KR102352801B1 - 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법 및 시스템. - Google Patents

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Abstract

본 발명은 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 침대에 설치된 심탄도 센서로부터 환자의 심탄도 신호를 수신받아 생체 정보를 추출하고, 복수의 기계학습 알고리즘에 입력하여 계산된 당뇨 예측 확률들로부터 당뇨 경보 수준을 판단하여 환자에게 제공할 수 있는 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법 및 시스템에 관한 것이다.

Description

심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법 및 시스템.{Diabetes prediction method and system using ballistocardiogram}
본 발명은 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 침대에 설치된 심탄도 센서로부터 환자의 심탄도 신호를 수신받아 생체 정보를 추출하고, 복수의 기계학습 알고리즘에 입력하여 계산된 당뇨 예측 확률들로부터 당뇨 경보 수준을 판단하여 환자에게 제공할 수 있는 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법 및 시스템에 관한 것이다.
만성질환 등의 건강문제는 주로 잘못된 생활습관이 주된 원인으로 밝혀지면서 과거의 사후 치료중심보다 사전 예방 관리가 보건의료체계에서 요구되고 있는 실정이며, 만성질환은 완치가 어려울 뿐만 아니라 치료 기간이 장시간 소요되어 의료비의 증가 등으로 국가 경제에도 부정적인 영향을 미치고 있다.
현재, 경제발전, 서구화의 영향에 따른 식습관 변화, 체질변화 및 고령화 등으로 만성질환이 증가하고 있는 추세로, 특히 만성질환 중 당뇨는 100명 가운데 8명이 가지고 있는 것으로 조사되고 있으며, 해를 거듭할수록 증가하고 있다.
당뇨란 신체가 충분한 인슐린을 생산하지 않기 때문에 또는 체세포가 생산되는 인슐린에 반응하지 않기 때문에, 사람이 높은 고혈당을 갖는 대사질환의 그룹이다.
당뇨는 초기에 거의 자각 증상이 없으며, 병이 진행되면, 당뇨 특유의 다음, 다식, 다뇨, 체중감소, 전신 권태, 피부 가려움증, 손과 발의 상처가 낫지 않고 오래가는 등의 특유의 증상이 나타나며, 이환 기간이 길어짐에 따라서 합병증을 유발하게되는데 대표적으로 심혈관계 질환, 당뇨신증, 당뇨신경병증, 당뇨망막병증이 있다.
이러한, 당뇨는 초기에 진단하여 합병증으로 진전되지 않도록 관리가 필요하며, 당뇨를 진단하기 위한 기술 개발이 활발히 진행되고 있다.
당뇨를 진단하기 위한 종래 기술을 살펴보면, 한국등록특허 제10-1798109호에는 당뇨를 진단하기 위해 검사 스트립에 혈액 샘플을 투입하고, 온도 센서에 의해 측정된 온도를 고려하여 혈액 샘플 내에 혈당 수치를 계산함으로써, 혈당 수치 결과를 출력하여 환자에게 제공하는 혈당 측정기가 기재되어 있으며, 한국공개특허 제10-2016-0130011호에는 신체에 착용되는 복수의 측정기기들로부터 혈압, 체중, 산소 포화도, 공복시 혈당, 당화 헤모글로빈, 심전도 및 체온 중 적어도 두개를 사용하여 당뇨의 위험 정도를 산출하는 방법이 기재되어 있다.
그러나, 종래 기술들은 당뇨를 진단하기 위한 생체 정보를 신체에 측정기기를 착용하여 추출하거나, 신체의 일부로부터 혈액을 채취하여 수집하기 때문에 환자에게 불편함과 이질감을 유발할 수 있다는 문제점이 있다.
따라서, 환자의 신체에 착용하거나 혈액을 별도로 채취할 필요없이 무구속적인 방법으로 당뇨를 진단하기 위한 생체 정보를 취득하여 당뇨의 발병 여부를 제공할 수 있는 방법이 필요하다.
