KR20240043247A - The method and apparatus for caring blood vessel by monitoring of smoking - Google Patents
The method and apparatus for caring blood vessel by monitoring of smoking Download PDFInfo
- Publication number
- KR20240043247A KR20240043247A KR1020220122076A KR20220122076A KR20240043247A KR 20240043247 A KR20240043247 A KR 20240043247A KR 1020220122076 A KR1020220122076 A KR 1020220122076A KR 20220122076 A KR20220122076 A KR 20220122076A KR 20240043247 A KR20240043247 A KR 20240043247A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- user
- smoking
- cognitive ability
- information
- development system
- Prior art date
Links
- 230000000391 smoking effect Effects 0.000 title claims abstract description 221
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 77
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 44
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 title claims abstract description 33
- 230000003930 cognitive ability Effects 0.000 claims abstract description 175
- 238000011161 development Methods 0.000 claims abstract description 165
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 claims abstract description 24
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 26
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 21
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 claims description 8
- 230000005586 smoking cessation Effects 0.000 claims description 7
- 230000002792 vascular Effects 0.000 claims description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 2
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 claims description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 160
- 230000006998 cognitive state Effects 0.000 description 37
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 34
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 34
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 description 31
- 206010012289 Dementia Diseases 0.000 description 29
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 16
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 12
- 238000012549 training Methods 0.000 description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 description 7
- 229940124597 therapeutic agent Drugs 0.000 description 6
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 4
- 230000008133 cognitive development Effects 0.000 description 4
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 4
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 4
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 4
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 4
- 230000000873 masking effect Effects 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000006438 vascular health Effects 0.000 description 4
- 235000019504 cigarettes Nutrition 0.000 description 3
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 3
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 239000000779 smoke Substances 0.000 description 3
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 3
- 208000019553 vascular disease Diseases 0.000 description 3
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 2
- 230000002757 inflammatory effect Effects 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 2
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 2
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 description 2
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 2
- 206010003210 Arteriosclerosis Diseases 0.000 description 1
- 206010005746 Blood pressure fluctuation Diseases 0.000 description 1
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 208000017667 Chronic Disease Diseases 0.000 description 1
- 240000008067 Cucumis sativus Species 0.000 description 1
- 235000010799 Cucumis sativus var sativus Nutrition 0.000 description 1
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 1
- 208000001953 Hypotension Diseases 0.000 description 1
- 206010061218 Inflammation Diseases 0.000 description 1
- 240000008415 Lactuca sativa Species 0.000 description 1
- 235000003228 Lactuca sativa Nutrition 0.000 description 1
- 240000008790 Musa x paradisiaca Species 0.000 description 1
- 235000018290 Musa x paradisiaca Nutrition 0.000 description 1
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 208000004350 Strabismus Diseases 0.000 description 1
- 208000006011 Stroke Diseases 0.000 description 1
- 208000011775 arteriosclerosis disease Diseases 0.000 description 1
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000009530 blood pressure measurement Methods 0.000 description 1
- 230000003840 blood vessel health Effects 0.000 description 1
- 230000003925 brain function Effects 0.000 description 1
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 1
- 229910002091 carbon monoxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 206010008118 cerebral infarction Diseases 0.000 description 1
- 208000026106 cerebrovascular disease Diseases 0.000 description 1
- 230000006999 cognitive decline Effects 0.000 description 1
- 208000010877 cognitive disease Diseases 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000008921 facial expression Effects 0.000 description 1
- 208000019622 heart disease Diseases 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000004054 inflammatory process Effects 0.000 description 1
- 208000012866 low blood pressure Diseases 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 1
- 208000010125 myocardial infarction Diseases 0.000 description 1
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 230000002250 progressing effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/029—Location-based management or tracking services
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Marketing (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Pathology (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
본 명세서의 일 실시예에 따라, 인지능력 개발 서버에 의해 수행되는, 흡연 모니터링을 통한 혈관 관리 방법에 있어서, 사용자의 위치 정보를 수집하는 단계, 상기 사용자의 위치 정보를 기초로 흡연 여부를 판단하는 단계, 상기 사용자의 흡연 여부에 기초하여 디지털 치료제 콘텐츠를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present specification, in a method of managing blood vessels through smoking monitoring, which is performed by a cognitive ability development server, collecting location information of a user, determining whether or not the user is smoking based on the location information of the user. It may include providing digital therapeutic content based on whether the user smokes.
Description
본 발명은 흡연 모니터링을 통한 혈관 관리 방법 및 장치에 대한 것이다. 보다 상세하게는, 사용자의 위치 정보를 기초로 흡연상태를 모니터링하고 모니터링 결과를 이용하여 혈관 관리하는 방법 및 장치에 대한 것이다. The present invention relates to a method and device for blood vessel management through smoking monitoring. More specifically, it relates to a method and device for monitoring smoking status based on a user's location information and managing blood vessels using the monitoring results.
의학의 발달에 의해 평균 수명이 증가하면서, 전세계적으로 고령화가 진행되고 있다. 한국의 경우 2000년에 65세 이상 노인 인구의 비율이 전체 인구의 7.2%로서 고령화 사회에 진입하였으며, 2017년에는 노인 인구 비율이 14%를 넘어 고령 사회로 진입하였다. 2030년에는 한국의 노인 인구 비율은 24.3%에 이르러 한국은 초고령 사회가 될 것으로 예측되고 있다. As average life expectancy increases due to advances in medicine, aging is progressing worldwide. In the case of Korea, the proportion of the elderly population aged 65 or older was 7.2% of the total population in 2000, entering an aging society, and in 2017, the proportion of the elderly population exceeded 14%, entering an aging society. It is predicted that by 2030, the proportion of the elderly population in Korea will reach 24.3%, making Korea a super-aging society.
이와 같은 급속한 고령화에 의한 영향으로, 치매 인구가 급격하게 증가하는 추세에 있다. 전 세계 치매 인구는 2010년 기준으로 약 3,560만명에 이르며, 2050년에는 치매 인구가 약 3배 증가하여 1억 1,540만명에 이를 것으로 예상된다. 한국에서도 2005년 인구 센서스 기준 연령, 성별, 교육, 거주지역 표준화 치매 유병률을 기준으로 추산한 향후 연도별 치매 유병률은 2012년에 9.08%, 2020년에 9.74%, 2030년에 9.61%, 2040년에 11.21%, 그리고 2050년에 13.17%로 증가되어 2027년에는 치매 인구가 100만명을 초과하고, 2050년에는 치매 인구가 212만명에 이를 것으로 예측되고 있다.Due to the effects of this rapid aging, the dementia population is rapidly increasing. As of 2010, the global dementia population reached approximately 35.6 million, and by 2050, the dementia population is expected to increase approximately three-fold to 115.4 million. In Korea, the prevalence of dementia by future years, estimated based on age, gender, education, and residential area standardized dementia prevalence based on the 2005 population census, is 9.08% in 2012, 9.74% in 2020, 9.61% in 2030, and 2040. It is predicted that the dementia population will increase to 11.21% and 13.17% in 2050, exceeding 1 million in 2027, and reaching 2.12 million in 2050.
치매 인구가 급격히 증가함에 따라, 치매의 치료 및 관리 비용 또한 증가하고 있다. 치매의 사회적 비용은 암, 심장질환, 뇌졸중의 세 가지 질병을 모두 합한 비용을 초과하는 것으로 추정되며, 한국의 경우 치매로 인한 연간 총 진료비는 2010년 기준 8,100억원으로 노인성질환 중 2위이고, 1인당 치매 진료비는 연간 310만원으로 5대 만성질환 중 가장 높은 것으로 나타나고 있다. 또한, 한국의 국가 총 치매 비용은 연간 8조 7천억원으로 10년마다 두배씩 증가할 것으로 추정된다. As the dementia population rapidly increases, the cost of dementia treatment and management is also increasing. The social cost of dementia is estimated to exceed the combined cost of all three diseases - cancer, heart disease, and stroke. In Korea, the total annual medical cost due to dementia was KRW 810 billion as of 2010, ranking second among geriatric diseases, 1 Dementia treatment costs per person are 3.1 million won per year, the highest among the five major chronic diseases. Additionally, Korea's total national dementia cost is estimated to double every 10 years to 8.7 trillion won per year.
급격히 증가하는 치매로 인한 사회적 및 경제적 부담을 줄이기 위해서는, 치매 고위험군의 조기 발견을 통한 적극적 치료를 통하여 치매의 발병을 지연시킬 필요가 있다. 이를 위한 종래의 기술로, 등록특허공보 제10-1295187호는 선별된 콘텐츠에 대하여 전달한 사용자의 피드백에 따른 획득점수에 따라 사용자의 성취도를 부여함으로써 치매 예방 기능을 수행하는 뇌기능 향상 시스템 및 그 운용방법을 개시한다. In order to reduce the rapidly increasing social and economic burden of dementia, it is necessary to delay the onset of dementia through early detection and active treatment of high-risk dementia groups. As a conventional technology for this purpose, Registered Patent Publication No. 10-1295187 is a brain function improvement system and its operation that performs the function of preventing dementia by giving the user a level of achievement according to the score obtained according to the user's feedback regarding the selected content. Disclose the method.
치매의 여러 요인 중 흡연은 치매의 위험요소로 잘 알려져 있다. 중년기와 노년기의 흡연에 따른 치매의 위험도는 여러 연구에서 흡연이 치매 발명 위험성을 높이는 것으로 나타났으며, 중년에 담배를 피웠으나 노년에 금연을 하는 경우 치매 발명 위험성이 일반에 비해 높지 않은 것으로 나타났다. 따라서, 흡연과 치매 발생 위험성 간의 상관관계를 고려할 때, 금연을 함으로써 인지기능 저하나 치매 발명 위험성을 낮출 수 있다. Among the many factors contributing to dementia, smoking is well known as a risk factor for dementia. Regarding the risk of dementia due to smoking in middle age and old age, several studies have shown that smoking increases the risk of developing dementia, and those who smoked in middle age but quit smoking in old age were found to have a lower risk of developing dementia than the general population. Therefore, considering the correlation between smoking and the risk of developing dementia, quitting smoking can lower the risk of cognitive decline or dementia.
뿐만 아니라, 흡연은 타르와 일산화탄소가 동맥 내벽에 장기적인 손상을 일으키고, 염증 상태를 유도하여 염증 반응 물질을 생성시켜 동맥경화를 일으키기도 한다. 또한, 염증 반응으로 형성된 동맥 경화반(플라크, plaque)은 혈관을 막아 심근경색이나 뇌경색의 위험을 2~3배가량 높이는 등 각종 혈관계 질환의 원인이 되고, 치매 환자의 경우 흡연이 상태를 더욱 악화시킬 수 있다. In addition, smoking tar and carbon monoxide cause long-term damage to the inner walls of arteries, induce an inflammatory state, and produce inflammatory substances, leading to arteriosclerosis. In addition, arteriosclerotic plaques formed as a result of inflammatory reactions block blood vessels and cause various vascular diseases, including increasing the risk of myocardial infarction or cerebral infarction by two to three times. In the case of dementia patients, smoking further worsens the condition. You can do it.
치매 예방 및 치료를 위한 종래의 인지 중재 치료법은 병원 등 기관에 방문하여 전문가의 주관 하에 시행하여야 하므로 1회에 5~12만원에 달하는 높은 치료 비용을 지불하여야 하는 것이 대부분이다. 또한, 컴퓨팅 장치를 이용한 인지 중재 치료 프로그램도 개발되었으나, 장치 1대에 5천만원에 달하는 높은 비용으로 인하여 일반적인 사용자들이 사용하기 어려운 한계가 있다. Conventional cognitive intervention therapy for dementia prevention and treatment requires visits to hospitals and other institutions under the supervision of experts, so in most cases, high treatment costs of 50,000 to 120,000 won per treatment must be paid. In addition, cognitive intervention therapy programs using computing devices have been developed, but the high cost of up to 50 million won per device makes them difficult for general users to use.
하기에서는 상술한 점을 고려하여 치매 등 질병을 예방하기 위해 사용자의 흡연상태를 모니터링 하고 이를 통해 혈관 건강을 관리하는 방법 및 장치에 대해 서술한다.In the following, taking the above-mentioned points into consideration, a method and device for monitoring the user's smoking status and managing vascular health through this in order to prevent diseases such as dementia will be described.
본 명세서는 흡연 모니터링을 통한 혈관 관리 방법 및 장치에 대한 것이다. This specification relates to a method and device for blood vessel management through smoking monitoring.
본 명세서는 사용자의 위치 정보를 기초로 흡연상태를 모니터링 하고 모니터링 결과를 이용한 혈관 관리 방법 및 장치에 대한 것이다.This specification relates to a method and device for monitoring smoking status based on a user's location information and managing blood vessels using the monitoring results.
본 명세서는 사용자의 흡연 여부 및 흡연량을 모니터링하여 이를 고려한 디지털 치료제 콘텐츠를 결정하고, 사용자에게 제공하는 방법 및 장치에 대한 것이다.This specification relates to a method and device for monitoring whether a user smokes and how much he or she smokes, determining digital therapeutic content that takes this into account, and providing the content to the user.
본 명세서는 구역별 흡연 가능 지도를 구축하고, 사용자 위치 정보를 이용한 이동 경로 트래킹에 기초하여 사용자의 흡연 가능성을 판단하고, 판단된 사용자 흡연 상태를 고려하여 혈관 건강 관리를 위한 콘텐츠를 제공하는 방법 및 장치에 대한 것이다.This specification provides a method for constructing a smoking possibility map for each area, determining the user's smoking possibility based on movement path tracking using user location information, and providing content for vascular health management in consideration of the determined user's smoking status; and It's about the device.
본 명세서의 일 실시예에 따른 인지능력 개발 서버에 의해 수행되는, 흡연 모니터링을 통한 혈관 관리 방법은, 사용자의 위치 정보를 수집하는 단계, 상기 사용자의 위치 정보를 기초로 흡연 여부를 판단하는 단계, 및 상기 사용자의 흡연 여부에 기초하여 디지털 치료제 콘텐츠를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.A method for managing blood vessels through smoking monitoring, which is performed by a cognitive ability development server according to an embodiment of the present specification, includes collecting location information of a user, determining whether the user is smoking based on the location information, and providing digital therapeutic content based on whether the user smokes.
