WO2021201464A1 - 생체 신호 분석 알고리즘과 시스템 및 방법 - Google Patents

생체 신호 분석 알고리즘과 시스템 및 방법 Download PDF

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    • A61B5/681—Wristwatch-type devices

Definitions

  • the present invention minimizes errors and distortions of bio-signal data values according to the shape of a terminal that collects bio-signals, user conditions, ambient environmental conditions, collection methods, personal activities, etc., and measures body temperature in a normal state collected after wearing the terminal. Calculate the average value of the values, then classify and read the virus infection stage using the deviation value from the collected body temperature measurement value, predict the virus type using the increase/decrease rate of the deviation value over time, and reach each infection stage It relates to an analysis algorithm, big data platform-based analysis algorithm, system and method for identifying, tracking, and preventing target entities in the virus incubation period based on a big data platform by analyzing time and estimated time of fever origin. .
  • the primary temperature check is emerging as a new social issue, and smart bands and smart watches that can continuously measure body temperature are being released, but in the form of a terminal , user conditions, environmental conditions, collection methods, personal activities, etc., errors and distortions in body temperature measurements occur, and an analysis algorithm that can identify objects suspected of infection in the incubation period of the virus by tracking body temperature measurements continuously.
  • an analysis algorithm that can identify objects suspected of infection in the incubation period of the virus by tracking body temperature measurements continuously.
  • Korean Patent Laid-Open No. 10-1818857 relates to a smart band thermometer capable of measuring and monitoring body temperature. Comparing the body temperature measured from the temperature sensor with the reference temperature in a normal state set based on the average value derived from the accumulated body temperature data value, and warning when it is high or low, body temperature measurement and monitoring that provides continuous body temperature measurement It relates to a smart band type thermometer that can do this.
  • the average value is calculated using the accumulated body temperature data, and then the case where the body temperature is high or low is simply compared and determined.
  • the disadvantage that errors and distortions may occur in body temperature measurement due to activities, etc., the temperature adaptation process between the sensing element and the skin contact surface when the smart band is first worn, and the specific method of calculating the normal body temperature measurement value are not described.
  • the measurement is performed several times at intervals within the error range ⁇ 0.5 ° C. Calculate the average body temperature in the normal state except for the temperature and the lowest temperature, then read the infection stage using the deviation value from the collected body temperature measurement value or predict the virus type using the increase/decrease rate of the deviation value over time, the infection stage It is possible to track the expected arrival time, the estimated time of the fever starting point, etc., and when an event of a suspected virus infection occurs, data information including location information is notified and notified to the mobile terminal App. is a clear distinction of
  • the present invention has been made to solve the problems of the prior art, and minimizes errors and distortions in body temperature measurement values collected from terminals, and distinguishes and reads virus infection stages.
  • An object of the present invention is to provide an analysis system and algorithm for identifying, tracking, and preventing a target entity.
  • Another technical problem and purpose to be solved by the present invention is that it can remotely monitor through identification and location tracking of suspected objects of new virus infection such as COVID-19, and a digital quarantine system based on a big data platform. It is to provide a technical method that can perform various epidemiological investigations through
  • the present invention minimizes the error and distortion of the body temperature measurement value collected according to the shape of the terminal, the user condition, the collection method, external environmental conditions, etc., and the body temperature measurement value transmitted from the Bluetooth module of the terminal.
  • the method further includes a server for receiving the body temperature measurement value analyzed from the portable terminal to determine whether the virus infection is a suspected virus.
  • the mobile terminal App After downloading, information registration and virus prevention set the access distance to the target object wearing the terminal suspected of infection, calculate the average body temperature in the normal state measured several times at regular time intervals in the static state, and compare it with the measured body temperature Using the deviation value, the viral infection stage can be read.
  • the change in body temperature can be tracked and stopped using the rate of increase or decrease of the body temperature deviation value over time, and a significant increase/decrease rate is calculated through tracking and stopping the body temperature change. Estimated time can be calculated.
  • the information value including the multiple access location information of the mobile terminal App. of the terminal wearing object can be notified and notified by text, image, voice, etc. , in the virus incubation period based on the big data platform, it is possible to identify, track, isolate, and prevent objects suspected of infection.
  • the present invention it is possible to identify, track, and prevent a target entity in the virus incubation period through a biosignal measurement terminal, and utilize a biosignal analysis algorithm when an event of a target object wearing a terminal occurs.
  • Big data can be built through machine learning and deep learning.
  • the increase/decrease rate of body temperature deviation over time it is possible to calculate the expected time to reach body temperature and the expected time to the onset of fever in the infection stage, and to track or stop tracking the change in body temperature.
  • the information data value of the object suspected of virus infection is transmitted from the mobile terminal App. It is possible to prevent virus infection by notifying and notifying information values and the like in numbers, texts, images, voices, etc. to the mobile terminal.
  • non-face-to-face medical practices that transmit/receive various bio-signal measurement data values collected from the terminal to the server and receive treatment, diagnosis, and prescription using the measured big data of each bio-signal received and stored in the server Viral infection can be prevented.
  • (b) is a graph schematically illustrating the correlation between the number of virus populations and oxygen saturation
  • Figure 1 (c) is a graph schematically showing the change in the deviation value according to the increase in body temperature after virus inoculation
  • FIG. 2 is a block diagram schematically showing the system configuration of the present invention
  • FIG. 3 is a state diagram and a perspective view showing the shape of the terminal of the present invention.
  • FIG. 4 is a conceptual diagram of a multiple access location tracking system of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart schematically showing the processing state of the biosignal measurement value of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a biosignal measurement data transmission state in a portable terminal of the present invention.
  • FIG. 7 is a flowchart schematically showing the process of classifying the viral infection stages of the present invention.
  • FIG. 8 is a block diagram showing the reading of the infection point of the subject suspected of virus infection of the present invention.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a data flow state between a measurement terminal and a server according to the present invention.
  • FIG. 10 is a graph schematically illustrating a method for calculating the deviation value and increase/decrease rate of body temperature according to the present invention
  • 11 is a graph schematically tracing the estimated time of reaching body temperature and starting point of fever in the infection stage of the present invention.
  • FIG. 13 is a graph schematically illustrating a method for determining whether the measured body temperature of the present invention is normal.
  • FIG. 14 is a graph schematically illustrating a method for predicting a virus type of the present invention.
  • the system of the present invention includes a mobile terminal App. (application) for determining whether an event occurs by analyzing a body temperature measurement value transmitted from a Bluetooth module of a biosignal measurement terminal, and an event
  • the mobile terminal further comprises a server for receiving the measured body temperature value analyzed by the mobile terminal App.
  • a gateway that receives and transmits a value; one or more of the following, receiving and storing location data from at least one of the mobile terminal and the gateway and a body temperature value measured from the terminal, and storing the location data received when an event occurs and a body temperature value measured from the terminal transmitted to the server, and the server notifies and informs the mobile terminal with numbers, texts, images, voices, etc. about the event entity information, including the multiple access location information of the mobile terminal App.
  • the server is the terminal It further includes a database unit that analyzes and stores the body temperature value measured from can be built
  • the present invention provides an algorithm for analyzing a body temperature value measured from a biosignal measuring terminal, comprising: calculating a body temperature value in a normal state; determining whether the measured body temperature is normal; distinguishing the infection stage by using a deviation value between the collected normal body temperature value and a subsequently measured body temperature value; calculating a deviation value and an increase/decrease rate of the body temperature; tracing the expected time of reaching body temperature and the expected time of the onset of fever in the infection stage; tracking a change in body temperature using an increase/decrease rate of the body temperature deviation value; stopping tracking of the body temperature change; Predicting the virus type through the increase or decrease of the measured body temperature value; an analysis method for identifying, tracking and preventing a target entity in a virus incubation period based on a big data platform, comprising: to provide.
  • FIG. 1(a) is a graph schematically illustrating the correlation between the number of virus populations and oxygen saturation.
  • Figure 1 (a) in the experiment of 'Pulse-oximetry accurately predicts lung pathology and the immune response during influenza infection' published in the US National Library of Medicine National Institutes of Health (PMC2776688), epithelial damage related to viral infection It induces local immune and inflammatory responses leading to hyperplasia and pneumonia (Taubenberger, 2008).
  • oxygen saturation (SaO2) levels are directly related to lung pathology at all stages of infection, and oxygen We evaluated whether the saturation level could be a useful indicator of the severity of Influenza infection depending on the number of virus populations.
  • mice were intranasally infected with the contents of 10TCID 50 , 100TCID 50 , and 1000TCID 50 of the Influenza A/PR8/34(PR8) virus, respectively, and the number of virus populations and oxygen according to the number of days after infection The correlation of saturation was modeled.
  • mice infected with the 10TCID 50 , 100TCID 50 , and 1000TCID 50 virus contents respectively showed a peak in the number of virus individuals on the 5th day after infection as shown in FIG. 10 5 ⁇ 10 6 , 10 6 ⁇ 10 7 , 10 7 ⁇ 10 8 were detected, respectively.
  • the oxygen saturation after infection with the virus content of each of 10TCID 50 , 100TCID 50 , and 1000TCID 50 showed a correlation indicating that the degree of oxygenation was gradually decreased with the number of days elapsed.
  • animal experiments such as monkeys, weasels, pigs, dogs, and cats, including mouse experiments, there was a correlation that oxygen saturation decreased as the number of virus populations increased.
