KR102632520B1 - 보행 속도에 기초한 노쇠 정도 측정기 - Google Patents
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Abstract
적어도 하나의 프로그램이 저장되는 메모리, 보행 속도 측정기 및 서버와 데이터를 송수신하는 적어도 하나의 통신 인터페이스, 및 상기 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 노쇠 진단 대상자의 노쇠 정도를 제공하는 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로그램은, 상기 적어도 하나의 통신 인터페이스를 통해, 상기 보행 속도 측정기로부터 노쇠 진단 대상자의 움직임 정보를 획득하는 단계, 상기 노쇠 진단 대상자의 움직임 정보로부터 상기 노쇠 진단 대상자의 보행 속도를 결정하는 단계, 및 상기 노쇠 진단 대상자의 보행 속도에 기초한 상기 노쇠 진단 대상자의 노쇠 정도를 획득하는 단계를 수행하는 명령을 포함한 것을 특징으로 하는 모바일 단말기가 제공된다.
Description
본 발명은 노쇠 진단 대상자의 노쇠 정도를 결정하는 모바일 단말기에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 노쇠 진단 대상자의 보행 속도에 기초하여 노쇠 정도를 결정하는 모바일 단말기에 관한 것이다.
인구 고령화에 따라 항암치료와 같은 합병증 동반 가능이 있는 내과적 치료와 경미한 외래 수술부터 집중적인 수술후 치료가 불가피한 대수술에 이르기까지 다양한 중증도의 외과적 수술을 받는 노인 환자가 점점 더 늘어나고 있다. 이러한 여러가지 의학적 치료에 있어서, 합병증을 예방하고 불필요한 처치를 막기 위하여 환자의 생리학적 기능을 평가하는 것이 중요하지만, 기존의 연구 결과에 따르면, 숫자로서의 나이 (chronological age) 는 개별 환자의 생리학적 잔존능 (physiological reserve) 을 제대로 예측하지 못한다는 것이 알려져 있다. 반면, 노화에 의하여 저하되는 생리학적 항상성으로 정의되는 '노쇠' (frailty) 의 상태를 평가하는 것은 숫자로서의 나이나 고전적인 위험도 평가 도구에 비하여 내과, 외과적 치료에 따르는 합병증이나 미래의 기능저하, 사망 등을 보다 잘 예측할 수 있음이 알려져 있다.
이러한 노쇠 여부를 평가하는 고전적 방법은 노인 포괄 평가 (comprehensive geriatric assessment, CGA) 이며 통상적으로 개인의 동반 질병, 투약 상태, 일상 생활 수행 능력 (activity of daily livings, ADL), 도구적 일상 생활 수행 능력 (instrumental activity of daily livings, IADL), 인지기능, 우울의 여부, 사회적 지지, 신체적 기능 등을 자세하게 평가하게 된다. 그러나 이러한 노인 포괄 평가를 시행하는 데에는 전문적으로 훈련된 인력이 소요되며 평가에 많은 시간이 필요하여 특성화된 노인의료센터 외에는 널리 시행되기에 어려움이 존재한다. 따라서, 노인을 진료하는 다양한 전문 영역에서 바쁜 외래 진료 중에 노쇠 여부를 빠르고 객관적으로 스크리닝할 수 있는 방법에 대한 요구가 지속적으로 증대되고 있다.
1. 공개특허공보 제10-2012-0036033호(2012.04.17.)
2. 공개특허공보 제10-2011-0093283호(2011.08.18.)
3. 일본 공개특허공보 특개2017-006305호(2017.01.12.)
2. 공개특허공보 제10-2011-0093283호(2011.08.18.)
3. 일본 공개특허공보 특개2017-006305호(2017.01.12.)
본 명세서에서 노쇠 진단 대상자의 보행 속도에 기초하여 노쇠 정도를 결정하는 모바일 단말기가 제공된다. 그리고 노쇠 진단 대상자의 보행 속도에 기초하여 노쇠 정도를 결정하는 서버가 제공된다.
적어도 하나의 프로그램이 저장되는 메모리, 보행 속도 측정기 및 서버와 데이터를 송수신하는 적어도 하나의 통신 인터페이스, 및 상기 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 노쇠 진단 대상자의 노쇠 정도를 제공하는 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로그램은, 상기 적어도 하나의 통신 인터페이스를 통해, 상기 보행 속도 측정기로부터 노쇠 진단 대상자의 움직임 정보를 획득하는 단계, 상기 노쇠 진단 대상자의 움직임 정보로부터 상기 노쇠 진단 대상자의 보행 속도를 결정하는 단계, 및 상기 노쇠 진단 대상자의 보행 속도에 기초한 상기 노쇠 진단 대상자의 노쇠 정도를 획득하는 단계를 수행하는 명령을 포함한 것을 특징으로 하는 모바일 단말기가 제공된다.
적어도 하나의 프로그램이 저장되는 메모리, 서버와 데이터를 송수신하는 적어도 하나의 통신 인터페이스, 노쇠 진단 대상자의 움직임 정보를 획득하는 보행 속도 측정기, 및 상기 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 노쇠 진단 대상자의 노쇠 정도를 제공하는 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로그램은, 상기 보행 속도 측정기로부터 노쇠 진단 대상자의 움직임 정보를 획득하는 단계, 상기 노쇠 진단 대상자의 움직임 정보로부터 상기 노쇠 진단 대상자의 보행 속도를 결정하는 단계, 및 상기 노쇠 진단 대상자의 보행 속도에 기초한 상기 노쇠 진단 대상자의 노쇠 정도를 획득하는 단계를 수행하는 명령을 포함한 것을 특징으로 하는 모바일 단말기가 제공된다.
통신 인터페이스에 의하여, 보행 속도 측정기로부터 노쇠 진단 대상자의 움직임 정보를 획득하는 단계, 프로세서에 의하여, 상기 노쇠 진단 대상자의 움직임 정보로부터 상기 노쇠 진단 대상자의 보행 속도를 결정하는 단계, 및 상기 프로세서에 의하여, 상기 노쇠 진단 대상자의 보행 속도에 기초한 상기 노쇠 진단 대상자의 노쇠 정도를 획득하는 단계를 수행하는 컴퓨터 프로그램 제품이 제공된다.
노인 포괄 평가 데이터 세트 및 적어도 하나의 프로그램이 저장되는 메모리, 모바일 단말기와 데이터를 송수신하는 적어도 하나의 통신 인터페이스, 상기 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 노쇠 진단 대상자의 노쇠 정도를 제공하는 프로세서를 포함하고, 상기 노인 포괄 평가 데이터 세트는 보행 속도와 노쇠 정도의 관련성에 관한 데이터를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로그램은, 상기 적어도 하나의 통신 인터페이스를 통해, 상기 모바일 단말기로부터 노쇠 진단 대상자의 보행 속도를 수신하는 단계, 상기 프로세서에 의하여, 상기 보행 속도와 노쇠 정도의 관련성에 관한 데이터에 기초하여, 상기 노쇠 진단 대상자의 보행 속도로부터 상기 노쇠 진단 대상자의 노쇠 정도를 결정하는 단계, 및 상기 적어도 하나의 통신 인터페이스를 통해, 상기 모바일 단말기에 노쇠 진단 대상자의 노쇠 정도를 송신하는 단계를 수행하는 명령을 포함한 것을 특징으로 하는 서버가 제공된다.
적어도 하나의 프로그램이 저장되는 메모리, 보행 속도 측정기 및 서버와 데이터를 송수신하는 적어도 하나의 통신 인터페이스, 및 상기 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 노쇠 진단 대상자의 노쇠 정도를 제공하는 프로세서를 포함하는 모바일 단말기, 및 상기 노쇠 진단 대상자의 움직임 정보를 획득하는 보행 속도 측정기를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로그램은, 상기 보행 속도 측정기로부터 노쇠 진단 대상자의 움직임 정보를 획득하는 단계, 상기 노쇠 진단 대상자의 움직임 정보로부터 상기 노쇠 진단 대상자의 보행 속도를 결정하는 단계, 및 상기 노쇠 진단 대상자의 보행 속도에 기초한 상기 노쇠 진단 대상자의 노쇠 정도를 획득하는 단계를 수행하는 명령을 포함한 것을 특징으로 하는 노쇠 진단 시스템이 제공된다.
