WO2022145609A1 - 사용자 정보 획득 장치 및 방법 - Google Patents

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WO2022145609A1
WO2022145609A1 PCT/KR2021/009243 KR2021009243W WO2022145609A1 WO 2022145609 A1 WO2022145609 A1 WO 2022145609A1 KR 2021009243 W KR2021009243 W KR 2021009243W WO 2022145609 A1 WO2022145609 A1 WO 2022145609A1
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user
pressure distribution
posture
distribution data
command
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PCT/KR2021/009243
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천승호
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주식회사 인더텍
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    • A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0247—Pressure sensors

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus and method for obtaining user information.
  • a scale In general, a scale is used to measure a person's weight.
  • scales There are two types of scales: analog scales and electronic scales.
  • the analog scale measures the load of the object to be measured using a scale
  • the electronic scale converts the load of the object to be measured into an electrical signal using a load cell to measure it.
  • a load cell In order to measure one's own weight in daily life, it is inconvenient for a user to climb on a scale.
  • Korea Patent No. 10-0478737 discloses a medical bed capable of measuring weight, it is limited to medical use, and it is difficult to grasp information other than body weight.
  • An object of the present invention is to provide an apparatus and method for obtaining user information that can determine various types of information about a user, including weight, while the user is lying on bedding without using a separate scale.
  • the present invention provides an apparatus and method for obtaining user information that can measure changes in sleeping posture during sleep, and establish a database environment to monitor daily, weekly, and monthly weight changes, thereby helping users with high diet or self-management desires it is for
  • the senor includes a matrix type pressure sensor installed in a bed, and a sensing unit for generating pressure values at a plurality of points measured by the pressure sensor as body pressure distribution data; a data classification unit for classifying the body pressure distribution data by posture; a data processing unit that detects features of the body pressure distribution data for each body part, classifies it through a learning model, and estimates a user's weight; and a display unit for outputting the user's weight on a screen in association with body pressure distribution.
  • a command output unit for outputting a user command to take a posture specified for the user when the sensing unit detects user entry
  • a body shape analysis unit for analyzing a three-dimensional user body shape by combining a plurality of body pressure distribution data generated through the sensing unit in a plurality of user postures according to the user command
  • a corrector configured to calibrate the user's weight based on the user's body type.
  • the user posture may include a first posture lying right down and a second posture lying sideways.
  • the user command is a command to rotate the user one time sideways, and the first posture lying on the stomach, the second posture lying on the right side, the third posture lying on the right side, and the fourth posture lying on the left side by the one rotation of the user
  • a development diagram of the user's body shape may be obtained through continuous body pressure distribution data leading to , and the body shape analysis unit may estimate the three-dimensional user body type based on the development diagram.
  • a method for acquiring user information performed by a device for acquiring user information installed in a bed, the method comprising: detecting user entry by a sensing unit; Outputting a user command to take a designated posture in the command output unit when the user enters; acquiring a plurality of body pressure distribution data according to a plurality of user postures according to the user command; detecting, by a data processing unit, characteristics for each body part with respect to the plurality of body pressure distribution data, classifying and processing the data for each body part through a learning model, and estimating a user's weight; identifying a user's body type by matching the data for each body part processed by dividing the plurality of body pressure distribution data into the same body part by a body shape analysis unit; and correcting the user's weight based on the user's body type.
  • the user command is a command to rotate the user one time sideways, and the first posture lying on the stomach, the second posture lying on the right side, the third posture lying on the right side, and the fourth posture lying on the left side by the one rotation of the user
  • a development diagram of the user's body shape may be obtained through continuous body pressure distribution data leading to , and the body shape analysis unit may estimate the three-dimensional user body type based on the development diagram.
  • FIG. 1 is a view showing a bed to which a device for obtaining user information according to an embodiment of the present invention is applied;
  • FIG. 2 is a block diagram of an apparatus for obtaining user information according to an embodiment of the present invention
  • 3 is a view showing a state in which the user on the bed is sensed
  • FIG. 5 is a flowchart of a method for obtaining user information according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is an embodiment of a state of acquiring body pressure distribution data according to a change in a user's posture
  • FIG. 7 is another embodiment of a state of acquiring body pressure distribution data according to a change in a user's posture
  • FIG. 1 is a view showing a bed to which a user information acquisition device according to an embodiment of the present invention is applied
  • FIG. 2 is a block diagram of a user information acquisition device according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 3 is a user on the bed
  • Fig. 4 is a view showing the operation of the feature detection unit
  • Fig. 5 is a flowchart of a method for obtaining user information according to an embodiment of the present invention
  • Fig. 6 is a body pressure distribution according to a change in user posture It is an embodiment of data acquisition
  • FIG. 7 is another embodiment of acquiring body pressure distribution data according to a change in a user's posture.
  • the apparatus for obtaining user information is applied to bedding, such as a bed or a mattress, in which the user lies down, and by sensing body pressure at various points and analyzing the distribution, the user's weight, body type, etc. information can be grasped.