본 명세서의 일 실시예에 따른 흡연 모니터링을 통한 혈관 관리 방법을 수행하는 인지능력 개발 서버는, 상기 인지능력 개발 서버는, 사용자의 위치 정보를 수집하고, 상기 사용자의 위치 정보를 기초로 흡연 여부를 판단하는 모니터링 모듈, 상기 사용자의 흡연 여부에 기초하여 디지털 치료제 콘텐츠를 결정하는 분석 모듈, 상기 결정된 디지털 치료제 콘텐츠를 제공하는 콘텐츠 제공 모듈, 및 사용자의 피드백을 입력 받는 입력 모듈을 포함할 수 있다. The cognitive ability development server that performs the blood vessel management method through smoking monitoring according to an embodiment of the present specification, the cognitive ability development server collects location information of the user and determines whether the user is smoking based on the location information. It may include a monitoring module that determines, an analysis module that determines digital therapeutic content based on whether the user smokes, a content provision module that provides the determined digital therapeutic content, and an input module that receives user feedback.
또한, 하기의 사항들은 공통으로 적용될 수 있다.Additionally, the following matters can be commonly applied.
일 실시예에 있어서, 상기 사용자의 위치에 따라 흡연 여부를 판단할 수 있는 가능성을 기초로 복수의 영역으로 구획된 구역별 흡연 가능도 지도를 구축하는 단계를 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the step of constructing a smoking possibility map for each area divided into a plurality of areas may be further included based on the possibility of determining whether or not the user is smoking according to the user's location.
일 실시예에 있어서, 상기 구역별 흡연 가능도 지도는, 도로의 위치, 인도를 기준으로 인접하는 건물의 종류, 구조물의 종류, 흡연 부스의 유무 중 하나 이상을 기초로 결정될 수 있다.In one embodiment, the smoking availability map for each area may be determined based on one or more of the location of the road, the type of building adjacent to the sidewalk, the type of structure, and the presence or absence of a smoking booth.
일 실시예에 있어서, 상기 사용자의 위치 정보를 기초로 흡연 여부를 판단하는 단계는, 상기 구역별 흡연 가능도 지도와, 상기 사용자의 위치 및 상기 사용자의 위치에 대한 체류 시간을 이용하여 상기 사용자의 흡연 확률을 판단하는 단계, 및 상기 흡연 확률이 미리 설정된 기준값 이상인 경우 상기 사용자의 흡연으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the step of determining whether to smoke based on the user's location information includes using the smoking possibility map for each area, the user's location, and the residence time for the user's location. It may include determining a smoking probability, and determining that the user is smoking if the smoking probability is greater than or equal to a preset reference value.
일 실시예에 있어서, 상기 사용자의 흡연 확률을 판단하는 단계는, 상기 사용자가 통화 중인 정보를 수신하는 경우, 상기 사용자의 위치가 흡연 부스가 아닌 경우 흡연 확률을 낮추고, 상기 사용자의 위치가 흡연 부스인 경우 흡연 확률을 유지하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the step of determining the probability of smoking of the user includes, when receiving information that the user is on a call, lowering the probability of smoking if the location of the user is not a smoking booth, and reducing the probability of smoking if the location of the user is not a smoking booth. In this case, it may include maintaining the probability of smoking.
일 실시예에 있어서, 상기 사용자에게 흡연 여부를 확인하는 단계, 및 상기 확인의 결과에 따라 상기 구역별 흡연 가능도 지도를 업데이트 하는 단계를 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the method may further include confirming whether the user is smoking, and updating the smoking possibility map for each area according to the result of the confirmation.
일 실시예에 있어서, 상기 사용자의 흡연으로 판단한 경우, 상기 사용자의 혈압 및 심전도의 변화 정도를 기초로 상기 사용자의 흡입 강도를 추정하고, 상기 사용자의 흡입 강도 및 상기 사용자의 체류 시간을 기초로 상기 사용자의 흡연량을 추정하는 단계를 더 포함할 수 있다.In one embodiment, when it is determined that the user is smoking, the user's suction intensity is estimated based on the degree of change in the user's blood pressure and electrocardiogram, and the user's suction intensity is estimated based on the user's suction intensity and the user's residence time. A step of estimating the user's smoking amount may be further included.
일 실시예에 있어서, 상기 디지털 치료제 콘텐츠는, 상기 사용자의 금연 과제를 설정하고, 흡연 교육 및 금연 목표 달성 플랜을 콘텐츠 내용으로 할 수 있다.In one embodiment, the digital therapeutic content may set the user's smoking cessation task and include smoking education and a smoking cessation goal achievement plan as content contents.
본 명세서의 일 실시예에 따른 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 저장된 프로그램으로서, 상술한 방법을 수행하기 위한 명령어로 구성될 수 있다.It is a program stored in a computer-readable recording medium according to an embodiment of the present specification, and may be composed of instructions for performing the above-described method.
본 명세서는 흡연 모니터링을 통한 혈관 관리 방법 및 장치를 제공할 수 있다.The present specification may provide a method and device for managing blood vessels through smoking monitoring.
본 명세서는 사용자의 위치 정보를 이용하여 흡연상태를 모니터링 하고 모니터링 결과를 이용하여 혈관 관리하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.This specification can provide a method and device for monitoring smoking status using a user's location information and managing blood vessels using the monitoring results.
본 명세서는 사용자의 흡연 여부 및 흡연량을 모니터링하여 이를 고려하여 디지털 치료제 콘텐츠를 제공할 수 있다.This specification can provide digital therapeutic content by monitoring whether the user smokes and how much he or she smokes.
본 명세서는 구역별 흡연 가능 지도를 구축하고, 사용자 위치 정보를 이용한 이동 경로 트래킹에 기초하여 사용자의 흡연 가능성을 판단하고, 사용자 흡연 상태를 고려하여 혈관 건강 관리를 위한 콘텐츠를 제공할 수 있다.This specification builds a smoking possibility map for each area, determines the user's smoking possibility based on movement path tracking using user location information, and provides content for vascular health management by considering the user's smoking status.
명세서의 해결하고자 하는 과제는 상술한 바에 한정되지 아니하고, 하기에서 설명하는 발명의 실시예들에 의해 도출될 수 있는 다양한 사항들로 확장될 수 있다.The problem to be solved by the specification is not limited to the above, and can be expanded to various matters that can be derived by the embodiments of the invention described below.
도 1은 일 실시예에 따른 인지능력 개발 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 인지능력 개발 방법의 각 단계를 도시하는 순서도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 인지능력 개발 방법에 의한 데이터 처리 과정을 설명하기 위한 개념도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 사용자 시점을 트래킹하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 5a는 일 실시예에 따라 사용자 시점 트래킹에 기초하여 사용자 정보를 추출하고 디지털 치료제를 고도화하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 5b는 일 실시예에 따라 사용자 시점 트래킹에 기초하여 사용자 정보를 추출하고 디지털 치료제를 고도화하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 5c는 일 실시예에 따라 사용자 시점 트래킹에 기초하여 사용자 정보를 추출하고 디지털 치료제를 고도화하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 5d는 일 실시예에 따라 사용자 시점 트래킹에 기초하여 사용자 정보를 추출하고 디지털 치료제를 고도화하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 6a는 일 실시예에 따라 사용자 손을 트래킹하고 디지털 치료제를 고도화하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 6b는 일 실시예에 따라 사용자 손을 트래킹하고 디지털 치료제를 고도화하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 6c는 일 실시예에 따라 사용자 손을 트래킹하고 디지털 치료제를 고도화하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 7a는 일 실시예에 따라 사용자 시점 및 사용자 손을 트래킹하고 디지털 치료제를 고도화하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 7b는 일 실시예에 따라 사용자 시점 및 사용자 손을 트래킹하고 디지털 치료제를 고도화하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 8a는 일 실시예에 따라 트래킹에 기초하여 가상 이미지를 조정하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 8b는 일 실시예에 따라 트래킹에 기초하여 가상 이미지를 조정하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 9a는 일 실시예에 따라 트래킹에 기초하여 사용자 상태를 파악하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 9b는 일 실시예에 따라 트래킹에 기초하여 사용자 상태를 파악하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따라 흡연 모니터링을 통한 혈관 관리 방법을 나타낸 순서도이다.
도 11은 일 실시예에 따라 구역별 흡연 가능도를 판단하기 위해 구획된 지도를 나타낸 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따라 사용자의 흡연 여부 및 흡연량을 확인하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 13a는 일 실시예에 따라 사용자의 흡연 관리 상태를 표시하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 13b는 일 실시예에 따라 사용자의 혈관 관리를 위한 상태 화면을 제공하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 14a는 일 실시예에 따라 사용자의 혈관 관리를 위한 혈관 교육 메뉴를 제공하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 14b는 일 실시예에 따라 사용자의 혈관 관리를 위한 흡연 교육 메뉴를 제공하는 방법을 나타낸 도면이다.1 is a schematic block diagram of a cognitive ability development system according to an embodiment.
Figure 2 is a flowchart showing each step of a cognitive ability development method according to an embodiment.
Figure 3 is a conceptual diagram illustrating a data processing process by a cognitive ability development method according to an embodiment.
Figure 4 is a diagram showing a method for tracking a user's viewpoint according to an embodiment.
FIG. 5A is a diagram illustrating a method of extracting user information and upgrading a digital therapeutic product based on user viewpoint tracking according to an embodiment.
Figure 5b is a diagram illustrating a method of extracting user information and upgrading a digital therapeutic product based on user viewpoint tracking according to an embodiment.
FIG. 5C is a diagram illustrating a method of extracting user information and upgrading a digital therapeutic product based on user viewpoint tracking according to an embodiment.
FIG. 5D is a diagram illustrating a method of extracting user information and upgrading a digital therapeutic product based on user viewpoint tracking according to an embodiment.
FIG. 6A is a diagram illustrating a method for tracking a user's hand and enhancing a digital therapeutic agent according to an embodiment.
FIG. 6B is a diagram illustrating a method for tracking a user's hand and enhancing a digital therapeutic agent according to an embodiment.
FIG. 6C is a diagram illustrating a method for tracking a user's hand and improving digital therapeutics according to an embodiment.
FIG. 7A is a diagram illustrating a method for tracking the user's viewpoint and hand and upgrading a digital therapeutic agent according to an embodiment.
Figure 7b is a diagram illustrating a method for tracking the user's viewpoint and hand and upgrading a digital therapeutic agent according to an embodiment.
FIG. 8A is a diagram illustrating a method of adjusting a virtual image based on tracking according to an embodiment.
FIG. 8B is a diagram illustrating a method of adjusting a virtual image based on tracking according to an embodiment.
FIG. 9A is a diagram illustrating a method of determining user status based on tracking according to an embodiment.
FIG. 9B is a diagram illustrating a method of determining user status based on tracking according to an embodiment.
Figure 10 is a flowchart showing a method for managing blood vessels through smoking monitoring according to an embodiment.
Figure 11 is a diagram illustrating a map divided into sections to determine the possibility of smoking in each area according to an embodiment.
Figure 12 is a diagram illustrating a method of checking whether a user smokes and the amount of smoking according to an embodiment.
FIG. 13A is a diagram illustrating a method of displaying a user's smoking management status according to an embodiment.
FIG. 13B is a diagram illustrating a method of providing a status screen for managing a user's blood vessels according to an embodiment.
FIG. 14A is a diagram illustrating a method of providing a blood vessel education menu for a user's blood vessel management according to an embodiment.
Figure 14b is a diagram illustrating a method of providing a smoking education menu for the user's blood vessel management according to an embodiment.
본 명세서의 실시예를 설명함에 있어서 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 명세서의 실시예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그에 대한 상세한 설명은 생략한다. 그리고, 도면에서 본 명세서의 실시예에 대한 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. In describing the embodiments of the present specification, if it is determined that a detailed description of a known configuration or function may obscure the gist of the embodiments of the present specification, the detailed description thereof will be omitted. In addition, in the drawings, parts that are not related to the description of the embodiments of the present specification are omitted, and similar parts are given similar reference numerals.
본 명세서의 실시예에 있어서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소와 "연결", "결합" 또는 "접속"되어 있다고 할 때, 이는 직접적인 연결관계뿐만 아니라, 그 중간에 또 다른 구성요소가 존재하는 간접적인 연결관계도 포함할 수 있다. 또한 어떤 구성요소가 다른 구성요소를 "포함한다" 또는 "가진다"고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 배제하는 것이 아니라 또 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. In the embodiments of the present specification, when a component is said to be “connected,” “coupled,” or “connected” to another component, this refers not only to a direct connection relationship, but also to an indirect relationship where another component exists in between. Connection relationships may also be included. In addition, when a component is said to "include" or "have" another component, this does not mean excluding the other component, but may further include another component, unless specifically stated to the contrary. .
본 명세서의 실시예에 있어서, 제1, 제2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용되며, 특별히 언급되지 않는 한 구성요소들간의 순서 또는 중요도 등을 한정하지 않는다. 따라서, 본 명세서의 실시예의 범위 내에서 실시예에서의 제1 구성요소는 다른 실시예에서 제2 구성요소라고 칭할 수도 있고, 마찬가지로 실시예에서의 제2 구성요소를 다른 실시예에서 제1 구성요소라고 칭할 수도 있다. In the embodiments of this specification, terms such as first, second, etc. are used only for the purpose of distinguishing one component from other components, and do not limit the order or importance of components unless specifically mentioned. No. Therefore, within the scope of the embodiments of the present specification, the first component in an embodiment may be referred to as a second component in another embodiment, and similarly, the second component in the embodiment may be referred to as the first component in another embodiment. It may also be called.
본 명세서의 실시예에 있어서, 서로 구별되는 구성요소들은 각각의 특징을 명확하게 설명하기 위함이며, 구성요소들이 반드시 분리되는 것을 의미하지는 않는다. 즉, 복수의 구성요소가 통합되어 하나의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있고, 하나의 구성요소가 분산되어 복수의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있다. 따라서, 별도로 언급하지 않더라도 이와 같이 통합된 또는 분산된 실시예도 본 명세서의 실시예의 범위에 포함된다. In the embodiments of the present specification, distinct components are intended to clearly explain each feature, and do not necessarily mean that the components are separated. That is, a plurality of components may be integrated to form one hardware or software unit, or one component may be distributed to form a plurality of hardware or software units. Therefore, even if not specifically mentioned, such integrated or distributed embodiments are also included in the scope of the embodiments of the present specification.
본 명세서에서 네트워크는 유무선 네트워크를 모두 포함하는 개념일 수 있다. 이때, 네트워크는 디바이스와 시스템 및 디바이스 상호 간의 데이터 교환이 수행될 수 있는 통신망을 의미할 수 있으며, 특정 네트워크로 한정되는 것은 아니다. In this specification, a network may be a concept that includes both wired and wireless networks. At this time, the network may refer to a communication network in which data exchange between devices, systems, and devices can be performed, and is not limited to a specific network.
