KR102321358B1 - 의료 데이터를 이용하여 건강관리 서비스를 제공하는 안마 의자 및 의자의 동작 방법 - Google Patents

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Abstract

본 개시는 적어도 하나의 디바이스로부터 의료 데이터를 수집하여 건강관리 서비스를 제공하는 안마 의자 및 안마 의자의 동작 방법에 관한 것으로써, 사용자 정보를 식별하는 단계, 식별된 사용자 정보에 대응하는 혈압 정보, 활동 정보, 혈당 수치 정보, 체성분 정보, 체중 정보, 스트레스 지수, 수면 정보 또는 심전도 신호 정보 중 적어도 하나를 포함하는 의료 데이터를 획득하는 단계, 및 의료 데이터에 기초하여 건강 개선 정보를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

의료 데이터를 이용하여 건강관리 서비스를 제공하는 안마 의자 및 의자의 동작 방법{MASSAGE CHAIR PROVIDING HEALTHCARE SERVICE USING MEDICAL DATA AND OPERATION THEREOR}
본 개시는 적어도 하나의 디바이스로부터 의료 데이터를 수집하여 건강관리 서비스를 제공하는 안마 의자 및 안마 의자의 동작 방법에 관한 것이다.
최근 웰빙이나 주 5일제 추세에 맞추어 자신의 육체적 건강 증진을 위해 많은 시간과 비용을 투자하고 있으며, 남녀노소 연령층을 불문하고 건강관리, 건강유지, 건강증진에 대한 사람들의 인식이 높아지고 있다. 특히, 많은 사람들은 질환의 조기발견 혹은 예방을 목적으로 병원 등의 의료시설에서 전문자의 진단이나 조언을 받고 있을 뿐만 아니라, 이른바 스포츠클럽과 같은 비 의료시설을 이용하여 자신의 건강관리나 유지 또는 증진을 위해 노력하고 있다.
또한 가정이나 헬스클럽 등에서 자신의 건강 및 체력을 유지 또는 증진하거나, 혹은 피로회복, 스트레스 해소로 활용되는 기구들, 예를 들어 러닝머신과 같은 운동기구나 안마기구 등이 개발되어 실생활에 널리 사용되고 있다.
안마란 손이나 특수한 기구로 몸을 쓸거나, 주무르거나, 누르거나, 잡아당기거나, 두드리거나, 움직이거나 하여 혈액순환을 돕고, 피로가 풀리게 하는 의료 보조요법의 하나이다. 기계적 장치에 의하여 안마를 수행하는 기구를 안마기라 하며, 안마기는 효과적인 안마를 위하여 다양한 기계요소들이 사용되고 있다.
이러한 안마기로는 사용자가 편하게 앉아 안마를 받을 수 있는 안마의자가 주로 사용되는데, 이러한 안마의자는 사용자가 편하게 앉아서 안마를 받을 수 있도록 좌석부와 등받이부, 팔걸이부, 다리안마부 등으로 이루어지며, 각각의 부분에는 사용자의 척추와 둔부, 허벅지, 종아리, 팔 등을 따라 이동하면서 안마를 하는 안마유닛이 구비되어 있다.
그러나 종래의 안마의자의 안마유닛은 다양한 외부 장치로부터 사용자의 신체와 관련된 다양한 정보를 수신하지 못하므로, 사용자에게 최적인 안마를 제공하지 못하는 문제점이 있었다.
특허문헌 1: 대한민국 공개특허공보 제10-2019-0048394호(2019.05.09.) 특허문헌 2: 대한민국 공개특허공보 제10-2018-0055119호(2018.05.25.)
본 개시에 따른 프로세서 및 메모리를 포함하는 안마의자의 동작 방법은, 사용자 정보를 식별하는 단계, 식별된 사용자 정보에 대응하는 혈압 정보, 활동 정보, 혈당 수치 정보, 체성분 정보, 체중 정보, 스트레스 지수, 수면 정보 또는 심전도 신호 정보 중 적어도 하나를 포함하는 의료 데이터를 획득하는 단계, 및 의료 데이터에 기초하여 건강 개선 정보를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 개시에 따른 안마의자의 동작 방법의 건강 개선 정보를 결정하는 단계는, 메모리로부터 의료 데이터에 포함된 복수의 정보 각각에 대응되는 정상범위를 획득하는 단계, 의료 데이터에 포함된 복수의 정보와 정상범위를 비교하여, 의료 데이터에 포함된 복수의 정보 중 정상범위에 포함되지 않는 정보들에 기초하여 이상(abnormal) 정보를 획득하는 단계, 이상 정보가 사용자에게 이상이 있음을 나타내는 경우, 알람을 출력하는 단계 및 이상 정보에 기초하여 안마 모드를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 개시에 따른 안마의자의 동작 방법의 의료 데이터를 획득하는 단계는, 사용자 정보를 병원 서버로 송신하는 단계, 의료 데이터를 병원 서버로 송신하는 단계 및 병원 서버로부터 사용자 정보 및 의료 데이터에 기초한 사용자의 건강 상태 정보를 획득하는 단계를 포함하고, 건강 개선 정보를 결정하는 단계는, 건강 상태 정보에 기초하여 건강 개선 정보를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 개시에 따른 안마의자의 동작 방법의 건강 개선 정보를 결정하는 단계는, 건강 상태 정보에 기초하여 사용자의 신체 부위 중 이상(abnormal) 부위를 획득하는 단계, 안마 의자에서 이상 부위에 대응되는 부분의 온도를 건강 상태 정보에 기초하여 조절하는 단계, 및 이상 부위에 기초하여 안마 모드를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 개시에 따른 안마의자의 동작 방법의 건강 개선 정보를 결정하는 단계는, 건강 상태 정보 및 건강 상태 정보가 생성되기 이전의 과거 의료 데이터의 상관관계를 기계학습한 제 1 기계학습모델을 획득하는 단계, 획득된 의료 데이터를 제 1 기계학습모델에 적용하여 예측 건강 상태 정보를 결정하는 단계, 예측 건강 상태 정보를 출력하는 단계, 예측 건강 상태 정보에 기초하여 건강 개선 정보를 생성하는 단계를 포함하고, 과거 의료 데이터 및 획득된 의료 데이터는 개인건강기록(PHR)을 포함하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 한다.
본 개시에 따른 안마의자의 동작 방법의 건강 개선 정보를 결정하는 단계는, 과거에 사용자가 선택한 안마 모드 및 과거에 사용자가 안마 모드를 선택하기 이전의 과거 의료 데이터에 대하여 과거에 사용자가 선택한 안마 모드에 대한 사용자의 만족도 정보의 상관 관계를 기계학습한 제 2 기계학습모델을 획득하는 단계, 의료 데이터 및 복수의 안마 모드를 제 2 기계학습모델에 적용하여, 복수의 안마 모드 각각에 대한 사용자의 예측 만족도를 생성하는 단계 및 복수의 안마 모드 각각에 대한 예측 만족도 중 가장 높은 만족도를 가지는 안마 모드를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 개시에 따른 안마의자는 프로세서 및 메모리를 포함하고, 프로세서는 메모리에 저장된 명령어에 기초하여 사용자 정보를 식별하는 단계, 식별된 사용자 정보에 대응하는 혈압 정보, 활동 정보, 혈당 수치 정보, 체성분 정보, 체중 정보, 스트레스 지수, 수면 정보 또는 심전도 신호 정보 중 적어도 하나를 포함하는 의료 데이터를 획득하는 단계 및 의료 데이터에 기초하여 안마 모드를 선택하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 개시에 따른 안마의자의 프로세서는 메모리에 저장된 명령어에 기초하여, 메모리로부터 의료 데이터에 포함된 복수의 정보 각각에 대응되는 정상범위를 획득하는 단계, 의료 데이터에 포함된 복수의 정보와 정상범위를 비교하여, 의료 데이터에 포함된 복수의 정보 중 정상범위에 포함되지 않는 정보들에 기초하여 이상(abnormal) 정보를 획득하는 단계, 이상 정보가 사용자에게 이상이 있음을 나타내는 경우, 알람을 출력하는 단계 및 이상 정보에 기초하여 안마 모드를 선택하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 개시에 따른 안마의자의 프로세서는 메모리에 저장된 명령어에 기초하여, 사용자 정보를 병원 서버로 송신하는 단계, 의료 데이터를 병원 서버로 송신하는 단계, 병원 서버로부터 사용자 정보 및 의료 데이터에 기초한 건강 상태 정보를 획득하는 단계 및 건강 상태 정보에 기초하여 안마 모드를 선택하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 개시에 따른 안마의자의 프로세서는 메모리에 저장된 명령어에 기초하여, 건강 상태 정보에 기초하여 사용자의 신체 부위 중 이상(abnormal) 부위를 획득하는 단계, 안마 의자에서 이상 부위에 대응되는 부분의 온도를 건강 상태 정보에 기초하여 조절하는 단계 및 이상 부위에 기초하여 안마 모드를 선택하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 개시에 따른 안마의자의 프로세서는 메모리에 저장된 명령어에 기초하여, 건강 상태 정보 및 건강 상태 정보가 생성되기 이전의 과거 의료 데이터의 상관관계를 기계학습한 제 1 기계학습모델을 획득하는 단계, 획득된 의료 데이터를 제 1 기계학습모델에 적용하여 예측 건강 상태 정보를 결정하는 단계, 예측 건강 상태 정보를 출력하는 단계, 예측 건강 상태 정보에 기초하여 건강 개선 정보를 생성하는 단계를 수행하고, 과거 의료 데이터 및 획득된 의료 데이터는 개인건강기록(PHR)을 포함하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 한다.
본 개시에 따른 안마의자의 프로세서는 메모리에 저장된 명령어에 기초하여,
과거에 사용자가 선택한 안마 모드 및 과거에 사용자가 안마 모드를 선택하기 이전의 과거 의료 데이터에 대하여 과거에 사용자가 선택한 안마 모드에 대한 사용자의 만족도 정보의 상관 관계를 기계학습한 제 2 기계학습모델을 획득하는 단계, 의료 데이터 및 복수의 안마 모드를 제 2 기계학습모델에 적용하여, 복수의 안마 모드 각각에 대한 사용자의 예측 만족도를 생성하는 단계 및 복수의 안마 모드 각각에 대한 예측 만족도 중 가장 높은 만족도를 가지는 안마 모드를 선택하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상술한 바와 같은 안마의자의 동작 방법을 구현하기 위한 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 안마 의자를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 메인 프레임을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 안마의자를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따라 안마의자의 동작방법을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따라 안마의자(100)와 통신할 수 있는 외부의 장치를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 안마모드를 선택하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따라 의료 데이터를 획득하는 방법을 설명한 흐름도이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 안마의자의 기계학습을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 데이터 학습부(610) 및 안마의자(100)를 나타낸 도면이다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른 안마의자의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 데이터 학습부(610) 및 안마의자(100)를 나타낸 도면이다.
도 12는 본 개시의 일 실시예에 따른 안마의자의 동작을 나타낸 흐름도이다.
개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한 복수의 표현은 문맥상 명백하게 복수인 것으로 특정하지 않는 한, 단수의 표현을 포함한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.
또한, 명세서에서 사용되는 "부"라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부"는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부"는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부"는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부"는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부"들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부"들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부"들로 더 분리될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면 "부"는 프로세서 및 메모리로 구현될 수 있다. 용어 "프로세서" 는 범용 프로세서, 중앙 처리 장치 (CPU), 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서 (DSP), 제어기, 마이크로제어기, 상태 머신 등을 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. 몇몇 환경에서는, "프로세서" 는 주문형 반도체 (ASIC), 프로그램가능 로직 디바이스 (PLD), 필드 프로그램가능 게이트 어레이 (FPGA) 등을 지칭할 수도 있다. 용어 "프로세서" 는, 예를 들어, DSP 와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들의 조합, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들의 조합, 또는 임의의 다른 그러한 구성들의 조합과 같은 처리 디바이스들의 조합을 지칭할 수도 있다.
용어 "메모리" 는 전자 정보를 저장 가능한 임의의 전자 컴포넌트를 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. 용어 메모리는 임의 액세스 메모리 (RAM), 판독-전용 메모리 (ROM), 비-휘발성 임의 액세스 메모리 (NVRAM), 프로그램가능 판독-전용 메모리 (PROM), 소거-프로그램가능 판독 전용 메모리 (EPROM), 전기적으로 소거가능 PROM (EEPROM), 플래쉬 메모리, 자기 또는 광학 데이터 저장장치, 레지스터들 등과 같은 프로세서-판독가능 매체의 다양한 유형들을 지칭할 수도 있다. 프로세서가 메모리로부터 정보를 판독하고/하거나 메모리에 정보를 기록할 수 있다면 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다고 불린다. 프로세서에 집적된 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 실시예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그리고 도면에서 본 개시를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략한다.
도 1 은 본 개시의 일 실시예에 따른 안마 의자를 설명하기 위한 도면이다.
