WO2020256260A1 - 유닛 압력센서 기반 영유아 상태 판단 방법 및 장치 - Google Patents

유닛 압력센서 기반 영유아 상태 판단 방법 및 장치 Download PDF

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WO2020256260A1
WO2020256260A1 PCT/KR2020/004706 KR2020004706W WO2020256260A1 WO 2020256260 A1 WO2020256260 A1 WO 2020256260A1 KR 2020004706 W KR2020004706 W KR 2020004706W WO 2020256260 A1 WO2020256260 A1 WO 2020256260A1
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WO
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infant
pressure
determining
risk level
waveform information
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PCT/KR2020/004706
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English (en)
French (fr)
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장세윤
이은호
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주식회사 마이다스에이치앤티
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    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/04—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
    • G08B21/0438—Sensor means for detecting
    • G08B21/0446—Sensor means for detecting worn on the body to detect changes of posture, e.g. a fall, inclination, acceleration, gait
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/0202—Child monitoring systems using a transmitter-receiver system carried by the parent and the child
    • G08B21/0233—System arrangements with pre-alarms, e.g. when a first distance is exceeded

Definitions

  • SIDS Sudden Infant Death Syndrome
  • Suffocation and strangulation deaths due to accidents in bed are a form of unexpected sudden infant death related to sleep. Sudden infant and toddler death are often caused by airway obstruction (suffocation) caused by an inappropriate sleeping environment.
  • the conventional clip-type device for monitoring sleep patterns has a disadvantage that the size is too large to be placed on the abdomen of an infant.
  • the step of sensing a pressure applied to the mat device by a plurality of unit pressure sensors included in the mat device Extracting breathing waveform information and heartbeat waveform information in frequency bands distinguished from each other using a frequency band filter from the waveform of pressure data sensed by the plurality of unit pressure sensors for a certain period of time, the age of infants and toddlers Determining a pressure-based risk level indicated by the pressure data, a breathing-based risk level indicated by the breathing waveform information, and a heartbeat-based risk level indicated by the heart rate waveform information based on a table created based on information, and
  • the state of the lying infant may be determined according to one or a combination of two or more of the pressure-based risk level, the breathing-based risk level, and the heart rate-based risk level.
  • the extracting of the breathing waveform information and the heartbeat waveform information may include extracting the waveform of the pressure data into the breathing waveform information and the heartbeat waveform information based on an amplitude range distinguished from each other. have.
  • the determining of the state of the infant and child may include determining an infant state according to the pressure-based risk level and the duration of the breathing-based risk level, and providing alarm information differentiated from each other according to the determined infant state. It may include steps.
  • it may include determining a pressure sensing pattern of the plurality of unit pressure sensors, and determining a state of an infant based on the pressure sensing pattern.
  • a method of determining an infant's condition may include determining a pressure sensing pattern of the plurality of unit pressure sensors and determining a state of the infant based on the pressure sensing pattern.
  • the determining of the pressure detection pattern of the method for determining an infant condition may include determining that pressure is being sensed by the unit pressure sensor when the unit pressure sensor detects a pressure exceeding a threshold pressure level.
  • the determining of the pressure detection pattern includes determining the number of unit pressure sensors for which pressure is sensed among the plurality of unit pressure sensors, and the pressure detection pattern based on a change in the number of the unit pressure sensors. It may include the step of determining.
  • the determining of the infant state of the infant state determination method includes determining that the infant is in a stable state when the number of unit pressure sensors for which the pressure is sensed is greater than or equal to a threshold value, and the unit pressure at which the pressure is sensed. When the number of sensors is changed from the case where the number of sensors is greater than or equal to the threshold value to less than the threshold value, determining that the infant is in a positioning state.
  • the determining of the infant state may include determining that the infant is in a stable state when the number of unit pressure sensors sensed by the pressure is greater than or equal to the threshold value, when the number of unit pressure sensors sensing the pressure is greater than the threshold value. In the case where it is changed to a case that is less than the threshold value and is changed to a case that is equal to or greater than the threshold value, determining that the infant is in a prone state.
  • the determining of the infant/child state may include determining that the infant is in a state in which the infant is turning, when it is determined that the rate of change of the number of pressure sensors in the unit at which the pressure is sensed is greater than or equal to a critical rate of change. have.
  • the extracting of the breathing waveform information and the heart rate waveform information of the method for determining an infant condition according to one side includes calculating an average pressure value of the pressure data sensed by the plurality of unit pressure sensors, and the average pressure for the predetermined time. Analyzing the waveform of the pressure data based on the change in value may be included.
  • FIG. 1 is a flowchart illustrating a method of determining an infant condition according to an embodiment.
  • FIG. 2 illustrates data generated by pressure values sensed by a plurality of unit pressure sensors according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a method of extracting breathing waveform information and heartbeat waveform information as waveform information of pressure data according to an embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a reference table for classifying a risk level according to an embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating sensing of some of the plurality of unit pressure sensors according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a screen for outputting an infant's state according to an embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a system for providing a state of an infant according to an embodiment.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating an apparatus for determining an infant condition according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a system for providing a plurality of infant conditions according to an embodiment.
  • first or second may be used to describe various components, these terms should be interpreted only for the purpose of distinguishing one component from other components.
  • a first component may be referred to as a second component, and similarly, a second component may be referred to as a first component.
  • FIG. 1 is a flowchart illustrating a method of determining an infant condition according to an embodiment.
  • a plurality of unit pressure sensors included in the mat device may sense pressure applied to the mat device by the infant.
  • the mat device may include a plurality of unit pressure sensors, and the unit pressure sensors may obtain pressure data by converting the magnitude of the pressure into an electrical signal in a piezo manner. That is, the unit pressure sensor can detect the magnitude of the pressure using a piezoelectric effect in which dielectric polarization occurs according to a mechanical change.
  • the processor may generate a waveform of the pressure data by using pressure data including the magnitude of the pressure sensed by the unit pressure sensors.
  • the processor may calculate an average pressure value of pressure data sensed by a plurality of unit pressure sensors, determine the average pressure value as the size of pressure sensed by infants, and pressure data based thereon. You can create a waveform of
  • the processor extracts respiratory waveform information and heart rate waveform information in a frequency band that are distinguished from each other by using a frequency band filter from a waveform of pressure data sensed by a plurality of unit pressure sensors for a predetermined time. can do.
  • the processor may continuously detect the magnitude of the pressure for a predetermined period of time, and may generate this as a waveform of pressure data over time.
  • the processor may extract respiratory waveform information and heart rate waveform information based on the generated pressure data waveform.
  • the respiratory waveform information and the heartbeat waveform information may each include frequency information extracted within a predetermined frequency band and an amplitude value at a corresponding frequency, and extracting the breathing waveform information and the heartbeat waveform information will be described in detail with reference to FIG. 3.
  • the processor is a pressure-based risk level indicated by the pressure data, a breath-based risk level indicated by the breathing waveform information, and a heart rate-based heart rate indicated by the heart rate waveform information based on a table created based on the age information of infants and toddlers.
  • Risk level can be determined.
  • the table created based on the age information of infants and toddlers may be a table created based on normal breathing and heart rate values by age of infants and toddlers. For example, in the case of heart rate, 80 to 170 beats per minute for infants under 12 months may be pre-designated, and the lower limit of the value indicated by the heart rate for infants under 12 months in the table is 80 times. , The upper limit normal threshold value may be 170 times.
  • the processor may calculate the infant's age as a difference between the infant's birth date and the time point at which the infant's state is determined initially input by the user, and determine the risk level based on a value corresponding to the infant's age in the table.
  • the risk level may be classified into “warning”, “danger”, and “emergency” levels based on the “normal” level. Determining the risk level indicated by each of the pressure data, breathing waveform information, and heartbeat waveform information will be described in detail with reference to FIG. 4.
  • the processor may determine the state of the lying infant according to one or a combination of two or more of a pressure-based risk level, a breath-based risk level, and a heart rate-based risk level.
  • the processor may determine the infant state by subordinate the pressure-based risk level and the breath-based risk level to the duration time, and may independently determine the infant state based on the heart rate-based risk level.
  • the mat device can output to the user that the infant is in a dangerous state, both when pressure and breathing are in a dangerous state for more than a certain duration, and if the heart rate is in a dangerous state separately. Status information can be provided more accurately than the case of providing the status of infants and toddlers on the basis.
  • the processor may determine a pressure sensing pattern of a plurality of unit pressure sensors, and may determine an infant state based on the pressure sensing pattern.
  • the pressure detection pattern may be a pattern generated based on an organic relationship between the pressure-sensed unit pressure sensors after determining whether each of the plurality of unit pressure sensors senses the pressure.
  • a device for judging infants' respiration and heart rate was used using a gyro sensor.
  • the gyro sensor was attached to the infant's body or hung on the neck to detect the infant's body data.
  • the gyro sensor applied pressure to the infant's name, and the infant suffocated due to the auxiliary device.
  • the processor can recognize the upset of the infant by using the high-accuracy unit pressure sensor, so that infant breathing and heart rate status are safely You can check.
