WO2021225301A1 - Fall event type determination method for electronic device, and electronic device - Google Patents

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WO2021225301A1
WO2021225301A1 PCT/KR2021/004888 KR2021004888W WO2021225301A1 WO 2021225301 A1 WO2021225301 A1 WO 2021225301A1 KR 2021004888 W KR2021004888 W KR 2021004888W WO 2021225301 A1 WO2021225301 A1 WO 2021225301A1
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user
electronic device
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fall
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PCT/KR2021/004888
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김현성
강정관
박찬웅
신승혁
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삼성전자 주식회사
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    • G08B21/0438Sensor means for detecting
    • G08B21/0446Sensor means for detecting worn on the body to detect changes of posture, e.g. a fall, inclination, acceleration, gait

Definitions

  • Various embodiments disclosed herein relate to a method of determining a fall event type based on acceleration data and barometric pressure data of an electronic device, and an electronic device thereof.
  • a fall means 'an unintentional fall of the body to the floor or the ground due to an accident or various causes'. Injuries due to falls have recently been increasing, and as such falls are unexpected accidents, it is difficult to prevent them in advance and, in many cases, emergency measures for injuries after falls are essential.
  • Falls can occur at any time in our daily lives, regardless of location or place, and as the elderly who are at high risk for falls are increasing, fall detection technology is classified as an important technology in healthcare technology. Accordingly, a wearable device technology for detecting the occurrence of a user's fall event using various sensors mounted on the wearable device is emerging.
  • the user's fall condition can be detected, but the body injured part due to the fall accident cannot be determined. Accordingly, the user cannot know information about injuries caused by the fall accident, and even the person or organization who received emergency rescue calls was able to take appropriate measures according to the accident situation after arriving at the accident site.
  • the type of the detected fall event is determined, and information on the injury site according to the determined type It is possible to provide an electronic device that also provides
  • An electronic device includes an acceleration sensor, a barometric pressure sensor, a memory storing instructions, and at least one processor electrically connected to the acceleration sensor, the barometric pressure sensor, and the memory, wherein the at least one When the stored instructions are executed, the processor is configured to: obtain acceleration data from the acceleration sensor, obtain barometric pressure data from the barometric pressure sensor, detect that the barometric pressure data changes by more than a preset threshold for a predetermined time, and When a first shock greater than or equal to the first reference shock value is detected from the acceleration data, it is determined that a fall event has occurred, and the type of the fall event that has occurred is determined based on the acceleration data and the atmospheric pressure data obtained for the predetermined time, and , it is possible to determine the user's injury site based on the determined type of the fall event.
  • a method for determining a fall event type of an electronic device includes: acquiring acceleration data from an acceleration sensor of the electronic device; acquiring air pressure data from a barometric pressure sensor of the electronic device; Determining that a fall event has occurred when detecting that data has changed by more than a preset threshold and detecting a first shock equal to or greater than the first reference shock value from the acceleration data for the predetermined period of time, the acceleration acquired for the predetermined time It may include an operation of determining the type of the fall event that has occurred based on data and the air pressure data, and an operation of determining an injury site of the user based on the determined type of the fall event.
  • the server for storing and analyzing data collects information on occurrence of a user's fall event from an electronic device, determines and stores the type of the fall event from the collected information, and stores the It is possible to determine the user's injured part based on the type, and transmit the determined user's injured part information to the electronic device.
  • a type of a fall event occurring to a user may be classified using data obtained from an acceleration sensor and a barometric pressure sensor of the electronic device, and according to the classified fall type, the information can be provided together.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment, according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 2 is an exemplary diagram illustrating a wearable electronic device according to an embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of determining an injury site according to a fall event of an electronic device according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of determining occurrence of a fall event in an electronic device according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of determining a fall event type of an electronic device according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 6 is a graph illustrating barometric pressure data, acceleration SVM data, and U-axis direction acceleration data with respect to time in a second fall type according to an embodiment.
  • FIG. 7 is a graph illustrating barometric pressure data, acceleration SVM data, and U-axis direction acceleration data with respect to time in the third fall type according to an embodiment.
  • FIG 8 is a graph illustrating barometric pressure data, acceleration SVM data, and U-axis direction acceleration data with respect to time in the fourth fall type according to an embodiment.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a method of determining an injury site according to a fall event of an electronic device according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 10 is an exemplary diagram illustrating a relationship between an electronic device and a server when a fall event occurs, according to an embodiment.
  • 11A is an exemplary diagram of outputting a message according to a first fall type on a display in an electronic device according to an embodiment.
  • 11B is an exemplary diagram of outputting a message according to a second fall type on a display in an electronic device according to an embodiment.
  • FIG. 12 is an exemplary diagram in which an electronic device outputs a message according to an accumulated impact on a display, according to an embodiment.
  • 13A is an exemplary diagram in which an electronic device outputs a health care guide message on a display, according to an embodiment.
  • 13B is an exemplary diagram in which an electronic device outputs a health care guide message on a display, according to an embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 in a network environment 100 according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device 101 communicates with the electronic device 102 through a first network 198 (eg, a short-range wireless communication network) or a second network 199 . It may communicate with the electronic device 104 or the server 108 through (eg, a long-distance wireless communication network). According to an embodiment, the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108 .
  • a first network 198 eg, a short-range wireless communication network
  • a second network 199 e.g., a second network 199 . It may communicate with the electronic device 104 or the server 108 through (eg, a long-distance wireless communication network). According to an embodiment, the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108 .
  • the electronic device 101 includes a processor 120 , a memory 130 , an input device 150 , a sound output device 155 , a display device 160 , an audio module 170 , and a sensor module ( 176 , interface 177 , haptic module 179 , camera module 180 , power management module 188 , battery 189 , communication module 190 , subscriber identification module 196 , or antenna module 197 . ) may be included. In some embodiments, at least one of these components (eg, the display device 160 or the camera module 180 ) may be omitted or one or more other components may be added to the electronic device 101 . In some embodiments, some of these components may be implemented as a single integrated circuit. For example, the sensor module 176 (eg, a fingerprint sensor, an iris sensor, or an illuminance sensor) may be implemented while being embedded in the display device 160 (eg, a display).
  • the sensor module 176 eg, a fingerprint sensor, an iris sensor, or an illumina
  • the processor 120 for example, executes software (eg, the program 140) to execute at least one other component (eg, a hardware or software component) of the electronic device 101 connected to the processor 120 . It can control and perform various data processing or operations. According to an embodiment, as at least part of data processing or operation, the processor 120 converts commands or data received from other components (eg, the sensor module 176 or the communication module 190) to the volatile memory 132 . may be loaded into the volatile memory 132 , process commands or data stored in the volatile memory 132 , and store the resulting data in the non-volatile memory 134 .
  • software eg, the program 140
  • the processor 120 converts commands or data received from other components (eg, the sensor module 176 or the communication module 190) to the volatile memory 132 .
  • the volatile memory 132 may be loaded into the volatile memory 132 , process commands or data stored in the volatile memory 132 , and store the resulting data in the non-volatile memory 134 .
  • the processor 120 includes a main processor 121 (eg, a central processing unit or an application processor), and an auxiliary processor 123 (eg, a graphic processing unit or an image signal processor) that can be operated independently or together with the main processor 121 . , a sensor hub processor, or a communication processor). Additionally or alternatively, the auxiliary processor 123 may be configured to use less power than the main processor 121 or to be specialized for a designated function. The auxiliary processor 123 may be implemented separately from or as a part of the main processor 121 .
  • a main processor 121 eg, a central processing unit or an application processor
  • an auxiliary processor 123 eg, a graphic processing unit or an image signal processor
  • the auxiliary processor 123 may be configured to use less power than the main processor 121 or to be specialized for a designated function.
  • the auxiliary processor 123 may be implemented separately from or as a part of the main processor 121 .
  • the auxiliary processor 123 may be, for example, on behalf of the main processor 121 while the main processor 121 is in an inactive (eg, sleep) state, or when the main processor 121 is active (eg, executing an application). ), together with the main processor 121, at least one of the components of the electronic device 101 (eg, the display device 160, the sensor module 176, or the communication module 190) It is possible to control at least some of the related functions or states.
  • the auxiliary processor 123 eg, an image signal processor or a communication processor
  • the memory 130 may store various data used by at least one component (eg, the processor 120 or the sensor module 176 ) of the electronic device 101 .
  • the data may include, for example, input data or output data for software (eg, the program 140 ) and instructions related thereto.
  • the memory 130 may include a volatile memory 132 or a non-volatile memory 134 .
  • the program 140 may be stored as software in the memory 130 , and may include, for example, an operating system 142 , middleware 144 , or an application 146 .
  • the input device 150 may receive a command or data to be used by a component (eg, the processor 120 ) of the electronic device 101 from the outside (eg, a user) of the electronic device 101 .
  • the input device 150 may include, for example, a microphone, a mouse, a keyboard, or a digital pen (eg, a stylus pen).
  • the sound output device 155 may output a sound signal to the outside of the electronic device 101 .
  • the sound output device 155 may include, for example, a speaker or a receiver.
  • the speaker can be used for general purposes such as multimedia playback or recording playback, and the receiver can be used to receive incoming calls. According to an embodiment, the receiver may be implemented separately from or as a part of the speaker.
  • the display device 160 may visually provide information to the outside (eg, a user) of the electronic device 101 .
  • the display device 160 may include, for example, a display, a hologram device, or a projector and a control circuit for controlling the corresponding device.
  • the display device 160 may include a touch circuitry configured to sense a touch or a sensor circuit (eg, a pressure sensor) configured to measure the intensity of a force generated by the touch. have.
  • the audio module 170 may convert a sound into an electric signal or, conversely, convert an electric signal into a sound. According to an embodiment, the audio module 170 acquires a sound through the input device 150 , or an external electronic device (eg, a sound output device 155 ) connected directly or wirelessly with the electronic device 101 .
  • the electronic device 102) eg, a speaker or headphones
  • the electronic device 102 may output a sound.
  • the sensor module 176 detects an operating state (eg, power or temperature) of the electronic device 101 or an external environmental state (eg, user state), and generates an electrical signal or data value corresponding to the sensed state. can do.
  • the sensor module 176 may include, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, a barometric pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a biometric sensor, It may include a temperature sensor, a humidity sensor, or an illuminance sensor.
  • the interface 177 may support one or more specified protocols that may be used by the electronic device 101 to directly or wirelessly connect with an external electronic device (eg, the electronic device 102 ).
  • the interface 177 may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.
  • the connection terminal 178 may include a connector through which the electronic device 101 can be physically connected to an external electronic device (eg, the electronic device 102 ).
  • the connection terminal 178 may include, for example, an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (eg, a headphone connector).
  • the haptic module 179 may convert an electrical signal into a mechanical stimulus (eg, vibration or movement) or an electrical stimulus that the user can perceive through tactile or kinesthetic sense.
  • the haptic module 179 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.
  • the camera module 180 may capture still images and moving images. According to an embodiment, the camera module 180 may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, or flashes.
  • the power management module 188 may manage power supplied to the electronic device 101 .
  • the power management module 188 may be implemented as, for example, at least a part of a power management integrated circuit (PMIC).
  • PMIC power management integrated circuit
  • the battery 189 may supply power to at least one component of the electronic device 101 .
  • the battery 189 may include, for example, a non-rechargeable primary cell, a rechargeable secondary cell, or a fuel cell.
  • the communication module 190 is a direct (eg, wired) communication channel or a wireless communication channel between the electronic device 101 and an external electronic device (eg, the electronic device 102, the electronic device 104, or the server 108). It can support establishment and communication through the established communication channel.
  • the communication module 190 may include one or more communication processors that operate independently of the processor 120 (eg, an application processor) and support direct (eg, wired) communication or wireless communication.
  • the communication module 190 is a wireless communication module 192 (eg, a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module 194 (eg, : It may include a local area network (LAN) communication module, or a power line communication module).
  • a wireless communication module 192 eg, a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module
  • GNSS global navigation satellite system
  • wired communication module 194 eg, : It may include a local area network (LAN) communication module, or a power line communication module.
  • a corresponding communication module may be a first network 198 (eg, a short-range communication network such as Bluetooth, WiFi direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network 199 (eg, a cellular network, the Internet, or It may communicate with an external electronic device via a computer network (eg, a telecommunication network such as a LAN or WAN).
  • a computer network eg, a telecommunication network such as a LAN or WAN.
  • These various types of communication modules may be integrated into one component (eg, a single chip) or may be implemented as a plurality of components (eg, multiple chips) separate from each other.
  • the wireless communication module 192 uses subscriber information (eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 196 within a communication network such as the first network 198 or the second network 199 .
  • subscriber information eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)
  • IMSI International Mobile Subscriber Identifier
  • the antenna module 197 may transmit or receive a signal or power to the outside (eg, an external electronic device).
  • the antenna module 197 may include one antenna including a conductor formed on a substrate (eg, a PCB) or a radiator formed of a conductive pattern.
  • the antenna module 197 may include a plurality of antennas. In this case, at least one antenna suitable for a communication method used in a communication network such as the first network 198 or the second network 199 is connected from the plurality of antennas by, for example, the communication module 190 . can be selected. A signal or power may be transmitted or received between the communication module 190 and an external electronic device through the selected at least one antenna.
  • other components eg, RFIC
  • other than the radiator may be additionally formed as a part of the antenna module 197 .
  • peripheral devices eg, a bus, general purpose input and output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI)
  • GPIO general purpose input and output
  • SPI serial peripheral interface
  • MIPI mobile industry processor interface
  • the command or data may be transmitted or received between the electronic device 101 and the external electronic device 104 through the server 108 connected to the second network 199 .
  • Each of the electronic devices 102 and 104 may be the same or a different type of device as the electronic device 101 .
  • all or part of the operations performed by the electronic device 101 may be performed by one or more of the external electronic devices 102 , 104 , or 108 .
  • the electronic device 101 may perform the function or service itself instead of executing the function or service itself.
  • one or more external electronic devices may be requested to perform at least a part of the function or the service.
  • the one or more external electronic devices that have received the request may execute at least a part of the requested function or service, or an additional function or service related to the request, and transmit a result of the execution to the electronic device 101 .
  • the electronic device 101 may process the result as it is or additionally and provide it as at least a part of a response to the request.
  • cloud computing, distributed computing, or client-server computing technology may be used.
  • FIG. 2 is an exemplary diagram illustrating the wearable electronic device 200 (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 ) according to an embodiment.
  • a wearable electronic device 200 (hereinafter, referred to as an electronic device) includes an acceleration sensor 210 (eg, the sensor module 176 of FIG. 1 ), and an air pressure sensor 220 (eg, an acceleration sensor 210 ). may include a sensor module 176 of FIG. 1 ), a processor 230 (eg, the processor 120 of FIG. 1 ), and a memory 240 (eg, the memory 130 of FIG. 1 ), and a display 250 (eg, the display device 160 of FIG. 1 ) may be further included.
  • an acceleration sensor 210 eg, the sensor module 176 of FIG. 1
  • an air pressure sensor 220 eg, an acceleration sensor 210
  • the acceleration sensor 210 may be disposed in an inner space of a housing that forms the exterior of the electronic device 200 .
  • the acceleration sensor 210 may perform a linear motion corresponding to three axes (eg, an x-axis, a y-axis, and a z-axis) of the electronic device 200 and/or a linear motion corresponding to the three axes of the electronic device 200 . Acceleration information can be sensed.
  • the motion sensor, the 6-axis sensor, the impact sensor, or the rotation vector sensor may include an acceleration sensor (and/or a gyro sensor).
  • the acceleration sensor may measure an acceleration or an impact strength of the moving electronic device 200 using the sensed data, and may measure a force (vector) applied to the electronic device 200 . For example, when there is no movement of the electronic device 200 , a value corresponding to the acceleration due to gravity is measured, and when the electronic device 200 moves, a value corresponding to an amount of acceleration change in the corresponding direction may be measured.
  • the barometric pressure sensor 220 may be disposed in an inner space of a housing that forms the exterior of the electronic device 200 .
  • the barometric pressure sensor 220 may measure the pressure of the surrounding gas (or atmospheric) at the location where the electronic device 200 is located, and use the pressure change of the gas sensed by the barometric pressure sensor 220 .
  • the acceleration sensor 210 may be a sensor that measures data corresponding to the movement of the electronic device 200
  • the barometric pressure sensor 220 is data corresponding to an external environmental state of the electronic device 200 . It may be a sensor that measures
  • the acceleration data measured by the acceleration sensor 210 and the atmospheric pressure data measured by the barometric pressure sensor 220 are used as data for determining the occurrence of a fall event in the processor 230 of the electronic device 200 .
  • data measured by various sensors may be used.
  • the processor 230 may include a generic processor configured to execute a hardware module or software (eg, an application program).
  • the processor 230 is a hardware configuration including at least one of various sensors provided in the electronic device 200 , a data measurement module, an input/output interface, a module for managing the state or environment of the electronic device 200 , and a communication module
  • An element (function) or a software element (program) can be controlled.
  • the processor 230 may be electrically connected to the acceleration sensor 210 , the barometric pressure sensor 220 , the memory 240 , and the display 250 of the electronic device 200 .
  • the processor 230 may obtain acceleration data from the acceleration sensor 210 and may obtain air pressure data from the barometric pressure sensor 220,
  • the processor 230 may obtain acceleration data from the acceleration sensor 210 and may obtain air pressure data from the barometric pressure sensor 220.
  • the memory 240 may store various data used by at least one component (eg, the processor 230 ) of the electronic device 200 .
  • the memory 240 may store various data to detect the occurrence of a fall event of the user of the electronic device 200 , determine the type of the detected fall event, or determine an injury site according to the type.
  • the data may include threshold data (barometric pressure data, acceleration data) for determining the occurrence or type of a fall event, and may include acceleration data measured by the acceleration sensor 210 and measured by the barometric pressure sensor 220 . It may include the barometric pressure data obtained, and may include input data or output data for related software (eg, the program 140 of FIG. 1 ) and related commands.
  • the memory 240 may store at least one command for detecting the occurrence of a fall event, determining a type of the detected fall event, and determining an injury site according to the type.
  • the display 250 may be visually exposed on the front surface of the electronic device 200 through an opening or a recess provided in the housing of the electronic device 200 .
  • the display 250 may visually provide information to the outside (eg, a user) of the electronic device 200 and display various contents (eg, text, image, video, icon, or symbol). can do.
  • the display 250 may include a display panel, a hologram device, or a projector, and a control circuit (eg, a display driver IC (DDI)) for controlling the corresponding device.
  • a display driver IC DPI
  • the display 250 may include a touch circuitry configured to sense a touch or a sensor circuit (eg, a pressure sensor) configured to measure the intensity of a force generated by the touch, and A touch, gesture, proximity, or hovering input using a pen or a part of the user's body may be received.
  • a touch circuitry configured to sense a touch or a sensor circuit (eg, a pressure sensor) configured to measure the intensity of a force generated by the touch, and A touch, gesture, proximity, or hovering input using a pen or a part of the user's body may be received.
  • a sensor circuit eg, a pressure sensor
  • the display 250 may provide a circular screen.
  • the shape of the screen provided by the display 250 is not limited to a circular shape, and may include an oval, a rounded square, and a square having a notch area depending on the type or design of the electronic device 200 . .
  • FIG. 3 is a flowchart 300 illustrating a method of determining an injury site according to a fall event of an electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 and the wearable electronic device 200 of FIG. 2 ) according to an embodiment; am.
  • an electronic device eg, the electronic device 101 of FIG. 1 and the wearable electronic device 200 of FIG. 2
  • am The order of the operations shown in the drawings of this specification is for description of an embodiment, and the order may be changed. For example, operations 310 and 320 may be performed in parallel or the order of operations may be changed.
  • FIG. 3 may be performed by the electronic device 200 of FIG. 2 .
  • the processor 230 of the electronic device 200 obtains acceleration data from the acceleration sensor 210 ( 310 ), and obtains the air pressure data from the barometric pressure sensor ( 220 ).
  • the processor 230 may obtain acceleration data from the acceleration sensor 210 in operation 310 and may obtain air pressure data from the barometric pressure sensor 220 in operation 320 .
  • the acceleration sensor 210 and/or the barometric pressure sensor 220 may be set to acquire sensing data every predetermined time (eg, about 10 ms or 20 ms).
  • the acceleration data is sensing data on the motion of the electronic device 200 acquired at regular time intervals from the acceleration sensor 210 , and may include information on the motion of the electronic device 200 .
  • the acceleration data may include acceleration signals for each of a plurality of axes (eg, x-axis, y-axis, and z-axis) sensed by the acceleration sensor 210 , and the processor 230 performs the electronic device based on at least a part of the acceleration data.
  • the motion of 200 can be detected.
  • the barometric pressure data is sensing data of the external barometric pressure of the electronic device 200 acquired at regular time intervals from the barometric pressure sensor 220 , and may include information on the height at which the electronic device 200 is located.
  • the processor 230 may detect a change in height of the electronic device 200 based on at least a part of the barometric pressure data.
  • the processor 230 may detect the occurrence of a fall event based on at least some of the acceleration data and the atmospheric pressure data obtained in operations 310 to 320 .
  • the processor 230 may determine that a fall event has occurred when detecting that the atmospheric pressure data has changed by more than a preset threshold value for a predetermined time and detecting a first shock equal to or greater than the first reference shock value from the acceleration data for a predetermined time.
  • the first reference impact value may be experimentally calculated.
  • FIG. 4 is a flowchart 400 illustrating a method of determining occurrence of a fall event in the electronic device 200 according to an embodiment.
  • operation 330 of FIG. 3 is an operation 420 of determining the user's walking situation, an operation 430 of detecting a change in air pressure data for a predetermined time, and an operation of detecting a change in acceleration data for a predetermined time. (440), the operation of determining whether the amount of change of the atmospheric pressure data is greater than a preset threshold value and a first shock equal to or greater than the first reference shock value is detected from the acceleration data (450), and the operation of determining that a fall event has occurred according to the determination of operation 450 (460).
  • the processor 230 may acquire acceleration data and barometric pressure data in operation 410 (eg, operations 310 and 320 of FIG. 3 ), and may determine the user's walking situation in operation 420 .
  • the processor 230 may detect the user's walking situation based on a periodic acceleration signal pattern caused by a ground repulsion force generated during walking. For example, the processor 230 may determine whether the user is walking or running.
  • operation 420 may be omitted.
  • the processor 230 may determine the walking environment together with the user's walking situation.
  • the processor 230 may determine in which walking environment the user is walking or running.
  • the walking environment may include slopes (eg, uphill roads, downhill roads), flat areas, and/or bumps.
  • the processor 230 may consider the user's walking situation and information on the walking environment determined in operation 420 together. For example, if the user is running on a bumpy downhill, the probability of a fall event may be higher than that of walking on flat ground, and the probability of a fall type falling forward may be higher.
  • the walking situation is a physical indicator for describing a user's gait behavior, and may indicate information about a walking speed, an impact amount, a stride length, a vertical movement distance, and/or a horizontal movement distance.
