KR102023098B1 - 보행 속도에 기초한 노화 측정기 - Google Patents

보행 속도에 기초한 노화 측정기 Download PDF

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Abstract

프로세서에 의하여, 적어도 2개 이상의 측정기들의 위치에 따라 보행 속도 측정을 위한 세팅 값을 설정하는 단계, 적어도 2개 이상의 측정기들에 의하여, 노쇠 진단 대상자의 움직임을 감지하는 단계, 프로세서에 의하여, 상기 세팅 값에 따라, 노쇠 진단 대상자의 움직임으로부터 노화 측정 대상자의 보행 속도를 측정하는 단계, 프로세서에 의하여, 측정된 보행 속도에 기초하여, 노쇠 진단 대상자의 노쇠 인덱스를 결정하는 단계를 포함하는 노쇠 인덱스 진단 방법이 제공된다.

Description

보행 속도에 기초한 노화 측정기 {Method and Apparatus for measuring frailty index based on gait speed}
본 발명은 노쇠 진단 대상자의 노쇠 정도를 측정하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 노쇠 진단 대상자의 보행 속도에 기초하여 노쇠 정도를 측정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
인구 고령화에 따라 항암치료와 같은 합병증 동반 가능이 있는 내과적 치료와 경미한 외래 수술부터 집중적인 수술후 치료가 불가피한 대수술에 이르기까지 다양한 중증도의 외과적 수술을 받는 노인 환자가 점점 더 늘어나고 있다. 이러한 여러가지 의학적 치료에 있어서, 합병증을 예방하고 불필요한 처치를 막기 위하여 환자의 생리학적 기능을 평가하는 것이 중요하지만, 기존의 연구 결과에 따르면, 숫자로서의 나이 (chronological age) 는 개별 환자의 생리학적 잔존능 (physiological reserve) 을 제대로 예측하지 못한다는 것이 알려져 있다. 반면, 노화에 의하여 저하되는 생리학적 항상성으로 정의되는 '노쇠' (frailty) 의 상태를 평가하는 것은 숫자로서의 나이나 고전적인 위험도 평가 도구에 비하여 내과, 외과적 치료에 따르는 합병증이나 미래의 기능저하, 사망 등을 보다 잘 예측할 수 있음이 알려져 있다.
이러한 노쇠 여부를 평가하는 고전적 방법은 노인 포괄 평가 (comprehensive geriatric assessment, CGA) 이며 통상적으로 개인의 동반 질병, 투약 상태, 일상 생활 수행 능력 (activity of daily livings, ADL), 도구적 일상 생활 수행 능력 (instrumental activity of daily livings, IADL), 인지기능, 우울의 여부, 사회적 지지, 신체적 기능 등을 자세하게 평가하게 된다. 그러나 이러한 노인 포괄 평가를 시행하는 데에는 전문적으로 훈련된 인력이 소요되며 평가에 많은 시간이 필요하여 특성화된 노인의료센터 외에는 널리 시행되기에 어려움이 존재한다. 따라서, 노인을 진료하는 다양한 전문 영역에서 바쁜 외래 진료 중에 노쇠 여부를 빠르고 객관적으로 스크리닝할 수 있는 방법에 대한 요구가 지속적으로 증대되고 있다
미국 특허공보 US9128111호에서는 집 안에 설치된 복수의 센서를 이용하여 거주자의 움직임을 감지하고, 거주자의 움직임에 근거하여 거주자의 노쇠 정도를 측정하는 시스템이 개시되어 있다. 그리고 일본 공개특허공보 특개2011-161079호에서는 사용자의 맥박, 혈압, 체온, 보행개수를 측정하여, 대상자의 신체 나이를 결정하는 방법 및 장치가 개시되어 있다.
본 명세서에서 노쇠 진단 대상자의 보행 속도에 기초하여 노쇠 정도를 측정하는 노쇠 정도 진단 방법이 제공된다. 그리고 노쇠 정도 진단 방법이 수행되는 노쇠 정도 진단 장치가 제공된다. 그리고 노쇠 정도 진단 방법으 수행하기 위한 프로그램이 기록된 저장 매체가 제공된다.
프로세서에 의하여, 적어도 2개 이상의 측정기들의 위치에 따라 보행 속도 측정을 위한 세팅 값을 측정 환경에 따라 설정하는 단계, 상기 적어도 2개 이상의 측정기들에 의하여, 노쇠 진단 대상자의 움직임을 감지하는 단계, 상기 프로세서에 의하여, 상기 세팅 값에 따라, 상기 노쇠 진단 대상자의 움직임으로부터 상기 노화 측정 대상자의 보행 속도를 측정하는 단계, 및 상기 프로세서에 의하여, 상기 측정된 보행 속도에 기초하여, 상기 노쇠 진단 대상자의 노쇠 정도를 결정하는 단계를 포함하는 노쇠 정도 진단 방법이 제공된다.
