WO2022231105A1 - 공황 장애를 판단하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법 - Google Patents

공황 장애를 판단하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법 Download PDF

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WO2022231105A1
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electronic device
panic disorder
user
processor
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이홍지
박재혁
이동현
황민경
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    • A61M2021/0088—Other devices or methods to cause a change in the state of consciousness; Devices for producing or ending sleep by mechanical, optical, or acoustical means, e.g. for hypnosis by the use of a particular sense, or stimulus modulated by a simulated respiratory frequency

Definitions

  • the present disclosure relates to biometric detection through an electronic device, and more particularly, to panic attack detection using an electronic device.
  • Typical mental disorders include panic disorder (eg, panic attacks), depression, bipolar disorder, and schizophrenia. It is important to detect and treat these diseases early.
  • a “panic attack” is an anxiety disorder in which panic-like symptoms, such as extreme fear, occur frequently even in general situations that are not objectively dangerous. Panic attacks caused by panic disorder are mostly unpredictable and can occur suddenly. After these panic attacks, the condition gradually worsens, peaks within 10 minutes, lasts about 20-30 minutes, and then disappears. Also, panic attacks rarely last longer than an hour. Therefore, even if panic disorder occurs, it can be difficult to diagnose because it is often found that there is no abnormality in the test results after symptoms.
  • the physical symptoms corresponding to a panic attack are as follows, and four or more symptoms occur suddenly.
  • Cognitive behavioral therapy e.g., cognitive therapy that catches various prejudices that patients have misunderstood or misconceived, and behavioral therapy that helps patients to access fear-free places or situations
  • a specific service can predict or judge when a panic attack occurs and provide quick feedback to the patient, the patient's symptoms can be prevented from worsening. Therefore, if a service capable of predicting and detecting the occurrence of a panic attack using a wearable that can continuously measure biosignals is provided, it can help the patient to quickly get out of the state of a panic attack.
  • Smartphone and/or wearable A mobile device such as a device may provide various services by continuously measuring a user's biosignals (eg, biometrics).
  • the electronic device and the operating method of the electronic device of a specific embodiment described in this document determine whether the user is experiencing or suffering from a panic attack based on the user's state information and/or the user's surrounding environment information based on a biosignal.
  • the electronic device of a specific embodiment disclosed in this document determines a panic attack and a user's panic disorder stage based on at least one of a user's biosignal, a user's motion, a user's location, and a user's surrounding environment, and according to the panic disorder stage A guide can be provided.
  • the electronic device disclosed herein may measure a biosignal, including a biosensor, such as a photoplethysmogram (PPG) sensor, an electrodermal activity (EDA) sensor, and/or a body temperature sensor.
  • a biosensor such as a photoplethysmogram (PPG) sensor, an electrodermal activity (EDA) sensor, and/or a body temperature sensor.
  • the electronic device may measure a signal related to a user's motion, including an acceleration sensor, a gyroscope, a barometer, and/or a geomagnetic sensor.
  • the electronic device may include a communication module, and may acquire information related to the location and/or surrounding environment of the electronic device based on information received from the external electronic device and/or the server.
  • the electronic device disclosed herein may determine the panic disorder stage based on the information.
  • the electronic device may provide a guide according to the panic disorder stage to the user through various methods such as a screen, voice, and vibration.
  • the electronic device includes a memory for storing a panic disorder model, which is a user-specific panic disorder model, panic disorder information, and a plurality of guide information for each of a plurality of panic disorder stages, and a sensor module , a communication module, a processor operatively coupled to the memory, a sensor module, and a communication module, wherein the processor detects a state of the user through the sensor module, detects environmental information through the communication module, and detects the sensed state and the sensed state.
  • Input environmental information into the panic disorder model to determine the user's panic disorder stage, retrieve and output one of a plurality of guide information corresponding to the determined panic disorder stage, and panic based on the sensed state and the sensed environmental information Update the failure model.
  • a method of operating an electronic device includes storing a user's own panic disorder model, panic disorder information, and a plurality of guide information for each of the plurality in a memory, the user's state through the sensor module Detection, environmental information detection through the communication module, the processor inputting the sensed user's state and the detected environmental information into the panic disorder model to determine panic disorder, one of a plurality of guide information corresponding to the determined panic disorder step It may include outputting through a search and output circuit, and updating the panic disorder model based on the detected state and the detected environmental information.
  • the electronic device may predict the occurrence time of the user's panic disorder.
  • the electronic device may provide the user with a guide in preparation for the occurrence of a panic attack.
  • the electronic device may determine whether the user has a panic attack.
  • the electronic device may provide the user with a guide capable of preventing a symptom from worsening in response to the occurrence of a panic attack.
  • the panic attack determination model may be implemented through machine learning on user state information and device environment information when a user experiences a panic attack.
  • the user may alleviate symptoms of panic disorder by operating according to a panic disorder guide provided from the electronic device during or near the panic attack.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment, according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 2 is a block diagram of an electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method for a processor to determine a user's panic disorder according to various embodiments of the present disclosure
  • 4A is a flowchart illustrating a method for a processor to determine a panic disorder stage in accordance with various embodiments.
  • 4B is a diagram illustrating a graph related to a method for a processor to determine a panic disorder stage according to time and information according to various embodiments of the present disclosure
  • 4C is a diagram illustrating a graph comparing user state information obtained by a processor in a general case and user state information when a panic disorder occurs, according to various embodiments of the present disclosure
  • 5A, 5B, 5C, 5D, and 5E are diagrams illustrating examples of guide information provided by a processor according to various embodiments.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 in a network environment 100, according to various embodiments.
  • an electronic device 101 communicates with an electronic device 102 through a first network 198 (eg, a short-range wireless communication network) or a second network 199 . It may communicate with at least one of the electronic device 104 and the server 108 through (eg, a long-distance wireless communication network). According to an embodiment, the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108 .
  • a first network 198 eg, a short-range wireless communication network
  • a second network 199 e.g., a second network 199
  • the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108 .
  • the electronic device 101 includes a processor 120 , a memory 130 , an input module 150 , a sound output module 155 , a display module 160 , an audio module 170 , and a sensor module ( 176), interface 177, connection terminal 178, haptic module 179, camera module 180, power management module 188, battery 189, communication module 190, subscriber identification module 196 , or an antenna module 197 .
  • at least one of these components eg, the connection terminal 178
  • some of these components are integrated into one component (eg, display module 160 ). can be
  • the processor 120 for example, executes software (eg, a program 140) to execute at least one other component (eg, a hardware or software component) of the electronic device 101 connected to the processor 120. It can control and perform various data processing or operations. According to one embodiment, as at least part of data processing or operation, the processor 120 converts commands or data received from other components (eg, the sensor module 176 or the communication module 190 ) to the volatile memory 132 . may be stored in , process commands or data stored in the volatile memory 132 , and store the result data in the non-volatile memory 134 .
  • software eg, a program 140
  • the processor 120 converts commands or data received from other components (eg, the sensor module 176 or the communication module 190 ) to the volatile memory 132 .
  • the volatile memory 132 may be stored in , process commands or data stored in the volatile memory 132 , and store the result data in the non-volatile memory 134 .
  • the processor 120 is the main processor 121 (eg, a central processing unit or an application processor) or a secondary processor 123 (eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit (eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit) a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor).
  • the main processor 121 eg, a central processing unit or an application processor
  • a secondary processor 123 eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit (eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit) a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor.
  • the main processor 121 e.g, a central processing unit or an application processor
  • a secondary processor 123 eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit (eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit) a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a
  • the secondary processor 123 may, for example, act on behalf of the main processor 121 while the main processor 121 is in an inactive (eg, sleep) state, or when the main processor 121 is active (eg, executing an application). ), together with the main processor 121, at least one of the components of the electronic device 101 (eg, the display module 160, the sensor module 176, or the communication module 190) It is possible to control at least some of the related functions or states.
  • the coprocessor 123 eg, an image signal processor or a communication processor
  • may be implemented as part of another functionally related component eg, the camera module 180 or the communication module 190 ). have.
  • the auxiliary processor 123 may include a hardware structure specialized for processing an artificial intelligence model.
  • Artificial intelligence models can be created through machine learning. Such learning may be performed, for example, in the electronic device 101 itself on which the artificial intelligence model is performed, or may be performed through a separate server (eg, the server 108).
  • the learning algorithm may include, for example, supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, or reinforcement learning, but in the above example not limited
  • the artificial intelligence model may include a plurality of artificial neural network layers.
  • Artificial neural networks include deep neural networks (DNNs), convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), restricted boltzmann machines (RBMs), deep belief networks (DBNs), bidirectional recurrent deep neural networks (BRDNNs), It may be one of deep Q-networks or a combination of two or more of the above, but is not limited to the above example.
  • the artificial intelligence model may include, in addition to, or alternatively, a software structure in addition to the hardware structure.
  • the memory 130 may store various data used by at least one component (eg, the processor 120 or the sensor module 176 ) of the electronic device 101 .
  • the data may include, for example, input data or output data for software (eg, the program 140 ) and instructions related thereto.
  • the memory 130 may include a volatile memory 132 or a non-volatile memory 134 .
  • the program 140 may be stored as software in the memory 130 , and may include, for example, an operating system 142 , middleware 144 , or an application 146 .
  • the input module 150 may receive a command or data to be used by a component (eg, the processor 120 ) of the electronic device 101 from the outside (eg, a user) of the electronic device 101 .
  • the input module 150 may include, for example, a microphone, a mouse, a keyboard, a key (eg, a button), or a digital pen (eg, a stylus pen).
  • the sound output module 155 may output a sound signal to the outside of the electronic device 101 .
  • the sound output module 155 may include, for example, a speaker or a receiver.
  • the speaker can be used for general purposes such as multimedia playback or recording playback.
  • the receiver can be used to receive incoming calls. According to one embodiment, the receiver may be implemented separately from or as part of the speaker.
  • the display module 160 may visually provide information to the outside (eg, a user) of the electronic device 101 .
  • the display module 160 may include, for example, a control circuit for controlling a display, a hologram device, or a projector and a corresponding device.
  • the display module 160 may include a touch sensor configured to sense a touch or a pressure sensor configured to measure the intensity of a force generated by the touch.
  • the audio module 170 may convert a sound into an electric signal or, conversely, convert an electric signal into a sound. According to an embodiment, the audio module 170 acquires a sound through the input module 150 , or an external electronic device (eg, a sound output module 155 ) connected directly or wirelessly with the electronic device 101 .
  • the electronic device 102) eg, a speaker or headphones
  • the electronic device 102 may output a sound.
  • the sensor module 176 detects an operating state (eg, power or temperature) of the electronic device 101 or an external environmental state (eg, a user state), and generates an electrical signal or data value corresponding to the sensed state. can do.
  • the sensor module 176 may include, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, a barometric pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a biometric sensor, It may include a temperature sensor, a humidity sensor, or an illuminance sensor.
  • the interface 177 may support one or more specified protocols that may be used by the electronic device 101 to directly or wirelessly connect with an external electronic device (eg, the electronic device 102 ).
  • the interface 177 may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.
  • the connection terminal 178 may include a connector through which the electronic device 101 can be physically connected to an external electronic device (eg, the electronic device 102 ).
  • the connection terminal 178 may include, for example, an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (eg, a headphone connector).
  • the haptic module 179 may convert an electrical signal into a mechanical stimulus (eg, vibration or movement) or an electrical stimulus that the user can perceive through tactile or kinesthetic sense.
  • the haptic module 179 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.
  • the camera module 180 may capture still images and moving images. According to an embodiment, the camera module 180 may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, or flashes.
  • the power management module 188 may manage power supplied to the electronic device 101 .
  • the power management module 188 may be implemented as, for example, at least a part of a power management integrated circuit (PMIC).
  • PMIC power management integrated circuit
  • the battery 189 may supply power to at least one component of the electronic device 101 .
  • battery 189 may include, for example, a non-rechargeable primary cell, a rechargeable secondary cell, or a fuel cell.
  • the communication module 190 is a direct (eg, wired) communication channel or a wireless communication channel between the electronic device 101 and an external electronic device (eg, the electronic device 102, the electronic device 104, or the server 108). It can support establishment and communication performance through the established communication channel.
  • the communication module 190 may include one or more communication processors that operate independently of the processor 120 (eg, an application processor) and support direct (eg, wired) communication or wireless communication.
  • the communication module 190 is a wireless communication module 192 (eg, a cellular communication module, a short-range communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module 194 (eg, : It may include a local area network (LAN) communication module, or a power line communication module).
  • a wireless communication module 192 eg, a cellular communication module, a short-range communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module
  • GNSS global navigation satellite system
  • wired communication module 194 eg, : It may include a local area network (LAN) communication module, or a power line communication module.
  • a corresponding communication module among these communication modules is a first network 198 (eg, a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network 199 (eg, legacy It may communicate with the external electronic device 104 through a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (eg, a telecommunication network such as a LAN or a WAN).
  • a first network 198 eg, a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)
  • a second network 199 eg, legacy It may communicate with the external electronic device 104 through a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (eg, a telecommunication network such as a LAN or a WAN).
  • a telecommunication network
  • the wireless communication module 192 uses subscriber information (eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 196 within a communication network such as the first network 198 or the second network 199 .
  • subscriber information eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)
  • IMSI International Mobile Subscriber Identifier
  • the electronic device 101 may be identified or authenticated.
  • the wireless communication module 192 may support a 5G network after a 4G network and a next-generation communication technology, for example, a new radio access technology (NR).
  • NR access technology includes high-speed transmission of high-capacity data (eMBB (enhanced mobile broadband)), minimization of terminal power and access to multiple terminals (mMTC (massive machine type communications)), or high reliability and low latency (URLLC (ultra-reliable and low-latency) -latency communications)).
  • eMBB enhanced mobile broadband
  • mMTC massive machine type communications
  • URLLC ultra-reliable and low-latency
  • the wireless communication module 192 may support a high frequency band (eg, mmWave band) to achieve a high data rate, for example.
  • a high frequency band eg, mmWave band
  • the wireless communication module 192 uses various techniques for securing performance in a high-frequency band, for example, beamforming, massive multiple-input and multiple-output (MIMO), all-dimensional multiplexing. It may support technologies such as full dimensional MIMO (FD-MIMO), an array antenna, analog beam-forming, or a large scale antenna.
  • the wireless communication module 192 may support various requirements defined in the electronic device 101 , an external electronic device (eg, the electronic device 104 ), or a network system (eg, the second network 199 ).
  • the wireless communication module 192 may include a peak data rate (eg, 20 Gbps or more) for realizing eMBB, loss coverage (eg, 164 dB or less) for realizing mMTC, or U-plane latency for realizing URLLC ( Example: Downlink (DL) and uplink (UL) each 0.5 ms or less, or round trip 1 ms or less) can be supported.
  • a peak data rate eg, 20 Gbps or more
  • loss coverage eg, 164 dB or less
  • U-plane latency for realizing URLLC
  • the antenna module 197 may transmit or receive a signal or power to the outside (eg, an external electronic device).
  • the antenna module 197 may include an antenna including a conductor formed on a substrate (eg, a PCB) or a radiator formed of a conductive pattern.
  • the antenna module 197 may include a plurality of antennas (eg, an array antenna). In this case, at least one antenna suitable for a communication method used in a communication network such as the first network 198 or the second network 199 is connected from the plurality of antennas by, for example, the communication module 190 . can be selected. A signal or power may be transmitted or received between the communication module 190 and an external electronic device through the selected at least one antenna.
  • other components eg, a radio frequency integrated circuit (RFIC)
  • RFIC radio frequency integrated circuit
  • the antenna module 197 may form a mmWave antenna module.
