WO2022255655A1 - 혈압을 측정하는 웨어러블 전자 장치 및 이의 동작 방법 - Google Patents

혈압을 측정하는 웨어러블 전자 장치 및 이의 동작 방법 Download PDF

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WO2022255655A1
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blood pressure
posture
electronic device
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pressure value
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이홍지
정선옥
제성민
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삼성전자 주식회사
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    • A61B2560/0223—Operational features of calibration, e.g. protocols for calibrating sensors

Definitions

  • Various embodiments relate to a wearable electronic device for measuring blood pressure and an operating method thereof.
  • a user may use an electronic device to measure body-related information and determine his or her physical condition.
  • An electronic device may measure various biometric information such as heart rate, oxygen saturation, stress, and/or blood pressure of a user by using a sensor. For example, the electronic device may sense a change in flow of blood flow in blood of a part of the user's body using a sensor. An electronic device may measure various biometric information of a user using sensing information acquired through a sensor. For example, wearable electronic devices may continuously measure various biometric information of a user using sensing information acquired through a sensor while worn by the user.
  • a user who needs continuous blood pressure monitoring during daily life can continuously measure blood pressure during activity using an ambulatory blood pressure monitoring (ABPM).
  • ABPM ambulatory blood pressure monitoring
  • the 24-hour active blood pressure monitor has to carry the blood pressure monitor on the body in a state in which a cuff is wound around the upper arm for daily life, the user may feel uncomfortable.
  • a wearable electronic device such as a smart watch may continuously measure a user's blood pressure while being worn by the user.
  • the wearable electronic device may recognize the user's posture and measure the blood pressure using calibration suitable for the user's posture.
  • the wearable electronic device may request renewal and/or addition of data for calibration from the user at regular intervals. If data for calibration is not updated and/or added at regular intervals, the accuracy of calibration suitable for the user's posture may decrease, and the accuracy of the measured blood pressure may also decrease. That is, since the wearable electronic device must obtain biosignals for measuring blood pressure in various postures in order to update and/or add data for calibration at regular intervals, convenience and usability may be reduced.
  • data measured in one posture is obtained by using data in various postures acquired over a period of time. It is possible to provide a method for improving usability and accuracy of blood pressure measurement by estimating data for calibration in different postures with biosignals.
  • a wearable electronic device includes a memory, a first sensor, a second sensor, and a processor, wherein the processor detects a first biological signal of a user through the first sensor in a first posture of the user.
  • the processor detects a first biological signal of a user through the first sensor in a first posture of the user.
  • first calibration information for digitizing first blood pressure information measured in the first posture is obtained, and calibration data sets for a plurality of postures of the user pre-stored in the memory are stored in the user's first posture. It is checked whether a specified condition for estimating second calibration information for digitizing second blood pressure information measured in two postures is satisfied, and if the calibration data sets satisfy the specified condition, the first calibration information and the Based on the calibration data sets, the second calibration information may be estimated.
  • An operating method of a wearable electronic device includes an operation of obtaining a first biological signal of a user through a first sensor included in the wearable electronic device in a first posture of the user, and the first physiological signal from an external electronic device.
  • Acquisition of first calibration information for digitizing first blood pressure information measured in the electronic device, and calibration data sets for a plurality of postures of the user pre-stored in the electronic device are measured in the second posture of the user.
  • An operation of checking whether a specified condition for estimating second calibration information for digitizing blood pressure information is satisfied, and if the calibration data sets satisfy the specified condition, the first calibration information and the calibration data sets Based on the method, an operation of estimating the second calibration information may be included.
  • An electronic device includes a memory, a communication module, and a processor, and the processor, through the communication module, generates information about a first biological signal of a user measured from a wearable electronic device in a first posture of the user.
  • Obtain information obtain information on a first blood pressure value of the user measured by the external electronic device in the first posture from an external electronic device through the communication module, and obtain characteristics of the first biological signal and obtaining first calibration information for digitizing the first blood pressure information measured in the first posture based on the information on the first blood pressure value, and obtaining information about a plurality of postures of the user pre-stored in the memory.
  • the second calibration information may be estimated.
  • a wearable electronic device when updating data for calibration of a biosignal (eg, blood pressure value) according to a user's posture, measurement is performed in one posture using data in various postures acquired over a certain period of time. Data for calibration in different postures can be estimated with the biosignal obtained, so usability and accuracy of blood pressure measurement can be improved.
  • a biosignal eg, blood pressure value
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment according to various embodiments.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a wearable electronic device according to various embodiments.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of measuring blood pressure by using calibration according to a posture of a user by a wearable electronic device, according to various embodiments.
  • 4A and 4B are flowcharts and diagrams for explaining a method of acquiring calibration data used for measuring blood pressure by a wearable electronic device, according to various embodiments.
  • FIG. 5 illustrates characteristics of a first physiological signal obtained in a first posture included in calibration data sets of a wearable electronic device, a blood pressure value (eg, a cuff blood pressure value) at this time, and a second posture according to various embodiments of the present disclosure.
  • a blood pressure value eg, a cuff blood pressure value
  • This is a flowchart for explaining a method of estimating second calibration information of a second posture using acquired characteristics of the second biosignal and blood pressure values (eg, cuff blood pressure values) at this time.
  • 6A, 6B, 6C, 6D, and 6E are characteristics of a first biosignal obtained in a first posture included in calibration data sets of a wearable electronic device and blood pressure values at this time, according to various embodiments of the present disclosure;
  • a method of estimating the second calibration information of the second posture by using eg cuff blood pressure value
  • the characteristics of the second vital signal obtained in the second posture, and the blood pressure value at this time eg cuff blood pressure value
  • FIG. 7 illustrates a method for estimating a blood pressure value of a second posture based on an average blood pressure difference between a blood pressure value of a first posture and a blood pressure value of a second posture included in calibration data sets by a wearable electronic device according to various embodiments of the present disclosure; It is a flow chart to explain the method.
  • FIG. 8 is a flowchart for explaining another method of estimating a blood pressure value of an estimated second posture by a wearable electronic device according to various embodiments.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an operation of determining whether a wearable electronic device satisfies a condition for estimating second calibration information using first calibration information, according to various embodiments of the present disclosure.
  • 10A, 10B, 10C, and 10D are diagrams for explaining a user interface provided by an electronic device according to various embodiments.
  • 11A, 11B, 11C, 11D, 11E, 11F, and 11G are diagrams for explaining a user interface provided by an electronic device according to various embodiments.
  • 12A, 12B, 12C, 12D, and 12E are diagrams for explaining a user interface provided by a wearable electronic device according to various embodiments.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 within 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 through a second network 199. It may communicate with at least one of the electronic device 104 or the server 108 through (eg, a long-distance wireless communication network). According to one 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
  • the server 108 e.g, a long-distance wireless communication network
  • the electronic device 101 includes a processor 120, a memory 130, an input module 150, an audio output module 155, a display module 160, an audio module 170, 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 the antenna module 197 may be included.
  • at least one of these components eg, the connection terminal 178) may be omitted or one or more other components may be added.
  • some of these components eg, sensor module 176, camera module 180, or antenna module 197) are integrated into a single component (eg, display module 160). It can be.
  • the processor 120 for example, executes software (eg, the program 140) to cause at least one other component (eg, hardware or software component) of the electronic device 101 connected to the processor 120. It can control and perform various data processing or calculations. According to one embodiment, as at least part of data processing or operation, the processor 120 transfers instructions or data received from other components (e.g., sensor module 176 or communication module 190) to volatile memory 132. , processing commands or data stored in the volatile memory 132 , and storing resultant data in the non-volatile memory 134 .
  • software eg, the program 140
  • the processor 120 transfers instructions or data received from other components (e.g., sensor module 176 or communication module 190) to volatile memory 132. , processing commands or data stored in the volatile memory 132 , and storing resultant data in the non-volatile memory 134 .
  • the processor 120 may include a 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 ( NPU: neural processing unit (NPU), image signal processor, sensor hub processor, or communication processor).
  • a 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 ( NPU: neural processing unit (NPU), image signal processor, sensor hub processor, or communication processor.
  • NPU neural network processing unit
  • the secondary processor 123 may be implemented separately from or as part of the main processor 121 .
  • the secondary processor 123 may, for example, take the place of the main processor 121 while the main processor 121 is in an inactive (eg, sleep) state, or the main processor 121 is active (eg, running an application). ) state, 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 auxiliary processor 123 eg, image signal processor or communication processor
  • may be implemented as part of other functionally related components eg, camera module 180 or communication module 190). have.
  • the auxiliary processor 123 may include a hardware structure specialized for processing an artificial intelligence model.
  • AI models can be created through machine learning. Such learning may be performed, for example, in the electronic device 101 itself where 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 foregoing, but is not limited to the foregoing examples.
  • the artificial intelligence model may include, in addition or alternatively, software structures in addition to hardware structures.
  • 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, program 140) and commands related thereto.
  • the memory 130 may include volatile memory 132 or 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 of the electronic device 101 (eg, a user).
  • 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 sound signals 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.
  • a receiver may be used to receive an incoming call. According to one embodiment, the receiver may be implemented separately from the speaker or as part of it.
  • the display module 160 may visually provide information to the outside of the electronic device 101 (eg, a user).
  • the display module 160 may include, for example, a display, a hologram device, or a projector and a control circuit for controlling the device.
  • the display module 160 may include a touch sensor set to detect a touch or a pressure sensor set to measure the intensity of force generated by the touch.
  • the audio module 170 may convert sound into an electrical signal or vice versa. According to one embodiment, the audio module 170 acquires sound through the input module 150, the sound output module 155, or an external electronic device connected directly or wirelessly to the electronic device 101 (eg: Sound may be output through the electronic device 102 (eg, a speaker or a headphone).
  • the audio module 170 acquires sound through the input module 150, the sound output module 155, or an external electronic device connected directly or wirelessly to the electronic device 101 (eg: Sound may be output through the electronic device 102 (eg, a speaker or a headphone).
  • 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 detected state. can do.
  • the sensor module 176 may include, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, an air pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a bio sensor, It may include a temperature sensor, humidity sensor, or light sensor.
  • the interface 177 may support one or more designated protocols that may be used to directly or wirelessly connect the electronic device 101 to 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.
  • HDMI high definition multimedia interface
  • USB universal serial bus
  • SD card interface Secure Digital Card interface
  • audio interface audio interface
  • connection terminal 178 may include a connector through which the electronic device 101 may 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 electrical signals into mechanical stimuli (eg, vibration or motion) or electrical stimuli that a user may perceive through tactile or kinesthetic senses.
  • 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 one 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 at least part of a power management integrated circuit (PMIC), for example.
  • PMIC power management integrated circuit
  • the battery 189 may supply power to at least one component of the electronic device 101 .
  • the 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). Establishment and communication through the established communication channel may be supported.
  • 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 wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module 194 (eg, : a local area network (LAN) communication module or a power line communication module).
  • a corresponding communication module 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, a legacy communication module).
  • 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.
  • IMSI International Mobile Subscriber Identifier
  • the wireless communication module 192 may support a 5G network after a 4G network and a next-generation communication technology, for example, NR access technology (new radio access technology).
  • NR access technologies include high-speed transmission of high-capacity data (enhanced mobile broadband (eMBB)), minimization of terminal power and access of multiple terminals (massive machine type communications (mMTC)), or high reliability and low latency (ultra-reliable and low latency (URLLC)).
  • eMBB enhanced mobile broadband
  • mMTC massive machine type communications
  • URLLC ultra-reliable and low latency
  • -latency communications can be supported.
  • the wireless communication module 192 may support a high frequency band (eg, mmWave band) to achieve a high data rate, for example.
  • the wireless communication module 192 uses various technologies for securing performance in a high frequency band, such as beamforming, massive multiple-input and multiple-output (MIMO), and full-dimensional multiplexing. Technologies such as input/output (FD-MIMO: full dimensional MIMO), array antenna, analog beam-forming, or large scale antenna may be supported.
  • MIMO massive multiple-input and multiple-output
  • FD-MIMO full dimensional MIMO
  • array antenna analog beam-forming
  • large scale antenna may be supported.
  • the wireless communication module 192 may support various requirements defined for the electronic device 101, an external electronic device (eg, the electronic device 104), or a network system (eg, the second network 199). According to one embodiment, the wireless communication module 192 may be used to realize Peak data rate (eg, 20 Gbps or more) for realizing 1eMBB, loss coverage (eg, 164 dB or less) for realizing mMTC, or U-plane latency (for realizing URLLC).
  • 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 signals or power to the outside (eg, an external electronic device).
  • the antenna module 197 may include an antenna including a radiator formed of a conductor or a conductive pattern formed on a substrate (eg, PCB).
  • 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 selected from the plurality of antennas by the communication module 190, for example. can be chosen 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) may be additionally formed as a part of the antenna module 197 in addition to the radiator.
  • RFIC radio frequency integrated circuit
  • the antenna module 197 may form a mmWave antenna module.
  • the mmWave antenna module includes a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent to a first surface (eg, a lower surface) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high frequency band (eg, mmWave band); and a plurality of antennas (eg, array antennas) disposed on or adjacent to a second surface (eg, a top surface or a side surface) 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)
  • signal e.g. commands or data
  • commands 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 part of operations executed in the electronic device 101 may be executed in one or more external electronic devices among the external electronic devices 102 , 104 , or 108 .
  • the electronic device 101 when the electronic device 101 needs to perform a certain function or service automatically or in response to a request from a user or another device, the electronic device 101 instead of executing the function or service by itself.
  • one or more external electronic devices may be requested to perform the function or at least part of the service.
  • One or more external electronic devices receiving 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 deliver the execution result to the electronic device 101 .
  • the electronic device 101 may provide the result as at least part of a response to the request as it is or additionally processed.
  • cloud computing distributed computing, mobile edge computing (MEC), or client-server computing technology may be used.
  • MEC mobile edge computing
  • 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.
  • Server 108 may be an intelligent server using machine learning and/or neural networks.
  • the external electronic device 104 or server 108 may be included in the second network 199 .
  • the electronic device 101 may be applied to intelligent services (eg, smart home, smart city, smart car, or health care) based on 5G communication technology and IoT-related technology.
  • Electronic devices may be devices 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.
  • a portable communication device eg, a smart phone
  • a computer device e.g., a smart phone
  • a portable multimedia device e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a camera
  • a wearable device e.g., a smart bracelet
  • first, second, or first or secondary may simply be used to distinguish a given component from other corresponding components, and may be used to refer to a given component in another aspect (eg, importance or order) is not limited.
  • a (e.g., first) component is said to be “coupled” or “connected” to another (e.g., second) component, with or without the terms “functionally” or “communicatively.”
  • the certain component may be connected to the other component directly (eg by wire), wirelessly, or through a third component.
  • module used in various embodiments of this document may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and is interchangeable with terms such as, for example, logic, logical blocks, parts, or circuits.
  • a module may be an integrally constructed component or a minimal unit of components or a portion thereof 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
  • a storage medium eg, internal memory 136 or external memory 138
  • a machine eg, electronic device 101
  • a processor eg, the processor 120
  • a 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.
  • the storage medium is a tangible device and does not contain a signal (e.g. electromagnetic wave), and this term refers to the case where data is stored semi-permanently in the storage medium. It does not discriminate when it is temporarily stored.
  • a signal e.g. electromagnetic wave
  • the method according to various embodiments disclosed in this document may be included and provided in a computer program product.
  • Computer program products may be traded between sellers and buyers as commodities.
  • a computer program product is distributed in the form of a device-readable storage medium (e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)), or through an application store (e.g. Play Store TM ) or on two user devices (e.g. It can be distributed (eg downloaded or uploaded) online, directly between smart phones.
  • a device e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)
  • an application store e.g. Play Store TM
  • It can be distributed (eg downloaded or uploaded) online, directly between smart phones.
  • at least part of the computer program product may be temporarily stored or temporarily created in a storage medium readable by a device such as a manufacturer's server, an application store server, or a relay server's memory.
  • each component (eg, module or program) of the above-described components may include a single object 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 aforementioned corresponding components may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • a plurality of components eg modules or programs
  • the integrated component may perform one or more functions of each of the plurality of components identically or similarly to those performed by a corresponding component of the plurality of components prior to the integration. .
  • the actions performed by a module, program, or other component are executed sequentially, in parallel, iteratively, or heuristically, or one or more of the actions are executed in a different order, or omitted. or one or more other actions may be added.
  • the electronic device 101 may measure the user's blood pressure (and other biometric data) using the sensor module 176 .
  • the wearable electronic device 101 such as a smart watch may continuously measure the user's blood pressure.
  • the user's blood pressure may vary depending on the posture.
  • baseline blood pressure is measured in a sitting position. Changes in blood pressure measured when the user is standing are the result of the user's posture. Nevertheless, blood pressure measured when the user is standing or in other postures can be adjusted with calibration information related to the user's posture.
  • Calibration information is associated with a posture and can be used to adjust a user's blood pressure reading in that position so that the reading can be compared to, for example, a blood pressure reading in a seated position.
  • the memory 132 may store calibration information for various general user postures.
  • the sensor module 176 may measure the user's blood pressure.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a wearable electronic device according to various embodiments.
  • a wearable electronic device 201 (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 ) includes a processor 220, a memory 230, a first sensor 240, a second sensor 250, A display 260 and/or a communication module 270 may be included.
  • the wearable electronic device 201 may be implemented in various forms wearable by a user, such as a smart watch, a smart band, a smart ring, a wireless earphone, or smart glasses.
  • the processor 220 may control overall operations of the wearable electronic device 201 .
  • the processor 220 may obtain the user's biosignal through the first sensor 240 .
  • the processor 220 may obtain or measure the user's blood pressure value based on the biosignal.
  • the processor 220 may display information about the blood pressure value of the user on the display 260 (eg, the display module 160 of FIG. 1 ).
  • the first sensor 240 eg, the sensor module 176 of FIG. 1
  • the biosignal may include the PPG signal.
  • the first sensor 240 uses a plurality of light emitting elements capable of emitting light of the same or different wavelengths, respectively, to detect a part of the user's body (eg, a blood vessel located on a finger or wrist, or a lower radial artery of the wrist). ) can emit an optical signal, accumulate photocharges corresponding to the amount of incident light reflected or transmitted through a plurality of light receiving devices, and convert biosignals in the form of analog currents to digital signals according to the accumulated photocharges. can be converted
  • the first sensor 240 may include a plurality of electrodes. The electrode may be used to directly contact the user's skin and sense or detect a voltage corresponding to electrical resistance or a voltage corresponding to electrical conductivity.
  • the electrode may measure an analog type of biosignal (eg, a BIA signal or an ECG signal) and convert the measured analog type signal into a digital signal.
  • the first sensor 240 may operate to obtain at least two pieces of biometric information among a plurality of biometric information, eg, heart rate, blood oxygen saturation, BIA signal, ECG signal, and blood pressure.
  • the sensor module may operate to simultaneously acquire heart rate, blood oxygen saturation, and BIA signals.
  • the first sensor 240 may include a laser diode (LD) and an image sensor.
