KR20220046167A

KR20220046167A - 생체정보 추정 장치 및 방법과, 온도 변화 특성에 기초한 생체정보 추정 모델 최적화 방법

Info

Publication number: KR20220046167A
Application number: KR1020200129268A
Authority: KR
Inventors: 최가람; 이소영; 이준호; 김상규
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2020-10-07
Filing date: 2020-10-07
Publication date: 2022-04-14
Also published as: US20220104776A1

Abstract

파장별 온도 변화 특성을 반영하여 생체정보 추정 모델을 최적화 하는 방법이 개시된다. 일 실시예에 따르면 생체정보 추정 모델의 최적화 방법은 온도 변화에 따른 복수의 스펙트럼을 획득하는 단계, 복수의 스펙트럼에서 기준 스펙트럼을 차분하여 온도 변화에 따른 파장별 흡광도 변화율을 획득하는 단계, 온도 변화에 따른 파장별 흡광도 변화율을 기초로 파장별 특성 행렬을 생성하는 단계, 파장별 특성 행렬을 기초로 온도 신호 스펙트럼을 획득하는 단계 및 온도 신호 스펙트럼을 기초로 생체정보 추정 모델을 최적화하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

생체정보 추정 장치 및 방법과, 온도 변화 특성에 기초한 생체정보 추정 모델 최적화 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING BIO-INFORMATION AND, METHOD FOR OPTIMIZING BIO-INFORMATION MODEL BASED ON TEMPERATURE VARIATION CHARACTERISTIC}

비침습적으로 생체정보를 추정하는 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 파장별 온도 변화 특성을 고려하여 생체정보를 추정하는 기술과 관련된다.

당뇨병은 다양한 합병증을 일으키며 치료가 잘 안 되는 만성질환이어서 규칙적으로 혈당을 체크해서 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 이용한 스펙트럼 분석을 통해 비침습적으로 혈당과 같은 생체 정보를 추정하는 방법이 연구되고 있다.

온도 변화에 따른 온도 신호 스펙트럼을 기초로 생체정보 추정 모델을 최적화하는 방법 및, 비침습적으로 생체정보를 추정하는 장치 및 방법이 제시된다.

일 양상에 따르면, 생체정보 추정 모델 최적화 방법은 온도 변화에 따른 복수의 스펙트럼을 획득하는 단계, 복수의 스펙트럼에서 기준 스펙트럼을 차분하여 온도 변화에 따른 파장별 흡광도 변화율을 획득하는 단계, 온도 변화에 따른 파장별 흡광도 변화율을 기초로 파장별 특성 행렬을 생성하는 단계, 파장별 특성 행렬을 기초로 온도 신호 스펙트럼을 획득하는 단계 및 온도 신호 스펙트럼을 기초로 생체정보 추정 모델을 최적화하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 생체정보 추정 모델 최적화 방법은 미분, 필터링, ALS(asymmetric least square), 추세 제거(detrend), MSC(multiplicative scatter correction), EMSC(extended multiplicative scatter correction), SNV(standard normal variate), MC(mean centering), FT(fourier transform), OSC(orthogonal signal correction), 및 SG(Savitzky-Golay smoothing) 중의 적어도 하나를 기초로 복수의 스펙트럼으로부터 노이즈를 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다.

기준 스펙트럼은 복수의 스펙트럼 중의 어느 하나의 스펙트럼, 복수의 스펙트럼의 평균 스펙트럼, 공복시 측정된 스펙트럼 및 수용액에서 측정된 스펙트럼 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.

파장별 특성 행렬을 생성하는 단계는 온도 변화에 따른 파장별 흡광도 변화율을 벡터화하고, 특정 파장의 흡광도 변화율 벡터와 전체 파장들의 흡광도 변화율을 차례로 내적하여 온도 변화에 따른 파장별 특성 행렬을 생성할 수 있다.

온도 신호 스펙트럼을 획득하는 단계는 온도 변화에 따른 파장별 특성 행렬에서 하나의 행/열을 선택하고, 선택된 행/열의 스펙트럼을 온도 변화에 따른 온도 신호 스펙트럼으로 획득할 수 있다.

온도 신호 스펙트럼을 획득하는 단계는 온도 변화에 따른 파장별 특성 행렬에서 각 행/열의 스펙트럼 변화 정도를 기초로 하나의 행/열을 선택할 수 있다.

온도 신호 스펙트럼을 획득하는 단계는 온도 변화에 따른 파장별 특성 행렬에서 스펙트럼 변화 정도가 가장 큰 행/열을 선택할 수 있다.

생체정보 추정 모델을 최적화하는 단계는 온도 변화에 따른 온도 신호 스펙트럼을 기초로 생체정보 추정 모델을 갱신하여 온도 변화에 따라 최적화된 복수의 생체정보 추정 모델을 획득할 수 있다.

또한, 생체정보 추정 모델 최적화 방법은 복수의 스펙트럼을 기초로 생체정보 추정 모델을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

생체정보 추정 모델은 CLS(classical least square) 또는 NAS(net analyte signal) 기반의 생체정보 추정 모델을 포함할 수 있다.

일 양상에 따르면, 생체정보 추정 장치는 사용자의 피검체로부터 스펙트럼을 측정하는 스펙트럼 측정부 및 온도 변화에 따른 파장별 특성 데이터를 기초로 스펙트럼 측정시의 온도 특성에 해당하는 온도 신호 스펙트럼을 획득하고, 획득된 온도 신호 스펙트럼이 반영된 생체정보 추정 모델을 이용하여 상기 측정된 스펙트럼을 기초로 생체정보를 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다.

스펙트럼 측정부는 피검체에 광을 조사하는 광원 및, 피검체로부터 반사 또는 산란된 광을 검출하는 디텍터를 포함할 수 있다.

프로세서는 파장별 특성 데이터를 기초로 획득된 복수의 온도 신호 스펙트럼과 상기 측정된 스펙트럼 사이의 유사도, 분산 크기 및 통계 검정 결과 중의 적어도 하나를 기초로 상기 스펙트럼 측정시의 온도 특성에 해당하는 온도 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다.

유사도는 유클리디안 거리(Euclidean distance), 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient), 스피어만 상관계수(Spearman correlation coefficient) 및 코사인 유사도(Cosine similarity) 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.

통계 검정은 t검정, z검정 및 아노바(ANOVA) 검정 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.

프로세서는 스펙트럼 측정 시의 온도 특성의 변화를 감지하고, 온도 특성의 변화가 감지되는 경우 스펙트럼 측정시의 온도 특성에 해당하는 온도 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다.

프로세서는 소정 파장 구간에서 온도 비의존적인 파장의 존재 여부, 온도 변화 증가에 따른 온도 비의존적인 파장의 시프트 여부, 및 제1 파장보다 작은 파장 대역이 증가하고 제2 파장 보다 큰 파장 대역이 감소하는지 여부 중의 적어도 하나를 기초로 상기 온도 특성의 변화를 감지할 수 있다.

프로세서는 스펙트럼 측정시의 온도 특성에 해당하는 온도 신호 스펙트럼을 기초로 기준 생체정보 추정 모델을 갱신하여, 상기 온도 신호 스펙트럼이 반영된 생체정보 추정 모델을 획득할 수 있다.