  • the walking environment is information about the external environment in which the user walks, and may indicate information about temperature, humidity, air volume, flatness of the ground, and/or the inclination of the ground.
  • the processor 230 may detect a degree of change in the barometric pressure data for a predetermined time in operation 430 , and detect a change in the acceleration data for a predetermined time in operation 440 .
  • the processor 230 may obtain information on the amount of change in the atmospheric pressure data for a predetermined time by using the measured slope information and the peak-to-peak information of the atmospheric pressure data.
  • the processor 230 may obtain acceleration signal vector magnitude (SVM) data from the measured acceleration data, and the acceleration SVM data may include information on the magnitude of the measured 3-axis acceleration data.
  • the processor 230 may obtain information on the amount of impact applied to the electronic device 200 using the acceleration SVM data.
  • the barometric pressure data increases with a steep slope for a predetermined time, it may mean that the height at which the electronic device 200 is located is rapidly lowered, and when the acceleration SVM data instantaneously increases, an impact (or force) may be applied.
  • the processor 230 may determine whether the amount of change in atmospheric pressure data for a predetermined time sensed in operation 430 is greater than a preset threshold, and based on the acceleration data detected in operation 440, the first reference It may be determined whether a first impact greater than or equal to the impact value is detected. According to an embodiment, when the processor 230 detects that the atmospheric pressure data has changed by more than a preset threshold value for a predetermined time and detects a first shock equal to or greater than the first reference shock value from the acceleration data for a predetermined time (450-Yes) , it may be determined that a fall event has occurred in operation 460 .
  • the processor 230 may determine the type of the fall event that has occurred in operation 340 .
  • the processor 230 may determine the type of the fall event based on acceleration data and barometric pressure data for a predetermined time used in operation 330, that is, acceleration data and barometric data before and after the fall event occurs.
  • the processor 230 may use a pattern of predefined sensor data according to the fatality level according to the past accumulated fall history.
  • the processor 230 determines the magnitude of the amount of impact received by the user when a fall event occurs, whether the user fell or fell backward, and the hand It is possible to determine the type of fall event by considering whether or not the person fell while pointing.
  • the type of the fall event is a first fall type in which the user is unconscious after the fall event occurs, a second fall type in which the user falls forward, and the user puts his/her hand on the ground (or puts his/her hand on the ground after the user falls backwards).
  • the third fall type and the fourth fall type are the same as the type in which the user falls backward, but whether the user touches the ground with his or her hand before (or at the same time) directly falling to the ground while the user falls backward. Alternatively, it may be different whether the body touched the ground with a hand after it fell directly to the ground.
  • a method of determining a fall event as any one of the first fall type to the fourth fall type will be described with reference to FIG. 5 .
  • the type of the fall event is not limited to the first to fourth types described above, and may be divided into more various types or a simpler type according to definition.
  • FIG. 5 is a flowchart 500 illustrating a method of determining a fall event type of the electronic device 200 according to an embodiment.
  • operation 340 of FIG. 3 is an operation 502 of determining whether a user's motion is detected for a preset time, an operation 504 of detecting U-axis acceleration data for a predetermined time, and an operation of determining whether the U-axis acceleration data value is An operation of determining whether there is a section in which the atmospheric pressure data is greater than a preset threshold and rising after falling ( 505 ), an operation of analyzing the acceleration data after the first shock ( 507 ), and an impact (eg, a second reference shock value) greater than the second reference shock value and determining whether a second impact) has been detected ( 508 ).
  • an impact eg, a second reference shock value
  • the processor 230 may detect that a fall event has occurred in operation 501 (eg, operation 330 of FIG. 3 ), and a preset time (eg, about 10 seconds) after the fall event occurs in operation 502 . ), it can be determined whether the user's movement is detected. According to an embodiment, the processor 230 may determine whether the user is conscious by detecting whether the user moves based on at least a part of the acceleration data and the barometric pressure data after the fall event occurs. When the user's movement is not detected for more than a preset time (502 - No), in operation 503, the processor 230 may determine the type of the occurred fall event as the first fall type in which the user is unconscious after the fall event occurs. .
  • a preset time eg, about 10 seconds
  • the processor 230 determines the opposite direction of gravity from the acceleration data for a predetermined time used in operation 330, that is, the acceleration data before and after the fall event occurs. of acceleration data can be detected.
  • the processor 230 may detect the U-axis acceleration data by changing the acceleration data obtained for a predetermined time before and after the fall event into an ENU (east, north, up) coordinate system.
  • the U-axis acceleration data may be acceleration data in a direction perpendicular to the ground.
  • the processor 230 may determine whether there is a section in which the atmospheric pressure data briefly falls and then abruptly rises during the predetermined time while the U-axis acceleration data has a value greater than a preset threshold.
  • the electronic device 200 or the user's hand
  • the atmospheric pressure data value temporarily decreases while the U-axis acceleration data value momentarily decreases. It may have a value greater than the set threshold.
  • the processor 230 causes a fall
  • the type of event may be determined as a second fall type in which the user falls forward.
  • the processor 230 when the detected U-axis acceleration data has a value greater than a preset threshold and a section in which the atmospheric pressure data descends and then rises exists for the predetermined time period (505 - Yes), the processor 230 performs operation 507 may analyze the acceleration data after the first impact, and in operation 508 it may be determined whether a second impact greater than or equal to a second reference impact value is sensed after the first impact. According to an embodiment, the processor 230 may calculate the amount of impact applied to the electronic device 200 using the acceleration SVM data in operation 508 and determine whether a second impact greater than or equal to a second reference impact value is detected. have.
  • the second impact sensed after the first impact may be an impact received while the user falls backward and the body first falls to the ground and then the hand touches the ground.
  • the amount of impact eg, the amount of the second impact
  • the amount of impact eg, the first impact
  • the second reference impact value that is the reference value may be smaller than the first reference impact value.
  • the second reference impact value may be experimentally calculated like the first reference impact value.
  • the processor 230 determines the type of the fall event that occurred after the user falls backwards. Straw to the ground can be determined as the third fall type. According to an embodiment, if the second impact greater than the second reference impact value is not detected after the first impact (508-No), in operation 509, the processor 230 determines the type of the fall event that occurred when the user puts his or her hand on the ground. It can be determined as the 4th fall type, in which the person falls backwards while being touched.
  • the first fall type in the third fall type in which the user falls backward without putting his or her hand on the ground (or putting his hand in the air), is higher than in the fourth fall type in which the user falls backward while placing his or her hand on the ground.
  • the amount of impact caused by the impact may be large and the degree of injury may be severe.
  • the processor 230 may determine the type of the fall event that has occurred as any one of the first fall type to the fourth fall type, and may fall by continuously sensing the barometric pressure data and the acceleration data even after the fall event occurs. A subsequent continuous operation may be determined. For example, when the user falls forward and rolls, the processor 230 may determine the rolling motion as the secondary motion after the second fall type, and analyze the fall type and the secondary motion together to determine the user's injury site. can
  • the processor 230 may determine an injured part of the user in operation 350 based on the type of the fall event determined in operation 340 .
  • information on an injury site and degree of injury expected according to a fall event type may be stored in advance in the electronic device 200 , and in operation 350 , the processor 230 determines the occurrence of the fall from among the previously stored information. It is possible to determine the injured part of the user by using the information corresponding to the type of event.
  • information obtained by analyzing various data related to an injury site and degree of injury occurring according to a fall type may be previously stored in the memory 240 of the electronic device 200 .
  • information obtained by analyzing various data on an injury site and degree of injury occurring according to a fall type may be stored in advance in an external server. In this case, the electronic device 200 may determine the injured part of the user by using information stored in the external server.
  • the processor 230 may determine that the user's head has been severely injured. As another example, if it is determined in operation 340 that the type of the fall event is the second fall type in which the user fell forward, in operation 350 the processor 230 determines that the user has suffered a strong head injury to the wrist and/or knee. can As another example, if it is determined in operation 340 that the type of the fall event is the third fall type in which the user puts his or her hand on the ground after falling backward, in operation 350 the processor 230 may cause a strong injury to the user's waist and/or hip joint.
  • the processor 230 may reduce the user's back and/or hip joint weakness. It can be judged that he suffered an injury and suffered a strong injury to his wrist.
  • the injury site according to the above-described fall type is an example, and in addition, it may be determined in various ways according to the accumulation of injury information.
  • the first fall type may be a case in which the user is unconscious after a fall event occurs
  • the second to fourth fall types may be a case in which the user is conscious after a fall event occurs
  • the need to analyze further barometric pressure data, acceleration SVM data, and/or U-axis direction acceleration data may be low.
  • the processor 230 may transmit information about the externally generated fall event. For example, the processor 230 may send a rescue request to the emergency services.
  • FIG. 6 is a graph illustrating barometric pressure data, acceleration SVM data, and U-axis direction acceleration data with respect to time in a second fall type according to an embodiment.
  • graph (a) is a barometric pressure data graph in the second fall type
  • graph (b) is an acceleration SVM data graph in the second fall type
  • graph (c) is a U-axis direction acceleration data graph in the second fall type am.
  • a peak 620 has occurred in the acceleration SVM data, and a peak 620 portion of the acceleration SVM data may mean a first impact.
  • a peak 620 portion of the acceleration SVM data may mean a first impact.
  • the graph (c) of FIG. 6 it can be seen that most of the acceleration data in the U-axis direction have a negative (-) value when a fall event of the second fall type occurs.
  • FIG. 7 is a graph illustrating barometric pressure data, acceleration SVM data, and U-axis direction acceleration data with respect to time in the third fall type according to an embodiment.
  • graph (a) is a barometric data graph in the third fall type
  • graph (b) is an acceleration SVM data graph in the third fall type
  • graph (c) is a U-axis acceleration data graph in the third fall type am.
  • a low peak 730 of about 200 mm/s 2 occurs that can be checked
  • the high peak 720 part of the acceleration SVM data may mean the first impact received from the user's buttocks, and the low peak 730 part of the acceleration SVM data is generated when the hand touches the ground after the first impact occurs. It may mean a second impact.
  • a fall event of the third fall type when a fall event of the third fall type occurs, most of the acceleration data in the U-axis direction has a negative (-) value, but as the user's body is lifted, the amount temporarily exceeds a certain threshold. It can be seen that a value 740 of (+) is displayed.
  • FIG 8 is a graph illustrating barometric pressure data, acceleration SVM data, and U-axis direction acceleration data with respect to time in the fourth fall type according to an embodiment.
  • graph (a) is a barometric pressure data graph in the fourth fall type
  • graph (b) is an acceleration SVM data graph in the fourth fall type
  • graph (c) is a U-axis acceleration data graph in the fourth fall type am.
  • FIG. 9 is a flowchart 900 illustrating a method of determining an injured site according to a fall event of the electronic device 200 according to an exemplary embodiment.
  • the processor 230 may acquire acceleration data and barometric pressure data in operation 901 , determine the user's walking situation in operation 902 , and detect a change in atmospheric pressure data for a predetermined time in operation 903 .
  • a change in acceleration data may be detected for a predetermined time.
  • the processor 230 may determine whether an amount of change of the atmospheric pressure data is greater than a preset threshold value and an impact (eg, a first impact) greater than a first reference impact value is detected in operation 905 , the condition of operation 905 is satisfied (905-Yes), it may be determined that a fall event has occurred in operation 906 .
  • the processor 230 may determine the type of the fall event that has occurred in operation 907 , and may determine an injured part of the user in operation 908 .
  • the processor 230 determines whether the amount of change in the atmospheric pressure data is greater than a preset threshold value and the third reference shock value or more in operation 909. It may be determined whether an impact (eg, a third impact) having an intensity lower than a reference impact value is detected.
  • the processor 230 may store information on the sensed shock in operation 910 in the memory 240 , and the shock accumulated in the memory 240 in operation 911 It may be determined whether the number of is greater than a preset threshold.
  • the processor 230 may determine whether the sum of the shock amounts accumulated in the memory 240 in operation 912 is greater than a threshold value based on a preset user tendency. . When the condition of operation 912 is satisfied, the processor 230 may determine an injured part of the user according to the accumulated impact in operation 913 .
  • Operations 901 to 908 of FIG. 9 describe a method of determining a user's injured part due to the currently occurring fall event itself, and operations 909 to 913 indicate that the impact caused by the currently occurring fall event is not strong enough to cause an injury, but weak impacts are applied. It may be a description of a method for determining an injury site that may be accumulated.
  • Operation 901 of FIG. 9 may correspond to operations 310 and 320 of FIG. 3
  • operations 902 to 906 of FIG. 9 may correspond to operation 330 of FIG. 3
  • operation 907 of FIG. 9 may correspond to operations of FIG. 3
  • operation 908 of FIG. 9 may correspond to operation 350 of FIG. 3
  • operations 909 to 913 of FIG. 9 will be described in detail.
  • the processor 230 may not determine that the fall event of the first impact has occurred, but the impact (eg, the second reference impact value) is smaller than the first reference impact value and greater than the third reference impact value. 3 impact) can be detected.
  • the processor 230 may store the history information on the sensed impact in the memory 240 to cumulatively manage it.
  • the processor 230 when the processor 230 stores the history information for the third impact in the memory 240 , it may divide and store the falling type or store the impact site information according to the type together. For example, the processor 230 may divide and store the fall type due to the third impact using the method of operations 504 to 510 of FIG. History information about the sensed impact may be stored in the memory 240 by dividing it into a type in which the user puts their hand on the ground after falling, and a type in which the user falls backward while putting their hand on the ground.
  • the processor 230 determines whether the number of shocks accumulated in the memory 240 in operation 911 is greater than a preset threshold, and in operation 912 the shocks accumulated in the memory 240 It may be determined whether the sum of the amounts is greater than a preset threshold value based on the user tendency. According to an embodiment, when both the conditions of operations 911 and 912 are satisfied, the processor 230 performs an operation 913 according to the accumulated shock based on the information on the impact for each type of fall accumulated and stored in the memory 240 . It is possible to determine the injured part of the user. According to an embodiment, operation 911 may be omitted.
  • the threshold value based on the user tendency may be preset based on the user's profile information and the user's daily life pattern.
  • the user's profile information may include at least one of the user's age information, gender information, height information, weight information, and blood type information
  • the daily life pattern may include information about the user's usual activity.
  • the degree of injury may be different depending on the user's propensity, and in consideration of this, a threshold value based on different user propensity may be set for each user.
  • active users may be less prone to fall-impact injuries than inactive users, women may be more vulnerable to fall-impact injuries than men, and fall due to lower bone density and less muscle mass as they age. Injuries from impact can be severe.
  • the information used to obtain the threshold value based on the above-described user tendency is an example, and the present invention is not limited thereto, and various information about the user may be used.
  • the processor 230 may calculate a different activity coefficient c for each user, and may set a threshold value based on the user tendency based on the activity coefficient c. Equation 1 below is an equation for calculating the activity coefficient c.
  • the activity coefficient c may be calculated using values of duration m, gender s, and age a during which an active movement occurred. According to an embodiment, each of m', s', and a' values obtained by normalizing the active movement duration m, gender s, and age a values within a group are obtained, and these values We can calculate the value of the activity coefficient c by applying a weight to .
  • the above-described formula for calculating the value of the activity coefficient c is an example, and in addition, various information about the user may be further reflected to obtain the activity coefficient c.
  • FIG. 10 is an exemplary diagram illustrating a relationship between an electronic device and a server when a fall event occurs, according to an embodiment.
  • the wearable device 1010 (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 , the electronic device 200 of FIG. 2 ) generates a user's fall event using an acceleration sensor and a barometric pressure sensor mounted therein. can be determined and the type of fall event can be determined.
  • the wearable device 1010 may transmit related information to the linked external electronic device 1020 ( S1011 ).
  • the transmitted related information includes information on a history of occurrence of a fall event (eg, location, date, time) and information used to determine occurrence of a fall event (eg, barometric pressure data, acceleration data).
  • the related information transmitted to the external electronic device 1020 may be used as data for integrated health management of the user through the healthcare application of the external electronic device 1020 .
  • the external electronic device 1020 may upload the received information and/or processed information of the received information to the external server 1030 (1012), and the external server 1030 may Through data analysis, it is possible to determine the expected injury site and severity of the fall accident history.
  • the external server 1030 may request a specialist consultation to the specialized hospital 1040 according to the analyzed result (1013), and when a serious injury is expected to the user (eg, the first fall type) ) may send a rescue request 1014 directly to the rescue team 1050 .
  • the external server 1030 may transmit the updated information on the user's status to the rescue team 1050 together.
  • the external server 1030 may transmit visual information in which the user regains consciousness or visual information in which the user loses consciousness to the rescue team 1050 .
  • the analyzed result transmitted by the external server 1030 to the specialized hospital 1040 and/or the rescue team 1050 includes information about the history of the fall event (eg, location, date, time) as well as Information on the expected injury site and information on the user's usual health condition may also be included, and accordingly, the specialized hospital 1040 and/or the rescue team 1050 may take appropriate measures for the user.
  • the result analyzed by the external server 1030 and/or the feedback information received from the specialized hospital 1040 and the rescue team 1050 may be transmitted back to the external electronic device 1020 ( 1012 ), and again It may be transmitted to the wearable device 1010 (1011).
  • FIG. 10 describes a case in which information is transmitted from the external server 1030 to the specialized hospital 1040 and/or the rescue team 1050, but is not limited thereto. The information may be transmitted to the hospital 1040 and/or the rescue team 1050 .
  • the wearable device 1010 determines the occurrence of a user's fall event and the type of the fall event using an acceleration sensor and a barometric pressure sensor mounted therein.
  • information sensed by a sensor mounted on an external wearable device eg, earphone
  • the wearable device 1010 may use information sensed by an external wearable device worn on the user's head together, and in this case, the accuracy of the fall event type determination by additionally using detailed information about the user's head movement can increase
  • the processor 230 of the electronic device 200 controls the display 250 to not only information about an injury site and/or emergency action expected according to the currently determined fall type, but also the accumulated fall shock history. Accordingly, information on an expected injury site and/or a health care guide may be output to the user.
  • FIG. 11A is an exemplary diagram in which the electronic device 200 outputs a message according to the first fall type to the display 250 according to an embodiment
  • FIG. 11B is a second fall in the electronic device 200 according to an embodiment. It is an exemplary diagram of outputting a message according to the type to the display 250 .
  • the processor 230 may output a message 1110a for contacting an emergency contact network or a rescue team.
  • the processor 230 may deliver not only the location information of the user to the rescue team but also the information on the injured part, and may prepare medical equipment according to the injury in advance.
  • the electronic device 200 may be linked with a national organization such as a 119 rescue team, and may directly make a phone call to the rescue team to check the user's condition.
  • the processor 230 is an external server
  • the user's personal information eg, name, blood type, age, gender, height, weight, treatment history
  • the user's location information e.g: Fall time, degree of fall, degree of injury
  • state information according to the fall e.g: Fall time, degree of fall, degree of injury
  • the external server can comprehensively analyze the received information to remotely determine the user's condition, and take action to quickly receive treatment through the nearest rescue team.
  • the processor 230 when a fall event of the second fall type consciously occurs to the user, the processor 230 sends a message 1110b for notifying an injury site (eg, wrist or knee) expected according to the second fall type. ) can be printed. According to an embodiment, the processor 230 may output the self-diagnosis guide information and the first aid method information together, and may recommend a nearby hospital. Message content according to the fall type is an example, and is not limited thereto.
  • FIG. 12 is an exemplary diagram in which the electronic device 200 outputs a message according to the accumulated impact on the display 250 according to an embodiment.
  • the processor 230 may output a message 1210 for checking a health state by monitoring a fall history, even if the slight shock received by the user does not lead to an injury.
  • the processor 230 may output not only information about the injury at the time of the occurrence of the fall event, but also a message for delivering information on aftereffects that may occur to the user even after a predetermined period has elapsed after the occurrence of the fall event.
  • a message for confirming the user's health status may be output.
  • 13A and 13B are exemplary diagrams in which the electronic device 200 outputs a health care guide message on the display 250 according to an embodiment.
  • the processor 230 may output an automatic notification message 1310a according to a preset schedule based on the user's injury information.
  • a notification message may be provided according to a predetermined schedule according to a user input so that the user can check his/her own state.
  • the processor 230 may output a message 1310b for rehabilitation treatment based on the user's injury information.
  • the processor 230 may output content for a good exercise method or stretching to the injured area.
  • the processor 230 may provide a program for helping the user in rehabilitation activities by connecting with peripheral Internet of Things (IoT) devices.
  • the processor 230 may detect the user's activity amount and output a warning message for aftereffects. For example, if the processor 230 detects an activity of climbing stairs after a knee injury due to a fall occurs to the user, a warning message for preventing the aftereffects of the knee injury may be output.
  • the processor 230 may detect a left and right balance when the user walks to determine the degree of recovery of the back injury.
  • the contents of the health management guide message output in FIGS. 12 to 13 are an example, and the contents of the health management guide message are not limited thereto, and messages of various contents of the health management guide may be output.
  • determining the fall event type of an electronic device eg, the electronic device 101 of FIG. 1 , the electronic device 200 of FIG. 2 , and the wearable device 1010 of FIG. 10
  • the method includes an operation of obtaining acceleration data from an acceleration sensor of the electronic device (eg, operation 310 of FIG. 3 ), an operation of acquiring air pressure data from an air pressure sensor of the electronic device (eg operation 320 of FIG. 3 ), a schedule
  • determining that a fall event has occurred eg, FIG.
  • operation 330 an operation of determining the type of the occurred fall event based on the acceleration data and the barometric pressure data acquired for the predetermined time (eg, operation 340 of FIG. 3), and the determined type of the fall event It may include an operation (eg, operation 350 of FIG. 3 ) for determining the injured part of the user based on the operation.
  • the determining of the type of the fall event is based on at least one of the acceleration data and the barometric pressure data after the fall event occurs when the fall event occurs to determine whether or not the user has moved (eg, operation 502 in FIG. 5 ), and if the user's movement is not detected for a preset period of time, determining whether the user's movement is the first fall type (eg, operation 503 in FIG. 5 ) ) may be included.
  • the An operation of detecting acceleration data in a vertical direction eg, operation 504 in FIG. 5
  • a section in which the atmospheric pressure data descends and then rises while the detected acceleration data in a vertical direction with the ground has a value greater than a preset value is the constant If it does not exist for a period of time, it may include an operation (eg, operation 506 of FIG. 5 ) of determining the second fall type.
  • the operation of determining the type of the fall event eg, operation 340 in FIG. 3
  • the Detecting the acceleration data in the vertical direction eg, operation 504 in FIG. 5
  • the detected acceleration data in the vertical direction with the ground has a larger value than a preset value, and the section in which the atmospheric pressure data descends and then rises is the constant
  • an operation of determining whether a second shock equal to or greater than a second reference shock value is detected from the acceleration data for the predetermined period (eg, operations 505, 507, 508 in FIG.
  • the second shock An operation of determining as the third fall type when detected eg, operation 510 of FIG. 5
  • an operation of determining as a fourth type of fall when the second impact is not detected eg, operation 509 of FIG. 5
  • the second impact may be detected after the first impact occurs, and the second reference impact value may be smaller than the first reference impact value.
