KR102603248B1 - Measuring method of tossing and turning during sleep - Google Patents

Measuring method of tossing and turning during sleep Download PDF

Info

Publication number
KR102603248B1
KR102603248B1 KR1020220094305A KR20220094305A KR102603248B1 KR 102603248 B1 KR102603248 B1 KR 102603248B1 KR 1020220094305 A KR1020220094305 A KR 1020220094305A KR 20220094305 A KR20220094305 A KR 20220094305A KR 102603248 B1 KR102603248 B1 KR 102603248B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
tossing
turning
motion data
value
during sleep
Prior art date
Application number
KR1020220094305A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
권서현
Original Assignee
주식회사 무니스
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 주식회사 무니스 filed Critical 주식회사 무니스
Priority to KR1020220094305A priority Critical patent/KR102603248B1/en
Priority to PCT/KR2022/011413 priority patent/WO2024025024A1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102603248B1 publication Critical patent/KR102603248B1/en

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48Other medical applications
    • A61B5/4806Sleep evaluation
    • A61B5/4815Sleep quality
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1116Determining posture transitions
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6887Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A61B5/6892Mats
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6887Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A61B5/6898Portable consumer electronic devices, e.g. music players, telephones, tablet computers
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0219Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)

Abstract

본 발명은 수면 중 뒤척임 측정 방법에 관한 것으로, 사용자가 침대 등의 매트리스에서 수면 중 움직임이 발생하는 경우 모션데이터를 설정시간주기로 기록하고 그 모션데이터의 크기(magnitude)값과 분산(variance)값을 아용하여 뒤척임의 횟수를 산출함에 따라 뒤척임 발생 여부는 물론 횟수의 판단 신뢰성이 높고, 침대 등의 매트리스에 별도의 장치를 설치하거나 착용함이 없이도 사용자 자신의 스마트폰 등의 휴대용 기기를 침대의 매트리스에 올려 놓는 간단한 방식으로 사용자의 뒤척임을 편안하게 측정할 수 있는 수면 중 뒤척임 측정 방법을 제공한다. The present invention relates to a method of measuring tossing and turning during sleep. When a user moves during sleep on a mattress such as a bed, motion data is recorded at a set time period and the magnitude and variance values of the motion data are recorded. By calculating the number of tossings and turnings, it is highly reliable to determine whether tossing and turning occurs as well as the number of times, and the user can attach a portable device such as their smartphone to the mattress of the bed without having to install or wear a separate device on the mattress. It provides a method of measuring tossing and turning during sleep that can comfortably measure the user's tossing and turning by a simple method of placing the device on top.

Description

수면 중 뒤척임 측정 방법 {Measuring method of tossing and turning during sleep}{Measuring method of tossing and turning during sleep}

본 발명은 수면 중 뒤척임 측정 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 수면 중 뒤척임을 측정시 신뢰성이 높고 수면 중에 별도의 장치 없이 쉽게 사용자 자신이 휴대하는 스마트폰 등의 휴대용 기기에 적용하면 간편하게 수면 중 뒤척임을 측정할 수 있는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for measuring tossing and turning during sleep. More specifically, the present invention relates to a method of measuring tossing and turning during sleep. It is highly reliable when measuring tossing and turning during sleep and can be easily applied to a portable device such as a smartphone carried by the user during sleep without a separate device. It's about how to measure.

일반적으로 수면은 일상생활은 물론 건강에도 큰 영향을 주므로 수면의 질 향상은 인간의 신체적, 정신적 건강에 있어서 매우 중요하다.In general, sleep has a great impact on not only daily life but also health, so improving sleep quality is very important for human physical and mental health.

특히, 적절한 수면은 피로의 회복, 면역력 및 집중력 향상, 스트레스 완화, 염증 회복이나 근육 복구 등의 효과가 있다. 성인의 경우, 일반적으로 하루에 약 7시간 내지 8시간의 충분한 수면을 취하는 것이 권장된다.In particular, adequate sleep has the effect of recovering from fatigue, improving immunity and concentration, relieving stress, and recovering from inflammation and muscle recovery. For adults, it is generally recommended to get about 7 to 8 hours of sleep per day.

한편, 수면 장애를 겪는 사람들은 수면다원검사 등을 통해 수면 장애의 원인을 파악하고 증상을 치료할 수 있으나 수면다원검사는 코, 얼굴, 두피 등 지나치게 많은 부위에 장치를 부착하도록 요구하고 있어 번거롭고 불편할 뿐만 아니라 비용이 많이 소요되고 병원을 방문하여 검사실에서 1박 이상을 입원하여 측정해야 하는 불편함이 존재한다.Meanwhile, people who suffer from sleep disorders can identify the cause of the sleep disorder and treat symptoms through polysomnography, but polysomnography is not only cumbersome and inconvenient because it requires the device to be attached to too many areas, such as the nose, face, and scalp. However, it costs a lot of money and there is the inconvenience of having to visit a hospital and stay in the laboratory for more than one night to get measurements.

