KR20170028903A - 심장 박동수 모니터의 에너지 소모를 감소시키기 위한 방법들 및 시스템들 - Google Patents

심장 박동수 모니터의 에너지 소모를 감소시키기 위한 방법들 및 시스템들 Download PDF

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Abstract

사용자의 심장 박동수 데이터를 수집하고 추론하기 위한 모바일 디바이스를 자동으로 구성하는 장치 및 방법이 개시된다. 방법은 모바일 디바이스와 결합되는 심장 박동수 센서를 이용하여 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 캡처하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 또한 모바일 디바이스에 의해 캡처된 활동 데이터로부터 사용자의 활동 상태를 모니터링하는 단계 및 사용자의 일정한 활동 상태를 검출하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 또한 사용자가 일정한 활동 상태를 유지하는 기간 동안 캡처된 심장 박동수 데이터로부터 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 추론하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 또한 사용자가 일정한 활동 상태를 유지하는 기간 동안, 추론된 심장 박동수 데이터를 캡처된 심장 박동수 데이터로서, 심장 박동수 계산기로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

심장 박동수 모니터의 에너지 소모를 감소시키기 위한 방법들 및 시스템들{METHODS AND SYSTEMS FOR REDUCING ENERGY CONSUMPTION OF A HEART RATE MONITOR}
관련 출원들
[0001] 본 출원은, 2014년 7월 16일에 출원된 미국 특허 출원 제14/332,918호를 우선권으로 주장하고, 이는 그 전체가 본원에 인용에 의해 포함된다.
[0002] 본원에 개시된 주제는 전반적으로, 에너지 효율적인 심장 박동수 데이터 수집을 위해 모바일 디바이스를 구성하는 것에 관한 것이다.
[0003] 사용자의 심장 박동수를 결정하는 기능은 심장 박동수 타겟들의 충족, 복원 시간의 계산, 칼로리 소모의 계산 등을 포함한 많은 피트니스 애플리케이션들에 유용하다. 휴대용 및/또는 웨어러블 심장 박동수 모니터들은 심장 박동수를 매일 추적할 수 있게 한다. 그러나, 연속적인 및/또는 반복적인 심장 박동수 측정에 필요한 에너지 소모는 매우 높다. 전력 공급이 제한되는 모바일(예를 들어, 휴대용, 핸드 헬드, 웨어러블 등의 디바이스들)로 심장 박동수 측정이 수행될 때 문제점들이 악화된다.
[0004] 에너지 소모 문제들을 해결하기 위해서, 심장 박동수 모니터들의 에너지 소모를 감소시키기 위한 몇 가지 접근법들은 LED 광원들과 연관된 펄스들의 듀티 사이클을 낮추는 것을 포함한다. 연속적인 심장 박동수 모니터링이 수행되기 때문에 에너지 소모는 높게 유지된다. 따라서, 모바일 디바이스 상에서의 연속적인 심장 박동수 모니터링은, 다른 용도들을 위한 에너지를 거의 남기지 못한다.
[0005] 도 1은 심장 박동수 데이터의 에너지 효율적인 수집을 위한 방법의 일 실시예의 흐름도이다.
[0006] 도 2는 심장 박동수 데이터를 캡처하기 위한 모바일 디바이스의 일 실시예의 블록도이다.
[0007] 도 3은 일정한 사용자 활동의 기간들 동안 사용자 심장 박동수를 추론하도록 모바일 디바이스를 구성하기 위한 일 실시예의 흐름도이다.
[0008] 도 4는 모니터링된 사용자 활동 레벨들에 기초하여 상이한 샘플링 및 심장 박동수 추론 프로토콜들의 이용에 대한 일 실시예를 도시한다.
[0009] 사용자의 심장 박동수 데이터를 수집하고 추론하기 위한 모바일 디바이스를 자동으로 구성하는 방법들 및 시스템들이 본원에 개시된다. 일 실시예에서, 모바일 디바이스는 피트니스 트래킹 리스트밴드(fitness tracking wristband), 스마트워치, 활동 추적기, 또는 다른 웨어러블 디바이스와 같은 웨어러블 디바이스일 수 있다. 또한, 사용자로부터 심장 박동수 데이터를 수집할 수 있거나 또는 휴대용 심장 박동수 데이터 수집 디바이스와 통신가능하게 결합되는 모바일 전화들, 태블릿 컴퓨터들 등과 같은 모바일 디바이스들은 또한, 본원에 설명되는 바와 같이, 사용자 심장 박동수 데이터를 수집하고 추론하는 데에도 사용될 수 있다. 논의의 편의를 위해, 나머지 설명은 용어 웨어러블 디바이스 및 모바일 디바이스는 상호교환 가능하게 사용할 것이며, 제한적이지 않다.
[0010] 일 실시예에서, 웨어러블 디바이스에 의한 심장 박동수 데이터 수집은 사용자의 활동에 기초하여 제어된다. 일 실시예에서, 웨어러블 디바이스는 광학적 심장 박동수 센서와 같은 심장 박동수 센서를 포함한다. 그러나, 본원에서 논의된 방법들 및 시스템들에 의해, 광학적 심장 박동수 센서 대신에 또는 광학적 심장 박동수 센서와 함께 다른 타입들의 심장 박동수 센서가 사용될 수 있다. 심장 박동수 데이터 수집을 위한 활동-기반 제어들을 사용하기 위해서, 활동 모니터를 사용하여 사용자의 활동을 주기적으로 측정한다. 사용자 활동은 웨어러블 디바이스의 가속도계와 같은 하나 또는 그 초과의 활동 센서들로부터 수집된 데이터를 이용하여 모니터링될 수 있다. 사용자의 활동 데이터는 이후, 사용자의 현재 활동 레벨 및/또는 활동 타입을 결정하기 위해서 분석될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 활동은 비활동, 가벼운 활동, 매우 활동적인 활동 등과 같이 복수의 레벨들에 따라서 분류될 수 있다. 다른 예로서, 사용자의 활동은 수면, 걷기, 달리기 등과 같은 활동 타입들에 따라 분류될 수 있다.
[0011] 일 실시예에서, 사용자의 결정된 활동 분류에 기초하여, 샘플링 프로토콜이 선택될 수 있다. 샘플링 프로토콜은 심장 박동수 모니터의 샘플링 레이트, 심장 박동수가 수집되는 수집 시간 기간, 수집 시간 기간들 간의 시간 간격 등을 정의한다. 심장 박동수 모니터는 이후, 선택된 샘플링 프로토콜에 기초하여 심장 박동수 데이터를 수집한다. 일 실시예에서, 사용자의 활동이 변화할 때, 활동 센서들 및 활동 분류로부터 결정됨에 따라, 샘플링 프로토콜이 자동으로 변경되거나 조정될 수 있다.
[0012] 일 실시예에서, 일 시간 기간 동안 사용자의 결정된 활동 타입이 다소 일정한 심장 박동수를 미리 결정할 경우, 결정된 사용자 활동 레벨 및/또는 분류에 기초하여 샘플링 레이트를 감소시키고, 수집 시간 기간을 감소시키고, 심장 박동수 모니터의 수집 기간들 간의 시간을 증가시키는 샘플링 프로토콜이 선택된다. 반대로, 사용자의 결정된 활동 타입이 가변적인 심장 박동수를 미리결정할 때는, 최소 레벨의 정확도를 유지하는데 필요한 추가 데이터를 고려하기 위해 샘플링 레이트를 증가시키고, 수집 시간 기간을 증가시키고 그리고/또는 심장 박동수 모니터의 수집 시간 기간들 간의 시간 간격을 감소시키는 샘플링 프로토콜이 선택된다. 예를 들어, 사용자의 활동 타입이 매우 가변적인 것으로부터 비활동으로 전환되었음이 결정될 수 있다. 매우 가변적인 활동들은, 심장 박동수 데이터의 정확성을 유지하기 위해 더 높은 샘플링 레이트 및 빈번한 샘플링 기간들을 필요로 하지만, 비활동 또는 비가변적인 기간은 동일한 정도의 정확도를 획득하기 위해서 크게 감소된 샘플링 레이트, 기간 및 수집을 요구한다.