  • the method may further include an operation (eg, operations 909 and 910 of FIG. 9 ) of storing information on the third impact in a memory of the electronic device.
  • the operation of determining the injured part of the user based on the stored information on the third impact may further include operations 912 and 913 of FIG. 9 .
  • the threshold value based on the user tendency may be set based on at least one of the user's gender information, the user's age information, and the user's activity amount information.
  • the server that stores and analyzes data may include an electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 , the electronic device of FIG. 2 ).
  • the device 200, the wearable device 1010 of FIG. 10) collects information about the occurrence of a user's fall event, determines and stores the type of the fall event from the collected information, and determines the type of the fall event. Based on the determination of the injured part of the user, the determined information on the injured part of the user may be transmitted to the electronic device.
  • the server may determine the type of the fall event based on acceleration data and barometric pressure data obtained from the acceleration sensor and the barometric pressure sensor of the electronic device.
  • the type of the fall event includes a first fall type in which the user is unconscious after the fall event occurs, a second fall type in which the user falls forward, and a hand on the ground after the user falls backward.
  • the straw may include at least one of a third fall type and a fourth fall type in which the user falls backward while putting his or her hand on the ground.
  • the server may transmit the type information of the fall event and information on the user's injured part to the outside.
  • the electronic device may be a device of various types.
  • the electronic device may include, for example, a portable communication device (eg, a smart phone), a computer device, a portable multimedia device, a portable medical device, a camera, a wearable device, or a home appliance device.
  • a portable communication device eg, a smart phone
  • a computer device e.g., a laptop, a desktop, a tablet, or a portable multimedia device
  • portable medical device e.g., a portable medical device
  • camera e.g., a camera
  • a wearable device e.g., a smart watch
  • a home appliance device e.g., a smart bracelet
  • first, second, or “first”, “second” may simply be used to distinguish the element from other elements in question, and may refer to elements in other aspects (e.g., importance or order) is not limited. It is said that one (eg, first) component is “coupled” or “connected” to another (eg, second) component, with or without the terms “functionally” or “communicatively”. When referenced, it means that one component can be connected to the other component directly (eg by wire), wirelessly, or through a third component.
  • module may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and may be used interchangeably with terms such as, for example, logic, logic block, component, or circuit.
  • a module may be an integrally formed part or a minimum unit or a part of the part that performs one or more functions.
  • the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • a storage medium eg, the internal memory 136 or the external memory 138
  • a machine eg, the electronic device 101
  • the processor eg, the processor 120
  • the device may call at least one of one or more instructions stored from a storage medium and execute it. This makes it possible for the device to be operated to perform at least one function according to the at least one command called.
  • the one or more instructions may include code generated by a compiler or code executable by an interpreter.
  • the device-readable storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • 'non-transitory' only means that the storage medium is a tangible device and does not contain a signal (eg, electromagnetic wave), and this term refers to the case where data is semi-permanently stored in the storage medium and It does not distinguish between temporary storage cases.
  • a signal eg, electromagnetic wave
  • the method according to various embodiments disclosed in this document may be provided by being included in a computer program product.
  • Computer program products may be traded between sellers and buyers as commodities.
  • the computer program product is distributed in the form of a device-readable storage medium (eg compact disc read only memory (CD-ROM)), or via an application store (eg Play Store TM ) or on two user devices ( It can be distributed (eg downloaded or uploaded) directly, online between smartphones (eg: smartphones).
  • a part of the computer program product may be temporarily stored or temporarily created in a machine-readable storage medium such as a memory of a server of a manufacturer, a server of an application store, or a relay server.
  • each component eg, a module or a program of the above-described components may include a singular or a plurality of entities.
  • one or more components or operations among the above-described corresponding components may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • a plurality of components eg, a module or a program
  • the integrated component may perform one or more functions of each component of the plurality of components identically or similarly to those performed by the corresponding component among the plurality of components prior to the integration. .
  • operations performed by a module, program, or other component are executed sequentially, in parallel, repeatedly, or heuristically, or one or more of the operations are executed in a different order, or omitted. or one or more other operations may be added.

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Abstract

Disclosed is an electronic device comprising: an acceleration sensor; a barometric sensor; a memory for storing instructions; and at least one processor electrically connected to the acceleration sensor, the barometric sensor, and the memory. When executing the stored instructions, the at least one processor acquires acceleration data from the acceleration sensor, acquires barometric data from the barometric sensor, determines that a fall event has occurred upon sensing that the barometric data has changed by at least a preset threshold for a certain time and sensing a first impact equal to or greater than a first reference impact value from the acceleration data for the certain time, determines, on the basis of the acceleration data and barometric data acquired for the certain time, the type of fall event that occurred, and determines an injured part of a user on the basis of the determined fall event type.

Description

전자 장치의 낙상 이벤트 타입 판단 방법 및 그 전자 장치Method for determining a fall event type of an electronic device and the electronic device
본 문서에 개시되는 다양한 실시 예들은 전자 장치의 가속도 데이터 및 기압 데이터에 기반하여 낙상 이벤트 타입을 판단하는 방법 및 그 전자 장치에 관한 것이다.Various embodiments disclosed herein relate to a method of determining a fall event type based on acceleration data and barometric pressure data of an electronic device, and an electronic device thereof.
낙상이란 '사고 또는 여러 가지 원인에 의해 의도하지 않게 바닥이나 지면으로 신체가 떨어지는 것'을 의미한다. 최근 낙상으로 인한 상해가 증가하고 있으며, 이와 같은 낙상 사고는 예고되지 않은 사고로서 사전에 예방이 어렵고 낙상 후 상해에 대한 응급조치가 필수적인 경우가 많다.A fall means 'an unintentional fall of the body to the floor or the ground due to an accident or various causes'. Injuries due to falls have recently been increasing, and as such falls are unexpected accidents, it is difficult to prevent them in advance and, in many cases, emergency measures for injuries after falls are essential.
낙상은 우리가 일상생활을 하는 도중에 위치나 장소에 상관없이 언제나 발생할 수 있으며, 낙상 고위험군인 고령자들이 점점 증가함에 따라 낙상감지 기술은 헬스케어 기술에서도 중요 기술로 분류된다. 이에 웨어러블 디바이스에 장착된 다양한 센서를 이용하여 사용자의 낙상 이벤트 발생을 감지하는 웨어러블 디바이스 기술이 대두되고 있다.Falls can occur at any time in our daily lives, regardless of location or place, and as the elderly who are at high risk for falls are increasing, fall detection technology is classified as an important technology in healthcare technology. Accordingly, a wearable device technology for detecting the occurrence of a user's fall event using various sensors mounted on the wearable device is emerging.
종래의 웨어러블 장치의 경우 사용자의 낙상 상황은 감지가 가능하나 낙상 사고로 인한 신체 부상 부위에 대해서는 판단하지 못했다. 이에 사용자는 낙상 사고로 인한 부상 정보는 알 수 없으며, 긴급 구조 연락을 받은 사람 또는 기관도 사고 현장에 도착한 후에 사고 상황에 따른 적절한 조치를 취할 수 있었다.In the case of the conventional wearable device, the user's fall condition can be detected, but the body injured part due to the fall accident cannot be determined. Accordingly, the user cannot know information about injuries caused by the fall accident, and even the person or organization who received emergency rescue calls was able to take appropriate measures according to the accident situation after arriving at the accident site.
또한 일정 수준 이상의 강한 충격을 동반한 낙상에 대해서만 낙상 사고로 감지함에 따라 심하지 않은 낙상 사고가 반복될 경우 누적된 충격으로 인한 부상이 발생하더라도 간과하고 지나치게 되는 문제점이 있었다.In addition, as only falls accompanied by a strong impact above a certain level were detected as fall accidents, there was a problem in that even if injuries caused by accumulated shocks occurred, even if injuries occurred due to accumulated shocks were overlooked, if non-severe falls were repeated.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예들은, 웨어러블 전자 장치에서 획득된 가속도 데이터 및 기압 데이터를 이용하여 낙상 이벤트 발생을 감지한 경우, 감지된 낙상 이벤트의 타입을 판단하고 판단된 타입에 따른 부상 부위에 대한 정보를 함께 제공하는 전자 장치를 제공할 수 있다.According to various embodiments disclosed in this document, when the occurrence of a fall event is detected using acceleration data and barometric pressure data obtained from the wearable electronic device, the type of the detected fall event is determined, and information on the injury site according to the determined type It is possible to provide an electronic device that also provides
일 실시 예에 따른 전자 장치는, 가속도 센서, 기압 센서, 명령어들이 저장되는 메모리, 및 상기 가속도 센서, 상기 기압 센서, 및 상기 메모리와 전기적으로 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 저장된 명령어들의 실행 시: 상기 가속도 센서로부터 가속도 데이터를 획득하고, 상기 기압 센서로부터 기압 데이터를 획득하고, 일정 시간 동안 상기 기압 데이터가 기 설정된 임계치 이상 변화한 것을 감지하고 상기 일정 시간 동안 상기 가속도 데이터로부터 제1 기준 충격 값 이상의 제1 충격을 감지한 경우, 낙상 이벤트가 발생한 것으로 판단하고, 상기 일정 시간 동안 획득된 상기 가속도 데이터 및 상기 기압 데이터에 기반하여 상기 발생한 낙상 이벤트의 타입을 판단하고, 상기 판단된 낙상 이벤트의 타입에 기반하여 사용자의 부상 부위를 판단할 수 있다.An electronic device according to an embodiment includes an acceleration sensor, a barometric pressure sensor, a memory storing instructions, and at least one processor electrically connected to the acceleration sensor, the barometric pressure sensor, and the memory, wherein the at least one When the stored instructions are executed, the processor is configured to: obtain acceleration data from the acceleration sensor, obtain barometric pressure data from the barometric pressure sensor, detect that the barometric pressure data changes by more than a preset threshold for a predetermined time, and When a first shock greater than or equal to the first reference shock value is detected from the acceleration data, it is determined that a fall event has occurred, and the type of the fall event that has occurred is determined based on the acceleration data and the atmospheric pressure data obtained for the predetermined time, and , it is possible to determine the user's injury site based on the determined type of the fall event.
일 실시 예에 따른 전자 장치의 낙상 이벤트 타입을 판단하는 방법은, 상기 전자 장치의 가속도 센서로부터 가속도 데이터를 획득하는 동작, 상기 전자 장치의 기압 센서로부터 기압 데이터를 획득하는 동작, 일정 시간 동안 상기 기압 데이터가 기 설정된 임계치 이상 변화한 것을 감지하고 상기 일정 시간 동안 상기 가속도 데이터로부터 제1 기준 충격 값 이상의 제1 충격을 감지한 경우, 낙상 이벤트가 발생한 것으로 판단하는 동작, 상기 일정 시간 동안 획득된 상기 가속도 데이터 및 상기 기압 데이터에 기반하여 상기 발생한 낙상 이벤트의 타입을 판단하는 동작, 및 상기 판단된 낙상 이벤트의 타입에 기반하여 사용자의 부상 부위를 판단하는 동작을 포함할 수 있다.According to an embodiment, a method for determining a fall event type of an electronic device includes: acquiring acceleration data from an acceleration sensor of the electronic device; acquiring air pressure data from a barometric pressure sensor of the electronic device; Determining that a fall event has occurred when detecting that data has changed by more than a preset threshold and detecting a first shock equal to or greater than the first reference shock value from the acceleration data for the predetermined period of time, the acceleration acquired for the predetermined time It may include an operation of determining the type of the fall event that has occurred based on data and the air pressure data, and an operation of determining an injury site of the user based on the determined type of the fall event.
일 실시 예에 따른 데이터를 저장하고 분석하는 서버는, 전자 장치로부터 사용자의 낙상 이벤트가 발생한 정보를 수집하고, 상기 수집한 정보로부터 상기 낙상 이벤트의 타입을 판단 및 저장하며, 상기 판단된 낙상 이벤트의 타입에 기반하여 상기 사용자의 부상 부위를 판단하고, 상기 판단된 사용자의 부상 부위 정보를 상기 전자 장치로 전송할 수 있다.The server for storing and analyzing data according to an embodiment collects information on occurrence of a user's fall event from an electronic device, determines and stores the type of the fall event from the collected information, and stores the It is possible to determine the user's injured part based on the type, and transmit the determined user's injured part information to the electronic device.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따르면, 전자 장치의 가속도 센서 및 기압 센서로부터 획득된 데이터를 이용하여 사용자에게 발생한 낙상 이벤트의 타입을 분류할 수 있고, 분류된 낙상의 타입에 따라 사용자의 부상 부위에 대한 정보를 함께 제공할 수 있다. According to various embodiments disclosed in this document, a type of a fall event occurring to a user may be classified using data obtained from an acceleration sensor and a barometric pressure sensor of the electronic device, and according to the classified fall type, the information can be provided together.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따르면, 낙상 이벤트로 감지되지 않을 정도의 상대적으로 작은 충격 량을 감지하더라도 이를 메모리에 누적하여 저장하고, 사용자 성향에 기반한 임계 값과 비교함으로써, 충격의 누적에 따른 부상 부위를 판단할 수 있다.According to various embodiments disclosed in this document, even if a relatively small amount of impact that is not detected as a fall event is detected, it is accumulated and stored in the memory, and by comparing it with a threshold value based on user propensity, injury caused by the accumulation of impact area can be determined.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.In addition, various effects directly or indirectly identified through this document may be provided.
도 1은 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.1 is a block diagram of an electronic device in a network environment, according to various embodiments of the present disclosure;
도 2는 일 실시 예에 따른 웨어러블 전자 장치를 설명하는 예시도이다.2 is an exemplary diagram illustrating a wearable electronic device according to an embodiment.
도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 낙상 이벤트에 따라 부상 부위를 판단하는 방법을 설명하는 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a method of determining an injury site according to a fall event of an electronic device according to an exemplary embodiment.
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 낙상 이벤트 발생을 판단하는 방법을 설명하는 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a method of determining occurrence of a fall event in an electronic device according to an exemplary embodiment.
도 5는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 낙상 이벤트 타입을 판단하는 방법을 설명하는 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating a method of determining a fall event type of an electronic device according to an exemplary embodiment.
도 6은 일 실시 예에 따른 제2 낙상 타입에서의 시간에 대한 기압 데이터, 가속도 SVM 데이터, 및 U축 방향 가속도 데이터를 설명하는 그래프이다.6 is a graph illustrating barometric pressure data, acceleration SVM data, and U-axis direction acceleration data with respect to time in a second fall type according to an embodiment.
도 7은 일 실시 예에 따른 제3 낙상 타입에서의 시간에 대한 기압 데이터, 가속도 SVM 데이터, 및 U축 방향 가속도 데이터를 설명하는 그래프이다.7 is a graph illustrating barometric pressure data, acceleration SVM data, and U-axis direction acceleration data with respect to time in the third fall type according to an embodiment.
도 8은 일 실시 예에 따른 제4 낙상 타입에서의 시간에 대한 기압 데이터, 가속도 SVM 데이터, 및 U축 방향 가속도 데이터를 설명하는 그래프이다.8 is a graph illustrating barometric pressure data, acceleration SVM data, and U-axis direction acceleration data with respect to time in the fourth fall type according to an embodiment.
도 9는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 낙상 이벤트에 따라 부상 부위를 판단하는 방법을 설명하는 흐름도이다.9 is a flowchart illustrating a method of determining an injury site according to a fall event of an electronic device according to an exemplary embodiment.
도 10은 일 실시 예에 따른 낙상 이벤트 발생 시 전자 장치 및 서버의 관계를 설명하는 예시도이다.10 is an exemplary diagram illustrating a relationship between an electronic device and a server when a fall event occurs, according to an embodiment.
도 11a는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 제1 낙상 타입에 따른 메시지를 디스플레이에 출력하는 예시도이다.11A is an exemplary diagram of outputting a message according to a first fall type on a display in an electronic device according to an embodiment.
도 11b는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 제2 낙상 타입에 따른 메시지를 디스플레이에 출력하는 예시도이다.11B is an exemplary diagram of outputting a message according to a second fall type on a display in an electronic device according to an embodiment.
도 12는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 누적된 충격에 따른 메시지를 디스플레이에 출력하는 예시도이다.12 is an exemplary diagram in which an electronic device outputs a message according to an accumulated impact on a display, according to an embodiment.
도 13a는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 건강 관리 가이드 메시지를 디스플레이에 출력하는 예시도이다.13A is an exemplary diagram in which an electronic device outputs a health care guide message on a display, according to an embodiment.
도 13b는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 건강 관리 가이드 메시지를 디스플레이에 출력하는 예시도이다.13B is an exemplary diagram in which an electronic device outputs a health care guide message on a display, according to an embodiment.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.In connection with the description of the drawings, the same or similar reference numerals may be used for the same or similar components.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 문서에 개시된 다양일 실시 예들이 설명된다. 설명의 편의를 위하여 도면에 도시된 구성요소들은 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있으며, 본 발명이 반드시 도시된 바에 의해 한정되는 것은 아니다.Hereinafter, various embodiments disclosed in this document will be described with reference to the accompanying drawings. For convenience of description, the sizes of the components shown in the drawings may be exaggerated or reduced, and the present invention is not necessarily limited to the illustrated ones.
도 1은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다.1 is a block diagram of an electronic device 101 in a network environment 100 according to various embodiments of the present disclosure.
도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 장치(150), 음향 출력 장치(155), 표시 장치(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(160) 또는 카메라 모듈(180))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 이 구성요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(176)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(160)(예: 디스플레이)에 임베디드된 채 구현될 수 있다.Referring to FIG. 1 , in a network environment 100 , the electronic device 101 communicates with the electronic device 102 through a first network 198 (eg, a short-range wireless communication network) or a second network 199 . It may communicate with the electronic device 104 or the server 108 through (eg, a long-distance wireless communication network). According to an embodiment, the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108 . According to an embodiment, the electronic device 101 includes a processor 120 , a memory 130 , an input device 150 , a sound output device 155 , a display device 160 , an audio module 170 , and a sensor module ( 176 , interface 177 , haptic module 179 , camera module 180 , power management module 188 , battery 189 , communication module 190 , subscriber identification module 196 , or antenna module 197 . ) may be included. In some embodiments, at least one of these components (eg, the display device 160 or the camera module 180 ) may be omitted or one or more other components may be added to the electronic device 101 . In some embodiments, some of these components may be implemented as a single integrated circuit. For example, the sensor module 176 (eg, a fingerprint sensor, an iris sensor, or an illuminance sensor) may be implemented while being embedded in the display device 160 (eg, a display).
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 로드하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.The processor 120, for example, executes software (eg, the program 140) to execute at least one other component (eg, a hardware or software component) of the electronic device 101 connected to the processor 120 . It can control and perform various data processing or operations. According to an embodiment, as at least part of data processing or operation, the processor 120 converts commands or data received from other components (eg, the sensor module 176 or the communication module 190) to the volatile memory 132 . may be loaded into the volatile memory 132 , process commands or data stored in the volatile memory 132 , and store the resulting data in the non-volatile memory 134 . According to an embodiment, the processor 120 includes a main processor 121 (eg, a central processing unit or an application processor), and an auxiliary processor 123 (eg, a graphic processing unit or an image signal processor) that can be operated independently or together with the main processor 121 . , a sensor hub processor, or a communication processor). Additionally or alternatively, the auxiliary processor 123 may be configured to use less power than the main processor 121 or to be specialized for a designated function. The auxiliary processor 123 may be implemented separately from or as a part of the main processor 121 .
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다.The auxiliary processor 123 may be, for example, on behalf of the main processor 121 while the main processor 121 is in an inactive (eg, sleep) state, or when the main processor 121 is active (eg, executing an application). ), together with the main processor 121, at least one of the components of the electronic device 101 (eg, the display device 160, the sensor module 176, or the communication module 190) It is possible to control at least some of the related functions or states. According to an embodiment, the auxiliary processor 123 (eg, an image signal processor or a communication processor) may be implemented as a part of another functionally related component (eg, the camera module 180 or the communication module 190). have.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.The memory 130 may store various data used by at least one component (eg, the processor 120 or the sensor module 176 ) of the electronic device 101 . The data may include, for example, input data or output data for software (eg, the program 140 ) and instructions related thereto. The memory 130 may include a volatile memory 132 or a non-volatile memory 134 .
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.The program 140 may be stored as software in the memory 130 , and may include, for example, an operating system 142 , middleware 144 , or an application 146 .
입력 장치(150)는, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(150)는, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.The input device 150 may receive a command or data to be used by a component (eg, the processor 120 ) of the electronic device 101 from the outside (eg, a user) of the electronic device 101 . The input device 150 may include, for example, a microphone, a mouse, a keyboard, or a digital pen (eg, a stylus pen).
음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(155)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.The sound output device 155 may output a sound signal to the outside of the electronic device 101 . The sound output device 155 may include, for example, a speaker or a receiver. The speaker can be used for general purposes such as multimedia playback or recording playback, and the receiver can be used to receive incoming calls. According to an embodiment, the receiver may be implemented separately from or as a part of the speaker.
표시 장치(160)는 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(160)는, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 표시 장치(160)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다.The display device 160 may visually provide information to the outside (eg, a user) of the electronic device 101 . The display device 160 may include, for example, a display, a hologram device, or a projector and a control circuit for controlling the corresponding device. According to an embodiment, the display device 160 may include a touch circuitry configured to sense a touch or a sensor circuit (eg, a pressure sensor) configured to measure the intensity of a force generated by the touch. have.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.The audio module 170 may convert a sound into an electric signal or, conversely, convert an electric signal into a sound. According to an embodiment, the audio module 170 acquires a sound through the input device 150 , or an external electronic device (eg, a sound output device 155 ) connected directly or wirelessly with the electronic device 101 . The electronic device 102) (eg, a speaker or headphones) may output a sound.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.The sensor module 176 detects an operating state (eg, power or temperature) of the electronic device 101 or an external environmental state (eg, user state), and generates an electrical signal or data value corresponding to the sensed state. can do. According to an embodiment, the sensor module 176 may include, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, a barometric pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a biometric sensor, It may include a temperature sensor, a humidity sensor, or an illuminance sensor.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.The interface 177 may support one or more specified protocols that may be used by the electronic device 101 to directly or wirelessly connect with an external electronic device (eg, the electronic device 102 ). According to an embodiment, the interface 177 may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.The connection terminal 178 may include a connector through which the electronic device 101 can be physically connected to an external electronic device (eg, the electronic device 102 ). According to an embodiment, the connection terminal 178 may include, for example, an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (eg, a headphone connector).
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.The haptic module 179 may convert an electrical signal into a mechanical stimulus (eg, vibration or movement) or an electrical stimulus that the user can perceive through tactile or kinesthetic sense. According to an embodiment, the haptic module 179 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.The camera module 180 may capture still images and moving images. According to an embodiment, the camera module 180 may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, or flashes.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.The power management module 188 may manage power supplied to the electronic device 101 . According to an embodiment, the power management module 188 may be implemented as, for example, at least a part of a power management integrated circuit (PMIC).
