KR20220033795A - 생체신호의 규칙성 판단 방법, 생체정보 추정 장치 및 방법 - Google Patents

생체신호의 규칙성 판단 방법, 생체정보 추정 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

생체신호의 규칙성을 판단하는 방법에 관한 것이다. 일 실시예에 따르면 생체신호의 규칙성 판단 방법은 생체신호의 복수의 펄스 파형을 획득하는 단계, 각 펄스 파형의 기울기 파형을 획득하는 단계, 각 펄스 파형의 기울기 파형을 이진화(binarize)하는 단계, 이진화 결과를 기초로 상기 펄스 파형들의 동기화 정보를 획득하는 단계, 동기화 정보를 기초로 기준 구간의 동기화율을 획득하는 단계 및, 기준 구간의 동기화율을 기초로 생체신호의 규칙성을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

생체신호의 규칙성 판단 방법, 생체정보 추정 장치 및 방법{METHOD FOR DETERMINING REGULARITY OF BIO SIGNAL, APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING BIO-INFORMATION}
생체신호의 규칙성 판단 방법과, 생체신호의 규칙성 판단을 통해 생체정보를 추정하는 기술에 관한 것이다.
최근 고령화된 인구구조와 급증하는 의료비 및 전문 의료서비스인력의 부족 등으로 인해 IT 기술과 의료기술이 접목된 IT-의료 융합기술에 대한 연구가 수행되고 있다. 특히 인체의 건강상태에 대한 모니터링은 병원과 같은 고정된 장소에서만 수행되는 것으로 국한되지 않고, 가정과 사무실 등 일상생활 속에서 언제 어디서나 사용자의 건강 상태를 모니터링해 주는 모바일 헬스케어(mobile healthcare) 분야로 확대되고 있다. 개인의 건강상태를 나타내 주는 생체신호의 종류에는 대표적으로 ECG(심전도, Electrocardiography), PPG(광전용적맥파, Photoplethysmogram), EMG(근전도, Electromyography) 신호 등이 있으며, 일상생활에서 이를 측정하기 위해서 다양한 생체신호 센서가 개발되고 있다. 특히 PPG 센서의 경우는 심혈관계 상태 등을 반영하는 맥파 형태를 분석하여 인체의 혈압 추정이 가능하다.
PPG 생체신호 관련 연구결과에 의하면 전체 PPG 신호는 심장에서 출발하여 신체 말단부로 향하는 진행파(propagation wave)와 말단부에서 다시 되돌아오는 반사파(reflection wave)들로 중첩되어 구성된다. 그리고 진행파 혹은 반사파들과 관련된 다양한 특징(feature)들을 추출하면 혈압을 추정할 수 있는 정보를 얻을 수 있음이 알려져 있다. 하지만, 심장박동의 부정맥이나 동잡음으로 인해 생체신호 품질이 저하되면 혈압 추정의 정확성이 감소할 수 있다.
PPG 신호와 같이 규칙적으로 반복되는 생체신호로부터 규칙성을 판단하는 방법 및, 이를 이용한 생체정보 추정 장치 및 방법이 제시된다.
일 양상에 따르면 생체신호의 규칙성 판단 방법은 생체신호의 복수의 펄스 파형을 획득하는 단계, 각 펄스 파형의 기울기 파형을 획득하는 단계, 각 펄스 파형의 기울기 파형을 이진화(binarize)하는 단계, 이진화 결과를 기초로 상기 펄스 파형들의 동기화 정보를 획득하는 단계, 동기화 정보를 기초로 기준 구간의 동기화율을 획득하는 단계 및, 기준 구간의 동기화율을 기초로 생체신호의 규칙성을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
생체신호는 ECG(Electrocardiography), PPG(Photoplethysmogram), BCG(ballistocardiogram), EMG(Electromyography), IPG(impedance plethysmogram), Pressure wave, 및 VPG(video plethysmogram) 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.
기울기 파형을 획득하는 단계는 각 펄스 파형을 미분하여 상기 기울기 파형을 획득할 수 있다.
기울기 파형을 이진화하는 단계는 각 시점마다 기울기값이 양수이면 +1, 음수이면 -1로 변환할 수 있다.
동기화 정보를 획득하는 단계는 각 시점별로 이진화된 값들의 평균의 절대값을 상기 동기화 정보로 획득할 수 있다.
동기화율을 획득하는 단계는 획득된 절대값들 중에서 기준 구간 내의 절대값들을 평균한 값을 상기 기준 구간의 동기화율로 획득할 수 있다.
생체신호의 규칙성을 판단하는 단계는 기준 구간의 동기화율이 소정 임계치 이상이면 규칙성이 있는 것으로 판단할 수 있다.
생체신호의 규칙성을 판단하는 단계는 기준 구간의 동기화율이 소정 임계치 미만이면 상기 기준 구간을 조절한 다음 동기화율을 획득하는 단계로 이동할 수 있다.
생체신호의 규칙성을 판단하는 단계는 동기화 정보를 기초로 미리 설정된 개수의 극점이 포함되도록 기준 구간을 조절할 수 있다.
동기화율을 획득하는 단계는 생체신호의 종류, 추정하고자 하는 생체정보의 종류 및 사용자의 특성 정보 중의 적어도 하나를 기초로 미리 획득된 값 또는 상기 동기화 정보를 기초로 기준 구간을 설정할 수 있다.
일 양상에 따르면, 생체정보 추정 장치는 피검체로부터 생체신호를 측정하는 센서부 및, 생체신호를 구성하는 각 펄스 파형의 기울기 파형을 기초로 상기 펄스 파형들의 동기화 정보를 획득하고, 획득된 동기화 정보를 기초로 기준 구간의 동기화율을 획득하며, 기준 구간의 동기화율을 기초로 생체신호의 규칙성을 판단하고, 규칙성이 있으면 생체신호를 기초로 생체정보를 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
프로세서는 생체신호의 각 펄스 파형을 미분하여 상기 각 펄스 파형의 기울기 파형을 획득할 수 있다.
프로세서는 각 시점마다 기울기값이 양수이면 +1, 음수이면 -1로 변환하여 상기 기울기 파형을 이진화할 수 있다.
