KR102166670B1 - Method and device for providing user health status - Google Patents
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Abstract
본 발명은 서버가 사용자의 건강 상태를 제공하는 방법에 관한 것으로, 사용자 디바이스로부터 사용자의 행동 데이터를 수신하는 단계, 상기 행동 데이터에서 건강 데이터를 추출하여, 상기 건강 데이터를 하나 이상의 건강 그룹에 매칭하는 단계, 상기 건강 그룹에 미리 특정된 건강 관리 모델과 상기 건강 데이터를 이용하여 상기 건강 그룹에 대한 제1 건강 인덱스를 생성하는 단계, 상기 건강 그룹 별로 생성된 상기 하나 이상의 제1 건강 인덱스를 통합하여 제2 건강 인덱스를 생성하는 단계, 상기 제2 건강 인덱스에 따라 사용자의 건강 상태를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention relates to a method for a server to provide a user's health status, receiving behavioral data of a user from a user device, extracting health data from the behavioral data, and matching the health data to one or more health groups. The step of generating a first health index for the health group using the health management model and the health data previously specified for the health group, by integrating the one or more first health indexes generated for each health group 2 Generating a health index, and determining a health state of the user according to the second health index.
Description
본 발명은 사용자 건강 상태 제공 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 자세하게는 사용자 디바이스로부터 수신한 사용자의 건강 데이터를 이용하여 사용자의 건강 상태를 모니터링하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for providing a user's health condition, and more particularly, to a method and apparatus for monitoring a user's health condition by using the user's health data received from a user device.
기술 발전, 교육, 엔터테인먼트, 금융, 비즈니스 및 의료 분야에서는 자가 측정 및 디지털화를 통해 데이터를 개인화할 수 있다. 데이터의 디지털화를 통해 사용자의 건강 상태와 행동 상태를 식별할 수 있도록 지원하는 모든 패턴을 추적할 수 있도록 사용자의 데이터를 정량화할 수 있다. 데이터의 디지털화 기술이 발달함에 따라 사용자의 일상 생활에서 건강에 좋지 않은 패턴을 분석하는 행동 모니터링이 가능하게 되었다. In the fields of technology advancement, education, entertainment, finance, business and healthcare, data can be personalized through self-measurement and digitization. By digitizing the data, users' data can be quantified so that they can track all the patterns that help identify the user's health and behavior. With the development of data digitalization technology, behavior monitoring that analyzes unhealthy patterns in users' daily lives has become possible.
식단, 신체 활동, 흡연, 음주 등 사용자의 수명과 직접적으로 관련이 있는 데이터를 정량화하여 정보의 이해관계자들에게 사용자의 데이터를 분석한 결과를 제공하는 기존의 프로그램들은 건강 데이터 관리를 목적으로 하여 중요한 통계를 모니터링하고 저장하는데, 수집된 데이터에서 노이즈를 제거하고 사용자의 행동 데이터 중 건강과 관련된 정보만 필터링하는 기술은 매우 제한적으로 적용되며, 사용자 맞춤형 건강 상태 모니터링 서비스를 제공하기 위해 개별 전문가의 주관적인 판단에 의존하는 문제가 있다.Existing programs that quantify data directly related to the user's lifespan, such as diet, physical activity, smoking, and alcohol use, and provide the results of analyzing the user's data to the stakeholders of the information, are important for the purpose of health data management. Statistics are monitored and stored.Technology that removes noise from collected data and filters only health-related information among users' behavioral data is applied very limitedly, subjective judgment of individual experts to provide customized health condition monitoring services There is a problem that depends on it.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 사용자의 행동 데이터를 분석하여 건강 상태를 판단하는 것을 일 목적으로 한다.The present invention is to solve the above-described problem, and an object thereof is to determine a health state by analyzing user behavior data.
또한 본 발명은 사용자의 행동 데이터를 하나 이상의 건강 그룹으로 분류하여 건강 그룹 별로 상이한 모델을 이용하여 행동 데이터를 분석하는 것을 일 목적으로 한다.Another object of the present invention is to classify the user's behavior data into one or more health groups, and analyze the behavior data using different models for each health group.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명은 서버가 사용자의 건강 상태를 제공하는 방법에 있어서, 사용자 디바이스로부터 사용자의 행동 데이터를 수신하는 단계, 상기 행동 데이터에서 건강 데이터를 추출하여, 상기 건강 데이터를 하나 이상의 건강 그룹에 매칭하는 단계, 상기 건강 그룹에 미리 특정된 건강 관리 모델과 상기 건강 데이터를 이용하여 상기 건강 그룹에 대한 제1 건강 인덱스를 생성하는 단계, 상기 건강 그룹 별로 생성된 상기 하나 이상의 제1 건강 인덱스를 통합하여 제2 건강 인덱스를 생성하는 단계, 상기 제2 건강 인덱스에 따라 사용자의 건강 상태를 판단하는 단계를 포함하는 것을 일 특징으로 한다.The present invention for achieving this object is a method for providing a health state of a user by a server, receiving behavioral data of a user from a user device, extracting health data from the behavioral data, and storing one or more health data. Matching with a health group, generating a first health index for the health group by using the health management model and the health data previously specified for the health group, the one or more first health generated for each health group And generating a second health index by integrating the index, and determining a health state of the user according to the second health index.
또한 상기 사용자의 행동 데이터를 수신하는 단계는, 상기 사용자 디바이스에 포함된 복수 개의 센서 값을 수신하는 단계, 상기 사용자 디바이스로부터 사용자 입력을 통해 획득한 사용자의 건강 정보를 수신하는 단계를 포함하는 것을 일 특징으로 한다.In addition, the receiving of the user's behavioral data includes receiving a plurality of sensor values included in the user device, and receiving health information of the user obtained through a user input from the user device. It is characterized.
나아가 상기 제2 건강 인덱스를 생성하는 단계는, 상기 건강 그룹이 상기 사용자의 건강 상태에 미치는 영향 정도에 따라 상기 건강 그룹 별 가중치를 추출하는 단계, 상기 하나 이상의 제1 건강 인덱스에 상기 가중치를 곱하고, 그 결과 값을 합하여 상기 제2 건강 인덱스를 생성하는 단계를 포함하는 것을 일 특징으로 한다.Further, the generating of the second health index may include extracting a weight for each health group according to a degree of influence of the health group on the health state of the user, multiplying the weight by the at least one first health index, And generating the second health index by summing the result values.
또한 상기 건강 상태와 상기 건강 그룹 별로 생성된 상기 제1 건강 인덱스 값을 포함한 건강 관리 레포트를 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 일 특징으로 한다.In addition, the method further comprises providing a health management report including the health state and the first health index value generated for each health group.
나아가 상기 건강 그룹은 운동 상태, 섭취 칼로리 상태, 음주 상태, 흡연 상태 및 스트레스 상태 중 하나 이상을 포함하는 것을 일 특징으로 한다.Further, the health group may include one or more of an exercise state, calorie intake state, drinking state, smoking state, and stress state.
