KR20210113465A - It-bt 융합 비관적 행동 탐지 장치 및 방법 - Google Patents

It-bt 융합 비관적 행동 탐지 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 비관적 행동 탐지 장치는, 레이더 센서; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 레이더 센서를 통해 레이더 신호를 주기적으로 송신하고 상기 레이더 신호의 반사파 신호를 수신하고, 상기 반사파 신호로부터 감지 대상이 위치하는 관심 영역을 검출하고, 상기 반사파 신호 중 상기 관심 영역으로부터 반사된 일부 반사파 신호로부터 상기 감지 대상의 심박 신호를 검출하고, 상기 심박 신호에 기반하여 상기 감지 대상의 비관적 행동 징후를 탐지할 수 있다.

Description

IT-BT 융합 비관적 행동 탐지 장치 및 방법{Apparatus and Method for Detecting pessimistic Action based on IT-BT Convergence Technology}
본 문서에서 개시되는 다양한 실시 예들은, IT-BT 융합 기술과 관련된다.
최근, 고령화 사회가 가속화됨에 따라 건강 관리에 대한 관심이 증대되면서, 건강관리 비용 또한 증가하고 있다. 또한, 핵가족화로 인해 독거 노인이나 소외 계층(이하, “복지 대상자”로 언급될 수 있음)의 고독사와 같은 사회적 문제가 발현되어, 그에 대한 복지 지원이 확대되고 있다.
상기 사회적 문제를 방지하고자, 국가 또는 민간 기관에서는 사회복지 전담인력을 통해 상기 복지 대상자의 건강 상태를 관리하고 있다. 그런데, 사회복지 전담인력은 복지 대상자들의 수에 비해 턱없이 적으므로, 복지 대상자들이 정작 필요한 시점(예: 건강 이상 시)에 사회복지 서비스를 지원하지 못할 수 있다.
따라서, 복지 대상자들에 대한 IT-BT 융합에 의한 인간 친화적인 의료 복지 서비스의 제공이 개시된 바 있다. 종래의 생체 신호 기반 건강 관리 시스템은 복지 대상자에게 접촉식 센서를 착용시키고, 상기 접촉식 센서에 의해 생체 신호를 측정함에 따라 신체 이상 징후를 탐지하였다.
그런데, 상기 접촉식 센서는 착용자(상기 복지 대상자)의 신체 활동에 제약을 줄 수 있고, 외상 환자(예: 피부 질환, 화상 환자)에 장착하기 어려울 수 있을뿐더러, 전극 부착과 같은 불편으로 인해 착용자의 스트레스를 유발함에 따라 정확한 측정치를 감지하지 못할 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시 예들은 비접촉식으로 복지 대상자의 비관적 행동 징후를 탐지할 수 있는 IT-BT 융합 비관적 행동 탐지 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 비관적 행동 탐지 장치는, 레이더 센서; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 레이더 센서를 통해 레이더 신호를 주기적으로 송신하고 상기 레이더 신호의 반사파 신호를 수신하고, 상기 반사파 신호로부터 감지 대상이 위치하는 관심 영역을 검출하고, 상기 반사파 신호 중 상기 관심 영역으로부터 반사된 일부 반사파 신호로부터 상기 감지 대상의 심박 신호를 검출하고, 상기 심박 신호에 기반하여 상기 감지 대상의 비관적 행동 징후를 탐지할 수 있다.
또한, 본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 비관적 행동 탐지 방법은, 레이더 신호를 주기적으로 송신하고 상기 레이더 신호의 반사파 신호를 수신하는 동작; 상기 반사파 신호로부터 감지 대상이 위치하는 관심 영역을 검출하는 동작; 상기 반사파 신호 중 상기 관심 영역으로부터 반사된 일부 반사파 신호로부터 상기 감지 대상의 심박 신호를 검출하는 동작; 및 상기 심박 신호에 기반하여 상기 감지 대상의 비관적 행동 징후를 탐지는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시 예들에 따르면, 비접촉식으로 복지 대상자의 비관적 행동 징후를 탐지할 수 있다. 이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 비관적 행동 탐지 시스템을 나타낸다.