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.The battery 189 may supply power to at least one component of the electronic device 101 . According to an embodiment, the battery 189 may include, for example, a non-rechargeable primary cell, a rechargeable secondary cell, or a fuel cell.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(199)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 및 인증할 수 있다.The communication module 190 is a direct (eg, wired) communication channel or a wireless communication channel between the electronic device 101 and an external electronic device (eg, the electronic device 102, the electronic device 104, or the server 108). It can support establishment and communication through the established communication channel. The communication module 190 may include one or more communication processors that operate independently of the processor 120 (eg, an application processor) and support direct (eg, wired) communication or wireless communication. According to an embodiment, the communication module 190 is a wireless communication module 192 (eg, a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module 194 (eg, : It may include a local area network (LAN) communication module, or a power line communication module). Among these communication modules, a corresponding communication module may be a first network 198 (eg, a short-range communication network such as Bluetooth, WiFi direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network 199 (eg, a cellular network, the Internet, or It may communicate with an external electronic device via a computer network (eg, a telecommunication network such as a LAN or WAN). These various types of communication modules may be integrated into one component (eg, a single chip) or may be implemented as a plurality of components (eg, multiple chips) separate from each other. The wireless communication module 192 uses subscriber information (eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 196 within a communication network such as the first network 198 or the second network 199 . The electronic device 101 may be identified and authenticated.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC)이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.The antenna module 197 may transmit or receive a signal or power to the outside (eg, an external electronic device). According to an embodiment, the antenna module 197 may include one antenna including a conductor formed on a substrate (eg, a PCB) or a radiator formed of a conductive pattern. According to an embodiment, the antenna module 197 may include a plurality of antennas. In this case, at least one antenna suitable for a communication method used in a communication network such as the first network 198 or the second network 199 is connected from the plurality of antennas by, for example, the communication module 190 . can be selected. A signal or power may be transmitted or received between the communication module 190 and an external electronic device through the selected at least one antenna. According to some embodiments, other components (eg, RFIC) other than the radiator may be additionally formed as a part of the antenna module 197 .
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.At least some of the components are connected to each other through a communication method between peripheral devices (eg, a bus, general purpose input and output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI)) and a signal ( e.g. commands or data) can be exchanged with each other.
일 실시 예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.According to an embodiment, the command or data may be transmitted or received between the electronic device 101 and the external electronic device 104 through the server 108 connected to the second network 199 . Each of the electronic devices 102 and 104 may be the same or a different type of device as the electronic device 101 . According to an embodiment, all or part of the operations performed by the electronic device 101 may be performed by one or more of the external electronic devices 102 , 104 , or 108 . For example, when the electronic device 101 needs to perform a function or service automatically or in response to a request from a user or other device, the electronic device 101 may perform the function or service itself instead of executing the function or service itself. Alternatively or additionally, one or more external electronic devices may be requested to perform at least a part of the function or the service. The one or more external electronic devices that have received the request may execute at least a part of the requested function or service, or an additional function or service related to the request, and transmit a result of the execution to the electronic device 101 . The electronic device 101 may process the result as it is or additionally and provide it as at least a part of a response to the request. For this purpose, for example, cloud computing, distributed computing, or client-server computing technology may be used.
도 2는 일 실시 예에 따른 웨어러블 전자 장치(200)(예: 도 1의 전자 장치(101))를 설명하는 예시도이다.2 is an exemplary diagram illustrating the wearable electronic device 200 (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 ) according to an embodiment.
도 2를 참조하면, 일 실시 예에 따른 웨어러블 전자 장치(200)(이하, 전자 장치)는, 가속도 센서(210)(예: 도 1의 센서 모듈(176)), 기압 센서(220)(예: 도 1의 센서 모듈(176)), 프로세서(230)(예: 도 1의 프로세서(120)), 및 메모리(240)(예: 도 1의 메모리(130))를 포함할 수 있고, 디스플레이(250)(예: 도 1의 표시 장치(160))를 더 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , a wearable electronic device 200 (hereinafter, referred to as an electronic device) according to an embodiment includes an acceleration sensor 210 (eg, the sensor module 176 of FIG. 1 ), and an air pressure sensor 220 (eg, an acceleration sensor 210 ). may include a sensor module 176 of FIG. 1 ), a processor 230 (eg, the processor 120 of FIG. 1 ), and a memory 240 (eg, the memory 130 of FIG. 1 ), and a display 250 (eg, the display device 160 of FIG. 1 ) may be further included.
일 실시 예에 따르면, 가속도 센서(accelerometer)(210)는 전자 장치(200)의 외관을 형성하는 하우징의 내부 공간에 배치될 수 있다. 일 실시 예에 따른 가속도 센서(210)는, 전자 장치(200)의 3축(예: x축, y축, z축)에 대응하는 선형 움직임 및/또는 전자 장치(200)의 3축에 대한 가속도 정보를 센싱 할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 모션 센서, 6축 센서, 충격 센서, 또는 rotation vector 센서는 가속도 센서(및/또는 자이로 센서)를 포함할 수 있다. 가속도 센서는 센싱한 데이터를 이용하여 이동하는 전자 장치(200)의 가속도나 충격의 세기를 측정할 수 있고 전자 장치(200)에 가해지고 있는 힘(벡터)을 측정할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(200)가 아무런 움직임이 없는 경우 중력가속도에 해당되는 값이 측정되며, 전자 장치(200)가 움직이는 경우 해당 방향으로 가속도 변화량에 해당하는 값이 측정될 수 있다.According to an embodiment, the acceleration sensor 210 may be disposed in an inner space of a housing that forms the exterior of the electronic device 200 . The acceleration sensor 210 according to an embodiment may perform a linear motion corresponding to three axes (eg, an x-axis, a y-axis, and a z-axis) of the electronic device 200 and/or a linear motion corresponding to the three axes of the electronic device 200 . Acceleration information can be sensed. According to an embodiment, the motion sensor, the 6-axis sensor, the impact sensor, or the rotation vector sensor may include an acceleration sensor (and/or a gyro sensor). The acceleration sensor may measure an acceleration or an impact strength of the moving electronic device 200 using the sensed data, and may measure a force (vector) applied to the electronic device 200 . For example, when there is no movement of the electronic device 200 , a value corresponding to the acceleration due to gravity is measured, and when the electronic device 200 moves, a value corresponding to an amount of acceleration change in the corresponding direction may be measured.
일 실시 예에 따르면, 기압 센서(barometric pressure sensor)(220)는 전자 장치(200)의 외관을 형성하는 하우징의 내부 공간에 배치될 수 있다. 일 실시 예에 따른 기압 센서(220)는, 전자 장치(200)가 위치하는 곳에서 주위 기체(또는 대기)의 압력을 측정할 수 있으며, 기압 센서(220)에서 감지된 기체의 압력 변화를 이용하여 전자 장치(200)가 위치하는 높이의 변화를 판단할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(200)가 지표면에 있는 경우 1기압에 해당하는 값이 측정될 수 있고, 전자 장치(200)가 지표면에서 점점 높은 곳으로 이동하는 경우 측정되는 기압 값은 1기압에서 점점 낮아질 수 있다.According to an embodiment, the barometric pressure sensor 220 may be disposed in an inner space of a housing that forms the exterior of the electronic device 200 . The barometric pressure sensor 220 according to an embodiment may measure the pressure of the surrounding gas (or atmospheric) at the location where the electronic device 200 is located, and use the pressure change of the gas sensed by the barometric pressure sensor 220 . Thus, it is possible to determine a change in the height at which the electronic device 200 is located. For example, when the electronic device 200 is on the ground surface, a value corresponding to 1 atm may be measured, and when the electronic device 200 moves from the ground to a higher place, the measured air pressure value gradually increases from 1 atm. can be lowered
일 실시 예에 따르면, 가속도 센서(210)는 전자 장치(200)의 움직임에 대응하는 데이터를 측정하는 센서일 수 있고, 기압 센서(220)는 전자 장치(200) 외부의 환경 상태에 대응하는 데이터를 측정하는 센서일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 가속도 센서(210)에서 측정된 가속도 데이터 및 기압 센서(220)에서 측정된 기압 데이터는 전자 장치(200)의 프로세서(230)에서 낙상 이벤트의 발생을 판단하기 위한 자료로 이용될 수 있으며, 이 외에도 다양한 센서에서 측정된 데이터가 이용될 수 있다.According to an embodiment, the acceleration sensor 210 may be a sensor that measures data corresponding to the movement of the electronic device 200 , and the barometric pressure sensor 220 is data corresponding to an external environmental state of the electronic device 200 . It may be a sensor that measures According to an embodiment, the acceleration data measured by the acceleration sensor 210 and the atmospheric pressure data measured by the barometric pressure sensor 220 are used as data for determining the occurrence of a fall event in the processor 230 of the electronic device 200 . In addition, data measured by various sensors may be used.
일 실시 예에 따른 프로세서(230)는, 하드웨어 모듈 또는 소프트웨어(예를 들어, 어플리케이션 프로그램)를 실행하도록 구성된 제너릭(generic) 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서(230)는, 전자 장치(200)에 구비된 다양한 센서들, 데이터 측정 모듈, 입출력 인터페이스, 전자 장치(200)의 상태 또는 환경을 관리하는 모듈, 및 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함하는 하드웨어 구성 요소(기능) 또는 소프트웨어 요소(프로그램)를 제어할 수 있다. The processor 230 according to an embodiment may include a generic processor configured to execute a hardware module or software (eg, an application program). The processor 230 is a hardware configuration including at least one of various sensors provided in the electronic device 200 , a data measurement module, an input/output interface, a module for managing the state or environment of the electronic device 200 , and a communication module An element (function) or a software element (program) can be controlled.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 전자 장치(200)의 가속도 센서(210), 기압 센서(220), 메모리(240), 및 디스플레이(250)와 전기적으로 연결될 수 있다. 일 실시 예에 따른 프로세서(230)는 메모리(240)에 저장된 명령어가 실행됨에 따라, 가속도 센서(210)로부터 가속도 데이터를 획득할 수 있고, 기압 센서(220)로부터 기압 데이터를 획득할 수 있고, 일정 시간 동안 기압 데이터가 기 설정된 임계치 이상 변화한 것을 감지하고 일정 시간 동안 가속도 데이터로부터 제1 기준 충격 값 이상의 제1 충격을 감지한 경우 낙상 이벤트가 발생한 것으로 판단할 수 있고, 일정 시간 동안 획득된 가속도 데이터 및 기압 데이터에 기반하여 상기 발생한 낙상 이벤트의 타입(또는 종류)을 판단할 수 있고, 판단된 낙상 이벤트의 타입에 기반하여 사용자의 부상 부위를 판단할 수 있다.According to an embodiment, the processor 230 may be electrically connected to the acceleration sensor 210 , the barometric pressure sensor 220 , the memory 240 , and the display 250 of the electronic device 200 . As the command stored in the memory 240 is executed, the processor 230 according to an embodiment may obtain acceleration data from the acceleration sensor 210 and may obtain air pressure data from the barometric pressure sensor 220, When it is detected that the atmospheric pressure data has changed by more than a preset threshold value for a certain period of time and a first shock equal to or greater than the first reference shock value is detected from the acceleration data for a certain period of time, it may be determined that a fall event has occurred, and the acceleration acquired for a certain period of time The type (or type) of the generated fall event may be determined based on the data and the air pressure data, and the user's injury site may be determined based on the determined type of the fall event.
일 실시 예에 따르면, 메모리(240)는 전자 장치(200)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(230))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 메모리(240)는 전자 장치(200) 사용자의 낙상 이벤트 발생을 감지하거나 감지된 낙상 이벤트의 타입을 판단하거나 타입에 따른 부상 부위를 판단할 수 있도록 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들면, 데이터는 낙상 이벤트의 발생이나 타입을 판단하기 위한 임계 값 데이터(기압 데이터, 가속도 데이터)를 포함할 수 있고, 가속도 센서(210)에서 측정된 가속도 데이터 및 기압 센서(220)에서 측정된 기압 데이터를 포함할 수 있고, 관련 소프트웨어(예: 도 1의 프로그램(140)) 및 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수도 있다. 일 실시 예에 따르면, 메모리(240)는 낙상 이벤트 발생을 감지하고 감지된 낙상 이벤트의 타입을 판단하며 타입에 따른 부상 부위를 판단하기 위한 적어도 하나의 명령어를 저장할 수 있다.According to an embodiment, the memory 240 may store various data used by at least one component (eg, the processor 230 ) of the electronic device 200 . According to an embodiment, the memory 240 may store various data to detect the occurrence of a fall event of the user of the electronic device 200 , determine the type of the detected fall event, or determine an injury site according to the type. For example, the data may include threshold data (barometric pressure data, acceleration data) for determining the occurrence or type of a fall event, and may include acceleration data measured by the acceleration sensor 210 and measured by the barometric pressure sensor 220 . It may include the barometric pressure data obtained, and may include input data or output data for related software (eg, the program 140 of FIG. 1 ) and related commands. According to an embodiment, the memory 240 may store at least one command for detecting the occurrence of a fall event, determining a type of the detected fall event, and determining an injury site according to the type.
일 실시 예에 따르면, 디스플레이(250)는 전자 장치(200) 하우징에 마련된 개구(opening) 또는 리세스(recess)를 통해 전자 장치(200)의 전면에 시각적으로 노출될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이(250)는 전자 장치(200)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있고 각종 컨텐츠(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 또는 심볼)를 표시할 수 있다. 예를 들면, 디스플레이(250)는 디스플레이 패널, 홀로그램 장치 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로(예: DDI(display driver IC))를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이(250)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry) 또는 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있고, 전자 펜 또는 사용자의 신체 일부를 이용한 터치, 제스처, 근접 또는 호버링(hovering) 입력을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이(250)의 적어도 일부는 플렉서블한 재질로 구성될 수 있고 해당 영역은 힘이 가해지면 구부러질 수 있다.According to an embodiment, the display 250 may be visually exposed on the front surface of the electronic device 200 through an opening or a recess provided in the housing of the electronic device 200 . According to an embodiment, the display 250 may visually provide information to the outside (eg, a user) of the electronic device 200 and display various contents (eg, text, image, video, icon, or symbol). can do. For example, the display 250 may include a display panel, a hologram device, or a projector, and a control circuit (eg, a display driver IC (DDI)) for controlling the corresponding device. According to an embodiment, the display 250 may include a touch circuitry configured to sense a touch or a sensor circuit (eg, a pressure sensor) configured to measure the intensity of a force generated by the touch, and A touch, gesture, proximity, or hovering input using a pen or a part of the user's body may be received. According to an embodiment, at least a portion of the display 250 may be made of a flexible material, and the corresponding area may be bent when a force is applied.
일 실시 예에 따르면, 디스플레이(250)는 원형 형태의 화면을 제공할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 디스플레이(250)가 제공하는 화면의 형태는 원형으로 제한되지 않으며 전자 장치(200)의 종류나 디자인에 따라 타원형, 모서리가 둥근 사각형, 및 노치 영역을 가지는 사각형을 포함할 수 있다. 본 문서에서는 설명의 편의상 디스플레이(250)가 원형의 형태를 가진 것으로 가정하지만 다양한 변형이 가능하다.According to an embodiment, the display 250 may provide a circular screen. In various embodiments, the shape of the screen provided by the display 250 is not limited to a circular shape, and may include an oval, a rounded square, and a square having a notch area depending on the type or design of the electronic device 200 . . In this document, for convenience of description, it is assumed that the display 250 has a circular shape, but various modifications are possible.
도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2의 웨어러블 전자 장치(200))의 낙상 이벤트에 따라 부상 부위를 판단하는 방법을 설명하는 흐름도(300)이다. 본 명세서의 도면에 도시된 동작들의 순서는 일 실시 예의 설명을 위한 것이며, 그 순서는 변경될 수 있다. 예를 들어, 동작 310 및 동작 320은 병렬적으로 수행되거나, 동작되는 순서가 변경될 수도 있다.3 is a flowchart 300 illustrating a method of determining an injury site according to a fall event of an electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 and the wearable electronic device 200 of FIG. 2 ) according to an embodiment; am. The order of the operations shown in the drawings of this specification is for description of an embodiment, and the order may be changed. For example, operations 310 and 320 may be performed in parallel or the order of operations may be changed.
도 3의 동작은 도 2의 전자 장치(200)에 의해 수행될 수 있다. 도 3을 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(200)의 프로세서(230)는 가속도 센서(210)로부터 가속도 데이터를 획득하는 동작(310), 기압 센서(220)로부터 기압 데이터를 획득하는 동작(320), 일정 시간 동안 기압 데이터가 기 설정된 임계치 이상 변화한 것을 감지하고 일정 시간 동안 가속도 데이터로부터 제1 기준 충격 값 이상의 충격(예: 제1 충격)을 감지한 경우, 낙상 이벤트가 발생한 것으로 판단하는 동작(330), 일정 시간 동안 획득된 가속도 데이터 및 기압 데이터에 기반하여 발생한 낙상 이벤트의 타입을 판단하는 동작(340), 및 판단된 낙상 이벤트의 타입에 기반하여 사용자의 부상 부위를 판단하는 동작(350)을 수행할 수 있다.The operation of FIG. 3 may be performed by the electronic device 200 of FIG. 2 . Referring to FIG. 3 , according to an embodiment, the processor 230 of the electronic device 200 obtains acceleration data from the acceleration sensor 210 ( 310 ), and obtains the air pressure data from the barometric pressure sensor ( 220 ). ( 320 ), when it is detected that the atmospheric pressure data has changed by more than a preset threshold value for a certain period of time and an impact (eg, a first impact) greater than the first reference shock value is detected from the acceleration data for a certain period of time, it is determined that a fall event has occurred operation 330, determining a type of a fall event that has occurred based on acceleration data and barometric pressure data acquired for a predetermined time 340, and determining an injury site of the user based on the determined type of fall event (350) can be performed.
일 실시 예에 따른 프로세서(230)는, 동작 310에서 가속도 센서(210)로부터 가속도 데이터를 획득할 수 있고, 동작 320에서 기압 센서(220)로부터 기압 데이터를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 가속도 센서(210) 및/또는 기압 센서(220)는 기 설정된 일정 시간(예: 약 10ms 또는 20ms) 마다 감지 데이터를 획득하도록 설정될 수 있다. The processor 230 according to an embodiment may obtain acceleration data from the acceleration sensor 210 in operation 310 and may obtain air pressure data from the barometric pressure sensor 220 in operation 320 . According to an embodiment, the acceleration sensor 210 and/or the barometric pressure sensor 220 may be set to acquire sensing data every predetermined time (eg, about 10 ms or 20 ms).
일 실시 예에 따르면, 가속도 데이터는 가속도 센서(210)에서 일정 시간 간격으로 획득한 전자 장치(200)의 모션에 대한 센싱 데이터로서, 전자 장치(200)의 움직임에 관한 정보를 포함할 수 있다. 가속도 데이터는 가속도 센서(210)에서 감지된 복수의 축(예: x축, y축, z축) 별 가속도 신호를 포함할 수 있으며, 프로세서(230)는 가속도 데이터의 적어도 일부에 기반하여 전자 장치(200)의 움직임을 감지할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 기압 데이터는 기압 센서(220)에서 일정 시간 간격으로 획득한 전자 장치(200)의 외부 기압에 대한 센싱 데이터로서, 전자 장치(200)가 위치하는 높이에 대한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 기압 데이터의 적어도 일부에 기반하여 전자 장치(200)의 높낮이 변화를 감지할 수 있다.According to an embodiment, the acceleration data is sensing data on the motion of the electronic device 200 acquired at regular time intervals from the acceleration sensor 210 , and may include information on the motion of the electronic device 200 . The acceleration data may include acceleration signals for each of a plurality of axes (eg, x-axis, y-axis, and z-axis) sensed by the acceleration sensor 210 , and the processor 230 performs the electronic device based on at least a part of the acceleration data. The motion of 200 can be detected. According to an embodiment, the barometric pressure data is sensing data of the external barometric pressure of the electronic device 200 acquired at regular time intervals from the barometric pressure sensor 220 , and may include information on the height at which the electronic device 200 is located. can According to an embodiment, the processor 230 may detect a change in height of the electronic device 200 based on at least a part of the barometric pressure data.
일 실시 예에 따른 프로세서(230)는, 동작 330에서 상기 동작 310 내지 320에서 획득된 가속도 데이터 및 기압 데이터 중 적어도 일부에 기반하여 낙상 이벤트 발생을 감지할 수 있다. 프로세서(230)는 일정 시간 동안 기압 데이터가 기 설정된 임계치 이상 변화한 것을 감지하고 일정 시간 동안 가속도 데이터로부터 제1 기준 충격 값 이상의 제1 충격을 감지한 경우, 낙상 이벤트가 발생한 것으로 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제1 기준 충격 값은 실험적으로 산출할 수 있다. 이하 도 4을 참조하여 일 실시예에 따른 동작 330을 자세히 설명한다.In operation 330 , the processor 230 according to an embodiment may detect the occurrence of a fall event based on at least some of the acceleration data and the atmospheric pressure data obtained in operations 310 to 320 . The processor 230 may determine that a fall event has occurred when detecting that the atmospheric pressure data has changed by more than a preset threshold value for a predetermined time and detecting a first shock equal to or greater than the first reference shock value from the acceleration data for a predetermined time. According to an embodiment, the first reference impact value may be experimentally calculated. Hereinafter, operation 330 according to an embodiment will be described in detail with reference to FIG. 4 .
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치(200)의 낙상 이벤트 발생을 판단하는 방법을 설명하는 흐름도(400)이다.4 is a flowchart 400 illustrating a method of determining occurrence of a fall event in the electronic device 200 according to an embodiment.
도 4를 참조하면, 도 3의 동작 330은 사용자의 보행 상황을 판단하는 동작(420), 일정 시간 동안 기압 데이터의 변화를 감지하는 동작(430), 일정 시간 동안 가속도 데이터의 변화를 감지하는 동작(440), 기압 데이터 변화량이 기 설정된 임계치보다 크고 가속도 데이터로부터 제1 기준 충격 값 이상의 제1 충격이 감지되는지 판단하는 동작(450), 및 동작 450의 판단에 따라 낙상 이벤트가 발생한 것으로 판단하는 동작(460)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 4 , operation 330 of FIG. 3 is an operation 420 of determining the user's walking situation, an operation 430 of detecting a change in air pressure data for a predetermined time, and an operation of detecting a change in acceleration data for a predetermined time. (440), the operation of determining whether the amount of change of the atmospheric pressure data is greater than a preset threshold value and a first shock equal to or greater than the first reference shock value is detected from the acceleration data (450), and the operation of determining that a fall event has occurred according to the determination of operation 450 (460).
