KR20180049721A - 생체 성분 측정 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
생체 성분 측정 장치 및 방법이 개시된다. 일 실시예에 따르면, 장치는 사용자의 피부에 광을 조사하고 반사되는 광을 검출하여 사용자의 스펙트럼 데이터를 획득하는 스펙트럼 데이터 획득부 및 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼을 이용하여 획득된 스펙트럼 데이터로부터 사용자 특성 신호 데이터를 추출하고, 사용자 특성 신호 데이터를 기초로 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신하여, 사용자에 대하여 개인화된 제2 단위 성분 스펙트럼을 생성하는 처리부를 포함할 수 있다.
Description
비침습 방식의 생체 성분 측정 기술로서, 보다 상세하게는 단위 성분 스펙트럼을 개인화하고, 개인화된 단위 성분 스펙트럼을 이용하여 생체 성분을 측정하는 기술에 관련된다.
당뇨병은 다양한 합병증을 일으키며 치료가 잘 안 되는 만성질환이어서 규칙적으로 혈당을 체크하여 합병증 발생을 예방해야 한다. 또한 인슐린을 투여하는 경우에는 저혈당을 대비하고 인슐린 투여량을 조절하기 위해 혈당을 체크해야 한다. 일반적으로 혈당을 측정하기 위해 침습적인 방식이 이용되고 있다. 침습적으로 혈당을 측정하는 방식은 측정의 신뢰성이 높다고 할 수 있으나 주사를 이용하여 혈액 채취의 고통, 번거로움 및 질병 감염 위험이 존재한다. 최근에는 혈액을 직접 채취하지 않고 분광기를 이용하여 비침습적으로 혈당을 측정하는 방법이 연구되고 있다.
분광기를 이용하여 혈당을 예측하는 방법은 공복상태에서 혈당값이 일정 값으로 유지될 때 피부 스펙트럼 데이터로부터 추출한 배경 신호(background signal)와 당 용액에서 추출한 단위 당 스펙트럼(εglucose)을 이용하여 혈당의 변화량을 추정하고, 공복 혈당 값과 변화량을 합하여 현재의 혈당값을 예측할 수 있다.
단위 성분 스펙트럼을 개인화하여 생체 성분을 측정하는 장치 및 그 방법이 제시된다.
일 양상에 따르면, 생체 성분 측정 장치는 사용자의 피부에 광을 조사하고 반사되는 광을 검출하여 사용자의 스펙트럼 데이터를 획득하는 스펙트럼 데이터 획득부 및 배경신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼을 이용하여 획득된 스펙트럼 데이터로부터 사용자 특성 신호를 추출하고, 사용자 특성 신호를 기초로 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신하여, 사용자에 대하여 개인화된 제2 단위 성분 스펙트럼을 생성하는 처리부를 포함할 수 있다.
처리부는 사용자 특성 신호가 추출되면, 추출된 사용자 특성 신호를 기초로 개인화 조건의 만족 여부를 판단하고, 판단 결과를 기초로 제1 단위 성분 스펙트럼의 갱신 여부를 결정할 수 있다.
처리부는 판단 결과 개인화 조건을 만족하면 제1 단위 성분 스펙트럼을 개인화된 제2 단위 성분 스펙트럼으로 결정할 수 있다.
처리부는 판단 결과가 개인화 조건을 만족하지 않으면, 사용자 특성 신호를 전처리하는 과정을 수행하고, 전처리된 사용자 특성 신호를 기초로 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신할 수 있다.
처리부는 제1 단위 성분 스펙트럼이 갱신되면, 배경 신호 및 갱신된 제1 단위 성분 스펙트럼을 기초로 획득된 스펙트럼 데이터로부터 사용자 특성 신호를 다시 추출하고, 다시 추출된 사용자 특성 신호를 기초로 개인화 조건의 만족 여부를 판단하는 과정을 다시 수행할 수 있다.
이때, 전처리하는 과정은 사용자 특성 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼 사이의 형태적 유사도를 판단하는 코사인(Cosine) 값, 선형성을 판단하는 상관계수, 유사도를 판단하는 RMS(root means square) 값, 차이를 판단하는 유클리드 거리(Euclidean distance) 및 통계적으로 유사도를 판단하는 t-검증(t-test) 중의 적어도 하나를 사용하여 노이즈를 제거하는 과정을 포함할 수 있다.
또한, 전처리하는 과정은 노이즈가 제거된 사용자 특성 신호 및 제2 단위 성분 스펙트럼을 스무딩(smoothing)하는 과정을 더 포함할 수 있다.
처리부는 미리 정해진 주기 또는 사용자의 요청에 따라, 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼 중의 적어도 하나를 갱신할 수 있다.
처리부는 생성된 제2 단위 성분 스펙트럼을 기초로 피부 구성 물질 및 혈중 구성 물질중의 적어도 하나를 포함하는 생체 성분 정보를 측정할 수 있다.
또한, 생체 성분 측정 장치는 제1 단위 스펙트럼, 제2 단위 스펙트럼, 배경 신호, 획득된 스펙트럼 및 처리부의 처리 결과를 포함한 각종 정보를 사용자에게 출력하는 출력부를 더 포함할 수 있다.
일 양상에 따르면, 생체 성분 측정 방법은
사용자의 피부에 광을 조사하고 반사되는 광을 검출하여 사용자의 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼을 이용하여 획득된 스펙트럼 데이터로부터 사용자 특성 신호를 추출하는 단계 및 사용자 특성 신호를 기초로 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신하여, 사용자에 대하여 개인화된 제2 단위 성분 스펙트럼을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
제2 단위 성분 스펙트럼을 생성하는 단계는 사용자 특성 신호가 추출되면, 추출된 사용자 특성 신호를 기초로 개인화 조건의 만족 여부를 판단하는 단계 및 판단 결과를 기초로 제1 단위 성분 스펙트럼의 갱신 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
제2 단위 성분 스펙트럼을 생성하는 단계는 판단 결과가 개인화 조건을 만족하면, 제1 단위 성분 스펙트럼을 개인화된 제2 단위 성분 스펙트럼으로 결정할 수 있다.
제2 단위 성분 스펙트럼을 생성하는 단계는 판단 결과가 개인화 조건을 만족하지 않으면, 사용자 특성 신호를 전처리하는 과정을 수행하는 단계 및 전처리 된 사용자 특성 신호를 기초로 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
제2 단위 성분 스펙트럼을 생성하는 단계는 제1 단위 성분 스펙트럼이 갱신되면, 배경 신호 및 갱신된 제1 단위 성분 스펙트럼을 기초로 획득된 스펙트럼 데이터로부터 사용자 특성 신호를 다시 추출하는 단계 및 다시 추출된 사용자 특성 신호를 기초로 개인화 조건의 만족 여부를 판단하는 과정을 다시 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이때, 전처리하는 과정은 사용자 특성 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼 데이터 사이의 형태적 유사도를 판단하는 코사인(Cosine) 값, 선형성을 판단하는 상관계수, 유사도를 판단하는 RMS(root means square) 값, 차이를 판단하는 유클리드 거리(Euclidean distance) 및 통계적으로 유사도를 판단하는 t-검증(t-test) 중의 적어도 하나를 사용하여 노이즈를 제거하는 과정을 포함할 수 있다.
또한, 전처리하는 과정은 노이즈가 제거된 사용자 특성 신호 및 제2 단위 성분 스펙트럼을 스무딩(smoothing)하는 과정을 더 포함할 수 있다.
또한, 생체 성분 측정 방법은 미리 정해진 주기 또는 사용자의 요청에 따라, 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼 중의 적어도 하나를 갱신하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 생체 성분 측정 방법은 생성된 제2 단위 성분 스펙트럼을 기초로 피부 구성 물질 및 혈중 구성 물질중의 적어도 하나를 포함하는 생체 성분 정보를 측정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 생체 성분 측정 방법은 제1 단위 스펙트럼, 제2 단위 스펙트럼, 배경 신호, 획득된 스펙트럼 및 처리부의 처리 결과를 포함한 각종 정보를 사용자에게 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
사용자의 특성이 반영된 단위 성분 스펙트럼을 이용함으로써 정확하게 생체 성분을 측정할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 생체 성분 측정 장치를 도시한 블록도이다.
