KR20230035182A - 정신 건강 관리를 위한 전자 장치 및 이의 제어 방법 - Google Patents
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Abstract
일 실시예에 따라서, 전자 장치는, 통신 모듈 및 통신 모듈과 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 더 포함하고, 적어도 하나의 프로세서는, 통신 모듈을 통해 웨어러블 장치로부터 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득하고, 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 기반으로 사용자의 우울도를 획득할 수 있다.
Description
본 개시의 실시 예들은, 정신 건강 관리를 위한 전자 장치 및 이의 제어 방법에 관한 것이다.
우울증은 생각의 내용, 사고 과정, 동기, 의욕, 관심, 행동, 수면, 신체 활동 등 전반적인 정신 기능이 지속적으로 저하되어 일상생활에도 악영향을 미치는 상태를 의미한다. 정신의학에서 말하는 우울한 상태란 이러한 과정에서 일시적으로 기분이 저하되는 상태를 뜻하는 것이 아니고, 즐거운 일이 있을 때 즐겁고, 슬픈 일이 있을 때 슬퍼하는 것은 자연스럽고 건강한 것이다. 주요 우울증은 정신건강의학과 의사와 면담하여 병력을 청취하고 환자의 상태가 진단 기준에 부합하는지 확인한 후 진단한다. 이 과정에서 심리 검사를 통해 다른 정신 질환의 공존 여부, 지능 등 필요한 정보를 보충할 수 있고, 다른 신체 질환에 의한 이차적 우울증을 감별하기 위해 혈액학적 검사 및 뇌 영상 검사가 시행될 수 있다.
대부분의 우울증을 가진 환자들은 스스로 우울증인지 잘 알지 못해 치료를 받지 못하고 있다. 또한, 우울증의 진단이 병원 방문을 통해 이루어지고 있어 발견 및 진단 및 처방에 이르기까지 상당한 시간이 소요된다.
뿐만 아니라, 우울증을 진단받아 치료과정에 있는 환자들도 치료과정에서 상태의 호전과 관련된 피드백을 주기적으로 받기 어려워 증상이 관리되고 있는지에 대해 파악하기 어렵다.
본 발명은 스마트 폰 또는 웨어러블 장치와 같은 모바일 장치에서 수집된 생체 정보를 활용하여 사용자의 우울함 정도를 관리하는 전자 장치 및 이의 제어 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치는, 통신 모듈 및 상기 통신 모듈과 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 더 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 통신 모듈을 통해 웨어러블 장치로부터 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득하고, 상기 생체 데이터, 상기 수면과 관련된 데이터 및 상기 활동과 관련된 데이터를 기반으로 상기 사용자의 우울도를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치의 제어 방법은, 통신 모듈을 통해 웨어러블 장치로부터 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득하는 동작 및 상기 생체 데이터, 상기 수면과 관련된 데이터 및 상기 활동과 관련된 데이터를 기반으로 상기 사용자의 우울도를 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는, 사용자의 생체 정보를 통해 정신 건강의 장애, 특히, 우울증 여부 및 호전을 위한 액티비티 정보를 제공하고, 상태의 호전과 관련된 피드백을 주기적으로 제공함으로써, 정신 건강 장애의 예방 및 치료에 도움을 줄 수 있다.
도 1은 다양한 실시 예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블럭도이다.
도 2는 다양한 실시 예에 따른 웨어러블 장치의 전면 사시도이다.
도 3은, 도 2의 전자 장치의 후면의 사시도이다.
도 4는, 도 2의 전자 장치의 전개 사시도이다.
도 5는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 우울도 획득 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 인공지능 모델을 이용한 우울도 획득 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 데이터 수집 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8a는 다양한 실시 예에 따른 수면과 관련된 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 8b는 다양한 실시 예에 따른 수면과 관련된 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 다양한 실시 예에 따른 사용자의 생체 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 다양한 실시 에에 따른 전자 장치의 사용자의 생체 데이터를 전처리하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 다양한 실시 예에 따른 우울도 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 12는 다양한 실시 예에 따른 우울도 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 우울도 정보 및 우울도에 대응되는 액티비티 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 우울도 정보 및 우울도에 대응되는 액티비티 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 우울도 획득 및 우울도에 대응되는 액티비티 정보 제공 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 16은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 우울도 획득 및 우울도에 대응되는 액티비티 정보 제공 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 다양한 실시 예에 따른 웨어러블 장치의 전면 사시도이다.
도 3은, 도 2의 전자 장치의 후면의 사시도이다.
도 4는, 도 2의 전자 장치의 전개 사시도이다.
도 5는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 우울도 획득 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 인공지능 모델을 이용한 우울도 획득 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 데이터 수집 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8a는 다양한 실시 예에 따른 수면과 관련된 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 8b는 다양한 실시 예에 따른 수면과 관련된 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 다양한 실시 예에 따른 사용자의 생체 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 다양한 실시 에에 따른 전자 장치의 사용자의 생체 데이터를 전처리하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 다양한 실시 예에 따른 우울도 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 12는 다양한 실시 예에 따른 우울도 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 우울도 정보 및 우울도에 대응되는 액티비티 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 우울도 정보 및 우울도에 대응되는 액티비티 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 우울도 획득 및 우울도에 대응되는 액티비티 정보 제공 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 16은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 우울도 획득 및 우울도에 대응되는 액티비티 정보 제공 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)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(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(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(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(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(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))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 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)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(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)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(176)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(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)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(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(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(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(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(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(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(104)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(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)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(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)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(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)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(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)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(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)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(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)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(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)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(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)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.
도 2는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 모바일 전자 장치의 전면의 사시도이다. 도 3은, 도 2의 전자 장치의 후면의 사시도이다. 도 4는, 도 2의 전자 장치의 전개 사시도이다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(200)(예: 도 1의 전자장치(101))는, 제 1 면(또는 전면)(210A), 제 2 면(또는 후면)(210B), 및 제 1 면(210A) 및 제 2 면(210B) 사이의 공간을 둘러싸는 측면(210C)을 포함하는 하우징(210)과, 상기 하우징(210)의 적어도 일부에 연결되고 상기 전자 장치(200)를 사용자의 신체 일부(예: 손목, 발목 등)에 탈착 가능하게 결착하도록 구성된 결착 부재(250, 260)를 포함할 수 있다. 다른 실시예(미도시)에서는, 하우징은, 도 2의 제 1 면(210A), 제 2 면(210B) 및 측면(210C)들 중 일부를 형성하는 구조를 지칭할 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 면(210A)은 적어도 일부분이 실질적으로 투명한 전면 플레이트(201)(예: 다양한 코팅 레이어들을 포함하는 글라스 플레이트, 또는 폴리머 플레이트)에 의하여 형성될 수 있다. 제 2 면(210B)은 실질적으로 불투명한 후면 커버(207)에 의하여 형성될 수 있다. 상기 후면 커버(207)는, 예를 들어, 코팅 또는 착색된 유리, 세라믹, 폴리머, 금속(예: 알루미늄, 스테인레스 스틸(STS), 또는 마그네슘), 또는 상기 물질들 중 적어도 둘의 조합에 의하여 형성될 수 있다. 상기 측면(210C)은, 전면 플레이트(201) 및 후면 커버(207)와 결합하며, 금속 및/또는 폴리머를 포함하는 측면 베젤 구조 (또는 "측면 부재")(206)에 의하여 형성될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 후면 커버(207) 및 측면 베젤 구조(206)는 일체로 형성되고 동일한 물질(예: 알루미늄과 같은 금속 물질)을 포함할 수 있다. 상기 결착 부재(250, 260)는 다양한 재질 및 형태로 형성될 수 있다. 직조물, 가죽, 러버, 우레탄, 금속, 세라믹, 또는 상기 물질들 중 적어도 둘의 조합에 의하여 일체형 및 복수의 단위 링크가 서로 유동 가능하도록 형성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(200)의 후면 커버(207)의 일 영역에는 전도성 소재로 형성되는 전극(282, 283)이 형성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는, 디스플레이(220, 도 4 참조), 오디오 모듈(205, 208), 센서 모듈(211), 키 입력 장치(202, 290) 및 커넥터 홀(209) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(200)는, 구성요소들 중 적어도 하나(예: 키 입력 장치(202, 290), 커넥터 홀(209), 또는 센서 모듈(211))를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 포함할 수 있다.
