WO2023033304A1 - 전자 장치 및 전자 장치에서 트레머 증상 검출 방법 - Google Patents

전자 장치 및 전자 장치에서 트레머 증상 검출 방법 Download PDF

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WO2023033304A1
WO2023033304A1 PCT/KR2022/006754 KR2022006754W WO2023033304A1 WO 2023033304 A1 WO2023033304 A1 WO 2023033304A1 KR 2022006754 W KR2022006754 W KR 2022006754W WO 2023033304 A1 WO2023033304 A1 WO 2023033304A1
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maximum peak
frequency
electronic device
signal
tremor
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PCT/KR2022/006754
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English (en)
French (fr)
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이홍지
최종민
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삼성전자 주식회사
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb

Definitions

  • At least one embodiment of the present disclosure relates generally to a technique for detecting a tremor symptom in an electronic device.
  • electronic devices are developing in various forms to measure and utilize various bio-signals of the human body, and provide various services for managing the user's health or checking the health status based on the bio-signals.
  • Tremors can be involuntary oscillatory movements that occur regularly with a certain frequency in one part or several parts of the body.
  • Tremor symptoms can be a symptom of a variety of diseases in that they are involuntary movements.
  • the Tremor symptom may be diagnosed as a disease itself, or may be an important factor in diagnosing Parkinson's disease as a representative symptom of a Parkinson's patient.
  • the tremor symptom can be subjectively identified (or diagnosed) by observation by a medical professional such as a doctor or clinician, or identified (or detected) through a separate tremor detection device.
  • a medical professional such as a doctor or clinician
  • identified (or detected) through a separate tremor detection device.
  • the method of being diagnosed by a professional medical professional is inconvenient for the user to directly meet a professional medical professional, and since a separate tremor detection device generally uses an acceleration sensor signal, detection accuracy of the tremor symptom may be low.
  • an electronic device includes a communication module, a display, a PPG sensor, a motion sensor, a memory, and at least one processor, wherein the at least one processor includes first light sensed by the PPG sensor.
  • the at least one processor includes first light sensed by the PPG sensor.
  • a tremor symptom detection method in an electronic device includes a first light signal and a second light signal sensed by a PPG sensor of the electronic device and a three-axis sensed by a motion sensor of the electronic device.
  • An operation of obtaining acceleration signals, an operation of identifying a state with a tremor symptom using the first optical signal, the second optical signal, and the three-axis acceleration signals, and information informing of a state with the tremor symptom An operation of displaying on the display may be included.
  • the instructions are set to cause the electronic device to perform at least one operation when executed by the electronic device, and the at least one operation , an operation of acquiring the first and second optical signals sensed by the PPG sensor and the three-axis acceleration signals sensed by the motion sensor, the first light signal, the second light signal, and the three-axis acceleration signal It may include an operation of identifying a state in which a tremor symptom is present by using , and an operation of displaying information informing of the state in which the tremor symptom is present on the display.
  • An electronic device may more accurately provide tremor symptom information by using a PPG sensor and an acceleration sensor.
  • the electronic device When the electronic device according to various embodiments of the present disclosure detects the tremor symptom, the severity of the tremor symptom can be identified and provided so that the user can know how severe the tremor symptom is.
  • the electronic device When the electronic device according to various embodiments of the present disclosure detects the tremor symptom, it can facilitate the user's coping with the tremor symptom by providing guide information related to the tremor symptom.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram of an electronic device according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram of a PPG sensor according to an embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example in which an electronic device according to an exemplary embodiment is implemented as a wearable electronic device.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an operation of detecting a tremor symptom in an electronic device according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an operation of detecting a state without a tremor symptom, a state with a tremor symptom, and a voluntary user activity state in an electronic device according to an embodiment.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an operation of identifying the severity of a tremor symptom in an electronic device according to an exemplary embodiment.
  • 8A is a diagram illustrating an example of an IR optical signal and a green optical signal in the time domain according to an embodiment.
  • 8B is a diagram illustrating an example of an IR optical signal and a green optical signal in the frequency domain according to an embodiment.
  • 9A is a diagram illustrating an example of 3-axis acceleration signals in the time domain according to an embodiment.
  • 9B is a diagram illustrating an example of 3-axis acceleration signals in a frequency domain according to an embodiment.
  • 10A is a diagram illustrating an example of an IR light signal, a green light signal, an x-axis acceleration signal, a y-axis acceleration signal, and a z-axis acceleration signal in the time domain when the severity of tremor symptom is very severe according to an embodiment.
  • 10B is a diagram illustrating an example of an IR light signal, a green light signal, an x-axis acceleration signal, a y-axis acceleration signal, and a z-axis acceleration signal in the frequency domain when tremor symptoms are severe, according to an embodiment.
  • 11A is a diagram illustrating an example of an IR light signal, a green light signal, an x-axis acceleration signal, a y-axis acceleration signal, and a z-axis acceleration signal in the time domain when the severity of tremor symptom is moderate according to an embodiment.
  • 11B is a diagram illustrating an example of an IR light signal, a green light signal, an x-axis acceleration signal, a y-axis acceleration signal, and a z-axis acceleration signal in the frequency domain when the tremor symptom is moderate, according to an embodiment.
  • 12A is a diagram illustrating an example of an IR light signal, a green light signal, an x-axis acceleration signal, a y-axis acceleration signal, and a z-axis acceleration signal in the time domain when the severity of a tremor symptom is mild, according to an embodiment.
  • 12B is a diagram illustrating an example of an IR light signal, a green light signal, an x-axis acceleration signal, a y-axis acceleration signal, and a z-axis acceleration signal in the frequency domain when the tremor symptom is mild, according to an embodiment.
  • FIG. 13A is a diagram illustrating an example of a screen when a state with a tremor symptom is identified in an electronic device according to an embodiment.
  • 13B is a diagram illustrating an example of a tremor symptom test guidance screen in an electronic device according to an exemplary embodiment.
  • 14A is a diagram illustrating an example of a first guide screen for a tremor symptom test according to an embodiment.
  • 14B is a diagram illustrating an example of a second guide screen for a tremor symptom test according to an embodiment.
  • 14C is a diagram showing an example of a third guide screen for a tremor symptom test according to an embodiment.
  • 14D is a diagram illustrating an example of a fourth guide screen for a tremor symptom test according to an embodiment.
  • 15 is a diagram illustrating an example of a hospital-linked service screen based on a tremor symptom detection result in an electronic device according to an embodiment.
  • an electronic device capable of more accurately detecting a tremor symptom using a photoplethysmography (PPG) sensor and an acceleration sensor, and a method for detecting a tremor symptom in the electronic device.
  • PPG photoplethysmography
  • an electronic device capable of detecting a tremor symptom using a PPG sensor and an acceleration sensor and identifying and providing the severity of the tremor symptom and providing a method for detecting the tremor symptom in the electronic device want to do
  • the term user used in various embodiments may refer to a person using an electronic device or a device (eg, an artificial intelligence electronic device) using an electronic device.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 within a network environment 100 according to an embodiment.
  • 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 an embodiment, the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108 .
  • a first network 198 eg, a short-range wireless communication network
  • a second network 199 e.g., a second network 199. 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 an embodiment, the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108 .
  • the electronic device 101 includes a processor 120, a memory 130, an input module 150, 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, 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
  • 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 includes 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 use less power than the main processor 121 or be set to be specialized for a designated function.
  • 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, an image signal processor or a communication processor
  • 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 configured to detect a touch or a pressure sensor configured 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 an 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 infrared (IR) 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 may be 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 : a local area network (LAN) communication module or a power line communication module).
  • a wireless communication module 192 eg, a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module
  • GNSS global navigation satellite system
  • wired communication module 194 eg, a : 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, legacy It may communicate with the external electronic device 104 through a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a telecommunications network such as a computer network (eg, a LAN or a WAN).
  • a telecommunications network such as a computer network (eg, a LAN or a WAN).
  • These various types of communication modules may be integrated as one component (eg, a single chip) or implemented as a plurality of separate components (eg, multiple chips).
  • the wireless communication module 192 uses subscriber information (eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 196 within a communication network such as the first network 198 or the second network 199.
  • subscriber information eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)
  • IMSI International Mobile Subscriber Identifier
  • the electronic device 101 may be identified or authenticated.
  • the wireless communication module 192 may support a 5G network after a 4G network and a next-generation communication technology, for example, 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.
  • 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).
  • the wireless communication module 192 may be used to realize peak data rate (eg, 20 Gbps or more) for realizing eMBB, loss coverage (eg, 164 dB or less) for realizing mMTC, or U-plane latency (for realizing URLLC).
  • peak data rate eg, 20 Gbps or more
  • loss coverage eg, 164 dB or less
  • U-plane latency for realizing URLLC.
  • DL downlink
  • UL uplink each of 0.5 ms or less, or round trip 1 ms or less
  • 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.
  • 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. According to one embodiment, 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.
  • FIG. 2 is a block diagram of an electronic device according to an exemplary embodiment.
  • an electronic device 201 (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 ) according to an embodiment includes a photoplethysmography (PPG) sensor 212, a motion sensor 214, a processor (or at least one processor) 220, memory 230, display 260, battery 289 and/or communication module 290.
  • the electronic device 201 is not limited thereto and may further include various components or may be configured except for some of the components.
  • the electronic device 201 according to an embodiment may further include all or part of the electronic device 101 shown in FIG. 1 .
  • the PPG sensor (eg, photoplethysmogram sensor) 212 may measure a change in blood volume in a blood vessel by measuring an amount of light transmitted using an optical sensor. The measurement may be based on a characteristic in which the volume of a blood vessel changes due to the blood flow rate of a peripheral blood vessel that changes while the heart repeats contraction and relaxation.
  • the PPG sensor 212 includes at least one light emitting unit (or It may include an emitter (eg, light emitting diode (LED)), at least one light receiving unit (or receiver (eg, photodiode)), and a measuring unit.
  • the light emitting unit may convert electrical energy into light energy
  • the light receiving unit may convert light energy into electrical energy.
  • Light (light) output by at least one light emitting unit may include IR (infrared) light and visible light (red light, blue light, green light).
  • IR infrared
  • visible light red light, blue light, green light
  • the amount of light detected through the light receiver decreases as the amount of blood in the blood vessels increases during contraction of the heart.
  • the amount of light detected through the light receiver may increase due to a decrease in blood in the blood vessels.
  • the measurement unit may measure various biometrics of the user, such as blood pressure, blood sugar, heart rate, and/or blood volume, by processing a signal based on the amount of reflected light detected through the light receiver.
  • At least one light receiving unit may detect light having different wavelengths. For example, after the IR light and the green light output by the at least one light emitting unit are irradiated to the body (eg, skin) of the at least one light receiving unit, the first light of the first wavelength is partially absorbed and partially reflected by the body. (eg, IR (infrared) light) and second light (eg, green light) of a second wavelength may be respectively detected.
  • IR infrared
  • second light eg, green light
  • first light of a first wavelength and second light of a second wavelength may be used.
  • the first light of the first wavelength may have a penetration depth different from that of the second light of the second wavelength based on physical constitutional characteristics.
  • a first light of a first wavelength may be a light that is more sensitive to dynamic noise (or motion) than a second light of a second wavelength based on depth of penetration based on physical constitutional characteristics.
  • an optical signal detected according to motion may include noise components according to motion.
  • the first light (IR light) signal is higher than the second light (green light) signal. may contain more noise components according to motion.
  • the measuring unit transmits a PPG signal including a first optical signal (eg, an IR optical signal) of a first wavelength and a second optical signal (green optical signal) of a second wavelength detected by at least one light receiving unit to a processor. (220).
  • the motion sensor 214 may sense the movement of the electronic device 201 or the movement of a user wearing or carrying the electronic device 201 .
  • the motion sensor 214 may include an accelerometer sensor, and may further include a gyroscope, a barometer, and/or a geomagnetic sensor.
  • the acceleration sensor may sense acceleration or shock caused by the motion of the electronic device 201 or a user carrying the electronic device 201 .
  • the gyro sensor may sense a rotation direction or rotation angle of the electronic device 201 caused by a motion of the electronic device 201 or a user carrying the electronic device 201 .
  • the air pressure sensor may sense air pressure, and the geomagnetic sensor may sense the direction of geomagnetism.
  • a motion (or movement) state of the user may be identified using acceleration sensing information, gyro sensing information, barometric pressure sensing information, and/or geomagnetic sensing information sensed by the motion sensor 214 according to an embodiment.
  • the motion state of the user is a state in which there is no movement (eg, stationary), a state in which there is no movement or a weak movement is detected even if there is no movement (eg, sedentary).
  • a moving state (or a specified user activity state (eg, walking state or running state)) may be identified.
  • Processor 220 may operatively and/or operate with PPG sensor 212, motion sensor 214, memory 230, display 260, communication module 290, and/or battery 289. / or electrically connected.
  • the processor 220 may include a microprocessor or at least one general-purpose processor (e.g., an ARM-based processor), a Digital Signal Processor (DSP), a Programmable Logic Device (PLD), an Application-Specific Integrated Circuit (ASIC), a It may include any suitable type of processing circuitry, such as a Field-Programmable Gate Array (FPGA), a Graphical Processing Unit (GPU), a video card controller, and the like.
  • DSP Digital Signal Processor
  • PLD Programmable Logic Device
  • ASIC Application-Specific Integrated Circuit
  • FPGA Field-Programmable Gate Array
  • GPU Graphical Processing Unit
  • video card controller and the like.
  • the processor 220 may include a PPG obtained using a PPG sensor 212.
  • An acceleration signal obtained using the signal and motion sensor 214 may be analyzed (or processed) to identify a condition with a tremor symptom.
  • the tremor may have a pattern in which a certain frequency band is regularly repeated as a regular oscillatory involuntary motion.
  • the state with the tremor symptom is based on monitoring the PPG signal obtained using the PPG sensor 212 and the acceleration signal obtained using the motion sensor 214, and the frequency of a certain frequency band is assigned to the PPG signal and/or the acceleration signal. It can be identified based on whether a signal pattern (tremor pattern) occurs (or exists).
  • a tremor may be regular tremors with a frequency of about 3 to 8 Hz, and may be one of resting tremor, postural tremor, or kinetic tremor.
  • Resting tremor may be a symptom of tremor (or tremor) that occurs when the user's body is in a stable state, and the signal pattern of the first frequency band (eg, about 3 to 6 Hz) is sustained when the user's body is still in a state where gravity is excluded.
  • the signal pattern of the first frequency band eg, about 3 to 6 Hz
  • resting tremor may be a typical symptom of Parkinson's disease.
  • Postural tremor may be a tremor symptom that occurs when the user maintains a posture against gravity, such as with arms outstretched forward, and the signal pattern of the second frequency band (e.g., about 8 to 14 Hz) is It may be a case of continuous occurrence.
  • Kinetic tremor is a user's voluntary (or voluntary) activity (or movement) state (e.g.
  • finger tapping motion motion that occurs when approaching a certain target (finger-to-nose-to-finger test), It may be a symptom of tremor that occurs during a designated task such as writing or drawing a circle, and it may be a case in which a signal pattern of a third frequency band (eg, about 6 to 8 Hz) continuously occurs.
  • a third frequency band eg, about 6 to 8 Hz
  • the processor 220 may include a first light signal (eg, an IR light signal) and a second light signal (eg, a green light signal) detected (or measured) by the PPG sensor 212 and the motion
  • a first light signal eg, an IR light signal
  • a second light signal eg, a green light signal
  • the processor 220 may identify whether a signal to noise ratio (SNR) value of the IR light signal measured by the PPG sensor 212 is less than a specified value (eg, a negative number).
  • SNR signal to noise ratio
  • the processor 220 may monitor each frequency (eg, heartbeat frequency) of the IR light signal and the green light signal.
  • each of the IR light signal and the green light signal may include a first maximum peak frequency and may include a second maximum peak frequency that is a harmonic wave of the first maximum peak frequency.
  • the second maximum peak frequency may be twice the first maximum peak frequency, and an amplitude of the second maximum peak frequency may be smaller than that of the first maximum peak frequency.
  • the processor 220 may identify the first maximum peak frequency and/or the second maximum peak frequency of the IR light signal.
  • the processor 220 may identify the first maximum peak frequency and/or the second maximum peak frequency of the green light signal.
  • the processor 220 may identify whether the first maximum peak frequency of the IR light signal and the first maximum peak frequency of the green light signal are the same (or different). According to an embodiment, the processor 220 may identify whether the second maximum peak frequency of the IR light signal and the second maximum peak frequency of the green light signal are the same (or different). According to an embodiment, the processor 220 has the same first maximum peak frequency of the IR light signal and the first maximum peak frequency of the green light signal, and the second maximum peak frequency of the IR light signal and the second maximum peak of the green light signal. It is possible to identify if the frequencies are the same.
  • the processor 220 may identify whether the same frequency exists among the maximum peak frequencies corresponding to each of the three-axis (x-axis, y-axis, z-axis) acceleration signals measured by the motion sensor 214, and If a frequency exists, it can be identified if the same frequency (or frequency value) identified is greater than or equal to a specified frequency (eg, 3 Hz).
  • a specified frequency eg, 3 Hz
  • the SNR value of the measured IR optical signal is less than a specified value (eg, a negative number), and the maximum peak corresponding to each of the 3-axis (x-axis, y-axis, z-axis) acceleration signals If the same frequency exists among the frequencies, the same frequency is greater than or equal to a specified frequency (eg, 3 Hz), and it is not a specified (or preset) activity state, a state with a tremor symptom may be identified.
  • a specified value eg, a negative number
  • the measured SNR value of the IR light signal is not less than a specified value (eg, a negative number), the first maximum peak frequency and the second maximum peak frequency of the IR light signal and the green light signal.
  • the first maximum peak frequency and the second maximum peak frequency are not in the same state, the same frequency exists among the maximum peak frequencies corresponding to each of the 3-axis (x-axis, y-axis, z-axis) acceleration signals, and the same frequency
  • a specified frequency eg, 3 Hz
  • it is not a specified (or preset) activity state a state with tremor symptoms may be identified.
  • the designated activity state may include an exercise state having a repetitive pattern of a certain period.
  • An exercise state having a repetitive pattern of a certain period may include an exercise state in which a body part (eg, an arm or a body other than a hand) is shaken at a certain period.
  • a body part eg, an arm or a body other than a hand
  • an exercise state in which a part of the body is shaken at regular intervals may include a running state, a cycling state, an elliptical state, a rowing state, and a dancing state. can include more.
  • the processor 220 may identify a state without a tremor symptom or a designated activity state when a state with a tremor symptom is not identified.
  • Processor 220 may identify the severity of the tremor symptom when the tremor symptom is present. For example, the processor 220 determines whether the maximum peak frequency of each of the IR light signal and the green light signal is the same among the maximum peak frequencies corresponding to each of the three-axis (x-axis, y-axis, z-axis) acceleration signals. And or based on the number of the same frequency, the severity of the tremor symptom (eg, mild, moderate, severe) may be identified. For example, the processor 220 may identify the severity of the tremor symptom based on a numerical value.
  • the processor 220 may identify the severity of the tremor symptom based on a numerical value.
  • the processor 220 determines that the severity value is mild if 0 ⁇ severity ⁇ 1, and moderate if the severity value is 1 ⁇ severity ⁇ 2.5. If 2.5 ⁇ severity ⁇ 4, it can be identified as very severe.
  • a mild case may be a case of a weak tremor in a specific finger
  • a moderate case may be a case of a generally weak tremor occurring mainly in a finger region
  • a severe case may be a case of a severe tremor.
  • the processor 220 If the state with the tremor symptom is identified, the processor 220 according to an embodiment provides information informing the user of the state with the tremor symptom or the severity of the tremor symptom (for example, displayed on the display 260), or displays the tremor symptom Additional information (eg, information for testing for Tremor's symptom, information for recommending medical treatment, or hospital information) associated with a condition with this condition may be further provided.
  • the processor 220 collects data associated with the tremor symptom when a state with the tremor symptom is identified, and transmits the collected data to another entity (eg, a doctor's device or a hospital) through the communication module 290. can be sent to
  • the processor 220 may include a hardware module or a software module (eg, an application program), various sensors provided in the electronic device 201, an input/output interface, and a state of the electronic device 201. Alternatively, it may be implemented using a hardware component or a software component including at least one of an environment management module and a communication module. According to one embodiment, the processor 220 may include, for example, one or a combination of two or more of hardware, software, or firmware. The processor 220 may omit at least some of the above components, or may further include other components in addition to the above components for performing an operation of identifying a state in which a tremor symptom is present.
  • the processor 220 may include at least one or more processors, and the at least one processor includes a physically divided main processor for performing high-performance processing and a secondary processor for performing low-power processing. It can be driven by a processor and a co-processor, respectively.
  • the auxiliary processor may be connected to various bio-signal measurement sensors to perform real-time (or 24-hour) monitoring of bio-signals.
  • one processor 220 may operate, and one processor may operate with high performance or perform low-power processing according to circumstances.
  • the memory 230 may store information and/or data related to the operation of the electronic device 201 .
  • the memory 230 may store instructions that cause the processor 220 to perform the above-described operation when the electronic device 201 is executed.
  • memory 230 may store an application (or program) associated with a function for identifying a state with tremor symptoms, a state without tremor symptoms, and/or a designated activity state.
  • the memory 230 may store an application (or program) related to a function of identifying the severity of a tremor symptom in a state in which the tremor symptom is present.
  • memory 230 includes data used to identify conditions with Tremor symptoms, conditions without Tremor symptoms, and/or designated activity conditions and/or data used to identify the severity of Tremor symptoms.
  • data can be stored.
