KR102617935B1 - IoT 기반의 저전력 모드 지원 인체부착 타입 무선 의료장치를 포함하는 헬스 케어 서비스 제공 시스템 - Google Patents
IoT 기반의 저전력 모드 지원 인체부착 타입 무선 의료장치를 포함하는 헬스 케어 서비스 제공 시스템 Download PDFInfo
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Abstract
의료장치의 인체착용여부에 따라 저전력 모드 동작여부를 결정할 수 있는 본 발명의 일 측면에 따른 헬스 케어 서비스 제공 시스템은, 노멀모드로 동작시 사용자의 근전도 정보 및 움직임 정보를 포함하는 생체정보를 획득하는 무선 의료장치; 상기 생체정보를 딥러닝 기반의 신경망(Neural Network) 모델로 구현된 치매 위험군 판단모델에 입력하여 획득되는 치매확률 및 치매 문답 서비스 제공을 통해 획득되는 문답결과를 기초로 상기 사용자의 치매여부를 예측하는 서비스 제공 서버; 및 상기 사용자의 사용자 단말기에 설치되어 상기 사용자에게 상기 치매 문답 서비스를 제공하고, 상기 문답결과를 생성하여 상기 서비스 제공 서버로 제공하는 치매판단 어플리케이션을 포함하고, 상기 무선 의료장치는, 상기 무선 의료장치의 착용 여부를 감지하는 인체착용 감지부; 인체 착용 여부에 따라 상기 무선 의료장치를 상기 노멀모드 또는 상기 저전력 모드로 동작시키는 제어부; 상기 노멀모드로 동작시 활성화되어 상기 생체정보를 획득하는 생체정보 획득부; 상기 노멀모드로 동작시 활성화되어 상기 생체정보를 서비스 제공 서버로 전송하는 무선 통신부; 및 상기 노멀모드로 동작시 상기 생체정보 획득부 및 상기 무선 통신부로 전원을 공급하고, 상기 저전력 모드로 동작시 상기 생체정보 획득부 및 상기 무선 통신부로 전원공급을 차단하는 배터리를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 의료장치에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 인체에 부착할 수 있는 의료장치에 관한 것이다.
생체 신호나 사용자의 움직임 신호를 이용하여 인체의 다양한 건강 상태를 측정하는 기술이 연구되고 있다. 생체 신호는 예를 들어 뇌전도(Electroencephalogram; EEG 뇌파), 근전도(electromyogram; EMG), 심전도 (Electrocardiography; ECG) 등을 포함할 수 있다.
사용자의 생체신호나 움직임 신호를 획득하기 위해서는 생체신호 획득을 위한 센서 또는 움직임 신호를 획득하기 위한 센서가 구비된 의료장치를 인체에 부착하여만 한다. 사용자의 움직임이 없는 상태에서도 센싱 가능한 생체정보를 획득하는 의료장치의 경우 외부 상용전원으로부터 전원공급 케이블을 통해 전원공급이 이루어지더라도 사용자의 불편함이 크지 않지만, 사용자의 움직임에 따라 변화하는 생체신호 또는 사용자의 움직임 신호를 획득하여야 하는 의료장치의 경우 전원공급 케이블을 통해 전원을 공급받게 되면, 전원공급 케이블로 인해 사용자의 불편함이 증대될 수 있다는 문제점이 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위해, 배터리를 내장함으로써 배터리로부터 전원을 공급받을 수 있는 인체부착 타입 무선 의료장치 개발을 고려해 볼 수 있지만, 의료장치를 생체신호나 움직임 신호의 측정이 요구되는지 여부에 관계없이 온상태로 동작시키게 되는 경우 배터리 전력소모가 증가하게 된다는 문제점이 있고, 생체신호나 움직임 신호의 측정 요구에 따라 수동으로 의료장치의 전원을 온오프 시키는 경우 의료장치 관리자의 불편함이 가중됨은 물론 잦은 온오프로 인해 의료장치의 고장이 발생할 수 있다는 문제점이 있다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 의료장치의 인체착용여부에 따라 저전력 모드 동작여부를 자동으로 결정할 수 있는 IoT 기반의 저전력 모드 지원 인체부착 타입 무선 의료장치 및 이를 포함하는 헬스 케어 서비스 제공 시스템을 제공하는 것을 그 기술적 과제로 한다.
또한, 본 발명은 IoT 기반의 무선 의료장치에 의해 획득된 생체정보를 기초로 해당 사용자가 치매 위험군에 포함되는지 여부를 판단하고, 해당 사용자의 사용자 단말기를 이용하여 치매 문답 서비스를 제공하여 치매 여부를 예측할 수 있는 IoT 기반의 저전력 모드 지원 인체부착 타입 무선 의료장치 및 이를 포함하는 헬스 케어 서비스 제공 시스템을 제공하는 것을 다른 기술적 과제로 한다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 IoT 기반의 저전력 모드 지원 인체부착 타입 무선 의료장치를 포함하는 헬스 케어 서비스 제공 시스템은, 사용자의 인체에 착용되고, 저전력 모드 및 노멀모드 중 어느 하나의 모드로 동작하며, 상기 노멀모드로 동작시 상기 사용자의 근전도 정보 및 움직임 정보를 포함하는 생체정보를 획득하는 무선 의료장치; 상기 무선 의료장치로부터 상기 생체정보를 수신하고, 상기 생체정보를 딥러닝 기반의 신경망(Neural Network) 모델로 구현된 치매 위험군 판단모델에 입력하여 획득되는 치매확률 및 상기 사용자에 대한 치매 문답 서비스 제공을 통해 획득되는 문답결과를 기초로 상기 사용자의 치매여부를 예측하는 서비스 제공 서버; 및 상기 사용자의 사용자 단말기에 설치되어 상기 사용자에게 상기 치매 문답 서비스를 제공하고, 상기 치매 문답 서비스 제공 결과 생성되는 상기 문답결과를 상기 서비스 제공 서버로 제공하는 치매판단 어플리케이션을 포함하고, 상기 무선 의료장치는, 상기 무선 의료장치가 상기 사용자의 인체에 착용되는지 여부를 감지하는 인체착용 감지부; 상기 무선 의료장치의 인체 착용 여부에 따라 상기 무선 의료장치를 상기 노멀모드 및 상기 저전력 모드 중 어느 하나의 모드로 동작시키는 제어부; 상기 무선 의료장치가 상기 노멀모드로 동작시 활성화되어 상기 생체정보를 획득하는 생체정보 획득부; 상기 무선 의료장치가 상기 노멀모드로 동작시 활성화되어 상기 생체정보를 서비스 제공 서버로 전송하는 무선 통신부; 및 상기 무선 의료장치가 상기 노멀모드로 동작시 상기 생체정보 획득부 및 상기 무선 통신부로 전원을 공급하고, 상기 무선 의료장치가 상기 저전력 모드로 동작시 상기 생체정보 획득부 및 상기 무선 통신부로 전원공급을 차단하는 배터리를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 있어서, 상기 서비스 제공 서버는, 학습용 근전도 정보 및 학습용 움직임 정보와 치매판정 데이터로 구성된 복수개의 데이터 셋을 이용하여 미리 학습되어 있는 상기 치매 위험군 판단모델; 상기 근전도 정보 및 움직임 정보를 상기 치매 위험군 판단모델에 입력하고, 상기 치매 위험군 