WO2024257967A1 - 사물 인터넷을 접목한 스마트 안대, 그 동작 제어 방법 및 시스템 - Google Patents

사물 인터넷을 접목한 스마트 안대, 그 동작 제어 방법 및 시스템 Download PDF

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WO2024257967A1
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    • A61F9/00—Methods or devices for treatment of the eyes; Devices for putting in contact-lenses; Devices to correct squinting; Apparatus to guide the blind; Protective devices for the eyes, carried on the body or in the hand
    • A61F9/04—Eye-masks ; Devices to be worn on the face, not intended for looking through; Eye-pads for sunbathing
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    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
    • G16Y40/10—Detection; Monitoring

Definitions

  • the present disclosure relates to a smart eye mask, and more specifically, to a smart eye mask incorporating the Internet of Things, and a method and system for controlling the operation thereof.
  • eye patches had only the function of protecting the eyes, or eyeballs.
  • the present disclosure aims to provide information and guidance to the user regarding the timing of eye drop application by linking a smart eye patch and a terminal application, thereby improving the effectiveness of ophthalmic treatment.
  • the present disclosure provides a smart eye mask incorporating the Internet of Things, and a method and system for controlling the operation thereof.
  • a smart eye mask integrated with the Internet of Things comprises: a communication module; an eye protection part formed in a predetermined shape to cover at least one eye of a user; and a support part that supports the eye protection part so as to be fixed to the user's body, wherein the eye protection part may include at least one light-emitting part and at least one sensor.
  • the at least one light emitting element and the at least one sensor can be attached to one end of the eye protection element.
  • one end of the eye protection member may extend to a position corresponding to a temple area of the user.
  • one end of the eye protection member may extend to a position corresponding to an area above the user's eyebrow.
  • the at least one light emitting unit may be formed of an LED element or an LED array.
  • the at least one sensor unit may include a touch sensor that senses a touch input of the user.
  • the eye protection member can be manufactured by scanning a facial shape of the user and using a 3D printer based on the scanned facial shape data.
  • a terminal communicating with a smart eye mask including a light-emitting unit and a sensor may include a communication module; a receiving unit that receives a signal from the smart eye mask; an analyzing unit that processes and analyzes the received signal of the smart eye mask; and a controlling unit that controls an operation of the smart eye mask according to the content analyzed by the analyzing unit.
  • a method of operating a terminal for controlling a smart eye patch by communicating with a smart eye patch including a light emitting unit and a sensor may include the steps of: obtaining user's eye drop administration log information from the smart eye patch; analyzing the obtained user's eye drop administration log information; determining whether the next eye drop administration time has elapsed based on the analysis result; and generating and transmitting the user's eye drop administration guidance signal to the smart eye patch based on the determination result, thereby controlling the operation of the smart eye patch.
  • a smart blindfold incorporating the Internet of Things and its operation control method and system can be provided.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a service system including a smart blindfold integrated with the Internet of Things according to one embodiment of the present disclosure.
  • Figure 2 is a block diagram of the terminal of Figure 1.
  • Figure 3 is a block diagram of the smart blindfold of Figure 1.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a smart sensor including at least one active area according to one embodiment of the present disclosure.
  • Figure 5 is a drawing illustrating the configuration of each activation area of Figure 4.
  • Figures 6 and 7 are flowcharts illustrating a method for optimizing drying of pathology slides according to the present disclosure.
  • first, second, etc. are used to distinguish one component from another, and the components are not limited by the aforementioned terms.
  • each step is used for convenience of explanation and do not describe the order of each step. Each step may be performed in a different order than specified unless the context clearly indicates a specific order.
  • the 'device according to the present disclosure includes all of various devices that can perform computational processing and provide results to a user.
  • the device according to the present disclosure may include all of a computer, a server device, and a portable terminal, or may be in the form of any one of them.
  • the computer may include, for example, a notebook, desktop, laptop, tablet PC, slate PC, etc. equipped with a web browser.
  • the above server device is a server that processes information by communicating with an external device, and may include an application server, a computing server, a database server, a file server, a game server, a mail server, a proxy server, a web server, etc.
  • the above portable terminal may include, for example, all kinds of handheld-based wireless communication devices such as a PCS (Personal Communication System), GSM (Global System for Mobile communications), PDC (Personal Digital Cellular), PHS (Personal Handyphone System), PDA (Personal Digital Assistant), IMT (International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA (Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA (W-Code Division Multiple Access), WiBro (Wireless Broadband Internet) terminal, a smart phone, and a wearable device such as a watch, a ring, a bracelet, an anklet, a necklace, glasses, contact lenses, or a head-mounted device (HMD).
  • a PCS Personal Communication System
  • GSM Global System for Mobile communications
  • PDC Personal Digital Cellular
  • PHS Personal Handyphone System
  • PDA Personal Digital Assistant
  • IMT International Mobile Telecommunication
  • CDMA Code Division Multiple Access
  • W-CDMA Wideband Code Division Multiple Access
  • WiBro Wireless Broadband Internet
  • the function related to artificial intelligence is operated through a processor and a memory.
  • the processor may be composed of one or more processors.
  • one or more processors may be a general-purpose processor such as a CPU, an AP, a DSP (Digital Signal Processor), a graphics-only processor such as a GPU, a VPU (Vision Processing Unit), or an artificial intelligence-only processor such as an NPU.
  • One or more processors control to process input data according to a predefined operation rule or artificial intelligence model stored in a memory.
  • the artificial intelligence-only processor may be designed with a hardware structure specialized for processing a specific artificial intelligence model.
  • the predefined operation rules or artificial intelligence models are characterized by being created through learning.
  • being created through learning means that the basic artificial intelligence model is learned by using a plurality of learning data by a learning algorithm, thereby creating a predefined operation rules or artificial intelligence model set to perform a desired characteristic (or purpose).
  • Such learning may be performed in the device itself on which the artificial intelligence according to the present disclosure is performed, or may be performed through a separate server and/or system.
  • Examples of the learning algorithm include supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, or reinforcement learning, but are not limited to the examples described above.
  • the artificial intelligence model may be composed of multiple neural network layers.
  • Each of the multiple neural network layers has multiple weight values, and performs neural network operations through operations between the operation results of the previous layer and the multiple weights.
  • the multiple weights of the multiple neural network layers may be optimized by the learning results of the artificial intelligence model. For example, the multiple weights may be updated so that the loss value or cost value acquired from the artificial intelligence model is reduced or minimized during the learning process.
  • the artificial neural network may include a deep neural network (DNN), and examples thereof include, but are not limited to, a convolutional neural network (CNN), a deep neural network (DNN), a recurrent neural network (RNN), a restricted boltzmann machine (RBM), a deep belief network (DBN), a bidirectional recurrent deep neural network (BRDNN), or deep Q-networks.
  • DNN deep neural network
  • a processor can implement artificial intelligence.
  • Artificial intelligence refers to a machine learning method based on an artificial neural network that imitates human neurons (biological neurons) to enable a machine to learn.
  • Artificial intelligence methodologies can be divided into supervised learning in which input data and output data are provided together as training data depending on the learning method, so that the solution (output data) to a problem (input data) is determined, unsupervised learning in which only input data is provided without output data, so that the solution (output data) to a problem (input data) is not determined, and reinforcement learning in which a reward is given from an external environment whenever an action is taken in a current state (State), and learning is performed in a direction to maximize this reward.
  • State current state
  • artificial intelligence methodologies can be categorized by architecture, which is the structure of the learning model.
  • architectures of widely used deep learning technologies can be categorized into convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), transformers, and generative adversarial networks (GANs).
  • CNNs convolutional neural networks
  • RNNs recurrent neural networks
  • GANs generative adversarial networks
  • the present device and system may include an artificial intelligence model.
  • the artificial intelligence model may be one artificial intelligence model or may be implemented as multiple artificial intelligence models.
  • the artificial intelligence model may be composed of a neural network (or an artificial neural network) and may include a statistical learning algorithm that mimics biological neurons in machine learning and cognitive science.
  • a neural network may refer to a model in which artificial neurons (nodes) that form a network by combining synapses change the strength of the synapses through learning and have problem-solving capabilities.
  • Neurons of a neural network may include a combination of weights or biases.
  • a neural network may include one or more layers composed of one or more neurons or nodes.
  • the device may include an input layer, a hidden layer, and an output layer.
  • a neural network that constitutes the device may infer a desired result (output) from an arbitrary input (input) by changing the weights of neurons through learning.
  • the processor can generate a neural network, train (or learn) a neural network, perform a calculation based on received input data, generate an information signal based on the result of the calculation, or retrain the neural network.
  • the models of the neural network can include various types of models such as CNN (Convolution Neural Network) such as GoogleNet, AlexNet, VGG Network, R-CNN (Region with Convolution Neural Network), RPN (Region Proposal Network), RNN (Recurrent Neural Network), S-DNN (Stacking-based deep Neural Network), S-SDNN (State-Space Dynamic Neural Network), Deconvolution Network, DBN (Deep Belief Network), RBM (Restrcted Boltzman Machine), Fully Convolutional Network, LSTM (Long Short-Term Memory) Network, Classification Network, etc., but are not limited thereto.
  • the processor can include one or more processors for performing calculations according to the models of the neural network.
  • the neural network can include a deep It may include a deep neural
  • Neural networks include CNN (Convolutional Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), perceptron, multilayer perceptron, FF (Feed Forward), RBF (Radial Basis Network), DFF (Deep Feed Forward), and LSTM.
