特表 2024-516765 ＡＩ基盤の非接触式睡眠分析方法及びリアルタイム睡眠環境造成方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-04-17

(54)【発明の名称】ＡＩ基盤の非接触式睡眠分析方法及びリアルタイム睡眠環境造成方法

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/16 20060101AFI20240410BHJP

   A61B 5/00 20060101ALI20240410BHJP

   G10L 25/18 20130101ALI20240410BHJP

   G10L 25/66 20130101ALI20240410BHJP

   F24F 11/66 20180101ALI20240410BHJP

   A61B 5/113 20060101ALN20240410BHJP

   A61B 5/11 20060101ALN20240410BHJP

【ＦＩ】

A61B5/16 130

A61B5/00 102A

G10L25/18

G10L25/66

F24F11/66

A61B5/113

A61B5/11 110

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023553537

(86)(22)【出願日】2023-01-25

(85)【翻訳文提出日】2023-09-01

(86)【国際出願番号】 KR2023001135

(87)【国際公開番号】W WO2023146271

(87)【国際公開日】2023-08-03

(31)【優先権主張番号】10-2022-0010449

(32)【優先日】2022-01-25

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(31)【優先権主張番号】10-2022-0090144

(32)【優先日】2022-07-21

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(31)【優先権主張番号】10-2022-0131829

(32)【優先日】2022-10-13

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(31)【優先権主張番号】10-2022-0143037

(32)【優先日】2022-10-31

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(31)【優先権主張番号】10-2022-0143598

(32)【優先日】2022-11-01

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(31)【優先権主張番号】10-2022-0156817

(32)【優先日】2022-11-21

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(31)【優先権主張番号】10-2022-0168612

(32)【優先日】2022-12-06

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(31)【優先権主張番号】10-2022-0186414

(32)【優先日】2022-12-27

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＷＣＤＭＡ

２．ＪＡＶＡ

(71)【出願人】

【識別番号】523334925

【氏名又は名称】アスリープ カンパニー リミテッド

【氏名又は名称原語表記】ＡＳＬＥＥＰ ＣＯ．， ＬＴＤ

【住所又は居所原語表記】Ａｓｌｅｅｐ，Ｌ７ ６ｔｈ ｆｌｏｏｒ，４１５，Ｔｅｈｅｒａｎ－ｒｏ，Ｇａｎｇｎａｍ－ｇｕ，Ｓｅｏｕｌ，Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｋｏｒｅａ

(74)【代理人】

【識別番号】110001139

【氏名又は名称】ＳＫ弁理士法人

(74)【代理人】

【識別番号】100130328

【弁理士】

【氏名又は名称】奥野 彰彦

(74)【代理人】

【識別番号】100130672

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 寛之

(72)【発明者】

【氏名】イ、ドンフン

(72)【発明者】

【氏名】アン、チウン

(72)【発明者】

【氏名】クォン、スヨン

(72)【発明者】

【氏名】ク、ユンピョ

(72)【発明者】

【氏名】イ、サンホン

(72)【発明者】

【氏名】ジョン、ジンファン

(72)【発明者】

【氏名】イ、チェウン

(72)【発明者】

【氏名】ホン、ジュンキ

(72)【発明者】

【氏名】パク、ヘア

(72)【発明者】

【氏名】キム、ヒョングック

(72)【発明者】

【氏名】カン、ソラ

(72)【発明者】

【氏名】ベ、ジェヒョン

(72)【発明者】

【氏名】イム、ウジョン

【テーマコード（参考）】

3L260

4C038

4C117

【Ｆターム（参考）】

3L260BA26

3L260CA04

3L260FC33

3L260FC38

3L260HA01

3L260JA12

3L260JA13

3L260JA18

3L260JA19

3L260JA23

4C038PP05

4C038VA04

4C038VA15

4C038VB33

4C038VC20

4C117XB18

4C117XC01

4C117XD21

4C117XE41

4C117XJ03

4C117XL01

4C117XR17

4C117XR18

4C117XR19

(57)【要約】

本発明は、ＡＩ基盤の非接触式睡眠分析システム及び方法を開示する。前記睡眠分析システムは、サーバから睡眠分析アプリのダウンロードを受けて、使用者の睡眠音響情報をリアルタイムで収集して前記サーバに伝送し、前記サーバから人工知能で学習された睡眠分析結果レポートの提供を受けるスマートフォンと、使用者の周辺に離隔されて位置し前記睡眠音響情報を同時に収集して前記スマートフォンに伝送し、前記スマートフォンの制御に応答して使用者にカスタマイズ型睡眠環境を提供する少なくとも１以上のスマート家電機器と、を含むことを特徴とする。本発明による場合、すべての睡眠治療の根幹になる目覚めている状態（ｗａｋｅ）の時間を正確に合わせることができ、時間と場所にこだわらず家庭でも多様な種類の使用者の睡眠を便利で正確に分析することができる。また、分析した睡眠状態情報に基づいて環境を造成することができる電子装置又は家電機器を制御することができる。
【選択図】図５０

【特許請求の範囲】

【請求項1】

オブジェクトの環境を造成するための方法において、
環境センシング情報を獲得する段階と、
前記獲得された環境センシング情報に対して前処理を遂行する段階と、
前記前処理された環境センシング情報に含まれた音響情報をスペクトログラムに変換する段階と、
前記変換されたスペクトログラムに基づいて睡眠状態情報を生成する段階と、
前記生成された睡眠状態情報に基づいて前記オブジェクトの環境を造成するための電子装置を制御する段階と
を含む、
オブジェクトの環境を造成するための方法。

【請求項2】

オブジェクトの環境を造成するための電子装置において、
環境センシング情報を獲得するセンサと、
前記獲得された環境センシング情報に対して前処理を遂行する手段と、
前記前処理された環境センシング情報に含まれた音響情報をスペクトログラムに変換する手段と、
前記変換されたスペクトログラムに基づいて睡眠状態情報を生成する手段と、
前記生成された睡眠状態情報に基づいて前記オブジェクトの環境が造成されるように前記電子装置を制御する手段と
を含む、
オブジェクトの環境を造成するための電子装置。

【請求項3】

オブジェクトの環境を造成するための電子装置において、
環境センシング情報を獲得するセンサと、
前記獲得された環境センシング情報に対して前処理を遂行する手段と、
前記前処理された環境センシング情報に含まれた音響情報をスペクトログラムに変換する手段と、
前記変換されたスペクトログラムをサーバに伝送する手段と、
前記サーバが前記伝送されたスペクトログラムに基づいて睡眠状態情報を生成すれば、前記生成された睡眠状態情報を受信する手段と、
前記受信された睡眠状態情報に基づいて前記オブジェクトの環境が造成されるように前記電子装置を制御する手段と
を含む、
オブジェクトの環境を造成するための電子装置。

【請求項4】

オブジェクトの環境を造成するための家電機器を制御するための電子装置において、
環境センシング情報を獲得するセンサと、
前記獲得された環境センシング情報に対して前処理を遂行する手段と、
前記前処理された環境センシング情報に含まれた音響情報をスペクトログラムに変換する手段と、
前記変換されたスペクトログラムに基づいて睡眠状態情報を生成する手段と、
前記生成された睡眠状態情報に基づいて前記オブジェクトの環境が造成されるように前記家電機器を制御する手段と
を含む、
オブジェクトの環境を造成するための家電機器を制御するための電子装置。

【請求項5】

オブジェクトの環境を造成するための家電機器を制御するための電子装置において、
環境センシング情報を獲得するセンサと、
前記獲得された環境センシング情報に対して前処理を遂行する手段と、
前記前処理された環境センシング情報に含まれた音響情報をスペクトログラムに変換する手段と、
前記変換されたスペクトログラムをサーバに伝送する手段と、
前記サーバが前記伝送されたスペクトログラムに基づいて睡眠状態情報を生成すれば、前記生成された睡眠状態情報を受信する手段と、
前記受信された睡眠状態情報に基づいて前記オブジェクトの環境が造成されるように前記家電機器を制御する手段と
を含む、
オブジェクトの環境を造成するための家電機器を制御するための電子装置。

【請求項6】

オブジェクトの環境を造成するための家電機器を制御するための電子装置において、
他の電子装置が、
環境センシング情報を獲得し、
前記獲得された環境センシング情報に含まれた音響情報をスペクトログラムに変換し、
前記変換されたスペクトログラムに基づいて睡眠状態情報を生成し、
前記他の電子装置で生成された前記睡眠状態情報を受信する手段と、
前記受信された睡眠状態情報に基づいて前記オブジェクトの環境が造成されるように前記家電機器を制御する手段と
を含む、
オブジェクトの環境を造成するための家電機器を制御するための電子装置。

【請求項7】

オブジェクトの環境を造成するための家電機器を制御するための電子装置において、
他の電子装置が、
環境センシング情報を獲得し、
前記獲得された環境センシング情報に含まれた音響情報をスペクトログラムに変換し、
前記変換されたスペクトログラムをサーバに伝送し、
前記サーバが前記転送されたスペクトログラムに基づいて睡眠状態情報を生成し、
前記生成された睡眠状態情報を前記サーバから受信する手段と、
前記受信された睡眠状態情報に基づいて前記オブジェクトの環境が造成されるように前記家電機器を制御する手段と
を含む、
オブジェクトの環境を造成するための家電機器を制御するための電子装置。

【請求項8】

前記音響情報は、呼吸音響を含むことを特徴とする、
請求項１に記載のオブジェクトの環境を造成するための方法。

【請求項9】

前記スペクトログラムが３０秒単位に分割されて複数個のスペクトログラムを構成することを特徴とする、
請求項１に記載のオブジェクトの環境を造成するための方法。

【請求項10】

前記睡眠状態情報は、睡眠段階情報を含むことを特徴とする、
請求項１に記載のオブジェクトの環境を造成するための方法。

【請求項11】

前記音響情報は、呼吸音響を含むことを特徴とする、
請求項２又は３に記載のオブジェクトの環境を造成するための電子装置。

【請求項12】

前記スペクトログラムが３０秒単位に分割されて複数個のスペクトログラムを構成することを特徴とする、
請求項２又は３に記載のオブジェクトの環境を造成するための電子装置。

【請求項13】

前記睡眠状態情報は、睡眠段階情報を含むことを特徴とする、
請求項２又は３に記載のオブジェクトの環境を作るための電子装置。

【請求項14】

前記音響情報は、呼吸音響を含むことを特徴とする、
請求項４ないし７のいずれか１項に記載のオブジェクトの環境を造成するための家電機器を制御するための電子装置。

【請求項15】

前記スペクトログラムが３０秒単位に分割されて複数個のスペクトログラムを構成することを特徴とする、
請求項４ないし７のいずれか１項に記載のオブジェクトの環境を造成するための家電機器を制御するための電子装置。

【請求項16】

前記睡眠状態情報は、睡眠段階情報を含むことを特徴とする、
請求項４ないし７のいずれか１項に記載のオブジェクトの環境を造成するための家電機器を制御するための電子装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、睡眠分析を遂行するＡＩ基盤の非接触式睡眠分析方法と、リアルタイム睡眠環境造成方法に関する。

【背景技術】

【0002】

真のヘルスケアのためには、毎日２４時間をモニタリングして管理しなければならない。健康のモニタリング及び管理は、単純な一対一のマッチングでなく、すべての要素が複合的に関連しているためである。

【0003】

また、健康を維持して改善させる方法には、運動、食事療法など多様な方法があるが、一日のうち約３０％以上の時間を占める睡眠をよく管理することが何より重要である。

【0004】

しかし、現代人は、機械の単純な労働代替及び生活の余裕にもかかわらず、不規則な食習慣と生活習慣及びストレスにより熟睡を取ることができず、不眠症、過多睡眠、睡眠無呼吸症候群、悪夢、夜驚症、夢遊病などのような睡眠疾患で苦しんでいる。

【0005】

国民健康保険公団によれば、国内の睡眠障害患者が２０１４年から２０１８年まで年平均約８％ずつ増加することが示され、２０１８年に国内において睡眠障害で診療を受けた患者は約５７万人に達する。

【0006】

熟睡が身体的又は精神的な健康に影響を及ぼす重要な要素と認識され熟睡に対する関心が増加しているが、睡眠疾患の改善のためには専門医療機関を直接訪問しなければならず、別途の検査費用が要求され、そして持続的な管理が難しいことにより、治療に対する使用者の努力が足りていないのが実情である。

【0007】

このように、日増しに深刻化する睡眠問題によって睡眠健康管理に対するニーズが増加し、これに伴い、睡眠問題を技術で解決しようとするスリープテック（Ｓｌｅｅｐ Ｔｅｃｈ）市場も急速に成長している。

【0008】

韓国公開特許公報第２００３－００３２５２９号は、使用者の身体情報の入力を受けて、睡眠中の使用者の身体状態に応じて反復的な学習によって検出した周波数帯域の振動及び／又は超音波を出力し、最適な睡眠誘導を可能なようにする就寝誘導機及び睡眠誘導方法について開示している。

【0009】

ただし、従来の技術は、身体着用型装備によって引き起こされる不便さで睡眠の質が減少するおそれがあり、装備の周期的な管理（例えば、充電など）が必要である。

【0010】

また、従来のウェアラブルデバイスを用いた睡眠分析方法は、ウェアラブルデバイスが使用者の身体に適切に接触していない場合、使用者がウェアラブルデバイスを着用していない場合には睡眠分析が不可能であるという問題点があった。

【0011】

また、複数の使用者が同じ空間で睡眠をとる場合、ウェアラブルデバイス非着用者の動きのためにウェアラブルデバイス着用者の睡眠分析に支障が生じることになるだけでなく、ウェアラブルデバイス非着用者に対する睡眠分析は不可能であるという問題点があった。

【0012】

また、従来のウェアラブルデバイスを用いた睡眠分析方法又は非接触式睡眠管理研究は、睡眠状態の時と目覚めている状態（ｗａｋｅ）の時、心拍変動（Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ、ＨＲＶ）の変位値又は脳波の変化値を用いるが、その差が大きくなく、すべての睡眠治療の根幹になる目覚めている状態（ｗａｋｅ）の時間を正確に合わせることができないという限界があった。

【0013】

特に、脳波の変化を、いびきなどの睡眠疾患治療の利用時、いびきの前兆症状を脳波の変化で全く感知することができず、いびきの予防に活用が不可能であり、患者のいびきの後に脳波が後発的に変化するのを感知するので、いびきの診断にだけ活用されるという限界があった。

【0014】

これにより、最近では非接触式で呼吸パターン、夜中の体の動きによって自律神経系の活性化の程度をモニタリングして睡眠段階を推定し、推定された睡眠状態に従って使用者の睡眠環境を造成するための研究が進んでいる。

【0015】

特に、空気の質、温度及び湿度などの睡眠環境と睡眠との間の関係を研究した多数の論文によれば、空気の質、温度及び湿度などの睡眠環境が、睡眠の質に決定的な影響を及ぼすという事実が確認されたことがある。これは、睡眠の質が向上されるためには睡眠環境が最適化される必要があることを意味する。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0016】

本発明の目的は、ウェアラブルデバイスを別途に購入したり着用したりせずに、時間と場所にこだわらないながらも、便利に多様な種類の使用者の睡眠をリアルタイムで正確に分析することができる睡眠分析システム及び方法を提供することである。

【0017】

また、本発明の目的は、マイクを内蔵したスマート家電機器及びスマートフォンを同時に用いて、使用者の息づかいだけを通じて従来の多様な生体信号に代えて、人工知能学習を介して使用者の睡眠を深層的に分析することができる睡眠分析システム及び方法を提供することである。

【0018】

また、本発明は、使用者の睡眠環境において感知される睡眠状態情報に基づいて、睡眠環境の空気の質、温度又は／及び湿度等の多様な要因と関連した最適な睡眠環境を提供するための多様な家電機器を提供することにある。

【0019】

本発明が解決しようとする課題は、以上で言及された課題に制限されず、言及されていないさらに他の課題は、下の記載から通常の技術者に明確に理解され得るだろう。

【課題を解決するための手段】

【0020】

本発明のその他の具体的な事項は、詳細な説明及び図面に含まれている。

【0021】

前記目的を達成するための本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析システムは、サーバから睡眠分析アプリをダウンロードして使用者の睡眠音響情報をリアルタイムに収集して前記サーバに伝送し、前記サーバから人工知能で学習された睡眠分析結果レポートの提供を受けたスマートフォンと、使用者の周辺に離隔されて位置しつつ前記睡眠音響情報を同時に収集して前記スマートフォンに伝送し、前記スマートフォンの制御に応答して使用者にカスタマイズ型睡眠環境を提供する少なくとも１以上のスマート家電機器と、を含むことを特徴とする。

【0022】

前記目的を達成するための本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析システムの前記スマート家電機器は、内蔵されたマイクモジュールを介して使用者の睡眠音響情報を収集するセンサ部と、睡眠分析を遂行するためのプログラムを格納するメモリと、前記メモリに格納されたプログラムを読み取って睡眠分析モデルを抽出し、前記睡眠分析モデルを用いて前記睡眠音響情報に基づいて使用者の睡眠分析を遂行するプロセッサと、前記睡眠分析中に睡眠障害が発生した場合、使用者に触覚的又は聴覚的刺激を伝達するアラーム部と、を含むことを特徴とする。

【0023】

前記目的を達成するための本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析システムの前記睡眠分析結果レポートは、就寝時間、寝入り遅延時間、睡眠時間、アラーム後に起きるのにかかる時間を含むことを特徴とする。

【0024】

前記目的を達成するための本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析システムの前記プロセッサは、前記睡眠分析に基づいて使用者の睡眠無呼吸をリアルタイムにモニタリングすることを特徴とする。

【0025】

前記目的を達成するための本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析システムは、無線通信網を介して前記スマートフォン及び前記サーバとデータ送受信を遂行する通信部、をさらに含むことを特徴とする。

【0026】

前記目的を達成するための本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析システムの前記プロセッサは、使用者の睡眠音響情報のローデータ（ｒａｗ ｄａｔａ）をスペクトログラムに変換した後、深層学習を介してモデリングされた睡眠分析モデルに前記スペクトログラムを入力して２次睡眠分析を遂行することを特徴とする。

【0027】

前記目的を達成するための本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析方法は、スマートフォンがサーバから睡眠分析アプリをダウンロードする段階と、少なくとも１以上のスマート家電機器が使用者の睡眠音響情報をリアルタイムに収集して前記サーバに伝送する段階と、前記スマートフォンが使用者の睡眠音響情報を同時にリアルタイムに収集して前記サーバに伝送する段階と、前記サーバがＡＩで学習された睡眠分析結果レポートを前記スマートフォンに伝送する段階と、前記スマートフォンが前記少なくとも１以上のスマート家電機器の動作を制御する制御信号を出力する段階と、前記少なくとも１以上のスマート家電機器が使用者にカスタマイズ型睡眠環境を提供する段階と、を含むことを特徴とする。

【0028】

前記目的を達成するための本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析方法の前記サーバは、人工知能サーバであることを特徴とする。

【0029】

前記目的を達成するための本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析方法は、（ａ）少なくとも１以上のスマート家電機器にマイクが内蔵されてあるか否かが判断される段階（Ｓ７０００）と、（ｂ）前記（ａ）段階の判断結果、肯定である場合にスマートフォンがサーバから睡眠分析アプリをダウンロードする段階（Ｓ７１００）と、（ｃ）前記睡眠分析アプリがダウンロードされた場合、当該スマート家電機器が睡眠環境を造成できるか否かが判断される段階（Ｓ８０００）と、（ｄ）前記（ｃ）段階の判断結果、否定である場合に当該スマート家電機器が睡眠分析に基づいたデータを提供することができる機器であるか否かが判断される段階（Ｓ９０００）と、（ｅ）前記（ｄ）段階の判断結果、肯定である場合に前記睡眠分析アプリが作動する段階（Ｓ９１００）と、を含むことを特徴とする。

【0030】

前記目的を達成するための本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析方法の前記（ｂ）段階は、前記（ａ）段階の判断結果、否定である場合に前記スマートフォンに既に設置されていたアプリに前記睡眠分析アプリが連動される段階（Ｓ７２００）、をさらに含むことを特徴とする。

【0031】

前記目的を達成するための本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析方法の前記（ｄ）段階は、前記（ｃ）段階の判断結果、肯定である場合にスリープトラックアプリが作動すると共に、研究相互作用が生成される段階（Ｓ８１００）、をさらに含むことを特徴とする。

【0032】

前記目的を達成するための本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析方法の前記（ｄ）段階は、前記（ｃ）段階の判断結果、否定である場合に当該スマート家電機器がユーザインターフェースを介して睡眠分析に基づいたデータを提供することができる機器であるか否かが判断される段階（Ｓ９０００）、をさらに含むことを特徴とする。

【0033】

前記目的を達成するための本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析方法の前記（ｃ）段階において、前記睡眠環境は、温度、湿度、光、サウンド、頭及び体の位置及び香りのいずれか一つ以上を含むことを特徴とする。

【0034】

前記目的を達成するための本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析方法の前記段階（Ｓ８１００）まで到達するスマート家電機器は、エアコン、空気清浄機、加湿器、除湿器、ブラインド、カーテン、電灯、スマートスピーカー、スマートベッド、スマートディフューザー及びヘルスケアアプリを設置したスマート機器のうち少なくとも一つ以上を含むことを特徴とする。

【0035】

前記目的を達成するための本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析方法の前記段階（Ｓ９１００）まで到達するスマート家電機器は、ＴＶ、衣類管理機、ロボット掃除機、洗濯機、乾燥機、冷蔵庫、及びヘルスケアアプリを設置したスマート機器のうち少なくとも一つ以上を含むことを特徴とする。

【0036】

前記目的を達成するための本発明による空気清浄機は、使用者端末から環境センシング情報を受信するネットワーク部、前記環境センシング情報に基づいて睡眠状態情報を獲得し、前記睡眠状態情報を用いて環境造成情報を生成するプロセッサ、及び前記環境造成情報に基づいて睡眠空間内の空気の質の調節を遂行する駆動部を含む。

【0037】

そして、前記睡眠空間内の空気成分を測定する測定部をさらに含み、前記プロセッサは、前記測定された空気成分及び前記環境センシング情報に基づいて前記環境造成情報を生成することができる。

【0038】

前記目的を達成するための本発明による空気調和機は、使用者端末から環境センシング情報を受信するネットワーク部、前記環境センシング情報に基づいて睡眠状態情報を獲得し、前記睡眠状態情報を用いて環境造成情報を生成するプロセッサ、及び前記環境造成情報に基づいて睡眠空間内の温度又は／及び湿度の調節を遂行する駆動部を含む。

【0039】

そして、前記睡眠空間内の温度又は／及び湿度を測定する測定部をさらに含み、前記プロセッサは、前記測定された温度又は／及び湿度、及び前記環境センシング情報に基づいて、前記環境造成情報を生成することができる。

【発明の効果】

【0040】

本発明による一実施形態によれば、使用者の目覚めている状態（ｗａｋｅ）の時間及び／又は睡眠状態情報を予測することができ、時間と場所にこだわらず家庭でも多様な使用者の睡眠を便利かつ正確に分析することができる。

【0041】

また、使用者の睡眠分析時、ウェアラブルデバイスなどを着用する必要がなく、睡眠時間の間に使用者の身体の自由度を増加させることができる。

【0042】

また、全世界的に睡眠多元検査の結果などを収集して、睡眠サウンドデータを構築し、音響ＡＩを多様な人種、年齢、性別、測定環境まで検証する家庭環境睡眠トラッキングの新しい標準で作ることができる。

【0043】

また、使用者の睡眠環境の周辺空間でルーティンに発生するノイズ、非正常的あるいは間欠的に発生するノイズなどを含む多様な周辺雑音まで学習して、ＡＩ睡眠段階分析モデルを構築することができる。

【0044】

また、長期間にわたって収集した多数の臨床者の睡眠多元検査と共に収集したスマートフォンサウンドデータ及びスマートスピーカーサウンドデータを活用して、サウンドＡＩと無線通信センシング臨床データセットを構築することができる。

【0045】

また、スマート家電機器及びスマートフォンを用いて、使用者の睡眠を深層的に分析することができ、１人の睡眠分析だけでなく、多くの人の睡眠分析まで遂行することができる。

【0046】

また、使用者の睡眠障害が発生した場合、睡眠障害を適切に緩和させることができ、多数の人が同一の空間で就寝する場合、睡眠障害が発生した使用者に対してのみ睡眠障害緩和のためのアラームを伝達することにより、他人の睡眠妨害を防止できるようになる。

【0047】

また、スマート家電機器及び／又はスマートフォンを用いて、２４時間ずっと使用者の身体活動の状態をリアルタイムにモニタリングすることができる。

【0048】

また、本発明の一実施形態によれば、使用者の睡眠環境と関連して感知される睡眠状態情報を介して、使用者の睡眠の質を向上させるための最適化された睡眠環境を提供することができる。

【0049】

特に、空気の質、睡眠環境の温度又は／及び湿度など、多様な要因と関連した最適な睡眠環境にすることで、睡眠の質を格段に向上させることができる。

【0050】

本発明の効果は、以上で言及された効果に制限されず、言及されていないさらに他の効果は、下の記載から通常の技術者に明確に理解され得るだろう。

【図面の簡単な説明】

【0051】

【図1(a)】図１の（ａ）は、本発明の一実施形態と関連した睡眠状態情報に基づいて睡眠環境を造成するためのコンピューティング装置の多様な様態が具現され得るシステムを示した概念図を示す。

【図1(b)】図１の（ｂ）は、本発明のさらに他の実施形態と関連した睡眠環境調節装置の多様な様態が具現され得るシステムを示した概念図を示す。

【図1(c)】図１の（ｃ）は、本発明のさらに他の実施形態と関連した多様な電子装置の多様な様態が具現され得るシステムを示した概念図を示す。

【図2】図２は、本発明の一実施形態と関連した睡眠状態情報に基づいて睡眠環境を造成するためのコンピューティング装置のブロック構成図を示す。

【図3】図３の睡眠多元検査（ｐｏｌｙｓｏｍｎｏｇｒａｐｈｙ、ＰＳＧ）の結果（ＰＳＧ ｒｅｓｕｌｔ）と本発明によるＡＩアルゴリズムを用いた分析結果（ＡＩ ｒｅｓｕｌｔ）を比較した図面である。

【図4】図４は、睡眠無呼吸症（ａｐｎｅａ）、呼吸低下（ｈｙｐｏｐｎｅａ）と関連して睡眠多元検査（ｐｏｌｙｓｏｍｎｏｇｒａｐｈｙ、ＰＳＧ）の結果（ＰＳＧ ｒｅｓｕｌｔ）と本発明によるＡＩアルゴリズムを用いた分析結果（ＡＩ ｒｅｓｕｌｔ）を比較した図面である。

【図5】図５は、本発明の一実施形態と関連した環境センシング情報から睡眠音響情報を獲得する過程を説明するための例示図である。

【図6(a)】図６の（ａ）は、本発明の一実施形態と関連した睡眠音響情報に対応するスペクトログラムを獲得する方法を説明するための例示図である。

【図6(b)】図６の（ｂ）は、本発明による睡眠分析方法において、使用者から抽出された睡眠音響情報に対するメルスペクトログラム変換を用いたプライバシー保護方法を説明するための概念図である。

【図7】図７は、本発明の一実施形態と関連した使用者の睡眠状態による時点別の環境造成情報を例示的に示した例示図である。

【図8】図８は、本発明の一実施形態と関連した睡眠状態情報による睡眠環境造成方法を提供するための例示的な順序図を示す。

【図9】図９は、本発明の一実施形態と関連した１以上のネットワーク関数を示した概略図である。

【図10】図１０は、本発明の一実施形態と関連した睡眠環境調節装置の例示的なブロック構成図を示す。

【図11(a)】図１１の（ａ）は、本発明の一実施形態と関連した受信モジュール及び送信モジュールの例示的なブロック構成図を示す。

【図11(b)】図１１の（ｂ）は、本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析システム内のスマート家電機器の構成を示すブロック図である。

【図12】図１２は、本発明の一実施形態と関連した使用者が既に設定された領域に位置したのか否かを感知する第２センサ部を説明するための例示図である。

【図13】図１３は、本発明の一実施形態と関連した自動睡眠測定モードを介して睡眠状態情報を生成する過程を例示的に示した順序図である。

【図14】図１４は、本発明の一実施形態と関連した使用者の寝入りを誘導する環境を造成する過程を例示的に示した順序図である。

【図15】図１５は、本発明の一実施形態と関連した睡眠中及び起床直前に使用者の睡眠環境を変化させる過程を例示的に示した順序図である。

【図16(a)】図１６の（ａ）は、本発明の一実施形態による空気調和機の動作を説明するための概念図である。

【図16(b)】図１６の（ｂ）は、本発明の一実施形態による空気調和機の動作を説明するための概念図である。

【図16(c)】図１６の（ｃ）は、本発明の一実施形態による空気清浄機の動作を説明するための概念図である。

【図16(d)】図１６の（ｄ）は、本発明の一実施形態による空気清浄機の動作を説明するための概念図である。

【図17(a)】図１７の（ａ）は、本発明の一実施形態による空気調和機の構成を示すブロック図である。

【図17(b)】図１７の（ｂ）は、本発明の一実施形態による空気清浄機の構成を示すブロック図である。

【図18】図１８は、図１６及び図１７に示された空気調和機の一例を説明するための図面である。

【図19】図１９は、図１６及び図１７に示された空気調和機の他の一例を説明するための図面である。

【図20】図２０は、図１６及び図１７に示された空気調和機のさらに他の一例を説明するための図面である。

【図21】図２１は、図１６及び図１７に示された空気調和機のさらに他の一例を説明するための図面である。

【図22】図２２は、図１６及び図１７に示された空気調和機のさらに他の一例を説明するための図面である。

【図23(a)】図２３の（ａ）は、図２０ないし図２１に示された室内機５００''のディスプレイ部５７０''を介して室内機５００''をスリープモードで駆動させる方法を説明するための図面である。

【図23(b)】図２３の（ｂ）は、図２０ないし図２１に示された室内機５００''のディスプレイ部５７０''を介して室内機５００''をスリープモードで駆動させる方法を説明するための図面である。

【図23(c)】図２３の（ｃ）は、本発明の実施形態による空気清浄機７００'のスリープモードを説明するためのディスプレイ部４０００の図面である。

【図23(d)】図２３の（ｄ）は、本発明の実施形態による空気清浄機７００'のスリープモードを説明するためのディスプレイ部４０００の図面である。

【図24(a)】図２４の（ａ）は、本発明の一実施形態によるリモコン６００を介して図１８ないし図２２に示された室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''をスリープモードで駆動させる方法を説明するための図面である。

【図24(b)】図２４の（ｂ）は、本発明の一実施形態による空気清浄機７００'のディスプレイ部４０００の一例を示す図面である。

【図25(a)】図２５の（ａ）は、本発明の一実施形態による使用者端末１０を介して図１８ないし図２２に示された室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''をスリープモードで駆動させる方法を説明するための図面である。

【図25(b)】図２５の（ｂ）は、本発明の一実施形態による使用者端末１０を介して図１８ないし図２２に示された室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''をスリープモードで駆動させる方法を説明するための図面である。

【図25(c)】図２５の（ｃ）は、本発明の一実施形態による使用者端末１０において、空気清浄機７００''を遠隔で制御する第１アプリケーションの画面を示す図面である。

【図25(d)】図２５の（ｄ）は、本発明の一実施形態による空気清浄機７００''のスリープモードを制御するアプリケーションの画面を示す図面である。

【図26】図２６は、室内機又は空気清浄機が自動でスリープモードで駆動する方法を説明するための図面である。

【図27】図２７は、図２６に示されたスリープモード動作の時点を説明するための図面である。

【図28】図２８は、図２６に示されたスリープモード動作の時点を説明するための図面である。

【図29】図２９の（ａ）及び（ｂ）は、図１６及び図１７に示された空気清浄機の一例を説明するための図面である。

【図30】図３０は、図２９に示された空気清浄機７００'のカバー１１００，２１００の一部のパートを除去した状態を示す図面である。

【図31(a)】図３１の（ａ）は、図１６及び図１７に示された空気清浄機の他の例を説明するための図面である。

【図31(b)】図３１の（ｂ）は、図２６に示された空気清浄機７００'''のスリープモード動作の時点を説明するための図面である。

【図32(a)】図３２の（ａ）は、本発明による睡眠分析方法において、スペクトログラムを用いた睡眠段階分析を説明するための図面である。

【図32(b)】図３２の（ｂ）は、本発明による睡眠分析方法において、スペクトログラムを用いた睡眠障害の判断を説明するための図面である。

【図33(a)】図３３の（ａ）は、本発明による睡眠分析方法の性能を検証するための実験過程を示す図面である。

【図33(b)】図３３の（ｂ）は、本発明による睡眠分析方法の性能を検証したグラフであって、睡眠多元検査結果（ＰＳＧ ｒｅｓｕｌｔ）と本発明によるＡＩアルゴリズムを用いた分析結果（ＡＩ ｒｅｓｕｌｔ）を比較した図面である。

【図34】図３４は、本発明による睡眠分析方法の正確度を検証した表であって、年齢、性別、ＢＭＩ、疾患の有無に従って分析した実験結果データである。

【図35】図３５は、本発明による睡眠分析方法に対する一実施形態であって、スマートスピーカーとスマートフォンを用いた場合を理解しやすいように示した概念図である。

【図36(a)】図３６の（ａ）は、本発明の一実施形態によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析システムを用いた睡眠障害防止及び緩和方法を説明するフローチャートである。

【図36(b)】図３６の（ｂ）は、本発明の他の実施形態によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析システムを用いた睡眠障害防止及び緩和方法を説明するフローチャートである。

【図37】図３７は、本発明による睡眠分析方法がクラウドで遂行される場合のトラフィック対応方法を説明する図面である。

【図38】図３８は、本発明による睡眠分析方法において、１人の睡眠分析と多くの人の睡眠分析を説明するための概念図である。

【図39】図３９は、本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析方法の動作を説明するための順序図である。

【図40】図４０は、本発明による睡眠分析方法に使用される多様なスマート家電機器の実施形態を示す順序図である。

【図41】図４１は、本発明による睡眠分析方法を用いて使用者の睡眠段階別に時系列的に作動する複数個のスマート家電機器の具体的なシナリオのうち、就寝準備段階の動作の例示を示す表である。

【図42】図４２は、前記シナリオのうち、図４１に時系列的に後順位に連結された、寝入り後から熟睡前まで段階の動作の例示を示す表である。

【図43】図４３は、前記シナリオのうち、図４２に時系列的に後順位に連結された、熟睡後から起床感知前まで段階の動作の例示を示す表である。

【図44】図４４は、前記シナリオのうち図４３に時系列的に後順位に連結された、起床段階の動作の例示を示す表である。

【図45】図４５は、本発明の睡眠分析方法を従来技術と比較するために、従来の睡眠分析方法に従って病院環境で睡眠多元検査マイクデータＳのみを用いた場合の訓練方法を示した概念図である。

【図46】図４６は、図４５に示された訓練方法に、本発明の睡眠分析方法に従って家庭環境における各種音響を反映してＡＩ睡眠分析モデルを生成する方法の概念図である。

【図47】図４７は、本発明による睡眠分析方法の性能を住居ノイズの種類に応じて９つのグループに分けて訓練した性能を検証した表である。

【図48】図４８は、本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析システム及び睡眠分析方法による使用者の２４時間モニタリングプロセスを説明するための概略図である。

【図49】図４９は、本発明によるスマート家電機器及び睡眠分析方法と既存の世界先導的なスリープテック企業等の製品及びデバイスと比較したクラス当たりの平均（ｍｅａｎ ｐｅｒ ｃｌａｓｓ）結果値の表である。

【図50】図５０は、本発明の一実施形態によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析システムの動作を説明するための構成図である。

【図51】図５１は、本発明の一実施形態によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析システムの構成要素間の動作を説明するための構成図である。

【図52】図５２は、環境造成装置が置かれる位置と、詳細製品別に、睡眠状態情報による活性化の有無、就寝モード、起床モードにおける例示的な動作を記載した表である。

【発明を実施するための形態】

【0052】

本発明の利点及び特徴、そして、それらを達成する方法は、添付される図面と共に詳細に後述されている実施形態を参照すれば明確になるだろう。しかし、本発明は、以下で開示される実施形態に制限されるのではなく、互いに異なる多様な形態で具現されてよく、単に本実施形態は本発明の開示が完全であるようにして、本発明が属する技術分野における通常の技術者に本発明の範疇を完全に知らせるために提供されるものであり、本発明は請求項の範疇によって定義されるだけである。

【0053】

本明細書に開示された実施形態を説明するにあたって関連した公示技術に対する具体的な説明が本明細書に開示された実施形態の要旨を曇らせ得ると判断される場合、その詳細な説明を省略する。また、添付された図面は、本明細書に開示された実施形態を容易に理解できるようにするためのものに過ぎず、添付された図面によって本明細書に開示された技術的思想が制限されず、本発明の思想及び技術範囲に含まれる全ての変更、均等物ないし代替物を含むものと理解されなければならない。

【0054】

本明細書で使用された用語は、実施形態を説明するためのものであり、本発明を制限しようとするものではない。

【0055】

他の定義がないならば、本明細書で使用される全ての用語（技術及び科学的用語を含む）は、本発明が属する技術分野における通常の技術者に共通して理解され得る意味で使用され得るだろう。また、一般的に使用される事前に定義されている用語は、明白に特に定義されていない限り、理想的に又は過度に解釈されない。

【0056】

本明細書において、単数形は文言で特別に言及しない限り複数形も含む。明細書で使用される「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」及び／又は「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は、言及された構成要素以外に１以上の他の構成要素の存在又は追加を排除しない。明細書の全体にわたって同一の図面符号は同一の構成要素を指称し、「及び／又は」は、言及された構成要素のそれぞれ及び１以上の全ての組み合わせを含む。たとえ「第１」、「第２」などが多様な構成要素を記述するために使用されるが、これら構成要素はこれら用語によって制限されないのはもちろんである。これら用語は、単に一つの構成要素を他の構成要素と区別するために使用するものである。したがって、以下で言及される第１構成要素は、本発明の技術的思想内で第２構成要素であってもよいのはもちろんである。

【0057】

明細書で使用される「部」又は「モジュール」という用語は、ソフトウェア、ＦＰＧＡ又はＡＳＩＣのようなハードウェア構成要素を意味し、「部」又は「モジュール」はある役割を遂行する。しかし、「部」又は「モジュール」は、ソフトウェア又はハードウェアに限定される意味ではない。「部」又は「モジュール」は、アドレッシングすることができる記憶媒体にあるように構成することもでき、又は、それ以上のプロセッサを再生させるように構成することもできる。したがって、一例として「部」又は「モジュール」は、ソフトウェア構成要素、オブジェクト指向ソフトウェア構成要素、クラス構成要素、及びタスク構成要素のような構成要素と、プロセス、関数、属性、プロシージャ、サブルーチン、プログラムコードのセグメント、ドライバ、ファームウェア、マイクロコード、回路、データ、データベース、データ構造、テーブル、アレイ、及び変数を含む。構成要素と「部」又は「モジュール」内で提供される機能は、さらに小さい数の構成要素及び「部」又は「モジュール」に結合したり追加的な構成要素と「部」又は「モジュール」にさらに分離することができる。

【0058】

本明細書において、コンピュータは、少なくとも一つのプロセッサを含む全ての種類のハードウェア装置を意味するものであり、実施形態により該ハードウェア装置で動作するソフトウェア的構成も包括する意味として理解することができる。例えば、コンピュータは、スマートフォン、タブレットＰＣ、デスクトップ、ノートパソコン、及び各装置で駆動される使用者クライアント及びアプリケーションを全て含む意味として理解されてよく、また、これに制限されるわけではない。

【0059】

また、以下で説明される「スマート家電機器」は、使用者の呼吸音を感知し、音響データを収集することができるマイクを内蔵した機器であって、スマートスピーカー、スマートＴＶ、スマート照明、スマートマットレスなどを含んでよい。

【0060】

また、「スリープトラックアプリ」は、ＰＵＩ、ＶＵＩ、ＧＵＩを用いて使用者の睡眠レポートをスマートフォンに伝達し、レポートの結果に従ってスマート家電機器を動作させるアプリケーションを意味してよい。

【0061】

また、「研究相互作用」は、香り、化粧品、食べ物、健康機能食、ホルモンなどの当該カテゴリーにおいて使用者の睡眠の質改善のための新製品が研究開発されることを意味してよい。

【0062】

また、「スリープトラックアプリの研究相互作用」は、スリープトラックアプリで分析された睡眠分析をもとに睡眠の質改善のための睡眠環境造成サービス及び新製品が開発されることを意味してよい。

【0063】

また、「スリープ管理アプリ相互作用」は、睡眠ストーリーテリングが可能な伝統的な睡眠産業、スポーツ、ホテル、予備校、軍隊などの関連産業と、ハードウェアソリューションなしに睡眠分析が可能なスリープ管理アプリとの相互作用を意味してよい。

【0064】

また、「研究相互作用からスリープ管理アプリへの相互作用」は、デジタル製品がない新製品とハードウェアソリューションなしに睡眠分析が可能なスリープ管理アプリとの相互作用を意味してよい。

【0065】

当業者は、追加的にここで開示された実施形態と関連して説明された多様な例示的論理的ブロック、構成、モジュール、回路、手段、ロジック、及びアルゴリズム段階が、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、又は双方全ての組み合わせで具現され得ることを認識しなければならない。ハードウェア及びソフトウェアの相互交換性を明白に例示するために、多様な例示的コンポーネント、ブロック、構成、手段、ロジック、モジュール、回路、及び段階は、それらの機能性の側面で一般的に上で説明された。そのような機能性がハードウェア又はソフトウェアとして具現されるか否かは、全般的なシステムに課せられた特定のアプリケーション（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）及び設計制限にかかっている。熟練した技術者は、それぞれの特定のアプリケーションのために多様な方法で説明された機能性を具現することができる。ただし、そのような具現の決定が本発明内容の領域を逸脱させるものと解釈されてはならない。

【0066】

以下、添付された図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。

【0067】

本明細書で説明される各段階は、コンピュータによって遂行されるものと説明されるが、各段階の主体はこれに制限されるものではなく、実施形態により各段階の少なくとも一部が互いに異なる装置で遂行されてもよい。

【0068】

全体的な構成

【0069】

図１の（ａ）は、本発明の一実施形態と関連した睡眠状態情報に基づいて睡眠環境を造成するためのコンピューティング装置の多様な様態が具現され得るシステムを示した概念図を示す。本発明の実施形態によるシステムは、コンピューティング装置１００、使用者端末１０、外部サーバ２０、環境造成装置３０及びネットワークを含んでよい。ここで、図１の（ａ）に示された睡眠状態情報に基づいて睡眠環境を造成するための方法を具現するためのシステムは一実施形態によるものであり、その構成要素が図１に示された実施形態に限定されるわけではなく、必要に応じて付加、変更又は削除されてよい。

【0070】

一方、図１の（ｂ）は、本発明のさらに他の実施形態と関連した睡眠環境調節装置の多様な様態が具現され得るシステムを示した概念図を示す。

【0071】

本発明の実施形態によるシステムは、睡眠環境調節装置４００、使用者端末１０、外部サーバ２０、及びネットワークを含んでよい。ここで、図１の（ｂ）に示された睡眠状態情報に基づいて睡眠環境を作るための方法を具現するためのシステムは一実施形態によるものであり、その構成要素が図１の（ｂ）に示された実施形態に限定されるわけではなく、必要に応じて付加、変更又は削除されてよい。

【0072】

まず、図１の（ａ）に示された実施形態によるシステムについて説明することにする。

【0073】

図１の（ａ）に示されたように、本発明は、コンピューティング装置１００、使用者端末１０、外部サーバ２０、及び環境造成装置３０はネットワークを介して、本発明の一実施形態によるシステムのためのデータを相互送受信することができる。

【0074】

本発明の実施形態によるネットワークは、公衆電話交換網（ＰＳＴＮ：Ｐｕｂｌｉｃ Ｓｗｉｔｃｈｅｄ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ｘＤＳＬ（ｘ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）、ＲＡＤＳＬ（Ｒａｔｅ Ａｄａｐｔｉｖｅ ＤＳＬ）、ＭＤＳＬ（Ｍｕｌｔｉ Ｒａｔｅ ＤＳＬ）、ＶＤＳＬ（Ｖｅｒｙ Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ ＤＳＬ）、ＵＡＤＳＬ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ ＤＳＬ）、ＨＤＳＬ（Ｈｉｇｈ Ｂｉｔ Ｒａｔｅ ＤＳＬ）、及び近距離通信網（ＬＡＮ）などのような多様な有線通信システムを使用することができる。また、ここで提示されるネットワークは、ＣＤＭＡ（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉ Ａｃｃｅｓｓ）、ＴＤＭＡ（Ｔｉｍｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉ Ａｃｃｅｓｓ）、ＦＤＭＡ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉ Ａｃｃｅｓｓ）、ＯＦＤＭＡ（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉ Ａｃｃｅｓｓ）、ＳＣ－ＦＤＭＡ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｃａｒｒｉｅｒ－ＦＤＭＡ）、及び他のシステムと同じ多様な無線通信システムを使用することができる。

【0075】

本発明の実施形態によるネットワークは、有線及び無線などのようなその通信様態を分けずに構成されてよく、短距離通信網（ＰＡＮ：Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、近距離通信網（ＷＡＮ：Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）など多様な通信網で構成されてよい。また、前記ネットワークは、公知のワールドワイドウェブ（ＷＷＷ：Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）であってよく、赤外線（ＩｒＤＡ：Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）又はブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ，登録商標）のように短距離通信に利用される無線伝送技術を用いることもできる。本明細書で説明された技術は、上で言及されたネットワークだけでなく、他のネットワークでも使用することができる。

【0076】

本発明の一実施形態によれば、使用者端末１０は、コンピューティング装置１００との情報交換を介して使用者の睡眠と関連した情報の提供を受けることができる端末で、使用者が所持した端末を意味してよい。例えば、使用者端末１０は、自身の睡眠習慣に関連した情報を介して健康を増進させようとする使用者と関連した端末であってよい。使用者は、使用者端末１０を介して自身の睡眠と関連した情報を獲得することができる。睡眠に関連したモニタリング情報は、例えば、使用者が眠りに入った時点、寝た時間、眠りから覚めた時点などに関連した睡眠状態情報、又は睡眠中に睡眠段階の変化に関連した睡眠段階情報を含んでよい。具体的な例を挙げると、睡眠段階情報は、使用者の昨夜の８時間睡眠の間の各時点別に、使用者の睡眠が浅い睡眠、普通の睡眠、深い睡眠又はＲＥＭ睡眠などに変化した情報を意味してよい。前述した睡眠段階情報に対する具体的な記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0077】

一方、図１の（ｃ）は、本発明のさらに他の実施形態と関連した多様な電子装置の多様な様態が具現され得るシステムを示した概念図を示す。

【0078】

図１の（ｃ）に示された電子装置は、本発明の実施形態による多様な装置が遂行する動作のうち少なくとも１以上を遂行することができる。

【0079】

例えば、本発明の実施形態による多様な装置が遂行する動作は、環境センシング情報を獲得する動作、睡眠分析モデルを学習する動作、睡眠分析モデルを推論する動作、睡眠状態情報を獲得する動作、電子装置を制御する動作、睡眠状態情報をディスプレイする動作、環境造成情報をディスプレイする動作を含んでよい。

【0080】

又は、例えば、使用者の睡眠と関連した情報の提供を受けたり、環境センシング情報を送信又は受信したり、環境センシング情報を判別したり、データを処理又は加工したり、サービスを処理したり、サービスを提供したり、睡眠状態を分析したり、使用者の睡眠と関連した情報に基づいて学習データセットを構築したり、獲得したデータ又は神経網の学習のための複数の学習データに対する情報を格納したり、環境造成情報を生成したり、環境造成情報を決定したり、環境造成情報に基づいて環境造成モジュールを動作させたり、多様な情報を送信又は受信したり、ネットワークを介して本発明の実施形態によるシステムのためのデータを相互送受信する動作などを含んでもよい。

【0081】

図１の（ｃ）に示された電子装置は、前記本発明の実施形態による多様な装置が遂行する動作を個別的に遂行することもできるが、１以上の動作を同時に又は時系列的に遂行することもできる。

【0082】

図１の（ｃ）を参照すると、電子装置１ａ～１ｄは、使用者の動きや又は呼吸に関する情報等のオブジェクト状態情報を獲得することができる領域である既に設定された領域１１ａの範囲内にある電子装置であってよい。

【0083】

一方、図１の（ｃ）を参照すると、電子装置１ａ及び１ｄは、２個以上の複数個の電子装置の組み合わせからなる装置であってよい。

【0084】

一方、図１の（ｃ）を参照すると、電子装置１ａ及び１ｂは、既に設定された領域１１ａ内でネットワークと連結された電子装置であってよい。

【0085】

一方、図１の（ｃ）を参照すると、電子装置１ｃ及び１ｄは、既に設定された領域１１ａ内でネットワークと連結されていない電子装置であってよい。

【0086】

一方、図１の（ｃ）を参照すると、電子装置２ａ～２ｂは、既に設定された領域１１ａの範囲外にある電子装置であってよい。

【0087】

一方、図１の（ｃ）を参照すると、既に設定された領域１１ａの範囲内で電子装置と相互作用するネットワークがあってよく、既に設定された領域１１ａの範囲外で電子装置と相互作用するネットワークがあってよい。

【0088】

ここで、既に設定された領域１１ａの範囲内で電子装置と相互作用するネットワークは、スマート家電機器を制御するための情報を送受信するための役割を遂行することができる。

【0089】

また、既に設定された領域１１ａの範囲内で電子装置と相互作用するネットワークは、例えば、近距離ネットワーク又はローカルネットワークであってよい。ここで、既に設定された領域１１ａの範囲内で電子装置と相互作用するネットワークは、例えば、遠距離ネットワーク又はグローバルネットワークであってよい。

【0090】

図１の（ｃ）に示されたネットワークの動作に対する具体的な説明は、前記図１の（ａ）又は図１の（ｂ）の図面を介して説明したものと同一であるため、重複する記載は省略するようにする。

【0091】

一方、図１の（ｃ）を参照すると、既に設定された領域１１ａの範囲外でネットワークを介して連結された電子装置は１以上であってよく、この場合の電子装置は互いにデータを分散処理したり又は１以上の動作を分けて遂行することもできる。

【0092】

又は、既に設定された領域１１ａの範囲外でネットワークを介して連結された電子装置が１以上の場合、電子装置は互いに独立して動作を遂行することもできる。

【0093】

以下、図１の（ｃ）を参考にして、本発明の実施形態による多様な様態を説明するが、本発明はこれに制限されるわけではない。

【0094】

例えば、本発明の一実施形態によれば、環境センシングと制御機能が実装された電子装置内において、環境センシング情報を獲得する段階、前記獲得された環境センシング情報に対して前処理を遂行する段階、前記前処理された環境センシング情報に含まれた音響情報をスペクトログラムに変換する段階、前記変換されたスペクトログラムに基づいて睡眠状態情報を生成する段階、及び前記生成された睡眠状態情報に基づいて環境が造成されるように前記電子装置が制御される段階が遂行されてもよい。

【0095】

又は、本発明の一実施形態によれば、環境センシングと制御機能が実装された電子装置内において、環境センシング情報を獲得する段階、前記獲得された環境センシング情報に対して前処理を遂行する段階、前記前処理された環境センシング情報に含まれた音響情報をスペクトログラムに変換する段階、前記変換されたスペクトログラムがＡＩサーバ３１０に転送される段階が遂行され、前記ＡＩサーバ３１０が前記転送されたスペクトログラムに基づいた学習又は推論等を介して睡眠状態情報を生成すれば、前記電子装置が前記ＡＩサーバ３１０において生成した睡眠状態情報を受信する段階、前記受信された睡眠状態情報に基づいて環境が造成されるように前記電子装置が制御される段階が遂行されてもよい。

【0096】

又は、本発明の一実施形態によれば、環境を造成するための家電機器を制御するための電子装置があって、前記電子装置において環境センシング情報を獲得する段階、前記獲得された環境センシング情報に対して前処理を遂行する段階、前記前処理された環境センシング情報に含まれた音響情報をスペクトログラムに変換する段階、前記変換されたスペクトログラムに基づいて睡眠状態情報が生成される段階が遂行され、前記電子装置が前記生成された睡眠状態情報に基づいて前記家電機器をして環境を造成できるように前記家電機器を制御する段階が遂行されてもよい。

【0097】

又は、本発明の一実施形態によれば、環境を造成するための家電機器を制御するための電子装置があって、前記電子装置において環境センシング情報を獲得する段階、前記獲得された環境センシング情報に対して前処理を遂行する段階、前記前処理された環境センシング情報に含まれた音響情報をスペクトログラムに変換する段階、前記変換されたスペクトログラムをＡＩサーバ３１０に伝送する段階が遂行され、前記ＡＩサーバ３１０が前記転送されたスペクトログラムに基づいた学習又は推論等を介して睡眠状態情報を生成すれば、前記電子装置が前記ＡＩサーバ３１０において生成した睡眠状態情報を受信する段階、前記電子装置が前記受信された睡眠状態情報に基づいて前記家電機器をして環境を造成するように前記家電機器を制御する段階が遂行されてもよい。

