JP2023502295A

JP2023502295A - 非接触式生体指数測定方法

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Publication number: JP2023502295A
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Abstract

本発明は生体指数測定方法及び生体指数測定装置に関し、更に具体的は、非接触式により生体指数を測定する生体指数測定方法及びこれを利用する生体指数測定装置に関する。本発明による生体指数測定方法は被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値を取得する段階と、前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し前記第1色チャネル値、前記第2色チャネル値及び前記第3色チャネル値を基に前記被測定者に対する生体指数を決める段階を含むことができる。

Description

体積変動記録法(Plethysmography)は人体の臓器や血管のような人体の組織が血管に流れることにより体積が変わると自然に形や形態が変わることになるが、このような変化を測定及び分析する方法に関する技術である。

光を利用してフォトプレチィスモグラフィ(Photoplethysmography,PPG)を測定する最も一般的な技術は、人体に照射した光に対する透過光の光量を分析する方法を利用し、吸光度が吸収する物質の濃度及び吸収層の厚さに比例するBeer-Lambert法則として説明される。この法則によれば透過光の変化は透過する物質の体積の変化に比例する信号になる結果が導出されるので、物質の吸収度を知らない場合でもPPGを利用して心臓の状態などを把握することができる。

最近ではPPGを利用した技術から一段階進んで、rPPG(remote Photoplethysmography)を利用した技術が登場している。PPGを利用して心臓拍動に関する信号を把握する最も大衆化した技術としてスマートフォンのようにカメラと照明が近距離に付着した装置を人体に直接的に接触させて光を照射して直ちに透過光を測定してPPGを取得する技術があるならば、最近ではカメラにより撮影した映像で取得した信号から血管の体積の変化を把握するrPPG(remote Photoplethysmography)に関する技術が持続的に研究及び開発されている状況である。

rPPGを利用した技術は対象体と測定装置の間の接触が要求されない点では空港出入国管理所、遠隔診療などカメラを備える装置及び場所で多様に応用されることができる。

ただしrPPGに関する技術はカメラにより対象体を撮影する過程で周辺光及び対象体の動きにより発生するノイズが信号に及ぼす影響が大きいので、撮影された映像から測定対象体の体積変化に関する信号のみを抽出する技術がrPPGを利用して生体信号を測定する技術の中でコア技術であると見ることができる。

一実施例による解決しようとする課題は、非接触式により生体指数を取得することである。

他の一実施例による解決しようとする課題は、生体指数を取得するために被測定者の動きによるノイズを低減させることである。

また他の一実施例による解決しようとする課題は、生体指数を取得するために外部光の強さ変化によるノイズを低減させることである。

また他の一実施例による解決しようとする課題は、同時に多様な生体指数を取得することである。

また他の一実施例による解決しようとする課題は、多様な生体指数を基に生体情報を取得することである。

また他の一実施例による解決しようとする課題は、同時に多様な生体指数を関連性あるように取得することである。

また他の一実施例による解決しようとする課題は、対象体の心拍数及び心拍信号のLF/HFを基にして眠気を感知することである。

また他の一実施例による解決しようとする課題は、関連性がある少なくとも２つ以上の生体指数を取得するスマートミラー装置に関することである。

また他の一実施例による解決しようとする課題は、関連性がある少なくとも２つ以上の生体指数を取得するスマートミラー装置の動作方法に関することである。

また他の一実施例による解決しようとする課題は、開閉装置を含むスマートミラー装置に関することである。

一実施例による非接触式により生体指数を測定する方法は、
被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値を取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し前記第1色チャネル値、前記第2色チャネル値及び前記第3色チャネル値を基に第1差値及び第2差値を計算し、前記第1差値は同じイメージフレームに対する前記第1色チャネル値と前記第2色チャネル値の差値であり、前記第2差値は同じイメージフレームに対する前記第1色チャネル値と前記第3色チャネル値の差値を示す段階と、
第1予め設定された時間に取得された第1イメージフレーム群に対し前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値を基に第1特性値を取得する段階と、
前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する第2差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第2差値の平均値を基に第2特性値を取得する段階と、及び
前記第1特性値及び第2特性値を基に前記被測定者に対する生体指数を決める段階と、を含み、
前記第1色チャネル値は一つのイメージフレームに対する第1色チャネルの平均ピクセル値であり、前記第2色チャネル値は一つのイメージフレームに対する第2色チャネルの平均ピクセル値であり、前記第3色チャネル値は一つのイメージフレームに対する第3色チャネルの平均ピクセル値を示すことができる。

一実施例による赤外線カメラを利用して生体指数を測定する方法は、
赤外線カメラを利用して被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1領域値、第2領域値及び第3領域値を取得する段階と、前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し前記第1領域値、前記第2領域値及び前記第3領域値を基に第1差値及び第2差値を計算する段階と、
第1予め設定された時間に取得された第1イメージフレーム群に対し前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値を基に第1特性値を取得する段階と、
前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する第2差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第2差値の平均値を基に第2特性値を取得する段階と、及び
前記第1特性値及び第2特性値を基に前記被測定者に対する生体指数を決める段階と、を含み、
前記第1領域値は一つのイメージフレームにおいて第1関心領域に対する平均ピクセル値であり、前記第2領域値は一つのイメージフレームにおいて第2関心領域に対する平均ピクセル値であり、前記第3領域値は一つのイメージフレームにおいて第3関心領域に対する平均ピクセル値であり、前記第1差値は同じイメージフレームに対する第1領域値と第2領域値の差値であり、前記第2差値は同じイメージフレームに対する第1領域値と第3領域値の差値である。

一実施例による生体指数取得装置は、
前記被測定者に対するイメージフレームを取得するためのイメージ取得部と、及び
前記イメージフレームを利用して生体指数を取得するための制御部と、を含み、
前記制御部は取得された複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値を取得し、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し前記第1色チャネル値、前記第2色チャネル値及び前記第3色チャネル値を基に第1差値及び第2差値を計算し、
第1予め設定された時間に取得された第1イメージフレーム群に対し前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値を基に第1特性値を取得し、
前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する第2差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第2差値の平均値を基に第2特性値を取得し、
前記第1特性値及び第2特性値を基に前記被測定者に対する生体指数を決め、
前記第1色チャネル値は一つのイメージフレームにおいて第1色チャネルに対する平均ピクセル値であり、前記第2色チャネル値は一つのイメージフレームにおいて第2色チャネルに対する平均ピクセル値であり、前記第3色チャネル値は一つのイメージフレームにおいて第3色チャネルに対する平均ピクセル値であり、
前記第1差値は同じイメージフレームに対する第1色チャネル値と第2色チ色チャネル値の差値であり、前記第2差値は同じイメージフレームに対する第1色チャネル値と第3色チャネル値の差値である。

一実施例による非接触式生体指数測定方法は、
被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値を取得する段階と、
第1予め設定された時間の間に取得された第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し前記第1、第2及び第3色チャネル値を基に第1特性値を取得する段階と、
第2予め設定された時間の間に取得された第2イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し前記第1、第2及び第3色チャネル値を基に第2特性値を取得する段階と、及び
前記第1特性値及び前記第2特性値に基づいて生体指数を決める段階と、を含み、
前記第1イメージフレーム群と前記第2イメージフレーム群は少なくとも一部オーバーラップされて、前記生体指数を決めるために、前記第1イメージフレーム群に含まれるものの、前記第2イメージフレーム群に含まれない第1イメージフレームに対する第1特性値が利用され、前記第1イメージフレーム群及び前記第2イメージフレーム群に含まれる第2イメージフレームに対する第1特性及び第2特性値が利用され、前記第2イメージフレーム群に含まれるものの、前記第1イメージフレーム群に含まれない第3イメージフレームに対する第2特性値が利用されることができる。

一実施例による非接触式生体指数測定方法は、
第1イメージフレーム群及び前記第1イメージフレーム群と少なくとも一部がオーバーラップされる第2イメージフレーム群を含む複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記第1イメージフレーム群に基づいて生体指数を取得する段階と、
第1時点に生体指数を出力する段階と、
前記第2イメージフレーム群に基づいて第1生体指数を取得する段階と、
前記第1時点より遅れた第2時点に生体指数を出力する段階と、を含み、
前記第1時点に出力される生体指数は前記第1イメージフレーム群に基づいて取得された生体指数であり、
前記第2時点に出力される生体指数は前記第1生体指数と前記第1時点に出力された生体指数の差が基準値以下である場合、前記第1生体指数であり、
前記第1生体指数と前記第1時点に出力された生体指数の差が基準値を超える場合、前記第1時点に出力された生体指数から補正された生体指数である。

一実施例による生体指数測定方法は、
被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1領域及び第2領域を設定する段階と、
前記第1領域に対する第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値のうち少なくとも２つ以上の色チャネル値に基づいて取得された第1特徴により前記被測定者の酸素飽和度を決める段階と、
前記第1領域に対する前記第1色チャネル値及び前記第2色チャネル値の差値である第1差値に基づいて取得される第2特徴に基づいて前記被測定者の心拍数を決める段階と、
前記第2領域に対する前記第1色チャネル値及び前記第2色チャネル値の差値である第2差値及び前記第1差値に基づいて取得される第3特徴により前記被測定者の血圧を決める段階と、
前記酸素飽和度、心拍数及び血圧を出力する段階と、を含み、
前記第1特徴は第1時間の間に取得された第1イメージフレーム群に基づいて取得され、
前記第2特徴は第2時間の間に取得された第2イメージフレーム群に基づいて取得され、
前記第3特徴は第3時間の間に取得された第3イメージフレーム群に基づいて取得され、
前記酸素飽和度、心拍数及び血圧が互いに関連性あるように取得されるように前記第1イメージフレーム群、第2イメージフレーム群及び第3イメージフレーム群は複数個のイメージフレームを共通で含むことができる。

他の一実施例による生体指数測定方法は、
被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1領域、第2領域及び第3領域を設定する段階と、
前記第1領域に対する第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値のうち少なくとも２つ以上の色チャネル値に基づいて取得された第1特徴により前記被測定者の酸素飽和度を決める段階と、
前記第1領域に対する前記第1色チャネル値及び前記第2色チャネル値の差値である第1差値に基づいて取得される第2特徴に基づいて前記被測定者の心拍数を決める段階と、
前記第2領域に対する前記第1色チャネル値と前記第2色チャネル値の差値である第2差値及び前記第3領域に対する前記第1色チャネル値と前記第2色チャネル値の差値である第3差値に基づいて取得される第3特徴により前記被測定者の血圧を決める段階と、及び
前記酸素飽和度、心拍数及び血圧を出力する段階と、を含み、
前記第1特徴は第1時間の間に取得された第1イメージフレーム群に基づいて取得され、
前記第2特徴は第2時間の間に取得された第2イメージフレーム群に基づいて取得され、
前記第3特徴は第3時間の間に取得された第3イメージフレーム群に基づいて取得され、
前記酸素飽和度、心拍数及び血圧が互いに関連性あるように取得されるように前記第1イメージフレーム群、第2イメージフレーム群及び第3イメージフレーム群は複数個のイメージフレームを共通で含むことができる。

また他の一実施例による生体指数測定方法は、
被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値を取得する段階と、
前記第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値のうち少なくとも２つ以上の色チャネル値に基づいて取得された第1特徴により前記被測定者の酸素飽和度を決める段階と、
前記第1色チャネル値と前記第2色チャネル値の差値である第1差値及び前記第1色チャネル値と前記第3色チャネル値の差値である第2差値に基づいて取得される第2特徴により前記被測定者の心拍数を決める段階と、
前記第1差値及び前記第2差値に基づいて取得される第3特徴により前記被測定者の血圧を決める段階と、及び
前記酸素飽和度、心拍数及び血圧を出力する段階と、を含み、
前記第1特徴は第1時間の間に取得された第1イメージフレーム群に基づいて取得され、
前記第2特徴は第2時間の間に取得された第2イメージフレーム群に基づいて取得され、
前記第3特徴は第3時間の間に取得された第3イメージフレーム群に基づいて取得され、
前記酸素飽和度、心拍数及び血圧が互いに関連性あるように取得されるように前記第1イメージフレーム群、第2イメージフレーム群及び第3イメージフレーム群は複数個のイメージフレームを共通で含むことができる。

また他の一実施例による生体指数測定方法は、
被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し少なくとも２つ以上の領域を設定する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1色チャネル値、第2色チャネル値、第3色チャネル値、第4色チャネル値及び第5色チャネル値を取得する段階と、
前記第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値のうち少なくとも２つ以上の色チャネル値に基づいて取得された第1特徴により前記被測定者の酸素飽和度を決める段階と、
前記第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値のうち少なくとも２つ以上の色チャネル値に基づいて取得された第2特徴により前記被測定者の心拍数を決める段階と、
前記第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値のうち少なくとも２つ以上の色チャネル値に基づいて取得された第3特徴により前記被測定者の血圧を決める段階と、
前記第4色チャネル値に基づいて取得された第4特徴により前記被測定者の体温を決める段階と、及び
前記酸素飽和度、心拍数、体温及び血圧を出力する段階と、を含み、
前記第1色チャネル値はGreenチャネル値であり、
前記第2色チャネル値はRedチャネル値であり、
前記第3色チャネル値はBlueチャネル値であり、
前記第4色チャネル値はSaturationチャネル値であり、
前記第5色チャネル値はHueチャネル値である。

また他の一実施例による生体指数測定方法は、
被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームを基にN個の予備心拍数を取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームを基にM個の予備酸素飽和度を取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームを基にK個の予備血圧を取得する段階と、
前記N個の予備心拍数を基に心拍数を取得する段階と、
前記M個の予備酸素飽和度を基に酸素飽和度を取得する段階と、
前記K個の予備血圧を基に血圧を取得する段階と、及び
前記心拍数、酸素飽和度及び血圧を出力する段階と、を含み、
前記被測定者が第1状態である時点で取得されたイメージフレームが第1イメージフレームである場合、前記第1イメージフレームは前記N個の予備心拍数、前記M個の予備酸素飽和度及び前記K個の血圧を求めるためのイメージフレームに共通で含まれることがある。

一実施例による生体情報取得方法は、
被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームを含む第1イメージフレーム群に基づいて第1生体指数を取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームを含む第2イメージフレーム群に基づいて第2生体指数を取得する段階と、
前記第1生体指数及び前記第2生体指数のうち少なくとも一つを基に生体情報を取得する段階と、及び
前記第1生体指数、前記第2生体指数及び生体情報を出力する段階と、を含み、
前記被測定者の特定状態を反映して生体情報を取得するために前記第1イメージフレーム群と前記第2イメージフレーム群は少なくとも一部がオーバーラップされることができる。

一実施例による心拍数を基にして眠気を感知する方法は、
少なくとも一つのプロセッサにより実行されることができ、対象体の心拍数を取得する段階と、
前記心拍数と基準心拍数を比較して比較結果を取得する段階と、
前記心拍数と基準心拍数を比較して比較結果を取得する段階と、
前記比較結果を基にして前記心拍数が基準心拍数以下である状態で持続する持続時間を取得する段階と、及び
前記持続時間が基準持続時間に到達したか否かを基に前記対象体の眠気状態を決める眠気感知段階と、を含むことができる。

一実施例による心拍数及びLF/HFを基にして眠気を感知する方法は、
少なくとも一つのプロセッサにより実行されることができ、対象体に対し心拍数を取得する段階と、
前記心拍数と基準心拍数を比較して比較結果を取得する段階と、
前記比較結果を基にして第1眠気パラメーターを取得する段階と、
前記対象体の交感神経活性度及びサブ交感神経の活性度の比率を示すLF/HF(Low Frequency/High Frequency)値を取得する段階と、
前記対象体のLF/HF値を基に第2眠気パラメーターを取得する段階と、及び
前記第1眠気パラメーターと前記第2眠気パラメーターのうち少なくとも一つを利用して前記対象体の眠気状態を決める眠気感知段階と、を含むことができる。

一実施例によるスマートミラー装置は、
反射ミラー表面、被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得するためのイメージ取得部と、
前記反射ミラー表面の後部に配置されて、前記反射ミラー表面を通過して視覚的情報を表示するディスプレイ部と、及び
前記イメージ取得部及び前記ディスプレイ部の動作を制御して非接触式により生体指数を取得するための制御部と、を含み、
前記制御部は、第1時点に前記複数個のイメージフレームに含まれる第1イメージフレーム群に基づいて取得された第1生体指数が表示できるように前記ディスプレイ部を制御し、第2時点に前記複数個のイメージフレームに含まれる第2イメージフレーム群に基づいて取得された第2生体指数が表示できるように前記ディスプレイ部を制御し、
前記第1生体指数及び前記第2生体指数に関連性が付与されるように前記第1イメージフレーム群及び前記第2イメージフレーム群は、少なくとも一つのイメージフレームを共通で含み、
前記第1イメージフレーム群及び第2イメージフレーム群に共通で含まれる前記少なくとも一つのイメージフレームは、前記第1及び第2時点以前に前記反射ミラー表面を通じて前記被測定者に観測される前記被測定者の第1状態で取得されたイメージフレームを含むことができる。

一実施例によるスマートミラー装置の動作方法は、オントリガー(on-trigger)を取得する段階と、
被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる第1イメージフレーム群に基づいて第1生体指数を取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる第2イメージフレーム群に基づいて第2生体指数を取得する段階と、
前記第1及び第2生体指数を表示する段階と、
オフトリガー(off-trigger)を取得する段階と、及び
前記被測定者に対する複数個のイメージフレーム取得を中止する段階と、を含み、
前記第1生体指数及び前記第2生体指数に関連性が付与されるように前記第1イメージフレーム群及び前記第2イメージフレーム群は少なくとも一つのイメージフレームを共通で含み、
前記オントリガー(on-trigger)は少なくとも一つのセンサーから取得され、前記オフトリガー(off-trigger)は前記複数個のイメージフレームを取得するためのイメージセンサーから取得されることができる。

他の一実施例によるスマートミラー装置は、
反射ミラー表面、複数個のイメージフレームを取得するためのイメージ取得部と、
前記反射ミラー表面の後部に配置され、前記反射ミラー表面を通過して視覚的情報を表示するディスプレイ部と、
前記イメージ取得部の前部に配置され、前記イメージ取得部の視野を開閉するための開閉部と、及び
前記イメージ取得部と前記ディスプレイ部の動作を制御して生体指数を取得するための制御部と、を含み、
前記開閉部の表面は反射ミラーから形成され、前記開閉部が開き状態である場合、前記制御部は前記生体指数及び少なくとも一つ以上の視覚的情報が前記ディスプレイ部を通じて表示できるように前記ディスプレイ部を制御し、前記開閉部が閉じ状態である場合、前記制御部は少なくとも一つ以上の視覚的情報が前記ディスプレイ部を通じて表示できるように前記ディスプレイ部を制御することができる。

本発明の一実施例によれば非接触式により生体指数を取得する方法が提供される。

本発明の他の一実施例によれば被測定者の動きによるノイズを低減させる方法が提供される。

本発明のまた他の一実施例によれば外部光の強さ変化によるノイズを低減させる方法が提供される。

本発明のまた他の一実施例によれば同時に多様な生体指数を取得する方法が提供される。

本発明のまた他の一実施例によれば多様な生体指数を基に生体情報を取得する方法が提供される。

本発明のまた他の一実施例によれば同時に多様な生体指数を関連性あるように取得する方法が提供される。

本発明のまた他の一実施例によれば関連性がある少なくとも２つ以上の生体指数を取得するスマートミラー装置が提供される。

本発明のまた他の一実施例によれば関連性がある少なくとも２つ以上の生体指数を取得するスマートミラー装置の動作方法が提供される。

また他の一実施例による解決しようとする課題は、対象体の心拍数及び心拍信号のLF/HFを基にして眠気を感知する方法及び装置が提供される。

本発明のまた他の一実施例によれば開閉装置を含むスマートミラー装置が提供される。

一実施例による生体指数及び生体情報管理システムに関する図である。他の一実施例による生体指数及び生体情報管理システムに関する図である。一実施例による生体指数取得装置を説明するための図である。一実施例による生体指数取得方法を示すフローチャートである。一実施例による生体指数取得方法を示す図である。一実施例による生体情報取得方法を示すフローチャートである。生体指数取得モデルを利用する生体指数取得方法を説明するための図である。一実施例による心拍数測定方法を説明するためのフローチャートである。一実施例による酸素飽和度測定方法を説明するためのフローチャートである。他の一実施例による酸素飽和度測定方法を説明するためのフローチャートである。一実施例による血圧測定方法を説明するためのフローチャートである。他の一実施例による血圧測定方法を説明するためのフローチャートである。一実施例による体温測定方法を説明するためのフローチャートである。一実施例による心拍数取得方法を説明するためのフローチャートである。一実施例による色チャネル値に対するグラフである。一実施例によるノイズ低減方法を説明するためのグラフである。可視光帯域におけるヘモグロビンと酸素ヘモグロビンの吸光度を示す図である。一実施例による特性値取得方法を説明するための図である。他の一実施例による特性値取得方法を説明するための図である。複数個の特性値を利用する方法に対して説明するための図である。特性値に対するグラフから周波数成分を抽出したグラフである。一実施例による心拍数取得方法を説明するための図である。一実施例による出力心拍数の補正方法に対し説明するためのフローチャートである。一実施例による心拍信号抽出方法を説明するための図である。一実施例による赤外線を利用する心拍数取得方法を説明するための図である。一実施例による赤外線を利用する心拍数取得方法を説明するための図である。一実施例による生体指数取得方法を説明するためのフローチャートである。一実施例による複数個の生体指数及び生体情報取得方法を説明するための図である。一実施例による複数個の生体指数取得方法に対し説明するための図である。一実施例による複数個の生体指数取得方法に対し説明するための図である。一実施例による複数個の生体指数取得方法に対し説明するための図である。一実施例による複数個の生体指数取得方法に対し説明するための図である。一実施例による複数個の生体指数取得方法に対し説明するための図である。一実施例による複数個の生体指数取得方法に対し説明するための図である。一実施例による関連性ある複数個の生体指数取得方法を説明するための図である。一実施例による複数個の生体指数取得方法に対し説明するための図である。心拍数を基にして眠気感知装置の構成図である。心拍数を基にして眠気を感知する方法のフローチャートである。被測定者の心拍数を基礎にする被測定者の平均心拍数に関するグラフである。心拍数を基に被測定者が眠気状態で感知された状況を説明するための被測定者の心拍数に関するグラフである。ノイズを含む心拍数に関するグラフである。被測定者が定常状態に回復した状況を説明するためのグラフである。 LF/HFを基にして眠気を感知する方法のフローチャートである。 LF/HFを基に被測定者が眠気状態で感知された状況を説明するための被測定者のLF/HFに関するグラフである。 LF/HFを基に被測定者が眠気状態で回復する状況を示すための被測定者のLF/HFに関するグラフである。心拍数及びLF/HFを基にして眠気を感知する方法のフローチャートである。一実施例によるスマートミラー装置を説明するための図である。一実施例によるスマートミラー装置を説明するための図である。一実施例によるガイド領域が出力されるスマートミラー装置に対して説明するための図である。一実施例による所定の情報が出力されるスマートミラー装置に対して説明するための図である。一実施例によるスマートミラー装置を説明するための図である。一実施例によるリアルタイムで生体指数を測定するディスプレイ装置に対して説明するための図である。一実施例による所定の情報が出力されるスマートミラー装置に対して説明するための図である。一実施例による開閉装置が含まれるスマートミラー装置に対して説明するための図である。一実施例によるゲタ箱に配置されるスマートミラー装置に対して説明するための図である。一実施例によるスマートミラー装置の動作方法を説明するためのフローチャートである。一実施例によるトリガー信号を利用するスマートミラー装置の動作を説明するための図である。一実施例によるスマートミラー装置の動作方法を説明するための図である。一実施例によるスマートミラー装置の動作を説明するための図である。一実施例によるスマートミラー装置の動作方法を説明するための図である。一実施例によるスマートミラー装置の動作を説明するための図である。一実施例によるスマートミラー装置の動作方法を説明するための図である。一実施例によるスマートミラーの動作を説明するための図である。一実施例による生体指数測定装置を説明するための図である。一実施例による生体指数測定装置を説明するための図である。一実施例により自律走行車両に配置される生体指数測定装置を説明するための図である。一実施例による生体指数測定装置の動作方法に対し説明するためのフローチャートである。一実施例による生体指数測定装置の動作方法に対し説明するためのフローチャートである。一実施例による生体指数測定装置を利用する運転スケジュールリング補助装置の動作方法に対し説明するための図である。一実施例による生体指数測定装置の動作方法に対し説明するためのフローチャートである。一実施例による運転指数算出装置の動作方法を説明するためのフローチャートである。一実施例による幼児モニタリング装置を説明するための図である。幼児に対する事象発生に対し説明するための図である。一実施例による幼児モニタリング装置の動作方法に対し説明するためのフローチャートである。一実施例による幼児モニタリング装置の動作方法に対し説明するためのフローチャートである。一実施例による幼児モニタリングシステムを実現するためのモバイルアプリケーションを示す図である。一実施例による図書室に配置される生体指数測定装置を説明するための図である。一実施例による生体指数測定装置の動作方法を説明するためのフローチャートである。一実施例による生体指数測定装置の動作方法を説明するためのフローチャートである。一実施例による認知リハビリテーション治療に利用される生体指数測定装置を説明するための図である。一実施例による生体指数測定装置の動作方法を説明するためのフローチャートである。一実施例による出入国審査に利用される生体指数測定装置を説明するための図である。一実施例による生体指数測定装置の動作方法を説明するためのフローチャートである。一実施例によるセキュリティー装置に利用される生体指数測定装置を説明するための図である。一実施例によるセキュリティー装置の動作方法を説明するためのフローチャートである。一実施例によるキオスクに利用される生体指数測定装置を説明するための図である。一実施例による生体指数測定装置の動作方法を説明するためのフローチャートである。

本明細書に記載される実施例は本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者のために本発明の思想を明確に説明するためのものであるから、本発明の本明細書に記載された実施例に限定されるものではなく、本発明の範囲は本発明の思想を離れない修正例または変形例を含むと解釈しなければならない。

本明細書に使用される用語は、本発明での機能を考慮して可能な限り広く使用される一般的な用語を選択しているが、これは本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者の意図、判例または新しい技術の出現などにより変わることができる。ただし、これとは異なる特定の用語を任意の意味で定義して使用する場合、その用語の意味に関しては別途に記載する。従って、本明細書により使用される用語は単純な用語の名称ではないその用語が有する実質的な意味と、本明細書の全般にわたった内容に基づいて解釈しなければならない。

本明細書における図面は本発明を容易に説明するためのものであり、図面に示された形状は本発明の理解をするための必要に応じて拡張して表示されたものであり、本発明は図面によって限定されるものではない。

本明細書における本発明に関する開示の構成または機能に対する具体的な説明は、本発明の要旨を覆うこともあると判断される場合は、これに関する詳しい説明は必要に応じて省略することにする。

一実施例によれば、非接触式により生体指数を測定する方法であって、
被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値を取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し前記第1色チャネル値、前記第2色チャネル値及び前記第3色チャネル値を基に第1差値及び第2差値を計算し、前記第1差値は同じイメージフレームに対する前記第1色チャネル値と前記第2色チャネル値の差値であり、前記第2差値は同じイメージフレームに対する前記第1色チャネル値と前記第3色チャネル値の差値を示す段階と、
第1予め設定された時間に取得された第1イメージフレーム群に対し前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値を基に第1特性値を取得する段階と、
前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する第2差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第2差値の平均値を基に第2特性値を取得する段階と、及び
前記第1特性値及び第2特性値を基に前記被測定者に対する生体指数を決める段階と、を含み、
前記第1色チャネル値は一つのイメージフレームに対する第1色チャネルの平均ピクセル値であり、
前記第2色チャネル値は一つのイメージフレームに対する第2色チャネルの平均ピクセル値であり、
前記第3色チャネル値は一つのイメージフレームに対する第3色チャネルの平均ピクセル値を示す、生体指数測定方法が提供されることができる。

ここで、前記生体指数は心拍数及び血圧のうち少なくとも一つを含むことができる。

ここで、前記第1、第2及び第3色チャネルはRGB色空間による色チャネルである。

ここで、ヘモグロビンと酸素ヘモグロビンの吸光度を考慮して、ノイズを低減させるために、前記第1色チャネルはGreenチャネルに設定され、前記第2色チャネルはRedチャネルに設定され、前記第3色チャネルはBlueチャネルに設定されることができる。

ここで、前記第1特性値は前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値の第1偏差値を基に取得され、
前記第2特性値は前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第2差値の第2偏差値を基に取得され、
前記第1偏差値は前記少なくとも一つのイメージフレームに対する第1差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値を基に計算され、
前記第2偏差値は前記少なくとも一つのイメージフレームに対する第2差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第2差値の平均値を基に計算されることができる。

ここで、前記第1特性値及び前記第2特性値は正規化された(normalized)値である。

ここで、前記第1特性値は第1標準偏差値によって正規化された値であり、前記第2特性値は第2標準偏差値によって正規化された値であり、前記第1標準偏差値は前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の標準偏差値であり、前記第2標準偏差値は前記第1イメージフレーム群に対する前記第2差値の標準偏差値である。

ここで、前記被測定者に対する生体指数は前記第1特性値及び前記第2特性値の合計で取得される第3特性値に基づいて決められることができる。

ここで、生体指数を出力(outputting)する段階を更に含み、前記決められた生体指数は第1生体指数及び第2生体指数を含み、前記出力される生体指数は前記第1生体指数及び前記第2生体指数を基に決められることができる。

ここで、前記第1生体指数は第2イメージフレーム群に基づいて決められ、前記第2生体指数は第3イメージフレーム群に基づいて決められ、前記第1イメージフレーム群に含まれるイメージフレームの個数は前記第2及び第3イメージフレーム群に含まれるイメージフレームの個数より小さく、前記第1イメージフレーム群は前記第2イメージフレーム群に含まれることがある。

ここで、前記第2イメージフレーム群に含まれるイメージフレームの個数は、前記第3イメージフレーム群に含まれるイメージフレームの個数と同一であってもよい。

ここで、前記決められた生体指数を基に生体指数を出力(outputting)する段階を更に含み、前記決められた生体指数は少なくとも４つの予備生体指数を含み、前記出力される生体指数は前記４つの予備生体指数を基に決められることができる。

ここで、前記決められた生体指数を基に生体指数を出力(outputting)する段階を更に含み、前記出力される生体指数は第1生体指数及び第2生体指数を含み、前記第2生体指数は前記第1生体指数と同じ種類の生体指数であり、前記第2生体指数は前記第1生体指数が出力された後に出力されて、前記第2生体指数と前記第1生体指数の間の差が基準値を超える場合、前記第2生体指数は補正して出力されることができる。

他の一実施例によれば、赤外線カメラを利用して非接触式により生体指数を測定する方法であって、
赤外線カメラを利用して被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1領域値、第2領域値及び第3領域値を取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し前記第1領域値、前記第2領域値及び前記第3領域値を基に第1差値及び第2差値を計算する段階と、
第1予め設定された時間に取得された第1イメージフレーム群に対し前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値を基に第1特性値を取得する段階と、
前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する第2差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第2差値の平均値を基に第2特性値を取得する段階と、及び
前記第1特性値及び第2特性値を基に前記被測定者に対する生体指数を決める段階と、を含み、
前記第1領域値は一つのイメージフレームにおいて第1関心領域に対する平均ピクセル値であり、
前記第2領域値は一つのイメージフレームにおいて第2関心領域に対する平均ピクセル値であり、
前記第3領域値は一つのイメージフレームにおいて第3関心領域に対する平均ピクセル値であり、
前記第1差値は同じイメージフレームに対する第1領域値と第2領域値の差値であり、
前記第2差値は同じイメージフレームに対する第1領域値と第3領域値の差値である、生体指数測定方法が提供されることができる。

ここで、前記第1特性値は前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値の第1偏差値を基に取得され、前記第2特性値は前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第2差値の第2偏差値を基に取得され、前記第1偏差値は前記少なくとも一つのイメージフレームに対する第1差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値を基に計算され、前記第2偏差値は前記少なくとも一つのイメージフレームに対する第2差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第2差値の平均値を基に計算されることができる。

また他の一実施例によれば、非接触式により生体指数を測定するための生体指数測定装置であって、
前記被測定者に対するイメージフレームを取得するためのイメージ取得部と、及び
前記イメージフレームを利用して生体指数を取得するための制御部と、を含み、
前記制御部は取得された複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値を取得し、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し前記第1色チャネル値、前記第2色チャネル値及び前記第3色チャネル値を基に第1差値及び第2差値を計算し、
第1予め設定された時間に取得された第1イメージフレーム群に対し前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値を基に第1特性値を取得し、
前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する第2差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第2差値の平均値を基に第2特性値を取得して前記第1特性値及び第2特性値を基に前記被測定者に対する生体指数を決め、
前記第1色チャネル値は一つのイメージフレームにおいて第1色チャネルに対する平均ピクセル値であり、
前記第2色チャネル値は一つのイメージフレームにおいて第2色チャネルに対する平均ピクセル値であり、
前記第3色チャネル値は一つのイメージフレームにおいて第3色チャネルに対する平均ピクセル値であり、
前記第1差値は同じイメージフレームに対する第1色チャネル値と第2色チャネル値の差値であり、
前記第2差値は同じイメージフレームに対する第1色チャネル値と第3色チャネル値の差値である、生体指数測定装置が提供されることができる。

ここで、前記第1、第2及び第3色チャネルはRGB色空間による色チャネルであり、ヘモグロビンと酸素ヘモグロビンの吸光度を考慮して、ノイズを低減させるために、前記第1色チャネルはGreenチャネルに設定され、前記第2色チャネルはRedチャネルに設定され、前記第3色チャネルはBlueチャネルに設定されることができる。

ここで、前記制御部は前記決められた生体指数を基に生体情報を取得し、前記生体情報は感情情報、眠気情報、ストレス情報、興奮度情報のうち少なくとも一つを含むことができる。

また他の一実施例によれば、非接触式により生体指数を測定する方法であって、
被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値を取得する段階と、
第1予め設定された時間の間に取得された第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し前記第1、第2及び第3色チャネル値を基に第1特性値を取得する段階と、
第2予め設定された時間の間に取得された第2イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し前記第1、第2及び第3色チャネル値を基に第2特性値を取得する段階と、及び
前記第1特性値及び前記第2特性値に基づいて生体指数を決める段階と、を含み、
前記第1イメージフレーム群と前記第2イメージフレーム群は少なくとも一部オーバーラップされ、
前記生体指数を決めるために、前記第1イメージフレーム群に含まれるものの、前記第2イメージフレーム群に含まれない第1イメージフレームに対する第1特性値が利用され、前記第1イメージフレーム群及び前記第2イメージフレーム群に含まれる第2イメージフレームに対する第1特性及び第2特性値が利用され、前記第2イメージフレーム群に含まれるものの、前記第1イメージフレーム群に含まれない第3イメージフレームに対する第2特性値が利用される、生体指数測定方法が提供されることができる。

ここで、前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し前記第1色チャネル値、前記第2色チャネル値及び前記第3色チャネル値のうち少なくとも一部を基に第1差値を計算する段階を含み、
前記第1特性値は前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値を基に取得され、
前記第2特性値は前記第2イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値及び前記第2イメージフレーム群に対する前記第2差値の平均値を基に取得され、
前記第1差値は同じイメージフレームに対する第1色チャネル値と第2色チャネル値の差値であり、
前記第2差値は同じイメージフレームに対する第1色チャネル値と第3色チャネル値の差値である。

ここで、前記第1特性値は前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値の第1偏差値を基に取得され、
前記第2特性値は前記第2イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値の第2偏差値を基に取得され、
前記第1偏差値は前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレーームに対する第1差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値を基に計算され、
前記第2偏差値は前記第2イメージフレーム群に含まれる少なくとも少なくとも一つのイメージフレームに対する第1差値及び前記第2イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値を基に計算されることができる。

また他の一実施例によれば、非接触式により生体指数を取得して出力する生体指数出力方法であって、
第1イメージフレーム群及び前記第1イメージフレーム群と少なくとも一部がオーバーラップされる第2イメージフレーム群を含む複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記第1イメージフレーム群に基づいて生体指数を取得する段階と、
第1時点に生体指数を出力する段階と、
前記第2イメージフレーム群に基づいて第1生体指数を取得する段階と、
前記第1時点より遅れた第2時点に生体指数を出力する段階と、を含み、
前記第1時点に出力される生体指数は前記第1イメージフレーム群に基づいて取得された生体指数であり、
前記第2時点に出力される生体指数は前記第1生体指数と前記第1時点に出力された生体指数の差が基準値以下である場合、前記第1生体指数であり、前記第1生体指数と前記第1時点に出力された生体指数の差が基準値を超える場合、前記第1時点に出力された生体指数から補正された生体指数である、生体指数出力方法が提供されることができる。

ここで、前記補正された生体指数は、
前記第1生体指数が前記第1時点に出力された生体指数より大きい場合、前記第1時点に出力された生体指数に予め設定された値を合わせて補正した生体指数であり、
前記第1生体指数が前記第1時点に出力された生体指数より小さい場合、前記第1時点に出力された生体指数に予め設定された値を減らして補正した生体指数である。

一実施例によれば、心拍数、酸素飽和度及び血圧を含む多様な生体指数(Physiological parameter)を同時に測定する方法であって、
被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1領域及び第2領域を設定する段階と、
前記第1領域に対する第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値のうち少なくとも２つ以上の色チャネル値に基づいて取得された第1特徴により前記被測定者の酸素飽和度を決める段階と、
前記第1領域に対する前記第1色チャネル値及び前記第2色チャネル値の差値である第1差値に基づいて取得される第2特徴に基づいて前記被測定者の心拍数を決める段階と、
前記第2領域に対する前記第1色チャネル値及び前記第2色チャネル値の差値である第2差値及び前記第1差値に基づいて取得される第3特徴により前記被測定者の血圧を決める段階と、
前記酸素飽和度、心拍数及び血圧を出力する段階と、を含み、
前記第1特徴は第1時間の間に取得された第1イメージフレーム群に基づいて取得され、
前記第2特徴は第2時間の間に取得された第2イメージフレーム群に基づいて取得され、
前記第3特徴は第3時間の間に取得された第3イメージフレーム群に基づいて取得され、
前記酸素飽和度、心拍数及び血圧が互いに関連性あるように取得されるように前記第1イメージフレーム群、第2イメージフレーム群及び第3イメージフレーム群は複数個のイメージフレームを共通で含む、生体指数測定方法が提供されることができる。

ここで、前記第1色チャネル値はGreenチャネル値であり、前記第2色チャネル値はRedチャネル値であり、前記第3色チャネル値はBlueチャネル値である。

ここで、前記第1特徴は、酸素ヘモグロビンの吸光度がヘモグロビンの吸光度より低いチャネルである第2色チャネルに対する前記第2色チャネル値、及び酸素ヘモグロビンの吸光度がヘモグロビンの吸光度より高い第3色チャネルに対する前記第3色チャネル値に基づいて取得されることができる。

ここで、前記第2特徴は、前記第1領域に対する前記第1色チャネル値及び前記第2色チャネル値の差値である第3差値及び前記第1差値に基づいて取得されることができる。

ここで、外部光によるノイズを低減させるように前記第1色チャネル値はGreenチャネル値であり、前記第2色チャネル値はRedチャネル値であり、前記第3色チャネル値はBlueチャネル値である。

ここで、前記第2特徴は前記第1差値に基づいて取得される時系列データの周波数成分値を含むことができる。

ここで、前記第3特徴は前記第2差値と前記第1差値に基づいて取得されるPTT(Pulse Transit Time)を含むことができる。

ここで、前記第4特徴は前記第2領域に対する前記第1色チャネル値及び前記第3色チャネル値の差値である第4差値、前記第1差値、前記第2差値及び前記第3差値に基づいて取得されることができる。

ここで、前記第1領域及び前記第2領域は前記被測定者の顔領域を含み、前記第2領域の中心と前記第1領域の中心の上下方向位置が互いに異なることができる。

他の一実施例によれば、心拍数、酸素飽和度及び血圧を含む多様な生体指数(Physiological parameter)を同時に測定する方法であって、
被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1領域、第2領域及び第3領域を設定する段階と、
前記第1領域に対する第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値のうち少なくとも２つ以上の色チャネル値に基づいて取得された第1特徴により前記被測定者の酸素飽和度を決める段階と、
前記第1領域に対する前記第1色チャネル値及び前記第2色チャネル値の差値である第1差値に基づいて取得される第2特徴に基づいて前記被測定者の心拍数を決める段階と、
前記第2領域に対する前記第1色チャネル値と前記第2色チャネル値の差値である第2差値、及び前記第3領域に対する前記第1色チャネル値と前記第2色チャネル値の差値である第3差値に基づいて取得される第3特徴により前記被測定者の血圧を決める段階と、及び
前記酸素飽和度、心拍数及び血圧を出力する段階と、を含み、
前記第1特徴は第1時間の間に取得された第1イメージフレーム群に基づいて取得され、
前記第2特徴は第2時間の間に取得された第2イメージフレーム群に基づいて取得され、
前記第3特徴は第3時間の間に取得された第3イメージフレーム群に基づいて取得され、
前記酸素飽和度、心拍数及び血圧が互いに関連性あるように取得されるように前記第1イメージフレーム群、第2イメージフレーム群及び第3イメージフレーム群は複数個のイメージフレームを共通で含む、生体指数測定方法が提供されることができる。

また他の一実施例によれば、心拍数、酸素飽和度及び血圧を含む多様な生体指数(Physiological parameter)を同時に測定する方法であって、
被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値を取得する段階と、
前記第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値のうち少なくとも２つ以上の色チャネル値に基づいて取得された第1特徴により前記被測定者の酸素飽和度を決める段階と、
前記第1色チャネル値と前記第2色チャネル値の差値である第1差値、及び前記第1色チャネル値と前記第3色チャネル値の差値である第2差値に基づいて取得される第2特徴により前記被測定者の心拍数を決める段階と、
前記第1差値及び前記第2差値に基づいて取得される第3特徴により前記被測定者の血圧を決める段階と、及び
前記酸素飽和度、心拍数及び血圧を出力する段階と、を含み、
前記第1特徴は第1時間の間に取得された第1イメージフレーム群に基づいて取得され、
前記第2特徴は第2時間の間に取得された第2イメージフレーム群に基づいて取得され、
前記第3特徴は第3時間の間に取得された第3イメージフレーム群に基づいて取得され、
前記酸素飽和度、心拍数及び血圧が互いに関連性あるように取得されるように前記第1イメージフレーム群、第2イメージフレーム群及び第3イメージフレーム群は複数個のイメージフレームを共通で含む、生体指数測定方法が提供されることができる。

ここで、前記第2特徴は前記第1差値及び前記第2差値に基づいて取得される時系列データの周波数成分値を含むことができる。

ここで、前記第3特徴は、前記第1差値及び前記第2差値に基づいて取得される時系列データの傾き成分値、最大値、最小値、極大値、極小値、極大値平均値、極小値平均値、極大及び極小値平均に対する差値及び平均値のうち少なくとも一つを含むことができる。

また他の一実施例によれば、心拍数、酸素飽和度、血圧及び体温を含む多様な生体指数(Physiological parameter)を同時に測定する方法であって、
被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し少なくとも２つ以上の領域を設定する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1色チャネル値、第2色チャネル値、第3色チャネル値、第4色チャネル値及び第5色チャネル値を取得する段階と、
前記第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値のうち少なくとも２つ以上の色チャネル値に基づいて取得された第1特徴により前記被測定者の酸素飽和度を決める段階と、
前記第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値のうち少なくとも２つ以上の色チャネル値に基づいて取得された第2特徴により前記被測定者の心拍数を決める段階と、
前記第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値のうち少なくとも２つ以上の色チャネル値に基づいて取得された第3特徴により前記被測定者の血圧を決める段階と、
前記第4色チャネル値に基づいて取得された第4特徴により前記被測定者の体温を決める段階と、及び
前記酸素飽和度、心拍数、体温及び血圧を出力する段階と、を含み、
前記第1色チャネル値はGreenチャネル値であり、
前記第2色チャネル値はRedチャネル値であり、
前記第3色チャネル値はBlueチャネル値であり、
前記第4色チャネル値はSaturationチャネル値であり、
前記第5色チャネル値はHueチャネル値である、生体指数測定方法が提供されることができる。

ここで、前記第2特徴は、前記第1色チャネル値と前記第2色チャネル値の差値である第1差値、及び前記第1色チャネル値と前記第3色チャネル値の差値である第2差値に基づいて取得されることができる。

ここで、前記第2特徴は、前記第1差値及び前記第2差値に基づいて取得される時系列データの周波数成分値を含むことができる。

ここで、前記第3特徴は、前記第1色チャネル値と前記第2色チャネル値の差値である第1差値、及び前記第1色チャネル値と前記第3色チャネル値の差値である第2差値に基づいて取得されることができる。

ここで、前記第4特徴は、前記第4色チャネル値及び前記第5色チャネル値に基づいて取得されることができる。

ここで、前記第4特徴は、前記被測定者の皮膚温度を含むことができる。

また他の一実施例によれば、心拍数、酸素飽和度及び血圧を含む多様な生体指数(Physiological parameter)を同時に測定する方法であって、
被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームを基にN個の予備心拍数を取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームを基にM個の予備酸素飽和度を取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームを基にK個の予備血圧を取得する段階と、
前記N個の予備心拍数を基に心拍数を取得する段階と、
前記M個の予備酸素飽和度を基に酸素飽和度を取得する段階と、
前記K個の予備血圧を基に血圧を取得する段階と、及び
前記心拍数、酸素飽和度及び血圧を出力する段階と、を含み、
前記被測定者が第1状態である時点で取得されたイメージフレームが第1イメージフレームである場合、前記第1イメージフレームは前記N個の予備心拍数、前記M個の予備酸素飽和度及び前記K個の血圧を求めるためのイメージフレームに共通で含まれる、生体指数測定方法が提供されることができる。

また他の一実施例によれば、多様な生体指数(Physiological parameter)を利用して生体情報を取得する方法であって、
被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームを含む第1イメージフレーム群に基づいて第1生体指数を取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームを含む第2イメージフレーム群に基づいて第2生体指数を取得する段階と、
前記第1生体指数及び前記第2生体指数のうち少なくとも一つを基に生体情報を取得する段階と、及び
前記第1生体指数、前記第2生体指数及び生体情報を出力する段階と、を含み、
前記被測定者の特定状態を反映して生体情報を取得するために、前記第1イメージフレーム群と前記第2イメージフレーム群は、少なくとも一部がオーバーラップされる、生体情報取得方法が提供されることができる。

ここで、前記被測定者に対する個人的、統計的データを取得する段階を更に含み、前記生体情報は前記第1生体指数、前記第2生体指数及び取得された前記個人的、統計的データを基に取得されることができる。

ここで、前記第1及び第2生体指数は、心拍数、酸素飽和度、血圧、体温のうち少なくとも一つを含み、前記生体情報は眠気情報、ストレス情報、興奮度情報、感情情報のうち少なくとも一つを含むことができる。

一実施例による心拍数を基にして眠気を感知する方法は、
少なくとも一つのプロセッサにより実行されることができ、対象体の心拍数を取得する段階と、
前記心拍数と基準心拍数を比較して比較結果を取得する段階と、
前記心拍数と基準心拍数を比較して比較結果を取得する段階と、
前記比較結果を基にして前記心拍数が基準心拍数以下である状態で持続する持続時間を取得する段階と、及び
前記持続時間が基準持続時間に到達したか否かを基に前記対象体の眠気状態を決める眠気感知段階と、を含み、
基準持続時間は第1基準持続時間、第2基準持続時間及び第3基準持続時間を含み、
前記第2基準持続時間は前記第1基準持続時間より長く、前記第3基準持続時間は前記第2基準持続時間より長く、前記対象体の眠気状態は定常状態、第1眠気状態、第2眠気状態及び第3眠気状態を含み、前記第1眠気状態は前記定常状態より前記対象体が睡眠状態に進入する可能性が高い状態を示し、前記第2眠気状態は前記第1眠気状態より前記対象体が睡眠状態に進入する可能性が高い状態を示し、前記第3眠気状態は前記第2眠気状態より前記対象体が睡眠状態に進入する可能性が高い状態を示すことができる。

ここで、前記眠気感知段階は、
前記持続時間が前記第1基準持続時間より長くて前記第2基準持続時間より短い場合、前記対象体の前記眠気状態が前記第1眠気状態であると決める段階と、
前記持続時間が第2基準持続時間より長くて第3基準持続時間より短い場合、前記対象体の前記眠気状態が前記第2眠気状態であると決める段階と、
前記持続時間が第3基準持続時間より長ければ、前記眠気状態が前記第2眠気状態であると決める段階と、を含むことができる。

ここで、前記眠気感知段階は前記対象体の前記心拍数が前記基準心拍数以下である状態で持続する前記持続時間が、前記第1基準持続時間より短ければ、前記対象体の眠気に関する状態を前記定常状態で決める段階を更に含むことができる。

ここで、前記第1眠気状態は前記対象体が眠気を自覚はしないが身体的には睡眠状態に進入する可能性がある状態を示すことができる。

ここで、前記対象体の前記心拍数は前記心拍数が取得された時点を含む所定の時間区間での複数の心拍数の平均値を示すことができる。

ここで、前記対象体の前記眠気状態が前記第1眠気状態乃至前記第3眠気状態のうちいずれか一つである場合、前記心拍数が前記基準心拍数以上の状態で持続する回復持続時間を取得する段階と、
前記回復持続時間が回復基準持続時間に到達したか否かを基に前記対象体の前記眠気状態を決める回復感知段階と、を更に含むことができる。

ここで、前記回復基準持続時間が第1回復基準持続時間、第2回復基準持続時間及び第3回復基準持続時間を含み、
前記回復感知段階は、前記対象体の前記眠気状態が第3眠気状態である場合、前記回復持続時間が前記第1回復基準持続時間より長くて前記第2回復基準持続時間より短ければ、前記対象体の前記眠気状態を前記第2眠気状態と決め、
前記回復持続時間が前記第2回復基準持続時間より長くて前記第3回復基準持続時間より短ければ、前記対象体の前記眠気状態を前記第1眠気状態と決め、
前記前記回復持続時間が前記第3回復基準持続時間より長ければ、前記対象体の前記眠気状態を前記定常状態と決め、
前記対象体の前記眠気状態が第2眠気状態である場合、前記回復持続時間が前記第1回復基準持続時間より長くて前記第2回復基準持続時間より短ければ、前記対象体の前記眠気状態を前記第1眠気状態と決め、
前記回復持続時間が前記第2回復基準持続時間より長くて前記第3回復基準持続時間より短ければ、前記対象体の前記眠気状態を前記定常状態と決め、
前記対象体の前記眠気状態が第1眠気状態である場合、前記回復持続時間が前記第1回復基準持続時間より長くて前記第2回復基準持続時間より短ければ、前記対象体の前記眠気状態を前記定常状態と決めることができる。

ここで、前記第1基準持続時間、前記第2基準持続時間及び第3基準持続時間の中の一つは前記第1回復基準持続時間、前記第2回復基準持続時間及び前記第3回復基準持続時間中少なくとも一つと同一であってもよい。
ここで、前記第1基準持続時間、前記第2基準持続時間及び第3基準持続時間は、前記第1回復基準持続時間、前記第2回復基準持続時間及び前記第3回復基準持続時間と全て異なることができる。

一実施例による少なくとも一つのプロセッサにより実行される心拍数及びLF/HFを基にして眠気を感知する方法は、
対象体に対し心拍数を取得する段階と、
前記心拍数と基準心拍数を比較して比較結果を取得する段階と、
前記比較結果を基にして前記心拍数が変化した状態で持続する持続時間を取得する段階と、
前記持続時間を基にして第1眠気パラメーター(心拍数を基に判断した眠気段階)を取得する段階と、
前記対象体の交感神経活性度及びサブ交感神経の活性度の比率を示す対象体のLF/HF(Low Frequency/High Frequency)値を取得する段階と、
前記対象体のLF/HF値を基に第2眠気パラメーターを取得する段階と、及び
前記第1眠気パラメーターと前記第2眠気パラメーターのうち少なくとも一つを利用して前記対象体の眠気状態を決める眠気感知段階と、を含むことができる。

ここで、前記持続時間を取得する段階は、前記比較結果を基にして前記心拍数が前記基準心拍数以下である状態が持続する時間区間の長さに基づいて前記持続時間を取得することができる。

ここで、前記眠気状態は第1眠気状態と第2眠気状態を含み、
前記第2眠気状態は、前記第1眠気状態より前記対象体が睡眠状態に進入する可能性が高い状態で、前記眠気状態が前記持続時間と第1基準持続時間及び第2基準持続時間の比較結果を基に取得した第1眠気パラメーター、及び前記対象体のLF/HFと第1基準値及び第2基準値との比較結果を基に取得した第2眠気パラメーターにより決められ、
前記眠気状態は、前記持続時間が前記第1基準持続時間より大きくて前記対象体のLF/HFが前記第1基準値より小さい時、前記第1眠気状態に決められ、
前記眠気状態は、前記持続時間が前記第2基準間隔より大きいまたは前記対象体のLF/HFが前記第2基準値より小さい時、前記第2眠気状態に決められることができる。

ここで、前記眠気状態は第3眠気状態を更に含み、前記第1眠気状態は、前記対象体が眠気を自覚はしないが身体的には睡眠状態に進入する可能性がある状態で、前記第2眠気状態及び前記第3眠気状態は眠気を自覚し、また、身体的にも睡眠状態に進入する可能性がある状態で、前記第3眠気状態は前記第2眠気状態より睡眠状態に進入する可能性が高い状態である。

ここで、前記眠気状態は、定常状態、第1段階眠気状態、第2段階眠気状態及び第3段階眠気状態を含み、
前記第1段階眠気状態は前記定常状態より前記対象体が睡眠状態に進入する可能性が高い状態を示し、
前記第2段階眠気状態は前記第1段階眠気状態より前記対象体が睡眠状態に進入する可能性が高い状態を示し、
前記第3段階眠気状態は前記第2段階眠気状態より前記対象体が睡眠状態に進入する可能性が高い状態を示し、
前記第1眠気パラメーターの値と前記第2眠気パラメーターの値が大きいほど前記対象体が睡眠状態に進入する可能性がさらに高い状態を示し、
前記第1眠気パラメーターの値と前記第2眠気パラメーター値が一致する場合一致する値を取得し、前記一致する値を基にして前記眠気状態を定常状態、第1段階眠気状態、第2段階眠気状態及び第3段階眠気状態の一つで決めることができる。

