KR101500710B1 - Blood sugar level estimating appratus - Google Patents

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이제훈
임해진
강석범
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강원대학교산학협력단
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Abstract

유산소 운동에 따라 감소되는 혈당치를 예측하는 방법, 이를 적용하여 운동량에 따라 감소되는 혈당치를 실시간으로 표시하는 혈당치 예측 장치 그리고 이를 구비하는 유산소 운동 기기가 개시된다.
혈당치 예측 방법은 운동량에 관련된 운동 데이터 및 운동전과 운동후의 혈당 측정치를 포함하는 운동 및 혈당 데이터를 수집하여 제1메모리에 저장하는 과정; 상기 제1메모리에 저장된 운동 및 혈당 데이터를 분석하여 혈당 구간별로 운동량에 따른 혈당 변화율을 예측하는 과정; 사용자의 운동 수행에 따른 운동 데이터를 추출하는 과정; 및 운동전 혈당 측정치와 운동 수행에 따라 추출된 운동 데이터 그리고 상기 혈당 구간별 혈당 변화율을 참조하여 운동량에 따른 예상 혈당치를 실시간으로 예측하는 과정을 포함한다.
Disclosed is a method for predicting a blood glucose level to be decreased in accordance with aerobic exercise, a blood glucose level prediction apparatus for displaying a blood glucose level which is decreased according to a momentum in real time, and an aerobic exercise apparatus having the same.
The method for predicting a blood glucose level includes the steps of collecting exercise data related to the exercise amount and exercise and blood glucose data including exercise blood glucose measurement values before and after exercise and storing the collected exercise and blood glucose data in a first memory; Analyzing the exercise and blood glucose data stored in the first memory to predict the blood glucose change rate according to the exercise amount for each blood glucose interval; Extracting motion data according to a motion of a user; And estimating the expected blood glucose level according to the exercise amount in real time by referring to the exercise blood glucose measurement value, the exercise data extracted according to the exercise performance, and the blood glucose change rate of each blood glucose interval.

Description

혈당치 예측 장치{Blood sugar level estimating appratus}Blood sugar level estimating appratus

본 발명은 혈당 표시 장치에 관한 것으로서, 특히 유산소 운동에 따라 감소되는 혈당치를 예측하는 방법, 이를 적용하여 운동량에 따라 감소되는 혈당치를 실시간으로 표시하는 혈당치 예측 장치 그리고 이를 구비하는 유산소 운동 기기에 관한 것이다.
The present invention relates to a blood glucose level display apparatus, and more particularly, to a blood glucose level prediction apparatus for predicting a blood glucose level to be decreased in accordance with aerobic exercise, a blood glucose level prediction apparatus for displaying a blood glucose level decreased in accordance with a exercise amount in real time, and an aerobic exercise apparatus having the same .

종래 런닝 머신과 사이클 머신 같은 유산소 운동 기기들은 사용자가 운동을 시작하면 운동에 따른 운동 거리, 운동시간, 운동 강도뿐만 아니라, 칼로리 소비량과 심박수와 같은 생체 정보를 제공한다. 그러나, 사용자별로 서로 다른 체중, 신장, 운동 강도 등을 고려하지 않고 단순히 유산소 운동기구 내의 모터 혹은 회전축에 엔코더를 장착하여 거리와 운동 종류에 따른 칼로리를 표시하기 때문에 칼로리 소비량과 같은 생체 정보의 경우 정확도가 보장되지 않는다.
BACKGROUND ART Aerobic exercise devices such as a running machine and a cycling machine in the past provide biometric information such as calorie consumption and heart rate as well as exercise distance, exercise time and exercise intensity when a user starts exercising. However, since the calorie according to distance and exercise type is displayed by simply installing an encoder in a motor or a rotary shaft in an aerobic exercise device without considering different weight, elongation, exercise intensity, etc. for each user, accuracy of biometric information such as calorie consumption Is not guaranteed.

또한, 혈당 측정 및 예측을 위해 다양한 종래 기술들이 있다. 혈당 측정 방법은 채혈을 통해 혈액을 추출한 후 이를 시험지에 떨어뜨려 혈당을 측정하는 침습형 혈당 측정 방식과 눈물과 같은 체액을 이용하거나 근적외선을 투과시켜 반사 혹은 투과된 빛의 양에 따라 혈당을 측정하는 비침습형 혈당 측정 방식이 사용된다. There are also various conventional techniques for measuring and predicting blood glucose. The blood glucose measurement method is a blood glucose measurement method in which blood is extracted from a blood sample by dropping it on a test paper and blood glucose is measured according to the amount of reflected or transmitted light by using body fluids such as tears or near infrared rays A noninvasive blood glucose measurement system is used.

종래 침습형 혈당 측정기를 이용하여 사용자가 혈당을 측정할 경우, 우선 사용자가 채혈침을 이용하여 혈액을 추출한 후, 혈당 측정기에 일회용 시험지를 꽂고, 시험지에 피를 떨어뜨려 혈당을 측정한다. When a user measures blood glucose using a conventional invasive blood glucose meter, the user first extracts blood using a blood sampling needle, inserts a disposable test paper into the blood glucose meter, and drops blood on the test paper to measure blood glucose.

혈당 측정기는 혈액이 흡수된 시험지에 빛을 쏘아 반사된 빛의 양을 분석하여 혈당을 측정하는 광도측정법과 시험지에 도포된 효소와 혈액간 반응에 따라 혈당 성분에 많고 적음에 따라 생성되는 전자의 양이 틀려지는 원리를 이용하여 시험지의 전도량을 측정하여 혈당을 측정하는 전기화학법이 주로 사용되고 있다. The blood glucose meter measures the amount of blood glucose by analyzing the amount of reflected light by emitting light to the test paper on which the blood is absorbed, and the amount of electrons generated by the amount of glucose component in the blood glucose component depending on the reaction between the enzyme and the blood An electrochemical method of measuring the glucose level by measuring the amount of test paper using the principle that is wrong is mainly used.

비침습형 혈당 측정 방법들은 눈물과 같은 채액을 통한 측정 방법과 근적외선을 피부에 투사하여 투과 혹은 반사된 파장의 스펙트럼을 분석하여 혈액속의 혈당량을 측정한다.
Non-invasive blood glucose measurement methods measure the amount of blood glucose in the blood by measuring the blood through the eyes such as tears and analyzing the spectrum of the transmitted or reflected wavelength by projecting near infrared rays on the skin.

한편, 환자의 다이어트, 약물치료 및 신체적 활동을 고려하고 환자의 혈당량 수준 추이에 관한 적응적 수학 모델을 공식화하여 환자에 대한 예측 혈당 수준값들을 제공하고, 환자 스스로 그가 받은 치료의 혈당 수준 추이에 대한 결과를 모니터링하고 예측할 수 있도록 환자에게 상기 수학 모델을 사용하여 예측값들을 보는 수단을 제공하는 종래 기술이 있다. On the other hand, an adaptive mathematical model regarding the patient's diet, medication, and physical activity is formulated and an adaptive mathematical model for the patient's blood glucose level trend is formulated to provide predicted blood glucose level values for the patient, There is a prior art that provides a means for the patient to look at predictions using the mathematical model so that the results can be monitored and predicted.