【0098】

又は、本発明の一実施形態によれば、環境を造成するための家電機器を制御するための電子装置があるが、他の電子装置が環境センシング情報を獲得し、獲得された環境センシング情報に含まれた音響情報をスペクトログラムに変換し、前記変換されたスペクトログラムに基づいて睡眠状態情報を生成すれば、前記電子装置が前記他の電子装置から睡眠状態情報を受信する段階、前記受信された睡眠状態情報に基づいて前記家電機器をして環境を造成するように前記家電機器を制御する段階が遂行されてもよい。ここで、他の電子装置とは、家電機器を制御する電子装置と異なる装置として、１以上の他の電子装置に該当することができる。他の電子装置が複数個である場合には、環境センシング情報の獲得、環境センシング情報に含まれた音響情報のスペクトログラムに変換、睡眠状態情報を生成する段階を独立して遂行することもできる。

【0099】

例えば、本発明の一実施形態によれば、環境を造成するための家電機器を制御するための電子装置があるが、他の電子装置が環境センシング情報を獲得し、前記獲得された環境センシング情報に含まれた音響情報をスペクトログラムに変換し、前記変換されたスペクトログラムをＡＩサーバ３１０に伝送すれば、前記ＡＩサーバ３１０が前記転送されたスペクトログラムに基づいて睡眠状態情報を生成すれば、前記電子装置が前記ＡＩサーバ３１０において生成した睡眠状態情報の受信を受けて、前記受信された睡眠状態情報に基づいて前記家電機器をして環境を造成するように前記家電機器を制御する段階が遂行されてもよい。ここで、他の電子装置に関する説明は、先に説明したところと同一なので、重複記載は省略することにする。

【0100】

上で説明した本発明による多様な実施形態は、環境センシング情報の獲得と、環境センシング情報の前処理と、スペクトログラムの変換、睡眠状態情報の生成、電子装置又は家電機器（例えば、スマート家電機器など）の制御などの多様な動作が必ず同じ電子装置内で起きるのではなく、様々な装置で起き得るのであり、これは、時系列的に起こることもあるが、同時に起こることもあり、独立して個別的に起きることもあるということを説明するための例示なので、本発明は、上に説明した多様な実施形態に限定されるわけではない。

【0101】

以下、本発明による多様な動作を具体的な例を挙げて説明することにする。ただし、先に説明したように、以下に説明するための電子装置の例示は、明確に理解できるように例示で挙げたに過ぎないので、特定動作を遂行する電子装置を限定したわけではない。

【0102】

環境センシング情報の獲得

【0103】

実施形態において、電子装置（例えば、使用者端末１０など）を介して本発明の環境センシング情報を獲得することができる。環境センシング情報は、使用者が位置した空間において獲得されるセンシング情報を意味してよい。環境センシング情報は、非接触式方法で使用者の活動又は睡眠と関連して獲得されるセンシング情報であってよい。

【0104】

例えば、環境センシング情報は、使用者が睡眠をとる寝室において獲得される睡眠音響情報であってよい。実施形態によれば、使用者端末１０を介して獲得された環境センシング情報は、本発明において使用者の睡眠状態情報を獲得するために基盤となる情報であってよい。具体的な例を挙げると、使用者の活動に関連して獲得される環境センシング情報を介して使用者が睡眠前なのか、睡眠中なのか、又は睡眠後なのか否かに関連した睡眠状態情報が獲得されてよい。

【0105】

例えば、環境センシング情報は、使用者の呼吸及び動き情報を含んでよい。このために、使用者端末１０は、モーションセンサ（ｍｏｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ）としてレーダセンサ（ｒａｄａｒ ｓｅｎｓｏｒ）を備えることができる。使用者端末１０は、前記レーダセンサを介して測定された使用者の動きと距離を信号処理して、使用者の呼吸に該当する離散波形（呼吸情報）を生成することができる。

【0106】

例えば、環境センシング情報は、寝室の温度、湿度、及び照明の水準を測定するセンサを介して得た測定値を含んでよい。このため、使用者端末１０は、寝室の温度、湿度、及び照明の水準を測定するセンサを備えてよい。

【0107】

このような使用者端末１０は、コンピューティング装置１００と通信のためのメカニズムを有するシステムにおける任意の形態のエンティティーを意味してよい。例えば、このような使用者端末１０は、ＰＣ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノートパソコン（ｎｏｔｅ ｂｏｏｋ）、モバイル端末（ｍｏｂｉｌｅ ｔｅｒｍｉｎａｌ）、スマートフォン（ｓｍａｒｔ ｐｈｏｎｅ）、タブレットＰＣ（ｔａｂｌｅｔ ｐｃ）、人工知能（ＡＩ）スピーカー及び人工知能ＴＶ及びウェアラブルデバイス（ｗｅａｒａｂｌｅ ｄｅｖｉｃｅ）等を含んでよく、有線／無線ネットワークに接続できる全ての種類の端末を含んでよい。また、使用者端末１０は、エージェント、ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、及びプラグイン（Ｐｌｕｇ－ｉｎ）のうち少なくとも一つによって具現される任意のサーバを含んでよい。また、使用者端末１０は、アプリケーションソース及び／又はクライアントアプリケーションを含んでよい。

【0108】

本発明の一実施形態によれば、外部サーバ２０は、神経網の学習のための複数の学習データに対する情報を格納するサーバであってよい。複数の学習データは、例えば、健康診断情報又は睡眠検診情報などを含んでよい。例えば、外部サーバ２０は、病院サーバ及び情報サーバのうち少なくとも一つであってよく、複数の睡眠多元検査記録、電子健康記録、及び電子医療機録などに関する情報を格納するサーバであってよい。例えば、睡眠多元検査記録は、睡眠検診対象者の睡眠中の呼吸及び動きなどに対する情報、及び当該情報に対応する睡眠診断結果（例えば、睡眠段階など）に対する情報を含んでよい。外部サーバ２０に格納された情報は、本発明における神経網を学習させるための学習データ、検証データ、及びテストデータとして活用することができる。

【0109】

本発明のコンピューティング装置１００は、外部サーバ２０から健康診断情報又は睡眠検診情報などを受信し、当該情報に基づいて学習データセットを構築することができる。コンピューティング装置１００は、学習データセットを介して１以上のネットワーク関数に対する学習を遂行することにより、環境センシング情報に対応する睡眠状態情報を獲得するための睡眠分析モデルを生成することができる。本発明の神経網学習のための学習データセットを構築する構成、及び学習データセットを活用した学習方法に対する具体的な説明は、後述するようにする。

【0110】

外部サーバ２０は、デジタル機器として、ラップトップコンピュータ、ノートパソコン、デスクトップコンピュータ、ウェブパッド、移動電話機のようにプロセッサを搭載してメモリを備えた演算能力を備えたデジタル機器であってよい。外部サーバ２０は、サービスを処理するウェブサーバであってよい。前述したサーバの種類は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0111】

本発明の一実施形態によれば、環境造成装置３０は、使用者の睡眠環境を調整することができる。具体的に、環境造成装置３０は、１以上の環境造成モジュールを含んでよく、コンピューティング装置１００から受信した環境造成情報に基づいて使用者が位置した空間の空気の質、照度、温度、風向き、湿度、及び音響のうち少なくとも一つに関連した環境造成モジュールを動作させることにより、使用者の睡眠環境を調整することができる。

【0112】

また、例えば、図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が上述した動作を遂行することもできる。

【0113】

環境造成装置３０は、イメージと動画を提供し、音響を発生するＴＶ、空気の質を制御することができる空気清浄機、光量（照度）を制御することができる照明装置、温度を制御することができる冷房機／暖房機、温度と湿度を調節することができる空気調和機、湿度を制御できる加湿器／除湿器、音響を制御することができるオーディオ／スピーカー、衣類を管理することができるスタイラー、ブラインド又はカーテン、ロボット又は掃除機、洗濯機又は乾燥機、浄水器、オーブン又はレンジなどで具現されてよい。

【0114】

環境造成情報は、使用者の睡眠状態情報の判定に基づいてコンピューティング装置１００から生成された信号であってよい。例えば、環境造成情報は、照度を低くしたり又は高めるなどに関する情報を含んでよい。環境造成装置３０が照明装置の場合、環境造成情報は、起床が予測される時点の３０分前から３０００Ｋの白色光を０ｌｕｘから２５０ｌｕｘの照度に徐々に増加させるようにする制御情報を含んでよい。

【0115】

具体的な例を挙げると、環境造成装置３０が空気清浄機又は空気調和機である場合、環境造成情報は、使用者のリアルタイムの睡眠状態に基づいて温度又は／及び湿度調節、微細粉塵（微細粉塵、超微細粉塵、極超微細粉塵）除去、有害ガス除去、アレルギーケア駆動、脱臭／除菌駆動、除湿／加湿調節、送風強度調節、空気清浄機又は空気調和機の駆動騒音調節、ＬＥＤ点灯、スモッグ原因物質（ＳＯ２、ＮＯ２）管理、生活の臭い除去などと関連した多様な情報などを含んでよい。また、環境造成装置３０が空気調和機である場合、環境造成情報は、使用者のリアルタイムの睡眠状態に基づいて睡眠空間の温度と湿度調節、送風強度調節、駆動騒音調節、ＬＥＤ点灯などを含んでよい。

【0116】

追加的な例を挙げると、環境造成情報は、温度、湿度、風向き、又は音響のうち少なくとも一つを調整するための制御情報を含んでよい。前述した環境造成情報に対する具体的な記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0117】

環境造成装置３０に含まれた１以上の環境造成モジュールは、例えば、照度制御モジュール、温度制御モジュール、風向き制御モジュール、湿度制御モジュール、及び音響制御モジュールのうち少なくとも一つを含んでよい。ただし、これに制限されるわけではなく、１以上の環境造成モジュールは、使用者の睡眠環境に変化をもたらし得る多様な環境造成モジュールをさらに含んでよい。すなわち、環境造成装置３０は、コンピューティング装置１００の環境制御信号に基づいて１以上の環境造成モジュールを駆動させることにより、使用者の睡眠環境を調整することができる。

【0118】

本発明の一実施形態によれば、コンピューティング装置１００は、使用者の睡眠状態情報を獲得し、そして睡眠状態情報に基づいて使用者の睡眠環境を調整することができる。具体的に、コンピューティング装置１００は、環境センシング情報に基づいて使用者が睡眠前なのか、睡眠中なのか、又は、睡眠後なのか否かに関連した睡眠状態情報を獲得することができ、当該睡眠状態情報に従って使用者が位置した空間の睡眠環境を調整することができる。具体的な例を挙げると、コンピューティング装置１００は、使用者が睡眠前であるという睡眠状態情報を獲得した場合、当該睡眠状態情報に基づいて睡眠を誘導するための光の強さ及び照度（例えば、３０００Ｋの白色光、３０ｌｕｘの照度）、空気の質（微細粉塵濃度、有害ガス濃度、空気湿度、空気温度など）に関連した環境造成情報を生成することができる。コンピューティング装置１００は、睡眠を誘導するための光の強さ及び照度、空気の質に関連した環境造成情報を環境造成装置３０に伝送することができる。この場合、環境造成装置３０は、コンピューティング装置１００から受信した環境造成情報に基づいて使用者が位置した空間の光の強さ及び照度を睡眠を誘導するための適切な強さ及び照度（例えば、３０００Ｋの白色光を３０ｌｕｘの照度）で調整することができる。すなわち、コンピューティング装置１００において生成された環境造成情報は、環境造成装置３０の一実施形態である照明装置に伝達されて睡眠空間内の照度などが調節されてよい。

【0119】

また、コンピューティング装置１００は、使用者の睡眠状態情報に基づいて微細粉塵除去、有害ガス除去、アレルギーケア駆動、脱臭／除菌駆動、除湿／加湿調節、送風強度調節、環境造成装置３０の駆動騒音調節、ＬＥＤ点灯と関連した多様な情報などの環境造成情報を生成することができる。

【0120】

また、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が上述した動作を遂行することもできる。

【0121】

例えば、コンピューティング装置１００において生成された環境造成情報は、環境造成装置３０の実施例である空気清浄機又は空気調和機に伝達されて、室内、車両内、あるいは睡眠空間内の温度と湿度又は空気の質などが調節されてよい。

【0122】

以下では、スマート家電機器の動作を説明することにあたって、便宜上「就寝モード」と「起床モード」という用語を使用することにする。「就寝モード」とは、使用者が就寝を準備する段階、使用者が寝入りする段階、使用者が睡眠中である段階のスマート家電機器の動作モードをそれぞれ含む概念であり、「起床モード」とは、使用者の起床前の段階、起床段階、起床後の段階におけるスマート家電機器の動作モードをそれぞれ含む概念である。

【0123】

図５２は、環境造成装置が置かれる位置と、詳細製品別に、睡眠状態情報による活性化の可否、就寝モード、起床モードにおける例示的な動作を記載した表である。具体的に説明すれば、環境造成装置３０が置かれる位置と環境造成装置３０の詳細製品別に、睡眠状態情報による活性化の可否（就寝、寝入り、睡眠、起床前、起床、起床後）、就寝モード及び起床モードにおける例示的な動作を記載したものである。環境造成情報は、各製品別に前記活性化の可否、就寝モード、及び起床モードにおける動作が遂行されるようにする制御情報を含んでよい。

【0124】

前述した睡眠状態情報及び環境造成情報に関連した具体的な記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0125】

本発明の一実施形態によれば、コンピューティング装置１００が睡眠状態の分析のために活用する環境センシング情報は、一空間上における使用者の活動又は睡眠中に非侵襲的方式で獲得される情報を含んでよい。具体的な例を挙げると、環境センシング情報は、睡眠中に使用者が寝返りを打つことにより発生する音響、筋肉の動きに関連した音響、又は睡眠中の使用者の呼吸に関連した音響などを含んでよい。又は、環境センシング情報は、睡眠中の使用者の動きに関連した動きと距離情報と、これに基づいて生成された呼吸情報を含んでよい。

【0126】

実施形態によれば、環境センシング情報は睡眠音響情報を含んでよく、当該睡眠音響情報は、使用者の睡眠中に発生する動きパターン及び呼吸パターンに関連した音響情報を意味してよい。又は、環境センシング情報は睡眠動き情報を含んでよく、睡眠動き情報は、使用者の睡眠中に発生する動きパターン及び呼吸パターンに関連した情報を意味してよい。

【0127】

実施形態において、環境センシング情報は、使用者が所持した使用者端末１０を介して獲得することができる。例えば、使用者端末１０に備えられたマイクモジュールを介して一空間上で使用者の活動に関連した環境センシング情報を獲得することができる。又は、使用者端末１０に備えられたレーダセンサを介して一空間上で使用者の活動に関連した環境センシング情報を獲得することができる。

【0128】

一般的に、使用者が所持した使用者端末１０に備えられたマイクモジュールは、比較的小さい大きさの使用者端末１０に備えられなければならないので、ＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ－Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ）で構成されてよい。このようなマイクモジュールは非常に小型に製作が可能であるが、コンデンサマイク（Ｃｏｎｄｅｎｓｅｒ Ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ）やダイナミック マイク（ｄｙｎａｍｉｃ ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ）に比べて低い信号対雑音比（ＳＮＲ）を有してよい。信号対雑音比が低いということは、識別しようとする音響比の識別しないようにする音響である雑音の比率が高いもので、音響の識別が容易でないこと（すなわち、不明）を意味し得る。

【0129】

本発明において分析の対象になる環境センシング情報は、睡眠中に獲得される使用者の呼吸及び動きに関連した音響情報、すなわち睡眠音響情報を含んでよい。このような睡眠音響情報は、使用者の呼吸及び動きなど非常に小さい音響（すなわち、区分が難しい音響）に関する情報であり、睡眠環境中の他の音響と共に獲得されるものであるため、低い信号対雑音比の前記したようなマイクモジュールを介して獲得される場合、探知及び分析が非常に難しいこともある。

【0130】

本発明の一実施形態によれば、コンピューティング装置１００は、使用者端末１０から獲得された環境センシング情報に基づいて睡眠状態情報を獲得することができる。具体的に、コンピューティング装置１００は、多くのノイズを含んで不明瞭に獲得された環境センシング情報を分析が可能なデータ変換及び／又は調整することができ、変換及び／又は調整されたデータを活用して人工神経網に対する学習を遂行することができる。人工神経網に対する事前学習が完了した場合、学習された神経網（例えば、音響分析モデル）は、睡眠音響情報に対応して獲得された（例えば、変換及び／又は調整された）データ（例えば、スペクトログラム）に基づいて使用者の睡眠状態情報を獲得することができる。実施形態において、睡眠状態情報は、使用者が睡眠をとっているか否かに関連した情報だけでなく、睡眠中の使用者の睡眠段階の変化に関連した睡眠段階情報を含んでよい。具体的な例を挙げると、睡眠状態情報は、第１時点には使用者がＲＥＭ睡眠であり、第１時点と相違した第２時点には使用者が浅い睡眠であったという睡眠段階情報を含んでよい。この場合、当該睡眠状態情報を介して、使用者は第１時点に比較的深い睡眠に入り、第２時点にはより浅い睡眠をとったという情報を獲得することができる。

【0131】

すなわち、コンピューティング装置１００は、音響を収集するように一般的に多くの普及された使用者端末（例えば、人工知能スピーカー、寝室ＩｏＴ機器、携帯電話など）を介して低い信号対雑音比を有する睡眠音響情報を獲得する場合、これを分析に適切なデータで加工し、加工されたデータを処理して睡眠段階の変化に関連した睡眠状態情報を提供することができる。これは、明瞭な音響獲得のために使用者の身体に接触式でマイクを備えなくても良く、また、高い信号対雑音比を有する別途の追加デバイスを購入せずに、ソフトウェアのアップデートのみで一般的な家庭環境で睡眠状態をモニタリングすることができるようにして、利便性を増大させる効果を提供することができる。

【0132】

図１の（ａ）でコンピューティング装置１００及び環境造成装置３０が別途のエンティティーとして分離して表現されたが、本発明の実施形態に従って、環境造成装置３０がコンピューティング装置１００内に含まれ、睡眠状態測定及び環境調整動作機能を一つの統合装置として遂行することもできる。

【0133】

また、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が上述した動作を遂行することもできる。

【0134】

実施形態において、コンピューティング装置１００は、端末又はサーバであってもよく、任意の形態の装置は全て含んでよい。コンピューティング装置１００は、デジタル機器として、ラップトップコンピュータ、ノートパソコン、デスクトップコンピュータ、ウェブパッド、移動電話機のように、プロセッサを搭載してメモリを備えた演算能力を備えたデジタル機器であってよい。コンピューティング装置１００は、サービスを処理するウェブサーバであってよい。前述したサーバの種類は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0135】

本発明の一実施形態によれば、コンピューティング装置１００は、クラウドコンピューティングサービスを提供するサーバであってよい。より具体的に、コンピューティング装置１００は、インターネット基盤コンピューティングの一種で、情報を使用者のコンピュータでないインターネットに連結された他のコンピュータで処理するクラウドコンピューティングサービスを提供するサーバであってよい。前記クラウドコンピューティングサービスは、インターネット上に資料を格納しておいて、使用者が必要な資料やプログラムを自身のコンピュータに設置しなくても、インターネット接続を介していつでもどこででも利用できるサービスであってよく、インターネット上に格納された資料を簡単な操作及びクリックで容易に共有して伝達することができる。また、クラウドコンピューティングサービスは、インターネット上のサーバに単純に資料を格納するだけでなく、別途にプログラムを設置しなくてもウェブで提供するアプリケーションの機能を利用して所望する作業を遂行することができ、様々な人が同時に文書を共有して作業を進めることができるサービスであってよい。また、クラウドコンピューティングサービスは、ＩａａＳ（Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、ＰａａＳ（Ｐｌａｔｆｏｒｍ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、ＳａａＳ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、仮想マシン基盤クラウドサーバ及びコンテナ基盤クラウドサーバのうち少なくとも一つの形態で具現することができる。すなわち、本発明のコンピューティング装置１００は、上述したクラウドコンピューティングサービスのうち少なくとも一つの形態で具現することができる。前述したクラウドコンピューティングサービスの具体的な記載は例示に過ぎず、本発明のクラウドコンピューティング環境を構築する任意のプラットホームを含んでもよい。

【0136】

コンピューティング装置の全体的な構成

【0137】

本発明のコンピューティング装置１００の具体的な構成、技術的特徴、及び技術的特徴による効果を添付された図面を参照して説明する。

【0138】

図２は、本発明の一実施形態と関連した睡眠状態情報に基づいて、睡眠環境を造成するためのコンピューティング装置のブロック構成図を示す。

【0139】

図２に示されたように、コンピューティング装置１００は、ネットワーク部１１０、メモリ１２０、及びプロセッサ１３０を含んでよい。前述したコンピューティング装置１００に含まれたコンポーネントに制限されない。すなわち、本発明内容の実施形態に対するの具現様態に従って追加的なコンポーネントが含まれたり、又は、前述したコンポーネントのうちの一部が省略されてよい。

【0140】

本発明の一実施形態によれば、コンピューティング装置１００は、使用者端末１０、外部サーバ２０、及び環境造成装置３０とデータを送受信するネットワーク部１１０を含んでよい。ネットワーク部１１０は、本発明の一実施形態による睡眠状態情報による睡眠環境造成方法を遂行するためのデータなどを、他のコンピューティング装置、サーバなどと送受信することができる。すなわち、ネットワーク部１１０は、コンピューティング装置１００と、使用者端末１０、外部サーバ２０、及び環境造成装置３０との間の通信機能を提供することができる。例えば、ネットワーク部１１０は、病院サーバから複数の使用者に対する睡眠検診記録及び電子健康記録を受信することができる。他の例を挙げると、ネットワーク部１１０は、使用者端末１０から使用者が活動する空間に関連した環境センシング情報を受信することができる。また他の例を挙げると、ネットワーク部１１０は、環境造成装置３０において使用者が位置した空間の環境を調整するための環境造成情報を伝送することができる。追加的に、ネットワーク部１１０は、コンピューティング装置１００にプロシージャを呼び出す方式でコンピューティング装置１００と使用者端末１０及び外部サーバ２０との間の情報伝達を許容することができる。

【0141】

本発明の一実施形態によるネットワーク部１１０は、 公衆電話交換網（ＰＳＴＮ：Ｐｕｂｌｉｃ Ｓｗｉｔｃｈｅｄ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ｘＤＳＬ（ｘ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）、ＲＡＤＳＬ（Ｒａｔｅ Ａｄａｐｔｉｖｅ ＤＳＬ）、ＭＤＳＬ（Ｍｕｌｔｉ Ｒａｔｅ ＤＳＬ）、ＶＤＳＬ（Ｖｅｒｙ Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ ＤＳＬ）、ＵＡＤＳＬ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ ＤＳＬ）、ＨＤＳＬ（Ｈｉｇｈ Ｂｉｔ Ｒａｔｅ ＤＳＬ）、及び近距離通信網（ＬＡＮ）などのような多様な有線通信システムを使用することができる。

【0142】

また、本明細書で提示されるネットワーク部１１０は、４Ｇ、５Ｇ（ＬＴＥ）等の移動通信システム、スターリンクなどの衛星通信システムのような現在及び将来実現され得る多様な無線通信システムを使用することができる。

【0143】

本発明においてネットワーク部１１０は、有線及び無線などのようなその通信様態を分けずに構成されてよく、短距離通信網（ＰＡＮ：Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、近距離通信網（ＷＡＮ：Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の多様な通信網で構成されてよい。また、前記ネットワークは、公知のワールドワイドウェブ（ＷＷＷ：Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）であってよく、赤外線（ＩｒＤＡ：Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）又はブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ，登録商標）のように短距離通信に利用される無線伝送技術を用いることもできる。本明細書で説明された技術は、上で言及されたネットワークだけでなく、他のネットワークでも使用することができる。

【0144】

本発明の一実施形態によれば、メモリ１２０は、本発明の一実施形態による睡眠状態情報による睡眠環境造成方法を遂行するためのコンピュータプログラムを格納することができ、格納されたコンピュータプログラムは、プロセッサ１３０によって読み取られて駆動されてよい。また、メモリ１２０は、プロセッサ１３０が生成したり決定したりした任意の形態の情報及びネットワーク部１１０が受信した任意の形態の情報を格納することができる。また、メモリ１２０は、使用者の睡眠に関連したデータを格納することができる。例えば、メモリ１２０は、入力／出力されるデータ（例えば、使用者の睡眠環境に関連した環境センシング情報、環境センシング情報に対応する睡眠状態情報、又は睡眠状態情報による環境造成情報など）を臨時又は永久格納することもできる。

【0145】

本発明の一実施形態によれば、メモリ１２０は、フラッシュメモリタイプ（ｆｌａｓｈ ｍｅｍｏｒｙ ｔｙｐｅ）、ハードディスクタイプ（ｈａｒｄ ｄｉｓｋ ｔｙｐｅ）、マルチメディアカードマイクロタイプ（ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｃａｒｄ ｍｉｃｒｏ ｔｙｐｅ）、カードタイプのメモリ（例えばＳＤ又はＸＤメモリなど）、ラム（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ロム（Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気メモリ、磁気ディスク、光ディスクのうち少なくとも一つのタイプの格納媒体を含んでよい。コンピューティング装置１００は、インターネット（ｉｎｔｅｒｎｅｔ）上で前記メモリ１２０の格納機能を遂行するウェブストレージ（ｗｅｂ ｓｔｏｒａｇｅ）と関連して動作することもできる。前述したメモリに対する記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0146】

コンピュータプログラムは、メモリ１２０にロードされる時、プロセッサ１３０をして本発明の多様な実施形態による方法／動作を遂行するようにする１以上のインストラクションを含んでよい。すなわち、プロセッサ１３０は、１以上のインストラクションを実行することにより、本発明の多様な実施形態による方法／動作を遂行することができる。

【0147】

一実施形態において、コンピュータ プログラムは、使用者の睡眠状態情報を獲得する段階、前記睡眠状態情報に基づいて環境造成情報を生成する段階、及び前記環境造成情報を環境造成装置に伝送する段階を含む睡眠状態情報による睡眠環境造成方法を遂行するようにする１以上のインストラクションを含んでよい。

【0148】

本発明の一実施形態によれば、プロセッサ１３０は１以上のコアで構成されてよく、コンピューティング装置の中央処理装置（ＣＰＵ：ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）、汎用グラフィック処理装置（ＧＰＧＰＵ：ｇｅｎｅｒａｌ ｐｕｒｐｏｓｅ ｇｒａｐｈｉｃｓ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）、テンソル処理装置（ＴＰＵ：ｔｅｎｓｏｒ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）等のデータ分析、ディープラーニングのためのプロセッサを含んでよい。

【0149】

プロセッサ１３０は、メモリ１２０に格納されたコンピュータプログラムを読み取って本発明の一実施形態による機械学習のためのデータ処理を遂行することができる。本発明の一実施形態によってプロセッサ１３０は神経網の学習のための演算を遂行することができる。プロセッサ１３０は、ディープラーニング（ＤＬ：ｄｅｅｐ ｌｅａｒｎｉｎｇ）において学習のための入力データの処理、入力データにおけるフィーチャー抽出、誤差計算、逆伝播（ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）を用いた神経網の加重値アップデートなどの神経網の学習のための計算を遂行することができる。

【0150】

また、プロセッサ１３０のＣＰＵ、ＧＰＧＰＵ、及びＴＰＵのうち少なくとも一つがネットワーク関数の学習を処理することができる。例えば、ＣＰＵとＧＰＧＰＵが共にネットワーク関数の学習、ネットワーク関数を用いたデータ分類を処理することができる。

【0151】

例えば、ＣＰＵとＧＰＧＰＵが共にネットワーク関数の学習、ネットワーク関数を利用したデータ分類を処理することができる。

【0152】

また、本発明の一実施形態で複数のコンピューティング装置のプロセッサを共に使ってネットワーク関数の学習、ネットワーク関数を利用したデータ分類を処理することができる。また、本発明の一実施形態において複数のコンピューティング装置のプロセッサを共に使用して、ネットワーク関数の学習、ネットワーク関数を用いたデータ分類を処理することができる。また、本発明の一実施形態によるコンピューティング装置で遂行されるコンピュータプログラムは、ＣＰＵ、ＧＰＧＰＵ又はＴＰＵ実行可能プログラムであってよい。

【0153】

本明細書において、ネットワーク関数は、人工神経網、ニューラルネットワークと相互交換可能に使用されてよい。本明細書において、ネットワーク関数は、１以上のニューラルネットワークを含んでよく、この場合、ネットワーク関数の出力は、１以上のニューラルネットワークの出力のアンサンブル（ｅｎｓｅｍｂｌｅ）であってよい。

【0154】

本明細書において、モデルは、ネットワーク関数を含んでよい。モデルは、１以上のネットワーク関数を含んでもよく、この場合、モデルの出力は、１以上のネットワーク関数の出力のアンサンブルであってよい。

【0155】

プロセッサ１３０は、メモリ１２０に格納されたコンピュータプログラムを読み取って本発明の一実施形態による睡眠分析モデルを提供することができる。本発明の一実施形態により、プロセッサ１３０は、睡眠状態情報に基づいて環境造成情報を算出するための計算を遂行することができる。本発明の一実施形態によってプロセッサ１３０は睡眠分析モデルを学習させるための計算を遂行することができる。睡眠分析モデルと関連しては、下でさらに詳細に説明することにする。睡眠分析モデルに基づいて使用者の睡眠の質と関連した睡眠情報が推論され得る。使用者からリアルタイム、あるいは周期的に獲得される環境センシング情報が、前記睡眠分析モデルに入力値で入力されて使用者の睡眠と関連したデータを出力することになる。

【0156】

このような睡眠分析モデルの学習と、これに基づいた推論は、図１の（ａ）のコンピューティング装置１００によって遂行することができる。すなわち、学習と推論が共にコンピューティング装置１００によって遂行されるもので設計することができる。ただし、他の実施形態では、学習はコンピューティング装置１００において行うものの、推論は使用者端末１０で遂行することができる。また、学習はコンピューティング装置１００において行うものの、推論はスマート家電（空気調和機、ＴＶ、照明、冷蔵庫、空気清浄機などの多様な家電）等で具現される環境造成装置３０で遂行することができる。また、他の実施形態では、図１の（ｂ）の睡眠環境調節装置４００によって遂行することができる。すなわち、学習と推論が全て睡眠環境調節装置４００によって遂行することができる。

【0157】

又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が、上述した動作のうち少なくとも１以上を遂行することができる。

【0158】

本発明の一実施形態によれば、プロセッサ１３０は、通常的にコンピューティング装置１００の全般的な動作を処理することができる。プロセッサ１３０は、上で詳しく見た構成要素を介して入力又は出力される信号、データ、情報などを処理したり、メモリ１２０に格納されたアプリケーションを駆動したりすることにより、使用者端末に適正な情報又は機能を提供したり処理したりすることができる。

【0159】

本発明の一実施形態によれば、プロセッサ１３０は、使用者の睡眠状態情報を獲得することができる。本発明の一実施形態による、睡眠状態情報の獲得は、メモリ１２０に格納された睡眠状態情報を獲得したり、又は、ローディング（ｌｏａｄｉｎｇ）するものであってよい。また、睡眠状態情報の獲得は、有線／無線通信手段に基づいて他の格納媒体に、他のコンピューティング装置、同一のコンピューティング装置内の別途処理モジュールからデータを受信したり又はローディングしたりすることもできる。

【0160】

また、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が、上述した動作のうち少なくとも１以上を遂行することもできる。

【0161】

睡眠状態情報

【0162】

一実施形態において、睡眠状態情報は、使用者が睡眠をとっているのか否かに関連した情報を含んでよい。具体的に、睡眠状態情報は、使用者が睡眠前という第１睡眠状態情報、使用者が睡眠中という第２睡眠状態情報、及び使用者が睡眠後という第３睡眠状態情報のうち少なくとも一つを含んでよい。換言すれば、使用者に関連して第１睡眠状態情報が推論される場合、プロセッサ１３０は、当該使用者が睡眠前（すなわち、就寝前）の状態であると判断することができ、第２睡眠状態情報が推論される場合、当該使用者が睡眠中の状態であると判断することができ、そして第３睡眠状態情報が獲得される場合、当該使用者が睡眠後（すなわち、起床）の状態であると判断することができる。

【0163】

このような睡眠状態情報は、環境センシング情報に基づいて獲得されることを特徴とすることができる。環境センシング情報は、非接触方式で使用者が位置した空間において獲得されるセンシング情報を含んでよい。

【0164】

一実施形態によれば、プロセッサ１３０は、環境センシング情報を獲得することができる。具体的に、環境センシング情報は、使用者が所持した使用者端末１０を介して獲得することができる。例えば、使用者が所持した使用者端末１０を介して使用者が活動する空間に関連した環境センシング情報が獲得されてよく、プロセッサ１３０は、当該環境センシング情報を使用者端末１０から受信することができる。環境センシング情報は、使用者の日常生活の中で非接触方式で獲得される音響情報であってよい。例えば、環境センシング情報は、清掃に関連した音響情報、食べ物の料理に関連した音響情報、ＴＶ視聴に関連した音響情報、睡眠中に獲得される睡眠音響情報など使用者の生活により獲得される多様な音響情報を含んでよい。実施形態において、使用者の睡眠中に獲得される睡眠音響情報は、睡眠中に使用者が寝返りを打つことにより発生する音響、筋肉の動きに関連した音響又は睡眠中の使用者の呼吸に関連した音響などを含んでよい。すなわち、本発明における睡眠音響情報は、使用者の睡眠中に関連した動きパターン及び呼吸パターンに関連した音響情報を意味してよい。

【0165】

睡眠分析情報及び睡眠段階情報

【0166】

睡眠分析では、寝入り時間、起床時間、総睡眠時間などの多様な情報を分析し、一実施形態によれば、プロセッサ１３０は睡眠段階情報を抽出することができる。睡眠段階情報は、使用者の環境センシング情報に基づいて抽出することができる。睡眠段階は、ＮＲＥＭ（ｎｏｎ－ＲＥＭ）睡眠、ＲＥＭ（Ｒａｐｉｄ ｅｙｅ ｍｏｖｅｍｅｎｔ）睡眠に区分することができ、ＮＲＥＭ睡眠は、再び複数（例：Ｌｉｇｈｔ、Ｄｅｅｐの２段階、Ｎ１～Ｎ４の４段階）に区分することができる。睡眠段階の設定は、一般的な睡眠段階で定義することもできるが、設計者によって多様な睡眠段階で任意設定することもできる。睡眠段階分析を介して睡眠と関連した睡眠の質だけでなく、睡眠疾患（例：睡眠無呼吸症）とその根本的な原因（例：いびき）まで予測することができる。

【0167】

睡眠分析では、睡眠段階の変化を分析し、分析された睡眠段階の変化を識別することができるようにヒプノグラムを生成することができ、これによって使用者の睡眠周期を識別することができる。

【0168】

図３は、睡眠多元検査（ｐｏｌｙｓｏｍｎｏｇｒａｐｈｙ、ＰＳＧ）結果（ＰＳＧ ｒｅｓｕｌｔ）と本発明によるＡＩアルゴリズムを用いた分析結果（ＡＩ ｒｅｓｕｌｔ）を比較した図面である。

【0169】

図３に示されたように、本発明によって獲得された睡眠段階情報は、睡眠多元検査と非常に一致するだけでなく、むしろ睡眠段階（Ｗａｋｅ、Ｌｉｇｈｔ、Ｄｅｅｐ、ＲＥＭ）と関連したさらに精密かつ有意義な情報を含む。図３の最も下に示されたヒプノグラム（ｈｙｐｎｏｇｒａｍ）は、使用者音響情報の入力を受けて睡眠段階を予測する時、３０秒単位で４つのクラス（Ｗａｋｅ、Ｌｉｇｈｔ、Ｄｅｅｐ、ＲＥＭ）のうちどこに属するのかに対する確率を表す。ここで、４つのクラスは、それぞれ目覚めている状態、軽く寝ついた状態、深く寝ついた状態、ＲＥＭ睡眠状態を意味する。

【0170】

図４は、睡眠無呼吸症（ａｐｎｅａ）、呼吸低下（ｈｙｐｏｐｎｅａ）と関連して、睡眠多元検査（ｐｏｌｙｓｏｍｎｏｇｒａｐｈｙ、ＰＳＧ）結果（ＰＳＧ ｒｅｓｕｌｔ）と本発明によるＡＩアルゴリズムを用いた分析結果（ＡＩ ｒｅｓｕｌｔ）を比較した図面である。図４の最も下に示されたヒプノグラム（ｈｙｐｎｏｇｒａｍ）は、使用者音響情報の入力を受けて睡眠疾患を予測する時、３０秒単位で２つの疾患（睡眠無呼吸症、呼吸低下）のうちどこに属するのかに対する確率を表す。

【0171】

本発明による睡眠段階情報を用いれば、図４に示されたように、本発明によって獲得された睡眠段階情報は、睡眠多元検査と非常に一致するだけでなく、無呼吸症と呼吸低下と関連したさらに精密な分析情報を含む。

【0172】

プロセッサ１３０は、睡眠段階情報によって環境造成情報を生成することができる。例えば、睡眠段階がＬｉｇｈｔ段階あるいはＮ１段階にある場合、ディープスリープを誘導するために環境造成装置（空気調和機、照明、空気清浄機など）を制御するための環境造成情報を生成することができる。

【0173】

例えば、本発明の実施形態によるスマート家電機器８００の一部は、使用者によって設定された起床時間の３０分以内にＲＥＭ睡眠が感知されればアラームが鳴るようにすることができる。

【0174】

これは、ＲＥＭ睡眠中にアラームが鳴れば、よりすっきりと起きられるためだが、本発明の睡眠管理アプリを介して使用者の睡眠中にリアルタイムでＲＥＭを感知して、聴覚的又は触覚的刺激を使用者に伝達して前記時間内に使用者を起こすことができる。

【0175】

また、本発明の実施形態によるスマート家電機器８００の一部は、使用者の睡眠中に睡眠音響情報に基づいて呼吸不安定区間を感知し、使用者に振動式触覚刺激（ｖｉｂｒｏｔａｃｔｉｌｅ ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ）を与えて安定した呼吸に戻るように誘導することもできる。

【0176】

一般的に、睡眠無呼吸症が持続すれば交感神経が亢進され、後で心血管系疾患につながる可能性が大きいので、本発明の睡眠管理アプリを介して使用者の睡眠中にリアルタイムで呼吸不安定区間が感知される時、本発明の実施形態によるスマート家電機器８００の一部を介して、聴覚的、触覚的刺激を使用者に伝達して使用者の呼吸不安定を中断させることができる。

【0177】

身体の動き情報又は使用者の姿勢情報に基づいて、閉鎖性睡眠無呼吸を段階的に選別することができる。

【0178】

睡眠分析（Ｓｌｅｅｐ Ａｎａｌｙｓｉｓ）では、睡眠音響情報に基づいて、睡眠の質、睡眠段階、及び睡眠無呼吸の有無を分析する。睡眠音響情報は、使用者の睡眠中に発生する呼吸と関連した音響情報を意味してよい。

【0179】

睡眠分析は、使用者の睡眠音響情報を前処理とＡＩアルゴリズムを介して使用者の睡眠段階を分析するもので、具体的な分析方法は、下でさらに詳細に説明することにする。

【0180】

既に設定されたパターン感知による特異点の識別

【0181】

本発明の一実施形態によれば、プロセッサ１３０は、環境センシング情報に基づいて睡眠状態情報を獲得することができる。具体的に、プロセッサ１３０は、環境センシング情報に既に設定されたパターンの情報が感知される特異点を識別することができる。ここで、既に設定されたパターンの情報は、睡眠に関連した呼吸及び動きパターンに関連したものであってよい。例えば、目覚めている状態（ｗａｋｅ）では、すべての神経系が活性化しているので、呼吸パターンが不規則的であり、体の動きが多いこともある。また、首の筋肉の弛緩が成されないために呼吸の音が非常に少ないこともある。反面、使用者が睡眠をとっている場合には、自律神経系が安定化されて呼吸が規則的に変化し、体の動きもまた少なくなれるし、呼吸音も大きくなることができる。すなわち、プロセッサ１３０は環境センシング情報で、規則的な呼吸、少ない体の動き又は少ない呼吸音などに関連した既に設定されたパターンの音響情報が感知される時点を特異点として識別することができる。また、プロセッサ１３０は、識別された特異点を基準として獲得される環境センシング情報に基づいて睡眠音響情報を獲得することができる。プロセッサ１３０は、時系列的に獲得される環境センシング情報において使用者の睡眠時点に関連した特異点を識別し、当該特異点を基準として睡眠音響情報を獲得することができる。

【0182】

図５は、本発明の一実施形態と関連した環境センシング情報２００から睡眠音響情報２１０を獲得する過程を説明するための例示図である。

【0183】

具体的な例を挙げると、図５を参照すると、プロセッサ１３０は、環境センシング情報２００から既に設定されたパターンが識別される時点に関連した特異点２０１を識別することができる。プロセッサ１３０は、識別された特異点を基準として当該特異点以降に獲得される音響情報に基づいて睡眠音響情報２１０を獲得することができる。図５における音響に関連した波形及び特異点は、本発明の理解のための例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0184】

すなわち、プロセッサ１３０は、環境センシング情報から使用者の睡眠に関連した特異点を識別することによって、特異点に基づいて膨大な量の音響情報（すなわち、環境センシング情報）から睡眠音響情報だけを抽出して獲得することができる。これは、使用者が自身の睡眠時間を記録する過程を自動化するようにして利便性を提供すると共に、獲得される睡眠音響情報の正確性向上に寄与することができる。

【0185】

また、実施形態において、プロセッサ１３０は、環境センシング情報２００から識別された特異点２０１を基準として使用者が睡眠前なのか又は睡眠中なのか否かに関連した睡眠状態情報を獲得することができる。具体的に、プロセッサ１３０は、特異点２０１が識別されない場合、使用者が睡眠前であると判断することができ、特異点２０１が識別される場合、当該特異点２０１以降に使用者が睡眠中であると判断することができる。また、プロセッサ１３０は、特異点２０１が識別された後、既に設定されたパターンが観測されない時点（例えば、起床時点）を識別し、当該時点が識別された場合、使用者が睡眠後、すなわち起床したと判断することができる。

【0186】

すなわち、プロセッサ１３０は、環境センシング情報２００において特異点２０１が識別されるか否か及び特異点が識別された後、既に設定されたパターンが持続的に感知されるか否かに基づいて、使用者が睡眠前なのか、睡眠中なのか、又は睡眠後なのか否かに関連した睡眠状態情報を獲得することができる。

【0187】

又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が、上述した動作のうち少なくとも１以上を遂行することができる。

【0188】

また、本発明の一実施形態によるスマート家電機器８００に含まれたプロセッサ８３０は、音響情報２００から既に設定されたパターンが識別される時点に関連した特異点２０１を識別することができる。

【0189】

プロセッサ８３０は、識別された特異点２０１を基準として当該特異点２０１以降に獲得される音響情報に基づいて睡眠音響情報２１０を獲得することができる。

【0190】

図５における音響に関連した波形及び特異点は、本発明の理解のための例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0191】

すなわち、本発明の一実施形態によるスマート家電機器８００に含まれたプロセッサ８３０は、音響情報から使用者の睡眠に関連した特異点２０１を識別することによって、特異点２０１に基づいて膨大な量の環境センシング情報（すなわち、音響情報）から睡眠音響情報２１０のみを抽出して獲得することができる。

【0192】

これは、使用者が自身の睡眠時間を記録する過程を自動化するようにして利便性を提供すると共に、獲得される睡眠音響情報の正確性向上に寄与することができる。

【0193】

また、実施形態において、プロセッサ８３０は、環境センシング情報２００から識別された特異点２０１を基準として使用者が睡眠前なのか又は睡眠中なのか否かに関連した睡眠状態情報を獲得することができる。具体的に、プロセッサ８３０は、特異点２０１が識別されない場合、使用者が睡眠前であると判断することができ、特異点２０１が識別される場合、当該特異点２０１以降に使用者が睡眠中であると判断することができる。

【0194】

また、プロセッサ８３０は、特異点２０１が識別された後、既に設定されたパターンが観測されない時点（例えば、起床時点）を識別し、当該時点が識別された場合、使用者が睡眠後、すなわち起床したと判断することができる。

【0195】

すなわち、プロセッサ８３０は、環境センシング情報２００において特異点２０１が識別されるか否か、及び特異点が識別された後、既に設定されたパターンが持続的に感知されるか否かに基づいて、使用者が睡眠前なのか、睡眠中なのか、又は睡眠後なのか否かに関連した睡眠状態情報を獲得することができる。

【0196】

一方、プロセッサ８３０は、環境センシング情報２００でない、睡眠音響情報に基づいて睡眠状態情報を獲得することができる。

【0197】

本発明では、１次睡眠分析時、睡眠音響情報を用いて使用者の睡眠状態情報を事前に把握するので、睡眠状態に対する分析信頼性をさらに向上させることができる。

【0198】

本発明による睡眠分析方法は、環境センシング情報の深層学習を介して推論モデルを生成し、推論モデルは使用者の睡眠状態及び睡眠段階を抽出する。

【0199】

再び簡略に説明すると、睡眠音響情報などを含む環境センシング情報（音響情報）はスペクトログラムに変換され、スペクトログラムに基づいて推論モデルが生成される。

【0200】

この時、音響情報を用いる睡眠分析において、使用者のプライバシー保護を見過ごすことができず、本発明は、使用者のプライバシー保護のために環境センシング情報（音響情報）を前処理する過程を用いる。

【0201】

上述したように、環境センシング情報の深層学習を介して使用者の睡眠状態及び睡眠段階を抽出するための推論モデルが生成される。再び簡略に説明すると、音響情報などを含む環境センシング情報はスペクトログラムに変換され、スペクトログラムに基づいて推論モデルを生成することができる。

【0202】

推論モデルは、上で説明したように、図１の（ａ）に示されたコンピューティング装置１００、又は、図１の（ｂ）に示された睡眠環境調節装置４００に構築することができる。

【0203】

以降、使用者端末を介して獲得される、使用者音響情報を含む環境センシング情報が当該推論モデルに入力され、睡眠状態情報及び／又は睡眠段階情報を結果値として出力する。この時、学習と推論は同一の主体で遂行されてもよく、学習と推論が別個の主体で遂行されてもよい。すなわち、学習と推論ともに図１の（ａ）のコンピューティング装置１００又は図１の（ｂ）の環境調節装置４００によって遂行することができ、学習はコンピューティング装置１００で行われるものの、推論は使用者端末１０で遂行することができ、学習はコンピューティング装置１００で行われるものの、推論はスマート家電（空気調和機、ＴＶ、照明、冷蔵庫、空気清浄機などの多様な家電）等で具現される環境造成装置３０で遂行することができる。

【0204】

又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が、上で述べた動作のうち少なくとも１以上を遂行することができる。

【0205】

睡眠分析モデル及び睡眠分析方法

【0206】

本発明の一実施形態によれば、睡眠段階情報は、環境センシング情報に基づいて使用者の睡眠段階を分析する睡眠分析モデルを介して獲得されることを特徴とすることができる。すなわち、本発明の睡眠段階情報は、睡眠分析モデルを介して獲得することができる。

【0207】

本発明の一実施形態によれば、プロセッサ１３０又はプロセッサ８３０は、環境センシング情報を獲得することができ、当該環境センシング情報に基づいて睡眠音響情報を獲得することができる。この場合、睡眠音響情報は、使用者の睡眠中に獲得される音響に関連した情報で、例えば、使用者の睡眠中に使用者が寝返りを打つことにより発生する音響、筋肉の動きに関連した音響又は睡眠中の使用者の呼吸に関連した音響を含んでよい。

【0208】

以下、図面を用いて本発明の実施形態による睡眠分析方法につい説明する。

【0209】

図３２の（ａ）は、本発明による睡眠分析方法においてスペクトログラムを用いた睡眠段階分析を説明するための図面である。

【0210】

図３２の（ｂ）は、本発明による睡眠分析方法においてスペクトログラムを用いた睡眠障害の判断を説明するための図面である。

【0211】

図３３の（ａ）は、本発明による睡眠分析方法の性能を検証するための実験過程を示す図面である。

【0212】

図３３の（ｂ）は、本発明による睡眠分析方法の性能を検証したグラフで、睡眠多元検査結果（ＰＳＧ ｒｅｓｕｌｔ）と本発明によるＡＩアルゴリズムを用いた分析結果（ＡＩ ｒｅｓｕｌｔ）を比較した図面である。

【0213】

図３２の（ａ）に示されたように、使用者の睡眠音響情報が入力されれば、それに対応する睡眠段階（Ｗａｋｅ、ＲＥＭ、Ｌｉｇｈｔ、Ｄｅｅｐ）が直ちに推論されてよい。

【0214】

さらに、睡眠音響情報に基づいた２次分析は、睡眠段階に対応するメルスペクトルの特異点を介して睡眠障害（睡眠無呼吸、過呼吸）やいびきなどが発生した時点を抽出することができる。

【0215】

図３２の（ｂ）に示されたように、一つのメルスペクトログラムにおいて呼吸パターンを分析し、睡眠無呼吸（ａｐｎｅａ）や過呼吸（ｈｙｐｅｒｐｎｅａ）のイベントに対応する特性が感知されれば、当該時点を睡眠障害が発生した時点と判断することができる。この時、周波数分析を介して睡眠無呼吸（ａｐｎｅａ）や過呼吸（ｈｙｐｅｒｐｎｅａ）でない、いびきと分類する過程をさらに含んでもよい。

【0216】

図３３の（ａ）に示されたように、使用者の睡眠映像と睡眠音響がリアルタイムで獲得され、獲得された睡眠音響情報はスペクトログラムに直ちに変換される。この時、睡眠音響情報の前処理過程が成されてよい。スペクトログラムは、睡眠分析モデルに入力されて直ちに睡眠段階が分析される。

【0217】

睡眠多元検査（ｐｏｌｙｓｏｍｎｏｇｒａｐｈｙ、ＰＳＧ）結果と比較すれば、睡眠音響情報を入力とする睡眠分析モデルの結果値が非常に正確であるということを確認することができた。

【0218】

図３３の（ａ）の最も下に示されたヒプノグラム（ｈｙｐｎｏｇｒａｍ）は、使用者睡眠音響情報の入力を受けて睡眠段階を予測する時、３０秒単位で４つのクラス（Ｗａｋｅ、Ｌｉｇｈｔ、Ｄｅｅｐ、ＲＥＭ）のうち、どこに属するのかに対する確率を表す。ここで、４つのクラスは、それぞれ目覚めている状態、軽く寝ついた状態、深く寝ついた状態、ＲＥＭ睡眠状態を意味する。

【0219】

図３３の（ｂ）に示されたように、本発明によって獲得された睡眠分析結果は、睡眠多元検査と非常に一致するだけでなく、むしろ睡眠段階（Ｗａｋｅ、Ｌｉｇｈｔ、Ｄｅｅｐ、ＲＥＭ）と関連したさらに精密で有意義な情報を含む。

【0220】

スペクトログラムの生成及び獲得

【0221】

図６の（ａ）は、本発明の一実施形態と関連した睡眠音響情報に対応するスペクトログラムを獲得する方法を説明するための例示図である。

【0222】

本発明によると、睡眠音響情報に基づいて生成されたスペクトログラムを用いて睡眠分析モデルを生成することができる。オーディオデータと表現される睡眠音響情報をそのまま用いることになれば、情報量が非常に多いので、演算量、演算時間が大幅に増加することになり、願わない信号まで含まれているので演算精度が低下するだけでなく、使用者のすべてのオーディオ信号がサーバに転送される場合、プライバシー侵害の恐れがあり得る。本発明は、睡眠音響情報のノイズを除去した後、これをスペクトログラム（Ｍｅｌ ｓｐｅｃｔｒｏｇｒａｍ）に変換し、スペクトログラムを学習させて睡眠分析モデルを生成するので、演算量、演算時間を減らすことができ、個人のプライバシーの保護まで図ることができるようになる。

【0223】

本発明の実施形態によるプロセッサ１３０又はプロセッサ８３０は、図６の（ａ）に示されたように、睡眠音響情報２１０に対応してスペクトログラム３００を生成することができる。

【0224】

スペクトログラム３００生成の基礎になるローデータ（睡眠音響情報）の入力を受けることができるが、ローデータは使用者が入力した開始時点から終了時点まで使用者端末等を介して獲得されたり、使用者の端末操作（例：アラーム設定）が成された時点から端末操作に対応する時点（例：アラーム設定時間）まで獲得されたり、使用者の睡眠パターンに基づいて自動的に時点が選択されて獲得されてもよく、使用者の睡眠意図時点をサウンド（使用者の声、呼吸音、周辺機器（ＴＶ、洗濯機）の音など）や照度変化などに基づいて、自動的に時点を決定して獲得されてよい。

