KR102401774B1

KR102401774B1 - 전자 장치 및 그의 스트레스 측정 방법

Info

Publication number: KR102401774B1
Application number: KR1020170106277A
Authority: KR
Inventors: 이동현; 신승환; 오준석; 최종민; 서진우; 이승은
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2017-08-22
Filing date: 2017-08-22
Publication date: 2022-05-25
Also published as: KR20190021113A; WO2019039716A1; US20200205724A1

Abstract

본 발명의 다양한 실시예들은 전자 장치 및 그의 스트레스 측정 방법에 관한 것으로, 상기 전자 장치는 사용자의 건강 상태를 계산하기 위한 기준 정보를 결정하기 위한 제 1 히스토그램을 저장하는 메모리; 생체 센서; 및 상기 메모리 및 상기 생체 센서와 기능적으로 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하되, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 생체 센서를 통해 생체 정보를 획득하고, 상기 획득된 생체 정보를 분석하여 제 2 히스토그램을 생성하고, 상기 제 1 히스토그램에 상기 제 2 히스토그램을 누적하여, 상기 제 1 히스토그램을 업데이트하며, 상기 업데이트된 제 1 히스토그램을 기반으로 상기 기준 정보를 업데이트하도록 설정될 수 있다.
그 밖의 다양한 실시예들이 가능하다.

Description

전자 장치 및 그의 스트레스 측정 방법{Electronic device and method for measuring stress thereof}

본 발명의 다양한 실시예들은 전자 장치 및 그의 스트레스 측정 방법에 관한 것이다.

전자 장치들(예: 이동 단말기, 스마트 폰, 착용형(wearable) 전자 장치 등)은 다양한 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 스마트 폰은 기본적인 음성 통신 기능에 추가적으로, 근거리 무선 통신(예: 블루투스(bluetooth), 와이파이(wireless fidelity), NFC (near field communication) 등), 이동 통신(3G(generation), 4G, 5G 등), 음악 또는 동영상 재생 기능, 촬영 기능, 네비게이션 기능, 메신저 기능 등을 제공할 수 있다.

한편, 상기 전자 장치들은 다양한 건강 관련 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 최근의 전자 장치들은 스트레스 정보를 제공할 수 있다. 일반적으로 전자 장치들은 심박 변이도를 기반으로 스트레스를 측정할 수 있다.

한편, 심혈관 특성은 사용자마다 상이하며, 사용자의 심혈관 특성은 시간에 따라 변할 수 있다. 하지만, 종래의 전자 장치는 스트레스 계산을 위한 기준 정보를 모든 사용자에게 동일하게 적용하고 있다. 또한, 종래의 전자 장치는 시간에 따른 심혈관의 특성 변화를 고려하지 않고 고정된 기준 정보를 이용하여 스트레스를 측정하고 있다. 이와 같이 종래의 전자 장치는 사용자별 심혈관 특성 및 시간에 따른 심혈관 특성 변화를 고려하지 않고 스트레스를 측정하는 문제점이 존재한다.

상술한 문제점들을 해결하기 위한 본 발명의 다양한 실시예들은 스트레스를 측정하기 위한 기준 정보(baseline)를 업데이트할 수 있는 전자 장치 및 그의 스트레스 측정 방법을 제공할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치는, 사용자의 건강 상태를 계산하기 위한 기준 정보를 결정하기 위한 제 1 히스토그램을 저장하는 메모리; 생체 센서; 및 상기 메모리 및 상기 생체 센서와 기능적으로 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하되, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 생체 센서를 통해 생체 정보를 획득하고, 상기 획득된 생체 정보를 분석하여 제 2 히스토그램을 생성하고, 상기 제 1 히스토그램에 상기 제 2 히스토그램을 누적하여, 상기 제 1 히스토그램을 업데이트하며, 상기 업데이트된 제 1 히스토그램을 기반으로 상기 기준 정보를 업데이트하도록 설정될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 사용자의 건강 상태를 계산하기 위한 기준 정보를 결정하기 위한 제 1 히스토그램을 저장하는 전자 장치의 스트레스 측정 방법은, 생체 센서를 통해 생체 정보를 획득하는 동작; 상기 획득된 생체 정보를 분석하여 제 2 히스토그램을 생성하는 동작; 상기 제 1 히스토그램에 상기 제 2 히스토그램을 누적하여, 상기 제 1 히스토그램을 업데이트하는 동작; 및 상기 업데이트된 제 1 히스토그램을 기초로 상기 기준 정보를 업데이트하는 동작을 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치는, 디스플레이; 생체 센서; 상기 디스플레이 및 상기 생체 센서와 기능적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 생체 센서를 통해 하나 이상의 제 1 생체 정보를 획득하고; 상기 하나 이상의 제 1 생체 정보를 획득 하기 이전에 획득된 하나 이상의 제 2 생체 정보가 측정되는 주기의 변화에 대응하는 빈도수에 따라 생성된 제 1 히스토그램(histogram)에 적어도 기반하여, 상기 하나 이상의 제 1 생체 정보를 이용하여 사용자의 스트레스와 관련된 수치를 결정하고; 및 상기 결정에 적어도 기반하여, 상기 하나 이상의 제 1 생체 정보가 측정되는 주기의 변화에 대응하는 빈도수가 누적된 제 2 분포도를, 상기 제 2 분포도에 적어도 기반하여 상기 사용자로부터 측정될 하나 이상의 제 3 생체 정보를 이용하여 상기 사용자의 상기 스트레스와 관련된 다른(another) 수치를 결정할 수 있도록, 생성하도록 설정될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들은 사용자의 심혈관 특성의 변화에 따라 기준 정보를 지속적으로 업데이트할 수 있어, 스트레스를 정확하게 측정할 수 있다. 이와 같이, 본 발명의 다양한 실시예들은 사용자의 심혈관 특성의 변화를 반영하여 스트레스를 정확하게 제공할 수 있어 사용자의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.

또한, 본 발명의 다양한 실시예들은 다수의 전자 장치들간에 기준 정보를 공유할 수 있어, 각 전자 장치들간의 기준 정보가 상이하여 측정 결과가 상이해지는 문제를 방지할 수 있다.

또한, 본 발명의 다양한 실시예들은 심박 변이도를 측정하는 심박 측정 센서들의 성능 차이로 인한 측정 편차를 방지할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 다수의 전자 장치를 보유하고 있는 경우 가장 고성능의 심박 측정 센서(또는 사용자에 의해 지정된 전자 장치의 심박 측정 센서)를 기준으로 다른 전자 장치에 포함된 심박 측정 센서(예: 상대적으로 저성능의 심박 측정 센서)의 측정 결과를 보간하여, 상기 다수의 전자 장치들이 유사(거의 동일)한 측정 결과를 제공하도록 할 수 있다.

도 1은 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 스트레스를 측정할 수 있는 전자 장치의 예를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 4a, 도 4b 및 도 4c는 도 3의 스트레스 계산 모듈의 스트레스 계산 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 도 3의 기준 정보 관리 모듈의 기준 정보의 업데이트 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 한 실시예에 따른 전자 장치의 스트레스 측정 결과를 제공하는 유저 인터페이스의 일예를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 한 실시예에 따른 기준 정보 히스토그램의 공유 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 한 실시예에 따른 심박 측정 결과를 보간하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 한 실시예에 따른 전자 장치의 기준 정보 히스토그램을 생성하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 10a는 본 발명의 한 실시예에 따른 기준 정보의 업데이트 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 10b는 본 발명의 한 실시예에 따른 기준 정보의 업데이트 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 11은 본 발명의 한 실시예에 따른 전자 장치의 스트레스 측정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 12는 본 발명의 한 실시예에 따른 전자 장치의 스트레스 측정 예를 도시한 도면이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예들을 설명한다. 특정 실시예들이 도면에 예시되고 관련된 상세한 설명이 기재되어 있으나, 이는 본 발명의 다양한 실시예들을 특정한 형태로 한정하려는 것이 아니다. 예를 들어, 본 발명의 실시예들은 다양하게 변경될 수 있다는 것은 고 여러 가지 실시예를 가질 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.

