WO2024123016A1 - 혈당 모니터링 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 - Google Patents

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WO2024123016A1
WO2024123016A1 PCT/KR2023/019814 KR2023019814W WO2024123016A1 WO 2024123016 A1 WO2024123016 A1 WO 2024123016A1 KR 2023019814 W KR2023019814 W KR 2023019814W WO 2024123016 A1 WO2024123016 A1 WO 2024123016A1
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WO
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blood sugar
cycle
sensor
value
user
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PCT/KR2023/019814
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Inventor
서혜정
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삼성전자 주식회사
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/1455—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters

Definitions

  • Devices that measure blood sugar in an invasive manner may include a blood collection device that measures blood sugar by directly collecting blood from the user's fingertip and a continuous blood sugar monitoring device that measures blood sugar by inserting a microneedle into the user's abdomen or upper arm.
  • a device that measures blood sugar in a non-invasive manner can inject signals of electromagnetic waves (e.g., light, radio waves, or sound) from the outside into the human body and measure the amount of signal size or phase change in response to blood sugar.
  • various embodiments of the present disclosure may provide a method of monitoring blood sugar by adjusting a blood sugar measurement cycle based on a result of comparing blood sugar-related characteristic values and threshold values, and an electronic device supporting the same.
  • the blood sugar monitoring method measures the user's blood sugar value in a first cycle using a first sensor, and the first blood sugar value measured at a first time point according to the first cycle is It may include the operation of saving to memory.
  • the blood sugar monitoring method may include detecting a designated event based on measurement values received from a second sensor from a second to a third time point after the first time point.
  • the blood sugar monitoring method includes, when the designated event is detected, measuring the user's blood sugar level in a second cycle different from the first cycle using the first sensor, and starting from a fourth time point according to the second cycle.
  • the method may include storing at least one second blood sugar value measured up to time 5 in the memory.
  • the blood sugar monitoring method may include calculating at least one characteristic value related to the user's blood sugar based on the first blood sugar value and the at least one second blood sugar value.
  • blood sugar can be continuously monitored without causing pain to the user or incurring consumable cost.
  • blood sugar can be monitored more accurately according to the user's context.
  • the blood sugar value measured immediately before detection of the designated event is used as the initial value of the blood sugar change, so that the user's health status according to the blood sugar change can be more accurately determined. You can.
  • the user's health status according to the user's context can be more accurately determined by adjusting the cycle of blood sugar measurement based on the results of comparing blood sugar-related characteristic values and threshold values. You can.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment according to various embodiments.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an electronic device for monitoring blood sugar according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 3 is a diagram for explaining a blood sugar curve according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating the relationship between detection of a designated event and change in blood sugar according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating the relationship between the detection period of a designated event and the measurement period of blood sugar according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a method of adjusting a blood sugar measurement cycle according to detection of a designated event according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a method of monitoring blood sugar based on a user's context according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a method of monitoring blood sugar upon detection of a designated event according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a method of monitoring blood sugar upon detection of a designated event according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 in a network environment 100, according to various embodiments.
  • 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 second network 199.
  • 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 operations 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 haptic module 179 can convert electrical signals into mechanical stimulation (e.g., vibration or movement) or electrical stimulation that the user can perceive through tactile or kinesthetic senses.
  • the haptic module 179 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.
  • the camera module 180 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 may be 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 (enhanced mobile broadband (eMBB)), minimization of terminal power and access to multiple terminals (massive machine type communications (mMTC)), or ultra-reliable and low-latency (URLLC). -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.
  • MIMO massive array multiple-input and multiple-output
  • 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). According to one embodiment, 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
  • the antenna module 197 may transmit or receive signals or power to or from the outside (eg, an external electronic device).
  • the antenna module 197 may include an antenna including a radiator made of a conductor or a conductive pattern formed on a substrate (eg, PCB).
  • the antenna module 197 may include a plurality of antennas (eg, an array antenna). In this case, at least one antenna suitable for a communication method used in a communication network such as the first network 198 or the second network 199 is, for example, connected to the plurality of antennas by the communication module 190. can be selected. Signals or power may be transmitted or received between the communication module 190 and an external electronic device through the at least one selected antenna.
  • other components eg, radio frequency integrated circuit (RFIC) may be additionally formed as part of the antenna module 197.
  • RFIC radio frequency integrated circuit
  • the antenna module 197 may form a mmWave antenna module.
  • a mmWave antenna module includes a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent to a first side (e.g., bottom side) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high-frequency band (e.g., mmWave band); And a plurality of antennas (e.g., array antennas) disposed on or adjacent to the second side (e.g., top or side) of the printed circuit board and capable of transmitting or receiving signals in the designated high frequency band. can do.
  • a mmWave antenna module includes a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent to a first side (e.g., bottom side) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high-frequency band (e.g., mmWave band); And a plurality of antennas (e.g., array antennas) disposed on or adjacent to the second side (e.g., top or side)
  • 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.
  • the external electronic device 104 or server 108 may be included in the second network 199.
  • the electronic device 101 may be applied to intelligent services (e.g., smart home, smart city, smart car, or healthcare) based on 5G communication technology and IoT-related technology.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an electronic device for monitoring blood sugar according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 200 that monitors blood sugar may include a wearable device.
  • the wearable device is a device that can be worn by a user, such as an accessory device (e.g., a watch, ring, bracelet, anklet, necklace, glasses or contact lenses), a head-mounted device (HMD), It may include at least one of a fabric or clothing-integrated device (e.g., electronic clothing), a body-attached device (e.g., skin pad), or a bioimplantable device (e.g., implantable circuit).