  • LD laser diode
  • the processor 220 may check the user's posture through the second sensor 250 (eg, the sensor module 176 of FIG. 1 ). For example, the processor 220 measures a signal corresponding to a motion of a user wearing the wearable electronic device 201 when a biosignal is acquired through the first sensor 240 through the second sensor 250 And, based on the signal corresponding to the movement, it is possible to check the user's posture.
  • the second sensor 250 may include at least one of a motion sensor, a gyroscope sensor, an acceleration sensor, a gravity sensor (or a geomagnetic sensor), or a barometer sensor.
  • the second sensor 250 is not limited thereto, and may include various types of sensors capable of detecting a posture (or movement) of a user wearing the wearable electronic device 201 .
  • the processor 220 may generate acceleration information (eg, magnitudes of three axes (eg, x, y, and z axes)) of the acceleration sensor and/or the wearable electronic device 201 as the displacement changes.
  • the user's posture may be determined based on checking air pressure data (eg, a pressure gradient and a pressure p2p (peak2peak) value) of the air pressure sensor.
  • the processor 220 may determine the user's posture based on a combination of data obtained from the first sensor 240 and/or the second sensor 250 .
  • the processor 220 may check the user's posture when blood pressure is measured through the second sensor 250, and adjust the blood pressure value based on the user's posture using pre-stored calibration information.
  • the pre-stored calibration information may include calibration information corresponding to the number of possible user postures.
  • the processor 220 may select calibration data associated with the identified posture of the user and adjust the blood pressure measured by the first sensor 240 with the calibration data associated with the identified posture of the user.
  • a blood pressure value measured by analyzing a bio-signal may differ from an actual blood pressure value according to the posture of the user.
  • the processor 220 uses the first sensor 240 and the external blood pressure monitor 202 to perform various postures (eg, a first posture-sitting on a chair or a second posture-standing, for example, lying down, sitting on the floor). ) may store the measured calibration data sets in the memory 230 (eg, the memory 130 of FIG. 1 ). For example, the processor 220 checks calibration information about the user's posture, which is checked among the calibration data sets stored in the memory 230 (eg, the memory 130 of FIG. 1 ), and uses the checked calibration information to Blood pressure can be measured.
  • the processor 220 may display information about the calibrated blood pressure value of the user on the display 260 . Through this, when continuously measuring the user's blood pressure, the processor 220 may measure a more accurate blood pressure value by performing calibration suitable for the user's posture.
  • the processor 220 determines the characteristics of a blood pressure value according to the user's posture (eg, a cuff blood pressure value measured through a cuff blood pressure monitor) and a biosignal (blood pressure signal measured by the first sensor 240).
  • Calibration data sets may be obtained based on the .
  • the calibration data set includes characteristics of a biosignal obtained in a first posture at a designated time point and a blood pressure value at this time (eg, cuff blood pressure value), and characteristics of a biosignal obtained in a second posture and a blood pressure value at this time (eg, cuff blood pressure value).
  • each of the calibration data sets may include information about characteristics of biosignals and blood pressure values (eg, cuff blood pressure values) acquired from each of a plurality of postures of the user at different times.
  • calibration data sets may be acquired from an external electronic device 204 or generated by the wearable electronic device 201 .
  • the processor 220 may receive calibration data sets through the external electronic device 204 operatively connected to the electronic device.
  • the processor 220 may receive pre-stored calibration data sets through a server connected to the same account.
  • the characteristics may include, among other things, the peak level of the waveform of the PPG signal, the time corresponding to each peak, the area of the PPG waveform, the ratio between the features, and/or a combination thereof.
  • the processor ( 220 ) may store user's personal information (eg, gender, age, height, weight, or information on medications taken) in the memory 230 .
  • the processor 220 may measure a blood pressure value based on user's personal information.
  • the processor 220 updates the calibration data when a change in the user's personal information stored in the memory 230 (eg, weight or information on medicines taken) is confirmed to be greater than or equal to a predetermined value. You can guide users to do it.
  • the processor 220 may store calibration data sets in the memory 230 .
  • the processor 220 may periodically update data included in the calibration data sets. For example, the processor 220 acquires a biosignal through the first sensor 240 in a first posture (eg, lying down) of the user at a first time point (eg, the date of measuring the calibration data), while obtaining an external blood pressure monitor ( 202), a blood pressure value (eg, cuff blood pressure value) may be obtained.
  • a first posture eg, lying down
  • a first time point eg, the date of measuring the calibration data
  • a blood pressure value eg, cuff blood pressure value
  • the processor 220 obtains a biosignal through the first sensor 240 in the user's second posture (eg, sitting posture or standing posture) at a first time point, and obtains a blood pressure value from the external blood pressure monitor 202 ( For example, a cuff blood pressure value) may be obtained.
  • the processor 220 determines the characteristics and blood pressure value (eg, cuff blood pressure value) of the biosignal obtained in the first posture and the characteristics and blood pressure value (eg, cuff blood pressure value) of the biosignal obtained in the second posture. It may be stored as a first calibration data set at a first point in time.
  • the processor 220 may obtain and store a first calibration data set when the biosignal and blood pressure values in the first posture and the second posture are taken within a specified time (eg, within a maximum of 10 minutes). For example, the processor 220 obtains characteristics of a biosignal and blood pressure values (eg, cuff blood pressure values) from each of the first posture and the second posture within a specified time after the operation of acquiring the first calibration data set starts. and storage can be completed. For example, the processor 220 acquires characteristics of a biosignal and blood pressure values (eg, cuff blood pressure values) from each of the first posture and the second posture within a specified time after the operation of acquiring the first calibration data set starts. If not, a message guiding re-measurement may be displayed to the user.
  • a specified time eg, within a maximum of 10 minutes.
  • the processor 220 obtains characteristics of a biosignal and blood pressure values (eg, cuff blood pressure values) from each of the first posture and the second posture within
  • the processor 220 may store a second calibration data set of a second point in time different from the first point in time.
  • the processor 220 may acquire a blood pressure value from the external blood pressure monitor 202 while obtaining a biosignal through the first sensor 240 in the user's first posture (eg, lying down) at the second time point. have.
  • the processor 220 obtains a blood pressure value from the external blood pressure monitor 202 while obtaining a biosignal through the first sensor 240 in the user's second posture (eg, sitting posture or standing posture) at a second time point.
  • the processor 220 may store the characteristics and blood pressure values of the physiological signals obtained in the first posture and the characteristics and blood pressure values of the physiological signals obtained in the second posture as a second calibration data set at a second time point. For example, there may be a certain time interval between the first time point and the second time point. For example, the time interval may be a time interval of at least 10 minutes or more. For example, if the time interval between the first time point and the second time point is shorter than a specified time interval (eg, 10 minutes), the processor 220 determines the characteristics of the biosignal measured at the first time point and the second time point and the blood pressure value. (eg, cuff blood pressure value) may be determined as being measured at the same time point.
  • a specified time interval eg, 10 minutes
  • the processor 220 may periodically delete data included in the calibration data sets. For example, the processor 220 may delete a calibration data set stored in memory for a predetermined period (eg, 3 months or 6 months) or more. For example, the processor 220 may sequentially delete the first stored calibration data set when the number of pre-stored calibration data sets exceeds a specified number.
  • a predetermined period e.g. 3 months or 6 months
  • the processor 220 determines the second posture based on the plurality of calibration data sets stored in the memory 230 and the characteristics of the biosignal obtained in the first posture and the blood pressure value (eg, cuff blood pressure value). It is possible to estimate the characteristics of the bio-signal and the blood pressure value that can be obtained from .
  • the processor 220 may acquire a first physiological signal of the user through the first sensor 240 in a first posture of the user at a specific time point and check characteristics of the first biological signal. .
  • the processor 220 through the communication module 270 (eg, the communication module 190 of FIG. 1 ), from the external blood pressure monitor 202 measures the first blood pressure measured by the external blood pressure monitor 202 in the first posture at a specific time point. You can receive information about the value.
  • the processor 220 may receive information on a first blood pressure value measured by the external blood pressure monitor 202 in a first posture at a specific time point through a user's input.
  • the processor 220 may obtain first calibration information for the user's first posture at a specific time point based on the information on the characteristics of the first biological signal and the first blood pressure value.
  • the first calibration information may include a specific time point, a first posture (eg, a lying position), a first blood pressure value (eg, cuff systolic blood pressure (SBP) and/or cuff diastolic blood pressure (DBP)). )) and the characteristics of the first biosignal (eg, the peak size of the waveform of the PPG signal, the time corresponding to each peak, the area of the PPG waveform, and/or the ratio between the characteristics) may be included. .
  • a first posture eg, a lying position
  • a first blood pressure value eg, cuff systolic blood pressure (SBP) and/or cuff diastolic blood pressure (DBP)
  • SBP cuff systolic blood pressure
  • DBP cuff di
  • the processor 220 determines the second posture at a specific time point based on the characteristics of the first biological signal and calibration data sets for a plurality of postures of the user pre-stored in the memory 230.
  • Second calibration information for can be obtained.
  • the second calibration information may include information about characteristics of physiological signals that can be measured in the user's second posture at a specific time point and blood pressure values (eg, cuff blood pressure values).
  • the second calibration information may include a specific time point, a second posture (eg, a sitting posture or a standing posture), a second blood pressure value (eg, cuff systolic blood pressure (SBP) and/or cuff diastolic blood pressure (DBP)), and second It may include information about characteristics of the biosignal (eg, peak size of the waveform of the PPG signal, time corresponding to each peak, area of the PPG waveform, and/or ratio between characteristics).
  • a second posture eg, a sitting posture or a standing posture
  • a second blood pressure value eg, cuff systolic blood pressure (SBP) and/or cuff diastolic blood pressure (DBP)
  • second It may include information about characteristics of the biosignal (eg, peak size of the waveform of the PPG signal, time corresponding to each peak, area of the PPG waveform, and/or ratio between characteristics).
  • the processor 220 does not directly measure the biosignal and blood pressure value (eg, cuff blood pressure value) from the user, and uses the first calibration information and calibration data for a plurality of postures of the user pre-stored in the memory 230 Based on the sets, second calibration information for the second posture may be estimated and obtained.
  • biosignal and blood pressure value eg, cuff blood pressure value
  • the processor 220 may store the first calibration information and the second calibration information in the memory 230 as a first calibration data set. For example, the processor 220 may add a first calibration data set to a plurality of pre-stored calibration data sets.
  • the external blood pressure monitor 202 may measure a user's blood pressure value (eg, cuff blood pressure value).
  • the external blood pressure monitor 202 may include a cuff blood pressure monitor.
  • the external blood pressure monitor 202 may measure the user's blood pressure in a method different from the method in which the wearable electronic device 201 measures the user's blood pressure.
  • the external blood pressure monitor 202 may measure the user's blood pressure value according to an oscillometric method and/or a korotkoff sounds method.
  • the external blood pressure monitor 202 may transmit the measured blood pressure value to the wearable electronic device 201 and/or the electronic device 204 .
  • the electronic device 204 may obtain a blood pressure value obtained in a second posture based on a plurality of calibration data sets, characteristics of a biosignal obtained in a first posture, and a blood pressure value (eg, a cuff blood pressure value). It is possible to estimate the characteristics of bio-signals and blood pressure values.
  • the electronic device 204 may store a plurality of calibration data sets in a memory (not shown) of the electronic device 204 (eg, the memory 130 of FIG. 1 ).
  • the electronic device 204 receives information on the biosignal obtained in the first posture from the wearable electronic device 201 using a communication module (eg, the communication module 190 of FIG.
  • the electronic device 204 may obtain the first calibration information according to the above-described method, and estimate and obtain the second calibration information based on the first calibration information. Also, the electronic device 204 may store a first calibration data set in a memory (not shown) based on the first calibration information and the second calibration information. The electronic device 204 may transmit information about the first calibration data set to the wearable electronic device 204 .
  • the operations of the wearable electronic device 201 described below may be performed by the processor 220 .
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of measuring blood pressure by using calibration according to a posture of a user by a wearable electronic device, according to various embodiments.
  • the wearable electronic device 201 may obtain blood pressure information of the user based on the biosignal obtained through the first sensor 240.
  • the wearable electronic device 201 may obtain blood pressure information by analyzing a user's biosignal.
  • the wearable electronic device 201 may check the user's posture when the biosignal is acquired through the second sensor 250.
  • the wearable electronic device 201 obtains a blood pressure value of the user based on the blood pressure information and calibration data sets for a plurality of postures of the user pre-stored in the memory 230.
  • the wearable electronic device 201 checks a calibration data set that matches the user's posture and characteristic points of the bio-signal and the blood pressure value among the calibration data sets for a plurality of postures, and calibrates the blood pressure information.
  • a blood pressure value of the user may be measured based on the blood pressure information.
  • the wearable electronic device 201 may store calibration data and digitized blood pressure values in the memory 230 or display them on the display 260 .
  • 4A and 4B are flowcharts and diagrams for explaining a method of acquiring calibration data used for measuring blood pressure by a wearable electronic device, according to various embodiments.
  • the wearable electronic device 201 directly detects the user's first sensor 240 in the user's first posture (eg, lying down). Vital signals can be obtained.
  • the wearable electronic device 201 determines a first blood pressure value measured by the external electronic device 202 in a first posture from an external electronic device (eg, the external blood pressure monitor 202). information can be obtained.
  • the first blood pressure value may refer to a cuff blood pressure value measured by the external electronic device 202 (eg, a cuff blood pressure monitor).
  • operations 401 and 403 may be performed simultaneously.
  • the wearable electronic device 201 may obtain first calibration information related to the first posture.
  • the first calibration information may refer to information for digitizing first blood pressure information of a user measured in a first posture (eg, information for measuring blood pressure from a user's first physiological signal).
  • the first calibration information may include the characteristics of the user's first biological signal measured through the first sensor 240 in the first posture and the user's first biological signal measured by the external electronic device 202 in the first posture.
  • Information on blood pressure values (eg, cuff blood pressure values) may be included.
  • the wearable electronic device 201 performs calibration data sets for a plurality of postures of the user pre-stored in the memory 230 to estimate second calibration information related to the second posture.
  • the specified condition may mean a condition for whether calibration data sets include data sufficient for estimating second calibration information related to a second posture (eg, a sitting posture or a standing posture) different from the first posture. have.
  • the calibration data sets include more than a specified number of data or include data identical to or similar to the characteristics of the first biological signal and the first blood pressure value included in the first calibration information, the specified condition may be satisfied.
  • the wearable electronic device 201 may estimate second calibration information related to the second posture.
  • the second calibration information may refer to information for digitizing second blood pressure information of a user measured in a second posture (eg, information for measuring blood pressure from a user's first physiological signal).
  • the wearable electronic device 201 may obtain second calibration information related to the user's second posture based on the first calibration information and pre-stored calibration data sets.
  • the wearable electronic device 201 does not directly measure the user's bio-signal or obtains information on the second blood pressure value measured in the second posture from an external electronic device (eg, the external blood pressure monitor 202), and Second calibration information related to the posture may be estimated and obtained.
  • an external electronic device eg, the external blood pressure monitor 202
  • Second blood pressure information may be obtained based on the second vital signal obtained through the above process, and information on a second blood pressure value measured by an external electronic device (eg, the external blood pressure monitor 202) may be obtained.
  • the second blood pressure value may refer to a cuff blood pressure value measured by the external electronic device 202 (eg, a cuff blood pressure monitor).
  • the wearable electronic device 202 may obtain second calibration information based on characteristics of the second biological signal obtained by directly measuring the user's biological signal in the second posture and information on the second blood pressure value. have.
  • the wearable electronic device 201 may store first calibration information and second calibration information as a calibration data set. Thereafter, when measuring the user's blood pressure value, the wearable electronic device 201 determines the blood pressure value according to the user's posture by using the stored calibration data set (eg, the calibration data set including the estimated second calibration information). measurement can be performed.
  • the stored calibration data set eg, the calibration data set including the estimated second calibration information. measurement can be performed.
  • the wearable electronic device 201 acquires data for a calibration operation in a plurality of postures (eg, three or more postures), and based on this, performs a calibration operation in a plurality of postures (eg, three or more postures).
  • a calibration operation can be performed for
  • the wearable electronic device 201 may obtain calibration information or calibration data through the first sensor 240 .
  • the wearable electronic device 201 may sense the user's biological signal to obtain calibration information in at least one of the first posture and the second posture through the first sensor 240 .
  • the wearable electronic device 201 may obtain the user's biosignal in order to obtain calibration information in both the first posture and the second posture in the first period 450 .
  • the first period 450 may mean a period in which the number of calibration data sets stored in the memory 230 is not sufficiently accumulated.
  • the first section 450 may be a section in which the number of calibration data sets stored in the memory 230 is less than a specified number (eg, n, where n is a natural number).
  • the wearable electronic device 201 may provide the user with a guide to obtain bio signals in both the first posture and the second posture.
  • the wearable electronic device 201 in the second period 460, acquires calibration information only in one of the first posture and the second posture (eg, the first posture). Vital signals can be obtained.
  • the second period 460 may be a period in which the number of calibration data sets stored in the memory 230 is greater than or equal to a specified number.
  • the designated number may mean a number sufficient to estimate calibration information related to the other one of the first posture and the second posture (eg, the second posture).
  • the designated number may be automatically set by the processor 220 or set by the user.
  • the designated number may be five.
  • the wearable electronic device 201 in the second period 460, selects one of the first posture and the second posture among the calibration data sets stored in the memory 230 (eg, the first posture). posture), calibration information related to the other one of the first posture and the second posture (eg, the second posture) may not be estimated.
  • the wearable electronic device 201 may provide the user with a guide to acquire the biosignal in the second posture.
  • FIG. 5 illustrates characteristics of a first physiological signal obtained in a first posture included in calibration data sets of a wearable electronic device, a blood pressure value (eg, a cuff blood pressure value) at this time, and a second posture according to various embodiments of the present disclosure.
  • a blood pressure value eg, a cuff blood pressure value
  • This is a flowchart for explaining a method of estimating second calibration information of a second posture using acquired characteristics of the second biosignal and blood pressure values (eg, cuff blood pressure values) at this time.
  • the wearable electronic device 201 may obtain a first physiological signal and a first blood pressure value in a first posture.
  • the wearable electronic device 201 obtains a first biosignal through the first sensor 240, and the first blood pressure value measured by the external blood pressure monitor 202 through the communication module 270 or the user's input (eg, cuff blood pressure value) may be obtained.
  • the wearable electronic device 201 may check characteristics of the first biological signal (eg, PPG signal).
  • the features of the first biosignal may include a peak size of a waveform of the PPG signal, a time corresponding to each peak, an area of the PPG waveform, a ratio between features, and/or a combination thereof.
  • each of the features of the first physiological signal may include values for the corresponding features.
  • the wearable electronic device 201 may check a calibration data set acquired at a specific time point having features matching those of the first biological signal, among pre-stored calibration data sets.
  • the calibration data set may include first calibration information for a first posture and second calibration information for a second posture.