  • Figure 1 (c) is a graph schematically illustrating the change in the deviation value according to the body temperature rise after the challenge inoculation of the SARS-CoV-2 (COVID-19) strain in an animal experiment (weasel). Referring to Figure 1 (c), https://doi.org/10.1016/j.chom.
  • DC direct contact
  • IC indirect contact
  • the wearable type biosignal measuring terminal 100 of the present invention includes a control device 200 provided on one surface of the biosignal measuring terminal 100 body, and the terminal 100 includes an infrared sensor. , a body temperature sensor, one or more sensing devices 110 capable of implementing sensing and device technologies such as optical blood flow measurement and pulse oximetry including LEDs; and a Bluetooth module 150 connected to a portable terminal or tablet.
  • the control device 200 is provided integrally with the terminal 100 or is provided to be detachably attached to the terminal 100 .
  • the present invention provides a mobile terminal 300a for receiving and wirelessly transmitting location data and bio-signal measurement data; and a gateway 300b for receiving and transmitting location data and bio-signal measurement data values from the terminal 100.
  • a mobile terminal 300a for receiving and wirelessly transmitting location data and bio-signal measurement data
  • a gateway 300b for receiving and transmitting location data and bio-signal measurement data values from the terminal 100.
  • One or more of ; is further provided.
  • the server 400 further includes a database unit 410 for storing the received biosignal sensed data value, and a transceiver 420 for transmitting the biosignal sensing data value through the Internet network, and the event-related biosignal It is possible to build a platform based on artificial intelligence through machine learning and deep learning of measured big data values.
  • the measured data value obtained from the sensing element 110 of the terminal 100 including the control device 200 is transmitted to the server 400 through at least one of the portable terminal 300a and the gateway 300b. is sent
  • the mobile terminal 300a of the object worn by the terminal 100 includes a battery 340, a gyro sensor 350, an acceleration sensor 360, an infrared sensor 370, a motion detection sensor ( 380), including a GPS module 390, and the like, and the mobile terminal 100 uses the gyro sensor 350, the acceleration sensor 360, the motion sensor 380, the GPS module 390, and the like.
  • a more accurate biosignal sensing data value can be collected.
  • the portable terminal 300a of the object wearing the terminal 100 includes a PPG signal detector 310 for detecting a PPG (Photo Plethysmo Graphic) signal in collecting the biosignal sensing data value, and an acceleration sensor 360 . ) and the gyro sensor 350, etc., can be measured only in a static state, and the PPG signal for detecting a static signal and a signal processing unit 320 for amplifying and digitally converting the static signal, and the digitally converted It further includes a wireless communication unit 330 for processing and transmitting the PPG signal and the static signal according to the wireless communication standard.
  • PPG Photo Plethysmo Graphic
  • a passenger on an airplane, ship, train, bus, subway, etc. is made to wear the terminal 100 to increase body temperature while moving, breathing It is characterized in that it is possible to identify and track a subject suspected of virus infection by collecting measurement values of each biosignal such as increase in number and decrease in oxygen saturation. Virus infection can be prevented by wearing the terminal in dense places such as , factories, and gathering places.
  • the system and method of the present invention transmits data values using various measurement technologies through 3G, LTE, 5G communication, etc., processes the data in the server 400 and stores it in the database unit, and configures it as a DB system And by analyzing the results of the stored data, it is possible to identify and track the object suspected of being infected with the virus.
  • the terminal can measure, collect, and analyze biosignal sensing data values such as electromyography, respiration rate, electrocardiogram, blood pressure, pulse rate, and activity amount, including oxygen saturation, body temperature, and cough sound frequency.
  • biosignal sensing data values such as electromyography, respiration rate, electrocardiogram, blood pressure, pulse rate, and activity amount, including oxygen saturation, body temperature, and cough sound frequency.
  • Figure 3 is a state diagram and a perspective view showing the shape of the terminal of the present invention.
  • the terminal refers to a surface in a direction in contact with the wearer's skin S as a rear surface, and a surface provided in a direction opposite to the rear surface is referred to as a front surface.
  • the control device 200 in the terminal 100 including the control device for minimizing the error and distortion of the biosignal measurement data value, the control device 200 is shown in FIG. 3 (a) and ( As shown in b), it has a structure that is attached to the terminal body by a connection member 250 and is easy to attach and detach.
  • the control device for minimizing the error and distortion of the biosignal measurement data value includes a receiving space 210 formed on the rear side of the central part of the terminal so as not to interfere with the sensing of the biosignal of the terminal;
  • the resilient spring 220 mounted in the receiving space and maintaining a certain distance between the various sensing elements and the skin contact surface, the open chamber 230 provided at the lower end of the control device and having the same curvature as the body part contact surface, and the open chamber and a chamber seating groove 240 concavely formed on the bottom surface to have a shape corresponding to , and a connection member 250 for connecting the control device and the terminal.
  • connection member can perform a function to connect the control device and the terminal, and referring to FIGS. 3 (c) and (d), (a) of FIG. 3 without the control device 200 , (b) may include various shapes and structures that can be worn integrally to perform the function, and a detailed description is omitted as a commonly known technique to those who practice the present invention.
  • the server is a mobile terminal App. After downloading, an access distance (10M) is set for virus prevention with a target object wearing a suspicious terminal, and the server collects multiple access location information data values of the mobile terminal App. In the mobile terminal App. of the mobile terminal App. The number of objects suspected of being infected with the virus may be notified and notified on the screen. According to the described structure, it is possible to prevent virus infection by using location tracking through real-time GPS.
  • FIG. 5 is a flowchart schematically illustrating a processing operation of a biosignal measurement data value according to the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an operation of transmitting biosignal measurement data in a portable terminal of the present invention.
  • the server carries the measured value measured by the terminal
  • epidemiological investigations such as the source of infection, the route of infection, and the speed of transmission of the infection.
  • FIG. 7 is a flowchart schematically illustrating a process for classifying infection stages of the present invention.
  • the step of downloading by interlocking the terminal of the wearing object and the mobile terminal App. (S210); The mobile terminal App. After downloading, registering basic information, etc.
  • the error range of the body temperature and oxygen saturation is within ⁇ 0.5°C and ⁇ 1%, respectively, and measured several times in a static state at regular time intervals, and the highest and lowest biosignal measurement data values of the measured values After excluding , authenticating the average value as a normal body temperature value and oxygen saturation value (S240); If the error range of the body temperature and oxygen saturation is out of ⁇ 0.5°C and within ⁇ 1%, respectively, reapply it, calculate the normal body temperature value and oxygen saturation value, and then compare the measured values of the body temperature and oxygen saturation calculating a deviation value (S240); Separating the infection stage according to the calculated deviation value range; (S250), wherein the infection stage can be subdivided into mild and severe, and the virus infection stage can be classified according to clinical diagnostic criteria.
  • FIG. 8 is a block diagram showing the reading of the infection time of the subject suspected of virus infection.
  • the subject suspected of infection does not exhibit fever symptoms in the latent period during the incubation period, but passes the minimum quantitative threshold in which viremia appears after the latent period.
  • the timing of virus infection is read by tracking the virus, and in particular, it shows the reading timing of the infection stage during the asymptomatic infection period, when the fever state is not recognized after infection with the novel virus (COVID-19).
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a data flow state between a terminal and a server according to the present invention.
  • multiple access location information data values are collected and tracked from the server using a mobile terminal, and when an event occurs, the server transmits location information of an object suspected of infection to the mobile terminal, etc., and virus infection prevention To determine whether an object wearing a terminal wearing a suspected infection has entered within the access distance set in the mobile terminal App.
  • the server transmits the location information of the object wearing the suspected infection terminal to the mobile terminal, and the App.
  • Notification and notification can be performed by shaping the number, voice, image, etc. of the suspected infection target object on the screen. It can be continuously collected and tracked.
  • FIG. 10 is a graph schematically illustrating a method of calculating a deviation value and an increase/decrease rate of body temperature.
  • the increase/decrease rate which is the change (deviation value) of the body temperature over time, is calculated and tracked, and the temporary body temperature increase and In order to prevent distortion due to reduction, it is determined whether the measured body temperature is normal by using the increase/decrease rate.
  • Ts normal body temperature s: standard
  • Tp current measured body temperature p: present
  • Te expected body temperature e: expectation
  • te expected body temperature time ⁇ te expected body temperature reached value
  • Tc body temperature change follow-up reference body temperature (c: criteria)
  • ⁇ Tc body temperature change follow-up standard increase value c: criteria
  • Tb body temperature change tracking start temperature b: beginning point
  • tb body temperature change tracking start time b: beginning point
  • ⁇ Tmax is defined as the maximum and maximum value of the increase/decrease rate
  • the infection week stage 0.0 ⁇ +1.0, the infection alert stage +1.0 ⁇ +2.0, and the infection suspicious stage +2.0 or higher.
  • Each infection stage divided above is divided into (0.0 ⁇ +0.5, +0.5 ⁇ +1.0), (+1.0 ⁇ +1.5, +1.5 ⁇ +2.0), (+2.0 ⁇ +2.5, +2.5), each subdivided into mild, It is characterized by classifying each stage of infection as severe.
  • FIG. 11 is a graph schematically illustrating a method of tracking the expected time to reach body temperature in the infection stage and the expected time to the onset of fever.
  • a method of tracking the expected time to reach the body temperature at the infection stage and the expected time to the start of fever in order to recognize the stage of infection in advance, when determining the fever state and the level of the infection stage, the body temperature continuously rises for a certain period of time within the incubation period
  • the body temperature deviation value increase/decrease value
  • the rate of body temperature rise over time temperature increase/decrease rate
  • the change in body temperature is expressed as the difference between the body temperature value and the body temperature value measured after a certain period of time has elapsed.
