KR20190021953A - 통계정보에 기반한 케어 대상자 상태 정보 제공 장치, 시스템 및 케어 대상자 상태 정보 제공 방법 - Google Patents

통계정보에 기반한 케어 대상자 상태 정보 제공 장치, 시스템 및 케어 대상자 상태 정보 제공 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 케어 대상자 상태 정보 제공 장치에 관한 것으로서, 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 장치는 통계데이터 생성부 및 상태 판단부를 포함한다. 통계데이터 생성부는 샘플링 표본의 신체 정보에 관련된 샘플 데이터를 수집하여 상태를 분류하기 위한 상태 군집을 형성하고, 상태 판단부는 케어(care) 대상자에 대한 케어 데이터를 수집하고, 상기 케어 데이터로부터 상기 케어 대상자의 신체 정보에 관련된 활동 데이터를 추출하고, 상기 상태 군집 중 상기 활동 데이터가 속하는 상태 군집을 결정하여 상기 케어 대상자의 현재 상태를 판단한다.

Description

통계정보에 기반한 케어 대상자 상태 정보 제공 장치, 시스템 및 케어 대상자 상태 정보 제공 방법{APPARATUS, SYSTEM METHOD FOR PROVIDING STATUS INFORMATION OF CARE TARGET PERSON BASED ON STATISTICAL INFORMATION}
본 발명은 통계정보에 기반한 케어 대상자 상태 정보 제공 장치, 시스템 및 케어 대상자 상태 정보 제공 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 케어 대상자의 상태를 실시간으로 알려주는 케어 대상자 상태 정보 제공 장치 및 시스템, 및 이를 이용한 케어 대상자의 상태를 실시간으로 알려주는 케어 대상자 상태 정보 제공 방법에 관한 것이다.
최근 저출산 및 고령화 문제가 큰 사회 문제로 대두되고 있다. 특히 가정 경제가 어려워 지면서, 맞벌이 부부가 증가하고, 이로 인해, 거동이 불편한 노인 및 유아의 케어(care)가 어려워지고 있는 상황이다.
노인 및 유아와 같이 케어가 필요한 케어 대상자는 일반 성인에 비해 위험 인지 및 대처 능력이 부족하므로, 지속적인 관찰이 필요하다. 보호자의 부재중에도 케어 대상자의 상태를 확인하기 위해, 가사 도우미를 통한 케어 대상자 상태 확인 방법이 활용되고 있다. 즉, 가사 도우미가 케어 대상자의 상태를 직접 확인하고, 이를 보호자에게 알리는 방식으로 케어 대상자들의 상태가 확인될 수 있다.
가사 도우미를 통한 케어 대상자의 상태 확인 방법은 위급 상황에 대한 신속한 대처가 가능하다는 장점이 있으나, 케어 대상자의 상태를 확인함에 있어서, 가사 도우미의 주관적 판단이 개입되므로, 케어 대상자의 상태를 객관적으로 파악하지 못하는 단점이 있다.
한편, 보호자가 케어 대상자의 상태를 직접 확인하기 위해 집안 내에 CCTV(Closed Circuit Television)를 설치하여 케어 대상자의 상태를 실시간으로 확인하는 방법이 사용되고 있다.
그러나, CCTV를 통해 케어 대상자의 상태를 확인하는 방법은 케어 대상자의 현재 상태를 보호자가 직접 육안으로 확인할 수 있다는 장점이 있으나, 케어 대상자가 CCTV의 사각 지대에 위치하는 경우, 케어 대상자의 상태를 확인할 수 없고, 케어 대상자가 집안을 벗어나 외부에서 활동하는 경우에는 케어 대상자의 상태를 알 수 없다는 단점이 있다.
이에, 케어 대상자의 현재 상태를 시간, 장소에 구속되지 않고, 객관적으로 판단이 가능한 기술의 개발이 요구된다.
[관련기술문헌]
1. 육아 정보 제공 장치 및 그 방법 (한국특허출원번호 제10-2009-0002143호).
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 케어 대상자의 현재 상태를 실시간으로 확인할 수 있는 케어 대상자 상태 정보 제공 장치 및 시스템, 그리고 이들을 사용한 케어 대상자 상태 정보 제공 방법을 제공 하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 케어 대상자의 현재 상태를 객관적이고 신속하게 판단할 수 있는 케어 대상자 상태 정보 제공 장치 및 시스템, 그리고 이들을 사용한 케어 대상자 상태 정보 제공 방법을 제공 하는 것이다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 장치는 통계데이터 생성부 및 상태 판단부를 포함한다. 통계데이터 생성부는 샘플링 표본의 신체 정보에 관련된 샘플 데이터를 수집하여 상태를 분류하기 위한 상태 군집을 형성하고, 상태 판단부는 케어(care) 대상자에 대한 케어 데이터를 수집하고, 상기 케어 데이터로부터 상기 케어 대상자의 신체 정보에 관련된 활동 데이터를 추출하고, 상기 상태 군집 중 상기 활동 데이터가 속하는 상태 군집을 결정하여 상기 케어 대상자의 현재 상태를 판단한다.본 발명의 다른 특징에 따르면, 샘플 데이터는 심박수 및 움직임 정보를 포함하고, 통계데이터 생성부는 심박수 및 움직임 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상태 군집을 형성할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 통계데이터 생성부에 의해 형성된 상태 군집은 심박수 또는 움직임 정보 중 어느 하나에 비례하여, 안정 상태, 생활 상태, 활동 상태, 운동 상태를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 통계데이터 생성부는 미리 설정된 활동 상태에서 추출된 상기 샘플링 표본의 상기 신체 정보에 관련된 상기 샘플 데이터에 기초하여 상태 군집을 형성할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 통계데이터 생성부는 심박수 및 움직임 정보 중 적어도 하나에 기초하며, K-평균 알고리즘(K-means algorithm)을 통해 상태 군집을 형성할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 통계데이터 생성부는 샘플링 표본의 심박수 및 움직임 정보를 각각의 축으로 좌표화하고, 좌표화된 지점과 임의로 설정된 복수의 상태 군집의 중심점까지의 거리를 각각 계산하고, 계산 결과 가장 가까운 거리의 중심점에 대응하는 상태 군집에 샘플링 표본의 샘플 데이터를 배치하여 복수의 상태 군집을 형성할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 통계데이터 생성부에 의해 형성된 상태 군집은 심박수 및 움직임이 모두 높은 운동 상태, 심박수가 낮고 움직임이 높은 상태를 활동 상태, 심박수가 높고 움직임이 낮은 상태를 생활 상태, 심박수와 움직임이 모두 낮은 상태를 안정 상태를 포함할 수 있다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 시스템은 센서 단말, 케어 대상자 상태 정보 제공 장치를 포함한다. 센서 단말은 케어(care) 대상자의 신체 정보에 관련된 활동 데이터를 센싱하는 센서 단말; 및 샘플링 표본의 신체 정보에 관련된 샘플 데이터를 수집하여 상태를 분류하기 위한 상태 군집을 형성하고, 케어(care) 대상자의 활동 데이터를 수집하고, 상태 군집 중 활동 데이터가 속하는 상태 군집을 결정하여 케어 대상자의 현재 상태를 판단하는 케어 대상자 상태 정보 제공 장치를 포함할 수 있다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 방법은 샘플링 표본의 신체 정보에 관련된 샘플 데이터를 수집하여 상태를 분류하기 위한 상태 군집을 형성하는 단계, 케어(care) 대상자에 대한 케어 데이터를 수집하는 단계, 케어 데이터로부터 케어 대상자의 신체 정보에 관련된 활동 데이터를 추출하는 단계, 상태 군집 중 활동 데이터가 속하는 상태 군집을 결정하여 케어 대상자의 현재 상태를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
기타 실시예의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명은 보호자로 하여금 케어 대상자의 현재 상태를 실시간으로 확인할 수 있게 하는 효과가 있다.
