KR20240072635A - 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 시스템 및 방법 - Google Patents

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정진형
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Abstract

맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 시스템 및 방법이 개시된다. 사용자의 맥박을 감지하여 맥박 신호를 생성하고 송신하는 사용자 맥박 감지 장치; 상기 사용자 맥박 감지 장치로부터 맥박 신호를 수신하고, 수신된 맥박 신호를 분석하는 사용자 모바일 단말을 구성한다. 상술한 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 시스템 및 방법에 의하면, 적외선을 이용하여 사용자의 정맥 혈관의 맥박 패턴을 인식하도록 구성됨으로써, 고유의 사용자 맥박 패턴을 이용한 식별을 할 수 있는 효과가 있다. 특히, 대형 병원에서는 모바일 사용자 식별 장치를 이용하여 환자를 식별한 후 진료, 복약 처방, 주사 처방, 청구 등을 하도록 구성됨으로써, 중복 환자 인식의 오류나 환자 누락, 환자 식별 오류 등의 문제점을 방지하고, 나아가 환자의 의료 처치 오류나 약물 부작용을 방지할 수 있는 효과가 있다. 그리고 사용자의 사용이 편리하면서도 복제가 불가능하며 지문 정보보다 더 많은 정보를 갖는 맥박 패턴을 이용하도록 구성됨으로써, 보안성을 높일 수 있는 효과가 있다.

Description

맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 시스템 및 방법{PERSONAL IDENTIFICATION SYSTEM AND METHOD USING PULSE PATTERN RECOGNITION}
본 발명은 개인 식별 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 시스템 및 방법에 관한 것이다.
개인을 식별할 수 있는 다양한 생체 인식 기술이 다양한 분야에 적용되고 있다.
생체 인식 기술로서는 지문 인식, 음성 인식, 홍채 인식 등 매우 다양하다.
그러나, 이러한 생체 인식 기술 장비는 매우 고가인 경우가 많고, 생체 정보는 개인 정보로서 개인 정보 보호의 관점에서 그 사용에 제한이 가해지는 경우가 많다.
한편, 병원에서는 환자들에게 진료를 하거나 입원 환자들에게 복약 처방이나 주사 처방을 하는 경우, 환자들을 정확하게 식별할 필요가 있다.
진료나 복약 처방, 주사 처방에 있어서 환자들을 잘못 인식하거나 오류가 발생하는 경우, 잘못된 진료나 처방으로 인해 의료 처치의 오류나 약물 부작용과 같은 의료 사고를 초래할 가능성이 높다.
특히, ID를 이용한 환자 식별의 경우 환자 정보 누락이나 중복 환자 검색 등의 문제가 발생하기도 한다.
이에, 병원 등에서 환자의 식별 오류를 줄이고, 더 나아가 의료 사고를 초래하는 것을 방지할 필요가 있다.
공개특허공보 10-1000467 공개특허공보 10-2176743
본 발명의 목적은 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 시스템을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 방법을 제공하는 데 있다.
상술한 본 발명의 목적에 따른 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 시스템은, 사용자의 맥박을 감지하여 맥박 신호를 생성하고 송신하는 사용자 맥박 감지 장치; 상기 사용자 맥박 감지 장치로부터 맥박 신호를 수신하고, 수신된 맥박 신호를 분석하는 사용자 모바일 단말을 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 사용자 맥박 감지 장치는, 근적외선을 이용하여 상기 사용자의 손가락의 정맥을 흐르는 혈류를 감지하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 사용자 맥박 감지 장치는, 상기 사용자의 손가락에 탈착되도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 사용자 맥박 감지 장치는, 상기 맥박 신호를 블루투스 통신에 의해 송신하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 사용자 모바일 단말은, 상기 수신된 맥박 신호를 전처리하고, 전처리된 맥박 신호를 정규화하고, 정규화된 맥박 신호의 특징점을 추출하도록 구성될 수 있다.
