KR20200014584A

KR20200014584A - Apparatus for predicting urination time and method by the same

Info

Publication number: KR20200014584A
Application number: KR1020180089927A
Authority: KR
Inventors: 신승철; 이경우; 이용승; 강홍구; 문준형; 이상엽; 이태호; 계세원; 박용인
Original assignee: 연세대학교 산학협력단
Priority date: 2018-08-01
Filing date: 2018-08-01
Publication date: 2020-02-11
Also published as: KR102098278B1

Abstract

An apparatus for predicting a urination time comprises: a user sleep determination unit determining whether a user is sleeping by measuring an impedance frequency due to a body change of a user; a bladder volume measurement unit determining a bladder impedance frequency representing a change in bladder volume from the impedance frequency when the user is sleeping; and a urination time prediction unit predicting a urination time of the user in advance based on the change in the bladder impedance frequency. The apparatus may precisely predict the urination time.

Description

A device for predicting urination and a method for predicting urination performed by the same {APPARATUS FOR PREDICTING URINATION TIME AND METHOD BY THE SAME}

본 발명은 배뇨 예측 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 임피던스 주파수를 기반으로 방광 볼륨의 변화를 분석하여 배뇨 시점을 정밀하게 예측할 수 있는 배뇨 예측 장치 및 이에 의해 수행되는 배뇨 예측 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a urination prediction technology, and more particularly, to a urination prediction device capable of precisely predicting the time of urination by analyzing a change in bladder volume based on the impedance frequency and a urination prediction method performed by the same.

배뇨장애 관리 기술은 배뇨장애의 진단 및 배뇨장애의 치료를 위해 방광 상태를 측정할 수 있다. 종래의 배뇨장애 관리 기술은 방광 상태의 측정을 위해 초음파, CT, 카테터 등의 측정 기술을 사용할 수 있고, 여기에서, 초음파나 CT를 통한 방광 측정 기술은 측정 시점에서의 방광 상태만을 진단할 수 있는 한계가 있고, 카테터를 통한 방광 측정 기술은 요도 내에 카테터를 삽입한 후 물을 주입하여 방광의 변화량을 모니터링할 수 있어 연속적인 측정이 가능하지만 측정 과정에서 사용자의 상당한 통증을 유발하는 단점이 있다. 이에, 사용자 편의성을 고려하여 간편하게 연속적인 방광 상태의 측정이 가능하면서 배뇨장애 아동에게 근본적인 치료 효과를 제공할 수 있는 기술 개발이 요구되고 있다.Urination management techniques can measure bladder status for the diagnosis of urination disorders and for the treatment of urination disorders. Conventional urination management technology may use a measurement technique such as ultrasound, CT, catheter for the measurement of the bladder condition, where the bladder measurement technology using ultrasound or CT can only diagnose the bladder state at the time of measurement There is a limit, and the bladder measurement technology through the catheter can monitor the amount of change in the bladder by injecting water after the catheter is inserted into the urethra, which allows continuous measurement, but has the disadvantage of causing considerable pain in the measurement process. Accordingly, there is a need to develop a technology capable of providing a continuous therapeutic effect to a child with urination disorder while being able to measure a continuous bladder state easily in consideration of user convenience.

한국공개특허 제10-2009-0053897호(2009.05.28)는 실금 사건을 예측하는 방법에 관한 것으로, 상기 방법은 흡수성 물품이 착용자에 의해 착용될 시 그 특성을 전기적으로 모니터링하는 단계, 상기 물품의 상기 특성의 변화를 결정하는 단계 - 상기 변화는 상기 착용자의 실금 사건을 나타냄 - 및 상기 특성의 상기 변화에 기반으로 연속적인 실금 사건을 나타내는 상태들을 예측하는 단계를 포함한다.Korean Patent Laid-Open No. 10-2009-0053897 (2009.05.28) relates to a method of predicting an incontinence event, the method comprising electrically monitoring a property of an absorbent article when worn by a wearer, Determining a change in the property, the change indicating the wearer's incontinence event and predicting conditions indicative of a continuous incontinence event based on the change in the property.

한국공개특허 제10-2013-0040876호(2013.04.24)는 배뇨 예측에 관한 것으로, 감지 장치는 하나 이상의 예측 파라미터들을 사용하여 소변의 방출을 예측하고, 소변의 실제 방출을 검출하고, 예측 정확성을 증가시키도록 상기 소변의 실제 방출에 기초하여 상기 하나 이상의 예측 파라미터들 중 적어도 하나를 조정하도록 구성된다.Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2013-0040876 (April 24, 2013) relates to urination prediction, and the sensing device uses one or more prediction parameters to predict the release of urine, detect the actual release of urine, And adjust at least one of the one or more predictive parameters based on the actual release of urine to increase.

한국공개특허 제10-2009-0053897호(2009.05.28)Korean Patent Publication No. 10-2009-0053897 (2009.05.28) 한국공개특허 제10-2013-0040876호(2013.04.24)Korean Patent Publication No. 10-2013-0040876 (2013.04.24)

본 발명의 일 실시예는 임피던스 주파수를 기반으로 방광 볼륨의 변화를 분석하여 배뇨 시점을 정밀하게 예측할 수 있는 배뇨 예측 장치 및 이에 의해 수행되는 배뇨 예측 방법을 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention is to provide a urination prediction device that can accurately predict the time of urination by analyzing the change in bladder volume based on the impedance frequency and the urination prediction method performed by the same.

본 발명의 일 실시예는 사용자의 신체 변화의 종합적인 분석을 통해 배뇨 시점을 예측하여 예측 결과의 정확성을 향상시킬 수 있는 배뇨 예측 장치 및 이에 의해 수행되는 배뇨 예측 방법을 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention is to provide a urination prediction device that can predict the urination time through a comprehensive analysis of the user's body changes to improve the accuracy of the prediction result and the urination prediction method performed by it.

본 발명의 일 실시예는 사용자마다 개별화된 신경망 학습을 기반으로 각 사용자 별로 최적화된 배뇨 시점의 예측이 가능한 배뇨 예측 장치 및 이에 의해 수행되는 배뇨 예측 방법을 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention is to provide a urination prediction device capable of predicting the urination time optimized for each user based on neural network learning for each user and a urination prediction method performed by the same.

실시예들 중에서, 배뇨 예측 장치는 사용자의 신체 변화로 인한 임피던스 주파수를 측정하여 상기 사용자가 수면 중인지 여부를 결정하는 사용자 수면 결정부, 상기 사용자가 수면 중인 경우에는 상기 임피던스 주파수로부터 방광 볼륨 변화를 나타내는 방광 임피던스 주파수를 결정하는 방광 볼륨 측정부 및 상기 방광 임피던스 주파수의 변화를 기초로 상기 사용자의 배뇨 시점을 사전에 예측하는 배뇨 시점 예측부를 포함한다.In one or more embodiments, the urination predicting device may measure a impedance frequency due to a change in a user's body to determine whether the user is sleeping, and if the user is sleeping, indicating a change in bladder volume from the impedance frequency. A bladder volume measuring unit for determining a bladder impedance frequency and a urination time predictor for predicting the urination time of the user in advance based on the change in the bladder impedance frequency.

상기 사용자 수면 결정부는 상기 사용자의 아랫배 인근에 부착된 전극들을 통해 상기 임피던스 주파수를 측정할 수 있다.The user sleep determiner may measure the impedance frequency through electrodes attached near a belly of the user.

상기 사용자 수면 결정부는 상기 전극들을 통해 제1 대역의 임피던스 주파수와 제2 대역의 임피던스 주파수를 검출하여 상기 임피던스 주파수를 생성할 수 있다.The user sleep determiner may generate the impedance frequency by detecting the impedance frequency of the first band and the impedance frequency of the second band through the electrodes.

상기 사용자 수면 결정부는 상기 제1 대역의 임피던스 주파수와 상기 제2 대역의 임피던스 주파수를 제1 및 제2 시간 주기들로 교번하여 검출할 수 있다.The user sleep determiner may alternately detect an impedance frequency of the first band and an impedance frequency of the second band by first and second time periods.

상기 사용자 수면 결정부는 상기 제1 대역의 임피던스 주파수와 상기 제2 대역의 임피던스 주파수 각각을 동시에 검출할 수 있다.The user sleep determiner may simultaneously detect each of an impedance frequency of the first band and an impedance frequency of the second band.

상기 방광 볼륨 측정부는 상기 임피던스 주파수를 구성하는 제1 대역의 임피던스 주파수를 평활하여 상기 방광 임피던스 주파수를 생성할 수 있다.The bladder volume measuring unit may generate the bladder impedance frequency by smoothing the impedance frequency of the first band constituting the impedance frequency.

상기 배뇨 시점 예측부는 상기 방광 임피던스 주파수의 변화율을 산출하여 상기 변화율이 특정 기준 이상인 시점으로부터 특정 시간만큼 떨어진 시점을 상기 배뇨 시점으로 결정할 수 있다.The urination point predicting unit may calculate a rate of change of the bladder impedance frequency to determine a time point at which the change rate is separated by a specific time from a time point at which the change rate is greater than or equal to a specific reference point.

상기 특정 시간은 상기 사용자의 배뇨 발생 시점에 관한 검출을 통해 사용자마다 개별화된 신경망 학습을 통해 결정될 수 있다.The specific time may be determined through neural network learning customized for each user through detection of a time point of urination occurrence of the user.

상기 배뇨 시점 예측부는 상기 변화율이 특정 기준 이상이면 상기 사용자에게 물리적 자극을 제공함으로써 상기 사용자가 깨어나도록 할 수 있다.The urination time predictor may enable the user to wake up by providing a physical stimulus to the user if the rate of change is greater than or equal to a certain criterion.

상기 배뇨 예측 장치는 상기 사용자의 속옷으로 구현될 수 있다.The urination prediction device may be implemented in the underwear of the user.