도 1은 노쇠 진단 대상자의 보행 속도에 기초하여 노쇠 정도를 결정하는 모바일 단말기, 보행 속도 측정기 및 서버의 일 실시예를 도시한다.
도 2는 모바일 단말기, 보행 속도 측정기 및 서버에 의하여 수행되는 노쇠 진단 대상자의 보행 속도에 기초하여 노쇠 정도를 결정하는 방법의 일 실시예를 도시한다.
도 3은 모바일 단말기에서 수행되는 프로그램에 있어서, 디스플레이에 도시되는 메뉴 선택 화면의 일 실시예를 나타낸다.
도 4는 모바일 단말기에서 수행되는 프로그램에 있어서, 디스플레이에 도시되는 보행 속도 측정 항목의 일 실시예를 나타낸다.
도 5a 및 5b는 각각 모바일 단말기에서 수행되는 프로그램에 있어서, 디스플레이에 도시되는 제1 데이터 관리 항목 및 제2 데이터 관리 항목의 일 실시예를 나타낸다.
도 6은 모바일 단말기에서 수행되는 프로그램에 있어서, 디스플레이에 도시되는 거리 측정 항목의 일 실시예를 나타낸다.
도7은 모바일 단말기에서 수행되는 프로그램에 있어서, 디스플레이에 도시되는 세팅 항목의 일 실시예를 나타낸다.
도8a와 도8b은 각각 실제 나이와 보행 속도, 보행 속도와 노쇠 정도의 관계를 나타낸 2차원 그래프이다.
도9는 카플란-마이어 분석 (Kaplan-Meier analysis)에 의한 특정 보행 속도 그룹의 생존 확률 그래프를 나타낸다.
도 10는 한국 지역사회 거주 노인에서 성별에 따른 보행 속도의 분포도를 나타낸다.
도 11는 보행 속도와 다른 측정 값을 같이 이용하여, 노쇠 정도를 예측하는 그래프를 나타낸다.
이하의 설명에 있어서, 다른 도면에 기재되어 있지 않은 한, 동일한 요소에는 동일한 도면 부호가 사용되고, 중복되는 설명은 생략된다.
도 2는 모바일 단말기, 보행 속도 측정기 및 서버에 의하여 수행되는 노쇠 진단 대상자의 보행 속도에 기초하여 노쇠 정도를 결정하는 방법의 일 실시예를 도시한다.
도 3은 모바일 단말기에서 수행되는 프로그램에 있어서, 디스플레이에 도시되는 메뉴 선택 화면의 일 실시예를 나타낸다.
도 4는 모바일 단말기에서 수행되는 프로그램에 있어서, 디스플레이에 도시되는 보행 속도 측정 항목의 일 실시예를 나타낸다.
도 5a 및 5b는 각각 모바일 단말기에서 수행되는 프로그램에 있어서, 디스플레이에 도시되는 제1 데이터 관리 항목 및 제2 데이터 관리 항목의 일 실시예를 나타낸다.
도 6은 모바일 단말기에서 수행되는 프로그램에 있어서, 디스플레이에 도시되는 거리 측정 항목의 일 실시예를 나타낸다.
도7은 모바일 단말기에서 수행되는 프로그램에 있어서, 디스플레이에 도시되는 세팅 항목의 일 실시예를 나타낸다.
도8a와 도8b은 각각 실제 나이와 보행 속도, 보행 속도와 노쇠 정도의 관계를 나타낸 2차원 그래프이다.
도9는 카플란-마이어 분석 (Kaplan-Meier analysis)에 의한 특정 보행 속도 그룹의 생존 확률 그래프를 나타낸다.
도 10는 한국 지역사회 거주 노인에서 성별에 따른 보행 속도의 분포도를 나타낸다.
도 11는 보행 속도와 다른 측정 값을 같이 이용하여, 노쇠 정도를 예측하는 그래프를 나타낸다.
이하의 설명에 있어서, 다른 도면에 기재되어 있지 않은 한, 동일한 요소에는 동일한 도면 부호가 사용되고, 중복되는 설명은 생략된다.
개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 명세서에서 노쇠 정도(frailty index)는 노인의 노쇠 상태를 나타내는 지표를 의미한다. 노쇠 정도는 개인이 가지고 있는 노쇠에 관련한 증상을 노쇠에 관련한 증상들의 총 수로 나눈 비율을 나타낸다. 따라서 노쇠에 관련한 증상이 전혀 없을 경우, 노쇠 정도는 0이며, 반대로, 노쇠에 관련한 증상이 전부 나타날 경우, 노쇠 정도는 1이다. 즉, 높은 노쇠 정도는 노인의 노쇠 상태가 심각함을 나타낸다. 노쇠 정도의 측정을 위해 사용되는 증상들의 수 및 종류는 측정자에 의하여 조절될 수 있다.
본 명세서에서 코호트(cohort)는 통계상의 특정 인자를 공유하는 집단을 의미한다. 코호트 연구를 이용하여, 특정 인자에 노출된 집단과 노출되지 않은 집단을 비교함으로써, 특정 인자에 따른 연구 대상 질병의 발생률 등을 추적할 수 있다. 예를 들어, 코호트 연구를 이용하여, 보행 속도 또는 노쇠 정도에 따라 분류된 집단의 생존률 등을 추적할 수 있다.
도 1은 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 속도에 기초하여 노쇠 정도를 결정하는 모바일 단말기(100), 보행 속도 측정기(110) 및 서버(122)의 일 실시예를 도시한다.
모바일 단말기(100)는 디스플레이(102), 메모리(104), 프로세서(106), 및 통신 인터페이스(108)를 포함할 수 있다. 실시 예에 따라, 모바일 단말기(100)는 노쇠 정도 진단에 필요한 구성을 추가적으로 포함할 수 있다.
모바일 단말기(100)는 보행 속도 측정 및 노쇠 정보 결정에 관련된 데이터를 표시하기 위한 디스플레이(102)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(102)는 보행 속도, 노쇠 정도 등과 같이 노쇠 정도 진단 장치(100)에 의하여 측정 또는 계산된 값을 표시할 수 있다.
또한 디스플레이(102)는 사용자의 지시를 입력 받기 위한 터치 스크린의 기능을 포함할 수 있다. 따라서 사용자는 디스플레이(102)를 통하여 정보를 제공받고, 모바일 단말기(100)가 수행할 사용자의 지시를 입력할 수 있다. 예를 들어, 모바일 단말기(100)는 사용자로부터 식별 정보, 나이, 성별, 거주지역, 인종 등과 같은 노쇠 진단 대상자(130)의 인적 정보를 디스플레이(102)로부터 입력받을 수 있다. 또는 모바일 단말기(100)는 보행 속도 측정기(110)의 보행 속도 측정을 위한 세팅 정보를 디스플레이(102)로부터 입력받을 수 있다.
모바일 단말기(100)는 디스플레이(102) 외에 다른 입력 인터페이스를 포함할 수 있다. 따라서 모바일 단말기(100)는 디스플레이(102) 외의 다른 입력 인터페이스로부터 노쇠 진단을 위한 정보를 입력받을 수 있다.
모바일 단말기(100)는 모바일 단말기(100)를 구동하기 위한 프로그램이 저장된 메모리(104)를 포함할 수 있다. 메모리(104)는 노쇠 정도의 진단 및 결정을 수행하는 적어도 하나의 프로그램을 저장할 수 있다. 그리고 메모리(104)는 통신 인터페이스(108)에서 획득된 정보를 저장하거나, 프로세서(106)에서 처리된 정보를 저장할 수 있다. 또한 메모리(104)는 프로세서(106)의 정보 처리를 위해 필요한, 보행 속도 파라미터에 관한 정보, 보행 속도-노쇠 정도의 상관관계에 관한 정보, 보행 속도와 다른 측정 값을 조합하여 노쇠 정도를 판단하기 위한 정보 등을 저장할 수 있다.
