KR20180033763A

KR20180033763A - 개인 기대여명 예측 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20180033763A
Application number: KR1020160123120A
Authority: KR
Inventors: 이재철; 이미르; 신재열
Original assignee: 이재철; 신재열
Priority date: 2016-09-26
Filing date: 2016-09-26
Publication date: 2018-04-04

Abstract

본 발명은 개인 기대여명 예측 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 실시간 또는 주기적으로 사용자의 신체정보 또는 활동정보를 측정하여 기대여명 예측장치로 전송하는 사용자 장치, 상기 신체정보 또는 활동정보를 분석하여 실시간 또는 주기적으로 사용자 기대여명을 예측하는 기대여명 예측장치를 포함한다.

Description

개인 기대여명 예측 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR MEASURING PERSONAL LIFE EXPECTANCY}

본 발명은 개인 기대여명 예측 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 웨어러블 디바이스 또는 휴대 단말의 사용자 장치가 측정한 사용자의 신체정보 또는 활동정보를 반영하여 실시간으로 변화되는 사용자 기대여명을 예측하는 개인 기대여명 예측 시스템 및 방법에 관한 것이다.

현대의학의 발달과 생활수준의 향상은 평균수명 100세 시대를 예고하며 누구나 건강한 삶을 오래 영위하기 위해 자신의 건강상태 및 생활습관을 관리하려고 노력한다. 이를 위해 주기적인 건강검진이나 진료를 통해 확인할 수 있는 의료건강 정보와 생활습관 및 평균수명 통계들을 통해 개인의 잔여수명인 기대여명을 예측하려고 한다.

그러나 일반적 평균수명 통계들은 개인별 기대여명을 예측하는데 한계가 있다. 최근 다양한 모바일 휴대폰이나 웨어러블 디바이스를 통해 개인의 생체정보(Biometric Information) 및 건강모니터링 정보(Health Monitoring Information) 등을 손쉽게 습득할 수 있음에도 이러한 실시간성 정보를 활용한 개인별 기대여명 예측 사례는 전무한 실정이다.

선행기술1: 한국등록특허 제673,309호(2007.01.24 공고)

본 발명은 상기와 같은 문제를 해결하기 위해 안출된 것으로서, 사용자의 신체정보 및 활동정보를 반영하여 실시간으로 변화되는 사용자의 기대여명을 예측하는 시스템 및 방법을 제공함에 그 목적이 있다.

본 발명의 다른 목적은 실시간으로 변화하는 사용자 기대여명을 시간의 증감으로 표시하는 개인 기대여명 예측 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 실시간으로 변화하는 사용자 기대여명에 대한 정보를 지인에게 공개하는 개인 기대여명 예측 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 일정정보, 식습관 정보 등을 반영하여 사용자 기대여명을 예측하는 개인 기대여명 예측 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 사용자 기대여명을 늘릴 수 있는 맞춤형 건강관리정보를 제공하는 개인 기대여명 예측 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

한편, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 이하에서 설명할 내용으로부터 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 기술적 과제가 포함될 수 있다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따르면, 실시간 또는 주기적으로 사용자의 신체정보 또는 활동정보를 측정하여 기대여명 예측장치로 전송하는 사용자 장치, 상기 신체정보 또는 활동정보를 분석하여 사용자 기대여명을 예측하는 기대여명 예측장치를 포함하는 개인 기대여명 예측 시스템이 제공된다.

상기 사용자 장치는 웨어러블 디바이스 또는 휴대용 단말일 수 있다.

상기 사용자 장치는 기대여명 예측장치로부터 상기 사용자 기대여명을 수신하고, 상기 수신된 사용자 기대여명을 시간으로 표시하고, 기대여명 변화를 시간의 증감으로 표시할 수 있다.

상기 기대여명 예측장치는 상기 사용자의 유전적 정보, 비유전적 정보, 일정정보, 식습관 정보 중 적어도 하나의 정보를 수집하고, 기 정의된 기대여명에 상기 수집된 정보, 신체정보, 활동정보 중 적어도 하나를 반영하여 사용자 기대여명을 예측할 수 있다.

또한, 상기 기대여명 예측장치는 기대여명 공개가 설정된 경우, 공개 설정된 지인들에게 상기 사용자 기대여명을 알릴 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 사용자 장치와의 통신을 위한 통신부, 실시간 또는 주기적으로 상기 사용자 장치로부터 사용자의 신체정보 또는 활동정보를 수집하고, 상기 수집된 신체정보 또는 활동정보를 분석하여 사용자 기대여명을 예측하는 예측부를 포함하는 기대여명 예측 장치가 제공된다.

상기 예측부는 상기 사용자의 유전적 정보, 비유전적 정보, 일정정보, 식습관 정보 중 적어도 하나의 정보를 수집하고, 상기 수집된 정보, 신체정보 또는 활동정보를 통계정보와 함께 분석하여 사용자 기대여명을 예측할 수 있다.

상기 기대여명 예측장치는 상기 예측부에서 예측된 사용자 기대여명을 상기 사용자에게 알리는 알림부를 더 포함할 수 있다.

상기 알림부는 기대여명 공개가 설정된 경우, 공개 설정된 지인에게 상기 기대여명을 알릴 수 있다.

또한, 상기 기대여명 예측장치는 상기 예측부에서 예측된 사용자 기대여명의 증가를 위한 맞춤형 건강관리정보를 생성하고, 상기 맞춤형 건강관리정보를 상기 사용자에게 추천하는 개인화 서비스부를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 사용자의 생체정보, 위치정보, 동작정보 중 적어도 하나를 측정하는 센서부, 상기 측정된 생체정보로부터 신체정보를 측정하고, 위치정보 또는 동작정보로부터 활동정보를 측정하며, 상기 신체정보 또는 활동정보를 분석하여 사용자 기대여명을 예측하는 제어부를 포함하는 사용자 장치가 제공된다.

상기 제어부는 상기 사용자의 유전적 정보, 비유전적 정보, 일정정보, 식습관 정보 중 적어도 하나의 정보를 수집하고, 상기 수집된 정보, 신체정보 또는 활동정보를 통계정보와 함께 분석하여 사용자의 기대여명을 예측할 수 있다.

상기 사용자 장치는 상기 예측된 사용자 기대여명을 시간으로 표시하고, 기대여명 변화를 시간의 증감으로 표시하는 표시부를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, (a) 사용자 장치가 실시간 또는 주기적으로 상기 사용자의 신체정보 또는 활동정보를 측정하여 기대여명 예측장치로 전송하는 단계, (b) 상기 기대여명 예측장치는 상기 신체정보 또는 활동정보를 분석하여 상기 사용자의 기대여명을 예측하는 단계를 포함하는 개인 기대여명 예측 방법이 제공된다.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 장치가 사용자 기대여명을 예측하는 방법에 있어서, (a) 사용자의 신체정보 또는 활동정보를 측정하는 단계, (b) 상기 측정된 신체정보 또는 활동정보를 분석하여 사용자 기대여명을 예측하는 단계, (c) 상기 예측된 사용자 기대여명을 표시하는 단계를 포함하는 개인 기대여명 예측 방법이 제공된다.

한편, 이상에 살핀 상기 '개인 기대여명 예측 방법'은, 프로그램의 형태로 구현된 뒤에 전자 장치에서 판독 가능한 기록 매체에 기록되거나, 프로그램 다운로드 관리 장치(서버 등)를 통해 배포될 수 있다.

본 발명에 따르면, 사용자 장치가 실시간으로 측정한 신체정보 또는 활동정보를 반영하여 사용자 기대여명을 예측하고, 그 사용자 기대여명의 증감을 표시함으로써, 건강에 대한 경각심을 불러일으켜 생활습관의 개선을 가져올 수 있고, 인류보편적 목적인 건강한 삶을 연장하기 위한 노력의 지표로 제공될 수 있다.

또한, 개인의 기대여명을 정확하고 편리하게 예측하여 수치화된 정보를 제공하고, 수치화된 정보를 기초로 추가적인 맞춤형 건강관리정보를 추천하여 제공함으로써 효율적인 건강관리에 도움이 될 수 있다.