도 2는 일 실시예에 따른 비관적 행동 탐지 장치의 구성도를 나타낸다.
도 3은 일 실시예에 따른 비관적 행동 탐지 방법을 나타낸다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 비관적 행동 탐지 시스템을 나타낸다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 비관적 행동 탐지 시스템(12)은 비관적 행동 탐지 장치(200) 및 응급 지원 관리 장치(100)를 포함할 수 있다.
비관적 행동 탐지 장치(200)는 복지 대상자가 거주하는 공간(예: 댁내)에 복지 대상자의 생체 신호를 감지할 수 있도록 설치될 수 있다. 예를 들어, 비관적 행동 탐지 장치(200)는 상기 공간의 천장, 벽 중 적어도 하나의 위치에 설치될 수 있다.
비관적 행동 탐지 장치(200)는 레이더 센서 및 카메라 중 적어도 하나의 하드웨어 모듈을 포함하고, 상기 하드웨어 모듈을 통해 감지 대상(예: 복지 대상자)를 모니터링함에 따라 감지 대상의 비관적 행동 징후를 탐지할 수 있다. 예를 들어, 비관적 행동 탐지 장치(200)는 레이더 센서를 통해 감지 대상의 심박 신호를 검출하고, 검출된 심박 신호의 특징 값들에 기반하여 감지 대상의 비관적 행동 징후를 탐지할 수 있다. 다른 예를 들어, 비관적 행동 탐지 장치(200)는 레이더 센서를 감지 대상의 심박 신호를 검출하고, 검출된 심박 신호에 기반하여 감지 대상의 신체 이상 징후를 검출할 수 있다. 비관적 행동 탐지 장치(200)는 신체 이상 징후를 검출하면, 카메라를 구동시켜 감지 대상을 동영상 촬영할 수 있다. 비관적 행동 탐지 장치(200)는 동영상에서 추출된 감지 대상의 특징 값들을 통해 감지 대상의 비관적 행동 징후를 탐지할 수 있다.
비관적 행동 탐지 장치(200)는 비관적 행동 징후를 탐지하면, 응급 지원 관리 장치(100)에 비관적 행동 경고 신호를 송신할 수 있다. 상기 비관적 행동 경고 신호는 예를 들면, 복지 대상자를 구분 가능한 식별 정보 및 비관적 행동 데이터를 포함할 수 있다. 상기 식별 정보는 예를 들면, 비관적 행동 탐지 장치(200)의 고유 정보(예: MAC Address) 및 복지 대상자의 고유 정보(예: 주소, 이름, GPS 위치 좌표) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 비관적 행동 데이터는 예를 들면, 비관적 행동에 관련된 심박 신호 정보(예: 심박수) 및 비관적 행동에 관련된 동영상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
응급 지원 관리 장치(100)는 복지 담당 기관(예: 주민 센터), 보건소, 의료 기관, 119 응급 센터)에 설치된 컴퓨팅 장치일 수 있다. 응급 지원 관리 장치(100)는 비관적 행동 탐지 장치(200)로부터 비관적 행동 경고 신호를 수신하면, 모니터링 디스플레이, 경고용 스피커 또는 응급 지원 담당자의 단말 중 적어도 하나를 통해 감지 대상의 비관적 행동 발생 가능성을 경고할 수 있다. 이에, 복지 담당 기관은 급속하게 복지 담당자, 경찰 또는 119 구급차를 출동시킴에 따라 복지 담당자의 비관적 행동을 막거나, 적어도 비관적 행동으로 인한 피해를 최소화할 수 있다.