【0225】

図６の（ａ）に示されはしなかったが、入力されたローデータを前処理する過程がさらに含まれてよい。前処理過程は、ローデータのノイズリダクション過程を含む。ノイズリダクション過程でローデータに含まれたノイズ（例：ホワイトノイズ）が除去される。ノイズリダクション過程は、バックグラウンドノイズ（ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｎｏｉｓｅ）を除去するためのスペクトルゲート（ｓｐｅｃｔｒａｌ ｇａｔｉｎｇ）、スペクトルサブトラクション（ｓｐｅｃｔｒａｌ ｓｕｂｓｔｒａｃｔｉｏｎ）等のアルゴリズムを用いて成すことができる。さらに、本発明では、ディープラーニング基盤のノイズリダクションアルゴリズムを用いてノイズ除去過程を遂行することができる。すなわち、ディープラーニングを介して、使用者の息づかい、呼吸音に特化したノイズリダクションアルゴリズムを用いることができる。特に、本発明は、ローデータからフェーズを除いたアンプリチュードのみに基づいてスペクトログラムを生成することができるが、これに限定されない。これは、プライバシーを保護するだけでなく、データ容量を低くして処理速度を向上させる。

【0226】

本発明の実施形態によるプロセッサ１３０又はプロセッサ８３０は、睡眠音響情報２１０に対する高速フーリエ変換を遂行して、睡眠音響情報２１０に対応するスペクトログラム３００を生成することができる。

【0227】

スペクトログラム３００は、音や波動を視角化して把握するためのもので、波形（ｗａｖｅｆｏｒｍ）とスペクトル（ｓｐｅｃｔｒｕｍ）の特徴が組み合わされたものであってよい。スペクトログラム３００は、時間軸と周波数軸の変化に応じて振幅の差を印刷濃度、又は表示色の差で示したものであってよい。

【0228】

前処理された音響関連ローデータは、３０秒単位に切られてメルスペクトログラムに変換されてよい。これにより、３０秒のメルスペクトログラムは、２０ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｂｉｎ ｘ １２０１ ｔｉｍｅ ｓｔｅｐの次元を有してよい。本発明では、長方形のメルスペクトログラムを正方形の形態に変えるために、スプリットカット（ｓｐｌｉｔ－ｃａｔ）方式を用いることによって情報量を格納できるようになる。

【0229】

一方、本発明は、クリーンな息づかいに家庭環境で発生する多様なノイズを加えて多様な家庭環境で測定された息づかいをシミュレーションする方法を利用することができる。音はアディティブ（ａｄｄｉｔｉｖｅ）な性質を有しているので、互いに加えることができる。しかし、ｍｐ３やｐｃｍなどの原本音響信号を加えてメルスペクトログラムに変換することは、多くのコンピューティング資源が消耗しかねない。

【0230】

したがって、本発明は、息づかい、ノイズを、それぞれメルスペクトログラムに変換して加える方法を提示する。これを介して、多様な家庭環境で測定された息づかいをシミュレーションしてディープラーニングモデル学習に活用することにより、多様な家庭環境におけるｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓを確保できるようになる。

【0231】

本発明において、睡眠音響情報２１０は、使用者の睡眠時間中に獲得される呼吸及び体の動きに係わる音響に関連したものであるため、非常に小さい音であり得る。これにより、プロセッサ１３０又はプロセッサ８３０は、睡眠音響情報をスペクトログラム３００に変換して音響に対する分析を遂行することができる。この場合、スペクトログラム３００は、前述したように、音の周波数スペクトルが時間によってどのように変化するのかを示す情報を含んでいるので、比較的小さい音響に関連した呼吸又は動きパターンを容易に識別することができ、分析の効率を向上させることができる。

【0232】

又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が上述した動作を遂行することができる。

【0233】

一実施形態によれば、多様な睡眠段階に従って、それぞれのスペクトログラムが相違した濃度の周波数スペクトルを有するように構成されてよい。具体的に、睡眠音響情報のエネルギーレベルの変化だけでは、目覚めている状態、ＲＥＭ睡眠状態、浅い睡眠状態及び深い睡眠状態のうち少なくとも一つなのかを予測しにくいこともあるが、睡眠音響情報をスペクトログラムに変換することによって、各周波数のスペクトルの変化を容易に感知することがあるので、小さい音（例えば、呼吸及び体の動き）に対応した分析が可能になり得る。

【0234】

また、プロセッサ１３０又はプロセッサ８３０は、スペクトログラム３００を睡眠分析モデルの入力で処理して睡眠段階情報を獲得することができる。ここで、睡眠分析モデルは、使用者の睡眠段階の変化に関連した睡眠段階情報を獲得するためのモデルで、使用者の睡眠中に獲得された睡眠音響情報を入力にして睡眠段階情報を出力することができる。実施形態において、睡眠分析モデルは、１以上のネットワーク関数を介して構成される神経網モデルを含んでよい。

【0235】

ネットワーク関数及びニューラルネットワーク

【0236】

本発明の実施形態において、睡眠分析モデルは、１以上のネットワーク関数を介して構成される神経網モデルを含んでよい。睡眠分析モデルは、１以上のネットワーク関数で構成され、１以上のネットワーク関数は、一般的に「ノード」と指摘され得る相互連結された計算単位の集合で構成されてよい。このような「ノード」は、「ニューロン（ｎｅｕｒｏｎ）」と指称されてもよい。１以上のネットワーク関数は、少なくとも１以上のノードを含んで構成される。１以上のネットワーク関数を構成するノード（又は、ニューロン）は、１以上の「リンク」によって相互連結されてよい。

【0237】

図９は、本発明の一実施形態と関連した１以上のネットワーク関数を示した概略図である。

【0238】

ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ：ｄｅｅｐ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ、深層神経網）は、入力レイヤーと出力レイヤーの他に複数の隠れレイヤーを含む神経網を意味してよい。ディープニューラルネットワークを用いれば、データの潜在的な構造（ｌａｔｅｎｔ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ）を把握することができる。

【0239】

すなわち、写真、文、ビデオ、音声、音楽の潜在的な構造（例えば、どんな物体が写真にあるのか、文の内容と感情が何なのか、音声の内容と感情が何なのかなど）を把握することができる。ディープニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ：ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）、オートエンコーダ（ａｕｔｏ ｅｎｃｏｄｅｒ）、ＧＡＮ（Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ Ａｄｖｅｒｓａｒｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）、制限ボルツマンマシン（ＲＢＭ：ｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄ ｂｏｌｔｚｍａｎｎ ｍａｃｈｉｎｅ）、深層信頼ネットワーク（ＤＢＮ：ｄｅｅｐ ｂｅｌｉｅｆ ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｑネットワーク、Ｕネットワーク、シャムネットワークなどを含んでよい。前述したディープニューラルネットワークの記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0240】

本発明の一実施形態において、ネットワーク関数はオートエンコーダを含んでもよい。オートエンコーダは、入力データと類似した出力データを出力するための人工神経網の一種であってよい。オートエンコーダは、少なくとも一つの隠れレイヤーを含んでよく、奇数個の隠れレイヤーが入出力レイヤーの間に配置されてよい。

【0241】

それぞれのレイヤーのノードの数は、入力レイヤーのノードの数からボトルネックレイヤー（エンコーディング）という中間レイヤーに縮小され、ボトルネックレイヤーから出力レイヤー（入力レイヤーと対称）に縮小と対称されて拡張されてもよい。次元削減レイヤーと次元復元レイヤーのノードとは、対称でも又は非対称であってもよい。

【0242】

本発明の実施形態によるオートエンコーダは、非線形次元削減を遂行することができる。入力レイヤー及び出力レイヤーの数は、入力データの前処理以降に残ったセンサの数と対応されてよい。オートエンコーダ構造においてエンコーダに含まれた隠れレイヤーのノードの数は、入力レイヤーから離れるほど減少する構造を有し得る。

【0243】

ボトルネックレイヤー（エンコーダとデコーダとの間に位置する最も少ないノードを有するレイヤー）のノードの数は非常に小さい場合、十分な量の情報が伝達できないことがあるので、特定数以上（例えば、入力レイヤーの半分以上など）に維持されてもよい。

【0244】

ニューラルネットワークは、教師あり学習（ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｌｅａｒｎｉｎｇ）、教師なし学習（ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｌｅａｒｎｉｎｇ）、及び半教師あり学習（ｓｅｍｉ ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｌｅａｒｎｉｎｇ）のうち少なくとも一つの方式で学習することができる。ニューラルネットワークの学習は、出力のエラーを最小化するためのものである。

【0245】

ニューラルネットワークの学習において反復的に学習データをニューラルネットワークに入力させて、学習データに対するニューラルネットワークの出力とターゲットのエラーを計算し、エラーを減らすための方向にニューラルネットワークのエラーをニューラルネットワークの出力レイヤーから入力レイヤー方向に逆伝播（ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）してニューラルネットワークの各ノードの加重値をアップデートする過程である。

【0246】

教師あり学習の場合、それぞれの学習データに正解がラベルリングされている学習データを使用し（すなわち、ラベルリングされた学習データ）、教師なし学習の場合は、それぞれの学習データに正解がラベリングされていないことがある。すなわち、例えば、データ分類に関する教師あり学習の場合の学習データは、学習データそれぞれにカテゴリーがラベリングされたデータであってよい。

【0247】

ラベルリングされた学習データがニューラルネットワークに入力され、ニューラルネットワークの出力（カテゴリー）と学習データのラベルとを比較することによりエラー（ｅｒｒｏｒ）を計算することができる。他の例として、データ分類に関する教師なし学習の場合、入力である学習データがニューラルネットワーク出力と比較されることによりエラーを計算することができる。

【0248】

計算されたエラーは、ニューラルネットワークから逆方向（すなわち、出力レイヤーから入力レイヤー方向）に逆伝播されて、逆伝播によりニューラルネットワークの各レイヤーの各ノードの連結加重値をアップデートすることができる。アップデートされる各ノードの連結加重値は、学習率（ｌｅａｒｎｉｎｇ ｒａｔｅ）によって変化量を決定することができる。

【0249】

入力データに対するニューラルネットワークの計算とエラーの逆伝播は、学習サイクル（ｅｐｏｃｈ）を構成することができる。学習率は、ニューラルネットワークの学習サイクルの反復回数によって相違するように適用されてよい。

【0250】

例えば、ニューラルネットワークの学習初期には、高い学習率を使用してニューラルネットワークが早く一定水準の性能を確保するようにして効率性を高め、学習後期には、低い学習率を使用して精度を高めることができる。

【0251】

ニューラルネットワークの学習において、一般的に学習データは実際のデータ（すなわち、学習されたニューラルネットワークを用いて処理しようとするデータ）の部分集合であってよく、したがって、学習データに対するエラーは減少するが、実際のデータに対してはエラーが増加する学習サイクルが存在し得る。

【0252】

過剰適合（ｏｖｅｒｆｉｔｔｉｎｇ）は、このように学習データに過度に学習して実際のデータに対するエラーが増加する現象である。例えば、黄色の猫を見せて猫を学習したニューラルネットワークが、黄色以外の猫を見て猫であることを認識できない現象が過剰適合の一種である。

【0253】

過剰適合は、マシンラーニングアルゴリズムのエラーを増加させる原因として作用し得る。このような過剰適合を防ぐために多様な最適化方法が使用されてよい。過剰適合を防ぐためには、学習データを増加させたり、レギュラリゼイション（ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ）、学習の過程でネットワークのノードの一部を省略するドロップアウト（ｄｒｏｐｏｕｔ）等の方法が適用されてよい。

【0254】

本明細書にわたって、演算モデル、神経網、ネットワーク関数、ニューラルネットワーク（ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）は、同一の意味として使用されてよい（以下では、神経網に統一して記述する。）。データ構造は神経網を含んでよい。

【0255】

そして、神経網を含むデータ構造は、コンピュータ読み取り可能媒体に格納されてよい。神経網を含むデータ構造はまた、神経網に入力されるデータ、神経網の加重値、神経網のハイパーパラメータ、神経網から獲得したデータ、神経網の各ノード、又はレイヤーと関連した活性関数、神経網の学習のための損失関数を含んでよい。

【0256】

神経網を含むデータ構造は、前記開示された構成のうち任意の構成要素を含んでよい。すなわち、神経網を含むデータ構造は、神経網に入力されるデータ、神経網の加重値、神経網のハイパーパラメータ、神経網から獲得したデータ、神経網の各ノード、又はレイヤーと関連した活性関数、神経網のトレーニングのための損失関数等の全部又はこれらの任意の組み合わせを含んで構成されてよい。前述した構成以外にも、神経網を含むデータ構造は、神経網の特性を決定する任意の他の情報を含んでよい。

【0257】

また、データ構造は、神経網の演算過程に使用されたり発生する全ての形態のデータを含んでよく、前述した事項に制限されるわけではない。コンピュータ読み取り可能媒体は、コンピュータ読み取り可能記録媒体及び／又はコンピュータ読み取り可能伝送媒体を含んでよい。神経網は、一般的にノードと指称され得る相互連結された計算単位の集合で構成されてよい。このようなノードは、ニューロン（ｎｅｕｒｏｎ）と指称されてもよい。神経網は、少なくとも１以上のノードを含んで構成される。

【0258】

神経網内において、リンクを介して連結された１以上のノードは、相対的に入力ノード及び出力ノードの関係を形成することができる。入力ノード及び出力ノードの概念は相対的なものとして、一つのノードに対し出力ノードの関係にある任意のノードは、他のノードとの関係において入力ノードの関係にあってよく、その逆も成立し得る。

【0259】

前述したように、入力ノード対出力ノードの関係は、リンクを中心に生成されてよい。図８に見るように、一つの入力ノードに１以上の出力ノードがリンクを介して連結されてよく、その逆も成立し得る。

【0260】

一つのリンクを介して連結された入力ノード及び出力ノード関係において、出力ノードは、入力ノードに入力されたデータに基づいてその値が決定されてよい。ここで、入力ノードと出力ノードを相互連結するノードは、加重値（ｗｅｉｇｈｔ）を有してよい。

【0261】

加重値は可変的であってよく、神経網が所望する機能を遂行するために、使用者又はアルゴリズムによって可変されてよい。例えば、一つの出力ノードに１以上の入力ノードがそれぞれのリンクによって相互連結された場合、出力ノードは、前記出力ノードと連結された入力ノードに入力された値、及びそれぞれの入力ノードに対応するリンクに設定された加重値に基づいて出力ノード値を決定することができる。

【0262】

前述したように、神経網は、１以上のノードが１以上のリンクを介して相互連結されて神経網内で入力ノード及び出力ノード関係を形成する。神経網内でノードとリンクの個数及びノードとリンクとの間の連関関係、リンクそれぞれに付与された加重値の値により、神経網の特性が決定されてよい。

【0263】

例えば、同一の個数のノード及びリンクが存在し、リンクの間の加重値の値が相違した二つの神経網が存在する場合、二つの神経網は互いに相違したものと認識され得る。

【0264】

神経網を構成するノードのうちの一部は、最初入力ノードからの距離に基づいて、一つのレイヤー（ｌａｙｅｒ）を構成することができる。例えば、最初入力ノードから距離がｎであるノードの集合は、ｎレイヤーを構成することができる。

【0265】

最初入力ノードから距離は、最初入力ノードから当該ノードまで到達するために経なければならないリンクの最小個数によって定義することができる。

【0266】

しかし、このようなレイヤーの定義は、説明のための任意的なものであって、神経網内でレイヤーの差数は前述したものと相違した方法で定義されてよい。例えば、ノードのレイヤーは、最終出力ノードから距離によって定義されてもよい。

【0267】

最初入力ノードは、神経網内のノードのうち他のノードとの関係でリンクを経ずにデータが直接入力される１以上のノードを意味してよい。又は、神経網ネットワーク内で、リンクを基準としたノード間の関係において、リンクに連結された他の入力ノードを持たないノードを意味してよい。

【0268】

これと同様に、最終出力ノードは、神経網内のノードのうち他のノードとの関係で、出力ノードを持たない１以上のノードを意味し得る。また、隠れノードは、最初入力ノード及び最後出力ノードでない神経網を構成するノードを意味し得る。本発明の一実施形態にともなう神経網は、入力レイヤーのノードが出力レイヤーに近い隠れレイヤーのノードよりも多くてよく、入力レイヤーから隠れレイヤーに進むことによりノードの数が減少する形態の神経網であってよい。

【0269】

神経網は、１以上の隠れレイヤーを含んでよい。隠れレイヤーの隠れノードは、以前のレイヤーの出力と周辺の隠れノードの出力を入力にすることができる。各隠れレイヤー別の隠れノードの数は、同一であってもよく、相違してもよい。

【0270】

入力レイヤーのノードの数は、入力データのデータフィールドの数に基づいて決定されてよく、隠れノードの数と同一であってもよく、相違してもよい。入力レイヤーに入力された入力データは、隠れレイヤーの隠れノードによって演算することができ、出力レイヤーである完全連結レイヤー（ＦＣＬ：ｆｕｌｌｙ ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ｌａｙｅｒ）によって出力することができる。

【0271】

フィーチャー抽出モデル及びフィーチャー分類モデル

【0272】

本発明の一実施形態によれば、睡眠分析モデルは、予め決められたエポック別の１以上のフィーチャーを抽出するフィーチャー抽出モデル、及びフィーチャー抽出モデルを介して抽出されたフィーチャーそれぞれを１以上の睡眠段階に分類して睡眠段階情報を生成するフィーチャー分類モデルを含んでよい。

【0273】

実施形態によれば、フィーチャー抽出モデルは、スペクトログラム３００の時系列的周波数パターンを分析して、呼吸音、呼吸パターンパターンに関連したフィーチャーを抽出することができる。

【0274】

一実施形態において、フィーチャー抽出モデルは、学習データセットを介して事前学習された神経網モデル（例えば、オートエンコーダ）の一部を介して構成されてよい。ここで、学習データセットは、複数のスペクトログラム及び各スペクトログラムに対応する複数の睡眠段階情報で構成されてよい。

【0275】

一実施形態において、フィーチャー抽出モデルは、学習データセットを介して学習された独自のディープラーニングモデル（例えば、オートエンコーダ）を介して構成されてよい。フィーチャー抽出モデルは、地図学習又は非地図学習方式を介して学習されてよい。フィーチャー抽出モデルは、学習データセットを介して入力データと類似した出力データを出力するように学習されてよい。

【0276】

詳しく説明すると、エンコーダを介してエンコーディング過程で入力されたスペクトログラムの核心特徴データ（又は、フィーチャー）のみを隠れレイヤーを介して学習し、残りの情報を損失させることができる。この場合、デコーダを介したデコーディング過程で隠れレイヤーの出力データは完璧な複写値でない入力データ（すなわち、スペクトログラム）の近似値であってよい。すなわち、オートエンコーダは、出力データと入力データが出来るだけ同じになるように加重値を調整するように学習することができる。

【0277】

学習データセットに含まれた複数のスペクトログラムそれぞれには、睡眠段階情報がタギングされてよい。複数のスペクトログラムそれぞれをエンコーダに入力されてよく、各スペクトログラムに対応する出力はタギングされた睡眠段階情報とマッチングして格納されてよい。

【0278】

具体的に第１睡眠段階情報（例えば、浅い睡眠）がタギングされた第１学習データセット（すなわち、複数のスペクトログラム）を入力とする場合、当該入力に関連したフィーチャーは、第１睡眠段階情報とマッチングして格納することができる。実施形態において、出力に関連した１以上のフィーチャーは、ベクター空間上に表示することができる。

【0279】

この場合、第１学習データセットをそれぞれに対応して出力された特徴データは、第１睡眠段階に関連したスペクトログラムを介した出力であるため、ベクター空間上で比較的近い距離に位置することができる。すなわち、各睡眠段階に対応して複数のスペクトログラムが類似したフィーチャーを出力するようにエンコーダの学習が遂行されてよい。

【0280】

エンコーダの場合、デコーダが入力データをよく復元できるようにする特徴をよく抽出するように学習することができる。したがって、フィーチャー抽出モデル４１０の学習されたオートエンコーダのうち、エンコーダを介して具現されることにより、入力データ（すなわち、スペクトログラム）をよく復元できるようにする特徴（すなわち、複数のフィーチャー）を抽出することができる。

【0281】

前述した学習過程を介してフィーチャー抽出モデル４１０を構成するエンコーダは、スペクトログラム（例えば、睡眠音響情報に対応して変換されたスペクトログラム）を入力とする場合、当該スペクトログラムに対応するフィーチャーを抽出することができる。

【0282】

実施形態において、プロセッサ１３０又はプロセッサ８３０は、睡眠音響情報２１０に対応して生成されたスペクトログラム３００をフィーチャー抽出モデルの入力で処理してフィーチャーを抽出することができる。ここで、睡眠音響情報２１０は、使用者の睡眠中に時系列的に獲得される時系列データであるため、プロセッサ１３０又はプロセッサ８３０は、スペクトログラム３００を予め決められたエポックに分割することができる。例えば、プロセッサ１３０又はプロセッサ８３０は、睡眠音響情報２１０に対応するスペクトログラム３００を３０秒単位で分割して複数個のスペクトログラムを獲得することができる。例えば、使用者の７時間（すなわち、４２０分）睡眠中の睡眠音響情報が獲得された場合、プロセッサ１３０又はプロセッサ８３０は３０秒単位でスペクトログラムを分割して８４０個のスペクトログラムを獲得することができる。

【0283】

又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が上述した動作のうち少なくとも１以上を遂行することができる。前述した睡眠時間、スペクトログラムの分割時間単位及び分割個数に対する具体的な数値的記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0284】

本発明の実施形態によるプロセッサ１３０又はプロセッサ８３０は、分割された複数個のスペクトログラムそれぞれをフィーチャー抽出モデルの入力で処理して、複数個のスペクトログラムそれぞれに対応する複数のフィーチャーを抽出することができる。例えば、複数個のスペクトログラムの個数が８４０個である場合、これに対応してフィーチャー抽出モデルが抽出する複数のフィーチャーの個数もまた８４０個であってよい。前述したスペクトログラム及び複数のフィーチャーの個数に関連した具体的な数値的記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0285】

また、プロセッサ１３０又はプロセッサ８３０は、フィーチャー抽出モデルを介して出力された複数のフィーチャーを、フィーチャー分類モデルの入力で処理して睡眠段階情報を獲得することができる。実施形態において、フィーチャー分類モデルはフィーチャーに対応して睡眠段階を予測するようにモデリングされた神経網モデルであってよい。

【0286】

例えば、フィーチャー分類モデルは、完全連結レイヤー（ｆｕｌｌｙ ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ｌａｙｅｒ）を含んで構成され、フィーチャーを睡眠段階のうち少なくとも一つに分類するモデルであってよい。例えば、フィーチャー分類モデルは、第１スペクトログラムに対応する第１フィーチャーを入力にする場合、当該第１フィーチャーを浅い睡眠に分類することができる。

【0287】

フィーチャー分類モデルは、様々エポックに関連したスペクトログラムを入力にして様々なエポックの睡眠段階を予測するマルチエポック分類を遂行することができる。マルチエポック分類とは、単一エポックのスペクトログラム（すなわち、３０秒に該当する一つのスペクトログラム）に対応して一つの睡眠段階分析情報を提供するのではなく、複数のエポックに当該するスペクトログラム（すなわち、それぞれ３０秒に該当するスペクトログラムの組み合わせ）を入力にして、様々な睡眠段階（例えば、時間変化による睡眠段階の変化）を一度に推定するためのものであってよい。

【0288】

例えば、呼吸パターンは、脳波信号又は他の生体信号に比べてゆっくり変化するので、過去と未来の時点においてパターンがどのように変化するのかを観察してこそ、正確な睡眠段階の推定が可能であり得る。具体的な例を挙げると、フィーチャー分類モデルは、４０個のスペクトログラム（例えば、それぞれ３０秒に該当するスペクトログラムが４０個）を入力にして、中央に位置した２０個のスペクトログラムに対する予測を遂行することができる。すなわち、１～４０のスペクトログラムを全て詳しく見るが、１０～２０に対応するスペクトログラムに対応する分類を介して睡眠段階を予測することができる。前述したスペクトログラムの個数に対する具体的な数値的記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0289】

すなわち、睡眠段階を推定する過程において、単一スペクトログラムそれぞれに対応して睡眠段階の予測を遂行するのではなく、過去と未来に関連した情報を全て考慮できるように複数のエポックに該当するスペクトログラムを入力として活用するようにすることで、出力の正確度の向上を図ることができる。

【0290】

前述したように、プロセッサ１３０又はプロセッサ８３０は、睡眠音響情報に基づいてスペクトログラムを獲得することができる。この場合、スペクトログラムロの変換は、比較的小さい音響に関連した呼吸又は動きパターンを容易に分析するようにするためであってよい。また、プロセッサ１３０又はプロセッサ８３０は、フィーチャー抽出モデル及びフィーチャー分類モデルを含んで構成される睡眠分析モデルを活用して獲得したスペクトログラムに基づいた睡眠段階情報を生成することができる。この場合、睡眠分析モデルは、過去と未来に関連した情報を全て考慮できるように、複数のエポックに該当するスペクトログラムを入力にして睡眠段階の予測を遂行することができるので、より正確度のある睡眠段階情報を出力することができる。

【0291】

すなわち、プロセッサ１３０又はプロセッサ８３０は、前述したような睡眠分析モデルを活用して、睡眠音響情報に対応する睡眠段階情報を出力することができる。

【0292】

又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が上述した動作を遂行することができる。

【0293】

実施形態によれば、睡眠段階情報は、使用者の睡眠中に変化する睡眠段階に関連した情報であってよい。例えば、睡眠段階情報は、使用者の昨夜の８時間睡眠の間の各時点別に、使用者の睡眠が浅い睡眠、普通睡眠、深い睡眠、又はＲＥＭ睡眠などに変化した情報を意味してよい。前述した睡眠段階情報に対する具体的な記載は例示にすぎず、本発明はこれに制限されない。

【0294】

使用者のプライバシー保護方法

【0295】

図６の（ｂ）は、本発明による睡眠分析方法において、使用者から抽出された睡眠音響情報に対するメルスペクトログラム変換を用いたプライバシー保護方法を説明するための概念図である。

【0296】

図６の（ｂ）に示されたように、使用者から抽出された音響情報、あるいは、これから抽出されたローデータ（ｒａｗ ｄａｔａ）の睡眠音響情報は、ノイズリダクションの前処理過程を経る。ノイズリダクション過程では、ローデータ（ｒａｗ ｄａｔａ）に含まれたノイズ（例：ホワイトノイズ）が除去される。

【0297】

ノイズリダクション過程は、バックグラウンドノイズ（ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｎｏｉｓｅ）を除去するためのスペクトルゲート（ｓｐｅｃｔｒａｌ ｇａｔｉｎｇ）、スペクトルサブトラクション（ｓｐｅｃｔｒａｌ ｓｕｂｓｔｒａｃｔｉｏｎ）等のアルゴリズムを用いて成されてよい。

【0298】

さらに、本発明においては、ディープラーニング基盤のノイズリダクションアルゴリズムを用いてノイズ除去過程を遂行することができる。ディープラーニング基盤のノイズリダクションアルゴリズムは、使用者の息づかい、呼吸音に特化した、換言すれば、使用者の息づかいや呼吸音を介して学習された（ｌｅａｒｎｅｄ）ノイズリダクションアルゴリズムを用いることができる。

【0299】

以降、ノイズが除去されたローデータ（ｒａｗ ｄａｔａ）は、メルスペクトログラム（Ｍｅｌ－Ｓｐｅｃｔｒｏｇｒａｍ）に生成される。ここで、メルスペクトログラムとは、与えられた入力文章（テキスト）であって、周波数領域の簡素化されたベクターの列を意味する。

【0300】

この時、ローデータ（ｒａｗ ｄａｔａ）からフェーズを除いたアンプリチュードのみに基づいてメルスペクトログラムを生成する方式を用いることができ、これは、プライバシーを保護するだけでなく、データ容量を低くして処理速度を向上させる。ただし、他の実施形態では、フェーズとアンプリチュードを共に用いてメルスペクトログラムを生成することも可能である。

【0301】

本発明は、睡眠音響情報２１０に基づいて生成されたメルスペクトログラム３００を用いて睡眠分析モデルを生成し、オーディオデータに表現される睡眠音響情報をそのまま用いることになれば、情報量が非常に多いので、演算量、演算時間が大幅に増加することになり、願わない信号まで含まれているので、演算精度が低下するだけでなく、使用者のすべてのオーディオ信号が外部サーバ２０又はＡＩサーバ３１０に転送される場合、プライバシー侵害の恐れがある。

【0302】

本発明は、上述した方法で睡眠音響情報のノイズを除去した後、これをメルスペクトログラム（Ｍｅｌ ｓｐｅｃｔｒｏｇｒａｍ）に変換し、メルスペクトログラムを学習させて睡眠分析モデルを生成するので、演算量、演算時間を減らすことができ、個人のプライバシー保護まで図ることができるようになる。

【0303】

この時、サウンドデータの非識別化は、自然語及び呼吸音に対して成されてよく、これは、それぞれ自然語変換メルスペクトログラム、呼吸音変換メルスペクトログラムに変換されてよい。本発明による睡眠分析では、分析モデルに必要な情報だけを活用して演算速度を向上させ、演算負荷を減少させることができる。

【0304】

睡眠分析方法の正確度検証及び実施形態

【0305】

図３４は、本発明による睡眠分析方法の正確度を検証した表として、年齢、性別、ＢＭＩ、疾患の有無に従って分析した実験結果データである。

【0306】

図３４は、本発明による睡眠分析方法に対する一実施形態として、スマートスピーカーとスマートフォンを用いた場合を、理解しやすく示した概念図である。

【0307】

本発明による睡眠分析方法は、病院における睡眠多元検査方法と異なり、検査途中に照明をオン／オフすることもでき、室内温度及び湿度を自由に調節することもできる。

【0308】

すなわち、固定されている病院環境の検証を越えて、超格差のために多様な実際の状況に対する検証が可能である、スマート家電機器８００及びスマートフォン９００だけを用いて、病院でない多様な環境でも便利で柔軟性があるように睡眠分析が可能になる。

【0309】

これにより、図３４に見るように、多様な範囲の年齢、性別、ＢＭＩ、睡眠無呼吸症、四肢運動障害対象群に対しても、実際に持続的に高い正確度を示す実験結果を確認することができた。

【0310】

図３４に見るように、理解の便宜のためにスマート家電機器８００をスマートスピーカーと想定したが、これに限定されない。すなわち、スマート家電機器８００は、タブレットＰＣ（ｔａｂｌｅｔ ｐｅｒｓｏｎａｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、移動電話機（ｍｏｂｉｌｅ ｐｈｏｎｅ）、画像電話機、電子ブックリーダー機（ｅ－ｂｏｏｋ ｒｅａｄｅｒ）、デスクトップＰＣ（ｄｅｓｋｔｏｐ ｐｅｒｓｏｎａｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ラップトップＰＣ（ｌａｐｔｏｐ ｐｅｒｓｏｎａｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ネットブックコンピュータ（ｎｅｔｂｏｏｋ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ワークステーション（ｗｏｒｋｓｔａｔｉｏｎ）、サーバ、ＰＤＡ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｄｉｇｉｔａｌ ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ＰＭＰ（ｐｏｒｔａｂｌｅ ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｐｌａｙｅｒ）、ＭＰ３プレーヤ、モバイル医療機器、カメラ（ｃａｍｅｒａ）、又はウェラブル装置（ｗｅａｒａｂｌｅ ｄｅｖｉｃｅ）（例：スマートメガネ、ヘッドマウントディスプレイ（ｈｅａｄ－ｍｏｕｎｔｅｄ－ｄｅｖｉｃｅ（ＨＭＤ））、電子衣服、電子ブレスレット、電子ネックレス、電子アプセサリー（ａｐｐｃｅｓｓｏｒｙ）、電子他トゥー、スマートウォッチ（ｓｍａｒｔ ｗａｔｃｈ））、スマートミラー（ｓｍａｒｔ ｍｉｒｒｏｒ）、キオスク（ｋｉｏｓｋ）等で具現されてよい。

【0311】

さらに、スマート家電機器８００は、ＴＶ、ＤＶＤ（ｄｉｇｉｔａｌ ｖｉｄｅｏ ｄｉｓｋ）プレーヤ、オーディオ、冷蔵庫、エアコン、掃除機、オーブン、電子レンジ、洗濯機、空気清浄機、セットトップボックス（ｓｅｔ－ｔｏｐ ｂｏｘ）、ホームオートメーションコントロールパネル（ｈｏｍｅ ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｐａｎｅｌ）、セキュリティーコントロールパネル（ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｃｏｎｔｒｏｌ ｐａｎｅｌ）、ＴＶボックス）、ゲームコンソール、電子辞典、電子キー、カムコーダ（ｃａｍｃｏｒｄｅｒ）、又は電子額縁のようなスマート家電製品（ｓｍａｒｔ ｈｏｍｅ ａｐｐｌｉａｎｃｅ）、各種医療機器、家庭用ロボット、モノのインターネット装置（ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ ｔｈｉｎｇｓ）（例：電球、各種センサ、電気、又はガスメータ器、スプリンクラー装置、火災警報器、温度調節器（ｔｈｅｒｍｏｓｔａｔ）、街灯、トースター（ｔｏａｓｔｅｒ）、運動器具、温水タンク、ヒーター、ボイラーなど）で具現されてよい。また、スマート家電機器８００は、家具（ｆｕｒｎｉｔｕｒｅ）又は建物／構造物の一部、電子ボード（ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｂｏａｒｄ）、電子サイン受信装置（ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｓｉｇｎａｔｕｒｅ ｒｅｃｅｉｖｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅ）、プロジェクタ（ｐｒｏｊｅｃｔｏｒ）等で具現されてよく、上で言及した多様な装置のうち一つ又はそれ以上の組み合わせであってよい。

【0312】

又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が上述した多様な装置のうちの一つ又はそれ以上の組み合わせに該当することができる。

【0313】

したがって、本発明による睡眠分析方法は、病院ではないところでも、時間と場所にこだわらず、スマートフォン９００やスマートスピーカーなどのスマート家電機器８００を介して便利で簡単に使用者の深層睡眠分析が可能である。

【0314】

非接触式睡眠分析システムの構成

【0315】

図５０は、本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析システムの動作を説明するための構成図であって、１以上のスマート家電機器８００、スリープトラックアプリ、自律走行車両８０１及び居住空間８０２を含む。

【0316】

図５１は、本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析システムの構成要素間の動作を説明するための構成図であって、スマート家電機器８００、スマートフォン９００、及びＡＩサーバ３１０を含む。

【0317】

図５０に示されたように、本発明によるスマート家電機器８００は、内蔵されたマイクが使用者の睡眠音響情報を獲得し、これを用いて睡眠分析（非接触式睡眠分析）を遂行することにより、さらに汎用的で精密な睡眠分析を遂行することができる。

【0318】

すなわち、病院の睡眠多元検査などの環境検証を越えて、多様な実際の状況検証をすることができ、不眠症だけでなく睡眠無呼吸症及び睡眠低呼吸症のイベントまでリアルタイムで正確に感知し、多様な範囲の年齢、性別、人種、ＢＭＩ、疾患の有無についても睡眠診断ソリューションを提供することができる。

【0319】

図５１に見るように、スマート家電機器８００及びスマートフォン９００が連動して使用者の睡眠分析を遂行する。スマート家電機器８００とスマートフォン９００は、ブルートゥース（登録商標）等を介してペアリングになったり、その他の無線通信方式で互いに連結されてよい。

【0320】

スマートフォン９００は、スマート家電機器８００から獲得される使用者の睡眠音響情報に基づいて睡眠分析を遂行することができる。

【0321】

この時、使用者の睡眠音響情報は、スマート家電機器８００から獲得されてスマートフォン９００に伝達されてもよいが、スマートフォン９００に内蔵されたマイクを介して独自に獲得されてもよい。

【0322】

すなわち、図５１に示された実施形態において、睡眠段階分析は、スマート家電機器８００及びスマートフォン９００を介して非接触式睡眠段階の分析が成される。使用者は、スマートフォン９００から導出された睡眠段階分析結果をスマートフォン９００の画面を介して確認することができる。

【0323】

このように、使用者がスマート家電機器８００を着用していない場合にも、少なくとも前記睡眠分析のための入力信号の一部（例：身体の動き情報）、又は睡眠分析のための入力信号（睡眠音響情報）を受信するために、スマート家電機器８００が使用者の周辺に適切に配置される必要がある。

【0324】

特に、身体の動き情報を抽出するためには、少なくとも使用者の動きを感知することができる領域（例：枕の下部、マットレスの上部など）に配置された方が良い。

【0325】

反面、音響は放射的な方向に伝達されるので、睡眠音響情報のみを用いる場合には、使用者の位置、使用者とスマート家電機器８００との距離や角度と無関係に情報を収集及び分析することができる長所がある。

【0326】

したがって、本発明のスマート家電機器８００は、必ずしも使用者に着用されなくても、使用者の位置、使用者との距離や角度と無関係に、使用者の睡眠空間内に所定の半径（例：４～５ｍ）内に適切に配置されるならば、上で説明した睡眠段階の分析が可能になる。半径に対する具体的な数値的記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0327】

一実施形態では、スマート家電機器８００が睡眠分析のための入力信号（睡眠音響情報）を受信できるように、スマート家電機器８００が使用者に未着用された場合、使用者をしてスマート家電機器８００を使用者に近いように配置できるように所定の信号を送出することができる。所定の信号は、振動、アラーム、テキスト、ＬＥＤなどであってよい。

【0328】

使用者とスマート家電機器８００の間の半径は、スマート家電機器８００によって抽出されてもよく、スマートフォン９００によって抽出されてもよい。

【0329】

すなわち、使用者の睡眠空間は固定されているので、スマート家電機器８００の位置を追跡してスマート家電機器８００が適切な位置に配置されているか判断することができる。

【0330】

一方、スマート家電機器８００は、使用者に着用可能なデバイスでない、使用者の睡眠に用いられる睡眠用製品（デバイス）に該当し得る。例えば、スマート家電機器８００の一つとして、スマートスピーカー（ｓｍａｒｔ ｓｐｅａｋｅｒ）が用いられてよい。スマートスピーカーは、多様な音響情報を測定するために、音響センサを内部に含んでよい。

【0331】

スマートスピーカーは、音響センサを介して獲得された音響情報を用いて、１次睡眠分析を遂行することができる。スマートスピーカーは、スマートフォン９００とペアリングになり、スマートスピーカーで測定された情報、又はスマートスピーカーで分析された１次睡眠分析結果がスマートフォン９００に伝達されてよい。この時、スマートスピーカーは通信モジュールを含んでよい。

【0332】

また、スマート家電機器８００の一つとして、スマートマットレス（ｓｍａｒｔ ｍａｔｔｒｅｓｓ）が用いられてよい。スマートマットレスは、多様な音響情報を測定するために、音響センサを内部に含んでよい。

【0333】

スマートマットレスは、音響情報を用いて、１次睡眠分析を遂行することができる。スマートマットレスはスマートフォン９００とペアリングになり、スマートマットレスが測定した情報、又はスマートマットレスが分析された１次睡眠分析結果をスマートフォン９００に伝達することができる。この時、スマートマットレスは通信モジュールを含んでよい。

【0334】

一方、スマートマットレスは、温度を調節するための各種モジュール（温度調節モジュール、赤外線照射モジュール、クーリングモジュール）を含んでよく、最終睡眠段階分析結果に基づいて温度が調節されてよい。これは、使用者の睡眠の質を向上させる。

【0335】

一方、上で言及したスマートスピーカーやスマートマットレスは、後述する睡眠障害緩和及び改善のために、振動モジュール又はアラームモジュールを含んでよい。すなわち、睡眠無呼吸、いびき、睡眠過呼吸、ＲＥＭ睡眠などが感知されれば、スマートスピーカーやスマートマットレスの振動モジュール又はアラームモジュールを活性化させて、使用者に触覚的あるいは聴覚的刺激を伝達することができる。

【0336】

その他に、自律走行車両８０１や、最近建設される居住空間８０２でも、１以上のスマートデバイスがスリープトラックアプリと連動されて、本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析システムが構築されて動作することもできる。

【0337】

又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が、上述した動作のうち少なくとも１以上を遂行することができる。

【0338】

前述したスマート家電機器や空間の種類に対する記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0339】

睡眠分析システム内のスマート家電機器

【0340】

図１１の（ｂ）は、本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析システム内のスマート家電機器の構成を示すブロック図である。

【0341】

本発明によるスマート家電機器８００は、通信部８１０、センサ部８２０、プロセッサ８３０、メモリ８４０、及びアラーム部８５０を含む。その他のスマート家電機器８００の機能を遂行するための多様な構成がさらに含まれてよい。

【0342】

すなわち、本発明の実施形態に対する具現様態に応じて追加的な構成がさらに含まれてよく、あるいは、前記構成のうち一部が省略されたり、２以上の構成が１つの構成に統合されてもよい。

【0343】

通信部８１０は、無線通信網を介してスマートフォン９００やＡＩサーバ３１０とデータの送受信を遂行する。無線通信網は、ジーウェーブ（Ｚ－ｗａｖｅ）、ジグビー（ｚｉｇｂｅｅ，登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（ｗｉｆｉ）、ブルートゥース（ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ，登録商標）、ＬＴＥ－Ｍ、ローラ（ＬｏＲａ、ｌｏｎｇ Ｒａｎｇｅ）、モノの狭帯域インターネット（ＮＢ－ＩｏＴ）、赤外線通信（Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，ＩｒＤＡ）等の近距離無線通信網を含んでよい。また、無線通信網は、無線ＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＬＡＮ、ＷＬＡＮ）、ワイヤレスブロードバンド（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ，Ｗｉｂｒｏ）Ｗｉｆｉ（ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｆｉｄｅｌｉｔｙ）、ＷｉＭａｘ（ｗｏｒｌｄ ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ ｍｉｃｒｏｗａｖｅ ａｃｃｅｓｓ）、ＧＳＭ（ｇｌｏｂａｌ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）又はＣＤＭＡ（ｃｏｄｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｃｅｓｓ）のような２Ｇ移動通信網、ＷＣＤＭＡ（ｗｉｄｅｂａｎｄ ｃｏｄｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｃｅｓｓ）又はＣＤＭＡ２０００のような３Ｇ移動通信網、ＨＳＤＰＡ（ｈｉｇｈ ｓｐｅｅｄ ｄｏｗｎｌｉｎｋ ｐａｃｋｅｔ ａｃｃｅｓｓ）又はＨＳＵＰＡ（ｈｉｇｈ ｓｐｅｅｄ ｕｐｌｉｎｋ ｐａｃｋｅｔ ａｃｃｅｓｓ）のような３．５Ｇ移動通信網、ＬＴＥ（ｌｏｎｇ ｔｅｒｍ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）網、又はＬＴＥ－Ａｄｖａｎｃｅｄ網のような４Ｇ、５Ｇ、６Ｇ移動通信網などを含んでよいが、これに限定されない。

【0344】

センサ部８２０は、使用者の睡眠音響情報を抽出するためのマイクモジュールを含んでよい。マイクモジュールは、小型デバイスに適用されるためのＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ－Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ）で構成されてよい。このようなマイクモジュールは非常に小型に製作が可能であり、コンデンサマイク（Ｃｏｎｄｅｎｓｅｒ Ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ）やダイナミックマイク（ｄｙｎａｍｉｃ ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ）に比べて非常に低いＳＮＲ（Ｓｉｇｎａｌ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ）を有してよい。

【0345】

この時、睡眠音響情報は、睡眠中の音響信号の情報として、睡眠それ自体と密接な相互作用をして、スマートウォッチ、スマートリング等のウェアラブルデバイスを別途着用しなくても獲得することができる。

【0346】

センサ部８２０は、気圧センサ、グリップセンサ、カラーセンサ、ＩＲ（ｉｎｆｒａｒｅｄ）センサ、温度センサ、湿度センサ、照度センサを含んでよい。

【0347】

メモリ８４０は、睡眠分析を遂行するためのコンピュータプログラムを格納することができ、格納されたコンピュータプログラムは、後述するプロセッサ８３０によって読み取られて実行されてよい。また、メモリ８４０は、プロセッサ８３０が生成したり決定したりした任意の形態の情報、及び通信部８１０が受信した任意の形態の情報を格納することができる。また、メモリ８４０は、使用者の睡眠に関連したデータを格納することができる。

【0348】

例えば、メモリ８４０は、入力／出力されるデータを臨時又は永久格納することもできる。

【0349】

メモリ８４０は、フラッシュメモリタイプ（ｆｌａｓｈ ｍｅｍｏｒｙ ｔｙｐｅ）、ハードディスクタイプ（ｈａｒｄ ｄｉｓｋ ｔｙｐｅ）、マルチメディアカードマイクロタイプ（ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｃａｒｄ ｍｉｃｒｏ ｔｙｐｅ）、カードタイプのメモリ（例えば ＳＤ又はＸＤメモリなど）、ラム（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ロム（Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気メモリ、磁気ディスク、光ディスクのうち少なくとも一つのタイプの格納媒体で具現されてよいが、これに限定されない。

【0350】

コンピュータプログラムは、メモリ８４０にロードされる時、プロセッサ８３０をして本発明の多様な実施形態による方法／動作を遂行するようにする１以上のインストラクションを含んでよい。すなわち、プロセッサ８３０は、１以上のインストラクションを実行することによって、本発明の多様な実施形態による方法／動作を遂行することができる。

【0351】

プロセッサ８３０は、１以上のコアで構成されてよく、スマート家電機器の中央処理装置（ＣＰＵ：ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）、汎用グラフィック処理装置（ＧＰＧＰＵ：ｇｅｎｅｒａｌ ｐｕｒｐｏｓｅ ｇｒａｐｈｉｃｓ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）、テンソル処理装置（ＴＰＵ：ｔｅｎｓｏｒ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）等のデータ分析、ディープラーニングのためのプロセッサを含んでよい。

【0352】

プロセッサ８３０は、メモリ８４０に格納されたコンピュータプログラムを読み取って本発明の一実施形態による機械学習のためのデータ処理を遂行することができる。本発明の一実施形態により、プロセッサ８３０は神経網の学習のための演算を遂行することができる。

【0353】

プロセッサ８３０は、ディープラーニング（ＤＬ：ｄｅｅｐ ｌｅａｒｎｉｎｇ）において学習のための入力データの処理、入力データにおけるフィーチャー抽出、誤差計算、逆伝播（ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）を用いた神経網の加重値アップデートなどの神経網の学習のための計算を遂行することができる。

【0354】

また、プロセッサ８３０のＣＰＵ、ＧＰＧＰＵ、及びＴＰＵのうち少なくとも一つがネットワーク関数の学習を処理することができる。

【0355】

例えば、ＣＰＵとＧＰＧＰＵが共にネットワーク関数の学習、ネットワーク関数を用いたデータ分類を処理することができる。また、本発明の一実施形態において複数のスマート家電機器のプロセッサを共に使用して、ネットワーク関数の学習、ネットワーク関数を用いたデータ分類を処理することができる。

【0356】

また、本発明の一実施形態によるスマート家電機器で遂行されるコンピュータプログラムは、ＣＰＵ、ＧＰＧＰＵ、又はＴＰＵ実行可能プログラムであってよい。

【0357】

ネットワーク関数は、人工神経網、ニューラルネットワークと相互交換可能に使用されてよい。ネットワーク関数は、１以上のニューラルネットワークを含んでよく、この場合、ネットワーク関数の出力は１以上のニューラルネットワークの出力のアンサンブル（ｅｎｓｅｍｂｌｅ）であってよい。

【0358】

モデル（推論モデル）は、ネットワーク関数を含んでよい。モデルは、１以上のネットワーク関数を含んでよく、この場合、モデルの出力は１以上のネットワーク関数の出力のアンサンブルであってよい。

【0359】

プロセッサ８３０は、メモリ８４０に格納されたコンピュータプログラムを読み取って本発明の一実施形態による睡眠分析モデルを提供することができる。本発明の一実施形態により、プロセッサ８３０は、睡眠分析モデルを用いて睡眠音響情報に基づいて使用者の睡眠分析を遂行することができる。

【0360】

すなわち、使用者の睡眠中の呼吸は、睡眠を分析するための多くの情報が盛り込まれているが、体の動きや睡眠中の呼吸音だけでなく、多様な睡眠疾患（例えば、睡眠無呼吸症、睡眠低呼吸症、いびき）等の多くの情報が盛り込まれており、人工知能（ＡＩ）を活用する場合、高い正確度を期待することができる。

【0361】

図３２の（ｂ）に見るように、睡眠段階では、使用者の呼吸パターンと規則性、睡眠中の動きの音、及び息づかいが測定され、無呼吸症イベント発生後の回復呼吸音と、低呼吸症イベントとの間の不安定な呼吸音が測定されてよい。

【0362】

また、呼吸音の周波数パターンが分析されれば、いびきや睡眠無呼吸症の原因に対する根本的な予測が可能である。

【0363】

特に、睡眠中呼吸音は、使用者の睡眠中の息づかいであって、図３５に見るように、スマートフォン９００やスマートスピーカーなどの多様なスマート家電機器８００を介して、病院ではないところでも便利に測定可能な情報である。

【0364】

プロセッサ８３０は、睡眠分析モデルを学習させるための計算を遂行することができる。睡眠分析モデルに基づいて、使用者の睡眠段階、睡眠の質、睡眠障害発生などと関連した睡眠情報を推論することができる。使用者からリアルタイムあるいは周期的に獲得される睡眠音響情報が睡眠分析モデルに入力値で入力されて、使用者の睡眠と関連したデータ（睡眠段階、睡眠の質、睡眠障害発生などに関するデータ）を出力するようになる。

【0365】

一方、本発明によるスマート家電機器８００は、アラーム部８５０をさらに含んでよい。アラーム部８５０は、１次及び２次睡眠分析中に睡眠無呼吸のような睡眠障害が発生した場合、使用者の触覚的あるいは聴覚的フィードバックを付与するための手段である。

【0366】

例えば、アラーム部８５０は、振動を生成するアクチュエータ、振動モジュール、ハプティクスモジュールで具現されてよく、音、音響を生成するスピーカーモジュールで具現されてもよい。

【0367】

一方、本発明において、睡眠状態情報は、使用者が睡眠をとってあるか否かに関連した情報であってよい。具体的に、睡眠状態情報は、使用者が睡眠前という第１睡眠状態情報、使用者が睡眠中という第２睡眠状態情報、及び使用者が睡眠後という第３睡眠状態情報のうち少なくとも一つを含んでよい。

【0368】

換言すれば、使用者に関連して第１睡眠状態情報が推論される場合、プロセッサ８３０は当該使用者が睡眠前（すなわち、就寝前）の状態であると判断することができ、第２睡眠状態情報が推論される場合、当該使用者が睡眠中の状態であると判断することができ、そして、第３睡眠状態情報が獲得される場合、当該使用者が睡眠後（すなわち、起床）の状態であると判断することができる。

【0369】

このような睡眠状態情報は、環境センシング情報に基づいて獲得することができる。環境センシング情報は、非接触方式で使用者が位置した空間において獲得されるセンシング情報であってよい。

【0370】

例えば、プロセッサ８３０は、センサ部８２０において獲得された環境センシング情報（清掃に関連した音響情報、食べ物の料理に関連した音響情報、ＴＶ視聴に関連した音響情報、睡眠中に獲得される睡眠音響情報など）に基づいて睡眠状態情報を抽出することができる。

【0371】

この時、使用者の睡眠中に獲得される睡眠音響情報は、睡眠中の使用者が寝返りを打つことにより発生する音響、筋肉の動きに関連した音響、又は睡眠中の呼吸サウンドなどを含んでよい。すなわち、本発明における睡眠音響情報は、使用者の睡眠中に関連した呼吸パターンに関連した音響情報を意味してよい。

【0372】

睡眠段階は、ＮＲＥＭ（ｎｏｎ－ＲＥＭ）睡眠、ＲＥＭ（Ｒａｐｉｄ ｅｙｅ ｍｏｖｅｍｅｎｔ）睡眠に区分されてよく、ＮＲＥＭ睡眠は再び複数（例：Ｌｉｇｈｔ、Ｄｅｅｐの２段階、Ｎ１～Ｎ４の４段階）に区分されてよい。睡眠段階の設定は、一般的に通用される睡眠段階を基準として定義されてもよいが、設計者により多様な方式で任意設定されてもよい。

【0373】

睡眠段階の分析を介しては、睡眠の質だけでなく、睡眠疾患（例：睡眠無呼吸症）とその根本的な原因（例：いびき）まで予測することができる。

【0374】

プロセッサ８３０は、スマート家電機器８００から獲得される音響情報に基づいて睡眠状態情報を獲得することができる。具体的に、プロセッサ８３０は、音響情報に既に設定されたパターンの情報が感知される特異点を識別することができる。

【0375】

ここで、既に設定されたパターンの情報は、睡眠に関連した呼吸パターンに関連したものであってよい。例えば、目覚めている状態（ｗａｋｅ）では、全ての神経系が活性化しているので、呼吸パターンが不規則的であり、体の動きが多いことがある。

【0376】

また、首の筋肉の弛緩が成されないため、呼吸の音が非常に少ないことがある。反面、使用者が睡眠をとっている場合には、自律神経系が安定化され呼吸が規則的に変化し、呼吸音も大きくなり得る。

【0377】

すなわち、プロセッサ８３０は、音響情報において、規則的な呼吸、少ない呼吸音などに関連した既に設定されたパターンの音響情報が感知される時点を特異点と識別することができる。また、プロセッサ８３０は、識別された特異点を基準として獲得される音響情報に基づいて睡眠音響情報を獲得することができる。

