WO2023101473A1 - 헬스케어 기능이 내장된 차량용 핸들장치 및 핸들장치의 생체 정보 측정 방법 - Google Patents

헬스케어 기능이 내장된 차량용 핸들장치 및 핸들장치의 생체 정보 측정 방법 Download PDF

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WO2023101473A1
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wave
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steering wheel
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허영미
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    • B62D1/02—Steering controls, i.e. means for initiating a change of direction of the vehicle vehicle-mounted
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
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    • B62D1/02—Steering controls, i.e. means for initiating a change of direction of the vehicle vehicle-mounted
    • B62D1/04—Hand wheels
    • B62D1/06—Rims, e.g. with heating means; Rim covers

Definitions

  • Embodiments relate to a steering wheel device for a vehicle equipped with a health care function and a method for measuring biometric information of the steering wheel device.
  • a handle device that can be generated and a method for measuring biometric information of the handle device are provided.
  • a handle is provided.
  • the controller may generate biometric data based on a characteristic in which a resonant frequency changes according to a permittivity around the at least one sensor.
  • the at least one sensor irradiates LED light or electromagnetic waves and measures the light or electromagnetic waves reflected by the analyte inside the human hand as reflected waves, the second sensor emitting electromagnetic waves, and the It may be characterized in that it includes a third sensor for measuring an electromagnetic wave emitted from the second sensor and transmitted through the inside of the person's hand as a transmitted wave.
  • the handle device may further include an environment sensor built into the handle body to measure information on an external environment.
  • control unit generates correction data by applying information measured by an environmental sensor to a correction algorithm, and generates the biometric data using the collected frequency characteristics and the correction data.
  • control unit may detect the presence or absence of a person's hand based on the amount of change in intensity of at least one of the reflected wave and the transmitted wave.
  • control unit may collect the frequency characteristics by driving the at least one sensor when it is detected that the human hand exists.
  • At least one of the location and number of the at least one sensor on the steering wheel main body may be individually determined in consideration of a driving habit of a user of the steering wheel device.
  • the handle device may further include a communication unit for transmitting the generated biometric data to an external device.
  • a method for measuring biometric information performed by a control unit included in a handle device, wherein a variation in intensity of a reflected wave measured by a reflective sensor built into the handle device and an intensity of transmitted wave measured by a transmissive sensor further built into the handle device detecting the presence or absence of a person's hand based on at least one of the variations in ; collecting frequency characteristics by measuring a change in at least one of the reflected wave and the transmitted wave by driving at least one of the reflection-type sensor and the transmission-type sensor when it is determined that the human hand exists; and generating biometric data using the collected frequency characteristics.
  • Light or radio waves are irradiated through a sensor built into the handle body, frequency characteristics of at least one of a reflected wave for the irradiated light or electromagnetic wave and a transmission wave for radio waves are collected, and biometric data is obtained based on the collected frequency characteristics.
  • FIG. 1 is a view showing an example of a handle device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of an internal configuration of a control unit included in a PCB according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a method for measuring biometric information according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of providing healthcare information according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of an internal configuration of an electromagnetic wave sensor according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of an RC oscillator according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram showing another example of an internal configuration of an electromagnetic wave sensor according to an embodiment of the present invention.
  • first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These terms are only used to distinguish the component from other components, and the nature, order, or order of the corresponding component is not limited by the term.
  • the handle device 100 may include a plurality of printed circuit boards (PCBs) 110 and 120 and a plurality of sensors 130 to 160 .
  • PCBs printed circuit boards
  • the plurality of PCBs 110 and 120 and the plurality of sensors 130 to 170 shown in FIG. 1 may be substantially implemented in a form embedded inside the handle device 100 .
  • the first sensor 130 and the fourth sensor 160 are provided on the first PCB 110
  • the second sensor 140, the third sensor 150 and the second sensor 150 are provided on the second PCB 120.
  • An example in which the fifth sensor 170 is electrically connected is shown.
  • the plurality of PCBs 110 and 120 and the plurality of sensors 130 to 170 may be wirelessly connected
  • the handle device 100 includes a single PCB, and a plurality of sensors are connected to the single PCB.
  • s 130 to 170 may be connected electrically or wirelessly.
  • the first sensor 130 may include a reflective sensor that measures scattered waves after irradiating LED light or electromagnetic waves.
  • the first sensor 130 may scan the surroundings through LED light or electromagnetic waves of various bands. Waves reflected by electromagnetic waves can be measured.
  • the second sensor 140 and the third sensor 150 may implement transmission-type sensors in which the third sensor 150 measures a transmission wave of electromagnetic waves irradiated by the second sensor 140 .
  • the second sensor 140 may irradiate electromagnetic waves of various bands, and the irradiated electromagnetic waves may penetrate the inside of a person's hand in contact with the handle device 100 .
  • the third sensor 150 may measure a transmitted wave transmitted through the inside of the person's hand.
  • the fourth sensor 160 and the fifth sensor 170 may include environmental sensors that measure external environment information such as temperature and humidity.
  • the plurality of PCBs 110 and 120 may control the plurality of sensors 130 to 170 and predict biometric information such as blood sugar based on signals measured by the plurality of sensors 130 to 170 . Predicting biometric information may correspond to substantially generating biometric data.
  • a plurality of sensors 130 to 170 are embedded on the left and right sides of the handle device 100
  • the location or number of sensors built in the handle device 100 may vary depending on the embodiment.
  • a sensor may be added to the top or bottom of the handle device 100.
  • the position where the user holds the steering wheel while driving may be different according to the user's driving habit.
  • the location or number of sensors may be individually customized to be embedded in the steering wheel device 100 in consideration of a user's driving habit.
  • the handle device 100 may further include a communication unit (not shown) for transmitting generated biometric data to an external device.
  • the external device may include a display device of a vehicle in which an application for analyzing biometric information is installed and driven, or a user's smartphone.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the internal configuration of a control unit included in a PCB according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a method for measuring biometric information according to an embodiment of the present invention.
  • the control unit 200 may be implemented by at least one processor, and includes a sensor operation determining unit 210, a sensor driving unit 220, an external environment correcting unit 230, and a bio-signal predicting unit 240. can include At this time, the sensor operation determining unit 210, the sensor driving unit 220, the external environment correcting unit 230, and the bio-signal predicting unit 240 are controlled by at least one processor implementing the control unit 200 under the control of a computer program.
  • a sensor operation determining unit 210 a sensor driving unit 220, an external environment correcting unit 230, and a biosignal predicting unit (240) can be used.
  • the sensor operation determination unit 210 may detect the presence or absence of a human hand based on the amount of change in the intensity of the reflected wave measured by the reflective sensor and/or the amount of change in the intensity of the transmitted wave measured by the transmission type sensor. there is.
  • the sensor operation determining unit 210 drives the first sensor 130 at predetermined time intervals to measure the reflected wave and/or drives the second sensor 140 and the third sensor 150 to measure the transmitted wave.
  • the reflected wave and/or the variation ⁇ I of the intensity of the transmitted wave may be expressed as
  • the sensor operation determination unit 210 may detect the presence or absence of the hand through the amount of change ⁇ I of the intensity.
  • the presence or absence of a hand may mean whether a hand is present at a position where the first sensor 130 and/or the third sensor 150 are embedded in the handle device 100 .
  • the first sensor 130 and/or the third sensor 150 is located at the position where the hand is located or the first sensor 130 and/or the third sensor 150 is located at the position where the sensor 150 is built.
  • the sensor operation determination unit 210 determines whether the value of the variation ⁇ I of this intensity is greater than or equal to the threshold value. The presence or absence of a hand can be judged. For example, in the embodiment of FIG.