[0013] 일 실시예에서, 일정한 사용자 활동의 시간 기간들 동안 사용자의 심장 박동수가 추론된다. 즉, 일정한 사용자 활동이 진행되는 시간 동안, 사용자의 활동이 높은 레벨(즉, 계단 오르기, 달리기, 자전거 타기 등)인지 또는 낮은 레벨(즉, 수면, 앉아있기 등)인지에 관계없이, 일정한 심장 박동수는 일정한 활동 시간 기간 동안 추론될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 일 시간 기간 동안 비활동 상태로 있는 경우, 이전에 결정된 심장 박동수가 비활동 기간 동안 적용되므로, 데이터를 수집할 필요가 없다. 유사하게, 일 실시예에서, 일 시간 기간 동안의 수면, 일 시간 기간 동안 동일한 레이트로 걷는 것 등과 같이 일 시간 기간에 걸쳐 "일정"한 것으로 분류되는 활동들의 경우, 이전에 획득된 심장 박동수 값은 신규 또는 추가 심장 박동수 데이터를 획득하지 않고 일정한 활동 시간 동안 추후의 심장 박동수 값들을 추론하는데 사용될 수 있다. 보다 구체적으로, 강도에 관계없이 활동이 일 시간 기간 동안 일정한 것으로 결정될 경우, 추론된 심장 박동수가 현재 심장 박동수로서 적용될 수 있고 심장 박동수 모니터, 피트니스 추적기 또는 다른 애플리케이션들로 제공될 수 있다. 일 실시예에서, 심장 박동수 모니터, 피트니스 추적기 및/또는 애플리케이션들은 이후, 예를 들어, 심장 박동수 기반 사용자 칼로리 소모를 결정할 경우 추론된 심장 박동수를 실제 사용자 심장 박동수로서 사용할 수 있다.
[0014] 일 실시예에서, 이전에 측정된 심장 박동수가 사용자의 현재 심장 박동수로서 추론되는 일정한 사용자 활동 시간 기간 동안, 추론된 심장 박동수가 사용자의 실제 심장 박동수와 일치하는지를 검증하기 위해서 테스트 심장 박동수 샘플이 수집될 수 있다. 일 실시예에서, 테스트된 심장 박동수는, 미리결정된 정도의 오차 내에서, 추론된 심장 박동수가 정확한지를 확인한다. 테스트 심장 박동수 샘플은, 최소 정확도 요건들을 만족하는 최단 수집 시간 기간, 테스트 샘플들 간의 최장 시간 기간들 등과 같이 최소량의 데이터를 수집하는 것을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 최소 정확도 요건들을 보장하는 테스트 심장 박동수 샘플 수집을 위한 구성 파라미터들은 사용자의 심장 박동수가 추론되는 일정한 활동 타입들에 대해 미리 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 테스트 심장 박동수 샘플 수집을 위한 구성 파라미터들은 사용자의 현재 활동에 기초하여 동적으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 심장 박동수가 추론되고 있는 사용자의 일정한 활동이 달리기일 경우, 사용자의 일정한 활동이 수면 중인 것일 때의 테스트 심장 박동수 샘플링과 비교하여 테스트 심장 박동수 샘플링이 더 빈번하게 수행될 수 있다.
[0015] 일 실시예에서, 활동의 특징이 일정한 것으로부터 가변적인 것으로 변할 경우, 심장 박동수 데이터 측정치들의 새로운 세트가 택하여 진다. 일 실시예에서, 샘플링 및 심장 박동수 추론 프로토콜들은, 사용자가 심장 박동수 모니터를 적극적으로 이용하기 전에 결정될 수 있다. 미리구성된 샘플링 프로토콜들은 이후, 위에서 논의된 것처럼 모니터링된 사용자 활동에 기초하여 선택될 수 있다. 다른 실시예에서, 샘플링 및 추론 프로토콜 인자들, 이를 테면, 샘플링 빈도, 샘플 길이, 샘플들 간의 시간이 동적으로 조정된 다음 정확성에 대해 테스트된다. 테스트된 인자들의 분석에 기초하여, 최소량의 샘플링이 충분히 정확한 결과를 달성할 때까지 프로토콜이 추가로 조정될 수 있다. 선택되거나 또는 동적으로 조정된, 샘플링 프로토콜들은 이후, 현재 가변적인 그리고 일정한 모니터링된 사용자 활동 레벨들 및/또는 타입들에 대한 응답으로 구현될 수 있다. 선택된 샘플링 프로토콜 및/또는 프로토콜 인자들은, 심장 박동수 모니터가 정확도의 상당한 손실없이 사용자의 심장 박동수를 결정하기에 충분한 양의 심장 박동수 데이터를 수집할 수 있게 한다. 또한, 심장 박동수 데이터 수집을 조정함으로써, 심장 박동수 모니터에 의해 소모되는 에너지가 크게 감소된다.
[0016] 도 1은 심장 박동수 데이터의 에너지 효율적인 수집을 위한 방법(100)의 일 실시예의 흐름도이다. 방법(100)은 하드웨어(회로, 전용 로직 등), 소프트웨어(이를 테면, 범용 컴퓨터 시스템 또는 전용 머신 상에서 실행되는 것), 펌웨어 또는 조합을 포함할 수 있는 프로세싱 로직에 의해 수행된다.
[0017] 도 1을 참조하면, 프로세싱 로직은 모바일 디바이스를 지닌 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 캡처링함으로써 시작한다(프로세싱 블록 102). 일 실시예에서, 모바일 디바이스는 피트니스 트래킹 리스트밴드(fitness tracking wristband), 활동 추적기, 스마트워치, 피트니스 워치, 인-이어(in-ear) 헤드폰들 또는 사용자 심장 박동수 데이터를 캡처링할 수 있는 다른 웨어러블 디바이스와 같은 웨어러블 디바이스일 수 있다. 그러나, 상술된 바와 같이, 다른 모바일 디바이스들은 본원의 논의에 따라 사용될 수 있다. 또한, 모바일 디바이스는 원격 심장 박동수 모니터와 통신 가능하게 결합될 수 있다.
[0018] 일 실시예에서, 사용자의 심장 박동수 데이터는, 수집 인자들, 이를 테면, 수집 기간들의 빈도, 수집 기간들의 길이, 수집 기간들 간의 시간 등을 정의하는 디폴트 샘플링 프로토콜에 따라 캡처될 수 있다. 다른 실시예에서, 연속적인 심장 박동수 데이터 수집은 활동 기반 샘플링 프로토콜에 따라 수행될 수 있으며, 수집 인자들이 사용자 활동의 타입 또는 레벨에 기초하여 조정된다. 어느 한 실시예에서, 프로세싱 로직은 선택된 샘플링 프로토콜에 기초하여 연속적인 심장 박동수 데이터 수집을 수행한다.
[0019] 도 4에서, 일 시간 기간에 걸친 사용자 활동의 예(400)가 도시된다. 시간 t0까지, 사용자의 활동 레벨 및/또는 활동 타입은 가변적이다. 일 실시예에서, 샘플링 프로토콜(Sa)은 사용자의 활동, 활동 레벨 및/또는 활동 타입의 가변성의 레벨에 기초할 수 있다. 일 실시예에서, 시간 t0까지의 사용자 활동의 가변성으로 인해, 사용자의 심장 박동수는 또한 가변적일 것으로 가정된다. 일 실시예에서, 심장 박동수 데이터 샘플링 및 추론 프로토콜들이 450에 도시되어 있다. 도시된 바와 같이, 사용자 심장 박동수 데이터가 수집되고 있을 경우 450의 사각형 바들(452)은 수집 시간 기간들을 도시하고, 직사각형 바들 간의 시간(454)은 수집 시간 기간들 간의 시간 간격들을 도시한다. 또한, Sa 및 Sb 동안, 예시된 수집 기간들 각각에 대해, 정의된 신호 샘플링 레이트가 있다. 도시된 바와 같이, 심장 박동수 데이터 수집은, 시간 t0까지 제 1 샘플링 프로토콜(Sa)에 따라 수행된다. 일 실시예에서, 샘플링 프로토콜(Sa)은, 사용자 심장 박동수 데이터가 수집되는 심장 박동수 샘플링 빈도, 수집 시간 기간 및 수집 기간들 간의 제한 시간 등을 정의한다.
