KR102470617B1 - 바이오 프로세서, 생체 신호 감지 시스템, 및 바이오 프로세서의 동작 방법 - Google Patents

바이오 프로세서, 생체 신호 감지 시스템, 및 바이오 프로세서의 동작 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 바이오 프로세서, 생체 신호 감지 시스템, 및 바이오 프로세서의 동작 방법에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 따른 바이오 프로세서는 생체 전기 저항 센서 및 디지털 신호 프로세서를 포함한다. 생체 전기 저항 센서는 정착 시간의 일부를 포함하는 시간 동안 생체 전기 저항을 측정한다. 디지털 신호 프로세서는 측정된 생체 전기 저항의 변화 추이에 기초하여 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정한다. 디지털 신호 프로세서는 안정화된 생체 전기 저항 값에 기초하여 생체 데이터를 생성한다. 본 발명의 실시예에 따르면, 생체 신호의 측정 시간을 감소시키되, 안정화된 생체 전기 저항 값의 정확성을 확보할 수 있다.

Description

바이오 프로세서, 생체 신호 감지 시스템, 및 바이오 프로세서의 동작 방법{BIO-PROCESSOR, BIO-SIGNAL DETECTING SYSTEM, AND METHOD FOR OPERATING THE SAME}
본 발명은 생체 신호의 처리에 관한 것으로, 좀 더 상세하게는 바이오 프로세서, 생체 신호 감지 시스템, 및 바이오 프로세서의 동작 방법에 관한 것이다.
간편하게 체지방과 같은 인체의 건강 상태를 확인하는 방법으로, 최근에는 웨어러블 장치를 이용한 생체 신호의 측정 및 처리 방안이 대두되고 있다. 웨어러블 장치는 시간과 장소에 구애받지 않고 사용자에 장착되어, 생체 신호를 감지하고, 처리할 수 있다는 점에서 각광받고 있다. 또한, 웨어러블 장치에 포함되는 바이오 프로세서는 생체 신호의 분석 및 처리의 속도, 그리고 정확성을 담보하는 구성 요소이므로 그 중요성이 증가하고 있다.
종래의 웨어러블 장치는 작은 전극 크기를 갖는다. 작은 전극 크기에 의해, 웨어러블 장치 및 사용자의 인체와의 접촉 면적이 작다. 이에 따라, 사용자로부터 제공된 생체 신호가 안정화될 때까지 긴 시간이 걸릴 수 있다. 생체 신호가 안정화되기까지의 시간이 긴 경우, 사용자 및 전자 장치와의 접촉 상태를 유지하기 위해 사용자의 움직임이 오랫동안 제한되는 불편함이 존재하고, 땀 등이 발생하여 생체 신호의 정확성이 감소할 수 있다.
즉, 생체 신호가 안정화되는 것을 기다리지 않고, 생체 신호가 안정화되기 전에 측정된 생체 신호에 기초하여 안정화된 생체 신호를 추정함으로써, 안정화된 생체 신호를 측정하는 시간을 감소시킬 필요가 있다.
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본 발명은 생체 신호의 측정 시간을 감소시키고, 분석된 생체 데이터의 정확성을 확보하는 바이오 프로세서, 생체 신호 감지 시스템, 및 바이오 프로세서의 동작 방법을 제공할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 바이오 프로세서는 생체 전기 저항 센서 및 디지털 신호 프로세서를 포함한다. 생체 전기 저항 센서는 정착 시간의 일부를 포함하는 센싱 시간 동안 생체 전기 저항을 측정한다. 디지털 신호 프로세서는 측정된 생체 전기 저항의 변화 추이에 기초하여 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정하고, 안정화된 생체 전기 저항 값에 기초하여 생체 데이터를 생성한다.
본 발명의 실시예에 따른 생체 신호 감지 시스템은 전극부, 생체 전기 저항 센서, 및 프로세서를 포함한다. 전극부는 출력 전류에 기초한 감지 전압을 입력 받는다. 생체 전기 저항 센서는 정착 시간의 일부를 포함하는 센싱 시간 동안 감지 전압을 센싱하고, 센싱된 감지 전압에 대응되는 생체 전기 저항의 변화 추이를 측정한다. 프로세서는 측정된 생체 전기 저항의 변화 추이에 기초하여 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정한다.
본 발명의 실시예에 따른 바이오 프로세서의 동작 방법은 정착 시간의 일부 동안 감지 전압을 측정하는 단계, 측정된 감지 전압의 변화 추이에 기초하여 정착 시간에 대한 생체 전기 저항 값을 피팅 함수로 모델링하는 단계, 모델링된 피팅 함수에 기초하여 정착 시간 이후의 안정화 시간에 대한 생체 전기 저항 값을 추정하는 단계, 및 추정된 생체 전기 저항 값에 기초하여 생체 데이터를 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시 예에 따른 바이오 프로세서, 생체 신호 감지 시스템, 및 바이오 프로세서의 동작 방법은 정착 시간의 생체 전기 저항에 기초하여 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정함으로써, 생체 신호의 측정 시간을 감소시키되, 안정화된 생체 전기 저항 값의 정확성을 확보할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 생체 신호 감지 시스템의 블록도이다.
도 2는 도 1의 생체 신호 감지 장치의 예시적인 구성을 도시하는 블록도이다.
도 3은 시간에 따라 측정되는 생체 전기 저항의 변화 추이를 나타내는 그래프이다.
도 4 및 도 5는 도 2의 바이오 프로세서가 생체 전기 저항을 측정하고, 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정하는 과정을 설명하기 위한 그래프이다.
도 6은 도 2의 디지털 신호 프로세서의 예시적인 구성을 도시하는 블록도이다.
도 7은 도 1의 생체 신호 감지 장치의 다른 예시적인 구성을 도시하는 블록도이다.
도 8은 도 7의 바이오 프로세서가 생체 전기 저항 및 피부 전기 저항에 따라 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정하는 과정을 설명하기 위한 그래프이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 바이오 프로세서의 동작 방법의 순서도이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 생체 신호 감지 시스템의 블록도이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 생체 신호 감지 시스템의 블록도이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 장치를 도시한 도면이다.
아래에서는, 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로, 본 발명의 실시 예들이 명확하고 상세하게 기재된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 생체 신호 감지 시스템(100)을 도시한 블록도이다. 예를 들어, 생체 신호 감지 시스템(100)은 웨어러블 장치를 포함할 수 있고, 이에 제한되지 않고, 휴대 가능한 다양한 전자 장치를 포함할 수 있다. 도 1을 참조하면, 생체 신호 감지 시스템(100)은 생체 신호 감지 장치(110), 어플리케이션 프로세서(140), 디스플레이 구동 회로(150), 디스플레이(160), 스토리지 장치(170), 메모리(180), 및 모뎀(190)을 포함할 수 있다.
생체 신호 감지 장치(110)는 전극부(120) 및 바이오 프로세서(130)를 포함한다. 전극부(120)는 복수의 전극들을 포함한다. 복수의 전극들은 생체 신호를 센싱하기 위하여 사용자에 접촉되도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 복수의 전극들 중 일부는 사용자에 출력 전류를 제공하고, 나머지 전극들은 사용자로부터 감지 전압을 입력 받을 수 있다. 이하, 전극부(120)에 접촉하는 대상이 사용자로 지칭되나, 이에 제한되지 않고, 전극부(120)에 접촉하는 대상은 동물과 같은 다양한 객체를 포함할 수 있다.
바이오 프로세서(130)는 전극부(120)로부터 생체 신호를 제공받고, 제공된 생체 신호를 분석한다. 예를 들어, 바이오 프로세서(130)는 전극부(120)로부터 감지 전압을 제공받을 수 있다. 바이오 프로세서(130)는 감지 전압과 전극부(120)에 제공한 출력 전류에 기초하여 생체 전기 저항(Bioelectric Impedance)을 측정할 수 있다. 바이오 프로세서(130)는 측정된 생체 전기 저항에 기초하여 생체 데이터를 생성한다. 예를 들어, 생체 데이터는 체지방 데이터일 수 있다. 바이오 프로세서(130)는 체지방 데이터를 생성하기 위하여 사용자의 키, 몸무게, 나이, 또는 성별에 대한 사용자 데이터를 이용할 수 있다. 바이오 프로세서(130)에 이러한 사용자 데이터가 미리 저장될 수 있다.
바이오 프로세서(130)는 생체 전기 저항을 측정하기 위한 센싱 시간을 결정할 수 있다. 바이오 프로세서(130)는 센싱 시간 동안 제공된 감지 전압을 이용하여 생체 전기 저항을 측정할 수 있다. 센싱 시간이 길 경우, 사용자의 움직임이 제한되는 시간이 길어진다. 따라서, 본 발명의 실시예에 따른 바이오 프로세서(130)는 센싱 시간을 최소화하여, 생체 전기 저항을 측정할 수 있다. 다만, 바이오 프로세서(130)는 최소화된 센싱 시간에 따른 생체 전기 저항 값의 정확성 감소를 보상하는 처리 동작을 수행할 수 있다. 이러한 처리 동작은 도 2 이하에서 자세하게 후술된다.
바이오 프로세서(130)는 생체 전기 저항을 측정하는 기능 및 생체 전기 저항에 따라 체지방 데이터와 같은 생체 데이터를 생성하는 기능을 통합적으로 수행할 수 있다. 바이오 프로세서(130)는 직접 생체 전기 저항을 분석하여 그 결과를 어플리케이션 프로세서(140)에 출력할 수 있다. 이 경우, 생체 전기 저항에 대한 데이터 및 사용자 데이터를 어플리케이션 프로세서(140)에 출력할 때에 비하여, 바이오 프로세서(130)가 출력하는 데이터 양이 감소될 수 있다. 또한, 별도의 호스트 장치(미도시)가 생체 전기 저항에 근거하여 생체 데이터를 분석할 때와 비교하여, 모뎀(190)을 통하여 호스트 장치에 전송하는 데이터 양이 감소될 수 있다.