본 명세서에 기술된 실시예는 전적으로 하드웨어이거나, 부분적으로 하드웨어이고 부분적으로 소프트웨어이거나, 또는 전적으로 소프트웨어인 측면을 가질 수 있다. 본 명세서에서 "부(unit)", "장치" 또는 "시스템" 등은 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 또는 소프트웨어 등 컴퓨터 관련 엔티티(entity)를 지칭한다. 예를 들어, 본 명세서에서 부, 모듈, 장치 또는 시스템 등은 실행중인 프로세스, 프로세서, 객체(object), 실행 파일(executable), 실행 스레드(thread of execution), 프로그램(program), 및/또는 컴퓨터(computer)일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 컴퓨터에서 실행중인 애플리케이션(application) 및 컴퓨터의 양쪽이 모두 본 명세서의 부, 모듈, 장치 또는 시스템 등에 해당할 수 있다. Embodiments described herein may have aspects that are entirely hardware, partly hardware and partly software, or entirely software. In this specification, “unit,” “device,” or “system” refers to computer-related entities such as hardware, a combination of hardware and software, or software. For example, in this specification, a part, module, device, or system refers to a running process, processor, object, executable, thread of execution, program, and/or computer. It may be a (computer), but is not limited thereto. For example, both an application running on a computer and the computer may correspond to a part, module, device, or system in the present specification.
또한, 본 명세서에서 디바이스는 스마트폰, 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스 및 HMD(Head Mounted Display)와 같이 모바일 디바이스뿐만 아니라, PC나 디스플레이 기능을 구비한 가전처럼 고정된 디바이스일 수 있다. 또한, 일 예로, 디바이스는 차량 내 클러스터 또는 IoT (Internet of Things) 디바이스일 수 있다. 즉, 본 명세서에서 디바이스는 어플리케이션 동작이 가능한 기기들을 지칭할 수 있으며, 특정 타입으로 한정되지 않는다. 하기에서는 설명의 편의를 위해 어플리케이션이 동작하는 기기를 디바이스로 지칭한다.Additionally, in this specification, the device may be a mobile device such as a smartphone, tablet PC, wearable device, and HMD (Head Mounted Display), as well as a fixed device such as a PC or a home appliance with a display function. Additionally, as an example, the device may be a cluster within a vehicle or an Internet of Things (IoT) device. That is, in this specification, a device may refer to devices capable of operating an application, and is not limited to a specific type. In the following, for convenience of explanation, the device on which the application runs is referred to as a device.
본 명세서에 있어서 네트워크의 통신 방식은 제한되지 않으며, 각 구성요소간 연결이 동일한 네트워크 방식으로 연결되지 않을 수도 있다. 네트워크는, 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망, 위성망 등)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크는, 객체와 객체가 네트워킹 할 수 있는 모든 통신 방법을 포함할 수 있으며, 유선 통신, 무선 통신, 3G, 4G, 5G, 혹은 그 이외의 방법으로 제한되지 않는다. 예를 들어, 유선 및/또는 네트워크는 LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), GSM(Global System for Mobile Network), EDGE(Enhanced Data GSM Environment), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), W-CDMA(Wideband Code Division Multiple Access), CDMA(Code Division Multiple Access), TDMA(Time Division Multiple Access), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), 와이-파이(Wi-Fi), VoIP(Voice over Internet Protocol), LTE Advanced, IEEE802.16m, WirelessMAN-Advanced, HSPA+, 3GPP Long Term Evolution (LTE), Mobile WiMAX (IEEE 802.16e), UMB (formerly EV-DO Rev. C), Flash-OFDM, iBurst and MBWA (IEEE 802.20) systems, HIPERMAN, Beam-Division Multiple Access (BDMA), Wi-MAX(World Interoperability for Microwave Access) 및 초음파 활용 통신으로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 통신 방법에 의한 통신 네트워크를 지칭할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.In this specification, the network communication method is not limited, and connections between each component may not be connected through the same network method. The network may include not only a communication method utilizing a communication network (for example, a mobile communication network, wired Internet, wireless Internet, broadcasting network, satellite network, etc.), but also short-range wireless communication between devices. For example, a network can include objects and any communication method through which objects can be networked, and is not limited to wired communication, wireless communication, 3G, 4G, 5G, or other methods. For example, wired and/or networks include Local Area Network (LAN), Metropolitan Area Network (MAN), Global System for Mobile Network (GSM), Enhanced Data GSM Environment (EDGE), High Speed Downlink Packet Access (HSDPA), W-CDMA (Wideband Code Division Multiple Access), CDMA (Code Division Multiple Access), TDMA (Time Division Multiple Access), Bluetooth, Zigbee, Wi-Fi, VoIP (Voice over Internet Protocol), LTE Advanced, IEEE802.16m, WirelessMAN-Advanced, HSPA+, 3GPP Long Term Evolution (LTE), Mobile WiMAX (IEEE 802.16e), UMB (formerly EV-DO Rev. C), Flash-OFDM, iBurst and It may refer to a communication network using one or more communication methods selected from the group consisting of MBWA (IEEE 802.20) systems, HIPERMAN, Beam-Division Multiple Access (BDMA), Wi-MAX (World Interoperability for Microwave Access), and ultrasonic communication. However, it is not limited to this.
다양한 실시예에서 설명하는 구성요소들이 반드시 필수적인 구성요소들은 의미하는 것은 아니며, 일부는 선택적인 구성요소일 수 있다. 따라서, 실시예에서 설명하는 구성요소들의 부분집합으로 구성되는 실시예도 본 명세서의 실시예의 범위에 포함된다. 또한, 다양한 실시예에서 설명하는 구성요소들에 추가적으로 다른 구성요소를 포함하는 실시예도 본 명세서의 실시예의 범위에 포함된다.Components described in various embodiments do not necessarily mean essential components, and some may be optional components. Accordingly, embodiments consisting of a subset of the elements described in the embodiments are also included in the scope of the embodiments of the present specification. In addition, embodiments that include other components in addition to the components described in the various embodiments are also included in the scope of the embodiments of the present specification.
이하에서, 도면을 참조하여 본 명세서의 실시예들에 대하여 상세히 살펴본다.Hereinafter, embodiments of the present specification will be examined in detail with reference to the drawings.
도 1은 일 실시예에 따른 인지능력 개발 시스템의 개략적인 블록도이다. 1 is a schematic block diagram of a cognitive ability development system according to an embodiment.
도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 인지능력 개발 시스템(2)은 콘텐츠 제공 모듈(21), 입력 모듈(22), 분석 모듈(23), 머신러닝(machine learning) 모듈(24) 및 모니터링 모듈(25)을 포함한다. 또한, 각각의 모듈(21-25)은 하나 또는 복수의 기능 부(unit)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 1, the cognitive
실시예들에 따른 인지능력 개발 시스템(2)과 이에 포함된 각 모듈(21-25) 또는 부는, 전적으로 하드웨어이거나, 또는 부분적으로 하드웨어이고 부분적으로 소프트웨어인 측면을 가질 수 있다. 예컨대, 인지능력 개발 시스템(2)의 각 모듈(21-25) 또는 부는 특정 형식 및 내용의 데이터를 처리하거나 또는/또한 전자통신 방식으로 주고받기 위한 하드웨어 및 이에 관련된 소프트웨어를 통칭할 수 있다. 본 명세서에서 "부", "모듈", "장치", "단말기", "서버" 또는 "시스템" 등의 용어는 하드웨어 및 해당 하드웨어에 의해 구동되는 소프트웨어의 조합을 지칭하는 것으로 의도된다. 예를 들어, 하드웨어는 CPU 또는 다른 프로세서(processor)를 포함하는 데이터 처리 기기일 수 있다. 또한, 하드웨어에 의해 구동되는 소프트웨어는 실행중인 프로세스, 객체(object), 실행파일(executable), 실행 스레드(thread of execution), 프로그램(program) 등을 지칭할 수 있다.The cognitive
또한, 인지능력 개발 시스템(2)을 구성하는 각각의 요소는 반드시 서로 물리적으로 구분되는 별개의 장치를 지칭하는 것으로 의도되지 않는다. 즉, 도 1의 콘텐츠 제공 모듈(21), 입력 모듈(22), 분석 모듈(23), 머신러닝 모듈(24) 및 모니터링 모듈(25)은 인지능력 개발 시스템(2)을 구성하는 하드웨어를 해당 하드웨어에 의해 수행되는 동작에 따라 기능적으로 구분한 것일 뿐, 반드시 각각의 부가 서로 독립적으로 구비되어야 하는 것이 아니다. 인지능력 개발 시스템(2)은 하나의 인지능력 개발 서버로 구성되거나 또는 여러 개의 서버로 구성될 수 있다. 물론, 실시예에 따라서는 콘텐츠 제공 모듈(21), 입력 모듈(22), 분석 모듈(23), 머신러닝 모듈(24) 및 모니터링 모듈(25) 중 하나 이상이 서로 물리적으로 구분되는 별개의 장치로 구현되는 것도 가능하다. Additionally, each element constituting the cognitive
콘텐츠 제공 모듈(21)은 인지능력 개발을 위한 콘텐츠를 사용자에게 제공하도록 구성된다. 예를 들어, 콘텐츠 제공 모듈(21)은 사용자 장치(1)에 구비된 디스플레이 수단 및 소리 출력 수단 등을 이용하여 콘텐츠를 사용자에게 제시할 수 있도록 사용자 장치(1)에 콘텐츠를 전송하기 위한 부분일 수 있다. 이상의 동작을 위하여, 인지능력 개발 시스템(2)은 유선 및/또는 무선 네트워크를 통하여 사용자 장치(1)와 통신할 수 있다. 본 명세서에서 유선 및/또는 무선 네트워크를 통한 통신 방법은 객체와 객체가 네트워킹 할 수 있는 모든 통신 방법을 포함할 수 있으며, 유선 통신, 무선 통신, 3G, 4G, 혹은 그 이외의 방법으로 제한되지 않는다.The
도 1에서 사용자 장치(1)는 태블릿(tablet) 컴퓨터의 형태로 도시되었으나, 이는 예시적인 것으로서, 사용자 장치(1)는 스마트폰(smartphone) 등 모바일 컴퓨팅 장치, 노트북 컴퓨터, 개인용 컴퓨터(Personal Computer; PC) 등 임의의 컴퓨팅 장치로 구성될 수 있다. In FIG. 1, the
일 실시예에서, 인지능력 개발 시스템(2)은 적어도 부분적으로 사용자 장치(1)상에서 실행되는 애플리케이션(또는, 앱(app))과 통신함으로써 애플리케이션의 기능 수행을 가능하게 하는 애플리케이션 서버의 기능을 수행할 수 있다. 또한, 인지능력 개발 시스템(2)은 적어도 부분적으로 사용자 장치(1)상에서 실행되는 웹 브라우저(web browser) 등을 통하여 접속 가능한 소정의 웹 페이지(web page)를 제공하는 웹 서버(web server)의 기능을 수행할 수도 있다. In one embodiment, the
그러나 이는 예시적인 것으로서, 다른 실시예에서는 인지능력 개발 시스템(2) 자체가 사용자가 사용하는 장치의 형태로 구성될 수 있으며, 이 경우 사용자는 인지능력 개발 시스템(2)을 통해 직접 콘텐츠를 이용할 수 있으므로 도 1에 도시된 사용자 장치(1)는 생략될 수도 있다. However, this is an example, and in other embodiments, the cognitive
