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디스플레이와 DB를 포함하는 컴퓨터 솔루션을 구비한 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템으로,상기 시스템은, 한국어 음성인식을 이용하여, 기본데이터를 자동입력하는 자동입력부, 의미를 추출하는 의미추출부, 및 상기 추출된 의미로부터 응급상황을 자동분류하여 다기준 중증도 분류 솔루션, 다중 출동 시스템지령 솔루션, 및 구급상담 솔루션에 제공하는 자동분류부를 구비하는 음성인식기반 신고접수 솔루션;상기 신고접수 솔루션으로부터 전달받은 정보를 토대로 환자의 중증도를 분류하여 디스플레이에 표시하는 다기준 중증도 분류 솔루션;상기 신고접수 솔루션으로부터 전달받은 정보를 토대로 긴급출동을 지시하고 구급요원에게 필요응급조치를 제공하도록 디스플레이에 표시하는 다중 출동 시스템지령 솔루션; 및상기 신고접수 솔루션으로부터 전달받은 정보를 토대로 상기 구급요원 도착 전 응급조치를 안내하도록 디스플레이에 표시하는 구급상담 솔루션을 포함하고,상기 음성인식기반 신고접수 솔루션의 정보추출부는, 식 1과 같이 정의되는 레벤슈타인 거리 측정모델을 사용하여 상황실 음성인식결과 문장들과 핵심인식대상에 대한 템플릿을 비교분석을 함으로써 환자 주증상, 응급출동, 및 인적사항을 포함하는 핵심인식대상을 추출하되, 식 1의 두 문자열 a,b 사이의 레벤슈타인 거리 측정값을 이용해 식 2에 의한 레벤슈타인 거리비율을 구하고 핵심인식대상별 문턱값(Threshold Value)과 비교분석하여 핵심인식대상 추출을 결정하는 것을 특징으로 하는, 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템:[식 1](상기 식 1에서 는 두 문자열 중 a 문자열의 i번째 문자가 b 문자열의 j번째 문자와 같을 경우 (), 값은 0과 같고, 다르면 값이 2와 같음을 의미함)[식 2] (여기서 |a|와 |b|는 두 문자열의 길이를 의미함)
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제 1항에 있어서,상기 환자 주증상은, 두통, 흉통, 복통, 요통, 분만진통, 그 밖의 통증, 의식장애, 기도이물, 호흡곤란, 호흡정지, 심계항진, 심정지, 경련, 발작, 실신, 오심 또는 구토, 설사 또는 변비, 배뇨장애, 객혈, 토혈, 비출혈, 질출혈, 그 밖의 출혈, 고열, 저체온증, 현기증 또는 어지러움, 마비, 전신쇠약, 정신장애, 그 밖의 이물질 및 골절의 31개 범주로 구분하는, 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템
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제 1항에 있어서,상기 응급출동은 목맴, 목졸림, 질식, 물에 빠짐으로 구성되는 신고내역; 및호흡 여부와 의식 여부로 구성되는 환자상태로 구분하는,한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템
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제 1항에 있어서,상기 인적사항은 신고자 본인확인유무, 성별, 및 4세 이하 구간, 5 내지 14세 구간, 15세 내지 39세 구간, 40세 내지 69세 구간, 70세 이상 구간으로 나누어지는 연령으로 구분하는,한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 음성인식기반 신고접수 솔루션의 기본 데이터 자동입력부는 음향모델, 언어모델, 및 발음모델로 구성되는 음성인식기이고, 상기 음향모델은 문맥 의존 트라이폰(Triphone: 3음소 배열) 모델이며,상기 언어모델은 어절을 분할하여 문장을 이루는 단어들을 개별 단어인 1-gram(Unigram), 연속한 2개씩 묶은 2-gram(Bigram), 연속한 3개씩 묶은 3-gram(Trigram), 연속한 4개씩 묶은 4-gram 및 연속한 5개씩 묶은 5-gram으로 구성되고,상기 발음모델은 미리 정한 발음열 생성기로 생성한,한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 시스템
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한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 방법으로,상기 방법은, DB를 포함하는 컴퓨터 솔루션을 구비한 응급상황관제 시스템에 구비된 음성인식기반 신고접수 솔루션의 자동입력부가 음향모델, 언어모델, 및 발음모델로 구성되는 음성인식기로 기본 데이터를 자동입력하는 단계; 상기 신고접수 솔루션의 정보추출부가 상기 기본데이터에 아래 식 1과 같이 정의되는 레벤슈타인 거리 측정모델을 사용하여 상황실 음성인식결과 문장들과 핵심인식대상에 대한 템플릿을 비교분석을 함으로써 환자 주증상, 응급출동, 및 인적사항을 포함하는 핵심인식대상을 추출하되, 식 1의 두 문자열 a,b 사이의 레벤슈타인 거리 측정값을 이용해 식 2에 의한 레벤슈타인 거리비율을 구하고 핵심인식대상별 문턱값(Threshold Value)과 비교분석하여 핵심인식대상 추출을 결정하는 의미 추출 단계;상기 신고접수 솔루션의 자동분류부가 상기 추출한 의미로부터 획득한 응급상황 정보를 상기 응급상황관제 시스템에 구비된 다기준 중증도 분류 솔루션, 다중 출동 시스템지령 솔루션, 및 구급상담 솔루션에 제공하는 단계; 상기 다기준 중증도 분류 솔루션이 상기 신고접수 솔루션으로부터 제공받은 정보를 토대로 환자의 중증도를 분류하여 디스플레이에 표시하는 단계;상기 다중 출동 시스템지령 솔루션이 상기 신고접수 솔루션으로부터 제공받은 정보를 토대로 긴급출동을 지시하고 구급요원에게 필요응급조치를 제공하도록 디스플레이에 표시하는 단계; 및상기 구급상담 솔루션이 상기 신고접수 솔루션으로부터 제공받은 정보를 토대로 상기 구급요원 도착 전 응급조치를 안내하도록 디스플레이에 표시하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 방법:[식 1]상기 식 1에서 는 두 문자열 중 a 문자열의 i번째 문자가 b 문자열의 j번째 문자와 같을 경우 (), 값은 0과 같고, 다르면 값이 2와 같음을 의미함
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제 6항에 있어서,상기 음향모델은 문맥 의존 트라이폰(Triphone: 3음소 배열) 모델이며, 상기 언어모델은 어절을 분할하여 문장을 이루는 단어들을 개별 단어인 1-gram(Unigram), 연속한 2개씩 묶은 2-gram(Bigram), 연속한 3개씩 묶은 3-gram(Trigram), 연속한 4개씩 묶은 4-gram 및 연속한 5개씩 묶은 5-gram으로 구성되고, 상기 발음모델은 미리 정한 발음열 생성기로 생성하는, 한국어 음성인식기술을 이용한 응급상황관제 방법
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