모바일 단말기(100)는 프로세서(106)를 포함할 수 있다. 프로세서(106)는 메모리(104)에 저장된 노쇠 정도의 진단 및 결정을 수행하는 적어도 하나의 프로그램의 명령을 수행할 수 있다. 이하, 노쇠 정도의 진단 및 결정을 수행하는 프로그램에 따른 프로세서(106)의 기능이 설명된다.
프로세서(106)는 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임 정보로부터 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 속도를 계산할 수 있다. 또한 프로세서(106)는 설정된 세팅 값 중 적어도 하나에 기초하여 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 속도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 세팅 정보는 측정 방향, 측정 범위, 유효 측정 범위 중 적어도 하나를 포함한다.
측정 방향은 보행 속도 측정기(110)가 인식할 상기 노쇠 진단 대상자의 움직임 방향을 나타낸다. 측정 방향은 보행 속도 측정기(110)를 기준으로 전진 방향, 후진 방향, 좌측 방향, 우측 방향 등을 포함할 수 있다. 보행 속도 측정기(110)는 노쇠 진단 대상자(130)가 설정된 측정 방향으로 움직일 때, 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임을 기록할 수 있다.
측정 범위는 노쇠 진단 대상자의 움직임이 측정될 수 있는 보행 속도 측정기(110)와 노쇠 진단 대상자(130)의 거리의 범위를 나타낸다. 보행 속도 측정기(110)는 노쇠 진단 대상자(130)가 측정 범위 내에 있음이 감지되었을 때, 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임 정보를 생성할 수 있다. 사용자는 모바일 단말기(100)에 측정 범위를 입력할 수 있다. 또는 측정 범위는 보행 속도 측정기(110)의 측정 환경에 따라 자동으로 달라질 수 있다.
유효 측정 범위는 보행 속도의 결정에 필요한 보행 속도 측정기(110)와 노쇠 진단 대상자(130)의 거리의 범위를 나타낸다. 노쇠 진단 대상자(130)가 측정 범위 내에서 보행한 경우라도, 유효 측정 범위 내에서 보행을 완수하지 않은 경우, 프로세서(106)는 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 속도를 계산하지 않는다. 측정 범위와 마찬가지로, 사용자는 모바일 단말기(100)에 유효 측정 범위를 입력할 수 있다. 또는 유효 측정 범위는 보행 속도 측정기(110)의 측정 환경에 따라 자동으로 달라질 수 있다.
프로세서(106)는 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 속도에 기초하여, 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도를 결정할 수 있다. 보행 속도는 노쇠 정도를 판단함에 있어서 주로 사용되는 지표이다. 따라서 프로세서(106)는 보행 속도와 노쇠 정도 간의 연관성에 따라 보행 속도에 따른 노쇠 진단 대상자(130)의 생리학적 나이를 계산할 수 있다.
프로세서(106)는 보행 속도를 나타내는 보행 속도 파라미터를 결정할 수 있다. 보행 속도 파라미터는 특정 구간의 보행 속도를 대표한다. 예를 들어, 보행 속도 파라미터는 0.2m/s 크기의 구간 별로 정의될 수 있다. 구체적인 예로, 보행 속도 파라미터는 0.4~0.6m/s의 구간에 대하여 1로 정의되고, 0.6~0.8m/s의 구간에 대하여 2로 정의될 수 있다. 그리고 나머지 0.2m/s 구간들에 대하여도 고유의 보행 속도 파라미터가 정의될 수 있다. 위의 예는 예시적일 뿐이며, 보행 속도 파라미터의 값과 대응 구간은 통상의 기술자가 용이하게 변경 가능하다.
프로세서(106)는 보행 속도와 노쇠 정도의 관계를 나타내는 보행 속도-노쇠 정도의 상관관계에 의하여, 보행 속도로부터 노쇠 정도를 결정할 수 있다. 보행 속도가 보행 속도 파라미터로 표현되는 경우, 프로세서(106)는 보행 속도 파라미터로부터, 보행 속도-노쇠 정도의 상관관계에 따라, 노쇠 정도를 결정할 수 있다. 보행 속도-노쇠 정도의 상관관계는 보행 속도와 노쇠 정도에 관한 통계 자료의 회귀 분석(regression analysis) 또는 기계 학습에 따라 결정될 수 있다. 도8a 및 8b에 관한 설명 부분에서 보행 속도-노쇠 정도의 상관관계가 구체적으로 설명된다.
추가적으로, 프로세서(106)는 노쇠 진단 대상자의 움직임 정보로부터 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 가속도를 계산할 수 있다. 그리고 프로세서(106)는 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 속도 및 보행 가속도를 분석하여 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도를 획득할 수 있다.
프로세서(106)는 노쇠 정도에 따른 생리학적 나이, 노쇠 진단 대상자(130)의 식별 정보, 실제 나이, 성별, 거주지역, 인종 등과 같은 인적 정보에 기초하여 노쇠 진단 대상자(130)의 건강 상태를 도출할 수 있다. 프로세서(106)는 노쇠 정도와 같은 정보에 따라 수술 후 사망률 및 합병증 발생률 등과 같은 정보를 계산할 수 있다. 따라서 프로세서(106)는 노쇠 정도 진단 장치(100)의 사용자에게 노쇠 진단 대상자(130)의 치료 방법에 대한 도움을 줄 수 있다.
프로세서(106)는 보행 속도뿐만 아니라 다른 측정 값을 이용하여 노쇠 정도를 결정할 수 있다. 노쇠 정도를 측정하기 위하여 보행 속도 이외에 다른 인자가 추가적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 근력 평가, 근육량 평가, 균형 감각 평가 등을 통하여 획득된 데이터가 추가적으로 고려될 수 있다. 상기 추가적인 데이터의 획득을 위하여 별도의 측정기들이 보행 속도 측정기(110)와 별도로 설치될 수 있다. 예를 들어, 근력 평가를 위하여 근력 측정기가, 근육량 평가를 위하여 근육량 측정기가, 균형 감각 평가를 위하여 균형 감각 측정기가 설치될 수 있다.
프로세서(106)는 상기 계산을 통계적 데이터에 기반하여 수행할 수 있다. 예를 들어, 앞서 제시된 보행 속도-노쇠 정도의 상관관계에 관한 통계적 데이터, 보행 속도, 노쇠 진단 대상자(130)의 실제 나이 및 성별에 따른 통계적 데이터 등이 사용될 수 있다. 또한 노쇠 정도와 연관성이 있는 다른 인자에 관한 통계적 데이터가 사용될 수 있다. 프로세서(106)는 상기 통계적 데이터를 주기적으로 업데이트 하고, 모바일 단말기(100)의 메모리(104) 또는 서버(122)의 메모리(124)에 저장할 수 있다.
프로세서(106)는 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도를 계산하지 않고, 통신 인터페이스(108)를 통해 서버(122)에서 계산된 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도를 획득할 수 있다. 메모리(104)에 저장되는 서버(122)에서 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도가 결정될 경우, 노쇠 정도의 결정에 필요한 데이터 및 프로그램의 크기가 감소하고, 노쇠 정도의 결정에 필요한 데이터의 유출이 제한될 수 있다.
프로세서(106)는 사용자의 식별 정보를 획득할 수 있다. 그리고 사용자의 식별 정보가 유효할 경우, 프로세서(106)는 노쇠 정도의 결정을 위한 기능을 수행할 수 있다. 프로세서(106)는 사용자의 식별 정보가 유효한지 여부를 판단하기 위하여 통신 인터페이스(108)를 통해 서버(122)에 사용자의 식별 정보를 송신할 수 있다. 그리고 서버(122)에 의하여 사용자의 식별 정보가 유효하다고 판단될 경우, 프로세서(106)는 노쇠 정도 결정을 위한 기능에 대한 사용자의 접근을 허용할 수 있다. 또한 프로세서(106)는 사용자의 이메일 계정에 노쇠 진단 대상자(130)에 관련된 정보를 저장할 수 있다.
모바일 단말기(100)는 프로세서(106) 외에 추가적인 프로세서를 구비할 수 있다. 또한 모바일 단말기(100)는 모바일 단말기(100) 외부의 프로세서를 사용하여 노쇠 정도 결정에 관한 명령을 수행할 수 있다.