디스플레이(220)는, 예를 들어, 전면 플레이트(201)의 상당 부분을 통하여 노출될 수 있다. 디스플레이(220)의 형태는, 상기 전면 플레이트(201)의 형태에 대응하는 형태일 수 있으며, 원형, 타원형, 또는 다각형 등 다양한 형태일 수 있다. 디스플레이(220)는, 터치 감지 회로, 터치의 세기(압력)를 측정할 수 있는 압력 센서, 및/또는 지문 센서와 결합되거나 인접하여 배치될 수 있다.
오디오 모듈(205, 208)은, 마이크 홀(205) 및 스피커 홀(208)을 포함할 수 있다. 마이크 홀(205)은 외부의 소리를 획득하기 위한 마이크가 내부에 배치될 수 있고, 어떤 실시예에서는 소리의 방향을 감지할 수 있도록 복수개의 마이크가 배치될 수 있다. 스피커 홀(208)은, 외부 스피커 및 통화용 리시버로 사용할 수 있다. 어떤 실시예에서는 스피커 홀(208)과 마이크 홀(205)이 하나의 홀로 구현 되거나, 스피커 홀(208) 없이 스피커가 포함될 수 있다(예: 피에조 스피커).
센서 모듈(211)은, 전자 장치(200)의 내부의 작동 상태, 또는 외부의 환경 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 센서 모듈(211)은, 예를 들어, 상기 하우징(210)의 제 2 면(210B)에 배치된 생체 센서 모듈(211)(예: HRM 센서)을 포함할 수 있다. 전자 장치(200)는, 도시되지 않은 센서 모듈, 예를 들어, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
키 입력 장치(202, 290)는, 하우징(210)의 제 1 면(210A)에 배치되고 적어도 하나의 방향으로 회전 가능한 휠 키(202), 및/또는 하우징(210)의 측면(210C)에 배치된 사이드 키 버튼(290)을 포함할 수 있다. 휠 키는 전면 플레이트(201)의 형태에 대응하는 형태일 수 있다. 다른 실시예에서는, 전자 장치(200)는 상기 언급된 키 입력 장치(202, 290)들 중 일부 또는 전부를 포함하지 않을 수 있고 포함되지 않은 키 입력 장치(202, 290)는 디스플레이(220) 상에 소프트 키 등 다른 형태로 구현될 수 있다.
커넥터 홀(209)은, 외부 전자 장치와 전력 및/또는 데이터를 송수신하기 위한 커넥터(예를 들어, USB 커넥터)를 수용할 수 있고 외부 전자 장치와 오디오 신호를 송수신하기 위한 커넥터를 수용할 수 있는 다른 커넥터 홀(미도시))을 포함할 수 있다. 전자 장치(200)는, 예를 들면, 커넥터 홀(209)의 적어도 일부를 덮고, 커넥터 홀에 대한 외부 이물질의 유입을 차단하는 커넥터 커버(미도시)를 더 포함할 수 있다.
결착 부재(250, 260)는 락킹 부재(251, 261)를 이용하여 하우징(210)의 적어도 일부 영역에 탈착 가능하도록 결착될 수 있다. 결착 부재(250, 260)는 고정 부재(252), 고정 부재 체결 홀(253), 밴드 가이드 부재(254), 밴드 고정 고리(255) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다.
고정 부재(252)는 하우징(210)과 결착 부재(250, 260)를 사용자의 신체 일부(예: 손목, 발목 등)에 고정시키도록 구성될 수 있다. 고정 부재 체결 홀(253)은 고정 부재(252)에 대응하여 하우징(210)과 결착 부재(250, 260)를 사용자의 신체 일부에 고정시킬 수 있다. 밴드 가이드 부재(254)는 고정 부재(252)가 고정 부재 체결 홀(253)과 체결 시 고정 부재(252)의 움직임 범위를 제한하도록 구성됨으로써, 결착 부재(250, 260)가 사용자의 신체 일부에 밀착하여 결착되도록 할 수 있다. 밴드 고정 고리(255)는 고정 부재(252)와 고정 부재 체결 홀(253)이 체결된 상태에서, 결착 부재(250,260)의 움직임 범위를 제한할 수 있다.
도 4를 참조하면, 전자 장치(400)는, 측면 베젤 구조(410), 휠 키(420), 전면 플레이트(201), 디스플레이(220), 제 1 안테나(450), 지지 부재(460)(예 : 브라켓), 배터리(470), 제1 인쇄 회로 기판(480), 실링 부재(490), 후면 플레이트(493), 및 결착 부재(495, 497)를 포함할 수 있다. 전자 장치(400)의 구성요소들 중 적어도 하나는, 도 2, 또는 도 3의 전자 장치(200)의 구성요소들 중 적어도 하나와 동일, 또는 유사할 수 있으며, 중복되는 설명은 이하 생략한다. 지지 부재(460)는, 전자 장치(400) 내부에 배치되어 측면 베젤 구조(410)와 연결될 수 있거나, 상기 측면 베젤 구조(410)와 일체로 형성될 수 있다. 지지 부재(460)는, 예를 들어, 금속 재질 및/또는 비금속 (예: 폴리머) 재질로 형성될 수 있다. 지지 부재(460)는, 일면에 디스플레이(220)가 결합되고 타면에 제1 인쇄 회로 기판(480)이 결합될 수 있다. 제1 인쇄 회로 기판(480)에는, 프로세서, 메모리, 및/또는 인터페이스가 장착될 수 있다. 프로세서는, 예를 들어, 중앙처리장치, 어플리케이션 프로세서, GPU(graphic processing unit), 센서 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다.