프로세서는 각 시점별로 이진화된 값들의 평균의 절대값을 상기 동기화 정보로 획득할 수 있다.
프로세서는 획득된 절대값들 중에서 상기 구간 내의 절대값들을 평균한 값을 기준 구간의 동기화율로 획득할 수 있다.
프로세서는 기준 구간의 동기화율이 소정 임계치 이상이면 규칙성이 있는 것으로 판단할 수 있다.
프로세서는 기준 구간의 동기화율이 소정 임계치 미만이면 기준 구간을 조절한 다음 조절된 기준 구간에 대한 동기화율을 다시 획득하여 규칙성을 다시 판단할 수 있다.
프로세서는 규칙성이 있으면 복수의 펄스 파형 중에서 대표 펄스 파형을 결정하고, 결정된 대표 펄스 파형으로부터 생체정보 추정을 위한 특징을 추출할 수 있다.
프로세서는 대표 펄스 파형에서 기준 구간에 해당하는 구간을 탐색하여 상기 특징을 추출할 수 있다.
프로세서는 대표 펄스 파형에서 하나 이상의 극소점을 검출하고, 검출된 극소점에 해당하는 생체신호의 시간 및 진폭 중의 적어도 하나를 상기 특징으로 추출할 수 있다.
프로세서는 규칙성이 없으면 생체신호의 재측정을 가이드하거나 생체정보 추정을 종료할 수 있다.
프로세서는 제1 시간 동안 측정된 생체신호의 규칙성이 없으면, 측정 시간을 증가하여 제2 시간 동안 생체신호를 더 측정하도록 센서부를 제어하고, 상기 제1 시간 및 제2 시간 동안 측정된 생체신호를 기초로 규칙성을 다시 판단할 수 있다.
생체정보는 혈압, 부정맥, 혈관 나이, 피부 탄력도, 피부 나이, 동맥경화도, 대동맥압 파형, 스트레스 지수 및 피로도 중의 하나 이상을 포함할 수 있다.
일 양상에 따르면, 생체정보 추정 방법은 피검체로부터 생체신호를 측정하는 단계, 생체신호를 복수의 펄스 파형으로 분해하는 단계, 각 펄스 파형의 기울기 파형을 기초로 각 펄스 파형의 동기화 정보를 획득하는 단계, 동기화 정보를 기초로 기준 구간의 동기화율을 획득하는 단계, 기준 구간의 동기화율을 기초로 생체신호의 규칙성을 판단하는 단계 및, 판단 결과 규칙성이 있으면 생체신호를 기초로 생체정보를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 생체정보 추정 방법은 각 시점별로 상기 기울기 파형을 이진화하는 단계를 더 포함하고, 동기화 정보를 획득하는 단계는 각 시점별로 이진화된 값들의 평균의 절대값을 상기 동기화 정보로 획득할 수 있다.
기준 구간의 동기화율을 획득하는 단계는 획득된 절대값들 중에서 구간 내의 절대값들을 평균한 값을 기준 구간의 동기화율로 획득할 수 있다.
생체정보를 추정하는 단계는 복수의 펄스 파형 중에서 대표 펄스 파형을 결정하는 단계 및 대표 펄스 파형으로부터 생체정보 추정을 위한 특징을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
특징을 추출하는 단계는 대표 펄스 파형에서 기준 구간에 해당하는 구간을 탐색하여 특징을 추출할 수 있다.
또한, 생체정보 추정 방법은 판단 결과 규칙성이 없으면 생체신호 측정 시간 증가, 생체신호의 재측정 가이드 및 생체정보 추정 종료 중의 적어도 하나를 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
PPG 신호와 같이 규칙적으로 반복되는 생체신호로부터 규칙성 측정 또는 변칙을 감지할 수 있다. 또한, 이를 바탕으로 신호 품질을 측정 및 생체정보를 추정할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 생체신호 규칙성 판단 장치의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 생체신호 규칙성 판단 방법의 흐름도이다.
도 3a 내지 도 3f는 생체신호 규칙성 판단하는 각 단계를 설명하기 위한 도면들이다.
도 4는 다른 실시예에 따른 생체신호 규칙성 판단 방법의 흐름도이다.
도 5a 및 도 5b는 기준 구간의 조절 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.
도 7은 다른 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.
도 8은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 방법의 흐름도이다.
도 9는 다른 실시예에 따른 생체정보 추정 방법의 흐름도이다.
도 10은 일 실시예에 따른 웨어러블 기기의 블록도이다.
도 11는 다른 실시예에 따른 스마트 기기의 블록도이다.
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.
도 1은 일 실시예에 따른 생체신호 규칙성 판단 장치의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 생체신호 규칙성 판단 장치(100)는 신호 획득부(110) 및 프로세서(120)를 포함한다.
신호 획득부(110)는 규칙성 판단을 위한 생체신호를 획득할 수 있다. 이때, 생체신호는 연속적으로 일정 시간 동안 측정되어 복수의 펄스 파형이 반복적으로 나타나는 생체신호일 수 있다. 다만 반드시 연속적으로 소정 시간 동안 획득된 생체신호일 필요는 없으며, 서로 다른 시점에 획득된 단일 펄스 파형을 갖는 복수의 생체신호일 수도 있다. 또한, 생체신호는 동종의 생체신호일 필요는 없다. 생체신호는 ECG(Electrocardiography), PPG(Photoplethysmogram), BCG(ballistocardiogram), EMG(Electromyography), IPG(impedance plethysmogram), Pressure wave, 및 VPG(video plethysmogram) 등을 포함할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다. 또한, 규칙성 판단의 대상이 되는 생체신호는 사용자의 피검 부위로부터 측정된 다양한 신호들 자체이거나, 그 신호들을 미분한 신호 예컨대 2차 미분신호 등을 포함할 수 있다.
일 예로, 신호 획득부(110)는 전술한 생체신호들을 측정하는 다양한 센서를 포함할 수 있다. 신호 획득부(110)는 센서를 통해 사용자의 다양한 피검 부위로부터 생체신호를 측정할 수 있다. 신호 획득부(110)는 측정된 생체신호 또는 그 측정된 생체신호를 예컨대 2차 미분한 생체신호를 프로세서(120)에 전달할 수 있다.