KR10-1798109 B1 "혈당 측정기" KR10-2016-0130011 A "사물 인터넷을 이용한 당뇨 위험 산출 장치 및 당뇨 위험 산출 시스템, 그리고 이를 이용한 당뇨 위험 산출 방법"
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로 본 발명의 목적은 환자의 신체에 불편함과 이질감 없이 무구속적인 방법으로 생체 정보를 취득하고, 취득된 생체 정보를 이용하여 환자의 당뇨 발병 여부를 예측할 수 있는 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법 및 시스템을 제공하는 데 있다.
상술한 목적을 해결하기 위해 본 발명은 침대에 설치된 심탄도 센서로부터 취득된 환자의 심탄도 신호를 이용하여 당뇨를 예측하는 방법에 있어서, 당뇨를 예측하고자 하는 환자의 심탄도 신호를 입력받는 단계; 상기 심탄도 신호로부터 생체 정보를 추출하여 각 평균을 계산하고, 미리 학습된 복수의 기계학습 알고리즘에 입력하여 당뇨 예측 확률을 계산하는 단계; 및 계산된 당뇨 예측 확률들로부터 당뇨 경보 수준을 판단하여 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법을 제공한다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 당뇨 예측 확률을 계산하는 단계; 이전에, 수집된 심탄도 신호의 잡음을 제거하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 잡음을 제거하는 단계;는 상기 심탄도 신호의 크기를 스케일링하는 단계; 스케일링된 심탄도 신호로부터 미리 설정된 평균 제곱근 최대값과 평균 제곱근 최소값 범위에 해당하는 심탄도 신호를 추출하는 단계; 및 추출된 심탄도 신호로부터 미리 설정된 최소 진폭값과 최대 진폭값 범위에 해당하는 심탄도 신호를 추출하는 단계;를 포함할 수 있다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 생체 정보는 심박수(Heart Rate), 호흡수(Respiration Rate), 심박출량(Relative Stroke volume) 및 심박수 변이도(Heart Rate Variability)이다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 당뇨 경보 수준을 판단하여 출력하는 단계:는 계산된 당뇨 예측 확률들 중 가장 높은 값을 갖는 당뇨 예측 확률을 추출하는 단계; 및 추출된 당뇨 예측 확률이 설정된 임계 범위 내에 해당하는지 여부를 판단하여 당뇨 경보 수준을 출력하는 단계;를 포함한다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 당뇨 경보 수준은 안심, 관심, 주의로 분류되며, 상기 당뇨 예측 확률이 0% 내지 10%일 경우 "안심", 상기 당뇨 예측 확률이 11% 내지 30%일 경우 "관심", 상기 당뇨 예측 확률이 31% 이상일 경우 "주의"로 판단하여 출력한다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 복수의 기계학습 알고리즘은 인공신경망(ANN)과 로지스틱 회귀분석 알고리즘이다.
또한, 본 발명은 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 상기 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 저장된 기록매체를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 침대; 상기 침대에 설치되고 환자의 심탄도 신호를 취득하는 심탄도 센서; 상기 심탄도 센서로부터 취득된 심탄도 신호를 수신받아 당뇨를 예측하는 상기 컴퓨터 프로그램이 저장된 서버; 및 상기 서버로부터 당뇨 예측 결과를 수신받아 출력하는 어플리케이션이 설치된 스마트 기기를 포함하는 것을 특징으로 하는 당뇨 예측 시스템을 더 제공할 수 있다.
본 발명은 다음과 같은 우수한 효과가 있다.
본 발명의 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법 및 시스템에 따르면, 침대에 설치된 심탄도 센서로부터 환자의 심탄도 신호를 수신받아 당뇨를 예측할 수 있기 때문에 환자에게 센서를 착용시키거나 별도의 혈액을 채취할 필요가 없다는 장점이 있다.
또한, 본 발명의 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법 및 시스템에 따르면, 환자가 침대에 누워 있거나, 앉아 있는 것만으로도, 당뇨 발병 여부를 예측할 수 있어, 조기에 당뇨를 진단하여 환자가 건강관리를 수행할 수 있다는 장점이 있다.