  • the wearable electronic device 201 includes, in the calibration information for the first posture of each of the pre-stored calibration data sets, calibration data sets including calibration information having characteristics similar to characteristics matched with the characteristics of the first biological signal can be checked.
  • the wearable electronic device 201 determines characteristics (eg, values of the characteristics) of the biosignal for the first posture and second A ratio between features (eg, values of features) of the biosignal for the posture may be identified.
  • the wearable electronic device 201 estimates characteristics of a second biological signal that can be obtained in a second posture based on the characteristics of the first biological signal and the checked ratio. can do. For example, the wearable electronic device 201 reflects the verified ratio to the value of each feature of the first biological signal (eg, multiplies each value of the first biological signal by the verified ratio), A value of each of the characteristics of the second physiological signal that can be obtained in the posture may be estimated.
  • the wearable electronic device 201 determines a blood pressure value for a first posture (eg, a cuff blood pressure value) measured at a specific time point and a blood pressure value for a second posture in the checked calibration data set.
  • a blood pressure difference between blood pressure values may be identified.
  • the wearable electronic device 201 determines a first blood pressure difference between a systolic blood pressure (SBP) for a first posture measured at a specific time point and a systolic blood pressure (SBP) for a second posture measured at a specific time point.
  • SBP systolic blood pressure
  • SBP systolic blood pressure
  • DBP diastolic blood pressure
  • DBP diastolic blood pressure
  • a second blood pressure value acquired in the second posture may be estimated based on the confirmed blood pressure difference and the first blood pressure value.
  • the wearable electronic device 201 may estimate the second blood pressure value by reflecting the checked blood pressure difference to the first blood pressure value (eg, by adding or subtracting the checked blood pressure difference from the first blood pressure value).
  • the wearable electronic device 201 determines the systolic blood pressure of the second blood pressure value by adding the first blood pressure difference to the systolic blood pressure included in the first blood pressure value, and determines the systolic blood pressure of the second blood pressure value by adding the second blood pressure to the diastolic blood pressure included in the first blood pressure value. By adding the difference, the diastolic blood pressure of the second blood pressure value can be confirmed.
  • 6A to 6E are characteristics of a first physiological signal acquired in a first posture included in calibration data sets of a wearable electronic device, a blood pressure value (eg, cuff blood pressure value) at this time, and a first biosignal value according to various embodiments of the present disclosure.
  • These drawings are diagrams for explaining a method of estimating second calibration information of a second posture using characteristics of a second physiological signal obtained in two postures and a blood pressure value (eg, cuff blood pressure value) at this time.
  • the wearable electronic device 201 may obtain first calibration information 610 for a first posture.
  • the first calibration information 610 is information about a specific time point (eg, March 25, 2021), information about a first posture (eg, a lying position), and information about a first blood pressure value (systolic and diastolic) 612 and information 615 about characteristics of the first biological signal 613.
  • the characteristics of the first bio-signal 163 may include Fourier transform coefficients.
  • the wearable electronic device 201 may obtain information 612 about the first blood pressure value measured by the external blood pressure monitor 202 at a specific time point.
  • the information on the first blood pressure value may include information on the systolic blood pressure (Cal_SBP) and the diastolic blood pressure (Cal_DBP) measured in the first posture.
  • the wearable electronic device 201 obtains the first biological signal 613 (eg, PPG signal) through the first sensor 240 and uses the characteristics of the first biological signal 613. You can check.
  • the wearable electronic device 201 may obtain information 615 about characteristics of the first biological signal 613 .
  • the first feature (f1), the second feature (f2), the third feature (f3), the fourth feature (f4), and the fifth feature (f5) are the first biological signal 613 (eg, PPG signal) of the waveform (e.g. P1, P2, P3), time corresponding to each peak (e.g.
  • the wearable electronic device 201 determines characteristics that match information 615 on characteristics of a first biological signal 613 in pre-stored calibration data sets 620.
  • the wearable electronic device 201 compares the information 615 on the characteristics of the biosignals obtained in the first posture with the characteristics of the first biosignal 613 in each of the calibration data sets 620, , a calibration data set 630 having characteristics similar to information 615 on the characteristics of the first biosignal 613 can be identified.
  • the calibration data set 630 may be selected based on various measurements, such as sum of squared distances, among others.
  • the wearable electronic device 201 may check the ratio between the characteristics of the biosignal for the first posture and the characteristics of the biosignal for the second posture in the identified calibration data set 630 .
  • the wearable electronic device 201 may check the blood pressure difference between the blood pressure value for the first posture and the blood pressure value for the second posture in the checked calibration data set 630 .
  • the wearable electronic device 201 may check whether calibration information for the second posture is estimated in the pre-stored calibration data sets 620 . If the calibration information for the second posture is estimated, the wearable electronic device 201 may add flag information 635 to the corresponding calibration data set. For example, the wearable electronic device 201 may confirm that the calibration information for the second posture obtained on “August 10, 2020” is estimated information through the flag information 635 .
  • the wearable electronic device 201 may preferentially select a calibration set obtained by directly measuring calibration information for the second posture from the pre-stored calibration data sets 620 .
  • the wearable electronic device 201 directly measures biosignals and blood pressure values only in the first posture among the first and second postures, and uses a calibration data set obtained by directly measuring both the first posture and the second posture, and the second posture.
  • a calibration set obtained by estimating the characteristics of the biosignal and the blood pressure value may be selected with priority.
  • the wearable electronic device 201 obtains information 615 on the characteristics of a first biological signal 613 in a second posture based on the identified ratio. It is possible to estimate the characteristics 640 of the second biosignal.
  • the wearable electronic device 201 may analyze values of pre-stored calibration data sets 620 and check an analysis result 650 . For example, the wearable electronic device 201 determines the average blood pressure values (eg, average SBP and average DBP) measured in the first posture in the previously stored calibration data sets 620 and the maximum blood pressure values (eg, maximum SBP and maximum DBP) ), and minimum blood pressure values (eg, minimum SBP and minimum DBP), and an average blood pressure value, a maximum blood pressure value, and a minimum blood pressure value measured in the second posture.
  • the average blood pressure values eg, average SBP and average DBP
  • maximum blood pressure values eg, maximum SBP and maximum DBP
  • minimum blood pressure values eg, minimum SBP and minimum DBP
  • the wearable electronic device 201 includes a blood pressure difference between the blood pressure value for the first posture and the blood pressure value for the second posture, the difference between the average blood pressure value in the first posture and the average blood pressure value in the second posture, and the second posture.
  • a second blood pressure value that can be measured in the second posture may be estimated by considering the maximum blood pressure value of and the minimum blood pressure value of the second posture.
  • the wearable electronic device 201 may estimate information 660 about a second blood pressure value that may be obtained in a second posture.
  • the wearable electronic device 201 when there is almost no difference between the SBP average blood pressure value in the first posture and the SBP average blood pressure value in the second posture (eg, when the difference is less than the reference value), the second posture in the second posture
  • the SBP of the blood pressure value may be estimated as the same value as the SBP of the first blood pressure value in the first posture (eg, 93.67 mmHg).
  • the wearable electronic device 201 performs the confirmed calibration when a difference between the DBP average blood pressure value in the first posture and the DBP average blood pressure value in the second posture is significant (eg, a difference greater than or equal to a reference value).
  • the difference between the DBP blood pressure value of the first posture and the DBP blood pressure value of the second posture (eg, 4.66 mmHg) is reflected in the DBP (eg, 60.33) of the first blood pressure value of the first posture, DBP (eg, 55.73 mmHg) of the second blood pressure value in the second posture may be estimated.
  • the wearable electronic device 201 based on the characteristics 640 of the second physiological signal that can be obtained in the second posture and the information 660 on the second blood pressure value that can be obtained in the second posture , second calibration information 670 may be obtained.
  • FIG. 7 illustrates a method for estimating a blood pressure value of a second posture based on an average blood pressure difference between a blood pressure value of a first posture and a blood pressure value of a second posture included in calibration data sets by a wearable electronic device according to various embodiments of the present disclosure; It is a flow chart to explain the method.
  • the wearable electronic device 201 may check the average blood pressure value of the user based on pre-stored calibration data sets. For example, the wearable electronic device 201 determines the average blood pressure values (eg, average SBP and average DBP) measured in the first posture in pre-stored calibration data sets (eg, the calibration data sets 620 of FIG. 6B ) and Average blood pressure values (eg, average SBP and average DBP) measured in the second posture (eg, analysis result 650 of FIG. 6D ) may be checked.
  • the average blood pressure values eg, average SBP and average DBP
  • the wearable electronic device 201 may determine whether a difference between the average blood pressure value measured in the first posture and the average blood pressure value measured in the second posture is greater than or equal to a first reference value.
  • the first reference value may be automatically set by the wearable electronic device 201 or set by the user.
  • the wearable electronic device 201 if the difference between mean blood pressure values is greater than or equal to the first reference value (YES in operation 703), in operation 705, the wearable electronic device 201 provides calibration data previously stored in the first blood pressure value measured in the first posture.
  • the second blood pressure value may be estimated by reflecting the blood pressure value in the set.
  • the wearable electronic device 201 in a checked calibration data set (eg, a calibration data set having characteristics that match characteristics of a first biosignal acquired through a first sensor) among pre-stored calibration data sets
  • the second blood pressure value of the second posture may be estimated by reflecting the difference between the blood pressure value of the first posture and the blood pressure value of the second posture in the first posture.
  • the wearable electronic device 201 sets a second blood pressure value equal to the first blood pressure value measured in the first posture.
  • blood pressure can be estimated. For example, if the difference between the average blood pressure values is less than the first reference value, the wearable electronic device 201 determines that there is almost no difference between the blood pressure values measured in the first posture and the second posture, and provides a value equal to the first blood pressure value. 2 It can be estimated from the blood pressure value.
  • FIG. 8 is a flowchart for explaining another method of estimating a blood pressure value of an estimated second posture by a wearable electronic device according to various embodiments.
  • the wearable electronic device 201 may check the estimated second blood pressure value.
  • the wearable electronic device 201 may check a minimum blood pressure value or a maximum blood pressure value measured in the second posture in pre-stored calibration data sets.
  • the wearable electronic device 201 may determine whether a difference between the estimated second blood pressure value and the minimum blood pressure value (or maximum blood pressure value) is greater than or equal to a specified second reference value.
  • the second reference value may be automatically set by the wearable electronic device 201 or set by the user.
  • the wearable electronic device 201 may perform , the estimated second blood pressure value may be stored as second calibration information. That is, the wearable electronic device 201 may store the estimated second blood pressure value in the memory 230 .
  • the wearable electronic device 201 performs .
  • the average value of the second blood pressure value and the minimum blood pressure value (or maximum blood pressure value) of the pre-stored calibration data sets may be checked, and the checked average value may be replaced or determined with the second blood pressure value.
  • the wearable electronic device 201 when the difference between the estimated second blood pressure value and the minimum blood pressure value (or maximum blood pressure value) is equal to or greater than a third reference value greater than the designated second reference value, for calibration data.
  • a message requesting re-measurement of blood pressure may be displayed to the user. For example, since there may be an error in estimating the second blood pressure value or the user's health may be poor, the wearable electronic device 201 may display a message and request the user to directly measure the blood pressure in the second posture. .
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an operation of determining whether a wearable electronic device satisfies a condition for estimating second calibration information using first calibration information, according to various embodiments of the present disclosure.
  • the wearable electronic device 201 obtains first calibration information (eg, first calibration information 610 of FIG. 6A ) for a first posture.
  • first calibration information eg, first calibration information 610 of FIG. 6A
  • the wearable electronic device 201 prior to estimating the second calibration information for the second posture, sets pre-stored calibration data sets (eg, the calibration data sets of FIG. 6B ( 620)) can be checked.
  • the wearable electronic device 201 may check whether the number of pre-stored calibration data sets is greater than or equal to a specified number (eg, 5).
  • a specified number eg, 5
  • the designated number may be automatically set by the wearable electronic device 201 or set by the user.
  • Second calibration information (eg, second calibration information 670 of FIG. 6E) may be estimated.
  • the wearable electronic device 201 estimates second calibration information based on the first calibration information. may not
  • the wearable electronic device 201 may display a message requesting the user to additionally measure calibration data sets. That is, when the number of calibration data sets is less than the specified number, the wearable electronic device 201 may have low reliability and accuracy, so that the second calibration information for the second posture is generated based on the first calibration information for the first posture. may not be estimated.
  • 10A to 10D are diagrams for explaining a user interface provided by an electronic device according to various embodiments.
  • an electronic device 1004 may be implemented substantially the same as or similar to the electronic device 204 described in FIG. 2 .
  • the electronic device 1004 may be connected to the wearable electronic device 201 and the external blood pressure monitor 202 through a communication module included in the electronic device 1004 (eg, the communication module 190 of FIG. 1 ).
  • the electronic device 1004 is related to an operation of receiving data measured by the wearable electronic device 201 and the external blood pressure monitor 202 and securing data for calibrating the user's blood pressure based on the received data. screens can be displayed.
  • the electronic device 1004 may be paired with the wearable electronic device 204 and the external blood pressure monitor 202 through a Bluetooth connection.
  • the external blood pressure monitor 202 may be connected to the electronic device 1004 through a USB cord.
  • the electronic device 1004 may display a first screen for a calibration operation for blood pressure monitoring.
  • the electronic device 1004 may display the first object 1010 for starting the calibration operation on the first screen.
  • the electronic device 1004 may display a brief description of the calibration operation together on the first screen.
  • the electronic device 1004 may display a second screen 1020 for notes before starting the calibration operation.
  • the electronic device 1004 may display the second object 1025 for performing the calibration operation on the second screen 1020 .
  • the electronic device 1004 displays a third screen 1030 that explains how to wear the wearable electronic device 201 before starting a calibration operation. ) can be displayed.
  • the electronic device 1004 may display a third object 1035 for performing a calibration operation on the third screen 1030 .
  • the electronic device 1004 when the user input for the third object 1035 is confirmed, the electronic device 1004 performs a method of wearing the external blood pressure monitor 202 (eg, a blood pressure monitor including a cuff) before starting a calibration operation.
  • a fourth screen 1040 for explaining can be displayed.
  • the electronic device 1004 may display a fourth object 1045 for completing a calibration preparation operation on the fourth screen 1040 .
  • the electronic device 1004 may display screens for completing a calibration preparation operation and acquiring data for calibration. Referring to FIGS. 10C and 10D , a user is generally guided to measure blood pressure using the wearable electronic device 204 and the external blood pressure monitor 202 substantially simultaneously.
  • 11A to 11G are diagrams for explaining a user interface provided by an electronic device according to various embodiments.
  • the electronic device 1004 may display a first screen for selecting a posture for obtaining calibration data.
  • the first screen may include a first object 1110 for selecting a first posture (eg, a lying posture) and a second object 1115 for selecting a second posture (eg, a sitting posture).
  • FIG. 11A shows only a screen for selecting two postures for convenience of description, but the present invention may not be limited thereto.
  • the electronic device 1004 may display a first screen for selecting a plurality of postures and may further include an object capable of selecting additional postures.
  • the electronic device 1004 may display a second screen 1120 indicating a state of obtaining calibration data in the second posture. .
  • the electronic device 1004 receives the user's blood pressure value measured by the external blood pressure monitor 202 and displays a third screen indicating completion of the measurement. can be displayed
  • the third screen may include information 1130 about the user's blood pressure measurement result measured by the external blood pressure monitor 202 .
  • the electronic device 1004 may guide the user to obtain calibration data approximately three times in the second posture.
  • the electronic device 1004 uses a third object 1140 for continuously measuring the user's blood pressure in a different posture and measures the blood pressure.
  • a fourth screen including a fourth object 1145 for ending the operation may be displayed.
  • the electronic device 1004 may store the measured blood pressure value and end the blood pressure measurement for acquiring calibration data.
  • the electronic device 1004 may display a first screen for selecting a posture for obtaining calibration data shown in FIG. 11A. .
  • the first A screen eg, a fifth screen 1150
  • the electronic device 1004 may also provide a message notifying the start of measurement of calibration data in the first posture.
  • the electronic device 1004 may display a fifth screen 1150 indicating a state of obtaining calibration data in the first posture. .
  • the electronic device 1004 may display a sixth screen indicating measurement completion.
  • the sixth screen may include information 1160 about the user's blood pressure measurement result measured by the external blood pressure monitor 202 .
  • the electronic device 1004 uses a fifth object 1170 for continuously measuring the user's blood pressure in a different posture and measures the blood pressure.
  • a seventh screen including a sixth object 1175 for ending the operation may be displayed.
  • the electronic device 1004 may end an operation of storing the measured blood pressure value and obtaining calibration data.
  • the electronic device 1004 may acquire calibration data for another posture without additional measurement using only the measured calibration data for one posture.
  • a screen containing an indicated message may be displayed.
  • 12A to 12E are diagrams for explaining a user interface provided by a wearable electronic device according to various embodiments.
  • a wearable electronic device 1201 may be implemented substantially the same as or similar to the wearable electronic device 201 described in FIG. 2 .
  • the wearable electronic device 1201 may display screens related to an operation of obtaining data for calibrating the user's blood pressure.
  • the wearable electronic device 1201 receives data measured by the external blood pressure monitor 202 without the electronic device 204 or 1004 and displays screens related to an operation of securing data for calibrating the user's blood pressure. can do.
  • the wearable electronic device 1201 may display a first screen for starting a calibration operation for blood pressure monitoring.
  • the wearable electronic device 1201 may display the first object 1210 for starting a calibration operation on the first screen.
  • the wearable electronic device 1201 may display a brief description of the calibration operation on the first screen.
  • the wearable electronic device 1201 displays a second screen explaining how to wear the wearable electronic device 1201 before starting a calibration operation ( 1220) can be displayed.
  • the wearable electronic device 1201 may display a second object 1225 for performing a calibration operation on the second screen 1220 .
  • the wearable electronic device 1201 may display a third screen 1230 for selecting a posture for obtaining calibration data.
  • the third screen 1230 may include a third object 1235 for selecting a posture for measuring a blood pressure value.
  • the wearable electronic device 1201 displays a fourth screen showing a state in which calibration data is acquired by the wearable electronic device 1201 in the selected posture. (1240) can be displayed.
  • the wearable electronic device 1201 may display a fifth screen indicating measurement completion, although not shown in the drawing.
  • the fifth screen may include information about a user's blood pressure measurement result measured by the external blood pressure monitor 202 .
  • the wearable electronic device 1201 may display a sixth screen including a fourth object 1250 for continuously measuring the user's blood pressure in another posture and a fifth object 1255 for ending blood pressure measurement. have.
  • the wearable electronic device 1201 may display a third screen for selecting a posture shown in FIG. 12C .
  • the wearable electronic device 1201 may end an operation of storing the measured blood pressure value and obtaining calibration data.
  • a wearable electronic device (eg, the wearable electronic device 201 of FIG. 2 ) according to various embodiments includes a memory (eg, the memory 230 of FIG. 2 ), a first sensor (eg, the first sensor 240 of FIG. 2 ). )), a second sensor (eg, the second sensor 250 of FIG. 2), and a processor (eg, the processor 220 of FIG.
