KR102570783B1 - 전자 장치 및 이를 이용한 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보 제공 방법 - Google Patents

전자 장치 및 이를 이용한 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보 제공 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102570783B1
KR102570783B1 KR1020180076439A KR20180076439A KR102570783B1 KR 102570783 B1 KR102570783 B1 KR 102570783B1 KR 1020180076439 A KR1020180076439 A KR 1020180076439A KR 20180076439 A KR20180076439 A KR 20180076439A KR 102570783 B1 KR102570783 B1 KR 102570783B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
electronic device
processor
signal
value
bio
Prior art date
Application number
KR1020180076439A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20200003540A (ko
Inventor
홍현수
남상범
이용진
Original Assignee
삼성전자 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자 주식회사 filed Critical 삼성전자 주식회사
Priority to KR1020180076439A priority Critical patent/KR102570783B1/ko
Priority to US16/419,678 priority patent/US10806389B2/en
Priority to CN201980044630.XA priority patent/CN112367909A/zh
Priority to EP19830443.8A priority patent/EP3799557A4/en
Priority to PCT/KR2019/006158 priority patent/WO2020009327A1/en
Publication of KR20200003540A publication Critical patent/KR20200003540A/ko
Priority to US17/069,333 priority patent/US11602295B2/en
Priority to US18/181,168 priority patent/US20230210424A1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102570783B1 publication Critical patent/KR102570783B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • A61B5/165—Evaluating the state of mind, e.g. depression, anxiety
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/14532—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue for measuring glucose, e.g. by tissue impedance measurement
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A61B5/0015—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by features of the telemetry system
    • A61B5/0022—Monitoring a patient using a global network, e.g. telephone networks, internet
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/0205—Simultaneously evaluating both cardiovascular conditions and different types of body conditions, e.g. heart and respiratory condition
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/0205—Simultaneously evaluating both cardiovascular conditions and different types of body conditions, e.g. heart and respiratory condition
    • A61B5/02055—Simultaneously evaluating both cardiovascular condition and temperature
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02416—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate using photoplethysmograph signals, e.g. generated by infrared radiation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02438—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate with portable devices, e.g. worn by the patient
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1118—Determining activity level
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/14546—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue for measuring analytes not otherwise provided for, e.g. ions, cytochromes
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • A61B5/366—Detecting abnormal QRS complex, e.g. widening
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4884—Other medical applications inducing physiological or psychological stress, e.g. applications for stress testing
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7253—Details of waveform analysis characterised by using transforms
    • A61B5/7257—Details of waveform analysis characterised by using transforms using Fourier transforms
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7253—Details of waveform analysis characterised by using transforms
    • A61B5/726—Details of waveform analysis characterised by using transforms using Wavelet transforms
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
    • A61B5/7267—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems involving training the classification device
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/7405—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using sound
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
    • A61B5/7425—Displaying combinations of multiple images regardless of image source, e.g. displaying a reference anatomical image with a live image
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/746—Alarms related to a physiological condition, e.g. details of setting alarm thresholds or avoiding false alarms
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/18—Status alarms
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2560/00—Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
    • A61B2560/02—Operational features
    • A61B2560/0242—Operational features adapted to measure environmental factors, e.g. temperature, pollution
    • A61B2560/0247—Operational features adapted to measure environmental factors, e.g. temperature, pollution for compensation or correction of the measured physiological value
    • A61B2560/0252—Operational features adapted to measure environmental factors, e.g. temperature, pollution for compensation or correction of the measured physiological value using ambient temperature
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0219—Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/028—Microscale sensors, e.g. electromechanical sensors [MEMS]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/1486—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using enzyme electrodes, e.g. with immobilised oxidase
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/04—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
    • G08B21/0438—Sensor means for detecting
    • G08B21/0453—Sensor means for detecting worn on the body to detect health condition by physiological monitoring, e.g. electrocardiogram, temperature, breathing
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients

Abstract

본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치는, 센서 모듈, 메모리, 및 상기 센서 모듈 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, 소정의 시간 간격으로 상기 센서 모듈로부터 적어도 하나의 생체 신호를 획득하고, 상기 획득된 적어도 하나의 생체 신호에 기초하여 사용자가 제1 상태인지 여부를 결정하고, 상기 사용자가 상기 제1 상태이면, 상기 적어도 하나의 생체 신호 각각에 대한 대표 값을 산출하여 해당 생체 신호에 대한 기준 값 후보로 정의하고, 소정의 조건을 만족하는 기준 값 후보를 상기 해당 생체 신호에 대한 제1 기준 값으로 결정하고, 상기 제1 기준 값에 기초하여 상기 해당 생체 신호에 대해 이전에 설정된 제2 기준 값을 업데이트하도록 설정될 수 있다.
본 발명에 개시된 다양한 실시예들 이외의 다른 다양한 실시예가 가능하다.