상술한 실시예에 따르면, 비관적 행동 탐지 시스템(12)은 복지 대상자가 거주하는 공간에 설치되어, 비접촉식으로 복지 대상자의 심박 신호를 검출하고 적어도 심박 신호에 기반하여 복지 대상자의 비관적 행동을 탐지할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 비관적 행동 탐지 장치의 구성도를 나타낸다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 비관적 행동 탐지 장치(200)는 통신 회로(210), 레이더 센서(220), 메모리(240) 및 프로세서(250)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 비관적 행동 탐지 장치(200)는 일부 구성요소가 생략되거나, 추가적인 구성요소를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 비관적 행동 탐지 장치(200)는 카메라(230)를 더 포함할 수 있다. 또한, 비관적 행동 탐지 장치(200)의 구성요소들 중 일부가 결합되어 하나의 개체로 구성되되, 결합 이전의 해당 구성요소들의 기능을 동일하게 수행할 수 있다. 또는, 비관적 행동 탐지 장치(200)는 복수의 컴퓨팅 장치들로 구성되거나, 비관적 행동 탐지 장치(200)의 일부 구성요소는 다른 장치(예: 응급 지원 관리 장치(100))에 포함될 수 있다. 예를 들어, 비관적 행동 탐지 장치(200)는 비관적 행동 탐지를 위한 데이터 수집에 관련된 구성요소들(예: 레이더 센서(220), 카메라(230), 통신 회로(210) 및 데이터 수집에 관련된 프로세서(250)의 일부)만을 포함할 수 있다. 데이터 수집 모듈 이외의 구성요소(예: 비관적 행동 탐지에 관련된 프로세서(250)의 나머지)는 다른 장치에 포함될 수 있다.
통신 회로(210)는 비관적 행동 탐지 장치(200)와 다른 장치(예: 응급 지원 관리 장치(100)) 간의 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 상기 통신 채널은 예를 들어, LAN(local area network), FTTH(Fiber　to　the　home), xDSL(x-Digital　Subscriber　Line), WiFi, Wibro, 3G 또는 4G과 같은 통신 방식의 통신 채널일 수 있다.
레이더 센서(220)는 레이더 신호를 주기적으로 송신하고, 레이더 신호의 반사파 신호를 수신할 수 있다. 예를 들어, 레이더 센서(220)는 시간 축의 폭이 매우 좁은 임펄스 레이더 신호를 주기적으로 송신할 수 있다. 다른 예를 들어, 레이더 센서(220)는 도플러 레이더를 주기적으로 송신할 수 있다.
카메라(230)는 프로세서(250)의 명령에 따라 구동하여 동영상을 촬영할 수 있다. 카메라(230)는 프로세서(250)의 명령에 따라 수평으로 회전하는 팬(pan) 기능, 수직으로 회전하는 틸트(tilt) 기능 및 및 줌 인/아웃(zoom in/out) 기능 중 적어도 하나의 기능을 수행할 수 있다.
메모리(240)는 비관적 행동 탐지 장치(200)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(250))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는 예를 들어, 소프트웨어 및 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(240)는 비관적 행동 징후 탐지를 위한 적어도 하나의 인스트럭션(instruction)을 저장할 수 있다. 메모리(240)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.
프로세서(250)는 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함에 따라 비관적 행동 탐지 장치(200)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(250)는 예를 들어, 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 마이크로프로세서, 애플리케이션 프로세서(application processor), 주문형 반도체(ASIC(application specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate arrays)) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다.
프로세서(250)는 레이더 센서(220)를 통해 레이더 신호(예: 임펄스 레이더 신호 또는 도플러 레이더)를 주기적으로 송신하고, 레이더 신호의 반사파 신호를 수신할 수 있다. 레이더 센서(220)가 도플러 레이더를 송신하는 경우에, 프로세서(250)는 반사파 신호로부터 심박 신호를 포함하는 위상 신호를 검출할 수 있다.
프로세서(250)는 수신 신호(또는, 위상 신호)를 예컨대, 메디언(median) 필터 및 칼만(kalman) 필터 중 적어도 하나의 필터를 통해 필터링하여 수신 신호로부터 잡음을 제거할 수 있다. 상기 수신 신호에는 감지 대상의 움직임에 따라 특정 주파수에서 피크 값이 포함될 수 있다.
프로세서(250)는 잡음이 제거된 신호를 제1 필터(예: 러닝 에버리지 필터)로 필터링하여 움직임이 발생된 움직임 구간(예: 제1 이격 거리에서 제2 이격 거리 사이의 구간)을 추출할 수 있다.
