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웨어러블 디바이스가 가속도 정보를 처리하는 방법에 있어서,상기 웨어러블 디바이스의 움직임에 따른 가속도를 나타내는 상기 가속도 정보를 획득하는 단계;상기 가속도의 파워 스펙트럼에 대한 복수개의 특성 및 상기 가속도의 범위를 포함하는 복수개의 가속도 특성을 상기 가속도 정보에 기초하여 획득하는 단계;상기 복수개의 가속도 특성 중 모니터링 대상이 되는 증세의 종류에 따라 결정되는 2개의 특성에 따라 특성 값을 결정하는 단계; 및상기 특성 값이 이상 범위에 포함되는 경우, 알람 신호를 제공하는 단계;를 포함하고,상기 2개의 특성은 기존에 생성된 학습 데이터에 기초하여 상기 복수개의 가속도 특성 중 상기 증세의 종류에 대응되는 2개로 결정되는, 방법
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제 1 항에 있어서,상기 알람 신호를 제공하는 단계는상기 가속도의 범위가 기설정 값을 초과하는 경우, 상기 알람 신호를 외부 디바이스로 전송하는, 방법
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제 1 항에 있어서,상기 복수개의 가속도 특성은시간 도메인에서 상기 가속도의 범위를 나타내는 제 1 특성, 상기 시간 도메인에서 상기 가속도의 제곱평균제곱근(Root Mean Square)를 나타내는 제 2 특성 및 상기 시간 도메인에서 상기 가속도의 평균을 나타내는 제 3 특성 중 적어도 하나를 포함하는, 방법
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제 3 항에 있어서,상기 복수개의 가속도 특성은상기 가속도의 파워 스펙트럼에 대한 평균 주파수를 나타내는 제 4 특성, 상기 가속도의 파워 스펙트럼에 대한 총 전력의 기설정 제 1 비율을 포함하는 주파수를 나타내는 제 5 특성, 상기 총 전력의 제 2 비율을 포함하는 주파수를 나타내는 제 6 특성, 상기 총 전력을 나타내는 제 7 특성 및 상기 총 전력에 대한 기설정 움직임 노이즈 주파수 미만에서의 전력 비율을 나타내는 제 8 특성 중 적어도 하나를 더 포함하는, 방법
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제 4 항에 있어서,상기 증세의 종류가 기침(Cough)을 나타내는 제 1 증세인 경우, 상기 제 1 증세에 대응되는 상기 2개의 특성은 상기 제 5 특성 및 상기 제 8 특성이고,상기 증세의 종류가 간질성 발작(Epileptic seizure)을 나타내는 제 2 증세인 경우, 상기 제 2 증세에 대응되는 상기 2개의 특성은 상기 제 4 특성 및 상기 제 8 특성이고, 상기 증세의 종류가 낙상(Fall)을 나타내는 제 3 증세인 경우, 상기 제 3 증세에 대응되는 상기 2개의 특성은 상기 제 1 특성 및 상기 제 4 특성인, 방법
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제 1 항에 있어서,상기 특성 값이 이상 범위에 포함되는 경우, 알람 신호를 제공하는 단계는2차원 평면 상에서 기설정된 하나 이상의 1차식으로 정해지는 직선 또는 다항식으로 정해지는 곡선을 이용하여 상기 이상 범위를 하나 이상 결정하는 단계를 포함하는, 방법
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제 1항에 있어서,상기 2개의 특성에 따라 특성 값을 결정하는 단계는기존에 생성된 학습 데이터에 기초하여 상기 2개의 특성 및 상기 이상 범위를 결정하는 단계;를 포함하고,상기 학습 데이터는 SVC(Support Vector Classifier), 결정 트리(Decision tree), 나이브 베이즈(Nave Bayes), 랜덤 포레스트(Random forest) 및 신경망(Neural network) 중 적어도 하나에 기초하여 획득되는, 방법
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제 1 항에 있어서,상기 특성 값이 이상 범위에 포함되는 경우, 알람 신호를 제공하는 단계는서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 통해 획득되는 상기 복수개의 가속도 특성에 대한 초평면(Hyperplane)을 이용하여 상기 특성 값이 상기 이상 범위에 포함되는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법