  • the sensor operation determining unit 210 determines the location where the first sensor 130 of the handle device 100 is installed. It can be determined that the user's left hand is located at . In addition, when the value of the variation ⁇ I of the intensity of the transmitted wave is equal to or greater than the threshold value, the sensor operation determining unit 210 determines the location where the second sensor 140 and the third sensor 150 of the handle device 100 are installed. It can be determined that the user's right hand is located in . As such, the sensor operation determining unit 210 may individually determine whether each of the user's two hands is in contact with the handle device 100 according to the position and type of the sensor.
  • step 310 if it is detected that a human hand exists, step 320 may be performed, and if it is detected that a human hand does not exist, step 310 is repeatedly performed at predetermined time intervals. The presence or absence of a human hand can be detected.
  • the sensor driving unit 220 may collect frequency characteristics by measuring changes in reflected waves and/or transmitted waves in real time by driving a reflection type sensor and/or a transmission type sensor. While the sensor operation determination unit 210 drives the sensor at relatively long time intervals to determine whether a hand is present, the sensor driving unit 220 drives the sensor at a relatively short time interval when it is determined that a hand is present. Frequency characteristics according to changes in reflected waves and/or transmitted waves can be continuously collected. The sensor driving unit 220 may collect frequency characteristics while operating from the point of time when it is determined by the sensor operation determining unit 210 that the hand exists to the point of time that it is determined that the hand does not exist. Step 320 may be performed when it is detected in step 310 that a human hand exists.
  • the external environment correction unit 230 may generate correction data by applying the information measured by the environment sensor to a correction algorithm.
  • the correction data may be used to maintain the accuracy of the analyte sensor by correcting errors in measurement values due to environmental factors such as temperature and humidity or time factors such as deterioration of the sensor.
  • Such correction data may be obtained using, for example, a mapping table including correction values according to temperature, humidity, and time, or may be generated through a function generating correction values according to temperature, humidity, and time.
  • correction data may be generated through an artificial intelligence correction model.
  • the artificial intelligence correction model inputs first analyte data including frequency characteristics measured by a reference device and second analyte data including frequency characteristics received from a biosensor including a reflective sensor and a transmissive sensor. It can be learned to calculate the correction value by receiving as .
  • the artificial intelligence calibration model may be implemented to calculate an average of probability distributions of output nodes included in a neural network of the artificial intelligence calibration model as a calibration value.
  • the bio-signal predictor 240 may predict real-time changes in bio-information using the collected frequency characteristics and generated correction data.
  • a biometric sensor including a reflective sensor and a transmissive sensor may measure a biometric parameter (hereinafter referred to as 'parameter') related to a biometric component and determine biometric information from the measured parameter.
  • a parameter may represent a circuit network parameter used to analyze a biosensor, and in the following, for convenience of description, a scattering parameter is mainly described as an example, but is not limited thereto.
  • parameters for example, admittance parameters, impedance parameters, hybrid parameters, transmission parameters, and the like may be used.
  • transmission and reflection coefficients can be used.
  • the resonant frequency calculated from the above-described scattering parameters may be related to the concentration of the target analyte, and the biosensor may predict biometric information such as blood sugar by detecting a change in a transmission coefficient and/or a reflection coefficient.
  • a biosensor may include a resonator assembly (eg, an antenna).
  • a resonator assembly eg, an antenna
  • the resonant frequency of the antenna may be expressed as a capacitance component and an inductance component as shown in Equation 1 below.
  • Equation 1 f may represent a resonant frequency of an antenna included in a biological sensor using electromagnetic waves
  • L may represent an inductance of an antenna
  • C may represent a capacitance of an antenna.
  • the capacitance C of the antenna may be proportional to a relative dielectric constant ⁇ r as shown in Equation 2 below.
  • the relative permittivity ⁇ r of the antenna may be affected by the concentration of the target analyte in the vicinity. For example, when electromagnetic waves pass through a material having a certain permittivity, changes in amplitude and phase may occur in the transmitted electromagnetic waves due to reflection and scattering of radio waves. Since the degree of reflection and/or scattering of electromagnetic waves varies according to the concentration of the target analyte present around the biosensor, the relative permittivity ⁇ r may also vary. This may be interpreted as a fact that a biocapacitance is formed between the biosensor and the target analyte due to a fringing field caused by electromagnetic waves radiated by the biosensor including the antenna.
  • the resonant frequency of the antenna also changes.
  • the concentration of the analyte of interest may correspond to the resonant frequency.
  • the biosensor may radiate electromagnetic waves while sweeping a frequency, and measure a scattering parameter according to the emitted electromagnetic waves.
  • the biosensor may determine a resonance frequency from the measured scattering parameters and estimate a blood glucose level corresponding to the determined resonance frequency. Scattering parameters measured by the biosensor can predict blood glucose diffused from blood vessels into interstitial fluid.
  • the biometric sensor may estimate biometric information by determining a degree of frequency shift of a resonance frequency. For more accurate resonant frequency measurement, a quality factor can be maximized.
  • the concentration of the analyte eg, blood glucose level
  • the concentration of the analyte in the subcutaneous region may change.
  • the permittivity in the subcutaneous region may vary according to the change in the concentration of the analyte.
  • the resonance frequency of the biosensor may vary according to the change in permittivity of the surrounding subcutaneous region.
  • the biosensor may include a conducting wire and a power supply line having a specific pattern. In this case, since the capacitance of the biosensor is also changed when the permittivity of the surrounding subcutaneous region is changed, the resonant frequency due to the specific pattern and the feeder line may also be changed.
  • the bio-signal predictor 240 can finally calculate bio-information such as the concentration of the analyte using the resonant frequency corresponding to the change in permittivity under the skin. there is.
  • the biosensor may be configured in the form of a resonance element, generate a signal by sweeping a frequency within a predetermined frequency band, and inject the generated signal into the resonance element. At this time, a scattering parameter may be measured for a resonant element to which a signal having a varying resonant frequency is supplied.
  • the scattering parameter measured by the biosensor may be transmitted to the biosignal predictor 240, and the biosignal predictor 240 uses the frequency (eg, resonance frequency) of the point where the scattering parameter is the smallest or largest.
  • the corresponding relative permittivity can be calculated.
  • the biosignal predictor 240 may generate biometric data based on the frequency characteristics of the reflected wave or the transmitted wave measured through at least one sensor. Biometric data may be generated based on the characteristic of changing frequency.
  • the display device may be a display device included in a vehicle or a user's terminal such as a smart phone.
  • the display device may display the delivered healthcare information on the screen under the control of an application installed on the display device, and based on the healthcare information, information on eating habits improvement and exercise direction may be generated and displayed on the screen. can Therefore, the user can check his/her usual health condition independently of driving the vehicle and obtain information for improving his/her health just by driving the vehicle.
  • an alarm function is provided to the user when it is out of various preset healthcare ranges, and/or driving is stopped when the vehicle is out of preset healthcare ranges.
  • the collected healthcare information can be linked with the hospital so that the doctor in charge can monitor the user's health condition in real time and utilize it as the user's basic health information through remote medical treatment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of providing healthcare information according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 shows that the vehicle 410 can wirelessly communicate with the terminal 420 and the server 430 to provide healthcare information.
  • the server 430 may be a system for managing health of users, and may manage health care information for each user.
  • the server 430 may be the system of the hospital described above, and the terminal 420 may be a smart phone of a doctor in charge.
  • the electromagnetic wave sensor 500 may be implemented on the second PCB 120 described above.
  • the electromagnetic wave sensor 500 may transmit signals to the second sensor 140 and the third sensor 150 described above and receive data measured by the second sensor 140 and the third sensor 150. there is. As shown in FIG.
  • the electromagnetic wave sensor 500 includes a power unit (PWR, 510) receiving power from a vehicle battery, etc., a Micro Controller Unit (MCU) 520 corresponding to the control unit 200 described above, and a PLL ( Phase Lock Loop, 530), DA(540), ADC(Analog Digital converter, 550), ED(Envelope Detector, 560), LNA(Low-Noise Amplifier, 570), Coupler(COUPLER, 580) and BLE(Bluetooth Low Energy, 590).
