KR20220112484A - 생체정보 추정 장치 및 방법과, 이를 포함하는 전자장치 - Google Patents

생체정보 추정 장치 및 방법과, 이를 포함하는 전자장치 Download PDF

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Abstract

생체정보 추정장치의 일 실시예는, 사용자의 피검체에 광을 조사하는 광원, 픽셀 어레이로 구성되며 피검체로부터 산란 또는 반사되는 광을 검출하여 연속적인 이미지 프레임을 획득하는 이미지 센서, 및 이미지 센서의 픽셀-행들 중에서 소정 개수의 픽셀-행을 선택하고, 각 이미지 프레임 별로 선택된 픽셀-행에서 검출된 신호세기를 보정하며, 각 이미지 프레임 별로 보정된 신호세기를 서로 결합하여 PPG신호를 획득하고, 획득된 PPG 신호를 기초로 생체정보를 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다.

Description

생체정보 추정 장치 및 방법과, 이를 포함하는 전자장치 {APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING BIOLOGICAL INFORMATION, AND ELECTRONIC SYSTEM HAVING THE SAME}
비침습적으로 생체정보를 추정하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
의학 발달 및 평균 수명의 연장과 함께 의료기기에 대한 관심도 높아지고 있으며, 병원이나 검사 기관에서 사용하는 중대형 의료기기뿐만 아니라, 개인이 소장 또는 휴대할 수 있는 소형 의료기기 및 헬스케어(health care) 장치까지 그 범위가 확대되고 있다. 생체 정보를 측정하는 의료기기는 크게 침습(invasive) 방식 기기와 비침습(noninvasive) 방식 기기로 구분할 수 있다. 비침습(noninvasive) 방식 기기는 피검자의 통증을 유발하지 않고 비교적 간단하게 생체 정보를 검출할 수 있는 장점이 있으나 측정한 결과의 정확도가 높지 않아 이를 극복하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다.
이미지 센서를 통해 획득한 연속적인 이미지 프레임을 활용하여 생체정보를 추정하는 장치 및 방법이 제시된다.
일 양상에 따르면, 생체정보 추정장치는 사용자의 피검체에 광을 조사하는 광원, 픽셀 어레이로 구성되며 피검체로부터 산란 또는 반사되는 광을 검출하여 연속적인 이미지 프레임을 획득하는 이미지 센서, 및 이미지 센서의 픽셀-행들 중에서 소정 개수의 픽셀-행을 선택하고, 각 이미지 프레임 별로 선택된 픽셀-행에서 검출된 신호세기를 보정하며, 각 이미지 프레임 별로 보정된 신호세기를 서로 결합하여 PPG신호를 획득하고, 획득된 PPG 신호를 기초로 생체정보를 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
프로세서는 이미지 프레임의 각 픽셀-행의 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR)를 계산하고, 계산된 SNR에 기초하여 소정 개수의 픽셀-행을 선택할 수 있다.
프로세서는 SNR의 크기 순으로 소정 개수의 픽셀-행을 선택할 수 있다.
프로세서는, 램버트-비어 법칙(Lambert-Beer's law)을 이용하여 이미지 센서의 선택된 각 픽셀-행별로 광원까지의 거리에 따른 신호세기의 영향을 보정할 수 있다.
프로세서는 보정된 신호세기와 픽셀-행 번호와의 관계를 나타내는 신호세기 보상모델을 생성할 수 있다.
프로세서는 생성된 신호세기 보상모델 및 MRAC(Multi-Row combine with Amplitude Compensation)알고리즘을 이용하여 각 프레임 별로 보정된 신호세기를 서로 결합할 수 있다.
프로세서는 이미지센서의 각 픽셀-행의 구동정보를 기초로 시간정보를 획득하고, 획득된 시간정보와 결합된 이미지 프레임의 신호세기에 기초하여 PPG신호를 획득할 수 있다.
프로세서는 획득된 PPG 신호를 재샘플링(resampling) 하거나, 필터를 이용하여 잡음을 감소시키는 전처리를 수행할 수 있다.
프로세서는 획득된 PPG 신호를 기초로 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 기초로 생체정보를 추정할 수 있다.
생체정보는 산소포화도(SpO2), 펄스율 변이도, 혈압, 동맥경화도, 스트레스지수, 체지방, 및 체온 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
일 양상에 따른 생체정보 추정방법은, 사용자의 피검체에 광을 조사하는 단계, 픽셀 어레이로 구성되는 이미지 센서를 이용하여, 피검체로부터 산란 또는 반사되는 광을 검출하고 이미지 프레임을 획득하는 단계, 이미지 센서의 픽셀-행들 중에서 소정 개수의 픽셀-행을 선택하는 단계, 각 이미지 프레임 별로 선택된 픽셀-행에서 검출된 신호세기를 보정하는 단계, 각 이미지 프레임 별로 보정된 신호세기를 서로 결합하여 PPG신호를 획득하는 단계, 및 획득된 PPG신호를 기초로 생체정보를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
소정 개수의 픽셀-행을 선택하는 단계는, 이미지 프레임의 각 픽셀-행의 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR)를 계산하는 단계, 및 계산된 SNR에 기초하여 소정개수의 픽셀-행을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
SNR에 기초하여 소정개수의 픽셀-행을 선택하는 단계는, 계산된 SNR의 크기 순으로 소정 개수의 픽셀-행을 선택할 수 있다.
신호세기를 보정하는 단계는 램버트-비어 법칙(Lambert-Beer's law)을 이용하여 이미지 센서의 선택된 각 픽셀-행별로 광원까지의 거리에 따른 신호세기의 영향을 보정할 수 있다.
일 양상에 따른 생체정보 추정방법은 보정된 신호세기와 픽셀-행 번호와의 관계를 나타내는 신호세기 보상모델을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
보정된 신호세기를 프레임 별로 결합하여 PPG신호를 획득하는 단계는, 생성된 신호세기 보상모델 및 MRAC(Multi-Row combine with Amplitude Compensation)알고리즘을 이용하여 각 프레임 별로 보정된 신호세기를 서로 결합할 수 있다.