  • the processor may be configured to perform a CNN (Convolution Neural Network) such as GoogleNet, AlexNet, VGG Network, R-CNN (Region with Convolution Neural Network), RPN (Region Proposal Network), RNN (Recurrent Neural Network), S-DNN (Stacking-based deep Neural Network), S-SDNN (State-Space Dynamic Neural Network), Deconvolution Network, DBN (Deep Belief Network), RBM (Restrcted Boltzman Machine), Fully Convolutional Network, LSTM (Long Short-Term Memory) Network, Classification Network, Generative Modeling, eXplainable AI, Continual AI, Representation Learning, AI for Material Design, BERT, SP-BERT, MRC/QA for natural language processing, Text Analysis, Dialog System, GPT-3, GPT-4, Visual Analytics for vision processing, Visual Understanding, Video Synthesis, ResNet for data intelligence, Anomaly Detection, Prediction, Time-Series Forecasting,
  • CNN Convolution Neural Network
  • CNN
  • the smart eye patch may refer to any form of electronic device that provides information or guidance regarding eye drops for a user (e.g., a patient) through digital technology by attaching or building various electronic devices therein, thereby increasing the therapeutic effect or processing signals to prevent problems.
  • the smart eye patch may be a traditional eye patch except for the attached or built-in electronic devices, or may be a form of device designed separately for the smart eye patch according to the present disclosure, but is not limited thereto.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a service system (1) including a smart blindfold integrated with the Internet of Things according to one embodiment of the present disclosure.
  • Figure 2 is a block diagram of the configuration of the terminal (100) of Figure 1.
  • Figure 3 is a block diagram of the smart blindfold (200) of Figure 1.
  • a service system (1) may include a smart eye patch that protects at least one eye of a user, including a communication module, a light-emitting unit, a sensor, and an output unit, and a terminal that communicates with the smart eye patch to obtain eye drop administration log information of the user sensed by the sensor, and controls the operation of the smart eye patch based on the obtained eye drop administration log information of the user.
  • a smart eye patch that protects at least one eye of a user, including a communication module, a light-emitting unit, a sensor, and an output unit, and a terminal that communicates with the smart eye patch to obtain eye drop administration log information of the user sensed by the sensor, and controls the operation of the smart eye patch based on the obtained eye drop administration log information of the user.
  • a service system (1) may be implemented including a terminal (100) and a smart eye mask (200). At this time, the service system (1) may be implemented further including a server (200) connected to at least one of the terminal (100) and the smart eye mask (200).
  • the terminal (100) can perform data communication with the smart blindfold (200) to control the operation of the smart blindfold (200).
  • the data communication can be performed through an application.
  • the terminal (100) may include a memory (160) and a processor.
  • the processor may include a communication module (110), a data receiving unit (120), a data extraction unit (130), a data processing unit (140), and a control unit (150).
  • a communication module 110
  • a data receiving unit 120
  • a data extraction unit 130
  • a data processing unit 140
  • a control unit 150
  • the communication module (110) provides a communication interface environment to support the terminal (100) to exchange data with the smart mask (200).
  • the communication module (110) can provide a communication interface environment as needed to support the terminal (100) to exchange data with the server (300).
  • the data receiving unit (120) can receive data from the smart mask (200) through the communication module (110).
  • the data receiving unit (120) can receive data from the server (300) through the communication module (110).
  • the data extraction unit (130) can extract information from data of the smart blindfold (200) and/or server (300) received through the data reception unit (120).
  • the data processing unit (140) can process data from the smart blindfold (200) and/or server (300) received through the data receiving unit (120) or process data extracted through the data extraction unit (130).
  • the data processing unit (140) can generate necessary control signals based on the processed data.
  • the control unit (150) can control the overall operation of each component of the processor and the terminal (100).
  • the memory (160) can store various information in advance or update stored information.
  • the memory (160) can temporarily store data or information processed by each component of the terminal (100).
  • the memory (160) can store software, such as programs, or related processing engines, etc., required for processing, analyzing, etc. data received from the smart blindfold (200), as needed.
  • the memory (160) can store information about an artificial intelligence learning engine. Such an engine may be implemented in the control unit (150).
  • the control unit (150) may include an analysis unit (not shown) that processes and analyzes the received signal of the smart blindfold (200).
  • the control unit (150) can control the operation of the smart blindfold (200) based on the contents analyzed by the analysis unit.
  • the control unit (150) can extract the user's eye drop administration log data from the signal of the smart eye patch (200).
  • the control unit (150) can control the operation of a component attached to or built into the smart eye patch (200) based on the extracted user's eye drop administration log data.
  • the control unit (150) determines whether the next eye drop administration time has elapsed based on the extracted user's eye drop administration log data, and accordingly provides information or guidance on the timing of eye drop administration through the smart eye patch (200). The specific algorithm for this is described in detail in FIGS. 6 and 7.
  • the smart eye mask (200) protects at least one eye of the user, and by incorporating digital technology, it can perform not only the protection of the user's eyes but also a management function.
  • the management function may mean, for example, various functions for protecting the user's eyes or eyesight.
  • a situation in which the user must instill eye drops is assumed as a management function, and management related to instillation of eye drops is explained as an example. However, it is not limited thereto.
  • examples of digital technologies incorporated into the smart blindfold (200) include Internet of Things technology and various wired/wireless communication technologies, but are not limited thereto.
  • a smart eye patch (200) can perform an eye drop instillation control operation of a user by being equipped with, built-in to, or connected to at least one indicator, at least one sensor, an output unit, etc.
  • the smart blindfold (200) may be configured to include a memory (260) and a processor.
  • the processor may be configured to include a communication module (210), a sensor unit (220), a light emitting unit (230), an output unit (240), and a control unit (250).
  • the communication module (210) provides a communication interface environment to support the smart eye mask (200) to exchange data with the terminal (100).
  • the communication module (210) can provide a communication interface environment as needed to support the smart blindfold (200) to exchange data with the server (300).
  • the sensor unit (220) can detect a user's input by including at least one sensor. If the user's input is a touch input, at least one sensor constituting the sensor unit (220) can be a touch sensor.
  • the sensor unit (220) can sense and acquire the user's body information.
  • the user's body information can include various information such as eyeballs, blood pressure, or heartbeat.
  • the sensor unit (220) may include an image sensor or various measuring sensors.
  • the image sensor may capture images of the user's eyeball or the area around the eyeball.
  • Images of the user's eyes or the area around the eyes captured in this manner can be transmitted to a terminal (100) or server (300) and used for monitoring or analysis purposes.
  • the medical institution can analyze and control the operation of the smart eye patch (200) related to the timing of eye drop administration for the user according to the condition of the eye. For example, the medical institution can adjust the preset timing of eye drop administration through the smart eye patch (200).
  • the light emitting unit (230) can operate according to an operation control signal from a terminal (100) or a server (300).
  • the light-emitting part (230) is a component for performing the above-described indicator function and can emit light to indicate a status related to the timing of eye drop administration by a user wearing a smart eye patch (200).
  • the light emitting unit (230) can be implemented in the form of a light emitting diode (LED) element of a specific color or an LED array.
  • LED light emitting diode
  • the light-emitting parts (230) may be arranged at a predetermined interval and may be arranged in a predetermined shape so that the light-emitting content can be identified by a third party when viewed from the outside.
  • the light emitting unit (230) can emit light only from a specific color element depending on the user's eye drop administration status according to a control signal from the terminal (100) or server (300).
  • the light emitting unit (230) can emit light in a specific pattern depending on the user's eye drop administration status according to a control signal from the terminal (100) or server (300).
  • the light-emitting unit (230) may emit light in a specific pattern with a specific color depending on the user's eye drop administration status according to a control signal from the terminal (100) or server (300).
  • the light emitting unit (230) may have elements of each color sequentially emit light in a specific pattern according to the user's eye drop administration status in accordance with a control signal from the terminal (100) or server (300).
  • the output unit (240) may include at least one of a display capable of outputting an image and a speaker capable of outputting a sound.
  • a display capable of outputting an image
  • a speaker capable of outputting a sound.
  • the output unit (240) is described in the present disclosure using a speaker as an example.
  • the output unit (240) is not necessarily an essential component, and may be replaced by or operate together with an external device that can output sound in conjunction with it.
  • external devices may include an artificial intelligence speaker, an external speaker, a terminal such as a user's smartphone, etc.
  • the control unit (250) can control the operation of each component of the processor.
  • the control unit (250) may further include an artificial intelligence engine (not shown) required to sense the user's status.
  • the memory (160, 260) may include at least one type of storage medium among a flash memory type, a hard disk type, an SSD (Solid State Disk type), an SDD (Silicon Disk Drive type), a multimedia card micro type, a card type memory (for example, an SD or XD memory, etc.), a random access memory (RAM), a static random access memory (SRAM), a read-only memory (ROM), an electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM), a programmable read-only memory (PROM), a magnetic memory, a magnetic disk, and an optical disk.
  • a flash memory type for example, an SD or XD memory, etc.
  • RAM random access memory
  • SRAM static random access memory
  • ROM read-only memory
  • EEPROM electrically erasable programmable read-only memory
  • PROM programmable read-only memory
  • magnetic memory a magnetic disk, and an optical disk.
  • FIGS. 2 and 3 only one memory (160, 260) is illustrated for convenience, but it is not limited thereto and there may be multiple memories.
  • the memory (160, 260) is illustrated and described as being built into the terminal (100) and the smart mask (200) for convenience, but is not limited thereto.
  • the memory (160, 260) may be implemented in the form of a server located externally or remotely.
  • the memory and the processor may be implemented as separate chips. Alternatively, the memory and the processor may be implemented as a single chip.
  • At least one component may be added or deleted in accordance with the performance of the components illustrated in FIGS. 2 and 3.
  • the mutual positions of the components may be changed in accordance with the performance or structure of the system.
