KR20140130272A - 건강 상태 진단용 장갑 유닛 및 이를 이용한 건강 상태 진단 시스템 - Google Patents
건강 상태 진단용 장갑 유닛 및 이를 이용한 건강 상태 진단 시스템 Download PDFInfo
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Abstract
건강 상태 진단용 장갑 유닛 및 이를 이용한 건강 상태 진단 시스템이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 건강 상태 진단용 장갑 유닛은, 적어도 하나의 손가락 수용부를 가지는 장갑, 손가락 수용부에 형성되고, 사용자의 생체 신호를 측정하는 생체 신호 측정 장치, 및 장갑에 형성되고, 생체 신호 측정 장치로부터 사용자의 생체 신호 측정 데이터를 수신하고, 수신한 생체 신호 측정 데이터를 분석하여 심장 박동 분석 데이터를 생성하며, 심장 박동 분석 데이터에 근거하여 사용자의 스트레스 지수를 산출하는 신체 상태 분석 장치를 포함한다.
Description
본 발명의 실시예는 건강 상태 진단 기술에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 건강 상태 진단용 장갑 유닛 및 이를 이용한 건강 상태 진단 시스템에 관한 것이다.
현대인은 과중한 업무와 경쟁 등으로 인해 성별 나이를 불문하고 스트레스를 받으며 살아가고 있다. 스트레스는 만병의 근원으로 지목되고 있는데, 스트레스의 유무 및 그 정도를 판단하는 것은 의사들의 고유 영역으로 인식되고 있다. 그러나, 의사들도 스트레스 정도에 대한 판단 기준이 명확하지 않고 객관적인 판단 기준을 제시하지 못하고 있는 실정이다. 이에, 피검사인의 정신적 및 물리적 반응을 통해 스트레스 정도를 간접적으로 파악하는 진단 시스템이 제안된 바 있으나, 피검사인의 자기 신체 상태 및 행동 양태 파악 등을 통한 스트레스 지수 측정 방식은 피검사인의 답변이 정확하지 못한 경우에는 정확한 판단 및 측정이 어려울 뿐만 아니라, 그 결과에 대한 신뢰도도 떨어진다는 문제점이 있다.
한국공개특허공보 제10-1999-0073602(1999.10.05)
본 발명의 실시예는 장갑을 통해 사용자의 건강 상태를 수시로 용이하게 진단할 수 있는 건강 상태 진단용 장갑 유닛 및 이를 이용한 건강 상태 진단 시스템을 제공하고자 한다.
본 발명의 실시예는 사용자의 스트레스 지수를 정확하게 산출할 수 있는 건강 상태 진단용 장갑 유닛 및 이를 이용한 건강 상태 진단 시스템을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 건강 상태 진단용 장갑 유닛은, 적어도 하나의 손가락 수용부를 가지는 장갑; 상기 손가락 수용부에 형성되고, 사용자의 생체 신호를 측정하는 생체 신호 측정 장치; 및 상기 장갑에 형성되고, 상기 생체 신호 측정 장치로부터 상기 사용자의 생체 신호 측정 데이터를 수신하고, 수신한 생체 신호 측정 데이터를 분석하여 심장 박동 분석 데이터를 생성하며, 상기 심장 박동 분석 데이터에 근거하여 상기 사용자의 스트레스 지수를 산출하는 신체 상태 분석 장치를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 건강 상태 진단 시스템은, 상기 건강 상태 진단용 장갑 유닛; 및 상기 건강 상태 진단용 장갑 유닛으로부터 상기 사용자의 생체 신호 측정 데이터, 심장 박동 분석 데이터, 스트레스 지수, 적정 호흡수, 및 호흡 조절 유도 안내 정보 중 적어도 하나를 수신하여 화면에 표시하는 휴대 단말기를 포함한다.
본 발명의 실시예에 의하면, 사용자가 장갑을 착용하고 있기만 하면 사용자의 생체 신호를 측정하고 이를 분석하여 심장 박동 분석 데이터, 스트레스 지수, 적정 호흡수, 및 호흡 조절 유도 안내 정보 중 적어도 하나를 화면에 표시하여 줌으로써, 사용자의 편의에 따라 수시로 용이하게 자신의 건강 상태를 진단할 수 있게 된다. 그리고, 사용자의 스트레스 지수를 전문가의 지식 및 경험에 의한 퍼지 이론에 적용하여 산출함으로써, 보다 정확하고 신뢰성이 높은 스트레스 지수 정보를 사용자에게 제공해 줄 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 건강 상태 진단용 장갑 유닛을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 신호 측정 장치의 구성을 나타낸 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 상태 분석 장치의 구성을 나타낸 도면.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 상태 분석 장치가 심장 박동 분석 데이터를 화면에 표시한 상태를 나타낸 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 상태 분석 장치가 사용자의 스트레스 지수를 화면에 표시한 상태를 나타낸 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 상태 분석 장치가 호흡 조절 유도 안내 정보를 화면에 표시한 상태를 나타낸 도면.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 스트레스 지수 산출부의 구성을 나타낸 도면.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼지화부가 고주파 심장 데이터를 입력 멤버쉽 함수들에 대한 소속도로 변환하는 상태를 나타낸 도면.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼지화부가 저주파 심장 데이터를 입력 멤버쉽 함수들에 대한 소속도로 변환하는 상태를 나타낸 도면.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼지 규칙(Fuzzy Rule)을 나타낸 도면.
도 11은 본 발명의 퍼지 추론부가 퍼지 규칙에 대해 출력 멤버쉽 함수의 소속도를 추론하는 다양한 실시예를 나타낸 도면.
도 12는 본 발명의 비퍼지화부가 퍼지 규칙이 속하는 것으로 추론된 출력 멤버쉽 함수에서 해당 퍼지 규칙의 출력 멤버쉽 함수의 소속도로 추론된 값 이하의 면적을 구하는 상태를 나타낸 도면.
