KR20210046965A - Infectious Disease Self-Isolator Monitoring System based on ICT - Google Patents

Abstract

The present invention relates to an ICT-based system for monitoring a subject suspected of an infectious disease, which collects a Lidar sensor signal to recognize a biometric signal of a subject suspected of an infectious disease through machine learning, provides a warning when another contact enters a quarantine facility, and transmits related information to a monitoring organization. The ICT-based monitoring system comprises: a Lidar sensor used to monitor a self-quarantined person; a biometric signal recognition means which recognizes a biometric signal of the self-quarantined person suspected of an infectious disease collected from the Lidar sensor by learning the biometric signal of the self-quarantined person with machine learning algorithms; and a monitoring means for a self-quarantined person suspected of an infectious disease, which recognizes the self-quarantined person, monitors whether another contact enters a quarantine facility, generates a warning when another contact enters the quarantine facility, and automatically transfers related information to a remote monitoring organization. Therefore, management of a self-quarantined person suspected of an infectious disease and contact can be accurately carried out in real-time, and thus, the spread of the infectious disease can be prevented.

Description

ICT기반 감염병 자가격리자 감시시스템{Infectious Disease Self-Isolator Monitoring System based on ICT}Infectious Disease Self-Isolator Monitoring System based on ICT}

본 발명은 ICT((Information and Communications Technologies)기반 감염병 자가격리자 감시시스템에 관한 것으로, 특히 라이다 센서 신호를 수집하여 기계학습으로 감염병 자가 격리자 생체신호를 인식하고, 타 접촉자가 격리시설에 들어오면 경고를 주고 관련 정보를 감시 기관에 전달할 수 있도록 한 ICT기반 감염병 자가격리자 감시시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an ICT ((Information and Communications Technologies)-based infectious disease self-isolator monitoring system, and in particular, by collecting a LiDAR sensor signal, the infectious disease self-isolator bio-signal is recognized by machine learning, and other contacts enter the quarantine facility. It relates to an ICT-based infectious disease self-quarantine surveillance system that gives a warning when it comes and allows related information to be delivered to the surveillance agency.

감염병 위기 시 자가 격리자 등 접촉자 관리는 조기에 확산을 막는 매우 중요한 조치지만 접촉 사슬에 따라 시간이 경과 할수록 관리 대상이 기하급수적으로 늘어나 관리가 어려워진다.In the event of an infectious disease crisis, the management of contacts such as self-isolators is a very important measure to prevent the spread of them early, but management becomes difficult as the number of targets to be managed increases exponentially as time passes along the contact chain.

접촉 사슬 차단을 위해 감시 인력을 동원하는 데 한계가 있어 조기에 효과적으로 자가 격리자를 관리할 수 있는 기술 개발이 필요하다.There is a limit to mobilizing surveillance personnel to block the contact chain, so it is necessary to develop a technology that can effectively manage self-isolators early.

현재 국내의 질병 감시의 기반이 되는 ICT 기술은 세계적인 수준이나, 각종 생체 지표를 활용한 센싱 기술이 진단기기 개발을 통해 질병의 진단과 치료, 예후 예측을 위해 활용되고 있다.Currently, ICT technology, which is the basis of disease monitoring in Korea, is world-class, but sensing technology using various biomarkers is being used for diagnosis, treatment, and prediction of prognosis through the development of diagnostic devices.

구글, 애플, IBM, 코히어로헬스 등 IT 기업에서 사용자의 지속적인 생체 모니터링을 목적으로 ICT 기술을 이용하고 있다. 스마트폰을 활용한 지속적인 폐기능 추적 기술(코히어로헬스), 스마트밴드를 이용하여 생체 신호(맥박, 심박, 체온)와 환경적 요인(빛 노출, 소음 수준)을 측정 및 분석하여 소프트웨어가 개발되었다(구글). 일본의 Hitoe사에서 나노 섬유로 구성되어 생체신호(맥박, 심박) 측정이 가능한 속옷을 개발하였으며, 스마트 기기와 연동하여 ICT 기술 기반의 생체신호 측정 및 데이터베이스 구축 및 데이터 분석 통합 시스템이 개발되었다.IT companies such as Google, Apple, IBM, and Cohero Health are using ICT technology for the purpose of continuous biometric monitoring of users. The software was developed by measuring and analyzing vital signs (pulse, heart rate, body temperature) and environmental factors (light exposure, noise level) using a continuous lung function tracking technology using a smartphone (Cohero Health) and a smart band. (Google). Japan's Hitoe Co., Ltd. has developed an underwear made of nanofibers that can measure bio-signals (pulse, heart rate), and an integrated system for measuring bio-signals based on ICT technology and building a database and data analysis was developed in conjunction with smart devices.