  • FIG. 2 illustrates data generated by pressure values sensed by a plurality of unit pressure sensors according to an exemplary embodiment.
  • the plurality of unit pressure sensors may sense the pressure applied by the infant.
  • the information on the pressure may be the size of the pressure and the number of pressure sensors in the unit at which the pressure is sensed.
  • the processor may calculate waveform information of pressure data over time based on pressure data sensed by a plurality of unit pressure sensors for a predetermined time, and store the calculation result at least temporarily in a memory.
  • the processor may at least temporarily store the pressure data sensed by the unit pressure sensors in the memory.
  • the pressure data may include a pressure level obtained by the unit pressure sensors, and may be data for determining a pressure-based risk level.
  • the processor may calculate the number of unit pressure sensors for which pressure is sensed, and store at least temporarily in the memory.
  • the processor may extract respiratory waveform information and heart rate waveform information based on the waveform information of the pressure data.
  • the breathing waveform information and the heartbeat waveform information may include frequency information of a frequency band that is distinguished from each other, and may be data for determining a breathing-based risk level and a heart rate-based risk level, respectively.
  • the processor may determine a pressure detection pattern based on the number of unit pressure sensors in which pressure is sensed.
  • the pressure detection pattern may be a pattern in which the number of sensed unit pressure sensors changes over time. For example, if the number of sensed unit pressure sensors decreases, the processor may determine that the portion of the infant applying pressure to the mat has decreased. I can.
  • the pressure sensing pattern may be data for determining a state according to a change in the position of an infant.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a method of extracting respiratory waveform information and heart rate waveform information from a waveform 310 of pressure data according to an embodiment.
  • the processor may acquire a waveform 310 of irregular pressure data having an uneven amplitude and frequency based on the pressure data sensed for a predetermined time.
  • the pressure sensed by the plurality of unit pressure sensors may be data in which information that changes over time is changed by the infant's breath and heartbeat.
  • the processor may extract breathing waveform information 320 and heartbeat waveform information 330 of frequency bands that are distinguished from each other by using a frequency band filter.
  • the processor may extract the waveform 310 of the irregular pressure data as waveform information about a plurality of specific frequencies based on a Fourier Transform.
  • the processor transmits information on a frequency having the largest amplitude among frequencies extracted from the frequency band of the breathing waveform information 320 and the heartbeat waveform information 330 to the breathing waveform information 320 and the heartbeat waveform information 330
  • the frequency band for extracting the breathing waveform information 320 of infants and toddlers may be set to 0.167Hz or more and less than 1.167Hz
  • the heart rate per minute may be 70 or more and 180
  • the frequency band for extracting the heartbeat waveform information 330 of infants and toddlers less than once may be set to 1.167Hz or more and less than 3Hz.
  • the processor may extract a frequency having the largest amplitude value among frequencies in a frequency band that are distinguished from each other based on the frequency band filter.
  • the processor determines that the amplitude of the waveform corresponding to the frequency of 0.33 Hz is the largest among the frequencies in the frequency band of 0.167 Hz or more and less than 1.167 Hz, the frequency of 0.33 Hz and the number of breaths per minute are calculated as breathing waveform information ( 320).
  • the waveform 310 of the pressure data may be classified into the breathing waveform information 320 and the heartbeat waveform information 330 based on an amplitude range distinguished from each other.
  • the magnitude of the pressure applied to the mat device by the infant's breath and the magnitude of the pressure applied to the mat device by the heart rate may be different, and accordingly, the amplitude magnitude of the breathing waveform information 320 and the heart rate waveform information 330 are distinguished from each other.
  • the processor may determine each of the breathing waveform information 320 and the heartbeat waveform information 330 for a waveform having an amplitude that falls within a predetermined amplitude range for each of the breathing and heartbeat.
  • the heartbeat waveform information may have a larger amplitude value than the breathing waveform information, but this is only an embodiment and is not limited thereto, and the heartbeat waveform information may have a larger amplitude value than the breathing waveform information.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a reference table for classifying a risk level according to an embodiment.
  • the processor includes a pressure-based risk level 410 indicated by pressure data, a breathing-based risk level 420 indicated by the breathing waveform information, and a heart rate-based heart rate indicated by the heart rate waveform information based on a table created based on the age information of infants and toddlers.
  • the risk level 440 can be determined.
  • the pressure data may include information calculated as pressure size / weight * 100 (%).
  • the breathing waveform information may include the frequency of the breathing waveform, and may include the number of breaths per minute calculated accordingly.
  • the heartbeat waveform information may include the frequency of the heartbeat waveform, and may include the number of heartbeats per minute calculated accordingly.
  • the risk level can be divided into “warning”, “danger”, and “emergency” levels based on the “normal” level, and the threshold values that are the criteria for each level are These values may be pre-designated by age by table.
  • the processor may determine the normal level when the number of breaths per minute is 30 or more and 60 or less for infants under 6 months, and the number of breaths per minute is 24 or more and 30 breaths per minute for infants and toddlers 6 months or more and less than 12 months. If it is less than or equal to, it can be determined as a normal level.
  • the processor may determine the normal level when the number of breaths per minute is 20 or more and 40 or less for an infant of 12 months or longer.
  • the processor may classify pressure data, breathing waveform information, and heartbeat waveform information into caution and danger levels based on normal levels. Illustratively, if the number of breaths per minute is 30 or more and 60 or less per minute (Y 0 ) for infants younger than 6 months, it is determined as a normal level, and is 20 or more and less than 30 (Y -1 ) and more than 60 and 70 times. If it is below (Y 1 ), it can be determined as the attention level. In addition, the processor may determine the risk level when the number of breaths per minute of the infant is 10 or more and less than 20 (Y -2 ) and more than 70 and 80 or less (Y 2 ).
  • the processor may determine the emergency level when there are more than 0 times and less than 10 times (Y -3 ) pre-designated as requiring immediate confirmation notification.
  • the processor may determine the infant and toddler status as a status requiring immediate confirmation regardless of other data-based risk level determination.
  • the processor may determine the state of the infant and toddler based on one or a combination of two or more of the pressure-based risk level 410, the breath-based risk level 420, and the heart rate-based risk level 440 determined by the table.
  • the infant state may be determined according to the duration 430 of the pressure-based risk level 410 and the breathing-based risk level 420. That is, the risk level to be determined to be a state in which infant identification is necessary may be differently specified when the duration 430 is 1 minute or more and less than 5 minutes and the duration 430 is 5 minutes or more. Further, for the same risk level, when the duration 430 is greater than or equal to 1 minute and less than 5 minutes and the duration 430 is greater than or equal to 5 minutes, the processor may determine that the state is different from each other.
  • the processor may determine that excessive pressure is being applied by the infant, and the pressure-based risk level If (410) is X -2, the processor may determine that the infant is out of position or is in an upside down state.
  • the processor may determine that the infant is in a hyperventilating state, and in the Y -2 state, the processor may determine that the infant is in a breathing difficulty state.
  • the processor may inform the user that the breathing check of infants and toddlers is necessary.
  • the processor may determine that it is necessary to confirm the factor that applies pressure to the infant, and if the X -1 state, the user says that the infant's posture is abnormal. Can be provided to.
  • the processor is Because both breathing is not normal, it can be provided to the user that confirmation is necessary. For example, if the pressure-based risk level 410 is X 1 and the breathing-based risk level 420 is Y -1 , even if the duration 430 is 1 minute or more and less than 5 minutes, the processor provides the user with an infant check. I can guide you if necessary. On the other hand, when the risk level is determined to be X 3 or Y -3 , the processor may immediately output a confirmation notification regardless of the duration 430.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating sensing of some of the plurality of unit pressure sensors according to an exemplary embodiment.
  • the processor may determine the pressure detection pattern of the plurality of unit pressure sensors 510 and determine the state of the infant or child based on the pressure detection pattern. When a pressure exceeding the critical pressure level is sensed for each unit pressure sensor 510, it may be determined that the pressure is sensed by the corresponding unit pressure sensor 510. On the other hand, when the unit pressure sensor 510 detects a pressure equal to or less than the critical pressure level, the processor may determine that the pressure is not sensed by the corresponding unit pressure sensor 510.
  • the processor determines the number of unit pressure sensors 520 in which pressure is sensed among the plurality of unit pressure sensors 510, and determines a pressure detection pattern based on a change in the number of unit pressure sensors 510 over time. For example, the processor may calculate an area change in which pressure is sensed according to a change in the number of unit pressure sensors 510, and accordingly, may determine an area pattern in which the pressure is sensed.
  • the processor determines whether the pressure by the infant or toddler is detected by the unit pressure sensors 510 in a certain range of the mat device 500, and when it is determined that the pressure by the infant or toddler is detected in a certain range, The pressure detection pattern of the plurality of unit pressure sensors 510 may be determined. On the other hand, when it is determined that the pressure is not detected by the infant within a certain range, the processor may provide a warning alarm to the user.
  • a certain range may be a certain range from the center of the mat, and if the processor determines that the infant is out of the certain range of the center of the mat, it may be difficult to accurately sense pressure, so it is necessary to adjust the posture of the infant for accurate pressure sensing. Can guide users.