또한 상기 건강 그룹 별 건강 관리 모델은, 상기 건강 그룹이 운동 상태이면 상기 사용자의 활동 시간을, 상기 건강 그룹이 섭취 칼로리 상태이면 상기 사용자가 섭취한 영양소의 양을, 상기 건강 그룹이 음주 상태이면 상기 사용자가 섭취한 주류의 양을, 상기 건강 그룹이 흡연 상태이면 상기 사용자의 흡연량을, 상기 건강 그룹이 스트레스 상태이면 상기 사용자의 심박수, 심전도, 뇌파도, 근전도 중 하나 이상의 센서 값을 이용함으로써 상기 제1 건강 인덱스를 생성하는 것을 일 특징으로 한다.In addition, the health management model for each health group includes the user's activity time when the health group is in an exercise state, the amount of nutrients ingested by the user when the health group is in a calorie intake state, and the amount of nutrients consumed by the user when the health group is in a drinking state. By using the amount of alcohol consumed by the user, the smoking amount of the user when the health group is in a smoking state, and the user's heart rate, electrocardiogram, EEG, and EMG sensor values when the health group is in a stress state. 1 It is characterized by generating a health index.
나아가 상기 사용자의 건강 상태를 판단하는 단계는, 상기 제2 건강 인덱스와 기 설정된 제1 및 제2 임계 값을 비교하여 상기 사용자의 건강 상태를 판단하는 것을 일 특징으로 한다.Further, the determining of the health state of the user may include determining the health state of the user by comparing the second health index with preset first and second threshold values.
또한 상기 제2 건강 인덱스가 상기 제1 임계 값 미만이면 상기 사용자의 건강 상태를 unhealth로 판단하고, 상기 제1 임계 값 이상이고 기 설정된 제2 임계 값 미만이면 상기 사용자의 건강 상태를 moderate로 판단하고, 상기 제2 임계 값 이상이면 상기 사용자의 건강 상태를 health로 판단하는 것을 일 특징으로 한다.In addition, if the second health index is less than the first threshold, the health status of the user is determined as unhealth, and if the second health index is equal to or greater than the first threshold and less than a preset second threshold, the health status of the user is determined as moderate. If it is more than the second threshold, the health state of the user is determined as health.
나아가 본 발명은 사용자의 건강 상태를 모니터링하는 장치에 있어서, 사용자 디바이스로부터 사용자의 행동 데이터를 수신하는 데이터 수신부, 상기 행동 데이터에서 건강 데이터를 추출하여, 상기 건강 데이터를 하나 이상의 건강 그룹에 매칭하는 데이터 분석부, 상기 건강 그룹에 미리 특정된 건강 관리 모델과 상기 건강 데이터를 이용하여 상기 건강 그룹에 대한 제1 건강 인덱스를 생성하며, 상기 건강 그룹 별로 생성된 상기 하나 이상의 제1 건강 인덱스를 통합하여 제2 건강 인덱스를 생성하고, 상기 제2 건강 인덱스에 따라 사용자의 건강 상태를 판단하는 건강 상태 평가부를 포함하는 것을 일 특징으로 한다.Further, the present invention provides an apparatus for monitoring a user's health status, comprising: a data receiving unit for receiving user behavior data from a user device; data for extracting health data from the behavior data and matching the health data to one or more health groups. An analysis unit generates a first health index for the health group by using the health management model and the health data specified in advance for the health group, and integrates the at least one first health index generated for each health group 2 It characterized in that it comprises a health state evaluation unit for generating a health index, and determining the health state of the user according to the second health index.
또한 상기 데이터 수신부는, 상기 사용자 디바이스에 포함된 복수 개의 센서 값을 수신하고, 상기 사용자 디바이스로부터 사용자 입력을 통해 획득한 사용자의 건강 정보를 수신하는 것을 일 특징으로 한다.In addition, the data receiving unit may receive a plurality of sensor values included in the user device, and receive health information of a user obtained through a user input from the user device.
나아가 상기 건강 상태 평가부는, 상기 건강 그룹이 상기 사용자의 건강 상태에 미치는 영향 정도에 따라 상기 건강 그룹 별 가중치를 추출하고, 상기 하나 이상의 제1 건강 인덱스에 상기 가중치를 곱하고, 그 결과 값을 합하여 상기 제2 건강 인덱스를 생성하는 건강 인덱스 생성부를 포함하는 것을 일 특징으로 한다.Further, the health state evaluation unit extracts weights for each health group according to the degree of influence of the health group on the health state of the user, multiplies the weights by the one or more first health indexes, and sums the result values to the It characterized in that it comprises a health index generator for generating a second health index.
또한 상기 건강 상태 평가부는, 상기 건강 상태와 상기 건강 그룹 별로 생성된 상기 제1 건강 인덱스 값을 포함하는 건강 관리 레포트를 생성하는 것을 일 특징으로 한다.In addition, the health state evaluation unit may generate a health management report including the health state and the first health index value generated for each health group.
나아가 상기 건강 그룹은 운동 상태, 섭취 칼로리 상태, 음주 상태, 흡연 상태 및 스트레스 상태 중 하나 이상을 포함하는 것을 일 특징으로 한다.Further, the health group may include one or more of an exercise state, calorie intake state, drinking state, smoking state, and stress state.
또한 상기 건강 그룹 별 건강 관리 모델은, 상기 건강 그룹이 운동 상태이면 상기 사용자의 활동 시간을, 상기 건강 그룹이 섭취 칼로리 상태이면 상기 사용자가 섭취한 영양소의 양을, 상기 건강 그룹이 음주 상태이면 상기 사용자가 섭취한 주류의 양을, 상기 건강 그룹이 흡연 상태이면 상기 사용자의 흡연량을, 상기 건강 그룹이 스트레스 상태이면 상기 사용자의 심박수, 심전도, 뇌파도, 근전도 중 하나 이상의 센서 값을 이용함으로써 상기 제1 건강 인덱스를 생성하는 것을 일 특징으로 한다.In addition, the health management model for each health group includes the user's activity time when the health group is in an exercise state, the amount of nutrients ingested by the user when the health group is in a calorie intake state, and the amount of nutrients consumed by the user when the health group is in a drinking state. By using the amount of alcohol consumed by the user, the smoking amount of the user when the health group is in a smoking state, and the user's heart rate, electrocardiogram, EEG, and EMG sensor values when the health group is in a stress state. 1 It is characterized by generating a health index.
나아가 상기 건강 상태 평가부는, 상기 제2 건강 인덱스와 기 설정된 제1 및 제2 임계 값을 비교하여 상기 사용자의 건강 상태를 판단하는 것을 일 특징으로 한다.Further, the health state evaluation unit may determine the health state of the user by comparing the second health index with preset first and second threshold values.
또한 상기 건강 상태 평가부는, 상기 제2 건강 인덱스가 상기 제1 임계 값 미만이면 상기 사용자의 건강 상태를 unhealth로 판단하고, 상기 제1 임계 값 이상이고 기 설정된 제2 임계 값 미만이면 상기 사용자의 건강 상태를 moderate로 판단하고, 상기 제2 임계 값 이상이면 상기 사용자의 건강 상태를 health로 판단하는 것을 일 특징으로 한다.In addition, the health status evaluation unit determines the health status of the user as unhealth when the second health index is less than the first threshold value, and when the health status of the user is equal to or greater than the first threshold and less than a preset second threshold value, the health status of the user It is characterized in that the state is determined as moderate, and if the second threshold value is higher, the health state of the user is determined as health.