본 개시 내용의 일 실시예에 따른 안마의자(100)는 사용자의 신체의 적어도 일부분을 수용하기 위한 영역을 형성하고, 그리고 사용자의 몸체를 마사지하는 바디 마사지부(2100), 그리고 사용자의 다리를 마사지하는 다리 마사지부(2300)를 포함할 수 있다.
바디 마사지부(2100)는 사용자의 신체의 적어도 일부분에 마사지를 제공할 수 있다. 바디 마사지부(2100)는 사용자의 신체의 적어도 일부분에 마사지 기능을 제공하는 마사지 모듈(2170), 사용자에게 임의의 형태의 오디오 출력을 제공하기 위한 오디오 출력 모듈(2160), 바디 마사지부(2100)의 골조를 구성하는 메인 프레임(2110) 및 사용자로부터 임의의 형태의 입력을 수신하기 위한 사용자 입력부(2180)를 포함할 수 있다.
전술한 바디 마사지부(2100)가 포함하는 구성들은 예시적인 실시예에 불과하며, 바디 마사지부(2100)는 전술한 구성 외에도 다양한 구성을 포함할 수 있다.
또한, 도 1 에서 도시되는 안마의자(100)의 형상 및 구조는 예시적인 것일 뿐이며, 본 개시내용의 청구범위에 의해 정의되는 권리범위를 벗어나지 않는 한, 다양한 형태의 안마의자(100) 또한 본 개시내용의 범위 내에 포함될 수 있다.
바디 마사지부(2100)는 사용자를 수용하기 위한 임의의 형태의 공간을 형성할 수 있다. 바디 마사지부(2100)는 사용자의 신체의 형상과 대응되는 형태의 공간을 구비할 수 있다. 예를 들어, 도 1 에서 도시되는 바와 같이, 바디 마사지부(2100)는 사용자의 전신 또는 신체의 일부분을 수용할 수 있는 착좌형으로 구현도리 수 있다.
바디 마사지부(2100)에서 지면과 접하는 부분은 마찰력을 증대시키기 위한 임의의 재질 또는 마찰력을 증대시키기 위한 임의의 부재(예를 들어, 미끄럼 방지 패드 등)을 포함할 수 있으며, 안마의자(100)의 이동성을 강화시키기 위한 바퀴를 포함할 수 있다.
바디 마사지부(2100)의 적어도 일부는 슬라이딩 이동할 수 있다. 예를 들어, 바디 마사지부(2100)가 마사지를 시작하는 경우, 바디 마사지부(2100)의 적어도 일부는 전방으로 슬라이딩 이동할 수 있다. 또한, 바디 마사지부(2100)는 후방으로 기울어질 수 있다. 그 결과, 바디 마사지부(2100)는 후방으로 기울어진 상태에어 안마를 제공할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 안마의자(100)는 적어도 하나의 에어셀(미도시)을 포함할 수 있다. 에어셀은 사용자의 어깨 부분, 골반 부분, 팔 마사지부, 다리 마사지부(2300) 등에 위치할 수 있으며, 이에 한정되지 않고 안마의자(100)의 다양한 부분에 배치될 수 있다.
안마의자(100)는 에어 공급부를 포함할 수 있고, 에어 공급부는 에어셀에 공기를 공급함으로써, 에어셀을 부풀릴 수 있다. 에어 공급부는 바디 마사지부(2100)의 내부에 위치할 수 있고, 다리 마사지부(2300)에 위치할 수 있다. 또한, 에어 공급부는 안마의자(100)의 외부에 위치할 수 있다.
다리 마사지부(2300)는 사용자에게 다리 마사지를 제공할 수 있다. 예를 들어, 다리 마사지부(2300)는 사용자의 종아리를 마사지 하는 종아리 마사지부 및/또는 사용자의 발을 마사지하는 발마사지부를 포함할 수 있다.
다리 마사지부(2300)는 사용자의 신체 특성에 따라, 길이 조절이 가능할 수 있다. 예를 들어, 키가 큰 사용자가 안마의자(100)를 사용하는 경우, 종아리의 길이가 길어 다리 마사지부(2300)의 길이가 길어질 필요가 있다. 또한, 키가 작은 사용자가 안마의자(100)를 사용하는 경우, 종아리의 길이가 짧아 다리 마사지부(2300)가 짧아질 필요가 있다. 이에 따라, 다리 마사지부(2300)는 사용자의 키에 맞춤화된 다리 마사지를 제공할 수 있다.
마사지 모듈(2170)은 바디 마사지부(2100)에 수용된 사용자에게 임의의 형태의 역학적 자극을 제공하도록 바디 마사지부(2100)의 내부에 구비될 수 있다. 도 1 에서 도시되는 바와 같이, 마사지 모듈(2170)은 바디 마사지부(2100)의 내부에 구비된 메인 프레임(2110)을 따라 이동할 수 있다.
예를 들어, 바디 마사지부(2100)의 메인 프레임(2110)에는 렉기어(Rack gear)가 구비될 수 있고, 마사지 모듈(2170)은 렉기어를 따라 이동하면서, 사용자의 신체의 다양한 부분에 역학적 자극을 제공할 수 있다. 마사지 모듈(2170)은 볼 마사지 유닛 또는 롤러 마사지 유닛을 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
메인 프레임(2110)은 바디 마사지부(2100) 내부 구성의 뼈대를 구성하는 것으로, 금속 재질 또는 플라스틱 재질 등으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 메인 프레임(2110)은 철, 합금, 강철 등으로 구현될 수 있으며, 이에 한정되지 않고 다양한 단단한 재질로 구현될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 안마의자(100)는 오디오 출력 모듈(2160)을 포함할 수 있다. 오디오 출력 모듈(2160)은 다양한 위치에 구비될 수 있다. 예를 들어, 오디오 출력 모듈(2160)은 사용자와 접촉하는 시트부 상단에 배치된 상단 오디오 출력 유닛, 시트부 좌우측 팔 마사지부 전단에 부착된 전방 오디오 출력 유닛, 및/또는 팔 마사지부 후단에 부착된 후방 오디오 출력 유닛 등과 같이 복수의 출력 유닛들을 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다. 이 경우, 오디오 출력 모듈(2160)은 5.1채널과 같은 입체 음향을 제공할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 사용자는 마사지 장치 제어 디바이스(2200)를 이용하여 안마의자(100)를 제어할 수 있다. 마사지 장치 제어 디바이스(2200)는 안마의자(100)와 유선 통신 및/또는 무선 통신을 통해 연결될 수 있다.
마사지 장치 제어 디바이스(2200)는 리모트 콘트롤러(Remote controller), 휴대폰(Cellular phone), PDA(Personal Digital Assistant)등을 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않고 안마의자(100)와 유선 또는 무선 통신을 통해 연결 가능한 다양한 전자 디바이스를 포함할 수 있다.
도 2 는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 메인 프레임을 설명하기 위한 도면이다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 메인 프레임(2110)은 마사지 모듈(2170)이 구비되는 어퍼 프레임(2250) 및 어퍼 프레임(2250)을 지지하는 베이스 프레임(2210)을 포함할 수 있다.
어퍼 프레임(2250)의 적어도 일부에는 렉 기어(2251)가 구비될 수 있다. 렉 기어(2251)는 바디 마사지 모듈(2170)의 상하이동을 가이드하기 위한 부재로서, 복수개의 골부와 복수개의 마루부를 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 렉 기어(2251)는 어퍼 프레임(2250)의 양 측부에 마주보는 형태로 구비될 수 있고, 바디 마사지 모듈(2170)은 렉 기어(2251)를 따라 이동할 수 있다.
예를 들어, 바디 마사지 모듈(2170)은 렉 기어(2251)와 치합되는 기어를 포함할 수 있고, 바디 마사지 모듈(2170)에 구비된 액츄에이터에 의해 기어가 회전함으로써, 바디 마사지 모듈(2170)은 상측으로 또는 하측으로 이동할 수 있다.
렉기어(2251)는 금속 재질 또는 플라스틱 재질로 구현될 수 있다. 예를 들어, 렉 기어(2251)는 철, 강철, 합금, 강화 플라스틱, 멜라민 수지, 페놀 수지 등으로 구현될 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
어퍼 프레임(2250)은 다양한 형상으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 어퍼 프레임(2250)은 형태에 따라 S프레임, L프레임, S&L프레임, 더블 S&L프레임으로 구분될 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
S프레임은 어퍼 프레임(2250) 중 적어도 일부가 “S”처럼 굴곡진 형태를 포함하는 프레임을 의미한다. L프레임은 어퍼 프레임(2250)중 적어도 일부가 “L”처럼 굽어진 형태를 포함하는 프레임을 의미하고, S&L프레임은 “S”처럼 굴곡진 형태와 “L”처럼 굽어진 형태를 모두 포함하는 프레임을 의미하며, 더블 S&L프레임은 “L”처럼 굽어진 형태와 두 개의 부분의 “S”처럼 굴곡진 형태를 포함하는 프레임을 의미한다.
베이스 프레임(2210)은 메인 프레임(2110) 중 어퍼 프레임(2250)을 지지하고 지면과 접하는 부분을 의미한다. 베이스 프레임(2210)은 베이스 상부 프레임(2211) 및 베이스 하부 프레임(2212)을 포함할 수 있다.
베이스 상부 프레임(2211)은 어퍼 프레임(2250)을 지지할 수 있고, 베이스 하부 프레임(2212)은 지면과 접할 수 있다. 또한, 베이스 상부 프레임(2211)은 베이스 하부 프레임(212)에 접하게 위치할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 베이스 상부 프레임(2211)은 베이스 하부 프레임(2212)을 따라 이동할 수 있다. 예를 들어, 베이스 상부 프레임(2211)은 베이스 하부 프레임(2212)을 따라 전방으로 또는 후방으로 슬라이딩 이동할 수 있다. 이 경우, 어퍼 프레임(2250)은 베이스 상부 프레임(2211)과 연결되어, 베이스 상부 프레임(2211)의 이동에 따라 움직일 수 있다.
예를 들어, 베이스 상부 프레임(2211)이 전방으로 이동하는 경우 어퍼 프레임(2250)도 전방으로 함께 이동할 수 있고, 베이스 상부 프레임(2211)이 후방으로 이동하는 경우 어퍼 프레임(2250)도 후방으로 함께 이동할 수 있다. 이로 인해, 바디 마사지부(2100)의 슬라이딩 이동이 허용될 수 있다.
구체적으로 설명하면, 베이스 상부 프레임(2211)의 이동을 허용하기 위해, 베이스 상부 프레임(2211)의 하부에는 이동 휠이 구비될 수 있다. 또한, 베이스 하부 프레임(2212)의 상부에는 이동 휠을 가이드할 수 있는 가이드 부재가 구비될 수 있다. 베이스 상부 프레임(2211)에 구비된 이동 휠은 베이스 하부 프레임(2212)에 구비된 가이드 부재를 따라 이동함으로써, 베이스 상부 프레임(2211)의 전방이동 또는 후방이동이 허용될 수 있다.
본 개시의 다른 실시예에 따르면, 안마의자(100)는 슬라이딩 기능을 제공하지 않을 수 있고, 이 경우, 베이스 프레임(2210)은 상부 및 하부 프레임으로 분리되지 않을 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 안마의자를 나타낸 도면이다.
안마의자(100)는 프로세서(110) 및 메모리(120)를 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 명령어들을 수행할 수 있다.
프로세서(110)는 안마의자(100)의 동작을 제어할 수 있다. 안마의자(100)는 하나의 프로세서를 포함할 수 있고, 복수의 프로세서를 포함할 수 있다. 안마의자(100)가 복수의 프로세서를 포함하는 경우, 복수의 프로세서 중 적어도 일부는 물리적으로 이격된 거리에 위치할 수 있다. 또한, 안마의자(100)는 이에 한정되지 않고 다양한 방식으로 구현될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 프로세서(110)는 안마의자(100)의 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 안마의자(100)는 복수의 액츄에이터를 포함할 수 있고, 안마의자(100)는 복수의 액츄에이터의 동작을 제어함으로써, 안마의자(100)의 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 안마의자(100)는 마사지 모듈(2170) 이동 액츄에이터, 마사지 모듈에 포함된 적어도 하나의 액츄에이터, 등 각도 액츄에이터, 다리 각도 액츄에이터, 발마사지 액츄에이터, 다리 길이 조절 액츄에이터 및 슬라이딩 액츄에이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 프로세서(110)는 이들을 제어함으로써 안마의자(100)의 동작을 제어할 수 있다.
마사지 모듈 이동 액츄에이터는 마사지 모듈(2170)의 상하 이동을 가능하게 하는 액츄에이터로서, 마사지 모듈(2170) 이동 액츄에이터의 동작에 의해 마사지 모듈(2170)은 렉기어를 따라 움직일 수 있다.
등 각도 액츄에이터는 안마의자(100)에서 사용자의 등이 맞닿는 부분의 각도를 조정하는 액츄에이터로서, 등각도 액츄에이터의 동작에 의해 안마의자(100)의 등각도는 조정될 수 있다.