  • the memory 230 may store various data generated during execution of the program 140, including a program used for function operation (eg, the program 140 of FIG. 1).
  • the memory 230 may largely include a program area and a data area (not shown).
  • the program area may store program information related to driving the electronic device 201, such as an operating system (OS) for booting the electronic device 201 (eg, the operating system 142 of FIG. 1).
  • the data area (not shown) may store transmitted and/or received data and/or generated data according to various embodiments.
  • the memory 230 may be a flash memory, a hard disk, or a multimedia card micro type memory (eg, secure digital (SD) or extreme digital (XD) memory).
  • RAM random access memory
  • ROM read only memory
  • the display 260 may display various types of information based on the control of the processor 220 .
  • the display 260 displays information informing of a state with a tremor symptom and/or additional information associated with a state with a tremor symptom (eg, information for testing the tremor symptom, or information recommending treatment or hospital information) may be displayed.
  • the display 260 may be implemented in the form of a touch screen. When implemented together with an input module in the form of a touch screen, the display 260 can display various information generated according to a user's touch operation.
  • the display 260 is a liquid crystal display (LCD), a thin film transistor LCD (TFT-LCD), organic light emitting diodes (OLED), a light emitting diode (LED), an active matrix organic LED (AMOLED), It may be composed of at least one or more of a micro LED, a mini LED, a flexible display, and a 3D display. Also, some of these displays may be of a transparent type or a light transmission type so that the outside can be seen through them. This may be configured in the form of a transparent display including a transparent OLED (TOLED). According to another embodiment, the electronic device 201 may further include other mounted display modules (eg, extended displays or flexible displays) in addition to the display 260 .
  • LCD liquid crystal display
  • TFT-LCD thin film transistor LCD
  • OLED organic light emitting diodes
  • LED light emitting diode
  • AMOLED active matrix organic LED
  • the electronic device 201 may further include other mounted display modules (eg, extended displays or flexible displays) in addition to the display
  • the battery 289 may supply power to at least one component of the electronic device 201 .
  • the battery 289 may include, for example, a non-rechargeable primary battery, a rechargeable secondary battery, or a fuel cell.
  • the communication module 290 communicates with an external (eg, doctor or hospital) electronic device (eg, the electronic device 104 or server 108 of FIG. 1 ) based on the control of the processor 220 . can do.
  • the communication module 290 may transmit information notifying the occurrence of a state with a tremor symptom and/or data collected in association with the tremor symptom to an external electronic device under the control of the processor 220.
  • the communication module 290 may perform at least one of cellular communication, ultra wide band (UWB) communication, Bluetooth communication, and/or wireless fidelity (WiFi) communication, in addition to external communication. Communication of another communication method capable of communicating with the electronic device may be further performed.
  • UWB ultra wide band
  • WiFi wireless fidelity
  • the electronic device 201 is not limited to the configuration shown in FIG. 2 and may further include various components.
  • the electronic device 201 may further include at least one biometric sensor related to biometric sensing in addition to the PPG sensor 212 .
  • at least one biosensor may include a body temperature sensor, an electrocardiogram (ECG) sensor, an electrodermal activity (EDA) sensor, or/and a SWEAT sensor.
  • ECG electrocardiogram
  • EDA electrodermal activity
  • a body temperature sensor may measure a body temperature.
  • An ECG sensor may measure an electrocardiogram by sensing an electrical signal from the heart through electrodes attached to the body.
  • the EDA sensor may include, for example, a galvanic skin response sensor (GSR) sensor, and may measure a user's excitement state by sensing electrical activity on the skin.
  • GSR galvanic skin response sensor
  • the SWEAT sensor may measure the degree of hydration and/or dehydration by sensing the sweat of the user's body.
  • At least one biosensor according to an embodiment may be a biosignal measured by sensing a biosignal of the user under the control of the processor 220 or information (value or numerical value) based on a biosignal measured by sensing the biosignal of the user. ) (eg, skin temperature, electrocardiogram, stress, skin conductance, hydration degree, and/or dehydration degree) may be provided to the processor 220 .
  • the electronic device 201 may use an audio module (not shown) (eg, the audio module 170 of FIG. 1 ) or a vibration module (not shown) (eg, the haptic module 179 of FIG. 1 ). can include more.
  • the audio module may output sound and may include, for example, at least one of an audio codec, a microphone (MIC), a receiver, an earphone output (EAR_L), or a speaker. there is.
  • the audio module Based on the control of the processor 220, the audio module provides information indicating a state with a tremor symptom and/or additional information associated with a state with a tremor symptom (eg, information for testing the tremor symptom, information recommending treatment, or Hospital information) can be output as an audio signal.
  • the vibration module may provide information informing of a state with a tremor symptom and/or additional information associated with a state with a tremor symptom (eg, information for testing the tremor symptom, or medical treatment based on the control of the processor 220). Vibration associated with recommendation information or hospital information) may be output.
  • the electronic device 201 may further include a global navigation satellite system (GNSS) module.
  • the GNSS module may measure the location of the electronic device 201 or the user based on signals from satellites.
  • the GNSS module may be a global navigation satellite system (GLONASS), or a European satellite navigation system (GALILEO), and the electronic device 201 may be another system similar to the GNSS module but capable of satellite-based positioning, such as GAGAN. (GPS aided geo augmented navigation)).
  • the main components of the electronic device have been described through the electronic device 201 of FIG. 2 .
  • the electronic device 201 may be implemented with more components than the illustrated components, or with fewer components.
  • the electronic device 201 may be implemented by
  • an electronic device eg, the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 201 of FIG. 2
  • a communication module eg, the communication module 190 of FIG. 1 or the communication module of FIG. 2 ).
  • a display eg, display 160 in FIG. 1 or display 260 in FIG. 2
  • a PPG sensor eg, sensor module 176 in FIG. 1 or PPG sensor 212 in FIG. 2.
  • a motion sensor eg, sensor module 176 of FIG. 1 or motion sensor 214 of FIG. 2
  • a memory eg, memory 130 of FIG. 1 or memory 230 of FIG. 2
  • at least one A processor eg, the processor 120 of FIG. 1 or the processor 220 of FIG.
  • the at least one processor includes the first and second optical signals sensed by the PPG sensor and the motion sensor. Acquiring the three-axis acceleration signals sensed by the first light signal, the second light signal, and the three-axis acceleration signals to identify a state in which the tremor symptom is present, and the state in which the tremor symptom is present It may be set to display the notification information on the display.
  • the at least one processor may be configured to further identify the severity of the tremor symptom when identifying the state in which the tremor symptom is present.
  • the at least one processor may be configured to additionally transmit information indicating a state in which the tramper symptom is present to an external electronic device through the communication module.
  • the first optical signal may include an IR (infrared) optical signal
  • the second optical signal may include a green optical signal
  • the at least one processor additionally has a signal to noise ratio (SNR) value of the IR optical signal less than a specified value, the same frequency among maximum peak frequencies of the three-axis acceleration signals exists, and the If the same frequency is equal to or greater than the specified frequency and the user's activity state is not the specified activity state, it may be set to identify a state with a tremor symptom.
  • SNR signal to noise ratio
  • the at least one processor further determines that a signal to noise ratio (SNR) value of the IR light signal is greater than or equal to a specified value, and the first maximum peak frequency and the second maximum peak frequency of the IR light signal and the The first maximum peak frequency and the second maximum peak frequency of the green light signal are not in the same state, the same frequency exists among the maximum peak frequencies of the three-axis acceleration signals, the same frequency is equal to or greater than a specified frequency, and the user's activity If the condition is not a specified active condition, it may be set to identify a condition with tremor symptoms.
  • SNR signal to noise ratio
  • the designated frequency may be 3 Hz.
  • the at least one processor further determines that the SNR value of the IR light signal is greater than or equal to a specified value, and the first maximum peak frequency and the second maximum peak frequency of the IR light signal and the green light signal Based on the fact that the first maximum peak frequency and the second maximum peak frequency are the same, a state without a tremor symptom may be identified.
  • the at least one processor is further configured to identify a voluntary active state if the same frequency does not exist, if the same frequency is not greater than or equal to a specified frequency, or if the activity state of the user is the specified activity state. can be set.
  • the at least one processor may be further configured to display a screen for testing the tremor symptom on the display based on the identification of a state in which the tremor symptom exists.
  • the at least one processor may be additionally configured to display a hospital-linked service screen on the display based on the identification of the state in which the tremor symptom is present.
  • FIG. 3 is a block diagram of a PPG sensor according to an embodiment.
  • a PPG sensor 212 may include a light emitting unit 322 , a light receiving unit 324 , and a measurement module 326 .
  • the light emitting unit 322 may include at least one of a spectrometer, a vertical cavity surface emitting laser (VCSEL), a light emitting diode (LED), a white LED, or a white laser.
  • VCSEL vertical cavity surface emitting laser
  • LED light emitting diode
  • white LED white LED
  • the light emitting unit 322 emits IR light and/or visible light (red light, green light or blue light) may be output.
  • the light receiving unit 324 may include at least one light receiving element.
  • at least one light-receiving element may include an avalanche photodiode (PD), a single-photon avalanche diode (SPAD), a photodiode, a photomultiplier tube, PMT), charge coupled device (charge coupled device, CCD), CMOS array (array), or a spectrometer (spectrometer) may include at least one.
  • the light receiving unit 324 may have a reflective or transmissive structure.
  • At least one light receiving element receives light irradiated by the light emitting unit 322 and reflected by the wearer's body (eg, skin, skin tissue, fat layer, vein, artery, or capillary blood vessel) ( detect or sense).
  • the light receiving unit 324 may output an electrical signal corresponding to light sensed by at least one light receiving element.
  • At least one light-receiving element according to an exemplary embodiment has a first wavelength of IR light and green light output by the light emitting unit 322 radiated onto the body (eg, skin) and then partially absorbed and partially reflected by the body.
  • a first light (eg, infrared (IR) light) and a second light (eg, green light) of a second wavelength may be sensed.
  • the first light of the first wavelength may have a penetration depth different from that of the second light of the second wavelength based on physical constitutional characteristics.
  • a first light of a first wavelength may be a light that is more sensitive to dynamic noise (or motion) than a second light of a second wavelength based on depth of penetration based on physical constitutional characteristics.
  • the light signal sensed according to the motion may include motion-related noise components. If light sensing is performed during the same motion, the IR light signal may contain more motion-related noise components than the green light signal.
  • the measurement module 326 (processing unit or integrated chip (IC)) may be electrically connected to the light emitting unit 322 , the light receiving unit 324 , and the processor 220 .
  • the measurement module 326 may measure blood pressure, blood sugar, heart rate, and/or blood volume based on an electrical signal corresponding to the light sensed by the light receiver 324 (eg, the amount of reflected light). there is.
  • the measurement module 326 is implemented as a blood pressure, blood sugar, heart rate, and/or blood volume measurement algorithm, so that the processor 220 performs an operation based on the blood pressure, blood sugar, heart rate, and/or blood volume measurement algorithm.
  • the measurement module 326 may obtain an IR light signal based on an electrical signal corresponding to the IR light sensed by the light receiver 324 (eg, the amount of reflected IR light), and may obtain an IR light signal.
  • a green light signal may be obtained based on an electrical signal corresponding to the green light (eg, the amount of reflected green light) sensed by ).
  • the measurement module 326 may transfer the IR light signal and the green light signal to the processor 220 or may process them by itself.
  • components included in the PPG sensor 212 may not be limited to the light emitting unit 322 , the light receiving unit 324 , and/or the measurement module 326 .
  • the PPG sensor 212 may further include a signal processor (not shown) (eg, an analog front end).
  • the signal processing unit (not shown) may include an amplifier for amplifying a biosignal and an analog to digital converter (ADC) for converting an analog biosignal into a digital biosignal.
  • ADC analog to digital converter
  • the components included in the signal processing unit may not be limited to the aforementioned amplifier and ADC.
  • the number of light emitting units 322 and/or light receiving units 324 included in the electronic device 201 may be plural, and the light emitting units 322 and light receiving units 324 form at least one array. can do.
  • the light emitting unit 322 and/or the light receiving units 324 (or biosignals obtained from the plurality of light emitting units 322 and/or light receiving units 324) have different weights. can be applied
  • the PPG sensor 212 may be disposed on the housing of the electronic device 201 or may be disposed to be visually exposed to the outside through the housing. The disposition position or direction of the PPG sensor 212 will be described in more detail through drawings to be described later.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example in which an electronic device according to an exemplary embodiment is implemented as a wearable electronic device.
  • an electronic device 201 is implemented in the form of a wearable electronic device 401 and may obtain biometric information by performing a sensing operation on a user's body.
  • the electronic device 201 may receive biometric information sensed by another wearable electronic device through communication with another wearable electronic device.
  • the wearable electronic device 401 is, for example, a wearable device in the form of a wristwatch that can be worn on a user's wrist or another part of the body (eg, head, forearm, thigh, or a human body capable of measuring heart rate). It may be a wearable device that can be worn on other parts).
  • the electronic device 401 includes a first side 411 (eg, a back side), a second side 412 (eg, a front side), and a first side 411 (eg, a back side) and a second side 411 (eg, a back side).
  • the housing 410 may include a third surface (eg, a side surface) surrounding a space between the surface 412 (eg, a front surface).
  • a light emitting unit 422 (eg, the light emitting unit 322 of FIG. )) and a light receiving unit 424 (eg, the light receiving unit 324 of FIG. 3 ) may be disposed.
  • the light emitting unit 422 and the light receiving unit 424 are provided on the first surface 411 (eg, wrist) of the electronic device 401 so as to be in contact with a part of the user's body (eg, wrist) when the electronic device 401 is worn. : on the back).
  • a first electrode 431 and a second electrode 432 which are parts of an ECG sensor, may be disposed on at least two portions of the first members 403a and 403b disposed to surround the light emitting unit 422 and the light receiving unit 424. .
  • the electronic device 401 includes a display 460 (eg, a drawing) on a second surface 412 (eg, the front side) of the housing 410. 2 display 260) may be disposed.
  • a third electrode 433, which is another part of the ECG sensor, may be disposed on at least one part of the second member 405 formed to surround the display 460 according to an embodiment.
  • the third electrode 433 when the electronic device 401 is worn, the third electrode 433 may be disposed on at least one portion of the housing 410 so as not to come into contact with a part of the user's body.
  • the third electrode 433 may be disposed on the second surface 412 (eg, the front surface) of the electronic device 401 .
  • the third electrode 433 may be disposed on or included in the display 460 in the form of a transparent electrode (eg, indium tin oxide: ITO).
  • ITO indium tin oxide
  • the PPG sensor As the light irradiated to the body by the light emitting unit 422 is reflected by a part of the user's body (eg, wrist) and sensed by the light receiving unit 424, the PPG sensor generates an IR light signal and/or Alternatively, a green optical signal may be sensed.
  • the PPG sensor 212 eg, the light emitting unit 422 and the light receiving unit 424) based on power-on of the electronic device 401 or a designated event (eg, a user input or an application execution event) is activated to start an operation (eg, a sensing operation).
  • a designated event eg, a user input or an application execution event
  • the first electrode 431, the second electrode 432, and the third electrode 433 and other biological sensors are used. Accordingly, additional bio-signals of the user may be further sensed, and electrocardiogram, stress, skin conductance, and/or skin temperature of the user may be measured based on the measured bio-signals.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an operation of detecting a tremor symptom in an electronic device according to an exemplary embodiment.
  • a processor eg, the electronic device 101 of FIG. 1 , the electronic device 201 of FIG. 2 , or the electronic device 401 of FIG. 4 ) according to an embodiment
  • Processor 120 of 1 or processor 220 of FIG. 2 may perform at least one of operations 510 to 530 .
  • the processor 220 transmits the first light signal (eg, IR light signal) and the second light signal (eg, green light signal) sensed by the PPG sensor 212 to the motion sensor.
  • 3-axis (x-axis, y-axis, z-axis) acceleration signals sensed by the sensor may be obtained.
  • the processor 220 uses a first light signal (eg, an IR light signal), a second light signal (eg, a green light signal), and 3-axis acceleration signals to generate a trimmer (eg, an IR light signal).
  • a first light signal eg, an IR light signal
  • a second light signal eg, a green light signal
  • 3-axis acceleration signals to generate a trimmer (eg, an IR light signal).
  • a trimmer eg, an IR light signal.
  • a state with symptoms of resting tremor, postural tremor, or kinetic tremor, or a state without tremor symptoms (or designated activity states) may be detected (or identified).
  • the processor 220 may identify whether a signal to noise ratio (SNR) value of the IR optical signal is less than a specified value (eg, a negative number).
  • the processor 220 may monitor IR light signal and green light signal frequencies (eg, heartbeat frequency).
  • the IR light signal and the green light signal may each include a first maximum peak frequency and a second maximum peak frequency that is a harmonic of the first maximum peak frequency.
  • the second maximum peak frequency may be twice the first maximum peak frequency, and an amplitude of the second maximum peak frequency may be smaller than that of the first maximum peak frequency.
  • the processor 220 may identify whether the first maximum peak frequency and the second maximum peak frequency of the IR light signal and the first maximum peak frequency and the second maximum peak frequency of the green light signal are the same (or different).
  • the meaning that the first maximum peak frequency and the second maximum peak frequency of the IR light signal and the first maximum peak frequency and the second maximum peak frequency of the green light signal are the same means that the frequency component due to the heartbeat is equal to the IR light signal and the green light signal. It may mean that noise due to tremors or movement other than the heartbeat is insignificant or non-existent because it is equally reflected in the optical signal.
  • the processor 220 may identify whether the same frequency exists among the maximum peak frequencies of the 3-axis (x-axis, y-axis, z-axis) acceleration signals, and if the same frequency exists, the same frequency is designated It can identify if it is above the frequency (e.g. 3Hz). For example, assuming that the heart beat frequency is 60 to 80 beats per minute in a motionless state, each of the three-axis acceleration signals may be less than 3 Hz, such as about 1 to 2 Hz, and the three-axis acceleration signals are 3 Hz. If the signal is abnormal, it may mean that the user is in a motion state or an exercise state (eg, a designated activity state).
  • the processor 220 is configured such that the SNR value of the IR optical signal is less than a specified value (eg, a negative number), the same frequency exists among the maximum peak frequencies of the 3-axis acceleration signals, and the same frequency is a designated frequency (eg, a negative number). : 3 Hz) or more, and if the activity state of the user is not a designated activity state, a state with a tremor symptom may be detected.
  • a specified value eg, a negative number
  • the peak frequency and the second maximum peak frequency are not the same, the same frequency exists among the maximum peak frequencies of the 3-axis (x-axis, y-axis, z-axis) acceleration signals, and the frequency to which the same frequency is designated (eg 3Hz)
  • the designated activity state may include an exercise state having a repetitive pattern of a certain period.
  • An exercise state having a repetitive pattern of a certain period may include an exercise state in which a body part (eg, an arm or a body other than a hand) is shaken at a certain period.
  • a body part eg, an arm or a body other than a hand
  • an exercise state in which a part of the body is shaken at regular intervals may include a running state, a cycling state, an elliptical state, a rowing state, and a dancing state. can include more.
  • the processor 220 may identify a state without a tremor symptom (or the user is in an active state).
  • the processor 220 may identify the severity of the tremor symptom in response to detection of the tremor symptom, and provide information on the severity of the tremor symptom.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an operation of detecting a state without a tremor symptom, a state with a tremor symptom, and a voluntary user activity state in an electronic device according to an embodiment.
  • a processor eg, the electronic device 101 of FIG. 1 , the electronic device 201 of FIG. 2 , or the electronic device 401 of FIG. 4 .
  • the processor 120 of 1 or the processor 220 of FIG. 2 may perform at least one of operations 610 to 680 .
  • the processor 220 detects the movement of the electronic device 201 through the motion sensor 214 based on a user's request (trigger detection request) or a designated event (trigger detection start event). whether it can be identified. For example, the current consumed by the PPG sensor 212 may be greater than the current consumed by the motion sensor 214, and the PPG sensor 212 may be more sensitive to minute shaking than the motion sensor 214.
  • the processor 220 first uses the motion sensor 214 to It can identify whether motion is detected.
  • the processor 220 determines that the SNR of the first optical signal (IR optical signal) sensed using the PPG sensor 212 is the designated value when motion is not detected through the motion sensor 214. It is possible to identify whether it is less than or not. According to an embodiment, the processor 220 acquires an IR light signal by turning on (or activating or driving) the PPG sensor 212, which is more sensitive to motion than the motion sensor 214, when motion is not detected through the motion sensor 214. can do.
  • the processor 220 in operation 630, the processor 220 according to an embodiment further acquires a second light signal (green light signal) using the PPG sensor 212 based on the fact that the SNR of the IR light signal is not less than a specified value, It may be identified whether the first maximum peak frequency and the second maximum peak frequency of the IR optical signal are the same as the first maximum peak frequency and the second maximum peak frequency of the green optical signal.
  • the processor 220 converts the IR light signal and the green light signal according to the time domain into the IR light signal and the green light signal according to the frequency domain, and the frequency and The frequency of the green light signal can be compared.
  • the processor 220 determines that the first maximum peak frequency of the IR light signal and the first maximum peak frequency of the green light signal are the same, and the second maximum peak frequency of the IR light signal and the second maximum peak of the green light signal are the same. It is possible to identify whether the frequencies are the same.
  • the IR light signal When the first maximum peak frequency of the IR light signal and the first maximum peak frequency of the green light signal are the same, and the second maximum peak frequency of the IR light signal and the second maximum peak frequency of the green light signal are equal, this is the IR light signal.