  • PWR Power unit
  • MCU Micro Controller Unit
  • the power unit 510 may distribute and supply the received power to the components of the electromagnetic wave sensor 500 .
  • the MCU 520 may control the PLL 530 to generate input signals of various frequency bands for the second sensor 140 and the third sensor 150, and the second sensor 140 and the third sensor Real-time changes in biometric information can be predicted through signals reflected at 150 .
  • the coupler 580 may separate input signals and output signals of the second sensor 140 and the third sensor 150 .
  • the TX PATH signal may be input to the second sensor 140 and the third sensor 150 through the coupler 580, and the signals reflected from the second sensor 140 and the third sensor 150 are It can be transmitted to the RX path through the coupler 580.
  • the LNA 570 may amplify a signal reflected from the second sensor 140 and the third sensor 150 and transmitted to the RX path through the coupler 580, and the ED 560 converts the reflected signal to DC ( Direct Current) level to find the lowest point.
  • DC Direct Current
  • the ADC 550 may digitize the output signal of the ED 560 and transmit it to the MCU 520.
  • the BLE 590 may transfer biometric information and/or changes in biometric information to an external device.
  • the external device may include a display device of a vehicle in which an application for analyzing biometric information is installed and driven, or a user's smartphone.
  • FIG. 5 the structure for transmitting an input signal to the second sensor 140 and the third sensor 150 and receiving an output signal has been described, but through this structure, the input signal is transmitted to the first sensor 130 and the output signal is received.
  • the receiving structure will also be easily understood.
  • an electromagnetic wave sensor for collecting biometric information may be implemented using an RC or LC oscillator.
  • An oscillator can be used to generate low frequencies mainly in the sub-MHz frequency range, and an RC oscillator consisting of an RC network that can be used to generate the necessary phase shift in the response signal.
  • An RC network can be used to achieve positive feedback to generate an oscillating sinusoidal voltage, and this kind of oscillator has good frequency strength, low noise and jitter.
  • the noise voltage starts to oscillate, and the RC network continuously oscillates the circuit while shifting the output signal by 180° and supplying it back to the input.
  • the LC oscillator may be composed of an inductor (L) and a capacitor (C) to form a tank circuit.
  • This type of oscillator is suitable for high-frequency oscillation, but at low frequencies the required inductance is difficult to achieve in a small form factor. Therefore, the oscillator may refer to an RC oscillator, but the use of an LC oscillator is not excluded.
  • the RC oscillator 600 may include a capacitor sensor 610, an R-bank 620, and an inverter 630. can
  • the capacitor sensor 610 may include a fringing field capacitor that generates a fringing field.
  • a fringing field capacitor that generates a fringing field.
  • an inter digited electrode type capacitor may be used.
  • a change in the region of the fringing field formed by the capacitor sensor 610 eg, a change in the concentration of an analyte
  • a change in the resonant frequency generated by 600 may be induced.
  • control unit 200 may measure a change characteristic of the analyte in the fringing field according to a change in the resonant frequency.
  • various resonance frequencies are generated by varying the values of the R component among the R component and C component that generate the resonance frequency of the RC oscillator 600 through the R-bank 620. can do. In FIG.
  • the RC oscillator 600 selects at least one of the three resistance values of R1, R2, and R3 through the three switches of SW1, SW2, and SW3 to select one of a plurality of resonant frequencies (for example, a set Among the subsets of ⁇ R1, R2, R3 ⁇ , one of seven resonant frequencies for seven subsets excluding the empty set) is shown as an example that can be selectively output.
  • a plurality of resonant frequencies for example, a set Among the subsets of ⁇ R1, R2, R3 ⁇ , one of seven resonant frequencies for seven subsets excluding the empty set
  • the R-bank 620 having more diverse resistance values can be implemented to output more diverse resonant frequencies, and the selection method of resistance values can also be variously changed.
  • the R-bank 620 may be implemented to provide a variable resistance value.
  • the R-bank 620 may be omitted according to embodiments.
  • Inverter 630 may be used to obtain AC by intermitting DC through on/off of a switch according to a basic operating principle, and through this, continuous oscillation may be formed in a circuit.
  • a change in concentration of an analyte in a fringing field region may induce a change in a capacitance, and in this case, a change in the capacitance may induce a change in a resonant frequency generated by the RC oscillator 600 .
  • the RC oscillator 600 may generate various resonant frequencies through the R-bank 620, which may mean that various resonant frequencies reflecting changes in analyte concentration may be generated.
  • the controller 200 may obtain more accurate data on the analyte by obtaining various data reflecting the concentration of the analyte, which may mean that a more accurate concentration of the analyte may be provided.
  • the R-bank 620 plays a role of frequency calibration that can reflect various factors that can change the environment to the resonance frequency based on the value of the R component selected through the R-bank 620. can do. In other words, by selecting an appropriate R component value through the R-bank 620, a resonant frequency suitable for the surrounding environment can be utilized.
  • the electromagnetic wave sensor 700 is a diagram showing another example of an internal configuration of an electromagnetic wave sensor according to an embodiment of the present invention.
  • the electromagnetic wave sensor 700 may be implemented on each or any one of the plurality of PCBs 110 and 120 described above, and the sensor 710 may be implemented on any one of the plurality of sensors 130 to 160. can respond to one.
  • the electromagnetic wave sensor 700 includes an oscillator 720, an R-bank 730, a band pass filter (BPF) 740, a buffer 750, and a counter 760. can include
  • the sensor 710 may be substantially implemented in a form including a fringing field capacitor included in the oscillator 720 .
  • the fringing field capacitor may form a fringing field, and a resonant frequency generated by the oscillator 720 may change as a change in capacitance according to a change in the analyte within the fringing field region is reflected in the oscillator 720.
  • R-bank 730 may be implemented to select one of a number of R component values, and thus oscillator 720 may selectively (or stepwise) generate one of various resonant frequencies. there is.
  • the electromagnetic wave sensor 700 may measure the change characteristics of the analyte in the fringing field (for example, the change in the concentration of the analyte) according to the change in the resonant frequency, and as the change in the analyte is reflected in various resonant frequencies, A variety of data may be collected. Therefore, it is possible to more accurately detect the change characteristics of the analyte through various data.
  • the change characteristics of the analyte in the fringing field for example, the change in the concentration of the analyte
  • the band pass filter 730 is a frequency selection filter that passes a signal having a specific bandwidth, and a signal having a frequency outside the filter specification (eg, a frequency lower than the filter low cutoff frequency and a frequency higher than the filter high cutoff frequency) is a band pass filter. It may be filtered at the output of 730.
  • Buffer 740 can be used to provide input-output matching between two different circuit components. This is a kind of electrical impedance transformation from one circuit to another and can prevent signal loss. As an example, buffer 740 may provide a match between the output of band pass filter 730 and the input of counter 750.
  • the counter 750 is a circuit that counts the frequency of a scaling signal, and may generally include a zero-cross detection circuit for an input signal.
  • light or radio waves are irradiated through a sensor built into the handle body, and frequency characteristics of at least one of a reflected wave for the irradiated light or electromagnetic wave and a transmitted wave for radio waves are collected, , biometric data can be generated based on the collected frequency characteristics.
  • the device described above may be implemented as a hardware component or a combination of hardware components and software components.
  • devices and components described in the embodiments include a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA), and a programmable PLU (programmable logic unit). logic unit), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions.
  • the processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system.
  • a processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of software.
  • the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it can include.
  • a processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.
  • Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, which configures a processing device to operate as desired or processes independently or collectively. You can command the device.
  • the software and/or data may be embodied in any tangible machine, component, physical device, computer storage medium or device to be interpreted by or to provide instructions or data to a processing device. there is.
  • Software may be distributed on networked computer systems and stored or executed in a distributed manner.
  • Software and data may be stored on one or more computer readable media.
  • the method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium.
  • the medium may continuously store a program executable by a computer or temporarily store the program for execution or download.
  • the medium may be various recording means or storage means in the form of a single or combined hardware, but is not limited to a medium directly connected to a certain computer system, and may be distributed on a network. Examples of the medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROM and DVD, magneto-optical media such as floptical disks, and ROM, RAM, flash memory, etc. configured to store program instructions.
  • examples of other media include recording media or storage media managed by an app store that distributes applications, a site that supplies or distributes various other software, and a server.

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Abstract

헬스케어 기능이 내장된 차량용 핸들장치 및 핸들장치의 생체 정보 측정 방법을 개시한다. 일실시예에 따른 핸들장치는 핸들본체, 핸들본체에 내장되어 광 또는 전파를 조사하고, 조사된 광 또는 전자기파에 대한 반사파 및 전파에 대한 투과파 중 적어도 하나를 측정하는 적어도 하나의 센서 및 핸들본체에 내장되어 적어도 하나의 센서를 통해 측정되는 반사파 및 투과파 중 적어도 하나에 대한 주파수 특성을 수집하고, 수집된 주파수 특성에 기반하여 생체 데이터를 생성하는 제어부를 포함할 수 있다.

Description

헬스케어 기능이 내장된 차량용 핸들장치 및 핸들장치의 생체 정보 측정 방법
실시예들은 헬스케어 기능이 내장된 차량용 핸들장치 및 핸들장치의 생체 정보 측정 방법과 관련된다.
노령화가 가속화되고 있으며, 사람들은 건강에 대해서 많은 관심을 쏟고 있다. 사람들은 질병이 발병했을 때뿐만 아니라 평상시에도 수시로 자신의 건강상태를 측정하며, 이를 위해, 현재 헬스케어 관련 제품들이 많이 출시, 연구되고 있다.
한편, 자동차 운행과 관련하여 다양한 센싱 정보를 활용하는 기술들이 존재한다. 일례로, 사용자의 건강과 관련된 정보를 센싱하여 활용하는 기술이 존재한다.
핸들본체에 내장된 센서를 통해 광 또는 전파를 조사하고, 조사된 광 또는 전자기파에 대한 반사파 및 전파에 대한 투과파 중 적어도 하나에 대한 주파수 특성을 수집하며, 수집된 주파수 특성에 기반하여 생체 데이터를 생성할 수 있는 핸들장치 및 핸들장치의 생체 정보 측정 방법을 제공한다.
핸들본체; 상기 핸들본체에 내장되어 광 또는 전파를 조사하고, 조사된 광 또는 전자기파에 대한 반사파 및 전파에 대한 투과파 중 적어도 하나를 측정하는 적어도 하나의 센서; 및 상기 핸들본체에 내장되어 상기 적어도 하나의 센서를 통해 측정되는 상기 반사파 및 상기 투과파 중 적어도 하나에 대한 주파수 특성을 수집하고, 상기 수집된 주파수 특성에 기반하여 생체 데이터를 생성하는 제어부를 포함하는 핸들장치를 제공한다.
일측에 따르면, 상기 제어부는 상기 적어도 하나의 센서 주변의 유전율에 따라 공진주파수가 바뀌는 특성에 기반하여 생체 데이터를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
다른 측면에 따르면, 상기 적어도 하나의 센서는 LED 광이나 전자기파를 조사하여 사람의 손 내부의 분석물에 의해 반사되는 광이나 전자기파를 반사파로서 측정하는 제1 센서, 전자기파를 방사하는 제2 센서 및 상기 제2 센서가 방사되어 사람의 손 내부를 투과한 전자기파를 투과파로서 측정하는 제3 센서를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 핸들장치는 상기 핸들본체에 내장되어 외부 환경에 대한 정보를 측정하는 환경 센서를 더 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 제어부는 환경 센서를 통해 측정되는 정보를 보정 알고리즘에 적용하여 보정 데이터를 생성하고, 상기 수집된 주파수 특성 및 상기 보정 데이터를 이용하여 상기 생체 데이터를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 제어부는 상기 반사파 및 상기 투과파 중 적어도 하나의 세기의 변화량에 기반하여 사람의 손의 유무를 감지하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 제어부는 상기 사람의 손이 존재하는 것으로 감지된 경우에 상기 적어도 하나의 센서를 구동하여 상기 주파수 특성을 수집하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 적어도 하나의 센서의 상기 핸들본체에서의 위치 및 개수 중 적어도 하나가 상기 핸들장치의 사용자의 운전 습관을 고려하여 개인 맞춤형으로 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 핸들장치는 상기 생성된 생체 데이터를 외부 장치로 전달하기 위한 통신부를 더 포함할 수 있다.
핸들장치에 포함된 제어부가 수행하는 생체 정보 측정 방법에 있어서, 상기 핸들장치에 내장된 반사형 센서에서 측정되는 반사파의 세기의 변화량 및 상기 핸들장치에 더 내장된 투과형 센서에서 측정되는 투과파의 세기의 변화량 중 적어도 하나에 기반하여 사람의 손의 유무를 감지하는 단계; 상기 사람의 손이 존재하는 것으로 판단되는 경우, 상기 반사형 센서 및 상기 투과형 센서 중 적어도 하나를 구동하여 상기 반사파 및 상기 투과파 중 적어도 하나의 변화를 측정함으로써 주파수 특성을 수집하는 단계; 및 상기 수집된 주파수 특성을 이용하여 생체 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 생체 정보 측정 방법을 제공한다.
핸들본체에 내장된 센서를 통해 광 또는 전파를 조사하고, 조사된 광 또는 전자기파에 대한 반사파 및 전파에 대한 투과파 중 적어도 하나에 대한 주파수 특성을 수집하며, 수집된 주파수 특성에 기반하여 생체 데이터를 생성할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 핸들장치의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 PCB가 포함하는 제어부의 내부 구성의 예를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 생체 정보 측정 방법의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 헬스케어 정보의 제공 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 전자기파 센서의 내부 구성의 예를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 RC 오실레이터의 예를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 전자기파 센서의 내부 구성의 다른 예를 도시한 도면이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 청구범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 청구범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
또한, 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
어느 하나의 실시예에 포함된 구성요소와, 공통적인 기능을 포함하는 구성 요소는, 다른 실시예에서 동일한 명칭을 사용하여 설명하기로 한다. 반대되는 기재가 없는 이상, 어느 하나의 실시예에 기재한 설명은 다른 실시예에도 적용될 수 있으며, 중복되는 범위에서 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 핸들장치의 예를 도시한 도면이다. 본 실시예에 따른 핸들장치(100)는 복수의 PCB(Printed Circuit Board, 110 및 120)와 복수의 센서들(130 내지 160)을 포함할 수 있다. 이때, 도 1에 표시된 복수의 PCB(110 및 120)와 복수의 센서들(130 내지 170)은 실질적으로는 핸들 장치(100) 내부에 내장된 형태로 구현될 수 있다. 또한 도 1의 실시예에서는 제1 PCB(110)에 제1 센서(130)와 제4 센서(160)가, 제2 PCB(120)에 제2 센서(140), 제3 센서(150) 및 제5 센서(170)가 전기적으로 연결된 예를 나타내고 있다. 실시예에 따라 복수의 PCB(110 및 120)와 복수의 센서들(130 내지 170)은 무선으로 연결될 수도 있고, 핸들장치(100)가 하나의 PCB를 포함하고, 해당 하나의 PCB에 복수의 센서들(130 내지 170)이 전기적으로 또는 무선으로 연결될 수도 있다.
제1 센서(130)는 LED 광이나 전자기파 등을 조사한 후, 산란파를 측정하는 반사형 센서를 포함할 수 있다. 일례로, 제1 센서(130)는 다양한 대역의 LED 광이나 전자기파를 통해 주변을 스캔할 수 있으며, 이때 핸들장치(100)와 접촉하는 사람의 손 내부에 포함된 분석물에 의해 반사되는 광이나 전자기파에 의한 반사파를 측정할 수 있다.