Description

전자 장치 및 이를 이용한 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보 제공 방법 {ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR PROVIDING OF PERSONALIZED BIOMETRIC INFORMATION BASED ON BIOMETRIC SIGNAL THEREOF}
본 발명의 다양한 실시예는 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보를 제공하는 전자 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 전자 장치는 다양한 센서들을 구비하고 있다. 구비된 다양한 센서들을 이용하여 전자 장치는 사용자의 행동을 실시간으로 모니터링 할 수 있다. 전자 장치는 다양한 센서들의 모니터링을 통해 획득되는 생체 신호에 기초하여 사용자와 관련된 생체 정보(예: 심박수 정보, 혈압 정보, 스트레스 정보 등)를 추정하고, 추정된 생체 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
한국공개특허 10-2017-0093470 A　(2017.08.16).
하지만, 사용자와 관련된 생체 정보를 추정하는 데 있어서, 사용자마다 신체 특성, 생체 신호의 변화를 일으키는 요인들이 상이함에도 불구하고 일반화된 모델을 이용함에 따라 사용자에게 정확한 생체 정보(예: 스트레스 강도)를 제공할 수 없다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 센서들로부터 획득되는 생체 신호(예: 심박수, 혈압, 피부 온도, 피부 저항 등)에 대한 변화를 감지하고, 상기 변화가 감지되지 않은 상태에서의 생체 신호만을 저장할 수 있다. 전자 장치는 저장된 생체 신호에 기초하여 사용자에 대해 개인화된 생체 정보를 결정하고, 이에 기초하여 생체 상태에 대한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치는, 센서 모듈, 메모리, 및 상기 센서 모듈 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, 소정의 시간 간격으로 상기 센서 모듈로부터 적어도 하나의 생체 신호를 획득하고, 상기 획득된 적어도 하나의 생체 신호에 기초하여 사용자가 제1 상태인지 여부를 결정하고, 상기 사용자가 상기 제1 상태이면, 상기 적어도 하나의 생체 신호 각각에 대한 대표 값을 산출하여 해당 생체 신호에 대한 기준 값 후보로 정의하고, 소정의 조건을 만족하는 기준 값 후보를 상기 해당 생체 신호에 대한 제1 기준 값으로 결정하고, 상기 제1 기준 값에 기초하여 상기 해당 생체 신호에 대해 이전에 설정된 제2 기준 값을 업데이트하도록 설정될 수 있다
본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보를 제공하는 방법은, 소정의 시간 간격으로 센서 모듈로부터 적어도 하나의 생체 신호를 획득하는 동작, 상기 획득된 적어도 하나의 생체 신호에 기초하여 사용자가 제1 상태인지 여부를 결정하는 동작, 상기 사용자가 상기 제1 상태이면, 상기 적어도 하나의 생체 신호 각각에 대한 대표 값을 산출하여 해당 생체 신호에 대한 기준 값 후보로 정의하는 동작, 소정의 조건을 만족하는 기준 값 후보를 상기 해당 생체 신호에 대한 제1 기준 값으로 결정하는 동작, 및 상기 제1 기준 값에 기초하여 상기 해당 생체 신호에 대해 이전에 설정된 제2 기준 값을 업데이트하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 센서들로부터 획득되는 생체 신호에 대한 변화가 감지되지 않은 상태에서의 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 신호에 대한 기준 값을 결정할 수 있다. 전자 장치는 개인화된 생체 신호에 대한 기준 값과 센서들로부터 획득되는 생체 신호의 값의 비교를 통해 사용자에게 정확한 생체 정보(예: 스트레스 강도)를 제공할 수 있다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보 제공하는 전자 장치의 블록도이다.
도 2는, 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보 제공하는 전자 장치를 나타내는 블록도이다.
도 3은, 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는, 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보를 제공하기 위한 기준 값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는, 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보를 제공하기 위한 기준 값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은, 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보 제공하는 전자 장치(101)의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시예에 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), 또는 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, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(176)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(160)(예: 디스플레이)에 임베디드된 채 구현될 수 있다
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 로드하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(123)은 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
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 실행) 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. 일 실시예에 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 일부로서 구현될 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 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 수신할 수 있다. 입력 장치(150)는, 예를 들면, 마이크, 마우스, 또는 키보드를 포함할 수 있다.
음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(155)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
표시 장치(160)는 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 표시 장치(160)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 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 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 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 전자 장치(101)이 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 연결 단자(178)은, 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. 일 실시예에 따르면, 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. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 배터리(189)는, 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 직접(예: 유선) 통신 채널 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 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 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 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 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. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성 요소(예: 단일 칩)으로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 및 인증할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 안테나 모듈은, 일 실시예에 따르면, 도전체 또는 도전성 패턴으로 형성될 수 있고, 어떤 실시예에 따르면, 도전체 또는 도전성 패턴 이외에 추가적으로 다른 부품(예: RFIC)을 더 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 하나 이상의 안테나들을 포함할 수 있고, 이로부터, 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))를 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제2 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. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
도 2는, 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보 제공하는 전자 장치를 나타내는 블록도(200)이다.
도 2를 참조하면, 전자 장치(201)(예: 도 1의 전자 장치(101))는 무선 통신 회로(210)(예: 도 1의 무선 통신 모듈(192)), 메모리(220)(예: 도 1의 메모리(130)), 터치스크린 디스플레이(230)(예: 도 1의 표시 장치(160)), 센서 모듈(240)(예: 도 1의 센서 모듈(176)), 및 프로세서(250)(예: 도 1의 프로세서(120))를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(201)는 웨어러블 장치일 수 있다.
일 실시예에서, 무선 통신 회로(210)는 전자 장치(201)와 외부 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(102, 104), 서버(108)) 간의 통신을 연결할 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(201)는 센서 모듈(240)을 통해 수집된 사용자에 대한 생체 정보(예: 생체 신호, 생체 상태 등)를 무선 통신 회로(210)를 통해 외부 전자 장치에 송신할 수 있다. 상기 외부 전자 장치는 전자 장치(201)로부터 수신된 사용자에 대한 생체 정보를 저장할 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(201)는 무선 통신 회로(210)를 통해 외부 전자 장치로부터 생체 신호에 대한 기준 값을 결정하기 위한 기준이 되는 외부 정보를 수신할 수 있다. 상기 외부 정보는 인구 통계학적 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 인구 통계학적 정보는 성별, 연령, 기후, 인종 등의 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 메모리(220)는 사용자의 생체 신호를 측정하기 위한 프로그램, 사용자의 생체 신호에 기초하여 개인화된 기준 값을 결정하기 위한 프로그램, 및 이에 기초하여 사용자의 생체 상태를 결정하기 위한 프로그램을 저장할 수 있다.