또한 사용자로부터 획득된 혈당 정보와 미리 저장된 복수의 혈당 정보들을 비교하여 혈당 변화 패턴의 유사도를 판단하고, 판단된 유사도에 따라 저장된 복수의 혈당 정보들로부터 적어도 하나 이상의 혈당 정보를 추출하고 이를 사용자에게 제공하는 종래 기술이 있다.
Also, it is possible to determine the similarity of the blood glucose change pattern by comparing the blood glucose information obtained from the user with a plurality of previously stored blood glucose information, extract at least one or more blood glucose information from the plurality of stored blood glucose information according to the determined similarity, And the like.

그러나 이러한 종래 기술들은 당뇨병과 같이 대사증후군을 앓고 있는 환자들이 운동 요법을 이용할 때 직접적으로 도움을 주지 못하고, 공복, 식전 및 식후, 운동 후의 혈당치를 측정하여 저장장치 혹은 휴대 정보 기기에 기록하거나, 단순한 예측치를 통해 혈당 패턴을 구할 뿐이기 때문에 실질적인 도움을 주지 못한다는 등의 단점을 갖는다.
However, these conventional techniques do not directly help the patients suffering from metabolic syndrome such as diabetes, when using exercise therapies, and can measure the blood glucose values after fasting, pre- and postmeal, and exercise and record them in a storage device or portable information device, It has a disadvantage that it does not provide any practical help because it only obtains the blood glucose pattern through the predicted value.

본 발명은 상기의 문제점들의 적어도 일부를 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 유산소 운동에 따른 혈당치의 변화를 실시간으로 예측할 수 있는 방법을 제공하는 것에 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve at least some of the above problems, and it is an object of the present invention to provide a method for predicting a change in blood glucose level according to aerobic exercise in real time.

본 발명의 다른 목적은 상기의 방법에 적합한 장치를 제공하는 것에 있다.It is another object of the present invention to provide an apparatus suitable for the above method.

본 발명의 또 다른 목적은 유산소 운동에 따라 감소되는 혈당에 대한 예상치를 실시간으로 산출하여 제시함으로써 사용자들이 목표 혈당값에 도달할 때까지 운동을 지속할 수 있게 하는 유산소 운동 장치를 제공하는 것에 있다.
It is still another object of the present invention to provide an aerobic exercise device that allows a user to continue exercising until a target blood glucose level is reached by calculating and estimating anticipated blood glucose levels that decrease with aerobic exercise in real time.

상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 혈당치 예측 방법은According to an aspect of the present invention,

운동량에 관련된 운동 데이터 및 운동전과 운동후의 혈당 측정치를 포함하는 운동 및 혈당 데이터를 수집하여 제1메모리에 저장하는 과정;Collecting exercise data relating to exercise amount and exercise and blood glucose data including exercise blood glucose measurement values before and after exercise and storing the collected exercise and blood glucose data in a first memory;

상기 제1메모리에 저장된 운동 및 혈당 데이터를 분석하여 혈당 구간별로 운동량에 따른 혈당 변화율을 예측하는 과정; Analyzing the exercise and blood glucose data stored in the first memory to predict the blood glucose change rate according to the exercise amount for each blood glucose interval;

사용자의 운동 수행에 따른 운동 데이터를 추출하는 과정; 및Extracting motion data according to a motion of a user; And

운동전 혈당 측정치와 운동 수행에 따라 추출된 운동 데이터 그리고 상기 혈당 구간별 혈당 변화율을 참조하여 운동량에 따른 예상 혈당치를 실시간으로 산출하는 과정;Calculating a predicted blood glucose level according to the exercise amount in real time with reference to a pre-exercise blood glucose measurement value, exercise data extracted according to exercise performance, and blood glucose change rate of each blood glucose interval;

을 포함하는 것을 특징으로 한다.And a control unit.

여기서, 상기 운동량에 따른 혈당 변화율 예측하는 과정은Here, the process of predicting the blood glucose change rate according to the exercise amount

수집된 운동 및 혈당 데이터에서 혈당 측정치의 분포 범위를 복수의 구간들로 분할하고, 각각의 운동 및 혈당 데이터들에 대하여 구간별 혈당 예측 변화율을 산출하고 그리고 각각의 운동 및 혈당 데이터들에 대하여 산출된 구간별 혈당 예측 변화율을 취합하여 구간별 혈당 변화율을 산출하는 것이 바람직하다.The distribution range of blood glucose measurement values is divided into a plurality of intervals in the collected exercise and blood glucose data, the rate of change in blood glucose predicted by each interval is calculated for each exercise and blood glucose data, It is preferable to calculate the change rate of blood glucose per section by collecting the rate of change in predicted blood glucose per section.

여기서, 운동전에 입력된 목표 혈당치와 예상 혈당치를 함께 표시하는 것이 바람직하다.Here, it is preferable to display the target blood glucose level and the expected blood glucose level that were input before the exercise together.

또한, 운동 종료후의 혈당 측정치를 입력받고, 상기 운동 수행중에 추출된 운동 데이터와 운동전의 혈당 측정치 그리고 운동후의 혈당 측정치를 포함하는 운동 및 혈당 데이터를 작성하여 상기 제1메모리에 추가하는 과정을 더 포함하는 것이 바람직하다.The method further includes the step of inputting the blood glucose measurement value after completion of the exercise and creating exercise and blood glucose data including the exercise data extracted during the exercise, the blood glucose measurement value before exercise, and the blood glucose measurement value after exercise, and adding the same to the first memory .

또한, 상기 제1메모리에 운동 및 혈당 데이터가 추가되면, 구간별 혈당 변화율을 재예측하는 과정을 더 포함하는 것이 바람직하다.
Preferably, the method further includes the step of re-predicting the blood glucose change rate of each section when the exercise and blood glucose data are added to the first memory.

상기의 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 혈당 예측 및 표시 장치는 According to another aspect of the present invention,

운동량에 관련된 운동 데이터 및 운동전과 운동후의 혈당 측정치를 가지는 운동 및 혈당 데이터를 저장하는 제1메모리;A first memory for storing exercise data related to exercise quantity and exercise and blood glucose data having exercise blood glucose measurement values before and after exercise;

상기 제1메모리에 저장된 상기 운동 및 혈당 데이터로부터 운동량에 따른 혈당 변화율을 예측하는 혈당 변화율 예측부; A blood glucose change rate predicting unit for predicting a blood glucose change rate according to a momentum from the exercise and blood glucose data stored in the first memory;

운동전의 혈당 측정치를 입력받는 입력부;An input unit for receiving blood glucose measurement values before exercise;

운동 수행에 따른 운동 데이터를 추출하는 파라미터 추출부; A parameter extracting unit for extracting motion data according to exercise;

상기 입력부를 통하여 입력된 운동 전의 혈당 측정치, 상기 파라미터 추출부에 의해 추출된 운동 데이터 그리고 상기 혈당 변화율 예측부에 의해 예측된 구간별 혈당 변화율을 참조하여 운동량에 따른 예상 혈당치를 산출하는 혈당 변화율 산출부; 및 A blood glucose change rate calculating unit for calculating an expected blood glucose level according to the exercise amount with reference to the blood glucose measurement value before exercise, the exercise data extracted by the parameter extracting unit, and the blood glucose change rate of each interval predicted by the blood glucose change rate predicting unit, ; And

상기 예상 혈당치를 표시하는 표시부; 를 포함하는 것이 바람직하다.
A display unit for displaying the expected blood glucose level; .

