KR102006687B1

KR102006687B1 - 사용자의 이상 상태 판단 방법 및 이를 이용한 판단 시스템

Info

Publication number: KR102006687B1
Application number: KR1020180041435A
Authority: KR
Inventors: 류병훈; 성원모; 양일규
Original assignee: 주식회사 이엠따블유
Priority date: 2018-04-10
Filing date: 2018-04-10
Publication date: 2019-10-01
Anticipated expiration: 2038-04-10

Abstract

본 발명은 사용자의 이상 상태 판단 방법 및 이를 이용한 판단 시스에 관한 것이다. 보다 상세하게는 사용자가 소지하고 있는 스마트 폰 또는 스마트 웨어러블 기기 등에 장착되어 있는 가속도 센서를 이용하여 사용자 상태의 정상 또는 비정상 여부를 판단할 수 있는 이상 상태 판단 방법 및 이를 이용한 판단 시스템에 관한 것이다.

Description

사용자의 이상 상태 판단 방법 및 이를 이용한 판단 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR DETERMINING USER'S ABNORMAL STATE}

최근 범죄발생의 원인에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있는데 범죄발생 원인 중 환경요인이 주요 범죄발생 위험 요인으로 분석되고 있으며, 이를 근거로 환경적 설계 변경을 통해 범죄를 예방하려는 CPTED(Crime Prevention Through Environmental Design) 방법에 대한 연구가 이루어지고 있다.

일 예로, 폐쇄회로 텔레비전(CCTV: Closed Circuit Television)을 우범 지역과 같은 특정 지역에 설치하여, 실시간으로 위험 상황을 촬영하고 모니터링하는 방법이 시행되고 있다. 다만, 이러한 CCTV를 이용한 방법은 CCTV사각지대, 비용 문제 및 다양한 위험 지역의 환경으로 인하여 실시간으로 위험을 감지하고 대처하는데 한계가 있었다.

아울러, 이러한 CPTED에 관한 연구와 더불어 개인의 상태가 범죄 발생 위험에 영향을 줄 수 있다는 연구가 진행되고 있다. 즉, 주거지역 시민의 상태가 범행 대상이 되기 쉬운 취약점을 노출할 때 범죄 발생 위험이 증가된다는 연구이며, 일 예로, 성추행, 성폭행 사건 중에서 피해자가 과도한 음주로 인한 심신미약상태를 노출시켰던 것으로 분석되고 있으며, 범죄자가 공격하여도 자신을 보호하거나 위험을 회피할 능력을 상실한 상태이거나 운동능력이 현저하게 저하된 경우 범죄자의 목표가 되기 쉬운 것으로 분석되고 있다.

따라서, 범죄 상황 및 위험 상황을 실시간으로 분석하고 상황 발생 가능성을 예측하며, 이를 구호기관(112, 119 등)에 알림으로써 범죄나 위험 상황 발생을 방지할 수 있는 기술이 필요하며, 이러한 기술의 전제로서, 사람들의 건강상태의 급격한 이상 변화(보행도중 사람들의 기절, 심장마비), 심신미약 상태 여부(과도한 음주 행위), 위험 노출 여부(범죄 상황 등)를 실시간으로 예측할 수 있는 기술의 개발이 필요하다.

한국등록특허공보 제10-1483925호(2015.01.20)

본 발명은, 가속도 센서를 이용하여 사용자 상태의 정상 또는 비정상 여부를 판단할 수 있는 이상 상태 판단 방법 및 이를 이용한 판단 시스템을 제공한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 3축의 가속도를 측정하는 단계; 측정된 상기 3축 가속도 데이터를 이용하여 에너지량을 산출하는 단계; 산출된 상기 에너지량 중 최대 에너지량에 근거하여 기준 에너지량을 추출하는 단계; 및 상기 기준 에너지량으로부터 정의되는 제1 각속도(ω1) 및 제2 각속도(ω2)의 차이값을 이용하여 사용자의 이상 상태 여부를 판단하는 단계를 포함하는, 사용자의 이상 상태 판단 방법을 제공한다.