본 발명의 실시예들에서, 콘텐츠 제공 모듈(21)을 통하여 제시되는 인지능력 개발 콘텐츠는 복수 개의 인지 영역에 관련된 것일 수 있다. 본 명세서에서 복수 개의 인지 영역이란, 치매 등으로 인한 인지능력의 저하를 방지하거나 저하 속도를 늦추는 등 인지능력을 개선하기 위하여 서로 상이한 관점에서 사용자의 인지능력 개선을 위한 활동을 유도하기 위한 다각적인 분야들 의미한다. In embodiments of the present invention, cognitive ability development content presented through the
예를 들어, 일 실시예에서 인지능력 개발 시스템(2)은 인지능력의 개선을 위하여 관리가 필요한 내용들을 혈관질환 관리, 인지 훈련, 운동, 영양 관리 및 동기 강화의 5개의 인지 영역으로 구분할 수 있다. 이때, 인지능력 개발 시스템(2)에 의해 제공되는 인지능력 개발 콘텐츠는 전술한 5개의 인지 영역 중 하나 또는 복수의 인지 영역의 능력 개선을 목표로 하며, 특정한 인지 영역의 강화를 목표로 개발된 것일 수 있으며 이를 본 명세서에서는 인지능력 개발 콘텐츠의 특성으로 지칭한다. 예를 들어, 인지능력 개발 콘텐츠는 특정 분야의 능력 강화를 목적으로 하는 게임의 형식을 가질 수 있다. For example, in one embodiment, the cognitive
입력 모듈(22)은, 콘텐츠 제공 모듈(21)을 통해 사용자에게 제공된 콘텐츠에 대한 사용자의 학습 데이터를 사용자 장치(1)로부터 수신하도록 구성된다. 또는, 인지능력 개발 시스템(2)이 사용자의 개인용 컴퓨터 등 사용자 장치 형태로 구현되는 경우, 입력 모듈(22)은 키보드나 터치스크린 등의 입력 수단(미도시)을 통해 학습 데이터를 입력받을 수 있다. The
분석 모듈(23)은, 입력 모듈(22)에 입력된 학습 데이터를 분석하여 복수 개의 인지 영역별 성과 정보를 산출하도록 구성된다. 예를 들어, 분석 모듈(23)은 각 인지 영역의 콘텐츠(예컨대, 게임)에 대한 인지 점수, 각 영역의 콘텐츠에 대한 소모 시간, 영역별 진행율 및/또는 참여율 등을 토대로 성과 정보를 결정할 수 있다. The
이를 위하여, 일 실시예에서 분석 모듈(23)은 각 영역에 대한 사용자의 학습 결과인 인지 점수를 분석하는 결과 분석부(231) 및/또는 각 영역의 콘텐츠의 목표 달성에 대해 소요된 시간과 콘텐츠에 대한 사용자의 응답 시간 등 소모 시간에 대한 정보를 분석하는 과정 분석부(232)를 포함할 수 있다.To this end, in one embodiment, the
또한 일 실시예에서, 분석 모듈(23)은 프로파일링(profiling)부(233)를 더 포함한다. 본 실시예에서 사용자는 입력 모듈(22)을 통하여 자신의 개인 정보, 예컨대, 성별, 나이, 거주환경(세대 구성원 수 등), 흡연 여부, 흡연량, 과거의 치매 진단 여부 등 병력과 같은 정보를 입력할 수 있다. 프로파일링부(233)는, 이러한 개인 정보를 토대로, 학습 데이터로부터 성과 정보를 도출하기 위한 기준값을 결정하도록 구성된다. 이때 기준값이란, 인지 점수나 소모 시간을 성과값으로 변환하기 위한 구간에 대한 정보, 인지 점수나 소모 시간에 적용되기 위한 가중치 정보, 또는 사용자의 성별/나이/거주환경/흡연여부/병력 등이 성과값에 영향을 미치도록 하는 다른 임의의 방식의 조정값을 지칭할 수 있다. Also, in one embodiment, the
머신러닝 모듈(24)은, 사전에 입력된 훈련 데이터 셋(training data set)을 이용하여 머신러닝에 의한 학습을 수행한 결과를 저장하고 있으며, 분석 모듈(23)에 의해 얻어진 성과 정보에 대해 머신러닝의 학습 결과를 적용함으로써 사용자 맞춤형 콘텐츠의 특성을 결정하는 기능을 한다. The
머신러닝 모듈(24)은 또한, 사용자의 위치와 흡연 여부에 대한 모니터링 모듈(25)의 분석 결과에 대해 사용자의 피드백을 통해 학습을 수행하고 결과를 적용함으로써 모니터링 모듈(25)에서 사용자의 위치에 따른 흡연 여부 분석의 정확도를 향상시킬 수 있다.The
이상의 동작을 위하여, 머신러닝 모듈(240)은 훈련 데이터 셋을 이용한 머신 러닝을 수행하는 머신러닝 모델 학습부(241)와, 학습 결과를 기반으로 사용자의 성과 정보에 대한 맞춤형 콘텐츠를 판정하거나, 사용자 위치 정보를 이용하여 흡연 여부를 판정하는 머신러닝 모델 판정부(242)를 포함할 수 있다. For the above operation, the machine learning module 240 includes a machine learning
일 실시예에서, 입력 모듈(22)은 훈련 데이터 셋을 입력받고 이를 머신러닝을 위하여 머신러닝 모델 학습부(241)에 입력하는 기능을 더 수행할 수 있다. 이때, 입력 모듈(22)은 데이터 라벨링(labeling)부(222)를 포함할 수 있다. 데이터 라벨링부(222)는, 훈련 데이터 셋에 포함된 데이터들에 대하여 해당 데이터를 제공한 사용자의 인지능력 개선에 적합한 것으로 전문가나 임상 결과 등에 의하여 결정된 맞춤형 콘텐츠 정보(즉, 정답)를 이용하여 훈련 데이터 셋의 데이터들을 라벨링하고, 라벨링된 데이터를 머신러닝 모델 학습부(241)에 제공할 수 있다. In one embodiment, the
또한, 입력 모듈(22)은 개인 정보 처리부(223)를 더 포함할 수도 있다. 개인 정보 처리부(223)는, 머신러닝 모델 학습부(241)가 훈련 데이터 셋을 이용한 학습을 수행함에 있어서, 각 사용자의 민감한 개인 정보가 노출되지 않도록 개인 정보에 대한 마스킹(masking)을 수행할 수 있다. 이때 마스킹이란, 민감한 정보 자체를 훈련 데이터 셋으로부터 삭제하는 것을 의미할 수도 있으며, 또는 해당 정보를 삭제하지 않더라도 데이터 레코드들과 이를 제공한 개인을 매칭(matching)시키는 것이 불가능하도록 데이터를 분할, 조합 또는 재구성하는 것을 지칭할 수 있다. Additionally, the
머신러닝 모듈(24)의 머신러닝 모델 판정부(242)는, 머신러닝 모델 학습부(241)에 의하여 선행 누적된 데이터를 바탕으로 사용자의 성과 정보에 상응하는 사용자의 유형을 판정하고, 해당 사용자에게 적합한 맞춤형 콘텐츠의 특성을 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 유형을 판정한다는 것은 복수의 인지 영역에서 사용자가 보여준 성과의 패턴을 기준으로 사용자들을 분류(classification)하거나 군집화(clustering)하는 것을 의미할 수 있으며, 머신러닝 모델 판정부(242)는 이러한 유형을 이용하여 해당 사용자 분류 또는 군집의 인지능력 개선에 적합한 맞춤형 콘텐츠를 결정할 수 있다. 머신러닝 모델 판정부(242)는 또한, 모닝터링 모듈(25)에 의하여 분석된 위치 및 흡연 여부, 그에 대한 사용자의 피드백 데이터를 바탕으로 사용자의 위치에 따른 사용자의 흡연 여부를 판정하고, 사용자의 위치에 따른 적합한 흡연 특성을 결정할 수 있다. 예를 들어, 위치 구역 별로 흡연 가능도를 분류하거나 군집화하는 것을 의미할 수 있다.The machine learning
모니터링 모듈(25)은 사용자 장치(1)의 이동 경로를 모니터링 하고 사용자의 흡연 여부를 판단하도록 구성된다. 예를 들어, 모니터링 모듈(25)은 사용자 장치(1)의 GPS 정보 등을 이용하여 사용자 이동 경로를 추정하고, 구역별 흡연 가능도 지도를 기초로 흡연 여부를 확률적으로 판단할 수 있다. 흡연 가능도 지도는 흡연 가능성을 기초로 복수의 영역으로 구획되 지도를 의미하며, 흡연 가능성에 대한 개별 영역의 결정은 인도를 기준으로 인접하는 건물의 종류, 구조물 등을 기초로 결정될 수 있다. 모니터링 모듈(25)은 사용자의 추정 위치에 대한 흡연 가능도에 체류 시간, 심박수 변화, 산소포화도 등을 기초로 흡연 여부 및 흡연량을 판단할 수 있다. 이 과정에서 머신러닝 학습을 통해 추정의 정확도를 높일 수 있다. The
이를 위하여, 일 실시예에서 모니터링 모듈(25)은 사용자 장치(1) 센싱 데이터를 이용하여 사용자의 위치 및 이동 경로를 분석하는 위치 분석부(251) 및 사용자 위치에 대한 흡연 가능도를 기반하여 사용자의 흡연 여부 및 흡연량을 분석하는 흡연 분석부(252)를 포함할 수 있다.To this end, in one embodiment, the
모니터링 모듈(25)은 사용자 장치(1)에서 수집된 센싱 데이터를 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 장치(1)는 스마트폰 등 모바일 컴퓨팅 장치이거나 스마트 워치 등의 각종 웨어러블 디바이스일 수 있다. 다른 실시예에서, 인지능력 개발 시스템(2) 자체가 사용자 장치일 수 있으며, 인지능력 개발 시스템(2) 자체의 센서 정보를 사용자 위치 추정 및 흡연 판단에 이용할 수 있다. 센서 정보는 예를 들어, 위치 센서(GPS 모듈 등) 정보, 가속도 센서, 굽힘 센서, 자이로 센서, 중력 센서, 속도 센서, 생체 센서 감지 센서 중 하나 이상을 포함할 수 있다. The
도 2는 일 실시예에 따른 인지능력 개발 방법의 각 단계를 도시하는 순서도이다. 설명의 편의를 위하여, 도 1 및 도 2를 참조하여 본 실시예에 따른 인지능력 개발 방법에 대하여 설명한다. Figure 2 is a flowchart showing each step of a cognitive ability development method according to an embodiment. For convenience of explanation, the cognitive ability development method according to this embodiment will be described with reference to FIGS. 1 and 2.
도 2를 참조하면, 먼저 머신러닝 기반의 학습 과정으로서 인지능력 개발 시스템(2)의 입력 모듈(22)은 훈련 데이터 셋을 수신할 수 있다(S11). 훈련 데이터 셋은 관리자의 사용자 장치로부터 입력 모듈(22)에 입력 또는 전송되거나, 또는 외부의 서버(미도시)로부터 수신될 수 있다. Referring to FIG. 2, first, as a machine learning-based learning process, the
훈련 데이터 셋을 이용하여 머신러닝을 수행하기 위한 전처리 과정으로서, 입력 모듈(22)의 데이터 라벨링부(222)는 훈련 데이터 셋의 각 데이터들에 의하여 전문가나 임상 등을 토대로 결정된 맞춤형 콘텐츠 정보를 이용하여 데이터들을 라벨링할 수 있다(S12). 또한, 입력 모듈(22)의 개인 정보 처리부(223)는 훈련 데이터 셋의 데이터들로부터 민감한 정보를 제거하거나 민감한 정보가 데이터 제공자 개인과 연관되지 않도록 하는 마스킹을 수행할 수도 있다(S12). As a preprocessing process for performing machine learning using the training data set, the
인지능력 개발 시스템(2)의 머신러닝 모듈(24)은, 라벨링 및 마스킹 등이 완료된 데이터를 입력받고 이를 이용하여 학습 데이터로부터 맞춤형 콘텐츠를 결정하기 위한 학습 결과를 생성할 수 있다(S13). 예를 들어, 학습 결과란 학습 데이터의 패턴을 기반으로 사용자의 유형을 판정하고, 해당 유형의 사용자에게 적용되기에 적합한 콘텐츠의 특성, 예컨대, 콘텐츠에 상응하는 인지 영역의 종류 및 개수 등을 결정하기 위한 것일 수 있다. The
이상에서 설명한 머신러닝에 의한 학습 과정(S11-S13)은, 머신러닝 모듈(24)의 머신러닝 모델 학습부(241)에 의하여 수행될 수 있다. 그러나 다른 실시예에서, 머신러닝 모듈(24)은 외부의 장치나 서버 등으로부터 머신러닝 결과에 해당하는 알고리즘 및 파라미터 등을 수신하고 이를 기반으로 동작할 수도 있으며, 이 경우 전술한 학습 과정(S11-S13)은 생략될 수 있다. The machine learning learning process (S11-S13) described above may be performed by the machine learning
먼저 인지능력 개발 시스템(2)의 모니터링 모듈(25)은 사용자 장치(1)의 센서 정보를 이용하여 사용자 위치를 분석 및 모니터링 하고, 사용자의 위치 정보에 기반하여 사용자의 흡연 여부를 판단할 수 있다(S21). 모니터링 모듈(25)은 사용자의 흡연 여부를 분석하고 이를 바탕으로 사용자의 혈관 건강 상태를 모니터링할 수 있다. First, the
머신러닝에 의한 학습 결과를 기반으로 대상 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하기 위하여, 인지능력 개발 시스템(2)의 콘텐츠 제공 모듈(21)은 복수 개의 인지 영역별 특성을 갖는 인지능력 개발 콘텐츠를 사용자에게 제공할 수 있다(S22). 특히, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 흡연 여부의 판단 결과에 따라 혈관질환 관리 영역에서 사용자에게 맞는 디지털 콘텐츠를 제공할 수 있다. In order to provide customized content to target users based on learning results by machine learning, the
다음으로, 인지능력 개발 시스템(2)의 입력 모듈(22)은 제공된 콘텐츠에 대한 사용자의 학습 데이터를 수신할 수 있다(S23). 예를 들어, 학습 데이터란 예컨대 게임과 같은 형식을 가지는 콘텐츠를 통하여 제공되는 과제를 사용자가 해결함으로써 달성한 인지 점수나, 해당 과제의 달성에 사용자가 소모한 시간, 콘텐츠 내의 일련의 과제들에 대한 사용자의 진행율이나 참여율 등을 포함할 수 있다. Next, the
일 실시예에서, 입력 모듈(22)은 학습 데이터의 수신과 동시에 또는 학습 데이터의 수신 전 또는 후에 콘텐츠에 참여하는 사용자의 개인 정보를 더 수신할 수도 있다(S24). 예를 들어, 개인 정보는 사용자의 성별/나이/거주환경/흡연여부/병력 등의 정보를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. In one embodiment, the
인지능력 개발 시스템(2)의 분석 모듈(23)은, 사용자의 학습 데이터로부터 해당 학습 데이터가 나타내는 사용자의 유형을 판정하기에 적합한 성과 정보를 도출할 수 있다(S25). 예를 들어, 성과 정보는 사용자가 콘텐츠에 대하여 달성한 인지 점수, 소모 시간, 진행율, 참여율 등을 지칭하는 것이거나, 또는 소정의 기준(등급, 문턱값, 가중치 등)에 의하여 이러한 정보를 성과값으로 변환한 것일 수 있다. The
인지능력 개발 시스템(2)의 머신러닝 모듈(24)은, 분석 모듈(23)에 의하여 도출된 성과 정보에 기초하여 사용자 맞춤형 콘텐츠를 결정할 수 있다(S26). 이는, 머신러닝 모델을 통해 결정된 사용자의 유형을 토대로, 해당 사용자에게 다음에 제시되기에 적합한 인지능력 개발 콘텐츠의 특성(종류, 난이도, 제한 시간 등)을 결정하는 것을 의미할 수 있으며, 이에 대해서는 상세히 후술한다. The
도 3은 일 실시예에 따른 인지능력 개발 방법에 의한 데이터 처리 과정을 설명하기 위한 개념도이다. Figure 3 is a conceptual diagram illustrating a data processing process by a cognitive ability development method according to an embodiment.
도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예들에 따른 인지능력 개발 방법에서는 사용자의 학습 데이터로부터 사용 이력, 진행율, 인지 점수 및/또는 참여율 등의 정보를 도출하고, 이를 성과 정보로 이용하여 사용자에게 제공되기 위한 맞춤형 콘텐츠를 결정할 수 있다. Referring to FIG. 3, in the cognitive ability development method according to embodiments of the present invention, information such as usage history, progress rate, recognition score, and/or participation rate is derived from the user's learning data, and this is used as performance information to provide the user with information such as usage history, progress rate, recognition score, and/or participation rate. You can decide on customized content to be provided.