[0020] 도 1로 돌아가면, 프로세싱 로직은 이후 사용자의 일정한 활동 상태를 모니터링하고 검출한다(프로세싱 블록(104)). 일 실시예에서, 웨어러블 디바이스는, 사용자 활동을 나타내는 가속 측정치들과 같은 데이터를 수집하는데 사용되는 가속도계들과 같은 센서들을 포함할 수 있다. 가속 측정치들로부터, 프로세싱 로직은, 사용자가 일 시간 기간에 걸쳐 일정한 활동 타입 또는 활동 레벨에 참여하고 있는 시기를 결정한다. 일정한 활동의 예들은, 일정한 페이스로 달리기, 일정한 속도로 자전거 타기, 일정한 레이트로 계단 오르기, 일정한 레이트로 계단 내려가기, 일정한 페이스로 걷기, 점핑 잭(jumping jacks)하기, 수면, 앉아있기 등을 포함할 수 있으며, 이것으로 제한되지 않는다. 예시들에 의해 예시된 바와 같이, 일정한 사용자 활동 상태는 높은 레벨들의 일정한 활동의 기간들뿐만 아니라 낮은 레벨들의 일정한 활동의 기간들을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세싱 로직은, 사용자 활동이 일정하다는 것을 결정하기 전에 미리결정된 임계 시간량과 같은 일 시간 기간 동안 사용자 활동의 동일한 타입 및/또는 레벨을 모니터링하고 검출한다.
[0021] 사용자의 일정한 활동 상태를 검출하는 것에 대한 응답으로, 프로세싱 로직은 새로운 심장 박동수 데이터를 캡처하지 않고 일정한 활동 상태의 기간 동안 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 추론한다(프로세싱 블록(106)). 일 실시예에서, 사용자의 활동 레벨 및/또는 활동 타입과 같은 사용자의 활동 상태가 일 시간 기간에 걸쳐 일정하게 유지될 때, 프로세싱 로직은, 사용자의 심장 박동수 또한 일 시간 기간에 걸쳐 일정하게 유지될 것이라고 추론한다.
[0022] 일 실시예에서, 새로운 심장 박동수 데이터의 캡처는, 추론된 심장 박동수가 일정한 사용자 활동의 기간 동안 샘플링된 심장 박동수에 대해 테스트되는 일 시간 기간 후에 중지된다. 즉, 추론된 심장 박동수가 사용자의 실제 심장 박동수와 매치되는지를 검증하기 위해서 일정한 사용자 활동 기간의 시작 시 짧은 시간 기간 동안 사용자 심장 박동수 데이터가 샘플링된다. 일 실시예에서, 예를 들어, 추론된 심장 박동수 및 샘플링된 심장 박동수가 서로의 미리결정된 오차 마진 내에 있을 때 매치하게 된다. 샘플이 추론된 심장 박동수와 일정 시간 기간 동안 매치될 때, 사용자의 심장 박동수는 일정한 것으로 결정될 수 있다. 이 실시예에서, 샘플링 프로토콜은, 사용자의 심장 박동수가 일정함에 가까워질 것이라는 것이 결정될 수 있을 때까지 일 시간 기간 동안 일정한 활동 상태(예를 들어, 달리기)의 시작 시 빈번하게 샘플링하도록 적응될 수 있다. 그런 다음, 사용자의 심장 박동수의 일정함이 확인된 후, 새로운 심장 박동수 데이터의 캡처가 중지될 수 있다.
[0023] 일 실시예에서, 프로세싱 로직은, 추론된 심장 박동수 데이터를 캡처된 심장 박동수 데이터로서 하나 또는 그 초과의 심장 박동수 기반 애플리케이션들로 공급한다(프로세싱 블록 (108)). 일 실시예에서, 애플리케이션들은 피트니스 추적 애플리케이션들, 수면 퀄리티 애플리케이션들, 칼로리 추적 애플리케이션들뿐만 아니라 사용자 심장 박동수 데이터를 사용하는 다른 애플리케이션들을 포함할 수 있다.
[0024] 프로세싱 블록(106)에서의 프로세싱 로직의 추론에 기초하여, 사용자가 일정한 활동 상태에 있는 기간 동안, 프로세싱 로직은 새로운 심장 박동수 데이터를 수집할 필요가 없다. 오히려, 프로세싱 로직은, 일정한 사용자 활동의 기간의 시작 시에 수집되었던, 이전에 수집된 심장 박동수 데이터를 현재 심장 박동수 데이터로서 사용한다. 일 실시예에서, 이전 심장 박동수가, 일정한 사용자 활동 기간이 정지할 때까지 현재 심장 박동수로서 공급된다. 사용자 심장 박동수가 추론되는 기간 동안, 모바일 디바이스는, 심장 박동수 데이터를 수집하기 위한 심장 박동수 센서의 사용을 방지함으로써 전력 소모를 감소시킨다.
[0025] 도 4에서, 사용자의 활동 레벨 및/또는 타입은 시간 t0과 t1 사이에서 일정하다. 본원에 논의된 실시예들에서, 시간 t0에서 수집된 심장 박동수 데이터는, 추가 및/또는 새로운 심장 박동수 데이터를 수집하지 않고 시간 t1까지 사용자의 현재 심장 박동수로서 추론될 수 있다. 다른 실시예에서, 사용자가 일정한 활동 상태에 있는 것으로 결정되면, 심장 박동수가 일정한 활동 상태 동안 결정될 수 있고, 그리고 일정한 활동 상태 동안 사용자의 심장 박동수로서 추론될 수 있다. 따라서, 심장 박동수 센서를 활성화시키고 사용하는 샘플링 프로토콜(Sa)과 같은 고 전력 샘플링 프로토콜이 방지될 수 있기 때문에, 심장 박동수 데이터 수집 및 모니터링을 수행하는 웨어러블 디바이스는 일정한 사용자 활동의 이 기간 동안 절전을 실현할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자의 심장 박동수는, 사용자의 활동 상태가 이를 테면, 시간 t에서 다시 한번 가변 상태로 될 때까지 추론된다.
[0026] 도 2는 사용자의 심장 박동수 데이터를 캡처하기 위한 모바일 디바이스(210)의 일 실시예(200)의 블록도이다. 일 실시예에서, 모바일 디바이스(210)은 웨어러블 디바이스이다. 다른 실시예에서, 모바일 디바이스(210)는 모바일 전화와 같은 시스템이다. 어느 한 실시예에서, 모바일 디바이스(210)는 하나 또는 그 초과의 프로세서들(212), 메모리(205), 심장 박동수 센서(225), 하나 또는 그 초과의 활동 센서(들)(220), 네트워크 인터페이스(204)를 포함할 수 있다.
[0027] 모바일 디바이스(210)는 또한, 활동 모니터(232), 활동 분류기(234), 심장 박동수 프로토콜 선택기(236), 구성 프로세서(238) 및 심장 박동수 계산기(240)과 같은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 조합으로서 구현될 수 있는 다수의 프로세싱 모듈들을 포함할 수 있다. 모바일 디바이스(210)는 또한, 도시되지는 않았지만, 전력 디바이스(예를 들어, 배터리), 디스플레이, 오디오 입력 및 오디오 출력뿐만 아니라 통상적으로 웨어러블 또는 모바일 디바이스들과 연관되는 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다는 것을 인식해야 한다. 네트워크 인터페이스(204)는 또한, 무선 링크를 통해 데이터 스트림들을 송신 및 수신하기 위해 다수의 무선 서브시스템들(215)(예를 들어, 블루투스, WiFi, 셀룰러 또는 다른 네트워크들)에 결합될 수 있다.
[0028] 일 실시예에서, 메모리(205)는 프로세서(212)에 의한 실행을 위한 명령들을 저장하기 위해 프로세서(212)에 결합될 수 있다. 일부 실시예들에서, 메모리(205)는 일시적이지 않다. 메모리(205)는, 본원에 설명되는 바와 같이, 사용자의 심장 박동수 데이터를 수집하고 추론하기 위한 실시예들을 구현하기 위해서, 상기 나열된 프로세싱 모듈을 포함해서 활동 기반 심장 박동수 모니터(230)를 저장할 수 있다. 후술될 본 발명의 실시예들이 모바일 디바이스(210)의 프로세서(212) 및/또는 모바일 디바이스(210)의 다른 회로에 의해 예를 들어, 메모리 또는 다른 엘리먼트에 저장된 명령들의 실행을 통해 구현될 수 있다는 것을 인식해야 한다. 특히, 프로세서(212)를 포함하지만 이에 한정되지 않는 모바일 디바이스(210)의 회로는, 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이나 프로세스들을 실행하기 위해, 명령들의 실행, 루틴 또는 프로그램의 제어 하에 동작할 수 있다. 예를 들어, 이러한 프로그램은, (예를 들어, 메모리(205)에 저장되는) 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현될 수 있고, 프로세서들, 이를 테면 프로세서(212) 및/또는 다른 회로에 의해 구현될 수 있다. 또한, 용어 프로세서, 마이크로프로세서, 회로, 제어기 등은 로직, 명령, 명령어, 소프트웨어, 펌웨어, 기능 등을 실행할 수 있는 임의의 타입의 로직 또는 회로를 지칭할 수 있다는 것이 인식되어야 한다.