어플리케이션 프로세서(140)는 생체 신호 감지 시스템(100)을 제어하는 제어 동작 및 다양한 데이터를 연산하는 연산 동작을 수행할 수 있다. 어플리케이션 프로세서(140)는 운영 체제 및 다양한 어플리케이션들을 실행할 수 있다. 예를 들어, 어플리케이션 프로세서(140)는 바이오 프로세서(130)에 생체 전기 저항을 측정, 보상, 및 분석하기 위한 쿼리 데이터, 그리고 생체 데이터의 생성을 위한 사용자 데이터를 제공할 수 있다. 다만 이에 제한되지 않고, 바이오 프로세서(130)가 생체 전기 저항을 측정 및 보상하고, 어플리케이션 프로세서(140)가 보상된 생체 전기 저항에 기초하여 체지방 데이터와 같은 생체 데이터를 생성할 수 있다.
디스플레이 구동 회로(150)는 바이오 프로세서(130) 또는 어플리케이션 프로세서(140)에 의하여 분석된 생체 데이터에 기초한 이미지 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 어플리케이션 프로세서(140)는 분석된 생체 데이터와 관련된 정보를 표시하기 위한 이미지 데이터를 생성할 수 있다. 디스플레이 구동 회로(150)는 이미지 데이터를 디스플레이(160)의 사양에 맞는 이미지 데이터 전압으로 변환할 수 있다. 디스플레이 구동 회로(150)는 이미지 데이터에 따른 계조 전압을 이미지 데이터 전압으로 출력할 수 있다.
디스플레이(160)는 생체 데이터와 관련된 정보를 표시할 수 있다. 디스플레이(160)는 디스플레이 구동 회로(150)로부터 이미지 데이터 전압을 수신하고, 이미지 데이터 전압에 근거하여 체지방 데이터와 같은 생체 데이터와 관련된 정보를 표시할 수 있다. 디스플레이(160)는 LCD (Liquid Crystal Display), OLED (Organic Light Emitting Diode), AMOLED (Active Matrix OLED), 플렉서블 디스플레이, 전자잉크 등을 포함할 수 있다.
스토리지 장치(170)는 어플리케이션 프로세서(140)의 보조기억장치로 사용될 수 있다. 어플리케이션 프로세서(140)에 의해 실행되는 운영 체제 또는 다양한 어플리케이션들의 소스 코드들, 운영 체제 또는 어플리케이션들에 의해 장기적인 저장을 목적으로 생성되는 다양한 데이터가 스토리지 장치(170)에 저장될 수 있다. 예를 들어, 생체 전기 저항을 측정 또는 분석하기 위한 실행 코드들 또는 생체 데이터를 계산하기 위한 사용자 데이터 등이 스토리지 장치(170)에 저장될 수 있다. 스토리지 장치(170)는 플래시 메모리, PRAM (Phase-change RAM), MRAM (Magnetic RAM), FeRAM (Ferroelectric RAM), RRAM (Resistive RAM) 등을 포함할 수 있다.
메모리(180)는 어플리케이션 프로세서(140)의 주기억장치로 사용될 수 있다. 예를 들어, 메모리(180)는 어플리케이션 프로세서(140)에 의해 처리되는 다양한 데이터 및 프로세스 코드들을 저장할 수 있다. 예를 들어, 측정된 생체 전기 저항 데이터, 보상된 생체 전기 저항 데이터, 또는 생체 데이터가 메모리(180)에 저장될 수 있다. 메모리(180)는 DRAM (Dynamic RAM), SRAM (Static RAM), PRAM (Phase-change RAM), MRAM (Magnetic RAM), FeRAM (Ferroelectric RAM), RRAM (Resistive RAM) 등을 포함할 수 있다.
모뎀(190)은 외부 장치, 예를 들어 호스트 장치(미도시)와 통신할 수 있다. 예를 들어, 모뎀(190)은 어플리케이션 프로세서(140)로부터 수신한 생체 데이터를 호스트 장치에 전송할 수 있다. 모뎀(190)은 LTE (Long Term Evolution), CDMA (Code Division Multiple Access), 블루투스 (Bluetooth), NFC (Near FieLD Communication), 와이파이(WiFi), RFID (Radio Frequency IDentification) 등과 같은 다양한 무선 통신 방식들, 또는 USB (Universal Serial Bus), SATA (Serial AT Attachment), SPI (Serial Peripheral Interface), I2C (Inter-integrated Circuit), HS-I2C, I2S, (Integrated-interchip Sound) 등과 같은 다양한 유선 통신 방식들 중 적어도 하나에 기반하여 통신을 수행할 수 있다.
도 2는 도 1의 생체 신호 감지 장치의 예시적인 구성을 도시하는 블록도이다. 도 2를 참조하면, 생체 신호 감지 장치(110)는 전극부(120) 및 바이오 프로세서(130)를 포함한다. 전극부(120)는 제1 내지 제4 전극들(121~124)을 포함한다. 도 2는 예시적으로, 전극부(120)가 4개의 전극들을 포함하는 것으로 도시하였으나, 이에 제한되지 않고, 다양한 개수로 제공될 수 있다. 바이오 프로세서(130)는 생체 전기 저항 센서(131), 아날로그-디지털 컨버터(132), 전류 생성기(133), 디지털 신호 프로세서(134), 및 불휘발성 메모리(135)를 포함한다.
전극부(120)는 전류 생성기(133)로부터 입력 받은 출력 전류(Iout)를 사용자에 제공한다. 예를 들어, 출력 전류(Iout)는 제2 전극(222) 및 제4 전극(224)을 통하여 사용자에 제공될 수 출력 전류(Iout)가 사용자에 제공될 수 있다. 출력 전류(Iout)가 사용자의 신체에 흐르고, 사용자 신체의 저항에 의한 전위차가 발생된다. 전극부(120)는 이러한 전위차에 따른 감지 전압(Vsen)을 수신하여 바이오 프로세서(130)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 감지 전압(Vsen)은 제1 전극(221) 및 제3 전극(223)을 통하여 바이오 프로세서(130)에 제공될 수 있다.
제1 내지 제4 전극들(221~224)은 생체 신호 측정 시 사용자와 접촉되도록 구성된다. 예를 들어, 제1 전극(221) 및 제2 전극(222)은 사용자의 좌측(또는 우측) 신체에 접촉되도록 구성되고, 제3 전극(223) 및 제4 전극(224)은 사용자의 우측(또는 좌측) 신체에 접촉되도록 구성될 수 있다. 제1 전극(221)과 제2 전극(222)은 서로 인접하게 배치되되, 서로 절연된다. 제3 전극(223)과 제4 전극(224)은 서로 인접하게 배치되되, 서로 절연된다. 제2 전극(222) 및 제4 전극(224)은 사용자의 신체를 통하여 폐회로를 형성할 수 있다. 제2 전극(222)에 인접한 제1 전극(221)과 제4 전극(224)에 인접한 제3 전극(223)은 폐회로를 통하여 흐르는 출력 전류(Iout)에 의한 전위차, 즉 감지 전압(Vsen)을 생체 전기 저항 센서(131)에 제공한다.
생체 전기 저항 센서(131) 감지 전압(Vsen)에 기초하여 사용자의 생체 전기 저항을 측정한다. 생체 전기 저항 센서(131)는 전극부(120)로부터 감지 전압(Vsen)을 수신한다. 생체 전기 저항 센서(131)는 감지 전압(Vsen)과 출력 전류(Iout)를 이용하여 생체 전기 저항을 측정할 수 있다. 이를 위하여, 생체 전기 저항 센서(131)는 전압계를 포함할 수 있다. 생체 전기 저항 센서(131)는 출력 전류(Iout)에 대한 감지 전압(Vsen)으로 생체 전기 저항을 측정할 수 있다.
생체 전기 저항 센서(131)는 측정된 생체 전기 저항에 기초하여 생체 전기 저항 신호(BIS)를 생성할 수 있다. 이를 위하여, 생체 전기 저항 센서(131)는 아날로그 프론트 엔드(Analog Frond End, AFE)를 포함할 수 있다. AFE는 제1 전극(121) 및 제3 전극(123)으로부터 제공된 감지 전압(Vsen), 즉 제1 전극(121)과 제3 전극(123) 사이의 전위차를 증폭하는 증폭기를 포함할 수 있다. AFE는 증폭된 감지 전압의 노이즈를 제거하기 위한 대역 필터를 포함할 수 있다. 대역 필터의 대역 폭은 전류 생성기(133)가 제공하는 출력 전류(Iout)의 주파수에 의존할 수 있다. 생체 전기 저항 센서(131)는 감지 전압(Vsen)을 증폭 및 필터링하여 생체 전기 저항 신호(BIS)를 생성할 수 있다.
생체 전기 저항 센서(131)는 센싱 시간 동안 생체 전기 저항을 측정할 수 있다. 센싱 시간은 미리 결정될 수 있다. 전극부(120)가 사용자에 접촉되고, 이러한 접촉 상태가 유지될 때, 생체 전기 저항을 측정하는 시간은 플로팅 시간(floating time), 정착 시간(settling time), 및 안정화 시간(settled time)으로 구분될 수 있다. 플로팅 시간은 사용자가 전극부(120)와 접촉되기 전의 시간으로 정의될 수 있다. 정착 시간은 사용자가 전극부(120)에 접촉된 시점부터 생체 전기 저항이 일정한 값을 나타내는 시점 사이의 시간으로 정의될 수 있다. 안정화 시간은 생체 전기 저항이 일정한 값 또는 일정한 범위을 나타내는 시간으로 정의될 수 있다. 센싱 시간은 정착 시간의 일부를 포함한다.