일 실시예에서, 메모리(220)는 사용자의 활동 상태를 결정하기 위한 기준 값을 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(220)는 사용자의 활동 상태 예컨대, 동작 상태, 정적 상태(예: 정적 안정 상태, 정적 불안정 상태), 및 안정 상태에 대한 기준 패턴을 저장할 수 있다.
일 실시예에서, 메모리(220)는 센서 모듈(240)을 통해 수집된 사용자에 대한 생체 정보(예: 생체 신호, 생체 상태 등)를 저장할 수 있다.
일 실시예에서, 터치스크린 디스플레이(230)는 디스플레이부(231)와 터치패널(233)을 포함하는 일체형으로 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 터치스크린 디스플레이(230)는 프로세서(250)의 제어 하에 센서 모듈(240)로부터 획득된 사용자에 대한 센서 정보(예: 심박수(heart rate, HR), 혈압(blood pressure, BP) 등)를 표시할 수 있다. 터치스크린 디스플레이(230)는 프로세서(250)의 제어 하에 사용자의 생체 상태와 관련된 정보를 표시할 수 있다. 예컨대, 상기 사용자의 생체 상태와 관련된 정보는 헬스 정보, 스트레스 정보, 혈압 정보 등을 포함할 수 있다. 터치스크린 디스플레이(230)는 프로세서(250)의 제어 하에 상기 사용자의 생체 상태와 관련된 정보를 메시지, 팝업 창 등의 형태로 출력할 수 있다. 하지만 이에 한정하는 것은 아니며, 상기 사용자의 생체 상태와 관련된 정보는 스피커(예: 도 1의 음향 출력 장치(155))를 통해 소리로 출력될 수 있다.
일 실시예에서, 센서 모듈(240)은 생체 센서(예: PPG(photoplethysmography) 센서, 피부 온도 센서), 가속도 센서 등을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 센서 모듈(240) 예컨대, 가속도 센서는 전자 장치(201)의 움직임을 감지할 수 있다. 센서 모듈(240)은 상기 전자 장치(201)의 움직임에 따른 센서 신호를 프로세서(250)에 송신할 수 있다.
일 실시예에서, 센서 모듈(240) 예컨대, PPG 센서는 연속적인 PPG 값을 획득할 수 있다. 예컨대, 상기 PPG 값은 심박수, 혈압 등을 포함할 수 있다. 센서 모듈(240)은 획득된 PPG 값을 프로세서(240)에 송신할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는 전자 장치(201)의 전반적인 동작 및 전자 장치(201)의 내부 구성들 간의 신호 흐름을 제어하고, 데이터 처리를 수행하고, 배터리(예: 도 1의 배터리(189))에서 상기 구성들로의 전원 공급을 제어할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는 소정의 시간 간격으로 센서 모듈(240)을 통해 적어도 하나의 생체 신호를 획득할 수 있다. 프로세서(250)는 센서 모듈(240)로부터 획득된 적어도 하나의 생체 신호에 기초하여 사용자의 활동 상태(예: 동적 상태(예: 걷기 또는 달리기), 정적 상태(예: 정적 안정 상태, 정적 불안정 상태), 안정 상태)를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는 메모리(220)에 저장된 소정의 사용자의 활동 상태에 대한 움직임 패턴과 센서 모듈(240) 예컨대, 가속도 센서를 통해 측정된 전자 장치(201)의 움직임 패턴을 비교하고, 이에 기초하여 사용자의 활동 상태를 결정할 수 있다. 프로세서(250)는 메모리(220)에 저장된 소정의 사용자의 활동 상태에 대한 센서 값과 센서 모듈(240) 예컨대, PPG 센서(또는, 피부 온도 센서)를 통해 획득된 PPG 센서 값을 비교하고, 이에 기초하여 사용자의 활동 상태를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는 생체 신호의 변화에 기초하여 사용자의 활동 상태를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는 상기 패턴 비교 및 상기 생체 신호의 변화 중 적어도 하나에 기초하여 사용자가 안정 상태에 있는지 여부를 결정할 수 있다. 사용자가 안정 상태이면, 프로세서(250)는 적어도 하나의 생체 신호 각각에 대한 대표 값을 산출하여 해당 생체 신호에 대한 기준 값 후보로 정의할 수 있다. 예컨대, 상기 적어도 하나의 생체 신호 각각에 대한 대표 값은 상기 생체 신호 각각에 대한 최소 값, 최대 값, 평균 값, 최빈 값, 중간 값, 구간 최초 값, 및 최종 값 중 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자가 안정 상태로 결정되면, 프로세서(250)는 상기 안정 상태 구간에서의 각 생체 신호 예컨대, 심박수, 심박수 변화도, 혈압 값들을 메모리(220)에 저장할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는 소정의 조건을 만족하는 기준 값 후보를 해당 생체 신호에 대한 제1 기준 값으로 결정할 수 있다. 예컨대, 상기 소정의 조건은 최근 일정 기간 동안 획득된 안정 상태에서의 각 생체 신호에 대한 히스토그램의 특정 범위에 포함되는지 여부, 및 외부 정보(예: 인구 통계학적 정보)의 특정 범위에 포함되는지 여부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는 상기 제1 기준 값에 기초하여 해당 생체 신호에 대해 이전에 설정된 제2 기준 값을 업데이트 할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는 센서 모듈(240)로부터 획득된 적어도 하나의 생체 신호의 값과 상기 적어도 하나의 생체 신호에 대응하는 기준 값을 비교할 수 있다. 프로세서(250)는 상기 비교 결과에 기초하여 결정된 사용자의 생체 상태와 관련된 개인화된 정보를 알림으로 제공할 수 있다. 상기 사용자의 생체 상태와 관련된 개인화된 정보는 헬스 정보, 스트레스 정보, 혈압 정보 등을 포함할 수 있다. 프로세서(250)는 상기 사용자의 생체 상태와 관련된 개인화된 정보를 메시지, 팝업 창, 및 소리 중 적어도 하나로 제공할 수 있다.
도 3은, 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도(300)이다.
도 3을 참조하면, 프로세서(예: 도 2의 프로세서(250))는 310동작에서, 생체 신호를 획득할 수 있다. 예컨대, 프로세서는 센서 모듈(예: 도 2의 센서 모듈(240))로부터 적어도 하나의 생체 신호를 획득할 수 있다. 예컨대, 상기 적어도 하나의 생체 신호는 센서 모듈 예컨대, PPG 센서로부터 획득되는 연속적인 PPG 값, 피부 온도 센서로부터 획득되는 연속적인 피부 온도 값, 및 가속도 센서로부터 획득되는 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(201))의 움직임에 대한 연속적인 가속도 값을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 320동작에서, 사용자의 활동 상태를 결정할 수 있다. 프로세서는 센서모듈로부터 획득된 적어도 하나의 생체 신호에 기초하여, 사용자의 활동 상태를 결정할 수 있다. 예컨대, 상기 사용자의 활동 상태는 동작 상태, 정적 상태(예: 정적 안정 상태, 정적 불안정 상태), 및 안정 상태를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자의 활동 상태 예컨대, 동적 상태, 정적 상태(예: 정적 안정 상태, 정적 불안정 상태), 및 안정 상태에 대한 기준 패턴은 메모리(예: 도 2의 메모리(220))에 기 저장될 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 메모리에 저장된 사용자의 활동 상태에 대한 기준 패턴과 센서 모듈로부터 획득된 적어도 하나의 생체 신호의 비교를 통해 사용자의 활동 상태를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 330동작에서, 생체 신호 기준 값 후보를 추출할 수 있다. 프로세서는 전술한 330동작에서 사용자의 활동 상태가 안정 상태로 결정되면, 안정 상태로 결정된 구간에서의 각 생체 신호 값에 대한 대표 값을 추출할 수 있다. 프로세서는 상기 추출된 각 생체 신호 값에 대한 대표 값을 해당 생체 신호에 대한 기준 값 후보로 정의할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 340동작에서, 생체 신호 기준 값을 결정할 수 있다. 프로세서는 상기 정의된 해당 생체 신호에 대한 기준 값 후보 중 소정의 조건을 만족하는 기준 값 후보를 해당 생체 신호에 대한 기준 값으로 결정할 수 있다. 예컨대, 상기 소정의 조건은 히스토그램, 외부 정보(예: 인구 통계학적 정보) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 해당 생체 신호에 대한 기준 값 후보 중 상기 히스토그램의 특정 범위 및 상기 외부 정보 중 적어도 하나를 만족하는 기준 값 후보를 상기 해당 생체 신호에 대한 기준 값으로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 350동작에서, 생체 신호 기준 값을 업데이트할 수 있다. 프로세서는 상기 340동작에서 결정된 기준 값에 기초하여 해당 생체 신호에 대해 이전에 설정된 기준 값을 업데이트 할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 360동작에서, 사용자의 생체 상태를 결정할 수 있다. 프로세서는 상기 350동작에서 업데이트된 기준 값과 센서 모듈로부터 획득되는 적어도 하나의 생체 신호를 비교하고, 이에 기초하여 사용자의 생체 상태를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 370동작에서, 사용자의 생체 상태와 관련된 알림을 제공할 수 있다. 프로세서는 상기 360동작에서 결정된 사용자의 생체 상태에 기초하여, 상기 사용자의 생체 상태와 관련된 정보를 알림으로 제공할 수 있다. 예컨대, 상기 사용자의 생체 상태와 관련된 정보는 사용자의 스트레스 레벨 등을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 전술한 도 3의 각 동작에 대해, 도 4 내지 도 6에서 상세하게 살펴보도록 한다.
도 4는, 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보를 제공하기 위한 기준 값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도(400)이다.
