KR20230144246A - 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 실시예에 따른 바이러스 노출 위험도를 측정하는 방법은, 단말의 프로세서에서 실행된 위험도 측정 애플리케이션이 제공하는 바이러스 노출 위험도 측정 서비스 제공방법으로서, 이미지 센서를 기초로 시야 이미지를 획득하는 단계; 상기 획득된 시야 이미지에 포함된 적어도 하나 이상의 객체의 얼굴영역을 검출하는 단계; 상기 객체의 비말 배출 액션을 감지하는 단계; 상기 객체가 배출하는 비말의 배출 거리 및 방향을 예측하는 단계; 위험도 등급을 결정하는 단계; 및 상기 결정된 위험도 등급에 따라 발광부를 제어하는 단계를 포함한다.

Description

바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법{APPARATUS AND METHODS FOR MEASURING VIRUS EXPOSURE RISK}
본 발명은 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 유저 주변의 객체 및 바이러스를 감지하여 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근, 인체의 면역 기능을 악화시키는 코로나 바이러스(COVID-19), 인플루엔자 등 신종 바이러스들이 출현하여 감염증이 대 유행하고 그 감염 범위의 확대가 문제시되고 있다.
이에 따라, 공중 위생 대책을 행하기 위하여 현재로써는 PCR 검사 등에 따라 비강 내 세척액으로부터의 분석 등이 행해지고 있다.
그러나 종래의 바이러스 검출 방법은, 사람 손에 의해 검체 추출이 이루어지므로 비효율적이며, 비강 내로 검사체를 넣어야 해서 피부가 약한 사람의 경우 다칠 위험이 존재한다는 단점이 있다.
또한, 검체 체취 이후에 바이러스를 분석 및 진단하는 시간이 오래 걸린다는 문제가 있어, 바이러스가 인체 내에 침투하기 이전에 용이하게 바이러스를 감지할 수 있는 발명이 필요한 실정이다.
KR 10-2021-0110763 A
본 발명은, 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은, 시력을 교정함과 동시에 단말 주변의 바이러스를 검출하는 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
또한, 본 발명은, 매우 낮은 바이러스 농도에도 전기적 신호변화를 일으키는 고감도의 민감성을 확보한 수용부를 포함하는 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
또한, 본 발명은, 바이러스 감염이 의심되는 검체에 대한 별도 전처리 과정 없이도 바로 바이러스를 검출하는 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
또한, 본 발명은, 감지된 객체의 위치와 대응되는 섹션에 소정의 빛을 방출하는 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
다만, 본 발명 및 본 발명의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 바이러스 노출 위험도를 측정하는 방법은, 단말의 프로세서에서 실행된 위험도 측정 애플리케이션이 제공하는 바이러스 노출 위험도 측정 서비스 제공방법으로서, 이미지 센서를 기초로 시야 이미지를 획득하는 단계; 상기 획득된 시야 이미지에 포함된 적어도 하나 이상의 객체의 얼굴영역을 검출하는 단계; 상기 객체의 비말 배출 액션을 감지하는 단계; 상기 객체가 배출하는 비말의 배출 거리 및 방향을 예측하는 단계; 위험도 등급을 결정하는 단계; 및 상기 결정된 위험도 등급에 따라 발광부를 제어하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 획득된 시야 이미지에 포함된 적어도 하나 이상의 객체의 얼굴영역을 검출하는 단계는, 상기 객체를 기 학습된 딥러닝 뉴럴 네트워크의 입력 데이터로 제공하는 단계와, 상기 딥러닝 뉴럴 네트워크의 출력 데이터로 상기 객체의 얼굴 키포인트를 인식하는 단계와, 상기 인식된 얼굴 키포인트가 형성하는 면적인 얼굴영역을 적어도 하나 이상 획득하는 단계 및 상기 획득된 얼굴영역 중 소정의 면적 이상의 얼굴영역을 검출하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 객체의 비말 배출 액션을 감지하는 단계는, 적어도 하나 이상의 표준 오디오 데이터를 포함하는 비말 배출 액션 기준을 설정하는 단계와, 오디오 센서를 기초로 소정의 소리를 인식하는 단계 및 상기 인식된 소정의 소리를 상기 적어도 하나 이상의 표준 오디오 데이터와 비교하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 객체의 비말 배출 액션을 감지하는 단계는, 바이오 센서를 기초로 소정의 검체를 인식하는 단계와, 상기 인식된 소정의 검체에 바이러스가 감지되면 센싱 데이터를 생성하는 단계 및 상기 센싱 데이터의 생성을 상기 객체의 비말 배출 액션으로 감지하는 단계를 더 포함한다.
또한, 상기 객체가 배출하는 비말의 배출 거리 및 방향을 예측하는 단계는, 소정의 얼굴영역 면적 당 예상 비말 배출 거리를 기 설정하는 단계와, 상기 객체의 얼굴영역에 포함된 적어도 하나 이상의 얼굴 키포인트 중 소정의 키포인트 간의 기울기에 따른 예상 비말 배출 방향을 기 설정하는 단계와, 상기 객체의 얼굴영역의 면적 및 상기 기울기를 계산하는 단계 및 상기 기 설정된 예상 비말 배출 거리 및 예상 비말 배출 방향을 기초로 상기 계산된 얼굴영역의 면적 및 상기 기울기에 따른 비말 배출 거리 및 방향을 예측하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 위험도 등급을 결정하는 단계는, 각 등급당 상기 비말 배출 거리 및 방향의 범위를 설정한 제1 등급 내지 제3 등급을 포함하는 위험도 등급 기준을 기 설정하는 단계 및 상기 기 설정된 위험도 등급 기준에 따라 상기 예측된 비말 배출 거리 및 방향의 위험도 등급을 결정하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 위험도 등급 기준은, 위험도 등급이 높을수록 제1 등급에 가깝다.
또한, 상기 결정된 위험도 등급에 따라 발광부를 제어하는 단계는, 상기 제1 등급 내지 제3 등급 각각 발광 색상을 기 설정하는 단계 및 상기 결정된 위험도 등급에 따라 기 설정된 발광 색상을 포함하는 LED를 작동시키는 단계를 포함한다.
또한, 상기 결정된 위험도 등급에 따라 발광부를 제어하는 단계는, 상기 획득된 시야 이미지를 소정의 섹션으로 구분하는 단계와, 제1 섹션에 상기 얼굴영역을 검출하는 단계 및 상기 제1 섹션 방향으로 소정의 빛을 방출하는 제1 발광부를 작동시키는 단계를 포함한다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치는, 소정의 객체를 포함하는 시야 이미지를 획득하는 적어도 하나의 이미지 센서; 상기 획득된 시야 이미지에 기초한 위험도를 표시하는 적어도 하나의 발광부; 소정의 객체로부터 배출된 검체를 획득하여 바이러스를 검출하는 적어도 하나의 바이오 센서; 적어도 하나의 프로세서;를 포함하고, 상기 프로세서는, 이미지 센서를 기초로 시야 이미지를 획득하고, 상기 획득된 시야 이미지에 포함된 적어도 하나 이상의 객체의 얼굴영역을 검출하고, 상기 객체의 비말 배출 액션을 감지하고, 상기 객체가 배출하는 비말의 배출 거리 및 방향을 예측하고, 위험도 등급을 결정하고, 상기 결정된 위험도 등급에 따라 발광부를 제어한다.
또한, 상기 바이오 센서는, 소정의 바이러스와 결합하는 항체를 포함하는 기판인 그래핀; 및 상기 바이러스 및 상기 항체의 결합 반응에 따라 전기적 신호를 변화시키는 트랜지스터;를 포함하는 수용부; 및 상기 수용부에서 변화된 전기적 신호를 감지하고 상기 감지된 전기적 신호를 디지털화하여 출력하는 디지털 출력부;를 포함한다.
또한, 상기 바이오 센서를 소독하는 소독부;를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 바이오 센서에서 바이러스가 검출되는 소독 이벤트 발생을 감지하고, 상기 감지된 소독 이벤트 발생에 따라 상기 소독부를 작동시킨다.
또한, 사용자의 신체 일부를 감지하는 접촉 센서를 포함하는 귀걸이부;를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 접촉 센서를 기초로 감지된 접촉 영역이 상기 귀걸이부 전체인 기준 영역을 기 설정하고, 상기 기 설정된 기준 영역 중 미리 설정된 영역 이상의 영역에서 접촉이 미감지되는 소독 이벤트 발생을 감지하고, 상기 감지된 소독 이벤트 발생에 따라 상기 소독부를 작동시킨다.
