KR20220159772A

KR20220159772A - 혈압을 모니터링하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법

Info

Publication number: KR20220159772A
Application number: KR1020210067799A
Authority: KR
Inventors: 이수호; 제성민; 서혜정; 이홍지; 정현준; 조신희
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2021-05-26
Filing date: 2021-05-26
Publication date: 2022-12-05

Abstract

혈압을 모니터링하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법이 개시된다.
전자 장치는 메모리, 적어도 하나의 센서, 통신 회로, 및 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서는 적어도 하나의 센서 또는 통신 회로를 통해, 복수의 전자 장치들에서 측정된 혈압 정보를 획득하고, 사용자의 신체 중, 복수의 전자 장치들에 대한 기기별 측정 위치를 식별할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서는 혈압 정보와 상기 기기별 측정 위치를 기반으로 혈압 관련 질병을 모니터링하여 모니터링 결과에 대한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
이 외에, 다양한 다른 실시예들이 가능하다.

Description

혈압을 모니터링하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법{ELECTRONIC DEVICE FOR MONITORING BLOOD PRESSURE AND OPERATING METHOD THEREOF}

본 문서는 혈압을 모니터링하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법에 관한 것이다.

건강 및 의료에 대한 관심이 증가되면서 생체 신호 측정 기능이 개인용 전자 장치(예: 스마트 폰, 웨어러블 장치)에도 점차 보편화되고 있다. 전자 장치는 생체 신호를 측정하기 위하여 생체 센서를 이용할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치 중 사용자의 신체에 닿는 부분에 PPG(photoplethysmogram) 센서나 ECG(electrocardiography) 센서와 같은 생체 센서가 배치되고, 상기 생체 센서를 이용해 혈압, 심박수나 심전도와 같은 생체 신호가 측정될 수 있다.

개인용 전자 장치의 경우 사용자가 일상적으로 접할 수 있고, 소지나 착용이 가능하다는 기기적 특성으로 인해, 생체 신호 측정 기능을 보다 편리하고 정확하게 구현할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 스마트 폰을 파지한 상태 또는 웨어러블 장치(예: 스마트 워치)를 손목에 착용한 상태에서 사용자의 여러 생체 신호(예: 심전도, 심박수, 및/또는 혈압)가 측정될 수 있다.

혈압의 경우 건강 이상 유무나 질병의 징후를 진단하기 위한 주요한 생체 정보 중의 하나로서 혈압 측정이나 모니터링을 위한 전자 장치의 기능성이나 사용성에 대한 요구 수준도 높아지고 있는 추세이다.

예를 들어, 커프형(cuff type) 혈압계나 커프리스(cuffless) 혈압계(예: PWA(pulse wave analysis) 방식 혈압계)를 이용해 한쪽 팔에서 혈압 값을 측정할 수 있다.

건강한 사람의 경우 양쪽 팔의 혈압 차이가 수mmHg 정도로 크지 않을 수 있다. 그러나, 한쪽 팔에 동맥 경화가 있는 경우 양팔 혈압 차이가 날 수 있으며, 말초혈관질환으로 인하여 팔과 다리의 혈압 차이가 날 수 있다. 그렇기 때문에, 병원에서는 관련 질환을 진단하기 위해 양팔이나 사지의 혈압을 측정하는 전문 의료 기기(예: 양팔 혈압계)가 사용되고 있다.

한쪽 팔만이 아닌 양팔이나 사지에서 측정된 혈압을 이용할 경우 고혈압, 저혈압뿐만이 아닌 다른 질환에 대해서도 진단이 가능할 수 있다.

그러나, 커프형 혈압계나 PWA방식과 같은 커프리스 혈압계의 경우 한쪽 팔의 혈압만을 측정하고 양팔 또는 사지의 혈압을 동시에 측정하지 않아서 진단의 정확도나 성능이 저하될 수 있다. 예를 들어, 양쪽 팔을 하나씩 측정할 경우 시간에 따른 혈압 값 차이가 날 수 있으며, 혈압으로 추정 가능한 질병들 중 고혈압, 저혈압 정도만을 진단할 수 있다는 한계가 있다.

또한, 가정에서 사용하는 혈압계의 경우 한번에 한쪽 팔만 측정 가능하며, 양팔이나 사지의 혈압을 측정하고 관련 질환을 진단하는 전문 의료 기기는 대부분 병원에만 보급되어 있어 일상적으로 사용하기 어려울 수 있다.

본 문서에 개시되는 다양한 실시예들은, 개인이 쉽게 접할 수 있는 전자 장치들을 활용해 신체 여러 부위(예: 양팔, 사지)의 혈압을 측정하여 질환 여부를 확인할 수 있도록 하는, 전자 장치 및 그의 동작 방법을 제공할 수 있다.

본 문서에 개시되는 다양한 실시예들은, 혈압으로 추정 가능한 다양한 질병들(예: 고혈압, 저혈압뿐만 아니라 동맥경화, 말초동맥질환과 같은 여러 질병들)을 일상 생활에서 편리하게 진단하고 관리할 수 있도록 하는, 전자 장치 및 그의 동작 방법을 제공할 수 있다.

다양한 실시예에 따른 전자 장치는 메모리, 적어도 하나의 센서, 통신 회로, 및 상기 메모리, 상기 적어도 하나의 센서 및 상기 통신 회로와 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 메모리는, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 적어도 하나의 센서 또는 상기 통신 회로를 통해, 복수의 전자 장치들에서 측정된 혈압 정보를 획득하고, 사용자의 신체 중, 상기 복수의 전자 장치들에 대한 기기별 측정 위치를 식별하고, 상기 혈압 정보와 상기 기기별 측정 위치를 기반으로 혈압 관련 질병을 모니터링하여 모니터링 결과에 대한 사용자 인터페이스를 제공하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.

다양한 실시예에 따른 혈압을 모니터링하기 위한 전자 장치의 동작 방법은 복수의 전자 장치들에서 측정된 혈압 정보를 획득하는 동작, 사용자의 신체 중, 상기 복수의 전자 장치들에 대한 기기별 측정 위치를 식별하는 동작, 및 상기 혈압 정보와 상기 기기별 측정 위치를 기반으로 혈압 관련 질병을 모니터링하여 모니터링 결과에 대한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 개인이 쉽게 접할 수 있는 전자 장치들을 활용해 신체 여러 부위(예: 양팔, 사지)의 혈압을 측정하여 혈압 측정 기능의 사용성 및 정확성을 향상시킬 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 혈압으로 추정 가능한 다양한 질병들(예: 고혈압, 저혈압뿐만 아니라 동맥경화, 말초동맥질환과 같은 여러 질병들)을 일상 생활에서 편리하게 진단하고 관리할 수 있다.

이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.

도 1은 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 전자 장치를 포함하는 혈압 모니터링 시스템의 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 전자 장치들의 사용 상태를 예시한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른, 혈압을 모니터링하기 위한 전자 장치의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 전자 장치들의 기기별 측정 위치를 식별하는 방식을 설명하기 위한 그래프들이다.
도 6은 일 실시예에 따른 전자 장치들의 기기별 측정 위치에 따른 모니터링 동작을 예시적으로 설명하기 위한 표이다.
도 7은 도 6의 혈압 모니터링 동작을 위한 기준 및 내용을 예시한 표이다.
도 8은 도 6 및 도 7의 모니터링 결과에 따라 진단 가능한 혈압 관련 질병들을 예시한 표이다.
도 9는 일 실시예에 따른 전자 장치의 혈압 측정 기능에 관한 사용자 인터페이스를 예시한 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 전자 장치의 혈압 모니터링 기능에 관한 사용자 인터페이스를 예시한 도면이다.
도 11은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.

이하, 다양한 실시예들이 첨부된 도면들을 참조하여 기재된다.

도 1은 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다. 일 예로, 전자 장치(100)는 파지가 가능한 타입(예: 스마트 폰(101))으로 구현될 수 있다. 다른 예로, 전자 장치(100)는 착용이 가능한 타입(예: 스마트 워치(102), 스마트 밴드(104)와 같은 웨어러블 장치)으로 구현될 수 있다. 또 다른 예로, 도시되어 있지는 않으나, 전자 장치(100)는 신체에 부착 가능한 패치 타입으로 구현될 수도 있다.

도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(100)는 프로세서(110), 메모리(120), 통신 회로(130), 및 센서 모듈(140)을 포함할 수 있다. 전자 장치(100)는 출력 모듈(150)을 더 포함할 수 있다. 전자 장치(100)는 구성요소들 중 적어도 하나를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 구비할 수 있다.

전자 장치(100)에 포함된 프로세서(110), 메모리(120), 통신 회로(130), 센서 모듈(140) 및/또는 출력 모듈(150)은 전기적으로 및/또는 작동적으로 서로 연결되어 상호 간에 신호(예: 명령 또는 데이터)를 교환할 수 있다.

