KR910005476B1

KR910005476B1 - 생체의 온도측정방법 및 그 장치

Info

Publication number: KR910005476B1
Application number: KR1019880701033A
Authority: KR
Inventors: 게이지 야마구찌
Original assignee: 데루모 가부시끼가이샤; 도자와 미쯔오
Priority date: 1986-12-24
Filing date: 1987-10-23
Publication date: 1991-07-31
Also published as: ES2007434A6; US5015102A; AU8104787A; WO1988005161A1; EP0338076A4; KR890700222A; JPS63265126A; DE3789874T2; EP0338076A1; JPH0795004B2; EP0338076B1; DE3789874D1; CA1293567C; AU608549B2

Abstract

내용 없음.

Description

[발명의 명칭]

생체의 온도측정방법 및 그 장치

[도면의 간단한 설명]

제1도는 본 발명에 의한 실시예의 전자체온계의 기본 구성을 표시하는 블록도.

제2a도 및 제2b도는 제1실시예의 전자체온계의 구성을 표시하는 블록도.

제3a도∼e도는 제1실시예의 전자체온계에 의한 검온프로세스를 표시하는 플로우 챠트.

제4a도는 제1실시예의 형상인식처리를 표시하는 플로우챠트.

제4b도는 제1실시예의 곡선해석처리를 표시하는 플로우챠트.

제4c도는 제1실시예의 예측연산처리를 표시하는 플로우챠트.

제5도는 제1실시예의 전자체온계에 의한 검온 프로세스를 표시하는 타이밍챠트.

제6도는 실측하고, 또한 통계적처리를 하여 선택한 복수의 대표적인 온도상승커브를 표시하는 그래프도.

제7도는 체온측정계의 열전도모델의 일예를 표시하는 개념도.

제8도는 제1실시예의 전자체온계에 의한 겨드랑이 밑 검온의 평균적인 승온커브의 경우를 표시하는 그래프도.

제9도는 제1실시예의 전자체온계에 의한 겨드랑이 밑 검온의 체동(體動)에 의한 승온커브에 변동이 생겼을 경우를 표시하는 그래프.

제10도는 제1실시예의 전자체온계에 의한 겨드랑이 밑 검온의 승온커브가 극히 완만하게 상승하고 있는 경우를 표시하는 그래프도.

제11a도 및 제11b도는 제2실시예의 전자체온계의 구체적인 구성을 나타내는 블록도.

제12a도∼c도는 제2실시예에서의 형상인식처리, 곡선해석처리 및 예측연산처리를 표시하는 플로우챠트.

제13도는 제2실시예에서의 검온데이타 Ｔ_Ｏ，피크데이타 Ｔ_ＯＰ및 그 이동평균치 Ｔ_ＯＡ의 추이관계를 표시하는 그래프도.

제14도는 제2실시예에서의 형상파라미터 ａ의 최적치와 그 형상파라미터 ａ를 결정하기 위한 변수(Ｓ₁／Ｓ₂)와의 관계를 표시하는 그래프.

제15a도 및 제15b도는 제3실시예의 전자체온계의 구체적인 구성을 나타내는 블록도.

제16a도∼e도는 제3실시예의 전자체온계에 의한 검온 프로세스를 표시하는 플로우챠트.

제17도는 제3실시예에서의 본 계측개시후의 각 소정시각에서의 복수의 검출온도데이타를 플롯트한 관계를 표시하는 그래프도.

제18도 및 제19도는 제2실시예의 전자체온계에 의한 겨드랑이 밑 검온의 측정경과를 표시하는 그래프도.

제20도 내지 제22도는 제3실시예의 전자체온계에 의한 구강검온의 측정경과를 표시하는 그래프도이다.

[발명의 상세한 설명]

[기술분야]

본 발명은 생체의 온도측정방법 및 그 장치에 관한 것이며, 특히 장래시각에 있어서의 검출온도예측기능을 갖춘 생체의 온도측정방법 및 그 장치에 관한 것이다.

[배경기술]

종래에는 이러한 종류의 온도측정장치(예를 들면 전자체온계)는 미리 온도상승커브를 완전히 규정한 예측식을 구비하고 있으며, 실체의 검출온도에 상기 예측식에서 구한 첨가량을 가산함으로써 평형온도의 선행표시를 하고 있었다. 이 때문에 예측식중의 각 정수(파라미터)는 가령 각 전자체온계의 제조공정에서 실제 측정에 사용하는 온도탐침에 의한 실측치의 통계처리등을 행함으로써 통계적으로 가장 예측오차가 적어지는 값으로 설정할 필요가 있었다.

그런데 온도상승커브에는 개인차가 있고, 또한 동일인인 경우에도 겨드랑이검온과 구강검온사이에는 상당한 상이가 있는 것으로 알려져 있다. 이와 같은 경우에는 탐침의 열특성불균일을 보정한 단일 예측식을 구비하고 있어도, 실제로는 정확한 평형온도의 선행표시가 불가하다.

특개소 58-225326호의 전자체온계는 복수의 예측식을 구비함으로써 이 문제를 해결하고 있다. 즉 대량의 측정결과에 의거하여 통계적 처리로 규정한 복수의 예측식을 미리 구비하여 두고, 측정시에는 피측정온도의 상승커브와 선택한 하나의 예측식을 비교하는 등으로 조건 설정(예측식의 파라미터)를 시행착오적으로 변경하여 문제를 해결하고 있다. 그러나 미리 복수의 예측식을 규정하여 두어야 하므로, 현실적인 문제로서 양산시에 생기는 온도탐침의 열특성불균일에 따르는 조정등의 번잡을 회피할 수 없다. 또, 예측정밀도를 높이기 위해서는 상승커브가 다른 다수의 예측식을 구비하지 않으면 안된다. 또한 온도상승부근에서 예측식의 선택이 적당하지 않을 때에는 예측치의 추이가 오버슈우트하기도 한다.

특개소 59-187233호의 전자체온계는 현실의 피측정온도의 상승커브에 부합하는 예측식을 조립함으로써 상기 문제를 해결하고 있다. 즉 피측정체온의 시간미분의 대수치 Ｔ_Ｌ과 샘플링시간 ｔ와의 사이에는 직선적인 관계(ＴＬ＝Ａ－τ'ｔ）가 있는 것에 착안하여, 정수 Ａ 및 τ'를 회귀법에서 구하고 있다. 그러나 대수치 Ｔ_Ｌ은 피측정체온데이타 그 자체는 아니므로, 체온데이타에 미분연산 및 대수연산을 행함으로써 오차가 야기되며, 그 오차는 정수 Ａ 및 τ'의 설정에 큰 비율로 영향을 미친다. 더욱이 피측정체온데이타가 잡음성분을 내포하고 있을때에는 결과적으로 잡음성분이 예측결과에 지수함수적으로 영향을 주게 되어, 대단히 불안정한 예측추이를 초래하였다.

［발명의 개시]

본 발명은 상술한 종래기술의 결점을 제거하는 것이며, 그 목적하는 바는 탐침의 열특성불균일 또는 개인이나 피측정부위의 차이에 의한 온도상승커브에 차이가 있어도 항상 정확한 선행표시가 가능한 생체의 온도 측정방법 및 그 장치를 제공하는데 있다.

본 발명의 타목적은 검출온도가 잡음성분을 내포하고 있어도 안정된 예측추이를 얻을 수 있는 생체의 온도측정방법 및 그 장치를 제공하는데 있다.

본 발명의 또 하나의 목적은 장래의 임의의 시각에 있어서의 검온치를 용이하고도 정확하게 예측하는 생체의 온도측정방법 및 그 장치를 제공하는데 있다.

본 발명의 또다른 목적은 장래의 매우 긴 시간을 경과한 후의 열평형온도차를 정확히 예측하는 생체의 온도측정방법과 그 장치를 제공하는데 있다.

본 발명의 또 하나의 목적은 생체의 운동등에 의하여 발생하는 온도변화의 유동의 영향을 경감시킴으로써 예측온도의 신뢰성을 한층 향상시킨 생체의 온도측정방법 및 그 장치를 제공하는데 있다.

본 발명은 타목적은 측정대상을 생체의 특정부위, 예를 들면 인체의 겨드랑이, 구강, 직장등 부위에 한정함으로써 예측정밀도를 한층 향상시킨 생체의 온도측정방법 및 그 장치를 제공하는데 있다.

본 발명의 타목적은 측정의 조기단계에서 검온커브의 형상 또는 그 상승형상을 정확히 인식함으로써 비교적 빠른 단계에서 유효한 예측표시가 가능한 생체의 온도측정방법 및 그 장치를 제공하는데 있다.

본 발명의 타목적은 다수의 온도데이타를 축적 혹은 동시에 처리하는 일이 없이 간단한 구성과 데이터처리방법으로 상기 목적을 달성하는 생체의 온도측정방법 및 그 장치를 제공하는데 있다.

본 발명에 의한 생체의 온도측정방법은 상기의 목적을 달성하기 위하여 검온커브의 형상을 반영하기 위한 형상파라미터 및 상기 검온커브에 중복시키기 위한 계수파라미터의 각 수치를 미정으로 하는 소정의 예측함수식을 갖추는 공정과, 온도를 검출하여 그 온도를 표시하는 온도데이타를 발생하는 온도검출공정과, 측정개시후의 경과시간을 계시하여 그 경과시간을 표시하는 시간데이타를 발생하는 시간검출공정과, 상기 검출된 소정의 온도데이타에 의거해서 상기형상파라미터의 값을 설정하는 형상파라미터의 설정공정과, 상기 설정된 형상파라미터를 포함하며, 또한 상이한 복수 시점의 온도데이터를 목적변수로 하고, 또한 상기 복수시점의 시간데이타함수를 설명변수로 하는 복수의 상기 예측함수식으로서 구성되는 연립방정식을 풀므로써 상기 계수파라미터의 값을 설정하는 계수파라미터설정공정과, 상기 설정된 형상파라미터 및 계수파라미터의 각 값으로 특정하는 상기 예측함수식에 의해 장래시각에서의 검출온도를 예측연산하는 예측연산공정등을 갖추는 것을 그 개요로 한다.

또, 바람직하게는 형상파리미터설정공정은 복수의 온도데이타에 의거하는 소정 온도상승구배정보에 근거하여 형상파라미터치를 설정함을 그 하나의 양태로 한다.

또, 바람직하게는 형상파라미터설정공정은 우선 피검온커브가 제1의 소정구배를 표시하는 점을 검출하고, 또한 그 점에 관해서 전후하는 제2의 구배 및 제3의 구배를 검출하여 이들을 비교함으로서 형상파라미터의 값을 설정함을 그 하나의 양태로 한다.

또, 바람직하게는 형상파라미터설정공정은 제2의 구배 Ｓ_1,및 제3의 구배 Ｓ₂에 의거해서 형상파라미터 ａ의 값을 다음식,

단,

ｎ〈１： 정수

Ｑ_１∼Ｑ_３： 정수

에 따라서 설정함을 그 하나의 양태로 한다.

또, 바람직하게는 형상파라미터설정공정은 측정개시후의 초기단계에서의 복수의 온도데이타에 의거해서 형상파라미터의 값을 설정함을 그 하나의 양태로 한다.

또, 바람직하게는 형상파라미터 설정공정은 각 소정시각에서 복수온도데이타 Ｔ_Ｋ에 의거하는 정보 Ｘ_Ｋ에 따라서 형상파라미터 ａ의 값을 다음식,

단,

Ｄ₀∼Ｄ₅： 정수

Ｘ₀∼Ｘ₃：Ｔ₀∼Ｔ₃

Ｘ₄＝（Ｘ₃－Ｘ₀）／（Ｘ₁－Ｘ₀）

에 따라서 설정함을 그 하나의 양태로 한다.

또, 바람직하게는 계수파라미터 설정공정은 상이하는 2점에서의 온도 데이터 Ｔ（ｔ₁），Ｔ（ｔ₂） 및 각 검온시점의 시간데이타 ｔ_１，ｔ_２에 의거해서 다음 식의 2원연립방정식,

를 풀므로써 계수파라미터 Ａ_０및 Ａ_１의 각 수치를 설정함을 그 하나의 양태로 한다.

또, 바람직하게는 계수파라미터 설정공정은 상이하는 2점의 온도데이타로서 측정개시점 부근의 온도데이타와 현시점의 온도데이타를 사용함을 그 하나의 양태로 한다.

또, 바람직하게는 예측연산공정은 형상파라미터 ａ 및 계수파라미터 Ａ₀및 Ａ₁의 각 수치로 특정하는 예측함수식에 의하여 장래시각 ｔ_Ｄ에서의 검출온도 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）를 다음식,

에 따라서 에측연산함을 그 하나의 양태로 한다.