본 발명은 당뇨병과 같이 대사증후군을 앓고 있는 환자가 유산소 운동 기구 및 야외에서의 도보, 런닝, 수영 등을 하는 동안 운동 종류 및 운동 강도에 따라 실시간으로 혈당 변화량을 예측하고 이를 디스플레이하는 기능을 제공한다.The present invention provides a function of predicting and displaying a blood glucose change amount in real time according to exercise type and exercise intensity while a patient suffering from metabolic syndrome such as diabetes is walking, running, and swimming in an aerobic exercise device and outdoor .

이에 따라, 사용자가 목표 혈당치까지 운동을 지속적으로 수행할 수 있도록 할 수 있다. Accordingly, the user can continuously perform the exercise up to the target blood glucose level.

또한 예상 혈당치의 정확도를 높이기 위해 일정 기간 동안 운동 전후 채혈을 통한 측정치를 훈련 데이터 (training data)로 활용하고 이 훈련 기간이 종료된 후 이 결과를 통해 혈당 예측을 수행한다. In order to increase the accuracy of the expected blood glucose level, the blood glucose level is measured by using the blood glucose measurement data before and after the exercise for a certain period of time as training data.

또한 훈련 기간이 종료된 후에도 운동 후 채혈을 통해 혈당 측정치를 본 발명품에 입력함으로써, 훈련 데이터를 갱신할 수 있도록 하였다.
Further, even after the training period has ended, the training data can be updated by inputting blood glucose measurement values into the present invention through blood collection after exercise.

도 1은 본 발명에 따른 혈당 예측 장지의 구성을 도시한다.
도 2는 도 1에 도시된 혈당 예측 장치의 동작을 도시한다.
도 3은 도 1에 도시된 혈당 변화율 예측부의 연산 과정을 도식적으로 도시한다.
도 4는 도 1에 도시된 장치에 있어서 제1메모리부에 저장되는 사용자 정보 필드 및 운동 일지 필드에 저장되는 데이터의 포맷을 도시한다.
도 5는 도 1에 도시된 메모리부에 저장되는 데이터의 포맷을 도시한다.
도 6은 도 1에 도시된 파라미터 추출부의 실시예를 도시한다.
도 7은 도 1에 도시된 제3메모리부에 저장되는 데이터의 포맷을 도시한다.
1 shows a configuration of a blood glucose prediction apparatus according to the present invention.
Fig. 2 shows the operation of the blood glucose prediction apparatus shown in Fig.
FIG. 3 schematically shows the calculation process of the blood glucose change rate predicting unit shown in FIG.
FIG. 4 shows a format of data stored in a user information field and a motion log field stored in the first memory unit in the apparatus shown in FIG.
FIG. 5 shows the format of data stored in the memory unit shown in FIG.
Fig. 6 shows an embodiment of the parameter extracting unit shown in Fig.
FIG. 7 shows a format of data stored in the third memory unit shown in FIG.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 구성 및 동작을 상세히 설명하기로 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명에 따른 혈당 예측 방법은 운동량 및 운동 전후의 혈당 측정치를 참조하여 운동량에 따라 감소되는 혈당에 대한 예상치를 제공한다.The method of predicting blood glucose according to the present invention provides an estimate of blood glucose that is decreased according to the amount of exercise with reference to the exercise amount and blood glucose measurement values before and after exercise.

구체적으로, Specifically,

도 1은 본 발명에 따른 혈당 예측 장지의 구성을 도시한다.1 shows a configuration of a blood glucose prediction apparatus according to the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 혈당 예측 및 표시 장치(100)는 입력부(10), 제어부(20), 표시부(30), 파라미터 추출부(40), 혈당 예측부(50) 그리고 메모리부(60)를 포함한다.1, a blood glucose prediction and display apparatus 100 according to the present invention includes an input unit 10, a control unit 20, a display unit 30, a parameter extraction unit 40, a blood glucose predicting unit 50, (60).

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입력부(10)는 사용자 식별을 위해 사용자별로 이름, 성별, 나이, 체중, 신장, 목표 혈당과 실시한 운동의 종류, 운동 전 혈당과 운동 후 혈당, 그리고 제어 신호를 입력한다. The input unit 10 inputs a name, a sex, an age, a weight, an elongation, a target blood glucose level and a type of exercise performed, a pre-exercise blood glucose level, a post-exercise blood glucose level, and a control signal.

메모리부(60)는 제1메모리(24), 제2메모리(25) 그리고 제3메모리(26)를 포함한다. 제1메모리(25)는 파라미터 및 운동전/후의 혈당 측정치를 가지는 운동 및 혈당 데이터를 저장한다. 운동 및 혈당 데이터는 훈련 데이터 및 적응 데이터로 구분된다. .The memory unit 60 includes a first memory 24, a second memory 25, and a third memory 26. The first memory 25 stores exercise and blood glucose data having parameters and blood glucose measurements before / after exercise. Exercise and blood glucose data are divided into training data and adaptive data. .

본 발명에 있어서 훈련 데이터는 운동량에 관련된 파라미터와 운동전 및 운동후의 혈당 측정치를 가지는 운동 및 혈당 데이터의 일종으로서, 특히 일정 기간 동안 수집되어 입력부(10)를 통해 입력되는 것을 말한다. In the present invention, training data is a kind of exercise and blood glucose data having parameters related to the exercise amount and blood glucose values before and after exercise, and is collected during a certain period of time and input through the input unit 10.

한편, 본 발명에 있어서의 적응 데이터는 운동량에 관련된 파라미터와 운동전 및 운동후의 혈당 측정치를 가지는 운동 및 혈당 데이터의 일종으로서, 특히 운동 수행시 파라미터 추출부(40)에 의해 추출된 파라미터와 입력부(10)에 의해 입력되는 운동전 및 운동후의 혈당측정치를 가지는 것을 말한다.
Meanwhile, the adaptive data in the present invention is a kind of exercise and blood glucose data having a parameter related to the amount of exercise and a blood glucose measurement value before and after the exercise. Particularly, the adaptive data according to the present invention includes a parameter extracted by the parameter extracting unit 40, 10) that have blood glucose measurements before and after exercise.

혈당 예측부(50)는 혈당 변화율 예측부(52)와 혈당 변화율 계산부(54)를 포함한다. 혈당 변화율 예측부(52)는 사용자가 입력한 운동 및 혈당 데이터를 기반으로 혈당 구간별 혈당 변화율을 예측한다. 사용자가 입력한 운동 및 혈당 데이터는 훈련 데이터로서 제1메모리부(62)에 저장된다. 혈당 변화율 예측부(52)는 제1메모리(62)에 저장된 훈련 데이터를 참조하여 혈당 구간별 혈당 변화율을 예측한다. The blood sugar predicting unit 50 includes a blood glucose change rate predicting unit 52 and a blood glucose change rate calculating unit 54. [ The blood glucose change rate predicting unit 52 predicts a blood glucose change rate of each blood glucose interval based on the exercise and blood glucose data input by the user. The exercise and blood glucose data input by the user are stored in the first memory unit 62 as training data. The blood glucose change rate predicting unit 52 predicts a blood glucose change rate of each blood glucose interval by referring to the training data stored in the first memory 62.

혈당 변화율 예측부(52)는 제1메모리부(52)에 저장된 훈련 데이터를 참조하여 운동량에 따른 혈당 변화율을 예측한다. 구체적으로, 운동 전 그리고 운동 후 혈당의 최대치와 최소치를 동일한 크기(구간 크기)를 가지는 여러 개의 혈당 구간들로 나눈 후, 운동 종류와 운동 거리에 따라 혈당구간별로 혈당 변화량을 예측한다.The blood glucose change rate predicting unit 52 predicts the blood glucose change rate according to the exercise amount with reference to the training data stored in the first memory unit 52. Specifically, the maximum and minimum values of pre-exercise and post-exercise blood glucose levels are divided into several blood glucose intervals having the same size (interval size), and the amount of blood glucose change is predicted according to the exercise type and exercise distance.