도 13은 본 발명의 비퍼지화부가 25개의 퍼지 규칙에 대해 해당 출력 멤버쉽 함수에서의 구한 면적 및 각 면적을 중첩시켜 무게 중심을 구하는 상태를 나타낸 도면.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 건강 상태 진단 시스템의 구성을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 신호 측정 장치의 구성을 나타낸 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 상태 분석 장치의 구성을 나타낸 도면.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 상태 분석 장치가 심장 박동 분석 데이터를 화면에 표시한 상태를 나타낸 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 상태 분석 장치가 사용자의 스트레스 지수를 화면에 표시한 상태를 나타낸 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 상태 분석 장치가 호흡 조절 유도 안내 정보를 화면에 표시한 상태를 나타낸 도면.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 스트레스 지수 산출부의 구성을 나타낸 도면.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼지화부가 고주파 심장 데이터를 입력 멤버쉽 함수들에 대한 소속도로 변환하는 상태를 나타낸 도면.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼지화부가 저주파 심장 데이터를 입력 멤버쉽 함수들에 대한 소속도로 변환하는 상태를 나타낸 도면.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼지 규칙(Fuzzy Rule)을 나타낸 도면.
도 11은 본 발명의 퍼지 추론부가 퍼지 규칙에 대해 출력 멤버쉽 함수의 소속도를 추론하는 다양한 실시예를 나타낸 도면.
도 12는 본 발명의 비퍼지화부가 퍼지 규칙이 속하는 것으로 추론된 출력 멤버쉽 함수에서 해당 퍼지 규칙의 출력 멤버쉽 함수의 소속도로 추론된 값 이하의 면적을 구하는 상태를 나타낸 도면.
도 13은 본 발명의 비퍼지화부가 25개의 퍼지 규칙에 대해 해당 출력 멤버쉽 함수에서의 구한 면적 및 각 면적을 중첩시켜 무게 중심을 구하는 상태를 나타낸 도면.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 건강 상태 진단 시스템의 구성을 나타낸 도면.
이하, 도 1 내지 도 14를 참조하여 본 발명의 건강 상태 진단용 장갑 유닛 및 이를 이용한 건강 상태 진단 시스템에 대해 상세히 설명하기로 한다. 그러나 이는 예시적 실시예에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
본 발명의 기술적 사상은 청구범위에 의해 결정되며, 이하 실시예는 진보적인 본 발명의 기술적 사상을 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에게 효율적으로 설명하기 위한 일 수단일 뿐이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 건강 상태 진단용 장갑 유닛을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 건강 상태 진단용 장갑 유닛(100)은 장갑(102), 생체 신호 측정 장치(104) 및 신체 상태 분석 장치(106)를 포함한다.
장갑(102)은 손가락을 수용할 수 있는 손가락 수용부(102-1)를 포함한다. 여기서는, 장갑(102)이 5개의 손가락 수용부(102-1)를 모두 갖는 것으로 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며 손가락 수용부(102-1)는 적어도 하나를 구비하면 된다. 장갑(102)은 예를 들어, 광 차단 재질로 이루어질 수 있다. 그러나, 장갑(102) 전체가 광 차단 재질로 이루어질 필요는 없으며, 생체 신호 측정 장치(104)가 형성되는 손가락 수용부(102-1)만 광 차단 재질로 이루어질 수 있다.
생체 신호 측정 장치(104)는 장갑(102) 내에서 손가락 수용부(102-1)에 형성될 수 있다. 생체 신호 측정 장치(104)는 사용자의 생체 신호를 측정하고, 측정한 생체 신호 측정 데이터를 신체 상태 분석 장치(106)로 전송한다. 여기서, 생체 신호는 예를 들어, 사용자의 심박 미세 변화율(Heart Rate Variability : HRV), 혈관의 수축 및 이완에 따른 혈액용적 변화, 심장 박동에 따른 혈액 내 산소 포화도 변화 중 적어도 하나 일 수 있다. 이때, 생체 신호 측정 장치(104)는 생체 신호 측정 데이터를 유선 통신 또는 무선 통신으로 신체 상태 분석 장치(106)로 전송할 수 있다. 여기서는, 생체 신호 측정 장치(104)와 신체 상태 분석 장치(106)가 유선으로 연결된 것으로 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며 생체 신호 측정 장치(104)와 신체 상태 분석 장치(106)는 무선 통신망으로 연결될 수도 있다.
신체 상태 분석 장치(106)는 장갑(102)의 일면(예를 들어, 손등 부분)에 형성될 수 있다. 생체 신호 측정 장치(104)로부터 생체 신호 측정 데이터를 수신한다. 신체 상태 분석 장치(106)는 수신한 생체 신호 측정 데이터를 분석하여 심장 박동 분석 데이터를 생성한다. 여기서, 심장 박동 분석 데이터는 심장 박동수, 교감 신경의 활성도, 및 부교감 신경의 활성도 중 적어도 하나를 포함한다. 신체 상태 분석 장치(106)는 심장 박동 분석 데이터를 이용하여 사용자의 스트레스 지수를 산출할 수 있다. 신체 상태 분석 장치(106)는 스트레스 지수에 기초하여 사용자의 적정 호흡수를 산출할 수 있다. 신체 상태 분석 장치(106)는 사용자의 호흡수가 산출한 적정 호흡수에 도달하도록 사용자의 호흡 조절을 유도할 수 있다. 신체 상태 분석 장치(106)는 심장 박동 분석 데이터, 스트레스 지수, 적정 호흡수, 및 호흡 조절 유도 안내 정보 중 적어도 하나를 화면에 표시할 수 있다.
여기서는, 사용자의 생체 신호 측정 데이터를 이용하여 심장 박동수, 교감 신경의 활성도, 부교감 신경의 활성도, 스트레스 지수, 적정 호흡수 등을 생성하는 것으로 설명하였지만, 이에 한정되는 것은 아니며 그 이외의 다양한 사용자의 건강 상태 진단 정보(예를 들어, 최저 혈압, 최고 혈압, 자율 신경 균형도, 면역 수준, 피로 지수 등)를 생성할 수 있다.