  • bedding such as a bed or a mattress
  • body pressure at various points and analyzing the distribution, the user's weight, body type, etc. information can be grasped.
  • body pressure when the user is in a sleeping state, it is possible to provide customized therapy by monitoring and analyzing the sleeping posture.
  • the apparatus 100 for obtaining user information may be applied to a bed 1 .
  • the bed (1) may be applied to furniture such as a mattress that allows the user to rest comfortably in a lying state.
  • the bed 1 is provided with a bed frame 10 forming the frame of the bed, and the mattress 30 is laminated on the bed frame 10 .
  • the sensor layer 20 for obtaining user information on the upper or lower part of the mattress 30 may be disposed.
  • the sensor layer 20 measures the pressure applied downward by the user's body due to gravity, thereby acquiring raw data for the user.
  • the user information acquisition device 100 is provided in the bed frame 10 , and may include the sensor layer 20 as some components (sensing unit 110 ).
  • a communication module may be provided in the bed frame 10 , and data measured by the sensing unit 110 may be transmitted to the user information obtaining apparatus 100 through the communication module.
  • the user information obtaining apparatus 100 may analyze the sleeping posture of the user.
  • the user's weight can be measured in an environment where body pressure distribution data is collected.
  • Weight can be measured using body pressure distribution data when the user is lying and standing. Since the obtained body pressure distribution data does not match the user's weight one-to-one, a preprocessing technique is applied to the data and deep learning can be applied to measure the weight.
  • the user information obtaining apparatus 100 includes a sensing unit 110 , a preprocessing unit 120 , a data classifying unit 130 , a data processing unit 140 , and a display unit 150 .
  • a sensing unit 110 the preprocessing unit 120 , a data classifying unit 130 , a data processing unit 140 , and a display unit 150 .
  • the command output unit 160 the body shape analysis unit 170 , and the correction unit 180 may be further included.
  • the sensing unit 110 is a pressure sensor in the form of a matrix, and may have m x n pressure sensing points.
  • the pressure value sensed at the pressure sensing point may be matched to the position of the corresponding pressure sensing point and collected as one of the body pressure distribution data.
  • Any pressure sensing point may be disposed to have a predetermined interval (eg, 30 mm) from other neighboring pressure sensing points.
  • the size of the sensing unit 110 may vary according to a measurement environment. For example, it may have an area and a size corresponding to the size of the bed. In addition, in consideration of the user's body type, the horizontal to vertical ratio may be, for example, 1:3.
  • the obtained body pressure distribution data may be normalized to a preset range (eg, 0 to 255), and may be processed in the form of an image.
  • a preset range eg, 0 to 255
  • the preprocessor 120 removes a threshold value and noise on the body pressure distribution data acquired by the sensing unit 110 .
  • a minute pressure value may be obtained due to the influence of the surrounding environment, and this may be removed through a threshold value.
  • noise signals other than the body pressure distribution data may be removed by applying a predetermined noise removal filter (eg, a wavelet shrinkage denoising filter).
  • the data classification unit 130 classifies the body pressure distribution data that has passed through the preprocessor 120 in association with the posture taken by the user. For example, the body pressure distribution data for the sole of the user's feet in a standing state, the body pressure distribution data when the user is lying down, the body pressure distribution data when the user is lying on the side, and the like may be classified.
  • the data processing unit 140 includes a feature detection unit 142 and a learning model 144 .
  • the feature detection unit 142 detects features for each body part by applying a signal analysis technique to the classified body pressure distribution data.
  • the structural features of the human body are used to classify the head, torso, arms, and legs, and body pressure distribution data for each area can be detected and classified.
  • body pressure distribution data is obtained by the sensing unit 20 along a human body type, the head A1, the torso A2, the arms A3R, A3L, and the legs A4R, A4L regions. can be classified as
  • an initial weight is assigned to the body pressure distribution data for each region, such as the head, torso, arms, and legs, and the training is performed using the deep learning learning model 144 .
  • the user's weight may be measured using the classified body pressure distribution data.
  • the data processed by the data processing unit 140 may be stored and managed in a separate database.
  • the display unit 150 visually expresses the body pressure distribution data processed by the data processing unit 140 in a rectangular space corresponding to the sensing unit 110, so that the user can intuitively monitor his/her body type and body pressure distribution. .
  • the apparatus 100 for obtaining user information may obtain body pressure distribution data in a position in which the user lies down.
  • the back of the human body cannot completely adhere to the mattress of the bed due to its three-dimensional shape. Therefore, it is difficult to measure the pressure value using the pressure sensor because it is spaced apart from the mattress in the vicinity of the outline of the body in the lying position. As a result, it is difficult to accurately determine the user's body type.
  • the user information obtaining apparatus 100 may further include a command output unit 160 , a body shape analyzer 170 , and a corrector 180 to more accurately identify a user's body shape.
  • the command output unit 160 outputs a command to take a position specified by the user in the bed.