  • the processor determines that the infant is in a stable state when the number of pressure-sensing unit pressure sensors 520 is greater than or equal to the threshold value, and the processor determines that the number of pressure-sensing unit pressure sensors 520 is greater than or equal to the threshold value. If the case changes, it can be determined that the infant is in a positioning state. That is, when the number of unit pressure sensors 520 sensed from the stable state decreases, the processor may determine that the area determined to be applied to the pressure decreases, and accordingly, the processor decreases the area in which infants and toddlers contact the mat. It can be determined that the infant's posture is a positioning state.
  • the number of pressure-sensing unit pressure sensors 520 when the number of pressure-sensing unit pressure sensors 520 is greater than or equal to the threshold value, it is determined that the infant is in a stable state, and from the case where the number of pressure-sensing unit pressure sensors 520 is greater than or equal to the threshold value. If it is changed to a case that is less than the threshold value and is changed to a case that is greater than or equal to the threshold value, it can be determined that the infant is prone.
  • the number of unit pressure sensors 520 sensed from the stable state decreases, it is determined that the area judged to be applied pressure decreases, and if the number of sensed unit pressure sensors 520 increases, the infant By judging that the area in contact with the baby has increased, it can be determined that the posture of the infant is prone.
  • the processor determines that the rate of change of the number of unit pressure sensors 520 in which the pressure is sensed is greater than or equal to the threshold rate of change, it may determine that the infant is in a state of turning the body.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a screen for outputting an infant's state according to an embodiment.
  • the processor may determine the infant state and provide the infant state to the user through the user terminal.
  • the mat device and the user terminal may include a communication unit capable of communicating with each other, and the mat device and the user terminal may transmit and receive data including an infant state through the communication unit.
  • the user terminal may provide to the user whether or not communication with the mat device has been established.
  • the user terminal When communication with the mat device is not established, the user terminal outputs a guide phrase "No Signal", thereby guiding the user to re-check the communication state between the mat device and the user terminal.
  • the user terminal may receive an infant state from the mat device and provide the received infant state to the user.
  • the infant state may be a state determined according to a combination of one or more of a pressure-based risk level, a breath-based risk level, and a heart rate-based risk level.
  • the processor of the mat device or the user terminal determines that the infant state is in a dangerous state and thus it is necessary to confirm the infant state, the user terminal may provide the phrase “Danger” to the user.
  • the user terminal may output a graphic object through which the user can input at least one of the infant's name, gender, date of birth, and weight.
  • the user terminal stores the data input by the user, and the processor may calculate the age of the infant based on the date of birth data input by the user.
  • the processor may generate pressure data based on the weight data of the infant and toddler input by the user.
  • the user terminal may output information on pressure data applied by an infant.
  • the information on the pressure data may be a pressure-based risk level, and may be an infant state determined based on a pressure detection pattern. For example, when the processor determines that the pressure-based risk level is a normal level, the user terminal may output a guide phrase “Current rate: GOOD”.
  • the user terminal may output information on a heart rate-based risk level.
  • Information on the heart rate-based risk level may include a heart rate per minute and a heart rate-based risk level based on the heart rate per minute. For example, if the processor determines that the heart rate per minute is 60 bpm and the heart rate-based risk level is normal according to the heart rate waveform information, the user terminal determines that the heart rate per minute is 60 bpm and the current infant's heart rate is "Steady and Cool". Can be printed.
  • the user terminal or the processor may store a heart rate history, and the user terminal may output a recent heart rate change graph based on the heart rate history.
  • the heart rate history may include the number of heart beats per minute periodically calculated by the processor.
  • the user terminal may output information about the state of a room received from an external device.
  • the information on the condition of the room may include the humidity, temperature, and air condition of the room, and for example, it may be calculated based on data sensed by the hub device, but is not limited thereto, and may be data input from an external device. have.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a system for providing a state of an infant according to an embodiment.
  • a system providing an infant state includes a mat device 720 that senses pressure applied by an infant and a toddler, a hub device 730 that relays data acquired by the mat device 720, and a user terminal that provides an infant state to a user. It may include 710.
  • the mat device 720 may include a plurality of unit pressure sensors, and one unit pressure sensor may convert a pressure applied by an infant at a corresponding point into an electrical signal.
  • the hub device 730 may include a communication unit that transmits data detected by the mat device 720 to the user terminal 710.
  • the data detected by the mat device 720 may include pressure data, and may include an infant state determined based on the pressure data.
  • the hub device 730 receives pressure data from the mat device 720, determines the infant state based on the received pressure data, and transmits data on the infant state to the user terminal 710. I can.
  • the user terminal 710 may receive data related to an infant state through the hub device 730. Since the output screen provided by the user terminal 710 to the user has been previously described in FIG. 6, a detailed description thereof will be omitted.
  • the mat device 720, the hub device 730, and the user terminal 710 which are distinguished from each other, may each include a processor, and at least one of each processor may determine an infant state based on the pressure data.
  • the communication unit of the mat device 720, the hub device 730, and the user terminal 710 may transmit data output from each processor to different devices.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating an apparatus 800 for determining an infant state according to an exemplary embodiment.
  • the infant/child status determination apparatus 800 may include a sensing unit 810, a processor 820, and a memory 830.
  • the sensing unit 810 includes a plurality of unit pressure sensors, and may sense a pressure applied to the mat device by an infant.
  • the processor 820 analyzes a waveform of pressure data sensed by a plurality of unit pressure sensors for a predetermined period of time, and uses a frequency band filter to analyze the waveform of the pressure data with breathing waveform information of a frequency band that are distinguished from each other using a frequency band filter. Heart rate waveform information can be extracted.
  • the processor 820 is a pressure-based risk level indicated by the pressure data, a breath-based risk level indicated by the breathing waveform information, and a heart rate-based risk indicated by the heart rate waveform information based on a table created based on the age information of infants and toddlers.
  • the level is determined, and the state of the lying infant and toddler can be determined according to one or a combination of two or more of a pressure-based risk level, a breath-based risk level, and a heart rate-based risk level.
  • the memory 830 may at least temporarily store data generated by the processor 820, and the data includes pressure data, breathing waveform information, heart rate waveform information, a table created based on the age information of infants and young children, a pressure-based risk level, It may include data regarding respiratory-based risk levels, heart rate-based risk levels, and infant condition.
  • FIG 9 shows a system 900 for providing a plurality of infant conditions according to an embodiment.
  • the hub device 920 may transmit data detected by the mat device 910 to the user terminal 930.
  • the hub device 920 may transmit data detected by one mat device 910 to the user terminal 930, but by pairing with a plurality of mat devices 910, individual mat devices 910
  • the obtained data may be transmitted to the user terminal 930. Accordingly, a system for providing a plurality of infant states can manage a plurality of infant states without difficulty through a single hub device 920 in hospitals, postpartum care centers, and nursery schools that manage a plurality of infants.
  • the hub device 920 may include a lighting unit, and lighting of the lighting unit may be driven by receiving an electrical signal from a processor of the hub device 920.
  • the connection status with the user terminal 930 or the mat device 910 may be informed to the user through the blinking operation of the lighting unit.
  • the lighting unit may output light of an optimal illuminance and pattern for babies and toddlers to take a good night's sleep according to a user input.
  • the lighting unit may distinguish and output the illuminance and pattern of light according to the state of the room, and may output an alarm display light indicating an emergency situation.
  • the state of the room may include the humidity, temperature, and air state of the room, and may be calculated based on data directly sensed by the hub device 920, but is not limited thereto and may be data input from an external device.
  • the embodiments described above may be implemented as a hardware component, a software component, and/or a combination of a hardware component and a software component.
  • the devices, methods, and components described in the embodiments include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate (FPGA). array), programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions, such as one or more general purpose computers or special purpose computers.
  • the processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications executed on the operating system.
  • the processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software.
  • OS operating system
  • the processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software.
  • the processing device is a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it may include.
  • the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller.
  • other processing configurations are possible, such as a parallel processor.
  • the software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, configuring the processing unit to behave as desired or processed independently or collectively. You can command the device.
  • Software and/or data may be interpreted by a processing device or to provide instructions or data to a processing device, of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device. , Or may be permanently or temporarily embodyed in a transmitted signal wave.
  • the software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer-readable recording media.
  • the method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium.
  • the computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • the program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and usable to those skilled in computer software.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks.
  • -A hardware device specially configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like.
  • Examples of the program instructions include not only machine language codes such as those produced by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
  • the hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operation of the embodiment, and vice versa.

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Abstract

유닛 압력센서 기반으로 누워있는 영유아의 상태를 판단하는 방법에 관한 기술에 관한 발명이다.

Description

유닛 압력센서 기반 영유아 상태 판단 방법 및 장치
이하, 유닛 압력센서 기반으로 누워있는 영유아의 상태를 판단하는 방법에 관한 기술이 제공된다.