제2 센서(140) 및 제3 센서(150)는 제2 센서(140)가 조사한 전자기파에 대한 투과파를 제3 센서(150)가 측정하는 투과형 센서를 구현할 수 있다. 일례로, 제2 센서(140)는 다양한 대역의 전자기파를 조사할 수 있으며, 조사된 전자기파는 핸들장치(100)와 접촉하는 사람의 손 내부를 투과할 수 있다. 이 경우, 제3 센서(150)는 사람의 손 내부를 투과한 투과파를 측정할 수 있다.
제4 센서(160) 및 제5 센서(170)는 온도, 습도 등과 같은 외부 환경에 대한 정보를 측정하는 환경 센서를 포함할 수 있다.
복수의 PCB(110 및 120)는 복수의 센서들(130 내지 170)을 제어하고, 복수의 센서들(130 내지 170)에서 측정된 신호에 기반하여 혈당 등의 생체 정보를 예측할 수 있다. 생체 정보를 예측하는 것은 실질적으로 생체 데이터를 생성하는 것에 대응될 수 있다.
도 1의 실시예에서는 핸들장치(100)의 좌우에 복수의 센서들(130 내지 170)이 내장된 예를 설명하였으나, 핸들장치(100)에 내장되는 센서의 위치나 개수는 실시예에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 핸들장치(100)의 위쪽이나 아래쪽에 센서가 추가될 수도 있다. 또한, 사용자의 운전습관에 따라 사용자가 운전 시 핸들을 잡는 위치가 상이할 수 있다. 이를 고려하여 센서의 위치나 개수는 사용자의 운전 습관을 고려하여 핸들장치(100)에 내장되도록 개인 맞춤형으로 제작될 수도 있다.
또한, 실시예에 따라 핸들장치(100)는 생성된 생체 데이터를 외부 장치로 전달하기 위한 통신부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 여기서 외부 장치는 생체 정보를 분석하는 애플리케이션이 설치 및 구동되는 차량의 디스플레이 장치나 사용자의 스마트폰 등을 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 PCB가 포함하는 제어부의 내부 구성의 예를 도시한 도면이고, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 생체 정보 측정 방법의 예를 도시한 도면이다. 본 실시예에 따른 제어부(200)는 적어도 하나의 프로세서에 의해 구현될 수 있으며, 센서 동작 판단부(210), 센서 구동부(220), 외부환경 보정부(230) 및 생체신호 예측부(240)를 포함할 수 있다. 이때, 센서 동작 판단부(210), 센서 구동부(220), 외부환경 보정부(230) 및 생체신호 예측부(240)는 제어부(200)를 구현하는 적어도 하나의 프로세서가 컴퓨터 프로그램의 제어에 따라 동작하는 기능의 기능적 표현일 수 있다. 예를 들어, 도 3의 각 단계들(310 내지 340)의 수행을 위한 프로세서의 기능적 표현으로서 센서 동작 판단부(210), 센서 구동부(220), 외부환경 보정부(230) 및 생체신호 예측부(240)가 사용될 수 있다.
단계(310)에서 센서 동작 판단부(210)는 반사형 센서에서 측정되는 반사파의 세기의 변화량 및/또는 투과형 센서에서 측정되는 투과파의 세기의 변화량에 기반하여 사람의 손의 유무를 감지할 수 있다. 일례로, 센서 동작 판단부(210)는 기설정된 시간 간격마다 제1 센서(130)를 구동하여 반사파를 측정하거나 및/또는 제2 센서(140) 및 제3 센서(150)를 구동하여 투과파를 측정할 수 있다. t번째 시간 간격에 측정된 반사파 및/또는 투과파의 세기를 I(t), t+1번째 시간 간격에 측정된 반사파 및/또는 투과파의 세기를 I(t+1)이라 할 때, 반사파 및/또는 투과파의 세기의 변화량 ΔI는 |I(t+1) - I(t)|와 같이 표현될 수 있다. 이때, 센서 동작 판단부(210)는 세기의 변화량 ΔI를 통해 손의 유무를 감지할 수 있다. 여기서 손의 유무는 핸들장치(100)에서 제1 센서(130) 및/또는 제3 센서(150)가 내장된 위치에 손이 존재하는지 여부를 의미할 수 있다. 이 경우, 제1 센서(130) 및/또는 제3 센서(150)가 내장된 위치에 손이 위치하는 시점 또는 제1 센서(130) 및/또는 제3 센서(150)가 내장된 위치에 위치하던 손이 없어지는 시점에 반사파 및/또는 투과파의 세기의 변화량 ΔI의 값이 크게 증가할 것이며, 센서 동작 판단부(210)는 이러한 세기의 변화량 ΔI의 값이 임계값 이상이 되는지 여부에 따라 손의 유무를 판단할 수 있다. 예를 들어, 도 1의 실시예에서 반사파의 세기의 변화량 ΔI의 값이 임계값 이상이 되는 경우, 센서 동작 판단부(210)는 핸들장치(100)의 제1 센서(130)가 내장된 위치에 사용자의 왼손이 위치하는 것으로 판단할 수 있다. 또한, 투과파의 세기의 변화량 ΔI의 값이 임계값 이상이 되는 경우, 센서 동작 판단부(210)는 핸들장치(100)의 제2 센서(140) 및 제3 센서(150)가 내장된 위치에 사용자의 오른손이 위치하는 것으로 판단할 수 있다. 이처럼 센서 동작 판단부(210)는 센서의 위치와 종류에 따라 사용자의 두 손 각각에 대해 개별적으로 핸들장치(100)와의 접촉 여부를 판단할 수 있다. 단계(310)에서는 사람의 손이 존재하는 것으로 감지된 경우 단계(320)를 수행할 수 있으며, 사람의 손이 존재하지 않는 것으로 감지된 경우에는 기설정된 시간 간격마다 단계(310)를 반복 수행하여 사람의 손의 유무를 감지할 수 있다.
단계(320)에서 센서 구동부(220)는 반사형 센서 및/또는 투과형 센서를 구동하여 반사파 및/또는 투과파의 변화를 실시간으로 측정하여 주파수 특성을 수집할 수 있다. 센서 동작 판단부(210)가 손의 유무를 판단하기 위해 상대적으로 긴 시간 간격마다 센서를 구동하는 반면, 센서 구동부(220)는 손이 존재하는 것으로 판단되면 센서를 상대적으로 짧은 시간 간격마다 구동시켜 연속적으로 반사파 및/또는 투과파의 변화에 따른 주파수 특성을 수집할 수 있다. 이러한 센서 구동부(220)는 센서 동작 판단부(210)에 의해, 손이 존재하는 것으로 판단되는 시점부터 손이 존재하지 않는 것으로 판단되는 시점까지 동작하면서 주파수 특성을 수집할 수 있다. 이러한 단계(320)는 단계(310)에서 사람의 손이 존재하는 것으로 감지된 경우에 수행될 수 있다.
단계(330)에서 외부환경 보정부(230)는 환경 센서를 통해 측정되는 정보를 보정 알고리즘에 적용하여 보정 데이터를 생성할 수 있다. 보정 데이터는 온도, 습도 등의 환경적 요인이나 센서의 열화 등의 시간적 요인에 따른 측정치의 오차를 보정하여 분석물 센서의 정확도를 유지하기 위해 활용될 수 있다. 이러한 보정 데이터는 일례로 온도, 습도, 시간에 따른 보정값을 포함하는 매핑 테이블을 활용하여 얻어지거나 또는 온도, 습도, 시간에 따른 보정값을 생성하는 함수를 통해 생성될 수 있다.