모바일 단말기(100)는 보행 속도 측정기(110) 및 서버(122)와 데이터를 수신 및 송신하기 위하여 통신 인터페이스(108)를 포함할 수 있다. 통신 인터페이스(108)는 이동 통신, 블루투스, 와이파이(WiFi), 적외선 데이터 협회 표준(IrDA), WiMAX 등과 같은 통신 규격에 따라 구현될 수 있다.
모바일 단말기(100)는 통신 인터페이스(108)를 통해 보행 속도 측정기(110)에 세팅 정보를 전송할 수 있다. 그리고 모바일 단말기(100)는 통신 인터페이스(108)를 통해 보행 속도 측정기(110)로부터 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임 정보를 획득할 수 있다.
또한 모바일 단말기(100)는 통신 인터페이스(108)를 통해 서버(122)에 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임 정보 및 인적 정보를 전송할 수 있다. 그리고 모바일 단말기(100)는 통신 인터페이스(108)를 통해 서버(122)로부터 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도 및 노쇠 정도에 기초한 의료 정보를 획득할 수 있다. 또한 실시 예에 따라, 모바일 단말기(100)는 통신 인터페이스(108)를 통해 서버(122)로부터 노쇠 정도와 상기 보행 속도의 관계를 나타내는 상기 노쇠 정도 데이터 베이스를 획득할 수 있다.
보행 속도 측정기(110)는 디스플레이(112), 메모리(114), 센서(116), 프로세서(118), 및 통신 인터페이스(120)를 포함할 수 있다. 실시 예에 따라, 보행 속도 측정기(110)는 보행 속도 측정 및 노쇠 정도 결정에 필요한 정보를 추가적으로 획득하기 위한 구성 등을 포함할 수 있다.
보행 속도 측정기(110)의 디스플레이(112)는 보행 속도 측정기(110)에서 생성된 데이터, 모바일 단말기(100)에서 전송된 데이터를 표시할 수 있다. 또한 디스플레이(112)는 사용자의 지시를 입력 받기 위한 터치 스크린의 기능을 포함할 수 있다.
또한 보행 속도 측정기(110)의 메모리(114)는 보행 속도 측정기(110)에서 생성된 데이터, 모바일 단말기(100)에서 전송된 데이터 및 보행 속도 측정기(110)의 구동에 필요한 프로그램을 저장할 수 있다.
보행 속도 측정기(110)의 센서(116)는 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임을 감지한다. 센서(116)는 레이저, 적외선 또는 초음파를 방사하고, 반사된 레이저, 적외선 또는 초음파를 인식할 수 있다. 그리고 센서(116)는 인식된 레이저, 적외선 또는 초음파 신호에 기초하여, 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임을 감지할 수 있다.
보행 속도 측정기(110)의 프로세서(118)는 보행 속도 측정기(110)의 보행 속도 측정에 필요한 명령을 수행할 수 있다. 보행 속도 측정기(110)에는 하나 이상의 프로세서가 포함될 수 있다.
보행 속도 측정기(110)는 통신 인터페이스(120)를 통하여 모바일 단말기(100)와 물리적 또는 통신적으로 연결될 수 있다. 보행 속도 측정기(110)의 통신 인터페이스(120)는 모바일 단말기(100)의 통신 인터페이스(108)와 연결되어 보행 속도 측정기(110)의 데이터가 모바일 단말기(100)로 전송될 수 있다. 반대로 모바일 단말기(100)의 데이터가 보행 속도 측정기(110)로 전송될 수 있다.
보행 속도 측정기(110)는 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임이 감지된 때, 감지 시각을 모바일 단말기(100)에 전송할 수 있다. 또한 보행 속도 측정기(110)는 노쇠 진단 대상자(130)와 보행 속도 측정기(110)는 거리를 모바일 단말기(100)에 전송할 수 있다.
보행 속도 측정기(110)는 모바일 단말기(100)로부터 세팅 정보를 획득할 수 있다. 그리고 보행 속도 측정기(110)는 세팅 정보에 따라 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임 정보를 획득할 수 있다.
보행 속도 측정기(110)는 보행 속도 측정기(110)의 식별 정보를 모바일 단말기(100)에 전송할 수 있다. 그리고 모바일 단말기(100)는 보행 속도 측정기(110)의 식별 정보가 유효한지 판단할 수 있다. 그리고 모바일 단말기(100)는 상기 식별 정보가 유효할 때, 보행 속도 측정기(110)에서 전송된 데이터를 처리하도록 설정될 수 있다. 모바일 단말기(100)는 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임이 어떤 보행 속도 측정기에서 측정되었는지 여부를 기록하기 위하여 보행 속도 측정기(110)의 식별 정보를 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임 정보와 함께 기록할 수 있다.
보행 속도 측정기(110)는 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임 정보를 모바일 단말기(100)에 전송할 수 있다. 구체적으로, 보행 속도 측정기(110)는 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임으로부터 노쇠 진단 대상자(130)의 속도 및 가속도와 같은 움직임 정보를 도출하고, 상기 움직임 정보를 모바일 단말기(100)에 전송할 수 있다.
실시 예에 따라, 보행 속도 측정기(110)는 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임에 기초하여 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 속도 또는 보행 가속도를 계산할 수 있다. 그리고 보행 속도 측정기(110)는 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 속도 또는 보행 가속도를 모바일 단말기(100)에 전송할 수 있다.
도1에 의하면, 보행 속도 측정기(110)는 모바일 단말기(100)와 물리적으로 분리되어 있을 수 있다. 그러나 보행 속도 측정기(110)는 모바일 단말기(100)와 물리적으로 연결되어 있을 수도 있다.
또는 모바일 단말기(100)에 보행 속도 측정기(110)가 내장될 수 있다. 따라서 모바일 단말기(100)는 통신 인터페이스(108)를 통하지 않고, 모바일 단말기(100)에 내장된 보행 속도 측정기(110)로부터 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임 정보를 획득할 수 있다.
서버(122)는 메모리(124), 프로세서(126), 및 통신 인터페이스(128)를 포함할 수 있다. 실시 예에 따라, 서버(122)는 노쇠 정도 진단에 필요한 구성이 추가적으로 포함할 수 있다.
서버(122)는 서버(122)의 구동에 필요한 프로그램을 저장하는 메모리(124)를 포함할 수 있다. 메모리(124)는 노쇠 정도의 결정을 위한 통계적 데이터를 포함하는 노인 포괄 평가 데이터 세트 및 노쇠 정도의 진단 및 결정을 수행하는 적어도 하나의 프로그램을 저장할 수 있다. 또한 메모리(1220)는 노쇠 진단 대상자(130)에 대한 움직임 정보, 노쇠 정도, 인적 정보 및 건강 정보를 저장할 수 있다.
서버(122)는 프로세서(126)를 포함할 수 있다. 프로세서(126)는 메모리(124)에 저장된 노쇠 정도의 진단 및 결정을 수행하는 적어도 하나의 프로그램의 명령을 수행할 수 있다. 이하, 노쇠 정도의 진단 및 결정을 수행하는 프로그램에 따른 프로세서(126)의 기능이 설명된다.
프로세서(126)는 통신 인터페이스(128)를 통해 모바일 단말기(100)로부터 수신된 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 속도로부터 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도를 결정할 수 있다. 그리고 프로세서(126)는 통신 인터페이스(128)를 통해 모바일 단말기(100)에 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도를 송신할 수 있다.
프로세서(126)는 노쇠 진단 대상자(130)의 인적 정보 및 노쇠 정도에 기초하여 노쇠 진단 대상자(130)의 건강 상태에 관한 의료 정보를 생성할 수 있다. 또한 프로세서(126)는 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 가속도를 추가적으로 고려하여 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도를 결정할 수 있다.
프로세서(126)는 메모리(124)에 저장된 노인 포괄 평가 데이터 세트에 따라 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 속도로부터 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도를 결정할 수 있다. 구체적으로 프로세서(126)는 노인 포괄 평가 데이터 세트의 속도-노쇠 정도의 상관관계를 이용하여 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도를 결정할 수 있다. 또한 프로세서(126)는 보행 속도를 나타내는 보행 속도 파라미터에 따라 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도를 결정할 수 있다.