전자 장치(100)는 도 11에 도시된 전자 장치(1101)의 적어도 일부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 도 11의 프로세서(1120)(1121 또는 1123 중의 하나)에 대응할 수 있다. 메모리(120)는 도 11의 메모리(1130) 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 통신 회로(130)는 도 11의 통신 모듈(1190)을 포함할 수 있다. 센서 모듈(140)은 도 11의 센서 모듈(1176)에 대응하거나 그 일부를 포함할 수 있다. 출력 모듈(150)은 도 11의 디스플레이 모듈(1160), 오디오 모듈(1170), 음향 출력 모듈(1155), 및 햅틱 모듈(1179) 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 전자 장치(100)는 메인 기기로서 동작하여 혈압 모니터링 기능을 수행할 수 있다. 전자 장치(100)는 측정용 기기로서 동작하여 혈압 측정 기능을 수행할 수 있다. 전자 장치(100)는 혈압 모니터링 기능 및 혈압 측정 기능 중 하나의 기능만을 선택적으로 수행할 수도 있고, 혈압 모니터링 기능 및 혈압 측정 기능을 모두 수행할 수도 있다.

일 실시예에서, 프로세서(110)는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 AP(application processor)(예: 도 11의 메인 프로세서(1121)) 및 CP(communication processor)(예: 보조 프로세서(1123)) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

프로세서(110)는 전자 장치(100)에서 지원하는 다양한 기능을 실행 및/또는 제어할 수 있다. 프로세서(110)는 메모리(120), 통신 회로(130), 센서 모듈(140) 및 출력 모듈(150) 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 프로세서(110)는 전자 장치(100)의 메모리(120)에 저장된 프로그래밍 언어로 작성된 코드를 실행함으로써 어플리케이션을 실행하고, 각종 하드웨어를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 어플리케이션(예: 헬스 어플리케이션, 헬스케어 어플리케이션, 운동 어플리케이션, 피트니스 어플리케이션)을 실행하여 상기 어플리케이션을 이용해 혈압 모니터링 기능 및/또는 혈압 측정 기능을 제공할 수 있다. 전자 장치(100)에서 실행되는 어플리케이션은 독립적으로 동작하거나 외부 전자 장치(예: 도 2의 서버(200) 또는 도 11의 서버(1108))와 연동하여 동작할 수 있다.

메모리(120)에 저장된 인스트럭션들(instructions)이 실행됨에 따라, 프로세서(110)의 동작이 수행될 수 있다.

일 실시예에서, 센서 모듈(140)은 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 센서 모듈(140)은 제1 센서 모듈 및/또는 제2 센서 모듈을 포함할 수 있다. 혈압은 제1 센서 모듈 단독으로, 또는 제1 센서 모듈 및 제2 센서 모듈의 조합에 의해 측정될 수 있다.

일 실시예에서, 센서 모듈(140)은 제1 센서 모듈을 포함할 수 있다. 제1 센서 모듈은 적어도 하나의 생체 측정용 광학 센서(예: PPG(photoplethysmogram) 센서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 센서 모듈을 통해 혈압 정보가 측정되거나, 제1 센서 모듈을 통해 감지되는 생체 정보로부터 혈압 정보가 추출되거나, 제1 센서 모듈의 출력 값으로부터 혈압 정보가 추정될 수 있다. 예를 들어, 제1 센서 모듈을 통해 혈압 정보, 및/또는 혈압과 관련되거나 혈압 관련 질병의 모니터링에 필요한 생체 정보(예: 심박수(HR: heart rate), 혈중산소포화도(SPO2))가 획득될 수 있다.

생체 측정용 광학 센서의 구성 및 동작을 보다 상세히 예시하면 다음과 같다.

예를 들어, 광학 센서는 광원(light source), 광 검출기(light decector) 및 센서 집적회로(sensor integrated circuit)를 포함할 수 있다. 센서 집적회로에는 하나의 센서(예: PPG 센서)만이 연결될 수도 있고, 복수의 센서들(예: PPG 센서, 가속도 센서, 온도 센서)이 연결될 수도 있다.

광원은 복수 개(예: N개)의 다양한 파장을 갖는 LED(light-emitting diode)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 광원은 그린(green), 레드(red), 블루(blue) 및 적외선(IR) 파장대 중 적어도 일부 파장대를 갖는 LED를 포함할 수 있다. 그린 파장대의 경우 심박수를 측정하는데 가장 많이 쓰이는 파장대이고 피부 속에 얕게 침투되어 노이즈에 강성한 장점이 있을 수 있다. 레드 파장대의 경우 피부에 상대적으로 깊게 침투되어 보다 정확한 심박수를 측정할 수 있는 장점이 있을 수 있다. 적외선 파장대의 경우 레드 파장대와 더불어 더 많은 생체 정보(예: 심박수 또는 혈중산소포화도(SPO2))를 획득할 수 있는 장점이 있을 수 있다. 레드, 그린 및 적외선 파장대가 있으면, 피부 톤 측정이 가능할 수 있다. 블루 파장대가 추가되면 혈당의 트렌드(trend)를 측정할 수도 있다. 광원에 다양한 LED 파장대가 추가될수록 더 많은(또는 더 다양한) 생체 정보를 획득할 수 있다.

광원에는 하나의 파장대만이 아닌 여러 파장대가 다양하게 실장될 수 있으며, 각 파장 별로 적어도 1개 이상의 에미터(emitter)를 포함할 수 있다.

광 검출기는 적어도 하나(또는 그 이상)의 포토 다이오드로 구성될 수 있다. 각 포토 다이오드가 광원과 일정한 이격 거리를 두고 배치될 수 있다. 또는, 복수의 포토 다이오드들이 서로 다른 이격 거리를 가지도록 배치될 수도 있다.

센서 집적회로는 각 센서를 직접적으로 제어하는 센서 구동 컨트롤러(sensor driver controller) 및 ADC(analog-digital converter)를 포함할 수 있다. 센서 구동 컨트롤러는 에미터 컨트롤러 및 검출기 컨트롤러를 포함하여, 에미터 및 검출기를 구동하는 역할을 할 수 있다. 추가로, 센서 구동 컨트롤러는 AFE(analog front-end) 역할을 할 수 있다. AFE는 LED 드라이버들과 검출기의 출력 값을 증폭하는 증폭기(amplifier), 검출기에서 출력되는 아날로그 값을 디지털 값으로 변환하는 ADC, 및 LED 드라이버와 ADC를 제어하는 컨트롤러를 포함할 수 있다. 집적회로 형태의 AFE를 실장하는 대신, 증폭기, ADC, 스위치와 같은 회로 소자들을 이용해 회로를 이용해 AFE와 같은 동작을 수행하도록 구성할 수도 있다. 검출기를 통해 들어온 센싱 정보(검출기 또는 포토 다이오드의 출력 값)는 각종 필터 및 ADC를 통해 프로세서(110)로 전달될 수 있다.

혈압 측정 방식으로는, PWA(pulse wave analysis) 방식 또는 PWV(pulse wave velocity) 방식이 사용될 수 있다.

PWA 방식은 맥파의 파형을 분석하여 혈압과 상관관계가 높은 특징들을 추출하고, 추출된 특징들을 이용해 혈압을 계산하는 방식일 수 있다. 예를 들어, PPG 센서로 측정된 맥파에는 특징점(예: AI(augmentation index), AP(augmentation point), dicrotic notch, area)이 있으며, 이러한 특징점은 혈압 또는 혈압 관련 특징(예: CO(cardiac output), TPR(total reripheral resistance), 혈관 경직도)과 관계가 있을 수 있다.

PWV 방식은 신체의 서로 다른 두 위치에서 측정된 신호의 시간적 차이를 계산하여 혈압을 추정하는 방식일 수 있다. 예를 들어, 제1 위치의 ECG 센서를 통해 측정된 ECG 신호와 제2 위치의 PPG 센서를 통해 측정된 맥파의 파형을 이용해 심장으로부터 제1 위치 및 제2 위치 각각에 혈액이 도달하는 시간 차이를 계산함으로써 혈압이 추정될 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(110)는 센서 모듈(140)을 통해 사용자의 혈압 정보를 측정할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(110)는 생체 센서(예: PPG 센서)로부터 출력된 신호를 수신하고, PWA 방식 또는 PWV 방식을 이용해 상기 신호를 분석하고, 미리 저장된 혈압 추정 모델을 이용해 상기 신호에 대응하는 혈압 값을 산출할 수 있다.

일 실시예에서, 센서 모듈(140)은 제2 센서 모듈을 포함할 수 있다. 제2 센서 모듈은 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다.

일 예로, 제2 센서 모듈은 생체 전극 센서(예: ECG(electrocardiography) 센서, GSR(galvanic skin response) 센서, EEG(electroencephalography) 센서, BIA(bioelectrical impedance analysis) 센서) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 생체 전극 센서의 경우 사용자의 신체에 접촉 가능하도록 구성된 하나 이상의 전극을 포함하거나 상기 하나 이상의 전극에 전기적으로 연결될 수 있다.

다른 예로, 제2 센서 모듈은 사용자 상황 또는 전자 장치(100)의 상황을 판단하기 위한 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 센서는 가속도 센서, 근접 센서, 자이로 센서, 온도(체온) 센서, 홍채 센서 중 어느 하나일 수 있다.

또 다른 예로, 제2 센서 모듈은 사용자 외부 환경을 판단하기 위한 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 센서는 온도 센서, 습도 센서, 조도 센서, 이미지 센서, TOF(time of flight) 센서, UWB(ultra wideband) 센서, 가스 센서, 미세먼지 센서 중 어느 하나일 수 있다.