상세한 설명에 앞서, 이하에서는, 심박 변이도(heart rate variability: HRV)를 기반으로 스트레스를 측정하며, 상기 스트레스 산출을 위한 기준 정보를 업데이트 및 공유하는 예에 대하여 설명하기로 한다. 하지만, 본 발명의 실시예는 시간에 따른 사용자의 생체 특성의 변화를 고려(반영)하여 사용자의 건강 상태를 판단하기 위한 기준 정보를 지속적으로 업데이트하고, 업데이트된 기준 정보를 다른 전자 장치 및/서버와 공유할 수 있다.

도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블럭도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 장치(150), 음향 출력 장치(155), 표시 장치(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 및 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(160) 또는 카메라 모듈(180))가 생략되거나 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 예를 들면, 표시 장치(160)(예: 디스플레이)에 임베디드된 센서 모듈(176)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)의 경우와 같이, 일부의 구성요소들이 통합되어 구현될 수 있다.

프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 구동하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 로드하여 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 운영되고, 추가적으로 또는 대체적으로, 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화된 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 여기서, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로 또는 임베디드되어 운영될 수 있다.

이런 경우, 보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 수행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부 구성 요소로서 구현될 수 있다. 메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.

프로그램(140)은 메모리(130)에 저장되는 소프트웨어로서, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.

입력 장치(150)는, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신하기 위한 장치로서, 예를 들면, 마이크, 마우스, 또는 키보드를 포함할 수 있다.

음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력하기 위한 장치로서, 예를 들면, 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용되는 스피커와 전화 수신 전용으로 사용되는 리시버를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 일체 또는 별도로 형성될 수 있다.

표시 장치(160)는 전자 장치(101)의 사용자에게 정보를 시각적으로 제공하기 위한 장치로서, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 표시 장치(160)는 터치 회로(touch circuitry) 또는 터치에 대한 압력의 세기를 측정할 수 있는 압력 센서를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(170)은 소리와 전기 신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150) 를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 또는 전자 장치(101)와 유선 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102)(예: 스피커 또는 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 내부의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.

인터페이스(177)는 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 유선 또는 무선으로 연결할 수 있는 지정된 프로토콜을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는 HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(178)는 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))를 물리적으로 연결시킬 수 있는 커넥터, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈, 이미지 센서, 이미지 시그널 프로세서, 또는 플래시를 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리하기 위한 모듈로서, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구성될 수 있다.

배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급하기 위한 장치로서, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))간의 유선 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되는, 유선 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함하고, 그 중 해당하는 통신 모듈을 이용하여 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 상술한 여러 종류의 통신 모듈(190)은 하나의 칩으로 구현되거나 또는 각각 별도의 칩으로 구현될 수 있다.

일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 사용자 정보를 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 구별 및 인증할 수 있다.

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부로 송신하거나 외부로부터 수신하기 위한 하나 이상의 안테나들을 포함할 수 있다. 일시예에 따르면, 통신 모듈(190)(예: 무선 통신 모듈(192))은 통신 방식에 적합한 안테나를 통하여 신호를 외부 전자 장치로 송신하거나, 외부 전자 장치로부터 수신할 수 있다.

상기 구성요소들 중 일부 구성요소들은 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input/output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))를 통해 서로 연결되어 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 다른 하나 또는 복수의 외부 전자 장치에서 실행될 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로 또는 요청에 의하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 그와 연관된 적어도 일부 기능을 외부 전자 장치에게 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 외부 전자 장치는 요청된 기능 또는 추가 기능을 실행하고, 그 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 수신된 결과를 그대로 또는 추가적으로 처리하여 요청된 기능이나 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.

도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 스트레스를 측정할 수 있는 전자 장치의 예를 도시한 도면이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 전자 장치는 다양한 형태를 가질 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 스마트 폰(smart phone), 태블릿 PC(personal computer) 등의 휴대형 전자 장치(201), 사용자의 신체 일부에 착용 가능한 착용형 전자 장치(wearable electronic device)(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌 또는 목걸이 형태의 전자 장치)(202), 또는 사용자의 신체 일부에 부착할 수 있는 신체 부착형 전자 장치(예: 스킨 패드 또는 문신)(203)일 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 전자 장치는 신체에 삽입되는 생체 이식형 전자 장치일 수 있다.

휴대형 전자 장치(201)는 카메라(21) 및 플래쉬(22)를 이용하여 심박 변이를 측정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 손가락(예: 검지)으로 카메라(21) 및 플래쉬(22)를 가리는 경우 플래쉬(22)의 빛이 손가락을 통해 카메라(21)에 입사되며, 상기 휴대형 전자 장치(201)는 카메라(21)에 입사되는 빛의 변화를 분석하여 심박수를 측정할 수 있다. 이는 심장 박동에 따른 손가락의 혈류 변화에 따라 카메라(21)에 입사되는 빛의 양이 변화되는 원리를 이용한 것이다. 또는, 휴대형 전자 장치(201)는 별도의 생체 센서(예: 심박 측정 센서)를 통해 심박수를 측정할 수 있다.

본 발명의 한실시예에 따르면 상기 심박 측정 센서는 적외선 광을 이용하여 심박수를 측정하는 심박 센서를 포함할 수 있다.

착용형 전자 장치(202)는 사용자의 피부와 맞닿는 부분(예: 바닥면)에 생체 센서(예: 심박 측정 센서)를 포함할 수 있다. 신체 부착형 전자 장치(203)는 신체 일부(예: 팔, 손목, 다리, 목, 머리 등)에 부착되어 심박 변이를 측정할 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 상기 착용형 전자 장치(202) 및 신체 부착형 전자 장치(203)는 외부 전자 장치(예: 휴대형 전자 장치(201) 또는 서버(미도시))와 무선 또는 유선으로 연결되어 측정 결과를 외부 전자 장치로 전송할 수 있다.

본 발명의 한 실시예에 따른 전자 장치들(201, 202, 203)은 사용자의 요청 시 또는 주기적으로 심박 변이를 측정할 수 있다. 예를 들어, 상기 휴대형 전자 장치(201)의 경우 사용자 요청에 따라 심박 변이를 측정할 수 있고, 착용형 전자 장치(202) 또는 신체 부착형 전자 장치(203)는 사용자의 요청 시 또는 설정된 주기마다 심박 변이를 측정할 수 있다.

상기 전자 장치들((201, 202, 203)은 심박 변이도(heart rate variability: HRV)를 기반으로 사용자의 건강 상태(예: 스트레스)를 산출할 수 있다. 예를 들어, 상기 전자 장치들(201, 202, 203)은 개인화 pNNx(personalized-pNNx) 알고리즘을 이용하여 스트레스를 산출할 수 있다. 여기서, pNNx 알고리즘은 기준 정보(baseline)을 기초로 스트레스를 측정할 수 있다. 예를 들어, 상기 pNN50은 기준 정보가 50 ms이며, 연속적인 심장 박동 사이의 간격(예: N-N interval 또는 R-R interval)의 차가 50 ms를 초과하는 개수와 전체 심박 박동 사이의 간격의 개수의 비율에 따라 스트레스를 측정할 수 있다. 상기 개인화 pNNx는 기준 정보가 사용자에 따라 다르게 설정될 수 있다. 예를 들어, 개인화 pNNx는 사용자의 휴식(resting) 상태에서 측정된 심박 데이터를 기초로 기준 정보를 결정할 수 있다. 상기 기준 정보는 중간치(median)로 결정될 수 있다.