예컨대, 신호 획득부(110)는 PPG 센서를 포함할 수 있다. PPG 센서는 사용자의 피검 부위에 광을 조사하는 하나 이상의 광원과, 피검 부위로부터 반사 또는 산란된 광을 검출하는 하나 이상의 디텍터를 포함할 수 있다. 광원은 LED(light emitting diode), 레이저 다이오드(laser diode) 및 형광체 등을 포함할 수 있다. 광원은 단일 광원 또는, 둘 이상의 어레이로 형성될 수 있다. 각 광원은 서로 다른 파장의 광을 조사할 수 있다. 또한, 디텍터는 포토다이오드(photodiode), 포토트랜지스터(phototransistor), CMOS(complementary metal-oxide semiconductor) 이미지 센서, CCD(charge-coupled device) 이미지 센서 등을 포함할 수 있으며, 단일 디텍터 또는, 둘 이상의 디텍터 어레이로 형성될 수 있다.
다른 예로, 신호 획득부(110)는 유무선 통신 기술을 이용하여 외부 기기로부터 생체신호를 수신할 수 있다. 외부 기기는 생체신호 측정 센서 또는, 생체신호 측정 기능을 탑재된 스마트 기기나 웨어러블 기기 등을 포함할 수 있다. 이때, 유무선 통신 기술은 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 포함하나, 이에 한정되는 것은 아니다.
프로세서(120)는 신호 획득부(110)와 전기적으로 연결되어 신호 획득부(110)를 제어할 수 있다. 프로세서(120)는 신호 획득부(110)로부터 생체신호를 수신하면 생체신호의 규칙성을 판단할 수 있다. 프로세서(120)는 생체신호의 기울기를 기반으로 규칙성을 분석할 수 있다. 생체신호로부터 생체정보 추정을 위한 다양한 특징(feature)들을 추출할 수 있도록 프로세서(120)는 생체신호의 규칙성을 분석할 수 있다. 프로세서(120)는 생체신호의 기울기 파형으로부터 해당 신호가 증가하거나 감소하는 구간을 추출하고 이 구간에서 규칙성이 존재하는지 분석할 수 있다.
이하에서는 도 2 내지 도 5b를 참조하여 생체신호의 규칙성을 판단하는 방법의 다양한 실시예들을 설명한다.
도 2는 일 실시예에 따른 생체신호 규칙성 판단 방법의 흐름도이다. 도 3a 내지 도 3f는 생체신호 규칙성을 판단하는 각 단계를 설명하기 위한 도면들이다.
도 2를 참조하면, 생체신호 규칙성 판단 장치(100)는 규칙성을 분석하고자 하는 생체신호로부터 복수의 펄스 파형을 획득할 수 있다(211). 예를 들어, 생체신호를 필터링한 후 복수의 펄스 파형으로 분해할 수 있다. 예컨대, 생체신호의 파형을 소정 개수의 비트 단위로 앙상블 평균하여 복수의 펄스 파형을 획득하거나, 기준이 되는 신호의 특징점 예컨대 ECG 신호의 R-파(R-wvae)를 기준으로 게이팅하여생체신호의 파형을 복수의 펄스 파형으로 분해할 수도 있다. 다만 이는 예들에 지나지 않는다. 도 3a는 15개의 펄스 파형을 중첩하여 표시한 것이다. 이때, 펄스 파형들은 미리 정의된 기준점을 기준으로 중첩되며 예컨대 기준점은 각 펄스 파형의 시작점일 수 있다. 다만 이에 제한되는 것은 아니다.
그 다음, 각 펄스 파형의 기울기 파형을 획득할 수 있다(212). 예를 들어, 규칙성 판단 장치(100)는 각 펄스 파형을 미분하여 기울기 파형을 구할 수 있다. 도 3b는 15개의 펄스 파형을 미분해서 획득한 기울기 파형을 중첩해서 표시한 것이다.
그 다음, 펄스 파형의 증감 정보를 추출하기 위해 각 기울기 파형을 이진화(binarize) 할 수 있다(213). 예를 들어, 각 시점마다 기울기 값의 크기에 관계없이 기울기 값이 양수이면 +1, 음수이면 -1로 변환해서 이진화 할 수 있다. 예컨대, 도 3b에서 시간 인덱스가 0에서 대략 18인 구간에서 모든 펄스 파형들의 기울기 값이 0보다 작으므로 모두 '-1'로 변환된다. 또한, 18에서 20 구간은 일부 펄스 파형은 기울기 값이 0보다 작으므로 '-1'로 변환되고, 나머지 펄스 파형은 기울기 값이 0보다 크므로 '+1'로 변환된다. 도 3c는 이와 같은 방식으로 각 시점별로 각 펄스 파형의 이진화된 값들을 구하여 도시한 것이다.
그 다음, 중첩된 각 펄스 파형들의 이진화 결과를 기초로 각 펄스 파형의 동기화 정보를 획득할 수 있다(214). 예를 들어, 특정 시점의 이진화된 값들을 모두 합한 다음 펄스 파형의 갯수로 나누어 평균을 구하고 그 평균에 절대값을 취하여 동기화 정보를 획득할 수 있다. 이와 같은 방식으로 모든 시점의 평균의 절대값을 구할 수 있다. 각 펄스 파형이 모두 동일한 방향으로 증가하거나 감소하는 경우 평균의 절대값은 '1'이 된다. 이때, 각 펄스 파형이 모두 동일한 방향으로 증감하는 경우 즉 평균의 절대값이 '1'인 경우를 더욱 가중해 주기 위해 각 시점별로 획득된 평균의 절대값들을 M 제곱할 수 있다. 이때, M은 2 이상의 정수일 수 있다. 도 3d는 각 시점별로 이진화된 값들의 평균의 절대값을 2 제곱하여 획득한 동기화 정보를 도시한 것이다.