  • each component illustrated in FIGS. 2 and 3 refers to software and/or hardware components such as a Field Programmable Gate Array (FPGA) and an Application Specific Integrated Circuit (ASIC).
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a smart sensor including at least one active area according to one embodiment of the present disclosure.
  • Figure 5 is a drawing illustrating the configuration of each activation area of Figure 4.
  • a smart eye mask (200) may be composed of an eye protection part and a support part.
  • the eye protection member may be formed into a predetermined shape to cover at least one eye of the user.
  • the predetermined shape may be a circular, oval, or polygonal shape, like a typical eyeglass shape, but is not limited thereto.
  • the eye protection device may have a cover made of a material such as cotton over at least a portion of the inner surface positioned in front of the user's eye.
  • the support member can support the eye protection member so that it can perform its function.
  • the support member can have a structure that supports the eye protection member so that it is attached to the user's body or fixed at a predetermined distance.
  • the support member can have various forms such as a strap or a band.
  • the support according to the present disclosure is, like a traditional support, wrapped around a part of the user's body, i.e., the ear, and supports the smart eye mask (200) to be positioned in front of the eye to protect the eye.
  • the active area may refer to a physical area where at least one of the sensor unit, light emitting unit, and output unit of the smart blindfold (200) according to the present disclosure can be located.
  • the first region (410, 420) may be located at the outermost end of the smart blindfold (200).
  • the first region (410, 420) can each be an extended region from the outermost end of the smart blindfold (200).
  • the first area (410, 420) may correspond to the user's temple or upper eyebrow area when the user wears the smart eye mask (200).
  • the first region (410, 420) can be moved along the outermost line of the smart blindfold (200).
  • the second region (430) may be an area corresponding to a body part of the user, i.e., the upper part of the nose.
  • the third area (440, 450) may represent an area at a location corresponding to the area where the user's eyes are located when viewed from the front.
  • FIG. 5 illustrates an example in which a light-emitting unit (510), a sensor unit (520), and an output unit (530) are all provided in one active area.
  • a light-emitting unit (510), a sensor unit (520), and an output unit (530) are all provided in one active area.
  • the present disclosure is not limited thereto.
  • the output section may be distributed and arranged in the first area (410, 420), the sensor section in the second area (430), and the light emitting section in the third area (440, 450).
  • the eye protection device can be manufactured by scanning the user's facial shape and using the eye patch manufacturing device (170) of Fig. 2 based on the scanned facial shape data.
  • the eye patch manufacturing device (170) can be a 3D printer.
  • the shape, thickness, etc. of the eye protection device can be determined based on the scanned user's facial shape data.
  • the number, position, combination, etc. of at least one of the sensor unit, light emitting unit, and output unit mounted on the eye protection device can be determined by the shape or thickness of the eye protection device or the scanned user's facial shape data.
  • the smart eye patch (200) can guide the user (patient) and guardian together about the eye drop application situation. At this time, the smart eye patch (200) can utilize auditory information and visual information together for guidance.
  • the smart eye mask (200) can output an eye drop notification as a sound through the output unit (530). Meanwhile, the smart eye mask (200) can provide an eye drop notification so that it can be recognized by outputting a predetermined light emitting pattern through the light emitting unit (510).
  • the sound and light pattern provided by the smart eye mask (200) are linked to each other and may change depending on the situation. For example, as the number of eye drop instillation notifications increases or the time of eye drop instillation approaches, the sound intensity may increase or the light pattern may change.
  • an application running on a terminal (100) communicating with a smart eye patch (200) may notify eye drop drop notifications or situations in the form of text, audio, images, or videos, or may notify eye drop drop notifications or situations through sound patterns or vibration patterns. Through this, both the user (patient) and the guardian may be aware of the eye drop drop situation.
  • Figures 6 and 7 are flowcharts illustrating a method for controlling the operation of a smart blindfold (200) according to the present disclosure.
  • the terminal (100) can obtain the user's medication log information from the smart eye mask (200).
  • the terminal (100) can analyze the user medication log information of the acquired smart eye mask (200).
  • the terminal (100) can determine whether the next medication time has arrived based on the user's medication log information analyzed in operation S120.
  • the terminal (100) can generate a medication guidance signal and transmit it to the smart eye mask (200).
  • the terminal (100) can operate as in FIG. 7 or obtain new medication log information.
  • Figure 7 may be a detailed process of Figure 6 or may be a separate process.
  • the terminal (100) determines in operation S130 that the next medication time has arrived, it can generate a medication guidance signal as described above and transmit it to the smart band (S140, FIG. 7).
  • the terminal (100) determines in operation S130 that the next medication time has not arrived, it can perform the following process.
  • the terminal (100) can determine whether the time remaining until the next medication time has not yet arrived is within the first threshold time.
  • the terminal (100) determines that the next medication time has not yet arrived but the remaining time until then is within the first threshold time, the terminal (100) can generate a first medication guidance signal and transmit it to the smart eye mask (200).
  • operation S230 if the terminal (100) determines as a result of operation S210 that the next medication time has not yet arrived but the remaining time until then is not within the first threshold time, it can determine whether it is within the nth threshold time again.
  • the terminal (100) determines that the next medication time has not yet arrived but the remaining time until then is within the nth threshold time based on the judgment result of operation S230, it can generate an nth medication guidance signal and transmit it to the smart eye mask (200).
  • the terminal (100) determines, based on the S230 operation judgment result, that the next medication time has not yet arrived but the remaining time until then is not within the n threshold time, it can obtain new medication log information.
  • the medication guidance signal of operation S140 may be expressed as the first medication guidance signal
  • the medication guidance signal of operation S220 may be expressed as the second medication guidance signal, etc.
  • the step of controlling the operation of the smart eye patch (200) in the terminal (100) can be largely divided depending on whether the user's eye drop administration time has elapsed as a result of the judgment.
  • the step of controlling the operation of the smart eye mask (200) in the terminal (100) can control the light emitting part included in the smart eye mask (200) to emit light in a first color when it is determined that the user's eye drop administration time has elapsed.
  • the step of controlling the operation of the smart eye mask (200) in the terminal (100) can control the smart eye mask (200) to output a sound if it is determined that the user's eye drop administration time has elapsed.
  • the step of controlling the operation of the smart eye patch (200) in the terminal (100) may further perform an operation of determining whether there is time less than the first threshold time remaining until the next eye drop administration time if the judgment or analysis result shows that the user's eye drop administration time has elapsed and the next eye drop administration time has not elapsed.
  • the light emitting part of the smart eye patch (200) can be controlled to light in a second color.
  • the analysis results may further include an operation of determining whether the time remaining until the next eye drop administration time is greater than or equal to the first threshold time and less than or equal to the second threshold time until the next eye drop administration time has not passed.
  • the terminal (100) can control the light emitting portion of the smart eye patch (200) to emit light in a third color.
  • the first color may be red (RG)
  • the second color may be blue (B)
  • the third color may be green (G), but is not limited thereto.
  • the user's medication log information can basically be obtained by the user wearing the smart eye patch (200) and touching the touch sensor after instilling eye drops.
  • the user may forget to touch the touch sensor. Therefore, when the terminal (100) detects that the user is wearing the smart eye mask (200), it can provide information on whether medication has been administered, that is, guidance or guide information on whether the touch sensor has been touched. This guidance or guide information can be output through the smart eye mask (200) in the form of color or sound.
  • the smart eye mask (200) when the smart eye mask (200) detects that the user is wearing it, it can provide information on whether medication has been administered, that is, guidance or guide information on whether the touch sensor has been touched.
  • This guidance or guide information can be provided in the form of color or sound.
  • the terminal (100) and/or the smart eye mask (200) can basically determine the time of the user's eye drop administration as the time when the user touches the touch sensor. However, there may be a time difference between the time of the user's eye drop administration and the time when the user touches the touch sensor. Therefore, the interval or length of the aforementioned critical time can be determined by considering this time difference.
  • the touch sensor touch point according to the user's eye drop administration is at a constant interval, it can be accepted as the administration point.
  • the constant interval can also include a range within a pre-determined time.
  • the terminal (100) and/or the smart eye patch (200) can control the intensity of the information of the aforementioned medication guidance signal differently.
  • the sound can be made louder or the number of medication guidance or guides can be increased.
  • the terminal (100) and/or the smart eye mask (200) may calculate the remaining time until the next medication time if it is detected that the user touches an inactive area other than an active area equipped with a touch sensor. This may be to provide guidance for the next medication time, since touching the inactive area, for example, may be an undressing of the smart eye mask (200).
  • the terminal (100) and/or smart eye mask (200) can provide an appropriate medication time guidance guide or control the contents of the scheduled medication guidance guide differently depending on the remaining time until the next medication time calculated.
  • the terminal (100) and/or the smart eye mask (200) can provide a guide for wearing the smart eye mask (200) through the smart eye mask (200) and the user's registered terminal (not shown).
  • the terminal (100) and/or the smart eye mask (200) can provide guidance on the next medication time according to the detected event.
  • the event occurrence signal can include, for example, a case where a foreign substance is detected inside or outside the smart eye mask (200).
  • the terminal (100) and/or the smart eye mask (200) can control the medication guidance guide differently depending on the space where the user wearing the smart eye mask (200) is located. For example, if the space where the user wearing the smart eye mask (200) is located is a private space such as a house, the level of the guidance guide can be set to the maximum. Otherwise, the level can be determined (middle or lowest) depending on the type or type of the identified space, and the level of the guidance guide can be controlled to be adjusted accordingly.
  • the terminal (100) and/or the smart eye mask (200) can control the method of outputting the medication guidance guide differently depending on the space where the user wearing the smart eye mask (200) is located.