물론, 이러한 문제를 해결할 수 있는 선행기술로 등록특허 제10-2377703호(참고문헌 1)가 제안된 바 있다. 이는 수면 진단 기기에 관한 것으로, 일 양태에 따른 수면 진단 기기는, 사용자의 수면 진단 데이터를 획득하기 위한 복수의 센서들을 포함하는 센싱부, 상기 수면 진단 데이터를 저장하는 메모리, 상기 수면 진단 데이터를 브로드캐스트하는 BLE 모듈, 및 상기 복수의 센서들 중 전력 소모량이 가장 낮은 어느 하나의 센서를 활성화하고 나머지 센서들을 비활성화하고, 상기 활성화된 센서를 이용하여 상기 사용자의 수면 진입 여부를 감지하고, 상기 사용자가 수면에 진입하지 않은 것으로 감지되는 경우, 상기 BLE 모듈의 브로드캐스트 기능 및 상기 메모리의 데이터 저장기능을 비활성화하도록 제어하고, 수면 진입이 감지되는 경우, 상기 나머지 센서들을 활성화하여 상기 복수의 센서들을 통해 상기 수면 진단 데이터를 획득하도록 제어하는 프로세서를 포함한다.Of course, Patent Registration No. 10-2377703 (Reference 1) has been proposed as a prior art that can solve this problem. This relates to a sleep diagnosis device. The sleep diagnosis device according to one aspect includes a sensing unit including a plurality of sensors for acquiring sleep diagnosis data of a user, a memory for storing the sleep diagnosis data, and a broadcast device for transmitting the sleep diagnosis data. Activate the casting BLE module and any one sensor with the lowest power consumption among the plurality of sensors and deactivate the remaining sensors, detect whether the user enters sleep using the activated sensor, and detect whether the user enters sleep. When it is detected that it has not entered sleep, the broadcast function of the BLE module and the data storage function of the memory are controlled to be deactivated, and when entry into sleep is detected, the remaining sensors are activated to It includes a processor that controls to obtain sleep diagnosis data.

그런데, 상기 수면 진단 기기는 사용자의 수면 무호흡, 코골이, 수면 중 움직임, 및 수면 단계별 시간 중 적어도 하나와 관련된 수면 진단 정보를 소정 시간 간격으로 브로드캐스트하도록 BLE 모듈을 구비하여야 하고, 스마트폰이나 태블릿 PC, 일반 PC나 서버 등의 다양한 컴퓨팅 장치 등의 분석 기기가 수면 진단 기기로부터 출력(브로드캐스트)되는 수면 진단데이터를 획득하고, 획득된 수면 진단 데이터를 이용하여 수면 진단 정보를 생성하는 동작을 수행할 수 있는 것으로 그 구성이 복잡하고 이들 장치를 별도로 침대 등에 설치하거나 착용해야 하는 불편함 역시 존재한다.However, the sleep diagnosis device must be equipped with a BLE module to broadcast sleep diagnosis information related to at least one of the user's sleep apnea, snoring, movement during sleep, and sleep stage time at predetermined time intervals, and must be equipped with a smartphone or tablet. Analysis devices such as various computing devices such as PCs, general PCs, and servers acquire sleep diagnosis data output (broadcast) from the sleep diagnosis device and perform the operation of generating sleep diagnosis information using the acquired sleep diagnosis data. Although it can be done, the configuration is complicated and there is also the inconvenience of having to install or wear these devices separately on the bed.

아울러, 사용자는 적어도 분석 기기로 스마트폰을 사용한다고 하더라도 추가로 BLE(Bluetooth Low Energy) 등의 저전력 무선 통신 방식을 지원하는 모듈이 구비되는 수면 진단 기기를 추가로 구입해야만 하는 점에서 비용 부담의 문제 역시 존재한다.In addition, even if the user uses a smartphone as an analysis device, the user must purchase an additional sleep diagnosis device equipped with a module that supports low-power wireless communication methods such as BLE (Bluetooth Low Energy), which is a cost burden. It also exists.

또한, 상기 수면 진단 기기는 가속도 센서를 통해 사용자의 움직임(뒤척임 등)과 관련된 수면 진단 데이터를 수집할 수 있고, 가속도 센서는 9축 자이로 센서로 구현될 수 있고 이 경우 상기 수면 진단 데이터는 상기 9축 자이로 센서에 의해 측정되는 기울기값을 포함하여 가속도 센서로부터 제공되는 시간별 기울기값에 기초하여 사용자의 수면 중 움직임과 관련된 정보(발생 시점, 움직임 정도, 움직임 횟수 등)를 획득할 수 있지만, 뒤척임의 정도는 사람에 따라 달라 특정인의 뒤척임 정도를 정확히 측정하는 것도 불가능해 신뢰성이 낮다.In addition, the sleep diagnosis device can collect sleep diagnosis data related to the user's movements (tossing and turning, etc.) through an acceleration sensor, and the acceleration sensor can be implemented as a 9-axis gyro sensor. In this case, the sleep diagnosis data is 9 above. Information related to the user's movements during sleep (occurrence point, degree of movement, number of movements, etc.) can be obtained based on the hourly inclination value provided from the acceleration sensor, including the inclination value measured by the axial gyro sensor. The degree of tossing and turning varies from person to person, making it impossible to accurately measure the degree of tossing and turning of a specific person, making it unreliable.

참고문헌 1: 등록특허 제10-2377703호Reference 1: Registered Patent No. 10-2377703

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 수면 중 움직임이 발생하는 경우 뒤척임 여부를 판단시 측정에 관한 신뢰성을 높일 수 있는 수면 중 뒤척임 측정 방법을 제공하는 것이다.The present invention was developed to solve the above-mentioned problems, and the purpose of the present invention is to provide a method for measuring tossing and turning during sleep that can increase the reliability of the measurement when determining whether tossing and turning occurs when movement occurs during sleep.