또한, 본 발명의 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법 및 시스템에 따르면,
복수의 기계학습 알고리즘을 통해 추출된 당뇨 확률을 서로 비교하여 당뇨 발병 여부를 판단하기 때문에 정확성이 높다는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 시스템을 보여주는 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 심탄도 신호를 이용한 당요 예측 방법의 순서도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 심탄도 신호의 잡음 제거 방법의 순서도,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 잡음이 제거된 심탄도 신호를 보여주는 그래프,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습된 인공신경망의 성능 지표를 보여주는 ROC-Curve 그래프,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습된 로지스틱 회귀분석의 성능 지표를 보여주는 ROC-Curve 그래프이다.
본 발명에서 사용되는 용어는 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있는데 이 경우에는 단순한 용어의 명칭이 아닌 발명의 상세한 설명 부분에 기재되거나 사용된 의미를 고려하여 그 의미가 파악되어야 할 것이다.
이하, 첨부한 도면에 도시된 바람직한 실시예들을 참조하여 본 발명의 기술적 구성을 상세하게 설명한다.
그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시예에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 참조번호는 동일한 구성요소를 나타낸다.
본 발명의 일 실시예에 따른 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법 및 시스템은 침대에 설치된 심탄도 센서로부터 환자의 심탄도 신호를 수신받아 생체 정보를 추출하고 복수의 기계학습 알고리즘에 생체 정보를 입력하여 출력된 당뇨 예측 확률로부터 당뇨 발병 여부를 확인할 수 있는 당뇨 예측 방법 및 시스템이다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 당뇨 예측 방법은 컴퓨터에 의해 수행되며, 상기 컴퓨터에는 상기 컴퓨터를 기능시켜 당뇨 예측 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 저장된다.
또한, 상기 컴퓨터는 일반적인 퍼스널 컴퓨터뿐만 아니라, 스마트폰이나 태블릿 PC와 같은 스마트 기기를 포함하는 광의의 컴퓨팅 장치를 의미한다.
또한, 상기 컴퓨터 프로그램은 별도의 기록 매체에 저장되어 제공될 수 있으며, 상기 기록매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되어 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다.
예를 들면, 상기 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD, DVD와 같은 광 기록 매체, 자기 및 광 기록을 겸할 수 있는 자기-광 기록 매체, 롬, 램, 플래시 메모리 등 단독 또는 조합에 의해 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치일 수 있다.
또한, 상기 컴퓨터 프로그램은 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등이 단독 또는 조합으로 구성된 컴퓨터 프로그램일 수 있고, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라, 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드로 짜여진 컴퓨터 프로그램일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 당뇨 예측 시스템을 보여주는 것으로, 도 1을 참조하면 본 발명의 당뇨 예측 시스템(100)은 침대(10), 심탄도 센서(20), 서버(30) 및 스마트 기기(40)로 구성된다.
상기 침대(10)는 침대 프레임(11)과 매트리스(12)로 구성되며, 환자가 누울 수 있는 공간을 제공한다.
상기 심탄도 센서(20)는 상기 침대(10)에 설치되며, 환자의 심탄도 신호를 측정하여, 상기 서버(30)로 전송할 수 있다.
또한, 상기 심탄도 센서(20)는 상기 침대 프레임(11)의 측면이나 하면에 설치될 수 있으며, 상기 침대 프레임(11) 이외에도 상기 매트리스(12)에 부착되어 사용될 수 있다.
한편, 상기 심탄도 신호는 심장의 물리적 움직임에 따라 생기는 몸의 움직임을 전기적으로 기록한 것으로 심장이 박출한 혈액의 운동량을 나타내며, 상기 심탄도 센서(20)는 몸의 움직임에 의해 침대(10)에 발생되는 미세진동을 측정한다.