PPG신호를 획득하는 단계는, 이미지센서의 각 픽셀-행의 구동정보에 기초하여 시간정보를 획득하는 단계, 및 획득된 시간정보와 결합된 이미지 프레임의 신호세기에 기초하여 PPG신호를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
일 양상에 따른 전자장치는, 본체, 본체의 일면에 배치되며, 사용자의 피검체에 광을 조사하는 광원, 본체의 일면에 배치되며, 피검체로부터 산란 또는 반사되는 광을 검출하여 이미지 프레임을 획득하는 이미지 센서를 포함하는 카메라 모듈, 및 본체 내에 배치되며, 이미지 센서의 픽셀-행들 중에서 소정 개수의 픽셀-행을 선택하고, 각 이미지 프레임 별로 선택된 픽셀-행에서 검출된 신호세기를 보정하며, 각 이미지 프레임 별로 보정된 신호세기를 서로 결합하여 PPG신호를 획득하고, 획득된 PPG 신호를 기초로 생체정보를 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
이미지 센서는, 롤링 셔터 기법을 이용하여 이미지 프레임을 획득할 수 있다.
프로세서는, 이미지 센서가 이미지 프레임을 획득하는 동안 광원이 켜져 있도록 하거나, 펄스 폭 변조 방식으로 광원을 제어할 수 있다.
이미지센서를 활용하여 높은 신호 대 잡음비와 높은 샘플링 율을 가지는 PPG신호를 획득할 수 있다. 그에 따라 생체정보 추정의 정확성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 생체정보 추정장치의 블록도이다.
도 2a는 일 실시예에 따른 프로세서 구성의 블록도이다.
도 2b는 다른 실시예에 따른 생체정보 추정장치의 블록도이다.
도 3a 및 도 3b는 이미지 센서가 롤링 셔터 방식을 이용하여 이미지 를 획득하는 과정을 도시한 것이다.
도 3c은 이미지 센서의 픽셀-행들 중에서 선택된 소정 개수의 픽셀-행과, 각 행에서의 신호세기를 도시한 것이다.
도 4는 선택된 소정 개수의 픽셀-행에서의 보정된 신호세기와, 생성된 신호세기 보상모델을 도시한 것이다.
도 5a는 각 이미지 프레임 별로 보정된 신호세기를 서로 결합하여 획득한 PPG신호를 도시한 것이다.
도 5b는 획득한 PPG신호를 재샘플링 한 결과를 도시한 것이다.
도 6a 내지 6c는 획득된 PPG신호를 기초로 추출된 특징점을 도시한 것이다.
도 7은 일 실시예에 따른 생체정보 추정방법의 흐름도이다.
도 8은 일 실시예에 따른 전자장치의 블록도이다.
도 9는 일 실시예의 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 추정장치 및 방법의 실시예들을 도면들을 참고하여 자세히 설명하도록 한다. 생체정보 추정장치는 전문 의료기관의 장치, 손목에 착용하는 스마트 워치, 스마트 밴드형, 헤드폰형, 헤어밴드 형 등의 다양한 형태로 제작되는 웨어러블 기기나, 스마트폰, 태블릿 PC등와 같은 모바일 기기 등에 탑재될 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다.
도 1은 일 실시예에 따른 생체정보 추정장치의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 생체정보 추정장치(100)는 광원(110), 이미지 센서(120), 및 프로세서(130)를 포함한다.
광원(110)은 피검체로 광을 조사하며, 발광 다이오드(light emitting diode, LED), 레이저 다이오드(laser diode, LD) 또는 형광체 등을 포함할 수 있다. 광원이 조사하는 광은 가시광선, 적외선, 근적외선 등을 포함할 수 있다. 또한 복수의 광원은 모두 동일한 파장의 광을 조사하거나 서로 다른 파장의 광을 조사하도록 형성될 수 있다. 예컨대, 광원은 녹색, 청색, 적색, 적외 파장 등의 광을 조사할 수 있으나 이에 한정되지 않는다.
광원(110)은 프로세서(130)의 제어에 따라 생체정보 추정과정에서 항상 켜져 있거나, 펄스 폭 변조(Pulse Width Modulation, PWM) 방식으로 구동될 수 있다. 광원(110)은 이미지 센서(120)에 배치될 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않으며 외부 광원을 이용할 수도 있다.
이미지 센서(120)는 픽셀 어레이로 구성되며, CMOS(complementary metal-oxide semiconductor) 이미지 센서일 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않는다. 또한 이미지 센서(120)는 복수의 이미지 센서를 포함할 수도 있다. 이미지 센서(120)의 ISO, 각 픽셀의 노출시간, 화이트 밸런스, 출력 해상도, 카메라 초점 등은 사전에 조절될 수 있다.
이미지 센서(120)는 롤링셔터 기법을 이용하여 사용자의 피검체로부터 산란 또는 반사되는 광을 검출하여 연속적인 이미지 프레임을 획득할 수 있다. 일반적으로 롤링 셔터 기법은 프로세서(130)의 제어에 따라 각 픽셀-행 별로 순차적으로 이미지를 스캔한다. 이하 도 3a 및 도 3b를 참조하여 이미지 센서가 롤링 셔터 기법을 통해 이미지 프레임을 획득하는 과정을 설명한다.
도 3a 및 도 3b는 이미지 센서가 롤링 셔터 방식을 이용하여 이미지를 획득하는 과정을 도시한 것이다.
도 3a를 참조하면, 이미지 센서는 복수의 픽셀-행 및 복수의 픽셀-열을 포함한다. 도 3a의 R1, R2, R3, R4, RM 은 각각 첫번째 픽셀-행, 두번째 픽셀-행, 세번째 픽셀-행, 네번째 픽셀-행, 마지막 픽셀-행을 의미한다. 롤링 셔터 방식에서는 도 3a에 도시된 바와 같이 이미지 센서의 각각의 픽셀-행이 순차적으로 노출되어 광을 검출하고 이미지를 스캔한다.