노쇠 진단 대상자의 움직임을 감지하는 적어도 2개 이상의 측정기, 및 상기 적어도 2개 이상의 측정기들의 위치에 따라 보행 속도 측정을 위한 세팅 값을 설정하고, 상기 세팅 값에 따라, 상기 노쇠 진단 대상자의 움직임으로부터 상기 노쇠 진단 대상자의 보행 속도를 측정하고, 상기 측정된 보행 속도에 기초하여, 상기 노쇠 진단 대상자의 노쇠 정도를 결정하는 프로세서를 포함하는 노쇠 정도 진단 장치가 제공된다.
본 명세서에서 제공되는 다양한 실시 예에 따른 노쇠 정도 진단 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.
도 1은 노쇠 진단 대상자의 보행 속도에 기초하여 노쇠 정도를 결정하는 노쇠 정도 진단 장치의 일 실시예를 도시한다.
도2는 노쇠 진단 대상자의 보행 속도에 기초하여 노쇠 정도를 결정하는 노쇠 정도 진단 방법의 일 실시예를 도시한다.
도3A와 도3B은 각각 실제 나이와 보행 속도, 보행 속도와 노쇠 정도의 관계를 나타낸 2차원 그래프이다.
도4는 카플란-마이어 분석 (Kaplan-Meier analysis)에 의한 특정 보행 속도 그룹의 생존 확률 그래프를 나타낸다.
도 5는 한국 지역사회 거주 노인에서 성별에 따른 보행 속도의 분포도를 나타낸다.
도 6은 보행 속도와 다른 측정 값을 같이 이용하여, 노쇠 정도를 예측하는 그래프를 나타낸다.
이하의 설명에 있어서, 다른 도면에 기재되어 있지 않은 한, 동일한 요소에는 동일한 도면 부호가 사용되고, 중복되는 설명은 생략된다.
개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 명세서에서 노쇠 정도(노쇠 인덱스, frailty index)는 노인의 노쇠 상태를 나타내는 지표를 의미한다. 노쇠 정도는 개인이 가지고 있는 노쇠에 관련한 증상을 노쇠에 관련한 증상들의 총 수로 나눈 비율을 나타낸다. 따라서 노쇠에 관련한 증상이 전혀 없을 경우, 노쇠 정도는 0이며, 반대로, 노쇠에 관련한 증상이 전부 나타날 경우, 노쇠 정도는 1이다. 즉, 높은 노쇠 정도는 노인의 노쇠 상태가 심각함을 나타낸다. 노쇠 정도의 측정을 위해 사용되는 증상들의 수 및 종류는 측정자에 의하여 조절될 수 있다.
본 명세서에서 코호트(cohort)는 통계상의 특정 인자를 공유하는 집단을 의미한다. 코호트 연구를 이용하여, 특정 인자에 노출된 집단과 노출되지 않은 집단을 비교함으로써, 특정 인자에 따른 연구 대상 질병의 발생률 등을 추적할 수 있다. 예를 들어, 코호트 연구를 이용하여, 보행 속도 또는 노쇠 정도에 따라 분류된 집단의 생존률 등을 추적할 수 있다.
도 1은 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 속도에 기초하여 노쇠 정도를 결정하는 노쇠 정도 진단 장치(100) 의 일 실시예를 도시한다.
노쇠 정도 진단 장치(100)는 제1 보행 속도 측정기(102) 제2 보행 속도 측정기(104), 본체(110)를 포함할 수 있다. 그리고 본체(110)는 통신부(112), 메모리(114), 프로세서(116), 배터리(118) 및 디스플레이(120)를 포함할 수 있다. 실시 예에 따라, 노쇠 정도 진단 장치(100)에는 노쇠 정도 진단에 필요한 구성이 추가적으로 설치될 수 있다.
제1 보행 속도 측정기(102) 및 제2 보행 속도 측정기(104)로부터 분리되어 있을 수 있다.
제1 보행 속도 측정기(102) 및 제2 보행 속도 측정기(104)는 노쇠 진단 대상자(120)의 움직임을 감지한다. 제1 보행 속도 측정기(102) 및 제2 보행 속도 측정기(104)는 레이저 또는 초음파를 방사하고, 반사된 레이저 또는 초음파를 인식할 수 있다. 그리고 제1 보행 속도 측정기(102) 및 제2 보행 속도 측정기(104)는 인식된 레이저 또는 초음파 신호에 기초하여, 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임을 감지할 수 있다.
제1 보행 속도 측정기(102) 및 제2 보행 속도 측정기(104)는 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임이 감지된 때, 감지 시각을 통신부(112)에 전송할 수 있다. 또한 제1 보행 속도 측정기(102) 및 제2 보행 속도 측정기(104)는 노쇠 진단 대상자(130)와 제1 보행 속도 측정기(102) 및 제2 보행 속도 측정기(104)의 거리를 통신부(112) 또는 프로세서(116) 에 전송할 수 있다.