  • the mmWave antenna module comprises a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent to a first side (eg, bottom side) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high frequency band (eg, mmWave band); and a plurality of antennas (eg, an array antenna) disposed on or adjacent to a second side (eg, top or side) of the printed circuit board and capable of transmitting or receiving signals of the designated high frequency band. can do.
  • peripheral devices eg, a bus, general purpose input and output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI)
  • GPIO general purpose input and output
  • SPI serial peripheral interface
  • MIPI mobile industry processor interface
  • the command or data may be transmitted or received between the electronic device 101 and the external electronic device 104 through the server 108 connected to the second network 199 .
  • Each of the external electronic devices 102 or 104 may be the same as or different from the electronic device 101 .
  • all or a part of operations executed in the electronic device 101 may be executed in one or more external electronic devices 102 , 104 , or 108 .
  • the electronic device 101 may perform the function or service itself instead of executing the function or service itself.
  • one or more external electronic devices may be requested to perform at least a part of the function or the service.
  • One or more external electronic devices that have received the request may execute at least a part of the requested function or service, or an additional function or service related to the request, and transmit a result of the execution to the electronic device 101 .
  • the electronic device 101 may process the result as it is or additionally and provide it as at least a part of a response to the request.
  • cloud computing, distributed computing, mobile edge computing (MEC), or client-server computing technology may be used.
  • the electronic device 101 may provide an ultra-low latency service using, for example, distributed computing or mobile edge computing.
  • the external electronic device 104 may include an Internet of things (IoT) device.
  • the server 108 may be an intelligent server using machine learning and/or neural networks.
  • the external electronic device 104 or the server 108 may be included in the second network 199 .
  • the electronic device 101 may be applied to an intelligent service (eg, smart home, smart city, smart car, or health care) based on 5G communication technology and IoT-related technology.
  • FIG. 2 is a block diagram of an electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device 200 (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 ) includes a processor 220 (eg, the processor 120 of FIG. 1 ) and a memory 230 (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 ).
  • memory 130 memory 130
  • display 260 eg, display module 160 in FIG. 1
  • sensor module 276 eg, sensor module 176 in FIG. 1
  • communication module 290 eg, in FIG. 1
  • the communication module 190 of FIG. 1) may be included.
  • the components included in FIG. 2 are for some of the components included in the electronic device 200 , and the electronic device 200 may include various other components as illustrated in FIG. 1 .
  • the sensor module 276 may measure a user's motion and/or a signal related to a user's status including biometric information.
  • the sensor module 276 may include a biosensor such as a motion sensor, a PPG sensor, and/or an EDA sensor and/or a body temperature sensor (or a motion-related biometric sensor).
  • the motion sensor may measure a signal related to a user's motion.
  • the motion sensor may include an accelerometer, a gyroscope, a barometer, and/or a geomagnetic sensor.
  • the processor 220 may obtain user motion information such as stationary, sedentary, walk, run, and/or falling motion based on a signal measured by the motion sensor. .
  • the PPG (photoplethysmogram) sensor may measure a signal related to a change in the user's blood volume.
  • the PPG sensor may measure a change in blood volume in a blood vessel by measuring a change in the amount of light transmitted according to a change in blood flow in a peripheral blood vessel by repeating contraction and relaxation of the heart.
  • a PPG sensor may include a receiver (eg, a photodiode) that converts light energy into electrical energy and an emitter (eg, an LED) that converts electrical energy into light energy.
  • the LED may emit light of wavelengths of infrared (IR) and/or visible light (red, blue, green).
  • the emitter may emit light using electrical energy, and when the light emitted from the emitter is transmitted to the skin, the receiver may detect the remaining reflected light after being partially absorbed by the skin.
  • the PPG sensor when the PPG sensor is brought into contact with a user's body part (eg, a finger) and the contact is maintained for a specified time or longer, the blood volume of blood vessels in the body part changes due to the contraction and relaxation of the heart, and the reflection from the finger The change in the amount of emitted light can be measured by the PPG sensor.
  • the amount of light increases during the diastole of the heart.
  • the processor 220 may determine blood pressure, blood sugar, heart rate, and/or blood volume based on a signal related to a change in blood volume in a blood vessel measured by the PPG sensor. For example, the processor 220 counts the number of peak values (peak-to-peak) for a specified time in the signal measured through the PPG sensor, or converts the measured signal into a frequency domain within the frequency range of the biosignal. can determine the pulse rate based on the main peak value. For example, the processor 220 may determine the stress index based on a change in the interval between peak values (peak-to-peak) in the signal measured through the PPG sensor.
  • the processor 220 may determine the respiration index by analyzing a peak envelope (eg, empirical mode decomposition (EMD) and/or wavelets method) in a signal measured through the PPG sensor.
  • a peak envelope eg, empirical mode decomposition (EMD) and/or wavelets method
  • the processor 220 may determine the blood pressure by analyzing a feature point from a waveform of a signal measured through the PPG sensor.
  • an electrodermal activity (EDA) sensor may measure a signal related to skin conductivity.
  • an electrodermal activity (EDA) sensor may measure a signal related to skin resistance by sweat gland activity.
  • sweat gland activity For example, when sweat gland activity is increased, sweat is increased to increase skin conductance and decrease skin resistance.
  • the EDA sensor may be composed of two electrodes, each electrode may be attached to the body. The EDA sensor can measure the skin conductivity by applying a very small constant voltage to the two electrodes in contact with the body and measuring the flowing current. Skin conductance, galvanic skin response (GSR), and electrodermal activity (EDA) may all refer to the same technology.
  • the processor 220 may determine a sweat gland activity based on a signal related to the skin conductivity measured by the EDA.
  • the body temperature sensor may measure thermal radiation emitted from a person using an infrared thermometer (IRT).
  • the processor 220 may determine the body temperature based on thermal radiation energy measured by the body temperature sensor.
  • the communication module 290 is connected to an external electronic device (eg, the electronic device 102 and/or the electronic device of FIG. 1 ) through a network (eg, the first network 198 and/or the second network 199 of FIG. 1 ). 104) and/or a server (eg, server 108 in FIG. 1) to receive and/or transmit various information.
  • an external electronic device eg, the electronic device 102 and/or the electronic device of FIG. 1
  • a network eg, the first network 198 and/or the second network 199 of FIG. 1 .
  • server eg, server 108 in FIG.
  • the communication module 290 is a global navigation satellite system (GNSS) (eg, global positioning system (GPS) and/or GLONASS), Bluetooth (Bluetooth), BLE (bluetooth low energy), Wi-fi, UWB (ultra) A wide band) and/or near field communication (NFC) technology may be used to communicate with an external electronic device and/or a server to receive and/or transmit various information.
  • GNSS global navigation satellite system
  • GPS global positioning system
  • GLONASS Globalstar
  • Bluetooth Bluetooth
  • BLE bluetooth low energy
  • Wi-fi ultra-fi
  • UWB ultra-fi
  • UWB ultra-fi
  • NFC near field communication
  • the processor 220 is connected to the communication module 290
  • the communication module 290 may process various information received from the external electronic device and/or the server, and the processor 220 may transmit the communication module 290 various information to an external electronic device and/or a server. can be controlled to do so.
  • the communication module 290 may acquire information related to the location of the electronic device 200 and/or the surrounding environment.
  • the communication module 290 may receive information related to the location of the electronic device 200 .
  • the communication module 290 is an external electronic device using GNSS, Bluetooth, Bluetooth low energy (BLE), Wi-fi, ultra wide band (UWB), and/or near field communication (NFC) technology.
  • information related to the location of the electronic device 200 may be received from the server.
  • the processor 220 may acquire the location of the electronic device 200 based on information received by the communication module 290 .
  • the communication module 290 may receive information related to the surrounding environment of the electronic device 200 .
  • the communication module 290 may receive identification information of an external electronic device located in the vicinity of the electronic device 200 .
  • the processor 220 may analyze the surrounding environment based on the identification information of the external electronic device received by the communication module 290 .
  • the processor 220 may determine that the user is in an environment having a high population density in response to the number of identification information of the external electronic device received by the communication module 290 being greater than or equal to a specified number.
  • the processor 220 may determine that the number of the identification information of the external electronic device received by the communication module 290 included in the identification information list stored in the memory 230 is greater than or equal to a specified number, so that the user's visit history is It can be determined that it is in the environment more than the specified number of times.
  • the display 260 may be connected to the processor 220 to visually display information processed by the processor 220 .
  • the memory 230 includes information related to a panic disorder including information related to a place of occurrence of a panic attack and an identification information list of an external electronic device, and a panic disorder determination model for classifying a user's panic disorder state into a plurality of stages. , may temporarily and/or non-temporarily store at least one of guide information corresponding to each of the plurality of panic disorder stages.
  • the information related to the place where the panic attack occurred may be information related to the geographic location where the user had the panic attack.
  • the processor 220 obtains the location of the panic attack by the user's input and/or the electronic device obtained from the communication module 290 in response to the processor 220 determining that the user has the panic attack. It may be the position of (200).
  • the identification information list of the external electronic device may be a list of information related to the external electronic device having a connection history with the electronic device 200 through the communication module 290 .
  • the panic attack determination model may be a learning model for determining the panic disorder stage in which the user's panic disorder degree is divided into a plurality of stages.
  • the panic disorder determination model may determine the panic disorder stage according to the user's panic disorder occurrence degree, and may be implemented differently depending on the user.
  • the processor 220 may output the panic disorder stage by inputting the user's state information and/or environment information into the panic disorder determination model.
  • the processor 220 may divide the panic disorder stage into four stages according to the user's situation.
  • Panic Disorder Level 1 is a situation in which the user is likely to be exposed to an environment that can cause panic attacks
  • Panic Disorder Level 2 is a situation in which the user is expected to develop a panic attack
  • Panic Disorder Level 3 is a situation in which the user is likely to experience panic attacks.
  • the situation in which the seizure occurred and the fourth stage of panic disorder may correspond to situations after the occurrence of the panic attack to the user, respectively.
  • the four steps described above are one embodiment, and may be divided into a plurality of steps instead of four according to various embodiments.
  • the guide information may be information related to an alarm output in response to each panic disorder stage being determined.
  • the guide information includes first guide information corresponding to stage 1 of panic disorder, second guide information corresponding to stage 2 of panic disorder, third guide information corresponding to stage 3 of panic disorder, and stage 4 of panic disorder. It may include fourth guide information.
  • the processor 220 may include at least one processor and may be physically divided.
  • the processor 220 may include a main processor capable of processing a task (or task) requiring high performance and/or a secondary processor capable of processing a task (or task) requiring relatively low power.
  • the sensor module 276 may be connected to the coprocessor to measure a signal for 24 hours.
  • the processor 220 is a state capable of processing a task (or task) requiring high performance based on a condition and a state capable of processing a task (or task) requiring relatively low power. Processing can be performed by switching states.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method for a processor (eg, the processor 220 of FIG. 2 ) to determine a user's panic disorder according to various embodiments of the present disclosure.
  • a processor eg, the processor 220 of FIG. 2
  • the processor 220 may obtain user status information and environment information in operation 310 .
  • the processor 220 may acquire the user's state information including the user's motion information and/or a signal related to the user's biometric information (eg, the user's biometric information). For example, the processor 220 may acquire the user's state information based on the user's motion information and/or the user's biometric information measured by the sensor module 276 .
  • the processor 220 may obtain the user's motion information based on a signal related to the user's motion measured by the sensor module 276 .
  • the sensor module 276 may include an acceleration sensor, a gyroscope, a barometer, and/or a geomagnetic sensor.
  • the processor 220 acquires user motion information, such as stationary, sedentary, walk, run, and/or falling motion, based on the signal measured by the sensor module 276 . can do.
  • the processor 220 may acquire the user's biometric information based on a signal related to the user's biometric information measured by the sensor module 276 .
  • the sensor module 276 may include a PPG sensor, an EDA sensor, and/or a body temperature sensor.
  • the processor 220 may acquire the user's biometric information including at least one of pulse, stress, respiration, blood pressure, body temperature, and/or sweat amount based on the signal measured by the sensor module 276 .
  • the processor 220 may determine a pulse, stress, respiration, and/or blood pressure based on a signal measured by the PPG sensor.
  • the processor 220 may determine the amount of sweat based on a signal measured by the EDA sensor.
  • the processor 220 may determine the user's body temperature based on a signal measured by the body temperature sensor.
  • the processor 220 is configured to provide a location (eg, location information) of the electronic device 200 from a communication module (eg, the communication module 290 of FIG. 2 ) and/or information about a nearby external electronic device (eg: Environment information including information on a device within a specific communication range of the electronic device 200 may be acquired.
  • the communication module 290 is an external electronic device using GNSS, Bluetooth, Bluetooth low energy (BLE), Wi-fi, ultra wide band (UWB), and/or near field communication (NFC) technology. and/or communicate with a server to receive information related to the location of the electronic device 200 and/or information related to a surrounding network environment of the electronic device 200 and information related to other external electronic devices.
  • the communication module 290 may receive information related to the location of the electronic device 200 .
  • the communication module 290 is an external electronic device using GNSS, Bluetooth, Bluetooth low energy (BLE), Wi-fi, ultra wide band (UWB), and/or near field communication (NFC) technology.
  • information related to the location of the electronic device 200 may be received from the server.
  • the processor 220 may acquire the location of the electronic device 200 based on information received by the communication module 290 .
  • the processor 220 may acquire surrounding information based on the information received by the communication module 290 .
  • the communication module 290 may obtain identification information of an external electronic device located in the vicinity of the electronic device 200 .
  • the processor 220 may analyze the surrounding environment based on the identification information of the external electronic device obtained by the communication module 290 .
  • the processor 220 may determine that the user is in an environment with a high population density in response to the number of identification information of the external electronic device obtained by the communication module 290 being equal to or greater than a specified number.
  • the processor 220 corresponds to the identification information of the external electronic device acquired by the communication module 290 that the number included in the identification information list stored in the memory 230 is greater than or equal to a specified number, so that the user's visit history is designated. It can be judged that it is in an environment that is more than a number of times.
  • the processor 220 may determine a panic disorder stage (eg, a current stage of a panic attack among a plurality of predefined panic attack stages).
  • a panic disorder stage eg, a current stage of a panic attack among a plurality of predefined panic attack stages.
  • the processor 220 may determine the panic disorder stage based on the user's state information and/or environment information. For example, the processor 220 may determine the panic disorder stage by inputting the user's state information and/or environment information into the panic disorder determination model.
  • the panic disorder may be classified into predetermined stages arranged in the panic disorder determination model before detection.
  • the processor 220 may divide the panic disorder stage into 4 stages.
  • the first stage of panic disorder may correspond to a situation in which the user is likely to be exposed to an environment that may cause a panic attack.
  • the processor 220 may obtain information related to a historical panic disorder, such as a location where a panic attack occurred in the user previously stored in the memory 230 .
  • the processor 220 may obtain the user's expected movement route and/or current destination information based on information related to the user's schedule (eg, information obtained from the schedule in the user's scheduler and/or information obtained from SNS posting). .
  • the processor 220 may determine the panic disorder stage as the first stage in response to the user's expected movement path to the destination being included in or near the place where the user has a panic attack.
  • the second stage of panic disorder may correspond to a situation in which the user is expected to have a panic attack.
  • the processor 220 may use a weight (eg, a panic disorder occurrence weight) based on the detection of the user's state information and/or environment information.
  • a weight eg, a panic disorder occurrence weight
  • the processor 220 may determine the second step indicating the possibility of a panic attack by satisfying the threshold.