그 다음, 단계(214)에서 획득된 각 시점별 평균 절대값을 이용하여 기준 구간의 평균 동기화율을 획득할 수 있다(215). 예를 들어, 도 3e를 참조하면 기준 구간(L1) 내의 평균 절대값들을 평균하여 기준 구간(L1)의 평균 동기화율을 획득할 수 있다. 이때, 기준 구간은 생체신호의 종류, 추정하고자 하는 생체정보의 종류, 사용자의 특성 정보 등을 기초로 전처리를 통해 미리 획득된 값으로 설정될 수 있다. 또는, 규칙성 판단 장치(100)는 평균 동기화율을 획득하기 전에 각 시점별 평균 절대값을 이용하여 기준 구간을 설정할 수 있다. 예컨대, 후술하는 바와 같이 평균 절대값을 기초로 미리 설정된 개수의 극점이 포함되도록 기준 구간을 설정할 수 있다.
그 다음, 단계(215)에서 획득된 기준 구간의 평균 동기화율을 기초로 생체신호의 규칙성을 판단할 수 있다(216). 기준 구간의 평균 동기화율이 미리 설정된 임계치 이상이면 그 생체신호는 기준 구간에서 규칙성이 존재하는 것으로 판단하고(217), 그렇지 않으면 기준 구간에서 규칙성이 존재하지 않는다고 판단할 수 있다(218). 예를 들어, 도 3f는 시간 인덱스를 점차 증가시키면서 시작점(0)에서부터 각 시간 인덱스까지의 구간의 평균 동기화율을 그래프로 도시한 것이다. 도 3f를 참조하면 도 3e에서 설정된 기준 구간(0~100)의 평균 동기화율이 0.69임을 알 수 있다. 기준 구간(0~100)의 평균 동기화율 0.69가 임계치 이상이면 기준 구간(0~100)에서 규칙성이 존재하고, 그렇지 않다면 기준 구간(0~100)에서 규칙성이 존재하지 않는다고 분석할 수 있다.
도 4는 다른 실시예에 따른 생체신호 규칙성 판단 방법의 흐름도이다. 도 5a 및 도 5b는 기준 구간의 조절 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 생체신호 규칙성 판단 장치(100)는 규칙성을 분석하고자 하는 생체신호의 복수의 펄스 파형을 획득할 수 있다(411).
그 다음, 각 펄스 파형을 미분하여 각 펄스 파형의 기울기 파형을 획득할 수 있다(412).
그 다음, 펄스 파형의 증감 정보를 추출하기 위해 각 기울기 파형을 이진화(binarize) 할 수 있다(413).
그 다음, 중첩된 각 펄스 파형들의 이진화 결과를 기초로 각 펄스 파형의 동기화 정보를 획득할 수 있다(414). 예를 들어, 각 시점의 이진화된 값들을 모두 합한 다음 펄스 파형의 갯수로 나누어 평균을 구하고 그 평균의 절대값을 획득할 수 있다.
그 다음, 단계(414)에서 획득된 각 시점별 평균 절대값을 이용하여 제1 기준 구간의 평균 동기화율을 획득할 수 있다(415). 이때, 제1 기준 구간은 생체신호의 종류, 추정하고자 하는 생체정보의 종류, 사용자의 특성 정보 등을 기초로 전처리를 통해 미리 획득된 값 또는, 단계(414)에서 획득된 각 시점별 평균 절대값을 이용하여 제1 기준 구간을 설정할 수 있다.
그 다음, 단계(415)에서 획득된 제1 기준 구간의 평균 동기화율을 기초로 생체신호의 규칙성을 판단할 수 있다(416). 제1 기준 구간의 평균 동기화율이 미리 설정된 임계치 이상이면 제1 기준 구간에서 규칙성이 존재하는 것으로 판단할 수 있다(419).
그렇지 않으면 제1 기준 구간에서 규칙성이 존재하지 않는다고 판단하고, 기준 구간의 조절 횟수를 만족하는지 판단할 수 있다(417). 판단 결과 기준 구간의 조절 횟수에 아직 이르지 않은 경우 제1 기준 구간을 조절하여 제2 기준 구간을 설정할 수 있다(418). 이때, 조절 횟수는 미리 설정될 수 있다.
예를 들어, 도 3f에 도시된 바와 같이 제1 기준 구간이 0~100이고 제1 기준 구간(0~100)에서 평균 동기화율이 0.69라고 가정할 때, 미리 설정된 임계치가 0.8인 경우 제1 기준 구간(0~100)에서 규칙성이 존재하지 않는다고 판단할 수 있다. 규칙성 판단 장치(100)는 도 5a에 도시된 바와 같이 단계(414)에서 획득된 평균 절대값이 미리 설정된 임계치(T1) 이상이 되도록 기준 구간을 조절하여 시간 인덱스가 0~80인 구간을 제2 기준 구간(L2)으로 설정할 수 있다. 예컨대, 규칙성 판단 장치(100)는 단계(414)에서 획득된 평균 절대값이 임계치(T1)이상인 극점의 개수가 미리 설정된 개수(예: 5)를 만족하는 구간(0~80)을 제2 기준 구간으로 설정할 수 있다.
그 다음, 이와 같이 제2 기준 구간이 설정되면 단계(415)로 이동하여 제2 기준 구간의 평균 동기화율을 획득하고(415), 제2 기준 구간의 평균 동기화율이 임계치 이상이면(416) 제2 기준 구간에서 규칙성이 있다고 판단할 수 있다(419). 그렇지 않으면 조절 횟수를 만족하는지 판단하고(417), 조절 횟수를 만족하는 경우 더 이상 기준 구간을 조절하지 않고 제2 기준 구간에서 규칙적이지 않다고 판단할 수 있다. 도 5b를 참조하면 제2 기준 구간(0~80)에서의 평균 동기화율이 0.85이고, 전술한 바와 같이 임계치가 0.8인 경우 제2 기준 구간에서 생체신호는 규칙성이 있다고 판단할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.
도 6을 참조하면 생체정보 추정 장치(600)는 센서부(610) 및 프로세서(620)를 포함한다.