ここで、前記眠気状態は定常状態、第1段階眠気状態、第2段階眠気状態及び第3段階眠気状態を含み、
前記第1段階眠気状態は前記定常状態より前記対象体が睡眠状態に進入する可能性が高い状態を示し、
前記第2段階眠気状態は前記第1段階眠気状態より前記対象体が睡眠状態に進入する可能性が高い状態を示し、
前記第3段階眠気状態は前記第2段階眠気状態より前記対象体が睡眠状態に進入する可能性が高い状態を示し、
前記第1眠気パラメーターの値と前記第2眠気パラメーターの値が大きいほど前記対象体が睡眠状態に進入する可能性がさらに高い状態を示し、
前記第1眠気パラメーターの値と前記第2眠気パラメーター値が一致するか一致しない場合、前記第1眠気パラメーターの値と前記第2眠気パラメーター値のうちもっと大きい値を取得し、前記もっと大きい値を基にして前記眠気状態を定常状態、第1段階眠気状態、第2段階眠気状態及び第3段階眠気状態の一つで決めることができる。

ここで、前記眠気状態は定常状態、第1段階眠気状態、第2段階眠気状態及び第3段階眠気状態を含み、
前記第1段階眠気状態は前記定常状態より前記対象体が睡眠状態に進入する可能性が高い状態を示し、
前記第2段階眠気状態は前記第1段階眠気状態より前記対象体が睡眠状態に進入する可能性が高い状態を示し、
前記第3段階眠気状態は前記第2段階眠気状態より前記対象体が睡眠状態に進入する可能性が高い状態を示し、
前記第1眠気パラメーターの値と前記第2眠気パラメーターの値が大きいほど前記対象体が睡眠状態に進入する可能性がさらに高い状態を示し、
前記第1眠気パラメーターの値と前記第2眠気パラメーター値が一致するか一致しない場合、前記第1眠気パラメーターの値と前記第2眠気パラメーター値のうちさらに小さい値を取得し、前記さらに小さい値を基にして前記眠気状態を定常状態、第1段階眠気状態、第2段階眠気状態及び第3段階眠気状態の一つで決めることができる。

ここで、前記眠気状態は定常状態、第1段階眠気状態、第2段階眠気状態及び第3段階眠気状態を含み、
前記第1段階眠気状態は前記定常状態より前記対象体が睡眠状態に進入する可能性が高い状態を示し、
前記第2段階眠気状態は前記第1段階眠気状態より前記対象体が睡眠状態に進入する可能性が高い状態を示し、
前記第3段階眠気状態は前記第2段階眠気状態より前記対象体が睡眠状態に進入する可能性が高い状態を示し、
前記第1眠気パラメーターの値と前記第2眠気パラメーターの値が大きいほど前記対象体が睡眠状態に進入する可能性がさらに高い状態を示し、
前記第1眠気パラメーターの値と前記第2眠気パラメーター値が一致するか一致しない場合、前記第1眠気パラメーターの値と前記第2眠気パラメーター値のうち平均値を取得し、前記平均値を基にして前記眠気状態を定常状態、第1段階眠気状態、第2段階眠気状態及び第3段階眠気状態の一つで決めることができる。

ここで、前記方法を実行するプログラムが記録された記録媒体を通じて前記方法を実行することができる。

また他の一実施例によれば、心拍数、酸素飽和度、血圧及び体温のうち少なくとも２つ以上の生体指数を同時に表示するスマートミラー装置(Smart mirror device)であって、
反射ミラー表面、被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得するためのイメージ取得部と、
前記反射ミラー表面の後部に配置されて、前記反射ミラー表面を通過して視覚的情報を表示するディスプレイ部と、
前記イメージ取得部及び前記ディスプレイ部の動作を制御して非接触式により生体指数を取得するための制御部と、を含み、
前記制御部は、
第1時点に前記複数個のイメージフレームに含まれる第1イメージフレーム群に基づいて取得された第1生体指数が表示できるように前記ディスプレイ部を制御し、
第2時点に前記複数個のイメージフレームに含まれる第2イメージフレーム群に基づいて取得された第2生体指数が表示できるように前記ディスプレイ部を制御し、
前記第1生体指数及び前記第2生体指数に関連性が付与されるように前記第1イメージフレーム群及び前記第2イメージフレーム群は少なくとも一つのイメージフレームを共通で含み、
前記第1イメージフレーム群及び第2イメージフレーム群に共通で含まれる前記少なくとも一つのイメージフレームは、前記第1及び第2時点以前に前記反射ミラー表面を通じて前記被測定者に観測される前記被測定者の第1状態で取得されたイメージフレームを含む、スマートミラー装置が提供されることができる。

ここで、前記第1及び第2生体指数は心拍数、酸素飽和度、血圧、体温のうち少なくとも一つの生体指数を含むことができる。

ここで、前記第1イメージフレーム群及び前記第2イメージフレーム群は互いに同一であってもよい。

ここで、前記第1イメージフレーム群及び前記第2イメージフレーム群は互いに異なることができる。

ここで、前記第1時点及び前記第2時点は同じ時点である。

ここで、前記第1時点は前記第2時点より早い時点であり、前記第1イメージフレーム群及び第2イメージフレーム群に共通で含まれる前記少なくとも一つのイメージフレームは、前記第1時点以前に前記反射ミラー表面を通じて前記被測定者に観測される被測定者の第2状態で取得されたイメージフレームを含むことができる。

ここで、前記制御部は第3時点に前記複数個のイメージフレームに含まれる第3イメージフレーム群に基づいて取得された第3生体指数が表示されるように前記ディスプレイ部を制御し、
前記第1、第2及び第3生体指数に関連性が付与されるように前記第1、第2及び第3イメージフレーム群は少なくとも一つのイメージフレームを共通で含み、
前記第1、第2及び第3イメージフレーム群に共通で含まれる少なくとも一つのイメージフレームは前記第1、第2及び第3時点以前に前記反射ミラー表面を通じて前記被測定者に観測される前記被測定者の第1状態で取得されたイメージフレームを含むことができる。

ここで、前記制御部は第1時間の間前記複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレームに基づいて前記第1及び第2生体指数を取得し、第2時間の間前記複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに基づいて前記被測定者を認識し、前記第2時間は前記第1時間より短いが、前記第2時間は前記第1時間に含まれ、前記第1及び第2生体指数が表示される前に認識された前記被測定者に対する情報を表示することができる。

ここで、前記被測定者に対する情報は以前に測定されて保存された前記被測定者の前記第1及び第2生体指数である。

ここで、前記制御部は第4時点に第1情報が表示できるように前記ディスプレイ部を制御し、第5時点に第2情報が表示できるように前記ディスプレイを制御し、前記第1情報は天気情報及び時間情報を含み、前記第2情報は前記被測定者に対する情報を含み、前記第4時点は前記第5時点より早い時点であり、前記第5時点は前記第1及び第2時点より早い時点である。

ここで、前記第2情報は前記被測定者のスケジュール情報、投薬情報、認識情報、メッセンジャー情報、関心情報のうち少なくとも一つの情報を含むことができる。

ここで、前記制御部は前記第4時点に前記第1情報が表示できるように前記ディスプレイ部を制御し、前記第5時点に前記第1情報及び前記第2情報が表示できるように前記ティスプルレブを制御し、前記第2時点に前記第1情報、前記第2情報、前記第1生体指数及び前記第2生体指数が表示できるように前記ディスプレイ部を制御することができる。

ここで、前記複数個のイメージフレームに対する少なくとも３つの色チャネル値を基に前記第1生体指数及び前記第2生体指数を取得するように動作し、前記第1イメージフレーム群に含まれる第1イメージフレームを取得した時点から10秒以内に前記第1生体指数及び前記第2生体指数が全部表示されるように動作することができる。

ここで、前記制御部は前記イメージ取得部を通じて取得されたイメージフレーム内に複数の人に対するイメージが含まれる場合、優先順位により選択された前記複数の人から1人に対するイメージを基に前記第1及び第2生体指数を取得し、取得された前記第1及び第2生体指数が表示され、前記複数の人から選択された1人に対する情報が表示できるように前記ディスプレイ部を制御することができる。

ここで、前記制御部は第1被測定者を含むイメージフレームが取得された後、前記第1被測定者及び第2被測定者を含むイメージフレームが取得された場合、前記第1被測定者に対するイメージを基に前記第1及び第2生体指数を取得し、前記第1被測定者に対する情報が表示できるように前記ディスプレイ部を制御することができる。

ここで、前記制御部は前記取得されたイメージフレームに基づいて前記複数の人に対する優先順位を決めることができる。

ここで、前記制御部は前記イメージ取得部を通じて取得されたイメージフレーム内に第1被測定者及び第2被測定者に対するイメージが含まれる場合、前記複数個のイメージフレームに含まれる第4イメージフレーム群に基づいて前記第1被測定者に対する前記第1生体指数を取得し、前記複数個のイメージフレームに含まれる第5イメージフレーム群に基づいて前記第1被測定者に対する前記第2生体指数を取得し、前記複数個のイメージフレームに含まれる第6イメージフレーム群に基づいて前記第2被測定者に対する前記第1生体指数を取得し、前記複数個のイメージフレームに含まれる第7イメージフレーム群に基づいて前記第2被測定者に対する前記第2生体指数を取得するように動作し、前記第4及び第5イメージフレーム群は少なくとも一つのイメージフレームを共通で含み、前記第6及び第7イメージフレーム群は少なくとも一つのイメージフレームを共通で含むことができる。

ここで、前記制御部は前記第1生体指数に基づいて生体情報を取得し、第3時点に前記生体情報が表示できるように前記ディスプレイ部を制御するものの、リアルタイムで前記第1生体指数及び前記生体情報を表示するために前記第3時点に表示される前記生体情報は前記第1時点に表示される前記第1生体指数に基づいて取得され、前記第1時点は前記第3時点より早い時点である。

ここで、前記制御部は前記第1及び第2生体指数に基づいて前記生体情報を取得し、前記生体情報の正確度を向上させるために前記第3時点に表示される前記生体情報は、前記第1時点に表示される前記第1生体指数及び前記第2時点に表示される前記第2生体指数に基づいて取得され、前記第3時点は前記第1及び第2時点より遅れた時点である。

ここで、前記生体情報はコンディション情報、集中度情報、眠気情報、感情情報のうち少なくとも一つ以上の生体情報を含むことができる。

ここで、前記制御部は前記第1生体指数に基づいて生体情報を取得し、第3時点に前記生体情報が表示できるように前記ディスプレイ部を制御するものの、正確な生体情報を表示するために前記第3時点に表示される前記生体情報は、前記第3時点まで表示された前記第1生体指数に基づいて取得され、前記第3時点は前記第1時点より遅れた時点である。

ここで、前記第3時点に表示される前記生体情報は、前記第3時点まで表示された前記第1生体指数の平均値に基づいて取得されることができる。

ここで、前記制御部は前記第1及び第2生体指数に基づいて前記生体情報を取得し、前記第3時点に表示される前記生体情報は、前記第3時点まで表示された前記第1生体指数及び前記第3時点まで表示された前記第2生体指数に基づいて取得され、前記第3時点は前記第1及び第2時点より遅れた時点である。

ここで、前記第1生体指数が更新される周期と前記第2生体指数が更新される周期が互いに異なることができる。
ここで、前記制御部は情報提供状況に対し決めており、第1状況の場合、第1情報が表示できるように前記ディスプレイ部を制御し、第2状況の場合、第2情報が表示できるように前記ディスプレイ部を制御するものの、前記第1情報は第1及び第2生体指数を含み、前記第2情報は第1及び第2生体指数を含まないことがある。

ここで、前記制御部は前記被測定者の移動方向に基づいて前記情報提供状況に対し決めることができる。
ここで、前記スマートミラー装置は前記被測定者の移動方向を感知するための動作感知センサーを更に含むことができる。

ここで、前記制御部は前記取得された複数個のイメージフレームに基づいて前記情報提供状況に対し決めることができる。

ここで、前記第1情報は外部天気情報、前記被測定者のスケジュール情報、時間情報のうち少なくとも一つの情報を含み、前記第2情報は内部温度情報、内部湿度情報、内部空気情報、セキュリティー情報、活動時間情報のうち少なくとも一つの情報を含むことができる。

ここで、前記第1情報は少なくとも２つ以上の生体指数を含み、前記第2情報は天気情報、時間情報、ニュース情報、スケジュール情報、投薬情報のうち少なくとも一つの情報を含むことができる。

ここで、前記制御部は前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し少なくとも３つの色チャネル値を取得し、前記少なくとも３つの色チャネル値を基に第1差値及び第2差値を取得し、前記第1差値及び前記第2差値に基づいて前記第1生体指数及び前記第2生体指数を取得することができる。

また他の一実施例によれば、心拍数、酸素飽和度、血圧及び体温のうち少なくとも２つ以上の生体指数を同時に表示するスマートミラー装置(Smart mirror device)の動作方法であって、
オントリガー(on-trigger)を取得する段階と、
被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる第1イメージフレーム群に基づいて第1生体指数を取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる第2イメージフレーム群に基づいて第2生体指数を取得する段階と、
前記第1及び第2生体指数を表示する段階と、
オフトリガー(off-trigger)を取得する段階と、及び
前記被測定者に対する複数個のイメージフレーム取得を中止する段階と、を含み、
前記第1生体指数及び前記第2生体指数に関連性が付与されるように前記第1イメージフレーム群及び前記第2イメージフレーム群は少なくとも一つのイメージフレームを共通で含み、前記オントリガー(on-trigger)は少なくとも一つのセンサーから取得され、前記オフトリガー(off-trigger)は前記複数個のイメージフレームを取得するためのイメージセンサーから取得される、スマートミラーの動作方法が提供されることができる。

ここで、前記オントリガー(on-trigger)は、動作感知センサー、タッチセンサー、マウス、キーボードのうち少なくとも一つのセンサーから取得されることができる。

また他の一実施例によれば、心拍数、酸素飽和度、血圧及び体温のうち少なくとも一つ以上の生体指数を表示するスマートミラー装置(Smart mirror device)であって、
反射ミラー表面、複数個のイメージフレームを取得するためのイメージ取得部と、
前記反射ミラー表面の後部に配置されて、前記反射ミラー表面を通過して視覚的情報を表示するディスプレイ部と、
前記イメージ取得部の前部に配置されて、前記イメージ取得部の視野を開閉するための開閉部と、及び
前記イメージ取得部と前記ディスプレイ部の動作を制御して生体指数を取得するための制御部と、を含み、
前記開閉部の表面は反射ミラーから形成され、前記開閉部が開き状態である場合、前記制御部は前記生体指数及び少なくとも一つ以上の視覚的情報が前記ディスプレイ部を通じて表示できるように前記ディスプレイ部を制御し、前記開閉部が閉じ状態である場合、前記制御部は少なくとも一つ以上の視覚的情報が前記ディスプレイ部を通じて表示できるように前記ディスプレイ部を制御する、スマートミラー装置が提供されることができる。

ここで、前記制御部は前記開閉部が前記閉じ状態から前記開き状態になる場合、前記イメージ取得部からイメージフレームを取得するように前記イメージ取得部を制御し、前記開閉部が前記開き状態から前記閉じ状態になる場合、前記イメージ取得部からイメージフレームを取得しないように前記イメージ取得部を制御することができる。

０．用語の定義
本明細書で使用される「測定」用語は測って決めること、推測して決めること、所定量を基準にして他の量の大きさを測ることの全てを含む概念で理解されることができる。

本明細書で使用される「心拍数(Heart rate)」は、心臓拍動の数で理解され、これは心臓拍動の結果により心臓の近くで測定される拍動数を意味できる「心拍数」の概念と、心臓拍動の結果により生じた振動が末梢血管へ伝播したことを意味することができる「脈拍」の概念を全て含む概念で理解されることができる。

本明細書で使用される「血圧(Blood pressure)」は、心臓において血液を押し出す際に血管内に生じる圧力で理解され、これは測定部位に関係なく通常「血圧」として理解される値(例えば、上部腕の動脈から測定された値)で推測される値で理解されることができる。

本明細書で使用される「酸素飽和度(oxygen saturation)」は、血液内酸素の飽和程度で理解され、更に具体的には血液内の総ヘモグロビンに対する酸素ヘモグロビンの割合で理解されることができる。

本明細書で使用される「体温(Core Temperature)」は、人や動物が持つ体の温度で理解され、皮膚で測定されることができる「皮膚温度(Skin Temperature)」とは異って理解されることができる。

本明細書で使用される「皮膚温度(Skin Temperature)」は、測定される皮膚の表面温度で理解されることができる。

本明細書で使用される「イメージ(Image)」は、一つのイメージまたは映像に含まれる複数個のイメージを全て含む概念で理解されることができる。

本明細書で使用される「色チャネル(Color Channel)」は、色空間(Color space)を構成するそれぞれの軸として理解され、例えば、Redチャネル、Greenチャネル、BlueチャネルはRGB色空間を構成するRed軸、Green軸、Blue軸を意味し、このような色チャネルは2次元で構成されてもよく、3次元、4次元で構成されてもよい。

本明細書で使用される「被測定者に対するイメージ」は、被測定者の測定対象位置を含むイメージで理解され、例えば、測定位置が被測定者の顔である場合、被測定者に対する顔領域を含むイメージで理解されることができる。

本明細書で使用される「個人的、統計的データ」とは、年齢、性別、身長、体重など被測定者の収集可能な個人的、統計的データを意味することであり、被測定者の表情、皺、顔色など観測可能な個人的、統計的データを意味することもあり、被測定者が含まれたり被測定者と関連する集団を対象に算定された統計的データ(例えば、20台平均血圧、黄色人の平均皮膚色、30代男性平均身長、大韓民国男性の平均体重など)と共に数値化されることができる個人的、統計的データを意味することもできる。

本明細書で使用される「時系列データ」は、時間軸により羅列されたデータを意味してもよいが、これに対し限定されず、時間に対応することができるイメージフレーム軸により羅列されたデータを意味し、時間軸またはイメージフレーム軸により整列することができるデータを意味することで、通常「時系列データ」として理解されることもできる。

１．生体指数及び生体情報管理システム
「生体指数(physiological parameter)」は、測定または推定される人体の生理活動による結果を意味することであり、例えば、心拍数、酸素飽和度、血圧、体温、血流量などを含むが、これに対し限定されず、測定または推定される人体の生理活動による他の結果を意味してもよい。

「生体情報(physiological information)」は、生体指数など人体の生理活動による結果及び表情、姿勢、年齢など個人的、統計的データのうち少なくとも一部を考慮して算出されることができる情報を意味し、例えば、眠気情報、ストレス情報、興奮度情報、感情情報などを含むが、これに対し限定されない。

生体指数及び生体情報管理システムは、測定度が推定できる生体指数及び算出できる生体情報を保存または共有または分析してこれを活用した個人の健康などを総合管理できる管理システムを意味してもよい。

図1及び図2はそれぞれ一実施例による生体指数及び生体情報管理システムに関する図である。

図1を参照すれば、一実施例による生体指数及び生体情報管理システム(100)は、生体指数取得装置(10)及びサーバー(20)を含むことができる。

この時、前記生体指数取得装置(10)は、被測定者(subject)の生体指数(physiological parameter)を測定することができる。更に具体的に、前記生体指数取得装置(10)は、前記被測定者(subject)の生体指数を侵襲的に測定してもよく、非侵襲的かつ接触方式により測定してもよく、非接触方式により測定してもよい。

例えば、前記生体指数取得装置(10)は、前記被測定者に対する映像またはイメージを分析して、前記被測定者の心拍数、酸素飽和度、血圧など生体指数を測定することができるが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数取得装置(10)は、測定された生体指数を基に生体情報(physiological information)を算出することができる。更に具体的に、前記生体指数取得装置(10)は、前記測定された生体指数を基に生体情報を算出してもよく、前記測定された生体指数及び表情、姿勢年齢など個人的、統計的データを総合考慮して生体情報を算出してもよい。

例えば、前記生体指数取得装置(10)は、心拍数、酸素飽和度、血圧など測定された生体指数を基に前記被測定者の感情情報、眠気情報など生体情報を算出できるが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数取得装置(10)は、前記測定された生体指数及び前記算出された生体情報を保存することができる。例えば、前記生体指数取得装置(10)は、前記被測定者の測定された生体指数及び算出された生体情報を内部メモリーに保存できるが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数取得装置(10)は、前記測定された生体指数及び前記算出された生体情報を表示することができる。例えば、前記生体指数取得装置(10)は、ディスプレイを更に含み、前記ディスプレイを利用して前記被測定者に対する測定された生体指数及び算出された生体情報を表示することができるが、これに対し限定せず、外部ディスプレイにより表示できるように該当情報を伝送することもできる。

また、前記生体指数はディスプレイを通じて一度表示されてもよく、リアルタイム的に変わる生体指数が持続的に表示されてもよい。

また、前記生体指数取得装置(10)は、前記サーバー(20)を向かって前記被測定者に対する前記生体指数及び前記生体情報を伝送することができる。

この時、前記サーバー(20)へ向かって転送される前記生体指数及び前記生体情報は、個人データとして前記サーバー(20)に保存されることができる。例えば、被測定者Aから測定された生体指数及び算出された生体情報は、前記被測定者Aに対するデータとして前記サーバー(20)に保存され、被測定者Bから測定された生体指数及び算出された生体情報は、前記被測定者Bに対するデータとして前記サーバー(20)に保存されることができる。

また、前記サーバー(20)は、必要に応じて外部端末と通信して被測定者に対する生体指数及び生体情報を伝送することができる。例えば、前記サーバー(20)に生体指数及び生体情報データが保存された被測定者Aの人が診療を受けるために病院を訪問した場合、被測定者Aを診療するための医師は、被測定者Aに対する生体指数及び生体情報を利用することができる。この時、前記サーバー(20)は、前記病院に配置される外部端末から被測定者Aに対する生体指数及び生体情報データの伝送を要求される場合、前記外部端末と通信して前記被測定者Aに対する生体指数及び生体情報データを伝送することができる。

このように、前記生体指数及び生体情報管理システム(100)は、個人の健康に対する持続的かつ総合的である管理サービスを提供するためのベースになることができ、上述した例示のみではなく、前記生体指数及び生体情報管理システム(100)は、持続的に測定し保存して管理される生体指数及び生体情報を活用した多様な総合管理サービスを提供するためのベースになることは自明的な事実である。

また、図2を参照すれば、一実施例による生体指数及び生体情報管理システム(100)は、イメージ取得装置(30)及びサーバー(20)を含むことができる。
この時、前記イメージ取得装置(30)は、被測定者に対する映像またはイメージを取得することができる。

また、前記サーバー(20)は、前記イメージ取得装置(30)から被測定者に対する映像またはイメージを取得することができる。

また、前記サーバー(20)は、入力装置、外部端末などから被測定者に対する個人的、統計的データを取得することができる。

また、前記サーバー(20)は、前記取得された映像またはイメージを基に前記被測定者の生体指数を測定することができる。例えば、前記サーバー(20)は、前記取得された映像またはイメージを分析して前記被測定者の心拍数、酸素飽和度、血圧など生体指数を測定することができるが、これに対し限定されない。

また、前記サーバー(20)は測定された生体指数を基に生体情報を算出することができる。更に具体的に、前記サーバー(20)は、前記測定された生体指数を基に生体情報を算出することもでき、前記測定された生体指数及び表情、姿勢、年齢など個人的、統計的データを総合考慮して生体情報を算出することができる。

例えば、前記サーバー(20)は、心拍数、酸素飽和度、血圧など測定された生体指数を基に前記被測定者の感情情報、眠気情報など生体情報を算出できるが、これに対し限定されない。

また、前記サーバー(20)は前記測定された生体指数及び前記算出された生体情報を保存することができる。

また、前記イメージ取得装置(30)及び前記サーバー(20)を含む生体指数及び生体情報管理システム(100)は、図1により説明された生体指数及び生体情報管理システムの機能を実行できることは明確なので、繰り返し説明は省略することにする。

2.生体指数取得装置の多様な実施例
図3は一実施例による生体指数取得装置を説明するための図である。

図3を参照すれば、一実施例による生体指数取得装置(1000)は、イメージ取得部(1010)、制御部(1020)、保存部(1030)及び通信部(1040)を含むことができる。ただし、前記生体指数取得装置(1000)は、前記イメージ取得部(1010)、前記制御部(1020)、前記保存部(1030)及び前記通信部(1040)中の少なくとも一部のみを含むことができる。例えば、前記生体指数取得装置(1000)は、前記イメージ取得部(1010)及び前記制御部(1020)のみを含むが、これに対し限定されず、多様な方式により具現されることができる。

また、前記イメージ取得部(1010)は、被測定者に対する映像またはイメージを取得することができる。更に具体的に、前記イメージ取得部(1010)は撮影装置を含み、前記撮影装置を利用して前記被測定者に対する映像またはイメージを取得でき、または、前記生体指数取得装置(1000)の外部に配置される撮影装置から前記被測定者に対する映像またはイメージを取得することができるが、これに対し限定されない。

また、前記イメージ取得部(1010)が撮影装置から被測定者に対する映像またはイメージを取得する場合、前記撮影装置は、可視光イメージを取得するための可視光カメラ(Visible camera)、赤外線イメージを取得するための赤外線カメラ(IR camera)等により提供されるが、これに対し限定されず、可視光イメージ及び赤外線イメージを取得するためのハイブリッドタイプのカメラにより提供されることもできる。

また、前記撮影装置が可視光イメージを取得する場合、取得された可視光イメージは、少なくとも一つ以上の色チャネル(Color Channel)値から取得されることができる。例えば、前記取得された可視光イメージは、赤(Red)、緑(Green)、青(Blue)により示すRGB色空間の色チャネル値から取得され、色(Hue)、彩度(Saturation)、明度(Value)により示されるHSV色空間の色チャネル値から取得されることもできるが、これに対し限定されず、YCrCb、YiQなど多様な色空間の色チャネル値から取得されることができる。

また、前記撮影装置が赤外線イメージを取得する場合、前記撮影装置は、前記撮影装置内部または外部に配置される赤外線照明を通じて赤外線イメージを取得することができる。この時、前記赤外線照明は、750nm～3000nmの波長帯域である近赤外線(Near infrared)領域の赤外線を照射すが、これに対し限定されず、中赤外線領域(middle infrared)、遠赤外線領域(Far infrared)及極端赤外線領域(extreme infrared)の赤外線を照射することもできる。

また、前記制御部(1020)は、前記イメージ取得部(1010)から取得された被測定者に対するイメージを利用して生体指数を取得することができる。

例えば、前記制御部(1020)は、前記イメージ取得部(1010)から取得された被測定者に対するイメージを分析して、前記被測定者の心拍数、酸素飽和度、血圧、体温など生体指数を取得することができるが、これに対し限定されず多様な生体指数を取得することができる。

また、前記制御部(1020)は前記取得された生体指数を基に生体情報を算出することができる。

例えば、前記制御部(1020)は、心拍数、酸素飽和度、血圧、体温など取得された生体指数を基に前記被測定者の感情情報、眠気情報など生体情報を算出できるが、これに対し限定されず多様な生体情報を算出することができる。

また、前記制御部(1020)は、前記イメージ取得部(1010)、前記保存部(1030)、及び前記通信部(1040)中の少なくとも一部の動作を制御することができる。

また、前記保存部(1030)は、前記制御部(1020)から取得された生体指数及び生体情報を保存することができる。更に具体的に、前記保存部(1030)は、一人の被測定者に対する生体指数及び生体情報を保存することもでき、何人の被測定者などに対する生体指数及び生体情報をそれぞれ保存することもできる。

また、前記通信部(1040)は、前記制御部(1020)から取得された生体指数及び生体情報を伝送することができる。更に具体的に、前記通信部(1040)は前記制御部(1020)から取得された生体指数及び生体情報を管理サーバーに向かって伝送することもでき、使用者の端末に向かって伝送することもできる。

3.生体指数及び生体情報取得方法の多様な実施例
3.1生体指数取得方法
図4は一実施例による生体指数取得方法を示すフローチャートである。

図4を参照すれば一実施例による生体指数取得方法(1100)は、被測定者に対するイメージを取得する段階(S1110)を含むことができる。

この時、被測定者に対するイメージを取得するために可視光カメラ、赤外線カメラなど多様なカメラを利用してイメージを取得し、または多様なカメラからイメージを取得できることは上記で説明しているため、詳細な説明は省略する。

また、一実施例による生体指数取得方法(1100)は、皮膚領域を検出する段階(S1120)を含むことができる。

この時、前記皮膚領域は、前記被測定者に対するイメージのうち前記被測定者の皮膚領域と推定できる領域を意味してもよい。

また、前記皮膚領域は、心臓拍動による血管の変化を良好に反映することができ、このように前記皮膚領域を検出することは生体指数取得における正確性を向上させることができる。

また、一実施例によれば前記皮膚領域を検出するために、血管の拡張による色の変化を反映できる皮膚領域を除いた前記被測定者の目、髪の毛など皮膚以外の領域が除去される。例えば、前記被測定者の目、髪の毛など皮膚以外の領域の色彩値を黒色などの意味のない値で置き換えるが、これに対し限定されない。

また、一実施例によれば前記皮膚領域を検出するために、特定色空間が利用されることができる。例えば、皮膚領域を検出する段階(S1120)は、取得された被測定者に対するイメージをYCrCb色空間の値で置き換え、前記YCrCb色空間と表現されるイメージを基に皮膚領域が検出されるが、これに対し限定されない。

また、前記皮膚領域を検出するために従来知らされた多様な技法を利用して皮膚領域を検出できることは自明である。

また、一実施例による生体指数取得方法(1110)は、関心領域を設定する段階(S1130)を含むことができる。

この時、前記関心領域は取得された被測定者に対するイメージ中のデータ処理を行うために、関心がある領域を意味することもあり、生体指数を取得するためにデータ処理に利用される領域を意味することもあるが、これに対し限定されない。

また、一実施例によれば前記関心領域を設定するために、被測定者の顔領域が設定されることができる。例えば、前記被測定者の顔内に含まれる関心領域を設定するために前記被測定者の顔領域が設定されることができる。

更に具体的に、設定された前記被測定者の顔領域の中心を基に一定比率を有する領域が、関心領域として設定されることができる。

例えば、前記被測定者の顔領域の中心を基に縦で80%、横で60%クロップすることができるが、これに対し限定されない。

また、一実施例によれば前記関心領域を設定するために、特徴点を利用することができる。例えば、取得された被測定者に対するイメージにより前記被測定者の鼻領域が特徴点から抽出され、抽出された特徴点を基に関心領域を設定するが、これに対し限定されない。

更に具体的に、設定された顔領域に対し抽出された特徴点を中心に所定の大きさを有する領域が関心領域として設定されるが、これに対し限定されない。

また、一実施例によれば前記関心領域を設定するために、複数個の特定点を利用することができる。例えば、取得された被測定者に対するイメージにより前記被測定者の目及び鼻領域が特徴点から抽出され、抽出された特徴点などを基に関心領域が設定されることができる。

また、連続的に取得される複数個のイメージのそれぞれに対して関心領域が設定される場合、複数個のイメージのそれぞれに対する関心領域を独立的に設定することができ、関連性があるように設定することもできる。

例えば、複数個のイメージのそれぞれに対する関心領域を関連性があるように設定するために、複数個のイメージのそれぞれに対する被測定者の顔領域が設定され、第1イメージフレームに設定された顔領域の中心と、第1イメージフレームの次に取得される第2イメージフレームに設定された顔領域の中心の間の差が臨界値を超えない場合、第2イメージフレームの顔領域は、第1イメージフレームに設定された顔領域と同一に設定されるが、これに対し限定されない。

また、第1イメージフレームに設定された顔領域の中心と、前記第2イメージフレームに設定された顔領域の中心の間の差が臨界値を超える場合、第2イメージフレームの顔領域は、第1イメージフレームに設定された顔領域と異なるように設定されるが、これに対し限定されない。

また、一実施例による関心領域は取得しようとする生体指数により身体部位の一部を含んだり、顔の一部を含むように設定し、少なくとも一つ以上の関心領域が設定されることができる。

例えば、生体指数のうち心拍数を取得するために、前記関心領域は頬領域の少なくとも一部を含むように設定されることができる。更に具体的に、前記関心領域は、血流により血管の拡張程度をよく反映できて、心拍数の取得が容易な頬領域を含むように設定されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、生体指数のうち血圧を取得するために、前記関心領域は少なくとも２つ以上に設定され、更に具体的に、前記関心領域は、血流の流れを反映するために、顔の上部領域を含む関心領域と顔の下部領域を含む関心領域で設定されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、生体指数のうち血圧を取得するために前記関心領域は少なくとも２つ以上に設定され、更に具体的に、前記関心領域は心臓から互いに距離が異なる２つ以上の関心領域に設定されることができる。例えば、前記関心領域は、手領域を含む関心領域と、顔領域を含む関心領域に設定されるが、これに対し限定されない。

また、一実施例による生体指数取得方法(1110)は、関心領域に対するデータを処理する段階(S1140)を含むことができる。

また、前記関心領域に対するデータを処理するために、前記関心領域に対する色チャネル値が抽出されることができる。この時、色チャネル値は、前記関心領域に含まれるピクセルの色チャネルのピクセル値の平均値であってもよく、平均ピクセル値として称されることもある。

例えば、RGB色空間による色チャネル値が抽出される場合、前記関心領域に含まれる各ピクセルのRedチャネルのピクセル値、Greenチャネルのピクセル値、Blueチャネルのピクセル値が抽出され、前記関心領域に含まれるRedチャネルのピクセル値の平均値であるRedチャネル値、Blueチャネルのピクセル値の平均値であるBlueチャネル値、及びGreenチャネルのピクセル値の平均値であるGreenチャネル値が抽出されるが、これに対し限定されず、HSV,YCrCb色空間などの多様な色空間による色チャネル値が抽出されることができる。

また、特定色空間により抽出された色チャネル値は、他の色空間に変換されることができる。例えば、RGB色空間により抽出された色チャネル値は、HSV,YCrCb色空間など多様な色空間による色チャネル値に変換されることができる。

また、前記関心領域に対するデータを処理するために、抽出された色チャネル値は多様な色空間により抽出された色チャネル値の少なくとも一部に加重値を適用して組合わせた色チャネル値であってもよい。

また、前記色チャネル値は連続的に取得される複数個のイメージフレームのそれぞれに対し抽出され、少なくとも一部のイメージフレームに対し抽出されることもできる。

また、一つのイメージフレームから抽出された色チャネル値は、演算等を通して加工されることができる。更に具体的に、一つのイメージフレームから取得された複数個のチャネル値は、互いに加えたり抜くなどの演算を通じて加工されてもよく、例えば、一つのイメージフレームから取得されたGreenチャネル値とRedチャネル値は、差分演算を通じて加工されるが、これに対し限定せず、多様なチャネル値が多様な演算を通じて加工されることができる。

また、複数個のイメージフレームのそれぞれから抽出された色チャネル値または加工値は、演算等を通して加工されることができる。更に具体的に、複数個のイメージフレームのそれぞれから抽出された色チャネル値または色チャネル値の加工値は、一定区間の平均を求めたり、偏差を求めるなどの演算を通じて加工されるが、これに対し限定されず、一定区間の間の最大値、最小値の差を求めてもよく、多様な演算を通じて加工されることができる。

また、複数個のイメージフレームのそれぞれから抽出された色チャネル値及び色チャネル値の加工値が処理されて、少なくとも一つの時系列データが取得されることができる。

また、色チャネル値、加工値及び時系列データ中の少なくとも一部を基に生体指数を取得するための特徴値が抽出されることができる。例えば、時系列データの周波数成分に基づいて心拍数を取得するための周波数成分が抽出されるが、これに対し限定されない。

また、一実施例による生体指数取得方法(1110)は生体指数を取得する段階(S1150)を含むことができる。

また、前記生体指数を取得するために前記関心領域から抽出された特徴値を利用することができる。例えば、前記関心領域から抽出された時系列データの周波数成分を基に心拍数を取得することができるが、これに対し限定されない。

また、関心領域に対するデータを処理する段階(S1140)、及び生体指数を取得する段階(S1150)は、各生体指数により異なるため、より詳細な内容は該当する部分で詳細に記述することにする。

図5は一実施例による生体指数取得方法を示す図である。

図5を参照すれば、被測定者に対するイメージ(1161)は顔領域を含んでもよく、皮膚領域を検出でき(1162)、関心領域を検出することができる(1163)。これに対する詳細な説明は上述したので、繰り返し説明は省略することにする。

また、図5を参照すれば、関心領域に対する色チャネル値が抽出され(1164)、抽出された色チャネル値が処理されることができ(1165)、これを基に生体指数が取得されることができる(1166)。

ただし、これに対し対して、下記の該当する部分で詳細に記述することにする。

3.2生体情報取得方法
図6は一実施例による生体情報取得方法を示すフローチャートである。

図6を参照すれば、一実施例による生体情報取得方法は生体指数を取得する段階(S1210)を含むことができる。
この時、前記生体指数は上述した生体指数取得方法によって取得されるが、これに対し限定せず、ECGセンサーなど外部センサーによって取得されることができる。

また、前記生体指数に対する繰り返し説明は省略することにする。

また、一実施例による生体情報取得方法は、個人的、統計的データを取得する段階(S1220)を含むことができる。

この時、前記個人的、統計的データは、年齢、性別など被測定者の収集可能な個人的、統計的データを意味してもよく、被測定者の表情、皺など観測可能な個人的、統計的データを意味してもよいが、これに対し限定せず、生体情報を取得するための生体指数を除いた多様な個人的、統計的データになることができる。

また、一実施例による生体情報取得方法は生体情報を取得する段階(S1230)を含むことができる。

この時、前記生体情報は、被測定者の眠気情報、感情情報などであってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記生体情報を取得するために前記生体指数が利用されることができる。例えば、前記眠気情報を取得するために前記生体指数のうち心拍数が利用されることができる。更に具体的に、被測定者の心拍数が基準心拍数以下になる場合、前記被測定者が眠気状態であると見ることができ、基準心拍数以下になる時間に従って前記被測定者の眠気程度を取得することができる。

また、例えば、前記感情情報を取得するために、前記生体指数のうち心拍数及び血圧が利用されることができる。更に具体的に、被測定者の心拍数及び血圧が基準心拍数及び血圧以上になる場合、前記被測定者が興奮状態にあると見ることができる。

また、前記生体情報を取得するために前記生体指数及び前記個人的、統計的データが利用されることができる。例えば、前記眠気情報を取得するために心拍数及び被測定者の年齢、性別などの個人的、統計的データが利用されることができる。

また、例えば、前記感情情報を取得するために心拍数、血圧及び被測定者の表情、年齢、性別など個人的、統計的データが利用されることができる。
また、前記生体情報を取得するために前記生体指数及び前記個人的、統計的データに加重値を付与することができる。例えば、前記生体情報を取得するために前記生体指数及び前記個人的、統計的データにそれぞれ異なる加重値を付与してもよく、被測定者によりそれぞれ異なる加重値を付与してもよい。

3.3生体指数取得モデルを利用した生体指数取得方法
図7及び図8は生体指数取得モデルを利用する生体指数取得方法を説明するための図である。

図7の(a)は一実施例による生体指数取得モデル(1302)を利用した生体指数取得方法(1300)に対し示す図である。
この時、一実施例による生体指数取得モデル(1302)は、マシンランニング(Machine learning)方法で具現されることができる。例えば、前記生体指数取得モデル(1302)は、指導学習を通じて具現されたモデルであってもよいが、これに対し限定されず、非指導学習、準指導学習、強化学習等を通して具現されたモデルである。

また、一実施例による生体指数取得モデル(1302)は、人工神経網(artificial neural network,ANN)で具現されることができる。例えば、前記生体指数取得モデル(1302)は、フィードフォワードニューラルネットワーク(Feedforward neural network)、RBFネットワーク(radial basis function network)、またはコホネン自己組織化ネットワーク(kohonen self-organizing network)等で具現されるが、これに対し限定されない。

また、一実施例による生体指数取得モデル(1302)は、深層神経網(Deep neural network,DNN)で具現されることができる。例えば、前記生体指数取得モデル(1302)は、畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional neural network、CNN)、回帰型ニューラルネットワーク(Recurrent neural network,RNN)、LSTM(Long Short Term Memory Network)またはGRUs(Gated Recurrent Units)等で具現されるが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数取得モデル(1302)に入力されるイメージ(1301)は、取得されたイメージデータ自身である。

また、前記生体指数取得モデル(1302)に入力されるイメージ(1302)は、前処理されたイメージデータである。例えば、前記イメージ(1302)は、オイラー動画像誇張(eulerian video Magnification)されが、これに対し限定せずに取得されたRGB値の平均値を求めるなどの多様な前処理になることができる。

また、取得された生体指数(1303)は、心拍数、酸素飽和度、血圧、体温などになることができる。

また、取得された生体指数(1303)は一つであってもよく、複数個の生体指数が同時に取得されることができる。例えば、前記生体指数取得モデル(1302)の結果から心拍数が取得されるが、これに対し限定せずに、前記生体指数取得モデル(1302)の結果から心拍数及び血圧が同時に取得されることもできる。

また、図7の(b)は、他の一実施例による生体指数取得モデル(1354)を利用した生体指数取得方法(1350)に対し示す図である。

この時、前記生体指数取得モデル(1354)は、イメージ(1351)から抽出された特徴(1352)及び個人的、統計的データ(1353)を入力値として取得することができる。例えば、前記イメージ(1351)から色チャネル値に対する時系列データの特徴が抽出され、前記生体指数取得モデル(1354)は、前記色チャネル値に対する時系列データ及び個人的、統計的データを入力値により取得し、生体指数(1355)結果から算出することができる。

また、前記個人的、統計的データは、年齢、性別、身長、体重など被測定者の収集可能な個人的、統計的データを意味してもよく、被測定者の表情、皺、顔色など観測可能な個人的、統計的データを意味してもよく、平均血圧、平均色、平均身長、平均体重など数値化されることができる個人的、統計的データを意味することもできる。

また、前記生体指数取得モデル(1354)は、上述した生体指数取得モデル(1302)の内容が適用されることがあるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、図8は、また他の一実施例による生体指数取得モデル(1405)を利用した生体指数取得方法(1400)に対し示す図である。

この時、前記生体指数取得方法(1400)は特徴抽出モデル(1402)を含んでもよく、一実施例による特徴抽出モデル(1402)は、マシンランニング(Machine learning)方法により具現されることができる。例えば、特徴抽出モデル(1402)は、指導学習を通じて具現されたモデルであってもよいが、これに対し限定されず、非指導学習、準指導学習、強化学習等を通して具現されたモデルである。

また、一実施例による特徴抽出モデル(1402)は、人工神経網(artificial neural network,ANN)で具現されることができる。例えば、前記生体指数取得モデル(1302)は、フィードフォワードニューラルネットワーク(Feedforward neural network)、RBFネットワーク(radial basis function network)、またはコホネン自己組織化ネットワーク(kohonen self-organizing network)等で具現されるが、これに対し限定されない。

また、一実施例による特徴抽出モデル(1402)は、深層神経網(Deep neural network,DNN)で具現されることができる。例えば、前記生体指数取得モデル(1302)は、畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional neural network、CNN)、回帰型ニューラルネットワーク(Recurrent neural network,RNN)、LSTM(Long Short Term Memory Network)またはGRUs(Gated Recurrent Units)等で具現されるが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数取得モデル(1405)は前記特徴抽出モデル(1402)から抽出された特徴(1403)及び個人的、統計的データ(1404)を入力値から取得でき、これを基に生体指数(1406)を結果から算出することができる。

また、前記生体指数取得モデル(1405)は上述した生体指数取得モデル(1302)の内容が適用されることがあるので、繰り返し説明は省略することにする。

図7及び図8を利用して説明した例示とともに生体指数を取得するために、マシンランニング、人工神経網または深層神経網モデルが利用されることができる。

4.生体指数取得の多様な実施例
4.1心拍数測定方法の多様な実施例
生きている生物の身体において、心臓が拍動する場合、心臓の拍動によって血液が全身へ運搬されることができる。この時、血液は血管を流れることになり、時間により血管の体積が変わり、血管に含まれる血液量が変わることができる。

従って、血管の体積の変化または血液量の変化を測定する場合、心拍数を取得することができる。例えば、血管に含まれる血液量が変わる場合、血液に含まれるヘモグロビン(hemoglobin)及び酸素ヘモグロビン(oxyhemoglobin)の量が変わり、これに伴い、血液によって反射する光の量が変わることができる。従って、このように血液によって反射する光の量の変化を測定する場合、心拍数を取得することができる。

また、上述した例示的原理の他にも光により心拍数を測定するための多様な原理が適用されるは自明である。

図9は一実施例による心拍数測定方法を説明するためのフローチャートである。

図9を参照すれば、一実施例による心拍数測定方法(1500)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに対し、イメージを取得する段階(S1510)と、皮膚領域を検出する段階(S1520)と、関心領域を検出する段階(S1530)と、及び、関心領域に対するデータを処理する段階(S1540)とのうち少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

また、前記イメージを取得する段階(S1510)、前記皮膚領域を検出する段階(S1520)、及び前記関心領域を検出する段階(S1530)は上述したように、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記関心領域に対するデータを処理する段階(S1540)は取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに対し実行されることができる。

また、前記関心領域に対するデータを処理するために取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに対し前記関心領域に対する色チャネル値が抽出されることができる。この時、前記色チャネル値は前記関心領域に含まれるピクセルの色チャネル値の平均値であってもよく、平均ピクセル値として称されることができる。

また、前記関心領域に対するデータを処理する段階(S1540)の詳細な内容は上述したように、繰り返し説明は省略することにする。

また、一実施例による心拍数測定方法(1500)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し時系列データを抽出する段階(S1550)、及び心拍数を取得する段階(S1560)中の少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

また、前記時系列データを抽出する段階(S1550)は、前記取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し実行することができる。

この時、前記イメージフレーム群は、連続的や不連続的な複数個のイメージフレーム群を意味してもよい。例えば、前記イメージフレーム群は、第1イメージフレームから第180イメージフレームまで連続的なイメージフレームのグループを意味してもよいが、これに対し限定されず、第1イメージフレームから第180イメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレームのグループを意味することもできる。

また、前記心拍数を取得する段階(S1560)は、前記取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し実行することができる。

この時、前記心拍数を取得するために前記取得された時系列データの周波数成分が抽出されることができる。例えば、前記心拍数を取得するために前記時系列データはフーリエ変換(fourier transform,FT)により変換されて周波数成分が抽出されるが、これに対し限定されず、前記時系列データは高速フーリエ変換(Fast fourier transform,FFT)、離散フーリエ変化(discrete fourier transform,DFT)、STFT(short time fourier transfom)等により変換されるが、これに対し限定されず周波数成分を抽出するための多様な処理が行われることができる。

また、前記心拍数は一つの心拍数を基に取得され、少なくとも２つ以上の心拍数を基に取得されることができる。例えば、一つの時系列データを基に一つの心拍数が取得され、また他の一つの時系列データを基にまた他の一つの心拍数が取得されることができ、取得された少なくとも２つ以上の心拍数を基に最終心拍数が取得されることもできるが、これに対し限定されない。

4.2酸素飽和度測定方法の多様な実施例
酸素飽和度(SPO2)は、ヘモグロビンに結合された酸素の量を意味することであり、血液内の総ヘモグロビンに対する酸素ヘモグロビンの割合で示すことができる。

また、ヘモグロビンと酸素ヘモグロビンは、一つの波長を有する光に対して同じまたは他の吸収率を有することができる。例えば、ヘモグロビンと酸素ヘモグロビンは700nm帯域の光に対し吸収度が異なり、1000nm帯域の光に対し吸収度が異なることができ、800nm帯域の光に対し吸収度が類似することができる。

また、血管に含まれる血液量が変わる場合、血液に含まれるヘモグロビン及び酸素ヘモグロビンの量が変わることができる。

従って、第1波長帯域の光に対するヘモグロビンの吸光係数、酸素ヘモグロビンの吸光係数、第2波長帯域の光に対するヘモグロビンの吸光係数、酸素ヘモグロビンの吸光係数、血液量の変化による第1波長帯域の光の変化程度及び血液量の変化による第2波長帯域の光の変化程度を利用すれば酸素飽和度を取得することができる。

例えば、第1波長帯域の光に対する酸素ヘモグロビンの吸光度をε_１、第1波長帯域の光に対するヘモグロビンの吸光度をε_２、第2波長帯域の光に対する酸素ヘモグロビンの吸光度をε_３、第2波長帯域の光に対するヘモグロビンの吸光度をε_４、酸素ヘモグロビンの比率をSのとき、次のような数学式1が成立し、
＜数学式1＞

酸素飽和度はS*100(%)と示されるが、これに対し限定されない。

また、上述した例示的原理の他にも光により酸素飽和度を測定するための多様な原理が適用されることは自明である。

図10は一実施例による酸素飽和度測定方法を説明するためのフローチャートである。

図10を参照すれば、一実施例による酸素飽和度測定方法(1600)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに対し、イメージを取得する段階(S1610)と、皮膚領域を検出する段階(S1620)と、関心領域を検出する段階(S1630)と、及び、関心領域に対する少なくとも２つの色チャネル値を処理する段階(S1640)とのうち少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

また、前記イメージを取得する段階(S1610)、前記皮膚領域を検出する段階(S1620)、及び、前記関心領域を検出する段階(S1630)は上述したように、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記関心領域に対する少なくとも２つの色チャネル値を処理する段階(S1640)は、上述した関心領域に対するデータを処理する段階の動作を実行することができるため、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記二つの色チャネルは、ヘモグロビンの吸光度及び酸素ヘモグロビンの吸光度を考慮して選択されることができる。例えば、RGB色空間を利用する場合、ヘモグロビンの吸光度が酸素ヘモグロビンの吸光度より高いRedチャネルと、酸素ヘモグロビンの吸光度がヘモグロビンの吸光度より高いBlueチャネルが選択されるが、これに対し限定されない。

また、一実施例による酸素飽和度測定方法(1600)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し少なくとも２つの色チャネル値に対する時系列データを抽出する段階(S1650)、及び酸素飽和度を取得する段階(S1660)中の少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

また、前記少なくとも２つの色チャネル値に対する時系列データを抽出する段階(S1650)は、前記取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し実行することができる。

この時、前記イメージフレーム群は、連続的や不連続的な複数個のイメージフレーム群を意味してもよい。例えば、前記イメージフレーム群は、第1イメージフレームから第180イメージフレームまで連続的なイメージフレームのグループを意味してもよいが、これに対し限定せず、第1イメージフレームから第180イメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレームのグループを意味することもできる。

また、前記酸素飽和度を取得する段階(S1660)は、前記取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し実行することができる。

この時、前記酸素飽和度を取得するために前記取得された少なくとも２つの時系列データのAC成分及びDC成分が利用されることができる。この時、AC成分は時系列データの最大値及び最小値の差を意味してもよく、最大値平均及び最小値平均の差を意味してもよくが、これに対し限定されず、通常のAC成分として理解されることができる。また、DC成分は時系列データの平均値として理解されるが、これに対し限定されず、通常のDC成分として理解されることができる。

また、前記酸素飽和度を取得するために、数学式が利用されることができる。

例えば、Redチャネルに対する酸素ヘモグロビンの吸光度をε_１、Redチャネルに対するヘモグロビンの吸光度をε_２、Blueチャネルに対する酸素ヘモグロビンの吸光度をε_３、Blueチャネルに対するヘモグロビンの吸光度をε_４、酸素ヘモグロビンの比率をSにするとき、次のような数学式2が成立する。

＜数学式2＞

この時、酸素飽和度はS*100(%)としめされるが、これに対し限定されない。

また、上述した例示的数学式の他にも少なくとも2つの色チャンネル値を利用して酸素飽和度を求めるための多様な数学式が利用されることは自明である。

また、前記酸素飽和度は一つの酸素飽和度を基に取得され、少なくとも２つ以上の酸素飽和度を基に取得されることができる。例えば、少なくとも２つの時系列データを基に一つの酸素飽和度が取得され、また他の少なくとも２つの時系列データを基にまた他の一つの酸素飽和度が取得されることができ、取得された少なくとも２つ以上の酸素飽和度を基に最終酸素飽和度が取得されることもできるが、これに対し限定されない。

また、より正確な酸素飽和度を取得するために最終取得された酸素飽和度及びオキシメーター(oxymeter)が利用されることができる。

図11は他の一実施例による酸素飽和度測定方法を説明するためのフローチャートである。

図11を参照すれば、一実施例による酸素飽和度測定方法(1700)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに対し、イメージを取得する段階(S1710)と、皮膚領域を検出する段階(S1720)と、関心領域を検出する段階(S1730)と、及び、関心領域に対する少なくとも一つの色チャネル値を処理する段階(S1740)とのうち少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

また、一実施例による酸素飽和度測定方法(1700)は、複数個のIR(Infrared)イメージフレームを取得でき、取得された複数個のIRイメージフレームのうち少なくとも一つのIRイメージフレームに対し、IRイメージを取得する段階(S1711)と、皮膚領域を検出する段階(S1721)と、関心領域を検出する段階(S1731)と、及び、関心領域に対するIRデータを処理する段階(S1741)とのうち少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

また、前記イメージを取得する段階(S1710,S1711)、前記皮膚領域を検出する段階(S1720,S1721)、及び前記関心領域を検出する段階(S1730,S1731)は上述したように、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記関心領域に対する少なくとも一つの色チャネル値を処理する段階(S1740)、及び前記関心領域に対するIRデータを処理する段階(S1741)は、上述したように関心領域に対するデータを処理する段階の動作を実行することができるため、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記少なくとも一つの色チャネル及び前記IRの波長帯域は、ヘモグロビンの吸光度及び酸素ヘモグロビンの吸光度を考慮して選択されることができる。例えば、RGB色空間を利用する場合、ヘモグロビンの吸光度が酸素ヘモグロビンの吸光度より高いRedチャネルが選択されることができ、酸素ヘモグロビンの吸光度がヘモグロビンの吸光度より高い880nm帯域のIR波長帯域が選択されるが、これに対し限定されない。

また、一実施例による酸素飽和度測定方法(1700)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し色チャネル値に対する時系列データを抽出する段階(S1750)と、IRデータに対する時系列データを抽出する段階(S1751)と、及び、酸素飽和度を取得する段階(S1760)とのうち少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