  • FIG. 12(a) is a graph schematically illustrating a method of tracking a change in body temperature.
  • the body temperature change tracking is started, and when the body temperature change tracking is started, the tracking is carried out for a certain period of time to actually confirm the rise, decrease, and return of body temperature to a normal state. It is possible to prevent erroneous judgment due to changes in body temperature, and it is characterized by the continuous body temperature rise characteristic of virus infection and the recognition of body temperature rise by 0.1 units, the threshold of the minimum measurement unit of the body temperature sensor.
  • 12(b), (c), (d), and (e) are graphs schematically illustrating a method for stopping the tracking of changes in body temperature.
  • a long period of time may lead to distortion of the increase/decrease rate.
  • the body temperature change tracking activity is stopped when the body temperature change tracking standard body temperature (Tc) is less than the standard body temperature (Tc) in the state where there is no meaningful body temperature change after the body temperature change tracking activity.
  • Tc body temperature change tracking standard body temperature
  • Tc standard body temperature
  • 12( c ) shows a decrease in body temperature change tracking reference body temperature (Tc) in a state with a significant change in body temperature, followed by tracking for a certain period of time.
  • FIG. 12(e) shows the body temperature change tracking reference body temperature (Tc) ) abnormality is maintained but there is no significant change for a certain period of time, that is, if the increase/decrease rate is continuously decreasing, it is recognized as a special state and the body temperature change tracking is stopped and the body temperature change tracking is performed again from that point.
  • the deviation value increase or decrease of the current measured body temperature value compared to the previous normal measured body temperature value is outside the range of ⁇ Tmax, a specific case (a, b, c, f), or if it is outside the range of values calculated for each elapsed time applying ⁇ Tmax body temperature increase/decrease rate to the previous normal measured body temperature, it is excluded as a special case (d, e in FIG. 13).
  • the average increase/decrease rate is obtained from the increase/decrease rate individually calculated for body temperature values recognized as normal body temperature except for the specific body temperature accumulated over time, and the virus type is classified and calculates the average value of the individually calculated increase/decrease data values in units of 0.001 deviation values, and is a value obtained by rounding off the average value to 0.01. Therefore, in relation to the global pandemic, epidemiological investigations such as the outbreak area according to the type of virus, the identification of the source of infection, the rate of spread of the virus infection, etc. It is possible to build a global digital defense system based on a big data platform through deep learning and deep learning.
  • the present invention may further include the step of preventing viral infection.
  • this step after downloading the mobile terminal App. linked to the measurement terminal, set the access distance between the mobile terminal and the target object wearing a suspected infection terminal for virus infection prevention, and then use the Bluetooth module of the measurement terminal transmits the transmitted measured values such as body temperature (BT), oxygen saturation (SpO2), heart rate (HRM), and cough sound to the mobile terminal, and clinical classification of the measured values in the mobile terminal App. It reads whether an event has occurred through the combination, and when an event occurs on the suspected infection terminal-wearing object, the object information data value is transmitted to the server, and the server is infected with the mobile terminal through multiple access location tracking of the mobile terminal App.
  • the mobile terminal App This is done by notifying and notifying the screen.

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Abstract

본 명세서는 생체신호 측정값을 수집하는 단말을 이용하여 빅데이터 플랫폼 기반의 바이러스 잠복기에서의 대상 개체에 대한 식별, 추적, 및 예방 등을 실시하기 위한 분석알고리즘과 시스템 및 방법에 관한 것으로, 상기 생체신호 측정 데이터값의 저장, 유통, 수집, 분석처리를 통해 디지털 방역에 따른 역학조사 등을 제공한다.

Description

생체 신호 분석 알고리즘과 시스템 및 방법
본 발명은 생체신호를 수집하는 단말의 형태, 사용자 조건, 주위 환경조건, 수집 방법, 개인 활동 등에 따른 생체신호 데이터값의 오류와 왜곡을 최소화하고, 상기 단말착용 후 수집되는 정상 상태에서의 체온 측정값의 평균값을 산출하고, 이후 수집된 체온 측정값과의 편차값을 이용하여 바이러스 감염단계를 구분, 판독하고, 시간 경과에 따라 편차값의 증감율을 이용하여 상기 바이러스의 유형 예측, 감염단계 별 도달 시간, 발열기점 예상시간 등을 분석하여 빅데이터 플랫폼 기반의 바이러스 잠복기에서의 대상 개체에 대한 식별, 추적 및 예방 등을 실시하기 위한 분석알고리즘, 빅데이터 플랫폼 기반의 분석 알고리즘과 시스템 및 방법에 관한 것이다.
생명과학의 발전은 계속되고 있지만, 신종 바이러스 COVID-19로 인한 팬더믹(Pandemic) 등으로 경제적 손실과 인명 피해가 날로 증가되고 있으며, 신종바이러스에 대한 예방백신, 신약치료제 등의 개발이 늦어짐에 따라 이에 기술적 방법과 다양한 역학조사 방법 등의 도입이 절실하며, 긴급 상황에 신속하게 대처할 수 있도록 하는 방안이 더욱 시급히 요망된다.
또한, COVID-19의 감염 확산을 차단하기 위해 1차적으로 체온의 발열체크가 새로운 사회적 이슈로 부각되고 있으며, 지속적으로 체온을 측정할 수 있는 스마트밴드, 스마트워치 등이 출시되고 있으나, 단말의 형태, 사용자 조건, 주위 환경조건, 수집 방법, 개인 활동 등으로 인하여, 체온 측정값의 오류와 왜곡현상이 발생되고 지속적인 체온 측정값을 추적하여 바이러스 잠복기에서의 감염 의심 대상 개체를 식별할 수 있는 분석알고리즘의 부재와 바이러스 감염 후 발열상태를 자각하지 못하는 무증상 감염이 심각한 문제점으로 발생되고 있다.
한국공개특허 제10-1818857호 [체온 측정 및 모니터링이 가능한 스마트 밴드형 온도계]는 체온 측정 및 모니터링이 가능한 스마트 밴드형 온도계에 관한 것으로서, 사용자의 팔을 감싸도록 일정한 폭의 밴드 형상으로 형성된 밴드부가 구비되고, 온도 센서로부터 측정된 체온을 누적된 체온 데이터값으로부터 도출된 평균값을 바탕으로 설정된 정상상태에서의 기준 온도와 비교하여 높거나 낮은 경우 경고하는 것으로, 지속적인 체온 측정을 제공하는 체온 측정 및 모니터링이 가능한 스마트 밴드형 온도계에 관한 것이다.
그러나 종래기술은 정상상태의 체온측정값을 산출하는데 있어, 누적된 체온데이터를 이용하여 평균값을 산출 후 단순히 체온이 높거나 낮은 경우를 비교, 판단하는데 이것은 단말의 형태, 환경조건, 수집 방법, 개인 활동 등에 따른 체온 측정의 오류와 왜곡이 발생될 수 있는 단점과 상기 스마트밴드 최초 착용 시 센싱 소자와 피부접촉면과의 온도 적응 순화 과정과 정상 상태 체온 측정값 산출의 구체적 기술방법은 기술되지 않았다.
따라서, 본 발명은 스마트밴드 착용 시 일정 시간 센싱 소자와 피부 접촉면과의 온도 적응을 위한 순화과정 후 오차범위 ±0.5℃ 이내에서 일정 시간동안 간격을 두고 수회 측정하여, 수집된 측정된 값의 가장 높은 온도와 가장 낮은 온도를 제외한 정상상태의 체온 평균값을 산출, 이후 수집된 체온 측정값과의 편차값을 이용하여 감염단계를 판독 또는 시간경과에 따라 편차값의 증감율을 이용하여 바이러스 유형 예측, 감염단계 도달 예상시간, 발열기점 예상시간 등을 추적할 수 있으며, 바이러스 감염의심 대상개체의 이벤트 발생 시 위치정보를 포함한 데이터 정보를 휴대 단말 App.(애플리케이션)으로 알림, 고지하는 것으로 본 발명은 종래기술과의 확연한 구별이 된다.
본 발명은 상기 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 단말에서 수집되는 체온 측정값의 오류와 왜곡현상을 최소화하고, 바이러스 감염단계를 구분, 판독하는 것으로, 빅데이터 플랫폼 기반의 바이러스 잠복기에서의 대상 개체에 대한 식별, 추적 및 예방 등을 실시하기 위한 분석 시스템과 알고리즘을 제공하는데 있다.
또한, 본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제 및 목적은 COVID-19 등의 신종 바이러스 감염 의심 대상 개체의 식별 및 위치 추적을 통해 원격으로 모니터링을 할 수 있으며, 빅데이터 플랫폼 기반에서의 디지털 방역시스템을 통하여 다양한 역학조사 등을 수행할 수 있는 기술적 방법을 제공하는데 있다.
여기서 본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제 및 목적은 이상에서 언급한 기술적 과제 및 목적으로 국한하지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제 및 목적들은 아래의 기재로부터 당업자가 명확하게 이해할 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 단말의 형태, 사용자 조건, 수집방법, 외부환경 조건 등에 따라 수집되는 체온 측정값의 오류와 왜곡현상을 최소화하고, 단말의 블루투스 모듈로부터 전송되는 체온 측정값을 분석하여 휴대 단말 App. 에서 바이러스 감염 의심 대상 개체의 여부를 판단하는 것으로, 상기 휴대 단말로부터 분석된 상기 체온 측정값을 수신하는 서버를 더 포함한다.