[0029] 일 실시예에서, 심장 박동수 계산기(240)는 사용자의 심장 박동수 계산을 담당한다. 일 실시예에서, 심장 박동수는 심장 박동수 센서(225)로 수집된 심장 박동수 데이터로부터 계산될 수 있다. 일 실시예에서, 심장 박동수 센서(225)는 광학적 심장 박동수 센서이지만, 다른 타입들의 심장 박동수 센서들이 본원에서 논의되는 시스템 및 방법들에서 사용될 수 있다. 또한, 심장 박동수 센서(225)에 의한 심장 박동수 데이터의 수집은, 심장 박동수 센서(225)가 복수의 상이한 사용자 활동 기반 데이터 수집 프로토콜들 중 하나에 따라 사용자의 심장 박동수 데이터를 수집하게 하는 구성 프로세서(238)에 의해 제어될 수 있다.
[0030] 일 실시예에서, 활동 모니터(232)는 활동 센서(들)(220)로부터 데이터를 모니터링하고 수집하는 것을 담당한다. 일 실시예에서, 활동 센서들은 사용자 활동을 나타내는 데이터를 수집하는 하나 또는 그 초과의 가속도계들 또는 다른 모션 센서들을 포함한다. 일 실시예에서, 활동 센서(들)(220)는 다수 타입들의 센서들을 포함할 수 있고, 사용자의 바디 상의 상이한 위치들에 위치될 수 있고, 모바일 디바이스(210) 외부에 위치되지만 모바일 디바이스(210)에 결합될 수 있다. 활동 모니터(232)는 활동 센서(들)(220)로부터 데이터를 연속적으로, 또는 주기적으로 수집하여 데이터를 활동 분류기(234)로 제공한다.
[0031] 활동 분류기(234)는 활동 모니터(232)로부터 활동 데이터를 수신하고 사용자 활동 타입 및 사용자 활동 레벨 중 하나 또는 그 초과의 것을 인식하려고 시도한다. 사용자 활동 타입들은 특정 실세계 사용자 활동들, 이를 테면, 걷기, 달리기, 자전거 타기, 수면, 앉아있기 등을 포함할 수 있다. 사용자 활동 레벨들은 높은, 보통 및 낮은 사용자 활동 레벨들 간의 차이점을 포함할 수 있다. 본원에 설명된 사용자 활동 유형들 및 활동 레벨들은 예시적인데, 다른 사용자 활동 타입들 및 레벨들이 본원의 논의와 일치하는 방식으로 활용될 수 있기 때문이다. 일 실시예에서, 활동 분류기(234)는 활동 센서(들)(220)로부터 수신된 활동 데이터를 분석하여 사용자 활동들의 다양한 타입들에 대한 활동 시그너처들 간을 구분하고, 활동 데이터의 크기, 빈도 또는 가변성에 기초하여 활동 레벨을 인식할뿐만 아니라 다른 인자들로부터 사용자 활동을 결정한다.
[0032] 심장 박동수 프로토콜 선택기(236)는 결정된 사용자 활동 타입 및/또는 레벨을 수신하고, 결정된 사용자 활동에 기초하여 심장 박동수 데이터 수집 프로토콜을 선택한다. 본원에서 논의된 바와 같이, 심장 박동수 데이터 수집 프로토콜은 심장 박동수 센서(225)를 활성화시키기 위한, 수집 기간 길이, 수집 기간들의 빈도, 수집 기간들 간의 시간 등을 정의한다. 일 실시예에서, 심장 박동수 데이터 수집 프로토콜들은 다양한 사용자 활동 레벨들 및/또는 활동 타입들에 대응하므로, 더욱 활동적인 및/또는 가변적인 사용자의 활동, 보다 빈번한 심장 박동수 데이터가, 선택된 수집 프로토콜에 따라 수집된다 . 선택된 심장 박동수 프로토콜은 이후, 상술된 바와 같이 사용자의 심장 박동수 데이터를 수집하고 샘플링하기 위해 심장 박동수 센서(225)의 동작을 제어하는 구성 프로세서(238)로 제공된다.
[0033] 일 실시예에서, 활동 분류기(234)는 추가로, 활동 모니터(232)로부터 수신된 활동 데이터에 기초하여 일정한 사용자 활동 상태들의 기간들을 검출하는 것을 담당한다. 일 실시예에서, 활동 분류기(234)는 일 시간 기간 동안 동일한 활동 레벨 및/또는 동일한 활동 타입을 검출한다. 일 실시예에서, 검출된 사용자 활동 레벨 및/또는 타입이 미리결정된 임계 시간량 동안 동일하게 유지되는 경우, 활동 분류기(234)는, 일정한 사용자 활동 타입/레벨에 관하여 심장 박동수 프로토콜 선택기(236)에 통지한다.
[0034] 심장 박동수 프로토콜 선택기(236)는 이후 심장 박동수 추론 프로토콜을 선택한다. 일 실시예에서, 심장 박동수 추론 프로토콜은, 현재 심장 박동수 수집 프로토콜을 정지시키는 것 그리고 이전 심장 박동수 데이터 샘플을 현재 사용자의 심장 박동수 데이터로서 심장 박동수 계산기(240)로 제공하는 것을 구성 프로세서(238)에 통지한다. 일 실시예에서, 구성 프로세서(238)는, 활동 분류기(234)가 이전에 검출된 일정한 사용자 활동과 충돌하는 사용자 활동 분류 또는 활동 레벨을 검출할 때까지 이전 심장 박동수 데이터 샘플을 심장 박동수 계산기(240)로 계속 제공한다. 이 예에서, 새롭게 검출된 사용자 활동 타입 및/또는 활동 레벨은, 심장 박동수 센서(225)를 제어하기 위한 데이터 수집 프로토콜을 선택하기 위해서 심장 박동수 프로토콜 선택기(236)에 의해 사용된다.
[0035] 일 실시예에서, 심장 박동수 프로토콜 선택기(236)에 의해 선택된 심장 박동수 추론 프로토콜은 선택적 테스트 샘플링 프로토콜을 또한 포함할 수 있다. 테스트 샘플링 프로토콜은, 추론된 심장 박동수와 비교하여 테스트하기 위해 사용자 심장 박동수 데이터를 수집하기 위한 짧은 수집 기간을 정의한다. 도 4는 플롯(450)의 기간들(Ii 및 Ij) 동안의 간단한 테스트 샘플링 프로토콜들을 도시한다. 일 실시예에서, 수집 기간 지속기간 및 빈도는 일정한 사용자 활동의 결정된 타입 및/또는 레벨에 기초하여 심장 박동수 프로토콜 선택기(236)에 의해 결정된다. 예를 들어, 사용자의 심장 박동수의 테스트 샘플링의 지속시간 및/또는 빈도는 사용자가 달리기하는 중일 때와 비교하여 사용자가 수면 중일 때 훨씬 더 적을 수 있다. 일 실시예에서, 테스트 샘플링 프로토콜에 의해 정의된 수집 기간은, 사용자의 활동이 가변적일 때의 심장 박동수 데이터 수집과 비교할 때 상당히 감소된 수집 빈도, 지속기간 등을 포함하고, 심장 박동수 프로토콜 선택기(236)에 의해 사용되어 추론된 심장 박동수가 정확한 심장 박동수를 유지한다는 것을 보장한다. 또한, 일 실시예에서, 심장 박동수 계산기(240)가, 추론된 사용자 심장 박동수를 사용자의 현재 심장 박동수로서 계속해서 사용함에 따라, 테스트 샘플이 사용자의 현재 심장 박동수로서 심장 박동수 계산기(240)로 제공되지 않는다. 그러나, 다른 실시예에서, 테스트 샘플로부터 획득된 심장 박동수는, 현재 사용자 심장 박동수로서 사용하기 위해서, 또는 추론된 심장 박동수를 조정하기 위해서 심장 박동수 계산기(240)로 제공될 수 있다.