  • the medication guidance guide can be provided through or in conjunction with various external devices (e.g., TV, external speaker, etc.) that can be linked, not necessarily limited to the smart eye mask (200).
  • the terminal (100) and/or the smart eye mask (200) can control the medication guidance guide differently based on the current time information. For example, if the medication guidance guide is provided to the same degree when the current time is daytime and late at night, it may cause inconvenience to the user as well as a third party, so it may be desirable to provide it by adjusting the guide level.
  • the present disclosure may also provide a medication guidance guide in a combined form of two or more of the embodiments described above.
  • the disclosed embodiments may be implemented in the form of a recording medium storing instructions executable by a computer.
  • the instructions may be stored in the form of program codes, and when executed by a processor, may generate program modules to perform the operations of the disclosed embodiments.
  • the recording medium may be implemented as a computer-readable recording medium.
  • Computer-readable storage media include all types of storage media that store instructions that can be deciphered by a computer. Examples include ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), magnetic tape, magnetic disk, flash memory, and optical data storage devices.
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • magnetic tape magnetic tape
  • magnetic disk magnetic disk
  • flash memory optical data storage devices

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Abstract

사물 인터넷을 접목한 스마트 안대, 그 동작 제어 방법 및 시스템이 개시된다. 본 개시에 따른 적어도 하나에 따른 발광부와 센서가 포함된 스마트 안대와 통신하는 단말기는, 통신 모듈; 디스플레이; 상기 스마트 안대로부터 신호를 수신하는 수신부; 상기 수신된 스마트 안대의 신호를 처리하고 분석하는 분석부; 및 상기 분석부에서 분석된 내용에 따라 상기 스마트 안대의 동작을 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.

Description

사물 인터넷을 접목한 스마트 안대, 그 동작 제어 방법 및 시스템
본 개시는 스마트 안대에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사물 인터넷을 접목한 스마트 안대, 그 동작 제어 방법 및 시스템에 관한 것이다.
종래 안대는 단순히 눈, 즉 안구를 보호하는 기능만이 있었다.
최근 미용이나 생활의 불편함 해소 목적으로 라식이나 라섹과 같은 시력 교정술에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다.
또한, 대기 환경의 변화 등뿐만 아니라 노령 인구가 늘어남에 따라 백내장, 녹내장과 같은 다양한 안과 질환이 증가하고, 안과 수술에 대한 수요도 함께 증가하고 있다.
이러한 이유로 안대의 착용은 시술이나 수술 이후에 안구의 보호를 포함하여 수술 후 관리를 위해 그 수요가 늘어나고 있다.
본 개시에서는 스마트 안대와 단말기의 어플리케이션을 연동하여, 사용자에게 안약의 점안 시점에 대한 정보를 제공하고 가이드하여 그를 통한 안과 치료 효과를 높이고자 하는 것이다.
본 개시에서는 사물 인터넷을 접목한 스마트 안대, 그 동작 제어 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 개시의 다양한 실시예들 중 적어도 하나에 따른 사물 인터넷이 접목된 스마트 안대는, 통신모듈; 사용자의 적어도 하나의 안구를 덮도록 소정 형상으로 형성된 안구 보호부; 및 상기 안구 보호부가 상기 사용자의 신체에 고정되도록 지지하는 지지부를 포함하되, 상기 안구 보호부는, 적어도 하나의 발광부와 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예들 중 적어도 하나에 따르면, 상기 적어도 하나의 발광부와 적어도 하나의 센서는, 상기 안구 보호부의 일단에 부착될 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예들 중 적어도 하나에 따르면, 상기 안구 보호부의 일단은, 상기 사용자의 관자놀이 부위에 상응하는 위치까지 연장될 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예들 중 적어도 하나에 따르면, 상기 안구 보호부의 일단은, 상기 사용자의 눈썹 위쪽 부위에 상응하는 위치까지 연장될 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예들 중 적어도 하나에 따르면, 상기 적어도 하나의 발광부는, LED 소자 또는 LED 어레이로 형성될 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예들 중 적어도 하나에 따르면, 상기 적어도 하나의 센서부는, 상기 사용자의 터치 입력을 센싱하는 터치 센서를 포함할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예들 중 적어도 하나에 따르면, 상기 안구 보호부는, 상기 사용자의 안면 형상을 스캔하고, 스캔된 안면 형상 데이터에 기반하여 3D 프린터에 의해 제작될 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예들 중 적어도 하나에 따른 발광부와 센서가 포함된 스마트 안대와 통신하는 단말기는, 통신 모듈; 상기 스마트 안대로부터 신호를 수신하는 수신부; 상기 수신된 스마트 안대의 신호를 처리하고 분석하는 분석부; 및 상기 분석부에서 분석된 내용에 따라 상기 스마트 안대의 동작을 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예들 중 적어도 하나에 따른, 발광부와 센서가 포함된 스마트 안대와 통신하여 상기 스마트 안대를 제어하는 단말기의 동작 방법은, 상기 스마트 안대로부터 사용자의 안약 투약 로그 정보를 획득하는 단계; 상기 획득한 사용자의 안약 투약 로그 정보를 분석하는 단계; 상기 분석 결과 다음 안약 투약 시간이 도과하였는지 판단하는 단계; 및 상기 판단 결과에 기초하여 사용자의 안약 투약 안내 신호를 생성 및 상기 스마트 안대로 전송하여 상기 스마트 안대의 동작을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예들 중 적어도 하나에 따르면,
첫째, 사용자가 보다 정확하게 안약을 사용하도록 유도하여 치료 효과를 높일 수 있는 효과가 있다.
둘째, 사물 인터넷을 접목한 스마트 안대, 그 동작 제어 방법 및 시스템을 제공할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일실시예에 따른 사물 인터넷이 접목된 스마트 안대가 포함된 서비스 시스템의 개략도이다.
도 2는 도 1의 단말기의 구성 블록도이다.
도 3은 도 1의 스마트 안대의 구성 블록도이다.
도 4는 본 개시의 일실시예에 따른 적어도 하나의 활성화 영역이 포함된 스마트 센서를 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 5는 도 4의 각 활성화 영역의 구성을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 6과 7은 본 개시에 따른 병리 슬라이드 건조 최적화 방법을 설명하기 위해 도시한 순서도이다.
본 개시 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 개시가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 개시가 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 ‘부, 모듈, 부재, 블록’이라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 하나의 구성요소로 구현되거나, 하나의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 복수의 구성요소들을 포함하는 것도 가능하다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 간접적으로 연결되어 있는 경우를 포함하고, 간접적인 연결은 무선 통신망을 통해 연결되는 것을 포함한다.
또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
제1, 제2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
각 단계들에 있어 식별부호는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다.
이하 첨부된 도면들을 참고하여 본 개시의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.
본 명세서에서 '본 개시에 따른 장치'는 연산 처리를 수행하여 사용자에게 결과를 제공할 수 있는 다양한 장치들이 모두 포함된다. 예를 들어, 본 개시에 따른 장치는, 컴퓨터, 서버 장치 및 휴대용 단말기를 모두 포함하거나, 또는 어느 하나의 형태가 될 수 있다.
여기에서, 상기 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop), 태블릿 PC, 슬레이트 PC 등을 포함할 수 있다.
상기 서버 장치는 외부 장치와 통신을 수행하여 정보를 처리하는 서버로써, 애플리케이션 서버, 컴퓨팅 서버, 데이터베이스 서버, 파일 서버, 게임 서버, 메일 서버, 프록시 서버, 웹 서버 등을 포함할 수 있다.
상기 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), WiBro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트 폰(Smart Phone) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치와 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(HMD: head-mounted device) 등과 같은 웨어러블 장치를 포함할 수 있다.
본 개시에 따른 인공지능과 관련된 기능은 프로세서와 메모리를 통해 동작된다. 프로세서는 하나 또는 복수의 프로세서로 구성될 수 있다. 이때, 하나 또는 복수의 프로세서는 CPU, AP, DSP(Digital Signal Processor) 등과 같은 범용 프로세서, GPU, VPU(Vision Processing Unit)와 같은 그래픽 전용 프로세서 또는 NPU와 같은 인공지능 전용 프로세서일 수 있다. 하나 또는 복수의 프로세서는, 메모리에 저장된 기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델에 따라, 입력 데이터를 처리하도록 제어한다. 또는, 하나 또는 복수의 프로세서가 인공지능 전용 프로세서인 경우, 인공지능 전용 프로세서는, 특정 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조로 설계될 수 있다.
기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델은 학습을 통해 만들어진 것을 특징으로 한다. 여기서, 학습을 통해 만들어진다는 것은, 기본 인공지능 모델이 학습 알고리즘에 의하여 다수의 학습 데이터들을 이용하여 학습됨으로써, 원하는 특성(또는, 목적)을 수행하도록 설정된 기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델이 만들어짐을 의미한다. 이러한 학습은 본 개시에 따른 인공지능이 수행되는 기기 자체에서 이루어질 수도 있고, 별도의 서버 및/또는 시스템을 통해 이루어질 수도 있다. 학습 알고리즘의 예로는, 지도형 학습(supervised learning), 비지도 형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.
인공지능 모델은, 복수의 신경망 레이어들로 구성될 수 있다. 복수의 신경망 레이어들 각각은 복수의 가중치들 (weight values)을 갖고 있으며, 이전(previous) 레이어의 연산 결과와 복수의 가중치들 간의 연산을 통해 신경 망 연산을 수행한다. 복수의 신경망 레이어들이 갖고 있는 복수의 가중치들은 인공지능 모델의 학습 결과에 의해 최적화될 수 있다. 예를 들어, 학습 과정 동안 인공지능 모델에서 획득한 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값이 감소 또는 최소화되도록 복수의 가중치들이 갱신될 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)를 포함할 수 있으며, 예를 들어, CNN(Convolutional Neural Network), DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), RBM(Restricted Boltzmann Machine), DBN(Deep Belief Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 또는 심층 Q-네트워크(Deep Q-Networks) 등이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.