센서부(610)는 사용자로부터 생체신호를 측정할 수 있다. 예를 들어, 센서부(610)는 광원과 디텍터를 포함하고, 사용자의 피검 부위가 접촉하여 접촉압력의 변화를 가할 때 광원과 디텍터를 이용하여 피검 부위로부터 PPG 신호를 측정할 수 있다. 다만, PPG 신호로 한정되는 것은 아니므로, ECG, BCG, IPG, VPG 등 특별히 제한되지 않는다.
프로세서(620)는 센서부(610)로부터 생체신호를 수신하고, 수신된 생체신호를 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다. 이때, 생체정보는 혈압, 부정맥, 혈관 나이, 피부 탄력도, 피부 나이, 동맥경화도, 대동맥압 파형, 스트레스 지수 및 피로도 등을 포함하나 이에 한정되는 것은 아니다.
프로세서(620)는 생체신호의 필터링(filtering), 스무딩(smoothing) 등 다양한 노이즈 제거 기법을 이용하여 동잡음 등의 노이즈를 제거할 수 있다. 예컨대, PPG 신호인 경우 컷오프 주파수 1-10Hz를 갖는 밴드 패스 필터링을 수행할 수 있다.
프로세서(620)는 생체신호를 획득하고, 생체신호의 파형을 분할하여 복수의 펄스 파형을 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(620)는 획득된 복수의 펄스 파형을 기초로 생체신호의 규칙성을 판단할 수 있다. 생체신호의 규칙성 판단 과정에 대하여 앞에서 상술한 바 있으므로 이하 간단하게 설명한다.
예를 들어, 프로세서(620)는 각 펄스 파형을 미분하여 기울기 파형을 획득하고, 각 펄스 파형의 기울기 파형을 기초로 규칙성을 판단할 수 있다. 프로세서(620)는 펄스 파형의 증감 정보를 추출하기 위해 각 기울기 파형을 이진화(binarize) 하고, 각 시점의 이진화된 값들을 모두 합한 다음 펄스 파형의 갯수로 나누어 평균을 구하고 그 평균에 절대값을 취하여 펄스 파형들의 동기화 정보를 획득할 수 있다. 이때, 각 시점마다 기울기 값의 크기에 관계없이 기울기 값이 양수이면 +1, 음수이면 -1로 변환해서 이진화 할 수 있다. 또한, 각 시점별 평균 절대값을 이용하여 기준 구간의 평균 동기화율을 획득할 수 있다.
프로세서(620)는 이와 같이 획득된 기준 구간의 평균 동기화율이 소정 임계치 이상이면 기준 구간에서 생체신호의 규칙성이 있다고 판단하고, 생체신호를 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다.
프로세서(620)는 생체신호의 규칙성이 있으면 생체신호로부터 생체정보 추정을 위한 하나 이상의 특징을 추출할 수 있다. 프로세서(620)는 복수의 펄스 파형 중에서 어느 하나를 대표 파형으로 결정하고, 결정된 대표 파형의 기준 구간을 탐색하여 특징을 추출할 수 있다. 예컨대 생체신호가 측정된 시간 인덱스를 기준으로 어느 하나, 예컨대 첫 번째 펄스 파형을 대표 파형으로 결정할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다. 또한, 둘 이상의 펄스 파형을 대표 파형으로 결정할 수 있으며, 대표 파형이 둘 이상인 경우 각 펄스 파형으로부터 특징을 추출할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(620)는 생체신호를 구성하는 구성 펄스 파형 즉, 전진파와 반사파와 관련된 구성 펄스 파형의 진폭 및/또는 시간 등을 특징으로 추출할 수 있다. 이때, 규칙성이 있다고 판단된 생체신호의 기준 구간을 탐색하여 극소점 위치의 시간을 추출하고, 추출된 극소점 위치의 시간에 대응하는 생체신호의 진폭을 특징으로 추출할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니며 생체신호의 파형의 형태, 생체신호의 수축기 구간에서의 최대점의 시간 및/또는 진폭, 생체신호의 최소점의 시간 및/또는 진폭, 생체신호 파형의 전체 또는 부분 면적, 생체신호의 시간 경과 등을 특징으로 추출할 수 있다.
프로세서(620)는 이와 같이 획득된 특징들 중의 하나 또는 둘 이상을 조합하고, 미리 정의된 생체정보 추정 모델을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다. 생체정보 추정 모델은 선형 함수식, 비선형 회귀 분석, 신경망, 딥러닝 등의 다양한 기법을 활용하여 미리 정의될 수 있다.
프로세서(620)는 판단 결과 기준 구간에서 생체신호의 규칙성이 없으면 생체신호를 재측정하도록 사용자에게 가이드 하거나, 생체정보 추정을 종료할 수 있다.
한편, 프로세서(620)는 센서부(610)가 제1 시간(예: 40초) 동안 생체신호를 측정하게 되면 측정된 생체신호의 규칙성을 판단하고, 규칙성이 없으면 측정 시간을 증가하여 제1 시간에 이어 연속적으로 제2 시간(예: 20초) 동안 생체신호를 더 측정하도록 센서부(610)를 제어할 수 있다. 프로세서(620)는 이와 같이 제1 시간 및 제2 시간 동안 측정된 생체신호를 기초로 규칙성 판단 과정을 다시 수행할 수 있다.
또한, 프로세서(620)는 생체신호의 규칙성 판단 결과를 기초로 부정맥 위험 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 일정 기간 동안 기준 구간의 규칙성을 판단한 총 횟수 대비 그 기준 구간이 불규칙으로 판단된 횟수, 규칙성 판단시마다 규칙성이 있는 구간을 결정하고, 규칙성이 있는 구간의 변화율이 임계치 이상인 경우, 하루 중 일정한 시간 구간 예컨대 야간 수면 시간 구간에서 불규칙성이 일정하게 반복되는 경우 등과 같이 미리 설정된 기준을 만족하는 경우 부정맥 위험이 존재한다고 판단할 수 있다.
도 7은 다른 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.
도 7을 참조하면, 생체정보 추정 장치(700)는 센서부(610), 프로세서(620), 출력부(710), 저장부(720) 및 통신부(730)를 포함할 수 있다. 이때, 센서부(610) 및 프로세서(620) 구성은 도 6의 실시예에서 설명한 바 있다.