판단모델에 의해 산출된 치매 확률이 미리 정해진 임계치 이상이면 상기 사용자가 치매 위험군에 포함되는 것으로 판단하는 치매 위험군 판단부; 상기 사용자가 상기 치매 위험군에 포함되는 것으로 판단되면, 상기 치매판단 어플리케이션의 실행명령, 상기 치매판단 어플리케이션을 다운로드 받을 수 있는 링크정보, 및 상기 치매 문답 서비스를 위한 질문 리스트가 포함되어 있는 치매 문답 서비스 개시 요청을 생성하여 상기 사용자 단말기로 전송하고, 상기 사용자 단말기로부터 수신되는 상기 문답결과 및 데이터베이스에 저장된 치매판정 테이블을 이용하여 상기 사용자의 치매여부를 예측하는 치매 예측부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 치매판단 어플리케이션은, 상기 사용자 단말기에 저장되어 있는 연락처 정보와 최근통화목록, 상기 사용자 단말기에 설치되어 있는 SNS 상에서의 연락처 정보와 대화목록, 상기 사용자 단말기의 위치정보로부터 획득된 상기 사용자의 최근 방문 지역 정보 또는 빈도수가 기준치 이상인 방문 지역 정보, 및 상기 사용자 단말기에 설치되어 있는 어플리케이션들 중 사용빈도가 기준치 이상인 어플리케이션에 대한 정보 중 적어도 하나를 기초로 상기 치매 문답 서비스를 위한 질문 및 정답을 생성할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 생체정보 획득부는 상기 사용자의 인체에 접촉되는 복수개의 전극을 이용하여 상기 사용자로부터 근전도 정보를 획득하는 근전도 센서; 및 상기 근전도 센서에 의해 상기 근전도 정보가 획득되는 부위의 움직임 정보를 획득하는 모션감지 센서를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 있어서, 상기 인체착용 감지부는, 상기 사용자의 온도를 감지하는 온도센서; 및 상기 사용자의 혈류량을 감지하는 혈류량 센서 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 있어서, 상기 치매판단 어플리케이션은 상기 치매 문답 서비스를 위한 질문들을 상기 사용자 단말기의 스피커를 통해 음성으로 출력하거나 상기 사용자 단말기의 화면을 통해 영상으로 출력하고, 상기 질문들에 대한 답변을 마이크, 마우스, 또는 스타일러스 펜과 같은 입력도구를 이용하여 수신하거나 손가락에 의한 터치입력으로 수신하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 있어서, 상기 치매 위험군 판단모델은 학습용 근전도 정보 및 학습용 움직임 정보와 치매판정 데이터로 구성된 복수개의 학습 데이터 셋을 이용하여 학습된 생성적 적대 네트워크(Generative Adversarial Network: GAN) 기반의 딥러닝 모델을 이용하여 상기 근전도 정보 및 움직임 정보로부터 상기 치매 확률을 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 의료장치의 인체착용 여부 판단결과, 의료장치가 인체에 착용되지 않은 상태인 것으로 판단되면 배터리로부터 의료장치에 포함된 구성들로의 전력공급을 차단하는 저전력 모드로 의료장치를 동작시킴으로써 의료장치의 소비전력을 감소시킬 수 있다는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면 의료장치의 인체착용 여부 판단결과에 따라 저전력 모드로의 전환이 자동으로 이루어지기 때문에 의료장치 관리자가 별도로 의료장치의 온오프를 수행하지 않아도 되기 때문에 사용 편의성이 증대된다는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면 의료장치의 전원 온오프 없이도 의료장치의 소비전력을 절감시킬 수 있어, 잦은 온오프로 인한 의료장치의 고장을 미연에 방지할 수 있다는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면 IoT 기반의 무선 의료장치에 의해 획득된 생체정보를 AI알고리즘으로 구현된 치매 위험군 판단모델에 입력함으로써 해당 사용자의 치매 가능성을 1차로 판단하고, 치매 가능성이 임계치 이상인 경우 해당 사용자의 사용자 단말기로 미리 정해진 치매 문답 서비스를 추가로 진행하여 치매 여부를 예측할 수 있어 2단계에 걸친 치매 여부 예측을 통해 치매예측의 정확도를 향상시킬 수 있다는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면 치매 문답 서비스를 위한 질문을 치매판단 어플리케이션이 자동으로 생성할 수 있어 사용자 별로 최적화된 질문을 생성함으로써 치매예측의 정확도를 더욱 향상시킬 수 있다는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반의 저전력 모드 지원 인체부착 타입 무선 의료장치를 포함하는 헬스 케어 서비스 제공 시스템의 구성을 보여주는 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 무선 의료장치의 일 예를 보여주는 도면이다.
도 3은 도 1에 도시된 저전력 모드를 지원하는 인체부착 타입 무선 의료장치의 구성을 개략적으로 보여주는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 제공 서버의 구성을 개략적으로 보여주는 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 무선 의료장치의 일 예를 보여주는 도면이다.
도 3은 도 1에 도시된 저전력 모드를 지원하는 인체부착 타입 무선 의료장치의 구성을 개략적으로 보여주는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 제공 서버의 구성을 개략적으로 보여주는 블록도이다.
명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 실질적으로 동일한 구성요소들을 의미한다. 이하의 설명에서, 본 발명의 핵심 구성과 관련이 없는 경우 및 본 발명의 기술분야에 공지된 구성과 기능에 대한 상세한 설명은 생략될 수 있다. 본 명세서에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
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. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다. 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 명세서에서 언급된 '포함한다', '갖는다', '이루어진다' 등이 사용되는 경우 '~만'이 사용되지 않는 이상 다른 부분이 추가될 수 있다. 구성 요소를 단수로 표현한 경우에 특별히 명시적인 기재 사항이 없는 한 복수를 포함하는 경우를 포함한다.