또한, 실시간으로 변화하는 사용자 기대여명에 대한 정보를 지인에게 공개함으로써, 자녀가 부모의 건강상태를 실시간으로 확인할 수 있고, 부모에게 적합한 식사, 운동, 병원 등을 추천하여 부모의 건강관리에 적극적으로 동참할 수 있다.

또한, 향후에 실행할 일정정보를 반영하여 사전에 기대여명을 예측함으로써, 그 일정이 건강에 미치는 영향을 미리 알 수 있고, 건강을 해치는 일정정보는 피하고 건강에 유익한 일정정보를 등록할 가능성이 높아진다.

또한, 식습관 정보를 반영하여 기대여명을 예측함으로써, 본인의 건강에 적합한 음식을 선호하게 되는 효과가 있다.

한편, 본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 이하에서 설명할 내용으로부터 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 효과들이 포함될 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 개인 기대여명 예측 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 기대여명의 시각적 표시에 대한 예시도이다.
도 3은 본 발명에 따른 실시간 개인 기대여명을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 기대여명 예측장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도이다.
도 5는 본 발명에 따른 사용자 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 기대여명 예측 방법을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 사용자 장치가 사용자 기대여명을 예측하는 방법을 나타낸 흐름도이다.

본 발명의 전술한 목적과 기술적 구성 및 그에 따른 작용 효과에 관한 자세한 사항은 본 발명의 명세서에 첨부된 도면에 의거한 이하 상세한 설명에 의해 보다 명확하게 이해될 것이다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 '개인 기대여명 예측 시스템 및 방법'을 상세하게 설명한다. 설명하는 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 당업자가 용이하게 이해할 수 있도록 제공되는 것으로 이에 의해 본 발명이 한정되지 않는다. 또한, 첨부된 도면에 표현된 사항들은 본 발명의 실시 예들을 쉽게 설명하기 위해 도식화된 도면으로 실제로 구현되는 형태와 상이할 수 있다.

한편, 이하에서 표현되는 각 구성부는 본 발명을 구현하기 위한 예일 뿐이다. 따라서, 본 발명의 다른 구현에서는 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다른 구성부가 사용될 수 있다. 또한, 각 구성부는 순전히 하드웨어 또는 소프트웨어의 구성만으로 구현될 수도 있지만, 동일 기능을 수행하는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 구성들의 조합으로 구현될 수도 있다. 또한, 하나의 하드웨어 또는 소프트웨어에 의해 둘 이상의 구성부들이 함께 구현될 수도 있다.

또한, 어떤 구성요소들을 '포함'한다는 표현은, '개방형'의 표현으로서 해당 구성요소들이 존재하는 것을 단순히 지칭할 뿐이며, 추가적인 구성요소들을 배제하는 것으로 이해되어서는 안 된다.

도 1은 본 발명에 따른 개인 기대여명 예측 시스템을 나타낸 도면, 도 2는 본 발명에 따른 기대여명의 시각적 표시에 대한 예시도, 도 3은 본 발명에 따른 실시간 개인 기대여명을 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, 개인 기대여명 예측 시스템은 사용자 장치(100) 및 기대여명 예측 장치(200)를 포함하고, 이들은 통신망을 통해 연결된다.

사용자 장치(100)는 실시간 또는 주기적으로 사용자의 신체정보 및 활동정보를 측정하여 기대여명 예측장치(200)로 전송한다. 여기서, 신체정보는 혈압, 체온, 맥박수, 홍체인식, BMI 등을 포함하고, 활동정보는 운동량, 이동거리, 걸음수, 수면시간 등을 포함할 수 있다.

사용자 장치(100)는 사용자의 유전적 정보 및 비유전적 정보를 입력받아 기대여명 예측장치(200)로 전송한다. 사용자 장치(100)는 웹, 왑, 애플리케이션 등에 의한 설문조사를 통해 유전적 및 비유전적 정보를 입력받을 수 있다. 여기서, 유전적 정보는 생체유전(생년월일, 성별, 인종 등)과 가족력(직계 부모/조부모 연령 또는 수명, 수명에 영향이 높은 질병인 암, 당뇨 등과 같은 가족질환여부 등) 등을 포함할 수 있다. 비유전적 정보는 건강조건(키, 몸무게, 약물 또는 건강보조제 복용여부 등), 건강습관(음주, 흡연, 식단 등), 생활조건(소득수준, 년소득 및 년소비액, 최종학력, 결혼여부, 자녀수, 근로업종 및 년수, 직책, 근로지, 거주지 등), 생활스타일(근무/학업 시간, 년간 여행기간, 휴가/방학일수, 여가활동 및 취미여부, 쇼핑주기, 동호회 활동여부 등), 개인성향 (외향적, 내향적, 리더형, 등) 등을 포함할 수 있다.

사용자 장치(100)는 일정정보, 식습관정보 등이 등록된 경우, 등록된 일정정보, 식습관 정보 등을 기대여명 예측장치(200)로 전송할 수 있다. 즉, 사용자가 날짜 및 시간, 장소, 종류(예컨대, 식사, 운동, 회식 등), 종류에 따른 세부항목(예컨대, 운동의 경우 운동의 종류, 운동시간 등) 등의 일정정보를 입력하면, 사용자 장치(100)는 입력된 일정정보를 기대여명 예측장치(200)에 전송할 수 있다. 또한, 사용자가 식사시간, 메뉴, 섭취량 등을 포함하는 식습관정보를 입력하면, 사용자 장치(100)는 입력된 식습관 정보를 기대여명 예측장치(200)에 전송할 수 있다.

사용자 장치(100)는 기대여명 예측장치(200)에서 예측된 사용자 기대여명을 수신하고, 수신된 사용자 기대여명을 시간으로 표시하며, 기대여명 변화를 시간의 증감으로 표시한다. 이때, 사용자 장치(100)는 아날로그 시계, 디지털 카운터, 그래픽 등을 이용하여 사용자 기대여명을 표시할 수 있다.

사용자 장치(100)에 적용될 수 있는 기대여명 표시방법은 도 2와 같이 사용자에게 익숙한 시간표시단위를 적용한 년/일/시/분/초 표시방법(A)이나, 각각 년/일/시/분/초 표시방법(B) 등이 있으며, 이외에도 다양한 시간표시가 가능하다. 또한, 사용자 장치(100)는 기대여명의 증감에 따라 증가(녹색 등) 및 감소(적색 등)의 표현을 표시색의 차별화 또는 점멸(깜박임) 등을 통해 시각적으로 차별화하여 표시할 수 있다. 또한, 사용자 장치(100)는 사용자 기대여명의 시간표시 외에도 점, 띠와 같은 다른 시각적 표현(C) 및 두 개 이상의 표현방법을 함께 사용할 수 있다. 또한, 사용자 장치(100)는 촉각(점자 등)으로 사용자가 쉽게 기대수명을 인지할 수 있도록 표현할 수 있는 다양한 표시방법을 포괄한다. 이러한 기대여명에 대한 시각과 시간의 표시는 다양한 사용자 장치에 탑재된 표시장치에 추가되거나 기대여명 표시 전용기기 표시장치에 적용할 수 있다.

또한, 사용자 장치(100)는 단순히 기대여명 예측 결과를 표시하는 것 외에도 사용자로부터 다양한 형태의 이미지 표시나 추가 정보의 표시를 위한 선택을 제공할 수 있다. 예를 들면, 이전 예측 결과와의 비교 및 변화 그래프 표시, 남은 기대여명 시계(디지털 또는 아날로그) 표시 등이 있다. 구체적으로, 이전 예측 결과와의 비교 및 변화 그래프 표시에서는, 저장되어 있는 이전 예측 결과를 저장부로부터 가져와 계산된 결과와의 비교표를 출력하고, 변화된 결과에 대한 그래프 표시를 해준다. 이를 통해 사용자는 자신의 변화된 기대여명을 조회할 수 있으며, 자신의 과거와 현재의 건강 상태를 체크가 가능하다. 남은 기대여명 시계(디지털 또는 아날로그) 표시에서는, 기대여명을 디지털 혹은 아날로그시계 형태로 출력을 해준다. 이는 계산된 결과를 시, 분, 초 단위로 변경하여 사용자가 시각적으로 이해하기 쉽게 보여준다. 또한, 시계 형태의 이미지는 실시간으로 변경되도록 표시하는 것이 바람직하다.