본 발명의 한 실시예에 따른 전자 장치들(201, 202, 203)은 심박 변이를 주기적으로 측정하고, 측정 결과를 반영하여 상기 기준 정보를 업데이트할 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 상기 전자 장치들(201, 202, 203)은 적어도 하나의 외부 전자 장치 또는 서버와 기준 정보를 공유할 수 있다. 여기서, 상기 적어도 하나의 외부 전자 장치는 동일 사용자의 전자 장치일 수 있다. 이에 대한 상세한 설명은 후술하기로 한다.

어떤 실시예에 따르면, 상기 전자 장치들(201, 202, 203)은 보간법(interpolation)을 이용하여 측정된 심박 변이 데이터를 보정할 수 있다. 이에 대한 상세한 설명은 후술하기로 한다.

도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 도시하는 블록도이고, 도 4a, 도 4b 및 도 4c는 도 3의 스트레스 계산 모듈의 스트레스 계산 방법을 설명하기 위한 도면이고, 도 5는 도 3의 기준 정보 관리 모듈의 기준 정보의 업데이트 방법을 설명하기 위한 도면이며, 도 6은 본 발명의 한 실시예에 따른 전자 장치의 스트레스 측정 결과를 제공하는 유저 인터페이스의 일예를 도시한 도면이다.

도 3 내지 도 6을 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 전자 장치(301)는, 예를 들면, 도 1에 도시된 전자 장치(101)의 전체 또는 일부를 포함할 수 있다.

본 발명의 한 실시예에 따른 전자 장치(301)는 프로세서(310), 메모리(320), 디스플레이(330), 생체 센서(340) 및 통신 모듈(350)을 포함할 수 있다.

상기 프로세서(310)(예: 프로세서(120))는 전자 장치(301)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서(310)는 전자 장치(301)의 각 구성 요소들을 제어할 수 있다. 상기 프로세서(310)는 메모리(320)로부터 명령(command) 또는 인스트럭션들(instructions)을 수신하고, 수신된 명령 또는 인스트럭션들에 따라 각 구성 요소들을 제어하여, 다양한 기능들을 수행할 수 있다.

상기 프로세서(310)는 중앙 처리 장치(central processing unit: CPU), 어플리케이션 프로세서(application processor: AP), 마이크로 컨트롤 유닛(micro control unit: MCU), 마이크로 프로세서 유닛(micro processor unit: MPU) 등으로 형성될 수 있다. 상기 프로세서(310)는 싱글 코어 프로세서(single core processor) 또는 멀티 코어 프로세서(multi-core processor)로 형성될 수 있다. 다른 실시예에에 따르면, 상기 프로세서(320)는 다수의 프로세서로 구성된 멀티 프로세서일 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서(310)는 어플리케이션 프로세서 및 통신 프로세서(communication processor: CP)를 포함할 수 있다.

본 발명의 한 실시예에 따른 프로세서(310)는 사용자의 휴식 상태에서 생체 센서(예: 심박 측정 센서)(340)를 통해 측정된 심박 변이 데이터를 기반으로 기준 정보 히스토그램을 생성할 수 있다. 상기 프로세서(310)는 생체 센서(340)를 통해 측정된 심박 변이를 기초로 스트레스를 산출할 수 있다. 상기 프로세서(310)는 스트레스 산출을 위한 기준이 되는 기준 정보 히스토그램을 업데이트할 수 있다. 상기 프로세서(310)는 스트레스 계산 모듈(311) 및 기준 정보 관리 모듈(313)을 포함할 수 있다.

상기 스트레스 계산 모듈(311)은 생체 센서(340)를 통해 측정된 심박 변이를 기초로 스트레스 히스토그램을 생성할 수 있다. 예를 들어, 상기 스트레스 계산 모듈(311)은, 도 4a에 도시된 바와 같이, 심장 박동 주기 변화를 나태는 그래프(401)로부터 R 파동과 R 파동 사이의 간격(R-R interval: RRi)들을 산출하고, 간격(RRi)의 차(delta RRi: dRRi)를 산출하며, 산출된 차들을 기반으로, 도 4b에 도시된 바와 같이, 제 1 분포도(예: 스트레스 히스토그램)을 생성할 수 있다.

상기 스트레스 계산 모듈(311)은 dRRi의 전체 개수와 기지정된(pre-designated) 기지정된(pre-designated) 기준 정보(baseline)(411) 이하에 위치하는 dRRi의 개수의 비율로 스트레스를 계산할 수 있다. 예를 들어, 전체 dRRi의 개수가 100개이고, 기준 정보 이하의 값을 가지는 dRRi의 수가 60개인 경우 스트레스와 관련된 수치는 60일 수 있다.

여기서, 상기 기준 정보는 사용자의 심혈관 특성에 따라 변화될 수 있는 값으로, 사용자의 휴식 상태에서 생성된 기준 정보 히스토그램을 기반으로 설정될 수 있다. 예를 들어, 상기 기준 정보(411)는, 도 4c에 도시된 바와 같이, 기준 정보 히스토그램의 중간치(median)로 설정될 수 있다. 예를 들어, dRRi의 전체 개수가 101개인 경우 상기 기준 정보는 51번째 크기의 dRRi의 값이 될 수 있다. 또는, dRRi의 개수가 100개인 경우 상기 기준 정보는 50번째 크기의 dRRi의 값과 51번째 크기의 dRRi 값의 평균값이 될 수 있다. 상기 기준 정보를 결정하는 방법에 대한 상세한 설명은 도 9를 참조하여 후술하기로 한다.

상기 기준 정보 관리 모듈(313)은 기준 정보 히스토그램의 업데이트를 제어할 수 있다. 예를 들어, 상기 기준 정보 관리 모듈(313)은, 도 5에 도시된 바와 같이, 현재 측정된 스트레스 히스토그램(510)에 기 저장된 기준 정보 히스토그램(520)을 더하여 업데이트된 기준 정보 히스토그램(530)을 생성할 수 있다. 상기 기준 정보 히스토그램(520)의 업데이트에 대응하여, 상기 기준 정보 관리 모듈(313)은 상기 업데이트된 기준 정보 히스트그램(530)의 중간치로 기준 정보를 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 기준 정보 관리 모듈(313)은 제 1 기준 정보(501)를 제 2 기준 정보(502)로 변경할 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 상기 기준 정보 관리 모듈(313)은, 기준 정보 히스토그램에 망각 인자(forgetting factor)를 곱한 후 스트레스 히스토그램을 누적하여 기준 정보 히스토그램을 업데이트할 수 있다. 상기 망각 인자는 시간에 비례하여 가변될 수 있다. 예를 들어, 상기 망각 인자는 스트레스 히스토그램이 측정된 현재 시각과 가장 최근의 측정 시각 사이의 차에 비례하여 가변될 수 있다. 이는 오래된 데이터는 사용자의 현재 심혈관 특성과 관련이 낮을 가능성이 크기 때문이다.

본 발명의 다양한 실시예들은 시간에 따른 사용자의 심혈관 특성의 변화를 반영하여 기준 정보를 업데이트하여 정확한 스트레스 측정이 가능하다. 상기 기준 정보의 업데이트 절차에 대한 상세한 설명은 도 10을 참조하여 후술하기로 한다.

본 발명의 한 실시예에 따른 프로세서(310)는 적어도 하나의 외부 전자 장치와 기준 정보 및/또는 기준 정보 히스토그램을 공유할 수 있다. 상기 적어도 하나의 외부 전자 장치는 사용자 소유의 전자 장치일 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 상기 전자 장치(301)와 적어도 하나의 외부 전자 장치들은 서버를 통해 기준 정보 히스토그램을 공유할 수 있다. 상기 기준 정보 히스토그램을 공유함에 따라, 사용자 소유의 전자 장치들은 동일한 환경에서 사용자에게 동일한 측정 결과를 제공할 수 있다. 다시 말해, 본 발명의 실시예는 상이한 기준 정보를 가짐에 따라 동일한 환경에서 다수의 전자 장치들간 발생할 수 있는 측정 편차를 방지할 수 있다. 상기 기준 정보 히스토그램의 공유에 대한 상세한 설명은 도 7을 참조하여 후술하기로 한다.