일 실시예에서, 통신 회로(130)는 무선 통신 모듈(예: 도 11의 무선 통신 모듈(1192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈)을 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 통신 회로(130)는 전자 장치(100)의 근거리 무선 통신 연결을 지원할 수 있다. 예를 들어, 통신 회로(130)는 전자 장치(100)와 외부 전자 장치(예: 사용자가 파지 중인 스마트 폰(101) 또는 사용자가 착용 중인 웨어러블 장치) 간의 근거리 무선 통신(예: 블루투스, 블루투스 LE(low energy), WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)) 연결을 지원할 수 있다.

일 실시예에서, 통신 회로(130)는 전자 장치(100)의 원거리 무선 통신 연결(예: 셀룰러 통신 또는 인터넷)을 지원할 수 있다. 예를 들어, 통신 회로(130)는 원거리 무선 통신을 통해 혈압 모니터링 기능 및/또는 혈압 측정 기능을 위한 어플리케이션의 실행을 지원하는 서버와 통신할 수 있다. 예를 들어, 상기 서버는 도 11의 서버(1108)에 대응할 수 있다. 통신 회로(130)는 서버와 전자 장치(100) 간의 원거리 무선 통신(예: 셀룰러 통신, 또는 인터넷) 연결을 지원하여, 전자 장치(100)의 혈압 측정 결과 및/또는 혈압 모니터링 결과를 상기 서버로 전달하여 저장하거나, 상기 서버로부터 전자 장치(100)의 사용자에 대한 혈압 측정 히스토리 및/또는 혈압 모니터링 히스토리에 대한 정보를 제공받을 수 있다.

일 실시예에서, 통신 회로(130)는 전자 장치(100)의 원거리 무선 통신 연결(예: GNSS 통신)을 지원할 수 있다. 예를 들어, 통신 회로(130)는 원거리 무선 통신을 통해 전자 장치(100)의 현재 위치에 대한 측위 데이터를 수신하여 프로세서(110)로 전달할 수 있다. 통신 회로(130)는 전자 장치(100)의 측위를 위해 위성과 전자 장치(100) 간의 GNSS 통신 연결을 지원하여, 상기 위성으로부터 전자 장치(100)의 현재 위치에 대한 측위 데이터를 수신하도록 할 수 있다.

일 실시예에서, 통신 회로(130)는 근거리 무선 통신(예: WiFi)이나 원거리 무선 통신(예: GNSS 통신)을 통해 프로세서(110)에 의한 전자 장치(100)의 상황이나 위치 확인이 가능하도록 지원할 수 있다.

일 예로, 프로세서(110)는 통신 회로(130)(또는 GNSS 통신 연결)을 통해 수신된 측위 데이터에 기반하여 전자 장치(100)의 현재 위치를 확인할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(110)는 외부 전자 장치들(예: 사용자가 착용 중인 스마트 워치(102), 스마트 밴드(104))로부터 통신 회로(130)(또는 근거리 무선 통신(예: WiFi))을 통해 신호들을 수신하고, 해당 신호들 각각의 세기에 기반하여 각 외부 전자 장치가 사용자의 신체 중 어느 위치(또는 어느 부위)에 있는지 여부를 식별할 수 있다.

일 실시예에서, 출력 모듈(150)은 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 출력 모듈(150)은 디스플레이(예: 도 11의 디스플레이 모듈(1160)), 오디오 모듈(예: 오디오 모듈(1170)), 음향 출력 모듈(예: 음향 출력 모듈(1155)), 및 햅틱 모듈(예: 햅틱 모듈(1179)) 중 하나 이상을 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(110)는 센서 모듈(140) 또는 통신 회로(130)를 통해, 복수의 전자 장치들에서 측정된 혈압 정보를 획득할 수 있다.

예를 들어, 상기 혈압 정보는 센서 모듈(140)의 적어도 하나의 센서(예: PPG 센서)를 통해 감지된 제1 혈압 정보, 및 통신 회로(130)를 통해 수신된 제2 혈압 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 예로, 복수의 전자 장치들은 전자 장치(100)(예: 스마트 폰(101))와 하나 이상의 외부 전자 장치(예: 스마트 워치(102))일 수 있다. 상기 하나 이상의 외부 전자 장치는 전자 장치(100)에 근거리 무선 통신으로 연결된 상태일 수 있다. 이 경우 전자 장치(100)는 혈압 모니터링 기능 및 혈압 측정 기능을 둘 다 수행할 수 있다.

다른 예로, 상기 복수의 전자 장치들은 둘 이상의 외부 전자 장치들(예: 스마트 워치(102), 스마트 밴드(104))일 수 있다. 상기 둘 이상의 외부 전자 장치들은 전자 장치(100)에 근거리 무선 통신으로 연결된 상태일 수 있다. 이 경우 전자 장치(100)는 상기 둘 이상의 외부 전자 장치들에서 측정된 혈압 정보에 기반하여 혈압 모니터링 기능을 수행할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(110)는 사용자의 신체 중, 복수의 전자 장치들에 대한 기기별 측정 위치를 식별할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(110)는 혈압 정보와 기기별 측정 위치를 기반으로 혈압 관련 질병을 모니터링하여 모니터링 결과에 대한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 출력 모듈(150) 내 디스플레이를 통해 모니터링 결과에 대한 사용자 인터페이스를 출력(예: 화면에 표시)하여 사용자에게 보여줄 수 있다. 복수의 전자 장치들을 통해 측정된 혈압 정보나 상기 혈압 정보에 기반한 모니터링 결과는 어플리케이션(예: 헬스 어플리케이션)과 연동하여, 전자 장치(100) 내 메모리(120)에 저장되거나 통신 회로(130)를 통해 서버로 전송될 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(110)는 휴식 혈압(resting blood pressure)을 측정할 수 있다. 휴식 혈압은 사용자의 휴식 상태(또는 지정된 시간(예: 2~3분) 이상의 휴식 상태)에서 측정된 혈압으로 이해될 수 있다.

프로세서(110)는 복수의 전자 장치들 중 적어도 일부를 통해 감지되는 움직임 정보(예: 가속도 센서 값) 또는 생체 정보(예: 심박수 정보)에 기반하여 사용자가 휴식 상태인지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(110)는 사용자가 휴식 상태인 것에 기반하여 혈압 측정을 트리거링할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(110)는 움직임 정보나 생체 정보가 지정된 조건을 만족하는지 여부를 확인하고, 지정된 조건을 만족하는 경우 사용자가 휴식 상태인 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 가속도 센서를 통해 사용자의 움직임 여부를 감지하고, 사용자의 움직임이 없는 경우(예: 지정된 레벨 이상의 움직임이 없거나 지정된 시간 이상 움직임이 없는 경우) 휴식 혈압 상태로 판단할 수 있다. 프로세서(110)는 광학 센서(예: PPG 센서)의 출력 신호로부터 사용자의 심박수 및 스트레스를 계산하여, 심박수가 휴식 심박수(resting heart rate) 상태인지 혹은 스트레스가 노멀 스트레스(normal stress) 상태인지 확인할 수 있다. 예를 들어, 휴식 혈압 상태, 휴식 심박수 상태 및 노멀 스트레스 상태를 모두 만족하는 경우, 프로세서(110)는 사용자가 휴식 상태인 것으로 판단하여 상기 사용자의 혈압 정보를 측정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 지정된 시간 동안 사용자의 혈압 정보를 측정할 수 있다. 측정된 혈압 정보는 메모리(120)에 저장될 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(110)는 센서 모듈(140)(예: PPG 센서)의 출력 신호로부터 추정된 혈압 값에 캘리브레이션(calibration) 데이터를 적용하여 보다 정확한 혈압을 측정할 수 있다. 예를 들어, 캘리브레이션은 전자 장치(100)의 센서(예: PPG 센서)와 외부 혈압계(예: 커프형 혈압계)에서 동시에 혈압을 측정하여 상기 센서의 출력 신호로부터 추정된 혈압 값과 상기 외부 혈압계의 혈압 값을 서로 매칭시키는 동작일 수 있다. 매칭 결과에 따른 캘리브레이션 데이터가 메모리(120)에 저장될 수 있다. 일정 주기(예: 30일)마다 캘리브레이션이 수행되어 캘리브레이션 데이터가 갱신될 수 있다.

도 2는 일 실시예에 따른 전자 장치를 포함하는 혈압 모니터링 시스템의 블록도이다. 도 3은 일 실시예에 따른 전자 장치들의 사용 상태를 예시한 도면이다.

일 실시예에 따른 전자 장치(100)는 스마트 폰(101), 스마트 워치(102), 스마트 링(103), 스마트 밴드(104), 스마트 신발(105) 및 스마트 양말(106) 중 어느 하나일 수 있다. 각 전자 장치(100)는 혈압 측정 및/또는 모니터링 시 서버(200)와 연동하여 동작할 수 있다.

일 실시예에 따른 혈압 모니터링 시스템에서, 기기별 혈압 차이를 구분하기 위해, 복수 개(예: 2개 이상)의 전자 장치들이 필요할 수 있다. 예를 들어, 혈압 모니터링 시스템은 스마트 폰(101), 스마트 워치(102), 스마트 링(103), 스마트 밴드(104) 및 스마트 신발(105) 중 2개 이상의 전자 장치들을 포함할 수 있다. 상기 2개 이상의 전자 장치들 중 하나가 메인 기기로서 동작하여 혈압 모니터링 기능을 수행할 수 있다.