본 발명의 실시예에 따른 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법은, 시력을 교정함과 동시에 단말 주변의 바이러스를 검출함으로써 장치 이용의 편리성 및 효율성을 증가시키는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법은, 매우 낮은 바이러스 농도에도 전기적 신호변화를 일으키는 고감도의 민감성을 확보한 수용부를 포함함으로써, 극소량의 검체로도 바이러스를 검출하는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따라 상술한 구성요소를 포함하는 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법은, 바이러스 감염이 의심되는 검체에 대한 별도 전처리 과정 없이도 바로 바이러스를 검출함으로써, 바이러스 감염 여부를 즉시 판별하여 바이러스 분석에 소요되는 시간을 획기적으로 감소시키는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법은, 감지된 객체의 위치와 대응되는 섹션에 소정의 빛을 방출함으로써, 바이러스 노출 위험을 유저에게 즉각적으로 알려 유저가 알맞은 조치를 취하도록 하여 바이러스 감염률을 감소시키는 효과가 있다.
다만, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 바이러스 노출 위험도 측정 서비스를 제공하는 단말의 내부 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 단말의 형상을 나타낸 일례이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 바이오 센서의 내부 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 단말이 바이러스 노출 위험도를 측정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 키포인트를 추정하는 방법을 설명하기 위한 도면의 일례이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 단말이 발광부를 기초로 위험도를 표시하는 방법을 설명하기 위한 도면의 일례이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다. 이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. 또한, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다. 또한, 도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
본 발명의 실시예에 따른 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법은, 단말을 이용하는 유저 주변의 바이러스를 감지하고, 상기 감지된 데이터를 기초로 위험도를 측정하여 상기 위험도를 유저에게 알리는 바이러스 노출 위험도 측정 서비스를 제공할 수 있다.
설명의 편의를 위해, 본 발명의 실시예에 따른 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치를 단말(100)이라고 지칭할 수 있다.
- 단말(100: Terimal)
실시예에 따른 단말(100)은, 유저 주변에 위치하여 바이러스를 배출하는 객체를 검출하는 바이러스 노출 위험도 측정 애플리케이션(이하, 위험도 측정 애플리케이션)이 설치된 단말일 수 있다.
이러한 단말(100)은, 스마트 글라스(smart glasses display)나 헤드 마운티드 디스플레이(HMD)와 같은 웨어러블 타입의 컴퓨팅 디바이스일 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 바이러스 노출 위험도 측정 서비스를 제공하는 장치 및 방법에서는, 단말(100)을 스마트 글라스 타입의 웨어러블 디바이스에 기준하여 설명하나, 이에 한정하는 것은 아니고 스마트 폰(smart phone) 및 휴대폰 등의 모바일 타입 컴퓨팅 디바이스로 구현되는 등 다양한 실시예가 존재할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 바이러스 노출 위험도 측정 서비스를 제공하는 단말의 내부 블록도이다.
도 1을 참조하면, 단말(100)은, 메모리(110), 프로세서 어셈블리(120), 통신 프로세서(130), 충전부(140), 입출력 시스템(150), 센서 시스템(160) 및 디스플레이 시스템(170)을 포함할 수 있다. 이러한 구성요소들은 단말(100)의 하우징 내에 포함되도록 구성될 수 있다.
자세히, 메모리(110)에는, 위험도 측정 애플리케이션(111)이 저장되며, 위험도 측정 애플리케이션(111)은 증강현실 환경을 제공하기 위한 증강현실 콘텐츠, 이미지 버퍼, 위치 엔진, 증강현실 콘텐츠 디스플레이 엔진 등이 포함될 수 있다.
또한, 메모리(110)는, 바이러스 노출 위험도 측정 서비스 환경을 제공하기 위한 각종 응용 프로그램, 데이터 및 명령어 중 어느 하나 이상을 저장할 수 있다.
또한, 상기 메모리(110)는, 프로그램 영역과 데이터 영역을 포함할 수 있다.
여기서, 실시예에 따른 프로그램 영역은, 단말(100)을 부팅하는 운영체제(OS: Operating System) 및 기능요소들 사이에 연계될 수 있으며, 데이터 영역은, 단말(100)의 사용에 따라 발생하는 데이터가 저장될 수 있다.
또한, 메모리(110)는, 적어도 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체와, 일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체를 포함할 수 있다.
예를 들어, 메모리(110)는, ROM, EPROM, 플래시 드라이브, 하드 드라이브 등과 같은 다양한 저장기기일 수 있다.
프로세서 어셈블리(120)는, 바이러스 노출 위험도 측정 서비스 환경을 생성하기 위한 다양한 작업을 수행하기 위해, 메모리(110)에 저장된 위험도 측정 애플리케이션(111)의 명령들을 실행할 수 있는 적어도 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다.
실시예에서 프로세서 어셈블리(120)는, 바이러스 노출 위험도 측정 서비스를 제공하기 위하여 메모리(110)의 위험도 측정 애플리케이션(111)을 통해 구성요소의 전반적인 동작을 컨트롤할 수 있다.
이러한 프로세서 어셈블리(120)는, 중앙처리장치(CPU) 및/또는 그래픽처리장치(GPU) 등이 포함된 단말(100)에 적합한 시스템 온 칩(SOC)일 수 있으며, 메모리(110)에 저장된 운영체제(OS) 및/또는 애플리케이션 프로그램 등을 실행할 수 있고, 단말(100)에 탑재된 각 구성요소들을 제어할 수 있다.
또한, 프로세서 어셈블리(120)는, 각 구성요소와 내부적으로 시스템 버스(System Bus)에 의해 통신을 수행할 수 있고, 로컬 버스(Local Bus)를 비롯한 소정의 버스 구조들을 하나 이상 포함할 수 있다.
또한, 프로세서 어셈블리(120)는, ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세스(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 포함하여 구현될 수 있다.
통신 프로세서(130)는, 외부의 장치와 통신하기 위한 하나 이상의 장치를 포함할 수 있다. 이러한 통신 프로세서(130)는, 무선 네트워크를 통해 통신할 수 있다.
자세히, 통신 프로세서(130)는, 바이러스 노출 위험도 측정 서비스 환경을 구현하기 위한 콘텐츠 소스를 저장한 단말(100)과 통신할 수 있으며, 유저 입력을 받은 컨트롤러와 같은 다양한 유저 입력 컴포넌트와 통신할 수 있다.
실시예에서 통신 프로세서(130)는, 바이러스 노출 위험도 측정 서비스와 관련된 각종 데이터를 바이오 센서(200), 타 단말 및/또는 외부의 서버 등과 송수신할 수 있다.
이러한 통신 프로세서(130)는, 이동통신을 위한 기술표준들 또는 통신방식(예를 들어, LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced), 5G NR(New Radio), WIFI) 또는 근거리 통신방식 등을 수행할 수 있는 통신장치를 통해 구축된 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 임의의 서버 중 적어도 하나와 무선으로 데이터를 송수신할 수 있다.
충전부(140)는, 적어도 하나 이상의 배터리(141) 및 충전 모듈(143)을 포함할 수 있다.
배터리(141)는, 프로세서 어셈블리(120)의 제어에 의하여 외부 및/또는 내부의 전원을 인가받아 단말(100)의 각 구성요소들에게 동작에 필요한 전원을 공급할 수 있다.
이러한 배터리(141)는, 수급된 전원을 단말(100)의 탑재체들이 사용할 수 있는 전압 수준으로 변환할 수 있는 DC/DC 컨버터를 더 포함할 수 있다.
또한, 배터리(141)는, 적어도 하나 이상의 배터리 셀을 포함하고, 이러한 배터리 셀은 유저의 조작에 의해 탈부착이 가능할 수 있다. 각 배터리 셀은, 예컨대 리튬 이온 셀 등과 같이 반복적인 충방전이 가능한 것이라면 그 종류는 특별히 한정되지 않는다.
충전 모듈(143)은, 단말(100)의 동작에 필요한 전원을 공급하는 유선 및 무선 충전 프로세스를 제공하기 위한 유선 및 무선 충전 모듈을 포함할 수 있다.
입출력 시스템(150)은 바이러스 노출 위험도 측정 서비스와 관련된 유저의 입력(예를 들어, 제스처, 음성 명령, 버튼의 작동 또는 다른 유형의 입력)을 감지할 수 있다.
자세히, 입출력 시스템(150)은 소정의 버튼, 터치 센서 및/또는 유저 모션 입력을 수신하는 센서 등을 포함할 수 있다.
또한, 입출력 시스템(150)은, 오디오 출력장치를 포함하여 오디오를 출력할 수 있다.
또한, 입출력 시스템(150)은, 발광부를 포함하여 소정의 색상을 가지는 광(光)을 출력할 수 있다.
이때, 발광부는, 프로세서 어셈블리(120)의 제어에 따라 발광하는 기능을 수행할 수 있다.