제1 보행 속도 측정기(102) 및 제2 보행 속도 측정기(104)는 주기적으로 상대적 거리를 확인한다. 그리고 제1 보행 속도 측정기(102) 및 제2 보행 속도 측정기(104)는 주기적으로 상대적 거리를 통신부(112) 또는 프로세서(116) 에 전송할 수 있다.
제1 보행 속도 측정기(102) 및 제2 보행 속도 측정기(104)가 통신부(112) 또는 프로세서(116) 에 전송하는 정보는 별도의 식별자에 의하여 구분될 수 있다. 통신부(112)에 송신된 정보는 메모리(114)에 저장되거나, 프로세서(116)에서 처리될 수 있다.
제1 보행 속도 측정기(102) 또는 제2 보행 속도 측정기(104)는 보행 속도를 도출하기 위하여 필요한 정보를 부호화 및 변조하여 통신부(112)에 전송할 수 있다.
도1에서 보행 속도 측정기(102, 104)는 2대가 표시되었으나, 실시 예에 따라 여분의 보행 속도 측정기가 추가 배치될 수 있다.
도1에서 본체(110)는 제1 보행 속도 측정기(102) 및 제2 보행 속도 측정기(104)와 물리적으로 분리되어 있다. 그러나 본체(110)는 제1 보행 속도 측정기(102) 또는 제2 보행 속도 측정기(104)와 물리적으로 결합될 수도 있다.
본체(110)는 제1 보행 속도 측정기(102) 또는 제2 보행 속도 측정기(104)에서 전송되는 정보를 수신하기 위하여 통신부(112)를 포함할 수 있다. 통신부(112)는 제1 보행 속도 측정기(102) 또는 제2 보행 속도 측정기(104)에서 전송된 신호를 복조 및 복호화하여 제1 보행 속도 측정기(102) 또는 제2 보행 속도 측정기(104)가 획득한 정보를 복원할 수 있다.
본체(110)는 통신부(112) 에서 획득된 정보를 저장하거나, 프로세서(116)에서 처리된 정보를 저장하기 위하여 메모리(114)를 포함할 수 있다. 또한 메모리(114)는 프로세서(116)의 정보 처리를 위해 필요한, 보행 속도 파라미터에 관한 정보, 보행 속도-노쇠 정도의 상관관계에 관한 정보, 보행 속도와 다른 측정 값을 조합하여 노쇠 정도를 판단하기 위한 정보 등을 저장할 수 있다.
본체(110)는 제1 보행 속도 측정기(102) 또는 제2 보행 속도 측정기(104)에서 전송되는 정보에 따라 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도를 결정하기 위한 프로세서(116)를 포함할 수 있다.
프로세서(116)는 제1 보행 속도 측정기(102) 또는 제2 보행 속도 측정기(104)의 위치에 따라 보행 속도 측정을 위한 세팅 값을 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(116)는 제1 보행 속도 측정기(102)와 제2 보행 속도 측정기(104)의 위치에 따라 제1 보행 속도 측정기(102)와 제2 보행 속도 측정기(104) 간의 상대 거리를 계산할 수 있다.
일 실시 예에 의하면, 프로세서(116)는 설정 주기에 따라, 세팅 값의 설정을 주기적으로 수행할 수 있다. 또 다른 실시 예에 따르면, 프로세서(116)는 제1 보행 속도 측정기(102)와 제2 보행 속도 측정기(104) 중 적어도 하나의 위치 변화가 있는 경우, 세팅 값을 설정할 수 있다. 세팅 값의 설정을 주기적으로 수행하거나, 위치 변화가 감지된 때에 수행함으로써, 프로세서(116)는 제1 보행 속도 측정기(102)와 제2 보행 속도 측정기(104)의 위치 변화를 반영할 수 있다.
프로세서(116)는 설정된 세팅 값에 적어도 하나에 기초하여 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 속도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(116)는 설정된 상대 거리에 기초하여 보행 속도를 계산할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(116)는 설정된 상대 거리를 제1 보행 속도 측정기(102)의 감지 시각과 제2 보행 속도 측정기(104)의 감지 시각의 차이로 나누어 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 속도를 계산할 수 있다.
프로세서(116)는 제1 보행 속도 측정기(102) 및 제2 보행 속도 측정기(104)와 노쇠 진단 대상자(130)의 거리를 고려하여, 제1 보행 속도 측정기(102)와 제2 보행 속도 측정기(104)의 상대 거리를 조정할 수 있다. 제1 보행 속도 측정기(102)와 제2 보행 속도 측정기(104) 간에 측정 각도의 불일치로, 노쇠 진단 대상자(130)의 실제 이동 거리가 왜곡될 수 있다. 따라서 제1 보행 속도 측정기(102)와 제2 보행 속도 측정기(104)를 평행하게 설치하고 상대 거리의 조정에 따라 노쇠 진단 대상자(130)의 정확한 실제 이동 거리 계산이 가능하다.