  • the processor 220 determines that the location of the electronic device 200 is at least one factor stored in the memory 230 - that the current location is included within a specified distance from the location of the panic attack stored in the memory 230, external Among the identification information of the electronic device, the number included in the identification information list stored in the memory 230, the user's motion is not in an exercise state, the amount of sweat and body temperature are out of the specified range, the duration is longer than the specified time, and the user's motion is exercise Based on non-state, pulse, respiration rate, and/or stress index out of a specified range, and duration greater than or equal to a specified amount of time, the panic disorder occurrence weight may be adjusted.
  • the third stage of panic disorder may correspond to a situation in which a panic attack occurs in the user.
  • the processor 220 may adjust the panic disorder occurrence weight based on the user's state information, and in response to the panic disorder occurrence weight being greater than or equal to a specified value, may determine the panic disorder stage in three stages. For example, when the amount of change in pulse, stress, and/or body temperature is out of a specified range, the processor 220 may adjust the panic disorder occurrence weight.
  • the fourth stage of panic disorder may correspond to a situation after a panic attack occurs in the user.
  • the processor 220 may determine whether the panic attack has disappeared based on the user's state information.
  • the processor 220 may cause a panic attack to disappear from the user based on a result of analyzing the user's state information obtained in steps 1 to 3 and the result of comparing the user's state information obtained from the sensor module 276 . You can decide whether or not
  • the processor 220 may determine that the user continues to have a panic attack in response to the user's specific biomarker not being decreased by a specified range for more than a specified time.
  • the processor 220 may obtain the user's motion information through the sensor module 276 .
  • the processor 220 may check whether the user has fallen from the acquired user's motion information.
  • the processor 220 may perform a specified operation for an emergency situation such as a user's fall.
  • the specified operation to be performed in an emergency situation includes transmitting location information of the electronic device 200 to an emergency center and performing an emergency. This may include sending a help request message to the center, calling an ambulance, and/or providing an alarm to an external user connected within a specified range from the location of the electronic device 200 .
  • the processor 220 is a state in which the biomarker of the user's state information is reduced from the specified range for more than a specified time based on at least a part of the result of analyzing the user's state information obtained in steps 1 to 3 In response, the user may determine that the panic disorder has disappeared.
  • the processor 220 may adjust a period in which the sensor module 276 senses biometric information based on the user's state information and/or environment information.
  • the processor 220 responds that the user's action is not an exercise state, the amount of sweat, pulse, stress level, and/or respiration rate is outside the specified range, and the duration (eg, of the state) is longer than the specified time,
  • the sensor module 276 may control the sensor module 276 to sense biometric information at a specified period.
  • the processor 220 may be configured such that the sensor module 276 senses the biometric information at a designated period. (276) can be controlled.
  • the sensor module 276 sets the biometric information
  • the sensor module 276 may be controlled to periodically sense.
  • the processor 220 may control the sensor module 276 so that the sensor module 276 senses biometric information at a specified period in response to determining the panic disorder stage as stage 2, stage 3 and/or stage 4.
  • the processor 220 may sense a cycle in which the sensor module 276 senses the biological information as a basic or normal cycle.
  • the module 276 may be controlled.
  • the designated period may be a shorter period than the basic period.
  • the processor 220 may provide guide information according to the determined panic disorder stage in operation 330 .
  • the processor 220 may provide guide information corresponding to each stage of panic disorder in various types of alarms.
  • the processor 220 may provide the user with first guide information in response to the panic disorder stage being stage 1.
  • the processor 220 may output a guide recommending taking medicine.
  • the guide may be output in the form of a voice through the sound output module (eg, the sound output module 155 of FIG. 1 ) and/or in the form of visual output on the display 260 .
  • the processor 220 may provide second guide information to the user in response to the second stage of the panic disorder.
  • the processor 220 may output the breathing control guide and/or the stretching guide in the form of a voice through a sound output module (eg, a speaker) and/or in a visual form on the display 260 .
  • a sound output module eg, a speaker
  • the processor 220 may provide third guide information to the user in response to the panic disorder stage being the third stage.
  • the processor 220 may output the breathing control guide and/or the medication recommendation guide in the form of a voice through the sound output module and/or in the form of a visual on the display 260 .
  • the processor 220 may call the guardian and/or provide the guardian with a guide notifying that the user is currently in a panic disorder state.
  • the processor 220 may provide fourth guide information to the user in response to the 4th stage of the panic disorder.
  • the processor 220 may provide a guide according to whether the user is maintaining a panic attack state.
  • the processor 220 may search for and/or generate a survey related to feedback on the effectiveness of the guide to the user after the panic attack has disappeared for the user.
  • the processor 220 may store the user's state information, environment information, and/or survey contents in the memory 230 .
  • the processor 220 may update the panic disorder determination model based on the acquired data.
  • the processor 220 may update the panic disorder determination model based on the user's state information and/or environment information. For example, the processor 220 may learn the user's state information and/or environment information obtained in operation 310 to the panic disorder determination model. For example, the processor 220 may update an element related to a panic disorder occurrence weight based on the user's state information and/or environment information obtained in operation 310 . For example, the processor 220 may update the factor related to the panic disorder occurrence weight based on the survey content obtained in operation 330 .
  • Equation 1 may be an equation for obtaining the panic disorder occurrence weight y.
  • a may be a weight factor
  • t may be a duration.
  • ⁇ Pulse is the amount of change in pulse
  • ⁇ Respiration rate is the amount of change in respiration rate
  • ⁇ Stress is the amount of change in the stress index
  • ⁇ Sweat is the amount of change in sweat
  • ⁇ Body temperature is the amount of change in body temperature
  • ⁇ Environmental information is the amount of change in environmental information. It can be the amount of change.
  • the criterion for calculating the change amount may be an average value of each index in the previous step.
  • the criterion for calculating the change amount may be an average value of each index in a general case.
  • the processor 220 is based on at least one of the acquired user's state information, environmental information, and feedback on the effect of a survey and guide, the weight Element (a) can be updated.
  • 4A is a flowchart illustrating a method for a processor (eg, processor 220 of FIG. 2 ) to determine a panic disorder stage, according to certain embodiments.
  • a processor eg, processor 220 of FIG. 2
  • the processor 220 may acquire primary environment information in operation 411 .
  • the primary environment information may be information for determining a possibility that the user will be exposed to an environment in which panic disorder may occur.
  • the processor 220 includes the user's estimated path and/or destination information based on information related to the user's schedule (eg, a calendar item in the user's scheduler application and/or a social network service (SNS)). primary environment information can be obtained.
  • information related to the user's schedule eg, a calendar item in the user's scheduler application and/or a social network service (SNS)
  • SNS social network service
  • the processor 220 may determine the first stage of panic disorder.
  • the first stage of panic disorder may correspond to a situation in which the user is likely to be exposed to an environment in which panic disorder may occur.
  • the processor 220 may obtain information related to a place where the panic disorder has occurred in the user from the information related to the panic disorder stored in the memory 230 .
  • the processor 220 includes a current location, a proximity location, or a navigation location to a destination among the stored historical locations.
  • Panic Disorder Level 1 can be determined.
  • the processor 220 may acquire secondary environment information in operation 421 .
  • the secondary environment information may include location information and/or surrounding information of the electronic device 200 sensed through a communication module (eg, the communication module 290 of FIG. 2 ).
  • the communication module 290 may receive information related to the location of the electronic device 200 .
  • the communication module 290 is an external electronic device using GNSS, Bluetooth, Bluetooth low energy (BLE), Wi-fi, ultra wide band (UWB), and/or near field communication (NFC) technology.
  • information related to the location of the electronic device 200 may be received from the server.
  • the processor 220 may acquire the location of the electronic device 200 based on information received by the communication module 290 .
  • the processor 220 may acquire surrounding information based on the information received by the communication module 290 .
  • the communication module 290 may obtain identification information of an external electronic device located in the vicinity of the electronic device 200 .
  • the processor 220 may analyze the location environment of the electronic device based on the identification information of the external electronic device obtained by the communication module 290 .
  • the processor 220 may determine that the user is in an environment with a high population density based on the number of identification information of the external electronic device obtained from the communication module 290 being equal to or greater than a specified number.
  • the processor 220 may determine that the user is at a place visited by a specified number of times or more.
  • the processor 220 may obtain primary user state information in operation 422 .
  • the processor 220 is a primary user state including the user's motion information and/or the user's biometric information based on the signal measured by the sensor module (eg, the sensor module 276 of FIG. 2 ). information can be obtained.
  • the sensor module 276 may include an acceleration sensor, a gyroscope, a barometer, and/or a geomagnetic sensor.
  • the processor 220 controls the user's motion to instruct the user to perform stationary, sedentary, walk, run, and/or fall motions based on the signal measured by the sensor module 276 .
  • information can be obtained.
  • the sensor module 276 may include a body temperature sensor and/or an EDA sensor.
  • the processor 220 may acquire body temperature and/or sweat amount based on a signal obtained from the sensor module 276 .
  • the processor 220 may adjust a period in which the sensor module 276 senses biometric information based on the user's state information and/or environment information.
  • the processor 220 indicates that the user's motion is not in an exercise state, the amount of sweat and/or body temperature change is out of a specified range, and the duration is longer than or equal to a specified time (eg, in a non-exercise state).
  • the sensor module 276 may control the sensor module 276 to sense the biometric information at a specified period. For example, in response to the processor 220 including the location of the electronic device 200 within a specified distance from the location where the panic attack occurred previously stored in the memory 230 , the sensor module 276 transmits the biometric information at a specified period.
  • the sensor module 276 may be controlled to sense.
  • the processor 220 in response to the number of external electronic devices having identification information that is not included in the identification information list stored in the memory 230 among the identification information of the external electronic device, the processor 220 is greater than or equal to a specified value, the sensor module 276 The sensor module 276 may be controlled to sense the biometric information at a specified period.
  • the processor 220 may obtain secondary user state information in operation 423 .
  • the processor 220 responds to that the primary user state information is included in the specified range (eg, measures that the amount of sweat is higher than the specified value and/or the body temperature is lower than the specified value), 2 Car user status information may be obtained.
  • the primary user state information eg, measures that the amount of sweat is higher than the specified value and/or the body temperature is lower than the specified value
  • the processor 220 may acquire secondary user state information including a pulse rate, a respiration rate, and/or a stress index based on a signal measured by the sensor module 276 .
  • the sensor module 276 may include a PPG sensor, and the processor 220 may obtain a pulse rate, a respiration rate, and/or a stress index based on the PPG signal measured by the sensor module 276 . .
  • the processor 220 may determine the second stage of panic disorder in operation 424 .
  • the second stage of panic disorder may correspond to a situation in which a panic disorder is predicted to occur in the user.
  • the processor 220 may adjust the panic disorder occurrence weight based on the primary user's state information, the secondary user's state information and/or environment information, and the panic disorder occurrence weight is greater than or equal to a specified value.
  • the current situation may determine the panic disorder stage into two stages.
  • the processor 220 may predict that the user will have a panic attack based on the user's motion, body temperature, and/or sweat amount. For example, the processor 220 may adjust the panic disorder occurrence weight in response to the current location of the electronic device 200 being included within a predetermined threshold distance from the location where the panic attack occurred previously stored in the memory 230 . For example, the processor 220 may adjust the panic disorder occurrence weight based on a threshold value of the number of external electronic devices around the current location.
  • the processor 220 is based on the user's motion, in response to the user is not in an exercise state, the sweat amount and body temperature are out of the specified range, and the duration is longer than the specified time (eg, not in the exercise state), You can adjust the panic disorder occurrence weight. For example, based on detecting that the user's motion is not in an athletic state, the processor 220 may cause the pulse, respiration rate, and/or stress index to fall outside a specified range, and for a specified duration (eg, non-exercise) In response to the abnormality, it is possible to adjust the panic disorder occurrence weight.
  • a specified duration eg, non-exercise
  • the processor 220 may obtain tertiary user state information in operation 431 .
  • the processor 220 may obtain the tertiary user status information including the user's motion information and/or the user's biometric information from the sensor module 276 .
  • the processor 220 may acquire tertiary user state information including the user's motion, pulse, stress index, and/or body temperature based on the signal measured by the sensor module 276 .
  • the sensor module 276 may include a PPG sensor, and the processor 220 may acquire a pulse rate and/or a stress index based on the PPG signal measured by the sensor module 276 .
  • the sensor module 276 may include a body temperature sensor, and the processor 220 may obtain a body temperature from the sensor module 276 .
  • the processor 220 may determine the third stage in which the user is having a panic attack.
  • the third stage of panic disorder may correspond to a situation in which a panic attack occurs in the user.
  • the processor 220 may adjust the panic disorder occurrence weight based on the primary user state information, the secondary user state information, the tertiary user state information, and/or the secondary environment information, and the panic disorder occurrence Based on the weight being greater than or equal to a specified value, the current situation may be determined to be a stage 3 panic disorder.
  • the processor 220 may adjust the panic disorder occurrence weight in response to indicating that the user's motion is not in an exercise state and changing the pulse rate, stress index, and/or body temperature out of a specified range.
  • the processor 220 may acquire quaternary user state information in operation 441 .
  • the processor 220 is The quaternary user state information related to the change amount and/or duration of the state information of the primary, secondary, and tertiary users may be acquired.
  • the processor 220 may determine the fourth stage of panic disorder in operation 442 .
  • the fourth stage of panic disorder may instruct the user of a situation after the panic attack occurs.
  • the processor 220 may determine whether the panic attack has disappeared based on the change in the user's state information and/or the duration of the previous step. For example, the processor 220 may determine whether the user is out of the panic disorder based on the state information of the quaternary user.
  • the processor 220 determines that the state information of the quaternary user is not decreased by a specified range (eg, the biomarker is low enough to indicate cessation of the panic attack) over a specified time (eg, average time of panic attacks). In response to not, it may be determined that the user is still suffering from a panic attack.
  • a specified range eg, the biomarker is low enough to indicate cessation of the panic attack
  • a specified time eg, average time of panic attacks
  • the processor 220 may acquire the user's motion information based on a signal related to the user's motion obtained from the sensor module 276 in response to the user maintaining the panic attack state. .
  • the processor 220 may determine whether the user has fallen according to the user's motion information.
  • the processor 220 may determine that the user is out of the panic attack in response to the state information of the quaternary user being reduced from the specified range for more than a specified time.
  • 4B is a diagram illustrating a graph related to a method by which the processor 220 determines a panic disorder stage over time and information according to a specific embodiment.
  • FIG. 4B is a flowchart illustrating that the processor 220 generates primary environment information, secondary environment information, primary user state information, secondary user state information, and tertiary user state information according to the flowchart shown in FIG. 4A . and/or a graph related to a method of determining a panic disorder stage based on quaternary user state information.
  • the first and second stages of the panic disorder determined based on the primary environment information, the secondary environment information, the primary user state information and/or the secondary user state information may be a predictive stage of the occurrence of a panic attack.
  • the processor 220 may determine the first stage of panic disorder corresponding to a situation in which the user is likely to be exposed to an environment in which a panic attack may occur based on the primary environment information.
  • the processor 220 may determine the second stage of panic disorder corresponding to a situation in which the user is expected to have a panic attack based on the secondary environment information, the primary user state information, and/or the secondary user state information. have.
  • the processor ( 220) can predict the timing of the occurrence of a panic attack by determining the second stage of panic disorder.
  • the stage 3 of the panic disorder determined based on the secondary environment information, the primary user state information, the secondary user state information and/or the tertiary user state information may be a stage at which a panic attack occurs. .
  • the processor 220 is a third stage of a panic disorder corresponding to a situation in which a panic attack has occurred in the user based on the secondary environment information, the primary user state information, the secondary user state information, and/or the tertiary user state information. can be decided
  • the fourth stage of panic disorder determined based on the secondary environment information, the primary user state information, the secondary user state information, the tertiary user state information, and/or the quaternary user state information is after the occurrence of a panic attack. may be a step.