본 발명의 실시예에 의하면, 사용자가 건강 상태 진단용 장갑 유닛(100)을 착용하고 있기만 하면 사용자의 생체 신호를 측정하고 이를 분석하여 심장 박동 분석 데이터, 스트레스 지수, 적정 호흡수, 및 호흡 조절 유도 안내 정보 중 적어도 하나를 화면에 표시하여 줌으로써, 사용자의 편의에 따라 수시로 용이하게 자신의 건강 상태를 진단할 수 있게 된다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 신호 측정 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 생체 신호 측정 장치(104)는 하우징부(111), 광 발생부(113), 및 광 수광부(115)를 포함한다.
하우징부(111)는 손가락 수용부(102-1) 내에서 손가락을 감싸는 형태로 형성될 수 있다. 하우징부(111)는 플라스틱 재질로 이루어질 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니며, 그 이외의 다양한 재질로 이루어질 수 있다. 이때, 손가락 수용부(102-1)는 광 차단 재질로 이루어질 수 있다. 이 경우, 외부 직사광선이 하우징부(111) 내로 투과되는 것을 차단하여 광 발생부(113)에서 발생시킨 광과 간섭되는 것을 방지할 수 있다. 그로 인해, 생세 신호 측정 장치(104)를 통한 생체 신호 측정의 정확도를 높일 수 있게 된다. 즉, 사용자의 건강 진단에 기초가 되는 생체 신호 측정 단계에서부터 그 정확도를 높여 보다 신뢰성 있는 진단 정보를 제공해 줄 수 있게 된다.
광 발생부(113)는 하우징부(111) 내의 일측에 형성되어 광을 발생시킬 수 있다. 광 발생부(113)에서 발생한 광은 사용자의 손가락을 투과하여 하우징부(111)의 타측에 이르게 된다. 광 발생부(113)는 제1 광 발생부(113-1) 및 제2 광 발생부(113-2)를 포함할 수 있다. 이때, 제1 광 발생부(113-1)는 적외선 파장(예를 들어, 940 nm)의 광을 발생시키고, 제2 광 발생부(113-2)는 가시광선 파장(예를 들어, 660 nm)의 광을 발생시킬 수 있다. 여기서는, 제1 광 발생부(113-1) 및 제2 광 발생부(113-2)가 별도로 형성되는 것으로 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며 제1 광 발생부(113-1) 및 제2 광 발생부(113-2)는 일체로 형성될 수도 있다.
광 수광부(115)는 하우징부(111) 내의 타측에 형성되고, 광 발생부(113)가 발생하여 사용자의 손가락을 투과한 광을 수용한다. 이때, 사용자의 심장 박동에 따라 손가락 내에서 제1 광 발생부(113-1)가 발생시킨 적외선 파장의 광 및 제2 광 발생부(113-1)가 발생시킨 가시광선 파장의 광의 흡수율이 달라지게 되며, 그로 인해 사용자의 손가락을 투과하는 광의 투과율이 변하게 된다. 광 수광부(115)의 사용자의 심장 박동에 따른 광의 투과율 변화를 광 전류 신호로 출력할 수 있다.
생체 신호 측정 장치(104)는 광 수광부(115)가 출력한 광 전류 신호를 증폭하고 노이즈를 제거하는 등의 신호 처리를 수행한 생체 신호 측정 데이터를 신체 상태 분석 장치(106)로 전송할 수 있다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니며 생체 신호 측정 장치(104)는 광 수광부(115)가 출력한 광 전류 신호 자체를 생체 신호 측정 데이터로 하여 신체 상태 분석 장치(106)로 전송할 수도 있다. 이때, 생체 신호 측정 장치(104)는 생체 신호 측정 데이터를 주기적으로(또는 실시간으로) 신체 상태 분석 장치(106)로 전송할 수 있다. 여기서는, 생체 신호 측정 장치(104)가 광 센서를 이용하여 사용자의 생체 신호를 측정하는 것으로 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며 그 이외의 다양한 방법으로 사용자의 생체 신호를 측정할 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 상태 분석 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 신체 상태 분석 장치(106)는 통신부(121), 심장 박동 분석부(123), 스트레스 지수 산출부(125), 호흡 조절 관리부(127), 표시부(129), 및 저장부(131)를 포함한다.
통신부(121)는 생체 신호 측정 장치(104)가 전송하는 생체 신호 측정 데이터를 수신한다. 이때, 통신부(121)는 생체 신호 측정 장치(104)로부터 생체 신호 측정 데이터를 주기적으로(또는 실시간으로) 수신할 수 있다.
심장 박동 분석부(123)는 통신부(121)가 수신한 생체 신호 측정 데이터를 분석하여 심장 박동 분석 데이터를 생성한다. 예를 들어, 심장 박동 분석부(123)는 수신한 생체 신호 측정 데이터에서 심장 박동에 의한 혈관의 수축 및 이완에 따른 피크 데이터를 추출하여 심장 박동수를 산출할 수 있다. 그리고, 심장 박동 분석부(123)는 수신한 생체 신호 측정 데이터의 주파수를 분석하여 교감 신경 활성도 및 부교감 신경 활성도를 산출할 수 있다. 여기서, 생체 신호 측정 데이터를 주파수 영역별로 분석하였을 때, 0.2 ~ 0.4 Hz의 주파수 영역은 부교감 신경의 활성도를 나타내게 되고, 0.032 ~ 0.2 Hz의 주파수 영역은 교감 신경의 활성도를 나타내게 된다. 이하, 부교감 신경의 활성도를 고주파(High Frequency) 심장 데이터라고 하고, 교감 신경의 활성도를 저주파(Low Frequency) 심장 데이터라고 한다.