또한, 본 발명의 다른 목적은 별도의 장치를 설치하거나 착용함이 없이 스마트폰 등의 휴대용 기기 사용자가 자신의 휴대용 기기를 침대의 매트리스에 올려놓고 수면을 취하면 사용자의 뒤척임을 자동으로 측정할 수 있는 수면 중 뒤척임 측정 방법을 제공하는 것이다.In addition, another object of the present invention is to automatically measure the user's tossing and turning when a user of a portable device such as a smartphone places his or her portable device on the mattress of the bed and sleeps without installing or wearing a separate device. It provides a method of measuring tossing and turning during sleep.

이와 같은 기술적 과제를 해결하기 위해 본 발명은; In order to solve this technical problem, the present invention;

사용자가 수면을 취하는 매트리스의 움직임을 감지하는 모션센서를 통해 측정되는 모션데이터를 설정시간주기로 메모리에 기록하는 제1단계; 상기 설정시간주기로 기록된 모션데이터의 크기(magnitude)값을 계산하는 제2단계; 상기 모션데이터의 크기(magnitude)값을 이용해 설정시간구간 단위로 분산(variance)값을 구하는 제3단계; 상기 설정시간구간 단위로 계산된 분산(variance)값들을 시간에 맞게 배열하는 제4단계; 및 상기 분산(variance)값들 중 기준값보다 큰 분산(variance)값들의 총 개수를 계산하여 뒤척임의 횟수를 산출하는 제5단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수면 중 뒤척임 측정 방법을 제공한다.A first step of recording motion data measured through a motion sensor that detects the movement of the mattress on which the user sleeps in memory at a set time period; A second step of calculating the magnitude value of the motion data recorded in the set time period; A third step of calculating a variance value in units of set time intervals using the magnitude value of the motion data; A fourth step of arranging the variance values calculated in units of the set time interval according to time; and a fifth step of calculating the number of tossings and turns by calculating the total number of variance values greater than a reference value among the variance values.

이때, 상기 제1단계는 상기 모션센서에서 측정되는 모션데이터는 x,y,z 모션데이터로서, 상기 x,y,z 모션데이터는 1초의 설정시간주기로 메모리에 기록하는 단계이고; 상기 제3단계는 상기 x,y,z 모션데이터의 크기(magnitude)값을 이용해 10초의 설정시간구간 단위로 분산(variance)값을 구하는 단계인 것을 특징으로 한다.At this time, in the first step, the motion data measured by the motion sensor is x, y, z motion data, and the x, y, z motion data is recorded in memory at a set time period of 1 second; The third step is characterized in that the variance value is obtained in units of a set time interval of 10 seconds using the magnitude values of the x, y, and z motion data.

그리고, 상기 제1단계는 상기 모션데이터 중에 극초반과 극후반 데이터는 삭제하는 것을 특징으로 한다.And, the first step is characterized by deleting the very early and very late data of the motion data.

아울러, 상기 제4단계에서 상기 기준값은 전체 크기(magnitude)데이터의 평균값과 표준편차의 알파값을 곱한 값인 것을 특징으로 한다.In addition, in the fourth step, the reference value is a value obtained by multiplying the average value of all magnitude data by the alpha value of the standard deviation.

또한, 상기 제4단계는 상기 분산(variance)값들 중 기준값보다 큰 분산(variance)값들의 총 개수를 계산하여 산출하는 뒤척임의 횟수와 시점을 메모리에 기록하는 단계인 것을 특징으로 한다.In addition, the fourth step is characterized in that the number and timing of tossing and turning calculated by calculating the total number of variance values greater than the reference value among the variance values are recorded in the memory.

아울러, 상기 제3단계 이후 제4단계 이전에, 상기 설정시간구간 단위로 계산된 분산(variance)값들을 시간에 맞게 배열하는 제5단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, after the third step and before the fourth step, a fifth step of arranging the variance values calculated in units of the set time interval according to time may be further included.

그리고, 상기 모션센서는 사용자가 휴대하는 휴대용 기기인 스마트폰에 탑재되는 것을 특징으로 한다.Additionally, the motion sensor is characterized as being mounted on a smartphone, a portable device carried by the user.

본 발명에 따르면, 사용자가 침대 등의 매트리스에서 수면 중 움직임이 발생하는 경우 모션데이터를 설정시간주기로 기록하고 그 모션데이터의 크기(magnitude)값과 분산(variance)값을 이용하여 뒤척임의 횟수를 산출함에 따라 뒤척임 발생 여부는 물론 횟수의 판단 신뢰성이 높다. 이에 수면 중 뒤척임의 횟수 및 시점 산출의 신뢰성이 높아 이들 뒤척임 정보를 수집하는 경우 수면장애 등에 대한 자료로 충분히 활용이 가능하다.According to the present invention, when movement occurs while the user is sleeping on a mattress such as a bed, motion data is recorded at a set time period and the number of tosses and turns is calculated using the magnitude and variance values of the motion data. As a result, the reliability of determining whether tossing and turning occurs as well as the number of times is high. Accordingly, the reliability of calculating the number and timing of tossing and turning during sleep is high, so collecting information on tossing and turning can be fully utilized as data on sleep disorders.

또한, 본 발명에 따르면 침대 등의 매트리스에 별도의 장치를 설치하거나 착용함이 없이도 사용자 자신의 스마트폰 등의 휴대용 기기를 침대의 매트리스에 올려 놓는 간단한 방식으로 사용자의 뒤척임을 편안하게 측정할 수 있다.In addition, according to the present invention, the user's tossing and turning can be comfortably measured by simply placing a portable device such as the user's smartphone on the mattress of the bed without installing or wearing a separate device on the mattress of the bed. .