도 4를 참조하면, 프로세서(예: 도 2의 프로세서(250))는 401동작에서, 소정의 시간 간격으로 센서 모듈(예: 도 2의 센서 모듈(240))을 통해 적어도 하나의 생체 신호를 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(201))에 구비된 센서 모듈을 모니터링 하여 적어도 하나의 생체 신호를 획득할 수 있다. 예컨대, 상기 센서 모듈은 생체 센서(예: PPG 센서, 피부 온도 센서), 가속도 센서 등을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 생체 센서 예컨대, PPG 센서로부터 연속적인 PPG 값 예컨대, 심박수, 혈압 등을 획득할 수 있다. 프로세서는 생체 센서 예컨대, 피부 온도 센서로부터 연속적인 피부 온도 값을 획득할 수 있다. 프로세서는 가속도 센서를 통해 전자 장치의 움직임에 대한 연속적인 가속도 값을 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 403동작에서, 센서 모듈로부터 획득된 적어도 하나의 생체 신호에 기초하여 사용자가 안정 상태인지 여부를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 가속도 센서를 통해 측정된 가속도 값을 이용하여 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(201))의 움직임 패턴을 분석할 수 있다. 프로세서는 상기 전자 장치의 움직임 패턴에 기초하여 사용자의 활동 상태(예: 동적 상태(예: 걷기 또는 달리기), 정적 상태(예: 정적 안정 상태, 정적 불안정 상태)를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자의 활동 상태에 대한 움직임 패턴은 기 정의되어 메모리(예: 도 2의 메모리(220))에 저장될 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 메모리에 저장된 기 정의된 움직임 패턴과 가속도 센서를 통해 측정된 전자 장치의 움직임 패턴을 비교하고, 이에 기초하여 사용자의 활동 상태를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 가속도 센서를 통해 사용자의 움직임이 감지되면, 전자 장치가 동적 상태인 것으로 결정할 수 있다. 예컨대, 상기 동적 상태는 사용자의 운동 상태(예: 걷기 또는 달리기)를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 생체 센서를 통해 생체 신호를 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자가 운동 상태인 경우, 상기 획득된 생체 신호는 변화할 수 있다. 예컨대, 사용자가 운동 상태인 경우, 상기 사용자의 심박수 또는 피부 온도가 증가할 수 있다.
일 실시예에서, 가속도 센서를 통해 전자 장치의 움직임이 감지되지 않고, 상기 변화된 생체 신호의 상태가 소정의 시간 동안 유지되는 경우, 프로세서는 사용자가 정적 안정 상태인 것으로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치의 움직임이 감지되지 않는 예로서, 걷기, 달리기 등의 운동을 마친 경우를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 전자 장치의 움직임이 감지되지 않지만, 심박수가 증가됨을 감지하거나, 상기 운동 직후 산소 부채(oxygen debt)로 상기 증가된 심박수가 소정의 시간 동안 유지되면, 프로세서는 사용자가 정적 불안정 상태인 것으로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 가속도 센서를 통해 전자 장치의 움직임이 감지되지 않고, 생체 센서를 통해 획득되는 생체 신호가 기 정의된 생체 신호 대비 증가된 상태인 경우, 사용자가 정적 불안정 상태인 것으로 결정할 수 있다. 예컨대, 상기 정적 불안정 상태는 정서적 각성, 스트레스로 인해 심박수와 혈압이 증가하고, 피부 온도가 감소된 상태, 음주로 인한 심박수가 증가하고, 혈압이 감소된 상태, 흡연으로 인해 심박수와 혈압이 증가된 상태를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 전술한 사용자가 동적 상태 및 정적 상태(예: 정적 안정 상태, 정적 불안정 상태)가 아닌 경우, 프로세서는 사용자가 안정 상태인 것으로 결정할 수 있다. 예컨대, 프로세서는 사용자의 움직임 및 생체 신호 예컨대, 심박수와 혈압의 변화가 소정의 시간 동안 감지되지 않으면, 사용자가 안정 상태인 것으로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자가 안정 상태이면, 프로세서는 405동작에서, 적어도 하나의 생체 신호 각각에 대한 대표 값을 산출하여 해당 생체 신호에 대한 기준 값 후보로 정의할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자의 안정 상태가 소정의 시간 동안 유지되면, 프로세서는 상기 안정 상태로 결정된 구간에서의 생체 신호 각각에 대한 대표 값을 산출할 수 있다. 프로세서는 상기 산출된 생체 신호 각각에 대한 대표 값을 상기 적어도 하나의 생체 신호 각각에 대한 기준 값 후보로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 안정 상태로 결정된 구간에서의 생체 신호 각각에 대한 대표 값은 상기 생체 신호 각각에 대한 최소 값, 최대 값, 평균 값, 최빈 값, 중간 값, 구간 최초 값, 및 최종 값 중 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자가 안정 상태로 결정되면, 프로세서는 안정 상태 구간에서의 각 생체 신호 예컨대, 심박수, 심박수 변화도, 혈압 값들을 메모리에 저장할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 407동작에서, 소정의 조건을 만족하는 기준 값 후보를 해당 생체 신호에 대한 제1 기준 값으로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 소정의 조건은 최근 일정 기간 동안 획득된 안정 상태에서의 각 생체 신호에 대한 히스토그램의 특정 범위에 포함되는지 여부, 및 인구 통계학적 정보의 특정 범위에 포함되는지 여부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 안정 상태에서의 각 생체 신호를 기록한 히스토그램 상에서 특정 범위를 설정하고, 각 생체 신호 기준 값 후보가 상기 각 생체 신호를 기록한 히스토그램 상의 기준 범위 내 포함되는지 여부를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 상기 각 생체 신호 기준 값 후보가 상기 각 생체 신호에 대한 히스토그램 상의 특정 범위 내 포함되면, 상기 기준 값 후보를 해당 생체 신호에 대한 제1 기준 값으로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 인구 통계학적 정보 기반 기준 값의 범위는 연령, 성별 등 인구 통계 기준 하에서 나타날 수 있는 기준 범위를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 각 생체 신호 기준 값 후보가 상기 인구 통계학적 정보 기반 기준 값의 범위에 포함되면, 프로세서는 상기 인구 통계학적 정보 기반 기준 값의 범위에 포함되는 생체 신호 기준 값을 상기 제1 기준 값으로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 409동작에서, 상기 제1 기준 값에 기초하여 해당 생체 신호에 대해 이전에 설정된 제2 기준 값을 업데이트 할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 업데이트된 기준 값은 획득되는 적어도 하나의 생체 신호 각각에 기초하여 사용자의 생체 상태(예: 스트레스 레벨)를 결정하기 위한 기준 값으로 이용될 수 있다.
도 5는, 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보를 제공하기 위한 기준 값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도(500)이다.
일 실시예에서, 도 5는 전술한 도 4의 각 동작을 구체화한 것으로, 도 5에서 도 4와 유사한 동작은 상기 도 4와 관련된 설명으로 대신한다.
도 5를 참조하면, 프로세서(예: 도 2의 프로세서(250))는 501동작에서, 소정의 시간 간격으로 센서 모듈(예: 도 2 의 센서 모듈(240))을 통해 적어도 하나의 생체 신호를 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 센서 모듈은 생체 센서(예: PPG 센서, 피부 온도 센서), 가속도 센서 등을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 생체 센서 예컨대, PPG 센서로부터 연속적인 PPG 값 예컨대, 심박수, 혈압 등을 획득할 수 있다. 프로세서는 생체 센서 예컨대, 피부 온도 센서로부터 연속적인 피부 온도 값을 획득할 수 있다. 프로세서는 가속도 센서로부터 감지된 전자 장치의 움직임에 대한 연속적인 가속도 값을 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 503동작에서, 적어도 하나의 생체 신호의 값을 분석하고, 505동작에서 사용자가 제1 상태인지 여부를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 제1 상태는 정적 상태를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 정적 상태는 정적 안정 상태 및 정적 불안정 상태를 포함할 수 있다.)
일 실시예에서, 상기 정적 상태 예컨대, 정적 안정 상태는 전자 장치의 움직임으로 인해 증가된 심박수 또는 혈압 값이 소정의 시간 동안 유지되는 경우를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 정적 상태 예컨대, 정적 불안정 상태는 전자 장치의 움직임이 감지되지 않은 상태에서 생체 센서로부터 획득되는 생체 신호가 기 정의된 생체 신호 대비 증가된 경우, 및 상기 증가된 생체 신호의 상태가 소정의 시간 동안 유지되는 경우 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 하기 수학식1은 사용자가 제1 상태 예컨대, 정적 상태인지 여부를 결정하는 조건을 나타낸 것이다. 이하 실시예에서, 생체 신호를 심박수(HR)로 가정하여 설명하지만, 이에 한정하는 것은 아니며, 상기 생체 신호는 혈압(BP) 값일 수 있다.
일 실시예에서, 각 구간 Ti는 시간 (ti-△T)부터 (ti)까지의 △T시간 동안의 구간으로 정의할 수 있다. 일 실시예에서, 연속된 두 구간의 끝 시점의 차이는 (t(i+1)-ti)=dt>0 일 수 있다. 일 실시예에서, 0<dt<△T 일 때, 상기 두 구간에 겹치는 부분이 발생할 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치의 움직임이 감지되지 않은 상태에서, 심박수(또는, 혈압)가 증가하는 구간, 심박수(또는, 혈압)의 증가된 상태가 소정의 시간 동안 유지하는 구간, 및 상기 증가된 심박수(또는, 혈압)가 감소하는 구간이 감지되면, 프로세서는 사용자가 정적 상태(예: 정적 불안정 상태)인 것으로 결정할 수 있다.
예컨대, 구간 Ti에서의 심박수가 수학식1을 만족 예컨대, 생체 신호의 증가 기울기가 특정 값 τHR을 초과하면, 프로세서는 상기 구간 Ti를 “증가 구간”으로 결정하고, 사용자가 정적 상태(예: 정적 불안정 상태)인 것으로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 예컨대, T0를 증가 시점으로 결정하고, T1 이후부터 현재 구간 TL까지 모든 구간 Ti(i=1,2,…,L)에 대해 생체 신호의 구간에 대한 대표 값이 증가 시점 진입 이전의 구간인 T- 1에 대한 대표 값과의 차이가 소정의 값을 초과하는 경우, 프로세서는 구간 T1~TL을 정적 상태(예: 정적 불안정 상태)인 것으로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자가 제1 상태이면, 프로세서는 507동작에서, 사용자가 제2 상태인지 여부를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 제2 상태는 안정 상태를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 각 생체 정보 예컨대, 심박수, 심박수 변화도, 혈압 값 중 적어도 하나에 기초하여 사용자가 제2 상태인지 여부를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자가 제2 상태이면, 프로세서는 509동작에서 적어도 하나의 생체 신호를 메모리(예: 도 2의 메모리(220))에 저장할 수 있다. 예컨대, 프로세서는 안정 상태 구간에서의 각 생체 정보 예컨대, 심박수, 심박수 변화도, 혈압 값들을 메모리에 저장할 수 있다.