프로세서는 사용자로부터 복수의 스펙트럼을 학습 데이터로 획득하고, 획득된 학습 데이터를 기초로 파장별 특성 데이터를 생성할 수 있다.

프로세서는 복수의 스펙트럼 각각에서 기준 스펙트럼을 차분하여 파장별 흡광도 변화율을 획득하고, 획득된 파장별 흡광도 변화율을 기초로 파장별 특성 데이터를 생성하는 생체정보 추정 모델을 획득할 수 있다.

프로세서는 스펙트럼 측정시의 온도 특성에 해당하는 온도 신호 스펙트럼을 기초로 기준 시점 대비 스펙트럼 측정시의 상대적인 온도 변화 경향을 추정할 수 있다.

생체정보는 항산화 관련 성분, 혈당, 중성지방, 콜레스테롤, 칼로리, 단백질, 카로테노이드, 젖산(lactate) 및 요산 중의 하나 이상을 포함할 수 있다.

일 양상에 따르면, 생체정보 추정 방법은 사용자의 피검체로부터 스펙트럼을 측정하는 단계, 온도 변화에 따른 파장별 특성 데이터를 기초로 스펙트럼 측정시의 온도 특성에 해당하는 온도 신호 스펙트럼을 획득하는 단계 및, 획득된 온도 신호 스펙트럼이 반영된 생체정보 추정 모델을 이용하여 상기 측정된 스펙트럼을 기초로 생체정보를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

온도 신호 스펙트럼을 획득하는 단계는 파장별 특성 데이터를 기초로 획득된 온도 변화에 따른 복수의 온도 신호 스펙트럼과 상기 측정된 스펙트럼 사이의 유사도, 분산 크기 및 통계 검정 결과 중의 적어도 하나를 기초로 상기 스펙트럼 측정시의 온도 특성에 해당하는 온도 신호 스펙트럼을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

온도 신호 스펙트럼을 획득하는 단계는 스펙트럼 측정 시의 온도 특성의 변화를 감지하는 단계를 포함하고, 온도 특성의 변화가 감지되는 경우 상기 온도 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다.

온도 특성의 변화를 감지하는 단계는 소정 파장 구간에서 온도 비의존적인 파장의 존재 여부, 온도 변화 증가에 따른 온도 비의존적인 파장의 시프트 여부, 및 제1 파장보다 작은 파장 대역이 증가하고 제2 파장 보다 큰 파장 대역이 감소하는지 여부 중의 적어도 하나를 기초로 온도 특성의 변화를 감지할 수 있다.

또한, 생체정보 추정 방법은 스펙트럼 측정시의 온도 특성에 해당하는 온도 신호 스펙트럼을 기초로 기준 생체정보 추정 모델을 갱신하여, 상기 온도 신호 스펙트럼이 반영된 생체정보 추정 모델을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 생체정보 추정 방법은 사용자로부터 측정된 복수의 스펙트럼을 학습 데이터로 획득하는 단계 및, 획득된 학습 데이터를 기초로 상기 파장별 특성 데이터를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

파장별 특성 데이터를 생성하는 단계는 복수의 스펙트럼 각각에서 기준 스펙트럼을 차분하여 파장별 흡광도 변화율을 획득하는 단계 및, 파장별 흡광도 변화율을 기초로 상기 파장별 특성 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 생체정보 추정 방법은 스펙트럼 측정시의 온도 특성에 해당하는 온도 신호 스펙트럼을 기초로 기준 온도 대비 상기 스펙트럼 측정시의 상대적인 온도 변화 경향을 추정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

온도 변화에 따른 파장별 특성을 고려하여 생체정보 추정 모델을 최적화 할 수 있다. 또한 온도 변화 특성이 고려된 생체정보 추정 모델을 이용하여 생체정보 추정의 정확성을 향상시킬 수 있다.

도 1은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 프로세서 구성의 블록도이다.
도 3a 및 3b는 온도 변화에 따른 스펙트럼 변화를 나타낸 것이다.
도 4a 내지 도 4g는 생체정보 추정 모델의 최적화를 설명하기 위한 도면이다.
도 5a 내지 도 5c는 온도 특성 변화를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 다른 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 방법의 흐름도이다.
도 8은 생체정보 추정 모델의 최적화 단계의 일 실시예이다.
도 9 내지 도 11은 생체정보 추정 단계의 실시예들이다.
도 12은 웨어러블 기기의 일 실시예다.

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.

도 1은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.

도 1을 참조하면 생체정보 추정 장치(100)는 스펙트럼 측정부(110) 및 프로세서(120)를 포함한다.

스펙트럼 측정부(110)는 체내(in-vivo) 또는 체외(in-vitro) 환경에서 스펙트럼을 측정할 수 있다. 스펙트럼 측정부(110)는 넓은 파장 대역의 스펙트럼을 측정할 수 있는 분광기를 포함할 수 있다. 이때, 분광기는 근적외선, 중적외선 등의 적외선 분광법(Infrared spectroscopy)이나 라만 분광법(Raman spectroscopy) 등의 다양한 분광 기법을 이용할 수 있다. 또는, 좁은 파장 대역의 스펙트럼 측정이 가능한 광학 센서를 포함할 수도 있다.

분광기 또는 광학 센서는 피검체에 광을 조사하는 하나 이상의 광원(111)과 피검체로부터 산란 또는 산란된 광을 검출하는 하나 이상의 디텍터(112)를 포함할 수 있다. 광원(111)은 발광 다이오드(light emitting diode, LED), 레이저 다이오드(laser diode, LD) 또는 형광체 등을 포함할 수 있다. 디텍터(112)는 포토다이오드(photo diode), 포토트랜지스터(photo transistor, PTr) 또는 이미지 센서(예: CMOS 이미지 센서) 등을 포함할 수 있다. 다만 이에 제한되지 않는다.

스펙트럼 측정부(110)는 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션을 위한 스펙트럼(이하, '제1 스펙트럼'이라 함)을 측정할 수 있다. 스펙트럼 측정부(110)는 수용액 또는 피부 성분과 유사한 복합 물질의 온도를 변화시키면서 일정 시간 간격으로 온도 변화에 따른 제1 스펙트럼을 측정할 수 있다. 또는, 온도가 변화하는 환경에서 사용자의 피부로부터 복수의 제1 스펙트럼을 측정할 수 있다. 예를 들어, 기준 온도에서 온도를 점차 증가시키면서 일정 단위의 온도 변화가 발생하는 시점마다 제1 스펙트럼을 측정할 수 있다. 예컨대 현재 측정 시점의 온도로부터 온도 변화(ΔT)가 0.1 ℃ 증가할 때마다 제1 스펙트럼을 측정할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다.

또한, 스펙트럼 측정부(110)는 사용자의 피부로부터 생체정보 추정을 위한 스펙트럼(이하, '제2 스펙트럼'이라 함)을 측정할 수 있다.

프로세서(120)는 스펙트럼 측정부(110)와 전기적으로 연결되어 스펙트럼 측정부(110)를 제어할 수 있다. 프로세서(120)는 스펙트럼 측정부(110)로부터 제1 스펙트럼을 수신하고, 수신된 제1 스펙트럼을 기초로 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 또한, 제2 스펙트럼을 수신하고 수신된 제2 스펙트럼을 기초로 생체정보를 추정할 수 있다. 이때, 생체정보는 항산화 관련 성분, 혈당, 중성지방, 콜레스테롤, 칼로리, 단백질, 카로테노이드, 젖산(lactate) 및 요산 등을 포함하며, 이에 제한되는 것은 아니지만 이하에서는 설명의 편의를 위해 혈당을 예로 들어 설명하기로 한다.