스트레스 지수 산출부(125)는 심장 박동 분석부(123)가 생성한 심장 박동 분석 데이터를 이용하여 사용자의 스트레스 지수를 산출한다. 이때, 스트레스 지수 산출부(125)는 심장 박동 분석 데이터를 퍼지 로직(Fuzzy Logic)에 대입하여 사용자의 스트레스 지수를 산출할 수 있다. 이 경우, 전문가의 지식 및 경험에 근거한 퍼지 규칙을 적용하여 보다 정확하고 신뢰도 높은 스트레스 지수를 산출할 수 있게 된다. 이에 대한 자세한 설명은 후술하기로 한다.
호흡 조절 관리부(127)는 스트레스 지수 산출부(125)가 산출한 스트레스 지수를 기초로 사용자의 적정 호흡수를 결정한다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니며 호흡 조절 관리부(127)는 심장 박동 분석부(123)가 생성한 심장 박동수에 근거하여 사용자의 적정 호흡수를 결정할 수도 있고, 심장 박동수 및 스트레스 지수에 근거하여 사용자의 적정 호흡수를 결정할 수도 있다.
호흡 조절 관리부(127)는 사용자의 호흡이 적정 호흡수에 이르도록 사용자의 호흡 조절을 유도할 수 있다. 예를 들어, 호흡 조절 관리부(127)는 사용자의 호흡이 적정 호흡수에 이르도록 호흡 조절 유도 안내 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 이때, 호흡 조절 유도 안내 정보는 들숨과 날숨의 시점에 대한 정보를 포함할 수 있다.
표시부(129)는 도 4에 도시된 바와 같이, 심장 박동 분석부(123)가 생성한 심장 박동 분석 데이터(예를 들어, 심장 박동수, 교감 신경 활성도, 부교감 신경 활성도 등)를 화면에 표시할 수 있다. 표시부(129)는 도 5에 도시된 바와 같이, 스트레스 지수 산출부(125)가 산출한 사용자의 스트레스 지수를 화면에 표시할 수 있다. 표시부(129)는 도 6에 도시된 바와 같이, 호흡 조절 관리부(127)의 호흡 조절 유도 안내 정보를 화면에 표시할 수 있다.
저장부(131)는 통신부(121)가 수신한 생체 신호 측정 데이터를 저장할 수 있다. 저장부(131)는 심장 박동 분석부(123)가 생성한 심장 박동 분석 데이터(예를 들어, 심장 박동수, 교감 신경 활성도, 부교감 신경 활성도 등)를 저장할 수 있다. 저장부(131)는 스트레스 지수 산출부(125)가 산출한 사용자의 스트레스 지수를 저장할 수 있다. 저장부(131)는 호흡 조절 관리부(127)의 호흡 조절 유도 안내 정보를 저장할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 스트레스 지수 산출부의 구성을 나타낸 도면이다. 여기서는, 스트레스 지수 산출부(125)가 퍼지 로직(Fuzzy Logic)을 이용하여 사용자의 스트레스 지수를 산출하는 경우를 나타내었다.
도 7을 참조하면, 스트레스 지수 산출부(125)는 퍼지화부(141), 퍼지 규칙부(143), 퍼지 추론부(145), 및 비퍼지화부(147)를 포함한다.
퍼지화부(141)는 입력되는 심장 박동 분석 데이터를 기 설정된 입력 멤버쉽 함수들에 대한 소속도로 변환시킨다. 이때, 퍼지화부(141)는 심장 박동 분석부(123)로부터 입력되는 고주파 심장 데이터(HF) 및 저주파 심장 데이터(LF)를 기 설정된 입력 멤버쉽 함수들에 대한 소속도로 변환시킬 수 있다. 여기서, 입력 멤버쉽 함수는 예를 들어, 매우 작음(Very Small : VS), 작음(Small : S), 중간(Midium : M), 큼(Big : B), 매우 큼(Very Big : VB)이라는 5 레벨의 함수가 있을 수 있다. 이때, 각 입력 멤버쉽 함수는 적어도 하나의 다른 레벨의 입력 멤버쉽 함수와 그 범위가 겹치도록 설정될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼지화부가 고주파 심장 데이터를 입력 멤버쉽 함수들에 대한 소속도로 변환하는 상태를 나타낸 도면이다.
도 8을 참조하면, 매우 작음(VS), 작음(S), 중간(M), 큼(B), 매우 큼(VB)이라는 5 레벨의 입력 멤버쉽 함수는 고주파 심장 데이터를 x축 값으로 하고, 각 입력 멤버쉽 함수의 소속도를 y축 값으로 하였을 때, 삼각형 형상의 함수로 기 설정될 수 있다. 그러나, 입력 멤버쉽 함수가 삼각형 형상의 함수로 한정되는 것은 아니며, 전문가의 지식 및 경험에 따라 그 이외의 다양한 형상(예를 들어, 직사각형 또는 사다리꼴)으로 설정될 수 있다. 이때, 각 입력 멤버쉽 함수는 이웃한 입력 멤버쉽 함수와 겹치도록 설정될 수 있다.
여기서, 심장 박동 분석부(123)로부터 고주파 심장 데이터(HF)가 입력되면, 퍼지화부(141)는 입력된 고주파 심장 데이터를 기 설정된 입력 멤버쉽 함수들에 대한 소속도로 변환시킨다. 이때, 고주파 심장 데이터는 0 ~ 10 사이의 값으로 치환되어 입력될 수 있다.