출력부(710)는 프로세서(620)의 처리 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 출력부(710)는 디스플레이에 프로세서(620)의 생체정보 추정값을 표시할 수 있다. 이때, 생체정보 추정값이 정상 범위를 벗어나면 사용자가 쉽게 인식할 수 있도록 색깔이나 선의 굵기 등을 조절하거나 정상 범위를 함께 표시함으로써 사용자에게 경고 정보를 제공할 수 있다. 또한, 출력부(710)는 시각적 표시와 함께 또는 단독으로 스피커 등의 음성 출력 모듈, 햅틱 모듈 등을 이용하여 음성, 진동, 촉감 등의 비시각적인 방식으로 사용자에게 생체정보 추정값을 제공할 수 있다.
또한, 출력부(710)는 프로세서(620)에서 수행되는 규칙성 판단 과정을 그래프와 같이 시각적으로 표시할 수 있다. 또한, 출력부(710)는 규칙성 판단 결과 생체신호의 규칙성이 존재하지 않으면 사용자에게 재측정을 가이드 하거나, 생체정보 추정이 종료되었음을 안내하는 정보를 출력할 수 있다.
저장부(720)는 생체정보 추정과 관련된 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어 센서부(610)를 통해 획득된 생체신호, 프로세서(620)의 처리 결과, 예컨대 규칙성 판단 결과, 생체정보 추정값을 저장할 수 있다. 또한, 저장부(330)는 생체정보 추정 모델, 기준 구간, 기준 구간 조절 횟수, 기준 구간 조절 기준, 규칙성 판단을 위한 임계치, 사용자 특성 정보 등을 포함할 수 있다. 이때, 사용자 특성 정보는 사용자의 나이, 성별, 건강 상태 등을 포함할 수 있다.
저장부(720)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어, SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory: RAM) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory: ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 등의 저장매체를 포함하며, 이에 제한되는 것은 아니다.
통신부(730)는 외부 기기와 통신하여 생체정보 추정과 관련된 각종 데이터를 송수신 할 수 있다. 외부 기기는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC, 노트북 PC 등의 정보 처리 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 생체정보 추정 결과를 사용자의 스마트폰 등의 외부 기기에 전송하여 사용자가 상대적으로 성능이 우수한 기기를 통해 성분 분석 결과를 관리 및 모니터링하도록 할 수 있다.
통신부(730)는 블루투스(Bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication, NFC), WLAN 통신, 지그비(Zigbee) 통신, 적외선(Infrared Data Association, IrDA) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra-wideband) 통신, Ant+ 통신, WIFI 통신, RFID(Radio Frequency Identification) 통신, 3G 통신, 4G 통신 및 5G 통신 등을 포함하는 다양한 유무선 통신 기술을 이용하여 외부 기기와 통신할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 8은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 방법의 흐름도이다.
도 8은 도 6 또는 도 7의 실시예에 따른 생체정보 추정 장치(600,700)에 의해 수행되는 생체정보 추정 방법의 일 실시예이다. 이하 중복을 피하기 위해 간단하게 설명한다.
도 8을 참조하면, 먼저 생체정보 추정 장치는 센서부를 통해 사용자로부터 생체신호를 측정하고(811), 측정된 생체신호의 규칙성을 판단할 수 있다(812). 생체신호의 규칙성 판단 방법은 앞에서 자세히 설명한 바 있다.
그 다음, 규칙성이 존재하면(813), 생체신호로부터 특징을 추출하고(814), 추출된 특징을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다(816). 예를 들어, 규칙성이 있다고 판단된 생체신호의 기준 구간을 탐색하여 전진파 및 반사파와 관련된 특징 예컨대 극소점의 시간과 진폭을 추출할 수 있다. 만약 규칙성이 존재하지 않으면(813), 생체정보 추정을 종료하거나 사용자에게 생체신호를 재측정하도록 가이드 할 수 있다(815).
도 9는 다른 실시예에 따른 생체정보 추정 방법의 흐름도이다.
도 9는 도 6 또는 도 7의 실시예에 따른 생체정보 추정 장치(600,700)에 의해 수행되는 일 실시예이다. 이하 중복을 피하기 위해 간단하게 설명한다.
도 9를 참조하면, 먼저 생체정보 추정 장치는 센서부를 통해 사용자로부터 생체신호를 측정하고(911), 생체신호의 규칙성을 판단할 수 있다(912). 생체신호의 규칙성 판단 방법은 앞에서 자세히 설명한 바 있다.
그 다음, 규칙성이 존재하지 않으면(913), 추가 측정 여부를 판단하고(914) 추가 측정이 필요하면 측정 시간을 증가하여(915) 증가된 시간 동안 생체신호를 측정하는 단계(911)로 이동할 수 있다. 만약 판단 결과 추가 측정이 필요하지 않으면(914), 생체정보 추정을 종료하거나 사용자에게 재측정을 가이드할 수 있다(917).
만약, 단계(913)에서 판단한 결과 규칙성이 존재하면 생체신호로부터 특징을 추출하고(916), 추출된 특징을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다(918). 이때, 생체정보 추정 장치는 규칙성이 있다고 판단된 생체신호의 기준 구간을 탐색하여 전진파 및 반사파와 관련된 특징 예컨대 극소점의 시간과 진폭을 추출할 수 있다.
도 10은 웨어러블 기기를 도시한 것이다. 전술한 생체정보 추정 장치(600,700)의 실시예들은 웨어러블 기기에 탑재될 수 있다.
도 10을 참조하면, 웨어러블 기기(1000)는 본체(1010)와 스트랩(1030)을 포함한다.
스트랩(1030)은 본체(1010)의 양단에 연결되어 사용자의 손목에 감싸는 형태로 구부려지도록 플렉시블하게 형성될 수 있다. 스트랩(1030)은 서로 분리된 제1 스트랩과 제2 스트랩으로 구성될 수 있다. 제1 스트랩과 제2 스트랩은 일단이 본체(1010)에 연결되고 타단이 체결수단을 통해 서로 체결될 수 있다. 이때, 체결수단은 자석 체결, 벨크로(velcro) 체결, 핀 체결 등의 방식으로 형성될 수 있으며 이에 제한되는 것은 아니다. 또한, 스트랩(1030)은 이에 제한되지 않으며 밴드 형태와 같이 서로 분리되지 않는 일체로 형성될 수도 있다. 이때, 스트랩(1030)은 손목에 가해지는 압력의 변화에 따라 탄성을 갖도록 내부에 공기가 주입되거나 공기 주머니를 포함하도록 형성될 수도 있으며, 본체(1010)로 손목의 압력 변화를 전달할 수 있다.