예를 들어, 스마트 폰(101)이 메인 기기로서 동작하고, 하나 이상의 웨어러블 장치(예: 스마트 워치(102), 스마트 링(103), 스마트 밴드(104), 스마트 신발(105), 스마트 양말(106) 중 적어도 하나)가 측정용 기기로서 동작하는 경우, 스마트 폰(101)은 하나 이상의 웨어러블 장치와 페어링된 상태에서, 페어링된 각 웨어러블 장치로부터 혈압 정보를 수집할 수 있다. 스마트 폰(101) 내 센서(예: PPG 센서)를 통해 자체적으로 혈압 정보를 측정하는 것도 가능하다. 예를 들어, 스마트 폰(101)은 내부 센서를 통해 오른손에서 혈압 정보를 측정하고, 왼팔에 착용된 스마트 워치(102)를 통해 왼팔의 혈압 정보를 측정할 수 있다. 각 웨어러블 장치는 네트워크(예: WiFi(wireless fidelity) 또는 셀룰러 네트워크)를 이용해 페어링된 스마트 폰(101) 이외의 서버(200)와 연결되어 통신할 수도 있다.

적어도 하나의 센서(예: PPG 센서)가 내장되어 혈압 측정이 가능한 다양한 형태의 전자 장치들이 모니터링에 이용될 수 있으며, 어떠한 전자 장치들이 이용되는지 여부에 따라 혈압 측정 시스템의 구성 방식 및/또는 모니터링 방식에 차이가 있을 수 있다.

일 실시예에서, 사용자가 소지 또는 착용한 2개 이상의 전자 장치들을 이용한 모니터링이 수행될 수 있다. 예를 들어, 양 팔, 양 다리 또는 팔/다리에서 각각 혈압 측정이 수행되어 혈압 값들이 수집될 수 있다.

일 실시예에서, 복수의 전자 장치들 각각의 기기별 측정 위치에 기반한 혈압 모니터링이 수행될 수 있다.

기기별 측정 위치는 팔(310, 320), 다리(330, 340), 왼팔(310), 오른팔(320), 왼다리(330), 오른다리(340) 중의 하나일 수 있다. 기기별 측정 위치는 전자 장치의 타입에 따라 제한될 수 있다. 예를 들어, 스마트 폰(101)은 사용자의 한쪽 팔(310, 320)에 파지될 수 있다. 스마트 워치(102)나 스마트 링(103)은 사용자의 한쪽 팔(310, 320)에 착용될 수 있다. 스마트 밴드(104)는 사용자의 팔(310, 320)이나 다리(330, 340)에 착용될 수 있다. 스마트 신발(105)이나 스마트 양말(106)은 사용자의 다리(330, 340)에 착용될 수 있다.

도 4는 일 실시예에 따른, 혈압을 모니터링하기 위한 전자 장치의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다.

편의상, 도 4의 방법은 전자 장치(100)에 의해 수행되는 것으로 가정하나, 이에 제한되지는 않는다. 예를 들어, 도 4의 방법은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100), 프로세서(110), 전자 장치(100)에서 실행되는 어플리케이션(예: 헬스 어플리케이션)), 도 11의 전자 장치(100)나 프로세서(110))에 의해 수행될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 도 4에 도시된 방법의 동작들 중 적어도 하나가 생략되거나, 일부 동작의 순서가 바뀌거나, 다른 동작이 추가될 수 있다.

도 4의 실시예에서, 전자 장치(100)(예: 스마트 폰(101))는 메인 기기로 동작할 수 있다. 메인 기기인 전자 장치(100)(예: 스마트 폰(101))는 각 외부 전자 장치(예: 웨어러블 장치)와 근거리 무선 통신으로 연결(예: 블루투스 페어링)된 상태일 수 있다. 각 외부 전자 장치는 사용자에 의해 착용된 상태일 수 있다. 각 외부 전자 장치는 측정용 기기로 사용될 수 있다.

동작 410에서, 전자 장치(100)(예: 스마트 폰(101))는 복수의 전자 장치들에서 측정된 혈압 정보를 획득할 수 있다.

일 예로, 복수의 전자 장치들은 전자 장치(100)(예: 스마트 폰(101)), 및 적어도 하나의 외부 전자 장치(예: 사용자의 발목에 착용된 스마트 밴드(104), 및 사용자의 손목에 착용된 스마트 워치(102) 중 적어도 하나)를 포함할 수 있다. 상기 전자 장치(100) 및 상기 적어도 하나의 외부 전자 장치를 통해 혈압 정보가 측정될 수 있다.

다른 예로, 복수의 전자 장치들은 둘 이상의 외부 전자 장치들(예: 사용자의 발목에 착용된 스마트 밴드(104), 및 사용자의 손목에 착용된 스마트 워치(102))을 포함할 수 있다. 상기 둘 이상의 외부 전자 장치들을 통해 혈압 정보가 측정될 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(110)는 전자 장치(100) 내 적어도 하나의(예: PPG 센서)을 통해 자체적으로 혈압 정보를 측정하거나, 통신 회로(130)를 통해 적어도 하나의 외부 전자 장치(예: 스마트 워치(102) 및 스마트 밴드(104) 중 적어도 하나)로부터 혈압 정보를 수신할 수 있다.

일 실시예에서, 혈압 정보는 전자 장치(100) 내 적어도 하나의 센서(예: PPG 센서)를 통해 감지된 제1 혈압 정보, 및 적어도 하나의 외부 전자 장치(예: 스마트 워치(102) 및 스마트 밴드(104) 중 적어도 하나)로부터 통신 회로(130)를 통해 수신된 제2 혈압 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 예로, 전자 장치(100)(예: 스마트 폰(101)) 및 하나의 외부 전자 장치(예: 스마트 밴드(104))가 측정용 기기로 사용될 수 있다. 프로세서(110)는 전자 장치(100) 내 센서(예: PPG 센서)로부터 제1 혈압 정보를 수신하고, 외부 전자 장치(예: 스마트 밴드(104))의 센서(예: PPG 센서)로부터 근거리 무선 통신을 통해 제2 혈압 정보를 수신할 수 있다.

다른 예로, 전자 장치(100)(예: 스마트 폰(101)) 및 2개의 외부 전자 장치(예: 스마트 밴드(104), 및 스마트 워치(102))가 측정용 기기로 사용될 수 있다.

또 다른 예로, 전자 장치(100)(예: 스마트 폰(101)) 및 3개 이상의 외부 전자 장치(예: 사용자가 착용 중인 스마트 밴드(104), 스마트 워치(102) 및 스마트 링(103))가 측정용 기기로 사용될 수 있다.

일 실시예에서, 전자 장치(100)(예: 스마트 폰(101))는 복수의 전자 장치들 중 적어도 일부를 통해 감지되는, 움직임 정보(예: 가속도 센서 값) 또는 생체 정보(예: 심박수 정보)에 기반하여 사용자가 휴식 상태인지 여부를 판단할 수 있다. 전자 장치(100)는 사용자가 휴식 상태인 것에 기반하여 혈압 측정을 트리거링할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(100)(예: 스마트 폰(101))는 근거리 무선 통신으로 연결(예: 블루투스 페어링)된 각 외부 전자 장치로부터 수신되는 센싱 정보(예: 가속도 센서 값, PPG 센서 값)에 기반하여 각 외부 전자 장치가 신체에 착용되어 있는지 감지할 수 있다. 사용자가 적어도 하나의 외부 전자 장치를 착용하고 있다면, 지정된 시간마다 적어도 하나의 센서(예: 가속도 센서)를 통해 사용자의 움직임을 모니터링할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 사용자 인터페이스를 통해 사용자에게 움직이지 말라는 알림을 줘서 복수의 전자 장치들에서 동시에 측정이 가능하도록 할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 착용 중인 복수 개의 외부 전자 장치들 중 2개 이상의 외부 전자 장치들의 가속도 센서 값 변화량이 지정된 레벨 이하인 경우 휴식 상태(또는 움직임이 없는 안정적인 상태)로 판단할 수 있다. 휴식 상태로 판단되면, 전자 장치(100)가 착용 중인 각 외부 전자 장치에 혈압 측정 시작 신호를 보냄으로써 혈압 측정을 트리거링할 수 있다.

혈압 측정 시작 신호를 수신한 각 외부 전자 장치는 적어도 하나의 센서(예: PPG 센서)의 출력 신호(예: PPG 파형)로부터 혈압 값을 산출하고, 산출된 혈압 값에 대응하는 혈압 정보를 메인 기기인 전자 장치(100)로 리턴할 수 있다.

일 실시예에서, 전자 장치(100)는 혈압 측정 이벤트의 발생을 감지할 수 있다. 전자 장치(100)는 혈압 측정 이벤트의 발생이 감지되는 것에 기반하여 혈압 측정을 트리거링할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)에서 특정 어플리케이션(예: 헬스 어플리케이션)이 실행되거나 전자 장치(100)의 화면에 표시 중인 어플리케이션 실행 화면 내의 혈압 측정 메뉴가 실행되는 경우 혈압 측정 이벤트가 발생할 수 있다. 혈압 측정 이벤트가 발생함에 따라 혈압 측정이 트리거링될 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(100)는 혈압 측정이 트리거링됨에 따라 도 9와 같은 사용자 인터페이스를 제공하여 혈압 측정을 위해 필요한 기준 시간 동안 사용자가 휴식 상태를 유지하도록 할 수 있다.