상기 배뇨 시점 예측부는 상기 전극들을 통해 측정된 상기 사용자의 심전도를 기초로 빈맥(tachycardia)의 발생 여부를 결정하여 상기 배뇨 시점을 조정할 수 있다.The urination time predictor may adjust the urination time by determining whether tachycardia is generated based on the electrocardiogram of the user measured through the electrodes.

상기 배뇨 시점 예측부는 상기 사용자의 발목 인근에 부착된 가속도 센서를 통해 측정된 상기 사용자의 발목 움직임을 기초로 발목 떨림(PLMS, Periotic Leg Movement in Sleep)의 발생 여부를 결정하여 상기 배뇨 시점을 조정할 수 있다.The urination point predictor may adjust the urination point by determining whether an ankle tremor (PLMS, Periotic Leg Movement in Sleep) is generated based on the ankle movement of the user measured by an acceleration sensor attached near the ankle of the user. have.

상기 배뇨 시점 예측부는 상기 배뇨 시점이 예측되면 상기 임피던스 주파수의 측정 과정에서 검출된 노이즈 크기를 기초로 상기 예측된 배뇨 시점의 정확도를 산출하고, 상기 산출된 정확도가 기준 정확도 이상이면 보호자 단말에 상기 배뇨 시점의 예측에 관한 배뇨 시점 예측 메시지를 전송할 수 있다.The urination time predicting unit calculates the accuracy of the predicted urination time based on the amount of noise detected in the measurement of the impedance frequency when the urination time prediction is predicted, and if the calculated accuracy is equal to or greater than the reference accuracy, the urination in the guardian terminal. A urination point prediction message regarding prediction of a point in time may be transmitted.

상기 배뇨 시점 예측부는 상기 산출된 정확도가 기준 정확도 미만이면 상기 사용자가 깨어나도록 상기 사용자에게 제공하는 물리적 자극의 강도를 하향 조정할 수 있다.The urination time predictor may adjust the intensity of the physical stimulus provided to the user to wake up when the calculated accuracy is less than the reference accuracy.

상기 배뇨 예측 장치는 상기 사용자가 수면 중이 아닌 경우에는 상기 방광 임피던스 주파수와 사용자에 의해 입력된 배뇨 시점을 주간 배뇨 데이터로서 관리하고, 상기 주간 배뇨 데이터를 기초로 머신 러닝을 수행하여 사용자마다 개별화된 배뇨 시점 예측 모델을 갱신할 수 있다.When the user is not sleeping, the urination prediction device manages the bladder impedance frequency and the urination time input by the user as weekly urination data, and performs machine learning based on the weekly urination data to perform individualized urination for each user. The viewpoint prediction model may be updated.

실시예들 중에서, 배뇨 예측 방법은 배뇨 예측 장치에 의해 수행되고, 상기 배뇨 예측 방법은 (a) 사용자의 신체 변화로 인한 임피던스 주파수를 측정하여 상기 사용자가 수면 중인지 여부를 결정하는 단계, (b) 상기 사용자가 수면 중인 경우에는 상기 임피던스 주파수로부터 방광 볼륨 변화를 나타내는 방광 임피던스 주파수를 결정하는 하는 단계 및 (c) 상기 방광 임피던스 주파수의 변화를 기초로 상기 사용자의 배뇨 시점을 사전에 예측하는 단계를 포함한다.Among the embodiments, the urination prediction method is performed by the urination prediction device, the urination prediction method (a) measuring the impedance frequency due to the user's body changes to determine whether the user is sleeping, (b) Determining a bladder impedance frequency indicating a bladder volume change from the impedance frequency when the user is sleeping; and (c) predicting the urination time of the user in advance based on the change of the bladder impedance frequency. do.

개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다 거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.The disclosed technique can have the following effects. However, since the specific embodiment does not mean to include all of the following effects or only the following effects, it should not be understood that the scope of the disclosed technology is limited by this.

본 발명의 일 실시예에 따른 배뇨 예측 장치 및 이에 의해 수행되는 배뇨 예측 방법은 임피던스 주파수를 기반으로 방광 볼륨의 변화를 분석하여 배뇨 시점을 정밀하게 예측할 수 있다.The urination predicting device and the urination predicting method performed by the method according to an embodiment of the present invention can accurately predict urination time by analyzing a change in bladder volume based on an impedance frequency.

본 발명의 일 실시예에 따른 배뇨 예측 장치 및 이에 의해 수행되는 배뇨 예측 방법은 사용자의 신체 변화의 종합적인 분석을 통해 배뇨 시점을 예측하여 예측 결과의 정확성을 향상시킬 수 있다.The urination predicting apparatus and the urination predicting method performed by the method according to an embodiment of the present invention may improve the accuracy of the prediction result by predicting the urination time through a comprehensive analysis of the user's body changes.

본 발명의 일 실시예에 따른 배뇨 예측 장치 및 이에 의해 수행되는 배뇨 예측 방법은 사용자마다 개별화된 신경망 학습을 기반으로 각 사용자 별로 최적화된 배뇨 시점의 예측이 가능하다.In the urination predicting device and the urination predicting method performed by the method according to an embodiment of the present invention, it is possible to predict the urination time optimized for each user based on the neural network learning customized for each user.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배뇨 예측 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1에 있는 배뇨 예측 장치를 나타내는 도면이다.
도 3은 도 2에 있는 배뇨 예측 장치가 배뇨 시점을 예측하는 과정을 설명하는 흐름도이다.
도 4은 도 1에 있는 배뇨 예측 장치가 보호자 단말과 연동하여 배뇨 시점의 예측 결과를 제공하는 일 실시예를 나타내는 도면이다.
도 5는 도 2에 있는 배뇨 예측 장치가 배뇨 시점을 예측하는 과정의 일 실시예를 설명하기 위한 블록도이다.1 is a view illustrating a urination prediction system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating the urination predicting device in FIG. 1.
FIG. 3 is a flowchart illustrating a process of predicting a urination time by the urination predicting device of FIG. 2.
FIG. 4 is a diagram illustrating an embodiment in which the urination predicting device of FIG. 1 provides a prediction result at the time of urination in association with a guardian terminal.
FIG. 5 is a block diagram illustrating an embodiment of a process of predicting a urination time by the urination predicting apparatus of FIG. 2.

본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다 거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.Description of the present invention is only an embodiment for structural or functional description, the scope of the present invention should not be construed as limited by the embodiments described in the text. That is, since the embodiments may be variously modified and may have various forms, the scope of the present invention should be understood to include equivalents for realizing the technical idea. In addition, the objects or effects presented in the present invention does not mean that a specific embodiment should include all or only such effects, the scope of the present invention should not be understood as being limited thereby.

한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.On the other hand, the meaning of the terms described in the present application should be understood as follows.

"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.Terms such as "first" and "second" are intended to distinguish one component from another component, and the scope of rights should not be limited by these terms. For example, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에" 와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.When a component is referred to as being "connected" to another component, it should be understood that there may be other components in between, although it may be directly connected to the other component. On the other hand, when a component is referred to as being "directly connected" to another component, it should be understood that there is no other component in between. On the other hand, other expressions describing the relationship between the components, such as "between" and "immediately between" or "neighboring to" and "directly neighboring", should be interpreted as well.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Singular expressions should be understood to include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise, and terms such as "comprise" or "have" refer to a feature, number, step, operation, component, part, or part thereof that is implemented. It is to be understood that the combination is intended to be present and does not exclude in advance the possibility of the presence or addition of one or more other features or numbers, steps, actions, components, parts or combinations thereof.

각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.In each step, an identification code (e.g., a, b, c, etc.) is used for convenience of description, and the identification code does not describe the order of the steps, and each step is clearly contextual. Unless stated otherwise, they may occur out of the order noted. That is, each step may occur in the same order as specified, may be performed substantially simultaneously, or may be performed in the reverse order.

여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.All terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art unless otherwise defined. The terms defined in the commonly used dictionary should be interpreted to coincide with the meanings in the context of the related art, and should not be interpreted as having ideal or excessively formal meanings unless clearly defined in the present application.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배뇨 예측 시스템을 설명하는 도면이다.1 is a view illustrating a urination prediction system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 배뇨 예측 시스템(100)은 배뇨 예측 장치(110) 및 보호자 단말(120)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the urination prediction system 100 may include a urination prediction device 110 and a guardian terminal 120.

배뇨 예측 장치(110)는 사용자(P)의 임피던스 주파수를 측정하여 사용자(P)의 배뇨 시점을 사전에 예측할 수 있는 컴퓨팅 장치에 해당한다. 배뇨 예측 장치(110)는 보호자 단말(120)과 네트워크를 통해 연결될 수 있고, 일 실시예에서, 근거리 통신망(예를 들어, 블루투스)을 통해 연결될 수 있으며, 다른 일 실시예에서, 저전력 광역 통신망(Low-Power Wide-Area Network)(예를 들어, 로라(LoRa)망이나 협대역 사물 인터넷(NB-IoT)망)을 통해 통신할 수 있다.The urination prediction device 110 corresponds to a computing device capable of predicting the urination time of the user P in advance by measuring the impedance frequency of the user P. FIG. The urination prediction device 110 may be connected to the guardian terminal 120 through a network, and in one embodiment, may be connected through a local area network (eg, Bluetooth), and in another embodiment, a low-power wide area network ( It can communicate via a low-power wide-area network (eg, a LoRa network or a narrowband Internet of Things (NB-IoT) network).

배뇨 예측 장치(110)는 사용자(P)에 의해 착용될 수 있는 웨어러블 기기로 구현될 수 있고, 일 실시예에서, 복부 착용형 의류에 내장된 웨어러블 기기로 구현될 수 있으며, 예를 들어, 사용자(P)의 속옷으로 구현될 수 있다.The urination predicting device 110 may be implemented as a wearable device that may be worn by the user P. In one embodiment, the urination predicting device 110 may be implemented as a wearable device embedded in an abdominal wearable garment. It can be implemented in the underwear of (P).