일 예로, 하기에서는 상술한 인지능력 개발 시스템(2)에 기초하여 사용자를 분석하여 콘텐츠를 제공하는 경우에 있어서 사용자 시점을 트래킹하여 고도화된 디지털 치료제를 제공하는 방법에 대해 서술한다. 일 예로, 디지털 치료제는 소프트웨어 의료기기일 수 있다. 보다 상세하게는, 상술한 인지능력 개발 시스템(2)에 기초하여 사용자 인지 상태 정보를 분석하고, 분석된 사용자 인지 상태 정보에 기초하여 사용자에게 콘텐츠를 제공하여 사용자 인지 능력을 향상시킴으로써 질병(e.g. 치매)의 예방, 관리 및 치료를 목적으로 하는 소프트웨어 의료기기일 수 있다. 일 예로, 디지털 치료제는 사용자의 데이터를 수집, 관리 및 저장하여 환자 맞춤형 분석과 치료를 가능하게 하는 소프트웨어 의료기기일 수 있다. 일 예로, 디지털 치료제는 상술한 바와 같이 인지능력 개발 시스템(2)에 기초하여 사용자를 분석하여 콘텐츠를 제공함으로써 사용자의 인지능력을 향상시키는 것을 의미할 수 있으며, 특정 실시예로 한정되지 않는다. 하기에서는 설명의 편의를 위해 인지능력 개발 시스템(2)에 기초하여 수행되는 디지털 치료제를 서술하지만, 이에 한정되는 것은 아닐 수 있다.As an example, the following describes a method of providing advanced digital therapeutics by tracking the user's viewpoint when analyzing the user and providing content based on the cognitive
일 예로, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 시점 트래킹을 이용하여 사용자 정보를 분석하여 사용자 인지 상태를 판단할 수 있다. 이때, 사용자 시점 트래킹을 위해서 카메라가 이용될 수 있다. 구체적인 일 예로, 카메라는 사용자 장치(1)에 장착되어 콘텐츠를 제공받는 사용자의 시점(또는 시선), 얼굴, 손 및 그 밖의 신체를 트래킹할 수 있다. 일 예로, 카메라는 윈도우 OS 기반 태블릿 또는 데스크탑에 장착할 수 있는 웹캠으로써 사용자 시점(또는 시선), 얼굴, 손바닥 및 그 밖의 신체의 좌표를 추출할 수 있다. 이때, 인지능력 개발 시스템(2)은 카메라를 통해 추출된 좌표 값을 지속적으로 트래킹하여 사용자 인지 상태를 파악할 수 있으며, 이를 통해 디지털 치료제로써 인지능력 개발 시스템(2)이 사용자 상태를 정확하게 인지하도록 할 수 있다.As an example, the cognitive
구체적인 일 예로, 도 4는 일 실시예에 따른 사용자 시점을 트래킹하는 방법을 나타낸 도면이다. 도 4를 참조하면, 카메라(3)는 상술한 태블릿(1) 및 그 밖의 디바이스에 설치될 수 있다. 일 예로, 카메라(3)는 사용자에게 콘텐츠를 제공하는 디바이스의 상단에 부착되거나 디바이스와 결합된 형태일 수 있으며, 특정 실시예로 한정되지 않는다. 여기서, 카메라(3)는 상술한 바와 같이 사용자의 손(41), 얼굴(42) 및 시점(또는 시선, 43) 중 적어도 어느 하나 이상을 추출하여 좌표 값을 도출할 수 있다. 이때, 인지능력 개발 시스템(2)은 카메라(3)를 통해 추출된 좌표 값의 변화를 트래킹하여 사용자 인지 상태를 판단할 수 있다. 일 예로, 카메라(3)가 사용자의 손(41)을 트래킹하는 경우, 사용자의 손(41)의 중심 지점을 좌표 값의 기준점으로 설정하고, 이에 기초하여 트래킹을 수행할 수 있다. 또 다른 일 예로, 사용자의 손(41) 각 지점의 좌표 값을 도출하고, 도출된 좌표 값들의 평균을 통해 사용자 손(41)의 트래킹을 수행할 수 있다. 또 다른 일 예로, 카메라(3)가 얼굴(42)을 트래킹하는 경우, 얼굴(42)의 중심 지점을 좌표 값의 기준점으로 설정하고, 이에 기초하여 트래킹을 수행할 수 있다. 또 다른 일 예로, 얼굴(42) 각 지점의 좌표 값을 도출하고, 도출된 좌표 값들의 평균을 통해 얼굴(42)의 트래킹을 수행할 수 있다. 또 다른 일 예로, 카메라(3)가 시점(43)을 트래킹하는 경우, 사용자 눈의 중심 지점을 좌표 값의 기준점으로 설정하고, 이에 기초하여 트래킹을 수행할 수 있다. 또 다른 일 예로, 사용자 눈의 각 지점의 좌표 값을 도출하고, 도출된 좌표 값들의 평균을 통해 사용자 눈의 트래킹을 수행할 수 있다.As a specific example, FIG. 4 is a diagram illustrating a method for tracking a user's viewpoint according to an embodiment. Referring to FIG. 4, the
상술한 바를 통해, 인지능력 개발 시스템은 사용자의 손(41), 얼굴(42), 시점(43) 및 그 밖의 신체를 트래킹할 수 있으며, 이를 통해 사용자 상태를 파악하여 사용자에 맞는 콘텐츠를 제공함으로써 사용자 인지능력 향상을 효율적으로 수행할 수 있다.Through the above, the cognitive ability development system can track the user's hands (41), face (42), viewpoint (43), and other bodies, and through this, determine the user's state and provide content tailored to the user. User cognitive ability can be improved efficiently.
구체적인 일 예로, 도 5a 내지 도 5d는 일 실시예에 따라 사용자 시점 트래킹에 기초하여 사용자 정보를 추출하고 디지털 치료제를 고도화하는 방법을 나타낸 도면이다. 도 5a를 참조하면, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 인지 상태 정보에 기초하여 콘텐츠를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 예로, 인지능력 개발 시스템(2)의 콘텐츠 제공 모듈(21)을 통해 사용자에게 콘텐츠가 제공될 수 있다. 이때, 사용자는 인지능력 개발 시스템(2)에 의해 제공되는 콘텐츠에 기초하여 학습을 수행할 수 있으며, 이를 통해 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 인지상태를 확인할 수 있다. 구체적인 일 예로, 인지능력 개발 시스템(2)의 입력 모듈(22)은 콘텐츠 제공 모듈(21)을 통해 사용자에게 제공된 콘텐츠에 대한 사용자의 학습 데이터를 사용자 장치(1)로부터 수신하도록 구성될 수 있다. 일 예로, 인지능력 개발 시스템(2)이 사용자의 개인용 컴퓨터 등 사용자 장치 형태로 구현되는 경우, 입력 모듈(22)은 키보드나 터치스크린 등의 입력 수단(미도시)을 통해 학습 데이터를 입력받을 수 있다. As a specific example, FIGS. 5A to 5D are diagrams illustrating a method of extracting user information and upgrading a digital therapeutic product based on user viewpoint tracking according to an embodiment. Referring to FIG. 5A, the cognitive
이때, 분석 모듈(23)은 입력 모듈(22)에 입력된 학습 데이터를 분석하여 사용자 인지 상태 정보를 획득할 수 있다. 일 예로, 사용자 인지 상태 정보는 복수 개의 인지 영역별 성과 정보를 산출하도록 구성될 수 있다. 분석 모듈(23)은 각 인지 영역의 콘텐츠(e.g. 게임)에 대한 인지 점수, 각 영역의 콘텐츠에 대한 소모 시간, 영역별 진행율 및 참여율 중 적어도 어느 하나에 기초하여 성과 정보를 결정할 수 있으며, 이를 통해 사용자 인지상태 정보를 도출할 수 있다.At this time, the
구체적인 일 예로, 도 5a를 참조하면, 인지능력 개발 시스템(2)은 콘텐츠로써 사용자에게 질문 정보(501)와 답변 정보(502)를 제공할 수 있다. 일 예로, 사용자는 질문 정보(501)에 기초하여 학습 데이터로써 답 정보를 도출하고, 이를 답변 정보(502)에 입력할 수 있다. 또한, 일 예로, 인지능력 개발 시스템(2)은 학습을 고려하여 관련 콘텐츠(51, 52, 53, 54, 55, 56, 57)를 제공할 수 있다. 이때, 사용자가 관련 콘텐츠(51, 52, 53, 54, 55, 56, 57)를 답변 정보(502)에 입력함으로써 학습 데이터가 생성될 수 있으며, 인지능력 개발 시스템(2)은 생성된 학습 데이터를 획득할 수 있다. 구체적인 일 예로, 도 5a에서 질문에 대한 답을 입력하기 위해 자음/모음이 과일 모양 콘텐츠로써 사용자에게 제공될 수 있다. 이때, 사용자는 답 정보에 대응되는 자음 또는 모음이 포함됨 과일을 선택함으로써 답변 정보(502)를 완성할 수 있으며, 이를 통해 학습 데이터가 생성될 수 있다. 이때, 일 예로, 학습 데이터는 사용자가 답변 정보(502)를 기 설정된 값에 대응되게 입력하는지 여부에 대한 정보를 포함할 수 있다. 즉, 사용자가 답을 맞췄는지 여부에 대한 정보를 획득할 수 있다. As a specific example, referring to FIG. 5A, the cognitive
또 다른 일 예로, 학습 데이터는 사용자가 답변 정보(502)에 답을 입력하는 시간 정보를 더 포함할 수 있다. 일 예로, 사용자의 답변 정보(502) 입력 시간이 짧으면 사용자 인지상태가 높은 등급으로 판단될 수 있고, 입력 시간이 길면 사용자 인지상태가 낮은 등급으로 판단될 수 있다. 또 다른 일 예로, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 시점 정보를 더 트래킹하여 학습 데이터를 생성할 수 있다. 보다 상세하게는, 도 5b를 참조하면, 인지능력 개발 시스템(2)은 상술한 바와 같이, 카메라(3)를 통해 사용자 시점(43)에 대한 좌표 값을 도출하고, 시점(43)을 트래킹할 수 있다. 구체적인 일 예로, 사용자 시점(43)은 질문 정보(501)를 확인한 후 답변 정보(502)를 확인하는 방향으로 이동한 후 답변 정보(502) 입력을 위한 콘텐츠(51, 52, 53, 54, 55, 56, 57)로 이동할 수 있다. 이를 통해, 인지능력 개발 시스템(2)이 사용자가 제공되는 콘텐츠를 어떻게 인지하는지 확인할 수 있다.As another example, the learning data may further include time information at which the user inputs an answer into the
일 예로, 도 5c를 참조하면, 사용자가 질문 정보(501) 및 답변 정보(502)에서 트래킹되는 시점(43)이 기 설정된 횟수 이상으로 트래킹됨은 확인할 수 있다. 즉, 사용자가 질문 정보(501) 및 답변 정보(502)를 여러 번 읽는 것을 확인할 수 있으며, 이는 사용자 인지 상태가 낮음 등급임을 확인할 수 있다. 또 다른 일 예로, 사용자의 시점(43)이 답변 정보(502) 입력을 위한 콘텐츠(51, 52, 53, 54, 55, 56, 57)에서 오랜기간 유지되나 답변 정보(502)를 도출하지 못한 경우, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 인지 상태가 낮은 등급임을 확인할 수 있다. 즉, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 시점(43) 트래킹을 통해 사용자 인지 상태를 확인할 수 있으며, 이를 통해 사용자 인지 상태를 보다 정확하게 인지할 수 있다. As an example, referring to FIG. 5C, it can be confirmed that the
일 예로, 도 5c를 참조하면, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 인지 상태를 판단하기 위한 정보로써 타임라인 정보(503)를 더 디스플레이할 수 있으며, 이에 기초하여 사용자가 답변 정보(502)를 도출하는데 필요한 시간을 인지할 수 있다. As an example, referring to FIG. 5C, the cognitive
이때, 상술한 사용자 인지 상태 정보에 기초하여 인지능력 개발 시스템(2)은 제공되는 콘텐츠를 제어할 수 있다. 구체적인 일 예로, 도 5d를 참조하면, 인지능력 개발 시스템(2)은 전면 카메라(3)를 통해 사용자의 시점(43)을 트래킹하고, 시점(43)을 기초로 각 단어 조각들(자음/ 모음)을 둘러싸는 모양(바나나, 오이, 양상추 등)이나 색상 및 크기를 조정하거나 힌트를 제공할 수 있다. 일 예로, 도 5d에서 답변 정보(502)에 입력되는 콘텐츠(51, 52, 53, 55)는 사용자 인지 상태가 낮음을 고려하여 크기가 커질 수 있고, 색상도 눈에 잘 띄는 색상으로 변경될 수 있다. 또 다른 일 예로, 사용자의 시선 이동이 빠르고, 답변 정보(502) 입력 시간이 짧은 경우, 사용자 인지 상태 등급이 높은 경우일 수 있다. 이때, 사용자 인지 상태 등급이 높기 때문에 제공되는 콘텐츠(51, 52, 53, 54, 55, 56, 57)의 크기를 줄이고, 색상도 유사하게 함으로써 문제 난이도를 높일 수 있다. 즉, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 시점(43) 트래킹을 통해 사용자 인지 상태를 확인하고, 확인된 사용자 인지 상태에 맞는 콘텐츠를 제공할 수 있다. At this time, the cognitive
보다 구체적인 일 예로, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 시점(43)을 트래킹해서, 사용자가 질문 정보(501)를 몇 번 읽는지 여부를 카운팅할 수 있다. 일 예로, 사용자가 질문 정보(501)를 기 설정된 횟수 이상 확인하는 경우, 사용자 인지 상태 등급이 낮을 수 있으며, 이러한 경우에 문제 난이도를 낮추기 위해 상술한 바와 같이 콘텐츠 크기를 키우거나 색상을 눈에 띄게 변경할 수 있으며, 이를 통해 효율적인 콘텐츠를 제공할 수 있다. 또 다른 일 예로, 사용자 시점(43)을 트래킹해서 정답 단어 조각을 기 설정된 횟수 이상 지나가는 경우, 인지능력 개발 시스템(2)은 기 설정된 횟수를 카운팅하여 힌트 제공 시점을 결정하거나 정답 단어 조각을 줌인할 수 있으며, 특정 형태로 한정되는 것은 아닐 수 있다.As a more specific example, the cognitive
