WO2024005340A1 - 사용자의 건강에 관한 서비스를 제공하기 위한 웨어러블 장치, 방법, 및 컴퓨터 판독가능 저장매체 - Google Patents

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WO2024005340A1
WO2024005340A1 PCT/KR2023/005986 KR2023005986W WO2024005340A1 WO 2024005340 A1 WO2024005340 A1 WO 2024005340A1 KR 2023005986 W KR2023005986 W KR 2023005986W WO 2024005340 A1 WO2024005340 A1 WO 2024005340A1
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WO
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user
processor
body temperature
symptom
wearable device
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PCT/KR2023/005986
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English (en)
French (fr)
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이홍지
황민경
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삼성전자주식회사
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    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/0205—Simultaneously evaluating both cardiovascular conditions and different types of body conditions, e.g. heart and respiratory condition
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    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate

Definitions

  • Women's health services may include services that assist women (or users) in planning pregnancy or contraception by providing access to their menstrual cycle, fertile window (or ovulation period), and/or contraception.
  • Wearable devices can identify information about female users and provide women's health services based on the identified information.
  • Various diseases may occur in users (or female users) of wearable devices. Even if at least one symptom due to various diseases occurs, the user may not be aware of it.
  • a wearable device includes a plurality of sensors including a heart rate sensor, a motion sensor, and a body temperature sensor, a memory including a plurality of program instructions, and a processor operatively connected to the plurality of sensors and the memory. and wherein the program instructions, when executed by the processor, cause the wearable device to identify the user's heart rate based on a signal obtained through a portion of the heart rate sensor that is in contact with a first part of the user's body. and determining that the identified heart rate is above a reference heart rate, and in response to determining that the identified heart rate is above a reference heart rate, proposing to contact a portion of the body temperature sensor on a designated second portion of the body. providing a first guide, and after providing the first guide, obtaining data about the user's body temperature through the body temperature sensor, and measuring the body temperature based at least in part on obtaining the data about the body temperature; This may cause related notifications to be output.
  • a method of a wearable device includes identifying the user's heart rate based on a signal obtained through a portion of a heart rate sensor of the wearable device that is in contact with a first part of the user's body, the identified determining that a heart rate is above a reference heart rate, and in response to determining that the identified heart rate is above a reference heart rate, proposing to contact a portion of a body temperature sensor of the wearable device on a designated second portion of the body.
  • An operation of providing a guide after the first guide is provided, an operation of obtaining data about the user's body temperature through the body temperature sensor, and Based at least in part on acquiring the data about the body temperature, It may include the operation of outputting a notification related to measurement.
  • one or more programs stored in a non-transitory computer readable storage medium may be executed by a processor of a wearable device with a heart rate sensor, a body temperature sensor, and a motion sensor.
  • a processor of a wearable device with a heart rate sensor, a body temperature sensor, and a motion sensor.
  • the user's heart rate is identified based on a signal acquired through a portion of the heart rate sensor that is in contact with the first part of the user's body, and the identified heart rate is determined to be greater than or equal to a reference heart rate, and the identified heart rate is determined to be greater than or equal to the reference heart rate.
  • a wearable device may identify a user's biometric information using at least one sensor. Wearable devices can provide services for women's health using the identified user's biometric information.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment according to one embodiment.
  • FIGS. 2A and 2B show perspective views of an example electronic device according to an embodiment.
  • FIG 3 shows an exploded perspective view of an example electronic device according to an embodiment.
  • Figure 4 is a simplified block diagram of a wearable device according to an embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an example operation of a wearable device according to an embodiment.
  • FIG. 6A is a flowchart illustrating an example operation of a wearable device for identifying a first symptom according to an embodiment.
  • FIG. 7 illustrates an example operation of a wearable device for identifying a first symptom according to an embodiment.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an example operation of a wearable device for identifying a second symptom according to an embodiment.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an example operation of a wearable device for identifying a fourth symptom according to an embodiment.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating an example operation of a wearable device for identifying a fifth symptom according to an embodiment.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an example operation of a wearable device for identifying a sixth symptom according to an embodiment.
  • Figure 13 shows examples of patterns related to changes in user's body temperature according to one embodiment.
  • FIG. 14 is a flowchart illustrating an example operation of a wearable device for identifying a seventh symptom according to an embodiment.
  • Figure 15 shows examples of patterns related to changes in user's body temperature according to one embodiment.
  • FIG. 16 is a flowchart illustrating an example operation of a wearable device for displaying information about at least one symptom occurring to a user according to an embodiment.
  • 17A and 17B show examples of operations of an electronic device according to an embodiment.
  • 18A and 18B show examples of operations of an electronic device according to an embodiment.
  • Figure 19 shows an example of an operation of an electronic device according to an embodiment.
  • FIG. 20 is a flowchart illustrating an example operation of a wearable device for displaying information about at least one symptom occurring to a user according to an embodiment.
  • Figure 21 shows an example of an operation of an electronic device according to an embodiment.
  • Figure 22 shows an example of an operation of an electronic device according to an embodiment.
  • FIG. 23 is a flowchart illustrating an example operation of a wearable device for identifying steps indicating a user's health status, according to an embodiment.
  • FIGS. 24A and 24B illustrate examples of operations of an electronic device according to an embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment according to one embodiment.
  • the electronic device 101 communicates with the electronic device 102 through a first network 198 (e.g., a short-range wireless communication network) or a second network 199. It is possible to communicate with at least one of the electronic device 104 or the server 108 through (e.g., a long-distance wireless communication network). According to one embodiment, the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108.
  • a first network 198 e.g., a short-range wireless communication network
  • a second network 199 e.g., a long-distance wireless communication network.
  • 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, and a sensor module ( 176), interface 177, connection terminal 178, haptic module 179, camera module 180, power management module 188, battery 189, communication module 190, subscriber identification module 196 , or may include an antenna module 197.
  • at least one of these components eg, the connection terminal 178) may be omitted or one or more other components may be added to the electronic device 101.
  • some of these components e.g., sensor module 176, camera module 180, or antenna module 197) are integrated into one component (e.g., display module 160). It can be.
  • the processor 120 for example, executes software (e.g., program 140) to operate at least one other component (e.g., hardware or software component) of the electronic device 101 connected to the processor 120. It can be controlled and various data processing or calculations can be performed. According to one embodiment, as at least part of data processing or computation, the processor 120 stores commands or data received from another component (e.g., sensor module 176 or communication module 190) in volatile memory 132. The commands or data stored in the volatile memory 132 can be processed, and the resulting data can be stored in the non-volatile memory 134.
  • software e.g., program 140
  • the processor 120 stores commands or data received from another component (e.g., sensor module 176 or communication module 190) in volatile memory 132.
  • the commands or data stored in the volatile memory 132 can be processed, and the resulting data can be stored in the non-volatile memory 134.
  • the processor 120 includes a main processor 121 (e.g., a central processing unit or an application processor) or an auxiliary processor 123 that can operate independently or together (e.g., a graphics processing unit, a neural network processing unit ( It may include a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor).
  • a main processor 121 e.g., a central processing unit or an application processor
  • auxiliary processor 123 e.g., a graphics processing unit, a neural network processing unit ( It may include a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor.
  • the electronic device 101 includes a main processor 121 and a secondary processor 123
  • the secondary processor 123 may be set to use lower power than the main processor 121 or be specialized for a designated function. You can.
  • the auxiliary processor 123 may be implemented separately from the main processor 121 or as part of it.
  • the auxiliary processor 123 may, for example, act on behalf of the main processor 121 while the main processor 121 is in an inactive (e.g., sleep) state, or while the main processor 121 is in an active (e.g., application execution) state. ), together with the main processor 121, at least one of the components of the electronic device 101 (e.g., the display module 160, the sensor module 176, or the communication module 190) At least some of the functions or states related to can be controlled.
  • co-processor 123 e.g., image signal processor or communication processor
  • may be implemented as part of another functionally related component e.g., camera module 180 or communication module 190. there is.
  • the auxiliary processor 123 may include a hardware structure specialized for processing artificial intelligence models.
  • Artificial intelligence models can be created through machine learning. For example, such learning may be performed in the electronic device 101 itself on which the artificial intelligence model is performed, or may be performed through a separate server (e.g., server 108).
  • Learning algorithms may include, for example, supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, or reinforcement learning, but It is not limited.
  • An artificial intelligence model may include multiple artificial neural network layers.
  • Artificial neural networks include deep neural network (DNN), convolutional neural network (CNN), recurrent neural network (RNN), restricted boltzmann machine (RBM), belief deep network (DBN), bidirectional recurrent deep neural network (BRDNN), It may be one of deep Q-networks or a combination of two or more of the above, but is not limited to the examples described above.
  • artificial intelligence models may additionally or alternatively include software 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. Data may include, for example, input data or output data for software (e.g., program 140) and instructions related thereto.
  • 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 application 146.
  • the input module 150 may receive commands or data to be used in a component of the electronic device 101 (e.g., the processor 120) from outside the electronic device 101 (e.g., a user).
  • the input module 150 may include, for example, a microphone, mouse, keyboard, keys (eg, buttons), or digital pen (eg, 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. Speakers can be used for general purposes such as multimedia playback or recording playback.
  • the receiver can be used to receive incoming calls. According to one embodiment, the receiver may be implemented separately from the speaker or as part of it.
  • the display module 160 can 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 can convert sound into an electrical signal or, conversely, convert an electrical signal into sound. According to one embodiment, the audio module 170 acquires sound through the input module 150, the sound output module 155, or an external electronic device (e.g., directly or wirelessly connected to the electronic device 101). Sound may be output through the electronic device 102 (e.g., speaker or headphone).
  • the electronic device 102 e.g., speaker or headphone
  • the sensor module 176 detects the operating state (e.g., power or temperature) of the electronic device 101 or the external environmental state (e.g., user state) and generates an electrical signal or data value corresponding to the detected state. can do.
  • the sensor module 176 includes, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, an air pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a biometric sensor, It may include a temperature sensor, humidity sensor, or light sensor.
  • the interface 177 may support one or more designated protocols that can be used to connect the electronic device 101 directly or wirelessly with an external electronic device (eg, the electronic device 102).
  • the interface 177 may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.
  • 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 can be physically connected to an external electronic device (eg, the electronic device 102).
  • the connection terminal 178 may include, for example, an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (eg, a headphone connector).
  • the camera module 180 can capture still images and moving images.
  • the camera module 180 may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, or flashes.
  • the power management module 188 can manage power supplied to the electronic device 101.
  • the power management module 188 may be implemented as at least a part of, for example, a power management integrated circuit (PMIC).
  • PMIC power management integrated circuit
  • the battery 189 may supply power to at least one component of the electronic device 101.
  • the battery 189 may include, for example, a non-rechargeable primary battery, a rechargeable secondary battery, or a fuel cell.
  • Communication module 190 is configured to provide a direct (e.g., wired) communication channel or wireless communication channel between electronic device 101 and an external electronic device (e.g., electronic device 102, electronic device 104, or server 108). It can support establishment and communication through established communication channels. Communication module 190 operates independently of processor 120 (e.g., an application processor) and may include one or more communication processors that support direct (e.g., wired) communication or wireless communication.
  • processor 120 e.g., an application processor
  • the communication module 190 is a wireless communication module 192 (e.g., 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 (e.g., : LAN (local area network) communication module, or power line communication module) may be included.
  • a wireless communication module 192 e.g., 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 e.g., : LAN (local area network) communication module, or power line communication module
  • the corresponding communication module is a first network 198 (e.g., a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network 199 (e.g., legacy It may communicate with an external electronic device 104 through a telecommunication network such as a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (e.g., LAN or WAN).
  • a telecommunication network such as a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (e.g., LAN or WAN).
  • a telecommunication network such as a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (e.g., LAN or WAN).
  • a telecommunication network such as a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network
  • the wireless communication module 192 uses subscriber information (e.g., International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 196 to communicate within a communication network such as the first network 198 or the second network 199.
  • subscriber information e.g., International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)
  • IMSI International Mobile Subscriber Identifier
  • the wireless communication module 192 may support 5G networks after 4G networks and next-generation communication technologies, for example, NR access technology (new radio access technology).
  • NR access technology provides high-speed transmission of high-capacity data (eMBB (enhanced mobile broadband)), minimization of terminal power and access to multiple terminals (mMTC (massive machine type communications)), or high reliability and low latency (URLLC (ultra-reliable and low latency). -latency communications)) can be supported.
  • the wireless communication module 192 may support high frequency bands (eg, mmWave bands), for example, to achieve high data rates.
  • the wireless communication module 192 uses various technologies to secure performance in high frequency bands, for example, beamforming, massive array multiple-input and multiple-output (MIMO), and full-dimensional multiplexing. It can support technologies such as input/output (FD-MIMO (full dimensional MIMO)), array antenna, analog beam-forming, or large scale antenna.
  • the wireless communication module 192 may support various requirements specified in the electronic device 101, an external electronic device (e.g., electronic device 104), or a network system (e.g., second network 199).
  • the wireless communication module 192 supports Peak data rate (e.g., 20 Gbps or more) for realizing eMBB, loss coverage (e.g., 164 dB or less) for realizing mmTC, or U-plane latency (e.g., 164 dB or less) for realizing URLLC.
  • Peak data rate e.g., 20 Gbps or more
  • loss coverage e.g., 164 dB or less
  • U-plane latency e.g., 164 dB or less
  • peripheral devices e.g., 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 of the same or different type as the electronic device 101.
  • all or part of the operations performed in the electronic device 101 may be executed in one or more of the external electronic devices 102, 104, or 108.
  • the electronic device 101 may perform the function or service instead of executing the function or service on its own.
  • one or more external electronic devices may be requested to perform at least part of the function or service.
  • One or more external electronic devices that have received the request may execute at least part of the requested function or service, or an additional function or service related to the request, and transmit the result of the execution to the electronic device 101.
  • the electronic device 101 may process the result as is or additionally and provide it as at least part of a response to the request.
  • cloud computing distributed computing, mobile edge computing (MEC), or client-server computing technology can 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.
  • FIGS. 2A and 2B show perspective views of an example electronic device according to an embodiment.
  • the first surface 210A may be formed at least in part by a substantially transparent front plate 201 (eg, a glass plate including various coating layers, or a polymer plate).
  • the second surface 210B may be formed by a substantially opaque back plate 207.
  • the back plate 207 may be formed, for example, by coated or colored glass, ceramic, polymer, metal (e.g., aluminum, stainless steel (STS), or magnesium), or a combination of at least two of the foregoing materials. It can be.
  • the side 210C combines with the front plate 201 and the back plate 207 and may be formed by a side bezel structure (or “side member”) 206 comprising metal and/or polymer.
  • the back plate 207 and side bezel structures 206 may be integrally formed and include the same material (eg, a metallic material such as aluminum).
  • the binding members 250 and 260 may be formed of various materials and shapes. Integrated and multiple unit links may be formed to be able to flow with each other using fabric, leather, rubber, urethane, metal, ceramic, or a combination of at least two of the above materials.
  • the electronic device 200 includes a display 220 (see FIG. 3), an audio module 205, 208, a sensor module 211, a key input device 202, 203, 204, and a connector hole ( 209) may include at least one of the following. In some embodiments, the electronic device 200 omits at least one of the components (e.g., the key input device 202, 203, 204, the connector hole 209, or the sensor module 211) or has another configuration. Additional elements may be included.
  • Display 220 may be visually exposed, for example, through a significant portion of front plate 201 .
  • the shape of the display 220 may correspond to the shape of the front plate 201 and may have various shapes such as circular, oval, or polygonal.
  • the display 220 may be combined with or disposed adjacent to a touch detection circuit, a pressure sensor capable of measuring the strength (pressure) of a touch, and/or a fingerprint sensor.
  • the audio modules 205 and 208 may include a microphone hole 205 and a speaker hole 208.
  • a microphone for acquiring external sound may be placed inside the microphone hole 205, and in some embodiments, a plurality of microphones may be placed to detect the direction of sound.
  • the speaker hole 208 can be used as an external speaker and a receiver for calls.
  • the speaker hole 208 and the microphone hole 205 may be implemented as one hole, or a speaker may be included without the speaker hole 208 (e.g., piezo speaker).
  • the sensor module 211 may generate an electrical signal or data value corresponding to the internal operating state of the electronic device 200 or the external environmental state.
  • the sensor module 211 may include, for example, a biometric sensor module 211 (eg, HRM sensor) disposed on the second surface 210B of the housing 210.
  • the electronic device 200 may include sensor modules not shown, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, a barometric pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a biometric sensor, a temperature sensor, It may further include at least one of a humidity sensor or an illuminance sensor.
  • the sensor module 211 may include electrode regions 213 and 214 that form part of the surface of the electronic device 200 and a biosignal detection circuit (not shown) electrically connected to the electrode regions 213 and 214.
  • the electrode areas 213 and 214 may include a first electrode area 213 and a second electrode area 214 disposed on the second surface 210B of the housing 210.
  • the sensor module 211 may be configured such that the electrode areas 213 and 214 acquire electrical signals from a part of the user's body, and the biometric signal detection circuit detects the user's biometric information based on the electrical signals.
  • the key input devices 202, 203, and 204 include a wheel key 202 disposed on the first side 210A of the housing 210 and rotatable in at least one direction, and/or a side 210C of the housing 210. ) may include side key buttons 203 and 204 arranged in the The wheel key may have a shape corresponding to the shape of the front plate 201.
  • the electronic device 200 may not include some or all of the above-mentioned key input devices 202, 203, and 204, and the key input devices 202, 203, and 204 that are not included may be displayed. It may be implemented in other forms such as soft keys on (220).
  • the connector hole 209 can accommodate a connector (for example, a USB connector) for transmitting and receiving power and/or data with an external electronic device and can accommodate a connector for transmitting and receiving an audio signal with an external electronic device.
  • a connector for example, a USB connector
  • Other connector holes may be included.
  • the electronic device 200 may further include, for example, a connector cover (not shown) that covers at least a portion of the connector hole 209 and blocks external foreign substances from entering the connector hole.
  • the fastening members 250 and 260 may be detachably fastened to at least some areas of the housing 210 using locking members 251 and 261.
  • the binding members 250 and 260 may include one or more of a fixing member 252, a fixing member fastening hole 253, a band guide member 254, and a band fixing ring 255.
  • the fixing member 252 may be configured to fix the housing 210 and the binding members 250 and 260 to a part of the user's body (eg, wrist or ankle).
  • the fixing member fastening hole 253 may correspond to the fixing member 252 and fix the housing 210 and the fastening members 250 and 260 to a part of the user's body.
  • the band guide member 254 is configured to limit the range of movement of the fixing member 252 when the fixing member 252 is fastened to the fixing member fastening hole 253, so that the fastening members 250 and 260 are attached to parts of the user's body. It can be made to adhere tightly.
  • the band fixing ring 255 may limit the range of movement of the fastening members 250 and 260 when the fixing member 252 and the fixing member fastening hole 253 are fastened.
  • FIG 3 shows an exploded perspective view of an example electronic device according to an embodiment.
  • the electronic device 300 (e.g., the electronic device 101 of FIG. 1 or the electronic device 200 of FIGS. 2A to 2B) includes a side bezel structure 310 and a wheel key 320 ( Example: wheel key 202 in FIG. 2), front plate 201, display 220, first antenna 350, second antenna 355, support member 360 (e.g. bracket), battery ( 370), printed circuit board 380, sealing member 390, back plate 393 (e.g., back plate 207 in FIG. 2), and fastening members 395, 397 (e.g., fastening member in FIG. 2) (250, 260)).
  • wheel key 320 Example: wheel key 202 in FIG. 2
  • front plate 201 Display 220
  • first antenna 350 e.g. bracket
  • battery 370
  • printed circuit board 380 e.g. bracket
  • sealing member 390 e.g., back plate 207 in FIG. 2
  • fastening members 395, 397 e.g., fastening member in FIG. 2) (
  • At least one of the components of the electronic device 300 may be the same as or similar to at least one of the components of the electronic device 200 of FIG. 1 or FIGS. 2A and 2B, and overlapping descriptions are provided below. Omit it.
  • the support member 360 may be disposed inside the electronic device 300 and connected to the side bezel structure 310, or may be formed integrally with the side bezel structure 310.
  • the support member 360 may be formed of, for example, a metallic material and/or a non-metallic (eg, polymer) material.
  • the support member 360 may have the display 220 coupled to one side and the printed circuit board 380 to the other side.
  • Printed circuit board 380 may be equipped with a processor, memory, and/or interface.
  • the processor may include, for example, one or more of a central processing unit, a graphic processing unit (GPU), an application processor, a sensor processor, or a communication processor.
  • Memory may include, for example, volatile memory or non-volatile memory.
  • the interface may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, and/or an audio interface.
  • HDMI high definition multimedia interface
  • USB universal serial bus
  • the interface may electrically or physically connect the electronic device 300 to an external electronic device and may include a USB connector, SD card/MMC connector, or audio connector.
  • the battery 370 is a device for supplying power to at least one component of the electronic device 300 and may include, for example, a non-rechargeable primary battery, a rechargeable secondary battery, or a fuel cell. there is. At least a portion of the battery 370 may be disposed, for example, on substantially the same plane as the printed circuit board 380 . The battery 370 may be disposed integrally within the electronic device 200, or may be disposed to be detachable from the electronic device 200.
  • the first antenna 350 may be disposed between the display 220 and the support member 360.
  • the first antenna 350 may include, for example, a near field communication (NFC) antenna, a wireless charging antenna, and/or a magnetic secure transmission (MST) antenna.
  • NFC near field communication
  • MST magnetic secure transmission
  • the first antenna 350 can perform short-range communication with an external device, wirelessly transmit and receive power required for charging, and transmit a short-range communication signal or a self-based signal including payment data.
  • an antenna structure may be formed by some or a combination of the side bezel structure 310 and/or the support member 360.
  • the second antenna 355 may be disposed between the printed circuit board 380 and the rear plate 393.
  • the second antenna 355 may include, for example, a near field communication (NFC) antenna, a wireless charging antenna, and/or a magnetic secure transmission (MST) antenna.
  • NFC near field communication
  • MST magnetic secure transmission
  • the second antenna 355 can perform short-range communication with an external device, wirelessly transmit and receive power required for charging, and transmit a short-range communication signal or a self-based signal including payment data.
  • an antenna structure may be formed by a portion or a combination of the side bezel structure 310 and/or the rear plate 393.
  • the sealing member 390 may be located between the side bezel structure 310 and the rear plate 393.
  • the sealing member 390 may be configured to block moisture and foreign substances from entering the space surrounded by the side bezel structure 310 and the rear plate 393 from the outside.
  • a wearable device may be worn and operated by a user (or woman).
  • Wearable devices can provide women's health services by identifying (or obtaining) the user's body temperature.
  • Wearable devices can be used to provide women's health services.
  • a wearable device can be used to identify menopausal symptoms in women and guide early determination and early treatment of menopausal symptoms. For example, a wearable device can identify whether various symptoms that occur during menopause occur in the user and provide guidance on menopausal symptoms.
  • wearable device may correspond to the electronic device 101 of FIG. 1 and/or the electronic device 200 of FIGS. 2A and 2B.
  • Wearable electronic devices can be implemented in various forms that can be worn by users, such as smart watches, smart bands, smart rings, wireless earphones, or smart glasses.
  • Figure 4 is a simplified block diagram of a wearable device according to an embodiment.
  • the wearable device 400 may correspond to the electronic device 101 of FIG. 1 and/or the electronic device 200 of FIGS. 2A and 2B.
  • the wearable device 400 may include a processor 410, a display 420, a sensor 430, a memory 440, and/or a speaker 450.
  • the wearable device 400 may include at least one of a processor 410, a display 420, a sensor 430, a memory 440, and a speaker 450.
  • the processor 410, display 420, sensor 430, memory 440, and speaker 450 may be omitted depending on the embodiment.
  • the processor 410 may correspond to the processor 120 of FIG. 1.
  • the processor 410 may be operatively or operably coupled with or connected with the display 420, sensor 430, memory 440, and speaker 450.
  • processor 410 being operatively coupled with another component may mean that processor 410 can control the other component.
  • the processor 410 may control the display 420, sensor 430, memory 440, and speaker 450. It can be controlled by the display 420, sensor 430, memory 440, and speaker 450.
  • the processor 410 may determine the operation time of the sensor 430.
  • the processor 410 may control the operation of the sensor 430.
  • the processor 410 may activate or deactivate the sensor 430.
  • the processor 410 may process information obtained from the sensor 430.
  • the processor 410 may be comprised of at least one processor.
  • Processor 120 may include at least one processor.
  • the processor 410 may include a main processor for processing requiring high performance and an auxiliary processor for processing requiring low power.
  • body temperature sensor 432 may be coupled to an auxiliary processor. By connecting the body temperature sensor 432 to the coprocessor, the body temperature sensor 432 can continuously monitor the user's body temperature.
  • the conditions under which the main processor operates and the conditions under which the auxiliary processor operates may be changed. For example, depending on the situation, processors (e.g., main processor and auxiliary processor) for processing the same data may change.
  • the processor 410 may include hardware components for processing data based on one or more instructions.
  • Hardware components for processing data may include, for example, an arithmetic and logic unit (ALU), a field programmable gate array (FPGA), and/or a central processing unit (CPU).
  • ALU arithmetic and logic unit
  • FPGA field programmable gate array
  • CPU central processing unit
  • the wearable device 400 may include a display 420.
  • the display 420 can be used to display various screens.
  • the display 420 may be used to output content, data, or signals through a screen.
  • the display 420 may display a screen processed by the processor 410.
  • display 420 may be used to display information identified through processor 410.
  • display 420 may correspond to display module 160 of FIG. 1 .
  • the wearable device 400 may include a sensor 430.
  • the sensor 430 can be used to obtain various external information.
  • sensor 430 may be used to obtain data about the user's body.
  • sensor 430 may be used to obtain body temperature data, heart rate data, and/or motion data of the user.
  • sensor 430 may correspond to sensor module 176 in FIG. 1 .
  • the senor 430 may be composed of a plurality of sensors.
  • the sensor 430 may include at least one of a heart rate sensor 431 (or photoplethysmography (PPG) sensor), a body temperature sensor 432, and a motion sensor 433.
  • PPG photoplethysmography
  • the heart rate sensor 431 may be used to measure pulse (or change in blood volume within a blood vessel) by identifying the amount of change in light sensitivity according to change in blood vessel volume.
  • the processor 410 may identify the user's sleeping or non-sleeping state (or activity state) based on biometric data acquired through the heart rate sensor 431.
  • the heart rate sensor 431 may include one or more photodiodes (PDs) and one or more light emitting diodes (LEDs).
  • LEDs can convert electrical energy into light energy.
  • PD can convert light energy into electrical energy.
  • LEDs can emit light with more than one wavelength.
  • light emitted through an LED may include infrared radiation (IR) and visible light.
  • the contact may be maintained for more than a reference time.
  • the heart rate sensor 431 can identify a direct current signal obtained based on the skin and veins and an alternating current signal obtained based on the artery.
  • the heart rate sensor 431 (or processor) may identify information about the user's blood pressure, blood sugar, heart rate, and/or blood volume based on the acquired direct current signal and alternating current signal.
  • the body temperature sensor 432 may be used to identify the user's body temperature (or skin temperature) and/or the temperature of an object.
  • the body temperature sensor 432 may include a non-contact infrared radiation (IR) temperature sensor or a contact temperature sensor.
  • IR infrared radiation
  • a contact temperature sensor can measure temperature while in contact with a part of the user's body (or measurement target).
  • Contact temperature sensors may include thermocouple temperature sensors, resistance temperature sensors, and thermistors.
  • a non-contact temperature sensor can measure temperature while separated from a part of the user's body.
  • Non-contact temperature sensors can measure temperature based on the infrared emissivity of a part of the user's body (or the object of measurement).
  • the non-contact temperature sensor may include an IR thermopile sensor (or thermopile sensor).
  • a part of the user's body may radiate (or emit) electromagnetic waves of a wavelength corresponding to temperature.
  • the wavelength of the emitted electromagnetic waves becomes shorter, and the amount of emitted energy may increase.
  • a contact structure and an open structure may be formed inside the IR thermopile sensor.
  • electromotive force may be generated by the Seeback effect depending on the temperature difference.
  • IR thermopile sensors can identify temperature based on the electromotive force generated.
  • Skin temperature may refer to the temperature of the skin surface where the body temperature sensor 432 is located.
  • Body temperature may refer to the temperature inside a human body cavity, such as the pulmonary artery, esophagus, bladder, external auditory canal, or rectum.
  • the body temperature sensor 432 can identify the user's body temperature through a predefined algorithm (or running technique) based on the measured skin temperature.
  • the motion sensor 433 may be used to obtain data (eg, a value for motion) about the motion of the wearable device 400 (or the user).
  • the motion sensor 433 may include an acceleration sensor, a gyro sensor, a geomagnetic sensor, or an air pressure sensor.
  • the acceleration sensor can identify (or measure, detect) the acceleration of the wearable device 400 in three directions: x-axis, y-axis, and z-axis.
  • the gyro sensor can identify (or measure or detect) the angular velocity of the wearable device 400 in three directions: x-axis, y-axis, and z-axis.
  • a geomagnetic sensor can identify (or measure or detect) a value for azimuth by identifying geomagnetism.
  • the barometric pressure sensor can identify (or measure or detect) the barometric pressure around the wearable device 400.
  • the senor 430 may further include various sensors for acquiring (or identifying, measuring, or detecting) various biometric data of the user.
  • sensor 430 may include a heart rate variability (HRV) sensor.
  • HRV heart rate variability
  • the processor 410 can measure the regularity or variability of heart rate through the HRV sensor.
  • the processor 410 may obtain information about the regularity or variability of heart rate through the HRV sensor.
  • sensor 430 may include an electrode sensor.
  • the processor 410 may identify (or measure) electrodermal activity (EDA) through an electrode sensor.
  • EDA electrodermal activity
  • the processor 410 can identify information about skin tension based on EDA.
  • the wearable device 400 may include a memory 440.
  • Memory 440 may be used to store information or data.
  • memory 440 may be used to store data obtained from a user.
  • memory 440 may correspond to memory 130 of FIG. 1 .
  • memory 440 may be a volatile memory unit or units.
  • memory 440 may be a non-volatile memory unit or units.
  • memory 440 may be a non-volatile memory unit or units.
  • memory 440 may be another form of computer-readable medium, such as a magnetic or optical disk.
  • the memory 440 may store data obtained based on an operation performed by the processor 410 (eg, an algorithm execution operation).
  • the memory 440 may store data (eg, body temperature data) obtained from the sensor 430.