도 2는 제1 단위 성분 스펙트럼과 제2 단위 성분 스펙트럼 사이의 차이를 도시한 그래프이다.
도 3은 다른 실시예에 따른 생체 성분 측정 장치의 처리부를 도시한 블록도이다.
도 4는 다른 실시예에 따른 생체 성분 측정 장치를 도시한 블록도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 생체 성분 측정 방법을 도시한 흐름도이다.
도 6은 다른 실시예에 따른 생체 성분 측정 방법을 도시한 흐름도이다.
도 7은 다른 실시예에 따른 생체 성분 측정 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2는 제1 단위 성분 스펙트럼과 제2 단위 성분 스펙트럼 사이의 차이를 도시한 그래프이다.
도 3은 다른 실시예에 따른 생체 성분 측정 장치의 처리부를 도시한 블록도이다.
도 4는 다른 실시예에 따른 생체 성분 측정 장치를 도시한 블록도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 생체 성분 측정 방법을 도시한 흐름도이다.
도 6은 다른 실시예에 따른 생체 성분 측정 방법을 도시한 흐름도이다.
도 7은 다른 실시예에 따른 생체 성분 측정 방법을 도시한 흐름도이다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다. 기재된 기술의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "?부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 생체 성분 측정 장치 및 방법의 실시 예들을 도면들을 참고하여 설명하도록 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 생체 성분 측정 장치를 도시한 블록도이다. 생체 성분 측정 장치(100)는 사용자의 피부 스펙트럼 데이터를 획득하고, 단위 성분 스펙트럼을 개인화하여 사용자의 생체 성분을 비침습적으로 측정하는 장치일 수 있다.
여기서 생체 성분은 사용자의 혈당이 될 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않으며 피부 구성 물질(예: 단백질, 지질, 무기질 및 수분 등), 혈중 구성 물질(예: 중성지방, 콜레스테롤, 혈구, 젖산 및 요산 등) 및 인체를 구성하는 다양한 성분일 수 있다. 다만, 이하에서 필요한 경우에는 설명의 편의를 위해 생체 성분 측정 장치(100)가 혈당을 측정하는 예를 기초로 설명한다.
생체 성분 측정 장치(100)는 소프트웨어 모듈로 구현되거나 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 이때, 전자 장치는 휴대폰, 스파트폰, 타블렛, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등을 포함할 수 있고, 웨어러블 디바이스는 손목시계형, 손목 밴드형, 반지형, 벨트형, 목걸이형, 발목 밴드형, 허벅지 밴드형, 팔뚝 밴드형 등을 포함할 수 있다. 그러나 전자 장치는 상술한 예에 제한되지 않으며, 웨어러블 디바이스 역시 상술한 예에 제한되지 않는다.
도 1을 참조하면, 생체 성분 측정 장치(100)는 스펙트럼 데이터 획득부(110) 및 처리부(120)를 포함할 수 있다. 여기서, 처리부(120)는 하나 이상의 프로세서, 메모리 및 이들의 조합으로 구성될 수 있다.
스펙트럼 데이터 획득부(110)는 사용자의 피부에 광을 조사하고 반사되는 광을 검출하여 사용자의 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 스펙트럼 데이터 획득부(110)는 근적외선(Near Infrared Ray, NIR)이나 중적외선(Mid Infrared Ray, MIR) 대역의 광을 조사하는 광원 및 포토 다이오드(photo diode), 포토 트랜지스터(photo teabsistor: PTr) 또는 전자 결합소자(charge-couple device: CCD)를 포함하는 검출기를 포함할 수 있다.
일 예로, 생체 성분 측정 장치(100)를 사용하여 사용자의 혈당을 측정하는 경우, 스펙트럼 데이터 획득부(110)는 사용자의 피부에 직접 광을 조사하여 피부 흡수(absorption)스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 이때, 획득된 스펙트럼 데이터는 동일한 측정 위치에서 시간의 변화에 따라 측정한 하나 이상의 스펙트럼 데이터일 수 있다.
또한, 스펙트럼 데이터 획득부(120)는 외부의 분광 장치와 유무선 네트워크로 연결되어 외부의 분광 장치로부터 피부 스펙트럼 데이터를 실시간으로 획득하거나, 외부의 저장 장치에 저장된 피부 스펙트럼 데이터를 수신하여 획득할 수 있다.
처리부(120)는 획득된 스펙트럼 데이터, 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼을 사용하여 사용자 특성 신호를 추출할 수 있다. 여기서, 배경 신호는 사용자의 생체 성분에 변화가 발생하지 않는 기준 상태(예: 공복 상태)에서 일정 시간 간격으로 측정된 스펙트럼 데이터이거나 이것을 가공한 형태일 수 있다. 이때, 기준 상태는 사용자의 연령, 성별, 피부상태 및 측정 대상이 되는 생체 성분의 종류에 따라 다르게 설정될 수 있다.
또한, 여기서 제1 단위 성분 스펙트럼은 측정 대상이 되는 생체 성분의 소정의 단위에 대한 스펙트럼을 의미할 수 있으며, 후술하는 바와 같이 사용자에 대해 개인화된 제2 단위 성분 스펙트럼을 생성할 때, 기준이 되는 단위 성분 스펙트럼이 될 수 있다.
한편, 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼은 생체 성분 측정 이전에 미리 측정된 데이터일 수 있고, 이에 제한되지 않으며 사용자로부터 실시간으로 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 획득된 스펙트럼 데이터는 수학식 1과 같은 수식으로 표현될 수 있다. 처리부(120)는 수학식 1을 사용하여 사용자 특성 신호를 추출할 수 있다. 수학식 1은 단위 당 스펙트럼(
)을 사용하여 피부 스펙트럼 데이터(
)를 표현한 일 예일 수 있다. 여기서 St는 시간 t에서 획득한 스펙트럼, Bv는 공복 상태에서 신호 추출 방법인 PCA(principal component analysis), ICA (Independent component analysis) 및 NMF(Non-negative matrix factorization)중의 적어도 어느 하나를 사용하여 추출한 v번째 로딩 벡터(loading vector), bbv는 최소 제곱법(least square method)로 해석할 때의 Bv의 계수(coefficient)가 되며, 
는 배경 신호에 대응 될 수 있다. 또한, 
은 단위 당 스펙트럼, Lt는 시간 t에서 광 이동 경로, 
는 시간 t에서 예측된 혈당 변화 값으로, 
는 제1 단위 당 스펙트럼으로 추출한 혈당 신호에 대응 될 수 있다. 여기서 
는 제1 단위 성분 스펙트럼의 일 예일 수 있다. 또한, et는 배경 신호 및 제1 단위 당 스펙트럼으로 추출한 혈당 신호 이외의 신호로 잔여 데이터(remained data) 또는 에러 데이터(error data)일 수 있다.
즉, 획득한 스펙트럼(St)에 노이즈가 없는 경우 또는 단위 당 스펙트럼(
)이 사용자의 개인적 특성을 충분히 반영하고 있어 배경 신호 및 단위 당 스펙트럼(
)으로 획득한 스펙트럼(St)이 모두 해석되는 경우 et는 0에 수렴할 수 있다.
따라서, 처리부(120)는 수학식 1을 사용하여 획득한 스펙트럼(St)에서 배경 신호 및 단위 당 스펙트럼(
)으로 해석되지 않는 et부분이 존재하는 경우, et가 사용자의 개인적 특질에 기인하는 신호로 가정하고, 일정 시간 동안 얻은 하나 이상의 et값을 사용자 특성 신호 데이터로 추출할 수 있다. 이때, 추출된 사용자 특성 신호 데이터는 사용자의 개인적 특질에 기인한 부분과 사용자의 개인적 특질에 기인하지 않는 노이즈 부분으로 구분될 수 있고, 사용자 특성 신호 데이터(et)에 포함된 노이즈는 전처리 과정을 통해 제거될 수 있다.
