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전체 면적을 4×4 격자 영역으로 구획하여 복수개의 담당 구역으로 형성하고, 각 격자 영역에 압력을 감지하는 FSR(Forec Sensing Resistors) 센서를 복수개 설치하고, 4×4 격자 영역에서 복수의 FSR 센서를 제어하는 컨트롤러를 각 담당 구역에 배치하며, 피험자가 누워 있는 스마트 매트;상기 각각의 컨트롤러로부터 상기 각각의 FSR 센서에서 수신한 압력값에 식별 정보를 추가하여 수신하는 코디네이터; 및상기 코디네이터로부터 상기 각각의 FSR 센서의 각 압력값을 수신하여 누적 압력값을 계산하고, 상기 피험자의 체중과 상기 계산된 누적 압력값의 상관 관계에 따라 상기 피험자의 체중을 예측하는 중앙 서버를 포함하는 침대에 누운 상태에서 체중을 측정하는 시스템
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전체 면적을 4×4 격자 영역으로 구획하여 복수개의 담당 구역으로 형성하고, 각 격자 영역에 압력을 감지하는 FSR(Forec Sensing Resistors) 센서를 복수개 설치하고, 4×4 격자 영역에서 복수의 FSR 센서를 제어하는 컨트롤러를 각 담당 구역에 배치하며, 피험자가 누워 있는 스마트 매트;상기 각각의 컨트롤러로부터 상기 각각의 FSR 센서에서 수신한 압력값에 식별 정보를 추가하여 수신하는 코디네이터; 및상기 코디네이터로부터 상기 각각의 FSR 센서의 각 압력값을 수신하여 독립적인 특징 벡터로 사용하고, 상기 복수개의 압력값을 누적하여 계산하고, 상기 계산한 누적 압력값과 상기 피험자의 체중을 학습 데이터로 사용하여 상기 누적 압력값에 대응하는 상기 피험자의 체중을 결과 정보로 생성하여 출력하는 신경망 처리부로 이루어진 중앙 서버를 포함하는 침대에 누운 상태에서 체중을 측정하는 시스템
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청구항 2에 있어서,상기 중앙 서버는 상기 학습 데이터로 상기 FSR 센서 1에서 상기 FSR 센서 128까지의 압력값(Pressure(FSRi))을 다음의 수학식 1에 의해 나타내는 직렬화 처리부를 더 포함하는 침대에 누운 상태에서 체중을 측정하는 시스템
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청구항 2에 있어서,상기 중앙 서버는 상기 코디네이터로부터 상기 각각의 FSR 센서의 각 압력값을 수신하여 누적 압력값을 계산하고, 동일한 피험자에 대하여 상기 누적 압력값의 계산을 여러 번 수행하고, 상기 복수의 누적 압력값의 평균값과 이에 해당하는 피험자의 체중을 학습 데이터로 설정하여 상기 평균값에 대응하는 상기 피험자의 체중을 결과 정보로 생성하여 출력하는 신경망 처리부를 더 포함하는 침대에 누운 상태에서 체중을 측정하는 시스템
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청구항 4에 있어서,상기 중앙 서버는 하기의 수학식 2에 의해 동일한 피험자의 3가지 다른 압력값 샘플을 계산하고, 압력값 샘플의 평균값을 계산하여 단일 데이터 세트로 사용하는 평균 누적 처리부를 더 포함하는 침대에 누운 상태에서 체중을 측정하는 시스템
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청구항 5에 있어서,상기 중앙 서버는 상기 계산된 평균값을 흑백의 명도로 나타낸 시각화 정보를 생성하여 디스플레이부에 출력하는 침대에 누운 상태에서 체중을 측정하는 시스템
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청구항 2에 있어서,상기 중앙 서버는 상기 스마트 매트에 눕는 피험자의 전신을 머리, 상체, 하체, 팔, 다리의 다섯 부분으로 나누고, 신체 부위에 해당하는 압력값의 누적 합계()를 다음의 수학식 3에 의해 계산하고, 5개의 신체 부위의 누적 합계를 다음의 수학식 4에 의해 계산하는 세분화 처리부를 더 포함하는 침대에 누운 상태에서 체중을 측정하는 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 중앙 서버는 하기의 수학식 5를 이용하여 상기 각각의 FSR 센서의 각 압력값을 수신하여 누적 압력값을 계산하는 침대에 누운 상태에서 체중을 측정하는 시스템
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청구항 2에 있어서,상기 중앙 서버는 상기 학습 데이터로 상기 FSR 센서 1에서 상기 FSR 센서 128까지의 압력값(Pressure(FSRi))을 다음의 수학식 6에 의해 나타내는 직렬화 처리부;하기의 수학식 7에 의해 동일한 피험자의 3가지 다른 압력값 샘플을 계산하고, 압력값 샘플의 평균값을 계산하여 단일 데이터 세트로 사용하는 평균 누적 처리부; 및상기 스마트 매트에 눕는 피험자의 전신을 머리, 상체, 하체, 팔, 다리의 다섯 부분으로 나누고, 신체 부위에 해당하는 압력값의 누적 합계()를 다음의 수학식 8에 의해 계산하고, 5개의 신체 부위의 누적 합계를 다음의 수학식 9에 의해 계산하는 세분화 처리부를 더 포함하고,상기 중앙 서버는 상기 직렬화 처리부의 직렬화 모델, 상기 평균 누적 처리부의 평균 누적 합계 모델, 상기 세분화 처리부의 세분화 모델을 제공하고, 각 모델에 회귀 방법, 딥 신경망(DNN), 컨볼루션 신경망(CNN), 랜덤 포레스트의 4가지 기계 학습 모델을 사용하여 성능을 비교한 후, 성능 지표가 가장 좋은 모델과 기계 학습 모델을 선택하여 피험자의 체중을 예측하는 침대에 누운 상태에서 체중을 측정하는 시스템
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