KR102333196B1 - 시계열 예측 인공지능을 이용한 배란일 예측 서버, 및 이를 이용한 배란일 예측 방법 - Google Patents

시계열 예측 인공지능을 이용한 배란일 예측 서버, 및 이를 이용한 배란일 예측 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 시계열 예측 인공지능을 이용한 배란일 예측 서버, 및 이를 이용한 배란일 예측 방법에 관한 것으로, 특히 수면 시 체온계 및 수면 상태 측정 센서로부터 측정된 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 사용자 단말을 통해 입력받아 이를 기초로 기초체온을 산출하고, 산출된 기초체온 데이터를 기초체온 데이터 및 배란일 데이터로 학습된 인공신경망에 입력시켜 배란일을 예측하고 예측된 배란일을 사용자 단말을 통해 디스플레이 해주는, 시계열 예측 인공지능을 이용한 배란일 예측 서버, 및 이를 이용한 배란일 예측 방법에 관한 것이다.

Description

시계열 예측 인공지능을 이용한 배란일 예측 서버, 및 이를 이용한 배란일 예측 방법{OVULATION DAY PREDICTION SERVER USING TIME SERIES PREDICTION ARTIFICIAL INTELLIGENCE, AND OVULATION DAY PREDICTION METHOD USING THE SAME}
본 발명은 시계열 예측 인공지능을 이용한 배란일 예측 서버, 및 이를 이용한 배란일 예측 방법에 관한 것으로, 특히 수면 시 체온계 및 수면 상태 측정 센서로부터 측정된 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 사용자 단말을 통해 입력받아 이를 기초로 기초체온을 산출하고, 산출된 기초체온 데이터를 기초체온 데이터 및 배란일 데이터로 학습된 인공신경망에 입력시켜 배란일을 예측하고 예측된 배란일을 사용자 단말을 통해 디스플레이 해주는, 시계열 예측 인공지능을 이용한 배란일 예측 서버, 및 이를 이용한 배란일 예측 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 여성의 임신과 피임을 위해 배란일을 알기 위한 방법의 하나로서 기초체온법이 있다. 기초체온이란 충분한 수면을 취한 뒤 일어나 아무런 활동도 하지 않은 상태에서의 체온이다. 여성의 기초체온 변화는 월경 주기 동안 일정 기간 저온기가 지속된 후 상승하는 고온기가 있고 다시 저온기가 되면서 월경이 시작하게 되고 만약 임신이 되면 고온기가 계속 유지 된다. 저온기 마지막 일과 고온 상태의 경계에서 체온이 저온 상태보다 더 떨어지는 날이 있는데 이날이 저온일이 되고 이 저온일을 기준으로 전후 2일씩이 배란일이 된다. 기초체온법은 기초체온의 변화를 이용하여 여성의 배란주기와 월경 등 호르몬의 패턴을 파악할 수 있고 배란일을 알아내어 생리 임박 혹은 임신 가능 여부를 알 수 있을 뿐만 아니라 정확한 배란일을 통해 임신 및 피임 등에도 활용할 수 있다.
그러나 기초체온법을 이용한 배란일 예측에는 몇 가지 어려운 점이 있다.
첫째, 정확한 기초체온 측정이 어렵다. 정확한 기초체온 측정을 위해서는 충분한 수면 후에 움직임 없이 잠에서 깬 상태 그대로 체온 측정을 해야 한다. 그러나 현실에서는 수면 상태를 파악하기 어렵고 또한 잠에서 깬 후에 움직이지 않고 체온을 재는 것 또한 어렵다.
둘째, 측정된 기초체온으로부터 가임기를 예측하기가 어렵다. 기초체온의 변화 패턴은 사람마다 다르고 저온일 전후 2일 정도가 가임기이므로 저온일과 가임기 예측하기도 어렵다.