이와 같이, 처리부(120)는 수학식 1과 미리 정해진 배경 신호 및 혈당 신호를 사용하여 획득된 스펙트럼 데이터로부터 산출된 et를 사용자 특성 신호로 추출할 수 있다. 한편, 수학식 1은 일 실시예에 따라 사용자 특성 신호를 추출하는 방법을 설명하기 위한 것으로 사용자 특성 신호의 추출이 여기에 제한되는 것은 아니다.
처리부(120)는 사용자 특성 신호 데이터가 추출되면, 추출된 사용자 특성 신호 데이터를 사용하여 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신할 수 있다. 예를 들어, 추출된 사용자 특성 신호의 크기가 일정 수준 이상이면, 획득된 스펙트럼 데이터가 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼에 의해 충분히 설명되지 못하는 것을 의미할 수 있다. 이 경우, 처리부(120)는 사용자 특성 신호 데이터에 포함된 사용자의 개인적 특질에 기인한 데이터를 제1 단위 성분 스펙트럼에 반영 함으로써 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신할 수 있다. 예를 들어, 처리부(120)는 사용자 특성 신호 데이터를 포함하는 혈당 신호 데이터의 평균을 산출하여 단위 당 스펙트럼을 갱신할 수 있다.
한편, 처리부(120)는 제1 단위 성분 스펙트럼을 사용하여 사용자에 대해 개인화된 제2 단위 성분 성분 스펙트럼을 생성할 수 있다. 여기서, 제2 단위 성분 스펙트럼은 사용자 특성 신호 데이터를 사용하여 제1 단위 성분 스펙트럼을 조정하여 생성될 수 있으며, 사용자 특성 정보가 반영된 개인화된 단위 성분 스펙트럼일 수 있다.
도 2는 제1 단위 성분 스펙트럼과 제2 단위 성분 스펙트럼 사이의 차이를 도시한 그래프이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 제1 단위 성분 스펙트럼 (21) 및 제2 단위 성분 스펙트럼(22)은 차이(23)가 발생할 수 있다. 예를 들어, 제1 단위 성분 스펙트럼(21)은 기존에 알려진 단위 당(glucose) 성분 스펙트럼인 경우, 생체 성분 측정 장치(100)는 사용자 특성 신호 데이터를 사용하여, 획득된 스펙트럼 데이터에서 배경 신호 및 단위 당 성분 스펙트럼에 의해 해석되지 않는 부분(remain data)이 반영되어, 사용자에 대해 개인화된 제2 단위 성분 스펙트럼(22)을 생성할 수 있다. 여기서 차이(23)는 사용자 특성 신호에 기인한 것일 수 있다.
또한, 도 2에 도시된 제1 단위 성분 스펙트럼(21) 및 제2 단위 성분 스펙트럼(22)은 사용자 특성 신호에 기초한 차이(23)가 도시되어 있으나, 후술하는 바와 같이, 획득된 스펙트럼 데이터에서 제1 단위 성분 스펙트럼(21)을 사용하여 추출된 사용자 특성 신호가 개인화 조건을 만족하는 경우 제1 단위 성분 스펙트럼과 제2 단위 성분 스펙트럼을 동일할 수 있으며, 이 경우 차이(23)는 발생하지 않을 수 있다.
도 3은 다른 실시예에 따른 생체 성분 측정 장치의 처리부를 도시한 블록도이다. 도 3을 참조하면, 처리부(300)는 스펙트럼 데이터 획득부(310), 처리부(320), 개인화부(321), 전처리부(322), 측정부(323) 및 갱신부(324)를 포함한다. 여기서 처리부(320)는 도 1에 도시된 처리부(120)의 일 예일 수 있다.
개인화부(321)는 획득된 사용자의 스펙트럼 데이터로부터 사용자 특성 신호 데이터를 추출할 수 있다. 예를 들어, 개인화부(321)는 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼을 사용하여 획득된 스펙트럼 데이터에서 해석되지 않는 부분을 사용자 특성 신호로 가정하고 추출할 수 있다. 개인화부(321)는 추출된 사용자 특성 신호를 기초로 개인화 조건의 만족여부를 판단할 수 있다. 여기서 개인화 조건은 추출된 사용자 특성 신호 값과 임계값을 비교하여 사용자 특성 신호가 임계값을 초과하는지 여부를 의미할 수 있다.
예컨대, 추출된 사용자 특성 신호가 소정의 임계값을 초과하는 경우, 획득된 스펙트럼 데이터가 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼으로 충분히 해석되지 않는 것을 의미할 수 있고, 개인화부(321)는 제1 단위 성분 스펙트럼의 갱신 여부를 결정하기 위해 사용자 특성 신호를 임계값과 비교하고, 비교 결과를 기초로 개인화 조건의 만족 여부를 판단할 수 있다.
또한, 개인화부(321)는 사용자의 피부로부터 획득된 하나 이상의 스펙트럼 데이터로부터 추출된 사용자 특성 신호 데이터의 평균 값을 미리 정의된 임계값과 비교하여 개인화 조건의 만족 여부를 판단할 수 있다. 이때, 획득된 스펙트럼 데이터는 피부의 동일한 위치에서 시간을 달리하여 연속적으로 획득한 스펙트럼의 집합일 수 있다. 또한, 이에 제한되지 않으며 개인화부(321)는 사용자 특성 신호 데이터의 평균값, 분산 또는 표준편차를 미리 정해진 임계값과 비교하여, 개인화 조건의 만족 여부를 판단할 수 있다. 즉, 개인화 조건의 만족 여부는 획득된 스펙트럼 데이터가 배경신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼으로 얼마나 잘 설명되는지를 의미할 수 있다.
개인화부(321)는 개인화 조건의 만족 여부 판단 결과에 따라 제1 단위 성분 스펙트럼의 갱신 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 획득된 스펙트럼으로부터 추출된 사용자 특성 신호가 개인화 조건을 만족하는 경우, 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼이 획득된 스펙트럼을 충분히 잘 설명하는 것을 의미할 수 있고, 개인화부(321)는 제1 단위 성분 스펙트럼의 갱신은 필요하지 않다고 판단할 수 있다. 이때, 개인화부(321)는 제1 단위 성분 스펙트럼을 그대로 제2 단위 성분 스펙트럼으로 결정할 수 있다.
한편, 사용자 특성 신호와 임계 값을 비교한 결과, 개인화 조건을 만족하지 못하는 경우, 획득된 스펙트럼이 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼으로 충분히 설명되지 않는 것을 의미할 수 있고, 이때, 개인화부(321)는 제1 단위 성분 스펙트럼의 갱신을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 개인화부(321)는 수학식 2를 통해 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신할 수 있다. 여기서, Lt는 시간 t에서 광 이동 경로, 
는 시간 t에서 예측된 혈당변화 값, 
는 시간 t에서 실제 혈당 변화 값, 
는 단위 당 스펙트럼, 
는 갱신된 단위 당 스펙트럼을 의미하고, et는 배경 신호 및 생체 성분 신호 이외의 데이터로 잔여 데이터(remained data) 또는 에러 데이터(error data)로 사용자 특성 신호 데이터일 수 있다. 또한, 
값을 결정할 수 없는 경우 
는 제1 단위 성분 스펙트럼의 일 예일 수 있다.
즉, 개인화부(321)는 시간 t1~tN까지 동일한 위치에서 획득된 스펙트럼 데이터로부터, 단위 당 스펙트럼으로 표현 되는 혈당 신호 (
와 사용자 특성 신호(
)를 합산하고, 합산된 데이터의 평균 값을 사용하여 단위 당 스펙트럼을 갱신할 수 있다.