도 1은 본 발명에 따른 수면 중 뒤척임 측정을 위한 스마트폰 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 수면 중 뒤척임 측정 흐름도이다.
도 3 내지 도 5는 본 발명에 따른 수면 중 뒤척임 측정 실험을 통해 분산(variance)값들을 시간에 맞게 배열한 그래프와 뒤척임 발생 시 촬영영상을 도시한 도면들이다.
Figure 1 is a diagram showing the configuration of a smartphone for measuring tossing and turning during sleep according to the present invention.
Figure 2 is a flowchart of measuring tossing and turning during sleep according to the present invention.
Figures 3 to 5 are diagrams showing graphs arranging variance values according to time and images taken when tossing and turning occurred through an experiment measuring tossing and turning during sleep according to the present invention.

이하, 본 발명에 따른 수면 중 뒤척임 측정 방법을 첨부한 도면을 참고로 하여 상세히 기술되는 실시 예에 의하여 그 특징들을 이해할 수 있을 것이다. Hereinafter, the features of the method for measuring tossing and turning during sleep according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.Prior to this, the terms or words used in this specification and claims should not be construed as limited to their usual or dictionary meanings, and the inventor should appropriately define the concept of terms in order to explain his or her invention in the best way. It must be interpreted as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention based on the principle of definability.

따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들은 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다. Therefore, the embodiments described in this specification and the configurations shown in the drawings are only one of the most preferred embodiments of the present invention, and do not represent the entire technical idea of the present invention, so at the time of filing this application, they can be replaced by various It should be understood that equivalents and variations may exist.

도 1을 참고하면, 본 발명에 따른 수면 중 뒤척임 측정은 사용자가 휴대하는 휴대용 기기인 스마트폰(100)으로 할 수 있다.Referring to Figure 1, tossing and turning during sleep according to the present invention can be measured using a smartphone 100, a portable device carried by the user.

이러한 스마트폰(100)은 움직임을 감지하여 모션데이터를 측정할 수 있는 모션센서(110)가 탑재되며, 이러한 모션센서(110)의 모션데이터를 수집하여 메모리(120)에 기록하며, 상기 메모리(120)에 저장된 모션데이터를 분석하여 뒤척임 횟수와 시간을 산출한다. This smartphone 100 is equipped with a motion sensor 110 that can detect movement and measure motion data. The motion data of the motion sensor 110 is collected and recorded in the memory 120, and the memory ( 120), the motion data stored in the device is analyzed to calculate the number and time of tossing and turning.

이를 위해 상기 스마트폰(100)은 움직임을 측정할 수 있는 모션센서(110)와, 상기 모션센서(110)에서 측정되는 모션데이터를 기록하는 메모리(120)와, 상기 모션데이터를 분석하여 뒤척임 횟수와 시점을 산출하는 연산처리부(130)와, 상기 연산처리부(130)를 통해 산출된 뒤척임 횟수와 시점에 관한 뒤척임 정보를 표시하는 디스플레이부(140)를 포함한다.For this purpose, the smartphone 100 includes a motion sensor 110 capable of measuring movement, a memory 120 that records motion data measured by the motion sensor 110, and the number of tossing and turning by analyzing the motion data. It includes an arithmetic processing unit 130 that calculates the starting point, and a display unit 140 that displays tossing and turning information regarding the number of tossing and turning times calculated through the arithmetic processing unit 130.

물론, 상기 스마트폰(100)의 메모리(120)에는 외부장치와의 데이터 입출력 또는 통신을 통해 뒤척임 측정을 위한 뒤척임 측정앱(101)을 다운로드받아 저장 및 설치되며, 해당 뒤척임 측정앱(101)을 구동시 모션센서(110)가 작동하여 모션데이터를 기록한 후 분석하여 뒤척임 횟수와 시점을 산출한다.Of course, the tossing and turning measurement app 101 for measuring tossing and turning is downloaded, stored and installed in the memory 120 of the smartphone 100 through data input/output or communication with an external device. When driven, the motion sensor 110 operates to record motion data and then analyzes it to calculate the number and timing of tossing and turning.

사용자 자신이 수면 중 뒤척임을 측정하기 위해서는 스마트폰(100)의 뒤척임 측정앱(101)을 구동시킨 상태에서 침대 등의 매트리스(1)에 스마트폰(100)을 올려놓고 수면을 취하게 되면 사용자의 뒤척임 횟수와 시점을 산출한다.In order to measure the user's tossing and turning during sleep, the user places the smartphone 100 on a mattress 1 such as a bed while running the tossing and turning app 101 on the smartphone 100 and sleeps. Calculate the number and timing of tossing and turning.

이 경우 상기 뒤척임 측정앱(101)은 스마트폰의 입력부(150)를 통해 시간 설정이 가능하며, 예를 들어 시간 설정은 특정 시간을 지정하거나 또는 측정시간 범위를 설정하는 방식으로 할 수 있다. 상기 입력부(150)와 디스플레이부(140)는 편의상 구분하여 설명하지만, 통상적으로 일체로 이루어지는 단일의 터치스크린으로 이루어짐이 보편적이며 이러한 정도의 차이는 모두 본 발명의 권리범위에 속한다.In this case, the tossing and turning measurement app 101 can set the time through the input unit 150 of the smartphone. For example, the time can be set by specifying a specific time or setting a measurement time range. Although the input unit 150 and the display unit 140 are described separately for convenience, they are generally formed as a single touch screen, and any differences in this degree fall within the scope of the present invention.