한편, 사용자 장치(100)는 사용자의 신체정보 및 활동정보의 측정이 가능한 장치, 예를 들면 웨어러블 디바이스로 구현될 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 웨어러블 디바이스는 인간의 몸에 착용할 수 있는 디바이스를 의미하며, 착용 부위에 따라 안경(Glasses), 워치(Watch), 팔찌, 신발, 반지, 벨트, 밴드(Band), 목걸이, 헤드셋(Headset), 의류 등 다양한 종류가 존재한다.

도 1에서는 사용자 장치(100)가 사용자의 유전적 정보 및 비유전적 정보를 입력받고, 사용자의 신체정보 및 활동정보를 실시간으로 측정하는 것으로 설명하였으나, 사용자 장치(100)는 유전적 정보 및 비유전적 정보, 일정정보 등을 입력받아 기대여명 예측장치(200)로 전송하는 장치와 사용자의 신체정보 및 활동정보의 실시간 측정이 가능한 장치로 분리하여 구현될 수도 있다. 이때, 유전적 정보 및 비유전적 정보, 일정정보 등을 입력받아 기대여명 예측장치(200)로 전송하는 장치는 스마트폰, 태블릿 PC, PC, 스마트 TV, 휴대폰, PDA(personal digital assistant), 랩톱, 미디어 플레이어, 마이크로 서버, GPS(global positioning system) 장치, 전자책 단말기, 디지털방송용 단말기, 네비게이션, 키오스크, MP3 플레이어, 디지털 카메라 및 기타 모바일 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.

사용자 장치(100)에 대한 상세한 설명은 도 5를 참조하기로 한다.

기대여명 예측장치(200)는 사용자 장치(100)로부터 주기적(또는 실시간)으로 전송된 신체정보 및 활동정보를 분석하여 사용자의 기대여명을 주기적(또는 실시간)으로 예측한다.

기대여명 예측장치(200)는 사용자의 수명에 영향을 주는 유전적 및 비유전적 정보를 각종 통계와 설문을 통해 분석하고, 사용자 장치(100)로부터 주기적으로 수집된 신체정보 및 활동정보를 반영하여 사용자의 기대여명을 예측하며, 예측된 가변적 기대여명의 시간을 제공한다.

기대여명 예측장치(200)는 기존 통계정보 및 개인의료 정보뿐만 아니라 사용자 장치(100)로부터 주기적으로 습득된 신체정보 및 활동정보를 분석하여 실시간 개인 기대여명(Personal Life Expectancy in Realtime)을 구체적인 시각으로 예측하고 그 시각의 변화를 시간의 증감으로 제시할 수 있다.

기대여명 예측장치(200)가 예측한 실시간 개인 기대여명과 평균기대여명의 관계에 대해 도 3을 참조하여 설명하기로 한다. 기대여명 예측장치(200)는 유전적 및 비유전적 정보가 수집되면, 통계정보로부터 평균기대여명을 획득하고, 획득된 평균기대여명에 유전적 및 비유전적 정보를 반영하여 개인 기대여명을 산출한다. 그런 후, 기대여명 예측장치(200)는 산출된 개인 기대여명에 실시간으로 수집된 신체정보 및 활동정보를 반영하여 실시간 개인 기대여명을 예측하게 된다. 평균수명(Avergage Lifespan)은 0세의 출생자의 평균생존기간으로서 통계에 기반한 평균값이고, 기대수명(Lifespan)은 특정 년도에 출생한 사람이 향후 생존할 것으로 기대되는 평균생존시간이며, 기대여명(Life Expectancy in Present)는 특정연령에 도달한 사람이 향후 기대되는 평균생존년수일 수 있다. 실시간 개인 기대여명은 유전적 및 비유전적 정보, 실시간 신체정보 및 활동정보에 의해 증가 또는 감소될 수 있다.

사용자의 유전적 정보 및 비유전적 정보는 변경될 수 있다. 따라서, 기대여명 예측장치(200)는 일정 주기로 사용자의 유전적 정보 및 비유전적 정보를 수집하고, 수집된 유전적 정보 및 비유전적 정보를 통계정보로부터 획득된 평균기대여명에 반영하여 개인 기대여명을 보정할 수 있다.

한편, 기대여명 예측장치(200)는 단일의 연산 장치로 구현되거나 둘 이상의 연산 장치가 서로 연결된 집합 장치의 형태로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 기대여명 예측장치(200)는 단일의 서버로 구현되거나 둘 이상의 서버가 연결된 형태로 구현될 수 있다.

이러한 기대여명 예측장치(200)에 대한 상세한 설명은 도 4를 참조하기로 한다.

도 1에서는 기대수명 예측장치(200)가 사용자 장치(100)에서 측정된 신체 및 활동정보에 근거하여 사용자의 기대수명을 예측하는 것으로 설명하였으나, 사용자 장치(100)가 신체정보 및 활동정보를 측정하여 사용자의 기대수명을 예측할 수도 있다. 이 경우, 사용자 장치(100)에는 기대수명 예측을 위한 애플리케이션이 설치될 수 있다.

도 4는 본 발명에 따른 기대여명 예측장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도이다.

도 4를 참조하면, 기대여명 예측장치(200)는 데이터베이스(210), 통신부(220), 예측부(230), 알림부(240)를 포함한다.

데이터베이스(210)에는 회원등록된 사용자들의 식별정보, 사용자 장치 식별정보, 유전적 정보, 비유전적 정보, 신체정보, 활동정보, 기대여명, 기대여명 공개 여부정보 등이 저장된다. 각 사용자는 하나 이상의 사용자 장치를 구비할 수 있으므로, 사용자 장치 식별정보는 하나 이상일 수 있다. 기대여명 공개 여부 정보는 기대여명 공개 여부, 공개 설정된 경우 공개 설정된 지인의 이메일, 전화번호 등을 포함할 수 있다.

데이터베이스(210)는 데이터를 저장하기 위한 장치로 기본적으로 검색, 분류, 분석 등을 위한 환경변수 등의 데이터를 저장하는데, 이와 같은 데이터베이스(210)의 기능은 통상의 기술을 이용하여 구현할 수 있으므로 구현에 대한 구체적인 설명은 생략한다.

통신부(220)는 통신망을 통해 사용자 장치로부터 신체정보 및 활동정보를 수신하고, 사용자 기대여명을 사용자 장치에 송신할 수 있다. 여기서 통신망은 유, 무선 통신이 모두 포함되며, 통신망을 통해 사용자 장치와 기대여명 예측장치치(200)가 상호 연결된다.

예측부(230)는 실시간 또는 주기적으로 사용자의 신체정보 및 활동정보를 수집하고, 수집된 신체정보 및 활동정보를 분석하여 사용자 기대여명을 예측한다. 즉, 예측부(230)는 신체정보 및 활동정보의 각 항목에 설정된 가중치를 적용하여 기대여명의 증감에 실시간으로 반영되는 시간변수를 계산하고, 그 시간변수를 기 설정된 기대여명과 연산하여 사용자 기대여명을 산출한다. 여기서, 기 설정된 기대여명은 통계정보로부터 획득된 기대여명, 통계정보로부터 획득된 기대여명에 사용자의 유전적 및 비유전적 정보가 반영된 기대여명일 수 있다.

예측부(230)는 신체정보 및 활동정보를 분석하여 항목과 각 항목의 값을 추출하고, 각 항목의 값에 대한 가중치를 가중치 테이블로부터 획득하며, 획득된 가중치들을 연산하여 시간변수를 계산하고, 그 시간변수를 기대여명과 합하여 사용자 기대여명을 산출한다. 가중치 테이블은 신체정보, 활동정보 등 정보의 종류별로 존재하고, 각 정보의 항목별로 가중치가 설정되어 있다. 가중치 테이블에는 각 항목의 값에 따라 시간 가중치, 점수 가중치 등이 설정될 수 있다. 또한, 가중치 테이블은 각 정보의 항목들에 대해 시간당 가중치, 회당 가중치 등이 미리 설정될 수 있다.

