KR100986991B1 - System and device for sensoring behavior as well as sensoring and treating method thereof - Google Patents

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KR100986991B1 KR1020080103953A KR20080103953A KR100986991B1 KR 100986991 B1 KR100986991 B1 KR 100986991B1 KR 1020080103953 A KR1020080103953 A KR 1020080103953A KR 20080103953 A KR20080103953 A KR 20080103953A KR 100986991 B1 KR100986991 B1 KR 100986991B1
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Abstract

본 발명은 인간의 행동을 인지하고, 무선 센서 네트워크를 이용하여 이를 손쉽게 활용하는 장치 및 시스템에 관한 것으로서, 본 발명의 행동 인지 시스템은 행동 인지 장치 및 이 행동 인지 장치와 통신하는 시스템 서버를 포함하며, 행동 인지 장치는, 서로 다른 세 방향의 가속도를 감지하는 세 개의 가속도 센서를 탑재하여, 부착된 신체 부위 동작의 서로 다른 세 방향에 대한 가속도를 측정하는 가속도 센서부, 가속도 센서부에서 측정된 가속도 데이터를 디지털 데이터로 변환하는 아날로그-디지털 변환부, 디지털 변환된 가속도 데이터를 연산 처리하는 제어부, 연산 처리된 가속도 데이터를 저장하는 저장부 및 외부 장치와 데이터를 송수신하는 송수신부를 포함하며, 제어부가 송수신부를 통해, 저장된 가속도 데이터를 송신할 시스템 서버가 일정 거리 이내에 있는지를 주기적으로 검색하여, 송신할 시스템 서버가 검색된 경우에는 가속도 데이터를 시스템 서버에 송신하고, 송신할 시스템 서버가 검색되지 않은 경우에는 가속도 데이터를 저장부에 저장한다. 본 발명에 의해, 사용자의 조작없이 효율적으로 사용자의 행동을 인지하여 이를 활용할 수 있다.The present invention relates to a device and a system for recognizing human behavior and easily utilizing the same by using a wireless sensor network. The behavior recognition system of the present invention includes a behavior recognition apparatus and a system server for communicating with the behavior recognition apparatus. The behavior recognition device is equipped with three acceleration sensors for detecting acceleration in three different directions, and the acceleration sensor unit for measuring acceleration in three different directions of the attached body part motion and the acceleration measured in the acceleration sensor unit. An analog-to-digital converter for converting data into digital data, a controller for calculating and processing digitally-accelerated acceleration data, a storage for storing the processed acceleration data, and a transceiver for transmitting and receiving data with an external device, wherein the controller transmits and receives data. Is used to schedule a system server to send stored acceleration data. If the system server to be transmitted is found periodically and the system server to be transmitted is found, the acceleration data is transmitted to the system server. If the system server to be transmitted is not found, the acceleration data is stored in the storage unit. According to the present invention, the user's behavior can be recognized and utilized efficiently without the user's manipulation.

가속도 센서, Zigbee, 무선 센서 네트워크 Accelerometer, Zigbee, Wireless Sensor Network

Description

행동 인지 장치 및 행동 인지 시스템과 이를 이용한 행동 인지 처리 방법{SYSTEM AND DEVICE FOR SENSORING BEHAVIOR AS WELL AS SENSORING AND TREATING METHOD THEREOF}Behavioral Cognitive Device and Behavioral Cognitive System and Behavioral Cognitive Processing Method using the same {{SYSTEM AND DEVICE FOR SENSORING BEHAVIOR AS WELL AS SENSORING AND TREATING METHOD THEREOF}

본 발명은 인간의 행동을 인지하여 이를 이용하는 것으로서, 더 구체적으로는 인간의 행동을 인지하고, 무선 센서 네트워크를 이용하여 이를 손쉽게 활용하는 장치 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to recognizing and using human behavior, and more particularly, to a device and a system for recognizing human behavior and easily using the wireless sensor network.

센서를 이용하여, 행동을 감지하고 이를 생활에 이용하기 위해 다양한 방식을 사용하여 감지 기술을 응용하고자 하고 있으나, 아직까지는 단순히 만보기 자체를 별도로 사용하거나 압력 센서를 시계, 운동화, 벨트 더 나아가 모바일 폰 등에 탑재하고, 사용자가 이를 가지고 이동하거나 움직임으로써, 사용자의 행동 패턴을 산출하는데 그치고 있는 것이 사실이다.We want to apply the detection technology using various methods to detect behaviors and use them in our lives. However, we simply use pedometers separately or use pressure sensors to watch, sports shoes, belts and even mobile phones. It is true that it is mounted, and the user merely moves or moves with it to calculate the user's behavior pattern.

현재의 감지 기술은, 가해지는 압력을 감지하는 압력 센서를 사용하여, 사용자의 행동을 반복 횟수를 검출한다. 예컨데, 신발에 압력 센서를 부착한 경우에는 사용자가 직접 센서를 밟거나 압력을 가하고, 센서가 그 횟수를 산출한다. Current sensing techniques detect the number of times a user's actions are repeated, using a pressure sensor that senses the pressure applied. For example, if a pressure sensor is attached to the shoe, the user directly steps on or applies pressure to the sensor, and the sensor calculates the number of times.

마찬가지로, 압력 센서가 모자나 벨트, 시계 더 나아가 모바일 폰에 부착된 경우에도, 사용자가 움직임에 따라 상하 또는 좌우의 2차원적인 진동을 센서가 압력으로 감지하여, 그 횟수를 산출한다.Similarly, even when the pressure sensor is attached to a hat, a belt, a watch, and even a mobile phone, the sensor senses a two-dimensional vibration of up, down, left, or right as the user moves, and calculates the number of times.

즉, 사용하는 사람이 직접 가하는 압력의 횟수나, 사용자의 움직임에 따라 발생하는 진동을 감지하여 그 횟수를 산출하는 방식이 지금까지의 인지 방식이었다.That is, the method of detecting the number of pressures applied directly by the user or the vibration generated by the movement of the user and calculating the number of times has been the cognitive method.

따라서 현재의 방식에 의할 경우, 검출되는 데이터는 사용자의 행동 횟수에국한될 수 밖에 없으며, 이 데이터를 활용하는 경우에도, 미리 정해진 행위의 평균적인 운동량과 검출된 횟수를 근거로 전체 운동량을 산술적으로 계산해 낼 수 있을 뿐이었다. Therefore, according to the current method, the detected data can only be limited to the number of actions of the user, and even when using this data, the total amount of exercise is arithmetically based on the average amount of exercise and the number of times detected. I could only calculate.