도 4를 참조하면, 프로세서(230)는 동작 410(예: 도 3의 동작 310 및 320)에서 가속도 데이터 및 기압 데이터를 획득할 수 있고, 동작 420에서 사용자의 보행 상황을 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 보행 시 발생되는 지면 반발력에 의한 주기적인 가속도 신호 패턴에 기반하여 사용자의 보행 상황을 감지할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(230)는 사용자가 걷고 있는지 또는 뛰고 있는지 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 동작 420은 생략될 수 있다.Referring to FIG. 4 , the processor 230 may acquire acceleration data and barometric pressure data in operation 410 (eg, operations 310 and 320 of FIG. 3 ), and may determine the user's walking situation in operation 420 . According to an embodiment, the processor 230 may detect the user's walking situation based on a periodic acceleration signal pattern caused by a ground repulsion force generated during walking. For example, the processor 230 may determine whether the user is walking or running. According to an embodiment, operation 420 may be omitted.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 사용자의 보행 상황과 함께 보행 환경을 판단할 수 있다. 프로세서(230)는 사용자가 어떠한 보행 환경에서 걷고 있는지 또는 뛰고 있는지 판단할 수 있다. 예를 들면 보행 환경은 경사진 곳(예: 오르막 길, 내리막 길), 평지, 및/또는 울퉁불퉁한 곳을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 낙상 이벤트의 발생이나 타입을 판단할 경우 동작 420에서 판단된 사용자의 보행 상황 및 보행 환경에 대한 정보를 함께 고려할 수 있다. 예를 들면 사용자가 울퉁불퉁한 내리막을 뛰고 있다면 평지를 걷는 상황에서 보다 낙상 이벤트가 발생할 확률이 높을 수 있고 앞으로 넘어지는 낙상 타입이 발생할 확률이 높을 수 있다.According to an embodiment, the processor 230 may determine the walking environment together with the user's walking situation. The processor 230 may determine in which walking environment the user is walking or running. For example, the walking environment may include slopes (eg, uphill roads, downhill roads), flat areas, and/or bumps. According to an embodiment, when determining the occurrence or type of the fall event, the processor 230 may consider the user's walking situation and information on the walking environment determined in operation 420 together. For example, if the user is running on a bumpy downhill, the probability of a fall event may be higher than that of walking on flat ground, and the probability of a fall type falling forward may be higher.
일 실시 예에 따르면, 보행 상황은 사용자의 보행 행동을 설명하는 물리적인 지표로서, 보행 속도, 충격량, 보폭, 수직 이동 거리, 및/또는 수평 이동 거리에 관한 정보를 나타낼 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보행 환경은 사용자의 보행이 이루어지는 외부 환경에 대한 정보로서, 기온, 습도, 풍량, 지면의 평탄한 정도, 및/또는 지면의 기울기에 관한 정보를 나타낼 수 있다. According to an embodiment, the walking situation is a physical indicator for describing a user's gait behavior, and may indicate information about a walking speed, an impact amount, a stride length, a vertical movement distance, and/or a horizontal movement distance. According to an embodiment, the walking environment is information about the external environment in which the user walks, and may indicate information about temperature, humidity, air volume, flatness of the ground, and/or the inclination of the ground.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 동작 430에서 일정 시간 동안 기압 데이터의 변화 정도를 감지할 수 있고, 동작 440에서 일정 시간 동안 가속도 데이터의 변화를 감지할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 측정된 기압 데이터의 기울기 정보와 피크 투 피크(peak to peak) 정보를 이용하여 일정 시간 동안의 기압 데이터의 변화량 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(230)는 측정된 가속도 데이터로부터 가속도 신호 벡터크기(이하 SVM, signal vector magnitude) 데이터를 구할 수 있고, 가속도 SVM 데이터는 측정된 3축 가속도 데이터의 크기 정보를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 가속도 SVM 데이터를 이용하여 전자 장치(200)에 가해진 충격 량 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 기압 데이터가 일정 시간 동안 급격한 기울기로 증가한 경우 전자 장치(200)가 위치하는 높이가 빠르게 낮아진 것을 의미할 수 있고, 가속도 SVM 데이터가 순간적으로 증가한 경우 전자 장치(200)에게 충격(또는 힘)이 가해진 것을 의미할 수 있다.According to an embodiment, the processor 230 may detect a degree of change in the barometric pressure data for a predetermined time in operation 430 , and detect a change in the acceleration data for a predetermined time in operation 440 . According to an embodiment, the processor 230 may obtain information on the amount of change in the atmospheric pressure data for a predetermined time by using the measured slope information and the peak-to-peak information of the atmospheric pressure data. The processor 230 may obtain acceleration signal vector magnitude (SVM) data from the measured acceleration data, and the acceleration SVM data may include information on the magnitude of the measured 3-axis acceleration data. According to an embodiment, the processor 230 may obtain information on the amount of impact applied to the electronic device 200 using the acceleration SVM data. For example, when the barometric pressure data increases with a steep slope for a predetermined time, it may mean that the height at which the electronic device 200 is located is rapidly lowered, and when the acceleration SVM data instantaneously increases, an impact (or force) may be applied.
일 실시 예에 따르면, 동작 450에서 프로세서(230)는 상기 동작 430에서 감지된 일정 시간 동안의 기압 데이터 변화량이 기 설정된 임계치보다 큰지 판단할 수 있고, 상기 동작 440에서 감지된 가속도 데이터로부터 제1 기준 충격 값 이상의 제1 충격이 감지되는지 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 일정 시간 동안 기압 데이터가 기 설정된 임계치 이상 변화한 것을 감지하고 일정 시간 동안 가속도 데이터로부터 제1 기준 충격 값 이상의 제1 충격을 감지한 경우(450-예), 동작 460에서 낙상 이벤트가 발생한 것으로 판단할 수 있다.According to an embodiment, in operation 450, the processor 230 may determine whether the amount of change in atmospheric pressure data for a predetermined time sensed in operation 430 is greater than a preset threshold, and based on the acceleration data detected in operation 440, the first reference It may be determined whether a first impact greater than or equal to the impact value is detected. According to an embodiment, when the processor 230 detects that the atmospheric pressure data has changed by more than a preset threshold value for a predetermined time and detects a first shock equal to or greater than the first reference shock value from the acceleration data for a predetermined time (450-Yes) , it may be determined that a fall event has occurred in operation 460 .
다시 도 3을 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(230)는, 동작 340에서 상기 발생한 낙상 이벤트의 타입을 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 상기 동작 330에서 이용한 일정 시간 동안의 가속도 데이터 및 기압 데이터 즉, 낙상 이벤트가 발생한 전후의 가속도 데이터 및 기압 데이터에 기반하여 낙상 이벤트의 타입을 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 가속도 데이터 및 기압 데이터에 기반하여 낙상 이벤트의 타입 판단 시, 과거 누적된 낙상 이력에 따른 치명도에 따라 기 정의된 센서 데이터의 패턴을 이용할 수 있다.Referring back to FIG. 3 , the processor 230 according to an embodiment may determine the type of the fall event that has occurred in operation 340 . According to an embodiment, the processor 230 may determine the type of the fall event based on acceleration data and barometric pressure data for a predetermined time used in operation 330, that is, acceleration data and barometric data before and after the fall event occurs. . According to an embodiment, when determining the type of a fall event based on the acceleration data and the barometric pressure data, the processor 230 may use a pattern of predefined sensor data according to the fatality level according to the past accumulated fall history.
낙상 이벤트가 발생한 경우, 발생한 충격 량의 크기뿐만 아니라 앞으로 넘어졌는지 뒤로 넘어졌는지 여부, 또는 손을 짚으면서 넘어졌는지 여부에 따라 사용자의 부상 부위와 부상 정도가 상이할 수 있다. 따라서, 일 실시 예에 따른 프로세서(230)는 누적하여 분석된 낙상 이력 별 가속도 데이터 및 기압 데이터에 기초하여, 낙상 이벤트 발생 시 사용자가 받은 충격 량의 크기, 넘어졌는지 뒤로 넘어졌는지 여부, 및 손을 짚으면서 넘어졌는지 여부를 함께 고려한 낙상 이벤트 타입을 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 낙상 이벤트의 타입은 낙상 이벤트가 발생한 후 사용자의 의식이 없는 제1 낙상 타입, 사용자가 앞으로 넘어지는 제2 낙상 타입, 사용자가 뒤로 넘어진 후 손을 지면에 짚은(또는 손을 공중에 두고 뒤로 넘어지는) 제3 낙상 타입, 및 사용자가 지면에 손을 짚으면서 뒤로 넘어지는 제4 낙상 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제3 낙상 타입과 제4 낙상 타입은 사용자가 뒤로 넘어지는 유형인 것은 동일하나, 사용자가 뒤로 넘어지면서 몸이 직접 지면으로 떨어지기 전에(또는 동시에) 손으로 지면을 짚었는지 또는 몸이 직접 지면으로 떨어진 후에 손으로 지면을 짚었는지 여부가 상이할 수 있다. 이하 도 5를 참조하여, 낙상 이벤트를 제1 낙상 타입 내지 제4 낙상 타입 중 어느 하나의 타입으로 판단하는 방법을 설명한다. 다만, 낙상 이벤트의 타입은 상술한 제1 타입 내지 제4 타입에 한정되지 않으며, 정의에 따라 더 다양한 유형으로 나뉘거나 더 단순한 유형으로 나뉠 수도 있다.When a fall event occurs, the user's injury site and degree of injury may be different depending on whether the user fell forward or backward, or fell while holding hands, as well as the magnitude of the generated shock. Accordingly, the processor 230 according to an exemplary embodiment determines the magnitude of the amount of impact received by the user when a fall event occurs, whether the user fell or fell backward, and the hand It is possible to determine the type of fall event by considering whether or not the person fell while pointing. According to an embodiment, the type of the fall event is a first fall type in which the user is unconscious after the fall event occurs, a second fall type in which the user falls forward, and the user puts his/her hand on the ground (or puts his/her hand on the ground after the user falls backwards). It may include at least one of a third fall type (falling backward while in the air) and a fourth fall type in which the user falls backward while placing his or her hand on the ground. According to an embodiment, the third fall type and the fourth fall type are the same as the type in which the user falls backward, but whether the user touches the ground with his or her hand before (or at the same time) directly falling to the ground while the user falls backward. Alternatively, it may be different whether the body touched the ground with a hand after it fell directly to the ground. Hereinafter, a method of determining a fall event as any one of the first fall type to the fourth fall type will be described with reference to FIG. 5 . However, the type of the fall event is not limited to the first to fourth types described above, and may be divided into more various types or a simpler type according to definition.
도 5는 일 실시 예에 따른 전자 장치(200)의 낙상 이벤트 타입을 판단하는 방법을 설명하는 흐름도(500)이다.5 is a flowchart 500 illustrating a method of determining a fall event type of the electronic device 200 according to an embodiment.
도 5를 참조하면, 도 3의 동작 340은 기 설정된 시간 동안 사용자의 움직임이 검출되는지 판단하는 동작(502), 일정 시간 동안 U축가속도 데이터를 검출하는 동작(504), U축 가속도 데이터 값이 기 설정된 임계치보다 크고 기압 데이터가 하강 후 상승하는 구간이 존재하는지 판단하는 동작(505), 제1 충격 이후의 가속도 데이터를 분석하는 동작(507), 및 제2 기준 충격 값 이상의 충격(예: 제2 충격)이 감지된 여부를 판단하는 동작(508)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 5, operation 340 of FIG. 3 is an operation 502 of determining whether a user's motion is detected for a preset time, an operation 504 of detecting U-axis acceleration data for a predetermined time, and an operation of determining whether the U-axis acceleration data value is An operation of determining whether there is a section in which the atmospheric pressure data is greater than a preset threshold and rising after falling ( 505 ), an operation of analyzing the acceleration data after the first shock ( 507 ), and an impact (eg, a second reference shock value) greater than the second reference shock value and determining whether a second impact) has been detected ( 508 ).
도 5를 참조하면, 프로세서(230)는 동작 501(예: 도 3의 동작 330)에서 낙상 이벤트가 발생한 것을 감지할 수 있고, 동작 502에서 낙상 이벤트가 발생한 후 기 설정된 시간(예: 약 10초) 동안 사용자의 움직임이 검출되는지 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 낙상 이벤트가 발생한 후 가속도 데이터 및 기압 데이터 중 적어도 일부에 기반하여 사용자의 움직임 여부를 검출하여 사용자에게 의식이 있는지 여부를 판단할 수 있다. 기 설정된 시간 이상 사용자의 움직임이 검출되지 않는 경우(502-아니오), 동작 503에서 프로세서(230)는 발생한 낙상 이벤트의 타입을 낙상 이벤트가 발생한 후 사용자의 의식이 없는 제1 낙상 타입으로 결정할 수 있다. 기 설정된 시간 동안 사용자의 움직임이 검출되는 경우(502-예), 동작 504에서 프로세서(230)는 상기 동작 330에서 이용한 일정 시간 동안의 가속도 데이터 즉, 낙상 이벤트가 발생한 전후의 가속도 데이터로부터 중력 반대 방향의 가속도 데이터를 검출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 낙상 이벤트가 발생한 전후로 일정 시간 동안 획득된 가속도 데이터를 ENU(east, north, up) 좌표계로 바꾸어 U축 가속도 데이터를 검출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, U축 가속도 데이터는 지면과 수직 방향의 가속도 데이터일 수 있다.Referring to FIG. 5 , the processor 230 may detect that a fall event has occurred in operation 501 (eg, operation 330 of FIG. 3 ), and a preset time (eg, about 10 seconds) after the fall event occurs in operation 502 . ), it can be determined whether the user's movement is detected. According to an embodiment, the processor 230 may determine whether the user is conscious by detecting whether the user moves based on at least a part of the acceleration data and the barometric pressure data after the fall event occurs. When the user's movement is not detected for more than a preset time (502 - No), in operation 503, the processor 230 may determine the type of the occurred fall event as the first fall type in which the user is unconscious after the fall event occurs. . When the user's movement is detected for a preset time (502 - Yes), in operation 504, the processor 230 determines the opposite direction of gravity from the acceleration data for a predetermined time used in operation 330, that is, the acceleration data before and after the fall event occurs. of acceleration data can be detected. According to an embodiment, the processor 230 may detect the U-axis acceleration data by changing the acceleration data obtained for a predetermined time before and after the fall event into an ENU (east, north, up) coordinate system. According to an embodiment, the U-axis acceleration data may be acceleration data in a direction perpendicular to the ground.
도 5를 참조하면, 프로세서(230)는 동작 505에서 U축 가속도 데이터가 기 설정된 임계치보다 큰 값을 가지면서 기압 데이터가 잠시 하강했다가 급격하게 상승한 구간이 상기 일정 시간 동안에 있는지 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자가 뒤로 넘어지는 경우 전자 장치(200)(또는 사용자의 손)는 반사적으로 순간적으로 들릴 수 있고, 이에 따라 기압 데이터 값은 잠시 하강하면서 U축 가속도 데이터 값은 순간적으로 기 설정된 임계치보다 큰 값을 가질 수 있다. 이에, 검출된 U축 가속도 데이터가 기 설정된 임계치보다 큰 값을 가지면서 기압 데이터가 하강 후 상승한 구간이 상기 일정 시간 동안 존재하지 않는 경우(505-아니오), 동작 506에서 프로세서(230)는 발생한 낙상 이벤트의 타입을 사용자가 앞으로 넘어지는 제2 낙상 타입으로 결정할 수 있다.Referring to FIG. 5 , in operation 505 , the processor 230 may determine whether there is a section in which the atmospheric pressure data briefly falls and then abruptly rises during the predetermined time while the U-axis acceleration data has a value greater than a preset threshold. According to an embodiment, when the user falls backward, the electronic device 200 (or the user's hand) may be reflexively and momentarily heard, and accordingly, the atmospheric pressure data value temporarily decreases while the U-axis acceleration data value momentarily decreases. It may have a value greater than the set threshold. Accordingly, when the detected U-axis acceleration data has a value greater than a preset threshold and the section in which the atmospheric pressure data descends and then rises does not exist for the predetermined time period (505 - No), in operation 506, the processor 230 causes a fall The type of event may be determined as a second fall type in which the user falls forward.
일 실시 예에 따르면, 검출된 U축의 가속도 데이터가 기 설정된 임계치보다 큰 값을 가지면서 기압 데이터가 하강 후 상승한 구간이 상기 일정 시간 동안 존재하는 경우(505-예), 프로세서(230)는 동작 507에서 제1 충격 이후의 가속도 데이터를 분석할 수 있고, 동작 508에서 제1 충격 이후에 제2 기준 충격 값 이상의 제2 충격이 감지된 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 동작 508에서 가속도 SVM 데이터를 이용하여 전자 장치(200)에 가해진 충격 량을 산출할 수 있고 제2 기준 충격 값 이상의 제2 충격이 감지된 여부를 판단 수 있다. 예를 들면, 제1 충격 이후 감지된 제2 충격은, 사용자가 뒤로 넘어지면서 몸이 먼저 지면에 떨어진 후 손이 지면을 짚으면서 받은 충격일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자의 손이 지면을 짚으면서 받은 충격 량(예: 제2 충격의 충격 량)은 사용자의 몸(또는 엉덩이, 허리)이 지면에 떨어지면서 받은 충격 량(예: 제1 충격의 충격 량)보다 작을 수 있고, 그 기준 값인 제2 기준 충격 값은 제1 기준 충격 값보다 작을 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제2 기준 충격 값은 제1 기준 충격 값과 마찬가지로 실험적으로 산출할 수 있다.According to an embodiment, when the detected U-axis acceleration data has a value greater than a preset threshold and a section in which the atmospheric pressure data descends and then rises exists for the predetermined time period (505 - Yes), the processor 230 performs operation 507 may analyze the acceleration data after the first impact, and in operation 508 it may be determined whether a second impact greater than or equal to a second reference impact value is sensed after the first impact. According to an embodiment, the processor 230 may calculate the amount of impact applied to the electronic device 200 using the acceleration SVM data in operation 508 and determine whether a second impact greater than or equal to a second reference impact value is detected. have. For example, the second impact sensed after the first impact may be an impact received while the user falls backward and the body first falls to the ground and then the hand touches the ground. According to an embodiment, the amount of impact (eg, the amount of the second impact) received while the user's hand touched the ground is the amount of impact (eg, the first impact) received while the user's body (or buttocks, waist) fell to the ground. impact amount of the impact), and the second reference impact value that is the reference value may be smaller than the first reference impact value. According to an embodiment, the second reference impact value may be experimentally calculated like the first reference impact value.
일 실시 예에 따르면, 제1 충격 이후 제2 기준 충격 값 이상의 제2 충격을 감지한 경우(508-예), 동작 510에서 프로세서(230)는 발생한 낙상 이벤트의 타입을 사용자가 뒤로 넘어진 후 손을 지면에 짚은 제3 낙상 타입으로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제1 충격 이후 제2 기준 충격 값 이상의 제2 충격을 감지하지 못한 경우(508-아니오), 동작 509에서 프로세서(230)는 발생한 낙상 이벤트의 타입을 사용자가 지면에 손을 짚으면서 뒤로 넘어지는 제4 낙상 타입으로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자가 지면에 손을 짚지 못하고(또는 손을 공중에 두고) 뒤로 넘어지는 제3 낙상 타입에서는, 사용자가 지면에 손을 짚으면서 뒤로 넘어지는 제4 낙상 타입에서 보다 제1 충격에 의한 충격 량이 클 수 있고 부상의 정도가 심할 수 있다. According to an embodiment, when a second shock greater than or equal to the second reference shock value is detected after the first shock (508-Yes), in operation 510, the processor 230 determines the type of the fall event that occurred after the user falls backwards. Straw to the ground can be determined as the third fall type. According to an embodiment, if the second impact greater than the second reference impact value is not detected after the first impact (508-No), in operation 509, the processor 230 determines the type of the fall event that occurred when the user puts his or her hand on the ground. It can be determined as the 4th fall type, in which the person falls backwards while being touched. According to an embodiment, in the third fall type in which the user falls backward without putting his or her hand on the ground (or putting his hand in the air), the first fall type is higher than in the fourth fall type in which the user falls backward while placing his or her hand on the ground. The amount of impact caused by the impact may be large and the degree of injury may be severe.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 발생한 낙상 이벤트의 타입을 제1 낙상 타입 내지 제4 낙상 타입 중 어느 하나로 판단할 수 있고, 낙상 이벤트가 발생한 이후에도 기압 데이터 및 가속도 데이터를 계속적으로 센싱함으로써 낙상 이후의 연속적인 동작을 판단할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 앞으로 넘어져 구르는 경우 프로세서(230)는 제2 낙상 타입 이후 2차 동작으로써 구름 동작을 판단할 수 있고, 낙상 타입과 2차 동작까지 함께 분석하여 사용자의 부상 부위에 대해 판단할 수 있다. According to an embodiment, the processor 230 may determine the type of the fall event that has occurred as any one of the first fall type to the fourth fall type, and may fall by continuously sensing the barometric pressure data and the acceleration data even after the fall event occurs. A subsequent continuous operation may be determined. For example, when the user falls forward and rolls, the processor 230 may determine the rolling motion as the secondary motion after the second fall type, and analyze the fall type and the secondary motion together to determine the user's injury site. can
다시 도 3을 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(230)는, 동작 350에서 상기 동작 340에서 판단된 낙상 이벤트의 타입에 기반하여 사용자의 부상 부위를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 낙상 이벤트 타입에 따라 예상되는 부상 부위 및 부상 정도에 관한 정보가 전자 장치(200)에 미리 저장되어 있을 수 있고, 동작 350에서 프로세서(230)는 미리 저장된 정보 중 상기 발생한 낙상 이벤트의 타입에 대응하는 정보를 이용하여 사용자의 부상 부위를 판단할 수 있다. 예를 들면, 낙상 타입에 따라 발생한 부상 부위 및 부상 정도에 관한 다양한 데이터를 분석한 정보는 전자 장치(200)의 메모리(240)에 미리 저장되어 있을 수 있다. 또 다른 예를 들면, 낙상 타입에 따라 발생한 부상 부위 및 부상 정도에 관한 다양한 데이터를 분석한 정보는 외부 서버에 미리 저장되어 있을 수 있다. 이 경우 전자 장치(200)는 외부 서버에 저장된 정보를 이용하여 사용자의 부상 부위를 판단할 수 있다.Referring back to FIG. 3 , the processor 230 according to an embodiment may determine an injured part of the user in operation 350 based on the type of the fall event determined in operation 340 . According to an embodiment, information on an injury site and degree of injury expected according to a fall event type may be stored in advance in the electronic device 200 , and in operation 350 , the processor 230 determines the occurrence of the fall from among the previously stored information. It is possible to determine the injured part of the user by using the information corresponding to the type of event. For example, information obtained by analyzing various data related to an injury site and degree of injury occurring according to a fall type may be previously stored in the memory 240 of the electronic device 200 . As another example, information obtained by analyzing various data on an injury site and degree of injury occurring according to a fall type may be stored in advance in an external server. In this case, the electronic device 200 may determine the injured part of the user by using information stored in the external server.