구성 요소를 해석함에 있어서, 별도의 명시적 기재가 없더라도 오차 범위를 포함하는 것으로 해석한다.
시간 관계에 대한 설명일 경우, 예를 들어, '~후에', '~에 이어서', '~다음에', '~전에' 등으로 시간적 선후 관계가 설명되는 경우, '바로' 또는 '직접'이 사용되지 않는 이상 연속적이지 않은 경우도 포함할 수 있다.
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.
"적어도 하나"의 용어는 하나 이상의 관련 항목으로부터 제시 가능한 모든 조합을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 예를 들어, "제1 항목, 제2 항목 및 제 3 항목 중에서 적어도 하나"의 의미는 제1 항목, 제2 항목 또는 제3 항목 각각 뿐만 아니라 제1 항목, 제2 항목 및 제3 항목 중에서 2개 이상으로부터 제시될 수 있는 모든 항목의 조합을 의미할 수 있다.
본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하고, 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시할 수도 있다.
이하, 첨부되는 도면을 참고하여 본 발명의 실시예들에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 기반의 저전력 모드 지원 인체부착 타입 무선 의료장치를 포함하는 헬스케어 서비스 제공 시스템의 구성을 보여주는 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, IoT 기반의 저전력 모드 지원 인체부착 타입 무선 의료장치를 포함하는 헬스케어 서비스 제공 시스템(100, 이하 '헬스케어 서비스 제공 시스템'이라 함)은 인체부착 타입 무선 의료장치(110), 서비스 제공 서버(120), 및 사용자 단말기(130)를 포함함으로써, 사용자의 생체정보를 기초로 사용자에게 헬스케어 서비스를 제공한다.
특히, 본 발명에 따른 헬스케어 서비스 제공 시스템(100)은 사용자로부터 획득된 생체정보를 기초로 사용자의 치매여부를 예측하고, 예측된 결과를 사용자에게 제공할 수 있다.
인체부착 타입 무선 의료장치(110, 이하, '무선 의료장치'라 함)는 사용자의 인체에 착용됨으로써 사용자로부터 사용자의 생체정보를 획득한다. 일 실시예에 있어서, 무선 의료장치(110)는 생체정보로써 사용자의 근전도 정보를 획득할 수 있다. 이때, 근전도 정보는 사용자의 움직임과 자세에 따라 미묘한 변화가 있을 수 있기 때문에, 본 발명에 따른 무선 의료장치(110)는 보다 정확한 근전도 정보 획득을 위해 사용자의 움직임 정보를 추가로 획득할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 본 발명에 따른 무선 의료장치(110)는 도 2에 도시된 바와 같이, 밴드(210)를 추가로 포함함으로써 사용자의 신체부위(예컨대, 사용자의 팔 또는 사용자의 다리)에 착용되어 착용 부위에서의 움직임 및 근전도를 검출할 수 있는 밴드 타입으로 구현될 수 있다.
이러한 밴드타입으로 구현된 무선 의료장치(110)는 사용자의 운동시 사용되는 근육이 있는 신체부위이면서 해당 근육의 신축에 의해 움직이는 신체부위에 착용됨으로써 운동에 의해 상호 관련 있는 역학적 움직임 및 근전도를 동시에 획득할 수 있게 된다.
이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 의료장치의 구성을 도 3을 참조하여 보다 구체적으로 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 의료장치의 구성을 개략적으로 보여주는 블록도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 의료장치(110)는 생체정보 획득부(300), 제어부(320), 인체착용 감지부(330), 무선 통신부(340), 및 배터리(350)를 포함할 수 있다.
생체정보 획득부(300)는 사용자의 인체에 접촉하여 사용자의 생체정보를 획득한다. 일 실시예에 있어서, 생체정보 획득부(300)는 도 3에 도시된 바와 같이, 근전도 센서(305) 및 모션감지 센서(310)가 하나로 통합되어 구현된 다중센서일 수 있다.
도 3에서는 생체정보 획득부(300)가 근전도 센서(305) 및 모션감지 센서(310)가 통합된 구성인 것으로 도시하였지만, 생체정보 획득부(300)는 근전도 센서(305)와 모션감지 센서(310)를 별개의 구성으로 포함할 수도 있을 것이다.
먼저, 생체정보 획득부(300)에 포함되는 근전도 센서(305)는 무선 의료장치(110)가 노멀모드로 동작할 때 사용자의 신체에 접촉되는 복수개의 전극을 통해 사용자의 근전도 정보를 획득한다. 근전도 센서(305)는 두 전극의 전기적 신호의 차이를 측정하여 사용자의 근육에서는 나오는 전기를 감지하는 센서로, 두 전극에서 측정된 신호에서 노이즈를 제거한 후 증폭 및 정류하여 근전도(EMG) 정보를 출력한다.
일 실시예에 있어서, 근전도 센서(305)는 복수개의 전극이 사용자의 신체에 직접 접촉되도록 무선 의료장치(110) 내에 포함될 수 있다. 일 예로, 근전도 센서(305)는 복수개의 전극이 사용자의 종아리 부위나 팔뚝 부위에 접촉될 수 있는 형태로 무선 의료장치(110) 내에 포함될 수 있다.
생체정보 획득부(300)에 포함되는 모션감지 센서(310)는 무선 의료장치(110)가 노멀모드로 동작할 때, 근전도 센서(305)에 의해 근전도 정보가 측정되는 부위의 움직임 정보를 측정한다.
본 발명에 따른 생체정보 획득부(300)가 근전도 센서(305) 외에 모션감지 센서(310)를 추가로 포함하는 이유는, 사용자의 움직임과 자세에 따라 근전도 센서(305)에 의해 획득된 근전도 정보에 미묘한 변화가 있을 수 있기 때문에, 근전도 센서(305)에 의해 사용자의 동일한 신체 부위의 소정 동작에 따른 근전도 정보가 획득될 때, 모션감지 센서(310)를 통해 사용자의 움직임 정보를 획득하는 것이다.