보호자 단말(120)은 배뇨 예측 장치(110)와 연결될 수 있는 컴퓨팅 장치에 해당하고, 예를 들어, 데스크톱, 노트북, 태블릿 PC 또는 스마트폰으로 구현될 수 있다. 일 실시예에서, 보호자 단말(120)은 배뇨 관리 어플리케이션이 설치되면 배뇨 관리 어플리케이션을 통해 배뇨 예측 장치(110)와 연결될 수 있고, 배뇨 예측 장치(110)로부터 예측된 배뇨 시점을 수신할 수 있다.The guardian terminal 120 may correspond to a computing device that may be connected to the urination predicting device 110, and may be implemented as, for example, a desktop, a laptop, a tablet PC, or a smartphone. In one embodiment, when the urination management application is installed, the guardian terminal 120 may be connected to the urination predicting apparatus 110 through the urination management application, and may receive the predicted urination time from the urination predicting apparatus 110.

도 2는 도 1에 있는 배뇨 예측 장치를 나타내는 도면이다. 보다 구체적으로, 도 2a는 배뇨 예측 장치(110)의 구성을 나타내는 블록도이고, 도 2b는 배뇨 예측 장치(110)가 속옷으로 구현된 일 실시예에서 배뇨 예측 장치(110)의 구성 요소를 개략적으로 나타내는 도면이다.FIG. 2 is a diagram illustrating the urination predicting device in FIG. 1. More specifically, FIG. 2A is a block diagram showing the configuration of the urination predicting apparatus 110, and FIG. 2B schematically illustrates the components of the urination predicting apparatus 110 in an embodiment in which the urination predicting apparatus 110 is implemented in underwear. It is a figure shown.

도 2를 참조하면, 배뇨 예측 장치(110)는 사용자 수면 결정부(210), 방광 볼륨 측정부(220), 배뇨 시점 예측부(230) 및 제어부(240)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, the urination predicting apparatus 110 may include a user sleep determining unit 210, a bladder volume measuring unit 220, a urination time predicting unit 230, and a controller 240.

사용자 수면 결정부(210)는 사용자(P)의 신체 변화로 인한 임피던스 주파수를 측정하여 사용자(P)가 수면 중인지 여부를 결정한다. 일 실시예에서, 사용자 수면 결정부(210)는 특정 주기로 측정되는 임피던스 주파수를 분석하여 기 저장된 특정 조건(예를 들어, 특정 임피던스 범위 내에 있는지)을 만족하는지 여부를 기초로 사용자(P)가 수면 중인지 여부를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 수면 결정부(210)는 사용자(P)의 신체에 특정 주파수의 전류(예를 들어, 50kHz 전류원)를 인가하여 전압을 측정할 수 있고, 측정된 전압에 대한 주파수 분석(예를 들어, 푸리에 분석)을 통해 해당 주파수에서의 임피던스를 임피던스 주파수로서 획득할 수 있다. 임피던스 주파수의 검출 과정에 관한 실시예들은 뒤에서 보다 상세히 서술하도록 한다.The user sleep determiner 210 determines whether the user P is sleeping by measuring an impedance frequency due to a change in the body of the user P. In one embodiment, the user sleep determiner 210 analyzes the impedance frequency measured in a specific period to sleep the user (P) based on whether or not to meet a previously stored specific condition (eg, within a specific impedance range). You can decide whether you are busy. In one embodiment, the user sleep determiner 210 may measure the voltage by applying a current of a specific frequency (for example, 50 kHz current source) to the body of the user (P), the frequency analysis for the measured voltage ( For example, Fourier analysis can be used to obtain an impedance at a corresponding frequency as an impedance frequency. Embodiments relating to the detection process of the impedance frequency will be described in more detail later.

사용자 수면 결정부(210)는 특정 시간 구간 동안의 임피던스 주파수를 시계열적으로 분석하여 사용자(P)의 현재 상태를 수면 상태 또는 비수면 상태로 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 수면 결정부(210)는 해당 시간 구간 동안 임피던스 주파수가 특정 임피던스 범위 내에서 연속적으로 검출되는지 여부를 기초로 사용자(P)의 현재 자세를 결정할 수 있고, 일정 시간 이상 특정 자세가 연속되면 사용자(P)의 현재 상태를 수면 상태로 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자 수면 결정부(210)는 제1 임피던스 범위(예를 들어, 10kOhm 이상 20kOhm 미만)이면 앉은 자세로, 제2 임피던스 범위(예를 들어, -5kOhm 이상 -10kOhm 미만)이면 서있는 자세로, 제3 임피던스 범위(예를 들어, -10kOhm 이상 -20kOhm 미만)이면 누워있는 자세로 결정할 수 있고, 누워있는 자세가 기 설정된 일정 시간 이상 지속되면 수면 상태로 결정할 수 있다.The user sleep determiner 210 may analyze the impedance frequency during a specific time interval in time series to determine a current state of the user P as a sleep state or a non-sleep state. In one embodiment, the user sleep determiner 210 may determine the current posture of the user P based on whether the impedance frequency is continuously detected within a specific impedance range during the corresponding time interval, and the specific posture for a predetermined time or more. If continues, the current state of the user P may be determined as a sleep state. For example, the user sleep determiner 210 may sit in the first impedance range (eg, 10 kOhm or more and less than 20 kOhm), and may stand in the second impedance range (eg, more than -5 kOhm or less than -10 kOhm). The third impedance range (eg, -10 kOhm or more and less than -20 kOhm) may be determined as a lying posture, and may be determined as a sleep state when the lying posture lasts for a predetermined time or more.

사용자 수면 결정부(210)는 특정 주기로 임피던스 주파수와 심전도(또는 심박수)를 측정하여 수면 상태 또는 비수면 상태를 결정할 수 있고, 일 실시예에서, 심전도가 특정 기준 범위 내에서 연속적으로 확인되고 특정 주파수로 측정된 임피던스 주파수의 변화량이 기준 변화량 미만이면 현재 상태를 수면 상태로 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 수면 결정부(210)는 블루투스를 통해 페어링된 보호자 단말(120) 또는 내부에 구성된 사용자 입력 모듈(미도시됨)을 통해 수면 상태 개시 요청과 연관된 사용자 입력이 수신되면 임피던스 주파수나 심전도의 측정과 무관하게 사용자(P)의 현재 상태를 수면 상태로 결정할 수 있다.The user sleep determiner 210 may determine the sleep state or the non-sleep state by measuring the impedance frequency and the electrocardiogram (or heart rate) at a specific period. In one embodiment, the ECG is continuously checked within a specific reference range and the specific frequency If the measured change in impedance frequency is less than the reference change, the current state can be determined as the sleep state. In one embodiment, the user sleep determiner 210 receives an impedance frequency when a user input associated with a sleep state initiation request is received through a parental terminal 120 paired via Bluetooth or a user input module (not shown) configured therein. B, the current state of the user (P) can be determined as the sleep state irrespective of the measurement of the electrocardiogram.

사용자 수면 결정부(210)는 수면 상태로 결정되면 지속적인 임피던스 주파수의 측정을 통해 배뇨 시점의 예측이 진행되도록 할 수 있고, 일 실시예에서, 임피던스 주파수의 측정 주기를 기 설정된 제1 주기보다 빠른 제2 주기로 재설정할 수 있다. 사용자 수면 결정부(210)는 비수면 상태로 결정되면 지속적인 임피던스 주파수의 측정을 통해 배뇨 데이터의 수집이 진행되도록 할 수 있고, 일 실시예에서, 임피던스 주파수의 측정 주기를 기 설정된 제1 주기보다 느린 제3 주기로 재설정할 수 있다.When the sleep determination unit 210 determines that the sleep state is determined, the urination time may be predicted by continuously measuring the impedance frequency, and in one embodiment, the measurement cycle of the impedance frequency may be faster than the first period. Can be reset in 2 cycles. When the user sleep determiner 210 determines to be in the non-sleep state, the collection of urination data may be progressed by continuously measuring the impedance frequency. In one embodiment, the measurement cycle of the impedance frequency may be slower than the first predetermined period. Reset to the third cycle.

사용자 수면 결정부(210)는 전극들(212)을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 수면 결정부(210)는 사용자(P)의 아랫배 인근에 부착된 전극들(212)을 포함할 수 있고, 예를 들어, 속옷으로 구현된 배뇨 예측 장치(110)에서 사용자 착용 시에 사용자 신체의 아랫배 인근에 대응되는 위치에 적어도 하나 이상 배치되며 일부는 사용자 신체와 접촉하여 적어도 임피던스 주파수를 측정할 수 있는 전극들(212)을 포함할 수 있다.The user sleep determiner 210 may include electrodes 212. In one embodiment, the user sleep determiner 210 may include electrodes 212 attached near the belly of the user P, for example, the user in the urination predicting device 110 implemented as underwear At least one or more positions may be disposed at a position corresponding to the lower abdomen of the user's body when worn, and some may include electrodes 212 that may contact the user's body and measure at least an impedance frequency.

일 실시예에서, 전극들(212)은 양극과 음극 쌍으로 구성되어 사용자(P)의 임피던스 주파수를 측정할 수 있는 제1 전극(212a) 및 양극과 음극 쌍으로 구성되어 사용자(P)의 심전도나 심박수를 측정할 수 있는 제2 전극(212b)을 포함할 수 있다. 다른 일 실시예에서, 전극들(212)은 임피던스 주파수의 측정을 위한 제1 양극과 심전도의 측정을 위한 제2 양극으로 구성된 제1 전극(212a) 및 임피던스 주파수의 측정을 위한 제1 음극과 심전도의 측정을 위한 제2 음극으로 구성된 제2 전극(212b)을 포함하고, 이들을 통해 사용자(P)의 임피던스 주파수와 심전도를 동시 측정할 수 있다. 일 실시예에서, 전극들(212)은 양극과 음극 쌍으로 구성되어 수분을 감지할 수 있는 제3 전극(212c)을 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the electrodes 212 are composed of a positive electrode and a negative electrode pair to measure the impedance frequency of the user P and a positive electrode and negative electrode pair to constitute the electrocardiogram of the user P. Or a second electrode 212b capable of measuring heart rate. In another embodiment, the electrodes 212 comprise a first electrode 212a consisting of a first anode for measuring impedance frequency and a second anode for measuring electrocardiogram and a first cathode and electrocardiogram for measuring impedance frequency It includes a second electrode 212b consisting of a second cathode for the measurement of, through which the impedance frequency and electrocardiogram of the user P can be measured simultaneously. In an embodiment, the electrodes 212 may further include a third electrode 212c configured as a pair of anodes and cathodes to sense moisture.