정착 시간은 제1 내지 제4 전극들(121~124)의 크기, 모양, 사용자의 자세, 또는 체내 특성 등 다양한 요인에 따라 결정될 수 있다. 생체 신호 감지 시스템(100)이 소형의 웨어러블 장치로 구현되는 경우, 제1 내지 제4 전극들(121~124)의 크기는 작을 수 있다. 제1 내지 제4 전극들(121~124)의 크기가 작을수록 정착 시간은 증가할 수 있다. 생체 전기 저항 센서(131)는 안정화 시간의 생체 전기 저항을 감지하지 않고, 정착 시간의 일부 동안 생체 전기 저항 신호를 측정할 수 있다. 후술될 바와 같이, 바이오 프로세서(130)는 안정화 시간까지 기다리지 않고, 측정된 생체 전기 저항에 기초하여 안정화된 생체 전기 저항을 추정하므로, 빠르게 생체 데이터를 생성할 수 있다. 구체적인 내용은 도 3 이하에서 후술된다.
아날로그-디지털 컨버터(132)는 생체 전기 저항 신호(BIS)를 생체 전기 저항 데이터(BID)로 변환할 수 있다. 아날로그-디지털 컨버터(132)는 생체 전기 저항 센서(131)로부터 아날로그 신호인 생체 전기 저항 신호(BIS)를 수신할 수 있다. 아날로그-디지털 컨버터(132)는 생체 전기 저항 신호(BIS)를 디지털 신호인 생체 전기 저항 데이터(BID)로 변환하여 디지털 신호 프로세서(134)로 출력할 수 있다.
전류 생성기(133)는 생체 전기 저항을 측정하기 위한 출력 전류(Iout)를 생성한다. 전류 생성기(133)는 출력 전류(Iout)를 전극부(120)에 제공한다. 전류 생성기(133)는 디지털 신호 프로세서(134)의 제어 하에 출력 전류(Iout)를 전극부(120)에 제공할 수 있다. 전류 생성기(133)는 디지털 신호 프로세서(134)로부터 제공된 전류 제어 신호(CCS)에 근거하여 출력 전류(Iout)를 생성할 수 있다. 출력 전류(Iout)는 인체에 무해한 정도의 크기를 갖는 교류 전류일 수 있다. 예를 들어, 출력 전류(Iout)는 50KHz의 주파수를 갖는 미세 전류일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
디지털 신호 프로세서(134)는 측정된 생체 전기 저항에 기초하여 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정한다. 디지털 신호 프로세서(134)는 아날로그-디지털 컨버터(132)로부터 생체 전기 저항 데이터(BID)를 수신할 수 있다. 생체 전기 저항 데이터(BID)는 센싱 시간 동안 측정된 생체 전기 저항에 기초하여 생성된다. 즉, 센싱 시간이 정착 시간보다 짧은 경우, 생체 전기 저항 데이터(BID)는 안정화 시간 동안에 측정된 생체 전기 저항에 대한 정보를 포함하지 않을 수 있다.
디지털 신호 프로세서(134)는 센싱 시간 동안의 생체 전기 저항의 패턴을 분석하여 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정한다. 디지털 신호 프로세서(134)는 측정된 생체 전기 저항의 시간에 따른 변화 추이를 피팅 함수로 모델링할 수 있다. 예를 들어, 피팅 함수는 자연 로그 함수일 수 있으나, 이에 제한되지 않고, 지수 함수 등의 다양한 함수를 포함할 수 있다. 디지털 신호 프로세서(134)는 측정된 생체 전기 저항의 변화 추이에 근거하여, 피팅 함수의 계수 또는 상수를 결정할 수 있다. 디지털 신호 프로세서(134)는 결정된 피팅 함수의 계수 또는 상수에 기초하여 생체 전기 저항의안정화 시점을 결정할 수 있다. 디지털 신호 프로세서(134)는 안정화 시점의 생체 전기 저항 값을 안정화된 생체 전기 저항 값으로 추정할 수 있다.
디지털 신호 프로세서(134)는 모델링된 피팅 함수와 측정된 생체 전기 저항의 패턴을 비교하여 접촉 에러를 판단할 수 있다. 사용자와 전극부(120) 사이의 접촉 상태가 불량한 경우, 생체 전기 저항의 실제 파형은 불안정하게 나타날 수 있다. 즉, 측정된 생체 전기 저항의 파형과 모델링된 피팅 함수 사이의 차이가 크게 나타날 수 있다. 디지털 신호 프로세서(134)는 모델링된 피팅 함수와 측정된 생체 전기 저항 사이의 차이를 누적한 결과가 에러 기준 값을 넘는 경우, 접촉 에러로 판단할 수 있다. 이 경우, 디지털 신호 프로세서(134)는 생체 전기 저항을 다시 측정하도록 바이오 프로세서(130)를 제어할 수 있다.
디지털 신호 프로세서(134)는 안정화된 생체 전기 저항 값을 이용하여 생체 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 디지털 신호 프로세서(134)는 안정화된 생체 전기 저항 값을 회귀식 데이터에 적용할 수 있다. 회귀식 데이터는 사용자의 체지방을 계산하기 위하여 미리 설정된 함수 정보를 포함할 수 있다. 디지털 신호 프로세서(134)는 안정화된 생체 전기 저항 값을 포함하는 파라미터에 기초하여 생체 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 파라미터는 사용자의 키, 몸무게, 나이, 또는 성별에 대한 정보를 포함할 수 있다. 디지털 신호 프로세서(134)는 회귀식 데이터 및 사용자 정보를 불휘발성 메모리(135)로부터 수신하여 생체 데이터를 생성할 수 있다.
불휘발성 메모리(135)는 생체 전기 저항을 분석하고, 생체 데이터를 생성하기 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 불휘발성 메모리(135)에 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정하기 위한 피팅 함수 데이터가 저장될 수 있다. 또한, 불휘발성 메모리(135)에 추정된 생체 전기 저항 값을 이용하여 생체 데이터를 생성하기 위한 사용자 정보 및 회귀식 데이터가 저장될 수 있다. 불휘발성 메모리(135)는 NAND 플래시 메모리일 수 있으나, 이에 제한되지 않고, NOR 플래시 메모리, PRAM(Phase-change RAM), MRAM(Magnetic RAM), RRAM(Resistive RAM), FRAM(Ferroelectric RAM), 또는 EEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM)일 수 있다.
도 3은 시간에 따라 측정되는 생체 전기 저항의 변화 추이를 나타내는 그래프이다. 도 3을 참조하면, 가로축은 시간의 흐름을 나타내고, 세로축은 생체 전기 저항을 나타낸다. 생체 전기 저항 값은 플로팅 시간(floating time), 정착 시간(settling time), 및 안정화 시간(settled time)으로 구분되어 나타날 수 있다. 설명의 편이상 도 3은 도 1 및 도 2의 도면 부호를 참조하여 설명된다.
플로팅 시간은 제1 시점(t1)까지로 정의된다. 플로팅 시간은 사용자가 전극부(120)와 접촉되기 이전의 시간을 나타낸다. 즉, 제1 시점(t1)은 사용자와 전극부(120)가 접촉하기 시작한 시점을 나타낸다. 플로팅 시간 동안, 사용자는 전극부(120)와 접촉하지 않을 수 있다. 따라서, 사용자와 전극부(120) 사이에 폐회로가 형성되지 않는다. 플로팅 시간 동안, 생체 전기 저항 센서(131)로부터 측정된 생체 전기 저항은 플로팅 임피던스 값(FI1)을 갖는다.
정착 시간은 제1 시점(t1)부터 제2 시점(t2) 사이의 시간으로 정의된다. 정착 시간은 사용자가 전극부(120)와 접촉한 후, 생체 전기 저항이 안정화되기 전까지의 시간을 나타낸다. 즉, 제2 시점(t2)은 생체 전기 저항이 안정화된 시점을 나타낸다. 정착 시간 동안, 사용자와 전극부(120) 사이에 폐회로가 형성된다. 따라서, 생체 전기 저항 센서(131)는 플로팅 임피던스 값(FI1)보다 낮은 임피던스 값을 갖는다. 정착 시간 동안 생체 전기 저항은 점점 낮아지고, 생체 전기 저항은 제2 시점(t2)에서 안정화된 생체 전기 저항 값(SI1)을 갖는다.
안정화 시간은 제2 시점(t2) 이후의 시간으로 정의된다. 안정화 시간은 사용자와 전극부(120)가 접촉되고, 정착 시간을 지나, 안정화 상태에 접어든 시간을 나타낸다. 안정화 시간 동안, 사용자와 전극부(120) 사이에 형성된 폐회로가 계속 유지된다. 안정화 시간 동안 생체 전기 저항 센서(131)가 생체 전기 저항을 측정하는 경우, 측정된 생체 전기 저항은 안정화된 생체 전기 저항 값(SI1)을 갖는다. 도 3은 안정화된 생체 전기 저항 값(SI1)이 일정한 것으로 도시되었으나, 안정화 시간 동안, 생체 전기 저항은 안정화된 생체 전기 저항 값(SI1)을 기준으로 특정 범위 내에 형성될 수 있다.
사용자의 체성분과 관련된 생체 데이터를 생성하기 위하여, 안정화된 생체 전기 저항 값(SI1)이 이용되는 것이 바람직하다. 다만, 안정화된 생체 전기 저항 값(SI1)은 제2 시점(t2) 이후에 감지될 수 있다. 일반적으로, 사용자가 적어도 제1 시점(t1)과 제2 시점(t2) 사이의 정착 시간 동안 전극부(120)와 접촉되어야 바이오 프로세서는 안정적인 생체 데이터를 생성할 수 있다. 다만, 생체 신호 감지 시스템(100)이 소형으로 구현되는 경우, 전극부(120)의 크기가 작아지고, 이에 따라 정착 시간이 증가할 수 있다. 사용자와 전극부(120)의 접촉 시간이 길수록, 사용자는 불편함을 느낄 수 있고, 중간에 사용자와 전극부(120)가 접촉되지 않을 가능성이 높아진다.
