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KR20220060037A - 스마트 미러의 열화상 카메라와 스켈레톤 분석을 이용한 인공지능 기반 스마트 케어 시스템 - Google Patents

스마트 미러의 열화상 카메라와 스켈레톤 분석을 이용한 인공지능 기반 스마트 케어 시스템 Download PDF

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KR20220060037A
KR20220060037A KR1020200144694A KR20200144694A KR20220060037A KR 20220060037 A KR20220060037 A KR 20220060037A KR 1020200144694 A KR1020200144694 A KR 1020200144694A KR 20200144694 A KR20200144694 A KR 20200144694A KR 20220060037 A KR20220060037 A KR 20220060037A
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KR
South Korea
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skeleton
user
artificial intelligence
smart mirror
abnormal
Prior art date
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Ceased
Application number
KR1020200144694A
Other languages
English (en)
Inventor
고영준
김용진
Original Assignee
주식회사 큐버
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 큐버 filed Critical 주식회사 큐버
Priority to KR1020200144694A priority Critical patent/KR20220060037A/ko
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Abstract

본 발명은 일반적으로 스마트 미러의 열화상 카메라와 스켈레톤 분석 기능, 상태감지 센서, 인공지능 서버의 동작인식 알고리즘을 이용하여 낙상이나 부동 등과 같은 비정상 상황을 빠르고 정확하게 감지하고 보호자와 의료기관에 알림으로써 노인 등과 같은 사용자에 대해 케어 서비스를 제공하는 인공지능 기반 스마트 케어 기술에 관한 것이다. 본 발명에 따르면 스마트 미러의 열화상 카메라와 스켈레톤 분석을 이용하여 시계열 동작을 인공지능 기반으로 판단하므로 비정상 상황(예: 낙상, 부동)을 정확하게 감지할 수 있는 장점이 있다. 또한, 본 발명에 따르면 비정상 상황을 빠르고 정확하게 감지하고 보호자와 의료기관에 알림으로써 사용자의 안전사고 및 독고사를 예방하거나 그 상황을 인지할 수 있도록 해주는 장점이 있다. 또한, 본 발명에 따르면 열화상 카메라를 이용하므로 사람들의 프라이버시를 보호할 수 있으면서도 스켈레톤 분석과 인공지능 기반의 추론에 의해 비정상 감지 신뢰도를 높게 유지할 수 있는 장점이 있다.

Description

스마트 미러의 열화상 카메라와 스켈레톤 분석을 이용한 인공지능 기반 스마트 케어 시스템 및 이를 위한 스마트 미러 장치{AI-based smart care system by use of thermal imaging camera and skeleton analysis of smart mirror, and smart mirror device for the same}
본 발명은 거주공간에 설치된 스마트 미러와 상태감지 센서를 이용하는 인공지능 기반 스마트 케어 기술에 관한 것이다.
특히, 본 발명은 일반적으로 스마트 미러의 열화상 카메라와 스켈레톤 분석 기능, 상태감지 센서, 인공지능 서버의 동작인식 알고리즘을 이용하여 낙상이나 부동 등과 같은 비정상 상황을 빠르고 정확하게 감지하고 보호자와 의료기관에 알림으로써 노인 등과 같은 사용자에 대해 케어 서비스를 제공하는 인공지능 기반 스마트 케어 기술에 관한 것이다.
낙상 사고는 본인 의사와 상관없이 넘어지는 사고로서, 낙상으로 인해 각종 합병증이 발생할 수 있으며 심지어는 사망까지 이를 수 있는 위험한 사고이다. 특히 노인들의 경우에 낙상 사고에 취약하기에 노인 낙상 사고에 대해 신속하게 대처하기 위한 다양한 기술들이 제안되었다.
예를 들어, 카메라를 이용한 낙상 방지 장치가 제안된 바 있다. 이러한 카메라를 통한 낙상 방지장치는 소형 카메라와 동작감지센서(도플러 센서)를 이용하여 낙상 사고를 경보해 주는 구성으로 되어 있는데, 각 침대마다 카메라와 동작감지센서가 내장된 감시장치를 설치한 상태에서 특히 야간에 노인의 움직임을 감지할 경우에는 보호자에게 경보를 제공한다.