사용자 수면 결정부(210)는 전극들(212)을 통해 임피던스 주파수를 측정할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 수면 결정부(210)는 기 서술한 바와 같이, 특정 주파수로 공급되는 전류원(예를 들어, 50kHz 전류원)과 연결된 전극들(212)을 통해 접촉된 사용자(P)의 신체에 미세 전류를 인가하여 해당 주파수에서의 임피던스 주파수를 측정할 수 있고, 특정 시간 구간 동안 수집되는 임피던스 주파수를 기초로 해당 주파수와 연관된 임피던스 주파수의 시계열적 변화에 관해 분석할 수 있다.The user sleep determiner 210 may measure an impedance frequency through the electrodes 212. In one embodiment, the user sleep determiner 210, as described above, the body of the user P contacted through the electrodes 212 connected to a current source (for example, 50 kHz current source) supplied at a specific frequency. By applying a microcurrent to the impedance frequency at the frequency can be measured, based on the impedance frequency collected during a particular time interval can be analyzed for the time series change of the impedance frequency associated with the frequency.

사용자 수면 결정부(210)는 전극들(212)을 통해 제1 대역의 임피던스 주파수와 제2 대역의 임피던스 주파수를 검출하여 임피던스 주파수를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 수면 결정부(210)는 방광 볼륨 측정과 연관된 제1 대역의 주파수(예를 들어, 50kHz)로 전극들(212)에 전류를 제공하여 제1 임피던스 주파수를 검출할 수 있고, 움직임 측정과 연관된 제2 대역의 주파수(예를 들어, 10kHz)로 공급되는 전류를 통해 제2 임피던스 주파수를 검출할 수 있다.The user sleep determiner 210 may generate an impedance frequency by detecting an impedance frequency of the first band and an impedance frequency of the second band through the electrodes 212. In one embodiment, the user sleep determiner 210 may detect the first impedance frequency by providing a current to the electrodes 212 at a frequency (eg, 50 kHz) of the first band associated with the bladder volume measurement. The second impedance frequency may be detected through a current supplied at a frequency (eg, 10 kHz) of the second band associated with the motion measurement.

일 실시예에서, 사용자 수면 결정부(210)는 제1 대역의 임피던스 주파수와 제2 대역의 임피던스 주파수를 제1 및 제2 시간 주기들로 교번하여 검출할 수 있다. 사용자 수면 결정부(210)는 사용자(P)의 신체에 인가되도록 전극들(212)에 공급되는 전류의 주파수를 가변하여 제공할 수 있고, 보다 구체적으로, 제1 대역(예를 들어, 50kHz)의 제1 전류를 제1 시간 주기 동안 전극들(212)에 제공하여 제1 임피던스 주파수를 측정한 후에 제2 대역(예를 들어, 10kHz)의 제2 전류를 제2 시간 주기 동안 제공하여 제2 임피던스 주파수를 측정하는 일련의 단계들을 교대로 반복하여 교번 검출을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자 수면 결정부(210)는 사용자(P)의 인체에 인가되는 전류의 주파수를 가변하여 인체 투과도가 상대적으로 높아 방광 볼륨 측정에 적합한 50kHz 전류와 인체 투과도가 상대적으로 낮아 사용자 움직임 측정에 적합한 10kHz 전류를 번갈아 제공함으로써 방광 볼륨과 사용자 움직임이 모두 반영된 제1 임피던스 주파수와 사용자 움직임이 반영된 제2 임피던스 주파수를 번갈아 측정할 수 있다.In one embodiment, the user sleep determiner 210 may alternately detect the impedance frequency of the first band and the impedance frequency of the second band by first and second time periods. The user sleep determiner 210 may provide a variable frequency of the current supplied to the electrodes 212 to be applied to the body of the user P, and more specifically, the first band (for example, 50 kHz). Providing a first current of the second current in the second band (e.g., 10 kHz) during the second time period after measuring the first impedance frequency by providing the electrodes 212 for the first time period. Alternating detection can be performed by alternately repeating a series of steps of measuring the impedance frequency. For example, the user sleep determiner 210 may vary the frequency of the current applied to the human body of the user P so that the human body transmittance is relatively high and the 50 kHz current suitable for bladder volume measurement and the human body transmittance are relatively low to measure user movement. By alternately providing a 10 kHz current, the first impedance frequency reflecting both the bladder volume and the user's movement and the second impedance frequency reflecting the user's movement can be measured.

다른 일 실시예에서, 사용자 수면 결정부(210)는 제1 대역의 임피던스 주파수와 제2 대역의 임피던스 주파수 각각을 동시에 검출할 수 있다. 사용자 수면 결정부(210)는 전류의 주파수를 번갈아 가변하지 않고 각각을 독립적으로 제공하여 방광 볼륨과 사용자 움직임 측정을 위한 제1 임피던스 주파수와 사용자 움직임 측정을 위한 제2 임피던스 주파수를 각각 검출할 수도 있다.In another embodiment, the user sleep determiner 210 may simultaneously detect each of the impedance frequency of the first band and the impedance frequency of the second band. The user sleep determiner 210 may provide each independently without alternating the frequency of the current to detect the bladder volume and the first impedance frequency for measuring the user's motion and the second impedance frequency for measuring the user's motion, respectively. .

사용자 수면 결정부(210)는 제1 대역의 임피던스 주파수와 제2 대역의 임피던스 주파수 중 적어도 하나를 기초로 사용자(P)가 수면 중인지 여부를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 수면 결정부(210)는 제1 대역의 임피던스 주파수와 제2 대역의 임피던스 주파수를 합산하거나 평균하여 해당 연산 결과가 특정 임피던스 범위 내에 있다면 수면 상태로 결정할 수 있고, 다른 일 실시예에서, 제1 대역의 임피던스 주파수와 제2 대역의 임피던스 주파수 각각이 모두 특정 임피던스 범위 내에 있다면 수면 상태로 결정할 수 있으며, 또 다른 일 실시예에서, 시계열 상에서의 제1 대역의 임피던스 주파수와 제2 대역의 임피던스 주파수 중 적어도 하나를 미분하여 각각의 결과가 특정 임피던스 범위 내에 있다면 수면 상태로 결정할 수 있다.The user sleep determiner 210 may determine whether the user P is sleeping based on at least one of an impedance frequency of the first band and an impedance frequency of the second band. In one embodiment, the user sleep determiner 210 may add or average the impedance frequency of the first band and the impedance frequency of the second band to determine the sleep state if the corresponding calculation result is within a specific impedance range. In an example, the sleep state can be determined if both the impedance frequency of the first band and the impedance frequency of the second band are within a specific impedance range, and in another embodiment, the impedance frequency of the first band on the time series and the second Differentiate at least one of the band's impedance frequencies to determine sleep if each result is within a specific impedance range.

방광 볼륨 측정부(220)는 사용자(P)가 수면 중인 경우에는 임피던스 주파수로부터 방광 볼륨 변화를 나타내는 방광 임피던스 주파수를 결정한다. 보다 구체적으로, 방광 볼륨 측정부(220)는 임피던스 주파수의 측정을 통해 수면 상태로 결정되면 임피던스 주파수를 연산 처리하여 동잡음이 제거된 방광 임피던스 주파수를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 방광 볼륨 측정부(220)는 기 검출된 제1 대역의 제1 임피던스 주파수와 제2 대역의 제2 임피던스 주파수를 기초로 사용자 움직임에 따른 노이즈가 제거된 방광 임피던스 주파수를 생성할 수 있고, 예를 들어, 제1 임피던스 주파수와 제2 임피던스 주파수를 미분 연산을 포함하는 일련의 연산들로 가공하여 방광 볼륨에 대한 임피던스 변화량을 나타내는 방광 임피던스 주파수를 생성할 수 있다.The bladder volume measuring unit 220 determines a bladder impedance frequency indicating a change in bladder volume from the impedance frequency when the user P is sleeping. More specifically, the bladder volume measuring unit 220 may generate the bladder impedance frequency from which the noise is removed by calculating and processing the impedance frequency when it is determined as the sleep state through the measurement of the impedance frequency. According to an embodiment, the bladder volume measuring unit 220 may generate a bladder impedance frequency from which noise is removed according to a user's movement, based on the detected first impedance frequency of the first band and the second impedance frequency of the second band. For example, the first impedance frequency and the second impedance frequency may be processed into a series of operations including differential operations to produce a bladder impedance frequency indicative of the amount of impedance change with respect to the bladder volume.

일 실시예에서, 방광 볼륨 측정부(220)는 임피던스 주파수를 구성하는 제1 대역의 임피던스 주파수를 평활하여 방광 임피던스 주파수를 생성할 수 있다. 방광 볼륨 측정부(220)는 제1 대역의 임피던스 주파수에 대한 평활화(smoothing) 연산을 수행할 수 있고, 예를 들어, 저역 통과 필터(low pass filter)나 이동 평균 또는 지수 평활 연산을 통해 시계열적으로 연속되는 제1 대역의 임피던스 주파수의 굴곡을 평활화하하여 방광 임피던스 주파수를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 제1 대역은 방광 볼륨 측정과 사용자 움직임 측정을 위한 주파수 대역(예를 들어, 50kHz)에 해당할 수 있고, 사용자 움직임 측정을 위한 주파수 대역(예를 들어, 10kHz)에 해당할 수도 있다.In one embodiment, the bladder volume measuring unit 220 may generate a bladder impedance frequency by smoothing the impedance frequency of the first band constituting the impedance frequency. The bladder volume measuring unit 220 may perform a smoothing operation on the impedance frequency of the first band, and may be time-series through, for example, a low pass filter, a moving average, or an exponential smoothing operation. The bladder impedance frequency may be generated by smoothing the bending of the impedance frequency of the continuous first band. In one embodiment, the first band may correspond to a frequency band (eg, 50 kHz) for bladder volume measurement and user motion measurement, and corresponds to a frequency band (eg, 10 kHz) for user motion measurement. It may be.