수학식 2는 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신하는 일 예로써 이에 제한되지 않으며, 개인화부(321)는 사용자 특성 신호 데이터의 소정 스펙트럼 영역에 가중치가 부여된 가중치 평균 값을 사용하여 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신할 수 있다.
한편, 개인화부(321)는 제1 단위 성분 스펙트럼이 갱신되면, 갱신된 제1 단위 성분 스펙트럼 및 배경 신호를 기초로 사용자 특성 신호를 다시 추출할 수 있다. 예컨대, 개인화부(321)는 배경 신호 및 갱신된 제1 단위 성분 스펙트럼을 기초로 다시 산출된 사용자 특성 신호가 개인화 조건을 만족하지 않으면, 사용자 특성 신호가 개인화 조건을 만족 할 때까지 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신하는 과정을 반복할 수 있다.
예를 들어, 제1 단위 성분 스펙트럼을 기초로 제1 사용자 특성 신호를 추출하고, 제1 사용자 특성 신호가 개인화 조건을 만족하지 못하면, 제1 사용자 특성 신호를 기초로 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신하고, 갱신된 제1 단위 성분 스펙트럼을 기초로 제2 사용자 특성 신호를 추출할 수 있다. 이때, 개인화부(321)는 추출된 제2 사용자 특성 신호를 기초로 개인화 조건의 만족 여부를 판단하는 과정을 다시 수행할 수 있으며, 제2 사용자 특성 신호가 개인화 조건을 만족하지 못하면, 제2 사용자 특성 신호를 기초로 갱신된 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신할 수 있다.
이와 같이, 개인화부(321)는 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신하고, 갱신된 제1 단위 성분 스펙트럼 및 배경 신호를 기초로 다시 사용자 특성 신호를 추출하고, 추출된 사용자 특성 신호를 기초로 개인화 조건 만족 여부를 판단하는 과정을 반복 하여 수행할 수 있다. 한편, 이러한 반복 과정을 통해 제1 단위 성분 스펙트럼은 점진적으로 개인화 되며, 여기서 반복 횟수는 미리 설정될 수 있다.
개인화부(321)는 갱신된 제1 단위 성분 스펙트럼, 배경 신호를 기초로 추출한 사용자 특성 신호가 개인화 조건을 만족하면, 갱신된 제1 단위 성분 스펙트럼이 사용자의 개인 특성을 잘 반영하고 있는 것으로 판단하고, 갱신된 제1 단위 성분 스펙트럼을 제2 단위 성분 스펙트럼으로 결정 할 수 있다.
전처리부(322)는 제1 단위 성분 스펙트럼의 갱신이 결정되면, 사용자의 특성 신호 데이터를 전처리하여 노이즈를 제거할 수 있다. 예컨대, 전술한 바와 같이 사용자 특성 신호는 사용자의 인종, 연령, 성별, 생체 구성 성분의 변화 및 사용자 피부 상태와 같은 사용자의 신체적 특질에 따라 나타나는 특징 정보 및 생체 성분에 기인하지 않는 노이즈를 포함할 수 있다. 또한, 수학식 2를 참조하면, 제1 단위 성분 스펙트럼은 사용자 특성 신호(e--t)를 포함한 생체 성분 데이터(예: 혈당 신호 데이터)를 사용하여 갱신될 수 있으므로, 전처리부(322)는 생체 성분에 기인하지 않는 노이즈를 제거하여 사용자 특성 신호 데이터(e--t)에서 사용자의 신체적 특질에 따라 나타나는 특징 정보만을 개인화부(321)에 제공할 수 있다.
일 예로, 전처리부(322)는 제1 단위 성분 스펙트럼과 사용자 특성 신호 사이의 형태적 유사도, 차이 및 통계 검정을 통해 사용자 특성 신호 데이터에서 노이즈를 제거할 수 있다. 예를 들어, 전처리부(322)는 제1 단위 성분 스펙트럼과 사용자 특성 신호를 정규화(normalization)하여 이들의 형태적 유사성을 기초로 코사인 필터(cosine filter)를 적용함으로써 사용자 특성 신호 데이터에서 노이즈를 제거할 수 있다. 또한, 전처리부(320)는 펄스 정형 필터(pulse shaping filter), 사용자 특성 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼 사이의 선형성을 판단하는 상관계수, 유사도를 판단하는 RMS(root means square) 값, 차이를 판단하는 유클리드 거리(Euclidean distance) 및 통계적으로 유사도를 판단하는 t-검증(t-test) 중의 적어도 하나를 사용하여 생체 성분에 기인하지 않는 노이즈를 제거할 수 있다. 또한, 전처리부(320)는 이동평균 필터, 평균값 필터 및 가우시안 필터 중의 적어도 하나의 전처리 필터를 사용하여 노이즈가 제거된 사용자 특성 신호 및/또는 갱신된 제1 단위 스펙트럼을 스무딩(smoothing) 할 수 있다.
이와 같이, 전처리부(322)가 사용자 특성 신호 데이터에서 생체 성분에 기인하지 않는 노이즈를 제거함으로써 개인화부(321)는 사용자의 신체적 특질에 따라 나타나는 특징 정보만을 포함한 사용자 특성 신호 데이터만을 사용하여 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신할 수 있다. 측정부(323)는 생성된 제2 단위 성분 스펙트럼을 기초로 피부 구성 물질 및 혈중 구성 물질중의 적어도 하나를 포함하는 생체 성분 정보를 측정할 수 있다. 예를 들어, 생체 성분 측정 장치(300)가 사용자의 혈당을 측정하는 경우, 측정부(323)는 미리 정해진 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼(예컨대, 단위 당(glucose) 스펙트럼 )을 사용하여 획득된 스펙트럼으로부터 사용자의 생체 성분 정보를 측정할 수 있고, 사용자 특성 신호를 기초로 사용자에 대해 개인화된 제2 단위 성분 스펙트럼(예컨대, 개인별 최적화 된 단위 당(glucose) 스펙트럼)을 사용함으로써 사용자의 혈당을 정확하게 측정할 수 있다.
갱신부(324)는 미리 정해진 주기 또는 사용자의 요청에 따라, 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼 중의 적어도 하나를 갱신할 수 있다. 여기서 미리 정해진 주기는 단위 시간, 일, 주, 월 또는 임의의 기간이 될 수 있다. 예를 들어, 도 1 및 도 3을 참조하여, 생체 성분 측정 장치(100)가 웨어러블 기기에 탑재되는 경우를 가정하면, 웨어러블 기기에 탑재된 생체 성분 측정 장치(100)는 사용자의 움직임에 따라 스펙트럼 데이터를 획득하는 위치가 달라질 수 있고, 사용자의 체성분 변화(예컨대, 피하지방의 증가), 피부 노화 또는 손상 등에 의해 사용자 특성 신호 데이터가 달라질 수 있다. 이때, 갱신부(324)는 미리 정해진 주기 또는 사용자의 갱신 요청 명령에 따라 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼 중의 적어도 하나를 갱신함으로써, 스펙트럼의 획득 위치 또는 사용자의 체성분 변화에도 정확한 생체 성분 측정을 위한 데이터를 개인화부(321)에 제공할 수 있다.
즉, 갱신부(324)는 생체 성분을 측정할 때 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신할 수 있으며, 이와는 별도로 주기적 또는 사용자 요청에 따라 배경 신호 및 제1 단위 스펙트럼을 미리 갱신할 수 있다.
도 4는 다른 실시예에 따른, 생체 성분 측정 장치를 도시한 블록도이다. 도 4를 참조하면, 생체 성분 측정 장치(400)는 스펙트럼 데이터 획득부(410), 처리부(420), 통신부(430), 출력부(440) 및 저장부(450)를 포함할 수 있다. 여기서 스펙트럼 데이터 획득부(410) 및 처리부(420) 도 1에 도시된 스펙트럼 데이터 획득부(110), 처리부(120)및 도 3에 도시된 처리부(300)와 기본적으로 동일한 구성일 수 있으며, 이하 중복되지 않는 구성을 중심으로 상세하게 설명한다.
