| 1 |
1
배회 감지 서버가 사용자의 배회 발생 여부를 감지하는 방법에 있어서,상기 사용자의 단말로부터 사용자의 위치 데이터를 수신하는 단계;상기 사용자의 위치 데이터를 이용하여 상기 사용자가 실내에 위치하는지 여부를 판단하고, 상기 사용자가 실내에 위치한 경우, 건물의 용도 정보를 이용하여 상기 사용자가 위치한 건물의 용도를 판단하는 단계; 및기 설정된 조건에 기초하여 상기 사용자의 배회 발생 여부를 감지하되, 상기 사용자가 위치한 건물의 용도가 기 설정된 용도의 건물이 아닌 경우에만 상기 배회가 발생한 것으로 감지하는 단계;를 포함하며,상기 감지하는 단계는,걸음 걸이 데이터를 이용하여 보행 지수를 산출하고, 기계 학습을 이용하여, 상기 산출된 보행 지수를 학습하는 걸음걸이 모델을 생성하며, 상기 생성된 걸음걸이 모델을 이용하여 상기 사용자의 배회 발생 여부를 감지하는 단계; 및하기의 수학식 1을 이용하여 상기 보행 지수를 산출하는 단계를 더 포함하는, 배회 감지 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 판단하는 단계는,상기 건물의 용도 정보에 포함된 지리정보시스템(Geographic Information System; GIS)을 이용하여 상기 사용자가 위치한 상기 건물의 용도를 판단하는 단계;를 포함하는, 배회 감지 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 감지하는 단계는,볼록 껍질 알고리즘(Convex hull algorithms)을 이용하여 상기 사용자의 배회 발생 여부를 감지하는 단계;를 포함하는, 배회 감지 방법
|
| 4 |
4
제1항에 있어서,상기 기 설정된 용도의 건물은,상기 사용자의 자택, 종교 시설, 판매 시설, 의료 시설, 운동 시설, 위락 시설, 관광 및 휴게 시설, 공공기관 및 방문 경험이 있는 건물 중 어느 하나 이상을 포함하는, 배회 감지 방법
|
| 5 |
5
제1항에 있어서,상기 수신하는 단계는,상기 사용자의 단말로부터 상기 사용자의 걸음 속도 데이터를 수신하는 단계;를 포함하며,상기 감지하는 단계는,상기 걸음 속도 데이터를 이용하여 상기 사용자의 평균 걸음 속도를 산출하고, 상기 산출된 평균 걸음 속도와 실시간으로 측정되는 상기 사용자의 걸음 속도 데이터를 비교하여 상기 사용자의 배회 발생 여부를 감지하는 단계;를 포함하는, 배회 감지 방법
|
| 6 |
6
제5항에 있어서,상기 산출된 평균 걸음 속도와 실시간으로 측정되는 상기 사용자의 걸음 속도 데이터를 비교하여 상기 사용자의 배회 발생 여부를 감지하는 단계는,상기 수신한 사용자의 걸음 속도 데이터 중 2km/h 내지 4km/h 범위의 걸음 속도 데이터만을 필터링 하고, 상기 필터링한 걸음 속도 데이터를 이용하여 상기 평균 걸음 속도를 산출하는 단계; 및상기 실시간으로 측정되는 상기 사용자의 걸음 속도 데이터가 상기 산출된 평균 걸음 속도 대비 80% 이하로 떨어지거나 120% 이상으로 상승할 경우, 배회가 발생한 것으로 판정하는 단계;를 포함하는, 배회 감지 방법
|
| 7 |
7
제5항에 있어서,상기 수신하는 단계는,상기 사용자의 단말로부터 상기 사용자의 심박수 데이터를 수신하는 단계;를 더 포함하며,상기 감지하는 단계는,상기 심박수 데이터를 이용하여 상기 사용자의 평균 심박수를 산출하고, 상기 산출된 평균 심박수와 실시간으로 측정되는 상기 사용자의 심박수 데이터를 비교하여 상기 사용자의 배회 발생 여부를 감지하는 단계;를 더 포함하는, 배회 감지 방법