다른 일 실시예에서, 방광 볼륨 측정부(220)는 제1 대역의 임피던스 주파수와 제2 대역의 임피던스 주파수를 기초로 움직임 제거 임피던스 주파수를 생성하고, 움직임 제거 임피던스 주파수를 평활하여 방광 임피던스 주파수를 생성할 수 있다. 예를 들어, 방광 볼륨 측정부(220)는 방광 볼륨과 사용자 움직임이 반영된 제1 대역의 임피던스 주파수에서 사용자 움직임이 반영된 제2 대역의 임피던스 주파수를 제거하여 움직임 제거 임피던스 주파수를 생성할 수 있고, 생성된 움직임 제거 임피던스 주파수를 저역 통과 필터에 통과시켜 고역 주파수 대역이 필터링된 필터링 임피던스 주파수를 생성할 수 있으며, 필터링 임피던스 주파수를 미분기(differentiator)에 통과시켜 방광 임피던스 주파수를 생성할 수 있다. 다른 예를 들어, 방광 볼륨 측정부(220)는 사용자 움직임이 반영된 제1 임피던스 주파수의 미분 결과와 사용자 움직임이 반영된 제2 임피던스 주파수의 미분 결과를 기초로 움직임 제거 임피던스 주파수를 생성하고, 움직임 제거 임피던스 주파수에 대한 산술 연산이나 미분 연산 또는 적분 연산을 통해 방광 임피던스 주파수를 생성할 수도 있다.In another embodiment, the bladder volume measuring unit 220 generates a motion canceling impedance frequency based on the impedance frequency of the first band and the impedance frequency of the second band, and generates the bladder impedance frequency by smoothing the motion removing impedance frequency. can do. For example, the bladder volume measuring unit 220 may generate a motion elimination impedance frequency by removing the impedance frequency of the second band in which user movement is reflected from the impedance frequency of the first band in which bladder volume and user movement are reflected. The filtered motion elimination impedance frequency may be passed through a low pass filter to generate a filtered impedance frequency in which the high frequency band is filtered, and the bladder impedance frequency may be generated by passing the filtering impedance frequency through a differentiator. For another example, the bladder volume measuring unit 220 generates a motion elimination impedance frequency based on the derivative result of the first impedance frequency in which user movement is reflected and the derivative result of the second impedance frequency in which user movement is reflected, and removes the motion elimination impedance. Bladder impedance frequencies may be generated by arithmetic, differential, or integral operations on the frequencies.

상기 실시예들에서, 방광 볼륨 측정부(220)는 사용자 움직임에 따른 노이즈를 감쇠시킨 방광 임피던스 주파수를 생성하여 추가적인 센서나 전극 없이도 높은 정확성으로 동잡음을 제거할 수 있다.In the above embodiments, the bladder volume measuring unit 220 may generate a bladder impedance frequency that attenuates noise caused by user movement to remove dynamic noise with high accuracy without additional sensors or electrodes.

일 실시예에서, 방광 볼륨 측정부(220)는 하기의 수학식 1을 기초로 방광 임피던스 주파수를 생성할 수 있다.In one embodiment, the bladder volume measuring unit 220 may generate a bladder impedance frequency based on Equation 1 below.

[수학식 1][Equation 1]

(여기에서, b는 방광 임피던스 주파수를 의미하고, i₅₀은 50kHz 전류원으로 측정된 임피던스 주파수에 관한 일련의 시계열적인 신호를 의미하며, i₁₀은 10kHz 전류원으로 측정된 임피던스 주파수에 관한 일련의 시계열적인 신호를 의미하고, f'( )는 내부의 값에 대해 미분을 수행하는 미분 연산을 의미함)(Where b is the bladder impedance frequency, i ₅₀ is the series of time series signals for the impedance frequency measured with a ₅₀ kHz current source, and i ₁₀ is the series of time series for the impedance frequency measured with a ₁₀ kHz current source) Signal, and f '() means the derivative operation that performs the derivative on the internal value)

배뇨 시점 예측부(230)는 방광 임피던스 주파수의 변화를 기초로 사용자의 배뇨 시점을 사전에 예측한다. 보다 구체적으로, 배뇨 시점 예측부(230)는 시계열적으로 방광 임피던스 주파수의 변화를 분석하여 방광 볼륨의 변화를 추적할 수 있고, 특정 조건을 만족하는 방광 임피던스 주파수의 변화가 검출되거나, 또는, 해당 방광 임피던스 주파수의 검출이 예측되면, 해당 검출 또는 검출 예측 시점으로부터 특정 시간 이후의 시점을 배뇨 시점으로 예측할 수 있다.The urination time prediction unit 230 predicts the urination time of the user in advance based on the change of the bladder impedance frequency. More specifically, the urination time predicting unit 230 may track the change in the bladder volume by analyzing the change in the bladder impedance frequency in time series, and the change of the bladder impedance frequency satisfying a specific condition may be detected, or When the detection of the bladder impedance frequency is predicted, a time after a specific time from the detection or detection prediction time can be predicted as the urination time.

일 실시예에서, 배뇨 시점 예측부(230)는 방광 임피던스 주파수의 변화율을 산출하여 해당 변화율이 특정 기준 이상인 시점으로부터 특정 시간만큼 떨어진 시점을 배뇨 시점으로 결정할 수 있다. 다른 일 실시예에서, 배뇨 시점 예측부(230)는 방광 임피던스 주파수의 부호가 특정 부호(예를 들어, 양수)가 되는 시점으로부터 특정 시간 만큼 떨어진 시점을 배뇨 시점으로 결정할 수 있다. 또 다른 일 실시예에서, 배뇨 시점 예측부(230)는 방광 임피던스 주파수로부터 검출된 특정 방향으로의 변곡점(예를 들어, 위로 볼록한 상태에서 아래로 볼록한 상태로 변하는 점)을 검출하여 해당 변곡점으로부터 특정 시간 만큼 떨어진 시점을 배뇨 시점으로 결정할 수 있다. 상기 실시예들에서, 배뇨 시점 예측부(230)는 변화율이 특정 기준 이상인 시점, 특정 부호가 되는 시점 또는 변곡점의 시점을 해당 사용자(P)의 관점에서 소변과 연관된 방광 볼륨의 팽창을 인지(예를 들어, 소변 마려움을 인지)할 것으로 예측되는 예측 인지 시점으로 결정할 수 있다.In one embodiment, the urination point predicting unit 230 may calculate a rate of change of the bladder impedance frequency and determine a time point at which the change rate is separated by a specific time from a time at which the rate of change is greater than or equal to a specific reference point. In another embodiment, the urination point predictor 230 may determine a time point separated by a specific time from the point at which the sign of the bladder impedance frequency becomes a specific sign (for example, a positive number) as the urination point. In another embodiment, the urination time predictor 230 detects an inflection point (for example, a point that changes from a convex up state to a convex state down) detected from the bladder impedance frequency and specifies a specific point from the inflection point. The time point separated by urine can be determined. In the above embodiments, the urination time predictor 230 recognizes the expansion of the bladder volume associated with urine from the viewpoint of the user P at the time when the rate of change is greater than or equal to a certain reference point, the time when the specific sign becomes a point, or the point of inflection point (eg, For example, it may be determined as a predictive recognition time point that is predicted to recognize urine difficulty).

배뇨 시점 예측부(230)는 배뇨 시점 예측 과정에서 사용자(P)의 심전도와 발목 움직임 중 적어도 하나를 더 고려하여 배뇨 시점을 결정할 수 있다.The urination point prediction unit 230 may further determine the urination point by further considering at least one of an electrocardiogram and ankle movement of the user P during the urination point prediction process.

일 실시예에서, 배뇨 시점 예측부(230)는 전극들(212)을 통해 측정된 사용자(P)의 심전도를 기초로 빈맥(tachycardia)의 발생 여부를 결정하여 배뇨 시점을 조정할 수 있다. 예를 들어, 배뇨 시점 예측부(230)는 측정된 심전도로부터 검출된 맥박수가 기준 맥박수보다 빠르면 빈맥이 발생된 것으로 결정하고, 빈맥의 발생에 따라 예측된 배뇨 시점을 미리 설정된 특정 비율 또는 특정 시간으로 앞당길 수 있다. 일 실시예에서, 배뇨 시점 예측부(230)는 배뇨 시점의 예측 과정 전후로 빈맥의 발생이 검출되면 해당 배뇨 시점의 예측에 관한 정확도를 상향 조정할 수 있다.In one embodiment, the urination time predictor 230 may determine the occurrence of tachycardia based on the electrocardiogram of the user P measured by the electrodes 212 to adjust the urination time. For example, the urination point predictor 230 determines that tachycardia is generated when the pulse rate detected from the measured electrocardiogram is faster than the reference pulse rate, and the urination point predicted according to the occurrence of tachycardia is set to a predetermined ratio or a specific time in advance. I can go ahead. In one embodiment, the urination time prediction unit 230 may adjust the accuracy of the prediction of the urination time when the occurrence of tachycardia is detected before and after the process of urination time.