  • the wearable device 400 may further include a communication circuit.
  • the communication circuit may correspond to at least a portion of the communication module 190 of FIG. 1 .
  • communication circuitry may be used for various radio access technologies (RATs).
  • RATs radio access technologies
  • the communication circuit may be used to perform Bluetooth communication or wireless local area network (WLAN) communication.
  • the communications circuitry may be used to conduct cellular communications.
  • the processor 410 may establish a connection with an external electronic device through a communication circuit.
  • processor 410 may establish a connection with a server through a communication circuit.
  • the wearable device 400 may further include an actuator.
  • the actuator may correspond to haptic module 179 in FIG. 1 .
  • an actuator may be used to generate vibration of the wearable device 400.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an example operation of a wearable device according to an embodiment.
  • operations 510 to 530 may be understood as being performed by a processor (e.g., processor 410 of FIG. 4) of an electronic device (e.g., electronic device 400 of FIG. 4).
  • a processor e.g., processor 410 of FIG. 4
  • an electronic device e.g., electronic device 400 of FIG. 4
  • the processor 410 may identify whether the user's state is a waking state. For example, the processor 410 may identify the user's state as one of a waking state and a sleeping state. For example, the processor 410 may identify whether the user's state is a sleep state.
  • the processor 410 may use the heart rate sensor 431 to identify whether the user is awake. For example, the processor 410 may obtain data about heart rate through the heart rate sensor 431. The processor 410 may identify whether the user's heart rate is below a specified range based on heart rate data. Processor 410 may identify that the user's condition is not a wake condition based on identifying that the user's heart rate is below a specified range. The processor 410 may identify that the user's state is a sleep state based on identifying that the user's heart rate is below a specified range.
  • the processor 410 determines whether the user is awake based on data identified through various sensors (e.g., motion sensor 433 or acceleration sensor) as well as the heart rate sensor 431. can be identified. For example, the processor 410 may identify the value of the user's motion through the motion sensor 433. The processor 410 may identify that the user's state is not a waking state based on identifying that the motion value of the identified user is less than or equal to a reference value. The processor 410 may identify that the user's state is a sleep state based on identifying that the motion value of the identified user is less than or equal to a reference value.
  • various sensors e.g., motion sensor 433 or acceleration sensor
  • the processor 410 may identify the value of the user's motion through the motion sensor 433.
  • the processor 410 may identify that the user's state is not a waking state based on identifying that the motion value of the identified user is less than or equal to a reference value.
  • the processor 410 may identify that the user's state is
  • the processor 410 may identify whether the user is awake based on data identified through the heart rate sensor 431 and the motion sensor 433.
  • the processor 410 identifies that the user's state is a waking state based on data about the user's heart rate identified using the heart rate sensor 431 and data about the user's motion identified using the motion sensor 433. can do.
  • the processor 410 identifies that the user's state is a sleep state based on data about the user's heart rate identified using the heart rate sensor 431 and data about the user's motion identified using the motion sensor 433. can do.
  • the processor 410 may identify that the user's state is a sleep state based on identifying that the user's heart rate is below a specified range and the user's motion value is below a reference value. For example, the processor 410 may identify that the user's state is a waking state based on identifying that the user's heart rate is outside a specified range and the value for the user's motion exceeds a reference value.
  • the processor 410 may identify that at least one symptom related to a weather condition has occurred in the user. For example, the processor 410 determines that at least one symptom related to the weather condition occurs in the user within a reference time interval (e.g., one month), based on the user's condition being a weather condition. It can be identified that it was done. For example, if the user's state is a weather state for one month, the processor 410 may identify that at least one symptom related to the weather state has occurred in the user. The processor 410 may identify whether at least one symptom related to the user's waking condition occurs during a month when the user is in a waking condition.
  • a reference time interval e.g., one month
  • the processor 410 may identify that at least one symptom related to a sleep state has occurred in the user. For example, the processor 410 determines that at least one symptom related to the sleep state occurs in the user within a reference time interval (e.g., one month), based on the user's state being a sleep state. It can be identified that it was done. For example, if the user's state is in a sleep state for one month, the processor 410 may identify that at least one symptom related to the sleep state has occurred in the user. The processor 410 may identify whether at least one symptom related to the sleep state occurs in the user when the user is in a sleep state for one month.
  • a reference time interval e.g., one month
  • various symptoms may appear in climacteric female users. For example, if the condition of a menopausal female user is a waking state, the menopausal female user may experience symptoms of sudden changes in body temperature, facial flushing, depression, and/or difficulty sleeping. For example, if the state of a menopausal female user is a sleep state, symptoms of sleep segmentation disorder and/or abnormal body temperature pattern symptoms may occur in the menopausal female user.
  • menopausal symptoms may include at least one symptom related to a waking state and at least one symptom related to a sleeping state.
  • at least one symptom related to a weather condition may mean a symptom (or identifiable symptom) that is identified when the condition of a menopausal female user is a weather condition.
  • At least one symptom related to the sleep state may mean a symptom (or identifiable symptom) that is identified when the state of a menopausal female user is a sleep state.
  • identifying various symptoms related to menopausal symptoms of a female user may be described.
  • the operations for identifying various symptoms described below can be performed independently, and each of the operations can be used to identify one of the symptoms for various diseases other than menopause.
  • FIG. 6A is a flowchart illustrating an example operation of a wearable device for identifying a first symptom according to an embodiment.
  • each operation may be performed sequentially, but is not necessarily performed sequentially.
  • the order of each operation may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.
  • operations 601 to 615 may be understood as being performed by a processor (e.g., processor 410 of FIG. 4) of an electronic device (e.g., electronic device 400 of FIG. 4).
  • a processor e.g., processor 410 of FIG. 4
  • an electronic device e.g., electronic device 400 of FIG. 4.
  • operations 601 to 615 may be related to operations of the processor 410 to identify the user's first symptom.
  • the processor 410 may identify information about the user's heart rate. For example, the processor 410 may identify information about the user's heart rate based on a signal obtained through a portion of the heart rate sensor 431 that contacts the first part of the user's body.
  • the heart rate sensor 431 may be contacted on a first part of the user's body.
  • the wearable device 400 may be worn on a first part of the user's body (eg, wrist).
  • Heart rate sensor 431 may be contacted on a first part of the user's body.
  • the first symptom may include facial flushing. Before the user experiences facial flushing, the user may experience symptoms of increased heart rate or heart rate variability.
  • the processor 410 may monitor the user's heart rate or heart rate variability using the heart rate sensor 431.
  • the processor 410 may determine (or identify) that the user's heart rate is above the reference heart rate and/or the user's heart rate variability is below the reference heart rate variation rate. For example, the processor 410 may determine that the user's heart rate, identified through the heart rate sensor 431 contacted on the first portion of the user's body, is greater than or equal to the reference heart rate and/or that the user's heart rate variability is less than or equal to the reference heart rate variability. It can be determined that
  • the processor 410 may determine that the user's heart rate is higher than the reference heart rate using the heart rate sensor 431. For example, the processor 410 may determine that the user's heart rate is higher than the reference heart rate in order to identify a precursor symptom of the first symptom.
  • the processor 410 may determine that the user's heart rate is higher than the reference heart rate.
  • the processor 410 may identify that a precursor symptom of facial flushing has occurred in the user based on determining that the user's heart rate is higher than the reference heart rate.
  • the processor 410 may identify that the user's heart rate variability is less than or equal to the reference heart rate variability.
  • the processor 410 may identify that a precursor symptom of facial flushing has occurred in the user based on determining that the user's heart rate variability is less than or equal to the reference heart rate variability.
  • the processor 410 may identify information about the user's blood flow using a PPG sensor. For example, the processor 410 may determine that the user's blood flow is greater than or equal to the reference blood flow. The processor 410 may identify that a precursor symptom of facial flushing has occurred in the user, based on determining that the user's blood flow is greater than the reference blood flow.
  • processor 410 may provide a first guide. For example, processor 410 may, based on determining that the user's heart rate is above the reference heart rate and/or that the user's heart rate variability is below the reference heart rate variability, apply a portion of the body temperature sensor to a second location on the designated user's body. A first guide suggesting contact on the part may be provided. For example, processor 410 may use the PPG sensor to suggest contacting a portion of the body temperature sensor on a second portion of the designated user's body based on determining that the user's blood flow is above the reference blood flow. 1 Guide can be provided.
  • the processor 410 may configure the wearable device 400 to suggest contacting the wearable device 400 on a second part of the user's body (e.g., the face) that is spaced apart from the first part of the user's body (e.g., the wrist). 1 Guide can be provided.
  • the processor 410 may use the display 420 to display a first guide suggesting touching the wearable device 400 on a second part of the body.
  • the processor 410 may use the display 420 to display information about the user's heart rate along with the first guide.
  • the processor 410 uses the display of an external electronic device (e.g., the electronic devices 102 and 104 of FIG. 1) connected to the wearable device 400 to display the wearable device 400 on a second part of the body.
  • a first guide suggesting contact with the image may be displayed.
  • the processor 410 may identify that a precursor symptom of hot flashes has occurred.
  • the processor 410 provides a first guide that suggests contacting the wearable device 400 on a second part of the user's body spaced from the first part of the user's body to identify whether a hot flash symptom has occurred. can be provided.
  • the processor 410 may identify that a precursor symptom of hot flush symptoms is occurring in response to determining that the user's heart rate variability is less than the reference heart rate variability.
  • the processor 410 provides a first guide that suggests contacting the wearable device 400 on a second part of the user's body spaced from the first part of the user's body to identify whether a hot flash symptom has occurred. can be provided.
  • the processor 410 may use the motion sensor 433 to identify that the user's movement value is higher than the reference value.
  • the processor 410 may refrain from providing the first guide based on identifying that the value for the user's movement is greater than or equal to the reference value.
  • the processor 410 may not provide the first guide based on identifying that the value of the user's movement is greater than or equal to the reference value. For example, the processor 410 may identify whether the increase in the user's heart rate above the reference heart rate is due to the user's movement.
  • the processor 410 may identify that the symptom of the user's heart rate increasing above the reference heart rate is not a precursor symptom of facial flushing. Even when the user's heart rate is higher than the reference heart rate, the processor 410 may not provide the first guide if the value for the user's movement is higher than the reference value.
  • processor 410 may identify a user input to begin obtaining data about the user's body temperature in a second part of the user's body after the first guide is provided. For example, processor 410 may identify user input for performing a measurement of hot flash symptoms after the first guide is provided.
  • the processor 410 may use the body temperature sensor 432 to identify whether the wearable device 400 is separated from the first part of the user's body.
  • the processor 410 may provide a second guide based on identifying that the wearable device 400 maintains contact with the first part of the user's body after the first guide is provided.
  • the processor 410 may additionally provide a second guide based on identifying that the user does not release the wearable device 400 after the first guide is provided.
  • the processor 410 may provide a second guide to suggest taking off the wearable device 400.
  • the processor 410 may provide the second guide through the speaker 450.
  • the second guide may include a notification informing the user to touch the wearable device 400 on a second part spaced apart from the first part.
  • the processor 410 may provide a second guide by outputting a beep sound through the speaker 450.
  • processor 410 may obtain data about the user's body temperature.
  • the processor 410 may obtain data about the user's body temperature through the body temperature sensor 432 after the first guide is provided.
  • the processor 410 may guide the wearable device 400 to a second guide spaced apart from the first part of the user's body through at least one of the body temperature sensor 432 and the motion sensor 433.
  • data regarding the user's body temperature may be obtained via body temperature sensor 432.
  • the processor 410 may, in response to identifying through user input that the wearable device 400 is in contact with a second part of the user's body spaced apart from the first part, determine a body temperature Data about the user's body temperature can be obtained through the sensor 432.
  • user input may be a tap input, long press input, or double tap input on the display 420. It may include a press input on a button, and an input on a button of the wearable device 400.
  • processor 410 may change the state of body temperature sensor 432 from a disabled state to an activated state in response to identifying that wearable device 400 is in contact with a second portion of the user's body.
  • processor 410 may change (or transition) the state of body temperature sensor 432 from an activated state to a deactivated state in response to identifying that wearable device 400 is separated from a first part of the user's body. can do.
  • Processor 410 determines the state of body temperature sensor 432 in response to identifying that wearable device 400 is in contact with a second portion of the user's body after the state of body temperature sensor 432 is changed to a disabled state. You can change from a disabled state to an enabled state.
  • the processor 410 may obtain data about the user's body temperature through the body temperature sensor 432 that has been changed to the activated state.
  • the processor 410 may identify whether the wearable device 400 is in contact with the second part of the user's body after the wearable device 400 is separated from the first part of the user's body. there is. If the wearable device 400 is not in contact with the second part of the user's body within the specified time, the processor 410 sends another notification to guide the wearable device 400 to contact the second part of the user's body. can be provided.
  • the processor 410 may maintain the unlocked state even after the wearable device 400 is separated from the first part of the user's body.
  • the processor 410 may maintain the state of the wearable device 400 in an unlocked state based on identifying that the wearable device 400 is separated from the first part of the user's body. The operation of the processor 410 to maintain the wearable device 400 in an unlocked state will be described later with reference to FIG. 6B.
  • processor 410 may output a notification related to the measurement of body temperature.
  • processor 410 may output a notification related to a measurement of body temperature based at least in part on obtaining data about body temperature.
  • the processor 410 may output a notification related to the measurement of body temperature through the speaker 450, based at least in part on obtaining data on body temperature.
  • the processor 410 may output a notification related to measurement of body temperature through the speaker 450. After data on body temperature is obtained, the processor 410 may stop outputting a notification related to the measurement of body temperature to guide the wearable device 400 away from the second part of the user's body.
  • the processor 410 may store data on the acquired body temperature in the memory 440. For example, processor 410 may output a notification related to the measurement of body temperature while measuring the temperature of a second portion of the user's body. A user of wearable device 400 may not be able to view the display of wearable device 400 while the temperature of the second portion of the user's body is measured.
  • the processor 410 may output a notification related to the measurement of body temperature through the speaker 450 while acquiring data about body temperature. After data on body temperature is obtained, the processor 410 may change the state of the body temperature sensor 432 from an activated state to a deactivated state.
  • the processor 410 may identify data about heart rate as well as data about body temperature. For example, processor 410 may identify data about heart rate via heart rate sensor 431 in response to identifying that wearable device 400 is in contact with a second portion of the user's body.
  • the processor 410 may obtain data about the user's body temperature using an external electronic device connected to the wearable device 400.
  • the external electronic device may identify the first part of the user's body (eg, face) using the camera of the external electronic device.
  • the external electronic device may acquire an image of the first part of the user's body.
  • the external electronic device may obtain data on skin blood flow and/or body temperature of the first part of the user's body based on processing of the acquired image.
  • the processor 410 may provide at least one notification or at least one guide (e.g., a first guide or a second guide) using an external electronic device connected to the wearable device 400. there is.
  • the processor 410 may use the display of the wearable device 400 and/or the speaker of the wearable device 400 to provide at least one notification or at least one guide on behalf of the wearable device 400.
  • the processor 410 may receive a user input for selecting a device on which at least one notification or at least one guide will be provided. Based on the received user input, the processor 410 may set a device for providing at least one notification or at least one guide to at least one of the wearable device 400 and an external electronic device.
  • the processor 410 uses the display of an external electronic device connected to the wearable device 400 to determine whether the wearable device 400 is in contact with a second part of the user's body. A screen can be displayed to guide you in maintaining the status.
  • the processor 410 may control an external electronic device to display a screen to guide the wearable device 400 to remain in contact with the second part of the user's body.
  • the processor 410 may identify that the temperature of the second portion of the user's body is greater than or equal to the reference temperature. For example, processor 410 may identify that the temperature of the second part of the user's body is above the reference temperature, based on data about body temperature.
  • the processor 410 may change (or update) the reference temperature. For example, processor 410 may identify trends regarding the user's body temperature based on data about the user's body temperature. The processor 410 may change (or update) the reference temperature based on trends regarding the user's body temperature.
  • the processor 410 may compare a trend for the temperature of the second part of the user's body with a trend for the user's body temperature. The processor 410 may identify that the difference between the trend for the temperature of the second part of the user's body and the trend for the user's body temperature is greater than or equal to a threshold range.
  • the processor 410 may identify that the first symptom has occurred in the user. For example, the processor 410 may identify that a first symptom has occurred in the user based on identifying that the temperature of the second part of the user's body is above the reference temperature. For example, the processor 410 may identify that a facial flushing symptom has occurred in the user based on identifying that the temperature of the user's face, which is the second part of the user's body, is above the reference temperature. For example, the processor 410 may identify that a first symptom among at least one symptom related to a weather condition has occurred in the user.
  • the processor 410 may identify first information about the frequency of occurrence of the first symptom. For example, the processor 410 may identify first information about the frequency of occurrence of the first symptom within a reference time interval (eg, one month).
  • a reference time interval eg, one month
  • the processor 410 may repeatedly perform operations 601 to 613 within the reference time interval.
  • the processor 410 may identify the number of times the first symptom occurred (or appeared) within the reference time interval.
  • the processor 410 may identify first information about the frequency of occurrence of the first symptom within a reference time interval, based on the number of times the first symptom occurred. For example, the processor 410 may identify the frequency of occurrence of the first symptom as 90% based on identifying that the first symptom occurred for 27 days out of 30 days.
  • the processor 410 may identify whether the first symptom has occurred in the user according to a designated time interval.
  • the processor 410 may identify the ratio of the number of times the first symptom occurs based on the total number of measurements in a specified time interval as the frequency of occurrence of the first symptom.
  • FIG. 6B is a flowchart illustrating an example operation of a wearable device for setting a locked state or an unlocked state according to an embodiment.
  • each operation may be performed sequentially, but is not necessarily performed sequentially.
  • the order of each operation may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.
  • operations 617 to 623 may be understood as being performed by a processor (e.g., processor 410 of FIG. 4) of an electronic device (e.g., electronic device 400 of FIG. 4).
  • a processor e.g., processor 410 of FIG. 4
  • an electronic device e.g., electronic device 400 of FIG. 4.
  • the processor 410 may identify that the wearable device 400 is not worn. For example, the processor 410 may use at least one of the heart rate sensor 431, the body temperature sensor 432, and the motion sensor 433 to identify that the wearable device 400 is off.
  • the processor 410 may use the heart rate sensor 431 to identify that the wearable device 400 is off.
  • the processor 410 may identify that the wearable device 400 is released based on identifying that the user's heartbeat is not detected.
  • the processor 410 may use the body temperature sensor 432 to identify that the wearable device 400 is off.
  • the processor 410 may identify that the wearable device 400 is released based on identifying that the user's body temperature is not detected.
  • the processor 410 may use the motion sensor 433 to identify that the wearable device 400 has been removed.
  • the processor 410 may identify that the fixing part (eg, buckle) of the wearable device 400 is released.
  • the processor 410 may identify that the fixing part of the wearable device 400 is released and then identify that the wearable device 400 is released based on the movement of the wearable device 400.
  • processor 410 may identify whether a first guide has been provided. For example, the processor 410 may identify whether the first guide has been provided in response to identifying that the wearable device 400 is not worn.
  • the processor 410 proposes to touch the wearable device 400 on a second part (e.g., face) of the user's body that is spaced apart from the first part (e.g., wrist).
  • a first guide can be provided.
  • the processor 410 may identify whether the wearable device 400 is removed from being worn within a specified time after the first guide is provided.
  • the processor 410 may maintain the wearable device 400 in an unlocked state. For example, the processor 410 may maintain the state of the wearable device 400 in an unlocked state based on identifying that the first guide has been provided.
  • the state of the wearable device 400 may include a lock state and an unlock state.
  • the state of the wearable device 400 may be set to an unlocked state.
  • the processor 410 may identify the user's body information (eg, heart rate information or body temperature information) in response to identifying that the wearable device 400 is worn by the user.
  • the processor 410 may identify whether the user wearing the wearable device 400 is an authenticated user based on the user's body information.
  • the processor 410 may set the state of the wearable device 400 to the unlocked state.
  • the processor 410 may change the state of the wearable device 400 from the locked state to the unlocked state.
  • the state of the wearable device 400 may be set to the locked state.
  • the processor 410 may change the state of the wearable device 400 from the locked state to the unlocked state in response to the wearable device 400 being released from wearing.
  • the processor 410 may maintain the wearable device 400 in an unlocked state based on the fact that the first guide has been provided.
  • the processor 410 may maintain the state of the wearable device 400 in an unlocked state based on identifying that the wearable device 400 is released within a designated time period after the first guide is provided. For example, processor 410 can set a lock waiting time.
  • the processor 410 may postpone changing the state of the wearable device 400 from the unlocked state to the locked state during the lock waiting time.
  • the processor 410 may postpone changing the state of the wearable device 400 from the unlocked state to the locked state during the lock waiting time based on the first guide being provided.
  • Processor 410 may identify whether a portion of body temperature sensor 432 is in contact with a second part of the user's body within the lock wait time. For example, the processor 410 may maintain the state of the wearable device 400 in an unlocked state based on a portion of the body temperature sensor 432 contacting the second part of the user's body. For example, the processor 410 may determine the state of the wearable device 400 based on identifying that a portion of the body temperature sensor 432 is not in contact with a second part of the user's body and the lock wait time has elapsed. You can switch (or change) from the unlocked state to the locked state.
  • the processor 410 may change the state of the wearable device 400 from the unlocked state to the locked state.
  • the processor 410 may change the state of the wearable device 400 from the unlocked state to the locked state based on the fact that the first guide is not provided.
  • Figure 7 shows an example of an operation of a wearable device for identifying a first symptom according to an embodiment.
  • the wearable device 400 may be worn by the user.
  • the wearable device 400 may be in contact with a first part (eg, wrist) of the user.
  • the processor 410 of the wearable device 400 may use the heart rate sensor 431 to determine that the user's heart rate is higher than the reference heart rate.
  • the processor 410 moves the wearable device 400 to a second part of the user's body (e.g., the face) that is spaced apart from the first part of the user's body, based on determining that the user's heart rate is higher than the reference heart rate. ) may provide a first guide suggesting contact with the phase. For example, the processor 410 displays a first guide suggesting that the wearable device 400 be touched on a second part spaced apart from the first part of the user through the screen 711 of the wearable device 400. can do. The processor 410 may display text 712 regarding the first guide on the screen 711. According to one embodiment, the processor 410 may provide the first guide with sound and/or vibration while displaying the screen 711.
  • a second part of the user's body e.g., the face
  • the processor 410 may provide a first guide with sound and/or vibration while displaying the screen 711.
  • the processor 410 may identify a user input for measuring the temperature of a second part of the user's body after the first guide is provided. Although not shown, the processor 410 may identify a user input from the user to start an operation for measuring the temperature of the second part of the user's body after the first guide is provided.
  • the processor 410 uses at least one of the body temperature sensor 432 and/or the motion sensor 433 to identify whether the wearable device 400 is spaced away from the first part of the user's body. can do.
  • the processor 410 may identify that the wearable device 400 is released based on identifying that the wearable device 400 is separated from the first part of the user's body. The processor 410 may identify whether the first guide has been provided in response to identifying that the wearable device 400 is not worn. The processor 410 may maintain the wearable device 400 in an unlocked state based on the fact that the first guide has been provided. The processor 410 may maintain the state of the wearable device 400 in an unlocked state based on identifying that the wearable device 400 is released within a designated time period after the first guide is provided. For example, the processor 410 may postpone changing the state of the wearable device 400 from the unlocked state to the locked state during the lock waiting time based on the first guide being provided. For example, the processor 410 may refrain from changing the state of the wearable device 400 from the unlocked state to the locked state during the lock waiting time, based on the first guide being provided.
  • processor 410 uses at least one of body temperature sensor 432 and/or motion sensor 433 to identify whether wearable device 400 has contacted a second part of the user's body. can do.
  • the processor 410 may identify that the wearable device 400 is in contact with a second part of the user's body that is spaced apart from the first part of the user's body.
  • Processor 410 in response to identifying that wearable device 400 is in contact with a second part of the user's body that is spaced from the first part of the user's body, collects data about the user's body temperature via body temperature sensor 432. It can be obtained.
  • the processor 410 may provide a notification related to measurement of body temperature based at least in part on obtaining data about the user's body temperature. For example, processor 410 may output a notification related to a measurement of body temperature based at least in part on obtaining data about the user's body temperature. For example, processor 410 may output a notification related to a measurement of body temperature based at least in part on obtaining data about the user's body temperature.
  • the processor 410 sends a notification related to body temperature measurement using the display of an external electronic device 750 (e.g., the electronic devices 102 and 104 of FIG. 1) connected to the wearable device 400. Can be printed (or provided).
  • the processor 410 may display a notification related to measurement of the user's body temperature on the screen 721 using the display of the external electronic device.
  • the screen 721 may include text 722 indicating the measurement status of the user's body temperature.
  • the processor 410 may use the external electronic device 750 to display a screen 721 to maintain the wearable device 400 in contact with the second part of the user's body.
  • the processor 410 may identify that the temperature of the second part of the user's body is greater than or equal to the reference temperature.
  • the processor 410 may identify that the first symptom has occurred in the user based on identifying that the temperature of the second part of the user's body is above the reference temperature.
  • the processor 410 may identify the frequency of occurrence of the first symptom within a reference time interval (eg, one month or three months).
  • the processor 410 may identify first information about the frequency of occurrence of the first symptom within the reference time interval.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an example operation of a wearable device for identifying a second symptom according to an embodiment.
  • each operation may be performed sequentially, but is not necessarily performed sequentially.
  • the order of each operation may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.
  • operations 810 to 830 may be understood as being performed by a processor (e.g., processor 410 of FIG. 4) of an electronic device (e.g., electronic device 400 of FIG. 4).
  • a processor e.g., processor 410 of FIG. 4
  • an electronic device e.g., electronic device 400 of FIG. 4.
  • the processor 410 may identify that a change in body temperature outside the reference range occurs within a first time period. For example, the processor 410 may identify that a change in body temperature outside the reference range occurs within a first time period while the wearable device 400 is in contact with the first part of the user. For example, when the user's state is a waking state, the processor 410 may identify that a change in body temperature outside the reference range occurs within the first time period.
  • the processor 410 may identify that a change in body temperature outside the reference range (eg, about 0.2 degrees) occurs within a first time period (eg, about 10 minutes). For example, the processor 410 may identify that the user's body temperature is above the reference temperature (eg, about 37.2 degrees) at a first point in time. After identifying that the user's body temperature is higher than the reference temperature, the processor 410 may identify that the user's body temperature falls at a second time point. The processor 410 may identify the time interval between the first time point and the second time point as the first time interval. The processor 410 may identify that body temperature rises and body temperatures fall repeatedly. According to one embodiment, the processor 410 may change (or update) the reference temperature. For example, the processor 410 may identify a trend regarding the user's body temperature based on data about the user's body temperature. The processor 410 may change (or update) the reference temperature based on trends regarding the user's body temperature.
  • a first time period eg, about 10 minutes.
  • processor 410 may identify the user's body temperature based on a first interval (eg, about 5 minutes). The processor 410 may identify that the user's body temperature is above the reference temperature (eg, about 37.2 degrees) at a first point in time. Processor 410 may identify the user's body temperature from a first time point based on a second interval (e.g., approximately 1 minute). The processor 410 may identify that the user's body temperature decreases at the second time point. The processor 410 may identify that the user's body temperature is normal body temperature at a third time point after the second time point. The processor 410 may identify the user's body temperature based on the first interval, starting from a third time point.
  • a first interval eg, about 5 minutes.
  • the processor 410 may identify that the user's body temperature is above the reference temperature (eg, about 37.2 degrees) at a first point in time.
  • Processor 410 may identify the user's body temperature from a first time point based on a second interval (e.
  • the processor 410 may set the time interval for measuring the user's body temperature to a second interval shorter than the first interval, based on identifying that the user's body temperature is higher than the reference temperature.
  • the processor 410 may increase the time interval for measuring the user's body temperature from the second interval to the first interval based on identifying that the user's body temperature has returned to normal body temperature.
  • the processor 410 may identify a change in the user's body temperature trend.
  • the processor 410 may identify that a second trend of the user's body temperature that is different from the stored first trend of the user's body temperature is detected within the first time interval. Based on the difference between the first trend and the second trend, the processor may identify that a change in body temperature outside the reference range occurs within the first time period.
  • the processor 410 may identify that the second symptom has occurred in the user. For example, processor 410 may identify that the user has experienced a second symptom of at least one symptom associated with a weather condition based on identifying that the length of the first time interval is less than the length of the threshold time interval. there is.
  • the processor 410 may identify that the length of the first time interval is less than the length of the threshold time interval (eg, about 10 minutes). For example, the processor 410 may identify that the length of the first time section in which a change in body temperature outside the reference range occurs is less than the length of the critical time section. For example, the processor 410 may identify that a sudden change in body temperature has occurred in the user over a short period of time.
  • the threshold time interval e.g, about 10 minutes.
  • the processor 410 may identify that the length of the first time section in which a change in body temperature outside the reference range occurs is less than the length of the critical time section.
  • the processor 410 may identify that a sudden change in body temperature has occurred in the user over a short period of time.
  • the processor 410 may identify that the second symptom has occurred in the user based on identifying that the length of the first time interval is less than the length of the threshold time interval. For example, the processor 410 may identify that a symptom of a sudden change in body temperature has occurred in the user during daily life, based on identifying that the length of the first time section is less than the length of the critical time section.
  • the processor 410 uses the motion sensor 433 to determine the user's movement based on identifying that a change in body temperature outside the reference range occurs within a first time interval that is less than the length of the threshold time interval. It can be identified that the value for is greater than or equal to the reference value.
  • the processor 410 may identify whether the change in body temperature outside the reference range within the first time interval that is less than the length of the critical time interval is caused by the user's movement. Based on identifying that the value of the user's movement is greater than or equal to the reference value, the processor 410 determines that the cause of the change in body temperature outside the reference range within the first time period less than the length of the threshold time period is due to the user's movement. It can be identified that it is.
  • the processor 410 may identify that the second symptom has not occurred in the user based on identifying that the change in body temperature is caused by the user's movement.
  • the processor 410 may identify that the user's location has moved based on identifying that a change in body temperature outside the reference range occurs within a first time interval that is less than the length of the threshold time interval. For example, the processor 410 may identify that a change in body temperature outside the reference range occurs within a first time interval that is less than the length of the threshold time interval, and then identify that the user's location has moved using a location-based service. there is.
  • the processor 410 may use a global positioning system (GPS) circuit or a communication circuit to control the wearable device based on identifying that a change in body temperature outside the reference range occurs within a first time interval that is less than the length of the threshold time interval. It can be identified that the location of the device 400 has moved.