예를 들어, 사용자가 팔을 움직이지 않은 상태에서 주먹을 쥐었다 폈다 할 때 감지되는 근전도 정보와 팔을 위아래로 흔들면서 주먹을 쥐었다 폈다 할 때 감지되는 근전도 정보는 같은 주먹을 쥐었다 폈다 하는 동작이라도 중력 등의 영향에 의해 다른 형태로 감지될 수 있다.
따라서, 본 발명에 따른 생체정보 획득부(300)는 근전도가 측정되는 부위의 움직임 정보를 모션감지 센서(310)를 통해 추가로 측정함으로써, 모션감지 센서(310)에 의해 측정된 움직임 정보가 근전도 정보의 처리 시 반영할 수 있도록 한다.
모션감지 센서(310)의 종류는 특별히 제한되지 않으며, 예를 들어, 자이로센서(Gyrosensor), 관성 센서(IMU sensor; Inertial Measurement Unit sensor), 또는 가속도계(Accelerometer) 등이 사용될 수 있다.
제어부(320)는 무선 의료장치(110)가 인체에 착용되었는지 여부에 따라 무선 의료장치(110)를 노멀모드 또는 저전력 모드 중 어느 하나의 모드로 동작시킨다. 구체적으로, 제어부(320)는 무선 의료장치(110)가 인체에 착용된 것으로 판단되면 무선 의료장치(110)를 노멀모드로 동작시키고 무선 의료장치(110)가 인체에 착용되지 않은 것으로 판단되면 무선 의료장치(110)를 저전력 모드로 동작시킨다.
제어부(320)가 무선 의료장치(110)를 노멀모드로 동작시키는 경우, 제어부(320)는 배터리(350)로부터 근전도 센서(305) 및 모션감지 센서(310)에 정상적으로 전원이 공급되도록 함으로써, 근전도 센서(305) 및 모션감지 센서(310)가 센싱동작을 수행할 수 있도록 한다. 특히, 본 발명에 따른 제어부(320)는 무선 의료장치(110)가 노멀모드로 동작시 근전도 센서(305) 및 모션감지 센서(310)를 시간 동기화 되도록 구동시킴으로써 사용자의 근전도 정보와 움직임 정보를 시간적으로 매칭시켜 가면서 검출한다. 제어부(320)는 검출된 근전도 정보와 움직임 정보를 무선 통신부(340)를 통해 서비스 제공 서버(120)로 전송한다. 이때, 제어부(320)는 해당 사용자의 식별정보를 근전도 정보 및 움직임 정보에 매핑시켜 무선 통신부(340)로 전송할 수 있다. 해당 사용자 정보는 무선 의료장치(110)의 착용 전에 사용자로부터 입력될 수 있다.
한편, 제어부(320)가 무선 의료장치(110)를 저전력 모드로 동작시키는 경우, 제어부(320)는 배터리(350)로부터 근전도 센서(305), 모션감지 센서(310), 및 무선 통신부(340)로의 전원공급이 차단되도록 함으로써 무선 의료장치(110)의 소비전력이 최소화되도록 한다.
일 실시예에 있어서, 제어부(320)는 인체착용 감지부(330)에 의해 센싱된 온도가 기준치 이상이거나, 혈류량이 기준치 이상인 경우 무선 의료장치(110)가 인체에 착용된 것으로 판단할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따르면 다수의 사용자에 의해 공동으로 이용될 수 있는 무선 의료장치(110)를 인체 착용여부에 따라 자동으로 저전력 모드로 동작시킬 수 있어, 무선 의료장치(110)의 전력소모를 최소화시킬 수 있게 된다.
또한, 본 발명에 따르면 무선 의료장치(110)의 전력소모 최소화를 위해 사용자가 별도로 무선 의료장치(110)를 온오프시키지 않아도 되기 때문에 사용자의 편의성이 향상될 뿐만 아니라, 전력소모 최소화를 위해 무선 의료장치(110)를 오프시킬 필요가 없기 때문에 빈번한 온오프 동작으로 인해 무선 의료장치(110)가 손상되는 것을 미연에 방지할 수 있게 된다.
다시 도 3을 참조하면, 인체착용 감지부(330)는 무선 의료장치(110)가 인체에 착용되었는지 여부를 감지한다. 일 실시예에 있어서, 인체착용 감지부(330)는 온도센서(332)를 포함할 수 있다. 이러한 예에 따르는 경우 인체착용 감지부(330)는 온도센서(332)를 통해 획득한 온도정보를 제어부(320)로 전송하게 된다. 다른 예로, 인체착용 감지부(330)는 혈류량 센서(334)를 포함할 수 있다. 이러한 예에 따르는 경우, 인체착용 감지부(330)는 혈류량 센서(334)를 통해 획득된 혈류량 정보를 제어부(320)로 전송하게 된다.
이때, 인체착용 감지부(330)는 배터리(350)로부터 공급되는 전원에 의해 동작하며, 인체착용 감지부(330)에 의해 소비되는 전력량은 매우 작다. 따라서, 본 발명에 따른 무선 의료장치(110)는 저전력 모드로 동작시에도 인체착용 감지부(330)에는 배터리(350)로부터 전원이 정상적으로 공급되도록 함으로써, 무선 의료장치(110)가 인체에 착용되는지 여부가 인체착용 감지부(330)에 의해 상시 확인할 수 있게 된다.
상술한 실시예에 있어서, 인체착용 감지부(330)는 온도센서(332)를 통해 획득된 온도정보나 혈류량 센서(334)를 통해 획득된 혈류량 정보를 제어부(320)로 전송하는 것으로 설명하였지만, 변형된 실시예에 있어서 인체착용 감지부(330)는 획득된 온도정보나 혈류량 정보를 기초로 무선 의료장치(110)가 인체에 착용되었는지 여부를 직접 판단하여 그 판단결과를 제어부(320)로 전송할 수도 있을 것이다.
무선 통신부(340)는 제어부(320)로부터 근전도 정보 및 움직임 정보가 수신되면, 근전도 정보 및 움직임 정보를 해당 사용자의 식별정보와 함께 서비스 제공 서버(120)로 전송한다. 이때, 사용자의 식별정보는 사용자 단말기(130)를 통해 미리 수신 받거나 제어부(320)에 의해 무선 의료장치(110) 내에 미리 저장되어 있을 수 있다. 일 실시예에 있어서, 무선 통신부(340)는 근전도 정보 및 움직임 정보를 무선통신 네트워크를 통해 송신할 수 있다. 이를 위해, 무선 통신부(340)는 블루투스(Bluetooth), WiFi(IEEE 802.11b High Rate), WLAN(Wireless LAN), UWB(Ultra Wide Band), IrDA(Infrared Data Association), HPNA(Home Phoneline Networking Alliance), SWAP(Shared Wireless Access Protocol), IEEE1394 등과 같은 근거리 통신 모듈로 구현되거나 4세대 또는 5세대 이동통신 모듈로 구현될 수 있다.
