KR20190136913A - Method and device for providing user health status - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 사용자 건강 상태 제공 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 자세하게는 사용자 디바이스로부터 수신한 사용자의 건강 데이터를 이용하여 사용자의 건강 상태를 모니터링하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for providing a user health condition, and more particularly, to a method and apparatus for monitoring a health condition of a user using health data of a user received from a user device.
기술 발전, 교육, 엔터테인먼트, 금융, 비즈니스 및 의료 분야에서는 차가 측정 및 디지털화를 통해 데이터를 개인화할 수 있다. 데이터의 디지털화를 통해 사용자의 건강 상태와 행동 상태를 식별할 수 있도록 지원하는 모든 패턴을 추적할 수 있도록 사용자의 데이터를 정량화할 수 있다. 데이터의 디지털화 기술이 발달함에 따라 사용자의 일상 생활에서 건강에 좋지 않은 패턴을 분석하는 행동 모니터링이 가능하게 되었다. In technological advances, education, entertainment, finance, business, and healthcare, data can be measured and digitized to personalize data. By digitizing data, you can quantify your data so that you can track any pattern that helps you identify your health and behavioral status. Advances in digitizing data have made it possible to monitor behaviors that analyze unhealthy patterns in users' daily lives.
식단, 신체 활동, 흡연, 음주 등 사용자의 수명과 직접적으로 관련이 있는 데이터를 정량화하여 정보의 이해관계자들에게 사용자의 데이터를 분석한 결과를 제공하는 기존의 프로그램들은 건강 데이터 관리를 목적으로 하여 중요한 통계를 모니터링하고 저장하는데, 수집된 데이터에서 노이즈를 제거하고 사용자의 행동 데이터 중 건강과 관련된 정보만 필터링하는 기술은 매우 제한적으로 적용되며, 사용자 맞춤형 건강 상태 모니터링 서비스를 제공하기 위해 개별 전문가의 주관적인 판단에 의존하는 문제가 있다.Existing programs that quantify data directly related to the user's lifespan, such as diet, physical activity, smoking, and drinking, and provide the information stakeholders with the results of analyzing the user's data are important for health data management. To monitor and store statistics, the technology that removes noise from collected data and filters only health-related information among user's behavioral data is very limited and subjective judgment of individual experts to provide customized health monitoring service. There is a problem that depends on.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 사용자의 행동 데이터를 분석하여 건강 상태를 판단하는 것을 일 목적으로 한다.An object of the present invention is to solve the above-described problem, and an object of the present invention is to determine a state of health by analyzing behavior data of a user.
또한 본 발명은 사용자의 행동 데이터를 하나 이상의 건강 그룹으로 분류하여 건강 그룹 별로 상이한 모델을 이용하여 행동 데이터를 분석하는 것을 일 목적으로 한다.In addition, an object of the present invention is to classify the user's behavioral data into one or more health groups and to analyze the behavioral data using different models for each health group.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명은 서버가 사용자의 건강 상태를 제공하는 방법에 있어서, 사용자 디바이스로부터 사용자의 행동 데이터를 수신하는 단계, 상기 행동 데이터에서 건강 데이터를 추출하여, 상기 건강 데이터를 하나 이상의 건강 그룹에 매칭하는 단계, 상기 건강 그룹에 미리 특정된 건강 관리 모델과 상기 건강 데이터를 이용하여 상기 건강 그룹에 대한 제1 건강 인덱스를 생성하는 단계, 상기 건강 그룹 별로 생성된 상기 하나 이상의 제1 건강 인덱스를 통합하여 제2 건강 인덱스를 생성하는 단계, 상기 제2 건강 인덱스에 따라 사용자의 건강 상태를 판단하는 단계를 포함하는 것을 일 특징으로 한다.In accordance with an aspect of the present invention, there is provided a method of providing a health state of a user by a server, the method comprising: receiving behavior data of a user from a user device, extracting health data from the behavior data, and converting the health data into at least one; Matching to a health group, generating a first health index for the health group using a health care model pre-specified in the health group and the health data, the one or more first health generated for each health group Generating a second health index by integrating the index; and determining a health state of the user according to the second health index.
또한 상기 사용자의 행동 데이터를 수신하는 단계는, 상기 사용자 디바이스에 포함된 복수 개의 센서 값을 수신하는 단계, 상기 사용자 디바이스로부터 사용자 입력을 통해 획득한 사용자의 건강 정보를 수신하는 단계를 포함하는 것을 일 특징으로 한다.The receiving of the behavior data of the user may include receiving a plurality of sensor values included in the user device, and receiving health information of the user obtained through a user input from the user device. It features.
나아가 상기 제2 건강 인덱스를 생성하는 단계는, 상기 건강 그룹이 상기 사용자의 건강 상태에 미치는 영향 정도에 따라 상기 건강 그룹 별 가중치를 추출하는 단계, 상기 하나 이상의 제1 건강 인덱스에 상기 가중치를 곱하고, 그 결과 값을 합하여 상기 제2 건강 인덱스를 생성하는 단계를 포함하는 것을 일 특징으로 한다.The generating of the second health index may include extracting a weight for each health group according to a degree of influence of the health group on the health state of the user, multiplying the at least one first health index by the weight, And adding the resultant values to generate the second health index.
또한 상기 건강 상태와 상기 건강 그룹 별로 생성된 상기 제1 건강 인덱스 값을 포함한 건강 관리 레포트를 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 일 특징으로 한다.The method may further include providing a health care report including the health state and the first health index value generated for each health group.
나아가 상기 건강 그룹은 운동 상태, 섭취 칼로리 상태, 음주 상태, 흡연 상태 및 스트레스 상태 중 하나 이상을 포함하는 것을 일 특징으로 한다.Furthermore, the health group is characterized by including one or more of exercise state, intake calorie state, drinking state, smoking state and stress state.
또한 상기 건강 그룹 별 건강 관리 모델은, 상기 건강 그룹이 운동 상태이면 상기 사용자의 활동 시간을, 상기 건강 그룹이 섭취 칼로리 상태이면 상기 사용자가 섭취한 영양소의 양을, 상기 건강 그룹이 음주 상태이면 상기 사용자가 섭취한 주류의 양을, 상기 건강 그룹이 흡연 상태이면 상기 사용자의 흡연량을, 상기 건강 그룹이 스트레스 상태이면 상기 사용자의 심박수, 심전도, 뇌파도, 근전도 중 하나 이상의 센서 값을 이용함으로써 상기 제1 건강 인덱스를 생성하는 것을 일 특징으로 한다.In addition, the health care model for each health group, the activity time of the user if the health group is exercise state, the amount of nutrients ingested by the user if the health group is intake calorie state, if the health group is drinking state The amount of alcohol ingested by the user is determined by using one or more sensor values of the user's heart rate, electrocardiogram, electroencephalogram, and electromyogram if the health group is in a smoking state, and the user's heart rate, electrocardiogram, electroencephalogram, and electromyogram in the health group. One health index is characterized by generating.
나아가 상기 사용자의 건강 상태를 판단하는 단계는, 상기 제2 건강 인덱스와 기 설정된 제1 및 제2 임계 값을 비교하여 상기 사용자의 건강 상태를 판단하는 것을 일 특징으로 한다.In the determining of the health state of the user, the health state of the user may be determined by comparing the second health index with preset first and second threshold values.