  • the processor 220 may determine the fourth stage of panic disorder corresponding to the situation after the panic attack occurs in the user based on the fourth user state information.
  • 4C is a diagram illustrating a graph comparing user state information obtained by the processor 220 in a general case and user state information in the case of a panic attack, according to a specific embodiment.
  • (a) is a graph showing the user's state (stress, respiration rate, pulse, body temperature, and sweat) in a general case
  • (b) may be a graph showing the user's state when a panic attack occurs.
  • the processor 220 may predict the timing of the occurrence of the panic attack by learning the change in the user's state before the occurrence of the panic attack.
  • 5A, 5B, 5C, 5D, and 5E are diagrams illustrating examples of guide information provided by a processor (eg, the processor 220 of FIG. 2 ) according to a specific embodiment.
  • FIG. 5A may be a diagram illustrating an example of a first guide provided by the processor 220 .
  • the processor 220 may provide a first guide alarm to the user in response to the panic disorder stage being the first stage.
  • the first stage of panic disorder may correspond to a situation in which the user is likely to be exposed to an environment in which panic disorder may occur.
  • the processor 220 transmits a first guide including a guide (eg, “take your medicine when you go out”) to the user before going out in a voice form and/or It may be provided in the form of outputting visual information to the display 260 .
  • a guide eg, “take your medicine when you go out”
  • FIG. 5B may be a diagram illustrating an example of the second guide provided by the processor 220 .
  • the processor 220 may provide a second guide alarm to the user in response to the second stage of the panic disorder.
  • the second stage of panic disorder may instruct the user to predict that a panic attack will occur.
  • the processor 220 may provide a breathing control guide (eg, "Inhale through your nose. Slowly and as deeply as possible into your lungs, push the air down as far down as possible.”, “Inhale all the way in, then briefly pause.” C.”, “Exhale slowly through your nose or mouth. Repeat 10 times.”) in the form of voice output through the sound output module and/or visual information output on the display 260 . can be provided to users.
  • a breathing control guide eg, "Inhale through your nose. Slowly and as deeply as possible into your lungs, push the air down as far down as possible.”, “Inhale all the way in, then briefly pause.” C.”, “Exhale slowly through your nose or mouth. Repeat 10 times.” in the form of voice output through the sound output module and/or visual information output on the display
  • FIG. 5C may be a diagram illustrating an example of the second guide provided by the processor 220 .
  • the processor 220 may provide a second guide alarm to the user in response to the second stage of the panic disorder.
  • the processor 220 transmits a second guide including a stretching guide (eg, “find a place to sit or lie around”, “stretch in order of upper body, body, and lower body”) to the sound output module. It may be provided to the user in the form of voice through and/or in the form of outputting visual information to the display 260 .
  • a stretching guide eg, “find a place to sit or lie around”, “stretch in order of upper body, body, and lower body
  • FIG. 5D may be a diagram illustrating an example of a third guide provided by the processor 220 .
  • the processor 220 may provide a third guide alarm to the user in response to the panic disorder stage being the third stage.
  • the processor 220 may transmit the respiration control guide and/or the medication recommendation guide (eg, “Take the medication and take abdominal breathing.”) to the display 260 and/or the voice form through the sound output module. It may be provided to the user in the form of outputting visual information.
  • FIG. 5E may be a diagram illustrating an example of a fourth guide provided by the processor 220 .
  • the processor 220 may provide a fourth guide alarm to the user in response to the fourth stage of the panic disorder.
  • the processor 220 may provide a guide depending on whether the user is still experiencing a panic attack.
  • the processor 220 may call a designated contact (eg, a caregiver) and/or provide a guide informing the user that the user is experiencing a panic attack. can do.
  • a designated contact eg, a caregiver
  • the processor 220 identifies an emergency such as when the user detects a panic attack, the user's fall is confirmed, and the user performs a specified action (eg, touch the screen to release the alarm) within a specified time.
  • a specified action eg, touch the screen to release the alarm
  • an action designated to be performed in an emergency eg, transmitting location information of the electronic device 200 to the emergency center, sending a help request message to the emergency center, calling an ambulance, and/or the location of the electronic device 200
  • the processor 220 may decrypt and provide the user's encrypted medical information.
  • the processor 220 may output feedback for requesting a survey to the user.
  • the processor 220 may store the user's state information, environment information, and/or survey contents in the memory 230 .
  • the electronic device 200 determines a panic disorder stage according to the user's panic disorder occurrence degree, and a panic disorder determination model implemented differently depending on the user, information related to a panic disorder, and the plurality of panics.
  • the sensor module 276 for storing guide information corresponding to each of the failure steps and a processor 220 connected to each other, wherein the processor 220 obtains the user's state information from the sensor module 276, obtains the environment information from the communication module 290, and the user's state information and inputting the environmental information into the panic disorder judgment model to determine the panic disorder stage, provide guide information corresponding to the panic disorder stage, and the panic disorder judgment model based on the user's state information and the environmental information can be updated.
  • the sensor module 276 measures a signal related to a user's motion or user's biometric information, and the biometric information includes pulse rate, stress, respiration, blood pressure, and body temperature. , may include at least one of the amount of sweat.
  • the information related to the panic disorder includes information related to a place where the panic disorder occurs
  • the communication module 290 transmits the location information of the electronic device 200 to obtain the environment information
  • the processor 220 may determine the panic disorder stage based on whether the location of the electronic device 200 is included in the panic attack occurrence place.
  • the communication module 290 scans the surroundings to obtain the environment information including identification information of the external electronic device 200, and the processor 220 may determine the panic disorder stage based on the identification information of the external electronic device 200 .
  • the information related to the panic disorder includes an identification information list, and the processor 220 determines that the identification information of the external electronic device 200 is the identification information list.
  • the panic disorder stage may be determined based on the number included in the .
  • the processor 220 controls the sensor to adjust a period for sensing the user's state information based on the user's state information or the environment information. can do.
  • the information related to the panic disorder includes information related to a place where a panic attack occurs
  • the processor 220 acquires destination information
  • the destination information is In response to being included in the place where the panic attack occurs, first guide information among the plurality of guide information may be provided.
  • the processor 220 in response to the panic disorder stage being a stage corresponding to a state after the occurrence of a panic attack by the user, receives the information from the sensor module 276. In response to obtaining the user's motion information and confirming the user's fall, an action designated to be performed in an emergency situation may be performed.
  • the processor 220 adjusts a panic disorder occurrence weight based on the user's state information and/or the environment information, and a range of the panic disorder occurrence weight based on the panic disorder stage can be determined.
  • the processor 220 updates the factor related to the panic disorder weight based on the user's state information and/or the environment information to determine the panic disorder determination model can be updated.
  • the method of operating the electronic device 200 includes an operation of acquiring user state information from a sensor module 276 , an operation of acquiring environment information from a communication module 290 , and the user's state Determining the panic disorder stage according to the user's panic disorder occurrence degree and inputting the information and the environmental information into a panic disorder judgment model implemented differently for each user to determine the panic disorder stage, guide information corresponding to the panic disorder stage and updating the panic disorder determination model based on the user's state information and the environment information.
  • the method includes an operation of measuring a signal related to a user's motion or user's biometric information, wherein the biometric information includes pulse rate, stress, respiration, blood pressure, and body temperature. , may include at least one of the amount of sweat.
  • the information related to the panic disorder includes information related to a place where a panic attack occurs, and the environment including location information of the electronic device 200
  • the method may include obtaining information and determining the panic disorder stage based on whether the location of the electronic device 200 is included in the panic attack occurrence location.
  • the information related to the panic disorder includes an identification information list, and the identification information of the external electronic device 200 is included in the identification information list. and determining the panic disorder stage based on the number.
  • the sensor module 276 is configured to adjust a period for sensing the user's state information based on the user's state information or the environment information. It may include an action to control.
  • the information related to the panic disorder includes information related to a place where the panic attack occurs, and the operation of obtaining destination information and the destination information include the panic attack
  • the operation of providing first guide information among the plurality of guide information may be included.
  • the user's action from the sensor module 276 in response to obtaining information and confirming the user's fall, it may include performing an operation designated to be performed in an emergency situation.
  • the electronic device 200 based on the operation of adjusting the panic disorder occurrence weight based on the user's state information and/or the environment information and the range of the panic disorder occurrence weight to determine the panic disorder stage.
  • updating the panic disorder determination model by updating the factor related to the panic disorder weight based on the user's state information and/or the environment information It can include actions.
  • the electronic device may be a device of various types.
  • the electronic device may include, for example, a portable communication device (eg, a smart phone), a computer device, a portable multimedia device, a portable medical device, a camera, a wearable device, or a home appliance device.
  • a portable communication device eg, a smart phone
  • a computer device e.g., a laptop, a desktop, a tablet, or a portable multimedia device
  • portable medical device e.g., a portable medical device
  • camera e.g., a camera
  • a wearable device e.g., a smart watch
  • a home appliance device e.g., a smart bracelet
  • first, second, or first or second may simply be used to distinguish an element from other elements in question, and may refer elements to other aspects (e.g., importance or order) is not limited. It is said that one (eg, first) component is “coupled” or “connected” to another (eg, second) component, with or without the terms “functionally” or “communicatively”. When referenced, it means that one component can be connected to the other component directly (eg by wire), wirelessly, or through a third component.
  • module may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and is interchangeable with terms such as, for example, logic, logic block, component, or circuit.
  • a module may be an integrally formed part or a minimum unit or a part of the part that performs one or more functions.
  • the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • Specific embodiments of the present document include one or more instructions stored in a storage medium (eg, internal memory 136 or external memory 138) readable by a machine (eg, electronic device 101).
  • a storage medium eg, internal memory 136 or external memory 138
  • the processor eg, the processor 120
  • the device eg, the electronic device 101
  • the one or more instructions may include code generated by a compiler or code executable by an interpreter.
  • the device-readable storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • 'non-transitory' only means that the storage medium is a tangible device and does not contain a signal (eg, electromagnetic wave), and this term is used in cases where data is semi-permanently stored in the storage medium and It does not distinguish between temporary storage cases.
  • a signal eg, electromagnetic wave
  • the method according to the specific embodiments disclosed in this document may be provided as included in a computer program product (computer program product).
  • Computer program products may be traded between sellers and buyers as commodities.
  • the computer program product is distributed in the form of a machine-readable storage medium (eg compact disc read only memory (CD-ROM)), or via an application store (eg Play Store TM ) or on two user devices ( It can be distributed (eg downloaded or uploaded) directly or online between smartphones (eg: smartphones).
  • a portion of the computer program product may be temporarily stored or temporarily generated in a machine-readable storage medium such as a memory of a server of a manufacturer, a server of an application store, or a memory of a relay server.
  • each component (eg, module or program) of the above-described components may include a singular or a plurality of entities, and some of the plurality of entities may be separately disposed in other components. have.
  • one or more components or operations among the above-described corresponding components may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • a plurality of components eg, a module or a program
  • the integrated component may perform one or more functions of each component of the plurality of components identically or similarly to those performed by the corresponding component among the plurality of components prior to the integration. .
  • operations performed by a module, program or other component are executed sequentially, in parallel, repeatedly, or heuristically, or one or more of the operations are executed in a different order, or omitted. , or one or more other operations may be added.

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Abstract

메모리, 센서 모듈, 통신 모듈, 및 프로세서를 포함하는 전자 장치 및 방법이 개시된다. 프로세서는 사용자 고유의 공황 장애 모델인 공황 장애 모델, 공황 장애 정보, 및 복수의 공황 장애 단계 각각에 대한 복수의 가이드 정보를 메모리에 저장하고, 상태를 감지하는 단계를 포함하는 방법을 구현한다. 프로세서는 센서 모듈을 통해 사용자의 환경 정보를 통신 모듈을 통해 감지하고, 감지된 상태 및 감지된 환경 정보를 공황 장애 모델에 입력하여 사용자의 공황 장애 단계를 결정하고, 결정된 공황 장애 단계에 대응하는 복수의 안내 정보 중 하나를 검색하여 출력하고, 검출된 상태 및 검출된 환경 정보에 기초하여 공황 장애 모델을 업데이트할 수 있다.

Description

공황 장애를 판단하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법
본 개시는 전자 장치를 통한 생체 검출에 관한 것으로, 구체적으로 전자 장치를 이용한 공황 발작 검출에 관한 것이다.
최근 스마트폰과 스마트 웨어러블 기기가 보편화되고 있다. 이러한 서비스가 제공하는 기능은 빠르게 다양화되고 있다. 예를 들어, 생체 신호를 모니터링할 수 있는 어플리케이션 및 장치와 통합된 건강 관리 어플리케이션이 확산되고 있다.최근에 코로나19 장기화로 인하여 사회적 불안감이 높아짐에 따라, 사회적으로 정신 건강, 불안, 스트레스가 중요한 사회 문제로 대두되고 있다. 세계보건기구(WHO)와 세계정신건강연맹(WFMH)에서는 정신질환에 대한 사회적 인식을 개선하여 정신 건강을 증진하기 위해 10월 10일을 세계 정신건강의 날로 제정하였다.
대표적인 정신질환으로는 공황장애(예 : 공황 발작), 우울증, 조울증 및 조현병이 있다. 이러한 질환은 조기에 발견하고 치료하는 것이 중요하다.
“공황 발작”은 객관적으로 위험한 상황이 아닌 일반적인 상황에서도 수시로 극심한 공포심과 같은 공황상태의 증상들이 발생하는 불안장애이다. 공황 장애에 의한 공황발작은 대부분 예측이 어렵고 갑작스럽게 발생할 수 있다. 이러한 공황 발작 발생 후 상태가 점점 심해져서 10분 이내에 최고조에 이르고, 20~30분 정도 지속되다가 사라진다. 또한, 공황 발작은 1시간 이상 지속되는 경우는 드물다. 따라서 공황장애가 발생하더라도 증상 후 검사 결과 이상 없음으로 소견되는 경우가 많아 진단이 어려울 수 있다.
공황 발작에 해당하는 신체 증상들은 아래와 같으며, 4가지 이상의 증상이 갑작스럽게 발생하게 된다.
· 호흡이 가빠지거나 숨이 막히는 듯한 느낌이 든다.
· 어지럽고 휘청휘청하거나 졸도할 것 같은 느낌이 든다.
· 맥박이 빨라지거나 심장이 마구 뛴다.
· 손발이나 몸이 떨린다.
· 땀이 난다.
· 누가 목을 조르는 듯 질식할 것 같은 느낌이 든다.
· 메슥거리거나 토할 것 같다.
· 딴 세상에 온 듯한 느낌이 들거나 자신이 내가 아닌 듯한 느낌이 든다.
· 손발이 저릿저릿하거나 마비되는 느낌이 든다.
· 화끈거리는 느낌이나 오한이 든다.
· 가슴 부위에 통증이나 불편감을 느낀다.
· 죽을 것 같은 공포를 느낀다.
· 미쳐버리거나 스스로 통제를 할 수 없게 될 것 같은 두려움을 느낀다.
또한, 공황장애에는 크게 3가지 치료 방법이 있다.
· 약물 치료
· 인지행동치료 (예 : 환자들이 오해하고 있거나 잘못 믿고 있는 여러 가지 편견들을 잡아주는 인지적 치료와 공포의 대상이 되는 장소나 상황에 불안감 없이 접근할 수 있도록 도와주는 행동치료)
· 호흡 조절/근육 이완 등을 훈련하여 공황발작시 일어나는 신체 증상 등을 스스로 조절하는 치료
특정 서비스가 공황 발작이 발생되는 시점을 예측하거나 판단하여, 환자에게 빠르게 피드백을 줄 수 있다면, 환자의 증상이 악화되는 것을 방지할 수 있다. 따라서 지속적으로 생체 신호 측정이 가능한 웨어러블을 이용하여 공황 발작 발생 상황을 예측하고 검출할 수 있는 서비스가 제공된다면, 환자가 공황 발작 상태에서 신속히 벗어나는 데에 도움을 줄 수 있다.스마트폰 및/또는 웨어러블 장치와 같은 모바일 기기는 사용자의 생체 신호(예 : 생체 인식)를 지속적으로 측정하여 다양한 서비스를 제공할 수 있다.
