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관심 대상인 영유아의 신체에 착용되어 영유아의 생체 정보를 수집하기 위한 웨어러블 디바이스; 및상기 생체 정보에 기반하여 상기 영유아의 스트레스 상태를 식별한 후 식별된 스트레스 상태에 관한 정보를 상기 영유아의 보호자의 단말기로 전송하는 모니터링 서버를 포함하며,상기 웨어러블 디바이스는 상기 영유아의 손목에 착용가능한 스마트 밴드를 포함하고,상기 스마트 밴드는, 상기 영유아의 음성을 센싱하는 음성 센서와 영유아의 심장 박동수를 센싱하는 심박 센서를 포함하며,상기 모니터링 서버는,복수의 영유아의 음성 및 심박수에 기반하여 스트레스 상태 식별을 학습하여 스트레스 식별 모델을 형성하는 기계 학습부; 및상기 스마트 밴드로부터 수신된 상기 관심 대상인 영유아의 음성 및 심박수에 상기 스트레스 식별 모델을 적용하여 상기 관심 대상인 영유아의 스트레스 상태를 식별한 후 식별된 스트레스 상태에 관한 정보를 상기 관심 대상인 영유아의 보호자의 단말기로 전송하는 분류부를 포함하고,상기 기계 학습부는,복수의 영유아의 음성 및 심박수를 전처리하고, 전처리된 음성 및 심박수로부터 음성 특징 및 심박 특징을 추출하며, 상기 추출된 음성 특징 및 심박 특징으로부터 음성 특징 벡터 및 심박 특징 벡터를 형성하는 제1 전처리부;상기 음성 특징 벡터와 상기 심박 특징 벡터 및 상기 음성 특징 벡터와 상기 심박 특징 벡터에 따른 스트레스 상태를 나타내는 클래스 벡터를 학습 입력 벡터로서 저장하기 위한, 학습 데이터베이스; 및상기 학습 데이터베이스에 저장된 학습 입력 벡터에 기반하여 영유아의 스트레스 상태 식별을 학습하여 스트레스 식별 모델을 형성하는 모델링부를 포함하는, 영유아 모니터링 서비스 제공 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 분류부는,상기 스마트 밴드로부터 상기 관심 대상인 영유아의 음성 및 심박수를 수신하기 위한 데이터 수신부;상기 데이터 수신부에서 출력되는 영유아의 음성 및 심박수를 전처리하고, 전처리된 상기 관심 대상인 영유아의 음성 특징 및 심박 특징을 추출하며, 상기 추출된 음성 특징 및 심박 특징으로부터 음성 특징 벡터 및 심박 특징 벡터를 형성하고, 상기 음성 특징 벡터 및 심박 특징 벡터를 실험 입력 벡터로서 출력하는 제2 전처리부;상기 실험 입력 벡터를 저장하기 위한, 실험 데이터베이스; 및상기 실험 데이터베이스에 저장된 관심 대상인 영유아의 음성 특징 벡터 및 심박 특징 벡터를 포함하는 상기 실험 입력 벡터에 상기 스트레스 식별 모델을 적용하여 상기 관심 대상인 영유아의 스트레스 상태를 식별하고, 식별된 스트레스 상태에 관한 정보를 상기 관심 대상인 영유아의 보호자의 단말기로 전송하는 분류기를 포함하는, 영유아 모니터링 서비스 제공 시스템
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청구항 5에 있어서,상기 기계 학습부는,의사결정 트리(decision tree) 학습법에 따라 복수의 영유아의 음성 및 심박수에 기반하여 스트레스 상태 식별을 학습하여 스트레스 식별 모델을 형성하는, 영유아 모니터링 서비스 제공 시스템
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청구항 6에 있어서,상기 스트레스 상태에 관한 정보는 상기 스트레스 상태를 구분하는 이진 클래스를 포함하고, 상기 이진 클래스는,영유아가 울고 있을 때 심박수가 높은 상태('Stress(0)'), 영유아가 울지 않을 때 심박수가 낮은 상태('Rest(1)'), 영유아의 심박이 낮은 상태이나 영유아가 울고 있는 상태로서 상기 관심 대상의 영유아는 울고 있지 않으나 옆의 영유아의 울음 소리가 섞인 상태('Rest(1)'), 및 영유아의 심박이 높은 상태이나 영유아가 울지 않은 상태('Rest(1)')를 포함하는, 영유아 모니터링 서비스 제공 시스템