제2메모리부(54)는 혈당 변화율 예측부(52)에서 운동 종류 및 운동 강도에 따라 예측된 혈당 구간별 혈당 변화율을 저장한다. 제2메모리(54)에는 운동 종류에 따른 혈당 구간별 혈당 변화율이 저장된다.The second memory unit 54 stores the predicted blood glucose change rate per blood glucose range according to the exercise type and the exercise intensity in the blood glucose change rate predicting unit 52. In the second memory 54, the rate of change in blood glucose per blood glucose interval according to the type of exercise is stored.

파라미터 추출부(40)는 사용자가 수행 중인 운동의 종류(운동종류), 운동 시간, 운동 거리, 운동 강도(=운동거리/운동시간) 등 운동과 혈당간 관계를 예측하는 데 사용되는 파라미터들을 추출한다. The parameter extracting unit 40 extracts parameters used for predicting the relationship between exercise and blood sugar such as the kind of exercise (kind of exercise), exercise time, exercise distance, exercise intensity (= exercise distance / exercise time) do.

혈당 변화율 계산부(54)는 혈당 변화율 예측부(52)에 저장된 혈당 구간별 혈당 변화율과 상기 파라미터 추출부(22)로부터 추출된 파라미터에 근거하여 실시간으로 운동량에 따른 예상 혈당치를 계산한다.The blood glucose change rate calculation unit 54 calculates an expected blood glucose level according to the exercise amount in real time based on the blood glucose change rate per blood glucose interval stored in the blood glucose change rate predicting unit 52 and the parameters extracted from the parameter extracting unit 22.

표시부(30)는 혈당 변화율 계산부(28)로부터 계산된 예상 혈당치를 표시한다. 표시부(30)는 7세그먼트 디스플레이, LCD 등으로 구현된다.The display unit 30 displays the estimated blood glucose level calculated from the blood glucose change rate calculator 28. [ The display unit 30 is implemented by a 7-segment display, an LCD, or the like.

제3메모리부(66)는 운동 일자와 운동 종류, 운동거리, 운동 강도, 운동 전 혈당과 예측된 운동후 혈당을 저장한다.
The third memory unit 66 stores the exercise date and type of exercise, exercise distance, exercise intensity, pre-exercise blood glucose and predicted post-exercise blood glucose.

도 2는 도 1에 도시된 혈당 예측 장치의 동작을 도시한다.Fig. 2 shows the operation of the blood glucose prediction apparatus shown in Fig.

먼저, 입력부(10)를 통해 사용자 이름, 성별, 나이, 체중, 신장 그리고 목표 혈당 등의 사용자 정보를 입력하며 이는 제1메모리부(62)의 사용자정보 필드에 저장된다. (s202)First, the user information such as the user name, sex, age, weight, height, and target blood sugar is inputted through the input unit 10 and stored in the user information field of the first memory unit 62. (s202)

일정 기간 동안 채혈기구 및 자가혈당기를 이용하여 운동전 혈당과 운동후 혈당을 측정하고, 파라미터와 더불어 훈련 데이터로서 입력부(10)를 통해 입력한다. (s204)The pre-exercise blood glucose level and the post-exercise blood glucose level are measured using a blood collection device and an autologous blood glucose level for a predetermined period of time, and are input through the input unit 10 as training data together with the parameters. (s204)

구체적으로, 운동을 수행할 때마다 운동 종류, 운동 시간, 운동 거리, 운동 강도 등의 운동 데이터(파라미터)와 혈당 측정기를 이용하여 측정된 운동전 혈당 측정치 및 운동후 혈당 측정치(혈당 데이터)를 포함하는 훈련 데이터를 입력부(10)를 통해 입력하며, 이 훈련 데이터들은 제1메모리부(62)의 운동일지필드에 데이터베이스형태로 저장된다. 여기서, 운동 데이터는 운동에 관련된 데이터를 의미하며, 파라미터는 이러한 운동 데이터 중에서 혈당 변화에 영향을 줄 수 있는 것들의 집합을 말한다.Specifically, each time the exercise is performed, exercise data (parameters) such as exercise type, exercise time, exercise distance, exercise intensity, and pre-exercise blood glucose measurement values measured using a blood glucose meter and post-exercise blood glucose measurement values And the training data is stored in a database in the exercise journal field of the first memory unit 62. [ Here, the exercise data refers to data related to exercise, and the parameter refers to a set of things that can affect blood glucose change among the exercise data.

제1메모리(62)내의 운동일지필드에 저장된 훈련 데이터를 이용하여, 혈당 변화율 예측부(52)가 운동 종류 및 운동 강도에 따른 혈당 변화율을 예측한다.(s206) Using the training data stored in the exercise journal field in the first memory 62, the blood glucose change rate predicting unit 52 predicts the blood glucose change rate depending on the exercise type and the exercise intensity (s206)

혈당 변화율 예측부(52)의 동작은 혈당 변화율 산출 모드와 업데이트 모드로 구분될 수 있다. 혈당 변화율 산출 모드에서 혈당 변화율 예측부(52)는 제1메모리(62)에 저장된 운동 및 혈당 데이터를 기반으로 혈당 구간별 혈당 변화율을 산출하고 그 결과를 제2메모리(64)에 저장한다.The operation of the blood glucose change rate predicting unit 52 may be divided into a blood glucose change rate calculating mode and an update mode. In the blood glucose change rate calculation mode, the blood glucose change rate predicting unit 52 calculates the blood glucose change rate of each blood glucose range based on the exercise and blood glucose data stored in the first memory 62 and stores the result in the second memory 64.

한편, 업데이트 모드에서는 혈당 변화율 예측부(52)는 파라미터 산출부(40)에서 얻어지는 파라미터 및 운동전 혈당측정치와 운동후 혈당 측정치를 반영하여 제2메모리(64)에 저장된 혈당 구간별 혈당 변화율을 갱신한다.On the other hand, in the update mode, the blood glucose change rate predicting unit 52 updates the blood glucose change rate per blood glucose interval stored in the second memory 64 by reflecting the parameter obtained by the parameter calculating unit 40, the pre-exercise blood glucose measurement value and the post- do.

혈당 변화율 산출 모드에서의 혈당 변화율 예측부(52)의 동작은 다음과 같이 수행된다.The operation of the blood glucose change rate predicting unit 52 in the blood glucose change rate calculating mode is performed as follows.

먼저, 제1메모리(62)에는 N개의 훈련 데이터(H1~Hn)이 저장되어 있다고 가정한다.First, it is assumed that N pieces of training data (H1 to Hn) are stored in the first memory 62.

도 3은 도 1에 도시된 혈당 변화율 예측부의 연산 과정을 도식적으로 도시한다.FIG. 3 schematically shows the calculation process of the blood glucose change rate predicting unit shown in FIG.

도 3을 참조하면, 혈당 변화율 예측부(52)는 제1메모리부(62)에 저장된 훈련 데이터들 각각에 대하여 혈당 예측 구간별 혈당 예측 변화율을 구하고, 구해진 혈당 예측 구간별 혈당 예측 변화율들을 참조하여 혈당 구간별 혈당 변화율을 예측한다. Referring to FIG. 3, the blood glucose change rate predicting unit 52 obtains the blood glucose predictive change rate of each blood glucose prediction interval for each of the training data stored in the first memory unit 62, and refers to the obtained blood glucose predictive rate of change Predict blood glucose change rate by blood glucose interval.