다리 각도 액츄에이터는 안마의자(100)의 다리 마사지부(2300)의 각도를 조정하는 액츄에이터로서, 다리 각도 액츄에이터의 동작에 의해 다리 마사지부(2300)와 바디 마사지부(2100)사이의 각도는 조정될 수 있다.
발마사지 액츄에이터는 다리 마사지부(2300)에 포함된 발마사지 모듈을 동작시키는 액츄에이터를 나타낸다. 발마사지 액츄에이터를 활용하여 안마의자(100)는 사용자에게 발마사지를 제공할 수 있다.
마사지 모듈(2170)에는 적어도 하나의 액츄에이터가 포함될 수 있고, 프로세서(110)는 적어도 하나의 액츄에이터를 동작시킴으로써 다양한 마사지 동작을 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 마사지 모듈(2170)에 포함된 적어도 하나의 액츄에이터를 동작시킴으로써, 두드림 마사지, 주무름 마사지 등을 제공할 수 있으며, 이에 한정되지 않고 다양한 마사지 동작을 제공할 수 있다.
다리 길이 조절 액츄에이터는 다리 마사지부(2300)의 길이를 조정하는 액츄에이터를 나타낸다. 예를 들어, 프로세서(110)는 다리 길이 조절 액츄에이터를 활용하여 다리 마사지부(2300)의 길이를 사용자에게 맞게 조정할 수 있고, 그 결과 사용자는 체형에 맞는 마사지를 제공받을 수 있다.
슬라이딩 액츄에이터는 안마의자(100)의 슬라이딩 동작을 가능하게 한다. 예를 들어, 슬라이딩 액츄에이터의 동작에 의해 수평 베이스 상부 프레임은 전방으로 또는 후방으로 이동할 수 있고, 그 결과 수평 베이스 상부 프레임과 연결된 어퍼 프레임도 전방 또는 후방으로 이동할 수 있다.
메모리(120)는 안마의자(100)와 관련된 다양한 정보들을 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 마사지 제어 정보를 포함할 수 있고, 개인인증 정보를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
메모리(120)는 임의의 데이터를 지속적으로 저장할 수 있는 비-휘발성(non-volatile) 저장 매체를 통해 구현될 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 디스크, 광학(optical) 디스크 및 광자기(magneto-optical) 저장 디바이스뿐만 아니라 플래시 메모리 및/또는 배터리-백업 메모리에 기초한 저장 디바이스를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
안마의자(100)는 센서부를 포함할 수 있다. 센서부는 적어도 하나의 센서를 이용하여 다양한 정보를 획득할 수 있다. 센서부는 압력, 전위 및 광학 등의 측정수단을 이용하는 센서로 구비될 수 있다. 예를 들어, 센서는 압력 센서, 적외선 센서, LED센서, 터치센서 등을 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
또한, 센서부는 생체 정보 획득 센서를 포함할 수 있다. 생체 정보 획득 센서는 지문 정보, 얼굴 정보, 음성 정보, 홍채 정보, 몸무게 정보, 심전도 정보(electrocardiogram), 체성분 정보 등을 획득할 수 있으며, 이에 한정되지 않고 다양한 생체 정보를 포함할 수 있다.
본 개시의 다른 실시예에 따르면, 안마의자(100)는 센서들을 통해 사용자와의 접촉 면적 및/또는 접촉 위치를 감지할 수 있다. 또한, 안마의자(100)는 센서들을 통해 획득한 정보에 기초하여 맞춤형 안마를 제공할 수 있다.또한 안마의자(100)는 통신부를 포함할 수 있다. 안마의자(100)의 통신부는 외부의 장치로 신호를 수신할 수 있다. 프로세서(110)는 수신된 신호를 처리하여 결과 신호를 획득할 수 있다. 통신부는 결과 신호를 외부 디바이스로 출력할 수 있다.
통신부는 임의의 형태의 네트워크를 통하여 안마의자(100) 내부의 모듈, 외부 마사지 장치 및/또는 사용자 단말기(2200)와 통신을 수행할 수 있다. 통신부는 네트워크 접속을 위한 유/무선 접속 모듈을 포함할수 있다. 무선 접속 기술로는, 예를 들어, WLAN(Wireless LAN)(Wi-Fi), Wibro(Wireless broadband), Wimax(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink PacketAccess) 등이 이용될 수 있다. 유선 접속 기술로는 예를 들어, XDSL(Digital Subscriber Line), FTTH(Fibers to the home), PLC(Power Line Communication) 등이 이용될 수 있다. 또한, 네트워크 연결부는 근거리 통신 모듈을 포함하여, 근거리에 위치하는 임의의 장치/단말과 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 근거리 통신(short range communication) 기술로 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), UWB(Ultra Wideband), ZigBee 등이 이용될 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
또한 안마의자(100)는 입력부 또는 출력부를 더 포함할 수 있다. 안마의자(100)는 입력부를 이용하여 사용자로부터 입력을 수신할 수 있다. 또한 안마의자(100)는 출력부로 프로세서(110)의 처리 결과를 출력할 수 있다.
구체적으로, 입력부는 사용자로부터 안마의자(100)의 동작 제어와 관련된 명령을 수신할 수 있고, 입력부(2180)는 다양한 형태로 구현될 수 있다. 예를 들어, 입력부(2180)는 바디 마사지부(2100)에 구비될 수 있고, 다리 마사지부(2300)에 구비될 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
안마의자(100)는 입력부(2180)를 통해 사용자로부터 다양한 명령을 획득할 수 있다. 예를 들어, 안마의자(100)는 안마 모듈의 선택, 안마 타입의 선택, 안마 강도의 선택, 안마 시간의 선택, 안마 부위의 선택, 바디 마사지부(2100)의 위치와 동작에 대한 선택, 안마의자(100)의 전원의 On-Off에 대한 선택, 온열 기능의 동작 여부에 대한 선택, 음원 재생과 관련된 선택 등에 대한 임의의 명령을 수신할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
안마의자(100)는 마사지 모드를 선택할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 입력부(2180) 또는 출력부는 마사지 장치 제어 디바이스(2200)를 포함할 수 있다. 마사지 장치 제어 디바이스(2200)를 통해 신체 개선에 관련된 다양한 모드의 메디컬 마사지 리스트가 나열될 수 있다.
메디컬 마사지 모드는 집중력 모드, 명상 모드, 회복 모드, 스트레칭 모드, 수면 모드, 활력 모드, 골프 모드, 힙업 모드, 수험생 모드, 무중력 모드 및 성장 모드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 개시의 다른 실시예에 따르면, 입력부(2180)는 사전 설정된 사용자 설정 기능 또는 자체적으로 사전 설정된 기능 등에 따라서, 핫 키(hot key) 형태의 버튼들 및/또는 방향 선택, 취소, 입력을 실행하기 위한 선택 버튼 등을 구비할 수 있다.
입력부(2180)는 키 패드, 돔 스위치, 터치 패드(정압/정전), 조그 휠, 조그 스위치 등으로 구현될 수 있으며, 이에 한정되지 않는다. 또한, 입력부(2180)는 음석 인식 기술에 기초하여, 사용자의 발화를 통하여 명령을 획득할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 출력부는 안마의자(100)의 동작 상황 또는 사용자의 현재 상태 등을 표시하기 위한 디스플레이를 포함할 수 있다. 이 경우, 디스플레이는 액정 디스플레이(lizuid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
출력부는 오디오 출력 모듈(2160)을 포함할 수 있다. 오디오 출력 모듈(2160)은 사용자에게 임의의 형태의 오디오 출력을 제공할 수 있다. 예를 들어, 오디오 출력 모듈(2160)은 안마의자(100)에서 제공되는 안마 패턴에 최적화된 음원 및/또는 바이노럴 비트를 사용자에게 출력함으로써, 사용자에게 뇌 자극을 제공할 수 있다. 오디오 출력 모듈(2160)은 네트워크(미도시)를 통해 수신되거나 내부/외부 저장 매체(미도시)에 저장된 음향 신호를 출력할 수 있다. 예를 들어, 오디오 출력 모듈(2160)은 사용자 단말기(2200)와 네트워크 연결(예를 들어, 블루투스 연결 등)을 통하여 사용자 단말기(2200)의 제어에 따른 음원을 출력할 수 있다. 또한, 오디오 출력 모듈(1600)은 안마의자(100)의 동작과 관련하여 발생하는 임의의 형태의 음향 신호를 출력할 수 있다.
본 발명의 당업자라면 본 발명이 기타 프로그램 모듈들과 결합되어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로써 구현될 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 예를 들어, 본 발명은 컴퓨터-판독가능 매체에 의해 구현될 수 있다.
컴퓨터에 의해 액세스 가능한 매체는 그 어떤 것이든지 컴퓨터 판독가능 매체가 될 수 있고, 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는 휘발성 및 비휘발성 매체, 일시적(transitory) 및 비일시적(non-transitory) 매체, 이동식 및 비-이동식 매체를 포함한다. 제한이 아닌 예로서, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 및 컴퓨터 판독가능 전송 매체를 포함할 수 있다.
컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보를 저장하는 임의의 방법 또는 기술로 구현되는 휘발성 및 비휘발성 매체, 일시적 및 비-일시적 매체, 이동식 및 비이동식 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, DVD(digital video disk) 또는 기타 광 디스크 저장 장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 기타 자기 저장 장치, 또는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있고 원하는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있는 임의의 기타 매체를 포함하지만, 이에 한정되지 않는다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따라 안마의자의 동작방법을 나타낸 도면이다.
안마의자(100)는 사용자 정보를 식별하는 단계(210)를 수행할 수 있다. 사용자 정보는 안면 인식 정보, 사용자 ID와 비밀번호, 음성 정보, 지문 정보 또는 홍채 정보 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 안마의자(100)는 사용자가 안마의자에 앉는 경우, 사용자의 안면에 대한 영상을 영상 획득부를 이용하여 획득할 수 있다. 안마의자(100)는 사용자의 안면에 대한 영상으로부터 안면 인식 정보를 추출할 수 있다. 안면 인식 정보는 사용자의 안면에 대한 영상의 특징점들 일 수 있다. 안마의자(100)는 추출된 안면 인식 정보를 메모리(120)의 데이터베이스에 미리 저장되어 있는 사용자의 안면 인식 정보와 비교할 수 있다. 추출된 안면 인식 정보가 데이터베이스의 특정 사용자의 안면 인식 정보와 일치하는 경우, 안마의자(100)는 안마의자에 앉은 사용자를 안마의자(100)를 사용할 수 있는 정당사용자로 결정할 수 있다. 안마의자(100)는 추출된 안면 인식 정보가 데이터베이스의 특정 사용자의 안면 인식 정보와 일치하지 않는 경우, 정당사용자가 아님을 출력부에 표시할 수 있다. 또한, 안마의자(100)는 정당사용자가 되기 위한 방법을 출력부를 통해 안내할 수 있다.
위에서는 사용자의 안면 인식 정보에 대해서만 설명하였으나, 사용자 ID 와 비밀번호, 지문 정보, 또는 홍채 정보에 대해서도 유사한 과정이 이루어질 수 있다. 따라서 중복되는 설명은 생략한다.
안마의자(100)는 식별된 사용자 정보에 대응하는 몸무게 정보, 혈압 정보, 활동 정보, 혈당 수치 정보, 체성분 정보, 체중 정보, 스트레스 지수, 수면 정보 또는 심전도 신호 정보 중 적어도 하나를 포함하는 의료 데이터를 획득하는 단계(220)를 수행할 수 있다. 안마의자(100)는 주기적으로 의료 데이터를 획득할 수 있다. 주기는 미리 정해질 수 있으며, 사용자의 ㄴ설정에 따라 변할 수 있다.
안마의자(100)는 사용자가 안마의자(100)에 앉은 경우, 무게 센서를 이용하여 사용자의 몸무게를 잴 수 있다. 안마의자(100)는 사용자의 몸무게를 트래킹할 수 있다. 하지만 이에 한정되는 것은 아니며, 몸무게 정보는 외부의 장치로부터 수신될 수 있다. 또한 몸무게 정보는 사용자가 직접 입력할 수 있다.
안마의자(100)는 사용자의 몸무게의 변화량을 트래킹할 수 있다. 안마의자(100)는 소정의 기간동안 사용자의 몸무게가 지나치게 늘어나거나 줄어드는 경우, 위험 신호를 출력할 수 있다.
혈압 정보는 사용자의 혈압에 대한 정보로서, 안마의자(100)는 센서를 이용하여 사용자의 신체부위로부터 혈압을 측정할 수 있다. 또한, 혈압 정보는 외부의 장치로부터 수신될 수 있다. 또한, 혈압 정보는 사용자가 직접 입력할 수 있다.