또 다른 일 예로, 인지능력 개발 시스템(2)은 카메라(3)를 통해 사용자 시점(43)뿐만 아니라 사용자 표정 정보를 도출할 수 있다. 일 예로, 사용자가 눈을 찡그리거나 화면에 인접하게 얼굴을 가까이하는 경우, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자에게 제공하는 콘텐츠의 크기를 키울 수 있다. 즉, 사용자가 콘텐츠를 제대로 인식하지 못하는 경우일 수 있으므로 인지능력 개발 시스템(2)은 콘텐츠의 크기를 크게함으로써 사용자가 효율적으로 콘텐츠를 제공받도록 할 수 있고, 인지능력을 효율적으로 측정하여 고도화를 수행할 수 있다.As another example, the cognitive
또한, 일 예로, 도 6a는 일 실시예에 따라 사용자 손을 트래킹하고 디지털 치료제를 고도화하는 방법을 나타낸 도면이다. 일 예로, 상술한 카메라(3)는 사용자의 시점(43)뿐만 아니라 사용자의 손(41)을 트래킹할 수 있다. 여기서, 인지능력 개발 시스템(2)은 트래킹한 사용자 손(41)의 좌표와 제공되는 콘텐츠의 화면상의 좌표가 일치함을 디텍트하면 답변 정보(502)를 업데이트할 수 있다. 구체적으로, 도6b를 참조하면, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 손(41)을 트래킹하여 특정 콘텐츠(55)의 위치에서 특정 콘텐츠(55)가 선택되는 입력을 디텍트할 수 있다. 일 예로, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 손(41) 각각의 좌표가 기 설정된 거리 이내로 모이게 됨을 디텍트하면 해당 위치에서 특정 콘텐츠(55)가 선택되는 입력을 디텍트할 수 있다. 즉, 사용자 손(41)이 움켜지는 동작이 디텍트될 수 있으며, 이에 기초하여 특정 콘텐츠(55)가 선택될 수 있다. 그 후, 인지능력 개발 시스템(2)은 카메라(3)에 기초하여 선택된 특정 콘텐츠(55)가 제 1 위치에서 제 2 위치로 이동함을 디텍트할 수 있다. 이때, 제 2 위치에서 제공되는 콘텐츠(61)는 특정 콘텐츠(550)를 답변 정보(502)로 제공하기 위한 입력을 제공하는 위치일 수 있다. 즉, 사용자 손(41)이 특정 콘텐츠(550)를 선택하여 믹서기(61)로 이동시키면 인지능력 개발 시스템(2)은 이를 인지하여 답변 정보(502)로 제공할 수 있다. 즉, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 손(41)을 인지하고, 인지된 손을 트래킹할 수 있다. 이때, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 손(41) 동작에 기초하여 사용자 인지 상태를 확인할 수 있다. 일 예로, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 손(41)이 기 설정된 시간 이내에 빠르게 선택되어 제 1 위치에서 제 2 위치로 이동함을 디텍트하면 사용자 인지 상태가 높은 등급임을 판단할 수 있다. 반면, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 손(41)의 이동 속도가 느리고, 특정 콘텐츠(55) 선택 동작을 수행하지 못함을 디텍트하면 사용자 인지 상태가 낮은 등급임을 판단할 수 있다. 즉, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 손(41)을 트래킹하여 사용자의 인지 상태를 판단할 수 있다. Additionally, as an example, FIG. 6A is a diagram illustrating a method of tracking a user's hand and enhancing a digital therapeutic agent according to an embodiment. As an example, the above-mentioned
또한, 일 예로, 도 6c를 참조하면, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 손(41) 트래킹에 기초하여 최종 답변 정보를 도출하는 시간 정보에 기초하여 사용자 인지 상태를 판단할 수 있다. 일 예로, 도 6c에서 질문 정보(501)에 기초한 답변 정보(502)는 "모친"으로 사용자 손(41)이 "ㅗ" , "ㅊ" , "ㅣ" 및 "ㄴ"을 선택하여 상술한 제 2 위치(즉 믹서기, 61)로 이동함을 디텍트할 수 있으며, 해당 답변을 도출하는데까지 필요한 시간 정보를 도출할 수 있다. 일 예로, 인지능력 개발 시스템(2)은 상술한 바와 같이 최종 답변 정보(502)를 도출하는데 시간이 오래 걸리면 사용자 인지 상태 등급이 낮은 것으로 판단할 수 있으며, 최종 답변 정보(502) 도출 시간이 짧으면 사용자 인지 상태 등급이 높은 것으로 판단할 수 있다.Additionally, as an example, referring to FIG. 6C, the cognitive
또 다른 일 예로, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 시점(43) 및 사용자 손(41)을 모두 디텍트할 수 있다. 보다 상세하게는, 도 7a 및 도 7b를 참조하면, 사용자는 제공되는 콘텐츠에서 질문 정보(501)를 확인하여 특정 콘텐츠를 선택하여 이동시킴으로써 답변 정보(502)를 생성할 수 있다. 이때, 사용자의 시점(43)은 질문 정보(501) 및 답변 정보(502)에 기초하여 각각의 콘텐츠로 이동할 수 있으며, 사용자 손(41)은 답변 정보(502)를 위해 각각의 콘텐츠로 이동할 수 있다. 즉, 사용자는 인지능력 개발 시스템(2)으로부터 제공되는 콘텐츠를 눈으로 인식하고, 손으로 선택하여 특정 동작을 수행할 수 있다. 상술한 점을 고려하여, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 시점(43) 및 사용자 손(41)을 모두 디텍트할 수 있으며, 이를 통해 사용자 인지 상태를 판단할 수 있다. 이때, 일 예로, 인지능력 개발 시스템(2)은 하나의 카메라(3)를 통해 사용자 시점(43) 및 사용자 손(41)을 모두 인식할 수 있다. 또 다른 일 예로, 인지능력 개발 시스템(2)은 복수 개의 카메라(3)를 구비하고, 복수 개의 카메라(3)에 기초하여 사용자 시점(43) 및 사용자 손(41)을 트래킹할 수 있다. 이때, 일 예로, 사용자 시점(43)에 기초하여 트래킹되는 정보 및 사용자 손(41)에 기초하여 트래킹되는 정보에는 각각의 가중치가 부여될 수 있으며, 가중치를 고려한 값들을 반영하여 사용자 인지 상태 등급이 결정될 수 있으며, 이를 통해 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 인지 상태를 확인할 수 있다.As another example, the cognitive
또 다른 일 예로, 도 8a를 참조하면, 인지능력 개발 시스템(2)은 가상 객체(71)를 제공하고, 가상 객체(71)에 기초하여 사용자의 얼굴(42) 및 사용자 신체(44) 중 적어도 어느 하나를 트래킹하여 사용자 인지 상태를 판단할 수 있다. 이때, 일 예로, 인지능력 개발 시스템(2)은 가상 객체(71)에 대한 제어를 통해 사용자가 가상 객체(71)를 쉽게 인식하도록 할 수 있다. 일 예로, 인지능력 개발 시스템(2)은 배경색을 기초로 단어조각을 둘러싸는 색을 조절할 수도 있다. 구체적인 일 예로, 인지능력 개발 시스템(2)은 보라색 커튼이 있는 경우에는 사용자가 쉽게 인식할 수 있도록 가상 객체(71)는 다른 색으로 디스플레이할 수 있다. 또한, 일 예로, 도 8b를 참조하면, 인지능력 개발 시스템(2)은 배경 내 실물 객체를 인식해서(e.g. 창문, 의자, 액자 등) 소정의 실물 객체 상에는 가상 객체(71)가 오버랩되지 않도록 가상객체의 위치를 동적으로 조절할 수 있다. 일 예로, 도 8b에서 가상 객체(71)는 실물 객체에 의해 사용자가 식별하지 못할 수 있으며, 이를 고려하여 사용자 식별이 가능한 영역으로 이동시킬 수 있다. 보다 구체적으로, 인지능력 개발 시스템(2)은 실물 객체의 밝기 및 복잡도(complexity)와 가상 객체(71)의 색상 및 투과도를 고려해서 가상객체의 위치를 선정할 수 있다. 이때, 인지능력 개발 시스템(2)은 카메라를 통해 가상 객체(71)가 디스플레이되는 공간을 감지하고, 공간 상의 실물 객체를 인지하여 밝기 및 복잡도 정보를 도출할 수 있다. 이때, 인지능력 개발 시스템(2)은 가상 객체(71)의 색상 및 투과도 정보를 도출하여 상술한 실물 객체 정보와 비교함으로써 사용자가 쉽게 인식할 수 있는 위치를 결정할 수 있다.As another example, referring to FIG. 8A, the cognitive
구체적인 일 예로, 밝기는 주변 조도나 창문 등에 의해 빛이 들어오는 정도일 수 있다. 또한, 일 예로, 복잡도는 복잡한 그림이 그려진 벽지나 액자의 그림에 기초하여 인식되는 배경일 수 있다. 일 예로, 가상 객체(71)의 색상과 투과도는 배경과의 보색 또는 유사도가 고려되거나, 투과도가 높으면 투과도를 낮추거나 이동시킬 수 있다. 또 다른 일 예로, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 위치도 조정할 수 있다. 일 예로, 인지능력 개발 시스템(2)은 가상 객체(71)를 따라하는 사용자의 얼굴(41) 또는 사용자의 신체(44)를 트래킹하여 사용자 인지 상태를 판단할 수 있다. 이때, 사용자 주변에 상술한 실물 객체가 많은 경우처럼 복잡도가 높은 경우나 밝기가 높아 사용자 인식이 쉽지 않은 경우, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 위치를 조정하는 정보를 디스플레이할 수 있으며, 이에 기초하여 사용자의 위치가 조정된 후 사용자 동작을 인식할 수 있다.As a specific example, brightness may be the degree to which light enters due to ambient illumination or a window. Additionally, as an example, complexity may be a background recognized based on wallpaper or a picture frame with a complicated picture. For example, the color and transmittance of the
또 다른 일 예로, 도 9a 및 도 9b는 사용자 시점(43) 트래킹에 기초하여 사용자 인지 상태를 판단하는 방법을 나타낸 도면이다. 일 예로, 도 9a 및 도 9b는 복수 개의 콘텐츠(91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99)를 배치하고, 이에 따라 이동하는 사용자 시점(43)을 트래킹할 수 있다. 이때, 인지능력 개발 시스템(2)은 복수 개의 콘텐츠(91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99)을 모두 확인하는 동작이 필요함을 사용자에게 전달하고, 사용자는 복수 개의 콘텐츠(91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99)를 시선을 통해 확인할 수 있다. 이때, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 시점(43)을 트래킹하여 사용자 시점(43)이 처음 콘텐츠(91)에서 마지막 콘텐츠(99)까지 이동했다가 다시 돌아오는 시간 정보를 획득할 수 있다. 이때, 인지능력 개발 시스템(2)은 시간 정보가 짧으면 사용자 인지 상태의 등급이 높다고 판단하고, 시간 정보가 길면 사용자 인지 상태 등급이 낮다고 판단할 수 있다.As another example, FIGS. 9A and 9B are diagrams showing a method of determining a user's cognitive state based on tracking the user's
또한, 일 예로, 사용자 인지 상태 등급은 기 설정된 조건에 기초하여 복수 개의 등급으로 설정될 수 있다. 일 예로, 각각의 등급을 분류하는 각각의 조건에는 가중치가 부여될 수 있으며, 가중치 정보에 기초하여 사용자 인지 상태 등급이 결정될 수 있다. 일 예로, 상술한 바에서 사용자 시점(43)에 기초하여 답변 정보(502)가 도출되는 시간 정보에는 제 1 가중치가 부여되고, 사용자 시점(43)에 기초하여 사용자가 질문 정보(501)를 확인하는 횟수에는 제 2 가중치가 부여될 수 있다. 이때, 인지능력 개발 시스템(2)은 각각의 가중치를 고려한 값으로 최종 값을 도출하고, 최종 값이 도출된 영역에 대응되는 사용자 인지 상태 등급을 확인할 수 있다.Additionally, as an example, the user cognitive status level may be set to a plurality of levels based on preset conditions. As an example, a weight may be assigned to each condition that classifies each grade, and the user's cognitive state grade may be determined based on the weight information. As an example, as described above, a first weight is given to the time information at which the
또 다른 일 예로, 사용자 손(41)을 추가로 인식하는 경우에 사용자 손(41)에 기초하여 특정 콘텐츠가 선택되어 최종 답변이 도출되는 시간 정보에는 제 3 가중치가 부여되고, 사용자 손(41)의 트래킹에 기초하여 사용자가 특정 콘텐츠 선택을 수행하는 동작에 제 4 가중치를 부여할 수 있다. 이때, 인지능력 개발 시스템(2)은 제 1 가중치, 제 2 가중치, 제 3 가중치 및 제 4 가중치를 모두 반영하여 최종 값을 도출하고, 최종 값이 도출된 영역에 대응되는 사용자 인지 상태 등급을 확인할 수 있다. 즉, 사용자 인지 상태 등급은 인지능력 개발 시스템(2)에 의해 도출되는 최종 값과 비교를 통해 수행될 수 있다. 또한, 일 예로, 인지능력 개발 시스템(2)은 상술한 사용자 인지 상태 등급 정보에 기초하여 학습 데이터를 생성하고, 생성된 학습 데이터에 기초하여 사용자 인지 상태 등급에 맞도록 콘텐츠를 조절할 수 있다. 또한, 생성된 학습 데이터는 피드백되어 인지능력 개발 시스템(2)으로 전달될 수 있으며, 인지능력 개발 시스템(2)은 상술한 정보를 반영하여 사용자 인지 상태 등급에 맞는 콘텐츠를 효율적으로 제공할 수 있다. As another example, when the user's