메모리는, 예를 들어, 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 인터페이스는, 예를 들어, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스), SD카드 인터페이스, 및/또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다. 인터페이스는, 예를 들어, 전자 장치(400)를 외부 전자 장치와 전기적 또는 물리적으로 연결시킬 수 있으며, USB 커넥터, SD 카드/MMC 커넥터, 또는 오디오 커넥터를 포함할 수 있다.
배터리(470)는, 전자 장치(400)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급하기 위한 장치로서, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 또는 재충전 가능한 2차 전지, 또는 연료 전지를 포함할 수 있다. 배터리(470)의 적어도 일부는, 예를 들어, 제1 인쇄 회로 기판(480)과 실질적으로 동일 평면 상에 배치될 수 있다. 배터리(470)는 전자 장치(200) 내부에 일체로 배치될 수 있고, 전자 장치(200)와 탈부착 가능하게 배치될 수도 있다.
제 1 안테나(450)는 디스플레이(220)와 지지부재(460) 사이에 배치될 수 있다. 제 1 안테나(450)는, 예를 들어, NFC(near field communication) 안테나, 무선 충전 안테나, 및/또는 MST(magnetic secure transmission) 안테나를 포함할 수 있다. 제 1 안테나(450)는, 예를 들어, 외부 장치와 근거리 통신을 하거나, 충전에 필요한 전력을 무선으로 송수신 할 수 있고, 근거리 통신 신호 또는 결제 데이터를 포함하는 자기-기반 신호를 송출할 수 있다. 다른 실시예에서는, 측면 베젤 구조(410) 및/또는 상기 지지부재(460)의 일부 또는 그 조합에 의하여 안테나 구조가 형성될 수 있다.
실링 부재(490)는 측면 베젤 구조(410)와 후면 플레이트(493) 사이에 위치할 수 있다. 실링 부재(490)는, 외부로부터 측면 베젤 구조(410)와 후면 플레이트(493)에 의해 둘러싸인 공간으로 유입되는 습기와 이물을 차단하도록 구성될 수 있다.
도 5는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 우울도 획득 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
다양한 실시 예에 따라, 도 5를 참조하면, 510 동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치 또는 도 1의 프로세서(120))는 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치는 통신 모듈(예: 도 1의 통신 모듈(190))을 통해 웨어러블 장치(예: 도 1의 전자 장치(104))로부터 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 수신할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 장치로부터 수신된 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터는 웨어러블 장치에서 센싱된 데이터일 수 있다. 예를 들어, 장치로부터 수신된 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터는 웨어러블 장치가 센싱된 값을 처리하여 획득된 것일 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터는 웨어러블 장치에서 센싱된 값을 처리하여 획득되고, 전자 장치로 전송될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 장치에서 센싱된 값은 서버로 전송되고, 서버가 센싱 값을 처리하여 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득하고, 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 전자 장치에 전송할 수도 있다.
다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 장치에서 센싱된 값은 전자 장치로 전송되고, 전자 장치는 웨어러블 장치로부터 수신된 센싱 값을 서버로 전송하고, 서버가 센싱 값을 처리하여 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득하고, 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 전자 장치에 전송할 수도 있다.
다양한 실시 예에 따라, 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터는 웨어러블 장치에서 센싱된 값이 전자 장치로 전송되고, 전자 장치에 의해 웨어러블 장치로부터 수신된 센싱 값을 처리되어 획득된 것일 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 전자 장치에 포함된 적어도 하나의 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176))를 통해 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득할 수도 있다. 예를 들어, 전자 장치는 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 센싱 값을 처리하여 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치가 웨어러블 장치인 경우, 전자 장치는 센서를 통해 획득된 센싱 값을 처리하여 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치가 웨어러블 장치와 연결된 모바일 장치인 경우, 전자 장치는 웨어러블 장치에서 수신된 센싱 값 및 센서를 통해 획득된 센싱 값을 처리하여 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득할 수도 있다.
예를 들어, 전자 장치는 사용자로부터 생체 데이터 획득을 위한 입력을 수신하면, 전자 장치에 포함된 적어도 하나의 센서를 통해 생체 데이터를 획득할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 사용자에게 생체 데이터 입력을 요청하는 메시지를 표시하여, 사용자로부터 생체 데이터를 입력받을 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 전자 장치의 사용 시간 또는 전자 장치에 포함된 적어도 하나의 센서를 통해 전자 장치의 움직임을 확인하고, 전자 장치가 사용되지 않은 시간 또는 전자 장치의 움직임이 없는 시간을 수면과 관련된 데이터(예: 수면 시간)로 확인할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 전자 장치는 사용자에게 수면 시간 입력을 요청하는 메시지를 표시하여, 사용자로부터 입력된 수면 시간을 기반으로 수면과 관련된 데이터를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 전자 장치에 포함된 적어도 하나의 센서를 통해 사용자의 걸음 수 데이터, 활동량 데이터 또는 운동 데이터를 포함하는 활동과 관련된 데이터를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 생체 데이터는, HR(heart rate) 또는 HRV(heart rate variability) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 수면과 관련된 데이터는, 수면 시간 데이터 또는 수면 단계 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어 수면 단계 데이터는 수면 사이클에서 REM 수면의 발생 횟수, 입면 이후 첫번째 REM 수면이 발생할 때까지의 시간 데이터가 포함될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 활동과 관련된 데이터는, 걸음 수 데이터, 활동량 데이터 또는 운동 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 사용자가 사용한 컨텐트에 대한 데이터를 더 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자가 사용한 미디어 컨텐트, 어플리케이션(예: 채팅, 운동, 게임)의 사용 횟수, 사용 시간 또는 사용 시간대와 관련된 데이터를 더 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 우울도가 중증 정도라고 판단한 경우에는, 우울증과 관련된 설문(예: DSM-5)을 사용자에게 표시하고, 설문에 대한 사용자의 답변 데이터를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 장치는 사용자 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터와 관련된 센싱 값을 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 장치는 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치는 PPG 신호를 측정할 수 있는 생체 측정용 광학 센서, ECG(electrocardiogram), GSR(galvanic skin reflex), EEG(electroencephalogram), BIA(bioelectrical impedance analysis)를 측정할 수 있는 전극이 포함될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 생체 측정용 광학 센서는 광원(light source) 및 광 감지부(light detector)를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 생체 측정용 광학 센서는 광원으로써 N개의 다양한 파장을 갖는 LED를 포함할 수 있다. 예를 들어, Green 파장의 경우 heart rate를 측정하는데 가장 많이 쓰이는 파장 대이고 피부 속에 얕게 침투되어 노이즈에 강성한 장점이 있을 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, Red 파장의 경우 피부에 상대적으로 깊게 침투되어 보다 정확한 heart rate를 측정할 수 있는 장점이 있을 수 있다. IR 파장대가 있으면, Red와 더불어 heart rate및 SPO2 등 보다 많은 생체 정보를 획득할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, Red 와 Green 그리고 IR 파장대가 있으면, 피부 톤 측정이 가능 할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, Blue파장대가 추가가 되면 혈당의 경향을 측정할 수도 있다. 광원에 다양한 LED 파장대가 추가될수록 더 많은 생체 정보를 획득할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 광원의 파장대는 1개로 한정되지 않고 2개 이상이 실장될 수 있으며, 각 파장 별로 적어도 1개 이상의 출력부(emitter)를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 생체 측정용 광학 센서는 광감지부로써 적어도 하나의 포토 다이오드(photodiode)를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 하나 이상의 포토 다이오드는 광원과 동일한 거리로 이격되어 배치될 수 있고, 다른 거리로 이격되어 배치될 수도 있다.