본체(1010) 또는 스트랩(1030)의 내부에는 웨어러블 기기(1000)에 전원을 공급하는 배터리가 내장될 수 있다.
본체(1010)의 일측에는 센서부(1020)가 장착된다. 센서부(1020)는 예컨대 광원 및 디텍터를 포함할 수 있다.
본체(1010) 내부에 프로세서가 실장되며 프로세서는 웨어러블 기기(1000)에 장착된 구성들과 전기적으로 연결될 수 있다. 프로세서는 센서부(1020)를 제어하고, 센서부(1020)로부터 생체신호를 수신하면 생체신호의 규칙성을 판단하여 규칙성이 존재하는 경우 그 생체신호를 기초로 생체정보를 추정할 수 있다.
또한, 본체(1010) 내부에 생체정보 추정을 위한 기준 정보 및 각종 구성들에 의해 처리된 정보를 저장하는 저장부가 실장될 수 있다.
또한, 본체(1010)에 일측면에 사용자의 명령을 수신하여 프로세서로 전달하는 조작부(1040)가 장착될 수 있다. 조작부(1040)는 웨어러블 기기(1000)의 전원을 온/오프시키는 명령을 입력하기 위한 전원 버튼을 포함할 수 있다.
또한, 본체(1010)의 전면에 사용자에게 정보를 출력하는 표시부가 장착될 수 있으며, 표시부는 터치 입력이 가능한 터치 스크린을 포함할 수 있다. 표시부는 사용자의 터치 입력을 수신하여 프로세서에 전달하고 프로세서의 처리 결과를 표시할 수 있다.
또한, 본체(1010) 내부에 외부 기기와 통신하는 통신부가 장착될 수 있다. 통신부는 외부 기기 예컨대, 사용자의 스마트폰에 생체정보 추정 결과를 전송할 수 있다.
도 11은 스마트 기기를 도시한 것이다. 이때, 스마트 기기는 스마트폰 및 태블릿 PC등을 포함할 수 있다. 스마트 기기는 전술한 생체정보 추정 장치(500,600)의 기능을 탑재할 수 있다.
도 11을 참조하면, 스마트 기기(1100)는 본체(1110)의 일면에 센서부(1130)가 장착될 수 있다. 도시된 바와 같이 센서부(1130)는 하나 이상의 광원(1131)과 하나 이상의 디텍터(1132)를 포함할 수 있다.
또한, 본체(1110)의 전면에 표시부가 장착될 수 있다. 표시부는 생체정보 추정 결과, 건강 상태 평가 결과 등을 시각적으로 출력할 수 있다. 표시부는 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 터치 스크린을 통해 입력되는 정보를 수신하여 프로세서에 전달할 수 있다.
본체(1110)는 도시된 바와 같이 이미지 센서(1120)를 포함할 수 있다. 이미지 센서(1120)는 다양한 영상을 촬영하는 기능을 수행하며, 예컨대 손가락이 센서부(1130)에 접촉할 때의 손가락을 지문이미지를 획득할 수 있다.
프로세서는 본체(1110) 내에 실장되어 각종 구성들과 전기적으로 연결되며, 각종 구성들의 동작을 제어할 수 있다. 프로세서는 센서부(1130)를 제어하고, 센서부(1130)로부터 생체신호를 수신하면 생체신호의 규칙성을 판단하여 규칙성이 존재하는 경우 그 생체신호를 기초로 생체정보를 추정할 수 있다.
한편, 본 실시 예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 실시예들을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 개시된 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100: 규칙성 판단 장치 110: 신회 획득부
120: 프로세서 600,700: 생체정보 추정 장치
610: 센서부 620: 프로세서
710: 출력부 720: 저장부
730: 통신부 1000: 웨어러블 기기
1010: 본체 1020: 센서부
1030: 스트랩 1040: 조작부
1100: 스마트 기기 1110: 본체
1120: 이미지 센서 1130: 센서부
1131: 광원 1132: 디텍터

Claims (29)

  1. 생체신호의 복수의 펄스 파형을 획득하는 단계;
    각 펄스 파형의 기울기 파형을 획득하는 단계;
    각 펄스 파형의 기울기 파형을 이진화(binarize)하는 단계;
    상기 이진화 결과를 기초로 상기 펄스 파형들의 동기화 정보를 획득하는 단계;
    상기 동기화 정보를 기초로 기준 구간의 동기화율을 획득하는 단계; 및
    상기 기준 구간의 동기화율을 기초로 상기 생체신호의 규칙성을 판단하는 단계를 포함하는 생체신호의 규칙성 판단 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 생체신호는
    ECG(Electrocardiography), PPG(Photoplethysmogram), BCG(ballistocardiogram), EMG(Electromyography), IPG(impedance plethysmogram), Pressure wave, 및 VPG(video plethysmogram) 중의 적어도 하나를 포함하는 생체신호의 규칙성 판단 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 기울기 파형을 획득하는 단계는
    각 펄스 파형을 미분하여 상기 기울기 파형을 획득하는 생체신호의 규칙성 판단 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 기울기 파형을 이진화하는 단계는
    각 시점마다 기울기값이 양수이면 +1, 음수이면 -1로 변환하는 생체신호의 규칙성 판단 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 동기화 정보를 획득하는 단계는
    각 시점별로 이진화된 값들의 평균의 절대값을 상기 동기화 정보로 획득하는 생체신호의 규칙성 판단 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 동기화율을 획득하는 단계는
    상기 획득된 절대값들 중에서 상기 기준 구간 내의 절대값들을 평균한 값을 상기 기준 구간의 동기화율로 획득하는 생체신호의 규칙성 판단 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 생체신호의 규칙성을 판단하는 단계는
    상기 기준 구간의 동기화율이 소정 임계치 이상이면 규칙성이 있는 것으로 판단하는 생체신호의 규칙성 판단 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 생체신호의 규칙성을 판단하는 단계는
    상기 기준 구간의 동기화율이 소정 임계치 미만이면 상기 기준 구간을 조절한 다음 동기화율을 획득하는 단계로 이동하는 생체신호의 규칙성 판단 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 생체신호의 규칙성을 판단하는 단계는
    상기 동기화 정보를 기초로 미리 설정된 개수의 극점이 포함되도록 상기 기준 구간을 조절하는 생체신호의 규칙성 판단 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 동기화율을 획득하는 단계는
    생체신호의 종류, 추정하고자 하는 생체정보의 종류 및 사용자의 특성 정보 중의 적어도 하나를 기초로 미리 획득된 값 또는 상기 동기화 정보를 기초로 상기 기준 구간을 설정하는 생체신호의 규칙성 판단 방법.