동작 420에서, 프로세서(110)는 사용자의 신체 중, 복수의 전자 장치들에 대한 기기별 측정 위치를 식별할 수 있다. 예를 들어, 기기별 측정 위치는 팔, 다리, 왼팔, 오른팔, 왼다리, 오른다리 중 어느 하나일 수 있다(도 6 참조).

메인 기기인 전자 장치(100)는 복수의 전자 장치들에서 측정된 혈압 정보를 수집한 후 상기 복수의 전자 장치들 각각에 대한 기기별 측정 위치를 확인할 수 있다. 기기별 측정 위치는 각 전자 장치의 착용 위치(또는 착용 부위, 예: 전자 장치가 웨어러블 장치인 경우) 또는 파지 위치(또는 파지 부위, 전자 장치가 스마트 폰(101)인 경우)로 이해될 수 있다.

일 실시예에서, 기기별 측정 위치는 복수의 전자 장치들 중 적어도 일부를 통해 감지되는 센싱 정보, 미리 저장된 측정 위치 설정 정보, 사용자 입력, 및 상기 복수의 전자 장치들 중 적어도 일부로부터 통신 회로(130)를 통해 수신된 신호 중 적어도 일부에 기반하여 식별될 수 있다. 상기 센싱 정보는 움직임 정보(예: 가속도 센서 값)를 포함할 수 있다.

기기별 측정 위치의 식별 방식을 예시하면 다음과 같다.

일 예로, 복수의 전자 장치들 중 적어도 일부를 통해 감지되는 센싱 정보에 기반하여 기기별 측정 위치가 식별될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 도 5와 같은, 사용자의 움직임에 따른 가속도 센서 값을 이용해 기기별 측정 위치를 식별할 수 있다. 스마트 워치(102)나 스마트 링(103)의 경우 정해진 팔에 착용할 수도 있고 다른 팔에 바꿔서 착용할 수도 있어서 이를 구분하기 위한 방법이 필요할 수 있다. 스마트 워치(102)나 스마트 링(103)을 착용한 상태에서 사용자가 팔을 들어올리는 동작을 수행할 경우 상기 스마트 워치(102)나 상기 스마트 링(103)의 센싱 정보(예: 가속도 센서 값)을 이용하면, 착용 위치가 왼팔, 오른팔 중 어느쪽인지 구분할 수 있다. 스마트 워치(102)나 스마트 링(103)은 착용 후 지정된 시간 동안 센싱 정보(예: 가속도 센서 값)을 분석하고, 분석 결과에 따라 착용 위치가 왼팔인지, 오른팔인지 구분하여 착용 위치에 대한 정보를 저장할 수 있다. 상기 정보는 측정된 혈압 값과 함께 메인 기기인 전자 장치(100)(예: 스마트 폰(101))로 전달될 수 있다. 또는, 스마트 워치(102)나 스마트 링(103)이 센싱 정보(예: 가속도 센서 값)를 페어링된 전자 장치(100)(예: 스마트 폰(101))로 전달하고, 전자 장치(100)에서 스마트 워치(102) 및 스마트 링(103)의 착용 위치를 구분하여 저장할 수도 있다.

다른 예로, 측정 위치 설정 정보에 기반하여 기기별 측정 위치가 식별될 수 있다. 스마트 워치(102)나 스마트 링(103), 스마트 신발(105)의 경우에는 착용할 수 있는 위치가 한정적일 수 있다. 각 전자 장치에 대한 측정 위치 설정 정보가 미리 저장되고, 미리 저장된 측정 위치 설정 정보에 기반하여 기기별 측정 위치가 자동으로 식별될 수 있다. 예를 들어, 스마트 워치(102)나 스마트 링(103)의 측정 위치는 팔 또는 왼팔, 스마트 신발(105)의 측정 위치는 양발로 설정될 수 있다.

또 다른 예로, 사용자 입력에 기반하여 기기별 측정 위치가 식별될 수 있다. 예를 들어, 메인 기기인 전자 장치(100)(예: 스마트 폰(101))의 화면에 페어링된 기기 목록이 표시되고, 사용자 입력에 의해 기기 목록 내 각 기기에 대한 측정 위치가 설정될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 팔에 스마트 워치(102) 및 스마트 밴드(104)를 착용한 상태에서 메인 기기인 전자 장치(100)(예: 스마트 폰(101))를 통해 스마트 워치(102) 및 스마트 밴드(104) 각각의 착용 위치를 팔 또는 왼팔로 입력(예: 터치 입력)할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 스마트 폰(101)의 디스플레이(예: 도 11의 디스플레이 모듈(1160))에 표시된 화면 및/또는 입력 장치(예: 도 11의 입력 모듈(1150))를 이용해 상기 입력을 수행할 수 있다. 전자 장치(100)는 상기 입력에 기반하여 기기별 측정 위치를 식별할 수 있다.

또 다른 예로, 복수의 전자 장치들 중 적어도 일부로부터 통신 회로(130)를 통해 수신된 신호 중 적어도 일부에 기반하여 기기별 측정 위치가 식별될 수 있다. 예를 들어, 메인 기기인 전자 장치(100)(예: 스마트 폰(101))는 페어링된 스마트 워치(102) 및 스마트 밴드(104) 각각으로부터 신호들을 수신하고, 각 신호의 세기에 기반하여 기기별 측정 위치를 확인할 수 있다.

또 다른 예로, 센싱 정보, 측정 위치 설정 정보, 사용자 입력 및 수신 신호 간 조합에 기반하여 기기별 측정 위치를 확인할 수 있다. 예를 들어, 메인 기기인 전자 장치(100)와 페어링된 전자 장치들 중 측정 위치가 지정되지 않은 일부에 대해서만 사용자 입력에 의해 측정 위치가 지정될 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(110)는 기기별 측정 위치가 중복되는지 여부를 식별할 수 있다. 프로세서(110)는 상기 식별에 기반하여 혈압 정보에 포함된 혈압 값들 중 모니터링에 사용될 적어도 일부를 선택할 수 있다. 예를 들어, 측정 위치가 중복되는 2개의 전자 장치들에서 혈압 값들이 측정된 경우 상기 혈압 값들 중 높은 쪽의 혈압 값을 선택하여 사용하고, 낮은 쪽의 혈압 값을 사용하지 않을 수 있다.

동작 430에서, 프로세서(110)는 혈압 정보와 기기별 측정 위치를 기반으로 혈압 관련 질병을 모니터링할 수 있다.

일 실시예에서, 측정 위치 조합에 따른 진단 기준들에 대한 정보가 미리 저장될 수 있다. 예를 들어, 상기 정보는 전자 장치(100)의 메모리(120) 또는 서버(200)에 저장될 수 있다. 프로세서(110)는 상기 정보로부터 기기별 측정 위치에 대응하는 진단 기준을 식별할 수 있다. 프로세서(110)는 식별된 진단 기준에 기반하여 혈압 관련 질병에 대한 모니터링을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 도 7에 예시된 바와 같이 기기별 측정 위치 조건에 따른 모니터링 동작들을 수행하고, 모니터링 결과에 따라 도 8과 같은 혈압 관련 질병들을 진단할 수 있다.

동작 430에서, 프로세서(110)는 모니터링 결과에 대한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 모니터링 결과에 대한 사용자 인터페이스는 시각적 타입(예: 화면, 문구, 메시지 창), 청각적 타입(예: 오디오, 음향), 촉각적 타입(예: 진동), 또는 이들 중 적어도 일부를 조합한 하이브리드 타입으로 구현될 수 있다.

일 예로, 프로세서(110)는 전자 장치(100)의 출력 모듈(150)을 통해 모니터링 결과에 대한 사용자 인터페이스(예: 화면, 음성 및 진동 중 적어도 일부)를 출력할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(110)는 통신 회로(130)를 통해 모니터링 결과에 대한 사용자 인터페이스에 대한 정보를 하나 이상의 외부 전자 장치(예: 웨어러블 장치)로 전송하여, 상기 하나 이상의 외부 전자 장치로 하여금 상기 사용자 인터페이스(예: 화면, 음성 및 진동 중 적어도 일부)를 출력하도록 할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(110)는 모니터링 결과에 따라 도 10과 같은 사용자 인터페이스를 출력할 수 있다.

도 5는 일 실시예에 따른 전자 장치들의 기기별 측정 위치를 식별하는 방식을 설명하기 위한 그래프들이다.

도 5의 예시에서, 도면부호 510은 오른팔을 들어올리는 리스트업 동작(wrist up motion)에 따른 가속도 변화 그래프이다. 도면부호 520은 왼팔을 들어올리는 리스트업 동작에 따른 가속도 변화 그래프이다.

도 5를 참조하여 복수의 전자 장치들이 같은 팔에 착용된 것인지 혹은 다른 팔에 착용된 것인지 판단하는 방식을 설명할 수 있다.

사용자가 전자 장치(예: 스마트 워치(102)나 스마트 링(103))를 착용한 상태에서 오른팔 또는 왼팔의 리스트업 동작을 하면, 전자 장치 내 가속도 센서를 통해 X축 가속도 센서 값, Y축 가속도 센서 값 및 Z축 가속도 센서 값이 출력될 수 있다.

도면부호 511은 오른팔 리스트업 동작 시 X축 가속도 센서 값의 변화를 나타낸 그래프이다. 도면부호 512는 오른팔 리스트업 동작 시 Y축 가속도 센서 값의 변화를 나타낸 그래프이다. 도면부호 513은 오른팔 리스트업 동작 시 Z축 가속도 센서 값의 변화를 나타낸 그래프이다. 도면부호 515는 오른팔을 내린 상태의 제1 구간이다. 도면부호 516은 오른팔을 들어올린 상태의 제2 구간이다.

