JP2022545979A - 交換可能なカートリッジをすすめるエアロゾル生成装置及びエアロゾル生成システム - Google Patents

交換可能なカートリッジをすすめるエアロゾル生成装置及びエアロゾル生成システム Download PDF

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Abstract

エアロゾル生成装置は、出力部、ユーザの瞳孔イメージを獲得する生体情報獲得部、ユーザの瞳孔イメージをサーバに伝送し、神経網基盤の感情演算モデル及び神経網基盤のカートリッジ推薦モデルを用いてサーバが演算した感情状態情報に対応する推薦カートリッジ情報を受信する通信部、及び推薦カートリッジ情報を出力するように出力部を制御する制御部を含む。

Description

本発明は、交換可能なカートリッジをすすめるエアロゾル生成装置及びエアロゾル生成システムに係り、さらに詳細には、ユーザの感情状態に基づいてカートリッジをすすめるエアロゾル生成装置及びエアロゾル生成システムに関する。
最近、伝統的なシガレットを代替する必要性が増加している。例えば、シガレットを燃焼させてエアロゾルを生成させる方法ではない、シガレットまたは液体保存部内のエアロゾル生成物質が加熱されることにより、エアロゾルを生成する方法に係わる需要が増加している。
エアロゾル生成装置は、エアロゾル生成物質を収容するカートリッジを備えることができる。カートリッジは、交換可能に設計されうるが、カートリッジは、ユーザの好みによってのみ選択される。ユーザの感情状態によってカートリッジをすすめるメカニズムが必要である。
本発明の技術的課題は、ユーザの感情状態を把握し、感情状態に対応するカートリッジをすすめることができるエアロゾル生成装置及びエアロゾル生成システムを提供することである。
本発明の技術的課題は、前述したところに限定されず、以下の例からさらに他の技術的課題が類推されうる。
一側面によるエアロゾル生成装置は、出力部、ユーザの瞳孔イメージを獲得する生体情報獲得部、前記ユーザの瞳孔イメージをサーバに伝送し、前記ユーザの感情状態に対応する推薦カートリッジ情報を受信する通信部及び前記推薦カートリッジ情報を出力するように前記出力部を制御する制御部を含み、前記ユーザの感情状態は、前記瞳孔イメージに基づいた神経網基盤の感情演算モデルを用いて前記サーバによって演算され、前記推薦カートリッジ情報は、前記ユーザの感情状態に基づいた前記神経網基盤のカートリッジ推薦モデルを用いて前記サーバによって演算される。
本発明のエアロゾル生成装置及びエアロゾル生成システムは、ユーザの感情状態に対応するカートリッジをすすめることで、ユーザ満足を向上させる。
また、エアロゾル生成装置及びエアロゾル生成システム内の感情演算モデルは、ユーザの瞳孔イメージに基づいて機械学習されるので、ユーザに合わせた感情状態演算が可能である。
また、エアロゾル生成装置及びエアロゾル生成システム内のカートリッジ推薦モデルは、ユーザが装着した交換カートリッジ情報に基づいてアップデートされるので、ユーザに合わせたカートリッジ推薦が可能である。
一実施例に係わるエアロゾル生成物質を保有する交換可能なカートリッジと、それを備えたエアロゾル生成装置の結合関係を概略的に示す分離斜視図である。 図１に示された実施例に係わるエアロゾル生成装置の例示的な一作動状態を示す斜視図である。 図１に示された実施例に係わるエアロゾル生成装置の例示的な他の作動状態を示す斜視図である。 一実施例によるエアロゾル生成システムの構成図である。 一実施例によるエアロゾル生成装置の内部ブロック図である。 一実施例によるサーバの内部ブロック図である。 一実施例による感情演算モデルの機械学習方法及びユーザの感情状態演算方法を説明するための図面である。 一実施例によるエアロゾル生成装置の動作方法を説明するためのフローチャートである。 一実施例によるエアロゾル生成システムの信号フローチャートである。
エアロゾル生成装置は、出力部、ユーザの瞳孔イメージを獲得する生体情報獲得部、前記ユーザの瞳孔イメージをサーバに伝送し、前記ユーザの感情状態に対応する推薦カートリッジ情報を受信する通信部及び前記推薦カートリッジ情報を出力するように前記出力部を制御する制御部を含み、前記ユーザの感情状態は、前記瞳孔イメージに基づいた神経網基盤の感情演算モデルを用いて前記サーバによって演算され、前記推薦カートリッジ情報は、前記ユーザの感情状態に基づいた前記神経網基盤のカートリッジ推薦モデルを用いて前記サーバによって演算される。
また、エアロゾル生成装置は、前記ユーザの感情状態に係わる入力情報を受信するユーザインターフェースをさらに含み、前記制御部は、既設定の学習期間の間、前記入力情報及び前記瞳孔イメージを前記通信部を介して前記サーバに伝送し、前記ユーザの瞳孔イメージは、前記入力情報が受信された時点に前記生体情報獲得部によって獲得される。
また、前記感情演算モデルは、前記学習期間の間、収集された前記感情状態の入力情報及び前記瞳孔イメージに基づいて機械学習によって生成される。
また、前記カートリッジ推薦モデルは、前記ユーザの感情状態に基づいて液状組成物の成分比が互いに異なるカートリッジをすすめる。
また、前記エアロゾル生成装置は、前記エアロゾル生成装置に結合されて前記カートリッジの種類を識別するカートリッジ識別部をさらに含み、前記制御部は、前記推薦カートリッジ情報を出力した以後に新たに結合される交換カートリッジ情報を、前記通信部を介して前記サーバに伝送し、前記交換カートリッジ情報は、前記カートリッジ識別部によって識別される。
また、前記カートリッジ推薦モデルは、前記交換カートリッジ情報に基づいてアップデートされる。
また、前記カートリッジ推薦モデルは、ベイズ最適化（ｂａｙｅｓｉａｎ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）アルゴリズムによってアップデートされる。
また、前記通信部は、前記サーバから前記ユーザの感情状態に係わる情報を受信し、前記出力部は、前記ユーザの感情状態情報に対応する音声メッセージを出力する。
エアロゾル生成システムは、エアロゾル生成物質を含む交換可能なカートリッジを含み、ユーザの瞳孔イメージを獲得し、推薦カートリッジに係わる情報を出力するエアロゾル生成装置及び前記エアロゾル生成装置から前記瞳孔イメージを受信し、神経網基盤の感情演算モデルを用いて前記瞳孔イメージに基づいた前記ユーザの感情状態を演算し、神経網基盤のカートリッジ推薦モデルを用いて前記ユーザの感情状態に基づいた推薦カートリッジを演算し、推薦カートリッジ情報を前記エアロゾル生成装置に伝送するサーバを含む。