그러나, 종래에 카메라를 이용한 낙상 방지 장치는 판단의 정확도가 높지 않다는 문제점이 있었다. 기존에는 정적 이미지를 통해 얻어지는 노인의 자세 및 위치 정보 등을 활용하여 낙상 여부를 판단하였는데, 낙상 판단의 정확도가 낮아서 낙상이 발생하여도 경보가 제공되지 않거나 별다른 일이 없음에도 빈번하게 경보가 제공되는 문제점이 있어 활용도가 낮았다.
대한민국 등록특허공보 10-2052883호(2019. 12. 10) "열화상 카메라를 이용한 낙상 예측 시스템 및 열화상 카메라를 이용한 낙상 예측 방법" 대한민국 등록특허공보 10-1916631호(2018. 11. 08) "열화상 카메라를 포함하는 낙상 감지장치"
본 발명의 목적은 거주공간에 설치된 스마트 미러와 상태감지 센서를 이용하는 인공지능 기반 스마트 케어 기술을 제공하는 것이다.
특히, 본 발명의 목적은 일반적으로 스마트 미러의 열화상 카메라와 스켈레톤 분석 기능, 상태감지 센서, 인공지능 서버의 동작인식 알고리즘을 이용하여 낙상이나 부동 등과 같은 비정상 상황을 빠르고 정확하게 감지하고 보호자와 의료기관에 알림으로써 노인 등과 같은 사용자에 대해 케어 서비스를 제공하는 인공지능 기반 스마트 케어 기술을 제공하는 것이다.
한편, 본 발명의 해결 과제는 이들 사항에 제한되지 않으며 본 명세서의 기재로부터 다른 해결 과제가 이해될 수 있다.
본 발명에 따른 스마트 미러의 열화상 카메라와 스켈레톤 분석을 이용한 인공지능 기반 스마트 케어 시스템은, 사용자의 거주공간에 설치되어 열화상 카메라(110)를 통해 열화상 영상을 획득하고, 열화상 영상을 분석하여 사용자에 대한 시계열 스켈레톤 벡터 데이터를 포함한 스켈레톤 데이터를 획득하고, 스켈레톤 데이터를 인공지능 서버(300)로 제공하여 비정상 추론 결과를 제공받고, 사용자에 대한 바이탈 보조정보를 획득하고, 비정상 추론 결과와 바이탈 보조정보에 기초하여 사용자에 대한 비정상 상황의 심각성 및 사망 여부를 포함하는 비정상 상황 판단 정보를 생성하여 외부로 제공하는 스마트 미러(100); 사용자에 대한 모션과 호흡 상태를 나타내는 바이탈 보조정보를 획득하여 스마트 미러(100)로 제공하는 상태 탐지 센서(200); 스마트 미러(100)로부터 사용자에 대한 시계열 스켈레톤 벡터 데이터를 포함한 스켈레톤 데이터를 제공받고 미리 머신러닝 학습된 신경망 모델부(310)를 통해 사용자에 대한 비정상 추론 결과를 생성하여 스마트 미러(100)로 제공하는 인공지능 서버(300);를 포함하여 구성된다.
본 발명에 따른 인공지능 기반 케어를 위한 스마트 미러(100)는, 해당 거주공간에 대한 열화상 영상을 획득하는 열화상 카메라(110); 열화상 영상을 분석하여 사용자에 대한 시계열 스켈레톤 벡터 데이터를 포함한 스켈레톤 데이터를 획득하는 스켈레톤 추출부(120); 열화상 영상에 대해 얼굴 인식을 수행하는 얼굴 인식부(130); 열화상 영상으로부터 바이탈 보조정보로서 사용자에 대한 체온 정보를 획득하는 체온 식별부(140); 스켈레톤 데이터를 인공지능 서버(300)에 제공하고, 인공지능 서버(300)로부터 스켈레톤 데이터에 대응하는 비정상 추론 결과를 제공받고, 상태 탐지 센서(200)로부터 바이탈 보조정보로서 사용자에 대한 모션 및 호흡 정보를 제공받고, 비정상 추론 결과와 바이탈 보조정보에 기초하여 사용자에 대한 비정상 상황의 심각성 및 사망 여부를 포함하는 비정상 상황 판단 정보를 생성하고, 비정상 상황 판단 정보를 외부로 제공하는 비정상 상황 처리부(150);를 포함하여 구성될 수 있다.
