KR20190094725A - 식이 습관 관리 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
식이 습관 관리 장치 및 방법이 개시된다. 일 실시예에 따른 식이 습관 관리 장치는 사용자의 생체 신호를 획득하는 생체 신호 획득부와, 상기 생체 신호로부터 총 말초혈관 저항과 관련된 TPR 반영 지표를 추출하고, 상기 추출된 TPR 반영 지표를 기반으로 상기 사용자의 식이 여부를 판단하는 프로세서를 포함한다.
Description
생체 신호를 기반으로 식이 습관을 관리하는 장치 및 방법과 관련된다.
최근에 음식문화가 서구화되면서 비만 환자 및 당뇨병 환자가 늘고 있고, 이들에 대한 치료 및 예방 대책으로서 음식 및 식사량 조절의 중요성이 강조되고 있다. 또한, 이러한 관심에 부응하여 최근에는 다이어트 전문 음식점까지 등장하여 식이요법과 식사량 조절을 돕고 있다.
대부분의 현대인들은 따로 운동을 하지 않기 때문에 운동량이 부족하고, 운동량이 부족한 상태에서 많은 양의 식사를 하는 경우가 많아서 비만 환자 또는 당뇨병 환자가 되는 경우가 많다. 또한, 과거보다 칼로리가 높은 음식들이 많아진 현대의 식단에서는, 적절한 식사량 조절이 없으면 당뇨병에 걸리거나 비만이 되기 쉽다.
생체 신호를 기반으로 식이 습관을 관리하는 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
일 양상에 따른 식이 습관 관리 장치는, 사용자의 생체 신호를 획득하는 생체 신호 획득부와, 상기 생체 신호로부터 총 말초혈관 저항과 관련된 TPR 반영 지표를 추출하고, 상기 추출된 TPR 반영 지표를 기반으로 상기 사용자의 식이 여부를 판단하는 프로세서를 포함할 수 있다.
상기 생체 신호는, 맥압(pulse pressure) 신호, 광전용적맥파(photoplethysmogram, PPG) 신호, 심전도(electrocardiogram, ECG) 신호, 근전도(electromyogram, EMG) 신호, 심탄도(ballistocardiogram, BCG) 신호 중 하나일 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 생체 신호로부터 적어도 하나의 특징점을 추출하고, 추출된 적어도 하나의 특징점에 대응하는 특징을 결합하여 TPR 반영 지표를 추출할 수 있다.
상기 TPR 반영 지표는, 1/(T3-T1), 1/(T3-Tsys), 1/(T3-Tmax), 1/(T2-T1), P2/P1, P3/Pmax, P3/P1, Appg/(Pmax*Adur)를 포함하고, T1은 생체 신호를 구성하는 제1 성분 펄스의 최대값 지점의 시간을, T2는 생체 신호를 구성하는 제2 성분 펄스의 최대값 지점의 시간을, T3는 생체 신호를 구성하는 제3 성분 펄스의 최대값 지점의 시간을, Tmax는 소정 구간에서 생체 신호의 최대값 지점의 시간을, Tsys는 T1 및 Tmax의 중간 지점의 시간을, P1은 T1에서의 생체 신호의 크기를, P2는 T2에서의 생체 신호의 크기를, P3는 T3에서의 생체 신호의 크기를, Pmax는 Tmax에서의 생체 신호의 크기를, Appg는 한 주기의 생체 신호의 크기 합을, Adur은 제2 구간의 생체 신호의 크기 합을 나타낼 수 있다.
상기 프로세서는, 서로 다른 파장의 광을 조사하는 복수의 광원을 이용하여 측정된 복수의 생체 신호의 딜레이 시간을 기반으로 TPR 반영 지표를 추출할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 TPR 반영 지표 또는 상기 TPR 반영 지표의 역수를 기준값과 비교하고 비교 결과를 기반으로 상기 사용자의 식이 여부를 판단할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 TPR 반영 지표를 기반으로 상기 사용자의 식이 레벨을 판단할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 사용자의 운동 데이터를 획득하고 획득된 운동 데이터를 기반으로 상기 추출된 TPR 반영 지표를 보정할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 사용자의 체온 데이터를 획득하고 획득된 체온 데이터를 기반으로 상기 추출된 TPR 반영 지표를 보정할 수 있다.
상기 프로세서는, 사용자의 명령에 따라 사용자의 식이 여부 판단에 이용될 기준값을 설정하거나, 공복 및 휴식 상태에서 추출된 TPR 반영 지표를 기반으로 상기 기준값을 설정할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 추출된 TPR 반영 지표를 기반으로 사용자의 혈당을 추정할 수 있다.
다른 양상에 따른 식이 습관 관리 방법은, 사용자의 생체 신호를 획득하는 단계와, 상기 생체 신호로부터 총 말초혈관 저항과 관련된 TPR 반영 지표를 추출하는 단계와, 상기 추출된 TPR 반영 지표를 기반으로 상기 사용자의 식이 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 TPR 반영 지표를 추출하는 단계는, 상기 생체 신호로부터 적어도 하나의 특징점을 추출하는 단계와, 상기 추출된 적어도 하나의 특징점에 대응하는 특징을 결합하여 TPR 반영 지표를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 TPR 반영 지표를 추출하는 단계는, 서로 다른 파장의 광을 조사하는 복수의 광원을 이용하여 측정된 복수의 생체 신호의 딜레이 시간을 기반으로 TPR 반영 지표를 추출할 수 있다.
상기 사용자의 식이 여부를 판단하는 단계는, 상기 TPR 반영 지표 또는 상기 TPR 반영 지표의 역수를 기준값과 비교하는 단계와, 비교 결과를 기반으로 상기 사용자의 식이 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
식이 습관 관리 방법은, 상기 TPR 반영 지표를 기반으로 상기 사용자의 식이 레벨을 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
식이 습관 관리 방법은, 상기 사용자의 운동 데이터를 획득하는 단계와, 상기 획득된 운동 데이터를 기반으로 상기 추출된 TPR 반영 지표를 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
식이 습관 관리 방법은, 상기 사용자의 체온 데이터를 획득하는 단계와, 상기 획득된 체온 데이터를 기반으로 상기 추출된 TPR 반영 지표를 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
식이 습관 관리 방법은, 사용자의 명령에 따라 사용자의 식이 여부 판단에 이용될 기준값을 설정하거나, 공복 및 휴식 상태에서 추출된 TPR 반영 지표를 기반으로 상기 기준값을 설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
식이 습관 관리 방법은, 상기 추출된 TPR 반영 지표를 기반으로 사용자의 혈당을 추정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
생체 신호로부터 총 말초혈관 저항과 관련된 지표를 추출하고 이를 기반으로 사용자의 식이 여부 및 혈당을 판단함으로써, 사용자의 식이 습관 관리의 편의성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 식이 습관 관리 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 2는 생체 신호 획득 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 3은 프로세서의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 4는 TPR 반영 지표를 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 도 4의 Pn(P1, P2, P3) 및 Tn(T1, T2, T3)를 획득하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 도 4의 Pmax 및 Tmax를 획득하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 음식 섭취에 따른 PPG 신호의 예를 도시한 도면이다.