본 발명은 케어 대상자의 현재 상태를 객관적이고 신속하게 판단할 수 있는 효과가 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 시스템의 개략적인 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 장치의 개략적인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 장치의 통계데이터 생성부가 상태 군집을 형성하는 과정을 설명하기 위한 개략적인 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 장치에서 형성된 상태 군집의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 시스템의 동작을 설명하기 위한 개략적인 블록도이다.
도 6a 내지 6e는 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 시스템의 예시적인 UI (User Interface) 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 방법의 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 방법에서 케어 대상자의 현재 활동 상태를 판단하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 9는 상태 군집을 설명하기 위한 참고도 이다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 방법의 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 방법의 흐름도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 발명의 실시예를 설명하기 위한 도면에 개시된 형상, 크기, 비율, 각도, 개수 등은 예시적인 것이므로 본 발명이 도시된 사항에 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다. 본 명세서 상에서 언급된 '포함한다', '갖는다', '이루어진다' 등이 사용되는 경우 '~만'이 사용되지 않는 이상 다른 부분이 추가될 수 있다. 구성요소를 단수로 표현한 경우에 특별히 명시적인 기재 사항이 없는 한 복수를 포함하는 경우를 포함한다.
구성요소를 해석함에 있어서, 별도의 명시적 기재가 없더라도 오차 범위를 포함하는 것으로 해석한다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않는다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 도시된 것이며, 본 발명이 도시된 구성의 크기 및 두께에 반드시 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예들을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 시스템의 개략적인 도면이다.
본 명세서에서 케어 대상자는 보호 및 관찰이 필요한 사람으로서, 예를 들어, 위험 인지 능력 및 대처 능력이 부족한 유아, 어린이, 노인 등이 될 수 있다. 또한 보호 및 관찰이 필요한 환자를 포함할 수도 있다.
도 1을 참조하면, 케어(care) 대상자 상태 정보 제공 시스템은 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100), 관찰자 단말(200), 센서 단말(300) 및 보호자 단말(400)을 포함한다.
센서 단말(300)은 케어 대상자의 신체 정보를 센싱하기 위한 단말로서, 심박수, 움직임, 체온 등과 같은 케어 대상자의 다양한 신체 정보를 센싱한다. 예를 들어, 센싱 단말(300)은 심박수 센서, 만보기(萬步機), 체온기 등과 같은 다양한 센서들을 포함할 수 있다. 센싱 단말(300)은 케어 대상자의 손목, 발목, 가슴, 목, 귀 등에 착용되어, 케어 대상자의 신체 정보를 센싱할 수 있는 웨어러블 디바이스(wearable device)로 구성될 수 있다.
몇몇 실시예에서, 센서 단말(300)은 GPS(Global Positioning System)을 더 포함할 수 있다. 이 경우, GPS에 기초하여 케어 대상자의 현재 위치 정보가 생성될 수 있다.
센서 단말(300)은 네트워크(N)를 통해 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)에 접속되며, 네트워크(N)를 통해 케어 대상자의 신체 정보를 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)에 송신할 수 있다.
여기서, 네트워크(N)는 CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution), Wibro, WiFi 등의 모바일 무선 네트워크, 또는, 이들 네트워크가 복합적으로 구성된 무선 네트워크일 수 있다.
몇몇 실시예에서, 센서 단말(300)은 NFC(Near Field Communication), 블루투스(Bluetooth) 등과 같은 근거리 네트워크를 통해 관찰자 단말(200)과 연결되며, 케어 대상자의 신체 정보는 근거리 네트워크를 통해 관찰자 단말(200)로 송신되고, 관찰자 단말(200)에 송신된 신체 정보는 네트워크(N)를 통해 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)에 송신될 수 있다.
관찰자 단말(200)은 센서 단말(300)을 통해 센싱된 케어 대상자의 신체 정보 또는 신체 정보 이외의 정보를 입력 및 송신하기 위한 단말로서, 네트워크(N)에 접속이 가능한 스마트폰, 태블릿 PC, 노트북 등과 같은 휴대용 단말로 구성될 수 있다.
관찰자 단말(200)을 통해 입력 및 송신되는 정보는 케어 대상자의 나이, 성별, 신장, 혈액형 등과 같은 신체 정보와 케어 대상자의 학습, 위생, 식사, 간식, 활동 등과 같은 생활 정보를 포함한다. 상술한 신체 정보 및 생활 정보는 문자, 영상, 사진, 음성 등 다양한 형태의 데이터로 입력 및 송신될 수 있다.
한편 관찰자 단말(200)은 신체 정보를 센서 단말(300)을 통해 획득할 수도 있으며, 관찰자 단말(200)의 사용자로부터 사용자 입력을 통해 획득할 수도 있다.
관찰자 단말(200)은 케어 대상자를 관찰하는 가사 도우미의 휴대용 단말일 수 있으며, 가사 도우미는 관찰자 단말(200)을 통해 케어 대상자의 신체 정보 및 생활 정보를 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)에 송신할 수 있다.
보호자 단말(400)은 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)로부터 케어 대상자의 케어 정보를 수신한다. 케어 정보는 케어 대상자의 현재 상태를 포함하거나, 케어 대상자의 식사, 간식, 위생, 학습, 위치 등과 관련된 다양한 정보를 더 포함할 수 있다.
보호자 단말(400)은 네트워크(N)를 통해 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)와 접속되며, 네트워크(N)에 접속이 가능한 스마트폰, 태블릿 PC, 노트북 등과 같은 휴대용 단말로 구성될 수 있다. 이 경우, 보호자 단말(400)은 케어 대상자의 보호자가 소유하는 휴대용 단말로 구성될 수 있다.
케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)는 센싱 단말(300) 및/또는 관찰자 단말(200)로부터 케어 데이터를 수집하고, 케어 데이터로부터 케어 대상자의 현재 활동 상태를 판단하고, 케어 대상자의 현재 활동 상태를 포함하는 케어 정보를 생성한다.
