KR20200144688A - 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 피검체로부터 생체신호를 측정하는 센서부와, 생체신호의 복수 지점 각각에서 제1 특징 및 제2 특징을 추출하고, 기준 지점의 제1 특징 대비 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 상기 기준 지점의 제2 특징 대비 각 지점의 제2 특징의 변화 정도를 기초로 복수 지점 중에서 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 지점을 결정하는 프로세서를 포함할 수 있다.

Description

생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 장치 및 방법과, 생체정보 추정 장치{APPARATUS AND METHOD FOR CALIBRATING BIO-INFORMATION ESTIMATION MODEL AND, APPARATUS FOR ESTIMATING BIO-INFORMATION}
생체정보 추정 모델을 캘리브레이션하고, 이를 기초로 생체정보를 추정하는 기술에 관한 것이다.
일반적으로 인체에 손상을 가하지 않고 비침습적(non-invasive)으로 혈압을 측정하는 방법으로서, 커프 기반의 압력 자체를 측정하여 혈압을 측정하는 방식과 커프 없이 맥파 측정을 통해 혈압을 추정하는 방식이 있다. 커프 기반의 혈압을 측정하는 방식으로는 상완(upper arm)에 커프(cuff)를 감고 커프 내 압력을 증가시켰다가 감소시키면서 청진기를 통해 혈관에서 발생하는 청음을 듣고 혈압을 측정하는 코로트코프 소리 방법(Korotkoff-sound method)과 자동화된 기계를 이용하는 방식으로 상완에 커프를 감고 커프 압력을 증가시킨 후 점차 커프 압력을 감소시키면서 커프 내 압력을 지속적으로 측정한 뒤 압력 신호의 변화가 큰 지점을 기준으로 혈압을 측정하는 오실로메트릭 방법(Oscillometric method)이 있다. 커프리스 혈압 측정 방법은 일반적으로 맥파전달시간(PTT, pulse transit time)을 계산하여 혈압을 추정하는 방식과, 맥파의 모양을 분석하여 혈압을 추정하는 PWA(Pulse Wave Analysis) 방식이 있다.
생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 장치 및 방법이 제시된다. 또한, 이를 기초로 생체정보를 추정하는 장치가 제시된다.
일 양상에 따르면, 캘리브레이션 장치는 피검체로부터 생체신호를 측정하는 센서부 및 생체신호의 복수 지점 각각에서 제1 특징 및 제2 특징을 추출하고, 기준 지점의 제1 특징 대비 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 기준 지점의 제2 특징 대비 각 지점의 제2 특징의 변화 정도를 기초로 복수 지점 중에서 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 지점을 결정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
이때, 생체신호는 PPG(photoplethysmogram), IPG(impedance plethysmogram), VPG(video plethysmogram), ECG(electrocardiogram), EMG(Electromyography) 및, BCG(ballistocardiogram) 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.
생체신호는 하나의 시간 구간에서 측정된 하나의 생체신호 또는, 서로 분리된 복수의 시간 구간에서 측정된 복수의 생체신호를 포함할 수 있다.
프로세서는 복수 지점 각각을 차례대로 기준 지점으로 설정하면서, 설정된 각 기준 지점별로 각 지점의 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도를 산출할 수 있다.
프로세서는 각 기준 지점별로 산출된 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도를 조합하고, 조합 결과가 소정 기준을 만족하는 기준 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정할 수 있다.
프로세서는 각 기준 지점별로 각 지점의 제1 특징의 변화 정도와 제2 특징의 변화 정도 사이의 잔차 합(sum of residual)을 산출하고, 산출된 잔차 합이 최소가 되는 기준 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정할 수 있다.
프로세서는 복수 지점 중에서 둘 이상의 유효 지점을 결정하고, 결정된 유효 지점 중에서 캘리브레이션 지점을 결정할 수 있다.
프로세서는 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도 간의 상관관계를 기초로 유효 지점을 결정할 수 있다.
프로세서는 생체신호의 파형을 소정 개수의 비트 단위로 앙상블 평균(ensemble averaging)하여 각 지점에 대응하는 대표 파형을 획득하고 대표 파형 각각으로부터 제1 특징 및 제2 특징을 추출할 수 있다.
일 양상에 따른 캘리브레이션 장치는 피검체로부터 생체신호를 측정하는 센서부 및 생체신호의 복수 지점에서 제1 특징 및 제2 특징을 추출하고, 캘리브레이션 지점의 제1 특징 대비 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 상기 캘리브레이션 지점의 제2 특징 대비 각 지점의 제2 특징의 변화 정도를 기초로 생체정보 추정 모델의 결합계수를 결정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
프로세서는 복수 지점 중의 미리 설정된 한 지점을 캘리브레이션 지점으로 설정할 수 있다.
프로세서는 복수 지점 각각을 차례대로 기준 지점으로 설정하고, 기준 지점의 제1 특징 대비 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 기준 지점의 제2 특징 대비 각 지점의 제2 특징의 변화 정도를 기초로 복수 지점 중에서 캘리브레이션 지점을 결정할 수 있다.
프로세서는 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도 중의 적어도 하나에 결합계수를 적용하여 조합한 결과가 소정 기준을 만족하도록 결합계수를 결정할 수 있다.
프로세서는 제1 특징의 변화 정도와 제2 특징의 변화 정도 사이의 잔차 합(sum of residual)이 최소가 되도록 결합계수를 결정할 수 있다.
이때, 결합계수의 범위는 사용자 입력, 사용자 특성, 외부 환경 특성, 생체정보 추정 이력, 추정할 생체정보의 종류 및 장치의 컴퓨팅 성능 중의 하나 이상을 기초로 미리 설정될 수 있다.
프로세서는 복수 지점 중에서 둘 이상의 유효 지점을 결정하고, 결정된 유효 지점의 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도를 기초로 결합계수를 결정할 수 있다.
일 양상에 따르면, 캘리브레이션 방법은 피검체로부터 생체신호를 측정하는 단계, 생체신호의 복수 지점에서 제1 특징 및 제2 특징을 추출하는 단계, 기준 지점의 제1 특징 대비 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 기준 지점의 제2 특징 대비 각 지점의 제2 특징의 변화 정도를 산출하는 단계 및, 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도를 기초로 복수 지점 중에서 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 지점을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
변화 정도를 산출하는 단계는 복수 지점 각각을 차례대로 기준 지점으로 설정하면서, 설정된 각 기준 지점별로 상기 각 지점의 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도를 산출할 수 있다.
캘리브레이션 지점을 결정하는 단계는 각 기준 지점별로 각 지점의 특징의 변화 정도를 조합하고, 조합 결과가 소정 기준을 만족하는 기준 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정할 수 있다.
캘리브레이션 지점을 결정하는 단계는 각 기준 지점별로 각 지점의 제1 특징의 변화 정도와 제2 특징의 변화 정도 사이의 잔차 합(sum of residual)을 산출하고, 산출된 잔차 합이 최소가 되는 기준 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정할 수 있다.
캘리브레이션 지점을 결정하는 단계는 복수 지점 중에서 둘 이상의 유효 지점을 결정하고, 결정된 유효 지점 중에서 캘리브레이션 지점을 결정할 수 있다.
캘리브레이션 지점을 결정하는 단계는 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도 간의 상관관계를 기초로 유효 지점을 결정할 수 있다.
일 양상에 따르면, 캘리브레이션 방법은 피검체로부터 생체신호를 측정하는 단계, 생체신호의 복수 지점에서 제1 특징 및 제2 특징을 추출하는 단계, 복수 지점 중에서 캘리브레이션 지점을 결정하는 단계, 캘리브레이션 지점의 제1 특징 대비 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 캘리브레이션 지점의 제2 특징 대비 각 지점의 제2 특징의 변화 정도를 산출하는 단계 및, 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도를 기초로 생체정보 추정 모델의 결합계수를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
캘리브레이션 지점을 결정하는 단계는 복수 지점 중에서 미리 설정된 한 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정할 수 있다.
캘리브레이션 지점을 결정하는 단계는 복수 지점 각각을 차례대로 기준 지점으로 설정하면서, 각 기준 지점의 제1 특징 대비 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징 대비 각 지점의 제2 특징의 변화 정도를 기초로 복수 지점 중의 한 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정할 수 있다.
결합계수를 결정하는 단계는 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도 중의 적어도 하나에 결합계수를 적용하여 조합한 결과가 소정 기준을 만족하도록 결합계수를 결정할 수 있다.