그러나 이러한 IT 기기를 이용한 생체신호 감시 시스템은 측정 장비를 휴대 또는 착용한 해당 대상자의 생체신호만을 측정할 뿐, 감염병 위기 자가 격리자 등 접촉자를 관리하는 것이 불가능하며, 접촉 사슬 차단에도 활용할 수 없는 단점이 있다.However, the biosignal monitoring system using such an IT device only measures the biosignal of the subject who carries or wears the measurement device, and it is impossible to manage the contact person such as the isolated person at risk of infectious disease, and it cannot be used to block the contact chain. There is this.

따라서 본 발명은 상기와 같은 종래기술에서 발생하는 제반 문제점을 해결하기 위해서 제안된 것으로서, 라이다 센서(Lidar Sensor) 신호를 수집하여 기계학습으로 감염병 자가 격리자 생체신호를 인식하고, 타 접촉자가 격리시설에 들어오면 경고를 주고 관련 정보를 감시 기관에 전달할 수 있도록 한 ICT기반 감염병 자가격리자 감시시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.Therefore, the present invention has been proposed to solve all the problems occurring in the prior art as described above, and by collecting a Lidar sensor signal, the infectious disease self-isolator bio-signal is recognized by machine learning, and the other contact is isolated. Its purpose is to provide an ICT-based infectious disease self-quarantine surveillance system that warns when entering a facility and enables relevant information to be transmitted to the surveillance agency.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 "ICT기반 감염병 자가격리자 감시시스템"은, 자가 격리자를 감지하는 라이다 센서; 상기 라이다 센서로부터 수집한 자가 격리자의 생체신호를 기계학습 알고리즘으로 학습하여 감염병 자가 격리자 생체신호를 인식하는 생체신호 인식수단; 상기 생체신호 인식수단을 통해 자가 격리자를 인지하고, 격리시설에 타접촉자가 들어오는지를 감시하여 격리시설에 타접촉자가 들어오면 경고를 발생하며, 관련 정보를 원격의 감시 기관에 자동으로 전달하는 감염병 자가격리자 감시수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the "ICT-based infectious disease self-isolator monitoring system" according to the present invention includes a lidar sensor for detecting a self-isolating person; A bio-signal recognition means for learning the bio-signals of the self-isolating person collected from the lidar sensor using a machine learning algorithm to recognize the bio-signals of the self-isolating person with an infectious disease; An infectious disease person who recognizes the self-isolated person through the bio-signal recognition means, monitors whether another contact person enters the quarantine facility, generates a warning when another contact person enters the quarantine facility, and automatically transmits related information to a remote monitoring agency. It characterized in that it comprises a price leader monitoring means.

본 발명에 따르면 라이다 센서(Lidar Sensor) 신호를 수집하여 기계학습으로 감염병 자가 격리자 생체신호를 인식하고, 타 접촉자가 격리시설에 들어오면 경고를 주고 관련 정보를 감시 기관에 실시간으로 전달함으로써, 감염병 위기 시 자가 격리자 등 접촉자 관리를 정확하면서도 실시간으로 구현할 수 있으며, 이로 인해 효과적으로 자가 격리자를 관리할 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, by collecting a Lidar sensor signal and recognizing the bio-signal of an infectious disease person through machine learning, and giving a warning when another contact enters the quarantine facility and transmitting the related information to the monitoring institution in real time, In the event of an infectious disease crisis, contact management such as self-isolators can be implemented accurately and in real time, and this has the effect of effectively managing self-isolators.

도 1은 본 발명에 따른 ICT기반 감염병 자가격리자 감시시스템의 블록 구성도,
도 2는 본 발명에 적용되는 라이다 센서의 구성 및 동작 원리도이다.1 is a block diagram of an ICT-based infectious disease self-quarantine monitoring system according to the present invention,
2 is a configuration and operation principle diagram of a lidar sensor applied to the present invention.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 ICT기반 감염병 자가격리자 감시시스템을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, an ICT-based infectious disease self-quarantine monitoring system according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

이하에서 설명되는 본 발명에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 안 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.The terms or words used in the present invention described below should not be construed as being limited to a conventional or dictionary meaning, and the inventor should appropriately define the concept of terms in order to describe his own invention in the best way. It should be interpreted as a meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention based on the principle that it can be.