상기 서버(30)는 상기 컴퓨터 프로그램이 설치되며, 상기 심탄도 센서(20)로부터 통신망을 통해 심탄도 신호를 수신받아 당뇨 발병 여부를 예측한다.
상기 스마트 기기(40)는 상기 서버(30)로부터 통신망을 통해 예측된 당뇨 발병 여부 및 생체 정보를 수신받아 환자가 모니터링할 수 있도록 출력한다.
또한, 상기 스마트 기기(40)는 상기 당뇨 발병 여부와 생체 정보를 디스플레이 하여 환자가 모니터링할 수 있는 어플리케이션이 설치될 수 있다.
이하에서는 도 2를 참조하여 본 발명의 당뇨 예측 방법에 대해 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 당뇨 예측 방법의 순서도로 도 2를 참조하면, 본 발명의 당뇨 예측 방법은 크게 심탄도 신호를 입력받는 단계(S1000), 당뇨 예측 확률을 계산하는 단계(S2000) 및 당뇨 경보 수준을 판단하여 출력하는 단계(S3000)를 포함한다.
먼저, 본 발명의 당뇨 예측 방법은 상기 심탄도 센서(30)로부터 환자의 심탄도 신호를 입력받는다(S1000).
상기 심탄도 신호는 환자가 깨어있는 상태의 심탄도 신호 또는 환자의 수면 중에 취득된 심탄도 신호일 수 있다.
다음, 입력된 심탄도 신호의 잡음을 제거한다(S2000).
한편, 입력된 심탄도 신호는 침대에 환자가 눕거나 움직일 때 침대의 스프링 상수와 댐핑 인자에 의해 영향을 받아 신호 진폭 변조 및 감쇠 시간 상수를 가져오는 문제가 있으므로, 이를 최적화하기 위한 잡음 제거 과정을 수행해야 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 심탄도 신호의 잡음 제거 방법을 보여주는 순서도, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 잡음이 제거된 심탄도 신호를 보여주는 그래프로, 도 3 내지 도 4를 참조하면, 상기 심탄도 신호의 잡음을 제거하기 위해서는 먼저, 입력된 심탄도 신호의 신호 크기를 스케일링을 수행한다(S2100).
이때, 상기 신호 크기의 스케일링은 "10um/s2"이 되도록 조정하는 것이 바람직하며, 이를 통해 적절한 해상도와 숫자의 오버 플로우를 방지할 수 있다.
다음, 상기 스케일링된 심탄도 신호를 미리 설정된 최소 평균 제곱근(RMS)값과 최대 평균 제곱근(RMS)값 범위에 해당되는 심탄도 신호를 추출한다(S2200).
다음, 추출된 심탄도 신호로부터 미리 설정된 최소 진폭값과 최대 진폭값 이내에 해당하는 신호를 추출함으로써, 최종적으로 입력된 심탄도 신호의 잡음 제거를 완료한다(S2300).
한편, 상기 미리 설정된 최소 평균 제곱근(RMS)값, 최대 평균 제곱근(RMS)값, 최소 진폭값 및 최대 진폭 값은 침대에 누워있거나 앉아 있는 환자들의 심탄도 신호로부터 추출된 평균값들이며, 환자 또는 침대 주변의 환경에 따라 다양하게 설정될 수 있다.
다음, 잡음이 제거된 심탄도 신호를 기계학습 알고리즘에 입력하여 당뇨 예측 확률을 출력한다(S3000).
자세하게는 먼저, 상기 잡음이 제거된 심탄도 신호로부터 생체 정보들을 추출한다(S3100).
여기서, 상기 생체 정보들은 미리 설정된 시간동안의 심박수(Hear Rate), 호흡수(Respiration Rate), 심박출량(Relative Stroke Volume) 및 심박수 변이도(Heart Rate Variability)를 포함하며, 관련 기술 분야에서 공지된 다양한 방법들에 의해 추출될 수 있다.
다음, 추출된 생체 정보들의 평균값을 각각 계산한다(S3200).