また、前記エアロゾル生成装置は、既設定の学習期間の間、前記エアロゾル生成装置のユーザインターフェースを介して受信した前記感情状態に係わる入力情報及び前記ユーザの瞳孔イメージを前記サーバに伝送し、前記瞳孔イメージは、前記入力情報が受信された時点に獲得される。
また、前記サーバは、前記学習期間の間、収集された前記感情状態の入力情報及び前記瞳孔イメージに基づいて機械学習によって前記感情演算モデルを生成する。
また、前記推薦カートリッジモデルは、前記ユーザの感情状態に基づいて液状組成物の成分比が互いに異なるカートリッジをすすめる。
また、前記エアロゾル生成装置は、前記推薦カートリッジ情報を出力した以後に新たに結合される交換カートリッジの情報を前記サーバに伝送する。
また、前記サーバは、前記交換カートリッジの情報に基づいて前記カートリッジ推薦モデルをアップデートする。
また、前記サーバは、ベイズ最適化（ｂａｙｅｓｉａｎ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）アルゴリズムを用いて前記カートリッジ推薦モデルをアップデートする。
実施例で使用される用語は、本発明での機能を考慮しながら、可能な限り、現在広く使用される一般的な用語を選択したが、これは、当分野に係わる技術者の意図または判例、新たな技術の出現などによっても異なる。また、特定の場合は、出願人が任意に選定した用語もあり、その場合、当該開示の説明部分において、詳細にその意味を記載する。したがって、本発明で使用される用語は、単なる用語の名称ではない、その用語が有する意味と本発明の全般にわたる内容に基づいて定義されねばならない。
明細書全体において、ある部分がある構成要素を「含む」とするとき、これは、特に反対となる記載がない限り、他の構成要素を除外するものではなく、他の構成要素をさらに含んでもよいということを意味する。また、明細書に記載の「－部」、「－モジュール」などの用語は、少なくとも１つの機能や動作を処理する単位を意味し、これは、ハードウェアまたはソフトウェアによって具現されるか、ハードウェアとソフトウェアとの結合によっても具現される。
ここで、使用された「少なくとも１つ」のような表現は、全体構成リスト（ｌｉｓｔ）を修飾し、リストの個別構成を修飾しない。例えば、「ａ、ｂ及びｃのうち、少なくとも１つ」という表現は、「ａ」、「ｂ」、「ｃ」、「ａとｂ」、「ａとｃ」、「ｂとｃ」または「ａ、ｂ及びｃ」をいずれも含んでいると理解されねばならない。
あるエレメントまたはあるレイヤが他のエレメントまたは他のレイヤの「上方に」、「上に」、「連結された」または「結合された」と指称されるとき、それは、他のエレメントまたは他のレイヤに直接連結されたり、直接結合されたり、または別途の結合されたエレメントまたはレイヤが存在してもよい。対照的に、あるエレメントが他のエレメントまたはレイヤの「直ぐ上に」、「直上に」、「直接に連結された」または「直接に結合された」と言及されるとき、中間に別途のエレメントが存在しないと理解されねばならない。同じ参照番号は、全体として同じ要素を指称する。
以下、添付図面に基づいて、本発明の実施例について本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者が容易に実施可能なように詳細に説明する。しかし、本発明のエアロゾル生成装置及びエアロゾル生成システムは、様々な互いに異なる形態によっても具現され、ここで説明する実施例に限定されない。
以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明する。
図１は、一実施例に係わるエアロゾル生成物質を保有する交換可能なカートリッジと、それを備えたエアロゾル生成装置との結合関係を概略的に示す分離斜視図である。
図１に示された実施例に係わるエアロゾル生成装置５は、エアロゾル生成物質を保有するカートリッジ２０と、カートリッジ２０を支持する本体１０と、を含む。
カートリッジ２０は、内部にエアロゾル生成物質を収容した状態で本体１０に結合することができる。カートリッジ２０の一部が本体１０の収容空間１９に挿入されることで、カートリッジ２０が本体１０に装着されうる。
カートリッジ２０は、例えば、液体状態や、固体状態や、気体状態や、ゲル（ｇｅｌ）状態などのいずれか１つの状態を有するエアロゾル生成物質を保有することができる。エアロゾル生成物質は、液状組成物を含んでもよい。例えば、液状組成物は、揮発性タバコ香成分を含むタバコ含有物質を含む液体でもあり、非タバコ物質を含む液体でもある。
液状組成物は、例えば、水、ソルベント、エタノール、植物抽出物、香料、香味剤、及びビタミン混合物のうち、いずれか１つの成分や、これら成分の混合物を含んでもよい。香料は、メントール、ペパーミント、スペアミントオイル、各種果物の香り成分などを含むが、それらに制限されるものではない。香味剤は、ユーザに多様な香味または風味を提供する成分を含んでもよい。ビタミン混合物は、ビタミンＡ、ビタミンＢ、ビタミンＣ及びビタミンＥのうち、少なくとも１つが混合されたものでもあるが、それらに制限されるものではない。また、液状組成物は、グリセリン及びプロピレングリコールのようなエアロゾル形成剤を含んでもよい。
例えば、液状組成物は、ニコチン塩が添加された任意の重量比のグリセリン及びプロピレングリコール溶液を含んでもよい。液状組成物には、２種以上のニコチン塩が含まれてもよい。ニコチン塩は、ニコチンに有機酸または無機酸を含む適切な酸を添加することで形成されうる。ニコチンは、自然に発生するニコチンまたは合成ニコチンであって、液状組成物の総溶液重量に対する任意の適切な重量の濃度を有してもよい。
ニコチン塩の形成のための酸は、血中ニコチン吸収速度、エアロゾル生成装置５の作動温度、香味または風味、溶解度などを考慮して適切に選択されうる。例えば、ニコチン塩の形成のための酸は、安息香酸、乳酸、サリチル酸、ラウリン酸、ソルビン酸、レブリン酸、ピルビン酸、ギ酸、酢酸、プロピオン酸、酪酸、バレリン酸、カプロン酸、カプリル酸、カプリン酸、クエン酸、ミリスチン酸、パルミチン酸、ステアリン酸、オレイン酸、リノール酸、リノレン酸、フェニル酢酸、酒石酸、コハク酸、フマル酸、グルコン酸、サッカリン酸、マロン酸またはリンゴ酸で構成された群から選択される単独の酸または前記群から選択される２以上の酸の混合でもあるが、それらに限定されない。