도 4 및 도 5는 도 2의 바이오 프로세서가 생체 전기 저항을 측정하고, 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정하는 과정을 설명하기 위한 그래프이다. 도 4 및 도 5를 참조하면, 가로축은 시간의 흐름을 나타내고, 세로축은 생체 전기 저항을 나타낸다. 생체 전기 저항 값은 플로팅 시간, 정착 시간, 및 안정화 시간으로 구분되어 나타날 수 있다. 설명의 편이상 도 4 및 도 5는 도 1 및 도 2의 도면 부호를 참조하여 설명된다.
도 4는 정착 시간 보다 짧은 처리 시간 동안 생체 전기 저항 값을 측정할 때의 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 4를 참조하면, 플로팅 시간은 제1 시점(t1)까지로 정의된다. 플로팅 시간에서, 생체 전기 저항은 플로팅 임피던스 값(FI2)을 가질 수 있다. 처리 시간은 제1 시점(t1)부터 제3 시점(t3)까지로 정의된다. 정착 시간은 제1 시점(t1)부터 제3 시점(t3)보다 늦은 제4 시점(t4)까지로 정의된다. 안정화 시간은 제4 시점(t4) 이후로 정의된다. 안정화 시간에서, 생체 전기 저항은 안정화된 생체 전기 저항 값(SI2)을 가질 수 있다.
처리 시간은 도 2에서 설명된 센싱 시간일 수 있다. 즉, 처리 시간은 생체 전기 저항 센서(131)가 감지 전압(Vsen)을 입력 받아 생체 전기 저항을 측정하는 시간일 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않고, 처리 시간은 생체 전기 저항을 측정하는 시간 중 바이오 프로세서(130)가 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정하기 위하여 선택한 시간일 수 있다. 처리 시간은 정착 시간보다 짧을 수 있다. 도 4에 도시된 바와 달리, 처리 시간의 시작점은 제1 시점(t1) 이후일 수 있다. 처리 시간 동안, 측정된 생체 전기 저항은 시간의 흐름에 따라 감소한다. 다만, 처리 시간은 정착 시간보다 짧으므로, 제3 시점(t3)에서의 생체 전기 저항 값은 안정화된 생체 전기 저항 값(SI2)보다 클 수 있다.
바이오 프로세서(130)는 제1 시점(t1)부터 제3 시점(t3) 사이의 생체 전기 저항의 변화 추이를 피팅 함수로 모델링 할 수 있다. 예를 들어, 피팅 함수 f(t)는 자연 로그 함수인 A*ln(t)+B로 정의될 수 있다. 바이오 프로세서(130)는 처리 시간 동안 측정된 생체 전기 저항과 가장 근접한 피팅 함수에 대응되는 A값과 B값을 계산할 수 있다. 예를 들어, 바이오 프로세서(130)는 시간에 대한 측정된 생체 전기 저항 값과 피팅 함수 사이의 차이가 최소화되는 A값 및 B값을 추출할 수 있다. 정착 시간이 길수록, A의 절대값은 감소할 수 있다. 또한, 안정화된 생체 전기 저항 값(SI2)이 클수록, B값은 클 수 있다.
바이오 프로세서(130)는 결정된 피팅 함수에 기초하여 안정화된 생체 전기 저항 값(SI2)을 추정할 수 있다. 예를 들어, 바이오 프로세서(130)는 결정된 피팅 함수에 기초하여 제4 시점(t4)을 추정할 수 있다. 바이오 프로세서(130)는 제4 시점(t4)에 대한 피팅 함수의 값으로 안정화된 생체 전기 저항 값(SI2)을 보상할 수 있다. 바이오 프로세서(130)는 피팅 함수의 신뢰성을 확보하기 위하여, 측정된 생체 전기 저항 값과 피팅 함수 사이의 차이를 누산할 수 있다. 누산된 결과가 에러 기준 값보다 큰 경우, 바이오 프로세서(130)는 측정된 생체 전기 저항이 신뢰성이 없는 것으로 판단할 수 있다. 즉, 바이오 프로세서(130)는 사용자의 자세 등에 의한 접촉 에러가 발생된 것으로 판단하고, 생체 전기 저항을 다시 측정할 수 있다.
바이오 프로세서(130)는 정착 시간의 일부에 대한 생체 전기 저항을 측정하고, 생체 전기 저항 값(SI2)을 결정하므로, 사용자의 측정 시간이 감소된다. 즉, 실시예에 따른 바이오 프로세서(130)는 안정화 시간까지 생체 전기 저항을 측정할 것이 요구되지 않는다. 또한, 정착 시간의 일부에 대한 생체 전기 저항의 누산된 에러 값을 이용하여 접촉 에러를 판단하므로, 제4 시점(t4) 이전에 생체 전기 저항을 다시 측정할 수 있고, 안정화된 생체 전기 저항 값(SI2)의 신뢰성이 확보될 수 있다.
도 5는 정착 시간보다 긴 시간 동안 생체 전기 저항을 측정할 때의 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 5를 참조하면, 플로팅 시간은 제1 시점(t1)으로 정의된다. 플로팅 시간에서, 생체 전기 저항은 플로팅 임피던스 값(FI3)을 가질 수 있다. 처리 시간은 제1 시점(t1)부터 제3 시점(t3)까지로 정의된다. 정착 시간은 제1 시점(t1)부터 제3 시점(t3)보다 빠른 제5 시점(t5)까지로 정의된다. 안정화 시간은 제3 시점(t3) 이후로 정의된다. 안정화 시간에서, 생체 전기 저항은 안정화된 생체 전기 저항 값(SI3)을 가질 수 있다.
처리 시간은 도 2에서 설명된 센싱 시간일 수 있다. 또는 처리 시간은 바이오 프로세서(130)가 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정하기 위하여 선택한 시간일 수 있다. 처리 시간은 정착 시간보다 길 수 있다. 도 5에 도시된 바와 달리, 처리 시간의 시작점은 제1 시점(t1) 이후일 수 있다. 처리 시간 중 제5 시점(t5)까지, 측정된 생체 전기 저항은 시간의 흐름에 따라 감소할 수 있다. 제5 시점(t5) 이후에, 측정된 생체 전기 저항은 안정화 상태에 도달하여 안정화된 생체 전기 저항 값(SI3)을 나타낼 수 있다.
바이오 프로세서(130)는 사용자의 편의성을 확보하기 위하여, 정착 시간보다 짧은 처리 시간을 갖고, 안정화 시간에 도달하기 전에 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정함이 바람직하다. 바이오 프로세서(130)는 일반적인 사용자의 평균적인 정착 시간을 기준으로 정착 시간보다 짧은 처리 시간 또는 센싱 시간을 설정할 수 있다. 다만, 사용자의 체내 특성 등에 따라, 도 5와 같이, 처리 시간이 정착 시간보다 길 수 있다.
바이오 프로세서(130)는 제1 시점(t1)부터 제3 시점(t3) 사이의 생체 전기 저항의 변화 추이를 피팅 함수로 모델링 할 수 있다. 예를 들어, 피팅 함수는 자연 로그 함수일 수 있다. 바이오 프로세서(130)는 도 4와 같이, 모델링된 피팅 함수에 기초하여 안정화된 생체 전기 저항 값(SI3)을 추정할 수 있다. 다만, 정착 시간이 처리 시간보다 짧고 안정화된 생체 전기 저항 값(SI3)이 특정된 기준 시간보다 오래 유지되는 경우, 바이오 프로세서(130)는 생체 전기 저항의 변화 추이를 모델링하지 않고, 안정화된 생체 전기 저항 값(SI3)을 곧바로 결정할 수 있다.
도 6은 도 2의 디지털 신호 프로세서의 예시적인 구성을 도시하는 블록도이다. 도 6의 디지털 신호 프로세서(134)는 생체 데이터 중 체지방 데이터(BFD)를 생성하는 하나의 예시로 이해될 것이다. 디지털 신호 프로세서(134)는 다양한 방식으로 생체 데이터를 생성할 수 있으며, 도 6의 실시예에 제한되지 않는다. 도 6을 참조하면, 디지털 신호 프로세서(134)는 모델링 회로(134_1), 에러 감지 회로(134_2), 임피던스 보상 회로(134_3), 및 체지방 계산 회로(134_4)를 포함한다. 설명의 편이상 도 2의 도면 부호를 참조하여 도 6이 설명된다.
모델링 회로(134_1)는 센싱 시간 또는 처리 시간 동안에 측정된 생체 전기 저항을 피팅 함수로 모델링한다. 모델링 회로(134_1)는 아날로그-디지털 컨버터(132)로부터 생체 전기 저항 데이터(BID)를 수신할 수 있다. 모델링 회로(134_1)는 생체 전기 저항 데이터(BID)에 기초하여 피팅 함수의 계수 또는 상수를 결정할 수 있다. 예를 들어, 모델링 회로(134_1)는 자연 로그 함수로 피팅 함수를 결정하되, 시간에 따른 생체 전기 저항 데이터(BID) 값의 변화 추이와 가장 근사한 자연 로그 함수의 계수 값 및 상수 값을 결정할 수 있다. 모델링 회로(134_1)는 결정된 계수 값 및 상수 값에 근거하여 모델링 데이터(MD)를 생성할 수 있다.
에러 감지 회로(134_2)는 모델링된 피팅 함수와 실제 측정된 생체 전기 저항을 비교하여 사용자의 자세에 의한 접촉 에러를 판단할 수 있다. 에러 감지 회로(134_2)는 모델링 회로(134_1)로부터 모델링 데이터(MD)를 수신할 수 있다. 에러 감지 회로(134_2)는 아날로그-디지털 컨버터(132)로부터 생체 전기 저항 데이터(BID)를 수신할 수 있다. 에러 감지 회로(134_2)는 모델링 데이터(MD)와 생체 전기 저항 데이터(BID)를 비교할 수 있다. 에러 감지 회로(134_2)는 모델링 데이터(MD)와 생체 전기 저항 데이터(BID)의 차이 값을 누산할 수 있다. 누산된 결과가 에러 기준 값보다 큰 경우, 에러 감지 회로(134_2)는 접촉 에러가 발생된 것으로 판단하여 에러 데이터(ED)를 생성할 수 있다.