상술한 본 발명의 다른 목적에 따른 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 방법은, 사용자 맥박 감지 장치가 사용자의 맥박을 감지하여 맥박 신호를 생성하는 단계; 상기 사용자 맥박 감지 장치가 상기 생성된 맥박 신호를 사용자 모바일 단말로 송신하는 단계; 상기 사용자 모바일 단말은 상기 맥박 신호를 수신하여 분석하는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 사용자 맥박 감지 장치가 사용자의 맥박을 감지하여 맥박 신호를 생성하는 단계는, 근적외선을 이용하여 상기 사용자의 손가락의 정맥을 흐르는 혈류를 감지하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 사용자 맥박 감지 장치가 사용자의 맥박을 감지하여 맥박 신호를 생성하는 단계는, 상기 사용자 맥박 감지 장치가 상기 사용자의 손가락에 부착된 상태에서 맥박을 감지하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 사용자 맥박 감지 장치가 상기 생성된 맥박 신호를 사용자 모바일 단말로 송신하는 단계는, 상기 맥박 신호를 블루투스 통신에 의해 송신하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 사용자 모바일 단말은 상기 맥박 신호를 수신하여 분석하는 단계는, 상기 맥박 신호를 전처리하고, 전처리된 맥박 신호를 정규화하고, 정규화된 맥박 신호의 특징점을 추출하도록 구성될 수 있다.
상술한 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 시스템 및 방법에 의하면, 적외선을 이용하여 사용자의 정맥 혈관의 맥박 패턴을 인식하도록 구성됨으로써, 고유의 사용자 맥박 패턴을 이용한 식별을 할 수 있는 효과가 있다.
특히, 대형 병원에서는 모바일 사용자 식별 장치를 이용하여 환자를 식별한 후 진료, 복약 처방, 주사 처방, 청구 등을 하도록 구성됨으로써, 중복 환자 인식의 오류나 환자 누락, 환자 식별 오류 등의 문제점을 방지하고, 나아가 환자의 의료 처치 오류나 약물 부작용을 방지할 수 있는 효과가 있다.
그리고 사용자의 사용이 편리하면서도 복제가 불가능하며 지문 정보보다 더 많은 정보를 갖는 맥박 패턴을 이용하도록 구성됨으로써, 보안성을 높일 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 시스템의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 방법의 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 시스템의 블록 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 시스템은 사용자 맥박 감지 장치(100), 사용자 모바일 단말(200), 모바일 사용자 식별 장치(300), 사용자 식별 관리 서버(400)를 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
사용자 맥박 감지 장치(100)는 사용자의 맥박 패턴을 등록하기 위해 사용자의 맥박을 감지하여 맥박 신호를 생성하고 송신하도록 구성될 수 있다.
사용자 맥박 감지 장치(100)는 PPG(Photoplethysmogram) 근적외선 센서(101), PPG 근적외선 센서 신호 송신 모듈(102)을 포함하도록 구성될 수 있다.
사용자 맥박 감지 장치(100)는 사용자의 손가락에 탈부착되도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
PPG 근적외선 센서(101)는 근적외선을 이용하여 사용자의 손가락의 혈류를 측정하여 광 혈류 측정 신호를 생성하도록 구성될 수 있다.
PPG 근적외선 센서 신호 송신 모듈(102)은 PPG 근적외선 센서(101)에서 생성된 광 혈류 측정 신호를 근거리 통신에 의해 사용자 모바일 단말(200)로 송신하도록 구성될 수 있다.
사용자 모바일 단말(200)은 사용자 맥박 감지 장치(100)로부터 맥박 신호를 수신하고, 수신된 맥박 신호를 이용하여 맥박 패턴을 분석하고, 사용자 정보 및 분석에 따른 사용자 맥박 패턴을 송신하도록 구성될 수 있다.
사용자 모바일 단말(200)은 사용자의 스마트 폰이 될 수 있다.
사용자 모바일 단말(200)은 PPG 근적외선 센서 신호 수신 모듈(201), PPG 근적외선 센서 신호 처리 모듈(202), 특징점 데이터베이스(203), 분당 맥박수별 맥박 패턴 분류 모듈(204), 사용자 맥박 패턴 분석 모듈(205), 사용자 맥박 패턴 저장 제어 모듈(206), 사용자 맥박 패턴 저장 모듈(207), 사용자 정보 저장 모듈(208), 사용자 맥박 패턴 송신 모듈(209)을 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
PPG 근적외선 센서 신호 수신 모듈(201)은 사용자 맥박 감지 장치(100)의 PPG 근적외선 센서 신호 송신 모듈(102)로부터 근거리 통신에 의해 광 혈류 측정 신호를 수신하도록 구성될 수 있다.