표 1은 각 운동에 대해 시간 가중치가 설정된 가중치 테이블을 나타낸 예시로, 등산, 자전거 타기, 걷기, 수영 등의 운동의 종류, 강도, 시간, 소비칼로리 등에 따라 시간 가중치가 설정되어 있다.

예를 들어, 현재 기대여명이 50.34년인 A사용자의 등산(4시간, 이동거리 8km, 소비칼로리 1,000kcal), 걷기(2시간, 이동거리 5km, 소비칼로리 80kcal)의 활동정보가 수집된 경우에 대해 설명하기로 한다. 이 경우, 예측부(230)는 등산은 시간당 2km이동하여 250kcal를 소비, 걷기는 시간당 2.5km이동하여 40kcal를 소비하였으므로, 등산의 운동강도는 '강', 걷기의 운동강도는 '약'으로 판단하여, 표 1의 가중치 테이블로부터 등산 시간 가중치 5분, 걷기 시간 가중치 1분을 획득한다. 그런 후, 예측부(230)는 (5분*4(등산 4시간) + 1분*2(걷기 2시간) = 22분)의 시간변수를 계산한다. 예측부(230)는 현재 기대여명 50.34년과 시간변수 22분을 합연산하여 사용자 기대여명 50.34.00:22:00를 산출한다.

표 1은 각 운동의 강도를 3개의 등급으로 나누어 시간 가중치가 정해진 것으로 설명하였으니, 가중치 테이블은 운동의 강도를 5개, 10개 등 복수의 등급으로 나누어 시간 가중치를 설정할 수 있음은 자명하다.

또한, 표 2는 각 운동에 대해 점수 가중치가 설정된 가중치 테이블을 나타낸 예시로, 등산, 자전거 타기, 걷기, 수영 등의 운동의 종류, 강도, 시간, 소비칼로리 등에 따라 점수 가중치가 설정되어 있다.

이 경우, 예측부(230)는 가중치 테이블로부터 각 항목들에 대한 점수 가중치를 획득하고, 획득된 점수 가중치들을 연산하여 가중치 점수를 산출하며, 산출된 가중치 점수를 대응하는 시간변수로 변환하고, 그 시간변수를 기대여명과 합하여 사용자 기대여명을 산출한다. 여기서, 가중치 점수에 대응하는 시간변수는 미리 설정되어 있다.

예를 들어, 현재 기대여명이 50.34년인 A사용자의 등산(4시간, 이동거리 8km, 소비칼로리 1,000kcal), 걷기(2시간, 이동거리 5km, 소비칼로리 80kcal)의 활동정보가 수집된 경우에 대해 설명하기로 한다. 이 경우, 예측부(230)는 등산은 시간당 2km이동하여 250kcal를 소비, 걷기는 시간당 2.5km이동하여 40kcal를 소비하였으므로, 등산의 운동강도는 '강', 걷기의 운동강도는 '약'으로 판단하여, 표 2의 가중치 테이블로부터 등산 점수 가중치 15, 걷기 점수 가중치 5를 획득한다. 그런 후, 예측부(230)는 등산 점수 가중치와 걷기 점수 가중치를 합연산(15 + 5 = 20)하여 가중치 점수 '20'을 산출하고, 그 가중치 점수를 대응하는 시간변수로 변환한다. 20점에 대응하는 시간변수가 22분인 경우, 예측부(230)는 현재 기대여명 50.34년과 시간변수 22분을 합연산하여 사용자 기대여명 50.34.00:22:00를 산출한다.

표 2는 각 운동의 강도를 3개의 등급으로 나누어 점수 가중치가 정해진 것으로 설명하였으니, 가중치 테이블은 운동의 강도를 5개, 10개 등 복수의 등급으로 나누어 점수 가중치를 설정할 수 있음은 자명하다.

한편, 표 1 및 표 2에서는 운동에 대한 시간 가중치 또는 점수 가중치가 설정된 가중치 테이블에 대해서 설명하였으나 이는 예시일 뿐, 가중치 테이블은 신체정보의 항목, 활동정보의 항목, 식습관 정보의 항목(음식), 유전적 정보의 항목, 비유전적 정보의 항목 등 각 항목에 대해 복수의 등급으로 나누어 가중치가 설정될 수 있다. 이때, 가중치는 각 항목에 대해 시간당 시간변수의 계산이 가능한 가중치, 각 항목에 대해 회당 시간변수의 계산이 가능한 가중치 등일 수 있다.

이처럼 예측부(230)는 기 정의된 기대여명 시각에 실시간 또는 주기적 신체정보 및 활동정보를 반영하여 기대여명 시각의 증감을 예측한다.

또한, 예측부(230)는 사용자의 유전적 및 비유전적 정보를 수집하고, 주기적으로 사용자 장치로부터 신체정보 및 활동정보를 수집하며, 수집된 유전적 및 비유전적 정보, 신체정보 및 활동정보를 통계정보와 함께 분석하여 사용자의 기대여명을 예측한다. 여기서, 통계정보는 경제사회적 통계(물가상승률, 국민총생산, 교통사고율, 교육수준 등), 자연 환경적 통계(평균수명, 기대수명, 건강수명, 출생/사망률, 대기온도, 미세먼지 및 유해가스 농도 등) 등을 포함하여 국가 및 지역별로 입수할 수 있는 다양한 공개정보를 말한다.

즉, 예측부(230)는 사용자의 수명에 영향을 주는 유전적 요인, 비유전적 요인에 대한 설문데이터를 웹, 왑, 애플리케이션 등으로 제공하고, 사용자로부터 설문응답정보를 수신하며 그 설문응답정보로부터 유전적 및 비유전적 정보를 수집한다. 이때, 예측부(230)는 수집된 설문응답정보를 정규화하여 유전적 및 비유전적 정보를 수집할 수 있다. 사용자의 건강 정보는 다양한 길이의 시계열 데이터를 포함한 자료이며, 건강 특징별로 어떤 필드는 정수형, 또는 ‘소수점수’이며 어떤 건강 정보는 ‘예’ 또는 ‘아니오’형태의 설문 자료도 포함하고 있을 수 있다. 따라서 이러한 다양한 길이와 다양한 형태의 데이터를 정규화(0과 1사이 또는 -1과 1사이의 실수 형태)하는 과정이 필요하다. 또는 사용자마다 다른 시계열 길이(예를 들어 3년치 데이터, 5년치 데이터 등)를 가진 경우, 어떤 특정 질병분석을 위한 데이터의 시계열 길이가 최소 5라고 한다면 길이가 5 이상이 되도록 보간값 및 대표값 등을 이용한 시계열 길이의 정규화 과정이 필요하다.

그런 후, 예측부(230)는 사용자의 유전적 정보, 비유전적 정보, 사용자 장치로부터 수집된 신체정보, 활동정보를 분석하여 항목과 항목의 값을 추출하고, 각 항목의 값에 대한 가중치를 가중치 테이블로부터 획득하며, 획득된 가중치들을 연산(예컨대, 합연산)하여 시간변수를 계산하고, 그 시간변수를 기대여명과 합하여 실시간으로 변화하는 사용자 기대여명을 산출한다. 이후, 예측부(230)는 주기적으로 수집된 신체정보 및 활동정보를 이전에 산출된 사용자 기대수명에 적용하여 사용자 기대수명의 변화를 실시간으로 예측할 수 있다.

예를 들어, 유전적 정보(생년월일 1987년 5월 7일 11시, 성별 여), 비유전적 정보(키 165, 몸무게 50, 음주 주2회 소주 1병, 거주지 서울), 활동정보(등산(4시간, 이동거리 8km, 소비칼로리 1,000kcal), 걷기(2시간, 이동거리 5km, 소비칼로리 80kcal))가 수집된 경우에 대해 설명하기로 한다.