전술한 바와 같은 본 발명에 의하면, 사용자의 행동 데이터를 분석하여 건강 상태를 판단할 수 있다.According to the present invention as described above, it is possible to determine a health state by analyzing user behavior data.
또한 본 발명은 사용자의 행동 데이터를 하나 이상의 건강 그룹으로 분류하여 건강 그룹 별로 상이한 모델을 이용하여 행동 데이터를 분석할 수 있다.In addition, according to the present invention, the user's behavior data may be classified into one or more health groups, and behavior data may be analyzed using different models for each health group.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 의한 사용자 건강 상태 제공 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 의한 사용자 건강 상태 제공 방법을 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram showing a configuration of an apparatus for providing a user health state according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating a method of providing a user's health state according to an embodiment of the present invention.
전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다. The above-described objects, features, and advantages will be described later in detail with reference to the accompanying drawings, and accordingly, a person of ordinary skill in the art to which the present invention pertains will be able to easily implement the technical idea of the present invention. In describing the present invention, if it is determined that a detailed description of known technologies related to the present invention may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, a detailed description will be omitted.
도면에서 동일한 참조부호는 동일 또는 유사한 구성요소를 가리키는 것으로 사용되며, 명세서 및 특허청구의 범위에 기재된 모든 조합은 임의의 방식으로 조합될 수 있다. 그리고 다른 식으로 규정하지 않는 한, 단수에 대한 언급은 하나 이상을 포함할 수 있고, 단수 표현에 대한 언급은 또한 복수 표현을 포함할 수 있음이 이해되어야 한다. In the drawings, the same reference numerals are used to indicate the same or similar elements, and all combinations described in the specification and claims may be combined in any manner. And, unless otherwise specified, it is to be understood that references to the singular may include more than one, and references to the singular may also include the plural.
본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정 예시적 실시 예들을 설명할 목적을 가지고 있으며 한정할 의도로 사용되는 것이 아니다. 본 명세서에서 사용된 바와 같은 단수적 표현들은 또한, 해당 문장에서 명확하게 달리 표시하지 않는 한, 복수의 의미를 포함하도록 의도될 수 있다. 용어 "및/또는," "그리고/또는"은 그 관련되어 나열되는 항목들의 모든 조합들 및 어느 하나를 포함한다. 용어 "포함한다", "포함하는", "포함하고 있는", "구비하는", "갖는", "가지고 있는" 등은 내포적 의미를 갖는 바, 이에 따라 이러한 용어들은 그 기재된 특징, 정수, 단계, 동작, 요소, 및/또는 컴포넌트를 특정하며, 하나 이상의 다른 특징, 정수, 단계, 동작, 요소, 컴포넌트, 및/또는 이들의 그룹의 존재 혹은 추가를 배제하지 않는다. 본 명세서에서 설명되는 방법의 단계들, 프로세스들, 동작들은, 구체적으로 그 수행 순서가 확정되는 경우가 아니라면, 이들의 수행을 논의된 혹은 예시된 그러한 특정 순서로 반드시 해야 하는 것으로 해석돼서는 안 된다. 추가적인 혹은 대안적인 단계들이 사용될 수 있음을 또한 이해해야 한다.The terms used in this specification are for the purpose of describing specific exemplary embodiments only and are not intended to be limiting. Singular expressions as used herein may also be intended to include plural meanings unless clearly indicated otherwise in the corresponding sentence. The term "and/or," "and/or" includes all combinations and any of the items listed in connection therewith. The terms "comprises", "comprising", "comprising", "having", "having", "having", and the like have implicit meanings, and accordingly, these terms include the described features, integers, It specifies steps, actions, elements, and/or components, and does not exclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, actions, elements, components, and/or groups thereof. The steps, processes, and actions of the methods described herein are not to be construed as necessarily performing their performance in the particular order discussed or illustrated, unless the order in which they are specifically performed is determined. . It should also be understood that additional or alternative steps may be used.
또한, 각각의 구성요소는 각각 하드웨어 프로세서로 구현될 수 있고, 위 구성요소들이 통합되어 하나의 하드웨어 프로세서로 구현될 수 있으며, 또는 위 구성요소들이 서로 조합되어 복수 개의 하드웨어 프로세서로 구현될 수도 있다.In addition, each component may be implemented as a hardware processor, the above components may be integrated to be implemented as one hardware processor, or the above components may be combined with each other to be implemented as a plurality of hardware processors.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
요즈음 소프트웨어 산업은 사용자가 일상적으로 행하는 행동의 경향을 분석하여 시각화하는 기술에 집중하고 있다. 그러나 사용자는 건강에 있어서 전문적인 지식을 갖고 있지 않기 때문에 사용자의 행동을 분석한다고 하더라도 분석 결과에 내포된 의미를 파악하기는 쉽지 않다. 따라서 본 발명은 사용자의 행동을 정량적으로 분석하여 사용자 맞춤형 의료 및 웰빙 서비스를 제공하는 것을 목적으로 한다. 보다 구체적으로 본 발명은 사용자의 행동 데이터(라이프 로그, Life Log)를 분석하여 사용자의 습관을 추출하여 사용자에게 제공함으로써 사용자가 본인의 행동 및 습관을 인식할 수 있게 한다.These days, the software industry is focusing on technology that analyzes and visualizes the trends of users' daily actions. However, since the user does not have professional knowledge in health, it is not easy to grasp the implications of the analysis result even when analyzing the user's behavior. Accordingly, an object of the present invention is to provide customized medical and well-being services by quantitatively analyzing user behavior. More specifically, the present invention analyzes the user's behavior data (life log), extracts the user's habit, and provides it to the user so that the user can recognize his or her behavior and habit.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 의한 사용자 건강 상태 제공 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram illustrating a configuration of an apparatus for providing a user's health state according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 사용자 건강 상태 제공 장치는 데이터 수신부(100), 저장부(200), 데이터 분석부(300), 건강 관리 모델 제어부(400), 건강 데이터 처리부(500), 그리고 건강 상태 평가부(600)를 포함할 수 있다. 사용자 건강 상태 제공 장치는 서버로 구현될 수 있는 바, 이하에서는 설명의 편의를 위해 서버로 명명한다.Referring to FIG. 1, a user health condition providing device includes a data receiving unit 100, a storage unit 200, a data analysis unit 300, a health management model control unit 400, a health
데이터 수신부(100)는 사용자 디바이스로부터 사용자의 행동 데이터를 수신할 수 있다. 사용자의 행동 데이터는 사용자 디바이스에 포함된 센서로부터 측정된 값이거나 사용자 디바이스를 통해 입력된 건강 정보일 수 있다. 사용자 디바이스는 다수의 센서, 예를 들어 계보기, 자이로 센서, 가속도 센서, 심장 박동기, 심전도 측정기, 뇌파 측정기, 근전도 측정기, 무게 센서, 온도 센서, 습도 센서, 조도 센서 등을 포함할 수 있다. 사용자 디바이스는 스마트 기기(예를 들어, 스마트폰, 태블릿PC 등) 또는 웨어러블 디바이스에 존재하는 센서 허브일 수 있으며, 사용자의 신체 및 행동 정보에 대한 센서 값을 수신하고 이를 서버로 전송할 수 있다.The data receiver 100 may receive user behavior data from a user device. The user's behavior data may be a value measured from a sensor included in the user device or health information input through the user device. The user device may include a plurality of sensors, for example, a pedometer, a gyro sensor, an acceleration sensor, a pacemaker, an electrocardiogram, an electroencephalogram, an electromyogram, a weight sensor, a temperature sensor, a humidity sensor, an illuminance sensor, and the like. The user device may be a sensor hub existing in a smart device (eg, a smartphone, a tablet PC, etc.) or a wearable device, and may receive sensor values for the user's body and behavior information and transmit the sensor values to the server.