도 3b를 참조하면, 이미지 센서가 n번째 프레임(Frame #n)과 n+1 번째 프레임(Frame #n+1)에 대하여 롤링 셔터 방식으로 스캔하는 과정이 도시되어 있다. 롤링 셔터 방식의 경우 첫번째 행인 R1부터 시작하여 마지막 행인 RM까지 차례대로 이미지를 스캔하게 되며, 이때 각 픽셀-행 간에 스캔 딜레이는 Tb이다. 각각의 픽셀-행은 Ta만큼의 시간동안 픽셀 센서들이 노출되고, 피검체로부터 반사 또는 산란된 광을 검출하게 된다. 각 픽셀-행들은 광을 검출하기 전에 Tc만큼의 시간을 소요하여 재설정과정을 거치게 되고, 광 검출 후에는 Td만큼의 시간을 소요하여 검출한 광을 판독한다. 이때, Tc와 Td는 소요시간이 동일할 수 있다. n번째 프레임에서 R1부터 RM까지 모든 픽셀-행이 스캐닝을 완료하게 되면, 다음 프레임인 n+1번째 프레임으로 넘어갈 때, Tf2f만큼의 시간을 소요하게 되며, Tf2f의 시간동안 이미지 센서(120)는 차단되며 어떠한 신호도 기록하지 않는다.
이미지 센서(120)는 이와 같이 사용자의 피검체(예: 사용자의 검지)가 접촉될 때 롤링 셔터 방식으로 구동되어 피검체에 대한 연속적인 이미지 프레임을 획득할 수 있다. 이때, 이미지 센서(120)는 피검체가 접촉하는 접촉면을 포함할 수 있다. 그 접촉면은 매끄러운 곡면으로 형성될 수 있으나 이에 제한되지 않는다.
이와 달리 이미지 센서(120)가 피검체와 접촉되지 않고도, 이미지 센서(120)로 반사되는 광을 검출하여 피검체에 대한 연속적인 이미지 프레임을 획득할 수도 있다. 피검체의 위치는 광원(110)과 이미지 센서(120)의 위치에 따라 수직으로도, 수평으로도 놓일 수 있다.
도 2a는 일 실시예에 따른 프로세서 구성의 블록도이다.
프로세서(130)는 광원, 및 이미지 센서와 전기적으로 연결될 수 있다. 프로세서(130)는 사용자의 요청에 따라 광원 및 이미지 센서를 제어할 수 있다. 프로세서(130)는 미리 설정된 광원의 구동 조건 및/또는 이미지 센서(120)의 구동 조건을 이용하여 광원 및/또는 이미지 센서(120)를 제어할 수 있다. 이때, 광원 구동 조건은 광원 전류 세기, 지속 시간 등의 정보를 포함할 수 있다. 이미지 센서의 구동 조건은 픽셀-행간 스캔 딜레이(도 3b, Tb), 픽셀- 행별 노출 시간(도 3b, Ta), 및 이미지 프레임간 시간 간격(도 3b, Tf2f) 등의 정보를 포함할 수 있다. 이때, 광원 구동 조건 및/또는 이미지 센서 구동 조건은 추정하고자 하는 생체정보의 종류(예: 혈압, 단기 맥박변화)에 따라 조절될 수 있다. 또는, 프로세서(130)가 사용자별로 캘리브레이션을 수행하여 사용자별로 개인화된 구동 조건을 미리 설정할 수 있다. 프로세서(130)는 이미지 센서로부터 이미지 프레임 데이터가 수신되면, 이미지 프레임 데이터의 필터링, 스무딩 등을 포함하는 전처리를 수행할 수 있다.
프로세서(130)는 이미지 센서로부터 획득된 이미지 프레임 데이터를 이용하여 PPG 신호를 획득할 수 있다. 프로세서(130)는 이미지 센서의 픽셀-행들 중에서 소정 개수의 픽셀-행을 선택하고, 선택된 픽셀-행에서 검출된 신호세기를 기초로 사용자의 PPG신호를 획득할 수 있다.
일 예로, 픽셀-행 선택부(210)는 이미지 프레임에서 각 픽셀-행의 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR)를 계산할 수 있다. 픽셀-행 선택부(210)는 각 픽셀-행의 전체 이미지 프레임에서의 신호를 기초로 SNR을 계산할 수 있다. 다만 이에 제한되지 않고, 획득된 이미지 프레임 중 일부의 이미지 프레임에서의 각 픽셀-행의 신호를 기초로 SNR을 계산할 수도 있다.
픽셀-행 선택부(210)는 계산된 SNR에 기초하여 소정 개수의 픽셀-행을 선택할 수 있다. 일 예로, 픽셀-행 선택부(210)는 SNR의 크기 순으로 미리 정해진 개수의 픽셀-행을 선택할 수 있다. 다른 예로, 픽셀-행 선택부(210)는 SNR이 임계치를 초과하는 픽셀-행을 모두 선택하거나, SNR이 임계치를 초과하는 픽셀-행이 소정 개수 이상인 경우, SNR이 임계치를 초과하는 픽셀-행 중에서 SNR의 크기 순으로 소정 개수의 픽셀-행을 선택할 수도 있다. 이때, SNR이 임계치를 초과하는 픽셀-행이 소정개수 이하인 경우, SNR의 임계치를 재설정하여 소정 개수의 픽셀-행을 선택할 수도 있다.
픽셀-행 선택부(210)가 선택하는 소정 개수는 사용자의 지정, 추정하고자 하는 생체정보의 종류, 각 픽셀-행의 SNR 크기 분포 등에 따라서 매 생체정보 추정시 마다 상이할 수 있다.
프로세서(130)가 선택한 소정 개수의 픽셀-행과, 선택된 각 픽셀-행에서의 신호세기는 도 3c에 도시되어 있다.