상기 휴대 단말 App. 다운로드 후 정보 등록 및 바이러스 예방을 위한 감염의심 단말착용 대상 개체와의 접근거리를 설정하고, 정적상태에서 일정시간 간격으로 수 회 측정된 정상상태의 체온 평균값을 산출, 이후 측정된 체온 측정값과의 편차값을 이용하여 바이러스 감염단계를 판독할 수 있다.
또한, 시간경과에 따라 체온 편차값의 증감율을 이용하여 체온의 변화를 추적, 중단할 수 있으며, 상기 체온변화의 추적, 중단을 통한 유의성 있는 증감율을 산출하여 각 감염단계 체온도달 예상시간 및 발열 기점 예상시간을 산출할 수 있다.
또한, 휴대 단말 App.에서 바이러스 감염의심 대상 개체의 이벤트 발생 시 서버로 단말착용 개체의 휴대 단말 App.의 다중접속 위치정보를 포함한 정보값 등을 문자, 이미지, 음성 등으로 알림, 고지할 수 있으며, 빅데이터 플랫폼 기반의 바이러스 잠복기에서 감염의심 대상 개체에 대한 식별, 추적, 격리 및 예방 등을 할 수 있다.
본 발명의 특징 및 이점들은 첨부 도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다.
본 발명에 따르면, 생체신호 측정단말을 통하여 바이러스 잠복기에서의 대상 개체에 대한 식별, 추적 및 예방 등을 할 수 있으며, 단말착용 대상 개체의 이벤트 발생 시 생체신호 분석알고리즘을 활용하여 빅데이터 플랫폼 기반의 기계학습과 딥러닝을 통해 빅 테이터를 구축할 수 있다.
또한, 시간 경과에 따른 체온 편차값의 증감율을 이용하여 감염단계에서의 체온도달 예상시간 및 발열기점 예상시간을 산출, 체온의 변화를 추적 또는 추적 중단할 수 있으며, 체온변화의 추적, 중단을 통한 유의성 있는 증감율을 산출하는 것으로, 단말착용 개체의 이벤트 발생 시 휴대 단말 App.에서 서버로 바이러스 감염의심 대상 개체의 정보 데이터값 등을 전송하고, 상기 서버에서 휴대 단말 App.의 다중접속 위치정보를 포함한 정보값 등을 상기 휴대 단말로 숫자, 문자, 이미지, 음성 등으로 알림, 고지하여 바이러스 감염을 예방할 수 있다.
또한, COVID-19와 같은 신종 바이러스 감염에 있어서, 무증상 감염 개체 에 대한 잠복기에서의 미세한 체온 변화를 추적하여 바이러스 감염의심 대상개체로 식별, 추적할 수 있다.
또한, 단말로부터 수집된 각종 생체신호 측정 데이터값을 서버에 송수신하고, 상기 서버에 수신, 저장된 각 생체신호의 측정된 빅 테이터를 활용하여 진료, 진단, 처방 등을 받을 수 있는 비대면 의료행위를 통하여 바이러스감염을 예방할 수 있다.
도 1(a), (b)는 바이러스 개체 수와 산소포화도의 상관관계를 모식한 그래프,
도 1(c)는 바이러스 접종 후 체온상승에 따른 편차값 변화를 모식한 그래프,
도 2는 본 발명의 시스템 구성을 개략적으로 도시한 블록도,
도 3은 본 발명의 단말의 형상을 도시한 사용 상태도와 사시도,
도 4는 본 발명의 다중접속 위치추적 시스템의 개념도,
도 5는 본 발명의 생체신호 측정값의 처리상태를 개략적으로 도시한 순서도,
도 6은 본 발명의 휴대 단말에서의 생체신호 측정 데이터 전송상태를 도시한 순서도,
도 7은 본 발명의 바이러스 감염단계를 구분하는 과정을 개략적으로 도시한 순서도,
도 8은 본 발명의 바이러스 감염의심 대상 개체의 감염시점 판독을 도시한 구성도,
도 9는 본 발명의 측정단말과 서버 사이의 데이터 흐름 상태를 도시한 순서도,
도 10은 본 발명의 체온의 편차값 및 증감율을 산출하는 방법을 모식한 그래프,
도 11은 본 발명의 감염단계 체온도달 및 발열기점 예상시간의 추적을 모식한 그래프,
도 12(a)는 본 발명의 체온의 변화를 추적하는 방법을 모식한 그래프,
도 12(b), (c), (d) 및 (e)는 본 발명의 체온 변화의 추적의 중단 방법을 모식한 그래프,
도 13은 본 발명의 측정된 체온의 정상 여부를 판단하는 방법을 모식한 그래프, 그리고
도 14는 본 발명의 바이러스 유형을 예측하는 방법을 모식한 그래프이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명하기로 한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다.
또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 하여 내려져야 할 것이다.
여기서 첨부된 도면들은 기술의 구성 및 작용에 대한 설명과 이해의 편의 및 명확성을 위해 일부분을 과장하거나 간략화 하여 도시한 것으로, 각 구성요소가 실제의 크기 및 형태와 정확하게 일치하는 것은 아님을 밝힌다.
이하에서 설명되는 실시 예는 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위하여 제공되는 것으로, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되지 않고 다양한 형태로 구현될 수 있다.
도면들 중 동일한 구성들은 가능한 한 어느 곳에서든지 동일한 부호들을 나타낸다. 하기의 설명에서 구체적인 특정 사항들이 나타나고 있는데, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해 제공된 것일 뿐, 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 그리고 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
아울러, 아래의 실시예는 본 발명의 권리 범위를 한정하는 것이 아니라 본 발명의 청구범위에 제시된 구성요소의 예시적인 사항에 불과하며, 본 발명의 명세서 전반에 걸친 기술 사상에 포함되고 청구범위의 구성요소에서 균등물로서 치환 가능한 구성요소를 포함하는 실시예는 본 발명의 권리 범위에 포함될 수 있다.
본 발명을 실시하기 위한 보다 자세한 내용으로는, 본 발명의 시스템은, 생체신호 측정단말의 블루투스 모듈로부터 전송되는 체온 측정값을 분석하여 이벤트 발생여부를 판단하는 휴대단말 App.(애플리케이션)과, 이벤트 발생 시 상기 휴대 단말 App.에서 분석된 상기 체온 측정값을 수신하는 서버를 더 포함하고, 위치데이터 및 단말로부터 측정한 체온값을 수신하여 무선 전송하는 휴대 단말과 상기 단말로부터 위치데이터 및 측정된 체온값을 수신하여 전송하는 게이트웨이; 중 하나 이상이 구비되고, 상기 휴대 단말 및 상기 게이트웨이 중 적어도 어느 하나로부터 위치 데이터 및 상기 단말로부터 측정된 체온값을 수신, 저장하며, 이벤트 발생 시 수신한 상기 위치 데이터 및 단말로부터 측정된 체온값을 상기 서버로 전송하고, 상기 서버에서는 상기 휴대 단말 App.의 다중접속 위치정보를 포함하여 상기 휴대 단말로 이벤트 개체정보에 대한 숫자, 문자, 이미지, 음성 등으로 알림, 고지하고, 상기 서버는 상기 단말로부터 측정된 체온값을 분석, 저장하는 데이터베이스부와, 인터넷망을 통한 체온측정값을 전송할 수 있는 송수신부;를 더 포함하며, 이벤트 발생된 체온 측정값을 기계학습과 딥러닝을 통하여 빅데이터를 구축할 수 있다.
또한, 본 발명은 생체신호 측정단말로부터 측정된 체온값의 분석 알고리즘으로는, 정상상태의 체온값을 산출하는 단계; 상기 측정된 체온의 정상 여부를 판단하는 단계; 상기 수집된 정상상태의 체온값과 이후 측정된 체온값과의 편차값을 이용하여 감염단계를 구분하는 단계; 상기 체온의 편차값 및 증감율을 산출하는 단계; 상기 감염단계 체온도달 예상시간과 발열기점 예상시간을 추적하는 단계; 상기 체온 편차값의 증감율을 이용하여 체온의 변화를 추적하는 단계; 상기 체온변화 추적을 중단하는 단계; 상기 측정된 체온값의 증감을 통한 바이러스 유형 등을 예측하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 플랫폼 기반의 바이러스 잠복기에서의 대상 개체에 대한 식별, 추적 및 예방 등을 실시하기 위한 분석 방법을 제공한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1(a)는 바이러스 개체 수와 산소포화도의 상관관계를 모식한 그래프이다. 도 1(a)를 참조하면, US National Library of Medicine National Institutes of Health(PMC2776688)에 발표된 'Pulse-oximetry accurately predicts lung pathology and the immune response during influenza infection'의 실험에서 바이러스 감염과 관련하여 상피 손상과 폐렴으로 이어지는 국소 면역 및 염증 반응을 유발(Taubenberger, 2008)하고 또한, 도 1(b)에서와 같이, 산소포화도(SaO2)수준은 감염의 모든 단계에서 폐 병리와 직접적으로 관련이 있으며, 산소포화도 수준이 바이러스 개체 수에 따라 Influenza 감염의 중증도의 유용한 지표가 될 수 있는지를 평가하였다. 상기 실험의 방법으로는 Influenza A/PR8/34(PR8) 바이러스의 각각 10TCID50, 100TCID50, 1000TCID50의 함량으로 BALB/c 마우스를 비강 내로 감염시킨 후 감염 후 경과 일수에 따른 바이러스 개체 수와 산소포화도의 상관관계를 모식하였다.