예컨대, 만보기가 설치된 모자를 쓰고 걷는 경우, 사용자의 보폭 또는 이동 거리를 측정하고 이를 단순히 화면에 표시해 주거나, 한 걸음 걸을 때 평균적으로 소모되는 열량을 미리 산출한 뒤, 검출된 횟수를 곱하여, 운동 과정에서 소모한 총열량을 계산해내는 방식이 된다. For example, when walking with a pedestrian hat, the user measures the stride length or distance traveled and simply displays it on the screen, or calculates an average amount of heat consumed each step in advance, and multiplies the number of times detected by the exercise process. To calculate the total calories consumed.

일정한 시간 동안 측정된 데이터를 축적하여 활용하고자 하는 경우에도, 감지 장치 내의 메모리에 저장된 데이터를 외부 저장 장치, 예컨대 컴퓨터에 케이블 등으로 직접 접속하여 다운로드 하고, 특정 홈페이지에 접속하거나 특정 프로그램을 실행하여 데이터를 분석하고 이용하여야 하므로, 데이터의 활용이 번거로웠던 것이 사실이다. Even if you want to accumulate and use the measured data for a certain period of time, you can download the data stored in the memory of the sensing device by directly connecting to an external storage device, such as a computer, with a cable, and accessing a specific homepage or executing a specific program It is true that the use of the data was cumbersome, because it must be analyzed and used.

따라서, 사용자의 행동을 더 구체적이고 정확하게 인지해서, 편리한 방법으로 데이터를 축적하는 방법이 필요하게 되었다.Therefore, there is a need for a method of accumulating data in a convenient manner by more aware of the user's behavior in a more specific and accurate manner.

종래 압력을 감지해서, 사용자의 행동을 감지 방식 행동 인지 시스템에서는 압력의 인가 횟수 및 주기를 통해 해당 행동의 횟수를 분석하고, 이를 통해 전체 운동량을 계산하는 방식을 사용하고 있다. 따라서, 해당 행동의 강도, 지속 시간 등에 상관없이, 전체 운동량의 누적 총량만을 단순히 도출할 뿐으로 정확한 행동 패턴이나, 운동 효과 또는 인체에 미치는 영향 등을 판단하기 어려운 문제가 있었다.In the conventional pressure sensing, the user's behavior sensing method behavior recognition system uses a method of analyzing the number of times the corresponding behavior through the number and frequency of the application of pressure, and calculates the total amount of exercise through this. Therefore, there is a problem in that it is difficult to determine the exact behavior pattern, the exercise effect or the effect on the human body by simply deriving only the cumulative total amount of the total exercise amount regardless of the intensity, duration, etc. of the action.

아울러, 단순히 압력이 인가되는 횟수와 주기만을 확인하여 행동을 분석함으로써, 제자리 걸음이나 기타 단순한 충격에 의한 오류 데이터가 입력될 확률이 크며, 사용자 개개인의 개인 특성상 발생하는 계산상의 오류 역시 발생할 여지를 갖고 있는 것이 사실이다. In addition, by analyzing the behavior by simply checking the number and period of pressure is applied, there is a high probability of inputting error data due to steps or other simple impacts, and there is also room for calculation errors due to individual characteristics of users. It is true.

또한, 측정된 데이터를 분석하기 위해서 사용자가 직접 저장 메모리를 외부 PC 등에 연결해야 하는 불편함이 있으며, 저용량의 메모리를 모바일 디바이스 내의 데이터 저장부로 사용함에 따라, 외부의 기억 장치에 사용자가 직접 주기적으로 데이터를 백업하지 않으면, 새로운 데이터를 저장하지 못하거나, 기존의 데이터를 잃게 되는 문제가 발생하기도 한다. In addition, in order to analyze the measured data, the user needs to directly connect the storage memory to an external PC, etc. As the low-capacity memory is used as a data storage unit in the mobile device, the user periodically directly to the external storage device. If you don't back up your data, you won't be able to store new data or lose your old data.

이와 같은 문제를 해결하기 위해, 본 발명에서는 서로 다른 방향의 가속도를 감지하는 적어도 3개의 센서를 포함하는 가속도 센서부: 감지된 가속도 데이터를 연산 처리하는 제어부; 상기 연산 처리된 가속도 데이터를 저장하는 저장부; 및 외부 장치와 통신하는 무선 송수신부를 포함하며, 상기 제어부는 가속도 데이터를 송신할 외부 서버가 일정 거리 이내에 있는지를 상기 무선 송수신부를 통해 주기적으로 검색하여, 외부 서버가 검색된 경우에는 가속도 데이터를 송신하고, 외부 서버가 검색되지 않은 경우에는 가속도 데이터를 상기 저장부에 저장하는, 행동 인지 장치를 제공한다.In order to solve this problem, the present invention provides an acceleration sensor unit including at least three sensors for sensing acceleration in different directions: a control unit for computing the detected acceleration data; A storage unit which stores the computed acceleration data; And a wireless transceiver configured to communicate with an external device, wherein the controller periodically searches whether the external server to transmit the acceleration data is within a certain distance, and transmits the acceleration data when the external server is found. When no external server is searched, an action recognition device for storing acceleration data in the storage unit is provided.

또한, 본 발명의 부착형 행동 인지 장치는 데이터 입력부를 더 포함하며, 제어부가 가속도 데이터와 상기 데이터 입력부를 통해 입력된 가속도의 기준값을 비교하여, 상기 가속도 데이터가 상기 기준값 이상인 경우에, 상기 가속도 데이터를 외부 서버에 송신하거나 상기 저장부에 저장하도록 해도 된다.In addition, the attached behavior recognition device of the present invention further comprises a data input unit, the control unit compares the acceleration data and the reference value of the acceleration input through the data input unit, when the acceleration data is equal to or greater than the reference value, the acceleration data May be transmitted to an external server or stored in the storage unit.

또한, 본 발명은 가속도 센서부, 데이터 저장부 및 무선 송수신부를 포함하며, 사용자별로 ID가 부여되는 행동 인지 장치; 및 복수의 센서 노드를 통해 상기 행동 인지 장치와 통신하는 시스템 서버를 포함하고, 상기 행동 인지 장치는 사용자의 신체에 부착되어 해당 부위의 가속도를 측정하며, 측정된 가속도 데이터를 송신할 시스템 서버의 센서 노드를 주기적으로 검색하여, 센서 노드가 검색된 경우에는 가속도 데이터를 송신하고, 센서 노드가 검색되지 않은 경우에는 가속도 데이터를 상기 저장부에 저장하며, 상기 시스템 서버는 상기 행동 인지 장치로부터 수신한 가속도 데이터를 각 사용자 별로 저장하고 분석하는, 행동 인지 시스템을 제공한다.In addition, the present invention includes an acceleration sensor unit, a data storage unit and a wireless transmission and reception unit, the behavior recognition device is assigned an ID for each user; And a system server that communicates with the behavior recognition device through a plurality of sensor nodes, wherein the behavior recognition device is attached to a user's body to measure acceleration of a corresponding part, and a sensor of the system server to transmit measured acceleration data. The node is periodically searched to transmit acceleration data when a sensor node is found, and when the sensor node is not found, acceleration data is stored in the storage unit, and the system server receives the acceleration data received from the behavior recognition device. It provides a behavior recognition system that stores and analyzes data for each user.