  • the command output unit 160 may include a speaker that outputs a voice command. Alternatively, the command may be visually output through the display unit 150 .
  • the output command may include a command to cause the user to assume at least two postures.
  • a supine posture (a first posture) and then to take a supine posture (a second posture).
  • the user has the same weight, but the body pressure distribution varies depending on the posture he is taking.
  • a prone position (a) -> a right supine position (b) -> a straight supine position (c) -> a left supine position (d) may be continuously followed.
  • the sensing unit 110 may acquire continuous body pressure distribution data such as B1, B2, B3, and B4.
  • the body shape analysis unit 170 analyzes the body shape of the user by using the body pressure distribution data obtained when the user takes a posture designated by the command output unit 160 .
  • a development diagram of the user's body type is obtained from the body pressure distribution data, and by combining the obtained data, three-dimensional 3D shape information for the user's body type can be calculated.
  • the body pressure distribution data obtained in each posture may be divided and processed into data for each body part by the feature detection unit 142 and the learning model 144 in the data processing unit 140 .
  • the body shape analysis unit 170 may determine the user's body shape three-dimensionally by combining the data for each body part divided and processed into the same body part for a plurality of body pressure distribution data to match each other.
  • the correction unit 180 may correct the user's weight by combining body pressure distribution data in each posture, such as body pressure distribution data of the first posture and body pressure distribution data of the second posture. This is because the sum of the pressure values obtained through the sensing unit 110 in a specific posture does not match the user's weight one-to-one, and by comparing the sum of the pressure values obtained in two or more representative postures with each other and performing calibration, the user's Weight information can be more accurately corrected.
  • each step of a method for obtaining user information according to an embodiment of the present invention is illustrated.
  • step S200 When the user comes up on the bed in the state in which the sensing unit 110 is activated, the user's entry is detected through a change in the pressure value by the user's weight (step S200). In this case, it is possible to detect that the user has entered only when the changed pressure value is maintained for more than a specified time. If the changed pressure value is not maintained for a specified time and returns to the initial value, it is considered that the user stays for a while and leaves, and subsequent steps may not be performed.
  • the command output unit 160 may output a user command to take a specific posture to the user in a specified manner (voice command, visual command, etc.) (step S205).
  • the sensing unit 110 acquires body pressure distribution data of the first posture (step S210 ).
  • the sensing unit 110 acquires body pressure distribution data of the second posture (step S215 ).
  • the body pressure distribution data of the first posture and the body pressure distribution data of the second posture are representative through the preprocessing unit 120 and the data classification unit 130, and then through the feature detection for each body part and learning in the learning model in the data processing unit 140 . It can be divided into body parts (head, torso, arms and legs).
  • the body shape analysis unit 170 may determine the user's body shape by combining the body pressure distribution data of the first posture and the body pressure distribution data of the second posture (step S220 ). In this case, the three-dimensional shape of the user can be grasped by linking the related parts between the two data by matching the same body parts among the body parts divided in each posture with each other.
  • the compensator 180 can calibrate and correct the user's weight more accurately by classifying, matching, and combining the identified user body type information, the body pressure distribution data of the first posture, and the body pressure distribution data of the second posture for each body part. (Step S225).
  • a development view (B) of the user's body type may be obtained. Based on this development (B), the user's three-dimensional 3D shape may be estimated.
  • User information such as the estimated user body shape and user weight may be output through the display unit 150 or transmitted to the user terminal through a communication unit (not shown). Alternatively, it may be stored in a separate database and managed cumulatively to enable monitoring of changes in the user's body type and weight by day, week, month, and year.
  • Computer-readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media.
  • Computer-readable media may include computer storage media.
  • Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data.
  • the above-described method for obtaining user information may be executed by an application basically installed in the terminal (which may include a program included in a platform or operating system basically mounted in the terminal), and the user may use the application store server, the application or the corresponding It may be executed by an application (ie, a program) installed directly on the master terminal through an application providing server such as a web server related to the service.
  • an application ie, a program
  • the above-described method for obtaining user information may be implemented as an application (ie, a program) installed by default in a terminal or directly installed by a user, and may be recorded in a computer-readable recording medium such as a terminal.

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Abstract

사용자 정보 획득 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일 측면에 따르면, 침대에 설치되는 매트릭스 타입의 압력센서를 포함하고, 상기 압력센서에서 측정한 복수 지점에서의 압력값들을 체압 분포 데이터로 생성하는 센싱부; 상기 체압 분포 데이터를 자세별로 분류하는 데이터 분류부; 상기 체압 분포 데이터를 신체 부위별로 특징 검출하고, 학습 모델을 통해 구분하여 사용자 체중을 추정하는 데이터 처리부; 및 상기 사용자 체중을 체압 분포와 연계하여 화면 출력하는 디스플레이부를 포함하는 사용자 정보 획득 장치가 제공된다.