또, 본 발명에 의한 생체의 온도측정장치는 상기의 목적을 달성하기 위하여 검온커브의 형상을 반영하기 위한 형상파라미터 및 상기 검온커브에 중복시키기 위한 계수파라미터의 각 수치를 미정으로 하는 소정의 예측함수식을 기억하고 있는 기억수단과, 온도를 검출하여 그 온도를 표시하는 온도 데이터를 발생하는 온도 검출수단과, 측정개시후의 경사시간을 계시하여 그 경과시간을 표시하는 시간데이타를 발생하는 시간검출수단과, 상기 검출한 소정의 온도 데이터에 의거해서 상기 형상파라미터의 값을 설정하는 형상파라미터 설정수단과, 상기 설정한 형상파라미터의 값을 포함하며, 또한 상이하는 복수시점의 시간데이타의 함수를 설명변수로 하는 복수의 상기 예측함수식으로 구성되는 연립방정식을 풀므로써 상기 계수파라미터의 값을 설정하는 계수파라미터 설정수단과, 상기 설정한 형상파라미터 및 계수파라미터의 각 수치로 특정하는 상기 예측함수식에 의하여 장래 시각에서의 검출온도를 예측연산하는 예측연산수단을 갖추는 것을 그 개요로 한다.

또, 바람직하게는 온도 검출수단은 검출한 온도중의 최대레벨의 것을 순차검출하여 유지출력하는 피크홀드 수단을 갖추는 것을 그 하나의 양태로 한다.

또, 바람직하게는 온도검출수단은 소정온도로 검출한 온도중의 최대레벨의 것을 순차검출하여 유지하는 피크홀드수단과, 상기 피크홀드 수단이 유지한 복수의 레벨에 관한 이동평균치를 구하여 출력하는 평균화수단을 갖추는 것을 그 하나의 양태로 한다.

또, 바람직하게는 형상파라미터설정수단은 복수의 온도데이타에 의거하는 소정의 온도상승구배정보에 따라서 형상파라미터의 값을 설정함을 그 하나의 양태로 한다.

또, 바람직하게는 형상파라미터설정수단은 측정개시후의 초기단계에서의 복수의 온도데이타에 의거해서 형상파라미터의 값을 설정함을 그 하나의 양태로 한다.

또, 바람직하게는 계수파라미터설정수단은 상이하는 2점에서의 온도 데이터 Ｔ（ｔ₁），Ｔ（ｔ₂） 및 각 검온시점의 시간데이타 ｔ₁，ｔ₂에 의거해서 다음식의 2원연립방정식,

또, 바람직하게는 계수파라미터설정수단은 상이하는 2점의 온도데이타로서 측정개시점 부근의 온도데이타와 현시점의 온도 데이터를 사용함을 그 하나의 양태로 한다.

또, 바람직하게는 예측연산수단은 형상파라미터 ａ 및 계수파라미터 Ａ₀및 Ａ₁의 각 수치로 특정하는 예측함수식에 의하여 장래시각 ｔ_Ｄ에서의 검출온도 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）를 다음식,

에 따라서 예측연산함을 그 하나의 양태로 한다.

[발명의 실시를 위한 최선의 형태]

이하 첨부도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.

[제1실시예]

[구성]

제1도는 본 발명에 의한 실시예의 전자체온계의 기본구성을 표시하는 블록도이다. 이 전자체온계는 기본적으로는 온도 측정부(1)와 예측연산부(2)와 표시부(3)로써 구성된다.

온도측정부(1)는 피측정부위의 온도를 소정주기로 검출하여 그 온도를 표시하는 온도데이타 Ｔ를 라인(103)에 출력하는 부분이다.

또, 예측연산부(2)는 미리 검온커브의 형상을 반영하기 위한 형상파라미터 및 상기 검온커브에 중복시키기 위한 계수파라미터의 각 수치를 미정으로 하는 소정의 예측함수식을 갖추고 있으며, 측정개시전은 온도측정부(1)로부터의 검온데이타 Ｔ를 감시하여 소정의 측정개시조건을 판정하고 측정개시후는 온도측정부(1)로부터의 검온데이터 Ｔ 및 내장하는 측정경과시간 계측기능으로부터의 시간데이타를 감시함으로써, 우선 검온데이타가 제1의 구배를 나타내는 점을 검출하고, 또한 그 점에 대해서 전후하는 제2 및 제3의 구배를 검출하여 이들을 비교함으로써 상기 형상파라미터의 값을 설정하고, 그리고 상기 설정된 형상파라미터의 값을 포함하며, 또한 2개점의 검온데이타를 목적변수로 함과 동시에, 그 검출시점의 시간데이타의 함수를 설명변수로 하는 2개의 상기 예측함수식으로 구성되는 2원연립방정식을 풀므로써 상기 계수파라미터의 값을 설정하고, 다시 상기 설정된 각 파라미터의 값으로 특정하는 상기 예측함수식에 의하여 장래시각 ｔ_Ｄ에서의 검출온도를 예측연산하며, 연산결과의 예측온도 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）를 라인(121)에 출력하는 부분이다.

또 표시부(3)는 측정경과와 더불어 축차적으로 구한 예측온도 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）를 수치표시하는 부분이다.

제2a도 및 제2b도는 제1실시예의 전자체온계의 구체적인 구성을 표시하는 블록도이다.

도면에서, 온도측정부(1)는 써어미스터등의 감온소자(4) 및 온도계측회로(5)를 포함하며, 그 온도계측회로(5)는 예측연산부(2)가 라인 (102)을 통하여 보내는 소정주기의 데이터샘플링신호 Ｃ₁에 따라서 감온소자(4)의 검출온도에 따른 어낼로그전기신호(101)를 샘플링하여 이를 디지털의 온도데이타 Ｔ로 변환하고 라인(103 및 104)에 출력하는 부분이다.

예측연산부(2)는 데이터판독기입수단(6), 시간측정수단(7), 계측제어수단(8), 온도데이타의 기억수단(9), 검온커브의 형상인식수단(10), 검온커브의 곡선해석수단(11), 예측연산수단(12) 및 데이터선택부(13)를 포함하며, 이들 각 블록구성은 예컨대 마이크로컴퓨터(ＣＰＵ)가 도시하지 않는 메모리(ＲＯＭ 또는 ＲＡＭ)에 격납되어 있는 제3a도∼e도 및 제4a도∼ c도의 프로그램을 실행함으로써 실현가능하다. 또 예측연산부(2)는 사용자에게 예측유효를 알리기 위한 부저(14)를 포함한다.

계측제어수단(8)은 본 전자체온계의 전체의 동작을 총괄제어하는 수단이며, 측정개시전에는 전력절약을 위하여 예로서 5초에 1회의 비율로 온도계측회로(5)에 온도 데이터 Ｔ를 발생시켜, 라인(104)을 통해서 이 온도데이타를 상시 모니터하고, 소정의 측정개시조건을 만족시켰다고 판정하였을 때, 즉 온도 데이터 Ｔ가 어떤 온도이상을 표시하며, 또한 어떤 값 이상의 온도변화를 수반하는 것이라고 판정하였을 때에는 라인(105)을 통해서 제어신호 Ｃ₂를 보내고, 데이터판독 기입수단(6), 시간측정수단(7) 및 기억수단(9)등의 각 기능블록을 작동시켜서 측정을 개시시킨다. 또 측정개시후는 라인(100)을 통해서 ＣＰＵ가 발생하는 1초주기의 클록신호 ＣＬＯＣＫ을 받아, 이에 응동하도록 설치된 후술하는 타이머개입의 처리에 있어서 이하와 같은 각 블록 구성의 동작을 진행시킨다.

또, 계측제어수단(8)은 계측제어의 진행에 필요한 판단정수를 기억하고 있는 각종 레지스터군을 갖추고 있으며, 이 중 레지스터 ｔ_Ｍ은 실제의 체온측정상에서는 이미 예측연산을 계속하는 것이 무의미하게 하는 등의 측정경과시간치(예를 들면 600초)를 기억하고 있고, 레지스터 ｔ_Ａ는 예측함수의 파라미터설정에 필요한 온도 데이터의 하나를 샘플링하는 시간으로서 측정개시시점부근의 시간(예로서 1초)을 기억하고 있고, 레지스터Ｋ는 검온커브가 제1의 구배를 표시하는 점을 검출하기 위한 온도 증가분(예를 들면 8초간에 0.15℃의 증가분)을 기억하고 있고, 레지스터 ｑ는 소정시간간격(예를 들면 8초간격)으로 연산한 각 예측온도의 차의 절대치에 대해서 예측유효로 간주하기 위한 허용치(예를 들면 0.02℃)를 기억하고 있고, 레지스터 ＤＴ는 제1의 구배검출시점으로부터 제3의 구배를 검출할때까지의 시간폭정보(예를 들면 16초)를 기억하고 있다.

데이터 판독기입수단(6)은 계측제어수단(8)이 라인(102)을 통해서 보내는 1초 주기의 샘플링신호 Ｃ₁과 더불어 라인(103)상에 출력된 검온데이타 Ｔ를 예측연산부(2)내에 판독기입하는 수단이다.

또, 데이터 판독기입수단(6)은 예컨대 복수의 연속된 검온데이터 Ｔ를 신구갱신하면서 (ＦＩＦＯ와 같이 하면서)기억할 수 있는 것으로, 그 출력단자에는 상기 복수의 검온데이타 Ｔ로부터 이동평균치 Ｔ_ａｖ를 출력하는 것도 무방하다. 이와같이 하면 각 검온데이타 Ｔ가 평균화되고, 그 결과 예측온도의 추이가 안정화하는 효과가 있다.

시간측정수단(7)은 측정개시후의 경과시간을 계시하여 그 측정 경과시간을 표시하는 측정경과시간데이터ｔ₁를 라인(107)에 출력하는 수단이며, 측정개시후에 계측제어수단(8)이 라인(105)을 통해서 보내는 1초주기의 신호를 카운트업함으로써 측정개시시점으로부터의 측정경과시간을 계시한다.

기억수단(9)은 데이터수단(6)이 판독기입한 검온데이타 Ｔ₀를 순차로 기억수단의 레지스터 Ｔ₈로부터 Ｔ₀를 향해서 시프트인/시프트아웃트하면서, 항상 최신의 것으로부터 합계 9개분의 검온데이타를 기억하고 있는 수단이다.

형상인식수단(10)은 체온측정의 초기단계에서 관측되는 검온커브가 어떠한 상승형상으로서 파악되는 가를 간단하고도 유효한 방법으로 인식하는 수단이며, 이 수단의 목적은 체온측정의 초기단계에서 예측함수식의 형상파라미터 ａ의 값을 설정하는데 있다.

이하, 형상파라미터 ａ의 값의 설정개념을 제6도를 참조하면서 설명한다.

제6도는 실측하고, 또 통계적 처리를 하여 선택한 복수의 대표적인 온도상승커브를 표시하는 그래프도이다. 도면에서 그래프의 횡축은 측정경과시간 ｔ(초)를 표시하며, 종축은 검온데이타 Ｔ(℃)를 표시한다. 이 그래프도에서 명백한 바와 같이, 이들 온도상승커브는 모두 측정개시점부근에서 상당히 급격한 상승특성을 나타내고 있으나, 그 후는 제1의 구배(도면중에서는 측정경과시간 ｔ_Ｂ１∼ｔ_Ｂ６까지 사이에 발생하고 있다)를 표시하며, 또한 그 후는 완만한 상승특성을 나타내고 있다.

그런데 이와 같은 온도상승커브의 형상은 후술하는 본 발명의 예측식, 즉,

의 우측변 제2항의 요소(1/ｔ_１ ^ａ)로서 표시할 수가 있다. 즉, 형상파라미터 ａ를 적당하게 선택하면 온도상승 커브중 어느 하나의 형상을 표현할 수가 있다. 그리고 도면에는 한 예로서, 각 온도상승커브의 형상에 대응하는 형상파라미터 ａ의 값을 표기하고 있다. 이에 의하면 측정개시부근에서는 ａ의 값이 클수록 온도상승커브는 급격한 상승특성을 표시하며, ａ의 값이 작을수록 온도상승커브는 완만한 상승특성을 표시하고 있음을 알 수 있다. 그러나 측정개시부근의 상승특성이 급격한가 완만한가 하는 것만으로는 복수의 온도상승커브를 그렇게 쉽게 분별할 수 없다.

그래서 형상인식수단(10)은 우선 온도상승커브가 제1의 상승구배를 표시하는 점(도면의 어깨부분)을 검출하고, 다음에 이 점을 경계로 하여, 이에 의해서 앞서의 상대적으로 급격한 제2의 상승구배와, 그 보다도 뒤의 상대적으로 완만한 제3의 상승구배를 검출하여 이들을 비교함으로써, 복수의 온도상승커브를 분별하고 있다. 이 비교는 예로서 도면의 ａ＝0.6의 온도상승커브에서 말하면, 제2의 상승구배는 매우 급격하며, 제3의 상승구배는 매우 완만하다. 이에 비하여 ａ＝0.1의 온도상승커브에서는 제2의 상승구배는 비교적 완만하며, 제3의 상승구배도 비교적 완만하다. 따라서 어깨부분에 전후하는 제2 및 제3의 상승구배를 조사하면, 복수의 온도상승커브를 분별하기 위한 보다 유용한 정보가 얻어진다.