이때, 상기 에너지량의 산출은, 수학식 1에 의해 이루어질 수 있다.

[수학식 1]

K: 에너지량

|a(t)|: 시간(t)에 대한 가속도의 절대값

C: 질량에 의한 효과를 보정하기 위한 계수

이때, 상기 기준 에너지량은 상기 최대 에너지량의 0.7배일 수 있다.

이때, 상기 사용자의 이상 상태 여부를 판단하는 단계는, 상기 제1 각속도(ω1) 및 상기 제2 각속도(ω2)의 차이값을 이용하여, 수학식 2로부터 주파수 대역폭(BW, Band Width)을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 주파수 대역폭이 정상 상태일 경우의 주파수 대역폭(BW_c)에 비해 기설정된 배수를 초과하는 경우 이상 상태 여부로 판단하는 단계;를 포함할 수 있다.

[수학식 2]

이때, 상기 기설정된 배수는 2배일 수 있다.

[수학식 3]

BW > 2BWc

이때, 상기 K와 기설정된 심신 미약 패턴(f)을 비교하여 유사도가 90%이상인 경우 사용자의 심신 미약 상태로 판단할 수 있다.

이때, 사용자가 심신 미약 상태로 판단되는 경우, 사용자의 심박수 정보, 사용자의 위치 정보, 시간 정보 중 적어도 어느 하나를 이용하여 사용자의 위험도를 산출할 수 있다.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 사용자의 이상 판단 방법을 이용하는 사용자의 이상 상태 판단 시스템으로서, 3축의 가속도를 측정하는 가속도 센싱부(100); 및 상기 가속도 센싱부(100)로부터 측정된 가속도 데이터를 이용하여 사용자의 이상 상태를 판단하는 판단부를 포함하는, 사용자의 이상 상태 판단 시스템을 제공한다.

이때, 사용자의 심박수 정보를 측정하기 위한 심박수 센서; 및 사용자의 위치 정보를 측정하기 위한 GPS 수신 모듈을를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 이상 상태 판단 시스템.

본 발명의 실시예에 따르면, 사용자가 소지하고 있는 스마트 폰 또는 스마트 웨어러블 기기 등에 장착되어 있는 가속도 센서를 이용하여 사용자 상태의 정상 또는 비정상 여부를 판단할 수 있다.

또한, 사람들의 건강상태의 급격한 이상 변화(보행도중 사람들의 기절, 심장마비), 심신미약 상태 여부(과도한 음주 행위), 위험 노출 여부(범죄 상황 등)를 실시간으로 예측할 수 있다.

또한, 범죄 상황 및 위험 상황을 실시간으로 분석하고 상황 발생 가능성을 예측하여, 이를 구호기관(112, 119 등)에 알림으로써 범죄나 위험 상황의 발생을 방지할 수 있다.

아래에서 설명하는 본 출원의 바람직한 실시예의 상세한 설명뿐만 아니라 위에서 설명한 요약은 첨부된 도면과 관련해서 읽을 때에 더 잘 이해될 수 있을 것이다. 본 발명을 예시하기 위한 목적으로 도면에는 바람직한 실시예들이 도시되어 있다. 그러나, 본 출원은 도시된 정확한 배치와 수단에 한정되는 것이 아님을 이해해야 한다.
도 1은 본 발명에 따른 이상 상태 판단 시스템의 개략도이다.
도 2는 본 발명에 따른 이상 상태 판단 방법을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3 내지 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이상 상태 판단 방법을 설명하기 위한 블록도이다.

이하 본 발명의 실시예에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다. 다만, 첨부된 도면은 본 발명의 내용을 보다 쉽게 개시하기 위하여 설명되는 것일 뿐, 본 발명의 범위가 첨부된 도면의 범위로 한정되는 것이 아님은 이 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 용이하게 알 수 있을 것이다.