다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 장치는 생체 측정용 광학 센서 및 전극들 외에도 가속도 센서, 근접 센서, 자이로 센서, 온도(체온) 센서, 홍채 센서, 습도 센서, 조도 센서, TOF센서, UWB, 가스 센서, 미세먼지 센서를 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 장치에서 획득되는 센싱 값은, 전자 장치에 포함된 적어도 하나의 센서를 통해 획득될 수도 있다.
다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 장치는 HR/HRV(heart rate/heart rate variability) 트래커(tracker) 모듈, 걸음(Step) 트래커 모듈, 활동량(Acticount) 트래커 모듈, 수면(Sleep) 트래커 모듈, 스트레스 트래커 모듈을 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 각 모듈은 하드웨어일 수도 있고, 메모리에 저장된 소프트웨어일 수도 있다.
다양한 실시 예에 따라, 각 트래커 모듈은 적어도 하나의 센싱 값을 이용하여 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, HR/HRV 트래커 모듈은, 심박수, 심박의 규칙성, 변이도를 측정하는 모듈로서, 측정된 HR(heart rate)정보의 peak-to-peak간의 IBI(inter-beat interval)정보로부터 분산, 편차 정보 및 시계일 분석 정보, 주파수 분석 정보를 사용할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 걸음 트래커 모듈은 가속도 센서에서 보행 중 감지되는 충격량(magnitude)값을 기반으로 걸음 수를 감지할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 걸음 트래커 모듈은, 충격량이나 걸음 주파수를 기반으로 걷기/달리기와 같은 세분화된 걸음 정보를 제공할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 걸음 트래커 모듈은 일상 중 일반적인 충격량과 구분하기 위해 설정된 걸음을 초과하는 이상 걸음 패턴이 획득되면, 사용자에게 이상 걸음 패턴임을 알려 걸음 정확도를 높일 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 걸음 트래커 모듈은 걸음 수 뿐만 아니라 달리기 정도, 건강한 걸음(일정 시간 이상 걷는 행위) 정보를 제공할 수 있고, 걸음 트래커 모듈을 통해 획득된 정보는 우울도 판단에 활용될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 활동량 트래커 모듈은, 걸음이라는 명확한 패턴을 추적하는 걸음 트래커와 달리, 분당 움직임 수를 획득할 수 있다. 예를 들어, 활동량 트래커 모듈은 관성 센서를 통해 움직임의 정도, 지속성, 강도, 변위 차를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 수면 트래커 모듈은 수면 관련 헬스 데이터를 수집하는 모듈로서, 관성 센서를 통한 수면 자세를 기반으로 수면을 추정할 수 있으며, PPG센서를 통해 생리학적 변화를 모니터링하여 수면을 추정할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 생리학적 변화는 HRV모듈로부터 제공된 데이터를 분석하여 획득될 수 있으며, 수면 트래커 모듈은 주파수 분석을 통해 교감신경 및 부교감신경 요소를 추출하고, 깨어있는 상태, 입면 직전, 입면 직후, 얕은 수면(light sleep), 깊은 수면(deep sleep), 램 수면(REM sleep)로 세분화하여 상태를 정의할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 스트레스 트래커 모듈은 HRV/ HR 모듈에서 제공하는 데이터를 이용하여 스트레스 지수를 판단할 수 있으며, 스트레스 지수를 통해 급성스트레스, 만성스트레스로 구분할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 스트레스 트래커 모듈은 전극 센서를 이용해 EDA(elecrdermal activity)를 측정해 피부의 긴장도로서 스트레스를 판단하거나, HRV 데이터, IBI 데이터 또는 생리학적 정보를 종합하여 만성스트레스를 추정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 장치에 포함된 트래커 모듈들의 적어도 일부는 전자 장치에 포함될 수도 있으며, 트래커 모듈들 중 적어도 일부를 포함하는 전자 장치는 웨어러블 장치로부터 수신된 센싱 값 또는 전자 장치에 포함된 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 센싱 값을 이용하여 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 또는 활동과 관련된 데이터를 획득할 수도 있다.
다양한 실시 예에 따라, 520 동작에서, 전자 장치는 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 기반으로 사용자의 우울도를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 웨어러블 장치로부터 수신되거나, 전자 장치에 의해 획득된 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 또는 활동과 관련된 데이터를 기반으로 우울도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장된 우울도 획득을 위한 인공지능 모델에 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 또는 활동과 관련된 데이터를 입력하고, 인공지능 모델의 출력 데이터로써 우울도를 획득할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 출력 데이터는 우울도와 함께 우울도의 신뢰도가 더 포함될 수 있다.
다양한 실시 예에 따른, 인공지능 모델을 이용하여 우울도를 획득하는 동작은 이하 도 3을 참조하여 보다 자세히 설명하기로 한다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 전자 장치에 의해 획득되거나, 웨어러블 장치로부터 획득된 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터 중, 하루 중 일정 시간 이상 웨어러블 장치가 착용된 날의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 이용하여 사용자의 우울도를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 획득된 사용자의 우울도를 기반으로 사용자에게 액티비티 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 일시적으로 획득된 사용자의 우울도 또는 특정 주기로 추적 관찰된 사용자의 우울도를 기반으로 사용자에게 운동, 명상, 상담, 게임과 같은 액티비티 정보를 제공할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 정신 건강 관리를 위한 어플리케이션의 실행 화면, 위젯 화면 또는 웨어러블 장치의 워치 페이스(watch face)를 통해 액티비티 정보를 제공할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 제공된 액티비티 정보에 대응되는 액티비티가 수행된 시점, 또는 액티비티가 수행된 시점 이후에 획득된 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 이용하여 사용자의 우울도를 기반으로 제공된 액티비티의 적절성을 평가할 수 있다.
도 6은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 인공지능 모델을 이용한 우울도 획득 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
다양한 실시 예에 따라, 도 6을 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 1의 프로세서(120))는 생체 데이터(610), 수면과 관련된 데이터(611) 및 활동과 관련된 데이터(612)를 인공지능(AI) 모델(620)에 입력하고, 인공지능 모델(620)로부터 사용자의 우울도(630)를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 인공지능 모델(620)로부터 사용자의 우울도(630)와 함께 사용자의 우울도(630)의 신뢰도(631)를 획득할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 신뢰도(631)는 인공지능 모델(620)에 입력된 데이터(610, 611, 612)에 포함된 데이터의 종류, 데이터 측정 횟수, 기간을 기반으로 획득될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 인공지능 모델(620)은, Support Vector Machine (SVM), Logistic regression, linear regression, random forest, Decision tree, neural network, Multi-layer perceptron, Deep learning의 방법을 사용하여 구축될 수 있으며, 두개 이상의 방법을 조합한 ensemble 모델로 구축될 수도 있다.