또한, 본 발명의 행동 인지 시스템은 행동 인지 장치가 사용자의 서로 다른 신체 부위에 복수 부착되고, 신체 부위 ID를 각각 추가로 부여받으며, 시스템 서버가 상기 복수의 행동 인지 장치로부터 수신한 가속도 데이터를 각 사용자에 대하여, 신체 부위별로 저장하고 분석하도록 해도 된다. In addition, in the behavior recognition system of the present invention, a plurality of behavior recognition apparatuses are attached to different body parts of the user, and each body part ID is additionally assigned, and the acceleration data received from the plurality of behavior recognition devices by the system server is obtained. The user may be stored and analyzed for each body part.

또한, 본 발명의 행동 인지 시스템에서는 행동 인지 장치가 데이터 입력부를 더 포함하며, 제어부는 상기 가속도 데이터와 상기 데이터 입력부를 통해 입력된 가속도 기준값을 비교하여, 상기 가속도 데이터가 상기 가속도 기준값 이상인 경우에, 상기 가속도 데이터를 상기 시스템 서버에 송신하거나 저장부에 저장하도록 해도 된다. In addition, in the behavior recognition system of the present invention, the behavior recognition apparatus further includes a data input unit, and the controller compares the acceleration data with the acceleration reference value input through the data input unit, and when the acceleration data is equal to or greater than the acceleration reference value, The acceleration data may be transmitted to the system server or stored in a storage unit.

또한, 본 발명의 행동 인지 시스템에서는, 시스템 서버가, 상기 행동 인지 장치로부터 수신한 가속도 데이터와 미리 설정된 가속도 기준값을 비교하여, 상기 가속도 데이터가 상기 가속도 기준값 이상인 경우에, 상기 가속도 데이터를 저장하고 분석하도록 해도 된다.Further, in the behavior recognition system of the present invention, the system server compares the acceleration data received from the behavior recognition device with a preset acceleration reference value, and stores and analyzes the acceleration data when the acceleration data is equal to or greater than the acceleration reference value. You may do so.

또한, 본 발명은 사용자의 신체에 부착된 행동 인지 장치가 해당 부위의 가속도를 측정하는 단계; 상기 행동 인지 장치가 가속도 데이터를 송신할 시스템 서버의 센서 노드를 검색하는 단계; 센서 노드가 검색된 경우, 상기 행동 인지 장치로부터 시스템 서버에 가속도 데이터를 송신하는 단계; 센서 노드가 검색되지 않은 경우, 상기 행동 인지 장치의 데이터 저장부에 가속도 데이터를 저장하고 일정 시간 경과 후, 센서 노드를 재검색하는 단계; 시스템 서버가 가속도 데이터를 수신해서, 사용자별로 데이터를 저장 및 분석하는 단계를 포함하는, 행동 인지 처리 방법을 제공한다.In addition, the present invention comprises the steps of measuring the acceleration of the site by the behavior recognition device attached to the user's body; Searching, by the behavior recognition device, a sensor node of a system server to transmit acceleration data; When the sensor node is found, transmitting acceleration data from the behavior recognition device to a system server; If the sensor node is not found, storing the acceleration data in the data storage unit of the behavior recognizing apparatus and re-searching the sensor node after a predetermined time elapses; The system server receives the acceleration data, and stores and analyzes the data for each user.

또한, 본 발명의 행동 인지 처리 방법에서는 가속도 측정 단계에서 가속도가 서로 다른 세 방향에 대하여 측정되도록 해도 된다.In the behavior recognition processing method of the present invention, acceleration may be measured in three different directions in the acceleration measurement step.

본 발명에 의하면, 행동 인지 장치가 부착된 신체 부위의 가속도를 측정하므로, 해당 운동의 강도까지 감지할 수 있다. 아울러, 해당 신체 부위의 가속도를 세 방향에 대하여 측정함으로써, 행동 인지 장치를 부착한 대상자의 행위를 3차원적으로 파악할 수 있다. 뿐만 아니라, 정해진 영역 내에 외부 서버, 구체적으로는 서버의 통신 센서 노드를 자동으로 감지하여 측정된 데이터를 전송함으로써, 장치 내 메모리를 효율적으로 관리하고 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 직접 메모리에 저장된 데이터를 외부 PC 등에 다운로드해야 하는 어려움을 해소할 수 있다.According to the present invention, since the acceleration of the body part to which the behavior recognition device is attached is measured, the intensity of the exercise can be detected. In addition, by measuring the acceleration of the body part in three directions, it is possible to grasp the behavior of the subject wearing the behavior recognition device in three dimensions. In addition, by automatically detecting the external server, specifically, the communication sensor node of the server and transmitting the measured data, the user can efficiently manage and use the memory in the device, and the user directly stores the data stored in the memory. It can solve the difficulty of downloading the file to an external PC.

또한 본 발명에 의하면, 외부로부터 사용자가 입력부를 통해 측정 주기와 가속도의 기준값 등을 직접 설정할 수 있고, 설정된 가속도의 측정 기준을 통해, 원하는 움직임만을 측정함으로써 운동의 효과와 데이터의 다양한 분석 및 활용이 가능하다. 뿐만 아니라, 정해진 기준 이상의 가속도만 측정함으로써 잘못 입력되는 작은 오류 데이터를 걸러내고, 정확한 데이터만을 측정할 수 있다. In addition, according to the present invention, the user can directly set the measurement period and the reference value of the acceleration, etc. through the input unit from the outside, and by measuring the desired movement only through the set measurement reference of the acceleration, it is possible to analyze and utilize various effects of the exercise and data It is possible. In addition, by measuring only the acceleration above a certain reference, it is possible to filter out small error data that is incorrectly input and to measure only accurate data.

아울러, 본 발명에 의하면, 인체의 복수 부위에서 각각의 움직임에 대한 가속도를 개별적으로 감지함으로써, 신체의 전체적인 움직임을 측정해서 그 데이터를 복합적으로 활용할 수 있다. In addition, according to the present invention, by individually detecting the acceleration of each movement in a plurality of parts of the human body, it is possible to measure the overall movement of the body and utilize the data in combination.

또한, 가속도 데이터를 활용함으로써, 일정한 시간 동안 이루어진 사용자의 행동을 구체적으로 패터닝할 수 있다.In addition, by utilizing the acceleration data, it is possible to specifically pattern the user's behavior during a certain time.

본 발명에서는 가속도 센서 기반의 센서 노드를 이용하여 신체 각 부위의 행동을 각각 검출하고 분석하여 이를 저장하며, 지정된 외부 서버 등의 센서 노드에 접근하는 경우 자동적으로 이를 감지하여 저장된 데이터가 해당 외부 서버에 전송된다. The present invention detects, analyzes and stores the behavior of each part of the body using an acceleration sensor-based sensor node, and automatically detects and accesses the sensor node such as a designated external server, and the stored data is stored in the corresponding external server. Is sent.