프로세서(250)는 수신된 반사파 신호들 중 움직임 구간에서 반사된 일부 반사파 신호로부터 심박 신호를 검출하고, 심박 신호에 기반하여 움직임을 제공하는 물체 중 감지 대상이 존재하는 관심 영역을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는 심박 신호에서 검출된 최대 심박 값이 지정된 최소 심박 값을 초과할 경우에는 움직임 구간에 존재하는 물체가 감지 대상인 것으로 결정할 수 있다. 프로세서(250)는 감지 대상이 존재하는 움직임 구간을 관심 영역으로 결정할 수 있다. 반면, 프로세서(250)는 심박 신호에서 검출된 최대 심박 값이 지정된 최소 심박 값 미만일 경우에는 움직임 구간에 존재하는 물체가 감지 대상이 아닌 것으로 결정할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 프로세서(250)는 상기 일부 반사파 신호로부터 호흡 신호를 검출하고, 심박 신호에 기반하여 움직임을 제공하는 물체 중 감지 대상이 존재하는 관심 영역을 결정할 수 있다. 프로세서(250)는 호흡 신호에서 검출된 최대 호흡 값이 지정된 최소 호흡 값을 초과할 경우에는 움직임 구간에 존재하는 물체가 감지 대상(예: 인체)인 것으로 결정할 수 있다. 반면, 프로세서(250)는 검출된 최대 호흡 값이 지정된 최소 호흡 값 이하일 경우에는 움직임 구간에 존재하는 물체가 감지 대상(예: 인체)이 아닌 것으로 결정할 수 있다.
▶ 심박 신호에 기반한 비관적 행동 징후 탐지의 예
일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 수신된 반사파 신호들 중 관심 영역에서 반사된 관심 반사파 신호로부터 검출된 심박 신호에 기반하여 감지 대상의 비관적 행동을 탐지할 수 있다.
프로세서(250)는 복수의 심박 신호들을 포함하는 빅데이터를 이용하여 비관적 행동 징후에 관련된 특징 값들 또는 정상 행동에 관련된 특징 값들 중 적어도 하나의 특징 값들을 학습(예: 인공지능 기반 머신 러닝 또는 딥러닝)할 수 있다. 상기 비관적 행동 징후는 심장 마비 징후, 다른 병증 징후(예: 동맥경화, 심정지), 자살 징후 및 방화 징후 중 적어도 하나의 징후를 포함할 수 있다. 상기 비관적 행동 징후에 관련된 특징 값들은 예를 들면, 심박 신호의 크기가 제1 임계 크기 이하인 경우, 심박 신호의 크기가 제2 임계 크기 이상인 경우, 심박 신호로부터 검출된 심박수가 임계 변화 이상으로 급상승하는 경우, 상기 심박수가 임계 오차 이상으로 불규칙한 경우, 심박수가 제1 일정 시간 이상 제1 임계치(예: 분당 100회) 이상인 경우, 상기 심박수가 제2 일정 시간 이상 제2 임계치(예: 분당 60회) 이하인 경우 중 적어도 하나의 경우에 관련된 특징 값들일 수 있다. 상기 임계 크기, 상기 임계 변화 및 상기 임계 오차는 의학적 데이터에 기반하여 결정될 수 있다. 프로세서(250)는 상기 학습의 결과로서 정상 행동과 비관적 행동 징후를 분류 가능한 제1 학습 모델을 생성하고 생성된 제1 학습 모델을 메모리(240)에 저장할 수 있다.
프로세서(250)는 제1 밴드패스필터(band pass filter)를 통해 관심 반사파 신호를 필터링하여 관심 반사파 신호로부터 심박 구간에 해당하는 심박 신호를 검출할 수 있다. 상기 제1 밴드패스필터는 심박 구간을 검출하도록 마련될 수 있다. 프로세서(250)는 심박 신호의 특징 값을 추출하고, 추출된 특징 값을 제1 학습 모델에 입력하여 감지 대상이 정상 행동 상황인지 아니면, 비관적 행동 징후가 있는 상황인지를 확인할 수 있다.