カートリッジ２０は、本体１０から伝達される電気信号または無線信号などによって作動することで、カートリッジ２０の内部のエアロゾル生成物質の相（ｐｈａｓｅ）を気相に変換してエアロゾル（ａｅｒｏｓｏｌ）を発生させる機能を行う。エアロゾルは、エアロゾル生成物質から発生した蒸気化された粒子と空気とが混合された状態の気体を意味する。
例えば、カートリッジ２０は、本体１０から電気信号を供給されてエアロゾル生成物質を加熱するか、超音波振動方式を用いるか、誘導加熱方式を用いることで、エアロゾル生成物質の相を変換することができる。他の例として、カートリッジ２０が自体的な電力源を含む場合には、本体１０からカートリッジ２０に伝達される電気的な制御信号や無線信号によってカートリッジ２０が作動することで、エアロゾルを発生させうる。
カートリッジ２０は、内部にエアロゾル生成物質を収容する液体保存部２１と、液体保存部２１のエアロゾル生成物質をエアロゾルに変換する機能を行う霧化器（ａｔｏｍｉｚｅｒ）とを含んでもよい。
液体保存部２１が内部に「エアロゾル生成物質を収容する」ということは、液体保存部２１が容器（ｃｏｎｔａｉｎｅｒ）の用途のようにエアロゾル生成物質を単純に入れる機能を行うことと、液体保存部２１の内部に、例えば、スポンジ（ｓｐｏｎｇｅ）や綿や布地や多孔性セラミック構造体のようなエアロゾル生成物質を含浸（含有）する要素を含むことと、を意味する。
霧化器は、例えば、エアロゾル生成物質を吸収してエアロゾルに変換するための最適の状態に保持する液体伝達手段（ｗｉｃｋ；ウィック）と、液体伝達手段を加熱してエアロゾルを発生させるヒータを含んでもよい。
液体伝達手段は、例えば、綿繊維、セラミック繊維、ガラス繊維、多孔性セラミックのうち、少なくとも１つを含んでもよい。
ヒータは、電気抵抗によって熱を発生させることで、液体伝達手段に伝達されるエアロゾル生成物質を加熱するために銅、ニッケル、タングステンなどの金属素材を含んでもよい。ヒータは、例えば、金属熱線（ｗｉｒｅ）、金属熱板（ｐｌａｔｅ）、セラミック発熱体などによって具現され、ニクロム線のような素材を用いて伝導性フィラメントによって具現されるか、液体伝達手段に巻かれるか、液体伝達手段に隣接して配置されうる。
また、霧化器は、別途の液体伝達手段を使用せず、エアロゾル生成物質を吸収してエアロゾルに変換するための最適の状態に保持する機能と、エアロゾル生成物質を加熱してエアロゾルを発生させる機能とをいずれも行うメッシュ状（ｍｅｓｈ ｓｈａｐｅ）や板状（ｐｌａｔｅ ｓｈａｐｅ）の発熱体によっても具現される。
カートリッジ２０の内部に収容されたエアロゾル生成物質を外部から視認可能なようにカートリッジ２０の液体保存部２１は、少なくとも一部が透明な素材を含んでもよい。液体保存部２１は、本体１０に結合するとき、本体１０の溝１１に挿入されるように液体保存部２１から突出する突出窓２１ａを含む。マウスピース２２及び液体保存部２１の全体が透明なプラスチックやガラスなどの素材によって作製され、液体保存部２１の一部に該当する突出窓２１ａだけが透明な素材によって作製されうる。
本体１０は、収容空間１９の内側に配置された接続端子１０ｔを含む。本体１０の収容空間１９にカートリッジ２０の液体保存部２１が挿入されれば、本体１０は、接続端子１０ｔを介してカートリッジ２０に電力を提供するか、カートリッジ２０の作動に係わる信号をカートリッジ２０に供給することができる。
カートリッジ２０の液体保存部２１の一側端部には、マウスピース２２が結合される。マウスピース２２は、エアロゾル生成装置５のユーザの口腔に挿入される部分である。マウスピース２２は、液体保存部２１内部のエアロゾル生成物質から発生したエアロゾルを外部に排出する排出孔２２ａを含む。
本体１０には、スライダ７が本体１０に対して移動自在に結合される。スライダ７は、本体１０に対して移動することで、本体１０に結合されたカートリッジ２０のマウスピース２２の少なくとも一部を覆うか、マウスピース２２の少なくとも一部を外部に露出させる機能を行う。スライダ７は、カートリッジ２０の突出窓２１ａの少なくとも一部を外部に露出させる長孔７ａを含む。
スライダ７は、内部が空いており、両側端部が開放された筒状を有する。スライダ７の構造は、図面に図示されたように筒状に制限されるものではなく、本体１０の縁部に結合された状態を保持しながら、本体１０に対して移動可能なクリップ状の断面形状を有する折り曲げられた板の構造や、湾曲された円弧状の断面形状を有する曲がった半円筒状などの構造を有することができる。
スライダ７は、本体１０とカートリッジ２０に対するスライダ７の位置を保持するための磁性体を含む。磁性体は、永久磁石や、鉄、ニッケル、コバルト、またはそれらの合金のような素材を含んでもよい。
磁性体は、スライダ７の内部空間を挟んで対向する２つの第１磁性体８ａと、スライダ７の内部空間を挟んで対向する２つの第２磁性体８ｂを含む。第１磁性体８ａと第２磁性体８ｂは、スライダ７の移動方向、すなわち、本体１０が延びる方向である本体１０の長手方向に沿って互いに離隔されて配置される。
本体１０は、スライダ７が本体１０に対して移動する間、スライダ７の第１磁性体８ａと第２磁性体８ｂとが移動する経路上に配置された固定磁性体９を含む。本体１０の固定磁性体９も収容空間１９を挟んで互いに対向するように２つが設けられる。
スライダ７の位置によって、固定磁性体９と第１磁性体８ａ、または固定磁性体９と第２磁性体８ｂとの間で作用する磁力によってスライダ７は、マウスピース２２の端部を覆うか露出させる位置に安定して保持されうる。
本体１０は、スライダ７が本体１０に対して移動する間、スライダ７の第１磁性体８ａと第２磁性体８ｂとの移動経路上に配置される位置変化感知センサ３を含む。位置変化感知センサ３は、例えば、磁場の変化を感知して信号を発生させるホール効果（ｈａｌｌ ｅｆｆｅｃｔ）を用いたホールセンサ（ｈａｌｌ ＩＣ）を含んでもよい。
上述した実施例に係わるエアロゾル生成装置５において、本体１０、カートリッジ２０、及びスライダ７は、長手方向を横切る方向での断面形状がほぼ長方形であるが、実施例は、そのようなエアロゾル生成装置５の形状によって制限されない。エアロゾル生成装置５は、例えば、円形や楕円形や正方形やさまざまな形態の多角形の断面形状を有することができる。また、エアロゾル生成装置５が長手方向に延びるとき、必ずしも直線的に延びる構造に制限されるものではなく、ユーザが把持しやすく、例えば、流線形に湾曲されるか、特定領域で既設定の角度に折り曲げられつつ長く延びうる。