Description

사용자 정보 획득 장치 및 방법
본 발명은 사용자 정보 획득 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 일상생활에서 이용되는 침구류에 사용자를 위한 여러가지 편의 기능(지압, 온열치료, 테라피 등)이 부가되면서 사용자 맞춤형 서비스를 제공해 주고 있다.
사용자 맞춤형 제공을 위해서는 사용자에 대한 각종 정보를 파악할 것이 요구된다. 기본적인 사용자 정보 중에는 체중이 있다.
일반적으로 사람의 체중을 측정하기 위해서는 체중계를 이용하고 있다. 체중계는 아날로그 체중계와 전자식 체중계가 있다. 아날로그 체중계는 저울을 이용하여 측정 대상의 하중을 측정하고, 전자식 체중계는 로드셀을 이용하여 측정 대상의 하중을 전기신호로 변환하여 계측한다. 일상생활에서 자신의 체중을 측정하기 위해서는 사용자가 체중계에 올라가야 하는 번거로움이 있다.
한국등록특허 제10-0478737호에는 체중측정이 가능한 의료용 침대가 개시되어 있기는 하지만, 의료 용도 한정이며, 체중 이외에 다른 정보에 대해서는 파악이 어려운 한계가 있다.
본 발명은 별도의 체중계를 이용하지 않고서도 사용자가 침구류에 누운 상태에서 체중을 포함한 사용자에 대한 각종 정보를 파악할 수 있는 사용자 정보 획득 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명은 수면 중 수면자세 변화 측정이 가능하고, 데이터베이스 환경을 구축하여 일별, 주별, 월별 체중 변화 모니터링이 가능하여 다이어트 혹은 자기관리 욕구가 높은 사용자에게 도움을 주는 사용자 정보 획득 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 이외의 목적들은 하기의 설명을 통해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 침대에 설치되는 매트릭스 타입의 압력센서를 포함하고, 상기 압력센서에서 측정한 복수 지점에서의 압력값들을 체압 분포 데이터로 생성하는 센싱부; 상기 체압 분포 데이터를 자세별로 분류하는 데이터 분류부; 상기 체압 분포 데이터를 신체 부위별로 특징 검출하고, 학습 모델을 통해 구분하여 사용자 체중을 추정하는 데이터 처리부; 및 상기 사용자 체중을 체압 분포와 연계하여 화면 출력하는 디스플레이부를 포함하는 사용자 정보 획득 장치가 제공된다.
상기 센싱부에서 사용자 진입을 감지한 경우, 사용자에게 지정된 자세를 취하도록 사용자 명령을 출력하는 명령 출력부; 상기 사용자 명령에 따른 복수의 사용자 자세에서 상기 센싱부를 통해 생성된 복수의 체압 분포 데이터를 조합하여 입체적인 사용자 체형을 분석하는 체형 분석부; 및 상기 사용자 체형에 기초하여 상기 사용자 체중을 캘리브레이션하는 보정부를 더 포함할 수 있다.
상기 사용자 자세에는 바로 누운 제1 자세, 옆으로 기대 누운 제2 자세가 포함될 수 있다.
상기 사용자 명령은 상기 사용자를 1회 옆으로 회전시키는 명령이고, 상기 사용자의 1회 회전에 의해 엎드린 제1 자세, 우측으로 기대 누운 제2 자세, 바로 누운 제3 자세, 좌측으로 기대 누운 제4 자세로 이어지는 연속된 체압 분포 데이터를 통해 상기 사용자 체형에 대한 전개도를 획득하고, 상기 체형 분석부가 상기 전개도에 기초하여 입체적인 상기 사용자 체형을 추정할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 침대에 설치되는 사용자 정보 획득 장치에서 수행되는 사용자 정보 획득 방법에 있어서, 센싱부에서 사용자 진입을 감지하는 단계; 사용자 진입 시 명령 출력부에서 지정된 자세를 취하게 하는 사용자 명령을 출력하는 단계; 상기 사용자 명령에 따른 복수의 사용자 자세에 의한 복수의 체압 분포 데이터를 획득하는 단계; 데이터 처리부에서 상기 복수의 체압 분포 데이터에 대해 신체 부위별 특징을 검출하고 학습 모델을 통해 신체 부위별 데이터로 구분 처리하고, 사용자 체중을 추정하는 단계; 체형 분석부에서 상기 복수의 체압 분포 데이터에 대해 동일한 신체 부위로 구분 처리된 상기 신체 부위별 데이터가 매칭되게 조합하여 사용자 체형을 파악하는 단계; 및 상기 사용자 체형에 기초하여 사용자 체중을 보정하는 단계를 포함하는 사용자 정보 획득 방법이 제공된다.
상기 사용자 명령은 상기 사용자를 1회 옆으로 회전시키는 명령이고, 상기 사용자의 1회 회전에 의해 엎드린 제1 자세, 우측으로 기대 누운 제2 자세, 바로 누운 제3 자세, 좌측으로 기대 누운 제4 자세로 이어지는 연속된 체압 분포 데이터를 통해 상기 사용자 체형에 대한 전개도를 획득하고, 상기 체형 분석부가 상기 전개도에 기초하여 입체적인 상기 사용자 체형을 추정할 수 있다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 별도의 체중계를 이용하지 않고서도 사용자가 침구류에 누운 상태에서 체중을 포함한 사용자에 대한 각종 정보를 파악할 수 있는 효과가 있다.