프로세서(116)는 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 속도에 기초하여, 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도를 결정할 수 있다. 보행 속도는 노쇠 정도를 판단함에 있어서 주로 사용되는 지표이다. 따라서 프로세서(116)는 보행 속도와 노쇠 정도 간의 연관성에 따라 보행 속도에 따른 노쇠 진단 대상자(130)의 생리학적 나이를 계산할 수 있다.
프로세서(116)는 보행 속도를 나타내는 보행 속도 파라미터를 결정할 수 있다. 보행 속도 파라미터는 특정 구간의 보행 속도를 대표한다. 예를 들어, 보행 속도 파라미터는 0.2m/s 크기의 구간 별로 정의될 수 있다. 구체적인 예로, 보행 속도 파라미터는 0.4~0.6m/s의 구간에 대하여 1로 정의되고, 0.6~0.8m/s의 구간에 대하여 2로 정의될 수 있다. 그리고 나머지 0.2m/s 구간들에 대하여도 고유의 보행 속도 파라미터가 정의될 수 있다. 위의 예는 예시적일 뿐이며, 보행 속도 파라미터의 값과 대응 구간은 통상의 기술자가 용이하게 변경 가능하다.
프로세서(116)는 보행 속도와 노쇠 정도의 관계를 나타내는 보행 속도-노쇠 정도의 상관관계에 의하여, 보행 속도로부터 노쇠 정도를 결정할 수 있다. 보행 속도가 보행 속도 파라미터로 표현되는 경우, 프로세서(116)는 보행 속도 파라미터로부터, 보행 속도-노쇠 정도의 상관관계에 따라, 노쇠 정도를 결정할 수 있다. 보행 속도-노쇠 정도의 상관관계는 보행 속도와 노쇠 정도에 관한 통계 자료의 회귀 분석(regression analysis)에 따라 결정될 수 있다. 도3에 관한 설명 부분에서 보행 속도-노쇠 정도의 상관관계가 구체적으로 설명된다.
프로세서(116)는 노쇠 정도에 다른 생리학적 나이, 노쇠 진단 대상자(130)의 실제 나이 및 성별 등에 기초하여 노화 측정 대상자(130)의 건강 상태를 도출할 수 있다. 프로세서(116)는 노쇠 정도와 같은 정보에 따라 수술 후 사망률 및 합병증 발생률 등과 같은 정보를 계산할 수 있다. 따라서 프로세서(116)는 노쇠 정도 진단 장치(100)의 사용자에게 노쇠 진단 대상자(130)의 치료 방법에 대한 도움을 줄 수 있다.
프로세서(116)는 보행 속도뿐만 아니라 다른 측정 값을 이용하여 노쇠 정도를 결정할 수 있다. 노쇠 정도를 측정하기 위하여 보행 속도 이외에 다른 인자가 추가적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 근력 평가, 근육량 평가, 균형 감각 평가 등을 통하여 획득된 데이터가 추가적으로 고려될 수 있다.
상기 추가적인 데이터의 획득을 위하여 별도의 측정기들(140, 142, 144)이 보행 속도 측정기들(102, 104)과 별도로 설치될 수 있다. 예를 들어, 근력 평가를 위하여 근력 측정기(140)가, 근육량 평가를 위하여 근육량 측정기(142)가, 균형 감각 평가를 위하여 균형 감각 측정기(144)가 설치될 수 있다.
프로세서(116)는 상기 계산을 통계적 데이터에 기반하여 수행할 수 있다. 예를 들어, 앞서 제시된 보행 속도-노쇠 정도의 상관관계에 관한 통계적 데이터, 보행 속도, 노쇠 진단 대상자(130)의 실제 나이 및 성별에 따른 통계적 데이터 등이 사용될 수 있다. 또한 노쇠 정도와 연관성이 있는 다른 인자에 관한 통계적 데이터가 사용될 수 있다.
상기 통계적 데이터는 메모리(114) 또는 본체(110) 외부의 메모리(미도시)에 저장된다. 프로세서(116)는 상기 통계적 데이터를 주기적으로 업데이트 할 수 있다.
프로세서(116)는 두 개 이상 구비될 수 있으며, 복수의 프로세서가 사용될 경우, 프로세서들은 반드시 서로 물리적으로 인접한 거리에 위치할 필요가 없다.
본체(110)는 본체(110)를 구성하는 요소들의 원활한 동작을 위하여 전기 에너지를 저장하는 배터리(118)를 포함할 수 있다. 배터리(118)는 본체(110)의 외부로부터 전기 에너지를 공급받는 충전기를 포함할 수 있다. 또한 배터리(118)는 본체(110)를 구성하는 요소들에 적정 전압을 공급하기 위하여, 전압 조절기를 포함할 수 있다.
본체(110)는 프로세서(116)에서 계산된 결과를 표시하는 디스플레이(120)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(120)는 보행 속도, 노쇠 정도 등과 같이 노쇠 정도 진단 장치(100)에 의하여 측정 또는 계산된 값을 표시할 수 있다.