본 발명에서 스켈레톤 추출부(120)는 열화상 영상으로부터 스켈레톤 벡터의 관절 포인트를 추출하고 시계열 스켈레톤 벡터 데이터를 구성하여 스켈레톤 데이터를 획득하도록 구성될 수 있다.
또한, 인공지능 서버(300)는, 낙상 신경망 모델을 구비하는 신경망 모델부(310); 미리 준비된 스켈레톤 데이터세트를 이용하여 신경망 모델부(310)에 대하여 연속프레임의 스켈레톤 벡터의 관절 포인트의 위치 및 속도 변화 패턴을 머신러닝 학습시키는 신경망 학습부(320); 신경망 학습부(320)에 의해 미리 학습된 신경망 모델부(310)에 대해 스마트 미러(100)로부터 제공받은 스켈레톤 데이터의 시계열 스켈레톤 벡터 데이터를 입력하여 사용자에 대한 비정상 상황 추론을 수행하는 신경망 추론부(330);를 포함하여 구성될 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 컴퓨터프로그램은 하드웨어와 결합되어 이상과 같은 스마트 미러의 열화상 카메라와 스켈레톤 분석을 이용한 인공지능 기반 스마트 케어 시스템의 운용 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 것이다.
본 발명에 따르면 스마트 미러의 열화상 카메라와 스켈레톤 분석을 이용하여 시계열 동작을 인공지능 기반으로 판단하므로 비정상 상황(예: 낙상, 부동)을 정확하게 감지할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면 비정상 상황을 빠르고 정확하게 감지하고 보호자와 의료기관에 알림으로써 사용자의 안전사고 및 독고사를 예방하거나 그 상황을 인지할 수 있도록 해주는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면 열화상 카메라를 이용하므로 사람들의 프라이버시를 보호할 수 있으면서도 스켈레톤 분석과 인공지능 기반의 추론에 의해 비정상 감지 신뢰도를 높게 유지할 수 있는 장점이 있다.
[도 1]은 본 발명에 따른 스마트 미러 장치의 구성을 나타내는 블록도.
[도 2]는 본 발명에 따른 인공지능 기반 스마트 케어 시스템의 전체 구성을 나타내는 도면.
[도 3]은 본 발명에 따른 인공지능 기반 스마트 케어 시스템의 동작 프로세스를 나타내는 순서도.
[도 4]는 본 발명을 위한 스켈레톤 벡터의 일 예를 나타내는 도면.
[도 5]는 본 발명에 따른 인공지능 기반 스마트 케어 시스템의 다른 실시예를 나타내는 도면.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다.
[도 1]은 본 발명에 따른 인공지능 기반 케어를 위한 스마트 미러 장치(100)의 구성을 나타내는 블록도이다.
본 발명에서 스마트 미러(100)는 사용자의 거주공간(예: 댁내)에 설치되어 바람직하게는 사용자와의 음성 대화 및 영상 처리를 수행하며 내부에 구비된 열화상 카메라(110)에서 촬영된 영상을 통한 낙상 감지와 인체 체온을 통한 상태를 복합적으로 확인하여 낙상 정보를 보호자와 의료기관에 통보하여 응급 상황에 대응하기 위한 장치이다.
스마트 미러(100)는 사용자의 거주공간을 촬영하며 열화상 카메라(110)를 통하여 3가지 정보를 추출한다. 첫째는 얼굴 인식을 통해서 사용자를 식별하며, 둘째는 영상 스켈레톤 분석을 통한 낙상 동작을 머신러닝 알고리즘을 이용하여 학습 분석하여 낙상을 인식하며, 셋째는 열화상 영상을 이용하여 사용자의 체온을 감지한다. 또한, 상태 탐지 센서(200)(예: UWB 센서)를 통해서 사용자의 동작의 크기와 호흡의 상태를 점검할 수 있다.
이들 정보를 통해서 스마트 미러(100)는 낙상과 부동을 판단하며 낙상 상황에서의 사용자의 상태 정보를 스마트 미러(100)를 통해서 관련 보호자 및 기관에 알람 메시지를 전달하는 기능을 수행한다. 이때, 낙상 판단 데이터를 대량으로 수집하고 낙상 여부에 대한 학습과 판단 기능인 머신러닝 기능은 바람직하게는 외부의 인공지능 서버(300)에서 수행한다.