또한, 수면 중 수면자세 변화 측정이 가능하고, 데이터베이스 환경을 구축하여 일별, 주별, 월별 체중 변화 모니터링이 가능하여 다이어트 혹은 자기관리 욕구가 높은 사용자에게 도움을 주는 효과도 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 정보 획득 장치가 적용된 침대를 나타낸 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 정보 획득 장치의 구성 블록도,
도 3은 침대 상의 사용자를 센싱한 모습을 나타낸 도면,
도 4는 특징 검출부의 동작을 나타낸 도면,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 정보 획득 방법의 순서도,
도 6은 사용자 자세 변화에 따른 체압 분포 데이터 획득 모습의 일 실시예,
도 7은 사용자 자세 변화에 따른 체압 분포 데이터 획득 모습의 다른 실시예.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 각 도면을 참조하여 설명하는 실시예의 구성 요소가 해당 실시예에만 제한적으로 적용되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상이 유지되는 범위 내에서 다른 실시예에 포함되도록 구현될 수 있으며, 또한 별도의 설명이 생략될지라도 복수의 실시예가 통합된 하나의 실시예로 다시 구현될 수도 있음은 당연하다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일하거나 관련된 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
또한, 명세서에 기재된 "…부", "…유닛", "…모듈", "…기" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 정보 획득 장치가 적용된 침대를 나타낸 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 정보 획득 장치의 구성 블록도이며, 도 3은 침대 상의 사용자를 센싱한 모습을 나타낸 도면이고, 도 4는 특징 검출부의 동작을 나타낸 도면이며, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 정보 획득 방법의 순서도이고, 도 6은 사용자 자세 변화에 따른 체압 분포 데이터 획득 모습의 일 실시예이고, 도 7은 사용자 자세 변화에 따른 체압 분포 데이터 획득 모습의 다른 실시예이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 정보 획득 장치는 침대 혹은 매트리스와 같이 사용자가 누운 상태로 있는 침구류에 적용되어, 여러 지점의 체압을 센싱하고 그 분포를 분석함으로써 사용자의 체중, 체형 등의 사용자 정보를 파악할 수 있다. 그리고 사용자가 수면 상태일 경우 수면 자세를 모니터링하고 분석하여 사용자 맞춤형 테라피를 제공할 수 있다.
도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 사용자 정보 획득 장치(100)는 침대(1)에 적용될 수 있다. 침대(1) 이외에도 매트리스와 같이 사용자가 누운 상태로 편히 쉴 수 있는 가구류에 적용될 수 있다.
침대(1)는 침대의 골격을 형성하는 침대 프레임(10)이 구비되며, 침대 프레임(10) 상에 매트리스(30)가 적층된다. 그리고 매트리스(30)의 상부 혹은 하부에 사용자 정보를 획득하기 위한 센서층(20)이 배치될 수 있다.
따라서, 사용자가 침대(1)의 매트리스(30) 위에 누웠을 때 센서층(20)이 중력에 의해 사용자의 신체가 하방으로 가하는 압력을 측정함으로써, 사용자에 대한 원시 데이터를 획득할 수 있게 된다.
사용자 정보 획득 장치(100)는 침대 프레임(10) 내에 구비되며, 센서층(20)을 일부 구성요소(센싱부(110))로 포함할 수 있다. 또는 침대 프레임(10) 내에 통신모듈이 구비되고, 센싱부(110)에서 측정한 데이터는 통신모듈을 통해 사용자 정보 획득 장치(100)로 전달될 수도 있다.
본 실시예에 따른 사용자 정보 획득 장치(100)는 사용자의 수면 자세를 분석할 수 있다. 수면 자세를 분석하기 위해 체압 분포 데이터를 수집하는 환경에서 사용자의 체중을 측정할 수 있다.
사용자가 누워있을 때와 서 있을 때의 체압 분포 데이터를 이용하여 체중을 계측할 수 있다. 획득된 체압 분포 데이터가 사용자의 몸무게와 일대일로 매칭되지 않기 때문에 데이터에 전처리 기법을 적용하고, 딥러닝을 적용하여 체중을 측정할 수 있다.
도 2를 참조하면, 사용자 정보 획득 장치(100)는 센싱부(110), 전처리부(120), 데이터 분류부(130), 데이터 처리부(140), 디스플레이부(150)를 포함한다. 실시예에 따라 명령 출력부(160), 체형 분석부(170), 보정부(180) 중 하나 이상을 더 포함할 수 있다.
센싱부(110)는 매트릭스(matrix) 형태의 압력센서로서, m x n 개의 압력센싱점을 가질 수 있다. 압력센싱점에서 센싱된 압력값은 해당 압력센싱점의 위치에 매칭되어 체압 분포 데이터 중 하나로 수집될 수 있다.