따라서, 상기 10TCID50, 100TCID50, 1000TCID50의 바이러스 함량으로 각각 감염된 마우스는 상기 도 1의 (a)에 도시된 바와 같이 감염 후 5일째 바이러스 개체 수의 피크를 나타내었으며, ml당 바이러스의 개체수는 각각 105~106, 106~107, 107~108 으로 증식되어 검출되었다. 상기 도 1의 (b)에 도시된 바와 같이, 상기 각각의 10TCID50, 100TCID50, 1000TCID50의 바이러스 함량으로 감염 후 산소포화도는 경과 일수에 따라 점진적으로 저하되고 있음을 나타내는 상관관계를 나타냈고 상기 마우스 실험을 포함하여 원숭이, 족제비, 돼지, 개, 고양이 등의 동물실험에 있어서, 바이러스 개체 수 증가에 따라 산소포화도가 저하되는 상관관계를 나타냈다.
도 1(c)는 동물실험(족제비)에서의 SARS-CoV-2(COVID-19)균주의 공격 접종 후 체온상승에 따른 편차값의 변화를 모식한 그래프이다. 도 1(c)를 참조하면, https://doi.org/10.1016/j.chom. 2020년 03월 23일에 게재된 ‘Infection and Rapid Transmission of SARS-CoV-2 in Ferrets NMC-nCoV02’ 논문의 COVID-19 관련 실험에서 족제비 간의 전염을 확인하기 위해 2020년 2월에 한국에서 COVID-19로 확진판정을 받은 환자로부터 분리 된 균주(NMC-nCoV02)의 105.5TCID50의 바이러스를 족제비(n=2)을 비강 내로 접종(IN)하였고, 상기 실험방법으로는 공동 사육되는 직접접촉(DC) 또는 감염된 족제비로부터 분리되게 투과성 파티션을 이용하여 간접접촉(IC)하게 하고 1차 공격접종 후 이틀에 감염된 SARS-CoV-2 감염의 개체 수를 기록 하였다. 이 연구는 3번의 독립적인 실험으로 반복(총n=24; 직접 감염[n=6], DC[n=6], IC[n=6] 및 PBS 제어[n=6]) 하였고, NMC-nCoV02에 감염된 족제비의 체온은 공격접종 후 약 2~8일간 38.1℃에서 40.3℃의 상승 및 6개의 직접감염(DC)시킨 모든 족제비에서 체온이 증가한 것을 알 수 있었으며, 바이러스 감염 후 일정기간의 잠재기까지 체온증가의 변화가 없었으며 약 36시간 후부터 발열 기점을 나타냈다.
따라서, 상기 바이러스 감염 후 개체 수 증가에 따라 잠재기(Latent Period)를 지나면서 혈중 바이러스 개체 수의 정량적 임계치에 도달되는 시점 이후에서의 발열 기점부터 경과 일수에 따라 체온이 상승되는 것을 나타냈다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템 구성을 개략적으로 도시한 블록도를 도시한 것이다. 도 2를 참조하면, 본 발명의 웨어러블 형태의 생체신호 측정단말(100)은 생체신호 측정단말(100) 본체 일면에 구비되는 제어장치(200);를 포함하며, 상기 단말(100)은 적외선센서, 체온감지센서, LED를 포함한 광혈류 측정과 Pulse Oximetry 등의 센싱 및 소자기술을 구현할 수 있는 하나 이상의 센싱소자(110);와, 휴대단말이나 태블릿 등에 연결되는 블루투스 모듈(150)을 포함한다. 상기 제어장치(200)는 상기 단말(100)과 일체형으로 구비되거나, 또는 상기 단말(100)에 탈부착이 가능하도록 구비된다.
또한, 본 발명은 위치데이터 및 생체신호 측정 데이터값을 수신하여 무선 전송하는 휴대 단말(300a);과 상기 단말(100)로부터 위치 데이터값 및 생체신호 측정 데이터값을 수신하여 전송하는 게이트웨이(300b);중 하나 이상이 더 구비된다. 상기 휴대 단말(300a) 및 상기 게이트웨이(300b) 중 적어도 어느 하나로부터 위치 데이터값 및 생체신호 측정 데이터값을 수신, 저장하며, 이벤트 발생 시 수신한 상기 위치 데이터값 및 각 생체신호 측정 데이터값을 분석, 판독하여 단말 착용 대상 개체에 대한 판독 정보 값을 생성하는 서버(400):를 포함한다. 상기 서버(400)는 수신한 생체신호 센싱 데이터값을 저장하는 데이터베이스부(410)와, 생체신호 센싱 데이터값을 인터넷망을 통해 전송하는 송수신부(420)를 더 포함하며, 상기 이벤트 관련 생체신호 측정 빅데이터값을 기계학습과 딥러닝을 통하여 인공지능 기반에서의 플랫폼을 구축할 수 있다.
또한, 상기 제어장치(200)를 포함한 단말(100)의 센싱소자(110)로부터 획득된 측정 데이터값은 상기 휴대 단말(300a) 또는 게이트웨이(300b) 중 적어도 어느 하나를 통해 상기 서버(400)에 전송된다.
본 발명의 실시예에 의하면, 상기 단말(100) 착용 개체의 휴대 단말(300a)은, 배터리(340), 자이로센서(350), 가속도센서(360), 적외선센서(370), 모션감지센서(380), GPS모듈(390) 등을 포함하며, 상기 휴대 단말은 상기 자이로센서(350), 가속도센서(360), 모션감지센서(380), GPS모듈(390) 등을 이용하여 상기 단말(100) App. 화면에서 상기 단말(100) 센싱소자(110)에서의 측정시간과 횟수를 설정할 수 있으며, 상기 센싱소자(110)로부터 획득된 센싱 데이터값을 정적인 상태에서만 수집함으로써, 보다 정확한 생체신호 센싱 데이터값을 수집할 수 있다.
또한, 상기 단말(100) 착용 개체의 휴대 단말(300a)은 상기 생체신호 센싱 데이터값을 수집하는 데 있어 PPG(Photo Plethysmo Graphic) 신호를 검출하기 위한 PPG신호 검출부(310)와, 가속도센서(360)와 자이로센서(350) 등을 이용하여 정적인 상태에서만 계측이 가능하며, 정적신호를 검출하기 위한 상기 PPG 신호와 정적 신호를 증폭 및 디지털 변환하기 위한 신호 처리부(320)와, 디지털 변환된 상기 PPG 신호와 정적신호를 무선 통신 규격에 따라 처리하여, 전송하는 무선통신부(330)를 더 포함한다.
본 발명의 상기 단말(100)의 적용방법의 예로, 교통수단으로는 비행기, 배, 기차, 버스, 지하철 등에 탑승하는 승객에 대하여 상기 단말(100)을 착용하게 하여 이동하는 동안 체온의 상승, 호흡수 증가, 산소포화도 감소 등의 각 생체신호 측정값을 수집하여 바이러스 감염의심 대상 개체를 식별, 추적할 수 있는 것을 특징으로 하며, 군부대, 유치원, 학교, 회사, 극장, 공연장, 교회, 성당, 절, 공장, 집회장소 등의 밀집장소에서 상기 단말을 착용하여 바이러스감염을 예방할 수 있다.
또한, 본 발명의 시스템 및 방법은 다양한 측정기술을 이용한 데이터값을 3G, LTE, 5G 통신 등을 통해 정보를 전송하여 서버(400)에서 데이터를 가공하여 데이터베이스부에 저장하고, 이를 DB시스템으로 구성하고 저장된 데이터에 대한 결과를 분석하여 바이러스 감염의심 대상개체를 식별, 추적할 수 있다. 또한, 상기 단말은 산소포화도, 체온, 기침소리 빈도 횟수 등을 포함하여 근전도, 호흡수, 심전도, 혈압, 맥박, 활동량 등의 생체신호 센싱 데이터값을 측정, 수집, 분석할 수 있다. 상기 기술은 본 발명을 실시하는 자에게 통상적으로 널리 알려진 기술로써, 상세한 설명을 생략한다.
도 3은 본 발명의 단말의 형상을 도시한 사용 상태도와 사시도이다. 도 3을 참조하면, 본 도면에서는 설명의 편의를 위하여 단말은, 착용자의 피부(S)와 접촉하는 방향의 면을 후면으로 하고, 상기 후면과 반대 방향에 구비되는 면을 전면으로 지칭한다.
도 3의 (a)를 참조하면, 생체신호 측정 데이터값의 오류와 왜곡현상을 최소화하기 위한 상기 제어장치를 포함한 단말(100)에 있어서 상기 제어장치(200)는 도 3의 (a)와 (b)에 도시된 바와 같이 연결부재(250)에 의해 단말 본체에 결착되어 탈부착이 용이한 구조를 갖는다.
도 3의 (b)를 참조하면, 생체신호 측정 데이터값의 오류와 왜곡을 최소화하기 위한 상기 제어장치는 단말의 생체신호 센싱감지에 방해되지 않도록 단말 중앙부 후면에 형성된 수납공간(210)과, 상기 수납공간;에 실장되며 각종 센싱소자와 피부 접촉면과의 일정 거리를 유지하는 탄성 스프링(220)과, 제어장치의 하단부에 구비되며 신체 부위 접촉면과 동일한 곡률로 이루어진 개방형 챔버(230)와, 개방형 챔버와 대응되는 형상을 갖도록 하단면에서 오목하게 형성된 챔버 안착홈(240)과, 제어장치와 단말을 연결하는 연결부재(250)를 포함한다. 연결부재의 형상은, 제어장치와 단말을 연결할 수 있는 기능을 수행할 수 있으며, 또한 도 3의 (c), (d)를 참조하면, 상기 제어장치(200)없이 상기 도 3의 (a), (b)기능을 수행할 수 있는 일체형으로 착용할 수 있는 다양한 형상 및 구조를 포함할 수 있으며, 본 발명을 실시하는 자에게 통상적으로 널리 알려진 기술로써 상세한 설명을 생략한다.
