술한 컴포넌트들 중 일부가 생략될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자 단말(10), 외부 서버(20) 및 환경 조성 장치(30)와 데이터를 송수신하는 네트워크부(110)를 포함할 수 있다. 네트워크부(110)는 본 발명의 일 실시예에 따른 수면 상태 정보에 따른 수면 환경 조성 방법을 수행하기 위한 데이터 등을 다른 컴퓨팅 장치, 서버 등과 송수신할 수 있다. 즉, 네트워크부(110)는 컴퓨팅 장치(100)와 사용자 단말(10), 외부 서버(20) 및 환경 조성 장치(30) 간의 통신 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 네트워크부(110)는 병원 서버로부터 복수의 사용자들에 대한 수면검진기록 및 전자건강기록을 수신할 수 있다. 다른 예를 들어, 네트워크부(110)는 사용자 단말(10)로부터 사용자가 활동하는 공간에 관련한 환경 센싱 정보를 수신할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 네트워크부(110)는 환경 조성 장치(30)로 사용자가 위치한 공간의 환경을 조정하기 위한 환경 조성 정보를 전송할 수 있다. 추가적으로, 네트워크부(110)는 컴퓨팅 장치(100)로 프로시저를 호출하는 방식으로 컴퓨팅 장치(100)와 사용자 단말(10) 및 외부 서버(20) 간의 정보 전달을 허용할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크부(110)는 공중전화 교환망(PSTN: Public Switched Telephone Network), xDSL(x Digital Subscriber Line), RADSL(Rate Adaptive DSL), MDSL(Multi Rate DSL), VDSL(Very High Speed DSL), UADSL(Universal Asymmetric DSL), HDSL(High Bit Rate DSL) 및 근거리 통신망(LAN) 등과 같은 다양한 유선 통신 시스템들을 사용할 수 있다.
또한, 본 명세서에서 제시되는 네트워크부(110)는 4G, 5G(LTE) 등의 이동 통신 시스템, 스타링크 등의 위성 통신 시스템들과 같은 현재 및 장래 실현될 수 있는 다양한 무선 통신 시스템들을 사용할 수 있다.
본 발명에서 네트워크부(110)는 유선 및 무선 등과 같은 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 단거리 통신망(PAN: Personal Area Network), 근거리 통신망(WAN: Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다. 또한, 상기 네트워크는 공지의 월드와이드웹(WWW: World Wide Web)일 수 있으며, 적외선(IrDA: Infrared Data Association) 또는 블루투스(Bluetooth)와 같이 단거리 통신에 이용되는 무선 전송 기술을 이용할 수도 있다. 본 명세서에서 설명된 기술들은 위에서 언급된 네트워크들뿐만 아니라, 다른 네트워크들에서도 사용될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 메모리(120)는 본 발명의 일 실시예에 따른 수면 상태 정보에 따른 수면 환경 조성 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 저장할 수 있으며, 저장된 컴퓨터 프로그램은 프로세서(130)에 의하여 판독되어 구동될 수 있다. 또한, 메모리(120)는 프로세서(130)가 생성하거나 결정한 임의의 형태의 정보 및 네트워크부(110)가 수신한 임의의 형태의 정보를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(120)는 사용자의 수면에 관련한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 사용자의 수면 환경에 관련한 환경 센싱 정보, 환경 센싱 정보에 대응하는 수면 상태 정보 또는, 수면 상태 정보에 따른 환경 조성 정보 등)을 임시 또는 영구 저장할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 메모리(120)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 인터넷(internet) 상에서 상기 메모리(120)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)와 관련되어 동작할 수도 있다. 전술한 메모리에 대한 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
컴퓨터 프로그램은 메모리(120)에 로드될 때, 프로세서(130)로 하여금 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 컴퓨터 프로그램은, 사용자의 수면 상태 정보를 획득하는 단계, 상기 수면 상태 정보에 기초하여 환경 조성 정보를 생성하는 단계 및 상기 환경 조성 정보를 환경 조성 장치로 전송하는 단계를 포함하는 수면 상태 정보에 따른 수면 환경 조성 방법을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 하나 이상의 코어로 구성될 수 있으며, 컴퓨팅 장치의 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 범용 그래픽 처리 장치 (GPGPU: general purpose graphics processing unit), 텐서 처리 장치(TPU: tensor processing unit) 등의 데이터 분석, 딥러닝을 위한 프로세서를 포함할 수 있다.
프로세서(130)는 메모리(120)에 저장된 컴퓨터 프로그램을 판독하여 본 발명의 일 실시예에 따른 기계 학습을 위한 데이터 처리를 수행할 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따라 프로세서(130)는 신경망의 학습을 위한 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(130)는 딥러닝(DL: deep learning)에서 학습을 위한 입력 데이터의 처리, 입력 데이터에서의 피처 추출, 오차 계산, 역전파(backpropagation)를 이용한 신경망의 가중치 업데이트 등의 신경망의 학습을 위한 계산을 수행할 수 있다.
또한, 프로세서(130)의 CPU, GPGPU, 및 TPU 중 적어도 하나가 네트워크 함수의 학습을 처리할 수 있다. 예를 들어, CPU 와 GPGPU가 함께 네트워크 함수의 학습, 네트워크 함수를 이용한 데이터 분류를 처리할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에서 복수의 컴퓨팅 장치의 프로세서를 함께 사용하여 네트워크 함수의 학습, 네트워크 함수를 이용한 데이터 분류를 처리할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치에서 수행되는 컴퓨터 프로그램은 CPU, GPGPU 또는 TPU 실행가능 프로그램일 수 있다.
본 명세서에서 네트워크 함수는 인공 신경망, 뉴럴 네트워크와 상호 교환 가능하게 사용될 수 있다. 본 명세서에서 네트워크 함수는 하나 이상의 뉴럴 네트워크를 포함할 수도 있으며, 이 경우 네트워크 함수의 출력은 하나 이상의 뉴럴 네트워크의 출력의 앙상블(ensemble)일 수 있다.
본 명세서에서 모델은 네트워크 함수를 포함할 수 있다. 모델은 하나 이상의 네트워크 함수를 포함할 수도 있으며, 이 경우 모델의 출력은 하나 이상의 네트워크 함수의 출력의 앙상블일 수 있다.
프로세서(130)는 메모리(120)에 저장된 컴퓨터 프로그램을 판독하여 본 발명의 일 실시예에 따른 수면 분석 모델을 제공할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따라, 프로세서(130)는 수면 상태 정보에 기초하여 환경 조성 정보를 산출하기 위한 계산을 수행할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따라 프로세서(130)는 수면 분석 모델을 학습시키기 위한 계산을 수행할 수 있다. 수면 분석 모델과 관련해서는 아래에서 더욱 상세히 설명하기로 한다. 수면 분석 모델에 기초해서 사용자의 수면의 질과 관련한 수면 정보가 추론될 수 있다. 사용자로부터 실시간 혹은 주기적으로 획득되는 환경 센싱 정보가 상기 수면 분석 모델에 입력값으로 입력되어 사용자의 수면과 관련한 데이터를 출력하게 된다.
이와 같은 수면 분석 모델의 학습과, 이에 기초한 추론은 도 1의 (a)의 컴퓨팅 장치(100)에 의하여 수행될 수 있다. 즉, 학습과 추론이 모두 컴퓨팅 장치(100)에 의하여 수행되는 것으로 설계할 수 있다. 다만, 다른 실시예에서는, 학습은 컴퓨팅 장치(100)에서 하되, 추론은 사용자 단말(10)에서 수행될 수 있다. 또한, 학습은 컴퓨팅 장치(100)에서 하되, 추론은 스마트가전(공기조화기, TV, 조명, 냉장고, 공기청정기 등의 다양한 가전)등으로 구현되는 환경 조성 장치(30)에서 수행될 수 있다. 또, 다른 실시예에서는 도 1의 (b)의 수면 환경 조절 장치(400)에 의하여 수행될 수 있다. 즉, 학습과 추론이 모두 수면 환경 조절 장치(400)에 의하여 수행될 수 있다.
또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 통상적으로 컴퓨팅 장치(100)의 전반적인 동작을 처리할 수 있다. 프로세서(130)는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 메모리(120)에 저장된 응용 프로그램을 구동함으로써, 사용자 단말에게 적정한 정보 또는, 기능을 제공하거나 처리할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 사용자의 수면 상태 정보를 획득할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른, 수면 상태 정보의 획득은, 메모리(120)에 저장된 수면 상태 정보를 획득하거나 또는 로딩(loading)하는 것일 수 있다. 또한, 수면 상태 정보의 획득은, 유/무선 통신 수단에 기초하여 다른 저장 매체에, 다른 컴퓨팅 장치, 동일한 컴퓨팅 장치 내의 별도 처리 모듈로부터 데이터를 수신하거나 또는 로딩하는 것일 수 있다.
또한, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수도 있다.
수면 상태 정보
일 실시예에서, 수면 상태 정보는, 사용자가 수면을 취하고 있는지 여부에 관련한 정보를 포함할 수 있다. 구체적으로, 수면 상태 정보는, 사용자가 수면 전이라는 제1수면 상태 정보, 사용자가 수면 중이라는 제2수면 상태 정보 및 사용자가 수면 후라는 제3수면 상태 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다시 말해, 사용자에 관련하여 제1수면 상태 정보가 추론되는 경우, 프로세서(130)는 해당 사용자가 수면 전(즉, 취침 전)인 상태인 것으로 판단할 수 있으며, 제2수면 상태 정보가 추론되는 경우, 해당 사용자가 수면 중인 상태인 것으로 판단할 수 있고, 그리고 제3수면 상태 정보가 획득되는 경우, 해당 사용자가 수면 후(즉, 기상)인 상태인 것으로 판단할 수 있다.
이러한 수면 상태 정보는, 환경 센싱 정보에 기초하여 획득되는 것을 특징으로 할 수 있다. 환경 센싱 정보는, 비접촉 방식으로 사용자가 위치한 공간에서 획득되는 센싱 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 환경 센싱 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 환경 센싱 정보는 사용자가 소지한 사용자 단말(10)을 통해 획득될 수 있다. 예컨대, 사용자가 소지한 사용자 단말(10)을 통해 사용자가 활동하는 공간에 관련한 환경 센싱 정보가 획득될 수 있으며, 프로세서(130)는 해당 환경 센싱 정보를 사용자 단말(10)로부터 수신할 수 있다. 환경 센싱 정보는, 사용자의 일상 생활 속에서 비접촉 방식으로 획득되는 음향 정보일 수 있다. 예컨대, 환경 센싱 정보는, 청소에 관련한 음향 정보, 음식 조리에 관련한 음향 정보, TV 시청에 관련한 음향 정보, 수면 중 획득되는 수면 음향 정보 등 사용자의 생활에 따라 획득되는 다양한 음향 정보를 포함할 수 있다. 실시예에서, 사용자의 수면 중 획득되는 수면 음향 정보는, 수면 동안 사용자가 뒤척거림에 따라 발생되는 음향, 근육 움직임에 관련한 음향 또는 수면 동안 사용자의 호흡에 관련한 음향 등을 포함할 수 있다. 즉, 본 발명에서의 수면 음향 정보는, 사용자의 수면 동안에 관련한 움직임 패턴 및 호흡 패턴에 관련한 음향 정보를 의미할 수 있다.
수면 분석 정보 및 수면 단계 정보
수면 분석에서는 입면 시간, 기상 시간, 총 수면 시간 등의 다양한 정보를 분석하며, 일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 수면 단계 정보를 추출할 수 있다. 수면 단계 정보는 사용자의 환경 센싱 정보에 기초하여 추출될 수 있다. 수면 단계는 NREM(non-REM) 수면, REM(Rapid eye movement) 수면으로 구분될 수 있고, NREM 수면은 다시 복수(예: Light, Deep의 2단계, N1 내지 N4의 4단계)로 구분될 수 있다. 수면 단계의 설정은 일반적인 수면 단계로 정의될 수도 있지만, 설계자에 따라 다양한 수면 단계로 임의 설정될 수도 있다. 수면 단계 분석을 통하여 수면과 관련한 수면의 질 뿐만 아니라 수면 질환(예: 수면 무호흡증)과 그의 근본적인 원인(예: 코골이)까지 예측할 수 있다.
수면 분석에서는, 수면단계들의 변화를 분석하고, 분석된 수면단계들의 변화를 식별할 수 있도록 힙노그램을 생성할 수 있고, 이에 의하여 사용자의 수면 주기가 식별될 수 있다.
도 3은 수면다원검사(polysomnography, PSG) 결과(PSG result)와 본 발명에 따른 AI 알고리즘을 이용한 분석 결과(AI result)를 비교한 도면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따라 획득된 수면 단계 정보는 수면다원검사와 매우 일치할 뿐만 아니라, 오히려 수면 단계(Wake, Light, Deep, REM)와 관련한 더욱 정밀하고도 유의미한 정보를 포함한다. 도 3의 가장 아래에 도시된 힙노그램(hypnogram)은 사용자 음향 정보를 입력받아서 수면 단계를 예측할 때, 30초 단위로 4개의 클래스(Wake, Light, Deep, REM) 중 어디에 속하는지에 대한 확률을 나타낸다. 여기서 4개의 클래스는 각각 깨어 있는 상태, 가볍게 잠이 든 상태, 깊게 잠이 든 상태, REM 수면 상태를 의미한다.
도 4는 수면 무호흡증(apnea), 호흡저하(hypopnea)와 관련하여 수면다원검사(polysomnography, PSG) 결과(PSG result)와 본 발명에 따른 AI 알고리즘을 이용한 분석 결과(AI result)를 비교한 도면이다. 도 4의 가장 아래에 도시된 힙노그램(hypnogram)은 사용자 음향 정보를 입력받아서 수면 질환을 예측할 때, 30초 단위로 2개의 질환(수면 무호흡증, 호흡저하) 중 어디에 속하는지에 대한 확률을 나타낸다.
본 발명에 따른 수면 단계 정보를 이용하면, 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따라 획득된 수면 단계 정보는 수면다원검사와 매우 일치할 뿐만 아니라, 무호흡증과 호흡저하와 관련한 더욱 정밀한 분석 정보를 포함한다.
프로세서(130)는 수면 단계 정보에 의하여 환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 수면 단계가 Light 단계 혹은 N1 단계에 있는 경우 딥슬립을 유도하기 위하여 환경 조성 장치(공기조화기, 조명, 공기청정기 등)를 제어하기 위한 환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 실시예에 따른 스마트 가전기기(800)의 일부는 사용자에 의해 설정된 기상 시간의 30분 이내에 REM 수면이 감지되면 알람을 울리게 할 수 있다.
이는 REM 수면 중에 알람이 울리면 좀 더 개운하게 일어날 수 있기 때문인데, 본 발명의 수면관리 앱을 통해 사용자의 수면 중에 실시간으로 REM을 감지하고 청각적 또는 촉각적 자극을 사용자에게 전달하여 상기 시간 내에 사용자를 깨워 줄 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 스마트 가전기기(800)의 일부는 사용자의 수면 중에 수면 음향 정보에 기초하여 호흡 불안정 구간을 감지하고, 사용자에게 진동식 촉각 자극(vibrotactile stimulation)을 주어 안정된 호흡으로 돌아오게 유도할 수도 있다.
일반적으로, 수면 무호흡증이 지속되면 교감신경이 항진되고 추후에 심혈관계 질환으로 이어질 가능성이 크므로, 본 발명의 수면관리 앱을 통해 사용자의 수면 중에 실시간으로 호흡 불안정 구간이 감지될 때, 본 발명의 실시예에 따른 스마트 가전기기(800)의 일부를 통해 청각적, 촉각적 자극을 사용자에게 전달하여 사용자의 호흡 불안정을 중단시킬 수 있다.
신체 움직임 정보 또는 사용자의 자세 정보에 기초하여, 폐쇄성 수면 무호흡을 단계적으로 선별할 수 있다.
수면 분석(Sleep Analysis)에서는, 수면 음향 정보에 기초하여 수면의 질, 수면단계 및 수면 무호흡 여부를 분석한다. 수면 음향 정보는 사용자의 수면 중 발생하는 호흡과 관련한 음향 정보를 의미할 수 있다.
수면 분석은 사용자의 수면 음향 정보를 전처리하고 AI 알고리즘을 통하여 사용자의 수면단계를 분석하는 것으로, 구체적인 분석방법은 아래에서 더욱 상세히 설명하기로 한다.
기설정된 패턴 감지에 따른 특이점 식별
본 발명의 일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 환경 센싱 정보에 기초하여 수면 상태 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 환경 센싱 정보에 기 설정된 패턴의 정보가 감지되는 특이점을 식별할 수 있다. 여기서 기 설정된 패턴의 정보는, 수면에 관련한 호흡 및 움직임 패턴에 관련한 것일 수 있다. 예컨대, 깨어있는 상태(wake)에서는 모든 신경계가 활성화되어 있기 때문에 호흡 패턴이 불규칙적이고 몸의 움직임이 많을 수 있다. 또한, 목 근육의 이완이 이루어지지 않기 때문에 호흡 소리가 매우 적을 수 있다. 반면, 사용자가 수면을 취하는 경우에는, 자율신경계가 안정화되어 호흡이 규칙적으로 변화하고 몸의 움직임 또한 적어질 수 있으며, 호흡음도 커질 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 환경 센싱 정보에서, 규칙적인 호흡, 적은 몸의 움직임 또는 적은 호흡음 등에 관련한 기 설정된 패턴의 음향 정보가 감지되는 시점을 특이점으로 식별할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 식별된 특이점을 기준으로 획득되는 환경 센싱 정보에 기초하여 수면 음향 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(130)는 시계열적으로 획득되는 환경 센싱 정보에서 사용자의 수면 시점에 관련한 특이점을 식별하고, 해당 특이점을 기준으로 수면 음향 정보를 획득할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예와 관련된 환경 센싱 정보(200)로부터 수면 음향 정보(210)를 획득하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
구체적인 예를 들어, 도 5를 참조하면, 프로세서(130)는 환경 센싱 정보(200)로부터 기 설정된 패턴이 식별되는 시점에 관련한 특이점(201)을 식별할 수 있다. 프로세서(130)는 식별된 특이점을 기준으로 해당 특이점 이후에 획득되는 음향 정보들에 기초하여 수면 음향 정보(210)를 획득할 수 있다. 도 5에서의 음향에 관련한 파형 및 특이점은 본 발명의 이해를 위한 예시에 불과할 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
즉, 프로세서(130)는 환경 센싱 정보로부터 사용자의 수면에 관련한 특이점을 식별함으로써, 특이점에 기초하여 방대한 양의 음향 정보(즉, 환경 센싱 정보)로부터 수면 음향 정보만을 추출하여 획득할 수 있다. 이는, 사용자가 자신의 수면 시간을 기록하는 과정을 자동화하도록 하여 편의성을 제공함과 동시에, 획득되는 수면 음향 정보의 정확성 향상에 기여할 수 있다.
또한, 실시예에서, 프로세서(130)는 환경 센싱 정보(200)로부터 식별된 특이점(201)을 기준으로 사용자가 수면 전인지 또는 수면 중인지 여부에 관련한 수면 상태 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 특이점(201)이 식별되지 않는 경우, 사용자가 수면 전인 것으로 판단할 수 있으며, 특이점(201)이 식별되는 경우, 해당 특이점(201) 이후 사용자가 수면 중이라고 판단할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 특이점(201)이 식별된 이후, 기 설정된 패턴이 관측되지 않는 시점(예컨대, 기상 시점)을 식별하고, 해당 시점이 식별된 경우, 사용자가 수면 후, 즉 기상하였다고 판단할 수 있다.
즉, 프로세서(130)는 환경 센싱 정보(200)에서 특이점(201)이 식별되는지 여부 및 특이점이 식별된 이후, 기 설정된 패턴이 지속적으로 감지되는지 여부에 기초하여 사용자가 수면 전인지, 중인지, 또는 후인지 여부에 관련한 수면 상태 정보를 획득할 수 있다.
또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 가전기기(800)에 포함된 프로세서(830)는 음향 정보(200)로부터 기설정된 패턴이 식별되는 시점에 관련한 특이점(201)을 식별할 수 있다.
프로세서(830)는 식별된 특이점(201)을 기준으로 해당 특이점(201) 이후에 획득되는 음향 정보들에 기초하여 수면 음향 정보(210)를 획득할 수 있다.
도 5에서의 음향에 관련한 파형 및 특이점은 본 발명의 이해를 위한 예시에 불과할 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 가전기기(800)에 포함된 프로세서(830)는 음향 정보로부터 사용자의 수면에 관련한 특이점(201)을 식별함으로써, 특이점(201)에 기초하여 방대한 양의 환경 센싱 정보(즉, 음향 정보)로부터 수면 음향 정보(210)만을 추출하여 획득할 수 있다.
이는, 사용자가 자신의 수면 시간을 기록하는 과정을 자동화하도록 하여 편의성을 제공함과 동시에, 획득되는 수면 음향 정보의 정확성 향상에 기여할 수 있다.
또한, 실시예에서, 프로세서(830)는 환경 센싱 정보(200)로부터 식별된 특이점(201)을 기준으로 사용자가 수면 전인지 또는 수면 중인지 여부에 관련한 수면 상태 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(830)는 특이점(201)이 식별되지 않는 경우, 사용자가 수면 전인 것으로 판단할 수 있으며, 특이점(201)이 식별되는 경우, 해당 특이점(201) 이후 사용자가 수면 중이라고 판단할 수 있다.
또한, 프로세서(830)는 특이점(201)이 식별된 이후, 기설정된 패턴이 관측되지 않는 시점(예컨대, 기상 시점)을 식별하고, 해당 시점이 식별된 경우, 사용자가 수면 후, 즉 기상하였다고 판단할 수 있다.
즉, 프로세서(830)는 환경 센싱 정보(200)에서 특이점(201)이 식별되는지 여부 및 특이점이 식별된 이후, 기 설정된 패턴이 지속적으로 감지되는지 여부에 기초하여 사용자가 수면 전인지, 중인지, 또는 후인지 여부에 관련한 수면 상태 정보를 획득할 수 있다.
한편, 프로세서(830)는 환경 센싱 정보(200)가 아닌, 수면 음향 정보에 기초하여 수면 상태 정보를 획득할 수 있다.
본 발명에서는 1차 수면 분석시 수면 음향 정보를 이용하여 사용자의 수면 상태 정보를 사전에 파악하기 때문에, 수면상태에 대한 분석 신뢰성을 더욱 향상시킬 수 있다.
본 발명에 따른 수면 분석 방법은 환경 센싱 정보의 심층학습을 통해 추론모델을 생성하며, 추론모델은 사용자의 수면 상태 및 수면단계를 추출한다.
다시 간략히 설명하면, 수면 음향 정보 등을 포함하는 환경 센싱 정보(음향 정보)는 스펙트로그램으로 변환되며, 스펙트로그램에 기초하여 추론 모델이 생성된다.
이때, 음향 정보를 이용하는 수면 분석에 있어서 사용자의 프라이버시 보호를 간과할 수 없고, 본 발명은 사용자의 프라이버시 보호를 위하여 환경 센싱 정보(음향 정보)를 전처리하는 과정을 이용한다.
상술한 바와 같이, 환경 센싱 정보의 심층 학습을 통해 사용자의 수면 상태 및 수면 단계를 추출하기 위한 추론 모델이 생성된다. 다시 간략히 설명하면, 음향 정보 등을 포함하는 환경 센싱 정보는 스펙트로그램으로 변환되며, 스펙트로그램에 기초하여 추론 모델이 생성될 수 있다.
추론 모델은, 위에서 설명한 바와 같이, 도 1의 (a)에 도시된 컴퓨팅 장치(100) 또는 도 1의 (b)에 도시된 수면 환경 조절 장치(400)에 구축될 수 있다.
이후, 사용자 단말을 통해 획득되는, 사용자 음향 정보를 포함하는 환경 센싱 정보가 해당 추론 모델로 입력되어, 수면 상태 정보 및/또는 수면 단계 정보를 결과값으로 출력한다. 이때, 학습과 추론은 동일한 주체에서 수행될 수도 있으나, 학습과 추론이 별개 주체에서 수행될 수도 있다. 즉, 학습과 추론 모두가 도 1의 (a)의 컴퓨팅 장치(100) 또는 도 1의 (b)의 환경 조절 장치(400)에 의하여 수행될 수 있고, 학습은 컴퓨팅 장치(100)에서 하되 추론은 사용자 단말(10)에서 수행될 수 있고, 학습은 컴퓨팅 장치(100)에서 하되 추론은 스마트가전(공기조화기, TV, 조명, 냉장고, 공기청정기 등의 다양한 가전) 등으로 구현되는 환경 조성 장치(30)에서 수행될 수 있다.
또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수 있다.
수면 분석 모델 및 수면 분석 방법
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수면 단계 정보는 환경 센싱 정보에 기반하여 사용자의 수면 단계를 분석하는 수면 분석 모델을 통해 획득되는 것을 특징으로 할 수 있다. 즉, 본 발명의 수면 단계 정보는, 수면 분석 모델을 통해 획득될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 프로세서(130) 또는 프로세서(830)는 환경 센싱 정보를 획득할 수 있으며, 해당 환경 센싱 정보에 기초하여 수면 음향 정보를 획득할 수있다. 이 경우, 수면 음향 정보는, 사용자의 수면 동안에 획득되는 음향에 관련한 정보로, 예를 들어, 사용자의 수면 동안 사용자가 뒤척임에 따라 발생되는 음향, 근육 움직임에 관련한 음향 또는 수면 동안 사용자의 호흡에 관련한 음향을 포함할 수 있다.
이하 도면을 이용하여 본 발명의 실시예에 따른 수면 분석 방법에 대하여 설명한다.
도 32의 (a)는 본 발명에 따른 수면 분석 방법에 있어서 스펙트로그램을 이용한 수면단계분석을 설명하기 위한 도면이다.
도 32의 (b)는 본 발명에 따른 수면 분석 방법에 있어서 스펙트로그램을 이용한 수면장애 판단을 설명하기 위한 도면이다.
도 33의 (a)는 본 발명에 따른 수면 분석 방법의 성능을 검증하기 위한 실험과정을 나타내는 도면이다.
도 33의 (b)는 본 발명에 따른 수면 분석 방법의 성능을 검증한 그래프로, 수면다원검사 결과(PSG result)와 본 발명에 따른 AI 알고리즘을 이용한 분석 결과(AI result)를 비교한 도면이다.
도 32의 (a)에 도시된 바와 같이, 사용자의 수면음향정보가 입력되면 그에 대응되는 수면단계(Wake, REM, Light, Deep)가 즉각적으로 추론될 수 있다.
이에 더하여, 수면음향정보에 기초한 2차 분석은 수면단계에 대응하는 멜 스펙트럼의 특이점을 통해 수면장애(수면무호흡, 과호흡)나 코골이 등이 발생한 시점을 추출할 수 있다.
도 32의 (b)에 도시된 바와 같이, 하나의 멜 스펙트로그램에 있어서 호흡 패턴을 분석하고, 수면무호흡(apnea)이나 과호흡(hyperpnea) 이벤트에 대응하는 특성이 감지되면 해당 시점을 수면장애가 발생한 시점으로 판단할 수 있다. 이때, 주파수 분석을 통해서 수면무호흡(apnea)이나 과호흡(hyperpnea)이 아닌 코골이로 분류하는 과정을 더 포함할 수도 있다.
도 33의 (a)에 도시된 바와 같이, 사용자의 수면 영상과 수면음향이 실시간으로 획득되며, 획득된 수면음향정보는 스펙트로그램으로 즉각 변환된다. 이때, 수면음향정보의 전처리과정이 이루어질 수 있다. 스펙트로그램은 수면 분석 모델에 입력되어 즉각적으로 수면단계가 분석된다.
수면다원검사(polysomnography, PSG) 결과와 비교하면, 수면음향정보를 입력으로 하는 수면 분석 모델 결과값이 매우 정확하다는 것을 확인할 수 있었다.
도 33의 (a)의 가장 아래에 도시된 힙노그램(hypnogram)은 사용자 수면음향정보를 입력받아 수면단계를 예측할 때, 30초 단위로 4개의 클래스(Wake, Light, Deep, REM) 중 어디에 속하는지에 대한 확률을 나타낸다. 여기서 4개의 클래스는 각각 깨어 있는 상태, 가볍게 잠이 든 상태, 깊게 잠이 든 상태, REM 수면 상태를 의미한다.
도 33의 (b)에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따라 획득된 수면 분석 결과는 수면다원검사와 매우 일치할 뿐만 아니라, 오히려 수면단계(Wake, Light, Deep, REM)와 관련한 더욱 정밀하고도 유의미한 정보를 포함한다.
스펙트로그램의 생성 및 획득
도 6의 (a)는 본 발명의 일 실시예와 관련된 수면 음향 정보에 대응하는 스펙트로그램을 획득하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
본 발명에 따르면 수면 음향 정보에 기초하여 생성된 스펙트로그램을 이용하여 수면 분석 모델을 생성할 수 있다. 오디오 데이터로 표현되는 수면 음향 정보를 그대로 이용하게 되면 정보량이 매우 많기 때문에 연산량, 연산시간이 큰 폭으로 증가하게 되며, 원치 않는 신호까지 포함되어 있기 때문에 연산 정밀도가 저하될 뿐만 아니라, 사용자의 모든 오디오 신호가 서버로 전송되는 경우 프라이버시 침해의 우려가 있을 수 있다. 본 발명은 수면 음향 정보의 노이즈를 제거한 뒤, 이를 스펙트로그램(Mel spectrogram)으로 변환하고, 스펙트로그램을 학습시켜 수면 분석 모델을 생성하기 때문에, 연산량, 연산 시간을 줄일 수 있고, 개인의 프라이버시의 보호까지 도모할 수 있게 된다.
본 발명의 실시예에 따른 프로세서(130) 또는 프로세서(830)는, 도 6의 (a)에 도시된 바와 같이, 수면 음향 정보(210)에 대응하여 스펙트로그램(300)을 생성할 수 있다.
스펙트로그램(300) 생성의 기초가 되는 로우 데이터(수면 음향 정보)를 입력받을 수 있는데, 로우 데이터는 사용자가 입력한 시작시점부터 종료시점까지 사용자 단말 등을 통해 획득되거나, 사용자의 단말 조작(예: 알람 설정)이 이루어진 시점부터 단말 조작에 대응되는 시점(예: 알람 설정 시간)까지 획득되거나, 사용자의 수면 패턴에 기초하여 자동적으로 시점이 선택되어 획득될 수도 있고, 사용자의 수면 의도 시점을 사운드(사용자 말소리, 호흡소리, 주변기기(TV, 세탁기) 소리 등)나 조도 변화 등에 기초하여 자동적으로 시점을 결정하여 획득될 수 있다.
도 6의 (a)에 도시되지는 않았지만, 입력된 로우 데이터를 전처리하는 과정이 더 포함될 수 있다. 전처리 과정은 로우 데이터의 노이즈 리덕션 과정을 포함한다. 노이즈 리덕션 과정에서 로우 데이터에 포함된 노이즈(예: 화이트노이즈)가 제거된다. 노이즈 리덕션 과정은 백그라운드 노이즈(background noise)를 제거하기 위한 스펙트럴 게이팅(spectral gating), 스펙트럴 서브스트랙션(spectral substraction) 등의 알고리즘을 이용하여 이루어질 수 있다. 나아가, 본 발명에서는 딥러닝 기반의 노이즈 리덕션 알고리즘을 이용하여 노이즈 제거 과정을 수행할 수 있다. 즉, 딥러닝을 통해 사용자의 숨소리, 호흡소리에 특화된 노이즈 리덕션 알고리즘을 이용할 수 있다. 특히, 본 발명은 로우 데이터에서 페이즈를 제외한 앰플리튜드만에 기초하여 스펙트로그램을 생성할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 이는 프라이버시를 보호할 뿐만 아니라, 데이터 용량을 낮추어 처리 속도를 향상시킨다.
본 발명의 실시예에 따른 프로세서(130) 또는 프로세서(830)는 수면 음향 정보(210)에 대한 고속 푸리에 변환을 수행하여 수면 음향 정보(210)에 대응하는 스펙트로그램(300)을 생성할 수 있다.
스펙트로그램(300)은 소리나 파동을 시각화하여 파악하기 위한 것으로, 파형(waveform)과 스펙트럼(spectrum)의 특징이 조합된 것일 수 있다. 스펙트로그램(300)은 시간 축과 주파수 축의 변화에 따라 진폭을 차이를 인쇄 농도 또는, 표시 색상의 차이로 나타낸 것일 수 있다.
전처리된 음향 관련 로우 데이터는 30초 단위로 잘려 멜 스펙트로그램으로 변환될 수 있다. 이에 따라, 30초의 멜 스펙트로그램은 20 frequency bin x 1201 time step의 차원을 가질 수 있다. 본 발명에서는 직사각형의 멜 스펙트로그램을 정사각형 형태로 바꾸기 위하여 스플릿-캣(split-cat) 방식을 이용함으로써 정보량을 보존할 수 있게 된다.
한편, 본 발명은 클린한 숨소리에 가정환경에서 발생하는 다양한 노이즈를 더해 다양한 가정환경에서 측정된 숨소리를 시뮬레이션하는 방법을 이용할 수 있다. 소리는 애디티브(additive)한 성질을 가지고 있기 때문에 서로 더할 수 있다. 하지만, mp3나 pcm 등의 원본 음향 신호를 더하고 멜 스펙트로그램으로 변환하는 것은 많은 컴퓨팅 자원이 소모될 수 있다.
따라서, 본 발명은 숨소리, 노이즈를 각각 멜 스펙트로그램으로 변환하여 더하는 방법을 제시한다. 이를 통해, 다양한 가정환경에서 측정된 숨소리를 시뮬레이션하여 딥러닝 모델 학습에 활용함으로써 다양한 가정환경에서의 robustness를 확보할 수 있게 된다.
본 발명에서 수면 음향 정보(210)는, 사용자의 수면 시간 동안 획득되는 호흡 및 몸 움직임에 관련한 음향에 관련한 것이므로, 매우 작은 소리일 수 있다. 이에 따라, 프로세서(130) 또는 프로세서(830)는 수면 음향 정보를 스펙트로그램(300)으로 변환하여 음향에 대한 분석을 수행할 수 있다. 이 경우, 스펙트로그램(300)은 전술한 바와 같이, 소리의 주파수 스펙트럼이 시간에 따라 어떻게 변화하는지 보여주는 정보를 포함하고 있으므로, 비교적 작은 음향에 관련한 호흡 또는 움직임 패턴을 용이하게 식별할 수 있어 분석의 효율이 향상될 수 있다.
또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 다양한 수면 단계에 따라, 각각의 스펙트로그램이 상이한 농도의 주파수 스펙트럼을 갖도록 구성될 수 있다. 구체적으로, 수면 음향 정보의 에너지 레벨의 변화만으로는, 깨어있는 상태, REM 수면 상태, 얕은 수면 상태 및 깊은 수면 상태 중 적어도 하나인지를 예측하기 어려울 수 있으나, 수면 음향 정보를 스펙트로그램으로 변환함으로써, 각 주파수의 스펙트럼의 변화를 용이하게 감지할 수 있으므로, 작은 소리(예컨대, 호흡 및 몸 움직임)에 대응한 분석이 가능해질 수 있다.
또한, 프로세서(130) 또는 프로세서(830)는 스펙트로그램(300)을 수면 분석 모델의 입력으로 처리하여 수면 단계 정보를 획득할 수 있다. 여기서 수면 분석 모델은, 사용자의 수면 단계 변화에 관련한 수면 단계 정보를 획득하기 위한 모델로, 사용자의 수면 동안 획득된 수면 음향 정보를 입력으로 하여 수면 단계 정보를 출력할 수 있다. 실시예에서, 수면 분석 모델은, 하나 이상의 네트워크 함수를 통해 구성되는 신경망 모델을 포함할 수 있다.
네트워크 함수 및 뉴럴 네트워크
본 발명의 실시예에서, 수면 분석 모델은 하나 이상의 네트워크 함수를 통해 구성되는 신경망 모델을 포함할 수 있다. 수면 분석 모델은 하나 이상의 네트워크 함수로 구성되며, 하나 이상의 네트워크 함수는 일반적으로 '노드'라 지칭될 수 있는 상호 연결된 계산 단위들의 집합으로 구성될 수 있다. 이러한 '노드'들은 '뉴런(neuron)'들로 지칭될 수도 있다. 하나 이상의 네트워크 함수는 적어도 하나 이상의 노드들을 포함하여 구성된다. 하나 이상의 네트워크 함수를 구성하는 노드(또는 뉴런)들은 하나 이상의 '링크'에 의해 상호 연결될 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예와 관련된 하나 이상의 네트워크 함수를 나타낸 개략도이다.
딥 뉴럴 네트워크(DNN: deep neural network, 심층신경망)는 입력 레이어와 출력 레이어 외에 복수의 히든 레이어를 포함하는 신경망을 의미할 수 있다. 딥 뉴럴 네트워크를 이용하면 데이터의 잠재적인 구조(latent structures)를 파악할 수 있다.
즉, 사진, 글, 비디오, 음성, 음악의 잠재적인 구조(예를 들어, 어떤 물체가 사진에 있는지, 글의 내용과 감정이 무엇인지, 음성의 내용과 감정이 무엇인지 등)를 파악할 수 있다. 딥 뉴럴 네트워크는 컨벌루셔널 뉴럴 네트워크(CNN: convolutional neural network), 리커런트 뉴럴 네트워크(RNN: recurrent neural network), 오토 인코더(auto encoder), GAN(Generative Adversarial Networks), 제한 볼츠만 머신(RBM: restricted boltzmann machine), 심층 신뢰 네트워크(DBN: deep belief network), Q 네트워크, U 네트워크, 샴 네트워크 등을 포함할 수 있다. 전술한 딥 뉴럴 네트워크의 기재는 예시일 뿐이며, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 실시예에서 네트워크 함수는 오토 인코더를 포함할 수도 있다. 오토 인코더는 입력 데이터와 유사한 출력 데이터를 출력하기 위한 인공 신경망의 일종일 수 있다. 오토 인코더는 적어도 하나의 히든 레이어를 포함할 수 있으며, 홀수 개의 히든 레이어가 입출력 레이어 사이에 배치될 수 있다.
각각의 레이어의 노드의 수는 입력 레이어의 노드의 수에서 병목 레이어(인코딩)라는 중간 레이어로 축소되었다가, 병목 레이어에서 출력 레이어(입력 레이어와 대칭)로 축소와 대칭되어 확장될 수도 있다. 차원 감소 레이어와 차원 복원 레이어의 노드는 대칭 또는 비대칭일 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 오토 인코더는 비선형 차원 감소를 수행할 수 있다. 입력 레이어 및 출력 레이어의 수는 입력 데이터의 전처리 이후에 남은 센서들의 수와 대응될 수 있다. 오토 인코더 구조에서 인코더에 포함된 히든 레이어의 노드의 수는 입력 레이어에서 멀어질수록 감소하는 구조를 가질 수 있다.
병목 레이어(인코더와 디코더 사이에 위치하는 가장 적은 노드를 가진 레이어)의 노드의 수는 너무 작은 경우 충분한 양의 정보가 전달되지 않을 수 있으므로, 특정 수 이상(예를 들어, 입력 레이어의 절반 이상 등)으로 유지될 수도 있다.
뉴럴 네트워크는 교사 학습(supervised learning), 비교사 학습(unsupervised learning), 및 반-교사학습(semi-supervised learning) 중 적어도 하나의 방식으로 학습될 수 있다. 뉴럴 네트워크의 학습은 출력의 오류를 최소화하기 위한 것이다.
뉴럴 네트워크의 학습에서 반복적으로 학습 데이터를 뉴럴 네트워크에 입력시키고 학습 데이터에 대한 뉴럴 네트워크의 출력과 타겟의 에러를 계산하고, 에러를 줄이기 위한 방향으로 뉴럴 네트워크의 에러를 뉴럴 네트워크의 출력 레이어에서부터 입력 레이어 방향으로 역전파(backpropagation)하여 뉴럴 네트워크의 각 노드의 가중치를 업데이트 하는 과정이다.
교사 학습의 경우 각각의 학습 데이터에 정답이 라벨링되어 있는 학습 데이터를 사용하며(즉, 라벨링된 학습 데이터), 비교사 학습의 경우는 각각의 학습 데이터에 정답이 라벨링되어 있지 않을 수 있다. 즉, 예를 들어 데이터 분류에 관한 교사 학습의 경우의 학습 데이터는 학습데이터 각각에 카테고리가 라벨링 된 데이터 일 수 있다.
라벨링된 학습 데이터가 뉴럴 네트워크에 입력되고, 뉴럴 네트워크의 출력(카테고리)과 학습 데이터의 라벨을 비교함으로써 오류(error)가 계산될 수 있다. 다른 예로, 데이터 분류에 관한 비교사 학습의 경우 입력인 학습 데이터가 뉴럴 네트워크 출력과 비교됨으로써 오류가 계산될 수 있다.
계산된 오류는 뉴럴 네트워크에서 역방향(즉, 출력 레이어에서 입력 레이어 방향)으로 역전파되며, 역전파에 따라 뉴럴 네트워크의 각 레이어의 각 노드들의 연결 가중치가 업데이트 될 수 있다. 업데이트되는 각 노드의 연결 가중치는 학습률(learning rate)에 따라 변화량이 결정될 수 있다.
입력 데이터에 대한 뉴럴 네트워크의 계산과 에러의 역전파는 학습 사이클(epoch)을 구성할 수 있다. 학습률은 뉴럴 네트워크의 학습 사이클의 반복 횟수에 따라 상이하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 뉴럴 네트워크의 학습 초기에는 높은 학습률을 사용하여 뉴럴 네트워크가 빠르게 일정 수준의 성능을 확보하도록 하여 효율성을 높이고, 학습 후기에는 낮은 학습률을 사용하여 정확도를 높일 수 있다.
뉴럴 네트워크의 학습에서 일반적으로 학습 데이터는 실제 데이터(즉, 학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여 처리하고자 하는 데이터)의 부분집합일 수 있으며, 따라서, 학습 데이터에 대한 오류는 감소하나 실제 데이터에 대해서는 오류가 증가하는 학습 사이클이 존재할 수 있다.
과적합(overfitting)은 이와 같이 학습 데이터에 과하게 학습하여 실제 데이터에 대한 오류가 증가하는 현상이다. 예를 들어, 노란색 고양이를 보여 고양이를 학습한 뉴럴 네트워크가 노란색 이외의 고양이를 보고는 고양이임을 인식하지 못하는 현상이 과적합의 일종일 수 있다.
과적합은 머신러닝 알고리즘의 오류를 증가시키는 원인으로 작용할 수 있다. 이러한 과적합을 막기 위하여 다양한 최적화 방법이 사용될 수 있다. 과적합을 막기 위해서는 학습 데이터를 증가시키거나, 정규화(regularization), 학습의 과정에서 네트워크의 노드 일부를 생략하는 드롭아웃(dropout) 등의 방법이 적용될 수 있다.
본 명세서에 걸쳐, 연산 모델, 신경망, 네트워크 함수, 뉴럴 네트워크(neural network)는 동일한 의미로 사용될 수 있다(이하에서는 신경망으로 통일하여 기술함). 데이터 구조는 신경망을 포함할 수 있다.
그리고 신경망을 포함한 데이터 구조는 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있다. 신경망을 포함한 데이터 구조는 또한 신경망에 입력되는 데이터, 신경망의 가중치, 신경망의 하이퍼 파라미터, 신경망으로부터 획득한 데이터, 신경망의 각 노드 또는 레이어와 연관된 활성 함수, 신경망의 학습을 위한 손실 함수를 포함할 수 있다.
신경망을 포함한 데이터 구조는 상기 개시된 구성들 중 임의의 구성 요소들을 포함할 수 있다. 즉, 신경망을 포함한 데이터 구조는 신경망에 입력되는 데이터, 신경망의 가중치, 신경망의 하이퍼 파라미터, 신경망으로부터 획득한 데이터, 신경망의 각 노드 또는 레이어와 연관된 활성 함수, 신경망의 트레이닝을 위한 손실 함수 등 전부 또는 이들의 임의의 조합을 포함하여 구성될 수 있다. 전술한 구성들 이외에도, 신경망을 포함한 데이터 구조는 신경망의 특성을 결정하는 임의의 다른 정보를 포함할 수 있다.
또한, 데이터 구조는 신경망의 연산 과정에 사용되거나 발생되는 모든 형태의 데이터를 포함할 수 있으며 전술한 사항에 제한되는 것은 아니다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터 판독가능 기록 매체 및/또는 컴퓨터 판독가능 전송 매체를 포함할 수 있다. 신경망은 일반적으로 노드라 지칭될 수 있는 상호 연결된 계산 단위들의 집합으로 구성될 수 있다. 이러한 노드들은 뉴런(neuron)들로 지칭될 수도 있다. 신경망은 적어도 하나 이상의 노드들을 포함하여 구성된다.
신경망 내에서, 링크를 통해 연결된 하나 이상의 노드들은 상대적으로 입력 노드 및 출력 노드의 관계를 형성할 수 있다. 입력 노드 및 출력 노드의 개념은 상대적인 것으로서, 하나의 노드에 대하여 출력 노드 관계에 있는 임의의 노드는 다른 노드와의 관계에서 입력 노드 관계에 있을 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다.
전술한 바와 같이, 입력 노드 대 출력 노드 관계는 링크를 중심으로 생성될 수 있다. 도 8에서 보는 바와 같이, 하나의 입력 노드에 하나 이상의 출력 노드가 링크를 통해 연결될 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다.
하나의 링크를 통해 연결된 입력 노드 및 출력 노드 관계에서, 출력 노드는 입력 노드에 입력된 데이터에 기초하여 그 값이 결정될 수 있다. 여기서 입력 노드와 출력 노드를 상호연결하는 노드는 가중치(weight)를 가질 수 있다.
가중치는 가변적일 수 있으며, 신경망이 원하는 기능을 수행하기 위해, 사용자 또는 알고리즘에 의해 가변될 수 있다. 예를 들어, 하나의 출력 노드에 하나 이상의 입력 노드가 각각의 링크에 의해 상호 연결된 경우, 출력 노드는 상기 출력 노드와 연결된 입력 노드들에 입력된 값들 및 각각의 입력 노드들에 대응하는 링크에 설정된 가중치에 기초하여 출력 노드 값을 결정할 수 있다.
전술한 바와 같이, 신경망은 하나 이상의 노드들이 하나 이상의 링크를 통해 상호연결 되어 신경망 내에서 입력 노드 및 출력 노드 관계를 형성한다. 신경망 내에서 노드들과 링크들의 개수 및 노드들과 링크들 사이의 연관관계, 링크들 각각에 부여된 가중치의 값에 따라, 신경망의 특성이 결정될 수 있다.
예를 들어, 동일한 개수의 노드 및 링크들이 존재하고, 링크들 사이의 가중치 값이 상이한 두 신경망이 존재하는 경우, 두 개의 신경망들은 서로 상이한 것으로 인식될 수 있다.
신경망을 구성하는 노드들 중 일부는, 최초 입력 노드로부터의 거리들에 기초하여, 하나의 레이어(layer)를 구성할 수 있다. 예를 들어, 최초 입력 노드로부터 거리가 n인 노드들의 집합은, n레이어를 구성할 수 있다.
최초 입력 노드로부터 거리는, 최초 입력 노드로부터 해당 노드까지 도달하기 위해 거쳐야 하는 링크들의 최소 개수에 의해 정의될 수 있다.