도2는 노쇠 진단 대상자의 보행 속도에 기초하여 노쇠 정도를 결정하는 노쇠 정도 진단 방법(20)의 일 실시예를 도시한다.
단계 22에서, 프로세서에 의하여, 2개 이상의 측정기들의 위치에 따라 보행 속도 측정을 위한 세팅 값이 설정된다. 측정기들의 위치에 따라 측정기들 간의 상대 거리가 계산될 수 있다. 세팅 값의 설정 과정은, 측정기들의 위치변경을 반영하기 위하여, 측정기들의 움직임이 있을 때 수행되거나, 미리 정해진 측정 주기마다 주기적으로 수행될 수 있다.
단계 24에서, 2개 이상의 측정기들에 의하여, 노쇠 진단 대상자의 움직임이 감지된다. 측정기는 노쇠 진단 대상자가 감지된 시간을 노쇠 정도 진단 장치의 본체에 전달할 수 있다. 감지된 시간에 관한 정보는 부호화 및 변조 과정을 통해 전달될 수 있다. 2개 이상의 측정기로부터 노쇠 진단 대상자가 감지된 시간이 노쇠 정도 진단 장치의 본체에 전달됨으로써, 보행 속도의 계산에 필요한 정보가 구비된다.
단계 26에서, 프로세서에 의하여, 세팅 값에 따라, 노쇠 진단 대상자의 움직임으로부터 노화 측정 대상자의 보행 속도가 획득된다. 단계 24에서 측정된 각 측정기들의 감지 시간과 단계22에서 결정된 측정기들의 상대 거리에 대한 세팅 값에 기초하여 보행 속도가 계산된다.
단계 28에서, 프로세서에 의하여, 단계 26에서 측정된 보행 속도에 기초하여, 노쇠 진단 대상자의 노쇠 정도가 결정된다. 일 실시예에 따르면, 특정 구간의 보행 속도를 대표하는 보행 속도 파라미터가 결정되고, 보행 속도 파라미터에 따라 노쇠 정도가 결정될 수 있다. 다른 일 실시예에 따르면, 보행 속도와 노쇠 정도의 관계를 나타내는 보행 속도-노쇠 정도의 상관관계에 의하여, 보행 속도로부터 노쇠 정도를 결정할 수 있다. 다른 일 실시예에 따르면, 보행 속도뿐만 아니라 노쇠 정도와 관련된 다른 측정 값을 추가적으로 고려하여 노쇠 정도를 결정할 수 있다.
상기 노쇠 정도 진단 방법(20)은 도1의 노쇠 정도 진단 장치(100)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 도1의 노쇠 정도 진단 장치(100)에 포함된 각 구성의 기능들이 노쇠 정도 진단 방법(20)에 부가되어 수행될 수 있다.
도3a와 도3b은 각각 실제 나이와 보행 속도, 보행 속도와 노쇠 정도의 관계를 나타낸 2차원 그래프이다. 도3a와 도3b의 그래프는 통계적 데이터의 선형 회귀 분석을 통해 획득된 것으로, 보행 속도와 노쇠 진단 대상자의 생리학적 나이 및 노쇠 정도 간의 관계가 선형 함수의 형태로 표현되어 있다.
도 3a의 x축은 평균 보행 속도를 m/s 단위로 나타낸다. 그리고 도 3A의 y축은 실제 나이를 나타낸다. 도3a에 따르면, 실제 나이가 증가할수록 평균 보행 속도가 감소함을 알 수 있다. 따라서 보행 속도가 노쇠와 연관성이 있음을 알 수 있다.
도 3b의 x축은 평균 보행 속도를 m/s 단위로 나타낸다. 그리고 도 3B의 y축은 노쇠 정도를 나타낸다. 도3b에 따르면, 노쇠 정도가 증가할수록 평균 보행 속도가 감소함을 알 수 있다. 따라서 보행 속도가 노쇠와 연관성이 있음을 알 수 있다.
그러므로 도3a와 도3b를 참조하면, 보행 속도의 측정을 통해, 노쇠 진단 대상자의 생리학적 나이 및 노쇠 정도를 추정할 수 있다.
도4는 카플란-마이어 분석(Kaplan-Meier analysis)에 의한 특정 보행 속도 그룹의 생존 확률 그래프를 나타낸다. 카플란-마이어 분석이란, 특정 조건을 가진 사람들의 시간에 따른 생존 확률을 나타내며, 충분히 큰 샘플 크기의 인구집단을 긴 시간 동안 관측함으로써 획득될 수 있다.