도 4는 다중접속 위치 추적(Multiple access location tracking)을 이용한 바이러스 감염 예방 시스템에 관한 것을 도시한 것이다. 도 4를 참조하면, 서버는 휴대 단말의 App. 다운로드 후 감염 의심 단말착용 대상 개체와의 바이러스 예방을 위해 접근거리(10M)를 설정하고, 서버는 상기 휴대 단말 App.의 다중접속 위치정보 데이터값을 수집하고, 밀집 지역에서의 이벤트 발생 시 서버에서의 상기 휴대 단말 App.로 상기 감염 의심 단말착용 대상 개체와 휴대 단말 간의 위치정보를 포함한 정보값 등을 포함하여, 상기 휴대 단말 App. 화면에 상기 바이러스 감염의심 대상 개체의 수를 알림, 고지를 할 수 있다. 기술한 구조에 따르면, 실시간 GPS를 통한 위치추적을 이용하여 바이러스 감염을 예방할 수 있다.
도 5는 본 발명의 생체신호 측정 데이터값의 처리 동작을 개략적으로 도시한 순서도이다. 도 5를 참조하면, 단말 본체 후면에 위치하는 측정 소자와 신체 부위 접촉면과의 측정 유효거리를 일정하게 이격, 유지시켜 착용하는 단계(S110); 상기 단말착용 대상 개체의 휴대 단말 App. 다운로드 후 기본 정보 및 바이러스 예방을 위한 감염의심 대상 개체와의 접근거리를 설정하고, 정적인 상태에서 상기 단말로부터 측정된 생체신호 측정 데이터값의 평균값을 정상상태에서의 데이터값으로 인증하는 단계(S120); 상기 정상 상태에서의 데이터값과 이후 단말로부터 각 생체신호 측정 데이터값을 수집하여 휴대 단말 App.에서 분석하는 단계(S130); 상기 분석된 생체신호 측정 데이터값의 이벤트 발생 시 서버로 전송하는 단계(S140); 상기 서버로 전송된 단말착용 대상 개체의 위치정보를 포함한 정보값 등을 상기 휴대 단말에 전송하는 단계(S150); 상기 휴대 단말에서의 설정된 접근거리 이내로 바이러스 감염의심 단말 착용 개체가 진입 시 이벤트 대상 개체들의 위치정보를 포함한 개체 정보값을 상기 휴대 단말 App. 화면에 표시하는 단계(S160)를 포함하며, 상기 서버에서는 상기 App.의 다중접속 위치 추적을 지속적으로 할 수 있으며, 또한, 이벤트 대상 개체들의 생체신호 측정 데이터값을 저장, 유통, 수집, 분석처리가 가능한 병렬 분산 데이터 처리 구조를 적용할 수 있다.
도 6은 본 발명의 휴대 단말에서의 생체신호 측정 데이터 전송 동작을 도시한 순서도이다. 도 6을 참조하면, 단말 착용 개체의 휴대 단말에서의 App. 다운로드 단계(S121); 상기 App. 화면을 이용하여 상기 단말착용 개체의 정보등록 및 상기 단말 착용 시 마다 정상상태의 각각 생체신호 측정 데이터값의 평균값을 인증하는 단계(S122); 상기 인증된 정상 상태의 생체신호 측정 데이터값의 평균값을 산출하고 이후 수집된 생체신호 측정 데이터값의 측정값과의 편차값을 산출하는 단계(S123); 상기 각각의 생체신호 데이터값의 조합을 통해 감염의심 대상 개체를 식별하여 서버에 전송하는 단계(S124); 상기 서버에 전송된 데이터값을 저장하고, 상기 단말 착용 개체들 간의 위치정보를 포함하여 감염의심 단말착용 대상 개체의 각각의 데이터값을 서버를 통해 상기 휴대 단말에 전송하는 단계(S125); 상기 휴대 단말에 전송된 위치정보와 감염의심 대상 개체의 수를 App. 화면에 표시하고 알림, 고지하는 단계(S126); 상기 서버에 저장된 식별된 각각의 생체신호 데이터값을 기계학습과 딥러닝을 통해 인공 지능적으로 분석하는 단계(S127)를 포함하며, 기술한 구조에 따르면 상기 서버는 상기 단말에서 측정된 측정값을 휴대 단말로부터 전달받아 서버에서의 빅데이터를 구축함으로써, 감염근원지, 감염경로, 감염전파 속도 등의 역학조사를 원격으로 모니터링 할 수 있는 디지털방역 시스템을 구축할 수 있다.
도 7은 본 발명의 감염단계를 구분하는 과정을 개략적으로 도시한 순서도이다. 도 7을 참조하면, 착용개체의 단말과 휴대 단말 App.을 연동하여 다운로드 하는 단계(S210); 상기 휴대 단말 App. 다운로드 후 기본정보 등을 등록하는 단계(S220); 상기 체온과 산소포화도의 오차범위가 각각 ±0.5℃ , ±1% 이내에서 일정 시간 간격을 두고 정적 상태에서 수회 측정하여, 측정된 값의 가장 높은 생체신호 측정 테이터 값과 가장 낮은 생체신호 측정 테이터 값을 제외한 후 평균값을 정상상태의 체온값, 산소포화도값으로 인증하는 단계(S240); 상기 체온과 산소포화도의 오차범위가 각각 ±0.5℃, ±1% 이내를 벗어난 경우 재적용하고, 정상상태의 체온값, 산소포화도값의 산출, 이후 수집된 상기 체온과 산소포화도의 측정값과의 편차값을 산출하는 단계(S240); 상기 산출된 편차값 범위에 따라 감염단계를 구분하는 단계;(S250)를 포함하고, 상기 감염 단계는 경증과 중증으로 세분화하여 임상적 진단기준에 따라 바이러스 감염단계를 구분할 수 있다.
도 8은 바이러스 감염의심 대상 개체의 감염시점의 판독을 도시한 구성도이다. 도 8을 참조하면, 감염의심 대상 개체가 잠복 기간 중 잠재기(Latent period) 상태에서는 발열 증상이 나타나지 않지만 잠재기를 지나 바이러스 혈증이 나타나는 최소 정량적 임계치를 지나 최초 발열 기점부터 잠복기간 종료시점까지의 발열상태를 추적하여 바이러스 감염시점을 판독하는 것으로, 특히 신종바이러스(COVID-19) 감염 후 발열상태를 자각하지 못하는 무증상 감염기간에서의 감염단계의 판독시점을 도시한 것이다.
도 9는 본 발명의 단말과 서버 사이의 데이터 흐름 상태를 도시한 순서도이다. 도 9를 참조하면, 휴대 단말을 이용하여 서버로부터 다중접속 위치정보 데이터값을 수집, 추적하고, 이벤트 발생 시 서버에서의 상기 휴대 단말로 감염의심 대상 개체의 위치정보 등을 전송하고, 바이러스 감염예방을 위해 상기 휴대 단말 App.에 설정된 접근거리 이내로 감염의심 단말착용 개체의 진입여부를 판단하여, 상기 감염의심 단말착용 개체의 진입여부에 따라 서버로 전송되는 단계, 상기 감염의심 단말착용 개체 접근거리 이내로 진입할 경우 서버에서의 상기 감염의심 단말착용 개체의 위치정보 등을 상기 휴대 단말로 전송하고, App. 화면에 상기 감염의심 대상 개체의 숫자, 음성, 이미지 등을 형상화하여 알림, 고지를 수행할 수 있으며, 상기 설정된 접근거리 이내로 진입하지 않을 경우 상기 서버에서는 휴대 단말을 이용하여 다중접속 위치정보 데이터 값을 지속적으로 수집, 추적할 수 있다.
도 10은 체온의 편차값 및 증감율을 산출하는 방법을 모식한 그래프이다. 도 10을 참조하면, 상기 체온의 편차값 및 증감율을 산출하기 이전에 지속적인 체온상승 여부를 판단하기 위해서 시간이 경과함에 따른 체온의 변화(편차값)인 증감율을 산출, 추적하고, 일시적인 체온증가와 감소로 인한 왜곡을 방지하기 위해 증감율을 활용하여 측정된 체온의 정상여부를 판단하는 것으로, 산출식은 편차값을 경과시간으로 나눈 것으로, 시간 당 체온의 변화를 산출할 수 있으며, 상기 산출식에 있어서, Ts 정상상태 체온(s: standard), Tp 현재 측정체온(p: present), Te 예상 체온(e: expectation), te 예상 체온 시간, △te 예상 체온 도달 값(e: expectation), Tc 체온변화 추적기준체온(c: criteria), △Tc 체온변화 추적기준 증가값(c: criteria), Tb 체온변화 추적시작체온(b: beginning point), tb 체온변화 추적시작시간(b: beginning point), tf 발열기점 예상 시간, △tf 발열기점 도달 값(f: fever), ±Tmax 는 증감율의 최대, 최고값으로 정의하고, 상기 체온변화 추적 시작체온(Tb)와 현재 측정 체온(Tp)의 편차값 및 증감율의 산출식은 경과시간(tp, tb) = tp - tb, 편차값(Tp,Tb) = Tp - Tb이며, 증감율(Tp,Tb) = 편차값(Tp,Tb) / 경과시간(tp, tb) = (Tp - Tb) / (tp - tb)을 특징으로 한다. 또한, 상기 정상상태의 체온값과 이후 수집된 체온측정값과의 편차값을 이용하여, 감염주의 단계 0.0~+1.0, 감염경계 단계 +1.0~+2.0, 감염의심 단계 +2.0 이상으로 구분하고, 상기 구분된 각 감염단계는 (0.0~+0.5, +0.5~+1.0), (+1.0~+1.5, +1.5~+2.0), (+2.0~+2.5, +2.5)으로 각각 세분화하여 경증, 중증으로 각 감염단계를 구분하는 것을 특징으로 한다.