図２は、図１に示された実施例に係わるエアロゾル生成装置の例示的な一作動状態を示す斜視図である。
図２では、スライダ７が本体１０と結合されたカートリッジのマウスピース２２の端部を覆う位置に移動した作動状態が図示された。スライダ７がマウスピース２２の端部を覆う位置に移動した状態では、マウスピース２２が外部の異物から安全に保護され、清潔な状態を保持しうる。
ユーザは、スライダ７の長孔７ａを介してカートリッジの突出窓２１ａを視認することで、カートリッジが保有するエアロゾル生成物質の残量を確認することができる。ユーザは、エアロゾル生成装置５を使用するために、スライダ７を本体１０の長手方向に移動させうる。
図３は、図１に示された実施例に係わるエアロゾル生成装置の例示的な他の作動状態を示す斜視図である。
図３では、スライダ７が本体１０と結合されたカートリッジのマウスピース２２の端部を外部に露出させる位置に移動した作動状態が図示された。スライダ７がマウスピース２２の端部を外部に露出させる位置に移動した状態で、ユーザが自分の口腔にマウスピース２２を挿入してマウスピース２２の排出孔２２ａを介して排出されるエアロゾルを吸い込むことができる。
スライダ７がマウスピース２２の端部を外部に露出させる位置に移動した状態でも、スライダ７の長孔７ａを介してカートリッジの突出窓２１ａが外部に露出されるので、ユーザがカートリッジが保有するエアロゾル生成物質の残量を視認可能である。
図４は、本発明によるエアロゾル生成システムの構成図である。
図４を参照すれば、エアロゾル生成システム４００は、エアロゾル生成装置４１０及びサーバ４２０を含んでもよい。
図４のエアロゾル生成装置４１０は、図１ないし図３のエアロゾル生成装置５に対応しうる。実施例によって、図４のエアロゾル生成装置４１０は、シガレット加熱式エアロゾル生成装置に対応しうる。したがって、以下の内容は、シガレット加熱式エアロゾル生成装置にも適用されうる。すなわち、サーバ４２０は、ユーザの感情状態に対応するシガレットをおすすめし、エアロゾル生成装置４１０は、推薦シガレット情報を出力することもできる。
エアロゾル生成装置４１０は、本体、及び本体に交換可能に結合されるカートリッジを備えることができる。カートリッジは、液状組成物を収容し、液状組成物の成分比によって、カートリッジの加熱時、霧化量、香味、風味などに差が発生する。ユーザの多様な好みを満足させるために、カートリッジは、液状組成物の成分比によって多様な種類に区分されて販売されうる。
エアロゾル生成装置４１０は、ユーザの感情状態情報を受信し、ユーザの感情状態に対応する推薦カートリッジの情報を出力することができる。
さらに詳細には、エアロゾル生成装置４１０は、ユーザの生体情報を獲得することができる。例えば、エアロゾル生成装置４１０は、ユーザの瞳孔イメージを獲得することができる。他の例として、エアロゾル生成装置４１０は、ユーザの血圧、脈拍、体温、心電図、呼吸、心臓拍動数のうち、少なくともいずれか１つの情報を獲得することができる。
エアロゾル生成装置４１０は、有線または無線ネットワークを通じてユーザの生体情報をサーバ４２０に伝送することができる。
サーバ４２０は、神経網基盤の感情演算モデルを用いて生体情報に対応するユーザの感情状態を演算することができる。また、サーバ４２０は、神経網基盤のカートリッジ推薦モデルを用いてユーザの感情状態に対応する推薦カートリッジ情報を生成することができる。
推薦カートリッジは、ユーザの否定的な感情状態を改善させうる液状組成物が収容されたカートリッジを意味することができる。または、推薦カートリッジは、ユーザの肯定的な感情状態を向上させうる液状組成物が収容されたカートリッジを意味することができる。
例えば、サーバ４２０は、第１感情状態に基づいて第１カートリッジ情報を出力することができる。例えば、第１感情状態は、うつ状態のような否定的な感情状態であり、第１カートリッジ情報は、ユーザのうつ状態を改善させうるビタミンＤ成分が含まれたカートリッジ情報でもある。また、サーバ４２０は、第２感情状態に対応して第２カートリッジ情報を出力することができる。この際、第２感情状態は、幸せ状態のような肯定的な感情であり、第２カートリッジ情報は、ユーザの幸せ状態をさらに向上させうるメントール成分が含まれたカートリッジ情報でもある。
サーバ４２０は、有線または無線ネットワークを通じて推薦カートリッジ情報をエアロゾル生成装置４１０に伝送することができる。
エアロゾル生成装置４１０は、サーバ４２０から受信した推薦カートリッジ情報を出力することで、ユーザが推薦によってカートリッジを交換可能にする。
一方、実施例によって、エアロゾル生成装置４１０は、ユーザの感情状態を演算及び／または推薦カートリッジを決定する。
図５は、本発明の実施例によるエアロゾル生成装置の内部ブロック図である。
図面を参照すれば、エアロゾル生成装置４１０は、生体情報獲得部４１１、入力部４１２、出力部４１３、通信部４１４、カートリッジ識別部４１５、メモリ４１６、バッテリ４１７、ヒータ４１８、及び制御部４１９を含んでもよい。
生体情報獲得部４１１は、ユーザの生体情報を獲得することができる。例えば、エアロゾル生成装置４１０は、ユーザの瞳孔イメージを獲得することができる。生体情報獲得部４１１は、ユーザの瞳孔イメージを獲得するために、カメラ（例えば、赤外線（Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｒｅｄ： ＩＲ）カメラ）を含んでもよい。また、生体情報獲得部４１１は、ユーザの瞳孔動きを追跡するための瞳孔追跡モジュールを含んでもよい。
入力部４１２は、ユーザ入力を受信することができるユーザインターフェースでもある。入力部４１２は、プッシュ（ｐｕｓｈ）ボタン状に設けられるか、タッチ（ｔｏｕｃｈ）方式によっても設けられる。
ユーザは、現在感情状態を入力部４１２を通じて入力し、入力部４１２は、ユーザの現在感情状態を所定信号に変換して制御部４１９に伝送することができる。例えば、ユーザの感情状態は、不安（ａｎｘｉｅｔｙ）、うつ（ｇｌｏｏｍ）、悲しみ（ｓａｄｎｅｓｓ）、いら立ち（ｉｒｒｉｔａｔｉｏｎ）、怒り（ａｎｇｅｒ）のような否定的な感情状態、楽しさ（ａｍｕｓｅｍｅｎｔ）、幸せ（ｈａｐｐｙ）、喜び（ｊｏｙ）のような肯定的な感情状態及び平穏（ｃａｌｍｎｅｓｓ）のように中立（ｎｅｕｔｒａｌ）的な感情状態のうち、少なくともいずれか１つでもある。