  • the processor in a user's first posture, A first biological signal of the user is acquired through one sensor, information on a first blood pressure value of the user measured by the external electronic device in the first posture is obtained from an external electronic device, and the first biological signal
  • First calibration information for digitizing the first blood pressure information measured in the first posture is acquired based on the characteristics of and the information on the first blood pressure value, and a plurality of postures of the user pre-stored in the memory. It is checked whether the calibration data sets for the user satisfy a specified condition for estimating the second calibration information for digitizing the second blood pressure information measured in the second posture of the user, and the calibration data sets satisfy the specified condition If is satisfied, the second calibration information may be estimated based on the first calibration information and the calibration data sets.
  • the processor checks first calibration data of the first posture that matches the characteristics of the first biological signal among calibration data sets of the first postures of the user previously stored in the memory, and Check the second calibration data of the second posture corresponding to the first calibration data of the first posture, check the difference between the first calibration data and the second calibration data, and determine the characteristics of the first biological signal. , the first blood pressure value, and based on the difference, to estimate the second calibration information including characteristics of a second physiological signal that can be obtained in the second posture and information on the second blood pressure value. can be set.
  • the processor checks a ratio between features of the biosignal measured in the first posture included in the first calibration data and features of the biosignal measured in the second posture included in the second calibration data. and estimate the characteristics of the second biological signal that can be obtained in the second posture by reflecting the ratio on the characteristics of the first biological signal.
  • the processor determines a difference between a blood pressure value measured at the first posture included in the first calibration data and a blood pressure value measured at the second posture included in the second calibration data, and The second blood pressure value obtained in the second posture may be estimated based on the blood pressure value and the difference value.
  • the processor determines an average blood pressure difference between blood pressure values of the first posture and blood pressure values of the second posture included in the calibration data sets for the plurality of postures, and the average blood pressure difference is a first If it is smaller than the reference value, it may be set to estimate the same value as the first blood pressure value as the second blood pressure value.
  • the processor determines, when a difference between a first value reflecting the difference value in the first blood pressure value and a minimum blood pressure value included in the calibration data sets is greater than or equal to a second reference value, a value between the first value and the minimum blood pressure value. It may be set to determine an average value as the second blood pressure value.
  • the processor determines the difference between the second value and the maximum blood pressure value when the difference between the second value reflecting the difference value in the first blood pressure value and the maximum blood pressure value included in the calibration data sets is equal to or greater than the second reference value. It may be set to determine an average value as the second blood pressure value.
  • the processor determines whether a difference between a first value reflecting the difference value in the first blood pressure value and a minimum blood pressure value included in the calibration data sets is greater than or equal to a second reference value or a difference value reflecting the difference value in the first blood pressure value. If the difference between the second value and the maximum blood pressure value included in the calibration data sets is equal to or greater than the second reference value, the wearable electronic device sends a message requesting re-measurement of blood pressure information for calibration information related to the second posture It can be set to be displayed on the display (eg, the display 260 of FIG. 2).
  • the processor may be configured not to estimate the second calibration information when the number of the plurality of calibration data sets is less than a specified number.
  • the processor in response to a command to measure the user's blood pressure, checks the user's third blood pressure information based on the user's third biological signal obtained through the first sensor, and determines the user's third blood pressure information through the second sensor. , confirming the posture of the user when the third biological signal is acquired, and checking calibration information for the identified posture of the user among calibration data sets including the first calibration data set stored in the memory; , Based on the calibration information, set to calibrate the third blood pressure information, and display information on the user's third blood pressure value digitized based on the calibrated third blood pressure information on the display of the wearable electronic device. It can be.
  • the processor may be configured to obtain the information on the third blood pressure value by using a method different from a method in which the external electronic device measures the information on the first blood pressure value.
  • An operating method of a wearable electronic device includes a first sensor included in the wearable electronic device (eg, the first posture of FIG. 2 ) in a user's first posture. 1 Obtaining the user's first biological signal through the sensor 240), and obtaining information about the user's first blood pressure value measured by the external electronic device in the first posture from an external electronic device.
  • the operation of estimating the second calibration information may include the first posture matching the characteristics of the first biological signal among calibration data sets for the first postures of the user pre-stored in the wearable electronic device. An operation of checking the first calibration data, an operation of checking the second calibration data of the second posture corresponding to the first calibration data of the first posture, and a difference between the first calibration data and the second calibration data. and determining the characteristics of the second biological signal and the second blood pressure value that can be obtained in the second posture based on the characteristics of the first biological signal, the first blood pressure value, and the difference. It may include an operation of estimating the second calibration information including information about.
  • the operation of estimating the second calibration information may include comparing the characteristics of the biosignal measured in the first posture included in the first calibration data and the biosignal measured in the second posture included in the second calibration data. It may include an operation of checking a ratio between features and an operation of estimating features of the second biosignal that can be obtained in the second posture by reflecting the ratio to the features of the first biosignal.
  • the operation of estimating the second calibration information may include a difference between a blood pressure value measured at the first posture included in the first calibration data and a blood pressure value measured at the second posture included in the second calibration data. and estimating the second blood pressure value that can be obtained in the second posture based on the first blood pressure value and the difference value.
  • the estimating of the second blood pressure value may include checking an average blood pressure difference between the blood pressure values of the first posture and the blood pressure values of the second posture included in the calibration data sets for the plurality of postures. An operation of estimating a value equal to the first blood pressure value as the second blood pressure value when the average blood pressure difference is smaller than the first reference value.
  • the operation of estimating the second blood pressure value may be performed when the difference between the first value reflecting the difference value in the first blood pressure value and the minimum blood pressure value included in the calibration data sets is greater than or equal to the second reference value, the first and determining an average value of the minimum blood pressure value as the second blood pressure value.
  • the operation of estimating the second blood pressure value may include, when the difference between the second value reflecting the difference value in the first blood pressure value and the maximum blood pressure value included in the calibration data sets is equal to or greater than the second reference value, the second blood pressure value and determining an average value of the maximum blood pressure value as the second blood pressure value.
  • the method of operating the wearable electronic device may include the operation of checking the number of the plurality of calibration data sets and, if the number of the plurality of calibration data sets is less than the specified number, the operation of estimating the second calibration information without performing the operation.
  • An operation of displaying a message requesting measurement of a blood pressure value for calibration in the second posture may be further included.
  • An electronic device (eg, the electronic device 204 of FIG. 2 ) according to various embodiments includes a memory, a communication module, and a processor, and the processor, through the communication module, receives a user's first information from a wearable electronic device. Information on the user's first biological signal measured in the posture is obtained, and information on the user's first blood pressure value measured by the external electronic device in the first posture is obtained from an external electronic device through the communication module.
  • first calibration information for digitizing the first blood pressure information measured in the first posture based on the characteristics of the first biological signal and the information on the first blood pressure value;

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Abstract

다양한 실시 예에 따른 웨어러블 전자 장치는, 메모리, 제1센서, 제2센서, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 사용자의 제1자세에서, 상기 제1센서를 통해 사용자의 제1생체 신호를 획득하고, 외부 전자 장치로부터 상기 제1자세에서 상기 외부 전자 장치에 의해 측정된 상기 사용자의 제1혈압 값에 대한 정보를 획득하고, 상기 제1생체 신호의 특징들 및 상기 제1혈압 값에 대한 정보에 기초하여, 상기 제1자세에서 측정되는 제1혈압 정보를 수치화하기 위한 제1캘리브레이션 정보를 획득하고, 상기 메모리에 기저장된 상기 사용자의 복수의 자세들에 대한 캘리브레이션 데이터 세트들이 상기 사용자의 제2자세에서 측정되는 제2혈압 정보를 수치화하기 위한 제2캘리브레이션 정보를 추정하기 위한 지정된 조건을 만족하는지 여부를 확인하고, 상기 캘리브레이션 데이터 세트들이 상기 지정된 조건을 만족하면, 상기 제1캘리브레이션 정보 및 상기 캘리브레이션 데이터 세트들에 기초하여, 상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하도록 설정될 수 있다.

Description

혈압을 측정하는 웨어러블 전자 장치 및 이의 동작 방법
다양한 실시 예들은, 혈압을 측정하는 웨어러블 전자 장치 및 이의 동작 방법에 관한 것이다.
근자에 들어서, 사용자의 생체 정보를 측정할 수 있는 센서를 포함하는 전자 장치들이 개발되고 있다. 사용자는, 전자 장치를 이용하여 신체와 관련된 정보를 측정하고, 자신의 신체 상태를 파악할 수 있다.
전자 장치는 센서를 이용하여 사용자의 심박수, 산소 포화도, 스트레스, 및/또는 혈압과 같은 여러 가지 생체 정보들을 측정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치는 센서를 이용하여 사용자의 신체 일부의 혈액 내 혈류의 흐름 변화를 센싱할 수 있다. 전자 장치는 센서를 통해 획득된 센싱 정보를 이용하여 사용자의 여러 가지 생체 정보들을 측정할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 전자 장치들은, 사용자에 의해 착용된 상태에서 센서를 통해 획득된 센싱 정보를 이용하여 사용자의 여러 가지 생체 정보들을 연속적으로 측정할 수 있다.
일상 생활 중 지속적으로 혈압 모니터링이 필요한 사용자는, 24시간 활동 혈압계(ABPM, ambulatory blood pressure monitoring)를 이용하여 활동 중의 혈압을 연속해서 측정할 수 있다. 다만, 24시간 활동 혈압계는, 상완에 커프(cuff)를 감은 상태로 혈압계를 몸에 지니고 일상 생활을 하여야 하므로, 사용자가 불편함을 느낄 수 있다.
일상 생활에서 스마트 워치와 같은 웨어러블 전자 장치는, 사용자에 의해 착용된 상태에서, 연속해서 사용자의 혈압을 측정할 수 있다. 이때, 웨어러블 전자 장치는 사용자의 자세를 인식하고, 사용자의 자세에 맞는 캘리브레이션을 이용하여 혈압을 측정할 수 있다. 이를 위해, 웨어러블 전자 장치는 일정한 주기로 사용자에게 캘리브레이션을 위한 데이터의 갱신 및/또는 추가를 요청할 수 있다. 일정한 주기로 캘리브레이션을 위한 데이터를 갱신 및/또는 추가하지 않으면, 사용자의 자세에 맞는 캘리브레이션의 정확도가 떨어질 수 있고, 측정된 혈압의 정확도도 떨어질 수 있다. 즉, 웨어러블 전자 장치는, 일정한 주기마다 캘리브레이션을 위한 데이터를 갱신 및/또는 추가하기 위해 여러 자세에서 혈압 측정을 위한 생체 신호를 획득하여야 하므로, 편의성 및 사용성이 떨어질 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예는, 사용자의 자세에 따른 생체 신호(예: 혈압값)의 캘리브레이션을 위한 데이터를 갱신할 때, 일정 기간동안 획득된 여러 자세에서의 데이터를 이용하여, 일 자세에서 측정된 생체 신호로 다른 자세에서의 캘리브레이션을 위한 데이터를 추정하여, 사용성과 혈압 측정의 정확성을 높일 수 있는 방법을 제공할 수 있다.
다양한 실시 예에 따른 웨어러블 전자 장치는, 메모리, 제1센서, 제2센서, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 사용자의 제1자세에서, 상기 제1센서를 통해 사용자의 제1생체 신호를 획득하고, 외부 전자 장치로부터 상기 제1자세에서 상기 외부 전자 장치에 의해 측정된 상기 사용자의 제1혈압 값에 대한 정보를 획득하고, 상기 제1생체 신호의 특징들 및 상기 제1혈압 값에 대한 정보에 기초하여, 상기 제1자세에서 측정되는 제1혈압 정보를 수치화하기 위한 제1캘리브레이션 정보를 획득하고, 상기 메모리에 기저장된 상기 사용자의 복수의 자세들에 대한 캘리브레이션 데이터 세트들이 상기 사용자의 제2자세에서 측정되는 제2혈압 정보를 수치화하기 위한 제2캘리브레이션 정보를 추정하기 위한 지정된 조건을 만족하는지 여부를 확인하고, 상기 캘리브레이션 데이터 세트들이 상기 지정된 조건을 만족하면, 상기 제1캘리브레이션 정보 및 상기 캘리브레이션 데이터 세트들에 기초하여, 상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따른 웨어러블 전자 장치의 동작 방법은, 사용자의 제1자세에서, 상기 웨어러블 전자 장치에 포함된 제1센서를 통해 사용자의 제1생체 신호를 획득하는 동작, 외부 전자 장치로부터 상기 제1자세에서 상기 외부 전자 장치에 의해 측정된 상기 사용자의 제1혈압 값에 대한 정보를 획득하는 동작, 상기 제1생체 신호의 특징들 및 상기 제1혈압 값에 대한 정보에 기초하여, 상기 제1자세에서 측정되는 제1혈압 정보를 수치화하기 위한 제1캘리브레이션 정보를 획득하는 동작, 상기 전자 장치에 기저장된 상기 사용자의 복수의 자세들에 대한 캘리브레이션 데이터 세트들이 상기 사용자의 제2자세에서 측정되는 제2혈압 정보를 수치화하기 위한 제2캘리브레이션 정보를 추정하기 위한 지정된 조건을 만족하는지 여부를 확인하는 동작, 및 상기 캘리브레이션 데이터 세트들이 상기 지정된 조건을 만족하면, 상기 제1캘리브레이션 정보 및 상기 캘리브레이션 데이터 세트들에 기초하여, 상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따른 전자 장치는, 메모리, 통신 모듈, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 통신 모듈을 통해, 웨어러블 전자 장치로부터 사용자의 제1자세에서 측정된 사용자의 제1생체 신호에 대한 정보를 획득하고, 상기 통신 모듈을 통해, 외부 전자 장치로부터 상기 제1자세에서 상기 외부 전자 장치에 의해 측정된 상기 사용자의 제1혈압 값에 대한 정보를 획득하고, 상기 제1생체 신호의 특징들 및 상기 제1혈압 값에 대한 정보에 기초하여, 상기 제1자세에서 측정되는 제1혈압 정보를 수치화하기 위한 제1캘리브레이션 정보를 획득하고, 상기 메모리에 기저장된 상기 사용자의 복수의 자세들에 대한 캘리브레이션 데이터 세트들이 상기 사용자의 제2자세에서 측정되는 제2혈압 정보를 수치화하기 위한 제2캘리브레이션 정보를 추정하기 위한 지정된 조건을 만족하는지 여부를 확인하고, 상기 캘리브레이션 데이터 세트들이 상기 지정된 조건을 만족하면, 상기 제1캘리브레이션 정보 및 상기 캘리브레이션 데이터 세트들에 기초하여, 상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따른 웨어러블 전자 장치는, 사용자의 자세에 따른 생체 신호(예: 혈압값)의 캘리브레이션을 위한 데이터를 갱신할 때, 일정 기간동안 획득된 여러 자세에서의 데이터를 이용하여 일 자세에서 측정된 생체 신호로 다른 자세에서의 캘리브레이션을 위한 데이터를 추정할 수 있어, 사용성과 혈압 측정의 정확성을 높일 수 있다.
도 1은 다양한 실시 예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도를 나타내는 도면이다.
도 2는 다양한 실시 예에 따른, 웨어러블 전자 장치에 대한 개략적인 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른, 웨어러블 전자 장치가 사용자의 자세에 따라 캘리브레이션을 이용하여 혈압을 측정하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 4a 및 도 4b는 다양한 실시 예에 따른, 웨어러블 전자 장치가 혈압을 측정하는데 이용되는 캘리브레이션 데이터를 획득하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트 및 도면이다.
도 5는 다양한 실시 예에 따른, 웨어러블 전자 장치가 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 제1자세에서 획득된 제1생체 신호의 특징들과 이때의 혈압값(예: 커프 혈압값)과 제2자세에서 획득된 제2생체 신호의 특징들과 이때의 혈압값(예: 커프 혈압값)을 이용하여 제2자세의 제2캘리브레이션 정보를 추정하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 6a, 도 6b, 도 6c, 도 6d 및 도 6e는 다양한 실시 예에 따른, 웨어러블 전자 장치가 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 제1자세에서 획득된 제1생체 신호의 특징들과 이때의 혈압값(예: 커프 혈압값)과 제2자세에서 획득된 제2생체 신호의 특징들과 이때의 혈압값(예: 커프 혈압값)을 이용하여 제2자세의 제2캘리브레이션 정보를 추정하는 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
도 7은 다양한 실시 예에 따른, 웨어러블 전자 장치가 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 제1자세의 혈압값과 제2자세의 혈압값 사이의 평균 혈압차에 기초하여 제2자세의 혈압값을 추정하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 8은 다양한 실시 예에 따른, 웨어러블 전자 장치가 추정된 제2자세의 혈압값을 추정하는 또다른 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 9는 다양한 실시 예에 따른, 웨어러블 전자 장치가 제1캘리브레이션 정보를 이용하여 제2캘리브레이션 정보를 추정하는 조건을 만족하는지 확인하는 동작을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 10a, 도 10b, 도 10c 및 도 10d는 다양한 실시 예에 따른, 전자 장치가 제공하는 사용자 인터페이스를 설명하기 위한 도면들이다.
도 11a, 도 11b, 도 11c, 도 11d, 도 11e, 도 11f 및 도 11g는 다양한 실시 예에 따른, 전자 장치가 제공하는 사용자 인터페이스를 설명하기 위한 도면들이다.
도 12a, 도 12b, 도 12c, 도 12d 및 도 12e는 다양한 실시 예에 따른, 웨어러블 전자 장치가 제공하는 사용자 인터페이스를 설명하기 위한 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 제1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제2 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.
“프로세서”라는 용어는 이 문서에서 단수 및 복수의 컨텍스트를 모두 나타내는 것으로 이해해야 한다.
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 제1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 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 제1 네트워크(198) 또는 제2 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 1eMBB 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. 111 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.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
전자 장치(101)는 센서 모듈(176)을 이용하여 사용자의 혈압(및 기타 생체 데이터)을 측정할 수 있다. 특히, 스마트 워치와 같은 웨어러블 전자 장치(101)는 사용자의 혈압을 지속적으로 측정할 수 있다.
그러나 사용자의 혈압은 자세에 따라 다를 수 있다. 일반적으로 기준 혈압은 앉은 자세에서 측정한다. 사용자가 서 있는 경우 측정된 혈압 변화는 사용자의 자세에 따른 결과이다 그럼에도 불구하고 사용자가 서 있거나 다른 자세에서 측정한 혈압은 사용자의 자세와 관련된 캘리브레이션 정보로 조정할 수 있다.
캘리브레이션 정보는 자세와 연관되며, 판독값을 예를 들어, 앉은 위치의 혈압 판독값과 비교할 수 있도록 해당 위치에 있는 사용자의 혈압 판독값을 조정하는 데 사용될 수 있다. 따라서, 메모리(132)는 다양한 일반적인 사용자 자세에 대한 캘리브레이션 정보를 저장할 수 있다. 센서 모듈(176)은 사용자의 혈압을 측정할 수 있다.