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(a) 관심 대상인 영유아의 신체에 착용된 웨어러블 디바이스로부터 상기 영유아의 생체 정보를 수신하는 단계; 및(b) 상기 생체 정보에 기반하여 상기 영유아의 스트레스 상태를 식별한 후 식별된 스트레스 상태에 관한 정보를 상기 영유아의 보호자의 단말기로 전송하는 단계를 포함하며,상기 웨어러블 디바이스는 상기 영유아의 손목에 착용가능한 스마트 밴드를 포함하고,상기 스마트 밴드는, 상기 영유아의 음성을 센싱하는 음성 센서와 영유아의 심장 박동수를 센싱하는 심박 센서를 포함하며,상기 단계 (a) 이전에,(c) 복수의 영유아의 음성 및 심박수에 기반하여 스트레스 상태 식별을 학습하여 스트레스 식별 모델을 형성하는 단계를 더 포함하고,상기 단계 (b)는, 상기 스마트 밴드로부터 수신된 상기 관심 대상인 영유아의 음성 및 심박수에 상기 스트레스 식별 모델을 적용하여 상기 관심 대상인 영유아의 스트레스 상태를 식별한 후 식별된 스트레스 상태에 관한 정보를 상기 관심 대상인 영유아의 보호자의 단말기로 전송하는 단계를 포함하며,상기 단계 (c)는,(c-1) 복수의 영유아의 음성 및 심박수를 전처리하고, 상기 전처리된 음성 및 심박수로부터 음성 특징 및 심박 특징을 추출하며, 상기 추출된 음성 특징 및 심박 특징으로부터 음성 특징 벡터 및 심박 특징 벡터를 형성하는 단계;(c-2) 상기 음성 특징 벡터와 상기 심박 특징 벡터 및 상기 음성 특징 벡터와 상기 심박 특징 벡터에 따른 스트레스 상태를 나타내는 클래스 벡터를 학습 입력 벡터로서 학습 데이터베이스에 저장하는 단계; 및(c-3) 상기 학습 데이터베이스에 저장된 학습 입력 벡터에 기반하여 영유아의 스트레스 상태 식별을 학습하여 스트레스 식별 모델을 형성하는 단계를 포함하는, 영유아 모니터링 서비스 제공 방법
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청구항 8에 있어서,상기 단계 (b)는,(b-1) 상기 스마트 밴드로부터 상기 관심 대상인 영유아의 음성 및 심박수를 수신하는 단계;(b-2) 상기 수신된 영유아의 음성 및 심박수를 전처리하고, 상기 전처리된 음성 및 심박수로부터 상기 관심 대상인 영유아의 음성 특징 및 심박 특징을 추출하며, 상기 추출된 음성 특징 및 심박 특징으로부터 음성 특징 벡터 및 심박 특징 벡터를 형성하고, 상기 음성 특징 벡터 및 심박 특징 벡터를 실험 입력 벡터로서 출력하는 단계;(b-3) 상기 실험 입력 벡터를 실험 데이터베이스에 저장하는 단계; 및(b-4) 상기 실험 데이터베이스에 저장된 관심 대상인 영유아의 음성 특징 벡터 및 심박 특징 벡터를 포함하는 상기 실험 입력 벡터에 상기 스트레스 식별 모델을 적용하여 상기 관심 대상인 영유아의 스트레스 상태를 식별하고, 식별된 스트레스 상태에 관한 정보를 상기 관심 대상인 영유아의 보호자의 단말기로 전송하는 단계를 포함하는, 영유아 모니터링 서비스 제공 방법
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청구항 12에 있어서,상기 단계 (c)는 의사결정 트리(decision tree) 학습법에 따라 복수의 영유아의 음성 및 심박수에 기반하여 스트레스 상태 식별을 학습하여 스트레스 식별 모델을 형성하는 단계를 포함하는, 영유아 모니터링 서비스 제공 방법
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청구항 13에 있어서,상기 스트레스 상태에 관한 정보는 상기 스트레스 상태를 구분하는 이진 클래스를 포함하고, 상기 이진 클래스는,영유아가 울고 있을 때 심박수가 높은 상태('Stress(0)'), 영유아가 울지 않을 때 심박수가 낮은 상태('Rest(1)'), 영유아의 심박이 낮은 상태이나 영유아가 울고 있는 상태로서 상기 관심 대상의 영유아는 울고 있지 않으나 옆의 영유아의 울음 소리가 섞인 상태('Rest(1)'), 및 영유아의 심박이 높은 상태이나 영유아가 울지 않은 상태('Rest(1)')를 포함하는, 영유아 모니터링 서비스 제공 방법
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