그러나, 이러한 레이어의 정의는 설명을 위한 임의적인 것으로서, 신경망 내에서 레이어의 차수는 전술한 것과 상이한 방법으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 노드들의 레이어는 최종 출력 노드로부터 거리에 의해 정의될 수도 있다.
최초 입력 노드는 신경망 내의 노드들 중 다른 노드들과의 관계에서 링크를 거치지 않고 데이터가 직접 입력되는 하나 이상의 노드들을 의미할 수 있다. 또는, 신경망 네트워크 내에서, 링크를 기준으로 한 노드 간의 관계에 있어서, 링크로 연결된 다른 입력 노드들 가지지 않는 노드들을 의미할 수 있다.
이와 유사하게, 최종 출력 노드는 신경망 내의 노드들 중 다른 노드들과의 관계에서, 출력 노드를 가지지 않는 하나 이상의 노드들을 의미할 수 있다. 또한, 히든 노드는 최초 입력 노드 및 최후 출력 노드가 아닌 신경망을 구성하는 노드들을 의미할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 신경망은 입력 레이어의 노드가 출력 레이어에 가까운 히든 레이어의 노드보다 많을 수 있으며, 입력 레이어에서 히든 레이어로 진행됨에 따라 노드의 수가 감소하는 형태의 신경망일 수 있다.
신경망은 하나 이상의 히든 레이어를 포함할 수 있다. 히든 레이어의 히든 노드는 이전의 레이어의 출력과 주변 히든 노드의 출력을 입력으로 할 수 있다. 각 히든 레이어 별 히든 노드의 수는 동일 또는 상이할 수 있다.
입력 레이어의 노드의 수는 입력 데이터의 데이터 필드의 수에 기초하여 결정될 수 있으며 히든 노드의 수와 동일 또는 상이할 수 있다. 입력 레이어에 입력된 입력 데이터는 히든 레이어의 히든 노드에 의하여 연산될 수 있고, 출력 레이어인 완전 연결 레이어(FCL: fully connected layer)에 의해 출력될 수 있다.
피처 추출 모델 및 피처 분류 모델
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수면 분석 모델은, 미리 정해진 에폭 별 하나 이상의 피처를 추출하는 피처추출 모델 및 피처추출 모델을 통해 추출된 피처들 각각을 하나 이상의 수면단계로 분류하여 수면단계 정보를 생성하는 피처분류 모델을 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 피처추출 모델은, 스펙트로그램(300)의 시계열적 주파수 패턴을 분석하여 호흡음, 호흡패턴 패턴에 관련한 피처들을 추출할 수 있다.
일 실시예에서, 피처추출 모델은 학습 데이터 세트를 통해 사전 학습된 신경망 모델(예컨대, 오토인코더)의 일부를 통해 구성될 수 있다. 여기서 학습 데이터 세트는, 복수의 스펙트로그램 및 각 스펙트로그램에 대응하는 복수의 수면단계 정보로 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 피처추출 모델은, 학습 데이터 세트를 통해 학습된 독자적인 딥러닝 모델(예컨대, 오토인코더)을 통해 구성될 수 있다. 피처추출 모델은 지도 학습 또는 비지도 학습 방식을 통해 학습될 수 있다. 피처추출 모델은 학습 데이터 세트를 통해 입력 데이터와 유사한 출력 데이터를 출력하도록 학습될 수 있다.
자세히 설명하면, 인코더를 통해 인코딩 과정에서 입력된 스펙트로그램의 핵심 특징 데이터(또는 피처)만을 히든 레이어를 통해 학습하고 나머지 정보를 손실시킬 수 있다. 이 경우, 디코더를 통한 디코딩 과정에서 히든 레이어의 출력 데이터는 완벽한 복사 값이 아닌 입력 데이터(즉, 스펙트로그램)의 근사치일 수 있다. 즉, 오토인코더는 출력 데이터와 입력 데이터가 최대한 같아지도록 가중치를 조정하도록 학습될 수 있다.
학습 데이터 세트에 포함된 복수의 스펙트로그램 각각에는, 수면단계 정보가 태깅될 수 있다. 복수의 스펙트로그램 각각이 피처추출 모델에 입력될 수 있으며, 각 스펙트로그램에 대응하는 출력은 태깅된 수면단계 정보와 매칭하여 저장될 수 있다.
구체적으로 제1 수면단계 정보(예컨대, 얕은 수면)가 태깅된 제1 학습 데이터 세트들(즉, 복수의 스펙트로그램)을 입력으로 하는 경우, 해당 입력에 대한 출력에 관련한 피처들은 제1 수면단계 정보와 매칭하여 저장될 수 있다. 실시예에서, 출력에 관련한 하나 이상의 피처는 벡터 공간 상에 표시될 수 있다.
이 경우, 제1 학습 데이터 세트들을 각각에 대응하여 출력된 특징 데이터들은 제1 수면단계에 관련한 스펙트로그램을 통한 출력이므로, 벡터 공간 상에서 비교적 가까운 거리에 위치할 수 있다. 즉, 각 수면단계에 대응하여 복수의 스펙트로그램들이 유사한 피처를 출력하도록 학습이 수행될 수 있다.
인코더의 경우, 디코더가 입력 데이터를 잘 복원할 수 있도록 하는 특징을 잘 추출하도록 학습될 수 있다. 따라서, 피처 추출 모델은 학습된 오토인코더 중 인코더를 통해 구현됨에 따라, 입력 데이터(즉, 스펙트로그램)을 잘 복원할 수 있도록 하는 특징들(즉, 복수의 피처)를 추출할 수 있다.
전술한 학습 과정을 통해 피처 추출 모델을 구성하는 인코더는 스펙트로그램(예컨대, 수면 음향 정보에 대응하여 변환된 스펙크로그램)을 입력으로 하는 경우, 해당 스펙트로그램에 대응하는 피처를 추출할 수 있다.
실시예에서, 프로세서(130) 또는 프로세서(830)는 수면 음향 정보(210)에 대응하여 생성된 스펙트로그램(300)을 피처 추출 모델의 입력으로 처리하여 피처를 추출할 수 있다. 여기서, 수면 음향 정보(210)는 사용자의 수면 동안 시계열적으로 획득되는 시계열 데이터이므로, 프로세서(130) 또는 프로세서(830)는 스펙트로그램(300)을 미리 정해진 에폭으로 분할할 수 있다. 예컨대, 프로세서(130) 또는 프로세서(830)는 수면 음향 정보(210)에 대응하는 스펙트로그램(300)을 30초 단위로 분할하여 복수 개의 스펙트로그램들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 7시간(즉, 420분) 수면 동안 수면 음향 정보가 획득된 경우, 프로세서(130) 또는 프로세서(830)는 30초 단위로 스펙트로그램을 분할하여 840개의 스펙트로그램을 획득할 수 있다.
또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수 있다. 전술한 수면 시간, 스펙트로그램의 분할 시간 단위 및 분할 개수에 대한 구체적인 수치적 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 실시예에 따른 프로세서(130) 또는 프로세서(830)는 분할된 복수 개의 스펙트로그램 각각을 피처추출 모델의 입력으로 처리하여 복수 개의 스펙트로그램 각각에 대응하는 복수의 피처를 추출할 수 있다. 예컨대, 복수 개의 스펙트로그램의 개수가 840개인 경우, 이에 대응하여 피처추출 모델이 추출하는 복수의 피처의 개수 또한 840개일 수 있다. 전술한 스펙트로그램 및 복수의 피처의 개수에 관련한 구체적인 수치적 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
또한, 프로세서(130) 또는 프로세서(830)는 피처추출 모델을 통해 출력된 복수의 피처를 피처분류 모델의 입력으로 처리하여 수면단계 정보를 획득할 수 있다. 실시예에서, 피처분류 모델은 피처에 대응하여 수면단계를 예측하도록 모델링된 신경망 모델일 수 있다.
예컨대, 피처분류 모델은 완전 연결 레이어(fully connected layer)를 포함하여 구성되며, 피처를 수면단계들 중 적어도 하나로 분류하는 모델일 수 있다. 예를 들어, 피처분류 모델은 제1 스펙트로그램에 대응하는 제1 피처를 입력으로 하는 경우, 해당 제1 피처를 얕은 수면으로 분류할 수 있다.
피처분류 모델은 여러 에폭에 관련한 스펙트로그램을 입력으로 하여 여러 에폭의 수면단계를 예측하는 멀티 에폭 분류를 수행할 수 있다. 멀티 에폭 분류란, 단일 에폭의 스펙트로그램(즉, 30초에 해당하는 하나의 스펙트로그램)에 대응하여 하나의 수면단계 분석 정보를 제공하는 것이 아닌, 복수의 에폭에 해당하는 스펙트로그램들(즉, 각각 30초에 해당하는 스펙트로그램들의 조합)을 입력으로 하여 여러 수면단계들(예컨대, 시간 변화에 따른 수면단계들의 변화)을 한 번에 추정하기 위한 것일 수 있다.
예컨대, 호흡 패턴은 뇌파 신호 또는 다른 생체 신호에 비해 천천히 변화하기 때문에, 과거와 미래의 시점에서 패턴이 어떻게 변화하는지를 관찰해야 정확한 수면단계 추정이 가능할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 피처분류 모델은, 40개의 스펙트로그램(예컨대, 각각 30초에 해당하는 스펙트로그램이 40개)을 입력으로 하여, 가운데에 위치한 20개의 스펙트로그램에 대한 예측을 수행할 수 있다. 즉, 1 내지 40의 스펙트로그램을 모두를 살펴보나, 10 내지 20에 대응하는 스펙트로그램에 대응하는 분류를 통해 수면단계를 예측할 수 있다. 전술한 스펙트로그램의 개수에 대한 구체적인 수치적 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
즉, 수면단계를 추정하는 과정에서, 단일 스펙트로그램 각각에 대응하여 수면단계 예측을 수행하는 것이 아닌, 과거와 미래에 관련한 정보를 모두 고려할 수 있도록 복수의 에폭에 해당하는 스펙트로그램들을 입력으로 활용하도록 함으로써, 출력의 정확도 향상을 도모할 수 있다.
전술한 바와 같이, 프로세서(130) 또는 프로세서(830)는 수면 음향 정보에 기초하여 스펙트로그램을 획득할 수 있다. 이 경우, 스펙트로그램으로의 변환은 비교적 작은 음향에 관련한 호흡 또는 움직임 패턴을 용이하게 분석하도록 하기 위함일 수 있다. 또한, 프로세서(130) 또는 프로세서(830)는 피처 추출 모델 및 피처 분류 모델을 포함하여 구성되는 수면 분석 모델을 활용하여 획득한 스펙트로그램에 기초한 수면 단계 정보를 생성할 수 있다. 이 경우, 수면 분석 모델은 과거와 미래에 관련한 정보를 모두 고려할 수 있도록 복수의 에폭에 해당하는 스펙트로그램들을 입력으로 하여 수면 단계 예측을 수행할 수 있으므로, 보다 정확도 있는 수면 단계 정보를 출력할 수 있다.
즉, 프로세서(130) 또는 프로세서(830)는 전술한 바와 같은 수면 분석 모델을 활용하여 수면 음향 정보에 대응하는 수면 단계 정보를 출력할 수 있다.
또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작을 수행할 수 있다.
실시예에 따르면, 수면 단계 정보는, 사용자의 수면 동안 변화하는 수면 단계들에 관련한 정보일 수 있다. 예를 들어, 수면 단계 정보는, 사용자의 지난 밤 8시간 수면 동안 각 시점 별로 사용자의 수면이 얕은 수면, 보통 수면, 깊은 수면 또는 REM 수면 등으로 변화한 정보를 의미할 수 있다. 전술한 수면 단계 정보에 대한 구체적인 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
사용자의 프라이버시 보호 방법
도 6의 (b)는 본 발명에 따른 수면 분석 방법에 있어서 사용자로부터 추출된 수면 음향 정보에 대한 멜 스펙트로그램 변환을 이용한 프라이버시 보호 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 6의 (b)에 도시된 바와 같이, 사용자로부터 추출된 음향정보, 혹은 이로부터 추출된 로우 데이터(raw data)인 수면음향정보는 노이즈 리덕션의 전처리 과정을 거친다. 노이즈 리덕션 과정에서는 로우 데이터(raw data)에 포함된 노이즈(예: 화이트노이즈)가 제거된다.
노이즈 리덕션 과정은 백그라운드 노이즈(background noise)를 제거하기 위한 스펙트럴 게이팅(spectral gating), 스펙트럴 서브스트랙션(spectral substraction) 등의 알고리즘을 이용하여 이루어질 수 있다.
나아가, 본 발명에서는 딥러닝 기반의 노이즈 리덕션 알고리즘을 이용하여 노이즈 제거 과정을 수행할 수 있다. 딥러닝 기반의 노이즈 리덕션 알고리즘은 사용자의 숨소리, 호흡소리에 특화된, 다시 말해, 사용자의 숨소리나 호흡소리를 통해 학습된(learned) 노이즈 리덕션 알고리즘을 이용할 수 있다.
이후, 노이즈가 제거된 로우 데이터(raw data)는 멜 스펙트로그램(Mel-Spectrogram)으로 생성된다. 여기에서, 멜 스펙트로그램이란 주어진 입력 문장(텍스트)으로 주파수 영역의 간소화된 벡터들의 열을 의미한다.
이때, 로우 데이터(raw data)에서 페이즈를 제외한 앰플리튜드만에 기초하여 멜 스펙트로그램을 생성하는 방식을 이용할 수 있고, 이는 프라이버시를 보호할 뿐만 아니라, 데이터 용량을 낮추어 처리 속도를 향상시킨다. 다만, 다른 실시예에서는 페이즈와 앰플리튜드 모두를 이용하여 멜 스펙트로그램을 생성하는 것도 가능하다.
본 발명은 수면 음향 정보(210)에 기초하여 생성된 멜 스펙트로그램(300)을 이용하여 수면 분석 모델을 생성하며, 오디오 데이터로 표현되는 수면 음향 정보를 그대로 이용하게 되면 정보량이 매우 많기 때문에 연산량, 연산시간이 큰 폭으로 증가하게 되며, 원치 않는 신호까지 포함되어 있기 때문에 연산 정밀도가 저하될 뿐만 아니라, 사용자의 모든 오디오 신호가 외부 서버(20) 또는 AI 서버(310)로 전송되는 경우 프라이버시 침해의 우려가 있다.
본 발명은 상술한 방법으로 수면 음향 정보의 노이즈를 제거한 뒤, 이를 멜 스펙트로그램(Mel spectrogram)으로 변환하고, 멜 스펙트로그램을 학습시켜 수면 분석 모델을 생성하기 때문에, 연산량, 연산 시간을 줄일 수 있고, 개인의 프라이버시 보호까지 도모할 수 있게 된다.
이때, 사운드 데이터의 비식별화는 자연어 및 호흡음에 대하여 이루어질 수 있고, 이는 각각 자연어 변환 멜 스펙트로그램, 호흡음 변환 멜 스펙트로그램으로 변환될 수 있다. 본 발명에 따른 수면 분석에서는 분석모델에 필요한 정보만을 활용하여 연산속도를 향상시키고, 연산부하를 감소시킬 수 있다.
수면 분석 방법의 정확도 검증 및 실시예
도 34는 본 발명에 따른 수면 분석 방법의 정확도를 검증한 표로서, 나이, 성별, BMI, 질환여부에 따라 분석한 실험 결과 데이터이다.
도 34는 본 발명에 따른 수면 분석 방법에 대한 일 실시예로서, 스마트 스피커와 스마트폰을 이용한 경우를 이해하기 용이하게 나타낸 개념도이다.
본 발명에 따른 수면 분석 방법은 병원에서의 수면다원검사 방법과 달리, 검사 도중에 조명을 온/오프할 수도 있고, 실내 온도 및 습도를 자유롭게 조절할 수도 있다.
즉, 고정되어 있는 병원 환경 검증을 넘어 초격차를 위해 다양한 실제 상황에 대한 검증이 가능하고, 스마트 가전기기(800) 및 스마트폰(900) 만을 이용하여 병원이 아닌 다양한 환경에서도 편리하고 유연성 있게 수면 분석이 가능해진다.
이로 인하여, 도 34에서 보는 바와 같이, 다양한 범위의 나이, 성별, BMI, 수면무호흡증, 사지운동장애 대상군에 대해서도 실제로 지속적으로 높은 정확도를 보이는 실험결과를 확인할 수 있었다.
도 34에서 보는 바와 같이, 이해의 편의를 위하여 스마트 가전기기(800)를 스마트 스피커로 상정하였지만, 이에 한정되지 않는다. 즉, 스마트 가전기기(800)는 태블릿 PC(tablet personal computer), 이동 전화기(mobile phone), 화상 전화기, 전자북 리더기(e-book reader), 데스크탑 PC(desktop personal computer), 랩탑 PC(laptop personal computer), 넷북 컴퓨터(netbook computer), 워크스테이션(workstation), 서버, PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 모바일 의료기기, 카메라(camera), 또는 웨어러블 장치(wearable device)(예: 스마트 안경, 헤드마운티드 디스플레이 (head-mounted-device(HMD)), 전자 의복, 전자 팔찌, 전자 목걸이, 전자 앱세서리(appcessory), 전자 문신, 스마트 워치(smart watch)), 스마트 미러(smart mirror), 키오스크(kiosk) 등으로 구현될 수 있다.
나아가, 스마트 가전기기(800)는 TV, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스(set-top box), 홈 오토매이션 컨트롤 패널(home automation control panel), 보안 컨트롤 패널(security control panel), TV 박스), 게임 콘솔, 전자 사전, 전자 키, 캠코더(camcorder), 또는 전자 액자와 같은 스마트 가전 제품(smart home appliance), 각종 의료기기, 가정용 로봇, 사물 인터넷 장치(internet of things)(예:전구, 각종 센서, 전기 또는 가스 미터기, 스프링클러 장치, 화재경보기, 온도조절기(thermostat), 가로등, 토스터(toaster), 운동기구, 온수탱크, 히터, 보일러 등)로 구현될 수 있다. 또한, 스마트 가전기기(800)는 가구(furniture) 또는 건물/구조물의 일부, 전자 보드(electronic board), 전자 사인 수신 장치(electronic signature receiving device), 프로젝터(projector) 등으로 구현될 수 있으며, 위에서 언급한 다양한 장치들 중 하나 또는 그 이상의 조합일 수 있다.
또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 다양한 장치들 중 하나 또는 그 이상의 조합에 해당할 수 있다.
따라서, 본 발명에 따른 수면 분석 방법은 병원이 아닌 곳에서도 시간과 장소에 구애받음 없이 스마트폰(900)이나 스마트 스피커 등의 스마트 가전기기(800)를 통해서 편리하고 간단하게 사용자의 심층 수면 분석이 가능하다.
비접촉식 수면 분석 시스템의 구성
도 50은 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템의 동작을 설명하기 위한 구성도로서, 하나 이상의 스마트 가전기기(800), 슬립트랙 앱, 자율주행차량(801) 및 거주 공간(802)을 포함한다.
도 51은 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템의 구성요소들 간의 동작을 설명하기 위한 구성도로서, 스마트 가전기기(800), 스마트폰(900) 및 AI 서버(310)를 포함한다.
도 50에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 스마트 가전기기(800)는 내장된 마이크가 사용자의 수면 음향 정보를 획득하고 이를 이용하여 수면 분석(비접촉식 수면 분석)을 수행함으로써 더욱 범용적이고 정밀한 수면 분석을 수행할 수 있다.
즉, 병원의 수면다원검사 등의 환경 검증을 넘어 다양한 실제 상황 검증을 할 수 있고, 불면증뿐 아니라 수면 무호흡증 및 수면 저호흡증 이벤트까지 실시간으로 정확하게 감지하며, 다양한 범위의 나이, 성별, 인종, BMI, 질환여부에 대해서도 수면 진단 솔루션을 제공할 수 있다.
도 51에서 보는 바와 같이, 스마트 가전기기(800) 및 스마트폰(900)이 연동하여 사용자의 수면 분석을 수행한다. 스마트 가전기기(800)와 스마트폰(900)은 블루투스 등을 통해 페어링되거나, 기타 무선통신 방식으로 서로 연결될 수 있다.
스마트폰(900)은 스마트 가전기기(800)로부터 획득되는 사용자의 수면 음향 정보에 기초하여 수면 분석을 수행할 수 있다.
이때, 사용자의 수면 음향 정보는 스마트 가전기기(800)로부터 획득되어 스마트폰(900)으로 전달될 수도 있지만, 스마트폰(900)에 내장된 마이크를 통하여 자체 획득될 수도 있다.
즉, 도 51에 도시된 실시예에서, 수면단계 분석은 스마트 가전기기(800) 및 스마트폰(900)을 통해 비접촉식 수면단계 분석이 이루어진다. 사용자는 스마트폰(900)에서 도출된 수면단계 분석결과를 스마트폰(900)의 화면을 통해 확인할 수 있다.
이와 같이, 사용자가 스마트 가전기기(800)를 착용하지 않은 경우에도, 적어도 상기 수면 분석을 위한 입력신호의 일부(예: 신체 움직임 정보), 또는 수면 분석을 위한 입력신호(수면 음향 정보)를 수신하기 위하여, 스마트 가전기기(800)가 사용자 주변에 적절히 배치될 필요가 있다.
특히, 신체 움직임 정보를 추출하기 위해서는 적어도 사용자의 움직임을 감지할 수 있는 영역(예: 베개 하부, 매트리스 상부 등)에 배치되는 것이 좋을 수 있다.
반면, 음향은 방사적인 방향으로 전달되기 때문에, 수면 음향 정보 만을 이용하는 경우에는 사용자의 위치, 사용자와 스마트 가전기기(800)와의 거리나 각도와 무관하게 정보를 수집 및 분석할 수 있는 장점이 있다.
따라서, 본 발명의 스마트 가전기기(800)는 반드시 사용자에 착용되지 않아도, 사용자의 위치, 사용자와의 거리나 각도와 무관하게 사용자 수면 공간 내에 소정의 반경(예: 4~5 m) 내에서 적절히 배치된다면 위에서 설명한 수면단계분석이 가능해진다. 반경에 대한 구체적인 수치적 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
일 실시예에서는, 스마트 가전기기(800)가 수면 분석을 위한 입력신호(수면 음향 정보)를 수신할 수 있도록, 스마트 가전기기(800)가 사용자에 미착용된 경우, 사용자로 하여금 스마트 가전기기(800)를 사용자에 가깝게 배치할 수 있도록 소정의 신호를 송출할 수 있다. 소정의 신호는 진동, 알람, 텍스트, LED 등일 수 있다.
사용자와 스마트 가전기기(800) 사이의 반경은 스마트 가전기기(800)에 의하여 추출될 수도 있고, 스마트폰(900)에 의하여 추출될 수도 있다.
즉, 사용자의 수면 공간은 고정되어 있기 때문에, 스마트 가전기기(800)의 위치를 추적하여 스마트 가전기기(800)가 적절한 위치에 배치되어 있는지 판단할 수 있다.
한편, 스마트 가전기기(800)는 사용자에 착용가능한 디바이스가 아닌, 사용자 수면에 이용되는 수면용 제품(디바이스)에 해당할 수 있다.
예를 들어, 스마트 가전기기(800)의 하나로서, 스마트 스피커(smart speaker)가 이용될 수 있다. 스마트 스피커는 다양한 음향정보를 측정하기 위하여, 음향센서를 내부에 포함할 수 있다.
스마트 스피커는 음향센서를 통하여 획득된 음향정보를 이용하여, 1차 수면 분석을 수행할 수 있다. 스마트 스피커는 스마트폰(900)과 페어링되어, 스마트 스피커에서 측정된 정보, 또는 스마트 스피커에서 분석된 1차 수면 분석 결과가 스마트폰(900)으로 전달될 수 있다. 이때, 스마트 스피커는 통신 모듈을 포함할 수 있다.
또한, 스마트 가전기기(800)의 하나로서, 스마트 매트리스(smart mattress)가 이용될 수 있다. 스마트 매트리스는 다양한 음향정보를 측정하기 위하여, 음향센서를 내부에 포함할 수 있다.
스마트 매트리스는 음향정보를 이용하여, 1차 수면 분석을 수행할 수 있다. 스마트 매트리스는 스마트폰(900)과 페어링되어, 스마트 매트리스가 측정한 정보, 또는 스마트 매트리스가 분석된 1차 수면 분석 결과를 스마트폰(900)으로 전달할 수 있다. 이때, 스마트 매트리스는 통신 모듈을 포함할 수 있다.
한편, 스마트 매트리스는 온도를 조절하기 위한 각종 모듈(온도조절 모듈, 적외선 조사모듈, 쿨링모듈)을 포함할 수 있고, 최종 수면단계 분석 결과에 기초하여 온도가 조절될 수 있다. 이는 사용자의 수면의 질을 향상시킨다.
한편, 위에서 언급한 스마트 스피커나 스마트 매트리스는, 후술하는 수면장애 완화 및 개선을 위하여, 진동 모듈 또는 알람 모듈을 포함할 수 있다. 즉, 수면무호흡, 코골이, 수면 과호흡, REM 수면 등이 감지되면, 스마트 스피커나 스마트 매트리스의 진동 모듈 또는 알람 모듈을 활성화시켜, 사용자에게 촉각적 혹은 청각적 자극을 전달할 수 있다.
그 밖에, 자율주행차량(801)이나, 최근에 건설되는 거주 공간(802)에서도 하나 이상의 스마트 디바이스가 슬립트랙 앱과 연동되어 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템이 구축되어 동작할 수도 있다.
또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수 있다.
전술한 스마트 가전기기나 공간의 종류에 대한 기재는 예시일 뿐이며, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
수면 분석 시스템 내 스마트 가전기기
도 11의 (b)는 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템 내 스마트 가전기기의 구성을 나타내는 블록도이다.
본 발명에 따른 스마트 가전기기(800)는 통신부(810), 센서부(820), 프로세서(830), 메모리(840) 및 알람부(850)를 포함한다. 그 외 스마트 가전기기(800)의 기능을 수행하기 위한 다양한 구성이 더 포함될 수 있다.
즉, 본 발명의 실시예들에 대한 구현 양태에 따라 추가적인 구성이 더 포함될 수 있고, 혹은, 상기 구성들 중 일부가 생략되거나, 2개 이상의 구성이 1개의 구성으로 통합될 수도 있다.
통신부(810)는 무선 통신망을 통해 스마트폰(900)이나 AI 서버(310)와 데이터 송수신을 수행한다. 무선 통신망은 지웨이브(Z-wave), 지그비(zigbee), 와이파이(wifi), 블루투스(ble), LTE-M, 로라(LoRa, long Range), 협대역 사물인터넷(NB-IoT), 적외선통신(Infrared Data Association, IrDA) 등의 근거리 무선 통신망을 포함할 수 있다. 또한, 무선통신망은 무선랜(Wireless LAN, WLAN), 와이브로(Wireless Broadband, Wibro), Wifi(wireless fidelity), WiMax(world interoperability for microwave access), GSM(global system for mobile communication) 또는 CDMA(code division multiple access)와 같은 2G 이동통신망, WCDMA(wideband code division multiple access) 또는 CDMA2000과 같은 3G 이동통신망, HSDPA(high speed downlink packet access) 또는 HSUPA(high speed uplink packet access)와 같은 3.5G 이동통신망, LTE(long term evolution)망 또는 LTE-Advanced 망과 같은 4G, 5G, 6G 이동통신망 등을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.
센서부(820)는 사용자의 수면 음향 정보를 추출하기 위한 마이크 모듈을 포함할 수 있다. 마이크 모듈은 소형 디바이스에 적용되기 위한 MEMS(Micro-Electro Mechanical Systems)로 구성될 수 있다. 이러한 마이크 모듈은 매우 소형으로 제작이 가능하며, 콘덴서 마이크(Condenser Microphone)나 다이나믹 마이크(dynamic microphone)에 비해 매우 낮은 SNR(Signal Noise Ratio)를 가질 수 있다.
이때, 수면 음향 정보는 수면 중 음향신호의 정보로서, 수면 그 자체와 밀접한 상호작용을 하고, 스마트 워치, 스마트 링 등 웨어러블 디바이스를 별도로 착용하지 않고서도 획득될 수 있다.
센서부(820)는 기압 센서, 그립 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 온도 센서, 습도 센서, 조도 센서를 포함할 수 있다.
메모리(840)는 수면 분석을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 저장할 수 있으며, 저장된 컴퓨터 프로그램은 후술하는 프로세서(830)에 의하여 판독되어 실행될 수 있다. 또한, 메모리(840)는 프로세서(830)가 생성하거나 결정한 임의의 형태의 정보 및 통신부(810)가 수신한 임의의 형태의 정보를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(840)는 사용자의 수면에 관련한 데이터를 저장할 수 있다.
예를 들어, 메모리(840)는 입/출력되는 데이터들을 임시 또는 영구 저장할 수도 있다.
메모리(840)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체로 구현될 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.
컴퓨터 프로그램은 메모리(840)에 로드될 때, 프로세서(830)로 하여금 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(830)는 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 수행할 수 있다.
프로세서(830)는 하나 이상의 코어로 구성될 수 있으며, 스마트 가전기기의 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 범용 그래픽 처리 장치 (GPGPU: general purpose graphics processing unit), 텐서 처리 장치(TPU: tensor processing unit) 등의 데이터 분석, 딥러닝을 위한 프로세서를 포함할 수 있다.
프로세서(830)는 메모리(840)에 저장된 컴퓨터 프로그램을 판독하여 본 발명의 일 실시예에 따른 기계 학습을 위한 데이터 처리를 수행할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따라 프로세서(830)는 신경망의 학습을 위한 연산을 수행할 수 있다.
프로세서(830)는 딥러닝(DL: deep learning)에서 학습을 위한 입력 데이터의 처리, 입력 데이터에서의 피처추출, 오차 계산, 역전파(backpropagation)를 이용한 신경망의 가중치 업데이트 등의 신경망의 학습을 위한 계산을 수행할 수 있다.
또한, 프로세서(830)의 CPU, GPGPU, 및 TPU 중 적어도 하나가 네트워크 함수의 학습을 처리할 수 있다.
예를 들어, CPU 와 GPGPU가 함께 네트워크 함수의 학습, 네트워크 함수를 이용한 데이터 분류를 처리할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에서 복수의 스마트 가전기기의 프로세서를 함께 사용하여 네트워크 함수의 학습, 네트워크 함수를 이용한 데이터 분류를 처리할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 가전기기에서 수행되는 컴퓨터 프로그램은 CPU, GPGPU 또는 TPU 실행가능 프로그램일 수 있다.
네트워크 함수는 인공 신경망, 뉴럴 네트워크와 상호 교환 가능하게 사용될 수 있다. 네트워크 함수는 하나 이상의 뉴럴 네트워크를 포함할 수도 있으며, 이 경우 네트워크 함수의 출력은 하나 이상의 뉴럴 네트워크의 출력의 앙상블(ensemble)일 수 있다.
모델(추론 모델)은 네트워크 함수를 포함할 수 있다. 모델은 하나 이상의 네트워크 함수를 포함할 수도 있으며, 이 경우 모델의 출력은 하나 이상의 네트워크 함수의 출력의 앙상블일 수 있다.
프로세서(830)는 메모리(840)에 저장된 컴퓨터 프로그램을 판독하여 본 발명의 일 실시예에 따른 수면 분석 모델을 제공할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따라, 프로세서(830)는 수면 분석 모델을 이용하여 수면 음향 정보에 기초해 사용자의 수면 분석을 수행할 수 있다.
즉, 사용자의 수면 중 호흡은 수면을 분석하기 위한 많은 정보를 담는데, 몸의 움직임이나 수면 중 호흡음뿐 아니라, 다양한 수면 질환(예를 들어, 수면 무호흡증, 수면 저호흡증, 코골이) 등의 많은 정보를 담고 있어, 인공지능(AI)을 활용할 경우, 높은 정확도를 기대할 수 있다.
도 32의 (b)에서 보는 바와 같이, 수면 단계에서는 사용자의 호흡 패턴과 규칙성, 수면중 움직임 소리 및 숨소리가 측정되고, 무호흡증 이벤트 발생 후의 회복 호흡음과, 저 호흡증 이벤트 동안의 불안정한 호흡음이 측정될 수 있다.
또한, 호흡음의 주파수 패턴이 분석되면, 코골이나 수면 무호흡증의 원인에 대한 근본적인 예측이 가능하다.
특히, 수면 중 호흡음은 사용자의 수면 중 숨소리로서, 도 35에서 보는 바와 같이 스마트폰(900)이나 스마트 스피커 등의 다양한 스마트 가전기기(800)를 통해서 병원이 아닌 곳에서도 편리하게 측정 가능한 정보이다.
프로세서(830)는 수면 분석 모델을 학습시키기 위한 계산을 수행할 수 있다. 수면 분석 모델에 기초해서 사용자의 수면단계, 수면의 질, 수면장애 발생 등과 관련한 수면정보가 추론될 수 있다. 사용자로부터 실시간 혹은 주기적으로 획득되는 수면 음향 정보가 수면 분석 모델에 입력값으로 입력되어 사용자의 수면과 관련한 데이터(수면단계, 수면의 질, 수면장애 발생 등에 관한 데이터)를 출력하게 된다.
한편, 본 발명에 따른 스마트 가전기기(800)는 알람부(850)를 더 포함할 수 있다. 알람부(850)는 1차 및 2차 수면 분석 중 수면무호흡과 같은 수면장애가 발생한 경우, 사용자의 촉각적 혹은 청각적 피드백을 부여하기 위한 수단이다.
예를 들어, 알람부(850)는 진동을 생성하는 액추에이터, 진동 모듈, 햅틱 모듈로 구현될 수 있고, 소리, 음향을 생성하는 스피커 모듈로 구현될 수도 있다.
한편, 본 발명에 있어서, 수면상태정보는 사용자가 수면을 취하고 있는지 여부에 관련한 정보일 수 있다. 구체적으로, 수면상태정보는, 사용자가 수면 전이라는 제1수면 상태 정보, 사용자가 수면 중이라는 제2수면 상태 정보 및 사용자가 수면 후라는 제3수면 상태 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다시 말해, 사용자에 관련하여 제1수면 상태 정보가 추론되는 경우, 프로세서(830)는 해당 사용자가 수면 전(즉, 취침 전)인 상태인 것으로 판단할 수 있으며, 제2수면 상태 정보가 추론되는 경우, 해당 사용자가 수면 중인 상태인 것으로 판단할 수 있고, 그리고 제3수면 상태 정보가 획득되는 경우, 해당 사용자가 수면 후(즉, 기상)인 상태인 것으로 판단할 수 있다.
이러한 수면 상태 정보는, 환경 센싱 정보에 기초하여 획득될 수 있다. 환경 센싱 정보는, 비접촉 방식으로 사용자가 위치한 공간에서 획득되는 센싱 정보일 수 있다.
예를 들어, 프로세서(830)는 센서부(820)에서 획득된 환경 센싱 정보(청소에 관련한 음향 정보, 음식 조리에 관련한 음향 정보, TV 시청에 관련한 음향 정보, 수면 중 획득되는 수면 음향 정보 등)에 기초하여 수면 상태 정보를 추출할 수 있다.
이때, 사용자의 수면 중 획득되는 수면 음향 정보는, 수면 중 사용자가 뒤척거림에 따라 발생되는 음향, 근육 움직임에 관련한 음향 또는 수면 중 호흡 사운드 등을 포함할 수 있다. 즉, 본 발명에서의 수면 음향 정보는 사용자의 수면 동안에 관련한 호흡 패턴에 관련한 음향 정보를 의미할 수 있다.
수면단계는 NREM(non-REM) 수면, REM(Rapid eye movement) 수면으로 구분될 수 있고, NREM 수면은 다시 복수(예: Light, Deep의 2단계, N1 내지 N4의 4단계)로 구분될 수 있다. 수면단계의 설정은 일반적으로 통용되는 수면단계를 기준으로 정의될 수도 있지만, 설계자에 따라 다양한 방식으로 임의설정될 수도 있다.
수면단계 분석을 통해서는 수면의 질 뿐만 아니라 수면 질환(예: 수면 무호흡증)과 그의 근본적인 원인(예: 코골이)까지 예측할 수 있다.
프로세서(830)는 스마트 가전기기(800)로부터 획득되는 음향정보에 기초하여 수면상태 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(830)는 음향정보에 기 설정된 패턴의 정보가 감지되는 특이점을 식별할 수 있다.
여기서 기 설정된 패턴의 정보는, 수면에 관련한 호흡 패턴에 관련한 것일 수 있다. 예컨대, 깨어있는 상태(wake)에서는 모든 신경계가 활성화되어 있기 때문에 호흡 패턴이 불규칙적이고 몸의 움직임이 많을 수 있다.
또한, 목 근육의 이완이 이루어지지 않기 때문에 호흡 소리가 매우 적을 수 있다. 반면, 사용자가 수면을 취하는 경우에는, 자율신경계가 안정화되어 호흡이 규칙적으로 변화하고, 호흡음도 커질 수 있다.
즉, 프로세서(830)는 음향정보에서, 규칙적인 호흡, 적은 호흡음 등에 관련한 기 설정된 패턴의 음향 정보가 감지되는 시점을 특이점으로 식별할 수 있다. 또한, 프로세서(830)는 식별된 특이점을 기준으로 획득되는 음향정보에 기초하여 수면 음향 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(830)는 시계열적으로 획득되는 음향정보에서 사용자의 수면 시점에 관련한 특이점을 식별하고, 해당 특이점을 기준으로 수면 음향 정보를 획득할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수도 있다.
종래의 수면 분석 방법과 본 발명의 수면 분석 방법의 비교
도 45는 본 발명의 수면 분석 방법을 종래기술과 비교하기 위해, 종래의 수면 분석 방법에 따라 병원환경에서 수면다원검사 마이크 데이터(S)만을 이용한 경우의 훈련 방법에 관을 도시한 개념도이다.
도 46은 도 45에 도시된 훈련 방법에, 본 발명의 수면 분석 방법에 따라 가정환경에서의 각종 음향을 반영하여 AI 수면 분석 모델을 생성하는 방법의 개념도이다.
여기에서, 파형(a)는 병원환경에서 수면다원검사 마이크 데이터(S)의 파형, 파형(b)는 가정환경에서 발생하는 각종 노이즈 데이터(N)의 파형, 파형(c)는 파형(a)와 파형(b)가 결합된 파형이다.
도 47은 본 발명에 따른 수면 분석 방법의 성능을 주거 노이즈의 종류에 따라 9개 그룹으로 나누어 훈련한 성능을 검증한 표로서, 제1 내지 제 9 그룹(group 0 ~ group8)을 대상으로 하여 테스트한 실험 결과 데이터이다.
주거 노이즈의 종류가 제1 그룹은 비 소리, 바람 소리, 제2 그룹은 선풍기 소리, 에어콘 소리, 제3 그룹은 TV 소리, 전화 소리, 비디오 레코더 소리, 제4 그룹은 자동차 소리, 모터 바이크 소리, 기타 차량 소리, 제5 그룹은 시계 소리, 제6 그룹은 사람의 대화 소리, 목소리, 제7 그룹은 전자제품 소리, 제8 그룹은 방간/층간 소음, 제9 그룹은 반려동물 소리이다.
도 45에서 보는 바와 같이, 종래의 병원환경에서 수면다원검사 마이크 데이터(S)만을 이용한 경우의 훈련 방법은 병원에서 수집된 수면다원검사 마이크 데이터(S)를 입력받아 제1 AI 수면 분석 모델을 거쳐 출력되면, 분류 손실(classification loss)이 반영된 수면 분석 및 진단의 라벨이 생성 및 피드백된다.
반면, 가정용 수면다원검사 마이크 데이터(H)를 이용한 경우의 훈련 방법은 다음과 같다.
먼저, 도 46에서 보는 바와 같이, 종래의 병원환경에서 수면다원검사 마이크 데이터(S)만을 이용한 경우의 훈련 방법(a)에서 이용된 수면다원검사 마이크 데이터(S)에, 가정환경에서 발생하는 각종 노이즈 데이터(N)가 결합되어 입력된다.
이러한 결합 데이터(S+N)가 입력되어 제2 AI 수면 분석 모델을 거쳐 출력되면, 일관성 손실(consistency loss)이 발생한다.
이 일관성 손실에 도 20에 도시된 훈련 방법에 의해 발생된 분류 손실이 합산되어 반영되면, 제3 AI 수면 분석 모델이 생성된다.
이때, 제1 및 제2 AI 수면 분석 모델은 서로의 출력데이터 간 관련성을 부과한다.
사용자의 24시간 모니터링 프로세서 및 클래스 당 평균 결과값 비교
도 48은 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템 및 수면 분석 방법에 의한 사용자의 24시간 모니터링 프로세스를 설명하기 위한 개략도이다.
도 49는 본 발명에 따른 스마트 가전기기 및 수면 분석 방법과 기존의 세계 선도적인 슬립 테크 업체들의 제품 및 디바이스와 비교한 클래스 당 평균 (mean per class) 결과값의 표이다.
기존의 스마트워치만을 이용하여 사용자의 활동, 휴식, 수면 등의 패턴을 분석했던 종래의 경우에는 수면시 스마트워치를 벗어놓으면서 수면 분석이 중단되는 문제점이 있었다. 본 발명은 스마트 가전기기(800)와 연동된 스마트폰(900)을 이용하여 수면시 스마트워치를 벗어놓은 상태에도 사용자의 모든 활동을 실시간으로 중단없이(seamlessly) 모니터링할 수 있게 한다.
예를 들어, 스마트워치를 벗었을 때, 충전기에 꽂았을 때, 충전패드에 거치했을 때 등, 스마트폰(900)을 자동으로 구동시킴으로써 사용자의 활동, 휴식, 수면 등에 관한 분석을 연속적으로 이어갈 수 있게 된다. 이때, 스마트 가전기기(800)에 인접하지 않은 상태에서 수면시간이 되었을 때 스마트폰(900)을 구동시킬 수 있다.
이와 같은 방식으로 수면을 포함한 사용자 활동 측정의 연속성을 확보할 수 있게 된다. 예를 들어, 도 48에 도시된 바와 같이, 24시간의 데이터는 스마트폰(900)을 통해 확보될 수 있다. 그리고, 해당 데이터는 다양한 리포트로 가공되어 사용자에게 제공될 수 있다.
사용자는 스마트폰(900)의 스크린을 터치하여 수면기록을 시작하고, 위에서 언급한 방식으로 분석된 수면 분석 결과 리포트(취침 시간, 입면 지연 시간, 수면 시간, 알람 후 깨는 데 걸리는 시간 등)를 제공받으며, 수면단계에 맞추어 알람(개인 수면 단계에 맞춰 점차 커지는 소리의 알람 등)이 자동적으로 생성될 수 있고, 유저 프로파일링(수면 정보, 선호 컨텐츠, 연령대/성별/직업군에 따른 컨텐츠 추천 등), 개인 수면패턴에 최적화된 맞춤형 수면/운동/섭식/화장품/행동규정 등에 대한 추천 등의 올데이 케어 서비스를 제공받을 수 있게 된다.
본 발명은 체중/혈압과 수면무호흡, 불면증, 또는 운동과 불면증 등을 수면측정기록으로 보여주며, 이는 사용자에게 자신의 건강을 개선하기 위한 행동 변화의 동기부여가 될 수 있다. 즉, 본 발명은 사용자 행동변화의 순응도를 매우 자연스럽게 향상시킬 수 있다.
예를 들어, 사용자가 과체중일 경우, 수면무호흡이 흔하게 발생하는데, 체중 감량이 수면무호흡 호전에 도움이 되므로, 본 발명은 헬스케어 앱의 식단, 운동 및 체중 트랙킹(weight tracking)과 연계될 수 있다.
즉, 수면무호흡 이력(history)은 본 발명의 실시간 수면무호흡 감지와 정확도로 행동 개입이 가능하게 된다.
또한, 수면무호흡은 고혈압의 원인이 되므로, 호흡 불안정 구간이 정기적일 경우 본 발명을 이용하여 혈압 추적 관리가 가능하게 된다.
즉, 체중 감량은 인체의 혈압을 낮추는 데 도움이 되므로, 체중 감량 성공 시, PSQI를 활용하여 객관적인 수면의 질 전후를 비교할 수 있다.
또한, 운동(취침 전 3시간 이내 제외)은 불면증 완화에 도움이 되므로, 야외 활동으로 자연광을 마주하는 시간이 길어지고 사용자의 기분(mood)이 향상된다.
또한, 헬스케어 앱으로부터 다양한 운동 프로그램을 추천받는 것이 가능하게 된다.
아울러, 본 발명은 스트레스 수치와 수면, 또는 생리전 증후군과 불면 등의 상관관계를 유저에게 보여줄 수 있고, 이는 사용자가 자신의 건강상태를 재인식하게 만들 수 있다.
즉, 스트레스 수치와 수면의 질 간의 상관관계를 표기함으로써 흥미적 요소를 추가하고, 사용자의 스트레스 수치 및 우울증 정도에 따라, 헬스케어 앱에서 제공하는 정신의학 관련 설문지 작성이 가능하게 된다.
또한, 생리전 증후군의 증상 중 하나로 불면증을 호소하는 경우, 생리 주기 트래킹 기능 내 캘린더에 수면 데이터의 비교가 가능토록 수면 효율을 병기하여 사용자의 생리 현상과 관련된 건강상태를 점검받게 할 수 있다.
한편, 수면단계 분석에 있어서 중요한 것 중 하나는 사용자가 수면 중 깨는 상황이 생기는지, 진정한 기상이 이루어졌는지를 판단하는 것이다. 즉, 깨는 단계인 WAKE 단계를 제대로 분석할 수 있어야 하는데, 수면음향신호(sound)는 진정한 WAKE 단계에 있는지를 검출해내는 데 매우 유용한 요인이 된다.
종래 수면다원분석에서의 뇌파 측정의 경우, 사용자가 깬 상태에서 변화된 뇌파를 확인하는 것에 불과했다면, 본 발명의 수면단계 분석에 이용하는 수면음향신호는 사용자가 깨기 전(WAKE 단계에 도달하기 전)부터 전조 신호(사운드 패턴, 움직임 패턴 등)를 나타내고, 이를 통해 WAKE 단계를 예측 및 검출할 수 있다.
다수의 데이터를 통해 학습된 AI 수면단계 분석모델에 의하면, 특히 수면음향신호(sound)에 기초한 WAKE 단계의 판단이 더욱 정밀해지게 된다. 또한, 사용자가 잠에서 깨어나는 경우는 신체 바이오리듬에 따르는 경우도 있지만, 외부 인자(주변 소음, 잡음 등)에 영향을 받는 경우도 있다.
본 발명은 사용자의 수면 환경, 즉, 주변 공간에서 루틴하게 발생하는 노이즈, 비정상적 혹은 간헐적으로 발생하는 노이즈 등 다양한 주변 잡음까지 학습하여 AI 수면단계 분석모델이 구축되기 때문에, WAKE 단계를 더욱 명확하고 신뢰성 있게 예측하고, 검출해 낼 수 있게 된다.
실제로, 도 49에서 보는 바와 같이, 기존의 세계 선도적인 슬립 테크 업체들의 솔루션과 비교했을 때, Wake의 정확도 면에서 기존의 웨어러블 대비 43%, 기존의 비접촉식 대비 52% 향상된 결과가 산출되었고, Wake/Sleep 평균 정확도 면에서 기존의 웨어러블 대비 16%, 기존의 비접촉식 대비 20% 향상된 결과가 산출되었다.