また、前記色チャネル値に対する時系列データを抽出する段階(S1750)、及びIRデータに対する時系列データを抽出する段階(S1751)は上述した時系列データを抽出する段階の動作が実行されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、酸素飽和度を取得する段階(S1760)は、前記取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群、及び前記取得された複数個のIRイメージフレームのうち少なくとも一部のIRイメージフレーム群に対し実行することができる。

この時、前記取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群と前記取得された複数個のIRイメージフレームのうち少なくとも一部のIRイメージフレーム群は、互いに同一であってもよく、異なってもよい。

例えば、前記イメージフレームと前記IRイメージフレームがそれぞれ異なるシークエンスにより取得される場合、イメージフレーム群とIRイメージフレーム群は互いに異なり、前記イメージフレームと前記IRイメージフレームが互いに同じシークエンスから取得される場合、イメージフレーム群とIRイメージフレーム群は互いに同一であってもよいが、これに対し限定されない。

例えば、Redチャネルに対する酸素ヘモグロビンの吸光度をε_１、Redチャネルに対するヘモグロビンの吸光度をε_２、880nmに対する酸素ヘモグロビンの吸光度をε_３、880nm対するヘモグロビンの吸光度をε_４、酸素ヘモグロビンの比率をSにするとき、次のような数学式3が成立することができる。

＜数学式3＞

この時、酸素飽和度はS*100(%)で示されるが、これに対し限定されない。

また、上述した例示的数学式の他にも少なくとも一つの色彩ナル値及びIRデータを利用して酸素飽和度を求めるための多様な数学式が利用されることは自明である。

また、前記酸素飽和度は、一つの酸素飽和度を基に取得され、少なくとも２つ以上の酸素飽和度を基に取得されることができる。例えば、少なくとも２つの時系列データを基に一つの酸素飽和度が取得され、また他の少なくとも２つの時系列データを基にまた他の一つの酸素飽和度が取得されることができ、取得された少なくとも２つ以上の酸素飽和度を基に最終酸素飽和度が取得されることもできるが、これに対し限定されない。

4.3血圧測定方法の多様な実施例
血圧は血管について流れる血液が血管の壁にあたえる圧力を意味してもよい。

従って、血圧は、血流の速度、血管壁の厚さ、血管に積もった老廃物などの影響を受けることができる。

また、血液が血管を流れる場合、時間により血管の体積が変わり、血管に含まれる血液量が変わることができる。

従って、血管の体積の変化速度、血液量の変化速度を測定する場合、血圧を取得することができる。

例えば、心臓から距離が異なる２つ地点で血管の変化を測定する場合、２つ地点で血管の変化の差を基に血圧を手に入れることができ、時間により変化する血管の変化を示すことができる特徴を抽出して血圧を手に入れることができるが、これに対し限定されない。

また、上述した例示的原理の他にも、光により血圧を測定するための多様な原理が適用されることは自明である。

図12は一実施例による血圧測定方法を説明するためのフローチャートである。

図12を参照すれば、一実施例による血圧測定方法(1800)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに対し、イメージを取得する段階(S1810)と、皮膚領域を検出する段階(S1820)と、第1関心領域を検出する段階(S1830)と、第2関心領域を検出する段階(S1831)と、第1関心領域に対するデータを処理する段階(S1840)と、及び第2関心領域に対するデータを処理する段階(S1841)とのうち少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

また、前記イメージを取得する段階(S1810)、前記皮膚領域を検出する段階(S1820)は上述したように、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記第1関心領域及び第2関心領域を検出する段階(S1830,S1831)の詳細な内容は上述したように、繰り返し説明は省略することにする。

この時、前記第1関心領域及び第2関心領域は、被測定者の心臓から距離が異なる２つの領域に設定されることができる。例えば、第1関心領域は被測定者の顔の上部領域に設定され、第2関心領域は被測定者の顔の下部領域に設定されるが、これに対し限定せず、第1関心領域は被測定者の顔領域に設定され、第2関心領域は被測定者の手の甲領域に設定されることもできる。

また、前記第1関心領域に対するデータを処理する段階(S1840)、及び前記第2関心領域に対するデータを処理する段階(S1841)は、上述した関心領域に対するデータを処理する段階の動作を実行することができるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、一実施例による血圧測定方法(1800)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し第1及び第2関心領域に対する時系列データを抽出する段階(S1850)と、取得された時系列データを基にPTT(Pulse transit Time)を計算する段階(S1860)と、及び血圧を取得する段階(S1870)とのうち少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

また、前記第1及び第2関心領域に対する時系列データを抽出する段階(S1850)は、上述した時系列データを抽出する段階の動作が実行されることがあるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記取得された時系列データを基にPTTを計算する段階(S1860)は、前記取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し実行することができる。

この時、前記PTTは、前記第1関心領域に対する時系列データ及び前記第2関心領域に対する時系列データの極値に基づいて計算されることができる。例えば、前記第1関心領域に対する時系列データの極大値と前記第2関心領域に対する時系列データの極大値の時間差を基にPTTが計算されるが、これに対し限定されず、前記第1関心領域に対する時系列データの極小値と前記第2関心領域に対する時系列データの極小値の時間差を基にPTTが計算されることもできる。

また、前記PTTは、前記第1関心領域に対する時系列データ及び前記第2関心領域に対する時系列データの変曲点に基づいて計算されることができる。例えば、前記第1関心領域に対する時系列データの変曲点と、前記第2関心領域に対する時系列データの変曲点の時間差を基にPTTが計算されるが、これに対し限定されない。

また、前記PTTは上述した極値、変曲点の他にも各関心領域に対する時系列データの多様な地点を基に計算されることができる。

また、前記第1関心領域に対する時系列データ及び前記第2関心領域に対する時系列データの時間差である極値、変曲点など地点に取得されたフレームに基づいて計算されることができる。例えば、第1関心領域に対する時系列データにより第10フレームに極大値が取得され、第2関心領域に対する時系列データにより第12フレームに極大値が取得される場合、前記第1関心領域及び第2関心領域に対する時系列データの時間差である2つのフレームが取得されるための時間であってもよく、これを基にPTTが計算されることができる。

また、血圧を取得する段階(S1870)は、前記取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し実行することができる。

また、前記血圧を取得するためにPTTが利用されることができる。例えば、前記血圧を取得するためにPTTに対する関数を利用することができる。更に具体的に、数学式4のような関数を利用し、関数はPTTを変数にする1次関数、2次関数、ログ関数、指数関数など多様な関数を利用するが、これに対し限定されない。

＜数学式4＞

また、前記血圧を取得するためにPTT及び個人的、統計的データが利用されることができる。例えば、前記血圧を取得するためにPTTに対する関数及び年齢、体重、身長など個人的、統計的データの関数を利用することができる。更に具体的に、以下のような数学式5を利用し、関数はPTT、体重、身長、年齢を変数にする1次関数、2次関数、ログ関数、指数関数など多様な関数を利用するが、これに対し限定されない。

＜数学式5＞

また、前記血圧を取得するために上述した関数を利用した回帰分析方法が利用されるが、これに対し限定されない。

また、前記血圧を取得するために上述した関数を利用したマシンランニング(Machine learning)方法が利用されるが、これに対し限定されない。

また、上述した例示的数学式の他にもPTTを利用して血圧を求めるための多様な数学式が利用されることは自明である。

また、前記血圧は一つの血圧を基に取得され、少なくとも２つ以上の血圧を基に取得されることができる。例えば、第1及び第2関心領域に対する時系列データを基に計算された第1PTTを基に一つの血圧が取得され、第1及び第2関心領域に対する他の時系列データを基に計算された第2 PTTを基に他の一つの血圧が取得されることができ、取得された少なくとも２つ以上の血圧を基に最終血圧が取得されるが、これに対し限定されない。

図13は他の一実施例による血圧測定方法を説明するためのフローチャートである。

図13を参照すれば、一実施例による血圧測定方法(1900)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに対し、イメージを取得する段階(S1910)と、皮膚領域を検出する段階(S1920)と、関心領域を検出する段階(S1930)と、及び関心領域に対するデータを処理する段階(S1940)とのうち少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

この時、前記イメージを取得する段階(S1910)、前記皮膚領域を検出する段階(S1920)、前記関心領域を検出する段階(S1930)、及び前記関心領域に対するデータを処理する段階(S1940)に対する詳細な内容は上述したように、繰り返し説明は省略することにする。

また、一実施例による血圧測定方法(1900)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し時系列データを抽出する段階(S1950)と、取得された時系列データを基に特徴を抽出する段階(S1960)と、及び血圧を取得する段階(S1970)とのうち少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

また、時系列データを抽出する段階(S1950)は、上述した時系列データ抽出する段階の動作が実行されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記取得された時系列データを基に特徴を抽出する段階(S1960)は、前記取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し実行することができる。

この時、前記特徴は、前記取得された時系列データの数学的、物理的特徴を意味してもよい。例えば、前記特徴は、前記取得された時系列データの極大値、極大値平均、極小値、極小値平均、極大値と極小値の差、平均、変曲点、1次微分データ、2次微分データ、特定時点での傾きなど数学的特徴を意味してもよく、血液の変化量、血液の変化速度、血管の変化量、血管の変化速度など物理的特徴を意味してもよいが、これに対し限定されない。

また、前記特徴は上述した例示的な特徴の他にも血圧を取得するための多様な特徴になることは自明である。

また、前記血圧を取得する段階(S1970)は、前記取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し実行することができる。

また、前記血圧を取得するために前記特徴を利用することができる。例えば、前記血圧を取得するために前記特徴に対する関数を利用することができる。更に具体的に数学式6のような関数を利用し、関数は特徴を変数にする1次関数、2次関数、ログ関数、指数関数など多様な関数を利用するが、これに対し限定されない。

＜数学式6＞

また、前記血圧を取得するために前記特徴及び個人的、統計的データが利用されることができる。例えば、前記血圧を取得するために前記特徴に対する関数及び年齢、体重、身長など個人的、統計的データの関数を利用することができる。更に具体的に、下記のような数学式7を利用し、関数は特徴、体重、身長、年齢を変数にする1次関数、2次関数、ログ関数、指数関数など多様な関数を利用するが、これに対し限定されない。

＜数学式7＞

また、上述した例示的数学式の他にも特徴を利用して血圧を求めるための数学式が利用されることは自明である。

また、前記血圧は一つの血圧を基に取得され、少なくとも２つ以上の血圧を基に取得されることができる。例えば、時系列データを基に計算された第1特徴を基に一つの血圧が取得され、他の時系列データを基に計算された第2特徴を基に他の一つの血圧が取得されることができ、取得された少なくとも２つ以上の血圧を基に最終血圧が取得されるが、これに対し限定されない。

4.4体温測定方法の多様な実施例
図14は一実施例による体温測定方法を説明するためのフローチャートである。

図14を参照すれば、一実施例による体温測定方法(2000)は、皮膚温度を取得する段階(S2010)と、及び体温を取得する段階(S2020)とのうち少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

また、前記皮膚温度を取得する段階(S2010)は非接触方式により実行されることができる。

例えば、前記皮膚温度を取得するためにカメラなどのイメージセンサーが利用されることができる。更に具体的に、前記皮膚温度を取得するためにカメラなどのイメージセンサーから取得されたイメージの少なくとも一つ以上の色チャネル値が利用されることができる。例示的に、HSV色空間が利用される場合、彩度(S、Saturation)値を利用して前記皮膚温度が取得されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記皮膚温度を取得するために熱画像カメラなどのセンサーが利用され、赤外線カメラなどのイメージセンサーが利用されるが、これに対し限定されない。

また、前記体温を取得する段階(S2020)は、非接触方式により実行されることができる。

例えば、前記体温を取得するために皮膚温度が利用されることができる。更に具体的に、前記皮膚温度が測定された部位と体温との関係を利用して、皮膚温度を基に体温が取得されることができる。
この時、前記皮膚温度は、前記皮膚温度を取得する段階(S2010)から取得され、他の外部センサーによって取得されることもできる。

また、例えば、前記体温を取得するためにカメラなどのイメージセンサーが利用されることができる。更に具体的に、前記皮膚温度を取得するためにカメラなどのイメージセンサーから取得されたイメージが利用されることができる。例示的に、前記カメラなどのイメージセンサーから取得されたイメージを体温測定マシンランニングモデルにデータを利用して体温を取得することもできるが、これに対し限定されない。

以下では、皮膚温度を取得する方法及び体温を取得する方法に対し詳細に説明することにする。

先にカメラなどのイメージセンサーを利用して皮膚温度を取得する方法に対し説明することにする。

一実施例によれば、皮膚温度を取得するために取得されたイメージの明度値が利用されることができる。例えば、前記皮膚温度を取得するために明度値に対する関数を利用することができる。更に具体的に、以下のような数学式8が利用され、関数は明度値を変数にする1次関数、2次関数、ログ関数、指数関数など多様な関数を利用するが、これに対し限定されない。

＜数学式8＞

また、一実施例によれば、皮膚温度を取得するために取得されたイメージの明度値及び個人的、統計的データが利用されることができる。例えば、前記皮膚温度を取得するために明度値に対する関数及び年齢、人種、性別など個人的、統計的データの関数を利用することができる。更に具体的に、以下のような数学式9が利用され、関数は明度値、年齢、人種、性別を変数にする1次関数、2次関数、ログ関数、指数関数など多様な関数を利用するが、これに対し限定されない。

＜数学式9＞

また、一実施例によれば、皮膚温度を取得するために取得されたイメージの明度値及び色彩値が利用されることができる。例えば、前記皮膚温度を取得するために明度値に対する関数及び色彩値に対する関数を利用することができる。更に具体的に、以下のような数学式10が利用され、関数は明度値及び色彩値を変数にする1次関数、2次関数、ログ関数、指数関数など多様な関数を利用するが、これに対し限定されない。

＜数学式10＞

また、一実施例によれば、皮膚温度を取得するために取得されたイメージの明度値、色彩値及び個人的、統計的データが利用されることができる。例えば、前記皮膚温度を取得するために明度値に対する関数、色彩値に対する関数及び年齢、人種、性別など個人的、統計的データの関数を利用することができる。更に具体的に、以下のような数学式11が利用され、関数は明度値、色彩値、年齢、人種、性別を変数にする1次関数、2次関数、ログ関数、指数関数など多様な関数を利用するが、これに対し限定されない。

＜数学式11＞

また、一実施例によれば、皮膚温度を取得するために取得されたイメージの明度値、色彩値及び明度値の変化値が利用されることができる。例えば、前記皮膚温度を取得するために明度値に対する関数、色彩値に対する関数及び明度値の変化値に対する関数を利用することができる。更に具体的に、以下のような数学式12が利用され、関数は明度値、色彩値及び明度値の変化値を変数にする1次関数、2次関数、ログ関数、指数関数など多様な関数を利用するが、これに対し限定されない。また、このように変化値を利用する場合、外部環境による測定ノイズを減少させることができる。

＜数学式12＞

また、一実施例によれば、皮膚温度を取得するために取得されたイメージの明度値、色彩値、明度値の変化値及び個人的、統計的データが利用されることができる。例えば、前記皮膚温度を取得するために明度値に対する関数、色彩値に対する関数、明度値の変化値に対する関数及び年齢、人種、性別など個人的、統計的データの関数を利用することができる。更に具体的に、以下のような数学式13が利用され、関数は明度値、色彩値、明度値の変化値、年齢、人種、性別を変数にする1次関数、2次関数、ログ関数、指数関数など多様な関数を利用するが、これに対し限定されない。

＜数学式13＞

また、一実施例によれば、皮膚温度を取得するために取得されたイメージの明度値、色彩値、明度値の変化値及び色彩値の変化値が利用されることができる。例えば、前記皮膚温度を取得するために明度値に対する関数、色彩値に対する関数、明度値の変化値に対する関数及び色彩値の変化値に対する関数を利用することができる。更に具体的に、以下のような数学式14が利用され、関数は明度値、色彩値、明度値の変化値及び色彩値の変化値を変数にする1次関数、2次関数、ログ関数、指数関数など多様な関数を利用するが、これに対し限定されない。また、このように変化値を利用する場合、外部環境による測定ノイズを減少させることができる。

＜数学式14＞

また、一実施例によれば、皮膚温度を取得するために取得されたイメージの明度値、色彩値、明度値の変化値、色彩値の変化値及び個人的、統計的データが利用されることができる。例えば、前記皮膚温度を取得するために明度値に対する関数、色彩値に対する関数、明度値の変化値に対する関数、色彩値の変化値に対する関数及び年齢、人種、性別など個人的、統計的データの関数を利用することができる。更に具体的に、以下のような数学式15が利用され、関数は明度値、色彩値、明度値の変化値、色彩値の変化値、年齢、人種、性別を変数にする1次関数、2次関数、ログ関数、指数関数など多様な関数を利用するが、これに対し限定されない。

＜数学式15＞

また、前記皮膚温度を取得するために上述した関数を利用した回帰分析方法が利用されるが、これに対し限定されない。

また、前記皮膚温度を取得するために上述した関数を利用したマシンランニング(Machine learning)方法、またはディープラーニング(Deep learning)方法が利用されるが、これに対し限定されない。

また、上述した例示的数学式の他にも多様な数学式が利用されることは自明である。例えば、上述した明度値、色彩値、明度値の変化値、色彩値の変化値、年齢、人種、性別など個人的、統計的データのうち少なくとも一部を利用した数学式が利用され、それ以外のデータを利用した数学式が利用されることもできる。

次に、カメラなどのイメージセンサーを利用して体温を取得する方法に対しすることにする。

一実施例によれば、体温を取得するために取得された皮膚温度が利用されることができる。例えば、前記体温を取得するために皮膚温度に対する関数を利用することができる。更に具体的に以下のような数学式16が利用され、関数は皮膚温度を変数にする1次関数、2次関数、ログ関数、指数関数など多様な関数になることができるが、これに対し限定されない。

＜数学式16＞

また、一実施例によれば、室内で体温を取得する場合、体温を取得するために取得された皮膚温度及び室内温度が利用されることができる。例えば、前記体温を取得するために皮膚温度に対する関数及び室内温度に対する関数を利用することができる。更に具体的に、以下のような数学式17が利用され、関数は皮膚温度及び室内温度を変数にする1次関数、2次関数、ログ関数、指数関数など多様な関数になることができるが、これに対し限定されない。

＜数学式17＞

また、一実施例によれば、室内で体温を取得する場合、体温を取得するために取得された皮膚温度、室内温度及び心拍数が利用されることができる。例えば、前記体温を取得するために皮膚温度に対する関数、室内温度に対する関数及び心拍数に対する関数を利用することができる。更に具体的に、以下のような数学式18が利用され、関数は皮膚温度、室内温度及び心拍数を変数にする1次関数、2次関数、ログ関数、指数関数など多様な関数になることができるが、これに対し限定されない。

＜数学式18＞

また、一実施例によれば、多様な皮膚温度が同時に利用されることができる。例えば、室内で体温を取得する場合、体温を取得するために取得された第1身体部位に対する第1皮膚温度、第2身体部位に対する第2皮膚温度、室内温度及び心拍数が利用されることができる。例えば、前記体温を取得するために第1皮膚温度に対する関数、第2皮膚温度に対する関数、室内温度に対する関数及び心拍数に対する関数を利用することができる。更に具体的に、以下のような数学式19が利用され、関数は第1皮膚温度、第2皮膚温度、室内温度及び心拍数を変数にする1次関数、2次関数、ログ関数、指数関数など多様な関数になることができるが、これに対し限定されない。

＜数学式19＞

また、前記体温を取得するために上述した関数を利用した回帰分析方法が利用されるが、これに対し限定されない。

また、前記体温を取得するために上述した関数を利用したマシンランニング(Machine learning)方法、または、ディープラーニング(Deep learning)方法が利用されるが、これに対し限定されない。

また、上述した例示的数学式の他にも多様な数学式が利用されることは自明である。例えば、上述した第1皮膚温度、第2皮膚温度、室内温度、心拍数のうち少なくとも一部を利用した数学式が利用され、その他にも年齢、性別、人種、身長、体重など個人的、統計的データを利用した数学式が利用されることもできる。

5.心拍数測定方法の多様な実施例
図15は一実施例による心拍数取得方法を説明するためのフローチャートである。

図15を参照すれば、一実施例による心拍数取得方法(2100)は、イメージを取得する段階(S2110)と、皮膚領域を検出する段階(S2120)と、関心領域を検出する段階(S2130)と、関心領域に対するデータを処理する段階(S2140)と、特性値を取得する段階(S2150)と、及び心拍数を取得する段階(S2160)とのうち少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

この時、前記イメージを取得する段階(S2110)、皮膚領域を検出する段階(S2120)、及び関心領域を検出する段階(S2130)は、上述したように、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記関心領域に対するデータを処理する段階(S2140)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに対して実行されることができる。

また、前記関心領域に対するデータを処理する段階(S2140)は、動きによるノイズ(Motion artifact)、外部光によるノイズなどを低減させるために実行されることができる。

また、前記特性値を取得する段階(S2150)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対して実行されることができる。

また、前記特性値を取得する段階(S2150)は、動きによるノイズ、外部光によるノイズなどを低減させるために実行されることができる。

また、前記心拍数を取得する段階(S2160)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対して実行されることができる。

この時、前記心拍数を取得するためのイメージフレーム群と前記特性値を取得するためのイメージフレーム群は、互いに同一であってもよく、異なってもよい。例えば、前記特性値を取得するためのイメージフレーム群は、18個のイメージフレームを含んでもよく、前記心拍数を取得するためのイメージフレーム群は180個のイメージフレームを含むが、これに対し限定されない。

以下では、関心領域に対するデータを処理する段階(S2140)、特性値を取得する段階(S2150)、及び心拍数を取得する段階(S2160)に対し、更に詳細に説明することにする。

図16は一実施例による色チャネル値に対するグラフである。

一実施例によれば、関心領域に対するデータを処理するために前記関心領域に対する色チャネル値が抽出されることができる。この時、色チャネル値は、前記関心領域に含まれるピクセルの色チャネル値の平均値であってもよく、平均ピクセル値として称することもできる。

図16を参照すれば、関心領域に対するデータを処理するために前記関心領域に対するRGB色空間による色チャネル値が抽出されることができる。更に具体的に、Redチャネルのピクセル値の平均値であるRedチャネル値、Blueチャネルのピクセル値の平均値であるBlueチャネル値、及びGreenチャネルのピクセル値の平均値であるGreenチャネル値が抽出されることができる。

例えば、RGB色空間による色チャネル値が抽出される場合、前記関心領域に含まれる各ピクセルのRedチャネルのピクセル値、Greenチャネルのピクセル値、Blueチャネルのピクセル値が抽出され、前記関心領域に含まれるRedチャネルのピクセル値の平均値であるRedチャネル値、Blueチャネルのピクセル値の平均値であるBlueチャネル値、及びGreenチャネルのピクセル値の平均値であるGreenチャネル値が抽出されるが、これに対し限定されず、HSV,YCrCb色空間など多様な色空間による色チャネル値が抽出されることができる。

また、前記関心領域に対するデータを処理するために抽出された色チャネル値は、多様な色空間により抽出された色チャネル値の少なくとも一部に加重値を適用して組合わせた色チャネル値である。

以下では、RGB色空間により抽出された色チャネル値を基準にして説明するが、これに対し限定せず、多様な色チャネル値が適用されることは自明である。

図16の(a)はRGB色空間により抽出されたRedチャネル値を示すグラフであり、(b)はRGB色空間により抽出されたGreenチャネル値を示すグラフであり、(c)はRGB色空間により抽出されたBlueチャネル値を示すグラフである。

図16に示された通り、それぞれの色チャネル値は心臓の拍動により値の変動が発生する可能性がある。

ただし、それぞれの色チャネル値は、心臓の拍動により値の変動が発生すると同時に被測定者の動き、外部光の強さの変化によっても値の変動が発生する可能性がある。

従って、このように抽出された色チャネル値を利用して心拍数を取得するために被測定者の動き、外部光の強さの変化による値の変動を低減させ、心臓拍動による値の変動を最大化す動作が必要なこともある。

5.1関心領域に対するデータを処理する方法の多様な実施例
関心領域に対するデータを処理する方法に対して上述した内容が適用されることは自明であり、上述した内容と重複する説明は省略する。

図17は一実施例によるノイズ低減方法を説明するためのグラフである。

図17の(a)はRGB色空間により抽出されたRedチャネル値を示すグラフであり、(b)はRGB色空間により抽出されたGreenチャネル値を示すグラフである。

図17の(a)及び(b)を参照すれば、抽出された色チャネル値は時間により変動が発生することが分かる。

この時、抽出された色チャネル値は、心臓の拍動により変動が発生することもあるが、被測定者の動き、外部光の強さの変化により変動が発生することもある。

更に具体的に、色チャネル値の変動が大きくかつゆっくり発生することは、被測定者の動き、外部光の強さの変化によりさらに影響を多く受けて変動が発生し、変動が小さくかつ早く発生することは、被測定者の心臓の拍動にさらに影響を多く受けて変動が発生することもできる。

従って、心臓の拍動による変動に比べて被測定者の動きや外部光の強さの変化による値の変動がもっと大きいため、これを低減させるために少なくとも２つの色チャネル値の相対的差を利用することができる。

例示的に、ノイズを低減させるためにGreenチャネル値とRedチャネル値の差値を利用することができる。更に具体的に、同じイメージフレームから取得されたGreenチャネル値とRedチャネル値は同じ動き及び同じ外部光の強さを反映することができ、同じフレームのGreenチャネル値とRedチャネル値の差値は、被測定者の動き及び外部光の強さの変化などによるノイズを低減させるが、これに対し限定せず、少なくとも２つの色チャネル値の相対的差を利用してノイズを低減させることができる。

図17の(c)は前記Greenチャネル値と前記Redチャネル値の差値を示すグラフである。

図17の(c)に示された通り、前記Greenチャネル値と前記Redチャネル値の差値は、被測定者の動き及び外部光の強さの変化などによるノイズを低減させることができる。

また、上述したノイズを低減させる方法は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに対し実行され、連続した複数個のイメージフレームのそれぞれに対し実行されることもできる。

また、図17の(c)には示されていないが、前記Greenチャネル値と前記Blueチャネル値の差値を利用してノイズを低減させることもでき、前記Redチャネル値と前記Blueチャネル値の差値を利用してノイズを低減させることもできる。

また、上述した通り少なくとも２つの色チャネル値の相対的差を利用して、ノイズを低減させるため、差値を求めるために少なくとも２つの色チャネル値が選択されることができる。

この時、前記少なくとも２つの色チャネル値は、血液の吸光度を考慮して選択されることができる。

図18は可視光帯域におけるヘモグロビンと酸素ヘモグロビンの吸光度を示す図である。

一実施例によれば、Redチャネルは620nm乃至750nm波長帯域中の少なくとも一部を含むチャネルであってもよく、Greenチャネルは495nm乃至570nm波長帯域中の少なくとも一部を含むチャネルであってもよく、Blueチャネルは450nm乃至495nm波長帯域中の少なくとも一部を含むチャネルであってもよいが、これに対し限定されず、Redチャネル、Greenチャネル、Blueチャネルそれぞれは通常に理解される色チャネルである。

図18を参照すれば、光の波長帯域によるヘモグロビンと酸素ヘモグロビンの吸光度が分かる。例えば、図18に示された通り、Greenチャネルに含まれる550nm波長帯域の光に対するヘモグロビンと酸素ヘモグロビンの吸光度は、Redチャネルに含まれる650nm波長帯域の光に対するヘモグロビンと酸素ヘモグロビンの吸光度より高くなることもある。

また、例えば、図18に示された通り、Greenチャネルに含まれる550nm波長帯域の光に対するヘモグロビンと酸素ヘモグロビンの吸光度は、Blueチャネルに含まれる470nm波長帯域の光に対するヘモグロビンと酸素ヘモグロビンの吸光度より高くなることもある。

また、心臓拍動によって血液が全身へ運搬される場合、血液の流れによって血管の体積が変わったり、血管に含まれる血液量が変わることができる。

従って、相対的に血液に含まれるヘモグロビンと酸素ヘモグロビンによって吸収が多くなる光の波長帯域を含む色チャネル値は、心臓拍動による血液量の変化によって相対的に多く変動することができる。

これに反し、相対的に血液に含まれるヘモグロビンと酸素ヘモグロビンによって吸収が少なくなる光の波長帯域を含む色チャネル値は、心臓拍動による血液量の変化によって相対的に少なく変動することができる。

従って、一実施例によれば、ヘモグロビンと酸素ヘモグロビンの吸光度を考慮してノイズを低減させるための少なくとも２つの色チャネルが選択されることができる。

例えば、一実施例によれば、ノイズを低減させるために相対的にヘモグロビンと酸素ヘモグロビンによって吸収が多くなるGreenチャネル値と、相対的にヘモグロビンと酸素ヘモグロビンによって吸収が少なくなるRedチャネル値の差値が利用されることができる。

また、例えば、一実施例によれば、ノイズを低減させるために相対的にヘモグロビンと酸素ヘモグロビンによって吸収が多くなるGreenチャネル値と、相対的にヘモグロビンと酸素ヘモグロビンによって吸収が少なくなるBlueチャネル値の差値が利用されることができる。

また、例えば、一実施例によれば、ノイズを低減させるために相対的にヘモグロビンと酸素ヘモグロビンによって吸収が多くなるBlueチャネル値と、相対的にヘモグロビンと酸素ヘモグロビンによって吸収が少なくなるRedチャネル値の差値が利用されることができる。

また、例えば、一実施例によれば、前記Greenチャネル値と前記Redチャネル値の差値、及び前記Greenチャネル値と前記Blueチャネル値の差値が同時に利用されることができる。

また、上述した例示は差値を基に説明されたが、被測定者の動きによるノイズ及び外部光などによるノイズを低減させるために、差値の他にも各チャネル値に加重値を利用して加工された加工値が利用されることができる。

例えば、以下の数学式20のように各チャネル値に加重値を利用して加工された加工値が利用されることができる。

＜数学式20＞
加工値＝ａ・Redチャンネル値+ｂ・Blueチャネル値+ｃ・Greenチャネル値

また、この時、効率的に被測定者の動きによるノイズ及び外部光によるノイズを除去するために、a+b+c=0になるように、各a,b,c値が決められ、これはそれぞれのチャネル値が一つのイメージフレームにおいて類似程度の動きによるノイズ及び外部光によるノイズを含むため、ノイズを効果的に低減することに有利である。

5.2特性値取得の多様な実施例
被測定者の動きによるノイズ及び外部光の強さなどによるノイズを低減させるために特性値(Characteristic Value)が取得されることができる。

この時、前記特性値は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し取得されることができる。

また、前記特性値は、取得された色チャネル値または加工値の特性を意味する値であってもよい。例えば、前記特性値は、イメージフレーム群に含まれる色チャネル値または加工値の平均値、偏差値、標準偏差値などを意味してもよいが、これに対し限定されない。

図19は一実施例による特性値取得方法を説明するための図である。

図19の(a)は一実施例により取得された色チャネル値を示すグラフであり、更に具体的には、Greenチャネル値とRedチャネル値の差値を示すグラフである。ただし、これは説明の便宜上Greenチャネル値とRedチャネル値の差値を特定して示すのみであり、これに対し限定せず、多様な色チャネル値、差値及び加工値などになってもよい。

図19の(a)を参照すれば、Greenチャネル値とRedチャネル値の差値(以下「G-R値」を説明する)は、時間により値の変化の大きさが一定ではないことが分かる。

この時、G-R値は被測定者の動きによって値が一定ではないこともある。例えば、被測定者の動きが少ない場合、G-R値の変化が小さく、被測定者の動きが多い場合、G-R値の変化が大きくなるが、これに対し限定されない。

また、G-R値は、外部光の強さにより値が一定ではないこともある。例えば、外部光の強さが弱い場合、G-R値の変化が小さく、外部光の強さが強い場合、G-R値の変化が大きいこともあるが、これに対し限定されない。

従って、このように被測定者の動きや外部光の強さなどによるノイズを低減させるために特性値が抽出されることができる。

また、前記特性値を抽出するために前記特性値に対するウインドウが設定されることができる。

この時、前記特性値に対するウインドウは、予め設定された時間区間を意味してもよく、予め設定されたフレーム個数を意味してもよいが、これに対し限定されず、前記特性値を取得するために複数個のフレームのうち少なくとも一部のフレーム群を設定するためのウインドウを意味することであってもよい。

図19の(b)は、特性値に対するウインドウを説明するための概略図であり、更に具体的に、180個のイメージフレームを10等分した18個のイメージフレームに設定された特性値に対するウインドウを説明するための概略図である。ただし、これは説明の便宜上180個のイメージフレームを10等分した18個のイメージフレームに設定された特性値に対するウインドウを示すのみであり、これに対し限定されず、多様な方法と個数で特性値に対するウインドウが設定されることができる。

図19の(b)を参照すれば、取得された複数個のイメージフレームは、特性値に対するウインドウによってグループに設定されてもよい。例えば、図19の(b)に示すように、180個のイメージフレームは、特性値に対するウインドウによって各18個のイメージフレームを含むグループに設定されることができる。更に具体的に、第1イメージフレームから第18イメージフレームまで第1イメージフレーム群(2210)に含まれ、第19イメージフレームから第36イメージフレームまで第2イメージフレーム群(2220)に含まれてもよいが、これに対し限定されない。

この時、前記特性値は、特性値に対するウインドウによって設定されたイメージフレーム群に対し取得されることができる。例えば、前記特性値は、第1イメージフレーム群(2210)に対する色チャネル値により取得され、第2イメージフレーム群(2220)に対する色チャネル値により取得されることができる。

また、例えば、前記特性値が平均値である場合、イメージフレーム群に対する色チャネル値の平均値が取得されることができる。更に具体的に、第1イメージフレーム群(2210)に含まれる第1乃至第18イメージフレームに対するG-R値の平均値が取得され、第2イメージフレーム群(2220)に含まれる第19乃至第36イメージフレームに対するG-R値の平均値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記特性値が標準偏差値である場合、イメージフレーム群に対する色チャネル値の標準偏差値が取得されることができる。更に具体的に、第1イメージフレーム群(2210)に含まれる第1乃至第18イメージフレームに対するG-R値の標準偏差値が取得され、第2イメージフレーム群(2220)に含まれる第19乃至第36イメージフレームに対するG-R値の標準偏差値が取得されるが、これに対し限定されない。

ただし、上述した例示に限定されず、多様な特性値がイメージフレーム群に対し取得されることができる。

また、前記特性値は、特性値に対するウインドウによって分けられたイメージフレーム群に含まれる少なくとも一部のイメージフレームに対し取得されることができる。例えば、前記特性値は、第1イメージフレーム群(2210)に含まれる18個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレームに対する色チャネル値により取得され、第2イメージフレーム群(2220)に含まれる18個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレームに対する色チャネル値により取得されることができる。

また、例えば、前記特性値が偏差値である場合、イメージフレーム群に含まれる少なくとも一部のイメージフレームに対する色チャネル値の偏差値が取得されることができる。更に具体的に、第1イメージフレーム群(2210)のG-R値平均に対する第1イメージフレーム群に含まれる第1イメージフレームのG-R値の偏差値が取得され、第2イメージフレーム群(2220)のG-R値平均に対する第2イメージフレーム群に含まれる第19イメージフレームのG-R値の偏差値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記特性値が偏差値である場合、イメージフレーム群に含まれる少なくとも一部のイメージフレームに対する色チャネル値の偏差値が取得されることができる。更に具体的に、第1イメージフレーム群(2210)のG-R値平均に対する第1イメージフレーム群に含まれる第1イメージフレームのG-R値の偏差値が取得され、第1イメージフレーム群(2210)に含まれる第2イメージフレームのG-R値の偏差値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、取得された特性値は正規化されることができる。

例えば、前記特性値が偏差値である場合、前記偏差値は、標準偏差値によって正規化されることができる。更に具体的に、第1イメージフレーム群(2210)のG-R値平均に対する第1イメージフレーム群(2210)に含まれる第1イメージフレームのG-R値の偏差値が取得された場合、前記第1イメージフレームのG-R値の偏差値は、前記第1イメージフレーム群(2210)の標準偏差値によって正規化されるが、これに対し限定されず、多様な方法により正規化されることができる。

また、このように正規化される場合、変化量の大きさが正規化されて、心臓拍動による値の変化を更に良好に反映することができ、被測定者の動きによるノイズ及び外部光の強さ変化などによるノイズを効果的に低減させることができる。

図19の(c)は一実施例により取得された特性値を示すグラフであり、更に具体的に、G-R値を基に取得された偏差値を示すグラフである。ただし、これは説明の便宜上G-R値を基に取得された偏差値を特定して示すのみであり、これに対し限定されず、多様な色チャネル値、差値及び加工値に基づいて取得された多様な特性値であってもよい。

図19の(c)を参照すれば、図19の(a)と比較すると、値の変化の大きさが更に一定であることが分かる。

従って、上述したような特性値を取得することは、被測定者の動きによるノイズ及び外部光の強さの変化などによるノイズを低減させ、心臓拍動による値の変化を更に良好に反映できるようにする。

図20は他の一実施例による特性値取得方法を説明するための図である。

図20の(a)は、一実施例により取得された色チャネル値を示すグラフであり、更に具体的に、Greenチャネル値とRedチャネル値の差値を示すグラフである。ただし、これは説明の便宜上、Greenチャネル値とRedチャネル値の差値を特定して示すのみであり、これに対し限定されず、多様な色チャネル値、差値及び加工値などになることができる。

図20の(a)を参照すれば、Greenチャネル値とRedチャネル値の差値(以下「G-R値」を説明する)は、時間により値の変化の大きさが一定ではないことがわかる。

この時、G-R値は、被測定者の動きによって値が一定ではないこともある。例えば、被測定者が第1状態に位置する時間区間(2301)では、全体的なG-R値が小さく、被測定者が前記第1状態と異なる第2状態に位置する時間区間(2302)では、全体的なG-R値が大きいこともあるが、これに対し限定されない。

また、G-R値は、外部光の強さにより値が一定ではないこともある。例えば、前記被測定者が第1状態に位置する時間区間(2301)での外部光の強さと、前記被測定者が第2状態に位置する時間区間(2302)での外部光の強さが互いに異なり、これによって全体的なG-R値の差が発生する可能性があるが、これに対し限定されない。

従って、このように被測定者の動きや外部光の強さなどによるノイズを低減させるために、特性値が抽出されることができる。

また、前記特性値を抽出するために、前記特性値に対するウインドウが設定されることができる。

この時、前記特性値に対するウインドウは、予め設定された時間区間を意味してもよく、予め設定されたフレーム個数を意味してもよいが、これに対し限定されず、前記特性値を取得するために複数個のフレームのうち少なくとも一部のフレーム群を設定するためのウインドウを意味することであってもよい。
また、前記ウインドウによって設定された少なくとも一部のフレーム群は少なくとも一部がオーバーラップされることができる。

図20の(b)は、特性値に対するウインドウを説明するための概略図であり、更に具体的に、180個のイメージフレームを8等分した大きさに設定された特性値に対するウインドウを説明するための概略図である。ただし、これは説明の便宜上、180個のイメージフレームを8等分した大きさに設定された特性値に対するウインドウを示すのみであり、これに対し限定されず、多様な方法と大きさにより特性値に対するウインドウが設定されることができる。

また、図20の(b)を参照すれば、取得された複数個のイメージフレームは、特性値に対するウインドウによってグループに設定されることができる。例えば、図20の(b)に示された通り、180個のイメージフレームは、特性値に対するウインドウによって22つまたは23つのイメージフレームを含むグループに設定されることができる。更に具体的に、第1イメージフレームから第22イメージフレームまで第1イメージフレーム群(2310)に含まれることがある。

また、図20の(b)を参照すれば、特性値に対するウインドウによって設定されたイメージフレーム群は、少なくとも一部がオーバーラップされることができる。例えば、図20の(b)に示された通り、第1イメージフレームから第22イメージフレームまで第1イメージフレーム群(2310)に含まれてもよく、第6イメージフレームから第28イメージフレームまで第2イメージフレーム群(2320)に含まれてもよく、第12イメージフレームから第33イメージフレームまで第3イメージフレーム群(2330)に含まれてもよく、第17イメージフレームから第39イメージフレーム群(2340)に含まれてもよいが、これに対し限定されない。

また、図20の(b)を参照すれば、特性値に対するウインドウによって設定されたイメージフレーム群は、オーバーラップされないこともある。例えば、図20の(b)に示された通り、第1イメージフレームから第22イメージフレームまで第1イメージフレーム群(2310)に含まれてもよく、第23イメージフレームから第45イメージフレームまで第5イメージフレーム群(2350)に含まれてもよいが、これに対し限定されない。

この時、前記特性値は特性値に対するウインドウによって設定されたイメージフレーム群に対し取得され、前記イメージフレーム群に含まれる少なくとも一部のイメージフレームに対しても取得されるが、これに対する詳細な内容は上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

ただし、少なくとも一部がオーバーラップされるイメージフレーム群に含まれるイメージフレームに対し取得された特性値の処理は、以下で詳細に説明することにする。

特性値を取得する場合、少なくとも２つのイメージフレーム群がオーバーラップされる領域に含まれるイメージフレームに対し複数個の特性値が取得されることができる。

例えば、第1イメージフレーム群(2310)及び第2イメージフレーム群(2320)がオーバーラップされる第6乃至第22イメージフレームに対し少なくとも２つの特性値が取得されることができる。

更に具体的に、第6イメージフレームに対し、第1イメージフレーム群(2310)のG-R値平均に対する第6イメージフレームのG-R値の偏差値である第1偏差値が取得され、第2イメージフレーム群(2320)のG-R値平均に対する第6イメージフレームのG-R値の偏差値である第2偏差値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、取得された複数個の特性値は演算を通じて一つの特性値により取得されることができる。例えば、前記第1偏差値及び第2偏差値を合わせて第6イメージフレームの偏差値を取得することができるが、これに対し限定されない。

また、上述した動作は、３つ、４つなど複数のイメージフレーム群がオーバーラップされる領域に含まれるイメージフレームに対する特性値を取得するために適用されることができる。

また、上述した動作の他にも通常的に理解されることができるスライディングウィンドウ方式が適用されることもできる。

図20の(c)は一実施例により取得された特性値を示すグラフであり、更に具体的に、G-R値を基に取得される偏差値を示すグラフである。ただし、これは説明の便宜上G-R値を基に取得される偏差値を特定して示すのみであり、これに対し限定されず、多様な色チャネル値、差値及び加工値に基づいて取得された多様な特性値であってもよい。

図20の(c)を参照すれば、図20の(a)と比較して全体的な値の大きさが一定になることがわかる。

更に具体的に、被測定者が第1状態に位置する時間区間(2301)での全体的な特性値と、被測定者が第2状態に位置する時間区間(2302)での全体的な特性値は互いに類似できることがある。

従って、上述した通り特性値を取得することは、被測定者の動きによるノイズ及び外部光の強さなどの変化によるノイズを低減させて、心臓拍動による値の変化を更に良好に反映することができるようにする。

5.3複数個の特性値を利用する方法の多様な実施例

上述した方法により取得された特性値は、基になる色チャネル値、差値及び加工値に影響を受けることができる。従って、多様な色チャネル値、差値及び加工値を基に複数個の特性値を取得して複数個の特性値を利用することは、更に正確な生体指数の取得を可能にすることができる。

図21は複数個の特性値を利用する方法に対して説明するための図である。

図21の(a)は一実施例により取得された二つの特性値を示すグラフであり、更に具体的に、G-R値を基に取得された第1特性値と、G-B値を基に取得された第2特性値を示すグラフである。ただし、これは説明の便宜上特定して示すのみであり、これに対し限定されず、多様な色チャネル値、差値及び加工値に基づいて取得された特性値になることができる。

この時、G-R値を基に取得された第1特性値は、G-R値に影響を受けることができる。例えば、外部光がBlueチャネルに近い光である場合、G-R値は心臓拍動による血液の変化を良好に反映できないこともある。

または、例えば、Greenチャネルの吸光度及びRedチャネルの吸光度の差に影響を受けて、心臓拍動による血液の変化を反映することができる。

また、G-B値を基に取得された第2特性値はG-B値に影響を受けることができる。例えば、外部光がRedチャネルに近い光である場合、G-B値は心臓拍動による血液の変化を良好に反映できないこともある。

または、例えば、Greenチャネルの吸光度及びBlueチャネルの吸光度の差に影響を受けて、心臓拍動による血液の変化を反映することができる。

また、図21の(a)を参照すれば、第1特性値と第2特性値は、互いに補完する関係を持つことができる。例えば、第1特性値が心臓拍動による変化を良好に反映できない区間で第2特性値が心臓拍動による変化を良好反映することができ、その反対の場合も含まれる。

従って、外部光の波長の変化によるノイズを低減させたり、心臓拍動による血液の変化を更に良好に反映することができるように、第1特性値及び第2特性値が利用されることができる。

図21の(b)は前記第1特性値及び前記第2特性値を利用して取得された第3特性値を示すグラフであり、更に具体的に、前記第1特性値及び前記第2特性値を合わせて取得された第3特性値を示すグラフである。ただし、これは説明の便宜上特定して示すのみであり、これに対し限定されない。

また、前記第3特性値は前記第1特性値及び前記第2特性値の演算に基づいて取得されることができる。例えば、前記第3特性値は、前記第1特性値及び前記第2特性値の合計演算に基づいて取得されるが、これに対し限定されず、差異演算、積演算など多様な演算に基づいて取得されることができる。

また、前記第3特性値は前記第1特性値及び前記第2特性値に多様な加重値を付与して取得されることができる。例えば、以下の数学式21に基づいて取得されるが、これに対し限定されない。

＜数学式21＞
第3特性値＝ａ・第1特性値+ｂ・第2特性値

また、図21の(a)及び(b)を参照すれば、前記第3特性値は前記第1特性値及び前記第2特性値から心臓拍動による血液の変化を良好に反映することができ、外部光の波長の変化によるノイズを低減させることができる。

5.4心拍数取得方法の多様な実施例
上述した方法により取得されたデータから心拍数を取得するために、心臓拍動による周期的な変化を感知する必要がある。例えば、取得された特性値から心拍数を取得するために、特性値に最も多く含まれる波長または周波数成分を取得する必要がある。

図22は図21の(b)に図示された特性値に対するグラフから周波数成分を抽出したグラフである。更に具体的に、図22は特性値に対するグラフを高速フーリエ変換して、周波数ドメインに変換されたグラフである。ただし、これは説明の便宜のために高速フーリエ変換を特定して示しているが、これに対し限定されず、特性値に対するグラフは高速フーリエ変換(Fast fourier transform,FFT)、離散フーリエ変化(discrete fourier transform,DFT),STFT(short time fourier transfom)等により変換されることができる。

また、特性値に対するグラフは図22に示された通り、周波数ドメインに変換されることができる。

この時、強度が最も高い周波数インデックス(frequency index)が取得され、心拍数は以下のような数学式22によって取得されることができる。

＜数学式22＞
心拍数＝周波数インデックス・６０

例えば、図22に示された通り、強さが最も高い周波数インデックスが1.2Hzである場合、心拍数は72bpmになることができる。

また、特性値に対するグラフは図22に示されていないが、周波数*測定時間ドメインに変換されることができる。

この時、強さが最も高いインデックス(wavelength index)が取得され、心拍数は以下のような数学式23によって取得されることができる。

＜数学式23＞
心拍数＝（インデックス／測定時間）・６０

例えば、図22に示されていないが、強さが最も高いインデックスは8であり、測定時間が6.6秒である場合、心拍数は8/6.6*60で、72bpmになることができる。

また、上述した例示の他にも心拍数を取得するための多様な数学式が利用されることができる。

また、心拍数を取得するために予備心拍数が取得されることができる。この時、予備心拍数は、心拍数を取得するために基になる計算された心拍数であってもよい。

図23は一実施例による心拍数取得方法を説明するための図である。

説明する前に、以下で説明する「予備心拍数(preliminary heart rate)」は、心拍数取得方法により取得された心拍数を意味してもよく、一つの心拍数を取得するために基になる心拍数を意味してもよい。例えば、上述した心拍数取得方法により取得された少なくとも2つの心拍数は、一つの最終心拍数を取得するための基になる第1予備心拍数及び第2予備心拍数であってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記予備心拍数は、それ自体が最終心拍数になってもよく、複数個の予備心拍数を基に最終心拍数が取得されることもできる。

図23の(a)は時系列データから取得された値を示すグラフである。例えば、図23の(a)は時系列データから取得された色チャネル値を意味してもよいが、これに対し限定されず、時系列データから取得された差値、加工値を意味することもでき、時系列データから取得された特性値を意味することもできる。

図23の(a)に示されるように、時系列データから取得された値を示すグラフを波長ドメインや周波数ドメインに変換する方法に対し上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

図23の(b)は、予備心拍数に対するウインドウを説明するための概略図であり、更に具体的に、6秒の大きさに設定された予備心拍数に対するウインドウを説明するための概略図である。ただし、これは説明の便宜上特定したのみであり、これに対し限定されず、多様な大きさによりウインドウが設定されることができる。

この時、前記予備心拍数に対するウインドウは予め設定された時間区間を意味してもよく、予め設定されたフレーム個数を意味してもよいが、これに対し限定されず、予備心拍数を取得するために複数個のフレームのうち少なくとも一部のフレーム群を設定するためのウインドウを意味してもよい。

また、図23の(b)を参照すれば、取得された複数個のイメージフレームは、予備心拍数に対するウインドウによってグループに設定されることができる。例えば、図23の(b)に示された通り、0秒から6秒間に取得されたイメージフレームは、第1イメージフレーム群(2410)に含まれが、これに対し限定されない。

また、図23の(b)を参照すれば、予備心拍数に対するウインドウによって設定されたイメージフレーム群は、少なくとも一部がオーバーラップされることができる。例えば、図23の(b)に示された通り、0秒から6秒の間に取得されたイメージフレームは、第1イメージフレーム群(2410)に含まれ、0.5秒から6.5秒の間に取得されたイメージフレームは、第2イメージフレーム群(2420)に含まれ、1秒から7秒の間に取得されたイメージフレームは、第3イメージフレーム群(2430)に含まれ、1.5秒から7.5秒の間に取得されたイメージフレームは、第4イメージフレーム群(2440)に含まれるが、これに対し限定されない。
この時、前記予備心拍数は、予備心拍数に対するウインドウによって設定されたイメージフレーム群に対し取得されることができる。例えば、第1予備心拍数は、第1イメージフレーム群(2410)に含まれるイメージフレームから取得された特性値に基づいて取得されることができる。

また、予備心拍数を取得するために各イメージフレーム群において、時系列データにより取得された値は、波長ドメインまたは周波数ドメインに変換されることができる。例えば、第1イメージフレーム群において、時系列データにより取得された値は、第1周波数データ(2460)に変換され、第2イメージフレーム群において、時系列データにより取得された値は、第2周波数データ(2470)に変換されることができ、第3イメージフレーム群において、時系列データにより取得された値は、第3周波数データ(2480)に変換され、第4イメージフレーム群において、時系列データにより取得された値は、第4周波数データ(2490)に変換されるが、これに対し限定されない。

また、第1乃至第4周波数データ(2460,2470,2480,2490)から第1乃至第4予備心拍数を取得することは、上述した心拍数取得方法が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、複数個の予備心拍数を基に心拍数が取得されることができる。例えば、複数個の予備心拍数に対する演算を実行して心拍数が取得され、更に具体的に、前記第1乃至第4予備心拍数の平均、最大値、最小値などを抽出するための演算を実行して心拍数が取得されるが、これに対し限定されない。

また、複数個の予備心拍数を基に心拍数が取得されることができる。例えば、取得された複数個の予備心拍数中の10の位置が異なる予備心拍数を除いて、残りの心拍数に対する演算を実行して心拍数が取得されることができる。

更に具体的に、第1予備心拍数が72bpm、第2予備心拍数が80bpm、第3予備心拍数が75bpm、第4予備心拍数が73bpmである場合、10の位置が異なる第2予備心拍数を除いて、第1、第3、第4予備心拍数に対する演算を実行して心拍数が取得されることができる。この時、前記演算は平均、最大値、最小値などを抽出するための演算である。

また、複数個の予備心拍数を基に心拍数が取得されることができる。例えば、取得された4つの予備心拍数の10の位置がペアを成して異なる場合、取得された4つの予備心拍数中の10の位置が以前に取得された心拍数と異なる予備心拍数ペアを除いて残りの心拍数に対する演算を実行して心拍数が取得されることができる。

更に具体的に、第1予備心拍数が72bpm、第2予備心拍数が80bpm、第3予備心拍数が85bpm、第4予備心拍数が73bpmであり、以前に取得された心拍数が75bpmである場合、第2及び第3予備心拍数を除いて、第1及び第4予備心拍数に対する演算を実行して心拍数が取得されることができる。

また、上述した通り、複数個の予備心拍数を利用して心拍数を取得する場合、ノイズに対し更に強健で正確な心拍数が取得されることができる。

5.5心拍数出力の多様な実施例
上述した方法によって取得された心拍数は、ディスプレイ等を通して出力されたり、通信部を利用して端末やサーバーに転送されることができる。以下では説明の便宜のために、このような動作を心拍数の出力により説明するようにする。

心拍数に対し持続的にリアルタイム測定を行う場合、測定される心拍数に安定性と信頼性を付与するために出力される心拍数に対し補正が実行されることができる。

また、出力される心拍数に対し補正が実行される場合、取得される複数個のイメージフレームのうち一部には不良なイメージが取得されても、取得して出力される心拍数に安定性と信頼性を付与することができる。

図24は一実施例による出力心拍数の補正方法に対し説明するためのフローチャートである。

図24を参照すれば、一実施例による出力心拍数の補正方法(2500)は、第1心拍数を取得する段階(S2510)と、第1心拍数と第1時点心拍数の差を基準値と比較する段階(S2520)と、を含むが、これに対し限定されない。

第1心拍数を取得する段階(S2510)は、上述した心拍数取得方法が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

第1心拍数と第1時点心拍数の差を基準値と比較する段階(S2520)において、前記第1時点心拍数は、前記第1心拍数が取得される前に取得されたり、出力された心拍数を意味してもよい。例えば、6.5秒で第1心拍数が取得された場合、第1時点心拍数は6秒で取得された心拍数であってもよく、6秒で出力された心拍数であってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記基準値は所定数値に決めてもよく、一定比率に決めてもよい。例えば、前記基準値は10に決めてもよく、この時、前記第1心拍数と前記第1時点心拍数の差が10を超えたと判断できるが、これに対し限定されない。