도 2는 일 실시예에 따른 프로세서 구성의 블록도이다.

도 2를 참조하면, 일 실시예의 프로세서(200)는 캘리브레이션부(210) 및 추정부(220)를 포함할 수 있다.

캘리브레이션부(210)는 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션을 위해 스펙트럼 측정부(110)를 제어할 수 있다. 캘리브레이션부(210)는 스펙트럼 측정부(110)로부터 제1 스펙트럼이 수신되면 수신된 제1 스펙트럼을 학습 데이터로 활용하여 생체정보 추정 모델을 캘리브레이션 할 수 있다.

캘리브레이션부(210)는 스펙트럼 측정부(110)로부터 제1 스펙트럼이 수신되면, 미분, 필터링, ALS(asymmetric least square), 추세 제거(detrend), MSC(multiplicative scatter correction), EMSC(extended multiplicative scatter correction), SNV(standard normal variate), MC(mean centering), FT(fourier transform), OSC(orthogonal signal correction), 및 SG(Savitzky-Golay smoothing) 등을 기초로 제1 스펙트럼으로부터 노이즈를 제거할 수 있다.

캘리브레이션부(210)는 기준 시점에 사용자의 피부로부터 획득된 제1 스펙트럼 또는, 피부 성분과 유사하게 모사한 용액을 이용하여 획득된 제1 스펙트럼을 기초로 사용자에 개인화된 생체정보 추정 모델을 생성할 수 있다. 이때, 기준 시점은 공복 시점일 수 있으나 반드시 이에 제한되는 것은 아니다.

예를 들어, 캘리브레이션부(210)는 제1 스펙트럼을 기초로 CLS(classical least square) 또는 NAS(net analyte signal) 등의 선형 회귀, 기계 학습을 통해 혈당 추정 모델을 생성할 수 있다. 캘리브레이션부(210)는 주성분 분석(principal component analysis, PCA), 독립성분 분석(independent component analysys, ICA), 비부정 행렬 인수분해(non-negative matrix factorization) 및 자동 인코딩(auto-encoding) 방법 등을 이용하여 제1 스펙트럼으로부터 배경 신호를 추출할 수 있으며, 추출된 배경 신호와, 미리 입력된 혈당 흡수 계수 및 광 이동 경로를 이용하여 램버트-비어(Lambert-Beer) 법칙을 기반으로 혈당 추정 모델을 생성할 수 있다.

캘리브레이션부(210)는 온도가 변화하는 상황에서 수용액 또는 사용자의 피부로부터 연속 측정된 복수의 제1 스펙트럼 또는, 사용자의 혈당 추정 이력 데이터로부터 다양한 온도 특성 상황(예: 추운 날씨, 더운 날씨, 상온, 실외, 실내 등)에서 사용자의 피부로부터 측정된 제1 스펙트럼들을 이용하여 생체정보 추정 모델을 최적화할 수 있다.

예를 들어, 캘리브레이션부(210)는 온도 변화에 따른 복수의 제1 스펙트럼을 이용하여 온도 변화에 따른 온도 신호 스펙트럼(이하, '제1 온도 신호 스펙트럼'이라 함)을 획득할 수 있다. 또한, 캘리브레이션부(210)는 획득된 제1 온도 신호 스펙트럼을 기초로 기준 생체정보 추정 모델을 갱신하여 온도 변화 특성별로 최적화된 생체정보 추정 모델을 획득할 수 있다. 이때, 기준 생체정보 추정 모델은 온도 변화 특성이 반영되기 전의 추정 모델로서 범용적으로 적용 가능한 추정 모델 또는 전술한 바와 같이 획득된 사용자에 개인화된 추정 모델일 수 있다.

이하, 도 3a 내지 도 4f를 참조하여 생체정보 추정 모델의 최적화 과정을 설명한다.

도 3a 및 3b는 온도 변화에 따른 스펙트럼의 변화를 나타낸 것이다.

도 3a는 수용액에서 온도를 변화시키면서 획득한 스펙트럼을 도시한 것이다. 도 3b는 도 3a의 제1 스펙트럼에서 제1 파장 구간(S1) 및 제2 파장 구간(S2)을 확대한 것이다. 도 3b를 참조하면 제1 파장 구간(S1)에서 온도가 점차 증가할수록 흡광도가 점차 감소하고, 제2 파장 구간(S2)에서 온도가 점차 증가할수록 흡광도가 증가하는 것을 알 수 있다. 이와 같이 온도 변화에 따라 파장별 스펙트럼의 변화 양상이 다르기 때문에 생체정보를 추정할 때의 온도 변화에 따른 파장 특성을 반영해 줌으로써 생체정보 추정의 정확성을 향상시킬 수 있다.

도 4a 내지 도 4f는 온도 변화에 따른 파장별 특성 데이터 생성 및 온도 신호 스펙트럼을 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 4a는 온도가 변화하는 각 시점에 측정된 제1 스펙트럼(1)과 기준 스펙트럼(2)을 도시한 것이다. 도 4a를 참조하면, 캘리브레이션부(210)는 먼저 각 제1 스펙트럼(1)에서 기준 스펙트럼(2)을 차분하여 온도 변화에 따른 파장별 흡광도 변화율을 산출할 수 있다. 이때, 기준 스펙트럼(2)은 캘리브레이션 시점 예컨대 사용자가 공복인 상태에서 측정된 스펙트럼, 수용액을 이용하여 측정된 스펙트럼 또는, 복수의 제1 스펙트럼(1)을 기초로 획득된 스펙트럼일 수 있다. 예컨대, 제1 스펙트럼들(1) 중에서 임의의 시점(예: 첫 번째 시점)에 측정된 스펙트럼 또는, 전체 제1 스펙트럼의 평균 또는 특정 구간의 제1 스펙트럼의 평균 스펙트럼일 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다.

도 4b는 제1 스펙트럼(1)에서 기준 스펙트럼(2)을 차분하여 생성된 차분 스펙트럼을 나타낸 것이다. 도시된 바와 같이 각 차분 스펙트럼(D(1),…, D(τ))은 각각의 제1 스펙트럼(S(1),…,S(τ))에 대한 파장별 흡광도 변화율 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, ΔA(k,1)는 기준 스펙트럼 대비 첫 번째 제1 스펙트럼의 파장별 흡광도 변화율을 의미한다. 이때, k는 파장 인덱스이고, 1은 첫 번째 시점에 측정된 스펙트럼을 나타낸다. 도 4c에 도시된 바와 같이 파장별 흡광도 변화율을 통해 온도 변화에 따라 파장별로 비선형적인 특성을 나타내는 것을 알 수 있다.

도 4c 및 도 4d에 도시된 바와 같이 제1 스펙트럼들의 제1 파장 구간(S1) 및 제2 파장 구간(S2)에서 특정 파장(λ_a,λ_b,λ_c,λ_d)들은 온도 변화에 따라 서로 다른 흡광도 변화율과 변화 방향을 갖는 벡터 예컨대,

,

로 표현될 수 있다. 캘리브레이션부(210)는 이와 같이 온도 변화에 따른 파장별 흡광도 변화율을 벡터화하고, 파장별 흡광도 변화율 벡터를 이용하여 각 온도 변화 특성에 대하여 파장별 특성 데이터를 생성할 수 있다.