예를 들어, 1.5의 값을 갖는 고주파 심장 데이터(HF)가 입력된 경우, 해당 고주파 심장 데이터의 매우 작음(VS)이라는 입력 멤버쉽 함수의 소속도는 0.4가 되고, 작음(S)이라는 입력 멤버쉽 함수의 소속도는 0.6이 되며, 중간(M), 큼(B), 및 매우 큼(VB)이라는 입력 멤버쉽 함수의 소속도는 각각 0이 된다. 이때, 퍼지화부(141)는 1.5의 값을 갖는 고주파 심장 데이터(HF)에 대해 매우 작음(VS), 작음(S), 중간(M), 큼(B), 및 매우 큼(VB)이라는 각 입력 멤버쉽 함수의 소속도를 각각 0.4, 0.6, 0, 0, 0으로 하게 된다. 이와 같이, 하나의 고주파 심장 데이터(HF)는 5개의 입력 멤버쉽 함수들 각각에 대한 소속도를 가지게 된다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼지화부가 저주파 심장 데이터를 입력 멤버쉽 함수들에 대한 소속도로 변환하는 상태를 나타낸 도면이다.
도 9를 참조하면, 매우 작음(VS), 작음(S), 중간(M), 큼(B), 매우 큼(VB)이라는 5 레벨의 입력 멤버쉽 함수는 저주파 심장 데이터를 x축 값으로 하고, 각 입력 멤버쉽 함수의 소속도를 y축 값으로 하였을 때, 삼각형 형상의 함수로 기 설정될 수 있다. 그러나, 입력 멤버쉽 함수가 삼각형 형상의 함수로 한정되는 것은 아니며, 그 이외의 다양한 형상(예를 들어, 직사각형 또는 사다리꼴)으로 설정될 수 있다. 이때, 각 입력 멤버쉽 함수는 이웃한 입력 멤버쉽 함수와 겹치도록 설정될 수 있다.
여기서, 심장 박동 분석부(123)로부터 저주파 심장 데이터(LF)가 입력되면, 퍼지화부(141)는 입력된 저주파 심장 데이터를 기 설정된 입력 멤버쉽 함수들에 대한 소속도로 변환시킨다. 이때, 저주파 심장 데이터는 0 ~ 10 사이의 값으로 치환되어 입력될 수 있다.
예를 들어, 4.5의 값을 갖는 저주파 심장 데이터(LF)가 입력된 경우, 해당 저주파 심장 데이터의 매우 작음(VS)이라는 입력 멤버쉽 함수의 소속도는 0이 되고, 작음(S)이라는 입력 멤버쉽 함수의 소속도는 0.3이 되며, 중간(M)이라는 입력 멤버쉽 함수의 소속도는 0.7이 되고, 큼(B) 및 매우 큼(VB)이라는 입력 멤버쉽 함수의 소속도는 각각 0이 된다. 이때, 퍼지화부(141)는 4.5의 값을 갖는 저주파 심장 데이터(LF)에 대해 매우 작음(VS), 작음(S), 중간(M), 큼(B), 및 매우 큼(VB)이라는 각 입력 멤버쉽 함수의 소속도를 각각 0, 0.3, 0.7, 0, 0으로 하게 된다. 이와 같이, 하나의 저주파 심장 데이터(LF)는 5개의 입력 멤버쉽 함수들 각각에 대한 소속도를 가지게 된다.
퍼지 규칙부(143)는 관리자의 명령에 따라 퍼지 규칙(Fuzzy Rule)을 설정한다. 퍼지 규칙은 입력과 출력의 언어적인 관계를 설정한 것으로, 예를 들어, IF 입력 is A, THEN 출력 is B의 형태로 설정할 수 있다. 퍼지 규칙은 고주파 심장 데이터(HF) 및 저주파 심장 데이터(LF)의 각 입력 멤버쉽 함수의 소속도를 입력으로 하였을 때 기 설정된 출력 멤버쉽 함수와의 관계를 설정한 것일 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼지 규칙(Fuzzy Rule)을 나타낸 도면이다. 여기서, 퍼지 규칙(Fuzzy Rule)은 고주파 심장 데이터(HF) 및 저주파 심장 데이터(LF)의 각 입력 멤버쉽 함수의 소속도를 입력으로 하였을 때 기 설정된 출력 멤버쉽 함수와의 관계를 설정하였다.
도 10을 참조하면, 출력 멤버쉽 함수는 예를 들어, 스트레스 정도를 스트레스 받음(Stressed : S), 긴장함(Tense : T), 정상(Normal : N), 차분함(Calm : C), 및 편안함(Relaxed : R)이라는 5 레벨로 표현한 것으로 기 설정될 수 있다.
여기서, 퍼지 규칙은 몇 가지의 경우만 살펴보면, 1) IF 고주파 심장 데이터(HF) is 매우 작음(VS) and 저주파 심장 데이터(LF) is 매우 작음(VS), THEN 출력 멤버쉽 함수 is 스트레스 받음(S)으로 설정될 수 있다. 2) IF 고주파 심장 데이터(HF) is 중간(M) and 저주파 심장 데이터(LF) is 작음(VS), THEN 출력 멤버쉽 함수 is 긴장함(T)으로 설정될 수 있다. 3) IF 고주파 심장 데이터(HF) is 작음(S) and 저주파 심장 데이터(LF) is 큼(B), THEN 출력 멤버쉽 함수 is 정상(N)으로 설정될 수 있다. 4) IF 고주파 심장 데이터(HF) is 큼(B) and 저주파 심장 데이터(LF) is 큼(B), THEN 출력 멤버쉽 함수 is 차분함(C)으로 설정될 수 있다. 5) IF 고주파 심장 데이터(HF) is 매우 큼(VB) and 저주파 심장 데이터(LF) is 큼(B), THEN 출력 멤버쉽 함수 is 편안함(R)으로 설정될 수 있다. 이때, 퍼지 규칙은 전문가의 지식 및 경험으로 설정될 수 있다.
여기서는, 고주파 심장 데이터(HF)의 입력 멤버쉽 함수의 소속도와 저주파 심장 데이터(LF)의 입력 멤버쉽 함수의 소속도 간에 AND 연산을 사용해서 고주파 심장 데이터(HF)의 입력 멤버쉽 함수의 소속도 및 저주파 심장 데이터(LF)의 입력 멤버쉽 함수의 소속도 중 작은 것을 선택하여 연산하도록 하였지만 이에 한정되는 것은 아니며, 고주파 심장 데이터(HF)의 입력 멤버쉽 함수의 소속도와 저주파 심장 데이터(LF)의 입력 멤버쉽 함수의 소속도 간에 OR 연산을 사용해서 고주파 심장 데이터(HF)의 입력 멤버쉽 함수의 소속도 및 저주파 심장 데이터(LF)의 입력 멤버쉽 함수의 소속도 중 큰 것을 선택하여 연산하도록 할 수도 있다.