  • the type of wearable device is not limited to this.
  • the electronic device 200 for monitoring blood sugar is not limited to the wearable device.
  • the electronic device 200 for monitoring blood sugar can be any device that can measure blood sugar in a subject (eg, a user's skin tissue) in a non-invasive manner.
  • the electronic device 200 for monitoring blood sugar includes a first sensor 210 (e.g., sensor module 176 in FIG. 1), a second sensor 220 (e.g., sensor module 176 in FIG. 1), and a display ( 230) (e.g., display module 160 in FIG. 1), processor 240 (e.g., processor 120 in FIG. 1), memory 250 (e.g., memory 130 in FIG. 1), and communication circuit ( 260) (e.g., the communication module 190 of FIG. 1).
  • the configuration of the electronic device 200 is not limited to this. According to various embodiments, the electronic device 200 may omit at least one of the above-described components and may further include at least one other component.
  • the first sensor 210 can measure blood sugar in a subject in a non-invasive manner.
  • the first sensor 210 may include an optical sensor.
  • the optical sensor may irradiate light (eg, visible light, near-infrared ray, or mid-infrared ray) to the subject and receive at least some of the reflected light, and may analyze the received light to calculate a blood sugar level.
  • the first sensor 210 may include two or more electrodes.
  • the first sensor 210 may calculate a blood sugar value by radiating current through the electrodes while the electrodes are in contact with the subject and analyzing changes in the returned current.
  • the first sensor 210 may include a photoplethysmography (PPG) sensor.
  • PPG photoplethysmography
  • the PPG sensor is a type of the optical sensor, and is capable of receiving at least a portion of the light reflected by irradiating light in a designated frequency band to the subject, and analyzing the received light to determine changes in the amount of blood in the blood vessel and oxygen saturation. And/or the blood sugar value can be calculated.
  • the first sensor 210 may include an acoustic sensor, an ultrasonic sensor, or a heat flux sensor.
  • the first sensor 210 may include one or more of the above-described sensors.
  • the first sensor 210 may include at least one of the optical sensor, the electrodes, the PPG sensor, an acoustic sensor, an ultrasonic sensor, or a heat flux sensor.
  • the first sensor 210 may include a plurality of sensors among the sensors described above.
  • at least one sensor eg, an optical sensor using mid-infrared rays or an ultrasonic sensor
  • at least one other sensor e.g., an optical sensor using infrared rays
  • the second sensor 220 may be used to determine the user's context.
  • the user's context may include, for example, at least one of the user's biometric information, the user's situation, or the user's external environment.
  • the second sensor 220 includes a PPG sensor, a temperature/humidity sensor, an altitude sensor, an electrode sensor, a motion sensor, an acceleration sensor, a proximity sensor, a gyro sensor, an iris sensor, an illumination sensor, a pressure sensor, and a TOF. (time of flight) may include at least one of a sensor or a microphone.
  • the second sensor 220 may be included in an external electronic device.
  • the display 230 can display various contents (eg, text, images, videos, icons, or symbols) to the user.
  • the display may include a touch screen and, for example, may receive at least one of touch, gesture, proximity, or hovering input using an electronic pen or a part of the user's body.
  • the display 230 displays information about the user's blood sugar level measured through the first sensor 210 and the user's context determined based on the measurement value of the second sensor 220. At least one of information or information about the user's health status determined based on the user's blood sugar level according to the user's context may be displayed.
  • the processor 240 can control at least one component of the electronic device 200 and perform various data processing or calculations. According to one embodiment, the processor 240 may perform a function related to monitoring blood sugar by executing instructions stored in the memory 250.
  • the processor 240 may measure the user's blood sugar level using the first sensor 210. According to one embodiment, the processor 240 may measure the user's blood sugar level in a first cycle using the first sensor 210. Additionally, the processor 240 may store the first blood sugar value measured at the first time point according to the first cycle in the memory 250. For example, the first time point may be one of the user's fasting states. The first cycle may be, for example, a 15-minute cycle.
  • the processor 240 may determine the user's context based on the measured value of the second sensor 220. According to one embodiment, the processor 240 may detect a designated event based on measurement values received from the second sensor 220 from a second to a third time point after the first time point. The designated event may correspond to an event indicating that the user has begun to consume food (hereinafter referred to as a food intake start event). According to one embodiment, the processor 240 may detect a subsequent event of the specified event based on measurement values received from the second sensor 220. The subsequent event may correspond to an event indicating that the user has finished eating food (hereinafter referred to as a food intake end event).
  • the processor 240 may use a machine learning technique to detect events related to food intake (e.g., the food intake start event and/or the food intake end event). .
  • the processor 240 may divide the inertial signal resulting from the user's movement and use arithmetic statistics as feature points to learn a model for detecting the user's food consumption behavior.
  • the processor 240 may classify the user's behavior by considering weights on specific movements (eg, feature points) according to the principles of the learning model. Additionally, the processor 240 can add data for learning and repeatedly learn to improve the classified model.
  • the processor 240 selects structural feature points of the waveform of the motion sensor that can be measured from detailed actions in which events related to food intake can occur, and classifies the user's food intake behavior using the relative positions and states between each feature point. You can.
  • the action to consume food may consist of the user picking up food, moving the arm to put the food into the mouth, and then lowering the arm again.