그리고, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어서, 동일 기능을 갖는 구성요소에 대해서는 동일 명칭 및 동일부호를 사용할 뿐 실질적으론 종래기술의 구성요소와 완전히 동일하지 않음을 미리 밝힌다.

또한, 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

이하, 본 발명에 따른 사용자의 이상 상태 판단 방법 및 판단 시스템을 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부한 도면을 참조하여 설명함에 있어서, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 이상 상태 판단 시스템의 개략도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 사용자의 이상 상태 판단 시스템은 가속도 센싱부(100) 및 판단부(200)를 포함한다. 가속도 센싱부(100)는 3축의 가속도를 측정할 수 있다. 가속도 센싱부(100)는 스마트 폰 또는 스마트 웨어러블 기기(스마트 왓치, 스마트 밴드)에 장착될 수 있다. 가속도 센싱부(100)는 스마트 폰 또는 스마트 웨어러블 기기에 장착되는 것이 바람직하나, 타블렛 PC, PDA 등 사용자가 휴대할 수 있고 가속도 센싱부(100)를 구비할 수 있는 것이라면, 다양한 장치가 가능하다.

가속도 센싱부(100)는 스마트 폰, 스마트 웨어러블 기기 등(이하, 스마트 단말기)에 장착되며 스마트 단말기의 움직임과 사용자의 움직임을 동일시하여, 스마트 단말기에 장착된 가속도 센싱부(100)를 이용하여 사용자의 가속도를 추정할 수 있다. 가속도 센싱부(100)는 x축, y축, z축의 3축 방향의 가속도를 측정한다. 여기서, x축이란 지면에서 수직인 축을 의미하고, y축은 x축과 수직인 축, z축은 x축 및 y축과 수직인 축을 의미한다.

판단부(200)는 가속도 센싱부(100)로부터 측정된 가속도 데이터를 이용하여 사용자의 이상 상태 여부를 판단할 수 있다.

도 2를 참고하면, 사용자의 이상 상태 여부를 판단하는 방법은, 가속도 센싱부(100)를 이용한 3축의 가속도를 측정하는 단계(S100), 가속도 값을 이용하여 사용자의 에너지량을 산출 하는 단계(S200), 최대 에너지량에 근거하여 기준 에너지량을 추출하는 단계(S300), 사용자의 이상 여부를 판단하는 단계(S400)를 포함할 수 있으며, 사용자의 이상 상태 여부는 에너지량으로부터 산출되는 제1 각속도(ω1) 및 제2 각속도(ω2)의 차이값을 이용하여 판단할 수 있다.

구체적으로, 에너지량을 산출하는 단계는 [수학식 1]로부터 산출될 수 있다.

[수학식 1]

여기서, K는 에너지량이고, |a(t)|는 시간(t)에 대한 가속도의 절대값을 의미하며, C는 질량에 의한 효과를 보정하기 위한 계수를 의미한다. C는 기본적으로 1의 값을 사용하며, 사용자의 상태에 따라 1보다 크거나 작은 값으로 변경하여 적용가능하다.

[수학식 1]이 도출되는 과정은 다음과 같다.

가속도 센싱부(100)는 x,y,z 축 방향으로의 가속도를 측정하여 각각의 가속도 값을 제공하는데, 3축 각 방향의 성분도 함께 가진다. 이것을 가속도의 절댓값으로 계산한 후, 시간의 흐름에 따른 에너지량의 변화추이를 분석한다.

우선 가속도 센싱부(100)로부터 직접 보내오는 가속도 값은 아래와 같이 주어진다.

스마트 단말기의 측정시간(localtime)에 따라 보내진 가속도 값들은 위와 같이 시간에 대한 가속도 값들의 각 성분함수로 나타낼 수 있다.

이를 가속도의 절댓값으로 계산한다면, 아래 값을 계산할 수 있다.