また、前記第1心拍数と第1時点心拍数の差が基準値以下である場合、前記第1心拍数を第2時点心拍数として出力する段階(S2531)が実行され、この時、前記第2時点は前記第1時点より遅れた時点である。

例えば、前記第1時点心拍数が72bpmであり、前記第1心拍数が75bpmであり、基準値が10である場合、前記第2時点に出力される心拍数は75bpmであるが、これに対し限定されない。

また、前記第1心拍数と第1時点心拍数の差が基準値を超える場合、前記第1時点心拍数から補正された心拍数を第2時点心拍数として出力する段階(S2532)が実行され、この時、前記第2時点は前記第1時点より遅れた時点である。

また、前記第1時点心拍数から補正された心拍数を取得するために、前記第1時点心拍数に対する演算が実行されることができる。例えば、前記第1時点心拍数に所定値を加えたり抜くなどの演算が実行されるが、これに対し限定されない。

例えば、前記第1時点心拍数が72bpmであり、前記第1心拍数が85bpmであり、基準値が10である場合、前記第2時点に出力される心拍数は、前記第1時点心拍数に+3bpmをした75bpmであってもよいが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1時点心拍数が72bpmであり、前記第1心拍数が61bpmであり、基準値が10である場合、前記第2時点に出力される心拍数は前記第1時点心拍数に-3bpmをした69bpmであってもよいが、これに対し限定されない。

5.6心拍信号抽出の多様な実施例
心拍信号は心臓拍動により変動することができる信号を意味してもよく、心臓拍動により変動すると推定されることができる信号を意味してもよい。

また、取得された複数個のイメージフレームを基に心拍信号が抽出されることができる。

図25は一実施例による心拍信号抽出方法を説明するための図である。

先に、図25の(a)は、時系列データにより取得された値を示すグラフである。例えば、図25の(a)は、時系列データにより取得された色チャネル値を意味してもよいが、これに対し限定されず、時系列データにより取得された差値、加工値を意味してもよく、時系列データにより取得された特性値を意味してもよい。

この時、前記時系列データにより取得された値は、バンドパスフィルタ(band pass filter)を通じて心拍信号から抽出されることができる。更に具体的に、前記時系列データにより取得された値は、心拍数に該当する周波数帯域または波長帯域のバンドパスフィルタを通じて心拍信号から抽出されることができる。

また、前記心拍数に該当する周波数帯域または波長帯域は通常的に理解される周波数帯域または波長帯域であってもよいが、これに対し限定されず、上述した方法によって取得された心拍数を基に決められる周波数帯域または波長帯域である。

例えば、通常の心拍数は60乃至100bpmであってもよく、該当する周波数帯域は1Hz乃至1.67Hzであってもよく、これに対し該当するバンドパスフィルタが利用されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、取得された心拍数が72bpmである場合、該当する周波数は1.2Hzであり、これを基準にして周波数帯域を設定することができる。更に具体的に、0.5Hz範囲の周波数帯域を設定する場合、0.95Hz乃至1.45Hz範囲に周波数帯域が設定され、これに対し該当するバンドパスフィルタが利用されるが、これに対し限定されない。

図25の(b)は図25の(a)に示された時系列データにより取得された値をバンドパスフィルタにより心拍信号に抽出された心拍信号グラフである。

図25の(b)を参照すれば、時系列データにより取得された値をバンドパスフィルタにより心拍信号に抽出できることがわかる。

5.7赤外線を利用する心拍数測定方法の多様な実施例
基本的に赤外線を利用する心拍数測定方法にも上述した心拍数測定方法が利用されることができる。

図26は一実施例による赤外線を利用する心拍数取得方法を説明するための図である。

この時、前記赤外線は750nm～3000nmの波長帯域である近赤外線(Near infrared)領域の赤外線が利用されるが、これに対し限定されず、中赤外線領域(middle infrared)、遠赤外線線領域(Far infrared)、及び極端赤外線領域(extreme infrared)の赤外線が利用されることもできる。

図26を参照すれば、一実施例による赤外線を利用する心拍数測定方法(2600)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに対し、イメージを取得する段階(S2610)と、皮膚領域を検出する段階(S2620)と、関心領域を検出する段階(S2630)と、及び関心領域に対するデータを処理する段階(S2640)との少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

また、前記イメージを取得する段階(S2610)及び前記皮膚領域を検出する段階(S2620)は、上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、関心領域を検出する段階(S2630)の詳細な動作は、上述した関心領域を検出する方法が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、関心領域を検出する段階(S2630)は、第1、第2及び第3関心領域を検出する動作を含んでもよく、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに対し実行されることができる。
また、前記第1、第2及び第3関心領域は、互いに少なくとも一部がオーバーラップされることができる。例えば、前記第1関心領域は、前記第2及び第3関心領域内に含まれるように設定され、前記第2関心領域は、前記第3関心領域内に含まれるように設定されるが、これに対し限定されず、前記第1乃至第3関心領域は、互いに少なくとも一部がオーバーラップされるように設定されることができる。

また、前記第1、第2及び第3関心領域は、互いにオーバーラップされないように設定されることができる。例えば、前記第1関心領域及び前記第2関心領域は、被測定者の左側頬に上下に位置することができるし、前記第3関心領域は被測定者の右側頬に位置することができるが、これに対し限定されず、前記第1乃至第3関心領域は、互いにオーバーラップされないように設定されることができる。

また、前記第1、第2及び第3関心領域に対するデータを処理する段階(S2640)の詳細な動作は、上述した関心領域に対するデータを処理する方法が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、関心領域に対するデータを処理する段階(S2640)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに対し実行されることができる。

また、前記関心領域に対するデータを処理する段階(S2640)は、上述した第1、第2及び第3関心領域に対し実行されることができる。

また、前記第1乃至第3関心領域に対するデータを処理するために取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに対し前記第1乃至第3関心領域に対するIR強度値が抽出されることができる。この時、IR強度値は前記第1乃至第3関心領域に含まれるピクセルのIR強度値の平均値であってもよく、平均ピクセル値として称することができる。

また、上述した関心領域に対するデータを処理する方法を適用する場合、各関心領域に対するIR強度値は、上述した色チャネル値に対応することができる。例えば、第1関心領域のIR強度値はRedチャネル値に対応でき、第2関心領域のIR強度値はGreenチャネル値に対応することができ、第3関心領域のIR強度値はBlueチャネル値に対応できるが、これに対し限定されない。

また、例えば、上述したG-R値は、第2関心領域のIR強度値と第1関心領域のIR強度値の差値に対応でき、上述したG-B値は、第2関心領域のIR強度値と第3関心領域のIR強度値の差値に対応することができる。

従って、各関心領域に対するIR強度値を基にデータが処理されてもよく、詳細な動作は上述した関心領域に対するデータ処理方法に従うことができる。

また、一実施例による赤外線を利用する心拍数測定方法(2600)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し時系列データを抽出する段階(S2650)、及び心拍数を取得する段階(S2660)のうち少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

この時、前記時系列データを抽出する段階(S2650)及び前記心拍数を取得する段階(S2660)は、上述した内容が適用されることがあるので、繰り返し説明は省略することにする。

図27は一実施例による赤外線を利用する心拍数取得方法を説明するための図である。

図27を参照すれば、被測定者の顔領域に少なくとも２つの関心領域が設定されることができる。更に具体的に、被測定者の顔領域に第1関心領域(2710)、第2関心領域(2720)及び第3関心領域(2730)が設定されるが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第3関心領域(2710,2720,2730)に対するIR強度値が抽出されることができる。

例えば、前記第1関心領域(2710)に対するIR強度値(図27の(a))が抽出され、前記第2関心領域(2720)に対するIR強度値(図27の(b))が抽出されてもよく、前記第3関心領域(2730)に対するIR強度値(図27の(c))が抽出されてもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第3関心領域(2710,2720,2730)に対して抽出されたIR強度値を基に前記第1乃至第3関心領域(2710,2720,2730)に対するデータが処理されることができる。ただし、これに対する詳細な動作は上述したように、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記第1乃至第3関心領域(2710,2720,2730)に対して処理されたデータを基に特性値が取得されることができる。ただし、これに対する詳細な動作は上述したように、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記第1乃至第3関心領域(2710,2720,2730)に対して抽出されたIR強度値を基に取得された特性値を利用して心拍数が取得されることができる。ただし、これに対する詳細な動作は上述したように、繰り返し説明は省略することにする。

6.一実施例による生体指数取得方法

図28は一実施例による生体指数取得方法を説明するためのフローチャートである。

図28を参照すれば、一実施例による生体指数取得方法は、被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階(S2810)と、第1、第2及び第3色チャネル値を取得する段階(S2820)と、第1差値及び第2差値を計算する段階(S2830)と、第1特性値及び第2特性値を取得する段階(S2840)と、及び第1及び第2特性値を基に前記被測定者の生体指数を決める段階(S2850)のうち少なくとも一部を含むことができる。

この時、前記複数個のイメージはカメラによって取得されることができる。例えば、前記複数個のイメージは、可視光カメラ、IRカメラなどのカメラによって取得されることができる。

また、前記複数個のイメージは、外部に配置されるカメラから取得されることができる。例えば、前記複数個のイメージは、外部に配置される可視光カメラ、IRカメラなどのカメラから取得されたイメージである。

また、前記第1、第2及び第3色チャネル値を取得する段階(S2820)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに対して実行されることができる。

この時、前記第1色チャネル値は、段階が実行されるイメージフレームの第1色チャネルに対する平均ピクセル値を意味してもよく、前記第2色チャネル値は、前記イメージフレームの第2色チャネルに対する平均ピクセル値を意味してもよく、前記第3色チャネル値は、前記イメージフレームの第3色チャネルに対する平均ピクセル値を意味してもよい。

例えば、前記第1色チャネル値はGreenチャネル値であってもよく、前記第2色チャネル値はRedチャネル値であってもよく、前記第3色チャネル値はBlueチャネル値であってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第1差値及び第2差値を計算する段階(S2830)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに対して実行されることができる。

この時、前記第1差値は、第1色チャネル値と第2色チャネル値の差値を意味してもよく、例えば、前記第1差値は、同じイメージフレームに対する第1色チャネル値と第2色チャネル値の差値を意味してもよいが、これに対し限定されない。

更に具体的に、前記第1色チャネル値がGreenチャネル値であり、第2色チャネル値がRedチャネル値である場合、前記第1差値はG-R値であってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第2差値は、第1色チャネル値と第3色チャネル値の差値を意味してもよく、例えば、前記第2差値は、同じイメージフレームに対する第1色チャネル値と第3色チャネル値の差値を意味してもよいが、これに対し限定されない。

更に具体的に、前記第1色チャネル値がGreenチャネル値であり、第2色チャネル値がBlueチャネル値である場合、前記第2差値はG-B値であってもよいが、これに対し限定されない。

また、第1特性値及び第2特性値を取得する段階(S2840)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し実行することができる。

例えば、前記第1特性値は第1イメージフレーム群に対し取得され、前記第1イメージフレーム群は予め設定された時間の間に取得されたイメージフレーム群を意味してもよい。

また、例えば、前記第2特性値は第2イメージフレーム群に対し取得され、前記第2イメージフレーム群は予め設定された時間の間に取得されたイメージフレーム群を意味してもよい。

また、前記第1特性値は、前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値及び前記第1イメージフレーム群に含まれるイメージフレームに対する第1差値を基に取得されることができる。

例えば、前記第1特性値は、前記第1イメージフレーム群に対するG-R値の平均値及び前記第1イメージフレーム群に含まれるイメージフレームに対するG-R値を基に取得される偏差値であってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第2特性値は、前記第2イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値及び前記第2イメージフレーム群に含まれるイメージフレームに対する第2差値を基に取得されることができる。

例えば、前記第2特性値は、前記第2イメージフレーム群に対するG-B値の平均値及び前記第2イメージフレーム群に含まれるイメージフレームに対するG-B値を基に取得される偏差値であってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第1イメージフレーム群と前記第2イメージフレーム群は互いに同一であってもよいが、これに対し限定されず、互いに異なることができる。

また、前記第1特性値は、前記第1イメージフレーム群に対する平均値、標準偏差値などであってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第1特性値は、前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一部のイメージフレームに対する偏差値などであってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第2特性値は、前記第2イメージフレーム群に対する平均値、標準偏差値などであってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第2特性値は、前記第2イメージフレーム群に含まれる少なくとも一部のイメージフレームに対する偏差値などであってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第1及び第2特性値は正規化されることができる。例えば、前記第1特性値は、前記第1イメージフレーム群に対する標準偏差値を利用して正規化されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第2特性値は、前記第2イメージフレーム群に対する標準偏差値を利用して正規化されるが、これに対し限定されない。

また、第1及び第2特性値を基に前記被測定者の生体指数を決める段階(S2850)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し実行することができる。

この時、前記生体指数は、心拍数、血圧、酸素飽和度、体温などであってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数は、前記第1特性値及び前記第2特性値を基に取得されることができる。

例えば、前記生体指数は、前記第1特性値及び前記第2特性値を合わせた第3特性値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

7.複数個の生体指数及び生体情報取得方法の多様な実施例
図29は一実施例による複数個の生体指数及び生体情報取得方法を説明するための図である。

図29を参照すれば、一実施例による複数個の生体指数及び生体情報取得方法、は取得されたイメージ(3000)を基に複数個の生体指数を取得することができる。更に具体的に、図29に示された通り、取得されたイメージ(3000)を基に第1生体指数(3010)、第2生体指数(3020)及び第3生体指数(3030)を取得することができるが、これに対し限定されず、少なくとも2つ以上の生体指数を取得することができ、例えば、4つの生体指数を取得することができる。

この時、前記取得されたイメージ(3000)は、可視光カメラを利用して取得されたり、外部に配置される可視光カメラから取得された可視光イメージであってもよい。

また、前記取得されたイメージ(3000)は、赤外線カメラを利用して取得されたり、外部に配置される赤外線カメラから取得された赤外線イメージであってもよい。

また、前記第1乃至第3生体指数(3010,3020,3030)は、心拍数、酸素飽和度、血圧、体温のうち少なくとも一つを含むが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第3生体指数(3010,3020,3030)は、互いの間に互いに関連性を有するように取得されることができる。例えば、前記第1乃至第3生体指数(3010,3020,3030)は、被測定者の同一または類似の状態から取得された生体指数であってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第3生体指数(3010,3020,3030)は、互いの間に独立性を有するように取得されることができる。例えば、前記第1乃至第3生体指数(3010,3020,3030)は、被測定者の異なる状態から取得された生体指数であってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第3生体指数(3010,3020,3030)は、互いに同じ時間に出力されることができる。例えば、前記第1乃至第3生体指数(3010,3020,3030)がリアルタイムで測定される場合、互いに同じ時間に出力されてもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第3生体指数(3010,3020,3030)は、互いに異なる時間に出力されることができる。例えば、前記第1生体指数が出力された後、前記第2生体指数が出力され、前記第2生体指数が出力された後、前記第3生体指数が出力されることができる。

また、図29を参照すれば、一実施例による複数個の生体指数及び生体情報取得方法は、取得された複数個の生体指数を基に複数個の生体情報を取得することができる。

更に具体的に、図29に示された通り、取得された前記第1乃至第3生体指数(3010,3020,3030)を基に第1生体情報(3040)、第2生体情報(3050)及び第3生体情報(3060)を取得することができるが、これに対し限定されない。

この時、前記第1乃至第3生体情報(3040,3050,3060)は、眠気情報、ストレス情報、興奮度情報、感情情報のうち少なくとも一つを含むが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第3生体情報(3040,3050,3060)は、前記第1乃至第3生体指数(3010,3020,3030)のうち少なくとも一つの生体指数を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第3生体情報(3040,3050,3060)は、前記第1乃至第3生体指数(3010,3020,3030)に加えて個人的、統計的データを考慮して取得される。この時、前記個人的、統計的データは、年齢、性別、身長、体重など被測定者の収集可能な個人的、統計的データを意味してもよく、被測定者の表情、皺、顔色など観測可能な個人的、統計的データを意味してもよく、被測定者が含まれたり、被測定者と関連する集団を対象に算定された統計的データ(例えば、20台平均血圧、黄色人平均皮膚色、30代男性平均身長、大韓民国男性の平均体重など)と共に数値化できる個人的、統計的データを意味してもよい。

また、前記第1乃至第3生体情報(3040,3050,3060)は、独立性を有する生体指数を基に取得されることができる。例えば、前記第1乃至第3生体情報(3040,3050,3060)は、独立性を有するように取得された前記第1乃至第3生体指数(3010,3020,3030)を基に取得されることができる。

また、前記第1乃至第3生体情報(3040,3050,3060)は、関連性を有する生体指数を基に取得されることができる。例えば、前記第1乃至第3生体情報(3040,3050,3060)は、関連性を有するように取得された前記第1乃至第3生体指数(3010,3020,3030)を基に取得されることができる。

また、前記第1乃至第3生体情報(3040,3050,3060)が関連性を有する生体指数を基に取得される場合、前記生体情報の正確性を向上させることができる。例えば、前記第1乃至第3生体情報(3040,3050,3060)に含まれる高血圧情報を取得するために、前記第1乃至第3生体指数(3010,3020,3030)に含まれる心拍数及び血圧を利用する場合、前記心拍数及び血圧が互いに関連性を有するとき、前記高血圧情報が更に正確になる可能性がある。

更に具体的に、被測定者が運動をしたり興奮した状態で血圧を測定し、被測定者が安定した状態で心拍数を測定し、これを基に高血圧情報を取得する場合、被測定者が高血圧ではなくても高血圧として感知される可能性がある。しかし、これに反し、被測定者が運動をしたり興奮した状態で血圧及び心拍数を測定し、これを基に高血圧情報を取得する場合、更に正確に高血圧情報を取得することができる。

以下では、複数個の生体指数及び生体情報取得方法に対し、更に詳細に記述することにする。

図30は一実施例による複数個の生体指数取得方法に対し説明するための図である。

図30を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するためにイメージフレーム(3110)が取得されることができる。

この時、前記イメージフレーム(3110)は、可視光イメージ、赤外線イメージなどから取得されるイメージフレームであってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記イメージフレーム(3110)は、複数個のイメージフレームを含むが、これに対し限定されない。

また、図30を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために、少なくとも一つ以上のピクセル値(3120)が取得されることができる。

この時、前記ピクセル値(3120)は、前記イメージフレームを構成する少なくとも一つのピクセルの強度値を意味してもよく、更に具体的に、少なくとも一つの色チャネルに対する少なくとも一つのピクセルの強度値を意味してもよい。例えば、前記イメージフレームが640*480イメージである場合、前記イメージフレームは640*480個のピクセルを含んでもよく、各ピクセルに対するRedチャネルのピクセル値、Greenチャネルのピクセル値及びBlueチャネルのピクセル値が取得されるが、これに対し限定されず、多様な色空間による色チャネルに対するピクセル値が取得されることができる。

また、前記ピクセル値(3120)は、前記イメージフレームを構成する複数個のピクセルのうち少なくとも一部のピクセルのみに対し取得されることができる。

また、図30を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために、少なくとも一つ以上の色チャネル値(3130)が取得されることができる。

この時、前記色チャネル値(3130)は、色チャネルのピクセル値の平均値を意味してもよい。例えば、Redチャネル値はRedチャネルのピクセル値の平均値を意味してもよく、Greenチャネル値はGreenチャネルのピクセル値の平均値を意味してもよく、Blueチャネル値はBlueチャネルのピクセル値の平均値を意味してもよいが、これに対し限定されない。

明細書の全般的には前記色チャネル値と加工値を分離して説明したが、複数個の生体指数を取得する方法を説明するために、以下では、前記加工値が前記色チャネル値に含まれる概念で説明することができる。

また、前記色チャネル値(3130)は加工値を含んで説明されることができる。例えば、前記色チャネル値は、Redチャネル値とGreenチャネル値の差値であるG-R値を含んで説明されるが、これに対し限定されない。

また、前記色チャネル値(3130)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに対し取得されることができる。

また、前記色チャネル値(3130)は、一つの色チャネルのピクセル値を基に取得され、複数個の色チャネルのピクセル値を基に取得されることができる。例えば、Redチャネル値はRedチャネルのピクセル値を基に取得され、G-R値はGreenチャネルのピクセル値及びRedチャネルのピクセル値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、図30を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために、少なくとも一つ以上の時系列データが取得されることができる。

この時、前記時系列データ(3140)は、取得された少なくとも一つ以上の色チャネル値(3130)を基に取得され、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し取得されることができる。
更に具体的に、前記時系列データ(3140)が第1イメージフレームに対し取得された少なくとも一つ以上の色チャネル値(3130)を基に取得される場合、前記時系列データは、前記第1イメージフレームを含むイメージフレーム群に対し取得されることができる。

また、前記時系列データ(3140)は、前記色チャネル値(3130)の時系列データであってもよい。例えば、前記時系列データ(3140)は、Redチャネル値の時系列データ、Greenチャネル値の時系列データ、Blueチャネル値の時系列データ、Hueチャネル値の時系列データ、G-R値の時系列データまたはG-B値の時系列データなどを含むが、これに対し限定されない。

また、前記色チャネル値(3130)を基に取得される特性値の時系列データ(3140)であってもよい。例えば、前記時系列データは、イメージフレーム群に含まれる少なくとも一部のイメージフレームに対する色チャネル値の偏差値、標準偏差値または平均値などを含むが、これに対し限定されない。

例えば、前記時系列データ(3140)はRedチャネル値の時系列データ起これるし、G-R値の時系列データ場合もあるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記時系列データ(3140)は、イメージフレーム群に含まれる少なくとも一部のイメージフレームに対する色チャネル値の偏差値に対する時系列データであってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記時系列データ(3140)は、複数個の時系列データを基に取得された時系列データである。例えば、前記時系列データ(3140)は、第1イメージフレームを含む第1イメージフレーム群に対する第1時系列データ、及び第2イメージフレームを含む第2イメージフレーム群に対する第2時系列データを基に取得された時系列データであってもよいが、これに対し限定されない。

更に具体的な例において、前記時系列データ(3140)が180個のイメージフレームを含むイメージフレーム群に対する時系列データである場合、前記時系列データ(3140)は、第1乃至第18イメージフレームを含む第1イメージフレーム群に対し取得された第1時系列データ、第19乃至第36イメージフレームを含む第2イメージフレーム群に対し取得された第2時系列データ、第37乃至第54イメージフレームを含む第3イメージフレーム群に対し取得された第3時系列データ、第55乃至第72イメージフレームを含む第4イメージフレーム群に対し取得された第4時系列データ、第73乃至第90イメージフレームを含む第5イメージフレーム群に対し取得された第5時系列データ、第91乃至第108イメージフレームを含む第6イメージフレーム群に対し取得された第6時系列データ、第109乃至第126イメージフレームを含む第7イメージフレーム群に対し取得された第7時系列データ、第127乃至第144イメージフレームを含む第8イメージフレーム群に対し取得された第8時系列データ、第145乃至第162イメージフレームを含む第9イメージフレーム群に対し取得された第9時系列データ、及び第163乃至第180イメージフレームを含む第10イメージフレーム群に対し取得された第10時系列データを基に取得されることができる。

また、図30を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するための特徴(3150)が取得されることができる。

この時、前記特徴(3150)は、前記取得された時系列データの数学的、物理的特徴を意味してもよい。例えば、前記特徴は、前記取得された時系列データの周波数成分、最大値、最大値平均、最小値、最小値平均、最大値と最小値の差、最大値平均と最小値平均の差、AC値、DC値、平均値、変曲点、1次微分データ、2次微分データ、特定時点での傾きなど数学的特徴を意味してもよく、血液の変化量、血液の変化速度、血管の変化量、血管の変化速度など物理的特徴を意味してもよいが、これに対し限定されない。

また、前記特徴(3150)は、複数個の時系列データの間の数学的、物理的特徴を意味してもよい。例えば、前記特徴は、取得された複数個の時系列データの間の時間差、極大値の間の時間差、極小値の間の時間差、変曲点の間の時間差など数学的特徴を意味してもよく、PTT(Pulse Transit Time)、血液の変化速度差、血液による血管の変化時間差など物理的特徴を意味してもよいが、これに対し限定されない。

また、前記特徴(3150)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し取得されることができる。

また、前記特徴(3150)は、少なくとも一つの時系列データ(3140)を基に取得されることができる。例えば、前記特徴(3150)は、一つの時系列データを基に取得され、少なくとも２つ以上の時系列データを基に取得されることもできるが、これに対し限定されない。

また、図30を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために生体指数(3160)が取得されることができる。

この時、前記生体指数(3160)は、心拍数、酸素飽和度、血圧、体温などを含むが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数(3160)は、それぞれ異なる特徴を基に取得されることができる。例えば、心拍数は時系列データの周波数成分を基に取得され、血圧は二つの時系列データの間のPTT値を基に取得されることができ、酸素飽和度は二つの時系列データそれぞれのAC値及びDC値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数(3160)は複数個が取得されることができる。例えば、心拍数、酸素飽和度、血圧が取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数(3160)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し取得されることができる。

また、複数個の前記生体指数(3160)を取得するために基礎になるイメージフレーム群は互いに同一であってもよい。例えば、心拍数、酸素飽和度、血圧は、第1乃至第180イメージフレームを含むイメージフレーム群に基づいて取得されるが、これに対し限定されない。

また、複数個の前記生体指数(3160)を取得するために基礎になるイメージフレーム群は互いに異なることができる。例えば、心拍数は第1乃至第90イメージフレームを含む第1イメージフレーム群に基づいて取得され、酸素飽和度は第91乃至第180イメージフレームを含む第2イメージフレーム群に基づいて取得されることができ、血圧は第181乃至第270イメージフレームを含む第3イメージフレーム群に基づいて取得されるが、これに対し限定されない。

また、複数個の前記生体指数(3160)を取得するために基礎になるイメージフレーム群は互いに少なくとも一部がオーバーラップされることができる。例えば、心拍数は第1乃至第180イメージフレームを含む第1イメージフレーム群に基づいて取得され、酸素飽和度は第30乃至第100イメージフレームを含む第2イメージフレーム群に基づいて取得されることができ、血圧は第10乃至第180イメージフレームを含む第3イメージフレーム群に基づいて取得されるが、これに対し限定されない。

また、複数個の前記生体指数(3160)を取得するために基礎になるイメージフレーム群に含まれるイメージフレームの数は同一であってもよく、異なってもよい。

7.1一実施例による複数個の生体指数取得方法
図31は一実施例による複数個の生体指数取得方法に対し説明するための図である。

図31を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するためにイメージフレーム(3210)が取得されることができる。

この時、前記イメージフレーム(3210)は、可視光イメージ、赤外線イメージなどから取得されるイメージフレームであってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記イメージフレーム(3210)は、複数個のイメージフレームを含むが、これに対し限定されない。

また、図31を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上の関心領域(3220)が設定されることができる。更に具体的に、第1関心領域、第2関心領域、第3関心領域及び第4関心領域が設定されることができる。

この時、前記第1関心領域は酸素飽和度を取得するための関心領域であってもよく、前記第2関心領域は心拍数を取得するための関心領域であってもよく、前記第3関心領域は血圧を取得するための関心領域であってもよく、前記第4関心領域は体温を取得するための関心領域であってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第4関心領域は互いに同一であってもよく、互いに異なってもよい。

また、前記第1乃至第4関心領域は互いに少なくとも一部がオーバーラップされることができる。
また、前記第1乃至第4関心領域は、取得するための生体指数に基づいてその大きさ及び領域が設定されることができる。例えば、心拍数を取得するための前記第2関心領域は、心臓拍動による血液の変化をよく感知するために被測定者の頬領域を含むように大きく設定されてもよく、血圧を取得するための前記第3関心領域は、微細な血流速度をよく感知するために被測定者の頬領域を含むように縦が小さくかつ横が長く設定されてもよいが、これに対し限定されず、前記第1乃至第4関心領域は多様な大きさと多様な領域に設定されることができる。

また、図31を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上のピクセル値(3230)が取得されることができる。

また、前記ピクセル値(3230)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに対し取得されることができる。

更に具体的に、前記第1関心領域に対しRGB色空間によるRedチャネルのピクセル値、Greenチャネルのピクセル値及びBlueチャネルのピクセル値のうち少なくとも一部が取得され、前記第2関心領域に対しRGB色空間によるRedチャネルのピクセル値、Greenチャネルのピクセル値及びBlueチャネルのピクセル値のうち少なくとも一部が取得されることができ、前記第3関心領域に対しRGB色空間によるRedチャネルのピクセル値、Greenチャネルのピクセル値及びBlueチャネルのピクセル値のうち少なくとも一部が取得され、前記第4関心領域に対しHSV色空間によるHueチャネルのピクセル値、Saturationチャネルのピクセル値、Valueチャネルのピクセル値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、図31を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上の色チャネル値(3240)が取得されることができる。

この時、前記色チャネル値(3240)は色チャネルのピクセル値の平均値を意味してもよく、加工値を意味してもよいが、これに対する詳細な説明は上述したように、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記色チャネル値(3240)は取得される生体指数を考慮して取得されることができる。

更に具体的に、酸素飽和度を取得するための前記第1関心領域に対し少なくとも２つの色チャネル値が取得されることができる。

例えば、酸素飽和度を取得するための前記第1関心領域に対しRGB色空間によるRedチャネル値、Greenチャネル値、Blueチャネル値、HSV色空間によるHueチャネル値、Saturationチャネル値、Valueチャネル値などの色チャネル値のうち少なくとも２つの色チャネル値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、例えば酸素飽和度を取得するための前記第1関心領域に対しRedチャネル値とGreenチャネル値の差値であるG-R値、Greenチャネル値とBlueチャネル値の差値であるG-B値、Hueチャネル値とValueチャネル値の差値であるH-V値などの色チャネル値のうち少なくとも２つの色チャネル値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記少なくとも２つの色チャネル値は、ヘモグロビン及び酸素ヘモグロビンの吸光度を考慮して選択されることができる。

例えば、酸素ヘモグロビンの吸光度がヘモグロビンの吸光度より高いBlueチャネルと、酸素ヘモグロビンの吸光度がヘモグロビンの吸光度より低いRedチャネルが選択されてもよく、これに伴い、前記少なくとも２つの色チャネル値はRedチャネル値とBlueチャネル値に選択されるが、これに対し限定されない。

また、心拍数を取得するための前記第2関心領域に対し少なくとも２つの色チャネル値が取得されることができる。

例えば、心拍数を取得するための前記第2関心領域に対しRGB色空間によるRedチャネル値、Greenチャネル値、Blueチャネル値、HSV色空間によるHueチャネル値、Saturationチャネル値、Valueチャネル値などの色チャネル値のうち少なくとも２つの色チャネル値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、心拍数を取得するための前記第2関心領域に対しRedチャネル値とGreenチャネル値の差値であるG-R値、Greenチャネル値とBlueチャネル値の差値であるG-B値、Hueチャネル値とValueチャネル値の差値であるH-V値などの色チャネル値のうち少なくとも２つの色チャネル値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記少なくとも２つの色チャネル値は、動きによるノイズ及び外部光などによるノイズを低減させるために選択されることができる。

例えば、ノイズを低減させるために、相対的にヘモグロビンと酸素ヘモグロビンによって吸収が多くなるGreenチャネル値と相対的にヘモグロビンと酸素ヘモグロビンによって吸収が少なくなるRedチャネル値の差値であるG-R値、及び相対的にヘモグロビンと酸素ヘモグロビンによって吸収が多くなるGreenチャネル値と相対的にヘモグロビンと酸素ヘモグロビンによって吸収が少なくなるBlueチャネル値の差値であるG-B値が選択されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、ノイズを低減させるために、相対的に心臓拍動による変化を多く反映するGreenチャネル値と相対的に心臓拍動による変化を少なく反映するRedチャネル値、及びBlueチャネル値の差値であるG-R値及びG-B値が選択されるが、これに対し限定されない。

また、血圧を取得するための前記第3関心領域に対し少なくとも２つの色チャネル値が取得されることができる。

例えば、血圧を取得するための前記第3関心領域に対しRGB色空間によるRedチャネル値、Greenチャネル値、Blueチャネル値、HSV色空間によるHueチャネル値、Saturationチャネル値、Valueチャネル値などの色チャネル値のうち少なくとも２つの色チャネル値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、例えば血圧を取得するための前記第3関心領域に対しRedチャネル値とGreenチャネル値の差値であるG-R値、Greenチャネル値とBlueチャネル値の差値であるG-B値、Hueチャネル値とValueチャネル値の差値であるH-V値などの色チャネル値のうち少なくとも２つの色チャネル値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、体温を取得するための前記第4関心領域に対し少なくとも２つの色チャネル値が取得されることができる。

例えば、体温を取得するための前記第4関心領域に対しRGB色空間によるRedチャネル値、Greenチャネル値、Blueチャネル値、HSV色空間によるHueチャネル値、Saturationチャネル値、Valueチャネル値などの色チャネル値のうち少なくとも２つの色チャネル値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、例えば体温を取得するための前記第4関心領域に対しRedチャネル値とGreenチャネル値の差値であるG-R値、Greenチャネル値とBlueチャネル値の差値であるG-B値、Hueチャネル値とValueチャネル値の差値であるH-V値などの色チャネル値のうち少なくとも２つの色チャネル値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記少なくとも２つの色チャネル値は、体温の特性及び被測定者の皮膚の色を考慮して選択されることができる。

例えば、被測定者の体温と関連性を有するSaturation(明度)チャネル値、及び被測定者の皮膚の色と関連性を有するHue(色)チャネル値が選択されるが、これに対し限定されない。

また、図31を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために、少なくとも一つ以上の時系列データ(3250)が取得されることができる。

また、前記時系列データ(3250)は、取得される生体指数を考慮して取得されることができる。

更に具体的に、酸素飽和度を取得するための前記第1関心領域に対し少なくとも２つの時系列データが取得されることができる。例えば、酸素飽和度を取得するための前記第1関心領域に対し第1時系列データ及び第2時系列データが取得されることができる。

この時、前記第1時系列データは、前記第1関心領域に対し取得された色チャネル値を基に取得されることができる。例えば、酸素飽和度を取得するための前記第1関心領域に対し取得された色チャネル値がRedチャネル値である場合、前記第1時系列データはRedチャネル値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第1時系列データは、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し取得されることができる。

例えば、前記第1時系列データが第1イメージフレームに対し取得されたRedチャネル値を基に取得される場合、前記第1時系列データは前記第1イメージフレームを含む第1イメージフレーム群に対し取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第2時系列データは前記第1関心領域に対し取得された色チャネル値を基に取得されることができる。例えば、酸素飽和度を取得するための前記第1関心領域に対し取得された色チャネル値がBlueチャネル値である場合、前記第2時系列データはBlueチャネル値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第2時系列データは、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し取得されることができる。

例えば、前記第2時系列データが第2イメージフレームに対し取得されたBlueチャネル値を基に取得される場合、前記第2時系列データは、前記第2イメージフレームを含む第2イメージフレーム群に対し取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第1及び第2イメージフレーム群は、互いに同一であってもよく、互いに異なってもよく、互いに少なくとも一部オーバーラップされてもよい。

また、心拍数を取得するための前記第2関心領域に対し少なくとも一つの時系列データが取得されることができる。例えば、心拍数を取得するための前記第2関心領域に対し第3時系列データが取得されることができる。
この時、前記第3時系列データは、前記第2関心領域に対し取得された色チャネル値を基に取得されることができる。例えば、心拍数を取得するための前記第2関心領域に対し取得された色チャネル値がG-R値及びG-B値である場合、前記第3時系列データはG-R値及びG-B値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第3時系列データは、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し取得されることができる。

例えば、前記第3時系列データが第3イメージフレームに対し取得されたG-R値及びG-B値を基に取得される場合、前記第3時系列データは前記第3イメージフレームを含む第3イメージフレーム群に対し取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第3時系列データは、前記第2関心領域に対し取得された特性値を基に取得されることができる。例えば、前記第3時系列データは、前記第2関心領域に対し取得されたG-R値を基に取得された特性値及びG-B値を基に取得された特性値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、血圧を取得するための前記第3関心領域に対し少なくとも一つの時系列データが取得されることができる。例えば、血圧を取得するための前記第3関心領域に対し第4時系列データが取得されることができる。

この時、前記第4時系列データは、前記第3関心領域に対し取得された色チャネル値を基に取得されることができる。例えば、血圧を取得するための第3関心領域に対し取得された色チャネル値がG-R値及びG-B値である場合、前記第4時系列データはG-R値及びG-B値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第4時系列データは、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し取得されることができる。

例えば、前記第4時系列データが第4イメージフレームに対し取得されたG-R値及びG-B値を基に取得される場合、前記第4時系列データは前記第4イメージフレームを含む第4イメージフレーム群に対し取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第4時系列データは、前記第3関心領域に対し取得された特性値を基に取得されることができる。例えば、前記第4時系列データは、前記第3関心領域に対し取得されたG-R値を基に取得された特性値、及びG-B値を基に取得された特性値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第1、第2、第3及び第4イメージフレーム群は、互いに同一であってもよいが、これに対し限定されず、互いに異なってもよく、互いに少なくとも一部オーバーラップされてもよい。

また、図31を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上の生体指数取得モデル(3251)が利用されることができる。

ただし、前記生体指数取得モデル(3251)に対し、上述したように、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記生体指数取得モデル(3251)は体温を取得するために利用されることができる。

更に具体的に、前記生体指数取得モデル(3251)は、体温を取得するための前記第4関心領域に対し取得された色チャネル値を入力値にすることができる。例えば、前記生体指数取得モデル(3251)は、前記第4関心領域に対し取得されたHueチャネル値及びSaturationチャネル値を入力値にすることができるが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数取得モデル(3251)の入力値は、色チャネル値、特性値、イメージフレーム群に対する色チャネル値の平均などであってもよいが、これに対し限定されない。

また、図31を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上の特徴(3260)が取得されることができる。

また、少なくとも一つ以上の前記特徴(3260)は取得される生体指数を考慮して取得されることができる。

更に具体的に、酸素飽和度を取得するための前記第1関心領域に対し少なくとも一つ以上の特徴が取得されることができる。例えば、酸素飽和度を取得するための前記第1関心領域に対し第1特徴が取得されることができる。

この時、前記第1特徴は、前記第1関心領域に対し取得された色チャネル値または時系列データを基に取得されることができる。例えば、前記第1関心領域に対し取得された色チャネル値がRedチャネル値及びBlueチャネル値である場合、前記第1特徴は前記Redチャネル値及び前記Blueチャネル値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1特徴は、前記第1関心領域に対し取得された第1時系列データ及び第2時系列データを基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第1特徴は酸素飽和度を取得するための特徴である。例えば、前記第1特徴は、前記第1時系列データに基づいて取得されたAC値、DC値、前記第2時系列データに基づいて取得されたAC値及びDC値であってもよいが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1特徴は、前記第1時系列データに基づいて取得された極大値平均と極小値平均の差、前記第1時系列データに基づいて取得された平均値、前記第2時系列データに基づいて取得された極大値平均と極小値平均の差、及び前記第2時系列データに基づいて取得された平均値のうち少なくとも一つ以上を含むが、これに対し限定されない。

また、前記第1特徴は複数個の特徴を含むことができる。例えば、前記第1特徴は、前記第1時系列データに基づいて取得された極大値平均と極小値平均の差、前記第1時系列データに基づいて取得された平均値、前記第2時系列データに基づいて取得された極大値平均と極小値平均の差、及び前記第2時系列データに基づいて取得された平均値のうち少なくとも２つ以上を含むが、これに対し限定されない。

また、心拍数を取得するための前記第2関心領域に対し少なくとも一つ以上の特徴が取得されることができる。例えば、心拍数を取得するための前記第2関心領域に対し第2特徴が取得されることができる。

この時、前記第2特徴は、前記第2関心領域に対し取得された色チャネル値または時系列データを基に取得されることができる。例えば、前記第2関心領域に対し取得された色チャネル値がG-R値及びG-B値である場合、前記第2特徴は前記G-R値及び前記G-B値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第2特徴は、前記第2関心領域に対し取得された第3時系列データを基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第2特徴は心拍数を取得するための特徴である。例えば、前記第2特徴は、前記第3時系列データに基づいて取得された周波数値、波長値、測定時間周期が繰り返された数に対する値であってもよいが、これに対し限定されない。

また、血圧を取得するための前記第3関心領域に対し少なくとも一つ以上の特徴が取得されることができる。例えば、血圧を取得するための前記第3関心領域に対し第3特徴が取得されることができる。

この時、前記第3特徴は、前記第3関心領域に対し取得された色チャネル値または時系列データを基に取得されることができる。例えば、前記第3関心領域に対し取得された色チャネル値がG-R値及びG-B値である場合、前記第3特徴は前記G-R値及び前記G-B値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第3特徴は、前記第3関心領域に対し取得された第4時系列データを基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第3特徴は血圧を取得するための特徴である。例えば、前記第3特徴は、前記第4時系列データに基づいて取得された傾き値、最大値、最小値、極大値平均、極小値平均、極大値平均及び極小値平均の差値などであってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第3特徴は複数個の特徴を含むことができる。例えば、前記第3特徴は、前記第4時系列データに基づいて取得された傾き値、最大値、最小値、極大値平均、極小値平均、極大値平均及び極小値平均の差値のうち少なくとも２つ以上を含むが、これに対し限定されない。

また、体温を取得するための前記第4関心領域に対し少なくとも一つ以上の特徴が取得されることができる。例えば、体温を取得するための前記第4関心領域に対し第4特徴が取得されることができる。

この時、前記第4特徴は、前記第4関心領域に対し取得された色チャネル値または生体指数取得モデルの出力値を基に取得されることができる。例えば、前記第4関心領域に対し取得された色チャネル値がHueチャネル値及びSaturationチャネル値である場合、前記第4特徴は前記Hueチャネル値及び前記Saturation値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第4特徴は、前記生体指数取得モデルの出力値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第4特徴は、体温を取得するための特徴である。例えば、前記第4特徴は、皮膚部位、皮膚温度などであってもよいが、これに対し限定されない。

また、図31を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上の生体指数(3270)が取得されることができる。

更に具体的に、それぞれの生体指数は対応する特徴を基に取得されることができる。例えば、酸素飽和度は前記第1特徴を基に取得され、心拍数は前記第2特徴を基に取得されることができて、血圧は前記第3特徴を基に取得され、体温は前記第4特徴を基に取得されるが、これに対し限定されない。

この時、前記第1特徴を基に酸素飽和度を取得するために上述した数学式が利用されてもよく、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記第2特徴を基に心拍数を取得するために上述した数学式が利用されてもよく、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記第3特徴を基に血圧を取得するために上述した数学式が利用されてもよく、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記第4特徴を基に体温を取得するために上述した数学式が利用されてもよく、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記生体指数(3270)が複数個である場合、それぞれの生体指数は同じ時点に取得されるが、これに対し限定されず、互いに相異なった時間に取得されることができる。例えば、酸素飽和度及び心拍数は測定後の6秒後に取得され、血圧は測定後の8秒後に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数(3270)が複数個である場合、それぞれの生体指数はそれぞれイメージフレーム群に基づいて取得されることができる。例えば、酸素飽和度は第5イメージフレーム群に基づいて取得され、心拍数は第6イメージフレーム群に基づいて取得されることができ、血圧は第7イメージフレーム群に基づいて取得されることができる。

また、前記生体指数(3270)を取得するためのそれぞれのイメージフレーム群は互いに同一であってもよいが、これに対し限定されず、互いに異なってもよく、互いに少なくとも一部オーバーラップされてもよい。例えば、前記第5、第6及び第7イメージフレーム群は互いに同一であってもよく、互いに異なってもよく、互いに少なくとも一部がオーバーラップされてもよい。

また、前記生体指数(3270)を取得するために少なくとも一つ以上の予備生体指数が取得されることができる。例えば、心拍数を取得するために少なくとも4つの予備心拍数が取得されることができる。

ただし、このような予備心拍数または予備生体指数を利用して、心拍数または生体指数を取得する方法に関しては、上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記生体指数(3270)を取得するための予備生体指数の個数は、生体指数ごとに同一であってもよいが、異なってもよい。例えば、前記心拍数を取得するための予備心拍数は少なくとも4つであってもよく、前記酸素飽和度及び前記血圧を取得するための予備酸素飽和度及び予備血圧は少なくとも2つであってもよいが、これに対し限定されない。

7.2一実施例による複数個の生体指数取得方法
図32は一実施例による複数個の生体指数取得方法に対し説明するための図である。

図32を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するためにイメージフレーム(3310)が取得されることができる。

この時、前記イメージフレーム(3310)は、可視光イメージ、赤外線イメージなどから取得されるイメージフレームであってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記イメージフレーム(3310)は複数個のイメージフレームを含むが、これに対し限定されない。

また、図32を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上の関心領域(3320)が設定されることができる。更に具体的に、第1関心領域、第2関心領域及び第3関心領域が設定されることができる。

この時、前記第1関心領域は酸素飽和度及び心拍数を取得するための関心領域であってもよく、前記第2関心領域及び前記第3関心領域は血圧を取得するための関心領域であってもよい。

また、前記第1乃至第3関心領域は互いに同一であってもよく、互いに異なってもよい。

また、前記第1乃至第3関心領域は互いに少なくとも一部がオーバーラップされることができる。

また、前記第1乃至第3関心領域は、取得するための生体指数に基づいてその大きさ及び領域が設定されることができる。例えば、心拍数及び酸素飽和度を取得するために前記第1関心領域は、心臓拍動による血液の変化をよく感知するために被測定者の頬領域を含むように大きさが設定されてもよく、血圧を取得するための前記第2及び第3関心領域は、血流の流れをよく反映するために血流の方向について領域が設定されてもよいが、これに対し限定されず、前記第1乃至第3関心領域は多様な大きさと多様な領域に設定されることができる。

また、図32を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上のピクセル値(3330)が取得されることができる。

また、前記ピクセル値(3330)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに対し取得されることができる。

更に具体的に、前記第1関心領域に対しRGB色空間によるRedチャネルのピクセル値、Greenチャネルのピクセル値及びBlueチャネルのピクセル値のうち少なくとも一部が取得され、前記第2関心領域に対しRGB色空間によるRedチャネルのピクセル値、Greenチャネルのピクセル値及びBlueチャネルのピクセル値のうち少なくとも一部が取得されることができ、前記第3関心領域に対しRGB色空間によるRedチャネルのピクセル値、Greenチャネルのピクセル値及びBlueチャネルのピクセル値のうち少なくとも一部が取得されるが、これに対し限定されない。

また、図32を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上の色チャネル値(3340)が取得されることができる。

この時、前記色チャネル値(3340)は色チャネルのピクセル値の平均値を意味してもよく、加工値を意味してもよいが、これに対する詳細な説明は上述したように、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記色チャネル値(3340)は取得される生体指数を考慮して取得されることができる。

更に具体的に、酸素飽和度及び心拍数を取得するための前記第1関心領域に対し少なくとも２つ以上の色チャネル値が取得されることができる。

例えば、前記第1関心領域に対しRGB色空間によるRedチャネル値、Greenチャネル値、Blueチャネル値、HSV色空間によるHueチャネル値、Saturationチャネル値、Valueチャネル値などの色チャネル値のうち少なくとも２つ以上の色チャネル値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、例えば前記第1関心領域に対しRedチャネル値とGreenチャネル値の差値であるG-R値、Greenチャネル値とBlueチャネル値の差値であるG-B値、Hueチャネル値とValueチャネル値の差値であるH-V値などの色チャネル値のうち少なくとも２つ以上の色チャネル値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、酸素飽和度を取得するために前記少なくとも２つ以上の色チャネル値は、ヘモグロビン及び酸素ヘモグロビンの吸光度を考慮して選択されることができる。

例えば、酸素ヘモグロビンの吸光度がヘモグロビンの吸光度より高いBlueチャネルと酸素ヘモグロビンの吸光度がヘモグロビンの吸光度より低いRedチャネルが選択されてもよく、これに伴い、前記少なくとも２つの色チャネル値はRedチャネル値とBlueチャネル値に選択されるが、これに対し限定されない。

また、心拍数を取得するために前記少なくとも２つ以上の色チャネル値は、動きによるノイズ及び外部光などによるノイズを低減させるように選択されることができる。

また、例えば、ノイズを低減させるために相対的に心臓拍動による変化を多く反映するGreenチャネル値と相対的に心臓拍動による変化を少なく反映するRedチャネル値、及びBlueチャネル値の差値であるG-R値及びG-B値が選択されるが、これに対し限定されない。

また、血圧を取得するための前記第2及び第3関心領域に対し少なくとも２つの色チャネル値が取得されることができる。

例えば、血圧を取得するための前記第2及び第3関心領域に対しRGB色空間によるRedチャネル値、Greenチャネル値、Blueチャネル値、HSV色空間によるHueチャネル値、Saturationチャネル値、Valueチャネル値などの色チャネル値のうち少なくとも２つの色チャネル値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、血圧を取得するための前記第2及び第3関心領域に対しRedチャネル値とGreenチャネル値の差値であるG-R値、Greenチャネル値とBlueチャネル値の差値であるG-B値、Hueチャネル値とValueチャネル値の差値であるH-V値などの色チャネル値のうち少なくとも２つの色チャネル値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、図32を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上の時系列データ(3350)が取得されることができる。

また、前記時系列データ(3350)は、取得される生体指数を考慮して取得されることができる。

更に具体的に、酸素飽和度及び心拍数を取得するための前記第1関心領域に対し少なくとも２つ以上の時系列データが取得されることができる。例えば、前記第1関心領域に対し酸素飽和度を取得するために第1時系列データ及び第2時系列データが取得され、心拍数を取得するために第3時系列データが取得されることができる。

この時、前記第1時系列データは、前記第1関心領域に対し取得された色チャネル値を基に取得されることができる。例えば、前記第1関心領域に対し取得された色チャネル値がRedチャネル値である場合、前記第1時系列データはRedチャネル値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第2時系列データは、前記第1関心領域に対し取得された色チャネル値を基に取得されることができる。例えば、前記第1関心領域に対し取得された色チャネル値がBlueチャネル値である場合、前記第2時系列データはBlueチャネル値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

例えば、前記第2時系列データが第2イメージフレームに対し取得されたBlueチャネル値を基に取得される場合、前記第2時系列データは前記第2イメージフレームを含む第2イメージフレーム群に対し取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第3時系列データは、前記第1関心領域に対し取得された色チャネル値を基に取得されることができる。例えば、前記第1関心領域に対し取得された色チャネル値がG-R値及びG-B値である場合、前記第3時系列データはG-R値及びG-B値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第3時系列データは取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し取得されることができる。

また、前記第3時系列データは、前記第1関心領域に対し取得された特性値を基に取得されることができる。例えば、前記第3時系列データは、前記第1関心領域に対し取得されたG-R値を基に取得された特性値、及びG-B値を基に取得された特性値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第1、第2及び第3イメージフレーム群は、互いに同一であってもよいが、これに対し限定されず、互いに異なってもよく、互いに少なくとも一部がオーバーラップされてもよい。

また、血圧を取得するために、前記第2関心領域及び第3関心領域それぞれに対し少なくとも一つの時系列データが取得されることができる。例えば、前記第2関心領域に対し第4時系列データが取得され、前記第3関心領域に対し第5時系列データが取得されるが、これに対し限定されない。

この時、前記第4時系列データは、前記第2関心領域に対し取得された色チャネル値を基に取得されることができる。例えば、前記第2関心領域に対し取得された色チャネル値がG-R値及びG-B値である場合、前記第4時系列データはG-R値及びG-B値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第4時系列データは、前記第2関心領域に対し取得された特性値を基に取得されることができる。例えば、前記第4時系列データは、前記第2関心領域に対し取得されたG-R値を基に取得された特性値、及びG-B値を基に取得された特性値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第5時系列データは、前記第3関心領域に対し取得された色チャネル値を基に取得されることができる。例えば、前記第3関心領域に対し取得された色チャネル値がG-R値及びG-B値である場合、前記第5時系列データはG-R値及びG-B値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第5時系列データは、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し取得されることができる。

例えば、前記第5時系列データが第5イメージフレームに対し取得されたG-R値及びG-B値を基に取得される場合、前記第5時系列データは前記第5イメージフレームを含む第5イメージフレーム群に対し取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第5時系列データは、前記第3関心領域に対し取得された特性値を基に取得されることができる。例えば、前記第5時系列データは、前記第3関心領域に対し取得されたG-R値を基に取得された特性値、及びG-B値を基に取得された特性値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第1、第2、第3、第4及び第5イメージフレーム群は、互いに同一であってもよいが、これに対し限定されず、互いに異なってもよく、互いに少なくとも一部がオーバーラップされてもよい。

また、図32を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上の特徴(3360)が取得されることができる。

また、少なくとも一つ以上の前記特徴(3360)は、取得される生体指数を考慮して取得されることができる。

更に具体的に、酸素飽和度及び心拍数を取得するための前記第1関心領域に対し少なくとも一つ以上の特徴が取得されることができる。例えば、酸素飽和度を取得するために前記第1関心領域に対する第1特徴が取得され、心拍数を取得するために前記第1関心領域に対する第2特徴が取得されることができる。

また、前記第1特徴は、酸素飽和度を取得するための特徴である。例えば、前記第1特徴は前記第1時系列データに基づいて取得されたAC値、DC値、前記第2時系列データに基づいて取得されたAC値及びDC値であってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第2特徴は、前記第1関心領域に対し取得された色チャネル値または時系列データを基に取得されることができる。例えば、前記第1関心領域に対し取得された色チャネル値がG-R値及びG-B値である場合、前記第2特徴は前記G-R値及び前記G-B値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第2特徴は、前記第1関心領域に対し取得された第3時系列データを基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、血圧を取得するための前記第2及び第3関心領域に対し少なくとも一つ以上の特徴が取得されることができる。例えば、血圧を取得するために前記第2及び第3関心領域に対し第3特徴が取得されることができる。