또한, 발광부는 하나 이상의 광원 소자를 포함할 수 있으며, 상기 광원으로는 발광 다이오드(Light Emitting Diode, LED)를 예로 들 수 있다.
또한, 발광부는 서로 다른 색상의 LED를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 적색 LED, 녹색 LED, 청색 LED 및 백색 LED 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이들 LED에서 각각 방출되는 빛을 혼합하면, 넓은 범위의 색상을 만들어 낼 수 있으며, 상기 혼합된 색은 각 LED에서 방출되는 빛의 세기의 비에 기초하여 결정되는데, 각 LED에서 방출되는 빛의 세기는 각 LED의 구동 전류에 비례할 수 있다.
상기에서는 발광부의 광원으로서 LED를 예로 들어 설명하였지만, 광원의 종류가 LED로 한정되는 것은 아니다. 다른 실시예에 따르면, 광원으로는 유기 발광 다이오드(Organic Light Emitting Diode, OLED)가 사용될 수도 있다.
센서 시스템(160)은, 이미지 센서(161), 위치 센서(IMU, 163), 오디오 센서(165), 거리 센서, 근접 센서, 접촉 센서 및 바이오 센서 등 다양한 센서를 포함할 수 있다.
여기서, 이미지 센서(161)는, 단말(100) 주위의 물리적 공간에 대한 이미지 및/또는 영상을 캡처할 수 있다.
실시예에서, 이미지 센서(161)는, 바이러스 노출 위험도 측정 서비스와 관련된 이미지 및 영상을 촬영하여 획득할 수 있다.
자세히 예를 들면, 이미지 센서(161)는 유저가 바라보는 시야를 촬영함으로써 바이러스 노출 위험도 측정 서비스와 관련된 이미지 및 영상을 획득할 수 있다.
또한, 이미지 센서(161)는, 단말(100)의 일측에 배치되어 배치된 방향측을 촬영하여 영상을 획득할 수 있으며, 단말(100)의 외부를 향해 배치된 카메라를 통해 물리적 공간을 촬영할 수 있다.
이러한 이미지 센서(161)는, 이미지 센서장치와 영상 처리 모듈을 포함할 수 있다. 자세히, 이미지 센서(161)는, 이미지 센서장치(예를 들면, CMOS 또는 CCD)에 의해 얻어지는 정지영상 또는 동영상을 처리할 수 있다.
또한, 이미지 센서(161)는, 영상 처리 모듈을 이용하여 이미지 센서장치를 통해 획득된 정지영상 또는 동영상을 가공해 필요한 정보를 추출하고, 추출된 정보를 프로세서에 전달할 수 있다.
이러한 이미지 센서(161)는, 적어도 하나 이상의 카메라를 포함하는 카메라 어셈블리일 수 있다. 카메라 어셈블리는, 가시광선 대역을 촬영하는 일반 카메라를 포함할 수 있으며, 적외선 카메라, 스테레오 카메라 등의 특수 카메라를 더 포함할 수 있다.
또한, 위와 같은 이미지 센서(161)는, 실시예에 따라서 단말(100)에 포함되어 동작할 수도 있고, 외부의 장치(예컨대, 외부의 서버 등)에 포함되어 상술된 통신 프로세서(130) 등에 기초한 연동을 통하여 동작할 수도 있다.
위치 센서(IMU, 163)는, 단말(100)의 움직임 및 가속도 중 적어도 하나 이상을 감지할 수 있다. 예를 들어, 가속도계, 자이로스코프, 자력계와 같은 다양한 위치 센서의 조합으로 이루어질 수 있다.
또한, 위치 센서(IMU, 163)는, 통신 모듈(130)의 GPS와 같은 위치 통신 모듈(130)과 연동하여, 단말(100) 주변의 물리적 공간에 대한 공간 정보를 인식할 수 있다.
오디오 센서(165)는, 단말(100) 주변의 소리를 인식할 수 있다.
자세히, 오디오 센서(165)는, 단말(100)을 사용하는 유저의 음성 입력을 감지할 수 있는 마이크로폰을 포함할 수 있다.
실시예에서 오디오 센서(165)는 바이러스 노출 위험도 측정 서비스를 위해 필요한 음성 데이터를 유저로부터 입력 받을 수 있다.
접촉 센서는, 단말(100)에 접촉한 물체 및 사용자의 신체 일부를 감지할 수 있다.
자세히, 실시예에서 접촉 센서는, 단말(100)을 이용하는 사용자가 웨어러블 타입의 단말(100)을 착용하였을 시 상기 단말(100)과 사용자의 신체 일부가 접촉하는 영역에 가해지는 사용자 입력을 감지할 수 있다.
이러한 접촉 센서는, 검출 대상의 접촉 영역을 감지하기 위한 적어도 하나 이상의 접촉식 센서 모듈(예컨대, 마이크로 스위치 및 리밋 스위치 등)을 포함할 수 있다.
디스플레이 시스템(170)은, 유저가 착용하는 동안 유저의 주변 물리적 공간을 볼 수 있도록 광을 투과하면서 유저의 시야 상에 증강현실 콘텐츠(예컨대, 가상객체 이미지)를 표시하는 글라스를 포함할 수 있다.
자세히, 디스플레이 시스템(170)은, 주변 물리적 공간으로부터의 광이 사용자의 눈에 도달하도록 투과함과 동시에, 디스플레이 시스템(170)에 의해 표시된 증강현실 콘텐츠를 사용자의 눈을 향해 반사시키는 투명한 글래스 디스플레이를 포함할 수 있다.
이때, 상기 글래스 디스플레이는, 유저의 시력을 교정하기 위해 소정의 도수를 포함하는 볼록 렌즈 및 오목 렌즈일 수도 있다.
상기 글래스 디스플레이가 소정의 도수를 포함하는 렌즈로 구현된 경우, 본 발명의 실시예에 따른 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법은, 시력 교정이 필요한 유저가 안경 및 렌즈 등 별도의 시력 교정 장치를 이용하지 않고도 스마트 글라스 타입의 단말만을 착용하여, 시력을 교정함과 동시에 착용한 단말 주변의 바이러스를 검출함으로써 장치 이용의 편리성 및 효율성을 증가시키는 효과가 있다.
또한, 디스플레이 시스템(170)은, 단말(100)을 착용한 유저의 좌안에 대응되는 좌측 디스플레이(171)와, 우안에 대응되는 우측 디스플레이(172)를 포함할 수 있으며, 좌측 디스플레이(171)와 우측 디스플레이(172)는 시차에 오프셋을 둔 서로 다른 이미지를 증강현실 콘텐츠로 출력함으로써, 유저는 증강현실 콘텐츠를 3차원 이미지로 인식할 수 있다.
예컨대, 디스플레이 시스템(170)은 주변 물리적 공간에서 오브젝트(예를 들어, 사람 및 비말 차단 칸막이 등) 및 오브젝트의 비말 배출 액션 등을 이미지 인식할 수 있고, 이에 따라 실시예에서 단말(100)의 위험도 측정 애플리케이션(111)은, 인식된 데이터에 대응되는 위험도 콘텐츠를 표시하도록 제어할 수 있다.
또한, 실시예에서 디스플레이 시스템(170)은, 바이러스 노출 위험도 측정 서비스와 관련된 다양한 정보를 그래픽 이미지로 출력할 수 있다.
실시예로, 디스플레이 시스템(170)은, 유저 인터페이스(UI, User Interface), 위험도 콘텐츠 및/또는 콘텐츠 관리 시스템(CMS: Content Management System) 기반 데이터 등을 표시할 수 있다.
이러한 디스플레이는, 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED), 플렉서블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전자잉크 디스플레이(e-ink display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 단말(100)은, 딥러닝 뉴럴 네트워크(Deep- learning Neural Network)와 연동하여 바이러스 노출 위험도 측정 서비스에 필요한 딥러닝을 수행할 수 있다.
여기서, 실시예에 따른 상기 딥러닝 뉴럴 네트워크는, 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN, Convolution Neural Network), R-CNN(Regions with CNN features), Fast R-CNN, Faster R-CNN 및/또는 Mask R-CNN 등을 포함할 수 있으며, 후술되는 실시예를 수행할 수 있는 알고리즘을 포함하는 딥러닝 뉴럴 네트워크라면 어떠한 것이든 포함할 수 있으며, 본 발명의 실시예에서는 이러한 딥러닝 뉴럴 네트워크 자체를 한정하거나 제한하지는 않는다.
자세히, 실시예에서 단말(100)은, 상술한 딥러닝 뉴럴 네트워크를 기초로 한 Object Detection Model 및 Pose Estimation Model을 이용하여 위험도 콘텐츠 제공에 필요한 딥러닝을 수행할 수 있다.