  • the processor 220 determines that the SNR value of the IR optical signal is not less than a specified value (eg, a negative number), the first maximum peak frequency and the second maximum peak frequency of the IR optical signal and the green light A state without a tremor symptom may be identified based on the fact that the first maximum peak frequency and the second maximum peak frequency of the signal are the same.
  • a specified value eg, a negative number
  • the processor 220 determines whether the SNR value of the IR light signal is less than a specified value (eg, a negative number) or the motion sensor detects motion through the motion sensor or when motion is not detected through the motion sensor.
  • the processor 220 converts 3-axis (x-axis, y-axis, z-axis) acceleration signals according to time domain into 3-axis acceleration signals according to frequency domain, respectively, A frequency of each of the acceleration signals may be compared. For example, the processor 220 compares whether the first maximum peak frequency of the x-axis acceleration signal, the first maximum peak frequency of the y-axis acceleration signal, and the first maximum peak frequency of the z-axis acceleration signal are the same, and The second maximum peak frequency of the acceleration signal, the second maximum peak frequency of the y-axis acceleration signal, and the second maximum peak frequency of the z-axis acceleration signal are compared to determine whether the same first maximum peak frequency or the same second maximum peak frequency is obtained. You can identify if it exists. For example, the meaning that the first maximum peak frequency and/or the second maximum peak frequency of each axis are the same may mean that there is a motion repeated at a constant frequency, such as a shaking motion.
  • the processor 220 determines whether the maximum peak frequency having the same frequency among the maximum peak frequencies of the axis exists, whether the maximum peak frequency having the same frequency is greater than or equal to a specified frequency (eg, 3 Hz or more). can identify.
  • a specified frequency eg, 3 Hz or more.
  • the processor 220 determines whether the user is in a specified active state when there is a maximum peak frequency having the same frequency among the maximum peak frequencies of the axis and the maximum peak frequency having the same frequency is equal to or greater than the specified frequency.
  • a designated activity state is an activity state that can be mistaken for a tremor symptom, an activity day in which the maximum peak frequency with the same frequency among the maximum peak frequencies of the axis exists and the maximum peak frequency with the same frequency can be greater than the designated frequency.
  • the designated activity state may include an exercise state having a repetitive pattern of a certain period.
  • An exercise state having a repetitive pattern of a certain period may include an exercise state in which a body part (eg, an arm or a body other than a hand) is shaken at a certain period.
  • a body part eg, an arm or a body other than a hand
  • an exercise state in which a part of the body is shaken at regular intervals may include a running state, a cycling state, an elliptical state, a rowing state, and a dancing state.
  • the designated activity state may include an arm movement state by a walking or running motion or a keyboard typing state.
  • the processor 220 may identify whether the activity state of the user is a designated activity state through the motion sensor 214 .
  • the processor 220 has the same frequency among the maximum peak frequencies of the 3-axis acceleration signals, the same frequency is greater than or equal to a specified frequency (eg, 3Hz), and the user's activity state is the specified activity. If it is not a condition, you can identify a condition with Tremor symptoms.
  • a specified frequency eg, 3Hz
  • the processor 220 performs the same frequency among the maximum peak frequencies of the 3-axis acceleration signals when the same frequency does not exist or the same frequency among the maximum peak frequencies of the 3-axis acceleration signals exists. If is not higher than a specified frequency (eg, 3 Hz) or the user is in a specified activity state, it may be identified that the user is in a voluntary activity state (eg, a state in which he is in voluntary activity without tremor symptoms).
  • a specified frequency eg, 3 Hz
  • a voluntary activity state eg, a state in which he is in voluntary activity without tremor symptoms.
  • a method for detecting a tremor symptom in an electronic device includes a PPG sensor of the electronic device Obtaining the first and second optical signals sensed by and the three-axis acceleration signals sensed by the motion sensor of the electronic device, the first light signal, the second light signal, and the three-axis acceleration It may include an operation of identifying a state with a tremor symptom by using signals, and an operation of displaying information informing of the state of the tremor symptom on the display.
  • the method may further include an operation of identifying a severity of the tremor symptom when identifying the state with the tremor symptom.
  • the method may further include an operation of transmitting information indicating a state in which the tramper symptom exists to an external electronic device through a communication module of the electronic device.
  • the first optical signal may include an IR (infrared) optical signal
  • the second optical signal may include a green optical signal
  • the method is such that a signal to noise ratio (SNR) value of the IR light signal is less than a specified value, the same frequency exists among maximum peak frequencies of the three-axis acceleration signals, and the same frequency is a specified frequency. If it is above and the activity state of the user is not a designated activity state, an operation of identifying a state in which the tremor symptom is present may be further included.
  • SNR signal to noise ratio
  • the method is such that a signal to noise ratio (SNR) value of the IR light signal is greater than or equal to a specified value, and the first maximum peak frequency and the second maximum peak frequency of the IR light signal and the second maximum peak frequency of the green light signal.
  • SNR signal to noise ratio
  • the first maximum peak frequency and the second maximum peak frequency are not the same, the same frequency exists among the maximum peak frequencies of the three-axis acceleration signals, the same frequency is greater than or equal to a specified frequency, and the user's activity state is a specified activity state. If not, an operation of identifying a state in which the tremor symptom is present may be further included.
  • the method is such that the SNR value of the IR optical signal is greater than or equal to a specified value, the first maximum peak frequency and the second maximum peak frequency of the IR optical signal and the first maximum peak of the green optical signal.
  • the method may further include identifying a state in which there is no tremor symptom based on the same frequency and the second maximum peak frequency.
  • the method may further include identifying a voluntary activity state if the same frequency does not exist, if the same frequency is less than a specified frequency, or if the activity state of the user is the specified activity state. .
  • the method may further include an operation of displaying a screen for testing the tremor symptom based on the identification of the state in which the tremor symptom exists.
  • the method may further include an operation of displaying a hospital-linked service screen based on the identification of the tremor symptom.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an operation of identifying the severity of a tremor symptom in an electronic device according to an exemplary embodiment.
  • a processor eg, the electronic device 101 of FIG. 1 , the electronic device 201 of FIG. 2 , or the electronic device 401 of FIG. 4 .
  • the processor 120 of 1 or the processor 220 of FIG. 2 may perform at least one of operations 710 to 770 .
  • the processor 220 detects the same frequency as the first maximum peak frequency of the IR light signal sensed by the PPG sensor 212 in three axes (x-axis) sensed by the motion sensor 214. , y-axis, z-axis) it is possible to identify whether the first maximum peak frequencies of the acceleration signals are present.
  • the tremor occurs, since the frequency component caused by the tremor may appear in the IR light signal as well as the three-axis acceleration signals, at least one of the first maximum peak frequency of the IR light signal and the first maximum peak frequencies of the three-axis acceleration signals are the same If so, it may mean that a tremor has occurred.
  • the processor 220 sets the tremor severity to severe (e.g.: 2.5 ⁇ severity ⁇ 4).
  • the intensity (eg, severity) of the tremor symptom is determined by a frequency component of a signal (eg, an IR light signal) sensed by the PPG sensor 212 and signals (eg, an IR light signal) sensed by the motion sensor 214.
  • 3-axis acceleration signals may have a correlation with the degree of synchronization between frequency components.
  • the frequency component of a signal sensed by the PPG sensor 212 eg, an IR light signal
  • the frequency component of signals sensed by the motion sensor 214 eg, 3-axis acceleration signals
  • the processor 220 may determine 1) within a range of severity values corresponding to severe severity (eg, 2.5 ⁇ severity ⁇ 4) as the number of frequencies equal to the first maximum peak frequency of the IR light signal increases (IR 2) Among the first maximum peak frequencies of the three-axis acceleration signals, the difference between the first maximum peak frequency of the IR optical signal and the first maximum peak frequency of the three-axis acceleration signals is within a specified value (eg, 0.2 Hz).
  • the severity value eg, the value of the intensity of the Tremor symptom
  • the processor 220 if the same frequency as the first maximum peak frequency of the IR light signal does not exist among the first maximum peak frequencies of the 3-axis acceleration signals, the maximum peak of the 3-axis acceleration signals. It is possible to identify whether there are at least two maximum peak frequencies having the same frequency among the frequencies.
  • the processor 220 determines that the tremor severity is moderate (eg, 1 ⁇ severity) if there are at least two maximum peak frequencies having the same frequency among the maximum peak frequencies of the three-axis acceleration signals. ⁇ 2,5).
  • the processor 220 may determine whether 1) within the range of severity values corresponding to moderate severity (eg, 1 ⁇ severity ⁇ 2.5), the greater the number of the same maximum peak frequencies among the maximum peak frequencies of the 3-axis acceleration signals, (or as the coincidence rate of the 3-axis acceleration signals increases), 2) as the number of maximum peak frequencies in which the difference between the maximum peak frequencies of the 3-axis acceleration signals is within a specified value (eg 0.2Hz) increases (or as the error rate decreases)
  • the severity value e.g., the value of the intensity of Tremor symptoms
  • the processor 220 determines that the same frequency as the first maximum peak frequency of the IR light signal does not exist among the first maximum peak frequencies of the 3-axis acceleration signals, and the maximum peak of the 3-axis acceleration signals. If at least two maximum peak frequencies having the same frequency do not exist among the frequencies, it may be identified whether the first maximum peak frequency of the IR light signal and the first maximum peak frequency of the green optical signal are the same.
  • the processor 220 determines that the same frequency as the first maximum peak frequency of the IR optical signal does not exist among the first maximum peak frequencies of the 3-axis acceleration signals, and the maximum peak of the 3-axis acceleration signals. If the first maximum peak frequency of the IR light signal and the first maximum peak frequency of the green light signal are the same in a state where there are not at least two maximum peak frequencies having the same frequency among the frequencies, the tremor severity is mild (e.g., 0 ⁇ severity ⁇ 1) can be identified.
  • the processor 220 may determine: 1) the second maximum peak frequency of the IR optical signal and the second maximum peak frequency of the green optical signal within a range of severity values corresponding to mild symptoms (eg, 0 ⁇ severity ⁇ 1); As the error rate decreases within the specified value (eg 0.2Hz), 2) as the number of the same maximum peak frequencies among the maximum peak frequencies of the 3-axis acceleration signals increases (or as the coincidence rate of the 3-axis acceleration signals increases) , 3) As the number of maximum peak frequencies in which the difference between the maximum peak frequencies corresponding to each of the three-axis acceleration signals is within a specified value (eg, 0.2 Hz) increases (or the error rate decreases), the severity value (eg, of the tremor symptom) increases. intensity) can be determined as a large value.
  • the entire range of severity values is specified as 0 ⁇ severity ⁇ 4, and the severity within the entire range of severity values is divided into perjury range, moderate range, and mild range, for example.
  • the range of severity may be selectively set to a narrower or wider range, and the intensity classification of severity may also be selectively set to a greater number of intensities or a smaller number of intensities.
  • FIG. 8A is a diagram showing an example of an IR optical signal and a green optical signal in the time domain according to an embodiment
  • FIG. 8B is a diagram showing an example of an IR optical signal and a green optical signal in the frequency domain according to an embodiment.
  • reference number 810 may be a graph representing the IR optical signal 811 in the time domain
  • reference number 820 may be a graph representing the green optical signal 821 in the time domain.
  • the x-axis may represent each time
  • the y-axis may represent the magnitude of the optical signal.
  • the processor 220 converts the IR light signal 811 and the green light signal 821 of the time domain obtained through the PPG sensor 212 into the IR light signal 831 and the green light signal of the frequency domain, respectively. signal 841.
  • reference number 830 may be a graph representing the IR optical signal 831 in the frequency domain
  • reference number 840 may be a graph representing the green optical signal 841 in the frequency domain.
  • the x-axis may represent frequency
  • the y-axis may represent the magnitude (or power) of each optical signal.
  • Examples of the first maximum peak frequency, the second maximum peak frequency, and the SNR value of each of the IR optical signal 831 and the green optical signal 841 in the frequency domain according to FIG. 8B may be shown in Table 1 below.
  • 9A is a diagram illustrating an example of 3-axis acceleration signals in a time domain according to an embodiment
  • FIG. 9B is a diagram showing an example of 3-axis acceleration signals in a frequency domain according to an embodiment.
  • reference number 910 may be a graph representing the x-axis acceleration signal 911 in the time domain
  • reference number 920 may be a graph representing the y-axis acceleration signal 921 in the time domain
  • reference numeral 930 may be a graph representing the z-axis acceleration signal 931 in the time domain
  • the x-axis may represent time
  • the y-axis may represent the magnitude of each acceleration signal.
  • the processor 220 converts the 3-axis acceleration signals 911 , 921 , and 931 of the time domain obtained through the motion sensor 214 into the 3-axis acceleration signals 941 , 951 , and 961 of the frequency domain, respectively. ) can be converted to
  • reference number 940 may be a graph representing the x-axis acceleration signal 941 in the frequency domain
  • reference number 950 may be a graph representing the y-axis acceleration signal 951 in the frequency domain
  • reference numeral 960 may be a graph representing the z-axis acceleration signal 961 in the frequency domain.
  • the x-axis may represent the frequency
  • the y-axis may represent the magnitude of the power of the acceleration signal.
  • the processor 220 determines the first maximum peak frequencies of each of the three-axis acceleration signals 941, 951, and 961 in the frequency domain in a state in which motion is detected through the motion sensor 214 (eg, x
  • 10A is a diagram showing an example of an IR light signal, a green light signal, an x-axis acceleration signal, a y-axis acceleration signal, and a z-axis acceleration signal in the time domain when the severity of tremor symptoms is very severe, according to an embodiment
  • 10B is a diagram illustrating an example of an IR light signal, a green light signal, an x-axis acceleration signal, a y-axis acceleration signal, and a z-axis acceleration signal in the frequency domain when tremor symptoms are severe, according to an embodiment.
  • reference number 1010 is a graph showing an IR light signal 1011 in the time domain
  • reference number 1020 is a graph showing a green light signal 1021 in the time domain
  • reference number 1030 is a graph showing the x-axis acceleration signal 1031 in the time domain
  • reference number 1040 is a graph showing the y-axis acceleration signal 1041 in the time domain
  • reference number 1050 represents the z-axis acceleration signal 1051 in the time domain. It may be a graph shown. In each graph, the x-axis may represent time, and the y-axis may represent frequency or magnitude of an acceleration signal.
  • the processor 220 includes an IR light signal 1011 in the time domain, a green light signal 1021, an x-axis acceleration signal 1031, a y-axis acceleration signal 1041, and a z-axis acceleration signal 1051 ) can be converted into an IR light signal, a green light signal, an x-axis acceleration signal, a y-axis acceleration signal, and a z-axis acceleration signal in the frequency domain, respectively.
  • reference number 1060 is a graph showing an IR optical signal 1061 in the frequency domain
  • reference number 1070 is a graph showing a green optical signal 1071 in the frequency domain
  • reference number 1080 is a graph showing the x-axis acceleration signal 1081 in the frequency domain
  • reference number 1090 is a graph showing the y-axis acceleration signal 1091 in the frequency domain
  • reference number 1095 represents the z-axis acceleration signal 1093 in the frequency domain. It may be a graph shown. In each graph, the x-axis may represent frequency, and the y-axis may represent frequency or magnitude of an acceleration signal.
  • the first maximum peak frequency of each of the IR light signal 1061, the green light signal 1071, the x-axis acceleration signal 1081, the y-axis acceleration signal 1091, and the z-axis acceleration signal 1093 according to FIG. 10B , the second maximum peak frequency, SNR values, and examples of the severity of the Tremor symptoms (Tremor severity) may be shown in Table 2 below.
  • the three-axis acceleration signals 1081, 1091, and 1093 have the same frequency as the first maximum peak frequency (eg, 3.8 Hz) of the IR light signal 1061 in a tremor symptom state.
  • the tremor severity is severe (eg, 2.5 ⁇ severity ⁇ 4) (eg, 2.5 ⁇ severity ⁇ 4) (eg, 3-4) can be identified.
  • 11A is a diagram showing an example of an IR light signal, a green light signal, an x-axis acceleration signal, a y-axis acceleration signal, and a z-axis acceleration signal in the time domain when the severity of a tremor symptom is moderate according to an embodiment
  • 11B is a diagram illustrating an example of an IR light signal, a green light signal, an x-axis acceleration signal, a y-axis acceleration signal, and a z-axis acceleration signal in the frequency domain when the tremor symptom is moderate, according to an embodiment.
  • reference number 1110 is a graph showing an IR light signal 1111 in the time domain
  • reference number 1120 is a graph showing a green light signal 1121 in the time domain
  • reference number 1130 is a graph showing the x-axis acceleration signal 1131 in the time domain
  • reference number 1140 is a graph showing the y-axis acceleration signal 1141 in the time domain
  • reference number 1150 is the z-axis acceleration signal 1151 in the time domain It may be a graph shown.
  • the x-axis may represent time
  • the y-axis may represent frequency or magnitude of an acceleration signal.
  • the processor 220 includes an IR light signal 1111 in the time domain, a green light signal 1121, an x-axis acceleration signal 1131, a y-axis acceleration signal 1141, and a z-axis acceleration signal 1151 ) can be converted into an IR light signal, a green light signal, an x-axis acceleration signal, a y-axis acceleration signal, and a z-axis acceleration signal in the frequency domain, respectively.
  • reference number 1160 is a graph showing an IR optical signal 1161 in the frequency domain
  • reference number 1170 is a graph showing a green optical signal 1171 in the frequency domain
  • reference number 1180 is a graph showing the x-axis acceleration signal 1181 in the frequency domain
  • reference number 1190 is a graph showing the y-axis acceleration signal 1191 in the frequency domain
  • reference number 1195 is the z-axis acceleration signal 1193 in the frequency domain It may be a graph shown.
  • the x-axis may represent the frequency
  • the y-axis may represent the magnitude of the frequency.
  • the first maximum peak frequency of each of the IR light signal 1161, the green light signal 1171, the x-axis acceleration signal 1181, the y-axis acceleration signal 1191, and the z-axis acceleration signal 1193 according to FIG. 11B , second maximum peak frequency, SNR values, and examples of the severity of tremor symptoms may be shown in Table 3 below.
  • SNR negative number
  • the processor 220 has at least two maximum peak frequencies having the same maximum peak frequencies of the three-axis acceleration signals 1181, 1191, and 1193 in the tremor symptom state, such as about 4.1 Hz and about 4.2 Hz.
  • Tremor severity can be identified as subsumed as moderate (eg 1 ⁇ severity ⁇ 2.5) (eg 2) based on the presence of more than 10.
  • 12A is a diagram showing an example of an IR light signal, a green light signal, an x-axis acceleration signal, a y-axis acceleration signal, and a z-axis acceleration signal in the time domain when the severity of a tremor symptom is mild, according to an embodiment
  • 12B is a diagram illustrating an example of an IR light signal, a green light signal, an x-axis acceleration signal, a y-axis acceleration signal, and a z-axis acceleration signal in the frequency domain when the tremor symptom is mild, according to an embodiment.
  • reference number 1210 is a graph showing an IR light signal 1211 in the time domain
  • reference number 1220 is a graph showing a green light signal 1221 in the time domain
  • reference number 1230 is a graph showing the x-axis acceleration signal 1231 in the time domain
  • reference number 1240 is a graph showing the y-axis acceleration signal 1241 in the time domain
  • reference number 1250 represents the z-axis acceleration signal 1251 in the time domain. It may be a graph shown. In each graph, the x-axis may represent time, and the y-axis may represent the magnitude of a signal.
  • the processor 220 includes an IR light signal 1211 in the time domain, a green light signal 1221, an x-axis acceleration signal 1231, a y-axis acceleration signal 1241, and a z-axis acceleration signal 1251 ) can be converted into an IR light signal, a green light signal, an x-axis acceleration signal, a y-axis acceleration signal, and a z-axis acceleration signal in the frequency domain, respectively.
  • reference number 1260 is a graph showing an IR optical signal 1261 in the frequency domain
  • reference number 1270 is a graph showing a green optical signal 1271 in the frequency domain
  • reference number 1280 is a graph showing the x-axis acceleration signal 1281 in the frequency domain
  • reference number 1290 is a graph showing the y-axis acceleration signal 1291 in the frequency domain
  • reference number 1295 is the z-axis acceleration signal 1293 in the frequency domain It may be a graph shown.
  • the x-axis may represent the frequency
  • the y-axis may represent the magnitude of the frequency.
  • the first maximum peak frequency of each of the IR light signal 1261, the green light signal 1271, the x-axis acceleration signal 1281, the y-axis acceleration signal 1291, and the z-axis acceleration signal 1293 according to FIG. 12B , second maximum peak frequency, SNR values, and examples of the severity of tremor symptoms may be shown in Table 4 below.
  • PPG_IR Signal 1 st maximum peak frequency (Hz) 2nd maximum peak frequency (Hz) signal-to-noise ratio (SNR)
  • PPG_IR Tremor Severity IR light signal
  • PPG_Green One green light signal ( PPG_Green) 0.9 1.9 14.13 x-axis acceleration signal (ACC_X) 5.7 5.1 y-axis acceleration signal (ACC_Y) 3.3 3.4 z-axis acceleration signal (ACC_Z) 6.7 3.3
  • the processor 220 according to an embodiment is based on the fact that the first maximum peak frequency of the IR light signal 1261 and the first maximum peak frequency of the green light signal 1271 are equal to about 0.9 Hz in the tremor symptom state.
  • FIG. 13A is a diagram illustrating an example of a screen when a state with a tremor symptom is identified in an electronic device according to an exemplary embodiment
  • FIG. 13B is a diagram illustrating an example of a tremor symptom test guide screen in an electronic device according to an exemplary embodiment.