制御部４１９は、ユーザの感情状態に係わる情報（以下、感情状態の入力情報）及びユーザが入力部４１２を通じて感情状態を入力した時点に生体情報獲得部４１１が獲得した瞳孔イメージを通信部４１４を通じてサーバ４２０に伝送することができる。
制御部４１９は、感情演算モデルの学習のために、既設定の学習期間の間、感情状態の入力情報及び感情状態の入力情報に対応する瞳孔イメージをサーバ４２０に提供することができる。例えば、学習期間は、３０日に設定されるが、それに制限されない。ユーザの感情状態入力回数によって学習期間は増加または減少しうる。
通信部４１４は、既設定の学習期間が徒過した場合、ユーザの瞳孔イメージをサーバ４２０に伝送し、ユーザの感情状態情報及びユーザの感情状態情報に対応する推薦カートリッジ情報を受信することができる。この際、推薦カートリッジ情報は、神経網基盤の感情演算モデル及び神経網基盤のカートリッジ推薦モデルを用いてサーバ４２０が演算したカートリッジ情報でもある。
通信部４１４がユーザの感情状態情報及び推薦カートリッジ情報を受信した場合、出力部４１３は、推薦カートリッジ情報を視覚的及び／または聴覚的情報として出力することができる。そのために、出力部４１３は、ディスプレイ及び／またはスピーカを備えることができる。
また、出力部４１３は、ユーザの感情状態に対応する音声メッセージを出力することができる。例えば、ユーザの感情状態が否定的な感情状態である場合、出力部４１３は、「今日、大変ですね。」のような音声メッセージを出力することができる。他の例として、ユーザの感情状態が肯定的な感情状態である場合、出力部４１３は、「いつも、今日のようだったら」のような音声メッセージを出力することができる。さらに他の例として、ユーザの感情状態が中立的な感情状態である場合、出力部４１３は、「今日も応援します。」のような音声メッセージを出力することができる。
一方、後述するように、初期の推薦カートリッジモデルは、学術論文、研究資料、学術誌、実験結果、特許などに基づいて生成されたものなので、実際ユーザの感情状態を改善させうるカートリッジは、初期の推薦カートリッジモデルがすすめるカートリッジと差があり得る。これにより、エアロゾル生成装置４１０は、推薦カートリッジ情報の出力後に、本体に新たに結合されるカートリッジを識別し、初期推薦カートリッジモデルが交換カートリッジに係わる情報に基づいて学習及びアップデートされるようにカートリッジの情報をサーバ４２０に提供することができる。
具体的に、カートリッジ識別部４１５は、本体に備えられ、本体に結合されるカートリッジの種類を識別することができる。一実施例において、カートリッジ識別部４１５は、本体とカートリッジとが結合する場合、接続端子の両端抵抗を測定することで、本体に結合されるカートリッジを識別することができる。他の実施例で、カートリッジ識別部４１５は、本体とカートリッジが結合する場合、接続端子のキャパシタンス変化を測定することで、本体に結合されるカートリッジを識別することができる。さらに他の実施例において、カートリッジ識別部４１５は、本体とカートリッジとが結合する場合、カートリッジに付着された識別コード（例えば、ＱＲコード（登録商標）、バーコード、オプティカルステッカーなど）を認識することで、本体に結合されるカートリッジを識別することができる。
カートリッジ識別部４１５は、出力部４１３が推薦カートリッジ情報を出力した後、本体に結合されるカートリッジ情報を所定信号に変換して制御部４１９に伝送することができる。推薦カートリッジ情報の出力以前に本体に結合されたカートリッジと区分するために、推薦カートリッジ情報出力後に、本体に結合されるカートリッジを交換カートリッジとも名付ける。
制御部４１９は、カートリッジ識別部４１５が識別した交換カートリッジ情報を通信部４１４を通じてサーバ４２０に伝送することができる。サーバ４２０は、交換カートリッジ情報に基づいて推薦カートリッジモデルをアップデートし、アップデート回数が増加するほど、ユーザに合わせた推薦カートリッジの提供が可能である。
メモリ４１６は、エアロゾル生成装置４１０の動作のための情報、ユーザが入力した感情状態の入力情報、生体情報獲得部４１１が獲得したユーザの瞳孔イメージ、通信部４１４が受信したユーザの感情状態情報、感情状態に対応する音声メッセージなどを保存することができる。
バッテリ４１７は、エアロゾル生成装置４１０の動作に用いられる電力を供給することができる。図５のバッテリ４１７は、図１ないし図３のバッテリ１１に対応しうる。例えば、バッテリ４１７は、ヒータ４１８が加熱されるように電力を供給し、制御部４１９の動作に必要な電力を供給することができる。また、バッテリ４１７は、エアロゾル生成装置４１０に設けられたディスプレイ、センサ、モータなどの動作に必要な電力を供給することができる。
図６は、本発明によるサーバのブロック図である。
図６を参照すれば、サーバ４２０は、感情演算部４２１、カートリッジ推薦部４２２及び通信部４２３を含んでもよい。サーバ４２０は、エアロゾル生成装置４１０の製造会社が運営するサーバ４２０や製造会社がサービスを委託した会社が運営するサーバ４２０でもある。
通信部４２３は、エアロゾル生成装置４１０が伝送した感情状態の入力情報及び瞳孔イメージを受信し、推薦カートリッジ情報をエアロゾル生成装置４１０に伝送することができる。また、通信部４２３は、エアロゾル生成装置４１０が伝送した交換カートリッジ情報を受信し、アップデートされた推薦カートリッジ情報をエアロゾル生成装置４１０に伝送することができる。そのために、通信部４２３は、デジタルモデム、ラジオ周波数（ＲＦ）モデム、ＷｉＦｉ ｃｈｉｐ及び関連ソフトウェア及び／またはファームウェアのうち、少なくとも１つの無線通信モジュールを含んでもよい。
感情演算部４２１は、既設定の学習期間の間、収集された感情状態の入力情報及びユーザの瞳孔イメージに基づいて機械学習（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）によって感情演算モデルを生成することができる。感情演算モデルは、ユーザの互いに異なる感情を範疇化するように構成された機械学習モデルでもある。