또한 상기 제2 건강 인덱스가 상기 제1 임계 값 미만이면 상기 사용자의 건강 상태를 unhealth로 판단하고, 상기 제1 임계 값 이상이고 기 설정된 제2 임계 값 미만이면 상기 사용자의 건강 상태를 moderate로 판단하고, 상기 제2 임계 값 이상이면 상기 사용자의 건강 상태를 health로 판단하는 것을 일 특징으로 한다.In addition, if the second health index is less than the first threshold value, the health state of the user is determined as unhealth. If the second health index is greater than or equal to the first threshold value and less than the second threshold value, the health state of the user is determined to be moderate. If it is greater than or equal to the second threshold value, the health state of the user may be determined as health.
나아가 본 발명은 사용자의 건강 상태를 모니터링하는 장치에 있어서, 사용자 디바이스로부터 사용자의 행동 데이터를 수신하는 데이터 수신부, 상기 행동 데이터에서 건강 데이터를 추출하여, 상기 건강 데이터를 하나 이상의 건강 그룹에 매칭하는 데이터 분석부, 상기 건강 그룹에 미리 특정된 건강 관리 모델과 상기 건강 데이터를 이용하여 상기 건강 그룹에 대한 제1 건강 인덱스를 생성하며, 상기 건강 그룹 별로 생성된 상기 하나 이상의 제1 건강 인덱스를 통합하여 제2 건강 인덱스를 생성하고, 상기 제2 건강 인덱스에 따라 사용자의 건강 상태를 판단하는 건강 상태 평가부를 포함하는 것을 일 특징으로 한다.Furthermore, the present invention provides a device for monitoring a health state of a user, comprising: a data receiver for receiving behavior data of a user from a user device, data for extracting health data from the behavior data, and matching the health data to one or more health groups The analyzing unit generates a first health index for the health group by using a health care model previously specified in the health group and the health data, and integrates the one or more first health indexes generated for each health group. And a health state evaluator configured to generate a second health index and determine a health state of the user according to the second health index.
또한 상기 데이터 수신부는, 상기 사용자 디바이스에 포함된 복수 개의 센서 값을 수신하고, 상기 사용자 디바이스로부터 사용자 입력을 통해 획득한 사용자의 건강 정보를 수신하는 것을 일 특징으로 한다.The data receiving unit may receive a plurality of sensor values included in the user device, and receive health information of a user obtained through a user input from the user device.
나아가 상기 건강 상태 평가부는, 상기 건강 그룹이 상기 사용자의 건강 상태에 미치는 영향 정도에 따라 상기 건강 그룹 별 가중치를 추출하고, 상기 하나 이상의 제1 건강 인덱스에 상기 가중치를 곱하고, 그 결과 값을 합하여 상기 제2 건강 인덱스를 생성하는 건강 인덱스 생성부를 포함하는 것을 일 특징으로 한다.Further, the health state evaluation unit extracts a weight for each health group according to the degree of influence of the health group on the health state of the user, multiplies the one or more first health indexes by the weight, and adds the result values to the And a health index generator for generating a second health index.
또한 상기 건강 상태 평가부는, 상기 건강 상태와 상기 건강 그룹 별로 생성된 상기 제1 건강 인덱스 값을 포함하는 건강 관리 레포트를 생성하는 것을 일 특징으로 한다.The health state evaluator may generate a health care report including the health state and the first health index value generated for each health group.
나아가 상기 건강 그룹은 운동 상태, 섭취 칼로리 상태, 음주 상태, 흡연 상태 및 스트레스 상태 중 하나 이상을 포함하는 것을 일 특징으로 한다.Furthermore, the health group is characterized by including one or more of exercise state, intake calorie state, drinking state, smoking state and stress state.
또한 상기 건강 그룹 별 건강 관리 모델은, 상기 건강 그룹이 운동 상태이면 상기 사용자의 활동 시간을, 상기 건강 그룹이 섭취 칼로리 상태이면 상기 사용자가 섭취한 영양소의 양을, 상기 건강 그룹이 음주 상태이면 상기 사용자가 섭취한 주류의 양을, 상기 건강 그룹이 흡연 상태이면 상기 사용자의 흡연량을, 상기 건강 그룹이 스트레스 상태이면 상기 사용자의 심박수, 심전도, 뇌파도, 근전도 중 하나 이상의 센서 값을 이용함으로써 상기 제1 건강 인덱스를 생성하는 것을 일 특징으로 한다.In addition, the health care model for each health group, the activity time of the user if the health group is exercise state, the amount of nutrients ingested by the user if the health group is intake calorie state, if the health group is drinking state The amount of alcohol ingested by the user is determined by using one or more sensor values of the user's heart rate, electrocardiogram, electroencephalogram, and electromyogram if the health group is in a smoking state, and the user's heart rate, electrocardiogram, electroencephalogram, and electromyogram if the health group is in a stress state. One health index is characterized by generating.
나아가 상기 건강 상태 평가부는, 상기 제2 건강 인덱스와 기 설정된 제1 및 제2 임계 값을 비교하여 상기 사용자의 건강 상태를 판단하는 것을 일 특징으로 한다.Further, the health state evaluator may be configured to determine the health state of the user by comparing the second health index with preset first and second threshold values.
또한 상기 건강 상태 평가부는, 상기 제2 건강 인덱스가 상기 제1 임계 값 미만이면 상기 사용자의 건강 상태를 unhealth로 판단하고, 상기 제1 임계 값 이상이고 기 설정된 제2 임계 값 미만이면 상기 사용자의 건강 상태를 moderate로 판단하고, 상기 제2 임계 값 이상이면 상기 사용자의 건강 상태를 health로 판단하는 것을 일 특징으로 한다.The health state evaluator may determine that the health state of the user is unhealth when the second health index is less than the first threshold value, and when the second health index is less than the first threshold value and less than the second threshold value, the health state of the user. The condition is determined to be moderate, and if the second threshold value or more, the user's health status is characterized as being health.
전술한 바와 같은 본 발명에 의하면, 사용자의 행동 데이터를 분석하여 건강 상태를 판단할 수 있다.According to the present invention as described above, it is possible to determine the state of health by analyzing the behavioral data of the user.
또한 본 발명은 사용자의 행동 데이터를 하나 이상의 건강 그룹으로 분류하여 건강 그룹 별로 상이한 모델을 이용하여 행동 데이터를 분석할 수 있다.In addition, the present invention may classify the user's behavioral data into one or more health groups and analyze the behavioral data using different models for each health group.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 의한 사용자 건강 상태 제공 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 의한 사용자 건강 상태 제공 방법을 설명하기 위한 도면이다.1 is a view showing the configuration of a user health state providing apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a view for explaining a user health state providing method according to an embodiment of the present invention.
전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다. The above objects, features, and advantages will be described in detail with reference to the accompanying drawings, whereby those skilled in the art may easily implement the technical idea of the present invention. In describing the present invention, when it is determined that the detailed description of the known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description will be omitted.
도면에서 동일한 참조부호는 동일 또는 유사한 구성요소를 가리키는 것으로 사용되며, 명세서 및 특허청구의 범위에 기재된 모든 조합은 임의의 방식으로 조합될 수 있다. 그리고 다른 식으로 규정하지 않는 한, 단수에 대한 언급은 하나 이상을 포함할 수 있고, 단수 표현에 대한 언급은 또한 복수 표현을 포함할 수 있음이 이해되어야 한다. The same reference numerals in the drawings are used to indicate the same or similar components, all combinations described in the specification and claims may be combined in any way. And unless specified otherwise, reference to the singular may include one or more, and reference to the singular may also include the plural expression.
본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정 예시적 실시 예들을 설명할 목적을 가지고 있으며 한정할 의도로 사용되는 것이 아니다. 본 명세서에서 사용된 바와 같은 단수적 표현들은 또한, 해당 문장에서 명확하게 달리 표시하지 않는 한, 복수의 의미를 포함하도록 의도될 수 있다. 용어 "및/또는," "그리고/또는"은 그 관련되어 나열되는 항목들의 모든 조합들 및 어느 하나를 포함한다. 용어 "포함한다", "포함하는", "포함하고 있는", "구비하는", "갖는", "가지고 있는" 등은 내포적 의미를 갖는 바, 이에 따라 이러한 용어들은 그 기재된 특징, 정수, 단계, 동작, 요소, 및/또는 컴포넌트를 특정하며, 하나 이상의 다른 특징, 정수, 단계, 동작, 요소, 컴포넌트, 및/또는 이들의 그룹의 존재 혹은 추가를 배제하지 않는다. 본 명세서에서 설명되는 방법의 단계들, 프로세스들, 동작들은, 구체적으로 그 수행 순서가 확정되는 경우가 아니라면, 이들의 수행을 논의된 혹은 예시된 그러한 특정 순서로 반드시 해야 하는 것으로 해석돼서는 안 된다. 추가적인 혹은 대안적인 단계들이 사용될 수 있음을 또한 이해해야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular example embodiments only and is not intended to be limiting. Singular expressions as used herein may also be intended to include the plural meanings, unless the context clearly indicates otherwise. The term "and / or," "and / or" includes any and all combinations of the items listed therein. The terms "comprising", "comprising", "comprising", "comprising", "having", "having", and the like have implicit meanings, and as such, these terms are defined by their features, It specifies steps, actions, elements, and / or components and does not exclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, actions, elements, components, and / or groups thereof. The steps, processes, and operations of a method described herein should not be construed as necessarily in their particular order as discussed or illustrated, unless the order of execution is specifically determined. . It should also be understood that additional or alternative steps may be used.
또한, 각각의 구성요소는 각각 하드웨어 프로세서로 구현될 수 있고, 위 구성요소들이 통합되어 하나의 하드웨어 프로세서로 구현될 수 있으며, 또는 위 구성요소들이 서로 조합되어 복수 개의 하드웨어 프로세서로 구현될 수도 있다.In addition, each component may be implemented as a hardware processor, the above components may be integrated into a single hardware processor, or the above components may be combined with each other to be implemented as a plurality of hardware processors.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
요즈음 소프트웨어 산업은 사용자가 일상적으로 행하는 행동의 경향을 분석하여 시각화하는 기술에 집중하고 있다. 그러나 사용자는 건강에 있어서 전문적인 지식을 갖고 있지 않기 때문에 사용자의 행동을 분석한다고 하더라도 분석 결과에 내포된 의미를 파악하기는 쉽지 않다. 따라서 본 발명은 사용자의 행동을 정량적으로 분석하여 사용자 맞춤형 의료 및 웰빙 서비스를 제공하는 것을 목적으로 한다. 보다 구체적으로 본 발명은 사용자의 행동 데이터(라이프 로그, Life Log)를 분석하여 사용자의 습관을 추출하여 사용자에게 제공함으로써 사용자가 본인의 행동 및 습관을 인식할 수 있게 한다.These days, the software industry is focusing on the technology that analyzes and visualizes the trends of everyday user behavior. However, because the user does not have a professional knowledge on health, even if the user's behavior is analyzed, it is not easy to grasp the implications of the analysis results. Accordingly, an object of the present invention is to provide a user-specific medical and well-being service by quantitatively analyzing a user's behavior. More specifically, the present invention analyzes the user's behavior data (life log, life log) to extract the user's habits and provide them to the user so that the user can recognize his or her behavior and habits.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 의한 사용자 건강 상태 제공 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.1 is a view for explaining the configuration of a user health state providing apparatus according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 사용자 건강 상태 제공 장치는 데이터 수신부(100), 저장부(200), 데이터 분석부(300), 건강 관리 모델 제어부(400), 건강 데이터 처리부(500), 그리고 건강 상태 평가부(600)를 포함할 수 있다. 사용자 건강 상태 제공 장치는 서버로 구현될 수 있는 바, 이하에서는 설명의 편의를 위해 서버로 명명한다.Referring to FIG. 1, a user health state providing apparatus includes a data receiver 100, a storage 200, a data analyzer 300, a health care model controller 400, a
데이터 수신부(100)는 사용자 디바이스로부터 사용자의 행동 데이터를 수신할 수 있다. 사용자의 행동 데이터는 사용자 디바이스에 포함된 센서로부터 측정된 값이거나 사용자 디바이스를 통해 입력된 건강 정보일 수 있다. 사용자 디바이스는 다수의 센서, 예를 들어 계보기, 자이로 센서, 가속도 센서, 심장 박동기, 심전도 측정기, 뇌파 측정기, 근전도 측정기, 무게 센서, 온도 센서, 습도 센서, 조도 센서 등을 포함할 수 있다. 사용자 디바이스는 스마트 기기(예를 들어, 스마트폰, 태블릿PC 등) 또는 웨어러블 디바이스에 존재하는 센서 허브일 수 있으며, 사용자의 신체 및 행동 정보에 대한 센서 값을 수신하고 이를 서버로 전송할 수 있다.The data receiver 100 may receive behavior data of the user from the user device. The behavioral data of the user may be a value measured from a sensor included in the user device or health information input through the user device. The user device may include a number of sensors, for example, pedometers, gyro sensors, acceleration sensors, heart pacemakers, electrocardiograms, electroencephalograms, electrocardiographs, weight sensors, temperature sensors, humidity sensors, illuminance sensors, and the like. The user device may be a sensor hub present in a smart device (eg, a smartphone, a tablet PC, etc.) or a wearable device, and may receive a sensor value of the user's body and behavior information and transmit it to a server.
나아가 데이터 수신부(100)는 사용자 디바이스로부터 사용자의 성별, 나이, 신체 정보 등의 사용자 고유 정보를 수신할 수 있다.Furthermore, the data receiver 100 may receive user specific information such as gender, age, and body information of the user from the user device.
데이터 수신부(100)를 통해 수신된 사용자의 행동 데이터 및/또는 사용자 고유 정보는 저장부(200)에 저장될 수 있다.Behavioral data and / or user specific information of the user received through the data receiver 100 may be stored in the storage 200.
저장부(200)는 행동 데이터 저장부(210), 사용자 정보 저장부(230), 건강 관리 모델 저장부(250)를 포함할 수 있다. 행동 데이터 저장부(210)는 데이터 수신부(100)에서 수신한 행동 데이터를 저장할 수 있다. 사용자 정보 저장부(230)는 데이터 수신부(100)에서 수신한 사용자 고유 정보를 저장할 수 있다. 나아가 건강 관리 모델 저장부(250)는 사용자의 행동 데이터를 분석하기 위해 사용되는 적어도 하나 이상의 건강 관리 모델을 저장할 수 있다.The storage 200 may include a behavior data storage 210, a user information storage 230, and a health care model storage 250. The behavior data storage 210 may store behavior data received by the data receiver 100. The user information storage unit 230 may store user specific information received by the data receiver 100. Furthermore, the health care model storage unit 250 may store at least one health care model used to analyze the behavioral data of the user.
데이터 분석부(300)는 행동 데이터 저장부(210)에 저장된 행동 데이터를 분석하여 사용자의 행동을 정량적인 값으로 나타낼 수 있다. 데이터 분석부(300)는 제1 건강 데이터 분석부(310)와 제2 건강 데이터 분석부(330)를 포함할 수 있다.The data analyzer 300 may analyze the behavior data stored in the behavior data storage 210 to represent the user's behavior as a quantitative value. The data analyzer 300 may include a first health data analyzer 310 and a second health data analyzer 330.
데이터 분석부(300)는 행동 데이터에서 건강 상태를 나타내는 건강 데이터를 추출하고, 건강 데이터를 제1 건강 데이터와 제2 건강 데이터로 분류할 수 있다. 제1 건강 데이터 분석부(310)는 추출된 건강 데이터에서 제1 건강 데이터를 식별할 수 있다. 제1 건강 데이터는 사용자 디바이스에 포함된 센서를 통해 측정된 건강 데이터를 의미할 수 있다. 나아가 제2 건강 데이터 분석부(330)는 추출된 건강 데이터에서 제2 건강 데이터를 식별할 수 있다. 제2 건강 데이터 분석부(330)는 제1 건강 데이터를 제외한 건강 데이터를 제2 건강 데이터로 식별할 수도 있다. 제2 건강 데이터는 사용자 디바이스를 통해 사용자가 입력한 건강 데이터를 의미할 수 있다. 이 때 제2 건강 데이터는 섭취 칼로리, 음주량, 흡연량을 포함할 수 있다.The data analyzer 300 may extract health data indicating a health state from the behavior data, and classify the health data into first health data and second health data. The first health data analyzer 310 may identify the first health data from the extracted health data. The first health data may refer to health data measured through a sensor included in the user device. Furthermore, the second health data analyzer 330 may identify the second health data from the extracted health data. The second health data analyzer 330 may identify the health data except the first health data as the second health data. The second health data may refer to health data input by the user through the user device. In this case, the second health data may include calorie intake, alcohol consumption, and smoking amount.
나아가 데이터 분석부(300)는 건강 데이터를 하나 이상의 건강 그룹에 매칭할 수 있다. 건강 그룹은 운동 상태, 섭취 칼로리 상태, 음주 상태, 흡연 상태, 그리고 스트레스 상태를 포함할 수 있다. 건강 그룹은 위 5개의 범주에 한정되지 않고 더 추가되거나 삭제될 수 있다.Furthermore, the data analyzer 300 may match the health data with one or more health groups. The health group may include an exercise state, an intake calorie state, a drinking state, a smoking state, and a stress state. Health groups are not limited to the above five categories but can be added or deleted.
제1 건강 데이터 분석부(310)는 제1 건강 데이터를 운동 상태, 스트레스 상태의 건강 그룹으로 분류할 수 있고, 제2 건강 데이터 분석부(330)는 제2 건강 데이터를 섭취 칼로리 상태, 음주 상태, 흡연 상태의 건강 그룹으로 분류할 수 있다.The first health data analyzer 310 may classify the first health data into a health group of an exercise state and a stress state, and the second health data analyzer 330 may calculate the calorie state and drinking state of the second health data. In addition, it can be classified into a health group with smoking status.
건강 관리 모델 제어부(400)는 건강 그룹 별로 구분된 건강 데이터에 적용할 건강 관리 모델을 파싱할 수 있다. 이 때, 건강 관리 모델은 건강 그룹 별로 상이하게 설정될 수 있다. 건강 관리 모델 제어부(400)는 모델 제어부(410), 모델 파싱부(430), 모델 조정부(450)를 포함할 수 있다.The health care model controller 400 may parse a health care model to be applied to health data divided by health groups. In this case, the health care model may be set differently for each health group. The health care model controller 400 may include a model controller 410, a model parser 430, and a model adjuster 450.
모델 제어부(410)는 건강 데이터를 정량적으로 분석하기 위하여 건강 관리 모델 저장부(250)에 접근하여 건강 관리 모델을 불러올 수 있다. 모델 파싱부(430)는 건강 데이터가 포함된 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델을 파싱할 수 있다.The model controller 410 may access the health care model storage 250 to bring up a health care model in order to quantitatively analyze health data. The model parser 430 may parse a health care model specific to a health group including health data.
모델 조정부(450)는 전문가가 보유한 지식을 이용하여 건강 관리 모델을 추가, 수정, 제거할 수 있도록 전문가가 접근 가능한 인터페이스를 제공한다. 모델 조정부(450)는 전문가가 인터페이스를 통해 조정한 건강 관리 모델을 건강 관리 모델 저장부(250)에 저장할 수 있다.The model adjuster 450 provides an interface accessible to the expert to add, modify, and remove the health care model by using the knowledge possessed by the expert. The model adjuster 450 may store the health care model adjusted by the expert through the interface in the health care model storage 250.
건강 데이터 처리부(500)는 건강 데이터에 건강 관리 모델을 적용하기 위해 건강 데이터에서 하나 이상의 파라미터를 추출할 수 있다. 제1 건강 데이터 처리부(510)는 제1 건강 데이터에서 파라미터를 추출하고, 제2 건강 데이터 처리부(530)는 제2 건강 데이터에서 파라미터를 추출할 수 있다.The
제1 건강 데이터 처리부(510)는 제1 건강 데이터인 운동 상태의 건강 데이터와 스트레스 상태의 건강 데이터에 대한 파라미터를 추출할 수 있다. 제1 건강 데이터 처리부(510)는 운동 상태의 건강 데이터에서 MET가 3 이상일 때의 사용자 활동 시간을 추출하고, 스트레스 상태의 건강 데이터에서 심장 박동기, 심전도 측정기, 뇌파 측정기, 근전도 측정기로부터 측정된 값을 추출할 수 있다.The first health data processor 510 may extract parameters of the health data of the exercise state and the health data of the stress state that are the first health data. The first health data processor 510 extracts a user activity time when the MET is 3 or more from the health data of the exercise state, and calculates a value measured from a pacemaker, an electrocardiogram, an electroencephalogram, and an electrocardiograph from the health data of the stress state. Can be extracted.