이하 도면을 참조하여 본 발명을 구체적으로 설명한다. Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따라서 무선 센서 네트워크를 이용한 서버 연동 기반의 부착형 행동 인지 시스템의 개략적인 개념도이다. 1 is a schematic conceptual diagram of a server-based attached behavior recognition system using a wireless sensor network according to the present invention.

사용자(11)는 센서 노드(13a, 13b)를 부착하고, 모바일 단말(15)을 통해 네트워크의 서버와 통신한다. 후술하는 바와 같이, 센서 노드(13a, 13b)는 사용자의 필요에 따라, 도 1에 도시된 경우처럼 복수의 부위에 복수 부착해도 되며, 단일 부위에 하나만 부착해도 된다. The user 11 attaches sensor nodes 13a and 13b and communicates with servers in the network via the mobile terminal 15. As will be described later, the sensor nodes 13a and 13b may be attached to a plurality of portions as shown in FIG. 1 or may be attached to only a single portion, as required by the user.

센서 노드(13a, 13b)는 가속도 센서를 내장하고 있으며, 부착된 부위의 가속도를 검출한다. 가속도 센서 자체만을 소형 박스 등에 탑재하여 원하는 부위에 부착해도 되며, 도시된 바와 같이, 필요에 따라 신체에 부착하는 기능적 장치, 예컨대, 시계, 벨트, 신발 등에 가속도 센서를 탑재하여 이를 센서 노드(13a, 13b)로서 활용할 수도 있다.The sensor nodes 13a and 13b incorporate an acceleration sensor and detect the acceleration of the attached portion. Only the acceleration sensor itself may be mounted on a small box or the like and attached to a desired part. 13b).

행동 인지 장치, 즉 센서 노드(13a, 13b) 내부의 가속도 센서를 통해, 사용자(11)의 행동이 인지된다. 행동 인지 장치는 단일 부위에 부착되어도 되며, 필요에 따라 서로 다른 부위에 복수 부착되어 모바일 단말(15)과 각각 무선 통신을 할 수도 있다.The behavior of the user 11 is recognized through the behavior recognition device, i.e., the acceleration sensor inside the sensor nodes 13a and 13b. The behavior recognition device may be attached to a single portion, or may be attached to a plurality of different portions as necessary to perform wireless communication with the mobile terminal 15, respectively.

모바일 단말(15)은 센서 노드(13a, 13b), 즉 행동 인지 장치가 감지한 데이터를 전송받아 이를 데이터의 처리가 가능한 환경(17), 예컨대 유비쿼터스 환경의 시스템 서버에 전송한다. The mobile terminal 15 receives the data sensed by the sensor nodes 13a and 13b, that is, the behavior recognition device, and transmits the data to an environment 17 capable of processing the data, for example, a system server of a ubiquitous environment.

도 2는 본 발명에 따른 무선 센서 네트워크의 서버 연동에 관한 개략적인 개념도이다.2 is a schematic conceptual diagram of server interworking in a wireless sensor network according to the present invention.

행동 인지 장치(23)을 부착한 사용자(21)가 위치를 변경하여 새로운 위치(25)로 이동하는 경우를 생각할 수 있다. 시스템 서버와 통신이 가능한 영역(29), 즉 시스템 서버의 센서 노드(27)가 데이터를 수신할 수 있는 범위에 사용자(21)가 진입하면, 사용자(25) 측의 센서 노드, 즉 행동 인지 장치(23)가 시스템 서버(27)의 센서 노드를 감지하여 해당 데이터를 전송한다. A case in which the user 21 to which the behavior recognition device 23 is attached changes location and moves to a new location 25. When the user 21 enters an area 29 that can communicate with the system server, that is, a range where the sensor node 27 of the system server can receive data, the sensor node on the user 25 side, that is, a behavior recognition device. 23 detects the sensor node of the system server 27 and transmits the corresponding data.

도시된 바와 같이, 행동 인지 장치(23)와 시스템 서버 사이의 통신은 사용자(25)를 통하지 않고, 행동 인지 장치(23)가 통신 가능한 시스템 서버의 센서 노드(7)를 검색한 순간 자동적으로 이루어지게 된다.As shown, the communication between the behavior recognition device 23 and the system server occurs automatically as soon as the behavior recognition device 23 searches for the sensor node 7 of the system server with which communication is possible, rather than through the user 25. You lose.

도 3은 본 발명에 따른 부착형 행동 인지 장치의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다. 3 is a block diagram schematically showing the configuration of the attached behavioral recognition device according to the present invention.

행동 인지 장치의 가속도 센서부(21)는 서로 다른 방향의 가속도를 감지하는 적어도 세개 이상의 센서(21a, 21b, 21c)를 포함한다. 센서는 지면을 기준으로 지면에 수직인 Z축과 이 Z축에 수직이며 또한 서로 수직인 두 방향을 각각 X, Y 축으로 설정하여, 이 X, Y, Z 세 방향의 가속도를 감지하는 X축 가속도 센서(21a), Y축 가속도 센서(21b), Z축 가속도 센서(21c)이어도 되며, 그 외에 3차원 공간을 구성할 수 있는 임의의 방향에 대하여 가속도를 측정하는 센서여도 된다.The acceleration sensor unit 21 of the behavior recognizing apparatus includes at least three sensors 21a, 21b, and 21c for detecting accelerations in different directions. The sensor sets the Z-axis perpendicular to the ground with respect to the ground, and sets the two directions perpendicular to the Z-axis and perpendicular to each other as the X and Y axes, respectively, to detect the acceleration in these three X, Y, and Z directions. The acceleration sensor 21a, the Y-axis acceleration sensor 21b, and the Z-axis acceleration sensor 21c may be sufficient, or the sensor which measures acceleration with respect to arbitrary directions which can comprise a three-dimensional space may be sufficient.

A/D(Analog to Digital) 변환부(23)는 가속도 센서부(21)가 측정한 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 변환한다. The analog-to-digital conversion unit 23 converts analog data measured by the acceleration sensor unit 21 into digital data.

제어부(25)는 A/D 변환부(23)를 통해 변환된 가속도의 디지털 데이터를 무선 송수신부(29)를 통해 외부로 송신하거나, 저장부(27)에 저장한다. The controller 25 transmits the digital data of the acceleration converted by the A / D converter 23 to the outside through the wireless transceiver 29 or stores it in the storage 27.