  • the processor 240 may utilize data such as acceleration signal data measured during the user's eating process, data on changes in the direction of gravity that occur while rotating the wrist, or changes in feature points of a gyro signal.
  • the processor 240 calculates the average value, standard deviation, maximum value, minimum value, mode, or median value for each axis of the acceleration sensor and/or gyro sensor at minimum unit time (e.g., 1 minute) intervals. At least one of these can be used. Additionally, the processor 240 may utilize various machine learning techniques such as temporal convolutional network (TCN), decision tree (DT), and k-nearest neighbors (KNN).
  • TCN temporal convolutional network
  • DT decision tree
  • KNN k-nearest neighbors
  • the processor 240 uses a microphone sensor (e.g., the input module of FIG. 1 (e.g., the input module of FIG. 1) to detect events related to food intake (e.g., the food intake start event and/or the food intake end event). 150)) can be used.
  • the processor 240 may use the microphone sensor to acquire sound data that occurs when the user consumes food, and may detect an event related to the food intake using the sound data.
  • the processor 240 uses sound data generated when the user eats food obtained using the microphone sensor and measurement data from an acceleration sensor about the movement of the user's jaw joint while chewing food. Events related to the food intake may be detected.
  • the processor 240 can measure the user's blood sugar level in a second cycle different from the first cycle using the first sensor 210.
  • the processor 240 may change (or adjust) the measurement cycle (eg, blood sugar measurement cycle) of the first sensor 210 from the first cycle to the second cycle.
  • the processor 240 may store at least one second blood sugar value measured from the fourth to the fifth time point according to the second cycle in the memory 250.
  • the fourth time point to the fifth time point may be one of a state in which the user consumes food and a state in which a certain period of time has passed after consuming food.
  • the second cycle may be faster than the first cycle.
  • the second period may be, for example, a 5-minute period.
  • the processor 240 may calculate at least one feature value related to the user's blood sugar level based on the first blood sugar value and the at least one second blood sugar value.
  • the first blood sugar value is a blood sugar value measured at the first time point in the first cycle, and may correspond to, for example, a fasting blood sugar value measured on an empty stomach.
  • the at least one second blood sugar value is a blood sugar value measured from the fourth time point to the fifth time point in the second cycle, and may correspond, for example, to a blood sugar value measured during food intake or a blood sugar value after a meal.
  • the fourth time point at which the at least one second blood sugar value is started may be the same as the third time point or a time later than the third time point, considering the time taken to detect the specified event. .
  • the specified event may be detected at a somewhat later time than when the user actually begins to consume food.
  • the blood sugar value measured at the fourth time point is a blood sugar value measured after the user has consumed a certain amount of food, and may not be the blood sugar value at the time the user actually begins to consume food.
  • the processor 240 sets the initial value of the change in blood sugar level of the user according to the designated event to the first blood sugar value. It can be set to .
  • the at least one characteristic value related to the user's blood sugar level includes current blood sugar value, fasting blood sugar value, blood sugar change rate, blood sugar change direction, blood sugar response area (area under the curve (AUC)), slope of the blood sugar rise curve, and maximum blood sugar level. It may include at least one of the following: blood sugar value (or blood sugar peak value), amount of change in blood sugar before and after food intake, time taken to return to fasting blood sugar level after food intake, number of blood sugar peaks, or interval between food intake events. You can.
  • the processor 240 may set a threshold for the at least one feature value. According to one embodiment, the processor 240 may set the threshold for the current blood sugar level to a user input value or 200 mg/dl for a user who has not been diagnosed with diabetes. According to one embodiment, the processor 240 may set the threshold for the fasting blood sugar value to a user input value or 100 mg/dl in the case of a user who has not been diagnosed with diabetes. According to one embodiment, the processor 240 may set the threshold for the blood sugar change rate to 1 mg/dl/min. According to one embodiment, the processor 240 may set the threshold for the maximum blood sugar level to a user input value or 200 mg/dl for a user who has not been diagnosed with diabetes.
  • the processor 240 may set the threshold for the amount of change in blood sugar before and after eating the food to 100 mg/dl. According to one embodiment, the processor 240 may set the threshold for the time it takes to return to fasting blood sugar level after eating the food to 2 hours after the meal. According to one embodiment, the processor 240 may set the threshold for the number of blood sugar peaks to the number of occurrences (or detections) of the specified event.
  • the processor 240 compares the at least one feature value and the threshold value, and determines the measurement cycle of the first sensor 210 based on the result of comparing the at least one feature value and the threshold value. You can change to a third cycle that is different from the second cycle. According to one embodiment, when the at least one characteristic value exceeds the threshold, the processor 240 may change the measurement cycle of the first sensor 210 to a third cycle different from the second cycle. According to one embodiment, when the number of times the at least one characteristic value exceeds the threshold during a specified period exceeds a specified number of times, the processor 240 changes the measurement period of the first sensor 210 to the second You can change to a third cycle that is different from the cycle. According to one embodiment, the third cycle may be faster than the second cycle. The third period may be, for example, a 1-minute period.
  • the processor 240 detects the first sensor 210.
  • the measurement cycle of 210 may be changed from the second cycle to the first cycle.
  • the processor 240 determines that the user's third blood sugar level measured using the first sensor 210 is 140 mg/dl or less when a specified time (e.g., 2 hours) has elapsed after a meal.