대한민국 공개 특허 10-2004-0077258호 공보(공개일:2004.09.04)
따라서 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 본 발명의 목적은 정확하게 배란일을 예측함으로써 생리 임박 또는 임신 가능 여부를 알 수 있도록 하는, 시계열 예측 인공지능을 이용한 배란일 예측 서버, 및 이를 이용한 배란일 예측 방법을 제공하는 데에 있다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 실시형태에 의한 시계열 예측 인공지능을 이용한 배란일 예측 서버는 사용자가 수면 시 착용한 체온계 및 수면 상태 측정 센서로부터 측정되는 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 사용자 단말을 통해 입력받도록 구성된 데이터 입력부; 상기 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 기초로 기초체온을 산출하도록 구성된 기초체온 산출부; 및 산출된 상기 기초체온의 데이터를 기초체온 데이터 및 배란일 데이터로 학습된 인공신경망에 입력시켜 배란일의 데이터를 산출하고, 산출된 배란일 데이터를 상기 사용자 단말에 제공하여 디스플레이 하도록 구성된 배란일 산출부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 실시형태에 의한 시계열 예측 인공지능을 이용한 배란일 예측 서버에 있어서, 상기 기초체온 산출부는 상기 수면 상태 데이터를 분석하여 숙면 시간이 제1설정시간 이상인지의 여부를 결정하고, 숙면 시간이 상기 제1설정시간 이상이면, 상기 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 기초로 기상 제2설정시간 전 체온을 기초체온으로 산출하는 한편, 숙면 시간이 상기 제1설정시간 미만이면, 상기 수면 상태 데이터에서 수면질 데이터를 추출하고, 상기 수면질 데이터를 수면질 데이터 및 기초체온 데이터로 학습된 인공신경망에 입력시켜 기초체온을 산출하도록 더욱 구성될 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 다른 실시형태에 의한 배란일 예측 서버를 이용한 배란일 예측 방법은 배란일 예측 서버가 사용자가 수면 시 착용한 체온계 및 수면 상태 측정 센서로부터 측정되는 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 사용자 단말을 통해 입력받는 단계; 상기 배란일 예측 서버가 상기 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 기초로 기초체온을 산출하는 단계; 상기 배란일 예측 서버가 산출된 상기 기초체온의 데이터를 기초체온 데이터 및 배란일 데이터로 학습된 인공신경망에 입력시켜 배란일의 데이터를 산출하는 단계; 상기 배란일 예측 서버가 산출된 상기 배란일 데이터를 상기 사용자 단말에 제공하여 디스플레이시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 다른 실시형태에 의한 배란일 예측 방법에 있어서, 상기 기초체온 산출 단계는 상기 배란일 예측 서버가 상기 수면 상태 데이터를 분석하여 숙면 시간이 제1설정시간 이상인지의 여부를 결정하는 단계; 및 상기 결정 단계에서 숙면 시간이 상기 제1설정시간 이상이면, 상기 배란일 예측 서버가 상기 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 기초로 기상 제2설정시간 전 체온을 기초체온으로 산출하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
상기 다른 실시형태에 의한 배란일 예측 방법은 상기 결정 단계에서 숙면 시간이 상기 제1설정시간 미만이면, 상기 배란일 예측 서버가 상기 수면 상태 데이터에서 수면질 데이터를 추출하고, 상기 수면질 데이터를 수면질 데이터 및 기초체온 데이터로 학습된 인공신경망에 입력시켜 기초체온을 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시형태에 의한 시계열 예측 인공지능을 이용한 배란일 예측 서버 및 이를 이용한 배란일 예측 방법에 의하면, 사용자가 수면 시 착용한 체온계 및 수면 상태 측정 센서로부터 측정되는 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 사용자 단말을 통해 입력받고; 상기 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 기초로 기초체온을 산출하며; 그리고, 산출된 상기 기초체온의 데이터를 기초체온 데이터 및 배란일 데이터로 학습된 인공신경망에 입력시켜 배란일의 데이터를 산출하고, 산출된 배란일 데이터를 상기 사용자 단말에 제공하여 디스플레이 하도록; 구성됨으로써 사용자가 정확하게 배란일을 예측하므로 생리 임박 또는 임신 가능 여부를 알 수 있다는 뛰어난 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 시계열 예측 인공지능을 이용한 배란일 예측 서버를 포함하는 배란일 예측 시스템의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 의한 배란일 예측 방법을 설명하기 위한 플로우챠트이다.
도 3은 도 2의 기초 체온 산출 스텝(S200)에 대한 상세 플로우챠트이다.