본 발명의 한 실시예에 따른 프로세서(310)는 생체 센서(340)를 통해 획득되는 심박 변이 데이터를 보정할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서(310)는 보간법(interpolation)을 이용하여 측정된 심박 변이 데이터를 보정할 수 있다. 이는 생체 센서들의 스펙(성능) 차이에 따른 편차를 보상하기 위함이다. 예를 들어, 프로세서(310)는 생체 센서(340)가 제 1 값(예: 20 Hz)의 스캔 주파수로 심박 변이를 측정한 경우 알려진 다양한 보간법을 이용하여 제 2 값(예: 100 Hz)의 스캔 주파수로 측정된 심박 데이터에 대응하도록 심박 데이터를 보정할 수 있다. 여기서, 상기 제 2 값은 사용자 소유의 다수의 전자 장치들 중 가장 성능이 뛰어난 생체 센서의 스캔 주파수일 수 있다. 이를 위하여, 상기 다수의 전자 장치들은 생체 센서의 성능을 서로 공유할 수 있다. 또는, 상기 제 2 값은 사용자에 의해 지정된 값일 수 있다.

상기 프로세서(310)는 심박수에 따라 보간율(interpolation rate)을 가변할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 심박수가 제 1 값(예: 120 ppm)인 경우 N개(예: 5개)의 윈도우를 이용하여 측정된 심박 데이터를 보간하고, 심박수가 제 1값의 1/2(예: 60 ppm)인 경우 2N-1개(예: 9개)의 윈도우를 이용하여 측정된 심박 데이터를 보간할 수 있다. 이에 대한 상세한 설명은 도 8을 참조하여 후술하기로 한다.

상기 메모리(320)(예: 메모리(130))는 전자 장치(301)의 하우징 내부에 위치하며, 프로세서(310)와 전기적(또는 기능적)으로 연결될 수 있다. 상기 메모리(320)는 다양한 프로그램들을 저장하며, 상기 다양한 프로그램들을 수행하는 중에 발생되는 데이터 또는 다운로드된 데이터 등을 저장할 수 있다. 상기 메모리(320)는 프로세서(310)를 동작시키기 위한 다양한 명령(command) 및/또는 인스트럭션(instruction)들을 저장할 수 있다. 상기 메모리(320)는 내장 메모리 또는 외장 메모리 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 상기 메모리(320)는 프로세서(310)가 전자 장치(301)의 기준 정보 히스토그램의 업데이트 및 공유와 관련된 다양한 동작을 수행하도록 하는 프로그램을 저장할 수 있다. 상기 메모리(320)는 기준 정보 히스토그램을 저장할 수 있다.

상기 디스플레이(330)(예: 표시 장치(160))는 전자 장치(301)의 하우징의 제 1 표면을 통해 노출되며, 출력 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 상기 디스플레이(330)는 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템 (MEMS) 디스플레이, 또는 전자 종이(electronic paper) 디스플레이로 형성될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 상기 디스플레이(330)는 사용자 입력을 수신하기 위한 터치 패널을 포함할 수 있다. 상기 터치 패널은, 예를 들어, 손가락을 이용한 터치를 감지하는 제1패널(미도시), 전자 펜에 의한 입력을 인식하기 위한 제2패널(미도시), 및/또는 압력 감지를 위한 제3패널(미도시)을 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 디스플레이(330)는 스트레스 측정 결과를 표시할 수 있다. 예를 들어, 상기 디스플레이(330)는, 도 6에 도시된 바와 같이, 스트레스 측정 결과 화면을 표시할 수 있다. 상기 결과 화면은 측정 날짜 및 시간 정보(601), 현재 스트레스 정보(602), 평균 스트레스 정보(603), 현재 심박수 정보(604), 산소 포화도 정보(605) 및 측정 시작 메뉴(606) 등을 포함할 수 있다. 상기 도 6의 결과 화면은 일 예일 뿐, 본 발명의 실시예를 한정하지 않는다. 예를 들어, 상기 결과 화면은 상기 정보들(601-605) 중 일부만을 포함하거나, 다른 정보를 더 포함할 수 있다.

상기 생체 센서(340)(예: 센서 모듈(176))는 사용자의 요청 또는 설정된 주기에 따라 사용자의 심박 변이를 측정할 수 있다. 상기 생체 센서(340)는 ECG(electrocardiogram) 센서 또는 PPG(photoplethysmogram) 센서일 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 전자 장치(301)에 내장된 카메라(미도시) 및 플래쉬(미도시)를 이용하여 심박 변이를 측정할 수 있다.

상기 통신 모듈(350)(예: 통신 모듈(190))은 전자 장치(301)의 하우징 내부에 위치하며, 유선 통신 및/또는 무선 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 상기 통신 모듈(350)은 적어도 하나의 무선(예: 이동 통신, WiFi 및/또는 블루투스(Bluetooth) 등) 통신 회로 및/또는 적어도 하나의 유선(예: HDMI(high definition multimedia interface), DP(display port), 또는 USB(universal serial bus) 등) 통신 회로를 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 상기 통신 모듈(350)은 적어도 하나의 외부 전자 장치 또는 서버로 기준 정보 히스토그램을 송신하거나, 상기 적어도 하나의 외부 전자 장치 또는 서버로부터 기준 정보 히스토그램을 수신할 수 있다.

한편, 상기 도 3에 도시하지 않았지만, 상기 전자 장치(301)는 설명된 구성 요소들 중 일부를 포함하지 않을 수 있다. 다른 실시예에서는, 상기 전자 장치(301)는 설명된 구성 요소들과 동등한 수준의 적어도 하나 이상의 다른 구성 요소(예: 디지털 방송 모듈, 지문 인식 센서, 입력 장치, 메모리 등)를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(101, 201, 202, 203, 301))는, 사용자의 건강 상태를 계산하기 위한 기준 정보를 결정하기 위한 제 1 히스토그램을 저장하는 메모리(예: 메모리(130, 320)); 생체 센서(예: 센서 모듈(176), 생체 센서(340)); 및 상기 메모리 및 상기 생체 센서와 기능적으로 연결되는 적어도 하나의 프로세서(예: 프로세서(120, 210))를 포함하되, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 생체 센서를 통해 생체 정보를 획득하고, 상기 획득된 생체 정보를 분석하여 제 2 히스토그램을 생성하고, 상기 제 1 히스토그램에 상기 제 2 히스토그램을 누적하여, 상기 제 1 히스토그램을 업데이트하며, 상기 업데이트된 제 1 히스토그램을 기반으로 상기 기준 정보를 업데이트하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 기준 정보는 상기 제 1 히스토그램의 중간치(median)일 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 제 1 히스토그램은 사용자의 휴식(resting) 상태에서 측정될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 제 1 히스토그램에 망각 인자(forgetting factor)를 곱하고, 상기 제 2 히스토그램을 누적할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 생체 센서는 심박 변이도를 측정하는 심박 측정 센서를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 전자 장치는 디스플레이(예: 표시 장치(160), 디스플레이(330))를 더 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 심박 변이도를 분석하고 상기 기준 정보를 기반으로 스트레스를 계산하며, 상기 계산된 스트레스를 상기 디스플레이 상에 표시하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 전자 장치는 통신 모듈(예: 통신 모듈(190), 통신 모듈(350))을 더 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 업데이트된 제 1 히스토그램을 상기 통신 모듈을 통해 연결된 적어도 하나의 전자 장치 및 서버 중 적어도 하나와 공유하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 보간법을 이용하여 상기 획득된 생체 정보를 보정하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 심박수에 따라 보간율(interpolation rate)을 가변하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 계산된 스트레스가 설정된 값 이상인 경우 사용자에게 경고 메시지를 제공하도록 설정될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(101, 201, 202, 203, 301))는, 디스플레이(예: 표시 장치(160), 디스플레이(330)); 생체 센서(예: 센서 모듈(176), 생체 센서(340)); 및 상기 디스플레이 및 상기 생체 센서와 기능적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서(예: 프로세서(120, 210))는, 상기 생체 센서를 통해 하나 이상의 제 1 생체 정보를 획득하고; 상기 하나 이상의 제 1 생체 정보를 획득 하기 이전에 획득된 하나 이상의 제 2 생체 정보가 측정되는 주기의 변화에 대응하는 빈도수에 따라 생성된 제 1 히스토그램(histogram)에 적어도 기반하여, 상기 하나 이상의 제 1 생체 정보를 이용하여 사용자의 스트레스와 관련된 수치를 결정하고; 및 상기 결정에 적어도 기반하여, 상기 하나 이상의 제 1 생체 정보가 측정되는 주기의 변화에 대응하는 빈도수가 누적된 제 2 분포도를, 상기 제 2 분포도에 적어도 기반하여 상기 사용자로부터 측정될 하나 이상의 제 3 생체 정보를 이용하여 상기 사용자의 상기 스트레스와 관련된 다른(another) 수치를 결정할 수 있도록, 생성하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 지정된 조건을 만족할 때까지 상기 제 1 생체 정보를 획득하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제 1 히스토그램의 기준 값에 적어도 기반하여 상기 수치를 결정하도록 설정될 수 있다.