  • a processor of an electronic device 1301 eg, the electronic device 101 of FIG. 1 , the electronic device 201 of FIG. 2 , or the electronic device 401 of FIG. 4
  • an embodiment 220
  • processor 120 of FIG. 1 e.g., processor 120 of FIG. 1
  • identifies a condition with a tremor symptom or upon detecting (or detecting) a tremor symptom, includes a notice on the display 1360, such as "Hand tremor symptom detected.”
  • a tremor symptom notification screen 1310 may be displayed.
  • the processor 220 after displaying the tremor symptom notification screen, displays a tremor symptom test on the display 1360, such as “Would you like to test for tremor symptom?” A symptom test selection screen 1320 may be displayed. If the tremor symptom test is selected through the tremor symptom test selection screen 1320, the processor 220 according to an embodiment may display guide screens for the tremor symptom test on the display 260.
  • FIG. 14A is a diagram showing an example of a first guide screen for testing a symptom of tremor according to an embodiment
  • FIG. 14B is a diagram showing an example of a second guide screen for testing a symptom of tremor according to an embodiment
  • FIG. 14C is a diagram showing an example of a third guide screen for a tremor symptom test according to an embodiment
  • FIG. 14D is a diagram showing an example of a fourth guide screen for a tremor symptom test according to an embodiment.
  • the processor 220 of the electronic device 1301 sits comfortably on the display 1360 and relaxes both hands based on a request (or selection) for a tremor symptom test from a user.
  • a first guide screen 1410 for testing whether a tremor symptom is identified (detected or sensed) in a posture may be displayed.
  • the first guide screen 1410 includes an image for guiding the first posture for the Tremor symptom test and a message for guiding the first posture for the Tremor symptom test (eg, "Sit in a comfortable posture. Both hands. Relax. Hold for 1 minute"), and all or part of a start button (or icon) for starting the test.
  • the processor 220 performs a tremor symptom detection operation (eg, at least some of the operations of FIGS. 5, 6, and 7) in the first posture based on the user's input of the start button. can do.
  • the processor 220 may identify and provide the severity of the tremor symptom or provide a message recommending a hospital visit.
  • the processor 220 of the electronic device 1301 sits comfortably on the display 1360 and extends both hands and fingers forward based on a request (or selection) for a tremor symptom test from the user.
  • a second guide screen 1420 for testing whether a tremor symptom is identified (detected or sensed) in the 2 postures may be displayed.
  • the second guide screen 1420 includes an image for guiding the second posture for the Tremor symptom test and a message for guiding the second posture for the Tremor symptom test (eg, “Sit in a comfortable posture. Stretch your hand and fingers straight out in front of you. Hold for 1 minute”), and a start button (or icon) to start the test, or at least some of them.
  • the processor 220 may perform a tremor symptom detection operation (eg, at least some or all of the operations of FIGS. 5, 6, and 7) in the second posture based on the user's input of the start button. ) can be performed. After performing the tremor symptom detection operation in the second posture, the processor 220 according to an embodiment may identify and provide the severity of the tremor symptom or provide a message recommending a visit to the hospital.
  • a tremor symptom detection operation eg, at least some or all of the operations of FIGS. 5, 6, and 7
  • the processor 220 may identify and provide the severity of the tremor symptom or provide a message recommending a visit to the hospital.
  • the processor 220 of the electronic device 1301 displays a third posture in which the hand is slowly extending toward an object on the display 1360 based on a request (or selection) for a tremor symptom test from the user.
  • a third guide screen 1430 for testing whether the tremor symptom is identified (detected or sensed).
  • an image for guiding a third posture for the Tremor symptom test and a message for guiding the user's third posture for the Tremor symptom test are displayed. Stretch slowly. Repeat for 1 minute), and a start button (or icon) to start the test, or at least some of them.
  • the processor 220 performs a tremor symptom detection operation (eg, at least some of the operations of FIGS. 5, 6, and 7) in the third posture based on the user's input of the start button. can do.
  • the processor 220 may identify and provide the severity of the tremor symptom or provide a message recommending a hospital visit.
  • the processor 220 of the electronic device 130 extends a hand forward to the display 1360 and performs finger tapping based on a request (or selection) for a tremor symptom test from the user.
  • a fourth guide screen 1440 may be displayed to test whether a tremor symptom is identified (detected or sensed) in the fourth posture.
  • the fourth guide screen 1440 includes an image for guiding a fourth posture for the Tremor symptom test and a message for guiding the user's fourth posture for the Tremor symptom test (eg, "Extend your hand forward and Try tapping. Repeat for 1 minute"), and a start button (or icon) to start the test, or at least some of them.
  • the processor 220 performs a tremor symptom detection operation (eg, at least some of the operations of FIGS. 5, 6, and 7) in the fourth posture based on the user's input of the start button. can do.
  • the processor 220 may identify and provide the severity of the tremor symptom or provide a message recommending a hospital visit.
  • the processor 220 may further display a screen for a tremor symptom test for each of one or more other postures in addition to the first to fourth postures, and detecting the tremor symptom for each of the other postures You may perform more actions.
  • the first to fourth postures are examples, and other postures may be possible as long as each posture is a posture in which a tremor symptom test is possible.
  • 15 is a diagram illustrating an example of a hospital-linked service screen based on a tremor symptom detection result in an electronic device according to an embodiment.
  • the processor 220 of the electronic device 1301 sends a hospital visit recommendation message 1510 (eg, go to the hospital Get a thorough examination. Shall I refer you to the hospital?) can be displayed.
  • the processor 220 may display hospital information or perform communication with an associated hospital based on a user's input of an association acceptance (Y) button.
  • 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 this document may include a unit implemented by hardware, software, or firmware, and may be used interchangeably with terms such as logic, logic block, component, or circuit, for example.
  • 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.
  • Device-readable storage media may be provided in the form of non-transitory storage media.
  • 'non-temporary' only means that the storage medium is a tangible device and does not contain signals (e.g., electromagnetic waves), 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.
  • signals e.g., electromagnetic waves
  • 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 (eg compact disc read only memory (CD-ROM)), or through an application store (eg Play Store TM ) or on two user devices ( It can be distributed (eg downloaded or uploaded) online, directly between smartphones.
  • a device-readable storage medium eg compact disc read only memory (CD-ROM)
  • an application store eg Play Store TM
  • It can be distributed (eg downloaded or uploaded) online, directly between smartphones.
  • 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 entity or a plurality of entities.
  • 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. .
  • operations performed by modules, programs, or other components are executed sequentially, in parallel, iteratively, or heuristically, or one or more of the operations are executed in a different order, omitted, or , or one or more other operations may be added.
  • the instructions are set to cause the electronic device to perform at least one operation when executed by the electronic device, and the at least one operation is PPG Obtaining the first and second light signals sensed by the sensor and the three-axis acceleration signals sensed by the motion sensor, using the first light signal, the second light signal, and the three-axis acceleration signals It may include an operation of identifying a state in which a tremor symptom exists, and an operation of displaying information informing of the state in which the tremor symptom exists on the display.
  • Some of the foregoing embodiments of the present disclosure may be stored in hardware, firmware, software execution, or recording media such as CDROM, DVD (Digital Versatile Disc), magnetic tape, RAM, floppy disk, hard disk, or magneto-optical disk.
  • CDROM Compact Disc
  • DVD Digital Versatile Disc
  • magnetic tape magnetic tape
  • RAM magnetic tape
  • floppy disk magnetic tape
  • hard disk magnetic tape
  • magneto-optical disk magneto-optical disk.
  • a computer, processor, microprocessor controller, or programmable hardware may store software or computer code when accessed and executed by a computer, processor, or hardware implementing a method of processing described herein;
  • a memory component that can receive, e.g. Including RAM, ROM, flash, etc.
  • the embodiments of the present invention described in this specification and drawings provide specific examples to easily explain the technical contents according to the embodiments of the present invention and help understanding of the embodiments of the present invention. It is only one, and is not intended to limit the scope of the embodiments of the present invention.

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Abstract

본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 통신 모듈, 디스플레이, PPG 센서. 모션 센서, 메모리, 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 PPG 센서에 의해 센싱된 제1 광 신호 및 제2 광 신호와 상기 모션 센서에 의해 센싱된 3축 가속도 신호들을 획득하고, 상기 제1 광 신호, 상기 제2 광 신호, 및 상기 3축 가속도 신호들을 이용하여 트레머 증상이 있는 상태를 식별하고, 상기 트래머 증상이 있는 상태를 알리는 정보를 상기 디스플레이에 표시하도록 설정될 수 있으며, 다른 실시예도 가능할 수 있다.

Description

전자 장치 및 전자 장치에서 트레머 증상 검출 방법
본 개시의 적어도 하나의 실시예들은 일반적으로 전자 장치에서 트레머 증상을 검출하는 기술에 관한 것이다.
최근에는 전자 장치가 사용자의 편의를 위해 다양한 형태로 발전하고 있으며, 사용자가 편리하게 휴대할 수 있도록 소형화되고 있다. 또한 건강에 대한 관심이 증가하고, 사용자들의 건강 상태를 확인할 수 있는 기술에 대한 관심 또한 더불어 증가하고 있다.
이에 따라, 전자 장치는 인체의 다양한 생체 신호를 측정하고 활용할 수 있도록 다양한 형태로 발전하고 있으며, 생체 신호를 기반으로 사용자의 건강을 관리하거나 또는 건강 상태를 확인하는 다양한 서비스를 제공하고 있다.
기술의 발전에 따라 생체 신호를 측정하는 다양하고 서로 상이한 센서가 전자 장치에 탑재될 수 있으며, 생체 신호를 이용하여 사용자의 건강과 관련된 다양한 증상을 검출하고자 하는 다양한 시도가 이루어지고 있다.
사용자의 건강과 관련된 증상들 중 하나의 예로 트레머(tremor)(또는 진전 또는 떨림) 증상이 있을 수 있다. 트레머는 신체의 일부 또는 여러 부분에서 일정한 빈도로 규칙적으로 나타나는 불수의 진동 운동일 수 있다. 트레머 증상은 불수의 운동이라는 점에서 다양한 질병의 증상일 수 있다. 예를 들면, 트레머 증상은 그 자체로 병으로 진단되거나, 파킨슨(Parkinson) 환자의 대표 증상으로서 파킨슨 병을 진단하는데 중요한 요인이 될 수 있다.
통상적으로 트레머 증상은 의사나 임상의와 같은 전문 의료인의 관찰에 의해 주관적으로 식별(또는 진단)되거나, 별도의 트레머 검출 장치를 통해 식별(또는 검출)될 수 있다. 그러나 전문 의료인에게 진단받는 방법은 사용자가 직접 전문 의료인을 만나야 하는 불편함이 있고, 별도의 트레머 검출 장치는 일반적으로 가속도 센서 신호를 이용함으로써 트레머 증상 검출 정확도가 낮을 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 통신 모듈, 디스플레이, PPG 센서, 모션 센서, 메모리, 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 PPG 센서에 의해 센싱된 제1 광 신호 및 제2 광 신호와 상기 모션 센서에 의해 센싱된 3축 가속도 신호들을 획득하고, 상기 제1 광 신호, 상기 제2 광 신호, 및 상기 3축 가속도 신호들을 이용하여 트레머 증상이 있는 상태를 식별하고, 상기 트래머 증상이 있는 상태를 알리는 정보를 상기 디스플레이에 표시하도록 설정될 수 있다.
또한 본 개시의 일 실시예에 따르면, 전자 장치에서 트레머 증상 검출 방법은 상기 전자 장치의 PPG 센서에 의해 센싱된 제1 광 신호 및 제2 광 신호와 상기 전자 장치의 모션 센서에 의해 센싱된 3축 가속도 신호들을 획득하는 동작, 상기 제1 광 신호, 상기 제2 광 신호, 및 상기 3축 가속도 신호들을 이용하여 트레머 증상이 있는 상태를 식별하는 동작, 및 상기 트래머 증상이 있는 상태를 알리는 정보를 상기 디스플레이에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
또한 본 개시의 일 실시예에 따르면, 명령들을 저장하고 있는 비휘발성 저장 매체에서 상기 명령들은 전자 장치에 의하여 실행될 때에 상기 전자 장치로 하여금 적어도 하나의 동작을 수행하도록 설정된 것으로서, 상기 적어도 하나의 동작은, PPG 센서에 의해 센싱된 제1 광 신호 및 제2 광 신호와 모션 센서에 의해 센싱된 3축 가속도 신호들을 획득하는 동작, 상기 제1 광 신호, 상기 제2 광 신호, 및 상기 3축 가속도 신호들을 이용하여 트레머 증상이 있는 상태를 식별하는 동작, 및 상기 트래머 증상이 있는 상태를 알리는 정보를 상기 디스플레이에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
추가적인 측면은 하기의 설명에서 부분적으로 설명될 것이고, 부분적으로는, 상세한 설명에서 명백질 수 있으며, 또는 제시된 실시 예들의 실행에 의해 학습될 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 PPG 센서와 가속도 센서를 이용하여 보다 정확하게 트레머 증상 여부 정보를 제공할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 트레머 증상 검출 시 트레머 증상의 중증도(severity)를 식별하여 제공함으로써, 사용자가 트레머 증상의 중증도가 어느 정도인지 알 수 있도록 할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 트레머 증상 검출 시 트레머 증상과 연관된 안내 정보를 제공함으로써 사용자의 트레머 증상에 대한 대처가 용이하도록 할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록 구성도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 PPG 센서의 블록 구성도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 전자 장치가 웨어러블 전자 장치로 구현된 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 트레머 증상 검출 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 전자 장치에서 트레머 증상이 없는 상태, 트레머 증상이 있는 상태, 수의적 사용자 활동 상태의 검출 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 전자 장치에서 트레머 증상의 중증도 식별 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 8a는 일 실시예에 따른 시간 도메인에서 IR 광신호와 green 광신호의 예를 나타낸 도면이다.
도 8b는 일 실시예에 따른 주파수 도메인에서 IR 광신호와 green 광신호의 예를 나타낸 도면이다.
도 9a는 일 실시예에 따른 시간 도메인에서 3축 가속도 신호들의 예를 나타낸 도면이다.
도 9b는 일 실시예에 따른 주파수 도메인에서 3축 가속도 신호들의 예를 나타낸 도면이다.
도 10a는 일 실시예에 따른 트레머 증상의 중증도가 위중증인 경우 시간 도메인에서의 IR 광 신호, green 광 신호, x축 가속도 신호, y축 가속도 신호, 및 z축 가속도 신호의 예를 나타낸 도면이다.
도 10b는 일 실시예에 따른 트레머 증상이 위중증인 경우 주파수 도메인에서의 IR 광 신호, green 광 신호, x축 가속도 신호, y축 가속도 신호, 및 z축 가속도 신호의 예를 나타낸 도면이다.
도 11a는 일 실시예에 따른 트레머 증상의 중증도가 중등증인 경우 시간 도메인에서의 IR 광 신호, green 광 신호, x축 가속도 신호, y축 가속도 신호, 및 z축 가속도 신호의 예를 나타낸 도면이다.
도 11b는 일 실시예에 따른 트레머 증상이 중등증인 경우 주파수 도메인에서의 IR 광 신호, green 광 신호, x축 가속도 신호, y축 가속도 신호, 및 z축 가속도 신호의 예를 나타낸 도면이다.
도 12a는 일 실시예에 따른 트레머 증상의 중증도가 경증인 경우 시간 도메인에서의 IR 광 신호, green 광 신호, x축 가속도 신호, y축 가속도 신호, 및 z축 가속도 신호의 예를 나타낸 도면이다.
도 12b는 일 실시예에 따른 트레머 증상이 경증인 경우 주파수 도메인에서의 IR 광 신호, green 광 신호, x축 가속도 신호, y축 가속도 신호, 및 z축 가속도 신호의 예를 나타낸 도면이다.
도 13a는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 트레머 증상이 있는 상태 식별 시 화면의 예를 나타낸 도면이다.
도 13b는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 트레머 증상 테스트 안내 화면의 예를 나타낸 도면이다.
도 14a는 일 실시예에 따른 트레머 증상 테스트를 위한 제1 가이드 화면의 예를 나타낸 도면이다.
도 14b는 일 실시예에 따른 트레머 증상 테스트를 위한 제2 가이드 화면의 예를 나타낸 도면이다.
도 14c는 일 실시예에 따른 트레머 증상 테스트를 위한 제3 가이드 화면의 예를 나타낸 도면이다.
도 14d는 일 실시예에 따른 트레머 증상 테스트를 위한 제4 가이드 화면의 예를 나타낸 도면이다.
도 15는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 트레머 증상 검출 결과에 기반한 병원 연계 서비스 화면의 예를 나타낸 도면이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예들에 따르면 PPG(photoplethysmography) 센서와 가속도 센서를 이용하여 보다 정확하게 트레머 증상을 검출할 수 있는 전자 장치 및 전자 장치에서 트레머 증상 검출 방법을 제공하고자 한다.
본 개시의 다양한 실시예들에 따르면 PPG 센서와 가속도 센서를 이용하여 트레머 증상을 검출할 수 있으면서도 트레머 증상의 중증도(severity)까지 식별하여 제공할 수 있는 전자 장치 및 전자 장치에서 트레머 증상 검출 방법을 제공하고자 한다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 특정 실시예에 따른 전자 장치에 대해서 살펴본다. 다양한 실시예에서 이용되는 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예를 들어, 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미를 가지는 것으로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 발명의 실시예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
도 1은 일 실시예에 따른 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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. 일 실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 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. 일 실시예에 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.
일 실시예에 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. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(201)(예: 도 1의 전자 장치(101))는 PPG(photoplethysmography) 센서(212), 모션 센서(214), 프로세서(또는 적어도 하나의 프로세서)(220), 메모리(230), 디스플레이(260), 배터리(289) 및/또는 통신 모듈(290)을 포함하여 구성될 수 있다. 전자 장치(201)는 이에 한정되지 않고 다양한 구성 요소들을 더 포함하여 구성 또는 상기 구성들 중 일부를 제외하여 구성될 수 있다. 일 실시예에 따른 전자 장치(201)는 도 1에 도시된 전자 장치(101)의 전체 또는 일부를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 PPG 센서(예: 광용적맥파 센서)(212)는 광 센서를 이용하여 빛의 투과량을 측정함으로서 혈관 내 혈액량의 변화를 측정할 수 있다. 상기 측정은 심장이 수축 이완을 반복하면서 변화되는 말초 혈관의 혈류량으로 인해 혈관의 부피가 변하게 되는 특징을 기반할 수 있다.일 실시예에 따르면, PPG 센서(212)는 적어도 하나의 발광부(또는 emitter(예: LED(light emitting diode))), 적어도 하나의 수광부(또는 receiver(예: photodiode)), 및 측정부를 포함할 수 있다. 발광부는 전기 에너지를 빛 에너지로 전환하고, 수광부는 빛 에너지를 전기에너지로 변환할 수 있다. 적어도 하나의 발광부에 의해 출력되는 빛(광)은 IR(infrared) 광 및 가시광(red 광, blue 광, green광)을 포함할 수 있다. 적어도 하나의 발광부로부터의 빛이 피부에 전달되면 피부에 의하여 일부 흡수되고 남은 반사된 빛이 적어도 하나의 수광부에 의해 검출될 수 있다. PPG 센서(212)가 신체에 접촉된 상태에서 심장의 수축기에는 혈관에 혈액이 많아져 수광부를 통해 검출되는 빛의 양이 적어진다. 심장의 이완기에는 혈관에 혈액이 적어져 수광부를 통해 검출되는 빛의 양이 증가할 수 있다. 일 실시예에 따른 측정부는 수광부를 통해 검출되는 반사된 빛의 양에 의한 신호를 처리하여 혈압, 혈당, 심박, 및/또는 혈액량과 같은 사용자의 다양한 생체 인식을 측정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 수광부는 서로 다른 파장의 광을 검출할 수 있다. 예를 들면, 적어도 하나의 수광부는 적어도 하나의 발광부에 의해 출력된 IR 광 및 green광이 신체(예: 피부)에 조사된 후 신체에 의하여 일부 흡수되고 일부 반사된 제1 파장의 제1 광(예: IR(infrared) 광)과 제2 파장의 제2 광(예: green광)을 각각 검출할 수 있다. 예를 들면, 적외선 이상의 긴 파장을 가지는 광은 세포 내 수분에 흡수될 수 있고, green광 보다 짧은 파장의 빛은 피부 내 멜라닌 성분에 의해 흡수될 수 있어서, PPG 센서(212)는 적외선의 파장 이하(또는 미만) green광 파장 이상의 파장 범위의 광들 중 제1 파장의 제1 광 및 제2 파장의 제2 광을 이용할 수 있다. 예를 들면, 제1 파장의 제1 광은 제2 파장의 제2 광과 신체적 구성적 특징에 근거한 침투 깊이가 서로 다른 광일 수 있다. 예를 들면, 제1 파장의 제1 광은 제2 파장의 제2 광보다 신체적 구성적 특징에 근거한 침투 깊이에 근거해 동적 잡음(또는 움직임)에 민감한 광일 수 있다.