  • the processor 410 may identify that the second symptom has not occurred in the user based on identifying that the change in body temperature is due to a movement of the position of the wearable device 400.
  • the processor 410 may use at least one radio access technology (RAT) to identify that a user wearing the wearable device 400 has entered a sauna. Even when the processor 410 identifies that a change in body temperature has occurred in the user, it may determine that the second symptom has not occurred in the user.
  • RAT radio access technology
  • the processor 410 may identify the external temperature of the wearable device 400 based on identifying that a change in body temperature outside the reference range occurs within a first time interval that is less than the length of the threshold time interval. there is.
  • the processor 410 may identify that an external temperature change has occurred.
  • the processor 410 may identify that the second symptom has not occurred in the user based on identifying that the change in body temperature is caused by a change in external temperature.
  • the processor 410 may identify second information about the frequency of occurrence of the second symptom. For example, the processor 410 may identify second information about the frequency of occurrence of the second symptom within a reference time interval (eg, one month).
  • a reference time interval eg, one month
  • the processor 410 may repeatedly perform operations 810 and 820 within the reference time interval.
  • the processor 410 may identify the number of times the second symptom occurred (or appeared) within the reference time interval.
  • the processor 410 may identify second information about the frequency of occurrence of the second symptom within the reference time interval, based on the number of times the second symptom occurred.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of an operation of a wearable device for identifying a third symptom according to an embodiment.
  • each operation may be performed sequentially, but is not necessarily performed sequentially.
  • the order of each operation may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.
  • operations 910 to 930 may be understood as being performed by a processor (e.g., processor 410 of FIG. 4) of an electronic device (e.g., electronic device 400 of FIG. 4).
  • a processor e.g., processor 410 of FIG. 4
  • an electronic device e.g., electronic device 400 of FIG. 4.
  • the processor 410 may obtain data about the user's heart rate.
  • the processor 410 may obtain data about the user's heart rate by monitoring the user's heart rate variation rate using the heart rate sensor 431.
  • a user's heart rate variability may be identified based on the standard deviation between representative values (e.g., maximum, minimum, median, or average) of the PPG signal.
  • the processor 410 may obtain data about the user's heart rate when the user's state is in a waking state for a specified period (eg, 30 days). For example, processor 410 may identify the user's heart rate variability over a specified period of time. Processor 410 may identify the user's representative (e.g., maximum, minimum, median, mode, or average) heart rate variability when the user's state is a wake state.
  • a specified period eg, 30 days.
  • processor 410 may identify the user's heart rate variability over a specified period of time.
  • Processor 410 may identify the user's representative (e.g., maximum, minimum, median, mode, or average) heart rate variability when the user's state is a wake state.
  • the processor 410 may identify a time period in which the user's heart rate variability is reduced. For example, when the user's state is a waking state, the processor 410 may identify a time section in which the user's heart rate variability is reduced. The processor 410 may identify a time section in which the user's heart rate variability is reduced based on data about the user's heart rate. For example, the processor 410 may identify that the current user's heart rate variability has decreased compared to the user's representative heart rate variability. The processor 410 may identify a time period in which the user's heart rate variability is reduced. For example, processor 410 may identify whether reduced heart rate variability is maintained within the time interval.
  • the processor 410 may identify that the third symptom has occurred in the user. For example, the processor 410 may identify that a third symptom among at least one symptom related to a weather condition has occurred in the user. For example, the processor 410 may identify at least one time period in which the user's heart rate variability decreases for a certain period of time (eg, 1 day). The processor 410 may identify that the number of at least one time interval is greater than or equal to the threshold number. The processor 410 may identify that a third symptom has occurred in the user based on identifying that the number of at least one time interval is greater than or equal to the threshold number.
  • tertiary symptoms may include symptoms of depression.
  • the processor 410 determines that the user has symptoms of depression based on identifying that the number of at least one time interval in which the user's heart rate variability is reduced for a certain period of time (e.g., 1 day) is greater than or equal to the threshold number. can be identified.
  • the processor 410 may identify third information about the frequency of occurrence of the third symptom. For example, the processor 410 may identify third information about the frequency of occurrence of the third symptom within a reference time interval (eg, one month).
  • a reference time interval eg, one month
  • the processor 410 may repeatedly perform operations 910 to 930 within the reference time interval.
  • the processor 410 may identify the number of times the third symptom occurred (or appeared) within the reference time interval.
  • the processor 410 may identify third information about the frequency of occurrence of the third symptom within the reference time interval, based on the number of times the third symptom occurred.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an example operation of a wearable device for identifying a fourth symptom according to an embodiment.
  • each operation may be performed sequentially, but is not necessarily performed sequentially.
  • the order of each operation may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.
  • operations 1010 to 1040 may be understood as being performed by a processor (e.g., processor 410 of FIG. 4) of an electronic device (e.g., electronic device 400 of FIG. 4).
  • a processor e.g., processor 410 of FIG. 4
  • an electronic device e.g., electronic device 400 of FIG. 4.
  • the processor 410 may identify information about when the user enters the sleep state. For example, the processor 410 may identify information about when the user enters a sleep state based on the user's activity information stored in the memory 340.
  • the processor 410 may store the user's activity information in the memory 340.
  • processor 410 may store in memory 340 a representative (e.g., maximum, minimum, median, mode, or average) sleep start time and a representative (e.g., maximum, minimum, median, mode, or average) sleep end time of the user.
  • a representative e.g., maximum, minimum, median, mode, or average
  • Time, and/or a user's representative e.g., maximum, minimum, median, mode, or average activity time may be stored.
  • the processor 410 may identify information about a representative time when the user enters a sleep state based on the user's activity information stored in the memory 340. For example, the processor 410 may identify the user's representative sleep start time based on the user's activity information.
  • the processor 410 may monitor sleep time among the user's activity information for a specified period (eg, 3 days). The processor 410 may update the user's representative sleep start time by monitoring the user's sleep time.
  • the processor 410 may identify that a change in body temperature outside the reference range occurs within the first time period during the second time period before the user enters the sleep state. For example, the processor 410 may perform a second time period (e.g., about 2 hours) before the user enters the sleep state while the wearable device 400 is in contact with the first part of the user. , it can be identified that a change in body temperature outside the standard range occurs within a period of about 1 hour.
  • a second time period e.g., about 2 hours
  • the processor 410 may identify that the user's body temperature is above the reference temperature (eg, about 37.2 degrees) at a first point in time. After identifying that the user's body temperature is higher than the reference temperature, the processor 410 may identify that the user's body temperature falls at a second time point. The processor 410 may identify the time interval between the first time point and the second time point as the first time interval. The processor 410 may identify that body temperature rises and body temperatures fall repeatedly. According to one embodiment, the processor 410 may change (or update) the reference temperature. For example, the processor 410 may identify a trend regarding the user's body temperature based on data about the user's body temperature. The processor 410 may change (or update) the reference temperature based on trends regarding the user's body temperature.
  • the reference temperature e. 37.2 degrees
  • processor 410 may identify the user's body temperature based on a first interval (eg, about 5 minutes). The processor 410 may identify that the user's body temperature is above the reference temperature (eg, about 37.2 degrees) at a first point in time. Processor 410 may identify the user's body temperature from a first time point based on a second interval (e.g., approximately 1 minute). The processor 410 may identify that the user's body temperature decreases at the second time point. The processor 410 may identify that the user's body temperature is normal body temperature at a third time point after the second time point. The processor 410 may identify the user's body temperature based on the first interval, starting from a third time point.
  • a first interval eg, about 5 minutes.
  • the processor 410 may identify that the user's body temperature is above the reference temperature (eg, about 37.2 degrees) at a first point in time.
  • Processor 410 may identify the user's body temperature from a first time point based on a second interval (e.
  • the processor 410 may identify a change in the user's body temperature trend.
  • the processor 410 may identify that a second trend of the user's body temperature that is different from the stored first trend of the user's body temperature is detected within the first time interval. Based on the difference between the first trend and the second trend, the processor may identify that a change in body temperature outside the reference range occurs within the first time period.
  • the processor 410 may identify that the fourth symptom has occurred in the user. For example, processor 410 may be based on identifying that the length of the first time period within the second time period (e.g., about 2 hours) is less than the length of the threshold time period (e.g., about 10 minutes). Thus, it can be identified that the fourth symptom among at least one symptom related to the weather condition has occurred in the user. For example, the fourth symptom can be distinguished from the second symptom.
  • the second symptom may be a symptom in which a rapid change in the user's body temperature occurs during daily life.
  • the fourth symptom may be a symptom in which the user has difficulty sleeping just before sleep time.
  • the fourth symptom may include symptoms of insomnia due to menopause.
  • the processor 410 may identify that the length of the first time period within the second time period is less than the length of the threshold time period (eg, about 10 minutes). For example, the processor 410 may identify that the length of the first time section in which a change in body temperature outside the reference range occurs is less than the length of the critical time section. For example, the processor 410 may identify that a sudden change in body temperature has occurred in the user for a short period of time within the second time period before the user enters the sleep state. The processor 410 identifies that a fourth symptom has occurred in the user based on identifying that a sudden change in body temperature has occurred in the user for a short period of time within a second time period before the user enters the sleep state. can do.
  • the threshold time period eg, about 10 minutes.
  • the processor 410 may identify that the length of the first time section in which a change in body temperature outside the reference range occurs is less than the length of the critical time section.
  • the processor 410 may identify that a sudden change in body temperature has occurred
  • the processor 410 may repeatedly perform operations 1010 to 1030 within the reference time interval.
  • the processor 410 may identify the number of times the fourth symptom occurred (or appeared) within the reference time interval.
  • the processor 410 may identify fourth information about the frequency of occurrence of the fourth symptom within a reference time interval, based on the number of times the fourth symptom occurs.
  • each operation may be performed sequentially, but is not necessarily performed sequentially.
  • the order of each operation may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.
  • operations 1110 to 1130 may be understood as being performed by a processor (e.g., processor 410 of FIG. 4) of an electronic device (e.g., electronic device 400 of FIG. 4).
  • a processor e.g., processor 410 of FIG. 4
  • an electronic device e.g., electronic device 400 of FIG. 4.
  • the processor 410 may identify that a change in body temperature outside the reference range occurs within a first time period while the user is in a sleep state. For example, while the user is in a sleeping state, the processor 410 detects a change in body temperature outside the reference range within the first time period while the wearable device 400 is in contact with the first part of the user's body. occurrence can be identified.
  • the processor 410 may identify that the user's body temperature is higher than the reference temperature (eg, about 37.2 degrees Celsius) at a first point in time within the time interval in which the user's state is in a sleep state. After identifying that the user's body temperature is higher than the reference temperature, the processor 410 may identify that the user's body temperature falls at a second point in time within the time period in which the user's state is in a sleep state. The processor 410 may identify the time interval between the first time point and the second time point as the first time interval. The processor 410 may identify that body temperature rises and body temperatures fall repeatedly.
  • the reference temperature eg, about 37.2 degrees Celsius
  • processor 410 may identify the user's body temperature based on a first interval (eg, about 5 minutes). The processor 410 may identify that the user's body temperature is above the reference temperature (eg, about 37.2 degrees) at a first point in time. Processor 410 may identify the user's body temperature from a first time point based on a second interval (e.g., approximately 1 minute). The processor 410 may identify that the user's body temperature decreases at the second time point. The processor 410 may identify that the user's body temperature is normal body temperature at a third time point after the second time point. The processor 410 may identify the user's body temperature based on the first interval, starting from a third time point.
  • a first interval eg, about 5 minutes.
  • the processor 410 may identify that the user's body temperature is above the reference temperature (eg, about 37.2 degrees) at a first point in time.
  • Processor 410 may identify the user's body temperature from a first time point based on a second interval (e.
  • the processor 410 may set the time interval for measuring the user's body temperature to a second interval shorter than the first interval, based on identifying that the user's body temperature is higher than the reference temperature.
  • the processor 410 may increase the time interval for measuring the user's body temperature from the second interval to the first interval based on identifying that the user's body temperature has returned to normal body temperature.
  • operation 1110 may be related to operation 810 of FIG. 8 or operation 1020 of FIG. 10 .
  • Operation 810 of FIG. 8 may be an operation that identifies that a change in the user's body temperature occurs when the user's state is a waking state.
  • Operation 1020 of FIG. 10 may be an operation to identify that a change in the user's body temperature occurs when the user's state is before sleep.
  • Operation 1110 of FIG. 11 may be an operation to identify that a change in the user's body temperature occurs when the user's state is a sleep state.
  • the processor 410 may identify that the fifth symptom has occurred in the user. For example, processor 410 may provide the user with a sleep state based on identifying that the length of the first time interval is less than the length of a threshold time interval (e.g., about 10 minutes) while the user's state is in the sleep state. It can be identified that the fifth symptom among at least one symptom related to has occurred. For example, the fifth symptom may include sleep fragmentation symptoms due to menopause.
  • a threshold time interval e.g. 10 minutes
  • the processor 410 may identify that the length of the first time interval is less than the length of the threshold time interval (eg, about 10 minutes) while the user's state is in a sleep state. For example, the processor 410 may identify that while the user's state is in a sleep state, the length of the first time section in which a change in body temperature outside the reference range occurs is less than the length of the critical time section. For example, the processor 410 may identify that a sudden change in body temperature occurs in the user for a short period of time while the user is sleeping. The processor 410 may identify that the fifth symptom has occurred in the user based on identifying that a sudden change in body temperature occurred to the user for a short period of time while the user was sleeping.
  • the threshold time interval eg, about 10 minutes
  • the processor 410 may identify fifth information about the frequency of occurrence of the fifth symptom. For example, the processor 410 may identify fifth information about the frequency of occurrence of the fifth symptom within a reference time interval (eg, one month).
  • a reference time interval eg, one month
  • the processor 410 may repeatedly perform operations 1110 to 1120 within the reference time interval.
  • the processor 410 may identify the number of times the fifth symptom occurred (or appeared) within the reference time interval.
  • the processor 410 may identify fifth information about the frequency of occurrence of the fifth symptom within the reference time interval, based on the number of times the fifth symptom occurred.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an example operation of a wearable device for identifying a sixth symptom according to an embodiment.
  • Figure 13 shows examples of patterns related to changes in user's body temperature according to one embodiment.
  • each operation may be performed sequentially, but is not necessarily performed sequentially.
  • the order of each operation may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.
  • operations 1210 to 1240 may be understood as being performed by a processor (e.g., processor 410 of FIG. 4) of an electronic device (e.g., electronic device 400 of FIG. 4).
  • a processor e.g., processor 410 of FIG. 4
  • an electronic device e.g., electronic device 400 of FIG. 4.
  • the processor 410 may obtain data about the user's body temperature.
  • the processor 410 may obtain data about the user's body temperature while the user is in a sleeping state.
  • the processor 410 may monitor the user's body temperature value for a specified period of time (eg, 3 days).
  • the processor 410 may identify a first pattern related to a change in the user's body temperature based on the monitored body temperature value of the user.
  • the first pattern related to a change in the user's body temperature may represent a change in the user's body temperature according to a circadian rhythm.
  • the first pattern when the user is in a waking state, the user's body temperature may be high.
  • the user's state is a sleep state, the user's body temperature value may be low.
  • processor 410 may identify data about the user's body temperature.
  • the processor 410 may identify that the first pattern related to a change in the user's body temperature has changed. For example, when the user's state is a sleep state, the processor 410 may identify that the first pattern related to the change in the user's body temperature has changed.
  • a graph 1310 represents a first pattern related to a change in user's body temperature.
  • the graph 1320 represents a pattern related to a change in the user's body temperature identified based on data on the user's body temperature.
  • the processor 410 may monitor the user's body temperature.
  • the processor 410 may identify the average change in body temperature of the user during the day based on information about the monitored body temperature of the user. For example, the processor 410 may identify the user's average change in body temperature during the day based on information about the user's body temperature monitored during a specified time.
  • graph 1310 represents the average change in body temperature of a user during the day.
  • Graph 1320 represents the change in body temperature of the newly identified user over the course of a day.
  • the x-axis of graphs 1310 and 1320 represents time during the day.
  • the y-axis of the graph 1310 and graph 1320 represents the user's body temperature value.
  • the user's state may be a sleeping state.
  • the processor 410 may identify that the user's state in the section 1322 is a sleep state based on the graph 1310.
  • the processor 410 may identify that a sudden change in the user's body temperature has occurred in the section 1321 based on the graph 1320.
  • the processor 410 may identify that the first pattern related to the user's body temperature change has changed, based on identifying that a sudden change in the user's body temperature has occurred.
  • the processor 410 may identify that the sixth symptom has occurred in the user. For example, the processor 410 may identify that a sixth symptom among at least one symptom related to a sleep state has occurred in the user based on identifying that the first pattern related to the change in the user's body temperature has changed.
  • the sixth symptom may include symptoms in which abnormal body temperature patterns occur during sleep.
  • the processor 410 may identify a first pattern related to a change in the user's average body temperature during the day.
  • the processor 410 may obtain data about the user's body temperature while the user is in a sleeping state.
  • the processor 410 may identify that a pattern related to a change in the user's body temperature identified based on data on the user's body temperature is different from the first pattern.
  • the processor 410 may identify that the first pattern related to a change in the user's body temperature has changed.
  • the processor 410 may identify that a sixth symptom among at least one symptom related to a sleep state has occurred in the user based on identifying that the first pattern related to the change in the user's body temperature has changed.
  • the processor 410 may identify sixth information about the frequency of occurrence of the sixth symptom. For example, the processor 410 may identify sixth information about the frequency of occurrence of the sixth symptom within a reference time interval (eg, one month).
  • a reference time interval eg, one month
  • the processor 410 may repeatedly perform operations 1210 to 1230 within the reference time interval.
  • the processor 410 may identify the number of times the sixth symptom occurred (or appeared) within the reference time interval.
  • the processor 410 may identify sixth information about the frequency of occurrence of the sixth symptom within the reference time interval, based on the number of times the sixth symptom occurred.
  • FIG. 14 is a flowchart illustrating an example operation of a wearable device for identifying a seventh symptom according to an embodiment.
  • Figure 15 shows examples of patterns related to changes in user's body temperature according to one embodiment.
  • each operation may be performed sequentially, but is not necessarily performed sequentially.
  • the order of each operation may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.
  • operations 1410 to 1440 may be understood as being performed by a processor (e.g., processor 410 of FIG. 4) of an electronic device (e.g., electronic device 400 of FIG. 4).
  • a processor e.g., processor 410 of FIG. 4
  • an electronic device e.g., electronic device 400 of FIG. 4.
  • the processor 410 may obtain data about the user's body temperature.
  • the processor 410 may obtain data about the user's body temperature while the user is in a sleeping state.
  • the processor 410 may monitor the user's body temperature value for a specified period of time (eg, 30 days or a menstrual cycle). For example, the processor 410 may monitor the user's body temperature for a specified period of time while the user is sleeping. The processor 410 may identify a second pattern related to a change in body temperature according to the user's biological cycle, based on the monitored body temperature value of the user. For example, the second pattern related to the change in body temperature according to the user's biological cycle may represent the change in body temperature of the user according to the menstrual cycle.
  • the menstrual cycle may include a menstruation phase, a follicular phase (or follicular phase), an ovulation phase, and a luteal phase.
  • a female user's body temperature may change.
  • the processor 410 may identify a second pattern related to a change in body temperature according to the user's biological cycle, based on the user's body temperature value monitored for a specified time. For example, according to the second pattern, the user's body temperature (or basal body temperature) may increase in the ovulation phase, and the user's body temperature may gradually decrease in the luteal phase. After the second pattern is identified, processor 410 may identify data about the user's body temperature.
  • the processor 410 may identify the second pattern by receiving information about the user's biological cycle (eg, menstrual cycle) from the user. According to one embodiment, the processor 410 may obtain information about the user's biological cycle based on data stored through an application for women's health (eg, application 146 of FIG. 1).
  • an application for women's health eg, application 146 of FIG. 1.
  • the processor 410 may identify that the second pattern related to the change in body temperature according to the user's biological cycle has changed.
  • a graph 1510 represents a second pattern related to change in body temperature according to the user's biological cycle.
  • the graph 1520 represents a pattern related to a change in the user's body temperature identified based on data on the user's body temperature. For example, the graph 1510 represents the change in the user's average body temperature according to the user's biological cycle.
  • the graph 1520 represents the change in the user's body temperature according to the newly identified user's biological cycle.
  • the x-axis of the graph 1510 and graph 1520 represents days constituting the user's biological cycle.
  • the y-axis of the graph 1510 and graph 1520 represents the user's body temperature value (or basal body temperature value).
  • a section including about 18 days may represent the ovulation period. After about 18 days within a cycle of about 30 days, the user's body temperature may increase. Based on the graph 1520, the processor 410 may identify that the second pattern related to the change in body temperature according to the user's biological cycle has changed.
  • the processor 410 includes a graph 1520 representing a pattern related to a change in the user's body temperature according to the biological cycle identified based on data on the user's body temperature, a graph 1510 representing a second pattern, and a graph 1520 representing a second pattern. Distinction can be identified. The processor 410 may identify that the second pattern related to the change in body temperature according to the user's biological cycle has changed.
  • the processor 410 may identify that the seventh symptom has occurred in the user. For example, the processor 410 identifies that a seventh symptom among at least one symptom related to a sleep state has occurred in the user based on identifying that the second pattern related to the change in body temperature according to the user's biological cycle has changed. can do.
  • symptom 7 may include symptoms of abnormal changes in the menstrual cycle.
  • the processor 410 may identify a second pattern related to a change in the user's average body temperature during the user's menstrual cycle (eg, about 30 days).
  • Processor 410 may obtain data about the user's body temperature during the user's menstrual cycle.
  • the processor 410 may obtain data about the user's body temperature when the user's state is a sleeping state.
  • the processor 410 can obtain data about the user's body temperature in a sleeping state in which external factors do not significantly affect the user.
  • the processor 410 may identify that a pattern related to a change in body temperature according to the user's biological cycle identified based on data on the user's body temperature is different from the second pattern.
  • the processor 410 may identify that the second pattern related to the change in body temperature according to the user's biological cycle has changed.
  • the processor 410 may identify that a seventh symptom among at least one symptom related to a sleep state has occurred in the user, based on identifying that the second pattern related to the change in body temperature according to the user's biological cycle has changed.
  • the processor 410 may identify seventh information about the frequency of occurrence of the seventh symptom.
  • the processor 410 may identify seventh information about the frequency of occurrence of the seventh symptom within a reference time interval (eg, one month).
  • a reference time interval eg, one month
  • the processor 410 may identify whether the seventh symptom has occurred within the reference time interval.
  • the processor 410 may identify the number of times the seventh symptom occurred (or appeared) within the reference time interval.
  • the processor 410 may identify seventh information about the frequency of occurrence of the seventh symptom within the reference time interval, based on the number of times the seventh symptom occurred.
  • FIG. 16 is a flowchart illustrating an example operation of a wearable device for displaying information about at least one symptom occurring to a user according to an embodiment.
  • 17A and 17B show examples of operations of an electronic device according to an embodiment.
  • 18A and 18B show examples of operations of an electronic device according to an embodiment.
  • Figure 19 shows an example of an operation of an electronic device according to an embodiment.
  • each operation may be performed sequentially, but is not necessarily performed sequentially.
  • the order of each operation may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.
  • operations 1610 to 1640 may be understood as being performed by a processor (e.g., processor 410 of FIG. 4) of an electronic device (e.g., electronic device 400 of FIG. 4).
  • a processor e.g., processor 410 of FIG. 4
  • an electronic device e.g., electronic device 400 of FIG. 4.
  • the processor 410 may identify at least one of first to seventh information. For example, the processor 410 may identify first information about the frequency of occurrence of the first symptom based on operations 610 to 670 of FIG. 6 . For example, the processor 410 may identify second information about the frequency of occurrence of the second symptom based on operations 810 to 830 of FIG. 8 . For example, the processor 410 may identify third information about the frequency of occurrence of the third symptom based on operations 910 to 940 of FIG. 9 . For example, the processor 410 may identify fourth information about the frequency of occurrence of the fourth symptom based on operations 1010 to 1040 of FIG. 10 .
  • the processor 410 may identify fifth information about the frequency of occurrence of the fifth symptom based on operations 1110 to 1130 of FIG. 11 .
  • the processor 410 may identify sixth information about the frequency of occurrence of the sixth symptom based on operations 1210 to 1240 of FIG. 12 .
  • the processor 410 may identify seventh information about the frequency of occurrence of the seventh symptom based on operations 1410 to 1440 of FIG. 14 .
  • the processor 410 may receive an input for user feedback regarding at least one of the first to seventh information.
  • the processor 410 may display a screen for receiving input for user feedback on at least one of the first to seventh information on a display (eg, the display 420 of FIG. 4).
  • the processor 410 may receive input for feedback from the user regarding the cause of the first symptom, based on the fact that the first symptom has occurred to the user.
  • the processor 410 may display a screen 1710 for receiving input for user feedback on the display 420 based on the fourth and fifth information. For example, the processor 410 creates text 1722 and/or object 1721 to request feedback from the user about the cause of the fourth symptom and the fifth symptom based on the fourth information and the fifth information. It can be displayed within the screen 1710. For example, the processor 410 may generate text 1722 and/or object 1721 to request user feedback on the cause of insomnia symptoms and/or sleep fragmentation symptoms based on the fourth information and the fifth information. It can be displayed within the screen 1710.
  • the processor 410 may display text 1722 and/or an object 1721 on the screen 1710 for a question to determine whether the insomnia symptoms and/or sleep fragmentation symptoms are caused by another disease or stress. It can be displayed.
  • the processor 410 may receive input for user feedback based on information displayed on the screen 1710.
  • the processor 410 may display a screen 1730 for receiving input for user feedback on the display 420 based on the seventh information. Based on the seventh information, the processor 410 may display text 1742 and/or object 1741 on the screen 1730 to request feedback from the user regarding the cause of the seventh symptom. For example, based on the seventh information, the processor 410 displays text 1742 and/or object 1741 to request feedback from the user regarding the cause of symptoms in which the menstrual cycle (or menstrual cycle) is abnormally changed. ) can be displayed in the screen 1730.
  • the processor 410 determines that the cause of the symptoms of an abnormal change in the menstrual cycle (or menstrual cycle) is another disease or a sudden change in the user's condition (e.g., weight loss, weight gain, or excessive stress).
  • a text 1742 and/or an object 1741 for a question to confirm whether the device is real or not may be displayed on the screen 1730.
  • the processor 410 may receive input for user feedback based on information displayed on the screen 1730.
  • the processor 410 may display information about the frequency of occurrence of at least one symptom related to a waking state and at least one symptom related to a sleeping state within a reference time interval.
  • the processor 410 may use the display 420 to display information about the frequency of occurrence of at least one symptom related to a waking state and at least one symptom related to a sleeping state within a reference time interval. there is.
  • information about the frequency of occurrence of at least one symptom related to a waking state and at least one symptom related to a sleeping state within a reference time interval may be displayed in various ways.
  • the processor 410 identifies the proportion of days in a month (e.g., 30 days) on which at least one symptom related to a waking state and at least one symptom related to a sleeping state occurred, and The ratio can be displayed.
  • the processor 410 identifies the relative proportion of each symptom among the total symptoms, including at least one symptom related to a waking state and at least one symptom related to a sleeping state, within a month, and identifies The ratio can be displayed.
  • the processor 410 may display information about the frequency of occurrence of at least one symptom related to the waking state and at least one symptom related to the sleeping state within the reference time interval on the display 420. there is.
  • the processor 410 may display the percentage of days in a month (e.g., about 30 days) on which at least one symptom related to a waking state and at least one symptom related to a sleeping state occurred. there is.
  • the processor 410 may identify whether at least one symptom related to a waking state and at least one symptom related to a sleeping state have occurred in the user according to a specified time interval.
  • the processor 410 may identify at least one symptom and the ratio of the number of times at least one symptom related to the sleep state occurred based on the total number of measurements over a specified time interval.
  • the processor 410 may identify that symptoms 1801 to 1805 have occurred in the user based on specified time intervals during one month.
  • the processor 410 may display information about the ratio of the number of times symptoms 1801 to 1805 have occurred to the user on the screen 1810, based on the total number of measurements made in one month.
  • the processor 410 may identify that symptoms 1801 to 1805 have occurred in the user during one month.
  • the processor 410 may display information 1820 indicating the ratio of days on which symptoms 1801 to 1805 occur in a month using a plurality of graphs.
  • the processor 410 may display information about the rate at which the symptom 1801 occurs in a month on the screen 1810.
  • the processor 410 may display information about the rate at which the symptom 1802 occurs in a month on the screen 1810.
  • the processor 410 may display information about the rate at which the symptom 1803 occurs in a month on the screen 1810.
  • the processor 410 may display information about the rate at which the symptom 1804 occurs in a month on the screen 1810.
  • the processor 410 may display information about the rate at which the symptom 1805 occurs in a month on the screen 1810.
  • the processor 410 may display information about the frequency of occurrence of at least one symptom related to the waking state and at least one symptom related to the sleeping state within the reference time interval on the display 420. there is. For example, the processor 410 displays (420) the relative proportion of each symptom among the total symptoms, including at least one symptom related to a waking state and at least one symptom related to a sleeping state, within one month. ) can be displayed.
  • the processor 410 may identify that symptoms 1801 to 1805 have occurred in the user during one month.
  • the processor 410 may display information 1840 indicating the proportion of each symptom 1801 to 1805 in a month on the screen 1830 using a graph.
  • the processor 410 may display information about the relative proportion of symptoms 1801 among all symptoms occurring to the user on the screen 1830.
  • the processor 410 may display information about the relative proportion of symptoms 1802 occurring among all symptoms occurring to the user on the screen 1830.
  • the processor 410 may display information about the relative proportion of symptoms 1803 among all symptoms occurring to the user on the screen 1830.
  • the processor 410 may display information about the relative proportion of symptoms 1804 occurring among all symptoms occurring to the user on the screen 1830.
  • the processor 410 may display information about the relative proportion of symptoms 1805 occurring among all symptoms occurring to the user on the screen 1830.
  • the processor 410 may identify user input. For example, the processor 410 may identify a user input while information about the frequency of occurrence of at least one symptom related to a waking state and at least one symptom related to a sleeping state within a reference time interval is displayed. .
  • user input may include an input to a button of the wearable device 400, a tap (ta[) input to the display of the wearable device 400, a swipe input, a long press input, and Can include double tap input.
  • user input may include input for displaying information about symptoms occurring to the user.