일 실시예에서, 안정 상태 구간을 추출하기 위한 방법으로 하기 수학식 2 내지 수학식 5를 이용할 수 있다.
일 실시예에서, 3축 가속도 신호를 각각 ACCx, ACCy, ACCz로 가정하고, fmotion 은 구간 내 상기 가속도 신호에 기초하여 추출된 가속도의 크기(∥ACC∥)를 나타내는 특징(feature)일 수 있다. 상기 fmotion은 가속도의 크기 (∥ACC∥), 표준 편차 σ(ACC) 등을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 fmotion은 구간별 움직임의 정도를 산출하기 위해 액티카운트(acticount)로 정의될 수 있다. 상기 액티카운트는 하기 수학식2와 같이 정의될 수 있다.
예컨대, 프로세서는 전자 장치의 움직임 외 신호를 제거하기 위해 밴드 패스 필터(band-pass filter)에 의해 필터링된 가속도 신호 ACC의 크기 값을 산출할 수 있다. 프로세서는 상기 산출된 필터링된 가속도 신호 ACC의 크기 값이 기 정의된 Acticount0 이상이 되는 값들을 합하여 액티카운트를 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 산출된 구간별 움직임 정도를 이용하여 현재 구간의 직전 일정 기간(예: n분 간)의 움직임 특징 예컨대, 액티카운트가 일정 수준 이하이고, 생체 신호 예컨대, 심박수의 증가가 없는 구간을 추출할 수 있다.
일 실시예에서, 추출된 구간이 안정 상태인지 여부를 결정하기 위해, 프로세서는 상기 추출된 구간 중 생체 신호 예컨대, 심박수, 혈압, 피부 온도 등의 변화 범위를 측정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 생체 신호들의 변화 범위가 소정의 범위를 초과하지 않고, 소정의 시간 동안 유지되는 구간을 안정 상태로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, △t를 각 구간을 나누는 최소 시간 단위로 가정하면, 모든 구간(예: Tx)은 크기가 △t인 I개의 작은 구간들로 정의될 수 있다.
일 실시예에서, 현재 구간 TL=(tL-△T~tL)의 생체 신호 예컨대, 심박수의 평균 값을 로 가정하면, 하기 수학식 3 및 4를 이용하여 계산한 결과, 구간 내 모든 연속된 최소 시간(△t) 단위 간의 생체 신호 예컨대, 심박수의 차이와 표준 편차가 소정의 값 (rHR1, rHR2) 이하를 만족하는 구간을 안정 상태 구간으로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 511동작에서 상기 적어도 하나의 생체 신호 각각에 기초하여 히스토그램을 생성할 수 있다. 예컨대, 프로세서는 사용자의 제2 상태(예: 안정 상태)에 대한 적어도 하나의 생체 신호 각각에 기초하여 상기 적어도 하나의 생체 신호 각각에 대한 히스토그램을 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 생체 신호 각각에 대한 히스토그램은 최근 일정 기간(예: 10일) 동안 획득된 적어도 하나의 생체 신호 각각에 대한 데이터가 누적된 것일 수 있다.
일 실시예에서, 전술한 509동작 및 511동작과 독립적으로 프로세서는 513동작에서, 사용자가 제2 상태(예: 안정 상태)이면 적어도 하나의 생체 신호 각각에 대한 대표 값을 산출하고, 이를 상기 적어도 하나의 생체 신호 각각에 대한 생체 신호 기준 값 후보로 정의할 수 있다.
일 실시예에서, 하기 수학식 5는 제2 상태(예: 안정 상태)로 결정된 구간에서 생체 신호 각각에 대한 대표 값을 추출하기 위한 것이다. 일 실시예에서, 상기 제2 상태(예: 안정 상태)로 결정된 구간에서 생체 신호 각각에 대한 대표 값을 추출하기 위한 함수 f{x}는 평균 값, 최빈 값, 중간 값 중 하나로 지정될 수 있다. 프로세서는 대표 값 함수 f{x}의 결과에 상수(예: C1)를 곱하고, 또 다른 상수(예: C2)를 더하여 생체 신호 예컨대, 심박수에 대한 기준 값 후보 B*를 산출할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 515동작에서, 히스토그램 및 외부 정보 중 적어도 하나에 기초하여 생체 신호 기준 값 후보를 해당 생체 신호에 대한 제1 기준 값을 결정할 수 있다.
예컨대, 프로세서는 511동작에서 생성된 히스토그램의 특정 범위에 생체 신호 예컨대, 심박수에 대한 기준 값 후보가 포함되면, 상기 생체 기준 값 후보를 해당 생체 신호(예: 심박수)에 대한 제1 기준 값으로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 생체 신호에 대한 기준 값 후보 예컨대, 심박수에 대한 기준 값 후보를 해당 생체 신호에 대한 기준 값으로 결정 시, 오류를 줄이기 위해 하기 수학식 6 및 수학식 7을 이용할 수 있다.
일 실시예에서, 산출된 해당 생체 신호 예컨대, 심박수에 대한 기준 값 후보 예컨대, B*가 지정된 일정 시간(예: 최근 72시간) 동안 사용자의 각 생체 신호 별 전체 데이터 히스토그램(예: H)의 기준 영역(예: 히스토그램의 상위 80% 빈(bin))에 포함되고, 히스토그램의 대표 값 예컨대, (예: 최빈 값, 중간 값, 평균 값)를 중심으로 기준 비율 예컨대, ρ2 이상 영역에 포함되는 경우(예: 히스토그램 평균값을 중심으로 80% 이내 영역), 상기 해당 생체 신호 예컨대, 심박수에 대한 기준 값 후보 예컨대, B*를 생체 신호 예컨대, 심박수에 대한 기준 값으로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 해당 생체 신호 예컨대, 심박수에 대한 기준 값 후보 B*가 포함되는 히스토그램 빈(bin)의 값이 전체 히스토그램 합의 일정 비율 이상인 경우, 프로세서는 상기 해당 생체 신호 예컨대, 심박수에 대한 기준 값 후보 B*를 생체 신호 예컨대, 심박수에 대한 기준 값으로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 해당 생체 신호에 대한 기준 값은 외부 정보에 기초하여 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 외부 정보는 인구 통계학적 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 인구 통계학적 정보는 성별, 연령, 기후, 인종 등의 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 프로세서는 생체 신호 예컨대, 심박수에 대한 기준 값 후보 중 상기 인구 통계학적 정보의 특정 범위 내에 포함되는 기준 값 후보를 해당 생체 신호 예컨대, 심박수에 대한 기준 값으로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 517동작에서, 결정된 제1 기준 값에 기초하여 해당 생체 신호에 대해 이전에 설정된 제2 기준 값을 업데이트 할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 하기 수학식 8과 같이 해당 생체 신호의 기준 값(예: 제1 기준 값) B*와 이전에 해당 생체 신호에 설정된 기준 값(예: 제2 기준 값) B 각각에 소정의 가중치 예컨대, ω와 (1-ω)를 적용할 수 있다. 프로세서는 이전에 설정된 제2 기준 값을 상기 가중치 적용으로 산출된 기준 값 B로 최종 업데이트할 수 있다.
일 실시예에서, 수학식1 내지 수학식8은 각 동작의 설명을 용이하게 하기 위한 것으로, 사용자의 활동 상태를 결정, 생체 신호에 대한 기준 값 후보를 산출, 생체 신호에 대한 기준 값을 결정, 생체 신호에 대한 기준 값을 업데이트하기 위한 수학식으로 전술한 수학식1 내지 수학식 8에 한정하는 것은 아니다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도(600)이다.
도 6을 참조하면, 프로세서(예: 도 2의 프로세서(250))는 601동작에서, 센서 모듈(예: 도 2의 센서 모듈(240))을 통해 적어도 하나의 생체 신호를 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 603동작에서, 획득된 적어도 하나의 생체 신호의 값과 상기 적어도 하나의 생체 신호에 대응하는 기준 값(예: 수학식 8을 이용하여 산출된 기준 값 B)을 비교할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 605동작에서, 상기 비교 결과에 기초하여 결정된 사용자의 생체 상태와 관련된 개인화된 정보를 알림으로 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 사용자의 생체 상태와 관련된 개인화된 정보는 헬스 정보, 스트레스 정보, 혈압 정보 등을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 사용자의 생체 상태와 관련된 개인화된 정보는 메시지, 팝업 창, 및 소리 중 적어도 하나로 제공될 수 있다. 예컨대, 상기 사용자의 생체 상태와 관련된 개인화된 정보는 “사용자의 생체 신호에 대한 개인화가 완료되었습니다.”, “사용자의 스트레스 레벨은 4입니다. 휴식이 필요합니다.” 등을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 메모리는 인스트럭션들(instructions)을 저장할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 메모리에 저장된 인스트럭션들을 읽을 수 있는 매커니즘(mechanism)(예: 프로세서)에 의해 전술한 도 1 내지 도 6과 관련된 동작들이 수행될 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트 폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", “A 또는 B 중 적어도 하나”, "A, B, 또는 C", "A, B, 및 C 중 적어도 하나”, 및 “A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1", "제2", "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에, “기능적으로” 또는 “통신적으로”라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, “커플드” 또는 “커넥티드”라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 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, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시예에 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 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
210: 무선 통신 회로
220: 메모리
230: 터치스크린 디스플레이
240: 센서 모듈
250: 프로세서