다음, 미리 학습된 복수의 기계학습 알고리즘에 계산된 생체 정보들의 평균값들을 입력하여 당뇨 예측 확률을 계산하여 출력한다(S3000).
상기 기계학습 알고리즘은 컴퓨터가 입력되는 데이터를 통해 스스로 학습할 수 있도록 하는 알고리즘으로, 본 발명에서는 어떤 데이터에 대해 두 가지 중 하나로 분류할 수 있는 기계학습 알고리즘을 이용하여 당뇨 예측 확률을 계산한다.
상세하게는, 상기 기계학습 알고리즘은 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 베이지안 분류, 인공신경망, SVM(Suppoter Vector Machine), K-최근접이웃 등의 분류 기법 알고리즘을 사용할 수 있으며, 본 발명에서는 분류 성능이 가장 우수한 인공신경망과 로지스틱 회귀분석 알고리즘을 사용한다.
또한, 본 발명에서는 당뇨 환자와 정상인으로부터 학습용 생체 정보(심박수, 호흡수, 심박출량, 심박수 변이도) 데이터 셋 4만 개를 수집하여, 상기 인공신경망과 로지스틱 회귀분석 알고리즘을 각각 학습하였다.
또한, 이외에 당뇨 환자와 정상인들로부터 예측용 생체 정보(심박수, 호흡수, 심박출량, 심박수 변이도) 데이터 셋 4만 개를 별도로 수집하고, 학습된 인공신경망과 로지스틱 회귀분석 알고리즘에 입력하여 분류 성능을 평가하였으며, 이를 통해 상기 기계학습 알고리즘들이 높은 분류 성능을 갖을 수 있도록 파라미터를 최적화하였다.
또한, 상기 인공신경망은 각 층당 64개의 뉴런 수를 갖는 4개의 레이어층에서 학습을 150회 수행하였다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습된 인공신경망의 성능 지표를 보여주는 ROC-Curve 그래프, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습된 로지스틱 회귀분석의 성능 지표를 보여주는 ROC-Curve 그래프이다.
도 5 내지 도 6을 참조하면, ROC-Curve 그래프는 면적이 넓을수록 좋은 성능을 나타내는 그래프로, 상기 학습된 인공신경망은 예측 정확도가 93%, 오차(loss)가 0.16%를 나타내는 것을 확인할 수 있으며, 상기 학습된 로지스틱 회귀모델은 95%의 예측 정확도를 나타내는 것으로 보아 두 기계학습 알고리즘 모두 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.
한편, 상기 인공신경망과 로지스틱 회귀분석 알고리즘은 최종적으로 당뇨에 해당될 확률이 각각 출력되며, 본 발명에서는 상기 출력된 확률을 당뇨 예측 확률로 정의하였다.
다음, 상기 복수의 기계학습 알고리즘을 통해 당뇨 예측 확률을 출력한 후, 상기 당뇨 예측 확률로부터 당뇨 경보 수준을 판단한다(S4000).
상기 당뇨 경보 수준을 판단하기 위해서는 먼저, 출력된 당뇨 예측 확률들을 비교하여 가장 값이 큰 당뇨 예측 확률을 추출한다(S4100).
여기서, 가장 큰 값의 당뇨 예측 확률을 추출하는 이유는 당뇨를 판단하는 오차를 최소화하기 위한 것으로, 임의적으로 오차 범위를 설정하는 것보다 분석을 통해 나온 당뇨 예측 확률들 중 가장 큰 값을 기준으로 선택하여 당뇨를 판단함으로써, 신뢰성과 정확성이 높은 당뇨 예측을 수행하기 위함이다.
다음, 추출된 당뇨 예측 확률이 미리 설정된 임계 범위에 해당되는지 여부를 판단하여 당뇨 경보 수준을 분류한다(S4200).
상기 당뇨 경보 수준은 "안심", "관심", "주의"로 분류될 수 있으며, 상기 당뇨 예측 확률이 0% 내지 10%일 경우 "안심"으로 판단하며, 상기 당뇨 예측 확률이 11% 내지 30%일 경우 "관심", 상기 당뇨 예측 확률이 31% 이상일 경우 "주의"로 판단하여 출력한다.