한편, 사용자가 뒤척임 측정앱(101)을 구동시킨 상태에서 매트리스(1) 위에 올려놓고 수면을 취하는 중에 사용자의 움직임이 발생하면 매트리스(1)가 흔들리게 되며 그 매트리스(1)의 움직임이 스마트폰(100)으로 전달되어 모션센서(110)에서 모션데이터를 측정함으로써 사용자의 움직임을 감지할 수 있고, 해당 움직임이 사용자의 뒤척임인지 여부를 분석하여 뒤척임의 횟수와 시점을 산출한다.On the other hand, if the user moves while sleeping on the mattress 1 with the tossing and turning measurement app 101 running, the mattress 1 shakes and the movement of the mattress 1 is transmitted to the smartphone. It is transmitted to (100) and the user's movement can be detected by measuring the motion data from the motion sensor 110, and the number and timing of the tossing and turning are calculated by analyzing whether the movement is the user's tossing and turning.

이러한 본 발명의 뒤척임 측정 방식은 휴대용 기기로서 스마트폰(100) 이외에도 모션센서(110)가 구비되는 태블릿PC, 스마트워치 등 다양한 휴대 단말기에 적용 가능하다. This tossing and turning measurement method of the present invention is a portable device and can be applied to various portable terminals such as tablet PCs and smartwatches equipped with a motion sensor 110 in addition to the smartphone 100.

따라서, 본 발명의 권리범위는 스마트폰에 한정되지 않고 모션데이터를 측정 및 기록할 수 있는 기기라면 다양한 기기를 사용할 수 있다.Therefore, the scope of the present invention is not limited to smartphones, and various devices can be used as long as they can measure and record motion data.

이하, 도 2를 참고로 본 발명에 따른 본 발명에 따른 수면 중 뒤척임 측정 과정을 구체적으로 설명한다.Hereinafter, the process of measuring tossing and turning during sleep according to the present invention will be described in detail with reference to Figure 2.

사용자가 수면시 핸드폰 기기인 스마트폰(100)을 침대 등에 설치되는 매트리스(1) 위에 올려놓으면 사용자의 움직임을 측정할 수 있다. 본 발명은 특히 수면의 전체를 보고 매트리스(1)의 움직임을 통해 뒤척임 횟수와 시점을 정확하게 파악할 수 있다. When a user sleeps, the user's movements can be measured by placing the smartphone 100, which is a mobile phone device, on the mattress 1 installed on the bed. In particular, the present invention can accurately determine the number and timing of tossing and turning through the movement of the mattress (1) by looking at the entire sleep.

즉, 사용자는 자신의 스마트폰(100) 만으로도 수면 중 뒤척임을 높은 수준으로 측정할 수 있다. In other words, the user can measure tossing and turning during sleep at a high level just with his or her smartphone 100.

우선 사용자가 뒤척임 측정앱(101)을 구동시킨 상태에서 매트리스(1) 위에 올려놓고 수면을 취하는 중에 사용자이 움직임이 발생하면 매트리스(1)가 흔들리게 되며 그러한 매트리스(1)의 움직임이 스마트폰(100)으로 전달된다.(S1)First, while the user is sleeping on the mattress (1) while running the tossing and turning measurement app (101), if the user moves, the mattress (1) shakes, and such movement of the mattress (1) is transmitted to the smartphone (100). ) is passed to (S1).

상기 스마트폰(100)의 모션센서(110)는 매트리스(1)의 움직임에 따라 모션데이터를 측정한다.(S2) 상기 모션센서(110)는 보통 하나의 센서가 아닌 여러 가지의 센서가 복합된 것을 말하며, 지자기 센서, 가속 센서, 기압계 등 움직임이나 위치를 측정할 때 사용하는 것으로, 모션센서(110)의 모션데이터는 x,y,z 모션데이터이다.The motion sensor 110 of the smartphone 100 measures motion data according to the movement of the mattress 1. (S2) The motion sensor 110 is usually not a single sensor but a combination of several sensors. It is used to measure movement or position, such as a geomagnetic sensor, acceleration sensor, or barometer. The motion data of the motion sensor 110 is x, y, z motion data.

상기 연산처리부(130)는 상기 모션센서(110)로부터 측정되는 x,y,z 모션데이터를 설정시간주기(예를 들어 1초)로 메모리(120)에 기록한다. 일 예로 메모리(120)에 기록되는 x,y,z 모션데이터는 하기의 예시 1의 표1과 같다.The operation processing unit 130 records x, y, z motion data measured from the motion sensor 110 in the memory 120 at a set time period (for example, 1 second). As an example, x, y, z motion data recorded in the memory 120 are as shown in Table 1 in Example 1 below.

[예시 1][Example 1]

상기 연산처리부(130)는 상기 단계(S2)를 수행하여 기록되는 x,y,z 모션데이터에서 극초반과 극후반 데이터를 삭제한다.(S3) 이는 수면 전에 스마트폰(100)을 매트리스(1) 위에 올려두는 것과 수면 후 일어났을 때 종료하기 위에 스마트폰(100)을 사용하는 것을 감안하여 실제 뒤척임과 무관하다고 판단하기 위함이다. The operation processing unit 130 performs the step (S2) and deletes the very beginning and the very last data from the recorded x, y, z motion data. (S3) This means that the smartphone 100 is placed on the mattress (1) before sleep. ) This is to determine that it is not related to actual tossing and turning, considering that the smartphone (100) is used on top of the device and turned off when waking up after sleep.