Claims (24)

  1. 전자 장치에 있어서,
    가속도 센서;
    생체 센서;
    메모리; 및
    상기 가속도 센서, 상기 생체 센서, 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 가속도 센서를 통해 획득한 상기 전자 장치의 움직임 정보에 기반하여, 상기 전자 장치의 상태를 확인하고,
    상기 확인된 전자 장치의 상태가 움직임이 없는 상태인 경우, 상기 생체 센서를 통해 측정된 제1 생체 신호의 제1 값을 획득하고,
    상기 획득된 제1 생체 신호의 제1 값과 사용자의 성별, 연령, 또는 인종 중 적어도 하나를 포함하는 인구 통계학적 정보에 기초하여 결정된 상기 제1 생체 신호에 대응하는 기준 값을 비교하고, 및
    상기 비교 결과에 기반하여, 상기 제1 생체 신호와 관련된 알림을 제공하도록 설정된 전자 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 생체 신호와 상이한 상기 생체 센서를 통해 획득된 적어도 하나의 생체 신호를 기반으로 사용자의 상태를 확인하고,
    상기 확인된 상기 전자 장치의 상태가 움직임이 없는 상태이고, 상기 확인된 사용자의 상태가 상기 적어도 하나의 생체 신호의 값이 미리 설정된 범위 내에서 기 설정된 시간 동안 유지되는 상태인 경우, 상기 생체 센서를 통해 획득된 상기 제1 생체 신호의 제2 값을 획득하고, 및
    상기 제1 생체 신호의 제2 값에 기반하여, 상기 기준 값을 업데이트하도록 설정된 전자 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 생체 신호의 상기 제2 값을 상기 메모리에 저장하도록 설정된 전자 장치.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 생체 신호의 상기 제2 값이 소정의 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 제1 생체 신호의 상기 제2 값으로 상기 기준 값을 업데이트하도록 설정된 전자 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 생체 신호에 대한 히스토그램을 생성하도록 설정된 전자 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 소정의 조건은, 상기 제1 생체 신호에 대한 히스토그램 및 외부 정보 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    무선 통신 회로를 더 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 무선 통신 회로를 통해 상기 외부 정보를 수신하며,
    상기 외부 정보는 상기 인구 통계학적 정보를 포함하는 전자 장치.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 생체 신호의 상기 제2 값이 상기 히스토그램 및 상기 외부 정보 중 적어도 하나의 특정 범위에 포함되는지 여부를 결정하고, 및
    상기 제1 생체 신호의 상기 제2 값이 상기 특정 범위에 포함되는 것으로 결정되는 것에 기반하여, 상기 제1 생체 신호의 상기 제2 값으로 상기 기준 값을 업데이트하도록 설정된 전자 장치.
  9. 제 5 항에 있어서,
    상기 제1 생체 신호에 대한 히스토그램은, 소정의 기간 동안 획득된 상기 제1 생체 신호에 대한 데이터가 누적된 히스토그램인 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 제1 생체 신호와 관련된 알림은 스트레스 레벨을 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 스트레스 레벨과 관련된 정보를 메시지, 팝업 창, 및 소리 중 적어도 하나의 형태로 제공하도록 설정된 전자 장치.
  11. 전자 장치의 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보 제공 방법에 있어서,
    상기 전자 장치의 프로세서에서, 상기 전자 장치의 가속도 센서를 통해 획득한 상기 전자 장치의 움직임 정보에 기반하여, 상기 전자 장치의 상태를 확인하는 동작;
    상기 전자 장치의 프로세서에서, 상기 확인된 전자 장치의 상태가 움직임이 없는 상태인 경우, 상기 전자 장치의 생체 센서를 통해 측정된 제1 생체 신호의 제1 값을 획득하는 동작;
    상기 전자 장치의 프로세서에서, 상기 획득된 제1 생체 신호의 제1 값과 사용자의 성별, 연령, 또는 인종 중 적어도 하나를 포함하는 인구 통계학적 정보에 기초하여 결정된 상기 제1 생체 신호에 대응하는 기준 값을 비교하는 동작; 및
    상기 전자 장치의 프로세서에서, 상기 비교 결과에 기반하여, 상기 제1 생체 신호와 관련된 알림을 제공하는 동작을 포함하는 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 전자 장치의 프로세서에서, 상기 제1 생체 신호와 상이한 상기 생체 센서를 통해 획득된 적어도 하나의 생체 신호를 기반으로 사용자의 상태를 확인하는 동작;
    상기 전자 장치의 프로세서에서, 상기 확인된 상기 전자 장치의 상태가 움직임이 없는 상태이고, 상기 확인된 사용자의 상태가 상기 적어도 하나의 생체 신호의 값이 미리 설정된 범위 내에서 기 설정된 시간 동안 유지되는 상태인 경우, 상기 생체 센서를 통해 획득된 상기 제1 생체 신호의 제2 값을 획득하는 동작; 및
    상기 전자 장치의 프로세서에서, 상기 제1 생체 신호의 제2 값에 기반하여, 상기 기준 값을 업데이트하는 동작을 더 포함하는 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 전자 장치의 프로세서에서, 상기 제1 생체 신호의 상기 제2 값을 상기 전자 장치의 메모리에 저장하는 동작을 더 포함하는 방법.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 기준 값을 업데이트하는 동작은,
    상기 전자 장치의 프로세서에서, 상기 제1 생체 신호의 상기 제2 값이 소정의 조건을 만족하는 것에 기반하여, 상기 제1 생체 신호의 상기 제2 값으로 상기 기준 값을 업데이트하는 동작을 포함하는 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 전자 장치의 프로세서에서, 상기 제1 생체 신호에 대한 히스토그램을 생성하는 동작을 더 포함하는 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 소정의 조건은, 상기 제1 생체 신호에 대한 히스토그램 및 외부 정보 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 전자 장치의 프로세서에서, 상기 외부 정보를 상기 전자 장치의 무선 통신 회로를 통해 수신하는 동작을 더 포함하며,
    상기 외부 정보는 상기 인구 통계학적 정보인 것을 특징으로 하는 방법.
  18. 제 16 항에 있어서,
    상기 기준 값을 업데이트하는 동작은,
    상기 전자 장치의 프로세서에서, 상기 제1 생체 신호의 상기 제2 값이 상기 히스토그램 및 상기 외부 정보 중 적어도 하나의 특정 범위에 포함되는지 여부를 결정하는 동작; 및
    상기 전자 장치의 프로세서에서, 상기 제1 생체 신호의 상기 제2 값이 상기 특정 범위에 포함되는 것으로 결정되는 것에 기반하여, 상기 제1 생체 신호의 상기 제2 값으로 상기 기준 값을 업데이트하는 동작을 포함하는 방법.
  19. 제 15 항에 있어서,
    상기 제1 생체 신호에 대한 히스토그램은, 소정의 기간 동안 획득된 상기 제1 생체 신호에 대한 데이터가 누적된 히스토그램인 것을 특징으로 하는 방법.
  20. 제 11 항에 있어서,
    상기 제1 생체 신호와 관련된 알림은 스트레스 레벨을 포함하며,
    상기 제1 생체 신호와 관련된 알림을 제공하는 동작은,
    상기 전자 장치의 프로세서에서, 상기 스트레스 레벨과 관련된 정보를 메시지, 팝업 창, 및 소리 중 적어도 하나의 형태로 제공하는 동작을 포함하는 방법.
  21. 삭제
  22. 삭제
  23. 삭제
  24. 삭제
KR1020180076439A 2018-07-02 2018-07-02 전자 장치 및 이를 이용한 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보 제공 방법 KR102570783B1 (ko)