본 발명의 실시예를 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예를 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적으로 해석되어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하는 것으로 해석되어서는 안 된다.
도면에서 도시된 각 시스템에서, 몇몇 경우에서의 요소는 각각 동일한 참조 번호 또는 상이한 참조 번호를 가져서 표현된 요소가 상이하거나 유사할 수가 있음을 시사할 수 있다. 그러나 요소는 상이한 구현을 가지고 본 명세서에서 보여지거나 기술된 시스템 중 몇몇 또는 전부와 작동할 수 있다. 도면에서 도시된 다양한 요소는 동일하거나 상이할 수 있다. 어느 것이 제1 요소로 지칭되는지 및 어느 것이 제2 요소로 불리는지는 임의적이다.
본 명세서에서 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송', '전달' 또는 '제공'한다 함은 어느 한 구성요소가 다른 구성요소로 직접 데이터 또는 신호를 전송하는 것은 물론, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송하는 것을 포함한다.
이하, 본 발명의 실시예를 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 시계열 예측 인공지능을 이용한 배란일 예측 서버를 포함하는 배란일 예측 시스템의 블록 구성도이다.
본 발명의 실시예에 의한 시계열 예측 인공지능을 이용한 배란일 예측 서버를 포함하는 배란일 예측 시스템은, 도 1에 도시된 바와 같이, 체온계(100) 및 수면 상태 측정 센서(110)는 사용자 단말(M)과 유, 무선으로 연결되어 있으며, 사용자 단말(M)과 배란일 예측 서버(200)는 유, 무선으로 연결된 형태를 이루며, 통신방식은 특별히 제한되지는 않는다.
체온계(100)는 신체(예컨대, 겨드랑이)에 부착한 채로 취침을 하면 아침에 잠자리에 누운 상태에서 움직임 없이 체온을 측정할 수 있어 정확한 체온 측정이 가능한 패치형 체온계가 바람직하나, 수면 상태에서 장시간 체온을 측정할 수 있는 기기이면 특별히 제한되지는 않는다. 체온계(100)는 사용자 단말(M)에 유, 무선으로 체온 데이터를 전송하도록 구성되어 있다.
수면 상태 측정 센서(110)는 신체에 착용하여 수면 상태를 측정할 수 있는 웨어러블 센서로서, 사용자의 신체에 부착되어 수면 상태 데이터를 생성하고 사용자 단말(M)에 무선으로 전송하는 역할을 한다. 수면 상태 데이터는 수면시간과 잠을 설친 시간 등의 수면 질 데이터와, 숙면을 취한 시간을 나타내는 숙면 시간 데이터를 포함한다.
사용자 단말(M)은 배란일 예측 서버(100)로부터 배란일 예측 앱을 제공받을 수 있다. 앱 실행 시 체온계(100) 및 수면 상태 측정 센서(110)를 신체의 어느 부분에 착용하고 취침에 들라는 안내 음성 및 영상이 출력되고, 예측된 배란일이 음성 및 영상으로 출력될 수 있다. 사용자 단말(M)은 체온계(100) 및 수면 상태 측정 센서(110)로부터 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 제공받아 배란일 예측 서버(200)에 유선 또는 무선으로 전송하고, 배란일 예측 서버(200)로부터 예측된 배란일 데이터를 입력받아 음성 및 영상으로 표시할 수 있다.
배란일 예측 서버(200)는 체온계(100) 및 수면 상태 측정 센서(110)로부터 측정되는 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 사용자 단말(M)을 통해 입력받아 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 기초로 기초체온을 산출하며, 산출된 기초체온의 데이터를 기초체온 데이터 및 배란일 데이터로 학습된 인공신경망에 입력시켜 배란일의 데이터를 산출한 후 사용자 단말(M)에 제공하여 디스플레이시키는 역할을 한다.
배란일 예측 서버(200)는 데이터 입력부(210), 기초체온 산출부(220) 및 배란일 산출부(230)를 포함한다.
데이터 입력부(210)는 체온계(100) 및 수면 상태 측정 센서(110)로부터 측정되는 체온 데이터 및 수면 상태 데이터(수면 질 데이터 및 숙면 시간 데이터를 포함)를 사용자 단말(M)을 통해 입력받는 역할을 한다.