この時、前記第3特徴は、前記第2及び第3関心領域に対し取得された色チャネル値または時系列データを基に取得されることができる。例えば、前記第2及び第3関心領域に対し取得された色チャネル値がG-R値及びG-B値である場合、前記第3特徴は前記G-R値及び前記G-B値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第3特徴は、前記第2関心領域に対し取得された第4時系列データ及び第3関心領域に対し取得された第5時系列データを基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第3特徴は血圧を取得するための特徴である。例えば、前記第3特徴は、前記第4及び第5時系列データに基づいて取得された傾き値、最大値、最小値、極大値平均、極小値平均、極大値平均及び極小値平均の差値などであってもよいが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第3特徴は、前記第4及び第5時系列データの間の時間差、極大値の間の時間差、極小値の間の時間差、変曲点の間の時間差などであってもよいが、これに対し限定されない。
また、前記第3特徴は複数個の特徴を含むことができる。例えば、前記第3特徴は上述した特徴のうち少なくとも２つ以上を含むが、これに対し限定されない。

また、図32を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上の生体指数(3370)が取得されることができる。

更に具体的に、それぞれの生体指数は対応する特徴を基に取得されることができる。例えば、酸素飽和度は前記第1特徴を基に取得され、心拍数は前記第2特徴を基に取得されることができて、血圧は前記第3特徴を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数(3370)が複数個である場合、それぞれの生体指数は同じ時点に取得されるが、これに対し限定されず、互いに異なる時間に取得されることができる。例えば、酸素飽和度及び心拍数は測定後の6秒後に取得され、血圧は測定後の8秒後に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数(3370)が複数個である場合、それぞれの生体指数はそれぞれイメージフレーム群に基づいて取得されることができる。例えば、酸素飽和度は第6イメージフレーム群に基づいて取得され、心拍数は第7イメージフレーム群に基づいて取得され、血圧は第8イメージフレーム群に基づいて取得されることができる。

また、前記生体指数(3370)を取得するためのそれぞれのイメージフレーム群は互いに同一であってもよいが、これに対し限定されず、互いに異なってもよく、互いに少なくとも一部がオーバーラップされてもよい。例えば、前記第6、第7及び第8イメージフレーム群は、互いに同一になってもよく、互いに異なってもよく、互いに少なくとも一部がオーバーラップされてもよい。

また、前記生体指数(3370)を取得するために少なくとも一つ以上の予備生体指数が取得されることができる。例えば、心拍数を取得するために少なくとも4つの予備心拍数が取得されることができる。

ただし、このような予備心拍数あるいは予備生体指数を利用して心拍数あるいは生体指数を取得する方法に関しては、上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記生体指数(3370)を取得するための予備生体指数の個数は、生体指数ごとに同一であってもよいが、異なってもよい。例えば、前記心拍数を取得するための予備心拍数は少なくとも4つであってもよく、前記酸素飽和度及び前記血圧を取得するための予備酸素飽和度及び予備血圧は少なくとも2つであってもよいが、これに対し限定されない。

7.3一実施例による複数個の生体指数取得方法
図33は一実施例による複数個の生体指数取得方法に対し説明するための図である。

図33を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するためにイメージフレーム(3410)が取得されることができる。

この時、前記イメージフレーム(3410)は、可視光イメージ、赤外線イメージなどから取得されるイメージフレームであってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記イメージフレーム(3410)は複数個のイメージフレームを含むが、これに対し限定されない。

また、図33を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上の関心領域(3420)が設定されることができる。更に具体的に、第1関心領域及び第2関心領域が設定されることができる。

この時、前記第1関心領域は、酸素飽和度、心拍数及び血圧を取得するための関心領域であってもよく、前記第1及び第2関心領域は血圧を取得するための関心領域であってもよい。

また、前記第1及び第2関心領域は、互いに同一であってもよく、互いに異なってもよい。

また、前記第1及び第2関心領域は互いに少なくとも一部がオーバーラップされることができる。

また、前記第1及び第2関心領域は、取得するための生体指数に基づいてその大きさ及び領域が設定されることができる。例えば、心拍数及び酸素飽和度を取得するために前記第1関心領域は、心臓拍動による血液の変化をよく感知するために被測定者の頬領域を含むように大きさが設定されてもよく、血圧を取得するために前記第1及び第2関心領域は、血流の流れをよく反映するために血流の方向に沿って領域が設定されてもよいが、これに対し限定されず、前記第1及び第2関心領域は多様な大きさと多様な領域に設定されてもよい。

また、図33を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために、少なくとも一つ以上のピクセル値(3430)が取得されることができる。

また、前記ピクセル値(3430)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに対し取得されることができる。

更に具体的に、前記第1関心領域に対しRGB色空間によるRedチャネルのピクセル値、Greenチャネルのピクセル値及びBlueチャネルのピクセル値のうち少なくとも一部が取得され、前記第2関心領域に対しRGB色空間によるRedチャネルのピクセル値、Greenチャネルのピクセル値及びBlueチャネルのピクセル値のうち少なくとも一部が取得されるが、これに対し限定されない。

また、図33を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために、少なくとも一つ以上の色チャネル値(3440)が取得されることができる。

この時、前記色チャネル値(3440)は、色チャネルのピクセル値の平均値を意味してもよく、加工値を意味してもよいが、これに対する詳細な説明は上述したように、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記色チャネル値(3440)は取得される生体指数を考慮して取得されることができる。

更に具体的に、酸素飽和度、心拍数及び血圧を取得するための前記第1関心領域に対し少なくとも２つ以上の色チャネル値が取得されることができる。

例えば、前記第1関心領域に対しRGB色空間によるRedチャネル値、Greenチャネル値、Blueチャネル値、HSV色空間によるHueチャネル値、Saturationチャネル値、Valueチャネル値などの色チャネル値のうち少なくとも２つこの上の色チャネル値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1関心領域に対しRedチャネル値とGreenチャネル値の差値であるG-R値、Greenチャネル値とBlueチャネル値の差値であるG-B値、Hueチャネル値とValueチャネル値の差値であるH-V値などの色チャネル値のうち少なくとも２つ以上の色チャネル値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、血圧を取得するための前記第1及び第2関心領域に対し少なくとも２つの色チャネル値が取得されることができる。

例えば、血圧を取得するための前記第1及び第2関心領域に対しRGB色空間によるRedチャネル値、Greenチャネル値、Blueチャネル値、HSV色空間によるHueチャネル値、Saturationチャネル値、Valueチャネル値などの色チャネル値のうち少なくとも２つの色チャネル値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、例えば血圧を取得するための前記第1及び第2関心領域に対しRedチャネル値とGreenチャネル値の差値であるG-R値、Greenチャネル値とBlueチャネル値の差値であるG-B値、Hueチャネル値とValueチャネル値の差値であるH-V値などの色チャネル値のうち少なくとも２つの色チャネル値が取得されるが、これに対し限定されない。

また、図33を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために、少なくとも一つ以上の時系列データ(3450)が取得されることができる。

また、前記時系列データ(3450)は取得される生体指数を考慮して取得されることができる。

更に具体的に、前記第1関心領域に対し少なくとも２つ以上の時系列データが取得されることができる。例えば、前記第1関心領域に対し酸素飽和度を取得するために第1時系列データ及び第2時系列データが取得され、心拍数及び血圧を取得するために第3時系列データが取得されることができる。

また、前記第3時系列データは前記第1関心領域に対し取得された色チャネル値を基に取得されることができる。例えば、前記第1関心領域に対し取得された色チャネル値がG-R値及びG-B値である場合、前記第3時系列データはG-R値及びG-B値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、血圧を取得するために前記第2関心領域に対し少なくとも一つの時系列データが取得され、前記第1関心領域に対し取得された第3時系列データ、及び前記第2関心領域に対し取得された第4時系列データを基に血圧が取得されることができる。

また、前記第4時系列データは取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し取得されることができる。

また、前記第1、第2、第3及び第4イメージフレーム群は互いに同一であってもよいが、これに対し限定されず、互いに異なってもよく、互いに少なくとも一部はオーバーラップされてもよい。

また、図33を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上の特徴(3460)が取得されることができる。

また、少なくとも一つ以上の前記特徴(3460)は取得される生体指数を考慮して取得されることができる。

更に具体的に、前記第1関心領域に対し少なくとも一つ以上の特徴が取得されることができる。例えば、酸素飽和度を取得するために前記第1関心領域に対する第1特徴が取得され、心拍数を取得するために前記第1関心領域に対する第2特徴が取得されることができる。

また、前記第1特徴は酸素飽和度を取得するための特徴である。例えば、前記第1特徴は、前記第1時系列データに基づいて取得されたAC値、DC値前記第2時系列データに基づいて取得されたAC値及びDC値であってもよいが、これに対し限定されない。

また、血圧を取得するための前記第1及び第2関心領域に対し少なくとも一つ以上の特徴が取得されることができる。例えば、血圧を取得するために前記第1及び第2関心領域に対し第3特徴が取得されることができる。

この時、前記第3特徴は、前記第1及び第2関心領域に対し取得された色チャネル値または時系列データを基に取得されることができる。例えば、前記第1及び第2関心領域に対し取得された色チャネル値がG-R値及びG-B値である場合、前記第3特徴は前記G-R値及び前記G-B値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第3特徴は、前記第1関心領域に対し取得された第3時系列データ、及び第2関心領域に対し取得された第4時系列データを基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第3特徴は血圧を取得するための特徴である。例えば、前記第3特徴は、前記第3及び第4時系列データに基づいて取得された傾き値、最大値、最小値、極大値平均、極小値平均、極大値平均、及び極小値平均の差値などであってもよいが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第3特徴は前記第3及び第4時系列データの間の時間差、極大値の間の時間差、極小値の間の時間差、変曲点の間の時間差などができるが、これに対し限定されない。
また、前記第3特徴は複数個の特徴を含むことができる。例えば、前記第3特徴は上述した特徴のうち少なくとも２つ以上を含むが、これに対し限定されない。

また、図33を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上の生体指数(3470)が取得されることができる。

また、前記生体指数(3470)が複数個である場合、それぞれの生体指数は同じ時点に取得されるが、これに対し限定されず、互いに異なる時間に取得されることができる。例えば、酸素飽和度及び心拍数は測定後の6秒後に取得され、血圧は測定後の8秒後に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数(3470)が複数個である場合、それぞれの生体指数はそれぞれイメージフレーム群に基づいて取得されることができる。例えば、酸素飽和度は第5イメージフレーム群に基づいて取得され、心拍数は第6イメージフレーム群に基づいて取得されることができて、血圧は第7イメージフレーム群に基づいて取得されることができる。

また、前記生体指数(3470)を取得するためのそれぞれのイメージフレーム群は、互いに同一であってもよいが、これに対し限定されず、互いに異なってもよく、互いに少なくとも一部がオーバーラップされてもよい。例えば、前記第5、第6及び第7イメージフレーム群は、互いに同一になってもよく、互いに異なってもよく、互いに少なくとも一部がオーバーラップされてもよい。

また、前記生体指数(3470)を取得するために少なくとも一つ以上の予備生体指数が取得されることができる。例えば、心拍数を取得するために少なくとも4つの予備心拍数が取得されることができる。

ただし、このような予備心拍数あるいは予備生体指数を利用して、心拍数あるいは生体指数を取得する方法に関しては、上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記生体指数(3470)を取得するための予備生体指数の個数は、生体指数ごとに同一であってもよいが、異なってもよい。例えば、前記心拍数を取得するための予備心拍数は少なくとも4つであってもよく、前記酸素飽和度及び前記血圧を取得するための予備酸素飽和度及び予備血圧は少なくとも2つであってもよいが、これに対し限定されない。

7.4一実施例による複数個の生体指数取得方法
図34は一実施例による複数個の生体指数取得方法に対し説明するための図である。

図34を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するためにイメージフレーム(3510)が取得されることができる。

この時、前記イメージフレーム(3510)は、可視光イメージ、赤外線イメージなどから取得されるイメージフレームであってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記イメージフレーム(3510)は複数個のイメージフレームを含むが、これに対し限定されない。

また、図34を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上の関心領域(3520)が設定されることができる。更に具体的に、第1関心領域が設定されることができる。

この時、前記第1関心領域は、酸素飽和度、心拍数及び血圧を取得するための関心領域である。

また、前記第1関心領域は、取得するための生体指数に基づいてその大きさ及び領域が設定されることができる。例えば、心拍数及び酸素飽和度を取得するために前記第1関心領域は、心臓拍動による血液の変化をよく感知するために被測定者の頬領域を含むように大きさが設定されるが、これに対し限定されず、前記第1関心領域は多様な大きさと多様な領域に設定されることができる。

また、図34を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上のピクセル値(3530)が取得されることができる。

また、前記ピクセル値(3530)は、取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一つのイメージフレームに対し取得されることができる。

更に具体的に、前記第1関心領域に対しRGB色空間によるRedチャネルのピクセル値、Greenチャネルのピクセル値、及びBlueチャネルのピクセル値のうち少なくとも一部が取得されるが、これに対し限定されない。

また、図34を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上の色チャネル値(3540)が取得されることができる。

この時、前記色チャネル値(3540)は、色チャネルのピクセル値の平均値を意味してもよく、加工値を意味してもよいが、これに対する詳細な説明は上述したように、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記色チャネル値(3540)は取得される生体指数を考慮して取得されることができる。

また、心拍数及び血圧を取得するために前記少なくとも２つ以上の色チャネル値は、動きによるノイズ及び外部光などによるノイズを低減するように選択されることができる。

例えば、ノイズを低減させるために、相対的にヘモグロビンと酸素ヘモグロビンによって吸収が多くなるGreenチャネル値と、相対的にヘモグロビンと酸素ヘモグロビンによって吸収が少なくなるRedチャネル値の差値であるG-R値、及び相対的にヘモグロビンと酸素ヘモグロビンによって吸収が多くなるGreenチャネル値と、相対的にヘモグロビンと酸素ヘモグロビンによって吸収が少なくなるBlueチャネル値の差値であるG-B値が選択されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、ノイズを低減させるために、相対的に心臓拍動による変化を多く反映するGreenチャネル値と、相対的に心臓拍動による変化を少なく反映するRedチャネル値、及びBlueチャネル値の差値であるG-R値、及びG-B値が選択されるが、これに対し限定されない。

また、図34を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上の時系列データ(3550)が取得されることができる。

また、前記時系列データ(3550)は取得される生体指数を考慮して取得されることができる。

また、前記第1時系列データは取得された複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に対し取得されることができる。

また、前記第2時系列データは前記第1関心領域に対し取得された色チャネル値を基に取得されることができる。例えば、前記第1関心領域に対し取得された色チャネル値がBlueチャネル値である場合、前記第2時系列データはBlueチャネル値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第3時系列データは前記第1関心領域に対し取得された特性値を基に取得されることができる。例えば、前記第3時系列データは、前記第1関心領域に対し取得されたG-R値を基に取得された特性値、及びG-B値を基に取得された特性値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第1、第2及び第3イメージフレーム群は、互いに同一であってもよいが、これに対し限定されず、互いに異なってもよく、互いに少なくとも一部がオーバーラップされることができる。

また、図34を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上の特徴(3560)が取得されることができる。

また、少なくとも一つ以上の前記特徴(3560)は取得される生体指数を考慮して取得されることができる。

更に具体的に、前記第1関心領域に対し少なくとも一つ以上の特徴が取得されることができる。例えば、酸素飽和度を取得するために前記第1関心領域に対する第1特徴が取得され、心拍数を取得するために前記第1関心領域に対する第2特徴が取得されることができ、血圧を取得するために前記第1関心領域に対する第3特徴が取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第3特徴は、前記第1関心領域に対し取得された色チャネル値または時系列データを基に取得されることができる。例えば、前記第1関心領域に対し取得された色チャネル値がG-R値及びG-B値である場合、前記第3特徴は前記G-R値及び前記G-B値を基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第3特徴は、前記第1関心領域に対し取得された第3時系列データを基に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第3特徴は血圧を取得するための特徴である。例えば、前記第3特徴は、前記第3時系列データに基づいて取得された傾き値、最大値、最小値、極大値平均、極小値平均、極大値平均及び極小値平均の差値などであってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第3特徴は複数個の特徴を含むことができる。例えば、前記第3特徴は、前記第3時系列データに基づいて取得された傾き値、最大値、最小値、極大値平均、極小値平均、極大値平均及び極小値平均の差値のうち少なくとも２つ以上を含むが、これに対し限定されない。

また、図34を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために少なくとも一つ以上の生体指数(3570)が取得されることができる。

また、前記生体指数(3570)が複数個である場合、それぞれの生体指数は同じ時点に取得されるが、これに対し限定されず、互いに異なる時間に取得されることができる。例えば、酸素飽和度及び心拍数は測定後の6秒後に取得され、血圧は測定後の8秒後に取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数(3570)が複数個である場合、それぞれの生体指数はそれぞれイメージフレーム群に基づいて取得されることができる。例えば、酸素飽和度は第4イメージフレーム群に基づいて取得され、心拍数は第5イメージフレーム群に基づいて取得されることができて、血圧は第6イメージフレーム群に基づいて取得されることができる。

また、前記生体指数(3570)を取得するためのそれぞれのイメージフレーム群は互いに同一であってもよいが、これに対し限定されず、互いに異なってもよく、互いに少なくとも一部がオーバーラップされることができる。例えば、前記第4、第5及び第6イメージフレーム群は互いに同一になってもよく、互いに異なってもよく、互いに少なくとも一部がオーバーラップされることができる。

また、前記生体指数(3570)を取得するために少なくとも一つ以上の予備生体指数が取得されることができる。例えば、心拍数を取得するために少なくとも4つの予備心拍数が取得されることができる。

また、前記生体指数(3570)を取得するための予備生体指数の個数は、生体指数ごとに同一であってもよいが、異なってもよい。例えば、前記心拍数を取得するための予備心拍数は少なくとも4つであってもよく、前記酸素飽和度及び前記血圧を取得するための予備酸素飽和度及び予備血圧は少なくとも2つであってもよいが、これに対し限定されない。

7.5一実施例による複数個の生体指数取得方法
図35は一実施例による複数個の生体指数取得方法に対し説明するための図である。

図35を参照すれば、一実施例により複数個の生体指数を取得するために複数個のイメージフレーム(3600)が取得されることができる。

この時、前記イメージフレーム(3600)は、可視光イメージ、赤外線イメージなどから取得されるイメージフレームであってもよいが、これに対し限定されない。

また、図35を参照すれば、少なくとも一つ以上の特徴を基に少なくとも一つ以上の生体指数が取得されることができる。

例えば、図35に示された通り、第1特徴(3610)を基に第1生体指数(3660)が取得され、第2特徴(3620)を基に第2生体指数(3670)が取得され、第3特徴(3630)を基に第3生体指数(3680)が取得され、第4特徴(3640)を基に第4生体指数(3690)が取得されるが、これに対し限定されず、複数個の特徴を基に一つの生体指数が取得されてもよく、一つの特徴を基に複数個の生体指数が取得されてもよい。

この時、前記第1乃至第4特徴は、少なくとも一つの時系列データに基づいて取得されたAC値、DC値、極大値平均と極小値平均の差、平均値、周波数成分値、波長成分値、測定時間の間周期が繰り返された回数に対する値、傾き値、最大値、最小値、極大値平均、極小値平均、取得時間差、極大値の間の時間差、極小値の間の時間差、変曲点の間の時間差、皮膚温度などの特徴のうち少なくとも一つを含むが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第4生体指数は、心拍数、酸素飽和度、血圧、体温、血流量などの生体指数のうち少なくとも一つを含むが、これに対し限定されない。

ただし、前記特徴及び生体指数に関する詳細な内容は上述したように、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記第1乃至第4特徴及び/または生体指数は、複数個のイメージフレームのうち少なくとも一部のイメージフレーム群に基づいて取得されることができる。

例えば、前記第1特徴及び/または前記第1生体指数は第1イメージフレーム群に基づいて取得され、前記第2特徴及び/または前記第2生体指数は第2イメージフレーム群に基づいて取得され、前記第3特徴及び/または前記第3生体指数は第3イメージフレーム群に基づいて取得され、前記第4特徴及び/または前記第4生体指数は第4イメージフレーム群に基づいて取得されるが、これに対し限定されない。

この時、前記第1乃至第4イメージフレーム群は少なくとも２つ以上のイメージフレームを含むことができる。

例えば、図35に示された通り、前記第1イメージフレーム群はN個のイメージフレームを含んでもよく、前記第2イメージフレーム群はM個のイメージフレームを包んでもよく、前記第3イメージフレーム群はK個のイメージフレームを含んでもよく、前記第4イメージフレーム群はL犬のイメージフレームを含むが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第4イメージフレーム群に含まれるイメージフレームの個数は互いに同一であってもよい。

例えば、前記第1イメージフレーム群は180個のイメージフレームを含んでもよく、前記第2イメージフレーム群は180個のイメージフレームを包んでもよく、前記第3イメージフレーム群は180個のイメージフレームを含んでもよく、前記第4イメージフレーム群は180個のイメージフレームを含むが、これに対し限定されない。

この場合、前記第1乃至第4生体指数は同じ時点に取得されたり出力されるが、これに対し限定されず、互いに異なる時点に取得されたり出力されることができる。

また、この場合、前記第1乃至第4生体指数は、被測定者の同じ状態から生体指数を取得することができ、それぞれの生体指数は互いに関連性が付与されることができる。

また、前記第1乃至第4イメージフレーム群に含まれるイメージフレーム個数は互いに異なってもよい。

例えば、前記第1イメージフレーム群は180個のイメージフレームを含んでもよく、前記第2イメージフレーム群は90個のイメージフレームを包んでもよく、前記第3イメージフレーム群は240個のイメージフレームを包んでもよく、前記第4イメージフレーム群は360個のイメージフレームを含むが、これに対し限定されない。

この場合、前記第1乃至第4生体指数は、互いに異なる時点に取得されたり出力されるが、これに対し限定されず、互いに同じ時点に取得されたり出力されることができる。

また、前記第1乃至第4イメージフレーム群に含まれるイメージフレームの個数は取得しようとする生体指数により異なることができる。

例えば、第1生体指数が心拍数、第2生体指数が酸素飽和度、第3生体指数が血圧、第4生体指数が体温である場合、前記第1イメージフレーム群は180個のイメージフレームを含んでもよく、前記第2イメージフレーム群は120個のイメージフレームを包んでもよく、前記第3イメージフレーム群は60個のイメージフレームを含んでもよく、前記第4イメージフレームは60個のイメージフレームを含むが、これに対し限定されず、取得しようとする生体指数を考慮してイメージフレーム群に含まれるイメージフレーム個数が設定されることができる。

図36は一実施例による関連性ある複数個の生体指数取得方法を説明するための図である。

図36を参照すれば、一実施例により関連性ある複数個の生体指数を取得するために複数個のイメージフレーム(3700)が取得されることができる。

この時、前記イメージフレーム(3700)は、可視光イメージ、赤外線イメージなどから取得されるイメージフレームであってもよいが、これに対し限定されない。

また、図36を参照すれば、少なくとも一つ以上の生体指数は少なくとも一つ以上のイメージフレーム群に基づいて取得されることができる。

更に具体的に、図36に示された通り、第1生体指数(3760)は第1イメージフレーム群(3710)に基づいて取得され、第2生体指数(3770)は第2イメージフレーム群(3720)に基づいて取得されることができて、第3生体指数(3780)は第3イメージフレーム群(3730)に基づいて取得され、第4生体指数(3790)は第4イメージフレーム群(3740)に基づいて取得されることができる。

この時、各イメージフレーム群及び各生体指数に対し上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

図36を参照すれば、前記第1生体指数(3710)、前記第2生体指数(3720)、前記第3生体指数(3730)及び前記第4生体指数(3740)が互いに関連性を有して取得されるために、前記第1イメージフレーム群(3710)、前記第2イメージフレーム群(3720)、前記第3イメージフレーム群(3730)及び前記第4イメージフレーム群(3740)は、互いに少なくとも一部がオーバーラップされてもよい。

例えば、図36に示された通り、前記第1イメージフレーム群(3710)は第1イメージフレーム乃至第13イメージフレームを含んでもよく、前記第2イメージフレーム群(3720)は第6イメージフレーム乃至第19イメージフレームを含んでもよく、前記第3イメージフレーム群(3730)は第4イメージフレーム乃至第17イメージフレームを含んでもよく、前記第4イメージフレーム群(3740)は第9イメージフレーム乃至第23イメージフレームを含んでもよいが、これに対し限定されない。

従って、前記第1乃至第4イメージフレーム群(3710,3720,3730,3740)は第9イメージフレーム乃至第13イメージフレームを共通で含むことができる。

また、上述した通り、第1乃至第4イメージフレーム群において、互いに少なくとも一部がオーバーラップされることにより前記第1乃至第4生体指数は互いに関連性を有して取得されることができる。

例えば、前記第1乃至第4イメージフレーム群が前記第9乃至第13イメージフレームを共通で含むため、前記第1乃至第4生体指数は被測定者の同じ状態を含んで取得されることにより、前記第1乃至第4生体指数が相互の間に関連性を有して取得されることができる。

更に具体的な例には、前記第9イメージフレームが取得される時点にて前記被測定者の状態を第1状態にする場合、前記第1乃至第4生体指数は前記被測定者の第1状態を共通で反映して取得され、これに伴い、前記第1乃至第4生体指数が相互の間に関連性を有して取得されることができる。

また、前記第1乃至第4生体指数(3760,3770,3780,3790)が関連性を有して取得される場合、更に正確な被測定者の生体指数を把握することができる。

また、前記第1乃至第4生体指数(3760,3770,3780,3790)を基に少なくとも一つ以上の生体情報が取得されることができる。

また、前記生体情報が関連性を有する生体指数を基に取得される場合、生体情報の正確性を向上させることができる。例えば、前記生体情報に含まれる高血圧情報を取得するために、前記第1乃至第4生体指数に含まれる心拍数及び血圧を利用する場合、前記心拍数及び血圧が互いに関連性を有する際に前記高血圧情報が更に正確になる。

更に具体的に、被測定者が運動をしたり興奮した状態で血圧を測定し、被測定者が安定した状態で心拍数を測定して、これを基に高血圧情報を取得する場合、被測定者が高血圧ではなくても高血圧で感知される可能性がある。しかし、これに反し、被測定者が運動をしたり興奮した状態で血圧及び心拍数を測定して、これを基に高血圧情報を取得する場合は更に正確に高血圧情報を取得することができる。

図37は一実施例による複数個の生体指数取得方法に対し説明するための図である。

図37を参照すれば、少なくとも一つ以上の生体指数は少なくとも一つ以上の予備生体指数を基に取得されることができる。

例えば、図37に示された通り、第1生体指数はN個の予備第1生体指数を基に取得され、第2生体指数はM個の予備第2生体指数を基に取得され、第3生体指数はK個の予備第3生体指数を基に取得され、第4生体指数はL個の予備第4生体指数を基に取得されることができる。

ただし、このように、予備生体指数を利用して生体指数を取得する方法に関しては、上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

第1乃至第4生体指数のそれぞれを取得するための予備第1乃至第4生体指数の個数は互いに同一であってもよい。

例えば、前記第1生体指数を取得するための前記予備第1生体指数は4つであってもよく、前記第2生体指数を取得するための前記予備第2生体指数は4つであってもよく、前記第3生体指数を取得するための前記予備第3生体指数は4つであってもよく、前記第4生体指数を取得するための前記予備第4生体指数は4つであってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第4生体指数のそれぞれを取得するための予備第1乃至第4生体指数の個数は互いに異なってもよい。

例えば、前記第1生体指数を取得するための前記予備第1生体指数は4つであってもよく、前記第2生体指数を取得するための前記予備第2生体指数は2つであってもよく、前記第3生体指数を取得するための前記予備第3生体指数は2つであってもよく、前記第4生体指数を取得するための前記予備第4生体指数は1つであってもよく、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第4生体指数のそれぞれを取得するための予備第1乃至第4生体指数の個数は取得しようとする生体指数により異なることができる。

例えば、第1生体指数が心拍数、第2生体指数が酸素飽和度、第3生体指数が血圧、第4生体指数が体温である場合、前記心拍数を取得するための前記予備第1生体指数は4つであってもよく、前記酸素飽和度を取得するための前記予備第2生体指数は2つであってもよく、前記血圧を取得するための前記予備第3生体指数は2つであってもよく、前記体温を取得するための前記予備第4生体指数は1つであってもよく、これに対し限定されず、取得しようとする生体指数を考慮して基になる予備生体指数の個数が設定されることができる。

8.眠気感知装置及び方法
8.1眠気感知装置
本明細書により提供される眠気感知装置は、被測定者の眠気に関する状態を感知する装置を意味してもよい。具体的に、眠気感知装置は被測定者が眠気を有しているか否か及び眠気の強度などを感知することができる。

人は日常生活中に眠気を感じることができる。その場合により眠気が安全に危険をもたらす状況が存在する。例えば、運転者が運転中に眠気を感じた場合、運転に集中できなくなり、これに伴い、交通事故を起こす恐れがある。この場合、眠気感知装置は運転者の眠気に関する状態を感知して、眠気に関する状態を運転者または管理者に知らせることによって、交通事故とともに運転者の安全に危険をもたらす状況を防止することができる。このように、眠気が安全に危険をもたらす状況だけではなく、図書室及び乳児モニタリングのように眠気が重要な情報として作用する場所及び分野で眠気感知装置が使われることはもちろんなことである。
眠気感知装置は、付着式電極センサーまたはウェアラブル(wearble)装置とともに被測定者との物理的な接触を伴う接触式装置を利用する方式手段により、眠気に関する状態を感知することができる。また、眠気感知装置は、カメラを利用する非接触方式により被測定者の眠気に関する状態を感知することもできる。非接触方式が利用される場合、被測定者は接触式装置に拘束されなくても被測定者の眠気を感知することにより、使用者の便宜性が増加して、多様な場所及び分野で眠気感知装置が使用される。
非接触式眠気感知装置は、被測定者の目の瞬き回数を測定したり瞳孔の位置を追跡するなど外部に現れる被測定者の異常状態を感知することによって眠気に関する状態を感知することができる。しかし、被測定者が目の瞬きまたは瞳孔の位置を意識的に制御する時、眠気に関する状態を正確に感知することが難しくなる。正確度を補完するために、被測定者が眠気を感じる時に現れる被測定者の体内に現れる情報を利用すれば、更に正確に眠気に関する状態を感知することができる。また、追加的に、被測定者が眠気を感じないが、まもなく眠気を感じる状況に現れる生体情報を利用すれば、初期段階に予め眠気に関する状態が感知されることができる。

このような長所に起因して、明細書により提供される眠気感知装置(6000)は、非接触式により取得した被測定者の生体指数を利用して、被測定人が眠気に関する生体認知か否か及びどの程度強度の眠気に該当するかを感知することができる。

一実施例による図38を参照すれば、眠気感知装置(6000)は、被測定者から心拍数を取得する心拍情報取得部(6100)、取得された被測定者の心拍数を基にして被測定者の眠気を感知する眠気感知部(6200)を含むことができる。
もちろん、本発明の眠気感知装置(6000)は、上述した心拍情報取得部(6100)、眠気感知部(6200)の他の構成を更に含むこともできる。例えば、眠気感知装置(6000)は、心拍情報取得部(6100)、眠気感知部(6200)の他にも通知部(6300)を更に含むことができる。ここで、通知部(6300)は、前記眠気感知部(6200)により感知された結果を基づいて被測定者に眠気を起こすための知らせまたは被測定者ではない個体に知らせを与えることができる。ここで被測定者ではない個体は、被測定者を管理する管理者または被測定者周辺にある第三者を意味してもよい。

一実施例において、眠気感知装置(6200)は多様な時点で被測定者の眠気を感知することができる。すなわち、眠気感知装置(6000)に含まれる一部構成または全体構成は、多様な時点で動作でき、以下の後述する多様な眠気感知方法の各段階または全体段階も多様な時点で具現されることができる。

例えば、眠気感知装置(6000)は、所定周期(例えば、毎分、毎時間)により被測定者の眠気を感知することができる。他の例において、眠気感知装置(6000)は所定時間周期に従わず、被測定者の眠気を感知することができる。一例で、眠気感知装置(6000)は被測定者の心拍に対する情報を取得されるたびに、すなわち、リアルタイムで被測定者の眠気を感知することができる。また、眠気感知装置は連続的に被測定者の眠気を感知してもよく、眠気感知をトリガーリングするための信号を入力して眠気を感知することを要求する際に、被測定者の眠気を感知することができる。

他の実施例において、眠気感知装置(6000)は、最初の心拍数取得する時眠気感知を始めることもできる。例えば、心拍情報取得部(6100)は、被測定者に対し心拍数を取得するための測定を始めた後、数秒または数分後に最初に心拍数を取得することができる。この時、眠気感知装置(6000)は、前記最初心拍数が取得された時から被測定者に対し眠気感知を始めることができる。

以下では、一実施例による図38を参照して、眠気感知装置(6000)に含まれる構成に対し詳細に説明する。

8.1.1心拍情報取得部
一実施例において、心拍情報取得部(6100)は、被測定者に対する心拍数に対する情報、例えば、被測定者の心拍数または交感神経活性度対サブ交感神経活性度の比率のうち少なくとも一つを取得することができる。

ここで、心拍数は、基準時間の間に心臓が拍動した回数を意味してもよい。心拍数は一般的に1分の基準時間の間の心臓の拍動数を意味するが、前記基準時間は任意に設定されることができる。例えば、30秒または他の長さに設定されることができる。また、交感神経活性度対サブ交感神経活性度の比率は心拍信号に起因し、ここで、心拍信号は心臓拍動により変動することができる信号を意味してもよく、心臓拍動により変動すると推定されることができる信号を意味してもよい。一般的に、交感神経活性度及びサブ交感神経活性度、被測定者の眠気状態は被測定者と関連性が高い。従って、眠気感知装置は、心拍信号に起因する交感神経活性度対サブ交感神経活性度の比率を利用して被測定者の眠気を感知することができる。

また、交感神経の活性度は心拍信号の低周波数帯域でその特徴が現れ、サブ交感神経の活性度は心拍信号の高周波数帯域でその特徴が現れることができる。従って、本明細書で、心拍信号の交感神経活性度対サブ交感神経活性度の比率はLF/HFとして示すことができる。LFは心拍信号の低周波数帯域(Low Frequency,LF)での特性値を意味し、HFは心拍信号の高周波数帯域(High Frequency,HF)での特性値を意味してもよい。
一実施例において、低周波数帯域と高周波数帯域は基準周波数を基に区分されることができる。一例で、前記低周波数帯域及び高周波数帯域は0.15Hzの基準周波数を基準にして分けられ、低周波数帯域は0.04～0.15Hz範囲の周波数を有する信号を含み、高周波数帯域は0.15～0.4Hz範囲の周波数を有する信号を含むことができる。もちろん、前記基準周波数は0.15Hzの他にも他の数値の周波数に設定されることができる。

一実施例で、心拍情報取得部(6100)は、フーリエ変換など多様な方法を通じて心拍信号を周波数ドメイン上の信号に変換でき、前記変換を通じて心拍信号から低周波数帯域(0.04-0.15Hz)及び高周波数帯域(0.15-0.4Hz)信号を抽出することによって、LF/HF値を取得することができる。
一実施例で、心拍情報取得部(6100)は、侵襲的または非侵襲的に心拍数に対する情報を取得することができる。
また、他の実施例によれば、心拍情報取得部(6100)は、接触方式または非接触方式により心拍数に対する情報を取得することができる。

具体的に、心拍情報取得部(6100)は、被測定者と物理的に接触しない装置を利用する非接触方式により心拍数に対する情報を取得することができる。例えば、心拍情報取得部(6100)は、カメラを利用して被測定者のイメージを取得し、取得されたイメージを分析して被測定者の心拍数に対する情報を取得することができる。カメラを利用して、非接触式により心拍数に対する情報を取得する方法及び装置に関しては、前述したように、以下では詳細な説明を省略するようにする。

また、心拍情報取得部(6100)は、被測定者と物理的に接触する装置を利用する接触方式により心拍数に対する情報を取得することはもちろんである。例えば、心拍情報取得部(6100)は、心拍測定のための付着式センサーまたは多様な付着式センサー及び光センサーを含むウェアラブル(Wearable)装置を利用して、心拍数に対する情報を取得することができる。説明の便宜のために、以下では非接触式手段により、心拍数に対する情報を取得する例を中心に眠気感知装置の構成及び眠気感知方法を説明する。

一実施例で、心拍情報取得部(6100)は、直接測定することによって心拍数に対する情報を取得することができる。具体的に、心拍情報取得部は心拍を測定するための装置を含み、心拍を測定するための装置により測定された心拍数に対する情報を取得することができる。例えば心拍情報取得部(6100)はカメラを含み、カメラにより取得されたイメージを分析することによって心拍数に対する情報を直接測定することができる。

また、心拍情報取得部(6100)は、外部装置により測定された心拍数に対する情報を受信することによって、心拍数に対する情報を取得することもできる。例えば、心拍数に対する情報は、心拍を測定するための電極センサーを含む装置により測定され、心拍情報取得部(6100)は、測定された心拍数に対する情報を受信することができる。また、心拍情報取得部(6100)は、心拍情報取得部(6100)と外部装置を媒介する他の装置(例えば、サーバー)を通じて測定された心拍数に対する情報を受信することもできる。
一実施例で、眠気感知装置(6000)が生体指数取得装置(10)に含まれる場合、心拍情報取得部(6100)は、生体指数取得装置(10)のメモリーに保存される心拍数をリードして心拍数を取得することができる。異なる一実施例で、眠気感知装置(6000)が生体指数取得装置(10)に含まれない場合、心拍情報取得部(6100)は、生体指数取得装置(10)により測定された心拍数を眠気感知装置(6000)に含まれる通信部(未図示)を通じて受信することができる。もちろん、眠気感知装置(6000)は、生体指数取得装置(10)のほか、他の装置から心拍数を取得することもできる。

8.1.2眠気感知部
一実施例で、眠気感知部(6200)は、心拍数に対する情報を基にして被測定者が眠っているか否かまたは被測定者が感じる眠気の強度などを感知することができる。具体的に、眠気感知部(6200)は、心拍数に対する情報を基にして被測定者の眠気状態及び定常状態を感知することができる。ここで、眠気状態は複数の段階に分けられることができる。

本明細書により、眠気状態は、被測定者が一時的に睡眠をとる状態または睡眠を取る前の所定時間内に睡眠を取る可能性が高い状態を意味してもよく、定常状態は眠気状態ではない、被測定者が所定時間内に睡眠になる可能性が低い状態を意味してもよい。

一実施例で、眠気状態は眠気の強度により複数の段階(level)に分けられることができる。眠気状態は、場合により最初の段階からN番目段階までに区分されることができる。本明細書では説明の便宜のために、眠気の強度が最も低い段階は1段階で示し、眠気の強度が最も高い段階はN段階に示すことにする。例えば、眠気状態は第1乃至第3段階に分けられることができる。この場合、第1段階は眠気の強度が最も低い段階を意味し、第3段階は眠気の強度が最も高い段階を意味してもよい。
一実施例で、第1段階眠気状態は、被測定者が身体的には眠気状態に入ったが、被測定者が眠気を自覚しない状態を意味してもよい。例えば、第1段階眠気状態での被測定者の心拍に関する情報は。被測定者が眠気状態であることを客観的に示すが、被測定者は自ら眠気を感じられない可能性もある。本明細書により、該当眠気状態は無自覚的眠気状態または無意識的眠気状態に示されることができる。

一実施例で、第2段階眠気状態及び第3段階眠気状態は、被測定者が身体的に眠気状態に入って、被測定者が眠気を自覚する状態を意味してもよい。本明細書により、該状態は自覚的眠気状態または意識的眠気状態に示されることができる。
一般的に被測定者は、自覚的眠気状態に入る前に、無自覚的眠気状態に入ることになる。被測定者が自覚的眠気状態に入った後に、眠気に対する知らせを受信する場合、被測定者がすでに眠っている際に知らせを受信することになるので、被測定者に危険な状況が発生する可能性が高い。また、危険な状況が発生する前に眠気状態に対する知らせを受信しても、被測定者が眠気状態から抜け出すためには多くの時間を必要とすることができる。

このような危険な状況を防止するために、眠気感知装置(6000)は、被測定者が自覚的眠気状態に入る前に無自覚的眠気状態を感知でき、その感知結果を基にする知らせを外部に送信することができる。眠気感知装置(6000)は、前記知らせを通じて被測定者が眠気を感じることができない無自覚的眠気状態の時から眠気状態に対して意識することができる。

従って、無自覚的眠気状態に対する感知及び知らせは、危険な状況が発生する前に被測定者を眠気状態から抜出す可能性を高めることができ、被測定者を眠気状態による危険な状況から更に正確に保護することができる。

一実施例で、眠気感知部(6200)は、心拍に関する情報を利用して、被測定者の眠気状態を測定することができる。本明細書による眠気状態は、被測定者が一時的に睡眠をとる状態または睡眠に取る直前に所定時間内に睡眠を取る可能性が高い状態であり、定常状態と比較して、相対的にサブ交感神経系が活性化した状態であり、サブ交感神経系が活性化されれば心拍数が減少される。すなわち、心拍数の変化は、被測定者の眠気状態を推定できるバイオマーカーとしての役割を行うことができる。一例で、被測定者が眠気状態に入れば、被測定者の心拍数が一定レベル以下に減少され、減少された心拍数は一定時間持続することができる。場合により、眠気感知部(6200)は、減少された心拍数の持続時間を通じて被測定者の眠気状態を推定することができる。

一実施例で、眠気感知部(6200)は、心拍に関する情報を利用して、被測定者の定常状態を測定することができる。一例で、被測定者が定常状態に入れば、交感神経の活性化によって被測定者に心拍数が一定レベル以上増加され、増加された心拍数は一定時間持続することができる。この場合、眠気感知部(6200)は、増加された心拍数の持続時間を通じて被測定者の定常状態を推定することができる。

また、異なる一実施例で、眠気感知部(6200)は、LF/HFを利用して、被測定者の眠気状態及び定常状態を測定することができる。被測定者が眠気状態に入ることにより、被測定者のサブ交感神経系が活性化して、心拍信号のHF値に対するLF値が小さくなる。また、被測定者が定常状態に入れば、被測定者の交感神経系が活性化されて、HF値に対するLF値が大きくなる。従って、眠気感知部は、LF/HFを通じて被測定者の眠気状態及び定常状態を推定することもできる。

また一実施例で、眠気感知部(6200)は、前記心拍数の変化及び前記LF/HFを同時に考慮して、被測定者の眠気状態または定常状態を推定することもできる。

このような眠気感知方法に対しては、以下で詳細に説明する。

8.1.3通知部
一実施例で、通知部(6300)は、外部に感知された眠気状態に対する情報を提供することができる。具体的に、通知部(6300)は、被測定者が眠気状態であるか否か、眠気段階、また、この他にも感知された眠気状態と関連する多様な情報を提供することもできる。例えば、通知部(6300)は、眠気状態を維持した時間、各眠気状態の段階に入った時刻、眠気状態の回復軸などを外部に提供することができる。
一実施例で、通知部(6300)は、被測定者に眠気状態に関する情報を提供することができる。例えば、通知部(6300)は、被測定者に眠気状態の段階に対応する強度の知らせを送信することができる。前記知らせは、眠気状態である被測定者に一定の刺激を加えることによって被測定者が眠気状態の回復を誘導することができる。

他の実施例で、被測定者ではない他の個体に、被測定者の眠気状態に関する情報を提供することができる。例えば、通知部(6300)は、管理者またはサーバーに眠気状態に関する情報を提供することができる。ここで、管理者は、被測定者の管理者または被測定者の眠気状態を管理する個体を意味してもよい。このような情報の提供は、管理者が眠気状態に関する情報を基に被測定者の安全を効果的に管理するように補助することができる。

一実施例で、通知部(6300)は、感知された全ての段階の眠気状態に対する情報を外部に提供することができる。例えば、通知部(6300)は、第1乃至第3段階の眠気状態に対し被測定者に眠気状態に関する情報を提供することができる。
また、他の一実施例で、通知部(6300)は、感知された全ての段階の眠気状態のうち少なくとも一部に対する情報のみを外部に提供することができる。
例えば、通知部(6300)は、第3段階眠気状態が感知された時のみ、第3段階眠気状態が感知された時刻及び段階に対する情報を管理者に提供することができる。全ての段階の眠気状態に対する知らせが被測定者に対して邪魔になる場合、通知部(6300)は、危険性が高い眠気段階に対する情報(例えば、第3段階眠気状態に対する情報)のみを提供し、危険性が低い眠気段階に対する情報(例えば、第1段階眠気状態に対する情報)は提供しないことによって、被測定者の業務の効率性を高めることができる。
また、一実施例で、通知部(6300)は、被測定者が定常状態として感知された時、感知された定常状態に対する情報を提供することができる。具体的に、通知部(6300)は、被測定者が定常状態であるか否かを含んで感知された定常状態と関連する多様な情報を提供することができる。例えば、定常状態を維持した時間、定常状態に入った時刻などを提供することができる。
一実施例で、通知部(6300)は、被測定者に定常状態に関する情報を提供することができる。例えば、通知部(6300)は、眠気状態である被測定者が定常状態に回復した場合、定常状態に回復した事実を知らせるためのメッセージを出力することができる。

他の実施例で、通知部(6300)は、被測定者ではない他の個体に、被測定者に定常状態に関する情報を提供することができる。例えば、通知部(6300)は、管理者またはサーバーに定常状態に関する情報を提供することができる。このような情報の提供は、管理者は被測定者が安全な状況であることを認知することに補助する。

一実施例で、通知部(6300)は、眠気状態に関連する情報を示す知らせ信号を生成して、眠気感知装置の外部に定常状態及び眠気状態に関する情報が出力されるように、出力部(未図示)に知らせ信号を提供することができる。
ここで、出力部は外部に情報を知らせる装置として、例えば、出力部は、視覚的に外部に情報を表示するディスプレイ部、聴覚的に情報を知らせるオーディオ部、及び触覚的に情報を知らせる触覚刺激部のうち少なくとも一つを含むことができる。前記出力部は、眠気感知装置(6000)に含まれてもよく、また、眠気感知装置(6000)の外部装置に含まれてもよい。

出力部が眠気感知装置(6000)の外部の他の装置に含まれる場合、眠気感知装置(6000)は、通信部(未図示)を更に含み、通知部(6300)は、通信部を通じて知らせ信号を出力部に提供することができる。出力部は、通知部(6300)により提供された知らせ信号を受信して、知らせ信号により外部に眠気に対する情報を出力することができる。

例えば、通知部(6300)は、前記オーディオ部を通じて聴覚的知らせを提供することができる。このような聴覚的知らせは、知らせ受信者に即刻刺激を与えることができ、声の強さにより刺激の強度を異なるようするため、効果的である。

他の例において、通知部(6300)は、前記ディスプレイ部を通じてディスプレイにメッセージを表示して知らせを提供することができる。このような視覚的知らせは、知らせ受信者以外の個体が知らせにより邪魔される状況を最小化することができる。

他の例において、通知部(6300)は、前記触覚刺激部、例えば振動、電気刺激、熱素子、または、冷却素子等を通して知らせを提供することができる。このような触覚的知らせは、知らせ受信者以外の個体が知らせにより邪魔される状況が発生せず、即刻刺激を与え、刺激の強さにより刺激の強度を異なるようにするため効果的である。
また、一実施例で、通知部(6300)は、被測定者に感知された眠気状態の段階により、他の種類及び/または強度の知らせを提供することができる。これに伴い、通知部(6300)は、被測定者が自ら眠気状態であることを認知することに適合する種類及び/または被測定者が眠気状態から抜け出すことに必要な強度で知らせを提供することができる。

例えば、低い強度の眠気状態である第1段階眠気状態が感知された場合、通知部(6300)は、被測定者に視覚的メッセージを利用する知らせを与えることによって、眠気状態であることを認知させることができる。また、高い強度の眠気状態である第3段階眠気が感知された場合、通知部(6300)は、被測定者に電気刺激を利用する知らせを与えることによって、被測定者が眠気状態から抜け出すようにすることができる。

他の例えば、低い強度の眠気状態である第1段階眠気状態が感知された場合、通知部(6300)は、被測定者に低い強度のアラームを提供し、第3段階眠気が感知された場合、通知部(6300)は、被測定者に高い強度のアラームを提供することができる。
もちろん、実施例により、通知部(6300)は、被測定者に、感知された眠気状態の段階に関係なく同じ種類及び/または強度の知らせを提供することもできる。

また、通知部(6300)は、感知された眠気状態の段階により被測定者及び被測定者ではない個体のうち少なくともいずれか一つに知らせを与えることができる。
一実施例で、通知部(6300)は、第1段階及び第2段階の眠気状態が感知された時、被測定者に知らせを与えることができる。この時、通知部(6300)は、被測定者に聴覚的知らせ、視覚的知らせ、及び触覚的知らせのうち少なくとも一つの知らせを与えることができる。

また、通知部(6300)は、3段階眠気状態が感知された時、被測定者だけではなく、被測定者ではない個体に知らせを与えることができる。具体的に、通知部(6300)は、通知部(6300)と被測定者ではない個体を媒介する装置またはサーバーを通じて被測定者ではない個体に知らせを与えることができる。例えば、被測定者ではない個体が被測定者を管理する管理者である場合、このような知らせは、被測定者が出力部を通した知らせの電源を消したり知らせを無視する状況では効果的である。以下では、眠気感知装置(6000)により実行される眠気感知方法に対し詳細に説明する。

8.2心拍数を基にする眠気感知方法
以下では、図39乃至図43を参照すれば、一実施例による心拍数を基にする眠気感知方法に対して説明するようにする。
一実施例で、心拍数を基にする眠気感知方法は、心拍数取得段階(S6110)と、取得された被測定者の心拍数と基準心拍数を比較する段階(S6120)と、比較結果により変化した心拍数が持続する時間を測定する持続時間測定段階(S6130)と、及び測定された心拍数変化の持続時間を基にして段階別に眠気を感知する段階別眠気感知段階(S6140)と、を含むことができる。
心拍数取得段階(S6110)において、眠気感知装置(6000)は、心拍情報取得部(6100)を利用して被測定者の心拍数を取得することができる。
一実施例で、眠気感知装置(6000)は、所定時間周期により被測定者の心拍数を取得することができる。ここで、所定時間周期は、1秒、1分、5分など多様な時間周期を含むことができる。また、前記所定時間周期は、固定されてもよく、可変されてもちろんである。

異なる実施例で、眠気感知装置(6000)は、所定時間周期に従わず被測定者の心拍数を取得することができる。例えば、眠気感知装置(6000)は、生体指数取得装置(10)または他の装置により被測定者の心拍数が測定されるたびに、すなわち、リアルタイムで被測定者の心拍数を取得することができる。
もちろん、生体指数取得装置(10)または他の装置により被測定者の心拍数が所定時間周期により測定されば、眠気感知装置(6000)は、生体指数取得装置(10)または他の装置により測定される所定時間周期を基に被測定者の心拍数を取得することができる。
他の例で、眠気感知装置(6000)は、外部からの入力または要求により、生体指数取得装置(10)または他の装置へ心拍数を提供するように要求してもよく、前記要求を行うたびに被測定者の心拍数を取得することができる。
一実施例で、眠気感知装置(6000)は、一定時間区間に対する被測定者の平均心拍数を取得することができる。前記一定時間区間は任意に決められることができる。ここで、眠気感知装置(6000)は、外部装置から受けた被測定者の心拍数を利用して、一定時間区間に対する平均心拍数を計算することができる。また、眠気感知装置(6000)は、外部装置から被測定者の一定時間区間に対する平均心拍数を受信することもできる。

以下では図40を参照して被測定者の心拍数として平均心拍数を取得する更に現れる効果に対し説明する。
一実施例による図40を参照すれば、眠気感知装置(6000)は、平均心拍数(6003)を取得することで、ノイズが除去された心拍数を取得することができる。

ここで、ノイズは、被測定者の動きまたは外部光など多様な原因によって発生したエラーを示すことで、ノイズが心拍数に含まれる場合、該心拍数は被測定者の状態を正確に反映しにくいこともある。

例えば、心拍情報取得部(6100)が1秒から10秒まで毎秒の間隔で心拍数を取得する時、5秒の時にノイズが発生した場合、眠気感知装置(6000)は、正確に眠気を感知できないこともある。しかし、心拍情報取得部(6100)が平均心拍数(6003)を取得する場合、平均心拍数(6003)を計算する過程でノイズと異なる値との偏差が補正されるので、眠気感知装置(6000)は更に正確に眠気を感知することができる。

心拍情報取得部(6100)が被測定者の心拍数を取得する方法は、目次8.1.1に記載したように、詳細な説明は省略する。

以下では、図41を参照すれば被測定者の心拍数と基準心拍数を比較する段階(S6120)、及び取得された被測定者の心拍数が減少/増加した状態で、持続する持続時間を測定する持続時間測定段階(S6130)に対し説明する。
一実施例による図41を参照すれば、被測定者の心拍数と基準心拍数を比較する段階(S6120)において、眠気感知装置(6000)は、心拍情報取得部(6100)により取得された被測定者の心拍数(6001)と基準心拍数(6002)を比較することができる。
ここで、基準心拍数(6002)は、眠気状態と定常状態を区分するための基準として設定された心拍数を意味してもよい。前述した通り、サブ交感神経系の活性化により眠気状態での心拍数は、正常状態の時に比べて心拍数が減少する。従って、眠気状態と定常状態を区分するために、減少された心拍数と同一または類似の心拍数を基準心拍数(6002)に設定することができる。この場合、被測定者の心拍数が基準心拍数(6002)以下である時、被測定者は眠気状態であると把握でき、被測定者の心拍数(6001)が基準心拍数(6002)以上である時、被測定者が定常状態であると把握できる。

以下では、基準心拍数(6002)を設定するための多様な方法に対し説明する。

一実施例で、眠気感知装置(6000)は、最初に心拍数を取得した時点から一定時間の間に取得された心拍数の平均を利用して、基準心拍数(6002)を設定することができる。前記一定時間は、1分、5分など多様な値に設定されることができる。一般的に、被測定者の心拍数が最初に取得された時点から一定時間の間は、被測定者が眠気状態ではない定常状態である可能性が高い。従って、前記一定時間の間に取得された被測定者の平均心拍数を取得し、平均心拍数に予め決まった値a(例えば、前記aは1以下の実数を現わす。更に具体的な例として、aは0.9)をかけた値を基準心拍数(6002)として取得することができる。前記予め決まった値aは上の例示に限定されない。
他の実施例で、眠気感知装置(6000)は、休憩期の心拍数及び/または活動期の心拍数を利用して基準心拍数(6002)を設定することができる。具体的に、休憩期の心拍数は、被測定者が移動しない状態(または、移動量が少ない時)での心拍数を意味してもよい。本明細書では、被測定者が目覚めているが移動しない状態(または、移動量が少ない時)時の心拍数を第1休憩期の心拍数として定義し、被測定者が睡眠状態である時の心拍数を第2休憩期の心拍数として定義する。