그리고, 상기 연산처리부(130)는 상기 단계(S3)를 수행하여 극초반과 극후반 데이터를 삭제한 다음, 메모리(120)에 설정시간주기(예를 들어 1초 단위)로 기록된 x,y,z 모션데이터의 크기(magnitude)를 다음의 수식 1에 따라 계산한다.(S4)Then, the operation processing unit 130 performs step S3 to delete the very early and very late data, and then x, y recorded in the memory 120 at a set time period (for example, in units of 1 second) , z The magnitude of the motion data is calculated according to the following equation 1. (S4)

--------------- (수식 1) --------------- (Formula 1)

상기 수식 1에 따라 계산된 x,y,z 모션데이터의 크기(magnitude)데이터는 하기의 예시 2의 표2와 같다.Magnitude data of x, y, z motion data calculated according to Equation 1 above is shown in Table 2 in Example 2 below.

[예시 2][Example 2]

그리고, 상기 연산처리부(130)는 상기 단계(S4)를 통해 설정시간주기(예를 들어 1초 단위)로 계산된 x,y,z 모션데이터의 크기(magnitude)데이터를 이용해 설정시간구간(예를 들어 10초 구간) 단위로 분산(variance)값을 구한다.(S5) 이러한 분산값은 예를 들어 설정시간구간인 10초 동안 모션의 크기가 어떻게 변화했는지 가장 직접적으로 보여주는 데이터이다. 상기 분산(variance)값은 다음의 수식 2에 따라 계산한다.And, the operation processing unit 130 uses the magnitude data of the x, y, z motion data calculated at the set time period (for example, in units of 1 second) through step S4 to calculate the set time period (e.g. For example, the variance value is calculated in units of 10 second intervals. (S5) This variance value is data that most directly shows how the size of the motion changed during the set time interval of 10 seconds, for example. The variance value is calculated according to Equation 2 below.

--------------- (수식 2) --------------- (Formula 2)

여기서, N은 크기(magnitude)데이터의 수, xi는 크기(magnitude)값, u는 크기(magnitude)데이터의 평균값이다. Here, N is the number of magnitude data, x i is the magnitude value, and u is the average value of the magnitude data.

다음으로 상기 연산처리부(130)는 상기 단계(S5)를 통해 설정시간구간(예를 들어 10초 구간) 단위로 계산된 분산(variance)값들을 시간에 맞게 배열하며, 일 예로 하기의 예시 3과 같다.(S6)Next, the calculation processing unit 130 arranges the variance values calculated in units of set time intervals (for example, 10 second intervals) according to time through step S5, as shown in Example 3 below. Same. (S6)

[예시 3][Example 3]

다음으로 상기 연산처리부(130)는 실제 뒤척임 횟수를 찾기 위해 기준값을 계산한다.(S7) 상기 기준값은 전체 데이터(크기(magnitude)데이터)의 평균값과 표준편차의 알파값을 곱한 것과 같다. 여기서 알파값은 데이터의 형태에 따라 다르게 적용될 수 있으며, 이는 메모리(120)에 저장된 값을 이용할 수 있다. Next, the calculation processing unit 130 calculates a reference value to find the actual number of tossing and turning (S7). The reference value is equal to the average value of all data (magnitude data) multiplied by the alpha value of the standard deviation. Here, the alpha value can be applied differently depending on the type of data, and the value stored in the memory 120 can be used.

그리고, 상기 연산처리부(130)는 상기 단계(S6)에서 계산된 분산(variance)값들을 단계(S7)에서 계산된 기준값과 비교하여, 기준값보다 큰(또는 '더 높은') 분산(variance)값들의 총 개수를 계산한다.(S8) Then, the calculation processing unit 130 compares the variance values calculated in step S6 with the reference value calculated in step S7, and determines a variance value greater (or 'higher') than the reference value. Calculate the total number of them (S8).

즉, 기준값보다 큰(또는 '더 높은') 분산(variance)값이 발생하면 뒤척임이 발생한 것으로 판단하며, 이에 따라 기준값보다 큰 분산(variance)값들의 총 개수 확인을 통해 뒤척임의 횟수를 산출할 수 있다.In other words, if a variance value that is greater (or 'higher') than the standard value occurs, it is determined that tossing and turning has occurred. Accordingly, the number of tossing and turning can be calculated by checking the total number of variance values that are greater than the standard value. there is.

이때, 상기 연산처리부(130)는 분산(variance)값들을 분석하여 기준값보다 더 높으면 뒤척임으로 판단하여 뒤척임의 횟수와 시점을 산출하여 메모리(120)에 기록할 수 있다. At this time, the calculation processing unit 130 analyzes the variance values, determines that the variance is higher than the reference value as tossing and turning, calculates the number and timing of the tossing and turns, and records them in the memory 120.

아울러, 상기 연산처리부(130)를 통해 산출된 뒤척임 횟수와 시점에 관한 뒤척임 정보는 메모리(120)에 기록함은 물론 디스플레이부(140)로 설정 환경 또는 사용자의 조작에 따라 표시할 수 있다.In addition, the tossing and turning information regarding the number and timing of tossing and turning calculated through the calculation processing unit 130 can be recorded in the memory 120 and displayed on the display unit 140 according to the setting environment or user's operation.

이하에서는 도 3 내지 도 5를 참고로 본 발명을 이용한 수면 중 뒤척임 측정 실험 예를 설명한다.Below, an example of an experiment measuring tossing and turning during sleep using the present invention will be described with reference to FIGS. 3 to 5.