에러 데이터(ED)에 기초하여, 디지털 신호 프로세서(134)는 안정화된 생체 전기 저항을 추정하지 않을 수 있다. 에러 감지 회로(134_2)는 에러 데이터(ED)를 모델링 회로(134_1)에 제공할 수 있다. 모델링 회로(134_1)는 에러 데이터(ED)를 수신할 때, 임피던스 보상 회로(134_3)에 모델링 데이터(MD)를 제공하지 않을 수 있다. 이 경우, 디지털 신호 프로세서(134)는 안정화된 생체 전기 저항을 계산하지 않고, 생체 전기 저항을 다시 측정하도록 바이오 프로세서(130)를 제어할 수 있다. 도 6에 도시된 것과 달리, 에러 데이터(ED)는 임피던스 보상 회로(134_3)에 제공되어 안정화된 생체 전기 저항의 계산을 중지시키거나, 체지방 계산 회로(134_4)에 제공되어 체지방 데이터(BFD)의 계산을 중지시킬 수 있다.
임피던스 보상 회로(134_3)는 모델링된 피팅 함수에 기초하여 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정한다. 임피던스 보상 회로(134_3)는 모델링 회로(134_1)로부터 모델링 데이터(MD)를 수신할 수 있다. 임피던스 보상 회로(134_3)는 모델링 데이터(MD)로부터 생체 전기 저항의 안정화 시점을 판단할 수 있다. 예를 들어, 임피던스 보상 회로(134_3)는 피팅 함수의 계수 값 및 상수 값에 따른 파형을 예측할 수 있고, 예측된 파형에 따라 생체 전기 저항의 안정화 시점을 추정할 수 있다. 임피던스 보상 회로(134_3)는 안정화 시점에의 피팅 함수의 값을 계산하여 안정화된 생체 전기 저항 데이터(SCD)를 생성할 수 있다.
체지방 계산 회로(134_4)는 추정된 생체 전기 저항 값에 기초하여 사용자의 체지방을 계산한다. 체지방 계산 회로(134_4)는 임피던스 보상 회로(134_3)로부터 안정화된 생체 전기 저항 데이터(SCD)를 수신할 수 있다. 체지방 계산 회로(134_4)는 불휘발성 메모리(135) 또는 어플리케이션 프로세서(140)로부터 사용자 데이터(PD)를 수신할 수 있다. 사용자 데이터(PD)는 사용자의 키, 몸무게, 나이, 또는 성별 정보를 포함할 수 있다. 체지방 계산 회로(134_4)는 사용자 데이터(PD) 및 안정화된 생체 전기 저항 데이터(SCD)를 파라미터로 회귀식에 적용할 수 있다. 체지방 계산 회로(134_4)는 이러한 회귀식에 대한 데이터를 불휘발성 메모리(135)로부터 추가적으로 입력 받을 수 있다.
체지방 계산 회로(134_4)는 안정화된 생체 전기 저항 데이터(SCD)를 포함하는 다양한 파라미터를 회귀식에 적용하여 체지방 데이터(BFD)를 생성할 수 있다. 체지방 데이터(BFD)는 어플리케이션 프로세서(140) 또는 외부의 호스트 장치의 요청에 따라 출력될 수 있다. 이 경우, 어플리케이션 프로세서(140) 또는 외부의 호스트 장치가 생체 전기 저항 데이터(BID)를 직접 처리하여 체지방 데이터(BFD)를 계산하는 것에 비하여, 전송되는 데이터 양이 감소되고, 데이터 전송에 따른 전력 소모가 감소될 수 있다.
도 7은 도 1의 생체 신호 감지 장치의 다른 예시적인 구성을 도시하는 블록도이다. 생체 신호 감지 장치(210)는 도 1의 생체 신호 감지 장치(110)일 수 있다. 도 7을 참조하면, 생체 신호 감지 장치(210)는 전극부(220) 및 바이오 프로세서(230)를 포함한다. 전극부(220)는 제1 내지 제4 전극들(221~224)을 포함할 수 있다. 바이오 프로세서(230)는 생체 전기 저항 센서(231), 갈바닉 피부 반응 센서(232), 아날로그-디지털 컨버터(233), 전류 생성기(234), 디지털 신호 프로세서(235), 및 불휘발성 메모리(236)를 포함한다.
전극부(220)는 전류 생성기(234)로부터 입력 받은 제1 출력 전류(Iout1) 및 제2 출력 전류(Iout2)를 사용자에 제공한다. 제2 전극(222)은 제1 출력 전류(Iout1)를 사용자에 제공하고, 제4 전극(224)은 제2 출력 전류(Iout2)를 사용자에 제공할 수 있다. 전극부(220)는 제1 출력 전류(Iout1) 및 제2 출력 전류(Iout2)를 사용자에 제공함에 따라, 생성된 제1 감지 전압(Vsen1) 및 제2 감지 전압(Vsen2)을 수신하여 생체 전기 저항 센서(231)에 제공할 수 있다. 제1 전극(221)은 제1 감지 전압(Vsen1)을 생체 전기 저항 센서(231)에 제공하고, 제3 전극(223)은 제2 감지 전압(Vsen2)을 생체 전기 저항 센서(231)에 제공할 수 있다. 제1 내지 제4 전극들(221~224)이 생체 전기 저항을 측정하기 위하여 출력 전류를 사용자에 제공하고, 감지 전압을 바이오 프로세서(230)에 제공하는 과정은 도 2와 동일하다.
전극부(220)는 갈바닉 피부 반응에 의한 피부 전기 저항을 측정하기 위하여 제1 갈바닉 전압(Vgsr1) 및 제2 갈바닉 전압(Vgsr2)을 수신하여 갈바닉 피부 반응 센서(232)에 제공할 수 있다. 생체 전기 저항을 측정하기 위한 전극부(220)의 동작과 갈바닉 피부 반응에 의한 피부 전기 저항을 측정하기 위한 전극부(220)의 동작은 서로 다른 시간에 발생될 수 있다. 피부 전기 저항을 측정하기 위하여, 제3 전극(223) 및 제4 전극(224)이 이용되는 것으로 가정한다. 제3 전극(223) 및 제4 전극(224)은 서로 인접하게 배치되되, 서로 절연된다.
제3 전극(223) 또는 제4 전극(224)은 전류 생성기(234)로부터 직류 전류를 입력 받아 사용자에 제공할 수 있다. 이 경우, 갈바닉 피부 반응(Galvanic Skin Response, GSR)에 의하여, 사용자를 통한 제3 전극(223) 및 제4 전극(224) 사이의 저항이 변할 수 있다. 갈바닉 피부 반응은 땀샘의 상태에 기초하여 나타난다. 변화된 저항에 근거하여, 제3 전극(223)과 제4 전극(224) 사이에 전위차가 형성된다. 제3 전극(223)은 제1 갈바닉 전압(Vgsr1)을 수신하여 갈바닉 피부 반응 센서(232)에 제공하고, 제4 전극(224)은 제2 갈바닉 전압(Vgsr2)을 수신하여 갈바닉 피부 반응 센서(232)에 제공한다.
생체 전기 저항 센서(231)는 제1 감지 전압(Vsen1) 및 제2 감지 전압(Vsen2)에 기초하여 사용자의 생체 전기 저항을 측정한다. 생체 전기 저항 센서(231)는 측정된 생체 전기 저항에 기초하여 생체 전기 저항 신호(BIS)를 생성할 수 있다. 생체 전기 저항 센서(231)의 구성 및 기능은 도 2의 생체 전기 저항 센서(131)와 동일하므로 구체적인 설명이 생략된다.
갈바닉 피부 반응 센서(232)는 제1 갈바닉 전압(Vgsr1) 및 제2 갈바닉 전압(Vgsr2)에 기초하여 사용자의 피부 전기 저항을 측정한다. 갈바닉 피부 반응 센서(232)는 제1 갈바닉 전압(Vgsr1) 및 제2 갈바닉 전압(Vgsr2)을 이용하여 저항의 변화 추이를 센싱할 수 있다. 이를 위하여, 갈바닉 피부 반응 센서(232)는 전압계를 포함할 수 있다. 갈바닉 피부 반응 센서(232)는 제1 갈바닉 전압(Vgsr1) 및 제2 갈바닉 전압(Vgsr2)의 변화에 따른 저항의 변화 추이를 측정할 수 있다.
갈바닉 피부 반응 센서(232)는 측정된 피부 전기 저항에 기초하여 갈바닉 피부 반응 신호(GSS)를 생성할 수 있다. 이를 위하여, 갈바닉 피부 반응 센서(232)는 아날로그 프론트 엔드(Analog Frond End, AFE)를 포함할 수 있다. AFE는 제1 갈바닉 전압(Vgsr1)과 제2 갈바닉 전압(Vgsr2) 사이의 전위차를 증폭하는 증폭기를 포함할 수 있다. AFE는 증폭된 갈바닉 전압의 노이즈를 제거하기 위한 저역 통과 필터를 포함할 수 있다.
갈바닉 피부 반응 센서(232)는 생체 전기 저항을 측정하기 위한 센싱 시간 이전에 피부 전기 저항을 측정할 수 있다. 즉, 갈바닉 피부 반응 센서(232)가 피부 전기 저항을 측정한 후에, 생체 전기 저항 센서(231)가 생체 전기 저항을 측정할 수 있다. 도 7은 갈바닉 피부 반응 센서(232)와 생체 전기 저항 센서(231)를 별도의 구성으로 도시하였으나, 이에 제한되지 않고, 하나의 구성으로 제공될 수 있다.
아날로그-디지털 컨버터(233)는 생체 전기 저항 신호(BIS)를 생체 전기 저항 데이터(BID)로 변환할 수 있다. 아날로그-디지털 컨버터(233)는 갈바닉 피부 반응 신호(GSS)를 갈바닉 피부 반응 데이터(GSD)로 변환할 수 있다. 아날로그-디지털 컨버터(233)의 구성 및 기능은 도 2의 아날로그-디지털 컨버터(132)와 동일하므로 구체적인 설명이 생략된다.