나아가 데이터 수신부(100)는 사용자 디바이스로부터 사용자의 성별, 나이, 신체 정보 등의 사용자 고유 정보를 수신할 수 있다.Furthermore, the data receiver 100 may receive user-specific information such as gender, age, and body information of the user from the user device.
데이터 수신부(100)를 통해 수신된 사용자의 행동 데이터 및/또는 사용자 고유 정보는 저장부(200)에 저장될 수 있다.The user's behavior data and/or user-specific information received through the data receiving unit 100 may be stored in the storage unit 200.
저장부(200)는 행동 데이터 저장부(210), 사용자 정보 저장부(230), 건강 관리 모델 저장부(250)를 포함할 수 있다. 행동 데이터 저장부(210)는 데이터 수신부(100)에서 수신한 행동 데이터를 저장할 수 있다. 사용자 정보 저장부(230)는 데이터 수신부(100)에서 수신한 사용자 고유 정보를 저장할 수 있다. 나아가 건강 관리 모델 저장부(250)는 사용자의 행동 데이터를 분석하기 위해 사용되는 적어도 하나 이상의 건강 관리 모델을 저장할 수 있다.The storage unit 200 may include an action data storage unit 210, a user information storage unit 230, and a health management model storage unit 250. The behavioral data storage unit 210 may store behavioral data received by the data receiving unit 100. The user information storage unit 230 may store user-specific information received by the data receiving unit 100. Furthermore, the health management model storage unit 250 may store at least one health management model used to analyze user behavior data.
데이터 분석부(300)는 행동 데이터 저장부(210)에 저장된 행동 데이터를 분석하여 사용자의 행동을 정량적인 값으로 나타낼 수 있다. 데이터 분석부(300)는 제1 건강 데이터 분석부(310)와 제2 건강 데이터 분석부(330)를 포함할 수 있다.The data analysis unit 300 may analyze the behavior data stored in the behavior data storage unit 210 to represent the user's behavior as a quantitative value. The data analysis unit 300 may include a first health data analysis unit 310 and a second health data analysis unit 330.
데이터 분석부(300)는 행동 데이터에서 건강 상태를 나타내는 건강 데이터를 추출하고, 건강 데이터를 제1 건강 데이터와 제2 건강 데이터로 분류할 수 있다. 제1 건강 데이터 분석부(310)는 추출된 건강 데이터에서 제1 건강 데이터를 식별할 수 있다. 제1 건강 데이터는 사용자 디바이스에 포함된 센서를 통해 측정된 건강 데이터를 의미할 수 있다. 나아가 제2 건강 데이터 분석부(330)는 추출된 건강 데이터에서 제2 건강 데이터를 식별할 수 있다. 제2 건강 데이터 분석부(330)는 제1 건강 데이터를 제외한 건강 데이터를 제2 건강 데이터로 식별할 수도 있다. 제2 건강 데이터는 사용자 디바이스를 통해 사용자가 입력한 건강 데이터를 의미할 수 있다. 이 때 제2 건강 데이터는 섭취 칼로리, 음주량, 흡연량을 포함할 수 있다.The data analysis unit 300 may extract health data representing a health state from the behavioral data and classify the health data into first health data and second health data. The first health data analysis unit 310 may identify first health data from the extracted health data. The first health data may mean health data measured through a sensor included in the user device. Furthermore, the second health data analysis unit 330 may identify second health data from the extracted health data. The second health data analysis unit 330 may identify health data other than the first health data as second health data. The second health data may mean health data input by a user through a user device. In this case, the second health data may include intake calories, alcohol consumption, and smoking amount.
나아가 데이터 분석부(300)는 건강 데이터를 하나 이상의 건강 그룹에 매칭할 수 있다. 건강 그룹은 운동 상태, 섭취 칼로리 상태, 음주 상태, 흡연 상태, 그리고 스트레스 상태를 포함할 수 있다. 건강 그룹은 위 5개의 범주에 한정되지 않고 더 추가되거나 삭제될 수 있다.Furthermore, the data analysis unit 300 may match health data to one or more health groups. The health group may include exercise status, calorie intake status, alcohol status, smoking status, and stress status. Health groups are not limited to the above five categories, and may be added or deleted.
제1 건강 데이터 분석부(310)는 제1 건강 데이터를 운동 상태, 스트레스 상태의 건강 그룹으로 분류할 수 있고, 제2 건강 데이터 분석부(330)는 제2 건강 데이터를 섭취 칼로리 상태, 음주 상태, 흡연 상태의 건강 그룹으로 분류할 수 있다.The first health data analysis unit 310 may classify the first health data into a health group in an exercise state and a stress state, and the second health data analysis unit 330 may classify the second health data into a calorie intake state and a drinking state. , Smoking can be classified into health groups.
건강 관리 모델 제어부(400)는 건강 그룹 별로 구분된 건강 데이터에 적용할 건강 관리 모델을 파싱할 수 있다. 이 때, 건강 관리 모델은 건강 그룹 별로 상이하게 설정될 수 있다. 건강 관리 모델 제어부(400)는 모델 제어부(410), 모델 파싱부(430), 모델 조정부(450)를 포함할 수 있다.The health management model controller 400 may parse a health management model to be applied to health data classified for each health group. In this case, the health management model may be set differently for each health group. The health care model control unit 400 may include a model control unit 410, a model parsing unit 430, and a model adjustment unit 450.
모델 제어부(410)는 건강 데이터를 정량적으로 분석하기 위하여 건강 관리 모델 저장부(250)에 접근하여 건강 관리 모델을 불러올 수 있다. 모델 파싱부(430)는 건강 데이터가 포함된 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델을 파싱할 수 있다.The model controller 410 may access the health management model storage unit 250 to quantitatively analyze the health data and load the health management model. The model parsing unit 430 may parse a health management model specific to a health group including health data.
모델 조정부(450)는 전문가가 보유한 지식을 이용하여 건강 관리 모델을 추가, 수정, 제거할 수 있도록 전문가가 접근 가능한 인터페이스를 제공한다. 모델 조정부(450)는 전문가가 인터페이스를 통해 조정한 건강 관리 모델을 건강 관리 모델 저장부(250)에 저장할 수 있다.The model adjustment unit 450 provides an interface accessible to an expert so that a health management model can be added, modified, or removed using the knowledge possessed by the expert. The model adjustment unit 450 may store the health management model adjusted by the expert through the interface in the health management model storage unit 250.