도면부호 521은 왼팔 리스트업 동작 시 X축 가속도 센서 값의 변화를 나타낸 그래프이다. 도면부호 522는 왼팔 리스트업 동작 시 Y축 가속도 센서 값의 변화를 나타낸 그래프이다. 도면부호 523은 왼팔 리스트업 동작 시 Z축 가속도 센서 값의 변화를 나타낸 그래프이다. 도면부호 515는 왼팔을 내린 상태의 제1 구간이다. 도면부호 516은 왼팔을 들어올린 상태의 제2 구간이다.

오른팔을 들어올리는 경우 및 왼팔을 들어올리는 경우, 도면부호 512 및 도면부호 522에 도시된 바와 같이 Y축 가속도 센서 값의 변화가 서로 상이함을 볼 수 있다. 예를 들어, 오른팔을 들어올리는 경우 Y축 가속도 센서 값 패턴과 왼팔을 들어올리는 경우 Y축 가속도 센서 값 패턴이 거의 상반되는 형태로 나타남을 알 수 있다.

도 5에서는 Y축 가속도 센서 값 패턴들이 상이하게 나타나는 경우를 예시하였으나, 센서 구성 방식(예: 실장 위치, 배치, 구조)에 따라 다른 축의 센서 값 패턴들이 서로 상이할 수도 있다.

만약, 2개의 전자 장치들(예: 스마트 워치(102)나 스마트 링(103))이 같은 팔에 착용된 경우에는, 두 가속도 센서 값 패턴들이 서로 유사하게 나타날 수 있다.

2개의 전자 장치들 각각이 메인 기기인 전자 장치(100)(예: 스마트 폰(101))에 페어링되어 전자 장치(100)로 가속도 센서 값들을 전달하면, 전자 장치(100)는 가속도 센서 값들의 패턴을 서로 비교하여 해당 전자 장치들이 같은 팔에 있는지 혹은 다른 팔에 있는지 판단할 수 있다. 또는, 2개의 전자 장치들 각각에서 자신의 위치가 왼팔인지 오른팔인지 판단하여 측정 위치에 대한 정보를 생성하고, 상기 정보를 메인 기기로 전달해 줄 수 있다.

사용자의 움직임 정보(예: 가속도 센서 값)에 기반하여 측정 위치를 식별하는 방식은 다양하게 구현될 수 있다. 예를 들어, 전술한 순서 이외에도 혈압 정보의 수집 전 또는 혈압 정보의 수집과 동시에 측정 위치를 확인할 수 있다. 또는, 각 기기별로 미리 설정된 고정적인 측정 위치를 활용하는 것도 가능하다.

도 6은 일 실시예에 따른 전자 장치들의 기기별 측정 위치에 따른 모니터링 동작을 예시적으로 설명하기 위한 표이다.

예를 들어, 도 6은 사용자가 제1 전자 장치 및 제2 전자 장치(2개의 전자 장치들)를 파지 또는 착용 중인 상태에서의 모니터링 동작을 위한 것일 수 있다. 예를 들어, 제1 전자 장치는 사용자가 착용 중인 하나의 웨어러블 장치(예: 스마트 워치(102))이고, 제2 전자 장치는 상기 사용자가 착용 중인 다른 하나의 웨어러블 장치(예: 스마트 밴드(104))일 수 있다.

편의상, 도 6, 도 7 및 도 8에서는 모니터링 동작을 수행하는 주체가 전자 장치(100)(예: 스마트 폰(101))인 경우를 가정한다. 전자 장치(100)는 제1 전자 장치 및 제2 전자 장치와 근거리 무선 통신으로 연결된 상태일 수 있다. 그러나, 모니터링 동작의 수행 주체가 이에 한정되지는 않으며, 실시예에 따라 다양하게 수정, 변형, 응용 및 확장될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)가 아닌, 제1 전자 장치 및 제2 전자 장치 중 어느 하나가 모니터링 동작을 수행할 수도 있다.

전자 장치(100)는 제1 전자 장치 및 제2 전자 장치에서 측정된 혈압 정보와 제1 전자 장치 및 제2 전자 장치의 기기별 측정 위치를 이용해 모니터링을 위한 분석 프로세스들을 수행할 수 있다.

사용자가 2개의 전자 장치들(제1 전자 장치 및 제2 전자 장치)을 착용 중인 경우, 전자 장치(100)는 기기별 측정 위치(또는 제1 전자 장치 및 제2 전자 장치 각각의 위치)에 따른 분석 프로세스를 실행할 수 있다.

두 전자 장치들의 착용 위치가 동일 위치인 경우(예: 왼팔/왼팔), 프로세스 A가 실행될 수 있다. 두 전자 장치들의 착용 위치가 동일 부위이면(예: 왼팔/오른팔), 프로세스 B가 실행될 수 있다. 두 전자 장치들의 착용 위치가 다른 부위이면(예: 팔/다리), 프로세스 C가 실행될 수 있다.

착용 중인 웨어러블 장치들이 3개 이상인 경우의 동작은 제1 동작 및 제2 동작으로 구분될 수 있다.

중복된 위치에 웨어러블 장치들이 존재하는 경우(예: 왼팔/왼팔/왼다리), 제1 동작이 수행될 수 있다. 제1 동작 시, 전자 장치(100)는 프로세스 A를 실행한 후, 착용 중인 장치들 중 남은 장치 수에 따라 동작할 수 있다. 남은 장치 수가 2개이면 도 6의 표를 기준으로, 두 웨어러블 장치들의 기기별 착용 위치에 따른 모니터링 동작을 수행할 수 있다. 만약 남은 장치 수가 3개 이상이면 제2 동작이 수행될 수 있다.

양팔에 착용된 웨어러블 장치들이 존재하는 경우(예: 왼팔/오른팔/왼다리), 제2 동작이 수행될 수 있다. 제2 동작 시, 전자 장치(100)는 프로세서 B를 실행한 후 양팔 혈압 값들 중 높은 혈압 값을 이용해 프로세스 C를 수행할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 팔의 혈압 값은 낮은 팔의 혈압 값 또는 두가지 모두의 값을 이용해 프로세스 C를 수행할 수도 있다. 웨어러블 장치들이 양쪽 다리에 착용되어 있는 경우 전자 장치(100)는 각 다리의 ABI(Ankle Brachial Index)를 구할 수 있다.

도 6에 예시된 각 프로세스의 기준에 따른 실행 결과는 도 7과 같다.

도 7은 도 6의 혈압 모니터링 동작을 위한 기준 및 내용을 예시한 표이다. 도 8은 도 6 및 도 7의 모니터링 결과에 따라 진단 가능한 혈압 관련 질병들을 예시한 표이다.

복수의 분석 프로세스들에 대한 우선순위가 지정될 수 있으며(예: 프로세스 A가 1순위, 프로세스 B가 2순위, 프로세스 C가 3순위), 지정된 우선순위에 따라 프로세스가 실행될 수 있다. 후순위 프로세스가 존재하지 않으면, 사용자에게 프로세스 실행에 따른 모니터링 결과에 대한 사용자 인터페이스를 제공(예: 화면으로 표시)한 후 모니터링 결과에 대한 정보를 저장하고, 모니터링을 종료할 수 있다.

도 7의 표에서, ABI는 발목-상완 지수로서 발목 수축기 혈압을 팔 수축기 혈압으로 나눈 값일 수 있다.

분석 프로세스의 실행 시 전자 장치(100)는 제1 전자 장치에서 측정된 제1 혈압 값과 제2 전자 장치에서 측정된 제2 혈압 값 사이의 차이에 기반하여 모니터링을 수행할 수 있다. 예를 들어, 도 7의 표에서, X 값은 수축기 기준 12 mmHg, Y 값은 수축기 기준 10~20 mmHg일 수 있다.

프로세스 A에서, 제1 혈압 값과 제2 혈압 값 사이의 차이가 X mmHg 이하인 경우, 전자 장치(100)는 두 혈압 값들 중 큰 값을 해당 위치(또는 부위)의 혈압 값으로 저장할 수 있다. 상기 두 혈압 값들의 수치가 90~140mmHg 가 아닐 경우 질병 A(예: 도 8의 고혈압, 저혈압)가 의심되므로 병원을 방문하여 정밀 진단받을 수 있도록 가이드할 수 있다. 제1 혈압 값과 제2 혈압 값 사이의 차이가 X mmHg 이상인 경우 전자 장치(100)는 재측정을 수행하고, 반복될 경우 캘리브레이션이 필요함을 알리는 문구를 출력할 수 있다.

프로세스 B에서, 제1 혈압 값과 제2 혈압 값 사이의 차이가 Y mmHg 이하인 경우, 전자 장치(100)는 정상으로 판단하고, 두 혈압 값들 중 큰 값을 해당 위치(또는 부위)의 혈압 값으로 저장할 수 있다. 제1 혈압 값과 제2 혈압 값 사이의 차이가 Y mmHg 이상인 경우, 전자 장치(100)는 질병B(예: 도 8의 동맥경화, 부정맥, 심근비대증)가 의심되므로 병원을 방문하여 정밀 진단을 받을 수 있도록 가이드할 수 있다.