[도 1]을 참조하면, 본 발명에 따른 스마트 미러 장치(100)는 열화상 카메라(110), 스켈레톤 추출부(120), 얼굴 인식부(130), 체온 식별부(140), 비정상 상황 처리부(150)를 포함하여 구성된다.
먼저, 열화상 카메라(110)는 해당 거주공간에 대한 열화상 영상을 획득하는 구성요소이다. 열화상 카메라(110)는 영상 이미지 뿐 아니라 체온 정보를 제공하며 영상 이미지로부터 머신러닝을 활용하여 사용자의 낙상 동작 상황과 이상 체온 상황을 판단하기에 유용하다. 일 실시예로서 열화상 카메라(110)는 열화상 생성부(111)를 구비하며, 이 경우에는 열화상 카메라(110)가 생성하는 열화상 영상은 열화상만으로 구성된다. 다른 실시예로서 열화상 카메라(110)는 열화상 생성부(111) 뿐만 아니라 평화상 생성부(112)를 구비하는데, 이 경우 열화상 영상은 열화상 뿐만 아니라 평화상(일반적인 영상)도 포함할 수 있다. 이러한 평화상은 얼굴 인식이나 스켈레톤 추출에 양호하게 사용될 수 있다.
스켈레톤 추출부(120)는 열화상 영상을 분석하여 사용자에 대한 시계열 스켈레톤 벡터 데이터를 포함한 스켈레톤 데이터를 획득하는 구성요소이다. 열화상 영상으로부터 스켈레톤 벡터의 관절 포인트를 추출하고 시계열 스켈레톤 벡터 데이터를 구성하여 스켈레톤 데이터를 획득한다.
얼굴 인식부(130)는 열화상 영상에 대해 사용자에 대한 얼굴 인식을 수행하는 구성요소이다. 얼굴 인식에 의해 대상자 관련 정보를 함께 전달함으로써 응급 상황에 대한 적절한 대응이 가능하도록 구성 가능하다.
체온 식별부(140)는 열화상 영상으로부터 바이탈 보조정보로서 사용자에 대한 체온 정보를 획득하는 구성요소이다. 임상 결과에 따르면 체온이 31도 이하이면 사망에 이를 위험성이 매우 높으므로 열화상 영상으로부터 체온 정보를 획득하여 비정상 상황발생 여부 판단 및 그 심각성(응급성) 판단에 고려할 수 있도록 한 것이며, 추가로 보호자와 의료기관에 제공할 수 있다.
비정상 상황 처리부(150)는 본 발명에서 스마트 미러(100)의 전반적인 동작 제어를 수행하는 구성요소이다. 구체적으로는, 열화상 영상에서 얻은 스켈레톤 데이터를 인공지능 서버(300)에 제공하고 그에 대한 응답으로서 인공지능 서버(300)로부터 스켈레톤 데이터에 대응하는 비정상 추론 결과를 제공받는다. 또한, 상태 탐지 센서(200)로부터 바이탈 보조정보로서 사용자에 대한 모션 및 호흡 정보를 제공받고, 비정상 추론 결과와 바이탈 보조정보에 기초하여 사용자에 대한 비정상 상황의 심각성 및 사망 여부를 포함하는 비정상 상황 판단 정보를 생성하고, 비정상 상황 판단 정보를 외부로 제공한다.
[도 2]는 본 발명에 따른 인공지능 기반 스마트 케어 시스템의 전체 구성을 나타내는 도면이고, [도 3]은 본 발명에 따른 인공지능 기반 스마트 케어 시스템의 동작 프로세스를 나타내는 순서도이다.
[도 2]를 참조하면, 본 발명에 따른 인공지능 기반 스마트 케어 시스템은 스마트 미러(100), 상태 탐지 센서(200), 인공지능 서버(300), 케어 서비스 서버(400)를 포함하여 구성되며, 이를 통해 비정상 상황 경보를 보호자 단말기(500)와 의료기관 서버(600)로 제공한다. 스마트 미러(100)의 열화상 카메라(110)와 상태 탐지 센서(200)와 머신러닝 기반의 동작인식 알고리즘을 활용하여 낙상 및 부동 감지를 수행하고 보호자와 의료기관에 응급 상황을 전달하여 사용자의 안전 사고 및 독고사 예방 및 인지를 달성한다.