PPG 근적외선 센서 신호 처리 모듈(202)은 PPG 근적외선 센서 신호 수신 모듈(201)에서 수신된 광 혈류 측정 신호에 대해 전처리를 수행하여 정규화(normalization)를 수행하고, 정규화가 수행된 광 혈류 측정 신호에서 특징점을 추출하도록 구성될 수 있다.
특징점 데이터베이스(203)는 PPG 근적외선 센서 신호 처리 모듈(202)에서 추출된 특징점이 저장되도록 구성될 수 있다.
분당 맥박수별 맥박 패턴 분류 모듈(204)은 특징점 데이터베이스(203)에 저장된 특징점을 이용하여 분당 맥박수별로 맥박 패턴을 분류하도록 구성될 수 있다. 사용자마다 맥박 감지 시점에 따라 분당 맥박수가 달라질 수 있는데, 특정 사용자의 달라질 수 있는 맥박 패턴을 분당 맥박수별로 분류하도록 구성될 수 있다.
사용자 맥박 패턴 분석 모듈(205)은 분당 맥박수별 맥박 패턴 분류 모듈(204)에서 분당 맥박수별로 분류된 맥박 패턴을 이용하여 사용자 맥박 패턴을 분석하도록 구성될 수 있다. 즉, 특정 구간의 분당 맥박수에서의 사용자 맥박 패턴이 각각 분석될 수 있다.
여기서, 사용자 맥박 패턴은 분당 맥박수 구간별로 분석될 수 있는데, 예를 들어, 분당 65회-67회 구간의 사용자 맥박 패턴에서 보여지는 신호의 크기, 신호 파형의 특징적 형태 등이 분석될 수 있다. 이러한 특정 구간의 분당 맥박수는 일반적으로 정상 범위의 구간이라고 인정되는 분당 65회 내지 85회 정도에서 분석이 될 수 있으며, 각 구간에서의 사용자 맥박 패턴이 각각 독립적으로 분석될 수 있다. 사용자의 분당 맥박수 구간별로 사용자 맥박 패턴이 달라질 수 있기 때문이다.
사용자 맥박 패턴 저장 제어 모듈(206)은 사용자 맥박 패턴 분석 모듈(205)에서 분석된 사용자 맥박 패턴을 저장하도록 제어할 수 있다.
사용자 맥박 패턴 저장 모듈(207)은 사용자 맥박 패턴 저장 제어 모듈(206)의 제어에 의해 사용자 맥박 패턴이 저장되도록 구성될 수 있다.
사용자 정보 저장 모듈(208)은 사용자의 사용자 정보가 미리 저장되도록 구성될 수 있다.
사용자 맥박 패턴 송신 모듈(209)은 사용자 정보 저장 모듈(208)에 저장된 사용자 정보 및 사용자 맥박 패턴 저장 모듈(207)에 사용자 맥박 패턴 정보를 사용자 식별 관리 서버(400)로 송신하도록 구성될 수 있다.
모바일 사용자 식별 장치(300)는 식별 대상 사용자를 식별하기 위해 식별 대상 사용자의 맥박을 감지하여 맥박 신호를 생성하고 송신하도록 구성될 수 있다.
모바일 사용자 식별 장치(300)는 식별 대상 사용자의 맥박 패턴을 감지하고 이를 이용하여 식별 대상 사용자를 식별하기 위한 구성이다.
예를 들어, 병원에서는 복약 처방이나 주사 처방 또는 진료를 하는 의사, 간호사 등이 모바일 사용자 식별 장치(300)를 이용할 수 있으며, 필요에 따라서는 휴대하도록 구성될 수 있으며, 원무과에서도 청구를 위해 이를 이용하고 필요에 따라 휴대할 수 있다.