제어부(25)는 먼저, 무선 송수신부(29)를 통해, 미리 구축된 외부 네트워크의 지정된 서버와 통신할 수 있는 센서 노드가 있는지 검색한다. 무선 송수신부(29)는 IEEE 802.15.4 기반의 Zigbee 파이(PHY) 모듈을 포함하고 있으며, 행동 인지 시스템을 이루는 시스템 서버의 센서 노드 역시 IEEE 802.15.4 기반의 Zigbee 파이(PHY) 모듈을 포함하고 있다. The controller 25 first searches whether there is a sensor node that can communicate with a designated server of a previously established external network through the wireless transceiver 29. The wireless transceiver 29 includes a IEEE 802.15.4 based Zigbee PI (PHY) module, the sensor node of the system server constituting the behavior recognition system also includes an IEEE 802.15.4 based Zigbee PI (PHY) module have.

이처럼, 본 발명에서는 IEEE 802.15.4 기반의 Zigbee 기술을 이용하여, 행동 인지 시스템의 행동 인지 장치와 시스템 서버 사이에서 통신이 이루어진다. 따라서, Zigbee 기술을 사용하여 현재 활발히 구축되고 있는 각종 오토 시스템, 예컨대 홈 오토 시스템을 비롯한 다양한 유비쿼터스 네트워크를 이용하여, 행동 인지 시스템을 구축할 수 있다.As described above, according to the present invention, communication is performed between the behavior recognition apparatus of the behavior recognition system and the system server using Zigbee technology based on IEEE 802.15.4. Therefore, the behavior recognition system can be constructed using various ubiquitous networks including various auto systems currently being actively built using Zigbee technology, such as home auto systems.

뿐만 아니라, Zigbee 기술의 특성상 최소한의 전력으로 무선 통신을 할 수 있으므로, 행동 인지 장치의 소형화, 경량화 및 장수명화를 도모활 수도 있다.In addition, due to the characteristics of Zigbee technology, wireless communication can be performed with minimal power, thereby minimizing, reducing weight, and extending the life of the behavior recognition device.

제어부(25)가 무선 송수신부(29)를 통해, 행동 인지 시스템 서버의 센서 노드 중 하나를 검색한 경우, 제어부(29)는 디지털 변환된 가속도 데이터를 무선 송 수신부(29)를 통해 자동 전송한다. 따라서, 이미 산출된 데이터를 일단 행동 인지 장치 내에 저장한 후에 외부 기억장치로 직접 다운로드 해야함으로써, 저장 공간을 크게 확보해야 하는 종래의 문제를 해결하고, 시스템 서버에 자동적으로 전송된 데이터를 보다 편리하게 활용할 수 있다.When the controller 25 searches for one of the sensor nodes of the behavior recognition system server through the wireless transceiver 29, the controller 29 automatically transmits the digitally converted acceleration data through the wireless transmission receiver 29. . Therefore, the data that has already been calculated must be downloaded directly to the external storage device after storing it in the behavior recognition device, thereby solving the conventional problem of securing a large storage space, and more conveniently the data automatically transmitted to the system server. It can be utilized.

제어부(25)가 시스템 서버의 센서 노드를 검색하지 못한 경우, 제어부(25)는 저장부(27)에 해당 데이터를 저장한다. If the controller 25 does not search for the sensor node of the system server, the controller 25 stores the corresponding data in the storage unit 27.

또한, 제어부(25)는 미리 설정된 가속도의 기준값과 A/D 변환부(23)에서 디지털 변환된 가속도 데이터를 비교하여, 가속도 데이터가 가속도의 기준값보다 크거나 같은 경우에만, 이를 시스템 서버에 전송하거나 저장부(27)에 저장할 수도 있다. 이 경우, 가속도의 기준값은 제어부(25)나 저장부(27)에 미리 설정될 수 있다.In addition, the controller 25 compares the reference value of the preset acceleration with the acceleration data digitally converted by the A / D converter 23, and transmits it to the system server only when the acceleration data is greater than or equal to the reference value of the acceleration. It may be stored in the storage unit 27. In this case, the reference value of the acceleration may be set in advance in the control unit 25 or the storage unit 27.

또한, 행동 인지 장치는, 도시되지 않았으나, 외부로부터 데이터를 입력 받을 수 있는 데이터 입력부를 추가로 구비할 수도 있으며, 사용자가 이 입력부를 통해, 원하는 가속도 조건을 새롭게 설정해도 된다.In addition, although not shown, the behavior recognition device may further include a data input unit capable of receiving data from the outside, and the user may newly set a desired acceleration condition through the input unit.

제어부(25)는 측정된 가속도 데이터와 미리 설정된 가속도 기준값을 비교하여, 해당 가속도 기준에 미달하는 측정치는 전송 또는 저장하지 않으므로써, 외부 충격에 의해 데이터가 생성되거나, 의도하지 않은 행동에 의해 데이터가 발생하는 등 기준값 이하의 오류 데이터가 생성되는 것을 방지할 수 있다.The controller 25 compares the measured acceleration data with a preset acceleration reference value, and transmits or stores a measurement that does not meet the acceleration reference, so that data is generated by an external shock or data is not generated by unintended behavior. It is possible to prevent the generation of error data below the reference value such as occurrence.

또한, 제어부(25)는 A/D 변환부(23)로부터 넘겨받은 서로 다른 방향에 대한 가속도의 디지털 값들에 대하여, 각각의 방향에 대한 평균값, 최대값과 그 주기, 발생 시간 등의 주요 데이터를 연산할 수도 있으며, 이를 위해 제어부(25) 또는 저 장부(27)에 필요한 연산 규칙을 미리 설정해도 된다. In addition, the control unit 25 stores the main data such as the average value, the maximum value, the period, and the generation time for each direction with respect to the digital values of the accelerations in the different directions transferred from the A / D converter 23. A calculation rule required for the control section 25 or the storage section 27 may be set in advance.

저장부(27)로는 플래시 메모리를 비롯해 다양한 소형 메모리가 사용될 수 있으며, 외부 서버로 전송할 디지털화된 가속도 데이터 외에도, 미리 설정되었거나 입력부를 통해 새롭게 설정되는 사용자의 설정값, 예컨대, 데이터로서 전송 또는 보관된 가속도를 선별하는 가속도 기준값, 사용자의 키나 보폭 같은 신체 조건, 외부 서버를 검색하는 시간 주기, 검출 주기 및 회당 샘플링 횟수 등 다양한 설정값을 저장할 수 있다.As the storage unit 27, various small memories, including flash memory, may be used. In addition to the digitized acceleration data to be transmitted to an external server, a user setting value which is preset or newly set through the input unit may be stored or stored as data. Various settings can be stored, such as an acceleration reference value for selecting acceleration, a physical condition such as a user's height or stride, a time period for searching an external server, a detection period, and a sampling frequency per time.

무선 송수신부(29)는 IEEE 802.15.4 기반의 Zigbee PHY 모듈을 포함하고 있다. 무선 송수신부는(29)는 이 Zigbee Phy 모듈을 통해, 시스템 서버로 가속도 데이터를 전송한다. The wireless transceiver 29 includes a Zigbee PHY module based on IEEE 802.15.4. The wireless transceiver 29 transmits acceleration data to the system server through this Zigbee Phy module.