기초체온 산출부(220)는 데이터 입력부(210)로부터 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 입력받아 이를 기초로 기초체온을 산출하는 역할을 한다. 즉, 기초체온 산출부(220)는 데이터 입력부(210)로부터 입력되는 수면 상태 데이터를 분석하여 숙면 시간이 제1설정시간(예컨대, 7시간) 이상인지의 여부를 결정하고, 숙면 시간이 제1설정시간 이상이면 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 기초로 기상 제2설정시간 전 체온(예컨대, 기상 10분 전 체온)을 기초체온으로 산출한다. 한편, 숙면 시간이 제1설정시간 미만이면, 수면 상태 데이터에서 수면질 데이터를 추출하고, 추출된 수면질 데이터를 수면질 데이터 및 기초체온 데이터로 학습된 인공신경망에 입력시켜 기초체온을 산출한다. 여기서, 학습시키기 위한 수면질 데이터 및 기초체온 데이터는 빅데이터 플랫폼(300)으로부터 제공받을 수 있다.
배란일 산출부(230)는 기초체온 산출부(220)에서 산출된 기초체온 데이터를 기초체온 데이터 및 배란일 데이터로 학습된 인공신경망에 입력시켜 배란일의 데이터를 산출하고, 산출된 배란일 데이터를 사용자 단말(M)에 제공하여 디스플레이 시키는 역할을 한다. 여기서 학습시키기 위한 기초체온 데이터 및 배란일 데이터는 빅데이터 플랫폼(300)에서 제공받을 수 있다.
이하, 상기한 바와 같이 구성된 본 발명의 실시예에 의한 배란일 예측 서버를 이용한 배란일 예측 방법에 대해서 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 의한 배란일 예측 방법을 설명하기 위한 플로우챠트이고, 도 3은 도 2의 기초 체온 산출 스텝(S200)에 대한 상세 플로우챠트로서, 여기서 S는 스텝(step)을 의미한다.
먼저, 사용자가 사용자 단말(M)의 배란일 예측 앱을 실행시키면 체온계(100) 및 수면 상태 측정 센서(110)를 착용한 후 취침을 하라는 안내 음성이 출력된다.
다음, 배란일 예측 서버(200)는 체온계(100) 및 수면 상태 측정 센서(110)로부터 측정되는 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 사용자 단말(M)을 통해 입력받는다(S100).
다음, 배란일 예측 서버(200)는 스텝(S100)에서 입력받은 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 기초로 기초체온을 산출한다(S200).
스텝(S200)에 대해 도 3을 참조하여 좀더 상세하게 설명하기로 한다.
먼저, 배란일 예측 서버(200)가 스텝(S100)에서 입력받은 수면 상태 데이터를 분석하여(S210), 숙면 시간이 제1설정시간 이상인지의 여부를 결정한다(S220).
상기 스텝(S220)에서 숙면 시간이 제1설정시간 이상이면(Y), 배란일 예측 서버(200)는 스텝(S100)에서 입력받은 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 기초로 기상 제2설정시간 전 체온을 인식하고, 이 인식된 체온을 기초체온으로 산출한다(S230).
한편, 상기 스텝(S220)에서 숙면 시간이 제1설정시간 미만이면(N), 배란일 예측 서버(200)가 수면 상태 데이터에서 수면질 데이터를 추출하고, 추출된 이 수면질 데이터를 수면질 데이터 및 기초체온 데이터로 학습된 인공신경망에 입력시켜 기초체온을 산출한다(S240).
다음, 배란일 예측 서버(200)는 스텝(S200)에서 산출된 기초체온 데이터를 기초체온 데이터 및 배란일 데이터로 학습된 인공신경망에 입력시켜 배란일의 데이터를 산출한다(S300).
다음, 배란일 예측 서버(200)가 스텝(S300)에서 산출된 배란일 데이터를 사용자 단말(M)에 제공하여 디스플레이시킨다(S400).