도 8은 음식 섭취에 따른 TPR 반영 지표의 변화의 예를 도시한 도면이다.
도 9는 프로세서의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 10은 TPR 반영 지표와 혈당과의 관계를 설명하기 위한 예시도이다.
도 11은 식이 습관 관리 장치의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 12는 식이 습관 관리 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 13은 식이 습관 관리 방법의 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 2는 생체 신호 획득 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 3은 프로세서의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 4는 TPR 반영 지표를 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 도 4의 Pn(P1, P2, P3) 및 Tn(T1, T2, T3)를 획득하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 도 4의 Pmax 및 Tmax를 획득하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 음식 섭취에 따른 PPG 신호의 예를 도시한 도면이다.
도 8은 음식 섭취에 따른 TPR 반영 지표의 변화의 예를 도시한 도면이다.
도 9는 프로세서의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 10은 TPR 반영 지표와 혈당과의 관계를 설명하기 위한 예시도이다.
도 11은 식이 습관 관리 장치의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 12는 식이 습관 관리 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 13은 식이 습관 관리 방법의 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예를 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
한편, 각 단계들에 있어, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 수행될 수 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
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.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하고, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주 기능별로 구분한 것에 불과하다. 즉, 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있다. 각 구성부는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 1은 식이 습관 관리 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다. 도 1의 식이 습관 관리 장치(100)는 소프트웨어 모듈로 구현되거나 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 이때 전자 장치는 휴대폰, 스파트폰, 타블렛, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등을 포함할 수 있고, 웨어러블 디바이스는 손목시계형, 손목 밴드형, 반지형, 벨트형, 목걸이형, 발목 밴드형, 허벅지 밴드형, 팔뚝 밴드형 등을 포함할 수 있다. 그러나 전자 장치는 상술한 예에 제한되지 않으며, 웨어러블 디바이스 역시 상술한 예에 제한되지 않는다.
도 1을 참조하면, 식이 습관 관리 장치(100)는 생체 신호 획득부(110) 및 프로세서(120)를 포함할 수 있다.
생체 신호 획득부(110)는 사용자의 생체 신호를 획득할 수 있다. 여기서, 생체 신호는 맥압(pulse pressure) 신호, 광전용적맥파(photoplethysmogram, PPG) 신호, 심전도(electrocardiogram, ECG) 신호, 근전도(electromyogram, EMG) 신호, 심탄도(ballistocardiogram, BCG) 신호 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에 따르면, 생체 신호 획득부(110)는 외부 장치로부터 사용자의 생체 신호를 획득할 수 있다. 이때, 생체 신호 획득부(110)는 블루투스(bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication, NFC), WLAN 통신, 지그비(Zigbee) 통신, 적외선(Infrared Data Association, IrDA) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra-wideband) 통신, Ant+ 통신, WIFI 통신, RFID(Radio Frequency Identification) 통신, 3G 통신, 4G 통신 및 5G 통신 등 다양한 통신 기술을 이용할 수 있다.
한편, 외부 장치는 사용자의 생체 신호를 측정 또는 저장하는 장치로서, 각종 센서(예컨대, 맥압 센서, PPG 센서, ECG 센서, EMG 센서, BCG 센서 등), 디지털 TV, 데스크탑 컴퓨터, 휴대폰, 스마트 폰, 태블릿, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
다른 실시예에 다르면, 생체 신호 획득부(110)는 생체 신호를 센싱하는 다양한 센서를 포함하며, 이를 통해 사용자의 생체 신호를 직접 획득할 수 있다. 이때, 센서는 맥압 센서, PPG 센서, ECG 센서, EMG 센서, BCG 센서 등을 포함할 수 있다.
프로세서(120)는 식이 습관 관리 장치(100)의 동작과 관련된 각종 신호를 처리할 수 있다.
프로세서(120)는 설정된 주기 또는 사용자 요청에 따라, 생체 신호 획득부(110)를 제어하여 사용자의 생체 신호를 획득하고, 획득된 생체 신호로부터 총 말초혈관 저항(total peripheral resistance, TPR) 반영 지표(이하, TPR 반영 지표)를 추출할 수 있다. 이때, TPR 반영 지표는 TPR과 음의 상관관계가 있거나 양의 상관관계가 있는 지표일 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 생체 신호로부터 특징점을 추출하고 추출된 특징점에 대응하는 특징을 결합하여 TPR 반영 지표를 추출하거나, 서로 다른 파장의 광을 조사하는 복수의 광원을 이용하여 측정된 복수의 생체 신호 간의 딜레이 시간을 이용하여 TPR 반영 지표를 추출할 수 있다. 이때, 딜레이 시간은 생체 신호 간의 시간 차이로서, 복수의 생체 신호에서 상호 대응하는 특징점을 추출하고, 추출된 특징점 간의 시간 차이를 산출함으로써 획득할 수 있다.
한편, TPR 반영 지표에 대한 구체적인 설명은 도 4를 참조하여 후술하기로 한다.
또한, 프로세서(120)는 추출된 TPR 반영 지표를 분석하여 사용자의 식이 여부를 판단할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 TPR 반영 지표(TPR 반영 지표가 TPR과 음의 상관 관계가 있는 경우) 또는 TPR 반영 지표의 역수(TPR 반영 지표가 TPR과 양의 상관 관계가 있는 경우)를 소정의 기준값과 비교하고 TPR 반영 지표 또는 TPR 반영 지표의 역수가 소정의 기준값을 초과하는 경우 사용자가 음식을 섭취한 것으로 판단할 수 있다.
도 2는 생체 신호 획득 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다. 도 2의 생체 신호 획득 장치(200)는 도 1의 생체 신호 획득부(110)의 일 실시예일 수 있다.
도 2를 참조하면, 생체 신호 획득 장치(200)는 광원부(210) 및 광 검출부(220)를 포함할 수 있다.