통신부(430)는 외부의 분광 장치와 유무선 네트워크로 연결되어 외부의 분광 장치로부터 스펙트럼 데이터를 실시간으로 획득하거나, 외부의 저장 장치에 저장된 스펙트럼 데이터를 수신하여 획득할 수 있다. 예를 들어, 통신부(430)는 처리부(420)의 제어 명령에 따라 외부 장치에 접속하여 사용자의 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있으며, 처리부(420)에서 측정된 사용자의 생체 성분 정보를 외부 장치로 전송할 수 있다.
이때, 외부 장치는 측정된 생체 성분 정보를 사용하는 의료 장비, 결과물을 출력하기 위한 프린트, 또는 추정된 피부 상태 정보를 디스플레이 하는 디스플레이 장치일 수 있다. 이외에도 외부 장치는 디지털 TV, 데스크탑 컴퓨터, 휴대폰, 스마트 폰, 태블릿, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등을 포함하는 외부 장치 일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
한편, 통신부(430)는 블루투스(Bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication unit), WLAN(와이파이) 통신, 지그비(ZigBee) 통신, 적외선(IrDA, infrared Data Association) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra-wideband) 통신, Ant+ 통신, WIFI 통신, 3G, 4G 및 5G 통신 방식 등으로 통신하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다.
출력부(440)는 제1 단위 스펙트럼, 제2 단위 스펙트럼, 배경 신호, 상기 획득된 스펙트럼 및 상기 처리부의 처리 결과를 포함한 각종 정보를 사용자에게 출력할 수 있다. 예를 들어, 출력부(440)는 배경 신호 및 제1 단위 스펙트럼을 구획을 나누어 표시하고, 배경 신호 및 제1 단위 스펙트럼의 갱신 이력 및 상세 정보를 표시할 수 있는 사용자 인터페이스(User Interface, UI)를 포함하는 터치 가능한 디스플레이일 수 있다. 한편, 이에 제한되지 않으며 출력부(440)는 청각(예: 음성 알람 등) 및 촉각(예: 진동 등)과 같은 비시각적 출력 방식을 사용할 수 있다.
저장부(450)는 스펙트럼 데이터, 배경 신호, 제1 단위 성분 스펙트럼, 제2 단위 성분 스펙트럼, 생체 구성 성분 정보, 사용자 개인 정보 및 각종 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장부(450)는 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼을 기준 데이터 카테고리에 저장하고, 갱신된 데이터는 별도의 카테고리에 분류하여 저장할 수 있다. 또한 저장부(450)는 동일한 사용자에 대해 배경 신호 및 제1 단위 스펙트럼의 갱신 횟수에 따른 변화 추이 등을 관리할 수 있다.
이때, 저장부(450)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어, SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory: RAM) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory: ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광 디스크를 포함할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다.
도 5는 일 실시예에 따른 생체 성분 측정 방법을 도시한 흐름도이다. 도 5의 생체 성분 측정 방법은 도 1에 도시된 생체 성분 측정 장치(100)가 생체 성분을 측정하는 방법의 일 예일 수 있다.
도 1 및 도 5를 참조하면, 생체 성분 측정 장치(100)는 사용자의 피부에 광을 조사하고 반사되는 광을 검출하여 사용자의 피부에 대한 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다(510). 이때, 생체 성분 측정 장치(100)는 분광기 및 검출기를 포함하여 직접 사용자의 피부에 광을 조사하고 흡수(absorption) 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 또한, 생체 성분 측정 장치(100)는 외부의 생체 성분 측정 장치 또는 사용자의 스펙트럼 데이터가 저장된 생체 성분 관리 서버를 통해 사용자의 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다.
생체 성분 측정 장치(100)는 획득된 스펙트럼 데이터, 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼을 사용하여 사용자 특성 신호를 추출할 수 있다. 여기서, 배경 신호는 사용자의 생체 성분에 변화가 발생하지 않는 기준 상태(예: 공복 상태)에서 일정 시간 간격으로 측정된 스펙트럼 데이터 또는 이것을 가공한 형태일 수 있다. 이때, 기준 상태는 사용자의 연령, 성별, 피부상태 및 측정 대상이 되는 생체 성분의 종류에 따라 다르게 설정될 수 있다.
한편, 제1 단위 성분 스펙트럼은 후술 하는 것과 같이, 사용자에 대해 개인화된 제2 단위 성분 스펙트럼을 생성할 때, 기준이 되는 단위 성분 스펙트럼일 수 있으며 미리 정의될 수 있다. 또한, 이에 제한되지 않으며, 생체 성분 측정 장치(100)는 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼은 생체 성분 측정 시에 사용자로부터 실시간으로 획득할 수 있다.
생체 성분 측정 장치(100)는 획득된 스펙트럼 데이터에서 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼으로부터 해석되지 않는 데이터로부터 사용자 특성 신호를 추출할 수 있다(520). 예를 들어, 획득된 피부 스펙트럼은 수학식 1과 같이 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼으로 표현될 수 있으며, 생체 성분 측정 장치(100)는 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼으로 해석되지 않는 데이터 부분(remain data)를 사용자의 특성에서 기인한 것으로 가정하여, 사용자 특성 신호로 추출할 수 있다.
생체 성분 측정 장치(100)는 사용자 특성 신호 데이터가 추출되면, 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신하여 제2 단위 성분 스펙트럼을 생성할 수 있다(530). 예를 들어, 생체 성분 측정 장치(100)는 사용자 특성 신호 데이터를 포함한 생체 성분 데이터의 평균값을 사용하여 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신할 수 있고, 갱신된 제1 단위 성분 스펙트럼을 사용자에 대해 개인화된 제2 단위 성분 스펙트럼으로 결정함으로써, 제2 단위 성분 스펙트럼을 생성할 수 있다.
도 6은 다른 실시예에 따른 생체 성분 측정 방법을 도시한 흐름도이다. 도 6에 도시된 생체 성분 측정 방법은 도 1 또는 도 3에 도시된 생체 성분 측정 장치(100, 300)가 생체 성분을 측정하는 방법의 일 예일 수 있다.
도 3 및 도 6을 참조하면, 생체 성분 측정 장치(300)는 사용자의 피부에 광을 조사하고 반사되는 광을 검출하여 사용자의 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다(610).
사용자의 스펙트럼 데이터를 획득하고 나면, 생체 성분 측정 장치(300)는 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼을 사용하여 획득된 스펙트럼 데이터에서 사용자 특성 신호 데이터를 추출할 수 있다(620). 여기서 사용자 특성 신호 데이터는 획득된 스펙트럼 데이터에서 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼으로 해석되지 않는 데이터(remain data 또는 error data)일 수 있다.
생체 성분 측정 장치(300)는 추출된 사용자 특성 신호를 사용하여 개인화 조건의 만족 여부를 판단할 수 있다(630). 여기서 개인화 조건은 추출된 사용자 특성 신호가 임계값을 초과하는지 여부를 의미하는 것일 수 있다. 예를 들어, 생체 성분 측정 장치(300)는 추출된 사용자 특성 신호 데이터의 평균값, 분산 또는 표준편차를 미리 정해진 임계값과 비교하여, 사용자 특성 신호 데이터의 평균값, 분산 또는 표준편차가 임계값을 초과하면 개인화 조건을 만족하지 못하는 것으로 판단하고, 임계값 이하면 개인화 조건을 만족하는 것으로 판단할 수 있다.
이때, 사용자 특성 신호가 개인화 조건을 만족하지 못하는 경우, 제1 단위 성분 스펙트럼이 사용자의 특성을 충분히 반영하지 못하는 것을 의미할 수 있고, 생체 성분 측정 장치(300)는 사용자 특성 신호 데이터를 기초로 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신하기 이전에 사용자 특성 신호 데이터를 전처리 할 수 있다(640).