また、活動期の心拍数は、被測定者が活動的に移動する時の心拍数を意味してもよい。

一実施例で、眠気感知装置(6000)は、被測定者が目覚めているが移動しない状態(または、移動量が少ない時)と認識された状況で測定された心拍数を、第1休憩期の心拍数として取得することができる。例えば、眠気感知装置(6000)は、被測定者が活動的に移動できない環境にある場合(例えば、被測定者が運転席に座っている場合)の心拍数を最初に取得した時から一定時間の間、被測定者が目覚めているが移動しない状態であると仮定して、前記一定時間の間に測定された心拍数を、第1休憩期の心拍数に設定することができる。

また、眠気感知装置(6000)は、被測定者が睡眠状態であると認識された状況で測定された心拍数を、第2休憩期の心拍数として取得し、被測定者が活動的に移動する状態であると認識された状況で測定された心拍数を、活動期の心拍数として取得することができる。

また、眠気感知装置(6000)は、カメラまたはウェアラブル装置を利用して、第1休憩期の心拍数、第2休憩期の心拍数及び活動期の心拍数を取得することができる。
例えば、眠気感知装置(6000)は、カメラを利用して被測定者が移動するから否か及び被測定者の瞳孔が追跡されるか否かに対する情報を取得することができる。一例で、眠気感知装置(6000)は、被測定者が移動する時に測定された心拍数を活動期の心拍数として取得することができる。また、眠気感知装置(6000)は、カメラを利用して被測定者が移動しなくても被測定者の瞳孔が持続的に追跡される時に測定された心拍数を、第1休憩期の心拍数として取得し、被測定者が移動せずに被測定者の瞳孔が持続的に追跡されない時に測定された心拍数を第2休憩期の心拍数として取得することができる。

他の例として、眠気感知装置(6000)は、ウェアラブル装置を利用して被測定者が移動するか否か及びウェアラブル装置が着用された身体部位(例えば、手首)を動くか否かに対する情報を取得することができる。一例で、眠気感知装置(6000)は、ウェアラブル装置を利用して、被測定者の移動が感知された時に測定された心拍数を活動期の心拍数として取得することができる。また、眠気感知装置(6000)は、被測定者の移動は感知されないけどウェアラブル装置が着用された身体部位の移動は感知される時に測定された心拍数を、第1休憩期の心拍数として取得し、被測定者の移動が感知されず、前記身体部位の移動が一定時間の間に感知されない時に測定された心拍数を、第2休憩期の心拍数として取得することができる。

また、眠気感知装置(6000)は、眠気感知を始める前に第1休憩期の心拍数、第2休憩期の心拍数及び活動期の心拍数が予め設定されもよく、眠気感知を始める前または後に外部から第1休憩期の心拍数、第2休憩期の心拍数及び活動期心拍数を受信することもできる。

一実施例により、基準心拍数(6002)は、第1休憩期の心拍数を基に設定されてもよい。具体的に、基準心拍数(6002)は、第1休憩期の心拍数の一定の割合で設定されてもよい。例えば、基準心拍数(6002)は、第1休憩期の心拍数に予め決まった値a(例えば、前記aは1以下の実数を示し、更に具体的例として、aは0.9)をかけて計算されることができる。もちろん、前記予め決まった値aは、上述の例示に限定されない。

他の実施例により、基準心拍数(6002)は、第2休憩期の心拍数を基に設定されることができる。具体的に、基準心拍数(6002)は、第2休憩期の心拍数と同一に設定されまたは第2休憩期の心拍数に予め決まった値b(例えば、前記bは1より大きい実数を示し、更に具体的例として、bは1.1)をかけて計算されることができる。もちろん、前記予め決まった値bは上述の例示に限定されない。

また、他の実施例により、基準心拍数(6002)は、活動期の心拍数を基に設定されることができる。具体的に、基準心拍数(6002)は、活動期の心拍数に予め決まった値c(例えば、前記cは1以下の実数を示し、更に具体的例として、cは0.8)をかけて計算されることができる。また、一般的に、活動期の心拍数が第1休憩期の心拍数より高くなる点を考慮して、前記予め決まった値cは、前記予め決まった値aより低く設定されることができる。もちろん、前記予め決まった値cは上述の例示に限定されない。

前記基準心拍数(6002)を設定する方法は、第1、2休憩期の心拍数及び活動期の心拍数の一定の割合で計算する方法により限定されず、合計、差など多様な演算が適用されることはもちろんである。

具体的に、一実施例で、眠気感知装置(6000)は、第1、2休憩期の心拍数または活動期の心拍数に所定値を足しまたは引いて基準心拍数(6002)を設定することができる。例えば、第1休憩期の心拍数が75である場合、眠気感知装置はこれを基にして基準心拍数(6002)を(第1休憩期の心拍数-10)=65(回/分)に設定することができる。例えば、第2休憩期の心拍数が65である場合、眠気感知装置(6000)はこれを基にして基準心拍数(6002)を(第2休憩期の心拍数+10)=65(回/分)に設定することができる。

また、他の実施例で、眠気感知装置(6000)は、既に設定された基準心拍数(6002)で新しい基準心拍数(6002)に変更することができる。すなわち、眠気感知装置(6000)は、既に設定された基準心拍数(6002)をアップデートして新しい基準心拍数(6002)を設定することができる。

例えば、眠気感知装置(6000)は、前述した通り、被測定者の心拍数を最初に取得した時点から一定時間の間に取得した心拍数を基にして基準心拍数(6002)を設定することができる。眠気感知装置(6000)は、前記一定時間以後に取得した被測定者の心拍数を基に定常状態を感知し、定常状態で感知された時間区間での平均心拍数を新しい基準心拍数(6002)に変更することができる。また、眠気感知装置(6000)は、前記一定時間以後に同じ被測定者に対し取得された第1、2休憩期及び活動期の心拍数を基にして新しい基準心拍数(6002)に変更することができる。これにより、眠気感知装置(6000)は、被測定者の最新状態が反映された基準心拍数(6002)を設定でき、従って眠気感知装置(6000)は、更に正確な基準心拍数(6002)を基にして被測定者の眠気を感知することができる。

他の例において、眠気感知装置(6000)は、前述した通り、第1、2休憩期及び活動期の心拍数を基にして基準心拍数(6002)を予め設定することができる。この時、眠気感知装置(6000)は、前記第1、2休憩期または活動期の心拍数を基にして基準心拍数(6002)が設定された以後に、所定時間第1、2休憩期または活動期の心拍数を新しく取得することができる。眠気感知装置(6000)は、新しく取得された第1、2休憩期または活動期の心拍数を利用して、上記で説明した基準心拍数(6002)を設定する方式により新しい基準心拍数(6002)を設定することができる。

一実施例による図41を参照すれば、被測定者の心拍数(6001)と基準心拍数(6002)を比較する段階(S6120)において、眠気感知装置(6000)は、前記被測定者の心拍数(6001)と前記基準心拍数(6002)を比較することができる。
一実施例で、眠気感知装置(6000)は被測定者の心拍数(6001)と基準心拍数(6002)を比較し、被測定者の心拍数(6001)が基準心拍数(6002)以下/以上になる時点(t1)を感知することができる。前記感知された時点(t1)は、段階別眠気状態及び定常状態を測定するための開始点になることができる。
すなわち、前記実施例において、前記被測定者の心拍数(6001)が前記基準心拍数(6002)の以下/以上になる時点(t1)の感知は、段階別眠気状態及び定常状態測定に対するトリガー(trigger)として作用することができる。

持続時間測定段階(S6130)で眠気感知装置(6000)は、被測定者の心拍数(6001)が基準心拍数(6002)以下になる時点を基準として被測定者の心拍数(6001)が基準心拍数(6002)以下である状態が持続する時間を測定することができる。また、眠気感知装置(6000)は、被測定者の心拍数(6001)が基準心拍数(6002)以上になる時点を基準として、被測定者の心拍数(6001)が基準心拍数(6002)以上の状態が持続する時間を測定することができる。

心拍数は眠気の他にもいろんな身体的な要因によって変動することができる。いろんな身体的な要因の中でも眠気による心拍数の減少/増加は減少/増加した状態で持続するため、心拍数が数秒乃至数分の間の減少または増加した状態で持続することは、眠気状態を示す良好なバイオマーカーになることができる。
例えば、人の緊張が解消される時の心拍数は一時的に減少するが、減少された心拍数は簡単に回復することができる。眠気感知装置(6000)は心拍数が減少された状態で持続する時間を基に眠気状態を感知すれば、眠気感知装置(6000)は、緊張解消によって一時的に心拍数が減少する状況を眠気状態として感知することを避けることができる。これにより、眠気感知装置(6000)は更に正確に眠気状態を感知することができるべきである。

また、被測定者がさらに高い強度の眠気状態に進入するほど、眠気により減少された心拍数が持続する時間は長くなる。従って、眠気感知装置(6000)は減少された心拍数が持続する時間の長さを測定すれば、被測定者はどんな段階の眠気状態に進入したかを把握することができる。すなわち、持続時間の長さにより眠気状態の段階を分けることによって、眠気感知装置(6000)は被測定者の眠気状態をさらに具体的に感知することができる。

一実施例による図41を参照すれば、眠気感知装置(6000)は、被測定者の心拍数(6001)が基準心拍数(6002)以下になった時点(t1)を基準として被測定者の心拍数(6001)が基準心拍数(6002)以下である状態の持続時間を測定することができる。
例えば、基準心拍数(6002)は、第1休憩期の心拍数の90%に該当する72(回/分)に設定されることができる。ここで、第1時点で被測定者の心拍数が74(回/分)、第1時点直後の第2時点で被測定者の心拍数が72(回/分)の場合、眠気感知装置(6000)は第2時点から被測定者の心拍数が72(回/分)以下である状態で持続する時間を測定することができる。

もちろん、他の実施例により、眠気感知装置(6000)は、被測定者の心拍数が基準心拍数以上になった時点を基準として被測定者の心拍数が基準心拍数以上の状態の持続時間を測定することもできる。

例えば、基準心拍数(6002)は第1休憩期の心拍数の90%に該当する72(回/分)に設定されることができる。ここで、第3時点で被測定者の心拍数(6001)が70(回/分)、第3時点直後の第4時点で被測定者の心拍数(6001)が72(回/分)の場合、眠気感知装置(6000)は第4時点から被測定者の心拍数(6001)が72(回/分)以上である状態で持続する時間を測定することができる。

一実施例による図42を参照すれば、眠気感知装置(6000)は、被測定者の心拍数(6001)が基準心拍数(6002)以下/以上である状態が持続する時間を測定する時、ノイズが含まれる心拍数が測定された時間区間(Δtn)を補正して持続時間を測定することができる。一例で、眠気感知装置(6000)は、ノイズで感知された心拍数を、以前に測定された心拍数を基に補正することができる。他の例で、ノイズが含まれる心拍数が測定された時間区間(Δtn)は、持続時間測定時に除外されることもできる。

ここで、ノイズは、被測定者の動きまたは外部光など多様な原因によって発生するエラーを示し、ノイズが含まれる心拍数は被測定者の状態を反映しにくいこともある。一般的に、ノイズが含まれる心拍数は一時的に取得され、以前に取得された被測定者の心拍数及び以後に取得される心拍数と大きい偏差を有するようになる。
これを基に一実施例で、眠気感知装置(6000)は以前に取得された被測定者の心拍数(6001)及び/または以後に取得される被測定者の心拍数(6001)と所定値以上の大きい偏差を有する心拍数を取得した場合、前記被測定者の心拍数(6001)をノイズが含まれる心拍数で感知することができる。例えば、眠気感知装置は3秒以下の時間区間の間の以前に感知された心拍数及び/または以後に取得される心拍数と20以上の偏差を有する心拍数を取得する時、前記3秒の間に取得された被測定者の心拍数(6001)をノイズが含まれる心拍数で感知することができる。ここで、前記ノイズが含まれる心拍数が取得される時間及びノイズが含まれる心拍数と異なる心拍数の間の偏差は特定値で限定されない。
一実施例により、ノイズが含まれる心拍数は基準心拍数(6002)以上の心拍数にもかかわらず、眠気感知装置(6000)は、被測定者の心拍数(6001)が基準心拍数(6002)以下である持続時間を測定する時、ノイズを基準心拍数以下の心拍数であると処理して持続時間を測定することができる。
一実施例により、ノイズが含まれる心拍数は基準心拍数以下の心拍数にもかかわらず、眠気感知装置(6000)は、被測定者の心拍数が基準心拍数以上の持続時間を測定する時、ノイズを基準心拍数以上の心拍数であると処理して持続時間を測定することができる。

一実施例により、ノイズが含まれる心拍数は基準心拍数以下の心拍数にもかかわらず、眠気感知装置(6000)は、被測定者の心拍数が基準心拍数以下である持続時間を測定する時、ノイズが含まれる心拍数が測定された時間区間(Δtn)を除いて測定することができる。
一実施例により、ノイズが含まれる心拍数は基準心拍数以下の心拍数にもかかわらず、眠気感知装置(6000)は、被測定者の心拍数が基準心拍数以上の持続時間を測定する時、ノイズが含まれる心拍数が測定された時間区間(Δtn)を除いて測定することができる。

一実施例による図41を参照すれば、段階別眠気状態感知段階(S6140)において、眠気感知装置(6000)は、測定された持続時間と基準持続時間との比較を通じて眠気状態または定常状態を感知することができる。

眠気感知装置(6000)は、被測定者の心拍数(6001)が基準心拍数以下である状態の持続時間を測定し、測定された持続時間が基準持続時間(Δta,Δtb,Δtc)に到達する時眠気状態を感知することができる。この場合、前記基準持続時間(Δta,Δtb,Δtc)は複数個である。例えば、基準持続時間(Δta,Δtb,Δtc)は3つであってもよく、第1基準持続時間(Δta)は30秒、第2基準持続時間(Δtb)は60秒、第3基準持続時間(Δtc)は90秒に設定されることができる。
この時、被測定者の心拍数(6001)が基準心拍数(6002)以下である状態で持続した時間が30秒に到達すれば、眠気感知装置は被測定者が第1段階眠気状態であると感知することができる。

この時、被測定者の心拍数(6001)が基準心拍数(6002)以下である状態で持続した時間が60秒に到達すれば、眠気感知装置(6000)は被測定者が第2段階眠気状態であると感知することができる。
この時、被測定者の心拍数(6001)が基準心拍数(6002)以下である状態で持続した時間が90秒に到達すれば、眠気感知装置(6000)は被測定者が第3段階眠気状態であると感知することができる。
また、眠気感知装置(6000)は、眠気状態が感知された被測定者に対し他の段階の眠気状態または定常状態を感知するまで、前記感知された眠気状態を維持することができる。

他の実施例で、被測定者の心拍数(6001)が基準心拍数(6002)以下である状態で持続した時間が第1基準持続時間(Δta)に到達できない場合、眠気感知装置(6000)は被測定者が定常状態であると感知することができる。
例えば、第1基準持続時間(Δta)が30秒で、被測定者の心拍数(6001)が基準心拍数(6002)以下である状態で10秒持続した後、基準心拍数以上の心拍数に回復した場合、眠気感知装置(6000)は被測定者が定常状態であると感知することができる。

以下では、図43を参照して心拍数を基に眠気状態の回復を感知する方法に関して説明する。
また、眠気に関する状態感知段階(S6140)において、眠気感知装置(6000)は、前記測定された持続時間が回復基準持続時間(Δtd,Δte,Δtf)に到達した場合、被測定者が眠気状態に回復したと感知することができる。

眠気状態の回復とは、被測定者が眠気状態に進入した後に感知された眠気状態から抜け出した状態を意味してもよい。具体的に、眠気状態の回復は、所定段階の眠気状態が感知された後に感知された段階の眠気状態より低い段階の眠気状態が感知される状況を意味してもよい。また、眠気状態の回復は、眠気状態が感知された後に定常状態が感知される状況を意味してもよい。
一実施例により、眠気状態が感知された被測定者の心拍数(6001)が回復基準心拍数(6004)以上の状態で持続する時間が回復基準持続時間(Δtd,Δte,Δtf)に到達した場合、眠気感知装置(6000)は被測定者に対し眠気状態の回復を感知することができる。
具体的に、一実施例による図46の(a)を参照すれば、眠気感知装置(6000)は、時点(t1)から被測定者の心拍数(6002)が回復基準心拍数(6004)以上の状態が持続する持続時間を測定し、前記持続時間が回復基準持続時間に到達する時点(t1,t2,t3)に被測定者が眠気状態に回復したことを感知することができる。
ここで、回復基準持続時間の回復基準持続時間は多様に設定されることができる。例えば、回復持続時間の回復基準持続時間は、数秒、数十秒、数分、数十分など多様な単位に設定されることができる。

例えば、回復基準持続時間は30秒に設定されることができる。この場合、眠気感知装置(6000)は、3段階眠気状態で感知された被測定者の心拍数が回復基準心拍数(6004)以上の状態で持続する時間が30に到達した場合、被測定者が定常状態に回復したと感知することができる。
一実施例により、回復基準持続時間は複数個に設定されることができる。例えば、回復基準持続時間は3つであってもよく、第1回復基準持続時間は20秒、第2回復基準持続時間は40秒、第3回復基準持続時間は60秒に設定されることができる。ここで、第1乃至第3回復基準持続時間は前記例示により提案された値で限定されない。
一実施例による図43の(a)を参照すれば、眠気感知装置(6000)は、第3段階眠気状態で感知された被測定者の心拍数(6001)が被測定者の心拍数(6002)が回復基準心拍数(6004)以上の時点(t1)から回復基準心拍数(6004)以上の状態で持続する持続時間を測定し、前記持続時間が第1回復基準持続時間に到達した時点(t2)において、被測定者が第2段階眠気状態に回復したと感知することができる。
また、被測定者が第3段階眠気状態から第2段階眠気状態に回復した以後、眠気感知装置(6000)は、被測定者の心拍数(6002)が回復基準心拍数(6004)以上の時点(t1)から被測定者の心拍数(6001)が回復基準心拍数(6004)以上の状態で持続する持続時間を測定し、前記持続時間が第2回復基準持続時間に到達した時点(t3)において、被測定者が眠気感知装置(6000)は被測定者が第1段階眠気状態に回復したと感知することができる。
しかし、一実施例による図43の(b)を参照すれば、被測定者が第3段階眠気状態から第2段階眠気状態に回復した後、被測定者の心拍数(6002)が回復基準心拍数(6004)以上の時点(t4)から被測定者の心拍数(6001)が回復基準心拍数(6004)以上の状態で持続する持続時間が第2回復持続時間に到達する前に、眠気感知装置(6000)は、被測定者の心拍数(6001)が回復基準心拍数(6004)以下である時点(t6)を感知した場合、眠気感知装置(6000)は、被測定者が第2段階眠気状態であることを維持し、また、第3段階眠気状態であるとリセットすることもできる。

眠気感知装置(6000)は、被測定者の平均心拍数(6003)が回復基準心拍数(6004)以上の状態で持続する時間を基にして眠気状態の回復を感知できることはもちろんである。

前記回復基準心拍数(6004)は、眠気状態感知のための基準心拍数(6002)と同一であってもよく、異なってもよい。
前記回復基準持続時間は、眠気状態を感知するための持続時間と同一であってもよく、異なってもよい。

8.3 LF/HFを基にする眠気感知方法
以下では図44乃至図47を参照すれば一実施例によるLF/HFを基にする眠気感知方法に対して説明する。

一実施例で、LF/HFを基にする眠気感知方法は、被測定者のLF/HF(6005)を取得する段階(S6210)、被測定者のLF/HF(6005)と基準LF/HFの大きさを比較する段階(S6220)、及び前記比較結果を基に段階別に眠気を感知する段階(S6230)を含むことができる。

前記眠気感知方法は、実施例により外部に眠気段階による知らせを与える段階を更に含むことができる。

LF/HFを取得する段階(S6210)において、心拍情報取得部(6100)は被測定者のLF/HF(6005)を取得することができる。

一実施例で、眠気感知装置(6000)は、所定時間周期により被測定者のLF/HF(6005)を取得することができる。異なる実施例で、眠気感知装置(6000)は、所定時間周期に従わず被測定者のLF/HF(6005)を取得することができる。
もちろん、生体指数取得装置(10)または他の装置において、被測定者のLF/HF(6005)が所定時間周期により測定されば、眠気感知装置(6000)は、生体指数取得装置(10)または他の装置により測定される所定時間周期を基に被測定者のLF/HF(6005)を取得することができる。
他の例で、眠気感知装置(6000)は、外部からの入力または要求により、生体指数取得装置(10)または他の装置にLF/HFを提供することを要求し、前記要求を行うたびに被測定者のLF/HF(6005)を取得することができる。
一実施例で、眠気感知装置(6000)は一定時間区間に対する被測定者の平均LF/HFを取得することができる。

眠気感知装置(6000)は、平均LF/HFを取得することにより、ノイズが補正されて正確に眠気を感知することができる効果を有し、平均心拍数を取得することにより得られる効果と同一であり、詳細な説明は省略する。

一実施例による図45を参照すれば、取得された被測定者のLF/HF(6005)と基準LF/HF(6006,6007,6008)を比較する段階(S6220)において、眠気感知装置(6000)は、取得された被測定者のLF/HF(6005)と基準LF/HFを比較することができる。
ここで、基準LF/HF(6006,6007,6008)は、眠気状態と定常状態を区分するための基準として設定された値を意味してもよい。前述した通り、サブ交感神経系の活性化により眠気状態でのLF/HFは正常状態時のLF/HFより小さいこともある。

一実施例で、眠気感知装置(6000)は、最初に心拍信号のLF/HFを取得した時点から一定時間の間に取得した心拍信号のLF/HF平均を利用して、基準LF/HF(6006,6007,6008)を設定することができる。前記一定時間は、1分、5分など多様な値に設定されることができる。一般的に、被測定者のLF/HF(6005)が最初に取得された時点から一定時間の間は被測定者が定常状態である可能性が高い。従って、前記一定時間の間に取得された被測定者の平均LF/HFを取得し、平均LF/HFに予め決まった値a(例えば、前記aは1以下の実数を示し、更に具体的例として、aは0.9)をかけた値を、基準LF/HFとして取得することができる。また、眠気感知装置は、予め決まった他の実数を利用して複数の基準LF/HFを設定することもできる。前記予め決まった値aは上記の例示に限定されない。

他の実施例で、眠気感知装置(6000)は、休憩期LF/HF及び/または活動期LF/HFを利用して、基準LF/HF(6006,6007,6008)を設定することができる。この時、基準LF/HF(6006,6007,6008)は複数個である。

具体的に、眠気感知装置(6000)は、カメラまたはウェアラブル装置を利用して、第1休憩期の心拍数を基にする第1休憩期LF/HF、第2休憩期の心拍数を基にする第2休憩期LF/HF、活動期の心拍数を基にする活動期LF/HFを手に入れることができる。

一実施例により、基準LF/HF(6006,6007,6008)は、第1休憩期LF/HFを基にして設定されることができる。具体的に、基準LF/HF(6006,6007,6008)は、第1休憩期LF/HFの一定の割合で設定されることができる。例えば、基準LF/HF(6006,6007,6008)は、第1休憩期LF/HFに、予め決まった値0.9をかけた第1基準LF/HF(6006)、0.8をかけた第2基準LF/HF(6007)、及び0.7をかけた第3基準LF/HF(6008)で設定されることができる。もちろん、前記予め決まった値は上記の例示に限定されない。

他の実施例により、基準LF/HF(6006,6007,6008)は、第2休憩期LF/HFを基にして設定されることができる。具体的に、基準LF/HF(6006,6007,6008)は第1休憩期LF/HFの一定の割合で設定されることができる。例えば、基準LF/HF(6006,6007,6008)は、第1休憩期LF/HFに、予め決まった値1.5をかけた第1基準LF/HF(6006)、1.3をかけた第2基準LF/HF(6007)、及び1.1をかけた第3基準LF/HF(6008)で設定されることができる。もちろん、前記予め決まった値は上記の例示に限定されない。

また、他の実施例により、基準LF/HF(6006,6007,6008)は、活動期LF/HFを基にして設定されることができる。具体的に、基準LF/HF(6006,6007,6008)は、活動期LF/HFに、予め決まった値0.8をかけた第1基準LF/HF(6006)、0.7をかけた第2基準LF/HF(6007)、及び0.6をかけた第3基準LF/HF(6008)で設定されることができる。もちろん、前記予め決まった値は上記の例示に限定されない。

前記基準LF/HF(6006,6007,6008)を設定する方法は、第1、2休憩期LF/HF及び活動期LF/HFの一定の割合で計算する方法により限定されず、足し、引きなど多様な演算が適用されることはもちろんである。また、他の実施例で、眠気感知装置(6000)は、既に設定された基準LF/HF(6006,6007,6008)から新しい基準LF/HF(6006,6007,6008)に変更することができる。
例えば、眠気感知装置(6000)は、前述した通り、被測定者のLF/HF(6005)を最初に取得した時点から一定時間の間に取得した心拍数を基にして、基準LF/HF(6006,6007,6008)を設定することができる。眠気感知装置(6000)は、前記一定時間以後に取得した被測定者のLF/HF(6005)を基に定常状態を感知でき、定常状態で感知された時間区間での平均LF/HFを新しい基準LF/HF(6006,6007,6008)に変更することができる。また、眠気感知装置(6000)は、前記一定時間後に同じ被測定者に対し取得された第1,2 LF/HF、及び活動期LF/HFを基にして新しい基準LF/HF(6006,6007,6008)に変更することができる。
他の例において、眠気感知装置(6000)は、前述した通り、第1、2休憩期及び活動期LF/HFを基にして基準LF/HF(6006,6007,6008)を予め設定することができる。この時、眠気感知装置(6000)は、前記第1、2休憩期LF/HF及び活動期LF/HFを基にして、基準LF/HF(6006,6007,6008)が設定された後に、同じ方法により同じ被測定者に対し新しく設定された第1、2休憩期LF/HF及び活動期LF/HFを基にして、新しい基準LF/HF(6006,6007,6008)を設定することができる。

また、眠気感知装置(6000)は、LF/HFを最初に取得した時点から一定時間の間に取得したLF/HFを基にして新しい基準LF/HF(6006,6007,6008)を設定することができる。
また、眠気感知装置(6000)は、被測定者が定常状態で感知された時間区間の間の平均LF/HFを基にして、新しい基準LF/HF(6006,6007,6008)を設定することができる。
一実施例による図45を参照すれば、眠気感知装置(6000)は、被測定者のLF/HF(6005)が複数の基準LF/HF(6006,6007,6008)のいずれか一つの以上/以下になる時点(t1,t2,t3,t4)を感知することができる。前記感知された時点は、段階別眠気状態及び定常状態を測定する時点になることができる。
一実施例で、眠気感知装置(6000)は、被測定者のLF/HF(6005)が基準LF/HF(6006,6007,6008)以下になる時点(t1,t2,t3)で眠気状態を感知することができる。

一実施例で、眠気感知装置(6000)は、被測定者のLF/HF(6005)が複数の基準LF/HF(6006,6007,6008)の一つ基準LF/HF以下になる時点(t1,t2,t3)で、前記一つの基準LF/HFに対応する段階の眠気状態を感知することができる。ここで、眠気感知装置(6000)は、被測定者のLF/HF(6005)と前記一つの基準LF/HFだけではなく他の基準LF/HFを追加し比較した結果を基にして眠気状態を感知することができる。

具体的に、複数の基準LF/HF(6006,6007,6008)は、第1基準LF/HF(6006)、第2基準LF/HF(6007)、第3基準LF/HF(6008)に設定されることができる。以下では説明の便宜のために、第1基準LF/HF(6006)は、最も低い強度の眠気状態を感知するための基準LF/HFで定義する。
例えば、第1時点で被測定者のLF/HF(6005)が第1基準LF/HF(6006)以下であり、第2基準LF/HF(6007)以上の場合、眠気感知装置(6000)は、被測定者の眠気状態を第1段階眠気状態として判断することができる。

また、第1時点において、被測定者のLF/HF(6005)が第2基準LF/HF(6007)以下で、第3基準LF/HF(6008)以上の場合、眠気感知装置(6000)は、被測定者の眠気状態を第2段階眠気状態として判断することができる。

また、第1時点において、被測定者のLF/HF(6005)が第3基準LF/HF(6008)以下である場合、眠気感知装置(6000)は、被測定者の眠気状態を第3段階眠気状態として判断することができる。

以下では、図46を参照してLF/HFを基に眠気状態の回復を感知する方法に関して説明する。
一実施例による図46の(a)を参照すれば、眠気に関する状態を感知する段階(S6230)において、眠気感知装置(6000)は、前記測定された被測定者のLF/HF(6005)が回復基準LF/HF(6006,6007,6008,6010)以上になる時点(t1,t2,t3,t4)で被測定者が眠気状態に回復したと感知することができる。ここで、眠気感知装置(6000)は、被測定者のLF/HF(6005)と前記一つの回復基準LF/HFと異なる回復基準LF/HFを追加し比較した結果を基にして眠気状態の回復を感知することができる。

一実施例で、複数の基準LF/HF(6006,6007,6008,6010)は、第1回復基準LF/HF(6006)、第2回復基準LF/HF(6007)、第3回復基準LF/HF(6008)に設定されることができる。以下では、説明の便宜のために、第1回復基準LF/HF(6006)は、1以下の回復基準LF/HFのうち最も大きい値を有する回復基準LF/HFであると設定する。例えば、第1時点で被測定者のLF/HF(6005)が第3回復基準LF/HF(6008)以下で、その後の第2時点で被測定者のLF/HF(6005)が第3回復基準LF/HF(6008)以上、第2回復基準LF/HF(6007)以下である場合、眠気感知装置(6000)は、前記第2時点で被測定者の眠気状態が第3段階眠気状態から第2段階眠気状態に回復したと判断することができる。また、被測定者が第3段階眠気状態から第2段階眠気状態に回復した後の第3時点で、眠気感知装置(6000)は、被測定者のLF/HF(6005)が第2回復基準LF/HF(6007)以上、第1回復基準LF/HF(6006)以下である場合、眠気感知装置(6000)は、前記第3時点で被測定者の眠気状態が第2段階眠気状態から第1段階眠気状態に回復したと判断することができる。

一実施例において、第1時点で被測定者のLF/HF(6005)が第3回復基準LF/HF(6008)以下であり、その後の第2時点で被測定者のLF/HF(6005)が第2回復基準LF/HF(6007)以上、第1回復基準LF/HF(6006)以下である場合、眠気感知装置(6000)は、前記第2時点で被測定者の眠気状態が第3段階眠気状態から第1段階眠気状態に回復したと判断することができる。
しかし、一実施例による図46の(b)を参照すれば、被測定者が第3段階眠気状態から第1段階眠気状態に回復した時点(t6)以後に、眠気感知装置(6000)は、被測定者のLF/HF(6005)が第2回復基準LF/HF(6007)以下に減少した時点(t7)を一定時間以内に感知した場合、眠気感知装置(6000)は、被測定者が第2段階眠気状態であると感知することができる。また、被測定者が第3段階眠気状態にリセットしたと感知することもできる。
前記第1回復基準LF/HF(6006)は図45の第1基準LF/HF(6006)と、前記第2回復基準LF/HF(6010)は図45での第2基準LF/HF(6007)と、前記第3回復基準LF/HF(6011)は図45での第3基準LF/HF(6006)と同一であってもよく、異なってもよい。

また、眠気感知装置(6000)が眠気状態から定常状態に回復するのを感知するために、第1乃至第3回復基準LF/HFより大きい値を有する第4回復基準LF/HF(6010)が設定されることもできる。
例えば、眠気感知装置(6000)は、眠気状態で感知された被測定者のLF/HF(6005)が第4回復基準LF/HF(6010)の以上になる時点を感知した場合、被測定者が眠気状態から定常状態に回復したと判断することもできる。一般的に、被測定者が正常状態の時のLF/HFは0.9～1範囲内で測定される。従って被測定者が非常に小さい強度の眠気状態で感知された場合であっても、被測定者のLF/HFは1以上の値を有しにくくなる。すなわち、1以上の値を有する第4回復基準LF/HF(6010)を回復基準LF/HFに設定することによって、眠気感知装置(6000)は被測定者が眠気状態から完全に回復した場合にのみ定常状態であると判断することもできる。

8.4心拍数及びLF/HFを基礎にする眠気感知方法
以下では図47を参照して心拍数及びLF/HFを基にする眠気感知方法に関して説明する。

一実施例で心拍数及びLF/HFを基にする段階別眠気感知段階(S6100,S6200)、及び最終眠気状態を決める段階(S6300)を含むことができる。

前記眠気感知方法は実施例により被測定である/被測定者ではない個体に、眠気状態の段階により知らせを与える段階を更に含むことができる。
本明細書の目次において、目次8.3で説明した心拍数を基にする眠気感知方法及び目次8.4で説明したLF/HFを基にする眠気感知方法が適用された眠気感知方法を説明する。

心拍数及びLF/HFは同じ被測定者から取得した心拍に関する情報に起因するが、場合により心拍数を基に判断された眠気状態の段階とLF/HFを基に判断された眠気状態の段階が異なることができる。例えば、眠気感知装置は、同じ被測定者から同じ時点に、心拍数を基に3段階眠気状態を感知し、LF/HFを基に2段階眠気状態を感知することができる。このように、眠気感知装置が同じ時点に同じ被測定者に対し眠気状態を判断したにも関わらず、眠気感知方法により異なる眠気段階が判断されたことは、いずれか一つの眠気感知方法による眠気状態判断結果が誤った可能性があることを意味してもよい。

従って、このような誤りを減らし、更に正確に眠気を感知するために、以下では心拍数及びLF/HFを共に基にする眠気感知方法に対し説明する。

一実施例で、心拍数及びLF/HFを基にする眠気感知方法により感知された眠気に関する状態は、最終眠気状態及び最終定常状態に示されることができる。一実施例で、最終眠気状態は眠気の強度により複数の段階に分けられることができる。例えば、第1最終眠気状態、第2最終眠気状態及び第3最終眠気状態に分けられることができる。ここで、第1最終眠気状態が最も低い強度の最終眠気状態を意味し、第3最終眠気状態が最も高い最終眠気状態を意味してもよい。

一実施例で、最終眠気状態及び最終正常事態は、心拍数を基にする眠気感知方法及びLF/HFを基にする眠気感知方法のそれぞれを基に感知された眠気状態及び定常状態と対応する状態を意味してもよい。すなわち、最終眠気状態は、被測定者が一時的に睡眠をとる状態または睡眠を取る前の所定時間内に睡眠を取る可能性が高い状態を意味してもよく、最終定常状態は最終眠気状態ではない、被測定者が所定時間内に睡眠に陥る可能性が低い状態を意味してもよい。

前述した通り、心拍数変化及びLF/HF値を基にする眠気感知方法は、それぞれ眠気の強度により定常状態、第1段階眠気状態、第2段階眠気状態及び第3段階眠気状態、合計4段階に分けられることができる。ここで第1段階眠気状態は、無自覚的/無意識的眠気状態を意味してもよく、第2及び第3段階眠気状態は自覚的/意識的眠気状態を意味してもよい。

一実施例で、眠気の強度により複数の段階に分けられた最終眠気状態は、心拍数を基にする眠気感知方法及びLF/HFを基にする眠気感知方法のそれぞれを基に感知された前記第1段階眠気状態、第2段階眠気状態及び第3段階眠気状態と対応する状態を意味してもよい。従って、第1最終眠気状態は無自覚的/無意識的眠気状態を意味してもよい。また、第2最終眠気状態及び第3最終眠気状態は自覚的/意識的眠気状態を意味してもよい。一実施例で、眠気感知装置は所定時間周期により被測定者の最終眠気状態を取得することができる。前記所定時間周期は固定されてもよく、可変される可能性があることはもちろんである。

異なる実施例で、眠気感知装置は所定時間周期により被測定者の最終眠気状態を取得することができる。例えば、眠気感知装置は、生体指数取得装置(10)または他の装置により被測定者の心拍数及び/またはLF/HFが測定されるたびに、すなわち、リアルタイムで被測定者の眠気を取得することができる。

もちろん、生体指数取得装置(10)または他の装置により被測定者の心拍数またはLF/HFが所定時間周期により測定されば、眠気感知装置は、生体指数取得装置(10)または他の装置により測定される所定時間周期を基に被測定者の最終眠気状態を取得することができる。
他の例として、眠気感知装置は、外部からの入力または要求により、生体指数取得装置(10)または他の装置にLF/HF及び心拍数を提供することを要求でき、前記要求を行うたびに被測定者の最終眠気状態を取得することができる。
一実施例で、眠気感知装置は、一定時間区間に対する被測定者の平均心拍数及び平均LF/HFを取得することができる。

眠気感知装置は平均心拍数及び平均LF/HFを取得することによりノイズが補正されて正確に眠気を感知できる効果を有し、平均心拍数及び平均LF/HF取得により得られる効果と同一であるので、詳細な説明は省略するようにする。

一実施例で、眠気感知装置は、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階により、最終眠気状態の段階を決めることができる。場合により、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階は一致してもよく、一致しなくてもよい。

以下説明の便宜のために心拍数を基に感知された定常状態は、第1段階眠気状態より低い段階の眠気状態であると定義する。またLF/HFを基に感知された定常状態はやはり第1段階眠気状態より低い段階の眠気状態であると定義する。

心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階が一致する場合、眠気感知装置は、前記一致する段階を最終眠気状態の段階として決めることができる。例えば、眠気感知装置が被測定者に対し心拍数を基に第1段階眠気状態を感知してLF/HFを基に第1段階眠気状態を感知した場合、眠気感知装置は最終眠気状態として第1段階最終眠気状態を決めることができる。また、眠気感知装置が被測定者に対し心拍数を基に第2段階眠気状態を感知してLF/HFを基に第2段階眠気状態を感知した場合、眠気感知装置は最終眠気状態として第2段階最終眠気状態を決めることができる。また、眠気感知装置が被測定者に対し心拍数を基に第3段階眠気状態を感知してLF/HFを基に第3段階眠気状態を感知した場合、眠気感知装置は最終眠気状態として第3段階最終眠気状態を決めることができる。

心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階が一致しない場合、眠気感知装置は、多様な状況を考慮して最終眠気段階を決めることができる。

一実施例で、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階が一致しない場合、眠気感知装置は二つの段階のうち更に高い段階を最終眠気状態の段階として決めることができる。例えば、眠気感知装置が被測定者に対し心拍数を基に第1段階眠気状態を感知してLF/HFを基に第2段階眠気状態を感知した場合、眠気感知装置は最終眠気状態として第2段階最終眠気状態を決めることができる。

他の実施例で、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階が一致しない場合、眠気感知装置は、二つの段階のうち更に低い段階を最終眠気状態の段階として決めることができる。例えば、眠気感知装置が被測定者に対し心拍数を基に第1段階眠気状態を感知してLF/HFを基に第2段階眠気状態を感知した場合、眠気感知装置は最終眠気状態として第1段階最終眠気状態を決めることができる。

他の実施例で、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階が一致しない場合、眠気感知装置は、二つの段階の平均を最終眠気状態の段階として決めることができる。ここで、前記平均が整数ではない場合、少数の最初位置の数に対して切り捨てるまたは切り上げることができる。例えば、眠気感知装置が被測定者に対し心拍数を基に第1段階眠気状態を感知してLF/HFを基に第3段階眠気状態を感知した場合、眠気感知装置は、最終眠気状態として二つの段階の平均である第2段階最終眠気状態を決めることができる。他の例えば、心拍数を基に第1段階眠気状態が感知されてLF/HFを基に第2段階眠気状態が感知された場合、眠気感知装置は、最終眠気状態として二つの段階の平均である1.5に対して少数第一位を切り捨てることで第1段階最終眠気状態を決めることができる。また、眠気感知装置は、最終眠気状態として二つの段階の平均である1.5に対して少数第一位を切り上げることで第2段階最終眠気状態を決めることもできる。

もちろん、場合により、眠気感知装置は、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階の間の眠気段階を新しく定義し、新しく定義された眠気段階を最終眠気段階として決めることができる。例えば、心拍数を基に第1段階眠気状態が感知されて、LF/HFを基に第2段階眠気状態が感知された場合、眠気感知装置は、第1段階眠気状態及び第2段階眠気状態の間の眠気強度を示す中間段階眠気状態を定義し、前記中間段階眠気状態を最終眠気段階として決めることができる。

他の実施例で、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階が一致しない場合、眠気感知装置は以前に決められた最終眠気状態または最終定常状態を眠気に関する状態として維持することができる。例えば、眠気感知装置が被測定者に対し第1段階最終眠気状態を感知した状況で、以後に心拍数を基に第1段階眠気状態を感知してLF/HFを基に第3段階眠気状態を感知した場合、眠気感知装置は以前に決められた最終眠気状態である第1段階最終眠気状態を眠気に関する状態として維持することができる。例えば、眠気感知装置が被測定者に対し最終定常状態を感知した状況で心拍数を基に第1段階眠気状態を感知してLF/HFを基に第3段階眠気状態を感知した場合、眠気感知装置は以前に決められた最終定常状態を眠気に関する状態として維持することができる。

以下では、心拍数を基に感知された眠気状態の段階及びLF/HFを基に感知された眠気状態の段階が一致しない場合を中心に詳細に説明する。

8.4.1具体的な実施例
一実施例で、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階が定常状態と一致する場合、眠気感知装置は被測定者が最終定常状態であると決めることができる。
一実施例で、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階が第1段階眠気状態と一致する場合、眠気感知装置は被測定者が第1段階最終眠気状態であると決めることができる。

一実施例で、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階が第2段階眠気状態と一致する場合、眠気感知装置は被測定者が第2段階最終眠気状態であると決めることができる。

一実施例で、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階が第3段階眠気状態と一致する場合、眠気感知装置は被測定者が第3段階最終眠気状態であると決めることができる。

一実施例で、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階が一致せず、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階のうち低い段階を最終眠気状態の段階として決める方法(以下第1方法と称する)は、感知されるべき段階が敏感に感知される必要性が低い段階を感知するための方法として適用されることができる。

例えば、第1、第2及び第3段階眠気状態が感知された際に知らせを与える場合があるが、場合により第1、第2段階眠気状態が被測定者の安全に影響が少ないこともある。この時、頻繁に知らせを与えると被測定者が不便さを感じたり眠気感知装置を動作させない恐れがある。また、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階のうち低い段階を最終眠気状態の段階として決めることにより、眠気感知装置は更に正確に眠気に関する状態を感知することもできる。すなわち、第1方法による眠気感知装置を利用して最終眠気状態を決めることが、使用者の便宜性及び正確度の向上に有利になることもある。

一実施例で、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階が一致せず、いずれか一つの眠気状態の段階が定常状態を示し、他の一つの眠気状態の段階が定常状態に比べて一段階または二段階高い眠気状態として感知される場合、眠気感知装置は低い段階である定常状態を基にして被測定者が最終定常状態であると決めることができる。

例えば、眠気感知装置が心拍数を基に定常状態感知してLF/HFを基に第1段階眠気状態を感知した場合、眠気感知装置は被測定者が最終定常状態であると決めることができる。

一実施例で、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階が一致せず、いずれか一つの眠気状態の段階が第1段階眠気状態を示し、他の一つの眠気状態の段階が定常状態に比べて一段階高い眠気状態として感知される場合、眠気感知装置は低い段階である第1段階眠気状態を基にして被測定者が第1段階眠気状態であると決めることができる。

例えば、眠気感知装置が心拍数を基に第1段階眠気状態を感知し、またLF/HFを基に第2段階眠気状態を感知した場合、眠気感知装置は被測定者が第1段階眠気状態であると決めることができる。

一実施例で、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階が一致せず、いずれか一つの眠気状態の段階が第2段階眠気状態を示し、他の一つの眠気状態の段階が定常状態より高い眠気状態として感知される場合、眠気感知装置は低い段階である第2段階眠気状態を基にして被測定者が第2段階眠気状態であると決めることができる。これに反して、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階が一致せず、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階のうち高い段階を最終眠気状態の段階として決める方法(以下、第2方法と称する)は、敏感に感知される必要性が高い段階を感知するための方法として適用されることができる。
例えば、第1、第2及び第3段階眠気状態が感知された際に知らせを与える場合があるが、場合により第3段階眠気状態は最も高い強度の眠気状態として被測定者の安全に直接的な影響を与えることができる。この時、第3段階眠気状態が感知されると同時に、即眠気感知装置が被測定者に強力な知らせを与えない場合、被測定者は深刻な危険状況にあることができる。また、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階のうち高い段階を最終眠気状態の段階として決めることにより、眠気感知装置はさらに多様な状況に対し感知しようとする段階を最終眠気状態の段階として決めることができる。すなわち、第2方法による眠気感知装置を用いて最終眠気状態を決めることが使用者のリスクに備えることができる。

一実施例で、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階が一致せず、いずれか一つの眠気状態の段階が第3段階眠気状態を示し、他の一つの眠気状態の段階が第3段階眠気状態に比べて一段階、二段階または三段階低い眠気状態として感知される場合、眠気感知装置は高い段階である第3段階眠気状態を基にして被測定者が第3段階最終眠気状態であると決めることができる。

例えば、眠気感知装置が心拍数を基に第3段階眠気状態を感知してLF/HFを基に第1段階眠気状態を感知した場合、眠気感知装置は被測定者が第3段階眠気状態であると決めることができる。

他の実施例で、眠気感知装置は第2最終眠気状態を感知するために第2方法によることもできる。場合により、眠気感知装置は、第3段階眠気状態だけではなく第2段階眠気状態も更に多様な状況で感知しなければならない必要性がある。具体的に、被測定者が貨物車両の運転者または公共交通車両の運転者である場合、運転者が交通事故の危険に直面することになれば、運転者以外の周辺車両運転者及び乗客まで深刻な危険に直面する状況が発生する可能性がある。従って、心拍数を基に感知された眠気状態の段階とLF/HFを基に感知された眠気状態の段階が一致せず、いずれか一つの眠気状態の段階が第2段階眠気状態を示し、他の一つの眠気状態の段階が第2段階眠気状態に比べて一段階または二段階低い眠気状態として感知される場合、眠気感知装置は高い段階である第2段階眠気状態を基にして被測定者が第2段階最終眠気状態であると決めることもできる。

例えば、眠気感知装置が心拍数を基に第2段階眠気状態を感知してLF/HFを基に第1段階眠気状態を感知した場合、眠気感知装置は被測定者が第2段階眠気状態であると決めることができる。

9.生体指数取得装置を利用する多様なアプリケーション
9.1ディスプレイ装置の多様な実施例
上述した生体指数取得方法または眠気感知方法は、多様なアプリケーションに利用されることができる。例えば、前記生体指数取得方法または眠気感知方法は、ディスプレイ装置に利用されることができる。

この時、前記ディスプレイ装置は、ミラーディスプレイを含むスマートミラーを含むが、これに対し限定せず、スマートフォン、タブレットなどディスプレイを含む装置を意味してもよい。

また、前記生体指数取得方法により取得された生体指数または生体情報は、前記ディスプレイを通じて出力されてもよく、前記眠気感知方法により取得された眠気情報もディスプレイを通じて出力されてもよい。

また、前記ディスプレイ装置は前記生体指数取得方法により取得された生体指数または生体情報に対応する動作を実行することができる。

また、前記ディスプレイ装置は前記眠気感知方法により取得された眠気情報に対応する動作を実行することができる。

また、前記ディスプレイ装置の使用者は関心生体指数を設定してもよく、関心生体指数が設定された場合、前記関心生体指数のみが取得されたり出力されることができる。例えば、第1使用者が心拍数を設定し、第2使用者は血圧を設定した場合、第1使用者に対し心拍数のみ取得し、第2使用者に対し血圧のみ取得できるが、これに対し限定されない。

また、前記ディスプレイ装置は、ホテルのロビー、ホテルのフロント、公共トイレなど公共場所に設置され、往来する人々の生体指数を測定するために利用されるが、これに対し限定されない。

また、以下では、前記生体指数測定装置の動作により説明するが、記述された内容は車両に搭載されるECUなどの他のプロセッサでも実行でき、サーバーに含まれるプロセッサでも実行されることができる。

また、前記生体指数測定装置により記述される装置はイメージ取得装置を意味してもよく、この場合、記述された内容による動作は、ECUなど他のプロセッサやサーバーに含まれるプロセッサにより実行されることができる。

図48は一実施例によるスマートミラー装置を説明するための図である。

図48によれば、一実施例によるスマートミラー装置(7000)は、イメージセンサー(7010)、ミラーディスプレイ(7020)、及び制御部(7030)のうち少なくとも一つを含むことができる。例えば、前記スマートミラー装置(7000)は、前記ミラーディスプレイ(7020)、前記制御部(7030)により構成されるが、これに対し限定されない。

この時、前記イメージセンサー(7010)は、可視光イメージを取得するための可視光カメラ(Visible camera)、赤外線イメージを取得するための赤外線カメラ(IR camera)等で提供されるが、これに対し限定されず、可視光イメージ及び赤外線イメージを取得するためのハイブリッドタイプのカメラが提供されることもできる。

また、前記イメージセンサー(7010)は、前記ミラーディスプレイ(7020)と一つのパッケージにより提供されるが、これに対し限定されず、前記ミラーディスプレイ(7020)と区別される別途のユニットにより提供されることもできる。

また、前記イメージセンサー(7010)は、複数個のイメージフレームを取得することができ、取得されたイメージを前記制御部(7030)へ伝送することができる。

また、前記ミラーディスプレイ(7020)は、ミラー機能をして情報を伝達できる媒体を意味してもよいが、これに対し限定されない。

また、前記ミラーディスプレイ(7020)はミラー機能を果たすミラー及び情報伝達が可能なディスプレイを含んでもよく、ディスプレイにミラーフィルムを加えた形態で提供されるが、これに対し限定されない。

また、前記ミラーディスプレイ(7020)は、一方向で光を透過させ、他の一方向で反射させる半透明ミラーを意味するハーフミラー(Half Mirror)を含むが、これに対し限定されない。

また、前記ミラーディスプレイ(7020)は偏光版を含むが、これに対し限定されない。

また、前記ミラーディスプレイ(7020)は、上述した例示的原理及び例示的要素の他にも通常的に理解されることができるミラーディスプレイを含んでもよく、更に具体的に、ミラー機能を果たして、情報を伝達する機能を果たす装置として理解されることができる。

また、前記制御部(7030)は前記イメージセンサー(7010)から取得された複数個のイメージフレームを基に生体指数及び生体情報を取得することができる。

この時、前記制御部(7030)が前記イメージセンサー(7010)から取得された複数個のイメージフレームを基に生体指数及び生体情報を取得する方法は、上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記制御部(7030)は外部センサー(未図示)から生体指数及び生体情報を取得することができる。例えば、前記制御部(7030)は被測定者に装着されたECGセンサー等を通して心拍情報を取得することができるが、これに対し限定されない。

また、前記制御部(7030)は入力装置(未図示)を通じて、個人的、統計的データを取得することができる。例えば、前記制御部(7030)はキーボードを通じて、被測定者の身長、年齢、体重など個人的、統計的データを取得することができるが、これに対し限定されない。

この時、前記入力装置は、キーボード(keyboard)、マウス(mouse)、キーパッド(key pad)、ドームスイッチ(dome switch)、タッチパッド(定圧/停電)、ジョグホイール及びジョグスイッチなどであってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記制御部(7030)は、外部装置(未図示)を通じて、個人的、統計的データを取得することができる。例えば、前記制御部(7030)は、被測定者のスマートフォンを通じて、被測定者の身長、年齢、体重など個人的、統計的データを取得することができるが、これに対し限定されない。

この時、前記外部装置は、携帯電話、スマートフォン(smart phone)、ノートパソコン(laptop computer)、デジタル放送用端末、PDA(Personal Digital Assistants)、PMP(Portable Multimedia Player)、ナビゲーションなどと同じ移動端末を含み、デジタルTV、デスクトップコンピュータなどのような固定端末も含むが、これに対し限定されない。

また、前記制御部(7030)は前記ミラーディスプレイ(7020)の動作を制御することができる。例えば、前記制御部(7030)は、前記イメージフレームを基に取得された生体指数または生体情報が出力されるように前記ミラーディスプレイ(7020)の動作を制御することができるが、これに対し限定されない。

また、前記制御部(7030)は、多様な情報が出力されるように前記ミラーディスプレイ(7020)の動作を制御することができる。例えば、前記制御部(7030)は、天気情報、日にち情報、カレンダー情報、内部湿度情報、内部温度情報など多様な情報が出力されるように前記ミラーディスプレイ(7020)の動作を制御することができるが、これに対し限定されない。

また、前記制御部(7030)は、多様な個人的情報が出力されるように前記ミラーディスプレイ(7020)の動作を制御することができる。例えば、前記制御部(7030)は、被測定者のスケジュール情報、投薬情報など多様な個人的情報が出力されるように前記ミラーディスプレイ(7020)の動作を制御することができるが、これに対し限定されない。

図49は一実施例によるスマートミラー装置を説明するための図である。

図49を参照すれば、一実施例によるスマートミラー装置(7100)は、イメージセンサー(7110)及びミラーディスプレイ(7120)を含むことができる。

この時、前記イメージセンサー(7110)及び前記ミラーディスプレイ(7120)は、上述した動作が適用されるので、繰り返し説明は省略する。

一実施例によれば、前記ミラーディスプレイ(7120)に基本的情報が出力されることができる。例えば、図49に示された通り、前記ミラーディスプレイ(7120)に日にち情報、時間情報、外部気温情報、天気情報、カレンダー情報、ニュース情報など基本的情報のうち少なくとも一つの情報が出力されるが、これに対し限定されない。

また、前記ミラーディスプレイ(7120)に個人的情報が出力されることができる。例えば、図49に示された通り、前記ミラーディスプレイ(7120)に被測定者の年齢、身長、体重など個人的情報のうち少なくとも一つの情報が出力されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、図49に示された通り、前記ミラーディスプレイ(7120)に被測定者のスケジュール情報、投薬情報など個人的情報のうち少なくとも一つの情報が出力されるが、これに対し限定されない。