광원부(210)는 사용자의 피부에 광을 조사할 수 있다. 광원부(210)는 발광 다이오드(light emitting diode, LED), 레이저 다이오드(laser diode), 또는 형광체 등으로 형성된 하나 이상의 광원을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 각 광원은 가시광선, 근적외선(Near Infrared Ray, NIR) 또는 중적외선(Mid Infrared Ray, MIR)을 조사할 수 있다. 그러나, 측정 목적이나 분석하고자 하는 대상 성분의 종류에 따라 광원으로부터 조사되는 광의 파장은 달라질 수 있다. 그리고 각 광원은 반드시 단일의 발광체로 구성될 필요는 없으며, 다수의 발광체들이 모여 어레이 형태로 구성될 수도 있다. 이때, 각 광원은 동일한 파장의 광을 조사할 수도 있으며 서로 다른 파장의 광을 조사할 수도 있다.
한편, 광원부(210)는 목표하는 위치에 광이 조사될 수 있도록 다양한 광학 소자를 더 포함할 수 있다.
광 검출부(220)는 사용자의 피부로부터 반사 또는 산란된 광을 수신하여 사용자의 생체 신호(예컨데, PPG 신호)를 획득할 수 있다. 광 검출부(220)는 포토 다이오드(photo diode), 포토 트랜지스터(photo transistor, PTr) 또는 전자 결합 소자(charge-coupled device, CCD)등으로 형성된 하나 이상의 광 검출기를 포함할 수 있다. 광 검출기는 반드시 하나의 소자로 구성될 필요는 없으며, 다수의 소자들이 모여 어레이 형태로 구성될 수도 있다.
광원 및 광 검출기의 개수 및 배열 형태 등은 다양하며 생체 신호 획득 장치(200)의 활용 목적 및 생체 신호 획득 장치(200)가 탑재되는 전자 장치의 크기와 형태 등에 따라 변경될 수 있다.
도 3은 프로세서의 일 실시예를 도시한 블록도이다. 도 3의 프로세서(300)는 도 1의 프로세서(120)의 일 실시예일 수 있다.
도 3을 참조하면, 프로세서(300)는 TPR 반영 지표 추출부(310) 및 식이 여부 판단부(320)를 포함할 수 있다.
TPR 반영 지표 추출부(310)는 생체 신호로부터 TPR 반영 지표를 추출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, TPR 반영 지표 추출부(310)는 생체 신호를 분석하여 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하고, 추출된 적어도 하나 이상의 특징점에 대응하는 특징들을 조합하여 TPR 반영 지표를 추출할 수 있다. 여기서 특징점은 생체 신호의 최대점, 생체 신호를 구성하는 각 성분 펄스의 최대점, 및 생체 신호의 각 성분 펄스의 최대점과 생체 신호의 최대점의 중간점 등을 포함할 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐 이에 한정되는 것은 아니다.
다른 실시예에 따르면, TPR 반영 지표 추출부(310)는 서로 다른 파장의 광을 조사하는 복수의 광원을 이용하여 측정된 복수의 생체 신호를 분석하여 복수의 생체 신호 상호간의 딜레이 시간을 산출하고, 산출된 딜레이 시간을 기반으로 TPR 반영 지표를 추출할 수 있다. 예컨대, TPR 반영 지표 추출부(310)는 복수의 생체 신호에서 상호 대응하는 특징점을 추출하고, 추출된 특징점의 시간 차이를 산출함으로써 복수의 생체 신호 상호간의 딜레이 시간을 산출할 수 있다. 또한, TPR 반영 지표 추출부(310)는 수학식 1을 이용하여 TPR 반영 지표를 추출할 수 있다.
여기서, T는 서로 다른 파장의 제1 생체 신호와 제2 생체 신호 간의 딜레이 시간을 나타내고, k는 심박수(Heart Rate) 반영 지표 또는 심박출량(Cardiac Output) 반영 지표를 나타내고, a 및 b는 스케일 상수를 나타낼 수 있다. 이때, k는 제1 생체 신호 및/또는 제2 생체 신호를 분석하여 획득될 수도 있고, 이와 별개의 생체 신호를 획득 및 분석하여 획득될 수도 있다. 예컨대, 심박출량 반영 지표는 생체 신호(제1 생체 신호, 제2 생체 신호, 또는 이와 별개의 생체 신호)로부터 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하고, 추출된 적어도 하나 이상의 특징점에 대응하는 특징들을 조합(예컨대, Pmax/Parea, Pmax/P3, Psys/P3, P1/P3, P2/P3, 및 1/Tperiod 등(도 4참조))하여 획득할 수 있고, 심박수 반영 지표는 심박출량 반영 지표에 1회박출량(stroke volumn)을 나눔으로써 획득할 수 있다.
식이 여부 판단부(320)는 TPR 반영 지표를 분석하여 사용자의 식이 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, TPR 반영 지표(TPR 반영 지표가 TPR과 음의 상관 관계가 있는 경우) 또는 TPR 반영 지표의 역수(TPR 반영 지표가 TPR과 양의 상관 관계가 있는 경우)를 소정의 기준값과 비교하고 TPR 반영 지표 또는 TPR 반영 지표의 역수가 소정의 기준값을 초과하는 경우 사용자가 음식을 섭취한 것으로 판단할 수 있다.
식이 여부 판단부(320)는 TPR 반영 지표를 분석하여 사용자의 식이 레벨을 판단할 수 있다. 예컨대, TPR 반영 지표(TPR 반영 지표가 TPR과 음의 상관 관계가 있는 경우) 또는 TPR 반영 지표의 역수(TPR 반영 지표가 TPR과 양의 상관 관계가 있는 경우)의 크기에 따라 식이 레벨은 복수의 레벨(예컨대, 제1 레벨, 제2 레벨, 제3 레벨)로 구분될 수 있다. 이 경우, 식이 여부 판단부(320)는 사용자의 TPR 반영 지표(TPR 반영 지표가 TPR과 음의 상관 관계가 있는 경우) 또는 TPR 반영 지표의 역수(TPR 반영 지표가 TPR과 양의 상관 관계가 있는 경우)가 위치하는 레벨을 판단하고 그에 따라 사용자의 식이 레벨을 판단할 수 있다. 이때, 식이 여부 판단부(320)는 제1 레벨 -> 제2 레벨 -> 제3 레벨로 갈수록 고칼로리 음식 또는 고혈당지수 음식을 섭취한 것으로 판단할 수 있다.
도 4는 TPR 반영 지표를 설명하기 위한 예시도이고, 도 5는 도 4의 Pn(P1, P2, P3) 및 Tn(T1, T2, T3)를 획득하는 방법을 설명하기 위한 예시도이고, 도 6은 도 4의 Pmax 및 Tmax를 획득하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다. 이때, 생체 신호는 PPG 신호이고, TPR 반영 지표는 TPR과 양의 상관관계가 있는 지표라고 가정한다.