전류 생성기(234)는 생체 전기 저항을 측정하기 위한 제1 출력 전류(Iout1) 및 제2 출력 전류(Iout2)를 생성한다. 전류 생성기(234)는 제1 출력 전류(Iout1)를 제2 전극(222)에 제공하고, 제2 출력 전류(Iout2)를 제4 전극(224)에 제공할 수 있다. 전류 생성기(234)는 피부 전기 저항을 측정하기 위한 직류 전류를 생성한다. 전류 생성기(234)는 직류 전류를 제3 전극(223) 또는 제4 전극(224)에 제공할 수 있다. 전류 생성기(234)는 전류 제어 신호(CCS)에 근거하여 제1 및 제2 출력 전류(Iout1, Iout2)를 생성하거나, 직류 전류를 생성할 수 있다.
디지털 신호 프로세서(235)는 측정된 생체 전기 저항에 기초하여 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정한다. 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정하는 과정은 도 2에서 설명된 과정과 동일하므로 구체적인 설명이 생략된다. 디지털 신호 프로세서(235)는 추가적으로 측정된 피부 전기 저항에 기초하여 안정화된 생체 전기 저항 값을 보상한다. 일례로, 디지털 신호 프로세서(235)는 측정된 피부 전기 저항에 기초하여 생체 전기 저항이 안정화되는 시점의 접촉 저항 값을 추정할 수 있다. 여기에서, 접촉 저항은 땀 등에 의한 피부 건조도가 반영된 사용자와 전극부(220) 사이의 접촉에 의한 저항을 의미할 수 있다. 디지털 신호 프로세서(235)는 추정된 생체 전기 저항 값에 접촉 저항 값이 보상되도록, 접촉 저항 값을 회귀식 데이터의 파라미터로 이용할 수 있다.
디지털 신호 프로세서(235)는 측정된 피부 전기 저항 및 측정된 생체 전기 저항에 기초하여 생체 전기 저항의 정착 시간을 예측할 수 있다. 디지털 신호 프로세서(235)는 센싱 시간 동안 측정된 생체 전기 저항의 패턴을 분석하여 피팅 함수로 모델링할 수 있다. 디지털 신호 프로세서(235)는 피팅 함수의 모델링 과정에서 측정된 피부 전기 저항을 반영할 수 있다. 즉, 디지털 신호 프로세서(235)는 측정된 피부 전기 저항 및 측정된 생체 전기 저항에 근거하여 피팅 함수의 계수 또는 상수를 결정할 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않고, 디지털 신호 프로세서(235)는 측정된 생체 전기 저항에 기초하여 피팅 함수를 모델링 하고, 정착 시간을 예측하여 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정한 후에, 측정된 피부 전기 저항을 반영하여 생체 전기 저항 값을 보상할 수 있다.
디지털 신호 프로세서(235)는 측정된 피부 전기 저항에 기초하여 전극부(220)와 사용자 사이의 접촉 시간을 예측할 수 있다. 예를 들어, 생체 신호 감지 시스템(100)이 웨어러블 장치로 구현되는 경우, 웨어러블 장치는 생체 전기 저항을 측정하기 전에 이미 착용될 수 있다. 디지털 신호 프로세서(235)는 측정된 피부 전기 저항에 기초하여 사용자의 땀샘의 상태에 따른 웨어러블 장치의 착용 시간을 예측할 수 있다. 디지털 신호 프로세서(235)는 착용 시간에 따른 피부 전기 저항을 모델링하여 생체 전기 저항이 안정화되는 시점의 접촉 저항 값을 예측할 수 있다. 디지털 신호 프로세서(235)는 예측된 접촉 저항 값을 반영하여 안정화된 생체 전기 저항 값을 보상할 수 있다.
도 8은 도 7의 바이오 프로세서가 생체 전기 저항 및 피부 전기 저항에 따라 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정하는 과정을 설명하기 위한 그래프이다. 도 8을 참조하면, 가로축은 시간의 흐름을 나타내고, 세로축은 저항을 나타낸다. 생체 전기 저항 값은 플로팅 시간, 정착 시간, 및 안정화 시간으로 구분되어 나타날 수 있다. 설명의 편이상 도 8은 도 7의 도면 부호를 참조하여 설명된다.
도 8의 점선은 사용자가 일반적인 사람보다 땀이 많은 경우에 측정된 생체 전기 저항의 변화 추이를 나타낸다. 도 8의 일점 쇄선은 사용자가 일반적인 사람보다 건조한 피부를 갖는 경우에 측정된 생체 전기 저항의 변화 추이를 나타낸다. 도 8의 실선은 피부 건조도에 따른 접촉 저항의 변화를 보상한 생체 전기 저항의 변화 추이를 나타낸다. 도 8에 나타난 실선, 점선, 및 일점 쇄선은 설명의 편이상 간소화된 그래프로 이해될 것이고, 실제 피부 건조도는 스트레스 또는 외부 자극에 의하여 실시간으로 변동될 수 있다.
도 8을 참조하면, 플로팅 시간은 제1 시점(t1)까지로 정의된다. 플로팅 시간에서, 생체 전기 저항은 플로팅 임피던스 값(FI4)을 가질 수 있다. 또한, 웨어러블 장치의 구조 상, 제3 전극(223) 및 제4 전극(224)은 사용자와 접촉 상태를 유지할 수 있고, 생체 전기 저항을 측정할 때, 추가적으로 제1 전극(221) 및 제2 전극(222)이 사용자와 접촉될 수 있다. 사용자와 제3 전극(223) 및 제4 전극(224) 사이의 접촉 시간이 길어질수록 땀 등이 많이 발생된다. 땀이 많이 발생될수록, 전기 전도성을 갖는 물 또는 전해액이 많이 발생되므로 피부 전기 저항은 감소한다. 따라서, 플로팅 시간 동안에도 피부 전기 저항은 계속적으로 감소할 수 있다.
정착 시간은 제1 시점(t1)부터 제6 시점(t6)까지로 정의된다. 처리 시간은 제1 시점(t1)부터 제6 시점(t6)보다 빠른 제3 시점(t3)까지로 정의될 수 있다. 정착 시간 동안 생체 전기 저항은 감소할 수 있다. 땀이 많은 사람의 경우, 점선으로 도시된 바와 같이 피부 전기 저항이 급격하게 감소할 수 있다. 땀이 적은 사람의 경우, 일점 쇄선으로 도시된 바와 같이 피부 전기 저항이 비교적 완만하게 감소할 수 있다. 상술된 바와 같이, 처리 시간 동안, 생체 전기 저항 센서(231)는 생체 전기 저항의 변화 추이를 피팅 함수로 모델링 할 수 있다. 생체 전기 저항 센서(231)는 모델링된 피팅 함수에 기초하여 제6 시점(t6) 시점의 생체 전기 저항 값을 추정할 수 있다.
땀이 많은 사람의 경우, 추정된 생체 전기 저항 값은 제1 생체 전기 저항 값(GIa)을 나타낼 수 있다. 땀이 적은 사람의 경우, 추정된 생체 전기 저항 값은 제2 생체 전기 저항 값(GIb)을 나타낼 수 있다. 상술된 바와 같이, 갈바닉 피부 반응 센서(232)는 생체 전기 저항을 측정하기 전에 피부 전기 저항을 측정할 수 있다. 디지털 신호 프로세서(235)는 측정된 피부 전기 저항에 기초하여 전극부(220)와 사용자 사이의 접촉 시간을 예측할 수 있다. 디지털 신호 프로세서(235)는 예측된 접촉 시간에 기초하여 제6 시점(t6)에서의 피부 전기 저항을 예측할 수 있다. 디지털 신호 프로세서(235)는 제 6 시점(t6)에서의 피부 전기 저항에 기초하여 제1 생체 전기 저항 값(GIa) 또는 제2 생체 전기 저항 값(GIb)을 보상된 생체 전기 저항 값(SI4)으로 보상할 수 있다.
디지털 신호 프로세서(235)는 생체 데이터를 생성하는 과정에서 제1 생체 전기 저항 값(GIa) 또는 제2 생체 전기 저항 값(GIb)을 보상할 수 있다. 예를 들어, 디지털 신호 프로세서(235)는 갈바닉 피부 반응 센서(232)에 의하여 결정된 피부 전기 저항 값을 회귀식 데이터의 파라미터로 이용하여 측정된 제1 생체 전기 저항 값(GIa) 또는 제2 생체 전기 저항 값(GIb)을 보상된 생체 전기 저항 값(SI4)으로 보상할 수 있다.
디지털 신호 프로세서(235)는 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정하는 과정에서 제1 생체 전기 저항 값(GIa) 또는 제2 생체 전기 저항 값(GIb)을 보상된 생체 전기 저항 값(SI4)으로 보상할 수 있다. 예를 들어, 디지털 신호 프로세서(235)는 생체 전기 저항의 변화 추이를 모델링하여 점선 또는 일점 쇄선에 대응되는 피팅 함수를 계산하고, 측정된 피부 전기 저항에 기초하여 실선에 대응되는 피팅 함수로 보상할 수 있다. 또는 디지털 신호 프로세서(235)는 생체 전기 저항의 변화 추이를 모델링하여 안정화된 생체 전기 저항 값으로 제1 생체 전기 저항 값(GIa) 또는 제2 생체 전기 저항 값(GIb)을 결정한 후, 측정된 피부 전기 저항에 기초하여 보상된 생체 전기 저항 값(SI4)으로 최종 생체 전기 저항 값을 결정할 수도 있다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 바이오 프로세서의 동작 방법의 순서도이다. 도 9를 참조하면, 바이오 프로세서의 동작 방법은 도 1 또는 도 2의 바이오 프로세서(130), 또는 도 7의 바이오 프로세서(230)에서 수행된다. 설명의 편이상 도 9의 순서도는 도 2의 도면부호를 참조하여 설명된다.