그래서 양자의 비(제2의 상승구배)/(제3의 상승구배)를 채용함으로써 형상상이가 한층 더 명확해지고, 또한 그 비의 값은 형상파라미터 ａ의 값에 비례하는 것이 기대된다.

또, 형상인식수단(10)에 있어서, 형상파라미터 ａ의 값의 설정방법은 그외의 것도 생략할 수가 있다. 더욱 간단한 방법으로서 예컨대 소정시각에 있어서의 온도의 구배나, 측정개시후의 소정시각에서의 복수의 온도데이타등에 의해서 형상파라미터 ａ를 표현하는 것도 가능하다. 요컨대 형상파라미터 ａ에 대해서 상관성이 높은 변수 혹은 변수의 조에 의해서 형상파라미터 ａ의 값을 설정하기 위한 수단이 형상인식수단(10)이다.

이상과 같은 개념에 의거하여, 실시예의 형상인식수단(10)은 체온측정의 초기단계에서의 검온커브에 근거해서 형상파라미터 ａ의 값을 설정한다.

또, 형상인식수단(10)은 형상파라미터 ａ의 값의 설정에 필요한 정보를 기억하는 레지스터군을 갖추고 있으며, 이 중에 레지스터 Ｔ_Ａ는 측정개시후의 비교적 빠른 시점 ｔ_Ａ(예컨대 1초경과시점)에서의 검온데이터 Ｔ_Ａ를 기억하고, 레지스터 Ｔ_Ｂ는 계측제어수단(8)이 제1의 구배(어깨부)를 검출한 시점의 검온데이타 Ｔ_Ｂ를 기억하고, 레지스터 Ｓ₁은 검온데이타의 차분수치 Ｓ₁＝Ｔ_Ｂ－Ｔ_Ａ를 기억한다. 또한 레지스터 Ｓ₂는 어깨부의 검출로부터 소정시간 ＤＴ(예를 들면 16초)경과후의 검온데이터를 Ｔ₀로 할 때에, 검온데이터의 차분수치 Ｓ₂＝Ｔ₈－Ｔ_Ｂ를 기억하고, 레지스터 ａ는 다음식,

의 연산에 의해서 구한 형상파라미터 ａ의 값을 기억한다. 또, 이때에 레지스터 Ｑ₁은 정수 Ｑ₁(예컨대 0.024)을 기억하고 있고, 레지스터 Ｑ₂는 정수 Ｑ₂(예컨대 -0.128)을 기억하고 있다.

곡선해석수단(11)은 상기 형상인식수단(10)이 설정한 형상파라미터 ａ의 값을 포함하는 예측함수식을 사용하여 그 예측함수식의 계수파라미터 Ａ₀및 Ａ₁의 각 수치를 설정하는 수단이며, 구체적으로는 측정개시점 부근의 온도데이터 Ｔ₀（ｔ₁)와 현시점의 온도 데이터 Ｔ₀（ｔ₂） 및 각 대응하는 검출시점의 시간데이터 ｔ₁，ｔ₂에 의거해서, 다음식의 2차연립방정식,

을 풀므로서, 예측함수식의 계수파라미터 Ａ₀및 Ａ₁의 각 수치를 설정하는 수단이다. 이리하여 예측함수식의 계수파라미터 Ａ₀및 Ａ₁의 각 수치가 설정되어, 이미 설정되어 있는 형상파라미터 ａ의 값과 함께 예측식이 일시적으로 특정된다.

또, 이 곡선해석수단(11)은 수시로 특정한 예측식의 유효성을 조사하기 위하여, 현시점의 온도데이터 Ｔ₀(ｔ₂）로서, 예컨대 현시점으로부터 8초전의 검온데이터 Ｔ₀를 사용함으로써 8초전의 계수파라미터 Ａ₀'및 Ａ₁'의 각 수치를 설정하기도 한다. 이 때문에 곡선해석수단(11)은 현 시점의 검온데이터 Ｔ₀（ｔ₂）로서 현 시점의 검온데이터 Ｔ_ａ을 사용해서 구한 계수파라미터 Ａ₀및 Ａ₁의 각 수치를 기억하는 레지스터 Ａ₀，Ａ₁과, 현 시점의 검온데이터 Ｔ_０（ｔ_２）로서 현 시점보다 8초전의 검온데이터 Ｔ₀를 사용해서 구한 계수파라미터 Ａ₀'，Ａ₁'의 각 수치를 기억하는 레지스터 Ａ₀'，Ａ₁'를 갖춘다.

예측연산수단(12)은 곡선해석수단(11)이 특정한 현시점의 예측식을 사용하여 장래의 바람직하게는 임의 시각에서의 검온수치를 예측연산하는 수단이며, 구체적으로는 설정된 형상파라미터 ａ 및 계수파라미터 Ａ₀및 Ａ₁의 각 수치로 특정하는 예비함수식에 의하여, 장래시각 ｔ₀에서의 검출온도의 예측치 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）를 다음식,

에 따라서 예측연산하고, 라인(120)에 예측온도데이터 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）를 출력한다.

또, 예측연산수단(12)은 8초전의 계수파라미터 Ａ_０'，Ａ_１'의 각 수치로 특정하는 예측함수식에 의하여 마찬가지로 장래시각 ｔ₀에서의 검출온도의 예측식 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）'를 다음식,

에 따라서 예측연산하고, 라인(119)을 통해서 그 예측온도데이터 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）'를 상기 예측온도데이터 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）와 함께 계측제어수단(8)으로 보낸다. 이에 의하여 계측제어수단(8)에서는 2개의 예측온도데이터 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ），Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）'를 비교하여 예측치의 유효성(일정성)을 판단한다.

또, 예측연산수단(12)은 예측온도의 제공에 필요한 정보를 기억하는 레지스터군을 가지고 있으며, 이 중 레지스터 Ｔ_Ｐ는 현시점에서 예측한 예측온도 Ｔ_Ｐ를 기억하고, 레지스터 Ｔ_Ｐ'를 기억하고, 레지스터 ｔ_Ｄ는 장래시각 ｔ_Ｄ（예컨대 10분경과시)를 기억하고 있다.

데이터선택부(13)는 통상적인 체온측정에서, 예측연산을 계속하는 것이 무의미할 정도로 충분히 시간이 경과한 후에는, 예측온도 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）에 의한 선행표시를 중지하고 그대신 검온데이터 Ｔ₀에 의한 직시표시로 변환하는 수단이며, 그 데이터선택부(13)는 측정개시후의 소정의 예측정지조건을 판정할때까지는 예측연산수단(12)측에 접속하고 있으므로, 표시부(3)는 예측온도 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）를 표시하고 있다.

[예측원리]

그와 같은 구성에 있어서, 본 발명에 의한 온도예측의 동작원리는 다음과 같다.

본 발명자는 체온측정계에서의 열전도이론해석을 함으로써, 체온측정시의 온도탐침의 온도상승커브가 어떠한 형상이 되는가를 예측하여 보았다. 즉, 본 해석에서는 예로서 제7도와 같은 체온측정계의 모델을 사용하고, 그 측정계를 탐침, 피부, 피하조직의 3개 영역으로 나누고, 각 영역의 온도분포를 체온측정의 과정에서 같다고 가정하고 있다. 즉, 각 영역을 미소체적의 개념으로 취급하게 되는데, 피하조직에 대해서는 그 열용량을 무한대로 가정한다. 단, 피부, 피하조직의 명칭은 인체측을 2층 모델로 가정하기 위하여 편의적으로 붙인 것으로, 실제의 인체구조와 엄밀하게는 대응하지 않는다. 또, 필요하다면 금후의 전개에 따라서 영역을 다분할함으로써 보다 좋은 근사모델로 개량할 수도 있다.

제7도의 측정모델에 있어서, 탐침과 피부간의 열전달률을 ｈ₁, 그의 경계면적을 Ａ₁, 및 피부와 피부조직간의 열전달률을 ｈ₂, 그의 경계면적은 Ａ₂로 한다. 또 피하조직의 온도는 열용량이 무한대라고 하는 가정에 의해, 시간에 대하여 일정치 Ｔ_ｓａｔ를 취하는 것으로 한다. 이렇게 해서 탐침을 피부측정부위에 장착한 후에 탐침이 피부로부터 흡수하는 열량은 탐침의 내부에너지의 증가분과 같으므로 다음의 (1)식이 성립한다.

동일하게 해서 피부가 피하조직 및 탐침으로부터 흡수하는 열량은 피부의 내부에너지의 증가분과 같으므로 다음의 (2)식이 성립한다.

여기서,

T_Ｐ，

_P, Ｃ_Ｐ，Ｖ_Ｐ： 탐침의 온도, 밀도, 비열, 체적

Ｔ_Ｓ，

_Ｓ，Ｃ_Ｓ，Ｖ_Ｓ: 피부의 온도, 밀도, 비열, 체적

Ｔ_sat［＝Ｔ_Ｐ（∞）］： 피하조직의 온도=평형온도이다.

다음에 상기(1)식 및 (2)식으로 이루어진 연립선형미분방정식을 풀면, 다음의 (3)식을 얻을 수 있다.

그러나,

이다.

상기(3)식은 고계선형미분방정식이므로 라플라스변환을 사용하여 풀수가 있다. 즉,

라고 각 항을 계산하면,

로 되고, 여기서,

이다.

다시 이것을 Ｔ_Ｐ에 대하여 풀면,

가 얻어진다.

여기서 ｓ²＋（Ｋ₁－Ｋ₂＋Ｋ₃）ｓ＋Ｋ₁·Ｋ₃＝Ｏ의 해를 ｍ₁，ｍ₂라고 해두면,

로 된다.

지금, ｍ₁

ｍ₂일때에는 (4)식으로부터,

로 된다.

여기서 ￡^`1ｅ^ｋｘ＝１／（ｓ－ｋ）가 알려져 있으므로, Ｔ_Ｐ（ｔ）의 식은 다음과 같이 얻어진다.

그러나,

이다. 또, ｍ₁＝ｍ₂일때는 (4)식으로부터,

이다.

또 여기서 ￡ｅ^ｋｘ＝１／（ｓ－ｋ）, ￡ｅ^ｋｘ＝１／（ｓ－ｋ）²가 알려져 있으므로 Ｔ_Ｐ（ｔ）의 식은 다음과 같이 얻어진다.

그러나,

이다.

이렇게해서 탐침의 온도상승곡석의 이론식은 (5)식 및 (6)식과 같이 주어진다. 그런데 상기한 (5)식 및(6)식에 있어서, ｍ₁，ｍ₂및 Ｍ₁∼Ｍ₄는 탐침 및 피부의 각 물성치(밀도, 비열, 체적등)을 비롯한 체온측정계에 포함되어 있는 각종 물리량의 함수로서 주어져 있으며 이들의 값은 체온계의 매 측정마다 변화한다. 따라서 측정시에는 탐침으로 검출되는 온도데이타를 기초로 하여 ｍ₁，ｍ₂및 Ｍ₁∼Ｍ₄를 결정할 필요가 있다.

또, 전자체온계중에는 탐침을 측정부위에 장착한 후, 어떤 방법, 예컨대 탐침이 소정온도를 검지하기까지는 온도데이터의 판독을 개시하지 않는 것도 있으므로, 이와 같은 전자체온계에 대해서는 다시(5)식 및 (6)식을 이하 식과 같이 변형하면 편리하다.

그러나,

이며, 여기서,

Δｔ： 탐침장착후, 측정개시까지의 시간

ｔ： 측정개시시각을 ｔ＝０으로 한 시간

이다.

상기 (7)식에 있어서는 가령 ｍ₁，ｍ₂를 고정치로 할 수 있으면, 측정할때에 시계열적으로 검출되는 온도데이터를 사용하여 회귀분석법 또는 연립방정식을 풀므로써, Ｔ_ｓａｔ，Ｐ，Ｑ를 비교적 용이하게 구할 수가 있다. 그러나, ｍ₁，ｍ₂는 피측정자 또는 측정조건의 상위에 따라 측정마다 변화하는 값이며, 더욱이 측정마다 이와 같은 모든 가변요소를 도입하여 최적의 예측함수를 발견하고, 이로써 보편성이 높은 온도예측을 행하는 것이 본 발명의 목적이다. 이 경우에 측정할때에 검출되는 온도데이터를 사용하여 상기(7)식의 연립방정식을 푸는 것에 의하여 ｍ₁，ｍ₂및 Ｔ_ｓａｔ，Ｐ，Ｑ를 구하는 방법은 수학적으로는 있으나 검출한 온도데이터에는 잡음성분이 포함되어 있다는 것과(7)식중에는 지수부를 포함하고 있다는 상승효과에 의하여 매우 불안정한 결과를 준다.

여기서 상기(7)식을 데일러전개하여 다음의 (9)식을 얻는다.

그리고 본 실시예에서는 예컨대 4차이후에는 생략하고 다음의 (10)식을 얻었다.

또한 이상의 것은 상기 (8)식에 관해서도 동일하다.

그런데 본 발명자는 상기(10)식을 사용하여, 또한 이산적으로 추출한 4개의 온도데이터 Ｔ_０（ｔ_１） 및 그 시점의 데이터 ｔ_１에 의거하여 다음식의 ４원연립방정식,

을 풀므로써, 예측함수의 계수퍼레미터 Ａ₀∼Ａ₃을 설정하는 방식의 전자체온계를 이미 제안하고 있다. 이와 같이 하면, 선행하는 온도데이타에는 모든 물리적 조건이 포함되어 있으므로, 이들 온도데이터 및 시간데이터의 상관관계로부터 예측함수의 계수파라미터의 값을 설정할 수 있고, 당면한 최적의 예측함수를 특정지울 수 있다. 그리고 이 특정된 예측함수를 사용하여 장래시각 ｔ_Ｄ에서의 온도를 다음식,

에 따라서 예측연산할 수가 있으며, 이 방법은 대단히 보편성이 높고, 안정된 예측결과를 제공한다.

그러나 상기의 경우는 사용하는 온도데이터는 4개이지만, 매회의 당면 최적예측함수를 특정하기 위해서는 항상 최신의 검온커브의 풀스케일을 커버하도록 4개의 온도데이터를 이산적으로 추출할 필요가 있으므로, 이 때문에 오래된 검온데이터를 버릴 수가 없어, 결국 방대한 용량의 검온데이터메모리를 필요로 하였다.

더욱이, 이 점은(10)식의 우측변의 항수를 적게하면 다소나마 메모리 용량을 감소시킬 수 있는 기대를 할 수 있으나, 지나치게 항수를 적게 하면 예측함수의 상승특성도 완만하여져서 유효한 선행표시가 불가하다.

그래서 본 발명에서는 메모리용량의 감소와 유효한 선행표시가 불가하다.

그래서 본 발명에서는 메모리용량의 감소와 유효한 선행표시등을 일거에 달성하기 위해서, 상기 (10)식의 예측함수를 변형하여 다음의 (11)식을 채용하기로 하였다. 즉,

이다.

[동작]

제3a도∼e도 및 제4a도∼c도는 제1실시예의 전자체온계에 의한 검온프로세스를 나타내는 플로우챠트이다. 제5도는 제1실시예의 전자체온계에 의한 검온프로세스를 표시하는 타이밍챠트이다. 제3a도에 있어서, 전원을 투입하면, 개시공정(Ｓ100)에 입력하고, 먼저 온도측정부(1) 및 계측제어수단(8)이 작동하여 비교적 거치른 온도계측공정(Ｓ101)에 입력한다. 온도계측공정(Ｓ101)에서는 계측제어수단(8)이 전력의 절약을 위해서 예컨대 5초에 1회의 비율로 온도계측회로(5)에 온도를 검출시켜, 이 검온데이터(Ｔ)를 모니터한다. 판단공정(Ｓ102 및 Ｓ103)은 예측방식에 의한 체온측정을 개시할 것인가 아닌가를 판단하는 부분이며, 공정(Ｓ102)에서는 소정온도(Ｔ_ｈ), 예컨대 30℃를 초과하고 있는지 아닌지를 판단하고, 공정(Ｓ103)에서는 예컨대 1초간에 환산하여 0.1℃이상의 온도상승이 인정되느냐 아니냐의 판단을 하고 있다. 이 판단은 실제상으로는 체온계를 겨드랑이 밑 또는 구강내와 같은 피측정부위에 삽입하였는가 여부의 판단이 된다. 그리고 상기 어느 조건도 충족되면, 공정(Ｓ104)로 나아가고, 계측제어를 위한 각종 프로그램스위치ＳＷ１∼ＳＷ４를 클리어 한다. 공정(Ｓ105)에서는 라인(105)을 통하여 시간측정수단(7)을 클리어스타트한다. 즉, 시간측정수단(7)의 시간측정용 카운터를 리세트(제5도의 측정경과시간 ｔ₀에 대응)함과 동시에, 측정경과시간의 계측을 개시시킨다. 또한 공정(Ｓ106)에서는 라인(105)을 통하여 데이터판독기입수단(6)의 데이터읽어 넣는 기능을 작동시키고, 공정(Ｓ107)에서는 기억수단(9)의 데이터기억기능을 작동시킨다. 그리고 이상의 초기설정제어를 실행한 후에는 공정(Ｓ108)을 1초에 1회의 비율의 타이머중단기능을 작용시키고, 공정（Ｓ109)에서는 ＣＰＵ가 아이돌루틴(ｉｄｌｅｒｏｕｔｉｎｅ）을 실행하여 타이머중단의 발생을 기다린다.

제3a도의 공정(Ｓ109)에서 타이머중단이 발생하면, 제3b도의 공정(Ｓ200)에 입력한다. 공정(Ｓ201)에서는 후의 일련의 처리를 실행하기 위하여 타이머중단기능을 소멸시킨다. 공정(Ｓ202)에서는 계측제어수단(8)이 ｔ_ｉ＞ｔ_Ｍ（가령 600초)인가 여부를 조사한다. 측정개시시점에서는 ｔ_ｉ＞ｔ_Ｍ을 만족시키지 못하므로 공정(Ｓ203)으로 진행하여 ＳＷ=1인가 여부를 조사한다. ＳＷ1은 측정개시부근의 검온데이터를 기억하는 처리를 위한 스위치이다. ＳＷ１＝１이 아니면 공정(Ｓ220)에서 ｔ_ｉ=ｔ_Ａ인가 여부를 조사한다. 레지스터 ｔ_Ａ에는 측정개시부근의 경과시간정수 ｔ_Ａ（예컨대 1초)가 기억되어 있으며, 이것은 제5도의 ｔ_Ａ의 타이밍에 상당한다. 만일 ｔ_ｉ=ｔ_Ａ가 아니면 제3a도의 공정(Ｓ108)으로 되돌아 간다. 그러나, 본 실시예에서는 제1초째에 ｔ_ｉ=Ｔ_Ａ의 조건을 만족시키므로, 공정(Ｓ221)으로 진행하여 레지스터 Ｔ_Ａ에 현 시점의 검온데이터 Ｔ₈을 기억시키고, 공정(Ｓ222)에서 ＳＷ1을 논리 1로 세트한다. 이후는 ＳＷ1의 처리를 하지 않는다.

또, 공정(Ｓ203)에서 ＳＷ1=1이면, 공정(Ｓ204)에서 ＳＷ2=1인가 여부를 조사한다.

ＳＷ2는 제1의 상승구배를 검출하는 처리용의 스위치이다. 공정(Ｓ204)에서 ＳＷ2=1이 아니면 공정(Ｓ230)에서 ｜Ｔ₈－Ｔ₀｜＜Ｋ인가 여부를 조사한다. 그리고 만일 ｜Ｔ₈－Ｔ₀｜＜Ｋ가 아니면 제1의 상승구배를 아직 검출할 수 없으므로 플로우는 제3a도의 공정(Ｓ108)으로 되돌아 간다. 그러나 곧, ｜Ｔ₈－Ｔ₀｜＜Ｋ를 만족시키면 공정(Ｓ231)에서 레지스터 Ｓ₁에 검온데이터의 차분수치

Ｓ₁＝Ｔ₈－Ｔ_Ａ를 기억시킨다. 제5도와 같이 차분수치

Ｓ₁＝Ｔ₈－Ｔ_Ａ는 간접적으로 제2의 상승구배를 표기하고 있다.

또한 공정(Ｓ232)에서는 레지스터 Ｔ_Ｂ에 현 시점의 검온데이터 Ｔ₈을 기억시키고, 공정(Ｓ232)에서는 레지스터 ｔ_Ｂ에 현 시점의 검온데이터 Ｔ_ｉ를 기억시키며, 공정(Ｓ234)에서는 ＳＷ2를 논리 1로 세트한다. 이후는 ＳＷ2의 처리를 하지 않는다.

또, 공정(Ｓ204)에서 ＳＷ2=1이면 공정(Ｓ205)로 진행하고, ＳＷ3=1인가 여부를 조사한다. ＳＷ3은 상기 제1의 구배의 검출후, 다시 소정시간 ＤＴ（예로서 16초)의 경과를 기다려 검온커브의 형상인식처리를 하기위한 스위치이다. 만일 ＳＷ3=1이 아닐때에는 공정(Ｓ240)으로 진행하여 ｔ_ｉ＝ｔ_Ｂ＋ＤＴ인가 여부를 조사한다. 그리고 ｔ_ｉ＝ｔ_Ｂ＋ＤＴ가 아닌 경우에는 조건을 만족시킬 때까지 제3a도의 공정(Ｓ108)으로 되돌아 간다. 그러나, 곧 ｔ_ｉ＝ｔ_Ｂ＋ＤＴ의 조건을 만족시키면, 다음에 설명하는 공정(Ｓ300)의 형상인식처리를 실행한다. 이것은 제5도의 ｔ_ｃ의 시점이다.

[형상인식처리]

제4a도는 제1실시예에서의 형상인식처리를 표시하는 플로우챠트이다. 공정(Ｓ31)에서는 레지스터 Ｓ₂에 검온데이터의 차분수치 Ｓ₂＝Ｔ₈－Ｔ_Ｂ를 기억시킨다. 이 차분수치 Ｓ₂＝Ｔ₈－Ｔ_Ｂ는 제5도의 제3의 상승구배를 간접적으로 나타내고 있다. 공정(Ｓ302)에서는 형상파라미터 ａ의 값을,

에 의해서 구하고, 공정(Ｓ303)에서 제3b도의 공정(Ｓ241)로 되돌아 간다. 여기에서 정수 Ｑ₁（예컨대 0.042) 및 Ｑ₂(예컨대 -0.128)의 각 수치는 통계적 처리에 의해서 설정되고 있다. 그리고 공정(Ｓ241)에서는 ＳＷ3을 논리 1로 세트하고, 이후는 ＳＷ3의 처리를 하지 않는다. 즉, 이후는 체온측정의 초기단계에서 설정한 형상파라미터 ａ의 값을 사용한다.

또, 공정(Ｓ205)에서 ＳＷ3=1일때에는 다음에 설명하는 공정(Ｓ400)의 곡선해석처리를 실행한다.

[곡선해석처리]

제4b도는 제1실시예에서의 곡선해석처리를 나타내는 플로우챠트이다. 공정(Ｓ401)에서는 현 시점의 검온데이터 Ｔ₈을 사용해서 계수파라미터 Ａ₀의 값을 구하고, 이것을 레지스터 Ａ₀에 기억시킨다. 여기에서 계수파라미터 Ａ₀의 값을 다음식,

에 따라서 구한다. 공정(Ｓ402)에서는 상기 구해진 계수파라미터 Ａ₀의 값을 사용하여 계수파라미터 Ａ₁의 값을 구하고, 이것을 레지스터 Ａ₁에 기억시킨다. 여기에서 계수파라미터 Ａ₁의 값을 다음식,

에 의해서 구한다. 공정(Ｓ403)에서는 8초전의 검온데이터 Ｔ₀를 사용하여 계수파라미터 Ａ₀'의 값을 구하고, 이것을 레지스터 Ａ_０'에 기억시킨다. 여기에서, 계수파라미터 Ａ_０'의 값을 다음식,

에 의해서 구한다. 공정(Ｓ404)에서는 상기 구하여진 계수파라미터 Ａ₀'의 값을 사용하여 계수파라미터 Ａ₁'의 값을 구하고, 이것을 레지스터 Ａ₁'에 기억시킨다. 여기에서 계수파라미터 Ａ₁'의 값은 다음식,

에 의하여 구한다. 공정(Ｓ405)에서는 제3b도의 공정(Ｓ500)으로 돌아가서, 다음과 같은 예측연산처리를 실행한다.

[예측연산처리]

제4c도는 제1실시예에서의 예측연산처리를 표시하는 플로우챠트이다. 공정(Ｓ501)에서는 형상파라미터 ａ 및 현 시점의 계수파라미터 Ａ₀，Ａ₁의 각 수치를 사용해서 장래시각 ｔ_Ｄ(예를들면 600초)에서의 예측온도 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）를 구하고, 이것을 레지스터 Ｔ_Ｐ에 기억시킨다. 여기에서 예측온도 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）는 다음식,

에 의하여 구한다. 공정(Ｓ502)에서는 형상파라미터 ａ 및 8초전의 계수파라미터 Ａ₀'，Ａ₁'의 각 수치를 사용해서 장래시각 ｔ_Ｄ에서의 예측온도 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ)'를 구하고, 이것을 레지스터 Ｔ_Ｐ'에 기억시킨다. 여기에서 예측온도 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）'는 다음식,

에 의하여 구한다. 공정(Ｓ503)에서는 제3b도의 공정(Ｓ206)으로 복귀해서, 구하여진 예측온도 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）를 표시한다.

또한 플로우는 제3c도의 공정(Ｓ207)로 진행하여, ＳＷ4=1인가 여부를 조사한다. ＳＷ4는 예측온도의 유효성(일정성)을 조사하는 처리의 스위치이다. 공정(Ｓ207)에서 ＳＷ4=1이 아니면 공정(Ｓ250)으로 진행하여, 8초간격으로 구한 예측온도의 차분의 절대치가

인가 여부를 조사한다. 만일

가 아니면 현시점의 Ｔ_ｐ와 8초전의 예측치 Ｔ_ｐ'가 대략 동일하다고 볼 수 없으므로(예측치 Ｔ_ｐ는 유효하지 않다.) 제3a도의 공정(Ｓ108)으로 복귀한다. 그러나

이면 예측은 안정되었다고 간주되므로, 공정(Ｓ251)에서 부저(14)를 울려, 사용자에 그 취지를 알린다. 공정(Ｓ252)에서는 ＳＷ4에 논리1을 세트하고, 이후는 ＳＷ4의 처리(부저14의 울림)를 행하지 않는다. 그 후에는 어제 체온계를 떼어도, 사용자에게는 유효한 선행온도표시가 얻어진다. 만일, 검온을 빨리 끝내고자 하면 이 시점의 표시치를 검온치로 인식할 수 있다. 그러나 측정중에 몸이 움직여서, 정상적인 측정이 되지 못하였다는 불안이 있는 경우에는, 혹은 미열의 의심이 있고 고정밀도의 검온이 필요한 경우등에는, 다시 검온을 계속한다. 이 경우, 플로우는 제3a도의 공정(Ｓ108)으로 돌아가서 다음의 타이머중단발생에 의하여 다시 제3b도의 곡선처리공정(Ｓ400)으로부터 예측온도의 표시공정(Ｓ202)에서 ｔ_ｉ＞ｔ_Ｍ（가령 600초)를 만족시키게 되면, 검온데이터 Ｔ₀자체가 평형온도에 가까워지므로, 그 이후는 통상적인 체온측정으로는 이미 예측연산을 계속하는 것이 무의미하게 되며, 따라서 공정(Ｓ210)으로 진행하고, 데이터 선택부(13)를 단자 Ｂ측에 접속한 이후는 검온데이터 Ｔ₀그 자체를 표시한다.

제8도 내지 제10도는 제1실시예의 전자체온계에 의한 겨드랑이 밑 검온의 측정경과를 표시하는 그래프도에 관한 것이며, 도면의 횡축은 측정경과시간 ｔ(분)를 표시하고 있고, 종축은 온도 Ｔ℃를 표시하고 있다. 그리고 그래프는 검온데이터 Ｔ₀의 추이와, 예측10분치 Ｔ_ｐ（600)의 추이와, 실측 10분치 Ｔ_ｍａｘ（600)을 표시하고 있으며, 또 ＂ＥＲＲＯＲ＂는 부저울림(예측유효) 시점의 예측 10분치 Ｔ_ｐ（600)과 실측10분치 Ｔ_ｍａｘ（600)과의 차분 ＂ＪＥ＂ 는 부저울림(예측유효)의 판단(공정(Ｓ250))에 사용한 허용치

의 값을 표시하고 있다.

제8도는 평균적인 승온커브의 경우를 표시하고 있다. 도면에 의하면 평균적인 승온커브는 안정되고 있으며, 형상파라미터 ａ의 값의 자동설정도 정확하다. 따라서, 예측 10분치Ｔ_Ｐ（600)는 부저울림의 당초로부터 실측 10분치 Ｔ_ｍａｘ（600)을 정확하게 표시하고 있으며, 그 후의 추이도 안정(대략 일정)되고 있다.

제9도는 체동에 의하여 승온커브에 변동이 생기고 있는 결과를 표시하고 있다. 또, 형상파라미터 ａ의 값은 0.154에 설정되고, 제8도의 승온커브보다도 완만하다. 본 발명에 의하면, 이와 같은 경우에도, 당초의 예측 10분치 Ｔ_Ｐ（600)는 그후의 승온커브의 변동에 따라 약간 변동할 뿐이다.

이것은 측정의 초기단계이며, 또한 확실한 방법으로 형상파라미터 ａ의 값을 설정하고 있으므로 그 후에 승온커브 Ｔ₀가 변동되어도, 이 변동에 따라서 계수파라미터 Ａ_０，Ａ₁의 각 수치가 약간 병동할 뿐이며, 그러므로 예측 10분치Ｔ_Ｐ（600)는 안정되게 추이한다. 종래 방식에서는 이와같은 경우에 예측치가 크게 변동하고 있었다.

제10도는 승온커브가 매우 완만하게 상승하고 있는 경우를 표시하고 있다. 이와같은 경우는 종래의 예측 방식으로는 상당히 낮은 경향의 예측을 하고 있었으나, 본 실시예에 의하면 형상파라미터ａ의 값이 승온커브의 형상보다도 다소 작게 설정되어 있으며, 이에 의하여 측정의 초기단계에서 예측 10분치Ｔ_Ｐ（600)는 다소의 상승경향을 나타내고, 또한 이에 의하여 부저의 울림시각이 자동적으로 지연되어, 따라서 부저울림의 당초부터 양호한 예측정밀도를 얻을 수 있게 되어 있다. 이것은 본 발명에 의하여 승온커브의 개시형상을 형상파라미터 ａ의 값에 반영시키고 있다는 것과, 예측식의 계수파라미터 Ａ₀，Ａ₁의 각 수치를 연립방정식에 의하여 실측데이터에 의거한 값으로 설정하고 있다는 사실때문임이 틀림없다.

[제2실시예]

체온측정에 있어서는, 체온계의 열특성과 피부측정부위의 상태 및 부위 그 자체의 특성에 의하여, 측정개시부터 열평형에 이르기까지 사이에 관측되는 온도변화의 모양은 다종다양하다. 그러나 체온계의 열특성을 한정하면, 이것과의 관계에서는 상기 온도변화의 모양을 몇 개의 범주로 분류할 수 있다. 그리고, 극히 큰 분류는 겨드랑이 밑, 입속, 직장등의 측정으로 분류하는 것이다.

그런데, 본 발명에 의한 상기 제1실시예의 전자체온계는 그 보편적인 예측방식의 특징에 의하여 그대로도 겨드랑이 밑, 입속, 직장등의 측정에 적합한 것이었다. 그러나 본 발명의 예측방식을 다시 겨드랑이 밑, 입속, 직장등의 측정중의 어느 하나로 한정하여 적용하는 것을 고려하면, 예측정밀도가 더 향상되는 것을 기대할 수 있다.

제2실시예의 특징은 체온측정을 말하자면, 겨드랑이밑(입속, 직장등으로도 가하다)의 측정으로 한정한점이며, 이에 의하여 제1실시예의 것에 비하여 형상파라미터ａ의 값의 결정방법을 보다 정밀하게 구체화하여 이로써 예측정밀도를 한층향상시키는 점에 있다.

또, 제2실시예의 특징은, 현실의 체온측정에서 발생하는 온도변화의 변동영향을 경감함으로써 예측온도의 신뢰성을 한층 향상시키는 점에 있다.

또, 제2실시예의 특징은, 예측연산에 관한 처리공정을 단순화하고 혹은 감소시킴으로써, ＣＰＵ2의 처리 부담을 대폭경감시키는 데 있다.

[원리]

체온측정을 가령, 겨드랑이밑 측정으로 한정하면, 그 온도 변화의 곡선군과 형상파라미터 ａ의 값과의 상관관계를 한층 정밀하게 규정할 수 있다. 이에 의하여 현상인식수단은 온도변화의 형상을 보다 정밀하게 인식할 수 있어서, 따라서 예측연산의 정밀도가 향상한다.

제14도는 제2실시예에서의 형상파라미터 ａ의 최적치와 그 형상파라미터 ａ의 값을 결정하기 위한 변수(Ｓ_１／Ｓ_２）와의 관계를 표시하는 그래프이다.

이 그래프도는 예로서 이하의 방법으로 구할 수 있다. 우선 다수인에 대해서 실측한 다수의(바람직하게는 대표적인) 겨드랑이 밑 검온곡선군을 준비한다. 다음에 어떤 겨드랑이 밑 검온곡선군을 선택해서 전자체온계에 입력한다. 그 때에 미리 형상파라미터 ａ의 임의의 값을 설정하고 고정한다. 또한 상이한 2점에서의 온도데이터 Ｔ（ｔ₁），Ｔ（ｔ₂） 및 각 검온시점에서의 시간데이터 ｔ₁·ｔ₂에 의거해서 다음식의 2원연립방정식,

를 푸는 것에 의하여, 계수파라미터 Ａ₀，Ａ₁의 각 수치를 구함과 동시에, 상기 설정한 ａ의 값과, 축차적으로 구하여지는 계수파라미터 Ａ₀，Ａ₁의 각 수치를 사용해서 예측연산식,

에 의하여 예측 10분치 Ｔ_Ｐ（600)을 구한다. 이리하여 전자체온계가 소정의 예측종료조건(예를들면 예측 10분치가 안정하는 상태)을 만족시켰을때에는 말하자면 외부에서 그 시점의 예측 10분치Ｔ_Ｐ（600)와 기지의 실측 10분치Ｔ_ＯＡ（600)를 비교함으로써, 예측오차 γ=｜Ｔ_Ｐ（600)-Ｔ_ＯＡ（600)｜가 소정범위 내에 있는지 여부를 판정한다. 다음에 형상파라미터 ａ의 모든 가능한 설정치에 대해서 상기의 조작을 행한다. 이에 의하여 어떤 겨드랑이밑 검온곡선에 대한 예측오차 γ가 소정범위내로 되는 등의 복수개의 ａ의 값(ａ의 그룹)이 얻어진다.

다음에 별도의 겨드랑이밑 검온곡선을 선택하여 전자체온계에 입력하고, 상기의 조작을 행한다. 이에 의하여 별도의 겨드랑이 밑 검온곡선에 대한 예측오차 γ가 소정범위내의 것이 되는 그러한 다른 ａ의 그룹이 얻어진다. 또한 모든 겨드랑이 밑 검온곡선을 선택해서 상기의 조작을 행한다.

이리하여 모든 겨드랑이 밑 검온곡선에 대한 예측오차γ가 소정범위내의 것이 되는 그러한 모든 ａ의 그룹이 얻어진다.

또 한편에 있어서, 상기의 모든 겨드랑이 밑 검온곡선에 대한 형상변수(Ｓ_１／Ｓ₂)를 검출하고, 겨드랑이 밑 검온곡선을 통해서, 형상변수(Ｓ_１／Ｓ_２）와 ａ의 그룹을 대응시킨다. 이것이 제14도의 그래프이다.

다음에 제14도의 그래프도에 의거하여 제2실시예에서의 형상파라미터 ａ와 형상변수(Ｓ_１／Ｓ_２）와의 관계를 규정한다. 제14도에서 명백한 바와 같이, 그래프의 형상은 단순한 직선의 형상으로는 되지 않고, 위의 볼록한 모양의 돌기 경향을 나타내고 있다. 그와 같은 관계는,

또는,

단, ｎ＜1 : 정수

Ｃ₁∼Ｃ₃： 정수

의 형태로 표시된다.

그래서, 제2실시예에서는 형상파라미터 ａ와 형상변수(Ｓ_１／Ｓ_２）와의 관계를 다음식,

와 같이 규정하였다. 여기에서 제2실시예에서 채용하는 각 정수는 제14도의 그래프특성에 대한 회귀적 통계처리에 의하여 결정되고 있으며, 예를들어 ｎ=0.3, Ｑ＝0.04467, Ｑ₂＝-0.330749, Ｑ_３＝0.393626이다.

[구성]

제11a도 및 b도는 제2실시예의 전자체온계의 구체적인 구성을 나타내는 블록도이다. 이하의 설명에 있어서, 제2a도 및 b도의 제1실시예의 전자체온계와 동등한 구성에는 동일번호를 붙여서 그 설명을 생략한다.