모바일 사용자 식별 장치(300)는 PPG 근적외선 센서(301), PPG 근적외선 센서 신호 송신 모듈(302), 식별 대상 사용자 정보 수신 모듈(303), 복약/주사 정보 송수신 모듈(304), 진료/청구 정보 송수신 모듈(305), 터치스크린(306)을 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
PPG 근적외선 센서(301)는 근적외선을 이용하여 식별 대상 사용자의 손가락의 혈류를 측정하여 광 혈류 측정 신호를 생성하도록 구성될 수 있다.
PPG 근적외선 센서 신호 송신 모듈(302)은 PPG 근적외선 센서(301)에서 생성된 식별 대상 사용자의 광 혈류 측정 신호를 송신하도록 구성될 수 있다.
식별 대상 사용자 정보 수신 모듈(303)은 사용자 식별 관리 서버(400)로부터 식별 대상 사용자의 식별 대상 사용자 정보를 수신하도록 구성될 수 있다.
복약/주사 정보 송수신 모듈(304)은 사용자 식별 관리 서버(400)로부터 식별 대상 사용자의 복약/주사 예정 정보를 수신하고, 수신된 복약/주사 예정 정보에 대응되는 복약/주사 이행 정보를 송신하도록 구성될 수 있다. 여기서, 복약/주사 예정 정보는 특정 사용자에게 요구되는 약과 복약 주기, 주사 등을 포함할 수 있다. 그리고 복약/주사 이행 정보는 환자가 복약하거나 주사를 맞았음을 나타내는 정보이다.
진료/청구 정보 송수신 모듈(305)은 사용자 식별 관리 서버(400)로부터 식별 대상 사용자의 진료/청구 예정 정보를 수신하고, 수신된 진료/청구 예정 정보에 대응되는 진료/청구 이행 정보를 송신하도록 구성될 수 있다. 여기서, 진료/청구 예정 정보는 진료 예정에 관한 정보 또는 진료에 대한 청구서 등을 포함할 수 있다. 그리고 진료/청구 이행 정보는 특정 환자에 대한 진료가 이행되었음을 나타내거나 특정 환자에 대해 청구가 이행되었음을 나타내는 정보이다.
터치스크린(306)은 식별 대상 사용자 정보 수신 모듈(303)에서 수신된 식별 대상 사용자 정보, 복약/주사 정보 송수신 모듈(304)에서 수신된 복약/주사 예정 정보 및 진료/청구 정보 송수신 모듈(305)에서 수신된 진료/청구 예정 정보를 표시하고, 복약/주사 이행 정보 및 진료/청구 이행 정보를 입력받도록 구성될 수 있다. 복약/주사 이행 정보 및 진료/청구 이행 정보의 입력은 이를 처리한 의사 또는 간호사로부터 입력되도록 구성될 수 있다.
사용자 식별 관리 서버(400)는 사용자 모바일 단말(200)로부터 사용자 정보 및 사용자 맥박 패턴을 수신하여 등록하고, 모바일 사용자 식별 장치(300)로부터 맥박 신호를 수신하고 수신된 맥박 신호를 이용하여 맥박 패턴을 분석하고, 맥박 패턴 분석 결과를 등록된 사용자 정보 및 사용자 맥박 패턴과 대비하여 식별 대상 사용자를 식별하도록 구성될 수 있다.
즉, 사용자 식별 관리 서버(400)는 사용자 모바일 단말(200)을 통해 사용자의 사용자 맥박 패턴을 미리 등록하고, 식별 대상 사용자를 맥박 패턴에 의해 식별하여 모바일 사용자 식별 장치(300)로 알려주도록 구성될 수 있다.
사용자 식별 관리 서버(400)는 사용자 맥박 패턴 수신 모듈(401), 사용자 맥박 패턴 기록 모듈(402), 사용자별 맥박 패턴 데이터베이스(403), PPG 근적외선 센서 신호 수신 모듈(404), PPG 근적외선 센서 신호 처리 모듈(405), 분당 맥박수 파악 모듈(406), 식별 대상 사용자 맥박 패턴 분석 모듈(407), 사용자별 맥박 패턴 대비 모듈(408), 사용자 정보 데이터베이스(409), 식별 대상 사용자 확인 모듈(410), 식별 대상 사용자 정보 송신 모듈(411), 사용자별 복약/주사 정보 데이터베이스(412), 식별 대상 사용자 복약/주사 정보 송신 모듈(413), 식별 대상 사용자 복약/주사 정보 업데이트 모듈(414), 사용자별 진료/청구 정보 데이터베이스(415), 식별 대상 사용자 진료/청구 정보 송신 모듈(416), 식별 대상 사용자 진료/청구 정보 업데이트 모듈(417)을 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
사용자 맥박 패턴 수신 모듈(401)은 사용자 모바일 단말(200)의 사용자 맥박 패턴 송신 모듈(209)로부터 사용자 정보 및 사용자 맥박 패턴 정보를 수신하도록 구성될 수 있다.