본 개시의 예시적인 실시예에 따르면, 프로세서는 인공지능을 구현할 수 있다. 인공지능이란 사람의 신경세포(biological neuron)를 모사하여 기계가 학습하도록 하는 인공신경망(Artificial Neural Network) 기반의 기계 학습법을 의미한다. 인공지능의 방법론에는 학습 방식에 따라 훈련 데이터로서 입력 데이터와 출력 데이터가 같이 제공됨으로써 문제(입력 데이터)의 해답(출력데이터)이 정해져 있는 지도학습(supervised learning), 및 출력 데이터 없이 입력데이터만 제공되어 문제(입력 데이터)의 해답(출력 데이터)이 정해지지 않는 비지도학습(unsupervised learning), 및 현재의 상태(State)에서 어떤 행동(Action)을 취할 때마다 외부 환경에서 보상(Reward)이 주어지는데, 이러한 보상을 최대화하는 방향으로 학습을 진행하는 강화학습(reinforcement learning)으로 구분될 수 있다. 또한, 인공지능의 방법론은 학습 모델의 구조인 아키텍처에 따라 구분될 수도 있는데, 널리 이용되는 딥러닝 기술의 아키텍처는, 합성곱신경망(CNN; Convolutional Neural Network), 순환신경망(RNN; Recurrent Neural Network), 트랜스포머(Transformer), 생성적 대립 신경망(GAN; generative adversarial networks) 등으로 구분될 수 있다.
본 장치와 시스템은 인공지능 모델을 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 하나의 인공지능 모델일 수 있고, 복수의 인공지능 모델로 구현될 수도 있다. 인공지능 모델은 뉴럴 네트워크(또는 인공 신경망)로 구성될 수 있으며, 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경을 모방한 통계학적 학습 알고리즘을 포함할 수 있다. 뉴럴 네트워크는 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 뉴럴 네트워크의 뉴런은 가중치 또는 바이어스의 조합을 포함할 수 있다. 뉴럴 네트워크는 하나 이상의 뉴런 또는 노드로 구성된 하나 이상의 레이어(layer)를 포함할 수 있다. 예시적으로, 장치는 input layer, hidden layer, output layer를 포함할 수 있다. 장치를 구성하는 뉴럴 네트워크는 뉴런의 가중치를 학습을 통해 변화시킴으로써 임의의 입력(input)으로부터 예측하고자 하는 결과(output)를 추론할 수 있다.
프로세서는 뉴럴 네트워크를 생성하거나, 뉴럴 네트워크를 훈련(train, 또는 학습(learn)하거나, 수신되는 입력 데이터를 기초로 연산을 수행하고, 수행 결과를 기초로 정보 신호(information signal)를 생성하거나, 뉴럴 네트워크를 재훈련(retrain)할 수 있다. 뉴럴 네트워크의 모델들은 GoogleNet, AlexNet, VGG Network 등과 같은 CNN(Convolution Neural Network), R-CNN(Region with Convolution Neural Network), RPN(Region Proposal Network), RNN(Recurrent Neural Network), S-DNN(Stacking-based deep Neural Network), S-SDNN(State-Space Dynamic Neural Network), Deconvolution Network, DBN(Deep Belief Network), RBM(Restrcted Boltzman Machine), Fully Convolutional Network, LSTM(Long Short-Term Memory) Network, Classification Network 등 다양한 종류의 모델들을 포함할 수 있으나 이에 제한되지는 않는다. 프로세서는 뉴럴 네트워크의 모델들에 따른 연산을 수행하기 위한 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 예를 들어 뉴럴 네트워크는 심층 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network)를 포함할 수 있다.
뉴럴 네트워크는 CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), 퍼셉트론(perceptron), 다층 퍼셉트론(multilayer perceptron), FF(Feed Forward), RBF(Radial Basis Network), DFF(Deep Feed Forward), LSTM(Long Short Term Memory), GRU(Gated Recurrent Unit), AE(Auto Encoder), VAE(Variational Auto Encoder), DAE(Denoising Auto Encoder), SAE(Sparse Auto Encoder), MC(Markov Chain), HN(Hopfield Network), BM(Boltzmann Machine), RBM(Restricted Boltzmann Machine), DBN(Depp Belief Network), DCN(Deep Convolutional Network), DN(Deconvolutional Network), DCIGN(Deep Convolutional Inverse Graphics Network), GAN(Generative Adversarial Network), LSM(Liquid State Machine), ELM(Extreme Learning Machine), ESN(Echo State Network), DRN(Deep Residual Network), DNC(Differentiable Neural Computer), NTM(Neural Turning Machine), CN(Capsule Network), KN(Kohonen Network) 및 AN(Attention Network)를 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것이 아닌 임의의 뉴럴 네트워크를 포함할 수 있음은 통상의 기술자가 이해할 것이다.
본 개시의 예시적인 실시예에 따르면, 프로세서는 GoogleNet, AlexNet, VGG Network 등과 같은 CNN(Convolution Neural Network), R-CNN(Region with Convolution Neural Network), RPN(Region Proposal Network), RNN(Recurrent Neural Network), S-DNN(Stacking-based deep Neural Network), S-SDNN(State-Space Dynamic Neural Network), Deconvolution Network, DBN(Deep Belief Network), RBM(Restrcted Boltzman Machine), Fully Convolutional Network, LSTM(Long Short-Term Memory) Network, Classification Network, Generative Modeling, eXplainable AI, Continual AI, Representation Learning, AI for Material Design, 자연어 처리를 위한 BERT, SP-BERT, MRC/QA, Text Analysis, Dialog System, GPT-3, GPT-4, 비전 처리를 위한 Visual Analytics, Visual Understanding, Video Synthesis, ResNet 데이터 지능을 위한 Anomaly Detection, Prediction, Time-Series Forecasting, Optimization, Recommendation, Data Creation 등 다양한 인공지능 구조 및 알고리즘을 이용할 수 있으며, 이에 제한되지 않는다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 실시예를 상세하게 설명한다.
본 개시에서 스마트 안대는 다양한 전자 기구를 부착하거나 내장하여 디지털 기술을 통해 사용자(예를 들어, 환자)에게 치료약의 점안에 관한 정보를 제공하거나 가이드하여 치료 효과를 높이거나 문제가 발생하지 않도록 신호 처리하는 모든 형태의 전자 장치를 나타낼 수 있다. 한편, 이러한 스마트 안대는 부착 또는 내장되는 전자 기구를 제외한 부분은 전통적인 안대일 수도 있고, 본 개시에 따른 스마트 안대를 위해 별도 고안된 기구 형태일 수도 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 1은 본 개시의 일실시예에 따른 사물 인터넷이 접목된 스마트 안대가 포함된 서비스 시스템(1)의 개략도이다.
도 2는 도 1의 단말기(100)의 구성 블록도이다.
도 3은 도 1의 스마트 안대(200)의 구성 블록도이다.
본 개시의 다양한 실시예들 중 적어도 하나에 따른 서비스 시스템(1)은, 통신모듈, 발광부, 센서 및 출력부를 포함하여 사용자의 적어도 하나의 안구를 보호하는 스마트 안대, 및 스마트 안대와 통신하여 센서에 의해 센싱된 사용자의 안약 투약 로그 정보를 획득하고, 획득된 사용자의 안약 투약 로그 정보에 기초하여 스마트 안대의 동작을 제어하는 단말기를 포함할 수 있다.
도 1을 참조하면, 본 개시의 일 실시예에 따른 서비스 시스템(1)은, 단말기(100)와 스마트 안대(200)를 포함하여 구현될 수 있다. 이 때, 서비스 시스템(1)은 단말기(100)와 스마트 안대(200) 중 적어도 하나와 연결되는 서버(200)를 더 포함하여 구현될 수 있다.
단말기(100)는 스마트 안대(200)와 데이터 커뮤니케이션을 수행하여, 스마트 안대(200)의 동작을 제어할 수 있다. 본 개시에 따르면, 상기 데이터 커뮤니케이션을 어플리케이션을 통해 이루어질 수 있다.
도 2를 참조하면, 단말기(100)는 메모리(160)와 프로세서를 포함할 수 있다.
프로세서는 통신모듈(110), 데이터수신부(120), 데이터추출부(130), 데이터처리부(140), 및 제어부(150)를 포함할 수 있다.
통신모듈(110)은 통신 인터페이스 환경을 제공하여, 단말기(100)가 스마트 안대(200)와 데이터를 주고받을 수 있도록 지원할 수 있다.
통신모듈(110)은 필요에 따라 통신 인터페이스 환경을 제공하여, 단말기(100)가 서버(300)와 데이터를 주고받을 수 있도록 지원할 수 있다.
데이터수신부(120)는 통신모듈(110)을 통해 스마트 안대(200)로부터 데이터를 수신할 수 있다.
데이터수신부(120)는 통신모듈(110)을 통해 서버(300)로부터 데이터를 수신할 수 있다.
데이터추출부(130)는 데이터수신부(120)를 통해 수신되는 스마트 안대(200) 및/또는 서버(300)의 데이터로부터 정보를 추출할 수 있다.
데이터처리부(140)는 데이터수신부(120)를 통해 수신되는 스마트 안대(200) 및/또는 서버(300)의 데이터를 처리하거나 데이터추출부(130)를 통해 추출된 데이터를 처리할 수 있다.
데이터처리부(140)는 처리한 데이터에 기초하여 필요한 제어 신호를 생성할 수 있다.