임의의 압력센싱점은 이웃하는 타 압력센싱점과 일정 간격(예를 들어, 30mm)을 가지도록 배치될 수 있다.
센싱부(110)는 측정환경에 따라 크기가 달라질 수 있다. 예를 들어, 침대 사이즈에 상응하는 면적과 크기를 가질 수 있다. 또한, 사용자 체형을 고려하여 가로와 세로 비율이 예를 들어 1:3 이 되게 할 수 있다.
획득한 체압 분포 데이터는 사전 설정된 범위(예컨대, 0 ~ 255)로 정규화 과정을 거칠 수 있고, 이미지 형태로 처리될 수 있다.
전처리부(120)는 센싱부(110)에서 획득한 체압 분포 데이터에 대해 문턱값 및 잡음 제거를 수행한다. 체압 분포 데이터를 획득하는 과정에서 주변 환경의 영향으로 인해 미소한 압력값이 획득될 수 있으며, 이는 문턱값을 통해 제거할 수 있다. 또한, 체압 분포 데이터 이외의 잡음 신호는 소정의 잡음 제거 필터(예컨대, wavelet shrinkage denoising filter)를 적용하여 제거될 수 있다.
데이터 분류부(130)는 전처리부(120)를 거친 체압 분포 데이터에 대해 사용자가 취한 자세와 연관하여 분류한다. 예를 들어, 사용자가 서있는 상태에서 발바닥에 대한 체압 분포 데이터, 사용자가 바로 누운 상태에서의 체압 분포 데이터, 사용자가 옆으로 누운 상태에서의 체압 분포 데이터 등으로 분류할 수 있다.
데이터 처리부(140)는 특징 검출부(142)와 학습 모델(144)로 구성된다.
매트릭스 형태의 압력 센서를 이용하여 체압 분포 데이터를 측정하게 되면, 동일한 신체 영역이 매트릭스의 동일한 센서에서 측정되기가 어렵다. 따라서, 도 4에 도시된 것과 같이 특징 검출부(142)는 분류된 체압 분포 데이터에 대해 신호 분석 기술을 적용하여 신체 부위별 특징을 검출한다. 신체 부위별 특징 검출 시 사람 신체의 구조적인 특징을 이용하여 머리, 몸통, 팔, 다리로 구분하고, 각 영역별 체압 분포 데이터를 검출하고 분류할 수 있다. 도 3을 참조하면, 센싱부(20)에 의해 체압 분포 데이터가 사람의 체형을 따라 획득된 경우, 머리(A1), 몸통(A2), 팔(A3R, A3L), 다리(A4R, A4L) 영역으로 분류될 수 있다.
그리고 머리, 몸통, 팔, 다리 등의 영역별 체압 분포 데이터에 초기 가중치를 할당하고 딥러닝 방식의 학습 모델(144)을 이용하여 학습한다. 분류된 체압 분포 데이터를 이용하여 사용자의 체중을 측정할 수 있다. 이처럼 데이터 처리부(140)에 의해 처리된 데이터는 별도의 데이터베이스에 저장 관리될 수 있다.
디스플레이부(150)는 데이터 처리부(140)에 의해 처리된 체압 분포 데이터에 대해 센싱부(110)에 대응되는 직사각형 공간 내에 시각적으로 표현함으로써 사용자가 직관적으로 본인 체형 및 체압 분포를 모니터링할 수 있게 한다.
본 실시예에 따른 사용자 정보 획득 장치(100)에서는 사용자가 누운 자세에서 체압 분포 데이터를 획득할 수 있다. 이 경우 누운 자세에서 사람 신체는 그 입체적 형상으로 인해 배면이 침대의 매트리스에 완전 밀착하지는 못한다. 따라서, 누운 자세에서 신체의 외곽선 부근에서는 매트리스로부터 이격되어 있어 압력 센서를 이용한 압력값 측정이 어렵다. 이로 인해 사용자의 체형을 정확히 파악하기는 어려운 한계가 있다.
따라서, 본 실시예에 따른 사용자 정보 획득 장치(100)는 보다 정확한 사용자 체형 파악을 위해 명령 출력부(160), 체형 분석부(170), 보정부(180)를 더 포함할 수 있다.
명령 출력부(160)는 침대에 있는 사용자에게 지정된 자세를 취하도록 하는 명령을 출력한다. 명령 출력부(160)는 음성 명령을 출력하는 스피커를 포함할 수 이다. 또는 디스플레이부(150)를 통해 시각적으로 명령을 출력할 수도 있다.
출력 명령에는 사용자에게 최소 2개의 자세를 취하게 하는 명령이 포함될 수 있다.
도 6을 참조하면, 바로 누운 자세(제1 자세)를 취하고, 이어서 옆으로 기대어 누운 자세(제2 자세)를 취하게 할 수 있다. 이 경우 사용자는 동일한 무게를 가지고 있지만, 취하고 있는 자세에 따라 체압 분포가 달라지게 된다.