예를 들면, 광 검출 동작 시 움직임에 따라 검출된 광 신호에 움직임에 따른 노이즈 성분이 포함될 수 있는데 같은 움직임에서 광 검출이 이루어진 경우 제2 광(green광) 신호보다 제1 광(IR광) 신호에 움직임에 따른 노이즈 성분이 더 많이 포함될 수 있다. 일 실시예에 따른 측정부는 적어도 하나의 수광부로부터 검출된 제1 파장의 제1 광신호(예: IR 광 신호)와 제2 파장의 제2 광신호(green광 신호)를 포함하는 PPG 신호를 프로세서(220)에 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 모션 센서(214)는 전자 장치(201)의 움직임 또는 전자 장치(201)를 착용 또는 소지한 사용자의 움직임을 센싱할 수 있다. 예를 들면, 모션 센서(214)는 가속도 센서(accelerometer) 센서를 포함할 수 있고, 자이로 센서(gyroscope), 기압 센서(barometer) 및/또는 지자기 센서를 더 포함할 수 있다. 가속도 센서는 전자 장치(201) 또는 전자 장치(201)를 소지한 사용자의 움직임에 의한 가속도나 충격을 센싱할 수 있다. 자이로 센서는 전자 장치(201) 또는 전자 장치(201)를 소지한 사용자의 움직임에 의한 전자 장치(201)의 회전 방향 또는 회전각을 센싱할 수 있다. 기압 센서는 기압을 센싱할 수 있고, 지자기 센서는 지자기의 방향을 센싱할 수 있다. 일 실시예에 따른 모션 센서(214)로부터 센싱된 가속도 센싱 정보, 자이로 센싱 정보, 기압 센싱 정보 및/또는 지자기 센싱 정보를 이용하여 사용자의 동작(또는 움직임) 상태가 식별될 수 있다. 예를 들면, 사용자의 동작 상태는 움직임이 없는 상태(예: stationary), 움직임이 없거나 있더라도 약한 움직임이 감지되는 상태(예: sedentary). 움직이는 상태(또는 지정된 사용자 활동 상태(예: 걷는 상태 또는 뛰는 상태))가 식별될 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(220)는 PPG 센서(212), 모션 센서(214), 메모리(230), 디스플레이(260), 통신 모듈(290), 및/또는 배터리(289)와 작동적으로 및/또는 전기적으로 연결될 수 있다. 상기 프로세서(220)는, 마이크로 프로세서 또는 적어도 하나의 범용 프로세서 (e.g., ARM 기반 프로세서), a Digital Signal Processor (DSP), a Programmable Logic Device (PLD), an Application-Specific Integrated Circuit (ASIC), a Field-Programmable Gate Array (FPGA), a Graphical Processing Unit (GPU), 비디오 카드 컨트롤러등과 같은 임의의 적합한 종류의 프로세싱 회로를 포함할 수 있다. 추가적으로 범용 컴퓨터기 여기에 보여지는 처리를 구현하기 위해 코드에 접근할 때, 코드의 실행은 범용 컴퓨터를 여기에 보여지는 처리를 실행하기 위한 특수 목적으로 변환한다는 것을 인식할 수 있다. 도면들에서 제공되는 특정 기능들 및 단계들은 하드웨어, 소프트웨어 또는 이둘의 조합으로 구현될 수 있으며, 컴퓨터의 프로그래밍된 명령 내에서 전체적으로 또는 부분적으로 수행될 수 있다. 여기에서 어떠한 청구 요소도 "means for"이라는 문구를 사용하여 명시적으로 언급되지 않는 "means-plus-function"으로 해석되어서는 안된다. 또한 당업자는 청구된 개시 내용에서 "프로세서"또는 "마이크로 프로세서"가 하드웨어일 수 있음을 이해하고 인식할 수 있다.일 실시예에 따른 프로세서(220)는 PPG 센서(212)를 이용하여 획득된 PPG 신호 및 모션 센서(214)를 이용하여 획득된 가속도 신호를 분석(또는 처리)하여 트레머 증상이 있는 상태를 식별할 수 있다. 예를 들면, 트레머는 규칙적인 진동성 불수의 운동으로서 일정 주파수 대역이 규칙적으로 반복되는 패턴을 가질 수 있다. 트레머 증상이 있는 상태는 PPG 센서(212)를 이용하여 획득된 PPG 신호 및 모션 센서(214)를 이용하여 획득된 가속도 신호의 모니터링에 기반하여 PPG 신호 및/또는 가속도 신호에 일정 주파수 대역의 빈도를 가지는 신호 패턴(떨림 패턴)이 발생(또는 존재)하는지에 기반하여 식별될 수 있다.
예를 들면, 트레머는 약 3~8Hz의 빈도의 규칙적인 떨림일 수 있으며, resting tremor, postural tremor, 또는 kinetic tremor 중 하나일 수 있다. resting tremor(안정 시 떨림)는 사용자 신체가 안정적인 상태에서 나타나는 떨림(또는 진전) 증상일 수 있으며 중력이 배제된 상태에서 가만히 있을 때 제1 주파수 대역(예: 약 3 ~ 6Hz)의 신호 패턴이 지속적으로 발생하는 경우일 수 있다. 예를 들면, resting tremor는 파킨슨 병의 대표적 증상일 수 있다. postural tremor(자세성 떨림)은 사용자가 팔을 앞으로 뻗은 상태와 같이 중력에 반하는 자세를 유지하고 있는 상태에서 나타나는 떨림 증상일 수 있으며, 제2 주파수 대역(예: 약 8~14Hz)의 신호 패턴이 지속적으로 발생하는 경우일 수 있다. Kinetic tremor(운동성 떨림)는 사용자의 수의적(또는 자발적) 활동(또는 운동)상태(예: finger tapping 동작, 어떤 목표물에 접근할 때 발생하는 동작(finger-to-nose-to-finger test), 글쓰기나 원 그리기와 같은 지정된 작업)에서 나타나는 떨림 증상일 수 있으며, 제3 주파수 대역(예: 약 6~8Hz)의 신호 패턴이 지속적으로 발생하는 경우일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 PPG 센서(212)에 의해 검출된(또는 측정된) 제1 광 신호(예: IR 광 신호) 및 제2 광 신호(예: green광 신호)와 모션 센서(214)에 의해 검출된(또는 측정된) 3축(x축, y축, z축) 가속도 신호들을 분석(또는 처리)하여 트레머(예: resting tremor, postural tremor, 또는 kinetic tremor) 증상이 있는 상태를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면 프로세서(220)는 PPG 센서(212)에 의해 측정된 IR 광 신호의 SNR(signal to noise ratio) 값이 지정된 값 미만(예: 음수)인지 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면 프로세서(220)는 IR 광 신호와 green광 신호 각각의 주파수(예: 심박 주파수)를 모니터링할 수 있다. 예를 들면, IR 광 신호와 green광 신호는 각각 제1 최대 피크 주파수를 포함할 수 있고, 제1 최대 피크 주파수의 고조파인 제2 최대 피크 주파수를 포함할 수 있다. 예를 들면, 제2 최대 피크 주파수는 제1 최대 피크 주파수의 2배이고, 제2 최대 피크 주파수의 크기(amplitude)는 제1 최대 피크 주파수의 크기보다 작을 수 있다. 일 실시예에 따르면 프로세서(220)는 IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및/또는 제2 최대 피크 주파수를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면 프로세서(220)는 green광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및/또는 제2 최대 피크 주파수를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면 프로세서(220)는 IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수와 green광 신호의 제1 최대 피크 주파수가 같은지(또는 다른지) 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면 프로세서(220)는 IR 광 신호의 제2 최대 피크 주파수와 green광 신호의 제2 최대 피크 주파수가 같은지(또는 다른지) 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면 프로세서(220)는 IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수와 green광 신호의 제1 최대 피크 주파수가 같고, IR 광 신호의 제2 최대 피크 주파수와 green광 신호의 제2 최대 피크 주파수가 같은지 식별할 수 있다.
또한 프로세서(220)는 모션 센서(214)에 의해 측정된 3축(x축, y축, z축) 가속도 신호들 각각에 대응된 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수가 존재하는지 식별할 수 있고, 동일한 주파수가 존재하는 경우 식별된 동일한 주파수(또는 주파수 값)가 지정된 주파수(예: 3Hz) 이상인지 식별할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(220)는 측정된 IR 광 신호의 SNR 값이 지정된 값 미만(예: 음수)이고, 3축(x축, y축, z축) 가속도 신호들 각각에 대응된 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수가 존재하고, 동일한 주파수가 지정된 주파수(예: 3Hz) 이상이고, 지정된(또는 기 설정된) 활동 상태가 아니면 트레머 증상이 있는 상태를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 측정된 IR 광 신호의 SNR 값이 지정된 값 미만(예: 음수)이 아니고, IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수와 green광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수가 같은 상태가 아니고, 3축(x축, y축, z축) 가속도 신호들 각각에 대응된 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수가 존재하고, 동일한 주파수가 지정된 주파수(예: 3Hz) 이상이고, 지정된(또는 기 설정된) 활동 상태가 아니면 트레머 증상이 있는 상태를 식별할 수 있다.
일 실시예에 따르면 지정된 활동 상태는 일정 주기의 반복적 패턴을 가지는 운동 상태를 포함할 수 있다. 일정 주기의 반복적 패턴을 가지는 운동 상태는 신체의 일부(예: 팔 또는 손 이외 다른 신체)를 일정 주기로 흔드는 운동 상태를 포함할 수 있다. 예를 들면, 신체의 일부를 일정 주기로 흔드는 운동 상태는 running 상태, cycling 상태, elliptical 상태, rowing 상태, 및 dancing 상태를 포함할 수 있으며, 이 외에 신체의 일부를 일정 주기로 흔드는 다른 종류의 운동 상태를 더 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 트레머 증상이 있는 상태가 식별되지 않으면 트레머 증상이 없는 상태 또는 지정된 활동 상태인 것을 식별할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(220)는 트레머 증상이 있는 상태인 경우 트레머 증상의 중증도(severity)를 식별할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(220)는 IR 광 신호 및 green광 신호 각각의 최대 피크 주파수와 3축(x축, y축, z축) 가속도 신호들 각각에 대응된 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수의 여부 및 또는 동일한 주파수의 개수를 기반으로 트레머 증상의 중증도(severity)(예: 경증, 중등증, 위중증)를 식별할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(220)는 트레머 증상의 중증도를 수치를 기반으로 식별할 수 있다. 예를 들면, 중증도 수치(severity)는 0 내지 4 사이의 값을 가지면, 프로세서(220)는 중증도 수치가 0 < severity ≤ 1이면 경증, 중증도 수치가 1 < severity ≤ 2.5 이면 중등증, 중증도 수치가 2.5 < severity ≤ 4 이면 위중증으로 식별할 수 있다. 예를 들면, 경증은 지정된 손가락에서 약한 트레머 발생의 경우일 수 있고, 중등증은 손가락 부위 위주로 전체적으로 약한 트레머 발생의 경우일 수 있고, 위중증은 심한 트레머 발생의 경우일 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(220)는 트레머 증상이 있는 상태가 식별된 경우 사용자에게 트레머 증상이 있는 상태를 알리는 정보 또는 트레머 증상의 중증도를 제공(예: 디스플레이(260)에 표시)하거나, 트레머 증상이 있는 상태와 연관된 추가 정보(예: 트레머 증상을 테스트하기 위한 정보, 또는 진료를 권유하는 정보 또는 병원 정보)를 더 제공할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 트레머 증상이 있는 상태가 식별된 경우 트레머 증상과 연관된 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 통신 모듈(290)을 통해 다른 엔티티(예: 의사의 장치 또는 병원)로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(220)는 하드웨어 모듈 또는 소프트웨어 모듈(예를 들어, 어플리케이션 프로그램)포함할 수 있고, 전자 장치(201)에 구비된 다양한 센서들, 입출력 인터페이스, 전자 장치(201)의 상태 또는 환경을 관리하는 모듈 또는 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함하는 하드웨어적인 구성 요소 또는 소프트웨어적인 요소이용하여 구현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 예를 들어, 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어(firmware) 중 하나 또는 둘 이상의 조합을 포함할 수 있다. 프로세서(220)는 상기 구성 요소들 중 적어도 일부를 생략하거나, 상기 구성 요소들 외에도 트레머 증상이 있는 상태를 식별하는 동작을 수행하기 위한 다른 구성 요소를 더 포함하여 구성될 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 적어도 하나 이상의 프로세서로 구성될 수 있으며, 적어도 하나의 프로세서는 물리적으로 나누어진 고성능의 처리를 수행하는 메인 프로세서와 저전력의 처리를 수행하는 보조 프로세서를 포함하고 메인 프로세서와 보조 프로세서로 각각 구동될 수 있다. 예를 들면, 보조 프로세서는 다양한 생체 신호 측정 센서들과 연결되어 생체 신호들에 대한 실시간(또는 24시간) 모니터링을 수행할 수 있다. 다른 실시예에 따라 하나의 프로세서(220)가 동작할 수 있으며, 하나의 프로세서가 상황에 따라 고성능으로 동작하거나 저전력의 처리를 수행할 수도 있다.
일 실시예에 따른 메모리(230)는 전자 장치(201)의 동작과 연관된 정보 및/또는 데이터를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따른 메모리(230)는 전자 장치(201)의 실행 시, 프로세서(220)가 상기 전술된 동작을 수행하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(230)는 트레머 증상이 있는 상태, 트레머 증상이 없는 상태, 및/또는 지정된 활동 상태를 식별하는 기능과 관련된 어플리케이션(또는 프로그램)을 저장할 수 있다. 예를 들면, 메모리(230)는 트레머 증상이 있는 상태에서 트레머 증상의 중증도(severity)를 식별하는 기능과 관련된 어플리케이션(또는 프로그램)을 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(230)는 트레머 증상이 있는 상태, 트레머 증상이 없는 상태, 및/또는 지정된 활동 상태를 식별하는데 이용되는 데이터 및/또는 트레머 증상의 중증도(severity)를 식별하는데 이용되는 데이터를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따른 메모리(230)는 기능 동작에 사용되는 프로그램(예: 도 1의 프로그램(140))을 비롯하여, 프로그램(140) 실행 중에 발생되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 상기 메모리(230)는 크게 프로그램 영역과 데이터 영역(미도시)을 포함할 수 있다. 상기 프로그램 영역은 전자 장치(201)를 부팅시키는 운영체제(OS)(예: 도 1의 운영 체제(142))와 같은 전자 장치(201)의 구동을 위한 관련된 프로그램 정보들을 저장할 수 있다. 상기 데이터 영역(미도시)은 다양한 실시예에 따라 송신 및/또는 수신된 데이터 및/또는 생성된 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 상기 메모리(230)는 플래시 메모리(flash memory), 하드디스크(hard disk), 멀티미디어 카드 마이크로(multimedia card micro) 타입의 메모리(예를 들어, secure digital(SD) 또는 extreme digital(XD) 메모리), 램(RAM), 및 롬(ROM) 중의 적어도 하나의 저장매체를 포함하여 구성될 수 있다.
일 실시예에 따른 디스플레이(260)는 프로세서(220)의 제어에 기반하여 각종 정보를 표시할 수 있다. 예를 들면, 디스플레이(260)는 프로세서(220)의 제어에 기반하여 트레머 증상이 있는 상태를 알리는 정보 및/또는 트레머 증상이 있는 상태와 연관된 추가 정보(예: 트레머 증상을 테스트하기 위한 정보, 또는 진료를 권유하는 정보 또는 병원 정보)를 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 디스플레이(260)는 터치 스크린의 형태로 구현될 수 있다. 상기 디스플레이(260)는 터치 스크린 형태로 입력 모듈과 함께 구현되는 경우, 사용자의 터치 동작에 따라 발생되는 다양한 정보들을 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 디스플레이(260)는 LCD(liquid crystal display), TFT-LCD(thin film transistor LCD), OLED(organic light emitting diodes), 발광다이오드(LED), AMOLED(active matrix organic LED), 마이크로(micro) LED, 미니(mini) LED, 플렉시블 디스플레이(flexible display) 및 3차원 디스플레이(3 dimension display) 중 적어도 하나 이상으로 구성될 수 있다. 또한, 이들 중 일부 디스플레이는 그를 통해 외부를 볼 수 있도록 투명형 또는 광투과형으로 구성될 수 있다. 이는 TOLED(transparent OLED)를 포함하는 투명 디스플레이 형태로 구성될 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 전자 장치(201)는 디스플레이(260) 외에 장착된 다른 디스플레이 모듈(예를 들어, 확장 디스플레이 또는 플렉시블 디스플레이)을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리(289)는 전자 장치(201)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 배터리(289)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 통신 모듈(290)은 프로세서(220)의 제어에 기반하여 외부(예: 의사 또는 병원)의 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(104) 또는 서버(108))와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따른 통신 모듈(290)은 프로세서(220)의 제어에 기반하여 외부의 전자 장치에 트레머 증상이 있는 상태 발생을 알리는 정보, 및/또는 트레머 증상과 연관하여 수집된 데이터를 전송할 수 있다. 예를 들면, 통신 모듈(290)은 셀룰러 통신, UWB(ultra wide band) 통신, 블루투스(Bluetooth) 통신, 또는/및 WiFi(wireless fidelity) 통신 중 적어도 하나의 통신을 수행할 수 있으며, 이 외에 외부 전자 장치와 통신 가능한 다른 통신 방식의 통신을 더 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(201)는 도 2에 도시된 구성에 한정되지 않고 다양한 구성 요소들을 더 포함하여 구성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(201)는 PPG 센서(212) 외에 생체 센싱과 연관된 적어도 하나의 생체 센서를 더 포함할 수 있다. 예를 들면, 적어도 하나의 생체 센서(미도시)는 체온 센서(body temperature), ECG(electrocardiogram) 센서, EDA(electrodermal activity) 센서, 또는/및 SWEAT 센서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 체온 센서는 신체의 온도를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따른 ECG 센서는 몸에 부착된 전극을 통해 심장에 의한 전기적 신호를 센싱하여 심전도를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따른 EDA 센서는 예를 들면, GSR(galvanic skin response sensor) 센서를 포함할 수 있으며, 피부 전기 활동을 센싱하여 사용자의 흥분 상태를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따른 SWEAT 센서는 사용자 신체의 땀을 센싱하여 수화도 또는/및 탈수도를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따른 적어도 하나의 생체 센서는 프로세서(220)의 제어에 기반하여 사용자의 생체 신호를 센싱하여 측정된 생체 신호 또는 사용자의 생체 신호를 센싱하여 측정된 생체 신호 기반의 정보(값 또는 수치)(예: 피부 온도, 심전도, 스트레스, 피부 전도도, 수화도 및/또는 탈수도)를 프로세서(220)에 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(201)는 오디오 모듈(미도시)(예: 도 1의 오디오 모듈(170)) 또는 진동 모듈(미도시)(예: 도 1의 햅틱 모듈(179))을 더 포함할 수 있다. 오디오 모듈은 사운드를 출력할 수 있으며, 예를 들어, 오디오 코덱(audio codec), 마이크(MIC), 수신기(receiver), 이어폰 출력(EAR_L) 또는 스피커(speaker) 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다. 오디오 모듈은 프로세서(220)의 제어에 기반하여 트레머 증상이 있는 상태를 알리는 정보 및/또는 트레머 증상이 있는 상태와 연관된 추가 정보(예: 트레머 증상을 테스트하기 위한 정보, 또는 진료를 권유하는 정보 또는 병원 정보)를 오디오 신호로 출력할 수 있다. 예를 들어, 진동 모듈은 프로세서(220)의 제어에 기반하여 트레머 증상이 있는 상태를 알리는 정보 및/또는 트레머 증상이 있는 상태와 연관된 추가 정보(예: 트레머 증상을 테스트하기 위한 정보, 또는 진료를 권유하는 정보 또는 병원 정보)와 연관된 진동을 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(201)는 GNSS(global navigation satellite system) 모듈을 더 포함할 수 있다. GNSS 모듈은 인공위성으로부터의 신호를 기반으로 전자 장치(201) 또는 사용자의 위치를 측정할 수 있다. 예를 들면, GNSS 모듈은 GLONASS(global navigation satellite system), 또는 GALILEO(european satellite navigation system)일 수 있으며, 전자 장치(201)는 GNSS 모듈과 유사하면서도 위성 기반 위치 측정이 가능한 다른 시스템(예: GAGAN(GPS aided geo augmented navigation))을 포함할 수도 있다.
상기한 일 실시예에서는 상기 도 2의 전자 장치(201)를 통해 전자 장치의 주요 구성 요소에 대해 설명하였다. 그러나 다양한 실시예에서는 상기 도 2를 통해 도시된 구성 요소가 모두 필수 구성 요소인 것은 아니며, 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 전자 장치(201)가 구현될 수도 있고, 그 보다 적은 구성 요소에 의해 전자 장치(201)가 구현될 수도 있다.