예를 들어, 생체 성분 측정 장치(300)가 추출한 사용자 특성 신호 데이터는 사용자의 인종, 연령, 성별, 생체 구성 성분의 변화 및 사용자 피부 상태와 같은 사용자의 신체적 특질에 따라 나타나는 특징 정보 및 생체 성분에 기인하지 않는 노이즈를 포함할 수 있으며, 생체 성분 측정 장치(300)는 사용자 특성 신호 데이터에서 생체 성분에 기인하지 않는 노이즈를 제거할 수 있다.
일 예로, 생체 성분 측정 장치(300)는 제1 단위 성분 스펙트럼과 사용자 특성 신호 사이의 유사도를 기초로 펄스 정형 필터(pulse shaping filter)를 사용하여 노이즈를 제거하거나, 획득된 스펙트럼 및 제1 단위 성분 스펙트럼 사이의 선형성을 판단하는 상관계수를 사용하여 사용자 특성 신호 데이터에서 노이즈를 제거할 수 있다. 또한, 생체 성분 측정 장치(300)는 제1 단위 성분 스펙트럼과 사용자 특성 신호 사이의 유사도를 기초로 RMS(root means square) 값, 차이를 기초로 유클리드 거리(Euclidean distance)를 사용하여 사용자 특성 신호 데이터에서 노이즈를 제거할 수 있으며, 이에 제한되지 않고, 통계적으로 유사도를 판단하는 t-검증(t-test)과 같은 제1 단위 성분 스펙트럼과 사용자 특성 신호 사이의 통계 검정을 통해 노이즈를 제거할 수 있다. 다만, 이는 일 예로써 사용자 특성 신호 데이터에서 사용자의 생체 정보에 기인하지 않는 노이즈를 제거하기 위한 다양한 전처리 방식이 적용될 수 있다.
다른 예로, 생체 성분 측정 장치(300)는 이동평균 필터, 평균값 필터 및 가우시안 필터 중의 적어도 하나의 전처리 필터를 사용하여 노이즈가 제거된 사용자 특성 신호 데이터 및/또는 갱신된 제1 단위 스펙트럼을 스무딩(smoothing)할 수 있다.
생체 성분 측정 장치(300)는 전처리된 사용자 특성 신호 데이터를 사용하여 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신할 수 있다(650). 예를 들어, 수학식 1 및 수학식 2를 참조하면, 획득된 스펙트럼은 생체 성분 신호(
및 사용자 특성 신호(
)를 포함할 수 있다. 이때, 생체 성분 측정 장치(300)는 사용자 특성 신호(
)를 사용자의 개인적 특질에 기인한 것으로 가정하고, 사용자 특성 신호(
)를 제1 단위 성분 스펙트럼에 반영하여, 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신할 수 있다. 예컨대, 생체 성분 측정 장치(300)는 사용자 특성 신호 데이터를 포함하는 생체 성분 데이터의 평균을 산출하는 방식으로 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신할 수 있다.
한편, 도 6을 참조하면, 사용자 특성 신호 데이터의 전처리(640)가 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신(650)하기 이전에 이루어 지는 것으로 도시되어 있으나, 이는 일 예로써, 전처리 과정은 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신한 뒤에 제1 단위 성분 스펙트럼에 대하여 이루어질 수 있다.
제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신하고 나면, 생체 성분 측정 장치(300)는 갱신된 제1 단위 성분 스펙트럼을 사용하여 획득된 스펙트럼 데이터로부터 사용자 특성 신호 데이터를 다시 추출할 수 있다(660). 생체 성분 측정 장치(300)는 다시 추출된 사용자 특성 신호 데이터가 개인화 조건을 만족할 때까지 반복하여 수행될 수 있다. 이와 같이 제1 단위 성분 스펙트럼의 갱신 및 개인화 조건의 만족 여부를 반복 수행함으로써 사용자 특성이 충분히 반영된 제2 단위 성분 스펙트럼을 생성할 수 있다. 한편, 이러한 반복 과정을 통해 제1 단위 성분 스펙트럼은 점진적으로 개인화 되며, 여기서 반복 횟수는 미리 설정될 수 있다.
생체 성분 측정 장치(300)는 추출된 사용자 특성 신호 데이터가 개인화 조건을 만족하면, 갱신된 제1 단위 성분 스펙트럼을 제2 단위 성분 스펙트럼으로 결정하여, 제2 단위 성분 스펙트럼을 생성할 수 있다(670). 즉, 제2 단위 성분 스펙트럼은 사용자 특성 신호 데이터를 기초로 제1 단위 성분 스펙트럼에 사용자의 개인적 특성이 반영된 단위 성분 스펙트럼일 수 있다.
도 7은 다른 실시예에 따른 생체 성분 측정 방법을 도시한 흐름도이다. 도 7에 도시된 생체 성분 측정 방법은 도 1, 도 3 또는 도 4에 도시된 생체 성분 측정 장치(100, 300, 400)가 생체 성분을 측정하는 방법을 도시한 일 예일 수 있다.
도 4 및 도 7을 참조하면, 생체 성분 측정 장치(400)는 사용자의 피부에 광을 조사하고 반사되는 광을 검출하여 사용자의 피부에 대한 스펙트럼을 획득할 수 있고(710), 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼을 사용하여 획득된 스펙트럼으로부터 사용자 특성 신호를 추출할 수 있다(720). 여기서 사용자 특성 신호는 획득된 스펙트럼에서 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼으로 해석되지 않는 데이터일 수 있다.
생체 성분 측정 장치(400)는 사용자 특성 신호 데이터가 추출되면, 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신하여 제2 단위 성분 스펙트럼을 생성할 수 있다(530). 예를 들어, 생체 성분 측정 장치(100)는 사용자 특성 신호 데이터를 포함한 생체 성분 데이터의 평균을 산출하여, 산출된 데이터로 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신할 수 있고, 갱신된 제1 단위 성분 스펙트럼을 사용자에 대해 개인화된 제2 단위 성분 스펙트럼으로 결정함으로써, 제2 단위 성분 스펙트럼을 생성할 수 있다.
생체 성분 측정 장치(400)는 제2 단위 성분 스펙트럼을 사용하여 사용자의 생체 성분 정보를 측정할 수 있다(740). 예를 들어, 단계 710에서 획득된 사용자의 스펙트럼이, 사용자의 혈당을 측정하기 위해 획득된 피부 스펙트럼인 경우, 생체 성분 측정 장치(400)는 획득된 피부 스펙트럼을 배경 신호 및 제2 단위 성분 스펙트럼을 사용하여 사용자의 혈당을 측정함으로써, 사용자의 개인별 특성(예: 인종, 연령, 성별, 생체 구성 성분의 변화 및 사용자 피부 상태 등)이 반영된 정확한 측정 결과를 얻을 수 있다.
생체 성분 측정 장치(400)는 사용자의 생체 성분 정보가 측정되면, 측정 결과를 출력할 수 있다(750). 예를 들어, 생체 성분 측정 장치(400)는 제1 단위 스펙트럼, 제2 단위 스펙트럼, 배경 신호, 상기 획득된 스펙트럼 및 상기 처리부의 처리 결과를 포함한 각종 정보를 사용자에게 출력할 수 있다.
일 예로, 생체 성분 측정 장치(400)는 터치 가능한 디스플레이에 배경 신호 및 제1 단위 스펙트럼을 구획을 나누어 표시하고, 배경 신호 및 제1 단위 스펙트럼의 갱신 이력 및 상세 정보를 표시할 수 있는 사용자 인터페이스(User Interface, UI)를 함께 출력할 수 있다. 한편, 이에 제한되지 않으며 생체 성분 측정 장치(400)는 청각(예: 음성 알람 등) 및 촉각(예: 진동 등)과 같은 비시각적 출력 방식을 사용하여 생체 성분의 측정 결과를 사용자에게 출력할 수 있다.
또한, 생체 성분 측정 장치(400)는 획득된 스펙트럼, 배경 신호, 제1 단위 성분 스펙트럼, 제2 단위 성분 스펙트럼, 생체 구성 성분 정보, 사용자 개인 정보 및 생체 성분 측정 장치(400)의 측정 결과를 포함하는 각종 정보를 저장할 수 있다.