도 4를 참조하면, PPG 신호(400)의 파형은 심장에서 출발하여 신체 말단부로 진행하는 혈액에 기인하는 진행파(propagation wave)(410)와 신체 말단부에서 다시 되돌아오는 혈액에 기인하는 반사파(reflection)(420, 430)의 중첩으로 구성될 수 있다. 즉, PPG 신호(400)는 3개 이상의 성분 펄스(component pulse)들(410 내지 430)의 중첩으로 구성될 수 있다. 여기서, 참조번호 400은 한 주기(Tperiod)의 PPG 신호를, 참조번호 410은 제1 성분 펄스를, 참조번호 420은 제2 성분 펄스를, 참조번호 430은 제3 성분 펄스를 각각 나타낸다. 또한, T1은 제1 성분 펄스(410)의 최대점의 시간을, P1은 T1에서의 PPG 신호(400)의 크기를, T2는 제2 성분 펄스(420)의 최대점의 시간을, P2는 T2에서의 PPG 신호(400)의 크기를, T3는 제3 성분 펄스(430)의 최대점의 시간을, P3는 T3에서의 PPG 신호(400)의 크기를, Tmax는 소정 구간에서의 PPG 신호(400)의 최대점의 시간을, Pmax는 Tmax에서의 PPG 신호(400)의 크기를, Tsys는 T1 및 Tmax의 중간점의 시간을, Psys는 Tsys에서의 PPG 신호(400)의 크기를, τdur은 시스템의 설정 인자(0≤τdur≤1)(예, 0.7)를, Adur는 0≤time≤τdur*Tperiod 영역에서의 PPG 신호(400)의 크기합, Appg는 한 주기(Tperiod)의 PPG 신호(400)의 크기합을 각각 나타낸다.
PPG 신호(400) 내에서 T3 또는 T2가 증가할수록 TPR 반영 지표는 감소할 수 있고, T1, Tsys, 또는 Tmax가 중가할수록 TPR 반영 지표는 증가할 수 있다, 또한, PPG 신호(400) 내에서 P2, P3, 또는 Appg가 증가할수록 TPR 반영 지표는 증가할 수 있고, P1 또는 Pmax가 증가할수록 TPR 반영 지표는 감소할 수 있다. 예컨대, TPR 반영 지표는 1/(T3-T1), 1/(T3-Tsys), 1/(T3-Tmax), 1/(T2-T1), P2/P1, P3/Pmax, P3/P1, Appg/(Pmax*Adur) 등을 포함할 수 있다.
한편, 도 4에서 Tsys는 T1 및 Tmax의 중간점의 시간이라고 설명하였으나, 이에 한정되지 않는다. 즉, Tsys는 T1 및 Tmax 사이의 임의의 내분점도 가능하며, T1 및 T2 사이의 임의의 내분점도 가능하다.
도 5를 참조하면, 도 4의 Pn(P1, P2, P3) 및 Tn(T1, T2, T3)은 PPG 신호(400)의 2차 미분 신호(500)를 기반으로 획득할 수 있다. PPG 신호(400)를 2차 미분하여 2차 미분 신호(500)를 생성하면, 2차 미분 신호(500)는 다수의 극소점(local minimum point)(min1 내지 min3)들을 포함한다. 2차 미분 신호(500)에 포함된 극소점(min1 내지 min3)을 시간의 순서대로 나열하면, 극소점(min1)의 시간은 T1에 해당되고, 극소점(min2)의 시간은 T2에 해당되고, 극소점(min3)의 시간은 T3에 해당된다. 또한, T1에서의 PPG 신호(400)의 크기는 P1에 해당되고, T2에서의 PPG 신호(300)의 크기는 P2에 해당되고, T3에서의 PPG 신호(300)의 크기는 P3에 해당된다.
도 6을 참조하면, 도 4의 Pmax 및 Tmax는 PPG 신호(400)의 2차 미분 신호(500)를 기반으로 획득할 수 있다. PPG 신호(400)를 2차 미분하여 2차 미분 신호(500)를 생성하면, 2차 미분 신호(500)는 다수의 극대점(local maximum point)(max1 내지 max3)들을 포함한다. 2차 미분 신호(500)에 포함된 극대점 (max1 내지 max3)들을 시간의 순서대로 나열하고, 극대점(max1 내지 max3)들 중 세번째 극대점(max3)에 해당하는 시간을 Trange라고 하면, Pmax 탐색 영역은 0≤time≤Trange 으로 결정될 수 있다. 이때, Pmax 탐색 영역(0≤time≤Trange)내에서 생체 신호(400)의 최대값 지점의 시간은 Tmax에 해당되고, Tmax에서의 생체 신호(400)의 크기는 Pmax에 해당된다.
도 7은 음식 섭취에 따른 PPG 신호의 예를 도시한 도면이고, 도 8은 음식 섭취에 따른 TPR 반영 지표의 변화의 예를 도시한 도면이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 음식 섭취 전 PPG 신호(710)와 알코올 섭취 후 PPG 신호(720)를 비교하면, 음식을 섭취한 후에는 P3가 감소하고, 이와함께 A 값(T3-Tmax)이 증가한다는 것을 알 수 있다. 즉 음식 섭취로 A 값(T3-Tmax)은 증가하며, 도 8에 도시된 바와 같이, 음식 섭취에 따라 TPR 반영 지표(예, 1/(T3-Tmax))는 감소하게 된다는 것을 알 수 있다. 이는 말초 혈관의 직경이 커지고 혈류량이 증가하는 것으로 해석할 수 있다.
따라서, 식이 습관 관리 장치(도 1의 100)는 TPR 반영 지표(예, 1/(T3-Tmax))를 모니터링하고, TPR 반영 지표의 역수가 소정의 기준값을 초과하면, 사용자가 음식(알코올)을 섭취하고 있다고 판단할 수 있다. 또한, 식이 습관 관리 장치(도 1의 100)는 식이 레벨이 제1 레벨, 제2 레벨, 제3 레벨로 구분된 경우, TPR 반영 지표의 역수가 위치하는 레벨을 판단하여 사용자의 식이 레벨을 판단할 수 있다. 이때 식이 습관 관리 장치(도 1의 100)는 제1 레벨 -> 제2 레벨 -> 제3 레벨로 갈수록 고칼로리 음식 또는 고혈당지수 음식을 섭취한 것으로 판단할 수 있다. 즉, 제1 레벨 -> 제2 레벨 -> 제3 레벨로 증가할수록 고칼로리 음식 또는 고혈당지수 음식을 섭취한 것으로 판단할 수 있으므로 식사 횟수 및 식사 시간 저장 등을 통한 식습관 관리뿐만 아니라 간단한 혈당 및 칼로리 관리도 가능하다.