  • the processor 410 may display information about at least one symptom related to a waking state and at least one symptom related to a sleeping state on the display 420.
  • the processor 410 may display information about at least one symptom related to a waking state and at least one symptom related to a sleeping state on the display 420 in response to a user input.
  • the processor 410 displays information about the frequency of occurrence of at least one symptom related to a waking state and at least one symptom related to a sleeping state within a reference time interval on a screen (e.g., in FIG. 18A). It can be displayed on screen 1810 or screen 1830 in FIG. 18B.
  • the processor 410 may identify user input while the screen is displayed.
  • the processor 410 may display the screen 1910 in response to user input.
  • the processor 410 may display information 1920 about at least one symptom related to a waking state and at least one symptom related to a sleeping state on the screen 1910.
  • information 1920 may include criteria for determining symptoms and/or information about risk for symptoms.
  • the processor 410 may identify that symptoms 1901 to 1905 have occurred in the user during one month.
  • the processor 410 may display information about symptoms 1901 to 1905 on the screen 1910.
  • FIG. 20 is a flowchart illustrating an example operation of a wearable device for displaying information about at least one symptom occurring to a user according to an embodiment.
  • Figure 21 shows an example of an operation of an electronic device according to an embodiment.
  • Figure 22 shows an example of an operation of an electronic device according to an embodiment.
  • each operation may be performed sequentially, but is not necessarily performed sequentially.
  • the order of each operation may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.
  • operations 2010 to 2030 may be understood as being performed by a processor (e.g., processor 410 of FIG. 4) of an electronic device (e.g., electronic device 400 of FIG. 4).
  • a processor e.g., processor 410 of FIG. 4
  • an electronic device e.g., electronic device 400 of FIG. 4.
  • the processor 410 may receive a user input regarding at least one symptom recognized by the user within a reference time period. For example, the processor 410 displays information about the frequency of occurrence of at least one symptom related to the waking state and at least one symptom related to the sleeping state within the reference time interval using the display 420, User input regarding at least one symptom recognized by the user within a reference time interval may be received.
  • the processor 410 provides information about the frequency of occurrence of at least one symptom related to the waking state and at least one symptom related to the sleeping state within the reference time interval. It can be displayed.
  • the processor 410 may receive user input to change (or correct) information about the frequency of occurrence of at least one symptom related to the waking state and at least one symptom related to the sleeping state within the reference time interval. .
  • the processor 410 may display a screen to receive a user input for at least one symptom recognized by the user within a reference time period.
  • the processor 410 may display information 2120 for receiving a user input regarding at least one symptom recognized by the user within a reference time period on the screen 2110. After the information 2120 is displayed on the screen 2110, the processor 410 may receive a user input regarding at least one symptom recognized by the user within a reference time period.
  • the processor 410 may change information about the frequency of occurrence of at least one symptom related to a waking state and at least one symptom related to a sleeping state. For example, the processor 410 may change information about the frequency of occurrence of at least one symptom related to a waking state and at least one symptom related to a sleeping state based on a user input. For example, the processor 410 may, based on at least one symptom recognized by the user within the reference time interval, at least one symptom related to a waking state within the reference time interval and at least one symptom associated with a sleeping state. Information about the frequency of occurrence of symptoms can be corrected.
  • the processor 410 may identify the frequency of occurrence of at least one symptom related to a waking state and at least one symptom related to a sleeping state within a reference time period through the wearable device 400. .
  • the identified occurrence frequency may be different from the occurrence frequency of at least one symptom actually felt by the user.
  • the processor 410 determines the frequency of occurrence of at least one symptom related to a waking state and at least one symptom related to a sleeping state, based on a user input for at least one symptom recognized by the user within a reference time interval. Information can be changed (or corrected).
  • the processor 410 may display changed information.
  • the processor 410 may display changed information using the display 420.
  • the processor 410 displays at least one symptom related to a waking state and at least one related to a sleeping state based on a user input for at least one symptom recognized by the user within a reference time interval. Information about the frequency of occurrence of symptoms can be changed (or corrected). The processor 410 may display the changed information 2220 on the screen 2210.
  • the processor 410 may display information 2220 about the frequency of occurrence of symptoms 2201 to 2205 using at least one graph.
  • at least one graph showing information about the frequency of occurrence of symptoms 2201 to 2205 at least one black bar graph may represent the frequency of occurrence identified through the wearable device 400.
  • at least one white bar graph represents the frequency of occurrence of at least one symptom recognized by the user within a reference time interval. can represent.
  • FIG. 23 is a flowchart illustrating an example operation of a wearable device for identifying steps indicating a user's health status, according to an embodiment.
  • FIGS. 24A and 24B illustrate examples of operations of an electronic device according to an embodiment.
  • each operation may be performed sequentially, but is not necessarily performed sequentially.
  • the order of each operation may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.
  • operations 2310 to 2320 may be understood as being performed by a processor (e.g., processor 410 of FIG. 4) of an electronic device (e.g., electronic device 400 of FIG. 4).
  • a processor e.g., processor 410 of FIG. 4
  • an electronic device e.g., electronic device 400 of FIG. 4.
  • the processor 410 may identify at least one symptom related to a waking state and at least one symptom related to a sleeping state. For example, the processor 410 is based on at least one of the first information (eg, the first information in FIG. 6) to the seventh information (eg, the seventh information in FIG. 14), At least one symptom related and at least one symptom associated with a sleep state may be identified.
  • the processor 410 is based on at least one of the first information (eg, the first information in FIG. 6) to the seventh information (eg, the seventh information in FIG. 14). At least one symptom related and at least one symptom associated with a sleep state may be identified.
  • the processor 410 displays the user's physical information (e.g., age, height, weight, medications, and/or or menstrual cycle). For example, the processor 410 may identify the user's body information based on user input.
  • the processor 410 may identify the user's body information based on user input.
  • the processor 410 may identify a stage representing the user's health condition. For example, the processor 410 may identify a stage indicating the user's health state based on at least one symptom related to the waking state and at least one symptom related to the sleeping state. For example, the processor 410 may identify a stage representing the user's health state as one of the first to third stages based on at least one symptom related to the waking state and at least one symptom related to the sleeping state. there is.
  • the processor 410 may identify a step indicating the user's health condition based on at least one symptom related to a waking state, at least one symptom related to a sleeping state, and/or body information of the user. You can.
  • the processor 410 may set at least one weight related to each of at least one symptom related to a waking state, at least one symptom related to a sleeping state, and/or body information of the user.
  • the processor 410 applies at least one weight to the value of at least one symptom related to the waking state, the value of the at least one symptom related to the sleeping state, and the value of the user's physical information, thereby determining the user's health status.
  • the value representing can be identified.
  • the processor 410 may identify a step representing the user's health state based on a value representing the user's health state.
  • the processor 410 may set the first to seventh weights to the frequency of occurrence of the first to seventh symptoms, respectively.
  • the processor 410 may set an eighth weight related to the user's body information.
  • the processor 410 applies the first to eighth weights to the value for the frequency of occurrence of the first symptom to the value for the frequency of occurrence of the seventh symptom and the value representing the user's physical information, respectively, to determine the user's health status.
  • the value it represents can be identified.
  • the processor 410 may identify a step representing the user's health state based on a value representing the user's health state.
  • the processor 410 may identify a step representing the user's health state as one of the first to third steps based on a value representing the user's health state.
  • the processor 410 may identify a stage representing the user's health state as a first stage (e.g., a good stage) based on the fact that the value indicating the user's health state is greater than or equal to the first value and less than the second value. there is.
  • the processor 410 may identify the stage representing the user's health state as a second stage (eg, an intermediate stage) based on the fact that the value representing the user's health state is greater than or equal to the second value and less than the third value. there is.
  • the processor 410 may identify the level indicating the user's health condition as the third level (eg, serious level) based on the fact that the value indicating the user's health condition is greater than or equal to the third value.
  • the processor 410 may display information for guiding at least one action related to a step indicating the user's health status using the display 420.
  • the processor 410 may bypass the operation of displaying information for guiding at least one action based on the fact that the step indicating the user's health status is the first step.
  • the processor 410 may not display information for guiding at least one action, based on the fact that the step indicating the user's health status is the first step.
  • the processor 410 may display information to guide at least one action based on the fact that the step indicating the user's health status is the second step.
  • the processor 410 may display information for guiding at least one operation based on the fact that the step indicating the user's health status is the third step.
  • the processor 410 is an external electronic device connected to the wearable device 400 to perform at least one operation along with information for guiding at least one operation, based on the fact that the step indicating the user's health status is the third step.
  • a visual object for controlling can be displayed.
  • the processor 410 may display information 2420 for guiding at least one action on the screen 2410, based on the fact that the step indicating the user's health status is the second step.
  • the processor 410 may display text and/or an object on the screen 2410 to guide the user to take a shower with warm water, based on the fact that the step indicating the user's health status is the second step.
  • the processor 410 may display information 2440 for guiding at least one action on the screen 2430, based on the fact that the step indicating the user's health status is the third step.
  • the processor 410 may display a visual object 2460 for controlling an external electronic device connected to the wearable device 400 on the screen 2430 in order to perform at least one action along with the information 2440.
  • the processor 410 may display text and/or objects on the screen 2430 to guide consultation with a medical professional, based on the fact that the third step indicates the user's health status.
  • the processor 410 displays information 2440 along with a text 2450 for suggesting consultation with a medical professional and a visual object 2460 for requesting a telephone consultation with a medical professional (or hospital) on the screen 2430. can do.
  • the processor 410 may control an external electronic device connected to the wearable device 400 in response to identifying a user input for the visual object 2460.
  • the processor 410 may make a call connection to a medical professional through an external electronic device.
  • menopausal symptoms can be identified based on information about the user's heart rate, information about body temperature, and/or information about movement. According to one embodiment, there is an effect of providing information indicating that menopausal symptoms have occurred to the user. According to one embodiment, there is an effect of guiding users in early diagnosis and treatment of menopausal symptoms.
  • the processor 410 may identify at least one symptom related to a waking state and at least one symptom related to a sleeping state by performing operations 1610 to 1640 of FIG. 16 .
  • the processor 410 may display information about the frequency of occurrence of at least one symptom related to the waking state and at least one symptom related to the sleeping state within the reference time interval on the display 420.
  • the processor 410 may identify a step indicating the user's health status based on information about the frequency of occurrence of at least one symptom related to the waking state and at least one symptom related to the sleeping state within the reference time interval.
  • the processor 410 may identify a stage representing the user's health status as one of the first stage, second stage, and third stage.
  • the processor 410 may identify that the user's health status is good based on identifying that the step indicating the user's health status is the first step.
  • the processor 410 may identify that the user is in good condition with respect to menopausal symptoms, based on identifying that the stage representing the user's health condition is the first stage.
  • processor 410 may identify the user's health state as being at risk based on identifying that the step representing the user's health state is the second step.
  • the processor 410 may identify that the user is in an intermediate state with respect to menopausal symptoms, based on identifying that the stage representing the user's health state is the second stage.
  • the processor 410 may identify that the user's health condition is serious based on identifying that the stage representing the user's health condition is the third stage.
  • the processor 410 may identify that the user is in a serious condition related to menopausal symptoms, based on identifying that the stage representing the user's health condition is the third stage.
  • the processor 410 may monitor steps indicating the user's health status.
  • the processor 410 may display the screen 2410 of FIG. 24A or the screen 2430 of FIG. 24B based on the step representing the monitored health status of the user.
  • a wearable device includes a plurality of sensors including a heart rate sensor, a motion sensor, and a body temperature sensor, a memory including a plurality of program instructions, and a processor operatively connected to the plurality of sensors and the memory.
  • the program instructions when executed by the processor, may cause the wearable device to identify the user's heart rate based on a signal obtained through a portion of the heart rate sensor that is in contact with a first part of the user's body. there is.
  • the program instructions when executed by the processor, may cause the wearable device to determine that the identified heart rate is greater than or equal to a reference heart rate.
  • the program instructions when executed by the processor, cause the wearable device to contact a portion of the body temperature sensor on a designated second part of the body in response to determining that the identified heart rate is above a reference heart rate. It may result in providing a first guide that suggests that The program instructions, when executed by the processor, may cause the wearable device to obtain data about the user's body temperature through the body temperature sensor after the first guide is provided. The program instructions, when executed by the processor, may cause the wearable device to output a notification related to the measurement of the body temperature, based at least in part on obtaining data about the body temperature.
  • the wearable device determines that the user's heart rate is greater than or equal to the reference heart rate or the user's heart rate variability is based on information about the user's heart rate. This may result in the determination that the heart rate variability is below.
  • the program instructions when executed by the processor, provide the first guide based on the wearable device determining that the user's heart rate is above the reference heart rate or the user's heart rate variability is below the reference heart rate variation rate. It can cause something to happen.
  • the wearable device may include a display.
  • the program instructions when executed by the processor, cause the wearable device to, using the display, inform the user to touch the wearable device on a second part of the body along with information about the user's heart rate. 1 May cause to provide (or display) a guide.
  • the program instructions when executed by the processor, cause the wearable device to change the state of the body temperature sensor from a disabled state in response to identifying that the wearable device is in contact with the second portion. This can cause a change to the active state.
  • the program instructions when executed by the processor, may cause the wearable device to obtain data about the user's body temperature through the body temperature sensor changed to the activated state.
  • the program instructions when executed by the processor, identify that the wearable device maintains a state in contact with the first portion after the first guide is provided. Based on this, it may result in providing a second guide suggesting taking off the wearable device.
  • the wearable device may include a display.
  • the program instructions when executed by the processor, cause the wearable device to use the display to inform the user to touch the wearable device on a second part of the body along with information about the user's heart rate. 1 May cause the guide to be displayed.
  • the program instructions when executed by the processor, cause the wearable device to change the state of the body temperature sensor from a disabled state in response to identifying that the wearable device is in contact with the second portion. Switching (or changing) to an activated state and causing data about the user's body temperature to be identified through the body temperature sensor that has switched (or changed) to an activated state.
  • the program instructions when executed by the processor, provide the notification indicating the measurement status of the body temperature while the wearable device identifies (or obtains) data about the body temperature (or output).
  • the program instructions when executed by the processor, cause the wearable device to stop outputting the notification to instruct the wearable device to separate from the second portion after data about the body temperature is obtained. can cause
  • the program instructions when executed by the processor, are connected to an external electronic device including a display while the wearable device identifies (or obtains) data about the body temperature.
  • the wearable device identifies (or obtains) data about the body temperature.
  • a screen for instructing the wearable device to maintain a contact state can be caused to be displayed on the second part.
  • the program instructions when executed by the processor, cause the wearable device to determine (or identify) that the temperature of the second part of the body is above a reference temperature, based on the data about the body temperature. ) can cause something to happen.
  • the program instructions when executed by the processor, confirm that the first symptom has occurred in the user based on the wearable device confirming (or identifying) that the temperature of the second portion is above the reference temperature. (or identify).
  • the program instructions, when executed by the processor may cause the wearable device to identify first information about the frequency of occurrence of the first symptom within a reference time interval.
  • the wearable device may include a photoplethysmography (PPG) sensor for identifying information about the user's blood flow.
  • the program instructions when executed by the processor, cause the wearable device to identify that the temperature of the second portion is above the reference temperature or the blood flow of the second portion is above the reference blood flow, based on the data about the body temperature. can cause something
  • the program instructions when executed by the processor, cause the wearable device to send the user to the user based on identifying that the temperature of the second portion is greater than or equal to the reference temperature or the blood flow rate of the second portion is greater than or equal to the reference blood flow rate. It may cause one to identify that a first symptom has occurred.
  • the program instructions when executed by the processor, may cause the wearable device to identify first information about the frequency of occurrence of the first symptom within a reference time interval.
  • the wearable device when executed by the processor, the wearable device, within the reference time interval, based on the user's state being a weather state, provides information related to the weather state to the user. It may cause identification that at least one symptom has occurred.
  • the wearable device causes at least one symptom related to the sleep state to occur in the user within the reference time interval, based on the user's state being a sleep state. It can cause identification that it has been done.
  • the program instructions when executed by the processor, cause the wearable device to identify a step indicating a health state of the user based on at least one symptom associated with the waking state and at least one symptom associated with the sleeping state. can cause something
  • the first symptom may be included in at least one symptom related to the weather condition.
  • the program instructions when executed by the processor, cause the wearable device to deviate from a reference range within a first time period while the wearable device is in contact with the first part of the user. It can cause body temperature changes to be identified as occurring.
  • the program instructions when executed by the processor, cause the wearable device to cause the user to display at least one symptom related to the weather condition based on identifying that the length of the first time interval is less than the length of a threshold time interval. It may cause one to identify that a second symptom has occurred.
  • the program instructions, when executed by the processor may cause the wearable device to identify second information about the frequency of occurrence of the second symptom within the reference time interval.
  • the wearable device when the program instructions are executed by the processor, identifies information about when the user enters a sleep state based on the user's activity information stored in the memory. It can cause something to happen.
  • the wearable device causes a change in body temperature outside the reference range within the first time period during a second time period before the user enters the sleep state. can lead to identification.
  • the program instructions when executed by the processor, cause the wearable device to distinguish the second symptom from the second symptom to the user based on identifying that the length of the first time interval is less than the length of the threshold time interval. It may cause identification that a third symptom of at least one symptom related to the sleep state has occurred.
  • the program instructions, when executed by the processor may cause the wearable device to identify third information about the frequency of occurrence of the third symptom within the reference time interval.
  • the wearable device may include a display.
  • the program instructions when executed by the processor, cause the wearable device to determine the weather condition and the weather condition within the reference time interval based on at least one of the first information, the second information, and the third information. It may cause information about at least one related symptom and the frequency of occurrence of at least one symptom related to the sleep state to be displayed using the display.
  • the program instructions when executed by the processor, cause the wearable device to display at least one symptom related to the waking state and at least one symptom related to the sleeping state within the reference time interval. It may cause user input to be identified, while information about frequency of occurrence is displayed.
  • the program instructions when executed by the processor, cause the wearable device to display information about at least one symptom related to the waking state and at least one symptom related to the sleeping state in response to the user input. It can be used to cause something to be provided (or displayed).
  • the program instructions when executed by the processor, cause the wearable device to display at least one symptom related to the waking state and at least one symptom related to the sleeping state within the reference time interval. After displaying information on the frequency of occurrence using the display, user input regarding at least one symptom recognized by the user within the reference time period may be received.
  • the program instructions when executed by the processor, cause the wearable device to provide information about the frequency of occurrence of at least one symptom related to the waking state and at least one symptom related to the sleeping state, based on the user input. It can cause change.
  • the program instructions, when executed by the processor may cause the wearable device to provide (or display) the changed information using the display.
  • the wearable device further includes a display, and the program instructions, when executed by the processor, cause the wearable device to display at least one symptom related to the waking state and at least one related to the sleeping state. Based on the symptoms, the stage representing the user's health condition may be determined (or identified) as one of the first to third stages.
  • the program instructions when executed by the processor, cause the wearable device to use the display to display information for guiding at least one action related to a step indicating the user's health status. You can.
  • the program instructions when executed by the processor, cause the wearable device to perform the third step based on the step indicating the user's health status being determined (or identified) as the third step. It may cause display of a visual object for controlling an external electronic device connected to the wearable device to perform the at least one action along with information for instructing at least one action related to the step.
  • a method of a wearable device may include identifying the user's heart rate based on a signal obtained through a portion of a heart rate sensor of the wearable device that is in contact with a first part of the user's body. there is.
  • the method may include determining that the identified heart rate is greater than or equal to a reference heart rate.
  • the method further includes, in response to determining that the identified heart rate is above a reference heart rate, providing first guidance suggesting contacting a portion of a body temperature sensor of the wearable device on a designated second portion of the body.
  • the first guide After the first guide is provided, it may include an operation of acquiring data about the user's body temperature through the body temperature sensor.
  • the method may include outputting a notification related to the measurement of the body temperature based at least in part on obtaining data about the body temperature.
  • the operation of providing the first guide suggesting touching the wearable device on the second portion includes using a display of the wearable device to display the user's heart rate together with information about the user's heart rate.
  • the method may include displaying a screen for displaying the first guide suggesting contacting the wearable device on the second part of the body.
  • the method may include identifying that the temperature of the second portion is greater than or equal to the reference temperature, based on the data about the body temperature.
  • the method may include identifying that a first symptom has occurred in the user based on identifying that the temperature of the second portion is greater than or equal to the reference temperature.
  • the method may include identifying first information about the frequency of occurrence of the first symptom within a reference time interval.
  • the method includes the operation of identifying that at least one symptom related to the weather condition has occurred in the user within the reference time interval, based on the user's state being a weather state. can do.
  • the method may include an operation of identifying that at least one symptom related to the sleep state has occurred in the user, based on the user's state being a sleep state, within the reference time interval.
  • the method may include identifying a step indicating a health state of the user based on at least one symptom related to the waking state and at least one symptom related to the sleeping state.
  • the first symptom may be included in at least one symptom related to the weather condition.
  • one or more programs stored in a non-transitory computer readable storage medium may be executed by a processor of a wearable device with a heart rate sensor, a body temperature sensor, and a motion sensor. and instructions that cause the wearable device to identify the user's heart rate based on a signal obtained through a portion of the heart rate sensor that is in contact with a first part of the user's body.
  • the one or more programs may include instructions that, when executed by a processor of the wearable device, cause the wearable device to determine that the identified heart rate is greater than or equal to a reference heart rate.
  • the one or more programs are configured to, in response to determining that the identified heart rate is above a reference heart rate, provide first guidance suggesting contacting a portion of the body temperature sensor on a designated second part of the body. May contain instructions that cause device operation.
  • the one or more programs may include instructions that cause the wearable device to obtain data about the user's body temperature through the body temperature sensor after the first guide is provided.
  • the one or more programs may include instructions that cause the wearable device to output a notification related to the measurement of the body temperature, based at least in part on obtaining data about the body temperature.
  • Electronic devices may be of various types.
  • Electronic devices may include, for example, portable communication devices (e.g., smartphones), computer devices, portable multimedia devices, portable medical devices, cameras, wearable devices, or home appliances.
  • Electronic devices according to embodiments of this document are not limited to the above-described devices.
  • first, second, or first or second may be used simply to distinguish one element from another, and may be used to distinguish such elements in other respects, such as importance or order) is not limited.
  • One (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”.
  • any of the components can be connected to the other components directly (e.g. wired), wirelessly, or through a third component.
  • module used may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and is interchangeable with terms such as logic, logic block, component, or circuit, for example. It can be used as A module may be an integrated part or a minimum unit of the parts or a part thereof that performs one or more functions. For example, according to one embodiment, the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • Various embodiments of the present document are one or more instructions stored in a storage medium (e.g., built-in memory 136 or external memory 138) that can be read by a machine (e.g., electronic device 101). It may be implemented as software (e.g., program 140) including these.
  • a processor e.g., processor 120
  • the one or more instructions may include code generated by a compiler or code that can be executed by an interpreter.
  • a storage medium that can be read by a device may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • 'non-transitory' only means that the storage medium is a tangible device and does not contain signals (e.g. electromagnetic waves), and this term refers to cases where data is semi-permanently stored in the storage medium. There is no distinction between temporary storage cases.
  • Computer program products are commodities and can be traded between sellers and buyers.
  • a computer program product may be distributed in the form of a machine-readable storage medium (e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)), or through an application store (e.g. Play Store), or on two user devices (e.g. : Smartphones) can be distributed (e.g. downloaded or uploaded) directly or online.
  • a machine-readable storage medium e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)
  • an application store e.g. Play Store
  • two user devices e.g. : Smartphones
  • at least a portion of the computer program product may be at least temporarily stored or temporarily created in a machine-readable storage medium, such as the memory of a manufacturer's server, an application store's server, or a relay server.
  • each component (e.g., module or program) of the above-described components may include a single or plural entity, and some of the plurality of entities may be separately placed in other components. there is.
  • one or more of the components or operations described above may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • multiple components eg, modules or programs
  • the integrated component may perform one or more functions of each component of the plurality of components in the same or similar manner as those performed by the corresponding component of the plurality of components prior to the integration. .
  • operations performed by a module, program, or other component may be executed sequentially, in parallel, iteratively, or heuristically, or one or more of the operations may be executed in a different order, or omitted. Alternatively, one or more other operations may be added.

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Abstract

일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치는, 복수의 센서들 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 사용자의 신체의 제1 부분과 접촉하는 상기 복수의 센서들 중 심박 센서의 일부분을 통해 획득된 신호를 기반으로 상기 사용자의 심박수를 식별하고, 상기 식별된 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단하고, 상기 식별된 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단하는 것에 응답하여, 상기 복수의 센서들 중 체온 센서의 일부분을, 지정된 상기 신체의 제2 부분 상에 접촉할 것을 제안하는 제1 가이드를 제공하고, 상기 제1 가이드가 제공된 후, 상기 체온 센서를 통해 상기 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득하고, 상기 체온에 대한 데이터를 획득하는 것에 적어도 일부 기반하여, 상기 체온의 측정과 관련된 알림을 출력하도록, 설정된다.

Description

사용자의 건강에 관한 서비스를 제공하기 위한 웨어러블 장치, 방법, 및 컴퓨터 판독가능 저장매체
아래의 설명들은, 사용자의 건강에 관한 서비스를 제공하기 위한 웨어러블 장치, 방법 및 컴퓨터 판독가능 저장매체에 관한 것이다.
웨어러블 장치를 통해 다양한 여성 건강 서비스가 제공되고 있다. 여성 건강 서비스는, 여성(또는 사용자)의 월경 주기와 가임기(또는 배란일), 및/또는 피임기를 제공함으로써, 임신 또는 피임을 계획할 때 도움을 주는 서비스를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 여성 사용자 대한 정보를 식별하고, 식별된 정보에 기반하여 여성 건강 서비스를 제공할 수 있다.
웨어러블 장치의 사용자(또는 여성 사용자)에게는 다양한 질병(또는 질환)이 발생될 수 있다. 사용자는 다양한 질병들에 따른 적어도 하나의 증상이 발생되는 경우에도, 이를 인지하지 못할 수 있다.
본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 상술한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치는, 심박 센서, 모션 센서 및 체온 센서를 포함하는 복수의 센서들, 복수의 프로그램 명령어들을 포함하는 메모리, 및 상기 복수의 센서들 및 상기 메모리와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 사용자의 신체의 제1 부분과 접촉하는 상기 심박 센서의 일부분을 통해 획득된 신호를 기반으로 상기 사용자의 심박수를 식별하고, 상기 식별된 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단하고, 상기 식별된 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단하는 것에 응답하여, 상기 체온 센서의 일부분을, 지정된 상기 신체의 제2 부분 상에 접촉할 것을 제안하는 제1 가이드를 제공하고, 상기 제1 가이드가 제공된 후, 상기 체온 센서를 통해 상기 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득하고, 상기 체온에 대한 데이터를 획득하는 것에 적어도 일부 기반하여, 상기 체온의 측정과 관련된 알림 을 출력할 것을 야기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치의 방법은, 사용자의 신체의 제1 부분과 접촉하는 상기 웨어러블 장치의 심박 센서의 일부분을 통해 획득된 신호를 기반으로 상기 사용자의 심박수를 식별하는 동작, 상기 식별된 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단하는 동작, 상기 식별된 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단하는 것에 응답하여, 상기 웨어러블 장치의 체온 센서의 일부분을, 지정된 상기 신체의 제2 부분 상에 접촉할 것을 제안하는 제1 가이드를 제공하는 동작, 상기 제1 가이드가 제공된 후, 상기 체온 센서를 통해 상기 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득하는 동작, 및 상기 체온에 대한 데이터를 획득하는 것에 적어도 일부 기반하여, 상기 체온의 측정과 관련된 알림을 출력하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체(non-transitory computer readable storage medium)에 저장된 하나 이상의 프로그램들은, 심박 센서, 체온 센서, 및 모션 센서를 가지는(with) 웨어러블 장치의 프로세서에 의해 실행될 시, 사용자의 신체의 제1 부분과 접촉하는 상기 심박 센서의 일부분을 통해 획득된 신호를 기반으로 상기 사용자의 심박수를 식별하고, 상기 식별된 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단하고, 상기 식별된 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단하는 것에 응답하여, 상기 체온 센서의 일부분을, 지정된 상기 신체의 제2 부분 상에 접촉할 것을 제안하는 제1 가이드를 제공하고, 상기 제1 가이드가 제공된 후, 상기 체온 센서를 통해 상기 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득하고, 상기 체온에 대한 데이터를 획득하는 것에 적어도 일부 기반하여, 상기 체온의 측정과 관련된 알림을 출력하도록 상기 웨어러블 장치를 야기하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치는 적어도 하나의 센서를 이용하여 사용자의 생체 정보를 식별할 수 있다. 웨어러블 장치는 식별된 사용자의 생체 정보를 이용하여 여성 건강을 위한 서비스를 제공할 수 있다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2a 및 도 2b는 일 실시 예에 따른 예시인 전자 장치의 사시도를 도시한다.
도 3은 일 실시 예에 따른 예시적인 전자 장치의 분해 사시도를 도시한다.
도 4는 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치의 간소화된 블록도(simplified block diagram)이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 6a는 일 실시 예에 따른 제1 증상을 식별하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 6b는 일 실시 예에 따른 잠금 상태 또는 잠금 해제 상태를 설정하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 7은 일 실시 예에 따른 제1 증상을 식별하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시한다.
도 8은 일 실시 예에 따른 제2 증상을 식별하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 9는 일 실시 예에 따른 제3 증상을 식별하기 위한 웨어러블 장치의 동작의 예를 도시하는 흐름도이다.
도 10은 일 실시 예에 따른 제4 증상을 식별하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 11은 일 실시 예에 따른 제5 증상을 식별하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 12는 일 실시 예에 따른 제6 증상을 식별하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 13은 일 실시 예에 따른 사용자의 체온 변화와 관련된 패턴들의 예를 도시한다.
도 14는 일 실시 예에 따른 제7 증상을 식별하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 15는 일 실시 예에 따른 사용자의 체온 변화와 관련된 패턴들의 예를 도시한다.
도 16은 일 실시 예에 따른 사용자에게 발생된 적어도 하나의 증상에 대한 정보를 표시하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 17a 및 도 17b는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작의 예를 도시한다.
도 18a 및 도 18b는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작의 예를 도시한다.
도 19는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작의 예를 도시한다.
도 20은 일 실시 예에 따른 사용자에게 발생된 적어도 하나의 증상에 대한 정보를 표시하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 21은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작의 예를 도시한다.
도 22는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작의 예를 도시한다.