예측부(230)는 통계정보로부터 30세 여자의 기대여명을 획득한다. 통계정보는 표 3과 같은 기대여명표를 포함하므로, 예측부(230)는 30세 여자의 기대여명 56.06년을 획득할 수 있다.

그런 후, 예측부(230)는 키 165 몸무게 50에 설정된 가중치, 주2회 소주 1병에 설정된 가중치, 거주지 서울에 설정된 가중치를 가중치 테이블로부터 획득하고, 획득된 가중치들을 연산하여 시간변수 '-1.5'가 계산되었다고 가정한다. 예측부(230)는 기대여명과 시간변수를 합연산하여 사용자 기대여명(56.06 + (-1.5)= 54.56년)을 산출한다. 그런 후, 예측부(230)는 실시간으로 수집된 활동정보를 분석하여 등산은 시간당 2km이동하여 250kcal를 소비, 걷기는 시간당 2.5km이동하여 40kcal를 소비하였으므로, 등산의 운동강도는 '강', 걷기의 운동강도는 '약'으로 판단하고, 표 1의 가중치 테이블로부터 등산 시간 가중치 5분, 걷기 시간 가중치 1분을 획득한다. 그런 후, 예측부(230)는 (5분*4(등산 4시간) + 1분*2(걷기 2시간) = 22분)의 시간변수를 계산한다. 예측부(230)는 통계정보로부터 획득된 평균 기대여명에 유전적 및 비유전적 정보가 적용된 기대여명에 시간변수를 합연산(54.56년(현재 기대여명)+22분(시간변수)=54.56.00:22:00)하여 사용자 기대여명 '54.56.00:22:00'를 예측한다. 이는 유전적 정보 및 비유전적 정보에 의해 평균 기대여명보다 기대여명이 감소하였고, 활동정보에 의해 감소된 기대여명이 22분 늘어났음을 알 수 있다. 이처럼, 예측부(230)는 기대여명 시각에 실시간 또는 주기적 신체정보 및 활동정보를 반영하여 기대여명 시각의 증감을 예측할 수 있다.

이후, 예측부(230)는 주기적으로 수집된 신체정보 및 활동정보를 이전에 산출된 사용자 기대수명에 적용하여 사용자 기대여명의 변화를 실시간으로 예측할 수 있다.

또한, 예측부(230)는 사용자 장치로부터 사용자의 일정정보를 수집하여, 사용자 기대여명 예측에 이용할 수 있다. 예측부(230)는 사전에 일정정보를 반영하여 기대여명을 예측할 수도 있지만, 사후에 일정정보를 반영하여 기대여명을 예측할 수도 있다.

먼저, 사전에 일정정보를 반영하여 기대여명을 예측하는 경우에 대해 설명하기로 한다. 이 경우, 예측부(230)는 일정정보를 분석하여 날짜 및 시간, 장소, 종류(예컨대, 식사, 운동, 회식 등) 등의 항목으로 분류하고, 각 항목에 대한 가중치를 연산하여 시간변수를 계산하며, 계산된 시간변수를 기 설정된 기대여명과 연산하여 사용자 기대여명을 예측한다. 이때, 예측부(230)는 최근 일정 기간동안 수집된 사용자 신체정보 및 활동정보의 평균을 신체 및 활동 패턴으로 설정하고, 그 신체 및 활동패턴에 대응하는 가중치와 일정정보의 각 항목에 대한 가중치를 연산하여 시간변수를 계산할 수 있다.

예를 들어, 일정정보가 2016.10.1. 18:00, 저녁식사, 식사메뉴(치킨 0.5마리 섭취예정, 맥주 3잔 섭취예정)이고, 현재 2016.9.9. 기대수명이 50.23년이며, 신체 및 활동패턴에 대응하는 가중치가 '5분'인 경우에 대해 설명하기로 한다. 이 경우, 예측부(230)는 치킨 0.5마리 섭취예정에 대한 가중치 '2', 맥주 3잔 섭취예정에 대한 가중치 '-7'를 가중치 테이블로부터 획득하고, 두 가중치를 합하여 가중치 점수 '-5'를 산출한다. 그런 후, 예측부(230)는 가중치 점수 '-0.5'를 대응하는 시간변수 '-10분'으로 변환하고, 신체 및 활동패턴에 대응하는 가중치 '5분'과 합하여 시간변수 '-5분'을 산출한다. 그런 후, 예측부(230)는 (50.23년(현재기대여명)+(-5)(시간변수)=50.22.23:55:00)를 기대여명으로 산출한다.

이를 통해 사용자는 등록된 일정정보를 실행할 경우 기대여명이 감소한다는 것을 미리 확인할 수 있다.

다음으로, 사후에 일정정보를 반영하여 기대여명을 예측하는 경우에 대해 설명하기로 한다. 이 경우, 예측부(230)는 일정정보의 실행 여부를 확인하고, 실행된 경우 동일한 정보가 이중으로 반영되지 않도록 하고, 실행되지 않은 경우 일정정보가 기대여명 예측에 반영되지 않도록 삭제한다. 즉, 예측부(230)는 일정정보에 해당하는 일이 경과하면, 일정정보 실행 여부에 대한 질의, 해당 일의 활동정보 등을 이용하여 일정정보의 실행 여부를 판단할 수 있다. 일정정보가 실행된 경우, 예측부(230)는 해당 일의 실시간 정보(예컨대, 신체정보, 활동정보 등)가 이중으로 반영되지 않도록, 하나의 정보를 삭제한다.

예를 들어, 일정정보가 2016.10.1. 10:00, 등산, 북한산, 6시간 예정인 경우에 대해 설명하기로 한다. 사용자가 일정정보를 실행하면, 예측부(230)는 2016.10.1. 등산에 의한 활동정보를 수집하고, 그 활동정보를 반영하여 기대여명을 예측하게 되므로, 일정정보가 이중으로 반영되는 것을 방지하기 위해 그 일정정보를 기대여명 예측에 반영하지 않는다. 또한, 예측부(230)는 사용자가 일정정보를 실행하지 않으면, 그 일정정보를 기대여명 예측에 반영하지 않는다.

또한, 일정정보가 2016.10.1. 18:00, 저녁식사, 식사메뉴(치킨 0.5마리 섭취예정, 맥주 3잔 섭취예정)인 경우, 사용자가 일정정보를 실행했으면, 예측부(230)는 실시간으로 수집된 신체정보 및 활동정보와 일정정보를 반영하여 기대여명을 예측하고, 실행하지 않았으면 일정정보를 기대여명 예측에 반영하지 않는다.

예측부(230)는 사용자 장치로부터 사용자의 식습관 정보를 수집하여, 사용자 기대여명 예측에 이용할 수 있다. 예측부(230)는 식습관 정보가 수집되면, 식습관 정보를 분석하여 규칙적인 식사 여부, 사용자의 건강(질환)에 적합한 메뉴인지 여부, 적정 섭취량인지 여부, 영양 등을 확인하고, 그 확인결과에 따라 기 설정된 가중치를 적용하여 사용자 기대여명 예측에 이용할 수 있다.

예를 들어, 유전적 정보(생년월일 1987년 5월 7일 11시, 성별 여), 비유전적 정보(키 165, 몸무게 80, 서울), 식습관 정보(아침식사: 7:00~7:20 토스트 2조각, 점심식사: 12:00~12:30 파스타, 저녁식사: 19:00~19:20 라면 1)가 수집된 경우에 대해 설명하기로 한다. 예측부(230)는 통계정보로부터 30세 여자의 기대여명 56.06년을 획득한다. 그런 후, 예측부(230)는 키 165의 몸무게 80에 설정된 가중치, 거주지 서울에 설정된 가중치를 가중치 테이블로부터 획득하고, 획득된 가중치들을 연산하여 시간변수 '-1.5'가 계산되었다고 가정한다. 예측부(230)는 기대여명과 시간변수를 합연산하여 사용자 기대여명(56.06 + (-1.5)= 54.56년)을 산출한다. 그런 후, 예측부(230)는 규칙적인 식사지만 비만(질환)에 적합하지 않은 메뉴를 영양 불균형으로 섭취하였다고 식습관 정보를 분석하고, 그 분석결과에 의한 가중치 -20분이 획득한다. 예측부(230)는 (54.56년+(-20분)=54.56.23:40:00)를 기대여명으로 산출한다.