도 3c에는 각 픽셀-행의 SNR을 기초로 픽셀-행 선택부(210)에 의하여 선택된 5개의 픽셀-행(a, b, c, d, e)에서 검출된 신호(310, 320, 330. 340, 350)가 도시되어 있다. 이때 각 행에서 검출된 신호세기는 각각 ya, yb, yc, yd, ye 이며, 이는 각 이미지 프레임에 대하여 각 행(a, b, c, d, e)의 복수의 픽셀들이 검출한 신호세기의 평균값을 나타낸다.
신호세기 보정부(220)는 각 이미지 프레임 별로, 선택된 픽셀-행에서의 검출된 신호세기를 보정할 수 있다.
광원(110)과 이미지 센서(120)의 각 픽셀-행 들 사이의 거리는 각 픽셀-행마다 상이하고, 이러한 차이는 각 픽셀-행에서 검출된 신호세기에 영향을 미친다. 이때, 신호세기 보정부(220)는 램버트-비어 법칙(Lambert-beer's law)을 이용하여 이러한 각 픽셀-행 별 신호세기의 차이를 보정할 수 있다.
신호세기 보정부(220)는, 보정된 신호세기와 픽셀-행 번호와의 관계를 나타내는 신호세기 보상모델을 생성할 수 있으며, 이는 도 4에 예시되어 있다.
도 4는 선택된 소정 개수의 픽셀-행에서의 보정된 신호세기와, 생성된 신호세기 보상모델을 도시한 것이다. 도 4를 참조하면, 하나의 이미지 프레임에서 선택된 픽셀-행의 번호(a, b, c, d, e)와, 그 픽셀-행에서 검출된 신호세기를 램버트-비어 법칙을 이용하여 보정한 값(P1, P2, P3, P4, P5)을 각각 x축 값, y축 값으로 갖는 점(410, 420, 430, 440, 450)과, 각 점에 기초하여 생성된 신호세기 보상모델(M)이 도시되어 있다. 도 4의 경우, 신호세기 보정부(220)는 각 점(410, 420, 430, 440, 450)을 기초로 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 1.33이며, 결정 계수(R Square)가 0.99인 2차 지수 모델을 신호세기 보상모델(M)로서 생성한 것을 예시한 것이다.
PPG신호 획득부(230)는 MRAC(Multi-Row combine with Amplitude Compensation)알고리즘을 이용하여 각 프레임 별로 보정된 신호세기를 서로 결합할 수 있다. 이때, MRAC 알고리즘은 생성된 신호세기 보상모델과, 보정된 신호세기를 정규화한 값을 이용하여 수행될 수 있다. 보정된 신호세기에 대한 정규화 과정은 아래 수학식 1에 예시되어 있다. 수학식 1에서
Figure pat00001
는 k 픽셀-행의 보정된 신호세기의 정규화 값,
Figure pat00002
는 k 픽셀-행의 보정된 신호세기의 평균값,
Figure pat00003
는 k 픽셀-행의 보정된 신호세기의 표준편차를 나타낸다. 　　
Figure pat00004
PPG신호 획득부(230)는 아래의 수학식 2와 같은 MRAC모델을 이용하여, 각 프레임 별로 보정된 신호세기를 서로 결합할 수 있다
Figure pat00005
여기서 Y(j)는 MRAC모델을 이용하여 결합된 PPG신호의 세기를 나타내고, n은 이미지 프레임 인덱스를 의미하며,
Figure pat00006
는 생성된 신호세기 보상 모델을 예시한 것이고, 이때 a, b, c, 및 d는 신호세기 보상모델의 계수에 해당한다.
Figure pat00007
（０＜
Figure pat00008
＜１）는　가중치　매개변수로，　아래와　같은　수학식　３에　의해　계산된다．　아래의 수학식　３에서
Figure pat00009
Figure pat00010
Figure pat00011
는　샘플링　시간　간격이며，　
Figure pat00012
Figure pat00013
Figure pat00014
는　상수이다．　
Figure pat00015
시간정보 획득부(240)는, 이미지 센서의 각 픽셀-행의 구동정보를 기초로 시간정보를 획득할 수 있다. 즉 시간정보 획득부(240)는 이미지 센서에서 각 픽셀-행 간의 스캔 딜레이 시간(도 3b, T-a)과, 프레임 간의 시간 간격(도 3b, Tf2f)에 대한 정보를 수신하여 이를 기초로 PPG신호의 시간정보를 획득할 수 있다. 또한 시간정보 획득부(240)는 필요한 경우 광원을 펄스 폭 변조 (Pulse Width Modulation, PWM) 하여 시간정보에 관한 캘리브레이션을 수행할 수도 있다.
PPG신호 획득부(230)는, 시간정보 획득부(240)에　의하여　획득된 시간정보와 MRAC모델을　이용하여　결합된 이미지 프레임의 신호세기에 기초하여 PPG신호를 획득할 수 있다. 획득된 PPG신호는 도 5a에 예시되어 있다. 도 5a는 각 이미지 프레임 별로 보정된 신호세기를 서로 결합하여 획득한 PPG신호를 도시한 것이다.
도 5a를 참조하면, PPG신호 획득부(230)가 획득한 PPG신호는 각각의 프레임에서의 보정된 신호세기와 신호세기 보상모델을 프레임 별로 결합한 것이고, 전술한 바와 같이 프레임 간의 시간 간격(Tf2f)에서는 CMOS 센서가 차단되므로, 프레임 간의 시간 간격(Tf2f)에서는 신호세기가 측정되지 않은 것을 확인할 수 있다. 프로세서(130)는 도 5a와 같은 PPG신호를 재샘플링(resampling) 하여 도 5b와 같은 균일한 신호를 획득할 수 있다. 프로세서(130)는, 획득된 PPG신호에서 낮은 세기의 잔여 잡음을 감소시키기 위해 필터링을 수행할 수도 있다.