【0378】

プロセッサ８３０は、時系列的に獲得される音響情報から使用者の睡眠時点に関連した特異点を識別し、当該特異点を基準として睡眠音響情報を獲得することができる。

【0379】

また、本発明の一実施形態によれば、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が、上述した動作のうち少なくとも１以上を遂行することもできる。

【0380】

従来の睡眠分析方法と本発明の睡眠分析方法との比較

【0381】

図４５は、本発明の睡眠分析方法を従来技術と比較するために、従来の睡眠分析方法に従って病院環境において睡眠多元検査マイクデータＳのみを用いた場合の訓練方法を示した概念図である。

【0382】

図４６は、図４５に示された訓練方法に、本発明の睡眠分析方法に従って家庭環境における各種音響を反映してＡＩ睡眠分析モデルを生成する方法の概念図である。

【0383】

ここで、波形（ａ）は、病院環境において睡眠多元検査マイクデータＳの波形、波形（ｂ）は、家庭環境において発生する各種ノイズデータＮの波形、波形（ｃ）は、波形（ａ）と波形（ｂ）とが結合した波形である。

【0384】

図４７は、本発明による睡眠分析方法の性能を住居ノイズの種類によって９つのグループで分けて訓練した性能を検証した表であって、第１～第９グループ（ｇｒｏｕｐ ０ ～ ｇｒｏｕｐ ８）を対象にしてテストした実験結果データである。

【0385】

住居ノイズの種類が、第１グループは、雨の音、風の音、第２グループは、扇風機の音、エアコンの音、第３グループは、ＴＶの音、電話の音、ビデオレコーダの音、第４グループは、自動車の音、モータバイクの音、その他の車両の音、第５グループは、時計の音、第６グループは、人の対話の音、声、第７グループは、電子製品の音、第８グループは、部屋間／階間騒音、第９グループは、ペットの音である。

【0386】

図４５で見るように、従来の病院環境において睡眠多元検査マイクデータＳのみを用いた場合の訓練方法は、病院で収集された睡眠多元検査マイクデータＳの入力を受けて、第１ＡＩ睡眠分析モデルを経て出力されれば、分類損失（ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｌｏｓｓ）が反映された睡眠分析及び診断のラベルが生成及びフィードバックされる。

【0387】

反面、家庭用睡眠多元検査マイクデータＨを用いた場合の訓練方法は、次の通りである。

【0388】

まず、図４６に見るように、従来の病院環境において睡眠多元検査マイクデータＳのみを用いた場合の訓練方法（ａ）で用いられた睡眠多元検査マイクデータＳに、家庭環境で発生する各種ノイズデータＮが結合して入力される。

【0389】

このような結合データＳ＋Ｎが入力されて第２ＡＩ睡眠分析モデルを経て出力されれば、一貫性損失（ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ ｌｏｓｓ）が発生する。

【0390】

この一貫性損失に図２０に示された訓練方法によって発生した分類損失が合算されて反映されれば、第３ＡＩ睡眠分析モデルが生成される。

【0391】

この時、第１及び第２ＡＩ睡眠分析モデルは、互いの出力データ間の関連性を付加する。

【0392】

使用者の２４時間モニタリングプロセッサ及びクラス当たりの平均結果値の比較

【0393】

図４８は、本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析システム及び睡眠分析方法による使用者の２４時間モニタリングプロセスを説明するための概略図である。

【0394】

図４９は、本発明によるスマート家電機器及び睡眠分析方法と既存の世界先導的なスリープテック企業等の製品及びデバイスと比較したクラス当たりの平均（ｍｅａｎ ｐｅｒ ｃｌａｓｓ）の結果値の表である。

【0395】

既存のスマートウォッチのみを用いて、使用者の活動、休息、睡眠などのパターンを分析した従来の場合には、睡眠時にスマートウォッチを外しておけば睡眠分析が中断される問題点があった。本発明は、スマート家電機器８００と連動されたスマートフォン９００を用いて、睡眠時にスマートウォッチを外した状態でも使用者の全ての活動をリアルタイムで中断なしに（ｓｅａｍｌｅｓｓｌｙ）モニタリングできるようにする。

【0396】

例えば、スマートウォッチを外した時、充電器に差した時、充電パッドに置いた時など、スマートフォン９００を自動で駆動させることによって、使用者の活動、休息、睡眠などに関する分析を連続的に継続できるようになる。この時、スマート家電機器８００に隣接していない状態で睡眠時間になった時、スマートフォン９００を駆動させることができる。

【0397】

このような方式で睡眠を含む使用者の活動測定の連続性を確保できるようになる。例えば、図４８に示されたように、２４時間のデータは、スマートフォン９００を介して確保することができる。そして、当該データは、多様なレポートに加工されて使用者に提供されてよい。

【0398】

使用者は、スマートフォン９００のスクリーンをタッチして睡眠記録を開始し、上で言及した方式で分析された睡眠分析結果レポート（就寝時間、寝入り遅延時間、睡眠時間、アラーム後に起きるのにかかる時間など）の提供を受けて、睡眠段階に合わせてアラーム（個人睡眠段階に合わせて次第に大きくなる音のアラームなど）が自動的に生成されてよく、ユーザプロファイリング（睡眠情報、選好コンテンツ、年齢帯／性別／職業群によるコンテンツ推薦など）、個人睡眠パターンに最適化されたカスタマイズ型睡眠／運動／摂食／化粧品／行動規定などに対する推薦等のオールディケアサービスの提供を受けることができるようになる。

【0399】

本発明は、体重／血圧と睡眠無呼吸、不眠症、又は運動と不眠症などを睡眠測定記録として見せて、これは、使用者に自身の健康を改善するための行動変化の動機付与になり得る。すなわち、本発明は、使用者の行動変化の順応度を非常に自然に向上させることができる。

【0400】

例えば、使用者が太り過ぎの場合、睡眠無呼吸が珍しくなく発生するが、体重減量が睡眠無呼吸の好転に役立つので、本発明は、ヘルスケアアプリの献立、運動、及び体重トレッキング（ｗｅｉｇｈｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ）と連係することができる。

【0401】

すなわち、睡眠無呼吸履歴（ｈｉｓｔｏｒｙ）は、本発明のリアルタイム睡眠無呼吸の感知と正確度で行動介入が可能になる。

【0402】

また、睡眠無呼吸は高血圧の原因になるので、呼吸不安定区間が定期的である場合、本発明を用いて血圧の追跡管理が可能になる。

【0403】

すなわち、体重減量は人体の血圧を低くするのに役立つので、体重減量成功時、ＰＳＱＩを活用して客観的な睡眠の質の前後を比較することができる。

【0404】

また、運動（就寝前３時間以内を除く）は不眠症緩和に役立つので、野外活動で自然光に向き合う時間が長くなり、使用者の気持ち（ｍｏｏｄ）が向上する。

【0405】

また、ヘルスケアアプリから多様な運動プログラムの推薦を受けることが可能になる。

【0406】

これと併せて、本発明は、ストレス数値と睡眠、又は生理前症候群と不眠などの相関関係をユーザに見せることができ、これは、使用者が自身の健康状態を再認識するようにさせることができる。

【0407】

すなわち、ストレス数値と睡眠の質との間の相関関係を表記することで興味的要素を追加し、使用者のストレス数値及びうつ病の程度に応じて、ヘルスケアアプリで提供する精神医学関連の質問用紙作成が可能になる。

【0408】

また、生理前症候群の症状のうちの一つとして不眠症を訴える場合、生理周期トラッキング機能内のカレンダーに睡眠データの比較が可能なように、睡眠効率を併記して使用者の生理現象に関連した健康状態の点検を受けるようにすることができる。

【0409】

一方、睡眠段階分析において重要なことのうちの一つは、使用者が睡眠中に目覚める状況が生じるのか、真の起床が成されたのかを判断することである。すなわち、目覚める段階であるＷＡＫＥ段階をきちんと分析できなければならないが、睡眠音響信号（ｓｏｕｎｄ）は、真のＷＡＫＥ段階にあるのかを検出し出すのに非常に有用な要因になる。

【0410】

従来の睡眠多元分析における脳波測定の場合、使用者が目覚めた状態において変化した脳波を確認することに過ぎなかったとすれば、本発明の睡眠段階分析に用いる睡眠音響信号は、使用者が目覚める前（ＷＡＫＥ段階に到達する前）から前兆信号（サウンドパターン、動きパターンなど）を示して、これを介してＷＡＫＥ段階を予測及び検出することができる。

【0411】

多数のデータを介して学習されたＡＩ睡眠段階分析モデルによれば、特に睡眠音響信号（ｓｏｕｎｄ）に基づいたＷＡＫＥ段階の判断がさらに精密になる。また、使用者が眠りから覚める場合は身体バイオリズムに従う場合もあるが、外部因子（周辺騒音、雑音など）に影響を受ける場合もある。

【0412】

本発明は、使用者の睡眠環境、すなわち、周辺空間でルーティンに発生するノイズ、非正常的あるいは間欠的に発生するノイズ等の多様な周辺雑音まで学習してＡＩ睡眠段階分析モデルが構築されるので、ＷＡＫＥ段階をさらに明確で信頼性があるように予測し、検出し出すことができるようになる。

【0413】

実際に、図４９に見るように、既存の世界先導的なスリープテック企業等のソリューションと比較した時、Ｗａｋｅの正確度面で既存のウェラブル比４３％、既存の非接触式比５２％向上した結果が算出され、Ｗａｋｅ／Ｓｌｅｅｐ平均正確度面で既存のウェアラブル比１６％、既存の非接触式比２０％向上した結果が算出された。

【0414】

また、Ｗａｋｅ／ＮＲＥＭ／ＲＥＭ（３Ｃ）平均正確度面において、既存のウェアラブル比１５％、既存の非接触式比２５％向上した結果が算出された。

【0415】

また、睡眠音響情報を用いる本発明の睡眠分析は、マイクなどが含まれたデバイスだけあるならば、誰でも睡眠分析が可能なので、非常に高い汎用性を有し、多様な装置に適用することができる。

【0416】

本発明による睡眠分析方法、睡眠障害緩和、及び防止方法、睡眠障害改善方法、モニタリング方法は、クラウドコンピューティングサービスを提供するサーバによって提供されてよい。より具体的に、本発明による睡眠分析方法、睡眠障害緩和、及び防止方法、睡眠障害改善方法、モニタリング方法は、インターネット基盤コンピューティングの一種で、情報を使用者のコンピュータでないインターネットに連結された他のコンピュータで処理するクラウドコンピューティングサービスを提供するサーバによって実行することができる。

【0417】

すなわち、図５０及び５１に示された実施形態において、スマート家電機器８００及びスマートフォン９００で獲得された多様な睡眠音響情報はＡＩサーバ３１０に転送され、ＡＩサーバ３１０は当該情報を用いて睡眠分析を遂行した後、再びスマート家電機器８００及びスマートフォン９００にその結果を伝送することができる。

【0418】

本発明の他の実施形態によれば、スマートフォン９００で獲得された多様な睡眠音響情報は、スマートフォン９００でスペクトログラムに変換されてＡＩサーバ３００に伝送することができる。この場合、ＡＩサーバ３１０は、当該スペクトログラムを用いて睡眠分析を遂行することができる。

【0419】

本発明のさらに他の実施形態によれば、スマートフォン９００で獲得された多様な睡眠音響情報はＡＩサーバ３１０でスペクトログラムに変換され、ＡＩサーバ３１０が当該スペクトログラムを用いて睡眠分析を遂行することができる。

【0420】

クラウドコンピューティングサービスは、インターネット上に資料を格納しておき、使用者が必要な資料やプログラムを自身のコンピュータに設置しなくても、インターネット接続を介していつどこででも利用できるサービスであってよく、インターネット上に格納された資料を簡単な操作及びクリックで簡単に共有して伝達することができる。また、クラウドコンピューティングサービスは、インターネット上のサーバに単純に資料を格納することだけでなく、別途プログラムを設置しなくてもウェブで提供するアプリケーションの機能を用いて所望する作業を遂行することができ、様々な人が同時に文書を共有して作業を進めることができるサービスであってよい。

【0421】

また、クラウドコンピューティングサービスは、ＩａａＳ（Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、ＰａａＳ（Ｐｌａｔｆｏｒｍ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、ＳａａＳ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、仮想マシン基盤クラウドサーバ及びコンテナ基盤クラウドサーバのうち少なくとも一つの形態で具現されてよい。すなわち、本発明のスマート家電機器８００は、上述したクラウドコンピューティングサービスのうち少なくとも一つの形態で具現されてよい。前述したクラウドコンピューティングサービスの具体的な記載は例示に過ぎず、本発明のクラウドコンピューティング環境を構築する任意のプラットホームを含んでもよい。

【0422】

本発明による睡眠分析方法、睡眠障害緩和、及び防止方法、睡眠障害改善方法、モニタリング方法は、多様なコンピュータ手段を介して遂行することができるプログラム命令形態で具現され、コンピュータ読取可能媒体に記録することができる。コンピュータ読取可能記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独で又は組み合わせて含んでよい。前記媒体に記録されるプログラム命令は、本発明のために特に設計されて構成されたものや、コンピュータソフトウェア当業者に公示されて使用可能なものであってもよい。コンピュータ読取可能記録媒体の例には、ハードディスク、フロッピーディスク、及び磁気テープのような磁気媒体（ｍａｇｎｅｔｉｃ ｍｅｄｉａ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体（ｏｐｔｉｃａｌ ｍｅｄｉａ）、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）のような磁気光媒体（ｍａｇｎｅｔｏ－ｏｐｔｉｃａｌ ｍｅｄｉａ）、及びロム（ＲＯＭ）、ラム（ＲＡＭ）、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を格納して遂行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令の例には、コンパイラによって作成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを使用してコンピュータによって実行され得る高級言語コードを含む。上記されたハードウェア装置は、本発明の動作を遂行するために１以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成されてよく、その逆も同様である。

【0423】

又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が、上述した動作のうち少なくとも１以上を遂行することもできる。

【0424】

環境造成情報の生成

【0425】

本発明の一実施形態によれば、プロセッサ１３０又はプロセッサ８３０は、睡眠状態情報及び／又は睡眠段階情報に基づいて環境造成情報を生成することができる。

【0426】

睡眠状態情報は、使用者が睡眠をとっているのか否かに関連した情報で、使用者が睡眠前という第１睡眠状態情報、使用者が睡眠中という第２睡眠状態情報、及び使用者が睡眠後という第３睡眠状態情報のうち少なくとも一つを含んでよい。以下、環境造成情報を生成する段階に対して、プロセッサ１３０を例に挙げて詳しく説明する。

【0427】

実施形態によれば、プロセッサ１３０は、第１睡眠状態情報に基づいて第１環境造成情報を生成することができる。具体的に、プロセッサ１３０は、使用者が睡眠前という第１睡眠状態情報を獲得した場合、当該第１睡眠状態情報に基づいて第１環境造成情報を生成することができる。

【0428】

実施形態によれば、第１環境造成情報は、自然に睡眠に入るように誘導する光の強さ及び照度に関する情報であってよい。具体的に、第１環境造成情報は、睡眠誘導時点を基準として前記第２睡眠状態情報が獲得される時点まで、３０００Ｋの白色光を３０ｌｕｘの照度で供給するようにする制御情報であってよい。

【0429】

実施形態によれば、睡眠誘導時点は、プロセッサ１３０により決定されてよい。具体的に、プロセッサ１３０は、使用者の使用者端末１０との情報交換を介して睡眠誘導時点を決定することができる。具体的な例を挙げると、使用者は自身が寝ようとする時点を使用者端末１０を介して設定してプロセッサ１３０に伝達することができる。プロセッサ１３０は、使用者端末１０から使用者が睡眠をとろうとする時点に基づいて睡眠誘導時点を決定することができる。例えば、プロセッサ１３０は、使用者が睡眠をとろうとする時点を基準として、２０分前の時点を睡眠誘導時点として決定することができる。具体的な例を挙げると、使用者が設定した睡眠をとろうとする時点が１１時である場合、プロセッサ１３０は１０時４０分を睡眠誘導時点として決定することができる。前述した時点に対する具体的な数値的記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0430】

また、実施形態によれば、プロセッサ１３０は、環境センシング情報に基づいて使用者の睡眠意図情報を獲得し、睡眠意図情報に基づいて睡眠誘導時点を決定することができる。睡眠意図情報は、使用者が睡眠をとる意図を定量的な数値で示した情報であってよい。例えば、使用者の睡眠意図が高いほど１０に近い睡眠意図情報が算出され、睡眠意図が低いほど０に近い睡眠意図情報が算出されてよい。

【0431】

又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が、上述した動作のうち少なくとも１以上を遂行することもできる。

【0432】

前述した睡眠意図情報に対する具体的な数値的記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0433】

睡眠意図情報の獲得

【0434】

プロセッサ１３０又はプロセッサ８３０は、環境センシング情報に基づいて睡眠意図情報を獲得することができる。又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が睡眠意図情報を獲得することもできる。以下、睡眠意図情報を獲得する段階についてプロセッサ１３０を例に挙げて詳しく説明する。

【0435】

一実施形態によれば、プロセッサ１３０は、環境センシング情報に含まれた音響の種類を識別することができる。また、プロセッサ１３０は、識別された音響の種類の数に基づいて睡眠意図情報を算出することができる。プロセッサ１３０は、音響の種類の数が多いほど睡眠意図情報を低く算出することができ、音響の種類が少ないほど睡眠意図情報を高く算出することができる。具体的な例を挙げると、環境センシング情報に含まれた音響の種類が三つ（例えば、掃除機の音、ＴＶの音、及び使用者の声）の場合、プロセッサ１３０は、睡眠意図情報を２点と算出することができる。また、例えば、環境センシング情報に含まれた音響の種類が１種類（例えば、洗濯機）の場合、プロセッサ１３０は、睡眠意図情報を６点と算出することができる。前述した環境センシング情報に含まれた音響の種類及び睡眠意図情報に関する具体的な数値的記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0436】

すなわち、プロセッサ１３０は、環境センシング情報に含まれた音響の種類の数に応じて使用者が睡眠をとる意図がどれ位あるのかに関連した睡眠意図情報を獲得することができる。例えば、多くの種類の音響が識別されるほど、使用者の睡眠意図が低いという睡眠意図情報（すなわち、低い点数の睡眠意図情報）が出力され得る。

【0437】

また、実施形態において、プロセッサ１３０は、複数の音響情報それぞれに相違した意図の点数を事前マッチングして、意図点数テーブルを生成又は記録することができる。例えば、洗濯機に関連した第１音響情報には２点という意図点数がマッチングされていてよく、加湿器の音に関連した第２音響情報には５点という意図点数が事前マッチングされていてよく、そして、声に関連した第３音響情報に１点という意図点数がマッチングされていてよい。プロセッサ１３０は、使用者の睡眠と関連した音響情報（例えば、使用者が活動することによって発生する音で、掃除機、皿洗い、声の音響など）に対して比較的高い意図点数を事前マッチングして、使用者の睡眠と関連ない音響情報（例えば、使用者の活動と関係がない音で、車両騒音、雨が降る音など）に対して比較的低い意図点数を事前マッチングして意図点数テーブルを生成することができる。前述した各音響情報にマッチングされた意図点数に対する具体的な数値的記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0438】

プロセッサ１３０は、環境センシング情報及び意図点数テーブルに基づいて睡眠意図情報を獲得することができる。具体的に、プロセッサ１３０は、環境センシング情報で意図点数テーブルに含まれた複数の音響のうち少なくとも一つが識別される時点に対応し、識別された音響にマッチングされた意図点数を記録することができる。具体的な例を挙げると、リアルタイムで環境センシング情報が獲得される過程において、第１時点に対応して掃除機の音が識別される場合、プロセッサ１３０は、当該掃除機の音にマッチングされた意図点数２点を第１時点にマッチングして記録することができる。プロセッサ１３０は、環境センシン情報の獲得過程において、多様な音響それぞれが識別される度に、識別された音響にマッチングされた意図点数を当該時点にマッチングして記録することができる。

【0439】

実施形態において、プロセッサ１３０は、予め決められた時間（例えば、１０分）間に獲得された意図点数の合計に基づいて睡眠意図情報を獲得することができる。具体的な例を挙げると、１０分間に獲得された意図点数が高いほど高い睡眠意図情報が獲得されてよく、１０分間に獲得された意図点数が低いほど低い睡眠意図情報が獲得されてよい。前述した予め決められた時間に対する具体的な数値的記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0440】

すなわち、プロセッサ１３０は、環境センシング情報に含まれた音響の特性に従って使用者が睡眠をとる意図がどれ位あるのかに関連した睡眠意図情報を獲得することができる。例えば、使用者の活動に関連した音響が識別されるほど、使用者の睡眠意図が低いという睡眠意図情報（すなわち、低い点数の睡眠意図情報）が出力されてよい。

【0441】

環境造成情報の決定及びスマート家電機器の動作

【0442】

本発明の実施形態によれば、プロセッサ１３０又はプロセッサ８３０は、睡眠状態情報及び／又は睡眠意図情報に基づいて環境造成情報を決定することができる。

【0443】

また、環境造成情報に基づいて本発明の実施形態による多様なスマート家電機器８００を動作することができる。

【0444】

又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が、上述した動作のうち少なくとも１以上を遂行することもできる。以下、環境造成情報の決定とスマート家電機器の動作を図面などを活用して詳しく説明することにする。

【0445】

全体的な動作

【0446】

図８は、本発明の一実施形態と関連した睡眠状態情報による睡眠環境造成方法を提供するための例示的な順序図を示す。

【0447】

本発明の一実施形態によれば、前記方法は、使用者の睡眠状態情報を獲得する段階（Ｓ１００）を含んでよい。

【0448】

本発明の一実施形態によれば、前記方法は、睡眠状態情報に基づいて環境造成情報を生成する段階（Ｓ２００）を含んでよい。

【0449】

本発明の一実施形態によれば、前記方法は、環境造成情報を環境造成装置３０に伝送する段階（Ｓ３００）を含んでよい。

【0450】

前述した図８に示された段階は、必要に応じて順序が変更されてよく、少なくとも１以上の段階が省略又は追加されてよい。すなわち、前述した段階は、本発明の一実施形態に過ぎず、本発明の権利範囲はこれに制限されない。

【0451】

図３９は、本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析方法の動作を説明するための順序図である。

【0452】

図４０は、本発明による睡眠分析方法に使用される多様なスマート家電機器の実施形態を示す順序図である。

【0453】

図５０及び図５１と図３９を参照して、本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析方法の全般的な動作を概略的に説明すると、次の通りである。

【0454】

睡眠分析アプリがスマートフォン９００にダウンロードすることができる（Ｓ１０００）。

【0455】

少なくとも１以上のスマート家電機器８００が使用者の睡眠音響情報をリアルタイムに収集してサーバ３１０に伝送することができる（Ｓ２０００）。

【0456】

スマートフォン９００が使用者の睡眠音響情報を同時にリアルタイムに収集してサーバ３１０に伝送することができる（Ｓ３０００）。

【0457】

サーバ３１０がＡＩで学習された睡眠分析結果レポートをスマートフォン９００に伝送することができる（Ｓ４０００）。

【0458】

スマートフォン９００が少なくとも１以上のスマート家電機器８００の動作を制御する制御信号を出力することができる（Ｓ５０００）。

【0459】

少なくとも１以上のスマート家電機器８００が使用者にカスタマイズ型睡眠環境を提供することができる（Ｓ６０００）。

【0460】

次に、図５０及び図５１と図４０を参照して、本発明によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析方法の細部的な動作を説明すると、次の通りである。

【0461】

まず、スマート家電機器８００にマイクが内蔵されているか否かを判断することができる（Ｓ７０００）。

【0462】

もし、肯定の場合、スマートフォン９００に本発明による睡眠分析アプリ（以下、スリープトラック（ｓｌｅｅｐｔｒａｃｋ）アプリ）をダウンロードすることができ（Ｓ７１００）、否定の場合、スマートフォン９００に既に設置されていたアプリにスリープトラックアプリを連動することができる（Ｓ７２００）。

【0463】

ここで、スリープトラックアプリの特徴は、次の通りである。

【0464】

使用者のリアルタイム睡眠段階及び呼吸不安定区間を探知する睡眠分析アプリとして、週単位、月単位の睡眠の質の指標と睡眠環境を格納できるデータベースと、使用セッション、睡眠統計などを介してサービスインサイトを導出することができるダッシュボードを用いて、一晩の正確度が高い睡眠段階グラフ（ヒプノグラム）、睡眠評価指標及び呼吸不安定指標を算出することができる。

【0465】

また、スリープトラックアプリは、ウェアラブルデバイスを別途着用しなくても、非接触式（ｃｏｎｔａｃｔｌｅｓｓ）で日常－睡眠間の途切れない（ｓｅａｍｌｅｓｓ）モニタリング及びデータ収集が可能である。

【0466】

これを介して、睡眠時の身体自由度を増加させることができるだけでなく、すべての睡眠治療の根幹になる目覚めている状態（ｗａｋｅ）時間を正確に合わせることができ、時間と場所にこだわらず家庭でも多様な種類の使用者の睡眠を便利で正確に分析することができる。

【0467】

また、スリープトラックアプリの用途は、次の通りである。

【0468】

リアルタイム睡眠トラッキングに基づいて使用者の睡眠に介入（ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ）して、睡眠分析結果に基づいて使用者に最適な睡眠環境を作るために、使用者別の睡眠パターン分析レポートを提供するだけでなく、個人睡眠段階に合わせたアラーム、睡眠衛生ガイド、寝入り／起床サウンドコンテンツまで提供することができる。

【0469】

また、年齢帯、性別、職業群に応じて、使用者別睡眠情報、選好コンテンツ、睡眠ＢＴＩ、推薦コンテンツの反応性などの使用者プロファイルと、個人睡眠パターンに最適化されたカスタマイズ型運動、摂食式などの行動矯正及び睡眠ルーティンを形成できるコンテンツを推薦することができる。

【0470】

一方、段階（Ｓ７１００）において、当該スマート家電機器が睡眠環境を造成することができるか否かが判断される（Ｓ８０００）。ここで、睡眠環境は、温度、湿度、光、サウンド、頭及び体の位置、香りなどが含まれてよい。

【0471】

段階（Ｓ８０００）において、肯定の場合、スリープトラックアプリが作動すると共に、研究相互作用が生成されてよく（Ｓ８１０）、否定の場合、各種ユーザインターフェース（例：ＰＵＩ，ＶＵＩ及び／又はＧＵＩ）を介して睡眠分析に基づいた顧客価値、すなわちデータを提供できる機器なのか否かが判断されてよい（Ｓ９０００）。

【0472】

段階（Ｓ９０００）において、肯定の場合、スリープトラックアプリが作動し（Ｓ９１００）、否定の場合、スリープトラックアプリの導入が意味がないので、動作が終了されてよい。

【0473】

例示的に、段階（Ｓ８１００）まで到達するスマート家電機器は、温度を調節するエアコン及び／又は空気清浄機、湿度を調節する加湿器及び／又は除湿器、光を調節するブラインド及び／又はカーテン、電灯、音響を調節するスマートスピーカー、使用者の頭及び体の位置を調節するスマートベッド、香りを調節するスマートディフューザー、ヘルスケアアプリを設置したスマート機器などを含んでよい。

【0474】

また、段階（Ｓ９１００）まで到達するスマート家電機器は、ＴＶ、衣類管理機、ロボット掃除機、洗濯機及び／又は乾燥機、冷蔵庫、ヘルスケアアプリを設置したスマート機器などを含んでよい。

【0475】

また、段階（Ｓ８１００）及び段階（Ｓ９１００）以外の「スリープ管理アプリ相互作用」まで到達できる応用分野は、香り、化粧品、健康機能式、伝統的な睡眠産業、スポーツ、ホテル、予備校、消防署及び政府機関などに関連した産業分野であってよい。

【0476】

この時、「スリープ管理アプリ」は、ハードウェアソリューションなしに睡眠分析が可能な一種の睡眠管理アプリを意味する。

【0477】

また、「スリープトラックアプリ」は、ＰＵＩ、ＶＵＩ及び／又はＧＵＩを介して使用者の睡眠レポートを使用者のスマートフォン９００にリアルタイムで伝達し、レポート結果に応じてスマート家電機器８００を動作させる睡眠分析アプリを意味してよい。

【0478】

前述した図面に示された段階は、必要に応じて順序が変更されてよく、少なくとも１以上の段階が省略又は追加されてよい。すなわち、前述した段階は、本発明の一実施形態に過ぎず、本発明の権利範囲はこれに制限されない。

【0479】

以下、環境造成情報を決定する段階についてプロセッサ１３０を例に挙げて睡眠状態及び睡眠段階に分けて詳しく説明する。また、環境造成情報に従って動作するスマート家電機器８００の例を挙げて詳しく説明する。ただし、以下に記述する実施形態に限定されるわけではなく、本発明はこれに制限されない。

【0480】

睡眠誘導時点の決定

【0481】

実施形態によれば、プロセッサ１３０は、睡眠意図情報に基づいて睡眠誘導時点を決定することができる。又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が睡眠誘導時点を決定することもできる。具体的に、プロセッサ１３０は、睡眠意図情報が予め決められた臨界点数を超過する時点を睡眠誘導時点として識別することができる。すなわち、プロセッサ１３０は、高い睡眠意図情報が獲得される場合、これを睡眠誘導に適切な時点、すなわち、睡眠誘導時点として識別することができる。

【0482】

前述したように、プロセッサ１３０は、使用者の睡眠誘導時点を決定することができる。実施形態によれば、プロセッサ１３０は、使用者が睡眠前という第１睡眠状態情報を獲得する場合、睡眠誘導時点を基準として第２睡眠状態情報が獲得される時点まで光を調整するようにする第１環境造成情報（３０００Ｋの白色光を３０ ｌｕｘの照度で供給）を生成することができる。

【0483】

就寝前状態に基づいた第１環境造成情報及びスマート家電機器の動作

【0484】

本発明の一実施形態によれば、プロセッサ１３０は、使用者の状態が就寝前状態である場合、使用者が睡眠を準備すると予測される時点（例えば、睡眠誘導時点）から寝つく時点（すなわち、第２睡眠状態情報が獲得される時点）まで光を調整するようにする第１環境造成情報を生成することができ、当該第１環境造成情報を環境造成装置３０に伝送することを決定することができる。

【0485】

又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が、上述した動作のうち少なくとも１以上を遂行することもできる。

【0486】

これにより、使用者が寝つく２０分（例えば、睡眠誘導時点）前から睡眠に入る瞬間まで３０００Ｋの白色光が３０ｌｕｘの照度に供給することができる。これは、使用者が寝つく前にメラトニン分泌に卓越した光であり、自然に睡眠に入るように誘導することで、使用者の睡眠効率を向上させることができる。

【0487】

また、実施形態によれば、プロセッサ１３０は、使用者の状態が就寝前状態である場合、使用者が睡眠を準備すると予測される時点（例えば、睡眠誘導時点）から寝つく時点（すなわち、第２睡眠状態情報が獲得される時点）まで、スマート家電機器を制御するための第１環境造成情報を生成することができる。具体的に、使用者の睡眠前所定時間（例：２０分前）まで微細粉塵及び有害ガスを予め除去したり、寝入りのための室内温度と湿度を制御するなどの第１環境造成情報を生成することができる。また、第１環境造成情報は、睡眠直前の眠りを誘導することができる程度の騒音（白色騒音）を誘発するようにスマート家電機器を制御したり、空気清浄機又は空気調和機などのスマート家電機器の送風の強さを既に設定された強さ以下に調節したり、ＬＥＤの強さを低くしたり、直接風を間接風に切り替えるなどの情報を含んでよい。また、第１環境造成情報は、睡眠空間内の温度及び湿度情報に基づいて除湿／加湿を実行するようにスマート家電機器を制御するための情報を含んでよい。また、第１環境造成情報は、空気清浄機又は空気調和機などのスマート家電機器の稼動ヒストリーと獲得される睡眠状態（睡眠の質）に応じて、個人カスタマイズ型の温度、湿度、送風の強さ及び騒音などを調節するようにする制御情報を含んでよい。

【0488】

本発明の実施形態によれば、使用者の状態が就寝前の状態である場合、使用者が睡眠を準備すると予測される時点（例えば、睡眠誘導時点）から寝つく時点（すなわち、第２睡眠状態情報が獲得される時点）まで、スマート家電機器が第１環境造成情報に従って動作することができる。以下、多様なスマート家電機器の動作を例を挙げて説明する。

【0489】

例えば、使用者が睡眠を準備すると予測される時点、又は、使用者が睡眠を意図する時点など、使用者が就寝を準備する段階において、寝室、居間、台所、お手洗いなどに設置された電灯は、内蔵されたモーションセンサが使用者の在室の有無を感知することができる。また、ヘルスケアアプリが使用者の睡眠測定を開始することができる。

【0490】

本発明の実施形態によるＴＶは、使用者の最適化睡眠コンテンツを提供することができる。又は、スクリーン消灯時間を設定することができる。ここで、使用者の最適化睡眠コンテンツは、落ち着き（Ｍｉｎｄｆｕｌｎｅｓｓ）、心象治療（Ｇｕｉｄｅｄ Ｉｍａｇｅｒｙ）、ＡＳＭＲ、数字の逆数え、量の数えなどを含んでよい。

【0491】

本発明の一実施形態によるエアコン及び／又は空気清浄機は、使用者の寝入りのための室内温度を調節することができる。また、提供される空気の種類を間接風に切り替えることができる。

【0492】

本発明の一実施形態による加湿器及び／又は除湿器は、低騒音状態に活性化することができる。また、適正湿度を維持することができる。

【0493】

本発明の一実施形態による冷蔵庫は、使用者の個人就寝時間の分析をもとに、睡眠に役立つ食べ物（例：暖かい牛乳、カモミールなど）を推薦したり、使用者をして夜食をしないように誘導することができる。

【0494】

本発明の一実施形態による衣類管理機は、低騒音モードで切り替えたり、起床時に直ちに作動するように就寝開始時間を設定することができる。

【0495】

本発明の一実施形態によるブラインド及び／又はカーテンは、自動でクロージング（ｃｌｏｓｉｎｇ）されてよく、電灯のうち睡眠灯は弱い明かりに切り替えられてよい。これ以外のすべての電灯は消灯になるように設定されてよい。

【0496】

また、本発明の実施形態により、使用者が寝つく時点において、ヘルスケアアプリは使用者の寝入りの事実を認識することができる。ＴＶは、使用者の最適化睡眠コンテンツのうちサウンド関連コンテンツは引き続き提供し、スクリーンは消灯になるように設定することができる。

【0497】

第２睡眠状態に基づいた第２環境造成情報及びスマート家電機器の動作

【0498】

本発明の一実施形態によれば、プロセッサ１３０は、第２睡眠状態情報に基づいて第２環境造成情報を生成することができる。また、例えば、プロセッサ１３０は、第２睡眠状態情報を介して使用者が睡眠に入る時点、すなわち、寝入り時点を把握することができ、これに基づいて第２環境造成情報を生成することができる。

【0499】

例えば、プロセッサ１３０は、図７に示されたように、寝入り時点から光を最小化にしたり、スマート家電機器を就寝モードに制御して温度と湿度を最適化にし、静かな暗室のような雰囲気を造成するようにする第２環境造成情報を生成することができる。このような第２環境造成情報は、使用者が深い睡眠に落ちるようにして睡眠の質を向上させる効果がある。

【0500】

実施形態において、プロセッサ１３０は、睡眠段階情報に基づいて外部環境造成情報を生成することができる。実施形態において、睡眠段階情報は、睡眠音響情報に対する分析を介して時系列的に獲得される使用者の睡眠段階の変化に関する情報を含んでよい。

【0501】

又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が前記動作を遂行することもできる。

【0502】

第２環境造成情報は、照度を最小化にして光がない暗室環境を造成するようにする制御情報であってよい。例えば、睡眠中に光の干渉がある場合、破片的に眠る確率が高まって、良い睡眠を取りにくいことがある。

【0503】

また、プロセッサ１３０は、第２睡眠状態情報に基づいてスマート家電機器の表示部の明るさを所定の明るさに下げたり、表示部をオフにしたり、既に設定されたレベル以下の騒音で動作させたり、送風の強度を既に設定された強さ以下に調節したり、送風の温度を既に設定された範囲内に合わせたり、睡眠空間内の湿度を所定の温度に維持したり、間接風を維持するようにスマート家電機器を制御するための第２環境造成情報を生成することができる。

【0504】

第２環境造成情報は、睡眠段階に応じて、深い睡眠（ｄｅｅｐ ｓｌｅｅｐ）を取っている場合、眠りから覚める心配が少ないので、室内空間の空気の質を向上させたり、温度と湿度を最適化させるなどで、スマート家電機器を動作させるための制御情報を含んでよい。

【0505】

すなわち、プロセッサ１３０は、使用者が睡眠（又は、睡眠段階）に進入したことを感知する場合（第２睡眠状態情報を獲得する場合）、光が供給されないようにしたり、スマート家電機器の動作を制御できる第２環境造成情報を生成することができる。これにより、使用者が熟睡する確率が高まって睡眠の質を向上させることができる。

【0506】

また、具体的な例を挙げると、プロセッサ１３０は、使用者の睡眠段階情報を介して使用者が睡眠段階（例えば、浅い睡眠）に進入したことを識別する場合、室内温度と湿度を最適化にしたり、照度を最小化にして光がない暗室環境を造成したり、熟睡できるようにスマート家電機器を制御して微細粉塵／有害ガスの除去、空気の温度及び湿度調節、ＬＥＤの点灯、駆動騒音のレベル調節、送風量などを遂行するようにする外部環境造成情報を生成することができる。すなわち、使用者の睡眠段階別の最適な照度、すなわち最適な睡眠環境を造成することにより、使用者の睡眠効率を向上させることができる。

【0507】

これ以外にも、プロセッサ１３０は、睡眠中、使用者の睡眠段階の変化に応じて適正な照度を提供したり、空気の質を調節するようにするための環境造成情報を生成することができる。例えば、浅い睡眠から深い睡眠に変化する場合、微細な赤色光を供給したり、又はＲＥＭ睡眠から浅い睡眠に変化する場合、照度を低くしたり青色光を供給するなど、睡眠段階の変化に応じてより多様な外部環境造成情報を生成することができる。これは、睡眠前、又は起床直後だけではなく睡眠中の状況まで自動で考慮して、睡眠経験の一部でなく全体を考慮することによって、使用者をして睡眠の質を最大化させる効果を有することができる。

【0508】

以下、第２睡眠状態情報に基づいた多様なスマート家電機器の動作を例を挙げて説明する。

【0509】

本発明の一実施形態によるヘルスケアアプリは、使用者の呼吸音をリアルタイム分析して、無呼吸時の振動やアラームなどの刺激を提供することができる。

【0510】

本発明の一実施形態によるＴＶは、スクリーンを消灯させてサウンドをオフさせることができる。

【0511】

本発明の一実施形態によるエアコン及び／又は空気清浄機は、適正室内温度と間接風を維持することができる。また、温度変化で浅い（Ｌｉｇｈｔ）睡眠探知時に温度を調節することができる。

【0512】

本発明の一実施形態による加湿器及び／又は除湿器は、低騒音モード及び適正湿度を維持することができる。

【0513】

本発明の一実施形態によるドアロックは、ロック状態を確認することができる。

【0514】

本発明の一実施形態によるコンセント及び／又はスイッチは、低電力モードに切り替えることができる。

【0515】

本発明の一実施形態による電灯のうちで、睡眠灯は使用者の寝入りの事実が認識された時点から既に設定された時点（例えば、１５～２５分後）に消灯することができる。

【0516】

一方、就寝モードのうち睡眠段階は、再び基本睡眠モード、睡眠個人化モード、特殊ケアモードにオプションが分類されてよい。

【0517】

基本睡眠モードは、快適な睡眠環境を作ることができる環境（空気、温度、湿度、光、香りなど）を睡眠モード基本値に設定して提供することができる。

【0518】

睡眠個人化モードは、蓄積された使用者データを基に、使用者の睡眠の質に応じてカスタマイズ型睡眠モードを提供することができる。

【0519】

特殊ケアモードは、かゆみ症、太り過ぎなど睡眠に不便さがある特異使用者ごとに、最適化されたカスタマイズ型睡眠モードを開発して提供することができる。

【0520】

又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が、上述した動作のうち少なくとも１以上を遂行することもできる。

【0521】

起床誘導時点に基づいた第３環境造成情報及びスマート家電機器の動作

【0522】

本発明の一実施形態によれば、プロセッサ１３０は、起床誘導時点に基づいて第３環境造成情報を生成することができる。又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が第３環境造成情報を生成することもできる。

【0523】

例えば、プロセッサ１３０は、睡眠計画情報を介して使用者の起床時間を識別し、当該起床時間に基づいて起床予測時点を生成し、これにより、環境造成情報を生成することができる。例えば、プロセッサ１３０は、図７に示されたように、起床予測時点の３０分前からベッドの位置を基準として３０００Ｋの白色光を０ｌｕｘから開始して２５０ｌｕｘに到達するように、徐々に照度を徐々に高めるようにする第３環境造成情報を生成することができる。このような第３環境造成情報は、希望起床時間に対応して自然ですっきりと起床するように誘導することができる。

【0524】

また、プロセッサ１３０は、環境造成情報を環境造成装置３０に伝送することを決定することができる。すなわち、プロセッサ１３０は、睡眠計画情報に基づいて就寝又は起床時に使用者が睡眠に容易に入ったり、又は自然に起きられるようにする外部環境造成情報を生成することにより、使用者の睡眠の質を向上させることができる。

【0525】

追加的な実施形態において、プロセッサ１３０は、睡眠段階情報に基づいて推薦睡眠計画情報を生成することができる。具体的に、プロセッサ１３０は、睡眠段階情報を介して使用者の睡眠段階の変化に対する情報（例えば、睡眠サイクル）を獲得することができ、このような情報をもとに起床予想時間を設定することができる。

【0526】

例えば、一般的に、一日の間の睡眠サイクルは、浅い睡眠、深い睡眠、前睡眠、ＲＥＭ睡眠段階を経ることができる。プロセッサ１３０は、ＲＥＭ睡眠以降が使用者が最もすっきりと起床できる時点と判断して、ＲＥＭ時点以降に起床時間を決定することで、推薦睡眠計画情報を生成することができる。また、プロセッサ１３０は、推薦睡眠計画情報に従って環境造成情報を生成し、これを環境造成装置３０に伝送することを決定することができる。したがって、使用者は、プロセッサ１３０が推薦した推薦睡眠計画情報に従って自然に起床することができる。これは、プロセッサ１３０が使用者の睡眠段階の変化に従って使用者の起床時点を推薦したことで、使用者の疲労度が最小化される時点であり得るので、使用者の睡眠効率が向上するという長所を有することができる。

【0527】

上述したように、第３環境造成情報は、起床誘導時点から起床時点まで３０００Ｋの白色光を０ｌｕｘから２５０ｌｕｘの照度に徐々に増加させて供給するようにする制御情報であることを特徴とすることができる。例えば、第３環境造成情報は、使用者の起床前３０分前（すなわち、起床誘導時点）から照度を徐々に上げることに関連した制御情報であってよい。ここで、起床誘導時点は、起床予測時点に基づいて決定されることを特徴とすることができる。

【0528】

一実施形態において、起床誘導時点は、起床予測時点に基づいて決定されることを特徴とすることができる。起床予測時点は、使用者が起床すると予想される時点に関する情報であってよい。例えば、起床予測時点は、第１使用者の午前７時であってよい。前述した起床予測時点又は数値に対する具体的な記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0529】

第３環境造成情報は、起床時点に室内温度、湿度、送風の強さ、騒音、振動のうち少なくとも１以上を高くしたり低くしたりして、起床を誘導するようにスマート家電機器を制御するための情報を含んでよい。また、第３環境造成情報は、起床を徐々に誘導するために白色騒音を発生させられるように、スマート家電機器を制御するための制御情報を含んでよい。

【0530】

第３環境造成情報は、起床以降にスマート家電機器の騒音を既に設定されたレベル以下に維持するように制御するための制御情報を含んでよい。

【0531】

また、第３環境造成情報は、起床予測時点、起床推薦時点に連動して、スマート家電機器を制御するための制御情報を含んでよい。起床推薦時点は、使用者の睡眠パターンに応じて自動的に抽出された時点であってよく、起床予測時点は後で詳しく説明するようにする。

【0532】

以下、起床誘導時点及び起床時点に基づいた多様なスマート家電機器の起床モード動作を例に挙げて説明する。

【0533】

起床前段階において、本発明の一実施形態によるヘルスケアアプリは、使用者の睡眠分析を進めて、使用者の睡眠パターンを認識することができる。

【0534】

本発明の一実施形態によるエアコン及び／又は空気清浄機は、使用者の起床のために室内の空気の質、温度、又は湿度などの環境を調節することができる。

【0535】

起床段階において、本発明の一実施形態によるヘルスケアアプリは、使用者のレム（ＲＥＭ）睡眠が探知されたり、使用者の体温変化が感知される場合、アプリに設置されたスマートアラームを作動させることができる。

【0536】

本発明の一実施形態による加湿器及び／又は除湿器は、一般運営モードに切り替えることができる。

【0537】

本発明の一実施形態による衣類管理機は、就寝準備段階で既に設定された起床アラーム時間に合わせて動作を開始することができる。

【0538】

本発明の一実施形態によるブラインド及び／又はカーテンは、自動でオープンすることができる。

【0539】

本発明の一実施形態による洗濯機は、洗濯動作を開始することができる。

【0540】

また、本発明の一実施形態による乾燥機は、乾燥動作を開始することができる。

【0541】

起床後段階において、本発明の一実施形態によるヘルスケアアプリは、分析された使用者の睡眠レポートを使用者のスマートフォン９００にディスプレイして、今日の天気、主なニュース等の使用者の最適化コンテンツを提供することができる。

【0542】

本発明の一実施形態による衣類管理機は、既に設定された外出時間に合わせて衣類のホコリやシワに対するケア、臭い除去、殺菌、乾燥などの作業を完了することができる。

【0543】

本発明の一実施形態によるロボット掃除機は、この段階で必要に応じて使用者のスマートフォン９００にレポートを伝達し、使用者データを確保、分析、及び反映して、使用者の外出前に洗濯機の洗濯動作及び乾燥機の乾燥動作を完了した後に、使用者データを確保、分析、及び反映することができる。

【0544】

本発明の一実施形態による浄水器は、使用者の選好度が反映された自動カスタマイズ型の水を出した後に、使用者データを確保、分析、及び反映することができる。

【0545】

本発明の一実施形態による冷蔵庫は、前面に設置された分析された使用者の睡眠及びヘルスデータに基づいて、推薦及び非推薦朝食メニュー目録と推薦朝運動目録をディスプレイ部にディスプレイすることができる。

【0546】

本発明の一実施形態によるオーブン／電子レンジは、冷蔵庫で推薦した朝食推薦メニューのうち１以上がクリックされれば、当該メニューを自動で予熱した後に、使用者データを確保、分析、及び反映することができる。

【0547】

また、前のスマート家電機器８００の使用者データを確保、分析、及び反映して、個人データ基盤の最上の睡眠環境（温度、湿度、空気の質、照度など）が推薦されてよい。

【0548】

又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が、上述した動作のうち少なくとも１以上を遂行することもできる。

【0549】

起床予測時点の判断

【0550】

一実施形態において、起床予測時点は、使用者の使用者端末１０との情報交換を介して事前に決定されることを特徴とすることができる。具体的な例を挙げると、使用者は、自身が起床しようとする時点を、使用者端末１０を介して設定してプロセッサ１３０に伝達することができる。すなわち、プロセッサ１３０は、使用者端末１０の使用者が設定した時点に基づいて起床予測時点を獲得することができる。例えば、プロセッサ１３０は、使用者が使用者端末１０を介してアラーム時間を設定した場合、設定したアラーム時間を起床予測時点と判断することができる。

【0551】

他の実施形態において、起床予測時点は、第２睡眠状態情報を介して識別された寝入り時点に基づいて決定されることを特徴とすることができる。具体的に、プロセッサ１３０は、使用者が睡眠中という第２睡眠状態情報を介して使用者の寝入り時点を把握することができる。プロセッサ１３０は、第２睡眠状態情報を介して把握する寝入り時点に基づいて起床予測時点を決定することができる。例えば、プロセッサ１３０は、寝入り時点を基準として適正睡眠時間である８時間以降の時点を起床予測時点として決定することができる。具体的な例を挙げると、寝入り時点が午後１１時である場合、プロセッサ１３０は起床予測時点を午前７時に決定することができる。前述した各時点に対する具体的な数値的記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。すなわち、プロセッサ１３０は、使用者が睡眠に寝ついた時点に基づいて起床予測時点を決定することができる。

【0552】

また他の実施形態において、起床推薦時点は、使用者の睡眠段階情報に基づいて決定されることを特徴とすることができる。例えば、使用者は、ＲＥＭ段階で起床する場合、最もすっきりと起きることができる。一夜の睡眠の間、使用者は軽度睡眠（ｌｉｇｈｔ）、深い睡眠（ｄｅｅｐ）、軽度睡眠、ＲＥＭ睡眠の順で睡眠サイクルを有することができ、ＲＥＭ睡眠段階で起床した時に最もすっきりと起床することができる。好ましくは、使用者の適正又は希望睡眠時間を考慮して、適正又は希望睡眠時間を最小限満足しつつ、睡眠推薦時点を決定することができる。

【0553】

これにより、プロセッサ１３０は、使用者の睡眠段階に関連した睡眠段階情報を介して使用者の起床予測時点を決定することができる。具体的な例を挙げると、プロセッサ１３０は、睡眠段階情報を介して使用者がＲＥＭ段階から他の睡眠段階に変化する時点（好ましくは、ＲＥＭ段階から他の睡眠段階に遷移する直前時点）を起床推薦時点として決定することができる。すなわち、プロセッサ１３０は、使用者が最もすっきりと起床できる睡眠段階情報（すなわち、ＲＥＭ睡眠段階）に基づいて起床予測時点を決定することができる。

【0554】

前述したように、プロセッサ１３０は、使用者設定、寝入り時点、及び睡眠段階情報のうち少なくとも一つに基づいて使用者の起床予測時点を決定することができる。また、プロセッサ１３０は、使用者が起床しようとする時点である起床予測時点を決定した場合、当該起床予測時点に基づいて起床誘導時点を決定することができる。例えば、プロセッサ１３０は、使用者が起床しようとする時点を基準として、３０分前時点を起床誘導時点として決定することができる。具体的な例を挙げると、使用者が設定した起床しようとする時点（すなわち、起床予測時点）が午前７時である場合、プロセッサ１３０は、午前６時３０分を起床誘導時点として決定することができる。前述した時点に対する具体的な記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0555】

すなわち、プロセッサ１３０は、使用者の起床が予測される起床予測時点を把握して起床誘導時点を決定し、起床誘導時点から起床時点（例えば、使用者が実際起床する時まで）３０００Ｋの白色光を０ｌｕｘから２５０ｌｕｘに照度に徐々に増加させて供給するようにする第３環境造成情報を生成することができる。プロセッサ１３０は、当該第３環境造成情報を環境造成装置３０に伝送することを決定することができ、これにより、環境造成装置３０は、第３環境造成情報に基づいて使用者が位置した空間で光に関連した調整動作を遂行することができる。

【0556】

又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が、上述した動作のうち少なくとも１以上を遂行することもできる。例えば、環境造成装置３０は、光供給モジュールが起床３０分前から３０００Ｋの白色光を０ｌｕｘから２５０ｌｕｘに照度を徐々に増加させるように制御することができる。前述した数値に対する記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0557】

第３睡眠状態情報に基づいた第４環境造成情報及びスマート家電機器の動作

【0558】

本発明の一実施形態によれば、プロセッサ１３０は、第３睡眠状態情報に基づいて第４環境造成情報を獲得することができる。具体的に、プロセッサ１３０は、使用者の睡眠病気情報を獲得することができる。一実施形態において、睡眠疾病情報は、睡眠位相遅延症候群を含んでよい。睡眠位相遅延症候群とは、所望する時間に寝つくことができず、理想的な睡眠時間帯が後ろにずれる睡眠障害症状であってよい。実施形態によれば、青色光治療（ｂｌｕｅ－ｌｉｇｈｔ ｔｈｅｒａｐｙ）は、睡眠位相遅延症候群の治療方法のうちの一つで、使用者が希望起床時間に起きた後、約３０分程度青色光を供給する治療であってよい。このような青色光の供給を毎朝繰り返す場合、概日リズム（ｃｉｒｃａｄｉａｎ ｒｈｙｔｈｍ）を元の状態に戻して、正常な人に比べてさらに遅い夜の時間に眠むくなることを予防することができる。