실험 방법은 iPhone 10 X 핸드폰 기기를 활용하여 뒤척임 데이터를 실시간으로 측정한다. 이때, 1초마다 x, y, z의 모션데이터를 기록한다. 동시에 수면 중 뒤척임을 육안으로 확인할 수 있는 영상 촬영을 실시한다. 본 발명에 따른 알고리즘을 통해 도출한 뒤척임의 시간대와 횟수가 실제 뒤척임과 일치하였는지 확인한다. 1시간 30분 실험을 총 3회 진행하였다.The experimental method measures tossing and turning data in real time using the iPhone 10 At this time, motion data of x, y, and z is recorded every second. At the same time, video recording is conducted to visually confirm tossing and turning during sleep. Check whether the time period and number of tossing and turning derived through the algorithm according to the present invention match the actual tossing and turning. A total of 3 experiments lasting 1 hour and 30 minutes were conducted.

<실험 1><Experiment 1>

핸드폰 기기를 활용한 뒤척임은 알파값 = 0.3으로 뒤척임 횟수는 총 횟수 5번 기록되었다. 이에 관한 분산(variance)값들을 시간에 맞게 배열한 그래프와 뒤척임 발생 시 촬영영상은 도 3과 같다.Tossing and turning using a mobile phone device was recorded a total of 5 times with an alpha value = 0.3. A graph arranging the variance values in relation to time and a video taken when tossing and turning are shown in Figure 3.

<실험 2><Experiment 2>

핸드폰 기기를 활용한 뒤척임은 알파값 = 0.5으로 뒤척임 횟수는 총 횟수 4번 기록되었다. 이에 관한 분산(variance)값들을 시간에 맞게 배열한 그래프와 뒤척임 발생 시 촬영영상은 도 4와 같다.Tossing and turning using a mobile phone device was recorded a total of 4 times with an alpha value = 0.5. A graph arranging the variance values in relation to time and a video taken when tossing and turning are shown in Figure 4.

<실험 3><Experiment 3>

핸드폰 기기를 활용한 뒤척임은 알파값 = 0.4으로 뒤척임 횟수는 총 횟수 13번 기록되었다. 이에 관한 분산(variance)값들을 시간에 맞게 배열한 그래프와 뒤척임 발생 시 촬영영상은 도 5와 같다.Tossing and turning using a mobile phone device was recorded a total of 13 times with an alpha value = 0.4. A graph arranging the variance values in relation to time and a video taken when tossing and turning are shown in Figure 5.

이상의 실험 1 내지 3을 통해 본 발명에 따른 수면 중 뒤척임 측정 실험을 통해 본 발명에 따른 알고리즘을 통해 도출한 뒤척임의 발생 시간대와 횟수가 실제 뒤척임과 일치함을 확인할 수 있었다.Through the above experiments 1 to 3, it was confirmed that the occurrence time and number of tossing and turning derived through the algorithm according to the present invention matched the actual tossing and turning through the experiment measuring tossing and turning during sleep according to the present invention.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형 가능한 것으로, 본 발명의 보호범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is merely an illustrative explanation of the technical idea of the present invention, and various modifications and variations can be made by those skilled in the art in the technical field to which the present invention pertains without departing from the essential characteristics of the present invention. The scope of protection shall be interpreted in accordance with the claims below, and all technical ideas within the equivalent scope shall be construed as being included in the scope of rights of the present invention.

1: 매트리스 100: 스마트폰
101: 뒤척임 측정앱 110: 모션센서
120: 메모리 130: 연산처리부
140: 디스플레이부 150: 입력부
1: Mattress 100: Smartphone
101: Tossing and turning measurement app 110: Motion sensor
120: Memory 130: Operation processing unit
140: display unit 150: input unit

Claims (7)

사용자가 수면을 취하는 매트리스의 움직임을 감지하는 모션센서를 통해 측정되는 모션데이터를 설정시간주기로 메모리에 기록하는 제1단계;
상기 설정시간주기로 기록된 모션데이터의 크기(magnitude)값을 하기의 수식 1을 통하여 계산하는 제2단계;
상기 모션데이터의 크기(magnitude)값을 이용해 설정시간구간 단위로 분산(variance)값을 구하는 제3단계; 및
상기 분산(variance)값들 중 기준값보다 큰 분산(variance)값들의 총 개수를 계산하여 뒤척임의 횟수를 산출하는 제4단계;를 포함하여 이루어지고,
상기 제4단계에서 상기 기준값은 전체 크기(magnitude)데이터의 평균값과 표준편차의 알파값을 곱한 값인 것을 특징으로 하는 수면 중 뒤척임 측정 방법.

--------------- (수식 1)
(변수 x,y,z는 상기 모션센서에서 측정되는 x,y,z 모션데이터임.)
A first step of recording motion data measured through a motion sensor that detects the movement of the mattress on which the user sleeps in memory at a set time period;
A second step of calculating the magnitude value of the motion data recorded in the set time period using Equation 1 below;
A third step of calculating a variance value in units of set time intervals using the magnitude value of the motion data; and
A fourth step of calculating the number of tossing and turning by calculating the total number of variance values greater than a reference value among the variance values,
In the fourth step, the reference value is a value obtained by multiplying the average value of all magnitude data by the alpha value of the standard deviation.