제어부(150)는 프로세서 나아가 단말기(100)의 각 구성요소의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
메모리(160)는 다양한 정보를 미리 내장하거나 내장된 정보를 업데이트할 수 있다. 메모리(160)는 단말기(100)의 각 구성요소에 의해 처리된 데이터나 정보를 일시 저장할 수 있다.
메모리(160)는 필요에 따라 스마트 안대(200)로부터 수신되는 데이터의 처리, 분석 등을 위하여 필요한 프로그램 등 소프트웨어나 관련 처리 엔진 등을 저장할 수 있다. 메모리(160)는 인공지능 학습 엔진에 관한 정보를 저장할 수 있다. 이러한 엔진은 제어부(150) 내에 구현될 수도 있다.
제어부(150)는 수신된 스마트 안대(200)의 신호를 처리하고 분석하는 분석부(미도시)를 포함할 수 있다.
제어부(150)는 분석부를 통해 분석된 내용에 따라 스마트 안대(200)의 동작을 제어할 수 있다.
제어부(150)는 스마트 안대(200)의 신호로부터 사용자의 안약 투약 로그 데이터(Log data)를 추출할 수 있다.
제어부(150)는 추출한 사용자의 안약 투약 로그 데이터에 기초하여 스마트 안대(200)에 부착되거나 내장된 일 구성의 동작을 제어할 수 있다.
제어부(150)는 추출한 사용자의 안약 투약 로그 데이터에 기초하여, 다음 안약 투약 시간 경과 여부를 판단하고, 그에 따라 스마트 안대(200)를 통한 안약 투약 시점에 대한 정보 제공 내지 가이드를 할 수 있다. 이에 대한 구체적인 알고리즘은 도 6 내지 7에서 상세히 설명한다.
다음으로, 스마트 안대(200)는 사용자의 적어도 하나의 안구를 보호하며, 디지털 기술을 접목하여 단지 사용자의 안구 보호에 그치지 않고, 관리 기능을 수행할 수 있다. 여기서, 관리 기능이란 예를 들어, 사용자의 안구나 시력 등을 보호하기 위한 다양한 기능을 포함하는 의미일 수 있다. 편의상, 본 개시에서는 관리 기능으로 사용자가 안약을 점안하여야 하는 상황을 가정하여, 안약 점안에 관한 관리를 예로 하여 설명한다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
상기에서, 스마트 안대(200)에 접목되는 디지털 기술에는 사물 인터넷(Internet of Things) 기술, 다양한 유/무선 통신 기술 등을 예로 할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
본 개시의 일 실시예에 따른 스마트 안대(200)는 적어도 하나의 인디케이터(indicator), 적어도 하나의 센서, 출력부 등 중 적어도 하나를 장착, 내장 또는 그와 연결되어, 사용자의 안약 점안 제어 동작을 수행할 수 있다.
도 1 및 3을 참조하면, 스마트 안대(200)는 메모리(260)와 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다.
프로세서는 통신모듈(210), 센서부(220), 발광부(230), 출력부(240) 및 제어부(250)를 포함하여 구성될 수 있다.
통신모듈(210)은 통신 인터페이스 환경을 제공하여, 스마트 안대(200)가 단말기(100)와 데이터를 주고받을 수 있도록 지원할 수 있다.
통신모듈(210)은 필요에 따라 통신 인터페이스 환경을 제공하여, 스마트 안대(200)가 서버(300)와 데이터를 주고받을 수 있도록 지원할 수 있다.
센서부(220)는 적어도 하나 이상의 센서를 포함하여, 사용자의 입력을 감지할 수 있다. 사용자의 입력이 터치 입력인 경우, 센서부(220)를 구성하는 적어도 하나의 센서는 터치 센서일 수 있다.
센서부(220)는 사용자의 신체 정보를 센싱하여 획득할 수 있다. 여기서, 사용자의 신체 정보에는 안구, 혈압이나 심장 박동 등 다양한 정보가 포함될 수 있다.
신체 정보에 따라 센서부(220)는 이미지 센서나 각종 측정 센서 등이 포함될 수 있다. 예를 들어, 이미지 센서는 사용자의 안구나 안구 주변 등의 이미지를 촬영할 수 있다.
이렇게 촬영된 사용자의 안구나 안구 주변 등으 이미지는, 단말기(100)나 서버(300)로 전송되어, 모니터링이나 분석 용도로 사용될 수 있다.
관련하여, 이러한 이미지는 예를 들어, 단말기(100)가 의료 기관의 단말기인 경우에는, 의료기관에서 분석하여 안구의 상태에 따른 사용자의 안약 점안 시점과 관련된 스마트 안대(200)의 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 의료기관은 스마트 안대(200)를 통해 미리 설정된 안약 투약 시점을 조절할 수 있다.
발광부(230)는 단말기(100)나 서버(300)의 동작 제어 신호에 따라 동작할 수 있다.
발광부(230)는 전술한 인디케이터 기능을 수행하기 위한 구성요소로서, 스마트 안대(200)를 착용한 사용자의 안약 투약 시점과 관련하여 상태를 인디케이팅하도록 발광할 수 있다.
발광부(230)는 특정 컬러의 LED(Light Emitting Diode) 소자나 LED 어레이(array) 형태로 구현될 수 있다.
발광부(230)는 소정 간격으로 배치되고 외부에서 바라볼 때 제3자가 발광 내용이 식별 가능하도록 소정 형상으로 배치될 수 있다.
발광부(230)는 단말기(100)나 서버(300)의 제어 신호에 따라 사용자의 안약 투약 상황에 따라 특정 컬러의 소자만 발광할 수 있다.
발광부(230)는 단말기(100)나 서버(300)의 제어 신호에 따라 사용자의 안약 투약 상황에 따라 특정 패턴으로 발광할 수 있다.
발광부(230)는 단말기(100)나 서버(300)의 제어 신호에 따라 사용자의 안약 투약 상황에 따라 특정 컬러의 소자가 특정 패턴으로 발광할 수도 있다.
발광부(230)는 단말기(100)나 서버(300)의 제어 신호에 따라 사용자의 안약 투약 상황에 따라 특정 패턴으로 발광하도록 각 컬러의 소자가 순서에 따라 발광할 수도 있다.
출력부(240)는 이미지를 출력할 수 있는 디스플레이나 사운드를 출력할 수 있는 스피커 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 편의상, 본 개시에서 출력부(240)는 스피커를 예로 하여 설명한다.
한편, 출력부(240)는 반드시 필수적인 구성은 아니어서, 연동하여 사운드를 출력할 수 있는 외부 기기로 대체되거나 함께 동작할 수 있다. 이러한 외부 기기에는 인공지능 스피커, 외부 스피커, 사용자의 스마트폰과 같은 단말기 등이 포함될 수 있다.
제어부(250)는 프로세서의 각 구성요소의 동작을 제어할 수 있다.
제어부(250)는 사용자의 상태를 센싱하기 위해 필요한 인공지능 엔진(미도시)를 더 포함할 수 있다.
도 2 내지 3에서, 메모리(160, 260)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), SSD 타입(Solid State Disk type), SDD 타입(Silicon Disk Drive type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(random access memory; RAM), SRAM(static random access memory), 롬(read-only memory; ROM), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), PROM(programmable read-only memory), 자기 메모리, 자기 디스크 및 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
도 2 내지 3에서, 메모리(160, 260)는 편의상 1개만 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 복수 개일 수 있다.
도 2 내지 3에서, 메모리(160, 260)는 편의상 단말기(100)와 스마트 안대(200)에 내장된 형태로 도시하고 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예컨대, 도 2 내지 3에서, 메모리(160, 260)는 외부 또는 원격에 위치한 서버 형태로 구현될 수도 있다.
도 2 내지 도 3에서 메모리와 프로세서는 각각 별개의 칩으로 구현될 수 있다. 또는, 메모리와 프로세서는 단일 칩으로 구현될 수도 있다.
도 2 내지 도 3에 도시된 구성 요소들의 성능에 대응하여 적어도 하나의 구성요소가 추가되거나 삭제될 수 있다. 또한, 구성 요소들의 상호 위치는 시스템의 성능 또는 구조에 대응하여 변경될 수 있다는 것은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 용이하게 이해될 것이다.
한편, 도 2 내지 도 3에서 도시된 각각의 구성요소는 소프트웨어 및/또는 Field Programmable Gate Array (FPGA) 및 주문형 반도체(ASIC, Application Specific Integrated Circuit)와 같은 하드웨어 구성요소를 의미한다.
도 4는 본 개시의 일실시예에 따른 적어도 하나의 활성화 영역이 포함된 스마트 센서를 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 5는 도 4의 각 활성화 영역의 구성을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 본 개시에 따른 스마트 안대(200)는, 안구 보호부와 지지부로 구성될 수 있다.
안구 보호부는 사용자의 적어도 하나의 안구를 덮도록 소정 형상으로 형성될 수 있다. 여기서, 소정 형상은 통상 안경 형태처럼 원형이나 타원형, 다각형 형태일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
안구 보호부는 사용자의 안구 전면에 위치한 내면의 적어도 일부에는 면과 같은 소재로 구성된 덮개가 구비될 수 있다.
지지부는 안구 보호부가 제 기능을 수행할 수 있도록 지지할 수 있다. 지지부는 안구 보호부가 사용자의 신체에 부착되거나 소정 이격 거리에서 고정되도록 지지하는 구조를 가질 수 있다. 이를 위해 지지부는 스트랩(strap), 밴드(band) 등 다양한 형태일 수 있다.
본 개시에 따른 지지부는 전통적인 지지부와 같이 사용자의 신체 일부, 즉 귀에 감기어 스마트 안대(200)가 안구의 전면에 위치하여 안구를 보호하도록 지지한다.