도 10은 일 실시예에 따라 흡연 모니터링을 통한 혈관 관리 방법을 나타낸 순서도이다. 설명의 편의를 위해 도 10에 도시된 흡연 모니터링을 통한 혈관 관리 방법은 사용자 장치(1)로부터 위치 정보를 수신하는 인지능력 개발 시스템(2)(또는 인지능력 개발 서버)에 의해 수행될 수 있다. 다만, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며 인지능력 개발 시스템이 사용자 장치와 일체로 구현되어 구성될 수 있다. Figure 10 is a flowchart showing a method for managing blood vessels through smoking monitoring according to an embodiment. For convenience of explanation, the blood vessel management method through smoking monitoring shown in FIG. 10 may be performed by the cognitive ability development system 2 (or cognitive ability development server) that receives location information from the
도 10을 참조하면, 먼저 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 위치 정보에 기반하여 흡연 확률을 판단하기 위한 기초가 되는 구역별 흡연 가능도 지도를 구축할 수 있다(S31). 흡연 가능도 지도는 사용자의 위치에 따라 흡연으로 판단할 수 있는 가능성을 기초로 복수의 영역으로 구획된 지도를 의미한다. 도 11에 도시된 바와 같이 구역별 흡연 가능도를 판단하기 위해 구획된 지도를 참조하면, 흡연 가능성에 대한 개별 영역은 도로의 위치, 인도를 기준으로 인접하는 건물의 종류(예를 들어, 주차장, 식당, 학교, 카페 등), 구조물의 종류(예를 들어, 도로, 나무, 호수 등), 흡연 부스의 유무 중 하나 이상을 기초로 결정될 수 있다. 도 11을 참조하면, 주변이 식당으로 둘러 쌓은 부분은 모두 하나의 영역으로 보는 식당 영역(A), 자동차대리점 앞 영역(B), 은행 앞 영역(C), 소정 규모 이상의 주택가 및 상가 주변 둘레 영역(D), 특정 용도의 건물과 공원 경계 영역(E), 학교 앞 영역(F), 슈퍼 앞 영역(G) 등으로 구획될 수 있다. 인지능력 개발 시스템(2)은 외부 렌더링 서버(예를 들어, 네이버 지도 서버, 구글 어스 서버 등)에서 제공되는 지형 모델링에 기초하여 흡연 가능도 지도를 구축할 수 있다. 인지능력 개발 시스템(2)은 일 실시예에 따라 사용자의 현재 위치 또는 사용자가 입력하는 위치에 대응하는 지리적 정보를 통해 흡연 가능도 지도를 생성할 수 있다. 다른 실시예에서, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 직장, 집 주변 등 사용자 위치 검출 빈도가 빈번한 공간에 대한 흡연 가능도 지도를 미리 생성하여 저장할 수 있다. 인지능력 개발 시스템(2)은 현실 공간에서 구역의 특징 및 주변 지형 지물의 특징을 고려하여 영역을 구획하고 구획별로 흡연 가능도를 부여할 수 있다. 예를 들어, 현실 공간을 기초로 도로는 흡연 가능성 0%, 도로 옆 인도는 흡연 가능성 20%, 학교 근처는 5%, 도로의 폭이 좁거나 1차선인 경우 그 옆 인도는 가능성 50%, 주차장 인근은 60%, 건물과 건물 사이는 80%, 흡연 부스는 99% 등과 같이 구역의 특징 및 주변 지형 지물의 특징을 고려하여 영역을 구획하고 구획별로 흡연 가능도를 부여할 수 있다. 구역별 흡연 가능도 지도는 학습을 통해 머신러닝 기법을 이용하여 구축될 수 있다. Referring to FIG. 10, the cognitive
인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 장치(1)로부터 사용자의 위치 정보를 수신할 수 있다(S32). 이 때, 사용자 장치(1)는 스마트폰 등 모바일 컴퓨팅 장치이거나 스마트 워치 등의 각종 웨어러블 디바이스일 수 있다. 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 장치(1)로부터 위치 센서(GPS 모듈 등)로부터 측정된 센싱 데이터를 수신할 수 있고, 수신된 위치 센싱 데이터로부터 사용자의 위치 정보를 트래킹하여 사용자의 이동 경로를 추정할 수 있다. 또한, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자 장치(1)로부터 가속도 센서, 굽힘 센서, 자이로 센서, 중력 센서, 속도 센서, 생체 센서 감지 센서 중 하나 이상의 센서로부터 수집된 센싱 데이터를 수집할 수 있으며, 후술하는 사용자의 흡연 여부 및 흡연량을 판단하기 위한 혈압, 심전도 변화 등의 측정 등 사용자의 흡연 상태를 보다 정밀하게 측정하는 데에 이용할 수 있다. The cognitive
인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 위치 정보에 기초하여 사용자의 흡연 확률을 판단할 수 있다(S33). 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 위치 정보를 이용해 추정된 사용자의 이동 경로를 이용하여 구역별 흡연 가능도를 기초로 사용자의 위치 및 해당 위치에 대한 체류 시간을 고려하여 흡연하였을 확률을 판단할 수 있다. 예를 들어, 구역별 흡연 가능도 지도에서 도로는 흡연 가능성 0%, 도로 옆 인도는 흡연 가능성 20%, 학교 근처는 5%, 도로의 폭이 좁거나 1차선인 경우 그 옆 인도는 가능성 50%, 주차장 인근은 60%, 건물과 건물 사이는 80%, 흡연 부스는 99% 등과 같이 구역의 특징 및 주변 지형 지물의 특징을 고려하여 구축될 수 있다. 이 경우, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 위치가 식당 영역(A)에서 일정 시간 이상(예를 들어, 2분 이상) 체류하는 것으로 추정된 경우, 건물과 건물 사이로 보아 사용자의 흡연 확률을 80%로 판단할 수 있다. 다른 실시예에서, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 체류 시간이 특정 위치에서 일정 시간 이상이고, 위치가 자동차대리점 앞 영역(B)인 경우 주차장 인근으로 흡연 확률 60%, 은행 앞 영역(C)인 경우 도로 옆 인도로 흡연 가능성 20%, 주택가 및 상가 주변 둘레 영역(D)인 경우 도로의 폭이 좁거나 1차선인 경우 그 옆 인도로 흡연 확률 50%, 공원 경계 영역(E)은 경우에 따라 주차장 인근인 경우 흡연 확률 60%, 학교 앞 영역(F)인 경우 학교 근처로 흡연 확률 5%, 슈퍼 앞 영역(G)은 도로의 폭이 좁거나 1차선인 경우 그 옆 인도로 흡연 확률 50%와 같이 판단할 수 있다. 특정 위치에 흡연 부스가 설치된 정보가 있다면, 예를 들어, 자동차대리점 앞 영역(B)에 흡연 부스가 있는 경우 해당 위치에서 일정 시간 이상 체류한 것으로 추정되는 경우 흡연 확률은 흡연 부스로 보아 99%로 판단될 수 있다. 구역별 흡연 가능도 지도에서 각 구역별 흡연 가능도는 사용자가 실제 흡연을 했는지 피드백 정보에 따라 업데이트될 수 있다. 일 실시예에서, 인지능력 개발 시스템(2)은 스마트 폰과 같은 모바일 장치인 사용자 장치(1)로부터 통화 중이라는 정보를 수신할 수 있고, 이 경우 인지능력 개발 시스템(2)은 해당 위치에서 흡연 가능도를 낮출 수 있다. 예를 들어, 사용자의 위치가 식당 영역(A)에서 일정 시간 이상(예를 들어, 2분 이상) 체류하는 것으로 추정되더라도, 사용자 장치(1)가 통화중인 정보를 함께 수신하는 경우 흡연 확률을 80%가 아닌 40%로 판단할 수 있다. 만약 사용자의 위치가 흡연 부스로 추정되는 경우에는 사용자 장치(1)가 통화 중이라는 정보가 수신되더라도 흡연 확률을 낮추지 않고 99%로 판단할 수 있다. 즉, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 통화 중 정보를 추가로 이용하여 흡연 확률을 낮출지 결정할 수 있다. The cognitive
인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 흡연 확률을 기초로 미리 설정된 기준값 이상인 경우 흡연으로 판단할 수 있다(S34). 예를 들어, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 위치가 식당 영역(A)에서 흡연 확률이 80%로 판단되는 경우, 미리 설정된 기준값이 50%라면 실제 사용자가 흡연한 것으로 판단할 수 있다. 일 실시예에서, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 흡연 확률이 기준값(예를 들어, 50%) 이상이고, 심박수 및 협압의 변화가 일정 기준값 이상인 경우에만 흡연한 것으로 판단할 수도 있다. 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자가 흡연인 것으로 판단된 경우, 사용자의 혈압 및 심전도의 변화 정도를 기초로 흡입 강도를 추정할 수 있다. 구체적으로, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 해당 위치의 체류 시간동안 혈압 및 심전도 변화 그래프를 획득하고 기울기로 구간을 정해 구간별로 흡입 강도를 '상', '중', '하'로 구분할 수 있다. 사용자의 흡입 강도와 체류 시간을 기초로 사용자의 해당 위치에서의 흡연량을 추정할 수 있다. 일 실시예에서, 학습에 따른 머신러닝 기법을 통해 흡연 여부 및 흡연량이 추정될 수 있다. 다른 실시예에서, 흡연 시간, 흡연량(흡연 시간, 담배 개수 등)은 사용자로부터 입력 받을 수 있다.The cognitive
이 후, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 흡연 여부에 대한 사용자의 확인을 피드백 받고 사용자의 흡연 정보를 저장할 수 있다(S35). 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 흡연 여부를 결정한 후 사용자의 피드백을 통해 흡연 여부 추정의 정확도를 갱신할 수 있다. 사용자의 피드백 수집은 도 12에 도시된 바와 같이 흡연 여부에 대해 메시지를 사용자 장치(1)에 전송하거나 문의 창을 표시하는 등으로 문의 후 입력 모듈(22)을 통해 사용자의 답변을 수집하는 방식으로 수행될 수 있다. 도 12를 참조하면, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자에게 흡연을 하였는지 문의하는 창을 띄우고, 사용자의 답변이 긍정인 경우 흡연량(흡연 시간, 담배 개수 등)을 확인하는 추가 문의 창을 표시할 수 있다. 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 흡연 여부, 흡연량 등의 흡연 정보와 사용자로부터 피드백 받은 정보를 저장하여 DB에 정보를 업데이트 할 수 있다. 이 때, 인지능력 개발 시스템(2)이 흡연이라고 판단하였으나, 사용자의 피드백이 흡연이 아닌 경우 사용자의 흡연 상태는 비흡연으로 기록하고, 해당 위치의 구역별 흡연 가능도 지도에서 흡연 가능성을 낮출 수 있고, 해당 데이터를 학습데이터로 하여 구역별 흡연 가능도 지도를 업데이트할 수 있다. After this, the cognitive
인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 흡연 정보를 기초로 혈관 관리 항목에 정보를 추가하고 사용자의 흡연 정보에 따라 디지털 치료제 콘텐츠를 제공할 수 있다(S36). 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 흡연 여부, 흡연 시간, 흡입 강도 등의 흡연 정보를 혈관 관리 항목에 추가하고, 도 13a에 도시된 바와 같이 화면을 구성하여 표시할 수 있다. 도 13a를 참조하면, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 흡연 정보를 누적 관리하여 달력 형태로 흡연 상태를 디스플레이 화면에 표시할 수 있다. 인지능력 개발 시스템(2)은 또한, 도 14a 및 14b에 도시된 바와 같이 사용자의 흡연 정보를 기초로 디지털 치료제 콘텐츠를 제공할 수 있다. 도 14a 및 14b를 참조하면, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자가 흡연을 한 경우 "혈관 교육" 컨텐츠를 제공하고 "혈관 교육" 컨텐츠 중에서도 "흡연 교육"에 중점을 두고 디지털 치료제 콘텐츠로 제공할 수 있다. 경우에 따라, 디지털 치료제 콘텐츠는 사용자의 금연 과제를 설정하고 관련 흡연(금연) 교육, 금연 목표 달성 플랜을 콘텐츠의 내용으로 할 수 있다. The cognitive
도 11은 일 실시예에 따라 구역별 흡연 가능도를 판단하기 위해 구획된 지도를 나타낸 도면이다. 구역별 흡연 가능도 지도는 사용자의 위치에 따라 흡연으로 판단할 수 있는 가능성을 기초로 복수의 영역으로 구획된 지도를 의미하며, 인지능력 개발 시스템(2)에 의해 미리 생성될 수 있다. Figure 11 is a diagram illustrating a map divided into sections to determine the possibility of smoking in each area according to an embodiment. The smoking possibility map by zone refers to a map divided into a plurality of areas based on the possibility of determining smoking depending on the user's location, and can be generated in advance by the cognitive ability development system (2).