실시예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 또는 도 2의 전자 장치(201))는 통신 모듈(예: 도 1의 통신 모듈(190), 또는 도 2의 통신 모듈(290)), 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이(160), 또는 도 2의 디스플레이(260)), PPG 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176) 또는 도 2의 PPG 센서(212)), 모션 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176) 또는 도 2의 모션 센서(214)), 메모리(예: 도 1의 메모리(130) 또는 도 2의 메모리(230)), 및 적어도 하나의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 2의 프로세서(220))를 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 PPG 센서에 의해 센싱된 제1 광 신호 및 제2 광 신호와 상기 모션 센서에 의해 센싱된 3축 가속도 신호들을 획득하고, 상기 제1 광 신호, 상기 제2 광 신호, 및 상기 3축 가속도 신호들을 이용하여 트레머 증상이 있는 상태를 식별하고, 상기 트래머 증상이 있는 상태를 알리는 정보를 상기 디스플레이에 표시하도록 설정될 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로 상기 트레머 증상이 있는 상태의 식별 시 트레머 증상의 중증도를 더 식별하도록 설정될 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로 상기 트래머 증상이 있는 상태를 알리는 정보를 상기 통신 모듈을 통해 외부의 전자 장치에 전송하도록 설정될 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 제1 광 신호는 IR(infrared) 광 신호를 포함하고, 상기 제2 광 신호는 green 광 신호를 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로 상기 IR 광 신호의 SNR(signal to noise ratio) 값이 지정된 값 미만이고, 상기 3축 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수가 존재하고, 상기 동일한 주파수가 지정된 주파수 이상이고, 사용자의 활동 상태가 지정된 활동 상태가 아니면 트레머 증상이 있는 상태를 식별하도록 설정될 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로 상기 IR 광 신호의 SNR(signal to noise ratio) 값이 지정된 값 이상이고, 상기 IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수와 상기 green광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수가 같은 상태가 아니고, 상기 3축 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수가 존재하고, 상기 동일한 주파수가 지정된 주파수 이상이고, 사용자의 활동 상태가 지정된 활동 상태가 아니면 트레머 증상이 있는 상태를 식별하도록 설정될 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 지정된 주파수는 3Hz일 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로 상기 IR 광 신호의 SNR 값이 지정된 값 이상이고, 상기 IR 광 신호의 상기 제1 최대 피크 주파수 및 상기 제2 최대 피크 주파수와 상기 green광 신호의 상기 제1 최대 피크 주파수 및 상기 제2 최대 피크 주파수가 동일한 것에 기반하여 트레머 증상이 없는 상태를 식별하도록 설정될 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로 상기 동일한 주파수가 존재하지 않거나, 상기 동일한 주파수가 지정된 주파수 이상이 아니거나, 사용자의 활동 상태가 상기 지정된 활동 상태이면 수의적 활동중인 상태를 식별하도록 설정될 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로 상기 트레머 증상이 있는 상태 식별에 기반하여 상기 디스플레이에 상기 트레머 증상 테스트를 위한 화면을 표시하도록 설정될 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로 상기 트레머 증상이 있는 상태 식별에 기반하여 상기 디스플레이에 병원 연계 서비스 화면을 표시하도록 설정될 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 PPG 센서의 블록 구성도이다.
도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 PPG 센서(212)는 발광부(322), 수광부(324), 및 측정 모듈(326)을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 발광부(322)는 분광계(spectrometer), VCSEL(vertical cavity surface emitting laser), LED(light emitting diode), 백색(white) LED 또는 백색 레이저 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들면, 발광부(322)는 분광계, VCSEL, LED(light emitting diode), 백색(white) LED 또는 백색 레이저를 통해 IR 광 및/또는 가시광(레드(red) 광, 그린(green) 광 또는 블루(blue) 광)을 출력할 수 있다.
일 실시예에 따른 수광부(324)는 적어도 하나의 수광 소자를 포함할 수 있다. 예를 들면, 적어도 하나의 수광 소자는 애벌란시 포토다이오드(avalanche photodiode, PD), 단광자 검출 애벌란시 다이오드(single-photon avalanche diode, SPAD), 포토 다이오드(photodiode), 광전자 증배관(photomultiplier tube, PMT), 전하 결합 소자(charge coupled device, CCD), CMOS 어레이(array) 또는 분광계(spectrometer) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들면, 수광부(324)의 구조는 반사형 또는 투과형일 수 있다. 일 실시예에 따른 적어도 하나의 수광 소자는 발광부(322)에 의해 조사된 광이 착용자의 신체(예: 피부, 피부 조직, 지방층, 정맥, 동맥 또는 모세 혈관)에 의해 반사된 광을 수광(검출 또는 센싱)할 수 있다. 예를 들면, 수광부(324)는 적어도 하나의 수광 소자에 의해 센싱된 광에 대응하는 전기적 신호를 출력할 수 있다. 일 실시예에 따른 적어도 하나의 수광 소자는 발광부(322)에 의해 출력된 IR 광, 및 green광이 신체(예: 피부)에 조사된 후 신체에 의하여 일부 흡수되고 일부 반사된 제1 파장의 제1 광(예: IR(infrared) 광)과 제2 파장의 제2 광(예: green 광)을 센싱할 수 있다. 예를 들면, 제1 파장의 제1 광은 제2 파장의 제2 광과 신체적 구성적 특징에 근거한 침투 깊이가 서로 다른 광일 수 있다. 예를 들면, 제1 파장의 제1 광은 제2 파장의 제2 광보다 신체적 구성적 특징에 근거한 침투 깊이에 근거해 동적 잡음(또는 움직임)에 민감한 광일 수 있다. 예를 들면, 광 센싱 동작 시 움직임에 따라 센싱된 광 신호에 움직임에 따른 노이즈 성분이 포함될 수 있는데 같은 움직임에서 광 센싱이 이루어진 경우 green광 신호보다 IR광 신호에 움직임에 따른 노이즈 성분이 더 많이 포함될 수 있다.
일 실시예에 따른 측정 모듈(326)(processing unit 또는 IC(integrated chip))은 발광부(322), 수광부(324) 및 프로세서(220)와 전기적으로 연결될 수 있다. 일 실시예에 따른 측정 모듈(326)은 수광부(324)에 의해 센싱된 광(예: 반사된 광의 양)에 대응하는 전기적 신호에 기반하여 혈압, 혈당, 심박, 및/또는 혈액량을 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면 측정 모듈(326)은 혈압, 혈당, 심박, 및/또는 혈액량 측정 알고리즘으로 구현되어 프로세서(220)에 의해 혈압, 혈당, 심박, 및/또는 혈액량 측정 알고리즘에 의한 동작이 수행될 수도 있다. 일 실시예에 따른 측정 모듈(326)은 수광부(324)에 의해 센싱된 IR 광(예: 반사된 IR광의 양)에 대응하는 전기적 신호에 기반하여 IR 광 신호를 획득할 수 있고, 수광부(324)에 의해 센싱된 green 광(예: 반사된 green 광의 양)에 대응하는 전기적 신호에 기반하여 green 광 신호를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따른 측정 모듈(326)은 IR 광 신호와 green 광 신호를 프로세서(220)에 전달하거나 자체적으로 처리할 수 있다.
일 실시예에 따르면 PPG 센서(212)에 포함되는 구성은 발광부(322), 수광부(324), 및/또는 측정 모듈(326)에 제한되지 않을 수 있다. 예를 들어, PPG 센서(212)는 신호처리부(미도시)(예: 아날로그 프론트 엔드(analog front end))를 더 포함할 수 있다. 신호 처리부(미도시)는, 생체 신호를 증폭하기 위한 증폭기(amplifier) 및 아날로그 형태의 생체 신호를 디지털(digital) 형태의 생체 신호로 변환하는 ADC(analog to digital converter)를 포함할 수 있다. 다만, 신호처리부에 포함되는 구성은 전술한 증폭기 및 ADC에 제한되지 않을 수 있다. 특정 실시예들에 따르면, 전자 장치(201)에 포함되는 발광부(322) 및/또는 수광부(324)는 복수 개일 수 있으며, 발광부(322) 및 수광부(324)들은 적어도 하나의 어레이를 구성할 수 있다. 특정 실시예들에 따르면, 발광부(322) 및/또는 수광부(324)들(또는, 복수의 발광부(322) 및/또는 수광부(324)들로부터 획득되는 생체 신호들)에는, 상이한 가중치들이 적용될 수 있다. 특정 실시예들에 따르면, PPG 센서(212)는, 전자 장치(201)의 하우징 상에 배치되거나, 하우징을 통해 외부로 시각적으로 노출되도록 배치될 수 있다. PPG 센서(212)의 배치되는 위치 또는 방향은, 후술하는 도면을 통해 더욱 상세하게 설명하도록 한다.
도 4는 일 실시예에 따른 전자 장치가 웨어러블 전자 장치로 구현된 예를 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(201)는 웨어러블 전자 장치(401)의 형태로 구현되어 사용자의 신체에 센싱 동작을 수행함으로써 생체 정보를 획득할 수 있다. 다른 실시예에 따르면 전자 장치(201)는 다른 웨어러블 전자 장치와 통신을 통해 다른 웨어러블 장치에서 센싱된 생체 정보를 수신할 수도 있다. 일 실시예에 따른 웨어러블 전자 장치(401)는 예를 들어, 사용자의 손목에 착용할 수 있는 손목 시계 형태의 웨어러블 기기 또는 인체의 다른 부위(예: 머리, 팔뚝, 허벅지 또는 심박 측정이 가능한 인체의 다른 부위)에 착용할 수 있는 웨어러블 기기일 수 있다. 일 실시예에 따른 전자 장치(401)는 제1 면(411)(예: 뒷면), 제2 면(412)(예: 앞면), 및 제1 면(411)(예: 뒷면) 및 제2 면(412)(예: 앞면) 사이의 공간을 둘러싸는 제 3면(예: 측면)을 포함하는 하우징(410)을 포함할 수 있다.
도 4의 <401-1>를 참조하면, 하우징(410)의 한 면인 제1 면(411)(예: 뒷면)에 PPG 센서의 일부인 발광부(422)(예: 도 3의 발광부(322)) 및 수광부(424)(예: 도 3의 수광부(324))가 배치될 수 있다. 발광부(422) 및 수광부(424)는 전자 장치(401)가 착용되었을 때, 사용자의 신체의 일부(예: 손목)에 접촉될 수 있도록 전자 장치(401)의 제1 면(411)(예: 뒷면)에 배치될 수 있다. 발광부(422) 및 수광부(424)를 둘러싸도록 배치된 제1 부재(403a 및 403b)의 적어도 두 부분에 ECG 센서의 일부인 제1 전극(431) 및 제2 전극(432)이 배치될 수 있다.
도 4의 <401-2>를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(401)는 하우징(410)의 다른 면인 제2 면(412)(예: 앞면)에 디스플레이(460)(예: 도 2의 디스플레이(260))가 배치될 수 있다. 일 실시예에 따른 디스플레이(460)를 둘러싸는 형태로 형성된 제2 부재(405)의 적어도 한 부분에 ECG 센서의 다른 일부인 제3 전극(433)이 배치될 수 있다. 실시예에 따르면, 제3 전극(433)은 전자 장치(401)가 착용되었을 때, 사용자의 신체의 일부에 접촉되지 않도록 하우징(410)의 적어도 한 부분에 배치될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제3 전극(433)은 전자 장치(401)의 제2 면(412)(예: 앞면)에 배치될 수 있다. 예를 들어, 제3 전극(433)은 투명 전극(예: indium tin oxide: ITO) 형태로 디스플레이(460) 상에 배치 또는 디스플레이(460)에 포함될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 발광부(422)에 의해 신체에 조사된 광이 사용자의 신체의 일부(예: 손목)에의해 반사되어 수광부(424)에 의해 센싱됨에 따라 PPG 센서가 IR 광 신호 및/또는 green 광 신호를 센싱할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(401) 전원 온 또는 지정된 이벤트(예: 사용자 입력 또는 어플리케이션 실행에 의한 이벤트)에 기반하여 PPG 센서(212)(예: 발광부(422) 및 수광부(424))가 활성화되어 동작(예: 센싱 동작)을 시작할 수 있다. 이 외에 제1 전극(431), 제2 전극(432), 제3 전극(433)과 다른 생체 센서(미도시)(예: 체온 센서, ECG 센서, EDA 센서, 또는/및 SWEAT 센서)를 이용하여 사용자의 추가 적인 생체 신호가 더 센싱될 수 있으며, 측정된 생체 신호 기반으로 사용자의 심전도, 스트레스, 피부 전도도, 및/또는 피부 온도가 측정될 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 트레머 증상 검출 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2의 전자 장치(201), 또는 도 4의 전자 장치(401))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 2의 프로세서(220))는 510 내지 530 동작들 중 적어도 하나의 동작을 수행할 수 있다.
510 동작에서, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 PPG 센서(212)에 의해 센싱된 제1 광 신호(예: IR 광 신호) 및 제2 광 신호(예: green광 신호)와 모션 센서에 의해 센싱된 3축(x축, y축, z축) 가속도 신호들을 획득할 수 있다.
520 동작에서, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 제1 광 신호(예: IR 광 신호), 제2 광 신호(예: green광 신호), 및 3축 가속도 신호들을 이용하여 트레머(예: resting tremor, postural tremor, 또는 kinetic tremor) 증상이 있는 상태 또는 트레머 증상이 없는 상태(또는 지정된 활동 상태)를 검출(또는 식별)할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 IR 광 신호의 SNR(signal to noise ratio) 값이 지정된 값 미만(예: 음수)인지 여부를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면 프로세서(220)는 IR 광 신호와 green광 신호 주파수(예: 심박 주파수)를 모니터링할 수 있다. 예를 들면, IR 광 신호와 green광 신호는 각각 제1 최대 피크 주파수와 제1 최대 피크 주파수의 고조파인 제2 최대 피크 주파수를 포함할 수 있다. 예를 들면, 제2 최대 피크 주파수는 제1 최대 피크 주파수의 2배이고, 제2 최대 피크 주파수의 크기(amplitude)는 제1 최대 피크 주파수의 크기보다 작을 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수와 green광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수가 같은지(또는 다른지) 식별할 수 있다. 예를 들면, IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수와 green광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수가 같다는 의미는 심박으로 인한 주파수 성분이 IR 광 신호와 green광 신호에 동일하게 반영되어 심박 외의 떨림 또는 움직임으로 인한 노이즈가 미미하거나 존재하지 않는 것을 의미할 수 있다.
일 실시예에 따르면 프로세서(220)는 3축(x축, y축, z축) 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수가 존재하는지 식별할 수 있고, 동일한 주파수가 존재하는 경우 동일한 주파수가 지정된 주파수(예: 3Hz) 이상인지 식별할 수 있다. 예를 들면, 움직임이 없는 상태에서 심박 주파수가 1분에 60회 내지 80회의 박동수를 가진다고 가정하면, 3축 가속도 신호들 각각은 약 1~2Hz와 같이 3Hz 미만일 수 있고, 3축 가속도 신호들이 3Hz 이상인 신호를 가지는 경우에는 사용자가 움직임이 있는 상태 또는 운동 상태(예: 지정된 활동 상태)인 것을 의미할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(220)는 IR 광 신호의 SNR 값이 지정된 값 미만(예: 음수)이고, 3축 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수가 존재하고, 동일한 주파수가 지정된 주파수(예: 3Hz) 이상이고, 사용자의 활동 상태가 지정된 활동 상태가 아니면 트레머 증상이 있는 상태를 검출할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 IR 광 신호의 SNR 값이 지정된 값 미만(예: 음수)이 아니고 IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수와 green광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수가 같은 상태가 아니고, 3축(x축, y축, z축) 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수가 존재하고, 동일한 주파수가 지정된 주파수(예: 3Hz) 이상이고, 지정된(또는 기 설정된) 활동 상태가 아니면 트레머 증상이 있는 상태를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면 지정된 활동 상태는 일정 주기의 반복적 패턴을 가지는 운동 상태를 포함할 수 있다. 일정 주기의 반복적 패턴을 가지는 운동 상태는 신체의 일부(예: 팔 또는 손 이외 다른 신체)를 일정 주기로 흔드는 운동 상태를 포함할 수 있다. 예를 들면, 신체의 일부를 일정 주기로 흔드는 운동 상태는 running 상태, cycling 상태, elliptical 상태, rowing 상태, 및 dancing 상태를 포함할 수 있으며, 이 외에 신체의 일부를 일정 주기로 흔드는 다른 종류의 운동 상태를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(220)는 트레머 증상이 있는 상태가 검출되지 않으면 트레머 증상이 없는 상태(또는 사용자가 활동 상태)인 것을 식별할 수 있다.
530 동작에서, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 트레머 증상이 있는 상태로 검출된 것에 응답하여 트레머 증상의 중증도(severity)를 식별하고 트레머 증상의 중증도 정보를 제공할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 전자 장치에서 트레머 증상이 없는 상태, 트레머 증상이 있는 상태, 수의적 사용자 활동 상태의 검출 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2의 전자 장치(201), 또는 도 4의 전자 장치(401))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 2의 프로세서(220))는 610 내지 680 동작들 중 적어도 하나의 동작을 수행할 수 있다.
610 동작에서, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 사용자의 요청(트레머 검출 요청) 또는 지정된 이벤트(트레머 검출 시작 이벤트) 발생에 기반하여 모션 센서(214)를 통한 전자 장치(201)의 움직임 검출 여부를 식별할 수 있다. 예를 들면, PPG 센서(212)의 소모 전류가 모션 센서(214)의 소모 전류보다 클 수 있으며, PPG 센서(212)가 모션 센서(214)보다 미세한 떨림에 더 민감할 수 있다. 따라서 모션 센서(214)를 통한 움직임이 검출되면 모션 센서(214)를 이용하여 트레머 검출을 수행하고, 모션 센서(214)를 통한 움직임이 검출되지 않으면, 모션 센서(214)보다 움직임에 민감한 PPG 센서(212)를 온(또는 활성화 또는 구동)시켜 PPG 센서(212)와 모션 센서(214)를 함께 이용하여 트레머 검출을 수행할 수 있도록 하기 위해 프로세서(220)는 먼저 모션 센서(214)를 이용하여 움직임이 검출되는지 여부를 식별할 수 있다.
620 동작에서, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 모션 센서(214)를 통한 움직임이 검출되지 않으면 PPG 센서(212)를 이용하여 센싱된 제1 광신호(IR 광 신호)의 SNR이 지정된 값 미만인지 여부를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면 프로세서(220)는 모션 센서(214)를 통한 움직임이 검출되지 않으면 모션 센서(214)보다 움직임에 민감한 PPG 센서(212)를 온(또는 활성화 또는 구동)시켜 IR 광 신호를 획득할 수 있다. 프로세서(220)는 PPG 센서(212)를 이용하여 센싱된 IR 광 신호에 포함된 실제 IR 광 신호의 크기(S)와 잡음 크기(N)를 기반으로 SNR(SNR=10　log10(S/N))값을 획득하고, SNR 값이 0값 미만(예: 음수)인지 여부를 식별할 수 있다. SNR 값이 0값 보다 큰 경우에는 IR 광 신호의 크기가 (떨림에 의한)잡음 크기보다 큰 것을 의미할 수 있다. IR 광 신호의 크기가 잡음 크기보다 큰 경우 떨림에 의한 잡음을 무시할 수 있다.
630 동작에서, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 IR 광 신호의 SNR이 지정된 값 미만이 아닌 것에 기반하여 PPG 센서(212)를 이용하여 제2 광 신호(green광 신호)를 더 획득하고, IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수와 green광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수가 동일한지 식별할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(220)는 시간 도메인(time domain)에 따른 IR 광 신호 및 green광 신호를 주파수 도메인(frequency domain)에 따른 IR 광 신호 및 green광 신호로 변환하고, IR 광 신호의 주파수와 green광 신호의 주파수를 비교할 수 있다. 예를 들면, 주파수 도메인의 IR 광 신호와 green광 신호는 각각 심박 주파수에 대응하는 제1 최대 피크 주파수(예: 1st maximum peak frequency)와 심박 주파수의 하모닉 주파수들 중 첫번째 하모닉 주파수(1st harmonic frequency=2*1st maximum peak frequency)에 대응하는 제2 최대 피크 주파수(2nd maximum peak frequency)를 포함할 수 있으며 이외에 다른 피크 주파수를 더 포함할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(220)는 IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수와 green광 신호의 제1 최대 피크 주파수가 동일하고, IR 광 신호의 제2 최대 피크 주파수와 green광 신호의 제2 최대 피크 주파수가 동일한지 여부를 식별할 수 있다. IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수와 green광 신호의 제1 최대 피크 주파수가 동일하고, IR 광 신호의 제2 최대 피크 주파수와 green광 신호의 제2 최대 피크 주파수가 동일할 때, 이는 IR 광 신호와 green광 신호 사이에 노이즈의 차이가 없다는 의미이고, 노이즈의 차이가 거의 없다는 의미는 IR 광 신호와 green광 신호 각각에 움직임(예: 떨림)으로 인한 노이즈가 거의 없다는 의미일 수 있다.
635 동작에서, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 IR 광 신호의 SNR 값이 지정된 값 미만(예: 음수)이 아니고, IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수와 green광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수가 동일한 것에 기반하여 트레머 증상이 없는 상태를 식별할 수 있다.
640 동작에서, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 모션 센서를 통한 움직임이 검출되거나 모션 센서를 통한 움직임이 검출되지 않을 때 IR 광 신호의 SNR 값이 지정된 값 미만(예: 음수)이거나 모션 센서를 통한 움직임이 검출되지 않고 IR 광 신호의 SNR 값이 지정된 값 미만(예: 음수)이 아닌 상태에서 IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수와 green광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수 각각이 동일하지 않으면, 모션 센서(214)에 의해 센싱된 3축 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수를 가지는 최대 피크 주파수가 존재하는지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(220)는 시간(time domain)에 따른 3축(x축, y축, z축) 가속도 신호들을 각각 주파수(frequency domain)에 따른 3축 가속도 신호들로 변환하고, 3축 가속도 신호들 각각의 주파수를 비교할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(220)는 x축 가속도 신호의 제1 최대 피크 주파수, y축 가속도 신호의 제1 최대 피크 주파수, z축 가속도 신호의 제1 최대 피크 주파수가 각각 동일한지를 비교하고, x축 가속도 신호의 제2 최대 피크 주파수, y축 가속도 신호의 제2 최대 피크 주파수, z축 가속도 신호의 제2 최대 피크 주파수가 각각 동일한지를 비교하여 동일한 제1 최대 피크 주파수 또는 동일한 제2 최대 피크 주파수가 존재하는지 식별할 수 있다. 예를 들면, 각 축의 제1 최대 피크 주파수 및/또는 제2 최대 피크 주파수가 동일하다는 의미는 떨림 동작처럼 일정한 빈도로 반복되는 움직임이 있다는 의미일 수 있다.
650 동작에서, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 축의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수를 가지는 최대 피크 주파수가 존재하는 경우 동일한 주파수를 가지는 최대 피크 주파수가 지정된 주파수 이상(예: 3Hz 이상)인지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들면, 떨림 증상에 의한 가속도 신호의 주파수는 3Hz 이상일 수 있다.