また、前記ミラーディスプレイ(7120)に被測定者の生体指数が出力されることができる。例えば、図49に示された通り、前記ミラーディスプレイ(7120)に心拍数、酸素飽和度、血圧など生体指数のうち少なくとも一つの生体指数が出力されるが、これに対し限定されない。

この時、前記生体指数は、前記イメージセンサー(7110)から取得されたイメージフレームに基づいて取得されてもよいが、これに対し限定されず、外部センサーなどによって取得されたことであることもある。

また、前記ミラーディスプレイ(7120)に被測定者の生体情報が出力されることができる。例えば、図49に示された通り、前記ミラーディスプレイ(7120)にコンディション情報など生体情報のうち少なくとも一つの生体情報が出力されるが、これに対し限定されない。

この時、前記生体情報は前記イメージセンサー(7110)から取得されたイメージフレームに基づいて取得されてもよいが、これに対し限定されず、外部センサーなどによって取得されてもよい。

また、前記生体情報は、前記生体指数のうち少なくとも一つの生体指数に基づいて取得されてもよいが、これに対し限定されない。

また、前記ミラーディスプレイ(7120)に被測定者の生体信号が出力されることができる。例えば、図49に示された通り、前記ミラーディスプレイ(7120)に心拍信号など生体信号のうち少なくとも一つの生体信号が出力されるが、これに対し限定されない。

この時、前記生体信号は、前記イメージセンサー(7110)から取得されたイメージフレームに基づいて取得されてもよいが、これに対し限定されず、外部センサーなどに基づいて取得されてもよい。

また、前記ミラーディスプレイ(7120)は入力装置を含むことができる。例えば、図49に示された通り、前記ミラーディスプレイ(7120)はタッチパネルなど入力装置のうち少なくとも一つを含むが、これに対し限定されない。

また、例えば、図49に示されていなかったが、前記スマートミラー装置(7100)は、使用者の瞳孔などをトレッキングする使用者のジェスチャを認識して使用者から受信するが、これに対し限定されない。

また、前記ミラーディスプレイ(7120)は、前記入力装置を通じて、被測定者に対する情報を取得することができ、取得された被測定者に対する情報は前記ミラーディスプレイ(7120)に出力されることができる。

また、上述したミラーディスプレイ(7120)に対する図面及び説明は一つの例示に過ぎず、前記図49及び関連する説明に限定されず、多様な方法により多様な情報が出力されることは自明である。

9.1.1ガイド領域が出力されるディスプレイ装置の多様な実施例
図50は一実施例によるガイド領域が出力されるスマートミラー装置に対して説明するための図である。

図50を参照すれば、一実施例によるスマートミラー装置(7150)は、イメージセンサー(7160)及びミラーディスプレイ(7170)を含んでもよく、前記イメージセンサー(7160)及び前記ミラーディスプレイ(7170)には、上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略する。

また、一実施例による前記ミラーディスプレイ(7170)にはガイド領域(7180)が表示されることができる。この時、前記ガイド領域(7180)は、測定対象の測定位置を概略的に把握する機能を果たすことができる。

イメージセンサーを利用して生体指数を取得する場合、被測定者の測定位置により測定正確度に差が生じることがあるので、被測定者の測定位置を案内できる前記ガイド領域(7180)を活用する場合、被測定者の生体指数測定に対する正確度を向上させることができる。

また、前記ガイド領域(7180)は、図50に示された通り、長方形の形状で表示されるが、これに対し限定されず、人の顔輪郭、円、楕円形状など多様な形状で表示できる。

また、前記ガイド領域(7180)は、被測定者により表示される位置が変わることができる。例えば、背が高い被測定者に対する前記ガイド領域(7180)は、相対的に前記ミラーディスプレイ(7170)の上部に位置することができ、背が低い被測定者に対する前記ガイド領域(7180)は、相対的に前記ミラーディスプレイ(7170)の下部に位置することができるが、これに対し限定されない。

また、前記ガイド領域(7180)はリアルタイムで位置が変わることができる。例えば、被測定者が測定中に移動する場合、前記ガイド領域(7180)は被測定者の移動に対応してリアルタイムで位置が変われるが、これに対し限定されない。

また、前記ガイド領域(7180)は被測定者に対する生体指数を測定する前に表示できる。例えば、前記ガイド領域(7180)は、被測定者が測定領域内に入る前に表示されて被測定者の概略的な測定位置を教えるために機能することができるが、これに対し限定されない。

また、前記ガイド領域(7180)は、測定対象になる人が複数名である場合、測定対象になる被測定者を教える機能を果たすことができる。例えば、人A及び人Bが測定領域に入ってくるものの、前記人Bのみが被測定者になる場合、前記ガイド領域(7180)は前記の人Bに対応して表示できるが、これに対し限定されない。

9.1.2.生体指数測定中の所定情報が表示されるディスプレイ装置の多様な実施例
イメージセンサーを利用して生体指数を取得する場合、被測定者の動きにより測定正確度に差が生じるので、生体指数測定の間の被測定者の動きを最小化するための機能が必要である。

従って、生体指数測定中の所定の情報が表示されるディスプレイ装置を利用する場合、表示される情報を利用して被測定者の動きが最小化されるように誘導することができる。

図51は一実施例による所定の情報が出力されるスマートミラー装置に対して説明するための図である。

図51を参照すれば、一実施例によるスマートミラー装置(7200)には生体指数測定時間によりそれぞれ異なる情報が表示される。

更に具体的に、第1時点(7210)に被測定者に対する生体指数測定が始まることができる。

この時、前記第1時点(7210)は、被測定者の測定対象領域が測定領域内に位置する時点であってもよいが、これに対し限定されず、測定対象になることができる人がイメージセンサーの画角内に位置する時点である。

また、前記第1時点(7210)は被測定者が測定のための意志を入力する時点である。例えば、前記第1時点(7210)は前記被測定者が測定ボタンをタッチした時点であってもよいが、これに対し限定されない。

また、第2時点(7220)に第1情報が表示できる。

この時、前記第2時点(7220)は前記被測定者に対する顔認識が完了した時点であってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第2時点(7220)は、前記被測定者に対する生体指数測定が始まった後、所定の時間が過ぎた後の時点を意味してもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第1情報は前記被測定者に対する認識情報である。例えば、図51に示された通り、前記第2時点(7220)に表示される前記第1情報は、顔認識になった前記被測定者に対する挨拶の言葉情報起これるが、これに対し限定されない。

また、前記第1情報は測定進行時間に対する情報である。例えば、前記第2時点(7220)が測定を始めて2秒後の時点である場合、2秒に対応する情報が表示できる。

また、前記第1情報は測定を行うために残った時間に対する情報である。例えば、生体指数を測定するために6秒が必要とされ、前記第2時点(7220)が測定を始めて2秒後の時点である場合、残った4秒に対応する情報が表示できる。

また、第3時点(7230)に第2情報が表示できる。

この時、前記第3時点(7230)は、前記被測定者に対する顔認識が完了した後に所定の時間が過ぎた後の時点を意味してもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第3時点(7230)は、前記被測定者に対する生体指数測定が始まった後に所定の時間が過ぎた後の時点を意味してもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第2情報は前記被測定者に対する健康情報である。例えば、図51に示された通り、前記第3時点(7230)に表示される前記第2情報は前記被測定者の月別平均生体指数であってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第2情報は測定進行時間に対する情報である。例えば、前記第3時点(7230)が測定を始めて4秒後の時点である場合、4秒に対応する情報が表示できる。

また、前記第2情報は測定を行うために残った時間に対する情報である。例えば、生体指数を測定するために6秒が必要とされ、前記第3時点(7230)が測定を始めて4秒後の時点である場合、残った2秒に対応する情報が表示できる。

また、第4時点(7240)に第3情報が表示できる。

この時、前記第4時点(7240)は前記被測定者に対する生体指数測定が完了した時点を意味してもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第3情報は前記被測定者に対する生体指数に関連する情報である。例えば、図51に示された通り、前記第4時点(7240)に表示される前記第3情報は、前記被測定者の心拍数、酸素飽和度、血圧であってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第3情報は前記被測定者に対する生体情報に関連する情報である。例えば、図51に示されていないが、前記第4時点(7240)に表示される前記第4情報は、前記被測定者のコンディション指数など生体情報であってもよいが、これに対し限定されない。

9.1.3イメージセンサーを通じて取得されるイメージを表示するスマートミラー装置の多様な実施例
図52は一実施例によるスマートミラー装置を説明するための図である。

図52を参照すれば、一実施例によるスマートミラー装置(7250)はイメージセンサー(7260)及びミラーディスプレイ(7270)を含むことができる。

この時、前記イメージセンサー(7260)及び前記ミラーディスプレイ(7270)は、上述した動作が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

一実施例によれば前記ミラーディスプレイ(7270)にイメージが表示できる。例えば、図52に示された通り、前記ミラーディスプレイ(7270)に、前記イメージセンサー(7260)を通じて取得されるイメージが表示できるが、これに対し限定されない。

また、表示される前記イメージに、測定対象になる被測定者に対する情報が表示されることができる。例えば、前記イメージに含まれる測定対象を表示する領域が表示されるが、これに対し限定されない。

このように前記ミラーディスプレイ(7270)を通じて被測定者が自身の姿を見ることができるが、追加的に前記イメージが表示されることは複数の測定対象が存在する際に、生体指数測定の対象になる被測定者を明確に表示して、測定対象になる複数の人員の混線を防止することができる。

また、表示される前記被測定者に対するイメージと、前記ミラーディスプレイ(7270)を通じて反射する前記被測定者の姿はそれぞれ異なる箇所に位置するが、これに対し限定されず、互いにオーバーラップされることもできる。

9.1.4.リアルタイムで生体指数を測定するディスプレイ装置の多様な実施例
図53は一実施例によるリアルタイムで生体指数を測定するディスプレイ装置に対して説明するための図である。

図53を参照すれば、一実施例によるディスプレイ装置(7300)は、リアルタイムで生体指数を測定することができ、前記ディスプレイ装置(7300)にはリアルタイムで生体指数が表示されることができる。

更に具体的に、第1時点(7310)に第1時間区間で取得された被測定者に対する生体指数が表示できる。

この時、前記第1時点(7310)は、前記第1時間区間で被測定者に対する生体指数が取得された後の時点である。

また、第2時点(7320)に第2時間区間で取得された被測定者に対する生体指数が表示できる。

この時、前記第2時点(7320)は、前記第2時間区間で被測定者に対する生体指数が取得された後の時点である。

また、前記第2時間区間は前記第1時間区間と異なり、少なくとも一部がオーバーラップされることができる。

また、前記第2時点(7320)は前記第1時点(7310)に比べて後の時点である。

また、第3時点(7330)に第3時間区間で取得された被測定者に対する生体指数が表示できる。

この時、前記第3時点(7330)は、前記第3時間区間で被測定者に対する生体指数が取得された後の時点である。

また、前記第3時間区間は前記第1及び第2時間区間と異なり、少なくとも一部がオーバーラップされることができる。

また、前記第3時点(7330)は前記第1及び第2時点(7310,7320)に比べて後の時点である。

また、第4時点(7340)に第4時間区間で取得された被測定者に対する生体指数が表示できる。

この時、前記第4時点(7340)は前記第4時間区間で被測定者に対する生体指数が取得された後の時点である。

また、前記第4時間区間は前記第1、第2及び第3時間区間と異なり、少なくとも一部がオーバーラップされることができる。

また、前記第4時点(7340)は、前記第1、第2及び第3時点(7310,7320,7330)に比べて後の時点である。

また、上述した通り、リアルタイムで生体指数を取得する場合、最終生体指数を保存するために特定時点で取得された生体指数を利用することができる。例えば、初めて生体指数が取得された時点で取得された生体指数を保存することができるが、これに対し限定されず、最後に取得された時点で取得された生体指数を保存することもでき、生体指数測定中間時点で取得された生体指数を保存することもできる。

また、上述した通り、リアルタイムで生体指数を取得する場合、最終生体指数を保存するために複数個の生体指数を利用することができる。例えば、一定時間区間の間で取得された複数個の生体指数の間の平均を最終生体指数として保存できるが、これに対し限定されない。

また、上述した通り、リアルタイムで生体指数を取得する場合、生体指数測定間の被測定者の動きによるノイズが発生しても、複数個の生体指数を取得することにより正確な生体指数を取得することができる。

また、上述した通り、リアルタイムで生体指数を取得する場合、前記生体指数が表示されるために更新される周期が設定されることができる。例えば、使用者は、前記生体指数が表示されるために更新される周期を設定することができ、設定された周期により前記生体指数が更新されるが、これに対し限定されない。

9.1.5.生体指数測定中に所定の情報が表示されるディスプレイ装置の多様な実施例
図54は一実施例による所定の情報が出力されるスマートミラー装置に対して説明するための図である。

図54を参照すれば、一実施例によるスマートミラー装置(7350)には生体指数測定時間によりそれぞれ異なる情報が表示できる。

更に具体的に、第1時点(7360)は、被測定者に対する生体指数測定が始まったり始まる前の時点である。

この時、前記第1時点(7360)は、被測定者の測定対象領域が測定領域内に位置する時点であってもよいが、これに対し限定されず、測定対象になる人がイメージセンサーの画角内に位置する時点である。

また、前記第1時点(7360)に第1情報が表示できる。

この時、前記第1情報は基本情報を含むことができる。例えば、図54に示された通り、日にち、時間、天気情報など基本情報を含むが、これに対し限定されない。

また、前記第1情報はガイド領域に対する情報を含むことができる。例えば、図54に示された通り、前記第1時点(7360)にガイド領域が表示できるが、これに対し限定されない。

また、第2時点(7370)に第2情報が表示できる。

この時、前記第2時点(7370)は、被測定者に対する生体指数を測定している時点であってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第2時点(7370)は、前記被測定者に対する生体指数測定が始まった後の所定の時間が過ぎた後の時点を意味してもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第2情報は前記被測定者に対する個人情報を含むことができる。例えば、図54に示された通り、前記第2時点(7370)に表示される前記第2情報は、前記被測定者の主なスケジュール、投薬情報など個人情報を含むが、これに対し限定されない。

また、前記第2情報は、生体指数測定に関連する情報を含むことができる。例えば、図54に示された通り、前記第2時点(7370)に表示される前記第2情報は、前記被測定者の生体指数を測定していることを示す情報を含むが、これに対し限定されない。

また、第3時点(7380)に第3情報が表示できる。

この時、前記第3時点(7380)は、被測定者に対する生体指数測定が完了した時点であってもよいが、これに対し限定されず、リアルタイムで測定する場合、少なくとも一度の測定が完了した時点である。

また、前記第3情報は測定された生体指数を含むことができる。例えば、図54に示された通り、前記第3時点(7380)に表示される前記第3情報は、測定された心拍数、酸素飽和度及び血圧を含むが、これに対し限定されない。

また、図54に示された通り、前記第2時点(7370)に前記第1情報及び前記第2情報が同時に表示され、前記第3時点(7380)に前記第1、第2及び第3情報が同時に表示されることができる。

9.1.6.開閉装置が含まれるスマートミラー装置の多様な実施例
図55は一実施例による開閉装置が含まれるスマートミラー装置に対して説明するための図である。

図55を参照すれば、一実施例によるスマートミラー装置(7400)は、イメージセンサー(7410)、ミラーディスプレイ(7420)及び開閉装置(7430)を含むことができる。

この時、前記イメージセンサー(7410)及び前記ミラーディスプレイ(7420)は、上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、以下で記述する前記開閉装置(7430)の開き状態は、前記イメージセンサー(7410)がイメージを取得するためのウインドウが確保された状態を意味してもよく、前記開閉装置(7430)の閉じ状態は、前記イメージセンサー(7410)がイメージを取得するためのウインドウが確保されなかった状態を意味してもよい。

また、前記開き状態及び閉じ状態を感知するために前記イメージセンサー(7410)が利用され、例えば、前記イメージセンサー(7410)により感知される調度が基準値以下である場合、前記閉じ状態が感知され、調度が基準値以上の場合、前記開き状態が感知されるが、これに対し限定されず、多様な方式により前記イメージセンサー(7410)を利用して前記開き状態及び前記閉じ状態が感知されることができる。

また、前記開き状態及び閉じ状態を感知するために外部センサーが利用され、例えば、前記外部センサーが前記開閉装置(7430)の開かれた程度を感知して基準値以上に開かれた場合、開かれた状態として感知され、基準値以下に開かれた場合、閉じ状態として感知することができるが、これに対し限定されず、多様な方式により前記外部センサーを利用して前記開き状態及び前記閉じ状態が感知されることができる。

一実施例によれば、前記開閉装置(7430)は、前記イメージセンサー(7410)に対する開閉を実行できる。例えば、前記開閉装置(7430)は、内部収納空間に収納された前記イメージセンサー(7410)の前方を開いたり閉じて前記イメージセンサー(7410)により取得されるイメージを調節したり、外部で前記イメージセンサー(7410)を観測できないようにすることができる。

更に具体的に、前記開閉装置(7430)が閉じ状態に位置する第1時点(7440)において、前記イメージセンサー(7410)は前記開閉装置(7430)によって外部で観測が不可能になることもある。

また、前記第1時点(7440)で前記イメージセンサー(7410)はイメージを取得できないことがある。例えば、前記開閉装置(7430)の閉じ動作を通じて前記イメージセンサー(7410)に対する電源を遮断することができるが、これに対し限定されない。

また、前記開閉装置(7430)が開き状態に位置する第2時点(7450)において、前記イメージセンサー(7410)は外部で観測が可能になる。

また、前記第2時点(7450)で前記イメージセンサー(7410)はイメージを取得することができる。例えば、前記開閉装置(7430)の開き動作を通じて前記イメージセンサー(7410)に対する電源が供給されるが、これに対し限定されない。

また、床蓋開閉装置(7430)の表面はミラーにより形成され、前記ミラーディスプレイ(7420)の外部表面と同じ物質により形成されるが、これに対し限定されない。

また、前記開閉装置(7430)は、前記イメージセンサー(7410)を外部ホコリなどから保護する機能を実行することができる。例えば、前記開閉装置(7430)が閉じ状態である場合、外部のホコリなどが前記イメージセンサー(7410)に接触することを防止するが、これに対し限定されない。

9.1.7.ゲタ箱に配置されるスマートミラー装置の多様な実施例
家のゲタ箱でも、建物の出入口に配置されるスマートミラー装置は、出入りする人に対する生体指数を測定することができる。普通家のゲタ箱や建物の出入口は人が服を着て通る場所において、イメージセンサーによるプライバシー問題が少なく、生体指数を測定するためのイメージセンサーの設置が容易になっている。

以下では、ゲタ箱を代表とする建物などの出入口に配置されるスマートミラー装置に対し記述し、説明の便宜上ゲタ箱に配置されるスマートミラー装置により説明することにする。

図56は一実施例によるゲタ箱に配置されるスマートミラー装置に対して説明するための図である。

図56を参照すれば、一実施例によるスマートミラー装置(7460)はイメージセンサー(7470)及びミラーディスプレイ(7480)を含むことができる。

この時、前記イメージセンサー(7470)及び前記ミラーディスプレイ(7480)は、上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

一実施例による前記イメージセンサー(7470)は、被測定者(7490)に対するイメージを取得することができる。例えば、前記イメージセンサー(7470)は、前記スマートミラー装置(7460)が位置するゲタ箱に出入りする前記被測定者(7490)に対するイメージを取得することができる。

また、前記スマートミラー装置(7460)は前記イメージセンサー(7470)から取得されたイメージフレームに基づいて生体指数を取得することができる。

また、前記ミラーディスプレイ(7480)は、前記被測定者(7490)の姿を反射して提供することができる。例えば、前記被測定者(7490)は前記ミラーディスプレイを通じて自身の姿を観測することができる。

また、前記ミラーディスプレイ(7480)は前記被測定者(7490)の生体指数を表示することができる。例えば、前記ミラーディスプレイ(7480)は、前記イメージセンサー(7470)から取得されたイメージフレームに基づいて取得された生体指数を表示することができるが、これに対し限定されない。

また、前記ミラーディスプレイ(7480)は、前記被測定者(7490)の生体情報を表示することができる。例えば、前記ミラーディスプレイ(7480)は、取得された前記生体指数を基に取得される生体情報を表示することができるが、これに対し限定されない。

また、前記ミラーディスプレイ(7480)は、前記スマートミラー装置(7460)の少なくとも一部に形成されることができる。例えば、図56に示された通り、前記ミラーディスプレイ(7480)は、前記スマートミラー装置(7460)の中心の部分に所定領域を占めるように配置されることができる。

また、図56に示されていないが、前記ミラーディスプレイ(7480)は、基本情報、個人情報などを表示できることは自明である。

9.1.7.1.トリガー信号(Trigger signal)を利用するスマートミラー装置の多様な実施例
生体指数測定のためのスマートミラー装置が持続的に動作する場合、イメージを取得して分析するための電力消耗が持続することができる。従って、エネルギーを節約して更にスマートなスマートミラー装置を提供するためにトリガー信号が利用されることができる。

図57は一実施例によるスマートミラー装置の動作方法を説明するためのフローチャートである。

図57を参照すれば、一実施例によるスマートミラー装置の動作方法(7500)は、オントリガー(On-trigger)を取得する段階(S7510)、被測定者の生体指数を取得する段階(S7520)、オフトリガー(Off-trigger)を取得する段階(S7530)、スマートミラー装置の少なくとも一つの動作を中止する段階(S7540)のうち少なくとも一つの段階を含むが、これに対し限定されない。

更に具体的に、一実施例によるスマートミラー装置の動作方法(7500)は、オントリガー(On-trigger)を取得する段階(S7510)を含むことができる。

この時、前記オントリガー(On-trigger)は、前記スマートミラー装置の少なくとも一つの動作を始めるためのトリガー信号である。例えば、前記オントリガー(On-trigger)は、イメージセンサーがイメージを取得する動作を実行するためのトリガー信号であってもよいが、これに対し限定されず、前記スマートミラー装置の電源をオンにするなど前記スマートミラー装置の少なくとも一つの動作を始めるためのトリガー信号である。

また、前記オントリガーは多様な方式により提供されることができる。

例えば、前記スマートミラー装置が動作感知センサーを含む場合、前記オントリガーは前記動作感知センサーから取得されることができる。更に具体的に、前記動作感知センサーから所定の動作が感知される場合、スマートミラー装置はこれに対し対応するトリガー信号を取得することができ、このようなトリガー信号が前記オントリガーになることができるが、これに対し限定されない。

また、この時、前記動作感知センサーは前記スマートミラー装置の内部に配置されるが、これに対し限定されず、前記スマートミラー装置の外部にも配置されることができる。

また、例えば、前記スマートミラー装置がタッチパネルなど入力装置を含む場合、前記オントリガーは前記入力装置から取得されることができる。更に具体的に、前記入力装置から所定の入力を取得することができ、スマートミラー装置はこれに対し対応するトリガー信号を取得でき、このようなトリガー信号は前記オントリガーになることができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記スマートミラー装置がイメージセンサーを含む場合、前記オントリガーは前記イメージセンサーから取得されることができる。更に具体的に、ゲタ箱に位置する照明装置が所定の動作を感知して光を発射することができ、前記イメージセンサーが前記照明装置から発射された光を感知でき、スマートミラー装置はこれに対し対応するトリガー信号を取得することができ、このようなトリガー信号は前記オントリガーになることができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記イメージセンサーの画角内に出入りドアが含まれる場合、前記オントリガーは前記出入り口の変化に基づいて取得されることができる。更に具体的に、前記イメージセンサーは前記出入り口の開かれることを判断でき、スマートミラー装置はこれに対し対応するトリガー信号を取得でき、このようなトリガー信号は前記オントリガーになることができるが、これに対し限定されない。

また、一実施例によるスマートミラー装置の動作方法(7500)は、被測定者の生体指数を取得する段階(S7520)を含むことができる。

この時、前記被測定者に対する生体信号は、イメージセンサーを通じて取得されるイメージフレームを基に取得されるが、これに対する詳細な内容は上述したように、繰り返し説明は省略することにする。

また、一実施例によるスマートミラー装置の動作方法(7500)は、オフトリガー(Off-trigger)を取得する段階(S7530)を含むことができる。

この時、前記オフトリガー(Off-tirgger)は、前記スマートミラー装置の少なくとも一つの動作を中止するためのトリガー信号である。例えば、前記オフトリガーはイメージセンサーがイメージを取得する動作を中止するためのトリガー信号であってもよいが、これに対し限定されず、前記スマートミラー装置の電源をオフにするなど前記スマートミラー装置の少なくとも一つの動作を中止するためのトリガー信号である。

また、前記オフトリガーは多様な方式により提供されることができる。

例えば、前記スマートミラー装置が動作感知センサーを含む場合、前記オフトリガーは前記動作感知センサーから取得されることができる。更に具体的に、前記動作感知センサーから一定時間の間の所定動作が感知されない場合、スマートミラー装置はこれに対し対応するトリガー信号を取得することができ、このようなトリガー信号は前記オフトリガーになることができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記スマートミラー装置がタッチパネルなど入力装置を含む場合、前記オフトリガーは前記入力装置から取得されることができる。更に具体的に、前記入力装置から所定の入力を取得することができ、スマートミラー装置はこれに対し対応するトリガー信号を取得でき、このようなトリガー信号は前記オフトリガーになることができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記スマートミラー装置がイメージセンサーを含む場合、前記オフトリガーは前記イメージセンサーから取得されることができる。更に具体的に、ゲタ箱に位置する照明装置が一定時間に所定動作がないということを感知して消灯することができ、前記イメージセンサーが消灯になった光の強度を感知でき、スマートミラー装置はこれに対し対応するトリガー信号を取得することができ、このようなトリガー信号は前記オフトリガーになることができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記オフトリガーは、前記スマートミラー装置の生体指数取得に基づいて取得されることができる。更に具体的に、イメージセンサーの画角内に測定対象領域が存在しない場合、生体指数取得ができなくなり、一定時間以上生体指数取得がない場合、スマートミラー装置はこれに対し対応するトリガー信号を取得でき、このようなトリガー信号は前記オフトリガーになることができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記イメージセンサーの画角内に出入り口が含まれる場合、前記オフトリガーは前記出入り口の変化に基づいて取得されることができる。更に具体的に、前記イメージセンサーは前記出入り口が開かれていることを判断でき、スマートミラー装置はこれに対し対応するトリガー信号を取得でき、このようなトリガー信号は前記オフトリガーになることができるが、これに対し限定されない。

図58及び図59は一実施例によるトリガー信号を利用するスマートミラー装置の動作を説明するための図である。

図58及び図59を参照すれば、一実施例によるスマートミラー装置(7550)は、イメージセンサー(7560)及びミラーディスプレイ(7570)を含むことができる。

この時、イメージセンサー(7560)及びミラーディスプレイ(7570)には、上述した内容が適用されるので繰り返し説明は省略することにする。

一実施例により図58を参照すれば、被測定者(7580)が所定のオントリガー発生領域に位置する場合、スマートミラー装置の少なくとも一つの動作が始まることができる。

この時、所定のオントリガー発生領域は、前記スマートミラー装置が動作感知センサーを含む場合、動作感知センサーの感知範囲であってもよく、ゲタ箱に設置される照明装置の動作感知センサーの感知範囲であってもよいが、これに対し限定されない。

また、一実施例により図59を参照すれば、前記スマートミラー装置(7550)が前記被測定者(7580)から所定の入力を受けた場合、スマートミラー装置の少なくとも一つの動作が始まることができる。

この時、所定の入力は、タッチパネルなど入力装置を通じて取得されるが、これに対し限定されない。

9.1.7.2.優先順位により生体指数を測定するスマートミラー装置の多様な実施例
スマートミラー装置の生体指数測定領域内に複数の人が存在する場合、優先順位により生体指数を測定することができる。

図60は一実施例によるスマートミラー装置の動作方法を説明するための図である。

図60を参照すれば、一実施例によるスマートミラー装置の動作方法(7600)は、複数の人を含むイメージを取得する段階(S7610)、生体指数測定に対する優先順位を決める段階(S7620)、優先順位により生体指数を取得する段階(S7630)、及び取得された生体指数を出力する段階(S7640)のうち少なくとも一つの段階を含むが、これに対し限定されない。

更に具体的に、一実施例によるスマートミラー装置の動作方法(7600)は、複数の人を含むイメージを取得する段階(S7610)を含んでもよく、これに対して上述したイメージを取得する内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、一実施例によるスマートミラー装置の動作方法(7600)は、生体指数測定に対する優先順位を決める段階(S7620)、及び前記優先順位により生体指数を取得する段階(S7630)を含むことができる。

この時、前記優先順位を決めるために生体指数測定の容易性が考慮されてもよい。例えば、前記複数の人により取得されたイメージから更に大きい領域を占める人に対する生体指数が測定されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記複数の人により取得されたイメージから人として認識された人に対する生体指数が測定されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記複数の人により取得されたイメージから更に中心に近い領域を占める人に対する生体指数が測定されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記複数の人により取得されたイメージ内からイメージセンサーと更に近い箇所に位置する人に対する生体指数が測定されるが、これに対し限定されない。

また、前記優先順位を決めるために予め保存された情報が活用されることができる。例えば、前記複数の人から予め被測定者として保存された人に対する生体指数が測定されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、予め設定された優先順位により生体指数が取得され、更に具体的に、家族構成員のうち子供に対する優先順位が高く設定された場合、子供とお父さんが同時に生体指数測定領域内に位置する際に、子供の生体指数が測定されるが、これに対し限定されない。

また、前記優先順位を決めるために生体指数測定順序情報が活用されることができる。例えば、第1被測定者に対するイメージが先に取得され、前記第2被測定者に対するイメージが後に取得された場合、前記第1被測定者に対する生体指数が測定されるが、これに対し限定されない。

また、一実施例によるスマートミラー装置の動作方法(7600)は、取得された生体指数を出力する段階(S7640)を含むことができる。

この時、前記生体指数は前記優先順位により決められた人に対する生体指数である。

また、前記生体指数を出力し、測定された人に対するインジケーター(indicator)を共に出力することができる。例えば、前記優先順位により決められ生体指数測定の対象になった人に対するガイド領域が出力されるが、これに対し限定されない。

図61は一実施例によるスマートミラー装置の動作を説明するための図である。

図61を参照すれば、一実施例によるスマートミラー装置(7650)は、イメージセンサー(7660)及びミラーディスプレイ(7670)を含むことができる。

この時、前記イメージセンサー(7660)及び前記ミラーディスプレイ(7670)には上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

一実施例により図61を参照すれば、第1人(7680)及び第2人(7690)が前記イメージセンサー(7660)の測定範囲内に位置することができる。

また、前記第1人(7680)は、前記スマートミラー装置(7650)の生体指数測定対象になることができる。

例えば、図61に示された通り、前記第1人(7680)が前記第2人(7690)に比べて前記イメージセンサー(7660)に近い箇所に位置する場合、前記第1人(7680)は生体指数測定対象になることができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記イメージセンサー(7660)により取得されたイメージにおいて、前記第1人(7680)に対するイメージが占める領域は、前記第2人(7690)に対するイメージが占める領域より大きい場合、前記第1人(7680)が生体指数測定対象になることができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記スマートミラー装置(7650)において、前記第1人(7680)のみが人と認識される場合、前記第1人(7680)が生体指数測定対象になることができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記イメージセンサー(7660)により取得されたイメージにおいて、前記第1人(7680)に対するイメージが占める領域は、前記第2人(7690)に対するイメージが占める領域に比べて中心に近い場合、前記第1人(7680)が生体指数測定対象になることができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1人(7680)に対する優先順位が前記第2人(7690)に対する優先順位より高く保存されている場合、前記第1人(7680)が生体指数測定対象になることができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1人(7680)が被測定者として保存されている場合、前記第1人(7680)が生体指数測定対象になることができるが、これに対し限定されない。

また、前記第1人(7680)に対する生体指数が測定される場合、前記第1人(7680)に対する生体指数が出力されることができる。例えば、図61に示された通り、前記第1人(7680)に対する心拍数、酸素飽和度、血圧が出力されるが、これに対し限定されない。

また、前記第1人(7680)に対する生体指数が測定される場合、前記第1人(7680)に対するインジケーターが出力されることができる。例えば、図61に示された通り、前記第1人(7680)に対するガイド領域が出力されるが、これに対し限定されない。

9.1.7.3.複数の被測定者の生体指数を測定するスマートミラー装置の多様な実施例
スマートミラー装置の生体指数測定領域内に複数の人が存在する場合、優先順位により生体指数を測定することができる。

図62は一実施例によるスマートミラー装置の動作方法を説明するための図である。

図62を参照すれば、一実施例によるスマートミラー装置の動作方法(7700)は、複数の被測定者を含むイメージを取得する段階(S7710)、複数の被測定者に対する生体指数を取得する段階(S7720)、及び複数の被測定者に対する生体指数を出力する段階(S7730)のうち少なくとも一つの段階を含むが、これに対し限定されない。

更に具体的に、一実施例によるスマートミラー装置の動作方法(7700)は、複数の被測定者を含むイメージを取得する段階(S7610)を含んでもよく、これに対して上述したイメージを取得する内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、一実施例によるスマートミラー装置の動作方法(7700)は、複数の被測定者に対する生体指数を取得する段階(S7720)を含んでもよく、これに対して上述した生体指数取得方法が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

一実施例によれば、複数の被測定者に対する生体指数を取得するために複数の被測定者のそれぞれに対する領域が設定されることができる。例えば、第1被測定者及び第2被測定者が生体指数測定領域内に位置する場合、前記第1被測定者に対する領域及び前記第2被測定者に対する領域に設定されることができる。

また、複数の被測定者に対する複数の生体指数が取得されることができる。例えば、複数の被測定者に対する心拍数、酸素飽和度、血圧がそれぞれ取得されるが、これに対し限定されない。

また、複数の被測定者それぞれに対して取得される複数の生体指数の種類は互いに異なることができる。例えば、第1被測定者の心拍数が取得され、第2被測定者の酸素飽和度及び血圧が取得されるが、これに対し限定されない。

また、複数の被測定者に対する複数の生体指数を取得するために複数の被測定者のそれぞれに対する細部領域が設定されることができる。例えば、第1被測定者に対する領域が設定され、前記第1被測定者に対して心拍数を測定するための第1細部領域、酸素飽和度を測定するための第2細部領域、血圧を測定するための第3細部領域が設定され、第2被測定者に対する領域が設定され、前記第2被測定者に対して心拍数を測定するための第4細部領域、酸素飽和度を測定するための第5細部領域、及び血圧を測定するための第6細部領域が設定されるが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第6細部領域は互いに異なり、少なくとも一部がオーバーラップされることができる。

また、一実施例によるスマートミラー装置の動作方法(7700)は、複数の被測定者に対する生体指数を出力する段階(S7730)を含むことができる。

この時、前記生体指数は複数の被測定者のそれぞれに対する少なくとも一つ以上の生体指数であってもよい。

また、前記生体指数を出力ながら、複数の被測定者に対するインジケーター(indicator)を一緒に出力することができる。例えば、第1被測定者及び第2被測定者の生体指数が取得された場合、前記第1被測定者及び前記第2被測定者に対するガイド領域が出力されるが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数を出力しながら、出力される生体指数がどんな被測定者のことであるかを表示するインジケーターを共に出力することができる。例えば、第1被測定者に対する生体指数が出力される場合、第1被測定者を識別できるインジケーターが共に出力されることができ、第2被測定者に対する生体指数が出力される場合、第2被測定者を識別できるインジケーターが共に出力されることができる。

図63は一実施例によるスマートミラー装置の動作を説明するための図である。

図63を参照すれば、一実施例によるスマートミラー装置(7750)は、イメージセンサー(7760)及びミラーディスプレイ(7770)を含むことができる。

この時、前記イメージセンサー(7760)及び前記ミラーディスプレイ(7770)は上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

一実施例により図63を参照すれば、第1被測定者(7780)及び第2被測定者(7790)が前記イメージセンサー(7760)の測定範囲内に位置することができる。

また、前記第1被測定者(7780)及び前記第2被測定者(7790)に対する生体指数を取得するために取得されたイメージフレーム内に複数の被測定者のそれぞれに対する領域が設定されることができる。

また、前記第1被測定者(7780)及び前記第2被測定者(7790)に対する生体指数が取得されることができる。例えば、前記第1被測定者(7780)及び前記第2被測定者(7790)に対する心拍数が取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記第1被測定者(7780)及び前記第2被測定者(7790)のそれぞれに対する複数個の生体指数が取得されることができる。例えば、図63に示された通り、前記第1被測定者(7780)に対する心拍数、酸素飽和度及び血圧が取得され、前記第2被測定者(7790)に対する心拍数、酸素飽和度及び血圧が取得されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、図63に示されていないが、前記第1被測定者(7780)に対する心拍数が取得され、前記第2被測定者(7790)に対する酸素飽和度及び血圧が取得されるが、これに対し限定されない。

9.1.7.4.状況によって他の情報を出力するスマートミラー装置の多様な実施例
スマートミラー装置がゲタ箱などの建物の出入口に配置される場合、建物に入る状況と建物から出る状況において、使用者にとって必要な情報が異なることができる。

従って、スマートミラー装置は、状況によって使用者にそれぞれ異なる情報を提供するように、それぞれ異なる情報を出力することができる。

また、前記スマートミラー装置は、状況によって使用者にそれぞれ異なる生体指数を提供するように、それぞれ異なる生体指数を出力することができる。

図64は一実施例によるスマートミラー装置の動作方法を説明するための図である。

図64を参照すれば、一実施例によるスマートミラー装置の動作方法(7800)は、情報提供状況を決める段階(S7810)、前記第1状況による第1情報を出力する段階(S7820)、及び前記第2状況による第2情報を出力する段階(S7830)のうち少なくとも一つの段階を含むが、これに対し限定されない。

更に具体的に、一実施例によるスマートミラー装置の動作方法(7800)は、情報提供状況を決める段階(S7810)を含むことができる。

この時、前記情報提供状況は前記スマートミラー装置使用者の状況を意味してもよい。例えば、前記情報提供状況は、前記スマートミラー装置の使用者が建物の中に入る状況または建物の外に出る状況を含むが、これに対し限定されない。

また、前記情報提供状況は、単純に情報を提供するために決められる状況を意味してもよい。例えば、前記情報提供状況は第1状況または第2状況を含むが、これに対し限定されない。

また、前記情報提供状況は生体指数測定の有無に関連する状況を意味してもよい。例えば、前記情報提供状況は、生体指数を測定する必要がない状況または生体指数測定が必要な状況を含むが、これに対し限定されない。

また、前記情報提供状況は時間に関連する状況を意味してもよい。例えば、前記情報提供状況は、午前の状況または午後の状況を含むが、これに対し限定されない。

また、前記情報提供状況は外部環境による状況を意味してもよい。例えば、前記情報提供状況は外部の伝染病状況など外部環境による状況を含むが、これに対し限定されない。

また、前記情報提供状況を決めるために前記スマートミラー装置は追加的センサーを含むことができる。例えば、前記使用者の出入り状況を決めるために動作感知センサーを追加して含んでもよく、第1動作感知センサーにより使用者の動作が先に感知される場合、第1状況として決められ、第2動作感知センサーにより使用者の動作が先に感知される場合、第2状況として決められるが、これに対し限定されない。

また、前記情報提供状況を決めるために前記スマートミラー装置に含まれるイメージセンサーを利用することができる。例えば、前記使用者の出入り状況を決めるために前記イメージセンサーを通じて取得されるイメージフレームを利用し、更に具体的に、時系列的に取得される複数個のイメージフレームにおいて、前記使用者に該当する領域が第1側面から中心部分に近くなる場合、第1状況として決められ、第2側面から中心部分に近くなる場合、第2状況として決められるが、これに対し限定されない。

また、前記情報提供状況を決めるために前記スマートミラー装置に含まれるイメージセンサーを利用することができる。例えば、生体指数測定及び情報提供が必要な状況であるか否かを決めるために、前記イメージセンサーを通じて取得されるイメージフレームを利用し、更に具体的に、時系列的に取得される複数個のイメージフレームにおいて、前記使用者に該当する領域の移動速度が基準値を超える場合、第1状況として決められ、前記移動速度が基準値以下である場合、第2状況として決められるが、これに対し限定されない。

また、前記情報提供状況を決めるために時間情報を利用することができる。例えば、基準時間の以前である場合、第1状況として決められ、基準時間の以後である場合、第2状況として決められるが、これに対し限定されない。

また、前記情報提供状況を決めるために認識情報を利用することができる。例えば、生体指数測定及び情報提供が必要な状況であるか否かを決めるために、人に対する顔認識情報が利用され、更に具体的に、顔認識結果に登録された使用者である場合、第1状況として決められ、登録されなかった使用者である場合、第2状況として決められるが、これに対し限定されない。

また、前記情報提供状況を決めるために被測定者の移動方向情報を利用することができる。例えば、前記情報提供状況を決めるために感知したり、外部センサーを利用して感知された被測定者の移動方向情報が利用され、更に具体的に、前記被測定者が第1方向に移動する場合、第1状況として決められ、前記被測定者が第2方向に移動する場合、第2状況として決められるが、これに対し限定されない。

また、一実施例によるスマートミラー装置の動作方法(7800)は、第1状況による第1情報を出力する段階(S7820)、及び第2状況による第2情報を出力する段階(S7830)を含むが、これに対し限定されない。

この時、前記第1状況は建物の外に出る状況を含み、前記第2状況は建物の中に入る状況を含む場合、前記第1情報及び第2情報は互いに異なることができる。

例えば、前記第1情報は、外部天気情報、今日のスケジュール情報、外部天気による物品情報などを含むが、これに対し限定されず、前記第1状況による情報になることができる。

また、前記第2情報は、内部温度情報、内部湿度情報、セキュリティー情報、内部空気質情報などを含むが、これに対し限定されず、前記第2状況による情報になることができる。

また、前記第1情報及び第2情報のうち少なくとも一つの情報には生体指数情報が含まれるが、これに対し限定されない。

また、前記第1情報に含まれる生体指数と前記第2情報に含まれる生体指数は互いに異なることができる。例えば、第1被測定者の生体指数を提供する状況により心拍数を出力することができ、第2被測定者の生体指数を提供する状況により血圧を出力することができるが、これに対し限定されない。

図65及び図66は一実施例によるスマートミラーの動作を説明するための図である。

図65及び図66を参照すれば、一実施例によるスマートミラー装置(7850)はイメージセンサー(7860)及びミラーディスプレイ(7870)を含むことができる。

この時、前記イメージセンサー(7860)及び前記ミラーディスプレイ(7870)は、上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

一実施例によれば、図65は第1状況での前記スマートミラー装置(7850)の動作を示す図であり、図66は第2状況での前記スマートミラー装置(7850)の動作を示す図面である。

また、前記第1状況及び第2状況で出力される情報は互いに異なり、これに対し上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記第1状況及び第2状況を判断するために外部センサー(7861)が利用されるが、これに対し限定されず、第1状況及び第2状況を決めるための上述した例示が適用されることができる。

また、図65及び図66には示されなかったが、前記第1状況及び前記第2状況で出力される情報は、互いに少なくとも一部がオーバーラップされることができる。例えば、前記第1状況及び前記第2状況で出力される情報に生体指数が全て含まれるが、これに対し限定されない。

9.2.車両に配置される生体指数測定装置の多様な実施例
上述した生体指数取得方法及び眠気感知方法は多様なアプリケーションに利用されることができる。例えば、前記生体指数取得方法または眠気感知方法は、車両に配置される生体指数測定装置に利用されることができる。

また、前記生体指数測定装置は、前記生体指数取得方法により取得された生体指数または生体情報に対応する動作を実行することができる。

また、前記生体指数測定装置は前記眠気感知方法により取得された眠気情報に対応する動作を実行することができる。

また、以下では前記生体指数測定装置の動作を説明するが、記述された内容は車両に搭載されるECUなどの他のプロセッサでも実行され、サーバーに含まれるプロセッサでも実行されることができる。

また、前記生体指数測定装置として記述される装置はイメージ取得装置を意味してもよく、この場合記述された内容による動作はECUなどの他のプロセッサやサーバーに含まれるプロセッサにより実行されることができる。

図67は一実施例による生体指数測定装置を説明するための図である。

図67によれば、一実施例による生体指数測定装置(8010)は車両(8000)に配置されてもよく、前記車両(8000)に搭乗している搭乗者(8020)の生体指数を測定することができる。

この時、前記生体指数測定装置(8010)は前記車両(8000)の多様な位置に配置されることができる。

例えば、前記生体指数測定装置(8010)は、前記車両(8000)のオーバーヘッドコンソール、サンバイザー、ルームミラー、ダッシュボード、計器盤、ステアリングホイール、セントペシア、コンソールボックスなどに配置されるが、これに対し限定されない。

また、前記搭乗者(8020)は運転者になってもよいが、これに対し限定されず、乗客など車両に搭乗している人であってもよい。

また、前記搭乗者(8020)が複数人である場合、前記生体指数測定装置(8010)は複数人に対する生体指数を測定することができる。

また、前記生体指数測定装置(8010)は、イメージセンサーを含んで前記イメージセンサーから取得されるイメージフレームに基づいて生体指数を取得することができるが、これに対し限定されず、接触式センサーなどが利用されることができる。

また、前記生体指数測定装置(8010)がイメージセンサーを含む場合、前記イメージセンサーは、可視光イメージを取得するための可視光カメラ(Visible camera)、赤外線イメージを取得するための赤外線カメラ(IR camera)等により提供されるが、これに対し限定されず、可視光イメージ及び赤外線イメージを取得するためのハイブリッドタイプのカメラにより提供されることもできる。

また、前記生体指数測定装置(8010)は、外部光量によりモードを変更して動作することができる。例えば、外部光が多い昼間には第1モードで動作することができ、外部光が少ない夜間には第2モードで動作することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置(8010)は、外部光が基準値以上の場合、RGBイメージを基に生体指数を取得する第1モードで動作することができ、外部光が基準値以下である場合、IRイメージを基に生体指数を取得する第2モードで動作することができるが、これに対し限定されない。

図68は一実施例による生体指数測定装置を説明するための図である。

図68を参照すれば、一実施例による生体指数測定装置は車両の多様な位置に配置されることができる。

例えば、図68に示された通り、第1生体指数測定装置(8011)は運転席側のダッシュボードに配置されてもよく、第2生体指数測定装置(8012)は補助席側のダッシュボードに配置されてもよく、第3生体指数測定装置(8013)はルームミラーに配置されてもよいが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置が車両の内部に配置されることができる。

また、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は運転者の生体指数を取得することができる。

例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、前記運転者の心拍数、血圧、酸素飽和度、体温など生体指数を測定することができるが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は取得された前記運転者の生体指数による動作を実行することができる。

例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記運転者の生体指数に異常がある場合、近い病院を案内するなどの動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記運転者の生体指数に異常がある場合、他のモバイル装置によりこれに対する情報を伝送できるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記運転者の生体指数に異常がある場合、声、振動などハードウェア的なアラームを動作させるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記運転者の生体指数に異常がある場合、車両を自律走行モードに変更させるための動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は前記運転者の生体情報を取得することができる。

例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、前記運転者の眠気情報、コンディション情報など前記運転者の生体情報を取得することができるが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は前記取得された運転者の生体情報による動作を実行することができる。

例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、前記取得された運転者の眠気情報が異常である場合、声の振動などハードウェア的なアラームを動作させるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記運転者の眠気情報が異常である場合、近い眠気休憩の場所を案内するなどの動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記運転者の眠気情報が異常である場合、他のモバイル装置によりこれに対する情報を伝送できるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記運転者の眠気情報が異常である場合、車両を自律走行モードに変更させるための動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記運転者のコンディション情報により適切な音楽を選択するなどの動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記運転者のコンディション情報により適切なコンテンツを案内するなどの動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、乗客の生体指数を取得することができる。

例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、前記乗客の心拍数、血圧、酸素飽和度、体温など生体指数を測定することができるが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記乗客の生体指数による動作を実行することができる。

例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記乗客の生体指数に異常がある場合、運転者にアラームを与えるなどの動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記乗客の生体指数に異常がある場合、近い病院を案内するなどの動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記乗客の生体指数に異常がある場合、他のモバイル装置によりこれに対する情報を伝送することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記乗客の生体指数に異常がある場合、車両を自律走行モードに変更させるための動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、前記乗客の生体情報を取得することができる。

例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、前記乗客の眠気情報、コンディション情報など前記乗客の生体情報を取得することができるが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、前記取得された乗客の生体情報による動作を実行することができる。

例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、前記取得された乗客の生体情報に異常がある場合、前記運転者にこれに対する情報を知らせる等の動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8011,8012,8013)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記乗客の生体情報に異常がある場合、他のモバイル装置によりこれに対する情報を伝送できるが、これに対し限定されない。

図69は一実施例により自律走行車両に配置される生体指数測定装置を説明するための図である。

図69を参照すれば、一実施例による生体指数測定装置は車両の多様な位置に配置されることができる。

例えば、図69に示された通り、第1生体指数測定装置(8014)はテーブルの一側に配置され、第2生体指数測定装置(8015)はテーブルの他側に配置されてもよく、第3生体指数測定装置(8016)は自律走行車両の天井などに配置されるが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8014,8015,8016)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、車両の内部に配置されることができる。

また、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8014,8015,8016)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、搭乗客の生体指数を取得することができる。

例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8014,8015,8016)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、前記搭乗客の心拍数、血圧、酸素飽和度、体温など生体指数を測定することができるが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8014,8015,8016)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記搭乗客の生体指数による動作を実行することができる。

例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8014,8015,8016)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記搭乗客の生体指数に異常がある場合、近い病院を案内するなどの動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8014,8015,8016)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記搭乗客の生体指数に異常がある場合、近い病院へ走行するなどの動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8014,8015,8016)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記搭乗客の生体指数に異常がある場合、他のモバイル装置によりこれに対する情報を伝送することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8014,8015,8016)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記搭乗客の生体指数に異常がある場合、声、振動などハードウェア的なアラームを動作させられるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8014,8015,8016)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記搭乗客の生体指数に異常がある場合、これに対する情報を表示することができるが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8014,8015,8016)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、前記搭乗客に対する認識結果による動作を実行することができる。

例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8014,8015,8016)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、前記搭乗客の顔を認識してもよく、顔が認識された場合、認識された搭乗客に対する情報を表示することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8014,8015,8016)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、前記搭乗客の顔が認識され、生体指数が取得される場合のみ、認識された搭乗客に対する情報を表示することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8014,8015,8016)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、前記搭乗客の生体情報を取得することができる。

例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8014,8015,8016)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、前記搭乗客の眠気情報、コンディション情報など前記搭乗客の生体情報を取得することができるが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8014,8015,8016)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記搭乗客の生体情報による動作を実行することができる。

例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8014,8015,8016)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記搭乗客の生体情報に異常がある場合、声、振動などハードウェア的なアラームを動作させられるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1乃至第3生体指数測定装置(8014,8015,8016)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、取得された前記搭乗客の生体情報に異常がある場合、他のモバイル装置によりこれに対する情報を伝送できるが、これに対し限定されない。

また、図68及び図69に示されていないが、生体指数測定装置は救急車などに配置され、患者の生体指数を測定して生体情報を取得するために利用されることもできる。

9.2.1.眠気情報による動作を実行する生体指数測定装置の多様な実施例
図70は一実施例による生体指数測定装置の動作方法に対し説明するためのフローチャートである。

図70を参照すれば、一実施例による生体指数測定装置の動作方法(8100)は、生体指数を取得する段階(S8110)、眠気段階を判断する段階(S8120)を含んでもよく、判断された眠気段階によるアラームを出力することができる。例えば、図70に示された通り、第1アラーム(S8130)、第2アラーム(S8140)及び第3アラーム(S8150)を出力することができるが、これに対し限定されない。

この時、前記生体指数を取得する段階(S8110)に対しは、上述した生体指数取得方法などが適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記眠気段階を判断する段階(S8120)に対しは、上述した眠気感知方法などが適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記第1アラーム(S8130)は最も弱い眠気段階で出力されるアラームである。

例えば、前記第1アラーム(S8130)は視覚的アラームを含むが、これに対し限定されない。

また、前記第2アラーム(S8140)は中間段階で出力されるアラームである。

例えば、前記第2アラーム(S8140)は強度が弱かったり、反復周期が長い聴覚的アラームを含むが、これに対し限定されない。

また、前記第3アラーム(S8150)は最も高い眠気段階で出力されるアラームである。

例えば、前記第3アラーム(S8150)は強度が強かったり、反復周期が短い聴覚的アラームを含むが、これに対し限定されない。

ただし、上述した第1乃至第3アラーム(S8130,S8140,S8150)は、上述した例示により限定されるのではなく、眠気段階によりそれぞれ異なるアラームを出力する例示が皆適用されることは自明である。

また、一実施例による生体指数測定装置の動作方法(8100)は、眠気情報を伝送する段階(S8160)を含むことができる。

また、前記眠気情報を伝送する段階(S8160)は、少なくとも一部の眠気段階のみ実行されることができる。例えば、第1眠気段階の場合、前記眠気情報を伝送する段階(S8160)が実行されないこともあり、第2眠気段階及び第3眠気段階の場合、前記眠気情報を伝送する段階(S8160)が実行されるが、これに対し限定されない。

また、前記眠気情報を伝送する段階(S8160)は、管理者に眠気情報を伝送する段階を含むことができる。例えば、車両の配車を実行する管理者に、車両の運転者の眠気段階に対する情報を伝送して車両の配車に反映させるようにしてもよい。

また、前記眠気情報を伝送する段階(S8160)は、運転者のモバイル端末に眠気情報を伝送する段階を含むことができる。例えば、運転者のモバイル端末に、眠気情報及び該運行区間に対する情報を伝送して、運転者に次の運行で注意させるようにすることができる。

また、前記眠気情報を伝送する段階(S8160)は、再び管理者に眠気情報を伝送する段階を含むことができる。例えば、運転者の眠気段階に対する情報及び運行区間に対する情報を伝送して眠気指導などの製作に利用されるようにしてもよい。

9.2.2.生体指数及び生体情報を活用した運転スケジュールリング方法の多様な実施例
図71は一実施例による生体指数測定装置の動作方法に対し説明するためのフローチャートである。

図71を参照すれば、一実施例による生体指数測定装置の動作方法(8200)は、生体指数を取得する段階(S8210)、生体情報を取得する段階(S8220)、及び運転スケジュールリング指数を算出する段階(S8230)のうち少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