본 발명의 실시예에 따르면 케어 정보는 케어 데이터를 가공, 처리함으로써 생성되는 케어 대상자에 대한 다양한 정보를 말하며, 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)는 케어 정보를 보호자 단말(400) 또는 관찰자 단말(200)에 제공하여 케어 대상자를 관리하기 위한 다양한 정보를 제공할 수도 있다. 예를 들어 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)는 소정의 기간 동안의 식사 상황을 보호자 단말(400) 또는 관찰자 단말(200)에 제공하여 보호자 또는 관찰자로 하여금 케어 대상자의 영양상태를 판단할 수 있도록 도와줄 수도 있다. 또한 소정의 기간 동안의 미디어 데이터(사진, 동영상, 음성)을 보호자 단말(400) 또는 관찰자 단말(200)에 제공할 수도 있다. 또한 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)는 소정의 기간 동안의 케어 데이터를 가공하여 차트 형식으로 보호자 단말(400) 또는 관찰자 단말(200)에 제공할 수도 있다.
한편 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)에 대한 보다 구체적인 설명을 위해 도 2를 함께 참조한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 장치의 개략적인 블록도이다.
도 2를 참조하면, 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)는 데이터 송수신부(110), 데이터 처리부(115), 저장부(140) 및 데이터 분류부(150)를 포함한다. 또한 데이터 처리부(115)는 통계데이터 생성부(120) 및 상태 판단부(130)를 포함할 수 있다.
데이터 송수신부(110)는 네트워크(N)에 연결되어 센서 단말(300) 및/또는 관찰자 단말(200)로부터 케어 데이터를 수신하고, 보호자 단말(400)로 케어 데이터를 송신한다.
데이터 처리부(115)는 각종 데이터를 분류하거나, 처리할 수 있다. 또한 데이터에 기초하여 케어 대상자의 상태를 판단할 수도 있다.
통계데이터 생성부(120)는 케어 대상자의 현재 상태를 판단하기위한 상태 군집을 형성한다. 구체적으로, 통계데이터 생성부(120)는 샘플링 표본의 신체 정보에 관련된 샘플 데이터를 수집하여 상태를 분류하기 위한 상태 군집을 형성한다.
상태 판단부(130)는 통계데이터 생성부(120)에서 형성된 상태 군집에 기초하여 케어 대상자의 현재 상태를 판단한다.
저장부(140)는 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)에 입력 또는 출력 데이터가 저장된다. 또한 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)의 구동을 위한 데이터가 저장될 수도 있다.
데이터 분류부(150)는 샘플 데이터를 특정 카테고리 별로 분류할 수 있다.
한편 데이터 분류부(150)는 나이, 상황 또는 환경 등 특정 카테고리 별로 샘플 데이터를 분류할 수도 있다.
상태 판단부(130), 저장부(140) 및 데이터 분류부(150)에 대한 상세한 설명은 뒤에서 다시 설명하도록 하겠다.
이하에서는 통계데이터 생성부(120)에 의해 상태 군집이 형성되는 과정을 보다 세부적으로 설명하기 위해 도 3 및 도 4를 함께 참조한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 장치에서 상태 군집이 형성되는 과정을 설명하기 위한 개략적인 블록도이다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 장치에서 형성된 상태 군집의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 통계데이터 생성부(120)는 상태 군집을 형성하기 위해 샘플링 표본으로부터 샘플 데이터를 수집한다.
먼저, 데이터 송수신부(110)는 샘플링 표본으로부터 추출된 샘플 데이터를 수신한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 샘플링 표본은 불특정 인 일 수도 있다.
본 발명의 실시예에 따르면 데이터 분류부(150)는 나이, 상황 또는 환경 등 특정 카테고리 별로 샘플 데이터를 분류할 수도 있으며, 통계데이터 생성부(120)는 분류된 샘플 데이터에 기초하여 군집을 형성할 수도 있다. 예를 들어 특정 범위대의 나이에 해당하는 사람의 샘플 데이터를 가지고 군집을 형성할 수도 있으며, 특정 상황에서 추출된 샘플 데이터를 가지고 군집을 형성할 수도 있다. 통계데이터 생성부(120)는 이러한 과정을 통해 특정 상황에 대응하는 군집을 생성할 수도 있다.
통계데이터 생성부(120)가 특정 범위대의 나이에 해당하는 사람의 샘플 데이터를 이용하여 샘플 데이터를 군집하는 경우에 대해서 설명하면, 이때 샘플링 표본은 케어 대상자와 유사한 신체 상태를 갖는 사람으로서, 케어 대상자의 활동 상태에 따른 신체 정보 데이터를 샘플링하기 위한 표본을 의미할 수도 있다.
예를 들어, 케어 대상자가 어린이인 경우, 샘플링 표본은 케어 대상자와 비슷한 연령대를 가지며, 정상적인 신체를 갖는 어린이 집단일 수 있다. 여기서 비슷한 연령대의 범위는 케어 대상자의 생활 패턴을 고려하여 적절한 범위로 선택될 수 있다. 즉, 케어 대상자가 초등학교 3학년 어린이라면, 초등학교 3학년 어린이와 생활 패턴이 비슷한 어린이들이 샘플링 표본으로 선택될 수 있으며, 예를 들면, 샘플링 표본은 초등학교 1학년 내지 6학년의 어린이들로 구성될 수 있다.
한편 데이터 분류부(150)는 샘플 데이터를 샘플링 표본의 다양한 활동에 따른 카테고리로 분류할 수 있다. 즉, 케어 대상자가 초등학교 3학년 어린이라면, 샘플 데이터는 초등학교 1학년 내지 6학년 어린이의 평균적인 활동 상태에 따른 신체 데이터를 포함할 수 있으며. 데이터 분류부(150)는 신체 데이터를 일반 생활을 하는 상태, 통상적인 활동을 하는 상태, 운동하는 상태, 안정을 취하는 상태 등과 같이 활동 상태별로 분류할 수 있다. 여기서, 일반 생활을 하는 상태의 예로는 식사하는 상태, 자동차로 이동하는 상태, 의자에 앉아 있는 상태, 독서하는 상태, 수업을 듣는 상태 등이 있으며, 통상적인 활동을 하는 상태는 친구들과 장난치는 상태, 목욕하는 상태, 걸어가는 상태 등이 있으며, 운동하는 상태는 달리기를 하는 상태, 점프하는 상태, 사다리를 오르내리는 상태, 등산하는 상태, 공놀이를 하는 상태, 자전거를 타는 상태 등이 있으며, 안정을 취하는 상태는 누워있는 상태, 수면 상태 등이 있다.
또한 샘플 데이터는 샘플링 표본의 심박수 또는 움직임 정보를 포함할 수도 있다. 이때 움직임 정보는 소정의 시간 동안 활동량에 대한 것으로 걸음 수, 자이로 센서 측정된 기울기의 변화 정도, 신체의 진동 횟수, 진동 크기 등을 통해 측정될 수도 있다.