사용자 맥박 패턴 기록 모듈(402)은 사용자 맥박 패턴 수신 모듈(401)에서 수신된 사용자 정보 및 사용자 맥박 패턴 정보를 사용자별로 기록하도록 구성될 수 있다.
사용자별 맥박 패턴 데이터베이스(403)는 사용자 맥박 패턴 기록 모듈(402)에 의해 사용자 정보 및 사용자 맥박 패턴 정보가 사용자 별로 기록되도록 구성될 수 있다.
PPG 근적외선 센서 신호 수신 모듈(404)은 사용자 맥박 감지 장치(100)의 PPG 근적외선 센서 신호 송신 모듈(102)로부터 근거리 통신에 의해 광 혈류 측정 신호를 수신하도록 구성될 수 있다.
PPG 근적외선 센서 신호 처리 모듈(405)은 PPG 근적외선 센서 신호 수신 모듈(201)에서 수신된 광 혈류 측정 신호에 대해 전처리를 수행하여 정규화를 수행하고, 정규화가 수행된 광 혈류 측정 신호에서 특징점을 추출하도록 구성될 수 있다.
분당 맥박수 파악 모듈(406)은 PPG 근적외선 센서 신호 처리 모듈(405)에서 추출된 특징점을 이용하여 분당 맥박수를 파악하도록 구성될 수 있다.
식별 대상 사용자 맥박 패턴 분석 모듈(407)은 분당 맥박수 파악 모듈(406)에서 파악된 분당 맥박수에 따라 식별 대상 사용자 맥박 패턴을 분석하도록 구성될 수 있다.
사용자별 맥박 패턴 대비 모듈(408)은 식별 대상 사용자 맥박 패턴 분석 모듈(407)에서 분석된 식별 대상 사용자 맥박 패턴을 사용자별 맥박 패턴 데이터베이스(403)에 사용자별로 기록된 사용자 맥박 패턴 정보를 각각 대비하도록 구성될 수 있다.
여기서, 사용자별 맥박 패턴 대비 모듈(408)은 앙상블 컨벌루셔널 뉴럴 네트워크(Ensemble Convolutional Neural Networks) 기반의 맥박 패턴 매칭 알고리즘을 이용하여 대비하도록 구성될 수 있다.
한편, 사용자별 맥박 패턴 대비 모듈(408)은 사용자 맥박 패턴을 정상 범주로 인정되는 분당 65회 내지 분당 85회의 범위 내에서만 패턴을 대비하도록 구성될 수 있다. 특히, 분당 65회-67회의 구간이나 분당 75-77회의 구간과 같이 다양한 맥박수가 있을 수 있는데, 식별 대상 사용자의 분당 맥박수 구간의 식별 대상자 사용자 맥박 패턴과 각 사용자의 동일한 분당 맥박수 구간의 사용자 맥박 패턴을 각각 대비하도록 구성될 수 있다.
사용자 정보 데이터베이스(409)는 각 사용자의 사용자 정보가 미리 저장되도록 구성될 수 있다.
식별 대상 사용자 확인 모듈(410)은 사용자별 맥박 패턴 대비 모듈(408)의 대비 결과에 기반하여 사용자 정보 데이터베이스(409)에 미리 저장된 각 사용자의 사용자 정보를 참조하여 식별 대상 사용자를 확인하도록 구성될 수 있다.
식별 대상 사용자 정보 송신 모듈(411)은 식별 대상 사용자 확인 모듈(410)에서 확인된 식별 대상 사용자의 식별 대상 사용자 정보를 모바일 사용자 식별 장치(300)로 송신하도록 구성될 수 있다.