퍼지 추론부(145)는 고주파 심장 데이터(HF) 및 저주파 심장 데이터(LF)의 각 입력 멤버쉽 함수의 소속도를 퍼지 규칙부(143)가 설정한 퍼지 규칙에 대입하여 출력 멤버쉽 함수에 속하는 정도(즉, 소속도)를 추론한다. 이때, 퍼지 추론부(145)는 고주파 심장 데이터(HF) 및 저주파 심장 데이터(LF)의 각 입력 멤버쉽 함수의 소속도를 기 설정된 모든 퍼지 규칙에 적용하여 각 퍼지 규칙에 대해 출력 멤버쉽 함수의 소속도를 추론하게 된다.
퍼지 규칙이 도 10에 도시된 바와 같이 설정되었다면, 하나의 고주파 심장 데이터(HF)는 5개의 입력 멤버쉽 함수에 대한 소속도를 가지고, 하나의 저주파 심장 데이터(LF)는 5개의 입력 멤버쉽 함수에 대한 소속도를 가지므로, 퍼지 규칙은 총 25개가 설정되게 된다. 따라서, 고주파 심장 데이터(HF) 및 저주파 심장 데이터(LF)의 각 입력 멤버쉽 함수의 소속도를 25개의 기 설정된 모든 퍼지 규칙에 적용하여 각 퍼지 규칙에 대해 출력 멤버쉽 함수의 소속도를 추론한다.
도 11은 본 발명의 퍼지 추론부가 퍼지 규칙에 대해 출력 멤버쉽 함수의 소속도를 추론하는 다양한 실시예를 나타낸 도면이다. 여기서, 스트레스 받음(Stressed), 긴장함(Tense), 정상(Normal), 차분함(Calm), 및 편안함(Relaxed)이라는 5 레벨의 출력 멤버쉽 함수는 스트레스 지수를 x축 값으로 하고, 각 출력 멤버쉽 함수의 소속도를 y 값으로 하였을 때, 삼각형 형상의 함수로 기 설정될 수 있다. 그러나, 출력 멤버쉽 함수가 삼각형 형상의 함수로 한정되는 것은 아니며, 그 이외의 다양한 형상(예를 들어, 직사각형 또는 사다리꼴)으로 설정될 수 있다. 이때, 각 출력 멤버쉽 함수는 이웃한 출력 멤버쉽 함수와 겹치도록 설정될 수 있다.
도 11의 (a)를 참조하면, 퍼지 규칙이 IF 고주파 심장 데이터(HF) is 매우 작음(VS) and 저주파 심장 데이터(LF) is 매우 작음(VS), THEN 출력 멤버쉽 함수 is 스트레스 받음(S)으로 설정되었고, 고주파 심장 데이터(HF)의 매우 작음(VS)이라는 입력 멤버쉽 함수의 소속도가 0.4이고, 저주파 심장 데이터(LF)의 매우 작음(VS)이라는 입력 멤버쉽 함수의 소속도가 0이라면, 해당 퍼지 규칙에 대한 출력 멤버쉽 함수는 스트레스 받음(S)이고, 그 소속도는 고주파 심장 데이터(HF)의 입력 멤버쉽 함수의 소속도(즉, 0.4) 및 저주파 심장 데이터(LF)의 입력 멤버쉽 함수의 소속도(즉, 0) 중 작은 것인 0으로 추론된다.
도 11의 (b)를 참조하면, 퍼지 규칙이 IF 고주파 심장 데이터(HF) is 매우 작음(VS) and 저주파 심장 데이터(LF) is 작음(S), THEN 출력 멤버쉽 함수 is 편안함(R)으로 설정되었고, 고주파 심장 데이터(HF)의 매우 작음(VS)이라는 입력 멤버쉽 함수의 소속도가 0.4이고, 저주파 심장 데이터(LF)의 작음(VS)이라는 입력 멤버쉽 함수의 소속도가 0.3이라면, 해당 퍼지 규칙에 대한 출력 멤버쉽 함수는 편안함(R)이고, 그 소속도는 고주파 심장 데이터(HF)의 입력 멤버쉽 함수의 소속도(즉, 0.4) 및 저주파 심장 데이터(LF)의 입력 멤버쉽 함수의 소속도(즉, 0.3) 중 작은 것인 0.3으로 추론된다.
도 11의 (c)를 참조하면, 퍼지 규칙이 IF 고주파 심장 데이터(HF) is 매우 작음(VS) and 저주파 심장 데이터(LF) is 중간(M), THEN 출력 멤버쉽 함수 is 편안함(R)으로 설정되었고, 고주파 심장 데이터(HF)의 매우 작음(VS)이라는 입력 멤버쉽 함수의 소속도가 0.4이고, 저주파 심장 데이터(LF)의 중간(M)이라는 입력 멤버쉽 함수의 소속도가 0.7이라면, 해당 퍼지 규칙에 대한 출력 멤버쉽 함수는 편안함(R)이고, 그 소속도는 고주파 심장 데이터(HF)의 입력 멤버쉽 함수의 소속도(즉, 0.4) 및 저주파 심장 데이터(LF)의 입력 멤버쉽 함수의 소속도(즉, 0.7) 중 작은 것인 0.4로 추론된다.