본 발명의 실시예에 의한 시계열 예측 인공지능을 이용한 배란일 예측 서버 및 이를 이용한 배란일 예측 방법에 의하면, 사용자가 수면 시 착용한 체온계 및 수면 상태 측정 센서로부터 측정되는 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 사용자 단말을 통해 입력받고; 상기 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 기초로 기초체온을 산출하며; 그리고, 산출된 상기 기초체온의 데이터를 기초체온 데이터 및 배란일 데이터로 학습된 인공신경망에 입력시켜 배란일의 데이터를 산출하고, 산출된 배란일 데이터를 상기 사용자 단말에 제공하여 디스플레이 하도록; 구성됨으로써 사용자가 정확하게 배란일을 예측하므로 생리 임박 또는 임신 가능 여부를 알 수 있다.
도면과 명세서에는 최적의 실시예가 개시되었으며, 특정한 용어들이 사용되었으나 이는 단지 본 발명의 실시형태를 설명하기 위한 목적으로 사용된 것이지 의미를 한정하거나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
M: 사용자 단말
100: 체온계
110: 수면 상태 측정 센서
200: 배란일 예측 서버
210: 데이터 입력부
220: 기초 체온 산출부
230: 배란일 산출부
300: 빅데이터 플랫폼

Claims (5)

  1. 사용자가 수면 시 착용한 체온계 및 수면 상태 측정 센서로부터 측정되는 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 사용자 단말을 통해 입력받도록 구성된 데이터 입력부;
    상기 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 기초로 기초체온을 산출하도록 구성된 기초체온 산출부; 및
    산출된 상기 기초체온의 데이터를 기초체온 데이터 및 배란일 데이터로 학습된 인공신경망에 입력시켜 배란일의 데이터를 산출하고, 산출된 배란일 데이터를 상기 사용자 단말에 제공하여 디스플레이 하도록 구성된 배란일 산출부;를 포함하고,
    상기 기초체온 산출부는
    상기 수면 상태 데이터를 분석하여 숙면 시간이 제1설정시간 이상인지의 여부를 결정하고,
    숙면 시간이 상기 제1설정시간 이상이면, 상기 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 기초로, 기상시간으로부터 제2설정시간 전 체온을 기초체온으로 산출하는 한편,
    숙면 시간이 상기 제1설정시간 미만이면, 상기 수면 상태 데이터에서 수면질 데이터를 추출하고, 상기 수면질 데이터를 수면질 데이터 및 기초체온 데이터로 학습된 인공신경망에 입력시켜 기초체온을 산출하도록 더욱 구성된, 시계열 예측 인공지능을 이용한 배란일 예측 서버.
  2. 삭제
  3. 배란일 예측 서버를 이용한 배란일 예측 방법으로서,
    배란일 예측 서버가 사용자가 수면 시 착용한 체온계 및 수면 상태 측정 센서로부터 측정되는 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 사용자 단말을 통해 입력받는 단계;
    상기 배란일 예측 서버가 상기 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 기초로 기초체온을 산출하는 단계;
    상기 배란일 예측 서버가 산출된 상기 기초체온의 데이터를 기초체온 데이터 및 배란일 데이터로 학습된 인공신경망에 입력시켜 배란일의 데이터를 산출하는 단계;
    상기 배란일 예측 서버가 산출된 상기 배란일 데이터를 상기 사용자 단말에 제공하여 디스플레이시키는 단계;를 포함하고,
    상기 기초체온 산출 단계는
    상기 배란일 예측 서버가 상기 수면 상태 데이터를 분석하여 숙면 시간이 제1설정시간 이상인지의 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 결정 단계에서 숙면 시간이 상기 제1설정시간 이상이면, 상기 배란일 예측 서버가 상기 체온 데이터 및 수면 상태 데이터를 기초로, 기상시간으로부터 제2설정시간 전 체온을 기초체온으로 산출하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 결정 단계에서 숙면 시간이 상기 제1설정시간 미만이면, 상기 배란일 예측 서버가 상기 수면 상태 데이터에서 수면질 데이터를 추출하고, 상기 수면질 데이터를 수면질 데이터 및 기초체온 데이터로 학습된 인공신경망에 입력시켜 기초체온을 산출하는 단계를 더 포함하는 배란일 예측 방법.
  4. 삭제
  5. 삭제
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