--------------- (Formula 1)
(Variables x,y,z are x,y,z motion data measured by the motion sensor.)
제 1항에 있어서,
상기 제1단계는 상기 모션센서에서 측정되는 모션데이터는 x,y,z 모션데이터이고, 상기 x,y,z 모션데이터는 1초의 설정시간주기로 메모리에 기록하는 단계이고,
상기 제3단계는 상기 x,y,z 모션데이터의 크기(magnitude)값을 이용해 10초의 설정시간구간 단위로 분산(variance)값을 구하는 단계인 것을 특징으로 하는 수면 중 뒤척임 측정 방법.
According to clause 1,
In the first step, the motion data measured by the motion sensor is x, y, z motion data, and the x, y, z motion data is recorded in memory at a set time period of 1 second,
The third step is a method of measuring tossing and turning during sleep, characterized in that the variance value is obtained in units of a set time interval of 10 seconds using the magnitude values of the x, y, z motion data.
제 1항에 있어서,
상기 제1단계에서 상기 모션데이터 중에 극초반과 극후반 데이터는 삭제하는 것을 특징으로 하는 수면 중 뒤척임 측정 방법.
According to clause 1,
A method of measuring tossing and turning during sleep, characterized in that in the first step, the very early and very late data of the motion data are deleted.
삭제delete 제 1항에 있어서,
상기 제4단계는 상기 분산(variance)값들 중 기준값보다 큰 분산(variance)값들의 총 개수를 계산하여 산출하는 뒤척임의 횟수와 시점을 메모리에 기록하는 단계인 것을 특징으로 하는 수면 중 뒤척임 측정 방법.
According to clause 1,
The fourth step is a step of recording in memory the number and timing of tossing and turning calculated by calculating the total number of variance values greater than the reference value among the variance values.
제 1항에 있어서,
상기 제3단계 이후 제4단계 이전에, 상기 설정시간구간 단위로 계산된 분산(variance)값들을 시간에 맞게 배열하는 제5단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수면 중 뒤척임 측정 방법.
According to clause 1,
A method for measuring tossing and turning during sleep, characterized in that it further comprises a fifth step of arranging the variance values calculated in the set time interval according to time after the third step and before the fourth step.
제 1항에 있어서,
상기 모션센서는 사용자가 휴대하는 휴대용 기기인 스마트폰에 탑재되는 것을 특징으로 하는 수면 중 뒤척임 측정 방법.
According to clause 1,
A method of measuring tossing and turning during sleep, characterized in that the motion sensor is mounted on a smartphone, a portable device carried by the user.
KR1020220094305A 2022-07-29 2022-07-29 Measuring method of tossing and turning during sleep KR102603248B1 (en)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220094305A KR102603248B1 (en) 2022-07-29 2022-07-29 Measuring method of tossing and turning during sleep
PCT/KR2022/011413 WO2024025024A1 (en) 2022-07-29 2022-08-02 Method for measuring tossing and turning during sleep

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220094305A KR102603248B1 (en) 2022-07-29 2022-07-29 Measuring method of tossing and turning during sleep

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102603248B1 true KR102603248B1 (en) 2023-11-16

Family

ID=88964643

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220094305A KR102603248B1 (en) 2022-07-29 2022-07-29 Measuring method of tossing and turning during sleep

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR102603248B1 (en)
WO (1) WO2024025024A1 (en)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2959376B2 (en) * 1994-01-26 1999-10-06 松下電器産業株式会社 Monitoring device
KR102143499B1 (en) * 2013-06-11 2020-08-11 삼성전자주식회사 Method and apparatus for quality measurement of sleep using a portable terminal
KR102377703B1 (en) 2020-07-15 2022-03-23 (주)인프라칩 Sleep diagnosis device

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101027741B1 (en) * 2008-08-20 2011-04-07 서울대학교산학협력단 Apparatus and method for non-constrained analysis of sleeping status using air-mattress
KR101647431B1 (en) * 2015-01-07 2016-08-10 순천향대학교 산학협력단 A real-time sleep monitoring system using a smartphone
KR102457097B1 (en) * 2015-12-31 2022-10-20 코웨이 주식회사 Method for measurement and analysis of sleep with a mattress

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2959376B2 (en) * 1994-01-26 1999-10-06 松下電器産業株式会社 Monitoring device
KR102143499B1 (en) * 2013-06-11 2020-08-11 삼성전자주식회사 Method and apparatus for quality measurement of sleep using a portable terminal
KR102377703B1 (en) 2020-07-15 2022-03-23 (주)인프라칩 Sleep diagnosis device

Also Published As

Publication number Publication date
WO2024025024A1 (en) 2024-02-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
ES2965942T3 (en) Automated detection of respiratory disorders
US9712629B2 (en) Tracking user physical activity with multiple devices
US8849610B2 (en) Tracking user physical activity with multiple devices
US8775120B2 (en) Method of data synthesis
US20040049132A1 (en) Device for body activity detection and processing
TWI404521B (en) Body balance signal measurement system and its analysis method
CN108852283A (en) Sleep scoring based on physiologic information
US20130281874A1 (en) Recording medium, apnea determining device, and apnea determining method
WO2007138930A1 (en) Fatigue estimation device and electronic apparatus having the fatigue estimation device mounted thereon
CN103529684A (en) Intelligent health watch for automatically measuring and recording health data and intelligent health system
US10426394B2 (en) Method and apparatus for monitoring urination of a subject
CN111588384A (en) Method, device and equipment for obtaining blood sugar detection result
JP2020519381A (en) System and method for observing human performance
WO2016185931A1 (en) Biological-information measurement device
EP1163878A1 (en) Device for body activity detection and processing
US20220248967A1 (en) Detecting and Measuring Snoring
CA2410695A1 (en) System for body activity detection and processing
JP6702559B2 (en) Electronic device, method and program
KR102603248B1 (en) Measuring method of tossing and turning during sleep
US8808146B2 (en) Activity meter
US20230248285A1 (en) Stress Determination and Management Techniques Related Applications
US11998355B2 (en) Pressure sensor integration into wearable device
CA2410698A1 (en) Body activity detection and processing
JP6711124B2 (en) Energy consumption calculation device and activity meter
JP2023023771A (en) Body temperature variation analysis system

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant