KR20230073492A - 생체정보 추정 장치 및 방법 - Google Patents

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권복순
서정윤
이우창
장호준
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Abstract

생체정보 추정 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 생체정보 추정 장치는 측정 조건에 따라 피검체로부터 스펙트럼을 측정하는 분광기 및 분광기에서 측정된 스펙트럼의 파장별 SNR을 계산하고, 계산된 파장별 SNR을 기초로 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 생성하고, 생성된 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 기초로 생체정보 측정에 사용할 최적 파장 조합을 결정하는 프로세서를 포함할 수 있다.

Description

생체정보 추정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING BIO-INFORMATION}
비침습적으로 생체정보를 추정하는 장치 및 방법과 관련된다.
최근 라만 분광이나 근적외선 분광기를 이용하여 비침습적으로 혈당과 같은 생체정보를 추정하는 방법이 연구되고 있다. 이와 같이 생체정보를 추정하는 방법들은 분광기를 통해 피검체로부터 스펙트럼을 측정하고 측정된 스펙트럼을 기초로 생체정보를 추정할 수 있다. 일반적으로 분광기는 인체와 같은 피검체에 광을 조사하는 광원과 피검체로부터 되돌아오는 광 신호를 검출하는 디텍터를 포함한다. 광원으로는 광대역 광원이 주로 사용되었는데 최근에는 조정가능 레이저(tunable laser)나 레이저 어레이(laser array)를 광원으로 활용한 레이저 분광기가 이용되고 있다.
분광기를 이용하여 비침습적으로 생체정보를 추정하는 장치 및 방법이 제시된다.
일 양상에 따른 생체정보 추정 장치는, 측정 조건에 따라 피검체로부터 스펙트럼을 측정하는 분광기 및 분광기에서 측정된 스펙트럼의 파장별 SNR을 계산하고, 계산된 파장별 SNR을 기초로 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 생성하고, 생성된 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 기초로 생체정보 측정에 사용할 최적 파장 조합을 결정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
분광기는 피검체로 광을 조사하는 광원 및 피검체로부터 산란 또는 반사된 광을 수신하여 광 신호를 검출하는 디텍터를 포함할 수 있다.
측정 조건은 광 경로 길이(path length), 파장별 광원의 세기, 파장별 디텍터 노이즈 특성 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
프로세서는 계산된 파장별 SNR을 기초로 파장별 노이즈 등가 흡광도(noise equivalent absorbance)를 획득하고, 파장별로 획득된 노이즈 등가 흡광도를 기초로 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 생성할 수 있다.
프로세서는 각 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 이용하여 타겟 성분에 대한 미리 정의된 파장 조합별로 예측값을 획득할 수 있다.
프로세서는 선형 회귀 및 CLS(Classical Least Squares) 성분 분석 중 적어도 하나를 이용하여 상기 타겟 성분의 파장 조합별 예측값을 획득할 수 있다.
프로세서는 각 파장 조합별 예측값을 기초로 각 파장 조합별 측정 성능을 계산하고, 계산된 측정 성능을 기초로 상기 측정에 사용할 최적 파장 조합을 결정할 수 있다.
프로세서는 LoD(Limit of Detection)을 측정 성능으로 계산할 수 있다.
프로세서는 각 예측값의 평균 및 표준편차 중 적어도 하나를 기초로 상기 LoD를 계산할 수 있다.
프로세서는 각 파장 조합별로 계산된 LoD 값을 기초로 파장 조합별 LoD의 통계값을 산출하고, 산출된 파장 조합별 LoD의 통계값의 크기가 작은 순에 따라 최적 파장 조합을 결정할 수 있다.
프로세서는 최적 파장 조합을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다.
최적 파장 조합은 컴비네이션(combination) 파장 영역 및 오버톤(overtone) 파장 영역 중 적어도 하나의 영역의 파장 조합일 수 있다.
일 양상에 따른 생체정보 추정 방법은, 측정 조건에 따라 피검체로부터 스펙트럼을 측정하는 단계, 측정된 스펙트럼의 파장별 SNR을 계산하는 단계, 계산된 파장별 SNR을 기초로 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 생성하는 단계, 및 생성된 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 기초로 생체정보 측정에 사용할 최적 파장 조합을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
측정 조건은 광 경로 길이(path length), 파장별 광원의 세기, 파장별 디텍터 노이즈 특성 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 생성하는 단계는 계산된 파장별 SNR을 기초로 각 파장별 노이즈 등가 흡광도(noise equivalent absorbance)를 획득하고, 파장별로 획득된 노이즈 등가 흡광도를 기초로 상기 복수의 시뮬레이션된 흡수 스펙트럼을 생성할 수 있다.
최적 파장 조합을 결정하는 단계는 각 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 이용하여 타겟 성분에 대한 미리 정의된 파장 조합별로 예측값을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
최적 파장 조합을 결정하는 단계는 각 파장 조합별 예측값을 기초로 각 파장 조합별 측정 성능을 계산하고 계산된 파장 조합별 측정 성능을 기초로 측정에 사용할 최적 파장 조합을 결정할 수 있다.
측정 성능은 LoD(Limit of Detection)이며, 최적 파장 조합을 결정하는 단계는 각 예측값의 평균 및 표준편차 중 적어도 하나를 기초로 LoD(Limit of Detection)를 계산할 수 있다.
최적 파장 조합을 결정하는 단계는 각 파장 조합별로 계산된 LoD의 통계값을 산출하고, 산출된 파장 조합별 LoD의 통계값의 크기가 작은 순에 따라 최적 파장 조합을 결정할 수 있다.
최적 파장 조합은 컴비네이션(combination) 파장 영역 및 오버톤(overtone) 파장 영역 중 적어도 하나의 영역에 포함될 수 있다.
레이저 분광기를 이용하여 생체정보 추정시 생체정보 추정에 사용할 최적 파장 조합을 도출하여 추정의 정확성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 분광기의 블록도이다.
도 2a 및 2b는 일 실시예에 따른 광 경로 길이에 따른 파장별 SNR을 계산한 도면이다.
도 3a 및 3b는 일 실시예에 따른 광 경로 길이에 따른 NEA 및 글루코스 스펙트럼을 도시한 도면이다.
도 4는 복수의 파장 영역에 대해서 광 경로 길이에 따른 LoD 값을 도시한 도면이다.
도 5는 다른 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 방법의 흐름도이다.
도 7은 생체정보 추정 장치를 포함한 전자장치의 블록도이다.
도 8 내지 도 10은 생체정보 추정 장치를 포함하는 전자장치의 구조들을 예시적으로 나타낸 도면이다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다. 기재된 기술의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 생체정보 추정 장치 및 방법의 실시예들을 도면들을 참고하여 자세히 설명하도록 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다. 생체정보 추정 장치(100)는 사용자가 착용할 수 있는 웨어러블 기기에 탑재될 수 있다. 이때, 웨어러블 기기는 손목 시계형, 팔찌형, 손목 밴드형, 반지형, 안경형, 헤어밴드형 등 다양하며 그 형태나 사이즈 등에 있어서 특별히 제한되지 않는다.
도 1을 참조하면, 생체정보 추정 장치(100)는 분광기(110) 및 프로세서(120)를 포함한다. 이때, 생체정보는 항산화 수치(예: 카르티노이드), 혈당, 혈압, 젖산, 알콜, 콜레스테롤, 중성지방 등을 포함할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다. 이하 설명의 편의를 위해 생체정보는 혈당으로 기술한다.
분광기(110)는 피검체로부터 스펙트럼을 측정할 수 있다. 이때, 분광기(110)는 레이저 분광기, 적외선 분광기, 라만 분광기 등 다양한 분광기가 이용될 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 레이저 분광기를 사용하는 것으로 기술한다. 피검체는 사용자의 피부, 예컨대 정맥혈이나 모세혈이 위치하는 손목 상부 영역이거나 손목 표면의 요골 동맥부에 인접한 영역, 또는 인체 내의 혈관 밀도가 높은 부위인 손가락, 발가락, 귓볼 등 인체의 말초 부위일 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않는다.
분광기(110)는 레이저 분광기일 수 있으며, 광원(111) 및 디텍터(112)를 포함할 수 있다. 광원(111)은 피검체로 광을 조사할 수 있고, 디텍터(112)는 피검체로부터 산란 또는 반사된 광을 수신하여 광 신호를 검출할 수 있다.
광원(111)은 레이저 예컨대, 가변 파장 레이저(tunable laser), 레이저 어레이 등으로 형성될 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않으며, LED(light emitting diode), 레이저 다이오드(laser diode), 형광체 등으로 형성될 수 있으며, 근적외선(Near Infrared Ray, NIR)이나 중적외선(Mid Infrared Ray, MIR) 대역의 광을 조사할 수 있다. 광원(111)이 프로세서(120)의 제어신호에 따라 피검체인 사용자의 피부에 광을 조사하면, 조사된 광은 사용자의 피부를 거쳐 체내조직에 도달하게 되며, 체내조직에 도달한 광은 사용자의 체내조직에 의해 산란되거나 반사되어 사용자의 피부를 거쳐 되돌아 오게 된다.
디텍터(112)는 사용자의 피부를 거쳐 되돌아오는 광을 검출하여 스펙트럼을 측정할 수 있다. 이때, 디텍터(112)는 포토다이오드(photodiode), 포토다이오드 어레이, 포토 트랜지스터(photo transistor) 등을 포함할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니며 CMOS(complementary metal-oxide semiconductor) 이미지 센서, CCD(charge-coupled device) 이미지 센서 등을 포함할 수 있다.
분광기(110)는 측정 조건이 입력되면 피검체로부터 스펙트럼을 측정할 수 있다. 여기서, 측정 조건은 광 경로 길이(path length), 파장별 광원의 세기, 또는 파장별 디텍터 노이즈 특성을 포함하며 이에 제한되는 것은 아니다. 예컨대, 측정하려는 피검체의 특성인 피부의 산란, 흡수, 이방성 등의 광학 계수에 따라 광 경로 길이가 달라질 수 있으며, 분광기의 기기 특성의 변화로 인해 파장별 광원의 세기나 디텍터의 파장별 노이즈 특성이 변화될 수 있다. 따라서 이를 측정 조건으로 반영하여 피검체로부터 스펙트럼을 측정할 수 있다.
프로세서(120)는 분광기(110)와 전기적으로 연결될 수 있다. 프로세서(120)는 사용자의 요청에 따라 분광기(110)를 제어하고, 분광기(110) 로부터 측정된 스펙트럼을 수신할 수 있다.
일반적으로 레이저 분광기의 경우 사용할 파장을 선택하는 방법이 별도로 존재하지 않는다. 측정시 파장을 많이 사용하는 경우에는 선택도가 증가하여 측정 성능(Limit of Detection)이 개선되는 장점이 있다. 그러나 피검체의 측정 시간이 제한되는 경우에는 파장을 많이 사용하면, 개별 파장의 측정 시간이 감소하여 민감도가 감소하고 측정 성능이 열화되는 단점이 동시에 발생한다. 따라서 제한된 측정 시간에 따른 측정 성능을 극대화 하기 위해서는 측정에 사용할 최적의 파장을 선정하는 방법이 필요하다.
프로세서(120)는 분광기에서 측정된 스펙트럼에 대해 파장별 SNR을 계산하고, 계산된 파장별 SNR을 기초로 생체정보 측정에 사용할 최적 파장의 조합을 결정할 수 있다.
도 2a 및 2b는 광 경로 길이에 따른 파장별 SNR을 계산한 도면이다.
도 2a 및 2b를 참조하면, 도 2a는 예컨대 컴비네이션(combination) 파장 영역에서의 SNR을 계산한 것을 도시한 것이며, 도 2b는 예컨대 오버톤(overtone) 파장 영역에서의 SNR을 계산한 것을 도시한 것이다. 컴비네이션 파장 영역은 2040nm ~ 2380nm 범위의 파장 영역에 해당하며, 오버톤 파장 영역은 1540nm ~ 1820nm 범위의 파장 영역으로 두 파장 영역은 레이저 분광기에서 파장 대역으로 주로 이용된다. SNR(Signal-to-noise ratio)은 신호 대 잡음비를 나타낸 것으로 일반적으로 신호의 전력과 노이즈의 전력의 비를 나타낸다.
도 2a 및 도 2b에서 상부에 위치하는 선의 굵기가 가는 스펙트럼은 광 경로 길이가 짧은 것을 나타내며, 하부에 위치하는 선의 굵기가 굵은 스펙트럼은 광 경로 길이가 긴 것을 의미한다. 즉, 광 경로 길이가 짧으면 피검체까지의 거리가 짧은 것으로 광 손실이 적어 SNR이 크게 나타나며, 광 경로 길이가 길면 피검체까지의 거리가 긴 것으로 광 손실이 많아 SNR이 작게 나타난다. 예컨대, 프로세서(120)는 도 2a의 컴비네이션 파장 영역이나 도 2b의 오버톤 파장 영역 또는 두 영역을 모두 포함하는 영역에서 소정의 광 경로 길이를 기준으로 파장별 SNR 값을 획득할 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 계산된 파장별 SNR을 기초로 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 생성할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 파장별 SNR을 기초로 파장별 노이즈 등가 흡광도(NEA: Noise Equivalent Absorbance)를 획득하고, 파장별로 획득된 노이즈 등가 흡광도를 기초로 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 생성할 수 있다.
노이즈 등가 흡광도는 검출 한계(Limits of detection)을 정량화하는 것으로 수학식 1에 의해 계산될 수 있다.
Figure pat00001
상기 수학식 1에 따라 프로세서(120)는 각 파장별 SNR을 분모로 하여 파장별 NEA를 획득할 수 있다.
프로세서(120)는 파장별 NEA를 스펙트럼에 적용하여 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 구할 수 있으며 예컨대 수학식 2에 의해 계산될 수 있다.
Figure pat00002
이때, SAS는 시뮬레이션 흡수 스펙트럼(Simulated Absorbance Spectra)를 의미하며, BS는 배경 스펙트럼으로 예를 들어, 물의 스펙트럼 또는 피부의 스펙트럼일 수 있다. TS는 타겟 스펙트럼, L은 광 경로를 의미한다. C는 타겟의 미리 정해진 농도를 의미하며 예를 들어, 글루코스 50mg/dl와 같이 낮은 농도를 고정값으로 정할 수 있다. 상기 수학식 2에서 시뮬레이션 흡수 스펙트럼은 NEA에 소정 범위 내 예컨대 -1 에서 1까지의 임의의 수가 곱해지므로 프로세서(120)는 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다. 이때, 소정 범위는 특별히 한정되지 않는다.
프로세서(120)는 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 이용하여 미리 정의된 복수의 파장 조합별로 타겟 성분에 대한 복수의 예측값을 획득할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 선형 회귀 또는 CLS(Classical Least Squares) 성분 분석 등을 이용하여 타겟 성분의 농도 예측값을 획득할 수 있다.
여기서, 파장 조합은 레이저 분광기의 사용자가 피검체의 위치, 추정하고자 하는 생체정보 등에 따라 임의로 개수로 설정할 수 있으며, 파장 조합 내 파장의 개수도 임의로 결정할 수 있다. 일 실시예로, 레이저 분광기의 사용자는 컴비네이션 파장 영역, 오버톤 파장 영역 또는 컴비네이션과 오버톤 파장 영역 모두를 포함하는 영역을 파장 조합으로 설정을 할 수 있으며, 따라서 프로세서(120)가 결정하는 최적 파장 조합은 컴비네이션 파장 영역, 오버톤 파장 영역, 컴비네이션 파장 영역 및 오버톤 파장 영역 중 적어도 하나의 영역의 파장 조합일 수 있다.
프로세서(120)는 파장 조합별로 획득된 복수의 예측값을 기초로 파장 조합별 측정 성능을 계산하고, 계산된 파장 조합별 측정 성능을 기초로 측정에 사용할 최적 파장 조합을 도출할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 파장 조합별로 LoD(Limit of Detection)을 측정 성능으로 계산할 수 있다. 예컨대, 파장 조합별 각 예측값의 평균 또는 표준편차를 산출하고, 산출된 값을 기초로 파장 조합별 LoD를 계산할 수 있다.
LoD는 소정 성분이 검출될 수 있는 최소량을 의미한다. LoD는 일반적으로 생체성분의 측정 성능을 나타내는데 이용되며, LoD 값이 작을수록 측정 성능이 우수하다. 예컨대, 프로세서(120)는 수학식 3에 의해 LoD를 구할 수 있다.
Figure pat00003
여기서 LoB(Limit of Blank)는 물과 같이 타겟 농도가 포함되지 않은 공시료(blank sample) 일때의 LoD를 의미하며, σs는 상기 각 예측값들의 표준편차를 의미한다. 프로세서(120)는 공시료 일때의 LoD 값과 각 예측값들의 표준편차에 1.645를 곱한값을 더해서 파장별 LoD를 획득할 수 있다.
프로세서(120)는 상기 각 파장 조합별로 계산된 LoD 값을 기초로 최적 파장 조합을 결정할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 파장 조합별 LoD의 통계값(예: 평균값)을 산출하고, 산출된 파장 조합별 LoD의 통계값의 크기가 작은 순에 따라 최적 파장 조합을 결정할 수 있다.
도 3a은 예컨대 컴비네이션 파장 영역에서 광 경로 길이에 따른 NEA 및 글루코스 스펙트럼을 도시한 도면이며, 도 3b는 예컨대 오버톤 파장 영역에서 광 경로 길이에 따른 NEA 및 글루코스 스펙트럼을 도시한 도면이다. 도 3a 및 도 3b에서 U자형 스펙트럼은 NEA를 나타내며 U자형 스펙트럼 위의 스펙트럼은 글루코스 스펙트럼을 나타낸다. NEA나 글루코스 스펙트럼 모두 선의 굵기가 굵은 스펙트럼은 광 경로가 긴 스펙트럼을 의미하며 선의 굵기가 짧은 스펙트럼은 광 경로가 짧은 스펙트럼을 의미한다. 프로세서(120)는 소정의 광 경로 길이를 기준으로 각 파장별 NEA를 획득하고 각 파장별 획득된 NEA 및 글루코스 스펙트럼을 선형 결합하여 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다.
도 4는 복수의 파장 영역에 대해서 광 경로 길이에 따른 LoD 값을 도시한 도면으로 곡선들은 컴비네이션 파장 영역(41), 오버톤 파장 영역(43), 컴비네이션과 오버톤 파장 영역(42)을 나타낸다. 도 4를 참조하면, 프로세서(120)는 분광기에 설정된 측정 조건 예컨대, 광 경로 길이가 약 1mm 이하인 경우는 LoD 값이 상대적으로 작은 컴비네이션 파장 영역(41)의 파장 조합을 최적 파장 조합으로 결정할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 광 경로 길이가 1 ~ 2.7mm인 경우는 LoD 값이 상대적으로 작은 컴비네이션 파장 영역 및 오버톤 파장 영역(42)의 파장 조합을 최적 파장 조합으로 결정할 수 있으며, 광 경로 길이가 2.7mm 이상의 측정 조건에서는 LoD 값이 상대적으로 작은 오버톤 파장 영역(43)의 파장 조합을 최적 파장 조합으로 결정할 수 있다.
프로세서(120)는 도출된 최적 파장 조합을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 최적 파장 조합에 포함되는 파장별 특징값을 추출하고 추출된 특징값과 미리 정의된 혈당 추정 모델을 이용하여 혈당을 추정할 수 있다. 이때, 미리 정의된 혈당 추정 모델은 덧셈, 뺄셈, 나눗셈, 곱셈, 로그값, 회귀식 등 특별히 제한됨이 없이 다양한 선형 또는 비선형 결합 함수식 형태로 정의될 수 있다.
도 5는 다른 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.
도 5를 참조하면, 생체정보 추정 장치(500)는 분광기(510), 프로세서(520), 저장부(530), 출력부(540) 및 통신부(550)를 포함할 수 있다. 이때, 분광기(510) 및 프로세서(520)의 구성은 도 1의 실시예의 분광기(110) 및 프로세서(120)와 동일하므로 자세한 설명은 생략한다.
저장부(530)는 생체정보 추정과 관련된 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 파장별 SNR, 파장별 NEA, 시뮬레이션 흡수 스펙트럼 등과 같은 프로세서(520)의 처리 결과를 저장할 수 있다.
저장부(530)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(540)는 프로세서(520)의 처리 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 출력부(540)는 디스플레이에 프로세서(520)의 혈당 추정값을 표시할 수 있다. 이때, 혈당 추정값이 정상 범위를 벗어나면 사용자가 쉽게 인식할 수 있도록 색깔이나 선의 굵기 등을 조절하거나 정상 범위를 함께 표시함으로써 사용자에게 경고 정보를 제공할 수 있다. 또한, 출력부(540)는 시각적 표시와 함께 또는 단독으로 스피커 등의 음성 출력 모듈, 햅틱 모듈 등을 이용하여 음성, 진동, 촉감 등의 비시각적인 방식으로 사용자에게 혈당 추정값을 제공할 수 있다.
통신부(550)는 외부 기기와 통신하여 생체정보 추정과 관련된 각종 데이터를 송수신할 수 있다. 외부 기기는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC, 노트북 PC 등의 정보 처리 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 혈당 추정 결과를 사용자의 스마트폰 등의 외부 기기에 전송하여 사용자가 상대적으로 성능이 우수한 기기를 통해 성분 분석 결과를 관리 및 모니터링하도록 할 수 있다.
통신부(550)는 블루투스(Bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication, NFC), WLAN 통신, 지그비(Zigbee) 통신, 적외선(Infrared Data Association, IrDA) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra-wideband) 통신, Ant+ 통신, WIFI 통신, RFID(Radio Frequency Identification) 통신, 3G 통신, 4G 통신 및 5G 통신 등을 포함하는 다양한 유무선 통신 기술을 이용하여 외부 기기와 통신할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 6은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 방법의 흐름도이다.
도 6은 도 1 및 도 5의 실시예에 따른 생체정보 추정 장치(100,500)에 의해 수행되는 생체정보 추정 방법의 일 실시예이다. 앞에서 상술하였으므로 중복 설명을 피하기 위해 간단히 설명한다.
도 6을 참조하면, 먼저 생체정보 추정 장치는 측정 조건에 따라 피검체로부터 스펙트럼을 측정할 수 있다(610). 측정 조건은 광 경로 길이(path length), 파장별 광원의 세기, 파장별 디텍터 노이즈 특성 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
그 다음, 생체정보 추정 장치는 측정된 스펙트럼의 파장별 SNR을 계산할 수 있다(620). 예컨대, 생체정보 추정 장치는 컴비네이션 파장 영역이나 오버톤 파장 영역 또는 두 영역을 모두 포함하는 영역에서 소정의 광 경로 길이를 기준으로 파장별 SNR 값을 획득할 수 있다.
그 다음, 생체정보 추정 장치는 계산된 파장별 SNR을 기초로 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 생성할 수 있다(630). 예컨대, 생체정보 추정 장치는 파장별 SNR을 기초로 각 파장별 노이즈 등가 흡광도(noise equivalent absorbance)를 획득하고, 파장별로 획득된 노이즈 등가 흡광도를 기초로 복수의 시뮬레이션된 흡수 스펙트럼을 생성할 수 있다. 노이즈 등가 흡광도는 검출 한계(Limits of detection)을 정량화하는 것으로 계산된 파장별 SNR을 분모로 하여 수학식 1에 의해 획득할 수 있다.
그 다음, 생성된 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 기초로 생체정보 측정에 사용할 최적 파장 조합을 도출할 수 있다(640). 예를 들어, 생체정보 추정 장치는 각 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 이용하여 타겟 성분에 대한 미리 정의된 파장 조합별로 예측값을 획득할 수 있다. 여기서, 파장 조합은 레이저 분광기의 사용자가 피검체의 위치, 추정하고자 하는 생체정보 등에 따라 임의로 개수로 설정할 수 있으며, 파장 조합 내 파장의 개수도 임의로 결정할 수 있다.
또한, 생체정보 추정 장치는 파장 조합별로 획득된 복수의 예측값을 기초로 파장 조합별 측정 성능을 계산하고, 계산된 파장 조합별 측정 성능을 기초로 측정에 사용할 최적 파장 조합을 도출할 수 있다. 예컨대, 생체정보 추정 장치는 파장 조합별로 LoD(Limit of Detection)을 측정 성능으로 계산할 수 있으며, 파장 조합별 각 예측값의 평균 또는 표준편차를 산출하고, 산출된 값을 기초로 파장 조합별 LoD를 계산할 수 있다.
또한, 생체정보 추정 장치는 각 파장 조합별로 계산된 LoD 값을 기초로 최적 파장 조합을 결정할 수 있다. 예컨대, 생체정보 추정 장치는 파장 조합별 LoD의 통계값(예: 평균값)을 산출하고, 산출된 파장 조합별 LoD의 통계값의 크기가 작은 순에 따라 최적 파장 조합을 결정할 수 있다.
그 다음, 생체정보 추정 장치는 최적 파장 조합을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다(650). 예컨대, 생체정보 추정 장치는 최적 파장 조합에 포함되는 파장별 특징값을 추출하고 추출된 특징값과 미리 정의된 혈당 추정 모델을 이용하여 혈당을 추정할 수 있다. 이때 미리 정의된 혈당 추정 모델은 덧셈, 뺄셈, 나눗셈, 곱셈, 로그값, 회귀식 등 특별히 제한됨이 없이 다양한 선형 또는 비선형 결합 함수식 형태로 정의될 수 있다.
도 7는 생체정보 추정 장치(100, 500)를 포함한 전자장치의 블록도이다.
본 실시예의 전자장치는 예컨대, 스마트 워치, 스마트 밴드, 스마트 안경, 스마트 이어폰, 스마트 링, 스마트 패치, 스마트 목걸이 타입의 웨어러블 기기 및 스마트폰, 태블릿 PC 등의 모바일 기기, 또는 가전 기기나 사물 인터넷(Internet of Things)을 기반으로 하는 다양한 IoT 기기(예: 홈 IoT 기기 등)일 수 있다.
도 7를 참조하면, 전자장치(700)는 분광기(710), 프로세서(720), 입력장치(730), 통신모듈(740), 카메라모듈(750), 출력장치(760), 저장장치(770), 및 전력모듈(780)을 포함할 수 있다. 전자장치(700)의 구성들은 특정 기기에 일체로 탑재되거나, 둘 이상의 기기에 분산 탑재될 수 있다.
분광기(710)는 레이저 분광기일 수 있으며, 레이저 광원은 피검체로 광을 조사할 수 있고, 디텍터는 피검체로부터 산란 또는 반사된 광을 수신하여 광 신호를 검출할 수 있다. 이때, 피검체는 생체정보 측정이 용이한 인체의 부위일 수 있다. 예를 들어, 요골 동맥에 인접한 손목 피부 영역, 모세혈이나 정맥혈이 지나가는 인체 피부 영역을 포함할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니며 기타 인체 내의 혈관 밀도가 높은 부위인 손가락, 발가락 등 인체의 말초 부위일 수도 있다.
분광기(710)는 측정 조건에 따라 피검체로부터 스펙트럼을 측정할 수 있다. 여기서, 측정 조건은 광 경로 길이(path length), 파장별 광원의 세기, 또는 파장별 디텍터 노이즈 특성을 포함하며 이에 제한되는 것은 아니다.
프로세서(720)는 저장장치(770)에 저장된 프로그램 등을 실행하여 프로세서(720)에 연결된 구성요소들을 제어할 수 있으며, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(720)는 중앙 처리 장치 및 어플리케이션 프로세서 등과 같은 메인 프로세서 및, 이와 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서 예컨대, 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 커뮤니케이션 프로세서 등을 포함할 수 있다.
프로세서(720)는 전술한 생체정보 추정 장치(100, 500)의 프로세서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 생체정보 추정 요청에 따라 분광기(710)에 제어신호를 전달할 수 있으며, 분광기(710)로부터 수신된 스펙트럼을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다.
프로세서(720)는 분광기(710)로부터 스펙트럼이 수신되면, 스펙트럼의 파장별 SNR을 계산하고, 계산된 파장별 SNR을 기초로 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 생성하고, 생성된 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 기초로 생체정보 측정에 사용할 최적 파장 조합을 도출할 수 있다.
예컨대, 프로세서(720)는 계산된 파장별 SNR을 기초로 파장별 노이즈 등가 흡광도(noise equivalent absorbance)를 획득하고, 파장별로 획득된 노이즈 등가 흡광도를 기초로 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 생성할 수 있다.
또한, 프로세서(720)는 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 이용하여 미리 정의된 파장 조합별 타겟 성분에 대한 각 예측값을 획득할 수 있다. 프로세서(720)는 각 조합별 예측값을 기초로 각 파장 조합별 측정 성능을 계산하고, 계산된 측정 성능을 기초로 상기 측정에 사용할 최적 파장 조합을 결정할 수 있다. 여기서 측정 성능은 LoD(Limit of Detection)일 수 있으며 각 예측값의 평균 또는 표준편차를 기초로 LoD를 계산할 수 있다.
또한, 프로세서(720)는 각 파장 조합별로 계산된 LoD 값을 기초로 파장 조합별 LoD의 통계값을 산출하고, 산출된 파장 조합별 LoD의 통계값의 크기가 작은 순에 따라 최적 파장 조합을 결정할 수 있다.
또한, 프로세서(720)는 최적 파장 조합을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다(650). 예컨대, 프로세서(720)는 최적 파장 조합에 포함되는 파장별 특징값을 추출하고 추출된 특징값과 미리 정의된 혈당 추정 모델을 이용하여 혈당을 추정할 수 있다. 이때 미리 정의된 혈당 추정 모델은 덧셈, 뺄셈, 나눗셈, 곱셈, 로그값, 회귀식 등 특별히 제한됨이 없이 다양한 선형 또는 비선형 결합 함수식 형태로 정의될 수 있다.
입력장치(730)는 전자장치(700)의 각 구성요소에서 사용될 명령 및/또는 데이터를 사용자 등으로부터 수신할 수 있다. 입력장치(730)는 마이크, 마우스, 키보드, 및/또는 디지털 펜(스타일러스 펜 등)을 포함할 수 있다.
통신모듈(740)은 전자장치(700)와 네트워크 환경 내에 있는 다른 전자장치나 서버 또는 분광기(710) 사이의 직접(유선) 통신 채널 및/또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신모듈(740)은 프로세서(720)와 독립적으로 운영되고, 직접 통신 및/또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다.
통신모듈(740)은 예컨대, 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, GNSS(Global Navigation Satellite System 등) 통신 모듈 등의 무선 통신 모듈, 및/또는 예컨대 LAN(Local Area Network) 통신 모듈, 전력선 통신 모듈 등의 유선 통신 모듈을 포함할 수 있다. 이와 같이 다양한 종류의 통신 모듈들은 단일 칩 등으로 통합되거나, 서로 별도의 복수 칩으로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈은 가입자 식별 모듈에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI) 등)를 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자장치(700)를 확인 및 인증할 수 있다.
카메라모듈(750)은 정지영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 카메라모듈(750)은 하나 이상의 렌즈를 포함하는 렌즈 어셈블리, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 및/또는 플래시들을 포함할 수 있다. 카메라모듈(750)에 포함된 렌즈 어셈블리는 이미지 촬영의 대상인 피사체로부터 방출되는 빛을 수집할 수 있다.
출력장치(760)는 전자장치(700)에 의해 생성되거나 처리된 데이터를 시각적/비시각적인 방식으로 출력할 수 있다. 출력장치(760)는 음향 출력 장치, 표시 장치, 오디오 모듈 및/또는 햅틱 모듈을 포함할 수 있다.
음향 출력 장치는 음향 신호를 전자장치(700)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치는 스피커 및/또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 리시버는 스피커의 일부로 결합되어 있거나 또는 독립된 별도의 장치로 구현될 수 있다.
표시 장치는 전자장치(700)의 외부로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치는 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 표시 장치는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(Touch Circuitry) 및/또는 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(압력 센서 등)를 포함할 수 있다.
오디오 모듈은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 오디오 모듈은 입력 장치를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치 및/또는 전자 장치(700)와 직접 또는 무선으로 연결된 다른 전자 장치의 스피커 및/또는 헤드폰을 통해 소리를 출력할 수 있다.
햅틱 모듈은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(진동, 움직임 등) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 햅틱 모듈은, 모터, 압전 소자, 및/또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
저장장치(770)는 분광기(710)의 구동을 위해 필요한 구동 조건 및, 그 밖의 전자장치(700)의 구성요소들이 필요로 하는 다양한 데이터 예컨대, 소프트웨어 및 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 및/또는 출력 데이터 등을 저장할 수 있다. 저장장치(770)는 휘발성 메모리 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.
전력 모듈(780)은 전자장치(700)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 전력 관리 모듈은 PMIC(Power Management Integrated Circuit)의 일부로서 구현될 수 있다. 전력모듈(780)은 배터리를 포함할 수 있으며, 배터리는 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 및/또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
도 8 내지 도 10은 생체정보 추정 장치를 포함하는 전자장치(700)의 구조들을 예시적으로 나타낸 도면이다. 전자장치는 스마트 폰 뿐만 아니라 스마트 워치, 스마트 밴드, 스마트 안경, 스마트 목걸이 및 이어(ear) 타입 웨어러블 기기를 포함하며 이에 한정되는 것은 아니다.
도 8을 참조하면, 전자장치는 스마트 워치 타입의 웨어러블 장치(800)로 구현될 수 있으며 본체(810)와 손목 스트랩(820)을 포함할 수 있다.
본체(810)는 다양한 형태를 갖도록 형성될 수 있다. 본체(810) 및/또는 스트랩(820)의 내부에는 각종 구성에 전원을 공급하는 배터리가 내장될 수 있다. 스트랩(820)은 본체의 양단에 연결되어 본체를 사용자의 손목에 착용시키며 사용자의 손목을 감싸는 형태로 구부려질 수 있도록 플렉시블(flexible)하게 형성될 수 있다. 스트랩(820)은 서로 분리된 제1 스트랩과 제2 스트랩으로 구성될 수 있다. 제1 스트랩과 제2 스트랩의 일단부는 각각 본체(810)의 양측에 연결되고, 제1 스트랩과 제2 스트랩의 타단부에 형성된 체결수단을 이용하여 서로 체결될 수 있다. 이때, 체결수단은 자석 결합, 벨크로(velcro) 결합, 핀 결합 등의 방식으로 형성될 수 있으며 이에 제한되는 것은 아니다. 또한, 스트랩(820)은 이에 제한되지 않으며 밴드 형태와 같이 서로 분리되지 않는 일체로 형성될 수도 있다.
본체(810)는 생체정보 추정 장치를 포함할 수 있다. 생체정보 추정 장치는 분광기(830), 프로세서, 출력부, 저장부 및 통신부가 장착될 수 있다. 다만, 폼 팩터(form factor)의 사이즈 및 형태 등에 따라 표시부, 저장부 및 통신부 중의 일부는 생략될 수 있다. 프로세서는 분광기(830)로부터 스펙트럼이 수신되면, 스펙트럼의 파장별 SNR을 계산하고, 계산된 파장별 SNR을 기초로 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 생성하고, 생성된 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 기초로 생체정보 측정에 사용할 최적 파장 조합을 결정하고, 결정된 최적 파장 조합을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다.
다시 도 8을 참조하면, 조작부(840)는 도시된 바와 같이 본체(810)의 측면에 형성될 수 있다. 조작부(840)는 사용자의 명령을 수신하여 프로세서로 전달할 수 있다. 또한, 조작부(840)는 웨어러블 기기(800)의 전원을 온/오프시키는 전원 버튼을 포함할 수 있다. 본체(810)의 전면에는 디스플레이가 마련되어, 심박수 정보, 혈당 정보, 시간 정보, 수신 메시지 정보 등을 포함하는 다양한 어플리케이션 화면이 표시될 수 있다.
도 9을 참조하면 전자장치(700)는 스마트 폰(Smart Phone)과 같은 모바일 장치(900)로 구현될 수 있다.
모바일 장치(900)는 하우징 및 디스플레이 패널을 포함할 수 있다. 하우징은 모바일 장치(900)의 외관을 형성할 수 있다. 하우징의 제1 면에는 디스플레이 패널 및 커버 글래스(Cover Glass)가 차례로 배치될 수 있고, 디스플레이 패널은 커버 글래스를 통해 외부로 노출될 수 있다. 하우징의 제2 면에는 분광기(910), 카메라 모듈, 및/또는 적외선 센서 등이 배치될 수 있다. 분광기(910)는 하나 이상의 광원과 디텍터를 포함할 수 있다. 분광기(910)는 제2 면에 장착될 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니며 제1 면의 지문 센서 또는 터치 패널과 결합하여 분광기(910)를 구성하는 것도 가능하다. 사용자가 모바일 장치(900)에 탑재된 어플리케이션 등을 실행하여 생체정보 추정을 요청하는 경우 모바일 장치(900) 내의 분광기(910) 및 프로세서를 이용하여 생체정보를 추정하고 사용자에게 생체정보 추정값을 영상 및/또는 음향으로 제공할 수 있다.
도 10를 참조하면 전자장치(700)는 이어(Ear) 웨어러블 장치(1000)로도 구현될 수 있다.
이어(Ear) 웨어러블 장치(1000)는 본체와 이어 스트랩(Ear Strap)을 포함할 수 있다. 사용자는 이어 스트랩을 귓바퀴에 걸어 착용할 수 있다. 이어 스트랩은 이어 웨어러블 장치(1000)의 형태에 따라 생략이 가능하다. 본체는 사용자의 외이도(External Auditory Meatus)에 삽입될 수 있다. 본체에는 분광기(1010)가 탑재될 수 있다. 이어 웨어러블 장치(1000)는 생체정보 추정 결과를 사용자에게 음향으로 제공하거나, 본체 내부에 마련된 통신 모듈을 통해 외부 기기 예컨대, 모바일, 테블릿, PC 등으로 전송할 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, 500: 생체정보 추정 장치 110, 510, 710: 분광기
120, 520, 720: 프로세서 111: 광원
112: 디텍터 530: 저장부
540: 출력부 550: 통신부
700: 전자장치 730: 입력장치
740: 통신모듈 750: 카메라 모듈
760: 출력장치 770: 저장장치
900: 모바일 장치 800, 1000: 웨어러블 장치

Claims (20)

  1. 측정 조건에 따라 피검체로부터 스펙트럼을 측정하는 분광기; 및
    상기 분광기에서 측정된 스펙트럼의 파장별 SNR을 계산하고, 상기 계산된 파장별 SNR을 기초로 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 생성하고, 상기 생성된 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 기초로 생체정보 측정에 사용할 최적 파장 조합을 결정하는 프로세서를 포함하는 생체정보 추정 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 분광기는
    상기 피검체로 광을 조사하는 광원 및 상기 피검체로부터 산란 또는 반사된 광을 수신하여 광 신호를 검출하는 디텍터를 포함하는 생체정보 추정 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 측정 조건은 광 경로 길이(path length), 파장별 광원의 세기, 파장별 디텍터 노이즈 특성 중 적어도 하나를 포함하는 생체정보 추정 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 계산된 파장별 SNR을 기초로 파장별 노이즈 등가 흡광도(noise equivalent absorbance)를 획득하고, 파장별로 획득된 노이즈 등가 흡광도를 기초로 상기 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 생성하는 생체정보 추정 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 이용하여 미리 정의된 파장 조합별로 타겟 성분에 대한 예측값을 획득하는 생체정보 추정 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 프로세서는
    선형 회귀 및 CLS(Classical Least Squares) 성분 분석 중 적어도 하나를 이용하여 상기 파장 조합별 예측값을 획득하는 생체정보 추정 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 각 파장 조합별 예측값을 기초로 각 파장 조합별 측정 성능을 계산하고, 계산된 측정 성능을 기초로 상기 측정에 사용할 최적 파장 조합을 결정하는 생체정보 추정 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는
    LoD(Limit of Detection)을 측정 성능으로 계산하는 생체정보 추정 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 각 파장 조합별 예측값의 평균 및 표준편차 중 적어도 하나를 기초로 상기 LoD를 계산하는 생체정보 추정 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 각 파장 조합별로 계산된 LoD 값을 기초로 파장 조합별 LoD의 통계값을 산출하고, 산출된 파장 조합별 LoD의 통계값의 크기가 작은 순에 따라 최적 파장 조합을 결정하는 생체정보 추정 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 최적 파장 조합을 이용하여 생체정보를 추정하는 생체정보 추정 장치.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 최적 파장 조합은 컴비네이션(combination) 파장 영역 및 오버톤(overtone) 파장 영역 중 적어도 하나의 영역의 파장 조합인 생체정보 추정 장치.
  13. 측정 조건에 따라 피검체로부터 스펙트럼을 측정하는 단계;
    상기 측정된 스펙트럼의 파장별 SNR을 계산하는 단계;
    상기 계산된 파장별 SNR을 기초로 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 기초로 생체정보 측정에 사용할 최적 파장 조합을 결정하는 단계를 포함하는 생체정보 추정 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 측정 조건은 광 경로 길이(path length), 파장별 광원의 세기, 파장별 디텍터 노이즈 특성 중 적어도 하나를 포함하는 생체정보 추정 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 복수의 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 생성하는 단계는
    상기 계산된 파장별 SNR을 기초로 파장별 노이즈 등가 흡광도(noise equivalent absorbance)를 획득하고, 파장별로 획득된 노이즈 등가 흡광도를 기초로 상기 복수의 시뮬레이션된 흡수 스펙트럼을 생성하는 생체정보 추정 방법.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 최적 파장 조합을 결정하는 단계는
    상기 각 시뮬레이션 흡수 스펙트럼을 이용하여 타겟 성분에 대한 미리 정의된 파장 조합별로 예측값을 획득하는 단계를 포함하는 생체정보 추정 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 최적 파장 조합을 결정하는 단계는
    상기 각 파장 조합별 예측값을 기초로 각 파장 조합별 측정 성능을 계산하고, 상기 계산된 파장 조합별 측정 성능을 기초로 상기 측정에 사용할 최적 파장 조합을 결정하는 생체정보 추정 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 측정 성능은 LoD(Limit of Detection)이며,
    상기 최적 파장 조합을 결정하는 단계는
    상기 각 파장 조합의 예측값의 평균 및 표준편차 중 적어도 하나를 기초로 상기 LoD를 계산하는 생체정보 추정 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 최적 파장 조합을 결정하는 단계는
    상기 각 파장 조합별로 계산된 LoD 값을 기초로 파장 조합별 LoD의 통계값을 산출하고, 산출된 파장 조합별 LoD의 통계값의 크기가 작은 순에 따라 최적 파장 조합을 결정하는 생체정보 추정 방법.
  20. 제13항에 있어서,
    상기 최적 파장 조합은 컴비네이션(combination) 파장 영역 및 오버톤(overtone) 파장 영역 중 적어도 하나의 영역의 파장 조합인 생체정보 추정 방법.
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