프로세서(250)는 비관적 행동 징후를 탐지하면, 통신 회로(210)를 통해 응급 지원 관리 장치(100)에 비관적 행동 경고 신호를 송신할 수 있다. 상기 비관적 행동 경고 신호는 예를 들면, 복지 대상자를 구분 가능한 식별 정보 및 비관적 행동 데이터를 포함할 수 있다. 상기 식별 정보는 예를 들면, 비관적 행동 탐지 장치(200)의 고유 정보(예: MAC Address) 및 복지 대상자의 고유 정보(예: 주소, 이름, GPS 위치 좌표) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 비관적 행동 데이터는 예를 들면, 비관적 행동에 관련된 심박 신호 정보를 포함할 수 있다.
▶ 심박 신호 및 동영상에 기반한 비관적 행동 징후 탐지의 예
일 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 심박 신호 이외에도 동영상에 기반하여 비관적 행동 징후를 탐지할 수 있다.
프로세서(250)는 복수의 비관적 행동 징후에 관련된 동영상들로부터 비관적 행동 징후에 관련된 특징 값들을 학습함에 따라 제2 학습 모델을 생성하고 생성된 제2 학습 모델을 메모리(240)에 저장할 수 있다. 상기 비관적 행동 징후는 다른 병증 징후, 심장 마비 징후, 자살 징후 및 방화 징후 중 적어도 하나의 징후를 포함할 수 있다. 상기 비관적 행동 징후에 관련된 동영상들은 상기 적어도 하나의 징후를 촬영한 동영상일 수 있다.
프로세서(250)는 관심 반사파 신호로부터 검출될 심박 신호로부터 신체 이상 징후를 검출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는 심박 신호의 크기가 제1 임계 크기 이하인 것을 검출하거나, 심박 신호의 크기가 제2 임계 크기 이상인 것을 검출하거나, 심박 신호로부터 검출된 심박수가 임계 변화 이상으로 급상승하거나, 심박수가 임계 오차 이상으로 불규칙하거나, 심박수가 임계치 이하인 경우 중 적어도 하나의 경우가 일정 시간 이상 지속되면, 상기 신체 이상 징후로 결정할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(250)는 상술된 제1 학습 모델에 기반하여 비관적 행동 징후를 검출하는 경우에 상기 신체 이상 징후로 결정할 수 있다.
프로세서(250)는 심박 신호 또는 심박수에 기반하여 신체 이상 징후를 검출하면, 카메라(230)를 구동시킬 수 있다. 프로세서(250)는 카메라(230)를 구동할 때 카메라(230)의 틸트, 팬 및 줌 인/아웃을 관심 영역을 향하도록 조정할 수 있다. 따라서, 상술한 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 레이더 센서(220)의 감지 정보(예: 관심 영역)에 기반하여 카메라(230)의 시야각을 조정함에 따라 카메라(230)의 시야각 밖에 존재하는 감지 대상도 빠르게 촬영할 수 있다. 따라서, 프로세서(250)는 응급 상황에서 빠르게 비관적 행동 징후를 검출할 수 있다.
프로세서(250)는 카메라(230)를 통해 관심 영역을 동영상 촬영하고, 동영상으로부터 감지 대상의 행동적 특징 값들을 추출할 수 있다. 프로세서(250)는 제2 학습 모델에 추출된 행동적 특징 값들을 입력하고 제2 학습 모델을 통해 정상 행동 상황인지 아니면 비관적 행동 징후가 있는 상황인지를 확인할 수 있다. 이 같이, 상술한 실시예에 따른 프로세서(250)는 심박동 변화를 일으키는 정상 행동(예: 운동)으로 인한 심박동 변화를 비관적 행동 징후로 오인식하는 문제를 방지할 수 있다. 또는, 상술한 실시예에 따른 프로세서(250)는 신체 이상 징후가 있는 경우에만 동영상에 기반한 비관적 행동 징후 여부를 탐지할 수 있어, 소비 전력 또는 연산량이 큰 동영상 촬영 및 영상 기반 비관적 행동 징후 탐지를 불필요하게 수행하지 않을 수 있고, 사생활 노출 위험도 줄일 수 있다.