도 2는 다양한 실시 예에 따른, 웨어러블 전자 장치에 대한 개략적인 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 웨어러블 전자 장치(201)(예컨대, 도 1의 전자 장치(101))는, 프로세서(220), 메모리(230), 제1센서(240), 제2센서(250), 디스플레이(260), 및/또는 통신 모듈(270)을 포함할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 스마트 워치, 스마트 밴드, 스마트 링, 무선 이어폰, 또는 스마트 글라스와 같이 사용자에게 착용 가능한 다양한 형태로 구현될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 프로세서(220)(예컨대, 도 1의 프로세서(120))는, 웨어러블 전자 장치(201)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 프로세서(220)는, 제1센서(240)를 통해, 사용자의 생체 신호를 획득할 수 있다. 프로세서(220)는, 생체 신호에 기초하여 사용자의 혈압값을 획득 또는 측정할 수 있다. 프로세서(220)는, 디스플레이(260)(예컨대, 도 1의 디스플레이 모듈(160))에 사용자의 혈압값에 대한 정보를 표시할 수 있다. 예컨대, 제1센서(240)(예컨대, 도 1의 센서 모듈(176))는 PPG(Photoplethysmogram) 센서를 포함할 수 있고, 생체 신호는 PPG 신호를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1센서(240)는 동일한 또는 서로 다른 파장의 광을 각각 방출할 수 있는 복수의 발광 소자를 이용하여 사용자의 신체 부위(예: 손가락 또는 손목에 위치한 혈관, 손목의 아래쪽 요골 동맥)에 광신호를 방사할 수 있고, 복수의 수광 소자를 통해 반사 혹은 투과되어 입사되는 빛의 양에 상응하는 광 전하를 축적하고, 축적된 광 전하에 따른 아날로그 전류 형태의 생체 신호를 디지털 신호로 변환할 수 있다. 다른 예를 들어, 제1센서(240)는 복수 개의 전극(electrode)을 포함할 수도 있다. 전극은 사용자의 피부에 직접 접촉하여 전기 저항에 해당하는 전압 또는 전기 전도도에 해당하는 전압을 감지 또는 검출하는데 사용될 수 있다. 전극은 아날로그 형태의 생체 신호(예를 들어, BIA 신호, ECG 신호)를 측정하고, 측정된 아날로그 형태의 신호를 디지털 신호로 변환할 수 있다. 제1센서(240)는, 복수의 생체 정보, 예를 들어, 심박수, 혈중 산소 포화도, BIA신호, ECG신호 및 혈압 중 적어도 2개 이상의 생체 정보가 획득되도록, 동작할 수 있다. 예를 들어, 센서 모듈은, 심박수, 혈중 산소 포화도, 및 BIA신호가 동시에 획득되도록 동작할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1센서(240)는, 레이저 다이오드(laser diode: LD) 및 이미지 센서(image sensor)를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 프로세서(220)는, 제2센서(250)(예컨대, 도 1의 센서 모듈(176))를 통해, 사용자의 자세를 확인할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 제2센서(250)를 통해, 제1센서(240)를 통해 생체 신호가 획득된 때의 웨어러블 전자 장치(201)를 착용한 사용자의 움직임에 대응하는 신호를 측정하고, 상기 움직임에 대응하는 신호에 기초하여 사용자의 자세를 확인할 수 있다. 예컨대, 제2센서(250)는, 모션 센서, 자이로센서, 가속도 센서, 중력 센서(또는 지자기 센서), 또는 바로미터 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이에 한정되지 않고, 제 2 센서(250)는 웨어러블 전자 장치(201)를 착용한 사용자의 자세(또는 움직임)를 감지할 수 있는 다양한 종류의 센서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 가속도 센서의 가속도 정보(예: 3축(예: x, y, 및 z축)의 크기) 및/또는 웨어러블 전자 장치(201)의 변위가 변화함에 따른 기압 센서의 기압 데이터(예: 기압 그래디언트(gradient) 및 기압 p2p(peak2peak) 값)를 확인함에 기초하여, 사용자의 자세를 확인할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 프로세서(220)는 제1 센서(240) 및/또는 제2 센서(250)로부터 획득되는 데이터의 조합에 기초하여, 사용자의 자세를 확인할 수도 있다.
다양한 실시 예에 따라, 프로세서(220)는, 제2센서(250)를 통해, 혈압 측정 시 사용자의 자세를 확인할 수 있고, 사용자의 자세에 기초하여 기저장된 캘리브레이션 정보를 이용하여 혈압값을 조정할 수 있다. 즉, 미리 저장된 캘리브레이션 정보는 가능한 사용자 자세의 개수에 대응하는 캘리브레이션 정보를 포함할 수 있다. 프로세서(220)는 식별된 사용자의 자세와 관련된 캘리브레이션 데이터를 선택하고, 식별된 사용자의 자세와 연관된 캘리브레이션 데이터로 제1 센서(240)로 측정된 혈압을 조정할 수 있다.
생체 신호를 분석하여 측정된 혈압값은, 사용자의 자세에 따라 실제 혈압값과 상이할 수 있다. 프로세서(220)는 제1 센서(240) 및 외부 혈압계(202)를 이용하여 여러 자세(예: 제1자세-의자에 앉아 있음 또는 제2 자세-서 있음, 다른 예로, 누워 있음, 바닥에 앉음)에서 측정된 캘리브레이션 데이터 세트들을 메모리(230)(예컨대, 도 1의 메모리(130))에 저장할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 메모리(230)(예컨대, 도 1의 메모리(130))에 저장된 캘리브레이션 데이터 세트들 중 확인된 사용자의 자세에 대한 캘리브레이션 정보를 확인하고, 확인된 캘리브레이션 정보를 이용하여 혈압값을 측정할 수 있다. 프로세서(220)는, 디스플레이(260)에 캘리브레이션된 사용자의 혈압값에 대한 정보를 표시할 수 있다. 이를 통해, 프로세서(220)는, 연속적으로 사용자의 혈압을 측정할 때, 사용자의 자세에 맞는 캘리브레이션을 수행하여 보다 정확한 혈압값을 측정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 프로세서(220)는, 사용자의 자세에 따른 혈압값(예컨대, 커프 혈압계를 통해 측정된 커프 혈압값)과 생체 신호(제1 센서(240)에서 측정한 혈압 신호)의 특징들에 기초하여 캘리브레이션 데이터 세트들을 획득할 수 있다. 예컨대, 캘리브레이션 데이터 세트는, 지정된 시점에 제1자세에서 획득된 생체 신호의 특징들과 이때의 혈압값(예컨대, 커프 혈압값) 및 제2자세에서 획득된 생체 신호의 특징들과 이때의 혈압값(예컨대, 커프 혈압값)을 포함할 수 있다.
예컨대, 생체 신호의 특징들은, 제1센서(240)를 통해 측정될 수 있고, 커프 혈압값은 사용자가 가까운 시간에 같은 자세로 외부 혈압계(202)(예컨대, 커프 혈압계)에 의해 측정될 수 있다. 즉, 캘리브레이션 데이터 세트들 각각은, 서로 상이한 시점에 사용자의 복수의 자세들 각각으로부터 획득된 생체 신호의 특징 및 혈압값(예컨대, 커프 혈압값)에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 캘리브레이션 데이터 세트들은, 외부의 전자 장치(204)로부터 획득하거나 웨어러블 전자 장치(201)에 의해 생성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는, 전자 장치와 작동적으로(operatively) 연결된 외부 전자 장치(204)를 통해 캘리브레이션 데이터 세트들을 수신할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(220)는 동일한 계정으로 연결된 서버를 통해 기 저장된 캘리브레이션 데이터 세트들을 수신할 수도 있다.
상기 특징들은 무엇보다도 PPG 신호의 파형의 피크 레벨, 각 피크에 대응하는 시간, PPG 파형의 면적, 특징들 간의 비율, 및/또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.다양한 실시 예에 따라, 프로세서(220)는, 메모리(230)에 사용자의 개인 정보(예컨대, 성별, 나이, 키, 몸무게, 또는 복용하는 약에 대한 정보)를 저장할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 사용자의 개인 정보에 기초하여 혈압값을 측정할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 프로세서(220)는, 메모리(230)에 저장된 사용자의 개인 정보(예컨대, 몸무게, 또는 복용하는 약에 대한 정보)의 변화가 일정 수치 이상으로 확인될 경우, 캘리브레이션 데이터를 업데이트하도록 사용자를 가이드할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 프로세서(220)는, 메모리(230)에 캘리브레이션 데이터 세트들을 저장할 수 있다. 프로세서(220)는, 주기적으로 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 데이터를 업데이트할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 제1시점(예컨대, 캘리브레이션 데이터 측정한 날짜)에 사용자의 제1자세(예컨대, 누운 자세)에서 제1센서(240)를 통해 생체 신호를 획득하면서, 외부 혈압계(202)로부터 혈압값(예컨대, 커프 혈압값)을 획득할 수 있다.
또한, 프로세서(220)는, 제1시점에 사용자의 제2자세(예컨대, 앉은 자세 또는 서있는 자세)에서 제1센서(240)를 통해 생체 신호를 획득하고, 외부 혈압계(202)로부터 혈압값(예컨대, 커프 혈압값)을 획득할 수 있다. 프로세서(220)는, 제1자세에서 획득된 생체 신호의 특징들과 혈압값(예컨대, 커프 혈압값) 및 제2자세에서 획득된 생체 신호의 특징들과 혈압값(예컨대, 커프 혈압값)을 제1시점의 제1캘리브레이션 데이터 세트로 저장할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 제1 자세 및 제2 자세에서의 생체 신호 및 혈압 값이 지정된 시간 이내(예컨대, 최대 10분 이내)에 취해지면, 제1캘리브레이션 데이터 세트를 획득 및 저장할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 제1캘리브레이션 데이터 세트를 획득하는 동작이 시작한 후, 지정된 시간 내에 제1자세 및 제2자세 각각으로부터 생체 신호의 특징들과 혈압값(예컨대, 커프 혈압값)의 획득 및 저장을 완료할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 제1캘리브레이션 데이터 세트를 획득하는 동작이 시작한 후, 지정된 시간 내에 제1자세 및 제2자세 각각으로부터 생체 신호의 특징들과 혈압값(예컨대, 커프 혈압값)을 획득하지 못하면, 사용자에게 재측정을 가이드하는 메시지를 표시할 수 있다.
이와 동일한 방법에 따라, 프로세서(220)는, 제1시점과 상이한 제2시점의 제2캘리브레이션 데이터 세트로 저장할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 제2시점에 사용자의 제1자세(예컨대, 누운 자세)에서 제1센서(240)를 통해 생체 신호를 획득하면서, 외부 혈압계(202)로부터 혈압값을 획득할 수 있다. 프로세서(220)는, 제2시점에 사용자의 제2자세(예컨대, 앉은 자세 또는 서있는 자세)에서 제1센서(240)를 통해 생체 신호를 획득하면서, 외부 혈압계(202)로부터 혈압값을 획득할 수 있다. 프로세서(220)는, 제1자세에서 획득된 생체 신호의 특징들과 혈압값 및 제2자세에서 획득된 생체 신호의 특징들과 혈압값을 제2시점의 제2캘리브레이션 데이터 세트로 저장할 수 있다. 예컨대, 제1시점과 제2시점 사이에는 일정한 시간 간격이 있을 수 있다. 예컨대, 시간 간격은, 최소 10분 이상의 시간 간격일 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 제1시점과 제2시점 사이의 시간 간격이 지정된 시간 간격(예컨대, 10분)보다 짧으면, 제1시점과 제2시점에서 측정된 생체 신호의 특징들과 혈압값(예컨대, 커프 혈압값)을 동일한 시점에서 측정된 것으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따라, 프로세서(220)는, 주기적으로 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 데이터를 삭제할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 일정 기간(예: 3개월 또는 6개월) 이상 메모리에 저장된 캘리브레이션 데이터 세트를 삭제할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 기저장된 캘리브레이션 데이터 세트들이 지정된 개수 이상이 되면 가장 먼저 저장된 캘리브레이션 데이터 세트부터 순차적으로 삭제할 수 있다.
다만, 상술한 방법에 의해 웨어러블 전자 장치(201)가 캘리브레이션 데이터 세트를 확보하기 위해서, 특정 시점마다 복수의 자세들에서 생체 신호가 측정되어야 하기 때문에, 사용성이 떨어질 수 있다. 이에 따라, 프로세서(220)는, 메모리(230)에 저장된 복수의 캘리브레이션 데이터 세트들과 제1자세에서 획득된 생체 신호의 특징들과 혈압값(예컨대, 커프 혈압값)에 기초하여, 제2자세에서 획득될 수 있는 생체 신호의 특징들과 혈압값을 추정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 프로세서(220)는, 특정 시점에 사용자의 제1자세에서, 제1센서(240)를 통해 사용자의 제1생체 신호를 획득하고, 제1생체 신호의 특징들을 확인할 수 있다. 프로세서(220)는, 통신 모듈(270)(예컨대, 도 1의 통신 모듈(190))을 통해, 외부 혈압계(202)로부터 외부 혈압계(202)가 특정 시점에 제1자세에서 측정한 제1혈압값에 대한 정보를 수신할 수 있다. 프로세서(220)는 외부 혈압계(202)가 특정 시점에 제1자세에서 측정한 제1혈압값에 대한 정보를 사용자의 입력을 통해 수신할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 프로세서(220)는, 제1생체 신호의 특징들 및 제1혈압 값에 대한 정보에 기초하여, 특정 시점의 사용자의 제1자세에 대한 제1캘리브레이션 정보를 획득할 수 있다. 예컨대, 제1캘리브레이션 정보는, 특정 시점, 제1자세(예컨대, 누운 자세), 제1혈압값(예컨대, 커프 수축기 혈압(SBP, systolic blood pressure) 및/또는 커프 이완기 혈압(DBP, diastolic blood pressure))과 제1생체 신호의 특징들(예컨대, PPG 신호의 파형의 피크 크기, 각 피크에 대응하는 시간, PPG 파형의 면적, 및/또는 특징들 사이의 비율)에 대한 정보를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 프로세서(220)는, 제1생체 신호의 상기 특징들 및 메모리(230)에 기저장된 사용자의 복수의 자세들에 대한 캘리브레이션 데이터 세트들에 기초하여, 특정 시점의 제2자세에 대한 제2캘리브레이션 정보를 획득할 수 있다. 예컨대, 제2캘리브레이션 정보는, 특정 시점에 사용자의 제2자세에서 측정될 수 있는 생체 신호들의 특징들과 혈압값(예컨대, 커프 혈압값)에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 제2캘리브레이션 정보는, 특정 시점, 제2자세(예컨대, 앉은 자세 또는 서있는 자세), 제2혈압값(예컨대, 커프 수축기 혈압(SBP) 및/또는 커프 이완기 혈압(DBP))과 제2생체 신호의 특징들(예컨대, PPG 신호의 파형의 피크 크기, 각 피크에 대응하는 시간, PPG 파형의 면적, 및/또는 특징들 사이의 비율)에 대한 정보를 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(220)는, 직접 사용자로부터 생체 신호 및 혈압값(예컨대, 커프 혈압값)을 측정하지 않고, 제1 캘리브레이션 정보 및 메모리(230)에 기저장된 사용자의 복수의 자세들에 대한 캘리브레이션 데이터 세트들에 기초하여 제2자세에 대한 제2캘리브레이션 정보를 추정하여 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 프로세서(220)는, 제1캘리브레이션 정보 및 제2캘리브레이션 정보를 제1캘리브레이션 데이터 세트로 메모리(230)에 저장할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 기저장된 복수의 캘리브레이션 데이터 세트들에 제1캘리브레이션 데이터 세트를 추가할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 외부 혈압계(202)는, 사용자의 혈압값(예컨대, 커프 혈압값)을 측정할 수 있다. 예컨대, 외부 혈압계(202)는, 커프 혈압계를 포함할 수 있다. 예컨대, 외부 혈압계(202)는, 웨어러블 전자 장치(201)가 사용자의 혈압을 측정하는 방식과 상이한 방식으로 사용자의 혈압을 측정할 수 있다. 예컨대, 외부 혈압계(202)는, 오실로메트릭 방식(oscillometric method) 또는/및 코르트코프음 방식(korotkoff sounds method)에 따라 사용자의 혈압값을 측정할 수 있다. 외부 혈압계(202)는, 측정된 혈압값을 웨어러블 전자 장치(201) 및/또는 전자 장치(204)로 전송할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(204)는 복수의 캘리브레이션 데이터 세트들과 제1자세에서 획득된 생체 신호의 특징들과 혈압값(예컨대, 커프 혈압값)에 기초하여, 제2자세에서 획득될 수 있는 생체 신호의 특징들과 혈압값을 추정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(204)는, 전자 장치(204)의 메모리(미도시)(예컨대, 도 1의 메모리(130))에 복수의 캘리브레이션 데이터 세트들을 저장할 수 있다. 전자 장치(204)는, 통신 모듈(예컨대, 도 1의 통신 모듈(190))을 이용하여 웨어러블 전자 장치(201)로부터 제1자세에서 획득된 생체 신호에 대한 정보를 수신하고, 외부 혈압계(202)로부터 제1자세에서 획득된 혈압값에 대한 정보를 수신할 수 있다. 전자 장치(204)는, 상술한 방법에 따라 제1캘리브레이션 정보를 획득하고, 제1캘리브레이션 정보에 기초하여 제2캘리브레이션 정보를 추정하여 획득할 수 있다. 또한, 전자 장치(204)는, 제1캘리브레이션 정보 및 제2캘리브레이션 정보에 기초하여 제1캘리브레이션 데이터 세트를 메모리(미도시)에 저장할 수 있다. 전자 장치(204)는, 웨어러블 전자 장치(204)로 제1캘리브레이션 데이터 세트에 대한 정보를 전송할 수 있다.
한편, 이하에서 설명하는 웨어러블 전자 장치(201)의 동작들 중 적어도 일부는 프로세서(220)에 의해 수행될 수 있다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른, 웨어러블 전자 장치가 사용자의 자세에 따라 캘리브레이션을 이용하여 혈압을 측정하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 3을 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 동작 301에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1센서(240)를 통해 획득된 생체 신호에 기초하여 사용자의 혈압 정보를 획득할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 사용자의 생체 신호를 분석하여 혈압 정보를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 303에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제2센서(250)를 통해, 생체 신호를 획득할 때의 사용자의 자세를 확인할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 305에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 혈압 정보와 메모리(230)에 기저장된 사용자의 복수의 자세들에 대한 캘리브레이션 데이터 세트들에 기초하여 사용자의 혈압 값을 획득할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 복수의 자세들에 대한 캘리브레이션 데이터 세트들 중 사용자의 자세 및 생체 신호의 특징점들과 혈압값에 매치하는 캘리브레이션 데이터 세트를 확인하여 혈압 정보를 캘리브레이션하고, 캘리브레이션된 혈압 정보에 기초하여 사용자의 혈압값을 측정할 수 있다. 웨어러블 전자 장치(201)는, 캘리브레이션 데이터 및 수치화된 혈압값을 메모리(230)에 저장하거나 디스플레이(260)에 표시할 수 있다.