도4의 x축은 총 코호트 참가자 중 생존자의 비율을 나타내고, y축은 측정 기간을 나타낸다. 도 4에 의하면, 코흐트 참가자들을 보행 속도에 따라 4가지 그룹(410,420,430,440)으로 나누고, 각 그룹마다 기간에 따른 사망자를 관측한 결과가 표시되어 있다. 보행속도 최하위 그룹(440)의 생존자 비율의 하락폭이 가장 크며, 보행 속도 최상위 그룹(410)의 생존자 비율의 하락폭이 제일 작다. 즉, 보행 속도가 빠른 그룹일수록 시계열 관찰에서 생존률이 높음을 알 수 있다.
따라서 보행 속도의 측정을 통하여, 도1의 노쇠 정도 진단 장치(100)는 노쇠 진단 대상자의 생존 확률을 예측할 수 있다.
이하 표1에 의하면, 보행 속도과 강한 연관성이 있는 항목들이 나열되어 있다. 인구집단 전체에서 중앙값보다 빠르게 걷는 참여자 (고속도 보행자) 와 중앙값보다 느리게 걷는 참여자 (저속도 보행자) 로 나누었을 때, 통계적으로 유의하게 다중이환 (multimorbidity), 악력 (grip strength), 신체기능 (SPPB), 노쇠 정도 (K-FRAIL 과 CHS frailty score), 일상생활 및 도구적 일상생활 수행력 (ADL, IADL), 우울, 인지, 다약제 사용 (polypharmacy) 낙상력 등에서 차이가 관찰됨을 알 수 있다. 즉, 노쇠 진단 대상자의 보행 속도를 측정함으로써 노쇠 진단 대상자의 건강 상태를 유추할 수 있다.
항목 저속도 보행자 고속도 보행자 P 값
multimorbidity (n) 310.00 221.00 <0.001
Dominant grip strength (mean, sd) 19.92 24.90 <0.001
SPPB score (mean, sd) 6.61 9.37 <0.001
K-FRAIL score (mean, sd) 1.63 0.93 <0.001
CHS score (mean, sd) 2.39 1.25 <0.001
ADL disability (n, %) 125.00 56.00 <0.001
IADL disability (n, %) 294.00 150.00 <0.001
Depression (n, %) 102.00 34.00 <0.001
Cognitive dysfunction (n, %) 270.00 125.00 <0.001
Polypharmacy (n, %) 193.00 113.00 <0.001
Fall history for previous 1 year (mean, sd) 0.33 0.16 0.001
도 5는 한국 지역사회 거주 노인에서 성별에 따른 보행 속도의 분포도를 나타낸다. 도5 좌측의 그래프는 남성의 보행속도 분포도를 나타낸다. 그리고 도5 우측의 그래프는 여성의 보행속도 분포도를 나타낸다. 남성과 여성은 보행 속도 분포에서 차이가 있기 때문에, 노쇠 진단 대상자의 생리적 나이를 측정함에 있어서, 보행속도와 더불어 노쇠 진단 대상자의 성별이 고려될 필요가 있다.
도 6은 보행 속도와 다른 측정 값을 같이 이용하여, 노쇠 정도를 예측하는 그래프를 나타낸다. 도6에서는 보행 속도와 상완근 둘레를 측정하여 보행 속도 파라미터와 상완근 둘레 파라미터를 더한 값과 노쇠 정도의 연관성을 나타낸다. 상완근 둘레 파라미터는 노쇠 진단 대상자의 근육량과 관계가 있어 노쇠 정도와 밀접한 관련을 가지는 바, 보행 속도와 함계 노쇠 정도를 예측함에 있어서, 중요한 요인이 된다.
도6의 좌측 그래프에서는 보행 속도 파라미터와 노쇠 정도의 관계를 나타낸다. 상기 좌측 그래프에 의하면, 보행 속도 파라미터가 감소할수록 노쇠 정도가 증가함을 알 수 있다.
도 6의 중간 그래프에서는 상완근 둘레 파라미터와 노쇠 정도의 관계를 나타낸다. 상기 중간 그래프에 의하면, 상완근 둘레 파라미터가 감소할수록 노쇠 정도가 증가함을 알 수 있다.
도 6의 우측 그래프에서는 도6의 좌측 그래프 및 중간 그래프의 결과에 따라, 보행 속도 파라미터와 상완근 둘레 파라미터에 기초하여 획득된 평가 값과 노쇠 정도의 관계를 나타낸다. 상기 우측 그래프에 의하면 평가 값이 증가할수록 노쇠 정도가 증가함을 알 수 있다. 2가지 이상의 요인을 조합하여 노쇠 정도를 예측할 때, 예측 정확성이 증가할 수 있다. 도 6에서는 보행 속도와 상완근 둘레를 조합하여 획득된 평가 값이 사용되었지만, 다른 요인을 상완근 둘레 대신 사용하거나, 더 추가하여 사용함으로써 노쇠 정도를 예측할 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략한다.
한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.