또한, Wake/NREM/REM(3C) 평균 정확도 면에서 기존의 웨어러블 대비 15%, 기존의 비접촉식 대비 25% 향상된 결과가 산출되었다.
또한, 수면 음향 정보를 이용하는 본 발명의 수면 분석은 마이크 등이 포함된 디바이스만 있다면, 누구나 수면 분석이 가능하기 때문에, 매우 높은 범용성을 가지며, 다양한 장치에 적용될 수 있다.
본 발명에 따른 수면 분석 방법, 수면장애완화 및 방지방법, 수면장애개선방법, 모니터링 방법은 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 서버에 의하여 제공될 수 있다. 보다 구체적으로, 본 발명에 따른 수면 분석 방법, 수면장애완화 및 방지방법, 수면장애개선방법, 모니터링 방법은 인터넷 기반 컴퓨팅의 일종으로 정보를 사용자의 컴퓨터가 아닌 인터넷에 연결된 다른 컴퓨터로 처리하는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 서버에 의하여 실행될 수 있다.
즉, 도 50 및 51에 도시된 실시예에서, 스마트 가전기기(800) 및 스마트폰(900)에서 획득된 다양한 수면 음향 정보는 AI 서버(310)로 전송되고, AI 서버(310)는 해당 정보를 이용하여 수면 분석을 수행한 뒤, 다시 스마트 가전기기(800) 및 스마트폰(900)으로 그 결과를 전송할 수 있다.
본 발명의 다른 실시형태에 의하면, 스마트폰(900)에서 획득된 다양한 수면 음향 정보는 스마트폰(900)에서 스펙트로그램으로 변환되어 AI 서버(300)로 전송될 수 있다. 이 경우 AI 서버(310)는 해당 스펙트로그램을 이용하여 수면 분석을 수행할 수 있다.
본 발명의 또다른 실시형태에 의하면, 스마트폰(900)에서 획득된 다양한 수면 음향 정보는 AI 서버(310)에서 스펙트로그램으로 변환되어 AI 서버(310)가 해당 스펙트로그램을 이용하여 수면 분석을 수행할 수 있다.
클라우드 컴퓨팅 서비스는 인터넷 상에 자료를 저장해 두고, 사용자가 필요한 자료나 프로그램을 자신의 컴퓨터에 설치하지 않고도 인터넷 접속을 통해 언제 어디서나 이용할 수 있는 서비스일 수 있으며, 인터넷 상에 저장된 자료들을 간단한 조작 및 클릭으로 쉽게 공유하고 전달할 수 있다. 또한, 클라우드 컴퓨팅 서비스는 인터넷 상의 서버에 단순히 자료를 저장하는 것뿐만 아니라, 별도로 프로그램을 설치하지 않아도 웹에서 제공하는 응용프로그램의 기능을 이용하여 원하는 작업을 수행할 수 있으며, 여러 사람이 동시에 문서를 공유하면서 작업을 진행할 수 있는 서비스일 수 있다.
또한, 클라우드 컴퓨팅 서비스는 IaaS(Infrastructure as a Service), PaaS(Platform as a Service), SaaS(Software as a Service), 가상 머신 기반 클라우드 서버 및 컨테이너 기반 클라우드 서버 중 적어도 하나의 형태로 구현될 수 있다. 즉, 본 발명의 스마트 가전기기(800)는 상술한 클라우드 컴퓨팅 서비스 중 적어도 하나의 형태로 구현될 수 있다. 전술한 클라우드 컴퓨팅 서비스의 구체적인 기재는 예시일 뿐, 본 발명의 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하는 임의의 플랫폼을 포함할 수도 있다.
본 발명에 따른 수면 분석 방법, 수면장애완화 및 방지방법, 수면장애개선방법, 모니터링 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수도 있다.
환경 조성 정보 생성
본 발명의 일 실시예에 따르면, 프로세서(130) 또는 프로세서(830)는 수면 상태 정보 및/또는 수면 단계 정보에 기초하여 환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
수면 상태 정보는, 사용자가 수면을 취하는지 여부에 관련한 정보로, 사용자가 수면 전이라는 제1수면 상태 정보, 사용자가 수면 중이라는 제2수면 상태 정보 및 사용자가 수면 후라는 제3수면 상태 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이하 환경 조성 정보를 생성하는 단계에 대하여 프로세서(130)를 예로 들어 자세히 설명한다.
실시예에 따르면, 프로세서(130)는 제1수면 상태 정보에 기초하여 제1환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 사용자가 수면 전이라는 제1수면 상태 정보를 획득한 경우, 해당 제1수면 상태 정보에 기초하여 제1환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
실시예에 따르면, 제1환경 조성 정보는, 자연스럽게 수면에 들도록 유도하는 광의 세기 및 조도에 관한 정보일 수 있다. 구체적으로, 제1환경 조성 정보는, 수면 유도 시점을 기준으로 상기 제2수면 상태 정보가 획득되는 시점까지 3000K의 백색광을 30 lux의 조도로 공급하도록 하는 제어 정보일 수 있다.
실시예에 따르면, 수면 유도 시점은, 프로세서(130)에 의해 결정될 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 사용자의 사용자 단말(10)과의 정보 교환을 통해 수면 유도 시점을 결정할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 사용자는 자신이 수면하고자 하는 시점을 사용자 단말(10)을 통해 설정하여 프로세서(130)로 전달할 수 있다. 프로세서(130)는 사용자 단말(10)로부터 사용자가 수면을 취하고자 하는 시점에 기초하여 수면 유도 시점을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 사용자가 수면을 취하고자 하는 시점을 기준으로 20분 전 시점을 수면 유도 시점으로 결정할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 사용자가 설정한 수면을 취하고자 하는 시점이 11시인 경우, 프로세서(130)는 10시 40분을 수면 유도 시점으로 결정할 수 있다. 전술한 시점에 대한 구체적인 수치적 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
또한 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 환경 센싱 정보에 기초하여 사용자의 수면 의도 정보를 획득하고, 수면 의도 정보에 기초하여 수면 유도 시점을 결정할 수 있다. 수면 의도 정보는, 사용자가 수면을 취할 의도를 정량적인 수치로 나타낸 정보일 수 있다. 예컨대, 사용자의 수면 의도가 높을수록 10게 가까운 수면 의도 정보가 산출되며, 수면 의도가 낮을수록 0에 가까운 수면 의도 정보가 산출될 수 있다.
또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수도 있다.
전술한 수면 의도 정보에 대한 구체적인 수치적 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
수면 의도 정보 획득
프로세서(130) 또는 프로세서(830)는 환경 센싱 정보에 기반하여 수면 의도 정보를 획득할 수 있다. 또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 수면 의도 정보를 획득할 수도 있다. 이하, 수면 의도 정보를 획득하는 단계에 대하여 프로세서(130)를 예로 들어 자세히 설명한다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 환경 센싱 정보에 포함된 음향의 종류를 식별할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 식별된 음향의 종류의 수에 기초하여 수면 의도 정보를 산출할 수 있다. 프로세서(130)는 음향의 종류의 수가 많을수록 수면 의도 정보를 낮게 산출할 수 있으며, 음향의 종류가 적을수록 수면 의도 정보를 높게 산출할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 환경 센싱 정보에 포함된 음향의 종류가 3가지(예컨대, 청소기 소리, TV소리 및 사용자 목소리)인 경우, 프로세서(130)는 수면 의도 정보를 2점으로 산출할 수 있다. 또한 예를 들어, 환경 센싱 정보에 포함된 음향의 종류가 1가지(예컨대, 세탁기)인 경우, 프로세서(130)는 수면 의도 정보를 6점으로 산출할 수 있다. 전술한 환경 센싱 정보에 포함된 음향의 종류 및 수면 의도 정보에 관한 구체적인 수치적 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
즉, 프로세서(130)는 환경 센싱 정보에 포함된 음향의 종류의 수에 따라 사용자가 수면을 취할 의도가 얼마나 있는지에 관련한 수면 의도 정보를 획득할 수 있다. 예컨대, 많은 종류의 음향이 식별될수록, 사용자의 수면 의도가 낮다는 수면 의도 정보(즉, 낮은 점수의 수면 의도 정보)가 출력될 수 있다.
또한 실시예에서, 프로세서(130)는 복수의 음향 정보 각각에 상이한 의도 점수를 사전 매칭하여 의도 점수 테이블을 생성 또는 기록할 수 있다. 예를 들어, 세탁기에 관련한 제1음향 정보에는 2점이라는 의도 점수가 매칭되어 있을 수 있으며, 가습기 소리에 관련한 제2음향 정보에는 5점이라는 의도 점수가 사전 매칭되어 있을 수 있고, 그리고 목소리에 관련한 제3음향 정보에 1점이라는 의도 점수가 매칭되어 있을 수 있다. 프로세서(130)는 사용자의 수면과 관련한 음향 정보(예컨대, 사용자가 활동함에 따라 발생하는 소리로, 청소기, 설거지, 목소리 음향 등)에 대하여 비교적 높은 의도 점수를 사전 매칭하며, 사용자의 수면과 관련없는 음향 정보(예컨대, 사용자의 활동과 무관한 소리로, 차량 소음, 비오는 소리 등)에 대하여 비교적 낮은 의도 점수를 사전 매칭하여 의도 점수 테이블을 생성할 수 있다. 전술한 각 음향 정보에 매칭된 의도 점수에 대한 구체적인 수치적 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
프로세서(130)는 환경 센싱 정보 및 의도 점수 테이블에 기초하여 수면 의도 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 환경 센싱 정보에서 의도 점수 테이블에 포함된 복수의 음향 중 적어도 하나가 식별되는 시점에 대응하여, 식별된 음향에 매칭된 의도 점수를 기록할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 실시간으로 환경 센싱 정보가 획득되는 과정에서 제1시점에 대응하여 청소기 소리가 식별되는 경우, 프로세서(130)는 해당 청소기 소리에 매칭된 의도 점수 2점을 제1시점에 매칭하여 기록할 수 있다. 프로세서(130)는 환경 셍신 정보 획득 과정에서, 다양한 음향 각각이 식별될 때마다 식별된 음향에 매칭된 의도 점수를 해당 시점에 매칭하여 기록할 수 있다.
실시예에서, 프로세서(130)는 미리 정해진 시간(예컨대, 10분) 동안 획득된 의도 점수의 합에 기초하여 수면 의도 정보를 획득할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 10분 동안 획득된 의도 점수가 높을수록 높은 수면 의도 정보가 획득될 수 있으며, 10분 동안 획득된 의도 점수가 낮을수록 낮은 수면 의도 정보가 획득될 수 있다. 전술한 미리 정해진 시간에 대한 구체적인 수치적 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
즉, 프로세서(130)는 환경 센싱 정보에 포함된 음향의 특성에 따라 사용자가 수면을 취할 의도가 얼마나 있는지에 관련한 수면 의도 정보를 획득할 수 있다. 예컨대, 사용자의 활동에 관련한 음향이 식별될수록, 사용자의 수면 의도가 낮다는 수면 의도 정보(즉, 낮은 점수의 수면 의도 정보)가 출력될 수 있다.
환경 조성 정보 결정 및 스마트 가전기기의 동작
본 발명의 실시예에 따르면, 프로세서(130) 또는 프로세서(830)는 수면 상태 정보및/또는 수면 의도 정보에 기초하여 환경 조성 정보를 결정할 수 있다.
또한, 환경 조성 정보에 기초하여 본 발명의 실시예에 따른 다양한 스마트 가전기기(800)가 동작할 수 있다.
또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수도 있다. 이하, 환경 조성 정보의 결정과 스마트 가전기기의 동작을 도면 등을 활용하여 자세히 설명하기로 한다.
전체적인 동작
도 8은 본 발명의 일 실시예와 관련된 수면 상태 정보에 따른 수면 환경 조성 방법을 제공하기 위한 예시적인 순서도를 도시한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 사용자의 수면 상태 정보를 획득하는 단계(S100)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 수면 상태 정보에 기초하여 환경 조성 정보를 생성하는 단계(S200)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 환경 조성 정보를 환경 조성 장치(30)로 전송하는 단계(S300)를 포함할 수 있다.
전술한 도 8에 도시된 단계들은 필요에 의해 순서가 변경될 수 있으며, 적어도 하나 이상의 단계가 생략 또는 추가될 수 있다. 즉, 전술한 단계는 본 발명의 일 실시예에 불과할 뿐, 본 발명의 권리 범위는 이에 제한되지 않는다.
도 39는 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 방법의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
도 40은 본 발명에 따른 수면 분석 방법에 사용되는 다양한 스마트 가전기기의 실시예를 나타내는 순서도이다.
도 50 및 도 51과 도 39을 참조하여 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 방법의 전반적인 동작을 개략적으로 설명하면 다음과 같다.
수면 분석 앱이 스마트폰(900)에 다운로드 될 수 있다(S1000).
적어도 하나 이상의 스마트 가전기기(800)가 사용자의 수면 음향 정보를 실시간으로 수집하여 서버(310)로 전송할 수 있다(S2000).
스마트폰(900)이 사용자의 수면 음향 정보를 동시에 실시간으로 수집하여 서버(310)로 전송할 수 있다(S3000).
서버(310)가 AI로 학습된 수면 분석 결과 리포트를 스마트폰(900)으로 전송할 수 있다(S4000).
스마트폰(900)이 적어도 하나 이상의 스마트 가전기기(800)의 동작을 제어하는 제어신호를 출력할 수 있다(S5000).
적어도 하나 이상의 스마트 가전기기(800)가 사용자에게 맞춤형 수면환경을 제공할 수 있다(S6000).
다음으로, 도 50 및 도 51과 도 40을 참조하여 본 발명에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 방법의 세부적인 동작을 설명하면 다음과 같다.
먼저, 스마트 가전기기(800)에 마이크가 내장되어 있는지 여부가 판단될 수 있다(S7000).
만일, 긍정일 경우, 스마트폰(900)에 본 발명에 따른 수면 분석 앱(이하, 슬립트랙(sleeptrack) 앱)이 다운로드될 수 있고(S7100), 부정일 경우, 스마트폰(900)에 기존에 설치되어 있던 앱에 슬립트랙 앱이 연동될 수 있다(S7200).
여기에서, 슬립트랙 앱의 특징은 다음과 같다.
사용자의 실시간 수면 단계 및 호흡 불안정 구간을 탐지하는 수면 분석 앱으로서, 주 단위, 월 단위의 수면의 질 지표와 수면 환경을 저장할 수 있는 데이터베이스와, 사용 세션, 수면 통계 등을 통해 서비스 인사이트를 도출할 수 있는 대시보드를 이용하여 하룻밤의 정확도가 높은 수면 단계 그래프(힙노그램), 수면 평가 지표 및 호흡 불안정 지표를 산출할 수 있다.
또한, 슬립트랙 앱은 웨어러블 디바이스를 별도로 착용하지 않고도 비접촉식(contactless)으로 일상-수면 간 끊김없는(seamless) 모니터링 및 데이터 수집이 가능하다.
이를 통하여, 수면시 신체 자유도를 증가시킬 수 있을 뿐 아니라, 모든 수면 치료의 근간이 되는 깨어 있는 상태(wake) 시간을 정확하게 맞출 후 있어, 시간과 장소에 구애받지 않으면서 가정에서도 다양한 종류의 사용자들의 수면을 편리하고 정확하게 분석할 수 있다.
또한, 슬립트랙 앱의 용도는 다음과 같다.
실시간 수면 트래킹에 기반해 사용자의 수면에 개입(intervention)하여, 수면 분석 결과에 기반해 사용자에게 최적의 수면 환경을 조성해 주기 위하여, 사용자별 수면 패턴 분석 리포트를 제공할 뿐 아니라, 개인 수면 단계에 맞춘 알람, 수면 위생 가이드, 입면/기상 사운드 콘텐츠까지 제공할 수 있다.
또한, 연령대, 성별, 직업군에 따라 사용자별 수면 정보, 선호 컨텐츠, 잠 BTI, 추천 컨텐츠 반응성 등의 사용자 프로파일과, 개인 수면 패턴에 최적화된 맞춤형 운동, 섭식 등 행동 교정 및 수면 루틴을 형성할 수 있는 콘텐츠를 추천할 수 있다.
한편, 단계(S7100)에서, 해당 스마트 가전기기가 수면환경을 조성할 수 있는지 여부가 판단된다(S8000). 여기에서, 수면환경은 온도, 습도, 빛, 사운드, 머리 및 몸의 위치, 향기 등이 포함될 수 있다.
단계(S8000)에서, 긍정일 경우, 슬립트랙 앱이 작동됨과 동시에, 연구 상호작용이 생성될 수 있고(S810), 부정일 경우, 각종 유저 인터페이스(예: PUI, VUI 및/또는 GUI)를 통해 수면 분석에 기반한 고객 가치, 즉 데이터를 제공할 수 있는 기기인지 여부가 판단될 수 있다(S9000).
단계(S9000)에서, 긍정일 경우 슬립트랙 앱이 작동되고(S9100), 부정일 경우, 슬립트랙 앱의 도입이 의미가 없으므로 동작이 종료될 수 있다.
예시적으로, 단계(S8100)까지 도달하는 스마트 가전기기는 온도를 조절하는 에어컨 및/또는 공기청정기, 습도를 조절하는 가습기 및/또는 제습기, 빛을 조절하는 블라인드 및/또는 커튼, 전등, 음향을 조절하는 스마트 스피커, 사용자의 머리 및 몸의 위치를 조절하는 스마트 베드, 향기를 조절하는 스마트 디퓨저, 헬스케어 앱을 설치한 스마트 기기 등을 포함할 수 있다.
또한, 단계(S9100)까지 도달하는 스마트 가전기기는 TV, 의류 관리기, 로봇 청소기, 세탁기 및/또는 건조기, 냉장고, 헬스케어 앱을 설치한 스마트 기기 등을 포함할 수 있다.
또한, 단계(S8100) 및 단계(S9100) 외의 "슬립관리 앱 상호작용"까지 도달할 수 있는 응용분야는, 향기, 화장품, 건강기능식, 전통적인 수면 산업, 스포츠, 호텔, 재수학원, 소방서 및 정부기관 등과 관련된 산업분야일 수 있다.
이때, "슬립관리 앱"은 하드웨어 솔루션 없이 수면 분석이 가능한 일종의 수면관리 앱을 의미한다.
또한, "슬립트랙 앱"은 PUI, VUI 및/또는 GUI를 통해 사용자의 수면 리포트를 사용자의 스마트폰(900)에 실시간으로 전달하고, 리포트 결과에 따라 스마트 가전기기(800)를 동작시키는 수면 분석 앱을 의미할 수 있다.
전술한 도면들에 도시된 단계들은 필요에 의해 순서가 변경될 수 있으며, 적어도 하나 이상의 단계가 생략 또는 추가될 수 있다. 즉, 전술한 단계는 본 발명의 일 실시예에 불과할 뿐, 본 발명의 권리 범위는 이에 제한되지 않는다.
이하 환경 조성 정보를 결정하는 단계에 대하여 프로세서(130)를 예로 들어 수면 상태 및 수면 단계로 나누어 자세히 설명한다. 또한, 환경 조성 정보에 따라 동작하는 스마트 가전기기(800)의 예를 들어 자세히 설명한다. 다만, 이하 서술하는 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
수면 유도 시점 결정
실시예에 따르면, 프로세서(130)는 수면 의도 정보에 기초하여 수면 유도 시점을 결정할 수 있다. 또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 수면 유도 시점을 결정할 수도 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 수면 의도 정보가 미리 정해진 임계 점수를 초과하는 시점을 수면 유도 시점으로 식별할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 높은 수면 의도 정보가 획득되는 경우, 이를 수면 유도에 적절한 시점 즉, 수면 유도 시점으로 식별할 수 있다.
전술한 바와 같이, 프로세서(130)는 사용자의 수면 유도 시점을 결정할 수 있다. 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 사용자가 수면 전이라는 제1수면 상태 정보를 획득하는 경우, 수면 유도 시점을 기준으로 제2수면 상태 정보가 획득되는 시점까지 광을 조정하도록 하는 제1환경 조성 정보(3000K의 백색광을 30 lux의 조도로 공급)를 생성할 수 있다.
취침 전 상태에 기초한 제1환경 조성 정보 및 스마트 가전기기의 동작
본 발명의 일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 사용자의 상태가 취침 전 상태인 경우, 사용자가 수면을 준비하는 것으로 예측되는 시점(예컨대, 수면 유도 시점)부터 잠이 드는 시점(즉, 제2수면 상태 정보가 획득되는 시점)까지 광을 조정하도록 하는 제1 환경 조성 정보를 생성할 수 있으며, 해당 제1환경 조성 정보를 환경 조성 장치(30)로 전송할 것을 결정할 수 있다.
또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수도 있다.
이에 따라, 사용자가 잠들기 20분(예컨대, 수면 유도 시점) 전부터 잠에 드는 순간까지 3000K의 백색광이 30 lux의 조도로 공급될 수 있다. 이는 사용자가 잠들기 전 멜라토닌 분비에 탁월한 광이며, 자연스럽게 수면에 들도록 유도하는 것으로, 사용자의 수면 효율을 향상시킬 수 있다.
또한, 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 사용자의 상태가 취침 전 상태인 경우, 사용자가 수면을 준비하는 것으로 예측되는 시점(예컨대, 수면 유도 시점)부터 잠이 드는 시점(즉, 제2수면 상태 정보가 획득되는 시점)까지, 스마트 가전기기를 제어하기 위한 제1환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 구체적으로, 사용자의 수면 전 소정시간(예: 20분 전)까지 미세먼지 및 유해가스를 미리 제거하거나, 입면을 위한 실내 온도와 습도를 제어하는 등의 제1환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 또한, 제1환경 조성 정보는 수면 직전 수면을 유도할 수 있는 정도의 소음(백색소음)을 유발하도록 스마트 가전기기를 제어하거나, 공기청정기 또는 공기조화기 등의 스마트 가전기기의 송풍세기를 기설정된 세기 이하로 조절하거나, LED의 세기를 낮추거나, 직접풍을 간접풍으로 전환하는 등의 정보를 포함할 수 있다. 또한, 제1 환경 조성 정보는 수면공간 내의 온도 및 습도 정보에 기초하여 제습/가습을 실행하도록 스마트 가전기기를 제어하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 제1환경 조성 정보는 공기청정기 또는 공기조화기 등의 스마트 가전기기의 가동 히스토리와 획득되는 수면 상태(수면의 질)에 따라서 개인 맞춤형 온도, 습도, 송풍 세기 및 소음 등을 조절하도록 하는 제어 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 사용자의 상태가 취침 전 상태인 경우, 사용자가 수면을 준비하는 것으로 예측되는 시점(예컨대, 수면 유도 시점)부터 잠이 드는 시점(즉, 제2수면 상태 정보가 획득되는 시점)까지, 스마트 가전기기가 제1 환경 조성 정보에 따라 동작할 수 있다. 이하 다양한 스마트 가전기기의 동작을 예를 들어 설명한다.
예를 들어, 사용자가 수면을 준비하는 것으로 예측되는 시점 또는 사용자가 수면을 의도하는 시점 등 사용자가 취침을 준비하는 단계에서, 침실, 거실, 주방, 화장실 등에 설치된 전등은 내장된 모션센서가 사용자의 재실 여부를 감지할 수 있다. 또한 헬스케어 앱이 사용자의 수면 측정을 개시할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 TV는 사용자 최적화 수면 컨텐츠를 제공할 수 있다. 또는 스크린 소등 시간을 설정할 수 있다. 여기에서, 사용자 최적화 수면 컨텐츠는 마음챙김(Mindfulness), 심상치료(Guided Imagery), ASMR, 숫자 거꾸로 세기, 양 세기 등을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 에어컨 및/또는 공기청정기는 사용자의 입면을 위한 실내 온도를 조절할 수 있다. 또한 제공되는 공기 종류를 간접풍으로 전환할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 가습기 및/또는 제습기는 저소음 상태로 활성화할 수 있다. 또한 적정 습도를 유지할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 냉장고는 사용자의 개인 취침 시간 분석을 기반으로 수면에 도움이 되는 음식(예: 따뜻한 우유, 카모마일 등)을 추천하거나, 사용자로 하여금 야식을 하지 않도록 유도할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 의류 관리기는 저소음 모드로 전환하거나, 기상시 바로 작동되도록 취침 시작 시간이 설정될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 블라인드 및/또는 커튼은 자동으로 클로징(closing)될 수 있고, 전등 중 수면등은 약한 불빛으로 전환될 수 있다. 이외 모든 전등은 소등되도록 설정될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따라, 사용자가 잠이 드는 시점에서, 헬스케어 앱은 사용자의 입면 사실을 인식할 수 있다. TV는 사용자 최적화 수면 콘텐츠 중 사운드 관련 콘텐츠는 계속 제공하고, 스크린은 소등되도록 설정될 수 있다.
제2수면 상태에 기초한 제2환경 조성 정보 및 스마트 가전기기의 동작
본 발명의 일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 제2수면 상태 정보에 기초하여 제2환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 또한, 예를 들어, 프로세서(130)는 제2수면 상태 정보를 통해 사용자가 수면에 인입하는 시점 즉, 수면 인입 시점을 파악할 수 있으며, 이에 기초하여 제2환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
예컨대, 프로세서(130)는, 도 7에 도시된 바와 같이, 수면 인입 시점부터 빛을 최소화하거나 스마트 가전기기를 취침모드로 제어하여 온도와 습도를 최적화하고 조용한 암실과 같은 분위기를 조성하도록 하는 제2환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 이러한 제2환경 조성 정보는, 사용자가 깊은 수면에 빠지도록 하여 수면의 질을 향상시키는 효과가 있다.
실시예에서, 프로세서(130)는 수면 단계 정보에 기초하여 외부 환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 실시예에서, 수면 단계 정보는 수면 음향 정보에 대한 분석을 통해 시계열적으로 획득되는 사용자의 수면 단계 변화에 관한 정보를 포함할 수 있다.
또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상기 동작을 수행할 수도 있다.
제2환경 조성 정보는, 조도를 최소화하여 빛이 없는 암실 환경을 조성하도록 하는 제어 정보일 수 있다. 예컨대, 수면 중 빛의 간섭이 있을 경우, 파편적으로 잠을 잘 확률이 높아져 좋은 숙면을 취하기 어려울 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 제2수면 상태 정보에 기초하여 스마트 가전기기의 표시부의 밝기를 소정 밝기로 낮추거나, 표시부를 오프시키거나, 기설정된 레벨 이하의 소음으로 동작시키거나, 송풍 강도를 기설정된 세기 이하로 조절하거나, 송풍 온도를 기설정된 범위 내에 맞추거나, 수면공간 내의 습도를 소정 온도로 유지하거나, 간점풍을 유지하도록 스마트 가전기기를 제어하기 위한 제2환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
제2 환경 조성 정보는 수면 단계에 따라, 깊은 수면(deep sleep)을 취하고 있는 경우 잠에서 깰 염려가 적기 때문에, 실내 공간의 공기의 질을 향상시키거나 온도와 습도를 최적화시키는 등으로 스마트 가전기기를 동작시키기 위한 제어 정보를 포함할 수 있다.
즉, 프로세서(130)는 사용자가 수면(또는 수면 단계)에 진입하였음을 감지하는 경우(제2수면 상태 정보를 획득하는 경우), 광이 공급되지 않도록 하거나, 스마트 가전기기의 동작을 제어할 수 있는 제2 환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 이에 따라, 사용자가 깊은 잠을 잘 확률이 높아져 수면의 질이 향상될 수 있다.
또한, 구체적인 예를 들어, 프로세서(130)는 사용자의 수면 단계 정보를 통해 사용자가 수면 단계(예컨대, 얕은 수면)에 진입했음을 식별하는 경우, 실내 온도와 습도를 최적화하거나, 조도를 최소화하여 빛이 없는 암실 환경을 조성하거나, 숙면을 취할 수 있도록 스마트 가전기기를 제어하여 미세먼지/유해가스의 제거, 공기의 온도 및 습도 조절, LED의 점등, 구동소음의 레벨조절, 송풍량 등을 수행하도록 하는 외부 환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 즉, 사용자의 수면 단계 별 최적의 조도 즉 최적의 수면 환경을 조성함으로써, 사용자의 수면 효율을 향상시킬 수 있다.
이 밖에도, 프로세서(130)는 수면 중, 사용자의 수면 단계 변화에 따라 적정한 조도를 제공하거나 공기질을 조절하도록 하기 위한 환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 얕은 수면에서 깊은 수면으로 변화되는 경우, 미세한 적색광을 공급하거나, 또는 REM 수면에서 얕은 수면으로 변화되는 경우, 조도를 낮추거나 청생광을 공급하는 등 수면 단계 변화에 따라 보다 다양한 외부 환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 이는, 수면 전, 또는 기상 직후뿐만 아닌 수면 중 상황까지 자동으로 고려하여 수면 경험의 일부가 아닌 전체를 고려함으로써 사용자로 하여금 수면의 질을 극대화시키는 효과를 가질 수 있다.
이하 제2수면 상태 정보에 기초한 다양한 스마트 가전기기의 동작을 예를 들어 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 헬스케어 앱은 사용자의 호흡음을 실시간 분석하고, 무호흡 시 진동이나 알람 등의 자극을 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 TV는 스크린을 소등시키고 사운드를 오프시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 에어컨 및/또는 공기청정기는 적정 실내 온도와 간접풍을 유지할 수 있다. 또한 온도 변화로 얕은(Light) 수면 탐지 시 온도를 조절할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 가습기 및/또는 제습기는 저소음 모드 및 적정 습도를 유지할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 도어락은 잠금 상태를 확인할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 콘센트 및/또는 스위치는 저전력 모드로 전환할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 전등 중에서 수면등은 사용자의 입면 사실이 인식된 시점으로부터 기 설정된 시점(예컨대, 15 내지 25분 후)에 소등될 수 있다.
한편, 취침모드 중 수면 단계는 다시 기본 수면 모드, 수면 개인화 모드, 특수 케어 모드로 옵션이 분류될 수 있다.
기본 수면 모드는 쾌적한 수면 환경을 만들 수 있는 환경(공기, 온도, 습도, 빛, 향 등)을 수면 모드 기본값으로 설정하여 제공할 수 있다.
수면 개인화 모드는 축적된 사용자 데이터를 바탕으로 사용자의 수면의 질에 따라 맞춤형 수면 모드를 제공할 수 있다.
특수 케어 모드는 가려움증, 과체중 등 수면에 불편함이 있는 특이 사용자들마다 최적화된 맞춤형 수면 모드를 개발하여 제공할 수 있다.
또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수도 있다.
기상 유도 시점에 기초한 제3환경 조성 정보 및 스마트 가전기기의 동작
본 발명의 일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 기상 유도 시점에 기초하여 제3환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 제3환경 조성 정보를 생성할 수도 있다.
예를 들어, 프로세서(130)는 수면 계획 정보를 통해 사용자의 기상 시간을 식별하고, 해당 기상 시간에 기초하여 기상 예측 시점을 생성하고, 이에 따라, 환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 예컨대, 프로세서(130)는, 도 7에 도시된 바와 같이, 기상 예측 시점 30분 전부터 침대 위치를 기준으로 3000K의 백색광을 0 lux부터 시작해서 250 lux에 도달하게끔 서서히 조도를 서서히 높여주도록 하는 제3환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 이러한 제3환경 조성 정보는, 희망 기상 시간에 대응하여 자연스럽고 개운하게 기상하도록 유도할 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 환경 조성 정보를 환경 조성 장치(30)로 전송할 것을 결정할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 수면 계획 정보에 기초하여 취침 또는 기상 시 사용자가 잠에 용이하게 들거나 또는 자연스럽게 일어날 수 있도록 하는 외부 환경 조성 정보를 생성함으로써, 사용자의 수면의 질을 향상시킬 수 있다.
추가적인 실시예에서, 프로세서(130)는 수면 단계 정보에 기초하여 추천 수면 계획 정보를 생성할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 수면 단계 정보를 통해 사용자의 수면 단계 변화에 대한 정보(예컨대, 수면 사이클)를 획득할 수 있으며, 이러한 정보들을 기반으로 기상 예상 시간을 설정할 수 있다.
예컨대, 일반적으로 하루동안의 수면 사이클은, 얕은 수면, 깊은 수면, 앞은 수면, REM 수면 단계를 거칠 수 있다. 프로세서(130)는 REM 수면 이후가 사용자가 가장 개운하게 기상할 수 있는 시점으로 판단하여 REM 시점 이후로 기상 시간을 결정함으로서, 추천 수면 계획 정보를 생성할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 추천 수면 계획 정보에 따라 환경 조성 정보를 생성하고, 이를 환경 조성 장치(30)로 전송할 것을 결정할 수 있다. 따라서, 사용자는 프로세서(130)가 추천한 추천 수면 계획 정보에 따라 자연스럽게 기상할 수 있다. 이는, 프로세서(130)가 사용자의 수면 단계 변화에 따라 사용자의 기상 시점을 추천한 것으로, 사용자의 피로도가 최소화되는 시점일 수 있으므로, 사용자의 수면 효율이 향상된다는 장점을 가질 수 있다.
상술한 바와 같이, 제3환경 조성 정보는, 기상 유도 시점으로부터 기상 시점까지 3000K의 백색광을 0 lux에서 250 lux조도로 점진적으로 증가시켜 공급하도록 하는 제어 정보인 것을 특징으로 할 수 있다. 예를 들어, 제3환경 조성 정보는 사용자의 기상 전 30분 전(즉, 기상 유도 시점)부터 조도를 서서히 올리는 것에 관련한 제어 정보일 수 있다. 여기서, 기상 유도 시점은, 기상 예측 시점에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시예에서, 기상 유도 시점은, 기상 예측 시점에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다. 기상 예측 시점은, 사용자가 기상할 것으로 예상되는 시점에 관한 정보일 수 있다. 예컨대, 기상 예측 시점은, 제1사용자의 오전 7시일 수 있다. 전술한 기상 예측 시점 또는 수치에 대한 구체적인 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
제3환경 조성 정보는 기상 시점에 실내 온도, 습도, 송풍 세기, 소음, 진동 중 적어도 하나 이상을 높이거나 낮춰 기상을 유도하도록 스마트 가전기기를 제어하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 제3환경 조성 정보는 기상을 서서히 유도하기 위해 백색 소음을 발생시킬 수 있도록 스마트 가전기기를 제어하기 위한 제어 정보를 포함할 수 있다.
제3환경 조성 정보는 기상 이후 스마트 가전기기의 소음을 기설정된 레벨 이하로 유지하도록 제어하기 위한 제어 정보를 포함할 수 있다.
또한, 제3환경 조성 정보는 기상 예측 시점, 기상 추천 시점에 연동하여 스마트 가전기기를 제어하기 위한 제어 정보를 포함할 수 있다. 기상 추천 시점은 사용자의 수면 패턴에 따라 자동적으로 추출된 시점일 수 있으며, 기상 예측 시점은 뒤에서 자세히 설명하도록 한다.
이하 기상 유도 시점 및 기상 시점에 기초한 다양한 스마트 가전기기의 기상모드 동작을 예를 들어 설명한다.
기상 전 단계에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 헬스케어 앱은 사용자의 수면 분석을 진행하고, 사용자의 수면 패턴을 인식할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 에어컨 및/또는 공기청정기는 사용자의 기상을 위하여 실내 공기질, 온도 또는 습도 등의 환경을 조절할 수 있다.
기상 단계에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 헬스케어 앱은 사용자의 램(REM) 수면이 탐지되거나, 사용자의 체온 변화가 감지될 경우, 앱에 설치된 스마트 알람을 작동시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 가습기 및/또는 제습기는 일반 운영 모드로 전환될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 의류 관리기는 취침 준비 단계에서 기 설정되었던 기상 알람 시간에 맞추어 동작을 개시할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 블라인드 및/또는 커튼은 자동으로 오픈될 수 있다..
본 발명의 일 실시예에 따른 세탁기는 세탁 동작을 개시할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 건조기는 건조 동작을 개시할 수 있다.
기상 후 단계에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 헬스케어 앱은 분석된 사용자의 수면 리포트를 사용자의 스마트폰(900)에 디스플레이하고, 오늘의 날씨, 주요 뉴스 등 사용자 최적화 콘텐츠를 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 의류 관리기는 기 설정된 외출 시간에 맞추어 의류의 먼지나 구김에 대한 케어, 냄새 제거, 살균, 건조 등의 작업을 완료할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 로봇 청소기는 이 단계에서 필요시 사용자의 스마트폰(900)에 리포트를 전달하고, 사용자 데이터를 확보, 분석 및 반영하며, 사용자의 외출 전에 세탁기의 세탁 동작 및 건조기의 건조 동작을 완료한 후에, 사용자 데이터를 확보, 분석 및 반영할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 정수기는 사용자의 선호도가 반영된 자동 맞춤형 물을 출수한 후에, 사용자 데이터를 확보, 분석 및 반영할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 냉장고는 전면에 설치된 분석된 사용자의 수면 및 헬스 데이터를 기초로 하여, 추천 및 비추천 아침식사 메뉴 목록과 추천 아침운동 목록을 디스플레이부에 디스플레이할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 오븐/전자 레인지는 냉장고에서 추천한 아침식사 추천 메뉴 중에서 하나 이상이 클릭되면 해당 메뉴를 자동으로 예열한 후에, 사용자 데이터를 확보, 분석 및 반영할 수 있다.
또한, 전 스마트 가전기기(800)의 사용자 데이터를 확보, 분석 및 반영하여, 개인 데이터 기반 최상의 수면 환경(온도, 습도, 공기의 질, 조도 등)이 추천될 수 있다.
또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수도 있다.
기상 예측 시점의 판단
일 실시예에서, 기상 예측 시점은 사용자의 사용자 단말(10)과의 정보 교환을 통해 사전 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 사용자는 자신이 기상하고자 하는 시점을 사용자 단말(10)을 통해 설정하여 프로세서(130)로 전달할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 사용자 단말(10)의 사용자가 설정한 시점에 기초하여 기상 예측 시점을 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 사용자가 사용자 단말(10)을 통해 알람시간을 설정한 경우, 설정한 알람시간을 기상 예측 시점으로 판단할 수 있다.
다른 실시예에서, 기상 예측 시점은, 제2수면 상태 정보를 통해 식별된 수면 인입 시점에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 사용자가 수면 중이라는 제2수면 상태 정보를 통해 사용자의 수면 인입 시점을 파악할 수 있다. 프로세서(130)는 제2수면 상태 정보를 통해 파악할 수면 인입 시점에 기초하여 기상 예측 시점을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 수면 인입 시점을 기준으로 적정 수면 시간인 8시간 이후 시점을 기상예측 시점으로 결정할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 수면 인입 시점이 오후 11시인 경우, 프로세서(130)는 기상 예측 시점을 오전 7시로 결정할 수 있다. 전술한 각 시점에 대한 구체적인 수치적 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 즉, 프로세서(130)는 사용자가 수면에 잠든 시점에 기초하여 기상 예측 시점을 결정할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 기상 추천 시점은, 사용자의 수면 단계 정보에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다. 예컨대, 사용자는 REM 단계에서 기상하는 경우 가장 개운하게 일어날 수 있다. 하루밤 수면 동안, 사용자는 경도 수면(light), 깊은 수면(deep), 경도 수면, REM 수면 순으로 수면 사이클을 가질 수 있으며, REM 수면 단계에서 기상했을 때 가장 개운하게 기상할 수 있다. 바람직하게는, 사용자의 적정 또는 희망 수면 시간을 고려하여, 적정 또는 희망 수면 시간을 최소한 만족하면서, 수면 추천 시점을 결정할 수 있다.
이에 따라, 프로세서(130)는 사용자의 수면 단계에 관련한 수면 단계 정보를 통해 사용자의 기상 예측 시점을 결정할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 프로세서(130)는 수면 단계 정보를 통해 사용자가 REM 단계에서 다른 수면 단계로 변화하는 시점(바람직하게는, REM 단계에서 다른 수면 단계로 천이하기 직전 시점)을 기상 추천 시점으로 결정할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 사용자가 가장 개운하게 기상할 수 있는 수면 단계 정보(즉, REM 수면 단계)에 기초하여 기상 예측 시점을 결정할 수 있다.
전술한 바와 같이, 프로세서(130)는 사용자 설정, 수면 인입 시점 및 수면 단계 정보 중 적어도 하나에 기초하여 사용자의 기상 예측 시점을 결정할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 사용자가 기상하고자 하는 시점인 기상 예측 시점을 결정한 경우, 해당 기상 예측 시점에 기초하여 기상 유도 시점을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 사용자가 기상하고자 하는 시점을 기준으로 30분 전 시점을 기상 유도 시점으로 결정할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 사용자가 설정한 기상하고자 하는 시점(즉, 기상 예측 시점)이 오전 7시인 경우, 프로세서(130)는 오전 6시 30분을 기상 유도 시점으로 결정할 수 있다. 전술한 시점에 대한 구체적인 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
즉, 프로세서(130)는 사용자의 기상이 예측되는 기상 예측 시점을 파악하여 기상 유도 시점을 결정하고, 기상 유도 시점으로부터 기상 시점(예컨대, 사용자가 실제 기상할 때까지) 3000K의 백색광을 0 lux에서 250 lux조도로 점진적으로 증가시켜 공급하도록 하는 제3환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 프로세서(130)는 해당 제3환경 조성 정보를 환경 조성 장치(30) 전송할 것을 결정할 수 있으며, 이에 따라, 환경 조성 장치(30)는 제3환경 조성 정보에 기반하여 사용자가 위치한 공간에서 광에 관련한 조정 동작을 수행할 수 있다.
또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수도 있다. 예컨대, 환경 조성 장치(30)는 광 공급 모듈이 기상 30분 전부터 3000K의 백색광을 0 lux에서 250 lux조도 점진적으로 증가시키도록 제어할 수 있다. 전술한 수치에 대한 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
제3수면 상태 정보에 기초한 제4환경 조성 정보 및 스마트 가전기기의 동작
본 발명의 일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 제3수면 상태 정보에 기초하여 제4환경 조성 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 사용자의 수면 질병 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에서, 수면 질병 정보는, 수면 위상 지연 증후군을 포함할 수 있다. 수면 위상 지연 증후군이란, 원하는 시간에 잠들지 못하고, 이상적인 수면 시간대가 뒤로 밀리는 수면 장애 증상일 수 있다. 실시예에 따르면, 청색광 치료(blue-light therapy)는 수면 위상 지연 증후군의 치료 방법 중 하나로, 사용자가 희망 기상 시간에 일어난 후 약 30분 정도 청색광을 공급하는 치료일 수 있다. 이러한 청색광 공급을 매일 아침 반복하는 경우, 일주기 리듬(circadian rhythm)을 원상태로 되돌려주어 정상인에 비해 더 늦은 밤시간에 잠이 오게 되는 것이 예방될 수 있다.
이에 따라, 프로세서(130)는 수면 질병 정보 및 제3수면 상태 정보에 기초하여 제4환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(10)을 통해 사용자가 수면 위상 지연 증후군에 해당한다는 수면 질병 정보 및 사용자가 수면 후(즉, 기상)라는 제3수면 상태 정보를 획득하는 경우, 프로세서(130)는 제4환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 이 경우, 제4환경 조성 정보는, 기상 시점으로부터 기 설정된 시간 동안 300 lux의 조도, 221도의 색상도, 100% 채도, 56% 밝기의 청색광을 공급하도록 하는 제어 정보일 수 있다. 일 실시예에서, 300 lux의 조도, 221도의 색상도, 100% 채도, 56% 밝기의 청색광은 수면 위상 지연 증후군을 치료하기 위한 청색광을 의미할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 수면 위상 지연 증후군을 가진 사용자가 오전 7시에 기상하는 경우, 프로세서(130)는 제3수면 상태 정보에 기초하여 기상 시점을 7시로 파악하고, 해당 기상 시점인 오전 7시부터 기 설정된 시점(예컨대, 오전 7시 30분)까지 300 lux의 조도, 221도의 색상도, 100% 채도, 56% 밝기의 청색광을 공급하도록 하는 제4환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 이에 따라, 사용자의 일주기 리듬이 정상인 범위(예컨대, 밤 12즈음에 잠이 들고, 아침 7시 즈음 기상하도록)로 조정될 수 있다. 즉, 제4환경 조성 정보 생성을 통해 특정 수면 질환을 가진 사용자의 수면의 질이 향상될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 프로세서(130)는 환경 조성 정보를 환경 조성 장치로 전송할 것을 결정할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 조도 조정에 관련한 환경 조성 정보를 생성할 수 있으며, 해당 환경 조성 정보를 환경 조성 장치(30)로 전송할 것을 결정함으로써, 환경 조성 장치(30)의 조도 조정 동작을 제어할 수 있다.
실시예에 따르면, 빛은 수면의 질에 영향을 줄 수 있는 대표적인 요인 중 하나일 수 있다. 예컨대, 빛의 조도, 색, 노출 정도 등에 따라 수면의 질에 좋은 영향을 끼칠 수 있고, 그리고 나쁜 영향을 끼칠 수 있다. 이에 따라, 프로세서(130)는 조도를 조정하여 사용자의 수면의 질을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 잠들기 전이나 잠든 후의 상황을 모니터링 하고, 이에 따라 사용자를 효과적으로 깨우기 위한 조도 조정을 수행할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 수면 상태(예컨대, 수면 단계)를 파악하여 자동으로 조도를 조정하여 수면의 질을 극대화시킬 수 있다.
또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수도 있다. 전술한 수치와 시점에 대한 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
감지된 이벤트에 따른 환경 조성 정보
본 발명의 일 실시예는, 감지된 적어도 하나 이상의 이벤트에 따라 환경 조성 장치를 제어하기 위한 환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 환경 조성 정보의 생성은 도 1의 (a)에 도시된 컴퓨팅 장치(100) 또는 도 1의 (b)에 도시된 수면 환경 조절 장치(400)에서 수행될 수 있다.
이벤트는 적어도 하나 이상으로 다양하게 미리 설정될 수 있다. 예를 들어, 이벤트는 다음의 A 내지 H 이벤트들 중 적어도 하나 이상의 이벤트를 포함할 수 있다.
A. 인룸(in room)
B. 인베드(in bed)
C. 입면(Fall asleep)
D. 무호흡(Apnea)
E. 숙면(Deep sleep)
F. 자다 깸(Wake up during sleep)
G. 알람 시간에 근처에서 렘수면(REM near alarm)
H. 기상(Wake up)
이하, 각 이벤트들을 상세히 설명한다.
위 A 이벤트는 사용자가 수면을 취하는 공간, 예를 들어, 침실에 들어온 것을 의미하는 이벤트이다. 상기 A 이벤트는 존재 감지 센서(presence detection sensor)를 통해 감지될 수 있다.
상기 존재 감지 센서는 인체 감지 센서라고도 불리며, 예를 들어, 레이더 센서, PIR 모션 센서, 와이파이 센싱(WiFi sensing) 센서, 카메라 센서, 초음파 센서 등이 있다.