この時、前記生体指数を取得する段階(S8210)に対しは、上述した生体指数取得方法などが適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記生体情報を取得する段階(S8220)に対しは、上述した生体情報取得方法などが適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記運転スケジュールリング指数は運転スケジュールリングを補助するための指数である。

この時、前記運転スケジュールリング指数は、生体指数及び生体情報に基づいて取得されることができる。例えば、前記運転スケジュールリング指数は、運転者の心拍数情報、眠気情報などに基づいて取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記運転スケジュールリング指数は、車両の運行情報に基づいて取得されることができる。例えば、前記運転スケジュールリング指数は、車両の運行距離、運行時間、運行回数などに基づいて取得されるが、これに対し限定されない。

また、前記運転スケジュールリング指数は、運転者の生体指数、生体情報及び車両の運行情報に基づいて取得されることができる。例えば、前記運転スケジュールリング指数は、運転者の眠気情報、車両の運行距離、運行回数などに基づいて取得されるが、これに対し限定されない。

図72は一実施例による生体指数測定装置を利用する運転スケジュールリング補助装置の動作方法に対し説明するための図である。

図72を参照すれば、前記運転スケジュールリング補助装置は、第1車両に配置される第1生体指数測定装置、及び第2車両に配置される第2生体指数測定装置から情報を取得することができる。

更に具体的に、前記第1生体指数測定装置は、前記第1車両に搭乗している第1運転者に対する生体指数、及び生体情報を取得することができる。例えば、前記第1生体指数測定装置は、前記第1運転者に対する心拍数、及び眠気情報を取得することができるが、これに対し限定されない。

また、前記第2生体指数測定装置は、前記第2車両に搭乗している第2運転者に対する生体指数、及び生体情報を取得することができる。例えば、前記第2生体指数測定装置は、前記第2運転者に対する心拍数、及び眠気情報を取得することができるが、これに対し限定されない。

また、図72に示された通り、前記運転スケジュールリング補助装置は、前記第1生体指数測定装置から取得された前記第1運転者に対する生体指数、及び生体情報を取得することができ、前記第2生体指数測定装置から取得された前記第2運転者に対する生体指数、及び生体情報を取得することができるが、これに対し限定されない。

また、図72に示された通り、前記運転スケジュールリング補助装置は、第1車両の第1運行に対する第1運行情報、及び第2車両の第2運行に対する第2運行情報を取得することができる。

この時、前記第1及び第2運行情報は、運行距離、運行回数、運行時間などを含むが、これに対し限定されない。

また、前記運転スケジュールリング補助装置は、前記第1運転者に対する生体指数及び生体情報、前記第2運転者に対する生体指数及び生体情報、前記第1車両に対する第1運行情報、前記第2車両に対する第2運行情報に基づいて運転スケジュールリング指数を算出することができる。

例えば、前記第1運転者に対する第1眠気情報及び前記第1車両に対する第1運行情報を基に第1運転スケジュールリング指数を算出してもよく、前記第2運転者に対する第2眠気情報及び前記第2車両に対する第2運行情報を基に第2運転スケジュールリング指数を算出してもよいが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第1運行情報に含まれる第1運行距離と前記第2運行情報に含まれる第2運行距離が同じである場合、前記第1運転者及び前記第2運転者のうち、眠気情報により眠気指数がさらに低い運転者が第3運行を行うように運転スケジュールリング指数が算出されることができる。

また、例えば、前記第1運転スケジュールリング指数を算出するための前記第1眠気情報及び前記第1運行情報にそれぞれ異なる加重値が加えられて、前記第1運転スケジュールリング指数が算出されることができる。

更に具体的に、前記第1運行情報に更に多くの加重値が更に加えられて、前記第1運転スケジュールリング指数が算出されるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記第2運転スケジュールリング指数を算出するための前記第2眠気情報及び前記第2運行情報にそれぞれ異なる加重値が更に加えられて、前記第2運転スケジュールリング指数が算出されることができる。

更に具体的に、前記第2運行情報に更に多くの加重値が更に加えられて、前記第2運転スケジュールリング指数が算出されるが、これに対し限定されない。

また、前記運転スケジュールリング補助装置は、前記算出された運転スケジュールリング指数を利用して、第3運行に対する運転スケジュールリングを実行できるが、これに対し限定されない。

また、前記運転スケジュールリング補助装置は、前記算出された運転スケジュールリング指数を表示することができるが、これに対し限定されない。

9.2.3.車両の睡眠金解除に利用される生体指数測定装置の多様な実施例
図73は一実施例による生体指数測定装置の動作方法に対し説明するためのフローチャートである。

図73を参照すれば、一実施例による生体指数測定装置の動作方法(8300)は、被測定者の顔を認識する段階(S8310)、被測定者の生体指数を取得する段階(S8320)、及び車両の動作のうち少なくとも一部のロックを解除する段階(S8330)うち少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

この時、前記被測定者の顔を認識する段階(S8310)は、上述した内容だけではなく通常の顔認識方法が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記被測定者の生体指数を取得する段階(S8320)は、上述した生体指数取得方法などが適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記車両の動作のうち少なくとも一部のロックを解除する段階(S8330)は、前記被測定者の顔が認識されて生体指数が取得された場合、実行されることができる。

例えば、前記被測定者の顔が認識されたが生体指数が取得されない場合、前記車両の動作のうち少なくとも一部のロックを解除する段階(S8330)が実行されないこともあるが、これに対し限定されない。

また、この場合、写真などを盗用したロック解除を防止して、車両に対するセキュリティーを更に強化することができる。

また、前記車両の動作のうち少なくとも一部のロックを解除する段階(S8330)は、前記被測定者の認識された顔がサーバーに保存されたIDに適合し、生体指数が取得された場合、実行されることができる。

例えば、前記被測定者の顔が認識されて生体指数が取得されたが、認識された前記被測定者の顔がサーバーに保存されたIDと不一致の場合、前記車両の動作のうち少なくとも一部のロックを解除する段階(S8330)が実行されないこともあるが、これに対し限定されない。

また、前記車両の動作中少なくとも一部のロックを解除する段階(S8330)は、前記被測定者の顔が認識されて、生体指数がサーバーに保存されたIDに適合する場合、実行されることができる。

例えば、前記被測定者の顔が認識されて、生体指数が取得されたが、取得された前記被測定者の生体指数がサーバーに保存されたIDと不一致の場合、前記車両の動作のうち少なくとも一部のロックを解除する段階(S8330)が実行されないこともあるが、これに対し限定されない。

また、前記車両の動作のうち少なくとも一部のロックは車両の始動に対するロックであってもよいが、これに対し限定されない。

9.2.4.生体指数測定装置を利用する運転指数算出装置の動作方法の多様な実施例
図74は一実施例による運転指数算出装置の動作方法を説明するためのフローチャートである。

図74を参照すれば、一実施例による運転指数算出装置の動作方法(8350)は、運行情報を取得する段階(S8360)、被測定者に対する眠気情報を取得する段階(S8370)、及び被測定者に対する運転指数を算出する段階(S8380)のうち少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

この時、前記運転指数は、運転者の運行に対する総合的な評価指数であってもよく、多様な情報を総合考慮して算出される数値であってもよいが、これに対し限定されない。

また、この時、前記運行情報は、運行中の車両に対する運行距離情報、運行回数情報、運行時間情報、運行区間情報、道路情報などを含むが、これに対し限定されない。

また、前記被測定者に対する眠気情報を取得する段階(S8370)は、上述した眠気感知方法が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記被測定者に対する運転指数を算出する段階(S8380)は、前記運行情報及び前記眠気情報に基づいて運転指数を算出する段階を含むことができる。

例えば、運行時間の間眠気が発生した回数、眠気程度、これに対する対処などを総合考慮して運転指数を算出できるが、これに対し限定されない。

また、算出された運転指数を基に運転者に対する補償が与えられることができる。例えば、長期間運転した運転者の運転時間情報、及び眠気が発生しなかった眠気情報を基に算出された運転指数を基に、運転者に対する補償が与えられるが、これに対し限定されない。

また、上述した例示の他にも運行時間及び眠気情報を基に多様な方法により、被測定者に対する運転指数が算出されることができる。

9.3.幼児モニタリング装置に配置される生体指数測定装置の多様な実施例
カメラなどイメージセンサーを活用して、幼児をモニタリングすることは、幼児の健康及び安全のために必須に把握する傾向になっている。

また、幼児の生体指数などを測定して幼児の健康及び安全をモニタリングすることも、もちろん必須に把握する傾向になっている。

しかし、幼児の生体指数をモニタリングするために、別途のセンサーを設置したり、別途の接触式センサーを配置することは、幼児に対して不便を与えて、安らかで安楽な休憩場としての役割を制限することができる。

従って、カメラなどイメージセンサーを活用して、幼児をモニタリングすることと同時にカメラなどイメージセンサーを活用して、幼児の生体指数などを同時にモニタリングすることは、幼児の健康と安全を守ると同時に幼児に安らかで安楽な休憩場を提供することができる。

図75は一実施例による幼児モニタリング装置を説明するための図である。

図75を参照すれば、一実施例による幼児モニタリング装置(8400)は、幼児(8410)の生体指数を非接触式により取得することができる。

更に具体的に、前記幼児モニタリング装置(8400)は、イメージセンサーを含んでもよく、イメージセンサーから取得されたイメージフレームに基づいて生体指数を取得することができるが、これに対し限定されない。

また、前記幼児モニタリング装置(8400)がイメージフレームに基づいて生体指数を取得することは、上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記幼児モニタリング装置(8400)は、前記イメージセンサーを通じて取得されたイメージを保存したり、伝送することができる。

例えば、前記幼児モニタリング装置(8400)は、測定対象になる幼児(8410)の少なくとも一部を含むイメージを取得することができ、取得されたイメージを保存したり、使用者のモバイルへ伝送することができる。

また、前記幼児モニタリング装置(8400)は、前記幼児(8410)の動作を感知することができる。例えば、前記幼児モニタリング装置(8400)は、前記幼児(8410)のひっくり返りを感知することができるが、これに対し限定されない。

また、前記幼児モニタリング装置(8400)は、前記幼児(8410)から発生する声を感知することができる。例えば、前記幼児モニタリング装置(8400)は、前記幼児(8410)の泣く声を感知することができるが、これに対し限定されない。

また、前記幼児モニタリング装置(8400)は声を発生させることができる。例えば、入力装置から声に対する入力がある場合、前記幼児モニタリング装置(8400)は入力に対応する声を出力してもよく、更に具体的に、前記幼児(8410)の両親の声が入力される場合、これを出力することができるが、これに対し限定されない。

また、前記幼児モニタリング装置(8400)は照明を出力することができる。例えば、入力装置から照明に対する入力がある場合、前記幼児モニタリング装置(8400)は、入力に対応する照明を出力してもよいが、これに対し限定されない。

また、前記幼児モニタリング装置(8400)は、前記幼児(8410)がいるゆりかごの動作を制御することができる。例えば、入力装置からゆりかごに対する入力がある場合、前記幼児モニタリング装置(8400)は、入力に対応するゆりかごの動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、前記幼児モニタリング装置(8400)はアラームを出力することができる。例えば、前記幼児(8410)に事象が発生した場合、聴覚的アラームを出力することができるが、これに対し限定されず、視覚的、触覚的アラームを出力することができ、使用者のモバイル端末へ情報を伝送することもできる。

また、前記幼児モニタリング装置(8400)は、上述した例示の他にも前記幼児(8410)をモニタリングするための多様な動作を実行することができる。

9.3.1.事象発生による動作を実行する幼児モニタリング装置の多様な実施例
図76は幼児に対する事象発生に対し説明するための図である。

図76を参照すれば、幼児に対し多様な事象が発生する可能性があることがわかる。

図76の(a)を参照すれば、幼児がひっくり返る事象が発生する可能性があることがわかる。

また、幼児がひっくり返る場合、呼吸のための通路が遮断され、この場合、幼児に大きい危険を招くようになる。

また、図76の(b)を参照すれば、幼児がモニタリング領域外に移動する事象が発生する可能性があるとことがわかる。

この場合、産後養生院などで看護師によって幼児が移動されたこともあるが、意図しなかった不審者によって幼児が移動されたこともある。

また、図76に示されなかったが、幼児の健康と安全に危険を与える多様な事象が発生する可能性がある。

従って、このような事象に対しモニタリングして、追跡管理できる幼児モニタリング装置が必要になることもある。

図77は一実施例による幼児モニタリング装置の動作方法に対し説明するためのフローチャートである。

図77を参照すれば、一実施例による幼児モニタリング装置の動作方法(8500)は、生体指数を取得する段階(S8510)、事象発生を判断する段階(S8520)、及び事象に対応する動作を実行する段階(S8530)のうち少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

この時、前記生体指数を取得する段階(S8510)は、上述した生体指数取得方法が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

一実施例によれば、前記事象発生を判断する段階(S8520)は、取得された生体指数を基に判断されることができる。

例えば、前記生体指数を取得する段階(S8510)を通じて生体指数が取得されない場合、事象発生として判断することができる。更に具体的な例で、生体指数取得の対象になる幼児がひっくり返した場合、生体指数が取得されず、この場合、事象発生として判断できるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数を取得する段階(S8510)を通じて取得された生体指数に異常がある場合、事象発生として判断することができる。更に具体的な例で、生体指数取得の対象になる幼児の心拍数に異常がある場合、事象発生として判断できるが、これに対し限定されない。

また、一実施例によれば、前記事象発生を判断する段階(S8520)は、複数個の生体指数を基に判断されることができる。

例えば、前記生体指数を取得する段階(S8510)を通じて少なくとも一つの生体指数が取得されない場合、第1事象発生として判断してもよく、全ての生体指数が取得されない場合、第2事象発生として判断できるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数を取得する段階(S8510)を通じて取得された少なくとも一つの生体指数に異常がある場合、第1事象発生として判断してもよく、全ての生体指数に異常がある場合、第2事象発生として判断できるが、これに対し限定されない。

また、一実施例によれば、前記事象発生を判断する段階(S8520)は、生体指数の変化を基に判断されることができる。

例えば、前記生体指数を取得する段階(S8510)を通じて取得された生体指数に急激な変化が感知される場合、事象発生として判断してもよく、更に具体的な例で、生体指数取得の対象になる幼児が睡眠状態から起床状態に変わる場合、前記幼児の心拍数が上昇することがあり、この場合を事象発生として判断できるが、これに対し限定されない。

また、一実施例によれば、前記事象に対応する動作を実行する段階(S8530)は、判断された事象情報に対応する動作を実行する段階を含むことができる。

この時、前記事象に対応する動作は、視覚的、聴覚的、触覚的アラームなどハードウェア的アラームを含むことができる。例えば、幼児モニタリング装置は、事象発生が判断される場合、聴覚的声アラームを出力することができるが、これに対し限定されない。

また、前記事象に対応する動作は、イメージを録画するための動作を含むことができる。例えば、幼児モニタリング装置は、事象発生が判断される場合、イメージを録画するように動作することができるが、これに対し限定されない。

また、前記事象に対応する動作は、事象に対する情報を伝送する動作を含むことができる。例えば、幼児モニタリング装置は、事象発生が判断される場合、使用者のモバイル端末へ事象に対する情報を伝送できるが、これに対し限定されない。

また、前記事象に対応する動作は、事象発生時点に対する情報を保存する動作を含むことができる。例えば、幼児モニタリング装置は、事象発生が判断される場合、事象発生時点に対する情報を保存できるが、これに対し限定されない。

また、前記事象に対応する動作は、上述した例示の他にも発生された事象に対応する多様な動作を含むことができる。

図78は一実施例による幼児モニタリング装置の動作方法に対し説明するためのフローチャートである。

図78を参照すれば、一実施例による幼児モニタリング装置の動作方法(8550)は、生体指数を取得する段階(S8560)、事象発生を判断する段階(S8570)、第1事象に対応する第1動作を実行する段階(S8580)、及び第2事象に対応する第2動作を実行する段階(S8590)のうち少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

この時、前記生体指数を取得する段階(S8560)は、上述した生体指数取得方法が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

一実施例によれば、前記事象発生を判断する段階(S8570)は、取得された生体指数を基に判断されることができる。

例えば、前記生体指数を取得する段階(S8560)を通じて生体指数が取得されない場合、事象発生として判断することができる。更に具体的な例で、生体指数取得の対象になる幼児がひっくり返した場合、生体指数が取得されず、この場合、事象発生として判断できるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数を取得する段階(S8560)を通じて取得された生体指数に異常がある場合、事象発生として判断することができる。更に具体的な例で、生体指数取得の対象になる幼児の心拍数に異常がある場合、事象発生として判断できるが、これに対し限定されない。

また、一実施例によれば、前記事象発生を判断する段階(S8570)は、複数個の生体指数を基に判断されることができる。

例えば、前記生体指数を取得する段階(S8560)を通じて少なくとも一つの生体指数が取得されない場合、第1事象発生として判断でき、全ての生体指数が取得されない場合、第2事象発生として判断できるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数を取得する段階(S8560)を通じて取得された少なくとも一つの生体指数に異常がある場合、第1事象発生として判断でき、全ての生体指数に異常がある場合、第2事象発生として判断できるが、これに対し限定されない。

また、一実施例によれば、前記事象発生を判断する段階(S8570)は、生体指数の変化を基に判断されることができる。

例えば、前記生体指数を取得する段階(S8560)を通じて取得された生体指数に急激な変化が感知される場合、事象発生として判断でき、更に具体的な例で、生体指数取得の対象になる幼児が睡眠状態から気象状態に変わる場合、前記幼児の心拍数が上昇し、この場合を事象発生として判断できるが、これに対し限定されない。

また、一実施例によれば、第1事象に対応する第1動作を実行する段階(S8580)、及び第2事象に対応する第2動作を実行する段階(S8590)は、判断された事象情報に対応する動作を実行する段階を含むことができる。

この時、前記第1動作及び第2動作は、視覚的、聴覚的、触覚的アラームなどハードウェア的アラームを含むことができる。例えば、幼児モニタリング装置は、事象発生が判断される場合、聴覚的声アラームを出力することができるが、これに対し限定されない。

また、前記第1動作及び第2動作はイメージを録画するための動作を含むことができる。例えば、幼児モニタリング装置は、事象発生が判断される場合、イメージを録画するように動作することができるが、これに対し限定されない。

また、前記第1動作及び第2動作は事象に対する情報を伝送する動作を含むことができる。例えば、幼児モニタリング装置は、事象発生が判断される場合、使用者のモバイル端末へ事象に対する情報を伝送できるが、これに対し限定されない。

また、前記第1動作及び第2動作は、事象発生時点に対する情報を保存する動作を含むことができる。例えば、幼児モニタリング装置は、事象発生が判断される場合、事象発生時点に対する情報を保存できるが、これに対し限定されない。

また、前記第1動作及び第2動作は互いに異なってもよいが、これに対し限定されず、互いに同一であってもよく、互いに少なくとも一部同じ動作を実行してもよい。

また、前記第1動作及び第2動作は、上述した例示の他にも発生された第1事象及び第2事象に対応する多様な動作を含むことができる。

9.3.2.幼児モニタリングシステムの多様な実施例
図79は一実施例による幼児モニタリングシステムを実現するためのモバイルアプリケーションを示す図である。

図79を参照すれば一実施例によるモバイルアプリケーション(8600)は、映像表示領域(8610)、生体指数表示領域(8620)、入力ボタン表示領域(8630)、映像時間表示領域(8640)、及び事象時間に録画された映像表示領域(8650)のうち少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

この時、前記映像表示領域(8610)に表示される映像は、幼児モニタリング装置から取得された映像またはイメージであってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数表示領域(8620)に表示される生体指数は、少なくとも一つの生体指数を含む。例えば、図79に示された通り、前記生体指数は、心拍数、酸素飽和度、血圧などを含むが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数表示領域(8620)に表示される生体指数は、幼児モニタリング装置から取得された生体指数であってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数表示領域(8620)に表示される生体指数は、少なくとも一つ以上のセンサーから取得された生体指数であってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数表示領域(8620)に表示される生体指数は、それぞれ異なるセンサーから取得された生体指数であってもよい。例えば、前記生体指数表示領域(8620)に表示される心拍数は、幼児モニタリング装置から取得された生体指数であってもよく、血圧は外部血圧センサーから取得された生体指数であってもよいが、これに対し限定されない。

また、前記入力ボタン表示領域(8630)に表示される入力ボタンは、少なくとも一つ以上の入力ボタンを含むことができる。

また、前記入力ボタンは、映像録画ボタン、照明ボタン、話しボタン、ゆりかご揺さぶるボタン、アラームボタンなど多様な入力ボタンのうち少なくとも一部を含むが、これに対し限定されない。

また、前記映像時間表示領域(8640)に表示される映像時間は、録画された映像に対する時間情報である。

また、前記映像時間表示領域(8640)に表示される映像時間に事象発生時点が表示されることができる。例えば、図79に示された通り、映像時間に第1事象発生時点及び第2事象発生時点が表示されるが、これに対し限定されない。

また、前記事象時間に録画された映像表示領域(8650)に録画された映像のサムネイルが表示されることができる。

また、前記事象時間に録画された映像表示領域(8650)に録画された映像の情報が表示されることができる。例えば、図79に示された通り、録画された映像の時間情報などが表示されるが、これに対し限定されない。

ただし、上述した例示と図面は一つの実施例を示すのみであり、これに対し限定されず、幼児モニタリングシステムを実現するためのアプリケーションは、多様な形態のアプリケーションにより提供されることができる。

9.4.図書室に配置される生体指数測定装置の多様な実施例
図書室など個人の業務、勉強のための空間で生体指数及び生体情報を測定することは、個人の健康を持続的にモニタリングし、個人の集中力をモニタリングして、効率的な業務または勉強を可能にすることができる。

また、このような集中力は、心拍数を基に取得されることができる。例えば、心拍数の変化、大きさ、変化パターンなどを基に集中力情報が取得されるが、これに対し限定されない。

図80は一実施例による図書室に配置される生体指数測定装置を説明するための図である。

図80を参照すれば、一実施例による生体指数測定装置(8700)は、被測定者(8710)の生体指数及び生体情報を取得することができる。

この時、前記生体指数は、心拍数、酸素飽和度、血圧、体温など生体指数を含むが、これに対し限定されない。

また、前記生体情報は、眠気情報、コンディション情報、集中度情報など生体情報を含むが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数及び生体情報を取得するための方法は、上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

図81は一実施例による生体指数測定装置の動作方法を説明するためのフローチャートである。

図81を参照すれば、一実施例による生体指数測定装置の動作方法(8720)は、生体指数を取得する段階(S8730)、生体情報を取得する段階(S8740)、及び生体情報に対応する動作を実行する段階(S8750)のうち少なくとも一部を含むことができる。

この時、前記生体指数を取得する段階(S8730)及び前記生体情報を取得する段階(S8740)は、上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記生体情報に対応する動作を実行する段階(S8750)は、多様な生体情報に対応する多様な動作を実行する段階を含むことができる。

例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体情報が眠気情報である場合、眠気段階によりアラームを出力する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体情報が眠気情報である場合、眠気段階により管理者に情報を伝送する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体情報が眠気情報である場合、眠気段階により使用者の端末に情報を伝送する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体情報が眠気情報である場合、眠気段階によりスケジュールリング装置に情報を伝送する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体情報が眠気情報である場合、眠気段階により休憩勧告文面を出力する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体情報がコンディション情報である場合、コンディションによりアラームを出力する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体情報がコンディション情報である場合、コンディションにより管理者に情報を伝送する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体情報がコンディション情報である場合、コンディションにより使用者の端末に情報を伝送する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体情報がコンディション情報である場合、コンディションによりスケジュールリング装置に情報を伝送する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体情報がコンディション情報である場合、コンディションにより休憩勧告文面を出力する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体情報が集中度情報である場合、集中度によりアラームを出力する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体情報が集中度情報である場合、集中度により管理者に情報を伝送する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体情報が集中度情報である場合、集中度により使用者の端末に情報を伝送する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体情報が集中度情報である場合、集中度によりスケジュールリング装置に情報を伝送する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数測定装置は、生体情報及び生体指数に対応する動作を実行することができる。

また、前記生体指数測定装置は、上述した例示の他に生体情報及び生体指数に対応する多様な動作を実行することができる。

図82は一実施例による生体指数測定装置の動作方法を説明するためのフローチャートである。

図82を参照すれば、一実施例による生体指数測定装置の動作方法(8760)は、生体指数を取得する段階(S8770)、生体情報を取得する段階(S8780)、及び勉強または業務スケジュールリング指数を算出する段階(S8790)のうち少なくとも一部を含むことができる。

この時、前記生体指数を取得する段階(S8770)及び前記生体情報を取得する段階(S8780)は、上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記勉強または業務スケジュールリング指数を算出する段階(S8790)は、取得された生体指数及び/または生体情報に基づいて実行されることができる。

例えば、取得された心拍数及び眠気情報に基づいて勉強または業務スケジュールリング指数が算出されるが、これに対し限定されない。

また、前記勉強または業務スケジュールリング指数を算出する段階(S8790)は、取得された生体指数、生体情報及び/または勉強に関する情報に基づいて実行されることができる。

例えば、取得された眠気情報及び勉強時間情報に基づいて勉強または業務スケジュールリング指数が算出されるが、これに対し限定されない。

また、前記勉強または業務スケジュールリング指数を活用して効率が高い時間区間に勉強または業務が実行されるようにスケジュールリングされることができる。

また、前記勉強または業務スケジュールリング指数を活用して効率が低い時間区間に休憩が取れるようにスケジュールリングされることができる。

従って、前記勉強または業務スケジュールリング指数を活用する場合、限定された時間内で最大の効率で勉強または業務を実行できるようにスケジュールリングされることができる。

9.5.認知リハビリテーション治療に利用される生体指数測定装置の多様な実施例
痴呆患者など認知リハビリテーション治療を受ける患者の場合、認知リハビリテーション治療を行う中、集中度の高い治療が実行されれば、治療効果が最大化されることができる。

しかし、患者一人一人の集中度をモニタリングするためのリハビリテーション治療師の人材需給は、需要に応えず、患者一人一人の集中度を高めて、良質の治療が実行されるのは困難である。

従って、これを補完するために、生体指数測定装置を活用して生体指数及び生体情報を取得する場合、患者一人一人の集中度モニタリングが可能になり、これを利用して良質の治療が実行されるようにできる。

図83は一実施例による認知リハビリテーション治療に利用される生体指数測定装置を説明するための図である。

図83を参照すれば、一実施例による生体指数測定装置は、第1生体指数測定装置(8800)、第2生体指数測定装置(8801)、第3生体指数測定装置(8802)、第4生体指数測定装置(8803)、及び第5生体指数測定装置(8804)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置を含むことができる。

また、前記第1乃至第5生体指数測定装置(8800,8801,8802,8803,8804)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、第1乃至第4患者(8811,8812,8813,8814)のうち少なくとも1人の生体指数を測定することができる。

この時、生体指数測定方法は、上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記第1乃至第5生体指数測定装置(8800,8801,8802,8803,8804)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、第1乃至第4患者(8811,8812,8813,8814)のうち少なくとも1人の生体情報を取得することができる。例えば、前記第1乃至第5生体指数測定装置(8800,8801,8802,8803,8804)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、第1乃至第4患者(8811,8812,8813,8814)のうち少なくとも1人の集中度情報を取得することができるが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第5生体指数測定装置(8800,8801,8802,8803,8804)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、第1乃至第4患者(8811,8812,8813,8814)のうち少なくとも1人の生体情報に異常がある場合、リハビリテーション治療師(8810)が認知できるようにアラームを出力することができる。例えば、前記第1乃至第5生体指数測定装置(8800,8801,8802,8803,8804)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、第1乃至第4患者(8811,8812,8813,8814)のうち少なくとも1人の生体情報に異常がある場合、聴覚的アラームを出力することができ、生体情報と関連する情報を前記リハビリテーション治療師(8810)のモバイル端末に伝送することもできるが、これに対し限定されない。

また、前記第1乃至第5生体指数測定装置(8800,8801,8802,8803,8804)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、第1乃至第4患者(8811,8812,8813,8814)のうち少なくとも1人の生体情報に異常がある場合、生体情報に異常がある患者がこれを認知できるようにアラームを出力することができる。例えば、前記第1乃至第5生体指数測定装置(8800,8801,8802,8803,8804)のうち少なくとも一つの生体指数測定装置は、第1乃至第4患者(8811,8812,8813,8814)のうち少なくとも1人の生体情報に異常がある場合、聴覚的アラームを出力することができ、生体情報と関連する情報を該当する患者のディスプレイを通じて表示されるようにする。

また、上述した通り、リアルタイムで患者の生体指数及び生体情報をモニタリングして、治療が行われる間の集中力を維持できるようにすることは、認知リハビリテーション治療の効果を最大化する方法である。

図84は一実施例による生体指数測定装置の動作方法を説明するためのフローチャートである。

図84を参照すれば、一実施例による生体指数測定装置の動作方法(8850)は、患者の生体指数を取得する段階(S8860)、患者の生体情報を取得する段階(S8870)、及び患者の生体情報に対応する動作を実行する段階(S8880)のうち少なくとも一部を含むことができる。

この時、前記患者の生体指数を取得する段階(S8860)及び前記患者の生体情報を取得する段階(S8870)は、上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記患者の生体情報に対応する動作を実行する段階(S8880)は、多様な生体情報に対応する多様な動作を実行する段階を含むことができる。

例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体情報が集中度情報である場合、集中度によりアラームを出力する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体情報が集中度情報である場合、集中度により前記患者のディスプレイに表示される情報を伝送する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体情報が集中度情報である場合、集中度によりリハビリテーション治療師のモバイル端末に情報を伝送する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体情報が集中度情報である場合、集中度により集中度を高めるための表示を出力する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

9.6.出入国審査に利用される生体指数測定装置の多様な実施例
多様な国と多様な人種の人々が往来する空港での防疫は国家防疫体系に重要な守門将の役割をすることができる。

しかし、空港に出入りする人に比べて管理人材が不足して、一人一人に対する密着管理がされにくい実情がある。

従って、一人一人が出入国審査を受けるための場所で、手軽に生体指数を測定する場合、一人一人に対する密着管理が更に容易になる可能性がある。

図85は一実施例による出入国審査に利用される生体指数測定装置を説明するための図である。

図85を参照すれば、一実施例による生体指数測定装置(8901,8902)は、出入国審査キオスク(8900)に配置されて、出入国者(8911,8912)の生体指数を測定することができる。

この時、前記生体指数測定装置(8901,8902)は、出入国審査に利用される顔面認識などを実行することができるが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数は、心拍数、酸素飽和度、血圧、体温など生体指数のうち少なくとも一つを含むが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数測定装置(8901,8902)が生体指数を測定する方法に対しは、上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記生体指数測定装置(8901,8902)は、測定された生体指数に対応する動作を実行することができる。例えば、図85に示された通り、第1出入国者(8911)の測定された体温が正常範囲である場合、第1生体指数測定装置(8901)は出入強化を表示する第1情報(8921)が表示できるように動作することができ、第2出入国者(8912)の測定された体温が正常範囲の以外である場合、第2生体指数測定装置(8902)は、更に正確な体温測定を要求する第2情報(8922)が表示できるように動作することができるが、これに対し限定されない。

また、上述した通り、出入国審査時に出入国者の生体指数をモニタリングして、防疫を強化することは国家防疫の効果を最大化する方法である。

図86は一実施例による生体指数測定装置の動作方法を説明するためのフローチャートである。

図86を参照すれば、一実施例による生体指数測定装置の動作方法(8950)は、出入国者の生体指数を取得する段階(S8960)、及び生体指数に対応する動作を実行する段階(S8970)のうち少なくとも一部を含むことができる。

この時、前記出入国者の生体指数を取得する段階(S8960)には、上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記生体指数に対応する動作を実行する段階(S8970)は、多様な生体指数に対応する多様な動作を実行する段階を含むことができる。

例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体指数が心拍数であり、心拍数が正常範囲である場合、これに対し対応する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体指数が心拍数であり、心拍数が正常範囲の以外である場合、これに対し対応する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体指数が酸素飽和度であり、酸素飽和度が正常範囲である場合、これに対し対応する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体指数が酸素飽和度であり、酸素飽和度が正常範囲の以外である場合、これに対し対応する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体指数が血圧であり、血圧が正常範囲である場合、これに対し対応する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体指数が血圧であり、血圧が正常範囲の以外である場合、これに対し対応する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体指数が体温であり、体温が正常範囲である場合、これに対し対応する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数測定装置は、前記生体指数が体温であり、体温が正常範囲の以外である場合、これに対し対応する動作を実行することができるが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数が正常範囲である場合、これに対し対応する動作は出入を許可する情報を表示させる動作を含むが、これに対し限定されない。

また、例えば、前記生体指数が正常範囲の以外の場合、これに対し対応する動作は出入を不許可したり、精密検査対象者を表示する情報を表示させる動作を含むが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数測定装置は、上述した例示の他にも生体指数に対応する多様な動作を実行することができる。

9.7.セキュリティー装置に利用される生体指数測定装置の多様な実施例
顔認識、紅彩認識、指紋認識など生体認識を通したセキュリティー装置が活性化している。

しかし、写真、指紋コピー等を通したセキュリティー装置の無力化も増加している実情である。

従って、生体認識と共に生体指数を活用したセキュリティー装置が提供される場合、セキュリティー装置の無力化を防止して、更に強いセキュリティー装置になることができる。

図87は一実施例によるセキュリティー装置に利用される生体指数測定装置を説明するための図である。

図87を参照すれば、一実施例による生体指数測定装置(9010)は、セキュリティー装置(9000)に配置されて、被測定者(9020)の生体指数を測定することができる。

更に具体的に、前記セキュリティー装置(9000)は、前記被測定者(9020)の顔認識、指紋認識、紅彩認識など生体認識ができるが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数測定装置(9010)は、前記被測定(9020)の生体指数を取得することができるが、これに対し限定されない。

この時、前記生体指数は、心拍数、酸素飽和度、血圧、体温など生体指数のうち少なくとも一つを含むが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数測定装置(9010)が生体指数を測定する方法に対しは、上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記セキュリティー装置(9000)は、生体認識と測定された生体指数に基づいてセキュリティーを解除することができる。例えば、紅彩認識を通じて一次的に指定された使用者の有無を確認した後、生体指数の取得の有無を通じて2次的に人であるか否かを判断してセキュリティーを解除することができるが、これに対し限定されない。

また、前記セキュリティー装置(9000)は、複数個の生体認識と複数個の生体指数に基づいてセキュリティーを解除することができる。例えば、紅彩認識及び指紋認識を通じて、一次的に指定された使用者の有無を確認した後、心拍数及び酸素飽和度の取得の有無を通じて2次的に人であるか否かを判断してセキュリティーを解除することができるが、これに対し限定されない。

また、前記セキュリティー装置(9000)は、生体指数に基づいてセキュリティーを解除することができる。例えば、取得された心拍に関連する信号が、指定された使用者の心拍に関連する信号と一致する場合、指定された使用者として判断して、セキュリティーを解除することができるが、これに対し限定されない。

また、上述した通り、セキュリティー装置に生体指数測定装置を追加活用して、セキュリティーを強化することは、セキュリティー強化の効果を最大化する方法である。

図88は一実施例によるセキュリティー装置の動作方法を説明するためのフローチャートである。

図88を参照すれば、一実施例によるセキュリティー装置の動作方法(9050)は、生体認識の一致可否を判断する段階(S9060)、生体指数取得可否を判断する段階(S9070)、及び結果による動作を実行する段階(S9080)を含むことができる。

この時、前記生体認識は、指紋認識、顔認識、紅彩認識など生体認識のうち少なくとも一つの生体認識を含むことができる。

また、前記生体指数は、心拍数、酸素飽和度、血圧、体温など生体指数など少なくとも一つの生体指数を含むことができる。

また、前記生体認識の一致可否を判断する段階(S9060)は、通常の生体認識方法が適用されるが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数取得可否を判断するために前記生体指数を取得する方法は、上述した内容が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記生体指数取得可否を判断する段階(S9070)は、生体指数の取得可否を判断する段階を含むことができる。例えば、前記生体指数取得可否を判断する段階(S9070)は、心拍数が取得されているか否かを判断する段階を含むが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数取得可否を判断する段階(S9070)は、生体指数を取得するための生体信号の一致可否を判断する段階を含むことができる。例えば、前記生体指数取得可否を判断する段階(S9070)は、心拍数を取得するための心拍信号が、指定された使用者の心拍信号と一致するか否かを判断する段階を含むが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数取得可否を判断する段階(S9070)は、生体指数の一致可否を判断する段階を含むことができる。例えば、前記生体指数取得可否を判断する段階(S9070)は、予め測定された被測定者に対する心拍数と、これを基にした基準範囲内に現在の測定された心拍数が含まれるか否かを判断する段階を含むが、これに対し限定されない。

また、前記結果による動作を実行する段階(S9080)は、セキュリティー解除条件を全て満たした場合、セキュリティーを解除する段階と、セキュリティー解除条件を満たさない場合、セキュリティーを維持する段階を含むが、これに対し限定されない。

また、前記セキュリティー装置は、上述した例示の他にも生体指数を活用してセキュリティーを強化するための多様な動作を実行することができる。

9.8.キオスクに利用される生体指数測定装置の多様な実施例
情報を表示するためのキオスクに手軽に生体指数を測定できる生体指数測定装置が配置される場合、日常生活の中で手軽に生体指数をモニタリングして、個人の健康を更に持続的にモニタリングすることができる。

図89は一実施例によるキオスクに利用される生体指数測定装置を説明するための図である。

図89を参照すれば、一実施例による生体指数測定装置(9110)はキオスク(9100)に配置されて、被測定者(9120)の生体指数を測定することができる。

この時、前記キオスク(9100)は、少なくとも一つの情報を表示するためのディスプレイを含むことができる。例えば、図89に示された通り、前記キオスク(9100)は、日にち情報及び天気情報を表示することができるが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数測定装置(9110)は、少なくとも一つの生体指数を取得することができる。例えば、前記生体指数測定装置(9110)は心拍数を取得することができるが、これに対し限定されず、心拍数、酸素飽和度、血圧、体温など生体指数のうち少なくとも一つの生体指数を取得することができる。

また、前記生体指数測定装置(9110)は少なくとも一つの生体情報を取得することができる。例えば、前記生体指数測定装置(9110)は今日のコンディション情報を取得することができるが、これに対し限定されず、眠気情報、コンディション情報、集中度情報、健康情報など生体情報のうち少なくとも一つの生体情報を取得することができる。

また、前記キオスク(9100)は取得された生体指数を表示することができる。例えば、図89に示された通り、前記キオスク(9100)は、取得された心拍数、酸素飽和度及び血圧を表示することができるが、これに対し限定されない。

また、前記キオスク(9100)は取得された生体情報を表示することができる。例えば、図89に示された通り、前記キオスク(9100)は、取得された今日のコンディション情報を表示することができるが、これに対し限定されない。

また、前記キオスク(9100)は取得された生体指数及び生体情報を伝送することができる。例えば、前記キオスク(9100)は、取得された生体指数及び生体情報を前記被測定者(9120)のモバイル端末に伝送することができるが、これに対し限定されない。

また、前記キオスク(9100)は取得された生体指数及び生体情報を伝送することができる。例えば、前記キオスク(9100)は、取得された生体指数及び生体情報を管理者が確認できる端末に伝送できるが、これに対し限定されない。

また、この場合、前記キオスク(9100)が配置された建物において、生体指数異常患者を検出でき、前記建物の防疫及びセキュリティーを強化させることができる。

また、上述した通りキオスクに生体指数測定装置を追加して活用することは、一人一人の健康を持続的にモニタリングすることができ、キオスクが配置された建物の防疫及びセキュリティーを強化できる方法になることができる。

また、上述したキオスク装置は人材管理のために利用され、例えば、工事現場人夫の出入りのためのキオスクに利用されて、生体指数に異常がある工事現場人夫に対する措置が与えるように利用されるが、これに対し限定されない。

図90は一実施例による生体指数測定装置の動作方法を説明するためのフローチャートである。

図90を参照すれば、一実施例による生体指数測定装置の動作方法(9150)は、生体指数を取得する段階(S9160)、生体情報を取得する段階(S9170)、及び生体指数及び生体情報を出力する段階(S9180)のうち少なくとも一部を含むことができる。

この時、前記生体指数を取得する段階(S9160)は、上述した生体指数取得方法が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記生体情報を取得する段階(S9170)は、上述した生体情報取得方法が適用されるので、繰り返し説明は省略することにする。

また、前記生体指数及び生体情報を出力する段階(S9180)は、前記生体指数及び生体情報を表示する段階を含むことができる。例えば、前記生体指数及び生体情報を出力する段階(S9180)は、心拍数、酸素飽和度、血圧及び今日のコンディション情報を表示する段階を含むが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数及び生体情報を出力する段階(S9180)は、前記生体指数及び生体情報を伝送する段階を含むことができる。例えば、前記生体指数及び生体情報を出力する段階(S9180)は、心拍数、酸素飽和度、血圧及び今日のコンディション情報を他のモバイル端末に伝送する段階を含むが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数及び生体情報を出力する段階(S9180)は、前記生体指数及び生体情報をプリントする段階を含むことができる。例えば、前記生体指数及び生体情報を出力する段階(S9180)は、心拍数、酸素飽和度、血圧及び今日のコンディション情報をプリントする段階を含むが、これに対し限定されない。

また、前記生体指数取得装置は、上述した例示の他にも生体指数及び生体情報を取得して出力する多様な動作を実行することができる。

実施例による方法は、多様なコンピュータ手段を通じて実行されることができるプログラム命令形態で具現されて、コンピュータ読み取り可能媒体に記録されることができる。前記コンピュータ読み取り可能媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独または組み合わせて含むことができる。前記媒体に記録されるプログラム命令は、実施例のために特に設計されて構成されたものなどや、コンピュータソフトウェア当業者に公知されて使用可能になることでもある。コンピュータ読み取り可能記録媒体の例は、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-光媒体(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保存して実行するように、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は、コンパイラによって制作されるような機械語コードだけではなく、インタープリタなどを使用してコンピュータによって実行されることができる高級言語コードを含む。上述したハードウェア装置は、実施例の動作を実行するために、一つ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、その反対も同じである。

上述したように、実施例は限定された実施例と図面によって説明されたが、当業者であれば上述の記載から多様な修正及び変形を行うことができる。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順序で実行されたり、及び/または説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法と異なる形態で結合または組合わされたり、他の構成要素または均等物によって代替え、置換えたりされても、適切な結果を達成することができる。

従って、他の実現、他の実施例及び特許請求の範囲と均等なものなども、特許請求の範囲に属する。
＜発明の実施のための形態＞

上述した通り、本発明の実施のための最善の形態で、関連する事項を記述した。

Claims

一つ以上のプロセッサにより実行される非接触式により被測定者に対する生体指数(Physiological parameter)を測定する方法であって、
被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値を取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し前記第1色チャネル値、前記第2色チャネル値及び前記第3色チャネル値を基に第1差値及び第2差値を計算し、前記第1差値は同じイメージフレームに対する前記第1色チャネル値と前記第2色チャネル値の差値であり、前記第2差値は同じイメージフレームに対する前記第1色チャネル値と前記第3色チャネル値の差値を示す段階と、
第1予め設定された時間に取得された第1イメージフレーム群に対し前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値を基に第1特性値を取得する段階と、
前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第2差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第2差値の平均値を基に第2特性値を取得する段階と、及び
前記第1特性値及び前記第2特性値を基に前記被測定者に対する前記生体指数を決める段階と、を含み、
前記第1色チャネル値は一つのイメージフレームに対する第1色チャネルの平均ピクセル値であり、前記第2色チャネル値は一つのイメージフレームに対する第2色チャネルの平均ピクセル値であり、前記第3色チャネル値は一つのイメージフレームに対する第3色チャネルの平均ピクセル値を示す、生体指数測定方法。
前記生体指数は心拍数及び血圧のうち少なくとも一つを含む、請求項１に記載の生体指数測定方法。
前記第1、第2及び第3色チャネルはRGB色空間による色チャネルである、請求項１に記載の生体指数測定方法。
ヘモグロビンと酸素ヘモグロビンの吸光度を考慮して、ノイズを低減させるために、
前記第1色チャネルはGreenチャネルに設定され、前記第2色チャネルはRedチャネルに設定され、前記第3色チャネルはBlueチャネルに設定される、請求項３に記載の生体指数測定方法。
前記第1特性値は前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値の第1偏差値を基に取得され、
前記第2特性値は前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第2差値の第2偏差値を基に取得され、
前記第1偏差値は前記少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値を基に計算され、
前記第2偏差値は前記少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第2差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第2差値の平均値を基に計算される、請求項１に記載の生体指数測定方法。
前記第1特性値及び前記第2特性値は正規化された(normalized)値である、請求項５に記載の生体指数測定方法。
前記第1特性値は第1標準偏差値によって正規化された値であり、前記第2特性値は第2標準偏差値によって正規化された値であり、
前記第1標準偏差値は前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の標準偏差値であり、前記第2標準偏差値は前記第1イメージフレーム群に対する前記第2差値の標準偏差値である、請求項６に記載の生体指数測定方法。
前記被測定者に対する前記生体指数は前記第1特性値及び前記第2特性値の合計で取得される第3特性値に基づいて決められる、請求項１に記載の生体指数測定方法。
前記生体指数を出力(outputting)する段階を更に含み、
前記決められた前記生体指数は第1生体指数及び第2生体指数を含み、
前記出力される前記生体指数は前記第1生体指数及び前記第2生体指数を基に決められる、請求項１に記載の生体指数測定方法。
前記第1生体指数は第2イメージフレーム群に基づいて決められ、前記第2生体指数は第3イメージフレーム群に基づいて決められ、
前記第1イメージフレーム群に含まれるイメージフレームの個数は前記第2及び第3イメージフレーム群に含まれるイメージフレームの個数より小さく、
前記第1イメージフレーム群は前記第2イメージフレーム群に含まれる、請求項９に記載の生体指数測定方法。
前記第2イメージフレーム群に含まれるイメージフレームの個数は前記第3イメージフレーム群に含まれるイメージフレームの個数と同じである、請求項１０に記載の生体指数測定方法。
前記決められた生体指数を基に前記生体指数を出力(outputting)する段階を更に含み、
前記決められた生体指数は少なくとも４つの予備生体指数を含み、
前記出力される生体指数は前記４つの予備生体指数を基に決められる、請求項１に記載の生体指数測定方法。
前記決められた生体指数を基に前記生体指数を出力(outputting)する段階を更に含み、
前記出力される生体指数は第1生体指数及び第2生体指数を含み、
前記第2生体指数は前記第1生体指数と同じ種類の生体指数であり、前記第2生体指数は前記第1生体指数が出力された後に出力されており、
前記第2生体指数と前記第1生体指数の間の差が基準値を超える場合、前記第2生体指数は補正して出力される、請求項１に記載の生体指数測定方法。
赤外線カメラを利用して非接触式により被測定者に対する生体指数(Physiological parameter)を測定する方法であって、
赤外線カメラを利用して被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1領域値、第2領域値及び第3領域値を取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し前記第1領域値、前記第2領域値及び前記第3領域値を基に第1差値及び第2差値を計算する段階と、
第1予め設定された時間に取得された第1イメージフレーム群に対し前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値を基に第1特性値を取得する段階と、
前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する第2差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第2差値の平均値を基に第2特性値を取得する段階と、及び
前記第1特性値及び前記第2特性値を基に前記被測定者に対する前記生体指数を決める段階と、を含み、
前記第1領域値は一つのイメージフレームにおいて第1関心領域に対する平均ピクセル値であり、前記第2領域値は一つのイメージフレームにおいて第2関心領域に対する平均ピクセル値であり、前記第3領域値は一つのイメージフレームにおいて第3関心領域に対する平均ピクセル値であり、
前記第1差値は同じイメージフレームに対する前記第1領域値と前記第2領域値の差値であり、前記第2差値は同じイメージフレームに対する前記第1領域値と前記第3領域値の差値である、生体指数測定方法。
前記生体指数は心拍数及び血圧のうち少なくとも一つを含む、請求項１４に記載の生体指数測定方法。
前記第1特性値は前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値の第1偏差値を基に取得され、
前記第2特性値は前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第2差値の第2偏差値を基に取得され、
前記第1偏差値は前記少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値を基に計算され、
前記第2偏差値は前記少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第2差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第2差値の平均値を基に計算される、請求項１４に記載の生体指数測定方法。
非接触式により被測定者に対する生体指数(Physiological parameter)を測定するための生体指数測定装置であって、
前記被測定者に対するイメージフレームを取得するためのイメージ取得部と、及び
前記イメージフレームを利用して前記生体指数を取得するための制御部と、を含み、
前記制御部は、
取得された複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値を取得し、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し前記第1色チャネル値、前記第2色チャネル値及び前記第3色チャネル値を基に第1差値及び第2差値を計算し、
第1予め設定された時間に取得された第1イメージフレーム群に対し前記前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値を基に第1特性値を取得し、
前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第2差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第2差値の平均値を基に第2特性値を取得し、
前記第1特性値及び前記第2特性値を基に前記被測定者に対する前記生体指数を決め、
前記第1色チャネル値は一つのイメージフレームにおいて第1色チャネルに対する平均ピクセル値であり、前記第2色チャネル値は一つのイメージフレームにおいて第2色チャネルに対する平均ピクセル値であり、前記第3色チャネル値は一つのイメージフレームにおいて第3色チャネルに対する平均ピクセル値であり、
前記第1差値は同じイメージフレームに対する前記第1色チャネル値と前記第2色チャネル値の差値であり、前記第2差値は同じイメージフレームに対する前記第1色チャネル値と前記第3色チャネル値の差値である、生体指数測定装置。
前記第1、第2及び第3色チャネルはRGB色空間による色チャネルであり、
ヘモグロビンと酸素ヘモグロビンの吸光度を考慮して、ノイズを低減させるために、
前記第1色チャネルはGreenチャネルに設定され、前記第2色チャネルはRedチャネルに設定され、前記第3色チャネルはBlueチャネルに設定される、請求項１７に記載の生体指数測定装置。
前記第1特性値は前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値の第1偏差値を基に取得され、
前記第2特性値は前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第2差値の第2偏差値を基に取得され、
前記第1偏差値は前記少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値を基に計算され、
前記第2偏差値は前記少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第2差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第2差値の平均値を基に計算される、請求項１７に記載の生体指数測定装置。
前記制御部は前記決められた生体指数を基に生体情報を取得し、
前記生体情報は感情情報、眠気情報、ストレス情報、興奮度情報のうち少なくとも一つを含む、請求項１７に記載の生体指数測定装置。
非接触式により被測定者に対する生体指数(Physiological parameter)を測定する方法であって、
被測定者に対する複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し第1色チャネル値、第2色チャネル値及び第3色チャネル値を取得する段階と、
第1予め設定された時間の間に取得された第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し前記第1、第2及び第3色チャネル値を基に第1特性値を取得する段階と、
第2予め設定された時間の間に取得された第2イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し前記第1、第2及び第3色チャネル値を基に第2特性値を取得する段階と、及び
前記第1特性値及び前記第2特性値に基づいて前記生体指数を決める段階と、を含み、
前記第1イメージフレーム群と前記第2イメージフレーム群は少なくとも一部オーバーラップされ、
前記生体指数を決めるために、
前記第1イメージフレーム群に含まれるものの、前記第2イメージフレーム群に含まれない第1イメージフレームに対する前記第1特性値が利用され、前記第1イメージフレーム群及び前記第2イメージフレーム群に含まれる第2イメージフレームに対する前記第1特性値及び前記第2特性値が利用され、前記第2イメージフレーム群に含まれるものの、前記第1イメージフレーム群に含まれない第3イメージフレームに対する前記第2特性値が利用される、生体指数測定方法。
前記複数個のイメージフレームに含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対し前記第1色チャネル値、前記第2色チャネル値及び前記第3色チャネル値のうち少なくとも一部を基に第1差値を計算する段階を含み、
前記第1特性値は前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値を基に取得され、
前記第2特性値は前記第2イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値及び前記第2イメージフレーム群に対する第2差値の平均値を基に取得され、
前記第1差値は同じイメージフレームに対する前記第1色チャネル値と前記第2色チャネル値の差値であり、前記第2差値は同じイメージフレームに対する前記第1色チャネル値と前記第3色チャネル値の差値である、請求項２１に記載の生体指数測定方法。
前記第1特性値は前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する第1差値の第1偏差値を基に取得され、
前記第2特性値は前記第2イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値の第2偏差値を基に取得され、
前記第1偏差値は前記第1イメージフレーム群に含まれる少なくとも一つのイメージフレーームに対する前記第1差値、及び前記第1イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値を基に計算され、
前記第2偏差値は前記第2イメージフレーム群に含まれる少なくとも少なくとも一つのイメージフレームに対する前記第1差値及び前記第2イメージフレーム群に対する前記第1差値の平均値を基に計算される、請求項２１に記載の生体指数測定方法。
非接触式により生体指数を取得して出力する生体指数出力方法であって、
第1イメージフレーム群及び前記第1イメージフレーム群と少なくとも一部がオーバーラップされる第2イメージフレーム群を含む複数個のイメージフレームを取得する段階と、
前記第1イメージフレーム群に基づいて前記生体指数を取得する段階と、
第1時点に前記生体指数を出力する段階と、
前記第2イメージフレーム群に基づいて第1生体指数を取得する段階と、
前記第1時点より遅れた第2時点に前記生体指数を出力する段階と、を含み、
前記第1時点に出力される前記生体指数は前記第1イメージフレーム群に基づいて取得された前記生体指数であり、
前記第2時点に出力される前記生体指数は、
前記第1生体指数と前記第1時点に出力された生体指数の差が基準値以下である場合、前記第1生体指数であり、
前記第1生体指数と前記第1時点に出力された生体指数の差が基準値を超える場合、前記第1時点に出力された生体指数から補正された生体指数である、生体指数出力方法。
前記補正された生体指数は、
前記第1生体指数が前記第1時点に出力された生体指数より大きい場合、前記第1時点に出力された生体指数に予め設定された値を合わせて補正した生体指数であり、
前記第1生体指数が前記第1時点に出力された生体指数より小さい場合、前記第1時点に出力された生体指数に予め設定された値を減らして補正した生体指数である、請求項２４に記載の生体指数出力方法。