영유아 돌연사(Sudden Infant Death Syndrome, SIDS)는 1세 미만의 영아가 예상치 못하게, 갑작스럽게 사망한 경우를 말하며, 대부분은 2-4개월에서 발생하고 있다. 사망사례조사 후 사인은 주로 질식, 죄임, 심장성 부정맥, 손상 또는 영유아 돌연사(SIDS) 등으로 진단되어진다.
침대에서 사고로 인한 질식(Suffocation)과 목조임(Strangulation) 사망은 수면과 관련하여 예상치 못한 영유아 돌연사의 한 형태이다. 영유아 돌연사는 적절하지 않은 수면환경에 의해 초래된 기도폐색(질식)으로 인해 발생하는 경우가 많다.
침대에서 질식으로 인한 영유아 돌연사를 방지하기 위해서는 아기에게 안전한 수면 환경을 조성해야 한다. 아기에게 안전한 수면 환경은 등을 대고 똑바로 눕히는 것에서부터 시작된다. 아기를 엎드려 재우거나 옆으로 재우는 것은 위험할 수 있음, 똑바로 눕히기 위해서는 부모들이 주기적으로 아기의 수면 상태를 확인해야한다.
종래 영유아 상태를 판단하기 위한 장치로 카메라를 통해 영유아의 상태를 모니터링하는 카메라 타입의 장치가 존재하였다. 카메라 타입의 장치는 가격에 있어서 비교적 합리적이지 못하고, 움직이는지 여부만 판단하여 구체적인 움직임을 판단할 수 없다는 측면이 존재하였다. 또한, 종래 수면 패턴을 모니터링하는 클립 타입의 장치는 영유아 복부에 놓기에는 크기가 지나치게 크다는 단점이 있었다.
일실시예에 따른 프로세서에 의해 압력 정보를 이용하여 누워있는 영유아의 상태를 판단하는 방법에 있어서 매트 장치에 포함된 복수개의 유닛 압력센서들이 상기 영유아에 의해 상기 매트 장치에 가해지는 압력을 감지하는 단계, 일정 시간 동안 상기 복수개의 유닛 압력센서들에 의해 감지된 압력 데이터의 파형(waveform)으로부터 주파수 대역 필터를 이용하여 서로 구별되는 주파수 대역의 호흡 파형 정보와 심박 파형 정보를 추출하는 단계, 영유아의 나이 정보를 기준으로 작성된 테이블에 기초하여 상기 압력 데이터가 지시하는 압력 기반 위험 레벨, 상기 호흡 파형 정보가 지시하는 호흡 기반 위험 레벨, 및 상기 심박 파형 정보가 지시하는 심박 기반 위험 레벨을 결정하는 단계, 및 상기 압력 기반 위험 레벨, 상기 호흡 기반 위험 레벨, 및 상기 심박 기반 위험 레벨 중 하나 또는 둘 이상의 조합에 따라 상기 누워있는 영유아의 상태를 판단할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 호흡 파형 정보와 심박 파형 정보로 추출하는 단계는 상기 압력 데이터의 파형을 서로 구별되는 진폭 범위를 기준으로 상기 호흡 파형 정보와 상기 심박 파형 정보로 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 영유아의 상태를 판단하는 단계는 상기 압력 기반 위험 레벨 및 상기 호흡 기반 위험 레벨의 지속시간에 따라 영유아 상태를 판단하는 단계, 및 상기 판단된 영유아 상태에 따라 서로 구별되는 알람 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 상기 복수개의 유닛 압력센서들의 압력 감지 패턴을 판단하는 단계, 및 상기 압력 감지 패턴에 기초하여 영유아의 상태를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일측에 따른 영유아 상태 판단 방법은 상기 매트 장치 내 일정 범위의 유닛 압력센서들이 상기 영유아에 의한 압력이 감지되는지 여부를 판단하는 단계, 상기 일정 범위에서 상기 영유아에 의해 압력이 감지된다고 판단된 경우, 상기 복수개의 유닛 압력센서들의 압력 감지 패턴을 판단하는 단계, 및 상기 일정 범위에서 상기 영유아에 의해 압력이 감지되지 않는다고 판단된 경우, 사용자에게 경고 알람을 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 영유아 상태 판단 방법은 상기 복수개의 유닛 압력센서들의 압력 감지 패턴을 판단하는 단계 및 상기 압력 감지 패턴에 기초하여 영유아의 상태를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 매트 장치 내 일정 범위의 유닛 압력센서들이 상기 영유아에 의한 압력이 감지되는지 여부를 판단하는 단계, 상기 일정 범위에서 상기 영유아에 의해 압력이 감지된다고 판단된 경우, 상기 복수개의 유닛 압력센서들의 압력 감지 패턴을 판단하는 단계, 및 상기 일정 범위에서 상기 영유아에 의해 압력이 감지되지 않는다고 판단된 경우, 사용자에게 경고 알람을 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 영유아 상태 판단 방법의 상기 압력 감지 패턴을 판단하는 단계는 유닛 압력센서가 임계 압력 크기를 초과하는 압력을 감지하는 경우, 상기 유닛 압력센서에 압력이 센싱되고 있다고 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 압력 감지 패턴을 판단하는 단계는 상기 복수개의 유닛 압력센서들 중 압력이 센싱된 유닛 압력센서의 개수를 결정하는 단계, 및 상기 유닛 압력센서의 개수 변화에 기초하여 상기 압력 감지 패턴을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 영유아 상태 판단 방법의 상기 영유아 상태를 판단하는 단계는 상기 압력이 센싱된 유닛 압력센서의 개수가 임계값 이상인 경우 상기 영유아가 안정 상태라고 판단하는 단계 및 상기 압력이 센싱된 유닛 압력센서의 개수가 상기 임계값 이상인 경우로부터 상기 임계값 미만인 경우로 변화되면 상기 영유아가 측위 상태라고 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 영유아 상태를 판단하는 단계는 상기 압력이 센싱된 유닛 압력센서의 개수가 임계값 이상인 경우 상기 영유아가 안정 상태라고 판단하는 단계 상기 압력이 센싱된 유닛 압력센서의 개수가 상기 임계값 이상인 경우로부터 상기 임계값 미만인 경우로 변화되고, 다시 상기 임계값 이상인 경우로 변화되는 경우, 상기 영유아가 엎드린 상태라고 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 상기 영유아 상태를 판단하는 단계는 상기 압력이 센싱된 유닛 압력센서 개수의 변화율이 임계 변화율 이상이라고 판단하는 경우, 상기 영유아가 몸을 뒤척이는 상태라고 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일측에 따른 영유아 상태 판단 방법의 상기 호흡 파형 정보와 심박 파형 정보로 추출하는 단계는 상기 복수개의 유닛 압력센서들에 의해 감지된 압력 데이터의 평균 압력 값을 계산하는 단계 및 상기 일정 시간 동안 상기 평균 압력 값의 변화에 기초하여 상기 압력 데이터의 파형을 분석하는 단계를 포함할 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 영유아 상태 판단 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2는 일실시예에 따른 복수의 유닛 압력 센서들에 의해 감지된 압력 값으로 생성된 데이터를 도시한 것이다.
도 3은 일실시예에 따라 압력 데이터의 파형 정보로 호흡 파형 정보 및 심박 파형 정보를 추출하는 방법을 도시한 것이다.
도 4는 일실시예에 따라 위험 레벨을 분류하는 기준 테이블을 도시한 것이다.
도 5는 일실시예에 따른 복수개의 유닛 압력 센서들 중 일부 센서들이 센싱된 것을 도시한 것이다.
도 6은 일실시예에 따른 영유아의 상태를 출력하는 화면을 도시한 것이다.
도 7은 일실시예에 따른 영유아의 상태를 제공하는 시스템을 도시한 것이다.
도 8은 일실시예에 따른 영유아 상태를 판단하는 장치를 도시한 블록도이다.
도 9는 일실시예에 따른 복수의 영유아 상태를 제공하는 시스템을 도시한 것이다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 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 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 일실시예에 따른 영유아 상태 판단 방법을 도시한 흐름도이다.
일실시예에 따른 영유아 상태 판단 방법에 따르면, 단계(110)에서 매트 장치에 포함된 복수개의 유닛 압력센서들이 영유아에 의해 매트 장치에 가해지는 압력을 감지할 수 있다. 매트 장치는 복수개의 유닛 압력센서들을 포함하고, 유닛 압력센서들은 피에조(Piezo) 방식으로 압력의 크기를 전기적 신호로 변환하여 압력 데이터를 획득할 수 있다. 즉, 유닛 압력센서는 기계적 변화에 따라 유전 분극이 발생하는 압전효과를 이용하여 압력의 크기를 감지할 수 있다. 프로세서는 유닛 압력센서들이 감지한 압력의 크기를 포함하는 압력 데이터를 이용하여 압력 데이터의 파형을 생성할 수 있다.
일실시예에 따르면, 프로세서는 복수개의 유닛 압력센서들에 의해 감지된 압력 데이터의 평균 압력 값을 계산할 수 있고, 평균 압력 값을 영유아에 의해 감지되는 압력의 크기로 결정하고, 이에 기초하여 압력 데이터의 파형을 생성할 수 있다.