사용자별 복약/주사 정보 데이터베이스(412)는 각 사용자의 복약/주사 예정 정보 및 복약/주사 이행 정보가 저장되도록 구성될 수 있다.
식별 대상 사용자 복약/주사 정보 송신 모듈(413)은 식별 대상 사용자 확인 모듈(410)에서 확인된 식별 대상 사용자의 복약/주사 예정 정보를 사용자별 복약/주사 정보 데이터베이스(412)에서 검색하여 모바일 사용자 식별 장치(300)로 실시간 송신하도록 구성될 수 있다.
식별 대상 사용자 복약/주사 정보 업데이트 모듈(414)은 모바일 사용자 식별 장치(300)의 복약/주사 정보 송수신 모듈(304)로부터 식별 대상 사용자의 복약/주사 이행 정보를 수신하여 사용자별 복약/주사 정보 데이터베이스(412)에 업데이트하도록 구성될 수 있다.
사용자별 진료/청구 정보 데이터베이스(415)는 각 사용자의 진료/청구 예정 정보 및 진료/청구 이행 정보가 저장되도록 구성될 수 있다.
식별 대상 사용자 진료/청구 정보 송신 모듈(416)은 식별 대상 사용자 확인 모듈(410)에서 확인된 식별 대상 사용자의 진료/청구 예정 정보를 사용자별 진료/청구 정보 데이터베이스(415)에서 검색하여 모바일 사용자 식별 장치(300)로 실시간 송신하도록 구성될 수 있다.
식별 대상 사용자 진료/청구 정보 업데이트 모듈(417)은 모바일 사용자 식별 장치(300)의 진료/청구 정보 송수신 모듈(305)로부터 식별 대상 사용자의 진료/청구 이행 정보를 수신하여 사용자별 진료/청구 정보 데이터베이스(415)에 업데이트하도록 구성될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 방법의 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 사용자 맥박 감지 장치(100)가 사용자의 맥박을 감지하여 맥박 신호를 생성한다(S101).
여기서, 사용자 맥박 감지 장치(100)는 근적외선을 이용하여 상기 사용자의 손가락의 정맥을 흐르는 혈류를 감지하도록 구성될 수 있다.
그리고 사용자 맥박 감지 장치(100)는 사용자의 손가락에 부착된 상태에서 맥박을 감지하도록 구성될 수 있다.
다음으로, 사용자 맥박 감지 장치(100)가 생성된 맥박 신호를 사용자 모바일 단말(200)로 송신한다(S102).
여기서, 사용자 맥박 감지 장치(100)는 맥박 신호를 블루투스 통신에 의해 사용자 모바일 단말(200)로 송신하도록 구성될 수 있다.
다음으로, 사용자 모바일 단말(200)은 맥박 신호를 수신하여 분석한다(S103).
여기서, 사용자 모바일 단말(200)은 맥박 신호를 전처리하고, 전처리된 맥박 신호를 정규화하고, 정규화된 맥박 신호의 특징점을 추출하도록 구성될 수 있다.