具体的に、感情演算部４２１は、ユーザの瞳孔イメージから特徴データを抽出することができる。例えば、特徴データは、瞳孔サイズデータ及び瞳孔振動データのうち、少なくともいずれか１つのデータを含んでもよい。また、感情演算部４２１は、特徴データをベクトル化し、ベクトル化された特徴データを入力として、ディープニューラルネットワーク（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ： ＤＮＮ）、畳み込みニューラルネットワーク （Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ： ＣＮＮ）、及び循環神経網（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ： ＲＮＮ）のうち、少なくともいずれか１つの神経網アルゴリズムに基づいた感情演算モデルを生成することができる。
カートリッジ推薦部４２２は、カートリッジ推薦モデルを生成し、カートリッジ推薦モデルを保存することができる。カートリッジ推薦モデルは、ユーザの感情状態を調節するカートリッジをすすめるように構成された機械学習モデルでもある。
具体的に、カートリッジ推薦部４２２は、液状物の成分比によるユーザの感情状態変化と係わる学術論文、研究資料、学術誌、特許などを入力として、指導学習アルゴリズムを通じて推薦カートリッジモデルを生成することができる。例えば、指導学習アルゴリズムは、Ｋ－最近傍（ｋ－Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒｓ）アルゴリズム、線形回帰（Ｌｉｎｅａｒ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）アルゴリズム、ロジスティック回帰（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）アルゴリズム、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ， Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）アルゴリズム、決定ツリー（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｔｒｅｅ）アルゴリズム、ランダムフォレスト（Ｒａｎｄｏｍ Ｆｏｒｅｓｔ）アルゴリズムのうち、いずれか１つでもある。
カートリッジ推薦部４２２は、ユーザに合わせたカートリッジを推薦するために、交換カートリッジ情報に基づいてカートリッジ推薦モデルをアップデートすることができる。例えば、カートリッジ推薦部４２２は、ベイズ（ｂａｙｅｓｉａｎ）最適化アルゴリズムを用いてカートリッジ推薦モデルをアップデートすることができる。カートリッジ推薦モデルのアップデート回数が増加するほど、カートリッジ推薦部４２２は、ユーザの感情状態に対応する最適のカートリッジを探すことができる。
図７は、本実施例による感情演算モデルの機械学習方法及びユーザの感情状態演算方法を説明するための図面である。
図７を参照すれば、感情演算部４２１は、ユーザの瞳孔イメージ７１０から特徴データを抽出する特徴抽出部４２１ａ、特徴データをベクトル化するベクトル変換部４２１ｂ及び瞳孔イメージ７１０及び感情状態の入力情報７２０に基づいて機械学習による感情演算モデルを生成する感情学習部４２１ｃを含んでもよい。
特徴抽出部４２１ａは、既設定の学習期間の間、受信した瞳孔イメージ７１０から瞳孔サイズデータ及び瞳孔振動データのうち、少なくともいずれか１つの特徴データを抽出することができる。
ベクトル変換部４２１ｂは、特徴データをベクトル化することができる。例えば、抽出された特徴データが瞳孔サイズデータ及び瞳孔振動データである場合、ベクトル変換部４２１ｂは、瞳孔サイズデータ及び瞳孔振動データの２次元列（ｃｏｌｕｍｎ）ベクトルを生成することができる。
感情学習部４２１ｃは、既設定の学習期間の間、感情状態の入力情報７２０及びベクトル変換された特徴データ（以下、特徴ベクトルと称する）に基づいて感情演算モデルを生成することができる。
感情学習部４２１ｃは、感情状態の入力情報７２０及び特徴ベクトルを入力として、ディープニューラルネットワーク（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ： ＤＮＮ）、畳み込みニューラルネットワーク （Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ： ＣＮＮ）及び循環神経網（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ： ＲＮＮ）のうち、少なくともいずれか１つの神経網アルゴリズムに基づいて感情演算モデルを機械学習することができる。
一方、上述した感情演算モデルの学習過程によって、既設定の学習期間以後には、感情推定部４２１ｄが感情演算モデル及び特徴ベクトルに基づいてユーザの感情状態を演算することができる。
具体的に、感情推定部４２１ｄは、中立的な感情状態とマッチングされる特徴ベクトルをユーザの感情演算のための基準ベクトルに設定することができる。
感情推定部４２１ｄは、基準ベクトルと入力された特徴ベクトルとの差をソフトマックス（ｓｏｆｔｍａｘ）関数を用いて正規化することができる。感情推定部４２１ｄは、正規化された基準ベクトルと特徴ベクトルとの差に基づいて、ユーザの感情状態を演算することができる。
一実施例において、感情推定部４２１ｄは、正規化された基準ベクトルと特徴ベクトルとの差の範囲に基づいて、ユーザの感情状態を演算することができる。例えば、感情推定部４２１ｄは、正規化された基準ベクトルと特徴ベクトルとの差が０．２～０．５範囲である場合、ユーザの感情状態を否定的な感情状態であると演算する。また、感情推定部４２１ｄは、正規化された基準ベクトルと特徴ベクトルとの差が０．６～０．９範囲である場合、ユーザの感情状態を肯定的な感情状態であると演算する。
他の実施例において、感情推定部４２１ｄは、正規化されたそれぞれの数値に感情状態を割り当てることができる。例えば、感情推定部４２１ｄは、正規化された基準ベクトルと特徴ベクトルとの差が０である場合、ユーザの感情状態が平穏（ｃａｌｍｎｅｓｓ）状態であると演算する。また、感情推定部４２１ｄは、正規化された基準ベクトルと特徴ベクトルとの差が０．３である場合、ユーザの感情状態がうつ（ｇｌｏｏｍ）状態であると演算する。また、感情推定部４２１ｄは、正規化された基準ベクトルと特徴ベクトルとの差が０．８である場合、ユーザの感情状態が幸せ（ｈａｐｐｙ）状態であると演算する。
図８は、一実施例によるエアロゾル生成装置の動作方法を説明するためのフローチャートである。