660 동작에서, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 축의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수를 가지는 최대 피크 주파수가 존재하고 동일한 주파수를 가지는 최대 피크 주파수가 지정된 주파수 이상인 경우 사용자가 지정된 활동 상태인지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들면 지정된 활동 상태는 떨림 증상으로 오인될 수 있는 활동 상태로서 축의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수를 가지는 최대 피크 주파수가 존재하고 동일한 주파수를 가지는 최대 피크 주파수가 지정된 주파수 이상이 될 수 있는 활동일 수 있다. 일 실시예에 따르면 지정된 활동 상태는 일정 주기의 반복적 패턴을 가지는 운동 상태를 포함할 수 있다. 일정 주기의 반복적 패턴을 가지는 운동 상태는 신체의 일부(예: 팔 또는 손 이외 다른 신체)를 일정 주기로 흔드는 운동 상태를 포함할 수 있다. 예를 들면, 신체의 일부를 일정 주기로 흔드는 운동 상태는 running 상태, cycling 상태, elliptical 상태, rowing 상태, 및 dancing 상태를 포함할 수 있으며, 이 외에 신체의 일부를 일정 주기로 흔드는 다른 종류의 운동 상태를 더 포함할 수 있다. 예를 들면, 지정된 활동 상태는 걷거나 뛰는 동작에 의한 팔 움직임 상태 또는 키보드 타이핑 상태를 포함할 수 있다. 프로세서(220)는 모션 센서(214)를 통해 사용자의 활동 상태가 지정된 활동 상태 인지 여부를 식별할 수 있다.
670 동작에서, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 3축 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수가 존재하고, 동일한 주파수가 지정된 주파수(예: 3Hz) 이상이고, 사용자의 활동 상태가 지정된 활동 상태가 아니면 트레머 증상이 있는 상태를 식별할 수 있다.
680 동작에서, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 3축 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수가 존재하지 않거나, 3축 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수가 존재하는 상태에서 동일한 주파수가 지정된 주파수(예: 3Hz) 이상이 아니거나, 사용자가 지정된 활동 상태이면 사용자가 수의적 활동중인 상태(예: 트레머 증상 없이 수의적 활동 중인 상태)인 것을 식별할 수 있다.
실시예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2의 전자 장치(201), 또는 도 4의 전자 장치(401))에서 트레머 증상 검출 방법은 상기 전자 장치의 PPG 센서에 의해 센싱된 제1 광 신호 및 제2 광 신호와 상기 전자 장치의 모션 센서에 의해 센싱된 3축 가속도 신호들을 획득하는 동작, 상기 제1 광 신호, 상기 제2 광 신호, 및 상기 3축 가속도 신호들을 이용하여 트레머 증상이 있는 상태를 식별하는 동작, 및 상기 트래머 증상이 있는 상태를 알리는 정보를 상기 디스플레이에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 방법은 상기 트레머 증상이 있는 상태의 식별 시 트레머 증상의 중증도를 식별하는 동작을 더 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 방법은 상기 트래머 증상이 있는 상태를 알리는 정보를 상기 전자 장치의 통신 모듈을 통해 외부의 전자 장치에 전송하는 동작을 더 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 제1 광 신호는 IR(infrared) 광 신호를 포함하고, 상기 제2 광 신호는 green 광 신호를 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 방법은 상기 IR 광 신호의 SNR(signal to noise ratio) 값이 지정된 값 미만이고, 상기 3축 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수가 존재하고, 상기 동일한 주파수가 지정된 주파수 이상이고, 사용자의 활동 상태가 지정된 활동 상태가 아니면 트레머 증상이 있는 상태를 식별하는 동작을 더 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 방법은 상기 IR 광 신호의 SNR(signal to noise ratio) 값이 지정된 값 이상이고, 상기 IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수와 상기 green광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수가 같은 상태가 아니고, 상기 3축 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수가 존재하고, 상기 동일한 주파수가 지정된 주파수 이상이고, 사용자의 활동 상태가 지정된 활동 상태가 아니면 트레머 증상이 있는 상태를 식별하는 동작을 더 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 방법은 상기 IR 광 신호의 SNR 값이 지정된 값 이상이고, 상기 IR 광 신호의 상기 제1 최대 피크 주파수 및 상기 제2 최대 피크 주파수와 상기 green광 신호의 상기 제1 최대 피크 주파수 및 상기 제2 최대 피크 주파수가 동일한 것에 기반하여 트레머 증상이 없는 상태를 식별하는 동작을 더 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 방법은 상기 동일한 주파수가 존재하지 않거나, 상기 동일한 주파수가 지정된 주파수 미만이거나, 사용자의 활동 상태가 상기 지정된 활동 상태이면 수의적 활동중인 상태를 식별하는 동작을 더 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 방법은 상기 트레머 증상이 있는 상태 식별에 기반하여 트레머 증상 테스트를 위한 화면을 표시하는 동작을 더 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 방법은 상기 트레머 증상이 있는 상태 식별에 기반하여 병원 연계 서비스 화면을 표시하는 동작을 더 포함할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 전자 장치에서 트레머 증상의 중증도 식별 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2의 전자 장치(201), 또는 도 4의 전자 장치(401))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 2의 프로세서(220))는 710 내지 770 동작들 중 적어도 하나의 동작을 수행할 수 있다.
710 동작에서, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 PPG 센서(212)에 의해 센싱된 IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수와 동일한 주파수가 모션 센서(214)에 의해 센싱된 3축(x축, y축, z축) 가속도 신호들의 제1 최대 피크 주파수들 중에 존재하는지 식별할 수 있다. 트레머 발생 시 트레머에 의한 주파수 성분은 3축 가속도 신호들뿐만 아니라 IR 광 신호에도 나타날 수 있기 때문에 IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수와 3축 가속도 신호들의 제1 최대 피크 주파수들 중 적어도 하나가 동일하다면 트레머가 발생된 것을 의미할 수 있다.
730 동작에서, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수와 동일한 주파수가 3축 가속도 신호들의 제1 최대 피크 주파수들 중에 존재하면, 트레머 중증도가 위중증(예: 2.5 < severity ≤ 4)에 포함됨을 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면 트레머 증상의 강도(예: 중증도)는 PPG 센서(212)에 의해 센싱된 신호(예: IR 광 신호)의 주파수 성분과 모션 센서(214)에 의해 센싱된 신호들(예: 3축 가속도 신호들)의 주파수 성분 간의 동조화 정도와 상관관계가 있을수 있다. 예를 들면, PPG 센서(212)에 의해 센싱된 신호(예: IR 광 신호)의 주파수 성분과 모션 센서(214)에 의해 센싱된 신호들(예: 3축 가속도 신호들)의 주파수 성분의 동일성이 클수록 트레머 증상의 강도가 커질 수(중증도가 위중증에 가까울 수) 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 위중증에 대응된 중증도 값의 범위(예: 2.5 < severity ≤ 4) 내에서 1) IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수와 동일한 주파수의 개수가 많을수록(IR 광 신호와 3축 가속도 신호들의 일치율 증가), 2) 3축 가속도 신호들 의 제1 최대 피크 주파수들 중에 IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수와의 차이가 지정된 값(예: 0.2Hz) 이내에 있는 제1 최대 피크 주파수 개수가 많을수록(또는 오차율이 감소할수록), 3) IR 광 신호의 제2 최대 피크 주파수와 동일한 주파수가 3축 가속도 신호들의 제2 최대 피크 주파수들 중에 존재하고, IR 광 신호의 제2 최대 피크 주파수와 동일한 주파수의 개수가 많을수록(IR 광 신호와 3축 가속도 신호들의 일치율이 증가할 수록), 4) 3축 가속도 신호들의 제2 최대 피크 주파수들 중에 IR 광 신호의 제2 최대 피크 주파수와의 차이가 지정된 값(0.2Hz) 이내에 있는 제2 최대 피크 주파수 개수가 많을수록(또는 오차율이 감소할수록) 중증도 값(예: 트레머 증상의 강도의 값)을 큰 값으로 결정할 수 있다.
740 동작에서, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수와 동일한 주파수가 3축 가속도 신호들의 제1 최대 피크 주파수들 중에 존재하지 않는 경우 3축 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수를 가지는 최대 피크 주파수가 적어도 두 개 이상 존재하는지 여부를 식별할 수 있다
750 동작에서, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 3축 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수를 가지는 최대 피크 주파수가 적어도 두 개 이상 존재하면, 트레머 중증도가 중등증(예: 1 < severity ≤ 2,5)에 포함됨을 식별할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 중등증에 대응된 중증도 값의 범위(예: 1 < severity ≤ 2.5) 내에서 1) 3축 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중에 동일한 최대 피크 주파수들의 개수가 많을수록(또는 3축 가속도 신호들의 일치율이 증가할수록), 2) 3축 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 간의 차이가 지정된 값(예: 0.2Hz) 이내에 있는 최대 피크 주파수 개수가 많을수록(또는 오차율이 감소할수록) 중증도 값(예: 트레머 증상의 강도의 값)을 큰 값으로 결정할 수 있다.
760 동작에서, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수와 동일한 주파수가 3축 가속도 신호들의 제1 최대 피크 주파수들 중에 존재하지 않고, 3축 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수를 가지는 최대 피크 주파수가 적어도 두 개 이상 존재하지 않을 경우, IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수와 green 광 신호의 제1 최대 피크 주파수가 동일한지 여부를 식별할 수 있다.
770 동작에서, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수와 동일한 주파수가 3축 가속도 신호들의 제1 최대 피크 주파수들 중에 존재하지 않고, 3축 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수를 가지는 최대 피크 주파수가 적어도 두 개 이상 존재하지 않은 상태에서 IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수와 green 광 신호의 제1 최대 피크 주파수가 동일하면, 트레머 중증도가 경증(예: 0 < severity ≤ 1)에 포함됨을 식별할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 경증에 대응된 중증도 값의 범위(예: 0 < severity ≤ 1) 내에서 1) IR 광 신호의 제2 최대 피크 주파수와 green 광 신호의 제2 최대 피크 주파수의 차이가 지정된 값(예: 0.2Hz) 이내에서 오차율이 줄어들 수록, 2) 3축 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중에 동일한 최대 피크 주파수들의 개수가 많을수록(또는 3축 가속도 신호들의 일치율 증가할 수록), 3) 3축 가속도 신호들 각각에 대응된 최대 피크 주파수들 간의 차이가 지정된 값(예: 0.2Hz) 이내에 있는 최대 피크 주파수 개수가 많을수록(또는 오차율이 감소할수록) 중증도 값(예: 트레머 증상의 강도의 값)을 큰 값으로 결정할 수 있다.
상기 도 7의 설명에서는 중증도 값의 전체 범위를 0 < severity ≤4와 같이 지정하고, 중증도 값의 전체 범위 내에서 중증도를 위증증 범위, 중등증 범위, 및 경증 범위를 구분하여 식별하는 예를 들어 설명하였으나, 중증도의 범위는 더 좁거나 넓은 범위로 선택적으로 설정될 수 있고, 중증도의 강도 구분도 더 많은 수의 강도나 더 적은 수의 강도로 선택적으로 설정될 수 있다.
도 8a는 일 실시예에 따른 시간 도메인에서 IR 광신호와 green 광신호의 예를 나타낸 도면이고, 도 8b는 일 실시예에 따른 주파수 도메인에서 IR 광신호와 green 광신호의 예를 나타낸 도면이다.
도 8a를 참조하면, 일 실시예에 따른 참조 번호 810은 시간 도메인에서 IR 광신호(811)를 나타낸 그래프일 수 있고, 참조 번호 820은 시간 도메인에서 green 광신호(821)를 나타낸 그래프일 수 있다. 각 그래프에서 x축은 각 시간을 나타낼 수 있고, y축은 광신호의 크기를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 PPG 센서(212)를 통해 획득된 상기 시간 도메인의 IR 광신호(811) 및 green 광신호(821)를 각각 주파수 도메인의 IR 광 신호(831) 및 green 광 신호(841)로 변환할 수 있다.
도 8b를 참조하면, 일 실시예에 따른 참조 번호 830은 주파수 도메인에서 IR 광신호(831)를 나타낸 그래프일 수 있고, 참조 번호 840은 주파수 도메인에서 green 광신호(841)를 나타낸 그래프일 수 있다. 각 그래프에서 x축은 주파수를 나타낼 수 있고, y축은 각 광신호의 크기(또는 파워)를 나타낼 수 있다.
상기 도 8b에 따른 주파수 도메인의 IR 광 신호(831) 및 green 광 신호(841) 각각의 제1 최대 피크 주파수, 제2 최대 피크 주파수, 및 SNR 값의 예는 하기 표 1과 같을 수 있다.
Signal 1st maximum peak frequency (Hz) 2nd maximum peak frequency (Hz) signal-to-noise ratio(SNR)
IR 광 신호 0.94 1.88 5.91
green 광 신호 0.94 1.88 15.26
상기 표 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 IR 광신호(831)의 SNR이 지정된 값 미만(음수)이 아닌 상태(SNR = 5.91)를 식별할 수 있고, IR 광신호(831)의 제1 최대 피크 주파수(831-1)와 green 광신호(841)의 제1 최대 피크 주파수(841-1)가 약 0.94 Hz 로 동일하고, IR 광신호(831)의 제2 최대 피크 주파수(831-2)와 green 광신호(841)의 제2 최대 피크 주파수(841-2)가 약 1.88 Hz 로 동일한 것을 식별할 수 있으며, 이러한 경우 tremor 증상이 없는 상태인 것으로 식별할 수 있다.도 9a는 일 실시예에 따른 시간 도메인에서 3축 가속도 신호들의 예를 나타낸 도면이고, 도 9b는 일 실시예에 따른 주파수 도메인에서 3축 가속도 신호들의 예를 나타낸 도면이다.
도 9a를 참조하면, 일 실시예에 따른 참조 번호 910은 시간 도메인에서 x축 가속도 신호(911)를 나타낸 그래프일 수 있고, 참조 번호 920은 시간 도메인에서 y축 가속도 신호(921)를 나타낸 그래프일 수 있고, 참조 번호 930은 시간 도메인에서 z축 가속도 신호(931)를 나타낸 그래프일 수 있다. 각 그래프에서 x축은 시간을 나타낼 수 있고, y축은 각 가속도 신호의 크기를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 모션 센서(214)를 통해 획득된 시간 도메인의 3축 가속도 신호들(911, 921, 931)을 각각 주파수 도메인의 3축 가속도 신호들(941, 951, 961)로 변환할 수 있다.
도 9b를 참조하면, 일 실시예에 따른 참조 번호 940은 주파수 도메인에서 x축 가속도 신호(941)를 나타낸 그래프일 수 있고, 참조 번호 950은 주파수 도메인에서 y축 가속도 신호(951)를 나타낸 그래프일 수 있고, 참조 번호 960은 주파수 도메인에서 z축 가속도 신호(961)를 나타낸 그래프일 수 있다. 각 그래프에서 x축은 주파수를 나타낼 수 있고, y축은 가속도 신호의 전력의 크기를 나타낼 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(220)는 모션 센서(214)를 통한 움직임이 검출된 상태에서 주파수 도메인의 3축 가속도 신호들(941, 951, 961) 각각의 제1 최대 피크 주파수들(예: x축 가속도 신호의 제1 최대 피크 주파수=0.78Hz, y축 가속도 신호의 제1 최대 피크 주파수=0.70Hz 및 z축 가속도 신호의 제1 최대 피크 주파수=5.22Hz)을 서로 비교하고, 3축 가속도 신호들(941, 951, 961) 각각의 제2 최대 피크 주파수들(예: x축 가속도 신호의 제2 최대 피크 주파수=1.37Hz, y축 가속도 신호의 제2 최대 피크 주파수=0.93Hz 및 z축 가속도 신호의 제2 최대 피크 주파수=0.81Hz)을 서로 비교할 수 있다.
도 10a는 일 실시예에 따른 트레머 증상의 중증도가 위중증인 경우 시간 도메인에서의 IR 광 신호, green 광 신호, x축 가속도 신호, y축 가속도 신호, 및 z축 가속도 신호의 예를 나타낸 도면이고, 도 10b는 일 실시예에 따른 트레머 증상이 위중증인 경우 주파수 도메인에서의 IR 광 신호, green 광 신호, x축 가속도 신호, y축 가속도 신호, 및 z축 가속도 신호의 예를 나타낸 도면이다.
도 10a를 참조하면, 일 실시예에 따른 참조 번호 1010은 시간 도메인에서 IR 광신호(1011)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1020은 시간 도메인에서 green 광신호(1021)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1030은 시간 도메인에서 x축 가속도 신호(1031)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1040은 시간 도메인에서 y축 가속도 신호(1041)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1050은 시간 도메인에서 z축 가속도 신호(1051)를 나타낸 그래프일 수 있다. 각 그래프에서 x축은 시간을 나타낼 수 있고, y축은 주파수 또는 가속도 신호의 크기를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 시간 도메인의 IR 광 신호(1011), green 광 신호(1021), x축 가속도 신호(1031), y축 가속도 신호(1041), 및 z축 가속도 신호(1051)를 각각 주파수 도메인의 IR 광 신호, green 광 신호, x축 가속도 신호, y축 가속도 신호, 및 z 축 가속도 신호로 변환할 수 있다.
도 10b를 참조하면, 일 실시예에 따른 참조 번호 1060은 주파수 도메인에서 IR 광신호(1061)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1070은 주파수 도메인에서 green 광신호(1071)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1080은 주파수 도메인에서 x축 가속도 신호(1081)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1090은 주파수 도메인에서 y축 가속도 신호(1091)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1095은 주파수 도메인에서 z축 가속도 신호(1093)를 나타낸 그래프일 수 있다. 각 그래프에서 x축은 주파수를 나타낼 수 있고, y축은 주파수 또는 가속도 신호의 크기를 나타낼 수 있다.
상기 도 10b에 따른 IR 광 신호(1061), green 광 신호(1071), x축 가속도 신호(1081), y축 가속도 신호(1091), 및 z축 가속도 신호(1093) 각각의 제1 최대 피크 주파수, 제2 최대 피크 주파수, SNR 값과 트레머 증상의 중증도(트레머 severity)의 예는 하기 표 2와 같을 수 있다.
Signal 1st maximum peak frequency (Hz) 2nd maximum peak frequency (Hz) signal-to-noise ratio(SNR) Tremor
Severity
IR 광신호(PPG_IR) 3.8 3.7 -4.89 3~4
green 광신호(
PPG_Green)		 1.0 0.9 3.34
x축 가속도 신호(ACC_X) 3.7 3.8
y축 가속도 신호 (ACC_Y) 3.7 3.8
z축 가속도 신호 (ACC_Z) 3.8 3.6
상기 표 2를 참조하면, 실시예에 따른 프로세서(220)는 IR 광신호(1061)의 SNR이 지정된 값 미만(음수)인 상태(SNR = -4.89)에서, 3축 가속도 신호들(1081, 1091, 1093)의 최대 피크 주파수가 약 3.7Hz 및 약 3.8Hz와 같이 존재하고, 동일한 주파수가 지정된 주파수(예: 3Hz) 이상이고, 사용자의 활동 상태가 지정된 활동 상태가 아닌 경우 트레머 증상이 있는 상태를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 트레머 증상이 있는 상태에서 IR 광 신호(1061)의 제1 최대 피크 주파수(예: 3.8Hz)와 동일한 주파수가 3축 가속도 신호들(1081, 1091, 1093)의 제1 최대 피크 주파수들 중에 존재(예: z축 가속도 신호(1093)의 제1 최대 피크 주파수=3.8Hz)하는 것에 기반하여 트레머 중증도가 위중증(예: 2.5 < severity ≤ 4)(예: 3~4)에 포함됨을 식별할 수 있다. 도 11a는 일 실시예에 따른 트레머 증상의 중증도가 중등증인 경우 시간 도메인에서의 IR 광 신호, green 광 신호, x축 가속도 신호, y축 가속도 신호, 및 z축 가속도 신호의 예를 나타낸 도면이고, 도 11b는 일 실시예에 따른 트레머 증상이 중등증인 경우 주파수 도메인에서의 IR 광 신호, green 광 신호, x축 가속도 신호, y축 가속도 신호, 및 z축 가속도 신호의 예를 나타낸 도면이다.
도 11a를 참조하면, 일 실시예에 따른 참조 번호 1110은 시간 도메인에서 IR 광신호(1111)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1120은 시간 도메인에서 green 광신호(1121)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1130은 시간 도메인에서 x축 가속도 신호(1131)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1140은 시간 도메인에서 y축 가속도 신호(1141)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1150은 시간 도메인에서 z축 가속도 신호(1151)를 나타낸 그래프일 수 있다. 각 그래프에서 x축은 시간을 나타낼 수 있고, y축은 주파수 또는 가속도 신호의 크기를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 시간 도메인의 IR 광 신호(1111), green 광 신호(1121), x축 가속도 신호(1131), y축 가속도 신호(1141), 및 z축 가속도 신호(1151)를 각각 주파수 도메인의 IR 광 신호, green 광 신호, x축 가속도 신호, y축 가속도 신호, 및 z축 가속도 신호로 변환할 수 있다.
도 11b를 참조하면, 일 실시예에 따른 참조 번호 1160은 주파수 도메인에서 IR 광신호(1161)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1170은 주파수 도메인에서 green 광신호(1171)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1180은 주파수 도메인에서 x축 가속도 신호(1181)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1190은 주파수 도메인에서 y축 가속도 신호(1191)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1195은 주파수 도메인에서 z축 가속도 신호(1193)를 나타낸 그래프일 수 있다. 각 그래프에서 x축은 주파수를 나타낼 수 있고, y축은 주파수의 크기를 나타낼 수 있다.