생체정보 추정부(250)는 획득된 PPG신호를 기초로 특징점(characteristic point)을 추출하고, 추출된 특징점을 기초로 생체정보를 추정할 수 있다. 획득된 PPG 신호를 기초로 추출된 특징점은 도 6a 내지 6c에 예시되어 있다.
도 6a를 참조하면, 획득된 PPG 신호는 시간 T1에서, 최대값(P1)을 갖는다. 이때 생체정보 추정부(250)는 PPG신호가 획득된 시간범위 내에서 PPG신호가 최대값을 갖는 지점(F1)을 특징점으로 추출하고, 추출된 특징점(F1)의 시간(T1) 및/또는 진폭(P1)을 기초로 생체정보를 추정할 수 있다.
도 6b를 참조하면, 획득된 PPG신호의 1차 미분신호는 시간 T2에서, 최대값(P2)를 갖는다. 이때 생체정보 추정부(250)는 PPG신호의 1차 미분신호가 최대값을 갖는 지점(F2)을 특징점으로 추출하고, 추출된 특징점(F2)의 시간(T2), 세기(P2) 및/또는 시간(T2)에 대응하는 PPG 신호의 진폭을 기초로 생체정보를 추정할 수 있다.
도 6c를 참조하면, 생체정보 추정부(250)는 PPG신호의 2차 미분신호의 a-파 피크 지점(F3), b-파 밸리 지점(F4), c-파 피크 지점(F5), d-파 밸리 지점(F6), e-파 피크 지점(F7), 또는 이완기 피크 지점(F8) 중 적어도 어느 하나를 특징점으로 추출하고, 추출된 특징점들의 시간(T3, T4, T5, T6, T7, T8), 세기(P3, P4, P5, P6, P7, P8) 및/또는 시간(T3, T4, T5, T6, T7, T8)에 대응하는 PPG 신호의 진폭을 기초로 생체정보를 추정할 수 있다.
다만, 이에 제한되지 않으며, PPG 신호의 전체 또는 부분 면적 등을 더 포함할 수 있다.
생체정보 추정부(250)는, 추출된 특징점 중의 하나 또는 둘 이상 조합하여 생체정보 추정을 위한 특징(feature)을 획득하고, 아래의 수학식 1과 같이 미리 정의된 생체정보 추정모델을 적용하여 생체정보를 추정할 수 있다. 생체정보 추정모델은 덧셈, 뺄셈, 나눗셈, 곱셈, 로그값, 회귀식 등 특별히 제한됨이 없이 다양한 선형 또는 비선형 결합 함수식 형태로 정의될 수 있다. 예를 들어, 아래의 수학식 ４는 간단한 형태의 선형 함수식을 예시하고 있다.
Figure pat00016
수학식 ４에서, y는 검출하고자 하는 생체정보, 예컨대 산소포화도(SpO2), 펄스율 변이도, 혈압, 동맥경화도, 스트레스지수, 체지방, 및 체온 등을 의미한다. x 값은 획득된 특징을 의미한다. a 및 b는 특징값을 가중화하는 계수로 생체정보의 종류에 따라 미리 정의된 복수의 사용자들에게 범용적으로 적용가능한 고정값일 수 있다. 또는, 사용자의 특성 등에 따라 사용자별로 조절된 값일 수 있다.
한편, 생체정보 추정 장치(100)는 피검체가 이미지센서의 접촉면에 접촉하여 힘을 가할 때 접촉힘을 측정하는 힘센서(미도시)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(130)는 힘센서(미도시)에 의해 각 측정 시점의 힘이 측정되면, 전술한 바와 같이 획득된 PPG 신호 및 접촉힘을 기초로 오실로메트리 기반으로 혈압을 추정할 수도 있다.
도 2b는 다른 실시예에 따른 생체정보 추정장치의 블록도이다.
도 2b를 참조하면, 생체정보 추정장치(200)는 광원(110), 이미지 센서(120) 및 프로세서(130) 외에 저장부(260). 출력부(270), 및 통신부(280)를 더 포함할 수 있다. 이하, 광원(110), 이미지 센서(120) 및 프로세서(130)는 앞에서 설명한 바 있으므로 출력부(270), 저장부(260) 및 통신부(280)를 위주로 설명한다.
저장부(260)는 이미지 센서(120)의 구동정보, 이미지 센서(120) 및/또는 프로세서(130)의 처리 결과를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(260)는 생체정보 추정에 필요한 다양한 기준 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 기준 정보는 사용자의 나이, 성별, 건강 상태 등과 같은 사용자 특성 정보를 포함할 수 있다. 또한, 기준 정보는 생체정보 추정모델, 생체정보 추정기준 등의 정보를 포함할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다. 다른 예로, 저장부(260)는, 이미지 센서(120)의 ISO, 각 픽셀의 노출시간, 화이트 밸런스, 출력 해상도, 카메라 초점 등에 대한 구동정보를 저장할 수도 있다.
이때, 저장부(260)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.
출력부(270)는 이미지 센서(120)에 의해 획득된 연속적인 이미지 프레임, 프로세서(130)에 의해 선택된 소정 개수의 픽셀-행, 획득된 PPG신호, 및 추정된 생체정보 값 및/또는 가이드 정보를 출력할 수 있다. 예를 들어, 출력부(270)는 이미지 센서(120) 또는 프로세서(130)에 의해 처리된 데이터를 디스플레이 모듈을 통해 시각적으로 출력하거나, 스피커 모듈 또는 햅틱 모듈 등을 통해 음성이나 진동, 촉감 등의 비시각적인 방식으로 출력할 수 있다. 이때, 디스플레이의 영역은 둘 이상으로 분리될 수 있으며, 제1 영역에 획득된 PPG신호, 이미지 센서(120)와 피검체 간의 접촉압력 등을 다양한 형태의 그래프로 출력할 수 있다. 이와 함께 제2 영역에 생체정보 추정값을 출력할 수 있다. 이때, 생체정보 추정값이 정상 범위를 벗어나는 경우, 빨간 색 등을 사용하여 강조, 정상 범위를 함께 표시, 음성 경고 메시지 출력, 진동 강도 조절 등의 다양한 방식으로 경고 정보를 함께 출력할 수 있다.