예를 들면, 동작 340에서 낙상 이벤트의 타입을 사용자가 의식이 없는 제1 낙상 타입으로 판단한 경우, 동작 350에서 프로세서(230)는 사용자의 머리에 강한 부상을 당한 것으로 판단할 수 있다. 다른 예를 들면, 동작 340에서 낙상 이벤트의 타입을 사용자가 앞으로 넘어진 제2 낙상 타입으로 판단한 경우, 동작 350에서 프로세서(230)는 사용자의 손목 및/또는 무릎에 머리에 강한 부상을 당한 것으로 판단할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 동작 340에서 낙상 이벤트의 타입을 사용자가 뒤로 넘어진 후 손을 지면에 짚은 제3 낙상 타입으로 판단한 경우, 동작 350에서 프로세서(230)는 사용자의 허리 및/또는 고관절에 강한 부상을 당한 것으로 판단할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 동작 340에서 낙상 이벤트의 타입을 사용자가 지면에 손을 짚으면서 뒤로 넘어지는 제4 낙상 타입으로 판단한 경우, 동작 350에서 프로세서(230)는 사용자의 허리 및/또는 고관절에 약한 부상을 당하고 손목에 강한 부상을 당한 것으로 판단할 수 있다. 다만, 상술한 낙상 타입에 따른 부상 부위는 일 예시이며, 이 외에도 부상 정보의 누적에 따라 다양하게 판단될 수 있다.For example, if it is determined in operation 340 that the type of the fall event is the first fall type in which the user is unconscious, in operation 350 the processor 230 may determine that the user's head has been severely injured. As another example, if it is determined in operation 340 that the type of the fall event is the second fall type in which the user fell forward, in operation 350 the processor 230 determines that the user has suffered a strong head injury to the wrist and/or knee. can As another example, if it is determined in operation 340 that the type of the fall event is the third fall type in which the user puts his or her hand on the ground after falling backward, in operation 350 the processor 230 may cause a strong injury to the user's waist and/or hip joint. can be judged to have been As another example, if the type of the fall event is determined in operation 340 as the fourth fall type in which the user falls backward while putting his or her hand on the ground, in operation 350, the processor 230 may reduce the user's back and/or hip joint weakness. It can be judged that he suffered an injury and suffered a strong injury to his wrist. However, the injury site according to the above-described fall type is an example, and in addition, it may be determined in various ways according to the accumulation of injury information.
일 실시 예에 따르면, 제1 낙상 타입은 낙상 이벤트가 발생한 후 사용자에게 의식이 없는 경우일 수 있고, 제2 낙상 타입 내지 제4 낙상 타입은 낙상 이벤트가 발생한 후 사용자에게 의식이 있는 경우일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자에게 의식이 없는 제1 낙상 타입의 경우, 더 이상의 기압 데이터, 가속도 SVM 데이터, 및/또는 U축 방향 가속도 데이터를 분석할 필요성이 낮을 수 있다. 이 경우, 의식이 없는 사용자를 대신하여 프로세서(230)는 외부로 발생된 낙상 이벤트에 관한 정보를 전송할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(230)는 응급 구조대에게 구조 요청을 보낼 수 있다.According to an embodiment, the first fall type may be a case in which the user is unconscious after a fall event occurs, and the second to fourth fall types may be a case in which the user is conscious after a fall event occurs . According to an embodiment, in the case of the first fall type in which the user is not conscious, the need to analyze further barometric pressure data, acceleration SVM data, and/or U-axis direction acceleration data may be low. In this case, on behalf of the unconscious user, the processor 230 may transmit information about the externally generated fall event. For example, the processor 230 may send a rescue request to the emergency services.
이하 도면을 참조하여, 제2 낙상 타입 내지 제4 낙상 타입에서의 기압 데이터, 가속도 SVM 데이터, 및 U축 방향 가속도 데이터 변화 양상 대하여 자세히 설명한다.Hereinafter, changes in atmospheric pressure data, acceleration SVM data, and U-axis direction acceleration data in the second to fourth fall types will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 6은 일 실시 예에 따른 제2 낙상 타입에서의 시간에 대한 기압 데이터, 가속도 SVM 데이터, 및 U축 방향 가속도 데이터를 설명하는 그래프이다.6 is a graph illustrating barometric pressure data, acceleration SVM data, and U-axis direction acceleration data with respect to time in a second fall type according to an embodiment.
도 6에서 그래프 (a)는 제2 낙상 타입에서 기압 데이터 그래프이고, 그래프 (b)는 제2 낙상 타입에서 가속도 SVM 데이터 그래프이고, 그래프 (c)는 제2 낙상 타입에서 U축 방향 가속도 데이터 그래프이다. 도 6의 그래프 (a)를 참조하면, 일정 시간(또는 일정 구간)(610) 동안 기압 데이터가 급격히 상승한 것을 확인할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 낙상 이벤트가 발생하기 전에는 일정한 기압을 유지하다가 낙상 이벤트가 발생하면서 기압이 빠르게 상승한 것을 확인할 수 있다. 도 6의 그래프 (b)를 참조하면, 가속도 SVM 데이터에서 피크(peak)(620)가 발생한 것을 확인할 수 있으며, 가속도 SVM 데이터의 피크(peak)(620) 부분은 제1 충격을 의미할 수 있다. 도 6의 그래프 (c)를 참조하면, 제2 낙상 타입의 낙상 이벤트가 발생한 경우 U축 방향 가속도 데이터는 대부분 음(-)의 값을 가지는 것을 확인할 수 있다.In FIG. 6 , graph (a) is a barometric pressure data graph in the second fall type, graph (b) is an acceleration SVM data graph in the second fall type, and graph (c) is a U-axis direction acceleration data graph in the second fall type am. Referring to the graph (a) of FIG. 6 , it can be confirmed that the atmospheric pressure data rapidly increased for a predetermined time (or a predetermined section) 610 . According to an embodiment, it may be confirmed that a constant air pressure is maintained before the fall event occurs, and the air pressure rapidly increases as the fall event occurs. Referring to the graph (b) of FIG. 6 , it can be confirmed that a peak 620 has occurred in the acceleration SVM data, and a peak 620 portion of the acceleration SVM data may mean a first impact. . Referring to the graph (c) of FIG. 6 , it can be seen that most of the acceleration data in the U-axis direction have a negative (-) value when a fall event of the second fall type occurs.
도 7은 일 실시 예에 따른 제3 낙상 타입에서의 시간에 대한 기압 데이터, 가속도 SVM 데이터, 및 U축 방향 가속도 데이터를 설명하는 그래프이다.7 is a graph illustrating barometric pressure data, acceleration SVM data, and U-axis direction acceleration data with respect to time in the third fall type according to an embodiment.
도 7에서 그래프 (a)는 제3 낙상 타입에서 기압 데이터 그래프이고, 그래프 (b)는 제3 낙상 타입에서 가속도 SVM 데이터 그래프이고, 그래프 (c)는 제3 낙상 타입에서 U축 방향 가속도 데이터 그래프이다. 도 7의 그래프 (a)를 참조하면, 일정 시간(또는 일정 구간)(710) 동안 기압 데이터가 급격히 상승한 것을 확인할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 낙상 이벤트가 발생하기 전에는 일정한 기압을 유지하다가 낙상 이벤트가 발생하면서 사용자의 손이 들림에 따라 기압이 짧은 시간 구간 동안 감소한 후 다시 빠르게 상승한 것을 확인할 수 있다. 도 7의 그래프 (b)를 참조하면, 가속도 SVM 데이터에서 약 400mm/s2 정도의 높은 피크(peak)(720)가 발생한 후 약 200mm/s2 정도의 낮은 피크(peak)(730)가 발생한 것을 확인할 수 있다. 가속도 SVM 데이터의 높은 피크(720) 부분은 사용자의 엉덩이 부위에서 받은 제1 충격을 의미할 수 있고, 가속도 SVM 데이터의 낮은 피크(730) 부분은 제1 충격이 발생한 후 손이 지면에 닿으면서 발생한 제2 충격을 의미할 수 있다. 도 7의 그래프 (c)를 참조하면, 제3 낙상 타입의 낙상 이벤트가 발생한 경우 U축 방향 가속도 데이터는 대부분 음(-)의 값을 가지지만 사용자의 몸이 들림에 따라 일시적으로 일정 임계치 이상의 양(+)의 값(740)을 보이는 것을 확인할 수 있다.In FIG. 7 , graph (a) is a barometric data graph in the third fall type, graph (b) is an acceleration SVM data graph in the third fall type, and graph (c) is a U-axis acceleration data graph in the third fall type am. Referring to the graph (a) of FIG. 7 , it can be confirmed that the atmospheric pressure data rapidly increased for a predetermined time (or a predetermined section) 710 . According to an embodiment, it can be confirmed that the air pressure is maintained at a constant level before the fall event occurs, and then the air pressure decreases for a short period of time as the user's hand is raised while the fall event occurs and then rises rapidly again. Referring to the graph (b) of FIG. 7 , after a high peak 720 of about 400 mm/s 2 occurs in the acceleration SVM data, a low peak 730 of about 200 mm/s 2 occurs that can be checked The high peak 720 part of the acceleration SVM data may mean the first impact received from the user's buttocks, and the low peak 730 part of the acceleration SVM data is generated when the hand touches the ground after the first impact occurs. It may mean a second impact. Referring to the graph (c) of FIG. 7 , when a fall event of the third fall type occurs, most of the acceleration data in the U-axis direction has a negative (-) value, but as the user's body is lifted, the amount temporarily exceeds a certain threshold. It can be seen that a value 740 of (+) is displayed.
도 8은 일 실시 예에 따른 제4 낙상 타입에서의 시간에 대한 기압 데이터, 가속도 SVM 데이터, 및 U축 방향 가속도 데이터를 설명하는 그래프이다.8 is a graph illustrating barometric pressure data, acceleration SVM data, and U-axis direction acceleration data with respect to time in the fourth fall type according to an embodiment.
도 8에서 그래프 (a)는 제4 낙상 타입에서 기압 데이터 그래프이고, 그래프 (b)는 제4 낙상 타입에서 가속도 SVM 데이터 그래프이고, 그래프 (c)는 제4 낙상 타입에서 U축 방향 가속도 데이터 그래프이다. 도 8의 그래프 (a)를 참조하면, 일정 시간(또는 일정 구간)(810) 동안 기압 데이터가 급격히 상승한 것을 확인할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 낙상 이벤트가 발생하기 전에는 일정한 기압을 유지하다가 낙상 이벤트가 발생하면서 사용자의 손이 들림에 따라 기압이 잠깐 내려간 후 다시 빠르게 상승한 것을 확인할 수 있다. 도 8의 그래프 (b)를 참조하면, 가속도 SVM 데이터에서 높은 피크(peak)(820)가 발생한 것을 확인할 수 있고, 사용자의 손과 몸이 동시에 지면에 닿으므로 높은 피크 발생 이후에는 피크가 발생하지 않은 것을 확인할 수 있다. 도 8의 그래프 (c)를 참조하면, 제4 낙상 타입의 낙상 이벤트가 발생한 경우 U축 방향 가속도 데이터는 대부분 음(-)의 값을 가지지만 사용자의 몸이 들림에 따라 일시적으로 일정 임계치 이상의 양(+)의 값(830)을 보이는 것을 확인할 수 있다.In FIG. 8 , graph (a) is a barometric pressure data graph in the fourth fall type, graph (b) is an acceleration SVM data graph in the fourth fall type, and graph (c) is a U-axis acceleration data graph in the fourth fall type am. Referring to the graph (a) of FIG. 8 , it can be confirmed that the atmospheric pressure data rapidly increases for a predetermined time (or a predetermined section) 810 . According to an embodiment, it can be confirmed that the atmospheric pressure is maintained at a constant level before the fall event occurs, and the air pressure decreases briefly as the user's hand is raised while the fall event occurs and then rapidly rises again. Referring to the graph (b) of FIG. 8 , it can be confirmed that a high peak 820 occurs in the acceleration SVM data, and since the user's hand and body simultaneously touch the ground, a peak does not occur after the high peak occurs. can confirm that it is not. Referring to the graph (c) of FIG. 8 , when a fall event of the fourth fall type occurs, most of the acceleration data in the U-axis direction has a negative (-) value, but as the user's body is lifted, the amount temporarily exceeds a certain threshold. It can be seen that the (+) value (830) is shown.
도 9는 일 실시 예에 따른 전자 장치(200)의 낙상 이벤트에 따라 부상 부위를 판단하는 방법을 설명하는 흐름도(900)이다. 9 is a flowchart 900 illustrating a method of determining an injured site according to a fall event of the electronic device 200 according to an exemplary embodiment.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 동작 901에서 가속도 데이터 및 기압 데이터를 획득할 수 있고, 동작 902에서 사용자의 보행 상황을 판단할 수 있고, 동작 903에서 일정 시간 동안의 기압 데이터 변화를 감지할 수 있고, 동작 904에서 일정 시간 동안 가속도 데이터의 변화를 감지할 수 있다. 일 실시 예에 따른 프로세서(230)는, 동작 905에서 기압 데이터의 변화 량이 기 설정된 임계치보다 크고 제1 기준 충격 값 이상의 충격(예: 제1 충격)이 감지되는지 판단할 수 있고, 동작 905의 조건을 만족한 경우(905-예), 동작 906에서 낙상 이벤트가 발생한 것으로 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따른 프로세서(230)는, 동작 907에서 상기 발생한 낙상 이벤트의 타입을 판단할 수 있고, 동작 908에서 사용자의 부상 부위를 판단할 수 있다.According to an embodiment, the processor 230 may acquire acceleration data and barometric pressure data in operation 901 , determine the user's walking situation in operation 902 , and detect a change in atmospheric pressure data for a predetermined time in operation 903 . In operation 904 , a change in acceleration data may be detected for a predetermined time. The processor 230 according to an embodiment may determine whether an amount of change of the atmospheric pressure data is greater than a preset threshold value and an impact (eg, a first impact) greater than a first reference impact value is detected in operation 905 , the condition of operation 905 is satisfied (905-Yes), it may be determined that a fall event has occurred in operation 906 . The processor 230 according to an embodiment may determine the type of the fall event that has occurred in operation 907 , and may determine an injured part of the user in operation 908 .
일 실시 예에 따른 프로세서(230)는, 동작 905에서 조건을 만족하지 못한 것으로 판단한 경우(905-아니오), 동작 909에서 기압 데이터의 변화 량이 기 설정된 임계치보다 큰지 및 제3 기준 충격 값 이상 제1 기준 충격 값 미만의 세기의 충격(예: 제3 충격)이 감지되는지 판단할 수 있다. 동작 909의 조건을 만족하는 경우(909-예), 프로세서(230)는 동작 910에서 상기 감지된 충격에 대한 정보를 메모리(240)에 저장할 수 있고, 동작 911에서 메모리(240)에 누적된 충격의 횟수가 기 설정된 임계치보다 많은지 판단할 수 있다. 동작 911의 조건을 만족하는 경우(911-예), 프로세서(230)는 동작 912에서 메모리(240)에 누적된 충격의 충격 량의 합이 기 설정된 사용자 성향에 기반한 임계 값보다 큰지 판단할 수 있다. 동작 912의 조건을 만족하는 경우, 프로세서(230)는 동작 913에서 상기 누적된 충격에 따른 사용자의 부상 부위를 판단할 수 있다.If it is determined that the condition is not satisfied in operation 905 (905 - NO), the processor 230 according to an embodiment determines whether the amount of change in the atmospheric pressure data is greater than a preset threshold value and the third reference shock value or more in operation 909. It may be determined whether an impact (eg, a third impact) having an intensity lower than a reference impact value is detected. When the condition of operation 909 is satisfied (909-Yes), the processor 230 may store information on the sensed shock in operation 910 in the memory 240 , and the shock accumulated in the memory 240 in operation 911 It may be determined whether the number of is greater than a preset threshold. When the condition of operation 911 is satisfied (911-Yes), the processor 230 may determine whether the sum of the shock amounts accumulated in the memory 240 in operation 912 is greater than a threshold value based on a preset user tendency. . When the condition of operation 912 is satisfied, the processor 230 may determine an injured part of the user according to the accumulated impact in operation 913 .
도 9의 동작 901 내지 동작 908은 현재 발생한 낙상 이벤트 자체에 의한 사용자 부상 부위를 판단하는 방법을 설명한 것이고, 동작 909 내지 동작 913은 현재 발생한 낙상 이벤트에 의한 충격은 부상이 발생할 정도로 강하지 않지만 약한 충격들이 누적되어 발생할 수 있는 부상 부위를 판단하는 방법을 설명한 것일 수 있다. Operations 901 to 908 of FIG. 9 describe a method of determining a user's injured part due to the currently occurring fall event itself, and operations 909 to 913 indicate that the impact caused by the currently occurring fall event is not strong enough to cause an injury, but weak impacts are applied. It may be a description of a method for determining an injury site that may be accumulated.
도 9의 동작 901은 도 3의 동작 310 및 동작 320에 대응될 수 있고, 도 9의 동작 902 내지 동작 906은 도 3의 동작 330에 대응될 수 있고, 도 9의 동작 907은 도 3의 동작 340에 대응될 수 있고, 도 9의 동작 908은 도 3의 동작 350에 대응될 수 있다. 이하 도 9의 동작 909 내지 동작 913에 대하여 자세히 설명한다. Operation 901 of FIG. 9 may correspond to operations 310 and 320 of FIG. 3 , operations 902 to 906 of FIG. 9 may correspond to operation 330 of FIG. 3 , and operation 907 of FIG. 9 may correspond to operations of FIG. 3 . may correspond to 340 , and operation 908 of FIG. 9 may correspond to operation 350 of FIG. 3 . Hereinafter, operations 909 to 913 of FIG. 9 will be described in detail.
일 실시 예에 따르면, 동작 909에서 프로세서(230)는 제1 충격의 낙상 이벤트가 발생했다고 판단할 정도는 아니더라도, 제1 기준 충격 값 보다 작고 제3 기준 충격 값 보다 큰 세기의 충격(예: 제3 충격)이 감지되는지 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 기압 데이터의 변화 량이 기 설정된 임계치보다 크고 가속도 데이터로부터 제1 기준 충격 값 보다는 작지만 제3 기준 충격 값보다 큰 제3 충격을 감지한 경우, 사용자가 넘어지면서 약한 충격을 받은 것을 의미할 수 있다. 이 경우 동작 910에서 프로세서(230)는 상기 감지된 충격에 대한 히스토리 정보를 메모리(240)에 저장하여 누적 관리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 제3 충격에 대한 히스토리 정보를 메모리(240)에 저장하는 경우, 넘어지는 타입을 나누어 저장하거나 타입에 따른 충격 부위 정보를 함께 저장할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(230)는, 도 5의 동작 504 내지 510의 방법을 이용하여 제3 충격에 의한 낙상 타입을 나누어 저장할 수 있으며, 도 5에서와 마찬가지로 사용자가 앞으로 넘어지는 타입, 사용자가 뒤로 넘어진 후 손을 지면에 짚은 타입, 및 사용자가 지면에 손을 짚으면서 뒤로 넘어지는 타입으로 나누어 감지된 충격에 대한 히스토리 정보를 메모리(240)에 저장할 수 있다. According to an embodiment, in operation 909 , the processor 230 may not determine that the fall event of the first impact has occurred, but the impact (eg, the second reference impact value) is smaller than the first reference impact value and greater than the third reference impact value. 3 impact) can be detected. According to an embodiment, when the amount of change of the atmospheric pressure data is greater than a preset threshold and a third shock is detected from the acceleration data, which is smaller than the first reference shock value but greater than the third reference shock value, the user falls and receives a weak shock. can mean In this case, in operation 910 , the processor 230 may store the history information on the sensed impact in the memory 240 to cumulatively manage it. According to an embodiment, when the processor 230 stores the history information for the third impact in the memory 240 , it may divide and store the falling type or store the impact site information according to the type together. For example, the processor 230 may divide and store the fall type due to the third impact using the method of operations 504 to 510 of FIG. History information about the sensed impact may be stored in the memory 240 by dividing it into a type in which the user puts their hand on the ground after falling, and a type in which the user falls backward while putting their hand on the ground.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 동작 911에서 상기 메모리(240)에 누적된 충격의 횟수가 기 설정된 임계치보다 많은지 여부를 판단하고, 동작 912에서 상기 메모리(240)에 누적된 충격의 충격 량의 합이 사용자 성향에 기반하여 기 설정된 임계 값보다 큰지 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 동작 911 및 동작 912의 조건을 모두 만족하는 경우, 프로세서(230)는 동작 913에서 메모리(240)에 누적하여 저장된 낙상 타입 별 충격에 대한 정보에 기반하여 누적된 충격에 따른 사용자의 부상 부위를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 동작 911은 생략될 수 있다.According to an embodiment, the processor 230 determines whether the number of shocks accumulated in the memory 240 in operation 911 is greater than a preset threshold, and in operation 912 the shocks accumulated in the memory 240 It may be determined whether the sum of the amounts is greater than a preset threshold value based on the user tendency. According to an embodiment, when both the conditions of operations 911 and 912 are satisfied, the processor 230 performs an operation 913 according to the accumulated shock based on the information on the impact for each type of fall accumulated and stored in the memory 240 . It is possible to determine the injured part of the user. According to an embodiment, operation 911 may be omitted.
일 실시 예에 따르면, 사용자 성향에 기반한 임계 값은 사용자의 프로필 정보 및 사용자의 일상 생활 패턴에 기반하여 미리 설정될 수 있다. 예를 들면, 사용자의 프로필 정보는 사용자의 연령 정보, 성별 정보, 키 정보, 몸무게 정보, 혈액형 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 일상 생활 패턴은 사용자의 평소 활동성에 대한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 같은 충격을 받더라도 사용자의 성향에 따라 부상의 정도가 다를 수 있으므로, 이를 고려하여 사용자마다 상이한 사용자 성향에 기반한 임계 값을 설정할 수 있다. 예를 들어, 활동적인 사용자는 그렇지 않은 사용자보다 낙상 충격에 의한 부상을 약하게 입을 수 있고, 여성은 남성보다 낙상 충격에 의한 부상에 더 취약할 수 있으며, 연령이 많을수록 골밀도가 낮고 근육량이 적어지므로 낙상 충격에 의한 부상이 심할 수 있다. 상술한 사용자 성향에 기반한 임계 값을 구하기 위하여 사용하는 정보는 일 예시이며, 이에 한정되지 않고 사용자에 대한 다양한 정보를 이용할 수 있다.According to an embodiment, the threshold value based on the user tendency may be preset based on the user's profile information and the user's daily life pattern. For example, the user's profile information may include at least one of the user's age information, gender information, height information, weight information, and blood type information, and the daily life pattern may include information about the user's usual activity. . According to an embodiment, even if the same shock is received, the degree of injury may be different depending on the user's propensity, and in consideration of this, a threshold value based on different user propensity may be set for each user. For example, active users may be less prone to fall-impact injuries than inactive users, women may be more vulnerable to fall-impact injuries than men, and fall due to lower bone density and less muscle mass as they age. Injuries from impact can be severe. The information used to obtain the threshold value based on the above-described user tendency is an example, and the present invention is not limited thereto, and various information about the user may be used.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 사용자마다 상이한 활동 계수 c를 연산할 수 있고, 활동 계수 c에 기반하여 상기 사용자 성향에 기반한 임계 값을 설정할 수 있다. 아래의 수학식 1은 활동 계수 c를 구하기 위한 수식이다.According to an embodiment, the processor 230 may calculate a different activity coefficient c for each user, and may set a threshold value based on the user tendency based on the activity coefficient c. Equation 1 below is an equation for calculating the activity coefficient c.