생체 성분 측정 장치(400)는 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신하여 제2 단위 성분 스펙트럼을 생성한 뒤에, 미리 정해진 주기 또는 사용자의 요청에 따라, 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼 중의 적어도 하나를 갱신할 수 있다. 즉, 생체 성분 측정 장치(400)는 생체 성분을 측정하기 위해 제2 단위 성분 스펙트럼을 생성하는 경우 이외에도, 소정의 주기 또는 사용자의 갱신 명령에 따라 사용자의 스펙트럼 데이터를 다시 획득하여 다시 획득된 스펙트럼 데이터를 기초로 제2 단위 성분 스펙트럼을 생성할 수 있다.
이와 같은 주기적 갱신에 따라, 생체 성분 측정 장치(400)는 사용자의 생체 성분 측정 명령에 대응하여 지연 없이 정확한 생체 성분 측정 결과를 출력할 수 있다.
한편, 본 실시 예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 실시예들을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 개시된 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100: 생체 성분 측정 장치
110: 스펙트럼 데이터 획득부
120: 처리부
300: 생체 성분 측정 장치
310: 스펙트럼 데이터 획득부
320: 처리부
321: 개인화부
322: 전처리부
323: 측정부
324: 갱신부
400: 생체 성분 측정 장치
410: 스펙트럼 데이터 획득부
420: 처리부
430: 통신부
440: 출력부
450: 저장부
110: 스펙트럼 데이터 획득부
120: 처리부
300: 생체 성분 측정 장치
310: 스펙트럼 데이터 획득부
320: 처리부
321: 개인화부
322: 전처리부
323: 측정부
324: 갱신부
400: 생체 성분 측정 장치
410: 스펙트럼 데이터 획득부
420: 처리부
430: 통신부
440: 출력부
450: 저장부
Claims (20)
- 사용자의 피부에 광을 조사하고 반사되는 광을 검출하여 사용자의 스펙트럼 데이터를 획득하는 스펙트럼 데이터 획득부; 및
배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼을 이용하여 상기 획득된 스펙트럼 데이터로부터 사용자 특성 신호를 추출하고, 상기 사용자 특성 신호를 기초로 상기 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신하여, 상기 사용자에 대하여 개인화된 제2 단위 성분 스펙트럼을 생성하는 처리부를 포함하는 생체 성분 측정 장치. - 제1 항에 있어서,
상기 처리부는,
상기 사용자 특성 신호가 추출되면, 추출된 사용자 특성 신호를 기초로 개인화 조건의 만족 여부를 판단하고, 판단 결과를 기초로 상기 제1 단위 성분 스펙트럼의 갱신 여부를 결정하는 생체 성분 측정 장치. - 제2항에 있어서,
상기 처리부는
상기 판단 결과 개인화 조건을 만족하면 상기 제1 단위 성분 스펙트럼을 상기 개인화된 제2 단위 성분 스펙트럼으로 결정하는 생체 성분 측정 장치. - 제2항에 있어서,
상기 처리부는,
상기 판단 결과가 개인화 조건을 만족하지 않으면, 상기 사용자 특성 신호 를 전처리하는 과정을 수행하고, 전처리된 사용자 특성 신호를 기초로 상기 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신하는 생체 성분 측정 장치. - 제4항에 있어서,
상기 처리부는
상기 제1 단위 성분 스펙트럼이 갱신되면, 상기 배경 신호 및 갱신된 제1 단위 성분 스펙트럼을 기초로 상기 획득된 스펙트럼 데이터로부터 사용자 특성 신호를 다시 추출하고, 다시 추출된 사용자 특성 신호를 기초로 개인화 조건의 만족 여부를 판단하는 과정을 다시 수행하는 생체 성분 측정 장치. - 제4항에 있어서,
상기 전처리하는 과정은
사용자 특성 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼 사이의 형태적 유사도를 판단하는 코사인(Cosine) 값, 선형성을 판단하는 상관계수, 유사도를 판단하는 RMS(root means square) 값, 차이를 판단하는 유클리드 거리(Euclidean distance) 및 통계적으로 유사도를 판단하는 t-검증(t-test) 중의 적어도 하나를 사용하여 노이즈를 제거하는 과정을 포함하는 생체 성분 측정 장치. - 제6항에 있어서,
상기 전처리하는 과정은
상기 노이즈가 제거된 사용자 특성 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼을 스무딩(smoothing)하는 과정을 더 포함하는 생체 성분 측정 장치. - 제1항에 있어서,
상기 처리부는
미리 정해진 주기 또는 사용자의 요청에 따라, 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼 중의 적어도 하나를 갱신하는 생체 성분 측정 장치. - 제 1항에 있어서,
상기 처리부는,
상기 생성된 제2 단위 성분 스펙트럼을 기초로 피부 구성 물질 및 혈중 구성 물질중의 적어도 하나를 포함하는 생체 성분 정보를 측정하는 생체 성분 측정 장치. - 제1항에 있어서,
상기 제1 단위 스펙트럼, 제2 단위 스펙트럼, 배경 신호, 상기 획득된 스펙트럼 및 상기 처리부의 처리 결과를 포함한 각종 정보를 사용자에게 출력하는 출력부를 더 포함하는 생체 성분 측정 장치. - 사용자의 피부에 광을 조사하고 반사되는 광을 검출하여 사용자의 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계;
배경신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼을 이용하여 상기 획득된 스펙트럼 데이터로부터 사용자 특성 신호를 추출하는 단계; 및
상기 사용자 특성 신호를 기초로 상기 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신하여, 상기 사용자에 대하여 개인화된 제2 단위 성분 스펙트럼을 생성하는 단계를 포함하는 생체 성분 측정 방법. - 제11 항에 있어서,
상기 제2 단위 성분 스펙트럼을 생성하는 단계는,
상기 사용자 특성 신호가 추출되면, 추출된 사용자 특성 신호를 기초로 개인화 조건의 만족 여부를 판단하는 단계; 및
판단 결과를 기초로 상기 제1 단위 성분 스펙트럼의 갱신 여부를 결정하는 단계를 포함하는 생체 성분 측정 방법. - 제12항에 있어서,
상기 제2 단위 성분 스펙트럼을 생성하는 단계는,
상기 판단 결과가 개인화 조건을 만족하면, 상기 제1 단위 성분 스펙트럼을 상기 개인화된 제2 단위 성분 스펙트럼으로 결정하는 생체 성분 측정 방법. - 제12항에 있어서,
상기 제2 단위 성분 스펙트럼을 생성하는 단계는,
상기 판단 결과가 개인화 조건을 만족하지 않으면, 상기 사용자 특성 신호 를 전처리하는 과정을 수행하는 단계; 및
전처리 된 사용자 특성 신호를 기초로 상기 제1 단위 성분 스펙트럼을 갱신하는 단계를 더 포함하는 생체 성분 측정 방법. - 제14항에 있어서,
상기 제2 단위 성분 스펙트럼을 생성하는 단계는,
상기 제1 단위 성분 스펙트럼이 갱신되면, 상기 배경 신호 및 갱신된 제1 단위 성분 스펙트럼을 기초로 상기 획득된 스펙트럼 데이터로부터 사용자 특성 신호를 다시 추출하는 단계; 및
다시 추출된 사용자 특성 신호를 기초로 개인화 조건의 만족 여부를 판단하는 과정을 다시 수행하는 단계를 더 포함하는 생체 성분 측정 방법. - 제14항에 있어서,
상기 전처리하는 과정은
사용자 특성 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼 사이의 형태적 유사도를 판단하는 코사인(Cosine) 값, 선형성을 판단하는 상관계수, 유사도를 판단하는 RMS(root means square) 값, 차이를 판단하는 유클리드 거리(Euclidean distance) 및 통계적으로 유사도를 판단하는 t-검증(t-test) 중의 적어도 하나를 사용하여 노이즈를 제거하는 과정을 포함하는 생체 성분 측정 방법. - 제16항에 있어서,
상기 전처리하는 과정은
상기 노이즈가 제거된 사용자 특성 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼을 스무딩(smoothing)하는 과정을 더 포함하는 생체 성분 측정 방법. - 제11항에 있어서,
미리 정해진 주기 또는 사용자의 요청에 따라, 배경 신호 및 제1 단위 성분 스펙트럼 중의 적어도 하나를 갱신하는 단계를 포함하는 생체 성분 측정 방법. - 제11항에 있어서,
상기 생성된 제2 단위 성분 스펙트럼을 기초로 피부 구성 물질 및 혈중 구성 물질중의 적어도 하나를 포함하는 생체 성분 정보를 측정하는 단계를 포함하는 생체 성분 측정 방법. - 제11항에 있어서,
상기 제1 단위 스펙트럼, 제2 단위 스펙트럼, 배경 신호, 상기 획득된 스펙트럼 및 상기 처리부의 처리 결과를 포함한 각종 정보를 사용자에게 출력하는 단계를 더 포함하는 생체 성분 측정 방법.