  • a specified time e.g. 2 hours
  • the processor 240 may compare the at least one feature value and the threshold value, and determine whether to provide a notification related to the user's blood sugar level based on the result of comparing the at least one feature value and the threshold value. there is. According to one embodiment, the processor 240 may determine whether to provide a notification related to the user's blood sugar level when the at least one characteristic value exceeds the threshold value. According to one embodiment, the processor 240 may determine whether to provide a notification related to the user's blood sugar level when the number of times the at least one characteristic value exceeds the threshold value during a designated period exceeds a designated number of times. For example, the notification may include at least one of information about the user's health status determined based on the at least one characteristic value, and information related to a diet or exercise guide.
  • the memory 250 may store various data used by at least one component of the electronic device 200. According to one embodiment, the memory 250 may store commands and data related to monitoring blood sugar. In this case, the instruction may be executed by the processor 240.
  • the communication circuit 260 may support communication between the electronic device 200 and an external electronic device.
  • the communication circuit 260 may establish wired or wireless communication with an external electronic device according to a specified communication protocol and transmit and receive signals or data.
  • Figure 3 is a diagram for explaining a blood sugar curve according to an embodiment of the present disclosure.
  • the blood sugar curve graph 300 may represent changes in blood sugar according to food intake.
  • a certain amount of time e.g., 8 hours
  • the user is in a fasting state and can satisfy the conditions for measuring the fasting blood sugar value.
  • the blood sugar value g1 measured before the first time t1 may correspond to the fasting blood sugar value.
  • the processor e.g., processor 240 of FIG. 2 of the electronic device (e.g., electronic device 200 of FIG. 2) may monitor the trend of fasting blood sugar values measured in a fasting state.
  • the processor can continuously monitor the fasting blood sugar value. Additionally, the processor may provide a notification to the user when fasting blood sugar tends to increase and the amount of change is large, and may provide information for blood sugar management (e.g., information related to diet or exercise guide).
  • blood sugar management e.g., information related to diet or exercise guide
  • the processor may change to a measurement mode (eg, fasting blood sugar test mode) to measure the fasting blood sugar value more precisely.
  • a measurement mode eg, fasting blood sugar test mode
  • the processor may quickly set the measurement cycle of the first sensor (eg, the first sensor 210 of FIG. 2) of the electronic device.
  • the processor identifies the measurement value with the best signal quality in the process of preprocessing the measurement value of the first sensor in order to measure the fasting blood sugar value more precisely. And, the identified measurement value can be stored (or recorded) as the fasting blood sugar value along with context information indicating the fasting state.
  • the processor uses a threshold value (or threshold range) (e.g., signal quality index) set according to the type of the first sensor. You can. For example, the processor may identify the largest value among the measurement values of the first sensor without exceeding the threshold as the measurement value with the best signal quality.
  • a threshold value e.g., signal quality index
  • blood sugar levels fall below 140 mg/dl within a certain period of time (e.g., 2 hours) after food intake, and may not exceed 200 mg/dl at a maximum, and within 30 days after food intake.
  • Maximum blood sugar levels can be measured within minutes to an hour. In other words, blood sugar levels may rise after eating food and then slowly fall to normal fasting blood sugar levels.
  • a food intake start event (e1, e2, e3) is detected at the first time (t1), the second time (t2), or the third time (t3)
  • the blood sugar level The value rises at a first rate (v1) (or rate of blood sugar increase), reaches a maximum blood sugar value (g2) between 30 minutes and 1 hour, and then decreases relatively slowly at a second rate (v2) (or rate of blood sugar decrease). It may decrease to normal fasting blood sugar levels.
  • the point at which the maximum blood sugar value is reached is called a blood sugar peak (p1, p2, p3), and the number of blood sugar peaks may be equal to the number of occurrences (or detections) of food intake events.
  • the processor may set the measurement cycle of the first sensor more quickly when the postprandial blood sugar level is not 140 mg/dl or less. Additionally, if the postprandial blood sugar level is not 140 mg/dl or less, the processor may provide a notification to the user and provide information for blood sugar management (e.g., information related to diet or exercise guide). Additionally, the processor may restore the measurement cycle of the first sensor when the postprandial blood sugar level is 140 mg/dl or less.
  • the processor detects an increase in blood sugar value above a certain level (e.g., 1.5 mg/dl/min or more), measurement time, fasting blood sugar value, and blood sugar response area (s1) during continuous (or repetitive) blood sugar monitoring.
  • a food intake start event may be detected based on at least one of, heart rate, or events related to previous food intake.
  • the processor can change to a measurement mode (eg, glucose tolerance test mode) to precisely measure blood sugar levels. For example, the processor can set the measurement cycle of the first sensor of the electronic device more quickly.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating the relationship between detection of a designated event and blood sugar change according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. 5 is a diagram illustrating the relationship between the detection cycle of a designated event and the measurement cycle of blood sugar according to an embodiment of the present disclosure
  • 6 is a diagram for explaining a method of adjusting the blood sugar measurement cycle according to detection of a designated event according to an embodiment of the present disclosure.
  • the blood sugar curve graph 400 may represent changes in blood sugar according to food intake.
  • the processor e.g., processor 240 of FIG. 2 of the electronic device (e.g., electronic device 200 of FIG. 2) uses a first sensor (e.g., first sensor 210 of FIG. 2) to determine the blood sugar value. It can be measured.
  • the processor uses the first sensor to detect at least one first blood sugar level at a first time point (td1), a second time point (td2), and a third time point (td3) according to the first cycle ( ⁇ T1). Values can be measured.
  • the at least one first blood sugar value may correspond to a fasting blood sugar value.