실시예에 따라 보정 데이터는 인공지능 보정 모델을 통해 생성될 수도 있다. 일례로, 인공지능 보정 모델은 기준 장치에서 측정한 주파수 특성을 포함하는 제1 분석물 데이터와 반사형 센서와 투과형 센서를 포함하는 생체 센서로부터 수신된 주파수 특성을 포함하는 제2 분석물 데이터를 입력으로 받아 보정값을 계산하도록 학습될 수 있다. 일례로, 인공지능 보정 모델은 인공지능 보정 모델의 신경망이 포함하는 출력 노드의 확률 분포의 평균을 보정값으로서 계산하도록 구현될 수 있다.
단계(340)에서 생체신호 예측부(240)는 수집된 주파수 특성 및 생성된 보정 데이터를 이용하여 생체 정보의 실시간 변화를 예측할 수 있다. 반사형 센서와 투과형 센서를 포함하는 생체 센서는 생체 성분과 연관된 생체 파라미터(이하, '파라미터'로서 상술한 주파수 특성)를 측정하고, 측정된 파라미터로부터 생체 정보를 결정할 수 있다. 본 명세서에서 파라미터는 생체 센서를 해석하기 위해 사용되는 회로망 파라미터(circuit network parameter)를 나타낼 수 있고, 아래에서는 설명의 편의를 위해 주로 산란 파라미터(scattering parameter)를 예로 들어 설명하나 이로 한정하는 것은 아니다. 파라미터로서 예를 들어, 어드미턴스 파라미터, 임피던스 파라미터, 하이브리드 파라미터, 및 전송 파라미터 등이 사용될 수도 있다. 산란 파라미터의 경우 투과계수 및 반사계수가 사용될 수 있다. 참고로, 상술한 산란 파라미터로부터 산출되는 공진 주파수는 대상 피분석물의 농도와 관련될 수 있고, 생체 센서는 투과계수 및/또는 반사계수의 변화를 감지함으로써 혈당과 같은 생체 정보를 예측할 수 있다.
생체 센서는 공진기 조립체(resonator assembly)(예를 들어, 안테나)를 포함할 수 있다. 이하, 공진기 조립체는 안테나인 예시를 주로 설명한다. 안테나의 공진 주파수는 하기 수학식 1과 같이 커패시턴스 성분 및 인덕턴스 성분으로 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2022019377-appb-img-000001
상술한 수학식 1에서 f는 전자기파를 이용한 생체 센서에 포함된 안테나의 공진 주파수, L은 안테나의 인덕턴스, C는 안테나의 커패시턴스를 나타낼 수 있다. 안테나의 커패시턴스 C는 아래 수학식 2와 같이 상대 유전율(relative dielectric constant) εr에 비례할 수 있다.
Figure PCTKR2022019377-appb-img-000002
안테나의 상대 유전율 εr은 주변의 대상 피분석물의 농도에 의해 영향을 받을 수 있다. 예를 들어, 전자기파가 임의의 유전율을 가지는 물질을 통과하는 경우, 전파 반사 및 산란으로 인해 투과된 전자기파에서 진폭과 위상의 변화가 발생할 수 있다. 생체 센서 주변에 존재하는 대상 피분석물의 농도에 따라 전자기파의 반사 정도 및/또는 산란 정도가 달라지므로, 상대 유전율 εr도 달라질 수 있다. 이는 안테나를 포함하는 생체 센서에 의해 방사된 전자기파에 의한 주변 장(fringing field)로 인해, 생체 센서와 대상 피분석물 간에 생체 커패시턴스가 형성되는 것으로 해석될 수 있다. 대상 피분석물의 농도 변화에 따라 안테나의 상대 유전율 εr이 변하므로, 안테나의 공진 주파수도 함께 변화한다. 다시 말해, 대상 피분석물의 농도는 공진 주파수에 대응할 수 있다.
일 실시예에 따른, 생체 센서는 주파수를 스윕하면서 전자기파를 방사하고, 방사된 전자기파에 따른 산란 파라미터를 측정할 수 있다. 생체 센서는 측정된 산란 파라미터로부터 공진 주파수를 결정하며, 결정된 공진 주파수에 대응하는 혈당 수치를 추정할 수 있다. 생체 센서에 의해 측정된 산란 파라미터는 혈관으로부터 간질액으로 확산된 혈당을 예측할 수 있다.
생체 센서는 공진 주파수(resonance frequency)의 주파수 천이 정도를 판별함으로써, 생체 정보를 추정할 수 있다. 보다 정확한 공진 주파수의 측정을 위해, 품질 지수(quality factor)가 극대화될 수 있다.
분석 대상의 혈관 내 분석물의 농도(일례로, 혈당 수치)가 변화하면, 피하 영역에서의 분석물의 농도가 변화될 수 있다. 이 경우, 분석물의 농도의 변화에 따라 피하 영역에서의 유전율이 달라질 수 있다. 이때, 생체 센서에서의 공진 주파수가 주변 피하 영역의 유전율 변화에 따라 달라질 수 있다. 일례로, 생체 센서는 특정 패턴의 도선(conducting wire) 및 급전선을 포함할 수 있다. 이때 주변 피하 영역의 유전율이 달라지면 생체 센서의 커패시턴스도 달라지기 때문에 특정 패턴 및 급전선에 의한 공진 주파수 역시 달라질 수 있다. 피하의 분석물 농도는 인접한 혈관의 분석물 농도와 비례하여 변화하기 때문에 생체신호 예측부(240)는 피하의 유전율 변화에 대응하는 공진 주파수를 이용하여 최종적으로 분석물 농도와 같은 생체 정보를 계산할 수 있다.
일실시예로, 생체 센서는 공진 소자의 형태로 구성될 수도 있으며, 미리 지정된 주파수 대역 내에서 주파수를 스위핑함으로써 신호를 생성하고, 생성된 신호를 공진 소자에 주입할 수 있다. 이때, 공진 주파수가 변화하는 신호가 공급되는 공진 소자에 대하여 산란 파라미터를 측정될 수 있다.
생체 센서에서 측정된 산란 파라미터는 생체신호 예측부(240)로 전달될 수 있으며, 생체신호 예측부(240)는 산란 파라미터의 크기가 가장 작거나 큰 지점의 주파수(일례로, 공진 주파수)를 이용하여 그에 대응하는 상대 유전율을 계산할 수 있다. 이처럼, 생체신호 예측부(240)는 적어도 하나의 센서를 통해 측정되는 반사파 또는 투과파에 대한 주파수 특성에 기반하여 생체 데이터를 생성할 수 있으며, 이를 위해, 적어도 하나의 센서 주변의 유전율에 따라 공진주파수가 바뀌는 특성에 기반하여 생체 데이터를 생성할 수 있다.
예측된 생체 정보의 실시간 변화를 포함하는 헬스케어 정보는 디스플레이 장치를 통해 제공될 수 있다. 디스플레이 장치는 차량이 포함하는 디스플레이 장치이거나 스마트폰과 같은 사용자의 단말일 수 있다. 일례로, 디스플레이 장치는 디스플레이 장치에 설치된 애플리케이션의 제어에 따라 전달된 헬스케어 정보를 화면에 표시할 수 있으며, 헬스케어 정보에 기초하여 식습관 개선 및 운동의 방향에 대한 정보를 생성하여 화면에 표시할 수 있다. 따라서 사용자는 차량을 운전하는 것만으로도 차량의 운행과는 별도로 평상시의 건강상태를 확인할 수 있고, 건강 개선을 위한 정보를 얻을 수 있다.
또한, 차량의 운전 전에 핸들을 통해 사용자의 건강상태를 확인함으로써 사전에 설정된 다양한 헬스케어 범위를 벗어날 경우 알람 기능을 통해 사용자에게 경고를 제공하거나 및/또는 사전에 설정된 헬스케어 범위를 벗어나면 운전이 불가능하도록 함으로써, 사전에 사고의 위험을 방지하는 기능을 제공할 수 있다.