결합계수를 결정하는 단계는 제1 특징의 변화 정도와 제2 특징의 변화 정도 사이의 잔차 합(sum of residual)이 최소가 되도록 결합계수를 결정할 수 있다.
결합계수를 결정하는 단계는 복수 지점 중에서 둘 이상의 유효 지점을 결정하고, 결정된 유효 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도를 기초로 결합계수를 결정할 수 있다.
일 양상에 따르면, 생체정보 추정 장치는 피검체로부터 제1 생체신호 및 제2 생체신호를 측정하는 센서부 및 제1 생체신호의 복수 지점 각각에서 둘 이상의 특징을 추출하고, 기준 지점 대비 각 지점의 각 특징의 변화 정도를 기초로 상기 복수 지점 중에서 캘리브레이션 지점을 결정하여 결정된 캘리브레이션 지점의 특징을 기초로 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션하며, 상기 제2 생체신호 및 상기 캘리브레이션된 생체정보 추정 모델을 기초로 생체정보를 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
프로세서는 복수 지점 각각을 차례대로 상기 기준 지점으로 설정하면서, 설정된 각 기준 지점에 대하여 각 지점의 각 특징의 변화 정도 사이의 잔차 합을 산출하고, 산출된 잔차 합이 최소인 기준 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정할 수 있다.
프로세서는 제2 생체신호로부터 상기 둘 이상의 특징을 추출하고, 캘리브레이션 지점의 각 특징 대비 상기 제2 생체신호로부터 추출된 각 특징의 변화 정도를 기초로 상기 캘리브레이션된 생체정보 추정 모델을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다.
생체정보는 혈압, 혈관 나이, 동맥경화도, 대동맥압 파형, 혈관 탄성도, 스트레스 지수 및 피로도 중의 하나 이상을 포함할 수 있다.
생체정보 관련 복수의 특징의 상관관계를 통해 사용자 개인화된 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 방법을 제시함으로써 생체정보 추정의 정확성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 캘리브레이션 장치의 블록도이다.
도 2는 도 1의 프로세서 구성의 일 실시예의 블록도이다.
도 3a 내지 3d는 일 실시예의 캘리브레이션을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 도 1의 프로세서 구성의 다른 실시예의 블록도이다.
도 5는 다른 실시예의 캘리브레이션을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 캘리브레이션 방법의 흐름도이다.
도 7은 다른 실시예에 따른 캘리브레이션 방법의 흐름도이다.
도 8은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.
도 9는 웨어러블 기기를 도시한 것이다.
도 10은 스마트 기기를 도시한 것이다.
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 방법과, 생체정보 추정 장치를 도면들을 참고하여 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 장치의 블록도이다. 생체정보 추정 모델은 혈압, 혈관 나이, 동맥경화도, 대동맥압 파형, 혈관 탄성도, 스트레스 지수 및 피로도 등을 추정하기 위해 선형/비선형 수학 함수식 등의 다양한 형태로 정의되는 모델일 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 혈압을 예로 들어 설명하기로 한다.
도 1을 참조하면, 캘리브레이션 장치(100)는 센서부(110) 및 프로세서(120)를 포함한다.
센서부(110)는 프로세서(120)의 제어에 따라 사용자의 피검체로부터 생체신호를 측정할 수 있다. 이때, 피검체는 인체의 피부 조직일 수 있으며, 예컨대, 모세혈이나 정맥혈이 지나는 손등, 손목, 손가락 등의 인체 부위일 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않으며 요골 동맥과 같은 동맥이 지나가는 인체 부위일 수도 있다. 이때, 생체신호는 PPG(Photoplethysmogram), IPG(impedance plethysmogram), VPG(video plethysmogram), ECG(Electrocardiography), EMG(Electromyography) 및, BCG(ballistocardiogram) 등을 포함할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다.
예를 들어, 센서부(110)는 PPG를 포함한 맥파신호를 측정하는 맥파 센서를 포함할 수 있다. 맥파 센서는 피검체에 광을 조사하는 광원과, 광원에 의해 조사된 광이 피검체의 피부 표면이나 혈관 등의 생체조직에서 산란 또는 반사되어 나오는 광을 검출하는 디텍터를 포함할 수 있다.
광원은 맥파센서에 접촉하는 피검체에 소정 파장 대역의 광을 조사할 수 있다. 이때, 소정 파장 대역은 적외광, 가시광일 수 있다. 광원은 발광 다이오드(light emitting diode, LED), 레이저 다이오드(laser diode, LD) 또는 형광체 등을 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다. 광원은 하나의 LED로 형성될 수 있으며 단일 파장의 광을 조사할 수 있다. 또는, 광원은 복수의 LED가 어레이로 형성되는 것도 가능하며, 이때, 각 LED는 서로 동일한 파장의 광을 조사하거나, 적어도 일부가 서로 다른 파장의 광을 조사할 수 있다.
디텍터는 광원에서 조사된 광이 피검체의 조직에서 흡수, 산란 또는 반사되어 방출되는 광을 검출하고, 검출된 광의 강도를 전기적인 신호로 변환하여 출력할 수 있다. 디텍터는 포토다이오드(photo diode), 포토트랜지스터(photo transistor, PTr) 또는 이미지 센서(예: CMOS 이미지 센서) 등을 포함할 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 디텍터는 하나의 포토 다이오드 또는 복수의 포토 다이오드 어레이로 형성될 수 있다. 이때 각 디텍터는 광원 위치로부터 서로 다른 거리 상에 배치되어, 광원에서 조사되어 피검체의 조직에서 산란 또는 반사되어 나오는 광을 서로 다른 위치에서 검출할 수 있다.
프로세서(120)는 캘리브레이션 이벤트가 발생하면 센서부(110)를 제어하여 캘리브레이션을 위한 생체신호를 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자가 안정된 상태에서 피검체로부터 정확하게 생체신호가 획득될 수 있도록 안정 상태 유지, 생체신호 측정에 필요한 가이드 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 피검체를 맥파센서에 정확하게 접촉시킬 수 있도록 접촉 위치 및/또는 피검체와 맥파센서 사이의 접촉 압력에 관한 정보를 제공할 수 있다.
일 예로, 프로세서(120)는 센서부(110)에 의해 하나의 시간 구간에서 획득된 하나의 생체신호를 분석하여 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션을 수행할 수 있다.
다른 예로, 프로세서(120)는 서로 분리된 복수의 시간 구간에서 획득된 복수의 생체신호를 이용하여 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 현재 캘리브레이션 시점에 센서부(110)를 소정 시간 간격으로 복수 회 제어하여 복수의 생체신호를 획득할 수도 있다. 이때, 사용자가 안정상태에서 생체신호를 측정한 이후 다시 안정 상태로 돌아가는 시간을 고려하여 생체신호 측정 시간 간격이 미리 설정될 수 있다. 또는, 현재 시점에 획득된 생체신호와 이전 캘리브레이션 시점에 획득된 생체신호를 획득할 수도 있다.
프로세서(120)는 통신 모듈을 제어하여 외부 기기와 통신할 수 있으며, 외부 기기로부터 생체정보 캘리브레이션을 위해 기준이 되는 각종 정보를 수신하거나, 캘리브레이션 결과 생성된 정보, 예컨대 후술하는 바와 같이 기준 특징, 결합 계수 캘리브레이션된 생체정보 추정 모델 등을 생체정보 추정 장치와 같은 외부 기기에 전송할 수 있다. 이때, 외부 기기(250)는 커프 혈압기와 같은 혈압 측정 장치 및 그 밖의 생체정보 측정과 관련된 의료 기기, 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC, 노트북 PC 등의 정보 처리 장치를 포함할 수 있다.
통신 모듈은 블루투스(Bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication, NFC), WLAN 통신, 지그비(Zigbee) 통신, 적외선(Infrared Data Association, IrDA) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra-wideband) 통신, Ant+ 통신, WIFI 통신, RFID(Radio Frequency Identification) 통신, 3G 통신, 4G 통신 및 5G 통신 등을 포함하는 다양한 유무선 통신 기술을 이용할 수 있다.
프로세서(120)는 출력 모듈을 제어하여 처리 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 캘리브레이션을 통해 생성된 각종 정보 예컨대 후술하는 바와 같이 기준 특징 및/또는 결합 계수 등의 정보를 사용자에게 출력할 수 있다. 이때, 출력 모듈은 디스플레이, 스피커, 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다.