프로세서(126)는 보행 속도 측정기(110)의 식별 정보에 따라, 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도를 결정할 수 있다. 구체적으로, 보행 속도 측정기(110)의 식별 정보가 유효할 경우에만, 프로세서(126)는 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도를 결정할 수 있다. 또한 프로세서(126)는 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임이 어떤 보행 속도 측정기에서 측정되었는지 여부를 기록하기 위하여 보행 속도 측정기(110)의 식별 정보를 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임 정보와 함께 기록할 수 있다.
프로세서(126)는 메모리(124)에 저장된 노인 포괄 평가 데이터 세트를 업데이트할 수 있다. 따라서 프로세서(126)는 업데이트된 최신의 노인 포괄 평가 데이터 세트에 기초하여 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도를 결정할 수 있다.
서버(122)는 모바일 단말기(100)와 데이터를 수신 및 송신하기 위하여 통신 인터페이스(128)를 포함할 수 있다. 통신 인터페이스(128)는 이동 통신, 블루투스, 와이파이(WiFi), 적외선 데이터 협회 표준(IrDA), WiMAX 등과 같은 통신 규격에 따라 구현될 수 있다.
서버(122)는 통신 인터페이스(128)를 통해 모바일 단말기(100)로부터 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 속도 및 인적 정보를 수신할 수 있다. 그리고 서버(122)는 통신 인터페이스(128)를 통해 모바일 단말기(100)에 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도 및 노쇠 정도에 기초한 의료 정보를 송신할 수 있다. 또한 서버(122)는 통신 인터페이스(128)를 통해 모바일 단말기(100)에 노인 포괄 평가 데이터 세트를 송신할 수 있다.
서버(122)는 프로세서(126) 외에 추가적인 프로세서를 구비할 수 있다. 또한 서버(122)는 서버(122) 외부의 프로세서를 사용하여 노쇠 정도 결정에 관한 명령을 수행할 수 있다.
도 2는 모바일 단말기(100), 보행 속도 측정기(110) 및 서버(122)에 의하여 수행되는 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 속도에 기초하여 노쇠 정도를 결정하는 방법(20)의 일 실시예를 도시한다.
단계 S21에서, 보행 속도 측정기(110)로부터 모바일 단말기(100)에 보행 속도 측정기의 식별 정보가 전송된다.
단계 S22에서, 모바일 단말기(100)에 의하여 보행 속도 측정기의 식별 정보가 유효한지 판단된다. 만약 보행 속도 측정기의 식별 정보가 유효할 경우, 모바일 단말기(100)와 보행 속도 측정기(110)가 통신적으로 연결된다.
단계 S23에서, 모바일 단말기(100)로부터 보행 속도 측정기(110)에 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임 감지에 관한 세팅 정보가 전송된다.
단계 S24에서, 보행 속도 측정기(110)는 전송된 세팅 정보에 따라 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임을 감지한다. 세팅 정보는 측정 방향, 측정 범위, 유효 측정 범위를 포함할 수 있다.
단계 S25에서, 보행 속도 측정기(110)로부터 모바일 단말기(100)에 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임 정보가 전송된다.
단계 S26에서, 모바일 단말기(100)에 의하여 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임 정보로부터 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 속도가 계산된다. 추가적으로 모바일 단말기(100)에 의하여 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 가속도가 계산될 수 있다. 그리고 노쇠 진단 대상자(130)의 인적 정보가 모바일 단말기(100)에 의하여 입력될 수 있다.
단계 S27에서, 모바일 단말기(100)로부터 서버(122)에 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 속도 및 인적 정보가 전송된다. 추가적으로 보행 가속도와 같은 노쇠 정도의 계산에 필요한 정보가 모바일 단말기(100)로부터 서버(122)로 전송될 수 있다.
단계 S28에서, 서버(122)에 의하여 노쇠 진단 대상자(130)의 보행 속도 및 인적 정보로부터 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도가 계산된다.
단계 S29에서, 서버(122)로부터 모바일 단말기(100)에 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도가 전송된다.
단계 S30에서, 모바일 단말기(100)의 디스플레이(102)에 의하여 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도가 표시된다.
도2의 노쇠 정도 결정 방법(20)은 도1의 모바일 단말기(100), 보행 속도 측정기(110) 및 서버(122)가 수행하는 기능에 따라 변형 실시될 수 있다. 예를 들어, 보행 속도 측정기(110)가 모바일 단말기(100)에 포함될 경우, 노쇠 정도 결정 방법(20)에서 S21 내지 S23, S25는 제외될 수 있다. 또 다른 예로, 모바일 단말기(100)에서 노쇠 진단 대상자(130)의 노쇠 정도가 계산될 경우, 노쇠 정도 결정 방법(20)에서 S27 내지 S29는 제외될 수 있다.
도 3은 모바일 단말기(100)에서 수행되는 프로그램에 있어서, 디스플레이(102)에 도시되는 메뉴 선택 화면(300)의 일 실시예를 나타낸다.
메뉴 선택 화면(300)은 디스플레이(102)의 좌측에 표시된다. 그러나 실시 예에 따라 메뉴 선택 화면(300)은 디스플레이(102)의 다른 부분에 표시될 수 있다. 메뉴 선택 화면(300)은 보행 속도 측정(Gaitspeedometer) 항목(310). 데이터 관리(Data manager) 항목(320), 거리 측정 모드(Distance measurement mode) 항목(330), 세팅(setting) 항목(340)이 포함될 수 있다. 메뉴 선택 화면(300)에는 상기 항목들 외에 다른 항목이 포함되거나, 상기 항목들 중 일부가 제외될 수 있다. 각 항목들에 대하여 도4 내지 도7에서 설명된다. 또한 메뉴 선택 화면(300)은 사용자의 식별 정보(350)를 표시할 수 있다.
도 4는 모바일 단말기(100)에서 수행되는 프로그램에 있어서, 디스플레이(102)에 도시되는 보행 속도 측정 항목(400)의 일 실시예를 나타낸다.
보행 속도 측정 항목(400)에는 노쇠 진단 대상자(130)의 현재 속도을 나타내는 현재 보행 속도계(402)가 표시된다. 또한 보행 속도 측정 항목(400)은 모바일 단말기(100)와 보행 속도 측정기(110)의 연결 여부를 나타내는 보행 속도 측정기 연결등(404)과 보행 속도 측정기 연결 버튼(406)이 포함될 수 있다. 사용자는 보행 속도 측정기 연결 버튼(406)을 클릭하여 모바일 단말기(100)와 보행 속도 측정기(110)를 연결하거나 연결을 끊을 수 있다. 보행 속도 측정 항목(400)은 보행 속도 측정 상황등(408)을 포함할 수 있다. 보행 속도 측정기(110)가 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임을 기록할 때, 보행 속도 측정 상황등(408)은 활성화될 수 있다. 그리고 보행 속도 측정기(110)가 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임 기록을 완료한 때, 보행 속도 측정 상황등(408)은 비활성화될 수 있다. 보행 속도 측정 항목(400)에는 보행 속도 측정기의 배터리의 전력량을 나타내는 보행 속도 측정기 배터리 표시등(410)이 포함될 수 있다.
보행 속도 측정기(110)가 노쇠 진단 대상자(130)와 보행 속도 측정기(110)의 거리를 측정하면, 보행 속도 측정 항목(400)의 거리 기록표(414), 속도 기록표(416), 가속도 기록표(418)에는 보행 속도 측정기(110)에서 측정된 결과에 기초하여 각각 거리-시간 그래프, 속도-시간 그래프, 가속도-시간 그래프가 기록된다. 보행 속도 측정기(110)의 측정이 완료되면 보행 속도 측정 항목(400)에 평균 속도(412)가 표시될 수 있다.
보행 속도 측정 항목(400)은 인적 정보 테이블(420)을 포함할 수 있다. 도 4에는 인적 정보 테이블(420)에 노쇠 진단 대상자(130)의 이름, 환자 번호(식별 번호), 나이, 성별만이 포함되어 있지만, 노쇠 진단 대상자(130)에 관한 의료 정보가 추가적으로 포함될 수 있다.