배터리(350)는 무선 의료장치(110)에 전원을 공급한다. 일 실시예에 있어서, 배터리(350)는 충전이 가능한 2차전지로 구현될 수 있다.
본 발명에 따른 배터리(350)는 무선 의료장치(110)가 노멀모드로 동작하는 경우 제어부(320)의 제어에 따라 근전도 센서(305), 모션감지 센서(310), 및 무선 통신부(340)로 전원을 공급하지만, 무선 의료장치(110)가 저전력 모드로 동작하는 경우 제어부(320)의 제어에 따라 근전도 센서(305), 모션감지 센서(310), 및 무선 통신부(340)로 전원을 차단함으로써 무선 의료장치(110)의 소비전력이 최소화될 수 있게 한다.
다시 도 1을 참조하면, 서비스 제공 서버(120)는 무선 의료장치(110)로부터 수신된 근전도 정보 및 움직임 정보를 기초로 해당 사용자의 건강상태를 분석한다. 구체적으로, 서비스 제공 서버(120)는 근전도 정보 및 움직임 정보를 기초로 각 사용자의 치매여부를 예측할 수 있다.
특히, 본 발명에 따른 서비스 제공 서버(120)는 AI알고리즘에 무선 의료장치(110)로부터 획득한 근전도 정보 및 움직임 정보를 입력함으로써 해당 사용자의 치매여부를 예측하고, 예측된 결과를 사용자 또는 해당 사용자의 보호자나 주치의에게 제공할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 서비스 제공 서버(120)는 사용자로부터 획득된 근전도 정보 및 움직임 정보 이외에 타 의료장치(미도시)를 통해 사용자로부터 획득되는 뇌혈류량 정보 또는 뇌파정보를 추가로 이용하여 해당 사용자의 치매여부를 예측할 수도 있다.
이하, 본 발명에 따른 서비스 제공 서버(120)의 구성을 도 4를 참조하여 보다 구체적으로 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 제공 서버의 구성을 개략적으로 보여주는 블록도이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 제공 서버(120)는 인터페이스부(410), 치매 위험군 판단부(420), 치매 위험군 판단모델(430), 치매 예측부(440), 및 데이터베이스(450)를 포함한다.
인터페이스부(410)는 서비스 제공 서버(120)과 무선 의료장치(110)간의 데이터 송수신을 매개한다. 구체적으로, 인터페이스부(410)는 무선 의료장치(110)로부터 근전도 정보 및 움직임 정보를 수신한다. 이때, 근전도 정보 및 움직임 정보는 사용자 식별정보와 매칭되어 있다. 또한, 인터페이스부(410)는 타 의료장치(미도시)로부터 뇌혈류량 정보 또는 뇌파정보를 수신할 수도 있다. 인터페이스부(410)는 근전도 정보, 움직임 정보, 뇌혈류량 정보, 및 뇌파정보를 치매 위험군 판단모델(430)로 제공한다.
또한, 인터페이스부(410)는 서비스 제공 서버(120)와 사용자 단말기(130) 간의 데이터 송수신을 매개할 수 있다. 구체적으로, 인터페이스부(410)는 사용자 단말기(130)로 치매 문답 서비스 개시 요청을 전송하고, 사용자 단말기(130)로부터 문답결과를 수신할 수 있다.
치매 위험군 판단부(420)는 인터페이스부(410)를 통해 수신된 근전도 정보 및 움직임 정보를 치매 위험군 판단모델(430)에 입력함으로써 해당 사용자가 치매위험군에 속하는지 여부를 판단한다. 일 실시예에 있어서, 치매 위험군 판단부(420)는 뇌혈류량 정보 또는 뇌파정보를 추가로 치매 위험군 판단모델(430)에 입력함으로써 해당 사용자가 치매 위험군에 속하는지 여부를 보다 정확하게 판단할 수도 있다.
치매 위험군 예측에 이용되는 치매 위험군 판단모델(430)은 딥러닝 기반의 신경망(Neural Network) 모델로 구현될 수 있다. 구체적으로, 치매 위험군 판단모델(430)은 학습용 근전도 정보 및 학습용 움직임 정보와 치매판정 데이터로 구성된 복수개의 데이터 셋을 이용하여 미리 학습됨으로써, 인터페이스부(410)를 통해 수신된 근전도 정보 및 움직임 정보가 입력되면 입력된 근전도 정보 및 움직임 정보를 기초로 해당 사용자가 치매 위험군에 속하는지 여부를 추정하여 확률값(이하, '치매확률이라 함)으로 출력할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 치매 위험군 판단모델(430)은 CNN(Convolution Neural Network)으로 구현될 수 있다. 이러한 경우, 치매 위험군 판단모델(430)은 필터(Filter)가 근정도 정보 및 모션정보를 순회하며 합성곱(Convolution)을 계산하고, 그 계산 결과를 이용하여 특징벡터 또는 피쳐맵(Feature Map)을 추출하는 복수개의 컨벌루션 레이어(미도시)들을 포함할 수 있다. 이때, 각 컨벌루션 레이어들은 필터크기, 스트라이드(Stride), 패딩(Padding) 적용 여부, 맥스풀링(Max Pooling) 크기에 따라서 출력 데이터 형태가 변경될 수 있다. 한편, 치매 위험군 판단모델(430)은 컨벌루션 레이어의 출력 데이터를 입력으로 받아, 특정 데이터를 강조하거나 크기를 줄이는 풀링 레이어(미도시)를 추가적으로 더 포함할 수도 있다.
다른 실시예에 있어서, 치매 위험군 판단모델(430)은 복수개의 학습 데이터 셋을 이용하여 학습된 생성적 적대 네트워크(Generative Adversarial Network: GAN) 기반의 딥러닝 모델을 이용하여 근전도 정보 및 움직임 정보로부터 치매 확률을 산출할 수 있다. 생성적 적대 네트워크는 생성부와 판별부 간의 대립적 경쟁(Adversarial Competence)을 통해 서로의 능력, 즉, 생성부는 실제 치매 신호에 최대한 가까운 치매 예측신호를 생성해내는 능력을 개선시킬 수 있고, 판별부는 생성부에 의해 생성된 치매 예측신호를 실제 치매 신호로부터 구별해내는 능력을 개선시킬 수 있게 된다.