본 문서에서 기재된 특정 실시예의 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법은 생체 신호에 기반한 사용자의 상태 정보 및/또는 사용자의 주변 환경 정보에 기반하여 사용자의 공황 발작을 경험하고 있거나 경함할 것인지 여부를 판단할 수 있다.
본 문서에 개시된 특정 실시예의 전자 장치는 사용자의 생체 신호, 사용자의 동작, 사용자의 위치 및 사용자의 주변 환경 중 적어도 하나에 기반하여 공황 발작 및 사용자의 공황 장애 단계를 판단하고, 공황 장애 단계에 따른 가이드를 제공할 수 있다.
예를 들어, 여기 개시된 전자 장치는 PPG(photoplethysmogram) 센서, EDA(electrodermal activity) 센서 및/또는 체온 센서와 같은 생체 센서를 포함하여 생체 신호를 측정할 수 있다. 또한, 전자 장치는 가속도 센서, 자이로스코프, 바로미터 및/또는 지자기 센서를 포함하여 사용자의 동작과 관련된 신호를 측정할 수 있다. 또한, 전자 장치는 통신 모듈을 포함할 수 있고, 외부 전자 장치 및/또는 서버로부터 수신한 정보에 기반하여 전자 장치의 위치 및/또는 주변 환경과 관련된 정보를 획득할 수 있다. 여기 개시된 전자 장치는 상기 정보들에 기반하여 공황 장애 단계를 판단할 수 있다. 또한, 전자 장치는 화면, 음성, 진동과 같은 다양한 방식으로, 공황 장애 단계에 따른 가이드를 사용자에게 제공할 수 있다.
본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 특정 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자 고유의 공황 장애 모델인 공황 장애 모델, 공황 장애 정보, 및 복수의 공황 장애 단계 각각에 대한 복수의 가이드 정보를 저장하는 메모리를 포함하고, 센서 모듈, 통신 모듈, 메모리에 작동 가능하게 연결된 프로세서, 센서 모듈 및 통신 모듈을 포함하고, 프로세서는 센서 모듈을 통해 사용자의 상태를 감지하고, 통신 모듈을 통해 환경 정보를 감지하고, 감지된 상태 및 감지된 환경 정보를 공황 장애 모델에 입력하여 사용자의 공황 장애 단계를 결정하고, 결정된 공황 장애 단계에 해당하는 복수의 안내 정보 중 하나를 검색 및 출력하고, 감지된 상태 및 감지된 환경 정보를 기반으로 한 공황 장애 모델을 업데이트한다.
본 발명의 특정 실시예에 따르면, 전자 장치의 동작 방법은 사용자 고유의 공황 장애 모델, 공황 장애 정보, 및 복수의 각각에 대한 복수의 안내 정보를 메모리에 저장하는 단계, 센서 모듈을 통해 사용자의 상태 감지, 통신 모듈을 통해 환경 정보 감지, 프로세서가 감지된 사용자의 상태 및 감지된 환경 정보를 공황 장애 모델에 입력하여 공황 장애를 결정하는 단계, 결정된 공황 장애 단계에 대응하는 복수의 안내 정보 중 하나를 검색 및 출력 회로를 통해 출력하는 단계, 검출된 상태 및 검출된 환경 정보에 기반하여 공황 장애 모델을 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치는 사용자의 공황 장애 발생 시점을 예측할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치는 사용자에게 공황 발작이 발생할 것을 대비한 가이드를 제공할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치는 사용자의 공황 발작 발생 여부를 판단할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치는 사용자에게 공황 발작이 발생한 것에 대하여 증상이 악화되는 것을 방지할 수 있는 가이드를 제공할 수 있다.
예를 들어, 공황 발작 판단 모델은 사용자가 공황 발작을 경험한 경우 사용자 상태 정보 및 장치 환경 정보에 대한 머신 러닝을 통해 구현될 수 있다.
예를 들어, 사용자는 공황 발작 동안 또는 공황 발작에 근접하여 전자 장치로부터 제공받은 공황 장애 가이드에 따라 동작함으로써, 공황 장애 증상을 완화시킬 수 있다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성 요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블럭도이다.
도 2는, 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3은, 다양한 실시예에 따른 프로세서가 사용자의 공황 장애를 판단하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4a는, 다양한 실시예에 따른 프로세서가 공황 장애 단계를 결정하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4b는, 다양한 실시예에 따른 프로세서가 시간 및 정보에 따른 공황 장애 단계를 결정하는 방법과 관련된 그래프를 도시한 도면이다.
도 4c는, 다양한 실시예에 따른 프로세서가 획득한 일반적인 경우의 사용자 상태 정보와 공황 장애 발생한 경우의 사용자의 상태 정보를 비교한 그래프를 도시한 도면이다.
도 5a, 도 5b, 도 5c, 도 5d 및 도 5e는 다양한 실시예에 따른 프로세서가 제공하는 가이드 정보의 예시를 도시한 도면들이다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
도 2는, 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 2를 참조하면, 전자 장치(200)(예 : 도 1의 전자 장치(101))는 프로세서(220)(예: 도 1의 프로세서(120)), 메모리(230)(예: 도 1의 메모리(130)), 디스플레이(260)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160)), 센서 모듈(276)(예 : 도 1의 센서 모듈(176)) 및/또는 통신 모듈(290) (예: 도 1의 통신 모듈(190)) 을 포함할 수 있다. 도 2에 포함된 구성 요소는 전자 장치(200)에 포함된 구성들의 일부에 대한 것이며 전자 장치(200)는 이 밖에도 도 1에 도시된 것과 같이 다양한 구성요소를 포함할 수 있다.
센서 모듈(276)은 사용자의 동작 및/또는 생체 정보를 포함하는 사용자의 상태와 관련된 신호를 측정할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 센서 모듈(276)은 모션 센서, PPG 센서, 및/또는 EDA 센서와 같은 생체 센서 및/또는 체온 센서(또는 동작 관련 생체 인식 센서)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 모션 센서는 사용자의 동작과 관련된 신호를 측정할 수 있다. 예를 들어, 모션 센서는 가속도 센서, 자이로스코프, 바로미터 및/또는 지자기 센서를 포함할 수 있다. 프로세서(220)는 모션 센서가 측정한 신호에 기반하여 정지(stationary), 약한 움직임(sedentary), 걷기(walk), 달리기(run) 및/또는 낙상 동작과 같은 사용자의 동작 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, PPG(광용적맥파, photoplethysmogram) 센서는 사용자의 혈액량 변화와 관련된 신호를 측정할 수 있다. 예를 들어, PPG 센서는 심장이 수축 이완을 반복하여 말초혈관의 혈류량이 변함에 따른 빛의 투과량의 변화를 측정함으로써 혈관 내 혈액량 변화를 측정할 수 있다. 예를 들어, PPG 센서는 빛 에너지를 전기 에너지로 전환하는 리시버(예 : photodiode)와 전기 에너지를 빛 에너지로 전환하는 에미터(예 : LED)를 포함할 수 있다. LED는 IR(ingrared) 및/또는 가시광(red, blue, green)의 파장의 빛을 방출할 수 있다. 에미터는 전기 에너지를 이용하여 빛을 방출할 수 있고, 에미터로부터 방출된 빛이 피부에 전달되면 피부에 의하여 일부 흡수되고 남은 반사된 빛을 리시버가 검출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, PPG 센서를 사용자의 신체 부위(예 : 손가락)에 접촉시키고, 지정된 시간 이상 접촉을 유지하면, 심장의 수축과 이완에 의하여 신체 부위의 혈관의 혈액량이 변함에 따라 손가락으로부터 반사된 빛의 양이 변하는 것을 PPG 센서가 측정할 수 있다. 예를 들어, 심장의 수축기에는 혈관에 혈액이 유입되어 손가락 내 혈액량의 부피가 증가하게 되고, 에미터에서 방출된 빛이 흡수되는 양이 많아짐에 따라 반사된 빛의 양이 적어져 리시버에서 검출하는 빛의 양이 줄어든다. 예를 들어, 심장의 이완기에는 혈관에 혈액이 감소되어 손가락 내 혈액량의 부피가 감소하게 되고, 에미터에서 방출된 빛이 흡수되는 양이 적어짐에 따라 반사된 빛의 양이 많아져 리시버에서 검출하는 빛의 양이 증가한다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 PPG센서가 측정한 혈관 내 혈액량 변화와 관련된 신호에 기반하여 혈압, 혈당, 심박, 및/또는 혈액량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 PPG 센서를 통해 측정된 신호에서 지정된 시간 동안 피크 값(peak-to-peak)의 수를 카운트 하거나, 측정된 신호를 주파수 도메인으로 변환하여 생체 신호의 주파수 범위 내에서 메인 피크 값에 기반하여 맥박을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 PPG 센서를 통해 측정된 신호에서 피크 값(peak-to-peak) 사이의 간격의 변화에 기반하여 스트레스 지수를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 PPG 센서를 통해 측정된 신호에서 피크 엔벨로프(peak envelope)를 분석(예 : EMD(empirical mode decomposition) 및/또는 wavelets 방법)하여 호흡 지수를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 PPG 센서를 통해 측정된 신호의 파형으로부터 특징점을 분석하여 혈압을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, EDA(electrodermal activity) 센서는 피부 전도도와 관련된 신호를 측정할 수 있다. 예를 들어, EDA(electrodermal activity) 센서는 땀 분비선 활동(sweat gland activity)에 의한 피부 저항(skin resistance)과 관련된 신호를 측정할 수 있다. 예를 들어, 땀 분비선 활동이 증가하면, 땀이 많아지게 되어 피부 전도도(skin conductance)가 증가하고, 피부 저항(skin resistance)은 줄어들게 된다. 일 실시예에 따르면, EDA 센서는 2개의 전극으로 구성될 수 있고, 각 전극은 몸에 부착될 수 있다. EDA 센서는 매우 작은 정전압을 몸에 접촉된 두 전극에 걸어주고 흐르는 전류를 측정함으로써 피부 전도도를 측정할 수 있다. 피부 전도도(skin conductance), GSR(galvanic skin response), EDA(electrodermal activity) 모두 같은 기술을 뜻할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 EDA가 측정한 피부 전도도와 관련된 신호에 기반하여 땀량(sweat gland activity)을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 체온 센서는 사람으로부터 나오는 열복사(thermal radiation)를 적외선 온도계(IRT, infrared thermometer)를 이용하여 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 체온 센서가 측정한 열복사 에너지(thermal radiation energy)에 기반하여 체온을 결정할 수 있다.
통신 모듈(290)은 네트워크(예 : 도 1의 제1네트워크(198) 및/또는 제2네트워크(199))를 통하여 외부 전자 장치(예 : 도 1의 전자 장치(102) 및/또는 전자 장치(104)) 및/또는 서버(예 : 도 1의 서버(108))와 통신하여 다양한 정보를 수신 및/또는 송신할 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈(290)은 GNSS(global navigation satellite system(예: GPS(global positioning system) 및/또는 GLONASS), 블루투스(Bluetooth), BLE(bluetooth low energy), Wi-fi, UWB(ultra wide band) 및/또는 NFC(near field communication) 기술을 이용하여 외부 전자 장치 및/또는 서버와 통신하여 다양한 정보를 수신 및/또는 송신할 수 있다. 프로세서(220)는 통신 모듈(290)과 연결되어 통신 모듈(290)이 외부 전자 장치 및/또는 서버로부터 수신한 다양한 정보를 처리할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 다양한 정보를 외부 전자 장치 및/또는 서버로 송신하도록 제어할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 통신 모듈(290)은 전자 장치(200)의 위치 및/또는 주변 환경과 관련된 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 통신 모듈(290)은 전자 장치(200)의 위치와 관련된 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈(290)은 GNSS, 블루투스(Bluetooth), BLE(bluetooth low energy), Wi-fi, UWB(ultra wide band) 및/또는 NFC(near field communication) 기술을 이용하여 외부 전자 장치 및/또는 서버로부터 전자 장치(200)의 위치와 관련된 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 수신한 정보에 기반하여 전자 장치(200)의 위치를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 통신 모듈(290)은 전자 장치(200)의 주변 환경과 관련된 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈(290)은 전자 장치(200)의 주변에 위치하는 외부 전자 장치의 식별 정보를 수신할 수 있다. 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 수신한 외부 전자 장치의 식별 정보에 기반하여 주변 환경을 분석할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 수신한 외부 전자 장치의 식별 정보의 수가 지정된 개수 이상임에 대응하여, 사용자가 인구 밀도가 높은 환경에 있다고 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 수신한 외부 전자 장치의 식별 정보가 메모리(230)에 저장된 식별 정보 리스트에 포함된 개수가 지정된 개수 이상임에 대응하여, 사용자가 방문한 이력이 지정된 횟수 이상인 환경에 있다고 판단할 수 있다.
일 실시예에 따른 디스플레이(260)는 프로세서(220)와 연결되어 프로세서(220)가 처리한 정보를 시각적으로 표시할 수 있다.
일 실시예에 따른 메모리(230)는 공황 발작 발생 장소에 관련된 정보 및 외부 전자 장치의 식별 정보 리스트를 포함하는 공황 장애와 관련된 정보, 사용자의 공황 장애 상태를 복수의 단계로 구분하는 공황 장애 판단 모델, 복수의 공황 장애 단계들 각각에 대응하는 가이드 정보 중 적어도 하나를 일시적으로 및/또는 비일시적으로 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 공황 발작 발생 장소에 관련된 정보는 사용자가 공황 발작이 발생하였던 지리적 위치와 관련된 정보일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 공황 발작 발생 장소를 사용자의 입력에 의하여 획득하거나 및/또는 프로세서(220)가 사용자에게 공황 발작이 발생하였다고 판단함에 대응하여 통신 모듈(290)로부터 획득한 전자 장치(200)의 위치일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 외부 전자 장치의 식별 정보 리스트는 전자 장치(200)와 통신 모듈(290)을 통하여 연결된 이력이 있는 외부 전자 장치에 관련한 정보의 리스트일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 공황 발작 판단 모델은 사용자의 공황 장애 정도를 복수의 단계로 구분한 공황 장애 단계를 판단하기 위한 학습 모델일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 공황 장애 판단 모델은 사용자의 공황 장애 발생 정도에 따라 공황 장애 단계를 판단하고, 사용자에 따라서 다르게 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 상태 정보 및/또는 환경 정보를 공황 장애 판단 모델에 입력하여, 공황 장애 단계를 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 사용자의 상황에 따라 공황 장애 단계를 4단계로 구분할 수 있다. 예를 들어, 공황 장애 1단계는 사용자에게 공황 발작이 발생할 수 있는 환경에 노출될 가능성이 있는 상황, 공황 장애 2단계는 사용자에게 공황 발작이 발생할 것이 예측되는 상황, 공황 장애 3단계는 사용자에게 공황 발작이 발생한 상황, 공황 장애 4단계는 사용자에게 공황 발작이 발생한 이후의 상황에 각각 대응될 수 있다. 상기에 기재된 4개의 단계는 하나의 실시예이며, 다양한 실시예에 따라 4개가 아닌 복수의 단계로 구분될 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 가이드 정보는 각 공황 장애 단계가 결정됨에 대응하여 출력되는 알람과 관련된 정보일 수 있다. 예를 들어, 가이드 정보는 공황 장애 1단계에 대응되는 제 1 가이드 정보, 공황 장애 2단계에 대응되는 제 2 가이드 정보, 공황 장애 3단계에 대응되는 제 3 가이드 정보, 공황 장애 4단계에 대응되는 제 4 가이드 정보를 포함할 수 있다.