도 9는 프로세서의 다른 실시예를 도시한 블록도이다. 도 9의 프로세서(900)는 도 1의 프로세서(120)의 일 실시예일 수 있다.
도 9를 참조하면, 프로세서(900)는 운동 데이터 획득부(910), 체온 데이터 획득부(920), TPR 반영 지표 추출부(310), TPR 반영 지표 보정부(930), 기준값 설정부(940), 식이 여부 판단부(320) 및 혈당 추정부(950)를 포함할 수 있다. 여기서, TPR 반영 지표 추출부(310) 및 식이 여부 판단부(320)는 도 3을 참조하여 전술한 바와 같으므로 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.
운동 데이터 획득부(910)는 사용자의 운동 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 운동 데이터 획득부(910)는 외부 장치로부터 사용자의 운동 데이터를 수신하여 획득할 수 있다. 이때 운동 데이터 획득부(910)는 블루투스(bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication, NFC), WLAN 통신, 지그비(Zigbee) 통신, 적외선(Infrared Data Association, IrDA) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra-wideband) 통신, Ant+ 통신, WIFI 통신, RFID(Radio Frequency Identification) 통신, 3G 통신, 4G 통신 및 5G 통신 등 다양한 통신 기술을 이용할 수 있다.
한편, 외부 장치는 사용자의 운동 데이터를 측정 또는 저장하는 장치로서, 각종 센서(예컨대, 가속도 센서, 자이로 센서 등), 디지털 TV, 데스크탑 컴퓨터, 휴대폰, 스마트 폰, 태블릿, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
다른 실시예에 다르면, 운동 데이터 획득부(910)는 사용자의 운동 데이터를 센싱하는 다양한 센서를 포함하며, 이를 통해 사용자의 운동 데이터를 직접 획득할 수 있다. 이때, 센서는 가속도 센서, 자이로 센서 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
체온 데이터 획득부(920)는 사용자의 체온 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 체온 데이터 획득부(920)는 외부 장치로부터 사용자의 체온 데이터를 수신하여 획득할 수 있다. 이때 체온 데이터 획득부(920)는 블루투스(bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication, NFC), WLAN 통신, 지그비(Zigbee) 통신, 적외선(Infrared Data Association, IrDA) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra-wideband) 통신, Ant+ 통신, WIFI 통신, RFID(Radio Frequency Identification) 통신, 3G 통신, 4G 통신 및 5G 통신 등 다양한 통신 기술을 이용할 수 있다.
한편, 외부 장치는 사용자의 체온 데이터를 측정 또는 저장하는 장치로서, 온도 센서, 디지털 TV, 데스크탑 컴퓨터, 휴대폰, 스마트 폰, 태블릿, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
다른 실시예에 다르면, 체온 데이터 획득부(920)는 사용자의 체온 데이터를 센싱하는 온도 센서를 포함하며, 이를 통해 사용자의 체온 데이터를 직접 획득할 수 있다.
TPR 반영 지표 보정부(930)는 사용자의 운동 데이터 및/또는 체온 데이터를 기반으로 TPR 반영 지표를 보정할 수 있다.
TPR 반영 지표는 혈관의 확장과 관련되므로 음식 섭취뿐만 아니라, 운동 정도, 체온 등과 같은 다른 요인에 의하여 영향을 받을 수 있다. 따라서, 사용자의 운동 정도, 체온 등과 같은 요인에 의한 영향을 보정할 필요가 있다.
일 실시예에 따르면, TPR 반영 지표 보정부(930)는 사용자의 운동 데이터를 기반으로 사용자의 운동량을 판단하고, 사용자의 운동량에 따라 TPR 반영 지표를 증가 또는 감소시킬 수 있다. 이때, 구체적인 TPR 반영 지표의 증가량 또는 감소량은 사용자의 운동량과 TPR 반영 지표와의 관계를 정의한 운동량-TPR 모델을 이용하여 결정될 수 있다.
다른 실시예에 따르면, TPR 반영 지표 보정부(930)는 사용자의 체온 데이터에 따라 TPR 반영 지표를 증가 또는 감소시킬 수 있다. 이때, 구체적인 TPR 반영 지표의 증가량 또는 감소량은 사용자의 체온과 TPR 반영 지표와의 관계를 정의한 체온-TPR 모델을 이용하여 결정될 수 있다.
한편, 운동량-TPR 모델 및 체온-TPR 모델는 회귀 분석 또는 기계 학습을 통해 미리 구축되어 프로세서(900)의 내부 또는 외부 데이터베이스에 저장될 수 있다.
기준값 설정부(940)는 사용자의 식이 여부 판단에 이용될 기준값을 설정할 수 있다. 예컨대, 기준값 설정부(940)는 사용자의 명령에 따라 기준값을 설정하거나, 공복 및 휴식 상태에서 추출된 TPR 반영 지표를 기반으로 기준값을 설정할 수 있다. 여기서 휴식 상태는 사용자의 움직임이 없는 경우 또는 사용자의 운동 정도가 소정의 임계값 이하인 경우를 의미할 수 있다.
혈당 추정부(950)는 TPR 반영 지표를 기반으로 사용자의 혈당을 추정할 수 있다. 예컨대, 혈당 추정부(950)는 TPR 반영 지표와 혈당과의 관계를 정의한 TPR-혈당 모델을 이용하여 사용자의 혈당을 추정할 수 있다. 이때, TPR-혈당 모델은 희귀 분석 또는 기계 학습을 통해 미리 구축되어 프로세서(900)의 내부 또는 외부 데이터베이스에 저장될 수 있다.
도 10은 TPR 반영 지표와 혈당과의 관계를 설명하기 위한 예시도이다. 더욱 상세하게는 도 10은 혈당 측정 결과와 PPG 신호로부터 추출된 TPR 반영 지표의 변화를 도시한 그래프의 예시도이다.
도시된 예에서 혈당(1010)은 식사 시작(64분경) 후부터 120분 경과시까지 증가하다가 다시 감소하는 패턴을 보인다. TPR 반영 지표의 역수(TPR 반영 지표가 TPR과 양의 상관 관계가 있는 경우)(1020) 역시 혈당(1010)과 유사하게 증가하였다가 감소하는 패턴을 보인다는 것을 알 수 있다.