본 발명은 특정한 최상의 실시 예와 관련하여 설명되었지만, 이외에 본 발명에 대체, 변형 및 수정이 적용된 발명들은 전술한 설명에 비추어 당업자에게 명백할 것이다. 즉, 청구범위는 이러한 모든 대체, 변형 및 수정된 발명을 포함하도록 해석한다. 그러므로 이 명세서 및 도면에서 설명한 모든 내용은 예시적이고 비제한적인 의미로 해석해야 한다.

Claims (14)

  1. 프로세서에 의하여, 2개 이상의 측정기들의 위치에 따라 보행 속도 측정을 위한 세팅 값을 측정 환경에 따라 설정하는 단계;
    상기 2개 이상의 측정기들에 의하여, 노쇠 진단 대상자의 움직임을 감지하는 단계;
    상기 프로세서에 의하여, 상기 세팅 값에 따라, 상기 노쇠 진단 대상자의 움직임으로부터 상기 노쇠 진단 대상자의 보행 속도를 측정하는 단계; 및
    상기 프로세서에 의하여, 상기 측정된 보행 속도에 기초하여, 상기 노쇠 진단 대상자의 노쇠 인덱스(frailty index)를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 세팅 값을 설정하는 단계는,
    상기 2개 이상의 측정기들의 상대적인 위치에 따라 상기 세팅 값을 설정하는 것을 특징으로 하는 노쇠 인덱스 진단 방법.
  2. 삭제
  3. 프로세서에 의하여, 2개 이상의 측정기들의 위치에 따라 보행 속도 측정을 위한 세팅 값을 측정 환경에 따라 설정하는 단계;
    상기 2개 이상의 측정기들에 의하여, 노쇠 진단 대상자의 움직임을 감지하는 단계;
    상기 프로세서에 의하여, 상기 세팅 값에 따라, 상기 노쇠 진단 대상자의 움직임으로부터 상기 노쇠 진단 대상자의 보행 속도를 측정하는 단계; 및
    상기 프로세서에 의하여, 상기 측정된 보행 속도에 기초하여, 상기 노쇠 진단 대상자의 노쇠 인덱스를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 세팅 값을 설정하는 단계는,
    미리 설정된 설정 주기에 따라, 주기적으로 수행되는 것을 특징으로 하는 노쇠 인덱스 진단 방법.
  4. 프로세서에 의하여, 2개 이상의 측정기들의 위치에 따라 보행 속도 측정을 위한 세팅 값을 측정 환경에 따라 설정하는 단계;
    상기 2개 이상의 측정기들에 의하여, 노쇠 진단 대상자의 움직임을 감지하는 단계;
    상기 프로세서에 의하여, 상기 세팅 값에 따라, 상기 노쇠 진단 대상자의 움직임으로부터 상기 노쇠 진단 대상자의 보행 속도를 측정하는 단계; 및
    상기 프로세서에 의하여, 상기 측정된 보행 속도에 기초하여, 상기 노쇠 진단 대상자의 노쇠 인덱스를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 세팅 값을 설정하는 단계는,
    상기 적어도 2개 이상의 측정기들의 위치의 변화가 감지될 경우, 수행되는 것을 특징으로 하는 노쇠 인덱스 진단 방법.
  5. 프로세서에 의하여, 2개 이상의 측정기들의 위치에 따라 보행 속도 측정을 위한 세팅 값을 측정 환경에 따라 설정하는 단계;
    상기 2개 이상의 측정기들에 의하여, 노쇠 진단 대상자의 움직임을 감지하는 단계;
    상기 프로세서에 의하여, 상기 세팅 값에 따라, 상기 노쇠 진단 대상자의 움직임으로부터 상기 노쇠 진단 대상자의 보행 속도를 측정하는 단계; 및
    상기 프로세서에 의하여, 상기 측정된 보행 속도에 기초하여, 상기 노쇠 진단 대상자의 노쇠 인덱스를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 적어도 2개 이상의 측정기들은 제1 측정기 및 제2 측정기를 포함하고,
    상기 노쇠 진단 대상자의 움직임을 감지하는 단계는,
    상기 제1 측정기에 의하여, 상기 노쇠 진단 대상자의 움직임을 감지하고, 상기 노쇠 진단 대상자의 제1 감지 시간 및 거리 중 적어도 하나를 기록하는 단계 및
    상기 제2 측정기에 의하여, 상기 노쇠 진단 대상자의 움직임을 감지하고, 상기 노쇠 진단 대상자의 제2 감지 시간 및 거리 중 적어도 하나를 기록하는 단계를 포함하고,
    상기 보행 속도를 측정하는 단계는,
    상기 제1 감지 시간 및 상기 제2 감지 시간에 따라, 상기 노쇠 진단 대상자의 보행 속도를 계산하는 것을 특징으로 하는 노쇠 인덱스 진단 방법.