여기서

가 가속도의 절대값이다. 이로부터 에너지량을 구하기 위해서는 현재 단말기와 함께 운동하는 질량(사용자의 무게)이 일정하다고 가정하고, 근사적으로 연속임을 가정하는 데이터에 대하여, 다음과 같은 에너지량에 관한 관계식을 도출할 수 있다.

3축 가속도 데이터를 이용하여 에너지량을 산출한 후, 산출된 에너지량 중 최대 에너지량에 근거하여 기준 에너지량을 추출한다.

기준 에너지량은 사용자의 정상 상태 또는 비정상 상태를 구분하기 위한 기준이 될 수 있다.

사람의 보행 패턴을 분석하면, 시간의 흐름에 따라 정상적인 보행, 정상적인 운동의 경우에는 일정한 패턴을 보인다. 하지만, 비정상적인 상태일 경우 일정한 패턴을 벗어나는 값의 변화 양상을 보이게 된다.

산출된 에너지량(K)로부터 다음을 계산하여 에너지량에 관계된 패턴을 추출한다.

,

의 해를 ω₀라고 하면

이다.

상기 의미는 가장 주가 되는 주파수로부터 일정한 주기운동을 추출해 에너지량(K)에 관한 패턴으로 삼는다는 의미이다.

정상 상태와 비정상 상태의 구분은 BW(BandWidth, 주파수 대역폭)를 이용하여 판단할 수 있다. 구체적으로, 기준 에너지량으로부터 정의되는 제1 각속도(ω1) 및 제2 각속도(ω2)의 차이값을 이용하여 사용자의 이상 상태 여부를 판단할 수 있다.

도 3을 참고하면, 사용자의 이상 여부 판단 단계(S400)는 주파수 대역폭(BW)를 산출하는 단계(S410), 주파수 대역폭을 근거로 사용자의 이상 상태 여부를 판단하는 단계(S430)를 더 포함할 수 있다.

BW의 계산식은 다음과 같다.

인 peak 점

의 ω₀를 알 때,

인 ω_1, ω₂를 정의하면, 다음 그림과 같다.

본 실시예에서 기준 에너지량은 최대 에너지량(Kmax)의 0.7배인 것을 예시로 하였으나, 배수의 값은 이에 한정된 것은 아니며 변화 가능하다.

여기서 BW는

이다.

정상 상태는 일정한 주기운동을 하므로 BW가 매우 작다. 그러나, 비정상 상태는 주기가 일정하지 않은 불규칙 상태에 가까우므로 BW가 크다. 따라서, BW를 이용하면 정상 상태와 비정상 상태를 판단할 수 있다.

이때, 정상 상태에서의 BW 값을 BWc라 한다면, 산출된 주파수 대역폭(BW)이 정상 상태일 경우의 주파수 대역폭(BWc)에 비해 기설정된 배수를 초과하는 경우 비정상 상태 여부로 판단할 수 있다. 일 예로, BW>2BWc 이면 비정상 상태로 판단할 수 있다.

다음으로, 사용자의 심신 미약 상태 여부를 판단하는 단계에 대해서 설명하기로 한다. 도 4를 참고하면, 사용자의 이상 여부 판단 단계(S400)에서 이상 여부로 판단되는 경우(비정상 상태로 판단되는 경우), 판단부(200)는 사용자가 심신 미약 상태인지 여부를 판단하는 심신 미약 여부 판단 단계(S500)를 수행할 수 있다.

심신 미약 여부의 판단은 에너지량에 관한 K 패턴과 기설정된 심신 미약 패턴(f)을 비교하여 유사도가 90%이상인 경우 사용자의 심신 미약 상태로 판단할 수 있다. 이때, 패턴의 유사도 판단은 K 패턴 그래프와 심신 미약 패턴(f) 그래프의 면적을 비교하여 이루어질 수 있다. 또한, 패턴의 유사도 판단은 심신 미약 패턴(f)의 그래프의 추세선과 K 패턴 그래프의 추세선을 비교하여 이루어질 수도 있다.