도 11은 감염단계 체온도달 예상시간과 발열기점 예상시간의 추적하는 방법을 모식한 그래프이다. 도 11을 참조하면, 감염 단계 체온 도달 예상 시간과 발열 기점 예상시간의 추적하는 방법으로는 감염단계를 사전에 인지하기 위해서 잠복기간 내 일정시간 동안 지속적으로 체온 상승하는 발열 상태와 감염단계 수준 판단 시 참고할 수 있는 체온 편차값(증감값) 및 시간경과에 따른 체온상승 속도(체온 증감율)을 확인하기 위해 정상상태 보다 일정 수준 이상 체온 상승 시 체온변화 추적을 시작하며, 체온의 편차값은 측정 시점의 체온값과 일정 시간 경과 후 측정된 체온값의 차이값으로 체온의 변화를 나타내며, 체온 증감율은 경과시간당 체온의 변화로 체온 편차값(증감값)을 경과시간으로 나눈 것으로, 체온의 상승 속도를 나타내는데 산출된 증감율을 활용하여 각 감염단계 체온도달 예상시간과 실제 발열기점 예상시간을 추적할 수 있으며, 산출식은 감염단계 체온도달 예상시간 (te) = tp + 예상 체온 도달 값(△te), △te = (Te-Tp) / 증감율(Tp,Tb)이고, 실제 발열기점 예상시간 산출식은 발열기점 예상시간 (tf) = tp - 발열기점 도달 값(△tf), △tf = (Tp - Ts) / 증감율(Tp,Tb)으로 잠복기에서의 체온상승에 따른 바이러스 감염단계 체온도달 예상시간, 발열기점 예상시간을 추적하는 것을 특징으로 한다.
도 12(a)는 체온의 변화를 추적하는 방법을 모식한 그래프이다. 도 12(a)를 참조하면, 정상상태 체온값(Ts) 확인 후 설정시간(1시간 단위)에 자동으로 체온을 측정하며 이후 측정된 체온이 체온변화 추적기준 체온(Tc = Ts +△Tc ) 이상 시 체온변화 추적을 시작하며, 체온변화 추적이 시작되면 일정시간 동안 추적을 진행하여 실질적으로 체온의 상승, 감소 및 정상상태의 체온의 복귀를 확인하고, 특이한 주변 환경이나 일상적 활동을 벗어난 예외적인 체온 증감변화에 따른 착오 판단을 방지할 수 있으며, 바이러스 감염의 지속적인 체온 상승 특징과 체온측정 센서의 최소 측정단위의 임계치 0.1단위의 체온 상승 인지를 특징으로 한다.
도 12(b), (c), (d), (e)는 체온변화의 추적을 중단방법을 모식한 그래프이다. 도 12(b)를 참조하면 장시간 경과가 증감율의 왜곡을 가져 올 수가 있는데, 이를 보완하기 위해 체온변화 추적활동 이후 의미 있는 체온 변화가 없는 상태에서 체온변화 추적기준 체온(Tc) 미만시 중단하며, 도 12(c)는 의미 있는 체온 변화가 있는 상태에서 체온변화 추적기준 체온(Tc) 미만으로 감소 후 일정시간 추적하여, Tc 이상 체온 상승시 체온변화 추적 중단없이 진행하나, 도 12(d)는 일정시간(6h~12h) 이후 지속적으로 Tc 미만 유지 시 체온변화 추적을 중단하며, 도 12(e)는 체온변화 추적기준 체온(Tc) 이상으로 체온변화 추적이 시작된 이후 체온변화 추적기준 체온(Tc) 이상을 유지하나 일정시간 동안 유의미한 변화가 없는 상태, 즉 증감율이 지속적으로 하락하는 경우에는 특이 상태로 인식하여 체온 변화 추적을 중단하고 해당 시점부터 체온 변화 추적을 다시 수행하는 것을 특징으로 한다.
도 13은 측정된 체온의 정상 여부를 판단하는 것으로, 도 13을 참조하면, 직전 정상 측정 체온값 대비 현재 측정 체온값의 편차값 증감이 ±Tmax 범위 벗어났을 시, 특이 건(도 13내 a, b, c, f) 상태로 판단하여 제외하고, 또는 직전 정상 측정 체온에 ±Tmax 체온 증감율을 적용한 경과시간별 산출된 값 범위를 벗어난 경우 특이건(도 13내 d, e)으로 제외한다.
도 14는 바이러스 유형 등을 예측하는 방법을 모식한 그래프이다. 도 14를 참조하면, 바이러스 유형의 예측을 하기 위한 방법으로는, 시간이 경과하면서 축적된 특이 체온을 제외한 정상 체온으로 인식된 체온값을 대상으로 개별 산출한 증감율로부터 평균 증감율을 구하여 바이러스 유형을 분류하고, 편차값 0.001 단위로 개별 산출된 증감율 데이터값의 평균값을 산출하고, 상기 평균값을 0.01 단위로 반올림 한 값으로 증감율 밴드의 단위구간에서의 바이러스 유형 등의 예측을 특징으로 한다. 따라서 세계적으로 팬더믹과 관련하여 바이러스의 유형에 따른 발생지역, 감염원의 동선 파악, 바이러스 감염확산 속도 등의 역학조사를 할 수 있으며, 인공 지능적 방법으로 상기 바이러스의 개별 산출된 증감율을 이용하여 기계학습과 딥 러닝을 통한 빅테이터 플랫폼 기반의 글로벌 디지털 방역 시스템을 구축할 수 있다.
또한, 본 발명은 바이러스 감염을 예방하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 단계는, 상기 측정단말과 연동되는 휴대 단말 App.의 다운로드 후 상기 휴대 단말과 바이러스감염 예방을 위한 감염의심 단말착용 대상 개체(Target Object)의 접근거리를 설정 후 상기 측정단말의 블루투스 모듈을 이용하여 전송된 체온(BT), 산소포화도(SpO2), 심박수(HRM), 기침소리(Cough Sound) 등의 측정값을 휴대 단말로 전송하고, 상기 휴대 단말 App.에서 상기 측정값의 임상적 구분, 조합을 통하여 이벤트 발생 여부를 판독하고, 상기 감염의심 단말착용 개체의 이벤트 발생 시 개체정보 데이터값은 서버로 전송되며, 서버에서는 상기 휴대 단말 App.의 다중접속 위치추적을 통해 상기 휴대 단말로 감염의심 단말착용 대상 개체의 위치정보를 포함하여 이벤트 대상 개체수를 문자, 음성, 이미지 등을 형상화하여 상기 휴대 단말 App. 화면에 알림, 고지함으로써 수행된다.
본 발명의 단순한 변형 내지 변경은 모두 본 발명의 범주에 속하는 것으로 본 발명의 구체적인 보호 범위는 첨부된 특허 청구범위에 의해 명확해질 것이다.