【0559】

これにより、プロセッサ１３０は、睡眠疾病情報及び第３睡眠状態情報に基づいて第４環境造成情報を生成することができる。例えば、使用者端末１０を介して使用者が睡眠位相遅延症候群に該当するという睡眠疾病情報及び使用者が睡眠後（すなわち、起床）という第３睡眠状態情報を獲得する場合、プロセッサ１３０は、第４環境造成情報を生成することができる。この場合、第４環境造成情報は、起床時点から既に設定された時間の間３００ｌｕｘの照度、２２１度の色度、１００％の彩度、５６％の明るさの青色光を供給するようにする制御情報であってよい。一実施形態において、３００ｌｕｘの照度、２２１度の色度、１００％の彩度、５６％の明るさの青色光は、睡眠位相遅延症候群を治療するための青色光を意味してよい。具体的な例を挙げると、睡眠位相遅延症候群を持つ使用者が午前７時に起床する場合、プロセッサ１３０は、第３睡眠状態情報に基づいて起床時点を７時と把握し、当該起床時点である午前７時から既に設定された時点（例えば、午前７時３０分）まで３００ｌｕｘの照度、２２１度の色度、１００％の彩度、５６％の明るさの青色光を供給するようにする第４環境造成情報を生成することができる。これにより、使用者の概日リズムが正常な人の範囲（例えば、夜１２時頃に寝ついて、朝７時頃起床するように）に調整することができる。すなわち、第４環境造成情報生成を介して特定の睡眠疾患を持つ使用者の睡眠の質を向上させることができる。

【0560】

本発明の一実施形態によれば、プロセッサ１３０は、環境造成情報を環境造成装置に伝送することを決定することができる。具体的に、プロセッサ１３０は、照度調整に関連した環境造成情報を生成することができ、当該環境造成情報を環境造成装置３０に伝送することを決定することにより、環境造成装置３０の照度調整動作を制御することができる。

【0561】

実施形態によれば、光は睡眠の質に影響を与え得る代表的な要因のうちの一つであってよい。例えば、光の照度、色、露出の程度などによって、睡眠の質に良い影響を及ぼすことがあり、そして悪い影響を及ぼすことがある。これにより、プロセッサ１３０は、照度を調整して使用者の睡眠の質を向上させることができる。例えば、プロセッサ１３０は、寝つく前や寝ついた後の状況をモニタリングして、これにより、使用者を効果的に起こすための照度調整を遂行することができる。すなわち、プロセッサ１３０は、睡眠状態（例えば、睡眠段階）を把握して自動で照度を調整し、睡眠の質を極大化させることができる。

【0562】

又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が、上述した動作のうち少なくとも１以上を遂行することもできる。前述した数値と時点に対する記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0563】

感知されたイベントによる環境造成情報

【0564】

本発明の一実施形態は、感知された少なくとも１以上のイベントに従って環境造成装置を制御するための環境造成情報を生成することができる。

【0565】

本発明の一実施形態による環境造成情報の生成は、図１の（ａ）に示されたコンピューティング装置１００、又は図１の（ｂ）に示された睡眠環境調節装置４００で遂行することができる。

【0566】

イベントは、少なくとも１以上に多様に予め設定されてよい。例えば、イベントは、次のＡ～Ｈイベントのうち少なくとも１以上のイベントを含んでよい。

【0567】

Ａ．インルーム（ｉｎ ｒｏｏｍ）
Ｂ．インベッド（ｉｎ ｂｅｄ）
Ｃ．寝入り（Ｆａｌｌ ａｓｌｅｅｐ）
Ｄ．無呼吸（Ａｐｎｅａ）
Ｅ．熟睡（Ｄｅｅｐ ｓｌｅｅｐ）
Ｆ．寝て目を覚ます（Ｗａｋｅ ｕｐ ｄｕｒｉｎｇ ｓｌｅｅｐ）
Ｇ．アラーム時間の近くでレム睡眠（ＲＥＭ ｎｅａｒ ａｌａｒｍ）
Ｈ．起床（Ｗａｋｅ ｕｐ）

【0568】

以下、各イベントを詳細に説明する。

【0569】

上のＡイベントは、使用者が睡眠をとる空間、例えば、寝室に入ってきたことを意味するイベントである。

【0570】

前記Ａイベントは、存在感知センサ（ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ）を介して感知されてよい。

【0571】

前記存在感知センサは、人体感知センサとも呼ばれ、例えば、レーダセンサ、ＰＩＲモーションセンサ、Ｗｉ－Ｆｉセンシング（ＷｉＦｉ ｓｅｎｓｉｎｇ）センサ、カメラセンサ、超音波センサなどがある。

【0572】

前記存在感知センサは、環境造成装置３０に装着されてもよく、寝室に別途装着されて環境造成装置３０に有線又は無線で連結されてもよい。又は、前記存在感知センサは、図１の（ａ）又は図１の（ｂ）のネットワークに連結されて、感知信号をコンピューティング装置１００、睡眠環境調節装置４００、使用者端末１０、又は環境造成装置３０に伝送することもできる。又は、前記存在感知センサは、使用者端末１０と近距離通信を介して連結されて、感知信号を使用者端末１０に伝送することもできる。

【0573】

又は、本発明が図１の（ｃ）の実施形態で具現される場合、前記存在感知センサは、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上に存在することもできる。

【0574】

前記Ａイベント発生時、すなわち、前記Ａイベントが前記存在感知センサによって感知されれば、環境造成装置３０を自動で点けるための第Ａ環境造成情報が生成されてよい。ここで、第Ａ環境造成情報は、環境造成装置３０を自動で点けること以外にも、環境造成装置３０を特定動作モードに変更設定する制御情報を含んでもよい。

【0575】

上のＢイベントは、使用者がベッドに横になったことを意味するイベントである。前記Ｂイベントは、圧電センサを介して感知されてよい。圧電センサは、使用者が睡眠をとるベッドに装着されてよい。しかし、これに限定するわけではなく、前記圧電センサは、使用者が睡眠をとることができるソファやマッサージチェアなどにも装着されてよい。

【0576】

前記圧電センサは、環境造成装置３０に有線又は無線で連結されてもよい。又は、前記圧電センサは、図１の（ａ）又は図１の（ｂ）のネットワークに連結されて、感知信号をコンピューティング装置１００、睡眠環境調節装置４００、使用者端末１０、又は環境造成装置３０に伝送することもできる。又は、前記圧電センサは、使用者端末１０と近距離通信を介して連結されて、感知信号を使用者端末１０に伝送することもできる。

【0577】

前記Ｂイベント発生時、すなわち、前記Ｂイベントが前記圧電センサによって感知されれば、環境造成装置３０をスリープモードで駆動させるための第Ｂ環境造成情報が生成されてよい。前記第Ｂ環境造成情報は、使用者の寝入りのための環境造成装置３０の制御情報を含んでよい。前記制御情報は、環境造成装置３０で発生する騒音や光などを減らすための情報を含んでよい。例えば、環境造成装置３０が空気調和機である場合に、風量を特定の強さ以下に変更設定したり、現在の風量を前記特定の強さ以下に下げたり、直接風を間接風又は無風に切り替えたり、ディスプレイ部の明るさを所定の明るさ以下に下げるなどの情報を含んでよい。また、寝室に設置された照明を消したり、所定の明るさ以下に下げる情報を含んでよい。また、寝室に設置されたカーテン又はブラインドを閉じて、外部からの睡眠妨害要因を除去する情報を含んでよい。また、寝室に設置されたサウンド装置を点けて特定の音源を再生したり、反対に前記サウンド装置を消す情報を含んでよい。また、寝室に設置されたモーションベッドのモーションを、寝入り前の読書やメディア視聴に有利な特定のモーションに変更する情報を含んでよい。また、寝室に設置された香り発生器を動作させて、寝入りを助ける香りが発生するようにする情報を含んでよい。

【0578】

上のＣイベントは、使用者が睡眠（又は、寝入り）に入ったことを意味するイベントである。前記Ｃイベントは、先に説明したように、使用者端末１０においてセンシングされた環境センシング情報を受信したコンピューティング装置１００又は睡眠環境調節装置４００が判別することができる。図７に示されたように、使用者端末１０においてセンシングされた環境センシング情報を介して、入眠（又は、寝入り）時点を判別することができる。

【0579】

前記Ｃイベント発生時、すなわち、前記Ｃイベントが感知されれば、環境造成装置３０をスリープモードで駆動させるための第Ｃ環境造成情報が生成されてよい。前記Ｃ環境造成情報は、最適な寝室睡眠環境を造成するための制御情報を含んでよい。ここで、前記最適な寝室睡眠環境は、去る所定の期間（例、一週間、又は１ヶ月）の間に獲得されたペアデータ（温度又は／及び湿度＆睡眠の質）を基にして得られた最適な環境情報であってよい。例えば、去る一週間に睡眠をとった使用者の睡眠の質を示す定量的なデータと当該定量的なデータが得られた間の寝室の温度と湿度データを基にして、使用者が最もよく睡眠をとった寝室の温度と湿度を前記最適な寝室睡眠環境として決定することができる。前記制御情報は、環境造成装置３０の寝室の温度と湿度を最適な温度と湿度に設定することもできる。また、寝室に設置された照明を消す情報を含んでよい。また、寝室に設置されたサウンド装置を消す情報を含んでよい。また、寝室に設置されたモーションベッドのモーションを熟睡に有利な特定のモーションに変更する情報を含んでよい。また、寝室に設置された香り発生器を熟睡を助ける香りが発生するようにしたり、香り発生器を消す情報を含んでよい。

【0580】

上のＤイベントは、使用者が睡眠中に睡眠無呼吸症又は呼吸低下が発生した場合を意味するイベントである。前記Ｄイベントは、先に説明したように、使用者端末１０においてセンシングされた環境センシング情報を受信したコンピューティング装置１００又は睡眠環境調節装置４００が判別することができる。図４に示されたように、使用者端末１０においてセンシングされた環境センシング情報を介して、睡眠無呼吸症又は呼吸低下が発生した時点を判別することができる。

【0581】

前記Ｄイベント発生時、すなわち、前記Ｄイベントが感知されれば、環境造成装置３０をスリープモードで駆動させるための第Ｄ環境造成情報が生成されてよい。前記Ｄ環境造成情報は、睡眠無呼吸又は呼吸低下を緩和したり、停止又は微弱な呼吸を早く正常呼吸に転換させるための制御情報を含んでよい。例えば、前記制御情報は、睡眠無呼吸が発生した使用者の気道と首を保護するために、環境造成装置３０が空気調和機である場合、設定された湿度や温度を高めたり、直接風又は間接風を無風に切り替える情報を含んでよい。又は、環境造成装置３０が加湿機能を含む場合に、当該加湿機能を活性化する情報を含んでよい。又は、環境造成装置３０が振動機能を含む場合に、当該振動機能を活性化する情報を含んでよい。また、寝室に設置された照明を特定の明るさと色の温度で照明されるようにする情報を含んでよい。また、寝室に設置されたサウンド装置を点ける情報を含んでよい。また、寝室に設置されたモーションベッドのモーションを、使用者の呼吸を助ける特定のモーションに変更する情報を含んでよい。また、寝室に設置された香り発生器を発生させて、睡眠無呼吸症を緩和できる香りが発生するようにする情報を含んでよい。

【0582】

上のＥイベントは、使用者が深い睡眠（Ｄｅｅｐ ｓｌｅｅｐ）に進入したことを意味するイベントである。前記Ｅイベントは、先に説明したように、使用者端末１０においてセンシングされた環境センシング情報を受信したコンピューティング装置１００又は睡眠環境調節装置４００が判別することができる。図３に示されたように、使用者端末１０においてセンシングされた環境センシング情報を介して深い睡眠（Ｄｅｅｐ）に進入された時点を判別することができる。

【0583】

前記Ｅイベントが発生すれば、すなわち、前記Ｅイベントが感知されれば、環境造成装置３０をスリープモードで駆動させるための第Ｅ環境造成情報が生成されてよい。前記Ｅ環境造成情報は、深い睡眠段階に最適化された温度又は湿度に変更するための制御情報を含んでよい。例えば、前記制御情報は、前記環境造成装置３０が空気調和機である場合に、現在の寝室の温度又は湿度を前記最適化された温度又は湿度に変更設定するための情報を含んでよい。ここで、前記最適化された温度又は湿度は、去る所定の期間の間に獲得された定量的な睡眠レポートを用いて、当該使用者が深い睡眠を一番長く持続した特定の温度又は湿度に決定されてよい。また、寝室に設置された照明を消したり、最小限の明るさに下げる情報を含んでよい。また、寝室に設置されたサウンド装置を消す情報を含んでよい。また、寝室に設置されたモーションベッドのモーションを、深い睡眠に有利な特定のモーションに変更する情報を含んでよい。また、寝室に設置された香り発生器を発生させて、熟睡を維持できる香りが発生するようにする情報を含んでよい。

【0584】

上のＦイベントは、使用者が睡眠中に目覚めた場合を意味するイベントである。前記Ｆイベントは、先に説明したように、使用者端末１０においてセンシングされた環境センシング情報を受信したコンピューティング装置１００又は睡眠環境調節装置４００が判別することができる。図３に示されたように、使用者端末１０においてセンシングされた環境センシング情報を介して、寝て目覚めた（Ｗａｋｅ）時点を判別することができる。

【0585】

前記Ｆイベントが発生すれば、すなわち、前記Ｆイベントが感知されれば、環境造成装置３０をスリープモードで駆動させるための第Ｆ環境造成情報が生成されてよい。前記第Ｆ環境造成情報は、使用者が再び寝つけるように助けるための制御情報を含んでよい。例えば、前記制御情報は、環境造成装置３０が空気調和機である場合に、空気調和機の設定温度と湿度を過去に使用者が寝入り時に主に設定した選好温度又は湿度に変更設定する情報を含んでよい。又は、前記制御情報は、環境造成装置３０の設定温度又は湿度を過去の定量的な睡眠レポートを用いて使用者の寝入り時間が最も短かった特定の温度又は湿度に変更設定する情報を含んでよい。また、寝室に設置された照明を寝入りに役立つ特定の明るさと色の温度で照明されるようにする情報を含んでよい。また、寝室に設置されたサウンド装置を点けたり消したりする情報を含んでよい。また、寝室に設置されたモーションベッドのモーションを、使用者の再入眠を助ける特定のモーションに変更する情報を含んでよい。また、寝室に設置された香り発生器を発生させて、再入眠を助ける香りが発生するようにする情報を含んでよい。

【0586】

上のＧイベントは、予め設定されたアラーム時間の近くでレム（ＲＥＭ）睡眠が発生した場合を意味するイベントである。前記Ｇイベントは、先に説明したように、使用者端末１０においてセンシングされた環境センシング情報を受信したコンピューティング装置１００又は睡眠環境調節装置４００が判別することができる。図３に示されたように、使用者端末１０においてセンシングされた環境センシング情報を介してレム（ＲＥＭ）睡眠時点を判別することができる。

【0587】

前記Ｇイベントが発生すれば、すなわち、前記Ｇイベントが感知されれば、環境造成装置３０をスリープモードで駆動させるための第Ｇ環境造成情報が生成されてよい。前記第Ｇ環境造成情報は、使用者の起床を助けるための制御情報を含んでよい。例えば、前記制御情報は、環境造成装置３０が空気調和機である場合に、空気調和機の設定温度又は湿度を使用者が自然に又は最もすっきり起床できる特定温度又は湿度に変更設定するための情報を含んでよい。又は、前記制御情報は、空気調和機の設定温度又は湿度を過去の定量的な睡眠レポートを用いて、使用者が最も好む特定の温度又は湿度に変更設定するための情報を含んでよい。また、寝室に設置された照明を、起床に特化した特定の明るさと色の温度で照明されるようにする情報を含んでよい。また、寝室に設置されたカーテン又はブラインドを開く情報を含んでよい。また、寝室に設置されたサウンド装置を点けて、特定の音源を再生する情報を含んでよい。また、寝室に設置されたモーションベッドのモーションを起床に有益な特定のモーションに変更する情報を含んでよい。また、寝室に設置された香り発生器を発生させて、爽快な起床がなされるようにすることができる香りが発生するようにする情報を含んでよい。

【0588】

上のＨイベントは、使用者が起床した時点を意味するイベントである。前記Ｈイベントは、先に説明したように、使用者端末１０においてセンシングされた環境センシング情報を受信したコンピューティング装置１００又は睡眠環境調節装置４００が判別することができる。図５に示されたように、使用者端末１０においてセンシングされた環境センシング情報において、特異点２０１が識別された後に所定のパターンが持続的に感知されるか否かを判別して、起床時点を判別することができる。

【0589】

前記Ｈイベントが発生すれば、すなわち、前記Ｈイベントが感知されれば、環境造成装置３０をスリープモードで駆動させるための第Ｈ環境造成情報が生成されてよい。前記第Ｈ環境造成情報は、使用者が睡眠をとった寝室の温度を起床後の最適な温度に設定する制御情報を含んでよい。前記制御情報は、環境造成装置３０が空気調和機である場合に、空気調和機の設定温度又は湿度を、使用者の起床時点に過去のヒストリーをもとに、使用者が好んだ温度又は湿度に変更設定する情報を含んでよい。又は、前記制御情報は、使用者端末を介して使用者に起床後の空気調和機の設定温度又は湿度を推薦温度又は湿度に変更する提案情報を含んでもよい。また、寝室に設置された照明を特定の明るさと色の温度で照明されるようにする情報を含んでよい。また、寝室に設置されたサウンド装置を点けて特定のメディアをディスプレイしたり、特定の音源を再生させる情報を含んでよい。また、寝室に設置された窓を開いて喚起になるようにする情報を含んでよい。また、寝室に設置されたモーションベッドのモーションを使用者が起きるのに助けになる特定のモーションに変更する情報を含んでよい。また、寝室に設置された香り発生器を発生させて、起床後の使用者の動きを助けることができる香りが発生するようにする情報を含んでよい。

【0590】

また、本発明の実施形態が、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が、上述した動作のうち少なくとも１以上を遂行することもできる。

【0591】

睡眠計画情報

【0592】

一実施形態において、プロセッサ１３０は、使用者端末１０から睡眠計画情報を受信することができる。睡眠計画情報は、使用者が使用者端末１０を介して生成する情報で、例えば、就寝時間及び起床時間に関する情報を含んでよい。プロセッサ１３０は、睡眠計画情報に基づいて外部環境造成情報を生成することができる。具体的な例を挙げると、プロセッサ１３０は、睡眠計画情報を介して使用者の就寝時間を識別し、当該就寝時間に基づいて外部環境造成情報を生成することができる。又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が、上述した動作のうち少なくとも１以上を遂行することもできる。

【0593】

例えば、プロセッサ１３０は、図７に示されたように、就寝時間２０分前、ベッド位置を基準として３０００Ｋの白色光を３０ｌｕｘの照度の光を提供するようにする第１環境造成情報を生成することができる。すなわち、就寝時間に関連して使用者が自然に睡眠に入るように誘導する照度を造成することができる。前述した数値と時点に対する記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0594】

睡眠障害防止及び緩和方法の実施形態１

【0595】

図３６の（ａ）は、本発明の一実施形態によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析システムを用いた睡眠障害防止及び緩和方法を説明するフローチャートである。

【0596】

本発明は、使用者の睡眠分析をリアルタイムで分析して、睡眠障害（睡眠無呼吸、睡眠過呼吸、睡眠低呼吸）が発生した時点を把握することができる。睡眠障害が発生した瞬間、使用者に刺激（触覚的刺激、聴覚的刺激、嗅覚的刺激など）を提供すれば、睡眠障害を一時的に緩和することができる。

【0597】

すなわち、本発明は、睡眠障害と関連した正確なイベント探知をもとに、使用者の睡眠障害を中断させ、睡眠障害の頻度を減少させることができる。

【0598】

図３６の（ａ）を参考にすれば、本発明によるスマート家電機器８００を用いた睡眠障害防止及び緩和方法は、使用者の睡眠音響情報を収集し、これに基づいて１次睡眠分析及び２次睡眠分析を遂行する。

【0599】

１次睡眠分析は、使用者の睡眠音響情報に基づいた睡眠分析で、２次睡眠分析は、１次睡眠分析結果及び睡眠音響情報に基づいた分析に該当し、具体的な分析方法は、上で説明したところと同一である。

【0600】

１次睡眠分析と２次睡眠分析の結果、使用者に睡眠無呼吸が発生したと判断される時点に、スマート家電機器８００は触覚的フィードバック及び聴覚的フィードバックのうち少なくとも一つを生成することができる。スマート家電機器８００は、フィードバックのためのアラーム部８５０をさらに含んでよく、これは、振動を生成するアクチュエータ、振動モジュール、ハプティクスモジュールで具現されてよく、音、音響を生成するスピーカーモジュールで具現されてよい。

【0601】

スマート家電機器８００が接触した身体部位（例：スマートマットである場合は全身）に伝わる振動や、耳元に響く音や音響（例：スマートスピーカー、スマートフォン、スマートＴＶなど）は、使用者の脳を刺激して、これに従って睡眠無呼吸が比較的早く緩和される。使用者の睡眠中にこのような過程が持続する場合、睡眠無呼吸の頻度も顕著に減少するということが分かる。

【0602】

この時、単一の睡眠無呼吸イベントが感知されるだけでなく、睡眠無呼吸イベントが連続的に発生するクラストを事前に予測することもできる。このために、上述の睡眠分析学習モデルは、睡眠無呼吸イベントの連続発生クラストを予測するための学習を遂行することができる。

【0603】

すなわち、使用者の睡眠音響情報に基づいた入力情報は、上で説明したように、前処理過程とメルスペクトログラム変換過程を経て入力層に入力され、これを学習した睡眠分析学習モデルは、睡眠無呼吸イベントの連続発生クラストを予測できることになる。

【0604】

睡眠無呼吸イベントが連続的に発生するクラストが事前に予測されるならば、睡眠無呼吸イベントが感知される瞬間だけでなく、事前に予測された時点にスマートフォン９００を１回ないし数回振動させることによって睡眠無呼吸を事前に防止したり、睡眠無呼吸を緩和あるいは改善することになる。

【0605】

すなわち、本発明は、睡眠音響情報信号に基づいて、睡眠段階を分析し、睡眠無呼吸を緩和、改善できることになる。

【0606】

使用者に加えられる触覚的フィードバック及び聴覚的フィードバックのパターンは、使用者の熟睡を維持して睡眠無呼吸の頻度を減少させるためのものであってよい。このようなパターンは、使用者の睡眠段階分析結果に基づいてリアルタイムで調整することができる。

【0607】

また、このようなパターンは、使用者の睡眠段階分析結果に関するビッグデータと、睡眠無呼吸の頻度に関するビッグデータに基づいて学習されたディープラーニングモデルを介して推論されてもよい。

【0608】

上では、睡眠無呼吸、過呼吸などの睡眠障害を言及したが、睡眠の質を向上させるために、ＲＥＭ睡眠段階と判断されれば、スマート家電機器８００を介して使用者に刺激を伝達することもできる。

【0609】

ＲＥＭ睡眠は、脳波が早くなって、心臓拍動数や呼吸と同じ自律神経性活動が不規則的な睡眠段階で、軽い不随意的筋肉痙攣や急速な眼球運動を伴う。約８０分～１２０分間隔で３～４回起きることが一般的であるが、激しい場合には、ＲＥＭ睡眠障害に発展する場合があり、睡眠の質に影響を及ぼしかねない。

【0610】

したがって、睡眠無呼吸、過呼吸、いびきなどの睡眠障害だけでなく、ＲＥＭ睡眠時点でもスマート家電機器８００を介して使用者を刺激することができる。すなわち、１次睡眠分析と２次睡眠分析の結果、使用者がＲＥＭ睡眠段階に進入したと判断される時点に、スマート家電機器８００は触覚的フィードバック及び聴覚的フィードバックのうち少なくとも一つを生成することができる。

【0611】

又は、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が、上述した動作のうち少なくとも１以上を遂行することもできる。

【0612】

睡眠障害防止及び緩和方法の実施形態２

【0613】

図３６の（ｂ）は、本発明の他の実施形態によるＡＩ基盤の非接触式睡眠分析システムを用いた睡眠障害防止及び緩和方法を説明するフローチャートである。

【0614】

図３６の（ｂ）に示された実施形態は、睡眠分析がスマート家電機器８００及びスマートフォン９００で成される状況を想定したものである。

【0615】

睡眠分析結果は、睡眠状態情報、睡眠段階情報、睡眠障害発生情報、時間情報などを含んでよい。スマートフォン９００は、内蔵されたマイクモジュールを介して獲得した睡眠音響情報に基づいて睡眠分析を遂行する。以下では、スマートフォン９００が睡眠音響情報（Ｓｏｕｎｄ）を用いて、最終睡眠分析結果を導出する方式について説明する。

【0616】

まず、スマートフォン９００は、加重値を用いて最終睡眠分析結果を導出することができる。具体的に、スマートフォン９００は、１次睡眠分析結果と、睡眠音響情報を用いた睡眠分析結果に同一の加重値を適用して２次睡眠分析結果を導出することができる。

【0617】

他の実施形態において、スマートフォン９００は、１次睡眠分析結果と２次睡眠分析結果において睡眠段階が完全に一致する場合にだけ、使用者が当該睡眠段階に進入したと判断し、最終睡眠分析結果を導出することができる。他の実施形態において、スマートフォン９００は、後述するＡＩ睡眠分析モデルを用いて睡眠音響情報（Ｓｏｕｎｄ）を用いて２次睡眠分析をまず遂行した後、各時間帯別の睡眠段階に対するＡＩ確信度を付加的に抽出する。

【0618】

抽出された確信度が既に設定された数値以下である場合、当該時間帯の睡眠段階は１次睡眠分析によって導出された睡眠段階の結果を採用する。

【0619】

すなわち、２次睡眠分析結果を中心に、１次睡眠分析結果を付加的に採用することによって、さらに信頼性のある睡眠分析結果を導出すことができる。

【0620】

また他の実施形態において、スマートフォン９００は、後述するＡＩ睡眠分析モデルで実際の分析結果と不一致な部分の統計をまず確保する。統計は、使用者によって入力されてもよいが、多数の使用者データによって自主的に確保されてもよい。スマートフォン９００は、２次睡眠分析結果（Ｓｏｕｎｄに基づいた分析）を中心に、確保された統計において実際の分析結果と不一致な部分では、１次睡眠分析結果を付加的に採用することができる。

【0621】

ＡＩ睡眠分析モデルの学習方法は、下でさらに詳細に説明するが、簡略に説明すれば、ディープラーニング入力層に二つの情報（１次睡眠分析結果及び睡眠音響情報）を入力することによって、二つの要因によって睡眠分析を遂行するＡＩ睡眠分析モデルが生成されてよい。

【0622】

これは、あくまでも実施形態に過ぎず、最終睡眠分析結果の導出は、多様な方式で成されてよい。

【0623】

スマートフォン９００による２次睡眠分析の結果、睡眠無呼吸が発生したと判断されるならば、センサ部で直ちに睡眠無呼吸発生情報をスマートフォン９００に内蔵されたプロセッサに伝達することができる。睡眠無呼吸発生情報は、スマート家電機器８００が触覚的フィードバック及び聴覚的フィードバックのうち少なくとも一つを生成するためのトリガー信号に該当し、スマート家電機器８００は睡眠無呼吸発生情報が受信されれば、振動、音、音響等を介して使用者を刺激することができる。当該刺激は、使用者の睡眠無呼吸を早く緩和させ、持続的なモニタリングと刺激を介して使用者の睡眠無呼吸を防止又は緩和できることになる。

【0624】

一方、図３４～図３６に示された実施形態とは異なり、１次睡眠分析が省略され、スマートフォン９００のみで睡眠分析が成されてもよい。すなわち、使用者の睡眠音響情報に基づいて、上で言及した方法で使用者の睡眠分析が成され、当該睡眠分析の結果、睡眠無呼吸が検出されれば、直ちに睡眠無呼吸発生情報を前記スマートフォン９００と連動されたスマート家電機器８００（例：スマートマット、スマートスピーカーなど）に伝達することによって、スマート家電機器８００をして振動やアラーム（音、音響）を生成するようにすることができる。

【0625】

一方、空気の質と睡眠の相関関係は、次の通りである。

【0626】

ある研究結果によれば、妊婦が悪い空気に露出した期間が妊娠１～８週であれば、産まれた赤ん坊の睡眠効率が低下し、妊娠３１～３５週であれば、産まれた赤ん坊の睡眠時間が低下するものと知られており、成長期の睡眠の質は知識習得力及び成長発育と密接な関連性があるという研究結果もある。

【0627】

また、夏にＰＭ１０への露出が睡眠中の呼吸の不規則性を増加させ、これは、人体の心血管疾患及び死亡率上昇とも関連性があるという研究結果もある。

【0628】

一方、温度／湿度と睡眠の相関関係は、次の通りである。

【0629】

二酸化炭素が８００ｐｐｍである状態での睡眠状態と、１７０００ｐｐｍである状態での睡眠状態とを比較実験してみた結果、８００ｐｐｍである状態で空気がより息苦しくて熱いという感じがあったという研究結果があり、温度が摂氏２８度であるチャンバーで睡眠をとった時が、摂氏２４度であるチャンバーで睡眠をとった時よりも、睡眠効率及び翌日の作業効率が低下したという研究結果もある。

【0630】

また、状態湿度が８０％、温度が摂氏３２度である環境における睡眠状態が、状態湿度が５０％、温度が摂氏２６度である環境における睡眠状態と比較した時、睡眠中に目覚めることの頻度が増加し、熟睡の比率が減少したという研究結果もある。

【0631】

このような使用者の睡眠障害を防止、緩和するための刺激は、スマートフォン９００やスマートスピーカーでない他の環境造成装置によって発生する可能性がある。

【0632】

ここで、他の環境造成装置は、照明、空気清浄機、加湿器、スピーカー（オーディオ）、衣類管理機、ＴＶ、時計、ＰＣ、モーションベッド、マットレス、スマートピロー、ブラインド、カーテン、ロボット、掃除機、洗濯機、乾燥機、浄水器、冷蔵庫、オーブン／レンジなどであってよい。使用者の睡眠障害発生情報は、上で言及した多様な環境造成装置に伝達されてよく、環境造成装置は、使用者を刺激するための刺激源を生成することができる。

【0633】

例えば、睡眠障害発生情報は、照明（電灯）を制御して照度を上げたり、空気清浄機の駆動音を発生させたり、ＴＶを点けたり、時計アラームを動作させたり、ＰＣをオン状態にしたり、モーションベッドを制御してベッドの角度を変更させたり、スマートピローやスマートマットレスを制御して触覚的な変化や動きを与えたり、各種家電を駆動させて音を発生させるなどの方式を介して使用者を刺激させることにより、睡眠障害を中断、緩和させることができる。

【0634】

また、例えば図１の（ｃ）のような実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が、上述した動作のうち少なくとも１以上を遂行することもできる。

【0635】

トラフィック対応方法及び１人／多くの人の睡眠分析

【0636】

図３７は、本発明による睡眠分析方法がクラウドで遂行される場合のトラフィック対応方法を説明する図面である。

【0637】

図３８は、本発明による睡眠分析方法において、１人の睡眠分析と多くの人の睡眠分析を説明するための概念図である。説明の理解を助けるために、以下ではスマート家電機器８００をスマートスピーカーに想定して説明することにする。ただし、これは理解を助けるための説明に過ぎず、本発明のスマート家電機器はこれに制限されるわけではない。

【0638】

本発明による睡眠分析方法は、アマゾンウェブサービス（Ａｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ、ＡＷＳ）のクラウドを介して使用者に提供することができる。本発明による睡眠分析方法は、主に夕方の時間から明け方の時間まで成されるため、当該時間にトラフィックが発生する可能性がある。

【0639】

したがって、本発明による睡眠分析方法は、多くのトラフィックが発生する時間区間を分析する段階、当該時間区間に進入するイベントを予測する段階、当該イベントが発生した時点にＡＩサーバ３１０を自動で調整（追加、再配置など）する段階をさらに含んでよい。これを介して、本発明は、特定の時間に発生する可能性があるトラフィックに柔軟に対処できるようになる。

【0640】

まず、図３８の（ａ）に示された１人の睡眠時には、１人の睡眠分析においてスマートスピーカーやスマートフォン９００は全て同一の睡眠空間内に位置することになる。すなわち、スマートスピーカーは、使用者１人の睡眠音響情報、睡眠環境情報などを獲得することができ、スマートフォン９００は、使用者１人の睡眠音響情報、睡眠環境情報（照度など）などを獲得することができる。このような１人の睡眠環境では、上で説明した睡眠分析方法がそのまま適用されてよい。

【0641】

ただし、図３８の（ｂ）に示された多くの人の睡眠時には、スマートスピーカーやスマートフォン９００によって獲得される睡眠音響情報は、使用者１及び使用者２などの多数の睡眠情報を含んでよい。

【0642】

したがって、複数の使用者が同一の睡眠空間内で睡眠をとる場合の睡眠分析は、さらに精密な過程を経ることになる。多くの人の睡眠分析方法については、先に図３９～図４６を参照して説明したので、重複する記述は省略することにする。

【0643】

睡眠環境調節装置

【0644】

以下では、図１の（ｂ）に示された睡眠環境調節装置について、さらに具体的に説明する。図１の（ｂ）に示されたように、睡眠環境調節装置４００、使用者端末１０、及び外部サーバ２０はネットワークを介して、本発明の一実施形態によるシステムのためのデータを相互送受信することができる。

【0645】

本発明の実施形態によるネットワークは、上で詳細に説明したところと同じなので、重複説明は省略する。

【0646】

本実施形態によれば、使用者端末１０は、睡眠環境調節装置４００との情報交換を介して使用者の睡眠と関連した情報の提供を受けることができる端末で、使用者が所持した端末を意味してよい。使用者端末１０の一般的な構成及び機能は、上で説明したところと同じであり得る。使用者端末１０は、使用者が位置した空間に関連した音響情報を獲得することができる。例えば、音響情報は、使用者が位置した空間で獲得される音響情報を意味してよい。音響情報は、非接触式方法で使用者の活動又は睡眠と関連して獲得されてよい。

【0647】

例えば、音響情報は、使用者が睡眠をとる間に当該空間で獲得されるものであってよい。実施形態によれば、使用者端末１０を介して獲得される音響情報は、本発明において使用者の睡眠状態情報を獲得するための基盤になる情報であってよい。具体的な例を挙げると、使用者の動き又は呼吸に関連して獲得される音響情報を介して、使用者が睡眠前なのか、睡眠中なのか、又は、睡眠後なのか否かに関連した睡眠状態情報が獲得されてよい。また、例えば、音響情報を介して睡眠時間の間に使用者の睡眠段階の変化に対する情報が獲得されてよい。

【0648】

本発明の睡眠環境調節装置４００は、外部サーバ２０から健康診断情報又は睡眠検診情報などを受信し、当該情報に基づいて学習データセットを構築することができる。外部サーバ２０と関連した説明は、上で詳細に記載したところ、ここではその説明を省略することにする。

【0649】

一実施形態によれば、睡眠環境調節装置４００が睡眠状態分析のために活用する音響情報は、一空間上における使用者の活動又は睡眠中に非侵襲的方式で獲得されるものであってよい。具体的な例を挙げると、音響情報は、睡眠中に使用者が寝返りを打つことにより発生する音響、筋肉の動きに関連した音響、又は睡眠中の使用者の呼吸に関連した音響などを含んでよい。実施形態によれば、環境センシング情報は睡眠音響情報を含んでよく、当該睡眠音響情報は、使用者の睡眠中に発生する動きパターン及び呼吸パターンに関連した音響を意味してよい。

【0650】

実施形態において、音響情報は、使用者が所持した使用者端末１０及び音響収集部４１４のうち少なくとも一つを介して獲得されてよい。例えば、使用者端末１０及び音響収集部４１４に備えられたマイクモジュールを介して、一空間上において使用者の活動に関連した環境センシング情報が獲得されてよい。

【0651】

使用者端末１０又は音響収集部４１４に備えられたマイクモジュールの構成は、上で説明したところと同一である。

【0652】

本発明において分析の対象になる音響情報は、睡眠中に獲得される使用者の呼吸及び動きに関連したもので、非常に小さい音響（すなわち、区分が難しい音響）に関する情報であり、睡眠環境の間に他の音響と共に獲得されるものであるため、低い信号対雑音比の前記したようなマイクモジュールを介して獲得される場合、探知及び分析が非常に難しいことがある。

【0653】

本発明の一実施形態によれば、睡眠環境調節装置４００は、ＭＥＭＳで構成されたマイクモジュールを介して獲得された音響情報に基づいて睡眠状態情報を獲得することができる。具体的に、睡眠環境調節装置４００は、多くのノイズを含んで不明瞭に獲得された音響情報を、分析が可能なデータ変換及び／又は調整することができ、変換及び／又は調整されたデータを活用して人工神経網に対する学習を遂行することができる。人工神経網に対する事前学習が完了した場合、学習された神経網（例えば、音響分析モデル）は、音響情報に対応して獲得された（例えば、変換及び／又は調整された）データ（例えば、スペクトログラム）に基づいて使用者の睡眠状態情報を獲得することができる。実施形態において、睡眠状態情報は、使用者が睡眠をとっているのか否かに関連した情報だけでなく、睡眠中の使用者の睡眠段階の変化に関連した睡眠段階情報を含んでよい。具体的な例を挙げると、睡眠状態情報は、第１時点には使用者がＲＥＭ睡眠であり、第１時点と相違した第２時点には使用者が浅い睡眠であったという睡眠段階情報を含んでよい。この場合、当該睡眠状態情報を介して、使用者は第１時点に比較的深い睡眠に落ち、第２時点にはより浅い睡眠をとったという情報が獲得されてよい。

【0654】

すなわち、睡眠環境調節装置４００は、音響を収集するように一般的に多く普及された使用者端末（例えば、人工知能スピーカー、寝室ＩｏＴ機器、携帯電話など）、又は、音響収集部４１４を介して低い信号対雑音比を有する睡眠音響情報を獲得する場合、これを分析に適切なデータに加工し、加工されたデータを処理して、使用者が睡眠前なのか、睡眠中なのか、睡眠後なのかに対する情報、及び睡眠段階の変化に関連した睡眠状態情報を提供することができる。

【0655】

実施形態において、睡眠環境調節装置４００は、端末又はサーバであってよく、任意の形態の装置は全て含んでよい。睡眠環境調節装置４００はデジタル機器として、ラップトップコンピュータ、ノートパソコン、デスクトップコンピュータ、ウェブパッド、移動電話機のようにプロセッサを搭載してメモリを備えた演算能力を備えたデジタル機器であってよい。睡眠環境調節装置４００は、サービスを処理するウェブサーバであってよい。前述したサーバの種類は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0656】

本発明の一実施形態によれば、睡眠環境調節装置４００は、クラウドコンピューティングサービスを提供するサーバであってよい。当該サーバは、上で詳細に説明したところ、ここでは説明を省略することにする。

【0657】

又は、例えば図１の（ｃ）の実施形態である場合、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が睡眠環境調節装置４００で具現されてよい。

【0658】

図１０は、本発明の一実施形態と関連した睡眠環境調節装置の例示的なブロック構成図を示す。

【0659】

図１０に示されたように、睡眠環境調節装置４００は、受信モジュール４１０及び送信モジュール４２０を含んでよい。

【0660】

本発明の一実施形態によれば、睡眠環境調節装置４００は、無線信号を送信する送信モジュール４２０及び送信された無線信号を受信する受信モジュール４１０を含んでよい。一実施形態において、無線信号は、直交周波数分割多重方式の信号を意味してよい。例えば、無線信号は、ｗｉｆｉ基盤ＯＦＤＭセンシング信号であってよい。また、本発明の送信モジュール４２０は、ノートパソコン、スマートフォン、タブレットＰＣ、スマートスピーカー（ＡＩスピーカー）などを介して具現されてよく、受信モジュール４１０は、ｗｉｆｉ受信機を介して具現されてよい。実施形態によれば、受信モジュール４１０は、ノートパソコン、スマートフォン、タブレットＰＣ等の多様なコンピューティング装置を介して具現されてよい。例えば、送信モジュール４２０及び受信モジュール４１０には、ｗｉ－Ｆｉ８０２．１１ｎ、８０２．１１ａｃ又はＯＦＤＭを支援する他の標準に従う無線チップが搭載されていてよい。すなわち、比較的低価格の装備を介して高信頼度を有するオブジェクト状態情報の獲得する睡眠環境調節装置４００が具現されてよい。

【0661】

一実施形態において、送信モジュール４２０は、オブジェクトが位置した一方向に無線信号を送信することができ、受信モジュール４１０は、送信モジュール４２０と事前に決定された隔離距離を介して備えられ、送信モジュール４２０から送信された無線信号を受信することができる。このような無線信号は、直交周波数分割多重方式の信号であることにより、複数のサブキャリアを介して送信又は受信することができる。

【0662】

このような送信モジュール４２０及び受信モジュール４１０は、事前に決定された離隔距離を有するように備えられてよい。この場合、事前に決定された離隔距離は、オブジェクトが活動したり又は位置した空間を意味してよい。具体的な実施形態において、送信モジュール４２０及び受信モジュール４１０は、既に設定された領域を基準として互いに対向する位置が備えられることを特徴とすることができる。ここで、既に設定された領域１１ａとは、例えば、図１２に示されたように、使用者が睡眠をとる位置に関連した領域で、例えば、ベッドが位置した領域であってよい。又は、例えば、使用者の動きや又は呼吸に関する情報等のオブジェクト状態情報を獲得できる領域を意味してよい。ここで、オブジェクト状態情報は、使用者の動きや又は呼吸に関する情報に限定されるわけではなく、使用者と関連した音響情報又は視覚情報等の多様な情報に該当してよい。

【0663】

送信モジュール４２０及び受信モジュール４１０は、使用者が睡眠をとるベッドを中心に両側面それぞれに備えられてよい。この場合、本発明の睡眠環境調節装置４００は、送信モジュール４２０及び受信モジュール４１０を介して送信及び受信されるｗｉｆｉ基盤のＯＦＤＭ信号に基づいて、使用者が既に設定された領域に位置したのかに関する情報及び使用者の動きや又は呼吸に関する情報などのオブジェクト状態情報を獲得することができる。

【0664】

一実施形態によれば、送信モジュール４２０及び受信モジュール４１０は、１以上のアンテナを介して無線信号（例えば、ＯＦＤＭ信号）を送信及び受信することができる。例えば、送信モジュール４２０及び受信モジュール４１０それぞれに３個のアンテナが備えられる場合、３個のアンテナと６４個のサブキャリアを介して合計１９２個（すなわち、３×６４）チャネルに関連したチャネル状態情報が毎フレームごとに獲得することができる。前述したアンテナ及びサブキャリアに対する具体的な数値的記載は例示に過ぎず、本開示はこれに制限されない。

【0665】

一実施形態によれば、送信モジュール４２０及び受信モジュール４１０は、複数個で備えられてよい。より具体的な例を挙げると、３個の送信モジュール及び４個の受信モジュールそれぞれが、事前に決定された離隔距離を介して備えられてよい。この場合、複数個の送信モジュール及び受信モジュールそれぞれが送信及び受信する無線信号は、互いに相違してよい。

【0666】

実施形態において、受信モジュール４１０を介して受信された無線信号は、既に設定された領域に対応するチャネルを通過した無線信号で当該チャネルを特性を示す情報を含んでよい。受信モジュール４１０は、無線信号からチャネル状態情報を獲得することができる。チャネル状態情報は、使用者が位置した一空間と関連したチャネルに関連した特性を示す情報であり、送信モジュール４２０から送信された無線信号及び受信モジュールを介して受信された無線信号に基づいて算出されることを特徴とすることができる。

【0667】

具体的に、送信モジュール４２０から送信された無線信号は、特定のチャネル（すなわち、使用者が位置した空間）を通過して、受信モジュール４１０を介して受信されてよい。この場合、無線信号は、マルチパス（ｍｕｌｔｉ－ｐａｔｈ）それぞれに対応して、複数のサブキャリアを介して送信されたものであってよい。これにより、受信モジュール４１０を介して受信された無線信号は、既に設定された領域１１ａにおける使用者の動きが反映された信号であってよい。プロセッサは、受信された無線信号を介して無線信号がチャネル（すなわち、使用者が位置した空間）を通過して経験したチャネル特性に関連したチャネル状態情報を獲得することができる。このようなチャネル状態情報は、振幅と位相で構成されていてよい。すなわち、睡眠環境調節装置４００は、送信モジュール４２０から送信された無線信号と受信モジュール４１０を介して受信された無線信号（すなわち、オブジェクトの動きが反映された信号）に基づいて、送信モジュール４２０と受信モジュール４１０との間の空間（すなわち、既に設定された領域）の特性に関連したチャネル状態情報を獲得することができる。

【0668】

実施形態によれば、受信モジュール４１０は、送信モジュール４２０から送信された無線信号を受信する場合、受信した無線信号に基づいて使用者の動きを感知することを特徴とすることができる。受信モジュール４１０は、チャネル状態情報の変化を介して、既に設定された領域に使用者が位置したか否かに関する情報を獲得することができる。実施形態によれば、送信モジュール４２０及び受信モジュール４１０を介して無線信号を送受信する過程で、使用者が送信モジュール４２０及び受信モジュール４１０の間に位置したり又は位置しなかった時に獲得されるチャネル状態情報は、互いに相違してよい。具体的な実施形態によれば、送信モジュール４２０と受信モジュール４１０との間の領域（すなわち、既に設定された領域）内に使用者が位置した場合と、位置しない場合、それぞれに対応して獲得されるチャネル状態情報の差が極大化されるように送信モジュール４２０及び受信モジュール４１０が配置されてよい。追加的な実施形態によれば、送信モジュール４２０及び受信モジュール４１０それぞれに対応して指向性パッチアンテナが備えられてよい。ここで、指向性パッチアンテナは、ｍ×ｎパッチで構成されたアンテナモジュール（すなわち、ｍ個の横パッチ数及びｎ個の縦パッチ数）であってよい。例えば、使用者が送信モジュール４２０及び受信モジュール４１０の間に位置したり、又は位置しなかった時の信号の差が大きくなるように、アンテナ事前ビームが設定されてよい。アンテナのｂｅａｍ ｗｉｄｔｈが最適になるように事前に設定され、このような指向性パッチアンテナを用いて信号を送受信する方向に使用者が横になる位置になるように、送信モジュール４２０と受信モジュール４１０を配置させることができる。すなわち、送信モジュール４２０と受信モジュール４１０それぞれの指向性パッチアンテナの間にＬｉｎｅ－ｏｆ－Ｓｉｇｈｔが直接的に確保される無線リンクが形成されてよい。このような構成を介して、各モジュールのアンテナを指向性アンテナで動作するようにして、より狭い領域（例えば、既に設定された領域）に対応して無線リンクを形成することができる。

【0669】

すなわち、送信モジュール４２０と受信モジュール４１０のアンテナの間に無線リンクが形成され、このような無線リンクの間に使用者が位置した場合、使用者の身体が無線リンクを遮ることになり無線リンクが歪曲されて、信号レベル（すなわち、チャネル状態情報）が大きく変わることになる。実施形態において、信号レベルの変化は、ＲＳＳＩ（Ｒｅｃｅｉｖｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）とＣＳＩ（Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｔａｔｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）の変化を介して感知することができ、これにより、受信モジュール４１０は、このような変化を介して使用者が既に設定された領域１１ａに位置したのか否かを判別することができる。

【0670】

実施形態において、使用者が既に設定された領域１１ａに位置したのか否かに関する情報は、環境造成部４１５の駆動の有無を決定するのに活用されたり、又は使用者の睡眠意図を把握するのに活用することができる。

【0671】

本発明の一実施形態によれば、受信モジュール４１０は、使用者の睡眠状態情報を算出し、そして睡眠状態情報に基づいて使用者の睡眠環境を調整することができる。具体的に、受信モジュール４１０は、獲得したセンシング情報に基づいて、使用者が睡眠前なのか、睡眠中なのか、又は睡眠後なのか否かに関連した睡眠状態情報を獲得することができ、当該睡眠状態情報に従って使用者が位置した空間の睡眠環境を調整することができる。具体的な例を挙げると、受信モジュール４１０は、使用者が睡眠前という睡眠状態情報を獲得した場合、当該睡眠状態情報に基づいて睡眠を誘導するための光の強さ及び照度（例えば、３０００Ｋの白色光、３０ｌｕｘの照度）に関連した環境造成情報を生成することができる。また、受信モジュール４１０は、睡眠を誘導するための光の強さ及び照度に関連した環境造成情報に基づいて、使用者が位置した空間の光の強さ及び照度を睡眠を誘導するための適切な強さ及び照度（例えば、３０００Ｋの白色光を３０ｌｕｘの照度）に調整することができる。

【0672】

また、受信モジュール４１０は、使用者が睡眠前という睡眠状態情報を獲得した場合、使用者が睡眠を準備すると予測される時点（例えば、睡眠誘導時点）から寝つく時点（すなわち、第２睡眠状態情報が獲得される時点）まで、スマート家電機器を制御するための環境造成情報を生成することができる。

【0673】

具体的に、使用者の睡眠前の所定時間（例：２０分前）まで、微細粉塵及び有害ガスを予め除去したり、室内温度と湿度を季節や使用者によって最適化されるように制御したり、照度を制御するなどの環境造成情報を生成することができる。

【0674】

また、環境造成情報は、多様なスマート家電機器において、睡眠直前の眠りを誘導することができる程度の騒音（白色騒音）を誘発するように制御したり、送風の強さを既に設定された強さ以下に調節したり、ＬＥＤの強さを下げたり、直接風を間接風に切り替えるなどの情報を含んでよい。

【0675】

また、第１環境造成情報は、スマート家電機器の稼動ヒストリーと獲得される睡眠状態（例えば、睡眠の質）に従って、個人カスタマイズ型室内温度、室内湿度、送風の強さ又は騒音等の多様な環境のうち、少なくとも１以上を調節するようにする制御情報を含んでよい。

【0676】

前述した睡眠状態情報及び環境造成情報に関連した具体的な記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0677】

図１１の（ａ）は、本発明の一実施形態と関連した受信モジュール及び送信モジュールの例示的なブロック構成図を示す。

【0678】

図１１の（ａ）に示されたように、受信モジュール４１０は、ネットワーク部４１１、メモリ４１２、センサ部４１３、音響収集部４１４、環境造成部４１５、及び受信制御部４１６を含んでよい。受信モジュール４１０は、前述したコンポーネントに制限されない。すなわち、本発明の内容の実施形態に対するの具現様態に従って追加的なコンポーネントが含まれたり、又は、前述したコンポーネントのうちの一部が省略されてよい。

【0679】

本発明の一実施形態によれば、送信モジュール４２０は、図１１の（ａ）に示されたように、無線信号を送信する送信部４２１及び送信部４２１の無線信号送信動作を制御する送信制御部４２２を含んでよい。実施形態において、送信制御部４２２は、送信部４２１を介して無線信号が送信される時点を決定することができる。例えば、送信制御部４２２は、睡眠測定モードが開始される時点に対応して送信部４２１を制御することにより、無線信号が送信されるようにすることができる。

【0680】

本発明の一実施形態によれば、受信モジュール４１０は、送信モジュール４２０、使用者端末１０、及び外部サーバ２０とデータを送受信するネットワーク部４１１を含んでよい。ネットワーク部４１１は、本発明の一実施形態による睡眠状態情報による睡眠環境調節方法を遂行するためのデータなどを他のコンピューティング装置、サーバなどと送受信することができる。すなわち、ネットワーク部４１１は、受信モジュール４１０と送信モジュール４２０、使用者端末１０、及び外部サーバ２０の間の通信機能を提供することができる。

【0681】

例えば、ネットワーク部４１１は、病院サーバから複数の使用者に対する睡眠検診記録及び電子健康記録を受信することができる。他の例を挙げれば、ネットワーク部４１１は、使用者端末１０から使用者が活動する空間に関連した音響情報を受信することができる。また他の例を挙げれば、ネットワーク部４１１は、環境造成部４１５で使用者が位置した空間の環境を調整するための環境造成情報を伝送することができる。さらに、ネットワーク部４１１は、睡眠環境調節装置４００でプロシージャを呼び出す方式で睡眠環境調節装置４００と使用者端末１０及び外部サーバ２０との間の情報伝達を許容することができる。

【0682】

本発明の一実施形態によるネットワーク部４１１は、上で説明した多様な有無線通信システムのいずれか一つ、あるいは、これらの組み合わせで構成されてよい。

【0683】

本発明の一実施形態によれば、メモリ４１２は、本発明の一実施形態による睡眠状態情報に基づいて睡眠環境調節方法を遂行するためのコンピュータプログラムを格納することができ、格納されたコンピュータプログラムは、受信制御部４１６によって読み取られて駆動されてよい。また、メモリ４１２は、受信制御部４１６が生成したり決定したりした任意の形態の情報及びネットワーク部４１１が受信した任意の形態の情報を格納することができる。また、メモリ４１２は、使用者の睡眠に関連したデータを格納することができる。例えば、メモリ４１２は、入力／出力されるデータ（例えば、使用者の睡眠環境に関連した音響情報、音響情報に対応する睡眠状態情報、又は睡眠状態情報による環境造成情報など）を臨時又は永久格納することもできる。

