| 1 |
1
각 단계의 적어도 일부가 프로세서에 의해 수행되고, 호흡에 기초하여 대상자의 냉온감을 추정하는 방법으로서, 기 설정된 간격마다 센서를 통해 대상자의 날숨에 기초한 배출호흡온도를 측정하는 단계; 및냉온감 정도를 출력하도록 훈련된 머신 러닝 기반의 냉온감 추정 모델에 상기 배출호흡온도를 입력하여 상기 대상자의 냉온감 정도를 출력하는 단계를 포함하는, 냉온감 추정 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서, 상기 배출호흡온도는 상기 대상자의 날숨에 기초하여 측정한 제1 온도에서 오프셋 값을 감산한 온도이고, 상기 오프셋 값은 상기 대상자의 날숨에 기초하여 측정한 온도를 미리 설정한 시간 동안 평균한 값인,냉온감 추정 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서, 상기 냉온감 추정 모델은 상기 대상자의 날숨 온도가 상기 대상자가 입력한 냉온감 정도로 레이블링된 훈련 데이터로 훈련된, 냉온감 추정 방법
|
| 4 |
4
제3항에 있어서, 상기 냉온감 추정 모델을 훈련하기 위한 상기 훈련 데이터를 생성하는 단계를 포함하고,상기 훈련 데이터를 생성하는 단계는, 상기 대상자의 날숨에 기초한 상기 대상자의 배출호흡온도를 제1 시간 간격으로 수집한 후 제2 시간 간격으로 평균화하는 단계; 및상기 대상자로부터 제3 시간 간격으로 수집한 냉온감 정도를 제4 시간 간격으로 보간하는 단계를 포함하는,냉온감 추정 방법
|
| 5 |
5
제1항에 있어서, 상기 냉온감 정도를 출력하는 단계는, 상기 냉온감 추정 모델을 기초로 기 설정되어 냉온감 정도를 구분하는 리스트 중에서 상기 대상자가 느끼는 냉온감 정도에 대응하는 어느 하나의 레벨을 출력하는 단계를 포함하는,냉온감 추정 방법
|
| 6 |
6
제1항에 있어서, 상기 냉온감 추정 모델은 랜덤 포레스트 모델에 기반하고, 상기 배출호흡온도가 상기 냉온감 추정 모델에 포함된 복수의 트리(tree)에 입력되어 각 트리로부터 획득된 값들 중 최대 빈도값(Majority-Voting)을 출력하도록 훈련된, 냉온감 추정 방법
|
| 7 |
7
제1항에 있어서, 상기 냉온감 추정 모델은 대상자 별로 각각 개인화되어 생성된 머신 러닝 기반의 학습 모델인,냉온감 추정 방법
|
| 8 |
8
제1항에 있어서, 상기 배출호흡온도의 변화에 기반하여 상기 대상자의 호흡수를 결정하는 단계를 더 포함하는, 냉온감 추정 방법
|
| 9 |
9
제8항에 있어서, 상기 대상자의 호흡수를 결정하는 단계는, 상기 배출호흡온도의 변화를 기 설정된 시간 동안 측정하는 단계; 및 기 설정된 시간 동안 측정된 상기 배출호흡온도의 변화 중 피크 개수에 기반하여 상기 대상자의 호흡수를 결정하는 단계를 더 포함하는, 냉온감 추정 방법
|
| 10 |
10
제1항에 있어서, 상기 대상자의 냉온감 정도를 출력하는 단계 이후에, 상기 냉온감 추정 모델이 출력한 상기 대상자의 냉온감 정도에 기반하여 외부 온도 제어 장치로 온도 제어 신호를 전송하는 단계를 더 포함하는, 냉온감 추정 방법
|
| 11 |
11
호흡에 기초하여 대상자의 냉온감을 추정하는 장치로서, 프로세서; 및 상기 프로세서와 전기적으로 연결되고, 상기 프로세서에서 수행되는 적어도 하나의 코드(code)가 저장되는 메모리를 포함하고,상기 메모리는 상기 프로세서를 통해 실행될 때 상기 프로세서가 냉온감 정도를 출력하도록 훈련된 머신 러닝 기반의 냉온감 추정 모델을 기반으로 기 설정된 간격마다 센서를 통해 대상자의 날숨에 기초하여 측정된 배출호흡온도를 상기 냉온감 추정 모델에 입력하여 상기 대상자의 냉온감 정도를 출력하도록 야기하는 코드들을 저장하는, 냉온감 추정 장치
|
| 12 |
12
제11항에 있어서, 상기 배출호흡온도는 상기 대상자의 날숨에 기초하여 측정한 제1 온도에서 오프셋 값을 감산한 온도이고, 상기 오프셋 값은 상기 대상자의 날숨에 기초하여 측정한 온도를 미리 설정한 시간 동안 평균한 값인,냉온감 추정 장치
|
| 13 |
13
제11항에 있어서, 상기 메모리는 상기 프로세서가, 상기 냉온감 추정 모델을 기초로 기 설정되어 냉온감 정도를 구분하는 리스트 중에서 상기 대상자가 느끼는 냉온감 정도에 대응하는 어느 하나의 레벨을 출력하도록 야기하는 코드들을 더 저장하는, 냉온감 추정 장치
|
| 14 |
14
제11항에 있어서, 상기 냉온감 추정 모델은 상기 대상자의 배출호흡온도를 상기 대상자로부터 입력 받은 냉온감으로 레이블링(labeling) 한 훈련 데이터로 훈련된, 냉온감 추정 장치
|
| 15 |
15
제14항에 있어서, 상기 훈련 데이터는, 상기 대상자의 날숨에 기초한 상기 대상자의 배출호흡온도가 제1 시간 간격으로 수집된 후 제2 시간 간격으로 평균화된 값인, 냉온감 추정 장치
|
| 16 |
16
제11항에 있어서, 상기 냉온감 추정 모델은 랜덤 포레스트 모델에 기반하고, 상기 배출호흡온도가 상기 냉온감 추정 모델에 포함된 복수의 트리(tree)에 입력되어 각 트리로부터 획득된 값들 중 최대 빈도값(Majority-Voting)을 출력하도록 훈련된, 냉온감 추정 장치
|