상기 존재 감지 센서는, 환경 조성 장치(30)에 장착될 수도 있고, 침실에 별도로 장착되어 환경 조성 장치(30)에 유선 또는 무선으로 연결될 수도 있다. 또는, 상기 존재 감지 센서는, 도 1의 (a) 또는 도 1의 (b)의 네트워크에 연결되어 감지 신호를 컴퓨팅 장치(100), 수면 환경 조절 장치(400), 사용자 단말(10) 또는 환경 조성 장치(30)로 전송할 수도 있다. 또는, 상기 존재 감지 센서는 사용자 단말(10)과 근거리 통신을 통해 연결되어 감지 신호를 사용자 단말(10)로 전송할 수도 있다.
또는, 본 발명이 도 1의 (c)의 실시형태로 구현되는 경우, 상기 존재 감지 센서는 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상에 존재할 수도 있다.
상기 A 이벤트 발생 시, 즉, 상기 A 이벤트가 상기 존재 감지 센서에 의해 감지되면, 환경 조성 장치(30)를 자동으로 켜기 위한 제A 환경 조성 정보가 생성될 수 있다. 여기서, 제A 환경 조성 정보는 환경 조성 장치(30)를 자동으로 켜는 것 이외에도 환경 조성 장치(30)를 특정 동작 모드로 변경 설정하는 제어 정보를 포함할 수도 있다.
위 B 이벤트는 사용자가 침대에 누운 것을 의미하는 이벤트이다. 상기 B 이벤트는 압전 센서를 통해 감지될 수 있다. 압전 센서는 사용자가 수면을 취하는 침대에 장착될 수 있다. 하지만 이에 한정하는 것은 아니며, 상기 압전 센서는 사용자가 수면을 취할 수 있는 쇼파나 안마의자 등에도 장착될 수 있다.
상기 압전 센서는 환경 조성 장치(30)에 유선 또는 무선으로 연결될 수도 있다. 또는, 상기 압전 센서는, 도 1의 (a) 또는 도 1의 (b)의 네트워크에 연결되어 감지 신호를 컴퓨팅 장치(100), 수면 환경 조절 장치(400), 사용자 단말(10) 또는 환경 조성 장치(30)로 전송할 수도 있다. 또는, 상기 압전 센서는 사용자 단말(10)과 근거리 통신을 통해 연결되어 감지 신호를 사용자 단말(10)로 전송할 수도 있다.
상기 B 이벤트 발생 시, 즉 상기 B 이벤트가 상기 압전 센서에 의해 감지되면, 환경 조성 장치(30)를 슬립모드로 구동시키기 위한 제B 환경 조성 정보가 생성될 수 있다. 상기 제B 환경 조성 정보는 사용자의 입면을 위한 환경 조성 장치(30)의 제어 정보를 포함할 수 있다. 상기 제어 정보는 환경 조성 장치(30)에서 발생되는 소음이나 빛 등을 줄이기 위한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 환경 조성 장치(30)가 공기조화기인 경우에 풍량을 특정 세기 이하로 변경 설정하거나 현재 풍량을 상기 특정 세기 이하로 낮추거나, 직접풍을 간접풍 또는 무풍으로 전환하거나, 디스플레이부의 밝기를 소정 밝기 이하로 낮추는 등의 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 조명을 끄거나 소정 밝이 이하로 낮추는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 커튼 또는 블라인드를 닫아 외부로부터의 수면 방해 요인을 제거하는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 사운드 장치를 켜서 특정 음원을 재생하거나, 반대로 상기 사운드 장치를 끄는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 모션배드의 모션을 입면 전의 독서나 미디어 시청에 유리한 특정 모션으로 변경하는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 향기 발생기를 동작시켜 입면에 도움을 주는 향기가 발생되도록 하는 정보를 포함할 수 있다.
위 C 이벤트는 사용자가 수면 입면(또는 인입)에 들어간 것을 의미하는 이벤트이다. 상기 C 이벤트는 앞서 설명한 바와 같이, 사용자 단말(10)에서 센싱된 환경 센싱 정보를 수신한 컴퓨팅 장치(100) 또는 수면 환경 조절 장치(400)가 판별할 수 있다. 도 7에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(10)에서 센싱된 환경 센싱 정보를 통해 수면 입면(또는 인입) 시점을 판별할 수 있다.
상기 C 이벤트 발생 시, 즉, 상기 C 이벤트가 감지되면, 환경 조성 장치(30)를 슬립모드로 구동시키기 위한 제C 환경 조성 정보가 생성될 수 있다. 상기 C 환경 조성 정보는 최적의 침실 수면 환경을 조성하기 위한 제어 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 최적의 침실 수면 환경은 지난 소정의 기간(예, 일주일, 또는 한 달) 동안에 획득된 페어 데이터(온도 또는/및 습도 & 수면의 질)를 기초로 하여 얻어진 최적의 환경 정보일 수 있다. 예를 들어, 지난 일주일 동안 수면을 취한 사용자의 수면의 질을 나타내는 정량적인 데이터와 해당 정량적인 데이터가 얻어진 동안의 침실의 온도와 습도 데이터를 기초로 하여, 사용자가 가장 잘 수면을 취했던 침실의 온도와 습도를 상기 최적의 침실 수면 환경으로 결정할 수 있다. 상기 제어 정보는 환경 조성 장치(30)의 침실의 온도와 습도를 최적의 온도와 습도로 설정하는 것일 수 있다. 또한, 침실에 설치된 조명을 끄는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 사운드 장치를 끄는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 모션배드의 모션을 숙면에 유리한 특정 모션으로 변경하는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 향기 발생기를 숙면에 도움을 주는 향기가 발생되도록 하거나 향기 발생기를 끄는 정보를 포함할 수 있다.
위 D 이벤트는 사용자가 수면 중에 수면 무호흡증 또는 호흡저하가 발생한 경우를 의미하는 이벤트이다. 상기 D 이벤트는 앞서 설명한 바와 같이, 사용자 단말(10)에서 센싱된 환경 센싱 정보를 수신한 컴퓨팅 장치(100) 또는 수면 환경 조절 장치(400)가 판별할 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(10)에서 센싱된 환경 센싱 정보를 통해 수면 무호흡증 또는 호흡저하가 발생된 시점을 판별할 수 있다.
상기 D 이벤트 발생 시, 즉 상기 D 이벤트가 감지되면, 환경 조성 장치(30)를 슬립모드로 구동시키기 위한 제D 환경 조성 정보가 생성될 수 있다. 상기 D 환경 조성 정보는 수면 무호흡 또는 호흡 저하를 완화하거나, 정지 또는 미약한 호흡을 빠르게 정상 호흡으로 전환시키기 위한 제어 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 제어 정보는 수면 무호흡이 발생된 사용자의 기도와 목을 보호해주기 위해, 환경 조성 장치(30)가 공기조화기인 경우 설정된 습도나 온도를 높이거나, 직접풍 또는 간접풍을 무풍으로 전환하는 정보를 포함할 수 있다. 또는, 환경 조성 장치(30)가 가습 기능을 포함하는 경우에 해당 가습 기능을 활성화하는 정보를 포함할 수 있다. 또는 환경 조성 장치(30)가 진동 기능을 포함하는 경우에 해당 진동 기능을 활성화는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 조명을 특정 밝기와 색온도로 조명되도록 하는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 사운드 장치를 켜는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 모션배드의 모션을 사용자의 호흡을 도와주는 특정 모션으로 변경하는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 향기 발생기를 발생시켜 수면 무호흡증을 완화할 수 있는 향기가 발생되도록 하는 정보를 포함할 수 있다.
위 E 이벤트는 사용자가 깊은 수면(Deep sleep)에 진입한 것을 의미하는 이벤트이다. 상기 E 이벤트는 앞서 설명한 바와 같이, 사용자 단말(10)에서 센싱된 환경 센싱 정보를 수신한 컴퓨팅 장치(100) 또는 수면 환경 조절 장치(400)가 판별할 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(10)에서 센싱된 환경 센싱 정보를 통해 깊은 수면(Deep)이 진입된 시점을 판별할 수 있다.
상기 E 이벤트가 발생되면, 즉, 상기 E 이벤트가 감지되면, 환경 조성 장치(30)를 슬립모드로 구동시키기 위한 제E 환경 조성 정보가 생성될 수 있다. 상기 E 환경 조성 정보는 깊은 수면 단계에 최적화된 온도 또는 습도로 변경하기 위한 제어 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 제어 정보는, 상기 환경 조성 장치(30)가 공기조화기인 경우에 현재 침실의 온도 또는 습도를 상기 최적화된 온도 또는 습도로 변경 설정하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 최적화된 온도 또는 습도는 지난 소정 기간 동안에 획득된 정량적인 수면 리포트를 이용하여 해당 사용자가 깊은 수면을 제일 오래 지속하였던 특정 온도 또는 습도로 결정될 수 있다. 또한, 침실에 설치된 조명을 끄거나 최소한의 밝기로 낮추는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 사운드 장치를 끄는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 모션배드의 모션을 깊은 수면에 유리한 특정 모션으로 변경하는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 향기 발생기를 발생시켜 숙면을 유지할 수 있는 향기가 발생되도록 하는 정보를 포함할 수 있다.
위 F 이벤트는 사용자가 수면 중에 깬 경우를 의미하는 이벤트이다. 상기 F 이벤트는 앞서 설명한 바와 같이, 사용자 단말(10)에서 센싱된 환경 센싱 정보를 수신한 컴퓨팅 장치(100) 또는 수면 환경 조절 장치(400)가 판별할 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(10)에서 센싱된 환경 센싱 정보를 통해 자다 깬(Wake) 시점을 판별할 수 있다.
상기 F 이벤트가 발생되면, 즉, 상기 F 이벤트가 감지되면, 환경 조성 장치(30)를 슬립모드로 구동시키기 위한 제F 환경 조성 정보가 생성될 수 있다. 상기 제F 환경 조성 정보는 사용자가 다시 잠들 수 있게 돕기 위한 제어 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 제어 정보는, 환경 조성 장치(30)가 공기조화기인 경우에 공기조화기의 설정 온도와 습도를 과거에 사용자가 입면 시에 주로 설정하였던 선호 온도 또는 습도로 변경 설정하는 정보를 포함할 수 있다. 또는, 상기 제어 정보는 환경 조성 장치(30)의 설정 온도 또는 습도를 과거의 정량적인 수면 리포트를 이용하여 사용자의 입면 시간이 가장 짧았던 특정 온도 또는 습도로 변경 설정하는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 조명을 입면에 도움이 되는 특정 밝기와 색온도로 조명되도록 하는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 사운드 장치를 켜거나 끄는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 모션배드의 모션을 사용자의 재입면에 도움을 주는 특정 모션으로 변경하는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 향기 발생기를 발생시켜 재입면에 도움을 주는 향기가 발생되도록 하는 정보를 포함할 수 있다.
위 G 이벤트는 미리 설정된 알람 시간 근처에서 렘(REM) 수면이 발생된 경우를 의미하는 이벤트이다. 상기 G 이벤트는 앞서 설명한 바와 같이, 사용자 단말(10)에서 센싱된 환경 센싱 정보를 수신한 컴퓨팅 장치(100) 또는 수면 환경 조절 장치(400)가 판별할 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(10)에서 센싱된 환경 센싱 정보를 통해 렘(REM) 수면 시점을 판별할 수 있다.
상기 G 이벤트가 발생되면, 즉, 상기 G 이벤트가 감지되면, 환경 조성 장치(30)를 슬립모드로 구동시키기 위한 제G 환경 조성 정보가 생성될 수 있다. 상기 제G 환경 조성 정보는 사용자의 기상을 돕기 위한 제어 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 제어 정보는, 환경 조성 장치(30)가 공기조화기인 경우에 공기조화기의 설정 온도 또는 습도를 사용자가 자연스럽게 또는 가장 개운하게 기상할 수 있는 특정 온도 또는 습도로 변경 설정하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 또는, 상기 제어 정보는 공기조화기의 설정 온도 또는 습도를 과거의 정량적인 수면 리포트를 이용하여 사용자가 가장 선호하는 특정 온도 또는 습도로 변경 설정하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 조명을 기상에 특화된 특정 밝기와 색온도로 조명되도록 하는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 커튼 또는 블라인드를 여는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 사운드 장치를 켜서 특정 음원을 재생하는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 모션배드의 모션을 기상에 이로운 특정 모션으로 변경하는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 향기 발생기를 발생시켜 상괘한 기상이 이뤄지도록 할 수 있는 향기가 발생되도록 하는 정보를 포함할 수 있다.
위 H 이벤트는 사용자가 기상한 시점을 의미하는 이벤트이다. 상기 H 이벤트는 앞서 설명한 바와 같이, 사용자 단말(10)에서 센싱된 환경 센싱 정보를 수신한 컴퓨팅 장치(100) 또는 수면 환경 조절 장치(400)가 판별할 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(10)에서 센싱된 환경 센싱 정보에서 특이점(201)이 식별된 후에 소정의 패턴이 지속적으로 감지되는 여부를 판별하여 기상 시점을 판별할 수 있다.
상기 H 이벤트가 발생되면, 즉, 상기 H 이벤트가 감지되면, 환경 조성 장치(30)를 슬립모드로 구동시키기 위한 제H 환경 조성 정보가 생성될 수 있다. 상기 제H 환경 조성 정보는, 사용자가 수면을 취한 침실의 온도를 기상 후의 최적의 온도로 설정하는 제어 정보를 포함할 수 있다. 상기 제어 정보는 환경 조성 장치(30)가 공기조화기인 경우에 공기조화기의 설정 온도 또는 습도를 사용자의 기상 시점에 과거의 히스토리를 기반으로 사용자가 선호했던 온도 또는 습도로 변경 설정하는 정보를 포함할 수 있다. 또는 상기 제어 정보는 사용자 단말을 통해 사용자에게 기상 후의 공기조화기의 설정 온도 또는 습도를 추천 온도 또는 습도로 변경하는 제안 정보를 포함할 수도 있다. 또한, 침실에 설치된 조명을 특정 밝기와 색온도로 조명되도록 하는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 사운드 장치를 켜서 특정 미디어를 디스플레이하거나 특정 음원을 재생시키는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 창문을 열어 환기가 되도록 하는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 모션배드의 모션을 사용자가 일어나는데 도움을 주는 특정 모션으로 변경하는 정보를 포함할 수 있다. 또한, 침실에 설치된 향기 발생기를 발생시켜 기상 후의 사용자 움직임에 도움을 줄 수 있는 향기가 발생되도록 하는 정보를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시형태가 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수도 있다.
수면 계획 정보
일 실시예에서, 프로세서(130)는 사용자 단말(10)로부터 수면 계획 정보를 수신할 수 있다. 수면 계획 정보는, 사용자가 사용자 단말(10)을 통해 생성하는 정보로, 예컨대, 취침 시간 및 기상 시간에 관한 정보를 포함할 수 있다. 프로세서(130)는 수면 계획 정보에 기초하여 외부 환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 프로세서(130)는 수면 계획 정보를 통해 사용자의 취침 시간을 식별하고, 해당 취침 시간에 기초하여 외부 환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수도 있다.
예컨대, 프로세서(130)는, 도 7에 도시된 바와 같이, 취침 시간 20분 전, 침대 위치를 기준으로 3000K의 백색광을 30 lux의 조도의 빛을 제공하도록 하는 제1환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 즉, 취침 시간에 관련하여 사용자가 자연스럽게 수면에 들도록 유도하는 조도를 조성할 수 있다. 전술한 수치와 시점에 대한 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
수면장애 방지 및 완화방법의 실시예 1
도 36의 (a)는 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템을 이용한 수면장애 방지 및 완화방법을 설명하는 흐름도이다.
본 발명은 사용자의 수면 분석을 실시간으로 분석하면서 수면장애(수면무호흡, 수면과호흡, 수면저호흡)가 발생한 지점을 파악할 수 있다. 수면장애가 발생한 순간 사용자에게 자극(촉각적, 자극 청각적 자극, 후각적 자극 등)을 제공하면, 수면장애가 일시적으로 완화될 수 있다.
즉, 본 발명은 수면장애와 관련한 정확한 이벤트탐지를 바탕으로 사용자의 수면장애를 중단시키고, 수면장애의 빈도를 감소시킬 수 있다.
도 36의 (a)를 참고하면, 본 발명에 따른 스마트 가전기기(800)를 이용한 수면장애 방지 및 완화방법은 사용자의 수면 음향 정보를 수집하고, 이에 기초하여 1차 수면 분석 및 2차 수면 분석을 수행한다.
1차 수면 분석은 사용자의 수면 음향 정보에 기초한 수면 분석이고, 2차 수면 분석은 1차 수면 분석 결과 및 수면 음향 정보에 기초한 분석에 해당하며, 구체적인 분석 방법은 위에서 설명한 바와 동일하다.
1차 수면 분석과 2차 수면 분석의 결과, 사용자에게 수면무호흡이 발생했다고 판단되는 시점에 스마트 가전기기(800)는 촉각적 피드백 및 청각적 피드백 중 적어도 하나를 생성할 수 있다. 스마트 가전기기(800)는 피드백을 위한 알람부(850)를 더 포함할 수 있으며, 이는 진동을 생성하는 액추에이터, 진동 모듈, 햅틱 모듈로 구현될 수 있고, 소리, 음향을 생성하는 스피커 모듈로 구현될 수도 있다.
스마트 가전기기(800)가 접촉된 신체부위(예: 스마트 매트인 경우 전신)에 전해지는 진동이나, 귓가에 울리는 소리나 음향(예: 스마트 스피커, 스마트폰, 스마트 TV 등)은 사용자의 뇌를 자극하고, 이에 따라서 수면무호흡이 비교적 빠르게 완화된다. 사용자의 수면 중 이와 같은 과정이 지속되는 경우, 수면무호흡의 빈도도 현저히 감소함을 알 수 있다.
이때, 단일의 수면무호흡 이벤트가 감지될 뿐만 아니라, 수면무호흡 이벤트가 연속적으로 발생할 클러스트를 사전에 예측할 수도 있다. 이를 위해, 상술의 수면 분석 학습모델은 수면무호흡 이벤트의 연속 발생 클러스트를 예측하기 위한 학습을 수행할 수 있다.
즉, 사용자의 수면 음향 정보에 기초한 입력정보는, 위에서 설명한 바와 같이, 전처리 과정과 멜 스펙트로그램 변환 과정을 거쳐 입력층에 입력되고, 이를 학습한 수면 분석 학습모델은, 수면무호흡 이벤트의 연속 발생 클러스트를 예측할 수 있게 된다.
수면무호흡 이벤트가 연속적으로 발생할 클러스트가 사전에 예측된다면, 수면무호흡 이벤트가 감지되는 순간뿐만 아니라, 사전 예측된 시점에 스마트폰(900)을 1회 내지 수회 진동시킴으로써 수면무호흡을 사전에 방지하거나, 수면무호흡을 완화 혹은 개선하게 된다.
즉, 본 발명은 수면 음향 정보 신호에 기초하여, 수면 단계를 분석하고, 수면무호흡을 완화, 개선할 수 있게 된다.
사용자에게 가해지는 촉각적 피드백 및 청각적 피드백의 패턴은, 사용자의 숙면을 유지하면서 수면무호흡의 빈도를 감소시키기 위한 것일 수 있다. 이러한 패턴은, 사용자의 수면 단계 분석 결과를 기초로 실시간으로 조정될 수 있다.
또한, 이러한 패턴은, 사용자의 수면 단계 분석 결과에 관한 빅데이터와, 수면무호흡 빈도에 관한 빅데이터를 기초로 학습된 딥러닝 모델을 통해 추론되는 것일 수 있다.
위에서는, 수면무호흡, 과호흡 등의 수면장애를 언급했으나, 수면의 질을 향상시키기 위하여, REM 수면단계라고 판단되면 스마트 가전기기(800)를 통해 사용자에 자극을 전달할 수도 있다.
REM 수면은 뇌파가 빨라지고, 심장박동수나 호흡과 같은 자율신경성 활동이 불규칙적인 수면단계로, 가벼운 불수의적 근육경련이나 급속한 안구운동을 수반한다. 대략 80분~120분 간격으로 3~4회 일어나는 것이 일반적이지만, 심한 경우에는 REM 수면 장애로 발전하는 경우가 있고, 수면의 질에 영향을 미칠 수 있다.
따라서, 수면무호흡, 과호흡, 코골이 등의 수면장애뿐만 아니라, REM 수면 지점에서도 스마트 가전기기(800)를 통하여 사용자를 자극할 수 있다. 즉, 1차 수면 분석과 2차 수면 분석의 결과, 사용자가 REM 수면 단계에 진입했다고 판단되는 시점에 스마트 가전기기(800)는 촉각적 피드백 및 청각적 피드백 중 적어도 하나를 생성할 수 있다.
또는, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수도 있다.
수면장애 방지 및 완화방법의 실시예 2
도 36의 (b)는 본 발명의 다른 실시예에 따른 AI 기반의 비접촉식 수면 분석 시스템을 이용한 수면장애 방지 및 완화방법을 설명하는 흐름도이다.
도 36의 (b)에 도시된 실시예는 수면 분석이 스마트 가전기기(800) 및 스마트폰(900)에서 이루어지는 상황을 상정한 것이다.
수면 분석 결과는 수면 상태 정보, 수면단계정보, 수면장애발생정보, 시간정보 등을 포함할 수 있다. 스마트폰(900)은 내장된 마이크 모듈을 통해 획득한 수면 음향 정보에 기초하여 수면 분석을 수행한다. 이하에서는, 스마트폰(900)이 수면 음향 정보(Sound)를 이용하여, 최종 수면 분석결과를 도출하는 방식에 대해 설명한다.
먼저, 스마트폰(900)은 가중치를 이용하여 최종 수면 분석결과를 도출할 수 있다. 구체적으로, 스마트폰(900)은 1차 수면 분석 결과와, 수면 음향 정보를 이용한 수면 분석 결과에 동일한 가중치를 적용하여 2차 수면 분석 결과를 도출할 수 있다.
다른 실시예에서, 스마트폰(900)은 1차 수면 분석 결과와 2차 수면 분석 결과에 있어서 수면단계가 완전히 일치하는 경우에만, 사용자가 해당 수면단계 진입한 것으로 판단하여, 최종 수면 분석결과를 도출할 수 있다. 다른 실시예에서, 스마트폰(900)은 후술하는 AI 수면 분석 모델을 이용하여 수면 음향 정보(Sound)를 이용해서 2차 수면 분석을 먼저 수행한 뒤, 각 시간대별 수면단계에 대한 AI 확신도를 부가적으로 추출한다.
추출된 확신도가 기설정된 수치 이하인 경우, 해당 시간대의 수면단계는 1차 수면 분석에 의하여 도출된 수면단계 결과를 채용한다.
즉, 2차 수면 분석 결과를 중심으로, 1차 수면 분석 결과를 부가적으로 채용함으로써, 더욱 신뢰성 있는 수면 분석 결과를 도출할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 스마트폰(900)은 후술하는 AI 수면 분석 모델에서 실제 분석결과와 불일치하는 부분의 통계를 먼저 확보한다. 통계는 사용자에 의하여 입력될 수도 있지만, 다수의 사용자 데이터에 의하여 자체적으로 확보될 수도 있다. 스마트폰(900)은 2차 수면 분석 결과(Sound에 기초한 분석)를 중심으로, 확보된 통계에서 실제 분석결과와 불일치하는 부분에서는 1차 수면 분석 결과를 부가적으로 채용할 수 있다.
AI 수면 분석 모델의 학습방법은 아래에서 더욱 상세히 설명하겠지만, 간략히 설명하면, 딥러닝 입력층에 2가지 정보(1차 수면 분석 결과 및 수면음향 정보)를 입력함으로써, 2가지 요인에 의하여 수면 분석을 수행하는 AI 수면 분석 모델이 생성될 수 있다.
이는 어디까지나 실시예에 불과하고, 최종 수면 분석 결과 도출은 다양한 방식으로 이루어질 수 있다.
스마트폰(900)에 의한 2차 수면 분석 결과 수면무호흡이 발생했다고 판단된다면, 센서부에서 즉각적으로 수면무호흡 발생정보를 스마트폰(900)에 내장된 프로세서로 전달할 수 있다. 수면무호흡 발생정보는, 스마트 가전기기(800)가 촉각적 피드백 및 청각적 피드백 중 적어도 하나를 생성하기 위한 트리거 신호에 해당하며, 스마트 가전기기(800)는 수면무호흡 발생정보가 수신되면 진동, 소리, 음향 등을 통하여 사용자를 자극할 수 있다. 해당 자극은 사용자의 수면무호흡을 빠르게 완화시키고, 지속적인 모니터링과 자극을 통하여 사용자의 수면무호흡을 방지 또는 완화할 수 있게 된다.
한편, 도 34 내지 도 36에 도시된 실시예와 달리, 1차 수면 분석이 생략되고, 스마트폰(900)에서만 수면 분석이 이루어질 수도 있다. 즉, 사용자의 수면 음향 정보에 기초하여, 위에서 언급한 방법으로 사용자의 수면 분석이 이루어지고, 해당 수면 분석결과 수면무호흡이 검출되면, 즉각적으로 수면무호흡 발생정보를 상기 스마트폰(900)과 연동된 스마트 가전기기(800)(예: 스마트 매트, 스마트 스피커 등)로 전달함으로써, 스마트 가전기기(800)로 하여금 진동이나 알람(소리, 음향)을 생성하도록 할 수 있다.
한편, 공기의 질과 수면의 상관 관계는 다음과 같다.
한 연구결과에 의하면, 산모가 나쁜 공기에 노출된 기간이 임신 1~8주이면 출산된 아기의 수면 효율이 저하되고, 임신 31~35주이면 출산된 아기의 수면 시간이 저하되는 것으로 알려져 있으며, 성장기의 수면의 질은 지식 습득력 및 성장 발육과 밀접한 관련성이 있다는 연구결과도 있다.
또한, 여름에 PM 10 노출이 수면 중 호흡의 불규칙성을 증가시키고, 이는 인체의 심혈관 질환 및 사망률 상승과도 관련성이 있다는 연구결과도 있다.
한편, 온/습도와 수면의 상관 관계는 다음과 같다.
이산화탄소가 800 ppm인 상태에서의 수면 상태와 17000 ppm인 상태에서의 수면 상태를 비교 실험해 본 결과, 800 ppm인 상태에서 공기가 더 답답하고 덥다는 느낌이 있었다는 연구결과가 있고, 온도가 섭씨 28도인 챔버에서 수면을 취했을 때가 섭씨 24도인 챔버에서 수면을 취했을 때보다 수면 효율 및 다음날 작업 효율이 저하되었다는 연구결과도 있다.
또한, 상태습도가 80 %, 온도가 섭씨 32도인 환경에서의 수면 상태가, 상태습도가 50 %, 온도가 섭씨 26도인 환경에서의 수면 상태와 비교했을 때 수면 중 깨어남의 빈도가 증가하고, 숙면의 비율이 감소되었다는 연구결과도 있다.
이와 같은 사용자의 수면장애를 방지, 완화하기 위한 자극은 스마트폰(900)이나 스마트 스피커가 아닌 다른 환경조성장치에 의하여 발생할 수 있다.
여기서, 다른 환경조성장치는, 조명, 공기청정기, 가습기, 스피커(오디오), 의류 관리기, TV, 시계, PC, 모션베드, 매트리스, 스마트 필로우, 블라인드, 커튼, 로봇, 청소기, 세탁기, 건조기, 정수기, 냉장고, 오븐/레인지 등일 수 있다. 사용자의 수면장애 발생정보는 위에서 언급한 다양한 환경조성장치에 전달될 수 있고, 환경조성장치는 사용자를 자극하기 위한 자극원을 생성할 수 있다.
예컨대, 수면장애 발생정보는 조명(전등)을 제어하여 조도를 높게 만들거나, 공기청정기의 구동음을 발생시키거나, TV를 켜거나, 시계 알람을 동작시키거나, PC를 온상태로 만들거나, 모션베드를 제어하여 베드각도를 변경시키거나, 스마트 필로우나 스마트 매트리스를 제어하여 촉각적인 변화나 움직임을 주거나, 각종 가전을 구동시켜서 소리를 발생시키는 등의 방식을 통해 사용자를 자극시킴으로써 수면장애를 중단, 완화시킬 수 있다.
또한, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수도 있다.
트래픽 대응 방법 및 1인/다인 수면 분석
도 37은 본 발명에 따른 수면 분석 방법이 클라우드에서 수행되는 경우의 트래픽 대응 방법을 설명하는 도면이다.
도 38은 본 발명에 따른 수면 분석 방법에 있어서 1인 수면 분석과 다인 수면 분석을 설명하기 위한 개념도이다. 설명의 이해를 돕기 위하여 이하에서는 스마트 가전기기(800)를 스마트 스피커로 상정하여 설명하기로 한다. 다만, 이는 이해를 돕기 위한 설명일 뿐, 본 발명의 스마트 가전기기는 이에 제한되는 것은 아니다.
본 발명에 따른 수면 분석 방법은 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services, AWS) 클라우드를 통하여 사용자에게 제공될 수 있다. 본 발명에 따른 수면 분석 방법은 주로 저녁시간부터 새벽시간까지 이루어지기 때문에 해당 시간에 트래픽이 발생할 수 있다.
따라서, 본 발명에 따른 수면 분석 방법은 많은 트래픽이 발생되는 시간구간을 분석하는 단계, 해당 시간구간에 진입하는 이벤트를 예측하는 단계, 해당 이벤트가 발생한 시점에 AI 서버(310)를 자동으로 조정(추가, 재배치 등)하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이를 통해, 본 발명은 특정 시간에 발생할 가능성이 있는 트래픽에 유연하게 대처할 수 있게 된다.
먼저, 도 38의 (a)에 도시된 1인 수면시에는, 1인 수면 분석에 있어서 스마트 스피커나 스마트폰(900)은 모두 동일한 수면 공간 내에 위치하게 된다. 즉, 스마트 스피커는 사용자 1인의 수면 음향 정보, 수면 환경 정보 등을 획득할 수 있고, 스마트폰(900)은 사용자 1인의 수면 음향 정보, 수면 환경 정보(조도 등) 등을 획득할 수 있다. 이와 같은 1인 수면 환경에서는 위에서 설명한 수면 분석 방법이 그대로 적용될 수 있다.
다만, 도 38의 (b)에 도시된 다인(多人) 수면시에는, 스마트 스피커나 스마트폰(900)에 의하여 획득되는 수면 음향 정보는 사용자1 및 사용자2 등 다수의 수면정보를 포함할 수 있다.
따라서, 복수의 사용자가 동일한 수면공간 내에서 수면을 취하는 경우의 수면 분석은 더욱 정밀한 과정을 거치게 된다. 다인 수면 분석 방법에 대하여는 앞서 도 39 내지 도 46을 참조하여 설명하였으므로 중복되는 서술은 생략하기로 한다.
수면 환경 조절 장치
이하에서는 도 1의 (b)에 도시된 수면 환경 조절 장치에 대하여 더욱 구체적으로 설명한다. 도 1의 (b)에 도시된 바와 같이, 수면 환경 조절 장치(400), 사용자 단말(10) 및 외부 서버(20)는 네트워크를 통해, 본 발명의 일 실시예들에 따른 시스템을 위한 데이터를 상호 송수신할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 네트워크는 위에서 상세히 설명한 바와 같으므로, 중복 설명은 생략한다.
본 실시예에 따르면, 사용자 단말(10)은 수면 환경 조절 장치(400)와의 정보 교환을 통해 사용자의 수면과 관련한 정보를 제공받을 수 있는 단말로, 사용자가 소지한 단말을 의미할 수 있다. 사용자 단말(10)의 일반적인 구성 및 기능은 위에서 설명한 바와 같을 수 있다. 사용자 단말(10)은 사용자가 위치한 공간에 관련한 음향 정보를 획득할 수 있다. 예컨대, 음향 정보는, 사용자가 위치한 공간에서 획득되는 음향 정보를 의미할 수 있다. 음향 정보는, 비접촉식 방법으로 사용자의 활동 또는 수면과 관련하여 획득될 수 있다.
예를 들어, 음향 정보는, 사용자가 수면을 취하는 동안 해당 공간에서 획득되는 것일 수 있다. 실시예에 따르면, 사용자 단말(10)을 통해 획득되는 음향 정보는, 본 발명에서 사용자의 수면 상태 정보를 획득하기 위한 기반이 되는 정보일 수 있다. 구체적인 예를 들어, 사용자의 움직임 또는 호흡에 관련하여 획득되는 음향 정보를 통해 사용자가 수면 전인지, 수면 중인지 또는 수면 후인지 여부에 관련한 수면 상태 정보가 획득될 수 있다. 또한, 예를 들어, 음향 정보를 통해 수면 시간 동안 사용자의 수면 단계 변화에 대한 정보가 획득될 수 있다.
본 발명의 수면 환경 조절 장치(400)는 외부 서버(20)로부터 건강검진 정보 또는 수면검진 정보 등을 수신하고, 해당 정보들에 기초하여 학습 데이터 세트를 구축할 수 있다. 외부 서버(20)와 관련한 설명은 위에서 상세히 기재한 바, 여기서는 그 설명을 생략하기로 한다.
일 실시예에 따르면, 수면 환경 조절 장치(400)가 수면 상태 분석을 위해 활용하는 음향 정보는, 일 공간 상에서의 사용자의 활동 또는 수면 동안 비침습적 방식으로 획득되는 것 일 수 있다. 구체적인 예를 들어, 음향 정보는, 수면 동안 사용자가 뒤척거림에 따라 발생되는 음향, 근육 움직임에 관련한 음향 또는 수면 동안 사용자의 호흡에 관련한 음향 등을 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 환경 센싱 정보는 수면 음향 정보를 포함할 수 있으며, 해당 수면 음향 정보는, 사용자의 수면 동안에 발생하는 움직임 패턴 및 호흡 패턴에 관련한 음향을 의미할 수 있다.
실시예에서, 음향 정보는 사용자가 소지한 사용자 단말(10) 및 음향 수집부(414) 중 적어도 하나를 통해 획득될 수 있다. 예컨대, 사용자 단말(10) 및 음향수집부(414)에 구비된 마이크 모듈을 통해 일 공간 상에서 사용자의 활동에 관련한 환경 센싱 정보가 획득될 수 있다.
사용자 단말(10) 또는 음향수집부(414)에 구비된 마이크 모듈의 구성은 위에서 설명한 바와 동일하다.
본 발명에서 분석의 대상이 되는 음향 정보는, 수면 동안 획득되는 사용자의 호흡 및 움직임에 관련한 것으로, 매우 작은 음향(즉, 구분이 어려운 음향)에 관한 정보이며, 수면 환경 동안 다른 음향들과 함께 획득되는 것이므로, 낮은 신호 대 잡음비의 상기한 바와 같은 마이크 모듈을 통해 획득되는 경우, 탐지 및 분석이 매우 어려울 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수면 환경 조절 장치(400)는 MEMS로 구성된 마이크 모듈을 통해 획득된 음향 정보에 기초하여 수면 상태 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 수면 환경 조절 장치(400)는 많은 노이즈를 포함하여 불명료하게 획득된 음향 정보를 분석이 가능한 데이터 변환 및/또는 조정할 수 있으며, 변환 및/또는 조정된 데이터를 활용하여 인공 신경망에 대한 학습을 수행할 수 있다. 인공 신경망에 대한 사전 학습이 완료된 경우, 학습된 신경망(예컨대, 음향 분석 모델)은 음향 정보에 대응하여 획득된(예컨대, 변환 및/또는 조정된) 데이터(예컨대, 스펙트로그램)에 기초하여 사용자의 수면 상태 정보를 획득할 수 있다. 실시예에서, 수면 상태 정보는, 사용자가 수면을 취하고 있는지 여부에 관련한 정보뿐만 아니라, 수면 동안 사용자의 수면 단계 변화에 관련한 수면 단계 정보를 포함할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 수면 상태 정보는 제1시점에는 사용자가 REM 수면이었으며, 제1시점과 상이한 제2시점에는 사용자가 얕은 수면이었다는 수면 단계 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 해당 수면 상태 정보를 통해, 사용자는 제1시점에 비교적 깊은 수면에 빠졌으며, 제2시점에는 보다 얕은 수면을 취했다는 정보가 획득될 수 있다.
즉, 수면 환경 조절 장치(400)는 음향을 수집하도록 일반적으로 많이 보급된 사용자 단말(예컨대, 인공지능 스피커, 침실 IoT기기, 휴대폰 등) 또는 음향수집부(414)를 통해 낮은 신호 대 잡음비를 갖는 수면 음향 정보를 획득하는 경우, 이를 분석에 적절한 데이터로 가공하고, 가공된 데이터를 처리하여 사용자가 수면 전인지, 중인지, 후인지에 대한 정보 및 수면 단계의 변화에 관련한 수면 상태 정보를 제공할 수 있다.
실시예에서, 수면 환경 조절 장치(400)는 단말 또는 서버일 수 있으며, 임의의 형태의 장치는 모두 포함할 수 있다. 수면 환경 조절 장치(400)는 디지털 기기로서, 랩탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 웹 패드, 이동 전화기와 같이 프로세서를 탑재하고 메모리를 구비한 연산 능력을 갖춘 디지털 기기일 수 있다. 수면 환경 조절 장치(400)는 서비스를 처리하는 웹 서버일 수 있다. 전술한 서버의 종류는 예시일 뿐이며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수면 환경 조절 장치(400)는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 서버일 수 있다. 해당 서버는 위에서 상세히 설명한 바, 여기서는 설명을 생략하기로 한다.
또는, 예컨대 도 1의 (c)의 실시형태인 경우, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 수면 환경 조절 장치(400)로 구현될 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예와 관련된 수면 환경 조절 장치의 예시적인 블록 구성도를 도시한다.
도 10에 도시된 바와 같이, 수면 환경 조절 장치(400)는 수신 모듈(410) 및 송신 모듈(420)을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수면 환경 조절 장치(400)는 무선신호를 송신하는 송신 모듈(420) 및 송신된 무선 신호를 수신하는 수신 모듈(410)을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 무선 신호는, 직교 주파수 분할 다중 방식의 신호를 의미할 수 있다. 예컨대, 무선 신호는, wifi 기반 OFDM 센싱 신호일 수 있다. 또한, 본 발명의 송신 모듈(420)은, 노트북, 스마트폰, 태블릿 PC, 스마트 스피커(AI 스피커) 등을 통해 구현될 수 있으며, 수신 모듈(410)은, wifi 수신기를 통해 구현될 수 있다. 실시예에 따르면, 수신 모듈(410)은 노트북, 스마트폰, 태블릿 PC 등 다양한 컴퓨팅 장치를 통해 구현될 수도 있다. 예를 들어, 송신 모듈(420) 및 수신 모듈(410)에는 Wi-Fi 802.11n, 802.11ac 또는 OFDM을 지원하는 다른 표준을 따르는 무선 칩이 탑재되어 있을 수 있다. 즉, 비교적 저가의 장비를 통해 고신뢰도를 가진 객체 상태 정보의 획득하는 수면 환경 조절 장치(400)가 구현될 수 있다.
일 실시예에서, 송신 모듈(420)은 객체가 위치한 일 방향으로 무선 신호를 송신할 수 있으며, 수신 모듈(410)은 송신 모듈(420)과 사전 결정된 이격거리를 통해 구비되어, 송신 모듈(420)로부터 송신된 무선 신호를 수신할 수 있다. 이러한 무선 신호는 직교 주파수 분할 다중 방식의 신호임에 따라 복수의 서브 캐리어를 통해 송신 또는 수신될 수 있다.
이러한 송신 모듈(420) 및 수신 모듈(410)은 사전 결정된 이격 거리를 갖도록 구비될 수 있다. 이 경우, 사전 결정된 이격 거리는 객체가 활동하거나 또는 위치한 공간을 의미할 수 있다. 구체적인 실시예에서, 송신 모듈(420) 및 수신 모듈(410)은 기 설정된 영역을 기준으로 서로 대향하는 위치가 구비되는 것을 특징으로 할 수 있다. 여기서 기 설정된 영역(11a)이란, 예를 들어, 도 12에 도시된 바와 같이, 사용자가 수면을 취하는 위치에 관련한 영역으로, 예컨대, 침대가 위치한 영역일 수 있다. 또는, 예를 들어, 사용자의 움직임이나 또는 호흡에 관한 정보 등 객체 상태 정보를 획득할 수 있는 영역을 의미할 수 있다. 여기서 객체 상태 정보는, 사용자의 움직임이나 또는 호흡에 관한 정보에 한정되는 것은 아니고, 사용자와 관련한 음향 정보 또는, 시각 정보 등 다양한 정보에 해당할 수 있다.
송신 모듈(420) 및 수신 모듈(410)은 사용자가 수면을 취하는 침대를 중심으로 양측면 각각에 구비될 수 있다. 이 경우, 본 발명의 수면 환경 조절 장치(400)는 송신 모듈(420) 및 수신 모듈(410)을 통해 송신 및 수신되는 wifi기반 OFDM 신호에 기반하여 사용자가 기 설정된 영역에 위치하였는지 관한 정보 및 사용자의 움직임이나 또는 호흡에 관한 정보 등의 객체 상태 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 송신 모듈(420) 및 수신 모듈(410)은 하나 이상의 안테나를 통해 무선 신호(예컨대, OFDM 신호)를 송신 및 수신할 수 있다. 예를 들어, 송신 모듈(420) 및 수신 모듈(410) 각각에 3개의 안테나가 구비되는 경우, 3개의 안테나와 64개의 서브 캐리어를 통해 총 192개(즉, 3 X 64) 채널에 관련한 채널 상태 정보가 매 프레임 마다 획득될 수 있다. 전술한 안테나 및 서브 캐리어에 대한 구체적인 수치적 기재는 예시일 뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.
일 실시예에 따르면, 송신 모듈(420) 및 수신 모듈(410)은 복수 개로 구비될 수 있다. 보다 구체적인 예를 들어, 3개의 송신 모듈 및 4개의 수신 모듈 각각이 사전 결정된 이격 거리를 통해 구비될 수 있다. 이 경우, 복수 개의 송신 모듈 및 수신 모듈 각각이 송신 및 수신하는 무선 신호는 서로 상이할 수 있다.
실시예에서, 수신 모듈(410)을 통해 수신된 무선 신호는, 기 설정된 영역에 대응하는 채널을 통과한 무선 신호로 해당 채널을 특성을 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 수신 모듈(410)은 무선 신호로부터 채널 상태 정보를 획득할 수 있다. 채널 상태 정보는 사용자가 위치한 일 공간과 관련한 채널에 관련한 특성을 나타내는 정보이며, 송신 모듈(420)로부터 송신된 무선 신호 및 수신 모듈을 통해 수신된 무선 신호에 기초하여 산출되는 것을 특징으로 할 수 있다.
구체적으로, 송신 모듈(420)로부터 송신된 무선 신호는 특정 채널(즉, 사용자가 위치한 공간)을 통과하여 수신 모듈(410)을 통해 수신될 수 있다. 이 경우, 무선 신호는 멀티 패스(multi-path) 각각에 대응하여 복수의 서브 캐리어를 통해 송신된 것일 수 있다. 이에 따라, 수신 모듈(410)을 통해 수신된 무선 신호는, 기 설정된 영역(11a)에서의 사용자의 움직임이 반영된 신호일 수 있다. 프로세서는 수신된 무선 신호를 통해 무선 신호가 채널(즉, 사용자가 위치한 공간)을 통과하며 경험한 채널 특성에 관련한 채널 상태 정보를 획득할 수 있다. 이러한 채널 상태 정보는, 진폭과 위상으로 구성되어 있을 수 있다. 즉, 수면 환경 조절 장치(400)는 송신 모듈(420)로부터 송신된 무선 신호와 수신 모듈(410)을 통해 수신된 무선 신호(즉, 객체의 움직임이 반영된 신호)에 기반하여 송신 모듈(420)과 수신 모듈(410) 사이 공간(즉, 기 설정된 영역)의 특성에 관련한 채널 상태 정보를 획득할 수 있다.
실시예에 따르면, 수신 모듈(410)은 송신 모듈(420)로부터 송신된 무선 신호를 수신하는 경우, 수신한 무선 신호에 기초하여 사용자의 움직임을 감지하는 것을 특징으로 할 수 있다. 수신 모듈(410)은 채널 상태 정보의 변화를 통해 기 설정된 영역에 사용자가 위치하였는지 여부에 관한 정보를 획득할 수 있다. 실시예에 따르면, 송신 모듈(420) 및 수신 모듈(410)을 통해 무선 신호를 송수신하는 과정에서, 사용자가 송신 모듈(420) 및 수신 모듈(410) 사이에 위치하거나 또는 위치하지 않았을 때 획득되는 채널 상태 정보는 서로 상이할 수 있다. 구체적인 실시예에 따르면, 송신 모듈(420)과 수신 모듈(410) 사이 영역(즉, 기 설정된 영역) 내에 사용자가 위치한 경우와, 위치하지 않는 경우 각각에 대응하여 획득되는 채널 상태 정보의 차이가 극대화되도록 송신 모듈(420) 및 수신 모듈(410)이 배치될 수 있다. 추가적인 실시예에 따르면, 송신 모듈(420) 및 수신 모듈(410) 각각에 대응하여 지향성 패치 안테나가 구비될 수 있다. 여기서 지향성 패치 안테나는, m x n패치로 구성된 안테나 모듈(즉, m개의 가로 패치 수 및 n개의 세로 패치 수)일 수 있다. 예컨대, 사용자가 송신 모듈(420) 및 수신 모듈(410) 사이에 위치하거나, 또는 위치하지 않았을 때의 신호의 차이가 커질 수 있도록 안테나 사전 빔이 설정될 수 있다. 안테나의 beam width가 최적이 되도록 사전 설정되고, 이러한 지향성 패치 안테나를 이용하여 신호를 송수신 하는 방향에 사용자가 눕는 위치가 되도록 송신 모듈(420)과 수신 모듈(410)을 배치시킬 수 있다. 즉, 송신 모듈(420)과 수신 모듈(410) 각각의 지향성 패치 안테나 사이에 Line-of-Sight 직접적으로 확보되는 무선 링크가 형성될 수 있다. 이러한 구성을 통해 각 모듈의 안테나를 지향성 안테나로 동작하게 하여 보다 좁은 영역(예컨대, 기 설정된 영역)에 대응하여 무선 링크를 형성할 수 있다.
즉, 송신 모듈(420)과 수신 모듈(410)의 안테나 사이에 무선 링크가 형성될 수 있으며, 이러한 무선 링크 사이에 사용자가 위치한 경우, 사용자의 신체가 무선 링크를 가로막게 되어 무선 링크가 왜곡되어 신호 레벨(즉, 채널 상태 정보)이 크게 달라지게 된다. 실시예에서, 신호 레벨의 변화는, RSSI(Received Signal Strength Indicator)와 CSI(Channel State Information)의 변화를 통해 감지할 수 있으며, 이에 따라, 수신 모듈(410)은 이러한 변화를 통해 사용자가 기 설정된 영역(11a)에 위치하였는지 여부를 판별할 수 있다.