다양한 실시 예에 따라, 인공지능 모델(620)은 간단한 시스템 모델로 구축하고자 하면, 걸음 수가 특정 수보다 적은 횟수가 주당 몇 번이나 누적되었는가, 수면 시간의 불규칙성이 주간 몇 번 누적되었는가의 횟수 등을 0~100점으로 변환하는 방법을 통해 구축될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 인공지능 모델(620)에 우울도 획득을 위한 데이터(610 내지 612) 및 기준(reference) 데이터(613)의 입력을 통해 인공지능 모델(620)을 학습할 수 있다. 예를 들어, 기준 데이터(613)는 DSM-5 우울증 점수, 우울증 진단 정보 또는 설문 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 우울도 획득을 위한 데이터(610 내지 612)에는 걸음 수, 수면 시간, 수면 단계 정보는 모델 구축을 위해 필수적으로 포함되며, 기준 데이터(613)는 우울도(630)의 신뢰도(631)를 향상시킬 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 인공지능 모델(620)의 성능과 관련하여, 학습 데이터(training data)와 테스트 데이터(test data)를 구분하여 정확도를 평가하는 방법인 cross-validation을 통해 평가하고, 복수의 인공지능 모델 중 우울도 획득을 위한 최적의 인공지능 모델(620)을 선택할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 수집되는 데이터 종류에 따라 사용될 수 있는 여러 개의 인공지능 모델을 구축할 수 있다. 예를 들어, 여러 개의 인공지능 모델은 모든 종류의 데이터가 수집된 경우 사용되는 모델 또는 하나 또는 두개의 데이터가 누락된 경우 사용되는 모델을 포함할 수 있다.
도 7은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 데이터 수집 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
다양한 실시 예에 따라, 도 7을 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 1의 프로세서(120))는, 710 동작에서, 일정 시간 안정 상태(resting state)를 유지하는지 여부를 확인할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 일정 시간 안정 상태가 유지되지 않으면(710 동작-아니오), 전자 장치는 일정 시간 안정 상태가 유지되는지 여부를 계속 확인할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 일정 시간 안정 상태가 유지되면(710-예), 720 동작에서, 전자 장치는 센서로부터 연속(continuous) 생체 데이터를 수집할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 연속 생체 데이터는 일정 시간 이상 안정 상태를 유지하면 생체 측정용 광학센서 (PPG 센서)를 통해 획득되는 생체 신호와 생체 신호의 퀄리티(quality) 정보를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라 730 동작에서, 전자 장치는 일간 수집된 생체 데이터로부터 유효하지 않거나(invalid), 오차가 크게 발생할 수 있는(outliner) 데이터는 제거할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 데이터의 일부를 제거하는 동작은 이하 도 10을 참조하여 설명하기로 한다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 신호의 퀄리티 정보도 같이 기록하여, 오차가 크게 발생할 수 있는 신호가 안좋은 구간은 분석에서 제외할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 Signal-to-Noise (SNR) level, PPG Peak의 consistency를 통해 신호의 퀄리티를 판단할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 획득되는 HRV parameter들은 time domain에서는, SDNN, RMSSD, pNN50을 포함하고, frequency domain에서는 High frequency, Low frequency, Very low frequency, Total power를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 [표 1]과 같이 HRV parameter의 분석 결과를 기반으로 사용자의 우울도를 판단할 수 있다.
[표 1]
다양한 실시 예에 따라, 740 동작에서, 전자 장치는 일간 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 일간 데이터는 웨어러블 장치(예: 도 1의 전자 장치(104))의 착용 시간, 걸음 수, 수면 시간, 수면 단계 정보, 활동량 데이터를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 750 동작에서, 전자 장치는 일간 데이터를 보정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 하루 중 웨어러블 장치의 착용 시간을 기준으로 일간 데이터를 정규화하거나 일정 시간이상 착용하지 않은 일의 데이터는 제외할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 760 동작에서, 전자 장치는 일간 수집된 데이터를 누적하여 주간 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 연속 측정 데이터 및 일간 데이터의 일간 평균 또는 표준 편차를 계산 및 누적하여 주간 데이터를 수집할 수 있다.
도 7에서는 전자 장치가 데이터를 수집하는 것으로 도시되었으나, 다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 장치에서 도 7의 방식으로 데이터가 수집될 수도 있다.
도 8a는 다양한 실시 예에 따른 수면과 관련된 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
다양한 실시 예에 따라, 도 8a를 참조하면, 수면과 관련된 데이터는, 수면 시간, 각 수면 단계의 시간 및 칼로리 소모량 데이터를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 각 수면 단계의 시간은 수면 중 깬 시간, 렘 수면 시간, 얕은 수면 시간, 깊은 수면 시간과 관련된 데이터를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 사용자로부터 수집된 수면과 관련된 데이터와 함께 표준 범위를 함께 표시하여 사용자의 데이터가 표준 범위에 포함되는지 여부를 표시할 수 있다.
도 8b는 다양한 실시 예에 따른 수면과 관련된 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
다양한 실시 예에 따라, 도 8b를 참조하면, 수면과 관련된 데이터는 시간 흐름에 따른 수면 단계의 변화를 포함할 수 있다.
도 9는 다양한 실시 예에 따른 사용자의 생체 데이터를 설명하기 위한 도면이다. 예를 들어, 도 9에서는 PPG 센서를 통해 획득된 센싱 신호를 도시하였으나, PPG 센서 이외의 센서의 센싱 신호에도 센싱 신호 분석 동작이 적용될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 도 9를 참조하면, 생체 데이터는, 센서로부터 수신된 센싱 신호의 Peak-to-Peak 간의 IBI(Inter-Beat-Interval) 값을 계산할 수 있다. 예를 들어, IBI 값은 센싱 신호의 Peak-to-peak 간의 거리(예: T1, T2, T3)일 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 1의 프로세서(120)) 또는 웨어러블 장치(예: 도 1의 전자 장치(104))는 특정 시간(예: 5분) 동안의 IBI 값의 변화를 관찰하여 HRV (Heart Rate Variability) parameter를 획득할 수 있다.
도 10은 다양한 실시 에에 따른 전자 장치의 사용자의 생체 데이터를 전처리하는 동작을 설명하기 위한 도면이다. 예를 들어, 도 10에서는 PPG 센서를 통해 획득된 센싱 신호를 도시하였으나, PPG 센서 이외의 센서의 센싱 신호에도 센싱 신호 분석 동작이 적용될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 도 10을 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 1의 프로세서(120)) 또는 웨어러블 장치(예: 도 1의 전자 장치(104))는 센싱 신호의 피크(peak)를 획득하고, 피크의 주기가 설정된 주기 범위를 벗어나거나, 피크의 값이 설정된 범위를 벗어나는 구간은 삭제할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 도 10에서는 획득된 센싱 신호 중 피크 값이 벗어나는 일부 구간을 삭제하는 것만을 도시하였으나, 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 하루 중 웨어러블 장치가 설정된 시간 미만 착용되거나, 하루 동안 전자 장치의 센서에 의해 센싱된 값이 설정된 양 미만인 경우에는, 해당 날의 센싱 신호가 제외된 데이터를 우울도 획득에 사용할 수 있다.