무선 송수신부(29)가 근거리 저전력 통신에 효과적인 Zigbee 통신 모듈을 포함하고 있기 때문에, 이를 이용하여 본 발명의 행동 인지 장치를 보다 효과적으로 활용할 수 있다.Since the wireless transceiver 29 includes a Zigbee communication module effective for short-range low power communication, it is possible to more effectively utilize the behavior recognition device of the present invention by using this.

구체적으로, 동일한 사용자의 서로 다른 신체 부위에 복수의 행동 인지 장치를 부착할 수도 있다. Specifically, a plurality of behavior recognition devices may be attached to different body parts of the same user.

상이한 신체 부위에 부착된 행동 인지 장치는 각각의 부위에서 측정된 가속도 데이터를 각각의 무선 송수신부(29)를 통해 전송한다. The behavior recognition device attached to the different body parts transmits the acceleration data measured at each part through each radio transceiver 29.

이때 제어부(25)가 측정된 가속도 데이터와 비교하는 가속도 기준값은 부착된 신체 부위에 따라서 행동 인지 장치마다 상이하게 설정될 수 있다. At this time, the acceleration reference value compared with the measured acceleration data by the controller 25 may be set differently for each behavior recognition device according to the attached body part.

도 4는 본 발명에 따른 행동 인지 시스템의 처리 과정을 설명하는 플로우차 트이다.4 is a flowchart illustrating a process of a behavior recognition system according to the present invention.

행동 인지 장치에 전원이 인가되면, 행동 인지 장치의 내부 장치, 즉 센서부, 제어부, 저장부 및 무선 송수신부가 초기화된다(S1 단계). 이때, 저장부의 데이터 저장 공간은 저장되어 있던 데이터 기록을 지우고, 전원이 인가된 당시의 시간 정보를 저장한다. When power is applied to the behavior recognition apparatus, an internal device of the behavior recognition apparatus, that is, a sensor unit, a controller, a storage unit, and a wireless transceiver are initialized (step S1). At this time, the data storage space of the storage unit erases the stored data record and stores time information at the time when power is applied.

센서부는 제어부에 의해 초기화되며, 이때 사용자의 설정값을 불러와 활용한다. 즉, 제어부 또는 저장부에 저장된 조건을 활용한다. 구체적으로, 센서부에서 측정한 데이터 중에서 조건을 만족하는 데이터만을 제어부가 활용해도 되고, 센서부가 자체적으로 조건을 만족하는 가속도에 대해서만 가속도를 측정해도 된다.The sensor unit is initialized by the control unit. At this time, a user's setting value is called and used. That is, the conditions stored in the control unit or the storage unit are utilized. Specifically, the controller may utilize only data that satisfies the condition among the data measured by the sensor part, or measure the acceleration only for the acceleration that the sensor part satisfies the condition itself.

초기화가 끝나면, 사용자가 부착하고 있는 행동 인지 장치를 통해서 해당 신체 부위의 가속도에 대한 아날로그 데이터를 수집한다(S2 단계). 이 경우, 가속도 센서는 상술한 바와 같이, 미리 설정된 가속도 기준값 이상의 가속도에 대하여만 반응하여 해당 가속도를 측정할 수도 있으며, 가속도 기준값은 입력부를 통해서 변경할 수도 있다. 행동 인지 장치가 신체의 여러 부위에 복수 부착된 경우에는, 각각 상이한 가속도 기준값이 설정되어 있어도 된다.After the initialization, the user collects analog data on the acceleration of the body part through the behavior recognition device attached (step S2). In this case, as described above, the acceleration sensor may measure only the acceleration in response to the acceleration higher than or equal to the preset acceleration reference value, and the acceleration reference value may be changed through the input unit. When a plurality of behavior recognition apparatuses are attached to various parts of the body, different acceleration reference values may be set.

수집된 아날로그 데이터는 A/D 변환부를 통해 디지털 데이터로 변환되며, 제어부에 의해 변환 데이터의 주요 특징, 예컨대 최대값, 주기, 평균값, 발생시간 등이 분석되어, 데이터 전송 또는 저장을 위해 임시 저장 공간에 압축 저장된다(S3 단계). The collected analog data is converted into digital data through the A / D converter, and the main characteristics of the converted data, such as the maximum value, the period, the average value, and the occurrence time, are analyzed by the control part, so that the temporary storage space is used for data transmission or storage. Are stored in a compressed state (step S3).

이를 위해, 제어부 또는 저장부에 미리 해당 분석에 필요한 연산 규칙이 설 정될 수 있다. 본 발명에 의해 검출되는 데이터가 센서의 검출 시간을 비롯하여 대상 부위의 가속도이기 때문에, 종래 단순히 횟수만을 검출하던 방식과 달리 다양한 분석이 가능하다.To this end, a calculation rule required for the corresponding analysis may be set in advance in the control unit or the storage unit. Since the data detected by the present invention is the acceleration of the target site including the detection time of the sensor, various analysis is possible unlike the conventional method of simply detecting the number of times.

데이터가 검출, 분석 및 압축 저장되고 있는 동안에도, 제어부는 무선 송수신부를 통해, 주기적으로 Zigbee PHY 기반의 서버를 검색한다(S4 단계). 무선 송수신부는 내장된 IEEE 802.15.4 기반의 Zigbee PHY 모듈을 통해, 전원이 인가된 뒤부터 Zigbee PHY 기반의 시스템 서버 센서 노드를 검색하도록 해도 된다. 이때, 무선 송수신부의 검색은 제어부 또는 저장부에 미리 설정된 시간 주기에 따라 일정한 시간 간격으로 이루어진다.Even while data is detected, analyzed and compressed and stored, the controller periodically searches for a Zigbee PHY based server through the wireless transceiver (step S4). The wireless transceiver may search for a Zigbee PHY-based system server sensor node after power is applied through an embedded IEEE 802.15.4-based Zigbee PHY module. At this time, the search of the wireless transceiver is performed at regular time intervals according to a preset time period of the control unit or the storage unit.

제어부는 검색 결과를 통해 검색 범위 내에 데이터를 전송할 수 있는 서버 노드가 존재하는지를 판단한다(S5 단계). Zigbee PHY 기반의 서버 센서 노드가 검색되고, 해당 서버가 미리 지정된 데이터 전송 대상 서버임을 확인하면, 제어부는 현재까지 분석 저장된 데이터를 무선 송수신부를 통해 해당 서버로 전송한다(S6 단계).The controller determines whether there is a server node that can transmit data within the search range through the search result (step S5). When the Zigbee PHY-based server sensor node is found and the corresponding server is identified as a predetermined data transmission target server, the controller transmits the data stored so far to the corresponding server through the wireless transceiver (step S6).