[0036] 본원에 논의된 바와 같이, 심장 박동수 계산기(240)는 가변적인 사용자 활동의 기간들 동안 모바일 디바이스(210)의 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 수신 및 수집하고, 일정한 사용자 활동 기간들 동안 사용자에 대한 추론된 심장 박동수 데이터를 수신한다. 일 실시예에서, 심장 박동수 계산기(240)는 일 시간 기간에 걸쳐 사용자의 심장 박동수의 그래픽 표현과 같은, 수신된 심장 박동수 데이터를 사용하여 사용자에 대한 디스플레이를 생성할 수 있다. 심장 박동수 계산기(240)는 또한, 하나 또는 그 초과의 피트니스 애플리케이션들, 이를 테면, 그 애플리케이션 내에서 사용자의 심장 박동수를 사용할 수 있는 피트니스 모니터들, 칼로리 추적기들, 의료 애플리케이션들 등에 그 계산된 심장 박동수 데이터를 제공할 수 있다.
[0037] 본원에 논의된 실시예들에서, 모바일 디바이스(210)는 일정한 사용자 활동의 기간들 동안 추론된 심장 박동수 데이터를 사용함으로써 상당한 절전을 실현할 수 있다. 추론된 심장 박동수는, 활동 기반 심장 박동수 모니터(230)로 하여금, 심장 박동수 센서(225)를 이용하여 사용자의 심장 박동수를 수집하지 않을 때의 시간 기간들을 결정할 수 있게 한다. 그러나, 추론된 심장 박동수 데이터는 여전히, 심장 박동수 센서(225)에 전력을 공급할 필요 없이 심장 박동수 계산기(240) 및/또는 피트니스 애플리케이션들로 제공된다.
[0038] 심장 박동수 센서(225), 활동 센서(들)(220), 활동 기반 심장 박동수 모니터(230) 및 프로세서(212)가 단일 디바이스에 포함되는 것으로 도시되어 있지만, 일 실시예에서, 센서들, 프로세싱 모듈들, 및 프로세싱 하드웨어가 2개 또는 그 초과의 디바이스들 중에 분포될 수 있다. 이 실시예에서, 센서들(예를 들어, 센서들(225 및 220) 중 하나 또는 그 초과의 것) 및/또는 로컬 프로세싱의 조합은, 본원에 논의된 바와 같이 사용자 심장 박동수 및/또는 활동 상태 데이터를 사전-프로세싱하거나 또는 부분적으로 프로세싱하기 위해 제 1 디바이스에 의해 수행된다. 사전-프로세싱되거나 또는 부분적으로 프로세싱된 데이터는 이후, 심장 박동수 및 활동 상태 데이터의 프로세싱을 완료하기 위해서, 더 많은 리소스들을 이용하는 제 2의, 계산적으로 더욱 강력한 디바이스로 전달될 수 있다. 제 2 디바이스에 의해 이루어진 심장 박동수 및/또는 활동 결정 결과들은 이후에 모바일 디바이스에서 데이터 수집 프로토콜들을 조정하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 하나 또는 그 초과의 심장 박동수 및/또는 활동 센서들을 갖는 웨어러블 디바이스는 심장 박동수 및 활동 데이터를 수집하는 것을 담당할 수 있다. 웨어러블 디바이스는 이후, 수집된 데이터를 제 2 디바이스(예를 들어, 모바일 전화, 태블릿 컴퓨터 등)로 전달하여 활동 분류 데이터, 활동 카테고리화 데이터, 프로토콜 선택 등의 프로세싱을 완료할 수 있다. 이러한 결정들에 기초하여, 제 2 디바이스는 이후, 본원에서 논의되는 바와 같이, 웨어러블 디바이스 상에서 심장 박동수 데이터 및 활동 센서 데이터 수집 프로토콜들을 조정할 수 있다.
[0039] 도 3은 일정한 사용자 활동의 기간들 동안 사용자 심장 박동수를 추론하도록 모바일 디바이스를 구성하기 위한 방법(300)의 일 실시예의 흐름도이다. 방법(300)은 하드웨어(회로, 전용 로직 등), 소프트웨어(이를 테면, 범용 컴퓨터 시스템 또는 전용 머신 상에서 실행되는 것), 펌웨어 또는 조합을 포함할 수 있는 프로세싱 로직에 의해 수행된다. 일 실시예에서, 방법(300)은 모바일 디바이스(예컨대, 모바일 디바이스(210))에 의해 수행된다.
[0040] 도 3을 참조하면, 프로세싱 로직은 모바일 디바이스의 심장 박동수 센서를 이용하여 사용자에 대한 연속적인 심장 박동수 데이터를 캡처링함으로써 시작한다(프로세싱 블록(302)). 일 실시예에서, 연속적 심장 박동수 데이터 캡처는 사용자 활동 기반 수집 프로토콜로 수행될 수 있다. 프로세싱 로직은 하나 또는 그 초과의 활동 센서들을 모니터링하여 사용자의 활동 상태를 결정한다(프로세싱 블록(304)). 일 실시예에서, 결정된 활동 상태는, 사용자 활동의 타입, 이를 테면, 걷기, 달리기, 수면 등을 포함할 수 있다. 결정된 활동 상태는 또한 사용자 활동의 레벨, 이를 테면, 높음, 보통, 낮음 그리고 사용자 활동 없음을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 결정된 활동 상태는 매우 활동적인 달리기, 보통 걷기 등과 같은 사용자 활동의 결정된 타입 및 레벨 둘 모두를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자의 활동 상태는 주기적 또는 연속적 기반으로 결정된다.
[0041] 프로세싱 로직은 이후, 미리결정된 시간 기간 동안 사용자의 일정한 활동 상태를 검출한다(프로세싱 블록(306)). 본원에 논의된 바와 같이, 일정한 활동 상태는 일정한 높은 활동 기간, 일정한 보통 활동 기간, 일정한 비활동 기간 등을 포함할 수 있다. 일정한 활동 상태의 검출에 대한 응답으로, 프로세싱 로직은 연속적인 심장 박동수 데이터 캡처를 중지하고 심장 박동수 추론 프로토콜을 선택한다(프로세싱 블록(308)). 그 후, 사용자 심장 박동수는 새로운 심장 박동수 데이터를 캡처하지 않고 프로세싱 로직에 의해 추론된다(프로세싱 블록(310)).
[0042] 도 4에 도시된 바와 같이, 수집 프로토콜(Sa)은 가변적인 사용자 활동의 기간 동안 선택된다. 도시된 바와같이, 심장 박동수 데이터는 프로토콜(Sa)을 이용하여 시간 기간 t0까지 수집된다. 일 실시예에서, 프로토콜(Sa)은, 예를 들어, 대응하는 시간 기간 동안의 사용자 활동의 가변성, 사용자 활동의 유형, 사용자 활동의 레벨 등 중 하나 또는 그 초과의 것에 기초하여 선택될 수 있다. 다수의 수집 프로토콜들이 사용될 수 있고, 현재 사용자 활동에 따라 동적으로 선택될 수 있다는 것을 주목해야 한다. 더욱이, 수집 프로토콜들은 사용자 활동의 변화들에 대응하는 방식으로 증분적으로 조정될 수 있다.
[0043] 시간 t0에서, 사용자의 활동 레벨 및/또는 타입은 일정한 활동 상태로 전환된다. 도 3의 설명에 따르면, 심장 박동수 추론 프로토콜(Ii)이 이후 선택될 수 있다. 심장 박동수 추론 프로토콜은, 사용자 심장 박동수 데이터의 수집이 사용자의 일정한 활동 상태가 유지되는 지속기간 동안 중지될 수 있게 한다.
[0044] 도 3으로 돌아가면, 프로세싱 로직은 사용자의 활동 상태가 일정하게 유지되는지 여부를 결정한다(프로세싱 블록(312)). 예를 들어, 프로세싱 로직은 사용자가 동일한 페이스로 계속해서 달리고 있는지, 동일한 레이트로 계속해서 계단을 올라가고 있는지, 계속해서 자고 있는지, 계속해서 앉아있는지 등을 결정한다. 사용자의 활동 상태에 변화가 있을 경우(프로세싱 블록(312)), 프로세스는 연속적인 심장 박동수 데이터 캡처를 재개하기 위해 프로세싱 블록(302)으로 복귀한다. 그러나, 일정한 사용자 활동의 지속기간 동안, 프로세싱 로직은, 추론된 심장 박동수를 테스트하기 위해서 선택된 심장 박동수 추론 프로토콜에 기초하여 사용자 심장 박동수 데이터를 샘플링한다(프로세싱 블록 314). 추론된 심장 박동수가 유효할 경우, 샘플에 기초하여, 프로세싱 로직은 프로세싱 블록(310)으로 복귀하여 사용자의 심장 박동수를 계속해서 추론한다. 그러나, 추론된 심장 박동수가 무효하여 샘플링된 테스트 심장 박동수가 분단위의(per minute) 임계 비트들, 임계 퍼센티지 등을 벗어나면, 프로세싱 로직은 연속 심장 박동수 데이터 캡처를 재개한다(프로세싱 블록(318)).