이러한 대립적 경쟁을 통해 생성부와 판별부는 양자 각각을 속이고 분간하는 능력을 발전시키며 결과적으로 치매 예측 신호와 실제 치매 신호의 분간이 어려울 정도에 이르게 되는 것이다.
치매 위험군 판단모델(430)은 치매 확률을 치매 위험군 판단부(420)로 제공하고, 치매 위험군 판단부(420)는 치매 확률이 미리 정해진 임계치 이상인 경우 해당 사용자가 치매 위험군에 포함되는 것으로 판단하고, 그 결과를 치매 예측부(440)로 전달한다.
치매 예측부(440)는 특정 사용자가 치매 위험군 판단부(420)에 의해 치매 위험군에 포함되는 것으로 판단되면, 해당 사용자의 치매 여부를 보다 정확하게 예측하기 위해 해당 사용자의 사용자 단말기(130)로 해당 사용자에 대한 치매 문답 서비스 개시를 요청한다. 이를 위해, 치매 예측부(440)는 데이터베이스(450)로부터 해당 사용자의 정보에 매핑되어 있는 사용자 단말기(130)의 정보를 획득하고, 사용자 단말기(130)의 정보를 기초로 해당 사용자 단말기(130)로 치매 문답 서비스 개시를 요청한다.
이때, 사용자 단말기(130)가 치매 문답 서비스를 수행할 수 있도록 하기 위해, 치매 문답 서비스 개시 요청에는 치매 문답 개시를 나타내는 정보와 치매 문답 서비스를 제공할 수 있는 치매판단 어플리케이션의 실행명령이 포함되어 있을 수 있다. 또한, 치매 문답 서비스 개시 요청에는, 사용자 단말기(130)에 치매판단 어플리케이션이 설치되어 있지 않은 경우 치매판단 어플리케이션(132)을 다운로드 받을 수 있는 링크정보가 포함되어 있을 수 있다.
일 실시예에 있어서, 치매 예측부(440)는 치매 문답 서비스 개시 요청시 해당 사용자의 치매판단을 위한 질문 리스트를 함께 전송할 수 있다.
이후, 치매 예측부(440)는 사용자 단말기(130)로부터 해당 사용자에 대해 수행된 치매 문답 서비스의 문답결과가 수신되면, 문답결과와 데이터베이스(450)에 저장된 치매판정 테이블을 이용하여 해당 사용자의 치매여부를 예측한다.
예컨대, 문답결과에는 치매판단을 위한 질문과 해당 질문의 정답여부가 포함되어 있고, 치매판정 테이블에는 치매판단을 위한 질문 별로 해당 질문의 정답을 맞추었을 경우 부여될 점수가 매핑되어 기록되어 있어, 치매 예측부(440)는 해당 사용자가 정답을 맞춘 질문에 부여되어 있는 점수들을 합산한 결과가 기준치 미만인 경우 해당 사용자가 치매인 것으로 예측할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따르면 서비스 제공 서버(120)가 치매 위험군 판단부(420)를 통해 1차적으로 해당 사용자가 치매 위험군에 포함되는지 여부를 판단하고, 해당 사용자가 치매 위험군에 포함되는 것으로 판단되면, 해당 사용자에게 치매 문답 서비스를 수행하고 문답결과를 기초로 해당 사용자가 치매인지 여부를 2차적으로 예측하기 때문에, 치매 예측이 2단계에 걸쳐 수행되므로 치매예측의 정확도를 향상시킬 수 있게 된다.
데이터베이스(450)에는 각 사용자 별로 해당 사용자의 식별정보가 해당 사용자의 사용자 단말기 식별정보, 해당 사용자의 근전도 정보, 움직임 정보, 뇌혈류랑 정보, 뇌파정보, 해당 사용자의 치매확률, 및 해당 사용자의 치매예측결과가 저장될 수 있다.
일 실시예에 있어서, 각 사용자의 보호자 정보 및 사용자의 주치의 정보가 해당 사용자의 식별정보에 추가로 매핑되어 데이터베이스(450)에 저장될 수도 있다. 이때, 보호자 정보는 보호자의 식별정보 및 보호자의 단말기 정보를 포함하고, 주치의 정보는 주치의의 식별정보 및 주치의의 단말기 정보를 포함할 수 있다.
또한, 데이터베이스(450)에는 치매판단을 위한 질문 리스트 및 치매판정 테이블이 저장되어 있을 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 서비스 제공 서버(120)는 치매 알림부(460)를 더 포함할 수 있다. 치매 알림부(460)는 치매 예측부(440)에 의해 특정 사용자가 치매인 것으로 예측되면, 데이터베이스(450)에서 해당 사용자의 보호자 정보 또는 해당 사용자의 주치의 정보를 획득함으로써, 해당 사용자의 보호자나 주치의에게 해당 사용자에 대한 치매예측결과를 전송할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따르면 서비스 제공 서버(120)는 치매 알림부(460)를 더 포함함으로써, 특정 사용자가 치매인 것으로 예측되면 예측결과가 해당 사용자의 보호자나 주치의에게 전송될 수 있도록 함으로써, 해당 사용자에게 즉각적인 치료가 이루어지도록 할 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 사용자 단말기(130)는 서비스 제공 서버(120)에 의해 해당 사용자가 치매 위험군에 속하는 것으로 판단되어 서비스 제공 서버(120)로부터 치매 문답 서비스 개시요청이 수신되면, 사용자에게 치매 문답 서비스를 제공함으로써 문답 결과를 획득하고, 획득된 문답 결과를 서비스 제공 서버(120)로 전송한다.
이를 위해, 사용자 단말기(130)에는 치매판단 어플리케이션(132)이 미리 설치되어 있을 수 있다. 구체적으로, 사용자 단말기(130)는 서비스 제공 서버(120)로부터 치매 문답 서비스 개시요청이 수신되면 치매 문답 개시를 나타내는 정보를 사용자에게 제공함과 동시에, 치매 문답 서비스 개시 요청에 포함된 치매판단 어플리케이션 실행명령에 따라 치매판단 어플리케이션(132)을 실행한다.