일 실시예에서, 배뇨 시점 예측부(230)는 사용자(P)의 발목 인근에 부착된 가속도 센서(미도시됨)를 통해 측정된 사용자(P)의 발목 움직임을 기초로 발목 떨림(PLMS, Periotic Leg Movement in Sleep)의 발생 여부를 결정하여 배뇨 시점을 조정할 수 있다. 여기에서, 가속도 센서는 사용자(P)의 발목에서 발생되는 진동을 센싱하여 발목 움직임을 측정할 수 있고, 센싱된 발목 움직임을 유선 또는 무선으로 배뇨 시점 예측부(230)에 제공할 수 있으며, 일 실시예에서, 3축 또는 6축의 자이로센서로 구현될 수 있다. 배뇨 시점 예측부(230)는 측정된 발목 움직임으로부터 검출된 진동수가 기준 진동수보다 빠르면 발목 떨림이 발생된 것으로 결정하고, 발목 떨림의 발생에 따라 예측된 배뇨 시점을 미리 설정된 특정 비율 또는 특정 시간으로 앞당길 수 있다. 일 실시예에서, 배뇨 시점 예측부(230)는 배뇨 시점의 예측 과정 전후로 발목 떨림의 발생이 검출되면 해당 배뇨 시점의 예측에 관한 정확도를 상향 조정할 수 있다.In one embodiment, the urination time predictor 230 is an ankle tremor (PLMS, Periotic) based on the ankle movement of the user P measured by the acceleration sensor (not shown) attached to the ankle of the user P (not shown) Leg Movement in Sleep can be determined to adjust the timing of urination. Here, the acceleration sensor may measure the ankle movement by sensing the vibration generated from the ankle of the user (P), and may provide the sensed ankle movement to the urination point predictor 230 by wire or wirelessly. In an embodiment, it may be implemented as a three-axis or six-axis gyro sensor. The urination time predictor 230 determines that ankle tremor has occurred when the frequency detected from the measured ankle movement is faster than the reference frequency, and advances the urination time predicted according to the occurrence of the ankle tremor by a predetermined ratio or a predetermined time. Can be. In one embodiment, the urination time prediction unit 230 may adjust the accuracy of the prediction of the urination time when the occurrence of ankle tremor is detected before and after the process of urination time.

배뇨 시점 예측부(230)는 사용자(P)가 방광 임피던스 주파수와 사용자(P)에 의해 입력된 배뇨 시점을 주간 및 야간 모두 배뇨 데이터로서 관리하고, 배뇨 데이터를 기초로 머신 러닝을 수행하여 사용자마다 개별화된 배뇨 시점 예측 모델을 갱신할 수 있다. 일 실시예에서, 배뇨 시점 예측부(230)는 지속적으로 측정되는 임피던스 주파수를 수집하고, 해당 임피던스 주파수로부터 방광 임피던스 주파수를 생성하여 저장 및 관리할 수 있으며, 보호자 단말(120) 또는 사용자 입력 모듈을 통해 수신된 사용자 지정의 배뇨 시점을 저장할 수 있다. 배뇨 시점 예측부(230)는 저장된 방광 임피던스 주파수로부터 결정된 예측 인지 시점과 사용자 지정의 배뇨 시점 간의 차이를 시간대 별로 분석하여 해당 사용자(P) 개별의 시간차를 산출할 수 있고, 해당 분석 결과를 배뇨 시점 예측 모델에 반영하여 야간에 수행되는 배뇨 시점의 예측 과정에서 적용할 수 있다.The urination time predictor 230 manages the urinary bladder impedance frequency and the urination time input by the user P as urination data for both day and night, and performs machine learning based on the urination data for each user. You can update your personalized urination point prediction model. In one embodiment, the urination point predictor 230 may continuously collect the impedance frequency measured, generate and store and manage the bladder impedance frequency from the impedance frequency, the guardian terminal 120 or the user input module User-specified urination time points can be stored. The urination point predictor 230 may calculate the time difference of the corresponding user P by analyzing the difference between the predicted recognition point determined from the stored bladder impedance frequency and the user's designated urination point for each time zone, and calculates the analysis result. It can be reflected in the prediction model and applied in the prediction process of the urination point performed at night.

배뇨 시점 예측부(230)는 상기 특정 시간을 사용자(P)의 배뇨 발생 시점에 관한 검출을 통해 사용자(P)마다 개별화된 신경망 학습을 통해 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 배뇨 시점 예측부(230)는 기 학습되고 사용자 별로 개별화된 배뇨 시점 예측 모델을 기초로 기 서술한 배뇨 시점의 예측을 수행할 수 있고, 배뇨 시점 예측 모델에 있는 해당 사용자(P)에 관한 배뇨 발생 시점을 가져와 상기 특정 시간을 결정하여 배뇨 시점을 예측할 수 있다. 일 실시예에서, 배뇨 시점 예측부(230)는 기 학습된 배뇨 시점 예측 모델에 측정된 임피던스 주파수, 심전도 및 발목 움직임를 적용하여 해당 사용자(P)의 예측 인지 시점과 해당 예측에 따른 배뇨 시점을 결정할 수 있다.The urination point prediction unit 230 may determine the specific time through neural network learning for each user P through detection of the urination occurrence time of the user P. In one embodiment, the urination point prediction unit 230 may perform the prediction of the urination point described above based on the urination point prediction model previously learned and individualized for each user, and the corresponding user (P) in the urination point prediction model. The urinary incidence time can be determined and the specific time can be determined to predict the urinary time point. In an embodiment, the urination point predictor 230 may determine the predicted recognition point of the user P and the urination point according to the prediction by applying the impedance frequency, the electrocardiogram, and the ankle movement to the pre-learned urination point prediction model. Can be.

배뇨 시점 예측부(230)는 방광 임피던스 주파수의 변화율이 특정 기준 이상이면 사용자(P)에게 물리적 자극을 제공함으로써 해당 사용자(P)가 깨어나도록 할 수 있고, 예를 들어, 배뇨 예측 장치(110)에 부착된 진동 모듈(미도시됨)을 통해 기준 진동 값으로 진동 자극을 제공하거나 스피커 모듈(미도시됨)을 통해 기준 사운드 이상의 소리 자극을 제공하여 해당 사용자(P)가 깨어나도록 할 수 있다. 일 실시예에서, 배뇨 시점 예측부(230)는 예측된 배뇨 시점으로부터 기 설정된 특정 시간 이내로 근접되었고 사용자(P)가 수면 중인 것으로 검출되면 사용자(P)에게 기준 진동 값보다 큰 경고 진동 값으로 물리적 자극을 제공하여 해당 사용자(P)가 깨어나도록 할 수 있다. 일 실시예에서, 배뇨 시점 예측부(230)는 전극들(212)을 통해 수분이 감지되었다면 사용자(P)에게 물리적 자극을 제공하여 해당 사용자(P)가 깨어나도록 할 수 있다.The urination point predictor 230 may provide a physical stimulus to the user P when the rate of change of the bladder impedance frequency is greater than or equal to a predetermined reference to enable the user P to wake up, for example, the urination predicting device 110. The user P may be awakened by providing a vibration stimulus with a reference vibration value through a vibration module (not shown) attached thereto or by providing a sound stimulus above the reference sound through a speaker module (not shown). In one embodiment, when the urination point predicting unit 230 is approached within a predetermined specific time from the predicted urination time point and the user P is detected to be sleeping, the urination point predictor 230 physically alerts the user P to a warning vibration value greater than the reference vibration value. The stimulus may be provided to wake the user P. In one embodiment, the urination time predictor 230 may provide a physical stimulus to the user P to wake up the user P if moisture is detected through the electrodes 212.

배뇨 시점 예측부(230)는 배뇨 시점의 예측 결과를 보호자 단말(120)에 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 배뇨 시점 예측부(230)는 배뇨 시점이 예측되면 해당 예측된 배뇨 시점, 예측 인지 시점 및 해당 예측된 배뇨 시점에 관한 정확도를 포함하는 배뇨 시점 예측 메시지를 제공할 수 있고, 현재 시간이 예측된 배뇨 시점으로부터 기 설정된 특정 시간 이내로 근접하였으나 사용자(P)가 수면 중인 것으로 검출되면 배뇨 상태 관리를 권장하는 배뇨 상태 관리 권장 메시지를 제공할 수 있고, 전극들(212)을 통해 기준 수분량 이상의 수분이 감지되면 야뇨 발생을 알리기 위한 야뇨 발생 메시지를 제공할 수 있다.The urination time prediction unit 230 may provide the guardian terminal 120 with a prediction result of the urination time. In one embodiment, the urination time prediction unit 230 may provide a urination time prediction message including the accuracy of the predicted urination time, the prediction recognition time and the corresponding urination time when the urination time is predicted, and If the time is approached within a predetermined specific time from the predicted urination time point, but the user P is detected to be sleeping, the urine state management recommendation message recommending urination state management may be provided, and the reference water amount may be provided through the electrodes 212. When abnormal water is detected, a urination occurrence message may be provided to notify the occurrence of the urination.

배뇨 시점 예측부(230)는 배뇨 시점이 예측되면 임피던스 주파수의 측정 과정에서 검출된 노이즈 크기를 기초로 해당 예측된 배뇨 시점의 정확도를 산출할 수 있고, 산출된 정확도가 기준 정확도 이상이면 보호자 단말(120)에 해당 배뇨 시점의 예측에 관한 배뇨 시점 예측 메시지를 전송할 수 있다. 예를 들어, 배뇨 시점 예측부(230)는 제1 임피던스 주파수 대비 제2 임피던스 주파수의 상대적 크기를 노이즈 크기로 검출할 수 있고, 검출된 상대적 크기와 기 설정된 기준 노이즈 크기 간의 비교를 통해 검출된 상대적 크기가 클수록 해당 예측의 정확도가 낮아지도록 정확도를 산출할 수 있다.The urination time prediction unit 230 may calculate the accuracy of the predicted urination time based on the amount of noise detected during the measurement of the impedance frequency when the urination time prediction is predicted. In step 120), a urination point prediction message regarding the prediction of the urination point may be transmitted. For example, the urination point predictor 230 may detect a relative magnitude of the second impedance frequency relative to the first impedance frequency as a noise magnitude, and detect the relative magnitude detected by comparing the detected relative magnitude with a preset reference noise magnitude. The larger the size, the lower the accuracy of the prediction can be calculated.