프로세서(250)는 촬영된 동영상에 기반하여 비관적 행동 징후를 탐지하면, 응급 지원 관리 장치(100)에 비관적 행동 경고 신호를 송신할 수 있다. 상기 비관적 행동 경고 신호는 예를 들면, 복지 대상자를 구분 가능한 식별 정보 및 비관적 행동 데이터를 포함할 수 있다. 상기 식별 정보는 예를 들면, 비관적 행동 탐지 장치(200)의 고유 정보 및 복지 대상자의 고유 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 비관적 행동 데이터는 예를 들면, 비관적 행동에 관련된 심박 신호 정보(예: 심박수), 비관적 행동에 관련된 동영상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 비관적 행동 징후를 검출하지 않고, 신체 이상 징후만을 확인한 경우에도 응급 지원 관리 장치(100)에 신체 이상 경고 신호를 송신할 수 있다. 상기 신체 이상 경고 신호는 식별 정보 및 심박 신호 정보를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제2 학습 모델은 비관적 행동 징후의 유형을 분류할 수 있도록 마련될 수 있다. 이 경우, 프로세서(250)는 제2 학습 모델에 기반하여 비관적 행동 징후의 유형(예: 심장마비 징후, 자살 징후, 방화 징후)을 확인하고, 확인된 유형 정보를 포함하는 비관적 행동 경고 신호를 응급 지원 관리 장치(100)에 송신할 수 있다. 이 경우, 복지 담당자는 응급 지원 관리 장치(100)로부터 비관적 행동 경고 신호에 포함된 비관적 행동 유형을 확인하고, 구급차 또는 소방차와 같은 비관적 행동 방지에 필요한 응급 지원을 빠르고 효율적으로 지원할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 관심 반사파 신호로부터 호흡 신호를 더 검출하고, 호흡 신호에 기반하여 신체 이상 징후 또는 비관적 행동 징후를 보다 정확히 검출할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(250)는 감지 대상의 심박 신호 또는 다른 빅데이터에 포함된 심박 신호 중 적어도 하나의 신호에 기반한 학습을 통해서 제1 학습 모델 또는 제1 학습 모델 중 하나의 적어도 하나의 학습 모델을 갱신할 수 있다. 또는, 프로세서(250)는 응급 지원 관리 장치(100)로부터 추가적인 학습으로 갱신된 상기 적어도 하나의 학습 모델을 수신할 수 있다. 프로세서(250)는 적어도 하나의 학습 모델이 갱신되면, 갱신된 학습 모델에 기반하여 비관적 행동 징후를 탐지할 수 있다.
이 같이, 상술한 실시예에 따르면, 비관적 행동 탐지 장치(200)는 독고 노인이나 소외 계층과 같이 비관적 행동 유발 가능성이 높은 복지 대상자의 비관적 행동 징후를 빠르게 탐지함에 따라 비관적 행동을 방지하거나, 비관적 행동으로 인한 손실을 줄일 수 있다.
또한, 상술한 실시예에 따르면, 비관적 행동 탐지 장치(200)는 비관적 행동 복지 대상자가 거주하는 공간에 설치되어, 비접촉식으로 복지 대상자의 심박 신호를 검출함에 따라 비관적 행동을 탐지할 수 있어, 비관적 행동 모니터링에 따른 사생활 침해 및 복지 대상자의 불편을 줄일 수 있다.
뿐만 아니라, 상술한 실시예에 따르면, 비관적 행동 탐지 장치(200)는 비관적 행동 발생 가능성(예: 신체 이상 징후)이 있는 경우에 복지 대상자에 대한 촬영 동영상에 기반하여 비관적 행동 징후를 탐지할 수 있어, 비관적 행동 여부를 더 정확히 검출하거나, 비관적 행동 징후 유형을 탐지할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 비관적 행동 탐지 방법을 나타낸다.
도 3을 참조하면, 동작 310에서, 비관적 행동 탐지 장치(200)는 상기 레이더 센서를 통해 레이더 신호를 주기적으로 송신하고 상기 레이더 신호의 반사파 신호를 수신할 수 있다.