건강 데이터 처리부(500)는 건강 데이터에 건강 관리 모델을 적용하기 위해 건강 데이터에서 하나 이상의 파라미터를 추출할 수 있다. 제1 건강 데이터 처리부(510)는 제1 건강 데이터에서 파라미터를 추출하고, 제2 건강 데이터 처리부(530)는 제2 건강 데이터에서 파라미터를 추출할 수 있다.The health
제1 건강 데이터 처리부(510)는 제1 건강 데이터인 운동 상태의 건강 데이터와 스트레스 상태의 건강 데이터에 대한 파라미터를 추출할 수 있다. 제1 건강 데이터 처리부(510)는 운동 상태의 건강 데이터에서 MET가 3 이상일 때의 사용자 활동 시간을 추출하고, 스트레스 상태의 건강 데이터에서 심장 박동기, 심전도 측정기, 뇌파 측정기, 근전도 측정기로부터 측정된 값을 추출할 수 있다.The first health data processing unit 510 may extract parameters for health data of an exercise state and health data of a stress state, which are first health data. The first health data processing unit 510 extracts the user's activity time when MET is 3 or more from the health data in the exercise state, and calculates a value measured from the heart pacemaker, an electrocardiogram meter, an EEG meter, and an EMG meter from the stress state health data. Can be extracted.
제2 건강 데이터 처리부(530)는 제2 건강 데이터인 섭취 칼로리 상태의 건강 데이터와 음주 상태의 건강 데이터, 그리고 흡연 상태의 건강 데이터에 대한 파라미터를 추출할 수 있다. 제2 건강 데이터 처리부(530)는 섭취 칼로리의 건강 데이터에서 과일, 채소, 유제품, 지방, 염분, 당분, 곡물, 그리고 육류 섭취량을 추출하고 사용자 정보 저장부(230)로부터 사용자의 식사 규칙 정보와 섭취 음식 정보를 불러올 수 있다. 식사 규칙 정보는 사용자의 식사 시간을, 섭취 음식 정보는 사용자가 섭취한 영양소를 의미할 수 있다. 섭취 음식 정보는 사용자가 탄수화물, 단백질, 지방, 비타민 및 미네랄을 충분히 섭취하는 지를 판단하기 위한 것으로 곡류, 가금류, 유제품, 과일, 채소와 같은 5개의 그룹으로 구분될 수 있다.The second health data processing unit 530 may extract parameters for health data of a calorie intake state, health data of a drinking state, and health data of a smoking state, which are second health data. The second health data processing unit 530 extracts the intake of fruits, vegetables, dairy products, fat, salt, sugar, grain, and meat from the health data of calorie intake, and the user's meal rule information and intake from the user information storage unit 230 Food information can be called up. The meal rule information may indicate a user's meal time, and the ingested food information may indicate a nutrient consumed by the user. Ingested food information is for determining whether a user is sufficiently ingested with carbohydrates, proteins, fats, vitamins and minerals, and can be divided into five groups: grains, poultry, dairy products, fruits, and vegetables.
제2 건강 데이터 처리부(530)는 음주 상태의 건강 데이터에서 사용자의 음주량을 추출하고, 흡연 상태의 건강 데이터에서 사용자의 흡연량을 추출할 수 있다. 이 때 음주량은 사용자가 마신 주류의 량을, 흡연량은 사용자가 소비한 흡연 제품의 수를 의미할 수 있다.The second health data processing unit 530 may extract the user's drinking amount from the drinking state health data, and the user's smoking amount from the smoking state health data. In this case, the amount of alcohol consumed may refer to the amount of alcoholic beverages consumed by the user, and the amount of smoking may refer to the number of smoking products consumed by the user.
건강 상태 평가부(600)는 건강 데이터에 건강 관리 모델 제어부(400)를 통해 파싱된 건강 관리 모델을 적용하여 건강 데이터를 정량적으로 분석하여 사용자의 건강 상태를 판단할 수 있다. 보다 구체적으로 건강 데이터 평가부(600)는 건강 데이터를 정량적으로 분석하는 제1 건강 인덱스 생성부(610), 건강 그룹 별로 생성된 제1 건강 인덱스를 통합하여 사용자의 건강 데이터에 대한 통합 제2 건강 데이터를 생성하는 제2 건강 인덱스 생성부(630), 제2 건강 인덱스를 분석하여 사용자의 건강 상태를 판단하고 사용자의 건강 상태를 시각적으로 표시한 건강 관리 레포트를 생성하는 건강 관리 레포트 생성부(650)를 포함할 수 있다.The health status evaluation unit 600 may quantitatively analyze the health data by applying the health management model parsed through the health management model control unit 400 to the health data to determine the health status of the user. More specifically, the health data evaluation unit 600 integrates the first health index generation unit 610 that quantitatively analyzes health data and the first health index generated for each health group to integrate the second health data of the user. A second health index generation unit 630 that generates data, a health management report generation unit 650 that analyzes the second health index to determine the user's health status and generates a health management report visually displaying the user's health status. ) Can be included.
제1 건강 인덱스 생성부(610)는 건강 데이터가 속한 건강 그룹에 따라 건강 데이터 별 파라미터를 이용하여 제1 건강 인덱스를 생성할 수 있다. 제1 건강 인덱스 생성부(610)는 건강 데이터가 포함된 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델을 적용하여 건강 데이터를 정량적으로 분석하여 건강 그룹 별 제1 건강 인덱스를 생성할 수 있다.The first health index generator 610 may generate a first health index using parameters for each health data according to a health group to which the health data belongs. The first health index generator 610 may generate a first health index for each health group by quantitatively analyzing health data by applying a health management model specific to a health group including health data.
보다 구체적으로, 제1 건강 인덱스 생성부(610)는 운동 상태의 건강 그룹에 매칭된 건강 데이터에 대하여 운동 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델을 이용하여 운동 상태에 대한 제1 건강 인덱스를 생성할 수 있다. 이 때, 운동 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델은 수학식 1과 같이 MET가 3 이상일 때의 시간을 파라미터로 하여 운동 상태에 대한 제1 건강 인덱스를 생성할 수 있다. MET(Metabolic Equivalent)는 다양한 신체활동의 강도를 표현하는 표준으로, MET가 3미만이면 저강도의 신체활동을, MET가 3이상 6미만이면 중강도의 신체활동을, MET가 6이상이면 고강도의 신체활동을 하였음을 의미한다. 본 발명은 사용자의 운동 상태에 대한 기준을 MET=3일 때로 설정하여 중강도의 신체활동을 수행했을 때 사용자가 운동 상태에 있다고 판단할 수 있다. 이 때, MET의 기준은 설정에 따라 달라질 수 있다.More specifically, the first health index generation unit 610 generates a first health index for the exercise state using a health management model specific to the fitness group in the exercise state with respect to the health data matched with the fitness group in the exercise state. can do. In this case, the health management model specific to the health group in the exercise state may generate a first health index for the exercise state by using a time when the MET is 3 or more as a parameter, as shown in Equation 1. Metabolic Equivalent (MET) is a standard expressing the intensity of various physical activities. If MET is less than 3, low-intensity physical activity, if MET is 3 or more and less than 6, moderate-intensity physical activity, and if MET is 6 or more, high-intensity It means that you have been physically active. The present invention may determine that the user is in the exercise state when performing moderate-intensity physical activity by setting the criterion for the user's exercise state when MET=3. At this time, the standard of MET may vary depending on the setting.