도 4e는 온도 변화에 따른 파장별 특성 데이터의 일 예로 파장별 특성 행렬(φ₁,…,φ_τ-1,φ_τ)을 나타낸 것이다. 캘리브레이션부(210)는 아래의 수학식 1과 같이 특정 시점의 제1 스펙트럼에 대하여 특정 파장의 흡광도 변화율 벡터와 전체 파장의 흡광도 변화율 벡터를 차례대로 내적하여 온도 변화 특성에 대한 파장별 특성 행렬(φ₁,…,φ_τ-1,φ_τ)을 생성할 수 있다. 또한, 생성된 파장별 특성 행렬을 온도 변화 특성 DB(230)에 저장할 수 있다.

여기서,

는 특정 시점(τ)의 제1 스펙트럼에 대한 파장별 특성 행렬을 나타낸다. n은 파장의 갯수를 나타내고,

는 특정 시점(τ)의 제1 스펙트럼에 대한 파장(λ_i)의 흡광도 변화율 벡터,

는 특정 시점(τ)의 제1 스펙트럼에 대한 파장(λ_k)의 흡광도 변화율 벡터를 전치한 것이다.

즉, 캘리브레이션부(210)는 도 4e에 도시된 바와 같이 제1 시점의 제1 스펙트럼에 대하여 첫 번째 파장(λ₁)을 기준 파장으로 하여 기준 파장의 흡광도 변화율 벡터(

)와 전체 파장의 흡광도 변화율 벡터(

,…,

)를 차례로 내적하여 그 결과를 첫 번째 행에 배치할 수 있다. 이와 같이 기준 파장을 마지막 파장(λn)까지 차례로 변경해 가면서 기준 파장의 흡광도 변화율 벡터와 전체 파장의 흡광도 변화율 벡터를 내적하여 각 행들에 배치할 수 있다.

캘리브레이션부(210)는 이와 같이 파장별 특성 행렬을 획득하면 파장별 특성 행렬을 기초로 온도 변화에 따른 제1 온도 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다. 예를 들어, 캘리브레이션부(210)는 각 온도 변화 특성에 대한 파장별 특성 행렬(φ₁,…,φ_τ-1,φ_τ)에서 스펙트럼의 변화 정도가 가장 큰 행/열을 선택하고, 선택된 행/열의 값들을 제1 온도 신호 스펙트럼으로 획득할 수 있다. 도 4f는 이와 같이 획득된 제1 온도 신호 스펙트럼들 중의 하나를 예시한 것이다.

캘리브레이션부(210)는 이와 같이 획득된 각 온도 변화 특성의 제1 온도 신호 스펙트럼을 기준 생체정보 추정 모델에 반영하여 생체정보 추정 모델을 최적화할 수 있다. 아래의 수학식 2는 혈당 추정 모델의 일 예이다.

여기서, S는 혈당 추정을 위해 측정된 스펙트럼을 나타낸다.

는 혈당 신호를 나타낸다.

는 미리 입력된 혈당 흡수계수이고 Lt는 단위 광 경로를 의미한다. ΔC는 구하고자 하는 혈당 변화량을 나타낸다. B_v는 각 배경신호들로서 k는 배경신호 예컨대 피부 성분 신호의 개수, b_v는 각 배경신호의 계수를 의미한다. S_temp는 전술한 바와 같이 획득된 제1 온도 신호 스펙트럼을 나타내며, b_temp는 제1 온도 신호 스펙트럼에 대한 계수를 나타낸다. K는 혈당 추정 모델을 나타낸다.

는 의사역행렬(pseudo-inverse) 벡터를 나타낸 것이다.

캘리브레이션부(210)는 온도 변화 특성별 제1 온도 신호 스펙트럼을 반영하여 각 온도 변화 특성에 최적화된 생체정보 추정 모델을 획득할 수 있다. 도 4g는 온도 변화 특성을 고려하기 전의 혈당 추정 모델(41)과 온도 변화 특성을 고려한 후의 혈당 추정 모델(42)을 나타낸 것으로, 이와 같이 혈당 추정시 온도 변화에 따른 파장별 특성을 고려해 줌으로써 혈당 추정의 정확성이 향상될 수 있다.

이상, 캘리브레이션부(210)가 파장별 특성 데이터 생성, 온도 변화에 따른 제1 온도 신호 스펙트럼 생성 및, 제1 온도 신호 스펙트럼을 이용하여 생체정보 추정 모델을 최적화하는 실시예들을 설명하였다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니며 캘리브레이션부(210)는 파장별 특성 데이터를 생성하는 과정만을 수행하거나, 파장별 특성 데이터를 생성하는 과정과 제1 온도 신호 스펙트럼을 생성하는 과정만을 수행할 수 있다.

다시 도 2를 참조하면 추정부(220)는 생체정보 추정 요청에 따라 스펙트럼 측정부(110)를 제어할 수 있다. 추정부(220)는 스펙트럼 측정부(110)로부터 생체정보 추정을 위한 제2 스펙트럼이 수신되면 수신된 제2 스펙트럼과 캘리브레이션부(210)에 의해 최적화된 생체정보 추정 모델을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다.

예를 들어, 추정부(220)는 온도 변화 특성 DB(230)로부터 캘리브레이션부(210)에 의해 생성된 복수의 제1 온도 신호 스펙트럼들 중에서 제2 스펙트럼을 측정할 때의 온도 변화 특성에 해당하는 온도 신호 스펙트럼(이하, '제2 온도 신호 스펙트럼'이라 함)을 획득할 수 있다. 또는, 캘리브레이션부(210)가 파장별 특성 데이터를 생성하는 과정만을 수행한 경우 온도 변화 특성 DB(230)에 저장된 파장별 특성 데이터를 기초로 복수의 제1 온도 신호 스펙트럼을 획득하고, 획득된 제1 온도 신호 스펙트럼들 중에서 제2 온도 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다.

일 예로, 추정부(220)는 온도 변화 특성 DB(230)의 제1 온도 신호 스펙트럼들 중에서 제2 스펙트럼과의 유사도가 소정 임계치(예: 0.9) 이상인 제1 온도 신호 스펙트럼을 제2 온도 신호 스펙트럼으로 결정할 수 있다. 이때, 유사도는 유클리디안 거리(Euclidean distance), 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient), 스피어만 상관계수(Spearman correlation coefficient) 및 코사인 유사도(Cosine similarity) 등을 포함하나 이에 제한되는 것은 아니다.

다른 예로, 추정부(220)는 온도 변화 특성 DB(230)의 제1 온도 신호 스펙트럼들과 제2 스펙트럼 간의 분산을 구하고, 소정 파장 예컨대 최단 파장에서 분산의 크기가 소정 임계치 이상인 제1 온도 신호 스펙트럼을 제2 온도 신호 스펙트럼으로 획득할 수 있다.

또 다른 예로, t검정, z검정 및 아노바(ANOVA) 검정 등의 통계 검정 기법을 활용하여 제1 온도 신호 스펙트럼들 중에서 제2 온도 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다.