동작 320에서, 비관적 행동 탐지 장치(200)는 반사파 신호로부터 감지 대상이 위치하는 관심 영역을 검출할 수 있다. 예를 들어, 비관적 행동 탐지 장치(200)는 반사파 신호를 제1 필터(예: 러닝 에버리지 필터)로 필터링하여 움직임이 발생된 움직임 구간(예: 제1 이격 거리에서 제2 이격 거리 사이의 구간)을 추출할 수 있다. 예를 들어, 비관적 행동 탐지 장치(200)는 움직임 구간에서 반사된 반사파 신호로부터 심박 신호를 검출하고, 심박 신호로부터 확인된 심박 정보(예:심박수)로부터 감지 대상이 위치하는 관심 영역을 검출할 수 있다.
동작 330에서, 비관적 행동 탐지 장치(200)는 반사파 신호 중 상기 관심 영역으로부터 반사된 일부 반사파 신호로부터 상기 감지 대상의 심박 신호를 검출할 수 있다. 예를 들어, 비관적 행동 탐지 장치(200)는 제1 밴드패스필터(band pass filter)를 통해 관심 반사파 신호를 필터링하여 관심 반사파 신호로부터 심박 구간에 해당하는 심박 신호를 검출할 수 있다.
동작 340에서, 비관적 행동 탐지 장치(200)는 상기 심박 신호에 기반하여 상기 감지 대상의 비관적 행동 징후를 탐지할 수 있다. 예를 들어, 비관적 행동 탐지 장치(200)는 레이더 센서를 통해 감지 대상의 심박 신호를 검출하고, 검출된 심박 신호에 기반하여 감지 대상의 비관적 행동 징후를 탐지할 수 있다. 다른 예를 들어, 비관적 행동 탐지 장치(200)는 레이더 센서를 감지 대상의 심박 신호를 검출하고, 검출된 심박 신호에 기반하여 감지 대상의 신체 이상 징후를 검출할 수 있다. 비관적 행동 탐지 장치(200)는 신체 이상 징후를 검출하면, 카메라를 통해 감지 대상을 동영상 촬영할 수 있다. 비관적 행동 탐지 장치(200)는 동영상으로부터 감지 대상의 비관적 행동 징후를 탐지할 수 있다.
이 같이, 상술한 실시예에 따르면, 비관적 행동 탐지 장치(200)는 독고 노인이나 소외 계층과 같이 비관적 행동 유발 가능성이 높은 복지 대상자의 비관적 행동 징후를 빠르게 탐지함에 따라 비관적 행동을 방지하거나, 비관적 행동으로 인한 손실을 줄일 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나",“A 또는 B 중 적어도 하나”, "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나” 및 “A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1", "제2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에, “기능적으로” 또는 “통신적으로”라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, “커플드” 또는 “커넥티드”라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈", "부" 및 "수단"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 비관적 행동 탐지 장치(200))에 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리 또는 외장 메모리)(메모리(240))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램)로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 비관적 행동 탐지 장치(200))의 프로세서(예: 프로세서(250)는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체 는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims (10)

  1. 비관적 행동 탐지 장치에 있어서,
    레이더 센서; 및
    프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
    상기 레이더 센서를 통해 레이더 신호를 주기적으로 송신하고 상기 레이더 신호의 반사파 신호를 수신하고,
    상기 반사파 신호로부터 감지 대상이 위치하는 관심 영역을 검출하고,
    상기 반사파 신호 중 상기 관심 영역으로부터 반사된 일부 반사파 신호로부터 상기 감지 대상의 심박 신호를 검출하고,
    상기 심박 신호에 기반하여 상기 감지 대상의 비관적 행동 징후를 탐지하는, 비관적 행동 탐지 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    복수의 심박 신호들로부터 상기 비관적 행동에 관련된 특징 값들을 학습하여 생성된 제1 학습 모델을 더 포함하고, 상기 프로세서는,
    상기 검출된 심박 신호로부터 심박 특징 값을 추출하고,
    상기 추출된 특징 값을 상기 제1 학습 모델에 입력하여 상기 제1 학습 모델을 통해 상기 비관적 행동 징후를 탐지하는, 비관적 행동 탐지 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    카메라를 더 포함하고, 상기 프로세서는,
    상기 검출된 심박 신호로부터 심박 정보를 검출하고,
    상기 심박 정보로부터 신체 이상 징후를 검출하면, 상기 카메라를 구동시키고,
    상기 카메라를 통해 상기 관심 영역을 동영상 촬영하고,
    상기 촬영된 동영상에 기반하여 상기 비관적 행동 징후를 탐지하는, 비관적 행동 탐지 장치.