Claims (11)

  1. 생체신호 측정단말의 블루투스 모듈로부터 전송되는 체온측정값을 분석하여 이벤트 발생여부를 판단하는 휴대단말 App.(애플리케이션)과, 이벤트 발생 시 상기 휴대 단말 App.에서 분석된 상기 체온측정값을 수신하는 서버를 더 포함하고, 위치데이터 및 측정한 체온값을 무선 전송하는 휴대 단말과 상기 단말로부터 위치데이터 및 측정된 체온값을 수신하여 전송하는 게이트웨이; 중 하나 이상을 구비하고, 상기 서버는 휴대 단말 및 상기 게이트웨이 중 적어도 어느 하나로부터 위치 데이터 및 상기 단말로부터 측정된 체온값을 수신, 저장하며, 이벤트 발생 시 수신한 상기 위치 데이터 및 단말로부터 측정된 체온값을 전송받고, 상기 휴대 단말 App.의 다중접속 위치정보를 포함하여 상기 휴대 단말로 이벤트 개체정보에 대한 숫자, 문자, 이미지, 음성으로 알림, 고지하고, 상기 서버는 상기 단말로부터 측정된 체온값을 분석, 저장하는 데이터베이스부와, 인터넷망을 통해 체온측정값을 전송할 수 있는 송수신부;를 더 포함하며, 이벤트 발생된 체온 측정값을 기계 학습과 딥러닝을 통하여 빅데이터를 구축하도록 한 생체신호 분석 시스템을 이용하여 생체 신호를 분석하는 방법으로서, 상기 방법은:
    상기 생체신호 측정 단말로부터 측정된 체온값의 분석 알고리즘으로 정상상태의 체온값을 산출하는 단계; 상기 측정된 체온의 정상 여부를 판단하는 단계; 상기 산출된 정상상태의 체온값과 이후 측정된 체온값과의 편차값을 이용하여 감염단계를 구분하는 단계; 상기 체온의 편차값 및 증감율을 산출하는 단계; 상기 감염단계 체온도달 예상시간과 발열기점 예상시간을 추적하는 단계; 상기 체온 편차값의 증감율을 이용하여 체온의 변화를 추적하는 단계; 상기 체온변화 추적을 중단하는 단계; 및 상기 측정된 체온값의 증감을 통한 바이러스 유형을 예측하는 단계;를 포함하며,
    상기 체온의 편차값 및 증감율을 산출하는 단계는, 지속적인 체온상승 여부를 판단하기 위해서 시간이 경과함에 따른 체온의 변화(편차값)인 증감율을 산출, 추적하고, 일시적인 체온증가와 감소로 인한 왜곡을 방지하기 위해 증감율을 활용하여 측정된 체온의 정상여부를 판단하고, 산출식은 편차값을 경과시간으로 나눈 것으로 시간 당 체온의 변화를 산출할 수 있으며, 상기 체온변화 추적 시작체온(Tb)와 현재 측정 체온(Tp)의 편차값 및 증감율의 산출식은 경과시간(tp, tb) = tp - tb, 편차값(Tp,Tb) = Tp - Tb이며, 증감율(Tp,Tb) = 편차값(Tp,Tb) / 경과시간(tp, tb) = (Tp - Tb) / (tp - tb)인, 생체 신호 분석 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 정상상태의 체온값을 산출하는 단계는, 일정 시간동안 정적상태에서 체온 센싱 소자와 피부접촉면과의 온도적응 순화 후 오차범위 ±0.5℃ 이내에서 일정시간 간격으로 수회 측정하여, 측정된 값의 가장 높은 온도와 가장 낮은 온도를 제외한 평균값을 정상상태의 체온값으로 산출하는 단계를 포함하는, 생체 신호 분석 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 측정된 체온의 정상 여부를 판단하는 단계는, 직전 정상 측정 체온값 대비 현재 측정 체온값의 편차값 증감이 ±Tmax 범위 벗어났을 시, 특이 건 상태로 판단하여 제외하고, 또는 직전 정상 측정 체온에 ±Tmax 체온 증감율을 적용한 경과시간별 산출된 값 범위를 벗어난 경우 특이 건으로 제외 또는 상기 직전 정상 측정 체온에 ±Tmax 체온 증감율을 적용한 경과시간별 산출된 값 범위를 벗어난 경우는 특이 건으로 제외하여 체온의 정상 여부를 판단하는 것을 포함하는, 생체 신호 분석 방법. 단, Tmax는 증감률의 최대값이다.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 감염단계를 구분하는 단계는, 상기 정상상태의 체온값과 이후 수집된 측정값과의 편차값을 이용하여, 감염주의 단계 0.0~+1.0, 감염경계 단계 +1.0~+2.0, 감염의심 단계 +2.0 이상으로 구분하고, 상기 구분된 각 감염단계는 (0.0~+0.5, +0.5~+1.0), (+1.0~+1.5, +1.5~+2.0), (+2.0~+2.5, +2.5)으로 각각 세분화하여 경증, 중증으로 각 감염단계를 구분하는, 생체 신호 분석 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    감염단계 체온도달 예상시간과 발열기점 예상시간을 추적하는 단계를 더 포함하며, 이 단계는, 감염 단계를 사전에 인지하기 위해서 잠복기간 내 일정시간 동안 지속적으로 체온 상승하는 발열 상태와 감염단계 수준 판단 시 참고할 수 있는 체온 편차값(증감값) 및 시간경과에 따른 체온상승 속도(체온 증감율)을 확인하기 위해 정상상태 보다 일정 수준 이상 체온 상승 시 체온변화 추적을 시작하며, 체온의 편차값은 측정 시점의 체온값과 일정 시간 경과 후 측정된 체온값의 차이값으로 체온의 변화를 나타내며, 체온 증감율은 경과시간당 체온의 변화로 체온 편차값(증감값)을 경과시간으로 나눈 것으로, 체온의 상승 속도를 나타내는데 산출된 증감율을 활용하여 각 감염단계 체온도달 예상시간과 실제 발열기점 예상시간을 추적하며, 산출식은 감염단계 체온도달 예상시간 (te) = tp + (Te-Tp) / 증감율(Tp,Tb)이고, 실제 발열기점 예상시간 산출식은 발열기점 예상시간 (tf) = tp - (Tp - Ts) / 증감율(Tp,Tb)으로 계산하는, 생체 신호 분석 방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 체온변화를 추적하는 단계는, 정상상태 체온값(Ts) 확인 후 설정시간에 자동으로 체온을 측정하며 이후 측정된 체온이 체온변화 추적기준 체온(Tc = Ts +△Tc ) 이상 시 체온변화 추적을 시작하며, 체온변화 추적이 시작되면 일정시간 동안 추적을 진행하여 실질적으로 체온의 상승, 감소 및 정상상태의 체온의 복귀를 확인함으로써 특이한 주변 환경이나 일상적 활동을 벗어난 예외적인 체온 증감변화에 따른 착오 판단을 방지하고, 바이러스 감염의 지속적인 체온 상승 특징과 체온 측정 센서의 최소 측정단위의 임계치 0.1단위의 체온 상승 인지를 판단하는, 생체 신호 분석 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 체온 변화 추적을 중단하는 단계는, 장시간 경과가 증감율의 왜곡을 가져오는 것을 보완하기 위해 체온변화 추적활동 이후 의미 있는 체온 변화가 없는 상태에서 체온변화 추적기준 체온(Tc) 미만 시 중단하며, 의미 있는 체온 변화가 있는 상태에서 체온변화 추적기준 체온(Tc) 미만으로 감소 후 일정시간 추적하여, Tc 이상 체온 상승시 체온변화 추적 중단없이 진행하나, 일정 시간 이후 지속적으로 Tc 미만 유지 시 체온변화 추적을 중단하며, 체온변화 추적기준 체온(Tc) 이상으로 체온변화 추적이 시작된 이후 체온변화 추적기준 체온(Tc) 이상을 유지하나 일정시간 동안 유의미한 변화가 없는 상태, 즉 증감율이 지속적으로 하락하는 경우에는 특이 상태로 인식하여 체온 변화 추적을 중단하고 해당 시점부터 체온 변화 추적을 다시 수행하는, 생체 신호 분석 방법.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 바이러스 유형을 예측하는 단계는, 시간이 경과하면서 축적된 특이 체온을 제외한 정상 체온으로 인식된 체온값을 대상으로 개별 산출한 증감율로부터 평균 증감율을 구하여 바이러스 유형을 분류하고, 편차값 0.001 단위로 개별 산출된 증감율 데이터값의 평균값을 산출하고, 상기 평균값을 0.01 단위로 반올림 한 값으로 증감율 밴드의 단위구간으로 예측하는, 생체 신호 분석 방법.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 바이러스 감염의심 대상 개체의 감염시점을 판독하는 단계를 더 포함하며, 이 단계는, 정상 상태의 체온 평균값을 산출하고, 상기 체온 평균값과 바이러스 감염 후 잠재기를 지나 바이러스가 증폭되면서 혈중바이러스의 최소 정량적 임계치 이후 면역반응 매개에 의한 체온이 상승되는 발열 기점부터 잠복기간이 종료되는 시점까지 수집되는 체온측정값과의 편차값을 산출하여 유의수준 이상의 편차값이 도출될 때, 감염 시점을 판독하는, 생체 신호 분석 방법.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 바이러스 감염을 예방하는 단계를 더 포함하며, 이 단계는, 상기 측정단말과 연동되는 휴대 단말 App.의 다운로드 후 상기 휴대 단말과 바이러스감염 예방을 위한 감염의심 단말착용 대상 개체(Target Object)의 접근거리를 설정 후 상기 측정단말의 블루투스 모듈을 이용하여 전송된 체온(BT), 산소포화도(SpO2), 심박수(HRM), 기침소리(Cough Sound) 등의 측정값을 휴대 단말로 전송하고, 상기 휴대 단말 App.에서 상기 측정값의 임상적 구분, 조합을 통하여 이벤트 발생 여부를 판독하고, 상기 감염의심 단말착용 개체의 이벤트 발생 시 개체정보 데이터값은 서버로 전송되며, 서버에서는 상기 휴대 단말 App.의 다중접속 위치추적을 통해 상기 휴대 단말로 감염의심 단말착용 대상 개체의 위치정보를 포함하여 이벤트 대상 개체수를 문자, 음성, 이미지 등을 형상화하여 상기 휴대 단말 App. 화면에 알림, 고지하는, 생체 신호 분석 방법.
  11. 제 1항에 있어서,
    상기 단말의 형태, 사용자 조건 및 외부환경 등에 따른 데이터값의 오류와 측정 데이터값의 왜곡을 방지하도록 상기 단말 착용 후 일정시간 동안 측정 센싱소자와 피부접촉면과의 온도적응 순화 후 정적상태에서 생체신호 측정 데이터값을 수집하고, 상기 단말 하단 면에 일정 모양의 홈을 형성하여 개방형 챔버를 안착시키고, 개방형 챔버 바닥면은 일정 모양의 양각, 음각을 형성하여 피부접촉면과의 미끌림 방지 및 외부광의 유입을 차단하고, 단말착용 대상 개체의 움직임으로 상기 휴대 단말로 측정 데이터값이 수신이 안될 경우 상기 단말착용 개체의 휴대 단말 App.을 통해 단말착용 상태를 확인하는 단계를 더 포함하는, 생체 신호 분석 방법.
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