또한, 예측부(230)는 날씨정보를 제공하는 장치로부터 대기온도, 미세먼지, 오존 등을 포함하는 날씨정보를 수집하여 사용자 기대여명 예측에 이용할 수 있다. 예측부(230)는 위치정보를 이용하여 사용자의 외출시간(예컨대, 오후 3시부터 오후 5시)을 측정하고, 외출시간 동안의 오존량, 미세먼지 농도에 대응하는 가중치를 가중치 테이블로부터 획득하며, 획득된 가중치를 기 설정된 기대여명과 연산하여 실시간으로 변화하는 사용자 기대여명을 산출할 수 있다.

또한, 예측부(230)는 사용자 장치로부터 실내환경정보를 수집하여 사용자 기대여명 예측에 이용할 수 있다. 여기서, 실내환경정보는 소음, 온도, 습도, 먼지 등을 포함할 수 있다.

또한, 예측부(230)는 사용자로부터 현재 이후 특정 날짜의 기대여명 예측이 요청되면, 사용자의 신체 및 활동 패턴을 적용하여 특정 날짜의 기대여명을 예측할 수 있다. 즉, 사용자로부터 현재 이후 특정 날짜의 기대여명 예측이 요청되면, 예측부(230)는 일정 기간동안 수집된 사용자 신체정보 및 활동정보의 평균값을 구하고, 그 평균값을 신체 및 활동 패턴으로 생성한다. 그런 후, 예측부(230)는 사용자의 신체 및 활동 패턴을 적용하여 특정 날짜의 기대여명을 예측할 있다.

또한, 예측부(230)는 사용자의 유전적 및 비유전적 정보를 수집하고, 주기적으로 사용자 장치로부터 신체정보 및 활동정보를 수집하며, 수집된 유전적 및 비유전적 정보, 신체정보 및 활동정보를 통계정보와 함께 분석하여 사용자의 기대여명과 건강기대여명을 예측할 수 있다.

알림부(240)는 예측부(230)에서 예측된 사용자 기대여명을 사용자에게 알린다. 이때, 알림부(240)는 년월시분초 단위의 기대여명 시간, 기대여명 변화에 따른 시간의 증감 등을 사용자에게 알린다.

또한, 알림부(240)는 사용자의 기대여명 공개가 설정된 경우, 공개 동의가 설정된 지인들에게 사용자의 기대여명에 대한 정보를 제공한다. 공개 동의가 설정된 지인은 사용자의 기대여명뿐만 아니라, 사용자의 신체정보, 활동정보, 유전적 정보, 비유전적 정보, 일정정보, 식습관 정보 등을 확인할 수 있다. 이러한 기대여명에 대한 정보 공개를 통해 자녀들은 부모의 건강상태를 실시간으로 확인할 수 있다. 또한, 사용자에게 적합한 식사, 운동, 병원 등을 확인할 수 있으므로, 사용자의 건강관리에 적극적으로 동참할 수 있다.

한편, 상기와 같이 구성된 기대여명 예측장치(200)는 개인화 서비스부(250)를 더 포함할 수 있다.

개인화 서비스부(250)는 예측부(230)에서 예측된 기대여명 증가를 위한 맞춤형 건강관리정보를 생성하고, 생성된 맞춤형 건강관리정보를 사용자에게 추천한다. 여기서, 맞춤형 건강관리정보는 사용자의 기대여명을 늘리기 위한 정보로 예컨대, 사용자에게 맞는 운동정보, 식습관, 수면시간 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 비만인 경우 관절을 보호하기 위해 추천하는 운동, 사용자가 섭취해야 할 음식과 피해야 할 음식 정보 등을 포함할 수 있다. 또한, 맞춤형 건강관리정보는 지속적인 건강관리를 하도록 하는 정보로, 예컨대, 식품 매장의 쿠폰 또는 포인트 적립, 건강식품 할인 쿠폰, 운동용품 할인 쿠폰, 병원 진료 포인트 제공, 운동 센터 할인 쿠폰 등을 포함할 수 있다. 이처럼 개인화 서비스부는 맞춤형 건강관리정보를 사용자에게 제공함으로써, 사용자가 맞춤형 건강관리정보를 확인하고 건강관리에 참고하도록 할 수 있다.

개인화 서비스부(250)는 진료정보, 신체정보 및 활동정보 등을 종합적으로 검토하여, 사용자에게 적합한 보험추천정보를 생성하여 제공할 수 있다.

개인화 서비스부(250)는 사용자의 신체정보를 기 저장된 건강기준정보와 비교하고, 그 비교결과 건강상태가 비정상인 경우 신체정보를 병원관리장치로 전송하고, 건강상태가 위험상태인 경우 기 설정된 비상연락처로 위급상항을 알릴 수 있다.

한편, 예측부(230), 알림부(240), 개인화 서비스부(250) 각각은 컴퓨팅 장치상에서 프로그램을 실행하기 위해 필요한 프로세서 등에 의해 각각 구현될 수 있다. 이처럼 예측부(230), 알림부(240), 개인화 서비스부(250) 각각은 물리적으로 독립된 각각의 구성에 의해 구현될 수도 있고, 하나의 프로세서 내에서 기능적으로 구분되는 형태로 구현될 수도 있다.

제어부(260)는 데이터베이스(210), 통신부(22), 예측부(230), 알림부(240), 개인화 서비스부(250)를 포함하는 기대여명 예측장치(200)의 다양한 구성부들의 동작을 제어하는 구성이다. 이러한 제어부(260)는 적어도 하나의 연산 장치를 포함할 수 있는데, 여기서 상기 연산 장치는 범용적인 중앙연산장치(CPU), 특정 목적에 적합하게 구현된 프로그래머블 디바이스 소자(CPLD, FPGA), 주문형 반도체 연산장치(ASIC) 또는 마이크로 컨트롤러 칩일 수 있다.

도 5는 본 발명에 따른 사용자 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도이다.

도 5를 참조하면, 사용자 장치(100)는 센서부(110), 제어부(120), 표시부(130), 저장부(140), 통신부(150)를 포함한다.

센서부(110)는 사용자의 생체정보, 위치정보, 동작정보 등을 측정한다. 이 경우, 센서부(110)는 생체정보 센서, 위치 감지센서, 동작 감지센서를 포함할 수 있다. 생체정보 센서는 사용자의 생체정보를 측정하는 센서로, 예컨대, 맥박센서, 혈압센서 등을 포함할 수 있다. 위치 감지센서는 사용자의 현재 위치를 측정하는 센서로 예컨대, GPS 센서 등을 포함할 수 있다. 또한, 동작 감지센서는 사용자의 동작을 측정하는 센서로, 예컨대, 가속도 센서 등을 포함할 수 있다.

제어부(120)는 센서부(110)에서 측정된 생체정보로부터 사용자의 신체정보를 측정하고, 위치정보 및 동작정보로부터 사용자의 활동정보를 측정한다.

제어부(120)는 기대여명 예측 여부에 따라 그 기능이 다르다. 사용자 장치(100)가 기대여명을 예측하지 않는 경우, 제어부(120)는 측정된 신체 정보 및 활동정보를 통신부(150)를 통해 기대여명 예측장치로 전송만 하므로, 이하에서는 사용자 장치(100)가 기대여명을 예측하는 경우에 대해 설명하기로 한다.

제어부(120)는 신체정보 및 활동정보를 분석하여 실시간 또는 주기적으로 사용자 기대여명을 예측한다. 즉, 제어부(120)는 사용자의 신체정보 및 활동정보의 각 항목에 기 설정된 가중치를 적용하여 점수를 계산하고, 계산된 점수를 기 정의된 기대여명과 연산하여 실시간으로 변화하는 사용자 기대여명을 산출한다.