도 7은 본 발명의 한 실시예에 따른 기준 정보 히스토그램의 공유 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 7을 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따르면, 사용자는 스트레스 측정 기능을 포함하는 다수의 전자 장치(701, 702, 703, 704)를 소유할 수 있다. 상기 다수의 전자 장치들(701-704)은 기준 정보 테이블(70a)을 공유할 수 있다. 상기 기준 정보 테이블(70a)은 장치 아이디(71a), 생성 시간(72a) 및 기준 정보 (73a)가 매핑될 수 있다. 각 전자 장치는 자신의 장치 아이디에 해당하는 기준 정보만을 업데이트하며, 업데이트된 기준 정보 및 업데이트 시간을 다른 전자 장치들과 유선 통신 또는 무선 통신을 통해 공유하여 기준 정보 테이블(70a)을 동기화할 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 전자 장치들(701-704)은 서버(705)를 통해 기준 정보 테이블(70b)을 동기화할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치들(701-704)은 자신의 기준 정보, 업데이트 시간 및 장치 ID를 서버(705)로 각각 전송할 수 있다. 서버(705)는 전자 장치들(701-704)로부터 수신되는 정보들을 조합하여 기준 정보 테이블(70b)을 생성하고, 생성된 기준 정보 테이블(70b)을 각 전자 장치로 전송할 수 있다.

상기 서버(705)는 사용자 계정(75)을 기초로 기준 정보 테이블(70b)을 관리할 수 있다. 사용자 계정(75)을 기초로 기준 정보 테이블(70b)을 관리하는 경우 사용자는 사용자의 계정 정보 입력을 통해 서버(705)로부터 기준 정보 테이블(70b)을 수신하여 신규 전자 장치에 기준 정보 테이블(70b)을 저장할 수 있다. 이를 통해, 본 발명의 다양한 실시예는 사용자가 신규 전자 장치(또는 초기화된 기존의 전자 장치)를 이용하더라도, 기준 정보 히스토그램을 생성하는 초기 절차없이도 정확한 스트레스 측정이 가능하다.

또는, 사용자가 자신의 소유가 아닌 타인의 전자 장치를 이용하여 스트레스 측정 시 간단한 계정 정보의 입력을 통해 서버(705)에 저장된 기준 정보 테이블(70b)을 이용하여 스트레스를 측정할 수 있다.

도 8은 본 발명의 한 실시예에 따른 심박 측정 결과를 보간하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 8을 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따르면 사용자가 소유하고 있는 다수의 전자 장치(예: 도 7의 제 1 전자 장치(701) 내지 제 4 전자 장치(704))에 포함된 심박 측정 센서들은 성능이 상이할 수 있다. 예를 들어, 제 1 및 제 2 전자 장치(701, 702)의 심박 측정 센서는 20 Hz의 스캔 주파수를 가지고, 제 3 및 제 4 전자 장치(703, 704)의 심박 측정 센서는 100 Hz의 스캔 주파수를 가질 수 있다. 이와 같이, 심박 측정 센서의 스캔 주파수가 상이한 경우 동일한 상황에서 심박 변이 그래프는 상이할 수 있다.

본 발명의 한 실시예는 알려진 다양한 보간법(예: 파라볼릭 보간법((parabolic interpolation))을 이용하여, 상대적으로 성능이 낮은 심박 측정 센서의 심박 데이터를 성능이 높은 심박 측정 센서의 심박 데이터에 대응하도록 보정할 수 있다. 예를 들어, 20 Hz의 스캔 주파수를 가지는 심박 측정 센서는 50(= 1/20) ms 주기마다 심박 데이터를 획득하고, 100 Hz의 스캔 주파수를 가지는 심박 측정 센서는 10(= 1/00) ms 주기마다 심박 데이터를 획득할 수 있다. 이때, 상기 전자 장치는 20 Hz의 스캔 주파수를 가지는 심박 측정 센서에 의해 획득된 심박 데이터들 사이에4개의 데이터를 10 ms 단위로 채워넣어 100 Hz의 스캔 주파수를 가지는 심박 측정 센서와 같이 10 ms의 주기로 심박 데이터를 획득한 것처럼 보정 할 수 있다. 이를 통해, 본 발명의 실시예들은 보간법을 이용하여 심박 측정 센서의 성능 차이로 인한 측정 편차를 방지할 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 전자 장치는 심박수에 따라 보간율을 달리할 수 있다. 이는 사람의 심박수에 따라 샘플링 개수가 달라지기 때문이다. 예를 들어, 상기 전자 장치는 적응적 보간법(adaptive interpolation)을 이용할 수 있다.

도 8의 식별 부호 810의 도면을 참조하면,, 심박수가 60 bpm인 경우 RRi는 약 1000(= 60(초) / 60) ms일 수 있다. 이때, 20Hz의 스캔 주파수를 가지는 심박 측정 센서는 50 (= 1/20) ms의 주기마다 심박 데이터를 획득할 수 있다. 이때, 전자 장치는 심박 변이 그래프의 가로축(시간 축)의 상단의 반 주기에 해당하는 9 개의 샘플링 포인트(N_point)들을 연결하여 심박 변화 그래프를 생성할 수 있다.

도 8의 식별 부호 820의 도면을 참조하면, 심박수가 120bpm으로 증가하는 경우 RRi는 약 500(= 60(초) / 120) ms로 감소할 수 있다. 이때, 20Hz의 스캔 주파수를 가지는 심박 측정 센서는 50 (= 1/20) ms의 주기마다 심박 데이터를 획득할 수 있다. 이와 같이, 심박수의 증가로 주기가 짧아지는 경우, 전자 장치는 심박 변이 그래프의 가로축(시간 축)의 반 주기에 해당하는 5개의 샘플링 포인트(N_point)를 연결하여 심박 변화 그래프를 생성할 수 있다. 이와 같이, 본 발명의 한 실시예에 따른 전자 장치는 심박 수에 따라 샘플링 개수를 가변할 수 있다.

도 9는 본 발명의 한 실시예에 따른 전자 장치의 기준 정보 히스토그램을 생성하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.