건강 데이터가 스트레스 상태의 건강 그룹에 매칭되면, 제1 건강 인덱스 생성부(610)는 스트레스 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델을 이용하여 스트레스 상태에 대한 제1 건강 인덱스를 생성할 수 있다. 스트레스 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델은 심장 박동기, 심전도 측정기, 뇌파 측정기, 근전도 측정기로부터 측정된 값을 파라미터로 하여 사용자의 신체가 받고 있는 스트레스의 정도를 의미하는 스트레스 상태에 대한 제1 건강 인덱스를 생성할 수 있다.When the health data matches the health group in the stress state, the first health index generator 610 may generate a first health index for the stress state by using a health management model specific to the health group in the stress state. The health management model specific to the stressed health group is the first health for a stressed state, which means the level of stress that the user's body is receiving by taking as parameters the values measured from a pacemaker, an electrocardiogram, an electroencephalogram, and an electromyogram. You can create an index.
제1 건강 인덱스 생성부(610)는 건강 데이터가 섭취 칼로리 상태의 건강 그룹에 매칭되면 섭취 칼로리 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델을 이용하여 섭취 칼로리 상태에 대한 제1 건강 인덱스를 생성할 수 있다. 이 때, 섭취 칼로리 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델은 과일 섭취량, 채소 섭취량, 유제품 섭취량, 지방 섭취량, 염분 섭취량, 당분 섭취량, 곡물 섭취량, 육류 섭취량, Eating Regularity, Balanced Diet를 이용하여 섭취 칼로리 상태에 대한 제1 건강 인덱스를 생성할 수 있다. 섭취 칼로리 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델은 수학식 2와 같다.When the health data matches the health group in the calorie intake state, the first health index generator 610 may generate a first health index for the calorie intake state by using a health management model specific to the health group in the calorie intake state. have. At this time, the health management model specific to the health group in the calorie intake state is fruit intake, vegetable intake, dairy intake, fat intake, salt intake, sugar intake, grain intake, meat intake, eating regularity, and calorie intake using a balanced diet. A first health index for the condition may be generated. The health management model specific to the health group in the calorie intake state is shown in Equation 2.
건강 데이터가 음주 상태의 건강 그룹에 매칭되면 제1 건강 인덱스 생성부(610)는 음주 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델을 이용하여 음주 상태에 대한 제1 건강 인덱스를 생성할 수 있다. 이 때, 음주 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델은 수학식 3과 같이 사용자로부터 수신한 음주량을 이용할 수 있다.When the health data matches the health group in the drinking state, the first health index generator 610 may generate a first health index for the drinking state by using a health management model specific to the health group in the drinking state. In this case, the health management model specific to the health group in the drinking state may use the amount of drinking received from the user as shown in Equation 3.
나아가 건강 데이터가 흡연 상태의 건강 그룹에 매칭되면 제1 건강 인덱스 생성부(610)는 흡연 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델을 이용하여 흡연 상태에 대한 제1 건강 인덱스를 생성할 수 있다. 이 때, 흡연 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델은 수학식 4와 같이 사용자로부터 수신한 흡연량을 이용할 수 있다.Furthermore, when the health data is matched with the health group in the smoking state, the first health index generator 610 may generate a first health index for the smoking state by using a health management model specific to the health group in the smoking state. In this case, the health management model specific to the health group in the smoking state may use the amount of smoking received from the user as shown in Equation 4.
제2 건강 인덱스 생성부(630)는 제1 건강 인덱스 생성부(610)에서 생성된 복수 개의 제1 건강 인덱스를 통합하여 제2 건강 인덱스를 생성할 수 있다. 제2 건강 인덱스 생성부(630)는 건강 데이터에 대응되는 건강 그룹 별로 부여된 가중치를 이용하여 제2 건강 인덱스를 생성할 수 있다. 가중치는 사용자 별로 상이하게 설정될 수 있는데, 사용자의 연령, 신체 조건, 최근 검진 기록 및 사용자의 이전 건강 관리 레포트가 그 참고 데이터로 사용될 수 있다. 제2 건강 인덱스 생성부(630)는 수학식 5를 통해 제2 건강 인덱스(HBI, Health Behavior Index)를 생성할 수 있다.The second health index generator 630 may generate a second health index by integrating the plurality of first health indexes generated by the first health index generator 610. The second health index generator 630 may generate a second health index by using a weight assigned to each health group corresponding to the health data. The weight may be set differently for each user, and the user's age, physical condition, recent checkup record, and previous health management report of the user may be used as reference data. The second health index generator 630 may generate a second health index (HBI) through Equation (5).
건강 관리 레포트 생성부(650)는 제1 건강 인덱스 및 제2 건강 인덱스를 이용하여 건강 관리 레포트를 생성할 수 있다. 건강 관리 레포트는 제2 건강 인덱스를 포함함으로써 사용자의 전체적인 건강 상태를 제공할 수 있다. 건강 관리 레포트 생성부(650)는 제2 건강 인덱스의 값이 제1 임계 값 미만이면 사용자의 건강 상태가 Unhealthy, 제1 임계 값 이상 제2 임계 값 미만이면 Moderate, 제2 임계 값 이상이면 Healthy라고 판단할 수 있다. 예를 들어 건강 관리 레포트 생성부(650)는 제2 건강 인덱스의 값이 12 미만이면 사용자의 건강 상태가 Unhealthy, 12 이상 29 미만이면 Moderate, 29 이상 40 미만이면 Healthy라고 판단할 수 있다. 사용자의 건강 상태를 판단하는 제2 건강 인덱스의 기준 임계 값은 설정에 따라 달라질 수 있다.The health management report generation unit 650 may generate a health management report using the first health index and the second health index. The health management report may provide the user's overall health status by including the second health index. The health management report generator 650 says that if the value of the second health index is less than the first threshold value, the user's health status is Unhealthy, if the first threshold value is less than the second threshold value, Moderate, and if the second threshold value is greater than the second threshold value, it says Healthy. I can judge. For example, if the value of the second health index is less than 12, the health management report generator 650 may determine that the user's health status is Unhealthy, if it is 12 or more and less than 29, Moderate, and if it is 29 or more and less than 40, it may determine that it is Healthy. The reference threshold value of the second health index for determining the user's health state may vary according to settings.
건강 관리 레포트 생성부(650)는 건강 그룹 별 제1 건강 인덱스를 제공함으로써, 사용자의 세부 건강 상태도 제공할 수 있다.The health management report generation unit 650 may also provide a detailed health state of a user by providing a first health index for each health group.