프로세스 C에서, ABI가 제1 임계값(예: 1.3 또는 1.4) 이상인 경우 전자 장치(100)는 질병 C(예: 도 8의 하지동맥의 석회화, 팔 동맥의 협착)가 의심되므로 병원을 방문하여 정밀 진단을 받을 수 있도록 가이드할 수 있다. ABI가 정상 범위(예: 0.9~1.29, 또는 0.9~1.39) 이내인 경우 전자 장치(100)는 정상으로 판단하여 ABI 값을 저장하고 모니터링을 종료할 수 있다. ABI가 제2 임계값(예: 0.89) 이하인 경우 질병 D(예: 도 8의 말초동맥질환)가 의심되므로 병원을 방문하여 정밀 진단을 받을 수 있도록 가이드할 수 있다.

전자 장치(100)(예: 스마트 폰(101)) 및/또는 하나 이상의 외부 전자 장치(예: 사용자가 착용 중인 웨어러블 장치)를 통해, 분석 프로세스(예: 프로세스 A, B, 또는 C 중 적어도 하나)의 실행에 따른 모니터링 결과(예: 질환 여부에 대한 정보, 의심되는 질환에 대한 정보, 병원 방문이나 정밀 진단을 권유하는 가이드)에 대한 사용자 인터페이스가 제공(예: 화면 상의 메시지 창 표시, 오디오 출력, 진동 출력)될 수 있다.

도 9는 일 실시예에 따른 전자 장치의 혈압 측정 기능에 관한 사용자 인터페이스를 예시한 도면이다.

예를 들어, 혈압 측정이 트리거링됨에 따라 도 9와 같은 사용자 인터페이스가 출력될 수 있다. 상기 사용자 인터페이스는 복수의 전자 장치들 중 적어도 하나(예: 스마트 폰(101), 스마트 워치(102), 및 스마트 밴드(104) 중 적어도 하나)를 통해 출력될 수 있다.

전자 장치(100)(예: 스마트 폰(101))는 사용자에게 혈압 측정을 위해 휴식 상태를 가질 것을 가이드하기 위해 자체적으로, ＂혈압 측정 중입니다. 움직이지 말고 편안한 상태를 유지하세요.＂라는 메시지 창이 포함된 화면(910)을 표시할 수 있다. 전자 장치(100)는 근거리 무선 통신으로 연결된 외부 전자 장치인 스마트 워치(102) 및/또는 스마트 양말(106) 중 적어도 하나에게 해당 사용자 인터페이스에 대한 정보를 전송할 수 있다. 예를 들어, 상기 정보를 스마트 워치(102)로 전송하여 스마트 워치(102)로 하여금 ＂혈압 측정 중입니다. 움직이지 말고 편안한 상태를 유지하세요.＂라는 메시지 창을 포함하는 화면(920) 및/또는 음성 가이드를 출력하도록 할 수 있다. 또는, 상기 정보를 스마트 양말(106)로 전송하여 스마트 양말(106)로 하여금 휴식 상태를 유도하기 위한 지정된 패턴의 진동(930)을 출력하도록 할 수 있다.

도 10은 일 실시예에 따른 전자 장치의 혈압 모니터링 기능에 관한 사용자 인터페이스를 예시한 도면이다.

전자 장치(100)는 복수의 전자 장치들에서 측정된 혈압 정보와 상기 복수의 전자 장치들의 기기별 측정 위치를 기반으로 혈압 관련 질병을 모니터링하여 모니터링 결과에 대한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.

예를 들어, 도 10과 같은 사용자 인터페이스가 출력될 수 있다. 전자 장치(100)(예: 스마트 폰(101))는 자체적으로 모니터링 결과와 관련된 화면(1010)을 출력할 수 있다. 스마트 폰(101)의 화면(1010)은 ＂고혈압과 부정맥 위험이 있습니다. 다음 주로 예정된 병원 방문 시 의사와 상의해 주세요.＂라는 메시지 창을 포함할 수 있다. 전자 장치(100)는 근거리 무선 통신으로 연결된 외부 전자 장치인 스마트 워치(102) 및/또는 스마트 양말(106) 중 적어도 하나에게 해당 사용자 인터페이스에 대한 정보를 전송할 수 있다. 상기 정보는 ＂고혈압과 부정맥 위험이 있습니다. 다음 주로 예정된 병원 방문 시 의사와 상의해 주세요.＂라는 사용자 인터페이스(예: 화면, 오디오, 진동 중 적어도 하나)의 출력을 요청하는 정보일 수 있다. 상기 정보가 수신되는 것에 대한 응답으로, 스마트 워치(102)를 통해 ＂고혈압과 부정맥 위험이 있습니다. 다음 주로 예정된 병원 방문 시 의사와 상의해 주세요.＂라는 메시지 창을 포함하는 화면(1020) 및/또는 음성 가이드가 출력될 수 있다. 상기 정보가 수신되는 것에 대한 응답으로, 스마트 양말(106)을 통해 혈압에 이상이 있음을 알리거나 혈압 관련 질병이 진단되었음을 알리기 위한 지정된 패턴의 진동(1030)이 출력될 수 있다.

도 11은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(1100) 내의 전자 장치(1101)의 블록도이다. 도 11을 참조하면, 네트워크 환경(1100)에서 전자 장치(1101)는 제 1 네트워크(1198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(1102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(1199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(1104) 또는 서버(1108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(1101)는 서버(1108)를 통하여 전자 장치(1104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(1101)는 프로세서(1120), 메모리(1130), 입력 모듈(1150), 음향 출력 모듈(1155), 디스플레이 모듈(1160), 오디오 모듈(1170), 센서 모듈(1176), 인터페이스(1177), 연결 단자(1178), 햅틱 모듈(1179), 카메라 모듈(1180), 전력 관리 모듈(1188), 배터리(1189), 통신 모듈(1190), 가입자 식별 모듈(1196), 또는 안테나 모듈(1197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(1101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(1178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(1176), 카메라 모듈(1180), 또는 안테나 모듈(1197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(1160))로 통합될 수 있다.

프로세서(1120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(1140))를 실행하여 프로세서(1120)에 연결된 전자 장치(1101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(1120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(1176) 또는 통신 모듈(1190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(1132)에 저장하고, 휘발성 메모리(1132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(1134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(1120)는 메인 프로세서(1121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(1123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1101)가 메인 프로세서(1121) 및 보조 프로세서(1123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(1123)는 메인 프로세서(1121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(1123)는 메인 프로세서(1121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(1123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(1121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(1121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(1121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(1121)와 함께, 전자 장치(1101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(1160), 센서 모듈(1176), 또는 통신 모듈(1190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(1123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(1180) 또는 통신 모듈(1190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(1123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(1101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(1108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 복수의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.

메모리(1130)는, 전자 장치(1101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(1120) 또는 센서 모듈(1176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(1140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(1130)는, 휘발성 메모리(1132) 또는 비휘발성 메모리(1134)를 포함할 수 있다.

프로그램(1140)은 메모리(1130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(1142), 미들 웨어(1144) 또는 어플리케이션(1146)을 포함할 수 있다.

입력 모듈(1150)은, 전자 장치(1101)의 구성요소(예: 프로세서(1120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(1101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(1150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 모듈(1155)은 음향 신호를 전자 장치(1101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(1155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

디스플레이 모듈(1160)은 전자 장치(1101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(1160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(1160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(1170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(1170)은, 입력 모듈(1150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(1155), 또는 전자 장치(1101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(1176)은 전자 장치(1101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(1176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.

인터페이스(1177)는 전자 장치(1101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(1177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(1178)는, 그를 통해서 전자 장치(1101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(1178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(1179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(1179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(1180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(1180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(1188)은 전자 장치(1101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(1188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(1189)는 전자 장치(1101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(1189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(1190)은 전자 장치(1101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1102), 전자 장치(1104), 또는 서버(1108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(1190)은 프로세서(1120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(1190)은 무선 통신 모듈(1192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(1194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(1198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(1199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(1104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(1192)은 가입자 식별 모듈(1196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(1198) 또는 제 2 네트워크(1199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(1101)를 확인 또는 인증할 수 있다.

무선 통신 모듈(1192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(1192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(1192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(1192)은 전자 장치(1101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(1199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(1192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.

안테나 모듈(1197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(1197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(1197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(1198) 또는 제 2 네트워크(1199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(1190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(1190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(1197)의 일부로 형성될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(1197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.

상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(1199)에 연결된 서버(1108)를 통해서 전자 장치(1101)와 외부의 전자 장치(1104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(1102, 또는 1104) 각각은 전자 장치(1101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(1101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(1102, 1104, 또는 1108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(1101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(1101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(1101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(1101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(1104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(1108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(1104) 또는 서버(1108)는 제 2 네트워크(1199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(1101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.

본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.

본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.