단계(120)에서, 프로세서는 일정 시간 동안 복수개의 유닛 압력센서들에 의해 감지된 압력 데이터의 파형(waveform)으로부터 주파수 대역 필터를 이용하여 서로 구별되는 주파수 대역의 호흡 파형 정보와 심박 파형 정보를 추출할 수 있다. 프로세서는 일정 시간 동안 연속하여 압력의 크기를 감지할 수 있고, 이를 시간의 흐름에 따른 압력 데이터의 파형으로 생성할 수 있다. 프로세서는 생성된 압력 데이터의 파형에 기초하여 호흡 파형 정보와 심박 파형 정보를 추출할 수 있다. 호흡 파형 정보 및 심박 파형 정보는 각각 일정 주파수 대역 내에서 추출되는 주파수 정보 및 해당 주파수에서의 진폭 값을 포함할 수 있고, 호흡 파형 정보와 심박 파형 정보를 추출하는 것은 도 3을 통해 상세히 서술한다.
단계(130)에서, 프로세서는 영유아의 나이 정보를 기준으로 작성된 테이블에 기초하여 압력 데이터가 지시하는 압력 기반 위험 레벨, 호흡 파형 정보가 지시하는 호흡 기반 위험 레벨, 및 심박 파형 정보가 지시하는 심박 기반 위험 레벨을 결정할 수 있다. 영유아의 나이 정보를 기준으로 작성된 테이블은 영유아의 나이별 정상 호흡 및 심박 수치를 기반으로 작성된 테이블일 수 있다. 예시적으로, 심박의 경우, 12개월 미만의 영유아는 분당 80~170회가 정상 수치라고 미리 지정될 수 있고, 테이블에서 12개월 미만의 영유아의 심박이 지시하는 수치의 하한 정상 임계 수치는 80회, 상한 정상 임계 수치는 170회일 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서는 사용자에 의해 초기 입력된 영유아의 생년월일과 영유아 상태를 판단하는 시점의 차이로 영유아의 나이를 계산할 수 있고, 테이블에서 영유아 나이에 대응하는 수치에 기반하여 위험 레벨을 결정할 수 있다. 위험 레벨은 "정상(normal)" 레벨을 기준으로 "주의(warning)", "위험(danger)", 및 "응급(emergency)" 레벨로 구분될 수 있다. 압력 데이터, 호흡 파형 정보, 심박 파형 정보 각각이 지시하는 위험 레벨을 결정하는 것은 도 4를 통해 상세히 서술한다.
단계(140)에서, 프로세서는 압력 기반 위험 레벨, 호흡 기반 위험 레벨, 및 심박 기반 위험 레벨 중 하나 또는 둘 이상의 조합에 따라 상기 누워있는 영유아의 상태를 판단할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서는 압력 기반 위험 레벨과 호흡 기반 위험 레벨을 지속 시간과 종속하여 영유아 상태를 판단할 수 있고, 이와 독립적으로 심박 기반 위험 레벨에 기초하여 영유아 상태를 판단할 수 도 있다. 예를 들어, 일정 지속 시간 이상으로 압력과 호흡이 위험 상태인 경우와 이와 별개로 심박이 위험 상태가 되는 경우 모두 매트 장치는 사용자에게 영유아가 위험 상태인 경우라고 출력할 수 있어, 둘 중 하나에 기초하여 영유아 상태를 제공하는 경우보다 더 정확하게 상태 정보를 제공할 수 있다.
일실시예에 따르면, 프로세서는 복수개의 유닛 압력센서들의 압력 감지 패턴을 판단할 수 있고, 압력 감지 패턴에 기초하여 영유아 상태를 판단할 수 있다. 압력 감지 패턴은 복수개의 유닛 압력센서들 중 각각의 유닛 압력센서들이 압력을 센싱하는지 여부를 판단한 후, 압력이 센싱된 유닛 압력센서들의 유기적 관계에 기초하여 생성된 패턴일 수 있다. 압력 감지 패턴에 기초하여 영유아 상태를 판단하는 방법은 도 5를 통해 상세히 서술한다.
종전에는 자이로 센서(Gyro sensor)등을 이용하여 영유아의 호흡 및 심박 상태를 판단하는 영유아 상태 판단 장치가 사용되었다. 자이로 센서가 영유아 신체에 부착되거나, 목에 걸어 영유아 신체 데이터를 검출하였는데, 이 경우 자이로 센서가 영유아의 명치에 압력을 가하여 오히려 보조기구로 인해 영유아가 질식하는 경우가 발생하였다. 이에 반해, 도 1의 실시예들에 따르면, 센서가 영유아에게 직접적으로 압력을 가하는 경우가 줄어들고, 정확도 높은 유닛 압력센서를 이용하여 프로세서는 영유아의 뒤집힘을 인식할 수 있어, 안전하게 영유아 호흡 및 심박 상태를 확인할 수 있다.
도 2는 일실시예에 따른 복수의 유닛 압력 센서들에 의해 감지된 압력 값으로 생성된 데이터를 도시한 것이다.
단계(210)에서, 복수개의 유닛 압력센서들은 영유아에 의해 가해진 압력을 감지할 수 있다. 압력에 관한 정보는 압력의 크기, 압력이 감지된 유닛 압력센서의 개수들일 수 있다.
단계(220)에서, 프로세서는 일정 시간 동안 복수개의 유닛 압력센서들에 의해 감지된 압력 데이터에 기초하여 시간에 따른 압력 데이터의 파형 정보를 계산하고, 계산 결과를 적어도 일시적으로 메모리에 저장할 수 있다. 단계(230)에서, 프로세서는 유닛 압력센서들에 의해 감지된 압력 데이터를 적어도 일시적으로 메모리에 저장할 수 있다. 압력 데이터는 유닛 압력센서들이 획득한 압력 크기를 포함할 수 있고, 압력 기반 위험 레벨을 결정하기 위한 데이터일 수 있다. 단계(240)에서, 프로세서는 압력이 감지된 유닛 압력센서의 개수를 계산하고, 적어도 일시적으로 메모리에 저장할 수 있다.
단계(250)에서, 프로세서는 압력 데이터의 파형 정보에 기초하여 호흡 파형 정보와 심박 파형 정보를 추출할 수 있다. 호흡 파형 정보와 심박 파형 정보는 서로 구별되는 주파수 대역의 주파수 정보를 포함할 수 있고, 각각 호흡 기반 위험 레벨 및 심박 기반 위험 레벨을 결정하기 위한 데이터일 수 있다.
단계(260)에서, 프로세서는 압력이 감지된 유닛 압력센서의 개수에 기초하여 압력 감지 패턴을 결정할 수 있다. 압력 감지 패턴은 감지된 유닛 압력센서의 개수가 시간에 따라 변화하는 패턴일 수 있고, 예시적으로 감지된 유닛 압력센서의 개수가 줄어드는 경우 프로세서는 영유아가 매트에 압력을 가하는 부분이 줄어들었다고 판단할 수 있다. 압력 감지 패턴은 영유아의 체위 변화에 따른 상태를 판단하기 위한 데이터일 수 있다.
도 3은 일실시예에 따라 압력 데이터의 파형(310)으로 호흡 파형 정보 및 심박 파형 정보를 추출하는 방법을 도시한 것이다.
프로세서는 일정 시간 동안 감지된 압력 데이터에 기초하여 진폭 및 주파수가 일정하지 않은 불규칙적 압력 데이터의 파형(310)을 획득할 수 있다. 복수개의 유닛 압력센서가 감지하는 압력은 영유아의 호흡과 심박에 의해 시간에 따라 변화하는 정보가 복합된 데이터일 수 있다.
프로세서는 주파수 대역 필터를 이용하여 서로 구별되는 주파수 대역의 호흡 파형 정보(320)와 심박 파형 정보(330)를 추출할 수 있다. 예시적으로, 프로세서는 불규칙적인 압력 데이터의 파형(310)을 푸리에 변환(Fourier Transform)에 기초하여 복수의 특정 주파수에 관한 파형 정보로 추출할 수 있다. 이후, 프로세서는 호흡 파형 정보(320)와 심박 파형 정보(330)에 관한 주파수 대역 내에서 추출한 주파수들 중 진폭 값이 가장 큰 주파수에 관한 정보를 호흡 파형 정보(320) 및 심박 파형 정보(330)로 추출할 수 있다. 예를 들어, 분당 호흡 횟수가 10회 이상 70회 미만으로 영유아의 호흡 파형 정보(320)를 추출하기 위한 주파수 대역대는 0.167Hz 이상 1.167Hz 미만으로 설정될 수 있고, 분당 심박 횟수가 70회 이상 180회 미만으로 영유아의 심박 파형 정보(330)를 추출하기 위한 주파수 대역대는 1.167Hz이상 3Hz 미만으로 설정될 수 있다. 프로세서는 주파수 대역 필터에 기초하여 서로 구별되는 주파수 대역의 주파수들 중 진폭 값이 가장 큰 주파수를 추출할 수 있다. 예시적으로, 프로세서는 0.167Hz 이상 1.167Hz 미만의 주파수 대역대 내 주파수들 중 0.33Hz 주파수에 해당하는 파형의 진폭이 가장 크다고 판단한 경우, 0.33 Hz의 주파수 및 분당 20회의 호흡 횟수를 호흡 파형 정보(320)로 추출할 수 있다.