図８を参照すれば、生体情報獲得部４１１は、ユーザの瞳孔イメージを獲得することができる（Ｓ９１０）。一実施例において、生体情報獲得部４１１は、ユーザの瞳孔イメージを獲得することができる。そのために、例えば、生体情報獲得部４１１は、赤外線（ＩＲ）カメラを含んでもよい。
通信４１４は、ユーザの瞳孔イメージをサーバに伝送することができる（Ｓ９２０）。
また、通信部４１４は、サーバ４２０が演算したユーザの感情状態情報及び感情状態に対応する推薦カートリッジ情報を受信することができる（Ｓ９３０）。ユーザの感情状態情報は、神経網基盤の感情演算モデルを通じて演算されうる。また、感情状態に対応する推薦カートリッジ情報は、神経網基盤のカートリッジ推薦モデルを通じて演算されうる。
出力部４１３は、推薦カートリッジ情報を出力することができる（Ｓ９４０）。出力部４１３は、推薦カートリッジ情報を視覚的及び／または聴覚的情報として出力することができる。
カートリッジ識別部４１５は、出力部４１３が推薦カートリッジ情報を出力した後、本体に結合される交換カートリッジの種類を識別することができる（Ｓ９５０）。カートリッジ識別部４１５は、本体とカートリッジとが結合する場合、接続端子の両端抵抗変化及び／またはキャパシタンス変化、カートリッジに付着された識別コード（例えば、ＱＲコード（登録商標）、バーコード、オプティカルステッカーなど）などを用いて交換カートリッジの種類を識別することができる。
通信部４１４は、交換カートリッジ情報をサーバ４２０に伝送することができる（Ｓ９６０）。交換カートリッジ情報は、推薦カートリッジモデルをアップデートするために提供されうる。
図９は、一実施例によるエアロゾル生成システムの信号フローチャートである。
図９を参照すれば、エアロゾル生成装置４１０は、ユーザの瞳孔イメージを獲得することができる（Ｓ１０１０）。一実施例において、エアロゾル生成装置４１０は、赤外線（ＩＲ）カメラを用いてユーザの瞳孔イメージを獲得することができる。
エアロゾル生成装置４１０は、ユーザの瞳孔イメージをサーバ４２０に伝送することができる（Ｓ１０２０）。
サーバ４２０は、神経網基盤の感情演算モデルを用いてユーザの瞳孔イメージに対応するユーザの感情状態を演算することができる（Ｓ１０３０）。感情演算モデルは、既設定の学習期間の間、収集された感情状態の入力情報及びユーザの瞳孔イメージに基づいて機械学習（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ）によって生成されたモデルでもある。
サーバ４２０は、神経網基盤のカートリッジ推薦モデルを用いて感情状態に対応する推薦カートリッジを演算することができる（Ｓ１０４０）。カートリッジ推薦モデルは、液状組成物の成分比によるユーザの感情状態変化に係わる学術論文、研究資料、学術誌、特許などを入力として、指導学習アルゴリズムを通じて生成されたモデルでもある。例えば、推薦カートリッジモデルは、ユーザの感情状態がうつ状態である場合、ビタミンＤ成分が含まれたカートリッジをすすめることができる。他の例として、推薦カートリッジモデルは、ユーザの感情状態がいら立ち状態である場合、ビタミンＢ及びビタミンＣが含まれたカートリッジをすすめることができる。さらに他の例として、推薦カートリッジモデルは、ユーザの感情状態が幸せ状態である場合、メントール成分が含まれたカートリッジをすすめることができる。
サーバ４２０は、推薦カートリッジ情報をエアロゾル生成装置４１０に伝送することができる（Ｓ１０５０）。サーバ４２０は、ユーザの感情状態に係わる情報をエアロゾル生成装置４１０に伝送することもできる。
エアロゾル生成装置４１０は、推薦カートリッジ情報出力することができる（Ｓ１０６０）。エアロゾル生成装置は、推薦カートリッジ情報を視覚的及び／または聴覚的に出力することができる。
エアロゾル生成装置４１０は、推薦カートリッジ情報を出力した後、本体に結合される交換カートリッジの種類を識別することができる（Ｓ１０７０）。
エアロゾル生成装置４１０は、交換カートリッジ情報をサーバ４２０に伝送することができる（Ｓ１０８０）。
サーバ４２０は、交換カートリッジ情報に基づいてカートリッジ推薦モデルをアップデートすることができる（Ｓ１０９０）。例えば、サーバ４２０は、ベイズ（ｂａｙｅｓｉａｎ）最適化アルゴリズムを用いてカートリッジ推薦モデルをアップデートすることができる。カートリッジ推薦モデルのアップデート回数が増加するほど、サーバ４２０は、ユーザの感情状態に対応する最適のカートリッジを演算することができる。
図５ないし図７の制御部４１９、生体情報獲得部４１１、カートリッジ識別部４１５、感情演算部４２１、カートリッジ推薦部４２２、特徴抽出部４２１ａ、ベクトル変換部４２１ｂ、感情学習部４２１ｃ、及び感情推定部４２１ｄのような図面において、ブロックで表現される構成要素、要素、モジュールまたはユニット（この段落で総称して「構成要素」）のうち、少なくとも１つは、前述した例示的な実施例によってそれぞれの機能を行う多様な数のハードウェア、ソフトウェア及び／またはファームウェアの構造によっても具現される。例えば、それらコンポーネントのうち、少なくとも１つは、メモリ、プロセッサ、論理回路、ルックアップテーブルのような１つ以上のマイクロプロセッサの制御を通じてそれぞれの機能を行うことができる直接回路構造、または他の制御装置を使用することができる。また、それらの構成要素のうち、少なくとも１つは、モジュール、プログラムまたはコードの一部によっても具体的に具現され、これは、特定の論理機能を行うための１つ以上の実行可能な命令を含み、１つ以上のマイクロプロセッサまたは他の制御装置によって実行される。また、これらの構成要素のうち、少なくとも１つは、それぞれの機能を行う中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサなどのプロセッサを含むか、それによっても具現される。これらコンポーネントのうち、２以上は、１つ以上の単一コンポーネントに結合され、単一コンポーネントは、結合された２以上のコンポーネントの全ての動作または機能を行うことができる。また、これらコンポーネントのうち、少なくとも１つの機能のうち、一部は、他のコンポーネントによって遂行されうる。また、バス（ｂｕｓ）は、前記ブロック図には図示されていないが、コンポーネントを介した通信は、バスを通じて遂行されうる。前記例示的な実施例の機能的な側面は、１つ以上のプロセッサで実行されるアルゴリズムによっても具現される。また、ブロックまたは処理段階で表現された構成要素は、電子構成、信号処理及び／または制御、データ処理のための任意の数の関連技術を採用することができる。