Priority Applications (7)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180076439A KR102570783B1 (ko) 2018-07-02 2018-07-02 전자 장치 및 이를 이용한 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보 제공 방법
US16/419,678 US10806389B2 (en) 2018-07-02 2019-05-22 Electronic device and method for providing personalized biometric information based on biometric signal using same
CN201980044630.XA CN112367909A (zh) 2018-07-02 2019-05-23 电子装置及使用该电子装置基于生物特征信号提供个性化生物特征信息的方法
EP19830443.8A EP3799557A4 (en) 2018-07-02 2019-05-23 ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR PROVIDING PERSONALIZED BIOMETRIC INFORMATION ON THE BASIS OF BIOMETRIC SIGNALS USING THE SAME
PCT/KR2019/006158 WO2020009327A1 (en) 2018-07-02 2019-05-23 Electronic device and method for providing personalized biometric information based on biometric signal using same
US17/069,333 US11602295B2 (en) 2018-07-02 2020-10-13 Electronic device and method for providing personalized biometric information based on biometric signal using same
US18/181,168 US20230210424A1 (en) 2018-07-02 2023-03-09 Electronic device and method for providing personalized biometric information based on biometric signal using same

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180076439A KR102570783B1 (ko) 2018-07-02 2018-07-02 전자 장치 및 이를 이용한 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보 제공 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20200003540A KR20200003540A (ko) 2020-01-10
KR102570783B1 true KR102570783B1 (ko) 2023-08-25