활동 정보는 사용자의 활동량을 나타내는 정보이다. 예를 들어 활동 정보는 사용자가 하루에 걸은 걸음수에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 활동 정보는 사용자가 수행한 운동의 종류 정보 및 운동량에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 활동 정보는 수영, 걷기, 달리기, 자전거와 같은 운동의 종류에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한 활동 정보는 특정 운동을 한 시간, 거리, 소비 칼로리 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 활동 정보는 사용자가 운동을 수행하는 중에 심박수와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 안마의자(100)는 활동 정보를 외부의 장치로부터 수신하거나, 사용자로부터 수신할 수 있다.
혈당 수치 정보는 사용자의 혈당을 수치로 나타낸 정보이다. 안마의자(100)는 혈당 수치 정보를 사용자가 안마를 하는 도중에 사용자의 손으로부터 소량의 피를 채취하여 측정할 수 있다. 또한, 안마의자(100)는 혈당 수치 정보를 외부의 장치로부터 수신하거나, 사용자로부터 입력받을 수 있다.
체성분 정보는 사용자의 수분량, 단백질량, 무기질량 또는 체지방량 등을 수치정보로 나타낸 것이다. 안마의자(100)는 체성분 정보를 생체전기임피던스법 (Bioelectrical Impedance Analysis; BIA)을 이용하여 측정할 수 있다. 생체전기임피던스법은 인체의 수분량에 따라 저항이 달라진다는 사실을 원리를 이용한 것으로써, 인체에 미세한 교류전류를 흘려 보내 생겨나는 임피던스 인덱스(Impedance Index)를 얻어 체수분을 측정하는 방법이다. 또한, 안마의자(100)는 체성분 정보를 외부의 장치로부터 수신하거나, 사용자로부터 입력받을 수 있다.
스트레스 지수는 사용자의 스트레스가 심한지 여부를 수치롤 나타낸 정보이다. 안마의자(100)는 사용자에게 설문 조사를 하거나, 심박수를 측정하고 심박수에 대응되는 스트레스 지수를 선택하거나, 소량의 피를 채취하여 스트레스 지수를 측정할 수 있다. 또한, 안마의자(100)는 스트레스 지수를 외부의 장치로부터 수신하거나, 사용자로부터 입력받을 수 있다.
수면 정보는 사용자의 수면 중에 일어나는 다양한 사건에 대한 정보를 포함한다. 안마의자(100)는 수면 정보에 기초하여 수면의 양과 질을 결정할 수 있다. 예를 들어, 수면 정보는 수면 시간, 입면 시각, 기상 시각, 수면 중 뒤척임 정도 또는 코고는 시간 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.
안마의자(100)는 사용자가 안마의자(100)에서 자는 경우, 수면 정보를 사용자로부터 획득할 수 있다. 예를 들어, 안마의자(100)는 사용자가 안마를 받으면서 잔 시간에 대한 정보를 획득할 수 있다. 또한, 안마의자(100)는 안마의자(100)에 내장된 마이크를 이용하여 사용자가 자면서 코를 골았는지 여부 및 코를 곤 시간에 대한 정보 등을 획득할 수 있다. 또한, 안마의자(100)는 센서를 이용하여 사용자의 심전도 신호를 획득하고, 사용자가 자고 있는지 여부, 입면 시각, 기상 시각, 렘수면 시간, 얕은 수면 시간, 수면 중 깬 시간을 획득할 수 있다. 또한 안마의자(100)는 수면 효율을 계산할 수 있다. 또한 안마의자(100)는 센서를 이용하여 사용자가 자는 중에 뒤척인 시간을 측정할 수 있다. 안마의자(100)는 사용자의 수면 정보를 분석하여, 사용자의 수면 효율을 개선하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 하지만 이에 한정되는 것은 아니며, 안마의자(100)는 외부의 장치로부터 수면 정보를 수신하거나, 사용자로부터 수면 정보 입력받을 수 있다.
심전도 정보는 심장의 수축에 따른 활동 전류 및 활동 전위차를 나타낸 정보이다. 심전도 정보는 보통 심전도계를 사용하여 몇 개의 심전 곡선으로 나타낼 수 있다. 안마의자(100)는 센서를 이용하여 사용자의 신체로부터 심전도 정보를 획득할 수 있다. 하지만 이에 한정되는 것은 아니며, 안마의자(100)는 외부의 장치로부터 심전도 정보를 수신하거나, 사용자로부터 수면 정보를 입력받을 수 있다.
안마의자(100)는 위에서 설명한 정보 외에도, 혈색수치, 전해질 수치, 요단백 수치와 같은 외부의 장치로부터 수신할 수 있다. 또한 안마의자(100)는 심박수 정보를 획득할 수 있다. 안마의자(100)는 사용자의 신체로부터 심박수 정보를 획득하거나, 외부 장치로부터 심박수 정보를 수신할 수 있다. 심박수 정보는 심박의 시간에 따른 파형으로 나타날 수 있다. 심박수 정보는 심박이 규칙적인지 여부에 대한 정보를 포함할 수 있다.
안마의자(100)는 획득된 의료 데이터를 메모리(120)에 저장할 수 있다. 안마의자(100)는 의료 데이터를 식별된 사용자 정보에 대응시킬 수 있다.
안마의자(100)는 외부의 장치로부터 의료 데이터를 유무선으로 수신할 수 있다. 이를 위하여, 안마의자(100)는 식별된 사용자 정보와 함께 의료 데이터 요청 정보를 외부의 장치로 송신할 수 있다. 외부의 장치는 식별된 사용자 정보의 진위여부를 검사할 수 있다. 외부의 장치는 식별된 사용자 정보가 진정한 사용자 정보인 경우, 사용자 정보에 기초하여 외부의 장치의 데이터베이스로부터 의료 데이터를 획득할 수 있다. 외부의 장치는 획득된 의료 데이터를 안마의자(100)로 송신할 수 있다. 안마의자(100) 및 외부의 장치는 진정한 사용자에게만 자신의 의료 데이터를 확인할 수 있게 하여 개인정보를 보호할 수 있다.
안마의자(100)는 안마의자(100)에 포함된 센서들을 이용하여 의료 데이터를 획득할 수 있지만 이에 한정되는 것은 아니다. 안마의자(100)는 통신부를 이용하여 유무선으로 외부의 장치로부터 의료 데이터를 수신할 수 있다. 안마의자(100)와 통신할 수 있는 외부의 장치를 설명하기 위하여 도 5를 참조한다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따라 안마의자(100)와 통신할 수 있는 외부의 장치를 나타낸 도면이다.
외부의 장치는 AI 스피커, 태블릿 또는 스마트폰과 같은 휴대용 전자기기(310)를 포함할 수 있다. 또한 외부의 장치는 스마트워치 또는 스마트밴드와 같은 웨어러블 디바이스(320)를 포함할 수 있다. 외부의 장치는 사용자가 현재 사용하고 있는 안마의자(100)가 아닌 다른 안마의자(330)를 포함할 수 있다. 외부의 장치는 병원 서버(340)를 포함할 수 있다. 외부의 장치는 개인건강기록(PHR) 서버를 포함할 수 있다. 또한 외부의 장치는 클라우드 서버(350)를 포함할 수 있다. 외부의 장치는 전자 체중계, 혈당 측정계 또는 혈압 측정계와 같은 의료 측정 장치를 포함할 수 있다.
본 개시에서는 외부 장치의 일부 예시에 대해서 기재하였으나, 사용자의 생체정보를 획득할 수 있는 전자기기는 모두 외부의 장치에 포함될 수 있는 것으로 이해되어야 한다.
휴대용 전자기기(310)는 사용자의 의료 데이터를 저장하고 있을 수 있다. 의료 데이터는 휴대용 전자기기(310)가 직접 측정한 정보 또는 다른 외부 기기로부터 수신한 정보를 포함할 수 있다.
웨어러블 디바이스(320)는 사용자의 신체와 접촉하고 있는 디바이스일 수 있다. 웨어러블 디바이스(320)는 센서를 이용하여 사용자의 의료 데이터를 측정할 수 있다.
다른 안마의자(330)는 사용자가 현재 사용하고 있는 안마의자(100)와 다른 안마의자일 수 있다. 사용자가 안마의자(100)에 사용자 정보를 입력하는 경우, 안마의자(100)는 사용자가 과거에 사용한 안마의자가 있는지 여부를 결정할 수 있다.
예를 들어, 안마의자(100)는 서버로 사용자의 안마의자 이용 내역에 대한 정보를 요청할 수 있다. 서버는 사용자의 안마의자 이용 내역에 기초하여 다른 안마의자(330)에 대한 정보를 획득할 수 있다. 다른 안마의자(330)에 대한 정보는 네트워크에서 다른 안마의자(330)에 접속하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 안마의자(100)는 다른 안마의자(330)로 사용자 정보와 함께 의료 데이터 요청 신호를 송신할 수 있다. 다른 안마의자(330)는 사용자 정보에 기초하여 사용자의 의료 데이터를 메모리로부터 추출하여, 안마의자(100)로 송신할 수 있다. 사용자는 자신의 데이터를 현재의 안마의자(100)로 직접 복사하는 과정을 거칠 필요 없다. 사용자는 사용자 정보를 안마의자(100)에 입력하는 것만으로, 안마의자(100)가 다른 안마의자(330)로부터 과거의 이용 내역 및 의료 데이터를 수신하게 할 수 있다.
병원 서버(340)는 사용자가 병원에 방문하여 진료받은 기록에 대한 정보를 저장하고 있을 수 있다. 안마의자(100)는 사용자 정보와 함께, 의료 데이터 요청 신호를 병원 서버(340)로 송신할 수 있다. 병원 서버(340)는 사용자 정보가 진짜인 경우, 사용자 정보에 기초하여 데이터베이스로부터 의료 데이터를 획득할 수 있다. 또한 병원 서버(340)는 안마의자(100)로 사용자의 의료 데이터를 송신할 수 있다.
안마의자(100)는 병원 서버(340)로부터 의료 데이터를 송신할 수 있으므로, 사용자의 생체 정보 뿐 아니라 전문의료인에 의한 진단 기록을 송신할 수 있다. 따라서, 보다 정확하게 사용자의 상태를 예측할 수 있다.
병원 서버(340)는 개인의료기록(PHR, Personal Health Record) 서버를 포함할 수 있다. PHR과 유사한 형태의 용어로 EMR(Electronic Medical Record), EHR(Electronic Health Record)가 있다. EMR은 단일 의료기관 내에 생성되고 활용되는 의료 정보이다. 또한 EHR은 상호운용을 위한 국가 표준을 준수하며 여러 의료기관에서 활용 가능한 의료 정보를 의미한다. EMR 및 EHR에 저장된 개인의 의료정보는 PHR를 구성하는 중요한 정보이다. PHR은 기존의 의료기관 중심의 건강관리에서 각 개인이 자신의 건강관리 주체가 되는 패러다임의 변화를 의미한다.
사용자는 자신의 PHR 데이터를 안마의자(100)에 제공하는 것에 동의할 수 있다. 또한 사용자는 자신의 사용자 정보를 안마의자(100)에 제공하는 경우, 안마의자(100)는 PHR 서버로부터 개인 의료 기록을 수신할 수 있다. 안마의자(100)가 PHR 서버로부터 개인 의료 기록을 수신하는 경우, 안마의자(100)는 전문 의료인의 진단정보를 이용할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자의 과거 의료 이력을 포괄적으로 이용할 수 있는 효과가 있다.
클라우드 서버(350)는 사용자의 의료 데이터를 기록하고 있는 다양한 종류의 서버를 의미할 수 있다. 클라우드 서버(350)는 사용자의 다양한 의료 데이터를 저장하고 있을 수 있다. 클라우드 서버(350)는 다양한 장치로부터 의료 데이터를 수신하여 사용자 정보와 매칭시킬 수 있다. 또한 클라우드 서버(350)는 매칭된 의료 데이터를 저장하고 있을 수 있다.
다시 도 4를 참조하면, 안마의자(100)는 의료 데이터에 기초하여 건강 개선 정보를 결정하는 단계(230)를 수행할 수 있다. 안마의자(100)의 메모리(120)는 의료 데이터에 대응되는 건강 개선 정보를 저장하고 있을 수 있다. 안마의자(100)는 의료 데이터에 대응되는 건강 개선 정보를 메모리(120)로부터 획득할 수 있다. 또한 안마의자(100)는 통신부를 이용하여 의료 데이터에 기초하여 서버로부터 건강 개선 정보를 획득할 수 있다.
건강 개선 정보는 사용자의 이상 정보를 개선시키기 위한 다양한 정보를 나타낼 수 있다. 건강 개선 정보는 음식에 대한 정보, 운동 정보, 기피해야할 행동 정보, 의약 정보, 건강 유지에 도움되는 기구 정보 또는 건강 보조 식품에 대한 정보 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자에게 고혈압이 있는 경우, 안마의자(100)는 사용자에게 기름진 음식을 피하라는 메시지, 짠음식을 피하라는 메시지, 음주를 줄이라는 메시지 또는 체중을 줄이라는 메시지 등을 건강 개선 정보로써 출력할 수 있다.