프로세서(120)는 처리 결과 생성된 각종 정보를 저장 모듈에 저장할 수 있다. 예를 들어, 캘리브레이션에 필요한 기준 정보, 측정된 생체신호, 캘리브레이션 결과 생성된 기준 특징 및/또는 결합 계수 등의 정보, 캘리브레이션 이력 정보 등을 저장 및 관리할 수 있다. 이때, 기준 정보는 사용자의 나이, 성별, 건강 상태 등과 같은 사용자 특성 정보, 생체정보 추정 모델 등의 정보를 포함할 수 있다.
저장 모듈은 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 등의 저장매체를 포함하며, 이에 제한되는 것은 아니다.
도 2는 도 1의 프로세서 구성의 일 실시예의 블록도이다. 도 3a 내지 3d는 일 실시예의 캘리브레이션을 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예의 프로세서(200)는 전처리부(210), 캘리브레이션 지점 결정부(220) 및 캘리브레이션부(230)를 포함할 수 있다.
전처리부(210)는 센서부(110)로부터 캘리브레이션을 위한 생체신호를 수신하면, 필요에 따라 수신된 생체신호를 전처리할 수 있다. 예를 들어, 생체신호를 정규화하고 추세와 오프셋을 제거하는 디트렌딩(detrending), 0.4~10Hz의 밴드 패스 필터링 또는 로우 패스 필터링 등을 통해 노이즈 제거, 신호 증폭과 같은 전처리 작업을 수행할 수 있다.
또한, 전처리부(210)는 생체신호의 복수의 지점에서 대표 파형을 획득할 수 있다. 예를 들어, 전처리부(210)는 하나의 생체신호의 파형으로부터 소정 개수에 해당하는 시간 축 상의 복수의 지점에서 대표 파형을 획득할 수 있다. 도 3a를 참조하면 생체신호의 파형을 소정 개수의 비트 단위로 앙상블 평균하여 대표 파형을 획득할 수 있으며, 도시된 바와 같이 소정 개수의 비트 단위를 하나의 윈도우(BW)로 하여 윈도우(BW)를 슬라이딩하면서 복수의 대표 파형을 획득할 수 있다.
전처리부(210)는 하나의 생체신호 측정 시간, 하나의 생체신호에서 획득할 대표 파형의 개수 및 윈도우 사이즈(즉, 비트 단위에 포함되는 비트 개수) 등을 고려하여 윈도우 사이즈를 적응적으로 조절할 수 있다.
예를 들어, 전처리부(210)는 사용자 입력, 사용자 특성(예: 건강 상태, 성별, 연령 등), 외부 환경 특성(예: 온도, 습도, 계절 등의 변화), 생체정보 추정 이력, 추정할 생체정보의 종류 및 장치의 컴퓨팅 성능 등을 기초로 각 사용자별로 생체신호 측정 시간이나 추출할 개수를 조절할 수 있다. 예컨대, 생체신호 측정 시간이 줄어들거나, 추출할 개수를 증가시킬 필요가 있는 경우 더 많은 대표 파형을 획득할 수 있도록 윈도우 사이즈를 줄일 수 있다. 다만, 이러한 예시에 제한되는 것은 아니다.
한편, 전처리부(210)는 복수의 생체신호가 획득되면, 복수의 생체신호 각각에서 하나 이상의 대표 파형을 획득하여 설정된 개수에 해당하는 대표 파형을 획득할 수 있다.
캘리브레이션 지점 결정부(220)는 전처리부(210)에 의해 복수의 대표 파형이 획득되면 각 대표 파형으로부터 둘 이상의 특징(feature)을 추출할 수 있다. 캘리브레이션 지점 결정부(210)는 각 대표 파형, 각 대표 파형의 미분/적분 신호를 분석하여 특징을 획득할 수 있다. 이때, 미분 및 적분 차수는 특별히 제한되지 않는다.
여기서, 특징은 실제 생체정보와 상관도가 높은 값으로서 예컨대, 혈압이 증가/감소에 따라 특징값이 같은 방향으로 증가/감소하는 특성을 갖는 값일 수 있다. 일반적으로 맥파신호는 심장에서 출발하여 신체 말단부로 향하는 전진파(forward wave)와 말단부에서 다시 되돌아오는 반사파(refelected wave)의 중첩으로 구성될 수 있다. 맥파신호에서 각 펄스 파형 성분 위치의 시간(time) 및 진폭(amplitude) 정보 등을 적절히 조합하면 혈압과 상관도가 높은 특징을 추출할 수 있다.
예를 들어, 캘리브레이션 지점 결정부(220)는 각 대표 파형의 형태, 최대점의 시간 및 진폭, 최소점의 시간 및 진폭, 생체신호를 구성하는 펄스 파형 성분 위치의 시간 및 진폭, 생체신호의 하나 이상의 구간의 면적, 심박수 등을 추출하고, 추출된 정보들을 적절히 조합하여 특징을 획득할 수 있다. 또는, 캘리브레이션 지점 결정부(220)는 이와 같이 획득된 둘 이상의 특징들을 적절히 조합하여 새로운 특징을 획득할 수 있다. 이때, 덧셈, 뺄셈, 나눗셈, 곱셈, 로그값 및 이들의 조합과 같이 다양한 방식으로 조합할 수 있으며 특별히 어느 하나로 한정되지 않는다. 이때, 캘리브레이션 지점 결정부(220)는 각 대표 파형을 구성하는 펄스 파형 성분 위치를 구하기 위해 각 대표 파형을 2차 미분하고, 2차 미분신호의 극소점을 탐색하여 극소점 위치를 펄스 파형 성분 위치로 결정할 수 있다.
일반적으로 평균 혈압(Mean Arterial Pressure, MAP)의 변화량은 아래의 수학식 1과 같이 심박출량(CO: cardiac output)과 총혈관저항(TPR: total peripheral resistance)에 비례한다.
Figure pat00001
여기서, ΔMAP는 좌심실과 우심방 사이의 평균 혈압 차이를 나타내고, 일반적으로 우심방 평균 혈압의 경우 3~5mmHg를 넘지 않아 좌심실 평균 혈압 또는 상완 평균 혈압과 유사한 값을 가진다. 따라서, 절대적인 심박출량과 총혈관저항 값을 알고 있다면 대동맥 혹은 상완에서의 평균 혈압을 구할 수 있다. 하지만, 생체신호를 기반으로 절대적인 심박출량 및 총혈관저항 값을 추정하는 것은 쉽지 않다.
따라서, 캘리브레이션 지점 결정부(220)는 생체신호의 복수의 지점 각각에서 심박출량 연관 특징(이하, '제1 특징'이라 함)과 총혈관저항 연관 특징(이하, '제2 특징'이라 함)을 추출할 수 있다. 여기서 심박출량 연관 특징은 안정상태 대비 총혈관저항은 큰 변화가 없지만 심박출량은 상대적으로 크게 증가/감소할 때 이와 비례하여 증가/감소하는 경향을 보이는 특징일 수 있다. 마찬가지로, 총혈관저항 연관 특징은 안정상태 대비 심박출량은 큰 변화가 없지만 총혈관저항은 상대적으로 크게 증가/감소할 때 비례하여 증가/감소하는 경향을 보이는 특징일 수 있다.
캘리브레이션 지점 결정부(220)는 각 지점에서 제1 특징 및 제2 특징이 추출되면 제1 특징과 제2 특징의 상관관계를 고려하여 캘리브레이션 지점을 결정할 수 있다.
예를 들어, 도 3b는 복수의 사용자들에 대한 다양한 혈압 변화 기전에서의 혈압 변화를 나타낸 것으로, (1)은 운동을 하고 있지 않은 안정 상태 (2)는 유산소 운동을 하고 있는 상태 및, (3)은 무산소 운동을 하고 있는 상태에서 측정한 혈압 변화를 나타내고 있다. 도시된 바를 참조하면 (1) 안정 상태에서 평균 혈압(MAP)의 변화량은 무시할 수 있을 정도로 미미한 것으로 가정할 수 있다.
따라서, 캘리브레이션 지점 결정부(220)는 안정 상태에서 측정된 생체신호의 복수의 지점에서 추출한 복수의 제1 특징 및 제2 특징을 이용하여 산출한 평균 혈압의 변화량(ΔMAP)이 0이 되도록 하거나, 0에 근접하도록 하는 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정할 수 있다.