도 7을 참조하면, 사용자에게 바로 누운 자세 혹은 엎드린 자세에서 옆으로 1바퀴 돌게 할 수도 있다. 도 7을 참조하면, 엎드린 자세(a) -> 우측으로 기대 누운 자세(b) -> 바로 누운 자세(c) -> 좌측으로 기대 누운 자세(d)가 연속적으로 이어질 수 있다.
이러한 연속적인 자세를 통해 센싱부(110)는 B1, B2, B3, B4와 같이 연속된 체압 분포 데이터를 획득할 수 있다.
체형 분석부(170)는 명령 출력부(160)에 의해 사용자가 지정된 자세를 취하는 경우 획득된 체압 분포 데이터를 이용하여 사용자의 체형을 분석한다.
도 6에 도시된 것과 같이, 제1 자세(바로 누운 자세)의 체압 분포 데이터와, 제2 자세(옆으로 기대 누운 자세)의 체압 분포 데이터를 조합하여 사용자 체형 파악이 가능하다. 이 경우 사용자 체형에 대한 일부 전개도를 획득할 수 있다.
또는 도 7에 도시된 것과 같이, 엎드린 자세(a) -> 우측으로 기대 누운 자세(b) -> 바로 누운 자세(c) -> 좌측으로 기대 누운 자세(d)가 연속될 경우 B1, B2, B3, B4로 이어지는 연속된 체압 분포 데이터를 획득하고, 이를 조합함으로써 사용자 체형에 대한 전체 전개도(B)를 획득할 수도 있다.
체압 분포 데이터들로부터 사용자 체형에 대한 전개도를 획득하였는 바, 이를 조합함으로써 사용자 체형에 대해 입체적인 3D 형상 정보를 산출해 낼 수 있다.
각 자세에서 획득된 체압 분포 데이터는 데이터 처리부(140)에서 특징 검출부(142)와 학습 모델(144)에 의해 신체 부위별 데이터로 구분 처리될 수 있다.
이 경우 체형 분석부(170)에서는 복수의 체압 분포 데이터에 대해 동일한 신체 부위로 구분 처리된 신체 부위별 데이터가 서로 매칭되게 조합함으로써, 사용자 체형을 입체적으로 파악할 수 있다.
보정부(180)는 제1 자세의 체압 분포 데이터와 제2 자세의 체압 분포 데이터 등 각 자세에서의 체압 분포 데이터를 조합함으로써 사용자의 체중을 보정할 수 있다. 이는 특정 자세에서 센싱부(110)를 통해 획득한 압력값의 총합이 사용자의 체중과 일대일로 매칭하지 않기 때문이며, 대표적인 둘 이상의 자세에서 획득한 압력값의 총합을 서로 비교하고 캘리브레이션을 수행함으로써 사용자의 체중 정보를 보다 정확히 보정할 수 있다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 정보 획득 방법의 각 단계들이 도시되어 있다.
센싱부(110)가 활성화된 상태에서 사용자는 침대 위에 올라오면 사용자 체중에 의한 압력값의 변화를 통해 사용자 진입을 감지한다(단계 S200). 이 경우 변화된 압력값이 지정된 시간 이상 유지된 경우에 한해 사용자가 진입한 것으로 감지할 수 있다. 변화된 압력값이 지정된 시간 동안 유지되지 않고 다시 초기 값으로 돌아갈 경우에는 사용자가 잠시 머무르다 떠난 것으로 보고, 후속 단계들로 진행하지 않을 수 있다.
사용자 진입이 감지된 경우, 명령 출력부(160)는 지정된 방식(음성 명령, 시각 명령 등)으로 사용자에게 특정 자세를 취하도록 하는 사용자 명령을 출력할 수 있다(단계 S205).
사용자가 제1 자세(예. 바로 누운 자세)를 취한 경우, 센싱부(110)는 제1 자세의 체압 분포 데이터를 획득한다(단계 S210).
그리고 다음 사용자 명령에 따라 사용자가 제2 자세(예. 옆으로 기대 누운 자세)를 취한 경우, 센싱부(110)는 제2 자세의 체압 분포 데이터를 획득한다(단계 S215).
제1 자세의 체압 분포 데이터, 제2 자세의 체압 분포 데이터는 전처리부(120), 데이터 분류부(130)를 거쳐 데이터 처리부(140)에서 신체부위별 특징 검출 및 학습 모델에서의 학습을 통해 대표적인 신체 부위(머리, 몸통, 팔 다리)로 구분될 수 있다.
체형 분석부(170)는 제1 자세의 체압 분포 데이터와 제2 자세의 체압 분포 데이터를 조합하여 사용자 체형을 파악할 수 있다(단계 S220). 이 경우 각 자세에서의 구분된 신체 부위 중 동일한 신체 부위를 서로 매칭시킴으로써 두 데이터 간에 연관된 부분을 서로 연결하여 사용자의 입체적 형상을 파악할 수 있다.
보정부(180)는 파악된 사용자 체형 정보와, 제1 자세의 체압 분포 데이터, 제2 자세의 체압 분포 데이터를 각 신체 부위별로 구분하여 매칭시키고 조합함으로써 사용자 체중을 캘리브레이션하여 보다 정확하게 보정할 수 있다(단계 S225).
사용자 명령이 1회 회전인 경우, 도 7에 도시된 것과 같이 연속된 자세 변화에 따른 연속적으로 변화되는 체압 분포 데이터(B1 -> B2 -> B3 -> B4)를 획득할 수 있으며, 이들을 조합하여 사용자 체형에 대한 전개도(B)를 획득할 수 있다. 이 전개도(B)에 기초하여 사용자의 입체적인 3D 형상을 추정해 낼 수도 있다.
추정된 사용자 체형, 사용자 체중 등의 사용자 정보는 디스플레이부(150)를 통해 출력되거나 통신부(미도시)를 통해 사용자 단말로 전송될 수 있다. 또는 별도의 데이터베이스에 저장되어 누적 관리함으로써, 사용자의 일별, 주별, 월별, 년별 체형, 체중 변화에 대한 모니터링이 가능하게 할 수도 있다.
전술한 사용자 정보 획득 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
전술한 사용자 정보 획득 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 사용자 정보 획득 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (6)

  1. 침대에 설치되는 매트릭스 타입의 압력센서를 포함하고, 상기 압력센서에서 측정한 복수 지점에서의 압력값들을 체압 분포 데이터로 생성하는 센싱부;
    상기 체압 분포 데이터를 자세별로 분류하는 데이터 분류부;
    상기 체압 분포 데이터를 신체 부위별로 특징 검출하고, 학습 모델을 통해 구분하여 사용자 체중을 추정하는 데이터 처리부; 및
    상기 사용자 체중을 체압 분포와 연계하여 화면 출력하는 디스플레이부를 포함하는 사용자 정보 획득 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 센싱부에서 사용자 진입을 감지한 경우, 사용자에게 지정된 자세를 취하도록 사용자 명령을 출력하는 명령 출력부;
    상기 사용자 명령에 따른 복수의 사용자 자세에서 상기 센싱부를 통해 생성된 복수의 체압 분포 데이터를 조합하여 입체적인 사용자 체형을 분석하는 체형 분석부; 및
    상기 사용자 체형에 기초하여 상기 사용자 체중을 캘리브레이션하는 보정부를 더 포함하는 사용자 정보 획득 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 사용자 자세에는 바로 누운 제1 자세, 옆으로 기대 누운 제2 자세가 포함되는 것을 특징으로 하는 사용자 정보 획득 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 사용자 명령은 상기 사용자를 1회 옆으로 회전시키는 명령이고,
    상기 사용자의 1회 회전에 의해 엎드린 제1 자세, 우측으로 기대 누운 제2 자세, 바로 누운 제3 자세, 좌측으로 기대 누운 제4 자세로 이어지는 연속된 체압 분포 데이터를 통해 상기 사용자 체형에 대한 전개도를 획득하고,
    상기 체형 분석부가 상기 전개도에 기초하여 입체적인 상기 사용자 체형을 추정하는 것을 특징으로 하는 사용자 정보 획득 장치.
  5. 침대에 설치되는 사용자 정보 획득 장치에서 수행되는 사용자 정보 획득 방법에 있어서,
    센싱부에서 사용자 진입을 감지하는 단계;
    사용자 진입 시 명령 출력부에서 지정된 자세를 취하게 하는 사용자 명령을 출력하는 단계;
    상기 사용자 명령에 따른 복수의 사용자 자세에 의한 복수의 체압 분포 데이터를 획득하는 단계;
    데이터 처리부에서 상기 복수의 체압 분포 데이터에 대해 신체 부위별 특징을 검출하고 학습 모델을 통해 신체 부위별 데이터로 구분 처리하고, 사용자 체중을 추정하는 단계;
    체형 분석부에서 상기 복수의 체압 분포 데이터에 대해 동일한 신체 부위로 구분 처리된 상기 신체 부위별 데이터가 매칭되게 조합하여 사용자 체형을 파악하는 단계; 및
    상기 사용자 체형에 기초하여 사용자 체중을 보정하는 단계를 포함하는 사용자 정보 획득 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 사용자 명령은 상기 사용자를 1회 옆으로 회전시키는 명령이고,
    상기 사용자의 1회 회전에 의해 엎드린 제1 자세, 우측으로 기대 누운 제2 자세, 바로 누운 제3 자세, 좌측으로 기대 누운 제4 자세로 이어지는 연속된 체압 분포 데이터를 통해 상기 사용자 체형에 대한 전개도를 획득하고,
    상기 체형 분석부가 상기 전개도에 기초하여 입체적인 상기 사용자 체형을 추정하는 것을 특징으로 하는 사용자 정보 획득 방법.
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