또한 안마의자(100)는 건강 개선 정보로써, 사용자에게 의료 데이터를 주기적으로 측정할 것을 권유하는 메시지를 출력할 수 있다. 안마의자(100)는 사용자의 의료 데이터를 주기적으로 트레킹함으로써, 사용자의 건강이 회복되고 있는지 여부 또는 악화되고 있는지 여부를 결정할 수 있다. 안마의자(100)는 사용자의 이상 정보가 악화됨을 나타내는 경우, 안마의자(100)는 사용자에게 병원에 내원할 것을 제안하는 메시지를 출력할 수 있다. 안마의자(100)는 사용자가 건강을 유지할 수 있도록 도와줄 수 있다.
건강 개선 정보는 안마모드를 포함할 수 있다. 안마 모드는 안마 순서, 안마 종류, 안마 시간, 안마 세기, 안마 위치, 안마의자의 온도 또는 안마 자세에 대한 정보의 조합을 나타낼 수 있다.
안마 위치는 안마의자(100)가 안마하는 사용자의 신체 부위를 의미할 수 있다. 안마의자(100)는 의료 데이터에 기초하여 안마할 신체 부위를 결정할 수 있다. 안마의자(100)는 해당 부위에 있는 액추에이터를 움직이도록 제어하여, 사용자의 신체 부위에 안마를 제공할 수 있다.
안마 종류는 안마의자(100)가 사용자를 두드리는 동작, 주무르는 동작 또는 복합 동작을 나타낼 수 있다. 안마의자(100)는 안마 종류에 대한 정보에 기초하여 액추에이터를 움직이도록 제어할 수 있다.
안마 시간은 안마의자(100)가 사용자에게 안마를 제공하는 시간을 나타낸다. 안마의자(100)는 안마 시간에 대한 정보에 기초하여, 사용자에게 안마를 제공할 시간을 결정할 수 있다.
안마 세기는 안마의자(100)가 사용자를 누르거나, 주무르거나, 두드리는 강도를 나타낸다. 안마의자(100)는 액추에이터를 제어하여, 사용자를 누르거나, 주무르거나, 두드리는 강도를 조절할 수 있다. 사용자를 누르거나, 주무르거나, 두드리는 강도는 신체 부위에 따라 다를 수 있다.
안마의자(100)의 안마의자의 온도 정보에 기초하여, 사용자에게 안마를 제공할 때, 안마의자의 온도를 조절할 수 있다. 안마의자(100)의 온도는 신체부위에 따라 다를 수 있다. 안마의자(100)는 안마의자의 온도를 상온보다 낮추거나 높일 수 있다. 안마의자(100)는 의료 데이터에 기초하여 사용자의 신체부위를 냉찜질하거나 온찜질할 수 있다.
안마 자세는 사용자가 안마의자(100)에 앉아 안마를 받을 때, 취하는 자세를 나타낼 수 있다. 안마의자(100)는 구동부 또는 액추에이터에 의하여 형태가 변형될 수 있으며, 안마의자의 형태에 기초하여, 사용자를 눕히거나, 사용자를 일으켜 세우거나, 사용자의 다리를 굽히거나, 사용자의 다리를 펼 수 있다.
안마순서는 안마 세기, 안마 위치, 안마의자의 온도 또는 안마 자세에 대한 정보의 시간에 따른 변화를 나타낸다. 안마의자(100)는 안마순서에 기초하여 시간에 따라 다양한 안마를 제공할 수 있다. 예를 들어 제 1 시간 동안에는 사용자의 다리를 집중적으로 안마하고, 제 2 시간 동안에는 사용자의 등을 집중적으로 안마할 수 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 안마모드를 선택하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
안마의자(100)는 의료 데이터에 기초하여 건강 개선 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, 안마의자(100)는 메모리(120)로부터 의료 데이터에 포함된 복수의 정보 각각에 대응되는 정상범위를 획득하는 단계(410)를 수행할 수 있다.
안마의자(100)는 의료 데이터에 포함된 복수의 정보와 정상범위를 비교하여, 의료 데이터에 포함된 복수의 정보 중 정상범위에 포함되지 않는 정보들에 기초하여 이상(abnormal) 정보를 획득하는 단계(420)를 수행할 수 있다.
예를 들어 이상 정보는 비트의 모음인 비트스트림으로 획득될 수 있다. 비트스트림의 길이는 의료데이터에 포함된 정보의 개수에 비례할 수 있다. 의료 데이터가 혈압 정보, 활동 정보, 혈당 수치 정보, 수면 정보 및 심전도 신호 정보와 같이 5개를 포함하는 경우, 비트스트림은 적어도 5개의 비트를 포함할 수 있다. 또한, 비트의 값은 정보가 정상범위에 포함되는 경우 '0'이고, 정상범위에 포함되지 않는 경우 '1'일 수 있다. 하지만 이에 한정되는 것은 아니고, 비트의 값은 정보가 정상범위에 포함되는 경우 '1'이고, 정상범위에 포함되지 않는 경우 '0'일 수 있다.
또한 이상 정보는 의료 데이터에 포함된 정보의 인덱스 및 이상 플래그를 포함할 수 있다. 의료 데이터에 포함된 정보의 인덱스는 소정의 텍스트 또는 숫자로 표현될 수 있다. 예를 들어, 혈압 정보의 인덱스는 "BP"로 나타낼 수 있다. 또한, 플래그의 값은 정보가 정상범위에 포함되는 경우 '0'이고, 정상범위에 포함되지 않는 경우 '1'일 수 있다. 하지만 이에 한정되는 것은 아니고, 플래그의 값은 정보가 정상범위에 포함되는 경우 '1'이고, 정상범위에 포함되지 않는 경우 '0'일 수 있다.
또한, 위에서는 의료 데이터에 포함된 개별데이터의 이상여부를 판단할 수 있게 기재하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 안마의자(100)는 의료 데이터에 포함된 다양한 값을 소정의 함수에 적용할 수 있다. 안마의자(100)는 소정의 함수에 의한 결과 값을 임계범위와 비교할 수 있다. 결과값이 임계범위 안에 포함되는 경우, 안마의자(100)는 사용자의 건강상태가 건강함을 결정할 수 있다. 하지만 결과 값이 임계범위 밖에 포함되는 경우, 안마의자(100)는 사용자의 건강상태가 건강하지 않음을 결정할 수 있다.
안마의자(100)는 이상 정보가 사용자에게 이상이 있음을 나타내는 경우, 알람을 출력하는 단계(430)를 수행할 수 있다. 이미 설명한 바와 같이 안마의자(100)는 출력부를 포함할 수 있다. 출력부는 영상출력부 또는 소리출력부를 포함할 수 있다. 안마의자(100)는 빛 또는 소리로 알람을 출력할 수 있다.안마의자(100)는 이상 정보에 기초하여 건강 개선 정보를 생성하는 단계 (440)를 수행할 수 있다. 안마의자(100)의 메모리(120)는 이상 정보에 대응되는 건강 개선 정보를 저장하고 있을 수 있다. 안마의자(100)는 이상 정보에 대응되는 건강 개선 정보를 메모리(120)로부터 획득할 수 있다. 또한 안마의자(100)는 통신부를 이용하여 이상 정보에 기초하여 서버로부터 건강 개선 정보를 획득할 수 있다.
건강 개선 정보는 사용자의 이상 정보를 개선시키기 위한 다양한 정보를 나타낼 수 있다. 건강 개선 정보는 음식에 대한 정보, 운동 정보, 기피해야할 행동 정보, 의약 정보, 건강 유지에 도움되는 기구 정보 또는 건강 보조 식품에 대한 정보 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자에게 고혈압이 있는 경우, 안마의자(100)는 사용자에게 기름진 음식을 피하라는 메시지, 짠음식을 피하라는 메시지, 음주를 줄이라는 메시지 또는 체중을 줄이라는 메시지 등을 건강 개선 정보로써 출력할 수 있다.
또한 안마의자(100)는 건강 개선 정보로써, 사용자에게 의료 데이터를 주기적으로 측정할 것을 권유하는 메시지를 출력할 수 있다. 안마의자(100)는 사용자의 의료 데이터를 주기적으로 트레킹함으로써, 사용자의 건강이 회복되고 있는지 여부 또는 악화되고 있는지 여부를 결정할 수 있다. 안마의자(100)는 사용자의 이상 정보가 악화됨을 나타내는 경우, 안마의자(100)는 사용자에게 병원에 내원할 것을 제안하는 메시지를 출력할 수 있다. 안마의자(100)는 사용자가 건강을 유지할 수 있도록 도와줄 수 있다.
건강 개선 정보는 안마모드를 포함할 수 있다. 예를 들어, 활동 정보는 사용자가 하루에 걸은 걸음수를 나타낼 수 있다. 안마의자(100)는 사용자의 걸음수가 임계걸음수 이상인지 여부를 결정할 수 있다. 임계걸음수는 사용자에게 권장되는 최대 하루 걸음수일 수 있다. 안마의자(100)는 사용자가 임계걸음수 이상을 걸은 경우, 사용자가 활동량이 지나치게 많았음을 결정할 수 있다. 안마의자(100)는 사용자가 활?량이 지나치게 많았음을 나타내는 이상정보를 생성할 수 있다. 안마의자(100)는 이상정보에 대응되는 안마모드를 메모리(120)로부터 획득할 수 있다. 안마모드는 다리에 뭉친 근육을 집중적으로 풀어주는 모드일 수 있다. 안마의자(100)는 안마모드에 기초하여 액추에이터를 움직여서 사용자에게 안마를 제공할 수 있다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따라 의료 데이터를 획득하는 방법을 설명한 흐름도이다.
안마의자(100)는 사용자 정보를 병원 서버(340)로 송신하는 단계(531)를 수행할 수 있다. 또한 안마의자(100)는 의료 데이터를 병원 서버(340)로 송신하는 단계(532)를 수행할 수 있다.
병원 서버(340)는 의료 데이터를 사용자 정보에 대응시켜 데이터베이스에 저장할 수 있다. 병원의 전문의료인은 병원 서버(340)에 저장된 사용자의 의료 데이터에 기초하여 진단을 할 수 있다. 안마의자(100)가 의료 데이터를 병원 서버(340)로 송신하지 않는 경우, 전문 의료인은 사용자가 구술한 증상에 대한 정보 및 사용자의 현재 상태에 기초하여 진단을 할 수밖에 없다. 하지만 안마의자(100)가 주기적으로 획득한 사용자의 과거 건강상태를 병원 서버(340)가 수신할 수 있으므로, 병원의 전문 의료인은 보다 폭넓은 자료에 기초하여 진단을 할 수 있다.
전문 의료인은 사용자에 대한 진단결과정보를 병원 서버(340)에 입력할 수 있다. 병원 서버(340)는 진단결과정보를 사용자 정보에 대응하여 데이터베이스에 저장할 수 있다. 진단결과정보는 건강 상태 정보일 수 있다. 건강 상태 정보는 사용자의 병명, 사용자의 병변의 위치, 병변 확진 시간, 확진 병원 이름, 병변이 악화되고 있는지 여부, 병변에 대한 전문의료인의 대응을 포함할 수 있다. 또한, 건강 상태 정보는 한국표준질병사인분류의 질병코드를 포함할 수 있다. 안마의자(100)는 병원 서버(340)로 건강 상태 정보를 요청하는 신호를 송신할 수 있다. 병원 서버(340)는 안마의자(100)로부터 수신한 사용자 정보에 대응하는 건강 상태 정보를 획득하는 단계(533)를 수행할 수 있다. 또한 안마의자(100)는 병원 서버(340)로부터 사용자 정보 및 의료 데이터에 기초한 건강 상태 정보를 획득하는 단계(534)를 수행할 수 있다.
안마의자(100)는 건강 상태 정보에 기초하여 건강 개선 정보를 생성하는 단계(535)를 수행할 수 있다. 안마의자(100)의 메모리(120)는 건강 상태 정보에 대응되는 건강 개선 정보를 저장하고 있을 수 있다. 안마의자(100)는 건강 상태 정보에 대응되는 건강 개선 정보를 메모리(120)로부터 획득할 수 있다. 또한 안마의자(100)는 통신부를 이용하여 건강 상태 정보에 기초하여 서버로부터 건강 개선 정보를 획득할 수 있다. 건강 개선 정보는 안마 모드 정보, 음식에 대한 정보, 운동 정보, 기피해야할 행동 정보, 의약 정보, 건강 유지에 도움되는 기구 정보 또는 건강 보조 식품에 대한 정보 등을 포함할 수 있다. 또한, 안마의자(100)는 건강 개선 정보를 출력부를 통해 출력할 수 있다.
보다 구체적으로, 건강 상태 정보가 허리에 이상이 있음을 나타내는 경우, 안마의자(100)는 허리에 좋은 음식, 허리를 좋게 하는 운동 또는 허리에 안 좋은 행동 등을 화면에 표시하거나 소리로 출력할 수 있다. 사용자는 안마의자(100)에서 마사지를 받으면서, 건강 개선 정보를 보거나 들을 수 있다. 따라서 사용자는 안마의자(100)에서 제공하는 정보에 기초하여 건강을 유지할 수 있는 효과가 있다.