이때, Pose Estimation Model은 Whole-Body Human Pose Estimation in the Wild 및 RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation 논문을 이용하여 설계한 모델이다.
이러한 딥러닝 기술을 이용하여, 실시예에 따른 단말(100)은, 유저로부터 소정 거리 이내에 위치한 객체(예컨대, 사람 등)를 검출할 수 있다.
상술한 복수의 구성을 포함하는 단말(100)은, 하드웨어 적으로는 안경의 형상으로 구현될 수 있다. 이하 도 2의 설명에서는 안경의 형상으로 구현된 단말(100)을 기준으로 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 단말의 형상을 나타낸 일례이다.
도 2를 참조하면, 실시예에 따른 단말(100)은, 일측에 충전부(140), 제1 내지 제4 발광부(151-1 내지 151-4), 제1 및 제2 이미지 센서(161-1 및 161-2), 제1 및 제2 귀걸이부(167-1 및 167-2) 및 바이오 센서(200)를 포함할 수 있다.
도시된 충전부(140)는, 유선 및 무선 충전 프로세스에 의해 단말(100)의 동작에 필요한 전원을 공급하는 유선 및 무선 충전 모듈일 수 있다.
또한, 상기 제1 내지 제4 발광부(151-1 내지 151-4)는, 안경을 착용한 유저가 안경 렌즈에 반사되는 빛을 인지할 수 있도록 단말(100)의 렌즈 측을 향해 배치될 수 있다.
또한, 상기 제1 내지 제4 발광부(151-1 내지 151-4)로부터 방출되는 빛의 세기는 유저의 시야를 방해하지 않도록 소정의 세기 이하일 수 있다.
또한, 상기 제1 내지 제4 발광부(151-1 내지 151-4)는, 각 발광부마다 적색 LED, 녹색 LED, 청색 LED 및 백색 LED 중 적어도 하나의 LED를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제1 내지 제4 발광부(151-1 내지 151-4)는, 소정 거리 이내에 위치한 객체의 위치에 따라 가장 근접한 발광부만이 각각 개별적으로 작동할 수 있다.
또한, 제1 및 제2 이미지 센서(161-1 및 161-2)는, 유저가 바라보는 시야를 촬영하기 위해 안경 렌즈와 근접한 안경 테의 일측에 위치할 수 있다. 도시된 바에 의하면 실시예에 따른 이미지 센서는 2개이지만, 상기 이미지 센서는 더 적거나 많은 개수로 존재할 수 있다.
또한, 제1 및 제2 귀걸이부(167-1 및 167-2)는, 유저가 단말(100)을 착용하였을 때 유저의 귀와 접촉하는 안경 다리의 일단 부분일 수 있다.
이러한 제1 및 제2 귀걸이부(167-1 및 167-2)는, 접촉 센서를 포함할 수 있다.
또한, 바이오 센서(200)는, 유저와 대화중인 사람 및 유저의 근처에서 재채기를 하는 등의 경우에 비말이 튀기 쉬운 단말(100)의 정면 일측에 위치할 수 있지만, 안경 렌즈 자체에 포함되어 있는 등 그 위치가 도시된 바에 한정되는 것은 아니다.
이러한 바이오 센서(200)는, 바이러스가 감지된 경우 상기 바이오 센서(200)를 소독하기 위한 소독부를 더 포함할 수 있다.
이와 같은 단말(100)은, 후술되는 바이오 센서(200)에서 수행하는 기능 동작의 적어도 일부를 더 수행할 수도 있다.
- 바이오 센서(200: Biosensor)
일반적으로 바이오 센서(200)란, 분리된 효소, 면역체계, 조직, 소기관 혹은 전체세포에 의해 영향을 받는 특정한 생화학적 반응을 사용하여 전기적, 열적 혹은 시작적 신호에 의한 화학 화합물들을 감지하는 센서를 의미한다.
한편, 실시예에 따른 바이오 센서(200)는, 그래핀(Graphene) 기반 전계효과트랜지스터(FET: Field-Effect Transistor)를 포함하고, 바이러스에 대한 항원-항체 반응을 이용하는 초고감도 바이오 센서일 수 있다.
또한, 실시예에 따른 바이오 센서(200)는, 전기적 신호의 변화를 기초로 상기 바이오 센서(200)에 수용된 바이러스를 감지하기 위하여 소정의 전류를 출력할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 바이오 센서의 내부 블록도이다.
도 3을 참조하면, 바이오 센서(200)는, 수용부(210), 디지털 출력부(220), 통신 모듈(230), 저장 모듈(240) 및 제어부(250)를 포함할 수 있다.
실시예에서 수용부(210)는, 그래핀 및 트랜지스터를 포함할 수 있다.
일반적으로 그래핀이란, 탄소의 동소체 중 하나이며 탄소 원자들이 모여 2차원 평면을 이루고 있는 구조로, 실시예에서는 기판 형태를 띨 수 있다.
이러한 그래핀 위에는, 특정 바이러스(예컨대, 코로나19 등)에 특이적으로 결합하는 항체가 고정되어있을 수 있다. 이때, 상기 항체는, 배양된 바이러스 및 환자로부터 채취한 검체에 포함된 바이러스와 결합할 수 있다.
또한, 일반적으로 트랜지스터란, 반도체를 이용해서 전기 신호를 증폭하여 발진시키는 반도체 소자이고, 실시예에서는 전계효과트랜지스터일 수 있다.
상기 전계효과트랜지스터는, 정공과 전자에 의해 전류가 흐르는 일반적인 트랜지스터에 반해 정공과 전자 중 하나만으로 전류가 흐르게 하는 트랜지스터이다.
이러한 트랜지스터는, 상기 그래핀에서 인식된 결합 반응에 따라 즉각적으로 전기적 신호를 변화시킬 수 있다.
정리하자면, 실시예에서 이러한 수용부(210)는 그래핀을 기초로 기판 상에 위치한 비말 등의 물질을 수용하고, 트랜지스터는 상기 수용된 물질이 결합 반응을 생성하면 이를 인식하여 즉각적으로 전기적 신호를 변화시킬 수 있다.
즉, 본 발명의 실시예에 따른 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법은, 매우 낮은 바이러스 농도에도 전기적 신호변화를 일으키는 고감도의 민감성을 확보한 수용부(210)를 포함함으로써, 극소량의 검체로도 바이러스를 검출하는 효과가 있다.
실시예에서 디지털 출력부(220)는, 상기 수용부(210)에서 변화된 전기적 신호를 감지하고 상기 감지된 전기적 신호를 디지털화하여 출력할 수 있다.
예컨대, 상기 수용부(210)에 감지된 전기적 신호의 변화가 없는 경우는 0, 상기 수용부(210)에 감지된 전기적 신호의 변화가 있는 경우는 1로 디지털화하여 출력할 수 있다.
이때, 실시예에서는, 검체에 소정의 바이러스가 포함되어 상기 수용부(210)에 감지된 전기적 신호의 변화로 생성된 데이터를 센싱 데이터라고 일컬을 수 있으며, 이러한 센싱 데이터는 후술되는 제어부(250)에 의해 단말(100)로 전송될 수 있다.
실시예에서 통신 모듈(230)은, 상기 디지털 출력부(220)로부터 출력된 데이터를 적어도 하나의 외부의 장치 및 서버와 송수신함으로써 통신할 수 있다.
이를 위해, 실시예에서 통신 모듈(230)은, 외부의 장치와 통신하기 위한 하나 이상의 장치를 포함할 수 있다. 이러한 통신 모듈(230)은, 무선 네트워크를 통해 통신할 수 있다.
자세히, 실시예에서 통신 모듈(230)은, 바이러스 노출 위험도 측정 서비스 환경을 구현하기 위한 콘텐츠 소스를 저장한 단말(100)과, 바이러스 노출 위험도 측정 서비스와 관련된 각종 데이터(예컨대, 상기 디지털 출력부(220)로부터 출력된 데이터)를 송수신함으로써 통신할 수 있다.
이러한 통신 모듈(230)은, 이동통신을 위한 기술표준들 또는 통신방식(예를 들어, LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced), 5G NR(New Radio), WIFI) 또는 근거리 통신방식 등을 수행할 수 있는 통신장치를 통해 구축된 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 임의의 서버 중 적어도 하나와 무선으로 데이터를 송수신할 수 있다.
실시예에서 저장 모듈(240)은, 상기 디지털 출력부(220)로부터 출력된 데이터를 저장할 수 있다.
또한, 저장 모듈(240)은, 적어도 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체와, 일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체를 포함할 수 있다.
예를 들어, 저장 모듈(240)은, ROM, EPROM, 플래시 드라이브, 하드 드라이브 등과 같은 다양한 저장기기일 수 있다.