보행 속도 측정 항목(400)은 자동 저장 옵션(422), 자동 시작 옵션(424), 센서 옵션(426)을 포함할 수 있다. 자동 저장 옵션(422)이 활성화된 경우, 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임 정보의 생성이 완료되면, 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임 정보가 모바일 단말기(100), 서버(122) 또는 사용자의 이메일 계정에 자동으로 저장된다. 자동 시작 옵션(424)이 활성화된 경우, 노쇠 진단 대상자(130)가 보행 속도 측정기(110)의 측정 범위에 감지될 때, 모바일 단말기(100)는 자동으로 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임에 따라 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임 정보를 생성한다. 센서 옵션(426)이 활성화된 경우, 보행 속도 측정기(110)는 보행 속도 측정기(110) 앞의 물체의 움직임을 감지할 수 있다.
보행 속도 측정 항목(400)은 세팅 초기화 버튼(428), 시작 버튼(430), 저장 버튼(432)을 포함할 수 있다. 세팅 초기화 버튼(428)가 클릭되면, 기존의 세팅 정보가 모두 초기화된다. 자동 시작 옵션(424)이 비활성화된 경우, 시작 버튼(430)이 클릭되면 모바일 단말기(100)는 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임에 따라 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임 정보를 생성한다. 자동 저장 옵션(422)이 비활성화된 경우, 저장 버튼(432)이 클릭되면 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임 정보가 모바일 단말기(100), 서버(122) 또는 사용자의 이메일 계정에 저장된다.
도 4와 다르게, 실시 예에 따라 보행 속도 측정 항목(400)에 새로운 요소가 추가되거나 도 4에 도시된 요소가 제외될 수 있다.
도 5a 및 5b는 각각 모바일 단말기(100)에서 수행되는 프로그램에 있어서, 디스플레이(102)에 도시되는 제1 데이터 관리 항목(500) 및 제2 데이터 관리 항목(520)의 일 실시예를 나타낸다.
제1 데이터 관리 항목(500)은 데이터 테이블(502)를 포함할 수 있다. 데이터 테이블(502)에는 모바일 단말기(100) 또는 서버(122)에 저장된 노쇠 진단 데이터 세트들이 나열된다. 노쇠 진단 데이터 세트는 노쇠 진단 대상자(130)의 이름, 성별을 비롯한 인적 정보 및 보행 속도를 비롯한 움직임 정보를 포함한다. 제1 데이터 관리 항목(500)은 페이지당 항목 수(504)를 포함할 수 있다. 데이터 테이블(502)에는 페이지당 항목 수(504)의 노쇠 진단 데이터 세트들이 나열된다.
제1 데이터 관리 항목(500)은 추출 버튼(506), 삭제 버튼(508)을 포함할 수 있다. 노쇠 진단 데이터 세트의 선택 항목(514)이 체크된 상태에서 추출 버튼(506)이 클릭되면, 상기 노쇠 진단 데이터 세트는 모바일 단말기(100) 또는 서버(122)로부터 외부의 기기로 전송된다. 노쇠 진단 데이터 세트의 선택 항목(514)이 체크된 상태에서 삭제 버튼(508)이 클릭되면, 상기 노쇠 진단 데이터 세트는 모바일 단말기(100) 또는 서버(122)에서 삭제된다.
제1 데이터 관리 항목(500)은 이전 버튼(510), 다음 버튼(512)을 포함할 수 있다. 이전 버튼(510)이 클릭되면, 데이터 테이블(502)에 이전 페이지의 노쇠 진단 데이터 세트가 표시되고, 다음 버튼(512)이 클릭되면, 데이터 테이블(502)에 다음 페이지의 노쇠 진단 데이터 세트가 표시된다.
사용자는 제1 데이터 관리 항목(500)에서 특정 노쇠 진단 데이터 세트(516)를 클릭하여 노쇠 진단 데이터 세트의 세부 정보를 열람할 수 있다. 제2 데이터 관리 항목(520)은 노쇠 진단 데이터 세트(516)의 세부 정보를 표시한다.
제2 데이터 관리 항목(520)은 이전 버튼(522), 리스트 버튼(524), 다음 버튼(526), 저장 버튼(528), 삭제 버튼(530)를 포함할 수 있다. 이전 버튼(522)이 클릭되면, 데이터 영역(532)에 이전 노쇠 진단 데이터 세트의 데이터가 표시되고, 다음 버튼(526)이 클릭되면, 데이터 영역(532)에 다음 노쇠 진단 데이터 세트의 데이터가 표시된다. 리스트 버튼(524)이 클릭되면, 제1 데이터 관리 항목(500)이 디스플레이(102)에 표시된다. 저장 버튼(528)이 클릭되면, 사용자가 수정한 노쇠 진단 데이터 세트가 저장된다. 그리고 삭제 버튼(530)이 클릭되면, 현재 노쇠 진단 데이터 세트가 모바일 단말기(100) 또는 서버(122)로부터 삭제된다.
제2 데이터 관리 항목(520)은 노쇠 진단 데이터 세트의 데이터를 표시하는 데이터 영역(532)을 포함한다. 데이터 영역(532)은 데이터 식별 정보 영역(534), 데이터 인적 정보 영역(536), 데이터 움직임 정보 영역(538)을 포함할 수 있다. 데이터 식별 정보 영역(534)에는 데이터의 식별 번호와 생성 시간이 표시될 수 있다. 데이터 인적 정보 영역(536)에는 노쇠 진단 대상자(130)의 인적 정보가 표시된다. 사용자에 의하여 데이터 인적 정보 영역(536)의 데이터는 수정될 수 있다. 데이터 움직임 정보 영역(538)은 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임 정보가 표시된다. 사용자가 데이터 움직임 정보 영역(538)의 특정 그래프를 클릭하면, 그 그래프는 확대되어 디스플레이(102)에 표시될 수 있다.
도 5a 및 5b와 다르게, 실시 예에 따라 제1 데이터 관리 항목(500) 및 제2 데이터 관리 항목(520)에 새로운 요소가 추가되거나 도 5a 및 5b에 도시된 요소가 제외될 수 있다.
도 6은 모바일 단말기(100)에서 수행되는 프로그램에 있어서, 디스플레이(102)에 도시되는 거리 측정 항목(600)의 일 실시예를 나타낸다. 거리 측정 항목(600)은 보행 속도 측정기(110)와 객체 간의 거리에 기초하여 측정 범위와 유효 측정 범위를 결정하는 인터페이스를 제공한다.
거리 측정 항목(600)은 측정 범위 세팅 항목(602), 유효 측정 범위 세팅 항목(604) 및 현재 거리 항목(606)를 포함할 수 있다. 측정 범위 세팅 항목(602)은 현재 측정 범위의 최대값과 최소값을 나타낸다. 그리고 유효 측정 범위 세팅 항목(604)은 현재 유효 측정 범위의 최대값과 최소값을 나타낸다. 현재 거리(606)는 보행 속도 측정기(110)와 객체 간의 거리를 나타낸다.
거리 측정 항목(600)은 최대값 설정 버튼(608) 및 최소값 설정 버튼(610)을 포함할 수 있다. 최대값 설정 버튼(608)이 클릭되면, 현재 거리(606)에 표시된 값이 측정 범위의 최대값으로 결정된다. 최소값 설정 버튼(610)이 클릭되면, 현재 거리(606)에 표시된 값이 측정 범위의 최소값으로 결정된다. 그리고 최대값 설정 버튼(608)이 클릭되면, 현재 거리(606)에 표시된 값보다 작은 값이 유효 측정 범위의 최대값으로 결정될 수 있다. 예를 들어 현재 거리(606)에 표시된 값보다 0.5m 작은 값이 유효 측정 범위의 최대값으로 결정될 수 있다. 최소값 설정 버튼(610)이 클릭되면, 현재 거리(606)에 표시된 값보다 큰 값이 유효 측정 범위의 최소값으로 결정될 수 있다. 예를 들어 현재 거리(606)에 표시된 값보다 0.5m 큰 값이 유효 측정 범위의 최소값으로 결정될 수 있다.
도6과 다르게, 실시 예에 따라 거리 측정 항목(600)에 새로운 요소가 추가되거나 도 6에 도시된 요소가 제외될 수 있다.