편의상, 도 4에서는 복수의 활성화 영역(active area)을 표시하였다.
활성화 영역이란 본 개시에 따른 스마트 안대(200)의 센서부, 발광부 및 출력부 중 적어도 하나가 위치할 수 있는 피지컬 영역을 나타낼 수 있다.
도 4를 참조하면, 제1 영역(410, 420)은 스마트 안대(200)의 최외곽 일단에 위치할 수 있다.
제1 영역(410, 420)은 스마트 안대(200)의 최외곽 일단에서 각각 연장된 영역을 타낼 수 있다.
제1 영역(410, 420)은 사용자가 스마트 안대(200)를 착용하는 경우에, 사용자의 관자놀이나 눈썹 윗 부분에 해당할 수 있다.
제1 영역(410, 420)은 스마트 안대(200)의 최외곽 라인을 따라서 위치가 이동될 수 있다.
제2 영역(430)은 사용자의 신체부위, 즉 코의 상부에 해당하는 영역일 수 있다.
제3 영역(440, 450)은 전면에서 바라볼 때, 사용자의 안구가 위치한 영역에 상응하는 위치의 영역을 나타낼 수 있다.
도 5를 참조하면, 각 활성화 영역의 일 구성 내지 조합이 개시되었다.
설명의 편의상, 도 5에서는 하나의 활성화 영역에는 발광부(510), 센서부(520) 및 출력부(530)가 모두 구비되는 것을 예로 하여 설명하였다. 다만, 본 개시가 이에 한정되는 것은 아니다.
실시 예에 따라서, 출력부는 제1 영역(410, 420)에, 센서부는 제2 영역(430)에, 그리고 발광부는 제3 영역(440, 450)에 각각 분산되어 배치될 수도 있다.
안구 보호부는, 사용자의 안면 형상을 스캔하고, 스캔된 안면 형상 데이터에 기반하여 도 2의 안대 제조 장치(170)에 의해 제작될 수 있다. 이러한 안대 제조 장치(170)는 3D 프린터일 수 있다.
안구 보호부의 형상, 두께 등은 스캔된 사용자의 안면 형상 데이터에 의해 결정될 수 있다.
안구 보호부에 장착되는 센서부, 발광부, 및 출력부 중 적어도 하나의 개수, 위치, 그 조합 등은 안구 보호부의 형상이나 두께 또는 스캔된 사용자의 안면 형상 데이터에 의해 결정될 수 있다.
도 4 및 5를 참조하면, 스마트 안대(200)는 안약 점안 상황을 사용자(환자) 및 보호자에게 함께 안내할 수 있다. 이 때, 스마트 안대(200)는 안내를 위해 청각 정보와 시각 정보를 함께 활용할 수 있다.
예를 들어, 스마트 안대(200)는 출력부(530)를 통해 안약 점안 알림을 사운드로 출력할 수 있다. 한편, 스마트 안대(200)는 발광부(510)를 통해 소정 발광 패턴 출력을 통해 안약 점안 알림을 인지할 수 있도록 제공할 수 있다.
또한, 스마트 안대(200)가 제공하는 사운드와 발광 패턴은 서로 연동되며 상황에 따라 변동될 수 있다. 예를 들어, 안약 점안 알림 횟수가 증가하거나 안약 점안 시점이 임박할수록 사운드의 강도가 세지거나 발광 패턴이 달라질 수 있다.
이를 통해, 사용자와 보호자는 즉각적이고 직관적으로 안약 점안 상황을 인지할 수 있어, 안약 점안 누락 등이 최소화될 수 있다.
한편, 스마트 안대(200)와 통신하는 단말기(100)에서 실행되는 어플리케이션은 텍스트, 오디오, 이미지, 동영상 형태로 안약 점안 알림이나 상황을 고지하거나 사운드 패턴이나 진동 패턴을 통해 안약 점안 알림이나 상황을 고지할 수도 있다. 이를 통해, 사용자(환자)와 보호자 모두 안약 점안 상황을 인지할 수도 있다.
전술한 도 2의 단말기(100)의 스마트 안대(200)에 대한 구체적인 동작 제어 내용을 도 6 내지 7을 참조하여, 상세하게 설명한다.
도 6과 7은 본 개시에 따른 스마트 안대(200) 동작 제어 방법을 설명하기 위해 도시한 순서도이다.
S110 동작에서, 단말기(100)는 스마트 안대(200)로부터 사용자의 투약 로그 정보를 획득할 수 있다.
S120 동작에서, 단말기(100)는 획득한 스마트 안대(200)의 사용자 투약 로그 정보를 분석할 수 있다.
S130 동작에서, 단말기(100)는 S120 동작에서 분석한 사용자의 투약 로그 정보에 기초하여, 다음 투약 시간이 도달 여부를 판단할 수 있다.
S140 동작에서, 단말기(100)는 S130 동작에서 판단 결과에 따라 사용자의 다음 투약 시간이 도달하였으면, 투약 안내 신호를 생성하여 스마트 안대(200)로 전송할 수 있다.
반면, 단말기(100)는 S130 동작에서 판단 결과에 따라 사용자의 다음 투약 시간이 도달하지 않았으면, 도 7과 같이 동작하거나 새로운 투약 로그 정보를 획득할 수 있다.
도 7은 도 6의 상세 프로세스일 수도 있고, 별개의 프로세스일 수도 있다.
도 7에서 S110-S140 동작은 전술한 도 6과 동일한 바, 해당 내용을 원용하고 여기서 중복 설명은 생략한다.
단말기(100)는 S130 동작에서 판단 결과 만약 다음 투약 시간 도달한 것으로 판단되면, 전술한 바와 같이 투약 안내 신호를 생성하여 스마트 안대로 전송할 수 있다(S140, 도 7).
반면, 단말기(100)는 S130 동작에서 판단 결과 만약 다음 투약 시간이 미도래한 것으로 판단되면, 다음과 같은 프로세스를 수행할 수 있다.
S210 동작에서, 단말기(100)는 다음 투약 시간이 아직 도래하진 않았으나 그 때까지 남은 시간이 제1 임계 시간 이내인지 판단할 수 있다.
S220 동작에서, 단말기(100)는 S210 동작 판단 결과 만약, 다음 투약 시간이 아직 도래하진 않았으나 그 때까지 남은 시간이 제1 임계 시간 이내이면, 제1 투약 안내 신호를 생성하여 스마트 안대(200)로 전송할 수 있다.
S230 동작에서, 단말기(100)는 S210 동작 판단 결과 만약, 다음 투약 시간이 아직 도래하진 않았으나 그 때까지 남은 시간이 제1 임계 시간 이내가 아니면, 다시 제n 임계 시간 이내인지 판단할 수 있다.
S240 동작에서, 단말기(100)는 S230 동작 판단 결과 만약, 다음 투약 시간이 아직 도래하진 않았으나 그 때까지 남은 시간이 제n 임계 시간 이내로 판단되면, 제n 투약 안내 신호를 생성하여 스마트 안대(200)로 전송할 수 있다.
단말기(100)는 S230 동작 판단 결과 만약, 다음 투약 시간이 아직 도래하진 않았으나 그 때까지 남은 시간이 제n 임계 시간 이내가 아닌 것으로 판단되는 경우에는, 새로운 투약 로그 정보를 획득할 수 있다.
투약 안내 신호의 구분을 위하여, 도 7에 도시된 바와 달리, S140 동작의 투약 안내 신호를 제1 투약 안내 신호, S220 동작의 투약 안내 신호를 제2 투약 안내 신호 등으로 표현할 수도 있다.
이하에서는, 투약 안내 신호 내지 가이드에 대해 보다 상세히 설명한다.
본 개시에서 단말기(100)에서 스마트 안대(200)의 동작을 제어하는 단계는, 판단 결과 사용자의 안약 투약 시간이 도과 여부에 따라 크게 구분될 수 있다.
단말기(100)에서 스마트 안대(200)의 동작을 제어하는 단계는, 판단 결과 사용자의 안약 투약 시간이 도과한 경우에는, 스마트 안대(200)에 포함된 발광부가 제1 컬러로 발광되도록 제어할 수 있다.
단말기(100)에서 스마트 안대(200)의 동작을 제어하는 단계는, 판단 결과 사용자의 안약 투약 시간이 도과한 경우에는, 스마트 안대(200)에서 사운드를 출력하도록 제어할 수 있다.
단말기(100)에서 스마트 안대(200)의 동작을 제어하는 단계는, 판단 또는 분석 결과 사용자의 안약 투약 시간이 도과 다음 안약 투약 시간이 도과하지 않은 경우, 다음 안약 투약 시간까지 제1 임계 시간 미만의 시간이 남았는지 판단하는 동작을 더 수행할 수 있다.
판단 결과, 다음 안약 투약 시간까지 제1 임계 시간 미만의 시간이 남은 경우에는, 스마트 안대(200)의 발광부가 제2 컬러로 발광하도록 제어할 수 있다.
분석 결과 다음 안약 투약 시간이 도과하지 않았으나 다음 안약 투약 시간까지 제1 임계 시간 이상 제2 임계 시간 미만의 시간이 남았는지 판단하는 동작을 더 수행할 수 있다.
분석 결과 다음 안약 투약 시간이 도과하지 않았으나 다음 안약 투약 시간까지 제1 임계 시간 이상 제2 임계 시간 미만의 시간이 남은 경우에는, 단말기(100)는 스마트 안대(200)의 발광부가 제3 컬러로 발광하도록 제어할 수 있다.