다른 실시예에 있어서, 사용자 단말기(130)에 치매판단 어플리케이션(132)이 설치되어 있지 않은 경우, 사용자 단말기(130)는 치매 문답 서비스 개시 요청에 포함되어 있는 링크를 정보를 이용하여 사용자가 치매판단 어플리케이션(132)을 다운로드 받을 수 있도록 가이드 할 수도 있다.
치매판단 어플리케이션 실행명령에 따라 치매판단 어플리케이션(132)이 실행되면, 치매판단 어플리케이션(132)은 서비스 제공 서버(120)로부터 전송된 질문 리스트 또는 치매판단 어플리케이션(132)에 저장되어 있는 질문 리스트의 질문들을 사용자에게 제공함으로써 사용자로부터 각 질문들에 대한 대답을 획득한다.
일 실시예에 있어서, 치매판단 어플리케이션(132)은 질문 리스트의 질문들을 스피커를 통해 음성으로 출력하거나 화면을 통해 영상으로 출력할 수도 있다. 치매판단 어플리케이션(132)이 스피커를 통해 음성으로 질문을 출력하거나 화면을 통해 영상으로 질문을 출력하는 경우, 치매판단 어플리케이션(132)은 해당 질문들에 대한 답변을 마이크, 마우스, 또는 스타일러스 펜과 같은 입력도구를 이용하여 수신하거나 손가락에 의한 터치입력으로 수신할 수 있다.
상술한 실시예에 있어서는, 치매 판단을 위한 질문 리스트가 치매판단 어플리케이션(132)에 포함되어 있거나, 치매 문답 서비스 개시 요청에 포함되는 것으로 설명하였지만, 다른 실시예에 있어서 질문 리스트는 치매판단 어플리케이션(132)이 직접 생성할 수도 있다.
일 실시예에 있어서, 치매판단 어플리케이션(132)은 사용자 단말기(130)에 저장되어 있는 연락처 정보 및 최근통화목록을 조회하여 통화빈도가 가장 높은 사람에 대한 정보를 기초로 치매판단을 위한 질문 및 정답으로 생성하거나, 사용자 단말기(130)에 설치되어 있는 SNS 상에서의 연락처 정보 및 대화목록을 조회하여 대화빈도가 가장 높은 사람에 대한 정보를 기초로 치매판단을 위한 질문 및 정답을 생성할 수 있다.
다른 예로, 치매판단 어플리케이션(132)은 사용자 단말기(130)에 저장되어 있는 위치정보를 기초로 사용자가 가장 최근에 방문했던 지역에 대한 정보 또는 사용자의 방문 빈도가 가장 높은 지역에 대한 정보를 기초로 치매판단을 위한 질문 및 정답을 생성할 수 있다.
또 다른 예로, 치매판단 어플리케이션(132)은 사용자 단말기(130)에 설치되어 있는 어플리케이션들 중 사용빈도가 가장 높은 어플리케이션에 대한 정보를 기초로 치매판단을 위한 질문 및 정답을 생성할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따르면 사용자 단말기(130)가 사용자 단말기(130)에 설치된 치매판단 어플리케이션(132)을 이용하여 치매 문답 서비스를 위한 질문 리스트를 직접 생성할 수 있으므로, 각 사용자 별로 해당 사용자에게 최적화된 질문과 그에 대한 답변을 생성할 수 있어 일률적인 질문 및 정답을 기초로 치매 문답 서비스를 진행하는 것이 비해 치매판단 정확도를 향상시킬 수 있게 된다.
이러한 실시예에 따르는 경우, 사용자 단말기(130)는 치매판단 어플리케이션(132)이 생성한 질문과 그에 대한 정답 여부를 문답결과에 포함시켜 서비스 제공 서버(120)로 전송함으로써, 서비스 제공 서버(120)가 해당 질문에 해당하는 점수를 데이터베이스(540)로부터 획득할 수 있도록 한다.
상술한 실시예에 있어서, 사용자 단말기(130)는 스마트폰(Smart Phone), 휴대폰, 태블릿 PC는 물론 시계 등과 같이 사용자가 착용할 수 있는 형태의 웨어러블(Wearable) 기기나 인공지능 스피커로 구현될 수도 있다.
본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 상술한 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
또한, 본 명세서에 설명되어 있는 구성들은, 적어도 부분적으로, 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 또는 구성요소를 사용하여 구현될 수 있다. 이 구성요소는 RAM, ROM, 플래시 메모리, 자기 또는 광학 디스크, 광메모리, 또는 그 밖의 저장매체와 같은 휘발성 및 비휘발성 메모리를 포함하는 임의의 통상적 컴퓨터 판독 가능한 매체 또는 기계 판독 가능한 매체를 통해 일련의 컴퓨터 지시어들로서 제공될 수 있다. 상기 지시어들은 소프트웨어 또는 펌웨어로서 제공될 수 있으며, 전체적 또는 부분적으로, ASICs, FPGAs, DSPs, 또는 그 밖의 다른 임의의 유사 소자와 같은 하드웨어 구성에 구현될 수도 있다. 상기 지시어들은 하나 이상의 프로세서 또는 다른 하드웨어 구성에 의해 실행되도록 구성될 수 있는데, 상기 프로세서 또는 다른 하드웨어 구성은 상기 일련의 컴퓨터 지시어들을 실행할 때 본 명세서에 개시된 상기 방법들 및 절차들의 모두 또는 일부를 수행하거나 수행할 수 있도록 한다.