도 11은 다양한 실시 예에 따른 우울도 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
다양한 실시 예에 따라, 도 11을 참조하면, 1110 동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 1의 프로세서(120))는 사용자 데이터를 확인할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 우울도 획득을 위해 사용 가능한 사용자 데이터의 종류 및 양을 확인할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 1120 동작에서, 전자 장치는 사용자 데이터에 맞는 우울도 획득을 위한 모델(예: 인공지능 모델)을 선택할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 사용 가능한 데이터의 종류 및 양을 기반으로 복수의 모델 중 하나를 선택하고, 선택된 모델에 사용자의 데이터를 입력할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 모델의 출력 데이터로 우울도를 획득할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 모델의 출력 데이터는 우울도의 신뢰도를 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 1130 동작에서, 전자 장치는 선택된 모델을 이용하여 우울도 획득 후 우울도 표시 및 알림을 제공할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 우울도는 0과 100 사이의 값을 가질 수 있으며, 50 미만은 정상인으로 분류되고, 50 이상은 환자로 분류될 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 우울도는 정신 건강 지수로 표현될 수도 있으며, 이 경우에는 정신 건강 지수가 설정 값 이상이면 정상인으로 분류되고, 설정 값 미만이면 환자로 분류될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는, 도 12에 도시된 바와 같이, 우울도와 함께 우울도의 신뢰도를 더 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용 가능한 데이터의 종류가 적은 경우 모델의 정확도가 낮아질 수 있기 때문에, 전자 장치는 우울도와 신뢰도를 함께 표시할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 신뢰도가 설정된 값 미만인 경우에만 우울도와 신뢰도를 함께 표시할 수도 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 신뢰도가 설정 값 미만인 경우에는 “더 많은 시간과 종류의 데이터를 수집하면 우울도의 정확도를 향상시킬 수 있습니다”라는 알림을 제공하여 사용자가 많은 종류의 데이터를 수집하도록 독려할 수 있다.
도 12는 다양한 실시 예에 따른 우울도 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다. 예를 들어, 도 12(a)는 신뢰도가 높은 경우를 도시한 것이고, 도 12(b)는 신뢰도가 낮은 경우를 도시한 것이다. 예를 들어, 도 12는 우울도를 정신 건강 지수(mental health index)로 표시한 것이다.
다양한 실시 예에 따라, 도 12(a)를 참조하면, 전자 장치는 정신 건강 지수의 신뢰도가 높은 경우, 정신 건강 지수(예: 40)와 함께 좁은 구간의 신뢰 영역(1201)을 함께 표시할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 신뢰 영역이 좁다는 것은 획득된 정신 건강 지수의 오차가 적다는 것으로 신뢰도가 높음을 의미할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 도 12(b)를 참조하면, 전자 장치는 정신 건강 지수의 신뢰도가 낮은 경우, 정신 건강 지수(예: 40)와 함께 넓은 구간의 신뢰 영역(1202)을 함께 표시할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 신뢰 영역이 넓다는 것은 획득된 정신 건강 지수의 오차가 크다는 것으로 신뢰도가 낮음을 의미할 수 있다.
도 13은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 우울도 정보 및 우울도에 대응되는 액티비티를 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다. 예를 들어, 도 13은 우울도를 정신 건강 지수(mental health index)로 표시한 것이다.
다양한 실시 예에 따라, 도 13을 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 1의 프로세서(120))는 획득된 정신 건강 지수 정보 및 정신 건강 지수에 대응되는 액티비티 정보를 터치 스크린(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160))에 표시할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 정신 건강 지수 및 정신 건강 지수의 신뢰도 정보를 표시하고, 정신 건강 지수가 설정된 값 미만인 경우에는 정신 건강 회복을 위한 액티비티를 추천할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는, 정신 건강 지수에 따라 전문 상담사에게 연락할 수 있는 버튼을 제공하거나, 최근 연락했던 지인들에게 연락할 수 있는 버튼을 제공할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치는 정신 건강 회복에 도움이 될 수 있는 명상 컨텐츠나 가볍게 운동할 수 있는 운동 컨텐츠를 추천할 수도 있다.
도 11은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 우울도 정보 및 우울도에 대응되는 액티비티 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다. 예를 들어, 도 11은 전자 장치와 연동된 웨어러블 장치를 통해 우울도 정보 및 우울도에 대응되는 액티비티 정보를 제공하는 동작을 도시한 것이다. 예를 들어, 도 11은 우울도를 정신 건강 지수(mental health index)로 표시한 것이다.
다양한 실시 예에 따라, 도 11을 참조하면, 웨어러블 장치(예: 도 1의 전자 장치(104))는 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 1의 프로세서(120))로부터 정신 건강 지수 및 정신 건강 지수에 대응되는 액티비티 정보를 수신하고, 수신된 우울도 정보 및 액티비티 정보를 표시할 수 있다.
예를 들어, 웨어러블 장치는 전자 장치로부터 정신 건강 지수만 대해서만 수신하고, 정신 건강 지수에 대응되는 액티비티를 확인한 후, 확인된 액티비티 정보를 표시할 수도 있다.
도 15는 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 우울도 획득 및 우울도에 대응되는 액티비티 제공 동작을 설명하기 위한 흐름도이다. 예를 들어, 도 15는 전자 장치가 우울도를 획득하는 실시 예를 도시한 것이다.
다양한 실시 예에 따라, 도 15를 참조하면, 1501 동작에서, 웨어러블 장치(104)(예: 도 1의 전자 장치(104))는, 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(104)는 웨어러블 장치에 포함된 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 센싱 값을 처리하여 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 1502 동작에서, 웨어러블 장치(104)는 전자 장치(101)(예: 도 1의 전자 장치(101))로 획득된 데이터를 전송할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 장치(104)는 획득된 데이터를 전자 장치(101)에 다이렉트로 전송할 수도 있고, 정신 건강 관리를 위한 어플리케이션의 서버를 통해 전송할 수도 있다.
도 15에서는 웨어러블 장치(104)에서 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득하여 전자 장치(101)에 전송하는 것으로 도시하였으나, 다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 장치(104)는 센싱 값을 전자 장치(101)에 전송하고, 전자 장치(101)가 웨어러블 장치(104)로부터 수신된 센싱 값을 처리하여 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득할 수도 있다. 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(101)는 전자 장치(101)에 포함된 적어도 하나의 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176))를 통해 획득된 센싱 값을 처리하여 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득할 수도 있다.