안마의자(100)는 건강 상태 정보에 기초하여 안마 모드를 선택하는 단계를 수행할 수 있다. 안마의자(100)는 건강 상태 정보에 기초하여 전문의료인의 의견을 반영한 안마모드를 사용자에게 제공할 수 있다.
보다 구체적으로 건강 상태 정보가 사용자의 허리가 나쁨을 나타내는 경우, 안마의자(100)는 사용자의 허리부위를 안마하는 안마모드를 선택할 수 있다.
또한, 안마의자(100)는 건강 상태 정보에 기초하여 사용자의 신체 부위 중 이상(abnormal) 부위를 획득하는 단계를 수행할 수 있다. 안마의자(100)는 건강 상태 정보와 사용자의 이상 부위를 대응시키는 테이블을 메모리(120)에 저장하고 있을 수 있다. 안마의자(100)는 건강 상태 정보 및 테이블에 기초하여 사용자의 신체 부위 중 이상 부위를 획득할 수 있다.
안마의자(100)는 안마 의자에서 이상 부위에 대응되는 부분의 온도를 건강 상태 정보에 기초하여 조절하는 단계를 수행할 수 있다. 건강 상태 정보가 사용자의 신체부위에 염증이 있는 것을 나타내는 경우, 안마의자(100)는 해당 신체부위에 대응하는 부분의 온도를 낮추어, 사용자에게 냉찜질을 제공할 수 있다. 또한 건강 상태 정보가 사용자의 신체부위에 근육통이 있는 것을 나타내는 경우, 안마의자(100)는 해당 신체부위에 대응하는 부분의 온도를 높여서, 사용자의 신체부위에 온찜질을 제공할 수 있다.
또한, 안마의자(100)는 이상 부위에 기초하여 안마 모드를 선택할 수 있다. 예를 들어, 건강 상태 정보에 기초하여, 이상 부위에 압력을 가하면 사용자가 통증을 느낄 수 있다고 결정되는 경우, 안마의자(100)는 해당 부분의 온도를 조절할 뿐, 해당 신체부위가 움직이지 못하게 고정하거나 해당 신체부위를 약하게 안마할 수 있다. 또한, 안마의자(100)는 이상 부위를 개선하기 위한 안마 모드를 선택할 수 있다. 구체적으로 건강 상태 정보가 두통을 나타내는 경우, 안마의자(100)는 두통을 개선하기 위한 안마 모드를 선택할 수 있다. 안마의자(100)는 이상 신체부위에 따른 안마 모드에 대한 정보를 메모리에 저장하고 있을 수 있다.
하지만 이에 한정되는 것은 아니다. 안마의자(100)는 이상 부위를 획득하지 않고, 건강 상태 정보에 기초하여 안마모드를 선택하는 단계를 수행할 수 있다. 안마의자(100)는 건강 상태 정보에 따른 안마모드에 대한 정보를 메모리에 저장하고 있을 수 있다. 안마의자(100)는 건강 상태 정보가 결정된 경우, 건강 상태 정보에 대응하는 안마 모드를 선택할 수 있다. 건강 상태 정보에 기초하여 사용자에게 안마를 제공하므로, 안마의자(100)는 사용자의 질병을 완화할 수 있는 효과가 있다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 안마의자의 기계학습을 나타내는 도면이다.
도 8을 참조하면, 일 실시예에 따른 안마의자(100)는 데이터 학습부(610) 또는 데이터 인식부(620) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상술한 바와 같이 안마의자(100)는 프로세서 및 메모리를 포함할 수 있으며, 데이터 학습부(610) 또는 데이터 인식부(620)는 프로세서(110) 및 메모리(120)에 의하여 구현될 수 있다. 또한 데이터 학습부(610) 또는 데이터 인식부(620)는 기계학습을 위해 설계된 프로세서 및 메모리에 의하여 구현될 수 있다.
데이터 학습부(610)는 데이터 세트를 이용하여 타겟 태스크(target task)를 수행하기 위한 기계학습모델을 학습할 수 있다. 데이터 학습부(610)는 데이터 세트 및 타겟 태스크와 관련된 레이블 정보를 수신할 수 있다. 데이터 학습부(610)는 데이터 세트와 레이블 정보의 관계에 대해 기계학습을 수행하여 기계학습모델을 획득할 수 있다. 데이터 학습부(610)가 획득한 기계학습모델은 데이터 세트를 이용하여 레이블 정보를 생성하기 위한 모델일 수 있다.
데이터 인식부(620)는 데이터 학습부(610)의 기계학습모델을 수신하여 저장하고 있을 수 있다. 데이터 인식부(620)는 입력 데이터에 기계학습모델을 적용하여 레이블 정보를 출력할 수 있다. 또한, 데이터 인식부(620)는 입력 데이터, 레이블 정보 및 기계학습모델에 의해 출력된 결과를 기계학습모델을 갱신하는데 이용할 수 있다.
데이터 학습부(610) 및 데이터 인식부(620) 중 적어도 하나는, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(610) 및 데이터 인식부(620) 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 이미 설명한 각종 전자 장치에 탑재될 수도 있다.
또한 데이터 학습부(610) 및 데이터 인식부(620)는 별개의 전자 장치들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(610) 및 데이터 인식부(620) 중 하나는 전자 장치에 포함되고, 나머지 하나는 서버에 포함될 수 있다. 또한, 데이터 학습부(610) 및 데이터 인식부(620)는 유선 또는 무선으로 통하여, 데이터 학습부(610)가 구축한 기계학습모델 정보를 데이터 인식부(620)로 제공할 수도 있고, 데이터 인식부(620)로 입력된 데이터가 추가 학습 데이터로써 데이터 학습부(610)로 제공될 수도 있다.
한편, 데이터 학습부(610) 및 데이터 인식부(620) 중 적어도 하나는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 데이터 학습부(610) 및 데이터 인식부(620) 중 적어도 하나가 소프트웨어 모듈(또는, 인스트럭션(instruction)을 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 메모리 또는 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 데이터 학습부(610)는 데이터 획득부(611), 전처리부(612), 학습 데이터 선택부(613), 모델 학습부(614) 및 모델 평가부(615)를 포함할 수 있다.
데이터 획득부(611)는 기계학습에 필요한 데이터를 획득할 수 있다. 학습을 위해서는 많은 데이터가 필요하므로, 데이터 획득부(611)는 복수의 데이터를 포함하는 데이터 세트를 수신할 수 있다.
복수의 데이터 각각에 대하여 레이블 정보가 할당될 수 있다. 레이블 정보는 복수의 데이터의 각각을 설명하는 정보일 수 있다. 레이블 정보는 타겟 태스크(target task)가 도출하고자 하는 정보일 수 있다. 레이블 정보는 사용자 입력으로부터 획득되거나, 메모리로부터 획득되거나, 기계학습모델의 결과로부터 획득될 수 있다. 예를 들어 타겟 태스크가 의료 데이터로부터 건강 상태 정보를 예측하는 것이라면, 복수의 데이터는 복수의 의료 데이터가 될 것이며 레이블 정보는 복수의 의료 데이터 각각에 대응되는 건강 상태 정보가 될 것이다.
전처리부(612)는 수신된 데이터가 기계학습에 이용될 수 있도록, 획득된 데이터를 전처리할 수 있다. 전처리부(612)는 후술할 모델 학습부(614)가 이용할 수 있도록, 획득된 데이터 세트를 미리 설정된 포맷으로 가공할 수 있다.
학습 데이터 선택부(613)는 전처리된 데이터 중에서 학습에 필요한 데이터를 선택할 수 있다. 선택된 데이터는 모델 학습부(614)에 제공될 수 있다. 학습 데이터 선택부(613)는 기 설정된 기준에 따라, 전처리된 데이터 중에서 학습에 필요한 데이터를 선택할 수 있다. 또한, 학습 데이터 선택부(613)는 후술할 모델 학습부(614)에 의한 학습에 의해 기 설정된 기준에 따라 데이터를 선택할 수도 있다.
모델 학습부(614)는 데이터 세트에 기초하여 어떤 레이블 정보를 출력할 지에 관한 기준을 학습할 수 있다. 또한, 모델 학습부(614)는 데이터 세트 및 데이터 세트 대한 레이블 정보를 학습 데이터로써 이용하여 기계학습을 수행할 수 있다. 또한 모델 학습부(614)는 기존에 획득된 기계학습모델을 추가적으로 이용하여 기계학습을 수행할 수 있다. 이 경우, 기존에 획득된 기계학습모델은 미리 구축된 모델일 수 있다. 예를 들어, 기계학습모델은 기본 학습 데이터를 입력 받아 미리 구축된 모델일 수 있다.
기계학습모델은, 학습모델의 적용 분야, 학습의 목적 또는 장치의 컴퓨터 성능 등을 고려하여 구축될 수 있다. 기계학습모델은, 예를 들어, 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 모델일 수 있다. 예컨대, Deep Neural Network (DNN), Recurrent Neural Network (RNN), Long Short-Term Memory models (LSTM), BRDNN (Bidirectional Recurrent Deep Neural Network), Convolutional Neural Networks (CNN)과 같은 모델이 기계학습모델로써 사용될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에 따르면, 모델 학습부(614)는 미리 구축된 기계학습모델이 복수 개가 존재하는 경우, 입력된 학습 데이터와 기본 학습 데이터의 관련성이 큰 기계학습모델을 학습할 기계학습모델로 결정할 수 있다. 이 경우, 기본 학습 데이터는 데이터의 타입 별로 기 분류되어 있을 수 있으며, 기계학습모델은 데이터의 타입 별로 미리 구축되어 있을 수 있다. 예를 들어, 기본 학습 데이터는 학습 데이터가 생성된 장소, 학습 데이터가 생성된 시간, 학습 데이터의 크기, 학습 데이터의 생성자, 학습 데이터 내의 오브젝트의 종류 등과 같은 다양한 기준으로 기 분류되어 있을 수 있다.
또한, 모델 학습부(614)는, 예를 들어, 오류 역전파법(error back-propagation) 또는 경사 하강법(gradient descent)을 포함하는 학습 알고리즘 등을 이용하여 기계학습모델을 학습시킬 수 있다.
또한, 모델 학습부(614)는, 예를 들어, 학습 데이터를 입력 값으로 하는 지도 학습(supervised learning)을 통하여, 기계학습모델을 학습할 수 있다. 또한, 모델 학습부(614)는, 예를 들어, 별다른 지도없이 타겟 태스크(target task)을 위해 필요한 데이터의 종류를 스스로 학습함으로써, 타겟 태스크를 위한 기준을 발견하는 비지도 학습(unsupervised learning)을 통하여, 기계학습모델을 획득할 수 있다. 또한, 모델 학습부(614)는, 예를 들어, 학습에 따른 타겟 태스크의 결과가 올바른 지에 대한 피드백을 이용하는 강화 학습(reinforcement learning)을 통하여, 기계학습모델을 학습할 수 있다.
또한, 기계학습모델이 학습되면, 모델 학습부(614)는 학습된 기계학습모델을 저장할 수 있다. 이 경우, 모델 학습부(614)는 학습된 기계학습모델을 데이터 인식부(620)를 포함하는 전자 장치의 메모리에 저장할 수 있다. 또는, 모델 학습부(614)는 학습된 기계학습모델을 전자 장치와 유선 또는 무선 네트워크로 연결되는 서버의 메모리에 저장할 수도 있다.
학습된 기계학습모델이 저장되는 메모리는, 예를 들면, 전자 장치의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 함께 저장할 수도 있다. 또한, 메모리는 소프트웨어 및/또는 프로그램을 저장할 수도 있다. 프로그램은, 예를 들면, 커널, 미들웨어, 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 및/또는 어플리케이션 프로그램(또는 "어플리케이션") 등을 포함할 수 있다.
모델 평가부(615)는 기계학습모델에 평가 데이터를 입력하고, 평가 데이터로부터 출력되는 결과가 소정 기준을 만족하지 못하는 경우, 모델 학습부(614)로 하여금 다시 학습하도록 할 수 있다. 이 경우, 평가 데이터는 기계학습모델을 평가하기 위한 기 설정된 데이터일 수 있다.
예를 들어, 모델 평가부(615)는 평가 데이터에 대한 학습된 기계학습모델의 결과 중에서, 인식 결과가 정확하지 않은 평가 데이터의 개수 또는 비율이 미리 설정된 임계치를 초과하는 경우 소정 기준을 만족하지 못한 것으로 평가할 수 있다. 예컨대, 소정 기준이 비율 2%로 정의되는 경우, 학습된 기계학습모델이 총 1000개의 평가 데이터 중의 20개를 초과하는 평가 데이터에 대하여 잘못된 인식 결과를 출력하는 경우, 모델 평가부(615)는 학습된 기계학습모델이 적합하지 않은 것으로 평가할 수 있다.