도 3c는 일반적으로 결정되는 캘리브레이션 지점 예컨대 캘리브레이션 인덱스가 0인 지점을 기준으로 구한 제1 특징(fCO_org) 및 제2 특징(fTPR_org)의 변화량과, 본 실시예에 따라 결정된 캘리브레이션 지점(CP)을 기준으로 구한 제1 특징(fCO_new) 및 제2 특징(fTPR_new) 정규화된 변화량을 나타내고 있다.
예를 들어, 캘리브레이션 지점 결정부(220)는 복수 지점 각각에서 제1 특징 및 제2 특징을 추출하면, 기준 지점의 제1 특징 및 제2 특징 대비 각 지점의 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도를 산출하고 정규화할 수 있다. 예컨대, 각 지점의 제1 특징에서 기준 지점의 제1 특징을 빼서 변화 정도를 구하고, 그 변화 정도를 기준 지점의 제1 특징으로 나누어 정규화할 수 있다. 마찬가지로 각 지점의 제2 특징에서 기준 지점의 제2 특징을 빼서 변화 정도를 구하고, 그 변화 정도를 기준 지점의 제2 특징으로 나누어 정규화할 수 있다.
캘리브레이션 지점 결정부(220)는 생체신호의 복수 지점 각각을 차례대로 기준 지점으로 설정해 가면서, 각 기준 지점별로 각 지점의 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도 산출 및 정규화할 수 있다. 또한, 캘리브레이션 지점 결정부(220)는 각 기준 지점별로 각 지점의 정규화된 제1 특징의 변화 정도와 제2 특징의 변화 정도를 조합하고, 조합한 결과를 기초로 소정 기준을 만족하는 기준 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 아래의 수학식 2는 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도를 조합하는 일 예로, 각 기준 지점별로 제1 특징의 변화 정도와 제2 특징의 변화 정도 사이의 잔차 합(sum of residual)을 구해 잔차 합이 최소가 되는 기준 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정할 수 있다.
Figure pat00002
여기서, M은 생체신호의 지점의 개수를 나타낸다. i는 1부터 M까지의 정수로서 각 지점의 인덱스를 나타낸다. j는 1부터 M까지의 정수로서 기준 지점의 인덱스를 나타낸다.
Figure pat00003
는 기준 지점이 j일 때, i 번째 지점의 제1 특징의 변화 정도를 나타내고,
Figure pat00004
는 기준 지점이 j번째 지점일 때, i번째 지점의 제2 특징의 변화 정도를 나타낸 것이다.
한편, 캘리브레이션 지점 결정부(220)는 생체신호의 복수의 지점 중에서 유효 지점을 결정하고, 전술한 바와 같이 유효 지점의 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도를 조합하여 캘리브레이션 지점을 결정할 수 있다. 이때, 도 3d에 도시된 바와 같이 캘리브레이션 지점 결정부(220)는 제1 특징의 변화 정도(Δfco)와 제2 특징의 변화 정도(ΔfTPR) 사이의 상관관계를 구하고, 상관관계를 기초로 소정 임계치 이상인 지점을 유효 지점으로 결정할 수 있다.
이때, 상관관계는 유클리드 거리(Euclidean distance), 맨하탄 거리(Manhattan Distance), 코사인 거리(Cosine Distance), 마할라노비스 거리 (Mahalanobis Distance), 자카드 계수(Jaccard Coefficient), 확장 자카드 계수(Extended Jaccard Coefficient), 피어슨 상관관계 계수(Pearson's Correlation Coefficient), 스피어만 상관관계 계수(Spearman's Correlation Coefficient) 등의 다양한 방법을 이용하여 산출될 수 있다.
캘리브레이션부(230)는 캘리브레이션 지점 결정부(220)에 의해 캘리브레이션 지점이 결정되면, 결정된 캘리브레이션 지점의 제1 특징 및 제2 특징을 각각 제1 기준 특징 및 제2 기준 특징으로 결정하고, 결정된 제1 기준 특징 및 제2 기준 특징을 이용하여 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션 할 수 있다.
예를 들어, 설명의 편의를 위하여 혈압 추정 모델이 아래의 수학식 3과 같이 정의된다고 가정한다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다.
Figure pat00005
여기서, BP는 추정 시점의 혈압 추정값이며, Δf1은 기준 제1 특징 대비 추정 시점의 제1 특징의 변화 정도를 나타낸다. Δf2은 기준 제2 특징 대비 추정 시점의 제2 특징의 변화 정도를 나타낸다. 기준 제1 특징 및 기준 제2 특징은 각각 캘리브레이션 지점 결정부(220)에 의해 결정된 캘리브레이션 지점의 심박출량 연관 특징과 총혈관저항 연관 특징을 나타낸다. w1 및 w2는 결합계수를 나타내며 전처리 과정을 통해 미리 정의된 값일 수 있다. SF는 스케일 인자를 나타내며 전처리 과정을 통해 미리 정의된 값일 수 있다. 또한, 특징 변화량(w1Δf1 + w2Δf2)과 스케일 인자(SF)의 곱을 혈압 변화량(ΔBP)으로 정의할 수 있다. OFF는 혈압 추정값을 획득하기 위해 혈압 변화량을 보정해주는 값으로서 일반적으로 캘리브레이션 시점에 측정한 커프 혈압일 수 있다.
도 4는 도 1의 프로세서 구조의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 4를 참조하면 프로세서(400)는 전처리부(410), 캘리브레이션 지점 결정부(420), 캘리브레이션부(430) 및 결합계수 결정부(440)를 포함할 수 있다.
전처리부(410)는 센서부(110)로부터 캘리브레이션을 위한 생체신호를 수신하면 수신된 생체신호를 전처리할 수 있다. 예를 들어, 생체신호의 정규화, 디트렌딩(detrending), 밴드 패스 필터링 또는 로우 패스 필터링 등을 통해 노이즈 제거, 신호 증폭 등을 수행할 수 있다.
또한, 전처리부(410)는 생체신호에서 대표 파형을 획득할 수 있다. 전술한 바와 같이 전처리부(410)는 하나의 생체신호의 파형으로부터 소정 개수의 복수의 대표 파형을 획득할 수 있다. 또는, 현재 캘리브레이션 시점에 소정 시간 간격으로 서로 다른 시간 구간에서 획득된 복수의 생체신호 또는, 이전 캘리브레이션 시점 또는 혈압 추정 시점에 획득된 생체신호를 이용한 복수의 생체신호 각각에서 하나 이상의 대표 파형을 획득할 수 있다.
캘리브레이션 지점 결정부(420)는 각 대표 파형 즉, 생체신호의 각 지점으로부터 전술한 바와 같이 둘 이상의 특징을 추출할 수 있다. 이때, 각 지점에서 추출되는 둘 이상의 특징은 심박출량과 연관된 제1 특징과 총혈관저항과 연관된 제2 특징을 포함할 수 있다.
또한, 캘리브레이션 지점 결정부(420)는 캘리브레이션을 수행할 캘리브레이션 지점을 결정할 수 있다. 이때, 캘리브레이션 지점 결정부(420)는 생체신호의 복수의 지점 중에서 임의의 한 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정할 수 있다.
일 예로 캘리브레이션 지점 결정부(420)는 생체신호의 복수의 지점 중에서 미리 설정된 한 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정할 수 있다. 예컨대, 현재 캘리브레이션 시점에 획득된 하나의 생체신호에서 복수의 지점이 획득된 경우 시간 상 최초 지점, 중간 지점 등을 캘리브레이션 지점으로 결정할 수 있다. 또는 복수의 캘리브레이션 시점에서 획득된 복수의 생체신호에서 복수의 지점이 획득된 경우 시간 상 가장 최근인 현재 캘리브레이션 시점에 획득된 지점 또는 중간 지점 등을 캘리브레이션 지점으로 결정할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다.
다른 예로, 앞에서 설명한 바와 같이 생체신호의 복수 지점 각각을 차례대로 기준 지점으로 설정해 가면서, 각 기준 지점별로 각 지점의 제1 특징 및 제2 특징 변화 정도를 구하고 조합하여, 조합 결과가 소정 기준을 만족하는 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정할 수도 있다.