도 11을 참조하면, 구역별 흡연 가능도를 판단하기 위해 구획된 지도를 참조하면, 흡연 가능성에 대한 개별 영역은 인도를 기준으로 인접하는 건물의 종류(예를 들어, 주차장, 식당, 학교, 카페 등), 구조물(예를 들어, 도로, 나무, 호수 등) 등을 기초로 결정될 수 있다. 도 11에 도시된 바와 같이, 주변이 식당으로 둘러 쌓은 부분은 모두 하나의 영역으로 보는 식당 영역(A), 자동차대리점 앞 영역(B), 은행 앞 영역(C), 소정 규모 이상의 주택가 및 상가 주변 둘레 영역(D), 특정 용도의 건물과 공원 경계 영역(E), 학교 앞 영역(F), 슈퍼 앞 영역(G) 등으로 구획될 수 있다. 인지능력 개발 시스템(2)은 외부 렌더링 서버(예를 들어, 네이버 지도 서버, 구글 어스 서버 등)에서 제공되는 지형 모델링에 기초하여 흡연 가능도 지도를 구축할 수 있다. 인지능력 개발 시스템(2)은 일 실시예에 따라 사용자의 현재 위치 또는 사용자가 입력하는 위치에 대응하는 지리적 정보를 통해 흡연 가능도 지도를 생성할 수 있다. 다른 실시예에서, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 직장, 집 주변 등 사용자 위치 검출 빈도가 빈번한 공간에 대한 흡연 가능도 지도를 미리 생성하여 저장할 수 있다. 인지능력 개발 시스템(2)은 현실 공간에서 구역의 특징 및 주변 지형 지물의 특징을 고려하여 영역을 구획하고 구획별로 흡연 가능도를 부여할 수 있다. Referring to Figure 11, referring to the map divided to determine the possibility of smoking by area, the individual area for the possibility of smoking is determined by the type of building adjacent to the sidewalk (e.g., parking lot, restaurant, school, cafe) etc.), structures (e.g., roads, trees, lakes, etc.), etc. As shown in Figure 11, the areas surrounded by restaurants are all considered as one area, including the restaurant area (A), the area in front of the car dealership (B), the area in front of the bank (C), and the surrounding areas of residential areas and shopping malls of a certain size or larger. It can be divided into a perimeter area (D), a boundary area for buildings and parks for specific purposes (E), an area in front of the school (F), and an area in front of a supermarket (G). The cognitive
도 12는 일 실시예에 따라 사용자의 흡연 여부 및 흡연량을 확인하는 방법을 나타낸 도면이다. 인지능력 개발 시스템(2)은 흡연 가능도 지도 및 사용자의 위치 정보를 통해 판단한 사용자의 흡연 여부가 정확한 판단인지 확인하기 위해, 사용자의 흡연 여부에 대해 메시지를 사용자 장치(1)에 전송하거나 문의 창을 표시하는 등으로 확인할 수 있다. 사용자의 답변 피드백은 입력 모듈(22)을 통해 수집될 수 있다. Figure 12 is a diagram illustrating a method of checking whether a user smokes and the amount of smoking according to an embodiment. The cognitive ability development system (2) sends a message to the user device (1) about the user's smoking status or sends an inquiry window to the user device (1) to confirm whether the user's smoking status determined through the smoking probability map and the user's location information is accurate. You can check by displaying . The user's answer feedback may be collected through the
도 12를 참조하면, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자에게 흡연을 하였는 문의하는 창(121)을 띄우고, 사용자의 답변이 긍정인 경우 흡연량(흡연 시간, 담배 개수 등)을 확인하는 추가 문의 창(122)을 표시할 수 있다. 이 때, 인지능력 개발 시스템(2)이 흡연이라고 판단하였으나, 사용자의 피드백이 흡연이 아닌 경우 사용자의 흡연 상태는 비흡연으로 기록하고, 해당 위치의 구역별 흡연 가능도 지도에서의 흡연 가능성을 낮출 수 있다. 또한, 인지능력 개발 시스템(2)은 해당 데이터를 학습데이터로 하여 구역별 흡연 가능도 지도를 업데이트 할 수 있다.Referring to FIG. 12, the cognitive
도 13a는 일 실시예에 따라 사용자의 흡연 관리 상태를 표시하는 방법을 나타낸 도면이다. 도 13a를 참조하면, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 흡연 여부, 흡연 시간, 흡입 강도 등의 흡연 정보를 혈관 관리 항목에 추가하고 디스플레이 화면에 표시할 수 있다. 또한, 도 13a에 도시된 바와 같이 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 흡연 정보를 누적 관리하여 달력 형태로 흡연 상태를 디스플레이 화면에 표시할 수 있다.FIG. 13A is a diagram illustrating a method of displaying a user's smoking management status according to an embodiment. Referring to FIG. 13A, the cognitive
도 13b는 일 실시예에 따라 사용자의 혈관 관리를 위한 상태 화면을 제공하는 방법을 나타낸 도면이다. 도 13b를 참조하면, 인지능력 개발 시스템(2)은 추가로 사용자의 혈압 측정 정보를 표시할 수 있고, 사용자의 혈압이 정상인지, 고혈압 또는 저혈압 상태인지 표시할 수 있다. 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 흡연 전후 혈압 변화를 표시하여 사용자에게 흡연과 혈압과의 관계를 시각적으로 표시하여 효과적으로 흡연에 따른 혈관 건강 관리를 위한 보조 화면을 제공할 수 있다.FIG. 13B is a diagram illustrating a method of providing a status screen for managing a user's blood vessels according to an embodiment. Referring to FIG. 13B, the cognitive
도 14a는 일 실시예에 따라 사용자의 혈관 관리를 위한 혈관 교육 메뉴를 제공하는 방법을 나타낸 도면이다. 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자의 흡연 정보를 기초로 디지털 치료제 콘텐츠를 제공할 수 있다. 도 14a를 참조하면, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자가 흡연을 한 경우 "혈관 교육" 컨텐츠를 선택할 수 있는 메뉴를 제공할 수 있다.FIG. 14A is a diagram illustrating a method of providing a blood vessel education menu for a user's blood vessel management according to an embodiment. The cognitive
도 14b는 일 실시예에 따라 사용자의 혈관 관리를 위한 흡연 교육 메뉴를 제공하는 방법을 나타낸 도면이다. 도 14b를 참조하면, 인지능력 개발 시스템(2)은 사용자가 흡연을 한 경우 "혈관 교육" 컨텐츠 중에서도 "흡연 교육"에 중점을 두고 디지털 치료제 콘텐츠로 제공할 수 있다. 구체적으로, 인지능력 개발 시스템(2)은 "혈관 교육" 컨텐츠를 선택하는 경우, "흡연 교육" 컨텐츠를 선택할 수 있는 메뉴를 제공할 수 있다. 경우에 따라, 디지털 치료제 콘텐츠는 사용자의 금연 과제를 제공하고 관련 교육, 금연 목표 달성 플랜을 콘텐츠의 내용으로 할 수 있다.Figure 14b is a diagram illustrating a method of providing a smoking education menu for the user's blood vessel management according to an embodiment. Referring to FIG. 14B, if the user smokes, the cognitive
이상에서 설명한 실시예들은 적어도 부분적으로 컴퓨터 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 실시예들을 구현하기 위한 프로그램이 기록되고 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의하여 읽힐 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 광 데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다. 또한, 본 실시예를 구현하기 위한 기능적인 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트(segment)들은 본 실시예가 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에 의해 용이하게 이해될 수 있을 것이다.The embodiments described above can be implemented at least partially as a computer program and recorded on a computer-readable recording medium. Computer-readable recording media on which programs for implementing the embodiments are recorded include all types of recording devices that store data that can be read by a computer. Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, and optical data storage devices. Additionally, computer-readable recording media may be distributed across computer systems connected to a network, and computer-readable codes may be stored and executed in a distributed manner. Additionally, functional programs, codes, and code segments for implementing this embodiment can be easily understood by those skilled in the art to which this embodiment belongs.
이상에서 살펴본 본 명세서는 도면에 도시된 실시예들을 참고로 하여 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 실시예의 변형이 가능하다는 점을 이해할 것이다. 그러나, 이와 같은 변형은 본 명세서의 기술적 보호범위 내에 있다고 보아야 한다. 따라서, 본 명세서의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의해서 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 포함하도록 정해져야 할 것이다.Although the above-described specification has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, these are merely illustrative examples, and those skilled in the art will understand that various modifications and modifications of the embodiments are possible therefrom. However, such modifications should be considered within the scope of technical protection of this specification. Therefore, the true technical protection scope of the present specification should be determined to include other implementations, other embodiments, and those equivalent to the claims according to the technical spirit of the appended claims.
Claims (10)
사용자의 위치 정보를 수집하는 단계;
상기 사용자의 위치 정보를 기초로 흡연 여부를 판단하는 단계; 및
상기 사용자의 흡연 여부에 기초하여 디지털 치료제 콘텐츠를 제공하는 단계를 포함하는, 흡연 모니터링을 통한 혈관 관리 방법.
In a vascular management method through smoking monitoring performed by a cognitive ability development server,
Collecting user location information;
determining whether or not the user is smoking based on the user's location information; and
A blood vessel management method through smoking monitoring, comprising providing digital therapeutic content based on whether the user smokes.
상기 사용자의 위치에 따라 흡연 여부를 판단할 수 있는 가능성을 기초로 복수의 영역으로 구획된 구역별 흡연 가능도 지도를 구축하는 단계를 더 포함하는, 흡연 모니터링을 통한 혈관 관리 방법.
According to claim 1,
A method for managing blood vessels through smoking monitoring, further comprising constructing a smoking possibility map for each area divided into a plurality of areas based on the possibility of determining whether or not the user is smoking according to the user's location.
상기 구역별 흡연 가능도 지도는, 도로의 위치, 인도를 기준으로 인접하는 건물의 종류, 구조물의 종류, 흡연 부스의 유무 중 하나 이상을 기초로 결정되는, 흡연 모니터링을 통한 혈관 관리 방법.
According to claim 2,
The smoking possibility map for each area is determined based on one or more of the location of the road, the type of building adjacent to the sidewalk, the type of structure, and the presence or absence of a smoking booth. A method of managing blood vessels through smoking monitoring.
상기 사용자의 위치 정보를 기초로 흡연 여부를 판단하는 단계는,
상기 구역별 흡연 가능도 지도와, 상기 사용자의 위치 및 상기 사용자의 위치에 대한 체류 시간을 이용하여 상기 사용자의 흡연 확률을 판단하는 단계; 및
상기 흡연 확률이 미리 설정된 기준값 이상인 경우 상기 사용자의 흡연으로 판단하는 단계를 포함하는, 흡연 모니터링을 통한 혈관 관리 방법.
According to claim 2,
The step of determining whether or not the user is smoking based on the user's location information,
determining the user's smoking probability using the smoking possibility map for each area, the user's location, and the user's residence time at the user's location; and
A blood vessel management method through smoking monitoring, comprising determining that the user is smoking when the smoking probability is greater than or equal to a preset reference value.
상기 사용자의 흡연 확률을 판단하는 단계는,
상기 사용자가 통화 중인 정보를 수신하는 경우, 상기 사용자의 위치가 흡연 부스가 아닌 경우 흡연 확률을 낮추고, 상기 사용자의 위치가 흡연 부스인 경우 흡연 확률을 유지하는 단계를 포함하는, 흡연 모니터링을 통한 혈관 관리 방법.
According to claim 4,
The step of determining the probability of smoking of the user is,
When receiving information that the user is on a call, lowering the probability of smoking if the location of the user is not a smoking booth, and maintaining the probability of smoking if the location of the user is a smoking booth, blood vessels through smoking monitoring. How to manage.
상기 사용자에게 흡연 여부를 확인하는 단계; 및
상기 확인의 결과에 따라 상기 구역별 흡연 가능도 지도를 업데이트 하는 단계를 더 포함하는, 흡연 모니터링을 통한 혈관 관리 방법.
According to claim 4,
Confirming whether the user smokes; and
A method for managing blood vessels through smoking monitoring, further comprising updating the smoking probability map for each zone according to the result of the confirmation.
상기 사용자의 흡연으로 판단한 경우, 상기 사용자의 혈압 및 심전도의 변화 정도를 기초로 상기 사용자의 흡입 강도를 추정하고, 상기 사용자의 흡입 강도 및 상기 사용자의 체류 시간을 기초로 상기 사용자의 흡연량을 추정하는 단계를 더 포함하는, 흡연 모니터링을 통한 혈관 관리 방법.
According to claim 1,
When it is determined that the user is smoking, the user's inhalation intensity is estimated based on the degree of change in the user's blood pressure and electrocardiogram, and the user's smoking amount is estimated based on the user's inhalation intensity and the user's residence time. A vascular management method through smoking monitoring, further comprising steps.
상기 디지털 치료제 콘텐츠는, 상기 사용자의 금연 과제를 설정하고, 흡연 교육 및 금연 목표 달성 플랜을 콘텐츠 내용으로 하는, 흡연 모니터링을 통한 혈관 관리 방법.
According to claim 1,
The digital treatment content sets the user's smoking cessation task and includes smoking education and a plan to achieve the smoking cessation goal.
A computer program stored in a computer-readable medium coupled with hardware to execute the method of blood vessel management through smoking monitoring according to any one of claims 1 to 8.
상기 인지능력 개발 서버는,
사용자의 위치 정보를 수집하고, 상기 사용자의 위치 정보를 기초로 흡연 여부를 판단하는 모니터링 모듈;
상기 사용자의 흡연 여부에 기초하여 디지털 치료제 콘텐츠를 결정하는 분석 모듈;
상기 결정된 디지털 치료제 콘텐츠를 제공하는 콘텐츠 제공 모듈; 및
사용자의 피드백을 입력 받는 입력 모듈을 포함하는, 인지능력 개발 서버.
In a cognitive ability development server that performs a blood vessel management method through smoking monitoring,
The cognitive ability development server,
A monitoring module that collects the user's location information and determines whether the user is smoking based on the user's location information;
an analysis module that determines digital therapeutic content based on whether the user smokes;
a content providing module that provides the determined digital therapeutic content; and
A cognitive ability development server that includes an input module that receives user feedback.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020220122076A KR20240043247A (en) | 2022-09-27 | 2022-09-27 | The method and apparatus for caring blood vessel by monitoring of smoking |
PCT/KR2023/013133 WO2024071711A1 (en) | 2022-09-27 | 2023-09-04 | Method and apparatus for managing blood vessels by monitoring smoking |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020220122076A KR20240043247A (en) | 2022-09-27 | 2022-09-27 | The method and apparatus for caring blood vessel by monitoring of smoking |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20240043247A true KR20240043247A (en) | 2024-04-03 |
Family
ID=90478447
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020220122076A KR20240043247A (en) | 2022-09-27 | 2022-09-27 | The method and apparatus for caring blood vessel by monitoring of smoking |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR20240043247A (en) |
WO (1) | WO2024071711A1 (en) |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101295187B1 (en) | 2012-01-20 | 2013-08-09 | (주)가바플러스 | Improvement-effect of brain-function system for dementia prevention and method thereof |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006277365A (en) * | 2005-03-29 | 2006-10-12 | Nec Corp | Smoking management system |
US10206572B1 (en) * | 2017-10-10 | 2019-02-19 | Carrot, Inc. | Systems and methods for quantification of, and prediction of smoking behavior |
KR101681834B1 (en) * | 2015-06-12 | 2016-12-02 | 오태연 | Method for detecting smoking using smart watch |
KR102231364B1 (en) * | 2020-04-21 | 2021-03-24 | 주식회사 투비코 | Method to disturb smoking |
KR102428244B1 (en) * | 2021-02-19 | 2022-08-04 | 주식회사 포에이치글로벌 | No-smoking management application |
-
2022
- 2022-09-27 KR KR1020220122076A patent/KR20240043247A/en unknown
-
2023
- 2023-09-04 WO PCT/KR2023/013133 patent/WO2024071711A1/en unknown
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101295187B1 (en) | 2012-01-20 | 2013-08-09 | (주)가바플러스 | Improvement-effect of brain-function system for dementia prevention and method thereof |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2024071711A1 (en) | 2024-04-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Smets et al. | Large-scale wearable data reveal digital phenotypes for daily-life stress detection | |
US20230187077A1 (en) | Next best action based on physical predictive model of patient physical health | |
EP3756344B1 (en) | Connected kiosk for the real-time assessment of falls risk | |
Rehg et al. | Mobile health | |
US20170245759A1 (en) | Image-analysis for assessing heart failure | |
US20120130196A1 (en) | Mood Sensor | |
US20120130201A1 (en) | Diagnosis and Monitoring of Dyspnea | |
US20120127157A1 (en) | Recording and Analyzing Data on a 3D Avatar | |
US20120130202A1 (en) | Diagnosis and Monitoring of Musculoskeletal Pathologies | |
US11723568B2 (en) | Mental state monitoring system | |
US12014810B2 (en) | System and method for improving cognitive ability and computer program for the same | |
Booth et al. | Toward robust stress prediction in the age of wearables: Modeling perceived stress in a longitudinal study with information workers | |
WO2020232296A1 (en) | Retreat platforms and methods | |
JP2016189059A (en) | Intervention information provider, intervention information providing method, program, and intervention information providing system | |
US20210358628A1 (en) | Digital companion for healthcare | |
US20160371454A1 (en) | Lifestyle analysis system and method | |
JP2018195164A (en) | Analysis device, analysis program, and analysis method | |
CN115802931A (en) | Detecting temperature of a user and assessing physiological symptoms of a respiratory condition | |
Torku et al. | Wearable sensing and mining of the informativeness of older adults’ physiological, behavioral, and cognitive responses to detect demanding environmental conditions | |
US20160350505A1 (en) | Personalized lifestyle modeling device and method | |
WO2019123726A1 (en) | Guidance support system, guidance support method, and guidance support program | |
KR20240043247A (en) | The method and apparatus for caring blood vessel by monitoring of smoking | |
Hardey | Household self-tracking during a global health crisis: Shaping bodies, lives, health and illness | |
KR102687196B1 (en) | The method and apparatus for advancement of digital therapeutics using point of user view tracking | |
Hong et al. | The quantified self |