추정부(220)는 이와 같이 제2 온도 신호 스펙트럼이 획득되면, 온도 변화 특성 DB(230)로부터 제2 온도 신호 스펙트럼을 기초로 최적화된 생체정보 추정 모델을 추출할 수 있다. 추정부(220)는 추출된 생체정보 추정 모델과 제2 스펙트럼을 기초로 생체정보를 추정할 수 있다. 한편, 캘리브레이션부(210)가 생체정보 추정 모델을 최적화 하는 과정을 수행하지 않은 경우 추정부(220)는 제2 온도 신호 스펙트럼을 기초로 제2 스펙트럼을 보정하고, 보정된 제2 스펙트럼과 기준 생체정보 추정 모델을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다.

한편, 추정부(220)는 피검체로부터 제2 스펙트럼이 획득되면, 제2 스펙트럼을 측정할 때의 온도 특성의 변화를 감지할 수 있다. 추정부(220)는 기준 온도 대비 제2 스펙트럼을 측정할 때의 온도 변화가 임계치 이상인지를 판단하고, 임계치 이상인 경우 전술한 추정 온도 신호 스펙트럼을 획득하는 과정을 수행하며, 그렇지 않으면 기준 생체정보 추정 모델을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다.

도 5a는 온도 변화에 따른 파장별 특성 행렬의 2차원 맵(map)으로 나타낸 것이다. 예컨대, 좌측은 기준 온도(예: 37.6) 대비 측정시 온도(예: 37.5)의 변화(ΔT)가 -0.1℃인 경우의 파장별 특성 행렬을 2차원 맵으로 나타낸 것이고, 우측은 기준 온도(예: 37.6) 대비 측정시 온도(예: 36.8)의 변화(ΔT)가 -0.7℃인 경우의 파장별 특성 행렬을 2차원 맵으로 나타낸 것이다. 이와 같이 온도 변화에 따른 파장별 특성 행렬을 분석하여 기준 온도 대비 제2 스펙트럼을 측정할 때의 온도 특성의 변화를 감지할 수 있다.

예를 들어, 추정부(220)는 제2 스펙트럼이 획득되면, 제2 스펙트럼과 기준 스펙트럼을 이용하여 전술한 바와 같이 제2 스펙트럼에 대한 파장별 특성 행렬을 생성할 수 있다. 이때, 기준 스펙트럼은 캘리브레이션시 사용자로부터 측정된 스펙트럼일 수 있다. 또는, 사용자의 생체정보 추정 이력을 기초로 이전 생체정보 추정 시점의 제2 스펙트럼들 중에서 기준 스펙트럼을 획득할 수 있다. 예컨대, 현 시점으로부터 소정 기간 이내에 획득된 제2 스펙트럼들 중에서 첫 번째, 중간 또는 마지막 스펙트럼, 또는 소정 기간 내의 제2 스펙트럼들의 평균 스펙트럼을 기준 스펙트럼으로 획득할 수 있다. 다만, 이러한 기준에 제한되는 것은 아니다.

추정부(220)는 이와 같이 제2 스펙트럼에 대한 파장별 특성 행렬이 획득되면, 제2 스펙트럼의 파장별 특성 행렬을 분석하여 소정 기준을 만족하는 경우 제2 스펙트럼 측정시의 온도 특성의 변화 여부를 감지할 수 있다.

일 예로, 추정부(220)는 특정 파장 구간에서 온도 비의존적인 파장의 존재 여부, 예컨대 2100nm ~ 2200nm 구간에서 파장 변화율이 '0'인 지점이 존재하는 경우, 또는, 기준 온도 대비 온도 비의존적인 파장이 장파장 쪽으로 시프트한 경우, 또는 제1 파장(예: 2100nm) 보다 단파장 대역이 증가하고, 제2 파장(예: 2300nm) 보다 장파장 대역이 감소하는 경우 온도 특성이 변화한 것으로 판단할 수 있다. 이때, 특정 파장 구간, 제1 파장, 제2 파장은 예시된 바에 한정되지 않으며 온도 기준 등에 따라 적절하게 설정될 수 있다.

다른 예로, 추정부(220)는 제2 스펙트럼에 대한 파장별 특성 행렬의 분산 스펙트럼에서 특정 파장(예: 최단 파장)의 분산 크기가 소정 임계치 이상인 경우 온도 특성이 변화한 것으로 결정할 수 있다. 이때, 분산 스펙트럼은 도 4e를 참조할 때 파장별 특성 행렬에서 대각선(

,…,

)의 스펙트럼일 수 있다. 다만, 이러한 예들에 국한되는 것은 아니다.

추정부(220)는 온도 변화 특성 DB(230)를 이용하여 기준 시점 대비 생체정보 추정시의 온도 변화 경향을 추정할 수 있다. 추정부(220)는 생체정보 추정과 함께 또는 별도로 온도 변화 경향을 추정할 수 있다.

예를 들어, 도 5b는 온도 변화 특성 DB(230)의 제1 온도 신호 스펙트럼(51)과 제2 스펙트럼으로부터 추출된 스펙트럼(52)를 도시한 것이다. Y축의 우측은 제1 스펙트럼의 흡광도, 좌측은 제2 스펙트럼의 흡광도를 나타낸다. 도 5b를 참조하면 온도 변화 특성 DB(230)의 제1 온도 신호 스펙트럼(51)과의 상관도가 소정 임계치를 초과하는 스펙트럼(52)이 제2 스펙트럼으로부터 추출되는 경우, 추정부(220)는 제1 온도 신호 스펙트럼(51)의 온도 변화 특성을 기초로 생체정보 추정시의 상대적인 온도 변화 경향을 추정할 수 있다. 다시 말해, 제1 온도 신호 스펙트럼(51)이 기준 온도로부터 0.5℃가 증가한 온도 변화 특성을 갖는 경우, 즉, 기준 온도로부터 0.5℃ 증가한 시점에 측정된 제1 스펙트럼으로부터 획득된 경우, 생체정보 추정 시점의 상대적인 온도 변화 경향은 기준 시점 대비 0.5 ℃가 증가한 것으로 추정할 수 있다. 도 5c는 복수의 시점에서 상대적인 온도 변화 경향(54)의 추정치와 실제 온도(53) 사이의 상관 관계를 도시한 것으로 실제 온도 변화와 상관도가 높음을 알 수 있다.

도 6은 다른 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.

도 6을 참조하면 생체정보 추정 장치(600)는 스펙트럼 측정부(110), 프로세서(120), 출력부(610), 저장부(620) 및 통신부(630)를 포함할 수 있다. 스펙트럼 측정부(110)는 하나 이상의 광원(111) 및 하나 이상의 디텍터(112)를 포함할 수 있다. 스펙트럼 측정부(110) 및 프로세서(120)는 앞에서 설명하였으므로 이하 생략한다.

출력부(610)는 프로세서(120)의 처리 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 예로, 출력부(610)는 디스플레이에 생체정보 추정값을 표시할 수 있다. 이때, 생체정보 추정값이 정상 범위를 벗어나면 사용자가 쉽게 인식할 수 있도록 색깔이나 선의 굵기 등을 조절하거나 정상 범위를 함께 표시함으로써 사용자에게 경고 정보를 제공할 수 있다. 또한, 출력부(610)는 시각적 표시와 함께 또는 단독으로 스피커 등의 음성 출력 모듈, 햅틱 모듈 등을 이용하여 음성, 진동, 촉감 등의 비시각적인 방식으로 사용자에게 생체정보 추정값을 제공할 수 있다.