실시예에서, 사용자가 기 설정된 영역(11a)에 위치하였는지 여부에 관한 정보는, 환경조성부(415)의 구동 여부를 결정하는데 활용되거나 또는 사용자의 수면 의도를 파악하는데 활용될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수신 모듈(410)은 사용자의 수면 상태 정보를 산출하고, 그리고 수면 상태 정보에 기초하여 사용자의 수면 환경을 조정할 수 있다. 구체적으로, 수신 모듈(410)은 획득한 센싱 정보에 기초하여 사용자가 수면 전인지, 중인지 또는 후인지 여부에 관련한 수면 상태 정보를 획득할 수 있으며, 해당 수면 상태 정보에 따라 사용자가 위치한 공간의 수면 환경을 조정할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 수신 모듈(410)은 사용자가 수면 전이라는 수면 상태 정보를 획득한 경우, 해당 수면 상태 정보에 기초하여 수면을 유도하기 위한 광의 세기 및 조도(예컨대, 3000K의 백색광, 30 lux의 조도)에 관련한 환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 또한, 수신 모듈(410)은 수면을 유도하기 위한 광의 세기 및 조도에 관련한 환경 조성 정보에 기초하여 사용자가 위치한 공간의 광의 세기 및 조도를 수면을 유도하기 위한 적절한 세기 및 조도(예컨대, 3000K의 백색광을 30 lux의 조도)로 조정할 수 있다.
또한, 수신 모듈(410)은 사용자가 수면 전이라는 수면 상태 정보를 획득한 경우, 사용자가 수면을 준비하는 것으로 예측되는 시점(예컨대, 수면 유도 시점)부터 잠이 드는 시점(즉, 제2수면 상태 정보가 획득되는 시점)까지, 스마트 가전기기를 제어하기 위한 환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
구체적으로, 사용자의 수면 전 소정시간(예: 20분 전)까지 미세먼지 및 유해가스를 미리 제거하거나, 실내 온도와 습도를 게절이나 사용자에 따라 최적화되도록 제어하거나, 조도를 제어하는 등의 환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
또한, 환경 조성 정보는 다양한 스마트 가전기기에 있어 수면 직전 수면을 유도할 수 있는 정도의 소음(백색소음)을 유발하도록 제어하거나, 송풍세기를 기 설정된 세기 이하로 조절하거나, LED의 세기를 낮추거나, 직접풍을 간접풍으로 전환하는 등의 정보를 포함할 수 있다.
또한, 제1환경 조성 정보는 스마트 가전기기의 가동 히스토리와 획득되는 수면 상태(예컨대, 수면의 질)에 따라서 개인맞춤형 실내 온도, 실내 습도, 송풍 세기 또는 소음 등 다양한 환경 중 적어도 하나 이상을 조절하도록 하는 제어 정보를 포함할 수 있다.
전술한 수면 상태 정보 및 환경 조성 정보에 관련한 구체적인 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
도 11의 (a)는 본 발명의 일 실시예와 관련된 수신 모듈 및 송신 모듈의 예시적인 블록 구성도를 도시한다.
도 11의 (a)에 도시된 바와 같이, 수신 모듈(410)은 네트워크부(411), 메모리(412), 센서부(413), 음향수집부(414), 환경조성부(415) 및 수신제어부(416)를 포함할 수 있다. 수신 모듈(410)은 전술한 컴포넌트들로 제한되지 않는다. 즉, 본 발명내용의 실시예들에 대한 구현 양태에 따라서 추가적인 컴포넌트들이 포함되거나 또는 전술한 컴포넌트들 중 일부가 생략될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 송신 모듈(420)은 도 11의 (a)에 도시된 바와 같이, 무선 신호를 송신하는 송신부(421) 및 송신부(421)의 무선 신호 송신 동작을 제어하는 송신제어부(422)를 포함할 수 있다. 실시예에서, 송신제어부(422)는 송신부(421)를 통해 무선 신호가 송신되는 시점을 결정할 수 있다. 예컨대, 송신제어부(422)는 수면 측정 모드가 개시되는 시점에 대응하여 송신부(421)를 제어함으로써, 무선 신호가 송신되도록 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수신 모듈(410)은 송신 모듈(420), 사용자 단말(10) 및 외부 서버(20)와 데이터를 송수신하는 네트워크부(411)를 포함할 수 있다. 네트워크부(411)는 본 발명의 일 실시예에 따른 수면 상태 정보에 따른 수면 환경 조절 방법을 수행하기 위한 데이터 등을 다른 컴퓨팅 장치, 서버 등과 송수신할 수 있다. 즉, 네트워크부(411)는 수신 모듈(410)과 송신 모듈(420), 사용자 단말(10) 및 외부 서버(20) 간의 통신 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어,
네트워크부(411)는 병원 서버로부터 복수의 사용자들에 대한 수면검진기록 및 전자건강기록을 수신할 수 있다. 다른 예를 들어, 네트워크부(411)는 사용자 단말(10)로부터 사용자가 활동하는 공간에 관련한 음향 정보를 수신할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 네트워크부(411)는 환경조성부(415)로 사용자가 위치한 공간의 환경을 조정하기 위한 환경 조성 정보를 전송할 수 있다. 추가적으로, 네트워크부(411)는 수면 환경 조절 장치(400)로 프로시저를 호출하는 방식으로 수면 환경 조절 장치(400)와 사용자 단말(10) 및 외부 서버(20) 간의 정보 전달을 허용할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크부(411)는 위에서 설명한 다양한 유무선 통신 시스템 중 어느 하나 혹은 이들의 조합으로 구성될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 메모리(412)는 본 발명의 일 실시예에 따른 수면 상태 정보에 기초하여 수면 환경 조절 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 저장할 수 있으며, 저장된 컴퓨터 프로그램은 수신제어부(416)에 의하여 판독되어 구동될 수 있다. 또한, 메모리(412)는 수신제어부(416)가 생성하거나 결정한 임의의 형태의 정보 및 네트워크부(411)가 수신한 임의의 형태의 정보를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(412)는 사용자의 수면에 관련한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(412)는 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 사용자의 수면 환경에 관련한 음향 정보, 음향 정보에 대응하는 수면 상태 정보 또는, 수면 상태 정보에 따른 환경 조성 정보 등)을 임시 또는 영구 저장할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 메모리(412)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 수면 환경 조절 장치(400)는 인터넷(internet) 상에서 상기 메모리(412)의 저장 기능을 수행하는 웹스토리지(web storage)와 관련되어 동작할 수도 있다. 전술한 메모리에 대한 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
컴퓨터 프로그램은 메모리(412)에 로드될 때, 수신제어부(416)로 하여금 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 즉, 수신제어부(416)는 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 수행할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수신 모듈(410)은 일 공간에 관련한 하나 이상의 센싱 정보를 획득하는 센서부(413)를 포함할 수 있다. 본 발명에서 일 공간은, 사용자가 생활하는 공간을 의미하는 것으로, 예컨대, 사용자가 수면을 취하는 침실을 의미할 수 있다.
실시예에 따르면, 센서부(413)는 일 공간에서의 사용자의 움직임을 감지하는 제1센서부를 포함할 수 있다. 제1센서부는 PIR 센서(Passive Infrared Sensor) 및 초음파 센서 중 적어도 하나를 포함하여 구비될 수 있다. PIR 센서는 사용자의 신체에서 방출되는 적외선의 변화량을 감지하여 감지 범위 안에서 사용자의 움직임을 감지할 수 있다. 예컨대, PIR 센서는 사용자의 신체에 방출되는 8㎛~14㎛의 적외선을 식별하여 침실 내에서의 사용자의 움직임을 감지할 수 있다. 초음파 센서는 음파를 발생시키고, 특정 객체에 반사되어 돌아오는 신호를 감지하여 객체의 움직임을 감지할 수 있다. 예를 들어, 초음파 센서는 침실 공간내에 음파를 발생시키고, 사용자가 침실 내부로 들어옴에 따라 사용자의 신체에 반사되는 음파를 통해 침실 내부에 사용자의 움직임이 발생한 것을 감지할 수 있다.
또한, 실시예에서, 센서부(413)는 무선 신호에 기초하여 사용자가 일 공간의 기 설정된 영역에 위치하였는지 여부를 감지하는 제2센서부를 포함할 수 있다. 제2센서부는 송신 모듈(420)로부터 송신된 무선 신호를 수신하고, 수신한 무선 신호에 기초하여 기 설정된 영역에 사용자가 위치하였는지 여부를 감지할 수 있다. 실시예에서, 기 설정된 영역은, 일 공간 내에 위치한 영역 중 사용자가 수면을 취하기 위해 눕는 영역에 관련한 것으로, 예컨대, 침대가 구비된 영역을 의미할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 본 발명에서 일 공간은, 침실 내부 공간을 의미할 수 있으며, 기 설정된 영역은 침대가 위치한 공간을 의미할 수 있다.
실시예에서, 제2센서부는 기 설정된 영역을 기준으로 송신 모듈(420)과 서로 대향하는 위치에 구비되는 것을 특징으로 할 수 있다. 예를 들어, 송신 모듈(420) 및 제2센서부는 사용자가 수면을 취하는 침대를 중심으로 양측면 각각에 구비될 수 있다. 이 경우, 본 발명의 수면 환경 조절 장치(400)는 송신 모듈(420) 및 수신 모듈()을 통해 송신 및 수신되는 wifi 기반 OFDM 신호에 기반하여 사용자가 기 설정된 영역에 위치하였는지 관한 정보 및 사용자의 움직임이나 또는 호흡에 관한 정보인 객체 상태 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 수신 모듈(410)은 제2센서부를 통해 사용자가 기 설정된 영역에 위치하는 것으로 판별된 경우, 환경조성부(415)의 구동을 허용할 수 있다. 다시 말해, 수신 모듈(410)은 사용자가 기 설정된 영역(11a)에 위치한 것으로 감지된 경우에만 환경조성부(415)의 구동을 허용할 수 있다. 즉, 수신 모듈(410)은 사용자가 기 설정된 영역에 위치한 경우에만, 환경 조성 정보를 생성함으로써, 환경 조정 동작을 수행하는 환경조성부(415)의 구동을 제어할 수 있다. 환경조성부(415)는 사용자가 특정 위치에 위치하지 않는 경우, 수면 환경을 변화시키기 위한 동작을 수행하지 않을 수 있다.
추가적인 실시예에서, 센서부(413)는 사용자의 수면 환경과 관련하여 사용자의 신체 온도, 실내 온도, 실내 기류, 실내 습도 및 실내 조도 중 적어도 하나에 관련한 실내 환경 정보를 획득하기 위한 하나 이상의 환경 센싱 모듈을 포함할 수 있다. 실내 환경 정보는, 사용자의 수면 환경과 관련한 정보로서, 사용자의 수면 단계의 변화에 관련한 수면 상태를 통해 사용자의 수면에 대한 외부적 요인의 영향을 고려하기 위한 기준이 되는 정보일 수 있다. 하나 이상의 환경 센싱모듈은 예를 들어, 온도 센서, 기류 센서, 습도 센서, 음향 센서, 조도 센서 중 적어도 하나의 센서 모듈을 포함할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니고, 사용자의 수면에 영향을 줄 수 있는 외부적 환경을 측정할 수 있는 다양한 센서들을 더 포함할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수신 모듈(410)은 음향수집부(414)를 포함할 수 있다. 음향수집부(414)는 소형의 마이크 모듈을 포함하여 구성되며, 사용자가 수면을 취하는 일 공간에 발생하는 음향에 대한 정보를 획득할 수 있다. 실시예에 따르면, 음향수집부(414)에 구비된 마이크 모듈은 비교적 작은 크기로 구비되는 MEMS(Micro-Electro Mechanical Systems)로 구성될 수 있다. 이러한 마이크 모듈은, 비용적인 측면에서 유리하며, 매우 소형으로 제작이 가능하나, 콘덴서 마이크(Condenser Microphone)나 다이나믹 마이크(dynamic microphone)에 비해 낮은 신호 대 잡음비(SNR)를 가질 수 있다. 신호 대 잡음비가 낮다는 것은, 식별하고자 하는 음향 대비 식별하지 않고자 하는 음향인 잡음의 비율이 높은 것으로 음향의 식별이 용이하지 않음(즉, 불분명함)을 의미할 수 있다. 본 발명에 서 분석의 대상이 되는 정보는, 수면 동안 획득되는 사용자의 호흡 및 움직임에 관련한 음향 정보 즉, 수면 음향 정보일 수 있다. 이러한 수면 음향 정보는, 사용자의 호흡 및 움직임 등 매우 미세한 음향에 관한 정보이며, 수면 환경 동안 다른 음향들과 함께 획득되는 것이므로, 낮은 신호 대 잡음비의 상기한 바와 같은 마이크 모듈을 통해 획득되는 경우, 탐지 및 분석이 매우 어려울 수 있다. 이에 따라, 수신제어부(416)는 낮은 신호 대 잡음비를 가진 수면 음향 정보가 획득되는 경우, 이를 처리 및/또는 분석하기 위한 데이터로 가공 처리할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수신 모듈(410)은 환경조성부(415)를 포함할 수 있다. 환경조성부(415)는 사용자의 수면 환경을 조정할 수 있다. 구체적으로, 환경조성부(415)는 환경 조성 정보에 기초하여 사용자가 위치한 공간의 공기질, 조도, 온도, 풍향, 습도 및 음향 중 적어도 하나를 조정할 수 있다. 환경 조성 정보는, 사용자의 수면 상태 정보 판정에 기초하여 수신제어부(416)로부터 생성된 신호일 수 있다. 예를 들어, 환경 조성 정보는, 조도를 낮추거나 또는 높이는 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 보다 구체적인 예를 들어, 환경 조성 정보는, 기상이 예측되는 시점으로부터 30분 전부터 3000K의 백색광을 0 lux에서 250 lux조도로 점진적으로 증가시키도록 하는 제어 정보를 포함할 수 있다. 추가적인 예를 들어, 환경 조성 정보는 온도, 습도, 풍향 또는 음향 중 적어도 하나를 조정하기 위한 제어정보를 포함할 수 있다. 환경 조성 정보는 사용자의 실시간 수면상태에 기초하여 미세먼지 제거, 유해가스 제거, 알러지 케어 구동, 탈취/제균 구동, 실내 온도 조절, 제습 조절, 가습 조절, 송풍 강도 조절, 풍향종류의 선택과 조절, 구동소음 조절, 진동 조절, LED 점등 조절 등과 관련한 다양한 정보 등을 포함할 수 있다. 전술한 환경 조성 정보에 대한 구체적인 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
환경조성부(415)는, 조도 제어, 온도 제어, 풍향 제어, 습도 제어 및 음향 제어 중 적어도 하나에 대한 제어를 수행할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니고, 환경조성부는 사용자의 수면 환경에 변화를 가져올 수 있는 다양한 제어 동작을 더 수행할 수 있다. 즉, 환경조성부(415)는 수신제어부(416)의 환경제어 신호에 기초하여 다양한 제어 동작을 수행함으로써, 사용자의 수면 환경을 조정할 수 있다.
추가적인 실시예에서, 환경조성부(415)는 사물 인터넷(IOT, Internet of Things)을 통한 연계를 통해 구현될 수도 있다. 구체적으로, 환경조성부(415)는 사용자가 위치하는 공간에 관련하여 실내 환경의 변화를 줄 수 있는 다양한 기기들과의 연계를 통해 구현될 수 있다. 예를 들어, 환경조성부(415)는 사물인터넷을 통한 연계에 기반한 스마트 공기조화기, 스마트 히터, 스마트 공기청정기, 스마트 보일러, 스마트 창문, 스마트 가습기, 스마트 제습기 및 스마트 조명 등 다양한 스마트 가전기기로 구현될 수 있다. 전술한 환경조성부에 대한 구체적인 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이제 제한되지 않는다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 하나 이상의 코어로 구성될 수 있으며, 컴퓨팅 장치의 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 범용 그래픽 처리 장치 (GPGPU: general purpose graphics processing unit), 텐서 처리 장치(TPU: tensor processing unit) 등의 데이터 분석, 딥러닝을 위한 프로세서를 포함할 수 있다.
수신제어부(416)는 메모리(412)에 저장된 컴퓨터 프로그램을 판독하여 본 발명의 일 실시예에 따른 기계 학습을 위한 데이터 처리를 수행할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따라 수신제어부(416)는 신경망의 학습을 위한 연산을 수행할 수 있다. 수신제어부(416)는 딥러닝(DL: deep learning)에서 학습을 위한 입력 데이터의 처리, 입력 데이터에서의 피처 추출, 오차 계산, 역전파(backpropagation)를 이용한 신경망의 가중치 업데이트 등의 신경망의 학습을 위한 계산을 수행할 수 있다.
또한, 수신제어부(416)의 CPU, GPGPU, 및 TPU 중 적어도 하나가 네트워크 함수의 학습을 처리할 수 있다. 예를 들어, CPU 와 GPGPU가 함께 네트워크 함수의 학습, 네트워크 함수를 이용한 데이터 분류를 처리할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에서 복수의 컴퓨팅 장치의 프로세서를 함께 사용하여 네트워크 함수의 학습, 네트워크 함수를 이용한 데이터 분류를 처리할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치에서 수행되는 컴퓨터 프로그램은 CPU, GPGPU 또는 TPU 실행가능 프로그램일 수 있다.
본 명세서에서 네트워크 함수는 인공 신경망, 뉴럴 네트워크와 상호교환 가능하게 사용될 수 있다. 본 명세서에서 네트워크 함수는 하나 이상의 뉴럴 네트워크를 포함할 수도 있으며, 이 경우 네트워크 함수의 출력은 하나 이상의 뉴럴 네트워크의 출력의 앙상블(ensemble)일 수 있다.
본 명세서에서 모델은 네트워크 함수를 포함할 수 있다. 모델은 하나 이상의 네트워크 함수를 포함할 수도 있으며, 이 경우 모델의 출력은 하나 이상의 네트워크 함수의 출력의 앙상블일 수 있다.
수신제어부(416)는 메모리(412)에 저장된 컴퓨터 프로그램을 판독하여 본 발명의 일 실시예에 따른 수면 분석 모델을 제공할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따라, 수신제어부(416)는 수면 상태 정보에 기초하여 환경 조성 정보를 산출하기 위한 계산을 수행할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따라 수신제어부(416)는 수면 분석 모델을 학습시키기 위한 계산을 수행할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 통상적으로 수면 환경 조절 장치(400)의 전반적인 동작을 처리할 수 있다. 수신제어부(416)는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 메모리(412)에 저장된 응용 프로그램을 구동함으로써, 사용자 단말에게 적정한 정보 또는, 기능을 제공하거나 처리할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 사용자가 수면을 취하는 공간에 관련한 음향 정보를 획득할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른, 음향 정보의 획득은, 메모리(412)에 저장된 음향 정보를 획득하거나 또는 로딩(loading)하는 것일 수 있다. 또한, 음향 정보의 획득은, 유/무선 통신 수단에 기초하여 다른 저장 매체에, 다른 컴퓨팅 장치, 동일한 컴퓨팅 장치 내의 별도 처리 모듈로부터 데이터를 수신하거나 또는 로딩하는 것일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 생활 환경 음향 정보로부터 수면 음향 정보를 획득할 수 있다. 여기서 생활 환경 음향 정보는, 사용자의 일상생활 속에서 획득되는 음향 정보일 수 있다. 예컨대, 생활 환경 음향 정보는, 청소에 관련한 음향 정보, 음식 조리에 관련한 음향 정보, TV 시청에 관련한 음향 정보 등 사용자의 생활에 따라 획득되는 다양한 음향 정보를 포함할 수 있다.
구체적으로, 수신제어부(416)는 생활 환경 음향 정보에 기 설정된 패턴의 정보가 감지되는 특이점을 식별할 수 있다. 여기서 기 설정된 패턴의 정보는, 수면에 관련한 호흡 및 움직임 패턴에 관련한 것일 수 있다. 예컨대, 깨어있는 상태(wake)에서는 모든 신경계가 활성화되어 있기 때문에 호흡 패턴이 불규칙적이고 몸의 움직임이 많은 수 있다. 또한, 목 근육의 이완이 이루어지지 않기 때문에 호흡 소리가 매우 적을 수 있다. 반면, 사용자가 수면을 취하는 경우에는, 자율신 경계가 안정화되어 호흡이 규칙적으로 변화하고 몸의 움직임 또한 적어질 수 있으며, 호흡음도 커질 수 있다. 즉, 수신제어부(416)는 생활 환경 음향 정보에서, 규칙적인 호흡, 적은 몸의 움직임 또는 적은 호흡음 등에 관련한 기 설정된 패턴의 음향 정보가 감지되는 시점을 특이점으로 식별할 수 있다. 또한, 수신제어부(416)는 식별된 특이점을 기준으로 획득되는 생활 환경 음향 정보에 기초하여 수면 음향 정보를 획득할 수 있다. 수신제어부(416)는 시계열적으로 획득되는 생활 환경 음향 정보에서 사용자의 수면 시점에 관련한 특이점을 식별하고, 해당 특이점을 기준으로 수면 음향 정보를 획득할 수 있다.
구체적인 예를 들어, 수신제어부(416)는 생활 환경 음향 정보로부터 기 설정된 패턴이 식별되는 시점에 관련한 특이점을 식별할 수 있다. 또한, 수신제어부(416)는 식별된 특이점을 기준으로 해당 특이점 이후에 획득되는 음향 정보들에 기초하여 수면 음향 정보를 획득할 수 있다.
즉, 수신제어부(416)는 생활 환경 음향 정보로부터 사용자의 수면에 관련한 특이점을 식별함으로써, 방대한 양의 음향 정보로부터 수면 음향 정보만을 추출하여 획득할 수 있다. 다시 말해, 일 공간에서 발생한 음향들 중 수면에 관련한 음향(즉, 수면 음향 정보)만을 획득할 수 있다. 이는, 사용자가 자신의 수면 시간을 기록하는 과정을 자동화하도록 하여 편의성을 제공함과 동시에, 획득되는 수면 음향 정보의 정확성 향상에 기여할 수 있다.
실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 음향 정보에 기초하여 수면 상태 정보를 산출할 수 있다. 구체적으로, 수신제어부(416)는 음향수집부(414)를 통해 획득한 사용자의 수면 음향 정보에 기초하여 수면 상태 정보를 산출할 수 있다.
일 실시예에서, 수면 상태 정보는, 사용자가 수면을 취하고 있는지 여부에 관련한 정보를 포함할 수 있다. 구체적으로, 수면 상태 정보는, 사용자가 수면 전이라는 제1수면 상태 정보, 사용자가 수면 중이라는 제2수면 상태 정보 및 사용자가 수면 후라는 제3수면 상태 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다시 말해, 사용자에 관련하여 제1수면 상태 정보가 획득되는 경우, 수신제어부(416)는 해당 사용자가 수면 전(즉, 취침 전)인 상태인 것으로 판단할 수 있으며, 제2수면 상태 정보가 획득되는 경우, 해당 사용자가 수면 중인 상태인 것으로 판단할 수 있고, 그리고 제3 수면 상태 정보가 획득되는 경우, 해당 사용자가 수면 후(즉, 기상)인 상태인 것으로 판단할 수 있다.
이러한 수면 상태 정보는, 수면 음향 정보에 기초하여 획득되는 것을 특징으로 할 수 있다. 수면 음향 정보는, 비접촉 방식으로 사용자가 위치한 공간에서 사용자의 수면 동안 획득되는 음향 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 수집된 음향 정보에 기초하여 수면 상태 정보를 산출할 수 있다(S140). 실시예에서, 수신제어부(416)는 음향 정보로부터 식별된 특이점을 기준으로 사용자가 수면 전인지 또는 수면 중인지 여부에 관련한 수면 상태 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 수신제어부(416)는 특이점이 식별되지 않는 경우, 사용자가 수면 전인 것으로 판단할 수 있으며, 특이점이 식별되는 경우, 해당 특이점 이후 사용자가 수면 중이라고 판단할 수 있다. 또한, 수신제어부(416)는 특이점이 식별된 이후, 기 설정된 패턴이 관측되지 않는 시점(예컨대, 기상 시점)을 식별하고, 해당 시점이 식별된 경우, 사용자가 수면 후, 즉 기상하였다고 판단할 수 있다.
즉, 수신제어부(416)는 음향 정보에서 특이점이 식별되는지 여부 및 특이점이 식별된 이후, 기 설정된 패턴이 지속적으로 감지되는지 여부에 기초하여 사용자가 수면 전인지, 중인지, 또는 후인지 여부에 관련한 수면 상태 정보를 획득할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 센싱 정보 및 수면 상태 정보에 기초하여 환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 구체적으로, 수신제어부(416)는 센서부(413)를 통해 획득한 센싱 정보 및 음향 분석 결과 획득된 수면
상태 정보에 기초하여 환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 수신제어부(416)는 센싱 정보 및 수면 상태 정보에 기초하여 환경 조성 정보를 생성하고, 생성된 환경 조성 정보를 환경조성부(415)로 전송함으로써, 환경조성부(415)의 수면 환경 변화 동작을 제어할 수 있다.
실시예에서, 수신제어부(416)는 수면 상태 정보에 기초하여 환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 수면 상태 정보는, 사용자가 수면을 취하는지 여부에 관련한 정보로, 사용자가 수면 전이라는 제1수면 상태 정보, 사용자가 수면 중이라는 제2수면 상태 정보 및 사용자가 수면 후라는 제3 수면 상태 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
보다 자세히 설명하면, 수신제어부(416)는 제1수면 상태 정보에 기초하여 제1환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 구체적으로, 수신제어부(416)는 사용자가 수면 전이라는 제1수면 상태 정보를 획득한 경우, 해당 제1수면 상태 정보에 기초하여 제1환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 즉, 수신제어부(416)는 사용자의 수면 상태가 수면 전인 경우, 일정시간 동안 기 설정된 백색광을 공급하도록 하는 제1환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
실시예에 따르면, 수면 유도 시점은, 수신제어부(416)에 의해 결정될 수 있다. 구체적으로, 수신제어부(416)는 사용자의 사용자 단말(10)과의 정보 교환을 통해 수면 유도 시점을 결정할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 사용자는 자신이 수면하고자 하는 시간 및 기상하고자 하는 시간을 사용자 단말(10)을 통해 설정하여 수면 계획 정보를 생성할 수 있으며, 생성된 수면 계획 정보를 수신제어부(416)로 전달할 수 있다. 이 경우, 수면 계획 정보는, 희망 취침 시간 정보 및 희망 기상 시간 정보를 포함할 수 있다. 수신제어부(416)는 희망 취침 시간 정보에 기초하여 수면 유도 시점을 식별할 수 있다. 예를 들어, 수신제어부(416)는 사용자가 수면을 취하고자 하는 시점(즉, 희망 취침 시간)을 기준으로 20분 전 시점을 수면 유도 시점으로 결정할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 사용자가 설정한 수면을 취하고자 하는 시점이 11시인 경우, 수신제어부(416)는 10시 40분을 수면 유도 시점으로 식별할 수 있다. 전술한 시점에 대한 구체적인 수치적 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
또한 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 생활 환경 음향 정보에 기초하여 사용자의 수면 의도 정보를 획득하고, 수면 의도 정보에 기초하여 수면 유도 시점을 결정할 수 있다. 수면 의도 정보는, 사용자가 수면을 취할 의도를 정량적인 수치로 나타낸 정보일 수 있다. 예컨대, 사용자의 수면 의도가 높을수록 10에 가까운 수면 의도 정보가 산출되며, 수면 의도가 낮을수록 0에 가까운 수면 의도 정보가 산출될 수 있다. 전술한 수면 의도 정보에 대한 구체적인 수치적 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
수신제어부(416)는 생활 환경 음향 정보에 기반하여 수면 의도 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 생활 환경 음향 정보에 포함된 음향의 종류를 식별할 수 있다. 또한, 수신제어부(416)는 식별된 음향의 종류의 수에 기초하여 수면 의도 정보를 산출할 수 있다. 수신제어부(416)는 음향의 종류의 수가 많을수록 수면 의도 정보를 낮게 산출할 수 있으며, 음향의 종류가 적을수록 수면 의도 정보를 높게 산출할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 생활 환경 음향 정보에 포함된 음향의 종류가 3가지(예컨대, 청소기 소리, TV소리 및 사용자 목소리)인 경우, 수신제어부(416)는 수면 의도 정보를 2점으로 산출할 수 있다. 또한 예를 들어, 생활 환경 음향 정보에 포함된 음향의 종류가 1가지(예컨대, 세탁기)인 경우, 수신제어부(416)는 수면 의도 정보를 6점으로 산출할 수 있다. 전술한 생활 환경 음향 정보에 포함된 음향의 종류 및 수면 의도 정보에 관한 구체적인 수치적 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
즉, 수신제어부(416)는 생활 환경 음향 정보에 포함된 음향의 종류의 수에 따라 사용자가 수면을 취할 의도가 얼마나 있는지에 관련한 수면 의도 정보를 획득할 수 있다. 예컨대, 많은 종류의 음향이 식별될수록, 사용자의 수면 의도가 낮다는 수면 의도 정보(즉, 낮은 점수의 수면 의도 정보)가 출력될 수 있다.
또한 실시예에서, 수신제어부(416)는 복수의 음향 정보 각각에 상이한 의도 점수 사전 매칭하여 의도 점수 테이블을 생성할 수 있다. 예를 들어, 세탁기에 관련한 제1음향 정보에는 2점이라는 의도 점수가 매칭되어 있을 수 있으며, 가습기 소리에 관련한 제2음향 정보에는 5점이라는 의도 점수가 사전 매칭되어 있을 수 있고, 그리고 목소리에 관련한 제3음향 정보에 1점이라는 의도 점수가 매칭되어 있을 수 있다. 수신제어부(416)는 사용자의 수면과 관련한 음향 정보(예컨대, 사용자가 활동함에 따라 발생하는 소리로, 청소기, 설거지, 목소리 음향 등)에 대하여 비교적 높은 의도 점수를 사전 매칭하며, 사용자의 수면과 관련 없는 음향 정보(예컨대, 사용자의 활동과 무관한 소리로, 차량 소음, 비오는 소리 등)에 대하여 비교적 낮은 의도 점수를 사전 매칭하여 의도 점수 테이블을 생성할 수 있다. 전술한 각 음향 정보에 매칭된 의도 점수에 대한 구체적인 수치적 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
수신제어부(416)는 생활 환경 음향 정보 및 의도 점수 테이블에 기초하여 수면 의도 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 수신제어부(416)는 생활 환경 음향 정보에서 의도 점수 테이블에 포함된 복수의 음향 중 적어도 하나가 식별되는 시점에 대응하여, 식별된 음향에 매칭된 의도 점수를 기록할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 실시간으로 생활 환경 음향 정보가 획득되는 과정에서 제1시점에 대응하여 청소기 소리가 식별되는 경우, 수신제어부(416)는 해당 청소기 소리에 매칭된 의도 점수 2점을 제1시점에 매칭하여 기록할 수 있다. 수신제어부(416)는 생활 환경 음향 정보 획득 과정에서, 다양한 음향 각각이 식별될 때마다 식별된 음향에 매칭된 의도 점수를 해당 시점에 매칭하여 기록할 수 있다.
실시예에서, 수신제어부(416)는 미리 정해진 시간(예컨대, 10분) 동안 획득된 의도 점수의 합에 기초하여 수면 의도 정보를 획득할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 10분 동안 획득된 의도 점수가 높을수록 높은 수면 의도 정보가 획득될 수 있으며, 10분 동안 획득된 의도 점수가 낮을수록 낮은 수면 의도 정보가 획득될 수 있다. 전술한 미리 정해진 시간에 대한 구체적인 수치적 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
즉, 수신제어부(416)는 생활 환경 음향 정보에 포함된 음향의 특성에 따라 사용자가 수면을 취할 의도가 얼마나 있는지에 관련한 수면 의도 정보를 획득할 수 있다. 예컨대, 사용자의 활동에 관련한 음향이 식별될수록, 사용자의 수면 의도가 낮다는 수면 의도 정보(즉, 낮은 점수의 수면 의도 정보)가 출력될 수 있다.
실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 수면 의도 정보에 기초하여 수면 유도 시점을 결정할 수 있다. 구체적으로, 수신제어부(416)는 수면 의도 정보가 미리 정해진 임계 점수를 초과하는 시점을 수면 유도 시점으로 식별할 수 있다. 즉, 수신제어부(416)는 높은 수면 의도 정보가 획득되는 경우, 이를 수면 유도에
적절한 시점 즉, 수면 유도 시점으로 식별할 수 있다.
또한, 실시예에서, 수신제어부(416)는 센서부(413)를 통해 획득한 센싱 정보에 기초하여 수면 의도 가중 정보를 산출할 수 있다. 구체적으로, 수신제어부(416)는 제1센서부를 통해 일 공간에 사용자의 움직임 발생한 이후, 제2센서부를 통해 기 설정된 영역에 사용자가 위치함을 식별한 경우, 사용자가 수면 의도가 높은 것으로 판별할 수 있으며, 이에 대응하여 1에 관련한 수면 의도 가중 정보를 산출할 수 있다. 수신제어부(416)는 제1센서부 및 제2센서부를 통해 일 공간 및 기설정된 영역 내 사용자의 움직임이 발생하지 않으며, 사용자가 위치하지 않음을 감지하는 경우, 사용자가 수면 의도를 갖고 있지 않는 것으로 판별할 수 있으며, 이에 대응하여 0에 관련한 수면 의도 가중 정보를 산출할 수 있다. 즉, 수신제어부(416)는 센서부(413)를 통해 사용자가 특정 공간(예컨대, 침대 공간)에 위치한 것으로 감지되는 경우, 1에 관련한 수면 의도 가중 정보를 산출하고, 특정 공간에 사용자가 위치하지 않았다고 감지하는 경우, 0에 관련한 수면 의도 가중 정보를 산출할 수 있다. 다시 말해, 수신제어부(416)는 일 공간 및 기 설정된 영역에 사용자가 위치하였는지 여부에 따라 0 또는 1에 관련한 수면 의도 가중 정보를 산출할 수 있다.
실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 센싱 정보 및 수면 상태 정보에 기초하여 수면 유도 시점을 결정할 수 있다. 구체적으로, 수신제어부(416)는 센서부(413)를 통해 획득한 센싱 정보 및 음향 분석 결과 획득된 수면 상태 정보에 기초하여 수면 유도 시점을 결정할 수 있다. 수신제어부(416)는 생활 환경 음향 정보에 기반하여 산출된 수면 의도 정보와 센싱 정보를 통해 산출된 수면 의도 가중 정보에 기초하여 수면 유도 시점을 결정할 수 있다. 예컨대, 수면 의도 정보와 수면 의도 가중 정보를 통해 최종 수면 의도 정보가 획득될 수 있으며, 최종 수면 의도 정보가 일정 이상의 임계치를 초과하는 시점을 수면 유도 시점으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 수신제어부(416)는 수면 의도 정보와 수면 의도 가중 정보의 곱을 통해 최종 수면 의도 정보를 산출할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 생활 환경 음향 정보에 기초하여 산출된 수면 의도 정보가 '9'이며, 센싱 정보에 기초하여 산출된 수면 의도 가중 정보가 '0'인 경우, 최종 수면 의도 정보는 0으로 산출될 수 있으며, 수신제어부(416)는 미리 정해진 임계치(예컨대, 8)를 넘지 못하는 것으로 판별할 수 있다. 다른 예를 들어, 수면 의도 정보가 '9'이며, 수면 의도 가중 정보가 '1'인 경우, 최종 수면 의도 정보는 9로 산출될 수 있으며, 수신제어부(416)는 미리 정해진 임계치(예컨대, 8)를 초과한 것으로 판별하여 해당 시점을 수면 유도 시점으로 결정할 수 있다. 전술한 수면 의도 정보, 수면 의도 가중 정보 및 최종 수면 의도 정보에 관한 구체적인 수치적 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 상기와 같이, 음향 정보를 통해 높은 수면 의도 정보가 획득될지라도, 사용자가 일정 위치에 위치하였는지 여부에 따라 최종 수면 의도 정보가 변화될 수 있다. 예컨대, 생활 환경 음향 정보에 기초하여 높은 수면 의도 정보(예컨대, 10)이 산출되더라도, 사용자가 일정 위치에 위치하지 않는 경우, 최종 수면 의도 정보가 0이 됨에 따라, 최종적으로 사용자의 수면 의도가 낮다고 판별할 수 있다.
전술한 바와 같이, 수신제어부(416)는 사용자의 수면 유도 시점을 결정할 수 있다. 이에 따라, 수신제어부(416)는 사용자가 수면 전이라는 제1수면 상태 정보를 획득하는 경우, 수면 유도 시점을 기준으로 제2수면 상태 정보가 획득되는 시점까지 광을 조정하도록 하는 제1환경 조성 정보(3000K의 백색광을 30 lux의 조도로 공급)를 생성할 수 있다.
즉, 수신제어부(416)는 사용자의 상태가 수면 전 상태인 경우, 사용자가 수면을 준비하는 것으로 예측되는 시점(예컨대, 수면 유도 시점)부터 잠이 드는 시점(즉, 제2수면 상태 정보가 획득되는 시점)까지 광을 조정하도록 하는 제1환경 조성 정보를 생성할 수 있으며, 해당 제1환경 조성 정보를 환경조성부(415)로 전송할 것을 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 제2수면 상태 정보에 기초하여 제2환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 제2환경 조성 정보는, 조도를 최소화하여 빛이 없는 암실 환경을 조성하도록 하는 제어 정보일 수 있다. 즉, 수신제어부(416)는 사용자의 수면 상태가 수면 중인 경우, 조도를 최소화하여 빛이 없는 암실 환경을 조성하도록 할 수 있다.
즉, 수신제어부(416)는 사용자가 수면(또는 수면 단계)에 진입하였음을 감지하는 경우(제2수면 상태 정보를 획득하는 경우), 광이 공급되지 않도록 하는 제어 정보 즉, 제2환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 이에 따라, 사용자가 깊은 잠을 잘 확률이 높아져 수면의 질이 향상될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 기상 유도 시점에 기초하여 제3환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
즉, 수신제어부(416)는 사용자의 수면 상태가 수면 중인 경우, 기상 유도 시점으로부터 사용자의 기상 시점까지 백색광의 조도를 점신적으로 증가시켜 공급하도록 하는 등의 제3환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 기상 유도 시점은, 희망 기상 시간 정보에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
희망 기상 시간 정보는, 사용자가 희망하는 기상 시점에 관한 정보일 수 있다. 예컨대, 제1사용자로부터 획득한 희망 기상 시간 정보는, 오전 7시에 관련할 수 있다. 전술한 기상 예측 시점에 대한 구체적인 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
일 실시예에서, 희망 기상 시간 정보는 사용자의 사용자 단말(10)과의 정보 교환을 통해 획득되는 것을 특징으로 할 수 있다. 사용자는 자신이 취침하고자 하는 시점 및 자신이 기상하고자 하는 시점을 사용자 단말(10)을 통해 설정하여 수신제어부(416)로 전달할 수 있다. 수신제어부(416)는 사용자 단말(10)의 사용자가 설정한 기상 시점에 기초하여 희망 기상 시간 정보를 획득할 수 있다.
다른 실시예에서, 기상 유도 시점은 기상 예측 시점에 기초하여 결정될 수 있다. 여기서, 기상 예측 시점은, 제2수면 상태 정보를 통해 식별된 수면 인입 시점에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다. 구체적으로, 수신제어부(416)는 사용자가 수면 중이라는 제2수면 상태 정보를 통해 사용자의 수면 인입 시점을 파악할 수 있다. 수신제어부(416)는 제2수면 상태 정보를 통해 파악한 수면 인입 시점에 기초하여 기상 예측 시점을 결정할 수 있다. 예를 들어, 수신제어부(416)는 수면 인입 시점을 기준으로 적정 수면 시간인 8시간 이후 시점을 기상 예측 시점으로 결정할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 사용자가 수면에 인입한 시점이 오후 11시인 경우, 수신제어부(416)는 기상 예측 시점을 7시로 결정할 수 있다. 전술한 각 시점에 대한 구체적인 수치적 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 즉, 수신제어부(416)는 사용자가 수면에 잠든 시점에 기초하여 기상 예측 시점을 결정할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 기상 예측 시점은, 사용자의 수면 단계 정보에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다. 예컨대, 사용자는 REM 단계에서 기상하는 경우 가장 개운하게 일어날 수 있다. 하루밤 수면 동안, 사용자는 경도 수면(light), 깊은 수면(deep), 경도 수면, REM 수면 순으로 수면 사이클을 가질 수 있으며, REM 수면 단계에서 기상했을 때 가장 개운하게 기상할 수 있다.
이에 따라, 수신제어부(416)는 사용자의 수면 단계에 관련한 수면 단계 정보를 통해 사용자의 기상 예측 시점을 결정할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 수신제어부(416)는 수면 단계 정보를 통해 사용자가 REM 단계에서 다른 수면 단계로 변화하는 시점을 기상 예측 시점으로 결정할 수 있다. 즉, 수신제어부(416)는 사용자가 가장 개운하게 기상할 수 있는 수면 단계 정보(즉, REM 수면 단계)에 기초하여 기상 예측 시점을 결정할 수 있다.
전술한 바와 같이, 수신제어부(416)는 사용자 단말로부터 획득한 수면 계획 정보, 수면 인입 시점 및 수면 단계 정보 중 적어도 하나에 기초하여 사용자의 기상 예측 시점을 결정할 수 있다. 또한, 수신제어부(416)는 사용자가 기상하고자 하는 시점인 기상 예측 시점을 결정한 경우, 해당 기상 예측 시점에 기초하여 기상 유도 시점을 결정할 수 있다. 예를 들어, 수신제어부(416)는 사용자가 기상하고자 하는 시점을 기준으로 30분 전 시점을 기상 유도 시점으로 결정할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 사용자가 설정한 기상하고자 하는 시점(즉, 기상 예측 시점)이 7시인 경우, 수신제어부(416)는 6시 30분을 기상 유도 시점으로 결정할 수 있다. 전술한 시점에 대한 구체적인 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
즉, 수신제어부(416)는 사용자의 기상이 예측되는 기상 예측 시점을 파악하여 기상 유도 시점을 식별하고, 기상 유도 시점으로부터 기상 시점(예컨대, 사용자가 실제 기상할 때까지) 3000K의 백색광을 0 lux에서 250 lux조도로 점진적으로 증가시켜 공급하도록 하는 제3환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 수신제어부(416)는 해당 제3환경 조성 정보를 환경조성부(415)로 전송할 것을 결정할 수 있으며, 이에 따라, 환경조성부(415)는 제3환경 조성 정보에 기반하여 사용자가 위치한 공간에서 광에 관련한 조정 동작을 수행할 수 있다. 예컨대, 환경조성부(415)는 기상 30분 전부터 3000K의 백색광을 0 lux에서 250 lux조도 점진적으로 증가시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 생활 환경 음향 정보를 획득할 수 있으며, 해당 음향 정보에 기초하여 수면 음향 정보를 획득할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 수면 음향 정보에 대한 전처리를 수행할 수 있다. 수면 음향 정보에 대한 전처리는 노이즈 제거에 관한 전처리일 수 있다. 구체적으로, 수신제어부(416)는 수면 음향 정보를 미리 정해진 시간 단위를 갖는 하나 이상의 음향 프레임으로 분류할 수 있다. 또한, 수신제어부(416)는 하나 이상의 음향 프레임 각각의 에너지 레벨에 기초하여 최소 에너지 레벨을 갖는 최소 음향 프레임을 식별할 수 있다. 수신제어부(416)는 최소 음향 프레임에 기초하여 수면 음향 정보에 대한 노이즈 제거를 수행할 수 있다.
구체적인 예를 들어, 수신제어부(416)는 30초의 수면 음향 정보를 매우 짧은 40ms 크기의 하나 이상의 음향 프레임으로 분류할 수 있다. 또한, 수신제어부(416)는 40ms 크기에 관련한 복수의 음향 프레임 각각의 크기를 비교하여 최소 에너지 레벨을 갖는 최소 음향 프레임을 식별할 수 있다. 수신제어부(416)는 전체 수면 음향 정보(즉, 30초의 수면 음향 정보)에서 식별된 최소 음향 프레임 성분을 제거할 수 있다. 예컨대, 수면 음향 정보에서 최소 음향 프레임 성분이 제거됨에 따라, 전처리된 수면 음향 정보가 획득될 수 있다. 즉, 수신제어부(416)는 최소 음향 프레임을 백그라운드 노이즈 프레임으로써 식별하여 원본 신호(즉, 수면 음향 정보)에서 제거함으로서, 노이즈 제거에 관한 전처리를 수행할 수 있다.
또한, 수신제어부(416)는, 도 6의 (a)에 도시된 바와 같이, 수면 음향 정보(210)에 대응하여 스펙트로그램(300)을 생성할 수 있다. 여기서 수면 음향 정보(210)는, 전처리된 수면 음향 정보를 의미할 수 있다. 즉, 수신제어부(416)는 전처리된 수면 음향 정보에 대응하여 스펙트로그램을 생성할 수 있다. 스펙트로그램 생성과 관련해서는 위에서 상세히 설명한 바 중복 설명은 피하기로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)가 수면 음향 정보(210)에 대응하여 생성하는 스펙트로그램은, 멜 스펙트로그램을 포함할 수 있다. 수신제어부(416)는, 스펙트로그램에 대한 멜-필터 뱅크(Mel-Filter Bank)를 통해 멜 스펙트로그램(Mel-Spectrogram)을 획득할 수 있다.
일반적으로, 인간의 달팽이관은 음성 데이터의 주파수에 따라 진동하는 부위가 상이할 수 있다. 또한, 인간의 달팽이관은 주파수가 낮은 대역에서 주파수 변화를 잘 감지하며, 높은 대역에서의 주파수 변화를 잘 감지하지 못하는 특성을 가지고 있다. 이에 따라, 음성 데이터에 대한 인간의 달팽이관의 특성과 유사한 인식 능력을 갖도록 멜-필터 뱅크를 활용하여 스펙트로그램으로부터 멜 스펙트로그램을 획득할 수 있다. 즉, 멜-필터 뱅크는, 낮은 주파수 대역에서 적은 필터 뱅크를 적용하고, 고대역으로 갈수록 넓은 필터 뱅크를 적용하는 것 일 수 있다. 다시 말해, 수신제어부(416)는 인간의 달팽이관의 특성과 유사하도록 음성 데이터를 인식하기 위해 멜-필터 뱅크를 스펙트로그램에 적용함으로써, 멜 스펙트로그램을 획득할 수 있다. 멜 스펙트로그램은 인간의 청각특성이 반영된 주파수 성분을 포함할 수 있다. 즉, 본 발명에서 수면 음향 정보에 대응하여 생성되며, 신경망을 활용한 분석의 대상이 되는 스펙트로그램은, 전술한 멜 스펙트로그램을 포함할 수 있다.
또한, 수신제어부(416)는 스펙트로그램(300)을 수면 분석 모델의 입력으로 처리하여 수면 단계 정보를 획득할 수 있다. 여기서 수면 분석 모델은, 사용자의 수면 단계 변화에 관련한 수면 단계 정보를 획득하기 위한 모델로, 사용자의 수면 동안 획득된 수면 음향 정보를 입력으로 하여 수면 단계 정보를 출력할 수 있다. 실시예에서, 수면 분석 모델은, 하나 이상의 네트워크 함수를 통해 구성되는 신경망 모델을 포함할 수 있다. 네트워크 함수와 관련해서는 위에서 상세히 설명한 바 중복 설명은 피하기로 한다.
전술한 바와 같이, 수신제어부(416)는 수면 음향 정보에 기초하여 스펙트로그램을 획득할 수 있다. 이 경우, 스펙트로그램으로의 변환은 비교적 작은 음향에 관련한 호흡 또는 움직임 패턴을 용이하게 분석하도록 하기 위함일 수 있다. 또한, 수신제어부(416)는 피처 추출 모델 및 피처 분류 모델을 포함하여 구성되는 수면 분석 모델을 활용하여 획득한 스펙트로그램에 기초한 수면 단계 정보를 생성할 수 있다. 이 경우, 수면 분석 모델은 과거와 미래에 관련한 정보를 모두 고려할 수 있도록 복수의 에폭에 해당하는 스펙트로그램들을 입력으로 하여 수면 단계 예측을 수행할 수 있으므로, 보다 정확도 있는 수면 단계 정보를 출력할 수 있다.