일실시예에 따르면, 압력 데이터의 파형(310)을 서로 구별되는 진폭 범위를 기준으로 호흡 파형 정보(320)와 심박 파형 정보(330)로 분류할 수 있다. 영유아의 호흡에 의해 매트 장치에 가하는 압력의 크기와 심박에 의해 매트 장치에 가하는 압력의 크기는 서로 다를 수 있고, 이에 따라 호흡 파형 정보(320) 및 심박 파형 정보(330)의 진폭 크기는 서로 구별될 수 있다. 따라서, 프로세서는 호흡 및 심박 각각에 대해 미리 지정된 진폭 범위 내에 속하는 진폭을 갖는 파형에 대해 각각 호흡 파형 정보(320) 및 심박 파형 정보(330)로 결정할 수 있다. 호흡 파형 정보에 비해 심박 파형 정보가 더 큰 진폭 값을 가질 수 있으나, 이는 일실시예에 불과하여 이에 국한되지 않고, 심박 파형 정보가 호흡 파형 정보 보다 더 큰 진폭 값을 가질 수 있다.
도 4는 일실시예에 따라 위험 레벨을 분류하는 기준 테이블을 도시한 것이다.
프로세서는 영유아의 나이 정보를 기준으로 작성된 테이블에 기초하여 압력 데이터가 지시하는 압력 기반 위험 레벨(410), 호흡 파형 정보가 지시하는 호흡 기반 위험 레벨(420), 및 심박 파형 정보가 지시하는 심박 기반 위험 레벨(440)을 결정할 수 있다. 압력 데이터는 압력 크기 / 몸무게 * 100 (%)로 계산된 정보를 포함할 수 있다. 호흡 파형 정보는 호흡 파형의 주파수를 포함할 수 있고, 이에 따라 계산된 분당 호흡 횟수를 포함할 수 있다. 심박 파형 정보는 심박 파형의 주파수를 포함할 수 있고, 이에 따라 계산된 분당 심박 횟수를 포함할 수 있다. 위험 레벨은 "정상(normal)" 레벨을 기준으로 "주의(warning)", "위험(danger)", 및 "응급(emergency)" 레벨로 구분될 수 있는데, 각 레벨의 기준이 되는 임계 값들은 테이블에 의해 나이별로 미리 지정된 값들일 수 있다. 예시적으로, 프로세서는 6개월 미만의 영유아에 대해 분당 호흡 횟수가 30회 이상 60회 이하인 경우 정상 레벨로 결정할 수 있고, 6개월 이상 12개월 미만의 영유아에 대해 분당 호흡 횟수가 24회 이상 30회 이하인 경우 정상 레벨로 결정할 수 있다. 또한, 프로세서는 12개월 이상의 영유아에 대해서 분당 호흡 횟수가 20회 이상 40회 이하인 경우 정상 레벨로 결정할 수 있다.
프로세서는 압력 데이터, 호흡 파형 정보, 및 심박 파형 정보에 대해 정상 레벨을 기준으로 주의, 위험 레벨로 구분할 수 있다. 예시적으로, 6개월 미만의 영유아에 대해 분당 호흡 횟수가 30회 이상 60회 이하인 경우(Y 0) 정상 레벨로 결정하고, 20회 이상 30회 미만인 경우(Y -1) 및 60회 초과 70회 이하인 경우(Y 1) 주의 레벨로 결정할 수 있다. 또한, 프로세서는 영유아의 분당 호흡 횟수가 10회 이상 20회 미만인 경우(Y -2) 및 70회 초과 80회 이하인 경우(Y 2) 위험 레벨로 결정할 수 있다. 프로세서는 즉시 확인 알림이 필요하다고 미리 지정된 0회 이상 10회 미만인 경우(Y -3) 응급 레벨로 결정할 수 있다. 호흡 기반 위험 레벨(420)이 응급 레벨로 결정된 경우, 프로세서는 다른 데이터 기반의 위험 레벨 판단과 무관하게 영유아 상태를 즉시 확인이 필요한 상태로 결정할 수 있다.
프로세서는 테이블에 의해 결정된 압력 기반 위험 레벨(410), 호흡 기반 위험 레벨(420), 심박 기반 위험 레벨(440) 중 하나 또는 둘이상의 조합에 기초하여 영유아의 상태를 판단할 수 있다. 이 때, 압력 기반 위험 레벨(410) 및 호흡 기반 위험 레벨(420)의 지속시간(430)에 따라 영유아 상태를 판단할 수 있다. 즉, 영유아 확인이 필요한 상태라고 판단할 위험 레벨은 지속시간(430)이 1분 이상 5분 미만인 경우와 지속시간(430)이 5분 이상인 경우에 서로 다르게 지정될 수 있다. 또한, 프로세서는 동일한 위험 레벨에 대해 지속시간(430)이 1분 이상 5분 미만인 경우와 지속시간(430)이 5분 이상인 경우, 서로 다른 영유아 상태라고 판단할 수 있다.
예를 들어, 지속시간(430)이 1분 이상 5분 미만인 경우, 압력 기반 위험 레벨(410)이 X 2 상태이면 프로세서는 영유아에 의해 과도한 압력이 가해지고 있다고 판단할 수 있고, 압력 기반 위험 레벨(410)이 X -2이면 프로세서는 영유아가 자리 이탈하였거나 뒤집힌 상태라고 판단할 수 있다. 또한, 호흡 기반 위험 레벨(420)이 Y 2 상태이면 프로세서는 영유아가 과호흡 상태라고 판단할 수 있고, Y -2상태이면 프로세서는 영유아가 호흡 곤란 상태라고 판단할 수 있다.
지속시간(430)이 5분 이상인 경우, 호흡 기반 위험 레벨(420)이 Y 1 또는 Y -1인 상태이면 프로세서는 영유아의 호흡 체크가 필요하다고 사용자에게 안내할 수 있다. 또다른 일실시예에 의하면, 압력 기반 위험 레벨(410)이 X 1상태이면 프로세서는 영유아에 압력을 가하는 요인의 확인이 필요하다고 판단할 수 있고, X -1상태이면 영유아 자세가 이상이 있다고 사용자에게 제공할 수 있다.
또다른 일실시예에 따르면, 지속시간(430)이 1분 이상 5분 미만이라 하더라도, 압력 기반 위험 레벨(410)과 호흡 기반 위험 레벨(420) 모두 주의 상태인 경우, 프로세서는 영유아의 압력, 호흡 모두 정상이 아니기 때문에 확인이 필요하다고 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 압력 기반 위험 레벨(410)이 X 1이고 호흡 기반 위험 레벨(420)이 Y -1인 경우, 지속시간(430)이 1분 이상 5분 미만이라 하더라도 프로세서는 사용자에게 영유아 체크가 필요하다고 안내할 수 있다. 반면, 위험 레벨이 X 3 또는 Y -3로 결정된 경우, 프로세서는 지속시간(430)에 무관하게 즉시 확인 알림을 출력할 수 있다.
도 5는 일실시예에 따른 복수개의 유닛 압력 센서들 중 일부 센서들이 센싱된 것을 도시한 것이다.
프로세서는 복수개의 유닛 압력센서(510)들의 압력 감지 패턴을 판단하고, 압력 감지 패턴에 기초하여 영유아의 상태를 판단할 수 있다. 각각의 유닛 압력센서(510)에 대해 임계 압력 크기를 초과하는 압력이 감지된 경우, 해당 유닛 압력센서(510)에 압력이 센싱되고 있다고 판단할 수 있다. 이에 반해, 프로세서는 유닛 압력센서(510)에 임계 압력 크기 이하의 압력이 감지된 경우, 해당 유닛 압력센서(510)에 압력이 감지되지 않는다고 판단할 수 있다.
프로세서는 복수개의 유닛 압력센서(510)들 중 압력이 센싱된 유닛 압력센서(520)의 개수를 결정하고, 시간에 따른 유닛 압력센서(510)의 개수 변화에 기초하여 압력 감지 패턴을 판단한다. 예시적으로, 프로세서는 유닛 압력센서(510)의 개수 변화에 따라 압력이 감지되는 면적 변화를 계산할 수 있고, 이에 따라 압력이 감지된 면적 패턴을 판단할 수 있다.
일실시예에 따르면, 프로세서는 매트 장치(500) 내 일정 범위의 유닛 압력센서(510)들이 영유아에 의한 압력이 감지되는지 여부를 판단하고, 일정 범위에서 영유아에 의한 압력이 감지된다고 판단된 경우, 복수개의 유닛 압력센서(510)들의 압력 감지 패턴을 판단할 수 있다. 이에 반해, 일정 범위에서 영유아에 의해 압력이 감지되지 않는다고 판단된 경우, 프로세서는 사용자에게 경고 알람을 제공할 수 있다. 예시적으로, 일정 범위는 매트의 중앙에서부터 일정 범위가 될 수 있고, 프로세서는 영유아가 매트 중앙 일정 범위로부터 벗어났다고 판단한 경우 정확한 압력 센싱이 어려울 수 있으므로, 정확한 압력 센싱을 위해 영유아의 자세 조정이 필요하다고 사용자에게 안내할 수 있다.