도7은 모바일 단말기(100)에서 수행되는 프로그램에 있어서, 디스플레이(102)에 도시되는 세팅 항목(700)의 일 실시예를 나타낸다. 세팅 항목(700)은 보행 속도 측정기(110)의 세팅 정보를 결정하기 위한 인터페이스를 제공한다.
세팅 항목(700)은 연결 항목(702)을 포함할 수 있다. 연결 버튼(702)이 클릭되면, 모바일 단말기(100)와 보행 속도 측정기(110)가 연결될 수 있다. 만약 모바일 단말기(100)와 보행 속도 측정기(110)가 연결된 상태일 때 연결 버튼(702)이 클릭되면, 모바일 단말기(100)와 보행 속도 측정기(110)의 연결이 해제될 수 있다.
세팅 항목(700)은 측정 방향 항목(704), 측정 범위 최대값 항목(706), 측정 범위 최소값 항목(708), 유효 측정 범위 최대값 항목(710) 및 유효 측정 범위 최소값 항목(712)을 포함할 수 있다. 측정 방향 항목(704)은 전진 방향 또는 후진 방향으로 결정될 수 있다. 측정 방향 항목(704)이 전진 방향을 나타낼 경우, 노쇠 진단 대상자(130)가 보행 속도 측정기(110)로 전진할 때, 보행 속도 측정기(110)가 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임을 측정한다. 반대로 측정 방향(704)이 후진 방향을 나타낼 경우, 노쇠 진단 대상자(130)가 보행 속도 측정기(110)로부터 후진할 때, 보행 속도 측정기(110)가 노쇠 진단 대상자(130)의 움직임을 측정한다.
측정 범위 최대값 항목(706), 측정 범위 최소값 항목(708), 유효 측정 범위 최대값 항목(710) 및 유효 측정 범위 최소값 항목(712)에 입력되는 값에 따라 측정 범위 최대값, 측정 범위 최소값, 유효 측정 범위 최대값 및 유효 측정 범위 최소값이 결정될 수 있다. 또한 거리 측정 항목(600)에서 제공된 인터페이스에 따라 측정 범위 최대값, 측정 범위 최소값, 유효 측정 범위 최대값 및 유효 측정 범위 최소값이 결정될 수도 있다.
세팅 항목(700)은 모든 데이터 삭제 항목(714) 및 페이지당 항목 수 세팅(716)을 포함할 수 있다. 모든 데이터 삭제 항목(714)이 클릭되면, 모바일 단말기(100) 또는 서버(122)에 저장된 모든 노쇠 진단 데이터 세트가 삭제된다. 그리고 페이지당 항목 수 세팅(716)에 따라 제1 데이터 관리 항목(500)의 데이터 테이블(502)에 나열되는 페이지당 항목 수(504)가 결정된다.
세팅 항목(700)은 모든 데이터 추출 항목(718) 및 일자별 데이터 추출 항목(720)을 포함할 수 있다. 모든 데이터 추출 항목(718)이 클릭되면, 모바일 단말기(100) 또는 서버(122)에 저장된 모든 노쇠 진단 데이터 세트는 모바일 단말기(100) 또는 서버(122)로부터 외부의 기기로 전송된다. 일자별 데이터 추출 항목(720)이 클릭되면, 선택된 일자에 모바일 단말기(100) 또는 서버(122)에 저장된 노쇠 진단 데이터 세트가 모바일 단말기(100) 또는 서버(122)로부터 외부의 기기로 전송된다.
도7과 다르게, 실시 예에 따라 세팅 항목(700)에 새로운 요소가 추가되거나 도 7에 도시된 요소가 제외될 수 있다.
도3 내지 도7에 따라 디스플레이(102)에 표시되는 프로그램의 인터페이스는 모바일 단말기(100)의 기능에 따라 변경될 수 있다.
도8a와 도8b은 각각 실제 나이와 보행 속도, 보행 속도와 노쇠 정도의 관계를 나타낸 2차원 그래프이다. 도8a와 도8b의 그래프는 통계적 데이터의 선형 회귀 분석을 통해 획득된 것으로, 보행 속도와 노쇠 진단 대상자의 생리학적 나이 및 노쇠 정도 간의 관계가 선형 함수의 형태로 표현되어 있다.
도 8a의 x축은 평균 보행 속도를 m/s 단위로 나타낸다. 그리고 도 3a의 y축은 실제 나이를 나타낸다. 도8a에 따르면, 실제 나이가 증가할수록 평균 보행 속도가 감소함을 알 수 있다. 따라서 보행 속도가 노쇠와 연관성이 있음을 알 수 있다.
도 8b의 x축은 평균 보행 속도를 m/s 단위로 나타낸다. 그리고 도 8b의 y축은 노쇠 정도를 나타낸다. 도8b에 따르면, 노쇠 정도가 증가할수록 평균 보행 속도가 감소함을 알 수 있다. 따라서 보행 속도가 노쇠와 연관성이 있음을 알 수 있다.
그러므로 도8a와 도8b를 참조하면, 보행 속도의 측정을 통해, 노쇠 진단 대상자의 생리학적 나이 및 노쇠 정도를 추정할 수 있다.
도9는 카플란-마이어 분석(Kaplan-Meier analysis)에 의한 특정 보행 속도 그룹의 생존 확률 그래프를 나타낸다. 카플란-마이어 분석이란, 특정 조건을 가진 사람들의 시간에 따른 생존 확률을 나타내며, 충분히 큰 샘플 크기의 인구집단을 긴 시간 동안 관측함으로써 획득될 수 있다.
도9의 x축은 총 코호트 참가자 중 생존자의 비율을 나타내고, y축은 측정 기간을 나타낸다. 도 4에 의하면, 코흐트 참가자들을 보행 속도에 따라 4가지 그룹(410,420,430,440)으로 나누고, 각 그룹마다 기간에 따른 사망자를 관측한 결과가 표시되어 있다. 보행속도 최하위 그룹(440)의 생존자 비율의 하락폭이 가장 크며, 보행 속도 최상위 그룹(410)의 생존자 비율의 하락폭이 제일 작다. 즉, 보행 속도가 빠른 그룹일수록 시계열 관찰에서 생존률이 높음을 알 수 있다.
따라서 보행 속도의 측정을 통하여, 도1의 모바일 단말기(100) 또는 서버(122)는 노쇠 진단 대상자의 생존 확률을 예측할 수 있다.
이하 표1에 의하면, 보행 속도과 강한 연관성이 있는 항목들이 나열되어 있다. 인구집단 전체에서 중앙값보다 빠르게 걷는 참여자 (고속도 보행자) 와 중앙값보다 느리게 걷는 참여자 (저속도 보행자) 로 나누었을 때, 통계적으로 유의하게 다중이환 (multimorbidity), 악력 (grip strength), 신체기능 (SPPB), 노쇠 정도 (K-FRAIL 과 CHS frailty score), 일상생활 및 도구적 일상생활 수행력 (ADL, IADL), 우울, 인지, 다약제 사용 (polypharmacy) 낙상력 등에서 차이가 관찰됨을 알 수 있다. 즉, 노쇠 진단 대상자의 보행 속도를 측정함으로써 노쇠 진단 대상자의 건강 상태를 유추할 수 있다.
| 항목 | 저속도 보행자 | 고속도 보행자 | P 값 |
| multimorbidity (n) | 310.00 | 221.00 | <0.001 |
| Dominant grip strength (mean, sd) | 19.92 | 24.90 | <0.001 |
| SPPB score (mean, sd) | 6.61 | 9.37 | <0.001 |
| K-FRAIL score (mean, sd) | 1.63 | 0.93 | <0.001 |
| CHS score (mean, sd) | 2.39 | 1.25 | <0.001 |
| ADL disability (n, %) | 125.00 | 56.00 | <0.001 |
| IADL disability (n, %) | 294.00 | 150.00 | <0.001 |
| Depression (n, %) | 102.00 | 34.00 | <0.001 |
| Cognitive dysfunction (n, %) | 270.00 | 125.00 | <0.001 |
| Polypharmacy (n, %) | 193.00 | 113.00 | <0.001 |
| Fall history for previous 1 year (mean, sd) | 0.33 | 0.16 | 0.001 |
도 10은 한국 지역사회 거주 노인에서 성별에 따른 보행 속도의 분포도를 나타낸다. 도10 좌측의 그래프는 남성의 보행속도 분포도를 나타낸다. 그리고 도10 우측의 그래프는 여성의 보행속도 분포도를 나타낸다. 남성과 여성은 보행 속도 분포에서 차이가 있기 때문에, 노쇠 진단 대상자의 생리적 나이를 측정함에 있어서, 보행속도와 더불어 노쇠 진단 대상자의 성별이 고려될 필요가 있다.