저장부(620)는 생체정보 추정에 필요한 기준 정보를 저장할 수 있다. 이때, 기준 정보는 사용자의 나이, 성별, 건강 상태 등과 같은 사용자 특성 정보를 포함할 수 있다. 또한, 기준 정보는 생체정보 추정 모델, 기준 스펙트럼, 기준 온도 등을 포함할 수 있다. 또한, 저장부(620)는 스펙트럼 측정부(110) 및/또는 프로세서(120)의 처리 결과를 저장할 수 있다. 예컨대, 스펙트럼 측정부(110)에 의해 측정된 스펙트럼, 프로세서(120)에 의해 생성된 파장별 특성 데이터, 온도 변화에 따른 제1 온도 신호 스펙트럼, 제2 온도 신호 스펙트럼 등을 저장할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다.

저장부(620)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, 광디스크 등의 저장매체를 포함하며, 이에 제한되는 것은 아니다.

통신부(630)는 외부 기기와 통신하여 스펙트럼, 파장별 특성 데이터, 생체정보 추정 모델, 생체정보 추정 결과 등의 각종 데이터를 송수신할 수 있다. 외부 기기는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC, 노트북 PC 등의 정보 처리 장치를 포함할 수 있다. 통신부(630)는 블루투스(Bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication, NFC), WLAN 통신, 지그비(Zigbee) 통신, 적외선(Infrared Data Association, IrDA) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra-wideband) 통신, Ant+ 통신, WIFI 통신, RFID(Radio Frequency Identification) 통신, 3G 통신, 4G 통신 및 5G 통신 등을 포함하는 다양한 유무선 통신 기술을 이용하여 외부 기기와 통신할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.

도 7은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 방법의 흐름도이다. 도 8은 생체정보 추정 모델의 최적화 단계의 일 실시예이다. 도 9 내지 도 11은 생체정보 추정 단계의 실시예들이다. 도 7 내지 도 11은 전술한 생체정보 추정 장치(100,600)에 의해 수행될 수 있다. 앞에서 자세히 기술하였으므로 중복 설명을 피하기 위해 간단하게 설명한다.

먼저, 생체정보 추정 장치는 캘리브레이션을 통해 생체정보 추정 모델을 최적화하는 과정을 수행할 수 있다(710).

도 8을 참조하여 생체정보 추정 모델의 최적화 과정의 일 실시예를 설명한다.

먼저, 생체정보 추정 장치는 온도가 변화하는 상황에서 복수의 제1 스펙트럼을 획득할 수 있다(811).

그 다음, 단계(811)에서 획득된 복수의 제1 스펙트럼에서 기준 스펙트럼을 차분하여 온도 변화에 따른 파장별 흡광도 변화율을 획득할 수 있다(812). 이때, 기준 스펙트럼은 사용자가 공복인 상태에서 측정된 스펙트럼, 수용액에서 측정된 스펙트럼 또는 단계(811)에서 획득된 제1 스펙트럼들 중의 어느 하나 예컨대 특정 시점의 제1 스펙트럼, 제1 스펙트럼 전체의 평균 등일 수 있다.

그 다음, 온도 변화에 따른 파장별 흡광도 변화율을 기초로 파장별 특성 데이터를 획득할 수 있다(813). 예를 들어, 온도 변화에 따른 파장별 흡광도 변화율을 벡터화하고, 파장별 흡광도 변화율 벡터를 이용하여 온도 변화에 따른 파장별 특성 행렬을 생성할 수 있다.

그 다음, 파장별 특성 데이터를 기초로 온도 변화에 따른 제1 온도 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다(814). 예를 들어, 각 온도 변화 특성에 대한 각 파장별 특성 행렬에서 스펙트럼의 변화 정도가 가장 큰 행/열의 스펙트럼을 각 온도 변화 특성에 대한 제1 온도 신호 스펙트럼으로 획득할 수 있다.

그 다음, 제1 온도 신호 스펙트럼을 기초로 생체정보 추정 모델을 최적화 할 수 있다(815). 예컨대, 온도 변화 특성을 반영하지 않은 기준 생체정보 추정 모델에 제1 온도 신호 스펙트럼을 반영해 줌으로써 최적화된 생체정보 추정 모델을 획득할 수 있다.

다시 도 7을 참조하면, 생체정보 추정 장치는 단계(710)에서 생성된 파장별 특성 데이터, 순수 온도 신호 스펙트럼 및/또는 최적화된 생체정보 추정 모델을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다(720).

도 9 내지 도 11을 참조하여 생체정보를 추정하는 단계(720)의 다양한 실시예들을 설명한다.

도 9를 참조하면, 생체정보 추정 장치는 생체정보 추정 요청에 따라 스펙트럼 측정부를 제어하여 피검체로부터 제2 스펙트럼을 측정할 수 있다(911).

그 다음, 제2 스펙트럼을 측정할 때의 온도 특성에 해당하는 제2 온도 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다(912). 예를 들어, 온도 변화에 따라 획득된 복수의 제1 온도 신호 스펙트럼들 중에서 제2 스펙트럼과의 유사도, 분산, 통계 검정 등을 이용하여 제2 온도 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다.

그 다음, 획득된 제2 온도 신호 스펙트럼이 반영된 생체정보 추정 모델을 획득하고(913), 획득된 생체정보 추정 모델을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다(914). 예를 들어, 온도 변화 특성 DB(230)로부터 제2 온도 신호 스펙트럼이 반영된 생체정보 추정 모델을 추출하고, 추출된 생체정보 추정 모델을 이용하여 제2 스펙트럼을 기초로 생체정보를 추정할 수 있다.

도 10을 참조하면, 생체정보 추정 장치는 피검체로부터 제2 스펙트럼을 측정하고(1011), 기준 시점 대비 제2 스펙트럼 측정시의 온도 특성의 변화 여부를 감지할 수 있다(1012). 예를 들어, 제2 스펙트럼과 기준 스펙트럼을 이용하여 제2 스펙트럼 측정시의 온도 특성을 나타내는 파장별 특성 행렬을 생성하고, 생성된 파장별 특성 행렬을 분석하여 온도 특성의 변화 여부를 감지할 수 있다.

그 다음, 단계(1012)에서 온도 특성의 변화가 감지되면 제2 스펙트럼 측정시의 온도 특성에 해당하는 제2 온도 신호 스펙트럼을 획득하고(1013), 제2 온도 신호 스펙트럼이 반영된 생체정보 추정 모델을 획득하며(1014), 획득된 생체정보 추정 모델을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다(1015). 만약, 단계(1012)에서 온도 특성의 변화가 감지되지 않으면 기준 생체정보 추정 모델을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다(1016).

도 11을 참조하면, 먼저, 생체정보 추정 장치는 도 9의 실시예와 마찬가지로 피검체로부터 제2 스펙트럼 측정(1111), 제2 스펙트럼 측정시의 온도 특성에 해당하는 제2 온도 신호 스펙트럼 획득(1112), 획득된 제2 온도 신호 스펙트럼이 반영된 생체정보 추정 모델 획득(1113) 및 획득된 생체정보 추정 모델을 이용하여 생체정보를 추정하는 단계(1114)를 수행할 수 있다. 또한, 생체정보 추정 장치는 온도 변화 특성 DB(230)를 이용하여 기준 시점 대비 생체정보 추정시의 상대적인 온도 변화 경향을 추정할 수 있다(1115).