한편 본 발명의 일 실시예에 따르면 샘플 데이터는 샘플링 표본의 나이, 성별, 체온 중 적어도 하나의 정보를 더 포함할 수도 있다. 예를 들어, 샘플링 표본이 초등학교 1학년 내지 6학년 어린이들로 구성된 경우, 샘플링 데이터는 초등학교 1학년 내지 6학년 어린이들의 나이 및 성별 별 일반 생활 상태, 학습 상태, 운동 상태 및 안정 상태 각각에서의 심박수, 움직임 및 체온 중 적어도 하나의 정보일 수 있다.
몇몇 실시예에서, 샘플 데이터는 케어 대상자로부터 취득될 수 있다. 즉, 케어 대상자의 일반 생활을 하는 상태, 통상적인 활동을 하는 상태, 운동하는 상태, 안정을 취하는 상태에서의 심박수, 움직임, 체온 등을 센싱하고, 센싱된 각각의 데이터를 샘플 데이터로 사용할 수 있다.
샘플 데이터가 많을 수록 샘플 데이터로부터 형성된 상태 군집의 신뢰도는 향상될 수 있으므로, 가급적 많은 샘플링 표본으로부터 샘플 데이터를 취득하는 것이 바람직할 수 있다. 그러나, 샘플링 표본의 규모가 커질수록 샘플 데이터를 취득하기 위한 시간 및 비용이 증가될 수 있으므로, 샘플링 표본의 규모는 적절하게 선택될 수 있다.
통계데이터 생성부(120)는 샘플 데이터를 각 활동 상태 별로 군집화하여 상태 군집을 형성한다. 구체적으로, 통계데이터 생성부(120)는 K-평균 알고리즘(K-means algorithm)을 통해 상태 군집을 형성할 수 있다. K-평균 알고리즘은 데이터를 K개의 군집으로 분류하는 알고리즘으로서, 각 군집의 중심점과 데이터값 사이의 거리의 분산을 최소화하는 방식으로 동작한다.
구체적으로, 통계데이터 생성부(120)는 1) 각 군집에 대한 중심점을 임의로 설정하고, 2) 샘플링 표본의 샘플 데이터에 기초한 좌표로부터 중심점까지의 유클리드 거리를 계산하여, 유클리드 거리가 가장 가까운 군집으로 샘플링 표본의 샘플 데이터를 배당하고, 3) 각 군집에 포함된 데이터들의 무게 중심으로 군집의 중심점을 재설정하고, 4) 군집의 변화가 최소화될 때까지 상기 2) 및 3)의 단계를 반복한다.
예를 들어 설명하면, 통계데이터 생성부(120)는 초등학교 1학년 내지 6학년의 어린이들로 구성된 샘플링 표본으로부터 심박수 및 움직임을 센싱하여 샘플 데이터들을 생성한다. 이 경우, 도 4에 도시된 바와 같이, 각 샘플 데이터는 움직임을 x축, 심박수를 y축으로 하는 직교 좌표 상의 점으로 표시될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 각 샘플 데이터는 심박수를 x 축, 움직임을 y 축으로 하는 직교 좌표 상의 점으로 표시될 수도 있다.
이후, 통계데이터 생성부(120)는 샘플 데이터를 임의적으로 4개의 상태 군집으로 분류하는 경우, 각 상태 군집에 배당된 샘플 데이터에 대하여 평균 값을 산출하여 이를 각 상태 군집의 중심점으로 설정한다. 이 경우, 4개의 상태 군집은 샘플 데이터들을 임의로 분류함으로써 결정되므로, 각 상태 군집의 중심점은 임의적으로 결정될 수 있다.
이후, 통계데이터 생성부(120)는 각 상태 군집의 중심점과 샘플 데이터 간의 유클리드 거리를 계산하고, 유클리드 거리가 가장 가까운 상태 군집으로 샘플 데이터의 상태 군집을 다시 분류한다.
재분류된 상태 군집에 대하여 각 상태 군집의 무게중심을 계산하여 중심점을 재설정하고, 상술한 분류 방법과 동일한 방법으로 샘플 데이터를 4개의 상태 군집으로 다시 분류한다.
각 상태 군집의 중심점이 변화되지 않을 때까지 상술한 과정을 반복함으로써, 샘플 데이터를 군집화할 수 있다.
이러한 군집화 과정을 수식으로 표현하면, 하기 [수학식 1]으로 표현될 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00001
단, 여기서, k는 상태 군집의 개수이고, Si는 i 번째 상태 군집에 포함된 점들의 집합이며, μi는 i번째 상태 군집의 중심점을 의미한다. 또한 Xj는 샘플 데이터의 집합(X1, X2, X3…… Xj)이다.
상기 [수학식 1]에서 각 상태 군집의 분산(V)를 최소화하는 것이 K-평균 알고리즘의 목표이며, 상술한 알고리즘으로 상태 군집의 분산을 최소화할 수 있다.
앞서 언급한 바와 같이, 상태 군집이 생활 상태, 활동 상태, 운동 상태 및 안정 상태로 구성되는 경우, 도 4에 도시된 바와 같이, 통계데이터 생성부(140)는 4개의 상태 군집을 형성할 수 있다. 분류된 4개의 상태 중 심박수 및 움직임이 모두 높은 상태를 운동 상태로 볼 수 있고, 심박수가 낮고 움직임이 높은 상태를 활동 상태로 볼 수 있고, 심박수가 높고 움직임이 낮은 상태를 생활 상태로 볼 수 있고, 심박수와 움직임이 모두 낮은 상태를 안정 상태로 볼 수 있다.
한편 통계데이터 생성부(120)는 특정 단일 파라미터에 기초하여 복수의 군집을 형성할 수도 있다. 예를 들어 심박수 또는 움직임의 크기 중 어느 하나에 비례하여 복수의 군집을 생성할 수도 있다. 통계데이터 생성부(120)가 심박수의 크기에 비례하여 복수의 군집을 생성하는 경우, 통계데이터 생성부(120)는 심박수의 크기에 비례하여 샘플 데이터를 안정 상태, 생활 상태, 활동 상태, 운동 상태로 군집화 할 수도 있다. 또한 통계데이터 생성부(120)가 움직임의 크기에 비례하여 복수의 군집을 생성하는 경우, 통계데이터 생성부(120)는 움직임의 크기에 비례하여 샘플 데이터를 안정 상태, 생활 상태, 활동 상태, 운동 상태로 군집화 할 수도 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 통계데이터 생성부(120)는 K-평균 알고리즘을 사용하여 케어 대상자의 상태를 분류하기 위한 상태 군집을 형성할 수 있다.
상태 판단부(130)는 통계데이터 생성부(120)에서 형성된 상태 군집에 기초하여 케어 대상자의 현재 상태를 판단한다. 구체적으로, 상태 판단부(130)는 케어 대상자에 대한 케어 데이터를 수집하고, 케어 데이터로부터 케어 대상자의 신체 정보에 관련된 활동 데이터를 추출하고, 상태 군집 중 활동 데이터가 속하는 상태 군집을 결정하여 케어 대상자의 현재 상태를 판단한다. 이에 대한 보다 세부적인 설명을 위해 도 5를 함께 참조한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 시스템의 동작을 설명하기 위한 개략적인 블록도이다.