뿐만 아니라, 수집된 헬스케어 정보를 병원과 연계하여 담당의사가 사용자의 건강상태를 실시간으로 모니터링하고 원격진료를 통한 사용자의 기본건강정보로 활용하도록 할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 헬스케어 정보의 제공 예를 도시한 도면이다. 도 4는 차량(410)이 단말(420) 및 서버(430)와 무선으로 통신하여 헬스케어 정보를 제공할 수 있음을 나타내고 있다. 여기서 서버(430)는 사용자들의 건강 관리를 위한 시스템일 수 있으며, 헬스케어 정보를 사용자별로 관리할 수 있다. 일례로, 서버(430)는 앞서 설명한 병원의 시스템일 수 있으며, 단말(420)은 담당의사의 스마트폰일 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 전자기파 센서의 내부 구성의 예를 도시한 도면이다. 본 실시예에 따른 전자기파 센서(ELECTROMAGNETIC SENSOR, 500)는 일례로, 앞서 설명한 제2 PCB(120)에 구현될 수 있다. 이때, 전자기파 센서(500)는 앞서 설명한 제2 센서(140) 및 제3 센서(150)로 신호를 전달하고, 제2 센서(140) 및 제3 센서(150)가 측정한 데이터를 수신할 수 있다. 전자기파 센서(500)는 도 5에 도시된 바와 같이 차량의 배터리 등으로부터 전력을 공급받는 전력부(PWR, 510), 앞서 설명한 제어부(200)에 대응하는 MCU(Micro Controller Unit, 520), PLL(Phase Lock Loop, 530), DA(540), ADC(Analog Digital converter, 550), ED(Envelope Detector, 560), LNA(Low-Noise Amplifier, 570), 커플러(COUPLER, 580) 및 BLE(Bluetooth Low Energy, 590)를 포함할 수 있다.
전력부(510)는 공급받은 전력을 전자기파 센서(500)의 구성요소들로 분배하여 공급할 수 있다.
MCU(520)는 제2 센서(140) 및 제3 센서(150)를 위한 다양한 주파수 대역의 입력 신호를 생성하기 위해 PLL(530)을 제어할 수 있으며, 제2 센서(140) 및 제3 센서(150)에서 반사되는 신호를 통해 생체 정보의 실시간 변화를 예측할 수 있다.
커플러(580)는 제2 센서(140) 및 제3 센서(150)의 입력 신호와 출력 신호를 분리할 수 있다. TX 패스(PATH) 신호는 커플러(580)를 거쳐 제2 센서(140) 및 제3 센서(150)로 입력될 수 있으며, 제2 센서(140) 및 제3 센서(150)에서 반사되는 신호는 커플러(580)를 통해 RX 패스로 전달될 수 있다.
LNA(570)는 제2 센서(140) 및 제3 센서(150)에서 반사되어 커플러(580)를 통해 RX 패스로 전달되는 신호를 증폭할 수 있으며, ED(560)는 반사된 신호를 DC(Direct Current) 레벨로 변환하여 최저점을 찾을 수 있다.
ADC(550)는 ED(560)의 출력 신호를 디지털화하여 MCU(520)로 전달할 수 있다.
BLE(590)는 생체 정보 및/또는 생체 정보의 변화를 외부 장치로 전달할 수 있다. 여기서 외부 장치는 생체 정보를 분석하는 애플리케이션이 설치 및 구동되는 차량의 디스플레이 장치나 사용자의 스마트폰 등을 포함할 수 있다.
도 5에서는 제2 센서(140)와 제3 센서(150)로 입력 신호를 전달하고 출력 신호를 수신하는 구조에 대해 설명하였으나, 이를 통해 제1 센서(130)로 입력 신호를 전달하고 출력 신호를 수신하는 구조 역시 쉽게 이해할 수 있을 것이다.
실시예에 따라 생체정보의 수집을 위한 전자기파 센서는 RC 또는 LC 오실레이터를 이용하여 구현될 수도 있다. 오실레이터는 주로 sub-MHz 주파수 범위에서 낮은 주파수를 생성하는 데 사용될 수 있으며, 응답 신호에 필요한 위상 편이를 발생시키는 데 사용할 수 있는 RC 네트워크로 구성된 RC 오실레이터가 사용될 수 있다. RC 네트워크는 발진하는 정현파 전압을 생성하는 포지티브 피드백을 달성하는 데 사용될 수 있으며, 이러한 종류의 오실레이터는 우수한 주파수 강도, 저잡음 및 지터를 가지고 있다. 회로에 전원이 공급되면 노이즈 전압이 발진을 시작하고, RC 네트워크는 출력 신호를 180° 위상 편이하고 입력으로 다시 공급하면서 회로에 지속적인 발진이 발생하게 된다. LC 오실레이터는 인덕터(L)와 커패시터(C)로 구성되어 탱크 회로를 형성할 수 있다. 이러한 종류의 오실레이터는 고주파 발진에 적합하나, 저주파에서는 필요한 인덕턴스를 소형 폼 팩터에서 달성하기가 어렵다. 따라서 오실레이터는 RC 오실레이터를 지칭할 수 있으나, LC 오실레이터의 사용을 배제하는 것은 아니다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 RC 오실레이터의 예를 도시한 도면이다. 본 실시예에 따른 RC 오실레이터(RC Oscillator, 600)는 도 6에 도시된 바와 같이, 커패시터 센서(CapSensor, 610), R-뱅크(Resister-Bank, 620) 및 인버터(inverter, 630)를 포함할 수 있다.
커패시터 센서(610)는 프린징 필드를 생성하는 프린징 필드 커패시터를 포함할 수 있다. 일례로, 인터 디지트 전극 유형 커패시터(inter digited electrode type capacitor)가 사용될 수 있다. 커패시터 센서(610)에 의해 형성된 프린징 필드의 영역 내의 변화(일례로, 분석물의 농도 변화)는 커패시터 센서(610)의 커패시턴트의 변화를 유도할 수 있으며, 커패시턴트의 변화는 RC 오실레이터(600)가 생성하는 공진 주파수에 변화가 유도될 수 있다.
이때, 제어부(200)는 공진 주파수의 변화에 따라 프린징 필드 내의 분석물의 변화 특징을 측정할 수 있다. 이 경우, 본 발명의 실시예들에서는 R-뱅크(620)를 통해 RC 오실레이터(600)의 공진 주파수를 생성하는 R 성분과 C 성분 중 R 성분의 값을 다양하게 형성함으로써, 다양한 공진 주파수를 생성할 수 있다. 도 6에서는 RC 오실레이터(600)가 SW1, SW2, SW3의 세 개의 스위치를 통해 R1, R2, R3의 세 개의 저항값 중 적어도 하나가 선택됨에 따라 생성 가능한 다수의 공진 주파수 중 하나(일례로, 집합 {R1, R2, R3}의 부분집합들 중 공집합을 제외한 7가지 부분집합에 대한 7가지 공진 주파수 중 하나)를 선택적으로 출력할 수 있는 예를 나타내고 있다. 이는 하나의 실시예로서 보다 다양한 저항값을 가진 R-뱅크(620)를 구현하여 보다 다양한 공진 주파수를 출력할 수도 있으며, 저항값의 선택 방식도 다양하게 변경될 수 있음을 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 또한, R-뱅크(620)는 가변 저항값을 제공하도록 구현될 수도 있다. 이러한 R-뱅크(620)는 실시예에 따라 생략될 수도 있다.
인버터(630)는 기본적인 동작 원리에 따라 스위치의 온(on)/오프(off)를 통해 직류를 단속시킴으로써 교류를 얻기 위해 사용될 수 있으며, 이를 통해 회로에 지속적인 발진을 형성할 수 있다.