도 12는 일 실시예에 따른 웨어러블 기기를 도시한 것이다. 도 1 및 도 6의 생체정보 추정 장치(100,600)의 다양한 실시예들은 도시된 바와 같이 스마트 밴드나 스마트 워치형 웨어러블 기기에 탑재될 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니며 스마트 폰, 태블릿 PC, 스마트 이어폰, 스마트 안경 등의 스마트기기나, 데스크탑 PC, 노트북 PC 등의 정보 처리 기기에 탑재되는 것이 가능하다.

도 12를 참조하면 웨어러블 기기(1200)는 기기 본체(1210)와 스트랩(1220)을 포함할 수 있다.

본체(1210)는 스트랩(1220)에 의해 사용자의 손목에 착용될 수 있다. 본체(1210)는 웨어러블 기기(1200)의 다양한 기능들을 수행하는 각종 모듈을 포함할 수 있다. 본체(1210) 또는 스트랩(1220)의 내부에는 각종 모듈에 전원을 공급하는 배터리가 내장될 수 있다. 스트랩(1220)은 본체(1210)에 연결될 수 있다. 스트랩(1220)은 사용자의 손목을 감싸는 형태로 구부려질 수 있도록 플렉시블(flexible)하게 형성될 수 있다. 스트랩(1220)은 서로 분리된 제1 스트랩과 제2 스트랩으로 구성될 수 있다. 제1 스트랩과 제2 스트랩의 일단부는 각각 본체(1210)의 양측에 연결되고, 제1 스트랩과 제2 스트랩의 타단부에 형성된 결합수단을 이용하여 서로 체결될 수 있다. 이때, 결합수단은 자석 결합, 벨크로(velcro) 결합, 핀 결합 등의 방식으로 형성될 수 있으며 이에 제한되는 것은 아니다. 또한, 스트랩(1220)은 밴드와 같이 서로 분리되지 않는 일체로 형성될 수도 있다.

본체(1210)에는 스펙트럼 측정부가 장착될 수 있다. 스펙트럼 측정부는 전술한 바와 같이 광원과 디텍터를 포함하며, 사용자로부터 스펙트럼을 측정할 수 있다.

본체(1210) 내부에 프로세서가 실장되며 프로세서는 웨어러블 기기(1200)의 각종 구성들과 전기적으로 연결될 수 있다. 프로세서는 다양한 온도 변화 상황에서 측정된 복수의 스펙트럼을 이용하여 온도 변화에 따른 파장별 특성 데이터를 획득하고, 획득된 파장별 특성 데이터를 이용하여 생체정보 추정 모델을 최적화할 수 있다. 또한, 프로세서는 사용자로부터 측정된 스펙트럼과 파장별 특성 데이터 및/또는 최적화된 생체정보 추정 모델을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다.

또한, 본체(1210) 내부에 각종 기준 정보 및 각종 구성들에 의해 처리된 정보를 저장하는 저장부가 장착될 수 있다.

또한, 본체(1210)에 일측면에 사용자의 제어 명령을 수신하여 프로세서로 전달하는 조작부(1215)가 장착될 수 있다. 조작부(1215)는 웨어러블 기기(1200)의 전원을 온/오프시키는 명령을 입력하기 위한 전원 버튼을 포함할 수 있다.

또한, 본체(1210)의 전면에 사용자에게 정보를 출력하는 표시부(1214)가 장착될 수 있으며, 표시부(1214)는 터치 입력이 가능한 터치 스크린을 포함할 수 있다. 표시부는 사용자의 터치 입력을 수신하여 프로세서에 전달하고 프로세서의 처리 결과를 표시할 수 있다.

또한, 본체(1210) 내부에 외부 기기와 통신하는 통신부가 장착될 수 있다. 통신부는 외부 기기 예컨대 사용자의 스마트폰 등에 혈당 추정 결과를 전송할 수 있으며, 혈당 신호 스펙트럼 획득 장치로부터 혈당 신호의 단위 스펙트럼을 획득할 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.

100,600: 생체정보 추정 장치
110: 스펙트럼 측정부 111: 광원
112: 디텍터 120: 프로세서
610: 출력부 620: 저장부
630: 통신부 1200: 웨어러블 기기
1210: 본체 1220: 스트랩
1214: 표시부 1215: 조작부