먼저, 데이터 송수신부(110)는 센서 단말(300) 및 관찰자 단말(200)로부터 케어 데이터를 수신한다.
여기서 케어 데이터는 센서 단말(300) 및 관찰자 단말(200)로부터 송신되는 케어 대상자의 신체 및 생활에 관련한 다양한 정보를 포함한다. 예를 들어, 케어 데이터는 케어 대상자의 심박수, 움직임, 체온, 나이, 신장, 혈액형 등과 같은 신체 정보와 케어 대상자의 학습, 위생, 식사, 간식, 위치 등과 같은 생활 정보를 포함할 수 있다. 케어 데이터는 숫자, 문자, 사진, 영상, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.
데이터 분류부(150)는 케어 데이터를 정보의 카테고리별로 분류한다. 예를 들어, 데이터 분류부(150)는 케어 데이터 중 케어 대상자의 심박수, 움직임, 체온, 나이, 신장, 혈액형 등과 같이 신체 정보와 관련된 데이터를 신체 데이터로 분류하고, 케어 대상자의 학습, 위생, 식사, 간식 등과 같이 케어 대상자의 생활과 관련된 정보를 생활 데이터로 분류하며, 케어 대상자의 위치와 관련된 정보를 위치 데이터로 분류할 수 있다. 한편, 데이터 분류부(150)는 케어 데이터 중 사진, 음성 또는 영상 형태의 데이터를 미디어 데이터로 분류할 수도 있다.
상태 판단부(130)는 케어 대상자의 케어 데이터로부터 활동 데이터를 추출하고, 활동 데이터가 어느 상태 군집에 포함되는지를 판단하여 케어 대상자의 현재 활동 상태를 판단한다.
여기서, 활동 데이터는 데이터 분류부(150)에 의해 분류된 신체 데이터 중 일부 신체 데이터를 포함한다. 예를 들어, 활동 데이터는 케어 대상자의 현재 심박수, 현재 움직임, 현재 체온 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
앞서 언급한 바와 같이, 상태 군집은 케어 대상자와 비슷한 연령대를 갖는 사람들로 구성된 샘플링 표본의 심박수 및 움직임으로부터 형성되었으므로, 케어 대상자의 심박수 및 움직임을 포함하는 활동 데이터는 상태 군집에 매칭될 수 있다.
만약, 케어 대상자의 현재 심박수가 높고 움직임이 많다면 케어 대상자의 현재 상태는 운동 상태로 볼 수 있다. 또한, 케어 대상자의 현재 심박수가 높고, 움직임이 적다면 케어 대상자의 현재 상태는 생활 상태로 볼 수 있다. 한편, 케어 대상자의 현재 심박수가 낮고, 움직임이 많다면, 케어 대상자의 현재 상태는 활동 상태로 볼 수 있다. 또한, 케어 대상자의 현재 심박수가 낮고, 움직임도 낮다면, 케어 대상자의 현재 상태는 안정 상태로 볼 수 있다.
상술한 방법에 따라 상태 판단부(130)는 케어 대상자의 상태를 판단하고, 케어 대상자에 대한 케어 정보를 생성한다.
한편, 상태 판단부(130)는 활동 데이터가 상태 군집의 범위를 벗어나는지 여부를 판단하고, 활동 데이터가 상태 군집의 범위를 벗어나는 경우, 경보 신호를 발생시킨다.
케어 대상자의 심박수 및 움직임에 관련된 활동 데이터가 상태 군집의 범위를 벗어나는 경우, 케어 대상자의 신체는 현재 위험 상태에 해당될 수 있다. 즉, 케어 대상자의 심박수 또는 움직임이 운동 상태의 범위를 벗어날 정도로 높다면 케어 대상자의 상태는 정상적이지 못한 상태일 수 있으며, 경우에 따라서는 위급한 상황일 수 있다. 상태 판단부(130)는 케어 대상자의 활동 데이터가 상태 군집의 범위를 벗어나는 경우, 케어 대상자의 상태가 정상적인 상태가 아닌 것으로 판단할 수도 있다. 이 경우 상태 판단부(130)는 경보 신호를 발생시킬 수 있다.
상태 판단부(130)에서 생성된 경보 신호는 보호자 단말(400)로 송신되며, 케어 대상자의 보호자는 보호자 단말(400)을 통해 케어 대상자의 위급 상황을 실시간으로 감지할 수 있다.
저장부(140)는 상태 판단부(130)에서 생성된 케어 데이터를 저장한다. 저장부(140)는 디지털 형식의 데이터를 저장할 수 있는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리로 구성될 수 있다.
한편, 통계데이터 생성부(120)는 저장부(140)에 저장된 케어 데이터를 통계 처리 하여 다양한 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 통계데이터 생성부(120)는 미리 설정된 기간 동안의 케어 대상자의 심박수 및 움직임의 통계를 산출하여 기간별 심박수 및 움직임 통계 정보를 생성할 수 있다.
또한, 몇몇 실시예에서, 관찰자 단말(200)로부터 송신된 케어 대상자의 학습, 위생, 식사, 간식, 활동 등에 대한 생활 정보가 저장부(140)에 저장될 수 있고, 통계데이터 생성부(120)는 저장부(140)에 저장된 케어 대상자의 생활 정보를 미리 설정된 기간 동안 통계 처리할 수 있다. 예를 들어, 통계데이터 생성부(120)는 케어 대상자의 식사에 관한 정보를 통계 처리하여, 케어 대상자가 특정 기간 동안 식사를 얼마나 먹었는지 통계를 산출하거나, 케어 대상자의 평균적인 식사 시간에 대한 통계를 산출할 수 있다. 또한, 통계데이터 생성부(120)는 케어 대상자의 생활 정보를 데이터 분류부(150)에 의해 분류된 카테고리별로 통계를 산출할 수도 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 통계데이터 생성부(120)와 상태 판단부(130)는 하나의 프로세서로 구성될 수 있다. 예를 들어, 통계데이터 생성부(120)와 상태 판단부는 데이터 처리부로 지칭되는 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)는 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)의 구성 요소들을 관리, 통제하는 관리부(160)를 더 포함할 수 있다.
도 6a 내지 6e는 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 시스템의 예시적인 UI (User Interface) 도면이다.
도 6a 내지 6e를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 시스템에서 케어 데이터 및 케어 정보는 UI를 통해 입력 및 표시될 수 있다. 예를 들어, 도 6a에 도시된 바와 같이, 케어 대상자의 학습, 위생, 식사, 간식 등과 같이 케어 대상자의 생활과 관련된 정보는 관찰자 단말(200)에 표시되는 UI를 통해 입력될 수 있다. 또한, 센서 단말(300)을 통해 센싱된 케어 대상자의 심박수 또는 움직임 정보는 관찰자 단말(200)에 표시되어 관찰자가 케어 대상자의 현재 상태를 용이하게 확인할 수도 있다.