즉, 수신제어부(416)는 전술한 바와 같은 수면 분석 모델을 활용하여 수면 음향 정보에 대응하는 수면 단계 정보를 출력할 수 있다. 실시예에 따르면, 수면 단계 정보는, 사용자의 수면 동안 변화하는 수면 단계들에 관련한 정보일 수 있다. 예를 들어, 수면 단계 정보는, 사용자의 지난 밤 8시간 수면 동안 각 시점별로 사용자의 수면이 얕은 수면, 보통 수면, 깊은 수면 또는 REM 수면 등으로 변화한 정보를 의미할 수 있다. 전술한 수면 단계 정보에 대한 구체적인 기재는 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 전처리된 수면 음향 정보에 기초하여 데이터 증강을 수행할 수 있다. 이러한 데이터 증강은, 수면 분석 모델로 하여금 다양한 도메인에서 측정된 사운드(예컨대, 다른 침실, 다른 마이크, 다른 배치 위치 등)에서도 robust하게 수면 상태 정보(예컨대, 수면 단계 정보)를 출력하도록 하기 위함이다. 실시예에서 데이터 증강은, Pitch shifting, gaussian noise, loudness control, dynamic range control 및 spec augmentation 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 수면 음향 정보에 기초하여 Pitch shifting에 관련한 데이터 증강을 수행할 수 있다. 예컨대, 수신제어부(416)는 미리 정해진 간격으로 사운드의 피치를 높이거나, 또는 내리는 등 음향의 피치를 조정함으로써, 데이터 증강을 수행할 수 있다.
수신제어부(416)는 Pitch shifting 뿐만 아니라, 노이즈에 관련한 보정을 통해 데이터 증강을 수행하는 gaussian noise, 음량을 변화시켜도 음질이 유지되는 느낌을 주도록 음향을 보정하여 데이터 증강을 수행하는 loudness control, 음향의 최대 진폭과 최소 진폭 사이를 dB로 측정한 대수비인 다이내믹 레인지를 조정하여 데이터 증강을 수행하는 dynamic range control 및 음향의 사양 증가에 관련한 spec augmentation을 수행할 수 있다.
즉, 수신제어부(416)는 본 발명의 분석에 기초가 되는 음향 정보(즉, 수면 음향 정보)에 대한 데이터 증강을 통해, 수면 분석 모델이 다양한 환경에서 획득되는 수면 음향에 대응하여 강인한 인식을 수행하도록 하여 수면 단계 예측의 정확성을 향상시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 제3수면 상태 정보에 기초하여 제4환경 조성 정보를 획득할 수 있다. 제4환경 조성 정보와 관련해서는 도 1의 (a)의 실시예의 프로세서(130)의 동작과 관련해서 설명한 바와 동일하므로, 중복 설명은 생략하기로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 환경 조성 정보를 환경조성부(415)로 전송할 것을 결정할 수 있다. 구체적으로, 수신제어부(416)는 조도 조정에 관련한 환경 조성 정보를 생성할 수 있으며, 해당 환경 조성 정보를 환경조성부(415)로 전송할 것을 결정함으로써, 환경조성부(415)의 조도 조정 동작을 제어할 수 있다.
실시예에 따르면, 빛이나 공기질은 수면의 질에 영향을 줄 수 있는 대표적인 요인 중 하나일 수 있다. 예컨대, 빛의 조도, 색, 노출 정도 등에 따라 수면의 질에 좋은 영향을 끼칠 수 있고, 그리고 나쁜 영향을 끼칠 수 있다. 또한, 미세먼지의 종류/농도, 유해가스의 종류/농도, 알러지성 물질의 유무, 공기의 온도나 습도 등에 의해서도 수면의 질이 크게 좌우된다. 이에 따라, 수신제어부(416)는 조도나 공기질을 조정하여 사용자의 수면의 질을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 수신제어부(416)는 잠들기 전이나 잠든 후의 상황을 모니터링 하고, 이에 따라 사용자를 효과적으로 깨우기 위한 조도 조정을 수행할 수 있다. 즉, 수신제어부(416)는 수면 상태(예컨대, 수면 단계)를 파악하여 자동으로 조도나 공기질을 조정하여 수면의 질을 극대화시킬 수 있다.
일 실시예에서, 수신제어부(416)는 사용자 단말(10)로부터 수면 계획 정보를 수신할 수 있다. 수면 계획 정보는, 사용자가 사용자 단말(10)을 통해 생성하는 정보로, 예컨대, 희망 취침 시간 정보 및 희만 기상 시간 정보를 포함할 수 있다. 수신제어부(416)는 수면 계획 정보에 기초하여 외부 환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 수신제어부(416)는 수면 계획 정보를 통해 사용자의 취침 시간을 식별하고, 해당 취침 시간에 기초하여 환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
또한, 수신제어부(416)는 사용자 단말(10)로부터 수면 계획 정보를 수신하고, 이에 기초하여, 사용자가 수면을 준비하는 것으로 예측되는 시점(예컨대, 수면 유도 시점)부터 잠이 드는 시점(즉, 제2수면 상태 정보가 획득되는 시점)까지, 본 발명의 실시예에 따른 스마트 가전기기를 제어하기 위한 제1환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
또한, 예를 들어, 수신제어부(416)는 제2수면 상태 정보를 통해 사용자가 수면에 인입하는 시점 즉, 수면 인입 시점을 파악할 수 있으며, 이에 기초하여 제2환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
실시예에서, 수신제어부(416)는 수면 단계 정보에 기초하여 환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 실시예에서, 수면 단계 정보는 수면 음향 정보에 대한 분석을 통해 시계열적으로 획득되는 사용자의 수면 단계 변화에 관한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 수신제어부(416)는 수면 중, 사용자의 수면 단계 변화에 따라 적정한 조도를 제공하도록 하기 위한 환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
또한, 예를 들어, 수신제어부(416)는 수면 계획 정보를 통해 사용자의 희망 기상 시간을 식별하고, 해당 희망 기상 시간에 기초하여 기상 예측 시점을 생성하고, 이에 따라, 환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
또한, 수신제어부(416)는 환경 조성 정보를 환경조성부(415)로 전송할 것을 결정할 수 있다. 즉, 수신제어부(416)는 수면 계획 정보에 기초하여 취침 또는 기상 시 사용자가 잠에 용이하게 들거나 또는 자연스럽게 일어날 수 있도록 하는 환경 조성 정보를 생성하고 해당 환경 조성 정보를 통해 환경조성부(415)의 환경 조성 동작을 제어함으로써, 사용자의 수면의 질을 향상시킬 수 있다.
추가적인 실시예에서, 수신제어부(416)는 수면 단계 정보에 기초하여 추천 수면 계획 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 사용자의 실제 기상 시간과 희망 기상 시간 정보를 비교하여 환경 조성 정보를 업데이트할 수 있다.
수신제어부(416)는 희망 기상 시간 정보 및 실제 기상 시간 정보에 대한 비교를 수행하고, 비교 결과 각 정보가 서로 상이한 경우, 환경 조성 정보를 업데이트할 수 있다. 여기서, 희망 기상 시간 정보와 비교되는 실제 기상 시간 정보는 일정 횟수 이상 누적된 실제 기상 시간에 관한 정보들을 포함할 수 있다. 예컨대, 실제 기상 시간 정보는, 일주일동안 사용자가 실제 기상한 시점에 관한 정보들을 포함할 수 있다.
실시예에서, 수신제어부(416)는 희망 기상 시간과 누적된 실제 기상 시간의 차이를 분석하여 환경 조성 정보를 업데이트할 수 있다. 구체적으로, 수신제어부(416)는 희망 기상 시간보다 실제 기상 시간이 늦는 경우, 사용자의 일주기 리듬을 앞당기기 위해 기상 시점에 공급되는 백색광의 최대 밝기를 점진적으로 증가시킬 수 있다. 예컨대, 실제 기상 시간이 희망 기상 시간 보다 늦은 다음 날에는, 사용자의 기상 시점에 대응하여 백색광의 최대 밝기가 전날 보다 더 높게 공급되도록 환경 조성 정보를 업데이트할 수 있다. 이와 반대로, 수신제어부(416)는 실제 기상 시간이 희망 기상 시간보다 빠른 경우, 사용자의 기상 시점을 늦추기 위해 기상 시점에 공급되는 백색광의 최대 밝기를 감소시킬 수 있다. 예를 들어, 실제 기상 시간이 희망 기상 시간 보다 빠른 다음 날에는, 사용자의 기상 시점에 대응하여 백색광의 최대 밝기가 전날 보다 낮게 공급되도록 환경 조성 정보를 업데이트할 수 있다. 즉, 수신제어부(416)는 사용자의 실제 기상 시점과 희망 기상 시점을 비교할 수 있으며, 비교 결과에 따라 사용자의 일주기리듬을 변화시키기 위하여 환경 조성 정보를 업데이트할 수 있다. 이에 따라, 사용자에게 최적화된 수면환경이 조성될 수 있어, 수면 효율이 더욱 증대될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 수동 수면 측정 모드 및 자동 수면 측정 모드 중 적어도 하나의 측정 모드를 통해 음향수집부를 구동하여 음향 정보를 수집하며, 수집된 음향 정보에 기초하여 수면 상태 정보를 산출하는 것을 특징으로 할 수 있다.
실시예에서, 수동 수면 측정 모드는, 사용자에 의해 수면 입력 신호가 생성됨에 따라 수동적으로 측정 모드가 개시되는 것을 의미할 수 있다.
예컨대, 사용자는 수면 환경 조절 장치(400)의 외면에 형성된 수면 입력 버튼에 물리적인 압력을 가함으로써 수면 입력 신호를 생성하거나, 사용자 단말을 활용하여 수면 입력 신호를 생성할 수 있다. 수면 입력 신호가 생성되는 경우, 수면 환경 조절 장치(400)(즉, 수신 모듈)은 해당 시점을 기준으로 일 공간에 관련한 음향 정보가 획득되며, 해당 음향 정보를 기초로 사용자의 수면 상태 정보가 획득될 수 있다. 즉, 수동 구면 측정 모드를 통해 사용자는 자신의 수면 상태 측정을 개시하는 시점을 직접 결정할 수 있다.
또한, 실시예에 따르면, 자동 수면 측정 모드는 수면 입력 신호를 생성하기 위한 별도의 사용자의 동작이 필요없이 자동으로 수면 측정이 개시되는 것을 의미할 수 있다. 자동 수면 측정 모드는, 제1센서부를 통해 일 공간 내에서 사용자의 움직임이 발생한 것을 감지한 이후, 제2센서부를 통해 사용자가 기 설정된 영역에 위치한 것으로 식별되는 경우, 자동으로 측정 모드가 개시되는 것을 특징으로 할 수 있다. 자동 수면 측정 모드에 관한 구체적인 설명은 도 13을 참조하여 이하에서 후술하도록 한다. 또한, 앞서 설명했던 내용과 중복되는 사항의 서술은 생략하기로 한다.
도 13은 본 발명의 일 실시예와 관련된 자동 수면 측정 모드를 통해 수면 상태 정보를 생성하는 과정을 예시적으로 나타낸 순서도이다. 도 13에 도시된 단계들은 필요에 의해 순서가 변경될 수 있으며, 적어도 하나 이상의 단계가 생략 또는 추가될 수 있다. 즉, 전술한 단계는 본 발명의 일 실시예에 불과할 뿐, 본 발명의 권리 범위는 이에 제한되지 않는다.
일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 제1센서부를 통해 일 공간내에서 사용자의 움직임이 발생하는 것을 감지할 수 있다(S110).
제1센서부는 PIR센서 및 초음파 센서 중 적어도 하나를 포함하여 구비될 수 있다. PIR 센서는 사용자의 신체에서 방출되는 적외선의 변화량을 감지하여 감지 범위 안에서 사용자의 움직임을 감지할 수 있다. 예컨대, PIR 센서는 사용자의 신체에 방출되는 8㎛~14㎛ 의 적외선을 식별하여 침실 내에서의 사용자의 움직임을 감지할 수 있다.
초음파 센서는 음파를 발생시키고, 특정 객체에 반사되어 돌아오는 신호를 감지하여 객체의 움직임을 감지할 수 있다. 예를 들어, 초음파 센서는 침실 공간내에 음파를 발생시키고, 사용자가 침실 내부로 들어옴에 따라 사용자의 신체에 반사되는 음파를 통해 침실 내부에 사용자의 움직임이 발생한 것을 감지할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 제2센서부를 통해 사용자가 기 설정된 영역에 위치한 것을 식별할 수 있다(S120).
환경 조절 장치일 실시예에 따르면, 수신제어부(416)는 음향수집부(414)를 구동하여 일 공간에 관련한 음향 정보를 수집할 수 있다(S130). 즉, 수신제어부(416)는 제1센서부를 통해 일 공간에서 사용자의 움직임이 발생함을 감지하고, 그리고 제2센서부를 통해 기 설정된 영역에 사용자가 움직임을 식별한 경우에 자동으로 음향수집부(414)를 통해 일 공간에 관련한 음향 정보를 수집하도록 할 수 있다.
수면 상태 정보수면 상태 정보
수면 상태 정보수면 음향 정보도 14는 본 발명의 일 실시예와 관련된 사용자의 수면 인입을 유도하는 환경을 조성하는 과정을 예시적으로 나타낸 순서도이다. 도 14에 도시된 단계들은 필요에 의해 순서가 변경될 수 있으며, 적어도 하나 이상의 단계가 생략 또는 추가될 수 있다. 즉, 전술한 단계는 본 발명의 일 실시예에 불과할 뿐, 본 발명의 권리 범위는 이에 제한되지 않는다.
일 실시예에 따르면, 수신 모듈(410)은 사용자의 수면 상태가 수면 전인 경우, 희망 취침 시간 정보에 기초하여 수면 유도 시점을 식별할 수 있다(S210). 구체적인 예를 들어, 사용자는 자신이 수면하고자 하는 시간 및 기상하고자 하는 시간을 사용자 단말(10)을 통해 설정하여 수면 계획 정보를 생성할 수 있으며, 생성된 수면 계획 정보를 수신 모듈(410)로 전달할 수 있다. 이 경우, 수면계획 정보는, 희망 취침 시간 정보 및 희망 기상 시간 정보를 포함할 수 있다. 수신 모듈(410)은 희망 취침 시간 정보에 기초하여 수면 유도 시점을 식별할 수 있다. 예를 들어, 수신 모듈(410)은 사용자가 수면을 취하고자 하는 시점(즉, 희망 취침 시간)을 기준으로 20분 전 시점을 수면 유도 시점으로 결정할 수 있다. 수면 유도 시점과 관련한 자세한 예시는 앞서 서술한 바와 같으므로 생략하기로 한다.
또한, 수신 모듈(410)은 제2센서부를 통해 수면 유도 시점에 사용자가 기 설정된 영역에 위치하였는지 여부를 감지할 수 있다(S220).
실시예에서, 기 설정된 영역에 사용자가 위치하지 않았음을 감지하는 경우, 수신 모듈(410)은 사용자 단말에 알림을 전송할 수 있다(S230). 구체적으로, 수면 유도 시점에 임박했으나, 사용자가 기 설정된 영역에 위치하지 않은 경우, 사용자 단말로 취침을 준비하도록 하는 알림을 전송할 수 있다.
또한, 실시예에서, 기 설정된 영역에 사용자가 위치하였음을 감지하는 경우, 수신 모듈(410)은 수면 유도 시점으로부터 수면 시점까지 기 설정된 백색광을 공급하도록 하는 제1환경 조성 정보를 생성할 수 있다(S240). 즉, 수면 유도시점에 대응하여 사용자가 기 설정된 영역에 위치한 경우에만 제1환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 환경 조성 정보
도 15는 본 발명의 일 실시예와 관련된 수면 중 및 기상 직전에 사용자의 수면 환경을 변화시키는 과정을 예시적으로 나타낸 순서도이다. 도 15에 도시된 단계들은 필요에 의해 순서가 변경될 수 있으며, 적어도 하나 이상의 단계가 생략 또는 추가될 수 있다. 즉, 전술한 단계는 본 발명의 일 실시예에 불과할 뿐, 본 발명의 권리 범위는 이에 제한되지 않는다.
일 실시예에 따르면, 수신 모듈(410)은 사용자의 수면 상태가 수면 중인 경우, 조도를 최소화하여 빛이 없는 암실 환경을 조성하도록 하는 제2환경 조성 정보를 생성할 수 있다(S310).
즉, 수신 모듈(410)은 사용자가 수면(또는 수면 단계)에 진입하였음을 감지하는 경우(제2수면 상태 정보를 획득하는 경우), 광이 공급되지 않도록 하는 제어 정보 즉, 제2환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 이에 따라, 사용자가 깊은 잠을 잘 확률이 높아져 수면의 질이 향상될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 수신 모듈(410)은 사용자가 희망 기상 시간 정보에 기초하여 기상 유도 시점을 식별하고 기상 유도 시점으로부터 희망 기상 시점까지 백색광의 조도를 점진적으로 증가시켜 공급하도록 하는 제3환경 조성 정보를 생성할 수 있다(S320). 예컨대, 제3환경 조성 정보는, 기상 유도 시점으로부터 기상 시점까지 3000K의 백색광을 0 lux에서 250 lux조도로 점진적으로 증가시켜 공급하도록 하는 제어 정보인 것을 특징으로 할 수 있다.
즉, 수신 모듈(410)은 사용자의 수면 상태가 수면 중인 경우, 기상유도 시점으로부터 사용자의 기상 시점까지 백색광의 조도를 점진적으로 증가시켜 공급하도록 하는 제3환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제3환경 조성 정보는 사용자의 기상 전 30분 전(즉, 기상 유도 시점)부터 조도를 서서히 올리는 것에 관련한 제어 정보일 수 있다.
그 외에 환경 조성 정보 및 그에 따른 스마트 가전기기의 동작와 관련한 구체적인 설명은 앞서 도 1의 (a)의 프로세서(130)를 통해 서술한 바와 동일하므로, 자세한 설명은 생략하기로 한다.
또한, 이상으로 수면 환경 조절 장치의 구성과, 그에 따라 다양한 동작을 수행하는 것에 대하여 서술하였으나, 상술한 동작들은 수면 환경 조절 장치에서 수행되는 것에 한정되는 것은 아니고, 예컨대 도 1의 (c)와 같은 실시형태로 발명이 실시되는 경우에는, 도 1의 (c)에 도시된 전자장치들 중 적어도 하나 이상이 상술한 수면 환경 조절 장치의 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행할 수도 있다.
본 발명의 몇몇 실시예에 따른 스마트 가전기기의 구성
공기조화기
공기조화기의 동작
이하에서는 본 발명에 따른 공기조화기에 대하여 상세히 설명하기로 한다. 도 16의 (a)와 (b)는 본 발명에 따른 공기조화기의 동작을 설명하기 위한 개념도이다.
구체적으로, 도 16의 (a)는 도 1의 (a)의 환경 조성 장치(30)가 공기조화기(500)로 구현된 모식도이고, 도 16의 (b)는 공기조화기(500)가 사용자 단말(10)과 연동하여 동작하는 모식도이다.
도 16의 (a)에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 공기조화기(500)는 사용자 단말(10) 및 컴퓨팅 장치(100)와 연동하여 동작할 수 있다.
컴퓨팅 장치(100)는 네트워크부(110), 메모리(120) 및 프로세서(130)를 포함할 수 있다(도 2 참조). 네트워크부(110)는 사용자 단말(10), 외부 서버(20) 및 공기조화기(500)와 데이터를 송수신한다. 네트워크부(110)는 본 발명의 일 실시예에 따른 수면 상태 정보에 따른 수면 환경 조성 방법을 수행하기 위한 데이터 등을 다른 컴퓨팅 장치, 서버 등과 송수신할 수 있다. 즉, 네트워크부(110)는 컴퓨팅 장치(100)와 사용자 단말(10), 외부 서버(20) 및 공기조화기(500) 간의 통신 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 네트워크부(110)는 병원 서버로부터 복수의 사용자들에 대한 수면검진기록 및 전자건강기록을 수신할 수 있다. 다른 예를 들어, 네트워크부(110)는 사용자 단말(10)로부터 사용자가 활동하는 공간에 관련한 환경 센싱 정보를 수신할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 네트워크부(110)는 공기조화기(500)로 사용자가 위치한 공간의 환경을 조정하기 위한 온도 또는/및 습도 등에 관련된 환경 조성 정보를 전송할 수 있다.
수면 상태 정보수면 상태 정보수면 상태 정보환경 조성 정보수면 상태 정보수면 상태 정보환경 조성 정보환경 조성 정보수면 상태 정보여기서 네트워크부(110) 및 메모리(120)의 동작방식, 하드웨어적 구성, 소프트웨어적 구성은 위에서 설명한 바와 동일하므로, 중복되는 설명은 생략한다.
프로세서(130)는 메모리(120)에 저장된 컴퓨터 프로그램을 판독하여 본 발명의 일 실시예에 따른 수면 분석 모델을 제공할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따라, 프로세서(130)는 수면 상태 정보에 기초하여 환경 조성 정보를 산출하기 위한 계산을 수행할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따라 프로세서(130)는 수면 분석 모델을 학습시키기 위한 계산을 수행할 수 있다. 수면 분석 모델의 구체적인 사항은 위에서 설명한 바와 동일하다.
프로세서(130)는 사용자의 수면 상태 정보 및 환경 센싱 정보를 획득할 수 있으며, 이는 위에서 설명한 바와 같다. 프로세서(130)는 제1환경 조성 정보 내지 제n환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 사용자의 상태가 취침 전 상태인 경우, 사용자가 수면을 준비하는 것으로 예측되는 시점(예컨대, 수면 유도 시점)부터 잠이 드는 시점(즉, 제2수면 상태 정보가 획득되는 시점)까지, 공기조화기를 제어하기 위한 제1환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 구체적으로, 사용자의 수면 전 소정시간(예: 20분 전)까지 실내 온도 또는/및 실내 습도를 계절별 또는 사용자별로 최적화하도록 공기조화기를 제어하는 제1환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 또는, 제1환경 조성 정보는 수면 직전 수면을 유도할 수 있는 정도의 소음(백색소음)을 유발하도록 공기조화기를 제어하거나, 송풍세기를 기설정된 세기 이하로 조절하거나, LED의 세기를 낮추거나 직접풍을 간접풍으로 전환하는 등의 정보를 포함할 수 있다. 이와 함께, 제1환경 조성 정보는 수면공간 내의 온도 온도/및 습도 정보에 기초하여 제습/가습을 실행하도록 공기조화기를 제어하기 위한 정보를 포함할 수 있다.
프로세서(130)는 제2수면 상태 정보에 기초하여 공기조화기의 표시부의 밝기를 낮추거나, 표시부를 오프시키거나, 기설정된 레벨 이하의 소음으로 공기조화기를 동작시키거나, 송풍 강도를 기설정된 세기 이하로 조절하거나, 송풍 온도를 기설정된 범위 내에 맞추거나, 수면공간 내의 습도를 소정 값으로 유지하거나, 간접풍을 유지하도록 공기조화기를 제어하기 위한 제2환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 제3수면 상태 정보 및 제4수면 상태 정보에 기초하여 제3환경 조성 정보 및 제4환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
프로세서(130)는 환경 조성 정보를 공기조화기(500)로 전송할 것을 결정할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 취침 또는 기상 시 사용자가 잠에 용이하게 들거나 또는 자연스럽게 일어날 수 있도록 하는 외부 환경 조성 정보를 생성함으로써, 사용자의 수면의 질을 향상시킬 수 있다.
도 16의 (b)에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 공기조화기(500)는 사용자 단말(10)과 연동하여 동작할 수 있다. 즉, 도 16의 (b)에 따른 실시예의 시스템은 공기조화기(500), 사용자 단말(10), 외부 서버(20) 및 네트워크를 포함할 수 있다. 본 실시예에서, 본 발명에 따른 공기조화기(500)는, 도 16의 (a)의 컴퓨팅 장치(100)의 구성과 공기조화기로써 동작하기 위한 부가구성들을 포함한다.
도 17의 (a)는 본 발명에 따른 공기조화기의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 17의 (a)에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 공기조화기(500)는 네트워크부(5100), 메모리(5200), 프로세서(5300), 구동부(5400) 및 측정부(5500)를 포함할 수 있다.
공기조화기(500)는 빌딩, 아파트, 주택 내의 벽에 고정 설치되는 벽걸이공기조화기 또는 벽걸이냉난방공기조화기로 구현될 수도 있으며, 천장에 매립된 형태의 시스템공기조화기로 구현될 수도 있고, 실내 공간의 일측이나 구석에 배치되는 스탠드 공기조화기로 구현될 수도 있으며, 휴대와 이동이 간편한 이동형 공기조화기로 구현될 수도 있다.
공기조화기(500)의 네트워크부(5100), 메모리(5200), 프로세서(5300)의 기능, 동작, 하드웨어적 구성, 소프트웨어적 구성에 대해서는 위에서 설명한 바와 동일하다. 프로세서(5300)에 의해서 생성된 제1 내지 제n환경 조성 정보는 구동부(5400)로 전달될 수 있다. 구동부(5400)는 공기조화기(500)에 구비된 다양한 하드웨어적 요소를 동작시킨다.
측정부(5500)는 수면 공간 내의 온도, 습도, 먼지농도 및 공기조화기 부품상태 등을 센싱하기 위한 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 구체적으로, 측정부는 PM1.0, PM2.5, PM10 둥 보이지 않는 부유입자를 감지하는 먼지센서, 실내조도를 감지하는 조도센서, 실내온도를 측정하는 온도센서, 실내습도를 측정하는 습도 센서 등을 포함할 수 있다.
또한, 측정부(5500)는 인체 감지 센서를 포함할 수 있다. 프로세서(5300)는 상기 인체 감지 센서를 통해 사용자를 감지하여 사용자가 위치한 공간으로 냉풍 또는 온풍을 보내거나(직접풍), 사용자가 위치하지 않는 공간으로 냉풍 또는 온풍을 보내는(간접풍) 제어를 수행할 수 있다.
또한, 측정부(5500)는 사용자의 음성을 인식하는 음성 인식 센서를 더 포함할 수 있다.
도면에는 도시하지 않았으나, 공기조화기(500)는 토출구와 흡입구가 구비된 하우징, 필터부, 송풍팬, 살균부, 가습부, 가열부, 냉각부, 측정부 등으로 구성될 수 있다. 하우징은 공기조화기(500)의 벽걸이공기조화기, 시스템공기조화기, 스탠드공기조화기 등 구현방식에 따라 다양하게 설계될 수 있다. 필터부는 집진필터식, 흡착필터식 등의 방식에 대응하여 선택될 수 있다. 송풍팬은 전원공급부로부터 공급된 전원에 의하여 회전하는 모터에 연결될 수 있다. 살균부는 화학적, 전기적 방식을 이용하여 흡입된 공기를 살균하는 기능을 가진다. 가습부는 흡입된 공기를 가습하여 송출하는 기능을 갖고, 가열부와 냉각부는 흡입된 공기를 소정 온도로 가열하거나 냉각시키는 기능을 갖는다.
상술한 공기조화기(500)의 하드웨어적 요소는 일 실시예에 불과하며, 이 중 일부가 통합되어 하나의 구성으로 구현될 수도 있고, 일부 구성이 생략될 수 있으며, 위에서 설명되지 않은 공기청정 기능을 수행하기 위한 다양한 구성이 부가될 수 있을 것이다.
한편, 환경 센싱 정보는 사용자 단말(10)을 통해 획득될 수 있다. 환경 센싱 정보는, 사용자가 수면을 취하는 침실에서 획득되는 수면 음향 정보일 수 있다.
또한, 환경 센싱 정보는 공기조화기(500) 내에 구비된 측정부(5500)로부터 획득된 수면공간내 온도 또는/및 습도, 또는 공기질 정보일 수 있다. 사용자 단말(10) 또는 측정부(5500)를 통해 획득된 환경 센싱 정보는, 본 발명에서 사용자의 수면 상태 정보를 획득하기 위한 기반이 되는 정보일 수 있다.
구체적인 예를 들어, 사용자의 활동에 관련하여 획득되는 환경 센싱 정보를 통해 사용자가 수면 전인지, 수면 중인지 또는 수면 후인지 여부에 관련한 수면 상태 정보가 획득될 수 있다 또한, 사용자의 수면 전, 수면 중 및 수면 후 주변 공기질과 관련한 정보가 획득될 수 있다.
프로세서(5300)는 사용자 단말(10) 및/또는 측정부(5500)를 통해 획득된 환경 센싱 정보에 기초하여 수면 상태 정보를 획득할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(5300)는 환경 센싱 정보에 기 설정된 패턴의 정보가 감지되는 특이점을 식별할 수 있다. 여기서 기 설정된 패턴의 정보는, 수면에 관련한 호흡 및 움직임 패턴에 관련한 것일 수 있다. 예컨대, 깨어있는 상태(wake)에서는 모든 신경계가 활성화되어 있기 때문에 호흡 패턴이 불규칙적이고 몸의 움직임이 많은 수 있다. 또한, 목 근육의 이완이 이루어지지 않기 때문에 호흡 소리가 매우 적을 수 있다. 반면, 사용자가 수면을 취하는 경우에는, 자율신경계가 안정화되어 호흡이 규칙적으로 변화하고 몸의 움직임 또한 적어질 수 있으며, 호흡음도 커질 수 있다. 즉, 프로세서(5300)는 환경 센싱 정보에서, 규칙적인 호흡, 적은 몸의 움직임 또는 적은 호흡음 등에 관련한 기 설정된 패턴의 음향 정보가 감지되는 시점을 특이점으로 식별할 수 있다. 또한, 프로세서(5300)는 식별된 특이점을 기준으로 획득되는 환경 센싱 정보에 기초하여 수면 음향 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(5300)는 시계열적으로 획득되는 환경 센싱 정보에서 사용자의 수면 시점에 관련한 특이점을 식별하고, 해당 특이점을 기준으로 수면 음향 정보를 획득할 수 있다.
또한, 측정부(5500)를 통해 측정된 온도 또는/및 습도, 또는/및 공기질은 사용자의 수면에 많은 영향을 미친다. 온도 또는/및 습도 수면 사이의 관계를 분석한 논문에 따르면, 수면 중의 깨어남의 빈도와 깊은 잠의 비율에 차이가 있고, 다음 날의 사용자의 작업 효율에 악영향을 끼치며, 공기질과 수면 사이의 관계를 분석한 논문에 따르면, 수면 장애는 공기오염과 통계적으로 유의미한 연관성을 보이는 것이 확인되었다. 예를 들어, CO2(800ppm, 1700ppm)과 온도(24도, 28도)를 비교한 실험에서, 28도 챔버에서 잤을 때 수면 효율 및 다음 날 작업 효율이 저하되고, CO2 800ppm일 때, 공기가 더 답답하고 덥다고 느꼈음이 확인되었다. 또한, 32℃(상대습도 80%)와 26℃(상대습도 50%)의 수면 상태를 비교한 실험에서, 32℃(상대습도 80%)에서 수면 중에 깨어남의 빈도가 증가했고, 깊은 잠의 비율이 감소함이 확인되었다. 한편, PM10에 노출된 경우 수면을 유지하는데 어려움을 겪을 수 있고, 특히, 남성이 PM1에 노출되었을 때 수면장애가 나타날 확률이 가장 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 여성의 경우, PM1, PM2.5에 노출 되었을 때 수면 장애가 생길 가능성이 가장 높다는 것이 확인되었다. 또한, SO2, O3가 높을 때 천명(wheezing)과 관련된 수면 방해가 나타날 확률이 가장 높다는 것이 확인되었다. 뿐만 아니라, 임산부가 임신 31~35주 사이에 PM2.5에 노출 되면 태어난 아이가 수면 길이가 짧아질 가능성이 가장 높다는 것도 확인되었다. AHI와 공기의 질을 측정하는 수치들과의 연관성에 대해 다양한 연구가 진행되었고, 결과는 연구마다 조금씩 다르게 나오고 있지만, 공기질과 수면의 연관성이 매우 높다는 결과는 동일했다.
본 발명에 따른 공기조화기(500)는 환경 센싱 정보에 기초하여 수면 상태 정보를 획득한 뒤 환경 조성 정보를 생성하고, 이를 이용하여 수면 단계에 적절한 동작을 수행할 수 있다.
구체적으로, 공기조화기(500)의 프로세서(5300)는 사용자의 상태가 취침 전 상태인 것으로 판단된 경우, 사용자가 수면을 준비하는 것으로 예측되는 시점(예컨대, 수면 유도 시점)부터 잠이 드는 시점(즉, 제2수면 상태 정보가 획득되는 시점)까지, 공기조화기를 제어하기 위한 제1환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 제1환경 조성 정보는 측정부(5500)에서 측정된 PM농도, 유해가스농도, CO2농도, SO2농도, O3농도, 습도, 온도 등을 반영하여 생성될 수 있다.
제1환경 조성 정보는, 사용자의 수면 전 소정시간(예: 20분 전)까지 실내 온도 또는/및 실내 습도를 최적화하도록 공기조화기를 제어하는 정보, 수면 직전 수면을 유도할 수 있는 정도의 소음(백색소음)을 유발하도록 공기조화기를 제어하거나, 송풍세기를 기설정된 세기 이하로 조절하거나, LED의 세기를 낮추거나, 직접풍을 간접풍으로 전환하는 등의 정보, 수면공간 내의 온도 및 습도 정보에 기초하여 제습/가습을 실행하도록 공기조화기를 제어하기 위한 정보 등을 포함할 수 있다.
또한, 프로세서(5300)는 제2수면 상태 정보에 기초하여 공기조화기의 표시부의 밝기를 낮추거나, 표시부를 오프시키거나, 기설정된 레벨 이하의 소음으로 공기조화기를 동작시키거나, 송풍 강도를 기설정된 세기 이하로 조절하거나, 송풍 온도를 기설정된 범위 내에 맞추거나, 수면공간 내의 습도를 소정 온도로 유지하거나, 간접풍을 유지하도록 공기조화기를 제어하기 위한 제2환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
제2환경 조성 정보는 제2수면 상태 정보에 기초한 것으로, 공기조화기의 표시부의 밝기를 낮추거나, 표시부를 오프시키거나, 기설정된 레벨 이하의 소음으로 공기조화기를 동작시키거나, 송풍 강도를 기설정된 세기 이하로 조절하거나, 송풍 온도를 기설정된 범위 내에 맞추거나, 수면공간 내의 습도를 소정 온도로 유지하거나, 간접풍을 유지하도록 공기조화기를 제어하기 위한 제어 정보일 수 있다. 사용자는 수면 직전에 최적화된 온도와 습도를 갖는 수면공간 내에서 공기흐름, 백색소음 등으로 수면이 유도될 수 있고, 입면 후 최적의 온도, 습도 등이 제어된 상태에서 숙면을 취할 수 있게 된다.
실시예에 따른 공기조화기의 구성
도 18은 도 16 및 도 17에 도시된 공기조화기의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 18을 참조하면, 본 발명의 일 예에 따른 공기조화기는, 실내기(500')를 포함한다. 일례로, 상기 실내기(500')는 실내공간의 벽면에 설치되는 벽걸이형 실내기일 수 있다.
상기 실내기(500')에는, 외관을 형성하는 케이싱(511, 513)을 포함한다. 상기 케이싱(511, 513)에는, 실내기의 전면 외관을 형성하는 전면부(511) 및 상기 전면부(511)의 양측에 구비되며 상기 전면부(511)로부터 벽면을 향하여 후방으로 연장되는 측면부(513)가 포함된다.
그리고, 상기 케이싱(511, 513)에는, 상기 측면부(513)의 후측에 배치되는 후면부(미도시)가 더 포함된다. 상기 후면부(미도시)는 상기 양 측면부(513)의 사이에 배치되며, 실내공간의 벽면에 결합될 수 있다.
상기 전면부(511), 양 측면부(513) 및 후면부(미도시)는 내부 공간을 형성하며, 상기 내부 공간에는 실내기(500')에 구비되는 다수의 부품이 수용될 수 있다. 상기 다수의 부품에는, 열교환기(미도시), 팬(미도시), 프로세서(미도시) 등이 포함될 수 있다.
상기 실내기(500')에는, 상기 케이싱의 상부에 배치되는 필터어셈블리(520)가 더 포함된다. 상기 필터어셈블리(520)는 상기 케이싱의 상면부를 형성할 수 있다. 그리고, 상기 필터어셈블리(520)에는, 실내공간의 공기를 실내기(500')의 내부로 흡입하는 다수의 필터흡입구(523)가 형성된다. 상기 필터흡입구(523)에서 흡입된 공기는 상기 열교환기를 통과하면서 냉각 또는 가열될 수 있다.
상기 필터어셈블리(520)는 상기 케이싱의 상면에 형성되어 공기가 흡입되는 흡입부에 배치되어 공기를 여과할 수 있다. 상기 흡입부는 상기 케이싱의 상기 전면부(511), 양 측면부(513) 및 후면부(미도시)의 상면에 의해 형성된 개구일 수 있다.
상기 필터어셈블리(520)는 필터부재(521)를 포함할 수 있다. 필터부재(521)는 황사나 초미세먼지 등을 걸러주는 필터로서, 항균 극세 필터에 항균 기능이 적용된 것일 수 있다.
상기 필터부재(521)는 다수의 필터흡입구(523)가 형성된 구성일 수 있고, 이 경우, 상기 필터부재(521)는 다수의 필터흡입구(523)가 형성되기 위한 다수의 프레임으로 구성될 수 있다. 또한, 상기 필터흡입구(523)에는 흡입되는 공기가 필터링되기 위해 그물망이 배치될 수 있다.
상기 실내기(500')에는, 상기 케이싱의 하부에 배치되며, 상기 실내기(500')로 흡입된 공기가 배출되는 토출구(530)를 가지는 토출패널(531)이 더 포함된다. 상기 토출구(530)에는, 움직임 가능하게 제공되어 상기 토출구(530)에서 토출되는 공기의 토출방향 또는 풍량을 조절하는 상하 풍향 조절기(540)가 설치될 수 있다. 일례로, 상기 상하 풍향 조절기(540)은, 상기 풍향 조절기(540)의 양단에 구비되는 힌지축을 중심으로 전후방으로 회전 가능하게 구비되어 바람의 방향을 위 또는 아래로 조절할 수 있다. 또한, 상기 토출구(530)에는, 움직임 가능하게 제공되어 상기 토출구(530)에서 토출되는 공기의 토출방향 또는 풍량을 조절하는 좌우 풍향 조절기(545)가 설치될 수 있다.
상기 팬이 구동하면, 실내공간의 공기는 상기 필터어셈블리(520)를 통하여 상기 실내기(500')의 내부로 흡입되어 상기 열교환기에서 열교환 된다. 그리고, 상기 열교환 된 공기는 상기 토출구(530)를 통하여 배출될 수 있다.
본 실시 예에서는, 실내기로 공기를 흡입하는 필터어셈블리(520)가 실내기의 상부에 위치되며, 공기를 배출하는 토출구(530)가 실내기(500')의 하부에 위치하는 것으로 설명하였다. 다만, 이와는 반대로, 상기 필터어셈블리(520)가 실내기의 하부에 위치하고 상기 토출구(530)가 상기 실내기의 상부에 위치할 수도 있다. 다른 예로서, 상기 케이싱의 전면부(511)에는, 추가적인 필터어셈블리 또는 토출부가 형성될 수 있다.
정리하면, 본 발명에 따른 실내기(500')는, 상부 흡입 및 하부 토출, 하부 흡입 및 상부 토출, 전면 흡입 및 하부 토출, 상부 흡입 및 전면 토출등의 기류가 발생하도록 구성될 수 있다.
상기 케이싱의 측면부(513)에는, 실내공간의 공기 중 포함된 먼지량을 감지할 수 있는 센서장치(550)가 구비될 수 있다. 상기 센서장치(550)가 상기 측면부(513)에 설치됨으로써, 상기 실내기(500')를 통한 흡입 및 토출기류에 영향을 받지 않고, 센서장치(550)로 소량의 공기만을 흡입하여 먼지량을 감지할 수 있다.
상기 케이싱의 측면부(513)에는, 사용자의 음성을 인식하는 음성 인식 센서(555)가 배치될 수 있다.
상기 케이싱의 전면부(511)에는, 공기조화기를 강제로 켜거나 끌 때, 또는 시운전을 할 때 사용할 수 있는 강제 운전 버튼(560)이 배치될 수 있다.
상기 케이싱의 전면부(511)에는, 공기조화기가 운전할 때 희망하는 온도와 부가 기능 작동 상태를 확인할 수 있는 디스플레이부(570)가 배치될 수 있다. 여기서, 상기 디스플레이부(570)에는 리모컨 신호를 받아들이는 센서가 배치될 수 있다.
상기 이온발생장치(580)는 상기 실내기(500')의 상측에 배치되어, 양측으로 이온을 확산시킬 수 있는 수단이다. 상세히, 상기 이온발생장치(580)는 상기 케이싱 내부의 프레임에 결합되어, 양 측으로 이온을 확산시킬 수 있는 수단이다.
상기 이온발생장치(580)는 양 측으로 고전압을 발생시킴으로써, 공기 중의 분자를 이온화시키고, 이에 따라 이온화된 분자에 의해 먼지들이 대전되고, 대전된 먼지는 상기 필터어셈블리(520)에 효과적으로 집진될 수 있다.
도 19는 도 16 및 도 17에 도시된 공기조화기의 다른 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 19를 참조하면, 본 발명의 다른 일 예에 따른 공기조화기는, 실내기(500'')를 포함한다. 일례로, 상기 실내기(500'')는 실내공간의 천장에 설치되는 시스템에어컨용 실내기일 수 있다.
본 발명의 다른 일 예에 따른 실내기(500'')는, 케이싱을 포함한다. 상기 케이싱은 전면부(511')를 포함할 수 있다. 도면에 도시하지 않았지만, 상기 케이싱에는 전면부(511') 이외의 다른 부분들이 더 포함될 수 있다.
상기 전면부(511')는 사용자가 천장을 바라보았을 때, 보여지는 부분일 수 있다.
상기 전면부(511')에는 실내 공기가 흡입되는 흡입구(523') 및 냉기 또는 열기의 공기가 토출되는 토출구(530')이 형성될 수 있다.
상기 전면부(511')에는 공기조화기의 작동 상태를 확인할 수 있는 디스플레이부(570')이 배치될 수 있다. 디스플레이부(570')에는 무선 리모콘의 신호를 받아들이는 수신부가 배치될 수 있다. 또한, 강제 운전 버튼도 배치될 수 있다.
상기 전면부(511')에는 실내 공기 상태에 따라 색깔을 다양하게 표시하는 공기청정 표시등(590)이 배치될 수 있다.
상기 케이싱 내부에는 소정의 내부 공간이 형성되고, 내부 공간에는 실내기(500'')에 구비되는 다수의 부품이 수용될 수 있다. 상기 다수의 부품에는, 열교환기(미도시), 팬(미도시), 프로세서(미도시) 등이 포함될 수 있다.
도 20 내지 도 21은 도 16 및 도 17에 도시된 공기조화기의 또 다른 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 20 내지 도 21을 참조하면, 본 발명의 또 다른 일 예에 따른 공기조화기는, 실내기(500''')를 포함한다. 일례로, 상기 실내기(500''')는 실내공간의 바닥에 세워져 설치되는 스탠드용 실내기일 수 있다.
실내기(500''')는, 실내에 구비되고, 냉매배관(미도시)을 통해 실외에 배치된 실외기(미도시)와 연결될 수 있다.
실내기(500''')는, 전면부 외관을 형성하는 전면부(511'') 및 전면부(511'')에 배치되고, 상하 방향으로 이동하여 개폐되는 서큘레이터 도어(503)를 포함할 수 있다.
실내기(500''')는 베이스(516), 캐비닛(517), 전면부(511'')을 포함할 수 있다. 전면부(511'')은 실내기(500''')의 전면 외관을 형성하고, 캐비닛(517)은 베이스(516)의 상측에 위치되게 설치될 수 있다.
전면부(511'')에는 서큘레이터 도어(503)가 설치될 수 있다.
실내기(500''')는, 공기 흡입구와 공기 토출구를 포함하고, 공기 흡입구를 통해 흡입된 공기를 내부에서 공조한 후 공기 토출구를 통해 토출할 수 있다. 예를 들어, 실내기(500''')의 후면에 흡입구가 형성될 수 있고, 실내기(500''')의 전면 상부에 토출구가 형성될 수 있다. 또는, 공기 흡입구는 실외기에 배치될 수 있다. 여기서, 흡입구 및 토출구는 실내기(500''')의 다른 위치에 형성될 수 있다. 예를 들어, 실내기(500''') 하부의 측면 등에 토출구가 형성될 수 있다. 또한, 토출구가 실내기(500''')의 전면 상부, 및 실내기(500''') 하부의 측면 등에 다수 형성되는 것도 가능할 것이다. 흡입구는 본체의 후면, 하부의 전면, 측면 중 하나 이상의 위치에 형성될 수 있다. 흡입구에는 흡입된 공기에 포함된 먼지 등의 이물질을 걸러내는 필터부(미도시)가 설치될 수 있다.
실내기(500'')에는 무빙 필터(552)를 청소하는 청소모듈(505)이 배치될 수 있다.
닫힌 상태의 서큘레이터 도어(503)의 후방에는 서큘레이터 모듈(502)이 구비될 수 있다. 서큘레이터 모듈(502)은 흡입구를 통해 공기를 흡입하고 토출구를 통해 공기가 토출되도록 송풍력을 발생시킬 수 있다.
서큘레이터 모듈(502)은, 실내기(500''')의 내부에 설치되어 있다가, 동작시 서큘레이터 도어(503)의 열림에 따라 노출되는 토출구로 공기를 토출할 수 있다.
서큘레이터 도어(503)가 열려 개방되는 토출구로 서큘레이터 모듈(502)이 전진 이동하여 동작할 수 있다. 예를 들어, 서큘레이터 모듈(502)의 적어도 일부가, 서큘레이터 도어(503)가 하측 방향으로 이동하여 개방되는 원형의 토출구를 통과하도록 전진 이동한 후에, 서큘레이터 모듈(502)의 서큘레이터 팬이 회전하며 동작할 수 있다.
상술한 것과 같이, 본 명세서에서, 토출구는 공기를 토출하는 토출유닛인 서큘레이터 모듈(502)의 적어도 일부가 통과하는 개구부를 의미할 수 있다.
서큘레이터 도어(503)는 토출구를 개폐할 수 있다. 서큘레이터 도어(503)는 메인(main) 토출구를 개폐하며, 열교환된 공기, 정화된 공기 등 공기조화기에서 처리된 공기가 외부로 토출되도록 구비될 수 있다.
서큘레이터 도어(503)는 본체 동작 시 열려 서큘레이터 모듈(502)이 외부로 노출되어 토출구로 공기가 토출되도록 하고, 동작이 종료되면 닫혀 토출구를 폐쇄한다. 전면부(511'')의 내측 또는 후면에는 토출구 개방 시, 서큘레이터 도어(503)가 수용되는 공간이 구비될 수 있다.