도 23은 일 실시 예에 따른 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계를 식별하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 24a 및 도 24b는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작의 예를 도시한다.
도 1은 일 실시예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
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))과 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO(full dimensional MIMO)), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제1 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 제2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제2 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 2a 및 도 2b는 일 실시 예에 따른 예시인 전자 장치의 사시도를 도시한다.
도 2a 및 2b를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(200)(예: 도 1의 전자 장치(101))는, 제1 면(또는 전면)(210A), 제 2 면(또는 후면)(210B), 및 제1 면(210A) 및 제 2 면(210B) 사이의 공간을 둘러싸는 측면(210C)을 포함하는 하우징(210)과, 상기 하우징(210)의 적어도 일부에 연결되고 상기 전자 장치(200)를 사용자의 신체 일부(예: 손목 또는 발목)에 탈착 가능하게 결착하도록 구성된 결착 부재(250, 260)를 포함할 수 있다. 다른 실시예(미도시)에서는, 하우징은, 도 2a 및 2b의 제1 면(210A), 제2 면(210B) 및 측면(210C)들 중 일부를 형성하는 구조를 지칭할 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 면(210A)은 적어도 일부분이 실질적으로 투명한 전면 플레이트(201)(예: 다양한 코팅 레이어들을 포함하는 글라스 플레이트, 또는 폴리머 플레이트)에 의하여 형성될 수 있다. 제2 면(210B)은 실질적으로 불투명한 후면 플레이트(207)에 의하여 형성될 수 있다. 상기 후면 플레이트(207)는, 예를 들어, 코팅 또는 착색된 유리, 세라믹, 폴리머, 금속(예: 알루미늄, 스테인레스 스틸(STS), 또는 마그네슘), 또는 상기 물질들 중 적어도 둘의 조합에 의하여 형성될 수 있다. 상기 측면(210C)은, 전면 플레이트(201) 및 후면 플레이트(207)와 결합하며, 금속 및/또는 폴리머를 포함하는 측면 베젤 구조 (또는 "측면 부재")(206)에 의하여 형성될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 후면 플레이트(207) 및 측면 베젤 구조(206)는 일체로 형성되고 동일한 물질(예: 알루미늄과 같은 금속 물질)을 포함할 수 있다. 상기 결착 부재(250, 260)는 다양한 재질 및 형태로 형성될 수 있다. 직조물, 가죽, 러버, 우레탄, 금속, 세라믹, 또는 상기 물질들 중 적어도 둘의 조합에 의하여 일체형 및 복수의 단위 링크가 서로 유동 가능하도록 형성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는, 디스플레이(220, 도 3 참조), 오디오 모듈(205, 208), 센서 모듈(211), 키 입력 장치(202, 203, 204) 및 커넥터 홀(209) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(200)는, 구성요소들 중 적어도 하나(예: 키 입력 장치(202, 203, 204), 커넥터 홀(209), 또는 센서 모듈(211))를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 포함할 수 있다.
디스플레이(220)는, 예를 들어, 전면 플레이트(201)의 상당 부분을 통하여 시각적으로 노출될 수 있다. 디스플레이(220)의 형태는, 상기 전면 플레이트(201)의 형태에 대응하는 형태일 수 있으며, 원형, 타원형, 또는 다각형과 같이 다양한 형태일 수 있다. 디스플레이(220)는, 터치 감지 회로, 터치의 세기(압력)를 측정할 수 있는 압력 센서, 및/또는 지문 센서와 결합되거나 인접하여 배치될 수 있다.
오디오 모듈(205, 208)은, 마이크 홀(205) 및 스피커 홀(208)을 포함할 수 있다. 마이크 홀(205)은 외부의 소리를 획득하기 위한 마이크가 내부에 배치될 수 있고, 어떤 실시예에서는 소리의 방향을 감지할 수 있도록 복수개의 마이크가 배치될 수 있다. 스피커 홀(208)은, 외부 스피커 및 통화용 리시버로 사용할 수 있다. 어떤 실시예에서는 스피커 홀(208)과 마이크 홀(205)이 하나의 홀로 구현 되거나, 스피커 홀(208) 없이 스피커가 포함될 수 있다(예: 피에조 스피커).
센서 모듈(211)은, 전자 장치(200)의 내부의 작동 상태, 또는 외부의 환경 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 센서 모듈(211)은, 예를 들어, 상기 하우징(210)의 제 2 면(210B)에 배치된 생체 센서 모듈(211)(예: HRM 센서)을 포함할 수 있다. 전자 장치(200)는, 도시되지 않은 센서 모듈, 예를 들어, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
센서 모듈(211)은 전자 장치(200)의 표면의 일부를 형성하는 전극 영역(213, 214) 및 전극 영역(213, 214)과 전기적으로 연결되는 생체 신호 검출 회로(미도시)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전극 영역(213, 214)은 하우징(210)의 제2 면(210B)에 배치되는 제1 전극 영역(213)과 제2 전극 영역(214)을 포함할 수 있다. 센서 모듈(211)은 전극 영역(213, 214)이 사용자의 신체 일부로부터 전기 신호를 획득하고, 생체 신호 검출 회로가 상기 전기 신호에 기반하여 사용자의 생체 정보를 검출하도록 구성될 수 있다.
키 입력 장치(202, 203, 204)는, 하우징(210)의 제 1 면(210A)에 배치되고 적어도 하나의 방향으로 회전 가능한 휠 키(202), 및/또는 하우징(210)의 측면(210C)에 배치된 사이드 키 버튼(203, 204)을 포함할 수 있다. 휠 키는 전면 플레이트(201)의 형태에 대응하는 형태일 수 있다. 다른 실시예에서는, 전자 장치(200)는 상기 언급된 키 입력 장치(202, 203, 204)들 중 일부 또는 전부를 포함하지 않을 수 있고 포함 되지 않은 키 입력 장치(202, 203, 204)는 디스플레이(220) 상에 소프트 키 등 다른 형태로 구현될 수 있다. 커넥터 홀(209)은, 외부 전자 장치와 전력 및/또는 데이터를 송수신하기 위한 커넥터(예를 들어, USB 커넥터)를 수용할 수 있고 외부 전자 장치와 오디오 신호를 송수신하기 위한 커넥터를 수용할 수 있는 다른 커넥터 홀(미도시))을 포함할 수 있다. 전자 장치(200)는, 예를 들면, 커넥터 홀(209)의 적어도 일부를 덮고, 커넥터 홀에 대한 외부 이물질의 유입을 차단하는 커넥터 커버(미도시)를 더 포함할 수 있다.
결착 부재(250, 260)는 락킹 부재(251, 261)를 이용하여 하우징(210)의 적어도 일부 영역에 탈착 가능하도록 결착될 수 있다. 결착 부재(250, 260)는 고정 부재(252), 고정 부재 체결 홀(253), 밴드 가이드 부재(254), 밴드 고정 고리(255) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다.
고정 부재(252)는 하우징(210)과 결착 부재(250, 260)를 사용자의 신체 일부(예: 손목 또는 발목)에 고정시키도록 구성될 수 있다. 고정 부재 체결 홀(253)은 고정 부재(252)에 대응하여 하우징(210)과 결착 부재(250, 260)를 사용자의 신체 일부에 고정시킬 수 있다. 밴드 가이드 부재(254)는 고정 부재(252)가 고정 부재 체결 홀(253)과 체결 시 고정 부재(252)의 움직임 범위를 제한하도록 구성됨으로써, 결착 부재(250, 260)가 사용자의 신체 일부에 밀착하여 결착되도록 할 수 있다. 밴드 고정 고리(255)는 고정 부재(252)와 고정 부재 체결 홀(253)이 체결된 상태에서, 결착 부재(250,260)의 움직임 범위를 제한할 수 있다.
도 3은 일 실시 예에 따른 예시적인 전자 장치의 분해 사시도를 도시한다.
도 3을 참조하면, 전자 장치(300)(예: 도 1의 전자 장치(101), 또는 도 2a 내지 도 2b의 전자 장치(200))는 측면 베젤 구조(310), 휠 키(320)(예: 도 2의 휠 키(202)), 전면 플레이트(201), 디스플레이(220), 제 1 안테나(350), 제 2 안테나(355), 지지 부재(360)(예: 브라켓), 배터리(370), 인쇄 회로 기판(380), 실링 부재(390), 후면 플레이트(393)(예: 도 2의 후면 플레이트(207)), 및 결착 부재(395, 397)(예: 도 2의 결착 부재(250, 260))를 포함할 수 있다. 전자 장치(300)의 구성요소들 중 적어도 하나는, 도 1, 또는 도 2a 내지 도 2b의 전자 장치(200)의 구성요소들 중 적어도 하나와 동일, 또는 유사할 수 있으며, 중복되는 설명은 이하 생략한다. 지지 부재(360)는, 전자 장치(300) 내부에 배치되어 측면 베젤 구조(310)와 연결될 수 있거나, 상기 측면 베젤 구조(310)와 일체로 형성될 수 있다. 지지 부재(360)는, 예를 들어, 금속 재질 및/또는 비금속 (예: 폴리머) 재질로 형성될 수 있다. 지지 부재(360)는, 일면에 디스플레이(220)가 결합되고 타면에 인쇄 회로 기판(380)이 결합될 수 있다. 인쇄 회로 기판(380)에는, 프로세서, 메모리, 및/또는 인터페이스가 장착될 수 있다. 프로세서는, 예를 들어, 중앙처리장치, GPU(graphic processing unit), 어플리케이션 프로세서, 센서 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다.
메모리는, 예를 들어, 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 인터페이스는, 예를 들어, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스), SD카드 인터페이스, 및/또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다. 인터페이스는, 예를 들어, 전자 장치(300)를 외부 전자 장치와 전기적 또는 물리적으로 연결시킬 수 있으며, USB 커넥터, SD 카드/MMC 커넥터, 또는 오디오 커넥터를 포함할 수 있다.
배터리(370)는, 전자 장치(300)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급하기 위한 장치로서, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 또는 재충전 가능한 2차 전지, 또는 연료 전지를 포함할 수 있다. 배터리(370)의 적어도 일부는, 예를 들어, 인쇄 회로 기판(380)과 실질적으로 동일 평면 상에 배치될 수 있다. 배터리(370)는 전자 장치(200) 내부에 일체로 배치될 수 있고, 전자 장치(200)와 탈부착 가능하게 배치될 수도 있다.
제 1 안테나(350)는 디스플레이(220)와 지지부재(360) 사이에 배치될 수 있다. 제 1 안테나(350)는, 예를 들어, NFC(near field communication) 안테나, 무선 충전 안테나, 및/또는 MST(magnetic secure transmission) 안테나를 포함할 수 있다. 제 1 안테나(350)는, 예를 들어, 외부 장치와 근거리 통신을 하거나, 충전에 필요한 전력을 무선으로 송수신 할 수 있고, 근거리 통신 신호 또는 결제 데이터를 포함하는 자기-기반 신호를 송출할 수 있다. 다른 실시예에서는, 측면 베젤 구조(310) 및/또는 상기 지지부재(360)의 일부 또는 그 조합에 의하여 안테나 구조가 형성될 수 있다.
제 2 안테나(355)는 인쇄 회로 기판(380)과 후면 플레이트(393) 사이에 배치될 수 있다. 제 2 안테나(355)는, 예를 들어, NFC(near field communication) 안테나, 무선 충전 안테나, 및/또는 MST(magnetic secure transmission) 안테나를 포함할 수 있다. 제 2 안테나(355)는, 예를 들어, 외부 장치와 근거리 통신을 하거나, 충전에 필요한 전력을 무선으로 송수신 할 수 있고, 근거리 통신 신호 또는 결제 데이터를 포함하는 자기-기반 신호를 송출할 수 있다. 다른 실시예에서는, 측면 베젤 구조(310) 및/또는 상기 후면 플레이트(393)의 일부 또는 그 조합에 의하여 안테나 구조가 형성될 수 있다.
실링 부재(390)는 측면 베젤 구조(310)와 후면 플레이트(393) 사이에 위치할 수 있다. 실링 부재(390)는, 외부로부터 측면 베젤 구조(310)와 후면 플레이트(393)에 의해 둘러싸인 공간으로 유입되는 습기와 이물을 차단하도록 구성될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(예를 들어, 도 2a 및 2b에 도시된 전자 장치(200))는 사용자(또는 여성)에게 착용되어 동작할 수 있다. 웨어러블 장치는 사용자의 체온을 식별(또는 획득)함으로써, 여성 건강 서비스를 제공할 수 있다. 웨어러블 장치는 여성 건강 서비스를 제공하기 위해 사용될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치는 여성의 갱년기 증상을 식별하고, 갱년기 증상의 조기 판단 및 조기 진료를 가이드하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치는 갱년기에 발생되는 다양한 증상들이 사용자에게 발생하는지 여부를 식별하고, 갱년기 증상에 대한 가이드를 제공할 수 있다.
상술한 실시 예에 따른 웨어러블 장치의 동작이 이하에서 설명될 수 있다. 이하에서 설명되는 웨어러블 장치는 도 1의 전자 장치(101) 및/또는 도 2a 및 도 2b의 전자 장치(200)에 상응할 수 있다. 웨어러블 전자 장치는, 스마트 워치, 스마트 밴드, 스마트 링, 무선 이어폰, 또는 스마트 글라스와 같이 사용자에게 착용 가능한 다양한 형태로 구현될 수 있다.
도 4는 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치의 간소화된 블록도(simplified block diagram)이다.
도 4를 참조하면, 웨어러블 장치(400)는 도 1의 전자 장치(101) 및/또는 도 2a 및 도 2b의 전자 장치(200)에 상응할 수 있다. 웨어러블 장치(400)는 프로세서(410), 디스플레이(420), 센서(430), 메모리(440) 및/또는 스피커(450)를 포함할 수 있다. 실시 예에 따라, 웨어러블 장치(400)는 프로세서(410), 디스플레이(420), 센서(430), 메모리(440), 및 스피커(450) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410), 디스플레이(420), 센서(430), 메모리(440), 및 스피커(450) 중 적어도 일부는 실시 예에 따라 생략될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 도 1의 프로세서(120)에 상응할 수 있다. 프로세서(410)는 디스플레이(420), 센서(430), 메모리(440), 및 스피커(450)와 작동적으로(operatively 또는 operably) 결합하거나(coupled with), 연결될(connect with) 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)가 다른 컴포넌트와 작동적으로 결합한다는 것은, 프로세서(410)가 다른 컴포넌트를 제어할 수 있음을 의미할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 디스플레이(420), 센서(430), 메모리(440), 및 스피커(450)를 제어할 수 있다. 디스플레이(420), 센서(430), 메모리(440), 및 스피커(450)에 의해 제어될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 센서(430)의 동작 시점을 판단할 수 있다. 프로세서(410)는 센서(430)의 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(410)는 센서(430)를 활성화 또는 비활성화할 수 있다. 프로세서(410)는 센서(430)로부터 획득된 정보를 처리할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 적어도 하나의 프로세서로 구성될 수 있다. 프로세서(120)는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 고성능이 요구되는 프로세싱을 위한 메인 프로세서 및 저전력이 요구되는 프로세싱을 위한 보조 프로세서를 포함할 수 있다. 일 예로, 체온 센서(432)는 보조 프로세서에 연결될 수 있다. 체온 센서(432)가 보조 프로세서에 연결됨으로써, 체온 센서(432)는 지속적으로 사용자의 체온을 모니터링할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 메인 프로세서가 동작하는 조건 및 보조 프로세서가 동작하는 조건은 변경될 수 있다. 예를 들어, 상황에 따라, 동일한 데이터를 처리하기 위한 프로세서(예: 메인 프로세서 및 보조 프로세서)가 변경될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 하나 이상의 인스트럭션에 기반하여 데이터를 처리하기 위한 하드웨어 컴포넌트를 포함할 수 있다. 데이터를 처리하기 위한 하드웨어 컴포넌트는, 예를 들어, ALU(arithmetic and logic unit), FPGA(field programmable gate array) 및/또는 CPU(central processing unit)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(400)는 디스플레이(420)를 포함할 수 있다. 디스플레이(420)는 다양한 화면을 표시하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(420)는 콘텐트, 데이터, 또는 신호를 화면을 통해 출력하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(420)는 프로세서(410)에 의해 가공된 화면을 표시할 수 있다. 일 예로, 디스플레이(420)는 프로세서(410)를 통해 식별된 정보를 표시하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(420)는 도 1의 디스플레이 모듈(160)에 상응할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(400)는 센서(430)를 포함할 수 있다. 센서(430)는 다양한 외부 정보를 획득하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 센서(430)는 사용자의 신체에 관한 데이터를 획득하기 위해 사용될 수 있다. 일 예로, 센서(430)는 사용자의 체온 데이터, 심박 데이터, 및/또는 모션 데이터를 획득하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 센서(430)는 도 1의 센서 모듈(176)에 상응할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 센서(430)는 복수의 센서들로 구성될 수 있다. 예를 들어, 센서(430)는 심박 센서(431)(또는 PPG(photoplethysmography) 센서), 체온 센서(432), 및 모션 센서(433) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 심박 센서(431)는, 혈관 용적 변화에 따른 빛의 감광량의 변화량을 식별함으로써, 맥박(또는 혈관 내의 혈액량의 변화)을 측정하기 위해 사용될 수 있다. 프로세서(410)는 심박 센서(431)를 통해 획득된 생체 데이터에 기반하여, 사용자의 수면 상태 또는 비수면 상태(또는 활동 상태)를 식별할 수 있다.
예를 들어, 심박 센서(431)는 하나 이상의 PD(photodiode) 및 하나 이상의 LED(light emitting diode)를 포함할 수 있다. LED는 전기 에너지를 빛 에너지로 변환할 수 있다. PD는 빛 에너지를 전기 에너지로 변환할 수 있다. LED로부터 빛이 피부에 전달되면, 상기 빛은 피부에 일부 흡수되고 남은 반사된 빛의 적어도 일부가 PD를 통해 검출될 수 있다. 예를 들어, LED는 하나 이상의 파장을 갖는 빛을 방출할 수 있다. 일 예로, LED를 통해 방출되는 빛은 IR(infrared radiation) 및 가시광을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, PD 및 LED를 포함하는 심박 센서(431)(또는 PPG 센서)가 피부에 접촉된 상태에서 기준 시간 이상 접촉이 유지될 수 있다. 사용자의 심장의 수축기에는 혈관에 혈액이 많으므로 PD에서 검출되는 빛의 양이 감소할 수 있다. 사용자의 심장의 이완기에는 혈관에 혈액이 적으므로 PD에서 검출되는 빛의 양이 증가할 수 있다. 심박 센서(431)는 피부 및 정맥에 기반하여 획득된 직류 신호 및 동맥에 기반하여 획득된 교류 신호를 식별할 수 있다. 심박 센서(431)(또는 프로세서)는 획득된 직류 신호 및 교류 신호에 기반하여, 사용자의 혈압, 혈당, 심박, 및/또는 혈액량에 대한 정보를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 체온 센서(432)는 사용자의 체온(또는 피부의 온도) 및/또는 사물의 온도를 식별하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 체온 센서(432)는 비접촉식 IR(infrared radiation) 온도 센서 또는 접촉식 온도 센서를 포함할 수 있다.
예를 들어, 접촉식 온도 센서는 사용자의 신체의 일부(또는 측정 대상)에 접촉한 상태에서, 온도를 측정할 수 있다. 접촉식 온도 센서는 써모커플(thermocouple) 온도 센서, 저항 온도 센서, 및 서미스터(thermistor)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 비접촉식 온도 센서는 사용자의 신체의 일부와 이격된 상태에서, 온도를 측정할 수 있다. 비접촉식 온도 센서는 사용자의 신체의 일부(또는 측정 대상)의 적외선 방사율에 기반하여 온도를 측정할 수 있다. 비접촉식 온도 센서는 IR 서모파일(thermopile) 센서(또는 서모파일 센서)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 사용자의 신체의 일부(또는 측정 대상)는 온도에 대응하는 파장의 전자기파를 방사(또는 방출)할 수 있다. 온도가 높아질수록 방사되는 전자기파의 파장은 짧아지고, 방사되는 에너지의 양이 증가할 수 있다. IR 서모파일 센서의 내부에, 접점 구조 및 오픈 구조가 형성될 수 있다. 접점 구조 및 오픈 구조에서 온도 차가 발생되는 경우, 온도 차에 따라, 제베크 효과(seeback effect)에 의해 기전력이 발생될 수 있다. IR 서모파일 센서는 발생된 기전력에 기반하여 온도를 식별할 수 있다.
예를 들어, 피부 온도(skin temperature)와 체온(body temperature)은 구별될 수 있다. 피부 온도는 체온 센서(432)가 위치한 피부 표면의 온도를 의미할 수 있다. 체온은 폐동맥, 식도, 방광, 외이도, 또는 직장과 같은 인체의 체강(human body cavity) 내부의 온도를 의미할 수 있다. 체온 센서(432)는 측정된 피부 온도에 기반하여, 미리 정의된 알고리즘(또는 러닝 기법)을 통해 사용자의 체온을 식별할 수 있다.
예를 들어, 모션 센서(433)는 웨어러블 장치(400)(또는 사용자)의 모션에 대한 데이터(예를 들어, 모션에 대한 값)을 획득하기 위해 사용될 수 있다. 일 예로, 모션 센서(433)는 가속도 센서, 자이로 센서, 지자기 센서, 또는 기압 센서를 포함할 수 있다. 가속도 센서는 x축, y축, 및 z축의 3 방향으로 웨어러블 장치(400)의 가속도를 식별(또는 측정(measure), 감지(detect))할 수 있다. 자이로 센서는 x축, y축, 및 z축의 3 방향으로 웨어러블 장치(400)의 각속도를 식별(또는 측정, 감지)할 수 있다. 지자기 센서는 지자기를 식별함으로써, 방위에 대한 값을 식별(또는 측정, 감지)할 수 있다. 기압 센서는 웨어러블 장치(400) 주변의 기압을 식별(또는 측정, 감지)할 수 있다.
도시하지는 않았으나, 센서(430)는 사용자의 다양한 생체 데이터를 획득(또는 식별, 측정, 감지)하기 위한 다양한 센서를 더 포함할 수 있다.
예를 들어, 센서(430)는 HRV(heart rate variability) 센서를 포함할 수 있다. 프로세서(410)는 HRV 센서를 통해, 심박의 규칙성 또는 변이도를 측정할 수 있다. 프로세서(410)는 HRV 센서를 통해, 심박의 규칙성 또는 변이도에 관한 정보를 획득할 수 있다.
예를 들어, 센서(430)는 전극 센서를 포함할 수 있다. 프로세서(410)는 전극 센서를 통해, EDA(electrodermal activity)를 식별(또는 측정)할 수 있다. 프로세서(410)는 EDA에 기반하여, 피부의 긴장도에 대한 정보를 식별할 수 있다.
예를 들어, 센서(430)는 혈당 센서를 포함할 수 있다. 프로세서(410)는 혈액내 혈당과 전기-화학적 반응을 일으켜 발생되는 전류를 식별(또는 측정)함으로써, 사용자의 혈당 수치를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(400)는 메모리(440)를 포함할 수 있다. 메모리(440)는 정보 또는 데이터를 저장하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 메모리(440)는 사용자로부터 획득된 데이터를 저장하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 메모리(440)는 도 1의 메모리(130)에 상응할 수 있다. 있다. 예를 들어, 메모리(440)는 휘발성 메모리 유닛 또는 유닛들일 수 있다. 예를 들어, 메모리(440)는 비휘발성 메모리 유닛 또는 유닛들일 수 있다. 예를 들어, 메모리(440)는 비휘발성 메모리 유닛 또는 유닛들일 수 있다. 예를 들어, 메모리(440)는 자기 또는 광학 디스크와 같이, 다른 형태의 컴퓨터 판독가능 매체일 수 있다. 예를 들어, 메모리(440)는 프로세서(410)에서 수행되는 동작(예를 들어, 알고리즘 수행 동작)에 기반하여 획득된 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(440)는 센서(430)에서 획득된 데이터(예를 들어, 체온 데이터)를 저장할 수 있다.
도시하지는 않았으나, 웨어러블 장치(400)는 통신 회로를 더 포함할 수 있다. 통신 회로는 도 1의 통신 모듈(190)의 적어도 일부에 상응할 수 있다. 예를 들어, 통신 회로는 다양한 RAT(radio access technology)을 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 통신 회로는 블루투스(bluetooth) 통신 또는 무선 랜(wireless local area network, WLAN) 통신을 수행하기 위해 사용될 수 있다. 다른 예를 들어, 통신 회로는 셀룰러 통신을 수행하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 통신 회로를 통해 외부 전자 장치와 연결을 수립할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(410)는 통신 회로를 통해 서버와 연결을 수립할 수 있다.
도시하지는 않았으나, 웨어러블 장치(400)는 액츄에이터(actuator)를 더 포함할 수 있다. 액츄에이터는 도 1의 햅틱 모듈(179)에 상응할 수 있다. 예를 들어, 액츄에이터는 웨어러블 장치(400)의 진동을 발생시키기 위해 사용될 수 있다.
도 5는 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
일 실시 예에 따르면, 동작 510 내지 530는 전자 장치(예: 도 4의 전자 장치(400))의 프로세서(예: 도 4의 프로세서(410))에서 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
도 5를 참조하면, 동작 510에서, 프로세서(410)는 사용자의 상태가 기상 상태인지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 상태를 기상 상태 및 수면 상태 중 하나로 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 상태가 수면 상태인지 여부를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 심박 센서(431)를 이용하여, 사용자가 기상 상태인지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 심박 센서(431)를 통해 심박수에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 프로세서(410)는 심박수에 대한 데이터에 기반하여, 사용자의 심박수가 지정된 범위 이하인지 여부를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 심박수가 지정된 범위 이하임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 상태가 기상 상태가 아님을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 심박수가 지정된 범위 이하임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 상태가 수면 상태임을 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 심박 센서(431)뿐만 아니라 다양한 센서(예를 들어, 모션 센서(433) 또는 가속도 센서)를 통해 식별된 데이터에 기반하여, 사용자가 기상 상태인지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 모션 센서(433)를 통해 사용자의 모션에 대한 값을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 식별된 사용자의 모션에 대한 값이 기준 값 이하임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 상태가 기상 상태가 아님을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 식별된 사용자의 모션에 대한 값이 기준 값 이하임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 상태가 수면 상태임을 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 심박 센서(431) 및 모션 센서(433)를 통해 식별된 데이터에 기반하여, 사용자가 기상 상태인지 여부를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 심박 센서(431)를 이용하여 식별된 사용자의 심박수에 대한 데이터 및 모션 센서(433)를 이용하여 식별된 사용자의 모션에 대한 데이터에 기반하여, 사용자의 상태가 기상 상태임을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 심박 센서(431)를 이용하여 식별된 사용자의 심박수에 대한 데이터 및 모션 센서(433)를 이용하여 식별된 사용자의 모션에 대한 데이터에 기반하여, 사용자의 상태가 수면 상태임을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 심박수가 지정된 범위 이하이고, 사용자의 모션에 대한 값이 기준 값 이하임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 상태가 수면 상태임을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 심박수가 지정된 범위를 벗어나고, 사용자의 모션에 대한 값이 기준 값을 초과하는 것을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 상태가 기상 상태임을 식별할 수 있다.
동작 520에서, 프로세서(410)는 사용자에게 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 기준 시간 구간(예를 들어, 한 달(one month)) 내에서, 사용자의 상태가 기상 상태임에 기반하여, 사용자에게 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 한 달 동안, 사용자의 상태가 기상 상태인 경우, 사용자에게 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 한 달 동안, 사용자가 기상 상태일 때, 사용자에게 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상이 발생하는지 여부를 식별할 수 있다.
동작 530에서, 프로세서(410)는 사용자에게 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 기준 시간 구간(예를 들어, 한 달(one month)) 내에서, 사용자의 상태가 수면 상태임에 기반하여, 사용자에게 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 한 달 동안, 사용자의 상태가 수면 상태인 경우, 사용자에게 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 한 달 동안, 사용자가 수면 상태일 때, 사용자에게 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상이 발생하는지 여부를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 갱년기의(climacteric) 여성 사용자에게 다양한 증상이 나타날 수 있다. 예를 들어, 갱년기의 여성 사용자의 상태가 기상 상태인 경우, 갱년기의 여성 사용자에게 급격한 체온 변화 증상, 안면 홍조 증상, 우울증 증상, 및/또는 입면 장애 증상이 발생할 수 있다. 예를 들어, 갱년기의 여성 사용자의 상태가 수면 상태인 경우, 갱년기의 여성 사용자에게 수면 분절 장애 증상, 및/또는 비정상적 체온 패턴 증상이 발생할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 갱년기 증상은, 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상은 갱년기의 여성 사용자의 상태가 기상 상태일 경우 식별되는 증상(또는 식별 가능한 증상)을 의미할 수 있다. 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상은 갱년기의 여성 사용자의 상태가 수면 상태일 경우 식별되는 증상(또는 식별 가능한 증상)을 의미할 수 있다.
이하에서는, 여성 사용자의 갱년기 증상과 관련된 다양한 증상들을 식별하기 위한 실시 예가 설명될 수 있다. 이하에서 설명되는 다양한 증상들을 식별하기 위한 동작들은 독립적으로 수행될 수 있으며, 상기 동작들은 각각 갱년기 이외의 다양한 질병에 대한 증상들 중 하나를 식별하기 위해 사용될 수 있다.
도 6a는 일 실시 예에 따른 제1 증상을 식별하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 601 내지 615는 전자 장치(예: 도 4의 전자 장치(400))의 프로세서(예: 도 4의 프로세서(410))에서 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
도 6a를 참조하면, 동작 601 내지 동작 615는 사용자의 제1 증상을 식별하기 위한 프로세서(410)의 동작과 관련될 수 있다.
동작 601에서, 프로세서(410)는 사용자의 심박에 대한 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 신체의 제1 부분과 접촉하는 심박 센서(431)의 일부분을 통해 획득된 신호를 기반으로, 사용자의 심박에 대한 정보를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 심박 센서(431)는 사용자의 신체의 제1 부분 상에 접촉될 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(400)는 사용자의 신체의 제1 부분(예를 들어, 손목)에 착용될 수 있다. 심박 센서(431)는 사용자의 신체의 제1 부분 상에 접촉될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 증상은 안면 홍조 증상을 포함할 수 있다. 사용자에게 안면 홍조 증상이 나타나기 전, 심박수 또는 심박 변이율이 증가하는 증상이 사용자에게 나타날 수 있다. 프로세서(410)는 심박 센서(431)를 이용하여, 사용자의 심박수 또는 심박 변이율을 모니터링할 수 있다.