또한, 도 6b 내지 6d에 도시된 바와 같이, 케어 대상자에 대한 케어 정보는 보호자 단말(400)에 표시될 수 있다. 앞서 언급한 바와 같이, 통계데이터 생성부(120)는 케어 대상자의 케어 정보를 기간별, 카테고리별로 통계를 산출할 수 있으며, 통계데이터 생성부(120)에 의해 통계 처리된 케어 정보가 보호자 단말(400)에 표시될 수 있다. 예를 들어, 도 6b에 도시된 바와 같이, 케어 대상자의 식사 및 간식 정보가 일자 별로 분류되어 표시될 수 있으며, 도 6c에 도시된 바와 같이, 케어 대상자의 학습 정보가 카테고리별, 일자 별로 분류되어 표시될 수 있다. 또한, 도 6d에 도시된 바와 같이, 케어 대상자의 심박수 정보가 시간대별 일자별로 통계 처리되어 표시될 수 있다.
또한, 도 6e에 도시된 바와 같이, 케어 대상자의 현재 상태가 위험 상태에 해당되는 경우, 관찰자 단말(200) 및 보호자 단말(400)에 경보가 발생될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 시스템은 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)를 포함한다. 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)는 센서 단말(300) 및 관찰자 단말(200)로부터 케어 대상자에 대한 케어 데이터를 수집하여 케어 대상자의 상태를 실시간으로 판단할 수 있다. 케어 대상자의 상태는 케어 대상자의 신체 정보와 관련된 활동 데이터로부터 판단되므로, 케어 대상자의 상태는 신속하게 판단될 수 있다. 즉, 종래 관찰자의 육안으로 판단되던 케어 대상자의 상태는 센서 단말(300)을 통해 센싱된 케어 대상자의 신체 정보로부터 자동으로 판단되므로, 케어 대상자의 상태가 신속하게 판단될 수 있다.
또한, 케어 대상자의 상태를 분류하기 위한 상태 군집은 K-평균 알고리즘을 통해 형성되고, 케어 대상자와 비슷한 연령대를 가지고 정상적인 신체를 갖는 샘플링 표본의 샘플 데이터를 통계 처리 함으로써 형성되므로, 케어 대상자의 상태 분석은 보다 객관적으로 수행될 수 있다. 즉, 종래에는 케어 대상자의 상태 판단이 케어 대상자를 보호 관찰하는 보호자 또는 가사 도우미의 육안으로 이루어졌으나, 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 시스템은 케어 대상자의 신체 정보와 통계적으로 산출된 상태 군집에 기초하여 케어 대상자의 상태를 판단하므로, 케어 대상자의 상태 판단의 객관성이 담보될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 방법의 흐름도이다. 도 7에 도시된 케어 대상자 상태 정보 제공 방법은 도 1 및 도 2에 도시된 케어 대상자 상태 정보 제공 시스템에 의해 수행될 수 있다. 이에, 도 3의 케어 대상자 상태 정보 제공 방법을 설명함에 있어서, 도 1 및 도 2를 함께 참조한다.
도 7을 참조하면, 먼저 케어 대상자에 대한 케어 데이터가 수집(S101)된다. 앞서 언급한 바와 같이, 케어 데이터는 케어 대상자의 신체 정보 및 생활 정보를 포함하고, 케어 대상자의 신체 정보는 케어 대상자의 심박수, 움직임, 체온, 나이, 신장, 혈액형 등과 같은 정보를 포함하고, 케어 대상자의 생활 정보는 케어 대상자의 학습, 위생, 식사, 간식, 위치에 대한 정보를 포함한다.
케어 데이터는 센서 단말(300)로부터 센싱되거나 관찰자 단말(200)로부터 입력될 수 있으며, 네트워크(N)를 통해 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)로 송신될 수 있다.
이후, 케어 데이터에 기초하여 케어 대상자의 현재 상태가 판단(S103)된다. 케어 대상자의 현재 상태는 케어 데이터로부터 추출된 활동 데이터를 상태를 분류하기 위한 상태 군집과 비교함으로써 판단될 수 있다. 이에 대한 세부적인 설명을 위해 도 4를 참조한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 방법에서 케어 대상자의 현재 활동 상태를 판단하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 케어 대상자의 현재 상태를 판단하기 위해, 케어 데이터에서 활동 데이터가 추출(S201)된다.
활동 데이터는 센싱 단말(300)을 통해 센싱되고 관찰자 단말(200)을 통해 송신된 케어 대상자의 신체 정보 중 일부 신체 정보를 포함한다. 예를 들어, 활동 데이터는 케어 대상자의 현재 심박수, 현재 움직임, 현재 체온 정보 등을 포함할 수 있다.
이후, 상태 군집 중 활동 데이터가 속하는 상태 군집이 판단(S203)된다.
앞서 언급한 바와 같이, 상태를 분류하기 위한 상태 군집은 케어 대상자와 비슷한 연령대를 가지고, 정상적인 신체를 갖는 샘플링 표본으로부터 수집된 샘플 데이터로부터 형성될 수 있다.
구체적으로, 샘플 데이터는 샘플링 표본의 다양한 상태에 따른 심박수 및 움직임을 측정함으로써 형성될 수 있다. 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)의 통계데이터 생성부(120)는 샘플 데이터를 K-평균 알고리즘을 사용하여 군집화함으로써, 상태 군집을 형성할 수 있다. 이 경우, 상태 군집의 신뢰성을 향상시키기 위해 샘플링 표본의 규모는 적절하게 결정될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 샘플링 데이터는 케어 대상자로부터 추출될 수 있다.
상태 군집은 샘플링 표본의 심박수 및 움직임을 4개의 군집으로 군집화함으로써, 형성될 수 있다.
상태 군집은 케어 대상자의 다양한 상태를 반영할 수 있다. 예를 들어, 상태 군집은 안정 상태, 활동 상태, 생활 상태 및 운동 상태로 구분될 수 있다.
케어 대상자의 현재 상태는 케어 대상자의 현재 심박수, 현재 움직임 등의 신체 정보를 포함하는 활동 데이터를 상태 군집에 매칭시킴으로써 결정될 수 있다.
만약, 케어 대상자의 현재 심박수가 높고 움직임이 많다면 케어 대상자의 현재 상태는 운동 상태로 볼 수 있다. 또한, 케어 대상자의 현재 심박수가 높고, 움직임이 적다면 케어 대상자의 현재 상태는 생활 상태로 볼 수 있다. 한편, 케어 대상자의 현재 심박수가 낮고, 움직임이 많다면, 케어 대상자의 현재 상태는 활동 상태로 볼 수 있다. 또한, 케어 대상자의 현재 심박수가 낮고, 움직임도 낮다면, 케어 대상자의 현재 상태는 안정 상태로 볼 수 있다.
도 9는 상태 군집을 설명하기 위한 참고도 이다. 도 9를 참조하면, 상태 군집은 위에서 설명한 바와 같이, 케어 대상자의 심박수와 움직임과의 관계에 따라 안정 상태, 활동 상태, 생활 상태 및 운동 상태로 구분될 수 있다.