삭제delete

훈련데이터별로 혈당 예측 구간별 혈당 예측 변화율을 산출함에 있어서, 혈당 변화율 예측부(52)는 제1메모리부(62)의 운동일지필드에 저장된 훈련데이터들의 운동 전후의 혈당 측정치를 토대로 동일한 폭을 갖는 여러 개의 구간(혈당 구간)을 설정한다. The blood glucose change rate predicting unit 52 calculates the blood glucose change predicted by the blood glucose level predictor 52 based on the blood glucose measurement values before and after the exercise of the training data stored in the exercise journal field of the first memory unit 62 Set up multiple intervals (blood glucose intervals).

인체의 혈당량에 따라 같은 양의 혈당값을 내리기 위한 운동 강도가 서로 다르다. 즉, 혈당량이 높을 때는 적은 운동량만으로도 빠르게 혈당치가 내려가며, 혈당량이 낮은 경우 동일한 정도로 내리기 위해 보다 많은 운동량이 필요하다. 본 발명에서는 이를 보정하기 위한 용도로 혈당 예측 구간별 혈당 변화율이라는 개념을 사용한다. There are different intensity of exercise to lower the blood sugar value according to the amount of blood sugar in the human body. That is, when the blood glucose level is high, the blood glucose level is rapidly lowered by only a small exercise amount, and when the blood glucose level is low, more exercise amount is required to be lowered to the same level. In the present invention, the concept of the rate of change in blood glucose per a blood glucose prediction interval is used as an application for correcting the blood glucose.

훈련 데이터에 포함된 혈당 측정치의 분포 범위에서 최대치와 최저치들 사이에 N개의 혈당 예측 구간을 설정한다. 각 혈당 예측 구간의 크기는 (최대혈당 측정치-최소 혈당 측정치)/N(여기서, N은 1 이상의 정수)이 된다. N blood glucose prediction intervals are set between the maximum value and the minimum value in the distribution range of the blood glucose measurement included in the training data. The size of each blood glucose prediction interval is (maximum blood glucose measurement - minimum blood glucose measurement) / N (where N is an integer of 1 or more).

예를 들면, 훈련 데이터의 최대 혈당 측정치가 300이고 최소 혈당 측정치가 81이며, 28개의 혈당 예측 구간으로 나눌 경우 300~291, 290~281, ..., 90~81의 혈당 구간 크기가 10으로 동일한 28개의 혈당 예측 구간이 설정된다.For example, if the maximum blood glucose measurement value of the training data is 300 and the minimum blood glucose measurement value is 81, and the blood glucose range is 300 ~ 291, 290 ~ 281, ..., The same 28 blood glucose prediction intervals are set.

각 혈당 예측 구간별로 운동 종류, 운동 거리, 운동 강도에 따라 혈당 변화량을 따로 따로 예측한다. The amount of blood sugar change is predicted separately according to exercise type, exercise distance and exercise intensity for each blood glucose prediction region.

각 훈련데이터에 대하여 혈당 예측 구간별 혈당 예측 변화율을 예측하기 위해, 먼저 식(1)과 같이 운동 거리를 혈당 예측 구간별로 구분하여 계산한다. 전체 운동 시간 동안 동일한 속도로 운동을 수행하였을 경우, 혈당 예측 구간별 운동 거리는 총운동거리를 포함된 혈당 예측 구간의 수로 나눈 값이 된다. In order to predict the rate of change of the predicted blood glucose level for each training data for each training data, the exercise distance is firstly divided by the predicted blood glucose level as shown in equation (1). When the exercise is performed at the same speed during the whole exercise time, the exercise distance by the blood sugar prediction interval is a value divided by the number of the blood glucose prediction intervals including the total exercise distance.

Figure 112012052873103-pat00003
- - - (1)
Figure 112012052873103-pat00003
- - - (One)

다음으로, 혈당 예측 구간별 혈당 변화량을 식 (2)와 같이 구한다. Next, the amount of change in blood glucose per predicted blood glucose level is obtained as shown in equation (2).

Figure 112012052873103-pat00004
- - -(2)
Figure 112012052873103-pat00004
- - -(2)

따라서, 혈당 예측 구간별 혈당 예측 변화율은, 식 (3)에 의해 보여지는 바와 같이, 혈당 예측 구간별 혈당 변화율과 혈당 예측 구간별 운동거리를 나눔에 의해 구할 수 있다.Therefore, the blood glucose predictive change rate by the blood glucose prediction interval can be obtained by dividing the blood glucose change rate by the blood glucose prediction interval and the exercise distance by the blood glucose prediction interval, as shown in equation (3).

Figure 112012052873103-pat00005
- - -(3)
Figure 112012052873103-pat00005
- - - (3)

예를 들어, n번째 훈련데이터에서 운동전후 혈당 측정치가 각각 300, 251이고 총 운동 거리와 운동 강도가 각각 2.5Km, 6Km/h인 경우, 300~291, 290~281, 280~271, 270~261, 260~251인 5개의 혈당 예측 구간에 혈당 예측 구간별 운동 거리는 2.5Km를 5개의 구간으로 나눈 0.5Km로 구해지며, 혈당 예측 구간별 혈당 변화율은 (300-251)/5=10이 된다.For example, in the nth training data, the blood glucose values before and after exercise were 300 and 251, respectively, and when the total exercise distance and exercise intensity were 2.5 Km and 6 Km / h respectively, 300 to 291, 290 to 281, 280 to 271, 261 and 260 ~ 251, the exercise distance of each blood glucose prediction interval is obtained as 0.5 Km divided by 5 intervals of 2.5 Km, and the blood glucose change rate by the blood glucose prediction interval is (300-251) / 5 = 10 .

n번째 훈련데이터에서 각 혈당 예측 구간별 혈당 예측 변화율은 10/0.5Km=20이 되며 이는 혈당을 1만큼 떨어뜨리기 위해 1/20Km 즉 50m 운동 거리가 필요함을 의한다. 운동 강도 6Km/h는 동일하기 때문에 300~251 구간에 모두 동일하게 계산된다. 이와 같은 과정을 반복하여 혈당 구간별 혈당 변화량을 산출한다.In the nth training data, the rate of change of predicted blood glucose per each blood glucose predicted interval is 10 / 0.5Km = 20, which means that 1 / 20Km or 50m of exercise distance is required to decrease blood glucose by 1. Since the exercise intensity is equal to 6 Km / h, it is calculated equally in all the 300 to 251 sections. This process is repeated to calculate the amount of change in blood glucose per blood glucose interval.

다음으로, 혈당 변화율 예측부(21)는 구간별로 식(4)와 같은 평균 산출법 혹은 식(5)와 같은 최근 데이터에 가중치를 부여하는 수식을 이용하여 혈당 구간별 평균 혈당 변화율을 산출한다. Next, the blood sugar change rate predicting unit 21 calculates an average blood glucose change rate per blood glucose interval using an average calculation method as shown in equation (4) or a formula for giving weight to recent data such as equation (5).