한편, 학습된 기계학습모델이 복수 개가 존재하는 경우, 모델 평가부(615)는 각각의 학습된 기계학습모델에 대하여 소정 기준을 만족하는지를 평가하고, 소정 기준을 만족하는 모델을 최종 기계학습모델로써 결정할 수 있다. 이 경우, 소정 기준을 만족하는 모델이 복수 개인 경우, 모델 평가부(615)는 평가 점수가 높은 순으로 미리 설정된 어느 하나 또는 소정 개수의 모델을 최종 기계학습모델로써 결정할 수 있다.
한편, 데이터 학습부(610) 내의 데이터 획득부(611), 전처리부(612), 학습 데이터 선택부(613), 모델 학습부(614) 및 모델 평가부(615) 중 적어도 하나는, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(611), 전처리부(612), 학습 데이터 선택부(613), 모델 학습부(614) 및 모델 평가부(615) 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 전자 장치에 탑재될 수도 있다.
또한, 데이터 획득부(611), 전처리부(612), 학습 데이터 선택부(613), 모델 학습부(614) 및 모델 평가부(615)는 하나의 전자 장치에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 전자 장치들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(611), 전처리부(612), 학습 데이터 선택부(613), 모델 학습부(614) 및 모델 평가부(615) 중 일부는 전자 장치에 포함되고, 나머지 일부는 서버에 포함될 수 있다.
또한, 데이터 획득부(611), 전처리부(612), 학습 데이터 선택부(613), 모델 학습부(614) 및 모델 평가부(615) 중 적어도 하나는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 데이터 획득부(611), 전처리부(612), 학습 데이터 선택부(613), 모델 학습부(614) 및 모델 평가부(615) 중 적어도 하나가 소프트웨어 모듈(또는, 인스트럭션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 데이터 인식부(620)는 데이터 획득부(621), 전처리부(622), 인식 데이터 선택부(623), 인식 결과 제공부(624) 및 모델 갱신부(625)를 포함할 수 있다.
데이터 획득부(621)는 입력 데이터를 수신할 수 있다. 전처리부(622)는 획득된 입력 데이터가 인식 데이터 선택부(623) 또는 인식 결과 제공부(624)에서 이용될 수 있도록, 획득된 입력 데이터를 전처리할 수 있다.
인식 데이터 선택부(623)는 전처리된 데이터 중에서 필요한 데이터를 선택할 수 있다. 선택된 데이터는 인식 결과 제공부(624)에게 제공될 수 있다. 인식 데이터 선택부(623)는 기 설정된 기준에 따라, 전처리된 데이터 중에서 일부 또는 전부를 선택할 수 있다. 또한, 인식 데이터 선택부(623)는 모델 학습부(614)에 의한 학습에 의해 기 설정된 기준에 따라 데이터를 선택할 수도 있다.
인식 결과 제공부(624)는 선택된 데이터를 기계학습모델에 적용하여 결과 데이터를 획득할 수 있다. 기계학습모델은 모델 학습부(614)에 의하여 생성된 기계학습모델일 수 있다. 인식 결과 제공부(624)는 결과 데이터를 출력할 수 있다.
모델 갱신부(625)는 인식 결과 제공부(624)에 의해 제공되는 인식 결과에 대한 평가에 기초하여, 기계학습모델이 갱신되도록 할 수 있다. 예를 들어, 모델 갱신부(625)는 인식 결과 제공부(624)에 의해 제공되는 인식 결과를 모델 학습부(614)에게 제공함으로써, 모델 학습부(614)가 기계학습모델을 갱신하도록 할 수 있다.
한편, 데이터 인식부(620) 내의 데이터 획득부(621), 전처리부(622), 인식 데이터 선택부(623), 인식 결과 제공부(624) 및 모델 갱신부(625) 중 적어도 하나는, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(621), 전처리부(622), 인식 데이터 선택부(623), 인식 결과 제공부(624) 및 모델 갱신부(625) 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 전자 장치에 탑재될 수도 있다.
또한, 데이터 획득부(621), 전처리부(622), 인식 데이터 선택부(623), 인식 결과 제공부(624) 및 모델 갱신부(625)는 하나의 전자 장치에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 전자 장치들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(621), 전처리부(622), 인식 데이터 선택부(623), 인식 결과 제공부(624) 및 모델 갱신부(625) 중 일부는 전자 장치에 포함되고, 나머지 일부는 서버에 포함될 수 있다.
또한, 데이터 획득부(621), 전처리부(622), 인식 데이터 선택부(623), 인식 결과 제공부(624) 및 모델 갱신부(625) 중 적어도 하나는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 데이터 획득부(621), 전처리부(622), 인식 데이터 선택부(623), 인식 결과 제공부(624) 및 모델 갱신부(625) 중 적어도 하나가 소프트웨어 모듈(또는, 인스트럭션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 데이터 학습부(610) 및 안마의자(100)를 나타낸 도면이다. 또한 도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른 안마의자의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 데이터 학습부(610)는 안마의자(100)의 내부에 포함될 수 있다. 또한 데이터 학습부(610)는 안마의자(100)의 외부의 별도의 장치일 수 있다.
데이터 학습부(610)는 건강 상태 정보(710) 및 건강 상태 정보(710)가 생성되기 이전의 과거 의료 데이터(720)를 수신할 수 있다. 건강 상태 정보(710)는 전문의료인이 환자의 상태를 보고 결정하여 병원 서버에 입력한 정보일 수 있다. 또한 과거 의료 데이터(720)는 전문의료인이 건강 상태 정보(710)를 결정하기 이전에 생성된 환자의 의료 데이터일 수 있다. 과거 의료 데이터는 혈압 정보, 활동 정보, 혈당 수치 정보, 수면 정보, 심전도 신호 정보, 심박 정보, 피검사 정보 또는 균배양검사 정보를 포함할 수 있다. 또한, 과거 의료 데이터는 개인건강기록(PHR)을 포함할 수 있다. 데이터 학습부(610)는 복수의 개인건강기록을 수집하기 위한 동의를 복수의 사용자로부터 수신할 수 있다.
데이터 학습부(610)는 건강 상태 정보(710) 및 과거 의료 데이터(720)의 상관 관계를 기계학습하여 제 1 기계학습모델(730)을 생성할 수 있다. 데이터 학습부(610)는 안마의자(100)로 제 1 기계학습모델(730)을 송신할 수 있다.
안마의자(100)는 건강 상태 정보(710) 및 건강 상태 정보가 생성되기 이전의 과거 의료 데이터(720)의 상관관계를 기계학습한 제 1 기계학습모델을 획득하는 단계(810)를 수행할 수 있다. 기계학습모델은 안마의자(100)의 메모리(120)에 저장될 수 있다.
안마의자(100)는 획득된 의료 데이터를 제 1 기계학습모델에 적용하여 예측 건강 상태 정보(750)를 결정하는 단계(820)를 수행할 수 있다. 획득된 의료 데이터는 현재 사용자에 대한 현재 의료 데이터(740)일 수 있다. 현재 의료 데이터(740)는 과거 의료 데이터(720)와 적어도 일부가 중복될 수 있으나 동일하지 않다. 또한 현재 의료 데이터(740)는 건강 상태 정보(710)가 전문 의료인으로부터 생성된 이후의 의료 데이터를 포함할 수 있다. 또한 현재 의료 데이터(740)는 개인건강기록(PHR)을 포함할 수 있다. 안마의자(100)는 개인건강기록을 획득하기 위하여, 개인건강기록을 수집하기 위한 사용자의 동의를 사용자로부터 수신할 수 있다.
예를 들어, 안마의자(100)는 의료 데이터로써, 사용자의 심전도 신호 정보를 주기적으로 획득할 수 있다. 안마의자(100)는 주기적으로 누적된 사용자의 심전도 신호 정보를 제 1 기계학습모델에 적용할 수 있다. 제 1 기계학습모델은 심전도 정보에 기초하여 심장의 이상을 예측하기 위한 기계학습모델일 수 있다. 안마의자(100)는 제 1 기계학습모델을 이용하여 심장의 이상을 예측할 수 있다. 또한, 안마의자(100)는 제 1 기계학습모델을 이용하여 심장에 이상이 생길 확률을 획득할 수 있다. 안마의자(100는 예측된 심장의 이상에 대응되는 건강 상태 정보를 결정할 수 있다.
위에서는 안마의자(100)가 기계학습에 의존하여 심장 이상을 발견하는 실시예를 개시하였으나 이에 한정되는 것은 아니다. 안마의자(100)는 누적된 사용자의 심전도 정보 또는 심박수 정보로부터 불규칙한 리듬을 발견하고 제 1 기계학습모델 없이도 사용자의 심장 이상을 예측할 수 있다.
안마의자(100)는 예측 건강 상태 정보(750)를 출력하는 단계(830)를 수행할 수 있다. 안마의자(100)는 영상 출력부 또는 소리 출력부에 기초하여 예측 건강 상태 정보(750)를 영상 또는 소리로 출력할 수 있다.
안마의자(100)는 예측 건강 상태 정보에 기초하여 건강 개선 정보를 생성하는 단계를 수행할 수 있다. 안마의자(100)의 메모리(120)는 예측 건강 상태 정보에 대응되는 건강 개선 정보를 저장하고 있을 수 있다. 안마의자(100)는 예측 건강 상태 정보에 대응되는 건강 개선 정보를 메모리(120)로부터 획득할 수 있다. 또한 안마의자(100)는 통신부를 이용하여 예측 건강 상태 정보에 기초하여 서버로부터 건강 개선 정보를 획득할 수 있다.
이미 설명한 바와 같이 건강 개선 정보는 사용자의 이상 정보를 개선시키기 위한 다양한 정보를 나타낼 수 있다. 건강 개선 정보는 음식에 대한 정보, 운동 정보, 기피해야할 행동 정보, 의약 정보, 건강 유지에 도움되는 기구 정보 또는 건강 보조 식품에 대한 정보 등을 포함할 수 있다. 또한, 안마의자(100)는 건강 개선 정보를 출력부를 통해 출력할 수 있다. 예를 들어, 사용자에게 고혈압이 있는 경우, 안마의자(100)는 사용자에게 기름진 음식을 피하라는 메시지, 짠음식을 피하라는 메시지, 음주를 줄이라는 메시지 또는 체중을 줄이라는 메시지 등을 건강 개선 정보로써 출력할 수 있다.
또한 안마의자(100)는 건강 개선 정보로써, 사용자에게 의료 데이터를 주기적으로 측정할 것을 권유하는 메시지를 출력할 수 있다. 안마의자(100)는 사용자의 의료 데이터를 주기적으로 트레킹함으로써, 사용자의 건강이 회복되고 있는지 여부 또는 악화되고 있는지 여부를 결정할 수 있다. 안마의자(100)는 사용자의 이상 정보가 악화됨을 나타내는 경우, 안마의자(100)는 사용자에게 병원에 내원할 것을 제안하는 메시지를 출력할 수 있다. 안마의자(100)는 사용자가 건강을 유지할 수 있도록 도와줄 수 있다.
또한, 예측 건강 상태 정보(750)가 허리에 이상이 있음을 나타내는 경우, 안마의자(100)는 허리에 좋은 음식, 허리를 좋게 하는 운동 또는 허리에 안 좋은 행동 등을 화면에 표시하거나 소리로 출력할 수 있다. 사용자는 안마의자(100)에서 마사지를 받으면서, 치료 정보를 보거나 들을 수 있다. 따라서 사용자는 안마의자(100)에서 제공하는 정보에 기초하여 건강을 유지할 수 있는 효과가 있다.
건강 개선 정보는 안마모드를 포함할 수 있다. 안마의자(100)는 예측 건강 상태 정보에 상기 사용자의 신체 부위 중 이상(abnormal) 부위를 획득하는 단계(840)를 수행할 수 있다. 안마의자(100)는 예측 건강 상태 정보와 사용자의 이상 부위를 대응시키는 테이블을 메모리(120)에 저장하고 있을 수 있다. 안마의자(100)는 예측 건강 상태 정보 및 테이블에 기초하여 사용자의 신체 부위 중 이상 부위를 획득할 수 있다.
안마의자(100)는 이상 부위에 기초하여 안마 모드를 선택하는 단계(850)를 수행할 수 있다. 예를 들어, 예측 건강 상태 정보(750)에 기초하여 이상 부위에 압력을 가하면 사용자가 통증을 느낄 수 있다고 결정되는 경우, 안마의자(100)는 해당 신체부위가 움직이지 못하게 고정하거나 해당 신체부위를 약하게 안마할 수 있다.
또한, 안마의자(100)는 이상 부위를 개선하기 위한 안마 모드를 선택할 수 있다. 구체적으로 예측 건강 상태 정보(750)가 두통을 나타내는 경우, 안마의자(100)는 두통을 개선하기 위한 안마 모드를 선택할 수 있다. 안마의자(100)는 이상 신체부위에 따른 안마 모드에 대한 정보를 메모리에 저장하고 있을 수 있다.