다시 도 7을 참조하면, 케어 대상자의 상태에 대한 케어 데이터가 송신(S105)된다.
구체적으로, 상태 군집 중 활동 데이터가 속하는 상태 군집을 판단함으로서 결정된 케어 대상자의 상태는 케어 데이터로서 보호자 단말(400)로 송신될 수 있다.
몇몇 실시예에서, 케어 데이터는 케어 대상자의 현재 상태에 대한 정보 외에 케어 대상자에 대한 다양한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 케어 데이터는 관찰자 단말(200)로부터 송신된 케어 대상자의 학습, 위생, 식사, 간식, 활동 등에 대한 생활 정보를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 케어 대상자에 대한 생활 정보는 케어 데이터로서 실시간으로 보호자 단말(400)에 송신되거나, 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)의 통계데이터 생성부(120)에 의해 통계 처리되어 송신될 수 있다. 예를 들어, 통계데이터 통계데이터 생성부(120)는 케어 대상자의 식사에 관한 정보를 통계 처리하여, 케어 대상자가 특정 기간 동안 식사를 얼마나 먹었는지 통계를 산출하거나, 케어 대상자의 평균적인 식사 시간에 대한 통계를 산출하고, 통계 처리된 데이터가 케어 데이터로서 보호자 단말(400)로 송신될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 방법은 케어 대상자의 신체 정보를 포함하는 활동 데이터로부터 케어 대상자의 현재 상태를 판단하고, 판단된 상태 정보는 보호자 단말(400)로 송신되므로, 보호자는 보호자 단말(400)로 송신된 케어 데이터를 통해 케어 대상자의 현재 상태를 실시간으로 감시할 수 있다.
또한, 케어 대상자의 상태를 판단하기 위한 상태 군집은 케어 대상자와 비슷한 연령대를 갖는 샘플링 표본으로부터 취득한 샘플 데이터를 통계 처리함으로써 형성되므로, 케어 대상자의 상태는 보다 객관적으로 판단될 수 있다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 방법의 흐름도이다. 본 발명의 다른 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 방법은 도 7 및 도 8에 도시된 본 발명의 일 실시예에 다른 케어 대상자 상태 정보 제공 방법과 비교하여, 케어 대상자의 활동 데이터가 상태 군집의 범위를 벗어나는지 판단하는 단계(S301) 및 활동 데이터가 상태 군집의 범위를 벗어나는 경우 경보를 발생시키는 단계(S303)를 더 포함하는 것을 제외하고는 본 발명의 일 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 방법과 동일하다. 이에, 중복되는 설명은 생략한다.
도 10을 참조하면, 케어 대상자의 현재 상태를 판단(S103)한 이후에, 케어 대상자의 활동 데이터가 상태 군집의 범위를 벗어나는지 판단(S301)된다.
앞서 언급한 바와 같이, 상태 군집은 케어 대상자와 비슷한 연령을 갖는 샘플링 표본으로부터 추출된 샘플 데이터로부터 형성되므로, 케어 대상자의 활동 데이터가 상태 군집의 범위를 벗어나는 경우, 케어 대상자의 상태는 정상적인 상태의 범위를 벗어난 것으로 볼 수 있다. 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)의 상태 판단부(130)는 케어 대상자의 활동 데이터가 상태 군집의 범위를 벗어나는지 판단함으로써, 케어 대상자의 상태가 정상적인 상태를 벗어나는지 여부를 판단한다.
이후, 활동 데이터가 상태 군집의 범위를 벗어나는 경우, 경보가 발생(S303)된다.
앞서 언급한 바와 같이, 케어 대상자의 활동 데이터가 상태 군집의 범위를 벗어나는 경우, 케어 대상자의 상태는 정상적인 범위를 벗어난 것이므로, 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)의 상태 판단부(130)는 경보 신호를 발생하고, 경보 신호는 보호자 단말(400)로 송신될 수 있다.
케어 대상자의 보호자는 보호자 단말(400)을 통해 케어 대상자의 이상 여부를 실시간으로 확인할 수 있고, 케어 대상자에 대한 위급 상황에 신속하게 대응하는 것이 가능해 질 수 있다.
도 11은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 케어 대상자 상태 정보 제공 방법의 흐름도이다.
도 11을 참조하면, 관찰자 단말(200) 및/또는 센서 단말(300)을 통해 케어 데이터가 입력될 수 있다(S401). 이때 입력되는 케어 데이터는 케어 대상자의 신체와 연관된 신체 데이터, 생활에 연관된 생활 데이터, 사진 또는 영상 등의 미디어 데이터, 위치 데이터를 포함할 수 있다.
데이터 분류부(150)는 케어 대상자 상태 정보 제공 장치(100)로 수집된 케어 데이터가 활동 데이터 여부를 판단할 수 있다(S403).
활동 데이터가 아닌 경우, 데이터 분류부(150)는 케어 데이터를 기간별 또는 소정의 카테고리별로 분류할 수 있다(S405). 케어 데이터에 기초하여 케어 대상자의 현재 상태를 판단하기 이전에, 데이터 분류부(150)에 의해 케어 데이터가 분류될 수 있다. 앞서 언급한 바와 같이, 케어 데이터는 케어 대상자의 심박수, 움직임, 체온, 나이, 신장, 혈액형 등과 관련된 신체 데이터, 케어 대상자의 학습, 위생, 식사, 간식 등과 관련된 생활 데이터, 케어 대상자의 위치와 관련된 위치 데이터 및 케어 대상자에 대한 사진, 음성 또는 영상 등의 미디어 데이터를 포함하므로, 데이터 분류부(150)는 케어 데이터를 신체 데이터, 생활 데이터, 위치 데이터 및 미디어 데이터로 분류할 수 있다.
이 경우 상태 판단부(130)는 분류된 케어 데이터를 가공하여 케어 정보를 생성할 수도 있다. 이후 케어 데이터 또는 가공된 케어 정보는 관찰자 단말(200) 또는 보호자 단말(400)로 송신되어 케어 대상자에 대한 특정 정보를 관찰자 또는 보호자가 인식할 수 있게 할 수 있다.
케어 데이터가 활동 데이터인 경우, 상태 판단부(130)는 활동 데이터를 분석할 수 있다(S407). 상태 판단부(130)는 활동 데이터를 분석하여 케어 대상자의 상태를 분석할 수 있다. 이때 상태 판단부(130) 기 설정된 상태 군집을 이용하여 활동 데이터를 분석할 수 있다. 예를 들어, 케어 대상자의 심박수 또는 움직임과 관련된 활동 데이터는 통계 데이터 생성부(120)에서 형성된 상태 군집과 비교된다. 한편 통계 데이터 생성부(120)는 이때 수집된 활동 데이터를 샘플 데이터에 추가하여 상태 군집을 형성할 수도 있다.