도 9를 참조하면, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(101), 전자 장치(200), 전자 장치(301))의 프로세서(예: 프로세서(120), 프로세서(310))는, 901 동작에서, 생체 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 사용자의 휴식 상태에서 생체 센서(예: 생체 센서(340))를 통해 심장 박동의 변화를 나타내는 심박 데이터를 획득할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 프로세서는, 903 동작에서, 생체 정보를 기반으로, 심장 박동 사이의 간격(RRi)의 차(dRRi)를 계산할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 연속되는 RRi들의 차를 계산할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 프로세서는, 905 동작에서, dRRi를 크기별로 누적하여 히스토그램(예: 기준 정보 히스토그램)을 생성할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 전자 장치는, 907 동작에서, dRRi의 수가 설정된 값(예: 13) 이상 누적되는지 확인할 수 있다.

상기 907 동작의 확인 결과, 상기 dRRi의 수가 설정된 값 이상으로 누적되지 않은 경우 상기 프로세서는 901 동작으로 복귀하여 상술한 동작을 반복할 수 있다. 반면에, 상기 907 동작의 확인 결과, 상기 dRRi의 수가 설정된 값 이상으로 누적된 경우 상기 프로세서는, 909 동작에서, 상기 dRRi의 수가 설정된 값 이상으로 누적된 히스토그램을 기초로 기준 정보를 정의할 수 있다. 상기 기준 정보는 기준 정보 히스토그램의 중간치로 정의될 수 있다.

상술한 기준 정보 히스트그램의 생성 및 기준 정보의 정의(설정)는 초기에 한번 수행될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 기준 정보 히스트그램의 생성 및 기준 정보의 정의 절차는 사용자의 요청 시 또는 설정된 주기마다 재수행될 수 있다.

도 10a는 본 발명의 한 실시예에 따른 기준 정보의 업데이트 방법을 설명하기 위한 순서도이다.

상세한 설명에 앞서, 이하에서는, 스트레스와 관련된 수치의 산출을 위한 기준 정보가 도 9에서 설명한 방법을 통해 기 저장된 것으로 가정하기로 한다.

도 10a를 참조하면, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(101), 전자 장치(200), 전자 장치(301))의 프로세서(예: 프로세서(120), 프로세서(310))는, 1001 동작에서, 생체 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 사용자의 요청 시 또는 일정 주기마다 생체 센서(예: 생체 센서(340))를 통해 심박 데이터를 획득할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 프로세서는, 1003 동작에서, 생체 정보를 분석하여 스트레스 히스토그램을 생성할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 심박 데이터를 기반으로 RRi를 산출하고, 산출된 RRi를 기반으로 dRRi를 산출하며, 산출된 dRRi를 크기별로 누적하여 스트레스 히스토그램을 생성할 수 있다.

본 발명의 한 실시예에 따른 프로세서는, 1005 동작에서, 스트레스 히스토그램을 메모리(예: 메모리(130), 메모리(320))에 기 저장된 기준 정보 히스트그램에 누적하여 기준 정보 히스토그램을 업데이트할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 기준 정보 히스토그램에 망각 인자를 곱한 후 스트레스 히스토그램을 누적하여 기준 정보 히스토그램을 업데이트할 수 있다. 상기 망각 인자의 값은 시간에 비례하여 가변될 수 있다.

본 발명의 한 실시예에 따른 프로세서는, 1007 동작에서, 업데이트된 기준 정보 히스토그램을 기초로 기준 정보를 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 업데이트된 기준 정보 히스토그램으로부터 중간치를 산출하고, 상기 기준 정보를 상기 산출된 중간치로 업데이트할 수 있다. 상기 업데이트된 기준 정보는 추후 스트레스 계산 시 이용될 수 있다.

상술한 본 발명의 실시예는 시간에 따라 변화되는 심혈관 계통의 특성 변화를 반영하여 기준 정보를 업데이트할 수 있어 스트레스를 정확하게 측정할 수 있다.

도 10b는 본 발명의 한 실시예에 따른 기준 정보의 업데이트 방법을 설명하기 위한 순서도이다.

도 10b를 참조하면, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(101), 전자 장치(200), 전자 장치(301))의 프로세서(예: 프로세서(120), 프로세서(310))는, 1031 동작에서, 하나 이상의 생체 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 사용자의 요청 시 또는 일정 주기마다 생체 센서(예: 생체 센서(340))를 통해 제 1 생체 정보(예: 심박 데이터)를 획득할 수 있다. 상기 1031 동작은 제 1 생체 정보가 지정된 조건(예: 제 1 생체 정보를 기반으로 생성되는 dRRi의 개수가 설정된 값 이상, 또는 지정된 시간)을 만족할 때까지 수행될 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 프로세서는, 1033 동작에서, 제 1 생체 정보를 획득 하기 이전에 획득된 하나 이상의 제 2 생체 정보를 이용하여 생성된 제 1 히스토그램에 적어도 기반하여, 제 1 생체 정보를 이용하여 사용자의 스트레스와 관련된 수치를 결정할 수 있다. 상기 제 1 히스토그램은 제 1 생체 정보를 획득 하기 이전에 획득된 하나 이상의 제 2 생체 정보가 측정되는 주기의 변화에 대응하는 빈도수에 따라 생성될 수 있다. 상기 제 1 히스토그램은 전자 장치의 메모리(예: 메모리(130), 메모리(320)) 또는 서버(예: 서버(108))에 저장될 수 있으며, 적어도 하나의 다른 전자 장치들과 공유(또는 동기화)될 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 제 1 히스토그램의 기준 값(기준 정보)에 적어도 기반하여 사용자의 스트레스와 관련된 수치를 결정할 수 있다.

본 발명의 한 실시예에 따른 프로세서는, 1035 동작에서, 상기 제 1 생체 정보가 누적된 제 2 히스토그램을, 상기 제 2 히스토그램에 적어도 기반하여, 하나 이상의 제 3 생체 정보를 이용하여 사용자의 스트레스와 관련된 다른 수치를 결정할 수 있도록 생성할 수 있다. 상기 제 2 히스토그램은 하나 이상의 제 1 생체 정보가 측정되는 주기의 변화에 대응하는 빈도수가 제 1 히스토그램에 누적되어 생성될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 제 1 히스토그램에 망각 인자를 곱한 후 제 1 생체 정보를 누적하여 제 2 히스토그램을 생성할 수 있다. 상기 망각 인자는 시간에 비례하여 가변될 수 있다.

도 11은 본 발명의 한 실시예에 따른 전자 장치의 스트레스 측정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.

도 11을 참조하면, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(101), 전자 장치(200), 전자 장치(301))의 프로세서(예: 프로세서(120), 프로세서(310))는, 1101 동작에서, 생체 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 사용자의 요청 또는 일정 주기마다 생체 센서(예: 생체 센서(340))를 통해 생체 정보(예: 심박 변이도)를 획득할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 프로세서는, 1103 동작에서, 획득된 생체 정보를 보정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 보간법을 이용하여 획득된 생체 정보를 보정할 수 있다. 이는 생체 센서의 성능 차이로 인한 편차를 방지하기 위함이다. 어떤 실시예에 따르면, 프로세서는 심박수에 따라 샘플링 개수를 가변하는 적응형 보간법을 이용하여 생체 정보를 보정할 수 있다. 이와 관련하여 상기 도 8에서 상술한 바, 상세한 설명은 생략하기로 한다. 어떤 실시예에 따르면, 상기 1103 동작은 생략될 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 프로세서는, 1105 동작에서, 생체 정보(예: 획득된 심박 데이터 또는 보정된 심박 데이터)를 분석하여 스트레스 히스토그램을 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 심박 데이터를 기반으로 RRi를 산출하고, 산출된 RRi를 기반으로 dRRi를 산출하며, 상기 산출된 dRRi를 크기별로 누적하여 스트레스 히스토그램을 생성할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 프로세서는, 1107 동작에서, dRRi의 수가 설정된 값(예: 13)이상 누적되었는지 확인할 수 있다. 상기 1107 동작의 확인 결과, 상기 dRRi의 수가 설정된 값 이상으로 누적되지 않은 경우 상기 프로세서는 1101 동작으로 복귀할 수 있다. 반면에, 상기 1107 동작의 확인 결과, 상기 dRRi의 수가 설정된 값 이상으로 누적된 경우 상기 프로세서는, 1109 동작에서, 스트레스를 계산할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 스트레스 히스토그램에 누적된 전체 dRRi의 수와 이전에 설정된 기준 정보 이하의 값을 가지는 dRRi의 수의 비율을 계산할 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 계산된 스트레스를 기록하여 스트레스 이력(history) 정보를 생성할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 사용자의 요청에 따라 상기 계산된 스트레스를 디스플레이(예: 디스플레이(160), 디스플레이(330)) 상에 표시할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 측정된 스트레스가 설정된 값(예: 90 %) 이상인 경우 사용자의 요청이 없어도 스트레스를 시각, 청각, 및/또는 촉각 중 적어도 하나를 통해 사용자에게 통지할 수 있다.