결합계수 결정부(440)는 캘리브레이션 지점이 결정되면 캘리브레이션 지점 대비 각 지점의 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도를 산출 및 정규화하고, 산출된 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도를 기초로 생체정보 추정 모델의 결합계수를 결정할 수 있다. 이때, 결합계수는 생체정보 추정 모델에서 특징 변화량을 구할 때 1 특징의 변화 정도와 제2 특징의 변화 정도를 결합하기 위한 값으로서, 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도 중의 적어도 하나에 적용되어 제1 특징의 변화 정도와 제2 특징의 변화 정도를 같거나 유사하게 하는 파라미터일 수 있다.
예를 들어, 결합계수 결정부(440)는 캘리브레이션 지점 대비 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도 중의 적어도 하나에 결합계수를 적용하여 조합하고, 조합 결과가 소정 기준을 만족하도록 하는 결합계수를 결정할 수 있다.
아래의 수학식 4는 각 지점의 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도를 조합하고, 결합계수를 구하는 일 예이다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다.
Figure pat00006
여기서, M은 생체신호의 지점의 개수를 나타낸다. i는 1부터 M까지의 정수로서 각 지점의 인덱스를 나타낸다. c는 캘리브레이션 지점의 인덱스를 나타낸다.
Figure pat00007
는 캘리브레이션 지점 대비 i 번째 지점의 제1 특징의 변화 정도를 나타내고,
Figure pat00008
는 캘리브레이션 지점 대비 i번째 지점의 제2 특징의 변화 정도를 나타낸 것이다. α는 제2 특징의 변화 정도에 적용된 결합계수를 나타낸다.
결합계수 결정부(440)는 위 수학식 4에서 잔차 합이 최소가 되도록 하는 결합계수 α를 결정할 수 있다. 이때, 생리학적 또는 데이터 기반 분석 결과를 기초로 결합계수가 특정 범위(예: 0.8 ≤α≤ 1.2) 이내의 값을 갖도록 미리 설정될 수 있다. 다만, 결합 계수의 범위는 사용자 입력, 사용자 특성, 외부 환경 특성, 생체정보 추정 이력, 추정할 생체정보의 종류 및 장치의 컴퓨팅 성능 중의 적어도 하나를 기초로 변경될 수 있다.
한편, 결합계수 결정부(440)는 생체신호의 복수의 지점 중에서 유효 지점을 결정하고, 전술한 바와 같이 유효 지점의 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도를 조합하여 결합계수를 결정할 수 있다. 이때, 도 3d에 도시된 바와 같이 결합계수 결정부(440)는 제1 특징의 변화 정도(Δfco)와 제2 특징의 변화 정도(ΔfTPR) 사이의 상관관계를 구하고, 상관관계를 기초로 소정 임계치 이상인 지점을 유효 지점으로 결정할 수 있다.
위 수학식 3의 혈압 추정 모델에서 특징 변화량(w1Δf1 + w2Δf2)을 구하기 위해 제1 특징 변화 정도의 결합계수(w1) 및 제2 특징 변화 정도의 결합계수(w2)가 적용되어 있다. 하지만 이와 같이 결합계수를 구하기 위해 일반적으로 캘리브레이션 혈압 예컨대 커프 혈압 정보가 필요할 수 있으며 다양한 사용자들을 대상으로 전처리 과정을 통해 획득할 수 있다. 하지만, 본 실시예에 따르면 캘리브레이션 혈압을 이용하지 않고도 제1 특징의 변화 정도와 제2 특징의 변화 정도를 같거나 유사해지도록 하는 결합계수를 구할 수 있다.
도 5는 캘리브레이션 인덱스가 0인 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정하고, 캘리브레이션 지점 대비 각 지점의 제1 특징의 변화 정도(fCO) 및 제2 특징의 변화 정도(fTPR_org, fTPR_new)를 나타내고 있다. 이때, fTPR_org는 원래의 제2 특징의 변화 정도이고, fTPR_new는 위와 같이 산출된 결합계수(α)를 fTPR_org에 적용하여 구해진 제2 특징의 변화 정도를 나타낸다. fTPR_valid는 전술한 바와 같이 결정된 유효 지점의 제2 특징의 변화 정도를 표시한 것이다.
이와 같이 원래의 제2 특징의 변화 정도(fTPR_org)에 결합계수(α)를 적용하여 구해진 제2 특징의 변화 정도(fTPR_new)는 제1 특징의 변화 정도(fCO)와 유사해지는 것을 알 수 있다. 이와 같이 제2 특징 변화 정도가 제1 특징 변화 정도와 유사해지도록 함으로써 안정 상태의 캘리브레이션 시점에서 평균 혈압의 변화 정도가 0에 근접하도록 하는 결합계수를 구하고, 이를 위 수학식 3과 같은 혈압 추정 모델에 반영함으로써 혈압을 추정할 때 정확성을 향상시킬 수 있다.
캘리브레이션부(430)는 캘리브레이션 지점 결정부(420)에서 결정된 캘리브레이션 지점의 제1 특징 및 제2 특징과, 결합계수 결정부(440)에서 결정된 결합계수를 위 수학식 3과 같은 혈압 추정 모델에 적용할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 캘리브레이션 방법의 흐름도이다.
도 6은 도 1의 캘리브레이션 장치(100)에 의해 수행되는 일 실시예이다. 도 1 및 도 2를 참조하여 앞에서 상술한 바 있으므로 이하 간단하게 설명한다.
먼저, 캘리브레이션 장치(100)는 피검체로부터 생체신호를 측정할 수 있다(610). 캘리브레이션 장치(100)는 캘리브레이션 이벤트 발생을 모니터링하고, 캘리브레이션 이벤트 발생시 캘리브레이션을 위한 생체신호를 측정할 수 있다. 이때, 캘리브레이션 이벤트는 사용자의 입력, 캘리브레이션 주기 또는 외부 기기의 요청 등에 따라 발생할 수 있다. 캘리브레이션 장치(100)는 캘리브레이션 이벤트가 발생하면 피검체로부터 하나의 시간 구간에서 하나의 연속적인 생체신호를 측정할 수 있다. 다만, 생체신호 획득의 기준이 미리 설정되는 경우 서로 다른 복수의 시간 구간에서 복수의 생체신호를 측정할 수 있으며, 또는 피검체로부터 측정된 생체신호 외에 이전 캘리브레이션 시점에 획득된 생체신호를 더 획득할 수 있다.
그 다음, 생체신호의 복수 지점에서 제1 특징 및 제2 특징을 추출할 수 있다(620). 이때, 단계(610)에서 획득된 하나의 생체신호의 시간 축 상의 복수의 지점에서 대표 파형을 획득하거나, 각 생체신호로부터 하나 이상의 대표 파형을 획득하여 미리 설정된 지점의 개수에 상응하는 대표 파형을 획득할 수 있다. 또한, 획득된 각 대표 파형으로부터 제1 특징 및 제2 특징을 추출할 수 있다. 이때, 제1 특징은 심박출량과 연관된 특징이고 제2 특징은 총혈관저항과 연관된 특징일 수 있다.
그 다음, 기준 지점 대비 각 지점의 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도를 산출할 수 있다(630). 예를 들어, 캘리브레이션 장치(100)는 생체신호의 복수의 지점 각각을 차례대로 기준 지점을 설정해가면서, 각 기준 지점별로 각 지점의 제1 특징 및 제2 특징의 변화량을 산출할 수 있다. 이때, 제1 특징의 변화 정도와 제2 특징의 변화 정도의 상관관계를 고려하여 복수의 지점 중의 이상자를 제외하고 유효한 지점의 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도를 산출하는 것도 가능하다.
그 다음, 각 기준 지점별로 산출된 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도를 기초로 복수의 지점 중에서 캘리브레이션 지점을 결정할 수 있다(640). 예를 들어, 각 기준 지점별로 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도를 조합하고 조합 결과가 소정 기준을 만족하는 기준 지점, 예컨대 위 수학식 2의 예와 같이 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도 사이의 잔차 합이 최소가 되는 기준 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정할 수 있다.
그 다음, 결정된 캘리브레이션 지점의 제1 특징 및 제2 특징을 기초로 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션할 수 있다(650). 예를 들어, 캘리브레이션 지점의 제1 특징 및 제2 특징을 수학식 3과 같은 혈압 추정 모델에서 추정 시점의 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도를 구하기 위한 기준 제1 특징 및 기준 제2 특징으로 설정할 수 있다.
도 7은 다른 실시예에 따른 캘리브레이션 방법의 흐름도이다.