[0045] 일 실시예에서, 추론된 심장 박동수의 유효성을 테스트하기 위한 심장 박동수 데이터 샘플링은 심장 박동수가 추론되는 것보다 덜 빈번하게 수행된다. 즉, 사용자의 심장 박동수는, 예컨대, 일정한 사용자 활동의 기간 동안 1초, 0.5 초 등마다 추론될 수 있다. 그러나, 테스트 샘플링은 매분 마다, 매 5 분 등 마다 사용자의 심장 박동수의 테스트 샘플링을 획득하는 것과 같이 덜 빈번하게 발생할 수 있다. 일 실시예에서, 테스트 샘플들의 수집 간의 시간은 일정한 사용자 활동의 타입 및/또는 레벨에 기초할 수 있다.
[0046] 도 4에 도시된 바와 같이, 심장 박동수 추론 프로토콜은 추론된 심장 박동수의 계속적인 유효성을 테스트하기 위해 심장 박동수 테스트 샘플들의 주기적인 수집을 포함할 수 있다. 상술된 바와 같이, 테스트 샘플들의 수집은 시간 t0에서 시간 t1 동안의 일정한 사용자 활동의 유형에 기초할 수 있다. 테스트 샘플들이 수집될 때, 샘플 지속시간과 빈도는 심장 박동수 데이터 수집 동안 보다 훨씬 더 적으며 테스트 샘플들 간의 시간은 샘플링/수집 기간들 간의 시간보다 훨씬 더 길다.
[0047] 또한, 시간 t1에서, 사용자의 활동이 가변 상태로 전환되고, 다른 심장 박동수 데이터 수집 프로토콜(Sb)이 선택된다. 일 실시예에서, 심장 박동수 데이터 수집 프로토콜(Sb)은 사용자 활동의 상이한 가변성의 결과로서 수집 프로토콜(Sa)과 다를 수 있다. 다시, 시간 t2에서, 일정한 사용 활동 상태가 검출되고, 새로운 심장 박동수 추론 프로토콜(Ij)이 선택된다. 새로운 심장 박동수 추론 프로토콜(Ij)은 일정한 사용자 활동의 결정된 타입 및/또는 레벨에 기초하여 추론 프로토콜(Ii)과 다를 수 있다. 일정한 사용자 활동의 결정된 타입에 기초하여, 추론 프로토콜은, 예를 들어, 일정한 사용자 활동이 낮음 대 높음, 비활동 대 활동, 수면 대 달리기 등인 경우에 보다 적은 테스트 샘플링을 정의할 수 있다.
[0048] 본원에 논의된 웨어러블 디바이스들 또는 모바일 디바이스들은 임의의 적절한 무선 통신 기술에 기초하거나 또는 그렇지 않으면 이러한 기술을 지원하는 무선 네트워크를 통해 하나 또는 그 초과의 무선 통신 링크들을 경유하여 통신할 수 있다는 것을 인식해야 한다. 예를 들어, 몇몇 양상들에서, 웨어러블 디바이스들 또는 모바일 디바이스들은 무선 네트워크를 포함하는 네트워크와 연관될 수 있다. 몇몇 양상들에서, 네트워크는, 신체 영역 네트워크 또는 개인 영역 네트워크(예를 들어, 울트라-광대역 네트워크)를 포함할 수 있다. 일부 양상들에서, 네트워크는 근거리 네트워크 또는 광역 네트워크를 포함할 수 있다. 무선 디바이스는,예를 들어, CDMA, TDMA, OFDM, OFDMA, WiMAX, 및 Wi-Fi 같은 다양한 무선 통신 기술들, 프로토콜들 또는 표준들 중 하나 이상을 지지하거나 아니면 사용할 수 있다. 마찬가지로, 무선 디바이스는 다양한 대응하는 변조 또는 다중화 방식들 중 하나 이상을 지원하거나 아니면 사용할 수 있다. 모바일 또는 웨어러블 디바이스는, 다른 모바일 디바이스들, 셀 폰들, 다른 유선 및 무선 컴퓨터들, 인터넷 웹-사이트들 등과 무선으로 통신할 수 있다.
[0049] 본 명세서의 교시들은 다양한 장치들(예를 들면, 디바이스들)로 통합(예를 들면, 이들 내에 구현되거나 이들에 의해 수행)될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에 교시된 하나 또는 그 초과의 양상들은, 웨어러블 디바이스, 폰(예를 들어, 셀룰러 폰), PDA(personal data assistant), 태블릿, 모바일 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 태블릿, 헤드셋(예를 들어, 헤드폰들, 이어피스 등), 의료용 디바이스 또는 임의의 다른 적절한 디바이스로 포함될 수 있다.
[0050] 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들은, 정보 및 신호들이 다양한 다른 기술들 및 기법들 중 임의의 것을 이용하여 표현될 수 있다고 이해할 것이다. 예를 들어, 전술한 설명을 통해 참조될 수 있는 데이터, 명령들, 코멘드들, 정보, 신호들, 비트들, 심볼들 및 칩들은 전압들, 전류들, 전자기파들, 자기장 또는 입자들, 광학장 또는 입자들, 또는 이들의 임의의 조합으로 표현될 수 있다.
[0051] 본원에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 로직 블록들, 모듈들, 회로들, 및 알고리즘 단계들은, 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 이 둘의 조합들로 구현될 수 있다는 것을 당업자는 추가로 인식할 것이다. 하드웨어와 소프트웨어의 이러한 상호 교환 가능성을 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 컴포넌트들, 블록들, 모듈들, 회로들, 및 단계들이 이들의 기능성의 관점에서 일반적으로 상술되었다. 이러한 기능이 하드웨어로 구현되는지 아니면 소프트웨어로 구현되는지는 전체 시스템에 부과된 설계 제약들 및 특정 애플리케이션에 좌우된다. 당업자들은 각각의 특정 애플리케이션에 대해 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수 있지만, 이러한 구현 결정들이 본 발명의 범위를 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안 된다.
[0052] 본원에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 로직 블록들, 모듈들 및 회로들은 범용 프로세서, DSP(digital signal processor), ASIC(application specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 또는 다른 프로그래밍 가능한 로직 디바이스, 이산 게이트 또는 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본 명세서에서 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 이들의 임의의 결합으로 구현되거나 이들에 의해 수행될 수 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수 있지만, 대안적으로, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수 있다. 프로세서는 또한 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 예를 들어, DSP와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 협력하는 하나 또는 그 초과의 마이크로프로세서들 또는 임의의 다른 이러한 구성으로서 구현될 수 있다.
[0053] 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 직접 하드웨어로, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로, 또는 이 둘의 결합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 이동식 디스크, CD-ROM, 또는 당업계에 알려진 임의의 다른 형태의 저장 매체에 상주할 수 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서가 저장 매체로부터 정보를 판독하고 저장 매체에 정보를 기록할 수 있도록 프로세서에 결합된다. 대안으로, 저장 매체는 프로세서에 통합될 수 있다. 프로세서 및 저장 매체는 ASIC에 상주할 수 있다. ASIC은 사용자 단말에 상주할 수 있다. 대안으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말에서 개별 컴포넌트들로서 상주할 수 있다.