또한, 프로세서는 압력이 센싱된 유닛 압력센서(520)의 개수가 임계값 이상인 경우 영유아가 안정 상태라고 판단하고, 압력이 센싱된 유닛 압력센서(520)의 개수가 임계값 이상인 경우로부터 임계값 미만인 경우로 변화되면 영유아가 측위 상태라고 판단할 수 있다. 즉, 프로세서는 안정 상태인 경우로부터 센싱된 유닛 압력센서(520)의 개수가 감소하면 압력이 가해진다고 판단되는 면적도 감소한다고 판단할 수 있고, 이에 따라 프로세서는 영유아가 매트에 접촉하는 부분이 감소하였다고 판단하여, 영유아의 자세는 측위 상태라고 판단할 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 압력이 센싱된 유닛 압력센서(520)의 개수가 임계값 이상인 경우 영유아가 안정 상태라고 판단하고, 압력이 센싱된 유닛 압력센서(520)의 개수가 임계값 이상인 경우로부터 임계값 미만인 경우로 변화되고, 다시 임계값 이상인 경우로 변화되는 경우, 영유아는 엎드린 상태라고 판단할 수 있다. 즉, 안정 상태인 경우로부터 센싱된 유닛 압력센서(520)의 개수가 감소하면 압력이 가해진다고 판단되는 면적도 감소한다고 판단하고, 다시 센싱된 유닛 압력센서(520)의 개수가 증가하면 영유아가 매트에 접촉하는 면적이 증가하였다고 판단하여, 영유아의 자세는 엎드린 상태라고 판단할 수 있다.
또한, 프로세서는 압력이 센싱된 유닛 압력센서(520) 개수의 변화율이 임계 변화율 이상이라고 판단하는 경우, 영유아가 몸을 뒤척이는 상태라고 판단할 수 있다.
도 6은 일실시예에 따른 영유아의 상태를 출력하는 화면을 도시한 것이다.
프로세서는 영유아 상태를 판단하여 사용자 단말을 통해 사용자에게 영유아 상태를 제공할 수 있다. 매트 장치와 사용자 단말은 서로 통신할 수 있는 통신부를 포함할 수 있고, 통신부를 통해 매트 장치와 사용자 단말은 영유아 상태를 포함하는 데이터를 송수신할 수 있다.
사용자 단말의 출력화면(610)에서, 사용자 단말은 매트 장치와 통신이 수립되었는지 여부를 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자 단말은 매트 장치와 통신이 수립되지 않은 경우 "No Signal" 이라는 안내 문구를 출력함으로써, 사용자가 매트 장치와 사용자 단말의 통신 상태를 재점검할 수 있게 안내할 수 있다.
사용자 단말의 출력화면(620)에서, 매트 장치와 사용자 단말이 통신 가능한 상태인 경우, 사용자 단말은 매트 장치로부터 영유아 상태를 수신하고, 수신된 영유아 상태를 사용자에게 제공할 수 있다. 영유아 상태는 압력 기반 위험 레벨, 호흡 기반 위험 레벨, 심박 기반 위험 레벨 중 하나 또는 둘 이상에 조합에 따라 판단된 상태일 수 있다. 매트 장치의 프로세서 또는 사용자 단말이 영유아 상태가 위험 상태이므로, 영유아 상태의 확인이 필요하다고 판단한 경우, 사용자 단말은 "Danger" 문구를 사용자에게 제공할 수 있다.
사용자 단말의 출력화면(630)에서, 사용자 단말은 사용자가 영유아의 이름, 성별, 생년월일 및 체중 중 적어도 하나를 입력할 수 있는 그래픽 오브젝트를 출력할 수 있다. 사용자 단말은 사용자에 의해 입력된 데이터를 저장하고, 프로세서는 사용자에 의해 입력된 생년월일 데이터에 기초하여 영유아의 나이를 계산할 수 있다. 또한, 프로세서는 사용자에 의해 입력된 영유아의 체중 데이터에 기초하여 압력 데이터를 생성할 수 있다.
사용자 단말의 출력화면(640)에서, 사용자 단말은 영유아에 의해 가해지는 압력 데이터에 관한 정보를 출력할 수 있다. 압력 데이터에 관한 정보는 압력 기반 위험 레벨일 수 있고, 압력 감지 패턴에 기초하여 판단된 영유아 상태일 수 있다. 예시적으로, 압력 기반 위험 레벨이 정상 레벨이라고 프로세서가 판단한 경우, 사용자 단말은 "Current rate: GOOD" 이라는 안내 문구를 출력할 수 있다.
사용자 단말의 출력화면(650)에서, 사용자 단말은 심박 기반 위험 레벨에 관한 정보를 출력할 수 있다. 심박 기반 위험 레벨에 관한 정보는 분당 심박 횟수, 분당 심박 횟수에 기초한 심박 기반 위험 레벨을 포함할 수 있다. 예시적으로, 프로세서는 심박 파형 정보에 따라 분당 심박 횟수가 60bpm이고, 심박 기반 위험 레벨이 정상이라고 결정한 경우, 사용자 단말은 60bpm의 분당 심박 횟수와 현재 영유아의 심박은 "Steady and Cool"이라는 안내 문구를 출력할 수 있다. 또한, 일실시예에 따르면, 사용자 단말 또는 프로세서는 심박 히스토리를 저장할 수 있고, 사용자 단말은 심박 히스토리에 기초하여 최근 심박 변화 그래프를 출력할 수 있다. 심박 히스토리는 프로세서에 의해 주기적으로 계산된 분당 심박 횟수를 포함할 수 있다.
사용자 단말의 출력화면(660)에서, 사용자 단말은 외부 장치로부터 수신한 방의 상태에 관한 정보를 출력할 수 있다. 방의 상태에 관한 정보는 방의 습도, 온도, 공기 상태를 포함할 수 있으며, 예시적으로, 허브 장치가 센싱하는 데이터에 기반하여 계산될 수 있으나, 이에 국한되지 않고, 외부 장치로부터 입력받는 데이터일 수 있다.
도 7은 일실시예에 따른 영유아의 상태를 제공하는 시스템을 도시한 것이다.
영유아 상태를 제공하는 시스템은 영유아에 의해 가해지는 압력을 센싱하는 매트 장치(720), 매트 장치(720)에 의해 획득한 데이터를 중계하는 허브 장치(730), 사용자에게 영유아 상태를 제공하는 사용자 단말(710)을 포함할 수 있다. 매트 장치(720)는 복수개의 유닛 압력센서들을 포함할 수 있고, 하나의 유닛 압력센서는 이에 대응하는 지점에서 영유아에 의해 가해지는 압력의 크기를 전기적 신호로 변환시킬 수 있다.
허브 장치(730)는 매트 장치(720)에서 검출된 데이터를 사용자 단말(710)로 전송하는 통신부를 포함할 수 있다. 매트 장치(720)에서 검출된 데이터는 압력 데이터를 포함할 수 있고, 압력 데이터에 기초하여 판단된 영유아 상태를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 허브 장치(730)가 매트 장치(720)로부터 압력 데이터를 수신하고, 수신된 압력 데이터에 기초하여 영유아 상태를 판단하여 사용자 단말(710)로 영유아 상태에 관한 데이터를 송신할 수 있다.
사용자 단말(710)은 허브 장치(730)를 통해 영유아 상태에 관한 데이터를 수신할 수 있다. 사용자 단말(710)이 사용자에게 제공하는 출력 화면에 대해서는 도 6에서 선술하였으므로, 상세한 설명은 생략한다.
서로 구별되는 매트 장치(720), 허브 장치(730), 및 사용자 단말(710)은 각각 프로세서를 포함할 수 있고, 각각의 프로세서 중 적어도 하나가 압력 데이터에 기초하여 영유아 상태를 판단할 수 있다. 매트 장치(720), 허브 장치(730), 및 사용자 단말(710)의 통신부는 각각의 프로세서에서 출력된 데이터를 서로 다른 장치들에게 송신할 수 있다.
도 8은 일실시예에 따른 영유아 상태를 판단하는 장치(800)를 도시한 블록도이다.
영유아 상태 판단 장치(800)는 센싱부(810), 프로세서(820), 및 메모리(830)를 포함할 수 있다. 센싱부(810)는 복수개의 유닛 압력센서들을 포함하고, 영유아에 의해 매트 장치에 가해지는 압력을 감지할 수 있다. 프로세서(820)는 일정 시간 동안 복수개의 유닛 압력센서들에 의해 감지된 압력 데이터의 파형(waveform)을 분석하고, 압력 데이터의 파형을 주파수 대역 필터를 이용하여 서로 구별되는 주파수 대역의 호흡 파형 정보와 심박 파형 정보를 추출할 수 있다. 또한, 프로세서(820)는 영유아의 나이 정보를 기준으로 작성된 테이블에 기초하여 압력 데이터가 지시하는 압력 기반 위험 레벨, 호흡 파형 정보가 지시하는 호흡 기반 위험 레벨, 및 심박 파형 정보가 지시하는 심박 기반 위험 레벨을 결정하며, 압력 기반 위험 레벨, 호흡 기반 위험 레벨, 및 심박 기반 위험 레벨 중 하나 또는 둘 이상의 조합에 따라 누워있는 영유아의 상태를 판단할 수 있다.