또한 출력부(270)는 프로세서(130)에 의해 생성된 피검체 위치의 가이드 정보를 출력할 수 있다. 예를 들어, 출력부(270)는 디스플레이 모듈을 통해 시각적으로 출력하거나, 스피커 모듈 또는 햅틱 모듈 등을 통해 음성이나 진동, 촉감 등의 비시각적인 방식으로 출력할 수 있다. 예컨대, 출력부(270)는 디스플레이에 광원과 이미지 센서의 위치에 따라 피검체의 위치를 수직, 또는 수평으로 조절하도록 사용자에게 시각적으로 표시할 수 있다.
출력부(270)는, 프로세서(130)의 신호세기 보정부(도 2a, 220)에 의해 생성된 신호세기 보상모델(도 4, M)의 평균 제곱근 오차, 결정 계수에 대한 수치를 사용자에게 제공하여 생체정보 추정의 정확도에 대한 정보를 제공할 수도 있다.
통신부(280)는 프로세서(130)의 제어에 따라 유무선 통신 기술을 이용하여 외부 기기와 통신 연결하고 각종 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 통신부는 생체정보 추정결과를 외부 기기에 전송할 수 있으며, 외부 기기로부터 생체정보 추정에 필요한 각종 기준 정보를 수신할 수 있다. 이때, 외부 기기는 커프형 혈압 측정 기기, 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC 및 노트북 PC 등의 정보 처리 장치를 포함할 수 있다.
이때, 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 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 7은 일 실시예에 따른 생체정보 추정방법의 흐름도이다.
도 7은 도 1 내지 도 2b의 생체정보 추정장치(100,200)에 의해 수행되는 일 실시예이다. 앞에서 자세히 설명하였으므로 이하 간단하게 설명한다.
먼저, 사용자의 피검체에 광을 조사할 수 있다(710). 피검체에 조사되는 광은 가시광선, 적외선, 근적외선 등을 포함할 수 있다.
그 다음, 픽셀 어레이로 구성되는 이미지 센서를 이용하여, 상기 피검체로부터 산란 또는 반사되는 광을 검출하고 이미지 프레임을 획득할 수 있다(720). 이미지 프레임의 획득은 롤링셔터 기법을 이용하여 수행될 수 있다. 이때, 이미지 프레임 획득 후, 이미지 프레임 데이터의 필터링을 포함하는 전처리를 수행할 수도 있다.
다음, 이미지 센서의 픽셀-행들 중에서 소정 개수의 픽셀-행을 선택할 수 있다(730). 이미지 프레임에서 각 픽셀-행의 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR)를 계산할 수 있고, 계산된 SNR에 기초하여 소정 개수의 픽셀-행을 선택할 수 있다. 이때, 각 픽셀-행의 전체 이미지 프레임에서의 신호를 기초로 SNR을 계산할 수 있으나, 이에 제한되지 않고, 획득된 이미지 프레임 중 일부의 이미지 프레임에서의 각 픽셀-행의 신호를 기초로 SNR을 계산할 수도 있다.
또한, 계산된 SNR의 크기 순으로 소정 개수의 픽셀-행을 선택할 수 있다. SNR이 임계치를 초과하는 픽셀-행을 모두 선택할 수도 있고, 또는 임계치의 설정 없이, SNR의 크기 순대로 미리 정하여진 개수만큼의 픽셀-행을 선택할 수도 있다.
다음, 각 이미지 프레임 별로 선택된 픽셀-행에서 검출된 신호세기를 보정할 수 있다(740). 램버트-비어 법칙(Lambert-beer's law)을 이용하여 각 픽셀-행 별 신호세기의 차이를 보정할 수 있다. 또한, 보정된 신호세기와 픽셀-행 번호와의 관계를 나타내는 신호세기 보상모델을 생성할 수 있다.
다음, 각 이미지 프레임 별로 보정된 신호세기를 서로 결합하여 PPG신호를 획득할 수 있다(750). 이때, 생성된 신호세기 보상모델, 및 MRAC(Multi-Row combine with Amplitude Compensation)알고리즘을 이용하여 각 프레임 별로 보정된 신호세기를 서로 결합할 수 있다. 획득된 시간정보와 함께, 결합된 이미지 프레임의 신호세기에 기초하여 PPG신호를 획득할 수 있다. 또한, MRAC 알고리즘은 생성된 신호세기 보상모델과, 보정된 신호세기를 정규화한 값을 이용하여 수행될 수 있다.
다음, 획득된 PPG신호를 기초로 생체정보를 추정할 수 있다(760). 이때, 획득된 PPG신호를 기초로 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 기초로 생체정보를 추정할 수 있다. 특징점은 획득된 PPG신호, PPG신호의 1차 미분신호, PPG신호의 2차 미분신호를 기초로 추출될 수 있다. 또한 추출된 특징점을 기초로 미리 정의된 생체정보 추정모델을 적용하여 생체정보를 추정할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 전자장치의 블록도이다.
도 8을 참조하면, 일 실시예에 따른 전자장치는 광원(810), 카메라 모듈(820), 프로세서(830), 및 표시부(840)를 포함한다. 일 실시예에 따른 전자 장치는 카메라 기능을 갖는 적어도 하나 이상의 스마트폰, 핸드폰, 웨어러블 기기, 손목시계, 다양한 의료장비들(단파 적외선 카메라, 장파 적외선 카메라 등) 및 그 결합을 포함한다.
광원(810)은 본체의 일면에 배치되고, 피검체로 광을 조사하며, 프로세서(830)의 제어에 따라 생체정보 추정과정에서 항상 켜져 있거나, 펄스 폭 변조(Pulse Width Modulation, PWM) 방식으로 구동될 수 있다.