Figure PCTKR2021004888-appb-M000001
Figure PCTKR2021004888-appb-M000001
상기 수학식 1을 참조하면, 활동 계수 c는 활동적인 움직임이 발생된 시간(duration) m, 성별 s, 및 연령 a 값을 이용하여 연산할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 활동적인 움직임이 발생된 시간(duration) m, 성별 s, 및 연령 a 값을 집단 내에서 정규화(normalization)한 각각의 m', s', 및 a' 값을 구하고 이들 값에 가중치를 적용하여 활동 계수 c 값을 연산할 수 있다. 상술한 활동 계수 c 값을 구하는 수식은 일 예시이며, 이외에도 사용자에 대한 다양한 정보를 더 반영하여 활동 계수 c를 구할 수 있다.Referring to Equation 1 above, the activity coefficient c may be calculated using values of duration m, gender s, and age a during which an active movement occurred. According to an embodiment, each of m', s', and a' values obtained by normalizing the active movement duration m, gender s, and age a values within a group are obtained, and these values We can calculate the value of the activity coefficient c by applying a weight to . The above-described formula for calculating the value of the activity coefficient c is an example, and in addition, various information about the user may be further reflected to obtain the activity coefficient c.
도 10은 일 실시 예에 따른 낙상 이벤트 발생 시 전자 장치 및 서버의 관계를 설명하는 예시도이다.10 is an exemplary diagram illustrating a relationship between an electronic device and a server when a fall event occurs, according to an embodiment.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 디바이스(1010)(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2의 전자 장치(200))는 내부에 탑재된 가속도 센서 및 기압 센서를 이용하여 사용자의 낙상 이벤트 발생을 판단할 수 있고 낙상 이벤트의 타입을 판단할 수 있다. 낙상 이벤트가 발생한 것으로 판단한 경우, 웨어러블 디바이스(1010)는 연동된 외부 전자 장치(1020)로 관련 정보를 전송할 수 있다(1011). 일 실시 예에 따르면, 전송된 관련 정보에는 낙상 이벤트가 발생한 이력에 대한 정보(예: 위치, 일자, 시간) 및 낙상 이벤트 발생을 판단하기 위해 사용된 정보(예: 기압 데이터, 가속도 데이터)가 포함될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 일 실시 예에 따르면, 외부 전자 장치(1020)로 전송된 관련 정보는 외부 전자 장치(1020)의 헬스케어 어플리케이션을 통하여 사용자의 통합적인 건강 관리를 위한 자료로 사용될 수 있다.According to an embodiment, the wearable device 1010 (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 , the electronic device 200 of FIG. 2 ) generates a user's fall event using an acceleration sensor and a barometric pressure sensor mounted therein. can be determined and the type of fall event can be determined. When it is determined that the fall event has occurred, the wearable device 1010 may transmit related information to the linked external electronic device 1020 ( S1011 ). According to an embodiment, the transmitted related information includes information on a history of occurrence of a fall event (eg, location, date, time) and information used to determine occurrence of a fall event (eg, barometric pressure data, acceleration data). However, the present invention is not limited thereto. According to an embodiment, the related information transmitted to the external electronic device 1020 may be used as data for integrated health management of the user through the healthcare application of the external electronic device 1020 .
일 실시 예에 따르면, 외부 전자 장치(1020)는 상기 전송 받은 정보 및/또는 상기 전송 받은 정보를 가공한 정보를 외부 서버(1030)에 업로드 할 수 있으며(1012), 외부 서버(1030)는 빅 데이터 분석을 통해 낙상 사고 이력에 의해 예상되는 부상 부위 및 부상 정도를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 외부 서버(1030)는 상기 분석된 결과에 따라 전문 병원(1040)으로 전문의 상담을 요청할 수 있고(1013), 사용자에게 심각한 부상이 예상되는 경우(예: 제1 낙상 타입 발생)에는 구조대(1050)에게 직접 구조 요청(1014)을 보낼 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 외부 서버(1030)는 업데이트 된 사용자의 상태에 대한 정보를 구조대(1050)에게 함께 전달할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 무의식 상태였다가 의식을 찾은 경우(즉, 움직임이 일정시간 이상 발생하지 않다가 발생하는 경우) 또는 사용자가 의식이 있어 구조 요청을 한 후 의식을 잃은 경우(즉, 움직임이 발생하다가 일정시간 이상 발생하지 않는 경우), 외부 서버(1030)는 사용자가 의식을 찾은 시각 정보 또는 사용자가 의식을 잃은 시각 정보를 구조대(1050)로 전송할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 외부 서버(1030)가 전문 병원(1040) 및/또는 구조대(1050)으로 전송하는 분석된 결과에는 낙상 이벤트가 발생한 이력에 대한 정보(예: 위치, 일자, 시간)뿐만 아니라 예상되는 부상 부위에 대한 정보 및 사용자의 평소 건강 상태 정보도 포함될 수 있고, 이에 따라 전문 병원(1040) 및/또는 구조대(1050)에서는 사용자에 맞는 적절한 조치를 취할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 외부 서버(1030)에서 분석된 결과 및/또는 전문 병원(1040)과 구조대(1050)에서 받은 피드백 정보는 다시 외부 전자 장치(1020)로 전송될 수 있고(1012), 다시 웨어러블 디바이스(1010)로 전송될 수 있다(1011). 상술한 도 10에 대한 설명은 외부 서버(1030)에서 전문 병원(1040) 및/또는 구조대(1050)로 정보를 전송하는 경우를 설명하고 있으나 이에 제한되지 않으며, 외부 전자 장치(1020)가 직접 전문 병원(1040) 및/또는 구조대(1050)로 정보를 전송할 수도 있다. According to an embodiment, the external electronic device 1020 may upload the received information and/or processed information of the received information to the external server 1030 (1012), and the external server 1030 may Through data analysis, it is possible to determine the expected injury site and severity of the fall accident history. According to an embodiment, the external server 1030 may request a specialist consultation to the specialized hospital 1040 according to the analyzed result (1013), and when a serious injury is expected to the user (eg, the first fall type) ) may send a rescue request 1014 directly to the rescue team 1050 . According to an embodiment, the external server 1030 may transmit the updated information on the user's status to the rescue team 1050 together. For example, if the user was unconscious and then regained consciousness (ie, movement does not occur for more than a certain period of time) or if the user is conscious and loses consciousness after making a rescue request (ie, movement does not occur) occurs and does not occur for a certain period of time), the external server 1030 may transmit visual information in which the user regains consciousness or visual information in which the user loses consciousness to the rescue team 1050 . According to an embodiment, the analyzed result transmitted by the external server 1030 to the specialized hospital 1040 and/or the rescue team 1050 includes information about the history of the fall event (eg, location, date, time) as well as Information on the expected injury site and information on the user's usual health condition may also be included, and accordingly, the specialized hospital 1040 and/or the rescue team 1050 may take appropriate measures for the user. According to an embodiment, the result analyzed by the external server 1030 and/or the feedback information received from the specialized hospital 1040 and the rescue team 1050 may be transmitted back to the external electronic device 1020 ( 1012 ), and again It may be transmitted to the wearable device 1010 (1011). The above-described description of FIG. 10 describes a case in which information is transmitted from the external server 1030 to the specialized hospital 1040 and/or the rescue team 1050, but is not limited thereto. The information may be transmitted to the hospital 1040 and/or the rescue team 1050 .
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 디바이스(1010)(또는 전자 장치(200)의 프로세서(230))는 내부에 탑재된 가속도 센서 및 기압 센서를 이용하여 사용자의 낙상 이벤트 발생 및 낙상 이벤트의 타입을 판단하는 경우, 외부 웨어러블 디바이스(예: 이어폰)에 탑재된 센서에서 센싱된 정보를 함께 이용할 수 있다. 예를 들면, 웨어러블 디바이스(1010)는 사용자의 머리에 착용하는 외부 웨어러블 디바이스에서 센싱된 정보를 함께 이용할 수 있고, 이 경우 사용자 머리의 움직임에 대한 세부 정보를 추가로 이용함으로써 낙상 이벤트 타입 판단의 정확성을 높일 수 있다.According to an embodiment, the wearable device 1010 (or the processor 230 of the electronic device 200) determines the occurrence of a user's fall event and the type of the fall event using an acceleration sensor and a barometric pressure sensor mounted therein. In this case, information sensed by a sensor mounted on an external wearable device (eg, earphone) may be used together. For example, the wearable device 1010 may use information sensed by an external wearable device worn on the user's head together, and in this case, the accuracy of the fall event type determination by additionally using detailed information about the user's head movement can increase
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(200)의 프로세서(230)는 디스플레이(250)를 제어하여 현재 판단된 낙상 타입에 따라서 예상되는 부상 부위 정보 및/또는 응급 조치 정보뿐만 아니라, 누적된 낙상 충격 이력에 따라서 예상되는 부상 부위 정보 및/또는 건강 관리 가이드를 사용자에게 출력할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the processor 230 of the electronic device 200 controls the display 250 to not only information about an injury site and/or emergency action expected according to the currently determined fall type, but also the accumulated fall shock history. Accordingly, information on an expected injury site and/or a health care guide may be output to the user.
도 11a는 일 실시 예에 따른 전자 장치(200)에서 제1 낙상 타입에 따른 메시지를 디스플레이(250)에 출력하는 예시도이고, 도 11b는 일 실시 예에 따른 전자 장치(200)에서 제2 낙상 타입에 따른 메시지를 디스플레이(250)에 출력하는 예시도이다.11A is an exemplary diagram in which the electronic device 200 outputs a message according to the first fall type to the display 250 according to an embodiment, and FIG. 11B is a second fall in the electronic device 200 according to an embodiment. It is an exemplary diagram of outputting a message according to the type to the display 250 .
도 11a를 참조하면, 사용자에게 의식이 없는 제1 낙상 타입의 낙상 이벤트가 발생한 경우, 프로세서(230)는 비상 연락망 또는 구조대에게 연락을 취하기 위한 메시지(1110a)를 출력할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 구조대에게 사용자의 위치 정보뿐만 아니라 부상 부위에 대한 정보도 함께 전달할 수 있고, 부상에 따른 의료 장비를 미리 준비할 수 있도록 할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(200)는 119 구조대와 같은 국가 기관과 연계될 수 있으며, 직접 구조대에게 전화 연결을 하여 사용자의 상태를 확인하도록 할 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(230)는 외부 서버로 사용자의 신상 정보(예: 이름, 혈액형, 나이, 성별, 키, 체중, 치료 이력), 사용자의 위치 정보, 및 낙상에 따른 상태 정보(예: 낙상 시간, 낙상 정도, 부상 부위 정도) 정보를 전달할 수 있고, 외부 서버는 전송 받은 정보들을 종합적으로 분석하여 사용자의 상태를 원격으로 판단할 수 있으며, 가까운 구조대를 통해 빠르게 치료받을 수 있도록 조치를 취할 수 있다.Referring to FIG. 11A , when a fall event of the first fall type in which the user is unconscious occurs, the processor 230 may output a message 1110a for contacting an emergency contact network or a rescue team. According to an embodiment, the processor 230 may deliver not only the location information of the user to the rescue team but also the information on the injured part, and may prepare medical equipment according to the injury in advance. For example, the electronic device 200 may be linked with a national organization such as a 119 rescue team, and may directly make a phone call to the rescue team to check the user's condition. For another example, the processor 230 is an external server, the user's personal information (eg, name, blood type, age, gender, height, weight, treatment history), the user's location information, and state information according to the fall (eg: Fall time, degree of fall, degree of injury) information can be delivered, and the external server can comprehensively analyze the received information to remotely determine the user's condition, and take action to quickly receive treatment through the nearest rescue team. can
도 11b를 참조하면, 사용자에게 의식이 있는 제2 낙상 타입의 낙상 이벤트가 발생한 경우, 프로세서(230)는 제2 낙상 타입에 따라 예상되는 부상 부위(예: 손목 또는 무릎)를 알리기 위한 메시지(1110b)를 출력할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 자가 진단 가이드 정보, 및 응급 처치 방법 정보를 함께 출력할 수 있으며, 가까운 병원을 추천해 줄 수도 있다. 낙상 타입에 따른 메시지 내용은 일 예시이며, 이에 한정되지 않는다.Referring to FIG. 11B , when a fall event of the second fall type consciously occurs to the user, the processor 230 sends a message 1110b for notifying an injury site (eg, wrist or knee) expected according to the second fall type. ) can be printed. According to an embodiment, the processor 230 may output the self-diagnosis guide information and the first aid method information together, and may recommend a nearby hospital. Message content according to the fall type is an example, and is not limited thereto.
도 12는 일 실시 예에 따른 전자 장치(200)에서 누적된 충격에 따른 메시지를 디스플레이(250)에 출력하는 예시도이다. 12 is an exemplary diagram in which the electronic device 200 outputs a message according to the accumulated impact on the display 250 according to an embodiment.
도 12를 참조하면, 일 실시 예에 다른 프로세서(230)는 사용자가 받은 약한 충격이 부상으로 이어질 정도는 아니더라도, 낙상 이력을 모니터링하여 건강 상태를 체크하기 위한 메시지(1210)를 출력할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(230)는 낙상 이벤트 발생 당시의 부상 정보뿐만 아니라, 낙상 이벤트 발생 후 일정 기간이 지난 뒤에도 사용자에게 발생할 수 있는 후유증 정보를 전달하기 위한 메시지를 출력할 수 있다. 다른 예를 들면, 현재 발생한 낙상 이벤트가 부상으로 이어질 정도는 아니더라도 누적된 충격들의 충격 량 합이 일정 임계치를 초과한 경우, 사용자의 건강 상태를 확인하기 위한 메시지를 출력할 수 있다.Referring to FIG. 12 , according to an embodiment, the processor 230 may output a message 1210 for checking a health state by monitoring a fall history, even if the slight shock received by the user does not lead to an injury. For example, the processor 230 may output not only information about the injury at the time of the occurrence of the fall event, but also a message for delivering information on aftereffects that may occur to the user even after a predetermined period has elapsed after the occurrence of the fall event. As another example, even if the current fall event does not lead to injury, when the sum of the accumulated shocks exceeds a predetermined threshold, a message for confirming the user's health status may be output.
도 13a 및 도 13b는 일 실시 예에 따른 전자 장치(200)에서 건강 관리 가이드 메시지를 디스플레이(250)에 출력하는 예시도이다. 13A and 13B are exemplary diagrams in which the electronic device 200 outputs a health care guide message on the display 250 according to an embodiment.
도 13a를 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(230)는 사용자의 부상 정보를 기반으로 미리 설정된 스케줄에 따른 자동 알림 메시지(1310a)를 출력할 수 있다. 예를 들면, 사용자 입력에 따라 정해진 스케줄대로 알림 메시지를 제공하여, 사용자 스스로 자신의 상태를 점검하도록 할 수 있다.Referring to FIG. 13A , the processor 230 according to an embodiment may output an automatic notification message 1310a according to a preset schedule based on the user's injury information. For example, a notification message may be provided according to a predetermined schedule according to a user input so that the user can check his/her own state.
도 13b를 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(230)는 사용자의 부상 정보를 기반으로 재활 치료를 위한 메시지(1310b)를 출력할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(230)는 부상 부위에 좋은 운동 방법이나 스트레칭을 위한 콘텐츠를 출력할 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(230)는 주변 IoT(internet of things)기기들과 연결하여 사용자의 재활 활동을 돕기 위한 프로그램을 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(230)는 사용자의 활동량을 감지하여 후유증에 대한 경고 메시지를 출력할 수도 있다. 예를 들면, 사용자에게 낙상으로 인한 무릎 부상이 발생한 이후 프로세서(230)가 계단을 오르는 활동을 감지한다면 무릎 부상의 후유증을 방지하기 위한 경고 메시지를 출력할 수 있다. 다른 예를 들면, 사용자에게 낙상으로 인한 허리 부상이 발생한 경우, 프로세서(230)는 사용자 보행 시 좌우 밸런스를 함께 감지하여 허리 부상의 회복 정도를 판단할 수 있다. 도 12 내지 도 13에서 출력되는 건강 관리 가이드 메시지 내용은 일 예시이며, 이에 한정되지 않고 다양한 건강 관리 가이드 내용의 메시지가 출력될 수 있다.Referring to FIG. 13B , the processor 230 according to an embodiment may output a message 1310b for rehabilitation treatment based on the user's injury information. For example, the processor 230 may output content for a good exercise method or stretching to the injured area. As another example, the processor 230 may provide a program for helping the user in rehabilitation activities by connecting with peripheral Internet of Things (IoT) devices. According to an embodiment, the processor 230 may detect the user's activity amount and output a warning message for aftereffects. For example, if the processor 230 detects an activity of climbing stairs after a knee injury due to a fall occurs to the user, a warning message for preventing the aftereffects of the knee injury may be output. As another example, when a user suffers a back injury due to a fall, the processor 230 may detect a left and right balance when the user walks to determine the degree of recovery of the back injury. The contents of the health management guide message output in FIGS. 12 to 13 are an example, and the contents of the health management guide message are not limited thereto, and messages of various contents of the health management guide may be output.
상술한 바와 같이, 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2의 전자 장치(200), 도 10의 웨어러블 디바이스(1010))의 낙상 이벤트 타입을 판단하는 방법은, 상기 전자 장치의 가속도 센서로부터 가속도 데이터를 획득하는 동작(예: 도 3의 동작 310), 상기 전자 장치의 기압 센서로부터 기압 데이터를 획득하는 동작(예: 도 3의 동작 320), 일정 시간 동안 상기 기압 데이터가 기 설정된 임계치 이상 변화한 것을 감지하고 상기 일정 시간 동안 상기 가속도 데이터로부터 제1 기준 충격 값 이상의 제1 충격을 감지한 경우, 낙상 이벤트가 발생한 것으로 판단하는 동작(예: 도 3의 동작 330), 상기 일정 시간 동안 획득된 상기 가속도 데이터 및 상기 기압 데이터에 기반하여 상기 발생한 낙상 이벤트의 타입을 판단하는 동작(예: 도 3의 동작 340), 및 상기 판단된 낙상 이벤트의 타입에 기반하여 사용자의 부상 부위를 판단하는 동작(예: 도 3의 동작 350)을 포함할 수 있다.As described above, according to an embodiment, determining the fall event type of an electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 , the electronic device 200 of FIG. 2 , and the wearable device 1010 of FIG. 10 ) The method includes an operation of obtaining acceleration data from an acceleration sensor of the electronic device (eg, operation 310 of FIG. 3 ), an operation of acquiring air pressure data from an air pressure sensor of the electronic device (eg operation 320 of FIG. 3 ), a schedule When it is detected that the atmospheric pressure data has changed by more than a preset threshold value for a period of time and a first shock greater than or equal to the first reference shock value is detected from the acceleration data for the predetermined period of time, determining that a fall event has occurred (eg, FIG. 3 ) operation 330), an operation of determining the type of the occurred fall event based on the acceleration data and the barometric pressure data acquired for the predetermined time (eg, operation 340 of FIG. 3), and the determined type of the fall event It may include an operation (eg, operation 350 of FIG. 3 ) for determining the injured part of the user based on the operation.
일 실시 예에 따르면, 상기 낙상 이벤트의 타입을 판단하는 동작(예: 도 3의 동작 340)은, 상기 낙상 이벤트가 발생한 경우, 상기 낙상 이벤트 발생 이후 상기 가속도 데이터 및 상기 기압 데이터 중 적어도 하나에 기반하여 상기 사용자의 움직임 여부를 판단하는 동작(예: 도 5의 동작 502), 및 상기 사용자 움직임이 기 설정된 시간 동안 검출되지 않은 경우, 제1 낙상 타입으로 판단하는 동작(예: 도 5의 동작 503)을 포함할 수 있다.According to an embodiment, the determining of the type of the fall event (eg, operation 340 of FIG. 3 ) is based on at least one of the acceleration data and the barometric pressure data after the fall event occurs when the fall event occurs to determine whether or not the user has moved (eg, operation 502 in FIG. 5 ), and if the user's movement is not detected for a preset period of time, determining whether the user's movement is the first fall type (eg, operation 503 in FIG. 5 ) ) may be included.
일 실시 예에 따르면, 상기 낙상 이벤트의 타입을 판단하는 동작(예: 도 3의 동작 340)은, 상기 사용자 움직임이 기 설정된 시간 동안 검출된 경우, 상기 일정 시간 동안 획득된 상기 가속도 데이터로부터 지면과 수직 방향의 가속도 데이터를 검출하는 동작(예: 도 5의 동작 504) 및 상기 검출된 지면과 수직 방향의 가속도 데이터가 기 설정된 값보다 큰 값을 가지면서 상기 기압 데이터가 하강 후 상승한 구간이 상기 일정 시간 동안 존재하지 않는 경우, 제2 낙상 타입으로 판단하는 동작(예: 도 5의 동작 506)을 포함할 수 있다.According to an embodiment, in the operation of determining the type of the fall event (eg, operation 340 in FIG. 3 ), when the user's movement is detected for a preset time, from the acceleration data obtained for the predetermined time, the An operation of detecting acceleration data in a vertical direction (eg, operation 504 in FIG. 5 ) and a section in which the atmospheric pressure data descends and then rises while the detected acceleration data in a vertical direction with the ground has a value greater than a preset value is the constant If it does not exist for a period of time, it may include an operation (eg, operation 506 of FIG. 5 ) of determining the second fall type.
일 실시 예에 따르면, 상기 낙상 이벤트의 타입을 판단하는 동작(예: 도 3의 동작 340)은, 상기 사용자 움직임이 기 설정된 시간 동안 검출된 경우, 상기 일정 시간 동안 획득된 상기 가속도 데이터로부터 지면과 수직 방향의 가속도 데이터를 검출하는 동작(예: 도 5의 동작 504), 상기 검출된 지면과 수직 방향의 가속도 데이터가 기 설정된 값보다 큰 값을 가지면서 상기 기압 데이터가 하강 후 상승한 구간이 상기 일정 시간 동안 존재하는 경우, 상기 일정 시간 동안 상기 가속도 데이터로부터 제2 기준 충격 값 이상의 제2 충격이 감지된 여부를 판단하는 동작(예: 도 5의 동작 505, 507, 508), 상기 제2 충격을 감지한 경우, 제3 낙상 타입으로 판단하는 동작(예: 도 5의 동작 510), 및 상기 제2 충격을 감지하지 못한 경우, 제4 낙상 타입으로 판단하는 동작(예: 도 5의 동작 509)을 포함할 수 있다.According to an embodiment, in the operation of determining the type of the fall event (eg, operation 340 in FIG. 3 ), when the user's movement is detected for a preset time, from the acceleration data obtained for the predetermined time, the Detecting the acceleration data in the vertical direction (eg, operation 504 in FIG. 5 ), the detected acceleration data in the vertical direction with the ground has a larger value than a preset value, and the section in which the atmospheric pressure data descends and then rises is the constant If it exists for a period of time, an operation of determining whether a second shock equal to or greater than a second reference shock value is detected from the acceleration data for the predetermined period (eg, operations 505, 507, 508 in FIG. 5), the second shock An operation of determining as the third fall type when detected (eg, operation 510 of FIG. 5 ), and an operation of determining as a fourth type of fall when the second impact is not detected (eg, operation 509 of FIG. 5 ) may include.