메모리(830)는 프로세서(820)에 의해 생성된 데이터를 적어도 일시적으로 저장할 수 있고, 데이터는 압력 데이터, 호흡 파형 정보, 심박 파형 정보, 영유아의 나이 정보를 기준으로 작성된 테이블, 압력 기반 위험 레벨, 호흡 기반 위험 레벨, 심박 기반 위험 레벨, 및 영유아 상태에 관한 데이터를 포함할 수 있다.
도 9는 일실시예에 따른 복수의 영유아 상태를 제공하는 시스템(900)을 도시한 것이다.
허브 장치(920)는 매트 장치(910)에서 검출된 데이터를 사용자 단말(930)로 전송할 수 있다. 허브 장치(920)는 하나의 매트 장치(910)에서 검출된 데이터를 사용자 단말(930)로 전송할 수 있지만, 복수개의 매트 장치(910)와 페어링(Pairing)하여 복수개의 매트 장치(910)에서 개별적으로 획득한 데이터를 사용자 단말(930)로 전송할 수 있다. 이에 따라, 복수의 영유아 상태를 제공하는 시스템은 복수명의 영유아를 관리하는 병원, 산후조리원 및 유아원에서 하나의 허브 장치(920)를 통해 복수명의 영유아 상태를 어려움없이 관리할 수 있다.
일실시예에 따른 허브 장치(920)는 조명부를 포함할 수 있으며, 조명부의 점등은 허브 장치(920)의 프로세서로부터 전기적 신호를 전송받아 구동될 수 있다. 조명부의 점멸동작을 통해 사용자 단말(930) 또는 매트 장치(910)와의 연결 상태를 사용자에게 알려줄 수 있다. 아울러, 조명부는 사용자 입력에 따라 영유아들이 숙면을 취하기 위한 최적의 조도 및 패턴의 광을 출력할 수 있다. 조명부는 방의 상태에 따라 광의 조도 및 패턴을 구별하여 출력 할 수 있으며, 긴급 상황을 알려주는 알람 표시 조명을 출력할 수 도 있다. 방의 상태는 방의 습도, 온도, 공기 상태를 포함할 수 있으며, 허브 장치(920)가 직접 센싱하는 데이터에 기반하여 계산될 수 도 있으나, 이에 국한되지 않고, 외부 장치로부터 입력받는 데이터일 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

Claims (13)

  1. 프로세서에 의해 압력 정보를 이용하여 누워있는 영유아의 상태를 판단하는 방법에 있어서,
    매트 장치에 포함된 복수개의 유닛 압력센서들이 상기 영유아에 의해 상기 매트 장치에 가해지는 압력을 감지하는 단계;
    일정 시간 동안 상기 복수개의 유닛 압력센서들에 의해 감지된 압력 데이터의 파형(waveform)으로부터 주파수 대역 필터를 이용하여 서로 구별되는 주파수 대역의 호흡 파형 정보와 심박 파형 정보를 추출하는 단계;
    영유아의 나이 정보를 기준으로 작성된 테이블에 기초하여 상기 압력 데이터가 지시하는 압력 기반 위험 레벨, 상기 호흡 파형 정보가 지시하는 호흡 기반 위험 레벨, 및 상기 심박 파형 정보가 지시하는 심박 기반 위험 레벨을 결정하는 단계; 및
    상기 압력 기반 위험 레벨, 상기 호흡 기반 위험 레벨, 및 상기 심박 기반 위험 레벨 중 하나 또는 둘 이상의 조합에 따라 상기 누워있는 영유아의 상태를 판단하는 단계
    를 포함하는 영유아 상태 판단 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 호흡 파형 정보와 심박 파형 정보로 추출하는 단계는,
    상기 압력 데이터의 파형으로부터 주파수 대역 필터를 이용하여 특정 주파수에 관한 파형 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 주파수별 파형 정보를 서로 구별되는 진폭 범위를 기준으로 상기 호흡 파형 정보와 상기 심박 파형 정보로 추출하는 단계
    를 포함하는 영유아 상태 판단 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 영유아의 상태를 판단하는 단계는,
    상기 압력 기반 위험 레벨 및 상기 호흡 기반 위험 레벨의 지속시간에 따라 영유아 상태를 판단하는 단계; 및
    상기 판단된 영유아 상태에 따라 서로 구별되는 알람 정보를 제공하는 단계
    를 포함하는 영유아 상태 판단 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 복수개의 유닛 압력센서들의 압력 감지 패턴을 판단하는 단계; 및
    상기 압력 감지 패턴에 기초하여 영유아의 상태를 판단하는 단계
    를 포함하는 영유아 상태 판단 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 매트 장치 내 일정 범위의 유닛 압력센서들이 상기 영유아에 의한 압력이 감지되는지 여부를 판단하는 단계;
    상기 일정 범위에서 상기 영유아에 의해 압력이 감지된다고 판단된 경우, 상기 복수개의 유닛 압력센서들의 압력 감지 패턴을 판단하는 단계; 및
    상기 일정 범위에서 상기 영유아에 의해 압력이 감지되지 않는다고 판단된 경우, 사용자에게 경고 알람을 제공하는 단계
    를 포함하는 영유아 상태 판단 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 압력 감지 패턴을 판단하는 단계는,
    유닛 압력센서가 임계 압력 크기를 초과하는 압력을 감지하는 경우, 상기 유닛 압력센서에 압력이 센싱되고 있다고 판단하는 단계
    를 포함하는 영유아 상태 판단 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 압력 감지 패턴을 판단하는 단계는,
    상기 복수개의 유닛 압력센서들 중 압력이 센싱된 유닛 압력센서의 개수를 결정하는 단계; 및
    상기 유닛 압력센서의 개수 변화에 기초하여 상기 압력 감지 패턴을 판단하는 단계
    를 포함하는 영유아 상태 판단 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 영유아 상태를 판단하는 단계는,
    상기 압력이 센싱된 유닛 압력센서의 개수가 임계값 이상인 경우 상기 영유아가 안정 상태라고 판단하는 단계; 및
    상기 압력이 센싱된 유닛 압력센서의 개수가 상기 임계값 이상인 경우로부터 상기 임계값 미만인 경우로 변화되면 상기 영유아가 측위 상태라고 판단하는 단계
    를 포함하는 영유아 상태 판단 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 영유아 상태를 판단하는 단계는,
    상기 압력이 센싱된 유닛 압력센서의 개수가 임계값 이상인 경우 상기 영유아가 안정 상태라고 판단하는 단계; 및
    상기 압력이 센싱된 유닛 압력센서의 개수가 상기 임계값 이상인 경우로부터 상기 임계값 미만인 경우로 변화되고, 다시 상기 임계값 이상인 경우로 변화되는 경우, 상기 영유아가 엎드린 상태라고 판단하는 단계
    를 포함하는 영유아 상태 판단 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 영유아 상태를 판단하는 단계는,
    상기 압력이 센싱된 유닛 압력센서 개수의 변화율이 임계 변화율 이상이라고 판단하는 경우, 상기 영유아가 몸을 뒤척이는 상태라고 판단하는 단계
    를 포함하는 영유아 상태 판단 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 호흡 파형 정보와 심박 파형 정보로 추출하는 단계는,
    상기 복수개의 유닛 압력센서들에 의해 감지된 압력 데이터의 평균 압력 값을 계산하는 단계; 및
    상기 일정 시간 동안 상기 평균 압력 값의 변화에 기초하여 상기 압력 데이터의 파형을 분석하는 단계
    를 포함하는 영유아 상태 판단 방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 명령어들을 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램을 저장한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
  13. 복수개의 유닛 압력센서들을 포함하고, 영유아에 의해 매트 장치에 가해지는 압력을 감지하는 센싱부;
    일정 시간 동안 상기 복수개의 유닛 압력센서들에 의해 감지된 압력 데이터의 파형(waveform)을 분석하고, 상기 압력 데이터의 파형을 주파수 대역 필터를 이용하여 서로 구별되는 주파수 대역의 호흡 파형 정보와 심박 파형 정보를 추출하고, 영유아의 나이 정보를 기준으로 작성된 테이블에 기초하여 상기 압력 데이터가 지시하는 압력 기반 위험 레벨, 상기 호흡 파형 정보가 지시하는 호흡 기반 위험 레벨, 및 상기 심박 파형 정보가 지시하는 심박 기반 위험 레벨을 결정하며, 상기 압력 기반 위험 레벨, 상기 호흡 기반 위험 레벨, 및 상기 심박 기반 위험 레벨 중 하나 또는 둘 이상의 조합에 따라 상기 누워있는 영유아의 상태를 판단하는 프로세서
    를 포함하는 영유아 상태 판단 장치.
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