S110 단계에서, 생체 전기 저항 센서(131)는 센싱 시간 동안 감지 전압을 측정한다. 생체 전기 저항 센서(131)는 전극부(120)로부터 감지 전압(Vsen)을 입력 받는다. 생체 전기 저항 센서(131)는 사용자에게 제공한 출력 전류(Iout) 및 사용자로부터 제공된 감지 전압(Vsen)을 이용하여 사용자에 대한 생체 전기 저항을 측정할 수 있다. 센싱 시간은 정착 시간의 일부를 포함한다. 센싱 시간은 정착 시간보다 짧을 수 있다.
S120 단계에서, 디지털 신호 프로세서(134)는 생체 전기 저항을 모델링한다. 디지털 신호 프로세서(134)는 센싱 시간 동안 측정된 생체 전기 저항을 피팅 함수로 모델링할 수 있다. 피팅 함수는 시간의 흐름에 따라 선형성을 갖는 함수일 수 있고, 예를 들어 자연 로그 함수일 수 있다. 피팅 함수는 정착 시간에서의 생체 전기 저항의 근사치를 나타낼 수 있다. 디지털 신호 프로세서(134)는 측정된 생체 전기 저항의 값과 가장 근사한 값을 갖는 피팅 함수의 계수 또는 상수를 결정할 수 있다.
S130 단계에서, 디지털 신호 프로세서(134)는 접촉 에러를 판단한다. 디지털 신호 프로세서(134)는 모델링된 피팅 함수와 측정된 생체 전기 저항을 비교한다. 디지털 신호 프로세서(134)는 피팅 함수와 대응되는 시점의 실제 생체 전기 저항의 차이를 누산할 수 있다. 누산된 결과가 에러 기준 값보다 큰 경우, 디지털 신호 프로세서(134)는 사용자와 전극부(120) 사이에 접촉 에러가 발생한 것으로 판단한다. 접촉 에러가 감지된 경우, 생체 신호 감지 시스템(100)은 사용자에게 전극부(120)와의 접촉 상태를 유지할 것을 요청하는 시각적 또는 청각적 메시지를 제공할 수 있다. 이후, S110 단계가 다시 진행된다. 접촉 에러가 감지되지 않은 경우, S140 단계가 진행된다.
S140 단계에서, 디지털 신호 프로세서(134)는 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정한다. 디지털 신호 프로세서(134)는 S120 단계에서 모델링된 피팅 함수에 기초하여 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정할 수 있다. 일례로, 디지털 신호 프로세서(134)는 모델링된 피팅 함수에 기초하여 생체 전기 저항 값의 안정화 시점을 판단할 수 있다. 디지털 신호 프로세서(134)는 안정화 시점의 피팅 함수 값을 안정화된 생체 전기 저항 값으로 추정할 수 있다.
S140 단계에서, 도 7과 같이 바이오 프로세서(230)가 갈바닉 피부 반응 센서(232)를 포함하는 경우, 피부 전기 저항을 측정한 결과 계산된 안정화 시점의 접촉 저항이 안정화된 생체 전기 저항 값에 반영될 수 있다. 즉, 도 7의 디지털 신호 프로세서(235)는 갈바닉 피부 반응 센서(232)에 의하여 측정된 피부 전기 저항에 기초하여 사용자와 전극부(220) 사이의 접촉 저항 값을 계산할 수 있다. 디지털 신호 프로세서(235)는 안정화된 생체 전기 저항 값에 접촉 저항 값을 반영하여 땀 등에 의하여 발생된 추가적인 저항을 제거할 수 있다.
S150 단계에서, 디지털 신호 프로세서(134)는 추정된 생체 전기 저항 값에 기초하여 체지방을 계산한다. 디지털 신호 프로세서(134)는 추정된 생체 전기 저항 값을 회귀식에 적용하여 체지방을 계산할 수 있다. 디지털 신호 프로세서(134)는 생체 전기 저항 값뿐만 아니라, 키, 몸무게, 나이, 또는 성별에 대한 사용자 정보를 회귀식에 추가적으로 적용하여 체지방을 계산할 수 있다. 사용자 정보 및 회귀식 정보는 불휘발성 메모리(135)에 미리 저장될 수 있다. S150 단계는 체지방을 계산하는 것으로 특정하였으나, 이에 제한되지 않고, 안정화된 생체 전기 저항 값에 기초하여 다양한 체성분을 계산할 수 있다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 생체 신호 감지 시스템을 도시한 블록도이다. 도 1의 생체 신호 감지 시스템(100)은 생체 전기 저항을 센싱하고, 센싱된 생체 전기 저항에 기초하여 생체 데이터를 생성하는 과정을 바이오 프로세서(130)를 이용하여 통합적으로 처리한다. 도 10의 생체 신호 감지 시스템(300)은 생체 전기 저항을 센싱하는 구성과 생체 전기 저항에 기초하여 생체 데이터를 생성하는 구성이 분리되어 제공될 수 있다.
도 10을 참조하면, 생체 신호 감지 시스템(300)은 생체 신호 감지 장치(310) 및 호스트 장치를 포함한다. 생체 신호 감지 장치(310)는 전극부(320), 생체 전기 저항 센서(330), 프로세서(340), 및 호스트 인터페이스(350)를 포함한다. 전극부(320)는 도 1의 전극부(120)와 동일한 구성을 갖고 동일한 기능을 수행하므로 구체적인 설명을 생략한다.
생체 전기 저항 센서(330)는 센싱 시간 동안 생체 전기 저항을 측정할 수 있다. 생체 전기 저항 센서(330)는 전극부(320)를 통하여 사용자에 출력 전류를 제공할 수 있다. 이를 위하여, 생체 전기 저항 센서(330)는 전류 생성기를 포함할 수 있다. 생체 전기 저항 센서(330)는 출력 전류에 의하여 사용자에 생성된 감지 전압을 전극부(320)를 통하여 입력 받을 수 있다. 생체 전기 저항 센서(330)는 입력된 감지 전압에 기초하여 사용자에 대한 생체 전기 저항을 측정할 수 있다. 생체 전기 저항 센서(330)는 도 2의 생체 전기 저항 센서(131)와 동일한 기능을 수행할 수 있다.
프로세서(340)는 센싱 시간 동안 측정된 생체 전기 저항에 기초하여 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정한다. 프로세서(340)는 센싱 시간 동안 측정된 생체 전기 저항을 피팅 함수로 모델링할 수 있다. 프로세서(340)는 측정된 생체 전기 저항과 가장 근사하도록 피팅 함수의 계수 또는 상수를 결정할 수 있다. 프로세서(340)는 결정된 피팅 함수에 기초하여 안정화 시점의 생체 전기 저항 값을 추정할 수 있다. 또한, 프로세서(340)는 피팅 함수와 측정된 생체 전기 저항을 비교하여 접촉 에러를 판단할 수 있다. 상술된 프로세서(340)의 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정하는 동작은 도 2의 디지털 신호 프로세서(134)의 동작과 동일할 수 있다.
프로세서(340)는 추정된 생체 전기 저항 값에 기초하여 생체 데이터를 생성한다. 프로세서(340)는 안정화된 생체 전기 저항 값을 회귀식 데이터에 적용할 수 있다. 프로세서(340)는 안정화된 생체 전기 저항 값 및 사용자 데이터를 포함하는 파라미터를 회귀식 데이터에 적용하여 생체 데이터를 생성할 수 있다. 사용자 데이터는 호스트 인터페이스(350)를 통하여 호스트 장치(360)로부터 제공받을 수 있다. 프로세서(340)는 호스트 장치(360)의 요청에 따라 생체 데이터를 호스트 인터페이스(350)를 통하여 호스트 장치(360)에 제공할 수 있다. 상술된 프로세서(340)의 생체 데이터를 생성하는 과정은 도 2의 디지털 신호 프로세서(134)의 동작과 동일할 수 있다.
호스트 인터페이스(350)는 호스트 장치(360)와 생체 신호 감지 장치(310) 사이의 인터페이스를 제공한다. 호스트 인터페이스(350)는 USB(Universal Serial Bus), SCSI(Small Computer System Interface), PCI express, ATA, PATA(Parallel ATA), SATA(Serial ATA), SAS(Serial Attached SCSI) 등을 이용하여 호스트 장치(360)와 통신할 수 있다.
호스트 장치(360)는 호스트 인터페이스(350)를 통하여 생체 신호 감지 장치(310)와 통신할 수 있다. 호스트 장치(360)는 생체 신호 감지 장치(310)에 생체 데이터를 요청하는 쿼리 데이터를 제공할 수 있다. 이 경우, 호스트 장치(360)는 생체 신호 감지 장치(310)로부터 생체 데이터를 제공 받을 수 있다. 이를 위하여, 호스트 장치(360)는 사용자 데이터를 생체 신호 감지 장치(310)에 제공할 수 있다. 호스트 장치(360)는 컴퓨터 장치, 스마트 폰, 또는 휴대용 단말 장치 등 다양한 전자 장치를 포함할 수 있다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 생체 신호 감지 시스템을 도시한 블록도이다. 도 11의 생체 신호 감지 시스템(400)에서 생체 전기 저항을 센싱하는 구성과 생체 전기 저항에 기초하여 생체 데이터를 생성하는 구성이 분리되어 제공될 수 있다. 도 11을 참조하면, 생체 신호 감지 시스템(400)은 생체 신호 감지 장치(410) 및 호스트 장치(450)를 포함한다. 생체 신호 감지 장치(410)는 전극부(420), 생체 전기 저항 센서(430), 및 호스트 인터페이스(440)를 포함한다. 호스트 장치(450)는 프로세서(460)를 포함한다.