도 7은 도 1의 캘리브레이션 장치(100)에 의해 수행되는 일 실시예이다. 도 1 및 도 4를 참조하여 앞에서 상술한 바 있으므로 이하 간단하게 설명한다.
먼저, 캘리브레이션 장치(100)는 피검체로부터 생체신호를 측정할 수 있다(710). 캘리브레이션 장치(100)는 설정에 따라 피검체로부터 하나의 시간 구간에서 하나의 연속적인 생체신호, 서로 다른 복수의 시간 구간에서 복수의 생체신호를 측정할 수 있으며, 또는 피검체로부터 이전 캘리브레이션 시점에 측정된 생체신호를 더 획득할 수 있다.
그 다음, 생체신호의 복수 지점에서 제1 특징 및 제2 특징을 추출할 수 있다(620).
그 다음, 생체신호의 복수 지점 중에서 임의의 한 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정할 수 있다(730). 예를 들어, 복수 지점 중에서 미리 설정된 한 지점 예컨대 최초 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정할 수 있다. 또는, 복수 지점 각각을 차례대로 기준 지점으로 설정해 가면서 각 기준 지점 대비 각 지점의 제1 특징 및 제2 특징의 변화의 조합이 소정 기준을 만족하는 기준 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정할 수 있다.
그 다음, 캘리브레이션 지점 대비 각 지점의 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도를 산출하고(740), 산출된 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도를 기초로 생체정보 추정 모델의 결합계수를 결정할 수 있다(750). 예를 들어, 위 수학식 4를 예로 들어 설명한 바와 같이 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도 중의 적어도 하나에 결합계수를 적용하여 제1 특징의 변화 정도와 제2 특징의 변화 정도 사이의 잔차 합을 구하고, 잔차 합이 최소가 되도록 하는 결합계수를 결정할 수 있다. 이때, 결합계수의 범위는 미리 설정될 수 있다.
그 다음, 단계(730)에서 결정된 캘리브레이션 지점의 제1 특징 및 제2 특징과, 단계(750)에서 결정된 결합계수를 기초로 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션할 수 있다(760).
도 8은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.
도 8을 참조하면 생체정보 추정 장치(700)는 맥파센서(810), 프로세서(820), 출력부(830), 저장부(840) 및 통신부(850)를 포함할 수 있다.
맥파센서(810)는 사용자의 피검체로부터 광전용적 맥파를 포함한 맥파신호를 측정할 수 있다. 맥파센서(810)는 피검체에 광을 조사하는 광원과 피검체로부터 흡수, 산란 또는 반사되는 광을 검출하는 디텍터를 포함할 수 있다. 광원은 하나 이상의 발광 다이오드(light emitting diode, LED), 레이저 다이오드(laser diode, LD) 또는 형광체를 포함할 수 있다. 디텍터는 하나 이상의 포토다이오드(photo diode), 포토트랜지스터(photo transistor, PTr) 또는 이미지 센서(예: CMOS 이미지 센서) 등을 포함할 수 있다.
프로세서(820)는 맥파센서(810)와 전기적으로 연결될 수 있다. 캘리브레이션 또는 생체정보 추정을 위해 맥파센서(810)를 제어하여 맥파신호를 수신하고, 수신된 맥파신호를 이용하여 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션하거나 생체정보를 추정할 수 있다. 여기서, 생체정보는 혈압, 혈관 나이, 동맥경화도, 대동맥압 파형, 혈관 탄성도, 스트레스 지수 및 피로도 등을 포함할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다.
일 예로, 프로세서(820)는 전술한 캘리브레이션 장치(100)의 기능을 캘리브레이션 기능을 수행할 수 있다. 프로세서(820)는 캘리브레이션 이벤트 발생을 모니터링하고, 캘리브레이션 이벤트가 발생하는 경우 맥파센서를 제어하여 캘리브레이션을 위한 하나 이상의 제1 맥파신호를 획득할 수 있다.
또한, 프로세서(820)는 하나 이상의 제1 맥파신호를 이용하여 캘리브레이션 지점 및/또는 결합계수를 획득할 수 있다. 전술한 바와 같이 제1 맥파신호의 복수 지점 각각을 기준 지점으로 설정하면서 각 지점의 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도 사이의 잔차 합이 최소가 되도록 하는 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정할 수 있다. 또한, 결정된 캘리브레이션 지점을 기준으로 각 지점의 제1 특징 및 제2 특징의 변화 사이의 잔차 합이 최소가 되도록 하는 결합계수를 산출할 수 있다. 자세한 설명은 생략한다.
다른 예로, 프로세서(820)는 캘리브레이션 이벤트가 발생하면 통신부(850)를 제어하여 외부의 캘리브레이션 장치(870)와 통신할 수 있다. 프로세서(820)는 맥파센서(810)를 통해 측정된 제1 맥파신호를 외부 캘리브레이션 장치(870)에 전송하여 캘리브레이션을 요청할 수 있으며, 외부 캘리브레이션 장치(870)에 의해 전술한 바와 같이 캘리브레이션을 수행하여 획득한 캘리브레이션 지점의 특징 및/또는 결합계수 등의 정보를 수신할 수 있다.
프로세서(820)는 이와 같이 획득된 캘리브레이션 지점의 특징 및/또는 결합계수를 저장부(840)에 저장하고, 저장부(840)에 저장된 생체정보 추정 모델을 갱신할 수 있다.
프로세서(820)는 생체정보 추정 이벤트가 발생하면 맥파센서(810)를 제어하여 생체정보 추정을 위한 제2 맥파신호를 획득하고, 제2 맥파신호의 파형을 분석하여 제1 특징 및 제2 특징을 추출할 수 있다. 또한, 프로세서(820)는 저장부(840)를 참조하여 캘리브레이션 지점의 제1 특징 및 제2 특징, 결합계수 및 생체정보 추정 모델을 획득할 수 있다. 프로세서(820)는 캘리브레이션 지점의 제1 특징 및 제2 특징을 기준으로 제2 맥파신호로부터 추출된 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도 산출하고, 결합계수를 기초로 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도를 결합하여 특징 변화 정도를 구할 수 있다. 이때, 결합계수는 다수의 사용자들을 대상으로 전처리 과정을 통해 미리 정의된 고정값이거나, 전술한 바와 같이 프로세서(820)에 의해 구해진 값일 수 있다. 프로세서(820)는 이와 같이 구해진 특징 변화 정도를 수학식 3과 같은 생체정보 추정 모델에 적용하여 생체정보를 추정할 수 있다.
출력부(830)는 프로세서(820)의 처리 결과를 출력할 수 있다. 출력부(830)는 디스플레이 등의 시각적 출력 모듈, 스피커 등의 음성 출력 모듈, 진동이나 촉감 등의 정보를 제공하는 햅틱 모듈 등을 포함하고, 시각적/비시각적 출력 모듈을 적절히 활용하여 사용자에게 필요한 정보를 출력할 수 있다.
예를 들어, 출력부(830)는 디스플레이를 제1 영역 및 제2 영역으로 분리하고, 제1 영역에는 생체정보 추정 결과, 생체정보 추정 이력 등을 출력하고, 제2 영역에는 제1 맥파신호, 제2 맥파신호 등을 출력할 수 있다. 이때, 디스플레이는 터치 입력이 가능한 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 사용자가 제1 영역에서 생체정보 추정 이력 중의 특정 시점의 생체정보 추정 결과를 선택하면 해당 시점의 상세 정보를 제2 영역에 출력할 수 있다. 다만, 이는 하나의 예시에 불과하므로 이에 제한되는 것은 아니다.
저장부(840)는 생체정보 추정에 필요한 각종 정보를 저장한다. 예를 들어, 저장부(840)는 생체정보 추정과 관련된 각종 정보, 예컨대, 맥파센서(810)에 의해 측정된 맥파신호 및/또는 프로세서(820)의 처리 결과를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(840)는 사용자의 나이, 성별, 건강 상태 등과 같은 사용자 특성 정보, 생체정보 추정 모델, 생체신호로부터 획득할 지점의 개수, 윈도우 사이즈, 맥파신호 측정 시간 등의 기준 정보를 저장할 수 있다.
통신부(850)는 프로세서(820)의 제어에 따라 통신망에 접속하거나 기접속되어 있는 통신망에 연결된 외부 기기와 통신할 수 있다. 이때, 외부 기기는 커프 혈압기, 캘리브레이션 장치, 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC, 노트북 PC 등의 정보 처리 장치를 포함할 수 있으며 제한되지 않는다.