본 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(1101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(1136) 또는 외장 메모리(1138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(1140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(1101))의 프로세서(예: 프로세서(1120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어^TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰(101)들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100))는 메모리(예: 도 1의 메모리(120)), 적어도 하나의 센서(예: 도 1의 센서 모듈(140)), 통신 회로(예: 도 1의 통신 회로(130)), 및 상기 메모리, 상기 적어도 하나의 센서 및 상기 통신 회로와 연결된 적어도 하나의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(110))를 포함할 수 있다. 상기 메모리는, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 적어도 하나의 센서 또는 상기 통신 회로를 통해, 복수의 전자 장치들에서 측정된 혈압 정보를 획득하고, 사용자의 신체 중, 상기 복수의 전자 장치들에 대한 기기별 측정 위치를 식별하고, 상기 혈압 정보와 상기 기기별 측정 위치를 기반으로 혈압 관련 질병을 모니터링하여 모니터링 결과에 대한 사용자 인터페이스를 제공하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 혈압 정보는 상기 적어도 하나의 센서를 통해 감지된 제1 혈압 정보, 및 상기 통신 회로를 통해 수신된 제2 혈압 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기기별 측정 위치는 상기 복수의 전자 장치들 중 적어도 일부를 통해 감지되는 센싱 정보, 미리 저장된 측정 위치 설정 정보, 사용자 입력, 및 상기 복수의 전자 장치들 중 적어도 일부로부터 상기 통신 회로를 통해 수신된 신호 중 적어도 일부에 기반하여 식별될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 센싱 정보는 움직임 정보를 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 복수의 전자 장치들 중 적어도 일부를 통해 감지되는, 움직임 정보 또는 생체 정보에 기반하여 상기 사용자가 휴식 상태인지 여부를 판단하고, 상기 사용자가 휴식 상태인 것에 기반하여 혈압 측정을 트리거링하도록 할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 기기별 측정 위치가 중복되는지 여부를 식별하고, 상기 식별에 기반하여 상기 혈압 정보에 포함된 혈압 값들 중 모니터링에 사용될 적어도 일부를 선택하도록 할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 측정 위치 조합에 따른 진단 기준들에 대한 정보가 미리 저장되고, 상기 정보로부터 상기 기기별 측정 위치에 대응하는 진단 기준이 식별되고, 상기 진단 기준에 기반하여 상기 혈압 관련 질병에 대한 모니터링이 수행될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서가, 혈압 측정 이벤트의 발생을 감지하고, 상기 혈압 측정 이벤트의 발생이 감지되는 것에 기반하여 혈압 측정을 트리거링하도록 할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기기별 측정 위치는 팔, 다리, 왼팔, 오른팔, 왼다리, 오른다리 중 어느 하나일 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 복수의 전자 장치들은 상기 전자 장치, 및 적어도 하나의 외부 전자 장치를 포함하거나, 둘 이상의 외부 전자 장치들을 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 출력 모듈을 더 포함될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 통신 회로를 통해 상기 사용자 인터페이스에 대한 정보가 전송될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 혈압 정보는 상기 전자 장치를 통해 감지된 제1 혈압 정보, 및 적어도 하나의 외부 전자 장치로부터 수신된 제2 혈압 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기기별 측정 위치는 상기 복수의 전자 장치들 중 적어도 일부를 통해 감지되는 센싱 정보, 미리 저장된 측정 위치 설정 정보, 사용자 입력, 및 상기 복수의 전자 장치들 중 적어도 일부로부터 수신된 신호 중 적어도 일부에 기반하여 식별될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 복수의 전자 장치들 중 적어도 일부를 통해 감지되는, 움직임 정보 또는 생체 정보에 기반하여 상기 사용자가 휴식 상태인지 여부를 판단하는 동작, 및 상기 사용자가 휴식 상태인 것에 기반하여 혈압 측정을 트리거링하는 동작이 더 포함될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기기별 측정 위치가 중복되는지 여부를 식별하는 동작, 및 상기 식별에 기반하여 상기 혈압 정보에 포함된 혈압 값들 중 모니터링에 사용될 적어도 일부를 선택하는 동작이 더 포함될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 측정 위치 조합에 따른 진단 기준들에 대한 진단 정보가 미리 저장되고, 상기 진단 정보로부터 상기 기기별 측정 위치에 대응하는 진단 기준이 식별되고, 상기 진단 기준에 기반하여 상기 혈압 관련 질병에 대한 모니터링 정보가 생성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 혈압 측정 이벤트의 발생을 감지하는 동작, 및 상기 혈압 측정 이벤트의 발생이 감지되는 것에 기반하여 혈압 측정을 트리거링하는 동작이 더 포함될 수 있다.

Claims

전자 장치에 있어서,
메모리;
적어도 하나의 센서;
통신 회로; 및
상기 메모리, 상기 적어도 하나의 센서 및 상기 통신 회로와 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 메모리는, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서가,
상기 적어도 하나의 센서 또는 상기 통신 회로를 통해, 복수의 전자 장치들에서 측정된 혈압 정보를 획득하고,
사용자의 신체 중, 상기 복수의 전자 장치들에 대한 기기별 측정 위치를 식별하고,
상기 혈압 정보와 상기 기기별 측정 위치를 기반으로 혈압 관련 질병을 모니터링하여 모니터링 결과에 대한 사용자 인터페이스를 제공하도록 하는 인스트럭션들을 저장하는 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 혈압 정보는,
상기 적어도 하나의 센서를 통해 감지된 제1 혈압 정보; 및
상기 통신 회로를 통해 수신된 제2 혈압 정보 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 기기별 측정 위치는,
상기 복수의 전자 장치들 중 적어도 일부를 통해 감지되는 센싱 정보;
미리 저장된 측정 위치 설정 정보;
사용자 입력; 및
상기 복수의 전자 장치들 중 적어도 일부로부터 상기 통신 회로를 통해 수신된 신호 중 적어도 일부에 기반하여 식별되는 전자 장치.
제3항에 있어서,
상기 센싱 정보는 움직임 정보를 포함하는 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서가,
상기 복수의 전자 장치들 중 적어도 일부를 통해 감지되는, 움직임 정보 또는 생체 정보에 기반하여 상기 사용자가 휴식 상태인지 여부를 판단하고,
상기 사용자가 휴식 상태인 것에 기반하여 혈압 측정을 트리거링하도록 하는 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서가,
상기 기기별 측정 위치가 중복되는지 여부를 식별하고,
상기 식별에 기반하여 상기 혈압 정보에 포함된 혈압 값들 중 모니터링에 사용될 적어도 일부를 선택하도록 하는 전자 장치.
제1항에 있어서,
측정 위치 조합에 따른 진단 기준들에 대한 정보가 미리 저장되고,
상기 정보로부터 상기 기기별 측정 위치에 대응하는 진단 기준이 식별되고,
상기 진단 기준에 기반하여 상기 혈압 관련 질병에 대한 모니터링이 수행되는 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서가,
혈압 측정 이벤트의 발생을 감지하고,
상기 혈압 측정 이벤트의 발생이 감지되는 것에 기반하여 혈압 측정을 트리거링하도록 하는 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 기기별 측정 위치는 팔, 다리, 왼팔, 오른팔, 왼다리, 오른다리 중 어느 하나인 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 복수의 전자 장치들은,
상기 전자 장치, 및 적어도 하나의 외부 전자 장치를 포함하거나,
둘 이상의 외부 전자 장치들을 포함하는 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 출력 모듈을 더 포함하는 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 통신 회로를 통해 상기 사용자 인터페이스에 대한 정보를 전송하는 전자 장치.
혈압을 모니터링하기 위한 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
복수의 전자 장치들에서 측정된 혈압 정보를 획득하는 동작;
사용자의 신체 중, 상기 복수의 전자 장치들에 대한 기기별 측정 위치를 식별하는 동작; 및
상기 혈압 정보와 상기 기기별 측정 위치를 기반으로 혈압 관련 질병을 모니터링하여 모니터링 결과에 대한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작을 포함하는 방법.
제13항에 있어서,
상기 혈압 정보는,
상기 전자 장치를 통해 감지된 제1 혈압 정보; 및
적어도 하나의 외부 전자 장치로부터 수신된 제2 혈압 정보 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
제13항에 있어서,
상기 기기별 측정 위치는,
상기 복수의 전자 장치들 중 적어도 일부를 통해 감지되는 센싱 정보;
미리 저장된 측정 위치 설정 정보;
사용자 입력; 및
상기 복수의 전자 장치들 중 적어도 일부로부터 수신된 신호 중 적어도 일부에 기반하여 식별되는 방법.
제15항에 있어서,
상기 센싱 정보는 움직임 정보를 포함하는 방법.
제13항에 있어서,
상기 복수의 전자 장치들 중 적어도 일부를 통해 감지되는, 움직임 정보 또는 생체 정보에 기반하여 상기 사용자가 휴식 상태인지 여부를 판단하는 동작; 및
상기 사용자가 휴식 상태인 것에 기반하여 혈압 측정을 트리거링하는 동작을 더 포함하는 방법.
제13항에 있어서,
상기 기기별 측정 위치가 중복되는지 여부를 식별하는 동작; 및
상기 식별에 기반하여 상기 혈압 정보에 포함된 혈압 값들 중 모니터링에 사용될 적어도 일부를 선택하는 동작을 더 포함하는 방법.
제13항에 있어서,
측정 위치 조합에 따른 진단 기준들에 대한 진단 정보가 미리 저장되고,
상기 진단 정보로부터 상기 기기별 측정 위치에 대응하는 진단 기준이 식별되고,
상기 진단 기준에 기반하여 상기 혈압 관련 질병에 대한 모니터링 정보가 생성되는 방법.
제13항에 있어서,
혈압 측정 이벤트의 발생을 감지하는 동작; 및
상기 혈압 측정 이벤트의 발생이 감지되는 것에 기반하여 혈압 측정을 트리거링하는 동작을 더 포함하는 방법.