Family

ID=69007792

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180076439A KR102570783B1 (ko) 2018-07-02 2018-07-02 전자 장치 및 이를 이용한 생체 신호에 기초하여 개인화된 생체 정보 제공 방법

Country Status (5)

Country Link
US (3) US10806389B2 (ko)
EP (1) EP3799557A4 (ko)
KR (1) KR102570783B1 (ko)
CN (1) CN112367909A (ko)
WO (1) WO2020009327A1 (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023017972A1 (ko) * 2021-08-11 2023-02-16 삼성전자 주식회사 산소 포화도를 보정하는 전자 장치 및 이의 제어 방법
CN113974568B (zh) * 2021-11-09 2024-03-26 重庆火后草科技有限公司 基于斜率去干扰的睡眠过程的代谢率的计算方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150150516A1 (en) 2012-09-05 2015-06-04 Seiko Epson Corporation Biological information processing system, wearable device, server system, method for controlling biological information processing system, and information storage medium
WO2015107891A1 (en) 2014-01-15 2015-07-23 Seiko Epson Corporation Biological information processing system, electronic apparatus, server system and biological information processing method

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1997038626A1 (fr) * 1996-04-17 1997-10-23 Seiko Epson Corporation Detecteur d'arythmie
US6175752B1 (en) 1998-04-30 2001-01-16 Therasense, Inc. Analyte monitoring device and methods of use
US6128526A (en) 1999-03-29 2000-10-03 Medtronic, Inc. Method for ischemia detection and apparatus for using same
KR100610813B1 (ko) 2003-12-19 2006-08-08 주식회사 헬스피아 혈압 측정 회로가 내장된 배터리 팩과 결합 가능한 이동통신 단말기
KR100703292B1 (ko) 2006-02-15 2007-04-03 삼성전자주식회사 적응형 보폭 추정 장치 및 방법
US8956293B2 (en) * 2009-05-20 2015-02-17 Sotera Wireless, Inc. Graphical ‘mapping system’ for continuously monitoring a patient's vital signs, motion, and location
US9041530B2 (en) * 2012-04-18 2015-05-26 Qualcomm Incorporated Biometric attribute anomaly detection system with adjusting notifications
KR20140095291A (ko) 2013-01-24 2014-08-01 삼성전자주식회사 사용자의 움직임과 심박수에 기초한 스트레스 측정 장치 및 방법
US8734296B1 (en) * 2013-10-02 2014-05-27 Fitbit, Inc. Biometric sensing device having adaptive data threshold, a performance goal, and a goal celebration display
KR102323213B1 (ko) 2015-02-05 2021-11-08 삼성전자주식회사 생체정보 제공장치 및 방법
KR20160149911A (ko) * 2015-06-19 2016-12-28 삼성전자주식회사 생체 정보 측정 방법 및 이를 수행하는 전자 장치
KR102398716B1 (ko) * 2015-08-12 2022-05-17 삼성전자주식회사 생체 정보 검출 방법 및 그 방법을 처리하는 전자 장치
US9852599B1 (en) * 2015-08-17 2017-12-26 Alarm.Com Incorporated Safety monitoring platform
KR20170093470A (ko) 2016-02-05 2017-08-16 삼성전자주식회사 스트레스 관리 서비스를 제공하기 위한 방법 및 그 전자 장치
KR20170118439A (ko) 2016-04-15 2017-10-25 삼성전자주식회사 생체 정보를 측정하는 전자 장치 및 그를 충전하는 장치
EP3479765A4 (en) * 2016-07-01 2019-07-03 Sony Corporation INFORMATION PROCESSING DEVICE, INFORMATION PROCESSING METHOD, AND PROGRAM
US10769418B2 (en) * 2017-01-20 2020-09-08 At&T Intellectual Property I, L.P. Devices and systems for collective impact on mental states of multiple users
US10600507B2 (en) * 2017-02-03 2020-03-24 International Business Machines Corporation Cognitive notification for mental support
KR101887102B1 (ko) 2018-03-29 2018-08-09 (주)허니냅스 헬스케어 디바이스 및 그 동작 방법, 및 센서 확장성을 포함한 헬스케어 시스템
US11170085B2 (en) * 2018-06-03 2021-11-09 Apple Inc. Implementation of biometric authentication

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150150516A1 (en) 2012-09-05 2015-06-04 Seiko Epson Corporation Biological information processing system, wearable device, server system, method for controlling biological information processing system, and information storage medium
WO2015107891A1 (en) 2014-01-15 2015-07-23 Seiko Epson Corporation Biological information processing system, electronic apparatus, server system and biological information processing method

Also Published As

Publication number Publication date
EP3799557A4 (en) 2021-08-25
CN112367909A (zh) 2021-02-12
US10806389B2 (en) 2020-10-20
US11602295B2 (en) 2023-03-14
US20230210424A1 (en) 2023-07-06
WO2020009327A1 (en) 2020-01-09
KR20200003540A (ko) 2020-01-10
US20200000388A1 (en) 2020-01-02
EP3799557A1 (en) 2021-04-07
US20210038142A1 (en) 2021-02-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3860446B1 (en) Electronic device for obtaining blood pressure value using pulse wave velocity algorithm and method for obtaining blood pressure value
CN111225603B (zh) 提供与用户活动相对应的压力指数的电子设备和方法
KR102401774B1 (ko) 전자 장치 및 그의 스트레스 측정 방법
US11896400B2 (en) Electronic device for updating calibration data on basis of blood pressure information, and control method
US20230210424A1 (en) Electronic device and method for providing personalized biometric information based on biometric signal using same
US11596764B2 (en) Electronic device and method for providing information for stress relief by same
KR20180137915A (ko) 모션 센서로부터 획득된 데이터를 이용하여 기압 센서의 데이터를 결정하는 방법 및 이를 구현한 전자 장치
US11730377B2 (en) Electronic device and method for providing information on cardiovascular state of user
KR20200061020A (ko) 명상 콘텐츠를 제공하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법
KR20210047613A (ko) 관성 센서를 이용한 착용 감지 방법 및 장치
KR20200112095A (ko) 혈압을 측정하는 전자 장치 및 혈압 측정 방법
KR20210136722A (ko) 전자 장치의 낙상 이벤트 타입 판단 방법 및 그 전자 장치
KR20210048930A (ko) 심전도 데이터를 이용한 사용자 검증 장치 및 그 방법
KR102500693B1 (ko) Ppg 센서를 이용하여 생체 정보를 획득하는 전자 장치 및 그 방법
KR102495008B1 (ko) 영상 편집 지원 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR20210051423A (ko) 사용자의 액티비티 정보를 제공하는 전자 장치와 이의 동작 방법
KR102655878B1 (ko) Pwv 알고리즘을 이용하여 혈압 값을 산출하는 전자 장치 및 그 혈압 값 산출 방법
KR20210090986A (ko) 안정 상태를 확인하는 전자 장치 및 이의 제어 방법
US11517258B2 (en) Electronic device for providing information regarding exercise state based on metabolite information and method thereof
KR102539947B1 (ko) 사용자를 인식하는 전자 장치 및 그 전자 장치를 제어하는 방법
KR20200086558A (ko) 전자 장치 및 증강현실을 이용한 상품 정보 제공 방법
KR20220017295A (ko) 행동 인지(activity recognition, AR)를 이용한 로케이션 히스토리 결정 장치 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant