KR20200012596A - 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 장치 및 방법과, 생체정보 추정 장치 - Google Patents

생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 장치 및 방법과, 생체정보 추정 장치 Download PDF

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Abstract

생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 장치가 개시된다. 일 실시예에 따르면 캘리브레이션 장치는 기준 구간에서 사용자로부터 생체신호를 측정하는 센서부와, 생체신호로부터 기준 특징(feature)값을 추출하는 특징 추출부 및 추출된 기준 특징 값 및 오프셋 값 중의 하나 이상을 기초로 캘리브레이션 적합 여부를 판단하고, 판단 결과 적합하면 기준 특징값 및 오프셋 값을 기초로 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션하는 캘리브레이터를 포함할 수 있다.

Description

생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 장치 및 방법과, 생체정보 추정 장치{APPARATUS AND METHOD FOR CALIBRATION OF BIO-INFORMATION ESTIMATION MODEL, AND APPARATUS FOR ESTIMATING BIO-INFORMATION}
생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 장치 및 방법과, 생체정보 추정 장치에 관한 것이다.
최근 고령화된 인구구조와 급증하는 의료비 및 전문 의료서비스인력의 부족 등으로 인해 IT 기술과 의료기술이 접목된 IT-의료 융합기술에 대한 연구가 수행되고 있다. 특히 인체의 건강상태에 대한 모니터링은 병원과 같은 고정된 장소에서만 수행되는 것으로 국한되지 않고, 가정과 사무실 등 일상생활 속에서 언제 어디서나 사용자의 건강 상태를 모니터링해 주는 모바일 헬스케어(mobile healthcare) 분야로 확대되고 있다. 개인의 건강상태를 나타내 주는 생체신호의 종류에는 대표적으로 ECG(심전도, Electrocardiography), PPG(광전용적맥파, Photoplethysmogram), EMG(근전도, Electromyography) 신호 등이 있으며, 일상생활에서 이를 측정하기 위해서 다양한 생체신호 센서가 개발되고 있다. 특히 PPG 센서의 경우는 심혈관계 상태 등을 반영하는 맥파 형태를 분석하여 인체의 혈압 추정이 가능하다.
PPG 생체신호 관련 연구결과에 의하면 전체 PPG 신호는 심장에서 출발하여 신체 말단부로 향하는 진행파(propagation wave)와 말단부에서 다시 되돌아오는 반사파(reflection wave)들로 중첩되어 구성된다. 그리고 진행파 혹은 반사파들과 관련된 다양한 특징(feature)들을 추출하면 혈압을 추정할 수 있는 정보를 얻을 수 있음이 알려져 있다.
혈압과 같은 생체정보를 추정하는데 있어, 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 오차를 최소화하는 캘리브레이션 장치 및 방법이 제시된다.
일 양상에 따르면, 캘리브레이션 장치는 기준 구간에서 사용자로부터 생체신호를 측정하는 센서부, 생체신호로부터 기준 특징(feature)값을 추출하는 특징 추출부 및, 추출된 기준 특징 값 및 오프셋 값 중의 하나 이상을 기초로 캘리브레이션 적합 여부를 판단하고, 판단 결과 적합하면 기준 특징값 및 오프셋 값을 기초로 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션하는 캘리브레이터를 포함할 수 있다.
캘리브레이터는 기준 특징 값을 미리 설정된 특징 임계치와 비교하여 캘리브레이션 적합 여부를 판단할 수 있다.
이때, 특징 임계치는 복수의 사용자들로부터 획득된 특징 값들의 통계치 및, 사용자로부터 복수의 생체정보 측정 구간에서 획득된 생체신호 특징 값들의 통계치 중의 하나 이상을 기초로 설정될 수 있다.
캘리브레이터는 오프셋 값과 미리 설정된 기준 생체정보 값의 비교 결과 및, 오프셋 값과 관련된 질의에 대한 사용자의 응답 중의 하나 이상을 기초로 캘리브레이션 적합 여부를 판단할 수 있다.
또한, 캘리브레이션 장치는 사용자에 의해 입력된 기준 생체정보 값의 존재 여부를 확인하고, 존재하지 않으면 사용자에게 기준 생체정보 값을 입력하도록 요청하는 인터랙션부를 더 포함할 수 있다.
또한, 캘리브레이션 장치는 오프셋 값에 대한 캘리브레이션 적합 여부를 사용자에게 질의하는 인터랙션부를 더 포함할 수 있다.
또한, 캘리브레이션 장치는 기준 구간 이전 소정 시간 동안 사용자가 취한 행동에 대하여 질의하는 인터랙션부를 더 포함할 수 있다.
캘리브레이터는 질의에 대한 사용자의 응답을 더 기초로 하여 캘리브레이션 적합 여부를 판단할 수 있다.
또한, 캘리브레이션 장치는 캘리브레이션 이전의 소정 시간 동안 사용자가 취해야 할 행동에 대하여 안내하는 인터랙션부를 더 포함할 수 있다.
이때, 사용자가 취해야 할 행동은 식전 휴식 상태를 포함할 수 있다.
또한, 캘리브레이션 장치는 캘리브레이션 적합 여부 판단 결과 적합하지 않으면, 사용자에게 재캘리브레이션의 요청 또는 캘리브레이션 부적합 정보를 안내하는 인터랙션부를 더 포함할 수 있다.
또한, 캘리브레이션 장치는 커프 혈압 측정 기기를 포함한 외부 기기로부터 상기 기준 구간에서 측정된 오프셋 값을 수신하는 통신부를 더 포함할 수 있다.
또한, 캘리브레이션 장치는 사용자로부터 기준 구간에서 측정된 오프셋 값을 입력받는 인터랙션부를 더 포함할 수 있다.
일 양상에 따르면, 캘리브레이션 방법은 기준 구간에서 사용자로부터 생체신호를 측정하는 단계, 생체신호로부터 기준 특징(feature)을 추출하는 단계, 추출된 기준 특징 값 및 오프셋 값 중의 하나 이상을 기초로 캘리브레이션 적합 여부를 판단하는 단계 및 판단 결과 적합하면 기준 특징값 및 오프셋 값을 기초로 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션하는 단계를 포함할 수 있다.
적합 여부를 판단하는 단계는 기준 특징 값을 미리 설정된 특징 임계치와 비교하여 캘리브레이션 적합 여부를 판단할 수 있다.
적합 여부를 판단하는 단계는 오프셋 값과 미리 설정된 기준 생체정보 값의 비교 결과 및, 오프셋 값과 관련된 질의에 대한 사용자의 응답 중의 하나 이상을 기초로 캘리브레이션 적합 여부를 판단할 수 있다.
또한, 캘리브레이션 방법은 사용자에 의해 입력된 기준 생체정보 값의 존재 여부를 확인하는 단계 및 확인 결과 존재하지 않으면 사용자에게 기준 생체정보 값을 입력하도록 요청하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 캘리브레이션 방법은 오프셋 값에 대한 캘리브레이션 적합 여부를 사용자에게 질의하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 캘리브레이션 방법은 기준 구간 이전의 소정 시간 동안 사용자가 취한 행동에 대하여 질의하는 단계를 더 포함할 수 있고, 적합 여부를 판단하는 단계는 질의에 대한 사용자의 응답을 기초로 캘리브레이션 적합 여부를 판단할 수 있다.
또한, 캘리브레이션 방법은 판단 결과 오프셋 값이 캘리브레이션에 적합하지 않으면, 사용자에게 재캘리브레이션의 요청 또는 캘리브레이션 부적합 정보를 안내하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 캘리브레이션 방법은 기준 구간에서 측정된 오프셋 값을, 커프 혈압 측정 기기를 포함한 외부 기기로부터 수신하거나, 사용자로부터 입력받는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 양상에 따르면, 캘리브레이션 장치는 제1 기준 구간에서 사용자로부터 생체신호를 측정하는 센서부, 생체신호로부터 기준 특징을 추출하는 특징 추출부 및 추출된 기준 특징 값 및 오프셋 값 중의 하나 이상을 기초로 캘리브레이션 적합 여부를 판단하고, 판단 결과 적합하면 제1 기준 구간부터 제2 기준 구간까지의 복수의 기준 특징값 및 오프셋 값 셋을 기초로 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션하는 캘리브레이터를 포함할 수 있다.
캘리브레이터는 복수의 기준 특징값 및 오프셋 값 셋으로터 캘리브레이션용 기준 특징값 및 오프셋 값 셋을 획득하고, 획득된 캘리브레이션용 기준 특징값 및 오프셋 값 셋을 기초로 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션할 수 있다.
캘리브레이터는 복수의 기준 특징값의 평균값 및 가중 평균값 중의 적어도 하나를 포함하는 통계값 또는 미리 정의된 함수식을 이용하여 산출된 값을 상기 캘리브레이션용 기준 특징값으로 획득하고, 복수의 오프셋 값의 평균값 및 가중 평균값 중의 적어도 하나를 포함하는 통계값 또는 미리 정의된 함수식을 이용하여 산출된 값을 캘리브레이션용 오프셋 값으로 획득할 수 있다.
또한, 캘리브레이션 장치는 캘리브레이션에 적합한 것으로 판단된 기준 구간의 기준 특징값 및 오프셋 값 셋을 저장하는 저장부를 더 포함할 수 있다.
이때, 제2 기준 구간은 제1 기준 구간으로부터 미리 정의된 개수 이전의 기준 구간일 수 있다.
이때, 제2 기준 구간은 최초 캘리브레이션을 수행한 기준 구간일 수 있다.
일 양상에 따르면, 생체정보 추정 장치는 사용자로부터 생체신호를 측정하는 센서부, 생체신호로부터 특징(feature)을 추출하는 특징 추출부, 기준 구간의 생체신호로부터 추출된 기준 특징 값 및, 오프셋 값 중의 하나 이상을 기초로 캘리브레이션 적합 여부를 판단하고, 판단 결과 적합하면 기준 특징 값 및 오프셋 값을 이용하여 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션하는 캘리브레이터 및 캘리브레이션된 생체정보 추정 모델 및 추정 구간의 생체신호로부터 추출된 특징 값을 기초로 생체정보를 추정하는 생체정보 추정부를 포함할 수 있다.
또한, 생체정보 추정 장치는 캘리브레이션 적합 여부를 판단하기 위해, 사용자에게 오프셋 값에 대한 질의 및 캘리브레이션 구간 이전의 소정 시간 동안 사용자가 취한 행동에 대한 질의 중의 하나 이상을 수행하는 인터랙션부를 더 포함할 수 있다.
또한, 생체정보 추정 장치는 커프 혈압 측정 기기를 포함한 외부 기기로부터 상기 오프셋 값을 수신하는 통신부를 더 포함할 수 있다.
또한, 생체정보 추정 장치는 생체정보 추정 결과, 기준 정보 및 사용자 입력 중의 하나 이상을 기초로 캘리브레이션 수행 여부를 판단하고, 판단 결과에 따라 캘리브레이터를 제어하는 캘리브레이션 제어부를 더 포함할 수 있다.
또한, 생체정보 추정 장치는 캘리브레이션 관련 정보 및 생체정보 추정 결과 중의 하나 이상을 출력하는 인터랙션부를 더 포함할 수 있다.
혈압과 같은 생체정보를 추정하는데 있어 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 오차를 최소화할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 캘리브레이션 장치의 블록도이다.
도 2a 및 도 2b는 캘리브레이션을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 사용자와의 인터랙션을 수행하는 일 예이다.
도 4는 일 실시예에 따른 캘리브레이션 장치의 블록도이다.
도 5는 캘리브레이션을 설명하기 위한 도면이다.
도 6a 내지 도 6h는 사용자와의 인터랙션을 수행하는 예이다.
도 7은 일 실시예에 따른 캘리브레이션 장치의 블록도이다.
도 8a 및 도 8b는 캘리브레이션 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 캘리브레이션 방법의 흐름도이다.
도 10은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.
도 11은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 방법의 흐름도이다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다. 기재된 기술의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
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 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 장치 및 방법의 실시예들을 도면들을 참고하여 자세히 설명하도록 한다.
이하에서 설명하는 캘리브레이션 장치의 다양한 실시예들은 휴대용 웨어러블 기기나 스마트 기기 등의 기기에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 기기는 손목에 착용하는 스마트 워치, 스마트 밴드형, 헤드폰형, 헤어밴드 형 등의 다양한 형태로 제작되는 웨어러블 기기나, 스마트폰, 태블릿 PC등와 같은 모바일 기기를 포함하나 이에 제한되는 것은 아니다.
도 1은 일 실시예에 따른 캘리브레이션 장치의 블록도이다. 도 2a 및 도 2b는 캘리브레이션을 설명하기 위한 도면이다. 도 3은 사용자와의 인터랙션을 수행하는 일 예이다.
본 실시예에 따르면, 생체정보를 추정하는 장치에서 보다 정확한 생체정보 추정이 가능하도록 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션할 수 있다. 이때, 생체정보는 혈압, 심박수, 혈관 나이, 동맥경화도, 대동맥압 파형, 스트레스 지수 및 피로도 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 다만, 설명의 편의를 위하여 이하에서는 혈압을 예로 들어 설명하기로 한다.
일반적으로 정확한 생체정보 추정을 위해 초기의 안정상태에서 맥파 신호로부터 획득된 하나 이상의 특징(feature)에 관한 정보 및/또는 그 특징(feature)이 추출되는 시간과 동일하거나 유사한 시간 동안 획득된 기준 혈압 정보 등을 사용하여 혈압 추정 모델의 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 이때, 기준 혈압 정보는 커프 등을 사용하여 혈관 내의 실제 압력을 측정할 수 있는 혈압 측정 기기로 얻은 혈압을 의미할 수 있다.
하지만, 다양한 상황에 따라 캘리브레이션 결과가 정확하지 않을 수 있다. 일 예로, 캘리브레이션 구간에서 잡음 발생 및 센서와 인체 간 불안정한 접촉상태 등으로 인해 불안정한 생체신호가 측정될 수 있으며 이로 인해 그 생체신호로부터 특징(feature)이 안정적으로 추출되지 않을 수 있다. 다른 예로, 캘리브레이션 구간에서 기준 혈압이 잘못 측정될 수 있다. 기준 혈압이 잘못 측정되는 경우 이를 기초로 추정 모델을 캘리브레이션 하는 경우 혈압 추정의 정확도 역시 떨어지게 된다.
또 다른 예로, 기준 혈압이 정확하게 측정된 경우라도 기준 혈압값이 너무 크거나 작은 경우 이를 기초로 캘리브레이션을 수행하게 되면, 추정 혈압의 정확도는 떨어질 수 있다. 예컨대, 도 2a는 소정 시간 동안의 기준 혈압들의 평균값)을 기초로 캘리브레이션을 수행하고, 그 캘리브레이션 결과를 기초로 추정한 혈압을 도시한 것이다. 도 2b는 소정 시간 동안의 기준 혈압들의 최대값을 기초로 캘리브레이션을 수행하고 그 캘리브레이션 결과를 기초로 추정한 혈압을 도시한 것이다.
도 2b를 참조하면, 일상 중 실제 측정 혈압이 최대인 지점(CP2)에서 캘리브레이션을 수행하는 경우 실제 측정 혈압과 추정 혈압 사이의 오차는 매우 커질 수 있다. 이에 반해, 도 2a를 참조하면, 일상 중 실제 측정 혈압이 평균인 지점(CP1)에서 측정된 기준 혈압을 이용하여 캘리브레이션을 수행하는 경우 실제 측정 혈압과 추정 혈압 간의 평균적인 오차는 상대적으로 적을 수 있다.
본 실시예들에 따르면 이와 같이 다양한 상황에서도 추정 혈압의 정확성을 향상시킬 수 있는 추정 모델의 캘리브레이션 장치가 개시된다.
도 1을 참조하면, 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 장치(100)는 센서부(110), 특징 추출부(120), 캘리브레이터(130) 및 인터랙션부(140)를 포함한다. 여기서, 특징 추출부(120), 캘리브레이터(130) 및 인터랙션부(140)는 하나 이상의 프로세서에 포함되는 구성일 수 있다.
센서부(110)는 피검체로부터 생체신호를 측정한다. 이때, 생체신호는 광전용적맥파(Photoplethysmogram, PPG) 신호일 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며 심전도(Electorcardiography, ECG), 광전용적맥파(Photoplethysmogram, PPG) 및 근전도(Electormygraphy, EMG) 신호 등 복수 개의 파형 성분들의 합으로 모델링이 가능한 각종 생체신호를 포함할 수 있다.
예를 들어, 센서부(110)는 피검체에 광을 조사하는 하나 이상의 광원과 광원에 의해 피검체에 조사된 광이 피검체의 생체조직에 의해 산란되거나 반사되어 방출되는 광을 검출하는 하나 이상의 디텍터를 포함할 수 있다. 이때, 광원은 LED(light emitting diode), 레이저 다이오드(laser diode) 및 형광체 중의 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 디텍터는 포토다이오드(photodiode)를 포함할 수 있다. 이에 제한되지 않는다. 하나 이상의 광원은 서로 다른 파장의 광을 조사할 수 있으며, 디텍터로부터 서로 다른 거리상에 배치될 수 있다.
센서부(110)는 캘리브레이션 요청에 따라 기준 구간에서 기준 생체신호를 측정할 수 있다. 이때, 기준 구간은 캘리브레이션을 수행할 시간 구간을 의미하며, 예를 들어, 식전 공복상태에서의 소정 시간 구간일 수 있다. 다만 이에 제한되는 것은 아니며 캘리브레이션 요청이 수신된 시점부터 소정 시간 구간일 수 있다.
특징 추출부(120)는 기준 생체신호로부터 하나 이상의 기준 특징(feature)을 추출할 수 있다. 예를 들어, 특징 추출부(120)는 기준 생체신호의 파형을 구성하는 복수의 구성 펄스로부터 특징을 추출할 수 있다. 일반적으로 생체신호는 심장에서 출발하여 신체 말단부로 향하는 진행파(propagation wave)와 말단부에서 다시 되돌아오는 반사파(refelection wave)의 중첩으로 구성될 수 있다. 이와 같이 생체신호의 각 구성 펄스들로부터 시간(time) 및 진폭(amplitude) 정보 등을 추출하고, 추출된 정보를 적절히 조합하여 생체정보와 상관도가 높은 특징을 추출할 수 있다. 한편, 특징 추출부(120)는 기준 생체신호를 2차 미분하고, 그 미분신호를 이용하여 미분신호로부터 각 구성 펄스와 관련된 지점의 시간 및 진폭 등을 추출할 수 있다.
다만, 생체신호로부터 추출될 수 있는 정보는 시간, 진폭 등에 한정되는 것은 아니며, 생체신호 파형의 전체 또는 부분 면적에 관한 정보 등 생체신호로부터 추출할 수 있는 다양한 정보를 포함할 수 있다.
캘리브레이터(130)는 사용자 또는 생체정보 추정 장치로부터 캘리브레이션 요청이 수신되거나 미리 설정된 캘리브레이션 기준을 만족하면, 센서부(110)를 제어하여 기준 구간에서 캘리브레이션을 위한 생체신호를 측정하도록 할 수 있다.
캘리브레이터(130)는 특징 추출부(120)에 의해 기준 생체신호로부터 기준 특징 값이 추출되면, 기준 특징 값을 기초로 기준 구간에서 획득된 기준 특징 및 기준 특징에 상응하는 오프셋 값이 캘리브레이션에 적합 여부를 판단할 수 있다.
예를 들어, 캘리브레이터(130)는 기준 특징 값을 기초로 캘리브레이션의 적합 여부를 판단할 수 있다. 캘리브레이터(130)는 기준 특징 값을 미리 설정된 특징 임계치와 비교하고, 그 결과를 기초로 캘리브레이션 적합 여부를 판단할 수 있다. 이때, 캘리브레이터(130)는 복수의 사용자들로부터 획득된 특징 값들의 통계치 및/또는 특정 사용자의 복수의 생체정보 추정시 획득된 특징 값들의 통계치를 기초로 특징 임계치를 설정할 수 있다.
예컨대, 복수의 사용자들에 대하여 혈압 추정을 위해 추출된 특징 값들의 평균값 대비 상하 임의의 범위(예: 상하 5% 범위)에 해당하는 값을 특징 임계치로 설정할 수 있다. 또는, 특정 사용자에 대하여 복수의 시점에서 생체정보 추정을 위해 각각 추출된 특징 값들의 평균값 대비 상하 임의의 범위(예: 상하 5% 범위) 또는 평균값의 2배에 해당하는 값을 특징 임계치로 설정할 수 있다. 또는, 최초 캘리브레이션 시점에는 복수의 사용자들을 기초로 전술한 바와 같이 특징 임계치를 설정하고, 특정 사용자에 대하여 소정 횟수의 생체정보 추정이 이루어진 이후에는 그 특정 사용자의 생체정보 추정에 이용한 특징 값들을 기초로 특징 임계치를 설정할 수 있다.
캘리브레이터(130)는 기준 특징 값을 미리 설정된 특징 임계치와 비교하여 조건을 만족하는 경우 캘리브레이션이 적합하다고 판단할 수 있다. 만약, 기준 특징 값이 복수인 경우, 모든 특징 값이 특징 임계치 조건을 만족하는 경우 적합하다고 판단할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않으며 미리 설정된 개수의 특징 값이 특징 임계치 조건을 만족하는 경우에 적합하다고 판단할 수 있다. 또는, 캘리브레이터(130)는 아래의 수학식 1과 같이 미리 정의된 결합식을 이용하여 복수의 특징 값을 결합하고, 그 결과 획득된 하나의 결합 특징값을 특징 임계치와 비교하여 적합 여부를 판단할 수 있다.
Figure pat00001
여기서, fcomb는 결합 특징값을 의미하고, f1cal 및 f2cal는 각각 캘리브레이션 구간에서 획득된 두 종류의 기준 특징을 의미한다. 또한, f1mean 및 f2mean은 각각 복수의 생체정보 추정 시점에 추출된 복수의 f1의 평균값 및 f2의 평균값을 의미한다.
캘리브레이터(130)는 판단 결과 캘리브레이션에 적합한 경우, 기준 구간의 기준 생체신호로부터 추출된 기준 특징 값 및 기준 특징에 상응하는 오프셋 값을 기초로 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 여기서, 오프셋 값은 기준 생체정보 측정값, 예컨대 기준 혈압값일 수 있다. 오프셋 값은 캘리브레이션 수행을 위한 기준 구간에서 커프 혈압 기기와 같은 생체정보 측정 장치를 통해 측정될 수 있다. 오프셋 값은 도 3에 도시된 바와 같이 사용자와의 인터랙션을 통해 사용자로부터 입력 받을 수 있다.
예를 들어, 캘리브레이터(130)는 기준 특징 및 오프셋 값을 이용하여 생체정보 추정을 위해 미리 정의된 생체정보 추정 모델 예컨대, 아래의 수학식 2와 같은 선형 함수식을 캘리브레이션할 수 있다.
Figure pat00002
여기서, BP_est는 생체정보 추정값, 예컨대 혈압 추정값이며, f_est는 혈압 추정 구간의 생체신호로부터 추출된 특징, f_cal은 기준 구간에서 추출된 기준 특징 및 o_cal은 기준 특징에 상응하는 오프셋 값을 의미한다. 또한, SF는 적절한 혈압 변화량을 추정하기 위해 미리 정의된 임의의 곱셈계수를 의미한다.
인터랙션부(140)는 정보 제공, 사용자 요청 수신, 사용자에게 질문한 문장을 생성하고 사용자에게 질의하며, 사용자로부터 그 질의에 대한 응답을 수신하는 등의 사용자 인터랙션을 수행할 수 있다. 도 3은 캘리브레이션 장치(100)가 탑재된 기기(30)를 도시한 것으로, 인터랙션부(140)는 사용자로부터 캘리브레이션 요청에 따라 사용자에게 기준 혈압을 질의하는 질의 인터페이스를 기기(30)의 표시부(32)를 통해 출력할 수 있다. 또한, 사용자가 질의 인터페이스 상에서 기준 혈압 값을 입력하면, 이를 수신하여 캘리브레이터(130)에 전달할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 캘리브레이션 장치의 블록도이다. 도 5는 캘리브레이션을 설명하기 위한 도면이다. 도 6a 내지 도 6e는 사용자와의 인터랙션을 수행하는 예이다.
도 4를 참조하면, 일 실시예에 따른 캘리브레이션 장치(400)는 센서부(110), 특징 추출부(120), 캘리브레이터(130), 인터랙션부(140) 및 통신부(410)를 포함할 수 있다. 도 1의 실시예에 따른 캘리브레이션 장치(100)의 구성들과 동일한 명칭의 구성들은 앞에서 설명한 바 있으므로 자세한 설명은 생략한다.
캘리브레이터(130)는 인터랙션부(140)를 통해 캘리브레이션 요청이 수신되면, 센서부(110)를 제어하여 기준 생체신호를 측정하도록 할 수 있다. 또한, 통신부(410)를 제어하여 외부 기기와 연결하도록 할 수 있다. 특히, 통신부(410)로 하여금 외부 생체정보 측정 기기와 연결하도록 제어하고, 통신부(410)를 통해 외부 생체정보 측정 기기로부터 캘리브레이션을 위한 오프셋 값을 수신할 수 있다.
통신부(410)는 통신 기술을 이용하여 외부 기기(420)와 연결하고, 각종 데이터를 송수신할 수 있다. 이때, 외부 기기(420)는 커프 혈압 기기와 같은 생체정보 측정 장치, 사용자가 휴대하는 스마트폰이나 태블릿 PC 등을 포함할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다. 통신 기술은 블루투스(bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication unit), WLAN(와이파이) 통신, 지그비(Zigbee) 통신, 적외선(IrDA, infrared Data Association) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra wideband) 통신, Ant+ 통신 WIFI 통신 및 이동통신 방식을 포함할 수 있다.
도 5는 캘리브레이션 장치(400)를 탑재한 기기(50)가 외부 혈압 측정 기기(54)와 통신하여 기준 혈압 값을 수신하는 것을 도시한 것이다. 도시된 바와 같이, 사용자는 기기(50)에 탑재된 캘리브레이션 장치(400)에 캘리브레이션을 요청하고, 동시에 커프 혈압 기기를 통해 커프 혈압을 측정할 수 있다. 이때, 사용자는 왼팔에서 커프 혈압을 측정하면서, 동시에 오른쪽 손가락을 센서부(110)에 접촉하여 기준 생체신호를 측정할 수 있다. 다만, 기준 혈압과 기준 생체신호가 반드시 동시에 이루어지는 것으로 제한되는 것은 아니다.
인터랙션부(140)는 통신부(410)를 통해 생체정보 측정 기기로부터 수신된 오프셋 값을, 도 5에 도시된 바와 같이 스마트 기기(50)의 표시부(52)에 출력하여 사용자에게 제공할 수 있다.
캘리브레이터(130)는 기준 생체신호로부터 기준 특징을 추출하고, 수신된 오프셋 값을 기초로 캘리브레이션 적합 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 캘리브레이터(130)는 수신된 오프셋 값이 사용자에 의해 기 입력되어 있는 기준 생체정보 값 대비 소정 범위 내인 경우 캘리브레이션에 적합한 것으로 판단할 수 있다. 이때, 기준 생체정보는 사용자의 평상시 안정 상태의 생체정보 측정값 예컨대, 식전 휴식기에 측정한 혈압 측정값일 수 있다.
캘리브레이터(130)는 사용자에 의해 기 입력되어 있는 기준 생체정보 값이 존재하지 않은 경우, 인터랙션부(140)를 통해 사용자로부터 기준 생체정보 값을 입력하도록 요청하거나, 캘리브레이션이 적합하지 않다고 판단할 수 있다.
인터랙션부(140)는 캘리브레이터(130)의 요청이 있거나, 미리 저장된 기준 생체정보 값의 존재 여부를 확인하여 존재하지 않으면, 도 6a에 도시된 바와 같이 캘리브레이션 장치(400)가 탑재된 기기(60)의 표시부(62)를 통해 사용자에게 기준 생체정보 값 예컨대, 안정상태 혈압을 입력하도록 요청할 수 있다.
한편, 사용자로부터 일상 중에서 복수의 오프셋 값을 측정할 수 있는 환경이라면, 캘리브레이터(130)는 어느 하나의 선택된 오프셋 값 또는 복수의 오프셋 값의 통계값 예컨대, 평균값을 캘리브레이션을 위한 기준 구간에서 측정한 오프셋 값과 비교하여 캘리브레이션 적합 여부를 판단할 수 있다.
또한, 인터랙션부(140)는 수신된 오프셋 값이 사용자의 평상시 생체정보 측정값과 유사한지를 질의할 수 있으며, 캘리브레이터(130)는 이에 대한 사용자의 응답을 기초로 캘리브레이션 적합 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 도 6b에 도시된 바와 같이, 인터랙션부(140)는 캘리브레이션 장치(400)가 탑재된 기기(60)의 표시부(62)에 기준 혈압 125/75 mmHg를 표시하고, 이 기준 혈압이 평소 사용자의 혈압과 유사한지 여부를 묻는 질의문을 표시할 수 있다. 또는, 기준 혈압을 기준으로 일정 비율 증가 또는 감소시킨 값의 범위를 표시하고, 평소 혈압과 유사 여부를 질의할 수 있다.
캘리브레이터(130)는 사용자가 기준 생체정보 값이 평소 생체정보 측정값이 유사하다고 응답하면, 캘리브레이션이 적합하다고 판단하고, 그렇지 않으면 캘리브레이션이 적합하지 않다고 판단할 수 있다.
한편, 캘리브레이터(130)는 사용자 행동 정보를 기초로 기준 특징 및 수신된 오프셋 값의 캘리브레이션 적합 여부를 판단할 수 있다.
예를 들어, 인터랙션부(140)는 캘리브레이션 요청이 수신되면 사용자가 취한 행동에 관하여 질의를 수행할 수 있다. 이때, 사용자가 취한 행동의 예로는 식전, 식후, 음주, 카페인 섭취, 커피 섭취, 과식, 과음 등의 음식물 섭취와 관련된 행동이나, 격한 운동, 산책 등의 운동과 관련된 행동 등과 같이 평상시 혈압에 영향을 미칠 수 있는 행동을 포함할 수 있다. 다만, 예시된 바에 제한되지 않는다.
도 6c는 사용자 행동에 관한 질의의 일 예로서, 인터랙션부(140)는 기기(60)의 표시부(62)를 통해 캘리브레이션을 수행하기 이전 소정 시간 동안 음주, 카페인 섭취, 과식, 과음 과격한 운동과 같이 평상시 혈압에 부정적 영향을 미치는 행동을 취하였는지를 질의할 수 있다.
캘리브레이터(130)는 사용자가 캘리브레이션의 정확성을 감소시킬 수 있는 행동을 한 것으로 응답한 경우 기준 특징 및 오프셋 값이 캘리브레이션에 적합하지 않다고 판단할 수 있다.
또한, 인터랙션부(140)는 캘리브레이션 요청이 수신되는 경우바로 소정 시간 동안 캘리브레이션에 적합한 행동을 하도록 안내하는 가이드 정보를 출력할 수 있다. 또는, 캘리브레이터(130)가 다양한 기준에 따라 캘리브레이션에 적합하지 않은 상태로 판단한 경우 소정 시간 동안 캘리브레이션에 적합한 행동을 하도록 하는 가이드 정보를 출력할 수 있다.
캘리브레이터(130)는 가이드 정보를 출력한 이후 소정 시간이 경과하면, 도 6c와 같이 사용자 행동에 대한 질의를 다시 수행하거나 사용자가 소정 시간 동안 부적합한 행동을 하지 않은 것으로 판단할 수 있다.
도 6d는 사용자 행동에 관한 질의의 다른 예로서, 인터랙션부(140)는 캘리브레이션 요청이 수신되면 캘리브레이션을 시작하기 전에 기기(60)의 표시부(62)를 통해 "식전 휴식을 취하였습니까?"와 같이 캘리브레이션에 적합한 상태를 유지했는지 질의할 수 있다.
캘리브레이터(130)는 사용자가 이 질의에 대해 "예"를 선택함으로써 적합한 행동을 취한 것으로 답변한 경우 현재 획득된 기준 특징 및 오프셋으로 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 만약, 캘리브레이터(140)는 사용자가 "아니오"를 선택함으로써 적합한 행동을 취하지 않은 것으로 답변한 경우 캘리브레이션을 수행하기에 부적합한 것으로 판단할 수 있다. 이 경우 인터랙션부(140)는 도 6h와 같이 현재 캘리브레이션에 적합한 상태가 아니라는 가이드 정보를 출력하거나. 도 6e와 같이 캘리브레이션에 적합한 행동에 관한 가이드 정보를 출력할 수 있다. 또는, 이러한 가이드 정보의 출력과 함께 다시 캘리브레이션을 수행하도록 안내할 수 있다.
도 6e는 사용자 질의에 관한 또 다른 예로서, 캘리브레이션 요청이 수신되면 인터랙션부(140)는 캘리브레이션을 시작하기 전에 바로 캘리브레이션에 적합한 행동을 소정 시간 동안 취하도록 가이드 정보를 출력할 수 있다. 예를 들어, 인터랙션부(140)는 캘리브레이션 요청이 수신되면 도 6e와 같이 "약 15분 동안 식전 휴식 상태를 유지하여 주세요"를 출력하여 사용자로 하여금 소정 시간 동안 음식을 섭취하지 말고 휴식을 취하도록 안내할 수 있다. 이때, 식전 휴식을 취하도록 하는 가이드 정보와 함께 소정 시간 경과 후 바로 캘리브레이션을 시작할 것이라는 정보 또는 소정 시간 경과 후 캘리브레이션을 다시 요청하도록 사용자에게 안내하는 정보를 함께 출력할 수 있다.캘리브레이터(130)는 기준 특징, 오프셋 및 사용자 행동을 둘 이상 결합하여 캘리브레이션 적합 여부를 판단하는 것도 가능하다. 예를 들어, 먼저 사용자 행동에 관한 질의를 하고 사용자가 부적합한 행동을 하지 않은 경우 그 다음 기준 특징 또는/및 오프셋을 이용한 캘리브레이션 적합 여부를 판단할 수 있다.
캘리브레이터(130)는 현재 기준 구간에서 추출된 기준 특징 및, 오프셋 값으로 캘리브레이션을 수행하기에 적합하다고 판단한 경우 기준 특징 값 및 오프셋 값을 이용하여 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션할 수 있다.
도 6f는 캘리브레이션이 완료된 경우 캘리브레이션 정상적으로 완료되었음을 가이드 하는 정보를 예시한 것이다. 도시된 바와 같이 인터랙션부(140)는 캘리브레이션이 정상적으로 완료되면, "정상적으로 캘리브레이션 되었습니다."와 같이 출력할 수 있다. 이때, 기기(60)에 생체정보 측정 기능이 탑재된 경우 캘리브레이션 된 생체정보 추정 모델을 이용하여 바로 생체정보 측정을 계속할지를 묻는 객체(예: 혈압 측정)를 함께 출력할 수도 있다.
도 6g는 캘리브레이션이 완료된 경우 사용자가 다음 캘리브레이션을 요청하기 전에 취해야 하는 캘리브레이션에 적합한 행동을 가이드 하는 정보를 예시한 것이다. 도시된 바와 같이, 인터랙션부(140)는 캘리브레이션이 정상적으로 완료되면, 캘리브레이션이 정상적으로 완료되었다는 정보와 함께 또는 단독으로 "다음 캘리브레이션 요청 전 식전 휴식 상태를 유지하여 주세요."와 같이 출력할 수 있다.
또한, 인터랙션부(140)는 캘리브레이터(130)의 판단 결과 캘리브레이션이 적합하지 않은 경우 도 6h에 도시된 바와 같이 기기(60)의 표시부(62)에 캘리브레이션에 적합한 상태가 아니라는 정보를 출력할 수 있다. 또는, 도시된 바와 같이 캘리브레이션을 다시 수행할지 여부를 묻는 객체(예: 재수행)를 출력할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 캘리브레이션 장치의 블록도이다. 도 8a 및 도 8b는 캘리브레이션 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 캘리브레이션 장치(700)는 센서부(110), 특징 추출부(120), 캘리브레이터(130), 인터랙션부(140) 및 저장부(710)를 포함할 수 있다. 전술한 생체정보 측정 장치(100,400)의 구성들과 동일한 명칭의 구성들에 대하여는 간단히 설명한다.
본 실시예에 따르면, 캘리브레이션 장치(700)는 복수의 캘리브레이션 수행시 각 기준 구간에서 획득된 복수의 기준 특징 값 및 오프셋 값 셋을 기초로 멀티 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 즉, 제1 기준 구간에서 캘리브레이션을 수행하는 경우, 제1 기준 구간에서부터 이전의 제2 기준 구간까지 획득된 복수의 기준 특징값 및 오프셋 값의 셋을 고려하여 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션할 수 있다.
일 예로, 도 8a과 같이 N-포인트 멀티 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 여기서, N은 미리 설정되는 수이다. 이때, 제1 기준 구간은 현재 캘리브레이션을 수행하는 구간이며, 제2 기준 구간은 제1 기준 구간으로부터 (N-1) 번째 이전의 기준 구간일 수 있다. 다른 예로, 도 8b와 같이 누적 멀티 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 이때, 제1 기준 구간은 현재 캘리브레이션을 수행하는 기준 구간일 수 있다. 또한, 제2 기준 구간은 최초 기준 구간일 수 있으며, 상황에 따라 변경될 수 있다.
도 8a를 참조하여 N이 2로 설정된 2-포인트 멀티 캘리브레이션을 설명한다.
최초 캘리브레이션을 수행하는 시점의 기준 구간(C1)이 제1 기준 구간이라고 가정한다. 센서부(110)는 기준 구간(C1)에서 기준 생체신호를 측정하고, 특징 추출부(120)는 기준 생체신호로부터 기준 특징 값(F1)을 추출할 수 있다. 외부 기기 또는 사용자로부터 기준 특징(F1)에 상응하는 오프셋 값(O1)이 획득되면, 캘리브레이터(130)는 기준 구간(C1)에 상응하는 제1 기준 셋(F1,O1)을 기초로 캘리브레이션 적합 여부를 판단하고, 적합하면 제1 기준 셋(F1,O1)을 저장부(710)에 저장할 수 있다. 또한, 기준 구간(C1)이 제1 기준 구간이므로 제2 기준 구간은 존재하지 않으므로 캘리브레이터(130)는 제1 기준 셋(F1,O1)만을 캘리브레이션용 제1 캘리브레이션 셋(Fc1,Oc1)을 생성하고, 생성된 제1 캘리브레이션 셋(Fc1,Oc1)을 이용하여 캘리브레이션을 수행할 수 있다.
마찬가지로, 두 번째 캘리브레이션을 수행하는 기준 구간(C2)이 현재의 제1 기준 구간이라고 가정하면, 제2 기준 구간은 (2-1) 번째 이전 기준 구간인 첫 번째 기준 구간(C1)이 된다. 캘리브레이터(130)는 기준 구간(C2)에서 획득된 제2 기준 셋(F2,O2)이 캘리브레이션에 적합한 경우, 제2 기준 셋(F1,O1)을 저장부(710)에 저장하고, 제1 기준 셋(F1,O1) 및 제2 기준 셋(F2,O2)를 기초로 캘리브레이션용 제2 캘리브레이션 셋(Fc2,Oc2)을 생성할 수 있다. 또한, 캘리브레이터(130)는 제2 캘리브레이션 셋(Fc2,Oc2)을 이용하여 캘리브레이션을 수행할 수 있다.
예를 들어, 캘리브레이터(130)는 N 개의 기준 특징값 및 N개의 오프셋 값에 미리 정의된 다양한 선형 또는 비선형 함수식을 적용하여 캘리브레이션용 기준 특징값 및 오프셋 값을 획득할 수 있다.
일 예로, 수학식 3과 같이 평균을 산출하는 식을 이용하여 N 개의 기준 특징값의 평균 및 N 개의 오프셋 값의 평균을 산출하고, 산출된 각각의 평균을캘리브레이션 셋의 기준 특징값 및 오프셋 값으로 획득할 수 있다.
Figure pat00003
여기서, Fci는 i번째 기준 구간의 캘리브레이션용 기준 특징값을 의미하고, Fi는 i번째 기준 특징 값을 의미한다. Oci는 i번째 기준 구간의 캘리브레이션용 오프셋 값을 의미하고, Oi는 i번째 오프셋 값을 의미한다. 또한, N은 2보다 크거나 같은 미리 설정된 정수이며, i는 N보다 크거나 같은 정수이다. 이때, i가 N 보다 작은 기준 구간에 대해서는 첫 번째 기준 특징 값부터 i 번째 기준 특징 값 및 오프셋 값을 평균한 값을 i 번째 기준 구간의 캘리브레이션용 기준 특징 값 및 오프셋 값으로 획득할 수 있다.
다른 예로, 아래의 수학식 4와 같이 각 기준 특징 값 및 오프셋 값에 가중치를 곱하여 각각의 가중 평균을 산출하고, 산출된 각각의 가중 평균값을 캘리브레이션 셋의 기준 특징값 및 오프셋 값으로 획득할 수 있다.
Figure pat00004
여기서, Fci는 i번째 기준 구간의 캘리브레이션용 기준 특징값이고, Fi는 i번째 기준 특징 값을 의미한다. Oci는 i번째 기준 구간의 캘리브레이션용 오프셋 값이고, Oi는 i번째 오프셋 값을 의미한다. 여기서, N은 2보가 크거나 같은 미리 설정된 정수이며, i는 N보다 크거나 같은 정수이다. wi는 가중치를 의미하며, 기준 특징 값과 오프셋 값에 서로 다른 값을 설정할 수 있다. 이때, i가 N 보다 작은 기준 구간에 대해서는 첫 번째 기준 특징 값부터 i 번째 기준 특징 값 및 오프셋 값을 가중 평균한 값을 i 번째 기준 구간의 캘리브레이션용 기준 특징 값 및 오프셋 값으로 획득할 수 있다.
한편, 각 기준 구간에 대응하는 가중치는 각 기준 구간에서 획득된 기준 특징값이나 오프셋 값의 신뢰도에 기초하여 설정될 수 있다. 예컨대, i번째 기준 구간에서 획득된 기준 혈압 값이 실제 측정한 혈압 값 또는 평균 혈압값에 근접하여 신뢰도가 높은 경우 가중치를 높게 설정할 수 있다. 또는, i 번째 기준 구간에서 사용자가 혈압에 부정적인 영향을 미치는 행동을 한 경우 i 번째 가중치를 상대적으로 낮게 설정할 수 있다.
또 다른 예로 아래의 수학식 5와 같이 캘리브레이션 셋의 기준 특징값과 오프셋 값을 구하기 위한 함수식을 비선형 함수식으로 정의할 수 있으며, 각각의 식을 서로 다르게 정의할 수 있다.
Figure pat00005
여기서, Fci는 i번째 기준 구간의 캘리브레이션용 기준 특징값, Oci는 i번째 기준 구간의 캘리브레이션용 오프셋 값을 의미한다. 이때, N은 2보다 크거나 같은 미리 설정된 정수이며, i는 N보다 크거나 같은 정수이다. 이때, i가 N 보다 작은 기준 구간에 대해서는 첫 번째 기준 특징 값부터 i 번째 기준 특징 값 및 오프셋 값만을 이용하여 캘리브레이션용 기준 특징 값 및 오프셋 값을 획득할 수 있다.
도 8a에 도시된 바와 같이, 현재의 기준 구간이 C1에서 C6로 변화하는 동안 이와 같은 과정이 반복 수행될 수 있다. 이와 같이, N-포인트 멀티 캘리브레이션은 현재 캘리브레이션 시점의 기준 구간을 포함하여 총 N개의 이전 기준 구간에서 획득된 기준 특징 값 및 오프셋 값 셋을 이용하여 새로운 캘리브레이션용 기준 특징 값 및 오프셋 값 셋을 생성하고, 생성된 캘리브레이션용 기준 특징 값 및 오프셋 값 셋을 이용하여 캘리브레이션을 수행할 수 있다.
도 8b를 참조하여, 누적 멀티 캘리브레이션 방법을 설명한다. 이때, 제1 기준 구간은 현재 캘리브레이션을 수행하는 기준 구간이고, 제2 기준 구간은 최초의 기준 구간(C1)으로 가정한다.
첫 번째 기준 구간(C1)에서부터 네 번째 기준 구간(C4)에 이르기까지 각 기준 구간에서 획득된 기준 특징 값 및 오프셋 값의 셋 (F1,O1), (F2,O2),(F3,O3) 및 (F4,O4)에 대한 캘리브레이션 적합 여부 판단 및 저장부(710)에 저장하는 과정은 앞에서 설명한 바와 같다.
현재 기준 구간이 첫 번째 기준 구간(C1)이라고 가정하면, 제1 캘리브레이션 셋(Fc1,Oc1)은 첫 번째 기준 구간(C1)에서 획득된 제1 기준 셋(Fc1,Oc1)이 된다. 현재 기준 구간이 두 번째 기준 구간(C2)이라고 가정하면, 최초 기준 구간(C1)의 제1 기준 셋(F1,O1)과 현재 기준 구간(C2)의 제2 기준 셋(F2,O2)을 기초로 제2 캘리브레이션 셋(Fc2,Oc2)을 구할 수 있다. 마찬가지로, 현재 기준 구간이 세 번째 기준 구간(C3)라고 가정하면, 제2 기준 구간인 첫 번째 기준 구간(C1)부터 현재 기준 구간(C3)까지를 누적하여, 제1 기준 셋(F1,O1), 제2 기준 셋(F2,O2) 및 제3 기준 셋(F3,O3)을 함께 고려하여 제3 캘리브레이션 셋(Fc3,Fc4)을 생성할 수 있다. 이때, 캘리브레이션 셋을 생성하는 함수식은 전술한 바와 같이 미리 정의될 수 있다.
본 실시예들에 따르면, 복수의 캘리브레이션 구간에서 캘리브레이션에 적합한 것으로 판단된 복수의 기준 특징값 및 오프셋 값을 활용하여 현재 시점의 캘리브레이션을 수행함으로써 보다 정확한 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션이 가능하다.
저장부(710)는 캘리브레이션에 필요한 각종 기준 정보 및 캘리브레이션 수행에 따라 획득된 기준 생체신호, 기준 특징 값 및 오프셋 값 등을 저장할 수 있다. 이때, 기준 정보는 사용자 연령, 성별, 건강 상태, 안정상태 기준 생체정보, 인터랙션을 위한 기본 템플릿 정보, 생체정보 추정 모델 등을 포함할 수 있다. 이때, 저장부(230)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어, 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 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 캘리브레이션 방법의 흐름도이다.
도 9는 전술한 캘리브레이션 장치(100,400,700)에 의해 수행되는 캘리브레이션 방법의 일 실시예이다.
먼저, 캘리브레이션 장치는 캘리브레이션 요청에 따라 기준 구간에서 생체신호를 측정할 수 있다(901). 이때, 생체신호는 사용자의 피검체로부터 측정되는 광전용적맥파 신호일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
그 다음, 기준 구간에서 측정된 기준 생체신호로부터 기준 특징을 추출할 수 있다(902). 예를 들어, 생체신호로부터 생체신호 파형을 구성하는 하나 이상의 구성 펄스 파형을 획득하고, 각 구성 펄스 파형과 관련된 지점의 시간 및 진폭 정보를 기초로 특징을 추출할 수 있다. 이때, 구성 펄스 파형은 생체신호를 2차 미분한 미분신호를 이용하여 획득할 수 있다.
또한, 기준 특징에 상응하는 캘리브레이션을 위한 오프셋 값을 획득할 수 있다(903). 오프셋 값은 기준 생체신호를 측정함과 동시 또는 기준 생체신호를 측정 전후 소정 시간 이내에 생체정보 측정 기기에 의해 측정된 생체정보 측정값일 수 있으며, 사용자 입력 또는 생체정보 측정 기기와 통신을 통해 수신할 수 있다.
또한, 사용자로부터 캘리브레이션을 수행하기 위한 기준 구간 또는 기준 구간으로부터 소정 시간 이내에 취한 행동에 관한 질의를 수행하고, 그 질의에 대한 사용자의 응답을 수신할 수 있다(904). 이때, 사용자가 취한 행동에 관한 질의는 혈압값과 같은 생체정보 값에 영향을 미치는 흡연, 과격한 운동, 과식, 과음 등의 행동을 취하였는지를 묻는 질의일 수 있다. 다만, 단계(904)는 필요에 따라 생략이 가능하다.
그 다음, 기준 특징 값, 오프셋 값 및 사용자 행동 정보 중의 하나 이상을 기초로 기준 구간에 대한 기준 특징 값 및 오프셋 값이 캘리브레이션에 적합한지 여부를 판단할 수 있다(905). 앞에서 자세하게 설명하였으므로 이하 생략한다.
그 다음. 단계(905)에서 판단한 결과 적합하지 않으면, 판단 결과를 사용자에게 출력하거나 재캘리브레이션 여부를 질의할 수 있다(907).
그 다음, 단계(907)에서 사용자가 재캘리브레이션을 수행하도록 응답하는 경우 현재 시점 또는 소정 시간 경과 후 시점부터 소정 시간 구간을 기준 구간으로 하여 생체신호를 측정하는 단계(901)로 이동할 수 있다.
만약, 단계(906)에서 판단한 결과 적합한 경우, 기준 특징 값 및 오프셋 값을 기초로 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션을 수행할 수 있다(909). 이때, 전술한 바와 같이 현재 기준 구간에서 측정된 기준 특징 값 및 오프셋 값만을 이용한 단일 캘리브레이션을 수행하거나, 이전 기준 구간 및 현재 기준 구간을 포함한 둘 이상의 기준 구간에서 획득한 기준 특징값 및 오프셋 값을 이용하여 멀티 캘리브레이션을 수행할 수 있다.
그 다음. 캘리브레이션 수행 결과를 출력할 수 있다(910).
도 10은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.
전술한 다양한 실시예들에 따른 캘리브레이션 장치(100,400,700)는 생체정보 추정 장치(1000)의 구성으로 탑재된다. 이하에서 설명하는 생체정보 측정 장치의 다양한 실시예들은 휴대용 웨어러블 기기나 스마트 기기 등의 다양한 기기에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 다양한 기기는 손목에 착용하는 스마트 워치, 스마트 밴드형, 헤드폰형, 헤어밴드 형 등의 다양한 형태로 제작되는 웨어러블 기기나, 스마트폰, 태블릿 PC등와 같은 모바일 기기를 포함하나 이에 제한되는 것은 아니다.
도 10을 참조하면, 생체정보 추정 장치(1000)는 센서부(1010), 특징 추출부(1020), 캘리브레이터(1030), 인터랙션부(1040), 통신부(1050), 생체정보 추정부(1060) 및 캘리브레이션 제어부(1070)를 포함할 수 있다. 이때, 특징 추출부(1020), 캘리브레이터(1030), 인터랙션부(1040), 생체정보 추정부(1060) 및 캘리브레이션 제어부(1070)는 하나 이상의 프로세서에 포함될 수 있다. 전술한 바 있는 동일 명칭의 구성들에 대하여는 자세한 설명을 생략한다.
센서부(1010)는 캘리브레이션 요청 또는 생체정보 추정 요청에 따라 피검체로부터 생체신호를 측정할 수 있다. 이때, 생체신호는 광전용적 맥파 신호를 포함할 수 있다. 또한, 센서부(1010)는 피검체에 광을 조사하는 하나 이상의 광원 및 피검체로부터 반사되는 광을 검출하는 하나 이상의 디텍터를 포함하는 맥파 센서를 포함할 수 있다. 하나 이상의 광원은 다파장 광을 조사할 수 있으며, 디텍터로부터 서로 다른 거리 상에 배치될 수 있다.
특징 추출부(1020)는 센서부(1010)에 의해 측정된 생체신호로부터 특징을 추출할 수 있다.
캘리브레이터(1030)는 캘리브레이션 요청에 따라 기준 구간에서 측정된 기준 생체신호로부터 추출된 기준 특징 및 이에 상응하는 오프셋 값을 기초로 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 전술한 바와 같이 기준 특징, 오프셋 값, 사용자 행동 정보 중의 하나 이상을 기초로 캘리브레이션 적합 여부를 판단하고 판단 결과 적합한 경우 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션할 수 있다.
인터랙션부(1040)는 사용자와의 인터랙션을 통해 사용자로부터 각종 정보를 수신하여 캘리브레이터(1030) 및 캘리브레이션 제어부(1070)에 전달할 수 있다. 예를 들어, 캘리브레이터(1030)의 요청에 따라 캘리브레이션을 수행하는 동안 필요한 정보를 사용자에게 질의하고 사용자의 응답을 캘리브레이터에 전달할 수 있다. 또한, 사용자로부터 캘리브레이션 요청이 수신되면 캘리브레이션 제어부(1070)에 전달할 수 있다. 또한, 생체정보 추정부(1060)에 의해 생체정보 추정 결과가 획득되면, 생체정보 추정 결과를 출력하여 사용자에게 제공할 수 있다.
통신부(1050)는 다양한 외부 기기와 통신하여 각종 데이터를 송수신 한다. 예를 들어, 캘리브레이션 요청에 따라 오프셋 값을 외부 기기로부터 수신하여 캘리브레이터(1030)에 전달할 수 있다. 또한, 캘리브레이션 결과, 생체정보 추정 결과 등을 외부 기기에 전송하고 외부 기기에 의해 추가 작업을 수행하도록 할 수 있다.
생체정보 추정부(1060)는 생체정보 추정 요청에 따라, 생체정보 추정 구간에서 측정된 추정 생체신호를 기초로 추정 특징이 추출되면, 추출된 추정 특징을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다. 예를 들어, 수학식 2는 생체정보 추정 모델의 일 예로서, 캘리브레이터(1030)에 의해 생체정보 추정 모델이 캘리브레이션 되면, 추출된 특징 값을 대입하여 생체정보를 추정할 수 있다.
한편, 생체정보 추정부(1060)는 캘리브레이터(1030)에 의해 복수의 캘리브레이션이 수행된 경우, 캘리브레이션 된 복수의 생체정보 추정 모델을 이용하여 현재 추정 구간의 최종 생체정보 측정값을 획득할 수 있다. 예를 들어, 현재 혈압 추정 시점 이전에 혈압 추정 모델에 대한 총 3회의 캘리브레이션이 수행되어 각각 제1 추정 모델, 제2 추정 모델 및 제3 추정 모델이 생성된 경우, 생체정보 추정부(1060)는 현재 추정 구간에서 추출된 추정 특징을 제1 추정 모델, 제2 추정 모델 및 제3 추정 모델에 대입하여 각각 제1 혈압, 제2 혈압 및 제3 혈압을 획득할 수 있다. 또한, 제1 혈압, 제2 혈압 및 제3 혈압을 선형 결합(예: 평균)하여 최종 혈압을 획득할 수 있다.
생체정보 추정부(1060)는 소정 기준에 따라 생체정보 추정에 활용할 이전의 캘리브레이션된 생체정보 추정 모델을 결정할 수 있다. 일 예로, 미리 설정된 주기(예: 12시간, 일, 주, 월 등) 단위로 생체정보 추정 모델을 결정할 수 있다. 즉, 미리 설정된 주기가 '일'이라면, 현재 생체정보를 추정하는 시점이 속한 일자에 캘리브레이션된 모든 생체정보 추정 모델을 활용할 수 있다. 다른 예로, 소정 기간(예: 주, 월 등) 동안 현재 생체정보 추정 시점에 근접한 시점에 캘리브레이션된 생체정보 추정 모델을 활용할 수 있다. 예컨대, 소정 기간이 '주', 현재 생체정보 추정 시점이 '일요일 오전 10:00'라면, 해당 주 월요일부터 일요일까지 오전 9:00에 캘리브레이션 된 생체정보 추정 모델을 활용할 수 있다.
캘리브레이션 제어부(1070)는 사용자 요청 및 기준 정보 등을 기초로 캘리브레이터(1030)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 사용자로부터 인터랙션부(1040)를 통해 캘리브레이션 요청이 수신되면 캘리브레이터(1030)를 제어하여 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션을 요청할 수 있다. 또한, 캘리브레이션 수행 주기와 같이 기준 정보가 미리 설정되는 경우 해당 주기가 되면 자동으로 캘리브레이터(1030)를 제어할 수 있다.
또한, 캘리브레이션 제어부(1070)는 생체정보 추정 결과를 기초로 다시 캘리브레이션을 수행할 지 여부를 판단하고 캘리브레이터(1030)를 제어할 수 있다. 일 예로, 캘리브레이션 제어부(1070)는 추정 결과에 대한 사용자의 응답을 기초로 캘리브레이션 재수행 여부를 판단할 수 있다. 예컨대, 인터랙션부(1040)는 생체정보 추정 결과를 사용자에게 출력하면서 추정 결과의 이상 여부를 질의하고, 캘리브레이션 제어부(1070)에 사용자의 응답을 전달할 수 있다. 다른 예로, 캘리브레이션 제어부(1070)는 생체정보 추정 결과가 소정 기준을 만족하지 못하면 다시 캘리브레이션하는 것으로 판단할 수 있다. 이때, 사용자의 정상 혈압 범위, 누적 비정상 횟수 등에 대한 기준 정보가 미리 설정될 수 있다. 추정 혈압이 정상 혈압 범위를 벗어난 총 횟수가 누적 비정상 횟수를 만족하면 다시 캘리브레이션하는 것으로 판단할 수 있다. 다만, 이러한 예시들에 제한되는 것은 아니다.
도 11은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 방법의 흐름도이다.
도 11은 도 10의 생체정보 추정 장치(1000)에 의해 수행되는 생체정보 추정 방법의 일 실시예이다.
먼저, 생체정보 추정 장치(1000)는 캘리브레이션 요청을 수신할 수 있다(1111). 캘리브레이션 요청은 사용자에 의해 입력되거나, 미리 설정된 캘리브레이션 주기에 따라 발생할 수 있다.
그 다음, 캘리브레이션을 수행하기 위한 기준 구간에서 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션(1112)을 수행할 수 있다(1112). 기준 구간의 생체신호로부터 추출된 기준 특징 값, 기준 특징에 상응하는 오프셋 값 및 사용자 행동 정보 중의 하나 이상을 기초로 캘리브레이션 적합 여부를 판단할 수 있다. 캘리브레이션 적합으로 판단하는 경우 기준 특징 및 오프셋 값을 기초로 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션 할 수 있다. 단계(1111) 및 단계(1112)는 소정 시간 동안 복수회 수행될 수 있다.
그 다음, 생체정보 측정 요청을 수신할 수 있다(1113). 생체정보 측정 요청은 사용자로부터 입력될 수 있다. 또는, 미리 설정된 주기가 되면 자동으로 생체정보 측정 요청이 발생할 수 있다.
그 다음, 사용자의 피검체로부터 생체신호를 측정할 수 있다(1114). 생체신호는 광전용적 맥파 신호일 수 있으며, 하나 이상의 광원 및 하나 이상의 디텍터로 구성된 맥파 센서를 통해 소정 시간 동안 측정될 수 있다.
그 다음, 단계(1114)에서 측정된 생체신호로부터 생체정보 추정용 특징(feature)을 추출할 수 있다(1115). 특징은 생체신호의 하나 이상의 지점에서 획득된 시간, 진폭 및/또는 생체신호 파형의 전체/부분 면적 등의 값 또는 그 값들의 조합에 의해 획득될 수 있다. 예를 들어, 생체신호를 2차 미분하고, 미분 신호의 로컬 최소 지점에 해당하는 시간 값과, 그 시간 값에 대응하는 생체신호의 진폭 값을 추출할 수 있다. 이때, 로컬 최소 지점은 2차 미분신호 파형에서 오목한 지점들을 의미할 수 있다.
그 다음, 추출된 특징 및 단계(1112)에서 캘리브레이션된 생체정보 추정 모델을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다(1116). 예를 들어, 수학식 2와 같이 정의된 생체정보 추정 모델이 캘리브레이션 된 경우, 추출된 특징을 생체정보 추정 모델에 입력하여 생체정보를 추정할 수 있다.
그 다음, 생체정보 추정 결과를 기초로 캘리브레이션을 다시 수행할 지 여부를 판단할 수 있다(1117).
그 다음, 단계(1117)에서 다시 캘리브레이션 하는 것으로 판단하면, 단계(1111)로 이동하고, 그렇지 않으면 생체정보 추정 결과를 출력할 수 있다(1118). 생체정보 추정 결과는 디스플레이에 시각적으로 출력될 수 있다. 또는, 음성으로 추정 결과를 출력할 수 있다. 이때, 추정 결과가 정상 범위를 벗어나는 경우 경고 정보를 함께 출력할 수 있다. 경고 정보는 정상 추정 결과와 시각적으로 차별화하는 방식으로 출력할 수 있다. 예컨대, 추정 결과가 정상이면 초록색으로 출력하고, 비정상이면 빨간색으로 출력할 수 있다. 또는 시각적으로 추정 결과를 출력하면서 햅틱 장치를 통해 진동이나 촉감 등의 방식으로 사용자에게 추정 결과가 정상이 아님을 경고할 수 있다.
한편, 본 실시 예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 실시예들을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 개시된 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100,400,700: 캘리브레이션 장치
110: 센서부 120: 특징 추출부
130: 캘리브레이터 140: 인터랙션부
410: 통신부 710: 저장부
1000: 생체정보 추정 장치
1010: 센서부 1020: 특징 추출부
1030: 캘리브레이터 1040: 인터랙션부
1050: 통신부 1060: 생체정보 추정부
1070: 캘리브레이션 제어부

Claims (32)

  1. 기준 구간에서 사용자로부터 생체신호를 측정하는 센서부;
    상기 생체신호로부터 기준 특징(feature)값을 추출하는 특징 추출부; 및
    상기 추출된 기준 특징 값 및 오프셋 값 중의 하나 이상을 기초로 캘리브레이션 적합 여부를 판단하고, 판단 결과 적합하면 상기 기준 특징값 및 오프셋 값을 기초로 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션하는 캘리브레이터를 포함하는 캘리브레이션 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 캘리브레이터는
    상기 기준 특징 값을 미리 설정된 특징 임계치와 비교하여 상기 캘리브레이션 적합 여부를 판단하는 캘리브레이션 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 특징 임계치는
    복수의 사용자들로부터 획득된 특징 값들의 통계치 및, 상기 사용자로부터 복수의 생체정보 측정 구간에서 획득된 생체신호 특징 값들의 통계치 중의 하나 이상을 기초로 설정되는 캘리브레이션 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 캘리브레이터는
    상기 오프셋 값과 미리 설정된 기준 생체정보 값의 비교 결과 및, 상기 오프셋 값과 관련된 질의에 대한 사용자의 응답 중의 하나 이상을 기초로 상기 캘리브레이션 적합 여부를 판단하는 캘리브레이션 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    사용자에 의해 입력된 기준 생체정보 값의 존재 여부를 확인하고, 존재하지 않으면 사용자에게 기준 생체정보 값을 입력하도록 요청하는 인터랙션부를 더 포함하는 캘리브레이션 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 오프셋 값에 대한 캘리브레이션 적합 여부를 사용자에게 질의하는 인터랙션부를 더 포함하는 캘리브레이션 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 기준 구간 이전 소정 시간 동안 사용자가 취한 행동에 대하여 질의하는 인터랙션부를 더 포함하는 캘리브레이션 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 캘리브레이터는
    상기 질의에 대한 사용자의 응답을 더 기초로 하여 캘리브레이션 적합 여부를 판단하는 캘리브레이션 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    캘리브레이션 이전의 소정 시간 동안 사용자가 취해야 할 행동에 대하여 안내하는 인터랙션부를 더 포함하는 캘리브레이션 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 사용자가 취해야 할 행동은 식전 휴식 상태를 포함하는 캘리브레이션 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 판단 결과 적합하지 않으면, 사용자에게 재캘리브레이션의 요청 또는 캘리브레이션 부적합 정보를 안내하는 인터랙션부를 더 포함하는 캘리브레이션 장치.
  12. 제1항에 있어서,
    커프 혈압 측정 기기를 포함한 외부 기기로부터 상기 기준 구간에서 측정된 오프셋 값을 수신하는 통신부를 더 포함하는 캘리브레이션 장치.
  13. 제1항에 있어서,
    사용자로부터 상기 기준 구간에서 측정된 오프셋 값을 입력받는 인터랙션부를 더 포함하는 캘리브레이션 장치.
  14. 기준 구간에서 사용자로부터 생체신호를 측정하는 단계;
    상기 생체신호로부터 기준 특징(feature)을 추출하는 단계;
    상기 추출된 기준 특징 값 및 오프셋 값 중의 하나 이상을 기초로 캘리브레이션 적합 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 판단 결과 적합하면, 상기 기준 특징값 및 상기 오프셋 값을 기초로 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션하는 단계를 포함하는 캘리브레이션 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 적합 여부를 판단하는 단계는
    상기 기준 특징 값을 미리 설정된 특징 임계치와 비교하여 캘리브레이션 적합 여부를 판단하는 캘리브레이션 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 적합 여부를 판단하는 단계는
    상기 오프셋 값과 미리 설정된 기준 생체정보 값의 비교 결과 및, 상기 오프셋 값과 관련된 질의에 대한 사용자의 응답 중의 하나 이상을 기초로 상기 캘리브레이션 적합 여부를 판단하는 캘리브레이션 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    사용자에 의해 입력된 기준 생체정보 값의 존재 여부를 확인하는 단계; 및
    상기 확인 결과 존재하지 않으면 사용자에게 기준 생체정보 값을 입력하도록 요청하는 단계를 더 포함하는 캘리브레이션 방법.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 오프셋 값에 대한 캘리브레이션 적합 여부를 사용자에게 질의하는 단계를 더 포함하는 캘리브레이션 방법.
  19. 제14항에 있어서,
    상기 기준 구간 이전의 소정 시간 동안 사용자가 취한 행동에 대하여 질의하는 단계를 더 포함하고,
    상기 적합 여부를 판단하는 단계는
    상기 질의에 대한 사용자의 응답을 기초로 캘리브레이션 적합 여부를 판단하는 캘리브레이션 방법.
  20. 제14항에 있어서,
    상기 판단 결과 오프셋 값이 캘리브레이션에 적합하지 않으면, 사용자에게 재캘리브레이션의 요청 또는 캘리브레이션 부적합 정보를 안내하는 단계를 더 포함하는 캘리브레이션 방법.
  21. 제14항에 있어서,
    상기 기준 구간에서 측정된 오프셋 값을, 커프 혈압 측정 기기를 포함한 외부 기기로부터 수신하거나, 사용자로부터 입력받는 단계를 더 포함하는 캘리브레이션 방법.
  22. 제1 기준 구간에서 사용자로부터 생체신호를 측정하는 센서부;
    상기 생체신호로부터 기준 특징을 추출하는 특징 추출부; 및
    상기 추출된 기준 특징 값 및 오프셋 값 중의 하나 이상을 기초로 캘리브레이션 적합 여부를 판단하고, 판단 결과 적합하면 제1 기준 구간부터 제2 기준 구간까지의 복수의 기준 특징값 및 오프셋 값 셋을 기초로 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션하는 캘리브레이터를 포함하는 캘리브레이션 장치.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 캘리브레이터는
    상기 복수의 기준 특징값 및 오프셋 값 셋으로터 캘리브레이션용 기준 특징값 및 오프셋 값 셋을 획득하고, 획득된 캘리브레이션용 기준 특징값 및 오프셋 값 셋을 기초로 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션하는 캘리브레이션 장치.
  24. 제23항에 있어서,
    상기 캘리브레이터는
    상기 복수의 기준 특징값의 평균값 및 가중 평균값 중의 적어도 하나를 포함하는 통계값 또는 미리 정의된 함수식을 이용하여 산출된 값을 상기 캘리브레이션용 기준 특징값으로 획득하고,
    상기 복수의 오프셋 값의 평균값 및 가중 평균값 중의 적어도 하나를 포함하는 통계값 또는 미리 정의된 함수식을 이용하여 산출된 값을 상기 캘리브레이션용 오프셋 값으로 획득하는 캘리브레이션 장치.
  25. 제22항에 있어서,
    캘리브레이션에 적합한 것으로 판단된 기준 구간의 기준 특징값 및 오프셋 값 셋을 저장하는 저장부를 더 포함하는 캘리브레이션 장치.
  26. 제22항에 있어서,
    상기 제2 기준 구간은 상기 제1 기준 구간으로부터 미리 정의된 개수 이전의 기준 구간인 캘리브레이션 장치.
  27. 제22항에 있어서,
    상기 제2 기준 구간은 최초 캘리브레이션을 수행한 기준 구간인 캘리브레이션 장치.
  28. 사용자로부터 생체신호를 측정하는 센서부;
    상기 생체신호로부터 특징(feature)을 추출하는 특징 추출부;
    기준 구간의 생체신호로부터 추출된 기준 특징 값 및, 오프셋 값 중의 하나 이상을 기초로 캘리브레이션 적합 여부를 판단하고, 판단 결과 적합하면 상기 기준 특징 값 및 오프셋 값을 이용하여 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션하는 캘리브레이터; 및
    상기 캘리브레이션된 생체정보 추정 모델 및 추정 구간의 생체신호로부터 추출된 특징 값을 기초로 생체정보를 추정하는 생체정보 추정부를 포함하는 생체정보 추정 장치.
  29. 제28항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 적합 여부를 판단하기 위해, 사용자에게 상기 오프셋 값에 대한 질의 및 상기 캘리브레이션 구간 이전의 소정 시간 동안 사용자가 취한 행동에 대한 질의 중의 하나 이상을 수행하는 인터랙션부를 더 포함하는 생체정보 추정 장치.
  30. 제28항에 있어서,
    커프 혈압 측정 기기를 포함한 외부 기기로부터 상기 오프셋 값을 수신하는 통신부를 더 포함하는 생체정보 추정 장치.
  31. 제28항에 있어서,
    상기 생체정보 추정 결과, 기준 정보 및 사용자 입력 중의 하나 이상을 기초로 캘리브레이션 수행 여부를 판단하고, 판단 결과에 따라 캘리브레이터를 제어하는 캘리브레이션 제어부를 더 포함하는 생체정보 추정 장치.
  32. 제31항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 관련 정보 및 생체정보 추정 결과 중의 하나 이상을 출력하는 인터랙션부를 더 포함하는 생체정보 추정 장치.
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