도 4a 및 도 4b는 다양한 실시 예에 따른, 웨어러블 전자 장치가 혈압을 측정하는데 이용되는 캘리브레이션 데이터를 획득하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트 및 도면이다.
도 4a를 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 동작 401에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 사용자의 제1자세(예컨대, 누운 자세)에서, 제1센서(240)를 통해 직접 사용자의 제1생체 신호를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 403에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 외부 전자 장치(예컨대, 외부 혈압계(202))로부터 제1자세에서 외부 전자 장치(202)에 의해 측정된 제1혈압값에 대한 정보를 획득할 수 있다. 제1혈압값은, 외부 전자 장치(202)(예컨대, 커프 혈압계)에 의해 측정된 커프 혈압값을 의미할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 동작 401과 동작 403은 동시에 수행될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 405에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1자세에 관련된 제1캘리브레이션 정보를 획득할 수 있다. 예컨대, 제1캘리브레이션 정보는 제1자세에서 측정된 사용자의 제1혈압 정보(예컨대, 사용자의 제1생체 신호에서 혈압을 측정하기 위한 정보)를 수치화하기 위한 정보를 의미할 수 있다. 예컨대, 제1캘리브레이션 정보는, 제1자세에서 제1센서(240)를 통해 측정된 사용자의 제1생체 신호의 특징들과 제1자세에서 외부 전자 장치(202)에 의해 측정된 사용자의 제1혈압값(예컨대, 커프 혈압값)에 대한 정보를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 407에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 메모리(230)에 기저장된 사용자의 복수의 자세들에 대한 캘리브레이션 데이터 세트들이 제2자세와 관련된 제2캘리브레이션 정보를 추정하기 위한 지정된 조건을 만족하는지 여부를 확인할 수 있다. 예컨대, 지정된 조건은, 캘리브레이션 데이터 세트들이 제1자세와 상이한 제2자세(예컨대, 앉은 자세 또는 서있는 자세)에 관련된 제2캘리브레이션 정보를 추정하기에 충분한 데이터를 포함하고 있는지에 대한 조건을 의미할 수 있다. 예컨대, 캘리브레이션 데이터 세트들이 지정된 개수 이상의 데이터를 포함하거나 제1캘리브레이션 정보에 포함된 제1생체 신호의 특징들 및 제1혈압값과 동일 내지 유사한 데이터를 포함하고 있으면, 지정된 조건이 만족될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 캘리브레이션 데이터 세트들이 지정된 조건을 만족하면(동작 407의 예), 동작 409에서, 웨어러블 전자 장치(201)는 제2자세와 관련된 제2캘리브레이션 정보를 추정할 수 있다. 예컨대, 제2캘리브레이션 정보는 제2자세에서 측정된 사용자의 제2혈압 정보(예컨대, 사용자의 제1생체 신호에서 혈압을 측정하기 위한 정보)를 수치화하기 위한 정보를 의미할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1캘리브레이션 정보 및 기저장된 캘리브레이션 데이터 세트들에 기초하여 사용자의 제2자세에 관련된 제2캘리브레이션 정보를 획득할 수 있다. 웨어러블 전자 장치(201)는, 직접 사용자의 생체 신호를 측정하지 않거나 외부 전자 장치(예컨대, 외부 혈압계(202))로부터 제2자세에서 측정된 제2혈압값에 대한 정보를 획득하지 않고, 제2자세에 관련된 제2캘리브레이션 정보를 추정하여 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 캘리브레이션 데이터 세트들이 지정된 조건을 만족하지 않으면(동작 407의 아니오), 동작 411에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제2자세에서, 사용자로부터 직접 제1센서(240)를 통해 획득된 제2생체 신호에 기초하여 제2혈압 정보를 획득하고, 외부 전자 장치(예컨대, 외부 혈압계(202))에 의해 측정된 제2혈압값에 대한 정보를 획득할 수 있다. 제2혈압값은, 외부 전자 장치(202)(예컨대, 커프 혈압계)에 의해 측정된 커프 혈압값을 의미할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(202)는, 제2자세에서 직접 사용자의 생체 신호를 측정하여 획득된 제2생체 신호의 특징들과 제2혈압값에 대한 정보에 기초하여 제2캘리브레이션 정보를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 413에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1캘리브레이션 정보 및 제2캘리브레이션 정보를 캘리브레이션 데이터 세트로 저장할 수 있다. 이후, 웨어러블 전자 장치(201)는, 사용자의 혈압값을 측정할 때, 저장된 캘리브레이션 데이터 세트(예컨대, 추정된 제2캘리브레이션 정보를 포함하는 캘리브레이션 데이터 세트)를 이용하여 사용자의 자세에 따른 혈압값을 측정하는 동작을 수행할 수 있다.
한편, 본 명세서에서는 설명의 편의를 위해 2가지 자세에서 캘리브레이션 동작을 위한 데이터를 획득하고, 이에 기초하여 캘리브레이션 동작을 수행하는 동작을 설명하고 있으나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정되지 않을 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 복수의 자세들(예컨대, 3개 자세들 이상)에서 캘리브레이션 동작을 위한 데이터를 획득하고, 이에 기초하여 복수의 자세들(예컨대, 3개 자세들 이상)에 대한 캘리브레이션 동작을 수행할 수 있다.
도 4b를 참조하면, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1센서(240)를 통해 캘리브레이션 정보 또는 캘리브레이션 데이터를 획득할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1센서(240)를 통해 제1자세 및 제2자세 중 적어도 하나의 자세에서 캘리브레이션 정보를 획득하기 위하여 사용자의 생체 신호를 센싱할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1구간(450)에서, 제1자세 및 제2자세 모두에서 캘리브레이션 정보를 획득하기 위하여 사용자의 생체 신호를 획득할 수 있다. 예컨대, 제1구간(450)은, 메모리(230)에 저장된 캘리브레이션 데이터 세트들의 개수가 충분하게 누적되지 않은 구간을 의미할 수 있다. 예컨대, 제1구간(450)은, 메모리(230)에 저장된 캘리브레이션 데이터 세트들의 개수가 지정된 개수(예컨대, n개, 여기서 n은 자연수) 미만인 구간일 수 있다. 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1구간(450)에서, 사용자에게 제1자세 및 제2자세 모두에서 생체 신호를 획득하도록 가이드를 제공할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제2구간(460)에서, 제1자세 및 제2자세 중 어느 하나의 자세(예컨대, 제1자세)에서만 캘리브레이션 정보를 획득하기 위하여 사용자의 생체 신호를 획득할 수 있다. 예컨대, 제2구간(460)은, 메모리(230)에 저장된 캘리브레이션 데이터 세트들의 개수가 지정된 개수 이상을 포함하는 구간일 수 있다. 예컨대, 지정된 개수는, 제1자세 및 제2자세 중 다른 하나의 자세(예컨대, 제2자세)에 관련된 캘리브레이션 정보를 추정하기에 충분한 개수를 의미할 수 있다. 예컨대, 지정된 개수는, 프로세서(220)에 의해 자동으로 설정되거나 사용자에 의해 설정될 수 있다. 예컨대, 지정된 개수는 5개일 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제2구간(460)에서, 메모리(230)에 저장된 캘리브레이션 데이터 세트들 중 제1자세 및 제2자세 중 어느 하나의 자세(예컨대, 제1자세)에서 획득된 생체 신호에 매치되는 데이터 세트가 없으면, 제1자세 및 제2자세 중 다른 하나의 자세(예컨대, 제2자세)에 관련된 캘리브레이션 정보를 추정하지 못할 수 있다. 웨어러블 전자 장치(201)는, 제2구간(460)에서, 사용자에게 제2자세로 생체 신호를 획득하도록 가이드를 제공할 수 있다.
도 5는 다양한 실시 예에 따른, 웨어러블 전자 장치가 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 제1자세에서 획득된 제1생체 신호의 특징들과 이때의 혈압값(예: 커프 혈압값)과 제2자세에서 획득된 제2생체 신호의 특징들과 이때의 혈압값(예: 커프 혈압값)을 이용하여 제2자세의 제2캘리브레이션 정보를 추정하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 5를 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 동작 501에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1자세에서 제1생체 신호 및 제1혈압값을 획득할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1센서(240)를 통해 제1생체 신호를 획득하고, 통신 모듈(270) 또는 사용자의 입력을 통해 외부 혈압계(202)에 의해 측정된 제1혈압값(예컨대, 커프 혈압값)을 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 503에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1생체 신호(예컨대, PPG 신호)의 특징들을 확인할 수 있다. 예컨대, 제1생체 신호의 특징들은, PPG 신호의 파형의 피크 크기, 각 피크에 대응하는 시간, PPG 파형의 면적, 특징들 사이의 비율, 및/또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 예컨대, 제1생체 신호의 특징들 각각은, 해당하는 특징들에 대한 값을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 505에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 기저장된 캘리브레이션 데이터 세트들에서, 제1생체 신호의 특징들과 매치되는 특징들을 가진 특정 시점에 획득된 캘리브레이션 데이터 세트를 확인할 수 있다. 예컨대, 캘리브레이션 데이터 세트는 제1자세에 대한 제1캘리브레이션 정보 및 제2자세에 대한 제2캘리브레이션 정보를 포함할 수 있다. 웨어러블 전자 장치(201)는, 기저장된 캘리브레이션 데이터 세트들 각각의 제1자세에 대한 캘리브레이션 정보에서, 제1생체 신호의 특징들과 매치되는 특징들과 유사한 특징들을 가진 캘리브레이션 정보를 포함하는 캘리브레이션 데이터 세트를 확인할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 507에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 확인된 특정 시점에 획득된 캘리브레이션 데이터 세트에서, 제1자세에 대한 생체 신호의 특징들(예컨대, 특징들의 값들)과 제2자세에 대한 생체 신호의 특징들(예컨대, 특징들의 값들) 사이의 비율을 확인할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 509에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1생체 신호의 특징들 및 확인된 비율에 기초하여, 제2자세에서의 획득될 수 있는 제2생체 신호의 특징들을 추정할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1생체 신호의 특징들 각각의 값에 확인된 비율을 반영하여(예컨대, 제1생체 신호의 특징들 각각의 값에 확인된 비율을 곱함), 제2자세에서의 획득될 수 있는 제2생체 신호의 특징들 각각의 값을 추정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 511에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 확인된 캘리브레이션 데이터 세트에서, 특정 시점에 측정된 제1자세에 대한 혈압값(예컨대, 커프 혈압값)과 제2자세에 대한 혈압값(예컨대, 커프 혈압값) 사이의 혈압 차를 확인할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 특정 시점에 측정된 제1자세에 대한 수축기 혈압(SBP)과 제2자세에 대한 수축기 혈압(SBP) 사이의 제1혈압차를 확인하고, 특정 시점에 측정된 제1자세에 대한 이완기 혈압(DBP)과 제2자세에 대한 이완기 혈압(DBP) 사이의 제2혈압차를 확인할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 513에서, 확인된 혈압 차 및 제1혈압값에 기초하여, 제2자세에서의 획득되는 제2혈압값을 추정할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1혈압값에 확인된 혈압 차를 반영하여(예컨대, 제1혈압값에 확인된 혈압 차를 더하거나 뺌), 제2혈압값을 추정할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1혈압값에 포함된 수축기 혈압에 제1혈압차를 더하여 제2혈압값의 수축기 혈압을 확인하고, 제1혈압값에 포함된 이완기 혈압에 제2혈압차를 더하여 제2혈압값의 이완기 혈압을 확인할 수 있다.
도 6a부터 도 6e는 다양한 실시 예에 따른, 웨어러블 전자 장치가 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 제1자세에서 획득된 제1생체 신호의 특징들과 이때의 혈압값(예: 커프 혈압값)과 제2자세에서 획득된 제2생체 신호의 특징들과 이때의 혈압값(예: 커프 혈압값)을 이용하여 제2자세의 제2캘리브레이션 정보를 추정하는 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
도 6a를 참조하면, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1자세에 대한 제1캘리브레이션 정보(610)를 획득할 수 있다. 제1캘리브레이션 정보(610)는, 특정 시점(예컨대, 2021년 3월 25일)에 대한 정보, 제1자세(예컨대, 누운 자세)에 대한 정보, 제1혈압값(수축기 및 이완기)에 대한 정보(612) 및 제1생체 신호(613)의 특징들에 대한 정보(615)를 포함할 수 있다. 특정 실시예에서, 제1 생체 신호(163)의 특징은 푸리에 변환 계수를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 전자 장치(201)는, 특정 시점에 외부 혈압계(202)에 의해 측정된 제1혈압값에 대한 정보(612)를 획득할 수 있다. 예컨대, 제1혈압값에 대한 정보는, 제1자세에서 측정된 수축기 혈압(Cal_SBP)과 이완기 혈압(Cal_DBP)에 대한 정보를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1센서(240)를 통해, 제1생체 신호(613)(예컨대, PPG 신호)를 획득하고, 제1생체 신호(613)의 특징들을 확인할 수 있다. 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1생체 신호(613)의 특징들에 대한 정보(615)를 획득할 수 있다. 예컨대, 제1특징(f1), 제2특징(f2), 제3특징(f3), 제4특징(f4), 및 제5특징(f5)은, 제1생체 신호(613)(예컨대, PPG 신호)의 파형의 피크 크기(예컨대, P1, P2, P3), 각 피크에 대응하는 시간(예컨대, T1, T2, T3), PPG 신호의 수축기 구간에서 최대 값 지점의 진폭(PMAX) 및 시간(TMAX), 수축기 특정 지점의 진폭(PSYS) 및 시간(TSYS), 파형의 면적, 특징들 사이의 비율, 및/또는 이들의 조합에 의해 생성된 값일 수 있다. 다만, 제1생체 신호(613)의 특징들을 나타내는 값들과 이들의 개수는 설명의 편의를 위한 것일 뿐, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정되지 않을 수 있다.
도 6b를 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 전자 장치(201)는, 기저장된 캘리브레이션 데이터 세트들(620)에서 제1생체 신호(613)의 특징들에 대한 정보(615)와 매치되는 특징들을 가진 캘리브레이션 데이터 세트(630)를 확인할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 캘리브레이션 데이터 세트들(620) 각각에서 제1자세에서 획득된 생체 신호들의 특징들과 제1생체 신호(613)의 특징들에 대한 정보(615)를 비교하고, 제1생체 신호(613)의 특징들에 대한 정보(615)와 유사한 특징들을 가진 캘리브레이션 데이터 세트(630)를 확인할 수 있다. 예를 들어, 캘리브레이션 데이터 세트(630)는 무엇보다도 제곱 거리의 합과 같은 다양한 측정에 기초하여 선택될 수 있다. 웨어러블 전자 장치(201)는, 확인된 캘리브레이션 데이터 세트(630)에서, 제1자세에 대한 생체 신호의 특징들과 제2자세에 대한 생체 신호의 특징들 사이의 비율을 확인할 수 있다. 웨어러블 전자 장치(201)는, 확인된 캘리브레이션 데이터 세트(630)에서, 제1자세에 대한 혈압값과 제2자세에 대한 혈압값 사이의 혈압 차를 확인할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 전자 장치(201)는, 기저장된 캘리브레이션 데이터 세트들(620)에서, 제2자세에 대한 캘리브레이션 정보가 추정된 것인지 여부를 확인할 수 있다. 웨어러블 전자 장치(201)는, 제2자세에 대한 캘리브레이션 정보가 추정된 것이면, 해당 캘리브레이션 데이터 세트에 플래그 정보(635)를 추가할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 플래그 정보(635)를 통해, "2020년 8월 10일"에 획득된 제2자세에 대한 캘리브레이션 정보는 추정된 정보임을 확인할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 전자 장치(201)는 기저장된 캘리브레이션 데이터 세트들(620)에서, 제2자세에 대한 캘리브레이션 정보를 직접 측정하여 획득한 캘리브레이션 세트를 우선적으로 선택할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1자세 및 제2자세 모두 직접 측정하여 획득된 캘리브레이션 데이터 세트를 제1자세 및 제2자세 중 제1자세에서만 생체 신호 및 혈압값을 직접 측정하고 제2자세에서는 생체 신호의 특징들 및 혈압값을 추정하여 획득된 캘리브레이션 세트보다 우선적으로 선택할 수 있다.
도 6c를 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1생체 신호(613)의 특징들에 대한 정보(615) 및 확인된 비율에 기초하여, 제2자세에서의 획득될 수 있는 제2생체 신호의 특징들(640)을 추정할 수 있다.
도 6d를 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 전자 장치(201)는, 기저장된 캘리브레이션 데이터 세트들(620)에 대한 값들을 분석하고, 분석 결과(650)를 확인할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 기저장된 캘리브레이션 데이터 세트들(620)에서 제1자세에서 측정된 평균 혈압값(예컨대, 평균 SBP 및 평균 DBP), 최대 혈압값(예컨대, 최대 SBP 및 최대 DBP), 및 최소 혈압값(예컨대, 최소 SBP 및 최소 DBP)을 확인하고, 제2자세에서 측정된 평균 혈압값, 최대 혈압값, 및 최소 혈압값을 확인할 수 있다. 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1자세에 대한 혈압값과 제2자세에 대한 혈압값 사이의 혈압 차, 제1자세의 평균 혈압값과 제2자세의 평균 혈압값 사이의 차, 제2자세의 최대 혈압값, 및 제2자세의 최소 혈압값을 고려하여 제2자세에서 측정될 수 있는 제2혈압값을 추정할 수 있다.
도 6e를 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제2자세에서의 획득될 수 있는 제2혈압값에 대한 정보(660)를 추정할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1자세의 SBP 평균 혈압값과 제2자세의 SBP 평균 혈압값 사이의 차가 거의 없는 경우(예컨대, 기준값 미만 차이가 나는 경우), 제2자세의 제2혈압값의 SBP를 제1자세의 제1혈압값의 SBP와 동일한 값(예컨대, 93.67mmHg)으로 추정할 수 있다. 또한, 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1자세의 DBP 평균 혈압값과 제2자세의 DBP 평균 혈압값 사이의 차가 유의미하게 나는 경우(예컨대, 기준값 이상 차이가 나는 경우), 확인된 캘리브레이션 데이터 세트(630)에서 제1자세의 DBP 혈압값과 제2자세의 DBP 혈압값 사이의 차이(예컨대, 4.66mmHg)를 제1자세의 제1혈압값의 DBP(예컨대, 60.33)에 반영하여, 제2자세의 제2혈압값의 DBP(예컨대, 55.73mmHg)를 추정할 수 있다. 웨어러블 전자 장치(201)는, 제2자세에서의 획득될 수 있는 제2생체 신호의 특징들(640)과 제2자세에서의 획득될 수 있는 제2혈압값에 대한 정보(660)에 기초하여, 제2캘리브레이션 정보(670)를 획득할 수 있다.