  • the processor may detect a designated event (eg, a food intake start event) based on a measurement value of a second sensor (eg, the second sensor 220 in FIG. 2). For example, the processor may generate the specified event ( eb') can be detected.
  • a designated event eg, a food intake start event
  • a second sensor eg, the second sensor 220 in FIG. 2
  • the processor may generate the specified event ( eb') can be detected.
  • the processor can measure the user's blood sugar level using the first sensor. For example, as shown in FIG. 5, the processor uses the first sensor to detect the fourth time point (td4), the fifth time point (td5), and the sixth time point (td6) according to the first period ( ⁇ T1). , at least one second blood sugar value can be measured at the seventh time point (td7), the eighth time point (td8), and the ninth time point (td9).
  • the at least one second blood sugar value may correspond to a blood sugar value measured during food intake or a blood sugar value after a meal.
  • the fourth time point (td4) at which the at least one second blood sugar value is started to be measured is, considering the time (tc - tb) taken to detect the specified event (eb'), the 3-2 It may be the same as the time point (tc) or may be later than the 3-2 time point (tc). In other words, the time point (tc) at which the specified event (eb') is detected may be somewhat later than the time point (tb) when the user actually starts eating food (the actual event (eb) occurs).
  • the blood sugar value (gc) measured at the fourth time point (td4) is the blood sugar value measured after the user has consumed a certain amount of food, and is the blood sugar value measured at the time (tb) when the user actually begins to consume food.
  • the processor sets the initial value of the change in blood sugar of the user according to the designated event (eb'). It can be set to the first blood sugar value measured most recently among the at least one first blood sugar value (e.g., blood sugar value (gb) measured at the third time point (td3)).
  • the processor uses the first sensor to measure the user's blood sugar level in a second cycle ( ⁇ T2) different from the first cycle ( ⁇ T1). It can be measured. For example, as shown in FIG. 6, the processor uses the first sensor to detect a fourth time point (td4), a 4-1 time point (td4'), and a fifth time point according to the second period ( ⁇ T2).
  • the processor may change (or adjust) the measurement cycle (Tb) (eg, blood sugar measurement cycle) of the first sensor from the first cycle ( ⁇ T1) to the second cycle ( ⁇ T2).
  • the processor may change (or adjust) the measurement period Ta (eg, event detection period) of the second sensor from the first period ⁇ T1 to the second period ⁇ T2.
  • the processor determines the user's blood sugar level measured using the first sensor (e.g., the at least one 2 blood sugar level) is below the threshold, the measurement cycle (Tb) of the first sensor may be changed from the second cycle ( ⁇ T2) to the first cycle ( ⁇ T1). For example, the processor determines that at a specified time (e.g., 2 hours) after a meal (e.g., the 9th time point (td9)), the user's blood sugar level measured using the first sensor is 140 mg/dl. When it is restored to below, the measurement cycle of the first sensor can be changed back to the first cycle ( ⁇ T1).
  • a specified time e.g., 2 hours
  • a meal e.g., the 9th time point (td9)
  • the measurement cycle of the first sensor can be changed back to the first cycle ( ⁇ T1).
  • a wearable electronic device (e.g., the electronic device 200 of FIG. 2) includes a first sensor (e.g., the first sensor 210 of FIG. 2) and a second sensor (e.g., the first sensor 210 of FIG. 2). : a second sensor 220 in FIG. 2), a memory (e.g., memory 250 in FIG. 2), and a processor operatively connected to the first sensor, the second sensor, and the memory (e.g., the processor in FIG. 2) (240)), wherein the processor measures the user's blood sugar value in a first cycle using the first sensor, and stores the first blood sugar value measured at a first time point according to the first cycle in the memory.
  • the user's blood sugar value is measured in a second cycle different from the first cycle, and at least one second blood sugar value measured from the fourth to the fifth time point according to the second cycle is stored in the memory, It may be set to calculate at least one feature value related to the user's blood sugar based on the first blood sugar value and the at least one second blood sugar value.
  • the processor may be set to set the initial value of the user's blood sugar change according to the specified event to the first blood sugar value.
  • the designated event may correspond to an event indicating that the user has begun to consume food.
  • the second cycle may be faster than the first cycle.
  • the processor compares the at least one feature value and a threshold value, and determines the measurement cycle of the first sensor based on a result of comparing the at least one feature value and the threshold value. It may be set to change to a third cycle that is different from the second cycle.
  • the third cycle may be faster than the second cycle.
  • the processor may be set to change from the second cycle to the first cycle.
  • the processor compares the at least one feature value and a threshold value, and provides a notification related to the user's blood sugar based on a result of comparing the at least one feature value and the threshold value. It can be set to decide whether or not.
  • the notification may include at least one of information about the user's health status determined based on the at least one feature value and information related to a diet or exercise guide.
  • the at least one feature value includes the current blood sugar value, fasting blood sugar value, blood sugar change rate, blood sugar change direction, blood sugar response area, slope of the blood sugar rise curve, maximum blood sugar value, and amount of blood sugar change before and after food intake.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a method of monitoring blood sugar based on a user's context according to an embodiment of the present disclosure.
  • 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 710 to 740 may be understood as being performed by a processor (e.g., processor 240 of FIG. 2) of an electronic device (e.g., electronic device 200 of FIG. 2).
  • a processor e.g., processor 240 of FIG. 2
  • an electronic device e.g., electronic device 200 of FIG. 2.