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가속도 정보를 처리하는 웨어러블 디바이스에 있어서,상기 웨어러블 디바이스의 움직임에 따른 가속도를 나타내는 상기 가속도 정보를 획득하는 가속도 센서;상기 가속도의 파워 스펙트럼에 대한 복수개의 특성 및 상기 가속도의 범위를 포함하는 복수개의 가속도 특성을 상기 가속도 정보에 기초하여 획득하고,상기 복수개의 가속도 특성 중 모니터링 대상이 되는 증세의 종류에 따라 결정되는 2개의 특성에 따라 특성 값을 결정하는 프로세서; 및상기 특성 값이 이상 범위에 포함되는 경우, 알람 신호를 제공하는 송신부;를 포함하고,상기 2개의 특성은 기존에 생성된 학습 데이터에 기초하여 상기 복수개의 가속도 특성 중 상기 증세의 종류에 대응되는 2개로 결정되는, 웨어러블 디바이스
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제 9 항에 있어서,상기 송신부는상기 가속도의 범위가 기설정 값을 초과하는 경우, 상기 알람 신호를 외부 디바이스로 전송하는, 웨어러블 디바이스
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제 9 항에 있어서,상기 복수개의 가속도 특성은시간 도메인에서 상기 가속도의 범위를 나타내는 제 1 특성, 상기 시간 도메인에서 상기 가속도의 제곱평균제곱근(Root Mean Square)를 나타내는 제 2 특성 및 상기 시간 도메인에서 상기 가속도의 평균을 나타내는 제 3 특성 중 적어도 하나를 포함하는, 웨어러블 디바이스
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제 11 항에 있어서,상기 복수개의 가속도 특성은상기 가속도의 파워 스펙트럼에 대한 평균 주파수를 나타내는 제 4 특성, 상기 가속도의 파워 스펙트럼에 대한 총 전력의 기설정 제 1 비율을 포함하는 주파수를 나타내는 제 5 특성, 상기 총 전력의 제 2 비율을 포함하는 주파수를 나타내는 제 6 특성, 상기 총 전력을 나타내는 제 7 특성 및 상기 총 전력에 대한 기설정 움직임 노이즈 주파수 미만에서의 전력 비율을 나타내는 제 8 특성 중 적어도 하나를 더 포함하는, 웨어러블 디바이스
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제 12 항에 있어서,상기 증세의 종류가 기침(Cough)을 나타내는 제 1 증세인 경우, 상기 제 1 증세에 대응되는 상기 2개의 특성은 상기 제 5 특성 및 상기 제 8 특성이고,상기 증세의 종류가 간질성 발작(Epileptic seizure)을 나타내는 제 2 증세인 경우, 상기 제 2 증세에 대응되는 상기 2개의 특성은 상기 제 4 특성 및 상기 제 8 특성이고, 상기 증세의 종류가 낙상(Fall)을 나타내는 제 3 증세인 경우, 상기 제 3 증세에 대응되는 상기 2개의 특성은 상기 제 1 특성 및 상기 제 4 특성인, 웨어러블 디바이스
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제 9 항에 있어서,상기 프로세서는2차원 평면 상에서 기설정된 하나 이상의 1차식으로 정해지는 직선 또는 다항식으로 정해지는 곡선을 이용하여 상기 이상 범위를 하나 이상 결정하는, 웨어러블 디바이스
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제 9항에 있어서,상기 프로세서는기존에 생성된 학습 데이터에 기초하여 상기 2개의 특성 및 상기 이상 범위를 결정하고,상기 학습 데이터는 SVC(Support Vector Classifier), 결정 트리(Decision tree), 나이브 베이즈(Nave Bayes), 랜덤 포레스트(Random forest) 및 신경망(Neural network) 중 적어도 하나에 기초하여 획득되는, 웨어러블 디바이스
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제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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