또, 동일번호를 붙인 경우에도 제1실시예와 다소 다른 기능등이 있는 부분에 대해서는 그 설명을 가한다. 제11a도 및 b도에서, 예측연산부(2)는 새롭게 피크홀드수단(61) 및 평균화수단(62)을 포함하며, 또한 제2a도 및 b도의 구성과는 다른 방식으로 실현한 형상인식수단(20), 곡선해석수단(21) 및 예측연산수단(22)을 갖춘다. 그와 같은 구성에서 계측제어수단(8)은 본 계측개시전(예비계측시)에는 4초에 1회의 비율로 온도계측회로(5)에 온도데이터 Ｔ를 발생시킨다. 이에 의하여 제1실시예의 경우보다도 예비계측주기가 단축하고, 예비측정정밀도가 향상한다 또, 계측제어수단(8)의 레지스터 ｔ₄는 정수로서 2초를 기억하고 있다. 이것은 후술하는 평균화수단(62)을 가졌다는 사실에 의하여, 최초에 사용되는 검온데이터 Ｔ_ＯＡ가 본 계측개시로부터 2초경과후에 유효하게 되기 때문이다.

피크홀드수단(61)은 데이터판독기입수단(6)의 판독기입한 검온데이터 Ｔ₀중 항상 가장 높은 온도치를 검출하여 기억하는 수단이다. 이 때문에 피크홀드수단(61)은 도시하지 않았지만, 적어도 하나의 피크치 Ｔ_ＯＰ를 기억하는 피크치기억수단과, 그 피크치기억수단이 기억하고 있는 피크치 Ｔ_ＯＰ와 새로 입력되는 검온데이터 Ｔ₀와의 대소를 비교하는 피크치비교수단을 갖춘다. 그와 같은 구성에 있어서, 피크치기억수단은 최초에는 본 계측개시시점의 검온데이터 Ｔ₀(또는 본 계측개시조건을 만족시킨 것으로 보고 설정하는 설정치 Ｔ_Ｃ＝30.0℃)를 피크치 Ｔ_ＯＰ로서 기억한다. 다음에 새로운 검온데이터 Ｔ₀가 입력될때에는 피크치비교수단에 의하여, 피크치기억수단이 기억하고 있는 피크치 Ｔ_ＯＰ와 새로 입력되는 검온데이터 Ｔ₀와의 대소를 비교함으로써, 만일 Ｔ₀

Ｔ_ＯＰ의 조건을 만족시킬때에는 피크치기억수단은 새로 입력되는 검온데이터 Ｔ₀를 기억한다.

평균화수단(62)은 본 계측의 진행과 더불어 피크홀드수단(61)이 출력하는 피크치 Ｔ_ＯＰ에 관한 이동평균치 Ｔ_ＯＡ를 구하는 수단이다. 이 때문에 평균화수단(62)은 도시하지는 않으나, 연속적으로 소정수의 피크치 Ｔ_ＯＰ∼Ｔ′_ＯＰ를 기억하는 피크데이터기억수단과, 그 피크데이타기억수단이 기억하는 소정수의 피크치 Ｔ_ＯＰ∼Ｔ′_ＯＰ를 가산하는 피크치가산수단과, 그 피크치가산수단의 가산결과를 상기 소정수로 나누는 나눗셈수단을 갖는다. 그와 같은 구성에 있어서, 피크데이터기억수단은 각 샘플링시점에서의 최신의 피크치 Ｔ_ＯＰ를 기억함과 동시에, 이미 기억하고 있는 가장 오래된 피크치 Ｔ'_ＯＰ를 지워버린다. 따라서, 피크데이터기억수단은 즉 최초의 샘플링시점(ｔ=0초)에서는 피크치 Ｔ_ＯＰ０를 기억하고, 다음 샘플링시점(ｔ＝1초)에서는 피크치 Ｔ_ＯＰ0및 Ｔ_ＯＰ1을 기억하며, 다음 샘플링시점(ｔ=2초)에서는 Ｔ_ＯＰ0, Ｔ_ＯＰ1및 Ｔ_ＯＰ2를 기억한다. 이 시점(ｔ=2초)에서, 피크치가산수단은 최초의 가산결과 Ｔ_ＯＳ１＝（Ｔ_ＯＰ０＋Ｔ_ＯＰ１＋Ｔ_ＯＰ２）를 출력하고, 나눗셈수단은 최초의 이동 평균치 Ｔ_ＯＡ１＝Ｔ_ＯＳ１／３을 구하여 출력한다. 또한, 다음의 샘플링시점(ｔ＝3초)에서는 피크데이터의 기억수단은 피크치 Ｔ_ＯＰ1, Ｔ_ＯＰ2및 Ｔ_ＯＰ3를 기억한다. 이에 의하여, 피크치가산수단은 다음의 가산결과 Ｔ_ＯＳ2＝（Ｔ_ＯＰ1＋Ｔ_ＯＰ2＋Ｔ_ＯＰ3）을 출력하고, 나눗셈수단은 다음의 이동평균치 Ｔ_ＯＡ２＝Ｔ_ＯＳ２／３을 구하여 출력한다.

제13도는 제2실시예에서의 검온데이터 Ｔ₀, 피크데이터 Ｔ_ＯＰ및 이동평균치 Ｔ_ＯＡ의 추이관계를 표시하는 그래프도이다. 도면에서, 검온데이터 Ｔ₀는 본 계측개시시점(ｔ＝0)으로서, 30.0℃를 통과하고, 그후는 단조로운 상승경향을 표시하고 있으나, ｔ=5초에서 일단 하강으로 바뀌고, ｔ=7초에서 다시 상승으로 바뀌고 있다. 이것은 실제의 체온측정중의 체동등 기타의 원인에 의해서 생기는 검온커브의 변동이다. 일반적으로 미소한 변동은 평균화처리하면 제거된다. 그러나 도면과 같은 현저한 하강부분의 검온데이터는 제1실시예 및 제2실시예와 같은 예측처리에 유용하지 않을뿐만 아니라, 예측결과에 악영향을 준다. 그와 같은 경우에도 피크홀드수단(61)은 예컨대 ｔ＝５초에서의 피크치 30.5℃를 기억하여 이 값을 ｔ=8초까지 홀드하므로, 예측처리에서는 하강부분의 검온데이터에 의한 악영향이 제거된다. 또 제2실시예에서는 피크홀드처리를 데이터의 평균화처리보다도 먼저 행하기 때문에, 현실의 검온커브 Ｔ₀와 피크치커브 Ｔ_ＯＰ가 측정의 전영역에서 잘 일치한다. 따라서, 미리 평균화오차가 개입하지 않는다. 이 평균화오차가 개입하지 않는다는 것은 오히려 측정의 초기단계에서 검온커브가 급격한 상승을 나타낼때에 중요하며, 필요할때에는 검온커브의 상승현상에 대한 이동평균치의 상승현상의 지연정도를 정량적으로 평가할 수 있는 잇점을 가지고 있다. 다음에 평균화수단(62)은 피크치커브 Ｔ_ＯＰ의 이동평균을 취함으로써, 피크치커브 Ｔ_ＯＰ의 변동을 평균화하며 예측연산부(2)의 각 처리에 원활한 검온곡선을 제공한다.

기억수단(9)은 평균화수단(62)에서 구한 이동평균치의 검온데이터 Ｔ_ＯＡ를 순차적으로 레지스터 Ｔ₈으로부터 Ｔ₀를 향해서 시프트인/시프트아웃트하면서 항상 최신의 것으로부터 합계 9개의 검온데이터 Ｔ₈∼Ｔ₀를 기억한다.

형상인식수단(20)은 겨드랑이밑의 측정으로 한정함으로써, 형상파라미터 ａ의 값과 변수(Ｓ₁／Ｓ₂)와의 사이에 보다 정밀한 상관관계를 얻을 수가 있었다. 즉 형상인식수단(20)의 레지스터ａ는 다음식,

의 연산에 의해서 구한 형상파라미터 ａ의 값을 기억한다. 또, 형상인식수단(20)의 레지스터 Ｑ₃는 새로 정수 Ｑ₃를 기억하기 위하여 마련되어 있다.

곡선해석수단(21)에 있어서는, 8초전의 계수파라미터 Ａ₀'，Ａ₁'의 각 수치를 기억하는 레지스터 Ａ₀'，Ａ₁'와, 그 계수 파라미터 Ａ₀'，Ａ₁'의 각 수치를 구하기 위한 연산처리가 생략되어 있다. ＣＰＵ2의 연산부담을 경감하기 위해서이다.

예측연산수단(22)은 연속되는 9개분의 예측연산치 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）∼Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）'를 기억하기 위한 예측기억수단을 갖추고 있으며, 그 예측기억수단은 각 샘플링시점에서 연산한 최신의 예측연산치 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）를 기억함과 동시에, 이미 기억하고 있는 가장 오래된 예측연산치 사용해서 장래시각 ｔ_Ｄ에서의 예측온도 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）'를 구하고, Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）'를 지워버리는 등을 하며, 연속적으로 9개분의 예측연산치 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）∼Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）'를 기억하도록 구성되어 있다. 이에 의하여 예측수단(22)에 있어서는, 8초전의 온도데이터에 의거한 예측치 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）'를 구하는 연산처리를 생략할 수 있고, 따라서 ＣＰＵ2의 연산부담이 대폭 경감된다. 이점에 대해서, 상기 제1실시예의 전자체온계는 기억수단(9)의 온도데이터 Ｔ₈∼Ｔ₀를 유효하게 이용가능하다는 사실에 감하여, 제2실시예와 같은 예측기억수단을 생략한 것이다.

[동작]

제12a도∼c도는 제2실시예에서의 형상인식처리, 곡선해석처리 및 예측연산처리를 표시하는 플로우챠트이다. 또 제2실시예에서의 메인 플로우는 제3a도∼e도의 메인플로우와 동등하게 구성되므로, 이하의 설명에서도 제3a도∼e도를 채용한다. 따라서, 제2실시예의 전체의 동작은 제3b도에서의 형상인식 처리 Ｓ300, 곡선해석처리 Ｓ400 및 예측연산처리 Ｓ500을 각각 제12a도∼c도의 형상인식처리 Ｓ300', 곡선해석처리 Ｓ400', 및 예측연산처리 Ｓ500'으로 바꾸어 놓은 것으로 하고 설명한다. 그리고 제1실시예와는 다른 기능이 있는 부분에 대해서는 그 설명을 가한다.

제3a도의 예비측정공정 Ｓ101에서, 계측제어수단(8)은 4초에 1회의 비율로 온도계측회로(5)에 온도를 검출시킨다. 예비계측주기를 단축해서 예비계측정밀도를 향상시킨 것이다. 또, 공정 Ｓ102에서는 소정온도 30℃를 넘었는가 여부를 판단하고, 공정 Ｓ103에서는 4초간에 0.32℃이상의 온도상승이 인지되는지 여부를 판단한다. 제2실시예에서는 예비계측주기를 4초로 단축한 사실에 대응시켜서 0.32℃이상의 온도상승이 있는지의 여부를 검증하기로 하였다. 또, 제3b도의 공정 Ｓ210에서는 피크홀드수단(61) 및 평균화수단(62)을 거친후의 검온데이터 Ｔ_ＯＡ를 표시한다. 또, 공정 Ｓ220에서는 ｔ_ｉ＝ｔ_Ａ로 하여 2초인가 여부를 조사한다. 제2실시예에서는 평균화수단(62)를 갖출 수 있으므로, 레지스터 ｔ_Ａ의 내용은 최초의 검온데이터 Ｔ_ＯＡ가 이용되는 2초로 하였다.

[형상인식처리]

제12a도에서 제4a도와 동등한 공정에는 동일번호를 붙여서 설명을 생략한다. 공정Ｓ310에서는 형상파라미터 ａ의 값을,

에 따라 구한다. 이에 의하여 겨드랑이 밑 검온시의 형상인식정밀도가 크게 향상하였다.

[곡선해석처리]

제12b도에서는 제4b도의 8초전의 검온데이터 Ｔ₀를 사용하는 연산공정 Ｓ403 및 Ｓ404가 생략되고 있다. 제2실시예에서는 예측연산수단(22)내에 예측치 9개분을 기억할 수 있는 예측기억수단을 갖추었으므로, 현시점으로부터 8초전의 검온데이터 Ｔ₀를 사용하여 계수파라미터 Ａ₀'，Ａ₁'를 구할 필요가 없다. 이에 의하여 ＣＰＵ2의 처리부담이 대폭 경감된다.

[예측연산처리]

제12c도에서 제4c도와 동등한 공정에는 동일공정번호를 붙여서 설명을 생략한다. 제12c도에서는 제4c도의 8초전에 대한 계수파라미터 Ａ₀'，Ａ₁'의 각 수치를 사용하는 연산공정 Ｓ502가 생략되고 있으며, 그 대신에 공정 Ｓ510을 삽입하여, 최신의 예측연산온도 Ｔ_ｐ（ｔ_Ｄ）를 예측치기억수단에 기억시킴과 동시에, 8초전에 연산하여 기억시킨 예측연산온도 Ｔ_ｐ（ｔ_Ｄ）'를 지워버리는 처리를 하고 있다.

[제3실시예]

상기 제1실시예의 설명에서 서술한 바와같이, 형상파라미터 ａ의 값 설정방법에는 그외에도 여러 가지 고려할 수 있다. 제3실시예의 특징은 제1실시예의 설명에서 말한 측정개시후의 각 소정시각에서의 온도구배나, 각 소정시각에서의 복수의 온도데이터등에 의해서 형상파라미터 ａ의 값을 표현하는 방법을 보다 상세히 구체화한데 있다.

또, 제3실시예의 특징은 체온측정을 구강(그외에 겨드랑이 밑, 직장도 가하다)의 측정으로 한정한 사실이며, 여기에 형상파라미터 ａ의 값에 대한 다른 결정방법을 적용한 점에 있다.

또, 제3실시예의 특징은 상기 제2실시예와 같이, 온도변화의 변동영향을 경감시킨 점에 있으며, ＣＰＵ2의 처리부담을 대폭 경감시킨데 있다.

[원리]

제17도는 제3실시예에서의 본 계측개시후의 각 소정시각에서의 복수의 검출온도데이터를 플롯트한 관계를 표시하는 그래프도이다. 상기 제1실시예의 설명에서 설명한 바와 같이, 복수의 온도상승곡선은 그 측정 개시점으로부터의 검출온도의 상승형상의 예리한 정도를 인식하는 것으로서 판별된다. 그래서 제3실시예에서는 제17도와 같은 각 소정시각에서의 복수의 온도 데이터에 의거하여 형상파라미터 ａ의 값을 표현하기로 하였다.

어떤 검출온도의 상승형상의 예리한 정도를 인식하기 위하여는 예로서 실측데이터의 조를 그대로 채용해서 이들을 정량화하거나 혹은 이들을 기준의 것과 비교하는 방법이 있으며, 혹은 실측데이터의 조를 시간축과의 관계에서 보아(1차미분하여) 얻은 온도변화율의 정보를 정량화 혹은 이들을 기준의 것과 비교하는 방법이 있으며, 또한 실측데이터의 복수의 온도변화율의 조를 시간축과 관계에서 보아(2차미분하여) 얻은 온도변화의 가속도정보를 정량화하거나 혹은 이들을 기준의 것과 비교하는 방법등을 고려할 수 있다. 또, 그 경우에 금일 입수 가능한 1칩 ＣＰＵ의 처리능력등을 생각한다면, 형상파라미터 ａ의 변수간의 관계를 규정하는 함수는 선형인 것이 바람직하다. 다행히 미분항을 포함할때에는 현실적으로는 간단한 처리로 실행이 가능하다. 즉, 제17도에 있어서, 예로서 구간(ｔ₈∼ｔ₁₆）에 있어서의 1차미분은 각 시점의 검출온도데이터의 차(Ｔ_１６∼Ｔ₈）를 채택하여 할 수 있고, 또, 구간(ｔ₈∼ｔ_２４）에 있어서의 2차미분은 ｛Ｔ_２４－Ｔ_１６－（Ｔ_１６－Ｔ_８）｝의 형태로 행할 수가 있다. 그래서, 제3실시예에서는 형상파라미터 ａ와 변수 Ｘ_Ｋ와의 관계를 다음식,

단,

Ｄ₀∼Ｄ₅: 정수

Ｘ₀＝Ｔ₈Ｘ₁＝Ｔ₁₆

Ｘ₂＝Ｔ₂₄Ｘ₃＝Ｔ₃₂

Ｘ₄＝（Ｘ₃－Ｘ₀）／（Ｘ₁－Ｘ₀）

와 같이 규정하였다. 여기에서, Ｔ₈∼Ｔ₃₂는, 즉 ｔ=8초, 16초, 24초, 및 32초의 각 시점에서의 검온데이터 Ｔ_ＯＡ이며, 그 복수의 검온데이터 Ｔ₈∼Ｔ₃₂는 바람직하게는 측정개시후의 검출온도의 상승형상의 예리한 정도를 유효하게 인식하고, 판별하는데 충분한 범위를 커버하는 범위에서 추출한 것이다. 또, 이 범위는 바람직하게는 최초의 예측연산온도 Ｔ_Ｐ를 보다 빠른 시점에서 표시하기 위하여 가급적 단축하는 것이다. 또한, 변수 Ｘ₀∼Ｘ₄의 수, 샘플링간격, 및 형은 바람직하게는 ＣＰＵ2의 처리에 과도한 부담을 주지 않는 범위내에서 결정하는 것이다. 또한 제3실시예에서의 각 정수 Ｄ₀∼Ｄ₅는 이상을 고려한 결과의 통계적 처리에 의거해서 결정된 것이며, 예컨대, Ｄ＝-0.2566, Ｄ₁＝0.01601, Ｄ₂＝0.03003，Ｄ₃＝0.35019，Ｄ₄＝0.08913，Ｄ₅＝-12.9657이다.

[구성]

재15a도 및 b도는 제3실시예의 전자체온계의 구체적인 구성을 표시하는 블록도이다. 이하의 설명에서, 제11a도 및 b도의 제2실시예의 전자체온계와 동등한 구성에는 동일번호를 붙여서 그 설명을 생략한다.

제15a도 및 b도에 있어서, 예측연산부(2)에서는 제11a도 및 b도의 구성과는 다른 방식으로 실현한 계측제어 수단(23) 및 형상인식수단(24)을 갖추고 있다.

계측제어수단(23)에 있어서는 레지스터ｔ₈∼ｔ₃₂는 복수의 온도데이터를 추출할 각 소정시각의 정수, 예를 들면 ｔ₈＝8초, ｔ₁₆＝16초, ｔ₃₂＝32초를 기억하고 있다. 그러나, 각 소정시각의 정수는 이 내용에만 한정되는 것은 아니다. 또한 레지스터 Ｉ는 인덱스레지스터이며, 그 인덱스레지스터(Ｉ)의 내용은 레지스터 ｔ₈∼ｔ₃₂의 내용을 인덱스하여 참조하거나, 후술하는 타목적에서 사용된다.

형상인식수단(24)은 즉, 구강측정으로 한정한 사실에 의하여, 형상파라미터 ａ의 값과, 변수 Ｘ_Ｋ와의 사이에 보다 정밀한 상관을 얻을 수가 있었다. 즉, 형상인식수단(24)의 레지스터ａ는 다음식,

의 연산에 의해서 구한 형상파라미터 ａ의 값을 기억한다. 또한 형상인식수단(24)에서, 레지스터 Ｘ₀∼Ｘ₄는 변수 Ｘ₀∼Ｘ₄를 기억하기 위하여 마련되고, 레지스터 Ｄ₀∼Ｄ₅는 정수 Ｄ₀∼Ｄ₅를 기억하기 위하여 마련되고 있다.

[동작]

제16a도∼e도는 제3실시예의 전자체온계에 의한 검온프로세스를 나타내는 플로우챠트이다. 제16a도에서 제3a도와 동등한 공정에는 동일번호를 붙여서 설명을 생략한다. 또, 동일공정번호를 붙인 경우에도, 제1실시예와 다소 다른 기능이 있는 부분에 대해서는 그 설명을 가한다. 제16a도의 온도계측공정 Ｓ101에서는 계측제어수단(8)이 4초에 1회비율로 온도계측회로(5)에 온도를 검출시킨다. 또, 공정 Ｓ102에서는 소정온도 30℃를 초과하였는가 여부를 판단하고, 공정 Ｓ103에서는 4초간에 0.32℃이상의 온도상승이 인지되었는가 여부를 판단한다. 그리고, 상기 모든 조건을 만족시키고 있을때에는 공정 Ｓ110으로 진행하고, 계측제어를 위한 각종 프로그램스위치 ＳＷ１∼ＳＷ４ 및 인덱스레지스터 Ｉ의 내용을 클리어한다.

제16a도으로 공정 Ｓ109에서 타이어인터럽트가 발생하면 제16b도의 공정 Ｓ200에 입력한다. 제16b도의 공정 Ｓ210에서는 검온데이터 Ｔ_ＯＡ를 표시한다.

또 공정 Ｓ220에서는 ｔ_ｉ＝ｔ_Ａ로 하여 2초인가 여부를 조사한다. 또, 공정 Ｓ221에서는 레지스터 Ｔ_Ａ에 검온 데이터 Ｔ_ＯＡ를 기억시킨다. 제3실시예에서는 기억수단(9)이 생략되어 있기 때문이다.

공정 Ｓ205에서는 ＳＷ３＝１인가 여부를 조사한다. 제3실시예에서는 ＳＷ3은 본 계측개시후의 각 소정시각에서의 복수의 온도데이터를 기억하고, 또한 측정개시후의 비교적 빠른 시점에서 검온곡선의 상승형상의 예리한 정도를 인식(형상파라미터 ａ의 값을 결정)하기 위한 스위치이다. ＳＷ3=1이 아닐때에는 공정 Ｓ260으로 진행하여, ｔ₁＝ｔ₈，ｔ₁₆，ｔ₂₄및 ｔ₃₂중 어느 하나인가 아닌가를 조사한다. 이 판정은 인덱스레지스터 Ｉ의 내용을 인덱스하여 참조하면서 행한다. 즉 최초는 Ｉ＝0이며, ｔ_ｉ＝8초를 기다린다. ｔ_ｉ＝8초가 아닌 경우에는 그때까지의 데이터는 형식인식에 유용하지 않으므로, 그대로 공정 Ｓ108로 복귀한다. 머지않아 ｔ_ｉ＝8초가 되면, 공정 Ｓ260의 판별이 ＹＥＳ가 된다. 이에 의하여 공정Ｓ261에서는 인덱스레지스터 Ｉ의 내용에 따라서 검온데이터 Ｔ_ＯＡ(최초는 Ｔ_８）를 형상인식수단(24)의 레지스터 Ｘ_ｎ에 기억시킨다. 즉 최초는 Ｉ＝0이므로 레지스터 Ｘ₀에 Ｔ₈을 기억시킨다. 공정 Ｓ262에서는 마찬가지로 인덱스레지스터 Ｉ의 내용에 따라서 형상인식수단(24)이 형상파라미터 결정을 위한 부분연산, ａ＝ｆ（Ｉ，Ｘ，Ｄ）를 실행한다. 즉, 최초는 Ｉ＝0이므로 a=(D₀, X₀)의 부분연산을 행한다. 공정 Ｓ263에서는 인덱스레지스터 Ｉ의 내용에 1을 가한다. 공정Ｓ264에서는 Ｉ=3인가 여부를 판별하여, Ｉ＝3이 아니면, 공정 Ｓ108로 돌아간다. 이와 같이 하여 순서대로 소정시각이 되면 상기와 같은 요령의 처리를 한다. 즉, 다음ｔ₁＝16초에서는 Ｉ＝1이므로 공정Ｓ261에서는 레지스터 Ｘ₁에 Ｔ₁₆을 기억시키고, 공정Ｓ262에서는 레지스터 ａ의 내용에 (Ｄ₂，Ｘ₂)의 내용을 가하며, 공정Ｓ263에서는 Ｉ의 내용에 1을 가한다. 다음의 t₁=2초에서는 I=3이므로 I=3이므로, 공정 S261에서는 레지스터 X₃에 T32을 기억시키고, 공정 S262에서는 레지스터 a의 내용에 (D₃, X₃)의 내용을 가하며, 공정 S263에서는 I의 내용에 I을 가한다. 이 시점에서는 공정Ｓ264의 판별은 Ｉ=3을 만족시키므로 다음에 설명하는 공정Ｓ600의 형상인식처리를 행한다. 이것은 제3실시예에서는 항상 본 계측개시후의 ｔ=32초를 경과한 시점이다.

[형상인식처리]

제16d도는 제3실시예에서의 형상인식처리를 나타내는 플로우챠트이다. 공정Ｓ601에서는 레지스터 Ｘ₄에 변수 Ｘ₄＝（Ｘ₃－Ｘ₀）／（Ｘ₁－Ｘ₀）를 기억시킨다. 공정Ｓ602에서는 레지스터ａ의 내용에 나머지(Ｄ₄·Ｘ₄＋Ｄ₅）의 내용을 가한다. 이에 의하여 형상파라미터 ａ의 값이 계산되었다. 다시 공정Ｓ602에서는 ａ＞１인가 여부를 판별하여, 만일 ａ＞１이면, 공정 Ｓ606에서, ａ의 값을 1에 클램프한다. 또, ａ＞1이 아니면 공정 Ｓ604에서 ａ〈0.01인가 여부를 판별하고, 만일 ａ＜0.01이면 ａ의 값을 0.01에 클램프한다. 또, ａ＜0.01도 아닌때에는 공정 Ｓ602의 연산으로 구한 ａ의 값 그 자체를 사용한다. 공정Ｓ607에서는 메인플로우(ｍａｉｎｆｌｏｗ）로 돌아가고, 공정Ｓ265에서는 ＳＷ을 논리 1에 셋트한다. 이후는ＳＷ3의 처리를 행하지 않는다. 즉, 이후는 체온측정의 초기단계에서 설정한 형상파라미터 ａ의 값을 사용해서 예측연산을 계속한다.