실시예에서 제어부(250)는, 바이오 센서(200)에 수용된 바이러스를 감지하고 상기 감지된 데이터를 단말(100)에 전송하는 등의 다양한 작업을 수행하기 위한 적어도 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다.
또한, 실시예에서 제어부(250)는, 바이오 센서(200)에 수용된 바이러스를 감지하고 상기 감지된 데이터를 단말(100)에 전송하기 위하여 바이오 센서(200)에 포함된 구성요소의 전반적인 동작을 컨트롤할 수 있다.
이러한 제어부(250)는, 중앙처리장치(CPU) 및/또는 그래픽처리장치(GPU) 등이 포함된 바이오 센서(200)에 적합한 시스템 온 칩(SOC)일 수 있으며, 저장 모듈(240)에 저장된 운영체제(OS) 및/또는 애플리케이션 프로그램 등을 실행할 수 있고, 바이오 센서(200)에 탑재된 각 구성요소들을 제어할 수 있다.
또한, 제어부(250)는, 각 구성요소와 내부적으로 시스템 버스(System Bus)에 의해 통신을 수행할 수 있고, 로컬 버스(Local Bus)를 비롯한 소정의 버스 구조들을 하나 이상 포함할 수 있다.
또한, 제어부(250)는, ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세스(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 포함하여 구현될 수 있다.
즉, 본 발명의 실시예에 따라 상술한 구성요소를 포함하는 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법은, 바이러스 감염이 의심되는 검체에 대한 별도 전처리 과정 없이도 바로 바이러스를 검출함으로써, 바이러스 감염 여부를 즉시 판별하여 바이러스 분석에 소요되는 시간을 획기적으로 감소시키는 효과가 있다.
이와 같은 바이오 센서(200)는, 상술한 단말(100)의 센서 시스템(160)에 포함되거나, 독립적인 장치로서 상술한 단말(100)의 일측에 배치될 수도 있다.
- 단말(100)이 바이오 센서(200)를 기초로 바이러스 노출 위험도를 측정하는 방법
본 발명의 실시예에서 상기 단말(100)의 적어도 하나 이상의 프로세서는, 적어도 하나 이상의 메모리(110)에 저장된 적어도 하나 이상의 애플리케이션(실시예로, 위험도 측정 애플리케이션(111))을 실행할 수 있다.
설명의 편의를 위해, 상기 적어도 하나 이상의 프로세서가, 상기 애플리케이션의 명령어를 실행하기 위해 동작하여 상술된 바이러스 노출 위험도를 측정하는 것을 단말(100)이 수행하는 것으로 단축하여 설명한다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 적어도 하나 이상의 프로세서를 포함하는 프로세서 어셈블리(120)에 의하여 실행되는 단말(100)이 바이오 센서(200)를 기초로 바이러스 노출 위험도를 측정하는 방법을 도 4 내지 도 8을 참조하여 상세히 설명한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 단말이 바이러스 노출 위험도를 측정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 단말(100)은, 이미지 센서(161)를 기초로 시야 이미지를 획득할 수 있다. (S101)
자세히, 단말(100)은, 웨어러블 타입의 단말(100)을 착용한 유저의 시야와 동일한 범위를 촬영하는 이미지 센서(161)를 기초로 시야 이미지를 획득할 수 있다.
이때, 실시예에서 시야 이미지는, 소정의 객체(예컨대, 사람 및 사물 등)를 포함하는 이미지 및 영상을 의미할 수 있다.
실시예에서 단말(100)은, 상기 시야 이미지에 소정의 객체가 감지되는 경우에만 자동으로 사진을 촬영할 수 있다.
다른 실시예에서 단말(100)은, 웨어러블 타입의 단말(100)을 유저가 착용할 시 자동 및 수동 조작으로 유저가 단말(100)을 착용하는 동안 유저의 시야와 동일한 범위의 영상을 촬영할 수도 있다.
다음으로, 실시예에서 단말(100)은, 획득된 시야 이미지에 포함된 객체를 검출할 수 있다. (S103)
자세히, 실시예에서 단말(100)은, 획득된 시야 이미지를 기초로 딥러닝을 수행하여 소정의 거리 이내에 위치한 적어도 하나 이상의 객체를 검출할 수 있다.
이때, 실시예에서 상기 객체란, 바이러스가 포함된 비말이나 바이러스 입자를 배출하는 사람을 의미할 수 있다.
실시예에서 단말(100)은, Object Detection 딥러닝 기술을 이용하여 획득된 시야 이미지를 기초로 해당 이미지 및 영상에 포함된 적어도 하나 이상의 객체를 인식할 수 있다.
또한, 실시예에서 단말(100)은, Pose Estimation 딥러닝 기술을 이용하여 인식된 적어도 하나 이상의 객체 중 소정의 거리 이내에 위치한 객체만을 분류하기 위해 상기 적어도 하나 이상의 객체의 얼굴 키포인트를 검출할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 키포인트(key point)를 추정하는 방법을 설명하기 위한 도면의 일례이다.
도 5를 참조하면, 실시예에서 단말(100)은, 획득한 시야 이미지(10)를 기초로 딥러닝 분석을 수행하여 상기 시야 이미지(10) 내 얼굴 키포인트(30)를 검출할 수 있다.
여기서, 실시예에 따른 얼굴 키포인트(30)는, 객체의 얼굴 형상을 특정할 수 있는 적어도 하나 이상의 키포인트 및 서브 키포인트(31)를 포함할 수 있다.
실시예로, 상기 얼굴 키포인트(30)는, 객체의 눈 형상을 특정하는 눈 키포인트, 코 형상을 특정하는 코 키포인트, 입 형상을 특정하는 입 키포인트 및/또는 귀 형상을 특정하는 귀 키포인트 등을 포함하며, 상술한 적어도 하나 이상의 키포인트는 서브 키포인트(31)로 연결될 수 있다.
또한, 실시예에서 단말(100)은, 상기 서브 키포인트(31)로 연결된 얼굴 키포인트(30)가 형성하는 면적인 얼굴영역(FA)을 인식할 수 있다.
또한, 실시예에서 단말(100)은, 상기 얼굴영역(FA)이 소정의 면적 이상인 경우에만 객체로 인식할 수 있다. 이는, 바이러스의 감염이 통상적으로 감염자와 2m 전후의 거리에 위치한 경우에 발생할 수 있기 때문이다.
즉, 실시예에서 단말(100)은, 획득된 시야 이미지(10) 내의 소정의 면적 이상의 얼굴영역(FA)을 인식함으로써 소정의 거리 이내에 위치한 적어도 하나 이상의 객체를 검출할 수 있다.
또한, 실시예에서 상기 객체에는, 바이러스가 포함된 비말이나 바이러스 입자를 배출하는 사람뿐만 아니라 사람간의 비말을 통한 바이러스 감염을 막는 비말 차단 칸막이도 포함될 수 있다.
실시예로 단말(100)은, 딥러닝 기술을 이용하여 획득된 시야 이미지를 기초로 해당 이미지 및 영상에 포함된 비말 차단 칸막이를 검출할 수도 있다.
또한, 실시예에서 단말(100)은, 비말 차단 칸막이를 검출한 경우, 후술되는 위험도 등급을 수정할 수 있고, 이에 대한 자세한 설명은 후술하도록 한다.
다음으로, 실시예에서 단말(100)은, 검출된 객체의 비말 배출 액션을 감지할 수 있다. (S105)
자세히, 실시예에서 단말(100)은, 오디오 센서(165) 및 바이오 센서(200)를 기초로 검출된 객체가 바이러스를 전파할 위험이 있는 행위 등을 포함하는 비말 배출 액션을 감지할 수 있다.
실시예에서 단말(100)은, 오디오 센서(165)를 기초로 소정의 소리를 인식할 수 있다.
이를 위해, 단말(100)은, 인식된 소정의 소리를 비말 배출 액션으로 감지하기 위하여 메모리(110)에 소정의 오디오 데이터를 포함하는 비말 배출 액션의 기준을 기 설정하여 기 저장할 수 있다.
또한, 단말(100)은, 상기 기 설정된 비말 배출 액션 기준에 포함된 소정의 오디오 데이터와 상기 인식된 소정의 소리를 비교함으로써 객체의 비말 배출 액션을 감지할 수 있다.
예컨대, 단말(100)은, 오디오 센서(165)를 기초로 재채기 및 기침 등과 같은 소리를 인식함으로써 바이러스 전파 위험이 있는 비말 배출 액션을 감지할 수 있다.
또한, 실시예에서 단말(100)은, 바이오 센서(200)를 기초로 소정의 물질(예를 들어, 비말 등)을 인식함으로써 비말 배출 액션을 감지할 수 있다.