Claims

온도 변화에 따른 복수의 스펙트럼을 획득하는 단계;
상기 복수의 스펙트럼에서 기준 스펙트럼을 차분하여 온도 변화에 따른 파장별 흡광도 변화율을 획득하는 단계;
온도 변화에 따른 파장별 흡광도 변화율을 기초로 파장별 특성 행렬을 생성하는 단계;
파장별 특성 행렬을 기초로 온도 신호 스펙트럼을 획득하는 단계; 및
상기 온도 신호 스펙트럼을 기초로 생체정보 추정 모델을 최적화하는 단계를 포함하는 생체정보 추정 모델 최적화 방법.
제1항에 있어서,
미분, 필터링, ALS(asymmetric least square), 추세 제거(detrend), MSC(multiplicative scatter correction), EMSC(extended multiplicative scatter correction), SNV(standard normal variate), MC(mean centering), FT(fourier transform), OSC(orthogonal signal correction), 및 SG(Savitzky-Golay smoothing) 중의 적어도 하나를 기초로 상기 복수의 스펙트럼으로부터 노이즈를 제거하는 단계를 더 포함하는 생체정보 추정 모델 최적화 방법.
제1항에 있어서,
상기 기준 스펙트럼은
상기 복수의 스펙트럼 중의 어느 하나의 스펙트럼, 상기 복수의 스펙트럼의 평균 스펙트럼, 공복시 측정된 스펙트럼 및 수용액에서 측정된 스펙트럼 중의 적어도 하나를 포함하는 생체정보 추정 모델 최적화 방법.
제1항에 있어서,
상기 파장별 특성 행렬을 생성하는 단계는
온도 변화에 따른 파장별 흡광도 변화율을 벡터화하고, 특정 파장의 흡광도 변화율 벡터와 전체 파장들의 흡광도 변화율을 차례로 내적하여 온도 변화에 따른 파장별 특성 행렬을 생성하는 생체정보 추정 모델 최적화 방법.
제1항에 있어서,
상기 온도 신호 스펙트럼을 획득하는 단계는
온도 변화에 따른 파장별 특성 행렬에서 하나의 행/열을 선택하고, 선택된 행/열의 스펙트럼을 온도 변화에 따른 온도 신호 스펙트럼으로 획득하는 생체정보 추정 모델 최적화 방법.
제5항에 있어서,
상기 온도 신호 스펙트럼을 획득하는 단계는
온도 변화에 따른 파장별 특성 행렬에서 각 행/열의 스펙트럼 변화 정도를 기초로 상기 하나의 행/열을 선택하는 생체정보 추정 모델 최적화 방법.
제6항에 있어서,
상기 온도 신호 스펙트럼을 획득하는 단계는
온도 변화에 따른 파장별 특성 행렬에서 스펙트럼 변화 정도가 가장 행/열을 선택하는 생체정보 추정 모델 최적화 방법.
제1항에 있어서,
상기 생체정보 추정 모델을 최적화하는 단계는
온도 변화에 따른 온도 신호 스펙트럼을 기초로 생체정보 추정 모델을 갱신하여 온도 변화에 따라 최적화된 복수의 생체정보 추정 모델을 획득하는 생체정보 추정 모델 최적화 방법.
제1항에 있어서,
상기 복수의 스펙트럼을 기초로 생체정보 추정 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는 생체정보 추정 모델 최적화 방법.
제1항에 있어서,
상기 생체정보 추정 모델은
CLS(classical least square) 또는 NAS(net analyte signal) 기반의 생체정보 추정 모델을 포함하는 생체정보 추정 모델 최적화 방법.
사용자의 피검체로부터 스펙트럼을 측정하는 스펙트럼 측정부; 및
온도 변화에 따른 파장별 특성 데이터를 기초로 상기 스펙트럼 측정시의 온도 특성에 해당하는 온도 신호 스펙트럼을 획득하고, 획득된 온도 신호 스펙트럼이 반영된 생체정보 추정 모델을 이용하여 상기 측정된 스펙트럼을 기초로 생체정보를 추정하는 프로세서를 포함하는 생체정보 추정 장치.
제11항에 있어서,
상기 스펙트럼 측정부는
피검체에 광을 조사하는 광원; 및
상기 피검체로부터 반사 또는 산란된 광을 검출하는 디텍터를 포함하는 생체정보 추정 장치.
제11항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 파장별 특성 데이터를 기초로 획득된 복수의 온도 신호 스펙트럼과 상기 측정된 스펙트럼 사이의 유사도, 분산 크기 및 통계 검정 결과 중의 적어도 하나를 기초로 상기 스펙트럼 측정시의 온도 특성에 해당하는 온도 신호 스펙트럼을 획득하는 생체정보 추정 장치.
제13항에 있어서,
상기 유사도는
유클리디안 거리(Euclidean distance), 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient), 스피어만 상관계수(Spearman correlation coefficient) 및 코사인 유사도(Cosine similarity) 중의 적어도 하나를 포함하는 생체정보 추정 장치.
제13항에 있어서,
상기 통계 검정은
t검정, z검정 및 아노바(ANOVA) 검정 중의 적어도 하나를 포함하는 생체정보 추정 장치.
제11항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 스펙트럼 측정 시의 온도 특성의 변화를 감지하고, 온도 특성의 변화가 감지되는 경우 상기 스펙트럼 측정시의 온도 특성에 해당하는 온도 신호 스펙트럼을 획득하는 생체정보 추정 장치.
제16항에 있어서,
상기 프로세서는
소정 파장 구간에서 온도 비의존적인 파장의 존재 여부, 온도 변화 증가에 따른 온도 비의존적인 파장의 시프트 여부, 및 제1 파장보다 작은 파장 대역이 증가하고 제2 파장 보다 큰 파장 대역이 감소하는지 여부 중의 적어도 하나를 기초로 상기 온도 특성의 변화를 감지하는 생체정보 추정 장치.
제11항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 스펙트럼 측정시의 온도 특성에 해당하는 온도 신호 스펙트럼을 기초로 기준 생체정보 추정 모델을 갱신하여, 상기 온도 신호 스펙트럼이 반영된 생체정보 추정 모델을 획득하는 생체정보 추정 장치.
제11항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 사용자로부터 복수의 스펙트럼을 학습 데이터로 획득하고, 획득된 학습 데이터를 기초로 상기 파장별 특성 데이터를 생성하는 생체정보 추정 장치.
제19항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 복수의 스펙트럼 각각에서 기준 스펙트럼을 차분하여 파장별 흡광도 변화율을 획득하고, 획득된 파장별 흡광도 변화율을 기초로 파장별 특성 데이터를 생성하는 생체정보 추정 모델을 획득하는 생체정보 추정 장치.
제11항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 스펙트럼 측정시의 온도 특성에 해당하는 온도 신호 스펙트럼을 기초로 기준 시점 대비 상기 스펙트럼 측정시의 상대적인 온도 변화 경향을 추정하는 생체정보 추정 장치.
제11항에 있어서,
상기 생체정보는
항산화 관련 성분, 혈당, 중성지방, 콜레스테롤, 칼로리, 단백질, 카로테노이드, 젖산(lactate) 및 요산 중의 하나 이상을 포함하는 생체정보 추정 장치.
사용자의 피검체로부터 스펙트럼을 측정하는 단계;
온도 변화에 따른 파장별 특성 데이터를 기초로 상기 스펙트럼 측정시의 온도 특성에 해당하는 온도 신호 스펙트럼을 획득하는 단계; 및
상기 획득된 온도 신호 스펙트럼이 반영된 생체정보 추정 모델을 이용하여 상기 측정된 스펙트럼을 기초로 생체정보를 추정하는 단계를 포함하는 생체정보 추정 방법.
제23항에 있어서,
상기 온도 신호 스펙트럼을 획득하는 단계는
상기 파장별 특성 데이터를 기초로 획득된 온도 변화에 따른 복수의 온도 신호 스펙트럼과 상기 측정된 스펙트럼 사이의 유사도, 분산 크기 및 통계 검정 결과 중의 적어도 하나를 기초로 상기 스펙트럼 측정시의 온도 특성에 해당하는 온도 신호 스펙트럼을 획득하는 단계를 포함하는 생체정보 추정 방법.
제23항에 있어서,
상기 온도 신호 스펙트럼을 획득하는 단계는
상기 스펙트럼 측정 시의 온도 특성의 변화를 감지하는 단계를 포함하고,
상기 온도 특성의 변화가 감지되는 경우 상기 온도 신호 스펙트럼을 획득하는 생체정보 추정 방법.
제25항에 있어서,
상기 온도 특성의 변화를 감지하는 단계는
소정 파장 구간에서 온도 비의존적인 파장의 존재 여부, 온도 변화 증가에 따른 온도 비의존적인 파장의 시프트 여부, 및 제1 파장보다 작은 파장 대역이 증가하고 제2 파장 보다 큰 파장 대역이 감소하는지 여부 중의 적어도 하나를 기초로 상기 온도 특성의 변화를 감지하는 생체정보 추정 방법.
제23항에 있어서,
상기 스펙트럼 측정시의 온도 특성에 해당하는 온도 신호 스펙트럼을 기초로기준 생체정보 추정 모델을 갱신하여, 상기 온도 신호 스펙트럼이 반영된 생체정보 추정 모델을 획득하는 단계를 포함하는 생체정보 추정 방법.
제23항에 있어서,
상기 사용자로부터 측정된 복수의 스펙트럼을 학습 데이터로 획득하는 단계; 및
상기 획득된 학습 데이터를 기초로 상기 파장별 특성 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하는 생체정보 추정 방법.
제28항에 있어서,
상기 파장별 특성 데이터를 생성하는 단계는
상기 복수의 스펙트럼 각각에서 기준 스펙트럼을 차분하여 파장별 흡광도 변화율을 획득하는 단계; 및
상기 파장별 흡광도 변화율을 기초로 상기 파장별 특성 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 생체정보 추정 방법.
제23항에 있어서,
상기 스펙트럼 측정시의 온도 특성에 해당하는 온도 신호 스펙트럼을 기초로 기준 온도 대비 상기 스펙트럼 측정시의 상대적인 온도 변화 경향을 추정하는 단계를 더 포함하는 생체정보 추정 방법.