Figure 112012052873103-pat00006
Figure 112012052873103-pat00006

- - - (4)- - - (4)

Figure 112012052873103-pat00007
Figure 112012052873103-pat00007

- - - (5)- - - (5)

식 (4)와 식 (5)에 있어서, n은 혈당 예측 구간별로 유효 데이터의 수를 나타낸다. 식 (5)의 경우 αi는 가중치 적용률을 의미하며, 총합은 1이 된다. 가중치 적용률 αi는 최신의 훈련 데이터일수록 높게 설정될 수 있다. 식(4) 혹은 식(5)뿐만 아니라 다양한 적응형 확률 모델을 사용하여 구간별 평균 혈당 변화율을 예측할 수 있다.In Equation (4) and Equation (5), n represents the number of valid data for each blood glucose prediction interval. In the case of equation (5), α i means the weighting rate, and the sum is 1. The weighting rate α i can be set higher for the latest training data. In addition to equation (4) or equation (5), various adaptive probability models can be used to predict the mean blood glucose change rate by interval.

혈당 변화율 예측부(52)의 연산 결과로서 얻어지는 구간별 평균 혈당 변화율은 제2메모리부(64)에 저장된다. The average blood glucose change rate per section obtained as the calculation result of the blood glucose change rate predicting unit 52 is stored in the second memory unit 64. [

다시 도 2를 참조하면, 운동전의 혈당치를 측정하여 입력부(10)을 통해 입력한다.(s208)Referring again to FIG. 2, the blood glucose level before exercise is measured and inputted through the input unit 10. (s208)

혈당 변화율 계산부(54)는 제2메모리부(64)에 저장된 구간별 평균 혈당 변화율 및 운동 거리에 따른 혈당 감소율을 계산한다. 혈당 변화율 계산부(52)는 제2메모리부(64)에 저장된 구간별 평균 혈당 변화율 중에서 입력부(10)를 통해 입력되는 운동 개시전 입력된 혈당 측정치가 위치하는 혈당 예측 구간부터 시작하여 운동 종류, 운동 거리, 운동 강도 등의 파라미터에 따른 혈당 감소율을 계산한다.(s210) The blood glucose change rate calculation unit 54 calculates the blood glucose decrease rate according to the average blood glucose change rate and the exercise distance according to the interval stored in the second memory unit 64. The blood glucose change rate calculator 52 calculates the blood glucose change rate from the average blood glucose change rate per section stored in the second memory unit 64, starting from the blood glucose predicted interval, Distance, intensity of exercise, etc. (s210).

혈당 예측 구간별로 혈당 1을 떨어뜨리는데 필요한 운동 거리를 나타내는 구간별 평균 혈당 변화율이 제2메모리부(64)에 저장되어 있으므로, 운동을 계속하면서 파라미터 추출부(40)에서 전송하는 실시간 운동 거리를 참조하여 운동에 의해 감소되는 혈당치를 예측할 수 있다. 파라미터 추출부(40)를 통하여 추출된 운동거리가 혈당 1을 떨어뜨리는데 필요한 운동 거리가 넘으면 표시부(20)를 통하여 예상 혈당치를 1만큼 감소시킨 수치를 표시한다. (s212~s218)Since the average blood glucose change rate per interval, which represents the exercise distance required for dropping blood sugar 1 by the blood sugar prediction interval, is stored in the second memory unit 64, the real time exercise distance transmitted from the parameter extraction unit 40 It is possible to predict a blood glucose level to be reduced by exercise. If the exercise distance extracted through the parameter extracting unit 40 exceeds the exercise distance required for dropping the blood glucose level 1, a value obtained by decreasing the expected blood glucose level by one is displayed through the display unit 20. (s212 to s218)

이와 같은 방식으로 운동이 지속되는 동안 혈당 예측 구간내에서 운동 거리에 따른 예상 혈당치를 계산하고, 만일 예상 혈당치가 소속되는 구간이 하위 혈당 예측 구간으로 변경되면, 변경된 혈당 예측 구간에서의 혈당 1을 떨어뜨리는데 필요한 운동 거리를 기준하여 예상 혈당치를 계속 계산한다. In this way, the expected blood glucose level according to the exercise distance is calculated in the blood glucose prediction interval while the exercise is continued. If the interval to which the expected blood glucose level belongs is changed to the lower blood glucose prediction interval, the blood glucose level 1 in the changed blood glucose prediction interval is decreased Continue to calculate the expected blood glucose level based on the exercise distance required to lift.

표시부(10)는 혈당 변화율 계산부(54)로부터 실시간으로 계산된 운동 거리에 따른 예상 혈당치를 화면에 표시하는 동작을 수행한다.The display unit 10 displays an expected blood glucose level corresponding to the exercise distance calculated in real time from the blood glucose change rate calculator 54 on the screen.

운동이 종료되면, 제3메모리부(66)는 운동 일자와 운동 종류, 운동 강도, 운동 전 혈당과 예측된 운동후 혈당을 저장한다. (s220 ~s222)When the exercise is completed, the third memory unit 66 stores the exercise date and exercise type, exercise intensity, pre-exercise blood glucose level and predicted exercise blood glucose level. (s220 to s222)

운동이 종료된 후 채혈을 통해 혈당을 측정하고, 측정된 혈당치를 입력부(10)를 통해 입력하면, 제1메모리부(62)의 운동일지필드에 해당 내역이 추가된다.(s224)After the exercise is completed, blood glucose is measured through blood collection, and the measured blood glucose level is inputted through the input unit 10, and the corresponding details are added to the exercise journal field of the first memory unit 62 (s224)

제1메모리부(62)의 운동일지필드에 새로운 파라미터 및 운동 데이터가 추가되면, 혈당 변화율 예측부(52)가 업데이트 모드로 동작한다.When new parameters and exercise data are added to the exercise journal field of the first memory unit 62, the blood glucose change rate predicting unit 52 operates in the update mode.

업데이트 모드에서, 혈당 변화율 예측부(52)는 제1메모리(62)에 저장되어있던 기존의 운동 및 혈당 데이터들과 제3메모리(66)에 저장된 파라미터 및 혈당 데이터를 대상으로 혈당 구간별 평균 혈당 변화율을 새로 계산하고 그 결과로 제2메모리부(64)에 저장된 혈당 구간별 평균 혈당 변화율을 갱신한다.In the update mode, the blood glucose change rate predicting unit 52 predicts blood glucose level per unit blood glucose level from the existing exercise and blood glucose data stored in the first memory 62 and the parameters and blood glucose data stored in the third memory 66, And the average blood glucose change rate per blood glucose interval stored in the second memory unit 64 is updated as a result.

이러한 업데이트 모드는 운동 효과에 의해 개선되는 바를 반영하는 것 이외에도 혈당 예측 성능을 파라미터 추출부(40)의 특성과 정합시키기 위해서도 필요하다.This update mode is also necessary for matching the blood glucose prediction performance with the characteristic of the parameter extracting unit 40 in addition to reflecting the improvement by the exercise effect.

즉, 훈련 기간에 입력되는 훈련 데이터는 본 발명에 따른 혈당 예측 및 표시 장치에 구비된 파라미터 추출부(40)에 의해 추출된 파라미터를 반영하고 있지 않을 수 있다. 예를 들어, 개인의 경험 혹은 다른 측정기기들을 사용하여 추출된 파라미터를 반영한 것일 수 있다.That is, the training data input during the training period may not reflect the parameters extracted by the parameter extracting unit 40 provided in the blood glucose prediction and display apparatus according to the present invention. For example, it may reflect personal experience or parameters extracted using other measuring instruments.