자세히, 실시예에서 단말(100)은, 바이오 센서(200)로 인식된 소정의 물질에 바이러스가 포함되어 전기적 신호가 변화하여 생성된 데이터인 센싱 데이터를 획득함으로써 비말 배출 액션을 감지할 수 있다.
다음으로, 실시예에서 단말(100)은, 상기 객체가 배출하는 비말의 배출 거리 및 방향을 예측할 수 있다. (S107)
자세히, 실시예에서 단말(100)은, 상기 검출된 객체로부터 상기 비말 배출 액션이 감지되면, 상기 객체가 배출하는 비말의 배출 거리 및 방향을 예측할 수 있다.
이를 위해, 실시예에서 단말(100)은, 소정의 얼굴영역(FA)의 면적, 얼굴 키포인트 중 소정의 키포인트의 위치, 상기 위치에 따른 소정의 키포인트 간의 기울기, 소정의 얼굴 키포인트의 기준 개수, 위치 및/또는 존재유무 등을 포함하는 예상 비말 배출 거리 및 방향을 기 설정해놓을 수 있다. 이때, 기 설정된 예상 비말 배출 거리 및 방향은 소정의 오차범위(예컨대, ±5% 등)를 포함할 수 있다.
자세히, 실시예에서 단말(100)은, 소정의 얼굴영역(FA)의 면적 당 예상 비말 배출 거리를 기 설정하고, 상기 기 설정된 예상 비말 배출 거리를 기초로 상기 객체가 배출하는 비말의 배출 거리를 예측할 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 비말 배출 거리를 예측하는 방법을 설명하기 위한 도면의 일례이다. 후술되는 도 6 및 도 7은 설명의 편의를 위해 유저가 단말(100)을 통해 바라보는 시야에 실제 유저가 존재하는 모습을 일례로 도시하였지만, 본 발명의 실시예에 따른 단말(100)은 상기 실제 유저가 존재하는 상황을 이미지 센서로 촬영한 시야 이미지를 기초로 후술되는 내용을 수행한다.
도 6을 참조하면, 제1 얼굴영역(FA-1)은 기준 얼굴영역이고 제1 거리(1000)는 기준 예상 비말 배출 거리이며, 제2 얼굴영역(FA-2)은 인식된 객체의 얼굴영역(FA)이고 제2 거리(1005)는 예측된 비말 배출 거리이다.
예컨대, 단말(100)은, 제1 얼굴영역(FA-1)은 1제곱센치미터(cm2)이고, 상기 면적 당 예상 비말 배출 거리인 제1 거리(1000)는 5미터(m)로 기 설정할 수 있다.
이어서, 실시예에서 단말(100)은, 비말 배출 거리를 예측하기 위하여 상기 인식된 객체의 얼굴영역(FA)의 면적을 계산할 수 있다.
이때, 실시예에서 단말(100)은, 상기 기 설정된 예상 비말 배출 거리를 기초로 계산된 객체의 얼굴영역(FA) 면적에 따른 비말 배출 거리를 예측할 수 있다.
다시 도 6을 참조하면, 인식된 객체의 얼굴영역(FA)인 제2 얼굴영역(FA-2)의 면적이 5제곱센치미터(cm2)로 계산되었다면, 단말(100)은 제2 얼굴영역(FA-2)의 배수만큼 제2 거리(1005)가 제1 거리(1000)에 반비례하도록 예상 비말 배출 거리를 1미터(m)로 예측할 수 있다.
또한, 실시예에서 단말(100)은, 얼굴 키포인트 중 소정의 키포인트의 위치 당 예상 비말 배출 방향을 기 설정하고, 상기 기 설정된 예상 비말 배출 방향을 기초로 상기 객체가 배출하는 비말의 배출 방향을 예측할 수 있다.
이때, 소정의 키포인트는 적어도 2개 이상 검출되어야 하며 상기 검출된 2개 이상의 키포인트의 위치가 달라야 하므로 상기 소정의 키포인트에는 눈 키포인트 및/또는 귀 키포인트일 수 있다. 설명의 편의를 위해, 상기 소정의 키포인트를 눈 키포인트로 기준하여 서술한다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 비말 배출 방향을 예측하는 방법을 설명하기 위한 도면의 일례이다.
도 7을 참조하면, 제1 얼굴영역(FA-1)은 기준을 설정하기 위한 얼굴영역이고 제2 얼굴영역(FA-2)은 인식된 객체의 얼굴영역이다.
실시예에서 단말(100)은, 제1 얼굴영역(FA-1)에 포함된 2개의 눈 키포인트를 연결하는 가상의 실선인 제1 실선(1100)을 생성할 수 있다.
예컨대, 단말(100)은, 제1 실선(1100)의 기울기는 0이고, 상기 기울기에 따른 예상 비말 배출 방향을 정면이라고 기 설정할 수 있다.
여기서, 상기 기울기가 양수인 경우, 인식된 객체의 오른쪽 눈 키포인트가 왼쪽 눈 키포인트보다 높이 위치한다는 뜻이므로, 예상 비말 배출 방향이 오른쪽이라고 기 설정할 수 있다. 마찬가지로, 상기 기울기가 음수인 경우, 인식된 객체의 왼쪽 눈 키포인트가 오른쪽 눈 키포인트보다 높이 위치한다는 뜻이므로, 예상 비말 배출 방향이 왼쪽이라고 기 설정할 수 있다.
이어서, 실시예에서 단말(100)은, 비말 배출 방향을 예측하기 위하여 상기 인식된 객체의 얼굴 키포인트 중 눈 키포인트 간의 기울기를 계산할 수 있다.
이때, 실시예에서 단말(100)은, 상기 기 설정된 예상 비말 배출 방향을 기초로 계산된 객체의 얼굴 키포인트 중 눈 키포인트 간의 기울기에 따른 비말 배출 방향을 예측할 수 있다.
다시 도 7을 참조하면, 인식된 객체의 얼굴영역인 제2 얼굴영역(FA-2)에 포함된 2개의 눈 키포인트를 연결한 가상의 실선인 제2 실선(1105)의 기울기가 음수로 계산되었다면, 단말(100)은 예상 비말 배출 방향을 왼쪽이라고 예측할 수 있다.
위와 같은 방법으로, 실시예에서 단말(100)은, 기 설정된 예상 비말 배출 거리 및 방향을 기초로 객체가 배출하는 비말의 배출 거리 및 방향을 예측할 수 있다. 또한, 상술한 비말의 배출 거리 및 방향은, 단말(100)을 착용한 유저의 위치를 기준으로 할 수 있다.
다음으로, 실시예에서 단말(100)은, 위험도 등급을 결정할 수 있다. (S109)
자세히, 실시예에서 단말(100)은, 예측된 적어도 하나 이상의 데이터를 기초로 기 설정된 위험도 등급 기준에 따라 위험도를 결정할 수 있다.
이를 위해, 실시예에서 단말(100)은, 예측된 비말 배출 거리, 비말 배출 방향의 위험도를 결정하기 위한 위험도 등급 기준을 1) 높음 2) 보통 3) 낮음 등으로 기 설정할 수 있다.
이때, 실시예에서 위험도 등급 기준은 상술한 세 개의 등급보다 적거나 많은 등급으로 나뉠 수도 있고, 등급이 아닌 치수로 나타내는 등 다양한 실시예가 존재할 수 있다.
예컨대, 단말(100)은, 위험도 등급이 “높음”인 범위에 비말 배출 거리가 2미터(m) 미만인 경우를 포함할 수 있다. 또한, 위험도 등급이 “보통”인 범위에 비말 배출 거리가 2미터(m) 이상 5미터(m) 이하인 경우를 포함할 수 있다. 또한, 위험도 등급이 “낮음”인 범위에 비말 배출 거리가 5미터(m) 초과인 경우를 포함할 수 있다.
또한, 예컨대, 단말(100)은, 위험도 등급이 “낮음” 및/또는 “보통”인 범위에 비말 배출 방향이 정면을 제외한 측면(상, 하, 좌, 우방향 중 한 방향)인 경우를 포함할 수 있다. 또한, 위험도 등급이 “높음”인 범위에 비말 배출 방향이 정면인 경우를 포함할 수 있다.
즉, 실시예에서 단말(100)은, 기 설정된 상기 위험도 등급 기준을 기초로 예측된 비말 배출 거리 및 비말 배출 방향의 위험도를 결정할 수 있다.
예를 들어, 예측된 비말 배출 거리가 1미터(m)이고, 비말 배출 방향이 정면인 경우, 단말(100)은 비말 배출 거리 및 비말 배출 방향의 위험도를 모두 “높음”으로 결정할 수 있다.