일 실시 예에 따르면, 상기 제2 충격은 상기 제1 충격 발생 후 감지되고, 상기 제2 기준 충격 값은 상기 제1 기준 충격 값 보다 작을 수 있다.According to an embodiment, the second impact may be detected after the first impact occurs, and the second reference impact value may be smaller than the first reference impact value.
일 실시 예에 따르면, 상기 일정 시간 동안 상기 기압 데이터가 기 설정된 임계치 이상 변화한 것을 감지하고 상기 일정 시간 동안 상기 가속도 데이터로부터 상기 제1 기준 충격 값 미만 제3 기준 충격 값 이상의 제3 충격을 감지한 경우, 상기 제3 충격에 대한 정보를 상기 전자 장치의 메모리에 저장하는 동작(예: 도 9의 동작 909, 910)을 더 포함할 수 있다.According to an embodiment, it is detected that the atmospheric pressure data has changed by more than a preset threshold for the predetermined time, and a third shock is detected from the acceleration data for the predetermined time that is less than the first reference shock value and higher than the third reference shock value In this case, the method may further include an operation (eg, operations 909 and 910 of FIG. 9 ) of storing information on the third impact in a memory of the electronic device.
일 실시 예에 따르면, 상기 메모리에 저장된 상기 제3 충격의 누적된 충격 량이 사용자 성향에 기반한 임계 값 이상인 경우, 상기 저장된 제3 충격에 대한 정보에 기반하여 상기 사용자의 부상 부위를 판단하는 동작(예: 도 9의 동작 912, 913)을 더 포함할 수 있다.According to an embodiment, when the accumulated amount of impact of the third impact stored in the memory is greater than or equal to a threshold value based on user propensity, the operation of determining the injured part of the user based on the stored information on the third impact (eg : may further include operations 912 and 913 of FIG. 9 .
일 실시 예에 따르면, 상기 사용자 성향에 기반한 임계 값은, 상기 사용자의 성별 정보, 상기 사용자의 연령 정보, 및 상기 사용자의 활동량 정보 중 적어도 하나에 기반하여 설정될 수 있다.According to an embodiment, the threshold value based on the user tendency may be set based on at least one of the user's gender information, the user's age information, and the user's activity amount information.
상술한 바와 같이, 일 실시 예에 따르면, 데이터를 저장하고 분석하는 서버(예: 도 10의 외부 서버(1030))는, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2의 전자 장치(200), 도 10의 웨어러블 디바이스(1010))로부터 사용자의 낙상 이벤트가 발생한 정보를 수집하고, 상기 수집한 정보로부터 상기 낙상 이벤트의 타입을 판단 및 저장하며, 상기 판단된 낙상 이벤트의 타입에 기반하여 상기 사용자의 부상 부위를 판단하고, 상기 판단된 사용자의 부상 부위 정보를 상기 전자 장치로 전송할 수 있다.As described above, according to an embodiment, the server that stores and analyzes data (eg, the external server 1030 of FIG. 10 ) may include an electronic device (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 , the electronic device of FIG. 2 ). The device 200, the wearable device 1010 of FIG. 10) collects information about the occurrence of a user's fall event, determines and stores the type of the fall event from the collected information, and determines the type of the fall event. Based on the determination of the injured part of the user, the determined information on the injured part of the user may be transmitted to the electronic device.
일 실시 예에 따르면, 상기 서버는, 상기 전자 장치의 가속도 센서 및 기압 센서에서 획득된 가속도 데이터 및 기압 데이터에 기반하여 상기 낙상 이벤트의 타입을 판단할 수 있다.According to an embodiment, the server may determine the type of the fall event based on acceleration data and barometric pressure data obtained from the acceleration sensor and the barometric pressure sensor of the electronic device.
일 실시 예에 따르면, 상기 낙상 이벤트의 타입은, 상기 낙상 이벤트 발생 후 상기 사용자의 의식이 없는 제1 낙상 타입, 상기 사용자가 앞으로 넘어지는 제2 낙상 타입, 상기 사용자가 뒤로 넘어진 후 손을 지면에 짚은 제3 낙상 타입, 및 상기 사용자가 지면에 손을 짚으면서 뒤로 넘어지는 제4 낙상 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the type of the fall event includes a first fall type in which the user is unconscious after the fall event occurs, a second fall type in which the user falls forward, and a hand on the ground after the user falls backward. The straw may include at least one of a third fall type and a fourth fall type in which the user falls backward while putting his or her hand on the ground.
일 실시 예에 따르면, 상기 서버는, 상기 낙상 이벤트의 타입 정보 및 상기 사용자의 부상 부위 정보를 외부로 전송할 수 있다.According to an embodiment, the server may transmit the type information of the fall event and information on the user's injured part to the outside.
본 문서에 개시된 다양일 실시 예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.The electronic device according to various embodiments disclosed in this document may be a device of various types. The electronic device may include, for example, a portable communication device (eg, a smart phone), a computer device, a portable multimedia device, a portable medical device, a camera, a wearable device, or a home appliance device. The electronic device according to the embodiment of this document is not limited to the above-described devices.
본 문서의 다양일 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정일 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1", "제2", 또는 "첫째", "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.Various embodiments of this document and terms used therein are not intended to limit the technical features described in this document to specific embodiments, but should be understood to include various modifications, equivalents, or substitutions of the embodiments. In connection with the description of the drawings, like reference numerals may be used for similar or related components. The singular form of the noun corresponding to the item may include one or more of the item, unless the relevant context clearly dictates otherwise. As used herein, "A or B", "at least one of A and B", "at least one of A or B", "A, B or C", "at least one of A, B and C", and "A , B, or C" each may include any one of the items listed together in the corresponding one of the phrases, or all possible combinations thereof. Terms such as "first", "second", or "first", "second" may simply be used to distinguish the element from other elements in question, and may refer to elements in other aspects (e.g., importance or order) is not limited. It is said that one (eg, first) component is "coupled" or "connected" to another (eg, second) component, with or without the terms "functionally" or "communicatively". When referenced, it means that one component can be connected to the other component directly (eg by wire), wirelessly, or through a third component.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.As used herein, the term “module” may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and may be used interchangeably with terms such as, for example, logic, logic block, component, or circuit. A module may be an integrally formed part or a minimum unit or a part of the part that performs one or more functions. For example, according to an embodiment, the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).
본 문서의 다양일 실시 예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101))에 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.Various embodiments of the present document are stored in a storage medium (eg, the internal memory 136 or the external memory 138) readable by a machine (eg, the electronic device 101). It may be implemented as software (eg, the program 140) including the above instructions. For example, the processor (eg, the processor 120 ) of the device (eg, the electronic device 101 ) may call at least one of one or more instructions stored from a storage medium and execute it. This makes it possible for the device to be operated to perform at least one function according to the at least one command called. The one or more instructions may include code generated by a compiler or code executable by an interpreter. The device-readable storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium. Here, 'non-transitory' only means that the storage medium is a tangible device and does not contain a signal (eg, electromagnetic wave), and this term refers to the case where data is semi-permanently stored in the storage medium and It does not distinguish between temporary storage cases.
일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양일 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.According to an embodiment, the method according to various embodiments disclosed in this document may be provided by being included in a computer program product. Computer program products may be traded between sellers and buyers as commodities. The computer program product is distributed in the form of a device-readable storage medium (eg compact disc read only memory (CD-ROM)), or via an application store (eg Play Store TM ) or on two user devices ( It can be distributed (eg downloaded or uploaded) directly, online between smartphones (eg: smartphones). In the case of online distribution, at least a part of the computer program product may be temporarily stored or temporarily created in a machine-readable storage medium such as a memory of a server of a manufacturer, a server of an application store, or a relay server.
다양일 실시 예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양일 실시 예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양일 실시 예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.According to various embodiments, each component (eg, a module or a program) of the above-described components may include a singular or a plurality of entities. According to various embodiments, one or more components or operations among the above-described corresponding components may be omitted, or one or more other components or operations may be added. Alternatively or additionally, a plurality of components (eg, a module or a program) may be integrated into one component. In this case, the integrated component may perform one or more functions of each component of the plurality of components identically or similarly to those performed by the corresponding component among the plurality of components prior to the integration. . According to various embodiments, operations performed by a module, program, or other component are executed sequentially, in parallel, repeatedly, or heuristically, or one or more of the operations are executed in a different order, or omitted. or one or more other operations may be added.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,In an electronic device,
    가속도 센서;acceleration sensor;
    기압 센서;barometric pressure sensor;
    명령어들이 저장되는 메모리; 및a memory in which instructions are stored; and
    상기 가속도 센서, 상기 기압 센서, 및 상기 메모리와 전기적으로 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 저장된 명령어들의 실행 시:at least one processor electrically connected to the acceleration sensor, the barometric pressure sensor, and the memory, wherein the at least one processor is configured to:
    상기 가속도 센서로부터 가속도 데이터를 획득하고,obtaining acceleration data from the acceleration sensor;
    상기 기압 센서로부터 기압 데이터를 획득하고,obtaining barometric pressure data from the barometric pressure sensor;
    일정 시간 동안 상기 기압 데이터가 기 설정된 임계치 이상 변화한 것을 감지하고 상기 일정 시간 동안 상기 가속도 데이터로부터 제1 기준 충격 값 이상의 제1 충격을 감지한 경우, 낙상 이벤트가 발생한 것으로 판단하고,When it is detected that the atmospheric pressure data has changed by more than a preset threshold for a predetermined time and a first shock greater than or equal to the first reference impact value is detected from the acceleration data for the predetermined time, it is determined that a fall event has occurred,
    상기 일정 시간 동안 획득된 상기 가속도 데이터 및 상기 기압 데이터에 기반하여 상기 발생한 낙상 이벤트의 타입을 판단하고,Determining the type of the fall event that occurred based on the acceleration data and the barometric pressure data acquired for the predetermined time,
    상기 판단된 낙상 이벤트의 타입에 기반하여 사용자의 부상 부위를 판단하는, 전자 장치.An electronic device that determines an injured part of the user based on the determined type of the fall event.
  2. 청구항 1에 있어서,The method according to claim 1,
    상기 프로세서는,The processor is
    상기 낙상 이벤트가 발생한 경우, 상기 낙상 이벤트 발생 이후 상기 가속도 데이터 및 상기 기압 데이터 중 적어도 하나에 기반하여 상기 사용자의 움직임 여부를 판단하고,When the fall event occurs, determining whether the user moves based on at least one of the acceleration data and the barometric pressure data after the fall event occurs,
    상기 사용자 움직임이 기 설정된 시간 동안 검출되지 않은 경우, 제1 낙상 타입으로 판단하는, 전자 장치.When the user's movement is not detected for a preset period of time, it is determined as the first fall type.
  3. 청구항 2에 있어서,3. The method according to claim 2,
    상기 프로세서는,The processor is
    상기 사용자 움직임이 기 설정된 시간 동안 검출된 경우, 상기 일정 시간 동안 획득된 상기 가속도 데이터로부터 지면과 수직 방향의 가속도 데이터를 검출하고,If the user's movement is detected for a preset time, detecting acceleration data in a direction perpendicular to the ground from the acceleration data acquired for the predetermined time,
    상기 검출된 지면과 수직 방향의 가속도 데이터가 기 설정된 값보다 큰 값을 가지면서 상기 기압 데이터가 하강 후 상승한 구간이 상기 일정 시간 동안 존재하지 않는 경우, 제2 낙상 타입으로 판단하는, 전자 장치.When the detected acceleration data in a direction perpendicular to the ground has a value greater than a preset value and a section in which the atmospheric pressure data descends and then rises does not exist for the predetermined period of time, determining the second fall type.
  4. 청구항 2에 있어서,3. The method according to claim 2,
    상기 프로세서는,The processor is
    상기 사용자 움직임이 상기 기 설정된 시간 동안 검출된 경우, 상기 일정 시간 동안 획득된 상기 가속도 데이터로부터 지면과 수직 방향의 가속도 데이터를 검출하고,If the user movement is detected for the preset time, detecting acceleration data in a direction perpendicular to the ground from the acceleration data acquired for the predetermined time,
    상기 검출된 지면과 수직 방향의 가속도 데이터가 기 설정된 값보다 큰 값을 가지면서 상기 기압 데이터가 하강 후 상승한 구간이 상기 일정 시간 동안 존재하는 경우, 상기 일정 시간 동안 상기 가속도 데이터로부터 제2 기준 충격 값 이상의 제2 충격이 감지된 여부를 판단하고,When the detected acceleration data in a direction perpendicular to the ground has a value greater than a preset value and a section in which the atmospheric pressure data descends and then rises exists for the predetermined time, a second reference impact value from the acceleration data for the predetermined time Determining whether or not the second shock is detected,
    상기 제2 충격을 감지한 경우, 제3 낙상 타입으로 판단하고,When the second impact is sensed, it is determined as a third fall type,
    상기 제2 충격을 감지하지 못한 경우, 제4 낙상 타입으로 판단하는, 전자 장치.When the second impact is not sensed, the electronic device is determined to be a fourth fall type.
  5. 청구항 4에 있어서,5. The method according to claim 4,
    상기 제2 충격은 상기 제1 충격 발생 후 감지되고,The second impact is sensed after the first impact occurs,
    상기 제2 기준 충격 값은 상기 제1 기준 충격 값 보다 작은, 전자 장치.and the second reference impact value is less than the first reference impact value.
  6. 청구항 1에 있어서,The method according to claim 1,
    상기 프로세서는,The processor is
    상기 일정 시간 동안 상기 기압 데이터가 상기 기 설정된 임계치 이상 변화한 것을 감지하고 상기 일정 시간 동안 상기 가속도 데이터로부터 상기 제1 기준 충격 값 미만 제3 기준 충격 값 이상의 제3 충격을 감지한 경우, 상기 제3 충격에 대한 정보를 상기 메모리에 저장하는, 전자 장치.When it is detected that the atmospheric pressure data has changed by more than the preset threshold value for the predetermined time and a third shock greater than or equal to a third reference impact value less than the first reference impact value is sensed from the acceleration data for the predetermined time, the third An electronic device that stores information about the impact in the memory.
  7. 청구항 6에 있어서,7. The method of claim 6,
    상기 프로세서는,The processor is
    상기 메모리에 저장된 상기 제3 충격의 누적된 충격 량이 사용자 성향에 기반한 임계 값 이상인 경우, 상기 저장된 제3 충격에 대한 정보에 기반하여 상기 사용자의 부상 부위를 판단하고,If the accumulated amount of impact of the third impact stored in the memory is greater than or equal to a threshold value based on user propensity, determining the injured part of the user based on the stored information on the third impact,
    상기 사용자 성향에 기반한 임계 값은,The threshold value based on the user propensity is,
    상기 사용자의 성별 정보, 상기 사용자의 연령 정보, 및 상기 사용자의 활동량 정보 중 적어도 하나에 기반하여 설정되는, 전자 장치.The electronic device is set based on at least one of the user's gender information, the user's age information, and the user's activity amount information.
  8. 청구항 7에 있어서,8. The method of claim 7,
    상기 전자 장치는 디스플레이를 더 포함하고,The electronic device further includes a display,
    상기 프로세서는,The processor is
    상기 메모리에 저장된 상기 제3 충격의 누적된 충격 량이 사용자 성향에 기반한 임계 값 이상인 경우, 상기 디스플레이를 제어하여 상기 판단된 사용자의 부상 부위에 대한 메시지를 표시하는, 전자 장치.When the accumulated amount of impact of the third impact stored in the memory is equal to or greater than a threshold value based on a user tendency, the electronic device controls the display to display a message about the determined injury site of the user.
  9. 청구항 1에 있어서,The method according to claim 1,
    상기 전자 장치는 디스플레이를 더 포함하고,The electronic device further includes a display,
    상기 프로세서는,The processor is
    상기 판단된 사용자의 부상 부위에 대한 정보를 외부로 전달하고, 상기 디스플레이를 제어하여 상기 전달된 이력을 표시하는, 전자 장치.An electronic device that transmits the determined information on the injured part of the user to the outside, and controls the display to display the transmitted history.
  10. 전자 장치의 낙상 이벤트 타입을 판단하는 방법에 있어서,A method for determining a fall event type of an electronic device, the method comprising:
    상기 전자 장치의 가속도 센서로부터 가속도 데이터를 획득하는 동작;acquiring acceleration data from an acceleration sensor of the electronic device;
    상기 전자 장치의 기압 센서로부터 기압 데이터를 획득하는 동작;acquiring barometric pressure data from a barometric pressure sensor of the electronic device;
    일정 시간 동안 상기 기압 데이터가 기 설정된 임계치 이상 변화한 것을 감지하고 상기 일정 시간 동안 상기 가속도 데이터로부터 제1 기준 충격 값 이상의 제1 충격을 감지한 경우, 낙상 이벤트가 발생한 것으로 판단하는 동작;determining that a fall event has occurred when detecting that the atmospheric pressure data has changed by more than a preset threshold value for a predetermined time and detecting a first shock equal to or greater than a first reference impact value from the acceleration data for a predetermined time;
    상기 일정 시간 동안 획득된 상기 가속도 데이터 및 상기 기압 데이터에 기반하여 상기 발생한 낙상 이벤트의 타입을 판단하는 동작; 및determining the type of the fall event that has occurred based on the acceleration data and the barometric pressure data acquired for the predetermined time; and
    상기 판단된 낙상 이벤트의 타입에 기반하여 사용자의 부상 부위를 판단하는 동작을 포함하는 방법.Method comprising the operation of determining an injury site of the user based on the determined type of the fall event.
  11. 청구항 10에 있어서,11. The method of claim 10,
    상기 낙상 이벤트의 타입을 판단하는 동작은,The operation of determining the type of the fall event is,
    상기 낙상 이벤트가 발생한 경우, 상기 낙상 이벤트 발생 이후 상기 가속도 데이터 및 상기 기압 데이터 중 적어도 하나에 기반하여 상기 사용자의 움직임 여부를 판단하는 동작; 및when the fall event occurs, determining whether the user moves based on at least one of the acceleration data and the barometric pressure data after the fall event occurs; and
    상기 사용자 움직임이 기 설정된 시간 동안 검출되지 않은 경우, 제1 낙상 타입으로 판단하는 동작을 포함하는 방법.and determining as the first fall type when the user's movement is not detected for a preset time.
  12. 청구항 11에 있어서,12. The method of claim 11,
    상기 낙상 이벤트의 타입을 판단하는 동작은,The operation of determining the type of the fall event is,
    상기 사용자 움직임이 상기 기 설정된 시간 동안 검출된 경우, 상기 일정 시간 동안 획득된 상기 가속도 데이터로부터 지면과 수직 방향의 가속도 데이터를 검출하는 동작; 및detecting acceleration data in a direction perpendicular to the ground from the acceleration data acquired for the predetermined time when the user's movement is detected for the preset time; and
    상기 검출된 지면과 수직 방향의 가속도 데이터가 기 설정된 값보다 큰 값을 가지면서 상기 기압 데이터가 하강 후 상승한 구간이 상기 일정 시간 동안 존재하지 않는 경우, 제2 낙상 타입으로 판단하는 동작을 포함하는 방법.When the detected acceleration data in the vertical direction to the ground has a value greater than a preset value and the section in which the atmospheric pressure data descends and then rises does not exist for the predetermined time, determining the second fall type .
  13. 청구항 11에 있어서,12. The method of claim 11,
    상기 낙상 이벤트의 타입을 판단하는 동작은,The operation of determining the type of the fall event is,
    상기 사용자 움직임이 상기 기 설정된 시간 동안 검출된 경우, 상기 일정 시간 동안 획득된 상기 가속도 데이터로부터 지면과 수직 방향의 가속도 데이터를 검출하는 동작;detecting acceleration data in a direction perpendicular to the ground from the acceleration data acquired for the predetermined time when the user's movement is detected for the preset time;
    상기 검출된 지면과 수직 방향의 가속도 데이터가 기 설정된 값보다 큰 값을 가지면서 상기 기압 데이터가 하강 후 상승한 구간이 상기 일정 시간 동안 존재하는 경우, 상기 일정 시간 동안 상기 가속도 데이터로부터 제2 기준 충격 값 이상의 제2 충격이 감지된 여부를 판단하는 동작;When the detected acceleration data in a direction perpendicular to the ground has a value greater than a preset value and a section in which the atmospheric pressure data descends and then rises exists for the predetermined time, a second reference impact value from the acceleration data for the predetermined time Determining whether or not the second impact is detected;
    상기 제2 충격을 감지한 경우, 제3 낙상 타입으로 판단하는 동작; 및determining a third fall type when the second impact is sensed; and
    상기 제2 충격을 감지하지 못한 경우, 제4 낙상 타입으로 판단하는 동작을 포함하는 방법.and determining as a fourth fall type when the second impact is not detected.
  14. 청구항 10에 있어서,11. The method of claim 10,
    상기 일정 시간 동안 상기 기압 데이터가 상기 기 설정된 임계치 이상 변화한 것을 감지하고 상기 일정 시간 동안 상기 가속도 데이터로부터 상기 제1 기준 충격 값 미만 제3 기준 충격 값 이상의 제3 충격을 감지한 경우, 상기 제3 충격에 대한 정보를 상기 전자 장치의 메모리에 저장하는 동작; 및When it is detected that the atmospheric pressure data has changed by more than the preset threshold value for the predetermined time and a third shock greater than or equal to a third reference impact value less than the first reference impact value is sensed from the acceleration data for the predetermined time, the third storing information about the impact in a memory of the electronic device; and
    상기 메모리에 저장된 상기 제3 충격의 누적된 충격 량이 사용자 성향에 기반한 임계 값 이상인 경우, 상기 저장된 제3 충격에 대한 정보에 기반하여 상기 사용자의 부상 부위를 판단하는 동작을 더 포함하는 방법.When the accumulated amount of impact of the third impact stored in the memory is greater than or equal to a threshold value based on a user tendency, the method further comprising the operation of determining an injured part of the user based on the stored information on the third impact.
  15. 데이터를 저장하고 분석하는 서버에 있어서,In a server that stores and analyzes data,
    전자 장치로부터 사용자의 낙상 이벤트가 발생한 정보를 수집하고,Collect information about the user's fall event from the electronic device,
    상기 수집한 정보로부터 상기 낙상 이벤트의 타입을 판단 및 저장하며,Determining and storing the type of the fall event from the collected information,
    상기 판단된 낙상 이벤트의 타입에 기반하여 상기 사용자의 부상 부위를 판단하고,Determining the injury site of the user based on the determined type of the fall event,
    상기 판단된 사용자의 부상 부위 정보를 상기 전자 장치로 전송하는 서버.A server for transmitting the determined information on the injured part of the user to the electronic device.
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