또한, 제어부(120)는 사용자의 유전적 및 비유전적 정보를 수집하고, 실시간으로 측정된 신체정보 및 활동정보, 유전적 및 비유전적 정보를 통계정보와 함께 분석하여 실시간으로 변화하는 사용자의 기대여명을 예측한다.

또한, 제어부(120)는 사용자의 일정정보, 식습관정보 등을 수집하여, 사용자 기대여명 예측에 이용할 수 있다. 또한, 제어부(120)는 날씨정보, 실내환경정보 등을 수집하여 사용자의 기대여명 예측에 이용할 수 있다.

또한, 제어부(120)는 사용자로부터 현재 이후 특정 날짜의 기대여명 예측이 요청되면, 사용자의 신체 및 활동 패턴을 적용하여 특정 날짜의 기대여명을 예측할 수 있다.

또한, 제어부(120)는 기대여명 증가를 위한 맞춤형 건강관리정보를 생성하고, 생성된 맞춤형 건강관리정보를 사용자에게 추천할 수 있다.

이러한 제어부(120)는 적어도 하나의 연산 장치를 포함할 수 있는데, 여기서 상기 연산 장치는 범용적인 중앙연산장치(CPU), 특정 목적에 적합하게 구현된 프로그래머블 디바이스 소자(CPLD, FPGA), 주문형 반도체 연산장치(ASIC) 또는 마이크로 컨트롤러 칩일 수 있다.

표시부(130)는 사용자 장치(100)의 동작과 관련된 다양한 정보를 표시하기 위한 구성으로, 특히, 제어부(120)에서 사용자 기대여명, 신체정보, 활동정보 등의 다양한 정보를 표시할 수 있다. 이러한 표시부(130)는 LCD, LED 등을 포함하는 다양한 표시장치를 통해 구현될 수 있다.

표시부(130)는 제어부(120)에서 예측된 기대여명을 타이머 또는 다양한 표현방법으로 표시한다. 즉, 표시부(130)는 기대여명 시간을 증감에 따라 실시간으로 변경되는 디지털 또는 아날로그 시계 형태로 표시한다. 또한, 표시부(130)는 기대여명의 증감에 따라 증가(녹색 등) 및 감소(적색 등)의 표현을 표시색으로 차별화 또는 점멸(깜박임) 등을 통해 시각적으로 차별화하여 표시한다. 또한, 표시부(130)는 사용자 기대여명의 시간표시 외에도 점, 띠와 같은 다른 시각적 표현 및 두 개 이상의 표현방법을 함께 사용할 수 있다.

저장부(140)는 사용자 장치(100)의 동작과 관련된 데이터들을 저장하는 구성이다. 여기서 저장부(140)는 공지된 저장매체를 이용할 수 있으며, 예를 들어, ROM, PROM, EPROM, EEPROM, RAM 등과 같이 공지된 저장매체 중 어느 하나 이상을 이용할 수 있다.

저장부(140)에는 사용자의 기대여명 예측 서비스를 수행할 수 있는 애플리케이션(또는 애플릿) 등이 저장될 수 있으며, 저장되는 정보들은 필요에 따라 제어부(120)에 의해 취사 선택될 수 있다.

통신부(150)는 다양한 전자 장치들과 데이터를 송수신하기 위한 구성이다. 특히, 통신부(150)는 둘 이상의 장치와 연결될 수 있으며, 측정정보, 사용자 기대여명 등 다양한 정보를 송수신할 수 있다.

본 발명에 따른 사용자 장치(100)는 전원을 공급하는 전원공급부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 또한 본 발명의 사용자 장치(100)는 사용자가 보유하고 있는 다른 사용자 장치와의 근거리 무선 통신을 위한 근거리 통신부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 근거리 통신부는 예컨대, 와이파이, 블루투스 통신, 지그비(zigbee) 통신, 적외선 통신(IrDA), UHF(Ultra High Frequency) 및 VHF(Very High Frequency)와 같은 RF(Radio Frequency) 및 초광대역 통신(UWB) 등의 다양한 규격으로 수행될 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 기대여명 예측 방법을 나타낸 도면이다.

도 6을 참조하면, 기대여명 예측장치는 사용자의 유전적 및 비유전적 정보를 수집한다(S602), 이때, 기대여명 예측장치는 설문조사, 병원관리장치로부터의 진료정보 획득 등을 통해 사용자의 유전적 및 비유전적 정보를 수집할 수 있다.

S602의 수행 후, 사용자 장치는 실시간 또는 주기적으로 사용자의 신체정보 또는 활동정보를 측정하여(S604), 기대여명 예측장치로 전송한다(S606).

그러면, 기대여명 예측장치는 신체정보 또는 활동정보를 분석하여 사용자의 기대여명을 예측한다(S608). 이때, 기대여명 예측장치는 기 정의된 기대여명에 사용자의 유전적 및 비유전적 정보, 신체정보, 활동정보를 반영하여 사용자의 기대여명을 예측할 수 있다.

기대여명 예측장치는 예측된 사용자 기대여명을 사용자 장치로 전송하고(S610), 사용자 장치는 사용자 기대여명을 표시한다(S612). 이때, 사용자 장치는 사용자 기대여명을 기대여명의 증감에 따라 실시간으로 변경되는 디지털 또는 아날로그 시계 형태로 표시할 수 있다.

도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 사용자 장치가 사용자 기대여명을 예측하는 방법을 나타낸 흐름도이다.

도 7을 참조하면, 사용자 장치는 센서부를 통해 사용자의 신체정보 또는 활동정보를 측정하고(S702), 측정된 신체정보 또는 활동정보를 분석하여 사용자 기대여명을 예측한다(S704). 이때, 사용자 장치는 사용자의 유전적 정보, 비유전적 정보, 일정정보, 식습관 정보 중 적어도 하나의 정보를 수집하고, 수집된 정보와 신체정보 및 활동정보를 분석하여 실시간으로 변경되는 사용자 기대여명을 예측할 수 있다.

S704가 수행되면, 사용자 장치는 예측된 사용자 기대여명을 실시간으로 변화되는 시간으로 표시한다(S706). 이때, 사용자 장치는 사용자 기대여명을 시간으로 표시하고, 기대여명 변화를 시간의 증감으로 표시한다.

한편, 개인 기대여명 예측 방법은 프로그램으로 작성 가능하며, 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 개인 기대여명 예측 방법에 관한 프로그램은 전자장치가 읽을 수 있는 정보저장매체(Readable Media)에 저장되고, 전자장치에 의하여 읽혀지고 실행될 수 있다.

이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 실시 형태로 실시될 수 있다는 것을 인지할 수 있을 것이다. 따라서 이상에서 기술한 실시 예들은 예시적인 것일 뿐이며, 그 범위를 제한해놓은 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 또한, 도면에 도시된 순서도들은 본 발명을 실시함에 있어서 가장 바람직한 결과를 달성하기 위해 예시적으로 도시된 순차적인 순서에 불과하며, 다른 추가적인 단계들이 제공되거나, 일부 단계가 삭제될 수 있음은 물론이다.

본 명세서에서 기술한 기술적 특징과 이를 실행하는 구현물은 디지털 전자 회로로 구현되거나, 본 명세서에서 기술하는 구조 및 그 구조적인 등가물 등을 포함하는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 또는 하드웨어로 구현되거나, 이들 중 하나 이상의 조합으로 구현 가능하다. 또한 본 명세서에서 기술한 기술적 특징을 실행하는 구현물은 컴퓨터 프로그램 제품, 다시 말해 처리 시스템의 동작을 제어하기 위하여 또는 이것에 의한 실행을 위하여 유형의 프로그램 저장매체 상에 인코딩된 컴퓨터 프로그램 명령어에 관한 모듈로서 구현될 수도 있다.