  11. 피검체로부터 생체신호를 측정하는 센서부; 및
    상기 생체신호를 구성하는 각 펄스 파형의 기울기 파형을 기초로 상기 펄스 파형들의 동기화 정보를 획득하고, 획득된 동기화 정보를 기초로 기준 구간의 동기화율을 획득하며, 상기 기준 구간의 동기화율을 기초로 생체신호의 규칙성을 판단하고, 규칙성이 있으면 상기 생체신호를 기초로 생체정보를 추정하는 프로세서를 포함하는 생체정보 추정 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 생체신호의 각 펄스 파형을 미분하여 상기 각 펄스 파형의 기울기 파형을 획득하는 생체정보 추정 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는
    각 시점마다 기울기값이 양수이면 +1, 음수이면 -1로 변환하여 상기 기울기 파형을 이진화하는 생체정보 추정 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 프로세서는
    각 시점별로 이진화된 값들의 평균의 절대값을 상기 동기화 정보로 획득하는 생체정보 추정 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 획득된 절대값들 중에서 상기 구간 내의 절대값들을 평균한 값을 상기 기준 구간의 동기화율로 획득하는 생체정보 추정 장치.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 기준 구간의 동기화율이 소정 임계치 이상이면 규칙성이 있는 것으로 판단하는 생체정보 추정 장치.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 기준 구간의 동기화율이 소정 임계치 미만이면 상기 기준 구간을 조절한 다음 조절된 기준 구간에 대한 동기화율을 다시 획득하여 상기 규칙성을 다시 판단하는 생체정보 추정 장치.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는
    규칙성이 있으면 상기 복수의 펄스 파형 중에서 대표 펄스 파형을 결정하고, 결정된 대표 펄스 파형으로부터 생체정보 추정을 위한 특징을 추출하는 생체정보 추정 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 대표 펄스 파형에서 상기 기준 구간에 해당하는 구간을 탐색하여 상기 특징을 추출하는 생체정보 추정 장치.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 대표 펄스 파형에서 하나 이상의 극소점을 검출하고, 검출된 극소점에 해당하는 생체신호의 시간 및 진폭 중의 적어도 하나를 상기 특징으로 추출하는 생체정보 추정 장치.
  21. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는
    규칙성이 없으면 상기 생체신호의 재측정을 가이드하거나 생체정보 추정을 종료하는 생체정보 추정 장치.
  22. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는
    제1 시간 동안 측정된 생체신호의 규칙성이 없으면, 측정 시간을 증가하여 제2 시간 동안 생체신호를 더 측정하도록 센서부를 제어하고, 상기 제1 시간 및 제2 시간 동안 측정된 생체신호를 기초로 규칙성을 다시 판단하는 생체정보 추정 장치.
  23. 제11항에 있어서,
    상기 생체정보는
    혈압, 부정맥, 혈관 나이, 피부 탄력도, 피부 나이, 동맥경화도, 대동맥압 파형, 스트레스 지수 및 피로도 중의 하나 이상을 포함하는 생체정보 추정 장치.
  24. 피검체로부터 생체신호를 측정하는 단계;
    상기 생체신호를 복수의 펄스 파형으로 분해하는 단계;
    상기 각 펄스 파형의 기울기 파형을 기초로 각 펄스 파형의 동기화 정보를 획득하는 단계;
    상기 동기화 정보를 기초로 기준 구간의 동기화율을 획득하는 단계;
    상기 기준 구간의 동기화율을 기초로 상기 생체신호의 규칙성을 판단하는 단계; 및
    상기 판단 결과 규칙성이 있으면 상기 생체신호를 기초로 생체정보를 추정하는 단계를 포함하는 생체정보 추정 방법.
  25. 제24항에 있어서,
    각 시점별로 상기 기울기 파형을 이진화하는 단계를 더 포함하고,
    상기 동기화 정보를 획득하는 단계는
    각 시점별로 이진화된 값들의 평균의 절대값을 상기 동기화 정보로 획득하는생체정보 추정 방법.
  26. 제25항에 있어서,
    상기 기준 구간의 동기화율을 획득하는 단계는
    상기 획득된 절대값들 중에서 상기 구간 내의 절대값들을 평균한 값을 상기 기준 구간의 동기화율로 획득하는 생체정보 추정 방법.
  27. 제24항에 있어서,
    상기 생체정보를 추정하는 단계는
    상기 복수의 펄스 파형 중에서 대표 펄스 파형을 결정하는 단계; 및
    상기 대표 펄스 파형으로부터 생체정보 추정을 위한 특징을 추출하는 단계를 포함하는 생체정보 추정 방법.
  28. 제27항에 있어서,
    상기 특징을 추출하는 단계는
    상기 대표 펄스 파형에서 상기 기준 구간에 해당하는 구간을 탐색하여 상기 특징을 추출하는 생체정보 추정 방법.
  29. 제24항에 있어서,
    상기 판단 결과 규칙성이 없으면 생체신호 측정 시간 증가, 상기 생체신호의 재측정을 가이드 및 생체정보 추정 종료 중의 적어도 하나를 수행하는 단계를 더 포함하는 생체정보 추정 방법.




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