즉,

인 경우, 사용자가 심신 미약 상태에 있다고 판단할 수 있다. 따라서, K 패턴 그래프의 면적이 심신 미약 패턴(f)의 그래프의 면적에 비해 ±10% 이하인 경우 사용자의 심신 미약 상태로 판단할 수 있다. 또는, K 패턴 그래프의 추세선이 심신 미약 패턴(f) 그래프의 추세선과 비교하여 추세선의 벗어난 정도가 ±10% 이한인 경우 사용자의 심신 미약 상태로 판단할 수 있다.

기설정된 심신 미약 패턴(f)은 데이터 베이스(DB)에 사용자의 심신 미약 패턴(f)이 존재하는 경우 이를 이용하고, 데이터 베이스에 사용자의 심신 미약 패턴(f)이 존재하지 않는 경우에는 이전 단계에서 판단된 비정상 상태 단계의 결과값의 행동 패턴(사용자가 이상 상태로 판단된 결과값의 행동 패턴)을 이용할 수 있다.

이때, 사용자가 심신 미약 상태로 판단되는 경우, 판단부(200)는 위험도를 산출하는 단계를 더 수행할 수 있다. 위험도의 판단은 사용자의 심박수 정보, 사용자의 위치 정보, 시간 정보 중 적어도 어느 하나를 이용하여 사용자의 위험도를 산출할 수 있다. 이때, 위험도의 판단은 상기 심박수 정보, 사용자의 위치 정보, 시간 정보 중 어느 하나를 이용하여 판단할 수 있으며, 상기 정보 모두를 이용하여 위험도를 판단할 수도 있다.

다음으로, 일 예로서, 상기 정보 모두를 이용하여 위험도를 판단하기 위한 방법을 살펴보기로 한다.

위험도(m)는 다음 식으로 나타낼 수 있다.

H는 심박수 센서(미도시)로부터 측정되는 심박수 센서 값이고, X는 GPS 수신 모듈(미도시)로부터 측정되는 GPS 센서 값이고, T·U는 시간에 관한 값이며,

는 위험 지역에 근접한 정도를 나타내는 위치 값이다. T·U는 시간에 대한 정보를 나타내는 값으로서, 저녁시간 이후 밤이 늦어질수록 값이 크게 나타난다. 일 예로서,

이어서 K와 기설정된 심신 미약 패턴(f)을 비교하여 유사도가 90% 이상이라고 판단되면 사용자가 심신 미약 상태라고 판단하며, 사용자가 긴장할수록 심박수 센서 값(H)이 커지고, 시간이 늦어질수록 시간에 관한 정보 값인 T·U 가 커지고, 위험 지역에 가까워 질수록

에 관한 값이 커진다. 따라서, 사용자가 비정상 상태로서 심신 미약 상태이고, 현재 시간이 저녁 늦은 시간이며, 사용자의 심박도가 증가하고, 사용자가 위험 지역에 위치하는 경우 위험도가 높은 것으로 판단하는 것이다.

본 실시예에서는 사용자의 심박수 정보, 사용자의 위치 정보, 시간 정보 모두를 이용하여 위험도를 판단하는 방법을 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며 상기 정보 중 일부 정보만을 이용하여 위험도를 판단하는 방법도 가능하다. 즉, 사용자가 심신 미약 상태로 판단된 후, 심박수 센서의 값이 매우 높거나, 사용자가 위험 지역에 위치하는 경우 위험도가 높은 것으로 판단할 수도 있다.