한편, 본 명세서에서 "장치 또는 시스템"이라 함은 예를 들어, 프로세서, 컴퓨터 또는 다중 프로세서나 컴퓨터를 포함하여 데이터를 처리하기 위한 모든 기구, 장치 및 기계를 모두 포함한다. 처리 시스템은, 하드웨어에 부가하여 예를 들어, 프로세서 펌웨어를 구성하는 코드, 프로토콜 스택, 데이터베이스 관리 시스템, 운영 제체 또는 이들 중 하나 이상의 조합 등 요청 시 컴퓨터 프로그램에 대한 실행 환경을 형성하는 모든 코드를 포함할 수 있다. 프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션, 스크립트 또는 코드 등으로 알려진 컴퓨터 프로그램은 컴파일되거나 해석된 언어 또는 선험적, 절차적 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 어떠한 형태로도 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 또는 컴퓨터 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하여 어떠한 형태로도 구현될 수 있다.

본 명세서에 첨부된 도면에 도시된 블록도와 순서도에 포함된 본 발명의 기술적 특징을 실행하는 구성들은 상기 구성들 사이의 논리적인 경계를 의미한다. 그러나 소프트웨어나 하드웨어의 실시 예에 따르면, 도시된 구성들과 그 기능들은 독립형 소프트웨어 모듈, 모놀리식 소프트웨어 구조, 코드, 서비스 및 이들을 조합한 형태로 실행되며, 저장된 프로그램 코드, 명령어 등을 실행할 수 있는 프로세서를 구비한 컴퓨터에서 실행 가능한 매체에 저장되어 그 기능들이 구현될 수 있으므로 이러한 모든 실시 예 역시 본 발명의 권리범위 내에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

따라서, 첨부된 도면과 그에 대한 기술은 본 발명의 기술적 특징을 설명하기는 하나, 이러한 기술적 특징을 구현하기 위한 소프트웨어의 특정 배열이 분명하게 언급되지 않는 한, 단순히 추론되어서는 안된다. 즉, 이상에서 기술한 다양한 실시 예들이 존재할 수 있으며, 그러한 실시 예들이 본 발명과 동일한 기술적 특징을 보유하면서 일부 변형될 수 있으므로, 이 역시 본 발명의 권리범위 내에 속하는 것으로 보아야 할 것이다. 또한, 순서도의 경우 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 가장 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 것으로서, 도시된 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 반드시 실행되어야 한다거나 모든 도시된 동작들이 반드시 실행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티 태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 아울러, 이상에서 기술한 실시형태의 다양한 시스템 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 시스템들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.

이와 같이, 본 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 의해 본 발명을 제한하려는 의도가 아니다. 따라서, 이상에서 기술한 실시 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 실시 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

100 : 사용자 장치 110 : 센서부
120, 260 : 제어부 130 : 표시부
140 : 저장부 150, 220 : 통신부
200 : 기대여명 예측장치 210 : 데이터베이스
230 : 예측부 240 : 알림부
250 : 개인화 서비스부

Claims

실시간 또는 주기적으로 사용자의 신체정보 또는 활동정보를 측정하여 기대여명 예측장치로 전송하는 사용자 장치; 및
상기 신체정보 또는 활동정보를 분석하여 실시간 또는 주기적으로 사용자 기대여명을 예측하는 기대여명 예측장치;
를 포함하는 개인 기대여명 예측 시스템.
제1항에 있어서,
상기 사용자 장치는 웨어러블 디바이스 또는 휴대용 단말인 것을 특징으로 하는 개인 기대여명 예측 시스템.
제1항에 있어서,
상기 사용자 장치는 기대여명 예측장치로부터 상기 사용자 기대여명을 수신하고, 상기 수신된 사용자 기대여명을 시간으로 표시하고, 기대여명 변화를 시간의 증감으로 표시하는 것을 특징으로 하는 개인 기대여명 예측 시스템.
제1항에 있어서,
상기 기대여명 예측장치는 상기 사용자의 유전적 정보, 비유전적 정보, 일정정보, 식습관 정보 중 적어도 하나의 정보를 수집하고, 기 정의된 기대여명에 상기 수집된 정보, 신체정보, 활동정보 중 적어도 하나를 반영하여 사용자 기대여명을 예측하는 것을 특징으로 하는 개인 기대여명 예측 시스템.
제1항에 있어서,
상기 기대여명 예측장치는 기대여명 공개가 설정된 경우, 공개 설정된 지인들에게 상기 사용자 기대여명을 알리는 것을 특징으로 하는 개인 기대여명 예측 시스템.
사용자 장치와의 통신을 위한 통신부;
실시간 또는 주기적으로 상기 사용자 장치로부터 사용자의 신체정보 또는 활동정보를 수집하고, 상기 수집된 신체정보 또는 활동정보를 분석하여 사용자 기대여명을 예측하는 예측부;
를 포함하는 기대여명 예측 장치.
제6항에 있어서,
상기 예측부는 상기 사용자의 유전적 정보, 비유전적 정보, 일정정보, 식습관 정보 중 적어도 하나의 정보를 수집하고, 상기 수집된 정보, 신체정보 또는 활동정보를 통계정보와 함께 분석하여 사용자 기대여명을 예측하는 것을 특징으로 하는 기대여명 예측장치.
제6항에 있어서,
상기 예측부에서 예측된 사용자 기대여명을 상기 사용자에게 알리는 알림부를 더 포함하는 기대여명 예측장치.
제8항에 있어서,
상기 알림부는 기대여명 공개가 설정된 경우, 공개 설정된 지인에게 상기 기대여명을 알리는 것을 특징으로 하는 기대여명 예측장치.
제6항에 있어서,
상기 예측부에서 예측된 사용자 기대여명의 증가를 위한 맞춤형 건강관리정보를 생성하고, 상기 맞춤형 건강관리정보를 상기 사용자에게 추천하는 개인화 서비스부를 더 포함하는 기대여명 예측장치.
사용자의 생체정보, 위치정보, 동작정보 중 적어도 하나를 측정하는 센서부;
상기 측정된 생체정보로부터 신체정보를 측정하고, 위치정보 또는 동작정보로부터 활동정보를 측정하며, 상기 신체정보 또는 활동정보를 분석하여 사용자 기대여명을 예측하는 제어부;
를 포함하는 사용자 장치.
제11항에 있어서,
상기 제어부는 상기 사용자의 유전적 정보, 비유전적 정보, 일정정보, 식습관 정보 중 적어도 하나의 정보를 수집하고, 상기 수집된 정보, 신체정보 또는 활동정보를 통계정보와 함께 분석하여 사용자의 기대여명을 예측하는 것을 특징으로 하는 사용자 장치.
제11항에 있어서,
상기 예측된 사용자 기대여명을 시간으로 표시하고, 기대여명 변화를 시간의 증감으로 표시하는 표시부를 더 포함하는 사용자 장치.
(a) 사용자 장치가 실시간 또는 주기적으로 사용자의 신체정보 또는 활동정보를 측정하여 기대여명 예측장치로 전송하는 단계; 및
(b) 상기 기대여명 예측장치는 상기 신체정보 또는 활동정보를 분석하여 실시간 또는 주기적으로 상기 사용자의 기대여명을 예측하는 단계;
를 포함하는 개인 기대여명 예측 방법.
제14항에 있어서,
상기 (b)단계는,
상기 사용자의 유전적 정보, 비유전적 정보, 일정정보, 식습관 정보 중 적어도 하나의 정보를 수집하는 단계; 및
기 정의된 기대여명에 상기 수집된 정보와 상기 신체정보 및 활동정보를 반영하여 사용자 기대여명을 예측하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인 기대여명 예측 방법.
장치가 사용자 기대여명을 예측하는 방법에 있어서,
(a) 사용자의 신체정보 또는 활동정보를 측정하는 단계;
(b) 상기 측정된 신체정보 또는 활동정보를 분석하여 사용자 기대여명을 예측하는 단계; 및
(c) 상기 예측된 사용자 기대여명을 표시하는 단계;
를 포함하는 개인 기대여명 예측 방법.
제16항에 있어서,
상기 (b)단계는,
상기 사용자의 유전적 정보, 비유전적 정보, 일정정보, 식습관 정보 중 적어도 하나의 정보를 수집하는 단계;
기 정의된 기대여명에 상기 수집된 정보, 신체정보, 활동정보 중 적어도 하나를 반영하여 사용자 기대여명을 예측하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인 기대여명 예측 방법.