도 11은 보행 속도와 다른 측정 값을 같이 이용하여, 노쇠 정도를 예측하는 그래프를 나타낸다. 도11에서는 보행 속도와 상완근 둘레를 측정하여 보행 속도 파라미터와 상완근 둘레 파라미터를 더한 값과 노쇠 정도의 연관성을 나타낸다. 상완근 둘레 파라미터는 노쇠 진단 대상자의 근육량과 관계가 있어 노쇠 정도와 밀접한 관련을 가지는 바, 보행 속도와 함계 노쇠 정도를 예측함에 있어서, 중요한 요인이 된다.
도11의 좌측 그래프에서는 보행 속도 파라미터와 노쇠 정도의 관계를 나타낸다. 상기 좌측 그래프에 의하면, 보행 속도 파라미터가 감소할수록 노쇠 정도가 증가함을 알 수 있다.
도 11의 중간 그래프에서는 상완근 둘레 파라미터와 노쇠 정도의 관계를 나타낸다. 상기 중간 그래프에 의하면, 상완근 둘레 파라미터가 감소할수록 노쇠 정도가 증가함을 알 수 있다.
도 11의 우측 그래프에서는 도11의 좌측 그래프 및 중간 그래프의 결과에 따라, 보행 속도 파라미터와 상완근 둘레 파라미터에 기초하여 획득된 평가 값과 노쇠 정도의 관계를 나타낸다. 상기 우측 그래프에 의하면 평가 값이 증가할수록 노쇠 정도가 증가함을 알 수 있다. 2가지 이상의 요인을 조합하여 노쇠 정도를 예측할 때, 예측 정확성이 증가할 수 있다. 도 11에서는 보행 속도와 상완근 둘레를 조합하여 획득된 평가 값이 사용되었지만, 다른 요인을 상완근 둘레 대신 사용하거나, 더 추가하여 사용함으로써 노쇠 정도를 예측할 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략한다.
한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.
본 발명은 특정한 최상의 실시 예와 관련하여 설명되었지만, 이외에 본 발명에 대체, 변형 및 수정이 적용된 발명들은 전술한 설명에 비추어 당업자에게 명백할 것이다. 즉, 청구범위는 이러한 모든 대체, 변형 및 수정된 발명을 포함하도록 해석한다. 그러므로 이 명세서 및 도면에서 설명한 모든 내용은 예시적이고 비제한적인 의미로 해석해야 한다.
Claims (6)
- 보행 속도 측정기, 근력 측정기 및 균형 능력 측정기와 데이터를 송수신하는 적어도 하나의 통신 인터페이스; 및
적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 평가 대상자의 건강 상태를 제공하는 프로세서를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로그램은,
상기 적어도 하나의 통신 인터페이스를 통해, 상기 보행 속도 측정기로부터, 평가 대상자의 보행 속도 평가 정보를 획득하는 단계;
상기 적어도 하나의 통신 인터페이스를 통해, 상기 근력 측정기로부터, 근력 평가 정보를 획득하는 단계;
상기 적어도 하나의 통신 인터페이스를 통해, 상기 균형 능력 측정기로부터, 균형 능력 평가 정보를 획득하는 단계; 및
상기 평가 대상자의 보행 속도 평가 정보, 근력 평가 정보, 및 균형 능력 평가 정보에 기초하여 상기 평가 대상자의 건강 상태를 평가 또는 예측하는 단계를 수행하는 명령을 포함하고,
상기 평가 또는 예측되는 평가 대상자의 건강 상태는,
SPPB 점수, 노쇠 스코어, 일상생활 수행력 스코어, 우울증 스코어, 인지 장애 스코어, 다약제 사용 스코어, 및 낙상력 스코어 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 디바이스.
- 제1항에 있어서,
상기 평가되는 보행 속도 평가 정보는,
평가 대상자의 보행에 따른 실시간 위치 정보, 보행 구간 내 평균 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 디바이스.
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 평가 대상자의 건강 상태를 평가 또는 예측하는 단계에 있어서,
상기 평가 대상자의 보행 속도 평가 정보, 근력 평가 정보, 및 균형 능력 평가 정보와 상기 건강 상태와의 상관관계에 기초하여, 상기 평가 대상자의 건강 상태가 예측되는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 디바이스.
- 보행 속도 측정기로부터, 평가 대상자의 보행 속도 평가 정보를 획득하는 단계;
근력 측정기로부터, 상기 평가 대상자의 근력 평가 정보를 획득하는 단계;
균형 능력 측정기로부터, 상기 평가 대상자의 균형 능력 평가 정보를 획득하는 단계; 및
상기 평가 대상자의 보행 속도 평가 정보, 근력 평가 정보, 및 균형 능력 평가 정보에 기초하여 상기 평가 대상자의 건강 상태를 평가 또는 예측하는 단계를 수행하고,
상기 평가 또는 예측되는 평가 대상자의 건강 상태는,
SPPB 점수, 노쇠 스코어, 일상생활 수행력 스코어, 우울증 스코어, 인지 장애 스코어, 다약제 사용 스코어, 및 낙상력 스코어 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 제품.
- 보행 속도 측정기, 근력 측정기, 및 균형 능력 측정기와 데이터를 송수신하는 적어도 하나의 통신 인터페이스, 및 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 평가 대상자의 건강 상태를 예측하는 프로세서를 포함하는 단말기;
상기 평가 대상자의 보행 속도 평가 정보를 획득하는 보행 속도 측정기;
상기 평가 대상자의 근력 평가 정보를 획득하는 근력 측정기; 및
상기 평가 대상자의 균형 능력 평가 정보를 획득하는 균형 능력 측정기를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로그램은,
상기 적어도 하나의 통신 인터페이스를 통해, 상기 보행 속도 측정기가 획득한 평가 대상자의 보행 속도 평가 정보를 획득하는 단계;
상기 적어도 하나의 통신 인터페이스를 통해, 상기 근력 측정기로부터 근력 평가 정보를 획득하는 단계;
상기 적어도 하나의 통신 인터페이스를 통해, 상기 균형 능력 측정기로부터 균형 능력 평가 정보를 획득하는 단계;
상기 평가 대상자의 보행 속도 평가 정보, 근력 평가 정보, 및 균형 능력 평가 정보에 기초하여 상기 평가 대상자의 건강 상태를 평가 또는 예측하는 단계를 수행하는 명령을 포함하고,
상기 평가 또는 예측되는 평가 대상자의 건강 상태는,
SPPB 점수, 노쇠 스코어, 일상생활 수행력 스코어, 우울증 스코어, 인지 장애 스코어, 다약제 사용 스코어, 및 낙상력 스코어 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 시스템.
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Citations (3)
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|---|---|---|---|---|
| JP2007300951A (ja) * | 2006-05-08 | 2007-11-22 | Mitsubishi Electric Corp | 健康状態測定装置及び健康管理システム |
| JP2009261595A (ja) * | 2008-04-24 | 2009-11-12 | Aisin Seiki Co Ltd | 歩行解析及び運動メニュー提案システム |
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|---|---|---|---|---|
| JP2007300951A (ja) * | 2006-05-08 | 2007-11-22 | Mitsubishi Electric Corp | 健康状態測定装置及び健康管理システム |
| JP2009261595A (ja) * | 2008-04-24 | 2009-11-12 | Aisin Seiki Co Ltd | 歩行解析及び運動メニュー提案システム |
| JP2017006305A (ja) * | 2015-06-19 | 2017-01-12 | 花王株式会社 | 体力推定方法 |
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