프로세서(830)는, 본체의 내부에 장착되고, 광원(810), 및 카메라 모듈(820)과 전기적으로 연결될 수 있다. 프로세서(830)는 사용자의 요청에 따라 광원(810), 및 카메라 모듈(820)을 제어할 수 있다. 또한 프로세서(130)는 이미지 센서로부터 획득된 이미지 프레임 데이터를 이용하여 PPG 신호를 획득할 수 있다.
카메라 모듈(820)은 본체의 일면에 배치되고, 픽셀 어레이로 구성되는 이미지 센서를 포함할 수 있다. 이때 이미지 센서는 CMOS(complementary metal-oxide semiconductor) 이미지 센서일 수 있다. 이미지 센서는 롤링 셔터 기법을 이용하여 피검체로부터 산란 또는 반사되는 광을 검출하여 연속적인 이미지 프레임을 획득할 수 있다. 카메라 모듈(820)의 카메라 렌즈는 표준 렌즈, 초광각 렌즈, 광각 렌즈, 망원 렌즈, 접사 렌즈, 및 줌 렌즈 중 적어도 어느 하나를 포함한다.
카메라 모듈(820)은 복수의 이미지 센서를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 복수의 전면 카메라 이미지 센서를 포함하거나, 복수의 후면 카메라 이미지 센서를 포함하거나, 또는 하나 이상의 전면 카메라 이미지 센서와, 하나 이상의 후면 카메라 이미지 센서를 포함할 수 있다. 복수의 이미지 센서는 하나의 피검체에 대한 이미지 프레임을 획득할 수도 있고, 서로 다른 피검체에 대한 이미지 프레임을 획득할 수도 있다.
이때 복수의 이미지 센서가 하나의 피검체(예: 복수의 전면카메라 사용자의 검지를 촬영)가 에 대한 이미지 프레임을 획득하는 경우, 프로세서(830)는 복수의 이미지 센서에서 획득된 각각의 이미지 프레임에 기초한 PPG신호 중에서 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE) 또는 결정 계수(R Square)에 기초하여 어느 하나를 선택하고, 선택된 PPG신호를 기초로 생체정보를 추정할 수 있다.
다른 예로 복수의 이미지 센서가 서로 다른 피검체(예: 전면 카메라는 사용자의 검지를 촬영, 후면 카메라는 사용자의 손목을 촬영)에 대한 이미지 프레임을 획득하는 경우, 프로세서(830)는 복수의 이미지 프레임을 기초로 획득된 복수의 PPG신호에 기초하여 복수의 생체정보를 추정할 수도 있다.
표시부(840)는, 생체정보 추정결과, 생체정보 추정의 정확도 수치, 및 피검체 위치에 대한 가이드 정보 등을 시각적 및/또는 비시각적인 방식으로 사용자에게 제공할 수 있다.
도 9는 도 8의 전자장치의 일 실시예로서 스마트 기기를 도시한 것이다. 이때, 스마트 기기는 스마트폰 및 태블릿 PC등을 포함할 수 있다. 다만, 도 8의 전자장치(800)는 도시된 스마트 기기의 예에 한정되지 않으며 스마트워치 웨어러블 기기 등을 포함할 수 있다.
도 9를 참조하면, 스마트 기기(900)는 본체(910)의 일면에 광원(810)이 배치될 수 있다. 광원(810)은 피검체로 광을 조사하며, 프로세서(830)는 광원(810)을 제어할 수 있다. 피검체의 위치는 광원(810)과 카메라 모듈(820)의 위치에 따라 수직으로도, 수평으로도 놓일 수 있다.
카메라 모듈(820)은, 본체(910)의 일면에 배치되고, 픽셀 어레이로 구성되는 이미지 센서를 포함할 수 있다. 이때 이미지 센서는 CMOS(complementary metal-oxide semiconductor) 이미지 센서일 수 있다. 이미지 센서는 롤링 셔터 기법을 이용하여 피검체로부터 산란 또는 반사되는 광을 검출하여 연속적인 이미지 프레임을 획득할 수 있다. 카메라 모듈(820) 사용자의 피검체와 접촉하여 피검체의 이미지 프레임을 획득할 수도 있고, 피검체와 접촉되지 않고도 피검체로부터 반사되는 광을 통해 피검체의 이미지 프레임을 획득할 수도 있다.
프로세서(830)는 본체(910)에 실장되며, 카메라 모듈(820)에 포함된 이미지 센서에 의해 추정된 생체정보를 기초로 산소포화도(SpO2), 펄스율 변이도, 혈압, 동맥경화도, 스트레스지수, 체지방, 및 체온과 같은 생체정보를 추정할 수 있다.
또한, 표시부(840)는 본체(910)의 전면에 배치되는 디스플레이(미도시)를 포함할 수 있다. 디스플레이는 터치 입력이 가능한 터치 스크린을 포함할 수 있다.
그 밖에 외부 기기와 유무선 통신하는 통신부(미도시), 사용자의 명령을 수신하여 프로세서(830)에 전달하는 조작부(미도시) 등이 본체(910)에 장착될 수 있다. 그 밖의 본체(910)에 다양한 기능을 수행하는 각종 모듈이 실장될 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.