일례로, 프린징 필드 영역 내의 분석물 농도의 변화는 커패시턴트의 변화를 유도할 수 있으며, 이때 커패시턴트의 변화가 RC 오실레이터(600)에서 생성되는 공진 주파수의 변화를 유도할 수 있다. RC 오실레이터(600)는 R-뱅크(620)를 통해 다양한 공진 주파수를 생성할 수 있으며, 이는 분석물 농도의 변화가 반영된 다양한 공진 주파수가 생성될 수 있음을 의미할 수 있다. 따라서, 제어부(200)는 분석물의 농도가 반영된 다양한 데이터를 획득하여 분석물에 대한 보다 정확한 데이터를 획득할 수 있으며, 이는 보다 정확한 분석물 농도를 제공할 수 있음을 의미할 수 있다.
또한, 이러한 R-뱅크(620)는 R-뱅크(620)를 통해 선택되는 R 성분 값에 기반하여 환경에 변화를 줄 수 있는 다양한 요소를 공진 주파수에 반영할 수 있는 주파수 조정(calibration)의 역할을 할 수 있다. 다시 말해, R-뱅크(620)를 통해 알맞은 R 성분 값을 선택함으로써, 주변 환경에 알맞은 공진 주파수가 활용될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 전자기파 센서의 내부 구성의 다른 예를 도시한 도면이다. 본 실시예에 따른 전자기파 센서(700)는 일례로, 앞서 설명한 복수의 PCB(110 및 120) 각각 또는 어느 하나에 구현될 수 있으며, 센서(710)는 복수의 센서들(130 내지 160) 중 어느 하나에 대응할 수 있다. 또한, 전자기파 센서(700)는 오실레이터(720), R-뱅크(R-Bank, 730), 대역 통과 필터(Band Pass Filter, BPF, 740), 버퍼(buffer, 750) 및 카운터(counter, 760)를 포함할 수 있다.
센서(710)는 실질적으로 오실레이터(720)에 포함되는 프린징 필드 커패시터를 포함하는 형태로 구현될 수 있다. 프린징 필드 커패시터는 프린징 필드를 형성할 수 있으며, 프린징 필드의 영역 내의 분석물의 변화에 따른 커패시턴트의 변화가 오실레이터(720)에 반영되면서 오실레이터(720)가 생성하는 공진 주파수가 변화될 수 있다. 이미 설명한 바와 같이, R-뱅크(730)는 다수의 R 성분 값들 중 하나를 선택하도록 구현될 수 있으며, 이에 따라 오실레이터(720)는 다양한 공진 주파수 중 하나를 선택적으로(또는 단계적으로) 생성할 수 있다. 이때, 전자기파 센서(700)는 이러한 공진 주파수의 변화에 따라 프린징 필드 내의 분석물의 변화 특징(일례로, 분석물의 농도의 변화)을 측정할 수 있으며, 분석물의 변화가 다양한 공진 주파수에 반영됨에 따라 다양한 데이터가 수집될 수 있다. 따라서 다양한 데이터를 통해 분석물의 변화 특징을 보다 정확히 검출할 수 있게 된다.
대역 통과 필터(730)는 특정 대역폭을 갖는 신호를 통과시키는 주파수 선택 필터로서, 필터 사양을 벗어난 주파수(일례로, 필터 낮은 차단 주파수보다 낮고 필터 높은 차단 주파수보다 높은 주파수)를 갖는 신호는 대역 통과 필터(730)의 출력에서 필터링될 수 있다.
버퍼(740)는 서로 다른 두 회로 구성 요소 간의 입력-출력 매칭을 제공하는 데 사용될 수 있다. 이는 한 회로에서 다른 회로로의 일종의 전기 임피던스 변환이며 신호 손실을 방지할 수 있다. 일례로, 버퍼(740)는 대역 통과 필터(730)의 출력과 카운터(750)의 입력간의 매칭을 제공할 수 있다.
카운터(750)는 스케일레이션(scalation) 신호의 주파수를 세는 회로로, 일반적으로 입력 신호에 대한 제로 크로스 감지 회로를 포함할 수 있다.
이처럼, 본 발명의 실시예들에 따르면, 핸들본체에 내장된 센서를 통해 광 또는 전파를 조사하고, 조사된 광 또는 전자기파에 대한 반사파 및 전파에 대한 투과파 중 적어도 하나에 대한 주파수 특성을 수집하며, 수집된 주파수 특성에 기반하여 생체 데이터를 생성할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수 개의 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 어플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (12)

  1. 핸들본체;
    상기 핸들본체에 내장되어 광 또는 전파를 조사하고, 조사된 광 또는 전자기파에 대한 반사파 및 전파에 대한 투과파 중 적어도 하나를 측정하는 적어도 하나의 센서; 및
    상기 핸들본체에 내장되어 상기 적어도 하나의 센서를 통해 측정되는 상기 반사파 및 상기 투과파 중 적어도 하나에 대한 주파수 특성을 수집하고, 상기 수집된 주파수 특성에 기반하여 생체 데이터를 생성하는 제어부
    를 포함하는 핸들장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 적어도 하나의 센서 주변의 유전율에 따라 공진주파수가 바뀌는 특성에 기반하여 생체 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 핸들장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 센서는 LED 광이나 전자기파를 조사하여 사람의 손 내부의 분석물에 의해 반사되는 광이나 전자기파를 반사파로서 측정하는 제1 센서, 전자기파를 방사하는 제2 센서 및 상기 제2 센서가 방사되어 사람의 손 내부를 투과한 전자기파를 투과파로서 측정하는 제3 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 핸들장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 핸들본체에 내장되어 외부 환경에 대한 정보를 측정하는 환경 센서
    를 더 포함하는 핸들장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제어부는 환경 센서를 통해 측정되는 정보를 보정 알고리즘에 적용하여 보정 데이터를 생성하고, 상기 수집된 주파수 특성 및 상기 보정 데이터를 이용하여 상기 생체 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 핸들장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 반사파 및 상기 투과파 중 적어도 하나의 세기의 변화량에 기반하여 사람의 손의 유무를 감지하는 것을 특징으로 하는 핸들장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 사람의 손이 존재하는 것으로 감지된 경우에 상기 적어도 하나의 센서를 구동하여 상기 주파수 특성을 수집하는 것을 특징으로 하는 핸들장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 센서의 상기 핸들본체에서의 위치 및 개수 중 적어도 하나가 상기 핸들장치의 사용자의 운전 습관을 고려하여 개인 맞춤형으로 결정되는 것을 특징으로 하는 핸들장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 생성된 생체 데이터를 외부 장치로 전달하기 위한 통신부
    를 더 포함하는 핸들장치.
  10. 핸들장치에 포함된 제어부가 수행하는 생체 정보 측정 방법에 있어서,
    상기 핸들장치에 내장된 반사형 센서에서 측정되는 반사파의 세기의 변화량 및 상기 핸들장치에 더 내장된 투과형 센서에서 측정되는 투과파의 세기의 변화량 중 적어도 하나에 기반하여 사람의 손의 유무를 감지하는 단계;
    상기 사람의 손이 존재하는 것으로 판단되는 경우, 상기 반사형 센서 및 상기 투과형 센서 중 적어도 하나를 구동하여 상기 반사파 및 상기 투과파 중 적어도 하나의 변화를 측정함으로써 주파수 특성을 수집하는 단계; 및
    상기 수집된 주파수 특성을 이용하여 생체 데이터를 생성하는 단계
    를 포함하는 생체 정보 측정 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 사람의 손의 유무를 감지하는 단계는,
    상기 반사파의 세기의 변화량 및 상기 투과파의 세기의 변화량 중 적어도 하나가 임계값 이상인 경우, 상기 사람의 손이 존재하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 생체 정보 측정 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    환경 센서를 통해 측정되는 정보를 보정 알고리즘에 적용하여 보정 데이터를 생성하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 생체 데이터를 생성하는 단계는,
    상기 수집된 주파수 특성 및 상기 생성된 보정 데이터를 이용하여 상기 생체 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 생체 정보 측정 방법.
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