일 실시예에서, 배뇨 시점 예측부(230)는 산출된 정확도가 기준 정확도 미만이면 사용자(P)가 깨어나도록 사용자(P)에게 제공하는 물리적 자극의 강도를 하향 조정할 수 있다.In an embodiment, the urination time predictor 230 may adjust the intensity of the physical stimulus provided to the user P to wake up the user P when the calculated accuracy is less than the reference accuracy.

제어부(240)는 배뇨 예측 장치(110)의 동작 전반을 제어할 수 있고, 사용자 수면 결정부(210), 방광 볼륨 측정부(220), 및 배뇨 시점 예측부(230)와 전기적으로 연결되어 이들 간의 데이터 흐름을 제어할 수 있다. 일 실시예에서, 제어부(240)는 배뇨 예측 장치(110)의 CPU(Central Processing Unit)으로 구현될 수 있다.The controller 240 may control the overall operation of the urination predicting apparatus 110, and may be electrically connected to the user sleep determiner 210, the bladder volume measuring unit 220, and the urination time predictor 230. You can control the data flow between them. In an embodiment, the controller 240 may be implemented as a central processing unit (CPU) of the urination predicting apparatus 110.

일 실시예에서, 배뇨 예측 장치(110)는 프로세서, 메모리, 사용자 입출력 수단 및 네트워크 입출력 수단이 구비된 컴퓨팅 장치로 구현될 수 있다.In one embodiment, the urination prediction device 110 may be implemented as a computing device equipped with a processor, a memory, a user input and output means and a network input and output means.

도 3은 도 2에 있는 배뇨 예측 장치가 배뇨 시점을 예측하는 과정을 설명하는 흐름도이다.FIG. 3 is a flowchart illustrating a process of predicting a urination time by the urination predicting device of FIG. 2.

도 3에서, 사용자 수면 결정부(210)는 사용자(P)의 신체 변화로 인한 임피던스 주파수를 측정하여 사용자(P)가 수면 중인지 여부를 결정할 수 있다(단계 S310). 방광 볼륨 측정부(220)는 사용자(P)가 수면 중인 경우에는 임피던스 주파수로부터 방광 볼륨 변화를 나타내는 방광 임피던스 주파수를 결정할 수 있다(단계 S320). 배뇨 시점 예측부(230)는 방광 임피던스 주파수의 변화를 기초로 사용자(P)의 배뇨 시점을 사전에 예측할 수 있다.In FIG. 3, the user sleep determination unit 210 may determine whether the user P is sleeping by measuring an impedance frequency due to a change in the body of the user P (step S310). When the user P is sleeping, the bladder volume measuring unit 220 may determine a bladder impedance frequency indicating a change in bladder volume from the impedance frequency (step S320). The urination time prediction unit 230 may predict the urination time of the user P in advance based on the change in the bladder impedance frequency.

도 4은 도 1에 있는 배뇨 예측 장치가 보호자 단말과 연동하여 배뇨 시점의 예측 결과를 제공하는 일 실시예를 나타내는 도면이다.FIG. 4 is a diagram illustrating an embodiment in which the urination predicting device of FIG. 1 provides a prediction result at the time of urination in association with a guardian terminal.

도 4에서, 배뇨 예측 장치(110)는 사용자(P)에 의해 착용될 수 있는 웨어러블 기기로서 허리 벨트로 구현될 수 있고, 사용자(P)의 신체 변화로 인한 임피던스 주파수의 측정을 기반으로 상기 서술한 바와 같은 배뇨 시점의 예측을 수행할 수 있다. 배뇨 예측 장치(110)는 사용자(P)에 관한 측정 신호를 처리하는 드라이버, 아날로그 신호로서 검출된 측정 신호를 디지털 신호로 변환하는 ADC(analog to digital converter), 디지털 신호로 변환된 측정 신호를 처리하여 배뇨 시점의 예측을 수행하는 MCU(Micro Controller Unit) 및 예측 과정에서 처리 요구되는 디지털 신호를 아날로그 신호로 변환하는 DAC(digital to analog converter)로 구현될 수 있다.In FIG. 4, the urination predicting device 110 may be implemented as a waist belt as a wearable device that can be worn by the user P, and the above description is based on the measurement of the impedance frequency due to the body change of the user P. Prediction of the point of urination can be made as described. The urination predicting device 110 is a driver for processing a measurement signal for a user P, an analog to digital converter (ADC) for converting a measurement signal detected as an analog signal into a digital signal, and a measurement signal converted to a digital signal. It can be implemented as a microcontroller unit (MCU) for performing the prediction of the urination time and a digital to analog converter (DAC) for converting the digital signal required for processing in the prediction process into an analog signal.

배뇨 예측 장치(110)는 보호자 단말(120)에 설치된 배뇨 관리 에이전트를 통해 블루투스를 통해 페어링된 보호자 단말(120)과 연결될 수 있고, 임피던스 주파수의 분석을 통해 사용자(P)의 현재 상태에 관해 분석한 결과를 배뇨 관리 에이전트에 제공할 수 있다.The urination predicting device 110 may be connected to the guardian terminal 120 paired via Bluetooth via a urination management agent installed in the guardian terminal 120, and analyzes the current state of the user P through analysis of the impedance frequency. One result can be provided to the urination management agent.

보호자 단말(120)는 배뇨 예측 장치(110)와 연동하여 전류원으로서 제공되는 주파수의 설정을 세부 조정하는 주파수 조정(frequency control), 사용자(P)의 배뇨 시점을 수동으로 저장하기 위한 조건 마킹(condition marking) 및 배뇨 시점의 예측 결과 또는 방광 볼륨의 모니터링 결과를 디스플레이하기 위한 데이터 디스플레이(data diplay) 기능을 제공할 수 있다.Guardian terminal 120 is in conjunction with the urination prediction device 110 frequency control (frequency control) for fine-tuning the setting of the frequency provided as a current source, condition marking for manually storing the urination time of the user (P) A data diplay function may be provided to display a marking result and a prediction result at the time of urination or a monitoring result of the bladder volume.

도 5는 도 2에 있는 배뇨 예측 장치가 배뇨 시점을 예측하는 과정의 일 실시예를 설명하기 위한 블록도이다. 보다 구체적으로, 도 5a는 배뇨 예측 장치(110)가 배뇨 시점의 예측을 수행하는 과정을 나타내고, 도 5b는 해당 예측의 수행 과정 중에 동잡음 제거를 수행하는 과정을 나타내며, 도 5c 내지 도 5e는 이러한 과정에서 생성되는 신호들의 일 실시 그래프들을 나타낸다.FIG. 5 is a block diagram illustrating an embodiment of a process of predicting a urination time by the urination predicting apparatus of FIG. 2. More specifically, FIG. 5A illustrates a process in which the urination predicting apparatus 110 performs the prediction of the urination time point, FIG. 5B illustrates a process of removing the noise during the process of performing the prediction, and FIGS. 5C to 5E One embodiment of the signals generated in this process is shown.

도 5a에서, 배뇨 예측 장치(110)는 속옷으로 구현될 수 있고, 사용자(P)에 의해 착용되면 사용자(P)의 신체와 접촉하여 전극들(212) 중 일부를 통해 심전도(ECG)를 측정하여 심박수(heart rate, HR)를 검출할 수 있으며, 다른 일부를 통해 생체 임피던스(Bio-Impedance Analysis, BIA)를 임피던스 주파수로서 측정하여 방광 볼륨 상태(bladder condition)을 검출할 수 있으며, 나머지를 통해 수분을 감지하여 야뇨 발생 여부를 검출할 수 있다. 배뇨 예측 장치(110)는 발목 인근에 부착된 가속도 센서(510)를 통해 발목 움직임을 감지하여 발목 떨림(PLMS)의 발생 여부를 검출할 수 있다.In FIG. 5A, the urination predicting device 110 may be implemented in underwear, and when worn by the user P, the electrocardiogram ECG is measured through some of the electrodes 212 in contact with the user P's body. Heart rate (HR) can be detected, and the bladder volume can be detected by measuring the bio-impedance analysis (BIA) as the impedance frequency through the other part. The presence of urination can be detected by detecting moisture. The urination predicting device 110 may detect ankle movement by detecting an ankle movement through an acceleration sensor 510 attached near the ankle and detect whether ankle shaking (PLMS) occurs.

배뇨 예측 장치(110)는 상기와 같이 검출된 심박수, 방광 볼륨 상태, 야뇨 발생 여부 및 발목 떨림 발생 여부를 기 학습된 배뇨 시점 예측 모델에 적용하여 이들이 종합적으로 고려된 배뇨 예측 및 배뇨 시점의 예측을 수행할 수 있고, 배뇨 시점이 예측되었거나 근접 또는 임박한 것으로 판단되면 사용자(P)에게 물리적 자극을 제공하거나 보호자 단말(120)에 이에 관한 알림 메시지를 제공하여 사용자(P)가 깨어나도록 지원함으로써 사용자(P)의 야뇨증이 개선되도록 할 수 있다.The urination prediction device 110 applies the detected heart rate, bladder volume, urination and whether ankle tremor occurs to the urinary predictive time prediction model that has been pre-trained to determine the urination prediction and urination time that are comprehensively considered. If it is determined that the time of urination is predicted or is near or impending, the user P may be alerted by providing a physical stimulus to the user P or by providing a notification message about the guardian terminal 120 to assist the user P to wake up. P) enuresis can be improved.

배뇨 예측 장치(110)는 메모리 또는 네트워크를 통해 연결된 별도의 배뇨 관리 서버(미도시됨)을 통해 사용자마다 개별화된 배뇨 시점 예측 모델을 관리할 수 있고, 사용자(P)의 배뇨 발생 시점에 관한 검출을 통해 신경망 학습을 수행하여 배뇨 시점 예측 모델을 갱신할 수 있다.The urination prediction device 110 may manage a personalized urination point prediction model for each user through a separate urination management server (not shown) connected through a memory or a network, and detect the urination time point of the user P. The neural network training can be performed to update the urination point prediction model.