본 발명의 한 실시예에 따른 프로세서는, 1111 동작에서, 상기 생성된 스트레스 히스토그램을 기준 정보 히스트그램에 누적하여 기준 정보 히스토그램을 업데이트할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 스트레스 히스토그램을 누적하기 전에 기준 정보 히스토그램에 망각 인자를 곱할 수 있다.

본 발명의 한 실시예에 따른 프로세서는, 1113 동작에서, 상기 업데이트된 기준 정보 히스토그램을 기초로 기준 정보를 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 업데이트된 기준 정보 히스토그램으로부터 중간치를 산출하고, 상기 기준 정보를 상기 산출된 중간치로 업데이트할 수 있다. 상기 업데이트된 기준 정보는 추후 스트레스 계산 시 이용될 수 있다.

본 발명의 한 실시예에 따른 프로세서는, 1115 동작에서, 상기 업데이트된 기준 정보를 외부 전자 장치 또는 서버와 공유할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 통신 모듈(통신 모듈(190), 통신 모듈(350))을 통해 상기 업데이트된 기준 정보를 외부 전자 장치 또는 서버로 전송할 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 통신 모듈을 통해 외부 전자 장치 또는 서버로부터 기준 정보를 수신하여 기준 정보를 업데이트할 수 있다.

상기 도 11에서는 스트레스 계산 후 기준 정보를 업데이트하는 것으로 설명하였지만, 어떤 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 기준 정보의 업데이트 후 업데이트된 기준 정보를 기초로 스트레스를 계산할 수 있다. 다시 말해, 상기 1109 동작은 상기 1113 동작 이후에 수행될 수 있다.

상술한 본 발명의 실시예는 시간에 따라 변화되는 사용자의 심혈관 계통의 특성 변화를 반영하여 기준 정보를 업데이트함에 따라 스트레스를 정확하게 측정할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예는 다수의 전자 장치들이 기준 정보를 공유할 수 있어, 각 전자 장치들간의 기준 정보가 상이하여 측정 결과가 상이해지는 문제를 방지할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예는 성능이 낮은 생체 센서의 측정 결과를 성능이 높은 생체 센서에 대응하도록 보정하여 센서간의 성능차로 인한 측정 편차를 감소시킬 수 있다.

도 12는 본 발명의 한 실시예에 따른 전자 장치의 스트레스 측정 예를 도시한 도면이다.

도 12를 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 전자 장치는 심박 측정 센서를 이용하여 사용자의 심장 박동의 변화(심박 변이도)를 측정할 수 있다. 상기 도 12의 식별 부호 1210은 심장 박도의 변화를 나타내는 심박 변이도 그래프이다. 상기 도 12의 식별 부호 1220는 상기 심박 변이도 그래프(1210)의 dRRi 그래프이다.

상기 심박 변이도 그래프(1210) 및 상기 dRRi 그래프(1220)를 참조하면, 휴식 구간(1201)과 스트레스 구간(1202, 1203)에서 심박 변이가 상이함을 알 수 있다.

상기 전자 장치는 dRRi를 누적하여 히스토그램을 생성할 수 있다. 식별 부호 1231는 휴식 구간(1201)의 dRRi 히스토그램이고, 식별 부호 1232는 제 1 스트레스 구간(1202)의 dRRi 히스토그램이며, 식별 부호 1233은 제 2 스트레스 구간(1203)의 dRRi 히스토그램이다. 상기 히스토그램들(1231, 1232, 1233)을 참조하면, 휴식 구간(1201)에서 스트레스와 관련된 수치가 53이고, 제 1 스트레스 구간(1202)에서 스트레스와 관련된 수치가 95이며, 제2 스트레스 구간(1203)에서 스트레스와 관련된 수치가 80임을 알 수 있다.

상기 도 12의 식별 부호 1240은 스트레스의 변화를 연속적으로 기록한 스트레스 이력 그래프이다. 상기 도 12의 그래프들을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 전자 장치가 사용자의 스트레스를 정확하게 측정하고 있음을 알 수 있다.

아래의 <표 1>은 본 발명의 실시예에 따른 스트레스 측정 알고리즘과 다른 스트레스 측정 알고리즘을 이용하여 다수 사용자들의 휴식(baseline), 발표 (presentation) 및 질의(question) 시 측정된 심박 변이도들을 비교한 실험 결과이다.

상기 <표 1>을 참조하면, 확률 값(p-value)은 비교하는 데이터들이 독립적일 확률을 의미한다. 예를 들어, 상기 확률 값이 작을수록 비교 데이터는 관련이 없는 데이터임을 의미한다. 또한, 상기 윈도우는 측정 시간을 의미한다. 예를 들어, 30 초 윈도우는 30초 동안 심박 데이터를 측정하였음을 의미하고, 10 초 윈도우는 10초 동안 심박 데이터를 측정하였음을 의미한다.

본 발명의 실시예에 따른 개인화 pNNx알고리즘의 휴식(baseline) 및 발표(Presentation) 시 측정된 심박 데이터들의 비교 결과를 참조하면, 30 초 윈도우 이용 시 1.284E-09의 확률 값을 가지고, 10 초 윈도우 이용 시 1.434E-09의 확률 값을 가짐을 알 수 있다. 또한, 휴식(baseline) 및 질의(question) 시 측정된 심박 데이터들의 비교 결과를 참조하면, 30 초 윈도우 이용 시 2.121E-05의 확률 값을 가지고, 10 초 윈도우 이용 시 2.267E-05의 확률 값을 가짐을 알 수 있다. 또한, 발표 및 질의 시 측정된 심박 데이터들의 비교 결과를 참조하면, 30 초 윈도우 이용 시 3.949E-02의 확률 값을 가지고, 10 초 윈도우 이용 시 4.601E-02의 확률 값을 가짐을 알 수 있다. 이와 같이, 기타 알고리즘에 대한 확률 값을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 개인화 pNNx알고리즘이 휴식, 발표, 질의 시 측정되는 심박 데이터를 더 확실하게 구분하고 있음을 알 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 개인화 pNNx알고리즘이 다른 알로리즘들(pNN40-Median, pNN10-Median, SDNN-Median, RMSSD-Median)에 비하여 측정 결과가 정확하며, 10 초 윈도우를 이용하더라도 정확한 측정이 가능함을 알 수 있다. 이와 같이 본 발명의 다양한 실시예들은 측정 시간을 단축할 수 있어 사용자의 편의성을 향상 시킬 수 있다.