또한, 실시예에서 단말(100)은, 객체 검출 단계(S103)에서 비말 차단 칸막이를 인식한 경우, 위험도를 “낮음” 및/또는 “보통”으로 수정할 수도 있다.
또한, 실시예에서 단말(100)은, 바이오 센서(200)를 기초로 기 설정된 위험도 등급 기준에 따라 위험도를 결정할 수 있다.
예컨대, 단말(100)은, 위험도 등급이 “높음”인 범위에 바이오 센서(200)에 인식된 비말로부터 소정의 바이러스가 검출된 경우를 포함할 수 있다. 또한, 위험도 등급이 “낮음”인 범위에 바이오 센서(200)에 인식된 비말로부터 바이러스가 검출되지 않은 경우를 포함할 수 있다.
다음으로, 실시예에서 단말(100)은, 결정된 위험도 등급에 따라 발광부를 제어할 수 있다. (S111)
자세히, 실시예에서 단말(100)은, 결정된 위험도 등급에 따라 단말(100)에 포함된 제1 내지 제4 발광부(151-1 내지 151-4) 중 적어도 하나 이상의 발광부를 제어할 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 단말이 발광부를 기초로 위험도를 표시하는 방법을 설명하기 위한 도면의 일례이다.
도 8을 참조하면, 단말(100)은, 결정된 위험도 등급에 따라 상기 제1 내지 제4 발광부(151-1 내지 151-4) 각각에 포함된 적어도 하나의 LED를 작동시킬 수 있다.
이를 위해, 실시예에서 단말(100)은, 결정된 위험도 등급에 따른 발광 색상을 기 설정할 수 있다.
예컨대, 결정된 위험도 등급이 “높음”인 경우, 단말(100)은 적색 LED가 작동하도록 발광부를 제어할 수 있다. 또한, 결정된 위험도 등급이 “보통”인 경우, 단말(100)은 녹색 LED가 작동하도록 발광부를 제어할 수 있다. 또한, 결정된 위험도 등급이 “낮음”인 경우, 단말(100)은 청색 LED가 작동하도록 발광부를 제어할 수 있다.
또한, 실시예에서 단말(100)은, 검출된 객체의 위치에 따라 상기 객체의 위치와 대응되는 섹션에 소정의 빛을 방출하기 위해 상기 제1 내지 제4 발광부(151-1 내지 151-4) 중 하나의 발광부가 작동하도록 제어할 수 있다.
이를 위해, 실시예에서 단말(100)은, 획득된 시야 이미지를 소정의 섹션으로 구분할 수 있고, 이때 발광부는 상기 섹션의 개수에 상응하는 위치 및 개수로 존재하여 단말(100)의 렌즈와 근접한 일측에 배치될 수 있다. 또한, 각 섹션에 해당하는 각 발광부는 미리 매칭되어있을 수 있다.
실시예에서 단말(100)은, A섹션으로 소정의 빛을 방출하기 위해 제1 발광부(151-1)를 작동시킬 수 있다. 마찬가지로 실시예로 단말(100)은, B섹션으로 소정의 빛을 방출하기 위해 제2 발광부(151-2)를, C섹션으로 소정의 빛을 방출하기 위해 제3 발광부(151-3)를, D섹션으로 소정의 빛을 방출하기 위해 제4 발광부(151-4)를 작동시킬 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따라 발광부를 기초로 위험도가 표시된 모습을 나타낸 일례이다.
도 9을 참조하면, 실시예에서 단말(100)은, 획득된 시야 이미지(10)를 소정의 섹션(A 내지 D)로 구분할 수 있다.
이때, 단말(100)은, 상기 구분된 소정의 섹션(A 내지 D) 중 제1 객체(1)가 검출된 위치에 해당하는 적어도 하나 이상의 섹션을 독출해낼 수 있다.
예를 들어, 획득된 시야 이미지(10)에 포함된 제1 객체(1)가 D섹션에 위치하며, 상기 제1 객체(1)의 비말 배출 액션을 기초로 결정된 위험도가 “높음”인 경우, 실시예에서 단말(100)은 D섹션으로 적색 빛을 방출하기 위해 D섹션과 대응되는 제4 발광부(151-4)에 포함된 적색 LED가 작동하도록 제어할 수 있다.
또한, 실시예에서 단말(100)은, 바이오 센서(200)를 기초로 바이러스를 감지한 경우, 상기 제1 내지 제4 발광부(151-1 내지 151-4)에 포함된 적색 LED 전체를 작동시킬 수도 있다.
이는, 바이오 센서(200)에 바이러스가 감지된 경우는 바이러스 노출 위험도가 매우 높은 경우이기 때문에, 객체가 검출된 섹션과 무관하게 제1 내지 제4 발광부(151-1 내지 151-4)에 포함된 적색 LED 전체를 작동시킴으로써 사용자에게 위험한 상황임을 알리기 위함이다.
이에 따라 유저는, 바이러스 노출 위험도가 매우 높음을 즉각적으로 인지하여 적절한 조치를 수행할 수 있다.
또한, 실시예에서 단말(100)은, 상기 바이오 센서(200)를 소독하기 위한 소독부를 더 포함할 수 있다.
이러한 소독부는, 바이오 센서(200)에 소독액을 분사 및 도포하기 위해 바이오 센서(200)와 근접한 위치에 배치될 수 있다.
상기 소독부는, 주기적인 소독 및 잦은 소독에 따라 유저의 눈 및 시야에 발생할 수 있는 불편함을 방지하기 위하여, 소독 이벤트 발생 시에만 작동할 수 있다.
이때, 소독 이벤트는, 1) 바이오 센서(200)에 수용된 검체로부터 바이러스가 감지된 경우 및 2) 안경 형태의 단말(100)을 착용한 유저가 흘러내리는 안경을 고쳐쓰기 위해 바이오 센서(200) 부분을 유저의 손으로 접촉할 위험이 있는 경우를 포함할 수 있다.
실시예에서 단말(100)은, 1) 바이오 센서(200)에 수용된 검체로부터 바이러스가 감지된 경우를 소독 이벤트의 발생으로 감지하고, 이에 따라 상기 바이오 센서(200)를 소독하기 위한 소독부를 작동시킬 수 있다.
또한, 실시예에서 단말(100)은, 안경 형태의 단말(100)을 착용한 유저가 흘러내리는 안경을 고쳐쓰기 위해 바이오 센서(200) 부분을 유저의 손으로 접촉할 위험에 대비하여, 2) 안경 형태의 단말(100)이 흘러내리는 경우를 소독 이벤트의 발생으로 감지하고, 이에 따라 상기 바이오 센서(200)를 소독하기 위한 소독부를 작동시킬 수 있다.
자세히, 다시 도 2를 참조하면, 실시예에서 단말(100)은, 유저의 귀와 접촉하는 안경 다리의 일단 부분인 제1 및 제2 귀걸이부(167-1 및 167-2)에서 접촉 센서에 의해 감지되는 접촉 영역에 따라 단말(100)의 상태 정보를 획득할 수 있다.
실시예에서, 상태 정보는, 소독 필요 상태 및 착용 해제 상태를 포함할 수 있다. 상기 상태 정보를 획득하기 위하여 실시예에서 단말(100)은, 기준 영역을 기 설정할 수 있다.
이때, 기준 영역은, 유저가 단말(100)을 정상적으로 착용하였을 때 상기 귀걸이부에 감지된 접촉 영역을 의미하고, 상기 기준 영역은 감지된 제1 및 제2 귀걸이부(167-1 및 167-2) 전체에서 접촉이 감지되는 경우일 수 있다.
실시예에서 단말(100)은, 미리 설정된 시간 동안 제1 및 제2 귀걸이부(167-1 및 167-2)에서 감지된 접촉 영역 중 미리 설정된 영역 이상의 영역에서 접촉이 미감지되는 경우, 기준 영역으로부터의 이탈을 감지함으로써 소독 필요 상태를 획득할 수 있다.
또한, 실시예에서 단말(100)은, 상기 획득된 소독 필요 상태를 기초로 유저가 착용한 단말(100)이 흘러내려 유저가 바이오 센서(200) 부분을 손으로 접촉하여 바이러스가 전파되는 것을 방지하기 위하여, 상기 소독부를 즉각적으로 작동시킬 수 있다.
한편, 실시예에서 단말(100)은, 미리 설정된 시간 동안 제1 및 제2 귀걸이부(167-1 및 167-2)에서 접촉이 미감지 되는 경우, 기준 영역으로부터 단말(100)이 완전히 이탈되었음을 감지함으로써 단말(100)의 착용 해제 상태를 획득할 수 있다.