이러한 단계들을 통해 환자의 당뇨 발병 여부를 진단할 수 있으며, 출력된 결과는 스마트 기기로 전송되어 모니터링을 수행할 수 있다.
따라서, 본 발명의 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법 및 시스템은 침대에 설치된 심탄도 센서로부터 심탄도 신호를 수신받아 환자의 당뇨를 예측할 수 있기 때문에 환자에게 센서를 착용시키거나 별도의 혈액을 채취할 필요가 없으며, 환자가 침대에 누워 있거나, 앉아 있는 것만으로도, 당뇨 발병 여부를 예측할 수 있어, 조기에 당뇨를 진단하여 환자가 건강관리를 수행할 수 있다는 장점이 있다.
이상에서 살펴본 바와 같이 본 발명은 바람직한 실시예를 들어 도시하고 설명하였으나, 상기한 실시예에 한정되지 아니하며 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통산의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변경과 수정이 가능할 것이다.
10:침대 20:심탄도 센서
30:스마트 기기 100:당뇨 예측 시스템

Claims (10)

  1. 컴퓨터에 의해서 수행되는, 침대에 설치된 심탄도 센서로부터 취득된 환자의 심탄도 신호를 이용하여 당뇨를 예측하는 방법에 있어서,
    당뇨를 예측하고자 하는 환자의 심탄도 신호를 입력받는 단계;
    상기 심탄도 신호로부터 생체 정보인 심박수(Heart Rate), 호흡수(Respiration Rate), 심박출량(Relative Stroke volume) 및 심박수 변이도(Heart Rate Variability)를 추출하여 각 평균을 계산하고, 미리 학습된 복수의 기계학습 알고리즘에 입력하여 당뇨 예측 확률을 계산하는 단계; 및
    계산된 당뇨 예측 확률들 중 가장 큰 값의 당뇨 예측 확률이 설정된 임계 범위 내에 해당하는지 여부를 판단하여 당뇨 경보 수준을 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에 의해서 수행되는 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 당뇨 예측 확률을 계산하는 단계; 이전에,
    수집된 심탄도 신호의 잡음을 제거하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에 의해서 수행되는 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 잡음을 제거하는 단계;는
    상기 심탄도 신호의 크기를 스케일링하는 단계;
    스케일링된 심탄도 신호로부터 미리 설정된 평균 제곱근 최대값과 평균 제곱근 최소값 범위에 해당하는 심탄도 신호를 추출하는 단계; 및
    추출된 심탄도 신호로부터 미리 설정된 최소 진폭값과 최대 진폭값 범위에 해당하는 심탄도 신호를 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에 의해서 수행되는 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 당뇨 경보 수준은 안심, 관심, 주의로 분류되며,
    상기 당뇨 예측 확률이 0% 내지 10%일 경우 "안심", 상기 당뇨 예측 확률이 11% 내지 30%일 경우 "관심", 상기 당뇨 예측 확률이 31% 이상일 경우 "주의"로 판단하여 출력하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에 의해서 수행되는 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 기계학습 알고리즘은 인공신경망(ANN)과 로지스틱 회귀분석 알고리즘인 것을 특징으로 하는 컴퓨터에 의해서 수행되는 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법.
  6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항의 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 방법을 수행하기 위한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  7. 침대;
    상기 침대에 설치되어 환자의 심탄도 신호를 취득하는 심탄도 센서;
    상기 심탄도 센서로부터 취득된 심탄도 신호를 수신받아 당뇨를 예측하는 제 6 항의 컴퓨터 프로그램이 저장된 서버; 및
    상기 서버로부터 당뇨 예측 결과를 수신받아 출력하는 어플리케이션이 설치된 스마트 기기를 포함하는 것을 특징으로 하는 심탄도 신호를 이용한 당뇨 예측 시스템.
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 삭제
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