다시 말해, 본 발명의 한 실시예에 따른 전자 장치는 스트레스를 빠르고 정확하게 측정할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 사용자의 건강 상태를 계산하기 위한 기준 정보를 결정하기 위한 제 1 히스토그램을 저장하는 전자 장치의 스트레스 측정 방법은, 생체 센서를 통해 생체 정보를 획득하는 동작; 상기 획득된 생체 정보를 분석하여 제 2 히스토그램을 생성하는 동작; 상기 제 1 히스토그램에 상기 제 2 히스토그램을 누적하여, 상기 제 1 히스토그램을 업데이트하는 동작; 및 상기 업데이트된 제 1 히스토그램을 기초로 상기 기준 정보를 업데이트하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 제 1 히스토그램을 업데이트하는 동작은 상기 제 1 히스토그램에 망각 인자(forgetting factor)를 곱하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 생체 정보를 획득하는 동작은 심박 변이도를 획득하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 방법은 상기 심박 변이도를 분석하고, 상기 기준 정보를 기반으로 스트레스를 계산하는 동작; 및 상기 계산된 스트레스를 제공하는 동작을 더 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 방법은 상기 업데이트된 제 1 히스토그램을 적어도 하나의 전자 장치 및 서버 중 적어도 하나와 공유하는 동작을 더 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 생체 정보를 획득하는 동작은 상기 획득된 생체 정보를 보간(interpolation )하는 동작을 더 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 보간하는 동작은 심박수에 따라 보간율(interpolation rate)을 가변하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 방법은 상기 계산된 스트레스가 설정된 값 이상인 경우 경고 메시지를 제공하는 동작을 더 포함할 수 있다.

본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치 (예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.

본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및/또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C" 또는 "A, B 및/또는 C 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", "첫째" 또는 "둘째" 등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다.

본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구성된 유닛을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)으로 구성될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시예들에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(101), 전자 장치(201), 전자 장치(301))를 포함할 수 있다. 상기 명령이 프로세서(예: 프로세서(120), 프로세서(310))에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 상기 프로세서의 제어하에 다른 구성요소들을 이용하여 상기 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다.

일시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어^TM)를 통해 온라인으로 배포될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시예에 더 포함될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따른, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.

전자 장치: 301 프로세서: 310
스트레스 계산 모듈: 311 기준 정보 관리 모듈: 313
메모리: 320 디스플레이: 330
생체 센서: 340 통신 모듈: 350

Claims

전자 장치에 있어서,
사용자의 건강 상태를 계산하기 위한 기준 정보를 결정하기 위한 제 1 히스토그램을 저장하는 메모리;
생체 센서; 및
상기 메모리 및 상기 생체 센서와 기능적으로 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하되,
상기 적어도 하나의 프로세서는
상기 생체 센서를 통해 생체 정보를 획득하고,
상기 획득된 생체 정보를 분석하여 제 2 히스토그램을 생성하고,
상기 제 1 히스토그램에 망각 인자(forgetting factor)를 곱하고 상기 제 2 히스토그램을 누적함으로써, 상기 제 1 히스토그램을 업데이트하되, 여기서, 상기 망각 인자는 현재 시각과 상기 제1 히스토그램의 이전 업데이트 시각 사이의 차에 기반하여 가변되며,
상기 업데이트된 제 1 히스토그램을 기반으로 상기 기준 정보를 업데이트하도록 설정된 전자 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 기준 정보는
상기 제 1 히스토그램의 중간치(median)인 전자 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 제 1 히스토그램은
사용자의 휴식(resting) 상태에서 측정되는 전자 장치.
삭제
제 1 항에 있어서,
상기 생체 센서는
심박 변이도를 측정하는 심박 측정 센서를 포함하는 전자 장치.
제 5 항에 있어서,
디스플레이를 더 포함하며,
상기 적어도 하나의 프로세서는
상기 심박 변이도를 분석하고 상기 기준 정보를 기반으로 스트레스를 계산하며, 상기 계산된 스트레스를 상기 디스플레이 상에 표시하도록 설정된 전자 장치.
제 1 항에 있어서,
통신 모듈을 더 포함하며,
상기 적어도 하나의 프로세서는
상기 업데이트된 제 1 히스토그램을 상기 통신 모듈을 통해 연결된 적어도 하나의 전자 장치 및 서버 중 적어도 하나와 공유하도록 설정된 전자 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는
보간법을 이용하여 상기 획득된 생체 정보를 보정하도록 설정된 전자 장치.
제 8 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는
심박수에 따라 보간율(interpolation rate)을 가변하도록 설정된 전자 장치.
제 6 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는
상기 계산된 스트레스가 설정된 값 이상인 경우 사용자에게 경고 메시지를 제공하도록 설정된 전자 장치.
사용자의 건강 상태를 계산하기 위한 기준 정보를 결정하기 위한 제 1 히스토그램을 저장하는 전자 장치의 스트레스 측정 방법에 있어서,
생체 센서를 통해 생체 정보를 획득하는 동작;
상기 획득된 생체 정보를 분석하여 제 2 히스토그램을 생성하는 동작;
상기 제 1 히스토그램에 망각 인자(forgetting factor)를 곱하고 상기 제 2 히스토그램을 누적함으로써, 상기 제 1 히스토그램을 업데이트하되, 여기서, 상기 망각 인자는 현재 시각과 상기 제1 히스토그램의 이전 업데이트 시각 사이의 차에 기반하여 가변되는 동작; 및
상기 업데이트된 제 1 히스토그램을 기초로 상기 기준 정보를 업데이트하는 동작을 포함하는 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 기준 정보는 상기 제 1 히스토그램의 중간치(median)인 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 제 1 히스토그램은
사용자의 휴식(resting) 상태에서 측정되는 방법.
삭제
제 11 항에 있어서,
상기 생체 정보를 획득하는 동작은
심박 변이도를 획득하는 동작을 포함하는 방법.
제15항에 있어서,
상기 심박 변이도를 분석하고, 상기 기준 정보를 기반으로 스트레스를 계산하는 동작; 및
상기 계산된 스트레스를 제공하는 동작을 더 포함하는 방법.
제11항에 있어서,
상기 업데이트된 제 1 히스토그램을 적어도 하나의 전자 장치 및 서버 중 적어도 하나와 공유하는 동작을 더 포함하는 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 생체 정보를 획득하는 동작은
상기 획득된 생체 정보를 보간(interpolation )하는 동작을 더 포함하는 방법.
제18항에 있어서,
상기 보간하는 동작은
심박수에 따라 보간율(interpolation rate)을 가변하는 동작을 포함하는 방법.
제16항에 있어서,
상기 계산된 스트레스가 설정된 값 이상인 경우 경고 메시지를 제공하는 동작을 더 포함하는 방법.
전자 장치에 있어서,
디스플레이;
생체 센서; 및
상기 디스플레이 및 상기 생체 센서와 기능적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
상기 생체 센서를 통해 하나 이상의 제 1 생체 정보를 획득하고;
상기 하나 이상의 제 1 생체 정보를 획득 하기 이전에 획득된 하나 이상의 제 2 생체 정보가 측정되는 주기의 변화에 대응하는 빈도수에 따라 생성되고, 망각 인자(forgetting factor)를 이용해 업데이트된, 제 1 히스토그램(histogram)에 적어도 기반하여, 상기 하나 이상의 제 1 생체 정보를 이용하여 사용자의 스트레스와 관련된 제1 수치를 결정하되, 여기서, 상기 망각 인자는 상기 제1 히스토그램이 생성된 제1 시각과 상기 업데이트가 실행되는 제2 시각 사이의 차에 기반하여 가변되고; 및
상기 결정에 적어도 기반하여, 상기 하나 이상의 제 1 생체 정보가 측정되는 주기의 변화에 대응하는 빈도수가 누적된 제 2 히스토그램을, 상기 제 2 히스토그램에 적어도 기반하여 상기 사용자로부터 측정될 하나 이상의 제 3 생체 정보를 이용하여 상기 사용자의 상기 스트레스와 관련된 다른(another) 수치인 제2 수치를 결정할 수 있도록, 생성하도록 설정된 전자 장치.
제 21 항에 있어서,
상기 프로세서는
지정된 조건을 만족할 때까지 상기 제 1 생체 정보를 획득하도록 설정된 전자 장치.
제 21 항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 제 1 히스토그램의 기준 값에 적어도 기반하여 상기 제1 수치를 결정하도록 설정된 전자 장치.