동작 603에서, 프로세서(410)는 사용자의 심박수가 기준 심박수 이상 및/또는 사용자의 심박 변이율이 기준 심박 변이율 이하임을 판단(또는 식별)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 신체의 제1 부분 상에 접촉된 심박 센서(431)를 통해 식별된 사용자의 심박수가 기준 심박수 이상 및/또는 사용자의 심박 변이율이 기준 심박 변이율 이하임을 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 심박 센서(431)를 이용하여 사용자의 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 제1 증상의 전조 증상을 식별하기 위해 사용자의 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단하는 것에 기반하여, 안면 홍조 증상의 전조 증상이 사용자에게 발생하였음을 식별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 심박 변이율이 기준 심박 변이율 이하임을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 심박 변이율이 기준 심박 변이율 이하임을 판단하는 것에 기반하여, 안면 홍조 증상의 전조 증상이 사용자에게 발생하였음을 식별할 수 있다.
실시 예에 따라, 프로세서(410)는 PPG 센서를 이용하여, 사용자의 혈류량에 대한 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 혈류량이 기준 혈류량 이상임을 판단할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 혈류량이 기준 혈류량 이상임을 판단하는 것에 기반하여, 안면 홍조 증상의 전조 증상이 사용자에게 발생하였음을 식별할 수 있다.
동작 605에서, 프로세서(410)는 제1 가이드를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 심박수가 기준 심박수 이상 및/또는 사용자의 심박 변이율이 기준 심박 변이율 이하임을 판단하는 것에 기반하여, 체온 센서의 일부분을, 지정된 사용자의 신체의 제2 부분 상에 접촉할 것을 제안하는 제1 가이드를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 PPG 센서를 이용하여 사용자의 혈류량이 기준 혈류량 이상임을 판단하는 것에 기반하여, 체온 센서의 일부분을, 지정된 사용자의 신체의 제2 부분 상에 접촉할 것을 제안하는 제1 가이드를 제공할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)를 사용자의 신체의 제1 부분(예를 들어, 손목)으로부터 이격된 제2 부분(예를 들어, 얼굴) 상에 접촉할 것을 제안하는 제1 가이드를 제공할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 디스플레이(420)를 이용하여, 웨어러블 장치(400)를 신체의 제2 부분 상에 접촉할 것을 제안하는 제1 가이드를 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 디스플레이(420)를 이용하여, 사용자의 심박에 대한 정보를 제1 가이드와 함께 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)와 연결된 외부 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(102, 104))의 디스플레이를 이용하여, 웨어러블 장치(400)를 신체의 제2 부분 상에 접촉할 것을 제안하는 제1 가이드를 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단하는 것에 응답하여, 안면 홍조 증상의 전조 증상이 발생됨을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 안면 홍조 증상이 발생되었는지 여부를 식별하기 위해, 웨어러블 장치(400)를 사용자의 신체의 제1 부분으로부터 이격된 사용자의 신체의 제2 부분 상에 접촉할 것을 제안하는 제1 가이드를 제공할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 심박 변이이율이 기준 심박 변이율 이히임을 판단하는 것에 응답하여, 안면 홍조 증상의 전조 증상이 발생됨을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 안면 홍조 증상이 발생되었는지 여부를 식별하기 위해, 웨어러블 장치(400)를 사용자의 신체의 제1 부분으로부터 이격된 사용자의 신체의 제2 부분 상에 접촉할 것을 제안하는 제1 가이드를 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 사용자의 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단하는 것에 기반하여, 모션 센서(433)를 이용하여, 사용자의 움직임에 대한 값이 기준 값 이상임을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 움직임에 대한 값이 기준 값 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 제1 가이드의 제공을 삼갈(refrain from) 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 움직임에 대한 값이 기준 값 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 제1 가이드를 제공하지 않을 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 기준 심박수 이상으로 사용자의 심박수가 증가된 것이 사용자의 움직임에 의한 것인지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 움직임에 대한 값이 기준 값 이상인 경우는, 사용자의 심박수가 기준 심박수 이상으로 증가된 증상이 안면 홍조의 전조 증상이 아님을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 심박수가 기준 심박수 이상인 경우에도, 사용자의 움직임에 대한 값이 기준 값 이상인 경우, 제1 가이드를 제공하지 않을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 제1 가이드가 제공된 후, 사용자의 신체의 제2 부분에서 사용자의 체온에 대한 데이터의 획득을 시작하기 위한 사용자 입력을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 제1 가이드가 제공된 후, 안면 홍조 증상의 측정을 수행하기 위한 사용자 입력을 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 체온 센서(432)를 이용하여, 웨어러블 장치(400)가 사용자의 신체의 제1 부분으로부터 이격되었는지 여부를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제1 가이드가 제공된 후, 웨어러블 장치(400)가 사용자의 신체의 제1 부분에 접촉된 상태를 유지하는 것을 식별하는 것에 기반하여, 제2 가이드를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 제1 가이드가 제공된 후, 사용자가 웨어러블 장치(400)를 해제하지 않음을 식별하는 것에 기반하여, 추가적으로 제2 가이드를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)의 착용 해제(take off)를 제안하기 위한 제2 가이드를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 스피커(450)를 통해 제2 가이드를 제공할 수 있다. 제2 가이드는 웨어러블 장치(400)를 제1 부분으로부터 이격된 제2 부분 상에 접촉할 것을 알리는 알림을 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 스피커(450)를 통해 비프음을 출력함으로써, 제2 가이드를 제공할 수 있다.
동작 607에서, 프로세서(410)는 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 제1 가이드가 제공된 후, 체온 센서(432)를 통해 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 제1 가이드가 제공된 후, 체온 센서(432) 및 모션 센서(433) 중 적어도 하나를 통해 웨어러블 장치(400)가 사용자의 신체의 제1 부분으로부터 이격된 제2 부분 상에 접촉됨을 식별하는 것에 응답하여, 체온 센서(432)를 통해 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 제1 가이드가 제공된 후, 사용자 입력을 통해 웨어러블 장치(400)가 사용자의 신체의 제1 부분으로부터 이격된 제2 부분 상에 접촉됨을 식별하는 것에 응답하여, 체온 센서(432)를 통해 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 일 예로, 사용자 입력은 디스플레이(420)에 대한 탭 입력, 롱 프레스 입력, 더블 탭 입력. 버튼에 대한 프레스 입력, 및 웨어러블 장치(400)의 버튼에 대한 입력을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)가 사용자의 신체의 제2 부분 상에 접촉됨을 식별하는 것에 응답하여, 체온 센서(432)의 상태를 비활성화 상태로부터 활성화 상태로 변경할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)가 사용자의 신체의 제1 부분으로부터 이격됨을 식별하는 것에 응답하여, 체온 센서(432)의 상태를 활성화 상태로부터 비활성화 상태로 변경(또는 전환)할 수 있다. 프로세서(410)는 체온 센서(432)의 상태가 비활성화 상태로 변경된 후, 웨어러블 장치(400)가 사용자의 신체의 제2 부분 상에 접촉됨을 식별하는 것에 응답하여, 체온 센서(432)의 상태를 비활성화 상태로부터 활성화 상태로 변경할 수 있다. 프로세서(410)는 활성화 상태로 변경된 체온 센서(432)를 통해, 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)가 사용자의 신체의 제1 부분과 이격된 후, 웨어러블 장치(400)가 사용자의 신체의 제2 부분에 접촉되었는지 여부를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 지정된 시간 내에 웨어러블 장치(400)가 사용자의 신체의 제2 부분에 접촉되지 않은 경우, 웨어러블 장치(400)를 사용자의 신체의 제2 부분에 접촉할 것을 가이드하기 위한 다른 알림을 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)가 사용자의 신체의 제1 부분과 이격된 후에도 잠금 해제 상태를 유지할 수 있다. 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)가 사용자의 신체의 제1 부분과 이격됨을 식별하는 것에 기반하여, 웨어러블 장치(400)의 상태를 잠금 해제 상태로 유지할 수 있다. 웨어러블 장치(400)의 상태를 잠금 해제 상태로 유지하기 위한 프로세서(410)의 동작이 도 6b에서 후술될 것이다.
동작 609에서, 프로세서(410)는 체온의 측정과 관련된 알림을 출력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 체온에 대한 데이터를 획득하는 것에 적어도 일부 기반하여, 체온의 측정과 관련된 알림을 출력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 체온에 대한 데이터를 획득하는 것에 적어도 일부 기반하여, 체온의 측정과 관련된 알림을 스피커(450)를 통해 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 체온에 대한 데이터를 획득하는 동안, 체온의 측정과 관련된 알림을 스피커(450)를 통해 출력할 수 있다. 프로세서(410)는 체온에 대한 데이터가 획득된 후, 사용자의 신체의 제2 부분으로부터 웨어러블 장치(400)를 이격하도록 가이드하기 위해 체온의 측정과 관련된 알림의 출력을 중단할 수 있다. 프로세서(410)는 획득된 체온에 대한 데이터를 메모리(440)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 신체의 제2 부분의 온도를 측정하는 동안, 체온의 측정과 관련된 알림을 출력할 수 있다. 웨어러블 장치(400)의 사용자는 사용자의 신체의 제2 부분의 온도가 측정되는 동안, 웨어러블 장치(400)의 디스플레이를 볼 수 없을 수 있다. 프로세서(410)는 체온에 대한 데이터를 획득하는 동안, 체온의 측정과 관련된 알림을 스피커(450)를 통해 출력할 수 있다. 프로세서(410)는 체온에 대한 데이터가 획득된 후, 체온 센서(432)의 상태를 활성화 상태로부터 비활성화 상태로 변경할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 체온에 대한 데이터뿐만 아니라, 심박에 대한 데이터를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)가 사용자의 신체의 제2 부분 상에 접촉됨을 식별하는 것에 응답하여, 심박 센서(431)를 통해 심박에 대한 데이터를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)와 연결된 외부 전자 장치를 이용해서, 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치는 외부 전자 장치의 카메라를 이용하여, 사용자의 신체의 제1 부분(예를 들어, 안면)을 식별할 수 있다. 외부 전자 장치는 사용자의 신체의 제1 부분에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 외부 전자 장치는 획득된 이미지에 대한 처리(processing)에 기반하여, 사용자의 신체의 제1 부분의 피부 혈류량에 대한 데이터 및/또는 체온에 대한 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)와 연결된 외부 전자 장치를 이용해서 적어도 하나의 알림 또는 적어도 하나의 가이드(예를 들어, 제1 가이드 또는 제2 가이드)를 제공할 수 있다. 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)의 디스플레이 및/또는 웨어러블 장치(400)의 스피커를 이용하여, 웨어러블 장치(400) 대신 적어도 하나의 알림 또는 적어도 하나의 가이드를 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 적어도 하나의 알림 또는 적어도 하나의 가이드가 제공될 장치를 선택하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(410)는 수신된 사용자 입력에 기반하여, 적어도 하나의 알림 또는 적어도 하나의 가이드가 제공될 장치를 웨어러블 장치(400) 및 외부 전자 장치 중 적어도 하나로 설정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 체온에 대한 데이터를 획득하는 동안, 웨어러블 장치(400)와 연결된 외부 전자 장치의 디스플레이를 이용하여, 사용자의 신체의 제2 부분에 웨어러블 장치(400)가 접촉된 상태를 유지하도록 가이드하기 위한 화면을 표시할 수 있다. 프로세서(410)는 외부 전자 장치를 제어함으로써, 사용자의 신체의 제2 부분에 웨어러블 장치(400)가 접촉된 상태를 유지하도록 가이드하기 위한 화면을 표시할 수 있다.
동작 611에서, 프로세서(410)는 사용자의 신체의 제2 부분의 온도가 기준 온도 이상임을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 체온에 대한 데이터에 기반하여, 사용자의 신체의 제2 부분의 온도가 기준 온도 이상임을 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 기준 온도를 변경(또는 업데이트)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 체온에 대한 데이터에 기반하여, 사용자의 체온에 관한 트렌드를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 체온에 관한 트렌드에 기반하여, 기준 온도를 변경(또는 업데이트)할 수 있다.
실시 예에 따라, 프로세서(410)는 사용자의 신체의 제2 부분의 온도에 대한 트랜드를 사용자의 체온에 대한 트렌드와 비교할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 신체의 제2 부분의 온도에 대한 트랜드를 사용자의 체온에 대한 트렌드의 차이가 임계 범위 이상임을 식별할 수 있다.
동작 613에서, 프로세서(410)는 사용자에게 제1 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 신체의 제2 부분의 온도가 기준 온도 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에게 제1 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 신체의 제2 부분인 안면의 온도가 기준 온도 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에게 안면 홍조 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자에게 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 중 제1 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다.
실시 예에 따라, 프로세서(410)는 사용자의 신체의 제2 부분의 온도에 대한 트랜드를 사용자의 체온에 대한 트렌드의 차이가 임계 범위 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에게 제1 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다.
동작 615에서, 프로세서(410)는 제1 증상의 발생 빈도에 대한 제1 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 기준 시간 구간(예를 들어, 한 달) 내에서 제1 증상의 발생 빈도에 대한 제1 정보를 식별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서, 동작 601 내지 동작 613을 반복해서 수행할 수 있다. 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서 제1 증상이 발생(또는 발현)된 횟수를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제1 증상이 발생된 횟수에 기반하여, 기준 시간 구간 내에서 제1 증상의 발생 빈도에 대한 제1 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 30일 중 27일 동안 제1 증상이 발생되었음을 식별하는 것에 기반하여, 제1 증상의 발생 빈도를 90%로 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 지정된 시간 간격에 따라 사용자에게 제1 증상이 발생되었는지 여부를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 지정된 시간 간격에 따른 전체 측정 횟수를 기준으로 제1 증상이 발생된 횟수의 비율을 제1 증상의 발생 빈도로 식별할 수 있다.
도 6b는 일 실시 예에 따른 잠금 상태 또는 잠금 해제 상태를 설정하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 617 내지 동작 623은 전자 장치(예: 도 4의 전자 장치(400))의 프로세서(예: 도 4의 프로세서(410))에서 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
동작 617에서, 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)의 착용이 해제됨을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 심박 센서(431), 체온 센서(432), 및 모션 센서(433) 중 적어도 하나를 이용하여, 웨어러블 장치(400)의 착용이 해제됨을 식별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 심박 센서(431)를 이용하여, 웨어러블 장치(400)의 착용이 해제됨을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 심박이 감지되지 않음을 식별하는 것에 기반하여, 웨어러블 장치(400)의 착용이 해제됨을 식별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 체온 센서(432)를 이용하여, 웨어러블 장치(400)의 착용이 해제됨을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 체온이 감지되지 않음을 식별하는 것에 기반하여, 웨어러블 장치(400)의 착용이 해제됨을 식별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 모션 센서(433)를 이용하여, 웨어러블 장치(400)의 착용이 해제됨을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)의 고정부(예를 들어, 버클)이 해제됨을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)의 고정부가 해제됨을 식별한 뒤, 웨어러블 장치(400)의 움직임에 기반하여, 웨어러블 장치(400)의 착용이 해제됨을 식별할 수 있다.
동작 619에서, 프로세서(410)는 제1 가이드가 제공되었는지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)의 착용이 해제됨을 식별하는 것에 응답하여, 제1 가이드가 제공되었는지 여부를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)를 사용자의 신체의 제1 부분(예를 들어, 손목)으로부터 이격된 제2 부분(예를 들어, 얼굴) 상에 접촉할 것을 제안하는 제1 가이드를 제공할 수 있다. 프로세서(410)는 제1 가이드가 제공된 후 지정된 시간 내에서, 웨어러블 장치(400)의 착용이 해제되었는지 여부를 식별할 수 있다.
동작 621에서, 제1 가이드가 제공된 경우, 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)의 상태를 잠금 해제 상태로 유지할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 제1 가이드가 제공되었음을 식별하는 것에 기반하여, 웨어러블 장치(400)의 상태를 잠금 해제 상태(unlock state)로 유지할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(400)의 상태는 잠금 상태(lock state) 및 잠금 해제 상태(unlock state)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(400)가 인증된 사용자에게 착용되는 것에 응답하여, 웨어러블 장치(400)의 상태가 잠금 해제 상태로 설정될 수 있다. 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)가 사용자에게 착용됨을 식별하는 것에 응답하여, 사용자의 신체 정보(예를 들어, 심박 정보 또는 체온 정보)를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 신체 정보에 기반하여, 웨어러블 장치(400)를 착용한 사용자가 인증된 사용자 인지 여부를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)의 상태를 잠금 해제 상태로 설정할 수 있다. 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)의 상태를 잠금 상태로부터 잠금 해제 상태로 전환할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(400)가 잠금 해제 상태로 동작하는 동안, 웨어러블 장치(400)의 착용이 해제되는 것에 응답하여, 웨어러블 장치(400)의 상태가 잠금 상태로 설정될 수 있다. 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)의 착용이 해제되는 것에 응답하여, 웨어러블 장치(400)의 상태를 잠금 상태로부터 잠금 해제 상태로 전환할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 제1 가이드가 제공되었음에 기반하여, 웨어러블 장치(400)의 상태를 잠금 해제 상태로 유지할 수 있다. 프로세서(410)는 제1 가이드가 제공된 후 지정된 시간 구간 내에서, 웨어러블 장치(400)의 착용이 해제됨을 식별하는 것에 기반하여, 웨어러블 장치(400)의 상태를 잠금 해제 상태로 유지할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 잠금 대기 시간을 설정할 수 있다. 프로세서(410)는 잠금 대기 시간동안, 웨어러블 장치(400)의 상태를 잠금 해제 상태로부터 잠금 상태로 변경할 것을 연기할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 제1 가이드가 제공되었음에 기반하여, 잠금 대기 시간 동안, 웨어러블 장치(400)의 상태를 잠금 해제 상태로부터 잠금 상태로 변경할 것을 연기할 수 있다. 프로세서(410)는 잠금 대기 시간 내에서, 사용자의 신체의 제2 부분에 체온 센서(432)의 일부분이 접촉되는지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 신체의 제2 부분에 체온 센서(432)의 일부분이 접촉되는 것에 기반하여, 웨어러블 장치(400)의 상태를 잠금 해제 상태로 유지할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 신체의 제2 부분에 체온 센서(432)의 일부분이 접촉되지 않고, 잠금 대기 시간이 경과함을 식별하는 것에 기반하여, 웨어러블 장치(400)의 상태를 잠금 해제 상태로부터 잠금 상태로 전환(또는 변경)할 수 있다.
동작 623에서, 제1 가이드가 제공되지 않은 경우, 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)의 상태를 잠금 해제 상태로부터 잠금 상태로 전환할 수 있다. 프로세서(410)는 제1 가이드가 제공되지 않았음에 기반하여, 웨어러블 장치(400)의 상태를 잠금 해제 상태로부터 잠금 상태로 전환할 수 있다.
도 7은 일 실시 예에 따른 제1 증상을 식별하기 위한 웨어러블 장치의 동작의 예를 도시한다.
도 7을 참조하면, 상태(710)에서, 웨어러블 장치(400)는 사용자에게 착용된 상태일 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(400)는 사용자의 제1 부분(예를 들어, 손목)에 접촉한 상태일 수 있다. 웨어러블 장치(400)의 프로세서(410)는 심박 센서(431)를 이용하여, 사용자의 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 사용자의 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단하는 것에 기반하여, 웨어러블 장치(400)를 사용자의 신체의 제1 부분으로부터 이격된 제2 부분(예를 들어, 안면) 상에 접촉할 것을 제안하는 제1 가이드를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)를 사용자의 제1 부분으로부터 이격된 제2 부분 상에 접촉할 것을 제안하는 제1 가이드를 웨어러블 장치(400)의 화면(711)을 통해 표시할 수 있다. 프로세서(410)는 제1 가이드에 관한 텍스트(712)를 화면(711) 내에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 화면(711)을 표시하는 동안, 소리 및/또는 진동을 함께 제1 가이드를 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 제1 가이드가 제공된 후, 사용자의 신체의 제2 부분의 온도를 측정하기 위한 사용자 입력을 식별할 수 있다. 도시하지는 않았으나, 프로세서(410)는 제1 가이드가 제공된 후, 사용자로부터 사용자의 신체의 제2 부분의 온도를 측정하기 위한 동작을 시작하기 위한 사용자 입력을 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 체온 센서(432) 및/또는 모션 센서(433) 중 적어도 하나를 이용하여, 웨어러블 장치(400)가 사용자의 신체의 제1 부분으로부터 이격되었는지 여부를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)가 사용자의 신체의 제1 부분으로부터 이격되었음을 식별하는 것에 기반하여, 웨어러블 장치(400)의 착용이 해제됨을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)의 착용이 해제됨을 식별하는 것에 응답하여, 제1 가이드가 제공되었는지 여부를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제1 가이드가 제공되었음에 기반하여, 웨어러블 장치(400)의 상태를 잠금 해제 상태로 유지할 수 있다. 프로세서(410)는 제1 가이드가 제공된 후 지정된 시간 구간 내에서, 웨어러블 장치(400)의 착용이 해제됨을 식별하는 것에 기반하여, 웨어러블 장치(400)의 상태를 잠금 해제 상태로 유지할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 제1 가이드가 제공되었음에 기반하여, 잠금 대기 시간 동안, 웨어러블 장치(400)의 상태를 잠금 해제 상태로부터 잠금 상태로 변경할 것을 연기할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 제1 가이드가 제공되었음에 기반하여, 잠금 대기 시간 동안, 웨어러블 장치(400)의 상태를 잠금 해제 상태로부터 잠금 상태로 변경할 것을 삼갈(refrain from) 수 있다.
상태(720)에서, 프로세서(410)는 체온 센서(432) 및/또는 모션 센서(433) 중 적어도 하나를 이용하여, 웨어러블 장치(400)가 사용자의 신체의 제2 부분에 접촉하였는지 여부를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)가 사용자의 신체의 제1 부분으로부터 이격된 신체의 제2 부분 상에 접촉됨을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)가 사용자의 신체의 제1 부분으로부터 이격된 신체의 제2 부분 상에 접촉됨을 식별하는 것에 응답하여, 체온 센서(432)를 통해 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득하는 것에 적어도 일부 기반하여, 체온의 측정과 관련된 알림을 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득하는 것에 적어도 일부 기반하여, 체온의 측정과 관련된 알림을 출력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득하는 것에 적어도 일부 기반하여, 체온의 측정과 관련된 알림을 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 체온의 측정과 관련된 알림을 웨어러블 장치(400)와 연결된 외부 전자 장치(750) (예: 도 1의 전자 장치(102, 104))의 디스플레이를 이용하여 출력(또는 제공)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 외부 전자 장치의 디스플레이를 이용하여 사용자의 체온의 측정과 관련된 알림을 화면(721)에 표시할 수 있다. 화면(721)은 사용자의 체온의 측정 상태를 나타내는 텍스트(722)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 외부 전자 장치(750)를 이용하여, 웨어러블 장치(400)가 사용자의 신체의 제2 부분에 접촉된 상태를 유지하기 위한 화면(721)을 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 사용자의 신체의 제2 부분의 온도가 기준 온도 이상임을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 신체의 제2 부분의 온도가 기준 온도 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에게 제1 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 기준 시간 구간(예를 들어, 한 달 또는 3 달) 내에서, 제1 증상의 발생 빈도를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서 제1 증상의 발생 빈도에 대한 제1 정보를 식별할 수 있다.
도 8은 일 실시 예에 따른 제2 증상을 식별하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 810 내지 830는 전자 장치(예: 도 4의 전자 장치(400))의 프로세서(예: 도 4의 프로세서(410))에서 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
도 8을 참조하면, 동작 810에서, 프로세서(410)는 제1 시간 구간 내에서 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생됨을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)가 사용자의 제1 부분에 접촉된 상태에서, 제1 시간 구간 내에서 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생됨을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 상태가 기상 상태인 경우, 제1 시간 구간 내에서 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생됨을 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 제1 시간 구간(예를 들어, 약 10 분) 내에서 기준 범위(예를 들어, 약 0.2 도)를 벗어나는 체온 변화가 발생됨을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 제1 시점에서 사용자의 체온이 기준 온도(예를 들어, 약 37.2 도) 이상임을 식별할 수 있다. 사용자의 체온이 기준 온도 이상임을 식별한 뒤, 프로세서(410)는 제2 시점에서 사용자의 체온이 하강함을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제1 시점 및 제2 시점 사이의 시간 구간을 제1 시간 구간으로 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 체온 상승과 체온 하강이 반복적으로 발생됨을 식별할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 기준 온도를 변경(또는 업데이트)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 체온에 대한 데이터에 기반하여, 사용자의 체온에 관한 트랜드를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 체온에 관한 트랜드에 기반하여, 기준 온도를 변경(또는 업데이트)할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 제1 간격(예를 들어, 약 5 분)에 기반하여, 사용자의 체온을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제1 시점에서 사용자의 체온이 기준 온도(예를 들어, 약 37.2 도) 이상임을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제1 시점부터, 제2 간격(예를 들어, 약 1 분)에 기반하여 사용자의 체온을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제2 시점에서 사용자의 체온이 하강함을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제2 시점 이후의 제3 시점에서 사용자의 체온이 정상 체온임을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제3 시점부터, 제1 간격에 기반하여 사용자의 체온을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 체온이 기준 온도 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 체온을 측정하는 시간 간격을 제1 간격 보다 짧은 제2 간격으로 짧게 설정할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 체온이 정상 체온으로 돌아왔음을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 체온을 측정하는 시간 간격을 제2 간격으로부터 제1 간격으로 증가시킬 수 있다.
실시 예에 따라, 프로세서(410)는 사용자의 체온의 트렌드가 변경됨을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 저장된 사용자의 체온의 제1 트렌드와 상이한 사용자의 체온의 제2 트렌드가 제1 시간 구간 내에서 검출됨을 식별할 수 있다. 프로세서는 제1 트렌드와 제2 트렌드의 차이에 기반하여, 제1 시간 구간 내에서 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생됨을 식별할 수 있다.
동작 820에서, 프로세서(410)는 사용자에게 제2 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 제1 시간 구간의 길이가 임계 시간 구간의 길이 미만임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에게 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 중 제2 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 제1 시간 구간의 길이가 임계 시간 구간(예를 들어, 약 10 분)의 길이 미만임을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생된 제1 시간 구간의 길이가 임계 시간 구간의 길이 미만임을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 짧은 시간 동안 급격한 체온 변화가 사용자에게 발생하였음을 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 제1 시간 구간의 길이가 임계 시간 구간의 길이 미만임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에게 제2 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 제1 시간 구간의 길이가 임계 시간 구간의 길이 미만임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에게 일상 중 급격한 체온 변화 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 임계 시간 구간의 길이 미만인 제1 시간 구간 내에서 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생됨을 식별하는 것에 기반하여, 모션 센서(433)를 이용하여, 사용자의 움직임에 대한 값이 기준 값 이상임을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 임계 시간 구간의 길이 미만인 제1 시간 구간 내에서 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생된 원인이 사용자의 움직임에 의한 것인지 여부를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 움직임에 대한 값이 기준 값 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 임계 시간 구간의 길이 미만인 제1 시간 구간 내에서 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생된 원인이 사용자의 움직임에 의한 것임을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 상기 체온 변화가 발생된 원인이 사용자의 움직임에 의한 것임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에게 제2 증상이 발생하지 않았음을 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 임계 시간 구간의 길이 미만인 제1 시간 구간 내에서 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생됨을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 위치가 이동되었음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 임계 시간 구간의 길이 미만인 제1 시간 구간 내에서 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생됨을 식별한 뒤, 위치 기반 서비스를 이용하여, 사용자의 위치가 이동되었음을 식별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 임계 시간 구간의 길이 미만인 제1 시간 구간 내에서 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생됨을 식별하는 것에 기반하여, GPS(global positioning system) 회로 또는 통신 회로를 이용하여 웨어러블 장치(400)의 위치가 이동되었음을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 상기 체온 변화가 발생된 원인이 웨어러블 장치(400)의 위치 이동에 의한 것임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에게 제2 증상이 발생하지 않았음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 적어도 하나의 RAT(radio access technology)을 이용하여, 웨어러블 장치(400)를 착용한 사용자가 사우나에 입실하였음을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자에게 체온 변화가 발생됨을 식별한 경우에도, 사용자에게 제2 증상이 발생하지 않은 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 임계 시간 구간의 길이 미만인 제1 시간 구간 내에서 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생됨을 식별하는 것에 기반하여, 웨어러블 장치(400)의 외부 온도를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 외부 온도 변화가 발생하였음을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 상기 체온 변화가 발생된 원인이 외부 온도의 변화에 의한 것임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에게 제2 증상이 발생하지 않았음을 식별할 수 있다.
동작 830에서, 프로세서(410)는 제2 증상의 발생 빈도에 대한 제2 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 기준 시간 구간(예를 들어, 한 달) 내에서 제2 증상의 발생 빈도에 대한 제2 정보를 식별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서, 동작 810 및 동작 820을 반복해서 수행할 수 있다. 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서 제2 증상이 발생(또는 발현)된 횟수를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제2 증상이 발생된 횟수에 기반하여, 기준 시간 구간 내에서 제2 증상의 발생 빈도에 대한 제2 정보를 식별할 수 있다.
도 9는 일 실시 예에 따른 제3 증상을 식별하기 위한 웨어러블 장치의 동작의 예를 도시하는 흐름도이다.
이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 910 내지 930는 전자 장치(예: 도 4의 전자 장치(400))의 프로세서(예: 도 4의 프로세서(410))에서 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
도 9를 참조하면, 동작 910에서, 프로세서(410)는 사용자의 심박수에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 심박 센서(431)를 이용하여, 사용자의 심박 변이율을 모니터링함으로써, 사용자의 심박수에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 심박 변이율은 PPG 신호의 대푯값(예: 최댓값, 최솟값, 중간값, 또는 평균값) 간의 표준 편차에 기반하여 식별될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 지정된 기간(예를 들어, 30 일) 동안 사용자의 상태가 기상 상태인 경우, 사용자의 심박수에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 지정된 기간 동안 사용자의 심박 변이율을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 상태가 기상 상태인 경우, 사용자의 대표(예: 최대, 최소, 중간, 최빈 또는 평균) 심박 변이율을 식별할 수 있다.
동작 920에서, 프로세서(410)는 사용자의 심박 변이율이 감소되는 시간 구간을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 상태가 기상 상태인 경우, 사용자의 심박 변이율이 감소되는 시간 구간을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 심박수에 대한 데이터에 기반하여, 사용자의 심박 변이율이 감소되는 시간 구간을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 대표 심박 변이율보다, 현재 사용자의 심박 변이율이 감소되었음을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 심박 변이율이 감소되는 시간 구간을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 감소된 심박 변이율이 상기 시간 구간 내에서 유지되는지 여부를 식별할 수 있다.