제18도 및 제19도는 제2실시예의 전자체온계에 의한 겨드랑이 밑 검온의 측정결과를 표시하는 그래프에 관한 것이며, 제18도는 승온커브가 매우 완만하게 상승하고 있는 경우를 표시하고, 제19도는 평균적인 승온커브의 경우를 표시하고 있다. 제2실시예의 전자체온계에서는 형상파라미터 ａ의 값은 승온커브의 소정어깨부근의 형상을 검출한 시점에서 결정되므로, 부저의 울림시점도 승온커브의 상승형상변화에 따라 변화하고 있다.

제20도 내지 제22도는 제3실시예의 전자체온계에 의한 구강내 검온의 측정경과를 표시하는 그래프도에 관한 것이며, 제20도는 평균적인 승온커브의 경우를 표시하고, 제21도는 제20도 표시의 경우보다도 높은 온도를 측정한 경우를 표시하며, 제22도는 승온커브가 매우 완만하게 상승하고 있는 경우를 표시하고 있다. 제3실시예의 전자체온계에서는 형상파라미터ａ의 값은 항상 ｔ＝32초의 시점에서 결정되므로, 부저의 울림 시점에서도 별로 변화가 없다.

그리고, 상술한 각 실시예는 인체에 사용하는 전자체온계에 관해서 설명하였으나, 기타의 생체에 사용하는 경우에도, 혹은 생체이외의 것의 검온에 사용하는 경우에도 본 발명, 혹은 본 발명의 사상을 용이하게 적용할 수 있다.

또, 상술한 제2실시예 및 제3실시예의 설명에서는 각각 겨드랑이 밑 전용 및 구강전용으로서 실현한 경우의 전자체온계에 관해서 설명하였다. 그러나, 어느 계측알고리즘(특히 형상파라미터ａ의 값의 결정알고리즘)도 겨드랑이 밑용, 구강용등에 한정되는 것은 아니다. 또한 하나의 전자체온계에 쌍방의 계측알고리즘을 적용해서, 선택적으로 기능발휘시키는 것도 가능하다.

또, 제1실시예 또는 제2실시예에서의 제2의 구배Ｓ₁과 제3의 구배Ｓ₂와의 비교는 이들의 비를 찾는 것만에 한하지 않는다. 즉, 차를 찾아서 택하여도 좋다.

이상 설명한 것과 같이, 본 발명에 의하면, 예측식중의 파라미터의 값을 전부 측정시의 실시간온도데이터를 사용해서 산출하고 있으므로, 탐침의 열특성불규칙 또는 개인이나 측정부위의 차에 의한 검온커브에 차가 있어도, 항상 정확한 선행표시를 할 수 있다.

또, 본 발명에 의하면, 실시간온도데이터 그 자체를 목적변수로 하고 있으므로, 연산오차에 의한 영향이 없고, 파라미터의 값설정이 안정되며, 실측온도커브에 중첩된 잡음에 의해서도 예측치가 크게 좌우되거나 하지 않는다.

또, 본 발명에 의하면, 측정경과와 더불어 승온커브를 전부 커버하도록 온도데이터를 끌어내므로, 승온커브가 매우 완만하게 상승하는 경우에도 예측치의 추이는 자연스러운 상승커브를 그리며, 온도의 상승부근에서 오우버슈우트하는 일이 없고, 사용자에게 예측하고 있다는 것을 의식시키지 않고 측정할 수가 있다.

또, 본 발명에 의하면, 측정의 초기단계에서 승온커브의 형상을 정확히 판단함으로써, 예측온도치는 당초부터 평형온도를 나타낸다.

또, 본 발명에 의하면, 예측식에 대해서 임의의 장래시각을 직접적으로 설정할 수 있으므로, 당해 측정계에서 임의 측정시간 경과후의 검온치를 용이하게 제공할 수 있다.

또, 본 발명에 의하면, 곡선형상ａ의 값을 설정한 후에 ２원연립방정식을 풀게되므로, 1점의 온도데이터는 측정계시부근의 온도데이터로 고저할 수 있고, 또 다른 1점의 온도데이터는 현시점의 온도데이터를 사용하면 된다. 따라서, 종래와 같은 온도데이터메모리는 불필요하게 되고, 연산도 간단하고 또한 고속으로 행할 수 있다.

따라서, 보편성이 높고, 염가이며 고정밀도인 전자체온계를 제공할 수 있다.

또, 본 발명에 의하면, 생체의 체동따위에 의하여 발생하는 온도변화의 변동을 유효하게 방지 또는 경감시키므로, 예측온도의 신뢰성이 한층 향상된다.

또, 본 발명에 의하면, 측정대상을 생체의 특정부위로 한정하였으므로, 예측정밀도가 한층 향상된다.

Claims

장래시각에서의 검출온도예측기능을 갖추는 생체의 온도측정방법에 있어서, 검온커브의 형상을 반영하기 위한 형상파라미터 및 상기 검온커브에 중복시키기 위한 계수파라미터의 각 수치를 미정으로 하는 소정의 예측함수식을 갖추는 공정과, 온도를 검출하여 그 온도를 표시하는 온도데이터를 발생하는 온도검출공정과, 측정개시후의 경과시간을 제시하여 그 경과시간을 표시하는 시간데이터를 발생하는 시간검출공정과, 상기 검출된 소정의 온도데이터에 의거해서 상기 형상파라미터의 값을 설정하는 형상파라미터의 설정공정과, 상기 설정된 형상파라미터치를 포함하여, 또한 상이한 복수시점의 온도데이터를 목적변수로 하고, 또한 상기 복수시점의 시간데이터함수를 설명변수로 하는 복수의 상기 예측함수식으로서 구성되는 연립방정식을 풀므로써 상기 계수파라미터의 값을 설정하는 계수파라미터설정공정과, 상기 설정된 형상파라미터 및 계수파라미터의 각 값으로 특정하는 상기 예측함수식에 의해 장래시각에서의 검출온도를 예측연산하는 예측연산공정을 갖추는 것을 특징으로 하는 생체의 온도측정방법.
제1항에 있어서, 형상파라미터설정공정은 복수의 온도데이터에 의거하는 소정의 온도상승구배정보에 의해서 형상파라미터의 값을 설정하는 것을 특징으로 하는 생체의 온도측정방법.
제2항에 있어서, 형상파라미터설정공정은 우선 피검온커브가 제1의 소정구배를 표시하는 점을 검출하고, 또한 그 점에 관해서 전후하는 제2의 구배 및 제3의 구배를 검출하여 이것을 비교함으로써, 형상파라미터의 값을 설정함을 특징으로 하는 생체의 온도측정방법.
제3항에 있어서, 형상파라미터설정공정은 제2의 구배, Ｓ₁및 제3의 구배 Ｓ₂에 의거해서 형상파라미터 ａ의 값을 다음식,

단,

ｎ＜１ : 정수

Ｑ₁∼Ｑ₃: 정수

에 따라 설정함을 특징으로 하는 생체의 온도측정방법.
제1항에 있어서, 형상파라미터설정공정은 측정개시후의 초기단계에서의 복수의 온도데이터에 의거해서 형상파라미터의 값을 설정하는 것을 특징으로 하는 생체의 온도측정방법.
제5항에 있어서, 형상파라미터설정공정은 각 소정시각에서의 복수의 온도데이터 Ｔ_Ｋ에 의거하는 정보 Ｘ_Ｋ에 근거해서 형상파라미터 ａ의 값을 다음식,

단,

Ｄ₀∼Ｄ₅: 정수

Ｘ₀＝Ｔ₈Ｘ₁＝Ｔ₁₆

Ｘ₂＝Ｔ₂₄Ｘ₃＝Ｔ₃₂

Ｘ₄＝（Ｘ₃－Ｘ₀）／（Ｘ₁－Ｘ₀）

에 따라서 설정함을 특징으로 하는 생체의 온도측정방법.
제1항에 있어서, 계수파라미터설정공정은 상이하는 2점에서의 온도데이터 Ｔ（ｔ₁），Ｔ（ｔ₂） 및 각 검온시점에서의 시간데이터 ｔ₂，ｔ₂에 의거해서 다음식의 2원연립방정식,

를 풀므로써 계수파라미터 Ａ₀및 Ａ₁의 각 수치를 설정함을 특징으로 하는 생체의 온도측정방법.
제7항에 있어서, 계수파라미터설정공정은 상이하는 2점에서의 온도데이터로서 측정개시점부근의 온도 데이터와 현시점의 온도데이터를 사용함을 특징으로 하는 생체의 온도측정방법.
제1항에 있어서, 예측연산공정은 형상파라미터 ａ 및 계수파라미터 Ａ₀및 Ａ₁의 각 수치로 특정하는 예측함수식에 의하여 장래시각 ｔ_Ｄ에서의 검출온도 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）를 다음식,

에 따라서 예측연산함을 특징으로 하는 생체의 온도측정방법.
장래시각에서의 검출온도 예측기능을 갖추는 생체의 온도측정장치에 있어서, 검온커브의 형상을 반영하기 위한 형상파라미터 및 상기 검온커브에 중복시킥시 위한 계수파라미터의 각 수치르 미정으로 하는 소정의 예측함수식을 기억하고 있는 기억수단과, 온도를 검출하여 그 온도를 표시하는 온도데이터를 발생하는 온도검출수단과, 측정개시후의 경과시간을 계시하여 그 경과시간을 표시하는 시간데이터를 발생하는 시간검출수단과, 상기 검출된 소정의 온도데이터에 의거해서 상기 형상파라미터의 값을 설정하는 형상파라미터의 설정수단과, 상기 설정된 형상파라미터치를 포함하여, 또한 상이한 복수시점의 온도데이터를 목적변수로 하고, 또한 상기 복수시점의 시간데이터함수를 설명변수로 하는 복수의 상기 예측함수식으로서 구성되는 연립방정식을 풀므로써 상기 계수파라미터의 값을 설정하는 계수파라미터설정수단과, 상기 설정된 형상파라미터 및 계수파라미터의 각 값으로 특정하는 상기 예측함수식에 의해 장래시각에서의 검출온도를 예측연산하는 예측연산수단을 갖추는 것을 특징으로 하는 생체의 온도측정장치.
제10항에 있어서, 온도검출수단은 소정주기에서 검출한 온도중 최대레벨의 것을 순차검출하여 유지출력하는 피크홀드수단을 갖추는 것을 특징으로 하는 생체의 온도측정장치.
제10항에 있어서, 온도검출수단은 소정주기에서 검출한 온도중 최대레벨의 것을 순차검출하여 유지하는 피크홀드수단과, 상기 피크홀드수단이 유지한 복수의 레벨에 관한 이동평균치를 구하여 출력하는 평균화 수단을 갖추는 것을 특징으로 하는 생체의 온도측정장치.
제10항에 있어서, 형상파라미터설정수단은 복수의 온도데이터에 의거하는 소정의 온도상승구배정보에 의해서 형상파라미터의 값을 설정함을 특징으로 하는 생체의 온도측정장치.
제10항에 있어서, 형상파라미터설정수단은 측정개시후의 초기단계에서의 복수의 온도데이터에 의거해서 형상파라미터의 값을 설정하는 것을 특징으로 하는 생체의 온도측정장치.
제10항에 있어서, 계수파라미터설정수단은 상이하는 2점에서의 온도데이터Ｔ（ｔ₁），Ｔ（ｔ₂） 및 각 검온시점에서의 시간데이터 ｔ₁，ｔ₂에 의거해서 다음식의 2원연립방정식,

를 풀므로써 계수파라미터 Ａ₀및 Ａ₁의 각 수치를 설정함을 특징으로 하는 생체의 온도측정장치.
제15항에 있어서, 계수파라미터설정공정은 상이하는 2점에서의 온도데이터로서 측정개시점부근의 온도데이터와 현시점의 온도데이터를 사용함을 특징으로 하는 생체의 온도측정장치.
제10항에 있어서, 예측연산공정은 형상파라미터 ａ및 계수파라미터 Ａ₀및 Ａ₁의 각 수치로 특정하는 예측함수식에 의하여 장래시각 ｔ_Ｄ에서의 검출온도 Ｔ_Ｐ（ｔ_Ｄ）를 다음식,

에 따라서 예측연산함을 특징으로 하는 생체의 온도측정장치.