따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 바람직한 실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Therefore, the embodiments described in the present specification and the configurations shown in the drawings are only preferred embodiments of the present invention, and do not represent all the technical ideas of the present invention, and various equivalents and equivalents that can replace them at the time of the present application It should be understood that there may be variations.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 ICT기반 감염병 자가격리자 감시시스템의 구성도로서, 자가 격리자를 감지하는 라이다 센서(10), 상기 라이다 센서(10)로부터 수집한 자가 격리자의 생체신호를 기계학습 알고리즘으로 학습하여 감염병 자가격리자 생체신호를 인식하는 생체신호 인식수단(20), 상기 생체신호 인식수단(20)에서 인식한 감염병 자가격리자의 생체신호를 기초로 자가 격리자를 인식하고, 격리시설에 타접촉자가 들어오는지를 감시하고, 격리시설에 타접촉자가 들어오면 경고를 발생하며, 관련 정보를 원격 감시기관(50)에 자동으로 전달하는 감염병 자가격리자 감시수단(30)을 포함한다.1 is a configuration diagram of an ICT-based infectious disease self-isolator monitoring system according to a preferred embodiment of the present invention, a lidar sensor 10 that detects a self-isolator, and the body of the self-isolator collected from the lidar sensor 10 A biosignal recognition means (20) for recognizing a biosignal of an infectious disease self-isolator by learning a signal using a machine learning algorithm, and a self-isolator based on the biosignal of the infectious disease self-isolator recognized by the biosignal recognition means (20). , Including an infectious disease self-quarantine monitoring means (30) that monitors whether another contact person enters the quarantine facility, generates a warning when another contact person enters the quarantine facility, and automatically transmits related information to the remote monitoring agency (50). do.

이와 같이 구성된 본 발명에 따른 ICT기반 감염병 자가격리자 감시시스템의 동작을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.The operation of the ICT-based infectious disease self-quarantine monitoring system according to the present invention configured as described above will be described in detail as follows.

먼저, 라이다 센서(10)를 이용하여 자가 격리자를 감지한다.First, a self-isolator is detected using the lidar sensor 10.

라이다 센서(10)는 레이저를 목표물에 비춤으로써 사물까지의 거리, 방향, 속도, 온도, 물질 분포 및 농도 특성 등을 감지할 수 있는 기술이다. 라이다 센서는 일반적으로 높은 에너지 밀도와 짧은 주기를 가지는 펄스 신호를 생성할 수 있는 레이저의 장점을 활용하여 더욱 정밀한 대기 중의 물성 관측 및 거리 측정 등에 활용이 된다. 라이다 센서 기술은 탐조등 빛의 산란 세기를 통하여 상공에서의 공기 밀도 분석 등을 위한 목적으로 1930년대 처음 시도되었으나, 1960년대 레이저의 발명과 함께 비로소 본격적인 개발이 가능하였다. 1970년대 이후 레이저 광원 기술의 지속적인 발전과 함께 다양한 분야에 응용 가능한 라이다 센서 기술들이 개발되었다. 항공기, 위성 등에 탑재되어 정밀한 대기 분석 및 지구환경 관측을 위한 중요한 관측 기술로 활용되고 있으며, 또한, 우주선 및 탐사 로봇에 장착되어 사물까지의 거리 측정 등 카메라 기능을 보완하기 위한 수단으로 활용되고 있다. 지상에서는 원거리 거리 측정, 자동차 속도위반 단속 등을 위한 간단한 형태의 라이다 센서 기술들이 상용화되어 왔으며, 최근에는 3D reverse engineering 및 미래 무인자동차를 위한 laser scanner 및 3D 영상 카메라의 핵심 기술로 활용되면서 그 활용성과 중요성이 점차 증가하고 있다.The lidar sensor 10 is a technology capable of detecting distance, direction, speed, temperature, material distribution, and concentration characteristics to an object by shining a laser on a target. LiDAR sensors are generally utilized for more precise observation of physical properties in the atmosphere and distance measurement by taking advantage of lasers capable of generating pulse signals with high energy density and short periods. The lidar sensor technology was first attempted in the 1930s for the purpose of analyzing air density in the sky through the scattering intensity of light from a searchlight, but it was only possible to develop it in earnest with the invention of the laser in the 1960s. Since the 1970s, along with the continuous development of laser light source technology, lidar sensor technologies that can be applied to various fields have been developed. It is mounted on aircraft, satellites, etc., and is used as an important observation technology for precise atmospheric analysis and global environment observation, and is also used as a means to supplement camera functions such as measuring distances to objects by being mounted on spacecraft and exploration robots. On the ground, simple LiDAR sensor technologies have been commercialized for measuring long distances and cracking down on vehicle speed violations, and recently, they are utilized as core technologies for 3D reverse engineering, laser scanners and 3D image cameras for future driverless vehicles. The importance of performance is gradually increasing.