본 발명의 또 다른 실시 예를 따르면, 본 발명은 건강 관리 레포트를 제공하는 것에 한정되지 않고 전문가의 조언을 사용자에게 전송할 수 있다. 예를 들어 서버는 사용자의 건강 그룹 별 제1 건강 인덱스가 특정 기준을 초과하면 관련 의료 기관에 문의하고, 의료 기관에 소속된 전문가는 사용자에게 적합한 조언을 서버에 전달할 수 있다. 서버는 다수의 전문가의 조언을 수신하여 통합적으로 사용자에게 제공할 수 있다. 이 때 서버는 사용자의 위치, 나이, 신체 조건 등을 고려하여 적절한 전문가의 조언을 우선순위에 따라 제공할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, the present invention is not limited to providing a health management report, and may transmit expert advice to a user. For example, when the first health index for each health group of the user exceeds a specific criterion, the server may inquire with a related medical institution, and an expert belonging to the medical institution may deliver advice appropriate to the user to the server. The server may receive advice from a number of experts and provide it to users in an integrated manner. In this case, the server may provide appropriate expert advice according to priority in consideration of the user's location, age, and physical condition.
이하에서는 도 2를 이용하여 본 발명의 일 실시 예에 의한 사용자 건강 상태 제공 방법을 설명한다. 사용자 건강 상태 제공 방법에 관한 설명에 있어서 전술한 사용자 건강 상태 제공 시스템과 중복되는 세부 실시 예는 생략될 수 있다.Hereinafter, a method for providing a user's health status according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 2. In the description of the method for providing the user's health state, detailed embodiments overlapping with the aforementioned system for providing the user's health state may be omitted.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 의한 사용자 건강 상태 제공 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 2를 참조하면, 서버는 사용자 디바이스로부터 사용자의 행동 데이터를 수신할 수 있다(S100). 서버는 사용자 디바이스에 포함된 복수 개의 센서 값을 수신하거나, 사용자 디바이스로부터 사용자 입력을 통해 획득한 사용자의 건강 정보를 수신할 수 있다.2 is a diagram illustrating a method of providing a user's health state according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, the server may receive user behavior data from a user device (S100). The server may receive a plurality of sensor values included in the user device or may receive health information of a user obtained through a user input from the user device.
서버는 수신한 행동 데이터에서 건강 데이터를 추출(S200)하여, 건강 데이터를 하나 이상의 건강 그룹에 매칭(S300)할 수 있다. 건강 그룹은 기 분류된 것으로, 운동 상태, 섭취 칼로리 상태, 음주 상태, 흡연 상태 및 스트레스 상태 중 하나를 포함할 수 있다.The server may extract health data from the received behavior data (S200) and match the health data to one or more health groups (S300). The health group is classified and may include one of an exercise state, a calorie intake state, a drinking state, a smoking state, and a stress state.
서버는 건강 그룹에 하나 이상의 건강 그룹에 매칭된 건강 데이터에 건강 그룹에 미리 특정된 건강 관리 모델을 적용하여 건강 그룹에 대한 제1 건강 인덱스를 생성(S400)할 수 있다. 서버는 건강 데이터에 건강 관리 모델을 적용하기 위하여 건강 데이터에서 하나 이상의 파라미터를 추출하여 건강 관리 모델에 적용할 수 있다. 건강 데이터에서 추출되는 파라미터는 건강 그룹 별로 상이한 것을 특징으로 한다.The server may generate a first health index for the health group by applying a health management model specified in advance to the health group to health data matching one or more health groups to the health group (S400). In order to apply the health management model to the health data, the server may extract one or more parameters from the health data and apply them to the health management model. The parameters extracted from the health data are characterized by being different for each health group.
서버는 건강 그룹 별로 생성된 하나 이상의 제1 건강 인덱스를 통합하여 제2 건강 인덱스를 생성할 수 있다(S500). 제2 건강 인덱스를 생성하기 위하여 서버는 건강 그룹 별로 가중치를 추출할 수 있다. 가중치는 건강 그룹이 사용자의 건강 상태에 미치는 영향에 따라 상이하게 설정될 수 있다.The server may generate a second health index by integrating one or more first health indexes generated for each health group (S500). In order to generate the second health index, the server may extract weights for each health group. The weight may be set differently according to the influence of the health group on the health state of the user.
서버는 제2 건강 인덱스와 기 설정된 제1 및 제2 임계 값을 비교하여 사용자의 건강 상태를 판단(S600)하여 사용자의 건강 상태를 포함하는 건강 관리 레포트를 생성할 수 있다. 건강 관리 레포트는 건강 그룹에 대한 하나 이상의 제1 건강 인덱스를 더 포함하여 사용자가 보다 정확하게 건강 상태를 파악할 수 있게 한다.The server may compare the second health index with the preset first and second threshold values to determine the health status of the user (S600) to generate a health management report including the health status of the user. The health care report further includes one or more first health indexes for the health group to allow the user to more accurately determine the health status.
본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.Embodiments of the present invention disclosed in the present specification and drawings are only provided with specific examples to easily explain the technical content of the present invention and to aid understanding of the present invention, and are not intended to limit the scope of the present invention. In addition to the embodiments disclosed herein, it is obvious to those of ordinary skill in the art that other modified examples based on the technical idea of the present invention can be implemented.
Claims (16)
사용자 디바이스로부터 사용자의 행동 데이터를 수신하는 단계;
상기 행동 데이터에서 건강 데이터를 추출하여, 상기 건강 데이터를 하나 이상의 건강 그룹에 매칭하는 단계;
상기 건강 데이터에, 상기 건강 그룹 별로 상이하게 설정된 건강 관리 모델을 적용하여 상기 건강 그룹에 대한 제1 건강 인덱스를 생성하는 단계;
상기 건강 그룹 별로 생성된 상기 하나 이상의 제1 건강 인덱스를 통합하여 제2 건강 인덱스를 생성하는 단계;
상기 제2 건강 인덱스와 기 설정된 제1 및 제2 임계 값을 비교하여 사용자의 건강 상태를 판단하는 단계를 포함하는 사용자 건강 상태 제공 방법.
In the method for the server to provide the user's health status,
Receiving behavioral data of a user from a user device;
Extracting health data from the behavioral data and matching the health data to one or more health groups;
Generating a first health index for the health group by applying a health management model set differently for each health group to the health data;
Generating a second health index by integrating the at least one first health index generated for each health group;
And determining a health state of the user by comparing the second health index with preset first and second threshold values.
상기 사용자의 행동 데이터를 수신하는 단계는,
상기 사용자 디바이스에 포함된 복수 개의 센서 값을 수신하는 단계;
상기 사용자 디바이스로부터 사용자 입력을 통해 획득한 사용자의 건강 정보를 수신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 방법.
The method of claim 1,
Receiving the user's behavior data,
Receiving a plurality of sensor values included in the user device;
And receiving health information of a user obtained through a user input from the user device.
상기 제2 건강 인덱스를 생성하는 단계는,
상기 건강 그룹이 상기 사용자의 건강 상태에 미치는 영향 정도에 따라 상기 건강 그룹 별 가중치를 추출하는 단계;
상기 하나 이상의 제1 건강 인덱스에 상기 가중치를 곱하고, 그 결과 값을 합하여 상기 제2 건강 인덱스를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 방법.
The method of claim 1,
The step of generating the second health index,
Extracting weights for each health group according to a degree of influence of the health group on the health state of the user;
And generating the second health index by multiplying the at least one first health index by the weight and summing the result values.