서버의 검색 결과, 검색 범위 내에서 전송 대상 서버의 센서 노드를 검색하지 못한 경우에는, 제어부가 현재까지 분석 저장된 데이터를 저장부에 저장하고(S7 단계), 데이터의 수집을 계속한다(S2 단계).If the search result of the server fails to search the sensor node of the transmission target server within the search range, the control unit stores the analyzed data stored to date in the storage unit (step S7) and continues collecting data (step S2). .

따라서, 서버의 검색 주기는 S2 단계로부터 S5 단계가 된다. 다만, 필요한 경우에는 서버의 검색 주기를 입력부 등을 통해 변경하여, S2 단계와 S5 단계의 중간 중간에 서버의 검색을 병행하도록 할 수도 있다.Therefore, the search period of the server is from step S2 to step S5. However, if necessary, the search period of the server may be changed through an input unit or the like so that the server may be searched in the middle of steps S2 and S5.

데이터를 전송 받은 서버는, 풍부한 전산 처리 시스템을 활용하여, 전송받은 데이터를 더욱 자세하게 분석한다. 이 경우, 네트워크 내부의 각 서버를 통해 전송받은 기존의 데이터와 함께 새로운 데이터를 분석하거나, 이전에 서버에 데이터가 송신된 시간과 현재 데이터가 송신된 시간 사이에 축적된 데이터만을 분석하여 그 결과를 이전의 분석 결과에 추가할 수도 있다.The server receiving the data utilizes abundant computational processing systems to analyze the received data in more detail. In this case, the new data is analyzed together with the existing data transmitted through each server in the network, or only the data accumulated between the time when the data was previously transmitted to the server and the time when the current data was transmitted is analyzed. It can also be added to the results of previous analysis.

도 5는 본 발명에 따라서 행동 인지 장치 내에서 저장 또는 송신되는 데이터의 저장 포맷의 일례를 도시한 것이다.  5 illustrates an example of a storage format of data stored or transmitted in the behavior recognition apparatus according to the present invention.

도시된 바와 같이, 데이터 저장 테이블의 최상층 최선단에는 사용자의 ID가 저장된다. 사용자 ID는 행동 인지 시스템을 사용하는 사용자마다 개별적으로 부여된 고유 ID이다. As shown, the user's ID is stored at the topmost end of the data storage table. The user ID is a unique ID given to each user who uses the behavior recognition system.

하나의 행동 인지 시스템을 다수의 사용자가 사용하게 되므로, 시스템 서버는 행동 인지 장치로부터 데이터를 전송받는 경우, 이 사용자 ID를 통해 사용자를 확인하고, 사용자별로 데이터를 저장하고 분석한다.Since many users use one behavior recognition system, the system server identifies the user through this user ID and stores and analyzes the data for each user when receiving data from the behavior awareness device.

복수의 행동 인지 장치가 동일한 사용자에게 사용되는 경우에는, 각각의 행동 인지 장치 별로 추가적인 ID가 할당된다. 예컨대 사용자 A에 대하여, A의 상체와 하체, 또는 A의 팔, 다리, 허리 등에 대하여 개별적인 추가 ID를 부여하고, 이를 해당 부위에 대한 데이터 저장 테이블의 최상층 최선단에 저장함으로써, 시스템 서버에서 사용자 A의 데이터가 해당 신체부위별로 저장 및 분석되도록 할 수 있다.If a plurality of behavioral recognition devices are used for the same user, an additional ID is assigned to each behavioral awareness device. For example, by giving user A a separate additional ID for A's upper and lower body, or for A's arms, legs, waist, etc., and storing it at the top of the data storage table for that part, User A in the system server The data can be stored and analyzed for each part of the body.

사용자 ID에 이어서 서버와의 최근 통신 시간이 저장되며, 해당 통신이 이루어졌던 대상 서버의 ID가 데이터 테이블의 최상단에 함께 저장된다.Following the user ID, the latest communication time with the server is stored, and the ID of the target server to which the communication was made is stored together at the top of the data table.

사용자 ID, 최근 통신 시간, 통신이 이루어진 서버의 ID가 테이터 저장 테이블의 최상단에 저장된 뒤에, 이후의 데이터 공간에는 시간에 따라 측정된 가속도 데이터와 그 가공값들이 시간에 따라 계속해서 저장된다.After the user ID, the latest communication time, and the ID of the server where the communication was made are stored at the top of the data storage table, the acceleration data and its processing values measured over time are continuously stored in the data space thereafter.

구체적으로, 해당 가속도의 측정이 이루어진 시간(T1)이 먼저 저장된다. 뒤를 이어, 센서부에 탑재된 세 개의 가속도 센서가 측정한 서로 다른 세 방향에 대한 가속도 값(X1, Y1, Z1)이 저장된다. 가속도 센서는 정해진 시간에 미리 정해진 만큼의 복수 측정을 실행하도록 할 수 있으므로, 행동 인지 장치는 이 복수의 측정치에 대한 1차 가공값, 예컨대, 가속도의 평균값들(Xa1, Ya1, Za1)과 최대값(Xm1, Ym1, Zm1) 등을 연산 저장할 수 있다.In detail, the time T 1 at which the acceleration is measured is stored first. Subsequently, acceleration values X 1 , Y 1 , and Z 1 for three different directions measured by the three acceleration sensors mounted on the sensor unit are stored. The acceleration sensor can cause a plurality of measurements to be performed at a predetermined time in a predetermined time, so that the behavioral recognition device can determine the primary processing values for the plurality of measurements, for example, the average values of accelerations X a1 , Y a1 , Z a1 . And maximum values (X m1 , Y m1 , Z m1 ) can be calculated and stored.

정해진 연산값들이 저장되면, 그 후의 측정 시간(T2)에 동일한 방식으로 데이터의 측정과 저장이 반복된다.Once the specified arithmetic values are stored, the measurement and storage of the data are repeated in the same manner at the subsequent measurement time T 2 .

이런 방식으로 저장된 가속도 데이터는 시스템 서버에 전송 및 저장되어, 일정한 시간 동안에 사용자가 어떤 행위를 했는지가 구체적으로 패터닝될 수 있게 된다. 즉, 사용자는 시스템 서버를 통해, 일정 시간, 예를 들면, 하루 동안에 자신이 어떤 행위를 했는지에 대하여, 시간에 따라 해당 행동을 3차원적으로 확인하고, 이를 다양하게 활용할 수 있다.Acceleration data stored in this manner is transmitted and stored in the system server, so that the user can be specifically patterned what the user has done during a certain time. In other words, the user can check the behavior three-dimensionally according to the time with respect to what he / she has done during a certain time, for example, a day, through the system server, and can variously use it.