【0684】

本発明の一実施形態によれば、メモリ４１２は、フラッシュメモリタイプ（ｆｌａｓｈ ｍｅｍｏｒｙ ｔｙｐｅ）、ハードディスクタイプ（ｈａｒｄ ｄｉｓｋ ｔｙｐｅ）、マルチメディアカードマイクロタイプ（ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｃａｒｄ ｍｉｃｒｏ ｔｙｐｅ）、カードタイプのメモリ（例えばＳＤ又はＸＤメモリなど）、ラム（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ロム（Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＰＥＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気メモリ、磁気ディスク、光ディスクのうち少なくとも一つのタイプの格納媒体を含んでよい。睡眠環境調節装置４００は、インターネット（ｉｎｔｅｒｎｅｔ）上で前記メモリ４１２の格納機能を遂行するウェブストレージ（ｗｅｂ ｓｔｏｒａｇｅ）と関連して動作することもできる。前述したメモリに対する記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0685】

コンピュータプログラムは、メモリ４１２にロードされる時、受信制御部４１６をして本発明の多様な実施形態による方法／動作を遂行するようにする１以上のインストラクションを含んでよい。すなわち、受信制御部４１６は、１以上のインストラクションを実行することにより、本発明の多様な実施形態による方法／動作を遂行することができる。

【0686】

本発明の一実施形態によれば、受信モジュール４１０は、一空間に関連した１以上のセンシング情報を獲得するセンサ部４１３を含んでよい。本発明において一空間は、使用者が生活する空間を意味するもので、例えば、使用者が睡眠をとる寝室を意味してよい。

【0687】

実施形態によれば、センサ部４１３は、一空間における使用者の動きを感知する第１センサ部を含んでよい。第１センサ部は、ＰＩＲセンサ（Ｐａｓｓｉｖｅ Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｓｅｎｓｏｒ）及び超音波センサのうち少なくとも一つを含んで備えられてよい。ＰＩＲセンサは、使用者の身体から放出される赤外線の変化量を感知して、感知範囲の中で使用者の動きを感知することができる。例えば、ＰＩＲセンサは、使用者の身体から放出される８ｕｍ～１４ｕｍの赤外線を識別し、寝室内における使用者の動きを感知することができる。超音波センサは音波を発生させ、特定のオブジェクトに反射して戻ってくる信号を感知してオブジェクトの動きを感知することができる。例えば、超音波センサは、寝室の空間内に音波を発生させて、使用者が寝室の内部に入ってくることにより使用者の身体に反射する音波を介して寝室の内部に使用者の動きが発生したことを感知することができる。

【0688】

また、実施形態において、センサ部４１３は、無線信号に基づいて使用者が一空間の既に設定された領域に位置したか否かを感知する第２センサ部を含んでよい。第２センサ部は、送信モジュール４２０から送信された無線信号を受信し、受信した無線信号に基づいて既に設定された領域に使用者が位置したか否かを感知することができる。実施形態において、既に設定された領域は、一空間内に位置した領域のうち使用者が睡眠をとるために横になる領域に関連したもので、例えば、ベッドが備えられた領域を意味してよい。具体的な例を挙げると、本発明において一空間は、寝室内部の空間を意味してよく、既に設定された領域は、ベッドが位置した空間を意味してよい。

【0689】

実施形態において、第２センサ部は、既に設定された領域を基準として、送信モジュール４２０と互いに対向する位置に備えられることを特徴とすることができる。例えば、送信モジュール４２０及び第２センサ部は、使用者が睡眠をとるベッドを中心に両側面それぞれに備えられてよい。この場合、本発明の睡眠環境調節装置４００は、送信モジュール４２０及び受信モジュール（）を介して送信及び受信されるｗｉｆｉ基盤のＯＦＤＭ信号に基づいて、使用者が既に設定された領域に位置したのかに関する情報及び使用者の動きや又は呼吸に関する情報であるオブジェクト状態情報を獲得することができる。

【0690】

一実施形態によれば、受信モジュール４１０は、第２センサ部を介して使用者が既に設定された領域に位置するものと判別された場合、環境造成部４１５の駆動を許容することができる。換言すれば、受信モジュール４１０は、使用者が既に設定された領域１１ａに位置したものと感知された場合にだけ環境造成部４１５の駆動を許容することができる。すなわち、受信モジュール４１０は、使用者が既に設定された領域に位置した場合にだけ、環境造成情報を生成することにより、環境調整動作を遂行する環境造成部４１５の駆動を制御することができる。環境造成部４１５は、使用者が特定の位置に位置しない場合、睡眠環境を変化させるための動作を遂行しなくてよい。

【0691】

追加的な実施形態において、センサ部４１３は、使用者の睡眠環境と関連して、使用者の身体温度、室内温度、室内気流、室内湿度、及び室内照度のうち少なくとも一つに関連した室内環境情報を獲得するための１以上の環境センシングモジュールを含んでよい。室内環境情報は、使用者の睡眠環境と関連した情報として、使用者の睡眠段階の変化に関連した睡眠状態を介して使用者の睡眠に対する外部的要因の影響を考慮するための基準になる情報であってよい。１以上の環境センシングモジュールは、例えば、温度センサ、気流センサ、湿度センサ、音響センサ、照度センサのうち少なくとも一つのセンサモジュールを含んでよい。ただし、これに制限されるわけではなく、使用者の睡眠に影響を与えることができる外部的環境を測定できる多様なセンサをさらに含んでもよい。

【0692】

本発明の一実施形態によれば、受信モジュール４１０は、音響収集部４１４を含んでよい。音響収集部４１４は、小型のマイクモジュールを含んで構成され、使用者が睡眠をとる一空間に発生する音響に対する情報を獲得することができる。実施形態によれば、音響収集部４１４に備えられたマイクモジュールは比較的小さい大きさで備えられるＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ－Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ）で構成されてよい。このようなマイクモジュールは、費用的な側面から有利であり、非常に小型に製作が可能であるが、コンデンサマイク（Ｃｏｎｄｅｎｓｅｒ Ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ）やダイナミックマイク（ｄｙｎａｍｉｃ ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ）に比べて低い信号対雑音比（ＳＮＲ）を有し得る。信号対雑音比が低いということは、識別しようとする音響比の識別しないとする音響である雑音の比率が高いもので、音響の識別が容易でない（すなわち、不明）を意味することになる。本発明において分析の対象になる情報は、睡眠中に獲得される使用者の呼吸及び動きに関連した音響情報、すなわち、睡眠音響情報であってよい。このような睡眠音響情報は、使用者の呼吸及び動き等の非常に微細な音響に関する情報であり、睡眠環境の間に他の音響と共に獲得されるものであるため、低い信号対雑音比の前記したようなマイクモジュールを介して獲得される場合、探知及び分析が非常に難しいことがある。これにより、受信制御部４１６は、低い信号対雑音比を有する睡眠音響情報が獲得される場合、これを処理及び／又は分析するためのデータに加工処理することができる。

【0693】

本発明の一実施形態によれば、受信モジュール４１０は、環境造成部４１５を含んでよい。環境造成部４１５は、使用者の睡眠環境を調整することができる。具体的に、環境造成部４１５は、環境造成情報に基づいて使用者が位置した空間の空気の質、照度、温度、風向き、湿度、及び音響のうち少なくとも一つを調整することができる。環境造成情報は、使用者の睡眠状態情報の判定に基づいて、受信制御部４１６から生成された信号であってよい。例えば、環境造成情報は、照度を低くしたり又は高くするなどに関する情報を含んでよい。より具体的な例を挙げると、環境造成情報は、起床が予測される時点から３０分前から３０００Ｋの白色光を０ｌｕｘから２５０ｌｕｘの照度に徐々に増加させるようにする制御情報を含んでよい。追加的な例を挙げれば、環境造成情報は、温度、湿度、風向き、又は音響のうち少なくとも一つを調整するための制御情報を含んでよい。環境造成情報は、使用者のリアルタイム睡眠状態に基づいて、微細粉塵除去、有害ガス除去、アレルギーケア駆動、脱臭／除菌駆動、室内温度調節、除湿調節、加湿調節、送風強度調節、風向きの種類の選択と調節、駆動騒音調節、振動調節、ＬＥＤ点灯調節などと関連した多様な情報などを含んでよい。前述した環境造成情報に対する具体的な記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0694】

環境造成部４１５は、照度制御、温度制御、風向き制御、湿度制御、及び音響制御のうち少なくとも一つに対する制御を遂行することができる。ただし、これに制限されるわけではなく、環境造成部は、使用者の睡眠環境に変化をもたらし得る多様な制御動作をさらに遂行することができる。すなわち、環境造成部４１５は、受信制御部４１６の環境制御信号に基づいて多様な制御動作を遂行することにより、使用者の睡眠環境を調整することができる。

【0695】

追加的な実施形態において、環境造成部４１５は、モノのインターネット（ＩＯＴ、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）を介した連係を介して具現されてもよい。具体的に、環境造成部４１５は、使用者が位置する空間に関連して室内環境の変化を与えることができる多様な機器との連係を介して具現されてよい。例えば、環境造成部４１５は、モノのインターネットを介した連係に基づいたスマート空気調和機、スマートヒーター、スマート空気清浄機、スマートボイラー、スマート窓、スマート加湿器、スマート除湿器、及びスマート照明など多様なスマート家電機器で具現されてよい。前述した環境造成部に対する具体的な記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0696】

本発明の一実施形態によれば、受信制御部４１６は、１以上のコアで構成されてよく、コンピューティング装置の中央処理装置（ＣＰＵ：ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）、汎用グラフィック処理装置（ＧＰＧＰＵ：ｇｅｎｅｒａｌ ｐｕｒｐｏｓｅ ｇｒａｐｈｉｃｓ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）、テンソル処理装置（ＴＰＵ：ｔｅｎｓｏｒ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）等のデータ分析、ディープラーニングのためのプロセッサを含んでよい。

【0697】

受信制御部４１６は、メモリ４１２に格納されたコンピュータプログラムを読み取って、本発明の一実施形態による機械学習のためのデータ処理を遂行することができる。

【0698】

本発明の一実施形態により、受信制御部４１６は神経網の学習のための演算を遂行することができる。受信制御部４１６は、ディープラーニング（ＤＬ：ｄｅｅｐ ｌｅａｒｎｉｎｇ）において学習のための入力データの処理、入力データにおけるフィーチャー抽出、誤差計算、逆伝播（ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）を用いた神経網の加重値アップデートなどの神経網の学習のための計算を遂行することができる。

【0699】

また、受信制御部４１６のＣＰＵ、ＧＰＧＰＵ、及びＴＰＵのうち少なくとも一つがネットワーク関数の学習を処理することができる。例えば、ＣＰＵとＧＰＧＰＵが共にネットワーク関数の学習、ネットワーク関数を用いたデータ分類を処理することができる。また、本発明の一実施形態において複数のコンピューティング装置のプロセッサを共に使用して、ネットワーク関数の学習、ネットワーク関数を用いたデータ分類を処理することができる。また、本発明の一実施形態によるコンピューティング装置で遂行されるコンピュータプログラムは、ＣＰＵ、ＧＰＧＰＵ、又はＴＰＵ実行可能プログラムであってよい。

【0700】

本明細書においてネットワーク関数は、人工神経網、ニューラルネットワークと相互交換可能に使用することができる。本明細書においてネットワーク関数は、１以上のニューラルネットワークを含んでよく、この場合、ネットワーク関数の出力は１以上のニューラルネットワークの出力のアンサンブル（ｅｎｓｅｍｂｌｅ）であってよい。

【0701】

本明細書においてモデルは、ネットワーク関数を含んでよい。モデルは、１以上のネットワーク関数を含んでもよく、この場合、モデルの出力は１以上のネットワーク関数の出力のアンサンブルであってよい。

【0702】

受信制御部４１６は、メモリ４１２に格納されたコンピュータプログラムを読み取って本発明の一実施形態による睡眠分析モデルを提供することができる。本発明の一実施形態により、受信制御部４１６は、睡眠状態情報に基づいて環境造成情報を算出するための計算を遂行することができる。本発明の一実施形態により、受信制御部４１６は、睡眠分析モデルを学習させるための計算を遂行することができる。

【0703】

本発明の一実施形態によれば、受信制御部４１６は、通常的に睡眠環境調節装置４００の全般的な動作を処理することができる。受信制御部４１６は、上で詳しく見た構成要素を介して、入力又は出力される信号、データ、情報などを処理したり、メモリ４１２に格納されたアプリケーションを駆動することによって、使用者端末に適正な情報又は機能を提供したり処理したりすることができる。

【0704】

本発明の一実施形態によれば、受信制御部４１６は、使用者が睡眠をとる空間に関連した音響情報を獲得することができる。本発明の一実施形態による、音響情報の獲得は、メモリ４１２に格納された音響情報を獲得したり又はローディング（ｌｏａｄｉｎｇ）するものであってよい。また、音響情報の獲得は、有線／無線通信手段に基づいて他の格納媒体に、他のコンピューティング装置、同一のコンピューティング装置内の別途処理モジュールからデータを受信したり又はローディングするものであってよい。

【0705】

一実施形態によれば、受信制御部４１６は、生活環境音響情報から睡眠音響情報を獲得することができる。ここで、生活環境音響情報は、使用者の日常生活の中で獲得される音響情報であってよい。例えば、生活環境音響情報は、清掃に関連した音響情報、食べ物の料理に関連した音響情報、ＴＶ視聴に関連した音響情報等の使用者の生活によって獲得される多様な音響情報を含んでよい。

【0706】

具体的に、受信制御部４１６は、生活環境音響情報に既に設定されたパターンの情報が感知される特異点を識別することができる。ここで、既に設定されたパターンの情報は、睡眠に関連した呼吸及び動きパターンに関連したものであってよい。例えば、目覚めている状態（ｗａｋｅ）では、すべての神経系が活性化しているので、呼吸パターンが不規則的で体の動きが多くてよい。また、首の筋肉の弛緩が成されないため、呼吸の音が非常に少ないこともある。反面、使用者が睡眠をとる場合には、自律神経系が安定化されて呼吸が規則的に変化して体の動きもまた少なくなり、呼吸音も大きくなり得る。すなわち、受信制御部４１６は、生活環境音響情報において、規則的な呼吸、少ない体の動き、又は少ない呼吸音などに関連した既に設定されたパターンの音響情報が感知される時点を特異点として識別することができる。また、受信制御部４１６は、識別された特異点を基準として獲得される生活環境音響情報に基づいて、睡眠音響情報を獲得することができる。受信制御部４１６は、時系列的に獲得される生活環境音響情報において使用者の睡眠時点に関連した特異点を識別し、当該特異点を基準として睡眠音響情報を獲得することができる。

【0707】

具体的な例を挙げると、受信制御部４１６は、生活環境音響情報から既に設定されたパターンが識別される時点に関連した特異点を識別することができる。また、受信制御部４１６は、識別された特異点を基準として当該特異点以降に獲得される音響情報に基づいて睡眠音響情報を獲得することができる。

【0708】

すなわち、受信制御部４１６は、生活環境音響情報から使用者の睡眠に関連した特異点を識別することにより、膨大な量の音響情報から睡眠音響情報のみを抽出して獲得することができる。換言すれば、一空間で発生した音響のうち睡眠に関連した音響（すなわち、睡眠音響情報）のみを獲得することができる。これは、使用者が自身の睡眠時間を記録する過程を自動化するようにして利便性を提供すると共に、獲得される睡眠音響情報の正確性向上に寄与することができる。

【0709】

実施形態によれば、受信制御部４１６は、音響情報に基づいて睡眠状態情報を算出することができる。具体的に、受信制御部４１６は、音響収集部４１４を介して獲得した使用者の睡眠音響情報に基づいて睡眠状態情報を算出することができる。

【0710】

一実施形態において、睡眠状態情報は、使用者が睡眠をとっているか否かに関連した情報を含んでよい。具体的に、睡眠状態情報は、使用者が睡眠前という第１睡眠状態情報、使用者が睡眠中という第２睡眠状態情報、及び使用者が睡眠後という第３睡眠状態情報のうち少なくとも一つを含んでよい。換言すれば、使用者に関連して第１睡眠状態情報が獲得される場合、受信制御部４１６は、当該使用者が睡眠前（すなわち、就寝前）の状態であると判断することができ、第２睡眠状態情報が獲得される場合、当該使用者が睡眠中の状態であると判断することができ、そして、第３睡眠状態情報が獲得される場合、当該使用者が睡眠後（すなわち、起床）の状態であると判断することができる。

【0711】

このような睡眠状態情報は、睡眠音響情報に基づいて獲得されることを特徴とすることができる。睡眠音響情報は、非接触方式で使用者が位置した空間において使用者の睡眠中に獲得される音響情報を含んでよい。

【0712】

一実施形態によれば、受信制御部４１６は、収集された音響情報に基づいて睡眠状態情報を算出することができる（Ｓ１４０）。実施形態において、受信制御部４１６は、音響情報から識別された特異点を基準として、使用者が睡眠前なのか、又は睡眠中なのか否かに関連した睡眠状態情報を獲得することができる。具体的に、受信制御部４１６は、特異点が識別されない場合、使用者が睡眠前であると判断することができ、特異点が識別される場合、当該特異点以降、使用者が睡眠中であると判断することができる。また、受信制御部４１６は、特異点が識別された後、既に設定されたパターンが観測されない時点（例えば、起床時点）を識別し、当該時点が識別された場合、使用者が睡眠後、すなわち起床したと判断することができる。

【0713】

すなわち、受信制御部４１６は、音響情報において特異点が識別されるか否か、及び特異点が識別された後、既に設定されたパターンが持続的に感知されるか否かに基づいて、使用者が睡眠前なのか、睡眠中なのか、又は睡眠後なのか否かに関連した睡眠状態情報を獲得することができる。

【0714】

本発明の一実施形態によれば、受信制御部４１６は、センシング情報及び睡眠状態情報に基づいて環境造成情報を生成することができる。具体的に、受信制御部４１６は、センサ部４１３を介して獲得したセンシング情報及び音響分析結果獲得された睡眠状態情報に基づいて、環境造成情報を生成することができる。受信制御部４１６は、センシング情報及び睡眠状態情報に基づいて環境造成情報を生成し、生成された環境造成情報を環境造成部４１５で伝送することによって、環境造成部４１５の睡眠環境変化動作を制御することができる。

【0715】

実施形態において、受信制御部４１６は、睡眠状態情報に基づいて環境造成情報を生成することができる。睡眠状態情報は、使用者が睡眠をとっているのか否かに関連した情報で、使用者が睡眠前という第１睡眠状態情報、使用者が睡眠中という第２睡眠状態情報、及び使用者が睡眠後という第３睡眠状態情報のうち少なくとも一つを含んでよい。

【0716】

より詳しく説明すれば、受信制御部４１６は、第１睡眠状態情報に基づいて第１環境造成情報を生成することができる。具体的に、受信制御部４１６は使用者が睡眠前という第１睡眠状態情報を獲得した場合、当該第１睡眠状態情報に基づいて第１環境造成情報を生成することができる。すなわち、受信制御部４１６は、使用者の睡眠状態が睡眠前の場合、一定時間の間に既に設定された白色光を供給するようにする第１環境造成情報を生成することができる。

【0717】

実施形態によれば、睡眠誘導時点は、受信制御部４１６によって決定することができる。具体的に、受信制御部４１６は、使用者の使用者端末１０との情報交換を介して睡眠誘導時点を決定することができる。具体的な例を挙げると、使用者は、自身が睡眠しようとする時間及び起床しようとする時間を使用者端末１０を介して設定して睡眠計画情報を生成することができ、生成された睡眠計画情報を受信制御部４１６に伝達することができる。この場合、睡眠計画情報は、希望就寝時間情報及び希望起床時間情報を含んでよい。受信制御部４１６は、希望就寝時間情報に基づいて睡眠誘導時点を識別することができる。例えば、受信制御部４１６は、使用者が睡眠をとろうとする時点（すなわち、希望就寝時間）を基準として２０分前の時点を睡眠誘導時点として決定することができる。具体的な例を挙げると、使用者が設定した睡眠をとろうとする時点が１１時である場合、受信制御部４１６は１０時４０分を睡眠誘導時点として識別することができる。前述した時点に対する具体的な数値的記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0718】

また、実施形態によれば、受信制御部４１６は、生活環境音響情報に基づいて使用者の睡眠意図情報を獲得し、睡眠意図情報に基づいて睡眠誘導時点を決定することができる。睡眠意図情報は、使用者が睡眠をとる意図を定量的な数値で示した情報であってよい。例えば、使用者の睡眠意図が高いほど１０に近い睡眠意図情報が算出され、睡眠意図が低いほど０に近い睡眠意図情報が算出されてよい。前述した睡眠意図情報に対する具体的な数値的記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0719】

受信制御部４１６は、生活環境音響情報に基づいて睡眠意図情報を獲得することができる。一実施形態によれば、受信制御部４１６は、生活環境音響情報に含まれた音響の種類を識別することができる。また、受信制御部４１６は、識別された音響の種類の数に基づいて睡眠意図情報を算出することができる。受信制御部４１６は、音響の種類の数が多いほど睡眠意図情報を低く算出することができ、音響の種類が少ないほど睡眠意図情報を高く算出することができる。具体的な例を挙げると、生活環境音響情報に含まれた音響の種類が三つ（例えば、掃除機の音、ＴＶの音、及び使用者の声）の場合、受信制御部４１６は、睡眠意図情報を２点と算出することができる。また、例えば、生活環境音響情報に含まれた音響の種類が１種類（例えば、洗濯機）の場合、受信制御部４１６は、睡眠意図情報を６点と算出することができる。前述した生活環境音響情報に含まれた音響の種類及び睡眠意図情報に関する具体的な数値的記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0720】

すなわち、受信制御部４１６は、生活環境音響情報に含まれた音響の種類の数により使用者が睡眠をとる意図がどれ位あるのかに関連した睡眠意図情報を獲得することができる。例えば、多くの種類の音響が識別されるほど、使用者の睡眠意図が低いという睡眠意図情報（すなわち、低い点数の睡眠意図情報）が出力されてよい。

【0721】

また、実施形態において、受信制御部４１６は、複数の音響情報それぞれに相違した意図点数を事前にマッチングして、意図点数テーブルを生成することができる。例えば、洗濯機に関連した第１音響情報には２点という意図点数がマッチングされていてよく、加湿器の音に関連した第２音響情報には５点という意図点数が事前にマッチングされていてよく、そして、音に関連した第３音響情報に１点という意図点数がマッチングされていてよい。受信制御部４１６は、使用者の睡眠と関連した音響情報（例えば、使用者が活動することにより発生する音で、掃除機、皿洗い、声の音響など）に対して比較的高い意図点数を事前にマッチングして、使用者の睡眠と関連ない音響情報（例えば、使用者の活動と関係がない音で、車両騒音、雨が降る音など）に対して比較的低い意図点数を事前にマッチングして、意図点数テーブルを生成することができる。前述した各音響情報にマッチングされた意図点数に対する具体的な数値的記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0722】

受信制御部４１６は、生活環境音響情報及び意図点数テーブルに基づいて睡眠意図情報を獲得することができる。具体的に、受信制御部４１６は、生活環境音響情報において意図点数テーブルに含まれた複数の音響のうち少なくとも一つが識別される時点に対応して、識別された音響にマッチングされた意図点数を記録することができる。具体的な例を挙げると、リアルタイムで生活環境音響情報が獲得される過程において、第１時点に対応して掃除機の音が識別される場合、受信制御部４１６は、当該掃除機の音にマッチングされた意図点数２点を第１時点にマッチングして記録することができる。受信制御部４１６は、生活環境音響情報獲得過程において、多様な音響それぞれが識別されるたびに識別された音響にマッチングされた意図点数を当該時点にマッチングして記録することができる。

【0723】

実施形態において、受信制御部４１６は、予め決められた時間（例えば、１０分）の間に獲得された意図点数の合計に基づいて睡眠意図情報を獲得することができる。具体的な例を挙げると、１０分の間に獲得された意図点数が高いほど高い睡眠意図情報が獲得されてよく、１０分の間に獲得された意図点数が低いほど低い睡眠意図情報が獲得されてよい。前述した予め決められた時間に対する具体的な数値的記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0724】

すなわち、受信制御部４１６は、生活環境音響情報に含まれた音響の特性に従って使用者が睡眠をとる意図がどれ位あるのかに関連した睡眠意図情報を獲得することができる。例えば、使用者の活動に関連した音響が識別されるほど、使用者の睡眠意図が低いという睡眠意図情報（すなわち、低い点数の睡眠意図情報）が出力されてよい。

【0725】

実施形態によれば、受信制御部４１６は、睡眠意図情報に基づいて睡眠誘導時点を決定することができる。具体的に、受信制御部４１６は、睡眠意図情報が予め決められた臨界点数を超過する時点を睡眠誘導時点と識別することができる。すなわち、受信制御部４１６は、高い睡眠意図情報が獲得される場合、これを睡眠誘導に適切な時点、すなわち、睡眠誘導時点と識別することができる。

【0726】

また、実施形態において、受信制御部４１６は、センサ部４１３を介して獲得したセンシング情報に基づいて睡眠意図加重情報を算出することができる。具体的に、受信制御部４１６は、第１センサ部を介して一空間に使用者の動きが発生した後、第２センサ部を介して既に設定された領域に使用者が位置することを識別した場合、使用者が睡眠意図が高いものと判別することができ、これに対応して１に関連した睡眠意図加重情報を算出することができる。受信制御部４１６は、第１センサ部及び第２センサ部を介して一空間及び既に設定された領域内の使用者の動きが発生せず、使用者が位置していないことを感知する場合、使用者が睡眠意図を持っていないものと判別することができ、これに対応して０に関連した睡眠意図加重情報を算出することができる。すなわち、受信制御部４１６は、センサ部４１３を介して使用者が特定の空間（例えば、ベッド空間）に位置したものと感知される場合、１に関連した睡眠意図加重情報を算出し、特定の空間に使用者が位置していないと感知する場合、０に関連した睡眠意図加重情報を算出することができる。換言すれば、受信制御部４１６は、一空間及び既に設定された領域に使用者が位置したか否かに従って、０又は１に関連した睡眠意図加重情報を算出することができる。

【0727】

実施形態によれば、受信制御部４１６は、センシング情報及び睡眠状態情報に基づいて睡眠誘導時点を決定することができる。具体的に、受信制御部４１６は、センサ部４１３を介して獲得したセンシング情報及び音響分析結果獲得された睡眠状態情報に基づいて睡眠誘導時点を決定することができる。受信制御部４１６は、生活環境音響情報に基づいて算出された睡眠意図情報とセンシング情報を介して、算出された睡眠意図加重情報に基づいて睡眠誘導時点を決定することができる。例えば、睡眠意図情報と睡眠意図加重情報を介して最終睡眠意図情報が獲得されてよく、最終睡眠意図情報が一定以上の臨界値を超過する時点を睡眠誘導時点として決定することができる。例えば、受信制御部４１６は、睡眠意図情報と睡眠意図加重情報の乗を介して最終睡眠意図情報を算出することができる。具体的な例を挙げると、生活環境音響情報に基づいて算出された睡眠意図情報が「９」であり、センシング情報に基づいて算出された睡眠意図加重情報が「０」の場合、最終睡眠意図情報は０と算出されてよく、受信制御部４１６は予め決められた臨界値（例えば、８）を越えられないものと判別することができる。他の例を挙げると、睡眠意図情報が「９」であり、睡眠意図加重情報が「１」の場合、最終睡眠意図情報は９と算出されてよく、受信制御部４１６は予め決められた臨界値（例えば、８）を超えたものと判別して、当該時点を睡眠誘導時点として決定することができる。前述した睡眠意図情報、睡眠意図加重情報、及び最終睡眠意図情報に関する具体的な数値的記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。前記のように、音響情報を介して高い睡眠意図情報が獲得されても、使用者が一定の位置に位置しているか否かによって最終睡眠意図情報が変化し得る。例えば、生活環境音響情報に基づいて高い睡眠意図情報（例えば、１０）が算出されても、使用者が一定の位置に位置していない場合、最終睡眠意図情報が０になることにより、最終的に使用者の睡眠意図が低いと判別することができる。

【0728】

前述したように、受信制御部４１６は、使用者の睡眠誘導時点を決定することができる。これにより、受信制御部４１６は、使用者が睡眠前という第１睡眠状態情報を獲得する場合、睡眠誘導時点を基準として第２睡眠状態情報が獲得される時点まで光を調整するようにする第１環境造成情報（３０００Ｋの白色光を３０ｌｕｘの照度で供給）を生成することができる。

【0729】

すなわち、受信制御部４１６は、使用者の状態が睡眠前状態である場合、使用者が睡眠を準備すると予測される時点（例えば、睡眠誘導時点）から寝つく時点（すなわち、第２睡眠状態情報が獲得される時点）まで光を調整するようにする第１環境造成情報を生成することができ、当該第１環境造成情報を環境造成部４１５に伝送することを決定することができる。

【0730】

本発明の一実施形態によれば、受信制御部４１６は、第２睡眠状態情報に基づいて第２環境造成情報を生成することができる。第２環境造成情報は、照度を最小化にして光がない暗室環境を造成するようにする制御情報であってよい。すなわち、受信制御部４１６は、使用者の睡眠状態が睡眠中である場合、照度を最小化にして光がない暗室環境を造成するようにすることができる。

【0731】

すなわち、受信制御部４１６は、使用者が睡眠（又は、睡眠段階）に進入したことを感知する場合（第２睡眠状態情報を獲得する場合）、光が供給されないようにする制御情報、すなわち、第２環境造成情報を生成することができる。これにより、使用者が熟睡する確率が高まって睡眠の質を向上させることができる。

【0732】

本発明の一実施形態によれば、受信制御部４１６は、起床誘導時点に基づいて第３環境造成情報を生成することができる。すなわち、受信制御部４１６は、使用者の睡眠状態が睡眠中である場合、起床誘導時点から使用者の起床時点まで白色光の照度を徐々に増加させて供給するようにするなどの第３環境造成情報を生成することができる。

【0733】

一実施形態において、起床誘導時点は、希望起床時間情報に基づいて決定されることを特徴とすることができる。

【0734】

希望起床時間情報は、使用者が希望する起床時点に関する情報であってよい。例えば、第１使用者から獲得した希望起床時間情報は、午前７時に関連してよい。前述した起床予測時点に対する具体的な記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0735】

一実施形態において、希望起床時間情報は、使用者の使用者端末１０との情報交換を介して獲得されることを特徴とすることができる。使用者は、自身が就寝しようとする時点及び自身が起床しようとする時点を使用者端末１０を介して設定し、受信制御部４１６に伝達することができる。受信制御部４１６は、使用者端末１０の使用者が設定した起床時点に基づいて希望起床時間情報を獲得することができる。

【0736】

他の実施形態において、起床誘導時点は、起床予測時点に基づいて決定されてよい。ここで、起床予測時点は、第２睡眠状態情報を介して識別された寝入り時点に基づいて決定されることを特徴とすることができる。具体的に、受信制御部４１６は、使用者が睡眠中という第２睡眠状態情報を介して使用者の寝入り時点を把握することができる。受信制御部４１６は、第２睡眠状態情報を介して把握した寝入り時点に基づいて起床予測時点を決定することができる。例えば、受信制御部４１６は、寝入り時点を基準として適正睡眠時間である８時間後の時点を起床予測時点として決定することができる。具体的な例を挙げると、使用者が睡眠に入った時点が午後１１時である場合、受信制御部４１６は起床予測時点を７時に決定することができる。前述した各時点に対する具体的な数値的記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。すなわち、受信制御部４１６は、使用者が睡眠に寝ついた時点に基づいて起床予測時点を決定することができる。

【0737】

また他の実施形態において、起床予測時点は、使用者の睡眠段階情報に基づいて決定されることを特徴とすることができる。例えば、使用者は、ＲＥＭ段階で起床する場合、最もすっきり起きることができる。一夜の睡眠の間、使用者は、軽度睡眠（ｌｉｇｈｔ）、深い睡眠（ｄｅｅｐ）、軽度睡眠、ＲＥＭ睡眠の順で睡眠サイクルを有してよく、ＲＥＭ睡眠段階で起床した時に最もすっきり起床することができる。

【0738】

これにより、受信制御部４１６は、使用者の睡眠段階に関連した睡眠段階情報を介して使用者の起床予測時点を決定することができる。具体的な例を挙げると、受信制御部４１６は、睡眠段階情報を介して使用者がＲＥＭ段階において他の睡眠段階に変化する時点を起床予測時点と決定することができる。すなわち、受信制御部４１６は、使用者が最もすっきり起床することができる睡眠段階情報（すなわち、ＲＥＭ睡眠段階）に基づいて起床予測時点を決定することができる。

【0739】

前述したように、受信制御部４１６は、使用者端末から獲得した睡眠計画情報、寝入り時点、及び睡眠段階情報のうち少なくとも一つに基づいて使用者の起床予測時点を決定することができる。また、受信制御部４１６は、使用者が起床しようとする時点である起床予測時点を決定した場合、当該起床予測時点に基づいて起床誘導時点を決定することができる。例えば、受信制御部４１６は、使用者が起床しようとする時点を基準として３０分前の時点を起床誘導時点として決定することができる。具体的な例を挙げると、使用者が設定した起床しようとする時点（すなわち、起床予測時点）が７時である場合、受信制御部４１６は、６時３０分を起床誘導時点として決定することができる。前述した時点に対する具体的な記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0740】

すなわち、受信制御部４１６は、使用者の起床が予測される起床予測時点を把握して起床誘導時点を識別し、起床誘導時点から起床時点（例えば、使用者が実際起床する時まで）に３０００Ｋの白色光を０ｌｕｘから２５０ｌｕｘの照度に徐々に増加させて供給するようにする第３環境造成情報を生成することができる。受信制御部４１６は、当該第３環境造成情報を環境造成部４１５に伝送することを決定することができ、これにより、環境造成部４１５は、第３環境造成情報に基づいて使用者が位置した空間において光に関連した調整動作を遂行することができる。例えば、環境造成部４１５は、起床３０分前から３０００Ｋの白色光を０ｌｕｘから２５０ｌｕｘの照度に徐々に増加させることができる。

【0741】

本発明の一実施形態によれば、受信制御部４１６は、生活環境音響情報を獲得することができ、当該音響情報に基づいて睡眠音響情報を獲得することができる。

【0742】

本発明の一実施形態によれば、受信制御部４１６は、睡眠音響情報に対する前処理を遂行することができる。睡眠音響情報に対する前処理は、ノイズ除去に関する前処理であってよい。具体的に、受信制御部４１６は、睡眠音響情報を予め決められた時間単位を有する１以上の音響フレームに分類することができる。また、受信制御部４１６は、１以上の音響フレームそれぞれのエネルギーレベルに基づいて、最小エネルギーレベルを有する最小音響フレームを識別することができる。受信制御部４１６は、最小音響フレームに基づいて睡眠音響情報に対するノイズ除去を遂行することができる。

【0743】

具体的な例を挙げると、受信制御部４１６は、３０秒の睡眠音響情報を非常に短い４０ｍｓ大きさの１以上の音響フレームに分類することができる。また、受信制御部４１６は、４０ｍｓの大きさに関連した複数の音響フレームそれぞれの大きさを比較して、最小エネルギーレベルを有する最小音響フレームを識別することができる。受信制御部４１６は、全体睡眠音響情報（すなわち、３０秒の睡眠音響情報）で識別された最小音響フレーム成分を除去することができる。例えば、睡眠音響情報において最小音響フレーム成分が除去されることにより、前処理された睡眠音響情報を獲得することができる。すなわち、受信制御部４１６は、最小音響フレームをバックグラウンドノイズフレームとして識別し、原本信号（すなわち、睡眠音響情報）から除去することで、ノイズ除去に関する前処理を遂行することができる。

【0744】

また、受信制御部４１６は、図６の（ａ）に示されたように、睡眠音響情報２１０に対応してスペクトログラム３００を生成することができる。ここで、睡眠音響情報２１０は、前処理された睡眠音響情報を意味してよい。すなわち、受信制御部４１６は、前処理された睡眠音響情報に対応してスペクトログラムを生成することができる。スペクトログラム生成と関連しては、上で詳細に説明したところ、重複説明は避けることにする。

【0745】

本発明の一実施形態によれば、受信制御部４１６が睡眠音響情報２１０に対応して生成するスペクトログラムは、メルスペクトログラムを含んでよい。受信制御部４１６は、スペクトログラムに対するメルフィルタバンク（Ｍｅｌ－Ｆｉｌｔｅｒ Ｂａｎｋ）を介してメルスペクトログラム（Ｍｅｌ－Ｓｐｅｃｔｒｏｇｒａｍ）を獲得することができる。

【0746】

一般的に、人間の蝸牛管は、音声データの周波数によって振動する部位が相違し得る。また、人間の蝸牛管は、周波数が低い帯域において周波数の変化をよく感知し、高い帯域での周波数の変化をよく感知できない特性を有している。これにより、音声データに対する人間の蝸牛管の特性と類似の認識能力を有するように、メルフィルタバンクを活用してスペクトログラムからメルスペクトログラムを獲得することができる。すなわち、メルフィルタバンクは、低い周波数帯域で少ないフィルタバンクを適用し、高帯域に行くほど広いフィルタバンクを適用するものであってよい。換言すれば、受信制御部４１６は、人間の蝸牛管の特性と類似するように音声データを認識するために、メルフィルタバンクをスペクトログラムに適用することによって、メルスペクトログラムを獲得することができる。メルスペクトログラムは、人間の聴覚特性が反映された周波数成分を含んでよい。すなわち、本発明において睡眠音響情報に対応して生成され、神経網を活用した分析の対象になるスペクトログラムは、前述したメルスペクトログラムを含んでよい。

【0747】

また、受信制御部４１６は、スペクトログラム３００を睡眠分析モデルの入力で処理して睡眠段階情報を獲得することができる。ここで、睡眠分析モデルは、使用者の睡眠段階の変化に関連した睡眠段階情報を獲得するためのモデルで、使用者の睡眠中に獲得された睡眠音響情報を入力として睡眠段階情報を出力することができる。実施形態において、睡眠分析モデルは、１以上のネットワーク関数を介して構成される神経網モデルを含んでよい。ネットワーク関数と関連しては、上で詳細に説明したところ、重複説明は避けることにする。

【0748】

前述したように、受信制御部４１６は、睡眠音響情報に基づいてスペクトログラムを獲得することができる。この場合、スペクトログラムロの変換は、比較的小さい音響に関連した呼吸又は動きパターンを容易に分析するようにするためであってよい。また、受信制御部４１６は、フィーチャー抽出モデル及びフィーチャー分類モデルを含んで構成される睡眠分析モデルを活用して獲得したスペクトログラムに基づいた睡眠段階情報を生成することができる。この場合、睡眠分析モデルは、過去と未来に関連した情報を全て考慮できるように複数のエポックに該当するスペクトログラムを入力として睡眠段階予測を遂行することができるので、より正確度のある睡眠段階情報を出力することができる。

【0749】

すなわち、受信制御部４１６は、前述したことのような睡眠分析モデルを活用して、睡眠音響情報に対応する睡眠段階情報を出力することができる。実施形態によれば、睡眠段階情報は、使用者の睡眠中に変化する睡眠段階に関連した情報であってよい。例えば、睡眠段階情報は、使用者の昨夜の８時間睡眠の間の各時点別に使用者の睡眠が浅い睡眠、普通の睡眠、深い睡眠、又はＲＥＭ睡眠などに変化した情報を意味してよい。前述した睡眠段階情報に対する具体的な記載は例示に過ぎず、本発明はこれに制限されない。

【0750】

本発明の一実施形態によれば、受信制御部４１６は、前処理された睡眠音響情報に基づいてデータ増強を遂行することができる。このようなデータ増強は、睡眠分析モデルに、多様なドメインで測定されたサウンド（例えば、他の寝室、他のマイク、他の配置位置など）でもｒｏｂｕｓｔするように睡眠状態情報（例えば、睡眠段階情報）を出力するようにするためである。実施形態においてデータ増強は、Ｐｉｔｃｈ ｓｈｉｆｔｉｎｇ、ｇａｕｓｓｉａｎ ｎｏｉｓｅ、ｌｏｕｄｎｅｓｓ ｃｏｎｔｒｏｌ、ｄｙｎａｍｉｃ ｒａｎｇｅ ｃｏｎｔｒｏｌ及びｓｐｅｃ ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎのうち少なくとも一つを含んでよい。

【0751】

一実施形態によれば、受信制御部４１６は、睡眠音響情報に基づいてＰｉｔｃｈ ｓｈｉｆｔｉｎｇに関連したデータ増強を遂行することができる。例えば、受信制御部４１６は、予め決められた間隔でサウンドのピッチを高めたり又は下げるなど、音響のピッチを調整することによって、データ増強を遂行することができる。

【0752】

受信制御部４１６は、Ｐｉｔｃｈ ｓｈｉｆｔｉｎｇだけでなく、ノイズに関連した補正を介してデータ増強を遂行するｇａｕｓｓｉａｎ ｎｏｉｓｅ、音量を変化させても音質が維持される感じを与えるように音響を補正してデータ増強を遂行するｌｏｕｄｎｅｓｓ ｃｏｎｔｒｏｌ、音響の最大振幅と最小振幅との間をｄＢで測定した対数比であるダイナミックレンジを調整してデータ増強を遂行するｄｙｎａｍｉｃ ｒａｎｇｅ ｃｏｎｔｒｏｌ、及び音響の仕様増加に関連したｓｐｅｃ ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎを遂行することができる。

【0753】

すなわち、受信制御部４１６は、本発明の分析に基になる音響情報（すなわち、睡眠音響情報）に対するデータ増強を介して、睡眠分析モデルが多様な環境で獲得される睡眠音響に対応して強靭な認識を遂行するようにして、睡眠段階予測の正確性を向上させることができる。

【0754】

本発明の一実施形態によれば、受信制御部４１６は、第３睡眠状態情報に基づいて第４環境造成情報を獲得することができる。第４環境造成情報と関連しては、図１の（ａ）の実施形態のプロセッサ１３０の動作と関連して説明したところと同一なので、重複説明は省略することにする。

【0755】

本発明の一実施形態によれば、受信制御部４１６は、環境造成情報を環境造成部４１５に伝送することを決定することができる。具体的に、受信制御部４１６は、照度調整に関連した環境造成情報を生成することができ、当該環境造成情報を環境造成部４１５に伝送することを決定することにより、環境造成部４１５の照度調整動作を制御することができる。

【0756】

実施形態によれば、光や空気の質は睡眠の質に影響を与えることができる代表的な要因のうちの一つであり得る。例えば、光の照度、色、露出の程度などにより、睡眠の質に良い影響を及ぼすことがあり、そして悪い影響を及ぼすことがある。また、微細粉塵の種類／濃度、有害ガスの種類／濃度、アレルギー性物質の有無、空気の温度や湿度などによっても睡眠の質が大きく左右される。これにより、受信制御部４１６は、照度や空気の質を調整して使用者の睡眠の質を向上させることができる。例えば、受信制御部４１６は、寝つく前や寝ついた後の状況をモニタリングして、これにより、使用者を効果的に起こすための照度調整を遂行することができる。すなわち、受信制御部４１６は、睡眠状態（例えば、睡眠段階）を把握して、自動で照度や空気の質を調整して睡眠の質を極大化させることができる。

【0757】

一実施形態において、受信制御部４１６は、使用者端末１０から睡眠計画情報を受信することができる。睡眠計画情報は、使用者が使用者端末１０を介して生成する情報で、例えば、希望就寝時間情報及び希望起床時間情報を含んでよい。受信制御部４１６は、睡眠計画情報に基づいて外部環境造成情報を生成することができる。具体的な例を挙げると、受信制御部４１６は、睡眠計画情報を介して使用者の就寝時間を識別し、当該就寝時間に基づいて環境造成情報を生成することができる。

【0758】

また、受信制御部４１６は、使用者端末１０から睡眠計画情報を受信し、これに基づいて、使用者が睡眠を準備すると予測される時点（例えば、睡眠誘導時点）から寝つく時点（すなわち、第２睡眠状態情報が獲得される時点）まで、本発明の実施形態によるスマート家電機器を制御するための第１環境造成情報を生成することができる。

【0759】

また、例えば、受信制御部４１６は、第２睡眠状態情報を介して使用者が眠りに入る時点、すなわち、寝入り時点を把握することができ、これに基づいて第２環境造成情報を生成することができる。

【0760】

実施形態において、受信制御部４１６は、睡眠段階情報に基づいて環境造成情報を生成することができる。実施形態において、睡眠段階情報は、睡眠音響情報に対する分析を介して時系列的に獲得される使用者の睡眠段階の変化に関する情報を含んでよい。

【0761】

また、受信制御部４１６は、睡眠中、使用者の睡眠段階の変化に応じて適正な照度を提供するようにするための環境造成情報を生成することができる。

【0762】

また、例えば、受信制御部４１６は、睡眠計画情報を介して使用者の希望起床時間を識別し、当該希望起床時間に基づいて起床予測時点を生成し、これにより、環境造成情報を生成することができる。

【0763】

また、受信制御部４１６は、環境造成情報を環境造成部４１５に伝送することを決定することができる。すなわち、受信制御部４１６は、睡眠計画情報に基づいて、就寝又は起床時に、使用者が睡眠に容易に入ったり又は自然に起きられるようにする環境造成情報を生成し、当該環境造成情報を介して環境造成部４１５の環境造成動作を制御することにより、使用者の睡眠の質を向上させることができる。

【0764】

追加的な実施形態において、受信制御部４１６は、睡眠段階情報に基づいて推薦睡眠計画情報を生成することができる。

【0765】

一実施形態によれば、受信制御部４１６は、使用者の実際の起床時間と希望起床時間情報とを比較して、環境造成情報をアップデートすることができる。

【0766】

受信制御部４１６は、希望起床時間情報及び実際の起床時間情報に対する比較を遂行し、比較の結果、各情報が互いに相違した場合、環境造成情報をアップデートすることができる。ここで、希望起床時間情報と比較される実際の起床時間情報は、一定回数以上累積された実際の起床時間に関する情報を含んでよい。例えば、実際の起床時間情報は、一週間の間に使用者が実際に起床した時点に関する情報を含んでよい。

【0767】

実施形態において、受信制御部４１６は、希望起床時間と累積された実際の起床時間の差を分析して、環境造成情報をアップデートすることができる。具体的に、受信制御部４１６は、希望起床時間よりも実際の起床時間が遅れる場合、使用者の概日リズムを操り上げるために起床時点に供給される白色光の最大明るさを徐々に増加させることができる。例えば、実際の起床時間が希望起床時間よりも遅れた翌日には、使用者の起床時点に対応して白色光の最大明るさが前日よりも高く供給されるように環境造成情報をアップデートすることができる。これとは反対に、受信制御部４１６は、実際の起床時間が希望起床時間よりも早い場合、使用者の起床時点を遅らせるために起床時点に供給される白色光の最大明るさを減少させることができる。例えば、実際の起床時間が希望起床時間よりも早い翌日には、使用者の起床時点に対応して白色光の最大明るさが前日よりも低く供給されるように環境造成情報をアップデートすることができる。すなわち、受信制御部４１６は、使用者の実際の起床時点と希望起床時点とを比較することができ、比較の結果に従って使用者の概日リズムを変化させるために環境造成情報をアップデートすることができる。これにより、使用者に最適化された睡眠環境を造成することができ、睡眠効率をさらに増大させることができる。

【0768】

本発明の一実施形態によれば、受信制御部４１６は、手動睡眠測定モード及び自動睡眠測定モードのうち少なくとも一つの測定モードを介して音響収集部を駆動して音響情報を収集し、収集された音響情報に基づいて睡眠状態情報を算出することを特徴とすることができる。

【0769】

実施形態において、手動睡眠測定モードは、使用者によって睡眠入力信号が生成されることにより、受動的に測定モードが開始されることを意味してよい。

【0770】

例えば、使用者は、睡眠環境調節装置４００の外面に形成された睡眠入力ボタンに物理的な圧力を加えることによって睡眠入力信号を生成したり、使用者端末を活用して睡眠入力信号を生成することができる。睡眠入力信号が生成される場合、睡眠環境調節装置４００（すなわち、受信モジュール）は、当該時点を基準として一空間に関連した音響情報が獲得され、当該音響情報をもとに使用者の睡眠状態情報を獲得することができる。すなわち、手動睡眠測定モードを介して使用者は、自身の睡眠状態の測定を開始する時点を直接決定することができる。

【0771】

また、実施形態によれば、自動睡眠測定モードは、睡眠入力信号を生成するための別途の使用者の動作が必要なく、自動で睡眠測定が開始されることを意味してよい。自動睡眠測定モードは、第１センサ部を介して一空間内で使用者の動きが発生したことを感知した後、第２センサ部を介して使用者が既に設定された領域に位置したものと識別される場合、自動で測定モードが開始されることを特徴とすることができる。自動睡眠測定モードに関する具体的な説明は、図１３を参照して以下に後述するようにする。また、先に説明した内容と重複する事項の記述は省略することにする。

【0772】

図１３は、本発明の一実施形態と関連した自動睡眠測定モードを介して睡眠状態情報を生成する過程を例示的に示した順序図である。図１３に示された段階は、必要に応じて順序が変更されてよく、少なくとも１以上の段階が省略又は追加されてよい。すなわち、前述した段階は、本発明の一実施形態に過ぎず、本発明の権利範囲はこれに制限されない。

【0773】

一実施形態によれば、受信制御部４１６は、第１センサ部を介して一空間内で使用者の動きが発生することを感知することができる（Ｓ１１０）。

【0774】

第１センサ部は、ＰＩＲセンサ及び超音波センサのうち少なくとも一つを含んで備えられてよい。ＰＩＲセンサは、使用者の身体から放出される赤外線の変化量を感知して、感知範囲内で使用者の動きを感知することができる。例えば、ＰＩＲセンサは、使用者の身体に放出される８ｕｍ～１４ｕｍの赤外線を識別して、寝室内における使用者の動きを感知することができる。

【0775】

超音波センサは、音波を発生させて、特定のオブジェクトに反射して戻ってくる信号を感知し、オブジェクトの動きを感知することができる。例えば、超音波センサは、寝室空間内に音波を発生させ、使用者が寝室の内部に入ってくることにより、使用者の身体に反射する音波を介して寝室の内部に使用者の動きが発生したことを感知することができる。

【0776】

一実施形態によれば、受信制御部４１６は、第２センサ部を介して使用者が既に設定された領域に位置したことを識別することができる（Ｓ１２０）。

【0777】

環境調節装置である一実施形態によれば、受信制御部４１６は、音響収集部４１４を駆動して一空間に関連した音響情報を収集することができる（Ｓ１３０）。すなわち、受信制御部４１６は、第１センサ部を介して一空間において使用者の動きが発生することを感知し、そして、第２センサ部を介して既に設定された領域に使用者の動きを識別した場合に自動で音響収集部４１４を介して一空間に関連した音響情報を収集するようにすることができる。

【0778】

睡眠状態情報

【0779】

図１４は、本発明の一実施形態と関連した使用者の寝入りを誘導する環境を造成する過程を例示的に示した順序図である。図１４に示された段階は、必要に応じて順序が変更されてよく、少なくとも１以上の段階が省略又は追加されてよい。すなわち、前述した段階は、本発明の一実施形態に過ぎず、本発明の権利範囲はこれに制限されない。

【0780】

一実施形態によれば、受信モジュール４１０は、使用者の睡眠状態が睡眠前の場合、希望就寝時間情報に基づいて睡眠誘導時点を識別することができる（Ｓ２１０）。具体的な例を挙げると、使用者は、自身が睡眠しようとする時間及び起床しようとする時間を使用者端末１０を介して設定して睡眠計画情報を生成することができ、生成された睡眠計画情報を受信モジュール４１０に伝達することができる。この場合、睡眠計画情報は、希望就寝時間情報及び希望起床時間情報を含んでよい。受信モジュール４１０は、希望就寝時間情報に基づいて睡眠誘導時点を識別することができる。例えば、受信モジュール４１０は、使用者が睡眠をとろうとする時点（すなわち、希望就寝時間）を基準として２０分前の時点を睡眠誘導時点として決定することができる。睡眠誘導時点と関連した詳しい例示は、先に記述したところと同じなので、省略することにする。

【0781】

また、受信モジュール４１０は、第２センサ部を介して睡眠誘導時点に使用者が既に設定された領域に位置したか否かを感知することができる（Ｓ２２０）。

【0782】

実施形態において、既に設定された領域に使用者が位置していないことを感知する場合、受信モジュール４１０は、使用者端末に通知を伝送することができる（Ｓ２３０）。具体的に、睡眠誘導時点に差し迫ったが、使用者が既に設定された領域に位置していない場合、使用者端末に就寝を準備するようにする通知を伝送することができる。

【0783】

また、実施形態において、既に設定された領域に使用者が位置したことを感知する場合、受信モジュール４１０は、睡眠誘導時点から睡眠時点まで、既に設定された白色光を供給するようにする第１環境造成情報を生成することができる（Ｓ２４０）。すなわち、睡眠誘導時点に対応して、使用者が既に設定された領域に位置した場合にのみ第１環境造成情報を生成することができる。

【0784】

環境造成情報

【0785】

図１５は、本発明の一実施形態と関連した睡眠中及び起床直前に使用者の睡眠環境を変化させる過程を例示的に示した順序図である。図１５に示された段階は、必要に応じて順序が変更されてよく、少なくとも１以上の段階が省略又は追加されてよい。すなわち、前述した段階は、本発明の一実施形態に過ぎず、本発明の権利範囲はこれに制限されない。