따라서 제1메모리(62)에 저장되는 파라미터 및 운동 데이터에 파라미터 추출부(40)에 의해 추출된 파라미터를 반영하고 이를 바탕으로 혈당 구간별 혈당 변화율을 갱신하도록 함으로써 이러한 부정합을 해소하게 된다.
Accordingly, the parameter extracted by the parameter extracting unit 40 is reflected in the parameter and the exercise data stored in the first memory 62, and the blood glucose change rate of each blood glucose interval is updated based on the parameter, thereby eliminating the inconsistency.

도 4는 도 1에 도시된 장치에 있어서 제1메모리부에 저장되는 사용자 정보 필드 및 운동 일지 필드에 저장되는 데이터의 포맷을 도시한다. FIG. 4 shows a format of data stored in a user information field and a motion log field stored in the first memory unit in the apparatus shown in FIG.

도 4를 참조하면, 입력부(10)는 사용자 이름, 성별, 신장, 체중, 그리고 목표 혈당을 포함한 사용자 정보와 운동 전 혈당 측정치와 운동 후 혈당 측정치 그리고 각종 제어 입력을 받아들이는 장치이다. 제어 입력은 훈련 데이터의 입력 여부, 업데이트 모드의 개시 여부, 운동 이력 모니터링 여부 등을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 4, the input unit 10 receives user information including a user name, sex, height, weight, and target blood sugar, pre-exercise blood glucose measurement, post-exercise blood glucose measurement, and various control inputs. The control input may include whether to input training data, whether to start the update mode, whether to monitor the exercise history, and the like.

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입력부(10)는 키보드(미도시)를 통해 직접 데이터를 직접 입력받아 시리얼 인터페이스를 통해 데이터를 전송하고, 전송된 데이터는 제1메모리부(62)의 사용자 정보 필드에 저장된다. The input unit 10 receives data directly through a keyboard (not shown) and transmits the data through the serial interface. The transmitted data is stored in the user information field of the first memory unit 62.

또한 운동중 혈당 예측을 위해 사용되는 훈련데이터 혹은 운동 수행후 발생되는 적용 데이터는 제1메모리부(62)의 운동일지필드에 저장된다.
Also, the training data used for predicting the blood glucose during exercise or the application data generated after the exercise is stored in the exercise log field of the first memory unit 62.

도 5는 도 1에 도시된 메모리부에 저장되는 데이터의 포맷을 도시한다.FIG. 5 shows the format of data stored in the memory unit shown in FIG.

도 5를 참조하면, 혈당 변화율 예측부(52)는 구간 생성부(52a)와 구간별 변화율 예측부(52b)를 포함한다. 구간 생성부(52a)에서는 입력된 운동 전후의 혈당 측정치를 기준으로 혈당 측정치의 분포 범위를 동일한 크기를 갖는 N개의 구간으로 나눈다. 그리고 구간별 변화율 예측부(52b)는 구간별 평균 혈당 변화율 함수 혹은 구간별 적응형 혈당 변화율 함수를 사용하여 각 구간별로 혈당 1을 떨어뜨리기 위해 필요한 운동 거리의 함수를 구하고 이를 제2메모리부(64)에 도 5에 도시된 바와 같이 운동 종류, 운동 구간에 따라 저장한다.
Referring to FIG. 5, the blood glucose change rate predicting unit 52 includes an interval generating unit 52a and an interval-based rate-of-change predicting unit 52b. The interval generation unit 52a divides the distribution range of the blood glucose measurement value into N sections having the same size based on the blood glucose measurement values before and after the inputted exercise. The interval-based predictive rate-of-change predicting unit 52b obtains a function of the exercise distance required to drop the blood glucose level 1 for each interval using the average blood glucose change rate function for each interval or the adaptive blood glucose change rate function for each interval, As shown in FIG. 5, according to the type of exercise and the exercise period.

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도 6은 도 1에 도시된 파라미터 추출부의 실시예를 도시한다.Fig. 6 shows an embodiment of the parameter extracting unit shown in Fig.

본 발명은 런닝머신, 사이클머신과 같은 실내에서의 유산소 운동기구뿐만 아니라, 도보, 런닝, 수영 등과 같은 야외에서의 유산소 운도에 적용할 수 있다. The present invention can be applied not only to aerobic exercise equipment in the room such as a running machine and a cycling machine but also to outdoor aerobic exercise such as walking, running, and swimming.

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이를 위해 파라미터 추출부(40)는 실내 유산소 운동기구를 이용한 운동시 운동 시간, 운동 거리, 운동 강도 등을 실시간으로 측정하기 위해 타이머(42)와, 패달과 같은 회전축 혹은 모터의 회전축에 엔코더(44)와 포토센서(46)를 도 6에 도시된 바와 같이 장착하였다. 운동속도계산부(48)는 타이머(42)에 의한 운동 시간과 포토센서(44)에 의한 운동 거리를 입력하여 운동 속도를 계산한다. 운동시간, 운동거리, 운동강도(운동거리/운동시간)는 무선 혹은 유선 인터페이스를 통해 혈당 변화율 계산부(54)로 제공된다.
To this end, the parameter extracting unit 40 includes a timer 42 for measuring the exercise time, exercise distance, and exercise intensity during exercise using the indoor aerobic exercise machine, a timer 42 and a rotary shaft such as a pedal or an encoder 44 And the photosensor 46 were mounted as shown in Fig. The moving speed meter 48 receives the moving time by the timer 42 and the moving distance by the photosensor 44 to calculate the moving speed. The exercise time, the exercise distance, and the exercise intensity (exercise distance / exercise time) are provided to the blood glucose change rate calculation unit 54 via a wireless or wired interface.

또한 야외에서의 운동시 운동 시간, 운동 거리, 운동 강도 등을 실시간으로 측정하기 위해 GPS(74) 혹은 휴대전화기의 기지국거리를 이용한 위치 수신을 이용하여 거리를 측정하는 기지국 위치 추적기(76)을 사용하여 운동 거리를 측정하고 타이머(72) 및 운동속도계산부(78)에 의해 운동 시간을 측정하여 운동 속도를 수식으로 계산하였고 무선 혹은 유선 인터페이스를 통해 혈당 변화율 계산부(54)로 전송하도록 하였다.
In order to measure exercise time, exercise distance, and exercise intensity in the outdoors, GPS (74) or a base station location tracker (76) for measuring the distance by using the base station distance of the mobile phone is used The exercise distance is measured and the exercise time is measured by the timer 72 and the exercise speed meter 78 to calculate the exercise speed as an equation and transmitted to the blood glucose change rate calculator 54 via the wireless or wired interface.

도 7은 도 1에 도시된 제3메모리부에 저장되는 데이터의 포맷을 도시한다. FIG. 7 shows a format of data stored in the third memory unit shown in FIG.

혈당변화율 계산부(54)는 우선 입력부(10)를 통해 운동전 혈당 측정치를 입력받는다. 그 후, 제2메모리(64)에 저장된 운동 종류별로 구간에 따른 혈당 감소율과 파라미터 추출부(40)에서 전송되는 운동 거리에 따라 실시간으로 운동 거리에 따른 혈당 감소율을 계산한다. 또한 상기 혈당 감소율은 표시부로 전송되어 실시간으로 운동에 따른 예상 혈당치를 외부 디스플레이를 통해 그 값을 표시한다. The blood sugar change rate calculation unit 54 receives the pre-exercise blood glucose measurement value through the input unit 10 first. Thereafter, the blood glucose reduction rate according to the exercise distance in real time is calculated according to the blood glucose reduction rate according to the exercise type stored in the second memory 64 and the exercise distance transmitted from the parameter extraction unit 40. Further, the blood glucose reduction rate is transmitted to the display unit, and the estimated blood glucose level according to the exercise is displayed on the external display in real time.