상기 건강 상태와 상기 건강 그룹 별로 생성된 상기 제1 건강 인덱스 값을 포함한 건강 관리 레포트를 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 방법.
The method of claim 1,
And providing a health management report including the health status and the first health index value generated for each health group.
상기 건강 그룹은 운동 상태, 섭취 칼로리 상태, 음주 상태, 흡연 상태 및 스트레스 상태 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 방법.
The method of claim 1,
The health group includes at least one of an exercise state, a calorie intake state, a drinking state, a smoking state, and a stress state.
상기 건강 그룹 별 건강 관리 모델은,
상기 건강 그룹이 운동 상태이면 상기 사용자의 활동 시간을, 상기 건강 그룹이 섭취 칼로리 상태이면 상기 사용자가 섭취한 영양소의 양을, 상기 건강 그룹이 음주 상태이면 상기 사용자가 섭취한 주류의 양을, 상기 건강 그룹이 흡연 상태이면 상기 사용자의 흡연량을, 상기 건강 그룹이 스트레스 상태이면 상기 사용자의 심박수, 심전도, 뇌파도, 근전도 중 하나 이상의 센서 값을 이용함으로써 상기 제1 건강 인덱스를 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 방법.
The method of claim 5,
The health management model for each health group,
If the health group is in an exercise state, the user's activity time, if the health group is in a calorie intake state, the amount of nutrients consumed by the user, and if the health group is in a drinking state, the amount of alcohol consumed by the user, the When the health group is in a smoking state, the first health index is generated by using the user's smoking amount, and when the health group is in a stress state, the first health index is generated by using values of at least one of the user's heart rate, electrocardiogram, EEG, and EMG. How to provide user health status.
상기 제2 건강 인덱스가 상기 제1 임계 값 미만이면 상기 사용자의 건강 상태를 unhealth로 판단하고,
상기 제1 임계 값 이상이고 기 설정된 제2 임계 값 미만이면 상기 사용자의 건강 상태를 moderate로 판단하고,
상기 제2 임계 값 이상이면 상기 사용자의 건강 상태를 health로 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 방법.
The method of claim 1,
If the second health index is less than the first threshold value, the health state of the user is determined as unhealth,
If the first threshold value or more and less than a preset second threshold value, the health state of the user is determined as moderate,
If the second threshold value or more, the user health state providing method, characterized in that determining the health state of the user as health.
사용자 디바이스로부터 사용자의 행동 데이터를 수신하는 데이터 수신부;
상기 행동 데이터에서 건강 데이터를 추출하여, 상기 건강 데이터를 하나 이상의 건강 그룹에 매칭하는 데이터 분석부;
상기 건강 데이터에, 상기 건강 그룹 별로 상이하게 설정된 건강 관리 모델을 적용하여 상기 건강 그룹에 대한 제1 건강 인덱스를 생성하며, 상기 건강 그룹 별로 생성된 상기 하나 이상의 제1 건강 인덱스를 통합하여 제2 건강 인덱스를 생성하고, 상기 제2 건강 인덱스와 기 설정된 제1 및 제2 임계 값을 비교하여 사용자의 건강 상태를 판단하는 건강 상태 평가부를 포함하는 사용자 건강 상태 제공 장치.
In the device for monitoring a user's health status,
A data receiving unit for receiving user behavior data from a user device;
A data analysis unit extracting health data from the behavioral data and matching the health data to one or more health groups;
To the health data, a first health index for the health group is generated by applying a health management model set differently for each health group, and a second health index by integrating the one or more first health indexes generated for each health group A user health state providing device comprising a health state evaluator configured to generate an index and determine a health state of the user by comparing the second health index with preset first and second threshold values.
상기 데이터 수신부는,
상기 사용자 디바이스에 포함된 복수 개의 센서 값을 수신하고,
상기 사용자 디바이스로부터 사용자 입력을 통해 획득한 사용자의 건강 정보를 수신하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 장치.
The method of claim 8,
The data receiving unit,
Receiving a plurality of sensor values included in the user device,
A user health state providing apparatus, characterized in that receiving the user's health information obtained through a user input from the user device.
상기 건강 상태 평가부는,
상기 건강 그룹이 상기 사용자의 건강 상태에 미치는 영향 정도에 따라 상기 건강 그룹 별 가중치를 추출하고, 상기 하나 이상의 제1 건강 인덱스에 상기 가중치를 곱하고, 그 결과 값을 합하여 상기 제2 건강 인덱스를 생성하는 건강 인덱스 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 장치.
The method of claim 8,
The health condition evaluation unit,
Extracting weights for each health group according to the degree of influence of the health group on the health state of the user, multiplying the weights by the one or more first health indexes, and summing the result values to generate the second health index A user health state providing device comprising a health index generator.
상기 건강 상태 평가부는,
상기 건강 상태와 상기 건강 그룹 별로 생성된 상기 제1 건강 인덱스 값을 포함하는 건강 관리 레포트를 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 장치.
The method of claim 8,
The health condition evaluation unit,
And generating a health management report including the health state and the first health index value generated for each health group.
상기 건강 그룹은 운동 상태, 섭취 칼로리 상태, 음주 상태, 흡연 상태 및 스트레스 상태 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 장치.
The method of claim 8,
The health group includes at least one of an exercise state, a calorie intake state, a drinking state, a smoking state, and a stress state.
상기 건강 그룹 별 건강 관리 모델은,
상기 건강 그룹이 운동 상태이면 상기 사용자의 활동 시간을, 상기 건강 그룹이 섭취 칼로리 상태이면 상기 사용자가 섭취한 영양소의 양을, 상기 건강 그룹이 음주 상태이면 상기 사용자가 섭취한 주류의 양을, 상기 건강 그룹이 흡연 상태이면 상기 사용자의 흡연량을, 상기 건강 그룹이 스트레스 상태이면 상기 사용자의 심박수, 심전도, 뇌파도, 근전도 중 하나 이상의 센서 값을 이용함으로써 상기 제1 건강 인덱스를 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 장치.
The method of claim 12,
The health management model for each health group,
If the health group is in an exercise state, the user's activity time, if the health group is in a calorie intake state, the amount of nutrients consumed by the user, and if the health group is in a drinking state, the amount of alcohol consumed by the user, the When the health group is in a smoking state, the first health index is generated by using the user's smoking amount, and when the health group is in a stress state, the first health index is generated by using values of at least one of the user's heart rate, electrocardiogram, EEG, and EMG. Device for providing user health status.
상기 건강 상태 평가부는,
상기 제2 건강 인덱스가 상기 제1 임계 값 미만이면 상기 사용자의 건강 상태를 unhealth로 판단하고,
상기 제1 임계 값 이상이고 기 설정된 제2 임계 값 미만이면 상기 사용자의 건강 상태를 moderate로 판단하고,
상기 제2 임계 값 이상이면 상기 사용자의 건강 상태를 health로 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 장치.The method of claim 8,
The health condition evaluation unit,
If the second health index is less than the first threshold value, the health state of the user is determined as unhealth,
If the first threshold value or more and less than a preset second threshold value, the health state of the user is determined as moderate,
If the second threshold value or more, the user health state providing device, characterized in that to determine the health state of the user as health.
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