제2 건강 데이터 처리부(530)는 제2 건강 데이터인 섭취 칼로리 상태의 건강 데이터와 음주 상태의 건강 데이터, 그리고 흡연 상태의 건강 데이터에 대한 파라미터를 추출할 수 있다. 제2 건강 데이터 처리부(530)는 섭취 칼로리의 건강 데이터에서 과일, 채소, 유제품, 지방, 염분, 당분, 곡물, 그리고 육류 섭취량을 추출하고 사용자 정보 저장부(230)로부터 사용자의 식사 규칙 정보와 섭취 음식 정보를 불러올 수 있다. 식사 규칙 정보는 사용자의 식사 시간을, 섭취 음식 정보는 사용자가 섭취한 영양소를 의미할 수 있다. 섭취 음식 정보는 사용자가 탄수화물, 단백질, 지방, 비타민 및 미네랄을 충분히 섭취하는 지를 판단하기 위한 것으로 곡류, 가금류, 유제품, 과일, 채소와 같은 5개의 그룹으로 구분될 수 있다.The second health data processor 530 may extract parameters of health data of an intake calorie state, health data of a drinking state, and health data of a smoking state, which are second health data. The second health data processor 530 extracts fruits, vegetables, dairy products, fats, salts, sugars, grains, and meat intakes from health data of intake calories, and the user's meal rule information and intakes from the user information storage unit 230. Can retrieve food information. Meal rule information may mean a meal time of the user, and intake food information may mean a nutrient ingested by the user. The ingested food information is used to determine whether the user consumes enough carbohydrates, proteins, fats, vitamins and minerals, and may be divided into five groups, such as cereals, poultry, dairy products, fruits, and vegetables.
제2 건강 데이터 처리부(530)는 음주 상태의 건강 데이터에서 사용자의 음주량을 추출하고, 흡연 상태의 건강 데이터에서 사용자의 흡연량을 추출할 수 있다. 이 때 음주량은 사용자가 마신 주류의 량을, 흡연량은 사용자가 소비한 흡연 제품의 수를 의미할 수 있다.The second health data processor 530 may extract the user's drinking amount from the health data of the drinking state, and extract the user's smoking amount from the health data of the smoking state. At this time, the amount of alcohol may refer to the amount of alcohol the user drank, the amount of smoking may mean the number of smoking products consumed by the user.
건강 상태 평가부(600)는 건강 데이터에 건강 관리 모델 제어부(400)를 통해 파싱된 건강 관리 모델을 적용하여 건강 데이터를 정량적으로 분석하여 사용자의 건강 상태를 판단할 수 있다. 보다 구체적으로 건강 데이터 평가부(600)는 건강 데이터를 정량적으로 분석하는 제1 건강 인덱스 생성부(610), 건강 그룹 별로 생성된 제1 건강 인덱스를 통합하여 사용자의 건강 데이터에 대한 통합 제2 건강 데이터를 생성하는 제2 건강 인덱스 생성부(630), 제2 건강 인덱스를 분석하여 사용자의 건강 상태를 판단하고 사용자의 건강 상태를 시각적으로 표시한 건강 관리 레포트를 생성하는 건강 관리 레포트 생성부(650)를 포함할 수 있다.The health state evaluator 600 may apply the health care model parsed through the health care model controller 400 to the health data to quantitatively analyze the health data to determine the health state of the user. More specifically, the health data evaluator 600 integrates the first health index generator 610 for quantitatively analyzing the health data and the first health index generated for each health group, thereby integrating the second health on the user's health data. The second health index generator 630 for generating data and the health care report generator 650 for analyzing a second health index to determine a health state of the user and to generate a health care report visually displaying the health state of the user. ) May be included.
제1 건강 인덱스 생성부(610)는 건강 데이터가 속한 건강 그룹에 따라 건강 데이터 별 파라미터를 이용하여 제1 건강 인덱스를 생성할 수 있다. 제1 건강 인덱스 생성부(610)는 건강 데이터가 포함된 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델을 적용하여 건강 데이터를 정량적으로 분석하여 건강 그룹 별 제1 건강 인덱스를 생성할 수 있다.The first health index generator 610 may generate a first health index using parameters of health data according to a health group to which the health data belongs. The first health index generator 610 may generate a first health index for each health group by quantitatively analyzing the health data by applying a health care model specific to a health group including the health data.
보다 구체적으로, 제1 건강 인덱스 생성부(610)는 운동 상태의 건강 그룹에 매칭된 건강 데이터에 대하여 운동 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델을 이용하여 운동 상태에 대한 제1 건강 인덱스를 생성할 수 있다. 이 때, 운동 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델은 수학식 1과 같이 MET가 3 이상일 때의 시간을 파라미터로 하여 운동 상태에 대한 제1 건강 인덱스를 생성할 수 있다. MET(Metabolic Equivalent)는 다양한 신체활동의 강도를 표현하는 표준으로, MET가 3미만이면 저강도의 신체활동을, MET가 3이상 6미만이면 중강도의 신체활동을, MET가 6이상이면 고강도의 신체활동을 하였음을 의미한다. 본 발명은 사용자의 운동 상태에 대한 기준을 MET=3일 때로 설정하여 중강도의 신체활동을 수행했을 때 사용자가 운동 상태에 있다고 판단할 수 있다. 이 때, MET의 기준은 설정에 따라 달라질 수 있다.More specifically, the first health index generator 610 generates a first health index for the exercise state by using a health care model specific to the health group of the exercise state with respect to the health data matched to the health group of the exercise state. can do. In this case, the health care model specific to the health group of the exercise state may generate a first health index for the exercise state using the time when the MET is 3 or more as a parameter, as shown in Equation 1 below. Metabolic Equivalent (MET) is a standard for expressing the intensity of various physical activities.If MET is less than 3, low intensity physical activity, if MET is less than 3 and less than 6, medium intensity physical activity is high, and if MET is 6 or more high intensity It means physical activity. The present invention may determine that the user is in the exercise state when the user's exercise condition is set by setting the criterion for the exercise state of the user to MET = 3. At this time, the criterion of MET may vary depending on the setting.
건강 데이터가 스트레스 상태의 건강 그룹에 매칭되면, 제1 건강 인덱스 생성부(610)는 스트레스 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델을 이용하여 스트레스 상태에 대한 제1 건강 인덱스를 생성할 수 있다. 스트레스 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델은 심장 박동기, 심전도 측정기, 뇌파 측정기, 근전도 측정기로부터 측정된 값을 파라미터로 하여 사용자의 신체가 받고 있는 스트레스의 정도를 의미하는 스트레스 상태에 대한 제1 건강 인덱스를 생성할 수 있다.When the health data matches the health group in the stress state, the first health index generator 610 may generate a first health index for the stress state by using a health care model specific to the health group in the stress state. A health care model specific to a stressed health group is the first health condition for a stressed state, which refers to the degree of stress the user's body is under, with parameters measured from pacemakers, electrocardiograms, electroencephalograms, and electrocardiograms as parameters. You can create an index.
제1 건강 인덱스 생성부(610)는 건강 데이터가 섭취 칼로리 상태의 건강 그룹에 매칭되면 섭취 칼로리 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델을 이용하여 섭취 칼로리 상태에 대한 제1 건강 인덱스를 생성할 수 있다. 이 때, 섭취 칼로리 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델은 과일 섭취량, 채소 섭취량, 유제품 섭취량, 지방 섭취량, 염분 섭취량, 당분 섭취량, 곡물 섭취량, 육류 섭취량, Eating Regularity, Balanced Diet를 이용하여 섭취 칼로리 상태에 대한 제1 건강 인덱스를 생성할 수 있다. 섭취 칼로리 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델은 수학식 2와 같다.The first health index generator 610 may generate a first health index for the intake calorie state by using a health care model specific to the health group of the intake calorie state when the health data matches the health group of the intake calorie state. have. At this time, the health care model specific to the health group of calorie intake is the calorie intake using fruit intake, vegetable intake, dairy intake, fat intake, salt intake, sugar intake, grain intake, meat intake, Eating Regularity, Balanced Diet A first health index for the condition may be generated. A health care model specific to the health group of calorie intake is shown in Equation 2.
건강 데이터가 음주 상태의 건강 그룹에 매칭되면 제1 건강 인덱스 생성부(610)는 음주 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델을 이용하여 음주 상태에 대한 제1 건강 인덱스를 생성할 수 있다. 이 때, 음주 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델은 수학식 3과 같이 사용자로부터 수신한 음주량을 이용할 수 있다.When the health data matches the health group in the drinking state, the first health index generator 610 may generate a first health index for the drinking state by using a health care model specific to the health group in the drinking state. In this case, the health care model specific to the health group in the drinking state may use the drinking amount received from the user as shown in Equation 3 below.
나아가 건강 데이터가 흡연 상태의 건강 그룹에 매칭되면 제1 건강 인덱스 생성부(610)는 흡연 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델을 이용하여 흡연 상태에 대한 제1 건강 인덱스를 생성할 수 있다. 이 때, 흡연 상태의 건강 그룹에 특정된 건강 관리 모델은 수학식 4와 같이 사용자로부터 수신한 흡연량을 이용할 수 있다.Furthermore, when the health data matches the health group in the smoking state, the first health index generator 610 may generate a first health index for the smoking state by using a health care model specific to the health group in the smoking state. In this case, the health care model specific to the health group in the smoking state may use the amount of smoking received from the user as shown in Equation (4).
제2 건강 인덱스 생성부(630)는 제1 건강 인덱스 생성부(610)에서 생성된 복수 개의 제1 건강 인덱스를 통합하여 제2 건강 인덱스를 생성할 수 있다. 제2 건강 인덱스 생성부(630)는 건강 데이터에 대응되는 건강 그룹 별로 부여된 가중치를 이용하여 제2 건강 인덱스를 생성할 수 있다. 가중치는 사용자 별로 상이하게 설정될 수 있는데, 사용자의 연령, 신체 조건, 최근 검진 기록 및 사용자의 이전 건강 관리 레포트가 그 참고 데이터로 사용될 수 있다. 제2 건강 인덱스 생성부(630)는 수학식 5를 통해 제2 건강 인덱스(HBI, Health Behavior Index)를 생성할 수 있다.The second health index generator 630 may generate a second health index by integrating the plurality of first health indexes generated by the first health index generator 610. The second health index generator 630 may generate a second health index by using weights assigned to health groups corresponding to the health data. The weight may be set differently for each user, and the user's age, physical condition, recent medical examination record, and the user's previous health care report may be used as the reference data. The second health index generator 630 may generate a second health behavior index (HBI) through Equation 5.
건강 관리 레포트 생성부(650)는 제1 건강 인덱스 및 제2 건강 인덱스를 이용하여 건강 관리 레포트를 생성할 수 있다. 건강 관리 레포트는 제2 건강 인덱스를 포함함으로써 사용자의 전체적인 건강 상태를 제공할 수 있다. 건강 관리 레포트 생성부(650)는 제2 건강 인덱스의 값이 제1 임계 값 미만이면 사용자의 건강 상태가 Unhealthy, 제1 임계 값 이상 제2 임계 값 미만이면 Moderate, 제2 임계 값 이상이면 Healthy라고 판단할 수 있다. 예를 들어 건강 관리 레포트 생성부(650)는 제2 건강 인덱스의 값이 12 미만이면 사용자의 건강 상태가 Unhealthy, 12 이상 29 미만이면 Moderate, 29 이상 40 미만이면 Healthy라고 판단할 수 있다. 사용자의 건강 상태를 판단하는 제2 건강 인덱스의 기준 임계 값은 설정에 따라 달라질 수 있다.The health care report generation unit 650 may generate a health care report using the first health index and the second health index. The health care report may provide the overall health status of the user by including the second health index. The health care report generation unit 650 may say that the health status of the user is Unhealthy when the value of the second health index is less than the first threshold value, and Moderate when the health condition is less than or equal to the second threshold value. You can judge. For example, if the value of the second health index is less than 12, the health care report generation unit 650 may determine that the health state of the user is Unhealthy, Moderate if 12 or more and less than 29, and Healthy if 29 or more and less than 40. The reference threshold value of the second health index for determining the health state of the user may vary depending on the setting.
건강 관리 레포트 생성부(650)는 건강 그룹 별 제1 건강 인덱스를 제공함으로써, 사용자의 세부 건강 상태도 제공할 수 있다.The health care report generation unit 650 may also provide a detailed health state of the user by providing a first health index for each health group.
본 발명의 또 다른 실시 예를 따르면, 본 발명은 건강 관리 레포트를 제공하는 것에 한정되지 않고 전문가의 조언을 사용자에게 전송할 수 있다. 예를 들어 서버는 사용자의 건강 그룹 별 제1 건강 인덱스가 특정 기준을 초과하면 관련 의료 기관에 문의하고, 의료 기관에 소속된 전문가는 사용자에게 적합한 조언을 서버에 전달할 수 있다. 서버는 다수의 전문가의 조언을 수신하여 통합적으로 사용자에게 제공할 수 있다. 이 때 서버는 사용자의 위치, 나이, 신체 조건 등을 고려하여 적절한 전문가의 조언을 우선순위에 따라 제공할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, the present invention is not limited to providing a health care report, and may transmit expert advice to a user. For example, if the first health index of each user's health group exceeds a specific criterion, the server may inquire a related medical institution, and an expert in the medical institution may transmit appropriate advice to the server. The server can receive advice from a number of experts and provide them to the user in an integrated manner. At this time, the server may provide appropriate expert advice according to the priority considering the user's location, age, and physical condition.
이하에서는 도 2를 이용하여 본 발명의 일 실시 예에 의한 사용자 건강 상태 제공 방법을 설명한다. 사용자 건강 상태 제공 방법에 관한 설명에 있어서 전술한 사용자 건강 상태 제공 시스템과 중복되는 세부 실시 예는 생략될 수 있다.Hereinafter, a user health state providing method according to an exemplary embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 2. In the description of the user health state providing method, detailed embodiments overlapping with the above-described user health state providing system may be omitted.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 의한 사용자 건강 상태 제공 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 2를 참조하면, 서버는 사용자 디바이스로부터 사용자의 행동 데이터를 수신할 수 있다(S100). 서버는 사용자 디바이스에 포함된 복수 개의 센서 값을 수신하거나, 사용자 디바이스로부터 사용자 입력을 통해 획득한 사용자의 건강 정보를 수신할 수 있다.2 is a view for explaining a user health state providing method according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, the server may receive behavioral data of a user from a user device (S100). The server may receive a plurality of sensor values included in the user device, or may receive user health information obtained through a user input from the user device.