  4. 청구항 3에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 심박 신호의 크기가 임계 크기 이하인 경우, 상기 심박 신호로부터 검출된 심박수가 임계 변화 이상으로 급상승하는 경우, 상기 심박수가 제1 일정 시간 이상 제1 임계치 이상인 경우 상기 심박수가 임계 오차 이상으로 불규칙한 경우, 상기 심박수가 제2 일정 시간 이상 제2 임계치 이하인 경우 중 적어도 하나의 경우를 확인하면, 상기 신체 이상 징후로 검출하는, 비관적 행동 탐지 장치.
  5. 청구항 3에 있어서,
    인체 촬영 동영상으로부터 비관적 행동의 특징 값들을 학습하여 생성된 학습 모델을 포함하고, 상기 프로세서는,
    상기 촬영된 동영상으로부터 상기 감지 대상의 행동적인 특징 값들을 추출하고,
    상기 특징 값들을 상기 학습 모델에 입력하여 상기 비관적 행동 징후가 있는지를 결정하는, 비관적 행동 탐지 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    통신 회로를 더 포함하고, 상기 프로세서는,
    상기 비관적 행동 징후를 탐지하면, 상기 통신 회로를 통해 응급 지원 관리 장치에 비관적 행동 경고 신호를 송신하는, 비관적 행동 탐지 장치.
  7. 청구항 1에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 반사파 신호에 기반하여 상기 감지 대상의 호흡 신호를 더 검출하고,
    상기 심박 신호 및 상기 호흡 신호에 기반하여 상기 감지 대상의 비관적 행동 징후를 탐지하는, 비관적 행동 탐지 장치.
  8. 비관적 행동 탐지 장치에 의한 비관적 행동 탐지 방법에 있어서,
    레이더 신호를 주기적으로 송신하고 상기 레이더 신호의 반사파 신호를 수신하는 동작;
    상기 반사파 신호로부터 감지 대상이 위치하는 관심 영역을 검출하는 동작;
    상기 반사파 신호 중 상기 관심 영역으로부터 반사된 일부 반사파 신호로부터 상기 감지 대상의 심박 신호를 검출하는 동작; 및
    상기 심박 신호에 기반하여 상기 감지 대상의 비관적 행동 징후를 탐지는 동작을 포함하는 비관적 행동 탐지 방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    복수의 심박 신호들로부터 상기 비관적 행동에 관련된 특징 값들을 학습하여 제1 학습 모델을 생성하는 단계를 더 포함하고,
    상기 탐지하는 동작은,
    상기 검출된 심박 신호로부터 심박 특징 값을 추출하는 동작; 및
    상기 추출된 특징 값을 상기 제1 학습 모델에 입력하여 상기 제1 학습 모델을 통해 상기 비관적 행동 징후를 탐지하는 동작을 포함하는, 비관적 행동 탐지 방법.
  10. 청구항 8에 있어서, 상기 탐지하는 동작은,
    상기 검출된 심박 신호로부터 심박 정보를 검출하는 동작;
    상기 심박 정보로부터 신체 이상 징후를 검출하면, 상기 카메라를 구동시키는 동작;
    상기 카메라를 통해 상기 관심 영역을 동영상 촬영하는 동작; 및
    상기 촬영된 동영상에 포함된 감지 대상의 움직임 관련 특징 값들에 기반하여 상기 비관적 행동 징후를 탐지하는 동작을 포함하는 비관적 행동 탐지 방법.
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KR102525902B1 (ko) * 2022-07-29 2023-04-25 김종환 자살 방지 응급 알림 시스템

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