  • a processor e.g., processor 240 of FIG. 2 of an electronic device (e.g., electronic device 200 of FIG. 2) may determine the user's context.
  • the processor may determine the user's context based on a measurement value from a second sensor (eg, the second sensor 220 in FIG. 2).
  • the user's context may include, for example, at least one of the user's biometric information, the user's situation, or the user's external environment.
  • the user's context related to blood sugar monitoring may include at least one of a fasting state, a food intake state, or a pregnancy state.
  • the processor may change (or set) the blood sugar measurement mode based on the user's context. For example, if the processor determines that the user's context is a fasting state, the processor may set (or change) the blood sugar measurement mode to a fasting blood sugar test mode. In the fasting blood sugar test mode, the processor may measure the user's fasting blood sugar value using a first sensor (eg, the first sensor 210 in FIG. 2). As another example, if the processor determines that the user's context is a food intake state, the processor may set (or change) the blood sugar measurement mode to the glucose tolerance test mode. In the glucose tolerance test mode, the processor may measure the user's blood sugar level while eating food and the blood sugar level after a meal using the first sensor.
  • a first sensor eg, the first sensor 210 in FIG. 2
  • the processor may set (or change) the blood sugar measurement mode to the glucose tolerance test mode. In the glucose tolerance test mode, the processor may measure the user's blood sugar level while eating food and the blood sugar level after
  • the processor may set (or change) the blood sugar measurement mode to the gestational diabetes test mode (or random test mode).
  • the processor may measure the user's blood sugar level during pregnancy using the first sensor.
  • the processor may determine the user's blood sugar status.
  • the processor may determine the user's blood sugar status based on the user's blood sugar level according to the user's context. For example, in the fasting blood sugar test mode, if the fasting blood sugar value is 100 mg/dl or less, the processor may determine that the user's blood sugar level is normal. Additionally, in the fasting blood sugar test mode, if the fasting blood sugar value is 100 mg/dl to 125 mg/dl, the processor may determine that the user's blood sugar level corresponds to prediabetes (or fasting blood sugar disorder).
  • the processor may determine that the user's blood sugar level corresponds to a diabetic state.
  • the processor may determine that the user's blood sugar level is normal.
  • the processor may determine that the user's blood sugar level corresponds to prediabetes (or impaired glucose tolerance).
  • the processor may determine that the user's blood sugar level corresponds to a diabetic state.
  • the processor may determine that the user's blood sugar level corresponds to a diabetic state.
  • the processor may provide a notification.
  • the processor displays at least one of the user's blood sugar level, information about the user's blood sugar status, and information related to a diet or exercise guide on a display (e.g., display 230 of FIG. 2). can do.
  • the processor transmits at least one of the user's blood sugar level, information about the user's blood sugar state, and information related to a diet or exercise guide through a communication circuit (e.g., the communication circuit 260 of FIG. 2). It can be transmitted to an external electronic device through .
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a method of monitoring blood sugar upon detection of a designated event according to an embodiment of the present disclosure.
  • 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 840 may be understood as being performed by a processor (e.g., processor 240 of FIG. 2) of an electronic device (e.g., electronic device 200 of FIG. 2).
  • a processor e.g., processor 240 of FIG. 2
  • an electronic device e.g., electronic device 200 of FIG. 2.
  • a processor e.g., processor 240 of FIG. 2 of an electronic device (e.g., electronic device 200 of FIG. 2) may monitor the user's blood sugar level.
  • the processor may measure the user's blood sugar level at a designated period using a first sensor (eg, the first sensor 210 in FIG. 2).
  • the processor may determine whether a specified event has been detected.
  • the processor may detect a designated event based on measurement values received from a second sensor (eg, the second sensor 220 in FIG. 2).
  • the designated event may correspond to an event indicating that the user has begun to consume food (hereinafter referred to as a food intake start event).
  • the processor may return to operation 810 to monitor the user's blood sugar level.
  • the processor may change (or set) the blood glucose measurement mode.
  • the blood sugar measurement mode for measuring the user's blood sugar level may correspond to the fasting blood sugar test mode.
  • the measurement cycle of the first sensor in the fasting blood sugar test mode, may be set to the first cycle.
  • the blood sugar measurement mode may be changed from the fasting blood sugar test mode to the glucose tolerance test mode.
  • the measurement cycle of the first sensor in the glucose tolerance test mode, may be changed from the first cycle to the second cycle. The second cycle may be faster than the first cycle.
  • the processor may store characteristic values related to blood sugar.
  • the characteristic values related to blood sugar include the current blood sugar value, fasting blood sugar value, blood sugar change rate, direction of blood sugar change, blood sugar response area, slope of the blood sugar rise curve, maximum blood sugar value (or blood sugar peak value), and amount of blood sugar change before and after food intake. , may include at least one of the time taken to return to fasting blood sugar level after food intake, the number of blood sugar peaks, or the interval between occurrences of food intake events.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a method of monitoring blood sugar upon detection of a designated event according to an embodiment of the present disclosure.
  • 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 950 may be understood as being performed by a processor (e.g., processor 240 of FIG. 2) of an electronic device (e.g., electronic device 200 of FIG. 2).
  • a processor e.g., processor 240 of FIG. 2
  • an electronic device e.g., electronic device 200 of FIG. 2.