【0786】

一実施形態によれば、受信モジュール４１０は、使用者の睡眠状態が睡眠中である場合、照度を最小化にして光がない暗室環境を造成するようにする第２環境造成情報を生成することができる（Ｓ３１０）。

【0787】

すなわち、受信モジュール４１０は、使用者が睡眠（又は、睡眠段階）に進入したことを感知する場合（第２睡眠状態情報を獲得する場合）、光が供給されないようにする制御情報、すなわち、第２環境造成情報を生成することができる。これにより、使用者が熟睡する確率が高まって睡眠の質を向上させることができる。

【0788】

一実施形態によれば、受信モジュール４１０は、使用者が希望起床時間情報に基づいて起床誘導時点を識別し、起床誘導時点から希望起床時点まで白色光の照度を徐々に増加させて供給するようにする第３環境造成情報を生成することができる（Ｓ３２０）。例えば、第３環境造成情報は、起床誘導時点から起床時点まで３０００Ｋの白色光を０ｌｕｘから２５０ｌｕｘの照度に徐々に増加させて供給するようにする制御情報であることを特徴とすることができる。すなわち、受信モジュール４１０は、使用者の睡眠状態が睡眠中である場合、起床誘導時点から使用者の起床時点まで白色光の照度を徐々に増加させて供給するようにする第３環境造成情報を生成することができる。例えば、第３環境造成情報は、使用者の起床前の３０分前（すなわち、起床誘導時点）から照度を徐々に上げることに関連した制御情報であってよい。

【0789】

それ以外に、環境造成情報及びそれに伴いスマート家電機器の動作と関連した具体的な説明は、先に図１の（ａ）のプロセッサ１３０を介して記述したところと同一なので、詳しい説明は省略することにする。

【0790】

また、以上で睡眠環境調節装置の構成と、それに伴って多様な動作を遂行することについて記述したが、上述した動作は睡眠環境調節装置において遂行されることに限定されるわけではなく、例えば図１の（ｃ）のような実施形態で発明が実施される場合には、図１の（ｃ）に示された電子装置のうち少なくとも１以上が、上述した睡眠環境調節装置の動作のうち少なくとも１以上を遂行することもできる。

【0791】

本発明のいくつかの実施形態によるスマート家電機器の構成

【0792】

空気調和機

【0793】

空気調和機の動作

【0794】

以下では、本発明による空気調和機について詳細に説明することにする。図１６の（ａ）と（ｂ）は本発明による空気調和機の動作を説明するための概念図である。

【0795】

具体的に、図１６の（ａ）は、図１の（ａ）の環境造成装置３０が空気調和機５００で具現された模式図であり、図１６の（ｂ）は、空気調和機５００が使用者端末１０と連動して動作する模式図である。

【0796】

図１６の（ａ）に示されたように、本発明による空気調和機５００は、使用者端末１０及びコンピューティング装置１００と連動して動作することができる。

【0797】

コンピューティング装置１００は、ネットワーク部１１０、メモリ１２０、及びプロセッサ１３０を含んでよい（図２参照）。ネットワーク部１１０は、使用者端末１０、外部サーバ２０、及び空気調和機５００とデータを送受信する。ネットワーク部１１０は、本発明の一実施形態による睡眠状態情報による睡眠環境造成方法を遂行するためのデータなどを、他のコンピューティング装置、サーバなどと送受信することができる。すなわち、ネットワーク部１１０は、コンピューティング装置１００と使用者端末１０、外部サーバ２０、及び空気調和機５００との間の通信機能を提供することができる。例えば、ネットワーク部１１０は、病院サーバから複数の使用者に対する睡眠検診記録及び電子健康記録を受信することができる。他の例を挙げると、ネットワーク部１１０は、使用者端末１０から使用者が活動する空間に関連した環境センシング情報を受信することができる。また他の例を挙げると、ネットワーク部１１０は、空気調和機５００において使用者が位置した空間の環境を調整するための温度又は／及び湿度などに関連した環境造成情報を伝送することができる。

【0798】

ここで、ネットワーク部１１０及びメモリ１２０の動作方式、ハードウェア的構成、ソフトウェア的構成は、上で説明したところと同一なので、重複する説明は省略する。

【0799】

プロセッサ１３０は、メモリ１２０に格納されたコンピュータプログラムを読み取って、本発明の一実施形態による睡眠分析モデルを提供することができる。本発明の一実施形態により、プロセッサ１３０は、睡眠状態情報に基づいて環境造成情報を算出するための計算を遂行することができる。本発明の一実施形態により、プロセッサ１３０は、睡眠分析モデルを学習させるための計算を遂行することができる。睡眠分析モデルの具体的な事項は、上で説明したところと同一である。

【0800】

プロセッサ１３０は、使用者の睡眠状態情報及び環境センシング情報を獲得することができ、これは、上で説明したところと同一である。プロセッサ１３０は、第１環境造成情報ないし第ｎ環境造成情報を生成することができる。具体的に、プロセッサ１３０は、使用者の状態が就寝前の状態である場合、使用者が睡眠を準備すると予測される時点（例えば、睡眠誘導時点）から寝つく時点（すなわち、第２睡眠状態情報が獲得される時点）まで、空気調和機を制御するための第１環境造成情報を生成することができる。具体的に、使用者の睡眠前の所定時間（例：２０分前）まで、室内温度又は／及び室内湿度を季節別又は使用者別に最適化するように、空気調和機を制御する第１環境造成情報を生成することができる。又は、第１環境造成情報は、睡眠直前睡眠を誘導することができる程度の騒音（白色騒音）を誘発するように空気調和機を制御したり、送風の強さを既に設定された強さ以下に調節したり、ＬＥＤの強さを下げたり、直接風を間接風に切り替えるなどの情報を含んでよい。これと共に、第１環境造成情報は、睡眠空間内の温度／及び湿度情報に基づいて除湿／加湿を実行するように空気調和機を制御するための情報を含んでよい。

【0801】

プロセッサ１３０は、第２睡眠状態情報に基づいて空気調和機の表示部の明るさを低くしたり、表示部をオフにしたり、既に設定されたレベル以下の騒音に空気調和機を動作させたり、送風の強度を既に設定された強さ以下に調節したり、送風の温度を既に設定された範囲内に合わせたり、睡眠空間内の湿度を所定値に維持したり、間接風を維持するように空気調和機を制御するための第２環境造成情報を生成することができる。

【0802】

また、プロセッサ１３０は、第３睡眠状態情報及び第４睡眠状態情報に基づいて第３環境造成情報及び第４環境造成情報を生成することができる。

【0803】

プロセッサ１３０は、環境造成情報を空気調和機５００に伝送することを決定することができる。すなわち、プロセッサ１３０は、就寝又は起床時に、使用者が睡眠に容易に入ったり又は自然に起きられるようにする外部環境造成情報を生成することにより、使用者の睡眠の質を向上させることができる。

【0804】

図１６の（ｂ）に示されたように、本発明による空気調和機５００は、使用者端末１０と連動して動作することができる。すなわち、図１６の（ｂ）による実施形態のシステムは、空気調和機５００、使用者端末１０、外部サーバ２０、及びネットワークを含んでよい。本実施形態において、本発明による空気調和機５００は、図１６の（ａ）のコンピューティング装置１００の構成と空気調和機で動作するための付加構成を含む。

【0805】

図１７の（ａ）は、本発明による空気調和機の構成を示すブロック図である。図１７の（ａ）に示されたように、本発明による空気調和機５００は、ネットワーク部５１００、メモリ５２００、プロセッサ５３００、駆動部５４００、及び測定部５５００を含んでよい。

【0806】

空気調和機５００は、ビル、アパート、住宅内の壁に固定設置される壁掛け空気調和機、又は、壁掛け冷暖房空気調和機で具現されてもよく、天井に埋め込まれた形態のシステム空気調和機で具現されてもよく、室内空間の一側や隅に配置されるスタンド空気調和機で具現されてもよく、携帯と移動が手軽な移動型空気調和機で具現されてもよい。

【0807】

空気調和機５００のネットワーク部５１００、メモリ５２００、プロセッサ５３００の機能、動作、ハードウェア的構成、ソフトウェア的構成については、上で説明したところと同一である。プロセッサ５３００によって生成された第１ないし第ｎ環境造成情報は、駆動部５４００に伝達されてよい。駆動部５４００は、空気調和機５００に備えられた多様なハードウェア的要素を動作させる。

【0808】

測定部５５００は、睡眠空間内の温度、湿度、埃の濃度、及び空気調和機の部品状態などをセンシングするための１以上のセンサを含んでよい。具体的に、測定部は、ＰＭ１．０、ＰＭ２．５、ＰＭ１０などの見えない浮遊粒子を感知する埃センサ、室内照度を感知する照度センサ、室内温度を測定する温度センサ、室内湿度を測定する湿度センサなどを含んでよい。

【0809】

また、測定部５５００は、人体感知センサを含んでよい。プロセッサ５３００は、前記人体感知センサを介して使用者を感知して、使用者が位置した空間に冷風又は温風を送ったり（直接風）、使用者が位置しない空間に冷風又は温風を送る（間接風）制御を遂行することができる。

【0810】

また、測定部５５００は、使用者の音声を認識する音声認識センサをさらに含んでよい。

【0811】

図面には示さなかったが、空気調和機５００は、吐出口と吸入口が備えられたハウジング、フィルタ部、送風ファン、殺菌部、加湿部、加熱部、冷却部、測定部などで構成されてよい。ハウジングは、空気調和機５００の壁掛け空気調和機、システム空気調和機、スタンド空気調和機などの具現方式により多様に設計されてよい。フィルタ部は、集塵フィルタ式、吸着フィルタ式などの方式に対応して選択されてよい。送風ファンは、電源供給部から供給された電源によって回転するモータに連結されてよい。殺菌部は、化学的、電気的方式を用いて吸入された空気を殺菌する機能を有する。加湿部は、吸入された空気を加湿して送出する機能を有し、加熱部と冷却部は吸入された空気を所定の温度に加熱したり冷却させる機能を有する。

【0812】

上述した空気調和機５００のハードウェア的要素は一実施形態に過ぎず、このうちの一部が統合されて一つの構成で具現されてもよく、一部の構成が省略されてよく、上で説明されなかった空気清浄機能を遂行するための多様な構成が付加され得るだろう。

【0813】

一方、環境センシング情報は、使用者端末１０を介して獲得されてよい。環境センシング情報は、使用者が睡眠をとる寝室で獲得される睡眠音響情報であってよい。

【0814】

また、環境センシング情報は、空気調和機５００内に備えられた測定部５５００から獲得された睡眠空間内の温度又は／及び湿度、又は空気の質の情報であってよい。使用者端末１０又は測定部５５００を介して獲得された環境センシング情報は、本発明において使用者の睡眠状態情報を獲得するための基盤になる情報であってよい。

【0815】

具体的な例を挙げると、使用者の活動に関連して獲得される環境センシング情報を介して、使用者が睡眠前なのか、睡眠中なのか、又は睡眠後なのか否かに関連した睡眠状態情報が獲得されてよい。また、使用者の睡眠前、睡眠中、及び睡眠後の周辺空気の質と関連した情報が獲得されてよい。

【0816】

プロセッサ５３００は、使用者端末１０及び／又は測定部５５００を介して獲得された環境センシング情報に基づいて睡眠状態情報を獲得することができる。

【0817】

具体的に、プロセッサ５３００は、環境センシング情報に既に設定されたパターンの情報が感知される特異点を識別することができる。ここで、既に設定されたパターンの情報は、睡眠に関連した呼吸及び動きパターンに関連したものであってよい。例えば、目覚めている状態（ｗａｋｅ）では、すべての神経系が活性化しているので、呼吸パターンが不規則的で体の動きが多いことがある。また、首の筋肉の弛緩が成されないため、呼吸の音が非常に少ないこともある。反面、使用者が睡眠をとる場合には、自律神経系が安定化されて呼吸が規則的に変化し体の動きもまた少なくなり、呼吸音も大きくなり得る。すなわち、プロセッサ５３００は、環境センシング情報において、規則的な呼吸、少ない体の動き。又は少ない呼吸音などに関連した既に設定されたパターンの音響情報が感知される時点を特異点として識別することができる。また、プロセッサ５３００は、識別された特異点を基準として獲得される環境センシング情報に基づいて睡眠音響情報を獲得することができる。プロセッサ５３００は、時系列的に獲得される環境センシング情報において使用者の睡眠時点に関連した特異点を識別し、当該特異点を基準として睡眠音響情報を獲得することができる。

【0818】

また、測定部５５００を介して測定された温度又は／及び湿度、又は／及び空気の質は、使用者の睡眠に多くの影響を及ぼす。温度又は／及び湿度と睡眠との間の関係を分析した論文によれば、睡眠中の目覚めの頻度と深い眠りとの比率に差があり、翌日の使用者の作業効率に悪影響を及ぼし、空気の質と睡眠との間の関係を分析した論文によれば、睡眠障害は空気汚染と統計的に意味のある関連性を示すことが確認された。例えば、ＣＯ２（８００ｐｐｍ、１７００ｐｐｍ）と温度（２４度、２８度）とを比較した実験において、２８度のチャンバーで寝た時に睡眠効率及び翌日の作業効率が低下し、ＣＯ２ ８００ｐｐｍである時、空気がさらに息苦しく熱いと感じたことが確認された。また、３２℃（相対湿度８０％）と２６℃（相対湿度５０％）の睡眠状態を比較した実験において、３２℃（相対湿度８０％）で睡眠中に目覚めの頻度が増加し、深い眠りの比率が減少するということが確認された。一方、ＰＭ１０に露出した場合、睡眠を維持するのに困難をきたすことがあり、特に、男性がＰＭ１に露出した時に睡眠障害が現れる確率が最も高いことを確認することができた。また、女性の場合、ＰＭ１、ＰＭ２．５に露出した時に睡眠障害が発生する可能性が最も高いということが確認された。また、ＳＯ２、Ｏ３が高い時、喘鳴（ｗｈｅｅｚｉｎｇ）と関連した睡眠妨害が現れる確率が最も高いということが確認された。それだけでなく、妊婦が妊娠３１～３５週の間にＰＭ２．５に露出すれば、産まれた子供の睡眠の長さが短くなる可能性が最も高いということも確認された。ＡＨＩと空気の質を測定する数値との関連性に対して多様な研究が進められ、結果は研究ごとに少しずつ異なって出ているが、空気の質と睡眠との関連性が非常に高いという結果は同一であった。

【0819】

本発明による空気調和機５００は、環境センシング情報に基づいて睡眠状態情報を獲得した後に環境造成情報を生成し、これを用いて睡眠段階に適切な動作を遂行することができる。

【0820】

具体的に、空気調和機５００のプロセッサ５３００は、使用者の状態が就寝前の状態であると判断された場合、使用者が睡眠を準備すると予測される時点（例えば、睡眠誘導時点）から寝つく時点（すなわち、第２睡眠状態情報が獲得される時点）まで、空気調和機を制御するための第１環境造成情報を生成することができる。第１環境造成情報は、測定部５５００で測定されたＰＭ濃度、有害ガス濃度、ＣＯ２濃度、ＳＯ２濃度、Ｏ３濃度、湿度、温度などを反映して生成されてよい。

【0821】

第１環境造成情報は、使用者の睡眠前の所定時間（例：２０分前）まで、室内温度又は／及び室内湿度を最適化するように空気調和機を制御する情報、睡眠直前睡眠を誘導することができる程度の騒音（白色騒音）を誘発するように空気調和機を制御したり、送風強さを既に設定された強さ以下に調節したり、ＬＥＤの強さを下げたり、直接風を間接風に切り替えるなどの情報、睡眠空間内の温度及び湿度情報に基づいて除湿／加湿を実行するように空気調和機を制御するための情報などを含んでよい。

【0822】

また、プロセッサ５３００は、第２睡眠状態情報に基づいて空気調和機の表示部の明るさを低くしたり、表示部をオフにしたり、既に設定されたレベル以下の騒音で空気調和機を動作させたり、送風の強度を既に設定された強さ以下に調節したり、送風の温度を既に設定された範囲内に合わせたり、睡眠空間内の湿度を所定温度に維持したり、間接風を維持するように空気調和機を制御するための第２環境造成情報を生成することができる。

【0823】

第２環境造成情報は、第２睡眠状態情報に基づいたもので、空気調和機の表示部の明るさを低くしたり、表示部をオフにしたり、既に設定されたレベル以下の騒音で空気調和機を動作させたり、送風の強度を既に設定された強さ以下に調節したり、送風温度を既に設定された範囲内に合わせたり、睡眠空間内の湿度を所定温度に維持したり、間接風を維持するように空気調和機を制御するための制御情報であってよい。使用者は睡眠直前に最適化された温度と湿度を有する睡眠空間内において、空気の流れ、白色騒音などで睡眠が誘導されてよく、寝入り後の最適な温度、湿度などが制御された状態で熟睡を取れることになる。

【0824】

実施形態による空気調和機の構成

【0825】

図１８は、図１６及び図１７に示された空気調和機の一例を説明するための図面である。

【0826】

図１８を参照すると、本発明の一例による空気調和機は、室内機５００'を含む。一例として、前記室内機５００'は、室内空間の壁面に設置される壁掛け型室内機であってよい。

【0827】

前記室内機５００'には、外観を形成するケーシング５１１，５１３を含む。前記ケーシング５１１，５１３には、室内機の前面の外観を形成する前面部５１１及び前記前面部５１１の両側に備えられ、前記前面部５１１から壁面に向かって後方で延びる側面部５１３が含まれる。

【0828】

そして、前記ケーシング５１１，５１３には、前記側面部５１３の後側に配置される後面部（図示せず）がさらに含まれる。前記後面部（図示せず）は、前記両側面部５１３の間に配置され、室内空間の壁面に結合されてよい。

【0829】

前記前面部５１１、両側面部５１３、及び後面部（図示せず）は内部空間を形成し、前記内部空間には、室内機５００'に備えられる多数の部品が収容されてよい。前記多数の部品には、熱交換器（図示せず）、ファン（図示せず）、プロセッサ（図示せず）等が含まれてよい。

【0830】

前記室内機５００'には、前記ケーシングの上部に配置されるフィルタアセンブリ５２０がさらに含まれる。

【0831】

前記フィルタアセンブリ５２０は、前記ケーシングの上面部を形成することができる。そして、前記フィルタアセンブリ５２０には、室内空間の空気を室内機５００'の内部に吸入する多数のフィルタ吸入口５２３が形成される。前記フィルタ吸入口５２３から吸入された空気は、前記熱交換器を通過して冷却又は加熱されてよい。

【0832】

前記フィルタアセンブリ５２０は、前記ケーシングの上面に形成され、空気が吸入される吸入部に配置されて空気を濾過することができる。前記吸入部は、前記ケーシングの前記前面部５１１、両側面部５１３、及び後面部（図示せず）の上面によって形成された開口であってよい。

【0833】

前記フィルタアセンブリ５２０は、フィルタ部材５２１を含んでよい。フィルタ部材５２１は、黄砂や超微細粉塵などを濾すフィルタとして、抗菌極細フィルタに抗菌機能が適用されたものであってよい。

【0834】

前記フィルタ部材５２１は、多数のフィルタ吸入口５２３が形成された構成であってよく、この場合、前記フィルタ部材５２１は、多数のフィルタ吸入口５２３が形成されるための多数のフレームで構成されてよい。また、前記フィルタ吸入口５２３には、吸入される空気がフィルタリングされるために網が配置されてよい。

【0835】

前記室内機５００'には、前記ケーシングの下部に配置され、前記室内機５００'に吸入された空気が排出される吐出口５３０を有する吐出パネル５３１がさらに含まれる。前記吐出口５３０には、動き可能に提供されて、前記吐出口５３０から吐出される空気の吐出方向又は風量を調節する上下風向き調節器５４０が設置されてよい。一例として、前記上下風向き調節器５４０は、前記風向き調節器５４０の両端に備えられるヒンジ軸を中心に前方後方に回転可能に備えられ、風の方向を上又は下へ調節することができる。また、前記吐出口５３０には、動き可能に提供されて、前記吐出口５３０から吐出される空気の吐出方向又は風量を調節する左右風向き調節器５４５が設けられてよい。

【0836】

前記ファンが駆動すれば、室内空間の空気は、前記フィルタアセンブリ５２０を介して前記室内機５００'の内部に吸入されて、前記熱交換器で熱交換される。そして、前記熱交換された空気は、前記吐出口５３０を介して排出されてよい。

【0837】

本実施形態では、室内機に空気を吸入するフィルタアセンブリ５２０が室内機の上部に位置され、空気を排出する吐出口５３０が室内機５００'の下部に位置するものと説明した。ただし、これとは反対に、前記フィルタアセンブリ５２０が室内機の下部に位置し、前記吐出口５３０が前記室内機の上部に位置してもよい。他の例として、前記ケーシングの前面部５１１には、追加的なフィルタアセンブリ又は吐出部が形成されてよい。

【0838】

整理すると、本発明による室内機５００'は、上部吸入及び下部吐出、下部吸入及び上部吐出、前面吸入及び下部吐出、上部吸入及び前面吐出などの気流が発生するように構成されてよい。

【0839】

前記ケーシングの側面部５１３には、室内空間の空気中に含まれた埃の量を感知できるセンサ装置５５０が備えられてよい。前記センサ装置５５０が前記側面部５１３に設けられることにより、前記室内機５００'を介した吸入及び吐出気流に影響を受けず、センサ装置５５０で少量の空気だけを吸入して埃の量を感知することができる。

【0840】

前記ケーシングの側面部５１３には、使用者の音声を認識する音声認識センサ５５５が配置されてよい。

【0841】

前記ケーシングの前面部５１１には、空気調和機を強制的に点けたり消したりする時、又は、試運転をする時に使用できる強制運転ボタン５６０が配置されてよい。

【0842】

前記ケーシングの前面部５１１には、空気調和機が運転する時に希望する温度と付加機能の作動状態を確認できるディスプレイ部５７０が配置されてよい。ここで、前記ディスプレイ部５７０には、リモコン信号を受け入れるセンサが配置されてよい。

【0843】

前記イオン発生装置５８０は、前記室内機５００'の上側に配置され、両側にイオンを拡散させることができる手段である。詳細には、前記イオン発生装置５８０は、前記ケーシング内部のフレームに結合し、両側にイオンを拡散させることができる手段である。

【0844】

前記イオン発生装置５８０は、両側に高電圧を発生させることにより、空気中の分子をイオン化させて、これにより、イオン化された分子によって埃が帯電され、帯電された埃は前記フィルタアセンブリ５２０に効果的に集塵することができる。

【0845】

図１９は、図１６及び図１７に示された空気調和機の他の一例を説明するための図面である。

【0846】

図１９を参照すると、本発明の他の一例による空気調和機は、室内機５００''を含む。一例として、前記室内機５００''は、室内空間の天井に設置されるシステムエアコン用室内機であってよい。

【0847】

本発明の他の一例による室内機５００''は、ケーシングを含む。前記ケーシングは、前面部５１１'を含んでよい。図面に示さなかったが、前記ケーシングには、前面部５１１'以外の他の部分がさらに含まれてよい。

【0848】

前記前面部５１１'は、使用者が天井を見上げた時、見える部分であってよい。

【0849】

前記前面部５１１'には、室内空気が吸入される吸入口５２３'、及び冷気又は暖気の空気が吐出される吐出口５３０'が形成されてよい。

【0850】

前記前面部５１１'には、空気調和機の作動状態を確認できるディスプレイ部５７０'が配置されてよい。ディスプレイ部５７０'には、無線リモコンの信号を受け入れる受信部が配置されてよい。また、強制運転ボタンも配置されてよい。

【0851】

前記前面部５１１'には、室内の空気状態に応じて色を多様に表示する空気清浄表示灯５９０が配置されてよい。

【0852】

前記ケーシング内部には、所定の内部空間が形成され、内部空間には、室内機５００''に備えられる多数の部品が収容されてよい。前記多数の部品には、熱交換器（図示せず）、ファン（図示せず）、プロセッサ（図示せず）等が含まれてよい。

【0853】

図２０～図２１は、図１６及び図１７に示された空気調和機のさらに他の一例を説明するための図面である。

【0854】

図２０～図２１を参照すると、本発明のさらに他の一例による空気調和機は、室内機５００'''を含む。一例として、前記室内機５００'''は、室内空間の床に立てて設置されるスタンド用室内機であってよい。

【0855】

室内機５００'''は、室内に備えられ、冷媒配管（図示せず）を介して室外に配置された室外機（図示せず）と連結されてよい。

【0856】

室内機５００'''は、前面部の外観を形成する前面部５１１''及び前面部５１１''に配置され、上下方向に移動して開閉されるサーキュレータードア５０３を含んでよい。

【0857】

室内機５００'''は、ベース５１６、キャビネット５１７、前面部５１１''を含んでよい。前面部５１１''は、室内機５００'''の前面の外観を形成し、キャビネット５１７は、ベース５１６の上側に位置されるように設置されてよい。

【0858】

前面部５１１''には、サーキュレータードア５０３が設置されてよい。

【0859】

室内機５００'''は、空気吸入口と空気吐出口を含み、空気吸入口を介して吸入された空気を内部で空調した後、空気吐出口を介して吐出することができる。例えば、室内機５００'''の後面に吸入口が形成されてよく、室内機５００'''の前面上部に吐出口が形成されてよい。又は、空気吸入口は室外機に配置されてよい。ここで、吸入口及び吐出口は、室内機５００'''の他の位置に形成されてよい。例えば、室内機５００'''下部の側面などに吐出口が形成されてよい。また、吐出口が室内機５００'''の前面上部、及び室内機５００'''下部の側面などに多数形成されることも可能であろう。吸入口は、本体の後面、下部の前面、側面のうち１以上の位置に形成されてよい。吸入口には吸入された空気に含まれた埃などの異物を取り除くフィルタ部（図示せず）が設けられてよい。

【0860】

室内機５００''には、ムービングフィルタ５５２を清掃する清掃モジュール５０５が配置されてよい。

【0861】

閉じられた状態のサーキュレータードア５０３の後方には、サーキュレーターモジュール５０２が備えられてよい。サーキュレーターモジュール５０２は、吸入口を介して空気を吸入して、吐出口を介して空気が吐出されるように送風力を発生させることができる。サーキュレーターモジュール５０２は、室内機５００'''の内部に設けられていて、動作時にサーキュレータードア５０３が開かれることにより露出する吐出口に空気を吐出することができる。

【0862】

サーキュレータードア５０３が開かれて開放される吐出口にサーキュレーターモジュール５０２が前進移動して動作することができる。例えば、サーキュレーターモジュール５０２の少なくとも一部が、サーキュレータードア５０３が下側方向に移動して、開放される円形の吐出口を通過するように前進移動した後に、サーキュレーターモジュール５０２のサーキュレーターファンが回転して動作することができる。

【0863】

上述したように、本明細書において、吐出口は、空気を吐出する吐出ユニットであるサーキュレーターモジュール５０２の少なくとも一部が通過する開口部を意味してよい。

【0864】

サーキュレータードア５０３は、吐出口を開閉することができる。サーキュレータードア５０３は、メイン（ｍａｉｎ）吐出口を開閉し、熱交換された空気、浄化された空気等の空気調和機で処理された空気が外部に吐出されるように備えられてよい。

【0865】

サーキュレータードア５０３は、本体動作時に開かれて、サーキュレーターモジュール５０２が外部に露出して、吐出口に空気が吐出されるようにし、動作が終了すれば閉じられて吐出口を閉鎖する。前面部５１１''の内側又は後面には、吐出口の開放時、サーキュレータードア５０３が収容される空間が備えられてよい。

【0866】

前面部５１１''の内側の一面には、サーキュレータードア５０３を移動させるための移動手段（図示せず）が設けられてよい。例えば、前面部５１１''の内側の一面には、サーキュレータードアモータ、前記サーキュレータードアモータの回転に従って、前記サーキュレータードア５０３を上側又は下側方向に移動させるためのギア部材、レール部材などを含んでよい。一方、サーキュレータードアモータで価格が安く、制御が容易なステップ（ｓｔｅｐ）モータが使用されてよい。この場合に、サーキュレータードアモータは、サーキュレータードアステップ（ｓｔｅｐ）モータと命名されてよい。

【0867】

サーキュレータードア５０３は、室内機５００'''の内側において、上側方向又は下側方向に移動して開かれるように構成されてよい。サーキュレータードア５０３は、室内機５００'''の前面部５１１''の上側に配置されるので、サーキュレータードア５０３は、下側方向に移動して開かれるように構成されることが、空間利用の側面からさらに好ましい。

【0868】

又は、サーキュレータードア５０３は、室内機５００'''の内側に後進移動した後、上側方向又は下側方向に移動して開かれるように構成されてよい。この場合にも、サーキュレータードア５０３は、室内機５００'''の内側に後進移動した後、下側方向に移動して開かれるように構成されることが、空間利用の側面からさらに好ましい。

【0869】

以下では、サーキュレータードア５０３が上下方向に移動して開かれて閉じられる例を中心に説明するが、サーキュレータードア５０３が内側方向に後進した後、下側方向に移動して開かれてよく、サーキュレータードア５０３が上側方向に移動した後、前面方向に前進して閉じられてよい。

【0870】

サーキュレータードア５０３が開かれれば、サーキュレーターモジュール５０２は前面部５１１''に向かう前方方向で前進移動して空気を吐出することができる。また、動作が終了すれば、サーキュレーターモジュール５０２は、室内機５００'''の内側に後進移動して、サーキュレータードア１３の移動で吐出口を閉鎖することができる。

【0871】

場合により、本体の内部に送風力を補助するための送風ファン（図示せず）がさらに設けられてよい。

【0872】

室内機５００'''の内部にサーキュレーターモジュール５０２の他にも多数の送風ファンをさらに含んでよい。例えば、サーキュレーターモジュール５０２の下方には、複数の送風ファンが配置されてよい。

【0873】

一方、キャビネット５１７の側面には、補助吐出口５０４がさらに設けられてよい。また、補助吐出口５０４には、吐出される空気の風向きを調節する風向き調節手段が配置されてよい。

【0874】

室内機５００'''の上端にサーキュレーターモジュール５０２を備えることにより、遠距離に風を送るのがさらに容易である。

【0875】

また、サーキュレーターモジュール５０２が空気吐出経路上の最終段階に位置することにより、熱交換された空気及び浄化された空気を直接遠距離まで吐出することができる。

【0876】

サーキュレータードア５０３が開放された後、吐出ユニットであるサーキュレーターモジュール５０２が２次元的に回転するように構成することができる。例えば、サーキュレーターモジュール５０２は、二重ジョイント、ギアロック構造を用いた２軸回転構造で構成される回転部を含むことにより、多様な方向に自由に回転することができる。これにより、使用者が所望する所にサーキュレーターモジュール５０２が回転して気流制御が可能である。

【0877】

サーキュレーターモジュール５０３の全体が回転した後に、使用者が所望する所に風を送って集中冷房をすることにより、使用者の快適感、満足度をさらに上昇させることができる。

【0878】

前面部５１１''には、ディスプレイ部５７０''が配置されてよい。ディスプレイ部５７０''は、室内機５００'''の動作状態及び設定情報を表示し、タッチスクリーンで構成されて、使用者命令の入力を受けることができる。実施形態により、前面部５１１''には、スイッチ、ボタン又はタッチパッドの少なくとも一つの入力手段を含む操作部（図示せず）が備えられてよい。

【0879】

ディスプレイ部５７０''のいずれか一側には、近接センサ５７１とリモコン受信部５７２が備えられてよい。実施形態により、近接センサ５７１から使用者の接近に対応する近接信号が入力されれば、ディスプレイ部５７０''が活性化して動作情報を表示することができ、室内機５００'''に備えられる少なくとも一つの照明が動作することができる。

【0880】

ディスプレイ部５７０''は、１以上の照明をさらに含んでよい。

【0881】

ベース５１６には、自動ドア開きセンサ５０６が設けられてよい。自動ドア開きセンサ５０６は、室内機５００'''に使用者が接近することを感知し、前面部５１１''が開閉されてよい。一方、自動ドア開きセンサ５０６は、前面部５１１''の下部の所定領域に配置されてよい。

【0882】

ベース５１６には、マイク及び／又はスピーカー５０７が配置されてよい。マイク及び／又はスピーカー５０７を介して使用者の音声を認識し、使用者に情報を音声で伝達することができる。

【0883】

室内機５００'''は、人体感知センサ５０８をさらに含んでよい。人体感知センサ５０８は、前面部５１１''の上部に配置されてよい。人体感知センサ５０８を介して人を感知して、運転モードに従って、人がいる方向、あるいは、人がいない方向に風が行くように制御することができる。一方、前面部５１１''の上部に少なくとも一つのカメラを含むビジョンモジュールが設けられてよい。

【0884】

室内機５００'''は、内部に、吸入された空気を冷媒と熱交換させる熱交換器（図示せず）を含んでよい。

【0885】

前面部５１１''は、左側又は右側にスライディングして移動することができる。したがって、前面部５１１''は、スライディングドア（ｓｌｉｄｉｎｇ ｄｏｏｒ）とも命名されてよい。

【0886】

前面部５１１''は、キャビネット５１７に形成されたスライディング手段によって装着され、左右移動することができる。前面部５１１''の移動によって、内部パネル５０９の一部が外部に露出されてよい。

【0887】

キャビネット５１７には、スライディングドアステップ（ｓｔｅｐ）モータ、前記スライディングドアステップモータの回転により、前面部５１１''を左側又は右側方向に移動させるためのギア部材、レール部材などを含んでよい。

【0888】

内部パネル５０９には、サーキュレーターモジュール５０２が収容され、サーキュレーターモジュール５２０を移動させるための移動手段（図示せず）が設けられてよい。

【0889】

実施形態によっては、サーキュレーターモジュール５０２は、サーキュレーターファン（図示せず）、少なくともサーキュレーターファン（図示せず）が向かう方向が変更されるように回転させることができるサーキュレーター回転部（図示せず）、少なくともサーキュレーターファン（図示せず）を移動させることができるサーキュレーター移動部（図示せず）を含んでよい。

【0890】

内部パネル５０９には、下部に加湿モジュールの加湿用水ボトル５５１が設けられてよい。水ボトル５５１は、前面部５１１''が左側又は右側方向に移動して開かれることにより、外部に露出することができる。

【0891】

加湿用水ボトル５５１の所定領域には、水を満たすことができる投入口が形成されてよい。実施形態によっては、投入口が開放されていたり、投入口の少なくとも一部を開閉することができるカバー（ｃｏｖｅｒ）が配置されてよい。

【0892】

水ボトル５５１は、下部に移動軸が形成され、キャビネット５１７に連結されてよい。水ボトル５５１の上部は、下部の移動軸を基準として、前面に突出するように移動して、投入口が開放されるように形成されてよい。水ボトル５５１は、上部が内部パネル５０９と所定角をなすように、前面にティルティング（ｔｉｌｔｉｎｇ）されてよい。

【0893】

また、水ボトル５５１は、室内機５００'''から分離することができる。室内機５００'''の内部には、水ボトル５５１の装着の有無を感知するセンサが備えられてよい。

【0894】

水ボトル５５１は、近接センサ５１７によって使用者の接近が感知されれば、近接信号により自動で移動し、投入口が開放されてよい。水ボトル５５１は、取っ手（図示せず）を前面に向かって引くことにより、移動して投入口が開放されてよい。水ボトル５５１は内側に押さえられることで、固定部（図示せず）が解除されることにより、前面に移動して投入口が開放されてよい。水ボトル５５１は、前面部５１１''がスライディングして開かれることにより、自動で回転して投入口が開放されてよい。

【0895】

内部パネル５０９又は水ボトル５５１の一部には、水ボトルの水位を表示する水位表示部（図示せず）が備えられてよい。

【0896】

水ボトル５５１は、内部の水の量を確認できるように構成されてよい。例えば、水ボトル５５１は、前面が透明な材質で形成されてよい。水ボトルは、前面のある一部が透明な材質で形成されてよい。また、水ボトル５５１は、全体が透明な材質で形成されてよい。

【0897】

室内機５００'''は、フィルタ５５２を含む。フィルタ５５２は、室内機５００'''の後面に配置されてよい。

【0898】

室内機５００'''は、室内温度センサ５５３を含む。室内温度センサ５５３は、室内温度をセンシングし、室内機５００'''の後面に配置されてよい。

【0899】

室内機５００'''は、清掃モジュール５０５によって収集された埃を収納するダストボックス５５４を含んでよい。

【0900】

室内機５００'''は、湿度センサ５５９をさらに含んでよい。湿度センサ５５９は、室内湿度をセンシングし、室内機５００'''の後面に配置されてよい。

【0901】

室内機５００'''は、配管ホール５５６及びドレーンホール５５７をさらに含んでよい。配管ホール５５６及びドレーンホール５５７は、室内機５００'''の後面に配置されてよい。

【0902】

室内機５００'''は、ＰＭ１．０センサ５５８を含んでよい。ＰＭ１．０センサ５５８は、微細粉塵をセンシングし、室内機５００'''の後面に配置されてよい。

【0903】

図２２は、図１６及び図１７に示された空気調和機のさらに他の一例を説明するための図面である。

【0904】

図２２を参照すると、本発明のさらに他の一例による空気調和機は、室内機５００''''を含む。一例として、前記室内機５００''''は、室内空間の床に立てて設置されるスタンド用室内機であってよい。

【0905】

室内機５００''''は、前面部５１１'''を含む。前面部５１１'''は、室内機５００''''の前面の外観を形成する。

【0906】

室内機５００''''は、サークル部５１８を含んでよい。サークル部５１８は、前面部５１１'''に形成された円形の開口部に配置されてよい。

【0907】

室内機５００''''は、ディスプレイ部５７０'''を含んでよい。ディスプレイ部５７０'''は、前面部５１１'''に配置されてよい。ディスプレイ部５７０'''は、サークル部５１８に配置されてよい。ディスプレイ部５７０'''は、動作状態及び設定情報を表示することができる。ここで、ディスプレイ部５７０'''は、タッチスクリーンで構成され、使用者命令の入力を受けることもできる。

【0908】

室内機５００''''は、リモコン受信部５７２を含んでよい。リモコン受信部５７２は、サークル部５１８に配置されてよく、ディスプレイ部５７０'''の一側に配置されてよい。

【0909】

室内機５００''''は、室内機ボタン部５７５を含んでよい。室内機ボタン部５７５は、前面部５１１'''に配置されてよい。室内機ボタン部５７５は、リモコンがなくても電源を点けたり消したり、温度と風の強さを設定することができる。

【0910】

室内機５００''''は、空気を吐出する吐出口５０４'，５０４''を有してよい。第１吐出口５０４'は、前面部５１１'''に形成され、サークル部５１８を囲むリング状を有してよい。第１吐出口５０４'は、前面部５１１'''とサークル部５１８との間の開口部であってよい。第２吐出口５０４''は、室内機５００''''の左右吐出口として、両側の側面から室内に風を送って、使用者が所望したり予めセッティングされた温度に室内温度を合わせることができる。

【0911】

室内機５００''''は、エアガード５２８を含んでよい。エアガード５２８は、室内機５００''''の両側の側面に配置され、第２吐出口５０４''から吐出する風の方向を調節することができる。

【0912】

室内機５００''''は、マイク５０７'を含んでよい。マイク５０７'は、室内機５００''''の下端部を構成するベース５１６'に配置されてよい。

【0913】

室内機５００''''は、スピーカー５３７を含んでよい。スピーカー５３７は、室内機５００''''のキャビネット５１７'に配置されてよい。

【0914】

室内機５００''''は、フィルタ５５２を含んでよい。フィルタ５５２は、室内機５００''''の後面に配置されてよい。

【0915】

室内機５００''''は、室内温度センサ５５３を含んでよい。室内温度センサ５５３は、室内温度をセンシングし、室内機５００''''の後面に配置されてよい。

【0916】

室内機５００''''は、清掃モジュール５０５により収集された埃を収納するダストボックス５５４を含んでよい。

【0917】

室内機５００''''は、湿度センサ５５９をさらに含んでよい。湿度センサ５５９は、室内湿度をセンシングし、室内機５００''''の後面に配置されてよい。

【0918】

室内機５００''''は、配管ホール５５６及びドレーンホール５５７をさらに含んでよい。配管ホール５５６及びドレーンホール５５７は、室内機５００''''の後面に配置されてよい。

【0919】

室内機５００''''は、ＰＭ１．０センサ５５８を含んでよい。ＰＭ１．０センサ５５８は、微細粉塵をセンシングし、室内機５００''''の後面に配置されてよい。

【0920】

図１８～図２２に示された室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''は、ディスプレイ部５７０，５７０'，５７０''，５７０'''を有する。

【0921】

図１８及び図１９に示された室内機５００'，５００''は、壁の上端又は天井に設置されるので、使用者がディスプレイ部５７０，５７０'を介して室内機５００'，５００''を制御するのが容易でない。したがって、これらのディスプレイ部５７０，５７０'は、使用者がリモコン又は使用者端末を介して室内機５００'，５００''が制御されたことを表示したり、現在の室内機５００'，５００''の状態を表示する用途で使用される。図２２に示された室内機５００''''のディスプレイ部５７０'''も、使用者がリモコン又は使用者端末を介して室内機５００''''が制御されたことを表示したり、現在の室内機５００''''の状態を表示する用途で使用される。

【0922】

一方、図２０～図２１に示されたディスプレイ部５７０''は、他のディスプレイ部５７０，５７０'，５７０''とは異なりタッチスクリーンで構成され、使用者命令を直接入力を受けることができ、入力された命令によるディスプレイ画面を表示することができる。また、ディスプレイ部５７０''は、他のディスプレイ部５７０，５７０'，５７０''と同様に、使用者がリモコン又は使用者端末を介して室内機５００'''が制御されたことを表示したり、現在の室内機５００'''の状態を表示する用途で使用されてよい。

【0923】

上述したように、図１８～図２２に示された室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''は、リモコン、使用者端末、ディスプレイ部を介して、電源、運転モード、その他の設定などが制御されてよい。リモコン、使用者端末、ディスプレイ部を介して入力された制御信号は、図１７に示されたプロセッサ５３００で入力され、プロセッサ５３００は、入力された制御信号に基づいて駆動部５４００を制御することができる。

【0924】

室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''の運転モードは、多様な運転モードを含んでよい。例えば、冷房モード、自動モード、除湿モード、暖房モード、送風モード、空気清浄モード、節電モードなどを含んでよい。

【0925】

図１８～図２２に示された室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''を含む空気調和機は、運転モードとして「スリープモード」をさらに含んでよい。スリープモードは、使用者の睡眠の質を高めることができるように、室内空間の温度又は／及び湿度などを制御するモードである。

【0926】

図１６の（ａ）のコンピューティング装置１００又は図１６の（ｂ）の空気調和機５００で生成された前記第１環境造成情報ないし第ｎ環境造成情報、又は前記第Ａ環境造成情報ないし第Ｈ環境造成情報に基づいて、空気調和機５００は、睡眠空間内の温度又は／及び湿度などを睡眠に最適化させることができる。

【0927】

例えば、空気調和機５００は、前記第１環境造成情報により、使用者の睡眠前の所定時間（例：２０分前）まで、寝入りのための室内温度又は／及び室内湿度を調節することができる。又は、直接風を間接風に切り替えることができ、あるいは、睡眠直前の眠りを誘導することができる程度の騒音（白色騒音）を誘発することができ、あるいは、送風の強さを既に設定された強さ以下に調節したり、図１８～図２２に示されたディスプレイ部５７０，５７０'，５７０''，５７０'''の明るさを低くすることができる。空気調和機５００は、前記第２環境造成情報により、図１８～図２２に示されたディスプレイ部５７０，５７０'，５７０''，５７０'''の明るさをさらに低くしたり、ディスプレイ部５７０，５７０'，５７０''，５７０'''をオフにしたり、既に設定されたレベル以下の騒音で動作したり、送風の強度を既に設定された強さ以下に調節したり、室内の温度を既に設定された範囲内に合わせたり、睡眠空間内の湿度を所定の温度に維持したり、間接風を維持することができる。空気調和機５００は、前記第３環境造成情報により、起床のための室内温度又は／及び室内湿度を調節したり、起床時点に送風の強さ及び騒音を低くしたり、起床を徐々に誘導するために白色騒音を発生させたり、騒音を既に設定されたレベル以下に維持させたり、起床予測時点あるいは起床推薦時点に連動して駆動することができる。空気調和機５００は、前記第４環境造成情報により、室内温度、室内湿度、送風の強さ、騒音レベルのうち少なくとも１以上を制御することができ、使用者データを確保、分析、及び反映することができる。

【0928】

例えば、空気調和機５００は、前記第Ａ環境造成情報に基づいてターンオンされてよく、前記第Ｂ環境造成情報に基づいて風量が特定の強さ以下に変更設定されたり、現在の風量が前記特定の強さ以下に下げられたり、直接風が間接風又は無風に切り替えられたり、ディスプレイ部の明るさが所定の明るさ以下に下げられてよい。第Ｃ環境造成情報に基づいて設定された温度と湿度が最適な温度と湿度に設定変更されてよい。第Ｄ環境造成情報に基づいて設定された湿度や温度が高められたり、直接風又は間接風を無風に切り替えられてよい。第Ｅ環境造成情報に基づいて、寝室の温度又は湿度を最適化された温度又は湿度に変更設定されてよい。第Ｆ環境造成情報に基づいて、設定温度と湿度を過去に使用者が寝入り時に主に設定した選好温度又は湿度に変更設定されてよい。第Ｇ環境造成情報に基づいて、設定温度又は湿度を使用者が最も好む特定温度又は湿度に変更設定されてよい。前記第Ｈ環境造成情報に基づいて、設定温度又は湿度を使用者が最も好む特定の温度又は湿度に変更設定されてよい。

【0929】

図１６の（ａ）のシステム構成の場合、空気調和機５００がスリープモードで駆動するために、空気調和機５００は、コンピューティング装置１００とネットワークを介して連結されるための機器連結過程が遂行されてよい。

【0930】

図１６の（ｂ）のシステム構成の場合、空気調和機５００がスリープモードで駆動するために、空気調和機５００は、使用者端末１０と連動するための連結過程を遂行することができる。ここで、空気調和機５００と使用者端末１０とは、無線に連結されてよい。例えば、空気調和機５００と使用者端末１０とは、近距離ネットワークを介して直接連結されてよい。

【0931】

空気調和機のスリープモード駆動方法

【0932】

図１８～図２２に示された室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''を含む空気調和機のスリープモードにおける駆動は、使用者の選択に従って室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''をスリープモードで駆動させる方法と自動でスリープモードを駆動させる方法があってよい。

【0933】

まず、使用者の選択に従って室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''をスリープモードで駆動させる方法を、図２３～図２５を参照して説明する。

【0934】

図２３の（ａ）及び（ｂ）は、図２０～図２１に示された室内機５００''のディスプレイ部５７０''を介して室内機５００''をスリープモードで駆動させる方法を説明するための図面である。

【0935】

図２３の（ａ）を参照すると、使用者は、ディスプレイ部５７０''を直接タッチして運転モード５７００に進入すれば、ディスプレイ部５７０''は、スリープモード５７５０とその他の様々なモードをディスプレイすることができる。この場合、使用者は、スリープモード５７５０を選択することで、室内機５００''をスリープモードで動作させることができる。

【0936】

一方、室内機５００''と無線で連結された機器が存在しなければ、図２３の（ｂ）に示されたように、室内機５００''と無線で連結する機器（例、使用者端末）を追加する画面がディスプレイ部５７０''に表示されてよく、使用者は「連結機器追加」ボタンをタッチして、自身が所望する機器を連結することができる。

【0937】

図２４の（ａ）は、リモコン６００を介して図１８～図２２に示された室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''をスリープモードで駆動させる方法を説明するための図面である。

【0938】

図２４の（ａ）を参照すると、図１８～図２２に示された室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''を含む空気調和機は、室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''を制御することができるリモコン６００をさらに含んでよい。

【0939】

リモコン６００は、現在選択した機能と運転状態を表示する表示部６０１、電源を点けたり切ることができる電源ボタン６０２を含む。リモコン６００は、多様なボタンをさらに含んでよい。例えば、所望する運転モードを選択することができる運転選択ボタン６０３、室内の空気をきれいで快適にすることができる空気清浄ボタン６０４、希望する温度を調節することができる温度調節ボタン６０５、状況と空間に合う風を選択することができる風カスタマイズボタン６０６、強力な風を送りだして室内温度を素早く調節することができるパワー風ボタン６０７、室内機の運転状態及び室内環境を確認することができる状態確認ボタン６０８、風の強さを設定することができる風の強さボタン６０９、及び多様な機能を設定することができる設定部６１０を含んでよい。

【0940】

リモコン６００は、スリープモードを駆動させることができるＡＩスリープボタン６１５をさらに含んでよい。使用者は、ＡＩスリープボタン６１５を押して室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''をスリープモードで駆動させることができる。

【0941】

図２５の（ａ）及び（ｂ）は、使用者端末１０を介して図１８～図２２に示された室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''をスリープモードで駆動させる方法を説明するための図面である。具体的に、図２５の（ａ）及び（ｂ）は、使用者端末１０で室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''を遠隔で制御する第１アプリケーションの画面を示す。

【0942】

図２５の（ａ）を参照すると、使用者端末１０には、室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''を制御するための第１アプリケーションが設置され格納されてよい。使用者は、使用者端末１０に設置された前記第１アプリケーションを介して室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''の作動を制御することができる。

【0943】

前記第１アプリケーションは、室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''の運転モードを制御できる画面を提供することができ、使用者は、所望する運転モード（Ａモード、スリープモード、Ｂモードなど）を使用者端末１０を介して選択することができる。

【0944】

図２５の（ａ）で使用者がスリープモードを選択した場合、室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''がスリープモードで駆動することができる。ここで、室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''がまだ使用者端末１０と連結されていない場合には、図２５の（ｂ）のように、室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''のスリープモードを具体的に設定又は制御することができる画面が表示されてよい。これを介して、使用者は、室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''と連結する使用者端末（Ａ機器）を選択することができ、他の端末を室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''と連結させることができる。

【0945】

上述した図２３～図２５に示されたスリープモードの駆動方法は、使用者の選択によってスリープモードが動作するように構成されているが、これに限定するのではない。本発明のさらに他の実施形態による空気調和機は、使用者の選択ではなく自動でスリープモードが動作するように構成されてもよい。以下、図２６を参照して説明する。

【0946】

図２６は、室内機又は空気清浄機が自動で、スリープモードで駆動する方法を説明するための図面である。

【0947】

図２６を参照すると、室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''を含む空気調和機５００は、先に説明した睡眠状態情報及び／又は睡眠段階情報に基づいて生成された環境造成情報により、別途の使用者の選択がなくても自動でスリープモードが動作されてよい。

【0948】

例えば、図１６の（ａ）のコンピューティング装置１００のプロセッサ１３０又は図１６の（ｂ）及び図１７の（ａ）の空気調和機のプロセッサ５３００が、第２睡眠状態情報を介して使用者が眠りに入る時点、すなわち、寝入り時点を把握して第２環境造成情報を生成した場合、前記室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''は、自動でスリープモードが開始するように構成されてよい。

【0949】

また、図１６の（ａ）のコンピューティング装置１００のプロセッサ１３０又は図１６の（ｂ）及び図１７の（ａ）の空気調和機のプロセッサ５３００が、起床予測時点を把握して第３環境造成情報を生成した場合、室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''は、起床予測時点に前記スリープモードが自動で終了するように構成されてよい。

【0950】

図２６に示されたものと異なり、前記スリープモードの時点と終点は変わり得る。例えば、前記スリープモードの時点は、寝入り時点前の睡眠誘導時点であってよい。

【0951】

他の例を挙げると、図２５の（ａ）に示されたように、前記スリープモードの時点は、使用者によって第１アプリケーションのスリープモードが選択された直後、あるいは、スリープモードが選択された後の所定時間経過後であってよい。あるいは、図２５の（ｂ）に示されたように、所定の機器（Ａ機器）が室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''と連結された直後、あるいは、連結された後の所定時間経過後であってよい。

【0952】

前記スリープモードの時点になり得る、さらに他の例を図２７～図２８を参照して説明する。

【0953】

図２７～図２８は、図２６に示された室内機又は空気清浄機のスリープモード動作の時点を説明するための図面である。

【0954】

図２７に示されたように、前記スリープモードの時点は、使用者端末１０に設置された第２アプリケーションを介して「眠りにつく（１５）」ボタンが選択された時点であってよい。ここで、前記第２アプリケーションは、環境センシング情報（例、使用者の息づかい）を測定して、自動でＡＩ基盤の睡眠レポートを出力するアプリケーションであってよい。前記第２アプリケーションは、図２５の（ａ）及び（ｂ）に示された第１アプリケーションと連動され、互いのデータを利用することができる。

【0955】

又は、図２７を参照すると、前記スリープモードの時点は、第２アプリケーションを介して「眠りにつく（１５）」ボタンが選択された後、所定時間経過後であってよい。ここで、前記所定時間は、使用者端末１０に備えられた加速度計センサで測定された結果値が一定に維持される時間であってよい。