먼저, 스마트 미러(100)는 사용자의 거주공간에 설치되어 열화상 카메라(110)를 통해 열화상 영상을 획득하고, 열화상 영상을 분석하여 사용자에 대한 시계열 스켈레톤 벡터 데이터를 포함한 스켈레톤 데이터를 획득하고, 스켈레톤 데이터를 인공지능 서버(300)로 제공하여 비정상 추론 결과를 제공받고, 사용자에 대한 바이탈 보조정보를 획득하고, 비정상 추론 결과와 바이탈 보조정보에 기초하여 사용자에 대한 비정상 상황의 심각성 및 사망 여부를 포함하는 비정상 상황 판단 정보를 생성하여 외부, 예컨대 보호자 단말기(500)와 의료기관 서버(600)로 제공한다. 본 발명에 따른 스마트 미러(100)의 구성 및 동작에 대해서는 [도 1]을 참조하여 상세하게 전술하였다.
상태 탐지 센서(200)는 사용자의 모션과 호흡 상태를 나타내는 바이탈 보조정보를 획득하여 스마트 미러(100)로 제공한다. 상태 탐지 센서(200)는 모션 센서부(210), 호흡 센서부(220), UWB 통신부(230)를 구비하며, 사용자의 동작의 역동성과 호흡을 체크한 후 그 정보를 UWB(Ultra Wide Band)로 실시간 제공할 수 있어 낙상 상황에서 보조적으로 모니터링 기능을 제공한다.
인공지능 서버(300)는 스마트 미러(100)로부터 사용자에 대한 시계열 스켈레톤 벡터 데이터를 포함한 스켈레톤 데이터를 제공받고 미리 머신러닝 학습된 신경망 모델부(310)를 통해 사용자에 대한 비정상 추론 결과를 생성하여 스마트 미러(100)로 제공한다.
신뢰성 있는 낙상 여부를 판단하기 위해서는 인공지능 서버(300)가 낙상 과정 및 바람직하게는 평소 생활 과정에서의 시계열 연속적인 자세에 대한 인공지능 학습을 통해서 낙상 여부를 판단할 수 있어야 한다. 이러한 학습은 각종 영상 정보에서 추출된 스켈레톤(skeleton) 정보의 학습 데이터세트(learnign dataset)를 기반으로 머신러닝 학습에 의해 달성 가능하다. 본 발명에서 머신러닝 기반의 낙상 학습을 위해 낙상 영상의 시계열 데이터를 활용하여 RNN(Recurrent Nueral Network) 계열의 LSTM(Long Shot Term Memory) 기반으로 모델링을 수행할 수 있으며, 연속프레임의 스켈레톤 벡터의 관절 포인트의 위치, 속도 변화의 학습하여 낙상의 신경망 모델을 만들 수 있다.
이를 위해, 본 발명에서 인공지능 서버(300)는, 낙상 신경망 모델을 구비하는 신경망 모델부(310)와, 미리 준비된 스켈레톤 데이터세트를 이용하여 신경망 모델부(310)에 대하여 연속프레임의 스켈레톤 벡터의 관절 포인트의 위치 및 속도 변화 패턴을 머신러닝 학습시키는 신경망 학습부(320)와, 신경망 학습부(320)에 의해 미리 학습된 신경망 모델부(310)에 대해 스마트 미러(100)로부터 제공받은 스켈레톤 데이터의 시계열 스켈레톤 벡터 데이터를 입력하여 사용자에 대한 비정상 상황 추론을 수행하는 신경망 추론부(330)를 구비한다.
케어 서비스 서버(400)는 스마트 미러(100)와 연동하여 본 발명에 따른 인공지능 기반 스마트 케어 서비스를 제공한다. 본 발명에서 케어 서비스 서버(400)는 스마트 미러(100), 보호자 단말기(500), 의료기관 서버(600)와 연동하여 고객 서비스를 구현하는 기술적 구성을 나타내며, 본 명세서에서는 편의상 별도의 서버 장치로 구현되는 형태로 표시하였다.
[도 3]을 참조하여 본 발명에 따른 인공지능 기반 스마트 케어 시스템의 동작 프로세스를 살펴본다.