도 5b에서, 배뇨 예측 장치(110)는 전극들(212)을 통해 50kHz의 전류와 10kHz의 전류를 사용자(P)의 신체에 교번 인가하여 제1 임피던스 주파수(Z_50kHz)와 제2 임피던스 주파수(Z_10kHz)를 검출할 수 있고, 특정 시간 구간 동안 제1 임피던스 주파수(Z_50kHz)와 제2 임피던스 주파수(Z_10kHz)를 수집하여 시계열적으로 분석할 수 있다(도 5c 참조). In FIG. 5B, the urination predicting device 110 alternately applies a current of 50 kHz and a current of 10 kHz to the body of the user P through the electrodes 212 so that the first impedance frequency Z _{50 kHz} and the second impedance frequency ( Z _{10 kHz} ) may be detected, and a first impedance frequency Z _{50 kHz} and a second impedance frequency Z _{10 kHz} may be collected and analyzed in time series for a specific time interval (see FIG. 5C).

제1 임피던스 주파수(Z_50kHz)와 제2 임피던스 주파수(Z_10kHz)는 해당 주파수에 따라 측정된 복부에서의 임피던스를 나타낸다. 방광 볼륨은 소변량 증가에 따라 체적 변화의 발생으로 증가되고, 복부에서의 임피던스는 소변에 포함된 수분의 증가로 인해 감소되는 형태로 나타난다. 이에 따라, 도 5c에서와 같이, 제1 임피던스 주파수(Z_50kHz)와 제2 임피던스 주파수(Z_10kHz)는 다른 변수가 없다면 시간에 따라 조금씩 감소되는 형태로 관측될 수 있다.The first impedance frequency Z _{50 kHz} and the second impedance frequency Z _{10 kHz} represent impedances at the abdomen measured according to the corresponding frequencies. Bladder volume increases with increasing urine volume, resulting in volume changes, and impedance in the abdomen appears to decrease due to an increase in the water contained in the urine. Accordingly, as shown in FIG. 5C, the first impedance frequency Z _{50 kHz} and the second impedance frequency Z _{10 kHz} may be observed to decrease slightly over time unless there are other variables.

배뇨 예측 장치(110)는 제1 임피던스 주파수(Z_50kHz)와 제2 임피던스 주파수(Z_10kHz)를 기초로 사용자(P)의 자세를 결정할 수 있고, 도 5c에서와 같이, 제1 임피던스 주파수(Z_50kHz)와 제2 임피던스 주파수(Z_10kHz)의 임피던스 값에 따라 앉은 상태, 앉아있는 상태 또는 누워있는 상태로 결정할 수 있다.The urination predicting apparatus 110 may determine a posture of the user P based on the first impedance frequency Z _{50 kHz} and the second impedance frequency Z _{10 kHz} , and as shown in FIG. 5C, the first impedance frequency Z may be determined. _{50 kHz} ) and the second impedance frequency Z _{10 kHz} may be determined as a sitting state, a sitting state or a lying state.

배뇨 예측 장치(110)는 제1 임피던스 주파수(Z_50kHz)와 제2 임피던스 주파수(Z_10kHz)를 기초로 사용자 움직임에 관한 노이즈를 제거하는 동잡음 제거를 수행하여 움직임 제거 임피던스 주파수(도 5c 또는 도 5d의 motion reduction 그래프)를 생성할 수 있고, 예를 들어, 도 5b에서와 같이, 사용자 움직임 측정을 위한 제2 임피던스 주파수(Z_10kHz)에 관한 미분 결과 및 방광 볼륨 측정과 사용자 움직임 측정을 위한 제1 임피던스 주파수(Z_50kHz)에 관한 미분 결과를 기초로 동잡음 제거를 수행하여 움직임 제거 임피던스 주파수를 생성할 수 있다.The urination prediction device 110 performs dynamic noise removal to remove noise related to user movement based on the first impedance frequency Z _{50 kHz} and the second impedance frequency Z _{10 kHz} . 5d motion reduction graph), for example, as shown in Fig. 5b, the derivative results for the second impedance frequency (Z _{10 kHz} ) for the user motion measurement and the product for bladder volume measurement and user motion measurement The noise reduction impedance frequency may be generated by performing dynamic noise cancellation based on the derivative result of 1 impedance frequency (Z _{50 kHz} ).

배뇨 예측 장치(110)는 움직임 제거 임피던스 주파수에 관한 평활화 연산을 통해 방광 임피던스 주파수(도 5e의 differential 그래프)를 생성할 수 있고, 방광 임피던스 주파수가 양의 부호가 되면 해당 시점을 사용자(P)가 소변 마려움을 인지할 것으로 예측되는 예측 인지 시점으로 결정하고, 해당 예측 인지 시점으로부터 특정 시간 후의 시점을 배뇨 시점으로 예측할 수 있다.The urination predicting apparatus 110 may generate a bladder impedance frequency (differential graph of FIG. 5E) through a smoothing operation on the motion elimination impedance frequency, and when the bladder impedance frequency becomes a positive sign, the user P may indicate the corresponding time point. The predicted cognitive time point predicted to recognize urine urge can be determined, and a time point after a specific time from the predicted cognitive time point can be predicted as the urination time point.

배뇨 예측 장치(110)는 임피던스 주파수의 분석 결과를 기초로 사용자(P)의 최대 방광 임피던스와 최소 방광 임피던스의 평균 값을 검출할 수 있고, 평균적인 최대 방광 임피던스와 최소 방광 임피던스 간의 임피던스 차이(Zref)를 기초로 사용자(P)의 방광 사이즈를 예측할 수 있으며, 예측된 방광 사이즈를 배뇨 시점의 예측 과정에 반영할 수 있다. 배뇨 예측 장치(110)는 임피던스 주파수를 기초로 수면 중 움직임을 검출하여 수면 상태를 모니터링할 수도 있다.The urination predicting apparatus 110 may detect an average value of the maximum bladder impedance and the minimum bladder impedance of the user P based on the analysis result of the impedance frequency, and the impedance difference between the average maximum bladder impedance and the minimum bladder impedance Zref ), The bladder size of the user P can be predicted, and the predicted bladder size can be reflected in the prediction process at the time of urination. The urination predicting apparatus 110 may monitor the sleep state by detecting a movement during sleep based on the impedance frequency.

상기에서는 본 출원의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 통상의 기술자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 출원을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although described above with reference to a preferred embodiment of the present application, those skilled in the art various modifications of the present application without departing from the spirit and scope of the invention described in the claims below And can be changed.

100: 배뇨 예측 시스템
110: 배뇨 예측 장치 120: 보호자 단말
210: 사용자 수면 결정부 212: 전극들
220: 방광 볼륨 측정부 230: 배뇨 시점 예측부
240: 제어부100: urination prediction system
110: urination prediction device 120: guardian terminal
210: user sleep determining unit 212: electrodes
220: bladder volume measurement unit 230: urination time prediction unit
240: control unit

Claims

A user sleep determination unit determining whether the user is sleeping by measuring an impedance frequency due to a change in a user's body;
A bladder volume measuring unit configured to determine a bladder impedance frequency indicating a change in bladder volume from the impedance frequency when the user is sleeping; And
A urination prediction device including a urination time predictor for predicting the urination time of the user in advance based on the change in the bladder impedance frequency.

The method of claim 1, wherein the user sleep determination unit
Urination predicting device, characterized in that for measuring the impedance frequency through the electrode attached to the user's belly.

The method of claim 2, wherein the user sleep determiner
And an impedance frequency of a first band and an impedance frequency of a second band are detected through the electrodes to generate the impedance frequency.

The method of claim 3, wherein the user sleep determiner
And an impedance frequency of the first band and an impedance frequency of the second band are alternately detected at first and second time periods.

The method of claim 3, wherein the user sleep determiner
Urination predicting device, characterized in that for detecting each of the impedance frequency of the first band and the impedance frequency of the second band at the same time.

The method of claim 2, wherein the bladder volume measuring unit
And a bladder impedance frequency is generated by smoothing an impedance frequency of a first band constituting the impedance frequency.

The method of claim 6, wherein the urination time prediction unit
The urination predicting device is characterized in that for calculating the rate of change of the bladder impedance frequency to determine the time point of the change time is separated by a specific time from a time point more than a specific reference as the urination time.

The method of claim 7, wherein the specific time is
Urination prediction device, characterized in that determined through the neural network learning for each user through the detection of the user's urination occurs time.

The method of claim 7, wherein the urination time prediction unit
The urination prediction device, characterized in that the user wakes up by providing a physical stimulus to the user if the rate of change is above a certain criterion.

According to claim 1, wherein the urination predicting device
Urination prediction device, characterized in that implemented in the user's underwear.

The method of claim 2, wherein the urination time prediction unit
The urination prediction device, characterized in that to determine the occurrence of tachycardia based on the electrocardiogram of the user measured through the electrodes to adjust the urination time.

The method of claim 2, wherein the urination time prediction unit
Urination according to the user's ankle is measured based on the user's ankle movement measured by the acceleration sensor attached to the ankle of the user (PLMS, Periotic Leg Movement in Sleep) is determined by adjusting the urination time Prediction device.

The method of claim 1, wherein the urination time prediction unit
When the urination time is predicted, the accuracy of the predicted urination time is calculated based on the noise level detected in the measurement of the impedance frequency, and when the calculated accuracy is equal to or greater than the reference accuracy, Urination prediction device, characterized in that for transmitting the urination time prediction message.

The method of claim 13, wherein the urination time prediction unit
And diminishing the intensity of the physical stimulus provided to the user so that the user wakes up when the calculated accuracy is less than the reference accuracy.

The method of claim 1,
When the user is not sleeping, the bladder impedance frequency and the urination time input by the user are managed as weekly urination data, and machine learning is performed based on the weekly urination data to update the individualized urination time prediction model for each user Urination prediction device further comprising a function to.

In the urination prediction method performed by the urination predicting device,
(a) determining whether the user is sleeping by measuring an impedance frequency due to a change in the user's body;
(b) determining a bladder impedance frequency representing a change in bladder volume from the impedance frequency when the user is sleeping; And
(c) predicting the urination time of the user based on the change in the bladder impedance frequency in advance.