  6. 프로세서에 의하여, 2개 이상의 측정기들의 위치에 따라 보행 속도 측정을 위한 세팅 값을 측정 환경에 따라 설정하는 단계;
    상기 2개 이상의 측정기들에 의하여, 노쇠 진단 대상자의 움직임을 감지하는 단계;
    상기 프로세서에 의하여, 상기 세팅 값에 따라, 상기 노쇠 진단 대상자의 움직임으로부터 상기 노쇠 진단 대상자의 보행 속도를 측정하는 단계; 및
    상기 프로세서에 의하여, 상기 측정된 보행 속도에 기초하여, 상기 노쇠 진단 대상자의 노쇠 인덱스를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 노쇠 인덱스를 결정하는 단계는,
    상기 프로세서에 의하여, 상기 보행 속도를 나타내는 보행 속도 파라미터를 결정하는 단계; 및
    상기 프로세서에 의하여, 상기 보행 속도 파라미터에 대응되는 노쇠 인덱스를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 노쇠 인덱스 진단 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 보행 속도 파라미터는 특정 구간의 보행 속도를 대표하는 것을 특징으로 하는 노쇠 인덱스 진단 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 노쇠 인덱스를 결정하는 단계는,
    상기 보행 속도와 상기 노쇠 인덱스의 관계를 나타내는 보행 속도-노쇠 인덱스 상관관계 함수에 의하여, 상기 보행 속도로부터 상기 노쇠 인덱스가 결정되는 것을 특징으로 하는 노쇠 인덱스 진단 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 노쇠 인덱스를 결정하는 단계는,
    상기 보행 속도 파라미터에 추가적으로, 상기 노쇠 진단 대상자의 노쇠 관련 파라미터를 획득하는 단계; 및
    상기 보행 속도 파라미터와 상기 적어도 하나의 노쇠 관련 파라미터에 기초하여 상기 노쇠 진단 대상자의 노쇠 인덱스를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 노쇠 관련 파라미터는 상기 노쇠 진단 대상자의 근육량에 관한 근감소 파라미터와 상기 노쇠 진단 대상자의 운동 능력에 관한 운동 능력 파라미터를 포함하는 것을 특징으로 하는 노쇠 인덱스 진단 방법.
  10. 제1항, 제3항, 제4항, 제5항 및 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 노쇠 인덱스 진단 방법은,
    상기 프로세서에 의하여, 상기 노쇠 인덱스, 상기 노쇠 진단 대상자의 나이 및 성별에 기초하여 상기 노쇠 진단 대상자의 건강 상태를 도출하는 단계를 더 포함하는 노쇠 인덱스 진단 방법.
  11. 제1항, 제3항, 제4항, 제5항 및 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    디스플레이에 의하여, 상기 보행 속도 및 상기 노쇠 인덱스 중 적어도 하나를 표시하는 단계를 더 포함하는 노쇠 인덱스 진단 방법.
  12. 노쇠 진단 대상자의 움직임을 감지하는 적어도 2개 이상의 측정기; 및
    상기 적어도 2개 이상의 측정기들의 위치에 따라 보행 속도 측정을 위한 세팅 값을 측정 환경에 따라 설정하고, 상기 세팅 값에 따라, 상기 노쇠 진단 대상자의 움직임으로부터 상기 노쇠 진단 대상자의 보행 속도를 측정하고, 상기 측정된 보행 속도에 기초하여, 상기 보행 속도를 나타내는 보행 속도 파라미터를 결정하고, 상기 보행 속도 파라미터에 대응되는 상기 노쇠 진단 대상자의 노쇠 인덱스를 결정하는 프로세서를 포함하는 노쇠 인덱스 진단 장치.
  13. 제1항, 제3항, 제4항, 제5항 및 제6항 중 어느 한 항의 노쇠 인덱스 진단 방법을 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨팅 시스템에서 읽을 수 있는 저장 매체.
  14. 보행 속도 측정기에 의하여, 노쇠 진단 대상자의 움직임을 감지하는 단계;
    프로세서에 의하여, 상기 노쇠 진단 대상자의 움직임으로부터 상기 노쇠 진단 대상자의 보행 속도를 측정하는 단계;
    상기 프로세서에 의하여, 상기 측정된 보행 속도에 기초하여, 상기 보행 속도를 나타내는 보행 속도 파라미터를 결정하는 단계; 및
    상기 프로세서에 의하여, 상기 보행 속도 파라미터에 대응되는 노쇠 인덱스를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 노쇠 인덱스 진단 방법.
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011161079A (ja) * 2010-02-12 2011-08-25 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 運動指標測定方法および装置

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4651650B2 (ja) * 2004-01-15 2011-03-16 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター 歩行速度測定計
JP2008173365A (ja) * 2007-01-22 2008-07-31 Yokogawa Electric Corp 歩行分析システム
US8775363B2 (en) * 2009-12-21 2014-07-08 Intel-Ge Care Innovations Llc Monitoring velocity and dwell trends from wireless sensor network data
JP6127454B2 (ja) * 2012-11-08 2017-05-17 花王株式会社 歩行年齢表示システム

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011161079A (ja) * 2010-02-12 2011-08-25 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 運動指標測定方法および装置

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