전면부(511'')의 내측 일면에는 서큘레이터 도어(503)를 이동시키기 위한 이동수단(미도시)이 설치될 수 있다. 예를 들어, 전면부(511'')의 내측 일면에는 서큘레이터 도어 모터, 상기 서큘레이터 도어 모터의 회전에 따라 상기 서큘레이터 도어(503)를 상측 또는 하측 방향으로 이동시키기 위한 기어 부재, 레일 부재 등을 포함할 수 있다. 한편, 서큘레이터 도어 모터로 가격이 저렴하고, 제어가 용이한 스텝(step) 모터가 사용될 수 있다. 이 경우에, 서큘레이터 도어 모터는 서큘레이터 도어 스텝(step) 모터로 명명될 수 있다.
서큘레이터 도어(503)는 실내기(500''')의 내측에서, 상측 방향 또는 하측 방향으로 이동하여 열리도록 구성될 수 있다. 서큘레이터 도어(503)는 실내기(500''')의 전면부(511'')의 상측에 배치되므로, 서큘레이터 도어(503)는, 하측 방향으로 이동하여 열리도록 구성되는 것이 공간 이용 측면에서 더 바람직하다.
또는, 서큘레이터 도어(503)는 실내기(500''')의 내측으로 후진 이동 후, 상측 방향 또는 하측 방향으로 이동하여 열리도록 구성될 수 있다. 이 경우에도, 서큘레이터 도어(503)는, 실내기(500''')의 내측으로 후진 이동 후, 하측 방향으로 이동하여 열리도록 구성되는 것이 공간 이용 측면에서 더 바람직하다.
이하에서는, 서큘레이터 도어(503)가 상하 방향으로 이동하여 열리고 닫히는 예를 중심으로 설명하나, 서큘레이터 도어(503)가 내측 방향으로 후진 후 하측 방향으로 이동하여 열릴 수 있고, 서큘레이터 도어(503)가 상측 방향으로 이동한 후 전면 방향으로 전진하여 닫힐 수 있다.
서큘레이터 도어(503)가 열리면, 서큘레이터 모듈(502)은 전면부(511'')을 향하는 전방 방향으로 전진 이동하여 공기를 토출할 수 있다. 또한, 동작이 종료되면, 서큘레이터 모듈(502)은 실내기(500''')의 내측으로 후진 이동하고, 서큘레이터 도어(13)의 이동으로 토출구를 폐쇄할 수 있다.
경우에 따라, 본체의 내부에 송풍력을 보조하기 위한 송풍팬(미도시)이 더 설치될 수 있다.
실내기(500''')의 내부에 서큘레이터 모듈(502) 외에도 다수의 송풍팬을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 서큘레이터 모듈(502)의 아래쪽에는 복수의 송풍팬이 배치될 수 있다.
한편, 캐비넷(517)의 측면에는 보조 토출구(504)가 더 설치될 수 있다. 또한, 보조 토출구(504)에는 토출되는 공기의 풍향을 조절하는 풍향조절수단이 배치될 수 있다.
실내기(500''')의 상단에 서큘레이터 모듈(502)을 구비함으로써, 원거리로 바람을 보내기에 더욱 용이하다.
또한, 서큘레이터 모듈(502)이 공기 토출 경로상 최종 단계에 위치함으로써, 열교환된 공기 및 정화된 공기를 직접 원거리까지 토출할 수 있다.
서큘레이터 도어(503)가 개방된 후, 토출유닛인 서큘레이터 모듈(502)이 2차원적으로 회전하게 구성할 수 있다. 예를 들어, 서큘레이터 모듈(502)은, 2중 조인트, 기어랙 구조를 이용한 2축 회전구조로 구성되는 회전부를 포함함으로써, 다양한 방향으로 자유롭게 회전할 수 있다. 이에 따라, 사용자가 원하는 곳에 서큘레이터 모듈(502)이 회전하여 기류제어가 가능하다.
서큘레이터 모듈(503) 전체가 회전한 후에, 사용자가 원하는 곳에 바람을 보내 집중 냉방을 하게 됨으로써, 사용자의 쾌적감, 만족도를 더욱 상승시킬 수 있다.
전면부(511'')에는 디스플레이부(570'')가 배치될 수 있다. 디스플레이부(570'')는 실내기(500''')의 동작상태 및 설정정보를 표시하고, 터치스크린으로 구성되어 사용자 명령을 입력받을 수 있다. 실시 예에 따라서, 전면부(511'')에는 스위치, 버튼 또는 터치패드의 적어도 하나의 입력수단을 포함하는 조작부(미도시)가 구비될 수 있다.
디스플레이부(570'')의 어느 일측에는 근접센서(571)와 리모컨 수신부(572)가 구비될 수 있다. 실시예에 따라, 근접센서(571)로부터 사용자의 접근에 대응하는 근접신호가 입력되면, 디스플레이부(570'')이 활성화되어 동작정보를 표시할 수 있고, 실내기(500''')에 구비되는 적어도 하나의 조명이 동작할 수 있다.
디스플레이부(570'')는 하나 이상의 조명을 더 포함할 수 있다.
베이스(516)에는 자동 문 열림 센서(506)가 설치될 수 있다. 자동 문 열림 센서(506)는 실내기(500''')에 사용자가 접근하는 것을 감지하여, 전면부(511'')가 개폐될 수 있다. 한편, 자동 문 열림 센서(506)는 전면부(511'')의 하부 소정 영역에 배치될 수도 있다.
베이스(516)에는 마이크 및/또는 스피커(507)가 배치될 수 있다. 마이크 및/또는 스피커(507)를 통해 사용자의 음성을 인식하고, 사용자에게 정보를 음성으로 전달할 수 있다.
실내기(500''')는 인체감지 센서(508)를 더 포함할 수 있다. 인체감지 센서(508)은 전면부(511'')의 상부에 배치될 수 있다. 인체감지 센서(508)를 통해 사람을 감지하여 운전모드에 따라 사람이 있는 방향 혹은 사람이 없는 방향으로 바람이 가도록 제어할 수 있다. 한편, 전면부(511'')의 상부에 적어도 하나의 카메라를 포함하는 비전모듈이 설치될 수 있다.
실내기(500''')는 내부에, 흡입된 공기를 냉매와 열교환시키는 열교환기(미도시)를 포함할 수 있다.
전면부(511'')는 좌측 또는 우측으로 슬라이딩되어 이동할 수 있다. 따라서, 전면부(511'')은 슬라이딩 도어(sliding door)로도 명명될 수 있다.
전면부(511'')은 캐비닛(517)에 형성된 슬라이딩 수단에 의해 장착되어 좌우 이동할 수 있다. 전면부(511'')의 이동에 의해 내부패널(509)의 일부가 외부로 노출될 수 있다.
캐비닛(517)에는 슬라이딩 도어 스텝(step) 모터, 상기 슬라이딩 도어 스텝 모터의 회전에 따라 전면부(511'')을 좌측 또는 우측 방향으로 이동시키기 위한 기어 부재, 레일 부재 등을 포함할 수 있다.
내부패널(509)에는 서큘레이터 모듈(502)이 수용되고, 서큘레이터 모듈(520)을 이동시키기 위한 이동수단(미도시)이 설치될 수 있다.
실시예에 따라서는, 서큘레이터 모듈(502)은, 서큘레이터 팬(미도시), 적어도 서큘레이터 팬(미도시)이 향하는 방향이 변경되도록 회전시킬 수 있는 서큘레이터 회전부(미도시), 적어도 서큘레이터 팬(미도시)을 이동시킬 수 있는 서큘레이터 이동부(미도시)를 포함할 수 있다.
내부패널(509)에는 하부에 가습모듈의 가습용 물통(551)이 설치될 수 있다. 물통(551)은 전면부(511'')이 좌측 또는 우측 방향으로 이동하여 열림에 따라 외부로 노출될 수 있다.
가습용 물통(551)의 소정 영역에는 물을 채울 수 있는 투입구가 형성될 수 있다. 실시예에 따라서는, 투입구가 개방되어 있거나, 투입구의 적어도 일부를 개폐할 수 있는 커버(cover)가 배치될 수 있다.
물통(551)은 하부에 이동축이 형성되어, 캐비넷(517)에 연결될 수 있다. 물통(551)의 상부는 하부의 이동축을 기준으로, 전면으로 돌출되도록 이동되어 투입구가 개방되도록 형성될 수 있다. 물통(551)은 상부가 내부패널(509)과 소정각을 이루도록 전면으로 틸팅(tilting)될 수 있다.
또한, 물통(551)은 실내기(500''')로부터 분리될 수 있다. 실내기(500''')의 내부에는 물통(551)의 장착 여부를 감지하는 센서가 구비될 수 있다.
물통(551)은 근접센서(517)에 의해 사용자의 접근이 감지되면, 근접신호에 따라 자동으로 이동하여 투입구가 개방될 수 있다. 물통(551)은 손잡이(미도시)가 전면을 향해 당겨짐에 따라 이동하여 투입구가 개방될 수 있다. 물통(551)은 내측으로 눌림에 의해 고정부(미도시)가 해제됨에 따라 전면으로 이동하여 투입구가 개방될 수 있다. 물통(551)은 전면부(511'')가 슬라이딩되어 열림에 따라, 자동으로 회전하여 투입구가 개방될 수 있다.
내부패널(509) 또는 물통(551)의 일부에는 물통의 수위를 표시하는 수위표시부(미도시)가 구비될 수 있다.
물통(551)은 내부의 물의 양을 확인할 수 있도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 물통(551)은 전면이 투명한 재질로 형성될 수 있다. 물통은 전면의 어느 일부가 투명한 재질로 형성될 수 있다. 또한, 물통(551)은 전체가 투명한 재질로 형성될 수 있다.
실내기(500''')는 필터(552)를 포함한다. 필터(552)는 실내기(500''')의 후면에 배치될 수 있다.
실내기(500''')는 실내온도 센서(553)을 포함한다. 실내온도 센서(553)는 실내 온도를 센싱하고, 실내기(500''')의 후면에 배치될 수 있다.
실내기(500''')는 청소모듈(505)에 의해 수집된 먼지를 수납하는 먼지통(554)를 포함할 수 있다.
실내기(500''')는 습도 센서(559)를 더 포함할 수 있다. 습도 센서(559)는 실내 습도를 센싱하고, 실내기(500''')의 후면에 배치될 수 있다.
실내기(500''')는 배관 홀(556) 및 드레인 홀(557)을 더 포함할 수 있다. 배관 홀(556) 및 드레인 홀(557)은 실내기(500''')의 후면에 배치될 수 있다.
실내기(500''')는 PM1.0 센서(558)를 포함할 수 있다. PM1.0 센서(558)는 미세먼지를 센싱하고, 실내기(500''')의 후면에 배치될 수 있다.
도 22는 도 16 및 도 17에 도시된 공기조화기의 또 다른 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 22를 참조하면, 본 발명의 또 다른 일 예에 따른 공기조화기는, 실내기(500'''')를 포함한다. 일례로, 상기 실내기(500'''')는 실내공간의 바닥에 세워져 설치되는 스탠드용 실내기일 수 있다.
실내기(500'''')는 전면부(511''')를 포함한다. 전면부(511''')는 실내기(500'''')의 전면 외관을 형성한다.
실내기(500'''')는 서클부(518)을 포함할 수 있다. 서클부(518)은 전면부(511''')에 형성된 원형의 개구부에 배치될 수 있다.
실내기(500'''')는 디스플레이부(570''')를 포함할 수 있다. 디스플레이부(570''')는 전면부(511''')에 배치될 수 있다. 디스플레이부(570''')는 서클부(518)에 배치될 수 있다. 디스플레이부(570''')는 동작상태 및 설정정보를 표시할 수 있다. 여기서, 디스플레이부(570''')는 터치스크린으로 구성되어 사용자 명령을 입력받을 수도 있다.
실내기(500'''')는 리모컨 수신부(572)를 포함할 수 있다. 리모컨 수신부(572)는 서클부(518)에 배치될 수 있고, 디스플레이부(570''')의 일측에 배치될 수 있다.
실내기(500'''')는 실내기 버튼부(575)를 포함할 수 있다. 실내기 버튼부(575)는 전면부(511''')에 배치될 수 있다. 실내기 버튼부(575)는 리모컨 없이도 전원을 켜고 끄거나 온도와 바람의 세기를 설정할 수 있다.
실내기(500'''')는 공기를 토출하는 토출구(504', 504'')를 가질 수 있다. 제1 토출구(504')는 전면부(511''')에 형성되고, 서클부(518)을 둘러싸는 링 형상을 가질 수 있다. 제1 토출구(504')는 전면부(511''')과 서클부(518) 사이의 개구부일 수 있다. 제2 토출구(504'')는 실내기(500'''')의 좌우 토출구로서 양쪽 측면에서 실내로 바람을 보내 사용자가 원하거나 미리 셋팅된 온도로 실내 온도를 맞출 수 있다.
실내기(500'''')는 에어 가드(528)을 포함할 수 있다. 에어 가드(528)는 실내기(500'''')의 양쪽 측면에 배치되고, 제2 토출구(504'')에서 토출되는 바람의 방향을 조절할 수 있다.
실내기(500'''')는 마이크(507')을 포함할 수 있다. 마이크(507')는 실내기(500'''')의 하단부를 구성하는 베이스(516')에 배치될 수 있다.
실내기(500'''')는 스피커(537)을 포함할 수 있다. 스피커(537)는 실내기(500'''')의 캐비닛(517')에 배치될 수 있다.
실내기(500'''')는 필터(552)를 포함할 수 있다. 필터(552)는 실내기(500'''')의 후면에 배치될 수 있다.
실내기(500'''')는 실내온도 센서(553)을 포함할 수 있다. 실내온도 센서(553)는 실내 온도를 센싱하고, 실내기(500'''')의 후면에 배치될 수 있다.
실내기(500'''')는 청소모듈(505)에 의해 수집된 먼지를 수납하는 먼지통(554)를 포함할 수 있다.
실내기(500'''')는 습도 센서(559)를 더 포함할 수 있다. 습도 센서(559)는 실내 습도를 센싱하고, 실내기(500'''')의 후면에 배치될 수 있다.
실내기(500'''')는 배관 홀(556) 및 드레인 홀(557)을 더 포함할 수 있다. 배관 홀(556) 및 드레인 홀(557)은 실내기(500'''')의 후면에 배치될 수 있다.
실내기(500'''')는 PM1.0 센서(558)를 포함할 수 있다. PM1.0 센서(558)는 미세먼지를 센싱하고, 실내기(500'''')의 후면에 배치될 수 있다.
도 18 내지 도 22에 도시된 실내기들(500', 500'', 500''', 500'''')은 디스플레이부(570, 570', 570'', 570''')를 갖는다.
도 18 및 도 19에 도시된 실내기(500', 500'')는 벽의 상단 또는 천장에 설치되므로, 사용자가 디스플레이부(570, 570')를 통해 실내기(500', 500'')를 제어하기가 쉽지 않다. 따라서, 이들의 디스플레이부(570, 570')는 사용자가 리모컨 또는 사용자 단말을 통해 실내기(500', 500'')가 제어된 것을 표시하거나 현재 실내기(500', 500'')의 상태를 표시하는 용도로 사용된다. 도 22에 도시된 실내기(500'''')의 디스플레이부(570''')도 사용자가 리모컨 또는 사용자 단말을 통해 실내기(500'''')가 제어된 것을 표시하거나 현재 실내기(500'''')의 상태를 표시하는 용도로 사용된다.
한편, 도 20 내지 도 21에 도시된 디스플레이부(570'')는, 다른 디스플레이부(570, 570', 570'')와 달리 터치스크린으로 구성되어 사용자 명령을 직접 입력받을 수 있고, 입력된 명령에 따른 디스플레이 화면을 표시할 수 있다. 또한, 디스플레이부(570'')는, 다른 디스플레이부(570, 570', 570'')와 동일하게, 사용자가 리모컨 또는 사용자 단말을 통해 실내기(500''')가 제어된 것을 표시하거나 현재 실내기(500''')의 상태를 표시하는 용도로 사용될 수 있다.
상술한 바와 같이, 도 18 내지 도 22에 도시된 실내기들(500', 500'', 500''', 500'''')은 리모컨, 사용자 단말, 디스플레이부를 통해 전원, 운전모드, 기타 설정 등이 제어될 수 있다. 리모컨, 사용자 단말, 디스플레이부를 통해 입력된 제어신호는 도 17에 도시된 프로세서(5300)로 입력되고, 프로세서(5300)는 입력된 제어신호에 기초하여 구동부(5400)를 제어할 수 있다.
실내기들(500', 500'', 500''', 500'''')의 운전모드는 다양한 운전모드를 포함할 수 있다. 예를 들어, 냉방모드, 자동모드, 제습모드, 난방모드, 송풍모드, 공기청정모드, 절전모드 등을 포함할 수 있다.
도 18 내지 도 22에 도시된 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')를 포함하는 공기조화기는, 운전모드로서 '슬립모드'를 더 포함할 수 있다. 슬립모드는 사용자의 수면의 질을 높일 수 있도록 실내 공간의 온도 또는/및 습도 등을 제어하는 모드이다.
도 16의 (a)의 컴퓨팅 장치(100) 또는 도 16의 (b)의 공기조화기(500)에서 생성된 상기 제1환경 조성 정보 내지 제n환경 조성 정보, 또는 상기 제A 환경 조성 정보 내지 제H 환경 조성 정보에 기초하여, 공기조화기(500)는 수면 공간 내의 온도 또는/및 습도 등을 수면에 최적화시킬 수 있다.
예를 들어, 공기조화기(500)는 상기 제1환경 조성 정보에 따라 사용자의 수면 전 소정시간(예: 20분 전)까지 입면을 위한 실내 온도 또는/및 실내 습도를 조절할 수 있다. 또는, 직접풍을 간접풍으로 전환할 수 있고, 혹은 수면 직전 수면을 유도할 수 있는 정도의 소음(백색소음)을 유발할 수 있고, 혹은 송풍세기를 기설정된 세기 이하로 조절하거나, 도 18 내지 도 22에 도시된 디스플레이부(570, 570', 570'', 570''')의 밝기를 낮출 수 있다. 공기조화기(500)는 상기 제2 환경 조성 정보에 따라 도 18 내지 도 22에 도시된 디스플레이부(570, 570', 570'', 570''')의 밝기를 더 낮추거나, 디스플레이부(570, 570', 570'', 570''')를 오프시키거나, 기설정된 레벨 이하의 소음으로 동작하거나, 송풍 강도를 기설정된 세기 이하로 조절하거나, 실내 온도를 기설정된 범위 내에 맞추거나, 수면 공간 내의 습도를 소정 온도로 유지하거나, 간접풍을 유지할 수 있다. 공기조화기(500)는 상기 제3환경 조성 정보에 따라 기상을 위한 실내 온도 또는/및 실내 습도를 조절하거나, 기상 시점에 송풍 세기 및 소음을 낮추거나, 기상을 서서히 유도하기 위해 백색 소음을 발생하거나, 소음을 기설정된 레벨 이하로 유지시키거나, 기상 예측 시점 혹은 기상 추천 시점에 연동하여 구동할 수 있다. 공기조화기(500)는 상기 제4환경 조성 정보에 따라 실내 온도, 실내 습도, 송풍 세기, 소음 레벨 중 적어도 하나 이상을 제어할 수 있고, 사용자 데이터를 확보, 분석 및 반영할 수 있다.
예를 들어, 공기조화기(500)는 상기 제A 환경 조성 정보에 기초하여 턴온될 수 있고, 상기 제B 환경 조성 정보에 기초하여 풍량이 특정 세기 이하로 변경 설정되거나 현재 풍량이 상기 특정 세기 이하로 낮춰지거나, 직접풍이 간접풍 또는 무풍으로 전환되거나, 디스플레이부의 밝기가 소정 밝기 이하로 낮춰질 수 있다. 제C 환경 조성 정보에 기초하여 설정된 온도와 습도가 최적의 온도와 습도로 설정 변경될 수 있다. 제D 환경 조성 정보에 기초하여 설정된 습도나 온도가 높혀지거나, 직접풍 또는 간접풍을 무풍으로 전환될 수 있다. 제E 환경 조성 정보에 기초하여 침실의 온도 또는 습도를 최적화된 온도 또는 습도로 변경 설정될 수 있다. 제F 환경 조성 정보에 기초하여 설정 온도와 습도를 과거에 사용자가 입면 시에 주로 설정하였던 선호 온도 또는 습도로 변경 설정될 수 있다. 제G 환경 조성 정보에 기초하여 설정 온도 또는 습도를 사용자가 가장 선호하는 특정 온도 또는 습도로 변경 설정될 수 있다. 상기 제H 환경 조성 정보에 기초하여 설정 온도 또는 습도를 사용자가 가장 선호하는 특정 온도 또는 습도로 변경 설정될 수 있다.
도 16의 (a)의 시스템 구성의 경우, 공기조화기(500)가 슬립모드로 구동하기 위해, 공기조화기(500)는 컴퓨팅 장치(100)와 네트워크를 통해 연결되기 위한 기기 연결 과정이 수행될 수 있다.
도 16의 (b)의 시스템 구성의 경우, 공기조화기(500)가 슬립모드로 구동하기 위해, 공기조화기(500)는 사용자 단말(10)과 연동하기 위한 연결 과정을 수행할 수 있다. 여기서, 공기조화기(500)와 사용자 단말(10)은 무선으로 연결될 수 있다. 예를 들어, 공기조화기(500)와 사용자 단말(10)은 근거리 네트워크를 통해 직접 연결될 수 있다.
공기조화기의 슬립모드 구동 방법
도 18 내지 도 22에 도시된 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')를 포함하는 공기조화기의 슬립모드로의 구동은, 사용자의 선택에 따라 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')를 슬립모드로 구동시키는 방법과 자동으로 슬립모드를 구동시키는 방법이 있을 수 있다.
먼저, 사용자의 선택에 따라 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')를 슬립모드로 구동시키는 방법을 도 23 내지 도 25를 참조하여 설명한다.
도 23의 (a) 및 (b)는 도 20 내지 도 21에 도시된 실내기(500'')의 디스플레이부(570'')를 통해 실내기(500'')를 슬립모드로 구동시키는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 23의 (a)을 참조하면, 사용자는 디스플레이부(570'')를 직접 터치하여 운전모드(5700)에 진입하면, 디스플레이부(570'')는 슬립모드(5750)와 기타 여러 모드들을 디스플레이 할 수 있다. 이 경우, 사용자는 슬립모드(5750)를 선택함으로서 실내기(500'')를 슬립모드로 동작시킬 수 있다.
한편, 실내기(500'')와 무선으로 연결된 기기가 존재하지 않으면, 도 23의 (b)에 도시된 바와 같이, 실내기(500'')와 무선으로 연결할 기기(예, 사용자 단말)를 추가하는 화면이 디스플레이부(570'')에 표시될 수 있고, 사용자는 '연결 기기 추가' 버튼을 터치하여 자신이 원하는 기기를 연결시킬 수 있다.
도 24의 (a)는 리모컨(600)을 통해 도 18 내지 도 22에 도시된 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')를 슬립모드로 구동시키는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 24의 (a)를 참조하면, 도 18 내지 도 22에 도시된 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')를 포함하는 공기조화기는, 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')를 제어할 수 있는 리모컨(600)을 더 포함할 수 있다.
리모컨(600)은 현재 선택한 기능과 운전 상태를 표시하는 표시부(601), 전원을 켜고 끌 수 있는 전원버튼(602)을 포함한다. 리모컨(600)은 다양한 버튼을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 원하는 운전모드를 선택할 수 있는 운전선택버튼(603), 실내의 공기를 깨끗하고 쾌적하게 할 수 있는 공기청정버튼(604), 희망하는 온도를 조절할 수 있는 온도조절버튼(605), 상황과 공간에 맞는 바람을 선택할 수 있는 바람맞춤버튼(606), 강력한 바람을 내보내어 실내 온도를 빠르게 조절할 수 있는 파워바람버튼(607), 실내기의 운전상태 및 실내환경을 확인할 수 있는 상태확인버튼(608), 바람의 세기를 설정할 수 있는 바람세기버튼(609) 및 다양한 기능을 설정할 수 있는 설정부(610)를 포함할 수 있다.
리모컨(600)은 슬립모드를 구동시킬 수 있는 AI슬립버튼(615)을 더 포함할 수 있다. 사용자는 AI슬립버튼(615)을 눌러 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')를 슬립모드로 구동시킬 수 있다.
도 25의 (a) 및 (b)는 사용자 단말(10)을 통해 도 18 내지 도 22에 도시된 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')를 슬립모드로 구동시키는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 구체적으로, 도 25의 (a) 및 (b)는 사용자 단말(10)에서 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')을 원격으로 제어하는 제1 어플리케이션의 화면을 보여준다.
도 25의 (a)를 참조하면, 사용자 단말(10)에는 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')를 제어하기 위한 제1 어플리케이션이 설치되어 저장될 수 있다. 사용자는 사용자 단말(10)에 설치된 상기 제1 어플리케이션을 통해 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')의 작동을 제어할 수 있다.
상기 제1 어플리케이션은 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')의 운전모드를 제어할 수 있는 화면을 제공할 수 있고, 사용자는 원하는 운전모드(A모드, 슬립모드, B모드 등)를 사용자 단말(10)을 통해 선택할 수 있다.
도 25의 (a)에서 사용자가 슬립모드를 선택한 경우, 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')가 슬립모드로 구동할 수 있다. 여기서, 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')가 아직 사용자 단말(10)과 연결되지 않은 경우에는, 도 25의 (b)와 같이 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')의 슬립모드를 구체적으로 설정 또는 제어할 수 있는 화면이 표시될 수 있다. 이를 통해, 사용자는 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')와 연결할 사용자 단말(A기기)을 선택할 수 있고, 다른 단말을 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')와 연결시킬 수 있다.
상술한 도 23 내지 도 25에 도시된 슬립모드의 구동 방법은, 사용자의 선택에 따라 슬립모드가 동작하도록 구성되어 있으나, 이에 한정하는 것은 아니다. 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 공기조화기는 사용자의 선택이 아닌 자동으로 슬립모드가 동작하도록 구성될 수도 있다. 이하 도 26을 참조하여 설명한다.
도 26은 실내기 또는 공기청정기가 자동으로 슬립모드로 구동하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 26을 참조하면, 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')를 포함하는 공기조화기(500)는 앞서 설명한 수면 상태 정보 및/또는 수면 단계 정보에 기초하여 생성된 환경 조성 정보에 따라 별도의 사용자의 선택없이도 자동으로 슬립모드가 동작될 수 있다.
예를 들어, 도 16의 (a)의 컴퓨팅 장치(100)의 프로세서(130) 또는 도 16의 (b) 및 도 17의 (a)의 공기조화기의 프로세서(5300)가 제2수면 상태 정보를 통해 사용자가 수면에 인입하는 시점 즉, 수면 인입 시점을 파악하여 제2환경 조성 정보를 생성한 경우, 상기 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')는, 자동으로 슬립모드가 시작되도록 구성될 수 있다.
또한, 도 16의 (a)의 컴퓨팅 장치(100)의 프로세서(130) 또는 도 16의 (b) 및 도 17의 (a)의 공기조화기의 프로세서(5300)가 기상 예측 시점을 파악하여 제3환경 조성 정보를 생성한 경우, 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')는 기상 예측 시점에 상기 슬립모드가 자동으로 종료되도록 구성될 수 있다.
도 26에 도시된 것과 달리, 상기 슬립모드의 시점과 종점은 달라질 수 있다, 예를 들어, 상기 슬립모드의 시점은 수면 인입 시점 전의 수면 유도 시점일 수 있다.
다른 예를 들어, 도 25의 (a)에 도시된 바와 같이, 상기 슬립모드의 시점은 사용자에 의해 제1 어플리케이션의 슬립모드가 선택된 직후 혹은 슬립모드가 선택된 후 소정 시간 경과 후일 수 있다. 혹은, 도 25의 (b)에 도시된 바와 같이 소정의 기기(A기기)가 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')와 연결된 직후 혹은 연결된 후 소정 시간 경과 후일 수 있다.
상기 슬립모드의 시점이 될 수 있는 또 다른 예들을 도 27 내지 도 28을 참조하여 설명한다.
도 27 내지 도 28은 도 26에 도시된 실내기 또는 공기청정기의 슬립모드 동작의 시점을 설명하기 위한 도면들이다.
도 27에 도시된 바와 같이, 상기 슬립모드의 시점은 사용자 단말(10)에 설치된 제2 어플리케이션을 통해 '자러 가기(15)' 버튼이 선택된 시점일 수 있다. 여기서, 상기 제2 어플리케이션은 환경 센싱 정보(예, 사용자의 숨소리)를 측정하여 자동으로 AI 기반의 수면 리포트를 출력하는 어플리케이션일 수 있다. 상기 제2 어플리케이션은 도 25의 (a) 및 (b)에 도시된 제1 어플리케이션과 연동되어 서로의 데이터를 이용할 수 있다.
또는, 도 27을 참조하면, 상기 슬립모드의 시점은 제2 어플리케이션을 통해 '자러 가기(15)' 버튼이 선택된 후 소정 시간 경과 후일 수 있다. 여기서, 상기 소정 시간은 사용자 단말(10)에 구비된 가속도계 센서에서 측정된 결과치가 일정하게 유지되는 시간일 수 있다.
다시, 도 26을 참조하면, 상기 슬림모드의 종점은 예를 들어 기상 예측 시점 이후의 기 설정된 소정 시간 경과 후가 될 수 있다.
다른 예를 들어, 도 25의 (a) 및 (b)를 참조하면, 상기 슬림모드의 종점은 사용자 단말(10)에 설치된 제1 어플리케이션과 공기조화기가 서로 연결이 끊어진 직후가 될 수 있다.
또 다른 예를 들어, 도 28을 참조하면, 상기 슬립모드의 종점은 사용자 단말(10)에 설치된 상기 제2 어플리케이션을 통해 '일어나기(17)' 버튼이 선택된 시점일 수 있다.
이외에도 상기 슬립모드의 시점과 종점은 실내기(500', 500'', 500''', 500'''')의 사용자 또는 제조자에 의해 다양하게 변경될 수 있다.
상기 슬립모드의 지속적인 동작을 위해서, 도 16의 (a)의 시스템 구성의 경우에 사용자 단말(10)은 컴퓨팅 장치(100)와 네트워크를 통해 연결되고, 컴퓨팅 장치(100)는 네트워크를 통해 공기조화기(500)와 연결되어 있는 것이 바람직하다. 한편, 도 16의 (b)의 시스템 구성의 경우에 사용자 단말(10)은 네트워크 또는 근거리 무선통신을 통해 공기조화기(500)와 연결되어 있는 것이 바람직하다.
공기청정기
공기청정기의 동작
이하에서는 본 발명에 따른 공기청정기에 대하여 상세히 설명하기로 한다. 도 16의 (c) 및 (d)는 본 발명에 따른 공기청정기의 동작을 설명하기 위한 개념도이다. 구체적으로, 도 16의 (c)는 도 1의 (a)의 환경 조성 장치(30)가 공기청정기(700)로 구현된 모식도이고, 도 16의 (d)는 공기청정기(700)가 사용자 단말(10)과 연동하여 동작하는 모식도이다.
도 16의 (c)에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 공기청정기(700)는 사용자 단말(10) 및 컴퓨팅 장치(100)와 연동하여 동작할 수 있다.
컴퓨팅 장치(100)는 네트워크부(110), 메모리(120) 및 프로세서(130)를 포함할 수 있다(도 2 참조). 네트워크부(110)는 사용자 단말(10), 외부 서버(20) 및 공기청정기(700)와 데이터를 송수신한다. 네트워크부(110)는 본 발명의 일 실시예에 따른 수면 상태 정보에 따른 수면 환경 조성 방법을 수행하기 위한 데이터 등을 다른 컴퓨팅 장치, 서버 등과 송수신할 수 있다. 즉, 네트워크부(110)는 컴퓨팅 장치(100)와 사용자 단말(10), 외부 서버(20) 및 공기청정기(700) 간의 통신 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 네트워크부(110)는 병원 서버로부터 복수의 사용자들에 대한 수면검진기록 및 전자건강기록을 수신할 수 있다. 다른 예를 들어, 네트워크부(110)는 사용자 단말(10)로부터 사용자가 활동하는 공간에 관련한 환경 센싱 정보를 수신할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 네트워크부(110)는 공기청정기(700)로 사용자가 위치한 공간의 환경을 조정하기 위한 공기질 관련 환경 조성 정보를 전송할 수 있다. 수면 상태 정보수면 상태 정보수면 상태 정보환경 조성 정보수면 상태 정보수면 상태 정보환경 조성 정보환경 조성 정보수면 상태 정보
여기서 네트워크부(110), 메모리(120) 및 프로세서(130)의 동작방식, 하드웨어적 구성, 소프트웨어적 구성은 위에서 설명한 바와 동일하므로, 중복되는 설명은 생략한다.
또한, 프로세서(130)의 동작방식, 하드웨어적 구성, 소프트웨어적 구성 및 수면 분석 모델은 위에서 설명한 바와 동일하므로, 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 프로세서(130)는 사용자의 수면 상태 정보 및 환경 센싱 정보를 획득할 수 있으며, 이는 위에서 설명한 바와 같다.
프로세서(130)는 제1환경 조성 정보 내지 제n환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 구체적으로, 미세먼지 및 유해가스를 미리 제거하도록 공기청정기를 제어하는 제1환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 그리고, 제1환경 조성 정보는 수면 직전 수면을 유도할 수 있는 정도의 소음(백색소음)을 유발하도록 공기청정기를 제어하거나, 송풍세기를 기설정된 세기 이하로 조절하거나, LED의 세기를 낮추는 등의 정보를 포함할 수 있다. 이와 함께, 제1환경 조성 정보는 수면공간 내의 온도 및 습도 정보에 기초하여 제습/가습을 실행하도록 공기청정기를 제어하기 위한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 제2수면 상태 정보에 기초하여 공기청정기의 LED를 오프시키거나, 기설정된 레벨 이하의 소음으로 공기청정기를 동작시키거나, 송풍 강도를 기설정된 세기 이하로 조절하거나, 송풍 온도를 기설정된 범위 내에 맞추거나, 수면공간 내의 습도를 소정 온도로 유지하도록 공기청정기를 제어하기 위한 제2환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 제3수면 상태 정보 및 제4수면 상태 정보에 기초하여 제3환경 조성 정보 및 제4환경 조성 정보를 생성할 수 있음은 앞서 설명한 내용과 같다.
도 16의 (d)에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 공기청정기(700)는 사용자 단말(10)과 연동하여 동작할 수 있으며, 본 발명의 실시예에 따른 공기청정기(700)는, 도 16의 (c)의 컴퓨팅 장치(100)의 구성과 공기청정기로써 동작하기 위한 부가구성들을 포함할 수 있다.
도 17의 (b)는 본 발명에 따른 공기청정기의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 17의 (b)에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 공기청정기(700)는 네트워크부(710), 메모리(720), 프로세서(730), 구동부(740) 및 측정부(750)를 포함할 수 있다.
공기청정기(700)는 빌딩, 아파트, 주택 내의 천장이나 외벽에 매립된 형태의 공기청정장치로 구현될 수도 있고, 실내 공간의 일측에 고정된 고정형 공기청정기로 구현될 수도 있으며, 휴대와 이동이 간편한 이동형 공기청정기로 구현될 수도 있으며, 차량에 배치된 차내 공기청정장치로 구현될 수도 있으며, 신체에 착용되어 사용자 주변의 공기질을 정화하는 웨어러블 공기청정기로 구현될 수도 있다.
공기청정기(700)는 전처리 및 헤파필터를 이용하여 분진을 제거하는 집진필터식 공기청정기, 활성탄을 이용하여 유해가스를 흡착하는 흡착필터식, 물을 이용하여 분진이나 유해가스를 제거하는 습식, 고전압을 이용하여 분진을 제거하는 전기집진식, 고전압으로 음이온을 생성하여 공기중으로 공급함으로써 분진을 제거하는 음이온식, 플라즈마로 양/음이온을 생성하여 유해가스를 제거하는 플라즈마식, TiO에 자외선 조사로 생성된 OH라디칼 및 활성산소의 산화/환원으로 악취 및 유해가스를 제거하는 UV광촉매식과 같은 다양한 방식의 공기청정기로 구현될 수 있으며, 둘 이상의 방식을 복합적으로 채용한 복합식 공기청정기일 수도 있다.
공기청정기(700)의 네트워크부(710), 메모리(720), 프로세서(730)의 기능, 동작, 하드웨어적 구성, 소프트웨어적 구성에 대해서는 위에서 설명한 바와 동일하다. 프로세서(730)에 의해서 생성된 제1 내지 제n환경 조성 정보는 구동부(740)로 전달될 수 있다. 구동부(740)는 공기청정기(700)에 구비된 다양한 하드웨어적 요소를 동작시킬 수 있다.
측정부(750)는 공간 내의 공기성분, 조도 및 공기청정기 부품상태 등을 센싱하기 위한 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 구체적으로, 측정부는 PM1.0, PM2.5, PM10 등 보이지 않는 부유입자를 감지하는 먼지센서, 실내 유해가스나 냄새 등을 검출하는 가스센서, 실내조도를 감지하는 조도센서, 실내공기에 포함된 300여 종의 휘발성 유기화합물의 총 농도를 측정하는 TVOC 센서, 실내공기 중의 이산화탄소 농도를 측정하는 CO2센서, 라돈의 농도를 측정하는 라돈 센서, 필터부의 수명에 따른 필터차압을 측정하여 필터교체시기를 알 수 있게 하는 압력센서, 실내온도를 측정하는 온도센서 등을 포함할 수 있다.
도면에는 도시하지 않았으나, 공기청정기(700)는 토출구와 흡입구가 구비된 하우징, 필터부, 송풍팬, 살균부, 가습부, 가열부, 냉각부, 측정부 등으로 구성될 수 있다. 하우징은 공기청정기(700)의 매립형, 고정형, 이동형, 차량형, 웨어러블형 등 구현방식에 따라 다양하게 설계될 수 있다. 필터부는 집진필터식, 흡착필터식, 습식, 전기집진식, 음이온식, 플라즈마식, UV광촉매식 등의 공기청정방식에 대응하여 선택될 수 있다. 송풍팬은 전원공급부로부터 공급된 전원에 의하여 회전하는 모터에 연결될 수 있다. 살균부는 화학적, 전기적 방식을 이용하여 흡입된 공기를 살균하는 기능을 가진다. 가습부는 흡입된 공기를 가습하여 송출하는 기능을 갖고, 가열부와 냉각부는 흡입된 공기를 소정 온도로 가열하거나 냉각시키는 기능을 갖는다.
상술한 공기청정기(700)의 하드웨어적 요소는 일 실시예에 불과하며, 이 중 일부가 통합되어 하나의 구성으로 구현될 수도 있고, 일부 구성이 생략될 수 있으며, 위에서 설명되지 않은 공기청정 기능을 수행하기 위한 다양한 구성이 부가될 수 있을 것이다.
한편, 환경 센싱 정보는 사용자 단말(10)을 통해 획득될 수 있다. 환경 센싱 정보는, 사용자가 수면을 취하는 침실에서 획득되는 수면 음향 정보일 수 있다.
또한, 환경 센싱 정보는 공기청정기(700) 내에 구비된 측정부(750)로부터 획득된 수면공간내 공기질 정보일 수 있다. 사용자 단말(10) 또는 측정부(750)를 통해 획득된 환경 센싱 정보는, 본 발명에서 사용자의 수면 상태 정보를 획득하기 위한 기반이 되는 정보일 수 있다.
구체적인 예를 들어, 사용자의 활동에 관련하여 획득되는 환경 센싱 정보를 통해 사용자가 수면 전인지, 수면 중인지 또는 수면 후인지 여부에 관련한 수면 상태 정보가 획득될 수 있다 또한, 사용자의 수면 전, 수면 중 및 수면 후 주변 공기질과 관련한 정보가 획득될 수 있다.
프로세서(730)는 사용자 단말(10) 및/또는 측정부(750)를 통해 획득된 환경 센싱 정보에 기초하여 수면 상태 정보를 획득할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(730)는 환경 센싱 정보에 기 설정된 패턴의 정보가 감지되는 특이점을 식별할 수 있다. 여기서 기 설정된 패턴의 정보는, 수면에 관련한 호흡 및 움직임 패턴에 관련한 것일 수 있다. 예컨대, 깨어있는 상태(wake)에서는 모든 신경계가 활성화되어 있기 때문에 호흡 패턴이 불규칙적이고 몸의 움직임이 많은 수 있다. 또한, 목 근육의 이완이 이루어지지 않기 때문에 호흡 소리가 매우 적을 수 있다. 반면, 사용자가 수면을 취하는 경우에는, 자율신경계가 안정화되어 호흡이 규칙적으로 변화하고 몸의 움직임 또한 적어질 수 있으며, 호흡음도 커질 수 있다. 즉, 프로세서(730)는 환경 센싱 정보에서, 규칙적인 호흡, 적은 몸의 움직임 또는 적은 호흡음 등에 관련한 기 설정된 패턴의 음향 정보가 감지되는 시점을 특이점으로 식별할 수 있다. 또한, 프로세서(730)는 식별된 특이점을 기준으로 획득되는 환경 센싱 정보에 기초하여 수면 음향 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(730)는 시계열적으로 획득되는 환경 센싱 정보에서 사용자의 수면 시점에 관련한 특이점을 식별하고, 해당 특이점을 기준으로 수면 음향 정보를 획득할 수 있다.
또한, 측정부(750)를 통해 측정된 공기질은 사용자의 수면에 많은 영향을 미친다. 공기질과 수면 사이의 관계를 분석한 논문에 따르면, 수면 장애는 공기오염과 통계적으로 유의미한 연관성을 보이는 것이 확인되었다. 예를 들어, PM10에 노출된 경우 수면을 유지하는데 어려움을 겪을 수 있고, 특히, 남성이 PM1에 노출되었을 때 수면장애가 나타날 확률이 가장 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 여성의 경우, PM1, PM2.5에 노출 되었을 때 수면 장애가 생길 가능성이 가장 높다는 것이 확인되었다. 또한, SO2, O3가 높을 때 천명(wheezing)과 관련된 수면 방해가 나타날 확률이 가장 높다는 것이 확인되었다. 뿐만 아니라, 임산부가 임신 31~35주 사이에 PM2.5에 노출 되면 태어난 아이가 수면 길이가 짧아질 가능성이 가장 높다는 것도 확인되었다. AHI와 공기의 질을 측정하는 수치들과의 연관성에 대해 다양한 연구가 진행되었고, 결과는 연구마다 조금씩 다르게 나오고 있지만, 공기질과 수면의 연관성이 매우 높다는 결과는 동일했다.
본 발명의 실시예에 따른 공기청정기(700)는 환경 센싱 정보에 기초하여 수면 상태 정보를 획득한 뒤 환경 조성 정보를 생성하고, 이를 이용하여 수면 단계에 적절한 동작을 수행할 수 있다.
구체적으로, 공기청정기(700)의 프로세서(730)는 사용자의 상태가 취침 전 상태인 것으로 판단된 경우, 사용자가 수면을 준비하는 것으로 예측되는 시점(예컨대, 수면 유도 시점)부터 잠이 드는 시점(즉, 제2수면 상태 정보가 획득되는 시점)까지, 공기청정기를 제어하기 위한 제1환경 조성 정보를 생성할 수 있다. 제1환경 조성 정보는 측정부(750)에서 측정된 PM농도, 유해가스농도, CO2농도, SO2농도, O3농도, 습도, 온도 등을 반영하여 생성될 수 있다.
제1환경 조성 정보는, 사용자의 수면 전 소정시간(예: 20분 전)까지 미세먼지 및 유해가스를 미리 제거하도록 공기청정기를 제어하는 정보, 수면 직전 수면을 유도할 수 있는 정도의 소음(백색소음)을 유발하도록 공기청정기를 제어하거나, 송풍세기를 기설정된 세기 이하로 조절하거나, LED의 세기를 낮추는 등의 정보, 수면공간 내의 온도 및 습도 정보에 기초하여 제습/가습을 실행하도록 공기청정기를 제어하기 위한 정보 등을 포함할 수 있다.
또한, 프로세서(730)는 제2수면 상태 정보에 기초하여 공기청정기의 LED를 오프시키거나, 기설정된 레벨 이하의 소음으로 공기청정기를 동작시키거나, 송풍 강도를 기설정된 세기 이하로 조절하거나, 송풍 온도를 기설정된 범위 내에 맞추거나, 수면공간 내의 습도를 소정 온도로 유지하도록 공기청정기를 제어하기 위한 제2환경 조성 정보를 생성할 수 있다.
제2환경 조성 정보는 제2수면 상태 정보에 기초한 것으로, 공기청정기의 LED를 오프시키거나, 기설정된 레벨 이하의 소음으로 공기청정기를 동작시키거나, 송풍 강도를 기설정된 세기 이하로 조절하거나, 송풍 온도를 기설정된 범위 내에 맞추거나, 수면공간 내의 습도를 소정 온도로 유지하도록 공기청정기를 제어하기 위한 제어 정보일 수 있다. 사용자는 수면 직전 미세먼지, 유해가스가 제거된 수면공간 내에서 공기흐름, 백색소음 등으로 수면이 유도될 수 있고, 입면 후 최적의 온도, 습도 등이 제어된 상태에서 숙면을 취할 수 있게 된다.
실시예에 따른 공기청정기의 구성
도 29의 (a) 및 (b)는 도 16 및 도 17에 도시된 공기청정기의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 29의 (a) 및 (b)를 참조하면, 본 발명의 일 예에 따른 공기청정기(700')에는, 공기유동을 발생시키는 송풍장치(1000, 2000) 및 상기 송풍장치(1000, 2000)에서 발생된 공기유동의 토출방향을 전환시키는 유동 전환장치(3000)가 포함된다.
상기 송풍장치(1000, 2000)에는, 제1 공기유동을 발생시키는 제1 송풍장치(1000) 및 제2 공기유동을 발생시키는 제2 송풍장치(2000)가 포함된다. 이하에서, 상기 송풍장치(1000,2000)는 '공기 청정모듈'로 이름할 수도 있다.
상기 제1 송풍장치(1000)와 제2 송풍장치(2000)는 상하 방향으로 배열될 수 있다. 일례로, 상기 제2 송풍장치(2000)는 상기 제1 송풍장치(1000)의 상측에 배치될 수 있다. 이 경우, 상기 제1 공기유동은, 상기 공기청정기(700')의 하부측에 존재하는 실내공기를 흡입하는 유동을 형성하며, 상기 제2 공기유동은, 상기 공기청정기(700')의 상부측에 존재하는 실내공기를 흡입하는 유동을 형성한다.
상기 공기청정기(700')는, 외관을 형성하는 커버(1100, 2100)를 포함한다.
상기 커버(1100, 2100)는, 상기 제1 송풍장치(100)의 외관을 형성하는 제1 커버(1100)를 포함한다. 상기 제1 커버(1100)는 원통형을 가질 수 있다. 그리고, 상기 제1 커버(1100)의 상부는 하부보다 작은 직경을 가지도록 구성될 수 있다. 즉, 상기 제1 커버(1100)는 끝부분이 잘린 원뿔형 형상을 가질 수 있다.