서버는 수신한 행동 데이터에서 건강 데이터를 추출(S200)하여, 건강 데이터를 하나 이상의 건강 그룹에 매칭(S300)할 수 있다. 건강 그룹은 기 분류된 것으로, 운동 상태, 섭취 칼로리 상태, 음주 상태, 흡연 상태 및 스트레스 상태 중 하나를 포함할 수 있다.The server may extract health data from the received behavior data (S200) and match the health data to one or more health groups (S300). Health groups are pre-classified and may include one of exercise state, calorie intake state, drinking state, smoking state and stress state.
서버는 건강 그룹에 하나 이상의 건강 그룹에 매칭된 건강 데이터에 건강 그룹에 미리 특정된 건강 관리 모델을 적용하여 건강 그룹에 대한 제1 건강 인덱스를 생성(S400)할 수 있다. 서버는 건강 데이터에 건강 관리 모델을 적용하기 위하여 건강 데이터에서 하나 이상의 파라미터를 추출하여 건강 관리 모델에 적용할 수 있다. 건강 데이터에서 추출되는 파라미터는 건강 그룹 별로 상이한 것을 특징으로 한다.The server may generate a first health index for the health group by applying a health care model previously specified to the health group to health data matched to one or more health groups in the health group (S400). The server may extract one or more parameters from the health data and apply it to the health care model in order to apply the health care model to the health data. The parameters extracted from the health data may be different for each health group.
서버는 건강 그룹 별로 생성된 하나 이상의 제1 건강 인덱스를 통합하여 제2 건강 인덱스를 생성할 수 있다(S500). 제2 건강 인덱스를 생성하기 위하여 서버는 건강 그룹 별로 가중치를 추출할 수 있다. 가중치는 건강 그룹이 사용자의 건강 상태에 미치는 영향에 따라 상이하게 설정될 수 있다.The server may generate the second health index by integrating one or more first health indexes generated for each health group (S500). In order to generate the second health index, the server may extract weights for each health group. The weight may be set differently according to the effect of the health group on the health state of the user.
서버는 제2 건강 인덱스와 기 설정된 제1 및 제2 임계 값을 비교하여 사용자의 건강 상태를 판단(S600)하여 사용자의 건강 상태를 포함하는 건강 관리 레포트를 생성할 수 있다. 건강 관리 레포트는 건강 그룹에 대한 하나 이상의 제1 건강 인덱스를 더 포함하여 사용자가 보다 정확하게 건강 상태를 파악할 수 있게 한다.The server may determine the health state of the user by comparing the second health index with the preset first and second threshold values (S600) and generate a health care report including the health state of the user. The health care report further includes one or more first health indices for the health group to enable the user to more accurately determine the health condition.
본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.Embodiments of the present invention disclosed in the specification and drawings are only specific examples to easily explain the technical contents of the present invention and aid the understanding of the present invention, and are not intended to limit the scope of the present invention. It will be apparent to those skilled in the art that other modifications based on the technical idea of the present invention can be carried out in addition to the embodiments disclosed herein.
Claims (16)
사용자 디바이스로부터 사용자의 행동 데이터를 수신하는 단계;
상기 행동 데이터에서 건강 데이터를 추출하여, 상기 건강 데이터를 하나 이상의 건강 그룹에 매칭하는 단계;
상기 건강 그룹에 미리 특정된 건강 관리 모델과 상기 건강 데이터를 이용하여 상기 건강 그룹에 대한 제1 건강 인덱스를 생성하는 단계;
상기 건강 그룹 별로 생성된 상기 하나 이상의 제1 건강 인덱스를 통합하여 제2 건강 인덱스를 생성하는 단계;
상기 제2 건강 인덱스에 따라 사용자의 건강 상태를 판단하는 단계를 포함하는 사용자 건강 상태 제공 방법.
In a method for providing a health state of a user,
Receiving behavioral data of the user from the user device;
Extracting health data from the behavioral data and matching the health data to one or more health groups;
Generating a first health index for the health group using a health care model previously specified in the health group and the health data;
Generating a second health index by integrating the one or more first health indexes generated for each health group;
And determining a health state of the user according to the second health index.
상기 사용자의 행동 데이터를 수신하는 단계는,
상기 사용자 디바이스에 포함된 복수 개의 센서 값을 수신하는 단계;
상기 사용자 디바이스로부터 사용자 입력을 통해 획득한 사용자의 건강 정보를 수신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 방법.
The method of claim 1,
Receiving the behavior data of the user,
Receiving a plurality of sensor values included in the user device;
Receiving health information of the user obtained through user input from the user device.
상기 제2 건강 인덱스를 생성하는 단계는,
상기 건강 그룹이 상기 사용자의 건강 상태에 미치는 영향 정도에 따라 상기 건강 그룹 별 가중치를 추출하는 단계;
상기 하나 이상의 제1 건강 인덱스에 상기 가중치를 곱하고, 그 결과 값을 합하여 상기 제2 건강 인덱스를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 방법.
The method of claim 1,
Generating the second health index,
Extracting a weight for each health group according to a degree of influence of the health group on the health state of the user;
And multiplying the one or more first health indexes by the weights and adding up the resultant values to generate the second health index.
상기 건강 상태와 상기 건강 그룹 별로 생성된 상기 제1 건강 인덱스 값을 포함한 건강 관리 레포트를 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 방법.
The method of claim 1,
And providing a health care report including the health state and the first health index value generated for each health group.
상기 건강 그룹은 운동 상태, 섭취 칼로리 상태, 음주 상태, 흡연 상태 및 스트레스 상태 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 방법.
The method of claim 1,
And said health group comprises at least one of an exercise state, an intake calorie state, a drinking state, a smoking state, and a stress state.
상기 건강 그룹 별 건강 관리 모델은,
상기 건강 그룹이 운동 상태이면 상기 사용자의 활동 시간을, 상기 건강 그룹이 섭취 칼로리 상태이면 상기 사용자가 섭취한 영양소의 양을, 상기 건강 그룹이 음주 상태이면 상기 사용자가 섭취한 주류의 양을, 상기 건강 그룹이 흡연 상태이면 상기 사용자의 흡연량을, 상기 건강 그룹이 스트레스 상태이면 상기 사용자의 심박수, 심전도, 뇌파도, 근전도 중 하나 이상의 센서 값을 이용함으로써 상기 제1 건강 인덱스를 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 방법.
The method of claim 5,
The health care model for each health group,
The amount of nutrients ingested by the user when the health group is ingested calories, the amount of alcohol consumed by the user when the health group is in a drinking state, The first health index is generated by using the user's smoking amount when the health group is in a smoking state and one or more sensor values of heart rate, electrocardiogram, electroencephalogram, and electromyogram of the user when the health group is in a stress state. How to Provide Your Health.
상기 사용자의 건강 상태를 판단하는 단계는,
상기 제2 건강 인덱스와 기 설정된 제1 및 제2 임계 값을 비교하여 상기 사용자의 건강 상태를 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 방법.
The method of claim 1,
Determining the health state of the user,
And comparing the second health index with preset first and second threshold values to determine a health state of the user.
상기 제2 건강 인덱스가 상기 제1 임계 값 미만이면 상기 사용자의 건강 상태를 unhealth로 판단하고,
상기 제1 임계 값 이상이고 기 설정된 제2 임계 값 미만이면 상기 사용자의 건강 상태를 moderate로 판단하고,
상기 제2 임계 값 이상이면 상기 사용자의 건강 상태를 health로 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 방법.