전극부(420)는 도 1의 전극부(120) 또는 도 9의 전극부(320)와 동일한 구성을 갖고, 동일한 기능을 수행하므로, 구체적인 설명을 생략한다. 생체 전기 저항 센서(430)는 도 9의 생체 전기 저항 센서(330)와 동일한 구성을 갖고, 동일한 기능을 수행하므로, 구체적인 설명을 생략한다. 호스트 인터페이스(440)는 도 9의 호스트 인터페이스(350)와 동일한 구성을 갖고 동일한 기능을 수행한다. 호스트 인터페이스(440)는 생체 전기 저항 센서(430)로부터 센싱 시간 동안 측정된 생체 전기 저항 정보를 호스트 장치(450)로 전송할 수 있다.
호스트 장치(450)는 호스트 인터페이스(440)를 통하여 생체 신호 감지 장치(410)와 통신할 수 있다. 호스트 장치(360)는 생체 신호 감지 장치(310)에 생체 전기 저항 정보를 요청하는 쿼리 데이터를 제공할 수 있다. 이 경우, 호스트 장치(450)는 생체 신호 감지 장치(410)로부터 생체 전기 저항 정보를 제공 받을 수 있다.
프로세서(460)는 생체 신호 감지 장치(410)로부터 수신된 생체 전기 저항 정보에 기초하여 안정화된 전기 저항 값을 추정한다. 프로세서(460)는 생체 전기 저항 센서(430)가 측정한 생체 전기 저항을 피팅 함수로 모델링할 수 있다. 프로세서(460)는 피팅 함수에 기초하여 안정화 시점의 생체 전기 저항 값을 추정할 수 있다. 프로세서(460)는 안정화된 전기 저항 값에 기초하여 생체 데이터를 생성한다. 프로세서(460)는 도 9의 프로세서(340) 또는 도 2의 디지털 신호 프로세서(134)와 동일한 기능을 수행한다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 장치를 도시한 도면이다. 도 12의 웨어러블 장치(500)는 사용자의 손목에 착용되도록 구성될 수 있다. 도 12의 웨어러블 장치(500)에 도 1의 생체 신호 감지 시스템(100)이 구현될 수 있다. 또는, 웨어러블 장치(500)에 도 10의 생체 신호 감지 장치(310) 또는 도 11의 생체 신호 감지 장치(410)가 구현될 수 있다. 도 12를 참조하면, 웨어러블 장치(500)는 프로세서(510), 전극부(520), 및 디스플레이(560)를 포함할 수 있다.
프로세서(510)는 웨어러블 장치(500)에 내장된다. 프로세서(510)는 생체 전기 저항을 측정하고, 생체 데이터를 생성할 수 있다. 이 경우, 프로세서(510)는 도 2의 바이오 프로세서(130) 또는 도 7의 바이오 프로세서(230)일 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않고, 프로세서(510)는 측정된 생체 전기 저항에 기초하여 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정하고, 생체 데이터를 생성할 수 있다. 이 경우, 프로세서(510)는 도 9의 프로세서(340)일 수 있고, 웨어러블 장치(500)는 생체 전기 저항 센서를 별도로 구비할 수 있다.
전극부(520)는 제1 내지 제4 전극들(521~524)을 포함한다. 제1 전극(521) 및 제2 전극(522)은 웨어러블 장치(500)에 포함된 디스플레이의 표시면과 인접하게 배치된다. 즉, 제1 전극(521) 및 제2 전극(522)은 사용자가 웨어러블 장치(500)를 착용시 손목과 접촉되지 않는다. 제1 전극(521)과 제2 전극(522)은 서로 인접하게 배치되되, 서로 절연된다. 제3 전극(523) 및 제4 전극(524)은 웨어러블 장치(500)와 손목의 접촉면에 배치된다. 즉, 제3 전극(523) 및 제4 전극(524)은 사용자가 웨어러블 장치(500)를 착용시 손목과 접촉된다. 제3 전극(523)과 제4 전극(524)은 서로 인접하게 배치되되, 서로 절연된다.
웨어러블 장치(500)가 사용자의 왼쪽 손목에 착용된 경우, 생체 전기 저항을 측정하기 위하여, 사용자는 오른손을 제1 전극(521) 및 제2 전극(522)에 접촉시킬 수 있다. 이 경우, 제2 전극(522)(또는 제1 전극(521))과 제4 전극(524)(또는 제3 전극(523))은 사용자의 신체를 통하여 폐회로를 형성할 수 있다. 프로세서(510)는 폐회로를 통하여 흐르는 출력 전류에 의한 전위차, 즉 감지 전압을 이용하여 생체 전기 저항을 측정할 수 있다.
디스플레이(560)는 측정된 생체 전기 저항에 따라 생성된 생체 데이터와 관련된 정보를 표시할 수 있다. 또한, 디스플레이(560)는 프로세서(510)의 판단 결과, 사용자와 전극부(520)의 접촉 상태가 불량한 경우, 사용자에게 전극부(520)와의 접촉 상태를 유지하도록 요청하는 메시지를 표시할 수 있다. 웨어러블 장치(500)는 생체 데이터와 관련된 정보 또는 접촉 상태를 유지하도록 요청하는 메시지를 청각적으로 제공하기 위한 스피커(미도시)를 더 포함할 수 있다.
구체적으로 도시되지 않았으나, 웨어러블 장치(500)는 생체 전기 저항을 측정하고, 체지방 데이터와 같은 생체 데이터를 생성, 표시, 및 외부에 전송하기 위한 다양한 구성을 더 내장할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(500)는 도 1의 어플리케이션 프로세서(140), 스토리지 장치(170), 메모리(180), 및 모뎀(190)을 더 포함할 수 있다.
위에서 설명한 내용은 본 발명을 실시하기 위한 구체적인 예들이다. 본 발명에는 위에서 설명한 실시 예들뿐만 아니라, 단순하게 설계 변경하거나 용이하게 변경할 수 있는 실시 예들도 포함될 것이다. 또한, 본 발명에는 상술한 실시 예들을 이용하여 앞으로 용이하게 변형하여 실시할 수 있는 기술들도 포함될 것이다.
100, 300, 400: 생체 신호 감지 시스템
110, 120, 310, 410: 생체 신호 감지 장치
120, 220, 320, 420: 전극부
130, 230: 바이오 프로세서
131, 231, 330, 430: 생체 전기 저항 센서
134, 234: 디지털 신호 프로세서
500: 웨어러블 장치

Claims (10)

  1. 정착 시간의 일부를 포함하는 센싱 시간 동안 생체 전기 저항을 측정하는 생체 전기 저항 센서; 및
    상기 측정된 생체 전기 저항의 변화 추이에 기초하여 상기 생체 전기 저항이 안정화되는 안정화 시간 동안의 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정하고, 상기 안정화된 생체 전기 저항 값에 기초하여 생체 데이터를 생성하는 디지털 신호 프로세서를 포함하되,
    상기 정착 시간의 종료 시점은 상기 안정화 시간의 시작 시점이고, 그리고
    상기 센싱 시간은 상기 정착 시간보다 짧은 바이오 프로세서.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 디지털 신호 프로세서는,
    상기 측정된 생체 전기 저항의 상기 변화 추이를 피팅 함수로 모델링하고, 상기 모델링된 피팅 함수에 기초하여 상기 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정하는 바이오 프로세서.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 디지털 신호 프로세서는,
    상기 모델링된 피팅 함수로부터 상기 안정화 시간의 상기 시작 시점을 계산하여 상기 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정하는 바이오 프로세서.
  4. 제2 항에 있어서,
    상기 디지털 신호 프로세서는,
    상기 모델링된 피팅 함수와 상기 측정된 생체 전기 저항의 상기 변화 추이를 비교하여 사용자의 자세에 의한 접촉 에러를 판단하는 바이오 프로세서.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 디지털 신호 프로세서는,
    상기 안정화된 생체 전기 저항 값을 포함하는 파라미터에 기초하여 상기 생체 데이터를 생성하되, 상기 생체 데이터는 체지방 데이터를 포함하는 바이오 프로세서.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 파라미터의 값에 대한 정보를 포함하는 파라미터 데이터, 및 상기 파라미터 데이터로부터 상기 생체 데이터를 계산하기 위한 회귀식 데이터를 저장하는 불휘발성 메모리를 더 포함하는 바이오 프로세서.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 정착 시간 이전에 갈바닉 피부 반응에 의한 피부 전기 저항을 측정하는 갈바닉 피부 반응 센서를 더 포함하고,
    상기 디지털 신호 프로세서는,
    상기 측정된 피부 전기 저항에 기초하여 상기 정착 시간 이후의 접촉 저항 값을 추정하고, 상기 추정된 접촉 저항 값에 기초하여 상기 안정화된 생체 전기 저항 값을 보상하는 바이오 프로세서.
  8. 출력 전류를 외부에 제공하고, 상기 출력 전류에 기초한 감지 전압을 입력 받는 전극부;
    정착 시간의 일부를 포함하는 센싱 시간 동안 상기 감지 전압을 센싱하고, 상기 센싱된 감지 전압에 대응되는 생체 전기 저항의 변화 추이를 측정하는 생체 전기 저항 센서; 및
    상기 측정된 생체 전기 저항의 변화 추이에 기초하여 상기 생체 전기 저항이 안정화되는 안정화 시간의 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정하는 프로세서를 포함하되,
    상기 정착 시간의 종료 시점은 상기 안정화 시간의 시작 시점이고, 그리고
    상기 센싱 시간은 상기 정착 시간보다 짧은 생체 신호 감지 시스템.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 안정화된 생체 전기 저항 값에 기초하여 생체 데이터를 생성하고, 호스트 인터페이스를 통하여 상기 생체 데이터를 출력하는 생체 신호 감지 시스템.
  10. 제8 항에 있어서,
    상기 생체 전기 저항 센서는,
    상기 감지 전압에 기초하여 생체 전기 저항 신호를 생성하고, 호스트 인터페이스를 통하여 상기 생체 전기 저항 신호를 출력하고,
    상기 프로세서는,
    상기 생체 전기 저항 신호에 기초하여 상기 안정화된 생체 전기 저항 값을 추정하는 생체 신호 감지 시스템.


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