비퍼지화부(147)는 퍼지 추론부(145)의 추론 결과값을 비퍼지화하여 사용자의 스트레스 지수를 산출한다. 구체적으로, 비퍼지화부(147)는 각 퍼지 규칙에 대해 해당 퍼지 규칙이 속하는 것으로 추론된 출력 멤버쉽 함수에서 해당 퍼지 규칙의 상기 출력 멤버쉽 함수의 소속도로 추론된 값 이하의 면적을 구한다. 다음으로, 비퍼지화부(147)는 각 퍼지 규칙에 대해 해당 출력 멤버쉽 함수에서의 구한 면적을 중첩시킨 후, 중첩시킨 면적에서 무게 중심을 구하여 사용자의 스트레스 지수를 산출하게 된다.
도 12는 본 발명의 비퍼지화부가 퍼지 규칙이 속하는 것으로 추론된 출력 멤버쉽 함수에서 해당 퍼지 규칙의 출력 멤버쉽 함수의 소속도로 추론된 값 이하의 면적을 구하는 상태를 나타낸 도면이다.
도 12의 (a)를 참조하면, 도 11의 (a)에서 해당 퍼지 규칙에 대한 출력 멤버쉽 함수가 스트레스 받음(Stressed)이고, 그 소속도가 0인 것으로 추론된 경우, 비퍼지화부(147)는 스트레스 받음(Stressed)이라는 출력 멤버쉽 함수에서 소속도가 0이하인 면적을 구하게 된다. 이 경우는, 해당 출력 멤버쉽 함수의 소속도가 0이므로 그 면적도 0이 되게 된다.
도 12의 (b)를 참조하면, 도 11의 (b)에서 해당 퍼지 규칙에 대한 출력 멤버쉽 함수가 편안함(Relaxed)이고, 그 소속도가 0.3인 것으로 추론된 경우, 비퍼지화부(147)는 편안함(Relaxed)이라는 출력 멤버쉽 함수에서 소속도가 0.3이하인 면적을 구하게 된다.
도 12의 (c)를 참조하면, 도 11의 (c)에서 해당 퍼지 규칙에 대한 출력 멤버쉽 함수가 편안함(Relaxed)이고, 그 소속도가 0.4인 것으로 추론된 경우, 비퍼지화부(147)는 편안함(Relaxed)이라는 출력 멤버쉽 함수에서 소속도가 0.4이하인 면적을 구하게 된다.
도 13은 본 발명의 비퍼지화부가 25개의 퍼지 규칙에 대해 해당 출력 멤버쉽 함수에서의 구한 면적 및 각 면적을 중첩시켜 무게 중심을 구하는 상태를 나타낸 도면이다.
도 13을 참조하면, 비퍼지화부(147)는 도 12에서와 같이, 25개의 퍼지 규칙 각각에 대해 해당 퍼지 규칙이 속하는 것으로 추론된 출력 멤버쉽 함수에서 해당 퍼지 규칙의 출력 멤버쉽 함수의 소속도로 추론된 값 이하의 면적을 구한다. 다음으로, 비퍼지화부(147)는 25개의 퍼지 규칙에서 구한 출력 멤버쉽 함수의 면적을 중첩시킨 후, 중첩된 면적의 무게 중심을 구하여 사용자의 스트레스 지수를 산출하게 된다. 여기서, 중첩된 면적의 무게 중심은 5.76이며 이것이 사용자의 스트레스 지수가 된다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 건강 상태 진단 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 14를 참조하면, 건강 상태 진단 시스템(200)은 건강 상태 진단용 장갑 유닛(100) 및 휴대 단말기(180)를 포함한다.
건강 상태 진단용 장갑 유닛(100)은 사용자의 생체 신호를 측정할 수 있다. 건강 상태 진단용 장갑 유닛(100)은 측정한 생체 신호를 분석하여 심장 박동 분석 데이터를 생성할 수 있다. 건강 상태 진단용 장갑 유닛(100)은 심장 박동 분석 데이터를 이용하여 사용자의 스트레스 지수를 산출할 수 있다. 건강 상태 진단용 장갑 유닛(100)은 산출한 스트레스 지수에 기초하여 사용자의 적정 호흡수를 산출하고, 적정 호흡수에 도달하도록 사용자의 호흡 조절을 유도하는 호흡 조절 유도 안내 정보를 생성할 수 있다. 건강 상태 진단용 장갑 유닛(100)은 생체 신호 측정 데이터, 심장 박동 분석 데이터, 스트레스 지수, 적정 호흡수, 및 호흡 조절 유도 안내 정보 중 적어도 하나를 휴대 단말기(180)로 전송할 수 있다.
휴대 단말기(180)는 건강 상태 진단용 장갑 유닛(100)이 전송하는 생체 신호 측정 데이터, 심장 박동 분석 데이터, 스트레스 지수, 적정 호흡수, 및 호흡 조절 유도 안내 정보를 수신하고, 수신한 정보들을 화면에 표시하여 사용자에게 제공해 줄 수 있다. 여기서, 건강 상태 진단용 장갑 유닛(100)으로부터 생체 신호 측정 데이터만 수신한 경우, 휴대 단말기(180)는 수신한 생체 신호 측정 데이터를 이용하여 심장 박동 분석 데이터, 스트레스 지수, 적정 호흡수, 및 호흡 조절 유도 안내 정보 중 적어도 하나를 생성하고, 이를 화면에 표시할 수 있다.
이 경우, 병원, 보건소, 양호실 등에서 건강 상태 진단용 장갑 유닛(100)을 이용하여 환자의 생체 신호를 측정하고, 이를 기초로 환자의 스트레스 지수, 적정 호흡수, 및 호흡 조절 유도 안내 정보 중 적어도 하나를 생성할 수 있으며, 이를 환자의 휴대 단말기(180)로 전송하여 화면에 표시하도록 할 수 있다.