상기 제1 커버(1100)는, 적어도 2개 이상의 파트들로 구성될 수 있다. 상기 파트들은 서로 결합되거나 분리될 수 있다. 상기 파트들 중 적어도 어느 하나의 파트가 회전하면, 상기 제1 커버(1100)는 개방되며, 상기 공기청정기(700')로부터 분리될 수 있다. 상기 파트들이 결합되는 부분에는 걸림장치가 구비될 수 있다. 상기 걸림장치에는, 걸림돌기 또는 자석부재가 포함될 수 있다. 상기 제1 커버(1100)를 개방하여, 상기 제1 송풍장치(1000)의 내부 부품을 교체 또는 수리할 수 있다.
상기 제1 커버(1100)에는, 공기가 흡입되는 제1 흡입구가 형성될 수 있다. 상기 제1 흡입구는 상기 제1 커버(1100)의 적어도 일부분이 관통되어 형성되는 관통공을 포함한다. 상기 제1 흡입구는 다수 개로 형성될 수 있다.
상기 다수의 제1 흡입구는, 상기 제1 커버(1100)를 기준으로 어느 방향에서라도 공기 흡입이 가능하도록, 상기 제1 커버(1100)의 외주면을 따라 원주 방향으로 고르게 형성될 수 있다. 즉, 상기 제1 커버(1100)의 내부중심을 지나는 상하방향의 중심선을 기준으로, 360도 방향에서 공기가 흡입될 수 있다.
이와 같이, 상기 제1 커버(1100)가 원통형으로 구성되고, 상기 제1 흡입구가 상기 제1 커버(1100)의 외주면을 따라 다수 개 형성됨으로써, 공기의 흡입량이 증가할 수 있다.
상기 제1 흡입구를 통하여 흡입되는 공기는 상기 제1 커버(1100)의 외주면으로부터 대략 반경방향으로 유동될 수 있다. 방향을 정의한다. 도 29을 기준으로, 상하 방향을 축방향이라 이름하고, 가로 방향으로 반경방향으로 정의한다. 상기 축방향은, 공기청정기(700') 내부에 배치되어 공기유동을 일으키는 팬의 중심축 방향, 즉 팬의 모터축 방향에 대응될 수 있다. 그리고, 상기 반경방향은 상기 축방향의 수직한 방향으로서 이해될 수 있다. 그리고, 원주방향이란, 상기 축방향을 중심으로 하고 상기 반경방향의 거리를 회전반경으로 하여 회전할 때 형성되는 가상의 원 방향으로서 이해된다.
상기 제1 송풍장치(1000)에는, 상기 제1 커버(1100)의 하측에 제공되며 지면에 놓여지는 베이스(1200)가 더 포함된다. 상기 베이스(1200)는, 상기 제1 커버(1100)의 하단부로부터 하방으로 이격되어 위치된다. 그리고, 상기 제1 커버(1100)와 상기 베이스(1200) 사이의 이격 공간에는, 베이스흡입구(1300)가 형성될 수 있다. 상기 베이스흡입구(1300)를 통하여 공기가 흡입될 수 있고, 흡입되는 공기는 제1 송풍장치(1000)로 유입될 수 있다.
상기 제1 송풍장치(1000)에는, 상기 제1 흡입구와 상기 베이스흡입구(1300)와 같이 복수의 흡입구를 가질 수 있다. 실내공간의 하부에 존재하는 공기는 상기 복수의 흡입부를 통하여 상기 제1 송풍장치(1000)로 용이하게 유입될 수 있다. 따라서, 공기의 흡입량이 증가될 수 있다.
상기 제1 송풍장치(1000)의 상부에는, 제1 배출구(1500)가 형성될 수 있다. 상기 제1 배출구(1500)를 통하여 배출되는 공기는 축방향 상방으로 유동될 수 있다.
상기 커버(1100, 2100)는, 상기 제2 송풍장치(2000)의 외관을 형성하는 제2 커버(2100)가 포함될 수 있다. 상기 제2 커버(2100)는 원통형일 수 있다. 그리고, 상기 제2 커버(2100)의 상부는 하부보다 작은 직경을 가지도록 구성될 수 있다. 즉, 상기 제2 커버(2100)는 끝부분이 잘린 원뿔형 형상을 가질 수 있다.
상기 제2 커버(2100)에는, 적어도 2개 이상의 파트들로 구성될 수 있다. 상기 파트들은 서로 결합되거나 분리될 수 있다. 상기 파트들 중 적어도 어느 하나의 파트가 회전하면, 상기 제2 커버(2100)는 개방되며, 상기 공기청정기(700')로부터 분리될 수 있다. 상기 파트들이 결합되는 부분에는 걸림장치가 구비될 수 있다. 상기 걸림장치에는, 걸림돌기 또는 자석부재가 포함될 수 있다. 상기 제2 커버(2100)를 개방하여, 상기 제2 송풍장치(2000)의 내부 부품을 교체 또는 수리할 수 있다.
상기 제2 커버(2100)의 하단부 직경은, 상기 제1 커버(1100)의 상단부 직경보다 작게 형성될 수 있다. 따라서, 상기 커버(1100, 2100)의 전체적인 형상 관점에서, 커버(1100, 2100)의 하부 단면적은 상부 단면적 보다 크게 형성되며, 이에 따라 상기 공기청정기(700')는 지면에 안정적으로 지지될 수 있다.
상기 제2 커버(2100)에는, 공기가 흡입되는 제2 흡입구를 형성될 수 있다. 상기 제2 흡입구는 상기 제2 커버(2100)의 적어도 일부분이 관통되어 형성되는 관통공을 포함한다. 상기 제2 흡입구는 다수 개로 형성될 수 있다.
상기 다수의 제2 흡입구는, 상기 제2 커버(2100)를 기준으로 어느 방향에서라도 공기 흡입이 가능하도록, 상기 제2 커버(2100)의 외주면을 따라, 원주 방향으로 고르게 형성된다. 즉, 상기 제2 커버(2100)의 내부중심을 지나는 상하방향의 중심선을 기준으로, 360도 방향에서 공기가 흡입될 수 있다.
이와 같이, 상기 제2 커버(2100)가 원통형으로 구성되고, 상기 제2 흡입구가 상기 제2 커버(2100)의 외주면을 따라 다수 개 형성됨으로써, 공기의 흡입량이 증가할 수 있다.
상기 제2 흡입구를 통하여 흡입되는 공기는 상기 제2 커버(2100)의 외주면으로부터 대략 반경방향으로 유동될 수 있다.
상기 공기청정기(700')는, 상기 제1 송풍장치(1000)와 상기 제2 송풍장치(2000)의 사이에 구비되는 구획장치(5000)를 포함한다. 상기 구획장치(5000)에 의하여, 상기 제2 송풍장치(2000)는 상기 제1 송풍장치(1000)의 상측으로 이격되어 위치될 수 있다.
상기 구획장치(5000)는 제1 배출구(1500)로부터 배출되는 공기를 가이드할 수 있다. 예를 들어, 상기 구획장치(5000)는 제1 배출구(1500)으로부터 상기 축방향으로 배출되는 공기를 상기 축방향과 수직한 상기 가로 방향으로 배출되도록 가이드할 수 있다.
상기 유동 전환장치(3000)는 상기 제2 송풍장치(2000)의 상측에 설치될 수 있다. 공기 유동을 기준으로, 상기 제2 송풍장치(2000)의 공기유로는, 상기 유동 전환장치(3000)의 공기유로와 연통될 수 있다. 상기 제2 송풍장치(2000)를 통과한 공기는 상기 유동 전환장치(3000)의 공기유로를 경유하며, 제2 배출구(3500)를 통하여 외부로 배출될 수 있다. 상기 제2 배출구(3500)는 상기 유동 전환장치(3000)의 상단부에 형성될 수 있다.
상기 유동 전환장치(3000)는 움직임 가능하게 구비될 수 있다. 상세히, 상기 유동 전환장치(3000)는, 도 29의 (a)에 도시되어 있는 바와 같이, 누워있는 상태(제1 위치)에 있거나, 도 29의 (b)에 도시되는 바와 같이, 경사지게 세워진 상태(제2 위치)에 있을 수 있다. 이하에서, 상기 유동 전환장치(3000)는 '서큘레이터'라고도 명명될 수 있다.
상기 유동 전환장치(3000)의 상부에는, 상기 공기청정기(700')의 운전 정보를 표시하고 상기 공기청정기(700')의 구동을 제어하는 조작부를 포함하는 디스플레이부(4000)가 배치될 수 있다. 상기 디스플레이부(4000)는 상기 유동 전환장치(3000)와 함께 움직일 수 있다.
도 30은 도 29 에 도시된 공기청정기(700')의 커버(1100, 2100)의 일부 파트를 제거한 상태를 보여주는 도면이다.
도 29 및 도 30을 참조하면, 상기 공기청정기(700')는 먼지의 논도를 감지하는 센서(2300)를 포함한다. 상기 센서(2300)는 제2 송풍장치(2000)에 배치될 수 있지만, 이에 한정하는 것은 아니며 제1 송풍장치(1000)에 배치될 수도 있다. 상기 센서(2300)는 극초미세먼지(PM1.0)를 센싱하는 센서를 포함할 수 있다.
상기 공기청정기(700')는 스마트 진단부(2400)를 포함할 수 있다. 상기 스마트 진단부(2400)는 공기청정기(700')가 오동작하거나 고장난 경우, 스마트 진단을 통해 제품 상태를 확인할 수 있다.
상기 공기청정기(700')는 인공지능센서 통신 모듈(2500)을 포함할 수 있다. 상기 인공지능센서 통신 모듈(2500)은 상기 공기청정기(700')와 통신으로 연결될 수 있는 인공지능센서(미도시)와 연동되어 오염 위치를 감지할 수 있다.
상기 공기청정기(700')는 가스 센서(2600)을 포함할 수 있다. 상기 가스 센서(2600)는 가스 또는 냄새를 감지할 수 있다.
상기 공기청정기(700')는 공기를 정화하는 필터(1700, 2700)를 포함한다. 상기 필터(1700, 2700)는 제1 송풍장치(1000)와 제2 송풍장치(2000) 각각에 배치될 수 있다.
상기 공기청정기(700')는 필터 상태 감지 센서(1900)을 포함할 수 있다. 상기 필터 상태 감지 센서(1900)는 필터(1700, 2700)의 교체 시점을 감지할 수 있다.
상기 공기청정기(700')는 내부에 배치된 팬을 살균하기 위한 UV 발광 소자(1800, 2800)를 포함할 수 있다. 제1 및 제2 송풍장치(1000, 2000) 각각은 내부에 팬을 구비할 수 있고, 상기 UV 발광 소자(1800, 2800)는 각 송풍장치(1000, 2000) 내부의 팬을 조명할 수 있는 위치에 배치될 수 있다.
도 24의 (b)는 본 발명의 일 실시예에 따른 공기청정기(700')의 디스플레이부(4000)의 일 예를 보여주는 도면이다. 도 24의 (b)를 참조하면, 디스플레이부(4000)는 다수의 조작부(4100, 4200, 4300, 4400, 4500)을 포함할 수 있다.
다수의 조작부(4100, 4200, 4300, 4400, 4500)는, 공기청정기(700')를 시작하거나 정지할 수 있는 운전/정지 버튼(4100), 운전 모드를 선택할 수 있는 운전모드 버튼(4200), 공기청정기(700')의 바람 세기를 조절할 수 있는 청정세기 버튼(4300), 부스터의 세기 및 회전 설정을 조절할 수 있는 부스터제어 버튼(4400), 공기청정기(700')의 관리 및 알림 설정 등을 할 수 있는 설정 버튼(4500)을 포함할 수 있다. 이러한 다수의 조작부(4100, 4200, 4300, 4400, 4500)는, 터치 센서 또는 기계식 버튼일 수 있다.
디스플레이부(4000)의 다수의 조작부(4100, 4200, 4300, 4400, 4500)를 통해 입력된 제어신호는 도 17의 (b)에 도시된 프로세서(730)로 입력되고, 프로세서(730)는 입력된 제어신호에 기초하여 구동부(740)를 제어할 수 있다.
운전모드(4210)는 다양한 운전모드를 포함할 수 있다. 예를 들어, 인공지능모드, 펫모드, 클린부스터모드, 듀얼청정모드, 싱글청정모드 등을 포함할 수 있다. 여기서, 인공지능모드는 공기청정기(700')와 인공지능센서의 종합청정도에 따라 운전모드와 청정세기를 자동으로 조절하는 모드이고, 상기 펫모드는 반려동물과 함께하는 사용자를 위한 전용 모드이고, 상기 클린부스터모드는 제2 송풍장치(2000)에 구비된 부스터를 이용해 정화된 공기를 먼 거리까지 빠르게 보내 실내 공기를 순환시키는 모드이고, 상기 듀얼청정모드는 제1 송풍장치(1000)와 제2 송풍장치(2000)가 동시에 작동하여 실내 공기를 빠르게 정화하는 모드이고, 상기 싱글청정모드는 제2 송풍장치(2000)로 실내 공기를 정화하는 모드일 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 공기청정기(700')는 운전모드(4210)로서 슬립모드를 더 포함할 수 있다. 이는 도 23의 (c) 및 (d)를 참조하여 설명한다.
도 23의 (c) 및 (d)는 본 발명의 실시 예에 따른 공기청정기(700')의 슬립모드를 설명하기 위한 디스플레이부(4000)의 도면이다.
도 23의 (c)을 참조하면, 운전모드(4210)는 슬립모드(4250)를 포함할 수 있다. 상기 슬립모드(4250)는 사용자의 수면 상태를 감지하여 사용자의 수면 공간 내의 공기질을 자동으로 조절하는 모드이다. 슬립모드(4250)는 공기청정기(700')의 프로세서에 의해 제어될 수 있다.
도 16의 (c)의 컴퓨팅 장치(100) 또는 도 16의 (d)의 공기청정기(700')에서 생성된 상기 제1환경 조성 정보 내지 제n환경 조성 정보에 기초하여, 공기청정기(700')는 수면 공간 내의 공기질 조절을 수행할 수 있다.
예를 들어, 공기청정기(700')는 상기 제1환경 조성 정보에 따라 사용자의 수면 전 소정시간(예: 20분 전)까지 미세먼지 및 유해가스를 미리 제거할 수 있다. 또는, 수면 직전 수면을 유도할 수 있는 정도의 소음(백색소음)을 유발할 수 있고, 송풍세기를 기 설정된 세기 이하로 조절하거나, 디스플레이부(4000)의 밝기를 낮출 수 있다. 공기청정기(700')는 상기 제2 환경 조성 정보에 따라 디스플레이부(4000)를 오프시키거나, 기설정된 레벨 이하의 소음으로 동작하거나,
송풍 강도를 기 설정된 세기 이하로 조절하거나, 송풍 온도를 기설정된 범위 내에 맞추거나, 수면 공간 내의 습도를 소정 온도로 유지할 수 있다. 공기청정기(700')는 상기 제3환경 조성 정보에 따라 기상 시점에 송풍 세기 및 소음을 낮추거나, 기상을 서서히 유도하기 위해 백색 소음을 발생하거나, 소음을 기설정된 레벨 이하로 유지시키거나, 기상 예측 시점 혹은 기상 추천 시점에 연동하여 구동할 수 있다. 공기청정기(700')는 상기 제4환경 조성 정보에 따라 송풍 세기, 소음 레벨, 알람 중 적어도 하나 이상을 제어할 수 있다.
도 16의 (c)의 시스템 구성의 경우, 공기청정기(700')가 슬립모드(4250)로 구동하기 위해, 공기청정기(700')는 컴퓨팅 장치(100)와 네트워크를 통해 연결되기 위한 기기 연결 과정이 수행될 수 있다.
도 16의 (d)의 시스템 구성의 경우, 공기청정기(700')가 슬립모드(4250)로 구동하기 위해, 공기청정기(700')는 도 23의 (d)에 도시된 바와 같이 사용자 단말(10)과 연동하기 위한 연결 과정을 수행할 수 있다. 공기청정기(700')와 사용자 단말(10)은 무선으로 연결될 수 있다. 예를 들어, 공기청정기(700')와 사용자 단말(10)은 도 16의 (d)와 같이 네트워크를 통해 직접 연결될 수 있다.
다른 실시예에 따른 공기청정기의 구성
도 31의 (a)는 도 16 및 도 17에 도시된 공기청정기의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 31의 (a)에 도시된 공기청정기(700'')는 침실이나 서재 등의 개별 공간에서 사용될 수 있는 공기청정기일 수 있다.
공기청정기(700'')는 송풍장치(1000')와 테이블(6000)을 포함한다.
송풍장치(1000')는 도 29에 도시된 제1 송풍장치(1000)와 대응되는 구성으로서, 제1 송풍장치(1000)와 같이 내부에 공기질을 정화하기 위한 구성들이 포함된다. 따라서, 송풍장치(1000')의 상세한 설명은 도 29에 도시된 제1 송풍장치(1000)의 설명으로 대체한다.
테이블(6000)은 송풍장치(1000') 상에 배치될 수 있다.
테이블(6000)은 송풍장치(1000')의 상부에 배치된 배출구(1700')로부터 배출되는 공기를 가이드하는 하면(미도시), 물품을 올려둘 수 있는 상면(6100) 및 상면(6100)의 일 부분에 배치된 무선충전부(6500)를 포함할 수 있다. 상기 테이블(6000)의 하면에는 다양한 색상의 빛을 방출할 수 있는 조명부(미도시)가 배치될 수도 있다.
공기청정기(700'')는 도 29에 도시된 공기청정기(700')와 같이, 수면 공간 내의 공기질을 자동으로 조절하는 슬립모드로 구동할 수 있다.
공기청정기(700'')의 슬립모드는, 도 16의 (c)의 컴퓨팅 장치(100) 또는 도 16의 (d)과 같이 공기청정기(700')에서 생성된 상기 제1환경 조성 정보 내지 제n환경 조성 정보에 기초하여 수면 공간 내의 공기질 조절을 수행할 수 있다.
예를 들어, 공기청정기(700'')는 상기 제1환경 조성 정보에 따라 사용자의 수면 전 소정시간(예: 20분 전)까지 미세먼지 및 유해가스를 미리 제거할 수 있다. 또는, 수면 직전 수면을 유도할 수 있는 정도의 소음(백색소음)을 유발할 수 있고, 송풍세기를 기설정된 세기 이하로 조절하거나, 조명부(미도시)의 밝기를 낮출 수 있다. 공기청정기(700'')는 상기 제2 환경 조성 정보에 따라 조명부(미도시)를 오프시키거나, 기설정된 레벨 이하의 소음으로 동작하거나, 송풍 강도를 기설정된 세기 이하로 조절하거나, 송풍 온도를 기설정된 범위 내에 맞추거나, 수면 공간 내의 습도를 소정 온도로 유지할 수 있다. 공기청정기(700'')는 상기 제3환경 조성 정보에 따라 기상 시점에 송풍 세기 및 소음을 낮추거나, 기상을 서서히 유도하기 위해 백색 소음을 발생하거나, 소음을 기설정된 레벨 이하로 유지시키거나, 기상 예측 시점 혹은 기상 추천 시점에 연동하여 구동할 수 있다. 공기청정기(700'')는 상기 제4환경 조성 정보에 따라 송풍 세기, 소음 레벨, 알람 중 적어도 하나 이상을 제어할 수 있다.
공기청정기(700'')는 도 29에 도시된 공기청정기(700')와 달리, 디스플레이부를 구비하지 않을 수 있다.
따라서, 도 16의 (c) 및 (d)의 시스템 구성에 따라, 공기청정기(700'')가 슬립모드로 구동하기 위해, 공기청정기(700'')는 도 16의 사용자 단말(10)에 의해 원격으로 제어될 수 있다.
도 16의 사용자 단말(10)에 의해 원격으로 제어될 수 있다. 도 25를 참조하여 설명한다.
도 25의 (c)는 사용자 단말(10)에서 공기청정기(700'')을 원격으로 제어하는 제1 어플리케이션의 화면을 보여주고, 도 25의 (d)는 공기청정기(700'')의 슬립모드를 제어하는 어플리케이션의 화면을 보여준다.
도 25의 (c)를 참조하면, 사용자 단말(10)에는 공기청정기(700'')를 제어하기 위한 어플리케이션이 설치될 수 있다. 상기 어플리케이션을 통해 공기청정기(700'')을 제어할 수 있다.
상기 제1 어플리케이션은 공기청정기(700'')의 운전모드를 제어할 수 있는 화면을 제공할 수 있고, 사용자는 원하는 운전모드(A모드, 슬립모드, B모드 등)를 선택할 수 있다.
만약, 도 25의 (c)에서 사용자가 슬립모드를 선택한 경우, 도 25의 (d)와 같이 공기청정기(700'')의 슬립모드를 구체적으로 제어할 수 있는 화면이 표시될 수 있다. 이를 통해, 사용자는 공기청정기(700'')와 연결할 사용자 단말을 선택할 수 있고, 다른 단말을 공기청정기(700'')와 연결시킬 수 있다.
공기청정기(700'')는 도 25의 (c) 및 (d)에 도시된 바와 같이 사용자 단말(10)과 연동하기 위한 연결 과정을 수행할 수 있다. 공기청정기(700')와 사용자 단말(10)은 무선으로 연결될 수 있다. 예를 들어, 공기청정기(700')와 사용자 단말(10)은 도 16의 (d)와 같이 네트워크를 통해 연결될 수 있다.
한편, 도 25에 도시된 제1 어플리케이션을 통한 공기청정기(700'')의 제어는, 도 29에 도시된 공기청정기(700)에도 그대로 적용될 수 있다.
공기청정기의 슬립모드 구동 방법
앞서 설명한 공기청정기(700', 700'')는 사용자의 선택에 따라 슬립모드가 동작하도록 구성되어 있으나, 이에 한정하는 것은 아니다. 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 공기청정기는 사용자의 선택이 아닌 자동으로 슬립모드가 동작하도록 구성될 수도 있다. 도 26을 참조하여 설명한다.
도 26은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 공기청정기(700''')의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 26을 참조하면, 공기청정기(700''')는 수면 상태 정보 및/또는 수면 단계 정보에 기초하여 생성된 환경 조성 정보에 따라 별도의 사용자의 선택 없이도 자동으로 슬립모드가 동작될 수 있다.
예를 들어, 도 16의 (c)의 컴퓨팅 장치(100)의 프로세서(130) 또는 도 16의 (d) 및 도 17의 (b)의 공기청정기의 프로세서(730)가 제2수면 상태 정보를 통해 사용자가 수면에 인입하는 시점 즉, 수면 인입 시점을 파악하여 제2환경 조성 정보를 생성한 경우, 상기 공기청정기(700''')는, 자동으로 슬립모드가 시작되도록 구성될 수 있다.
또한, 도 16의 (c)의 컴퓨팅 장치(100)의 프로세서(130) 또는 도 16의 (d) 및 도 17의 공기청정기의 프로세서(730)가 기상 예측 시점을 파악하여 제3환경 조성 정보를 생성한 경우, 공기청정기(700''')는 기상 예측 시점에 상기 슬립모드가 자동으로 종료되도록 구성될 수 있다.
도 26에 도시된 것과 달리, 상기 슬립모드의 시점과 종점은 달라질 수 있다, 예를 들어, 상기 슬립모드의 시점은 수면 인입 시점 전의 수면 유도 시점일 수 있다.
다른 예를 들어, 도 25의 (c)에 도시된 바와 같이, 상기 슬립모드의 시점은 사용자에 의해 제1 어플리케이션의 슬립모드가 선택된 직후 혹은 슬립모드가 선택된 후 소정 시간 경과 후일 수 있다. 혹은, 도 25의 (d)에 도시된 바와 같이 소정의 기기(A기기)가 공기청정기와 연결된 직후 혹은 연결된 후 소정 시간 경과 후일 수 있다.
상기 슬립모드의 시점이 될 수 있는 또 다른 예들을 도면들을 참조하여 설명한다.
도 27 및 도 31의 (b)는 도 26에 도시된 공기청정기(700''')의 슬립모드 동작의 시점을 설명하기 위한 도면들이다.
도 31의 (b)에 도시된 바와 같이, 상기 슬립모드의 시점은 사용자 단말(10)이 무선충전부(6500) 위에 놓여져 충전을 시작한 직후 혹은 충전을 시작한 후 소정 시간 경과 후일 수 있다.
도 31의 (b)를 참조하면, 상기 슬립모드의 시점은 사용자 단말(10)이 테이블(6000)의 상면(6100)의 소정 부분 위에 놓여진 후 소정 시간 경과 후일 수 있다. 여기서, 상기 소정 시간은 사용자 단말(10)에 구비된 가속도계 센서에서 측정된 결과치가 일정하게 유지되는 시간일 수 있다.
도 27에 도시된 바와 같이, 상기 슬립모드의 시점은 사용자 단말(10)에 설치된 제2 어플리케이션을 통해 '자러 가기(15)' 버튼이 선택된 시점일 수 있다. 여기서, 상기 제2 어플리케이션은 환경 센싱 정보(예, 사용자의 숨소리)를 측정하여 자동으로 AI 기반의 수면 리포트를 출력하는 어플리케이션일 수 있다.
상기 제2 어플리케이션은 도 25의 (c) 및 (d)에 도시된 제1 어플리케이션과 연동되어 서로의 데이터를 이용할 수 있다.
또는, 도 27을 참조하면, 상기 슬립모드의 시점은 제2 어플리케이션을 통해 '자러 가기(15)' 버튼이 선택된 후 소정 시간 경과 후일 수 있다. 여기서, 상기 소정 시간은 사용자 단말(10)에 구비된 가속도계 센서에서 측정된 결과치가 일정하게 유지되는 시간일 수 있다.
다시 도 26을 참조하면, 상기 슬림모드의 종점은 예를 들어 기상 예측 시점 이후의 기 설정된 소정 시간 경과 후가 될 수 있다.
다른 예를 들어, 도 25의 (c) 및 (d)를 참조하면, 상기 슬립모드의 종점은 사용자 단말(10)에 설치된 제1 어플리케이션과 공기청정기가 서로 연결이 끊어진 직후가 될 수 있다.
또 다른 예를 들어, 도 31의 (b)를 참조하면, 상기 슬림모드의 종점은 사용자 단말(10)이 무선충전부(6500)로부터 떨어져 무선충전이 중단된 직후 또는 중단 후 소정 시간 경과 후일 수 있다. 또는, 사용자 단말(10)이 테이블(6000)로부터 떨어진 직후 또는 떨어진 후 소정 시간 경과 후일 수 있다.
또 다른 예를 들어, 도 28을 참조하면, 상기 슬립모드의 종점은 사용자 단말(10)에 설치된 상기 제2 어플리케이션을 통해 '일어나기(17)' 버튼이 선택된 시점일 수 있다.
이외에도 상기 슬립모드의 시점과 종점은 공기청정기(700''')의 사용자 또는 제조자에 의해 다양하게 변경될 수 있다.
상기 슬립모드의 지속적인 동작을 위해서, 도 16의 (c)의 시스템 구성의 경우에 사용자 단말(10)은 컴퓨팅 장치(100)와 네트워크를 통해 연결되고, 컴퓨팅 장치(100)는 네트워크를 통해 공기청정기(700''')와 연결되어 있는 것이 바람직하다. 한편, 도 16의 (d)의 시스템 구성의 경우에 사용자 단말(10)은 네트워크 또는 근거리 무선통신을 통해 공기청정기(700''')와 연결되어 있는 것이 바람직하다.
상기 공기청정기(700''')는 도 29 또는 도 31의 (a)에 도시된 공기청정기(700', 700'') 의 하드웨어적 구성을 그대로 가질 수 있다.
실시예에 따른 공기청정기 또는 공기청정팬의 취침모드와 기상모드시 동작
추가적으로, 공기의 질과 빛을 조절하는 테이블형 공기청정기 및 공기의 질과 온도를 조절하는 공기청정팬의 취침모드와 기상 모드시 동작을 설명한다.
먼저, 테이블형 공기청정기의 취침모드시 동작은 다음과 같다.
테이블형 공기청정기는 단독으로 동작할 수도 있지만, 프리미엄 공기 케어가 필요한 경우, 에어컨, 가습기 및/또는 제습기와 통합하여 패키지 형식으로 동작할 수도 있다.
취침 준비 단계에서, 테이블형 공기청정기는 사용자가 스마트폰(900)을 사용하지 않는 특정 시간대에 테이블에 올려놓을 경우 스마트폰(900)을 무선충전하고, 스마트폰(900)에 설치된 슬립관리 앱을 인식하여 사용자의 수면 측정을 개시할 수 있다.
에어컨은 사용자의 수면환경에 적합한 실내 온도를 조절하고, 가습기 및/또는 제습기는 수면환경에 적합한 실내 습도를 조절할 수 있다.
입면 단계에서, 테이블형 공기청정기는 간접등을 소등하고, 수면 단계에서, 슬립트랙 앱과 슬립관리 앱은 연동하여 사용자의 수면 상황을 실시간 측정할 수 있다.
다음으로, 테이블형 공기청정기의 기상 모드시 동작은 다음과 같다.
기상 전 단계에서, 테이블형 공기청정기는 파워 공기청정 모드로 의도적인 소음을 발생시켜 모닝 알람 기능을 수행하거나, 헬스케어 앱에 설치된 스마트 알람을 작동시키거나, 수면등이 점진적으로 밝아지도록 조명 세기를 조절할 수 있다.
기상 단계에서, 사용자의 스마트폰(900)에서 수면상태 확인이 감지되면, 수면측정을 종료하고, 기상 후 단계에서, 헬스케어 앱은 분석된 사용자의 수면 리포트를 사용자의 스마트폰(900)에 디스플레이할 수 있다.
한편, 공기청정팬의 취침모드시 동작은 다음과 같다.
공기청정팬은 테이블형 공기청정기와 마찬가지로, 단독으로 동작할 수도 있지만, 프리미엄 공기 케어가 필요한 경우, 가습기 및/또는 제습기와 통합하여 패키지 형식으로 동작할 수도 있다.
취침 준비 단계에서, 공기청정팬은 헬스케어 앱을 통하여 수동으로 작동을 개시하여, 선풍 및 온풍을 이용하여 수면에 적합한 온도를 조절하고, 가습기 및/또는 제습기는 수면환경에 적합한 실내 습도를 조절할 수 있다.
수면 단계에서, 슬립트랙 앱과 슬립관리 앱은 연동하여 사용자의 수면 상황을 실시간 측정할 수 있다.
다음으로, 공기청정팬의 기상 모드시 즉, 기상 전 단계, 기상 단계 및 기상 후 단계에서의 동작은, 테이블형 공기청정기의 기상 모드시 동작과 동일하므로, 여기에서는 설명을 생략하도록 한다.
수면단계 별 스마트 가전기기들의 구체적인 시나리오
도 41은 본 발명에 따른 수면 분석 방법을 이용하여 사용자의 수면단계 별로 시계열적으로 작동하는 스마트 가전기기들의 구체적인 시나리오 중 취침 준비 단계의 동작을 나타내는 표이다.
도 42는 상기 시나리오 중 도 41에 시계열적 후순위로 연결된, 입면 후부터 숙면 전까지 단계의 동작을 나타내는 표이다.
도 43은 상기 시나리오 중 도 42에 시계열적 후순위로 연결된, 숙면 후부터 기상감지 전까지 단계의 동작을 나타내는 표이다.
도 44는 상기 시나리오 중 도 43에 시계열적 후순위로 연결된, 기상 단계의 동작을 나타내는 표이다.
도 50 및 도 51과 도 41 내지 도 44를 참조하여 본 발명의 수면 분석 방법을 이용해 사용자의 수면 단계 별로 시계열적으로 작동하는 스마트 가전기기들의 구체적인 시나리오의 동작을 설명하면 다음과 같다. 다만, 아래 설명하는 시나리오는 본 발명에 따른 예시일 뿐, 본 발명의 범위는 이에 제한되는 것은 아니다.
먼저, 사용자가 침실에 들어오는 시각은 자정이고, 기상하는 시각은 오전 01:40 이라고 가정한다.
또한, 사용자가 침실에 들어올 때의 초기 온도는 섭씨 29도, 초기 습도는 30 %로서, 온도는 높지만 습도가 높지 않은 밤인 상태에서, 공기의 질은 '보통'인 것으로 가정한다.
도 41에서 보는 바와 같이, 사용자가 침실에 들어온 시점(00:00)에, 스마트폰(900)은 화면이 켜져 있는 상태로 디스플레이될 수 있다(이후 단계에서도 동일함).
또한, 에어컨, 공기청정팬, 테이블형 공기청정기, 스마트 조명은 턴 온되고, 가습기, 스마트 스피커는 오프 상태를 유지할 수 있다.
한편, 에어컨은 동작 온도가 섭씨 24도로 세팅될 수 있다.
또한, 공기청정팬 및 테이블형 공기청정기는 자동 모드로 세팅될 수 있다.
사용자가 침대에 누우면서 스마트폰(900)을 테이블형 공기청정기의 테이블 상에 올려놓은 시점(00:10)에, 스마트폰(900)의 화면에 테이블형 공기청정기 상에 스마트폰(900)이 놓이는 영상이 디스플레이될 수 있다.
또한, 공기청정팬 및 테이블형 공기청정기는 수면 모드로 전환될 수 있다. 공기청정팬은 사용자의 최근 수면기록에 따른 최적의 공기청정 상태로 조절하도록 세팅될 수 있다.
또한, 스마트 스피커는 수면 유도음을 턴 온 시킬 수 있다. 스마트 조명은 서서히 어두워지다가(dimming) 꺼지는 상태로 세팅될 수 있다.
한편, 동작 온도가 섭씨 24도로 세팅되었던 에어컨의 작동에 의해 침실의 실내온도는 초기 온도였던 섭씨 29도에서 동작 온도인 섭씨 24도를 향해 하강할 수 있다.
도 42에서 보는 바와 같이, 사용자의 입면 상태가 감지된 시점(00:20)에, 에어컨은 사용자의 최근 수면 기록에 따른 최적 온도(예: 섭씨 22도)로 다시 세팅되고, 수면 모드로 전환될 수 있다.
또한, 스마트 스피커는 사용자의 입면을 더이상 유도할 필요가 없으므로, 수면 유도음을 턴 오프 시킬 수 있다.
한편, 동작 온도가 최적 온도인 섭씨 22도로 다시 세팅되어 에어컨이 작동함에 따라, 침실의 실내온도는 섭씨 24도에서 최적 온도인 섭씨 22도를 향해 하강하고, 사용자의 최적 공기청정 상태로 세팅되었던 공기청정팬 및 테이블형 공기청정기의 계속된 동작에 의해 공기의 질은 '좋음' 상태로 전환될 수 있다.
만일, 시점(00:40)에, 사용자에게 수면 도중 코골이 및/또는 수면 무호흡증이 발생되었다고 가정할 경우, 가습기 내부에 장착된 음향 센서가 사용자의 숨소리 변화를 감지하고, 가습기 내 프로세서(830)가 사용자의 코를 보호하기 위해 가습기의 전원을 턴 온시킬 수 있다. 이에 따라 초기 습도였던 30 %가 50 % 로 상승할 수 있다.
한편, 스마트 스피커는 사용자의 재입면을 유도하기 위하여, 수면 유도음을 턴 온 시킬 수 있다.
도 43에서 보는 바와 같이, 복수개의 스마트 가전기기(800) 각각의 내부에 장착된 음향 센서가 감지한 사용자의 숨소리를 통해, 내장된 프로세서가 사용자가 숙면 상태에 진입한 것을 판별할 수 있다. 이 경우, 각 스마트 가전기기(800)의 현재 상태를 계속 유지시킬 수 있다.
만일, 기상 예정시간(01:40)이 다가온 시점(01:20)에, 사용자의 수면 단계 중 REM 수면 단계가 감지되었다고 가정할 경우, 스마트 조명이 새벽 시뮬레이션(Dawn simulation) 동작을 턴 온 시킬 수 있다.
마지막으로, 도 44에서 보는 바와 같이, 기상 예정시간인 시점(01:40)에, 사용자의 수면 단계 중 기상 단계가 감지되었다고 가정할 경우, 에어컨은 자동 모드로 전환되면서 동작 온도가 섭씨 24도로 다시 세팅될 수 있다.
또한, 공기청정팬은 선풍 및/또는 아침의 기분좋은 바람 모드로 세팅될 수 있다. 테이블형 공기청정기는 자동 모드로 세팅될 수 있다.
또한, 스마트 스피커는 사용자의 기상을 유도하기 위하여, 기상 유도음을 턴 온 시킬 수 있다. 스마트 조명은 새벽 시뮬레이션(Dawn simulation) 동작 이후에는 침실에서 켜져 있을 필요가 없으므로 꺼지는 상태로 세팅될 수 있다.
또한, 시점(02:00)에, 사용자의 기상 상태가 감지되었다고 가정할 경우, 테이블형 공기청정기 내 컬러 무드등이 초록색 등으로 턴 온 될 수 있다. 또한, 스마트 스피커가 '굿모닝' 인사말 등의 음향과 함께 당일 날씨 정보를 청각적으로 사용자에게 제공할 수 있다.
이상에서 설명한 구체적인 수치와, 스마트 가전기기들의 동작은 본 발명의 내용의 이해를 돕기 위한 예시일 뿐, 본 발명은 이에 제한되는 것은 아니다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다.
본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 여기에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 프로세서들, 수단들, 회로들 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, (편의를 위해, 여기에서 "소프트웨어"로 지칭되는) 다양한 형태들의 프로그램 또는 설계 코드 또는 이들 모두의 결합에 의해 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 호환성을 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 컴포넌트들, 블록들, 모듈들, 회로들 및 단계들이 이들의 기능과 관련하여 위에서 일반적으로 설명되었다. 이러한 기능이 하드웨어 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 특정한 애플리케이션 및 전체 시스템에 대하여 부과되는 설계 제약들에 따라 좌우된다. 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 각각의 특정한 애플리케이션에 대하여 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수 있으나, 이러한 구현 결정들은 본 발명의 범위를 벗어나는 것으로 해석되어서는 안 될 것이다.
여기서 제시된 다양한 실시예들은 방법, 장치, 또는 표준 프로그래밍 및/또는 엔지니어링 기술을 사용한 제조 물품(article)으로 구현될 수 있다. 용어 "제조 물품"은 임의의 컴퓨터-판독가능 장치로부터 액세스 가능한 컴퓨터 프로그램, 캐리어, 또는 매체(media)를 포함한다. 예를 들어, 컴퓨터-판독가능 매체는 자기 저장 장치(예를 들면, 하드 디스크, 플로피 디스크, 자기 스트립, 등), 광학 디스크(예를 들면, CD, DVD, 등), 스마트 카드, 및 플래쉬 메모리 장치(예를 들면, EEPROM, 카드, 스틱, 키 드라이브, 등)를 포함하지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 또한, 여기서 제시되는 다양한 저장 매체는 정보를 저장하기 위한 하나 이상의 장치 및/또는 다른 기계-판독가능한 매체를 포함한다. 용어 "기계-판독가능 매체"는 명령(들) 및/또는 데이터를 저장, 보유, 및/또는 전달할 수 있는 무선채널 및 다양한 다른 매체를 포함하지만, 이들로 제한되는 것은 아니다.
제시된 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조는 예시적인 접근들의 일례임을 이해하도록 한다. 설계 우선순위들에 기반하여, 본 발명의 범위 내에서 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조가 재배열될 수 있다는 것을 이해하도록 한다. 첨부된 방법 청구항들은 샘플 순서로 다양한 단계들의 엘리먼트들을 제공하지만 제시된 특정한 순서 또는 계층 구조에 한정되는 것을 의미하지는 않는다.
제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.
Claims (16)
- 객체의 환경을 조성하기 위한 방법에 있어서,
환경 센싱 정보를 획득하는 단계;
상기 획득된 환경 센싱 정보에 대하여 전처리를 수행하는 단계;
상기 전처리된 환경 센싱 정보에 포함된 음향 정보를 스펙트로그램으로 변환하는 단계;
상기 변환된 스펙트로그램에 기초하여 수면 상태 정보를 생성하는 단계; 및
상기 생성된 수면 상태 정보에 기초하여 상기 객체의 환경을 조성하기 위한 전자장치를 제어하는 단계;
를 포함하는,
객체의 환경을 조성하기 위한 방법. - 객체의 환경을 조성하기 위한 전자장치에 있어서,
환경 센싱 정보를 획득하는 센서;
상기 획득된 환경 센싱 정보에 대하여 전처리를 수행하는 수단;
상기 전처리된 환경 센싱 정보에 포함된 음향 정보를 스펙트로그램으로 변환하는 수단;
상기 변환된 스펙트로그램에 기초하여 수면 상태 정보를 생성하는 수단; 및
상기 생성된 수면 상태 정보에 기초하여 상기 객체의 환경이 조성되도록 상기 전자장치를 제어하는 수단;
을 포함하는,
객체의 환경을 조성하기 위한 전자장치. - 객체의 환경을 조성하기 위한 전자장치에 있어서,
환경 센싱 정보를 획득하는 센서;
상기 획득된 환경 센싱 정보에 대하여 전처리를 수행하는 수단;
상기 전처리된 환경 센싱 정보에 포함된 음향 정보를 스펙트로그램으로 변환하는 수단;
상기 변환된 스펙트로그램을 서버로 전송하는 수단;
상기 서버가 상기 전송된 스펙트로그램에 기초하여 수면 상태 정보를 생성하면, 상기 생성된 수면 상태 정보를 수신하는 수단; 및
상기 수신된 수면 상태 정보에 기초하여 상기 객체의 환경이 조성되도록 상기 전자장치를 제어하는 수단;
을 포함하는,
객체의 환경을 조성하기 위한 전자장치. - 객체의 환경을 조성하기 위한 가전기기를 제어하기 위한 전자장치에 있어서,
환경 센싱 정보를 획득하는 센서;
상기 획득된 환경 센싱 정보에 대하여 전처리를 수행하는 수단;
상기 전처리된 환경 센싱 정보에 포함된 음향 정보를 스펙트로그램으로 변환하는 수단;
상기 변환된 스펙트로그램에 기초하여 수면 상태 정보를 생성하는 수단; 및
상기 생성된 수면 상태 정보에 기초하여 상기 객체의 환경이 조성되도록 상기 가전기기를 제어하는 수단;
을 포함하는,
객체의 환경을 조성하기 위한 가전기기를 제어하기 위한 전자장치. - 객체의 환경을 조성하기 위한 가전기기를 제어하기 위한 전자장치에 있어서,
환경 센싱 정보를 획득하는 센서;
상기 획득된 환경 센싱 정보에 대하여 전처리를 수행하는 수단;
상기 전처리된 환경 센싱 정보에 포함된 음향 정보를 스펙트로그램으로 변환하는 수단;
상기 변환된 스펙트로그램을 서버로 전송하는 수단;
상기 서버가 상기 전송된 스펙트로그램에 기초하여 수면 상태 정보를 생성하면, 상기 생성된 수면 상태 정보를 수신하는 수단; 및
상기 수신된 수면 상태 정보에 기초하여 상기 객체의 환경이 조성되도록 상기 가전기기를 제어하는 수단;
을 포함하는,
객체의 환경을 조성하기 위한 가전기기를 제어하기 위한 전자장치. - 객체의 환경을 조성하기 위한 가전기기를 제어하기 위한 전자장치에 있어서,
다른 전자장치가,
환경 센싱 정보를 획득하고,
상기 획득된 환경 센싱 정보에 포함된 음향 정보를 스펙트로그램으로 변환하고,
상기 변환된 스펙트로그램에 기초하여 수면 상태 정보를 생성하고,
상기 다른 전자장치에서 생성된 상기 수면 상태 정보를 수신하는 수단; 및
상기 수신된 수면 상태 정보에 기초하여 상기 객체의 환경이 조성되도록 상기 가전기기를 제어하는 수단;
을 포함하는,
객체의 환경을 조성하기 위한 가전기기를 제어하기 위한 전자장치. - 객체의 환경을 조성하기 위한 가전기기를 제어하기 위한 전자장치에 있어서,
다른 전자장치가,
환경 센싱 정보를 획득하고,
상기 획득된 환경 센싱 정보에 포함된 음향 정보를 스펙트로그램으로 변환하고,
상기 변환된 스펙트로그램을 서버로 전송하고,
상기 서버가 상기 전송된 스펙트로그램에 기초하여 수면 상태 정보를 생성하고,
상기 생성된 수면 상태 정보를 상기 서버로부터 수신하는 수단; 및
상기 수신된 수면 상태 정보에 기초하여 상기 객체의 환경이 조성되도록 상기 가전기기를 제어하는 수단;
을 포함하는,
객체의 환경을 조성하기 위한 가전기기를 제어하기 위한 전자장치. - 제 1항에 있어서,
상기 음향 정보는 호흡 음향을 포함하는 것을 특징으로 하는,
객체의 환경을 조성하기 위한 방법. - 제 1항에 있어서,
상기 스펙트로그램이 30초 단위로 분할되어 복수 개의 스펙트로그램들을 구성하는 것을 특징으로 하는,
객체의 환경을 조성하기 위한 방법. - 제 1항에 있어서,
상기 수면 상태 정보는 수면 단계 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는,
객체의 환경을 조성하기 위한 방법. - 제 2항 또는 제 3항에 있어서,
상기 음향 정보는 호흡 음향을 포함하는 것을 특징으로 하는,
객체의 환경을 조성하기 위한 전자장치. - 제 2항 또는 제 3항에 있어서,
상기 스펙트로그램이 30초 단위로 분할되어 복수 개의 스펙트로그램들을 구성하는 것을 특징으로 하는,
객체의 환경을 조성하기 위한 전자장치. - 제 2항 또는 제 3항에 있어서,
상기 수면 상태 정보는 수면 단계 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는,
객체의 환경을 조성하기 위한 전자장치. - 제 4항 내지 제 7항 중 어느 하나의 항에 있어서,
상기 음향 정보는 호흡 음향을 포함하는 것을 특징으로 하는,
객체의 환경을 조성하기 위한 가전기기를 제어하기 위한 전자장치. - 제 4항 내지 제 7항 중 어느 하나의 항에 있어서,
상기 스펙트로그램이 30초 단위로 분할되어 복수 개의 스펙트로그램들을 구성하는 것을 특징으로 하는,
객체의 환경을 조성하기 위한 가전기기를 제어하기 위한 전자장치. - 제 4항 내지 제 7항 중 어느 하나의 항에 있어서,
상기 수면 상태 정보는 수면 단계 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는,
객체의 환경을 조성하기 위한 가전기기를 제어하기 위한 전자장치.
Applications Claiming Priority (17)
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| KR1020220090144 | 2022-07-21 | ||
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| KR20220131829 | 2022-10-13 | ||
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| KR20220143598 | 2022-11-01 | ||
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| KR20220168612 | 2022-12-06 | ||
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| KR102350493B1 (ko) * | 2017-05-19 | 2022-01-14 | 삼성전자주식회사 | 수면과 관련된 정보를 결정하기 위한 전자 장치 및 방법 |
| JP6463433B1 (ja) * | 2017-09-29 | 2019-02-06 | 特定非営利活動法人睡眠健康研究所 | 呼吸評価システム、解析システム、及びプログラム |
| KR102057463B1 (ko) * | 2018-03-07 | 2019-12-19 | 이정우 | 강화학습을 이용한 수면 환경 조절 장치 |
| KR102195253B1 (ko) * | 2018-10-19 | 2020-12-24 | 주식회사 엘지유플러스 | 수면 서비스 제공 시스템 및 그의 수면 서비스 제공 방법 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| Publication number | Publication date |
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