위에서 설명한 바와 같이 통계데이터 생성부(120)는 K-평균 알고리즘을 사용하여 케어 대상자의 상태를 분류하기 위한 상태 군집을 형성할 수 있다. 통계 데이터 생성부(120)가 심박수 및 움직임에 해당하는 두개의 파라미터를 이용하여 상태 군집을 형성하는 경우, 4개의 군집이 형성될 수 있다. 이때 형성되는 각각의 군집의 범위는 통계 데이터 생성부(120)가 이용하는 데이터에 따라 달라질 수 있다. 즉 샘플 데이터로 활용되는 데이터의 수, 범위, 대상, 환경 등에 따라 달라질 수 있다. 이러한 원리로 인해 지속적인 샘플 데이터를 누적시켜 군집을 형성하는 경우, 군집의 범위는 샘플 데이터가 활용될 때 또는 통계 데이터 생성부(120)가 새로운 샘플 데이터를 이용하는 시기에 맞춰 변경될 수도 있다. 이렇게 군집의 범위가 변동되는 것은 샘플 데이터에 따라 군집의 중심점이 변동되기 때문이다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 통계 데이터 생성부(120)가 최신의 샘플 데이터를 이용하여 상태 군집을 형성하므로, 케어 대상자의 상태를 판단함에 있어서, 정확성을 높일 수 있다.
도 11에는 임의로 설정된 군집의 범위가 도시되어 있다. 상태 판단부(130)는 활동 데이터를 분석하여, 심박수 및 수치화 된 움직임의 정도 즉 움직임이 어느 범위에 속하는지를 판단할 수 있다(S409, S411, S413, S415). 예를 들어, 상태 판단부(130)는 활동 데이터가 안정 상태 군집의 범위에 속하는지, 생활 상태 군집의 범위에 속하는지, 활동 상태 군집의 범위에 속하는지, 운동 상태 군집의 범위에 속하는지 순차적으로 판단할 수 있다.
만약, 활동 데이터가 상술한 상태 군집 범위에서 벗어나는 경우, 케어 대상자의 현재 상태는 위험 상태로 판단될 수 있다(S417).
케어 대상자의 현재 상태가 위험 상태로 판단되는 경우, 경보 신호가 발생 될 수 있으며, 경보 신호는 관찰자 단말(200) 및/또는 보호자 단말(400)로 송신될 수 있다(S419).
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형실시될 수 있다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 케어 대상자 상태 정보 제공 장치
110: 데이터 송신부
120: 통계데이터 생성부
130: 상태 판단부
140: 저장부
150: 데이터 분류부
160: 관리부
200: 관찰자 단말
300: 센서 단말
400: 보호자 단말
N: 네트워크

Claims (10)

  1. 샘플링 표본의 신체 정보에 관련된 샘플 데이터를 수집하여 상태를 분류하기 위한 상태 군집을 형성하는 통계데이터 생성부; 및
    케어(care) 대상자에 대한 케어 데이터를 수집하고, 상기 케어 데이터로부터 상기 케어 대상자의 신체 정보에 관련된 활동 데이터를 추출하고, 상기 상태 군집 중 상기 활동 데이터가 속하는 상태 군집을 결정하여 상기 케어 대상자의 현재 상태를 판단하는 상태 판단부를 포함하는, 케어 대상자 상태 정보 제공 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 샘플 데이터는 심박수 및 움직임 정보를 포함하고,
    상기 통계데이터 생성부는 심박수 및 움직임 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상태 군집을 형성하는, 케어 대상자 상태 정보 제공 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 활동 데이터는 상기 케어 대상자의 심박수 및 움직임 정보 중 적어도 하나를 포함하며,
    상기 상태 판단부는 상기 케어 대상자의 심박수 및 움직임 정보 중 적어도 하나가 상기 상태 군집의 범위를 벗어나는 경우, 상기 케어 대상자를 위험 상태로 판단하는, 케어 대상자 상태 정보 제공 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 통계데이터 생성부에 의해 형성된 상기 상태 군집은 심박수 또는 움직임 정보 중 어느 하나에 비례하여, 안정 상태, 생활 상태, 활동 상태, 운동 상태를 포함하는 케어 대상자 상태 정보 제공 장치.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 통계데이터 생성부는 미리 설정된 활동 상태에서 추출된 상기 샘플링 표본의 상기 신체 정보에 관련된 샘플 데이터에 기초하여 상태 군집을 형성하는, 케어 대상자 상태 정보 제공 장치
  6. 제2항에 있어서,
    상기 통계데이터 생성부는 상기 심박수 및 움직임 정보 중 적어도 하나에 기초하며, K-평균 알고리즘(K-means algorithm)을 통해 상기 상태 군집을 형성하는, 케어 대상자 상태 정보 제공 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 통계데이터 생성부는 상기 샘플링 표본의 상기 샘플 데이터를 심박수를 x축, 움직임을 y축으로 갖는 직교 좌표에 좌표화하고, 좌표화된 상기 샘플 데이터 중 임의의 지점을 상태 군집의 중심점으로 설정하고, 설정된 상기 상태 군집의 중심점과 상기 샘플 데이터 사이의 거리에 대한 분산이 최소화되도록 상기 상태 군집의 중심점을 재조정하고, 상기 재조정된 중심점에 기초하여 상기 샘플 데이터를 군집화함으로써 상기 상태 군집을 형성하는, 케어 대상자 상태 정보 제공 장치
  8. 제6항에 있어서,
    상기 통계데이터 생성부에 의해 형성된 상기 상태 군집은 심박수 및 움직임이 모두 높은 운동 상태, 심박수가 낮고 움직임이 높은 상태를 활동 상태, 심박수가 높고 움직임이 낮은 상태를 생활 상태, 심박수와 움직임이 모두 낮은 상태를 안정 상태를 포함하는 케어 대상자 상태 정보 제공 장치.
  9. 케어(care) 대상자의 신체 정보에 관련된 활동 데이터를 센싱하는 센서 단말; 및
    샘플링 표본의 신체 정보에 관련된 샘플 데이터를 수집하여 상태를 분류하기 위한 상태 군집을 형성하고, 상기 케어(care) 대상자의 활동 데이터를 수집하고, 상기 상태 군집 중 상기 활동 데이터가 속하는 상태 군집을 결정하여 상기 케어 대상자의 현재 상태를 판단하는 케어 대상자 상태 정보 제공 장치를 포함하는, 케어 대상자 상태 정보 제공 시스템.
  10. 샘플링 표본의 신체 정보에 관련된 샘플 데이터를 수집하여 상태를 분류하기 위한 상태 군집을 형성하는 단계;
    케어(care) 대상자에 대한 케어 데이터를 수집하는 단계;
    상기 케어 데이터로부터 상기 케어 대상자의 신체 정보에 관련된 활동 데이터를 추출하는 단계;
    상기 상태 군집 중 상기 활동 데이터가 속하는 상태 군집을 결정하여 상기 케어 대상자의 현재 상태를 판단하는 단계를 포함하는, 케어 대상자 상태 정보 제공 방법.
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