[0054] 하나 또는 그 초과의 예시적인 실시예들에서, 설명된 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품으로서 소프트웨어에서 구현되는 경우, 기능들은 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장되거나 이로서 전송될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 한 장소에서 다른 장소로 컴퓨터 프로그램의 전송을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체 및 컴퓨터 저장 매체 둘 모두를 포함할 수 있다. 저장 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용가능한 매체일 수 있다. 한정이 아닌 예시로, 이러한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 자기 디스크 저장소 또는 다른 자기 저장 디바이스들, 또는 명령들이나 데이터 구조들의 형태로 원하는 프로그램 코드를 전달 또는 저장하는데 사용될 수 있으며 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 접속이 컴퓨터 판독 가능 매체로 적절히 일컬어진다. 예를 들어, 소프트웨어가 웹 사이트, 서버, 또는 다른 원격 소스로부터 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, DSL(digital subscriber line), 또는 적외선, 라디오, 및 마이크로웨이브와 같은 무선 기술들을 이용하여 전송되는 경우, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, DSL, 또는 적외선, 라디오 및 마이크로웨이브와 같은 무선 기술들이 매체의 정의에 포함된다. 상기의 것들의 결합들이 또한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체들의 범위 내에 포함되어야 한다.
[0055] 개시된 실시예들의 이전 설명은 어떠한 당업자라도 본 발명을 실시하거나 이용할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들이 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들에게 쉽게 명백할 것이며, 본 명세서에 정의되는 일반 원리들은 본 발명의 사상 또는 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 따라서, 본 발명은 본원에 나타내어지는 실시예들로 한정되도록 의도되는 것이 아니라, 본원에 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위와 일치하여야 한다.

Claims (30)

  1. 방법으로서,
    모바일 디바이스와 결합되는 심장 박동수 센서를 이용하여 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 캡처하는 단계;
    상기 모바일 디바이스에 의해 캡처된 활동 데이터로부터 상기 사용자의 활동 상태를 모니터링하는 단계;
    상기 사용자의 일정한 활동 상태를 검출하는 단계;
    상기 사용자의 활동 레벨과 무관하게 상기 사용자가 상기 일정한 활동 상태를 유지하는 기간 동안 캡처된 심장 박동수 데이터로부터 상기 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 추론하는 단계; 및
    상기 사용자가 상기 일정한 활동 상태를 유지하는 기간 동안 상기 사용자의 심장 박동수를 결정하기 위해, 상기 추론된 심장 박동수 데이터를 상기 심장 박동수 센서에 의해 캡처된 심장 박동수 데이터로서 심장 박동수 계산기에 제공하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 추론하는 단계는,
    상기 사용자가 상기 일정한 활동 상태를 유지하는 기간 동안 상기 심장 박동수 센서에 의한 상기 사용자에 대한 새로운 심장 박동수 데이터의 캡처를 중지하는 단계를 포함하는, 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 일정한 활동 상태가 검출된 후, 그리고 상기 새로운 심장 박동수 데이터의 캡처를 중지하기 전에 일 시간 기간 동안 상기 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 샘플링하는 단계;
    상기 일정한 활동 상태가 검출된 이후의 상기 시간 기간 동안 상기 추론된 심장 박동수 데이터가 샘플링된 심장 박동수 데이터와 매치된다는 것을 결정하는 단계; 및
    상기 매치된다는 것을 결정한 것에 대한 응답으로 상기 심장 박동수 센서에 의한 새로운 심장 박동수 데이터의 캡처를 중지하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 사용자의 상기 일정한 활동 상태의 검출에 대한 응답으로, 상기 사용자의 상기 일정한 활동 상태에 기초하여 심장 박동수 추론 프로토콜을 선택하는 단계; 및
    선택된 심장 박동수 추론 프로토콜에 기초하여 상기 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 추론하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    모바일 디바이스의 심장 박동수 센서를 이용하여 상기 사용자에 대한 하나 또는 그 초과의 테스트 심장 박동수 데이터 샘플들을 수집하는 단계 ―상기 하나 또는 그 초과의 테스트 심장 박동수 데이터 샘플들은 상기 심장 박동수 추론 프로토콜에 기초하여 수집되고, 상기 심장 박동수 추론 프로토콜은 상기 하나 또는 그 초과의 테스트 심장 박동수 데이터 샘플들의 수집에 대해서, 수집 기간, 샘플 빈도, 및 샘플들 간의 시간 중 하나 또는 그 초과의 것을 상기 일정한 활동 상태에 기초하여 정의함―; 및
    상기 추론된 심장 박동수 데이터가 하나 또는 그 초과의 테스트 심장 박동수 데이터 샘플들과 일치하지 않을 경우, 상기 심장 박동수 센서에 의해 상기 사용자에 대한 심장 박동수 데이터의 캡처를 재개하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 캡처하는 단계는,
    모니터링된 사용자 활동에 기초하여 연속적인 심장 박동수 데이터 캡처 수집 프로토콜을 선택하는 단계; 및
    선택된 연속적인 심장 박동수 데이터 캡처 수집 프로토콜에 기초하여 상기 모바일 디바이스를 사용하여 상기 사용자에 대한 연속적인 심장 박동수 데이터 캡처를 수행하는 단계를 포함하는, 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스는 웨어러블 디바이스인, 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 심장 박동수 계산기는 상기 사용자의 심장 박동수를 피트니스 애플리케이션으로 제공하기 위해서 상기 추론된 심장 박동수 데이터를 사용하는, 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자의 상기 일정한 활동 상태를 검출하는 단계는,
    복수의 상이한 활동 상태들 중 하나를 검출하는 단계; 및
    사용자가 임계 시간 기간 동안 상기 복수의 상이한 활동 상태들 중 검출된 활동 상태를 유지하고 있는 것으로 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 복수의 상이한 활동 상태들은 높은 활동 상태, 보통 활동 상태, 낮은 활동 상태, 및 비활동 상태를 포함하는, 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 복수의 상이한 활동 상태들은 적어도 달리기 활동 상태, 걷기 활동 상태, 및 수면 활동 상태를 포함하는 복수의 상이한 타입의 사용자 활동을 포함하는, 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 캡처하는 단계는,
    샘플링 프로토콜에 기초하여 상기 사용자에 대한 상기 심장 박동수 데이터를 캡처하는 단계 ―상기 샘플링 프로토콜은 수집 기간, 샘플 빈도, 및 샘플들 간의 시간 중 하나 또는 그 초과의 것을 정의함―; 및
    모니터링된 사용자의 활동 상태에 기초하여 상기 샘플링 프로토콜을 조정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 샘플링 프로토콜을 조정하는 단계는,
    상기 모니터링된 활동 상태에 기초하여 상기 수집 기간, 샘플 빈도 및 샘플들 간의 시간 중 하나 또는 그 초과의 것을 조정하는 단계;
    모니터링된 활동에 기초하여 상기 수집 기간, 샘플 빈도 및 샘플들 간의 시간 중 조정된 하나 또는 그 초과의 것으로부터 결정된 사용자 심장 박동수가 상기 사용자의 실제 심장 박동수의 정확도 임계치 내에 있는지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 사용자 심장 박동수가 상기 사용자의 실제 심장 박동수의 상기 정확도 임계치 이내일 때까지 상기 모니터링된 활동 상태에 기초하여 상기 수집 기간, 샘플 빈도, 및 샘플들 간의 시간 중 하나 또는 그 초과의 것을 계속해서 조정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  14. 명령들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
    상기 명령들은 프로세서에 의해 실행되는 경우, 상기 프로세서로 하여금,
    모바일 디바이스와 결합되는 심장 박동수 센서를 이용하여 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 캡처하는 단계;
    상기 모바일 디바이스에 의해 캡처된 활동 데이터로부터 상기 사용자의 활동 상태를 모니터링하는 단계;
    상기 사용자의 일정한 활동 상태를 검출하는 단계;
    상기 사용자의 활동 레벨과 무관하게 상기 사용자가 상기 일정한 활동 상태를 유지하는 기간 동안 캡처된 심장 박동수 데이터로부터 상기 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 추론하는 단계; 및
    상기 사용자가 일정한 활동 상태를 유지하는 기간 동안 상기 사용자의 심장 박동수를 결정하기 위해, 상기 추론된 심장 박동수 데이터를 상기 심장 박동수 센서에 의해 캡처된 심장 박동수 데이터로서 심장 박동수 계산기에 제공하는 단계를 포함하는 방법을 수행하게 하는, 명령들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 추론하는 단계는,