上述した方法は、コンピュータで実行されうるプログラムで作成可能であり、コンピュータで読取り可能な記録媒体を用いて前記プログラムを動作させる汎用デジタルコンピュータによっても具現される。また、上述した方法で使用されたデータの構造は、コンピュータで読取り可能な記録媒体に様々な手段を通じて記録されうる。前記コンピュータで読取り可能な記録媒体は、マグネチック記録媒体（例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ、ＵＳＢ、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光学的判読媒体（例えば、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤなど）のような記録媒体を含む。
本実施例に係わる技術分野で通常の知識を有する者は、前記記載の本質的な特性から外れない範囲で変形された形態に具現可能であるということが理解できるであろう。したがって、開示された方法は、限定的な観点ではなく、説明的な観点で考慮されねばならない。本発明の範囲は、前述した説明ではなく、請求範囲に示されており、それと同等な範囲内にある全ての相違点は、本発明に含まれていると解釈されねばならない。

Claims (15)

  1. エアロゾル生成装置において、
    出力部と、
    ユーザの瞳孔イメージを獲得する生体情報獲得部と、
    前記ユーザの瞳孔イメージをサーバに伝送し、前記ユーザの感情状態に対応する推薦カートリッジ情報を受信する通信部と、
    前記推薦カートリッジ情報を出力するように前記出力部を制御する制御部と、を含み、
    前記ユーザの感情状態は、前記瞳孔イメージに基づいた神経網基盤の感情演算モデルを用いて前記サーバによって演算され、前記推薦カートリッジ情報は、前記ユーザの感情状態に基づいた前記神経網基盤のカートリッジ推薦モデルを用いて前記サーバによって演算される、エアロゾル生成装置。
  2. 前記ユーザの感情状態に係わる入力情報を受信するユーザインターフェースをさらに含み、
    前記制御部は、
    既設定の学習期間の間、前記入力情報及び前記瞳孔イメージを前記通信部を介して前記サーバに伝送し、
    前記ユーザの瞳孔イメージは、前記入力情報が受信された時点に、前記生体情報獲得部によって獲得される、請求項１に記載のエアロゾル生成装置。
  3. 前記感情演算モデルは、
    前記学習期間の間、収集された前記感情状態の入力情報及び前記瞳孔イメージに基づいて機械学習によって生成される、請求項２に記載のエアロゾル生成装置。
  4. 前記カートリッジ推薦モデルは、
    前記ユーザの感情状態に基づいて液状組成物の成分比が互いに異なるカートリッジをすすめる、請求項１に記載のエアロゾル生成装置。
  5. 前記エアロゾル生成装置に結合されるカートリッジの種類を識別するカートリッジ識別部をさらに含み、
    前記制御部は、
    前記推薦カートリッジ情報を出力した以後に新たに結合される交換カートリッジ情報を、前記通信部を介して前記サーバに伝送し、前記交換カートリッジ情報は、前記カートリッジ識別部によって識別される、請求項１に記載のエアロゾル生成装置。
  6. 前記カートリッジ推薦モデルは、
    前記交換カートリッジ情報に基づいてアップデートされる、請求項５に記載のエアロゾル生成装置。
  7. 前記カートリッジ推薦モデルは、
    ベイズ最適化（ｂａｙｅｓｉａｎ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）アルゴリズムによってアップデートされる、請求項６に記載のエアロゾル生成装置。
  8. 前記通信部は、前記サーバから前記ユーザの感情状態に係わる情報を受信し、
    前記出力部は、
    前記ユーザの感情状態情報に対応する音声メッセージを出力する、請求項１に記載のエアロゾル生成装置。
  9. エアロゾル生成システムにおいて、
    エアロゾル生成物質を含む交換可能なカートリッジを含み、ユーザの瞳孔イメージを獲得し、推薦カートリッジに係わる情報を出力するエアロゾル生成装置と、
    前記エアロゾル生成装置から前記瞳孔イメージを受信し、神経網基盤の感情演算モデルを用いて前記瞳孔イメージに基づいた前記ユーザの感情状態を演算し、神経網基盤のカートリッジ推薦モデルを用いて前記ユーザの感情状態に基づいた推薦カートリッジを演算し、推薦カートリッジ情報を前記エアロゾル生成装置に伝送するサーバと、を含む、エアロゾル生成システム。
  10. 前記エアロゾル生成装置は、
    既設定の学習期間の間、前記エアロゾル生成装置のユーザインターフェースを介して受信した前記感情状態に係わる入力情報及び前記ユーザの瞳孔イメージを前記サーバに伝送し、
    前記瞳孔イメージは、前記入力情報が受信された時点に獲得される、請求項９に記載のエアロゾル生成システム。
  11. 前記サーバは、
    前記学習期間の間、収集された前記感情状態の入力情報及び前記瞳孔イメージに基づいて機械学習によって前記感情演算モデルを生成する、請求項１０に記載のエアロゾル生成システム。
  12. 前記カートリッジ推薦モデルは、
    前記ユーザの感情状態に基づいて液状組成物の成分比が互いに異なるカートリッジをすすめる、請求項９に記載のエアロゾル生成システム。
  13. 前記エアロゾル生成装置は、
    前記推薦カートリッジ情報を出力した以後に新たに結合される交換カートリッジの情報を前記サーバに伝送する、請求項９に記載のエアロゾル生成システム。
  14. 前記サーバは、
    前記交換カートリッジの情報に基づいて前記カートリッジ推薦モデルをアップデートする、請求項１３に記載のエアロゾル生成システム。
  15. 前記サーバは、
    ベイズ最適化（ｂａｙｅｓｉａｎ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）アルゴリズムを用いて前記カートリッジ推薦モデルをアップデートする、請求項１４に記載のエアロゾル生成システム。
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