프로세서(220)는 적어도 하나의 프로세서로 구성될 수 있고, 물리적으로 나누어질 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 고성능이 요구되는 작업(또는, 태스크)을 처리할 수 있는 메인 프로세서 및/또는 상대적으로 낮은 전력이 요구되는 작업(또는, 태스크)을 처리할 수 있는 보조 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 센서 모듈(276)은 보조 프로세서에 연결되어 24시간 동안 신호를 측정할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 조건에 기반하여 고성능이 요구되는 작업(또는, 태스크)을 처리할 수 있는 상태와 상대적으로 낮은 전력이 요구되는 작업(또는, 태스크)를 처리할 수 있는 상태를 스위칭하여 처리를 수행할 수 있다.
도 3은, 다양한 실시예에 따른 프로세서(예 : 도 2의 프로세서(220))가 사용자의 공황 장애를 판단하는 방법을 도시한 흐름도이다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 310에서, 사용자의 상태 정보 및 환경 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예예 따르면, 프로세서(220)는, 사용자의 동작 정보 및/또는 사용자의 생체 정보와 관련된 신호(예 : 사용자의 생체 정보)를 포함하는 사용자의 상태 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 센서 모듈(276)이 측정한 사용자의 동작 정보 및/또는 사용자의 생체 정보와 관련된 신호에 기반하여 사용자의 상태 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 센서 모듈(276)이 측정한 사용자의 동작에 관련된 신호에 기반하여 사용자의 동작 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 센서 모듈(276)은 가속도 센서, 자이로스코프, 바로미터 및/또는 지자기 센서를 포함할 수 있다. 프로세서(220)는 센서 모듈(276)이 측정한 신호에 기반하여 정지(stationary), 약한 움직임(sedentary), 걷기(walk), 달리기(run) 및/또는 낙상 동작과 같은 사용자의 동작 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 센서 모듈(276)이 측정한 사용자의 생체 정보와 관련된 신호에 기반하여 사용자의 생체 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 센서 모듈(276)은 PPG 센서, EDA 센서 및/또는 체온 센서를 포함할 수 있다. 프로세서(220)는 센서 모듈(276)이 측정한 신호에 기반하여 맥박, 스트레스, 호흡, 혈압, 체온 및/또는 땀량 중 적어도 하나를 포함하는 사용자의 생체 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 PPG 센서가 측정한 신호에 기반하여 맥박, 스트레스, 호흡 및/또는 혈압을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 EDA 센서가 측정한 신호에 기반하여 땀량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 체온 센서가 측정한 신호에 기반하여 사용자의 체온을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 통신 모듈(예 : 도 2의 통신 모듈(290))로부터 전자 장치(200)의 위치(예 : 위치 정보) 및/또는 주변 외부 전자 장치 정보(예 : 전자 장치(200)의 특정 통신 범위 내의 장치에 대한 정보)를 포함하는 환경 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈(290)은 GNSS, 블루투스(Bluetooth), BLE(bluetooth low energy), Wi-fi, UWB(ultra wide band) 및/또는 NFC(near field communication) 기술을 이용하여 외부 전자 장치 및/또는 서버와 통신하여 전자 장치(200)의 위치와 관련된 정보 및/또는 전자 장치(200)의 주변 네트워크 환경과 관련된 정보 및 다른 외부 전자 장치와 관련된 정보를 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 통신 모듈(290)은 전자 장치(200)의 위치와 관련된 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈(290)은 GNSS, 블루투스(Bluetooth), BLE(bluetooth low energy), Wi-fi, UWB(ultra wide band) 및/또는 NFC(near field communication) 기술을 이용하여 외부 전자 장치 및/또는 서버로부터 전자 장치(200)의 위치와 관련된 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 수신한 정보에 기반하여 전자 장치(200)의 위치를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 수신한 정보에 기반하여 주변 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈(290)은 전자 장치(200)의 주변에 위치하는 외부 전자 장치의 식별 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 획득한 외부 전자 장치의 식별 정보에 기반하여 주변 환경을 분석할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 획득한 외부 전자 장치의 식별 정보의 수가 지정된 개수 이상임에 대응하여, 사용자가 인구 밀도가 높은 환경에 있다고 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 획득한 외부 전자 장치의 식별 정보가 메모리(230)에 저장된 식별 정보 리스트에 포함된 수가 지정된 개수 이상임에 대응하여, 사용자가 방문한 이력이 지정된 횟수 이상인 환경에 있다고 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 320에서, 공황 장애 단계(예 : 미리 정의된 복수의 공황발작 단계 중 공황발작의 현재 단계)를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 사용자의 상태 정보 및/또는 환경 정보에 기반하여 공황 장애 단계를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 상태 정보 및/또는 환경 정보를 공황 장애 판단 모델에 입력하여 공황 장애 단계를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 공황 장애는 검출 전에 공황 장애 결정 모델 내에서 정리된 미리 정해진 단계로 분류될 수 있다.예를 들면, 프로세서(220)는, 공황 장애 단계를, 4단계로 구분할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 공황 장애 1단계는 사용자에게 공황 발작이를 발생시킬 수 있는 환경에 노출될 가능성이 존재하는 상황에 대응될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 메모리(230)에 저장된 이전에 사용자에게 공황 발작이 발생한 장소와 같은 히스토릭한 공황 장애에 관련된 정보를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 사용자의 일정과 관련된 정보(예 : 사용자의 스케줄러 내 일정 및/또는 SNS 포스팅으로부터 획득한 정보)에 기반하여 사용자의 이동 예상 경로 및/또는 현재 목적지 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(220)는 사용자의 목적지에 대한 이동 예상 경로가 사용자에게 공황 발작이 발생 장소에 포함되거나 근처임에 대응하여, 공황 장애 단계를 1단계로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 공황 장애 2단계는 사용자에게 공황 발작이 발생할 것이 예측되는 상황에 대응될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 상태 정보 및/또는 환경 정보의 감지에 기반하여 가중치(예 : 공황 장애 발생 가중치)를 이용할 수 있다. 프로세서(220)는, 공황 장애 발생 가중치가 지정된 값 이상일 때, 임계값이 충족되어 공황 발작의 가능성을 나타내는 2단계로 결정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 전자 장치(200)의 위치가 메모리(230)에 저장된 적어도 하나의 팩터 - 메모리(230)에 저장된 공황 발작 발생 장소로부터 지정된 거리 내에 현재 위치가 포함되는 것, 외부 전자 장치의 식별 정보 중에서 메모리(230)에 저장된 식별 정보 리스트에 포함된 개수, 사용자의 동작이 운동 상태가 아니고, 땀량과 체온이 지정된 범위를 벗어나고, 지속 시간이 지정된 시간 이상임, 사용자의 동작이 운동 상태가 아니고, 맥박, 호흡수 및/또는 스트레스 지수가 지정된 범위를 벗어나고, 지속 시간이 지정된 시간 이상임-에 기반하여,공황 장애 발생 가중치를 조절할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 공황 장애 3단계는 사용자에게 공황 발작이 발생한 상황에 대응될 수 있다. 프로세서(220)는 사용자의 상태 정보에 기반하여 공황 장애 발생 가중치를 조절할 수 있고, 공황 장애 발생 가중치가 지정된 값 이상임에 대응하여, 공황 장애 단계를 3단계로 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 맥박, 스트레스 및/또는 체온의 변화량이 지정된 범위를 벗어났을 때, 공황 장애 발생 가중치를 조절할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 공황 장애 4단계는 사용자에게 공황 발작이 발생한 이후의 상황에 대응될 수 있다. 프로세서(220)는 사용자의 상태 정보에 기반하여 공황 발작가 사라졌는지 여부를 결정할 수 있다.
상기에 기재된 4개의 단계는 하나의 실시예이며, 특정 실시예에 따라 4개가 아닌 복수의 단계로 구분될 수도 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 1단계 내지 3단계에서 획득한 사용자의 상태 정보를 분석한 결과와 센서 모듈(276)로부터 획득한 사용자의 상태 정보를 비교한 결과에 기반하여 사용자에게 공황 발작가 사라졌는지 여부를 결정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 특정 생체 마커가 지정된 시간 이상 지정된 범위만큼 감소되지 않음에 대응하여, 사용자가 계속 공황 발작 상태임을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 센서 모듈(276)을 통하여 사용자의 동작 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는, 획득한 사용자의 동작 정보로부터, 사용자의 낙상 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 낙상과 같은 긴급 상황이에 대한 지정된 동작을 수행할 수 있다.응급 상황에서 수행하도록 지정된 동작은 전자 장치(200)의 위치 정보를 응급 센터에 전송, 응급 센터에 도움 요청 메시지 전송, 구급차 호출 및/또는 전자 장치(200)의 위치에서 지정된 범위 내에 연결된 외부 사용자에게 알람 제공하는 것을 포함할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 1단계 내지 3단계에서 획득한 사용자의 상태 정보를 분석한 결과 중 적어도 일부에 기반하여, 사용자의 상태 정보의 생체 마커가 지정된 시간 이상 지정된 범위보다 감소된 상태임에 대응하여, 사용자에게 공황 장애가 사라졌다고 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 사용자의 상태 정보 및/또는 환경 정보에 기반하여, 센서 모듈(276)이 생체 정보를 센싱하는 주기를 조절할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 동작이 운동 상태가 아니고, 땀량, 맥박, 스트레스 레벨 및/또는 호흡수가 지정된 범위를 벗어나고, 지속 시간(예 : 상태의)이 지정된 시간 이상임에 대응하여, 센서 모듈(276)이 생체 정보를 지정된 주기로 센싱하도록 센서 모듈(276)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 전자 장치(200)의 위치가 메모리(230)에 저장된 공황 장애 발생 장소로부터 지정된 거리임에 대응하여, 센서 모듈(276)이 생체 정보를 지정된 주기로 센싱하도록 센서 모듈(276)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 외부 전자 장치의 식별 정보 중에서 메모리(230)에 저장된 식별 정보 리스트에 포함되지 않은 식별 정보의 수가 지정된 값 이상임에 대응하여, 센서 모듈(276)이 생체 정보를 지정된 주기로 센싱하도록 센서 모듈(276)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 공황 장애 단계를 2단계, 3단계 및/또는 4단계로 결정함에 대응하여, 센서 모듈(276)이 생체 정보를 지정된 주기로 센싱하도록 센서 모듈(276)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 사용자가 공황 발작에서 벗어나고, 사용자가 정상적인 생체 상태로 돌아온 상태라고 결정함에 대응하여, 센서 모듈(276)이 생체 정보를 센싱하는 주기를 기본 또는 정상 주기로 센싱하도록 센서 모듈(276)을 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지정된 주기는 기본 주기보다 짧은 주기일 수 있다.
특정 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 330에서, 결정된 공황 장애 단계에 따라 가이드 정보를 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 공황 장애의 각 단계에 대응하는 가이드 정보를 다양한 형태의 알람으로 제공할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 공황 장애 단계가 1단계임에 대응하여, 사용자에게 제 1 가이드 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 약을 챙길것을 권유하는 가이드를 출력할 수 있다. 가이드는 음향 출력 모듈(예: 도 1의 음향 출력 모듈(155))을 통한 음성 형태 및/또는 디스플레이(260)에 시각적 형태로 출력하는 형태일 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 공황 장애 단계가 2단계임에 대응하여, 사용자에게 제 2 가이드 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 호흡 조절 가이드 및/또는 스트레칭 가이드를 음향 출력 모듈(예: 스피커)을 통한 음성 형태 및/또는 디스플레이(260)에 시각적 형태로 출력할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 공황 장애 단계가 3단계임에 대응하여, 사용자에게 제 3 가이드 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 호흡 조절 가이드 및/또는 약 복용 권유 가이드를 음향 출력 모듈을 통한 음성 형태 및/또는 디스플레이(260)에 시각적 형태로 출력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 보호자에게 전화를 걸거나 및/또는 사용자가 현재 공황 장애 상태임을 알리는 가이드를 보호자에게 제공할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 공황 장애 단계가 4단계임에 대응하여, 사용자에게 제 4 가이드 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 사용자가 공황 발작 상태를 유지하고 있는지 여부에 따라 가이드를 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 사용자에게 공황 발작가 사라진 후에, 사용자에게 가이드의 효과에 대한 피드백과 관련된 설문조사를 검색 및/또는 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 사용자의 상태 정보, 환경 정보 및/또는 설문조사 내용을 메모리(230)에 저장할 수 있다.
특정 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 340에서, 획득한 데이터에 기반하여 공황 장애 판단 모델을 업데이트할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 사용자의 상태 정보 및/또는 환경 정보에 기반하여 공황 장애 판단 모델을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 동작 310에서 획득한 사용자의 상태 정보 및/또는 환경 정보를 공황 장애 판단 모델에 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 동작 310에서 획득한 사용자의 상태 정보 및/또는 환경 정보에 기반하여 공황 장애 발생 가중치와 관련된 요소를 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 동작 330에서 획득한 설문조사 내용에 기반하여 공황 장애 발생 가중치와 관련된 요소를 업데이트할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 수학식 1은 공황 장애 발생 가중치(y)를 구하기 위한 수학식일 수 있다.
수학식 1에서, a는 가중치 요소일 수 있고, t는 지속시간일 수 있다. 수학식 1에서, △맥박은 맥박의 변화량, △호흡수는 호흡수의 변화량, △스트레스는 스트레스 지수의 변화량, △땀량은 땀량의 변화량, △체온은 체온의 변화량, △환경정보는 환경 정보의 변화량일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 변화량을 계산하는 기준은 직전 단계에서의 각 지수의 평균 값일 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 변화량을 계산하는 기준은 일반적인 경우에서의 각 지수의 평균 값일 수 있다.
[수학식 1]
y=(a1*t1*맥박)+(a2*t2*△호흡수)+(a3*t3*△스트레스)+(a4*t4*△땀량)+(a5*t5*△체온)+(a6*△환경정보)
예를 들어, 프로세서(220)는 획득한 사용자의 상태 정보, 환경 정보, 설문 조사 및 가이드의 효과에 대한 피드백 중 적어도 하나에 기반하여 공황 장애 발생 가중치(y)를 구하기 위한 수학식 1에서, 가중치 요소(a)를 업데이트 할 수 있다.
도 4a는, 특정 실시예에 따른 프로세서(예 : 도 2의 프로세서(220))가 공황 장애 단계를 결정하는 방법을 도시한 흐름도이다.
특정 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 411에서, 1차 환경 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 1차 환경 정보는 사용자가 공황 장애가 발생할 수 있는 환경에 노출될 가능성을 결정하기 위한 정보일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 일정과 관련된 정보(예 : 사용자의 스케줄러 어플리케이션 내 캘린더 아이템 및/또는 소셜네트워크서비스(SNS))에 기반하여 사용자의 이동 예상 경로 및/또는 목적지 정보를 포함하는 1차 환경 정보를 획득할 수 있다.
특정 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 412에서, 공황 장애 1단계를결정할 수 있다.
예를 들어, 공황 장애 1단계는 사용자에게 공황 장애가 발생할 수 있는 환경에 노출될 가능성이 존재하는 상황에 대응될 수 있다. 프로세서(220)는 메모리(230)에 저장된 공황 장애와 관련된 정보로부터 사용자에게 공황 장애가 발생한 장소에 관련된 정보를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 저장된 히스토릭 위치 중 현재 위치, 근접 위치 또는 목적지로의 네비게이션 위치가 포함되는 경우. 공황 장애 단계를 1단계로 결정할 수 있다.