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 사용자 맥박 감지 장치
101: PPG 근적외선 센서
102: PPG 근적외선 센서 신호 송신 모듈
200: 사용자 모바일 단말
201: PPG 근적외선 센서 신호 수신 모듈
202: PPG 근적외선 센서 신호 처리 모듈
203: 특징점 데이터베이스
204: 분당 맥박수별 패턴 분류 모듈
205: 사용자 맥박 패턴 분석 모듈
206: 사용자 맥박 패턴 저장 제어 모듈
207: 사용자 맥박 패턴 저장 모듈
208: 사용자 정보 저장 모듈
209: 사용자 맥박 패턴 송신 모듈
300: 모바일 사용자 식별 장치
301: PPG 근적외선 센서
302: PPG 근적외선 센서 신호 송신 모듈
303: 식별 대상 사용자 정보 수신 모듈
304: 복약/주사 정보 송수신 모듈
305: 진료/청구 정보 송수신 모듈
306: 터치스크린
400: 사용자 식별 관리 서버
401: 사용자 맥박 패턴 수신 모듈
402: 사용자 맥박 패턴 기록 모듈
403: 사용자별 맥박 패턴 데이터베이스
404: PPG 근적외선 센서 신호 수신 모듈
405: PPG 근적외선 센서 신호 처리 모듈
406: 분당 맥박수 파악 모듈
407: 식별 대상 사용자 맥박 패턴 분석 모듈
408: 사용자별 맥박 패턴 대비 모듈
409: 사용자 정보 데이터베이스
410: 식별 대상 사용자 확인 모듈
411: 식별 대상 사용자 정보 송신 모듈
412: 사용자별 복약/주사 정보 데이터베이스
413: 식별 대상 사용자 복약/주사 정보 송신 모듈
414: 식별 대상 사용자 복약/주사 정보 업데이트 모듈
415: 사용자별 진료/청구 정보 데이터베이스
416: 식별 대상 사용자 진료/청구 정보 송신 모듈
417: 식별 대상 사용자 진료/청구 정보 업데이트 모듈

Claims (10)

  1. 사용자의 맥박을 감지하여 맥박 신호를 생성하고 송신하는 사용자 맥박 감지 장치;
    상기 사용자 맥박 감지 장치로부터 맥박 신호를 수신하고, 수신된 맥박 신호를 분석하는 사용자 모바일 단말을 포함하는 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 사용자 맥박 감지 장치는,
    근적외선을 이용하여 상기 사용자의 손가락의 정맥을 흐르는 혈류를 감지하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 시스템.
  3. 제1항에 있어서, 상기 사용자 맥박 감지 장치는,
    상기 사용자의 손가락에 탈착되도록 구성되는 것을 특징으로 하는 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 상기 사용자 맥박 감지 장치는,
    상기 맥박 신호를 블루투스 통신에 의해 송신하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 시스템.
  5. 제1항에 있어서, 상기 사용자 모바일 단말은,
    상기 수신된 맥박 신호를 전처리하고, 전처리된 맥박 신호를 정규화하고, 정규화된 맥박 신호의 특징점을 추출하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 시스템.
  6. 사용자 맥박 감지 장치가 사용자의 맥박을 감지하여 맥박 신호를 생성하는 단계;
    상기 사용자 맥박 감지 장치가 상기 생성된 맥박 신호를 사용자 모바일 단말로 송신하는 단계;
    상기 사용자 모바일 단말은 상기 맥박 신호를 수신하여 분석하는 단계를 포함하는 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 사용자 맥박 감지 장치가 사용자의 맥박을 감지하여 맥박 신호를 생성하는 단계는,
    근적외선을 이용하여 상기 사용자의 손가락의 정맥을 흐르는 혈류를 감지하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 방법.
  8. 제6항에 있어서, 상기 사용자 맥박 감지 장치가 사용자의 맥박을 감지하여 맥박 신호를 생성하는 단계는,
    상기 사용자 맥박 감지 장치가 상기 사용자의 손가락에 부착된 상태에서 맥박을 감지하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 방법.
  9. 제6항에 있어서, 상기 사용자 맥박 감지 장치가 상기 생성된 맥박 신호를 사용자 모바일 단말로 송신하는 단계는,
    상기 맥박 신호를 블루투스 통신에 의해 송신하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 방법.
  10. 제6항에 있어서, 상기 사용자 모바일 단말은 상기 맥박 신호를 수신하여 분석하는 단계는,
    상기 맥박 신호를 전처리하고, 전처리된 맥박 신호를 정규화하고, 정규화된 맥박 신호의 특징점을 추출하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 맥박 패턴 인식을 이용한 개인 식별 방법.
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR101000467B1 (ko) 2010-01-19 2010-12-14 주식회사 제이유에이치 손목 착용형 맥박 측정 장치 및 그 제어 방법
KR102176743B1 (ko) 2019-09-03 2020-12-29 (주)선블루 맥박측정 및 안전사고 예방 웨어러블 밴드

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101000467B1 (ko) 2010-01-19 2010-12-14 주식회사 제이유에이치 손목 착용형 맥박 측정 장치 및 그 제어 방법
KR102176743B1 (ko) 2019-09-03 2020-12-29 (주)선블루 맥박측정 및 안전사고 예방 웨어러블 밴드

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