도 9는 손목에 착용되는 웨어러블 기기를 도시한 것이다. 전술한 캘리브레이션 장치(100) 또는 생체정보 추정 장치(800)의 실시예들은 손목에 착용하는 스마트 워치나 스마트 밴드형 웨어러블 기기에 탑재될 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다.
도 9를 참조하면, 웨어러블 기기(900)는 기기 본체(910)와 스트랩(930)을 포함할 수 있다.
본체(910)는 다양한 형태를 갖도록 형성될 수 있으며, 내부 또는 표면에 전술한 캘리브레이션 기능 또는 생체정보 추정 기능을 수행하기 위한 각종 모듈이 장착되며, 그 밖의 다양한 기능(예: 시계, 알람)을 수행하기 위한 모듈들이 장착될 수 있다. 본체(910) 또는 스트랩(930)의 내부에는 기기(900)의 각종 모듈에 전원을 공급하는 배터리가 내장될 수 있다.
스트랩(930)은 본체(910)에 연결될 수 있다. 스트랩(930)은 사용자의 손목을 감싸는 형태로 구부려질 수 있도록 플렉시블(flexible)하게 형성될 수 있다. 스트랩(930)은 사용자의 손목으로부터 분리되는 형태 또는 분리되지 않는 밴드 형태로 구성될 수 있다. 스트랩(930)은 손목에 가해지는 압력의 변화에 따라 탄성을 갖도록 내부에 공기가 주입되거나 공기 주머니를 포함할 수 있으며, 본체(910)로 손목의 압력 변화를 전달할 수 있다.
본체(910)에는 맥파신호를 측정하는 맥파센서(920)가 장착될 수 있다. 맥파센서(920)는 본체(910)가 사용자의 손목에 착용될 때, 사용자의 손목이 접촉하는 본체(910) 일면에 장착될 수 있다. 맥파센서(920)는 손목에 광을 조사하는 광원과 피부 표면, 혈관 등의 생체내 조직에 의해 산란 또는 반사되어 방출되는 광을 검출하는 디텍터를 포함할 수 있다.
또한, 본체(910) 내부에 프로세서가 실장될 수 있으며, 프로세서는 웨어러블 기기(900)의 구성들과 전기적으로 연결되어 그 구성들을 제어할 수 있다.
프로세서는 캘리브레이션 이벤트가 발생하면 맥파센서(920)를 제어하여 맥파신호를 획득하고, 획득된 맥파신호를 기초로 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 또한, 프로세서는 생체정보 추정 이벤트가 발생하면 맥파센서(920)를 제어하여 맥파신호를 획득하고, 획득된 맥파신호 및 캘리브레이션된 생체정보 추정 모델을 기초로 생체정보를 추정할 수 있다. 캘리브레이션 및 생체정보 추정에 관하여는 앞에서 상세히 설명하였으므로 이하 생략한다.
표시부는 본체(910)의 전면에 장착될 수 있으며, 터치 입력이 가능한 터치 스크린을 포함하는 터치 패널일 수 있다. 표시부는 사용자의 터치 입력을 수신하여 프로세서에 전달할 수 있으며, 프로세서의 처리 결과를 출력할 수 있다. 예를 들어, 표시부는 생체정보 추정치를 표시할 수 있으며, 생체정보 추정 이력, 건강상태의 변화, 경고 등의 부가 정보를 함께 표시할 수 있다.
본체(910) 내부에는 프로세서의 처리 결과 및 각종 정보를 저장하는 저장부가 장착될 수 있다. 이때, 각종 정보는 생체정보 추정과 관련된 정보 이외에 웨어러블 기기(900)의 그 밖의 기능과 관련된 정보를 포함할 수 있다.
또한, 본체(910)에는 사용자의 명령을 수신하여 프로세서로 전달하는 조작부(940)가 장착될 수 있다. 조작부(940)는 웨어러블 기기(900)의 전원을 온/오프시키는 명령을 입력하기 위한 전원 버튼을 포함할 수 있다.
또한, 본체(910) 내부에는 외부 기기와 통신하는 통신부가 장착될 수 있다. 통신부는 생체정보 추정 결과를 외부 기기 예컨대 사용자의 휴대 단말의 출력 모듈을 통해 출력하거나 외부 기기의 저장 모듈에 저장될 수 있도록 외부 기기에 전송할 수 있다. 또한, 통신부는 그 밖의 웨어러블 기기에서 수행하는 각종 기능을 지원하기 위한 정보 등을 외부 기기로부터 수신할 수 있다.
도 10은 전술한 캘리브레이션 장치(100) 또는 생체정보 추정 장치(800)의 실시예들이 적용된 스마트 기기를 도시한 것이다. 이때, 스마트 디바이스는 스마트폰 및 태블릿 PC일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
도 10을 참조하면, 스마트 기기(1000)는 본체(1010)의 일면에 맥파센서(1030)가 장착될 수 있다. 맥파센서(1030)는 하나 이상의 광원(1031)과 디텍터(1032)를 포함할 수 있다. 맥파센서(1030)는 도시된 바와 같이 본체(1010)의 후면에 장착될 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니며, 전면의 지문 센서 또는 터치 패널과 결합하여 맥파센서(1030)를 형성할 수도 있다.
또한, 본체(1010) 내부에는 힘 센서를 탑재할 수 있으며, 사용자가 손가락 등으로 맥파센서에 접촉하여 힘을 가할 때 그 힘을 측정하여 프로세서에 전달할 수 있다.
본체(1010)의 전면에 표시부가 장착될 수 있다. 표시부는 생체정보 추정 결과 등을 시각적으로 출력할 수 있다. 표시부는 터치 패널을 포함할 수 있으며, 터치 패널을 통해 입력되는 정보를 수신하여 프로세서에 전달할 수 있다.
한편, 본체(1010)에는 이미지 센서(1020)가 장착될 수 있다. 이미지 센서(1020)는 사용자가 맥파신호를 측정하기 위해 손가락을 맥파센서(1030)에 접근시키는 경우 손가락을 촬영하여 프로세서로 전달할 수 있다. 이때, 프로세서는 손가락의 이미지로부터 맥파센서(1030)의 위치 대비 손가락의 상대 위치를 파악하고, 표시부를 통해 손가락의 상대 위치 정보를 사용자에게 제공함으로써 사용자가 손가락을 정확하게 맥파센서(1030)에 접촉시킬 수 있도록 가이드할 수 있다.
프로세서는 맥파센서(1030)에 의해 측정된 맥파신호를 이용하여 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 또는 생체정보를 추정할 수 있다. 앞에서 자세히 설명하였으므로 이하 생략한다.
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: 캘리브레이션 장치 110: 센서부
120,200,400: 프로세서 210,410: 전처리부
220,420: 캘리브레이션 지점 결정부
230,430: 캘리브레이션부 440: 결합계수 결정부
800: 생체정보 추정 장치 810: 맥파센서
820: 프로세서 830: 출력부
840: 저장부 850: 통신부
900: 웨어러블 기기 910: 본체
920: 맥파센서 930: 스트랩
940: 조작부 1000: 스마트 기기
1010: 본체 1020: 이미지 센서
1030: 맥파센서 1031: 광원
1032: 디텍터

Claims (32)

  1. 피검체로부터 생체신호를 측정하는 센서부; 및
    상기 생체신호의 복수 지점 각각에서 제1 특징 및 제2 특징을 추출하고, 기준 지점의 제1 특징 대비 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 상기 기준 지점의 제2 특징 대비 각 지점의 제2 특징의 변화 정도를 기초로 상기 복수 지점 중에서 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 지점을 결정하는 프로세서를 포함하는 캘리브레이션 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 생체신호는
    PPG(photoplethysmogram), IPG(impedance plethysmogram), VPG(video plethysmogram), ECG(electrocardiogram), EMG(Electromyography) 및, BCG(ballistocardiogram) 중의 적어도 하나를 포함하는 캘리브레이션 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 생체신호는
    하나의 시간 구간에서 측정된 하나의 생체신호 또는, 서로 분리된 복수의 시간 구간에서 측정된 복수의 생체신호를 포함하는 캘리브레이션 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 복수 지점 각각을 차례대로 상기 기준 지점으로 설정하면서, 설정된 각 기준 지점별로 상기 각 지점의 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도를 산출하는 캘리브레이션 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 각 기준 지점별로 산출된 상기 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도를 조합하고, 상기 조합 결과가 소정 기준을 만족하는 기준 지점을 상기 캘리브레이션 지점으로 결정하는 캘리브레이션 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 각 기준 지점별로 각 지점의 제1 특징의 변화 정도와 제2 특징의 변화 정도 사이의 잔차 합(sum of residual)을 산출하고, 산출된 잔차 합이 최소가 되는 기준 지점을 상기 캘리브레이션 지점으로 결정하는 캘리브레이션 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 복수 지점 중에서 둘 이상의 유효 지점을 결정하고, 결정된 유효 지점 중에서 상기 캘리브레이션 지점을 결정하는 캘리브레이션 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도 간의 상관관계를 기초로 상기 유효 지점을 결정하는 캘리브레이션 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 생체신호의 파형을 소정 개수의 비트 단위로 앙상블 평균(ensemble averaging)하여 상기 각 지점에 대응하는 대표 파형을 획득하고 대표 파형 각각으로부터 제1 특징 및 제2 특징을 추출하는 캘리브레이션 장치.