특정 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 421에서, 2차 환경 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 2차 환경 정보는 통신 모듈(예 : 도 2의 통신 모듈(290))을 통하여 감지된 전자 장치(200)의 위치 정보 및/또는 주변 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 통신 모듈(290)은 전자 장치(200)의 위치와 관련된 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈(290)은 GNSS, 블루투스(Bluetooth), BLE(bluetooth low energy), Wi-fi, UWB(ultra wide band) 및/또는 NFC(near field communication) 기술을 이용하여 외부 전자 장치 및/또는 서버로부터 전자 장치(200)의 위치와 관련된 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 수신한 정보에 기반하여 전자 장치(200)의 위치를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 수신한 정보에 기반하여 주변 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈(290)은 전자 장치(200)의 주변에 위치하는 외부 전자 장치의 식별 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 획득한 외부 전자 장치의 식별 정보에 기반하여 전자 장치의 위치 환경을 분석할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)로부터 획득한 외부 전자 장치의 식별 정보의 수가 지정된 개수 이상임에 기반하여, 사용자가 인구 밀도가 높은 환경에 있다고 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 식별 정보 리스트에 포함된 외부 전자 장치의 식별 정보의 개수가 지정된 개수 이상임에 대응하여, 사용자가 지정된 횟수 이상 방문한장소에 있다고 판단할 수 있다.
특정 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 422에서, 1차 사용자 상태 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 센서 모듈(예 : 도 2의 센서 모듈(276))이 측정한 신호에 기반하여 사용자의 동작 정보 및/또는 사용자의 생체 정보를 포함하는 1차 사용자 상태 정보를 획득할 수 있다.
예를 들어, 센서 모듈(276)은 가속도 센서, 자이로스코프, 바로미터 및/또는 지자기 센서를 포함할 수 있다. 프로세서(220)는 센서 모듈(276)이 측정한 신호에 기반하여 사용자가 정지(stationary), 약한 움직임(sedentary), 걷기(walk), 달리기(run) 및/또는 낙상 동작을 지시하는 사용자의 동작 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 센서 모듈(276)은 체온 센서 및/또는 EDA 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 센서 모듈(276)로부터 획득한 신호에 기반하여 체온 및/또는 땀량을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 사용자의 상태 정보 및/또는 환경 정보에 기반하여, 센서 모듈(276)이 생체 정보를 센싱하는 주기를 조절할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 동작이 운동 상태가 아님을 지시하고, 땀량 및/또는 체온의 변화량이 지정된 범위를 벗어나고, 지속 시간이 지정된 시간(예 : 운동 상태가 아닌 상태의) 이상임에 대응하여, 센서 모듈(276)이 생체 정보를 지정된 주기로 센싱하도록 센서 모듈(276)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 전자 장치(200)의 위치가 메모리(230)에 저장된 이전에 공황 발작이 발생한 장소로부터 지정된 거리 내에 포함됨에 대응하여, 센서 모듈(276)이 생체 정보를 지정된 주기로 센싱하도록 센서 모듈(276)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 외부 전자 장치의 식별 정보 중에서 메모리(230)에 저장된 식별 정보 리스트에 포함되지 않은 식별 정보를 가지는 외부 전자 장치의 수가 지정된 값 이상임에 대응하여, 센서 모듈(276)이 생체 정보를 지정된 주기로 센싱하도록 센서 모듈(276)을 제어할 수 있다.
특정 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 423에서, 2차 사용자 상태 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 1차 사용자 상태 정보가 지정된 범위에 포함됨(예 : 땀량이 지정된 값 보다 높거나 및/또는 체온은 지정된 값 보다 낮음을 측정ㅇ함)에 대응하여, 2차 사용자 상태 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 센서 모듈(276)이 측정한 신호에 기반하여 맥박, 호흡수 및/또는 스트레스 지수를 포함하는 2차 사용자 상태 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 센서 모듈(276)은 PPG 센서를 포함할 수 있고, 프로세서(220)는 센서 모듈(276)이 측정한 PPG 신호에 기반하여 맥박, 호흡수 및/또는 스트레스 지수를 획득할 수 있다.
특정실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 424에서, 공황 장애 2단계를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 공황 장애 2단계는 사용자에게 공황 장애가 발생할 것이 예측되는 상황에 대응될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 1차 사용자의 상태 정보, 2차 사용자의 상태 정보 및/또는 환경 정보에 기반하여 공황 장애 발생 가중치를 조절할 수 있고, 공황 장애 발생 가중치가 지정된 값 이상임에 대응하여, 현재 상황을 공황 장애 단계를 2단계로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 사용자의 동작, 체온 및/또는 땀량에 기반하여 사용자에게 공황 발작이 발생할 것을 예측할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 전자 장치(200)의 현재 위치가 메모리(230)에 저장된 이전에 공황 발작이 발생한 장소로부터 지정된 임계 거리 내에 포함됨에 대응하여, 공황 장애 발생 가중치를 조절할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 현재 위치 주변의 외부 전자 장치 수의 임계값에 기반하여 공황 장애 발생 가중치를 조절할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 동작에 기반하여, 사용자가 운동 상태가 아니고, 땀량과 체온이 지정된 범위를 벗어나고, 지속 시간이 지정된 시간(예 : 운동 상태가 아닌) 이상임에 대응하여, 공황 장애 발생 가중치를 조절할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 동작이 운동 상태가 아님을 감지함에 기반하여 맥박, 호흡수 및/또는 스트레스 지수가 지정된 범위를 벗어나고, 지속 시간이 지정된 시간(예 : 운동 상태가 아닌) 이상임에 대응하여, 공황 장애 발생 가중치를 조절할 수 있다.
특정 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 431에서, 3차 사용자 상태 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 센서 모듈(276)로부터 사용자의 동작 정보 및/또는 사용자의 생체 정보를 포함하는 3차 사용자 상태 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 센서 모듈(276)이 측정한 신호에 기반하여 사용자의 동작, 맥박, 스트레스 지수 및/또는 체온을 포함하는 3차 사용자 상태 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 센서 모듈(276)은 PPG 센서를 포함할 수 있고, 프로세서(220)는 센서 모듈(276)이 측정한 PPG 신호에 기반하여 맥박 및/또는 스트레스 지수를 획득할 수 있다. 예를 들어, 센서 모듈(276)은 체온 센서를 포함할 수 있고, 프로세서(220)는 센서 모듈(276)로부터 체온을 획득할 수 있다.
특정 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 432에서, 사용자가 공황 발작 중인 3단계를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 공황 장애 3단계는 사용자에게 공황 발작이 발생한 상황에 대응될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 1차 사용자 상태 정보, 2차 사용자 상태 정보, 3차 사용자 상태 정보 및/또는 2차 환경 정보에 기반하여 공황 장애 발생 가중치를 조절할 수 있고, 공황 장애 발생 가중치가 지정된 값 이상임에 기반하여, 현재 상황을 공황 장애 단계 3단계로 결정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 동작이 운동 상태가 아님을 지시하고, 맥박, 스트레스 지수 및/또는 체온의 변화량이 지정된 범위를 벗어남에 대응하여, 공황 장애 발생 가중치를 조절할 수 있다.
특정 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 441에서, 4차 사용자 상태 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 1차, 2차 및 3차 사용자의 상태 정보의 변화량 및/또는 지속 시간과 관련된 4차 사용자 상태 정보를 획득할 수 있다.
특정 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 442에서, 공황 장애 4단계를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 공황 장애 4단계는 사용자에게 공황 발작이 발생한 이후의 상황을 지시할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 사용자의 상태 정보 변화 및/또는 이전 단계의 지속 시간에 기반하여 공황 발작이 사라진 상태인지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 4차 사용자의 상태 정보에 기반하여 사용자가 공황 장애로부터 벗어난 상태인지 여부를 결정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 4차 사용자의 상태 정보가 지정된 시간 이상(예 : 공황 발작의 평균 시간) 지정된 범위(예 : 바이오 마커가 공황 발작의 중단을 지시할 만큼 충분히 낮음)만큼 감소되지 않음에 대응하여, 사용자가 여전히 공황 발작을 겪고 있다고 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 사용자가 공황 발작 상태를 유지하고 있음에 대응하여, 센서 모듈(276)로부터 획득한 사용자의 동작과 관련한 신호에 기반하여 사용자의 동작 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 동작 정보에 따라 사용자의 낙상 여부를 확인할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 4차 사용자의 상태 정보가 지정된 시간 이상 지정된 범위보다 감소된 상태임에 대응하여, 사용자가 공황 발작으로부터 벗어난 상태라고 결정할 수 있다.
도 4b는, 특정 실시예에 따른 프로세서(220)가 시간 및 정보에 따른 공황 장애 단계를 결정하는 방법과 관련된 그래프를 도시한 도면이다.
다양한 실시예에 따르면, 도 4b는 도 4a에 도시된 흐름도에 따라, 프로세서(220)가 1차 환경 정보, 2차 환경 정보, 1차 사용자 상태 정보, 2차 사용자 상태 정보, 3차 사용자 상태 정보 및/또는 4차 사용자 상태 정보에 기반하여 공황 장애 단계를 결정하는 방법과 관련된 그래프일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 1차 환경 정보, 2차 환경 정보, 1차 사용자 상태 정보 및/또는 2차 사용자 상태 정보에 기반하여 결정된 공황 장애 1단계 내지 2단계는 공황 발작 발생의 예측 단계일 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 1차 환경 정보에 기반하여 사용자에게 공황 발작이 발생할 수 있는 환경에 노출될 가능성이 존재하는 상황에 대응되는 공황 장애 1단계를 결정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 2차 환경 정보, 1차 사용자 상태 정보 및/또는 2차 사용자 상태 정보에 기반하여 사용자에게 공황 발작이 발생할 것이 예측되는 상황에 대응되는 공황 장애 2단계를 결정할 수 있다. 도 4b의 예시적인 그래프를 참조하면, 프로세서(220)가 공황 장애 2단계를 결정한 시점(예 : t=-60)으로부터 약 60분 이후에 사용자에게 공황 발작이 발생하였음을 확인할 수 있으므로, 프로세서(220)는 공황 장애 2단계를 결정함에 따라 공황 발작 발생 시점을 예측할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 공황 장애 2단계를 결정한 시점(예 : t=-60)으로부터 공황 발작 발생 시점(예 : t=-0)까지 2차 환경 정보, 1차 사용자 상태 정보를 분석할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 지정된 시점(예 : t=-30)부터 공황 발작 발생 시점(예 : t=0)까지 2차 사용자 상태 정보를 추가로 분석할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 2차 환경 정보, 1차 사용자 상태 정보, 2차 사용자 상태 정보 및/또는 3차 사용자 상태 정보에 기반하여 결정된 공황 장애 3단계는 공황 발작이 발생된 시점의 단계일 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 2차 환경 정보, 1차 사용자 상태 정보, 2차 사용자 상태 정보 및/또는 3차 사용자 상태 정보에 기반하여 사용자에게 공황 발작이 발생한 상황에 대응되는 공황 장애 3단계를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 2차 환경 정보, 1차 사용자 상태 정보, 2차 사용자 상태 정보, 3차 사용자 상태 정보 및/또는 4차 사용자 상태 정보에 기반하여 결정된 공황 장애 4단계는 공황 발작 발생 이후의 단계일 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 4차 사용자 상태 정보에 기반하여 사용자에게 공황 발작이 발생한 이후의 상황에 대응되는 공황 장애 4단계를 결정할 수 있다.
도 4c는, 특정 실시예에 따른 프로세서(220)가 획득한 일반적인 경우의 사용자 상태 정보와 공황 발작 발생한 경우의 사용자의 상태 정보를 비교한 그래프를 도시한 도면이다.
(a)는 일반적인 경우의 사용자 상태(스트레스, 호흡수, 맥박, 체온 및 땀량)를 나타낸 그래프이고, (b)는 공황 발작이 발생한 경우의 사용자 상태를 나타낸 그래프일 수 있다.
그래프 (b)를 참조하면, 공황 발작 발생 시점(t = 0인 시점)으로부터 약 60분 전부터 그래프 (a)에 비하여 체온이 감소하고, 땀량이 증가함을 확인할 수 있다. 또한, 그래프 (b)를 참조하면, 공황 발작 발생 시점(t = 0인 시점)으로부터 약 30분 전부터 그래프 (a)에 비하여 스트레스, 호흡수 및 맥박 지수가 증가함을 확인할 수 있다.
프로세서(220)는 공황 발작 발생 전의 사용자의 상태의 변화를 학습하여 공황 발작 발생 시점을 예측할 수 있다.
도 5a, 도 5b, 도 5c, 도 5d 및 도 5e는 특정 실시예에 따른 프로세서(예: 도 2 의 프로세서(220))가 제공하는 가이드 정보의 예시를 도시한 도면들이다.
특정 실시예에 따르면, 도 5a는 프로세서(220)가 제공하는 제 1 가이드의 예시를 도시한 도면일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 공황 장애 단계가 1단계임에 대응하여, 사용자에게 제 1 가이드 알람을 제공할 수 있다. 예를 들어, 공황 장애 1단계는 사용자에게 공황 장애가 발생할 수 있는 환경에 노출될 가능성이 존재하는 상황에 대응될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 사용자가 외출하기 전, 약을 가져것을 권유하는 가이드(예 : “외출 시 약을 챙기세요”)를 포함하는 제 1 가이드를 음향 출력 모듈을 통한 음성 형태 및/또는 디스플레이(260)에 시각적 정보를 출력하는 형태로 제공할 수 있다.
특정 실시예에 따르면, 도 5b는 프로세서(220)가 제공하는 제 2 가이드의 예시를 도시한 도면일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 공황 장애 단계가 2단계임에 대응하여, 사용자에게 제2가이드 알람을 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 공황 장애 2단계는 사용자에게 공황 발작이 발생할 것이 예측하는 것을 지시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 호흡 조절 가이드(예 : “코로 숨을 들이 마십니다. 폐 안쪽까지 깊이 천천히, 공기를 최대한 아래로 내려보세요.”, “끝까지 숨을 들이 마신 다음 잠시 짧게 멈춥니다.”, “코나 입으로 숨을 천천히 내뿜습니다. 10회 반복합니다.”)를 포함하는 제 2 가이드를 음향 출력 모듈을 통한 음성 형태 및/또는 디스플레이(260)에 시각적 정보를 출력하는 형태로 사용자에게 제공할 수 있다.
특정 실시예에 따르면, 도 5c는 프로세서(220)가 제공하는 제 2 가이드의 예시를 도시한 도면일 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 공황 장애 단계가 2단계임에 대응하여, 사용자에게 제2가이드 알람을 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 스트레칭 가이드(예 : “주변에 앉거나 누울 곳을 찾아보세요”, “상체, 몸, 하체 순서대로 스트레칭을 합니다”)를 포함하는 제 2 가이드를 음향 출력 모듈을 통한 음성 형태 및/또는 디스플레이(260)에 시각적 정보를 출력하는 형태로 사용자에게 제공할 수 있다.
특정 실시예에 따르면, 도 5d는 프로세서(220)가 제공하는 제 3 가이드의 예시를 도시한 도면일 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 공황 장애 단계가 3단계임에 대응하여, 사용자에게 제3가이드 알람을 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 호흡 조절 가이드 및/또는 약 복용 권유 가이드(예 : “약을 복용하고 복식 호흡을 하세요.”)를 음향 출력 모듈을 통한 음성 형태 및/또는 디스플레이(260)에 시각적 정보를 출력하는 형태로 사용자에게 제공할 수 있다.