|
| 8 |
8
제7항에 있어서,상기 산출된 평균 심박수와 실시간으로 측정되는 상기 사용자의 심박수 데이터를 비교하여 상기 사용자의 배회 발생 여부를 감지하는 단계는,상기 산출된 평균 걸음 속도에서 상기 사용자의 심박수 데이터를 이용하여 상기 평균 심박수를 산출하는 단계; 및상기 실시간으로 측정되는 상기 사용자의 심박수 데이터가 상기 산출된 평균 심박수 대비 80% 이하로 떨어지거나 120% 이상으로 상승할 경우, 상기 사용자의 배회가 발생한 것으로 판정하는 단계;를 포함하는, 배회 감지 방법
|
| 9 |
9
제1항에 있어서,상기 수신하는 단계는,상기 사용자의 단말로부터 상기 사용자의 걸음 속도 데이터 및 걸음 방향 데이터를 포함하는 걸음 걸이 데이터 수신하는 단계;를 더 포함하는, 배회 감지 방법
|
| 10 |
10
삭제
|
| 11 |
11
제1항에 있어서,상기 감지하는 단계는,하기의 수학식 2를 이용하여 상기 방향 변화량을 산출하는 단계;를 더 포함하는, 배회 감지 방법
|
| 12 |
12
제1항에 있어서,상기 감지하는 단계는,하기의 수학식 3을 이용하여 상기 속도 변화량을 산출하는 단계;를 더 포함하며,상기 속도 변화량을 산출하는 단계는,상기 걸음 속도 데이터 중 2km/h 내지 4km/h이하의 데이터만을 이용하여 평균 걸음 속도를 산출하는 단계;를 포함하는, 배회 감지 방법
|
| 13 |
13
제9항에 있어서,상기 감지하는 단계는,상기 산출된 보행 지수를 양자화 하는 단계; 및딥 러닝을 기반으로 한 CBOW(Continuous Bag-of-Word) 모델을 이용하여 상기 양자화된 보행 지수를 학습함으로써, N차원 벡터로 표현되는 상기 걸음 걸이 모델을 생성하는 단계;를 더 포함하는, 배회 감지 방법
|
| 14 |
14
제13항에 있어서,상기 감지하는 단계는,상기 걸음 걸이 모델을 이용하여 상기 사용자가 배회 상태일 때의 걸음 걸이 데이터를 학습하고, 학습에 대한 결과값으로써 배회 걸음 벡터를 산출하는 단계;실시간으로 측정되는 상기 사용자의 걸음 걸이 데이터를 상기 걸음 걸이 모델의 입력값으로 하여 실시간 걸음 벡터를 산출하는 단계;상기 배회 걸음 벡터 및 실시간 걸음 벡터를 이용하여 배회 지수를 산출하는 단계; 및상기 배회 지수가 기 설정된 임계값을 초과하는 경우, 배회가 발생한 것으로 판정하는 단계;를 포함하는, 배회 감지 방법
|
| 15 |
15
제14항에 있어서,상기 배회 걸음 벡터 및 실시간 걸음 벡터를 이용하여 배회 지수를 산출하는 단계는,하기의 수학식 4를 이용하여 상기 배회 지수를 산출하는 단계;를 포함하는, 배회 감지 방법
|
| 16 |
16
사용자의 단말로부터 사용자의 위치 데이터를 수신하는 인터페이스;상기 사용자의 위치 데이터를 이용하여 상기 사용자가 실내에 위치하는지 여부를 판단하고, 상기 사용자가 실내에 위치한 경우, 건물의 용도 정보를 이용하여 상기 사용자가 위치한 건물의 용도를 판단하는 위치 판단부; 및기 설정된 조건에 기초하여 상기 사용자의 배회 발생 여부를 감지하되, 상기 사용자가 위치한 건물의 용도가 기 설정된 용도의 건물이 아닌 경우에만 상기 배회가 발생한 것으로 감지하는 배회 감지부;를 포함하며,상기 배회 감지부는,걸음 걸이 데이터를 이용하여 보행 지수를 산출하고, 기계 학습을 이용하여, 상기 산출된 보행 지수를 학습하는 걸음걸이 모델을 생성하며, 상기 생성된 걸음걸이 모델을 이용하여 상기 사용자의 배회 발생 여부를 감지하고, 하기의 수학식 1을 이용하여 상기 보행 지수를 산출하는, 배회 감지 서버
|