판단부(200)는 위험도를 산출하여, 위험도가 기설정된 정도를 초과하는 경우 사용자가 위험하다고 판단하며, 결과값을 제어부(300)로 전송한다. 제어부(300)는 위험도에 따라 당사자인 사용자 또는 보호자에게 결과를 경고하거나, 구호기관(112, 119 등)에 상황을 전파할 수 있다. 이와 같이 사용자의 이상 상태 여부, 심신 미약 상태 또는 위험 정도를 실시간으로 예측하고 경고함으로써 범죄 피해를 사전에 방지할 수 있다.

이상과 같이 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 살펴보았으며, 앞서 설명된 실시예 이외에도 본 발명이 그 취지나 범주에서 벗어남이 없이 다른 특정 형태로 구체화 될 수 있다는 사실은 해당 기술에 통상의 지식을 가진 이들에게는 자명한 것이다. 그러므로, 상술된 실시예는 제한적인 것이 아니라 예시적인 것으로 여겨져야 하고, 이에 따라 본 발명은 상술한 설명에 한정되지 않고 첨부된 청구항의 범주 및 그 동등 범위 내에서 변경될 수도 있다.

100: 가속도 센싱부 200: 판단부
300: 제어부

Claims

3축의 가속도를 측정하는 단계;
측정된 상기 3축 가속도 데이터를 이용하여 에너지량을 산출하는 단계;
산출된 상기 에너지량 중 최대 에너지량에 근거하여 기준 에너지량을 추출하는 단계; 및
상기 기준 에너지량으로부터 정의되는 제1 각속도(ω1) 및 제2 각속도(ω2)의 차이값을 이용하여 사용자의 이상 상태 여부를 판단하는 단계를 포함하며,
상기 사용자의 이상 상태 여부를 판단하는 단계는,
상기 제1 각속도(ω1) 및 상기 제2 각속도(ω2)의 차이값을 이용하여, 수학식 2로부터 주파수 대역폭(BW, Band Width)을 산출하는 단계; 및
상기 산출된 주파수 대역폭이 정상 상태일 경우의 주파수 대역폭(BW_c)에 비해 기설정된 배수를 초과하는 경우 이상 상태로 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 이상 상태 판단 방법.
[수학식 2]
제1항에 있어서,
상기 에너지량의 산출은,
수학식 1에 의해 이루어지는 것을 특징으로 하는, 사용자의 이상 상태 판단 방법.
[수학식 1]

K: 에너지량
|a(t)|: 시간(t)에 대한 가속도의 절대값
c: 질량에 의한 효과를 보정하기 위한 계수
제1항에 있어서,
상기 기준 에너지량은 상기 최대 에너지량의 0.7배인 것을 특징으로 하는, 사용자의 이상 상태 판단 방법.
삭제
제1항에 있어서,
상기 기설정된 배수는 2배인 것을 특징으로 하는, 사용자의 이상 상태 판단 방법.
[수학식 3]
BW > 2BWc
제2항에 있어서,
상기 K와 기설정된 심신 미약 패턴(f)을 비교하여 유사도가 90%이상인 경우 사용자의 심신 미약 상태로 판단하는 단계를 더 포함하는, 사용자의 이상 상태 판단 방법.
제6항에 있어서,
사용자가 심신 미약 상태로 판단되는 경우,
사용자의 심박수 정보, 사용자의 위치 정보, 시간 정보 중 적어도 어느 하나를 이용하여 사용자의 위험도를 산출하는 단계를 더 포함하는, 사용자의 이상 상태 판단 방법.
제1항에 따른 사용자의 이상 판단 방법을 이용하는 사용자의 이상 상태 판단 시스템으로서,
3축의 가속도를 측정하는 가속도 센싱부(100); 및
상기 가속도 센싱부(100)로부터 측정된 가속도 데이터를 이용하여 사용자의 이상 상태를 판단하는 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 이상 상태 판단 시스템.
제8항에 있어서,
사용자의 심박수 정보를 측정하기 위한 심박수 센서;
사용자의 위치 정보를 측정하기 위한 GPS 수신 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 사용자의 이상 상태 판단 시스템.