100,200: 생체정보 추정장치 110: 광원
120: 이미지 센서 130: 프로세서
210: 픽셀-행 선택부 220: 신호세기 보정부 230: PPG신호 획득부 240: 시간정보 획득부
250: 생체정보 추정부 260: 저장부
270: 출력부 280: 통신부
800: 전자장치 810: 광원
820: 카메라 모듈 830: 프로세서
840: 표시부 900: 스마트 디바이스
910: 본체 920: 광원
930: 카메라 모듈

Claims (20)

  1. 사용자의 피검체에 광을 조사하는 광원;
    픽셀 어레이로 구성되며, 상기 피검체로부터 산란 또는 반사되는 광을 검출하여 연속적인 이미지 프레임을 획득하는 이미지 센서; 및
    상기 이미지 센서의 픽셀-행들 중에서 소정 개수의 픽셀-행을 선택하고, 각 이미지 프레임 별로 상기 선택된 픽셀-행에서 검출된 신호세기를 보정하며, 각 이미지 프레임 별로 보정된 신호세기를 서로 결합하여 PPG신호를 획득하고, 상기 획득된 PPG 신호를 기초로 생체정보를 추정하는 프로세서를 포함하는 생체정보 추정장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 이미지 프레임의 각 픽셀-행의 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR)를 계산하고, 계산된 SNR에 기초하여 상기 소정 개수의 픽셀-행을 선택하는 생체정보 추정장치
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 SNR의 크기 순으로 소정 개수의 픽셀-행을 선택하는 생체정보 추정장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    램버트-비어 법칙(Lambert-Beer's law)을 이용하여 상기 이미지 센서의 선택된 각 픽셀-행별로 상기 광원까지의 거리에 따른 신호세기의 영향을 보정하는 생체정보 추정장치.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 보정된 신호세기와 픽셀-행 번호와의 관계를 나타내는 신호세기 보상모델을 생성하는 생체정보 추정장치.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 생성된 신호세기 보상모델 및 MRAC(Multi-Row combine with Amplitude Compensation)알고리즘을 이용하여 상기 각 프레임 별로 보정된 신호세기를 서로 결합하는 생체정보 추정장치.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    이미지센서의 각 픽셀-행의 구동정보를 기초로 시간정보를 획득하고, 상기 획득된 시간정보와 상기 결합된 이미지 프레임의 신호세기에 기초하여 PPG신호를 획득하는 생체정보 추정장치.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 PPG 신호를 재샘플링(resampling) 하거나, 필터를 이용하여 잡음을 감소시키는 전처리를 수행하는 생체정보 추정장치.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 PPG 신호를 기초로 특징점을 추출하고, 상기 추출된 특징점을 기초로 생체정보를 추정하는 생체정보 추정장치
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 생체정보는,
    산소포화도(SpO2), 펄스율 변이도, 혈압, 동맥경화도, 스트레스지수, 체지방, 및 체온 중 적어도 어느 하나를 포함하는 생체정보 추정장치.
  11. 사용자의 피검체에 광을 조사하는 단계;
    픽셀 어레이로 구성되는 이미지 센서를 이용하여, 상기 피검체로부터 산란 또는 반사되는 광을 검출하고 이미지 프레임을 획득하는 단계;
    상기 이미지 센서의 픽셀-행들 중에서 소정 개수의 픽셀-행을 선택하는 단계;
    각 이미지 프레임 별로 상기 선택된 픽셀-행에서 검출된 신호세기를 보정하는 단계;
    각 이미지 프레임 별로 보정된 신호세기를 서로 결합하여 PPG신호를 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 PPG신호를 기초로 생체정보를 추정하는 단계를 포함하는 생체정보 추정방법.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 소정 개수의 픽셀-행을 선택하는 단계는,
    상기 이미지 프레임의 각 픽셀-행의 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR)를 계산하는 단계; 및
    계산된 SNR에 기초하여 상기 소정개수의 픽셀-행을 선택하는 단계를 포함하는 생체정보 추정방법.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 SNR에 기초하여 상기 소정개수의 픽셀-행을 선택하는 단계는,
    상기 계산된 SNR의 크기 순으로 소정 개수의 픽셀-행을 선택하는 생체정보 추정방법.
  14. 제 11항에 있어서,
    상기 신호세기를 보정하는 단계는,
    램버트-비어 법칙(Lambert-Beer's law)을 이용하여 상기 이미지 센서의 선택된 각 픽셀-행별로 상기 광원까지의 거리에 따른 신호세기의 영향을 보정하는 생체정보 추정방법
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 보정된 신호세기와 픽셀-행 번호와의 관계를 나타내는 신호세기 보상모델을 생성하는 단계를 더 포함하는 생체정보 추정방법.
  16. 제 15항에 있어서,
    상기 보정된 신호세기를 프레임 별로 결합하여 PPG신호를 획득하는 단계는,
    상기 생성된 신호세기 보상모델 및 MRAC(Multi-Row combine with Amplitude Compensation)알고리즘을 이용하여 상기 각 프레임 별로 보정된 신호세기를 서로 결합하는 생체정보 추정방법.
  17. 제 16항에 있어서,
    상기 PPG신호를 획득하는 단계는,
    이미지센서의 각 픽셀-행의 구동정보에 기초하여 시간정보를 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 시간정보와 상기 결합된 이미지 프레임의 신호세기에 기초하여 PPG신호를 획득하는 단계를 포함하는 생체정보 추정방법.
  18. 본체;
    상기 본체의 일면에 배치되며, 사용자의 피검체에 광을 조사하는 광원;
    상기 본체의 일면에 배치되며, 상기 피검체로부터 산란 또는 반사되는 광을 검출하여 이미지 프레임을 획득하는 이미지 센서를 포함하는 카메라 모듈; 및
    상기 본체 내에 배치되며, 상기 이미지 센서의 픽셀-행들 중에서 소정 개수의 픽셀-행을 선택하고, 각 이미지 프레임 별로 상기 선택된 픽셀-행에서 검출된 신호세기를 보정하며, 각 이미지 프레임 별로 보정된 신호세기를 서로 결합하여 PPG신호를 획득하고, 상기 획득된 PPG 신호를 기초로 생체정보를 추정하는 프로세서를 포함하는 전자장치.
  19. 제 18항에 있어서,
    상기 이미지 센서는,
    롤링 셔터 기법을 이용하여 이미지 프레임을 획득하는 전자장치.
  20. 제 18항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 이미지 센서가 이미지 프레임을 획득하는 동안 광원이 켜져 있도록 하거나, 펄스 폭 변조 방식으로 광원을 제어하는 전자장치
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