라이다 센서 기술은 이러한 광범위한 분야에서의 응용에도 불구하고, 미국, 유럽 및 일본에 비하여 우주 및 지구 과학분야의 발전이 상대적으로 미약한 국내에서는 그동안 크게 주목받지 못한 관계로 관련 핵심 기술의 확보가 아직 미약한 수준이다. LIDAR는 Light Detection And Ranging의 약어이며, 때로는 LADAR(Laser Detection And Ranging)라는 이름으로 사용된다. LIDAR가 더욱 일반적인 용어이므로 본 발명에서는 lidar 또는 "라이다"로 명명한다.Despite its application in such a wide range of fields, the development of the space and earth science fields is relatively weak compared to the United States, Europe, and Japan. It's a weak level. LIDAR stands for Light Detection And Ranging, and is sometimes used under the name LADAR (Laser Detection And Ranging). Since LIDAR is a more general term, it is referred to as lidar or "lidar" in the present invention.

라이다 센서 시스템의 구성은 도 2에 도시한 바와 같이, 응용 분야에 따라 때로는 매우 복잡하게 구성되지만, 기본적인 구성은 레이저 송신부, 레이저 검출부, 신호 수집 및 처리와 데이터를 송수신하기 위한 부분으로 단순하게 구분될 수 있다. 아울러 라이다 센서는 레이저 신호의 변조 방법에 따라 time-of-flight(TOF) 방식과 phase-shift 방식으로 구분될 수 있다. TOF 방식은 레이저가 펄스 신호를 방출하여 측정 범위 내에 있는 물체들로부터의 반사 펄스 신호들이 수신기에 도착하는 시간을 측정함으로써 거리를 측정하는 것이 가능하다. Phase-shift 방식은 특정 주파수를 가지고 연속적으로 변조되는 레이저 빔을 방출하고 측정 범위 내에 있는 물체로부터 반사되어 되돌아 오는 신호의 위상 변화량을 측정하여 시간 및 거리를 계산하는 방식이다. 레이저 광원은 250nm부터 11 μ m까지의 파장 영역에서 특정 파장을 가지거나 파장 가변이 가능한 레이저 광원들이 사용되며, 최근에는 소형, 저전력이 가능한 반도체 레이저 다이오드가 많이 사용된다. 특히, 레이저의 파장은 대기, 구름, 비 등에 대한 투과성과 eye-safety에 직접적인 영향을 준다. 기본적으로 레이저 출력, 파장, 스펙트럼 특성, 펄스 폭 및 모양 등과 함께 수신기의 수신감도 및 다이내믹 레인지, 그리고 광학필터 및 렌즈의 특성이 라이다의 성능을 결정하는 주요 요인이다. 이와 함께 수신기의 측정 각도를 나타내는 Field Of View(FOV), 측정 범위를 선택하기 위한 field stop, 레이저 빔과 수신기의 FOV overlap 특성 등도 중요한 항목이다. 광속에 대하여 단위 데이터 수집을 위한 최소 시간은 거리 분해능(range resolution)을 결정하는 요인이며, 따라서 1m 이하의 거리 분해능을 위해서는 수 ns 이내의 데이터 수집 및 처리가 요구된다.As shown in Fig. 2, the configuration of the lidar sensor system is sometimes very complex depending on the application field, but the basic configuration is simply divided into a laser transmitter, a laser detection unit, a part for collecting and processing signals and transmitting and receiving data. Can be. In addition, the lidar sensor can be classified into a time-of-flight (TOF) method and a phase-shift method according to a method of modulating a laser signal. The TOF method makes it possible to measure the distance by measuring the time when the laser emits a pulse signal and the reflected pulse signals from objects within the measurement range arrive at the receiver. The phase-shift method calculates the time and distance by emitting a laser beam that is continuously modulated with a specific frequency and measuring the amount of phase change of a signal reflected and returned from an object within the measurement range. As laser light sources, laser light sources having a specific wavelength or variable wavelength in a wavelength range from 250 nm to 11 μm are used, and recently, semiconductor laser diodes capable of small size and low power are widely used. In particular, the wavelength of the laser directly affects the permeability and eye-safety of the atmosphere, clouds and rain. Basically, the receiver's reception sensitivity and dynamic range, along with laser power, wavelength, spectral characteristics, pulse width and shape, and characteristics of optical filters and lenses are the main factors that determine the performance of LiDAR. In addition, the Field Of View (FOV) indicating the measurement angle of the receiver, the field stop to select the measurement range, and the FOV overlap characteristics of the laser beam and the receiver are also important items. The minimum time for unit data collection for the luminous flux is a factor that determines the range resolution, and therefore, data collection and processing within several ns is required for a distance resolution of 1m or less.