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5725480A (en) | 1996-03-06 | 1998-03-10 | Abbott Laboratories | Non-invasive calibration and categorization of individuals for subsequent non-invasive detection of biological compounds |
| US20050124868A1 (en) * | 2003-12-03 | 2005-06-09 | Ok-Kyung Cho | Blood sugar level measuring apparatus |
| US20070179367A1 (en) * | 2000-05-02 | 2007-08-02 | Ruchti Timothy L | Method and Apparatus for Noninvasively Estimating a Property of an Animal Body Analyte from Spectral Data |
| JP2012508050A (ja) * | 2008-11-07 | 2012-04-05 | サビルメディカル，エス．エル． | グルコースレベルの非観血的測定方法およびシステム |
| JP2013523362A (ja) * | 2010-04-13 | 2013-06-17 | ヴィヴァンタム ゲーエムベーハー | 生体組織における生物学的、化学的、及び／又は生理学的パラメータを決定するための装置及び方法 |
Family Cites Families (28)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5028787A (en) | 1989-01-19 | 1991-07-02 | Futrex, Inc. | Non-invasive measurement of blood glucose |
| US5218207A (en) | 1989-01-19 | 1993-06-08 | Futrex, Inc. | Using led harmonic wavelengths for near-infrared quantitative |
| US5086229A (en) | 1989-01-19 | 1992-02-04 | Futrex, Inc. | Non-invasive measurement of blood glucose |
| US5204532A (en) | 1989-01-19 | 1993-04-20 | Futrex, Inc. | Method for providing general calibration for near infrared instruments for measurement of blood glucose |
| US5077476A (en) | 1990-06-27 | 1991-12-31 | Futrex, Inc. | Instrument for non-invasive measurement of blood glucose |
| US5237178A (en) | 1990-06-27 | 1993-08-17 | Rosenthal Robert D | Non-invasive near-infrared quantitative measurement instrument |
| US5068536A (en) | 1989-01-19 | 1991-11-26 | Futrex, Inc. | Method for providing custom calibration for near infrared instruments for measurement of blood glucose |
| US5365066A (en) | 1989-01-19 | 1994-11-15 | Futrex, Inc. | Low cost means for increasing measurement sensitivity in LED/IRED near-infrared instruments |
| US6066847A (en) | 1989-01-19 | 2000-05-23 | Futrex Inc. | Procedure for verifying the accuracy of non-invasive blood glucose measurement instruments |
| US5438201A (en) | 1990-06-27 | 1995-08-01 | Futrex, Inc. | Method and apparatus for restraining finger motion in blood analyte optical measurement |
| US5436455A (en) | 1990-06-27 | 1995-07-25 | Futrex Inc. | Non-invasive near-infrared quantitative measurement instrument |
| US5574283A (en) | 1990-06-27 | 1996-11-12 | Futrex, Inc. | Non-invasive near-infrared quantitative measurement instrument |
| US5362966A (en) | 1990-06-27 | 1994-11-08 | Rosenthal Robert D | Measurement of finger temperature in near-infrared quantitative measurement instrument |
| JP2000060803A (ja) | 1998-08-21 | 2000-02-29 | Terumo Corp | 血糖値情報処理システム |
| US7041468B2 (en) | 2001-04-02 | 2006-05-09 | Therasense, Inc. | Blood glucose tracking apparatus and methods |
| JP2003302406A (ja) | 2002-04-05 | 2003-10-24 | Sony Corp | 自己血糖測定システムおよび自己血糖測定ユニット |
| US7460895B2 (en) | 2005-01-24 | 2008-12-02 | University Of Iowa Research Foundation | Method for generating a net analyte signal calibration model and uses thereof |
| US20060281982A1 (en) | 2005-06-14 | 2006-12-14 | Diasense, Inc. | Method and apparatus for the non-invasive sensing of glucose in a human subject |
| US8140139B2 (en) | 2005-06-14 | 2012-03-20 | Dominion Assets, Llc | Method and apparatus for the non-invasive sensing of glucose in a human subject |
| JP2008005988A (ja) | 2006-06-28 | 2008-01-17 | Jasco Corp | 血糖値分析方法、及び血糖値分析装置 |
| DE102007047351A1 (de) | 2007-10-02 | 2009-04-09 | B. Braun Melsungen Ag | System und Verfahren zur Überwachung und Regelung von Blutglukosewerten |
| US20100145173A1 (en) | 2008-02-12 | 2010-06-10 | Alferness Clifton A | System and method for creating a personalized tool predicting a time course of blood glucose affect in diabetes mellitus |
| KR101632308B1 (ko) | 2009-09-23 | 2016-06-21 | 삼성전자주식회사 | 혈당 관리 정보를 제공하는 방법 및 장치 |
| KR20140094111A (ko) | 2013-01-21 | 2014-07-30 | 에스디 바이오센서 주식회사 | 혈당 관리 장치 및 혈당 관리 방법 |
| KR101591072B1 (ko) | 2014-08-11 | 2016-02-03 | 주식회사 아이센스 | 개인화된 저혈당 수치를 이용한 혈당 관리 방법 |
| JP2014211918A (ja) | 2014-08-20 | 2014-11-13 | セイコーエプソン株式会社 | 血糖値変化情報生成システム及び血糖値変化情報生成装置 |
| KR102349961B1 (ko) | 2015-01-22 | 2022-01-11 | 삼성전자주식회사 | 헬스 케어 장치 및 그 동작 방법 |
| KR102610590B1 (ko) | 2016-07-25 | 2023-12-07 | 삼성전자주식회사 | 생체 내 물질 추정 장치 및 방법, 단위 스펙트럼 획득 장치 및 웨어러블 기기 |
-
2016
- 2016-11-03 KR KR1020160145985A patent/KR102658241B1/ko active IP Right Grant
-
2017
- 2017-04-28 US US15/581,189 patent/US10687741B2/en active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5725480A (en) | 1996-03-06 | 1998-03-10 | Abbott Laboratories | Non-invasive calibration and categorization of individuals for subsequent non-invasive detection of biological compounds |
| US20070179367A1 (en) * | 2000-05-02 | 2007-08-02 | Ruchti Timothy L | Method and Apparatus for Noninvasively Estimating a Property of an Animal Body Analyte from Spectral Data |
| US20050124868A1 (en) * | 2003-12-03 | 2005-06-09 | Ok-Kyung Cho | Blood sugar level measuring apparatus |
| JP2012508050A (ja) * | 2008-11-07 | 2012-04-05 | サビルメディカル，エス．エル． | グルコースレベルの非観血的測定方法およびシステム |
| JP2013523362A (ja) * | 2010-04-13 | 2013-06-17 | ヴィヴァンタム ゲーエムベーハー | 生体組織における生物学的、化学的、及び／又は生理学的パラメータを決定するための装置及び方法 |
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