  • a processor e.g., processor 240 of FIG. 2 of an electronic device (e.g., electronic device 200 of FIG. 2) detects a first sensor (e.g., first sensor of FIG. 2). Using (210)), the user's blood sugar level can be measured in the first cycle. Additionally, the processor may store the first blood sugar value measured at the first time point according to the first cycle in a memory (eg, memory 250 in FIG. 2). For example, the first time point may be one of the user's fasting states. The first cycle may be, for example, a 15-minute cycle.
  • the processor may detect a designated event based on a measurement value of a second sensor (eg, the second sensor 220 in FIG. 2).
  • the processor may detect the specified event based on measurement values received from the second sensor from a second to a third time point after the first time point.
  • the designated event may correspond to an event indicating that the user has begun to consume food (hereinafter referred to as a food intake start event).
  • the processor may detect a subsequent event of the specified event based on measurement values received from the second sensor.
  • the subsequent event may correspond to an event indicating that the user has finished eating food (hereinafter referred to as a food intake end event).
  • the processor may determine whether the specified event has been detected.
  • the processor may use machine learning techniques to detect events related to food intake (eg, the food intake start event and/or the food intake end event). For example, the processor selects structural feature points of the waveform of the motion sensor that can be measured from detailed actions in which events related to food intake can occur, and classifies the user's food intake behavior using the relative positions and states between each feature point. can do.
  • the processor may utilize data such as acceleration signal data measured during the user's action of eating food, data on changes in the direction of gravity that occur while rotating the wrist, or changes in feature points of a gyro signal.
  • the processor records one of the average value, standard deviation, maximum value, minimum value, mode, or median value for each axis of the acceleration sensor and/or gyro sensor at minimum unit time (e.g., 1 minute) intervals. At least one is available. Additionally, the processor can utilize various machine learning techniques such as TCN, DT, and KNN.
  • the processor uses a microphone sensor (e.g., input module 150 of FIG. 1) to detect events related to food intake (e.g., the food intake start event and/or the food intake end event).
  • events related to food intake e.g., the food intake start event and/or the food intake end event.
  • the processor may use the microphone sensor to acquire sound data that occurs when the user consumes food, and may detect an event related to the food intake using the sound data.
  • the processor uses sound data generated when the user consumes food obtained using the microphone sensor and measurement data of an acceleration sensor for movement of the user's jaw joint while chewing food to determine the food intake. Events related to can be detected.
  • the processor may return to operation 910 and perform blood sugar measurement (operation 910) and detection of the designated event (operation 920) again.
  • the processor may measure the user's blood sugar level in a second cycle different from the first cycle using the first sensor in operation 940. For example, the processor may change (or adjust) the measurement cycle (eg, blood sugar measurement cycle) of the first sensor from the first cycle to the second cycle. Additionally, the processor may store at least one second blood sugar value measured from the fourth to the fifth time point according to the second cycle in the memory (eg, memory 250 of FIG. 2). For example, from the fourth time point to the fifth time point may be one of a state in which the user consumes food and a state in which a certain period of time has passed after consuming food. According to one embodiment, the second cycle may be faster than the first cycle. The second period may be, for example, a 5-minute period.
  • the processor may calculate a feature value related to blood sugar.
  • the processor may calculate at least one feature value related to the user's blood sugar level based on the first blood sugar value and the at least one second blood sugar value.
  • the first blood sugar value is a blood sugar value measured at the first time point in the first cycle, and may correspond to, for example, a fasting blood sugar value measured on an empty stomach.
  • the at least one second blood sugar value is a blood sugar value measured from the fourth time point to the fifth time point in the second cycle, and may correspond, for example, to a blood sugar value measured during food intake or a blood sugar value after a meal.
  • the fourth time point at which the at least one second blood sugar value is started may be the same as the third time point or a time later than the third time point, considering the time taken to detect the specified event. . That is, the specified event may be detected at a somewhat later time than when the user actually begins to consume food.
  • the blood sugar value measured at the fourth time point is a blood sugar value measured after the user has consumed a certain amount of food, and may not be the blood sugar value at the time the user actually begins to consume food.
  • the processor may set the initial value of the user's blood sugar change according to the designated event to the first blood sugar value in order to more accurately monitor the change in blood sugar according to the occurrence (or detection) of the designated event. there is.
  • the at least one feature value related to the user's blood sugar level includes current blood sugar value, fasting blood sugar value, blood sugar change rate, blood sugar change direction, blood sugar response area, slope of the blood sugar rise curve, maximum blood sugar value (or blood sugar peak value), It may include at least one of the amount of change in blood sugar before and after food intake, the time it takes to return to fasting blood sugar after food intake, the number of blood sugar peaks, or the interval between food intake events.
  • the processor may set a threshold for the at least one feature value.
  • the processor compares the at least one feature value and the threshold value, and based on a result of comparing the at least one feature value and the threshold value, sets the measurement period of the first sensor to the second period. You can change to another third cycle.
  • the processor may change the measurement cycle of the first sensor to a third cycle different from the second cycle.
  • the processor changes the measurement cycle of the first sensor to a third cycle different from the second cycle.
  • the third cycle may be faster than the second cycle.
  • the third period may be, for example, a 1-minute period.
  • the processor detects the first sensor.
  • the measurement cycle of can be changed from the second cycle to the first cycle. For example, when the user's third blood sugar level measured using the first sensor recovers to 140 mg/dl or less at a specified time (e.g., 2 hours) after a meal, the processor detects the first The measurement cycle of the sensor can be changed back to the first cycle.
  • the processor compares the at least one feature value and the threshold value, and determines whether to provide a notification related to the user's blood sugar level based on a result of comparing the at least one feature value and the threshold value. can be decided.