다음으로, 생체신호 인식수단(20)에서 상기 라이다 센서(10)로부터 수집한 자가 격리자의 생체신호를 기계학습 알고리즘으로 학습하여 감염병 자가격리자 생체신호를 인식한다. 여기서 기계학습 알고리즘(machine studying algorithm)은 CNN(Convolution Neural Network), 딥 러닝(Deep Learning) 등 이미 알려진 학습 알고리즘을 이용할 수 있다.Next, the bio-signal recognition means 20 learns the bio-signals of the self-isolator collected from the lidar sensor 10 using a machine learning algorithm to recognize the bio-signals of the self-isolator of the infectious disease. Here, as the machine studying algorithm, known learning algorithms such as CNN (Convolution Neural Network) and deep learning may be used.

이어, 감염병 자가 격리자 감시수단(30)은 상기 생체신호 인식수단(20)에서 인식한 감염병 자가격리자의 생체신호를 기초로 자가 격리자를 인식하고, 격리시설에 타접촉자가 들어오는지를 감시하고, 격리시설에 타접촉자가 들어오면 경고를 발생한다. 아울러 격리시설에 타접촉자가 들어오면 해당 격리시설 감시정보를 생성하여 실시간으로 원격 감시기관(50)에 자동으로 전달한다.Subsequently, the infectious disease self-isolated person monitoring means 30 recognizes the self-isolated person based on the bio-signal of the infectious disease self-isolator recognized by the bio-signal recognition means 20, monitors whether another contact person enters the quarantine facility, and isolates A warning is issued when other contactors enter the facility. In addition, when another contactor enters the quarantine facility, the quarantine facility monitoring information is generated and automatically transmitted to the remote monitoring agency 50 in real time.

이를 통해 원격 감시수단(50)에서 감염병 위기 시 자가 격리자 및 접촉자 등을 실시간으로 관리하여, 접촉 사슬일 인지하고, 신속하게 대응하여 접촉 사슬 차단을 통해 감염병이 확산하는 것을 방지할 수 있게 되는 것이다.Through this, the remote monitoring means 50 manages self-isolated persons and contacts in real time in the event of an infectious disease crisis, recognizes the contact chain, and responds quickly to prevent the spread of the infectious disease by blocking the contact chain. .

이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.Although the invention made by the present inventor has been described in detail according to the above embodiment, the present invention is not limited to the above embodiment, and it is common knowledge in the art that various changes can be made without departing from the gist of the invention. It is self-evident to those who have.

10: 라이다 센서
20: 생체신호 인식수단
30: 감염병 자가 격리자 감시수단
40: 네트워크
50: 원격 감시기관10: lidar sensor
20: biosignal recognition means
30: Infectious disease self-isolation monitoring means
40: network
50: remote monitoring agency

Claims (1)

자가 격리자를 감지하는 라이다 센서;
상기 라이다 센서로부터 수집한 자가 격리자의 생체신호를 기계학습 알고리즘으로 학습하여 감염병 자가 격리자 생체신호를 인식하는 생체신호 인식수단; 및
상기 생체신호 인식수단을 통해 자가 격리자를 인지하고, 격리시설에 타접촉자가 들어오는지를 감시하여 격리시설에 타접촉자가 들어오면 경고를 발생하며, 관련 정보를 원격의 감시 기관에 자동으로 전달하는 감염병 자가격리자 감시수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 ICT기반 감염병 자가격리자 감시시스템.






A lidar sensor that detects a self-isolator;
A bio-signal recognition means for learning the bio-signals of the self-isolating person collected from the lidar sensor using a machine learning algorithm to recognize the bio-signals of the self-isolating person; And
An infectious disease person who recognizes the self-isolated person through the bio-signal recognition means, monitors whether another contact person enters the quarantine facility, generates a warning when another contact person enters the quarantine facility, and automatically transmits related information to a remote monitoring agency. ICT-based infectious disease self-quarantine monitoring system, characterized in that it comprises a price-risk monitoring means.

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