도 7은 다양한 실시 예에 따른, 웨어러블 전자 장치가 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 제1자세의 혈압값과 제2자세의 혈압값 사이의 평균 혈압차에 기초하여 제2자세의 혈압값을 추정하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 7을 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 동작 701에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 기저장된 캘리브레이션 데이터 세트들에 기초하여, 사용자의 평균 혈압값을 확인할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 기저장된 캘리브레이션 데이터 세트들(예: 도 6b의 캘리브레이션 데이터 세트들(620))에서 제1자세에서 측정된 평균 혈압값(예컨대, 평균 SBP 및 평균 DBP) 및 제2자세에서 측정된 평균 혈압값(예컨대, 평균 SBP 및 평균 DBP)(예: 도 6d의 분석 결과(650))을 확인할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 703에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1자세에서 측정된 평균 혈압값과 제2자세에서 측정된 평균 혈압값 사이의 차이가 제1기준값 이상인지 여부를 확인할 수 있다. 예컨대, 제1기준값은, 웨어러블 전자 장치(201)에 의해 자동으로 설정되거나 사용자에 의해 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 평균 혈압값 차이가 제1기준값 이상이면(동작 703의 예), 동작 705에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1자세에서 측정된 제1혈압값에 기저장된 캘리브레이션 데이터 세트 내 혈압값을 반영하여 제2혈압값을 추정할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 기저장된 캘리브레이션 데이터 세트들 중 확인된 캘리브레이션 데이터 세트(예컨대, 제1센서를 통해 획득된 제1생체 신호의 특징들과 매치되는 특징들을 가진 캘리브레이션 데이터 세트)에서 제1자세의 혈압값과 제2자세의 혈압값 사이의 차이를 제1혈압값에 반영하여, 제2자세의 제2혈압값을 추정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 평균 혈압값 차이가 제1기준값 미만이면(동작 703의 아니오), 동작 707에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1자세에서 측정된 제1혈압값과 동일하게 제2혈압값을 추정할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 평균 혈압값 차이가 제1기준값 미만이면, 제1자세와 제2자세에서 측정된 혈압값이 거의 차이가 없다고 판단하고, 제1혈압값과 동일한 값을 제2혈압값으로 추정할 수 있다.
도 8은 다양한 실시 예에 따른, 웨어러블 전자 장치가 추정된 제2자세의 혈압값을 추정하는 또다른 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 8을 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 동작 801에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 추정된 제2혈압값을 확인할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 802에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 기저장된 캘리브레이션 데이터 세트들에서, 제2자세에서 측정된 최소 혈압값 또는 최대 혈압값을 확인할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 803에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 추정된 제2혈압값과 최소 혈압값(또는 최대 혈압값) 사이의 차이가 지정된 제2기준값 이상인지 여부를 확인할 수 있다. 예컨대, 제2기준값은, 웨어러블 전자 장치(201)에 의해 자동으로 설정되거나 사용자에 의해 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 추정된 제2혈압값과 최소 혈압값(또는 최대 혈압값) 사이의 차이가 지정된 제2기준값 미만이면(동작 803의 아니오), 동작 805에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 추정된 제2혈압값을 제2캘리브레이션 정보로 저장할 수 있다. 즉, 웨어러블 전자 장치(201)는, 추정된 제2혈압값을 메모리(230)에 저장할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 추정된 제2혈압값과 최소 혈압값(또는 최대 혈압값) 사이의 차이가 지정된 제2기준값 이상이면(동작 803의 예), 동작 807에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제2혈압값과 기저장된 캘리브레이션 데이터 세트들의 최소 혈압값(또는 최대 혈압값)의 평균 값을 확인하고, 확인된 평균값을 제2혈압값으로 대체 또는 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 전자 장치(201)는, 추정된 제2혈압값과 최소 혈압값(또는 최대 혈압값) 사이의 차이가 지정된 제2기준값보다 큰 제3 기준값 이상일 경우, 캘리브레이션 데이터를 위해 사용자에게 혈압의 재측정을 요청하는 메시지를 표시할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제2혈압값의 추정에 오류가 있거나 사용자의 건강이 나쁜 상태일 수 있기 때문에, 메시지를 표시하여 사용자에게 직접 제2자세에서 혈압을 측정할 것을 요청할 수 있다.
도 9는 다양한 실시 예에 따른, 웨어러블 전자 장치가 제1캘리브레이션 정보를 이용하여 제2캘리브레이션 정보를 추정하는 조건을 만족하는지 확인하는 동작을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 9를 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 동작 901에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1자세에 대한 제1캘리브레이션 정보(예: 도 6a의 제1캘리브레이션 정보(610))를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 903에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제2자세에 대한 제2캘리브레이션 정보를 추정하기에 앞서, 기저장된 캘리브레이션 데이터 세트들(예: 도 6b의 캘리브레이션 데이터 세트들(620))의 개수를 확인할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 905에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 기저장된 캘리브레이션 데이터 세트들의 개수가 지정된 개수(예: 5개) 이상인지 여부를 확인할 수 있다. 예컨대, 지정된 개수는 웨어러블 전자 장치(201)에 의해 자동으로 설정되거나 사용자에 의해 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 기저장된 캘리브레이션 데이터 세트들의 개수가 지정된 개수 이상이면(동작 905의 예), 동작 907에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 상술한 방법에 따라, 제1캘리브레이션 정보에 기초하여 제2캘리브레이션 정보(예: 도 6e의 제 2캘리브레이션 정보(670))를 추정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 기저장된 캘리브레이션 데이터 세트들의 개수가 지정된 개수 미만이면(동작 905의 아니오), 동작 909에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 제1캘리브레이션 정보에 기초하여 제2캘리브레이션 정보를 추정하지 않을 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 911에서, 웨어러블 전자 장치(201)는, 사용자에게 추가로 캘리브레이션 데이터 세트들을 측정할 것을 요청하는 메시지를 표시할 수 있다. 즉, 웨어러블 전자 장치(201)는, 캘리브레이션 데이터 세트들의 개수가 지정된 개수 미만일 경우, 신뢰도와 정확성이 떨어질 수 있어, 제1자세에 대한 제1캘리브레이션 정보에 기초하여 제2자세에 대한 제2캘리브레이션 정보를 추정하지 않을 수 있다.
도 10a부터 도 10d는 다양한 실시 예에 따른, 전자 장치가 제공하는 사용자 인터페이스를 설명하기 위한 도면들이다.
도 10a부터 도 10d를 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(1004)는 도 2에서 설명한 전자 장치(204)와 실질적으로 동일하거나 유사하게 구현될 수 있다. 전자 장치(1004)는, 전자 장치(1004)에 포함된 통신 모듈(예컨대, 도 1의 통신 모듈(190))을 통해, 웨어러블 전자 장치(201) 및 외부 혈압계(202)와 연결될 수 있다. 또한, 전자 장치(1004)는, 웨어러블 전자 장치(201) 및 외부 혈압계(202)에 의해 측정된 데이터를 수신하고, 수신된 데이터에 기초하여 사용자의 혈압을 캘리브레이션하기 위한 데이터를 확보하는 동작과 관련된 화면들을 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1004)는 블루투스 연결을 통해 웨어러블 전자 장치 (204) 및 외부 혈압계(202)와 페어링될 수 있다. 또는, 외부 혈압계(202)는 USB 코드를 통해 전자 장치(1004)와 연결될 수 있다.
도 10a를 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(1004)는, 혈압 모니터링을 위한 캘리브레이션 동작에 대한 제1화면을 표시할 수 있다. 전자 장치(1004)는, 제1화면에 캘리브레이션 동작을 시작하기 위한 제1객체(1010)를 표시할 수 있다. 또한, 전자 장치(1004)는, 제1화면에 캘리브레이션 동작에 대한 간략한 설명을 함께 표시할 수 있다.
도 10b를 참조하면, 전자 장치(1004)는, 제1객체(1010)에 대한 사용자 입력이 확인되면, 캘리브레이션 동작을 시작하기 전 유의사항에 대한 제2화면(1020)을 표시할 수 있다. 전자 장치(1004)는, 제2화면(1020)에 캘리브레이션 동작을 진행하기 위한 제2객체(1025)를 표시할 수 있다.
도 10c를 참조하면, 전자 장치(1004)는, 제2객체(1025)에 대한 사용자 입력이 확인되면, 캘리브레이션 동작을 시작하기 전 웨어러블 전자 장치(201)의 착용 방법을 설명하는 제3화면(1030)을 표시할 수 있다. 전자 장치(1004)는, 제3화면(1030)에 캘리브레이션 동작을 진행하기 위한 제3객체(1035)를 표시할 수 있다.
도 10d를 참조하면, 전자 장치(1004)는, 제3객체(1035)에 대한 사용자 입력이 확인되면, 캘리브레이션 동작을 시작하기 전 외부 혈압계(202)(예컨대, 커프를 포함하는 혈압계)의 착용 방법을 설명하는 제4화면(1040)을 표시할 수 있다. 전자 장치(1004)는, 제4화면(1040)에 캘리브레이션 준비 동작을 완료하기 위한 제4객체(1045)를 표시할 수 있다. 전자 장치(1004)는, 제4객체(1045)에 대한 사용자 입력이 확인되면, 캘리브레이션 준비 동작을 완료하고 캘리브레이션을 위한 데이터를 획득하기 위한 화면들을 표시할 수 있다. 도 10c 및 도 10d를 참조하면, 일반적으로 사용자가 웨어러블 전자 장치(204) 및 외부 혈압 모니터(202)를 실질적으로 동시에 사용하여 혈압을 측정하도록 안내한다.
도 11a부터 도 11g는 다양한 실시 예에 따른, 전자 장치가 제공하는 사용자 인터페이스를 설명하기 위한 도면들이다.
도 11a를 참조하면, 전자 장치(1004)는, 캘리브레이션 데이터를 획득하는 자세를 선택하는 제1화면을 표시할 수 있다. 제1화면은, 제1자세(예컨대, 누운 자세)를 선택하기 위한 제1객체(1110) 및 제2자세(예컨대, 앉은 자세)를 선택하기 위한 제2객체(1115)를 포함할 수 있다. 한편, 도 11a는 설명의 편의를 위해 2가지 자세를 선택하는 화면만을 도시하고 있으나, 본 발명은 이에 제한되지 않을 수 있다. 예컨대, 전자 장치(1004)는, 복수의 자세들을 선택할 수 있는 제1화면을 표시할 수 있고, 추가적인 자세를 선택할 수 있는 객체를 더 포함할 수 있다.
도 11b를 참조하면, 전자 장치(1004)는, 제2객체(1115)에 대한 사용자 입력이 확인되면, 제2자세에서 캘리브레이션 데이터를 획득하는 상태를 나타내는 제2화면(1120)을 표시할 수 있다.
도 11c를 참조하면, 전자 장치(1004)는, 제2자세에서 캘리브레이션 데이터의 획득이 완료되면, 외부 혈압계(202)에 의해 측정된 사용자의 혈압 값을 수신하고, 측정 완료를 나타내는 제3화면을 표시할 수 있다. 예컨대, 제3화면은, 외부 혈압계(202)에 의해 측정된 사용자의 혈압 측정 결과에 대한 정보(1130)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 전자 장치(1004)는 제2 자세에서 대략 3번의 캘리브레이션 데이터를 획득하도록 사용자를 가이드할 수 있다.
도 11d를 참조하면, 전자 장치(1004)는, 사용자의 혈압 측정 결과에 대한 정보(1130)를 표시한 후, 다른 자세에서 계속 사용자의 혈압을 측정하기 위한 제3객체(1140) 및 혈압을 측정하는 것을 종료하기 위한 제4객체(1145)를 포함하는 제4화면을 표시할 수 있다. 전자 장치(1004)는, 제4객체(1145)에 대한 사용자 입력이 확인되면, 측정된 혈압값을 저장하고 캘리브레이션 데이터 획득을 위한 혈압 측정을 종료할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(1004)는, 제3객체(1140)에 대한 사용자 입력이 확인될 때, 도 11a에 도시된 캘리브레이션 데이터를 획득하는 자세를 선택하는 제1화면을 표시할 수 있다. 다른 실시 예에 따라, 도 11a에 도시된 것과 같이, 전자 장치(1004)가 2가지 자세에 대한 캘리브레이션 데이터 획득 동작만을 지원하는 경우, 제 3객체(1140)에 대한 사용자 입력이 확인되면, 제1자세에서 캘리브레이션 데이터를 획득하는 상태를 나타내는 화면(예: 제5화면(1150))을 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1004)는 제3객체(1140)에 대한 사용자 입력이 확인되면, 제1자세에서 캘리브레이션 데이터의 측정 시작을 알리는 메시지를 함께 제공할 수 있다.
도 11e를 참조하면, 전자 장치(1004)는, 제1객체(1110)에 대한 사용자 입력이 확인되면, 제1자세에서 캘리브레이션 데이터를 획득하는 상태를 나타내는 제5화면(1150)을 표시할 수 있다.
도 11f를 참조하면, 전자 장치(1004)는, 제1자세에서 캘리브레이션 데이터의 획득이 완료되면, 측정 완료를 나타내는 제6화면을 표시할 수 있다. 예컨대, 제6화면은, 외부 혈압계(202)에 의해 측정된 사용자의 혈압 측정 결과에 대한 정보(1160)를 포함할 수 있다.
도 11g를 참조하면, 전자 장치(1004)는, 사용자의 혈압 측정 결과에 대한 정보(1160)를 표시한 후, 다른 자세에서 계속 사용자의 혈압을 측정하기 위한 제5객체(1170) 및 혈압을 측정하는 것을 종료하기 위한 제6객체(1175)를 포함하는 제7화면을 표시할 수 있다. 전자 장치(1004)는, 제6객체(1175)에 대한 사용자 입력이 확인되면, 측정된 혈압값을 저장하고 캘리브레이션 데이터를 획득하는 동작을 종료할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(1004)는 기저장된 캘리브레이션 데이터 세트들의 개수가 지정된 개수 이상이면, 측정된 하나의 자세에 대한 캘리브레이션 데이터만으로 추가 측정 없이 다른 자세에 대한 캘리브레이션 데이터를 획득할 수 있음을 나타내는 메시지를 포함하는 화면을 표시할 수 있다.
도 12a부터 도 12e는 다양한 실시 예에 따른, 웨어러블 전자 장치가 제공하는 사용자 인터페이스를 설명하기 위한 도면들이다.
도 12a부터 도 12e를 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 전자 장치(1201)는 도 2에서 설명한 웨어러블 전자 장치(201)와 실질적으로 동일하거나 유사하게 구현될 수 있다. 웨어러블 전자 장치(1201)는, 사용자의 혈압을 캘리브레이션하기 위한 데이터를 확보하는 동작과 관련된 화면들을 표시할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(1201)는, 전자 장치(204 또는 1004) 없이, 외부 혈압계(202)에 의해 측정된 데이터를 수신하고, 사용자의 혈압을 캘리브레이션하기 위한 데이터를 확보하는 동작과 관련된 화면들을 표시할 수 있다.
도 12a를 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 전자 장치(1201)는, 혈압 모니터링을 위한 캘리브레이션 동작을 시작하기 위한 제1화면을 표시할 수 있다. 웨어러블 전자 장치(1201)는, 제1화면에 캘리브레이션 동작을 시작하기 위한 제1객체(1210)를 표시할 수 있다. 또한, 웨어러블 전자 장치(1201)는, 제1화면에 캘리브레이션 동작에 대한 간략한 설명을 함께 표시할 수 있다.
도 12b를 참조하면, 웨어러블 전자 장치(1201)는, 제1객체(1210)에 대한 사용자 입력이 확인되면, 캘리브레이션 동작을 시작하기 전 웨어러블 전자 장치(1201)의 착용 방법을 설명하는 제2화면(1220)을 표시할 수 있다. 웨어러블 전자 장치(1201)는, 제2화면(1220)에 캘리브레이션 동작을 진행하기 위한 제2객체(1225)를 표시할 수 있다.
도 12c를 참조하면, 웨어러블 전자 장치(1201)는, 제2객체(1225)에 대한 사용자 입력이 확인되면, 캘리브레이션 데이터를 획득하는 자세를 선택하는 제3화면(1230)을 표시할 수 있다. 제3화면(1230)은, 혈압값을 측정하는 자세를 선택하기 위한 제3객체(1235)를 포함할 수 있다.
도 12d를 참조하면, 웨어러블 전자 장치(1201)는, 제3객체(1235)에 대한 사용자 입력이 확인되면, 선택된 자세에서 웨어러블 전자 장치(1201)에 의해 캘리브레이션 데이터를 획득하는 상태를 나타내는 제4화면(1240)을 표시할 수 있다.
도 12e를 참조하면, 웨어러블 전자 장치(1201)는, 선택된 자세에서 캘리브레이션 데이터의 획득이 완료되면, 도면에 도시하지는 않았지만, 측정 완료를 나타내는 제5 화면을 표시할 수 있다. 예컨대, 제5 화면은 외부 혈압계(202)에 의해 측정된 사용자의 혈압 측정 결과에 대한 정보를 포함할 수 있다. 웨어러블 전자 장치(1201)는, 다른 자세에서 계속 사용자의 혈압을 측정하기 위한 제4객체(1250) 및 혈압을 측정하는 것을 종료하기 위한 제5객체(1255)를 포함하는 제6화면을 표시할 수 있다. 웨어러블 전자 장치(1201)는, 제4객체(1250)에 대한 사용자 입력이 확인되면, 도 12c에 도시된 자세를 선택하는 제3화면을 표시할 수 있다. 또는, 웨어러블 전자 장치(1201)는, 제5객체(1255)에 대한 사용자 입력이 확인되면, 측정된 혈압값을 저장하고 캘리브레이션 데이터를 획득하는 동작을 종료할 수 있다.