특정 실시예에 따르면, 도 5e는 프로세서(220)가 제공하는 제 4 가이드의 예시를 도시한 도면일 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 공황 장애 단계가 4단계임에 대응하여, 사용자에게 제 4 가이드 알람을 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 사용자가 여전히 공황 발작을 겪고 있는지 여부에 따라 가이드를 제공할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 사용자가 공황 장애 상태를 유지하고 있다고 결정함에 대응하여, 지정된 연락처(예: 보호자)에게 전화를 걸거나 및/또는 사용자가 공황 발작을 겪고있음을 알리는 가이드를 제공할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 사용자가 공황 발작을 감지하는 것과 같이 긴급 상황이 확인되고, 사용자의 낙상이 확인되며, 지정된 시간 내에 사용자가 지정된 동작(예 : 알람 해제를 위한 화면 터치)을 수행하지 않음에 대응하여, 응급 상황에서 수행하도록 지정된 동작(예 : 전자 장치(200)의 위치 정보를 응급 센터에 전송, 응급 센터에 도움 요청 메시지 발송, 구급차 호출 및/또는 전자 장치(200)의 위치에서 지정된 범위 내에 연결된 외부 사용자에게 알람 제공)을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 응급 센터에서 사용자의 의료 정보를 요청하는 경우, 사용자의 암호화된 의료 정보를 복호화하여 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 사용자가 공황 발작의 중단이 감지되면, 사용자에게 설문조사를 요청을 위한 피드백을 출력할 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 사용자의 상태 정보, 환경 정보 및/또는 설문조사 내용을 메모리(230)에 저장할 수 있다.
본 발명의 특정실시예에 따른 전자 장치(200)는, 사용자의 공황 장애 발생 정도에 따라 공황 장애 단계를 판단하고 사용자에 따라서 다르게 구현되는 공황 장애 판단 모델, 공황 장애와 관련된 정보, 상기 복수의 공황 장애 단계들 각각에 대응하는 가이드 정보를 저장하는 메모리(230), 센서 모듈(276), 통신 모듈(290) 및 상기 메모리(230), 상기 센서 모듈(276) 및 상기 통신 모듈(290)과 작동적으로 연결된 프로세서(220)를 포함하고, 상기 프로세서(220)는 상기 센서 모듈(276)로부터 사용자의 상태 정보를 획득하고, 상기 통신 모듈(290)로부터 환경 정보를 획득하고, 상기 사용자의 상태 정보 및 상기 환경 정보를 상기 공황 장애 판단 모델에 입력하여 공황 장애 단계를 결정하고, 상기 공황 장애 단계에 대응되는 가이드 정보를 제공하고, 상기 사용자의 상태 정보 및 상기 환경 정보에 기반하여 상기 공황 장애 판단 모델을 업데이트할 수 있다.
본 발명의 특정 실시예에 따른 전자 장치(200)에서, 상기 센서 모듈(276)은 사용자의 동작 또는 사용자의 생체 정보와 관련된 신호를 측정하고, 상기 생체 정보는 맥박, 스트레스, 호흡, 혈압, 체온, 땀량 중 적어도 하나를 포함 할 수 있다.
본 발명의 특정 실시예에 따른 전자 장치(200)에서, 상기 공황 장애와 관련된 정보는 공황 장애 발생 장소에 관련된 정보를 포함하고, 상기 통신 모듈(290)은 상기 전자 장치(200)의 위치 정보를 포함하는 상기 환경 정보를 획득하고, 상기 프로세서(220)는 상기 전자 장치(200)의 위치가 상기 공황 발작 발생 장소에 포함되는지 여부에 기반하여 상기 공황 장애 단계를 결정할 수 있다.
본 발명의 특정 실시예에 따른 전자 장치(200)에서, 상기 통신 모듈(290)은 주변을 스캔하여 외부 전자 장치(200)의 식별 정보를 포함하는 상기 환경 정보를 획득하고, 상기 프로세서(220)는 상기 외부 전자 장치(200)의 식별 정보에 기반하여 상기 공황 장애 단계를 결정할 수 있다.
본 발명의 특정 실시예에 따른 전자 장치(200)에서, 상기 공황 장애와 관련된 정보는 식별 정보 리스트를 포함하고, 상기 프로세서(220)는 상기 외부 전자 장치(200)의 식별 정보가 상기 식별 정보 리스트에 포함되는 수에 기반하여 상기 공황 장애 단계를 결정할 수 있다.
본 발명의 특정 실시예에 따른 전자 장치(200)에서, 상기 프로세서(220)는 상기 사용자의 상태 정보 또는 상기 환경 정보에 기반하여, 상기 사용자의 상태 정보를 센싱하는 주기를 조절하도록 상기 센서를 제어할 수 있다.
본 발명의 특정 실시예에 따른 전자 장치(200)에서, 상기 공황 장애와 관련된 정보는 공황 발작 발생 장소에 관련된 정보를 포함하고, 상기 프로세서(220)는 목적지 정보를 획득하고, 상기 목적지 정보가 상기 공황 발작 발생 장소에 포함됨에 대응하여, 상기 복수의 가이드 정보 중 제 1 가이드 정보를 제공할 수 있다.
본 발명의 특정 실시예에 따른 전자 장치(200)에서, 상기 프로세서(220)는 상기 공황 장애 단계가 사용자가 공황 발작 발생 이후의 상태에 대응되는 단계임에 대응하여, 상기 센서 모듈(276)로부터 사용자의 동작 정보를 획득하고, 상기 사용자의 낙상을 확인함에 대응하여, 응급 상황에서 수행하도록 지정된 동작을 수행할 수 있다.
본 발명의 특정 실시예에 따른 전자 장치(200)에서, 상기 프로세서(220)는 상기 사용자의 상태 정보 및/또는 상기 환경 정보에 기반하여 공황 장애 발생 가중치를 조절하고, 상기 공황 장애 발생 가중치의 범위에 기반하여 상기 공황 장애 단계를 결정할 수 있다.
본 발명의 특정 실시예에 따른 전자 장치(200)에서, 상기 프로세서(220)는 상기 사용자의 상태 정보 및/또는 상기 환경 정보에 기반하여 상기 공황 장애 가중치와 관련된 요소를 업데이트하여 상기 공황 장애 판단 모델을 업데이트할 수 있다.
본 발명의 특정 실시예에 따른 전자 장치(200)의 동작 방법은, 센서 모듈(276)로부터 사용자의 상태 정보를 획득하는 동작, 통신 모듈(290)로부터 환경 정보를 획득하는 동작, 상기 사용자의 상태 정보 및 상기 환경 정보를 사용자의 공황 장애 발생 정도에 따라 공황 장애 단계를 판단하고 사용자에 따라서 다르게 구현되는 공황 장애 판단 모델에 입력하여 공황 장애 단계를 결정하는 동작, 상기 공황 장애 단계에 대응되는 가이드 정보를 제공하는 동작 및 상기 사용자의 상태 정보 및 상기 환경 정보에 기반하여 상기 공황 장애 판단 모델을 업데이트하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 특정 실시예에 따른 전자 장치(200)의 동작 방법에서, 사용자의 동작 또는 사용자의 생체 정보와 관련된 신호를 측정하는 동작을 포함하고, 상기 생체 정보는 맥박, 스트레스, 호흡, 혈압, 체온, 땀량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 특정 실시예에 따른 전자 장치(200)의 동작 방법에서, 상기 공황 장애와 관련된 정보는 공황 발작 발생 장소에 관련된 정보를 포함하고, 상기 전자 장치(200)의 위치 정보를 포함하는 상기 환경 정보를 획득하는 동작 및 상기 전자 장치(200)의 위치가 상기 공황 발작 발생 장소에 포함되는지 여부에 기반하여 상기 공황 장애 단계를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 특정 실시예에 따른 전자 장치(200)의 동작 방법에서, 주변을 스캔하여 외부 전자 장치(200)의 식별 정보를 포함하는 상기 환경 정보를 획득하는 동작 및 상기 외부 전자 장치(200)의 식별 정보에 기반하여 상기 공황 장애 단계를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 특정 실시예에 따른 전자 장치(200)의 동작 방법에서, 상기 공황 장애와 관련된 정보는 식별 정보 리스트를 포함하고, 상기 외부 전자 장치(200)의 식별 정보가 상기 식별 정보 리스트에 포함되는 수에 기반하여 상기 공황 장애 단계를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 특정 실시예에 따른 전자 장치(200)의 동작 방법에서, 상기 사용자의 상태 정보 또는 상기 환경 정보에 기반하여, 상기 사용자의 상태 정보를 센싱하는 주기를 조절하도록 상기 센서 모듈(276)을 제어하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 특정 실시예에 따른 전자 장치(200)의 동작 방법에서, 상기 공황 장애와 관련된 정보는 공황 발작 발생 장소에 관련된 정보를 포함하고, 목적지 정보를 획득하는 동작 및 상기 목적지 정보가 상기 공황 발작 발생 장소에 포함됨에 대응하여, 상기 복수의 가이드 정보 중 제 1 가이드 정보를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 특정 실시예에 따른 전자 장치(200)의 동작 방법에서, 상기 공황 장애 단계가 사용자가 공황 발작 발생 이후의 상태에 대응되는 단계임에 대응하여, 상기 센서 모듈(276)로부터 사용자의 동작 정보를 획득하는 동작 및 상기 사용자의 낙상을 확인함에 대응하여, 응급 상황에서 수행하도록 지정된 동작을 수행하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 특정 실시예에 따른 전자 장치(200)의 동작 방법에서, 상기 사용자의 상태 정보 및/또는 상기 환경 정보에 기반하여 공황 장애 발생 가중치를 조절하는 동작 및 상기 공황 장애 발생 가중치의 범위에 기반하여 상기 공황 장애 단계를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 특정 실시예에 따른 전자 장치(200)의 동작 방법에서, 상기 사용자의 상태 정보 및/또는 상기 환경 정보에 기반하여 상기 공황 장애 가중치와 관련된 요소를 업데이트하여 상기 공황 장애 판단 모델을 업데이트하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 특정 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 특정 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 특정 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 특정 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 특정 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
특정 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 특정 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 특정 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    사용자에 따라서 다르게 구현되는 공황 장애 판단 모델, 공황 장애와 관련된 정보, 복수의 공황 장애 단계들 각각에 대응하는 가이드 정보를 저장하는 메모리;
    센서 모듈;
    통신 모듈; 및
    상기 메모리, 상기 센서 모듈 및 상기 통신 모듈과 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 센서 모듈을 통해 사용자의 상태 정보를 측정하고,
    상기 통신 모듈을 통해 환경 정보를 측정하고,
    상기 사용자의 상태 정보 및 상기 환경 정보를 상기 공황 장애 판단 모델에 입력하여 공황 장애 단계를 결정하고,
    상기 결정된 공황 장애 단계에 대응되는 가이드 정보를 검색하여 제공하고,
    상기 사용자의 상태 정보 및 상기 환경 정보에 기반하여 상기 공황 장애 판단 모델을 업데이트하는
    전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 센서 모듈은
    사용자의 동작 또는 사용자의 생체 정보와 관련된 신호를 측정하고,
    상기 생체 정보는 맥박, 스트레스 지수, 호흡, 혈압, 체온, 땀량 중 적어도 하나를 포함하는
    전자 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 공황 장애와 관련된 정보는
    공황 발작이 발생한 과거 장소에 관련된 정보를 포함하고,
    상기 환경 정보는 상기 전자 장치의 현재 위치를 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 현재 위치가 상기 공황 발작이 발생한 과거 장소로부터 지정된 거리 이내인지 여부에 기반하여 상기 공황 장애 단계를 결정되는
    전자 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 통신 모듈을 통하여 전자 장치의 환경을 스캐닝하여 상기 환경 정보를 감지하고, 상기 환경 정보는 외부 전자 장치의 식별 정보를 포함하고,
    상기 외부 전자 장치의 식별 정보에 기반하여 상기 공황 장애 단계를 결정하는
    전자 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 공황 장애와 관련된 정보는 식별 정보 리스트를 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 외부 전자 장치의 식별 정보가 상기 식별 정보 리스트에 포함되는 지 여부를 결정함에 기반하여 상기 공황 장애 단계를 결정하는
    전자 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 사용자의 상태 정보 또는 상기 환경 정보에 기반하여,
    상기 센서의 상기 사용자의 상태 정보를 센싱하는 주기를 조절하는
    전자 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 공황 장애와 관련된 정보는 이전에 공황 발작이 발생한 과거 장소에 관련된 정보를 포함하고,
    상기 프로세서는
    목적지 정보를 획득하고,
    상기 목적지 정보가 상기 공황 장애가 발생한 과거 장소에 대응됨에 대응하여,
    상기 복수의 가이드 정보 중 하나의 가이드 정보를 제공하는
    전자 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 메모리에 미리 저장된 응급 상황 감지 시 자동 실행을 위한 지정된 기능을 저장하고,
    상기 사용자의 상태에 기반하여 공황 발작이 발생함을 검출하고, 상기 공황 장애 단계가 상기 미리 저장된 응급 상황을 만족하는지 여부를 결정하고,
    상기 응급 상황을 만족함에 대응하여, 응급 상황에서 실행하도록 지정된 동작을 수행하는
    전자 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 사용자의 상태 정보 및 상기 환경 정보 중 적어도 하나에 기반하여 공황 장애 발생 가중치를 조절하고,
    상기 공황 장애 발생 가중치에 기반하여 상기 공황 장애 단계를 결정하는
    전자 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 사용자의 상태 정보 및/또는 상기 환경 정보에 기반하여
    상기 공황 장애 발생 가중치와 관련된 요소를 변경하여
    상기 공황 장애 판단 모델을 업데이트하는
    전자 장치.
  11. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    사용자에 따라서 다르게 구현되는 공황 장애 판단 모델, 공황 장애와 관련된 정보, 복수의 공황 장애 단계들 각각에 대응하는 가이드 정보를 저장하는 동작;
    센서 모듈을 통해 사용자의 상태 정보를 측정하는 동작;
    통신 모듈을 통해 환경 정보를 측정하는 동작;
    상기 사용자의 상태 정보 및 상기 환경 정보를 상기 공황 장애 판단 모델에 입력하여 공황 장애 단계를 결정하는 동작;
    상기 결정된 공황 장애 단계에 대응되는 가이드 정보를 검색하고 제공하는 동작; 및
    상기 사용자의 상태 정보 및 상기 환경 정보에 기반하여 상기 공황 장애 판단 모델을 업데이트하는 동작을 포함하는
    전자 장치의 동작 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    사용자의 동작 또는 사용자의 생체 정보와 관련된 신호를 측정하는 동작을 포함하고,
    상기 생체 정보는 맥박, 스트레스 지수, 호흡, 혈압, 체온, 땀량 중 적어도 하나를 포함하는
    전자 장치의 동작 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 공황 장애와 관련된 정보는 공황 발작이 발생한 과거 장소에 관련된 정보를 포함하고,
    상기 환경 정보는 상기 전자 장치의 현재 위치를 포함하고,
    상기 방법은,
    상기 현재 위치가 상기 공황 발작이 발생한 과거 장소로부터 지정된 거리 이내인지 여부에 기반하여 상기 공황 장애 단계를 결정하는 동작을 더 포함하는
    전자 장치의 동작 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 통신 모듈을 통하여 전자 장치의 환경을 스캐닝하여 상기 환경 정보를 감지하는 동작, 상기 환경 정보는 외부 전자 장치의 식별 정보를 포함하고; 및
    상기 외부 전자 장치의 식별 정보에 기반하여 상기 공황 장애 단계를 결정하는 동작을 포함하는
    전자 장치의 동작 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 공황 장애와 관련된 정보는 식별 정보 리스트를 포함하고,
    상기 외부 전자 장치의 식별 정보가 상기 식별 정보 리스트에 포함되는 지 여부에 기반하여 상기 공황 장애 단계를 결정하는 동작을 포함하는
    전자 장치의 동작 방법.
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