상기에서, 제1 컬러는 빨강(RG), 제2 컬러는 파랑(B) 그리고 제3 컬러는 녹색(G)일 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
본 개시에서, 사용자의 투약 로그 정보는 기본적으로 사용자가 안약 점안 후에 스마트 안대(200)를 착용하고 터치 센서를 터치함으로써 획득될 수 있다.
사용자가 터치 센서 터치를 깜빡할 수도 있다. 따라서, 단말기(100)는 사용자가 스마트 안대(200)를 착용한 것이 감지되면, 투약 여부에 대한 정보 입력 즉, 터치 센서 터치 유무에 대한 안내 내지 가이드 정보를 제공할 수 있다. 이러한 안내 내지 가이드 정보는 컬러나 사운드와 같은 형태로 스마트 안대(200)를 통해 출력될 수 있다.
따라서, 스마트 안대(200)는 사용자가 착용한 것이 감지되면, 투약 여부에 대한 정보 입력 즉, 터치 센서 터치 유무에 대한 안내 내지 가이드 정보를 제공할 수 있다. 이러한 안내 내지 가이드 정보는 컬러나 사운드와 같은 형태로 제공될 수 있다.
단말기(100) 및/또는 스마트 안대(200)는 사용자의 안약 투약 시점을 기본적으로 사용자가 터치 센서를 터치한 시점으로 판단할 수 있다. 다만, 사용자의 안약 투약 시점과 터치 센서 터치 시점에는 시간 차가 발생할 수 있다. 따라서, 이러한 시간 차를 고려하여, 전술한 임계 시간의 간격이나 길이를 결정할 수 있다.
사용자의 안약 투약에 따른 터치 센서 터치 시점이 매번 일정한 간격이면, 그대로 투약 시점으로 허용할 수 있다. 이 경우, 일정한 간격이라 함은 미리 정한 시간 이내의 범위도 포함할 수 있다.
다만, 사용자의 안약 투약에 따른 터치 센서 터치 시점이 매번 일정한 간격이 아닌 경우에는, 단말기(100) 및/또는 스마트 안대(200)는 전술한 투약 안내 신호의 정보의 강도를 다르게 제어할 수 있다. 예를 들어, 사운드를 더 크게하거나 투약 안내 또는 가이드의 횟수를 증가시킬 수도 있다.
단말기(100) 및/또는 스마트 안대(200)는 만약 사용자가 터치 센서가 구비된 활성화 영역 이외의 비활성화 영역을 터치하는 것이 감지되면, 다음 투약 시간까지 남은 시간을 산출할 수 있다. 이는 비활성화 영역을 예를 들어, 터치하는 것이 스마트 안대(200)의 착용 해제일 수 있기 때문에, 다음 투약 시간에 대한 가이드를 제공하기 위함일 수 있다.
단말기(100) 및/또는 스마트 안대(200)는 산출된 다음 투약 시간까지 남은 시간에 따라서, 적절한 투약 시간 안내 가이드를 제공하거나 예정된 투약 안내 가이드의 내용을 상이하게 제어할 수 있다.
단말기(100) 및/또는 스마트 안대(200)는 사용자가 투약 예상 시간 경과에도 불구 안대를 착용하지 않는 경우에는, 스마트 안대(200) 및 사용자의 등록된 단말기(미도시)를 통해 스마트 안대(200)의 착용 가이드를 제공할 수 있다.
단말기(100) 및/또는 스마트 안대(200)는 사용자가 스마트 안대(200)를 착용하는 중에 이벤트 발생 신호가 감지되면, 감지된 이벤트에 따라 다음 투약 시간 안내 가이드를 제공할 수 있다. 이 때, 이벤트 발생 신호에는 예를 들어, 스마트 안대(200) 내부 또는 외부에 이물질이 감지되는 경우 등이 포함될 수 있다.
단말기(100) 및/또는 스마트 안대(200)는 스마트 안대(200)를 착용한 사용자가 위치한 공간에 따라 투약 안내 가이드를 상이하게 제어할 수 있다. 예를 들어, 스마트 안대(200)를 착용한 사용자가 위치한 공간이 집과 같은 프라이빗한 공간에 해당하는 경우에는, 안내 가이드의 레벨을 최대로 할 수 있다. 그렇지 않은 경우에는, 식별되는 공간의 종류 내지 타입에 따라서 레벨을 결정(중간 또는 최하)하여, 그에 따라 안내 가이드의 레벨을 조절되도록 제어할 수 있다.
한편, 단말기(100) 및/또는 스마트 안대(200)는 스마트 안대(200)를 착용한 사용자가 위치한 공간에 따라 투약 안내 가이드를 출력하는 방식을 상이하게 제어할 수 있다. 예를 들어, 전술한 바와 같이, 프라이빗 공간에 사용자 위치한 경우에는, 반드시 스마트 안대(200)에 한정되지 않고 연동 가능한 다양한 외부 기기(예를 들어, TV, 외부 스피커 등)을 통하거나 그와 함께 투약 안내 가이드를 제공할 수 있다.
단말기(100) 및/또는 스마트 안대(200)는 현재 시각 정보에 기초하여 투약 안내 가이드를 상이하게 제어할 수 있다. 예를 들어, 현재 시각이 낮 시간인 경우와 밤 늦은 시간에 투약 안내 가이드를 동일한 정도로 제공하는 경우, 사용자 뿐만 아니라 제3 자에게도 불편함을 줄 수 있으므로, 가이드 레벨을 조절하여 제공하는 것이 바람직할 수 있다.
본 개시는 전술한 둘 이상의 실시예들의 조합된 형태로도 투약 안내 가이드를 제공할 수 있다.
한편, 개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 프로그램 모듈을 생성하여 개시된 실시예들의 동작을 수행할 수 있다. 기록매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터에 의하여 해독될 수 있는 명령어가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다.
이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다. 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 개시의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 개시가 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.

Claims (15)

  1. 사물 인터넷이 접목된 스마트 안대에 있어서,
    통신모듈;
    사용자의 적어도 하나의 안구를 덮도록 소정 형상으로 형성된 안구 보호부; 및
    상기 안구 보호부가 상기 사용자의 신체에 고정되도록 지지하는 지지부를 포함하되,
    상기 안구 보호부는,
    적어도 하나의 발광부와 적어도 하나의 센서를 포함하는,
    스마트 안대.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 발광부와 적어도 하나의 센서는, 상기 안구 보호부의 일단에 부착된,
    스마트 안대.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 안구 보호부의 일단은, 상기 사용자의 관자놀이 부위에 상응하는 위치까지 연장되거나 또는 상기 사용자의 눈썹 위쪽 부위에 상응하는 위치까지 연장된,
    스마트 안대.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 센서는,
    상기 사용자의 터치 입력을 센싱하는 터치 센서를 포함하는,
    스마트 안대.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 안구 보호부는,
    상기 사용자의 안면 형상을 스캔하고, 스캔된 안면 형상 데이터에 기반하여 3D 프린터에 의해 제작된,
    스마트 안대.
  6. 발광부와 센서가 포함된 스마트 안대와 통신하는 단말기에 있어서,
    통신 모듈;
    상기 스마트 안대로부터 신호를 수신하는 수신부;
    상기 수신된 스마트 안대의 신호를 처리하고 분석하는 분석부; 및
    상기 분석부에서 분석된 내용에 따라 상기 스마트 안대의 동작을 제어하는 제어부를 포함하는,
    단말기.
  7. 청구항 5에 있어서,
    상기 수신되는 스마트 안대의 신호는,
    상기 센서를 통해 센싱되는 정보를 포함하는,
    단말기.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 스마트 안대의 신호로부터 사용자의 안약 투약 로그 데이터를 추출하는,
    단말기.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 추출한 사용자의 안약 투약 로그 데이터에 기초하여 상기 발광부의 동작을 제어하는,
    단말기.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 추출한 사용자의 안약 투약 로그 데이터에 기초하여 다음 안약 투약 시간을 도과한 경우에는, 상기 스마트 안대의 발광부가 제1 컬러로 발광하도록 제어하는,
    단말기.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 추출한 사용자의 안약 투약 로그 데이터에 기초하여 다음 안약 투약 시간을 도과한 경우에는, 상기 스마트 안대의 출력부에서 사운드를 출력하도록 제어하는,
    단말기.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 추출한 사용자의 안약 투약 로그 데이터에 기초하여 다음 안약 투약 시간을 도과한 경우에는, 상기 발광부의 제1 컬러 발광과 함께 상기 스마트 안대의 출력부에서 사운드를 출력하도록 제어하는,
    단말기.
  13. 청구항 9에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 추출한 사용자의 안약 투약 로그 데이터에 기초하여 다음 안약 투약 시간을 도과하진 않았으나 제1 임계 시간 미만이 남은 경우에는, 상기 스마트 안대의 발광부에서 제2 컬러를 출력하도록 제어하는,
    단말기.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 추출한 사용자의 안약 투약 로그 데이터에 기초하여 다음 안약 투약 시간까지 제1 임계 시간 이상 제2 임계 시간 미만이 남은 경우에는, 상기 스마트 안대의 발광부에서 제3 컬러를 출력하도록 제어하는,
    단말기.
  15. 발광부와 센서가 포함된 스마트 안대와 통신하여 상기 스마트 안대를 제어하는 단말기의 동작 제어 방법에 있어서,
    상기 스마트 안대로부터 사용자의 안약 투약 로그 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득한 사용자의 안약 투약 로그 정보를 분석하는 단계;
    상기 분석 결과 다음 안약 투약 시간이 도과하였는지 판단하는 단계; 및
    상기 판단 결과에 기초하여 사용자의 안약 투약 안내 신호를 생성 및 상기 스마트 안대로 전송하여 상기 스마트 안대의 동작을 제어하는 단계를 포함하는,
    동작 제어 방법.
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