단계 (S100) : 먼저, 스마트 미러(100)의 열화상 카메라(110)가 해당 거주공간에 대해 열화상 영상을 생성한다.
단계 (S110) : 스마트 미러(100)의 얼굴 인식부(130)는 열화상 카메라(110)가 생성하는 열화상 영상에서 얼굴 인식을 수행한다. 본 명세서에서 얼굴 인식은 열화상 영상에서 사용자가 누구인지 구분 식별(즉, Face ID)하기 위한 구성으로 채택될 수 있다. 한편, 구현 예에 따라서는, 얼굴 인식은 일반 카메라 이미지에 비해 식별성이 부족한 열화상 영상에서 얼굴 영역을 찾고 이를 통해 사람 영역을 구분하기 위한 구성으로 채택될 수도 있다.
단계 (S120) : 스마트 미러(100)의 스켈레톤 추출부(120)는 열화상 영상에서 스켈레톤(skeleton) 데이터를 추출한다. 이를 위해, 스켈레톤 추출부(120)는 열화상 영상으로부터 스켈레톤 벡터의 관절 포인트를 추출하는데, 이는 사람의 포즈를 인식하기 위한 정보이다. [도 4]는 본 발명을 위한 스켈레톤 벡터의 일 예를 나타내는 도면이다. 또한, 스켈레톤 추출부(120)는 열화상 영상으로부터 시계열 스켈레톤 벡터(time sequence of skeleton vectors) 데이터를 구성하는데, 이는 관절의 이동 속도와 방향을 반영한 것으로서 열화상 영상 내의 사람의 모션을 인식하기 위한 정보이다. 시계열 스켈레톤 벡터 데이터는 본 발명에서 스켈레톤 데이터의 바람직한 일 실시예이다. 스켈레톤 데이터는 이후의 과정에서 인공지능 서버(300)로 제공되어 비정상 상황(낙상, 부동) 추론에 사용된다.
단계 (S130) : 스마트 미러(100)의 비정상 상황 처리부(150)는 스켈레톤 데이터를 인공지능 서버(300)에 전달한다.
단계 (S140) : 인공지능 서버(300)는 스켈레톤 데이터를 미리 학습해둔 신경말 모델부(310)에 입력하여 비정상 상황 추론을 수행하고, 그 결과를 비정상 상황 처리부(150)에 전달한다. 인공지능 서버(300)가 제공하는 비정상 추론 결과는 해당 열화상 영상 내에 사용자의 비정상 상황(예: 낙상, 부동)이 포함되어 있는지 여부에 대한 신경망 추론 결과이다. 이 추론 결과는 비정상 상황 처리부(150)에서 비정상 상황 발생여부 판단 결과로서 사용된다.
단계 (S150) : 스마트 미러(100)의 비정상 상황 처리부(150)는 사용자에 관한 체온, 모션, 호흡 정보 등의 바이탈 보조정보를 획득한다. 이러한 바이탈 보조정보는 주기적으로 획득(수집)하도록 구성할 수도 있고, 인공지능 서버(300)로부터 비정상 상황 발생이라는 추론 결과를 받았을 경우에 획득하도록 구성할 수도 있다. 구체적으로, 비정상 상황 처리부(150)는 열화상 카메라(110)가 생성하는 열화상 영상에서 사용자의 체온을 획득한다. 열화상 영상에서 온도 정보를 획득하는 구성은 열화상 카메라 분야의 주지관용 기술이므로 이에 관한 자세한 설명은 생략한다. 또한, 비정상 상황 처리부(150)는 상태 탐지 센서(200)로부터 모션(동작) 정보와 호흡 정보를 획득한다.
단계 (S160) : 스마트 미러(100)의 비정상 상황 처리부(150)는 인공지능 서버(300)가 제공한 비정상 추론 결과(비정상 발생여부 판단 결과)와 바이탈 보조정보(체온, 모션, 호흡 상태)를 종합하여 비정상 상황(응급 상황)의 심각성 및 사망 여부를 판단한다. 본 명세서에서는 이들 정보를 종합하여 '비정상 상황 판단 정보'라고 부른다.