그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 헬스케어 서비스 제공 시스템 110: 무선 의료장치
120: 서비스 제공 서버 130: 사용자 단말기
132: 치매판단 어플리케이션 300: 생체정보 획득부
305: 근전도 센서 310: 모션감지 센서
320: 제어부 330: 인체착용 감지부
340: 무선 통신부 350: 배터리
120: 서비스 제공 서버 130: 사용자 단말기
132: 치매판단 어플리케이션 300: 생체정보 획득부
305: 근전도 센서 310: 모션감지 센서
320: 제어부 330: 인체착용 감지부
340: 무선 통신부 350: 배터리
Claims (7)
- 사용자의 온도 및 사용자의 혈류량 중 적어도 하나를 이용하여 사용자의 인체에 착용되는지 여부를 판단하여 저전력 모드 및 노멀모드 중 어느 하나의 모드로 동작하고, 상기 사용자의 인체에 착용된 것으로 판단되면 상기 노멀모드로 동작하여 상기 사용자의 근전도 정보 및 움직임 정보를 포함하는 생체정보를 획득하고, 상기 사용자의 인체에 착용되지 않은 것으로 판단되면 상기 저전력 모드로 동작하여 전력공급이 차단되는 무선 의료장치;
상기 무선 의료장치로부터 상기 생체정보를 수신하고, 상기 생체정보를 딥러닝 기반의 신경망(Neural Network) 모델로 구현된 치매 위험군 판단모델에 입력하여 획득되는 치매확률 및 상기 사용자에 대한 치매 문답 서비스 제공을 통해 획득되는 문답결과를 기초로 상기 사용자의 치매여부를 예측하는 서비스 제공 서버; 및
상기 사용자의 사용자 단말기에 설치되어 상기 사용자에게 상기 치매 문답 서비스를 제공하고, 상기 치매 문답 서비스의 제공 결과 생성되는 상기 문답결과를 상기 서비스 제공 서버로 제공하는 치매판단 어플리케이션을 포함하는 것을 특징으로 하는 IoT 기반의 저전력 모드 지원 인체부착 타입 무선 의료장치를 포함하고,
상기 치매판단 어플리케이션은, 상기 사용자 단말기에 저장되어 있는 연락처 정보와 최근통화목록, 상기 사용자 단말기에 설치되어 있는 SNS 상에서의 연락처 정보와 대화목록, 상기 사용자 단말기의 위치정보로부터 획득된 상기 사용자의 최근 방문 지역 정보 또는 빈도수가 기준치 이상인 방문 지역 정보, 및 상기 사용자 단말기에 설치되어 있는 어플리케이션들 중 사용빈도가 기준치 이상인 어플리케이션에 대한 정보 중 적어도 하나를 기초로 상기 치매 문답 서비스를 위한 질문 및 정답을 생성하는 것을 특징으로 하는 IoT 기반의 저전력 모드 지원 인체부착 타입 무선 의료장치를 포함하는 헬스 케어 서비스 제공 시스템. - 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 무선 의료장치는,
상기 사용자의 온도를 감지하는 온도센서 및 상기 사용자의 혈류량을 감지하는 혈류량 센서 중 적어도 하나를 이용하여 상기 무선 의료장치가 상기 사용자의 인체에 착용되는지 여부를 감지하는 인체착용 감지부를 포함하고,
상기 인체착용 감지부는 상기 온도센서에 의해 센싱된 온도가 기준치 이상이거나 상기 혈류량 센서에 의해 센싱된 혈류량이 기준치 이상이면 상기 무선 의료장치가 상기 사용자의 인체에 착용된 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 IoT 기반의 저전력 모드 지원 인체부착 타입 무선 의료장치를 포함하는 헬스 케어 서비스 제공 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 무선 의료장치는,
상기 무선 의료장치의 인체 착용 여부에 따라 상기 무선 의료장치를 상기 노멀모드 및 상기 저전력 모드 중 어느 하나의 모드로 동작시키는 제어부;
상기 무선 의료장치가 상기 노멀모드로 동작시 활성화되어 상기 생체정보를 획득하는 생체정보 획득부;
상기 무선 의료장치가 상기 노멀모드로 동작시 활성화되어 상기 생체정보를 상기 서비스 제공 서버로 전송하는 무선 통신부; 및
상기 무선 의료장치가 상기 노멀모드로 동작시 상기 생체정보 획득부 및 상기 무선 통신부로 전원을 공급하고, 상기 무선 의료장치가 상기 저전력 모드로 동작시 상기 생체정보 획득부 및 상기 무선 통신부로 전원공급을 차단하는 배터리를 포함하는 것을 특징으로 하는 IoT 기반의 저전력 모드 지원 인체부착 타입 무선 의료장치를 포함하는 헬스 케어 서비스 제공 시스템. - 제4항에 있어서,
상기 생체정보 획득부는,
상기 사용자의 인체에 접촉되는 복수개의 전극을 이용하여 상기 사용자로부터 근전도 정보를 획득하는 근전도 센서; 및
상기 근전도 센서에 의해 상기 근전도 정보가 획득되는 부위의 움직임 정보를 획득하는 모션감지 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 IoT 기반의 저전력 모드 지원 인체부착 타입 무선 의료장치를 포함하는 헬스 케어 서비스 제공 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 서비스 제공 서버는,
학습용 근전도 정보 및 학습용 움직임 정보와 치매판정 데이터로 구성된 복수개의 데이터 셋을 이용하여 미리 학습되어 있는 상기 치매 위험군 판단모델;
상기 근전도 정보 및 움직임 정보를 상기 치매 위험군 판단모델에 입력하고, 상기 치매 위험군 판단모델에 의해 산출된 치매 확률이 미리 정해진 임계치 이상이면 상기 사용자가 치매 위험군에 포함되는 것으로 판단하는 치매 위험군 판단부; 및
상기 사용자가 상기 치매 위험군에 포함되는 것으로 판단되면, 상기 치매판단 어플리케이션의 실행명령, 상기 치매판단 어플리케이션을 다운로드 받을 수 있는 링크정보, 및 상기 치매 문답 서비스를 위한 질문 리스트가 포함되어 있는 치매 문답 서비스 개시 요청을 생성하여 상기 사용자 단말기로 전송하고, 상기 사용자 단말기로부터 수신되는 상기 문답결과 및 데이터베이스에 저장된 치매판정 테이블을 이용하여 상기 사용자의 치매여부를 예측하는 치매 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 IoT 기반의 저전력 모드 지원 인체부착 타입 무선 의료장치를 포함하는 헬스 케어 서비스 제공 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 치매판단 어플리케이션은 상기 치매 문답 서비스를 위한 질문들을 상기 사용자 단말기의 스피커를 통해 음성으로 출력하거나 상기 사용자 단말기의 화면을 통해 영상으로 출력하고, 상기 질문들에 대한 답변을 마이크, 마우스, 또는 스타일러스 펜과 같은 입력도구를 이용하여 수신하거나 손가락에 의한 터치입력으로 수신하는 것을 특징으로 하는 IoT 기반의 저전력 모드 지원 인체부착 타입 무선 의료장치를 포함하는 헬스 케어 서비스 제공 시스템.
Applications Claiming Priority (2)
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|---|---|---|---|
| KR1020200157395 | 2020-11-23 | ||
| KR20200157395 | 2020-11-23 |
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Family Applications Before (1)
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| KR102349757B1 (ko) * | 2017-06-14 | 2022-01-11 | 삼성전자주식회사 | 생체 센서의 전극을 이용한 충전 방법 및 이를 적용한 전자 장치 |
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