다양한 실시 예에 따라, 1503 동작에서, 전자 장치(101)는 획득된 데이터를 기반으로 우울도를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장된 우울도 획득을 위한 인공지능 모델에 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 입력 데이터로써 입력하고, 출력 데이터로써 우울도를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(101)는 인공지능 모델의 출력 데이터로써 우울도의 신뢰도를 더 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 1504 동작에서, 전자 장치(101)는 인공지능 모델로부터 획득된 우울도를 기반으로 우울도 정보 및 우울도에 대응되는 액티비티를 제공할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(101)는 우울도가 설정 값 이상인 경우에는 우울도의 정도에 따라 전문 상담사에게 연락할 수 있는 버튼을 제공하거나, 최근 연락했던 지인들에게 연락할 수 있는 버튼을 제공하거나, 명상 컨텐츠, 가볍게 운동할 수 있는 운동 컨텐츠를 제공할 수도 있다.
도 15에서는 전자 장치(101)에 의해 우울도를 획득하는 것으로 도시되었지만, 웨어러블 장치(104)에 우울도 획득을 위한 모델이 저장된 경우, 웨어러블 장치(104)에서 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 입력 데이터로써 입력하고, 출력 데이터로써 우울도를 획득하고, 우울도 정보 및 우울도에 대응되는 액티비티를 제공할 수도 있다.
도 16은 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 우울도 획득 및 우울도에 대응되는 액티비티 제공 동작을 설명하기 위한 흐름도이다. 예를 들어, 도 16은 서버가 우울도를 획득하는 실시 예를 도시한 것이다.
다양한 실시 예에 따라, 도 16을 참조하면, 1601 동작에서, 웨어러블 장치(104)(예: 도 1의 전자 장치(104))는, 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(104)는 웨어러블 장치에 포함된 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 센싱 값을 처리하여 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 1602 동작에서, 웨어러블 장치(104)는 전자 장치(101)(예: 도 1의 전자 장치(101))로 획득된 데이터를 전송할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 장치(104)는 획득된 데이터를 전자 장치(101)에 다이렉트로 전송할 수도 있고, 정신 건강 관리를 위한 어플리케이션의 서버(108)(예: 도 1의 서버(108))를 통해 전송할 수도 있다.
도 16에서는 웨어러블 장치(104)에서 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득하여 전자 장치(101)에 전송하는 것으로 도시하였으나, 다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 장치(104)는 센싱 값을 전자 장치(101)에 전송하고, 전자 장치(101)가 웨어러블 장치(104)로부터 수신된 센싱 값을 처리하여 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득할 수도 있다. 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(101)는 전자 장치(101)에 포함된 적어도 하나의 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176))를 통해 획득된 센싱 값을 처리하여 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득할 수도 있다.
다양한 실시 예에 따라, 1603 동작에서, 전자 장치(101)는 웨어러블 장치(104)로부터 수신된 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 서버(108)에 전송할 수 있다.
도 16에서는 전자 장치(101)가 웨어러블 장치(104)로부터 수신된 데이터를 서버(108)로 전달하는 것으로 도시되었으나, 다양한 실시 예에 따라, 데이터가 웨어러블 장치(104)로부터 서버(108)로 직접 전송될 수도 있고, 데이터가 전자 장치(101)에서 획득된 경우, 전자 장치(101)에서 서버(108)로 데이터를 전송될 수도 있다.
다양한 실시 예에 따라, 1604 동작에서, 서버(108)는 획득된 데이터를 기반으로 우울도를 획득할 수 있다. 예를 들어, 서버(108)는 저장된 우울도 획득을 위한 인공지능 모델에 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 입력 데이터로써 입력하고, 출력 데이터로써 우울도를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 서버(108)는 인공지능 모델의 출력 데이터로써 우울도의 신뢰도를 더 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 서버(108)는 출력된 우울도와 대응되는 액티비티 정보를 더 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 1605 동작에서, 서버(108)는 인공지능 모델로부터 획득된 우울도를 전자 장치(101)에 전송할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 서버(108)는 우울도와 우울도의 신뢰도 정보를 함께 전자 장치(101)로 전송할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 서버(108)는 우울도와 함께 우울도에 대응되는 액티비티 정보를 전자 장치(101)로 전송할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 1606 동작에서, 전자 장치(101)는 우울도를 기반으로 우울도 정보 및 우울도에 대응되는 액티비티를 제공할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 서버(108)에서 우울도 및 우울도에 대응되는 액티비티 정보가 함께 수신된 경우, 전자 장치(101)는 수신된 우울도 및 액티비티 정보를 제공할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 서버(108)에서 우울도만 전자 장치(101)에 전송되는 경우, 전자 장치(101)는 수신된 우울도와 대응되는 액티비티를 확인하고, 확인된 액티비티 정보를 제공할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(101)는 우울도가 설정 값 이상인 경우에는 우울도의 정도에 따라 전문 상담사에게 연락할 수 있는 버튼을 제공하거나, 최근 연락했던 지인들에게 연락할 수 있는 버튼을 제공하거나, 명상 컨텐츠, 가볍게 운동할 수 있는 운동 컨텐츠를 제공할 수도 있다.