상기 도 11b에 따른 IR 광 신호(1161), green 광 신호(1171), x축 가속도 신호(1181), y축 가속도 신호(1191), 및 z축 가속도 신호(1193) 각각의 제1 최대 피크 주파수, 제2 최대 피크 주파수, SNR 값과 트레머 증상의 중증도(tremor severity)의 예는 하기 표 3과 같을 수 있다.
Signal 1st maximum peak frequency (Hz) 2nd maximum peak frequency (Hz) signal-to-noise ratio(SNR) Tremor
Severity
IR 광신호(PPG_IR) 1.0 1.2 -5.85 2
green 광신호(
PPG_Green)		 0.9 1.9 12.60
x축 가속도 신호(ACC_X) 4.1 4.6
y축 가속도 신호 (ACC_Y) 4.1 4.2
z축 가속도 신호 (ACC_Z) 4.2 4.1
상기 표 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 IR 광신호(11061)의 SNR이 지정된 값 미만(음수)인 상태(SNR = -5.85)에서, 3축 가속도 신호들(1181, 1191, 1193)에서 동일한 최대 피크 주파수가 약 4.1Hz 및 약 4.2Hz와 같이 존재하고, 동일한 주파수를 가지는 최대 피크 주파수가 지정된 주파수(예: 3Hz)이상이고, 사용자의 활동 상태가 지정된 활동 상태가 아닌 경우 트레머 증상이 있는 상태를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 트레머 증상이 있는 상태에서 3축 가속도 신호들(1181, 1191, 1193)의 동일한 최대 피크 주파수들을 가지는 최대 피크 주파수가 약 4.1Hz 및 약 4.2Hz와 같이 적어도 두 개 이상 존재하는 것에 기반하여 트레머 중증도가 중등증(예: 1 < severity ≤ 2.5)(예: 2)에 포함됨을 식별할 수 있다. 도 12a는 일 실시예에 따른 트레머 증상의 중증도가 경증인 경우 시간 도메인에서의 IR 광 신호, green 광 신호, x축 가속도 신호, y축 가속도 신호, 및 z축 가속도 신호의 예를 나타낸 도면이고, 도 12b는 일 실시예에 따른 트레머 증상이 경증인 경우 주파수 도메인에서의 IR 광 신호, green 광 신호, x축 가속도 신호, y축 가속도 신호, 및 z축 가속도 신호의 예를 나타낸 도면이다.
도 12a를 참조하면, 일 실시예에 따른 참조 번호 1210은 시간 도메인에서 IR 광신호(1211)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1220은 시간 도메인에서 green 광신호(1221)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1230은 시간 도메인에서 x축 가속도 신호(1231)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1240은 시간 도메인에서 y축 가속도 신호(1241)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1250은 시간 도메인에서 z축 가속도 신호(1251)를 나타낸 그래프일 수 있다. 각 그래프에서 x축은 시간을 나타낼 수 있고, y축은 신호의 크기를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 시간 도메인의 IR 광 신호(1211), green 광 신호(1221), x축 가속도 신호(1231), y축 가속도 신호(1241), 및 z축 가속도 신호(1251)를 각각 주파수 도메인의 IR 광 신호, green 광 신호, x축 가속도 신호, y축 가속도 신호, 및 z축 가속도 신호로 변환할 수 있다.
도 12b를 참조하면, 일 실시예에 따른 참조 번호 1260은 주파수 도메인에서 IR 광신호(1261)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1270은 주파수 도메인에서 green 광신호(1271)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1280은 주파수 도메인에서 x축 가속도 신호(1281)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1290은 주파수 도메인에서 y축 가속도 신호(1291)를 나타낸 그래프이고, 참조 번호 1295은 주파수 도메인에서 z축 가속도 신호(1293)를 나타낸 그래프일 수 있다. 각 그래프에서 x축은 주파수를 나타낼 수 있고, y축은 주파수의 크기를 나타낼 수 있다.
상기 도 12b에 따른 IR 광 신호(1261), green 광 신호(1271), x축 가속도 신호(1281), y축 가속도 신호(1291), 및 z축 가속도 신호(1293) 각각의 제1 최대 피크 주파수, 제2 최대 피크 주파수, SNR 값과 트레머 증상의 중증도(tremor severity)의 예는 하기 표 4와 같을 수 있다.
Signal 1st maximum peak frequency (Hz) 2nd maximum peak frequency (Hz) signal-to-noise ratio(SNR) Tremor
Severity
IR 광신호(PPG_IR) 0.9 3.3 -3.31 1
green 광신호(
PPG_Green)		 0.9 1.9 14.13
x축 가속도 신호(ACC_X) 5.7 5.1
y축 가속도 신호 (ACC_Y) 3.3 3.4
z축 가속도 신호 (ACC_Z) 6.7 3.3
상기 표 4를 참조하면, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 IR 광신호(1261)의 SNR이 지정된 값 미만(음수)인 상태(SNR = -3.31)에서, 3축 가속도 신호들(1281, 1291, 1293)의 최대 피크 주파수들에서동일한 최대 피크 주파수가 약 3.3Hz과 같이 존재하고, 동일한 최대 피크 주파수가 지정된 주파수(예: 3Hz)이상이고, 사용자의 활동 상태가 지정된 활동 상태가 아닌 경우 트레머 증상이 있는 상태를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 트레머 증상이 있는 상태에서 IR 광 신호(1261)의 제1 최대 피크 주파수와 green 광 신호(1271)의 제1 최대 피크 주파수가 약 0.9Hz와 같이 동일한 것에 기반하여 트레머 중증도가 경증(예: 0 < severity ≤ 1)(예: 1)에 포함됨을 식별할 수 있다. 도 13a는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 트레머 증상이 있는 상태 식별 시 화면의 예를 나타낸 도면이고, 도 13b는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 트레머 증상 테스트 안내 화면의 예를 나타낸 도면이다.
도 13a를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(1301)(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2의 전자 장치(201), 또는 도 4의 전자 장치(401))의 프로세서(220)(예: 도 1의 프로세서(120))는 트레머 증상이 있는 상태 식별(또는 트레머 증상 검출(또는 감지) 시 디스플레이(1360)에 "손에 떨림 증상이 감지됩니다." 와 같은 알림을 포함하는 트레머 증상 알림 화면(1310)을 표시할 수 있다.
도 13b를 참조하면, 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 트레머 증상 알림 화면 표시 후, 디스플레이(1360)에 "떨림 증상에 대해 테스트를 해보시겠습니까?"와 같은 트레머 증상 테스트 여부를 선택할 수 있는 트레머 증상 테스트 여부 선택 화면(1320)을 표시할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 트레머 증상 테스트 여부 선택 화면(1320)을 통해 트레머 증상 테스트가 선택되면 디스플레이(260)에 트레머 증상 테스트를 위한 가이드 화면들을 표시할 수 있다.
도 14a는 일 실시예에 따른 트레머 증상 테스트를 위한 제1 가이드 화면의 예를 나타낸 도면이고, 도 14b는 일 실시예에 따른 트레머 증상 테스트를 위한 제2 가이드 화면의 예를 나타낸 도면이고, 도 14c는 일 실시예에 따른 트레머 증상 테스트를 위한 제3 가이드 화면의 예를 나타낸 도면이고, 도 14d는 일 실시예에 따른 트레머 증상 테스트를 위한 제4 가이드 화면의 예를 나타낸 도면이다.
도 14a를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(1301)의 프로세서(220)는 사용자로부터 트레머 증상 테스트 요청(또는 선택)에 기반하여 디스플레이(1360)에 편안하게 앉아서 양손에 힘을 뺀 제1 자세에서 트레머 증상이 식별(검출 또는 감지)되는지를 테스트하기 위한 제1 가이드 화면(1410)을 표시할 수 있다. 예를 들면, 제1 가이드 화면(1410)에는 트레머 증상 테스트를 위한 제1 자세를 안내하기 위한 이미지, 트레머 증상 테스트를 위한 제1 자세를 안내하기 위한 메시지(예: "편안한 자세로 앉으세요. 양손에 힘을 빼세요. 1분 동안 유지하세요"), 및 테스트 시작을 위한 시작 버튼(또는 아이콘)의 전부 또는 일부가 포함될 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 사용자에 의한 시작 버튼 입력에 기반하여 제1 자세에서의 트레머 증상 검출 동작(예: 도 5, 도 6, 및 도 7의 동작들 중 적어도 일부 동작)을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 제1 자세에서의 트레머 증상 검출 동작 수행 후 트레머 증상의 중증도를 식별하여 제공하거나 병원 방문 권유 메시지를 제공할 수 있다.
도 14b를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(1301)의 프로세서(220)는 사용자로부터 트레머 증상 테스트 요청(또는 선택)에 기반하여 디스플레이(1360)에 편안하게 앉아서 양손과 손가락을 앞으로 뻗은 제2 자세에서 트레머 증상이 식별(검출 또는 감지)되는지를 테스트하기 위한 제2 가이드 화면(1420)을 표시할 수 있다. 예를 들면, 제2 가이드 화면(1420)에는 트레머 증상 테스트를 위한 제2 자세를 안내하기 위한 이미지, 트레머 증상 테스트를 위한 제2 자세를 안내하기 위한 메시지(예: "편안한 자세로 앉으세요. 양 손과 손가락을 앞으로 쭉 뻗으세요. 1분 동안 유지하세요"), 및 테스트 시작을 위한 시작 버튼(또는 아이콘) 중 전부 또는 적어도 일부가 포함될 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 사용자에 의한 시작 버튼 입력에 기반하여 제2 자세에서의 트레머 증상 검출 동작(예: 도 5, 도 6, 및 도 7의 동작들 중 적어도 일부 또는 전부의 동작)을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 제2 자세에서의 트레머 증상 검출 동작 수행 후 트레머 증상의 중증도를 식별하여 제공하거나 병원 방문 권유 메시지를 제공할 수 있다.
도 14c를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(1301)의 프로세서(220)는 사용자로부터 트레머 증상 테스트 요청(또는 선택)에 기반하여 디스플레이(1360)에 사물을 향하여 손을 천천히 뻗는 제3 자세에서 트레머 증상이 식별(검출 또는 감지)되는지를 테스트하기 위한 제3 가이드 화면(1430)을 표시할 수 있다. 예를 들면, 제3 가이드 화면(1430)에는 트레머 증상 테스트를 위한 제3 자세를 안내하기 위한 이미지, 트레머 증상 테스트를 위한 사용자의 제3 자세를 안내하기 위한 메시지(예: "사물을 향하여 손을 천천히 뻗어 보세요. 1분 동안 반복하세요"), 및 테스트 시작을 위한 시작 버튼(또는 아이콘) 중 전부 또는 적어도 일부가 포함될 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 사용자에 의한 시작 버튼 입력에 기반하여 제3 자세에서의 트레머 증상 검출 동작(예: 도 5, 도 6, 및 도 7의 동작들 중 적어도 일부 동작)을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 제3 자세에서의 트레머 증상 검출 동작 수행 후 트레머 증상의 중증도를 식별하여 제공하거나 병원 방문 권유 메시지를 제공할 수 있다.
도 14d를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(1301)의 프로세서(220)는 사용자로부터 트레머 증상 테스트 요청(또는 선택)에 기반하여 디스플레이(1360)에 손을 앞으로 뻗고 핑거 태핑(finger tapping)을 하는 제4 자세에서 트레머 증상이 식별(검출 또는 감지)되는지를 테스트하기 위한 제4 가이드 화면(1440)을 표시할 수 있다. 예를 들면, 제4 가이드 화면(1440)에는 트레머 증상 테스트를 위한 제4 자세를 안내하기 위한 이미지, 트레머 증상 테스트를 위한 사용자의 제4 자세를 안내하기 위한 메시지(예: "손을 앞으로 뻗고 finger tapping을 해보세요. 1분 동안 반복하세요"), 및 테스트 시작을 위한 시작 버튼(또는 아이콘) 중 전부 또는 적어도 일부가 포함될 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 사용자에 의한 시작 버튼 입력에 기반하여 제4 자세에서의 트레머 증상 검출 동작(예: 도 5, 도 6, 및 도 7의 동작들 중 적어도 일부 동작)을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 제4 자세에서의 트레머 증상 검출 동작 수행 후 트레머 증상의 중증도를 식별하여 제공하거나 병원 방문 권유 메시지를 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면 프로세서(220)는 상기 제1 내지 제4 자세 외에 하나 또는 그 이상의 다른 자세들 각각에 대해 트레머 증상 테스트를 위한 화면을 더 표시할 수 있고, 다른 자세들 각각에 대한 트레머 증상 검출 동작을 더 수행할 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 제1 내지 제4 자세는 예시들로서 각 자세는 트레머 증상 테스트가 가능한 자세면 다른 자세도 얼마든지 가능할 수 있다.
도 15는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 트레머 증상 검출 결과에 기반한 병원 연계 서비스 화면의 예를 나타낸 도면이다.
도 15를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(1301)의 프로세서(220)는 트레머 증상 검출 결과 트레머 증상이 있는 상태이면 디스플레이(1360)에 병원 방문 권유 메시지(1510)(예: 병원에 가서 정밀 검사를 받아보세요. 병원을 연계해드릴까요?)를 표시할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(220)는 사용자에 의한 연계 수락(Y) 버튼 입력에 기반하여 병원 정보를 표시하거나 연계된 병원과 통신을 수행할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 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 실시예 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나","A 또는 B 중 적어도 하나,""A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나,"및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 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, 일 실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예는 기기(machine)(예: 전자 장치(101))에 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 저장매체 는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 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: 스마트폰들) 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 실시예에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 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 실시예에 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.
특정 실시예에 따르면, 명령들을 저장하고 있는 비휘발성 저장 매체에 있어서, 상기 명령들은 전자 장치에 의하여 실행될 때에 상기 전자 장치로 하여금 적어도 하나의 동작을 수행하도록 설정된 것으로서, 상기 적어도 하나의 동작은, PPG 센서에 의해 센싱된 제1 광 신호 및 제2 광 신호와 모션 센서에 의해 센싱된 3축 가속도 신호들을 획득하는 동작, 상기 제1 광 신호, 상기 제2 광 신호, 및 상기 3축 가속도 신호들을 이용하여 트레머 증상이 있는 상태를 식별하는 동작, 및 상기 트래머 증상이 있는 상태를 알리는 정보를 상기 디스플레이에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
본 개시의 전술한 실시 예 중 일부는 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어의 실행 또는 CDROM, DVD(Digital Versatile Disc), 자기테이프, RAM, 플로피디스크, 하드디스크 또는 자기광학디스크와 같은 기록 매체에 저장될 수 있는 컴퓨터 코드, 리무트 기록 매체 또는 비전이성 기계 판독 매체(non-transitory machine readable medium)에 네트워크를 통해 다운로드된 컴퓨터 코드, 또는 로컬 기록 매체에 저장된 컴퓨터 코드를 통해 구현됨으로써, 상기에서 설명된 방법은 범용 컴퓨터 또는 특정 프로세서를 사용하여 기록 매체에 저장된 소프트웨어를 통해 또는 ASIC 또는 FPGA와 같은 프로그래밍 또는 전용 하드웨어를 통해 렌더링될 수 있다. 당해 기술 분야에서 이해되는 바와 같이, 컴퓨터, 프로세서, 마이크로프로세서 컨트롤러 또는 프로그램이 가능한 하드웨어는 여기에서 설명하는 처리방법을 구현하는 컴퓨터, 프로세서 또는 하드웨어에 의해 액세스되고 실행될 때 소프트웨어 또는 컴퓨터 코드를 저장하거나 또는 수신할 수 있는 메모리 구성 요소, 예를 들어. RAM, ROM, 플래시 등을 포함한다.그리고 본 명세서와 도면에 발명된 본 발명의 실시예들은 본 발명의 실시예에 따른 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 실시예의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 실시예의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 발명의 다양한 실시예의 범위는 여기에 발명된 실시예들 이외에도 본 발명의 다양한 실시예의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 다양한 실시예의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    통신 모듈;
    디스플레이;
    PPG(photoplethysmography) 센서;
    모션 센서;
    메모리; 및
    적어도 하나의 프로세서를 포함하며,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 PPG 센서에 의해 센싱된 제1 광 신호 및 제2 광 신호와 상기 모션 센서에 의해 센싱된 3축 가속도 신호들을 획득하고, 상기 제1 광 신호, 상기 제2 광 신호, 및 상기 3축 가속도 신호들을 이용하여 트레머 증상이 있는 상태를 식별하고, 상기 트래머 증상이 있는 상태를 알리는 정보를 상기 디스플레이에 표시하도록 설정된 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로
    상기 트레머 증상이 있는 상태의 식별 시 트레머 증상의 중증도를 식별하도록 설정된 전자 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로
    상기 트래머 증상이 있는 상태를 알리는 정보를 상기 통신 모듈을 통해 외부의 전자 장치에 전송하도록 설정된 전자 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제1 광 신호는 IR(infrared) 광 신호를 포함하고, 상기 제2 광 신호는 green 광 신호를 포함하는 전자 장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로
    상기 IR 광 신호의 SNR(signal to noise ratio) 값이 지정된 값 미만이고, 상기 3축 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수가 존재하고, 상기 동일한 주파수가 지정된 주파수 이상이고, 사용자의 활동 상태가 지정된 활동 상태가 아니면 트레머 증상이 있는 상태를 식별하도록 설정된 전자 장치.
  6. 제4항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로
    상기 IR 광 신호의 SNR(signal to noise ratio) 값이 지정된 값 이상이고, 상기 IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수와 상기 green광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수가 같은 상태가 아니고, 상기 3축 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수가 존재하고, 상기 동일한 주파수가 지정된 주파수 이상이고, 사용자의 활동 상태가 지정된 활동 상태가 아니면 트레머 증상이 있는 상태를 식별하도록 설정된 전자 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 지정된 주파수는 3Hz인 전자 장치.
  8. 제5항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로
    상기 IR 광 신호의 SNR 값이 지정된 값 이상이고, 상기 IR 광 신호의 상기 제1 최대 피크 주파수 및 상기 제2 최대 피크 주파수와 상기 green광 신호의 상기 제1 최대 피크 주파수 및 상기 제2 최대 피크 주파수가 동일한 것에 기반하여 트레머 증상이 없는 상태를 식별하도록 설정된 전자 장치.
  9. 제5항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 추가적으로
    상기 동일한 주파수가 존재하지 않거나, 상기 동일한 주파수가 지정된 주파수 미만이거나, 사용자의 활동 상태가 상기 지정된 활동 상태이면 수의적 활동중인 상태를 식별하도록 설정된 전자 장치.
  10. 전자 장치에서 트레머 증상 검출 방법에 있어서,
    상기 전자 장치의 PPG(photoplethysmography) 센서에 의해 센싱된 제1 광 신호 및 제2 광 신호와 상기 전자 장치의 모션 센서에 의해 센싱된 3축 가속도 신호들을 획득하는 동작;
    상기 제1 광 신호, 상기 제2 광 신호, 및 상기 3축 가속도 신호들을 이용하여 트레머 증상이 있는 상태를 식별하는 동작; 및
    상기 트래머 증상이 있는 상태를 알리는 정보를 상기 디스플레이에 표시하는 동작을 포함하는 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    IR 광 신호의 SNR(signal to noise ratio) 값이 지정된 값 미만이고, 상기 3축 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수가 존재하고, 상기 동일한 주파수가 지정된 주파수 이상이고, 사용자의 활동 상태가 지정된 활동 상태가 아니면 트레머 증상이 있는 상태를 식별하는 동작을 더 포함하는 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    R 광 신호의 SNR(signal to noise ratio) 값이 지정된 값 이상이고, 상기 IR 광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수와 green광 신호의 제1 최대 피크 주파수 및 제2 최대 피크 주파수가 같은 상태가 아니고, 상기 3축 가속도 신호들의 최대 피크 주파수들 중 동일한 주파수가 존재하고, 상기 동일한 주파수가 지정된 주파수 이상이고, 사용자의 활동 상태가 지정된 활동 상태가 아니면 트레머 증상이 있는 상태를 식별하는 동작을 더 포함하는 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    IR 광 신호의 SNR 값이 지정된 값 이상이고, 상기 IR 광 신호의 상기 제1 최대 피크 주파수 및 상기 제2 최대 피크 주파수와 green광 신호의 상기 제1 최대 피크 주파수 및 상기 제2 최대 피크 주파수가 동일한 것에 기반하여 트레머 증상이 없는 상태를 식별하는 동작을 더 포함하는 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 동일한 주파수가 존재하지 않거나, 상기 동일한 주파수가 지정된 주파수 미만이거나, 사용자의 활동 상태가 상기 지정된 활동 상태이면 수의적 활동중인 상태를 식별하는 동작을 더 포함하는 방법.
  15. 명령들을 저장하고 있는 비휘발성 저장 매체에 있어서,
    상기 명령들은 전자 장치에 의하여 실행될 때에 상기 전자 장치로 하여금 적어도 하나의 동작을 수행하도록 설정된 것으로서, 상기 적어도 하나의 동작은,
    PPG(photoplethysmography) 센서에 의해 센싱된 제1 광 신호 및 제2 광 신호와 모션 센서에 의해 센싱된 3축 가속도 신호들을 획득하는 동작;
    상기 제1 광 신호, 상기 제2 광 신호, 및 상기 3축 가속도 신호들을 이용하여 트레머 증상이 있는 상태를 식별하는 동작; 및
    상기 트래머 증상이 있는 상태를 알리는 정보를 상기 디스플레이에 표시하는 동작을 포함하는 저장 매체.
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