  10. 피검체로부터 생체신호를 측정하는 센서부; 및
    상기 생체신호의 복수 지점에서 제1 특징 및 제2 특징을 추출하고, 캘리브레이션 지점의 제1 특징 대비 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 상기 캘리브레이션 지점의 제2 특징 대비 각 지점의 제2 특징의 변화 정도를 기초로 생체정보 추정 모델의 결합계수를 결정하는 캘리브레이션 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 복수 지점 중의 미리 설정된 한 지점을 상기 캘리브레이션 지점으로 설정하는 캘리브레이션 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 복수 지점 각각을 차례대로 기준 지점으로 설정하고, 기준 지점의 제1 특징 대비 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 상기 기준 지점의 제2 특징 대비 각 지점의 제2 특징의 변화 정도를 기초로 상기 복수 지점 중에서 상기 캘리브레이션 지점을 결정하는 캘리브레이션 장치.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는
    각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도 중의 적어도 하나에 결합계수를 적용하여 조합한 결과가 소정 기준을 만족하도록 상기 결합계수를 결정하는 캘리브레이션 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 프로세서는
    제1 특징의 변화 정도와 제2 특징의 변화 정도 사이의 잔차 합(sum of residual)이 최소가 되도록 상기 결합계수를 결정하는 캘리브레이션 장치.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 결합계수의 범위는 사용자 입력, 사용자 특성, 외부 환경 특성, 생체정보 추정 이력, 추정할 생체정보의 종류 및 장치의 컴퓨팅 성능 중의 하나 이상을 기초로 미리 설정되는 캘리브레이션 장치.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 복수 지점 중에서 둘 이상의 유효 지점을 결정하고, 결정된 유효 지점의 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도를 기초로 상기 결합계수를 결정하는 캘리브레이션 장치.
  17. 피검체로부터 생체신호를 측정하는 단계;
    상기 생체신호의 복수 지점에서 제1 특징 및 제2 특징을 추출하는 단계;
    기준 지점의 제1 특징 대비 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 기준 지점의 제2 특징 대비 각 지점의 제2 특징의 변화 정도를 산출하는 단계; 및
    상기 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도를 기초로 상기 복수 지점 중에서 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 지점을 결정하는 단계를 포함하는 캘리브레이션 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 변화 정도를 산출하는 단계는
    상기 복수 지점 각각을 차례대로 상기 기준 지점으로 설정하면서, 설정된 각 기준 지점별로 상기 각 지점의 제1 특징 및 제2 특징의 변화 정도를 산출하는 캘리브레이션 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 지점을 결정하는 단계는
    상기 각 기준 지점별로 상기 각 지점의 특징의 변화 정도를 조합하고, 상기 조합 결과가 소정 기준을 만족하는 기준 지점을 상기 캘리브레이션 지점으로 결정하는 캘리브레이션 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 지점을 결정하는 단계는
    각 기준 지점별로 각 지점의 제1 특징의 변화 정도와 제2 특징의 변화 정도 사이의 잔차 합(sum of residual)을 산출하고, 산출된 잔차 합이 최소가 되는 기준 지점을 상기 캘리브레이션 지점으로 결정하는 캘리브레이션 방법.
  21. 제17항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 지점을 결정하는 단계는
    상기 복수 지점 중에서 둘 이상의 유효 지점을 결정하고, 결정된 유효 지점 중에서 상기 캘리브레이션 지점을 결정하는 캘리브레이션 방법.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 지점을 결정하는 단계는
    상기 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도 간의 상관관계를 기초로 상기 유효 지점을 결정하는 캘리브레이션 방법.
  23. 피검체로부터 생체신호를 측정하는 단계;
    상기 생체신호의 복수 지점에서 제1 특징 및 제2 특징을 추출하는 단계;
    상기 복수 지점 중에서 캘리브레이션 지점을 결정하는 단계;
    상기 캘리브레이션 지점의 제1 특징 대비 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 캘리브레이션 지점의 제2 특징 대비 각 지점의 제2 특징의 변화 정도를 산출하는 단계; 및
    상기 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도를 기초로 생체정보 추정 모델의 결합계수를 결정하는 단계를 포함하는 캘리브레이션 방법.
  24. 제23항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 지점을 결정하는 단계는
    상기 복수 지점 중에서 미리 설정된 한 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정하는 캘리브레이션 방법.
  25. 제23항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 지점을 결정하는 단계는
    상기 복수 지점 각각을 차례대로 기준 지점으로 설정하면서, 각 기준 지점의 제1 특징 대비 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징 대비 각 지점의 제2 특징의 변화 정도를 기초로 상기 복수 지점 중의 한 지점을 캘리브레이션 지점으로 결정하는 캘리브레이션 방법.
  26. 제23항에 있어서,
    상기 결합계수를 결정하는 단계는
    상기 각 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도 중의 적어도 하나에 결합계수를 적용하여 조합한 결과가 소정 기준을 만족하도록 상기 결합계수를 결정하는 캘리브레이션 방법.
  27. 제23항에 있어서,
    상기 결합계수를 결정하는 단계는
    제1 특징의 변화 정도와 제2 특징의 변화 정도 사이의 잔차 합(sum of residual)이 최소가 되도록 상기 결합계수를 결정하는 캘리브레이션 방법.
  28. 제23항에 있어서,
    상기 결합계수를 결정하는 단계는
    상기 복수 지점 중에서 둘 이상의 유효 지점을 결정하고, 결정된 유효 지점의 제1 특징의 변화 정도 및 제2 특징의 변화 정도를 기초로 상기 결합계수를 결정하는 캘리브레이션 방법.
  29. 피검체로부터 제1 생체신호 및 제2 생체신호를 측정하는 센서부; 및
    상기 제1 생체신호의 복수 지점 각각에서 둘 이상의 특징을 추출하고, 기준 지점 대비 각 지점의 각 특징의 변화 정도를 기초로 상기 복수 지점 중에서 캘리브레이션 지점을 결정하여 결정된 캘리브레이션 지점의 특징을 기초로 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션하며, 상기 제2 생체신호 및 상기 캘리브레이션된 생체정보 추정 모델을 기초로 생체정보를 추정하는 프로세서를 포함하는 생체정보 추정 장치.
  30. 제29항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 복수 지점 각각을 차례대로 상기 기준 지점으로 설정하면서, 설정된 각 기준 지점에 대하여 각 지점의 각 특징의 변화 정도 사이의 잔차 합을 산출하고, 산출된 잔차 합이 최소인 기준 지점을 상기 캘리브레이션 지점으로 결정하는 생체정보 추정 장치.
  31. 제29항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 제2 생체신호로부터 상기 둘 이상의 특징을 추출하고, 상기 캘리브레이션 지점의 각 특징 대비 상기 제2 생체신호로부터 추출된 각 특징의 변화 정도를 기초로 상기 캘리브레이션된 생체정보 추정 모델을 이용하여 생체정보를 추정하는 생체정보 추정 장치.
  32. 제29항에 있어서,
    상기 생체정보는
    혈압, 혈관 나이, 동맥경화도, 대동맥압 파형, 혈관 탄성도, 스트레스 지수 및 피로도 중의 하나 이상을 포함하는 생체정보 추정 장치.
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