운동이 종료되면, 운동 일자, 운동 종류, 운동 강도, 운동전 측정 혈당, 운동 후 예측 혈당을 제3메모리부(64)에 저장한다. 만일 운동 후 혈당 측정기를 통해 혈당을 측정한 경우 이는 키보드를 통해 입력하여 제1메모리부(62)의 운동일지필드에 새로운 운동에 대한 세부 정보를 입력하고 혈당 변화율 계산부(54)에서 추가된 엔트리를 포함하여 다시 계산하여 혈당 예측 구간별로 변화된 값을 제2메모리부(64)에 저장한다.When the exercise is completed, the exercise date, exercise type, exercise intensity, pre-exercise blood glucose level, and post-exercise blood glucose level are stored in the third memory unit 64. If blood glucose is measured by the post-exercise blood glucose meter, it is inputted through the keyboard to input detailed information about the new exercise into the exercise journal field of the first memory unit 62, and the entry added by the blood glucose change rate calculator 54 And stores the changed value in the second memory unit 64 for each blood glucose prediction interval.

한편, 제1메모리(66)에 저장된 혈당 측정치들을 이용하여 사용자가 운동을 통해 변화하는 혈당 변화량을 모니터링하고, 운동 횟수별로 혈당 변화 추이를 모니터링하는 것이 가능하다. On the other hand, it is possible to monitor the blood glucose change amount that the user changes through exercise using the blood glucose measurement values stored in the first memory 66, and to monitor the blood glucose change trend by the exercise frequency.

도 1에 도시된 바와 같은 본 발명에 따른 혈당 예측 및 표시 장치는 유산소 운동 기구에 장착되어 사용되거나 유산소 운동 기구에 구비될 수 있다.The blood glucose prediction and display apparatus according to the present invention as shown in FIG. 1 may be installed in an aerobic exercise machine or may be provided in an aerobic exercise machine.

유산소 운동 기구는 사이클, 사이클 머신, 러닝 머신, 만보기 등이 될 수 있으며, 다른 예로서는 위치 추적 장치를 구비하는 휴대단말기의 형태로 구현될 수 있다.
The aerobic fitness device may be a cycle, a cycle machine, a treadmill, a pedometer, or the like, and may be implemented in the form of a portable terminal having a position tracking device as another example.

10...입력부 20...제어부
30...표시부 40...파라미터 추출부
50...혈당 예측부 60...메모리부
52...혈당 변화율 예측부
54...혈당 변화율 계산부
10 ... input unit 20 ... control unit
30 ... display unit 40 ... parameter extracting unit
50 ... blood glucose predicting unit 60 ... memory unit
52 ... blood glucose change rate predicting unit
54 ... blood glucose change rate calculation unit

Claims (16)

삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 운동량에 관련된 운동 데이터 및 운동전과 운동후의 혈당 측정치를 가지는 운동 및 혈당 데이터를 저장하는 제1메모리;
상기 제1메모리에 저장된 상기 운동 및 혈당 데이터로부터 운동량에 따른 혈당구간별 혈당 변화율을 예측하는 혈당 변화율 예측부;
운동전의 혈당 측정치를 입력받는 입력부;
운동 수행에 따른 운동 데이터를 추출하며, 운동데이터로서 운동 시간, 운동 거리, 운동 강도(=운동거리/운동시간)을 추출하는 파라미터 추출부;
상기 입력부를 통하여 입력된 운동 전의 혈당 측정치, 상기 파라미터 추출부에 의해 추출된 운동 데이터 그리고 상기 혈당 변화율 예측부에 의해 예측된 혈당 구간별 혈당 변화율을 참조하여 운동량에 따를 예상 혈당치를 산출하는 혈당 변화율 산출부;
상기 예측된 혈당치를 표시하는 표시부;
타이머, 유산소 운동 기구의 회전축에 장착된 엔코더, 상기 엔코더의 회전을 검출하는 포토센서, 그리고 상기 타이머와 상기 포토 센서에 연결되어 상기 운동 강도를 산출하는 운동 강도 계산부;
상기 혈당 변화율 예측부에 의해 예측된 구간별 혈당 변화율을 저장하고 상기 혈당 변화율 산출부에 제공하는 제2메모리; 및
운동 종료후, 상기 파라미터 추출부에서 추출된 운동 파라미터와 상기 혈당 변화율 산출부에 의해 예측된 혈당치를 저장하는 제3메모리;
를 포함하며,
상기 입력부에 의해 운동후 혈당 측정치가 입력되면, 상기 파라미터 추출부에서 추출된 운동 파라미터, 운동전 혈당 측정치 그리고 운동후 혈당 측정치를 가지는 운동 및 혈당 데이터를 상기 제1메모리에 추가하고,
상기 제1메모리에 운동 및 혈당 데이터가 추가되면, 상기 혈당 변화율 예측부는 구간별 혈당 변화율을 재예측하여 상기 제2메모리에 저장하는 것을 특징으로 하는 운동량 및 혈당구간별 혈당 변화율에 따른 혈당치 예측 장치.
A first memory for storing exercise data related to exercise quantity and exercise and blood glucose data having exercise blood glucose measurement values before and after exercise;
A blood glucose change rate predicting unit for predicting a blood glucose change rate of each blood glucose range according to the exercise amount from the exercise and blood sugar data stored in the first memory;
An input unit for receiving blood glucose measurement values before exercise;
A parameter extractor for extracting the exercise data according to the exercising and extracting the exercise time, the exercise distance, and the exercise intensity (= exercise distance / exercise time) as the exercise data;
Calculating a blood glucose change rate for calculating an expected blood glucose level according to the exercise amount with reference to the blood glucose measurement value before exercise, the exercise data extracted by the parameter extraction unit, and the blood glucose change rate of each blood glucose range predicted by the blood glucose change rate prediction unit, part;
A display unit for displaying the predicted blood glucose level;
A timer, an encoder mounted on a rotary shaft of an aerobic exercise machine, a photosensor detecting rotation of the encoder, and a motion intensity calculator connected to the timer and the photosensor to calculate the exercise intensity;
A second memory for storing the predicted blood glucose change rate per section predicted by the blood glucose change rate predicting unit and providing the stored blood glucose change rate to the blood glucose change rate calculating unit; And
A third memory for storing a motion parameter extracted by the parameter extracting unit and a blood glucose value predicted by the blood glucose change rate calculating unit after the end of exercise;
/ RTI >
And a controller for adding motion and blood glucose data having a motion parameter, a pre-exercise blood glucose measurement value, and a post-exercise blood glucose measurement value extracted by the parameter extraction unit to the first memory when the exercise blood glucose measurement value is input by the input unit,
Wherein the blood glucose change rate predicting unit re-predicts the blood glucose change rate per section when the exercise and blood glucose data are added to the first memory, and stores the predicted blood glucose change rate in the second memory.
제10항에 있어서,
상기 입력부를 통하여 목표 혈당치를 더 입력받으며,
상기 표시부는 상기 목표 혈당치 및 예측된 혈당치를 함께 표시하는 것을 특징으로 하는 운동량 및 혈당구간별 혈당 변화율에 따른 혈당치 예측 장치.



11. The method of claim 10,
Further receives a target blood glucose level through the input unit,
Wherein the display unit displays the target blood glucose level and the predicted blood glucose level together, wherein the display unit displays the target blood glucose level and the predicted blood glucose level together.



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