이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100 : 건강 상태 진단용 장갑 유닛 102 : 장갑
102-1 : 손가락 수용부 104 : 생체 신호 측정 장치
106 : 신체 상태 분석 장치 111 : 하우징부
113 : 광 발생부 113-1 : 제1 광 발생부
113-2 : 제2 광 발생부 115 : 광 수광부
121 : 통신부 123 : 심장 박동 분석부
125 : 스트레스 지수 산출부 127 : 호흡 조절 관리부
129 : 표시부 131 : 저장부
141 : 퍼지화부 143 : 퍼지 규칙부
145 : 퍼지 추론부 147 : 비퍼지화부
180 : 휴대 단말기 200 : 건강 상태 진단 시스템
102-1 : 손가락 수용부 104 : 생체 신호 측정 장치
106 : 신체 상태 분석 장치 111 : 하우징부
113 : 광 발생부 113-1 : 제1 광 발생부
113-2 : 제2 광 발생부 115 : 광 수광부
121 : 통신부 123 : 심장 박동 분석부
125 : 스트레스 지수 산출부 127 : 호흡 조절 관리부
129 : 표시부 131 : 저장부
141 : 퍼지화부 143 : 퍼지 규칙부
145 : 퍼지 추론부 147 : 비퍼지화부
180 : 휴대 단말기 200 : 건강 상태 진단 시스템
Claims (9)
- 적어도 하나의 손가락 수용부를 가지는 장갑;
상기 손가락 수용부에 형성되고, 사용자의 생체 신호를 측정하는 생체 신호 측정 장치; 및
상기 장갑에 형성되고, 상기 생체 신호 측정 장치로부터 상기 사용자의 생체 신호 측정 데이터를 수신하고, 수신한 생체 신호 측정 데이터를 분석하여 심장 박동 분석 데이터를 생성하며, 상기 심장 박동 분석 데이터에 근거하여 상기 사용자의 스트레스 지수를 산출하는 신체 상태 분석 장치를 포함하는, 건강 상태 진단용 장갑 유닛.
- 제1항에 있어서,
상기 장갑은,
상기 생체 신호 측정 장치가 형성되는 상기 손가락 수용부가 광 차단 재질로 이루어지는, 건강 상태 진단용 장갑 유닛.
- 제1항에 있어서,
상기 신체 상태 분석 장치는,
상기 생체 신호 측정 장치로부터 상기 사용자의 생체 신호 측정 데이터를 수신하는 통신부;
상기 통신부가 수신한 생체 신호 측정 데이터를 분석하여 심장 박동 분석 데이터를 생성하는 심장 박동 분석부; 및
상기 심장 박동 분석 데이터를 퍼지 로직(Fuzzy Logic)에 대입하여 상기 사용자의 스트레스 지수를 산출하는 스트레스 지수 산출부를 포함하는, 건강 상태 진단용 장갑 유닛.
- 제3항에 있어서,
상기 스트레스 지수 산출부는,
상기 심장 박동 분석 데이터를 기 설정된 입력 멤버쉽 함수들에 대한 소속도로 변환시키는 퍼지화부;
상기 심장 박동 분석 데이터의 각 입력 멤버쉽 함수들에 대한 소속도와 기 설정된 출력 멤버쉽 함수들 간의 관계를 퍼지 규칙(Fuzzy Rule)으로 설정하는 퍼지 규칙부;
상기 심장 박동 분석 데이터의 각 입력 멤버쉽 함수들에 대한 소속도를 각 퍼지 규칙에 적용하여 각 퍼지 규칙에 대해 출력 멤버쉽 함수의 소속도를 추론하는 퍼지 추론부; 및
상기 퍼지 추론부의 추론 결과값을 비퍼지화하여 상기 사용자의 스트레스 지수를 산출하는 비퍼지화부를 포함하는, 건강 상태 진단용 장갑 유닛.
- 제4항에 있어서,
상기 퍼지화부는,
상기 심장 박동 분석 데이터 중 고주파 심장 데이터 및 저주파 심장 데이터를 매우 작음(Very Small), 작음(Small), 중간(Midium), 큼(Big), 및 매우 큼(Very Big)으로 기 설정된 각 입력 멤버쉽 함수들에 대한 소속도로 변환시키는, 건강 상태 진단용 장갑 유닛.
- 제5항에 있어서,
상기 퍼지 규칙부는,
상기 고주파 심장 데이터 및 저주파 심장 데이터의 각 입력 멤버쉽 함수들에 대한 소속도와 스트레스 받음(Stressed), 긴장함(Tense), 정상(Normal), 차분함(Calm), 및 편안함(Relaxed)으로 기 설정된 각 출력 멤버쉽 함수들 간의 관계를 퍼지 규칙(Fuzzy Rule)으로 설정하는, 건강 상태 진단용 장갑 유닛.
- 제4항에 있어서,
상기 비퍼지화부는,
각 퍼지 규칙이 속하는 것으로 추론된 출력 멤버쉽 함수에서 해당 퍼지 규칙의 상기 출력 멤버쉽 함수의 소속도로 추론된 값 이하의 면적을 구하고, 각 퍼지 규칙에 대해 구한 면적을 중첩시키며, 중첩시킨 면적의 무게 중심을 구하여 상기 사용자의 스트레스 지수를 산출하는, 건강 상태 진단용 장갑 유닛.
- 제3항에 있어서,
상기 신체 상태 분석 장치는,
산출한 상기 사용자의 스트레스 지수를 기초로 상기 사용자의 적정 호흡수를 결정하고, 상기 사용자의 호흡이 상기 적정 호흡수에 이르도록 호흡 조절 유도 안내 정보를 생성하는 호흡 조절 관리부를 더 포함하는, 건강 상태 진단용 장갑 유닛.
- 제1항 내지 제8항 중 어느 하나의 항에 기재된 건강 상태 진단용 장갑 유닛; 및
상기 건강 상태 진단용 장갑 유닛으로부터 상기 사용자의 생체 신호 측정 데이터, 심장 박동 분석 데이터, 스트레스 지수, 적정 호흡수, 및 호흡 조절 유도 안내 정보 중 적어도 하나를 수신하여 화면에 표시하는 휴대 단말기를 포함하는, 건강 상태 진단 시스템.
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