    상기 사용자가 상기 일정한 활동 상태를 유지하는 기간 동안 상기 심장 박동수 센서에 의한 상기 사용자에 대한 새로운 심장 박동수 데이터의 캡처를 중지하는 단계를 포함하는, 명령들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 일정한 활동 상태가 검출된 후, 그리고 상기 새로운 심장 박동수 데이터의 캡처를 중지하기 전에 일 시간 기간 동안 상기 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 샘플링하는 단계;
    상기 일정한 활동 상태가 검출된 이후의 상기 시간 기간 동안 상기 추론된 심장 박동수 데이터가 샘플링된 심장 박동수 데이터와 매치된다는 것을 결정하는 단계; 및
    상기 매치된다는 것을 결정한 것에 대한 응답으로 상기 심장 박동수 센서에 의한 새로운 심장 박동수 데이터의 캡처를 중지하는 단계를 더 포함하는, 명령들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  17. 제 15 항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 사용자의 상기 일정한 활동 상태의 검출에 대한 응답으로, 상기 사용자의 상기 일정한 활동 상태에 기초하여 심장 박동수 추론 프로토콜을 선택하는 단계; 및
    선택된 심장 박동수 추론 프로토콜에 기초하여 상기 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 추론하는 단계를 더 포함하는, 명령들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 방법은,
    모바일 디바이스의 심장 박동수 센서를 이용하여 상기 사용자에 대한 하나 또는 그 초과의 테스트 심장 박동수 데이터 샘플들을 수집하는 단계 ―상기 하나 또는 그 초과의 테스트 심장 박동수 데이터 샘플들은 상기 심장 박동수 추론 프로토콜에 기초하여 수집되고, 상기 심장 박동수 추론 프로토콜은 상기 하나 또는 그 초과의 테스트 심장 박동수 데이터 샘플들의 수집에 대해서, 수집 기간, 샘플 빈도, 및 샘플들 간의 시간 중 하나 또는 그 초과의 것을 상기 일정한 활동 상태에 기초하여 정의함―; 및
    상기 추론된 심장 박동수 데이터가 하나 또는 그 초과의 테스트 심장 박동수 데이터 샘플들과 일치하지 않을 경우, 상기 심장 박동수 센서에 의해 상기 사용자에 대한 심장 박동수 데이터의 캡처를 재개하는 단계를 더 포함하는, 명령들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  19. 제 14 항에 있어서,
    상기 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 캡처하는 단계는,
    모니터링된 사용자 활동에 기초하여 연속적인 심장 박동수 데이터 캡처 수집 프로토콜을 선택하는 단계; 및
    선택된 연속적인 심장 박동수 데이터 캡처 수집 프로토콜에 기초하여 상기 모바일 디바이스를 사용하여 상기 사용자에 대한 연속적인 심장 박동수 데이터 캡처를 수행하는 단계를 포함하는, 명령들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  20. 제 14 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스는 웨어러블 디바이스인, 명령들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  21. 제 14 항에 있어서,
    상기 심장 박동수 계산기는 상기 사용자의 심장 박동수를 피트니스 애플리케이션으로 제공하기 위해서 상기 추론된 심장 박동수 데이터를 사용하는, 명령들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  22. 제 14 항에 있어서,
    상기 사용자의 상기 일정한 활동 상태를 검출하는 단계는,
    복수의 상이한 활동 상태들 중 하나를 검출하는 단계; 및
    사용자가 임계 시간 기간 동안 상기 복수의 상이한 활동 상태들 중 검출된 활동 상태를 유지하는 것으로 결정하는 단계를 더 포함하는, 명령들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  23. 제 22 항에 있어서,
    상기 복수의 상이한 활동 상태들은 높은 활동 상태, 보통 활동 상태, 낮은 활동 상태, 및 비활동 상태를 포함하는, 명령들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  24. 제 22 항에 있어서,
    상기 복수의 상이한 활동 상태들은 적어도 달리기 활동, 걷기 활동, 및 수면 활동을 포함하는 복수의 상이한 타입들의 사용자 활동을 포함하는, 명령들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  25. 제 14 항에 있어서,
    상기 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 캡처하는 단계는,
    샘플링 프로토콜에 기초하여 상기 사용자에 대한 상기 심장 박동수 데이터를 캡처하는 단계 ―상기 샘플링 프로토콜은 수집 기간, 샘플 빈도, 및 샘플들 간의 시간 중 하나 또는 그 초과의 것을 정의함―; 및
    모니터링된 사용자의 활동 상태에 기초하여 상기 샘플링 프로토콜을 조정하는 단계를 더 포함하는, 명령들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  26. 제 25 항에 있어서,
    상기 샘플링 프로토콜을 조정하는 단계는
    상기 모니터링된 활동 상태에 기초하여 상기 수집 기간, 샘플 빈도 및 샘플들 간의 시간 중 하나 또는 그 초과의 것을 조정하는 단계;
    모니터링된 활동에 기초하여 상기 수집 기간, 샘플 빈도 및 샘플들 간의 시간 중 조정된 하나 또는 그 초과의 것으로부터 결정된 사용자 심장 박동수가 상기 사용자의 실제 심장 박동수의 정확도 임계치 내에 있는지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 사용자 심장 박동수가 상기 사용자의 실제 심장 박동수의 상기 정확도 임계치 이내일 때까지 상기 모니터링된 활동 상태에 기초하여 상기 수집 기간, 샘플 빈도, 및 샘플들 간의 시간 중 하나 또는 그 초과의 것을 계속해서 조정하는 단계를 더 포함하는, 명령들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  27. 모바일 디바이스로서,
    활동 센서;
    심장 박동수 센서; 및
    상기 활동 센서 및 상기 심장 박동수 센서와 결합된 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 심장 박동수 센서를 이용하여 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 캡처하고;
    상기 활동 센서에 의해 캡처된 활동 데이터로부터 상기 사용자의 활동 상태를 모니터링하고;
    상기 사용자의 일정한 활동 상태를 검출하고;
    상기 사용자의 활동 레벨과 무관하게 상기 사용자가 상기 일정한 활동 상태를 유지하는 기간 동안 캡처된 심장 박동수 데이터로부터 상기 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 추론하고; 그리고
    상기 사용자가 일정한 활동 상태를 유지하는 기간 동안 상기 사용자의 심장 박동수를 결정하기 위해, 상기 추론된 심장 박동수 데이터를 상기 심장 박동수 센서에 의해 캡처된 심장 박동수 데이터로서 심장 박동수 계산기에 제공하도록
    구성되는, 모바일 디바이스.
  28. 제 27 항에 있어서,
    상기 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 추론하도록 구성되는 프로세서는, 상기 사용자가 상기 일정한 활동 상태를 유지하는 기간 동안 상기 심장 박동수 센서에 의한 상기 사용자에 대한 새로운 심장 박동수 데이터의 캡처를 중지하도록 구성되는 프로세서를 더 포함하는, 모바일 디바이스.
  29. 제 28 항에 있어서,
    상기 사용자의 상기 일정한 활동 상태의 검출에 대한 응답으로, 상기 사용자의 상기 일정한 활동 상태에 기초하여 심장 박동수 추론 프로토콜을 선택하고; 그리고
    선택된 심장 박동수 추론 프로토콜에 기초하여 상기 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 추론하도록 구성되는 프로세서를 더 포함하는, 모바일 디바이스.
  30. 시스템으로서,
    모바일 디바이스와 결합되는 심장 박동수 센서를 이용하여 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 캡처하기 위한 수단;
    상기 모바일 디바이스에 의해 캡처된 활동 데이터로부터 상기 사용자의 활동 상태를 모니터링하기 위한 수단;
    상기 사용자의 일정한 활동 상태를 검출하기 위한 수단;
    상기 사용자의 활동 레벨과 무관하게 상기 사용자가 상기 일정한 활동 상태를 유지하는 기간 동안 캡처된 심장 박동수 데이터로부터 상기 사용자에 대한 심장 박동수 데이터를 추론하기 위한 수단; 및
    상기 사용자가 일정한 활동 상태를 유지하는 기간 동안 상기 사용자의 심장 박동수를 결정하기 위해, 상기 추론된 심장 박동수 데이터를 상기 심장 박동수 센서에 의해 캡처된 심장 박동수 데이터로서 심장 박동수 계산기에 제공하기 위한 수단을 포함하는, 시스템.
KR1020167036605A 2014-07-16 2015-06-10 심장 박동수 모니터의 에너지 소모를 감소시키기 위한 방법들 및 시스템들 KR102386328B1 (ko)

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US14/332,918 US9888857B2 (en) 2014-07-16 2014-07-16 Methods and systems for reducing energy consumption of a heart rate monitor
US14/332,918 2014-07-16
PCT/US2015/035159 WO2016010652A1 (en) 2014-07-16 2015-06-10 Methods and systems for reducing energy consumption of a heart rate monitor

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