다양한 실시 예에 따른 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(201))는, 메모리(예: 도 2의 메모리(230)), 제1센서(예: 도 2의 제1센서(240)), 제2센서(예: 도 2의 제2센서(250)), 및 프로세서(예: 도 2의 프로세서(220))를 포함하고, 상기 프로세서는, 사용자의 제1자세에서, 상기 제1센서를 통해 사용자의 제1생체 신호를 획득하고, 외부 전자 장치로부터 상기 제1자세에서 상기 외부 전자 장치에 의해 측정된 상기 사용자의 제1혈압 값에 대한 정보를 획득하고, 상기 제1생체 신호의 특징들 및 상기 제1혈압 값에 대한 정보에 기초하여, 상기 제1자세에서 측정되는 제1혈압 정보를 수치화하기 위한 제1캘리브레이션 정보를 획득하고, 상기 메모리에 기저장된 상기 사용자의 복수의 자세들에 대한 캘리브레이션 데이터 세트들이 상기 사용자의 제2자세에서 측정되는 제2혈압 정보를 수치화하기 위한 제2캘리브레이션 정보를 추정하기 위한 지정된 조건을 만족하는지 여부를 확인하고, 상기 캘리브레이션 데이터 세트들이 상기 지정된 조건을 만족하면, 상기 제1캘리브레이션 정보 및 상기 캘리브레이션 데이터 세트들에 기초하여, 상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 메모리에 기저장된 상기 사용자의 상기 제1자세들에 대한 캘리브레이션 데이터 세트들 중 상기 제1생체 신호의 상기 특징들과 매치되는 상기 제1자세의 제1캘리브레이션 데이터를 확인하고, 상기 제1자세의 상기 제1캘리브레이션 데이터에 대응하는 상기 제2자세의 제2캘리브레이션 데이터를 확인하고, 상기 제1캘리브레이션 데이터와 상기 제2캘리브레이션 데이터 사이의 차이를 확인하고, 상기 제1생체 신호의 특징들, 상기 제1혈압 값, 및 상기 차이에 기초하여, 상기 제2자세에서 획득될 수 있는 제2생체 신호의 특징들 및 제2혈압 값에 대한 정보를 포함하는 상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 제1캘리브레이션 데이터에 포함된 상기 제1자세에서 측정된 생체 신호의 특징들과 상기 제2캘리브레이션 데이터에 포함된 상기 제2자세에서 측정된 생체 신호의 특징들 사이의 비율을 확인하고, 상기 제1생체 신호의 특징들에 상기 비율을 반영하여 상기 제2자세에서 획득될 수 있는 상기 제2생체 신호의 특징들을 추정하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 제1캘리브레이션 데이터에 포함된 상기 제1자세에서 측정된 혈압 값과 상기 제2캘리브레이션 데이터에 포함된 상기 제2자세에서 측정된 혈압 값 사이의 차이값을 확인하고, 상기 제1혈압값 및 상기 차이값에 기초하여 상기 제2자세에서 획득될 수 있는 상기 제2혈압값을 추정하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 복수의 자세들에 대한 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 상기 제1자세의 혈압값들과 상기 제2자세의 혈압값들 사이의 평균 혈압 차를 확인하고, 상기 평균 혈압 차가 제1기준값보다 작으면, 상기 제1혈압값과 동일한 값을 상기 제2혈압값으로 추정하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 제1혈압 값에 상기 차이값을 반영한 제1값과 상기 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 최소 혈압 값 사이의 차이가 제2기준값 이상이면, 상기 제1값과 상기 최소 혈압 값의 평균 값을 상기 제2혈압값으로 결정하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 제1혈압 값에 상기 차이값을 반영한 제2값과 상기 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 최대 혈압 값 사이의 차이가 제2기준값 이상이면, 상기 제2값과 상기 최대 혈압 값의 평균 값을 상기 제2혈압값으로 결정하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 제1혈압 값에 상기 차이값을 반영한 제1값과 상기 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 최소 혈압 값 사이의 차이가 제2기준값 이상이거나 상기 제1혈압 값에 상기 차이값을 반영한 제2값과 상기 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 최대 혈압 값 사이의 차이가 제2기준값 이상이면, 상기 제2자세와 관련된 캘리브레이션 정보를 위한 혈압 정보를 재측정하는 것을 요청하는 메시지를 상기 웨어러블 전자 장치의 디스플레이(예: 도 2의 디스플레이(260))에 표시하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 복수의 캘리브레이션 데이터 세트들의 개수가 지정된 개수 미만이면, 상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하지 않도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 사용자의 혈압을 측정하는 명령에 응답하여, 상기 제1센서를 통해 획득된 상기 사용자의 제3생체 신호에 기초하여 사용자의 제3혈압 정보를 확인하고, 상기 제2센서를 통해, 상기 제3생체 신호가 획득된 때의 상기 사용자의 자세를 확인하고, 상기 메모리에 저장된 상기 제1캘리브레이션 데이터 세트를 포함하는 캘리브레이션 데이터 세트들 중 상기 확인된 사용자의 자세에 대한 캘리브레이션 정보를 확인하고, 상기 캘리브레이션 정보에 기초하여, 상기 제3혈압 정보를 캘리브레이션하고, 상기 캘리브레이션된 제3혈압 정보에 기초하여 수치화된 상기 사용자의 제3혈압값에 대한 정보를 상기 웨어러블 전자 장치의 디스플레이에 표시하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 외부 전자 장치가 상기 제1혈압값에 대한 정보를 측정하는 방식과 상이한 방식을 이용하여, 상기 제3혈압값에 대한 정보를 획득하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따른 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(201))의 동작 방법은, 사용자의 제1자세에서, 상기 웨어러블 전자 장치에 포함된 제1센서(예: 도 2의 제1센서(240))를 통해 사용자의 제1생체 신호를 획득하는 동작, 외부 전자 장치로부터 상기 제1자세에서 상기 외부 전자 장치에 의해 측정된 상기 사용자의 제1혈압 값에 대한 정보를 획득하는 동작, 상기 제1생체 신호의 특징들 및 상기 제1혈압 값에 대한 정보에 기초하여, 상기 제1자세에서 측정되는 제1혈압 정보를 수치화하기 위한 제1캘리브레이션 정보를 획득하는 동작, 상기 전자 장치에 기저장된 상기 사용자의 복수의 자세들에 대한 캘리브레이션 데이터 세트들이 상기 사용자의 제2자세에서 측정되는 제2혈압 정보를 수치화하기 위한 제2캘리브레이션 정보를 추정하기 위한 지정된 조건을 만족하는지 여부를 확인하는 동작, 및 상기 캘리브레이션 데이터 세트들이 상기 지정된 조건을 만족하면, 상기 제1캘리브레이션 정보 및 상기 캘리브레이션 데이터 세트들에 기초하여, 상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하는 동작은, 상기 웨어러블 전자 장치에 기저장된 상기 사용자의 상기 제1자세들에 대한 캘리브레이션 데이터 세트들 중 상기 제1생체 신호의 상기 특징들과 매치되는 상기 제1자세의 제1캘리브레이션 데이터를 확인하는 동작, 상기 제1자세의 상기 제1캘리브레이션 데이터에 대응하는 상기 제2자세의 제2캘리브레이션 데이터를 확인하는 동작, 상기 제1캘리브레이션 데이터와 상기 제2캘리브레이션 데이터 사이의 차이를 확인하는 동작, 및 상기 제1생체 신호의 특징들, 상기 제1혈압 값, 및 상기 차이에 기초하여, 상기 제2자세에서 획득될 수 있는 제2생체 신호의 특징들 및 제2혈압 값에 대한 정보를 포함하는 상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하는 동작은, 상기 제1캘리브레이션 데이터에 포함된 상기 제1자세에서 측정된 생체 신호의 특징들과 상기 제2캘리브레이션 데이터에 포함된 상기 제2자세에서 측정된 생체 신호의 특징들 사이의 비율를 확인하는 동작 및 상기 제1생체 신호의 특징들에 상기 비율을 반영하여 상기 제2자세에서 획득될 수 있는 상기 제2생체 신호의 특징들을 추정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하는 동작은, 상기 제1캘리브레이션 데이터에 포함된 상기 제1자세에서 측정된 혈압 값과 상기 제2캘리브레이션 데이터에 포함된 상기 제2자세에서 측정된 혈압 값 사이의 차이값을 확인하는 동작 및 상기 제1혈압값 및 상기 차이값에 기초하여 상기 제2자세에서 획득될 수 있는 상기 제2혈압값을 추정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 제2혈압값을 추정하는 동작은, 상기 복수의 자세들에 대한 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 상기 제1자세의 혈압값들과 상기 제2자세의 혈압값들 사이의 평균 혈압 차를 확인하는 동작 및 상기 평균 혈압 차가 제1기준값보다 작으면, 상기 제1혈압값과 동일한 값을 상기 제2혈압값으로 추정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 제2혈압값을 추정하는 동작은, 상기 제1혈압 값에 상기 차이값을 반영한 제1값과 상기 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 최소 혈압 값 사이의 차이가 제2기준값 이상이면, 상기 제1값과 상기 최소 혈압 값의 평균 값을 상기 제2혈압값으로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 제2혈압값을 추정하는 동작은, 상기 제1혈압 값에 상기 차이값을 반영한 제2값과 상기 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 최대 혈압 값 사이의 차이가 제2기준값 이상이면, 상기 제2값과 상기 최대 혈압 값의 평균 값을 상기 제2혈압값으로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 웨어러블 전자 장치의 동작 방법은, 상기 복수의 캘리브레이션 데이터 세트들의 개수를 확인하는 동작 및 상기 복수의 캘리브레이션 데이터 세트들의 개수가 지정된 개수 미만이면, 상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하는 동작을 수행하지 않고 상기 제2자세에서 캘리브레이션을 위한 혈압 값을 측정하는 것을 요청하는 메시지를 표시하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(204))는, 메모리, 통신 모듈, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 통신 모듈을 통해, 웨어러블 전자 장치로부터 사용자의 제1자세에서 측정된 사용자의 제1생체 신호에 대한 정보를 획득하고, 상기 통신 모듈을 통해, 외부 전자 장치로부터 상기 제1자세에서 상기 외부 전자 장치에 의해 측정된 상기 사용자의 제1혈압 값에 대한 정보를 획득하고, 상기 제1생체 신호의 특징들 및 상기 제1혈압 값에 대한 정보에 기초하여, 상기 제1자세에서 측정되는 제1혈압 정보를 수치화하기 위한 제1캘리브레이션 정보를 획득하고, 상기 메모리에 기저장된 상기 사용자의 복수의 자세들에 대한 캘리브레이션 데이터 세트들이 상기 사용자의 제2자세에서 측정되는 제2혈압 정보를 수치화하기 위한 제2캘리브레이션 정보를 추정하기 위한 지정된 조건을 만족하는지 여부를 확인하고, 상기 캘리브레이션 데이터 세트들이 상기 지정된 조건을 만족하면, 상기 제1캘리브레이션 정보 및 상기 캘리브레이션 데이터 세트들에 기초하여, 상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하도록 설정될 수 있다.

Claims (15)

  1. 웨어러블 전자 장치에 있어서,
    메모리;
    제1센서;
    제2센서; 및
    프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
    사용자의 제1자세에서, 상기 제1센서를 통해 사용자의 제1생체 신호를 획득하고,
    외부 전자 장치로부터 상기 제1자세에서 상기 외부 전자 장치에 의해 측정된 상기 사용자의 제1혈압 값에 대한 정보를 획득하고,
    상기 제1생체 신호의 특징들 및 상기 제1혈압 값에 대한 정보에 기초하여, 상기 제1자세에서 측정되는 제1혈압 정보를 수치화하기 위한 제1캘리브레이션 정보를 획득하고,
    상기 메모리에 기저장된 상기 사용자의 복수의 자세들에 대한 캘리브레이션 데이터 세트들이 상기 사용자의 제2자세에서 측정되는 제2혈압 정보를 수치화하기 위한 제2캘리브레이션 정보를 추정하기 위한 지정된 조건을 만족하는지 여부를 확인하고,
    상기 캘리브레이션 데이터 세트들이 상기 지정된 조건을 만족하면, 상기 제1캘리브레이션 정보 및 상기 캘리브레이션 데이터 세트들에 기초하여 상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하도록 설정된 웨어러블 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 메모리에 기저장된 상기 사용자의 상기 제1자세들에 대한 캘리브레이션 데이터 세트들 중 상기 제1생체 신호의 상기 특징들과 매치되는 상기 제1자세의 제1캘리브레이션 데이터를 확인하고,
    상기 제1자세의 상기 제1캘리브레이션 데이터에 대응하는 상기 제2자세의 제2캘리브레이션 데이터를 확인하고,
    상기 제1캘리브레이션 데이터와 상기 제2캘리브레이션 데이터 사이의 차이를 확인하고,
    상기 제1생체 신호의 특징들, 상기 제1혈압 값, 및 상기 차이에 기초하여, 상기 제2자세에서 획득될 수 있는 제2생체 신호의 특징들 및 제2혈압 값에 대한 정보를 포함하는 상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하도록 설정된 웨어러블 전자 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 제1캘리브레이션 데이터에 포함된 상기 제1자세에서 측정된 생체 신호의 특징들과 상기 제2캘리브레이션 데이터에 포함된 상기 제2자세에서 측정된 생체 신호의 특징들 사이의 비율을 확인하고,
    상기 제1생체 신호의 특징들에 상기 비율을 반영하여 상기 제2자세에서 획득될 수 있는 상기 제2생체 신호의 특징들을 추정하도록 설정된 웨어러블 전자 장치.
  4. 제2항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 제1캘리브레이션 데이터에 포함된 상기 제1자세에서 측정된 혈압 값과 상기 제2캘리브레이션 데이터에 포함된 상기 제2자세에서 측정된 혈압 값 사이의 차이값을 확인하고,
    상기 제1혈압값 및 상기 차이값에 기초하여 상기 제2자세에서 획득될 수 있는 상기 제2혈압값을 추정하도록 설정된 웨어러블 전자 장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 복수의 자세들에 대한 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 상기 제1자세의 혈압값들과 상기 제2자세의 혈압값들 사이의 평균 혈압 차를 확인하고,
    상기 평균 혈압 차가 제1기준값보다 작으면, 상기 제1혈압값과 동일한 값을 상기 제2혈압값으로 추정하도록 설정된 웨어러블 전자 장치.
  6. 제4항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 제1혈압 값에 상기 차이값을 반영한 제1값과 상기 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 최소 혈압 값 사이의 차이가 제2기준값 이상이면, 상기 제1값과 상기 최소 혈압 값의 평균 값을 상기 제2혈압값으로 결정하도록 설정된 웨어러블 전자 장치.
  7. 제4항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 제1혈압 값에 상기 차이값을 반영한 제2값과 상기 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 최대 혈압 값 사이의 차이가 제2기준값 이상이면, 상기 제2값과 상기 최대 혈압 값의 평균 값을 상기 제2혈압값으로 결정하도록 설정된 웨어러블 전자 장치.
  8. 제4항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 제1혈압 값에 상기 차이값을 반영한 제1값과 상기 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 최소 혈압 값 사이의 차이가 제2기준값 이상이거나 상기 제1혈압 값에 상기 차이값을 반영한 제2값과 상기 캘리브레이션 데이터 세트들에 포함된 최대 혈압 값 사이의 차이가 제2기준값 이상이면, 상기 제2자세와 관련된 캘리브레이션 정보를 위한 혈압 정보를 재측정하는 것을 요청하는 메시지를 상기 웨어러블 전자 장치의 디스플레이에 표시하도록 설정된 웨어러블 전자 장치.
  9. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 사용자의 혈압을 측정하는 명령에 응답하여, 상기 제1센서를 통해 획득된 상기 사용자의 제3생체 신호에 기초하여 사용자의 제3혈압 정보를 확인하고,
    상기 제2센서를 통해, 상기 제3생체 신호가 획득된 때의 상기 사용자의 자세를 확인하고,
    상기 메모리에 저장된 상기 제1캘리브레이션 데이터 세트를 포함하는 캘리브레이션 데이터 세트들 중 상기 확인된 사용자의 자세에 대한 캘리브레이션 정보를 확인하고,
    상기 캘리브레이션 정보에 기초하여, 상기 제3혈압 정보를 캘리브레이션하고,
    상기 캘리브레이션된 제3혈압 정보에 기초하여 수치화된 상기 사용자의 제3혈압값에 대한 정보를 상기 웨어러블 전자 장치의 디스플레이에 표시하도록 설정된 웨어러블 전자 장치.
  10. 제9항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 외부 전자 장치가 상기 제1혈압값에 대한 정보를 측정하는 방식과 상이한 방식을 이용하여, 상기 제3혈압값에 대한 정보를 획득하도록 설정된 전자 장치.
  11. 웨어러블 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    사용자의 제1자세에서, 상기 웨어러블 전자 장치에 포함된 제1센서를 통해 사용자의 제1생체 신호를 획득하는 동작;
    외부 전자 장치로부터 상기 제1자세에서 상기 외부 전자 장치에 의해 측정된 상기 사용자의 제1혈압 값에 대한 정보를 획득하는 동작;
    상기 제1생체 신호의 특징들 및 상기 제1혈압 값에 대한 정보에 기초하여, 상기 제1자세에서 측정되는 제1혈압 정보를 수치화하기 위한 제1캘리브레이션 정보를 획득하는 동작;
    상기 전자 장치에 기저장된 상기 사용자의 복수의 자세들에 대한 캘리브레이션 데이터 세트들이 상기 사용자의 제2자세에서 측정되는 제2혈압 정보를 수치화하기 위한 제2캘리브레이션 정보를 추정하기 위한 지정된 조건을 만족하는지 여부를 확인하는 동작; 및
    상기 캘리브레이션 데이터 세트들이 상기 지정된 조건을 만족하면, 상기 제1캘리브레이션 정보 및 상기 캘리브레이션 데이터 세트들에 기초하여, 상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하는 동작을 포함하는 웨어러블 전자 장치의 동작 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하는 동작은,
    상기 웨어러블 전자 장치에 기저장된 상기 사용자의 상기 제1자세들에 대한 제1캘리브레이션 데이터 세트들 중 상기 제1생체 신호의 상기 특징들과 매치되는 상기 제1자세의 제1캘리브레이션 데이터를 확인하는 동작;
    상기 제1자세의 상기 제1캘리브레이션 데이터에 대응하는 상기 제2자세의 제2캘리브레이션 데이터를 확인하는 동작;
    상기 제1캘리브레이션 데이터와 상기 제2캘리브레이션 데이터 사이의 차이를 확인하는 동작; 및
    상기 제1생체 신호의 특징들, 상기 제1혈압 값, 및 상기 차이에 기초하여, 상기 제2자세에서 획득될 수 있는 제2생체 신호의 특징들 및 제2혈압 값에 대한 정보를 포함하는 상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하는 동작을 포함하는 웨어러블 전자 장치의 동작 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하는 동작은,
    상기 제1캘리브레이션 데이터에 포함된 상기 제1자세에서 측정된 생체 신호의 특징들과 상기 제2캘리브레이션 데이터에 포함된 상기 제2자세에서 측정된 생체 신호의 특징들 사이의 비율을 확인하는 동작; 및
    상기 제1생체 신호의 특징들에 상기 비율을 반영하여 상기 제2자세에서 획득될 수 있는 상기 제2생체 신호의 특징들을 추정하는 동작을 포함하는 웨어러블 전자 장치의 동작 방법.
  14. 제12항에 있어서, 상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하는 동작은,
    상기 제1캘리브레이션 데이터에 포함된 상기 제1자세에서 측정된 혈압 값과 상기 제2캘리브레이션 데이터에 포함된 상기 제2자세에서 측정된 혈압 값 사이의 차이값을 확인하는 동작; 및
    상기 제1혈압값 및 상기 차이값에 기초하여 상기 제2자세에서 획득될 수 있는 상기 제2혈압값을 추정하는 동작을 포함하는 웨어러블 전자 장치의 동작 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 캘리브레이션 데이터 세트들의 개수를 확인하는 동작; 및
    상기 복수의 캘리브레이션 데이터 세트들의 개수가 지정된 개수 미만이면, 상기 제2캘리브레이션 정보를 추정하는 동작을 수행하지 않고 상기 제2자세에서 캘리브레이션을 위한 혈압 값을 측정하는 것을 요청하는 메시지를 표시하는 동작을 더 포함하는 웨어러블 전자 장치의 동작 방법.
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