【0956】

再び、図２６を参照すると、前記スリープモードの終点は、例えば起床予測時点以降の既に設定された所定時間経過後になってよい。

【0957】

他の例を挙げると、図２５の（ａ）及び（ｂ）を参照すると、前記スリープモードの終点は、使用者端末１０に設置された第１アプリケーションと空気調和機とが互いに連結が切れた直後になってよい。

【0958】

また他の例を挙げると、図２８を参照すると、前記スリープモードの終点は、使用者端末１０に設置された前記第２アプリケーションを介して「起きる（１７）」ボタンが選択された時点であってよい。

【0959】

それ以外にも、前記スリープモードの時点と終点は、室内機５００'，５００''，５００'''，５００''''の使用者又は製造者によって多様に変更されてよい。

【0960】

前記スリープモードの持続的な動作のために、図１６の（ａ）のシステム構成の場合に使用者端末１０は、コンピューティング装置１００とネットワークを介して連結され、コンピューティング装置１００は、ネットワークを介して空気調和機５００と連結されていることが好ましい。一方、図１６の（ｂ）のシステム構成の場合に、使用者端末１０は、ネットワーク又は近距離無線通信を介して空気調和機５００と連結されていることが好ましい。

【0961】

空気清浄機

【0962】

空気清浄機の動作

【0963】

以下では、本発明による空気清浄機について詳細に説明することにする。

【0964】

図１６の（ｃ）及び（ｄ）は、本発明による空気清浄機の動作を説明するための概念図である。具体的に、図１６の（ｃ）は、図１の（ａ）の環境造成装置３０が空気清浄機７００で具現された模式図で、図１６の（ｄ）は空気清浄機７００が使用者端末１０と連動して動作する模式図である。

【0965】

図１６の（ｃ）に示されたように、本発明による空気清浄機７００は、使用者端末１０及びコンピューティング装置１００と連動して動作することができる。

【0966】

コンピューティング装置１００は、ネットワーク部１１０、メモリ１２０、及びプロセッサ１３０を含んでよい（図２参照）。ネットワーク部１１０は、使用者端末１０、外部サーバ２０、及び空気清浄機７００とデータを送受信する。ネットワーク部１１０は、本発明の一実施形態による睡眠状態情報による睡眠環境造成方法を遂行するためのデータなどを他のコンピューティング装置、サーバなどと送受信することができる。すなわち、ネットワーク部１１０は、コンピューティング装置１００と使用者端末１０、外部サーバ２０、及び空気清浄機７００との間の通信機能を提供することができる。例えば、ネットワーク部１１０は、病院サーバから複数の使用者に対する睡眠検診記録及び電子健康記録を受信することができる。他の例を挙げると、ネットワーク部１１０は、使用者端末１０から使用者が活動する空間に関連した環境センシング情報を受信することができる。また他の例を挙げると、ネットワーク部１１０は、空気清浄機７００に使用者が位置した空間の環境を調整するための空気の質に関連した環境造成情報を伝送することができる。

【0967】

ここで、ネットワーク部１１０、メモリ１２０、及びプロセッサ１３０の動作方式、ハードウェア的構成、ソフトウェア的構成は、上で説明したところと同一なので、重複する説明は省略する。

【0968】

また、プロセッサ１３０の動作方式、ハードウェア的構成、ソフトウェア的構成、及び睡眠分析モデルは、上で説明したところと同一なので、重複する説明は省略することにする。プロセッサ１３０は、使用者の睡眠状態情報及び環境センシング情報を獲得することができ、これは上で説明したところと同じである。

【0969】

プロセッサ１３０は、第１環境造成情報ないし第ｎ環境造成情報を生成することができる。具体的に、微細粉塵及び有害ガスを予め除去するように、空気清浄機を制御する第１環境造成情報を生成することができる。そして、第１環境造成情報は、睡眠直前の眠りを誘導することができる程度の騒音（白色騒音）を誘発するように空気清浄機を制御したり、送風の強さを既に設定された強さ以下に調節したり、ＬＥＤの強さを低くするなどの情報を含んでよい。これと共に、第１環境造成情報は、睡眠空間内の温度及び湿度情報に基づいて除湿／加湿を実行するように空気清浄機を制御するための情報を含んでよい。

【0970】

また、プロセッサ１３０は、第２睡眠状態情報に基づいて空気清浄機のＬＥＤをオフにしたり、既に設定されたレベル以下の騒音で空気清浄機を動作させたり、送風の強度を既に設定された強さ以下に調節したり、送風の温度を既に設定された範囲内に合わせたり、睡眠空間内の湿度を所定の温度に維持するように空気清浄機を制御するための第２環境造成情報を生成することができる。

【0971】

また、プロセッサ１３０は、第３睡眠状態情報及び第４睡眠状態情報に基づいて、第３環境造成情報及び第４環境造成情報を生成できることは、先に説明した内容と同じである。

【0972】

図１６の（ｄ）に示されたように、本発明の実施形態による空気清浄機７００は、使用者端末１０と連動して動作することができ、本発明の実施形態による空気清浄機７００は、図１６の（ｃ）のコンピューティング装置１００の構成と空気清浄機で動作するための付加構成を含んでよい。

【0973】

図１７の（ｂ）は、本発明による空気清浄機の構成を示すブロック図である。図１７の（ｂ）に示されたように、本発明による空気清浄機７００は、ネットワーク部７１０、メモリ７２０、プロセッサ７３０、駆動部７４０、及び測定部７５０を含んでよい。

【0974】

空気清浄機７００は、ビル、アパート、住宅内の天井や外壁に埋め込まれた形態の空気清浄装置で具現されてもよく、室内空間の一側に固定された固定型空気清浄機で具現されてもよく、携帯と移動が手軽な移動型空気清浄機で具現されてもよく、車両に配置された車内空気清浄装置で具現されてもよく、身体に着用されて使用者周辺の空気の質を浄化するウェアラブル空気清浄機で具現されてもよい。

【0975】

空気清浄機７００は、前処理及びＨＡＰＡフィルタを用いて粉塵を除去する集塵フィルタ式空気清浄機、活性炭を用いて有害ガスを吸着する吸着フィルタ式、水を用いて粉塵や有害ガスを除去する湿式、高電圧を用いて粉塵を除去する電気集塵式、高電圧で陰イオンを生成して空気中に供給することによって粉塵を除去する陰イオン式、プラズマで陽／陰イオンを生成して有害ガスを除去するプラズマ式、ＴｉＯに紫外線照射で生成されたＯＨラジカル及び活性酸素の酸化／還元で悪臭及び有害ガスを除去するＵＶ光触媒式のような多様な方式の空気清浄機で具現されてよく、２以上の方式を複合的に採用した複合式空気清浄機でもある。

【0976】

空気清浄機７００のネットワーク部７１０、メモリ７２０、プロセッサ７３０の機能、動作、ハードウェア的構成、ソフトウェア的構成については、上で説明したところと同一である。プロセッサ７３０によって生成された第１ないし第ｎ環境造成情報は、駆動部７４０に伝達されてよい。駆動部７４０は、空気清浄機７００に備えられた多様なハードウェア的要素を動作させることができる。

【0977】

測定部７５０は、空間内の空気成分、照度、及び空気清浄機の部品状態などをセンシングするための１以上のセンサを含んでよい。具体的に、測定部は、ＰＭ１．０、ＰＭ２．５、ＰＭ１０などの見えない浮遊粒子を感知する埃センサ、室内の有害ガスや臭いなどを検出するガスセンサ、室内照度を感知する照度センサ、室内空気に含まれた３００種余りの揮発性有機化合物の総濃度を測定するＴＶＯＣセンサ、室内空気中の二酸化炭素濃度を測定するＣＯ２センサ、ラドンの濃度を測定するラドンセンサ、フィルタ部の寿命にともなうフィルタ差圧を測定してフィルタ交替時期が分かるようにする圧力センサ、室内温度を測定する温度センサなどを含んでよい。

【0978】

図面には示さなかったが、空気清浄機７００は、吐出口と吸入口が備えられたハウジング、フィルタ部、送風ファン、殺菌部、加湿部、加熱部、冷却部、測定部などで構成されてよい。ハウジングは、空気清浄機７００の埋め込み型、固定型、移動型、車両型、ウェアラブル型などの具現方式により多様に設計されてよい。フィルタ部は、集塵フィルタ式、吸着フィルタ式、湿式、電気集塵式、陰イオン式、プラズマ式、ＵＶ光触媒式などの空気清浄方式に対応して選択されてよい。送風ファンは、電源供給部から供給された電源によって回転するモータに連結されてよい。殺菌部は、化学的、電気的方式を用いて吸入された空気を殺菌する機能を有する。加湿部は、吸入された空気を加湿して送出する機能を有し、加熱部と冷却部は吸入された空気を所定の温度に加熱したり冷却させる機能を有する。

【0979】

上述した空気清浄機７００のハードウェア的要素は一実施形態に過ぎず、この中の一部が統合されて一つの構成で具現されてもよく、一部の構成が省略されてよく、上で説明されていない空気清浄機能を遂行するための多様な構成が付加され得るだろう。

【0980】

一方、環境センシング情報は、使用者端末１０を介して獲得されてよい。環境センシング情報は、使用者が睡眠をとる寝室で獲得される睡眠音響情報であってよい。

【0981】

また、環境センシング情報は、空気清浄機７００内に備えられた測定部７５０から獲得された睡眠空間内の空気の質情報であってよい。使用者端末１０又は測定部７５０を介して獲得された環境センシング情報は、本発明において使用者の睡眠状態情報を獲得するための基盤になる情報であってよい。

【0982】

具体的な例を挙げると、使用者の活動に関連して獲得される環境センシング情報を介して、使用者が睡眠前なのか、睡眠中なのか、又は睡眠後なのか否かに関連した睡眠状態情報が獲得されてよい。また、使用者の睡眠前、睡眠中、及び睡眠後の周辺空気の質と関連した情報が獲得されてよい。

【0983】

プロセッサ７３０は、使用者端末１０及び／又は測定部７５０を介して獲得された環境センシング情報に基づいて睡眠状態情報を獲得することができる。

【0984】

具体的に、プロセッサ７３０は、環境センシング情報に既に設定されたパターンの情報が感知される特異点を識別することができる。ここで、既に設定されたパターンの情報は、睡眠に関連した呼吸及び動きパターンに関連したものであってよい。例えば、目覚めている状態（ｗａｋｅ）では、すべての神経系が活性化しているので、呼吸パターンが不規則的で体の動きが多いことがある。また、首の筋肉の弛緩が成されないため、呼吸の音が非常に少ないことがある。反面、使用者が睡眠をとる場合には、自律神経系が安定化されて呼吸が規則的に変化し体の動きもまた少なくなり、呼吸音も大きくなり得る。すなわち、プロセッサ７３０は、環境センシング情報において、規則的な呼吸、少ない体の動き、又は少ない呼吸音などに関連した既に設定されたパターンの音響情報が感知される時点を特異点として識別することができる。また、プロセッサ７３０は、識別された特異点を基準として獲得される環境センシング情報に基づいて睡眠音響情報を獲得することができる。プロセッサ７３０は、時系列的に獲得される環境センシング情報において使用者の睡眠時点に関連した特異点を識別し、当該特異点を基準として睡眠音響情報を獲得することができる。

【0985】

また、測定部７５０を介して測定された空気の質は、使用者の睡眠に多くの影響を及ぼす。空気の質と睡眠との間の関係を分析した論文によれば、睡眠障害は、空気汚染と統計的に意味のある関連性を示すことが確認された。例えば、ＰＭ１０に露出した場合、睡眠を維持するのに困難をきたすことがあり、特に、男性がＰＭ１に露出した時、睡眠障害が現れる確率が最も高いことを確認することができた。また、女性の場合、ＰＭ１、ＰＭ２．５に露出された時に睡眠障害が生じる可能性が最も高いということが確認された。また、ＳＯ２、Ｏ３が高い時、喘鳴（ｗｈｅｅｚｉｎｇ）と関連した睡眠妨害が現れる確率が最も高いということが確認された。それだけでなく、妊婦が妊娠３１～３５週の間にＰＭ２．５に露出すれば、産まれた子供が睡眠の長さが短くなる可能性が最も高いということも確認された。ＡＨＩと空気の質を測定する数値との関連性に対して多様な研究が進められ、結果は研究ごとに少しずつ異なって出ているが、空気の質と睡眠との関連性が非常に高いという結果は同一であった。

【0986】

本発明の実施形態による空気清浄機７００は、環境センシング情報に基づいて睡眠状態情報を獲得した後に環境造成情報を生成し、これを用いて睡眠段階に適切な動作を遂行することができる。

【0987】

具体的に、空気清浄機７００のプロセッサ７３０は、使用者の状態が就寝前の状態であると判断された場合、使用者が睡眠を準備すると予測される時点（例えば、睡眠誘導時点）から寝つく時点（すなわち、第２睡眠状態情報が獲得される時点）まで、空気清浄機を制御するための第１環境造成情報を生成することができる。第１環境造成情報は、測定部７５０で測定されたＰＭ濃度、有害ガス濃度、ＣＯ２濃度、ＳＯ２濃度、Ｏ３濃度、湿度、温度などを反映して生成されてよい。

【0988】

第１環境造成情報は、使用者の睡眠前の所定時間（例：２０分前）まで、微細粉塵及び有害ガスを予め除去するように空気清浄機を制御する情報、睡眠直前睡眠を誘導することができる程度の騒音（白色騒音）を誘発するように空気清浄機を制御したり、送風の強さを既に設定された強さ以下に調節したり、ＬＥＤの強さを低くするなどの情報、睡眠空間内の温度及び湿度情報に基づいて除湿／加湿を実行するように空気清浄機を制御するための情報などを含んでよい。

【0989】

また、プロセッサ７３０は、第２睡眠状態情報に基づいて空気清浄機のＬＥＤをオフにしたり、既に設定されたレベル以下の騒音で空気清浄機を動作させたり、送風の強度を既に設定された強さ以下に調節したり、送風の温度を既に設定された範囲内に合わせたり、睡眠空間内の湿度を所定の温度に維持するように空気清浄機を制御するための第２環境造成情報を生成することができる。

【0990】

第２環境造成情報は、第２睡眠状態情報に基づいたもので、空気清浄機のＬＥＤをオフにしたり、既に設定されたレベル以下の騒音で空気清浄機を動作させたり、送風の強度を既に設定された強さ以下に調節したり、送風の温度を既に設定された範囲内に合わせたり、睡眠空間内の湿度を所定の温度に維持するように空気清浄機を制御するための制御情報であってよい。使用者は、睡眠直前の微細粉塵、有害ガスが除去された睡眠空間内において、空気の流れ、白色騒音などで睡眠が誘導されてよく、寝入り後の最適な温度、湿度などが制御された状態で熟睡を取れるようになる。

【0991】

実施形態による空気清浄機の構成

【0992】

図２９の（ａ）及び（ｂ）は、図１６及び図１７に示された空気清浄機の一例を説明するための図面である。

【0993】

図２９の（ａ）及び（ｂ）を参照すると、本発明の一例による空気清浄機７００'には、空気流動を発生させる送風装置１０００，２０００、及び前記送風装置１０００，２０００で発生した空気流動の吐出方向を転換させる流動転換装置３０００が含まれる。

【0994】

前記送風装置１０００，２０００には、第１空気流動を発生させる第１送風装置１０００及び第２空気流動を発生させる第２送風装置２０００が含まれる。以下で、前記送風装置１０００，２０００は、「空気清浄モジュール」と定義することもある。

【0995】

前記第１送風装置１０００と第２送風装置２０００は、上下方向に配列されてよい。一例として、前記第２送風装置２０００は、前記第１送風装置１０００の上側に配置されてよい。この場合、前記第１空気流動は、前記空気清浄機７００'の下部側に存在する室内空気を吸入する流動を形成し、前記第２空気流動は、前記空気清浄機７００'の上部側に存在する室内空気を吸入する流動を形成する。

【0996】

前記空気清浄機７００'は、外観を形成するカバー１１００，２１００を含む。

【0997】

前記カバー１１００，２１００は、前記第１送風装置１００の外観を形成する第１カバー１１００を含む。前記第１カバー１１００は、円筒形を有してよい。そして、前記第１カバー１１００の上部は、下部より小さい直径を有するように構成されてよい。すなわち、前記第１カバー１１００は、端部分が切られた円錐形状を有してよい。

【0998】

前記第１カバー１１００は、少なくとも２以上のパートで構成されてよい。前記パートは、互いに結合されたり分離されてよい。前記パートのうち少なくともいずれか一つのパートが回転すれば、前記第１カバー１１００は開放され、前記空気清浄機７００'から分離されてよい。前記パートが結合される部分には、係合装置が備えられてよい。前記係合装置には、係合突起又は磁石部材が含まれてよい。前記第１カバー１１００を開放し、前記第１送風装置１０００の内部部品を交替又は修理することができる。

【0999】

前記第１カバー１１００には、空気が吸入される第１吸入口が形成されてよい。前記第１吸入口は、前記第１カバー１１００の少なくとも一部分が貫通して形成される貫通孔を含む。前記第１吸入口は、多数個で形成されてよい。

【1000】

前記多数の第１吸入口は、前記第１カバー１１００を基準として、どの方向にでも空気吸入が可能なように、前記第１カバー１１００の外周面に沿って外周方向に均等に形成されてよい。すなわち、前記第１カバー１１００の内部中心を通る上下方向の中心線を基準として、３６０度方向から空気が吸入されてよい。

【1001】

このように、前記第１カバー１１００が円筒形で構成され、前記第１吸入口が前記第１カバー１１００の外周面に沿って多数個形成されることにより、空気の吸入量が増加することができる。

【1002】

前記第１吸入口を介して吸入される空気は、前記第１カバー１１００の外周面から略半径方向に流動されてよい。方向を定義する。図２９を基準として、上下方向を軸方向と定義し、横方向を半径方向と定義する。前記軸方向は、空気清浄機７００'の内部に配置され、空気流動を起こすファンの中心軸方向、すなわち、ファンのモータ軸方向に対応することができる。そして、前記半径方向は、前記軸方向の垂直な方向と理解することができる。そして、円周方向とは、前記軸方向を中心として前記半径方向の距離を回転半径として回転する時に形成される仮想の円方向として理解される。

【1003】

前記第１送風装置１０００には、前記第１カバー１１００の下側に提供され、地面に置かれるベース１２００がさらに含まれる。前記ベース１２００は、前記第１カバー１１００の下端部から下方に離隔されて位置する。そして、前記第１カバー１１００と前記ベース１２００との間の離隔空間には、ベース吸入口１３００が形成されてよい。前記ベース吸入口１３００を介して空気が吸入されてよく、吸入される空気は、第１送風装置１０００に流入されてよい。

【1004】

前記第１送風装置１０００には、前記第１吸入口と前記ベース吸入口１３００のように複数の吸入口を有してよい。室内空間の下部に存在する空気は、前記複数の吸入部を介して前記第１送風装置１０００に容易に流入されてよい。したがって、空気の吸入量が増加し得る。

【1005】

前記第１送風装置１０００の上部には、第１排出口１５００が形成されてよい。前記第１排出口１５００を介して排出される空気は、軸方向上方に流動されてよい。

【1006】

前記カバー１１００，２１００は、前記第２送風装置２０００の外観を形成する第２カバー２１００が含まれてよい。前記第２カバー２１００は円筒形であってよい。そして、前記第２カバー２１００の上部は、下部より小さい直径を有するように構成されてよい。すなわち、前記第２カバー２１００は、端部分が切られた円錐形状を有してよい。

【1007】

前記第２カバー２１００には、少なくとも２以上のパートで構成されてよい。前記パートは互いに結合されたり分離されてよい。前記パートのうち少なくともいずれか一つのパートが回転すれば、前記第２カバー２１００は開放され、前記空気清浄機７００'から分離されてよい。前記パートが結合される部分には、係合装置が備えられてよい。前記係合装置には、係合突起又は磁石部材が含まれてよい。前記第２カバー２１００を開放し、前記第２送風装置２０００の内部部品を交替又は修理することができる。

【1008】

前記第２カバー２１００の下端部の直径は、前記第１カバー１１００の上端部の直径より小さく形成されてよい。したがって、前記カバー１１００，２１００の全体的な形状の観点において、カバー１１００，２１００の下部断面積は上部断面積よりも大きく形成され、これにより、前記空気清浄機７００'は地面に安定的に支持されてよい。

【1009】

前記第２カバー２１００には、空気が吸入される第２吸入口が形成されてよい。前記第２吸入口は、前記第２カバー２１００の少なくとも一部分が貫通して形成される貫通孔を含む。前記第２吸入口は、多数個で形成されてよい。

【1010】

前記多数の第２吸入口は、前記第２カバー２１００を基準として、どの方向でも空気吸入が可能なように、前記第２カバー２１００の外周面に沿って、外周方向に均等に形成される。すなわち、前記第２カバー２１００の内部中心を通って上下方向の中心線を基準として、３６０度方向から空気が吸入されてよい。

【1011】

このように、前記第２カバー２１００が円筒形で構成され、前記第２吸入口が前記第２カバー２１００の外周面に沿って多数個形成されることにより、空気の吸入量が増加することができる。

【1012】

前記第２吸入口を介して吸入される空気は、前記第２カバー２１００の外周面から略半径方向に流動されてよい。

【1013】

前記空気清浄機７００'は、前記第１送風装置１０００と前記第２送風装置２０００との間に備えられる区画装置５０００を含む。前記区画装置５０００によって、前記第２送風装置２０００は、前記第１送風装置１０００の上側に離隔して位置されてよい。

【1014】

前記区画装置５０００は、第１排出口１５００から排出される空気をガイドすることができる。例えば、前記区画装置５０００は、第１排出口１５００から前記軸方向に排出される空気を、前記軸方向と垂直な前記横方向に排出されるようにガイドすることができる。

【1015】

前記流動転換装置３０００は、前記第２送風装置２０００の上側に設置されてよい。空気流動を基準として、前記第２送風装置２０００の空気流路は、前記流動転換装置３０００の空気流路と連通されてよい。前記第２送風装置２０００を通過した空気は、前記流動転換装置３０００の空気流路を経由して、第２排出口３５００を介して外部に排出されてよい。前記第２排出口３５００は、前記流動転換装置３０００の上端部に形成されてよい。

【1016】

前記流動転換装置３０００は、動き可能に備えられてよい。詳細に、前記流動転換装置３０００は、図２９の（ａ）に示されているように、横になっている状態（第１位置）にあったり、図２９の（ｂ）に示されるように、傾斜するように立てられた状態（第２位置）にあってよい。以下で、前記流動転換装置３０００は「サーキュレーター」とも命名されてよい。

【1017】

前記流動転換装置３０００の上部には、前記空気清浄機７００'の運転情報を表示して前記空気清浄機７００'の駆動を制御する操作部を含むディスプレイ部４０００が配置されてよい。前記ディスプレイ部４０００は、前記流動転換装置３０００とともに動いてよい。

【1018】

図３０は、図２９に示された空気清浄機７００'のカバー１１００，２１００の一部パートを除去した状態を示す図面である。

【1019】

図２９及び図３０を参照すると、前記空気清浄機７００'は、埃の濃度を感知するセンサ２３００を含む。前記センサ２３００は、第２送風装置２０００に配置されてよいが、これに限定するわけではなく、第１送風装置１０００に配置されてもよい。前記センサ２３００は、極超微細埃（ＰＭ１．０）をセンシングするセンサを含んでよい。

【1020】

前記空気清浄機７００'は、スマート診断部２４００を含んでよい。前記スマート診断部２４００は、空気清浄機７００'が誤動作したり故障したりした場合、スマート診断を介して製品状態を確認することができる。

【1021】

前記空気清浄機７００'は、人工知能センサ通信モジュール２５００を含んでよい。前記人工知能センサ通信モジュール２５００は、前記空気清浄機７００'と通信で連結され得る人工知能センサ（図示せず）と連動されて、汚染位置を感知することができる。

【1022】

前記空気清浄機７００'は、ガスセンサ２６００を含んでよい。前記ガスセンサ２６００は、ガス又は臭いを感知することができる。

【1023】

前記空気清浄機７００'は、空気を浄化するフィルタ１７００，２７００を含む。前記フィルタ１７００，２７００は、第１送風装置１０００と第２送風装置２０００それぞれに配置されてよい。

【1024】

前記空気清浄機７００'は、フィルタ状態感知センサ１９００を含んでよい。前記フィルタ状態感知センサ１９００は、フィルタ１７００，２７００の交替時点を感知することができる。

【1025】

前記空気清浄機７００'は、内部に配置されたファンを殺菌するためのＵＶ発光素子１８００，２８００を含んでよい。第１及び第２送風装置１０００，２０００それぞれは内部にファンを備えてよく、前記ＵＶ発光素子１８００，２８００は、各送風装置１０００，２０００の内部のファンを照明できる位置に配置されてよい。

【1026】

図２４の（ｂ）は、本発明の一実施形態による空気清浄機７００'のディスプレイ部４０００の一例を示す図面である。図２４の（ｂ）を参照すると、ディスプレイ部４０００は、多数の操作部４１００，４２００，４３００，４４００，４５００を含んでよい。

【1027】

多数の操作部４１００，４２００，４３００，４４００，４５００は、空気清浄機７００'を開始したり停止することができる運転／停止ボタン４１００、運転モードを選択することができる運転モードボタン４２００、空気清浄機７００'の気流を調節することができる清浄強さボタン４３００、ブースターの強さ及び回転設定を調節することができるブースター制御ボタン４４００、空気清浄機７００'の管理及び通知設定などができる設定ボタン４５００を含んでよい。

【1028】

このような多数の操作部４１００，４２００，４３００，４４００，４５００は、タッチセンサ又は機械式ボタンであってよい。

【1029】

ディスプレイ部４０００の多数の操作部４１００，４２００，４３００，４４００，４５００を介して入力された制御信号は、図１７の（ｂ）に示されたプロセッサ７３０に入力され、プロセッサ７３０は、入力された制御信号に基づいて駆動部７４０を制御することができる。

【1030】

運転モード４２１０は、多様な運転モードを含んでよい。例えば、人工知能モード、ペットモード、クリーンブースターモード、デュアル清浄モード、シングル清浄モードなどを含んでよい。ここで、人工知能モードは、空気清浄機７００'と人工知能センサの総合清浄度により、運転モードと清浄の強さを自動で調節するモードで、前記ペットモードは、ペットと共にする使用者のための専用モードで、前記クリーンブースターモードは、第２送風装置２０００に備えられたブースターを用いて浄化された空気を遠い距離まで素早く送って室内空気を循環させるモードで、前記デュアル清浄モードは、第１送風装置１０００と第２送風装置２０００が同時に作動して室内の空気を素早く浄化するモードで、前記シングル清浄モードは、第２送風装置２０００で室内空気を浄化するモードであってよい。

【1031】

本発明の実施形態による空気清浄機７００'は、運転モード４２１０としてスリープモードをさらに含んでよい。これは、図２３の（ｃ）及び（ｄ）を参照して説明する。

【1032】

図２３の（ｃ）及び（ｄ）は、本発明の実施形態による空気清浄機７００'のスリープモードを説明するためのディスプレイ部４０００の図面である。

【1033】

図２３の（ｃ）を参照すると、運転モード４２１０は、スリープモード４２５０を含んでよい。前記スリープモード４２５０は、使用者の睡眠状態を感知して、使用者の睡眠空間内の空気の質を自動で調節するモードである。スリープモード４２５０は、空気清浄機７００'のプロセッサによって制御されてよい。

【1034】

図１６の（ｃ）のコンピューティング装置１００又は図１６の（ｄ）の空気清浄機７００'で生成された前記第１環境造成情報ないし第ｎ環境造成情報に基づいて、空気清浄機７００'は、睡眠空間内の空気の質の調節を遂行することができる。

【1035】

例えば、空気清浄機７００'は、前記第１環境造成情報により、使用者の睡眠前の所定時間（例：２０分前）まで、微細粉塵及び有害ガスを予め除去することができる。又は、睡眠直前の眠りを誘導することができる程度の騒音（白色騒音）を誘発することができ、送風の強さを既に設定された強さ以下に調節したり、ディスプレイ部４０００の明るさを低くすることができる。空気清浄機７００'は、前記第２環境造成情報により、ディスプレイ部４０００をオフにしたり、既に設定されたレベル以下の騒音で動作したり、送風の強度を既に設定された強さ以下に調節したり、送風の温度を既に設定された範囲内に合わせたり、睡眠空間内の湿度を所定の温度に維持することができる。空気清浄機７００'は、前記第３環境造成情報により、起床時点に送風の強さ及び騒音を低くしたり、起床を徐々に誘導するために白色騒音を発生させたり、騒音を既に設定されたレベル以下に維持させたり、起床予測時点あるいは起床推薦時点に連動して駆動することができる。空気清浄機７００'は、前記第４環境造成情報により、送風の強さ、騒音レベル、アラームのうち少なくとも１以上を制御することができる。

【1036】

図１６の（ｃ）のシステム構成の場合、空気清浄機７００'がスリープモード４２５０で駆動するために、空気清浄機７００'は、コンピューティング装置１００とネットワークを介して連結されるための機器連結過程が遂行されてよい。

【1037】

図１６の（ｄ）のシステム構成の場合、空気清浄機７００'がスリープモード４２５０で駆動するために、空気清浄機７００'は、図２３の（ｄ）に示されたように、使用者端末１０と連動するための連結過程を遂行することができる。空気清浄機７００'と使用者端末１０は、無線で連結されてよい。例えば、空気清浄機７００'と使用者端末１０は、図１６の（ｄ）のように、ネットワークを介して直接連結されてよい。

【1038】

他の実施形態による空気清浄機の構成

【1039】

図３１の（ａ）は、図１６及び図１７に示された空気清浄機の他の例を説明するための図面である。

【1040】

図３１の（ａ）に示された空気清浄機７００''は、寝室や書斎などの個別空間で使用され得る空気清浄機であってよい。

【1041】

空気清浄機７００''は、送風装置１０００'とテーブル６０００を含む。

【1042】

送風装置１０００'は、図２９に示された第１送風装置１０００と対応する構成として、第１送風装置１０００のように内部に空気の質を浄化するための構成が含まれる。したがって、送風装置１０００'の詳細な説明は、図２９に示された第１送風装置１０００の説明に代える。

【1043】

テーブル６０００は、送風装置１０００'上に配置されてよい。

【1044】

テーブル６０００は、送風装置１０００'の上部に配置された排出口１７００'から排出される空気をガイドする下面（図示せず）、物を載せておくことができる上面６１００、及び上面６１００の一部分に配置された無線充電部６５００を含んでよい。前記テーブル６０００の下面には、多様な色の光を放出することができる照明部（図示せず）が配置されてよい。

【1045】

空気清浄機７００''は、図２９に示された空気清浄機７００'のように、睡眠空間内の空気の質を自動で調節するスリープモードで駆動することができる。

【1046】

空気清浄機７００''のスリープモードは、図１６の（ｃ）のコンピューティング装置１００又は図１６の（ｄ）のように、空気清浄機７００'で生成された前記第１環境造成情報ないし第ｎ環境造成情報に基づいて、睡眠空間内の空気の質の調節を遂行することができる。

【1047】

例えば、空気清浄機７００''は、前記第１環境造成情報により、使用者の睡眠前の所定時間（例：２０分前）まで、微細粉塵及び有害ガスを予め除去することができる。又は、睡眠直前の眠りを誘導することができる程度の騒音（白色騒音）を誘発することができ、送風の強さを既に設定された強さ以下に調節したり、照明部（図示せず）の明るさを低くすることができる。空気清浄機７００''は、前記第２環境造成情報により、照明部（図示せず）をオフにしたり、既に設定されたレベル以下の騒音で動作したり、送風の強度を既に設定された強さ以下に調節したり、送風の温度を既に設定された範囲内に合わせたり、睡眠空間内の湿度を所定の温度に維持することができる。空気清浄機７００''は、前記第３環境造成情報により、起床時点に送風の強さ及び騒音を低くしたり、起床を徐々に誘導するために白色騒音を発生させたり、騒音を既に設定されたレベル以下に維持させたり、起床予測時点あるいは起床推薦時点に連動して駆動することができる。空気清浄機７００''は、前記第４環境造成情報により、送風強さ、騒音レベル、アラームのうち少なくとも１以上を制御することができる。

【1048】

空気清浄機７００''は、図２９に示された空気清浄機７００'とは異なり、ディスプレイ部を備えるなくてよい。

【1049】

したがって、図１６の（ｃ）及び（ｄ）のシステム構成により、空気清浄機７００''がスリープモードで駆動するために、空気清浄機７００''は、図１６の使用者端末１０により遠隔で制御されてよい。

【1050】

図１６の使用者端末１０により、遠隔で制御されてよい。図２５を参照して説明する。

【1051】

図２５の（ｃ）は、使用者端末１０において空気清浄機７００''を遠隔で制御する第１アプリケーションの画面を見せて、図２５の（ｄ）は、空気清浄機７００''のスリープモードを制御するアプリケーションの画面を見せる。

【1052】

図２５の（ｃ）を参照すると、使用者端末１０には、空気清浄機７００''を制御するためのアプリケーションが設置されてよい。前記アプリケーションを介して空気清浄機７００''を制御することができる。

【1053】

前記第１アプリケーションは、空気清浄機７００''の運転モードを制御できる画面を提供することができ、使用者は、所望する運転モード（Ａモード、スリープモード、Ｂモードなど）を選択することができる。

【1054】

もし、図２５の（ｃ）で使用者がスリープモードを選択した場合、図２５の（ｄ）のように、空気清浄機７００''のスリープモードを具体的に制御することができる画面が表示されてよい。これを介して、使用者は、空気清浄機７００''と連結する使用者端末を選択することができ、他の端末を空気清浄機７００''と連結させることができる。

【1055】

空気清浄機７００''は、図２５の（ｃ）及び（ｄ）に示されたように、使用者端末１０と連動するための連結過程を遂行することができる。空気清浄機７００'と使用者端末１０とは無線で連結されてよい。例えば、空気清浄機７００'と使用者端末１０は、図１６の（ｄ）のように、ネットワークを介して連結されてよい。

【1056】

一方、図２５に示された第１アプリケーションを介した空気清浄機７００''の制御は、図２９に示された空気清浄機７００にもそのまま適用されてよい。

【1057】

空気清浄機のスリープモード駆動方法

【1058】

先に説明した空気清浄機７００'，７００''は、使用者の選択に従ってスリープモードが動作するように構成されているが、これに限定するわけではない。本発明のさらに他の実施形態による空気清浄機は、使用者の選択でない自動でスリープモードが動作するように構成されてよい。図２６を参照して説明する。

【1059】

図２６は、本発明のさらに他の実施形態による空気清浄機７００'''の動作を説明するための図面である。

【1060】

図２６を参照すると、空気清浄機７００'''は、睡眠状態情報及び／又は睡眠段階情報に基づいて生成された環境造成情報により、別途の使用者の選択なくとも自動でスリープモードが動作されてよい。

【1061】

例えば、図１６の（ｃ）のコンピューティング装置１００のプロセッサ１３０又は図１６の（ｄ）及び図１７の（ｂ）の空気清浄機のプロセッサ７３０が第２睡眠状態情報を介して、使用者が眠りに入る時点、すなわち、寝入り時点を把握して第２環境造成情報を生成した場合、前記空気清浄機７００'''は、自動でスリープモードが開始するように構成されてよい。

【1062】

また、図１６の（ｃ）のコンピューティング装置１００のプロセッサ１３０又は図１６の（ｄ）及び図１７の空気清浄機のプロセッサ７３０が起床予測時点を把握して第３環境造成情報を生成した場合、空気清浄機７００'''は、起床予測時点に前記スリープモードが自動で終了するように構成されてよい。

【1063】

図２６に示されたものと異なり、前記スリープモードの時点と終点は変わり得る。例えば、前記スリープモードの時点は、寝入り時点前の睡眠誘導時点であってよい。

【1064】

他の例を挙げると、図２５の（ｃ）に示されたように、前記スリープモードの時点は、使用者によって第１アプリケーションのスリープモードが選択された直後、あるいは、スリープモードが選択された後に所定時間経過後であってよい。あるいは、図２５の（ｄ）に示されたように、所定の機器（Ａ機器）が空気清浄機と連結された直後、あるいは、連結された後に所定時間経過後であってよい。

【1065】

前記スリープモードの時点になり得る、さらに他の例を図面を参照して説明する。

【1066】

図２７及び図３１の（ｂ）は、図２６に示された空気清浄機７００'''のスリープモード動作の時点を説明するための図面である。

【1067】

図３１の（ｂ）に示されたように、前記スリープモードの時点は、使用者端末１０が無線充電部６５００の上に置かれて充電を開始した直後、あるいは、充電を開始した後に所定時間経過後であってよい。

【1068】

図３１の（ｂ）を参照すると、前記スリープモードの時点は、使用者端末１０がテーブル６０００の上面６１００の所定の部分の上に置かれた後、所定時間経過後であってよい。ここで、前記所定時間は、使用者端末１０に備えられた加速度計センサで測定された結果値が一定に維持される時間であってよい。

【1069】

図２７に示されたように、前記スリープモードの時点は、使用者端末１０に設置された第２アプリケーションを介して「眠りにつく（１５）」ボタンが選択された時点であってよい。ここで、前記第２アプリケーションは、環境センシング情報（例、使用者の息づかい）を測定して、自動でＡＩ基盤の睡眠レポートを出力するアプリケーションであってよい。

【1070】

前記第２アプリケーションは、図２５の（ｃ）及び（ｄ）に示された第１アプリケーションと連動され、互いのデータを利用することができる。

【1071】

又は、図２７を参照すると、前記スリープモードの時点は、第２アプリケーションを介して「眠りにつく（１５）」ボタンが選択された後に所定時間経過後であってよい。ここで、前記所定時間は、使用者端末１０に備えられた加速度計センサで測定された結果値が一定に維持される時間であってよい。

【1072】

再び図２６を参照すると、前記スリープモードの終点は、例えば起床予測時点以降の既に設定された所定時間経過後になってよい。

【1073】

他の例を挙げると、図２５の（ｃ）及び（ｄ）を参照すると、前記スリープモードの終点は、使用者端末１０に設置された第１アプリケーションと空気清浄機とが、互いに連結が切れた直後になってよい。

【1074】

また他の例を挙げると、図３１の（ｂ）を参照すると、前記スリープモードの終点は、使用者端末１０が無線充電部６５００から落ちて、無線充電が中断された直後又は中断後に所定時間経過後であってよい。

【1075】

又は、使用者端末１０がテーブル６０００から落ちた直後又は落ちた後に所定時間経過後であってよい。

【1076】

また他の例を挙げると、図２８を参照すると、前記スリープモードの終点は、使用者端末１０に設置された前記第２アプリケーションを介して「起きる（１７）」ボタンが選択された時点であってよい。

【1077】

それ以外にも、前記スリープモードの時点と終点は、空気清浄機７００'''の使用者又は製造者によって多様に変更されてよい。

【1078】

前記スリープモードの持続的な動作のために、図１６の（ｃ）のシステム構成の場合に、使用者端末１０はコンピューティング装置１００とネットワークを介して連結され、コンピューティング装置１００はネットワークを介して空気清浄機７００'''と連結されていることが好ましい。一方、図１６の（ｄ）のシステム構成の場合に、使用者端末１０はネットワーク又は近距離無線通信を介して空気清浄機７００'''と連結されていることが好ましい。

【1079】

前記空気清浄機７００'''は、図２９又は図３１の（ａ）に示された空気清浄機７００'，７００''のハードウェア的構成をそのまま有してよい。

【1080】

実施形態による空気清浄機又は空気清浄ファンの就寝モードと起床モード時の動作

【1081】

追加的に、空気の質と光を調節するテーブル型空気清浄機及び空気の質と温度を調節する空気清浄ファンの就寝モードと起床モード時の動作を説明する。

【1082】

まず、テーブル型空気清浄機の就寝モード時の動作は、次の通りである。

【1083】

テーブル型空気清浄機は、単独で動作することもできるが、プレミアム空気ケアが必要な場合、エアコン、加湿器及び／又は除湿器と統合して、パッケージ形式で動作することもできる。

【1084】

就寝準備段階において、テーブル型空気清浄機は、使用者がスマートフォン９００を使用しない特定の時間帯にテーブルに載せる場合、スマートフォン９００を無線充電し、スマートフォン９００に設置されたスリープ管理アプリを認識して、使用者の睡眠測定を開始することができる。

【1085】

エアコンは、使用者の睡眠環境に適合した室内温度を調節し、加湿器及び／又は除湿器は、睡眠環境に適合した室内湿度を調節することができる。

【1086】

寝入り段階において、テーブル型空気清浄機は、間接灯を消灯し、睡眠段階において、スリープトラックアプリとスリープ管理アプリは、連動して使用者の睡眠状況をリアルタイム測定することができる。

【1087】

次に、テーブル型空気清浄機の起床モード時の動作は、次の通りである。

【1088】

起床前段階において、テーブル型空気清浄機は、パワー空気清浄モードで意図的騒音を発生させてモーニングアラーム機能を遂行したり、ヘルスケアアプリに設置されたスマートアラームを作動させたり、睡眠などが徐々に明るくなるように照明の強さを調節することができる。

【1089】

起床段階において、使用者のスマートフォン９００で睡眠状態の確認が感知されれば、睡眠測定を終了し、起床後の段階において、ヘルスケアアプリは分析された使用者の睡眠レポートを使用者のスマートフォン９００にディスプレイすることができる。

【1090】

一方、空気清浄ファンの就寝モード時の動作は、次の通りである。

【1091】

空気清浄ファンは、テーブル型空気清浄機と同様に、単独で動作することもできるが、プレミアム空気ケアが必要な場合、加湿器及び／又は除湿器と統合して、パッケージ形式で動作することもできる。

【1092】

就寝準備段階において、空気清浄ファンは、ヘルスケアアプリを介して手動で作動を開始し、送風及び温風を利用して睡眠に適合した温度を調節し、加湿器及び／又は除湿器は睡眠環境に適合した室内湿度を調節することができる。

【1093】

睡眠段階において、スリープトラックアプリとスリープ管理アプリは、連動して使用者の睡眠状況をリアルタイム測定することができる。

【1094】

次に、空気清浄ファンの起床モード時、すなわち、起床前の段階、起床段階、及び起床後の段階における動作は、テーブル型空気清浄機の起床モード時の動作と同様なので、ここでは説明を省略するようにする。

【1095】

睡眠段階別のスマート家電機器の具体的なシナリオ

【1096】

図４１は、本発明による睡眠分析方法を用いて、使用者の睡眠段階別に、時系列的に作動するスマート家電機器の具体的なシナリオのうち、就寝準備段階の動作を示す表である。

【1097】

図４２は、前記シナリオのうち、図４１に時系列的後順位に連結された、寝入り後から熟睡前までの段階の動作を示す表である。

【1098】

図４３は、前記シナリオのうち、図４２に時系列的後順位に連結された、熟睡後から起床感知前までの段階の動作を示す表である。

【1099】

図４４は、前記シナリオのうち、図４３に時系列的後順位に連結された、起床段階の動作を示す表である。

【1100】

図５０及び図５１と図４１～図４４を参照して、本発明の睡眠分析方法を用いて使用者の睡眠段階別に、時系列的に作動するスマート家電機器の具体的なシナリオの動作を説明すると、次の通りである。ただし、下に説明するシナリオは、本発明による例示に過ぎず、本発明の範囲はこれに制限されるわけではない。

【1101】

まず、使用者が寝室に入ってくる時刻は深夜１２時で、起床する時刻は午前０１：４０であると仮定する。

【1102】

また、使用者が寝室に入ってくる時の初期温度は摂氏２９度、初期湿度は３０％とし、温度は高いが湿度が高くない夜である状態で、空気の質は「普通」であると仮定する。

【1103】

図４１に見るように、使用者が寝室に入ってきた時点（００：００）に、スマートフォン９００は画面が点いている状態でディスプレイされてよい（その後の段階でも同様）。

【1104】

また、エアコン、空気清浄ファン、テーブル型空気清浄機、スマート照明は、ターンオンされて、加湿器、スマートスピーカーは、オフ状態を維持することができる。

【1105】

一方、エアコンは、動作温度が摂氏２４度にセッティングされてよい。

【1106】

また、空気清浄ファン及びテーブル型空気清浄機は、自動モードにセッティングされてよい。

【1107】

使用者がベッドに横になってスマートフォン９００をテーブル型空気清浄機のテーブル上に載せた時点（００：１０）に、スマートフォン９００の画面にテーブル型空気清浄機の上にスマートフォン９００が置かれる映像がディスプレイされてよい。

【1108】

また、空気清浄ファン及びテーブル型空気清浄機は、睡眠モードに切り替えられてよい。空気清浄ファンは、使用者の最近の睡眠記録による最適な空気清浄状態で調節するようにセッティングされてよい。

【1109】

また、スマートスピーカーは、睡眠誘導音をターンオンさせることができる。スマート照明は、徐々に暗くなり（ｄｉｍｍｉｎｇ）消える状態にセッティングされてよい。

【1110】

一方、動作温度が摂氏２４度にセッティングされたエアコンの作動によって、寝室の室内温度は初期温度であった摂氏２９度から動作温度である摂氏２４度に向かって下降することができる。

【1111】

図４２に見るように、使用者の寝入り状態が感知された時点（００：２０）に、エアコンは使用者の最近の睡眠記録による最適温度（例：摂氏２２度）に再びセッティングされ、睡眠モードに切り替えられてよい。

【1112】

また、スマートスピーカーは、使用者の寝入りをこれ以上誘導する必要がないので、睡眠誘導音をターンオフさせることができる。

【1113】

一方、動作温度が最適温度である摂氏２２度に再びセッティングされ、エアコンが作動することにより、寝室の室内温度は摂氏２４度から最適温度である摂氏２２度に向かって下降し、使用者の最適空気清浄状態にセッティングされた空気清浄ファン及びテーブル型空気清浄機の継続した動作によって、空気の質は「良い」状態に転換されてよい。

【1114】

もし、時点（００：４０）に、使用者に睡眠途中のいびき及び／又は睡眠無呼吸症が発生したと仮定する場合、加湿器の内部に装着された音響センサが使用者の息づかいの変化を感知し、加湿器内のプロセッサ８３０が使用者の鼻を保護するために加湿器の電源をターンオンさせることができる。これにより、初期湿度であった３０％が５０％に上昇することができる。

【1115】

一方、スマートスピーカーは、使用者の再入眠を誘導するために、睡眠誘導音をターンオンさせることができる。

【1116】

図４３に見るように、複数個のスマート家電機器８００それぞれの内部に装着された音響センサが感知した使用者の息づかいを介して、内蔵されたプロセッサが使用者が熟睡状態に進入したことを判別することができる。この場合、各スマート家電機器８００の現在の状態を引き続き維持させることができる。

【1117】

もし、起床予定時間（０１：４０）が近づいた時点（０１：２０）に、使用者の睡眠段階のうちＲＥＭ睡眠段階が感知されたと仮定する場合、スマート照明が明け方シミュレーション（Ｄａｗｎ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ）動作をターンオンさせることができる。

【1118】

最後に、図４４に見るように、起床予定時間である時点（０１：４０）に、使用者の睡眠段階のうち起床段階が感知されたと仮定する場合、エアコンは自動モードに切り替えられて動作温度が摂氏２４度に再びセッティングされてよい。

【1119】

また、空気清浄ファンは、送風及び／又は朝の気持ち良い風モードにセッティングされてよい。テーブル型空気清浄機は、自動モードにセッティングされてよい。

【1120】

また、スマートスピーカーは、使用者の起床を誘導するために、起床誘導音をターンオンさせることができる。スマート照明は、明け方シミュレーション（Ｄａｗｎ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ）動作以降には、寝室で点いている必要がないので、消える状態にセッティングされてよい。

【1121】

また、時点（０２：００）に、使用者の起床状態が感知されたと仮定する場合、テーブル型空気清浄機内のカラームードなどが緑色などにターンオンされてよい。また、スマートスピーカーが「グッドモーニング」の挨拶の言葉などの音響と共に、当日の天気情報を聴覚的に使用者に提供することができる。

【1122】

以上で説明した具体的な数値と、スマート家電機器の動作は、本発明の内容の理解を助けるための例示に過ぎず、本発明はこれに制限されるわけではない。

【1123】

本発明の実施形態と関連して説明された方法又はアルゴリズムの段階は、ハードウェアで直接具現されたり、ハードウェアによって実行されるソフトウェアモジュールで具現されたり、又は、これらの結合によって具現されてよい。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスク、着脱型ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、又は、本発明が属する技術分野における公知の任意の形態のコンピュータ読み取り可能記録媒体に奏することもできる。

【1124】

本発明の構成要素は、ハードウェアであるコンピュータと結合して実行されるためにプログラム（又は、アプリケーション）で具現されて媒体に格納されてよい。本発明の構成要素は、ソフトウェアプログラミング又はソフトウェア要素で実行されてよく、これと類似するように、実施形態は、データ構造、プロセス、ルーティン、又は他のプログラミング構成の組み合わせで具現される多様なアルゴリズムを含み、Ｃ、Ｃ＋＋、ジャバ（Ｊａｖａ）、アセンブラ（ａｓｓｅｍｂｌｅｒ）などのようなプログラミング、又はスクリプト言語で具現されてよい。機能的な側面は、１以上のプロセッサで実行されるアルゴリズムで具現されてよい。

【1125】

本発明の技術分野で通常の知識を有する者は、ここに開示された実施形態と関連して説明された多様な例示的な論理ブロック、モジュール、プロセッサ、手段、回路、及びアルゴリズム段階が電子ハードウェア、（便宜のために、ここでは「ソフトウェア」と指称する）多様な形態のプログラム、又は設計コード、又はこれら全ての結合によって具現さ得るということを理解するだろう。ハードウェア及びソフトウェアのこのような相互互換性を明確に説明するために、多様な例示的なコンポーネント、ブロック、モジュール、回路、及び段階が、これらの機能と関連して前記で一般的に説明された。このような機能がハードウェア又はソフトウェアとして具現されるか否かは、特定のアプリケーション及び全体システムに対して課される設計制約によって左右される。本発明の技術分野における通常の知識を有する者は、それぞれの特定のアプリケーションに対して多様な方式で説明された機能を具現することができるが、このような具現の決定は本発明の範囲を逸脱するものと解釈されてはならないだろう。

【1126】

ここで提示された多様な実施形態は、方法、装置、又は標準プログラミング及び／又はエンジニアリング技術を使用した製造物（ａｒｔｉｃｌｅ）で具現されてよい。用語「製造物」は、任意のコンピュータ読み取り可能装置からアクセス可能なコンピュータプログラム、キャリア、又は媒体（ｍｅｄｉａ）を含む。例えば、コンピュータ読み取り可能媒体は、磁気記憶装置（例えば、ハードディスク、フロッピーディスク、磁気ストリップ、など）、光学ディスク（例えば、ＣＤ、ＤＶＤ、など）、スマートカード、及びフラッシュメモリ装置（例えば、ＥＥＰＲＯＭ、カード、スティック、キードライブ、など）を含むが、これらに制限されるわけではない。また、ここで提示される多様な記憶媒体は、情報を格納するための１以上の装置及び／又は他の機械読み取り可能な媒体を含む。用語「機械読み取り可能媒体」は、命令及び／又はデータを格納、保有、及び／又は、伝達できる無線チャネル及び多様な他の媒体を含むが、これらに制限されるわけではない。

【1127】

提示されたプロセスにある段階の特定の順序又は階層構造は、例示的な接近の一例であることを理解するようにする。設計優先順位に基づいて、本発明の範囲内においてプロセスにある段階の特定の順序又は階層構造が再配列され得るということを理解するようにする。添付された方法の請求項は、サンプル順序で多様な段階のエレメントを提供するが、提示された特定の順序又は階層構造に限定されることを意味しない。

【1128】

提示された実施形態に対する説明は、任意の本発明の技術分野における通常の知識を有する者が、本発明を利用したり又は実施できるように提供される。このような実施形態に対する多様な変形は、本発明の技術分野における通常の知識を有する者に明白なものであり、ここに定義された一般的な原理は、本発明の範囲を逸脱することなしに他の実施形態に適用され得る。そして、本発明はここに提示された実施形態で限定されるのではなく、ここに提示された原理及び新規の特徴と一貫する最広義の範囲で解釈されなければならないだろう。

【図1(a)】

【図1(b)】

【図1(c)】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6(a)】

【図6(b)】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11(a)】

【図11(b)】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16(a)】

【図16(b)】

【図16(c)】

【図16(d)】

【図17(a)】

【図17(b)】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23(a)】

【図23(b)】

【図23(c)】

【図23(d)】

【図24(a)】

【図24(b)】

【図25(a)】

【図25(b)】

【図25(c)】

【図25(d)】

【図26】

【図27】

【図28】

【図29】

【図30】

【図31(a)】

【図31(b)】

【図32(a)】

【図32(b)】

【図33(a)】

【図33(b)】

【図34】

【図35】

【図36(a)】

【図36(b)】

【図37】

【図38】

【図39】

【図40】

【図41】

【図42】

【図43】

【図44】

【図45】

【図46】

【図47】

【図48】

【図49】

【図50】

【図51】

【図52】

【国際調査報告】