The method of claim 7, wherein
If the second health index is less than the first threshold, determine the health state of the user as unhealth,
If it is more than the first threshold value and less than the second preset threshold value, determine the health state of the user as moderate,
And determining the health state of the user as health if the second threshold value is greater than or equal to the second threshold value.
사용자 디바이스로부터 사용자의 행동 데이터를 수신하는 데이터 수신부;
상기 행동 데이터에서 건강 데이터를 추출하여, 상기 건강 데이터를 하나 이상의 건강 그룹에 매칭하는 데이터 분석부;
상기 건강 그룹에 미리 특정된 건강 관리 모델과 상기 건강 데이터를 이용하여 상기 건강 그룹에 대한 제1 건강 인덱스를 생성하며, 상기 건강 그룹 별로 생성된 상기 하나 이상의 제1 건강 인덱스를 통합하여 제2 건강 인덱스를 생성하고, 상기 제2 건강 인덱스에 따라 사용자의 건강 상태를 판단하는 건강 상태 평가부를 포함하는 사용자 건강 상태 제공 장치.
In the device for monitoring the health of the user,
A data receiver configured to receive behavioral data of the user from the user device;
A data analyzer extracting health data from the behavior data and matching the health data to one or more health groups;
A first health index for the health group is generated using a health care model previously specified in the health group and the health data, and the second health index is integrated by integrating the one or more first health indexes generated for each health group. And a health state evaluation unit configured to determine a health state of the user according to the second health index.
상기 데이터 수신부는,
상기 사용자 디바이스에 포함된 복수 개의 센서 값을 수신하고,
상기 사용자 디바이스로부터 사용자 입력을 통해 획득한 사용자의 건강 정보를 수신하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 장치.
The method of claim 9,
The data receiver,
Receive a plurality of sensor values included in the user device,
And receiving health information of a user obtained through a user input from the user device.
상기 건강 상태 평가부는,
상기 건강 그룹이 상기 사용자의 건강 상태에 미치는 영향 정도에 따라 상기 건강 그룹 별 가중치를 추출하고, 상기 하나 이상의 제1 건강 인덱스에 상기 가중치를 곱하고, 그 결과 값을 합하여 상기 제2 건강 인덱스를 생성하는 건강 인덱스 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 장치.
The method of claim 9,
The health state evaluation unit,
Extracting a weight for each health group according to a degree of influence of the health group on the health state of the user, multiplying the at least one first health index by the weight, and adding the resultant values to generate the second health index And a health index generator.
상기 건강 상태 평가부는,
상기 건강 상태와 상기 건강 그룹 별로 생성된 상기 제1 건강 인덱스 값을 포함하는 건강 관리 레포트를 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 장치.
The method of claim 9,
The health state evaluation unit,
And generating a health care report including the health state and the first health index value generated for each health group.
상기 건강 그룹은 운동 상태, 섭취 칼로리 상태, 음주 상태, 흡연 상태 및 스트레스 상태 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 장치.
The method of claim 9,
And said health group comprises one or more of an exercise state, an intake calorie state, a drinking state, a smoking state, and a stress state.
상기 건강 그룹 별 건강 관리 모델은,
상기 건강 그룹이 운동 상태이면 상기 사용자의 활동 시간을, 상기 건강 그룹이 섭취 칼로리 상태이면 상기 사용자가 섭취한 영양소의 양을, 상기 건강 그룹이 음주 상태이면 상기 사용자가 섭취한 주류의 양을, 상기 건강 그룹이 흡연 상태이면 상기 사용자의 흡연량을, 상기 건강 그룹이 스트레스 상태이면 상기 사용자의 심박수, 심전도, 뇌파도, 근전도 중 하나 이상의 센서 값을 이용함으로써 상기 제1 건강 인덱스를 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 장치.
The method of claim 13,
The health care model for each health group,
The amount of nutrients ingested by the user when the health group is ingested calories, the amount of alcohol consumed by the user when the health group is in a drinking state, The first health index is generated by using the user's smoking amount when the health group is in a smoking state and one or more sensor values of heart rate, electrocardiogram, electroencephalogram, and electromyogram of the user when the health group is in a stress state. Device providing user health status.
상기 건강 상태 평가부는,
상기 제2 건강 인덱스와 기 설정된 제1 및 제2 임계 값을 비교하여 상기 사용자의 건강 상태를 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 장치.
The method of claim 9,
The health state evaluation unit,
And comparing the second health index with preset first and second threshold values to determine a health state of the user.
상기 건강 상태 평가부는,
상기 제2 건강 인덱스가 상기 제1 임계 값 미만이면 상기 사용자의 건강 상태를 unhealth로 판단하고,
상기 제1 임계 값 이상이고 기 설정된 제2 임계 값 미만이면 상기 사용자의 건강 상태를 moderate로 판단하고,
상기 제2 임계 값 이상이면 상기 사용자의 건강 상태를 health로 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자 건강 상태 제공 장치.The method of claim 15,
The health state evaluation unit,
If the second health index is less than the first threshold, determine the health state of the user as unhealth,
If the health level of the user is greater than or equal to the first threshold and less than the second predetermined threshold, the user is determined to be moderate.
And the health state of the user is determined as health if the second threshold value or more.
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114141332A (en) * | 2021-12-07 | 2022-03-04 | 贝塔智能科技(北京)有限公司 | User running exercise data analysis and exercise suggestion algorithm |
| KR20220041613A (en) * | 2020-09-25 | 2022-04-01 | 경희대학교 산학협력단 | Behavior context based lifestyle monitoring apparatus and method for adaptive interventions |
| CN118039178A (en) * | 2024-03-22 | 2024-05-14 | 广东中云智能信息科技有限公司 | Health management method and system based on health monitoring data |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20060122814A (en) * | 2003-09-12 | 2006-11-30 | 보디미디어 인코퍼레이티드 | System for monitoring and managing body weight and other physiological conditions including iterative and personalized planning, intervention and reporting capability |
| JP2013122790A (en) * | 2007-06-27 | 2013-06-20 | F Hoffmann-La Roche Ag | System and method for creating remedy unique to each patient based on modeling of patient physiology |
-
2019
- 2019-03-15 KR KR1020190029815A patent/KR102166670B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20060122814A (en) * | 2003-09-12 | 2006-11-30 | 보디미디어 인코퍼레이티드 | System for monitoring and managing body weight and other physiological conditions including iterative and personalized planning, intervention and reporting capability |
| JP2013122790A (en) * | 2007-06-27 | 2013-06-20 | F Hoffmann-La Roche Ag | System and method for creating remedy unique to each patient based on modeling of patient physiology |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20220041613A (en) * | 2020-09-25 | 2022-04-01 | 경희대학교 산학협력단 | Behavior context based lifestyle monitoring apparatus and method for adaptive interventions |
| CN114141332A (en) * | 2021-12-07 | 2022-03-04 | 贝塔智能科技(北京)有限公司 | User running exercise data analysis and exercise suggestion algorithm |
| CN118039178A (en) * | 2024-03-22 | 2024-05-14 | 广东中云智能信息科技有限公司 | Health management method and system based on health monitoring data |
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