이상과 같이, 본 발명의 기술적 사상을 바람직한 실시 형태를 통해 구체적으로 기술하였으나, 상기 실시 행태는 본 발명의 기술적 사상을 설명하기 위한 것으 로서, 본 발명은 이에 국한되지 않는다. 또한, 본 발명 또는 본 발명과 유사한 기술 분야의 통상의 기술자라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다. As described above, the technical spirit of the present invention has been described in detail through preferred embodiments, but the above-described exemplary embodiment is for explaining the technical spirit of the present invention, and the present invention is not limited thereto. In addition, those skilled in the art or similar to the present invention will appreciate that various embodiments are possible within the scope of the technical idea of the present invention.

도 1은 본 발명에 따라 무선 센서 네트워크를 이용한 서버 연동 기반의 부착형 행동 인지 시스템의 개략적인 개념도이다. 1 is a schematic conceptual diagram of an attached behavior recognition system based on server interworking using a wireless sensor network according to the present invention.

도 2는 본 발명에 따른 무선 센서 네트워크의 서버 연동에 관한 개략적인 개념도이다.2 is a schematic conceptual diagram of server interworking in a wireless sensor network according to the present invention.

도 3은 본 발명에 따른 부착형 행동 인지 장치의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.3 is a block diagram schematically showing the configuration of the attached behavioral recognition device according to the present invention.

도 4는 본 발명에 따른 행동 인지 시스템의 처리 과정을 설명하는 플로우차트이다.4 is a flowchart illustrating a process of a behavior recognition system according to the present invention.

도 5는 본 발명에 따라서 행동 인지 장치 내에서 저장 또는 송신되는 데이터의 저장 포맷의 일례를 도시한 것이다. 5 illustrates an example of a storage format of data stored or transmitted in the behavior recognition apparatus according to the present invention.

Claims (8)

삭제delete 삭제delete 무선 센서 네트워크를 이용한 행동 인지 시스템에 있어서,In the behavior recognition system using a wireless sensor network, 하나의 센서 노드를 이루며, 가속도 센서부, 데이터 저장부 및 무선 송수신부를 포함하며, 사용자별로 ID가 부여되는 행동 인지 장치; 및An action recognizing apparatus that forms one sensor node, and includes an acceleration sensor unit, a data storage unit, and a wireless transceiver, wherein an ID is assigned to each user; And 복수의 다른 센서 노드를 통해 상기 행동 인지 장치와 통신하는 시스템 서버를 포함하고,A system server in communication with the behavior awareness device via a plurality of different sensor nodes, 상기 행동 인지 장치는The behavior recognition device 서로 다른 방향의 가속도를 감지하는 적어도 3개의 센서를 포함하는 가속도 센서부;An acceleration sensor unit including at least three sensors for sensing accelerations in different directions; 감지된 가속도 데이터를 연산 처리하는 제어부;A controller configured to process the sensed acceleration data; 상기 연산 처리된 가속도 데이터를 저장하는 저장부; A storage unit which stores the computed acceleration data; 외부 장치와 통신하는 무선 송수신부; 및A wireless transceiver for communicating with an external device; And 데이터 입력부를 포함하며,Including a data input unit, 상기 제어부는 상기 무선 송수신부를 통해 가속도 데이터를 상기 시스템 서버로 송신할 상기 다른 센서 노드를 주기적으로 검색하여, 센서 노드가 검색된 경우에는 가속도 데이터를 송신하고, 센서 노드가 검색되지 않은 경우에는 가속도 데이터를 상기 저장부에 저장하되,The controller periodically searches for the other sensor node to transmit the acceleration data to the system server through the wireless transceiver, and transmits the acceleration data if the sensor node is found, and if the sensor node is not found, the acceleration data. Stored in the storage unit, 상기 데이터 입력부를 통해 입력된 가속도의 기준값을 비교하여, 상기 가속도 데이터가 상기 기준값 이상인 경우에, 상기 가속도 데이터를 상기 시스템 서버에 송신하거나 상기 저장부에 저장하는 것이며,Comparing the reference value of the acceleration inputted through the data input unit, and when the acceleration data is equal to or greater than the reference value, transmit the acceleration data to the system server or store in the storage unit, 상기 행동 인지 장치는 사용자의 서로 다른 신체 부위에 복수 부착되고, 신체 부위 ID를 각각 추가로 부여받으며,The behavior recognition device is attached to a plurality of different body parts of the user, each is additionally given a body part ID, 상기 시스템 서버는 상기 복수의 행동 인지 장치로부터 수신한 가속도 데이터를 각 사용자별 ID 및 신체 부위 ID 별로 저장하고 분석하는 것The system server stores and analyzes the acceleration data received from the plurality of behavior recognition devices for each user ID and body part ID. 인 무선 센서 네트워크를 이용한 행동 인지 시스템.Behavioral Awareness System Using Inductive Wireless Sensor Network. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 무선 센서 네트워크를 이용한 행동 인지 처리 방법에 있어서,In the behavior recognition processing method using a wireless sensor network, 사용자의 복수 신체 부위 별로 ID가 부여되어 부착된, 하나의 센서 노드를 구성하는 행동 인지 장치들이 각 해당 부위의 서로 다른 세 방향에 대해 가속도를 측정하는 단계;Measuring acceleration in three different directions of each corresponding area by behavior recognition devices constituting one sensor node, each of which is assigned an ID and attached to a plurality of body parts of a user; 상기 행동 인지 장치들이 가속도 데이터를 송신할 시스템 서버의 센서 노드를 검색하는 단계;Retrieving a sensor node of a system server to which the behavior awareness devices are to transmit acceleration data; 상기 시스템 서버의 센서 노드가 검색된 경우, 상기 행동 인지 장치들로부터 시스템 서버에 가속도 데이터를 송신하는 단계;When the sensor node of the system server is found, transmitting acceleration data from the behavior recognition devices to a system server; 상기 시스템 서버의 센서 노드가 검색되지 않은 경우, 상기 행동 인지 장치들의 데이터 저장부에 가속도 데이터를 저장하고 일정 시간 경과 후, 센서 노드를 재검색하는 단계;If the sensor node of the system server is not found, storing the acceleration data in the data storage unit of the behavior recognition devices and re-searching the sensor node after a predetermined time elapses; 시스템 서버가 가속도 데이터를 수신해서, 사용자별 및 신체 부위별로 데이터를 저장 및 분석하는 단계를 포함하되,Receiving, by the system server, acceleration data, and storing and analyzing the data by user and body part, 상기 송신하는 단계는The transmitting step 측정된 가속도 데이터와 데이터 입력부를 통해 입력된 가속도의 기준값을 비교하여, 상기 가속도 데이터가 상기 기준값 이상인 경우에, 상기 가속도 데이터를 상기 시스템 서버에 송신하는 것Comparing the measured acceleration data with a reference value of the acceleration input through the data input unit, and transmitting the acceleration data to the system server when the acceleration data is equal to or greater than the reference value. 무선 센서 네트워크를 이용한 행동 인지 처리 방법.Behavioral Cognition Processing Method using Wireless Sensor Network. 삭제delete
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