하지만 이에 한정되는 것은 아니다. 안마의자(100)는 이상 부위를 획득하지 않고, 예측 건강 상태 정보(750)에 기초하여 안마모드를 선택하는 단계를 수행할 수 있다. 안마의자(100)는 예측 건강 상태 정보(750)에 따른 안마모드에 대한 정보를 메모리에 저장하고 있을 수 있다. 안마의자(100)는 예측 건강 상태 정보(750)가 결정된 경우, 예측 건강 상태 정보(750)에 대응하는 안마 모드를 선택할 수 있다. 예측 건강 상태 정보에 기초하여 사용자에게 안마를 제공하므로, 안마의자(100)는 사용자의 질병을 완화할 수 있는 효과가 있다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 데이터 학습부(610) 및 안마의자(100)를 나타낸 도면이다. 또한 도 12는 본 개시의 일 실시예에 따른 안마의자의 동작을 나타낸 흐름도이다.
데이터 학습부(610)는 사용자가 선택한 안마모드 정보(911), 과거 의료 데이터(912) 및 사용자의 만족도 정보(913)를 수신할 수 있다. 안마의자(100)는 사용자가 선택한 안마모드 정보(911) 및 사용자의 만족도 정보(913)를 수집할 수 있다. 사용자의 만족도 정보는 사용자가 안마를 받은 후 안마에 대한 만족도를 나타내는 정보일 수 있다. 안마의자(100)는 사용자가 선택한 안마모드 정보(911) 및 사용자의 만족도 정보(913)를 데이터 학습부(610)로 송신할 수 있다. 하지만 이에 한정되는 것은 아니다. 데이터 학습부(610)는 사용자가 선택한 안마모드 정보(911)가 아닌 자동으로 선택된 안마모드 정보 및 안마 후 사용자의 만족도 정보를 수신할 수도 있다.
과거 의료 데이터(912)는 사용자가 안마모드를 선택하기 이전에 수집한 의료 데이터일 수 있다. 또한 과거 의료 데이터(912)는 안마의자(100)가 안마모드를 선택하기 이전에 수집한 의료 데이터일 수 있다. 과거 의료 데이터는 혈압 정보, 활동 정보, 혈당 수치 정보, 수면 정보, 심전도 신호 정보, 심박 정보, 피검사 정보 또는 균배양검사 정보를 포함할 수 있다. 또한, 과거 의료 데이터는 개인건강기록(PHR)을 포함할 수 있다. 데이터 학습부(610)는 복수의 개인건강기록을 수집하기 위한 동의를 복수의 사용자로부터 수신할 수 있다.
데이터 학습부(610)는 사용자가 선택한 안마모드 정보(911), 과거 의료 데이터(912) 및 사용자의 만족도 정보(913)를 기계학습하여 제 2 기계학습모델(930)을 생성할 수 있다. 구체적으로 제 2 기계학습모델(930)은 과거에 사용자가 선택한 안마 모드 및 과거에 사용자가 안마 모드를 선택하기 이전의 과거 의료 데이터에 대하여, 과거에 사용자가 선택한 안마 모드에 대한 사용자의 만족도 정보의 상관 관계를 기계학습한 것일 수 있다. 데이터 학습부(610)는 제 2 기계학습모델을 안마의자(100)로 송신할 수 있다.
안마의자(100)는 기계학습한 제 2 기계학습모델을 획득하는 단계(1010)를 수행할 수 있다. 제 2 기계학습모델(930)은 과거에 사용자가 선택한 안마 모드 및 과거에 사용자가 안마 모드를 선택하기 이전의 과거 의료 데이터에 대하여 과거에 사용자가 선택한 안마 모드에 대한 사용자의 만족도 정보의 상관 관계를 나타낼 수 있다.
안마의자(100)는 의료 데이터(942) 및 복수의 안마 모드(941)를 제 2 기계학습모델(930)에 적용하여, 복수의 안마 모드(941) 각각에 대한 사용자의 예측 만족도(950)를 생성하는 단계(1020)를 수행할 수 있다. 의료 데이터는 현재 사용자에 대한 현재 의료 데이터(942)일 수 있다. 현재 의료 데이터(942)는 과거 의료 데이터(912)와 적어도 일부가 중복될 수 있으나 동일하지 않다. 또한 현재 의료 데이터(942)는 안마의자(100)가 사용자의 만족도 정보(913)를 수신한 이후의 의료 데이터를 포함할 수 있다. 또한 현재 의료 데이터(942)는 개인건강기록(PHR)을 포함할 수 있다. 안마의자(100)는 개인건강기록을 획득하기 위하여, 개인건강기록을 수집하기 위한 사용자의 동의를 사용자로부터 수신할 수 있다.
안마의자(100)는 복수의 안마 모드 각각에 대한 예측 만족도(950) 중 가장 높은 만족도를 가지는 안마 모드를 선택하는 단계(1030)를 수행할 수 있다. 안마의자(100)는 사용자의 만족도가 높을 것으로 예측되는 안마모드를 사용자에게 제공하므로, 안마의자(100)에 대한 사용자의 만족도를 높일 수 있다.
이제까지 다양한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.

Claims (12)

  1. 프로세서 및 메모리를 포함하는 안마의자의 동작방법에 있어서,
    사용자 정보를 식별하는 단계;
    상기 식별된 사용자 정보에 대응하는 혈압 정보, 활동 정보, 혈당 수치 정보, 체성분 정보, 체중 정보, 스트레스 지수, 수면 정보 또는 심전도 신호 정보 중 적어도 하나를 포함하는 의료 데이터를 획득하는 단계;
    상기 메모리로부터 상기 의료 데이터에 포함된 복수의 정보 각각에 대응되는 정상범위를 획득하는 단계;
    상기 의료 데이터에 포함된 복수의 정보와 상기 정상범위를 비교하여, 상기 의료 데이터에 포함된 복수의 정보 중 상기 정상범위에 포함되지 않는 정보들에 기초하여 이상(abnormal) 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 의료 데이터를 주기적으로 트레킹하여, 상기 이상 정보가 악화되고 있는지 여부를 결정하는 단계;
    상기 이상 정보가 악화됨을 나타내는 경우, 사용자에게 병원에 내원할 것을 제안하는 메시지를 출력하는 단계;
    건강 상태 정보 및 상기 건강 상태 정보가 생성되기 이전의 과거 의료 데이터의 상관관계를 기계학습한 제 1 기계학습모델을 획득하는 단계;
    상기 획득된 의료 데이터를 상기 제 1 기계학습모델에 적용하여 예측 건강 상태 정보를 결정하는 단계;
    상기 예측 건강 상태 정보를 출력하는 단계;
    상기 의료 데이터에 포함된 상기 예측 건강 상태 정보에 기초하여 건강 개선 정보를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 과거 의료 데이터 및 상기 획득된 의료 데이터는 개인건강기록(PHR)에 포함된 심전도를 포함하고,
    상기 건강 상태 정보 또는 상기 예측 건강 상태 정보는 사용자의 병명, 사용자의 병변의 위치, 병변 확진 시간, 확진 병원 이름, 병변이 악화되고 있는지 여부, 또는 병변에 대한 전문의료인의 대응과 관련되고,
    상기 건강 개선 정보는 음식에 대한 정보, 기피해야할 행동 정보, 의약 정보, 또는 건강 보조 식품에 대한 정보와 관련되는 것을 특징으로 하는 안마 의자의 동작 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 의료 데이터를 획득하는 단계는,
    상기 사용자 정보를 병원 서버로 송신하는 단계;
    상기 의료 데이터를 상기 병원 서버로 송신하는 단계; 및
    상기 병원 서버로부터 상기 사용자 정보 및 상기 의료 데이터에 기초한 건강 상태 정보를 획득하는 단계를 포함하고,
    상기 건강 개선 정보를 결정하는 단계는,
    상기 건강 상태 정보에 기초하여 건강 개선 정보를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 안마 의자의 동작 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 건강 개선 정보를 결정하는 단계는,
    상기 건강 상태 정보에 기초하여 상기 사용자의 신체 부위 중 이상(abnormal) 부위를 획득하는 단계;
    상기 안마 의자에서 상기 이상 부위에 대응되는 부분의 온도를 상기 건강 상태 정보에 기초하여 조절하는 단계; 및
    상기 이상 부위에 기초하여 안마 모드를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 안마 의자의 동작 방법.
  5. 삭제
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 건강 개선 정보를 결정하는 단계는,
    과거에 사용자가 선택한 안마 모드 및 과거에 사용자가 안마 모드를 선택하기 이전의 과거 의료 데이터에 대하여 상기 과거에 사용자가 선택한 안마 모드에 대한 사용자의 만족도 정보의 상관 관계를 기계학습한 제 2 기계학습모델을 획득하는 단계;
    상기 의료 데이터 및 복수의 안마 모드를 상기 제 2 기계학습모델에 적용하여, 복수의 안마 모드 각각에 대한 사용자의 예측 만족도를 생성하는 단계; 및
    상기 복수의 안마 모드 각각에 대한 예측 만족도 중 가장 높은 만족도를 가지는 안마 모드를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 안마 의자의 동작 방법.
  7. 안마의자는 프로세서 및 메모리를 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 명령어에 기초하여
    사용자 정보를 식별하는 단계;
    상기 식별된 사용자 정보에 대응하는 혈압 정보, 활동 정보, 혈당 수치 정보, 체성분 정보, 체중 정보, 스트레스 지수, 수면 정보 또는 심전도 신호 정보 중 적어도 하나를 포함하는 의료 데이터를 획득하는 단계;
    상기 메모리로부터 상기 의료 데이터에 포함된 복수의 정보 각각에 대응되는 정상범위를 획득하는 단계;
    상기 의료 데이터에 포함된 복수의 정보와 상기 정상범위를 비교하여, 상기 의료 데이터에 포함된 복수의 정보 중 상기 정상범위에 포함되지 않는 정보들에 기초하여 이상(abnormal) 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 의료 데이터를 주기적으로 트레킹하여, 상기 이상 정보가 악화되고 있는지 여부를 결정하는 단계;
    상기 이상 정보가 악화됨을 나타내는 경우, 사용자에게 병원에 내원할 것을 제안하는 메시지를 출력하는 단계;
    건강 상태 정보 및 상기 건강 상태 정보가 생성되기 이전의 과거 의료 데이터의 상관관계를 기계학습한 제 1 기계학습모델을 획득하는 단계;
    상기 획득된 의료 데이터를 상기 제 1 기계학습모델에 적용하여 예측 건강 상태 정보를 결정하는 단계;
    상기 예측 건강 상태 정보를 출력하는 단계;
    상기 의료 데이터에 포함된 상기 예측 건강 상태 정보에 기초하여 건강 개선 정보를 결정하는 단계를 수행하고,
    상기 과거 의료 데이터 및 상기 획득된 의료 데이터는 개인건강기록(PHR)에 포함된 심전도를 포함하고,
    상기 건강 상태 정보 또는 상기 예측 건강 상태 정보는 사용자의 병명, 사용자의 병변의 위치, 병변 확진 시간, 확진 병원 이름, 병변이 악화되고 있는지 여부, 또는 병변에 대한 전문의료인의 대응과 관련되고,
    상기 건강 개선 정보는 음식에 대한 정보, 기피해야할 행동 정보, 의약 정보, 또는 건강 보조 식품에 대한 정보와 관련되는 것을 특징으로 하는 안마 의자.
  8. 삭제
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 명령어에 기초하여,
    상기 사용자 정보를 병원 서버로 송신하는 단계;
    상기 의료 데이터를 상기 병원 서버로 송신하는 단계;
    상기 병원 서버로부터 상기 사용자 정보 및 상기 의료 데이터에 기초한 건강 상태 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 건강 상태 정보에 기초하여 건강 개선 정보를 결정하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 안마 의자.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 명령어에 기초하여,
    상기 건강 상태 정보에 기초하여 상기 사용자의 신체 부위 중 이상(abnormal) 부위를 획득하는 단계;
    상기 안마 의자에서 상기 이상 부위에 대응되는 부분의 온도를 상기 건강 상태 정보에 기초하여 조절하는 단계; 및
    상기 이상 부위에 기초하여 안마 모드를 선택하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 안마 의자.
  11. 삭제
  12. 제 7 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 명령어에 기초하여,
    과거에 사용자가 선택한 안마 모드 및 과거에 사용자가 안마 모드를 선택하기 이전의 과거 의료 데이터에 대하여 상기 과거에 사용자가 선택한 안마 모드에 대한 사용자의 만족도 정보의 상관 관계를 기계학습한 제 2 기계학습모델을 획득하는 단계;
    상기 의료 데이터 및 복수의 안마 모드를 상기 제 2 기계학습모델에 적용하여, 복수의 안마 모드 각각에 대한 사용자의 예측 만족도를 생성하는 단계; 및
    상기 복수의 안마 모드 각각에 대한 예측 만족도 중 가장 높은 만족도를 가지는 안마 모드를 선택하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 안마 의자.
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