도 11은 식이 습관 관리 장치의 다른 실시예를 도시한 블록도이다. 도 11의 식이 습관 관리 장치(1100)는 소프트웨어 모듈로 구현되거나 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 이때 전자 장치는 휴대폰, 스파트폰, 타블렛, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등을 포함할 수 있고, 웨어러블 디바이스는 손목시계형, 손목 밴드형, 반지형, 벨트형, 목걸이형, 발목 밴드형, 허벅지 밴드형, 팔뚝 밴드형 등을 포함할 수 있다. 그러나 전자 장치는 상술한 예에 제한되지 않으며, 웨어러블 디바이스 역시 상술한 예에 제한되지 않는다.
도 11을 참조하면, 식이 습관 관리 장치(1100)는 생체 신호 획득부(110), 프로세서(120), 입력부(1110), 저장부(1120), 통신부(1130) 및 출력부(1140)를 포함할 수 있다. 여기서 생체 신호 획득부(110) 및 프로세서(120)는 도 1 내지 도 10을 참조하여 전술한 바와 같으므로 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.
입력부(1110)는 사용자로부터 다양한 조작신호를 입력 받을 수 있다. 일 실시예에 따르면, 입력부(1110)는 키 패드(key pad), 돔 스위치(dome switch), 터치 패드(touch pad)(정압/정전), 조그 휠(Jog wheel), 조그 스위치(Jog switch), H/W 버튼 등을 포함할 수 있다. 특히, 터치 패드가 디스플레이와 상호 레이어 구조를 이룰 경우, 이를 터치 스크린이라 부를 수 있다.
저장부(1120)는 식이 습관 관리 장치(1100)의 동작을 위한 프로그램 또는 명령들을 저장할 수 있고, 식이 습관 관리 장치(1100)에 입력되는 데이터 및 식이 습관 관리 장치(1100)로부터 출력되는 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(1120)는 생체 신호 획득부(110)를 통해 획득한 생체 신호 데이터, 프로세서(120)에서 추출된 TPR 반영 지표 데이터, 프로세서(120)에서 판단된 사용자의 식이 여부 및 식이 레벨, 프로세서(120)에서 추정된 사용자의 혈당 데이터, 각종 모델(예컨대, 운동-TPR 모델, 체온-TPR 모델, TPR-혈당 모델 등) 등을 저장할 수 있다.
저장부(1120)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드 디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예컨대, SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), PROM(Programmable Read Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 등 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 식이 습관 관리 장치(1100)는 인터넷 상에서 저장부(1120)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage) 등 외부 저장 매체를 운영할 수도 있다.
통신부(1130)는 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 예컨대, 통신부(1130)는 입력부(1110)를 통해 사용자로부터 입력된 데이터, 생체 신호 획득부(110)를 통해 획득한 생체 신호 데이터, 프로세서(120)에서 추출된 TPR 반영 지표 데이터, 프로세서(120)에서 판단된 사용자의 식이 여부 및 식이 레벨, 프로세서(120)에서 추정된 사용자의 혈당 데이터, 각종 모델(예컨대, 운동-TPR 모델, 체온-TPR 모델, TPR-혈당 모델 등) 등을 외부 장치로 전송하거나, 외부 장치로부터 사용자의 식이 여부 및 식이 레벨 판단과, 혈당 추정에 도움이 되는 다양한 데이터를 수신할 수 있다.
이때, 외부 장치는 입력부(1110)를 통해 사용자로부터 입력된 데이터, 생체 신호 획득부(110)를 통해 획득한 생체 신호 데이터, 프로세서(120)에서 추출된 TPR 반영 지표 데이터, 프로세서(120)에서 판단된 사용자의 식이 여부 및 식이 레벨, 프로세서(120)에서 추정된 사용자의 혈당 데이터, 각종 모델(예컨대, 운동-TPR 모델, 체온-TPR 모델, TPR-혈당 모델 등) 등을 사용하는 의료 장비, 결과물을 출력하기 위한 프린트 또는 디스플레이 장치일 수 있다. 이외에도 외부 장치는 디지털 TV, 데스크탑 컴퓨터, 휴대폰, 스마트 폰, 태블릿, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등 일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
통신부(1130)는 블루투스(bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication, NFC), WLAN 통신, 지그비(Zigbee) 통신, 적외선(Infrared Data Association, IrDA) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra-wideband) 통신, Ant+ 통신, WIFI 통신, RFID(Radio Frequency Identification) 통신, 3G 통신, 4G 통신 및 5G 통신 등을 이용하여 외부 장치와 통신할 수 있다. 그러나, 이는 일 예에 불과할 뿐이며, 이에 한정되는 것은 아니다.
출력부(1140)는 입력부(1110)를 통해 사용자로부터 입력된 데이터, 생체 신호 획득부(110)를 통해 획득한 생체 신호 데이터, 프로세서(120)에서 추출된 TPR 반영 지표 데이터, 프로세서(120)에서 판단된 사용자의 식이 여부 및 식이 레벨, 프로세서(120)에서 추정된 사용자의 혈당 데이터 등을 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 출력부(1140)는 입력부(1110)를 통해 사용자로부터 입력된 데이터, 생체 신호 획득부(110)를 통해 획득한 생체 신호 데이터, 프로세서(120)에서 추출된 TPR 반영 지표 데이터, 프로세서(120)에서 판단된 사용자의 식이 여부 및 식이 레벨, 프로세서(120)에서 추정된 사용자의 혈당 데이터 등을 청각적 방법, 시각적 방법 및 촉각적 방법 중 적어도 하나의 방법으로 출력할 수 있다. 이를 위해 출력부(1140)는 디스플레이, 스피커, 진동기 등을 포함할 수 있다.
도 12는 식이 습관 관리 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다. 도 12의 식이 습관 관리 방법은 도 1의 식이 습관 관리 장치(100)에 의해 수행될 수 있다.
도 1 및 도 12를 참조하면, 식이 습관 관리 장치(100)는 사용자의 생체 신호를 획득할 수 있다(1210). 여기서, 생체 신호는 맥압(pulse pressure) 신호, 광전용적맥파(photoplethysmogram, PPG) 신호, 심전도(electrocardiogram, ECG) 신호, 근전도(electromyogram, EMG) 신호, 심탄도(ballistocardiogram, BCG) 신호 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
예컨대, 식이 습관 관리 장치(100)는 사용자의 생체 신호를 측정 또는 저장하는 외부 장치로부터 사용자의 생체 신호를 획득하거나, 생체 신호를 센싱하는 다양한 센서를 포함하고 이를 통해 사용자의 생체 신호를 직접 획득할 수 있다.
식이 습관 관리 장치(100)는 생체 신호로부터 TPR 반영 지표를 추출할 수 있다(1220).