도 16에서는 서버(108)가 전자 장치(101)로 우울도, 우울도에 대한 신뢰도 정보 또는 액티비티 정보 중 적어도 하나를 제공하는 것으로 설명하였으나, 웨어러블 장치(104)와 서버(108)가 통신하는 경우, 서버(108)는 웨어러블 장치(108)에 에 의해 우울도를 획득하는 것으로 도시되었지만, 웨어러블 장치(104)에 우울도, 우울도에 대한 신뢰도 정보 또는 액티비티 정보 중 적어도 하나를 제공하고, 웨어러블 장치(108)가 우울도 정보 및 우울도에 대응되는 액티비티를 제공할 수도 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는, 통신 모듈(예: 도 1의 통신 모듈(190)) 및 상기 통신 모듈과 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))를 더 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 통신 모듈을 통해 웨어러블 장치(예: 도 1의 전자 장치(104))로부터 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득하고, 상기 생체 데이터, 상기 수면과 관련된 데이터 및 상기 활동과 관련된 데이터를 기반으로 상기 사용자의 우울도를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 터치 스크린(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160))을 더 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 사용자의 우울도를 기반으로 우울도 정보 또는 상기 우울도에 대응되는 액티비티 정보 중 적어도 하나를 상기 터치 스크린을 통해 표시할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 웨어러블 장치로부터 획득된 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터 중, 하루 중 일정 시간 이상 상기 웨어러블 장치가 착용된 날의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 이용하여 상기 사용자의 우울도를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 메모리(예: 도 1의 메모리(130))를 더 포함하고, 상기 메모리에는, 우울도 획득을 위한 모델이 저장되고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 생체 데이터, 상기 수면과 관련된 데이터 및 상기 활동과 관련된 데이터를 상기 모델에 입력하고, 상기 모델로부터 상기 사용자의 우울도를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 모델로부터 상기 사용자의 우울도와 함께 상기 사용자의 우울도의 신뢰도를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 모델에 기준 데이터의 입력을 통해 상기 모델을 학습하고, 상기 기준 데이터는, DSM-5 우울증 점수, 우울증 진단 정보 또는 설문 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 적어도 하나의 센서를 더 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 센서를 통해 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 생체 데이터는, HR(heart rate) 또는 HRV(heart rate variability) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 수면과 관련된 데이터는, 수면 시간 데이터 또는 수면 단계 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 활동과 관련된 데이터는, 걸음 수 데이터, 활동량 데이터 또는 운동 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치의 제어 방법은, 통신 모듈을 통해 웨어러블 장치로부터 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득하는 동작 및 상기 생체 데이터, 상기 수면과 관련된 데이터 및 상기 활동과 관련된 데이터를 기반으로 상기 사용자의 우울도를 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 사용자의 우울도를 기반으로 우울도 정보 또는 상기 우울도에 대응되는 액티비티 정보 중 적어도 하나를 터치 스크린을 통해 표시하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 사용자의 우울도를 획득하는 동작은, 상기 웨어러블 장치로부터 획득된 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터 중, 하루 중 일정 시간 이상 상기 웨어러블 장치가 착용된 날의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 이용하여 상기 사용자의 우울도를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 사용자의 우울도를 획득하는 동작은, 상기 생체 데이터, 상기 수면과 관련된 데이터 및 상기 활동과 관련된 데이터를 메모리에 저장된 우울도 획득을 위한 모델에 입력하고, 상기 모델로부터 상기 사용자의 우울도를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 사용자의 우울도를 획득하는 동작은, 상기 모델로부터 상기 사용자의 우울도와 함께 상기 사용자의 우울도의 신뢰도를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 인공지능 모델에 기준 데이터의 입력을 통해 상기 모델을 학습하는 동작을 더 포함하고, 상기 기준 데이터는, DSM-5 우울증 점수, 우울증 진단 정보 또는 설문 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득하는 동작은, 적어도 하나의 센서를 통해 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 생체 데이터는, HR(heart rate) 또는 HRV(heart rate variability) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 수면과 관련된 데이터는, 수면 시간 데이터 또는 수면 단계 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 활동과 관련된 데이터는, 걸음 수 데이터, 활동량 데이터 또는 운동 데이터 중 적어도 하나를 포함할 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(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))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 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 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.
Claims (20)
- 전자 장치에 있어서,
통신 모듈; 및
상기 통신 모듈과 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서;를 더 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 통신 모듈을 통해 웨어러블 장치로부터 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득하고,
상기 생체 데이터, 상기 수면과 관련된 데이터 및 상기 활동과 관련된 데이터를 기반으로 상기 사용자의 우울도를 획득하는 전자 장치.
- 제1항에 있어서,
터치 스크린;을 더 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 사용자의 우울도를 기반으로 우울도 정보 또는 상기 우울도에 대응되는 액티비티 정보 중 적어도 하나를 상기 터치 스크린을 통해 표시하는 전자 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 웨어러블 장치로부터 획득된 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터 중, 하루 중 일정 시간 이상 상기 웨어러블 장치가 착용된 날의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 이용하여 상기 사용자의 우울도를 획득하는 전자 장치.
- 제1항에 있어서,
메모리;를 더 포함하고,
상기 메모리에는, 우울도 획득을 위한 모델이 저장되고,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 생체 데이터, 상기 수면과 관련된 데이터 및 상기 활동과 관련된 데이터를 상기 모델에 입력하고, 상기 모델로부터 상기 사용자의 우울도를 획득하는 전자 장치.
- 제4항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 모델로부터 상기 사용자의 우울도와 함께 상기 사용자의 우울도의 신뢰도를 획득하는 전자 장치.
- 제5항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 모델에 기준 데이터의 입력을 통해 상기 모델을 학습하고,
상기 기준 데이터는,
DSM-5 우울증 점수, 우울증 진단 정보 또는 설문 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 전자 장치.
- 제1항에 있어서,
적어도 하나의 센서;를 더 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 적어도 하나의 센서를 통해 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득하는, 전자 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 생체 데이터는,
HR(heart rate) 또는 HRV(heart rate variability) 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 전자 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 수면과 관련된 데이터는,
수면 시간 데이터 또는 수면 단계 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 전자 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 활동과 관련된 데이터는,
걸음 수 데이터, 활동량 데이터 또는 운동 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 전자 장치.
- 전자 장치의 제어 방법에 있어서,
통신 모듈을 통해 웨어러블 장치로부터 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득하는 동작; 및
상기 생체 데이터, 상기 수면과 관련된 데이터 및 상기 활동과 관련된 데이터를 기반으로 상기 사용자의 우울도를 획득하는 동작;을 포함하는 전자 장치의 제어 방법.
- 제11항에 있어서,
상기 사용자의 우울도를 기반으로 우울도 정보 또는 상기 우울도에 대응되는 액티비티 정보 중 적어도 하나를 터치 스크린을 통해 표시하는 동작;을 더 포함하는 전자 장치의 제어 방법.
- 제11항에 있어서,
상기 사용자의 우울도를 획득하는 동작은,
상기 웨어러블 장치로부터 획득된 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터 중, 하루 중 일정 시간 이상 상기 웨어러블 장치가 착용된 날의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 이용하여 상기 사용자의 우울도를 획득하는 전자 장치의 제어 방법.
- 제11항에 있어서,
상기 사용자의 우울도를 획득하는 동작은,
상기 생체 데이터, 상기 수면과 관련된 데이터 및 상기 활동과 관련된 데이터를 메모리에 저장된 우울도 획득을 위한 모델에 입력하고, 상기 모델로부터 상기 사용자의 우울도를 획득하는 전자 장치의 제어 방법.
- 제14항에 있어서,
상기 사용자의 우울도를 획득하는 동작은,
상기 모델로부터 상기 사용자의 우울도와 함께 상기 사용자의 우울도의 신뢰도를 획득하는 전자 장치의 제어 방법.
- 제15항에 있어서,
상기 모델에 기준 데이터의 입력을 통해 상기 모델을 학습하는 동작;을 더 포함하고,
상기 기준 데이터는,
DSM-5 우울증 점수, 우울증 진단 정보 또는 설문 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 전자 장치의 제어 방법.
- 제11항에 있어서,
상기 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득하는 동작은,
적어도 하나의 센서를 통해 사용자의 생체 데이터, 수면과 관련된 데이터 및 활동과 관련된 데이터를 획득하는 동작을 더 포함하는, 전자 장치의 제어 방법.
- 제11항에 있어서,
상기 생체 데이터는,
HR(heart rate) 또는 HRV(heart rate variability) 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 전자 장치의 제어 방법.
- 제11항에 있어서,
상기 수면과 관련된 데이터는,
수면 시간 데이터 또는 수면 단계 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 전자 장치의 제어 방법.
- 제11항에 있어서,
상기 활동과 관련된 데이터는,
걸음 수 데이터, 활동량 데이터 또는 운동 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 전자 장치의 제어 방법.
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| KR1020210117753A KR20230035182A (ko) | 2021-09-03 | 2021-09-03 | 정신 건강 관리를 위한 전자 장치 및 이의 제어 방법 |
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