상기 단말(100)의 착용 해제 상태는 유저의 눈 및 시야에 불편함이 발생하지 않는 상태이므로, 실시예에서 단말(100)은 소정의 시간마다 한번씩 소독부를 작동시킴으로써 주기적으로 소독을 수행할 수 있다.
또한, 실시예에서 단말(100)은, 결정된 위험도가 “높음”인 경우, 오디오 출력장치를 기초로 소정의 알림음을 더 출력할 수 있다.
즉, 실시예에서 단말(100)은, 상기 발광부의 작동과 동시에 소정의 알림음을 더 출력함으로써 유저에게 알림을 제공할 수도 있다.
이상, 본 발명의 실시예에 따른 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법은, 감지된 객체의 위치와 대응되는 섹션에 소정의 빛을 방출함으로써, 바이러스 노출 위험을 유저에게 즉각적으로 알려 유저가 알맞은 조치를 취하도록 하여 바이러스 감염률을 감소시키는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법은, 시력 교정이 필요한 유저가 안경 및 렌즈 등 별도의 시력 교정 장치를 이용하지 않고도 스마트 글라스 타입의 단말만을 착용하여, 시력을 교정함과 동시에 단말 주변의 바이러스를 검출함으로써 장치 이용의 편리성 및 효율성을 증가시키는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법은, 매우 낮은 바이러스 농도에도 전기적 신호변화를 일으키는 고감도의 민감성을 확보한 수용부를 포함함으로써, 극소량의 검체로도 바이러스를 검출하는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따라 상술한 구성요소를 포함하는 바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치 및 방법은, 바이러스 감염이 의심되는 검체에 대한 별도 전처리 과정 없이도 바로 바이러스를 검출함으로써, 바이러스 감염 여부를 즉시 판별하여 바이러스 분석에 소요되는 시간을 획기적으로 감소시키는 효과가 있다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, “필수적인”, “중요하게” 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.
또한 설명한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술분야에 통상의 지식을 갖는 자라면 후술할 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허청구범위에 의해 정하여져야만 할 것이다.

Claims (13)

  1. 단말의 프로세서에서 실행된 위험도 측정 애플리케이션이 제공하는 바이러스 노출 위험도 측정 서비스 제공방법으로서,
    이미지 센서를 기초로 시야 이미지를 획득하는 단계;
    상기 획득된 시야 이미지에 포함된 적어도 하나 이상의 객체의 얼굴영역을 검출하는 단계;
    상기 객체의 비말 배출 액션을 감지하는 단계;
    상기 객체가 배출하는 비말의 배출 거리 및 방향을 예측하는 단계;
    위험도 등급을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 위험도 등급에 따라 발광부를 제어하는 단계를 포함하는
    바이러스 노출 위험도를 측정하는 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 획득된 시야 이미지에 포함된 적어도 하나 이상의 객체의 얼굴영역을 검출하는 단계는,
    상기 객체를 기 학습된 딥러닝 뉴럴 네트워크의 입력 데이터로 제공하는 단계와,
    상기 딥러닝 뉴럴 네트워크의 출력 데이터로 상기 객체의 얼굴 키포인트를 인식하는 단계와,
    상기 인식된 얼굴 키포인트가 형성하는 면적인 얼굴영역을 적어도 하나 이상 획득하는 단계 및
    상기 획득된 얼굴영역 중 소정의 면적 이상의 얼굴영역을 검출하는 단계를 포함하는
    바이러스 노출 위험도를 측정하는 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 객체의 비말 배출 액션을 감지하는 단계는,
    적어도 하나 이상의 표준 오디오 데이터를 포함하는 비말 배출 액션 기준을 설정하는 단계와,
    오디오 센서를 기초로 소정의 소리를 인식하는 단계 및
    상기 인식된 소정의 소리를 상기 적어도 하나 이상의 표준 오디오 데이터와 비교하는 단계를 포함하는
    바이러스 노출 위험도를 측정하는 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 객체의 비말 배출 액션을 감지하는 단계는,
    바이오 센서를 기초로 소정의 검체를 인식하는 단계와,
    상기 인식된 소정의 검체에 바이러스가 감지되면 센싱 데이터를 생성하는 단계 및
    상기 센싱 데이터의 생성을 상기 객체의 비말 배출 액션으로 감지하는 단계를 더 포함하는
    바이러스 노출 위험도를 측정하는 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 객체가 배출하는 비말의 배출 거리 및 방향을 예측하는 단계는,
    소정의 얼굴영역 면적 당 예상 비말 배출 거리를 기 설정하는 단계와,
    상기 객체의 얼굴영역에 포함된 적어도 하나 이상의 얼굴 키포인트 중 소정의 키포인트 간의 기울기에 따른 예상 비말 배출 방향을 기 설정하는 단계와,
    상기 객체의 얼굴영역의 면적 및 상기 기울기를 계산하는 단계 및
    상기 기 설정된 예상 비말 배출 거리 및 예상 비말 배출 방향을 기초로 상기 계산된 얼굴영역의 면적 및 상기 기울기에 따른 비말 배출 거리 및 방향을 예측하는 단계를 포함하는
    바이러스 노출 위험도를 측정하는 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 위험도 등급을 결정하는 단계는,
    각 등급당 상기 비말 배출 거리 및 방향의 범위를 설정한 제1 등급 내지 제3 등급을 포함하는 위험도 등급 기준을 기 설정하는 단계 및
    상기 기 설정된 위험도 등급 기준에 따라 상기 예측된 비말 배출 거리 및 방향의 위험도 등급을 결정하는 단계를 포함하는
    바이러스 노출 위험도를 측정하는 방법.
  7. 제5 항에 있어서,
    상기 위험도 등급 기준은,
    위험도 등급이 높을수록 제1 등급에 가까운
    바이러스 노출 위험도를 측정하는 방법.
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 결정된 위험도 등급에 따라 발광부를 제어하는 단계는,
    제1 등급 내지 제3 등급 각각 발광 색상을 기 설정하는 단계 및
    상기 결정된 위험도 등급에 따라 기 설정된 발광 색상을 포함하는 LED를 작동시키는 단계를 포함하는
    바이러스 노출 위험도를 측정하는 방법.
  9. 제1 항에 있어서,
    상기 결정된 위험도 등급에 따라 발광부를 제어하는 단계는,
    상기 획득된 시야 이미지를 소정의 섹션으로 구분하는 단계와,
    제1 섹션에 상기 얼굴영역을 검출하는 단계 및
    상기 제1 섹션 방향으로 소정의 빛을 방출하는 제1 발광부를 작동시키는 단계를 포함하는
    바이러스 노출 위험도를 측정하는 방법.
  10. 소정의 객체를 포함하는 시야 이미지를 획득하는 적어도 하나의 이미지 센서;
    상기 획득된 시야 이미지에 기초한 위험도를 표시하는 적어도 하나의 발광부;
    소정의 객체로부터 배출된 검체를 획득하여 바이러스를 검출하는 적어도 하나의 바이오 센서;
    적어도 하나의 프로세서;를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    이미지 센서를 기초로 시야 이미지를 획득하고, 상기 획득된 시야 이미지에 포함된 적어도 하나 이상의 객체의 얼굴영역을 검출하고, 상기 객체의 비말 배출 액션을 감지하고, 상기 객체가 배출하는 비말의 배출 거리 및 방향을 예측하고, 위험도 등급을 결정하고, 상기 결정된 위험도 등급에 따라 발광부를 제어하는
    바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 바이오 센서는,
    소정의 바이러스와 결합하는 항체를 포함하는 기판인 그래핀; 및 상기 바이러스 및 상기 항체의 결합 반응에 따라 전기적 신호를 변화시키는 트랜지스터;를 포함하는 수용부; 및
    상기 수용부에서 변화된 전기적 신호를 감지하고 상기 감지된 전기적 신호를 디지털화하여 출력하는 디지털 출력부;를 포함하는
    바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치.
  12. 제10 항에 있어서,
    상기 바이오 센서를 소독하는 소독부;를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 바이오 센서에서 바이러스가 검출되는 소독 이벤트 발생을 감지하고, 상기 감지된 소독 이벤트 발생에 따라 상기 소독부를 작동시키는
    바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치.
  13. 제10 항에 있어서,
    사용자의 신체 일부를 감지하는 접촉 센서를 포함하는 귀걸이부;를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 접촉 센서를 기초로 감지된 접촉 영역이 상기 귀걸이부 전체인 기준 영역을 기 설정하고, 상기 기 설정된 기준 영역 중 미리 설정된 영역 이상의 영역에서 접촉이 미감지되는 소독 이벤트 발생을 감지하고, 상기 감지된 소독 이벤트 발생에 따라 상기 소독부를 작동시키는
    바이러스 노출 위험도를 측정하는 장치.
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