단계 (S170) : 스마트 미러(100)의 비정상 상황 처리부(150)는 비정상 상황 판단 정보(비정상 발생여부 판단 결과, 심각성, 사망 여부)를 케어 서비스 서버(400)로 전달하며, 케어 서비스 서버(400)는 이 비정상 상황 판단 정보를 기반으로 보호자(400)와 의료기관(500)에 관련 정보를 통지한다. 구현 예에 따라서, 케어 서비스 서버(400)는 스마트 미러(100) 내에 구현될 수도 있고 혹은 인공지능 서버(300)와 일체로 구현될 수도 있다. 본 명세서에서는 편의상 외부의 별도 서버로 구현되는 형태를 도시하였다.
[도 5]는 본 발명에 따른 인공지능 기반 스마트 케어 시스템의 다른 실시예를 나타내는 도면이다.
[도 2]와 비교하면, [도 5]에 따른 실시예에서는 스마트 미러(100)와 인공지능 서버(300) 사이를 케어 서비스 서버(400)가 매개하고 있다. 이처럼 본 발명의 기술적 사항을 구현하는 시스템 토폴로지는 다양하게 나타날 수 있으며, [도 2] 및 [도 5] 외에도 다양한 시스템 구현이 가능하다.
한편, 본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 비휘발성 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드의 형태로 구현되는 것이 가능하다. 이러한 비휘발성 기록매체로는 다양한 형태의 스토리지 장치가 존재하는데 예컨대 하드디스크, SSD, CD-ROM, NAS, 자기테이프, 웹디스크, 클라우드 디스크 등이 있고 네트워크로 연결된 다수의 스토리지 장치에 코드가 분산 저장되고 실행되는 형태도 구현될 수 있다. 또한, 본 발명은 하드웨어와 결합되어 특정의 절차를 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터프로그램의 형태로 구현될 수도 있다.
100 : 스마트 미러
110 : 열화상 카메라 111 : 열화상 생성부
112 : 평화상 생성부 120 : 스켈레톤 추출부
130 : 얼굴 인식부 140 : 체온 식별부
150 : 비정상 상황 처리부
200 : 상태 탐지 센서
210 : 모션 센서부 220 : 호흡 센서부
230 : UWB 통신부
300 : 인공지능 서버
310 : 신경망 모델부 320 : 신경망 학습부
330 : 신경망 추론부
400 : 케어 서비스 서버
500 : 보호자 단말기
600 : 의료기관 서버

Claims (6)

  1. 사용자의 거주공간에 설치되어 열화상 카메라(110)를 통해 열화상 영상을 획득하고, 상기 열화상 영상을 분석하여 사용자에 대한 시계열 스켈레톤 벡터 데이터를 포함한 스켈레톤 데이터를 획득하고, 상기 스켈레톤 데이터를 인공지능 서버(300)로 제공하여 비정상 추론 결과를 제공받고, 사용자에 대한 바이탈 보조정보를 획득하고, 상기 비정상 추론 결과와 상기 바이탈 보조정보에 기초하여 사용자에 대한 비정상 상황의 심각성 및 사망 여부를 포함하는 비정상 상황 판단 정보를 생성하여 외부로 제공하는 스마트 미러(100);
    사용자에 대한 모션과 호흡 상태를 나타내는 바이탈 보조정보를 획득하여 상기 스마트 미러(100)로 제공하는 상태 탐지 센서(200);
    상기 스마트 미러(100)로부터 사용자에 대한 시계열 스켈레톤 벡터 데이터를 포함한 스켈레톤 데이터를 제공받고 미리 머신러닝 학습된 신경망 모델부(310)를 통해 사용자에 대한 비정상 추론 결과를 생성하여 상기 스마트 미러(100)로 제공하는 인공지능 서버(300);
    를 포함하여 구성되는 스마트 미러의 열화상 카메라와 스켈레톤 분석을 이용한 인공지능 기반 스마트 케어 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 스마트 미러(100)는,
    해당 거주공간에 대한 열화상 영상을 획득하는 열화상 카메라(110);
    상기 열화상 영상을 분석하여 사용자에 대한 시계열 스켈레톤 벡터 데이터를 포함한 스켈레톤 데이터를 획득하는 스켈레톤 추출부(120);
    상기 열화상 영상에 대해 얼굴 인식을 수행하는 얼굴 인식부(130);
    상기 열화상 영상으로부터 상기 바이탈 보조정보로서 사용자에 대한 체온 정보를 획득하는 체온 식별부(140);