동작 930에서, 프로세서(410)는 사용자에게 제3 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자에게 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 중 제3 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 일정 시간(예를 들어, 1 일) 동안 사용자의 심박 변이율이 감소되는 적어도 하나의 시간 구간을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 적어도 하나의 시간 구간의 수가 임계 개수 이상임을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 적어도 하나의 시간 구간의 수가 임계 개수 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에게 제3 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다.
예를 들어, 제3 증상은 우울증 증상을 포함할 수 있다. 프로세서(410)는 일정 시간(예를 들어, 1 일) 동안 사용자의 심박 변이율이 감소되는 적어도 하나의 시간 구간의 개수가 임계 개수 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에게 우울증 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다.
동작 940에서, 프로세서(410)는 제3 증상의 발생 빈도에 대한 제3 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 기준 시간 구간(예를 들어, 한 달) 내에서 제3 증상의 발생 빈도에 대한 제3 정보를 식별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서, 동작 910 내지 동작 930을 반복해서 수행할 수 있다. 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서 제3 증상이 발생(또는 발현)된 횟수를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제3 증상이 발생된 횟수에 기반하여, 기준 시간 구간 내에서 제3 증상의 발생 빈도에 대한 제3 정보를 식별할 수 있다.
도 10은 일 실시 예에 따른 제4 증상을 식별하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1010 내지 1040는 전자 장치(예: 도 4의 전자 장치(400))의 프로세서(예: 도 4의 프로세서(410))에서 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
도 10을 참조하면, 동작 1010에서, 프로세서(410)는 사용자가 수면 상태로 진입하는 시점에 대한 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 메모리(340)에 저장된 사용자의 활동 정보에 기반하여, 사용자가 수면 상태로 진입하는 시점에 대한 정보를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 메모리(340)에 사용자의 활동 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 메모리(340)에 사용자의 대표(예: 최대, 최소, 중간, 최빈 또는 평균) 수면 시작 시간, 대표(예: 최대, 최소, 중간, 최빈 또는 평균) 수면 종료 시간, 및/또는 사용자의 대표(예: 최대, 최소, 중간, 최빈 또는 평균) 활동 시간을 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 메모리(340)에 저장된 사용자의 활동 정보에 기반하여, 사용자가 수면 상태로 진입하는 대표 시점에 대한 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 활동 정보에 기반하여, 사용자의 대표 수면 시작 시간을 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 지정된 기간(예를 들어, 3 일) 동안 사용자의 활동 정보 중 수면 시간을 모니터링 할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 수면 시간을 모니터링함으로써, 사용자의 대표 수면 시작 시간을 업데이트할 수 있다.
동작 1020에서, 프로세서(410)는 사용자가 수면 상태로 진입하는 시점 이전의 제2 시간 구간 동안, 제1 시간 구간 내에서 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생됨을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자가 수면 상태로 진입하는 시점 이전의 제2 시간 구간(예를 들어, 약 2 시간) 동안, 웨어러블 장치(400)가 사용자의 제1 부분에 접촉된 상태에서, 약 1 시간 구간 내에서 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생됨을 식별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 제1 시점에서 사용자의 체온이 기준 온도(예를 들어, 약 37.2 도) 이상임을 식별할 수 있다. 사용자의 체온이 기준 온도 이상임을 식별한 뒤, 프로세서(410)는 제2 시점에서 사용자의 체온이 하강함을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제1 시점 및 제2 시점 사이의 시간 구간을 제1 시간 구간으로 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 체온 상승과 체온 하강이 반복적으로 발생됨을 식별할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 기준 온도를 변경(또는 업데이트)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 체온에 대한 데이터에 기반하여, 사용자의 체온에 관한 트랜드를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 체온에 관한 트랜드에 기반하여, 기준 온도를 변경(또는 업데이트)할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 제1 간격(예를 들어, 약 5 분)에 기반하여, 사용자의 체온을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제1 시점에서 사용자의 체온이 기준 온도(예를 들어, 약 37.2 도) 이상임을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제1 시점부터, 제2 간격(예를 들어, 약 1 분)에 기반하여 사용자의 체온을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제2 시점에서 사용자의 체온이 하강함을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제2 시점 이후의 제3 시점에서 사용자의 체온이 정상 체온임을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제3 시점부터, 제1 간격에 기반하여 사용자의 체온을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 체온이 기준 온도 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 체온을 측정하는 시간 간격을 제1 간격 보다 짧은 제2 간격으로 짧게 설정할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 체온이 정상 체온으로 돌아왔음을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 체온을 측정하는 시간 간격을 제2 간격으로부터 제1 간격으로 증가시킬 수 있다.
실시 예에 따라, 프로세서(410)는 사용자의 체온의 트렌드가 변경됨을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 저장된 사용자의 체온의 제1 트렌드와 상이한 사용자의 체온의 제2 트렌드가 제1 시간 구간 내에서 검출됨을 식별할 수 있다. 프로세서는 제1 트렌드와 제2 트렌드의 차이에 기반하여, 제1 시간 구간 내에서 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생됨을 식별할 수 있다.
동작 1030에서, 프로세서(410)는 사용자에게 제4 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 제2 시간 구간(예를 들어, 약 2 시간) 내의 제1 시간 구간의 길이가 임계 시간 구간(예를 들어, 약 10 분)의 길이 미만임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에게 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 중 제4 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 제4 증상은 제2 증상과 구별될 수 있다. 제2 증상은 일상 생활 중에서 사용자의 급격한 체온 변화가 발생되는 증상일 수 있다. 제4 증상은 수면 시간 직전에 사용자의 수면 장애가 발생되는 증상일 수 있다. 예를 들어, 제4 증상은 갱년기로 인한 불면증 증상을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 제2 시간 구간 내의 제1 시간 구간의 길이가 임계 시간 구간(예를 들어, 약 10 분)의 길이 미만임을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생된 제1 시간 구간의 길이가 임계 시간 구간의 길이 미만임을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자가 수면 상태로 진입하는 시점 이전의 제2 시간 구간 내에서, 짧은 시간 동안 급격한 체온 변화가 사용자에게 발생하였음을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자가 수면 상태로 진입하는 시점 이전의 제2 시간 구간 내에서, 짧은 시간 동안 급격한 체온 변화가 사용자에게 발생하였음을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에게 제4 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다.
동작 1040에서, 프로세서(410)는 제4 증상의 발생 빈도에 대한 제4 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 기준 시간 구간(예를 들어, 한 달) 내에서 제4 증상의 발생 빈도에 대한 제4 정보를 식별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서, 동작 1010 내지 동작 1030을 반복해서 수행할 수 있다. 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서 제4 증상이 발생(또는 발현)된 횟수를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제4 증상이 발생된 횟수에 기반하여, 기준 시간 구간 내에서 제4 증상의 발생 빈도에 대한 제4 정보를 식별할 수 있다.
도 11은 일 실시 예에 따른 제5 증상을 식별하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1110 내지 1130는 전자 장치(예: 도 4의 전자 장치(400))의 프로세서(예: 도 4의 프로세서(410))에서 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
도 11을 참조하면, 동작 1110에서, 프로세서(410)는 사용자의 상태가 수면 상태인 동안, 제1 시간 구간 내에서 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생됨을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 상태가 수면 상태인 동안, 웨어러블 장치(400)가 사용자의 신체의 제1 부분에 접촉된 상태에서, 제1 시간 구간 내에서 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생됨을 식별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 상태가 수면 상태인 시간 구간 내의 제1 시점에서 사용자의 체온이 기준 온도(예를 들어, 약 37.2 도) 이상임을 식별할 수 있다. 사용자의 체온이 기준 온도 이상임을 식별한 뒤, 프로세서(410)는 사용자의 상태가 수면 상태인 시간 구간 내의 제2 시점에서 사용자의 체온이 하강함을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제1 시점 및 제2 시점 사이의 시간 구간을 제1 시간 구간으로 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 체온 상승과 체온 하강이 반복적으로 발생됨을 식별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 제1 간격(예를 들어, 약 5 분)에 기반하여, 사용자의 체온을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제1 시점에서 사용자의 체온이 기준 온도(예를 들어, 약 37.2 도) 이상임을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제1 시점부터, 제2 간격(예를 들어, 약 1 분)에 기반하여 사용자의 체온을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제2 시점에서 사용자의 체온이 하강함을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제2 시점 이후의 제3 시점에서 사용자의 체온이 정상 체온임을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제3 시점부터, 제1 간격에 기반하여 사용자의 체온을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 체온이 기준 온도 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 체온을 측정하는 시간 간격을 제1 간격 보다 짧은 제2 간격으로 짧게 설정할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 체온이 정상 체온으로 돌아왔음을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 체온을 측정하는 시간 간격을 제2 간격으로부터 제1 간격으로 증가시킬 수 있다.
예를 들어, 동작 1110은, 도 8의 동작 810 또는 도 10의 동작 1020과 관련될 수 있다. 도 8의 동작 810은 사용자의 상태가 기상 상태인 경우, 사용자의 체온 변화가 발생됨을 식별하는 동작일 수 있다. 도 10의 동작 1020은 사용자의 상태가 수면 전의 상태인 경우, 사용자의 체온 변화가 발생됨을 식별하는 동작일 수 있다. 도 11의 동작 1110은 사용자의 상태가 수면 상태인 경우, 사용자의 체온 변화가 발생됨을 식별하는 동작일 수 있다.
동작 1120에서, 프로세서(410)는 사용자에게 제5 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 상태가 수면 상태인 동안 제1 시간 구간의 길이가 임계 시간 구간(예를 들어, 약 10 분)의 길이 미만임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에게 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 중 제5 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 제5 증상은 갱년기로 인한 수면 분절(sleep fragmentation) 증상을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 사용자의 상태가 수면 상태인 동안, 제1 시간 구간의 길이가 임계 시간 구간(예를 들어, 약 10 분)의 길이 미만임을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 상태가 수면 상태인 동안, 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생된 제1 시간 구간의 길이가 임계 시간 구간의 길이 미만임을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자가 수면 중, 짧은 시간 동안 급격한 체온 변화가 사용자에게 발생하였음을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자가 수면 중, 짧은 시간 동안 급격한 체온 변화가 사용자에게 발생하였음을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에게 제5 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다.
동작 1130에서, 프로세서(410)는 제5 증상의 발생 빈도에 대한 제5 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 기준 시간 구간(예를 들어, 한 달) 내에서 제5 증상의 발생 빈도에 대한 제5 정보를 식별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서, 동작 1110 내지 동작 1120을 반복해서 수행할 수 있다. 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서 제5 증상이 발생(또는 발현)된 횟수를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제5 증상이 발생된 횟수에 기반하여, 기준 시간 구간 내에서 제5 증상의 발생 빈도에 대한 제5 정보를 식별할 수 있다.
도 12는 일 실시 예에 따른 제6 증상을 식별하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 13은 일 실시 예에 따른 사용자의 체온 변화와 관련된 패턴들의 예를 도시한다.
이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1210 내지 1240는 전자 장치(예: 도 4의 전자 장치(400))의 프로세서(예: 도 4의 프로세서(410))에서 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
도 12를 참조하면, 동작 1210에서, 프로세서(410)는 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 상태가 수면 상태인 동안, 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 지정된 시간(예를 들어, 3 일) 동안, 사용자의 체온 값을 모니터링할 수 있다. 프로세서(410)는 모니터링된 사용자의 체온 값에 기반하여, 사용자의 체온 변화와 관련된 제1 패턴을 식별할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 체온 변화와 관련된 제1 패턴은 서카디안 리듬(circadian rhythm)에 따른 사용자의 체온 변화를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 제1 패턴에 따르면, 사용자의 상태가 기상 상태일 경우, 사용자의 체온 값이 높을 수 있다. 제1 패턴에 따르면, 사용자의 상태가 수면 상태일 경우, 사용자의 체온 값이 낮을 수 있다. 제1 패턴이 식별된 후, 프로세서(410)는 사용자의 체온에 대한 데이터를 식별할 수 있다.
동작 1220에서, 프로세서(410)는 사용자의 체온 변화와 관련된 제1 패턴이 변경되었음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 상태가 수면 상태인 경우, 사용자의 체온 변화와 관련된 제1 패턴이 변경되었음을 식별할 수 있다.
도 13을 참조하면, 그래프(1310)는 사용자의 체온 변화와 관련된 제1 패턴을 나타낸다. 그래프(1320)는 사용자의 체온에 대한 데이터에 기반하여 식별된 사용자의 체온 변화와 관련된 패턴을 나타낸다. 프로세서(410)는 사용자의 체온을 모니터링할 수 있다. 프로세서(410)는 모니터링된 사용자의 체온에 대한 정보에 기반하여, 하루 동안의 사용자의 평균적인 체온 변화를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 지정된 시간동안 모니터링된 사용자의 체온에 대한 정보에 기반하여, 하루 동안의 사용자의 평균적인 체온 변화를 식별할 수 있다.
예를 들어, 그래프(1310)는 하루 동안의 사용자의 평균적인 체온 변화를 나타낸다. 그래프(1320)는 새롭게 식별된, 하루 동안의 사용자의 체온 변화를 나타낸다. 예를 들어, 그래프(1310) 및 그래프(1320)의 x축은 하루 동안의 시간을 나타낸다. 그래프(1310) 및 그래프(1320)의 y축은 사용자의 체온 값을 나타낸다.
일 실시 예에 따르면, 구간(1322)에서, 사용자의 상태가 수면 상태일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 그래프(1310)에 기반하여, 구간(1322)에서 사용자의 상태가 수면 상태임을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는, 그래프(1320)에 기반하여, 구간(1321)에서, 사용자의 급격한 체온 변화가 발생하였음을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 급격한 체온 변화가 발생하였음을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 체온 변화와 관련된 제1 패턴이 변경되었음을 식별할 수 있다.
동작 1230에서, 프로세서(410)는 사용자에게 제6 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 체온 변화와 관련된 제1 패턴이 변경되었음을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에게 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 중 제6 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 제6 증상은 수면 중 비정상적 체온 패턴이 발생하는 증상을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 하루 동안의 사용자의 평균적인 체온 변화와 관련된 제1 패턴을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 상태가 수면 상태인 동안, 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 체온에 대한 데이터에 기반하여 식별된 사용자의 체온 변화와 관련된 패턴이 제1 패턴과 상이함을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 체온 변화와 관련된 제1 패턴이 변경되었음을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 체온 변화와 관련된 제1 패턴이 변경되었음을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에게 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 중 제6 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다.
동작 1240에서, 프로세서(410)는 제6 증상의 발생 빈도에 대한 제6 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 기준 시간 구간(예를 들어, 한 달) 내에서 제6 증상의 발생 빈도에 대한 제6 정보를 식별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서, 동작 1210 내지 동작 1230을 반복해서 수행할 수 있다. 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서 제6 증상이 발생(또는 발현)된 횟수를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제6 증상이 발생된 횟수에 기반하여, 기준 시간 구간 내에서 제6 증상의 발생 빈도에 대한 제6 정보를 식별할 수 있다.
도 14는 일 실시 예에 따른 제7 증상을 식별하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 15는 일 실시 예에 따른 사용자의 체온 변화와 관련된 패턴들의 예를 도시한다.
이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1410 내지 1440는 전자 장치(예: 도 4의 전자 장치(400))의 프로세서(예: 도 4의 프로세서(410))에서 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
도 14를 참조하면, 동작 1410에서, 프로세서(410)는 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 상태가 수면 상태인 동안, 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 지정된 시간(예를 들어, 30 일 또는 월경 주기) 동안, 사용자의 체온 값을 모니터링할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자가 수면 중인 상태에서, 사용자의 체온 값을 지정된 시간 동안 모니터링할 수 있다. 프로세서(410)는 모니터링된 사용자의 체온 값에 기반하여, 사용자의 생체 사이클에 따른 체온 변화와 관련된 제2 패턴을 식별할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 생체 사이클에 따른 체온 변화와 관련된 제2 패턴은 월경 주기(menstrual cycle)에 따른 사용자의 체온 변화를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 월경 주기는 월경기(menstruation phase), 난포기(또는 여포기)(follicular phase), 배란기(ovulation phase), 및 황체기(luteal phase)를 포함할 수 있다. 월경 주기에 기반하여, 여성 사용자의 체온이 변경될 수 있다. 프로세서(410)는 지정된 시간 동안 모니터링된 사용자의 체온 값에 기반하여, 사용자의 생체 사이클에 따른 체온 변화와 관련된 제2 패턴을 식별할 수 있다. 예를 들어, 제2 패턴에 따르면, 배란기에 사용자의 체온(또는 기초 체온)이 증가할 수 있고, 황체기에서 사용자의 체온이 점점 감소될 수 있다. 제2 패턴이 식별된 후, 프로세서(410)는 사용자의 체온에 대한 데이터를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 사용자의 생체 사이클(예를 들어, 월경 주기)에 대한 정보를 사용자로부터 수신함으로써, 제2 패턴을 식별할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 사용자의 생체 사이클에 대한 정보를 여성 건강을 위한 어플리케이션(예: 도 1의 어플리케이션(146))을 통해 저장된 데이터에 기반하여 획득할 수 있다.
동작 1420에서, 프로세서(410)는 사용자의 생체 사이클에 따른 체온 변화와 관련된 제2 패턴이 변경되었음을 식별할 수 있다.
도 15를 참조하면, 그래프(1510)는 사용자의 생체 사이클에 따른 체온 변화와 관련된 제2 패턴을 나타낸다. 그래프(1520)는 사용자의 체온에 대한 데이터에 기반하여 식별된 사용자의 체온 변화와 관련된 패턴을 나타낸다. 예를 들어, 그래프(1510)는 사용자의 생체 사이클에 따른 사용자의 평균적인 체온 변화를 나타낸다. 그래프(1520)는 새롭게 식별된, 사용자의 생체 사이클에 따른 사용자의 체온 변화를 나타낸다. 예를 들어, 그래프(1510) 및 그래프(1520)의 x축은 사용자의 생체 사이클을 구성하는 날짜(days)를 나타낸다. 그래프(1510) 및 그래프(1520)의 y축은 사용자의 체온 값(또는 기초 체온 값)을 나타낸다. 예를 들어, 그래프(1510)에 따르면, 약 18일을 포함하는 구간이 배란기를 나타낼 수 있다. 약 30일의 주기 내에서 약 18일이 경과한 후, 사용자의 체온이 증가될 수 있다. 프로세서(410)는 그래프(1520)에 기반하여, 사용자의 생체 사이클에 따른 체온 변화와 관련된 제2 패턴이 변경되었음을 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 사용자의 체온에 대한 데이터에 기반하여 식별된 생체 사이클에 따른 사용자의 체온 변화와 관련된 패턴을 나타내는 그래프(1520)가 제2 패턴을 나타내는 그래프(1510)와 구별됨을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 생체 사이클에 따른 체온 변화와 관련된 제2 패턴이 변경되었음을 식별할 수 있다.
도 14를 참조하면, 동작 1430에서, 프로세서(410)는 사용자에게 제7 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 생체 사이클에 따른 체온 변화와 관련된 제2 패턴이 변경되었음을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에게 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 중 제7 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다. 예를 들어, 제7 증상은 월경 주기가 비정상적으로 변경되는 증상을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 사용자의 월경 주기(예를 들어, 약 30일) 동안의 사용자의 평균적인 체온 변화와 관련된 제2 패턴을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 월경 주기 동안 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 상태가 수면 상태인 경우, 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 프로세서(410)는 외부 요인이 크게 작용하지 않는 수면 상태에서, 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 체온에 대한 데이터에 기반하여 식별된 사용자의 생체 사이클에 따른 체온 변화와 관련된 패턴이 제2 패턴과 상이함을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 생체 사이클에 따른 체온 변화와 관련된 제2 패턴이 변경되었음을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 생체 사이클에 따른 체온 변화와 관련된 제2 패턴이 변경되었음을 식별하는 것에 기반하여, 사용자에게 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 중 제7 증상이 발생하였음을 식별할 수 있다.
동작 1440에서, 프로세서(410)는 제7 증상의 발생 빈도에 대한 제7 정보를 식별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 기준 시간 구간(예를 들어, 한 달) 내에서 제7 증상의 발생 빈도에 대한 제7 정보를 식별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서, 제7 증상이 발생되었는지 여부를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서 제7 증상이 발생(또는 발현)된 횟수를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제7 증상이 발생된 횟수에 기반하여, 기준 시간 구간 내에서 제7 증상의 발생 빈도에 대한 제7 정보를 식별할 수 있다.
도 16은 일 실시 예에 따른 사용자에게 발생된 적어도 하나의 증상에 대한 정보를 표시하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 17a 및 도 17b는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작의 예를 도시한다.
도 18a 및 도 18b는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작의 예를 도시한다.
도 19는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작의 예를 도시한다.
이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1610 내지 1640는 전자 장치(예: 도 4의 전자 장치(400))의 프로세서(예: 도 4의 프로세서(410))에서 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
도 16을 참조하면, 동작 1610에서, 프로세서(410)는 제1 정보 내지 제7 정보 중 적어도 하나를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 도 6의 동작 610 내지 동작 670에 기반하여, 제1 증상의 발생 빈도에 대한 제1 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 도 8의 동작 810 내지 동작 830에 기반하여, 제2 증상의 발생 빈도에 대한 제2 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 도 9의 동작 910 내지 동작 940에 기반하여, 제3 증상의 발생 빈도에 대한 제3 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 도 10의 동작 1010 내지 동작 1040에 기반하여, 제4 증상의 발생 빈도에 대한 제4 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 도 11의 동작 1110 내지 동작 1130에 기반하여, 제5 증상의 발생 빈도에 대한 제5 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 도 12의 동작 1210 내지 동작 1240에 기반하여, 제6 증상의 발생 빈도에 대한 제6 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 도 14의 동작 1410 내지 동작 1440에 기반하여, 제7 증상의 발생 빈도에 대한 제7 정보를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 제1 정보 내지 제7 정보 중 적어도 하나에 대한 사용자의 피드백을 위한 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(410)는 제1 정보 내지 제7 정보 중 적어도 하나에 대한 사용자의 피드백을 위한 입력을 수신하기 위한 화면을 디스플레이(예: 도 4의 디스플레이 420))에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자에게 제1 증상이 발생하였음에 기반하여, 발생된 제1 증상의 원인에 대한 사용자의 피드백을 위한 입력을 수신할 수 있다.
도 17a를 참조하면, 프로세서(410)는 제4 정보 및 제5 정보에 기반하여, 사용자의 피드백을 위한 입력을 수신하기 위한 화면(1710)을 디스플레이(420)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 제4 정보 및 제5 정보에 기반하여, 제4 증상 및 제5 증상의 원인에 대한 사용자의 피드백을 요청하기 위한 텍스트(1722) 및/또는 객체(1721)를 화면(1710) 내에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 제4 정보 및 제5 정보에 기반하여, 불면증 증상 및/또는 수면 분절 증상의 원인에 대한 사용자 피드백을 요청하기 위한 텍스트(1722) 및/또는 객체(1721)를 화면(1710) 내에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 불면증 증상 및/또는 수면 분절 증상의 원인이 다른 질병 또는 스트레스에 의한 것인지 확인하기 위한 질문에 대한 텍스트(1722) 및/또는 객체(1721)를 화면(1710) 내에 표시할 수 있다. 프로세서(410)는 화면(1710)에 표시된 정보에 기반하여, 사용자의 피드백을 위한 입력을 수신할 수 있다.
도 17b를 참조하면, 프로세서(410)는 제7 정보에 기반하여, 사용자의 피드백을 위한 입력을 수신하기 위한 화면(1730)을 디스플레이(420))에 표시할 수 있다. 프로세서(410)는 제7 정보에 기반하여, 제7 증상의 원인에 대한 사용자의 피드백을 요청하기 위한 텍스트(1742) 및/또는 객체(1741)를 화면(1730) 내에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 제7 정보에 기반하여, 월경 주기(또는 생리 주기)가 비정상적으로 변경되는 증상의 원인에 대한 사용자의 피드백을 요청하기 위한 텍스트(1742) 및/또는 객체(1741)를 화면(1730) 내에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 월경 주기(또는 생리 주기)가 비정상적으로 변경되는 증상의 원인이 다른 질병 또는 사용자의 급격한 상태 변화(예를 들어, 체중 감소, 체중 증가 또는 과도한 스트레스 발생)에 의한 것인지 확인하기 위한 질문에 대한 텍스트(1742) 및/또는 객체(1741)를 화면(1730) 내에 표시할 수 있다. 프로세서(410)는 화면(1730)에 표시된 정보에 기반하여, 사용자의 피드백을 위한 입력을 수신할 수 있다.
도 16을 참조하면, 동작 1620에서, 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서의 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보를 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 디스플레이(420)를 이용하여, 기준 시간 구간 내에서의 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보를 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 기준 시간 구간 내에서의 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보는 다양한 방식으로 표시될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 한 달(예를 들어, 30일) 중, 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상이 발생된 날들에 대한 비율을 식별하고, 식별된 비율을 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 한 달 내에서, 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상을 포함하는 전체 증상들 중 각각의 증상이 차지하는 상대적인 비율을 식별하고, 식별된 비율을 표시할 수 있다.
도 18a를 참조하면, 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서의 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보를 디스플레이(420))에 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 한 달(예를 들어, 약 30일) 중, 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상이 발생된 날들에 대한 비율을 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 지정된 시간 간격에 따라 사용자에게 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상이 발생되었는지 여부를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 지정된 시간 간격에 따른 전체 측정 횟수를 기준으로 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상이 발생된 횟수의 비율을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 한 달 동안, 지정된 시간 간격에 기반하여, 사용자에게 증상(1801) 내지 증상(1805)이 발생되었음을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 한 달 동안 측정된 전체 측정 횟수를 기준으로, 사용자에게 증상(1801) 내지 증상(1805)이 발생된 횟수의 비율에 대한 정보를 화면(1810)에 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 한 달 동안, 사용자에게 증상(1801) 내지 증상(1805)이 발생되었음을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 한 달 중, 증상(1801) 내지 증상(1805)이 발생된 날들에 대한 비율을 나타내는 정보(1820)를 복수의 그래프들을 이용하여 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 한 달 중 증상(1801)이 발생된 비율에 대한 정보를 화면(1810)에 표시할 수 있다. 프로세서(410)는 한 달 중 증상(1802)이 발생된 비율에 대한 정보를 화면(1810)에 표시할 수 있다. 프로세서(410)는 한 달 중 증상(1803)이 발생된 비율에 대한 정보를 화면(1810)에 표시할 수 있다. 프로세서(410)는 한 달 중 증상(1804)이 발생된 비율에 대한 정보를 화면(1810)에 표시할 수 있다. 프로세서(410)는 한 달 중 증상(1805)이 발생된 비율에 대한 정보를 화면(1810)에 표시할 수 있다.
도 18b를 참조하면, 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서의 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보를 디스플레이(420))에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 한 달 내에서, 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상을 포함하는 전체 증상들 중 각각의 증상이 차지하는 상대적인 비율을 디스플레이(420))에 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 한 달 동안, 사용자에게 증상(1801) 내지 증상(1805)이 발생되었음을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 한 달 중, 증상(1801) 내지 증상(1805)이 각각 차지하는 비율을 나타내는 정보(1840)를 그래프를 이용하여 화면(1830)에 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 사용자에게 발생한 전체 증상들 중, 증상(1801)이 발생된 상대적인 비율에 대한 정보를 화면(1830)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자에게 발생한 전체 증상들 중, 증상(1802)이 발생된 상대적인 비율에 대한 정보를 화면(1830)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자에게 발생한 전체 증상들 중, 증상(1803)이 발생된 상대적인 비율에 대한 정보를 화면(1830)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자에게 발생한 전체 증상들 중, 증상(1804)이 발생된 상대적인 비율에 대한 정보를 화면(1830)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자에게 발생한 전체 증상들 중, 증상(1805)이 발생된 상대적인 비율에 대한 정보를 화면(1830)에 표시할 수 있다.
도 16을 참조하면, 동작 1630에서, 프로세서(410)는 사용자 입력을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서의 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보가 표시되는 동안, 사용자 입력을 식별할 수 있다.
예를 들어, 사용자 입력은 웨어러블 장치(400)의 버튼에 대한 입력, 웨어러블 장치(400)의 디스플레이에 대한 탭(ta[) 입력, 스와이프(swipe) 입력, 롱 프레스(long press) 입력, 및 더블 탭(double tap) 입력을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력은 사용자에게 발생된 증상에 대한 정보를 표시하기 위한 입력을 포함할 수 있다.
동작 1640에서, 프로세서(410)는 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상에 대한 정보를 디스플레이(420))에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자 입력에 응답하여, 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상에 대한 정보를 디스플레이(420))에 표시할 수 있다.
도 19를 참조하면, 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서의 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보를 화면(예를 들어, 도 18a의 화면(1810) 또는 도 18b의 화면(1830))에 표시할 수 있다. 프로세서(410)는 상기 화면이 표시되는 동안, 사용자 입력을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자 입력에 응답하여, 화면(1910)을 표시할 수 있다. 프로세서(410)는 화면(1910)에 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상에 대한 정보(1920)를 표시할 수 있다. 예를 들어, 정보(1920)는 증상에 대한 판단 기준 및/또는 증상에 대한 위험성에 대한 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 한 달 동안, 사용자에게 증상(1901) 내지 증상(1905)이 발생되었음을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 증상(1901) 내지 증상(1905)에 대한 정보를 화면(1910)에 표시할 수 있다.
도 20은 일 실시 예에 따른 사용자에게 발생된 적어도 하나의 증상에 대한 정보를 표시하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 21은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작의 예를 도시한다.
도 22는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작의 예를 도시한다.
이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 2010 내지 2030는 전자 장치(예: 도 4의 전자 장치(400))의 프로세서(예: 도 4의 프로세서(410))에서 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
도 20을 참조하면, 동작 2010에서, 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서의 사용자에 의해 인식되는 적어도 하나의 증상에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서의 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보를 디스플레이(420)를 이용하여 표시한 뒤, 기준 시간 구간 내에서의 사용자에 의해 인식된 적어도 하나의 증상에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 제1 정보 내지 제7 정보에 기반하여, 기준 시간 구간 내에서의 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보를 표시할 수 있다. 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서의 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보를 변경(또는 보정)하기 위해, 사용자 입력을 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서의 사용자에 의해 인식된 적어도 하나의 증상에 대한 사용자 입력을 수신하기 위한 화면을 표시할 수 있다.