일 실시예에 따르면, 식이 습관 관리 장치(100)는 생체 신호를 분석하여 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하고, 추출된 적어도 하나 이상의 특징점에 대응하는 특징들을 조합하여 TPR 반영 지표를 추출할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 식이 습관 관리 장치(100)는 서로 다른 파장의 광을 조사하는 복수의 광원을 이용하여 측정된 복수의 생체 신호를 분석하여 복수의 생체 신호 상호간의 딜레이 시간을 산출하고, 산출된 딜레이 시간을 기반으로 TPR 반영 지표를 추출할 수 있다. 예컨대, TPR 반영 지표 추출부(310)는 수학식 1을 이용하여 TPR 반영 지표를 추출할 수 있다.
식이 습관 관리 장치(100)는 TPR 반영 지표를 분석하여 사용자의 식이 여부를 판단할 수 있다(1230). 일 실시예에 따르면, TPR 반영 지표(TPR 반영 지표가 TPR과 음의 상관 관계가 있는 경우) 또는 TPR 반영 지표의 역수(TPR 반영 지표가 TPR과 양의 상관 관계가 있는 경우)를 소정의 기준값과 비교하고 TPR 반영 지표 또는 TPR 반영 지표의 역수가 소정의 기준값을 초과하는 경우 사용자가 음식을 섭취한 것으로 판단할 수 있다.
도 13은 식이 습관 관리 방법의 다른 실시예를 도시한 흐름도이다. 도 13의 식이 습관 관리 방법은 도 1의 식이 습관 관리 장치(100)에 의해 수행될 수 있다.
도 1 및 도 13을 참조하면, 식이 습관 관리 장치(100)는 사용자의 식이 여부 판단에 이용될 기준값을 설정할 수 있다(1310). 예컨대, 식이 습관 관리 장치(100)는 사용자의 명령에 따라 기준값을 설정하거나, 공복 및 휴식 상태에서 추출된 TPR 반영 지표를 기반으로 기준값을 설정할 수 있다. 여기서 휴식 상태는 사용자의 움직임이 없는 경우 또는 사용자의 운동 정도가 소정의 임계값 이하인 경우를 의미할 수 있다.
식이 습관 관리 장치(100)는 사용자의 생체 신호를 획득할 수 있다(1320). 예컨대, 식이 습관 관리 장치(100)는 사용자의 생체 신호를 측정 또는 저장하는 외부 장치로부터 사용자의 생체 신호를 획득하거나, 생체 신호를 센싱하는 다양한 센서를 포함하여 이를 통해 사용자의 생체 신호를 직접 획득할 수 있다.
식이 습관 관리 장치(100)는 생체 신호로부터 TPR 반영 지표를 추출할 수 있다(1330).
일 실시예에 따르면, 식이 습관 관리 장치(100)는 생체 신호를 분석하여 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하고, 추출된 적어도 하나 이상의 특징점에 대응하는 특징들을 조합하여 TPR 반영 지표를 추출할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 식이 습관 관리 장치(100)는 서로 다른 파장의 광을 조사하는 복수의 광원을 이용하여 측정된 복수의 생체 신호를 분석하여 복수의 생체 신호 상호간의 딜레이 시간을 산출하고, 산출된 딜레이 시간을 기반으로 TPR 반영 지표를 추출할 수 있다. 예컨대, TPR 반영 지표 추출부(310)는 수학식 1을 이용하여 TPR 반영 지표를 추출할 수 있다.
식이 습관 관리 장치(100)는 사용자의 운동 데이터 및/또는 체온 데이터를 획득할 수 있다(1340). 예컨대, 식이 습관 관리 장치(100)는 사용자의 운동 데이터 및/또는 체온 데이터를 측정 또는 저장하는 외부 장치로부터 사용자의 운동 데이터 및/또는 체온 데이터를 획득하거나, 사용자의 운동 데이터 및/또는 체온 데이터를 센싱하는 다양한 센서를 포함하여 이를 통해 사용자의 운동 데이터 및/또는 체온 데이터를 직접 획득할 수 있다.
식이 습관 관리 장치(100)는 사용자의 운동 데이터 및/또는 체온 데이터를 기반으로 TPR 반영 지표를 보정할 수 있다(1350). 예컨대, 식이 습관 관리 장치(100)는 사용자의 운동 데이터를 기반으로 사용자의 운동량을 판단하고, 사용자의 운동량에 따라 TPR 반영 지표를 증가 또는 감소시키거나, 사용자의 체온 데이터에 따라 TPR 반영 지표를 증가 또는 감소시킬 수 있다. 이때, 식이 습관 관리 장치(100)는 운동량-TPR 모델 및/또는 체온-TPR 모델을 이용할 수 있다.
식이 습관 관리 장치(100)는 TPR 반영 지표를 분석하여 사용자의 식이 여부를 판단할 수 있다(1360). 일 실시예에 따르면, TPR 반영 지표(TPR 반영 지표가 TPR과 음의 상관 관계가 있는 경우) 또는 TPR 반영 지표의 역수(TPR 반영 지표가 TPR과 양의 상관 관계가 있는 경우)를 소정의 기준값과 비교하고 TPR 반영 지표 또는 TPR 반영 지표의 역수가 소정의 기준값을 초과하는 경우 사용자가 음식을 섭취한 것으로 판단할 수 있다.
식이 습관 관리 장치(100)는 TPR 반영 지표를 분석하여 사용자의 식이 레벨을 판단할 수 있다(1370). 예컨대, TPR 반영 지표(TPR 반영 지표가 TPR과 음의 상관 관계가 있는 경우) 또는 TPR 반영 지표의 역수(TPR 반영 지표가 TPR과 양의 상관 관계가 있는 경우)의 크기에 따라 식이 레벨은 복수의 레벨(예컨대, 제1 레벨, 제2 레벨, 제3 레벨)로 구분될 수 있다. 이 경우, 식이 습관 관리 장치(100)는 사용자의 TPR 반영 지표(TPR 반영 지표가 TPR과 음의 상관 관계가 있는 경우) 또는 TPR 반영 지표의 역수(TPR 반영 지표가 TPR과 양의 상관 관계가 있는 경우)가 위치하는 레벨을 판단하고 그에 따라 사용자의 식이 레벨을 판단할 수 있다. 이때, 식이 습관 관리 장치(100)는 제1 레벨 -> 제2 레벨 -> 제3 레벨로 갈수록 고칼로리 음식 또는 고혈당지수 음식을 섭취한 것으로 판단할 수 있다.