    상기 스켈레톤 데이터를 상기 인공지능 서버(300)에 제공하고, 상기 인공지능 서버(300)로부터 상기 스켈레톤 데이터에 대응하는 비정상 추론 결과를 제공받고, 상기 상태 탐지 센서(200)로부터 상기 바이탈 보조정보로서 사용자에 대한 모션 및 호흡 정보를 제공받고, 상기 비정상 추론 결과와 상기 바이탈 보조정보에 기초하여 사용자에 대한 비정상 상황의 심각성 및 사망 여부를 포함하는 비정상 상황 판단 정보를 생성하고, 상기 비정상 상황 판단 정보를 외부로 제공하는 비정상 상황 처리부(150);
    를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 스마트 미러의 열화상 카메라와 스켈레톤 분석을 이용한 인공지능 기반 스마트 케어 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 스켈레톤 추출부(120)는 상기 열화상 영상으로부터 스켈레톤 벡터의 관절 포인트를 추출하고 시계열 스켈레톤 벡터 데이터를 구성하여 상기 스켈레톤 데이터를 획득하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 스마트 미러의 열화상 카메라와 스켈레톤 분석을 이용한 인공지능 기반 스마트 케어 시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 인공지능 서버(300)는,
    낙상 신경망 모델을 구비하는 신경망 모델부(310);
    미리 준비된 스켈레톤 데이터세트를 이용하여 상기 신경망 모델부(310)에 대하여 연속프레임의 스켈레톤 벡터의 관절 포인트의 위치 및 속도 변화 패턴을 머신러닝 학습시키는 신경망 학습부(320);
    상기 신경망 학습부(320)에 의해 미리 학습된 상기 신경망 모델부(310)에 대해 상기 스마트 미러(100)로부터 제공받은 스켈레톤 데이터의 시계열 스켈레톤 벡터 데이터를 입력하여 사용자에 대한 비정상 상황 추론을 수행하는 신경망 추론부(330);
    를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 스마트 미러의 열화상 카메라와 스켈레톤 분석을 이용한 인공지능 기반 스마트 케어 시스템.
  5. 자신이 설치된 사용자의 거주공간에 대한 정보를 얻고 스켈레톤 데이터 기반으로 인공지능 서버(300)와 협조 동작하여 사용자의 비정상 상태에 대한 추론 정보를 얻고 그에 대응하여 보호자 또는 의뢰기관에 비정상 상황을 통지하기 위한 인공지능 기반 케어를 위한 스마트 미러 장치로서,
    해당 거주공간에 대한 열화상 영상을 획득하는 열화상 카메라(110);
    상기 열화상 영상을 분석하여 사용자에 대한 시계열 스켈레톤 벡터 데이터를 포함한 스켈레톤 데이터를 획득하는 스켈레톤 추출부(120);
    상기 열화상 영상에 대해 얼굴 인식을 수행하는 얼굴 인식부(130);
    상기 열화상 영상으로부터 상기 바이탈 보조정보로서 사용자에 대한 체온 정보를 획득하는 체온 식별부(140);
    상기 스켈레톤 데이터를 상기 인공지능 서버(300)에 제공하고, 상기 인공지능 서버(300)로부터 상기 스켈레톤 데이터에 대응하는 비정상 추론 결과를 제공받고, 상태 탐지 센서(200)로부터 상기 바이탈 보조정보로서 사용자에 대한 모션 및 호흡 정보를 제공받고, 상기 비정상 추론 결과와 상기 바이탈 보조정보에 기초하여 사용자에 대한 비정상 상황의 심각성 및 사망 여부를 포함하는 비정상 상황 판단 정보를 생성하고, 상기 비정상 상황 판단 정보를 외부로 제공하는 비정상 상황 처리부(150);
    를 포함하여 구성되는 인공지능 기반 케어를 위한 스마트 미러 장치.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 스켈레톤 추출부(120)는 상기 열화상 영상으로부터 스켈레톤 벡터의 관절 포인트를 추출하고 시계열 스켈레톤 벡터 데이터를 구성하여 상기 스켈레톤 데이터를 획득하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 케어를 위한 스마트 미러 장치.
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