도 21을 참조하면, 프로세서(410)는 화면(2110)에 기준 시간 구간 내에서의 사용자에 의해 인식된 적어도 하나의 증상에 대한 사용자 입력을 수신하기 위한 정보(2120)를 표시할 수 있다. 프로세서(410)는 정보(2120)가 화면(2110)에 표시된 후, 기준 시간 구간 내에서의 사용자에 의해 인식된 적어도 하나의 증상에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있다.
도 20을 참조하면, 동작 2020에서, 프로세서(410)는 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보를 변경할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자 입력에 기반하여, 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보를 변경할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서의 사용자에 의해 인식된 적어도 하나의 증상에 기반하여, 기준 시간 구간 내에서의 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보를 보정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 웨어러블 장치(400)를 통해, 기준 시간 구간 내에서의 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도를 식별할 수 있다. 예를 들어, 식별된 발생 빈도는 실제 사용자가 느낀 적어도 하나의 증상의 발생 빈도와 상이할 수 있다. 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서의 사용자에 의해 인식된 적어도 하나의 증상에 대한 사용자 입력에 기반하여, 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보를 변경(또는 보정)할 수 있다.
동작 2030에서, 프로세서(410)는 변경된 정보를 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 변경된 정보를 디스플레이(420)를 이용하여 표시할 수 있다.
도 22를 참조하면, 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서의 사용자에 의해 인식된 적어도 하나의 증상에 대한 사용자 입력에 기반하여, 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보를 변경(또는 보정)할 수 있다. 프로세서(410)는 변경된 정보(2220)를 화면(2210)에 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 증상(2201) 내지 증상(2205)의 발생 빈도에 대한 정보(2220)를 적어도 하나의 그래프를 이용하여 표시할 수 있다. 증상(2201) 내지 증상(2205)의 발생 빈도에 대한 정보를 나타내는 적어도 하나의 그래프 중, 적어도 하나의 검은색 막대 그래프는 웨어러블 장치(400)를 통해 식별된 발생 빈도를 나타낼 수 있다. 증상(2201) 내지 증상(2205)의 발생 빈도에 대한 정보를 나타내는 적어도 하나의 그래프 중, 적어도 하나의 흰색 막대 그래프는 기준 시간 구간 내에서의 상기 사용자에 의해 인식된 적어도 하나의 증상에 대한 발생 빈도를 나타낼 수 있다.
도 23은 일 실시 예에 따른 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계를 식별하기 위한 웨어러블 장치의 예시적인 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 24a 및 도 24b는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작의 예를 도시한다.
이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 2310 내지 2320는 전자 장치(예: 도 4의 전자 장치(400))의 프로세서(예: 도 4의 프로세서(410))에서 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
도 23을 참조하면, 동작 2310에서, 프로세서(410)는 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 제1 정보(예를 들어, 도 6의 제1 정보) 내지 제7 정보(예를 들어, 도 14의 제7 정보) 중 적어도 하나에 기반하여, 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상을 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상과 함께, 사용자의 신체 정보(예를 들어, 나이, 키, 몸무게, 복용약, 및/또는 월경 주기)를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자 입력에 기반하여, 사용자의 신체 정보를 식별할 수 있다.
동작 2320에서, 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상에 기반하여, 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상에 기반하여, 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계를 제1 단계 내지 제3 단계 중 하나로 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상, 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상, 및/또는 사용자의 신체 정보에 기반하여, 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상, 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상, 및/또는 사용자의 신체 정보 각각에 관련된 적어도 하나의 가중치를 설정할 수 있다. 프로세서(410)는 적어도 하나의 가중치를 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상에 대한 값, 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상에 대한 값, 및 사용자의 신체 정보에 대한 값에 적용함으로써, 사용자의 건강 상태를 나타내는 값을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 값에 기반하여, 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계를 식별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 제1 증상의 발생 빈도 내지 제7 증상의 발생 빈도에 각각 제1 가중치 내지 제7 가중치를 설정할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 신체 정보와 관련된 제8 가중치를 설정할 수 있다. 프로세서(410)는 제1 가중치 내지 제8 가중치를 제1 증상의 발생 빈도에 대한 값 내지 제7 증상의 발생 빈도에 대한 값 및 사용자의 신체 정보를 나타내는 값에 각각 적용함으로써, 사용자의 건강 상태를 나타내는 값을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 값에 기반하여, 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 값에 기반하여, 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계를 제1 단계 내지 제3 단계 중 하나로 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 값이 제1 값 이상이고 제2 값 미만임에 기반하여, 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계를 제1 단계(예를 들어, 양호 단계)로 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 값이 제2 값 이상이고 제3 값 미만임에 기반하여, 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계를 제2 단계(예를 들어, 중간 단계)로 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 값이 제3 값 이상임에 기반하여, 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계를 제3 단계(예를 들어, 심각 단계)로 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계와 관련된 적어도 하나의 행동(action)을 가이드하기 위한 정보를 디스플레이(420)를 이용하여 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계가 제1 단계임에 기반하여, 적어도 하나의 행동을 가이드하기 위한 정보를 표시하는 동작을 우회할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계가 제1 단계임에 기반하여, 적어도 하나의 행동을 가이드하기 위한 정보를 표시하지 않을 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계가 제2 단계임에 기반하여, 적어도 하나의 행동을 가이드하기 위한 정보를 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계가 제3 단계임에 기반하여, 적어도 하나의 동작을 가이드하기 위한 정보를 표시할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계가 제3 단계임에 기반하여, 적어도 하나의 동작을 가이드하기 위한 정보와 함께 적어도 하나의 동작을 수행하기 위해 웨어러블 장치(400)와 연결된 외부 전자 장치를 제어하기 위한 시각적 객체를 표시할 수 있다.
도 24a를 참조하면, 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계가 제2 단계임에 기반하여, 적어도 하나의 행동을 가이드하기 위한 정보(2420)를 화면(2410)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계가 제2 단계임에 기반하여, 따뜻한 물로 샤워할 것을 가이드하기 위한 텍스트 및/또는 객체를 화면(2410)에 표시할 수 있다.
도 24b를 참조하면, 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계가 제3 단계임에 기반하여, 적어도 하나의 행동을 가이드하기 위한 정보(2440)를 화면(2430)에 표시할 수 있다. 프로세서(410)는 정보(2440)와 함께 적어도 하나의 행동을 수행하기 위해, 웨어러블 장치(400)와 연결된 외부 전자 장치를 제어하기 위한 시각적 객체(2460)를 화면(2430)에 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계가 제3 단계임에 기반하여, 전문의료진과의 상담을 가이드하기 위한 텍스트 및/또는 객체를 화면(2430)에 표시할 수 있다. 프로세서(410)는 정보(2440)와 함께 전문 의료진과의 상담을 제안하기 위한 텍스트(2450) 및 전문 의료진(또는 병원)에게 전화 상담을 요청하기 위한 시각적 객체(2460)를 화면(2430)에 표시할 수 있다. 프로세서(410)는 시각적 객체(2460)에 대한 사용자 입력을 식별하는 것에 응답하여, 웨어러블 장치(400)와 연결된 외부 전자 장치를 제어할 수 있다. 프로세서(410)는 외부 전자 장치를 통해 전문 의료진에게 통화 연결을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(400)를 이용하여, 사용자의 심박에 대한 정보, 체온에 대한 정보, 및/또는 움직임에 대한 정보에 기반하여, 갱년기 증상을 식별할 수 있는 효과가 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자에게 갱년기 증상이 발생되었음을 나타내는 정보를 제공할 수 있는 효과가 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자에게 갱년기 증상에 대한 조기 진료 및 치료를 가이드할 수 있는 효과가 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 도 16의 동작 1610 내지 동작 1640을 수행함으로써, 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서의 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보를 디스플레이(420)에 표시할 수 있다. 프로세서(410)는 기준 시간 구간 내에서의 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보에 기반하여, 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계를 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계를 제1 단계, 제2 단계 및 제3 단계 중 하나로 식별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계가 제1 단계임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 건강 상태가 양호한 것으로 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계가 제1 단계임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자가 갱년기 증상과 관련하여 양호한 상태임을 식별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계가 제2 단계임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 건강 상태가 위험한 것으로 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계가 제2 단계임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자가 갱년기 증상과 관련하여 중간 상태임을 식별할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계가 제3 단계임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 건강 상태가 심각한 것으로 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계가 제3 단계임을 식별하는 것에 기반하여, 사용자가 갱년기 증상과 관련하여 심각한 상태임을 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(410)는 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계를 모니터링할 수 있다. 프로세서(410)는 모니터링된 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계에 기반하여, 도 24a의 화면(2410)을 표시하거나, 도 24b의 화면(2430)을 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치는, 심박 센서, 모션 센서 및 체온 센서를 포함하는 복수의 센서들, 복수의 프로그램 명령어들을 포함하는 메모리, 및 상기 복수의 센서들 및 상기 메모리와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 사용자의 신체의 제1 부분과 접촉하는 상기 심박 센서의 일부분을 통해 획득된 신호를 기반으로 상기 사용자의 심박수를 식별하도록 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 식별된 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단할 것을 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 식별된 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단하는 것에 응답하여, 상기 체온 센서의 일부분을, 지정된 상기 신체의 제2 부분 상에 접촉할 것을 제안하는 제1 가이드를 제공할 것을 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 제1 가이드가 제공된 후, 상기 체온 센서를 통해 상기 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득하도록 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 체온에 대한 데이터를 획득하는 것에 적어도 일부 기반하여, 상기 체온의 측정과 관련된 알림을 출력할 것을 야기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 사용자의 심박에 대한 정보에 기반하여, 상기 사용자의 심박 수가 기준 심박수 이상 또는 사용자의 심박 변이율이 기준 심박 변이율 이하임을 판단할 것을 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 사용자의 심박 수가 기준 심박수 이상 또는 사용자의 심박 변이율이 기준 심박 변이율 이하임을 판단하는 것에 기반하여, 상기 제1 가이드를 제공할 것을 야기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 장치는, 디스플레이를 포함할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 디스플레이를 이용하여, 상기 사용자의 심박수에 대한 정보와 함께 상기 웨어러블 장치를 상기 신체의 제2 부분 상에 접촉할 것을 알리는 상기 제1 가이드를 제공(또는 표시)할 것을 야기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 웨어러블 장치가 상기 제2 부분 상에 접촉됨을 식별하는 것에 응답하여, 상기 체온 센서의 상태를 비활성화 상태로부터 활성화 상태로 변경할 것을 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 활성화 상태로 변경된 상기 체온 센서를 통해, 상기 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득할 것을 야기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 제1 가이드가 제공된 후, 상기 웨어러블 장치가 상기 제1 부분에 접촉된 상태를 유지하는 것을 식별하는 것에 기반하여, 상기 웨어러블 장치의 착용 해제(take off)할 것을 제안하는 제2 가이드를 제공할 것을 야기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 장치는 디스플레이를 포함할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 디스플레이를 이용하여, 상기 사용자의 심박에 대한 정보와 함께 상기 웨어러블 장치를 상기 신체의 제2 부분 상에 접촉할 것을 알리는 상기 제1 가이드를 표시할 것을 야기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 웨어러블 장치가 상기 제2 부분 상에 접촉됨을 식별하는 것에 응답하여, 상기 체온 센서의 상태를 비활성화 상태로부터 활성화 상태로 전환(또는 변경)하고, 상기 활성화 상태로 전환(또는 변경)된 상기 체온 센서를 통해, 상기 사용자의 체온에 대한 데이터를 식별할 것을 야기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 체온에 대한 데이터를 식별(또는 획득)하는 동안, 상기 체온의 측정 상태를 나타내는 상기 알림을 제공(또는 출력)할 것을 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 체온에 대한 데이터가 획득된 후, 상기 제2 부분으로부터 상기 웨어러블 장치를 이격시키도록 지시하기 위해 상기 알림의 출력을 중단할 것을 야기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 체온에 대한 데이터를 식별(또는 획득)하는 동안, 상기 웨어러블 장치와 연결된, 디스플레이를 포함하는 외부 전자 장치를 이용하여, 상기 제2 부분에 상기 웨어러블 장치가 접촉된 상태를 유지하도록 지시하기 위한 화면을 표시할 것을 야기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 체온에 대한 데이터에 기반하여, 상기 신체의 상기 제2 부분의 온도가 기준 온도 이상임을 확인(또는 식별)할 것을 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 제2 부분의 온도가 상기 기준 온도 이상임을 확인(또는 식별)하는 것에 기반하여, 상기 사용자에게 제1 증상이 발생하였음을 확인(또는 식별)할 것을 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 기준 시간 구간 내에서 상기 제1 증상의 발생 빈도에 대한 제1 정보를 식별할 것을 야기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 장치는 상기 사용자의 혈류량에 대한 정보를 식별하기 위한 PPG(photoplethysmography) 센서를 포함할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 체온에 대한 데이터에 기반하여, 상기 제2 부분의 온도가 기준 온도 이상 또는 상기 제2 부분의 혈류량이 기준 혈류량 이상임을 식별할 것을 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 제2 부분의 온도가 상기 기준 온도 이상 또는 상기 제2 부분의 혈류량이 상기 기준 혈류량 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 상기 사용자에게 제1 증상이 발생하였음을 식별할 것을 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 기준 시간 구간 내에서 상기 제1 증상의 발생 빈도에 대한 제1 정보를 식별할 것을 야기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 기준 시간 구간 내에서, 상기 사용자의 상태가 기상 상태임에 기반하여, 상기 사용자에게 상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상이 발생하였음을 식별할 것을 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 기준 시간 구간 내에서, 상기 사용자의 상태가 수면 상태임에 기반하여, 상기 사용자에게 상기 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상이 발생하였음을 식별할 것을 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 상기 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상에 기반하여, 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계를 식별할 것을 야기할 수 있다. 상기 제1 증상은, 상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상에 포함될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 웨어러블 장치가 상기 사용자의 상기 제1 부분에 접촉된 상태에서, 제1 시간 구간 내에서 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생됨을 식별할 것을 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 제1 시간 구간의 길이가 임계 시간 구간의 길이 미만임을 식별하는 것에 기반하여, 상기 사용자에게 상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 중 제2 증상이 발생하였음을 식별할 것을 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 기준 시간 구간 내에서, 상기 제2 증상의 발생 빈도에 대한 제2 정보를 식별할 것을 야기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 메모리에 저장된 상기 사용자의 활동 정보에 기반하여, 상기 사용자가 수면 상태로 진입하는 시점에 대한 정보를 식별할 것을 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 사용자가 수면 상태로 진입하는 시점 이전의 제2 시간 구간 동안, 상기 제1 시간 구간 내에서 상기 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생됨을 식별할 것을 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 제1 시간 구간의 길이가 상기 임계 시간 구간의 길이 미만임을 식별하는 것에 기반하여, 상기 사용자에게 상기 제2 증상과 구별되는, 상기 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 중 제3 증상이 발생하였음을 식별할 것을 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 기준 시간 구간 내에서 상기 제3 증상의 발생 빈도에 대한 제3 정보를 식별할 것을 야기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 장치는, 디스플레이를 포함할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 제1 정보, 상기 제2 정보, 및 상기 제3 정보 중 적어도 하나에 기반하여, 상기 기준 시간 구간 내에서의 상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 상기 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보를 상기 디스플레이를 이용하여 표시할 것을 야기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 기준 시간 구간 내에서의 상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 상기 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보가 표시되는 동안, 사용자 입력을 식별할 것을 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 사용자 입력에 응답하여, 상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 상기 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상에 대한 정보를 상기 디스플레이를 이용하여 제공(또는 표시)할 것을 야기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 기준 시간 구간 내에서의 상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 상기 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보를 상기 디스플레이를 이용하여 표시한 뒤, 상기 기준 시간 구간 내에서의 상기 사용자에 의해 인식된 적어도 하나의 증상에 대한 사용자 입력을 수신할 것을 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 사용자 입력에 기반하여, 상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 상기 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보를 변경할 것을 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 변경된 정보를 상기 디스플레이를 이용하여 제공(또는 표시)할 것을 야기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 장치는 디스플레이를 더 포함하고, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 상기 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상에 기반하여, 상기 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계를 제1 단계 내지 제3 단계 중 하나로 결정(또는 식별)할 것을 야기할 수 있다. 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계와 관련된 적어도 하나의 행동(action)을 가이드하기 위한 정보를 상기 디스플레이를 이용하여 표시할 것을 야기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가, 상기 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계가 상기 제3 단계로 결정(또는 식별)되는 것에 기반하여, 상기 제3 단계와 관련된 적어도 하나의 행동을 지시하기 위한 정보와 함께 상기 적어도 하나의 행동을 수행하기 위해 상기 웨어러블 장치와 연결된 외부 전자 장치를 제어하기 위한 시각적 객체를 표시할 것을 야기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치의 방법은, 사용자의 신체의 제1 부분과 접촉하는 상기 웨어러블 장치의 심박 센서의 일부분을 통해 획득된 신호를 기반으로 상기 사용자의 심박수를 식별하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 식별된 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 식별된 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단하는 것에 응답하여, 상기 웨어러블 장치의 체온 센서의 일부분을, 지정된 상기 신체의 제2 부분 상에 접촉할 것을 제안하는 제1 가이드를 제공하는 동작, 상기 제1 가이드가 제공된 후, 상기 체온 센서를 통해 상기 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 체온에 대한 데이터를 획득하는 것에 적어도 일부 기반하여, 상기 체온의 측정과 관련된 알림을 출력하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 장치를 상기 제2 부분 상에 접촉할 것을 제안하는 상기 제1 가이드를 제공하는 동작은, 상기 웨어러블 장치의 디스플레이를 이용하여, 상기 사용자의 심박수에 대한 정보와 함께 상기 웨어러블 장치를 상기 신체의 제2 부분 상에 접촉할 것을 제안하는 상기 제1 가이드를 나타내기 위한 화면을 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 방법은, 상기 체온에 대한 데이터에 기반하여, 상기 제2 부분의 온도가 기준 온도 이상임을 식별하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 제2 부분의 온도가 상기 기준 온도 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 상기 사용자에게 제1 증상이 발생하였음을 식별하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 기준 시간 구간 내에서 상기 제1 증상의 발생 빈도에 대한 제1 정보를 식별하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 방법은, 상기 기준 시간 구간 내에서, 상기 사용자의 상태가 기상 상태임에 기반하여, 상기 사용자에게 상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상이 발생하였음을 식별하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 기준 시간 구간 내에서, 상기 사용자의 상태가 수면 상태임에 기반하여, 상기 사용자에게 상기 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상이 발생하였음을 식별하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 방법은, 상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 상기 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상에 기반하여, 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계를 식별하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 제1 증상은, 상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상에 포함될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체(non-transitory computer readable storage medium)에 저장된 하나 이상의 프로그램들은, 심박 센서, 체온 센서, 및 모션 센서를 가지는(with) 웨어러블 장치의 프로세서에 의해 실행될 시, 사용자의 신체의 제1 부분과 접촉하는 상기 심박 센서의 일부분을 통해 획득된 신호를 기반으로 상기 사용자의 심박수를 식별하도록 상기 웨어러블 장치를 야기하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로그램들은 상기 웨어러블 장치의 프로세서에 의해 실행될 시, 상기 식별된 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단하도록 상기 웨어러블 장치를 야기하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로그램들은, 상기 식별된 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단하는 것에 응답하여, 상기 체온 센서의 일부분을, 지정된 상기 신체의 제2 부분 상에 접촉할 것을 제안하는 제1 가이드를 제공하도록 상기 웨어러블 장치를 야기하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로그램들은, 상기 제1 가이드가 제공된 후, 상기 체온 센서를 통해 상기 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득하도록 상기 웨어러블 장치를 야기하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로그램들은, 상기 체온에 대한 데이터를 획득하는 것에 적어도 일부 기반하여, 상기 체온의 측정과 관련된 알림을 출력하도록 상기 웨어러블 장치를 야기하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 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. "제1", "제2", 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: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 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 제3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시 예들에서, 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: CD-ROM(compact disc read only memory))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims (15)

  1. 웨어러블 장치로서,
    심박 센서, 모션 센서 및 체온 센서를 포함하는 복수의 센서들;
    복수의 프로그램 명령어들을 포함하는 메모리; 및
    상기 복수의 센서들 및 상기 메모리와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가,
    사용자의 신체의 제1 부분과 접촉하는 상기 심박 센서의 일부분을 통해 획득된 신호를 기반으로 상기 사용자의 심박에 대한 정보를 식별하고,
    상기 사용자의 심박에 대한 정보에 기반하여, 상기 체온 센서의 일부분을, 지정된 상기 신체의 제2 부분 상에 접촉할 것을 제안하는 제1 가이드를 제공하고,
    상기 제1 가이드가 제공된 후, 상기 체온 센서를 통해 상기 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득하고,
    상기 체온에 대한 데이터를 획득하는 것에 적어도 일부 기반하여, 상기 체온의 측정과 관련된 알림을 출력할 것을 야기하는
    웨어러블 장치.
  2. 제1 항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가,
    상기 사용자의 심박에 대한 정보에 기반하여, 상기 사용자의 심박 수가 기준 심박수 이상 또는 사용자의 심박 변이율이 기준 심박 변이율 이하임을 판단하고,
    상기 사용자의 심박 수가 기준 심박수 이상 또는 사용자의 심박 변이율이 기준 심박 변이율 이하임을 판단하는 것에 기반하여, 상기 제1 가이드를 제공할 것을 야기하는,
    웨어러블 장치.
  3. 제1 항 내지 제2 항 중 어느 한 항에 있어서,
    디스플레이를 더 포함하고,
    상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가,
    상기 디스플레이를 이용하여, 상기 사용자의 심박에 대한 정보와 함께 상기 웨어러블 장치를 상기 신체의 제2 부분 상에 접촉할 것을 알리는 상기 제1 가이드를 표시할 것을 야기하는,
    웨어러블 장치.
  4. 제1 항 내지 제3 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가,
    상기 웨어러블 장치가 상기 제2 부분 상에 접촉됨을 식별하는 것에 응답하여, 상기 체온 센서의 상태를 비활성화 상태로부터 활성화 상태로 변경하고,
    상기 활성화 상태로 변경된 상기 체온 센서를 통해, 상기 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득할 것을 야기하는,
    웨어러블 장치.
  5. 제1 항 내지 제4 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가,
    상기 체온에 대한 데이터를 획득하는 동안, 상기 체온의 측정 상태를 나타내는 상기 알림을 출력하고,
    상기 체온에 대한 데이터가 획득된 후, 상기 제2 부분으로부터 상기 웨어러블 장치를 이격시키도록 가이드하기 위해 상기 알림의 출력을 중단할 것을 야기하는,
    웨어러블 장치.
  6. 제5 항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가,
    상기 체온에 대한 데이터를 획득하는 동안, 상기 웨어러블 장치와 연결된, 디스플레이를 포함하는 외부 전자 장치를 이용하여, 상기 제2 부분에 상기 웨어러블 장치가 접촉된 상태를 유지하도록 가이드하기 위한 화면을 표시할 것을 야기하는,
    웨어러블 장치.
  7. 제1 항 내지 제6 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 사용자의 혈류량에 대한 정보를 식별하기 위한 PPG(photoplethysmography) 센서를 더 포함하고,
    상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가,
    상기 체온에 대한 데이터에 기반하여, 상기 제2 부분의 온도가 기준 온도 이상 또는 상기 제2 부분의 혈류량이 기준 혈류량 이상임을 식별하고,
    상기 제2 부분의 온도가 상기 기준 온도 이상 또는 상기 제2 부분의 혈류량이 상기 기준 혈류량 이상임을 식별하는 것에 기반하여, 상기 사용자에게 제1 증상이 발생하였음을 식별하고,
    기준 시간 구간 내에서 상기 제1 증상의 발생 빈도에 대한 제1 정보를 식별할 것을 야기하는,
    웨어러블 장치.
  8. 제7 항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가,
    상기 기준 시간 구간 내에서, 상기 사용자의 상태가 기상 상태임에 기반하여, 상기 사용자에게 상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상이 발생하였음을 식별하고,
    상기 기준 시간 구간 내에서, 상기 사용자의 상태가 수면 상태임에 기반하여, 상기 사용자에게 상기 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상이 발생하였음을 식별하고,
    상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 상기 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상에 기반하여, 사용자의 건강 상태를 나타내는 단계를 식별할 것을 야기하고,
    상기 제1 증상은,
    상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상에 포함되는
    웨어러블 장치.
  9. 제8 항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가,
    상기 웨어러블 장치가 상기 사용자의 상기 제1 부분에 접촉된 상태에서, 제1 시간 구간 내에서 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생됨을 식별하고,
    상기 제1 시간 구간의 길이가 임계 시간 구간의 길이 미만임을 식별하는 것에 기반하여, 상기 사용자에게 상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 중 제2 증상이 발생하였음을 식별하고,
    상기 기준 시간 구간 내에서, 상기 제2 증상의 발생 빈도에 대한 제2 정보를 식별할 것을 야기하는,
    웨어러블 장치.
  10. 제9 항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가,
    상기 메모리에 저장된 상기 사용자의 활동 정보에 기반하여, 상기 사용자가 수면 상태로 진입하는 시점에 대한 정보를 식별하고,
    상기 사용자가 수면 상태로 진입하는 시점 이전의 제2 시간 구간 동안, 상기 제1 시간 구간 내에서 상기 기준 범위를 벗어나는 체온 변화가 발생됨을 식별하고,
    상기 제1 시간 구간의 길이가 상기 임계 시간 구간의 길이 미만임을 식별하는 것에 기반하여, 상기 사용자에게 상기 제2 증상과 구별되는, 상기 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 중 제3 증상이 발생하였음을 식별하고,
    상기 기준 시간 구간 내에서 상기 제3 증상의 발생 빈도에 대한 제3 정보를 식별할 것을 야기하는,
    웨어러블 장치.
  11. 제10 항에 있어서,
    디스플레이를 더 포함하고,
    상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가,
    상기 제1 정보, 상기 제2 정보, 및 상기 제3 정보 중 적어도 하나에 기반하여, 상기 기준 시간 구간 내에서의 상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 상기 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보를 상기 디스플레이를 이용하여 표시할 것을 야기하는,
    웨어러블 장치.
  12. 제11 항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 웨어러블 장치가,
    상기 기준 시간 구간 내에서의 상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 상기 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보가 표시되는 동안, 사용자 입력을 식별하고,
    상기 사용자 입력에 응답하여, 상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 상기 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상에 대한 정보를 상기 디스플레이를 이용하여 표시할 것을 야기하는,
    웨어러블 장치.
  13. 제11 항 내지 제12 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 기준 시간 구간 내에서의 상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 상기 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보를 상기 디스플레이를 이용하여 표시한 뒤, 상기 기준 시간 구간 내에서의 상기 사용자에 의해 인식된 적어도 하나의 증상에 대한 사용자 입력을 수신하고,
    상기 사용자 입력에 기반하여, 상기 기상 상태와 관련된 적어도 하나의 증상 및 상기 수면 상태와 관련된 적어도 하나의 증상의 발생 빈도에 대한 정보를 변경하고,
    상기 변경된 정보를 상기 디스플레이를 이용하여 표시하도록 더 설정된
    웨어러블 장치.
  14. 웨어러블 장치의 방법에 있어서,
    사용자의 신체의 제1 부분과 접촉하는 상기 웨어러블 장치의 심박 센서의 일부분을 통해 획득된 신호를 기반으로 상기 사용자의 심박수를 식별하는 동작;
    상기 식별된 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단하는 동작;
    상기 식별된 심박수가 기준 심박수 이상임을 판단하는 것에 응답하여, 상기 웨어러블 장치의 체온 센서의 일부분을, 지정된 상기 신체의 제2 부분 상에 접촉할 것을 제안하는 제1 가이드를 제공하는 동작;
    상기 제1 가이드가 제공된 후, 상기 체온 센서를 통해 상기 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득하는 동작; 및
    상기 체온에 대한 데이터를 획득하는 것에 적어도 일부 기반하여, 상기 체온의 측정과 관련된 알림을 출력하는 동작을 포함하는
    방법.
  15. 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체(non-transitory computer readable storage medium)에 있어서, 상기 하나 이상의 프로그램들은, 심박 센서, 체온 센서, 및 모션 센서를 가지는(with) 웨어러블 장치의 프로세서에 의해 실행될 시,
    사용자의 신체의 제1 부분과 접촉하는 상기 심박 센서의 일부분을 통해 획득된 신호를 기반으로 상기 사용자의 심박에 대한 정보를 식별하고,
    상기 사용자의 심박에 대한 정보에 기반하여, 상기 체온 센서의 일부분을, 지정된 상기 신체의 제2 부분 상에 접촉할 것을 제안하는 제1 가이드를 제공하고,
    상기 제1 가이드가 제공된 후, 상기 체온 센서를 통해 상기 사용자의 체온에 대한 데이터를 획득하고,
    상기 체온에 대한 데이터를 획득하는 것에 적어도 일부 기반하여, 상기 체온의 측정과 관련된 알림을 출력하도록 상기 웨어러블 장치를 야기하는 인스트럭션들을 포함하는
    컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110052783A (ko) * 2009-11-13 2011-05-19 삼성전자주식회사 생체 정보 획득 방법 및 장치
KR20110128382A (ko) * 2010-05-22 2011-11-30 강원대학교산학협력단 생체신호의 모니터링을 위한 생활 의료 보조 시스템
KR20140112984A (ko) * 2013-03-15 2014-09-24 엘지전자 주식회사 단말기 및 그 제어 방법
KR20160110847A (ko) * 2015-03-13 2016-09-22 주식회사 소소 다중 생체신호를 이용한 건강 이상 징후 알람 시스템
KR20200099281A (ko) * 2019-02-14 2020-08-24 주식회사 온워즈 Ecg 기반 원격 개인 건강 관리 서비스 방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110052783A (ko) * 2009-11-13 2011-05-19 삼성전자주식회사 생체 정보 획득 방법 및 장치
KR20110128382A (ko) * 2010-05-22 2011-11-30 강원대학교산학협력단 생체신호의 모니터링을 위한 생활 의료 보조 시스템
KR20140112984A (ko) * 2013-03-15 2014-09-24 엘지전자 주식회사 단말기 및 그 제어 방법
KR20160110847A (ko) * 2015-03-13 2016-09-22 주식회사 소소 다중 생체신호를 이용한 건강 이상 징후 알람 시스템
KR20200099281A (ko) * 2019-02-14 2020-08-24 주식회사 온워즈 Ecg 기반 원격 개인 건강 관리 서비스 방법

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