식이 습관 관리 장치(100)는 TPR 반영 지표를 기반으로 사용자의 혈당을 추정할 수 있다. 예컨대, 식이 습관 관리 장치(100)는 TPR-혈당 모델을 이용하여 사용자의 혈당을 추정할 수 있다.
본 발명의 일 양상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있다. 상기의 프로그램을 구현하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함할 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 디스크 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 작성되고 실행될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 전술한 실시 예에 한정되지 않고 특허 청구범위에 기재된 내용과 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.
100: 식이 습관 관리 장치
110: 생체 신호 획득부
120: 프로세서
110: 생체 신호 획득부
120: 프로세서
Claims (20)
- 사용자의 생체 신호를 획득하는 생체 신호 획득부; 및
상기 생체 신호로부터 총 말초혈관 저항과 관련된 TPR 반영 지표를 추출하고, 상기 추출된 TPR 반영 지표를 기반으로 상기 사용자의 식이 여부를 판단하는 프로세서; 를 포함하는,
식이 습관 관리 장치. - 제1항에 있어서,
상기 생체 신호는,
맥압(pulse pressure) 신호, 광전용적맥파(photoplethysmogram, PPG) 신호, 심전도(electrocardiogram, ECG) 신호, 근전도(electromyogram, EMG) 신호, 심탄도(ballistocardiogram, BCG) 신호 중 하나인,
식이 습관 관리 장치. - 제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 생체 신호로부터 적어도 하나의 특징점을 추출하고, 추출된 적어도 하나의 특징점에 대응하는 특징을 결합하여 TPR 반영 지표를 추출하는,
식이 습관 관리 장치. - 제3항에 있어서,
상기 TPR 반영 지표는,
1/(T3-T1), 1/(T3-Tsys), 1/(T3-Tmax), 1/(T2-T1), P2/P1, P3/Pmax, P3/P1, Appg/(Pmax*Adur)를 포함하고,
T1은 생체 신호를 구성하는 제1 성분 펄스의 최대값 지점의 시간을, T2는 생체 신호를 구성하는 제2 성분 펄스의 최대값 지점의 시간을, T3는 생체 신호를 구성하는 제3 성분 펄스의 최대값 지점의 시간을, Tmax는 소정 구간에서 생체 신호의 최대값 지점의 시간을, Tsys는 T1 및 Tmax의 중간 지점의 시간을, P1은 T1에서의 생체 신호의 크기를, P2는 T2에서의 생체 신호의 크기를, P3는 T3에서의 생체 신호의 크기를, Pmax는 Tmax에서의 생체 신호의 크기를, Appg는 한 주기의 생체 신호의 크기 합을, Adur은 제2 구간의 생체 신호의 크기 합을 나타내는,
식이 습관 관리 장치. - 제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
서로 다른 파장의 광을 조사하는 복수의 광원을 이용하여 측정된 복수의 생체 신호의 딜레이 시간을 기반으로 TPR 반영 지표를 추출하는,
식이 습관 관리 장치. - 제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 TPR 반영 지표 또는 상기 TPR 반영 지표의 역수를 기준값과 비교하고 비교 결과를 기반으로 상기 사용자의 식이 여부를 판단하는,
식이 습관 관리 장치. - 제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 TPR 반영 지표를 기반으로 상기 사용자의 식이 레벨을 판단하는,
식이 습관 관리 장치. - 제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 사용자의 운동 데이터를 획득하고 획득된 운동 데이터를 기반으로 상기 추출된 TPR 반영 지표를 보정하는,
식이 습관 관리 장치. - 제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 사용자의 체온 데이터를 획득하고 획득된 체온 데이터를 기반으로 상기 추출된 TPR 반영 지표를 보정하는,
식이 습관 관리 장치. - 제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
사용자의 명령에 따라 사용자의 식이 여부 판단에 이용될 기준값을 설정하거나, 공복 및 휴식 상태에서 추출된 TPR 반영 지표를 기반으로 상기 기준값을 설정하는,
식이 습관 관리 장치. - 제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 추출된 TPR 반영 지표를 기반으로 사용자의 혈당을 추정하는,
식이 습관 관리 장치. - 사용자의 생체 신호를 획득하는 단계;
상기 생체 신호로부터 총 말초혈관 저항과 관련된 TPR 반영 지표를 추출하는 단계; 및
상기 추출된 TPR 반영 지표를 기반으로 상기 사용자의 식이 여부를 판단하는 단계; 를 포함하는,
식이 습관 관리 방법. - 제12항에 있어서,
상기 TPR 반영 지표를 추출하는 단계는,
상기 생체 신호로부터 적어도 하나의 특징점을 추출하는 단계; 및
상기 추출된 적어도 하나의 특징점에 대응하는 특징을 결합하여 TPR 반영 지표를 추출하는 단계; 를 포함하는,
식이 습관 관리 방법. - 제12항에 있어서,
상기 TPR 반영 지표를 추출하는 단계는,
서로 다른 파장의 광을 조사하는 복수의 광원을 이용하여 측정된 복수의 생체 신호의 딜레이 시간을 기반으로 TPR 반영 지표를 추출하는,
식이 습관 관리 방법. - 제12항에 있어서,
상기 사용자의 식이 여부를 판단하는 단계는,
상기 TPR 반영 지표 또는 상기 TPR 반영 지표의 역수를 기준값과 비교하는 단계; 및
비교 결과를 기반으로 상기 사용자의 식이 여부를 판단하는 단계; 를 포함하는,
식이 습관 관리 방법. - 제12항에 있어서,
상기 TPR 반영 지표를 기반으로 상기 사용자의 식이 레벨을 판단하는 단계; 를 더 포함하는,
식이 습관 관리 방법. - 제12항에 있어서,
상기 사용자의 운동 데이터를 획득하는 단계;
상기 획득된 운동 데이터를 기반으로 상기 추출된 TPR 반영 지표를 보정하는 단계; 를 더 포함하는,
식이 습관 관리 방법. - 제12항에 있어서,
상기 사용자의 체온 데이터를 획득하는 단계; 및
상기 획득된 체온 데이터를 기반으로 상기 추출된 TPR 반영 지표를 보정하는 단계; 를 더 포함하는,
식이 습관 관리 방법. - 제12항에 있어서,
사용자의 명령에 따라 사용자의 식이 여부 판단에 이용될 기준값을 설정하거나, 공복 및 휴식 상태에서 추출된 TPR 반영 지표를 기반으로 상기 기준값을 설정하는 단계; 를 더 포함하는,
식이 습관 관리 방법. - 제12항에 있어서,
상기 추출된 TPR 반영 지표를 기반으로 사용자의 혈당을 추정하는 단계; 를 더 포함하는,
식이 습관 관리 방법.
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