  • the processor may determine whether to provide a notification related to the user's blood sugar level.
  • the processor may determine whether to provide a notification related to the user's blood sugar when the number of times the at least one characteristic value exceeds the threshold during a specified period exceeds a specified number of times.
  • the notification may include at least one of information about the user's health status determined based on the at least one characteristic value, and information related to a diet or exercise guide.
  • a blood sugar monitoring method measures the user's blood sugar level in a first cycle using a first sensor (e.g., the first sensor 210 in FIG. 2), and the first sensor An operation of storing the first blood sugar value measured at a first time point according to the cycle in a memory (e.g., memory 250 of FIG. 2) (e.g., operation 910 of FIG. 9), and a second time point after the first time point. Based on the measurement values received from the second sensor (e.g., the second sensor 220 of FIG. 2) up to three points in time, detecting a designated event (e.g., operation 920 of FIG. 9), the designated event is detected.
  • a first sensor e.g., the first sensor 210 in FIG. 2
  • the user's blood sugar level is measured in a second cycle different from the first cycle using the first sensor, and at least one second blood sugar level measured from the fourth to the fifth time point according to the second cycle is measured.
  • An operation of storing a value in the memory e.g., operation 940 of FIG. 9
  • calculating at least one feature value related to the user's blood sugar based on the first blood sugar value and the at least one second blood sugar value may include an operation (e.g., operation 950 of FIG. 9).
  • the operation of calculating the at least one feature value may include setting the initial value of the change in blood sugar level of the user according to the specified event to the first blood sugar value.
  • the designated event may correspond to an event indicating that the user has begun to consume food.
  • the second cycle may be faster than the first cycle.
  • the blood sugar monitoring method includes comparing the at least one feature value and a threshold value, and based on a result of comparing the at least one feature value and the threshold value, the first sensor An operation of changing the measurement period to a third period different from the second period may be further included.
  • the third cycle may be faster than the second cycle.
  • the blood sugar monitoring method may be performed when the user's third blood sugar value measured using the first sensor is below a threshold at a specified time after the specified event is detected.
  • the method may further include changing the measurement cycle of the first sensor from the second cycle to the first cycle.
  • the blood sugar monitoring method includes an operation of comparing the at least one feature value and a threshold value, and based on a result of comparing the at least one feature value and the threshold value, the blood sugar level of the user An operation for determining whether to provide a related notification may be further included.
  • the notification may include at least one of information about the user's health status determined based on the at least one feature value and information related to a diet or exercise guide.
  • the at least one feature value includes the current blood sugar value, fasting blood sugar value, blood sugar change rate, blood sugar change direction, blood sugar response area, slope of the blood sugar rise curve, maximum blood sugar value, and amount of blood sugar change before and after food intake. , it may include at least one of the time taken to return to fasting blood sugar level after food intake, the number of blood sugar peaks, or the interval between occurrences of food intake events.
  • 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 in various embodiments of this document 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
  • a storage medium e.g., built-in memory 136 or external memory 138
  • a machine e.g., electronic device 101
  • It may be implemented as software (e.g., program 140) including instructions.
  • 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). This term refers to cases where data is stored semi-permanently 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.
  • the 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 via an application store (e.g. Play Store TM ) or on two user devices (e.g. It can be distributed (e.g. downloaded or uploaded) directly between smart phones) or online.
  • a machine-readable storage medium e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)
  • an application store e.g. Play Store TM
  • two user devices e.g. It can be distributed (e.g. downloaded or uploaded) directly between smart phones) or online.
  • 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 identically or similarly to 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

웨어러블 전자 장치에 있어서, 제1 센서, 제2 센서, 메모리, 및 상기 제1 센서, 상기 제2 센서 및 상기 메모리와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 제1 센서를 이용하여, 제1 주기로 사용자의 혈당값을 측정하되, 상기 제1 주기에 따른 제1 시점에 측정한 제1 혈당값을 상기 메모리에 저장하고, 상기 제1 시점 이후 제2 시점부터 제3 시점까지 상기 제2 센서로부터 수신한 측정값들에 기반하여, 지정된 이벤트를 검출하고, 상기 지정된 이벤트가 검출되면, 상기 제1 센서를 이용하여, 상기 제1 주기와 다른 제2 주기로 상기 사용자의 혈당값을 측정하되, 상기 제2 주기에 따른 제4 시점부터 제5 시점까지 측정한 적어도 하나의 제2 혈당값을 상기 메모리에 저장하고, 상기 제1 혈당값과 상기 적어도 하나의 제2 혈당값에 기반하여, 상기 사용자의 혈당과 관련된 적어도 하나의 특징값을 산출하도록 설정된 웨어러블 전자 장치가 개시된다. 이 외에도 본 문서를 통해 파악되는 다양한 실시예들이 가능하다.

Description

혈당 모니터링 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
본 개시의 실시예들은, 혈당 모니터링 방법 및 이를 지원하는 전자 장치에 관한 것이다.
최근 들어 생활 환경이 크게 개선되고 삶의 질이 향상됨에 따라, 건강에 대한 관심이 많아지고 있다. 이에 따라, 건강 상태를 용이하게 점검할 수 있는 의료 기기의 개발이 활발히 진행되고 있다.
한편, 사람의 체액(예: 혈액 또는 요) 내의 글루코즈(glucose) 농도(이하, 혈당)는 그 사람의 건강 상태를 알려주는 중요한 척도이다. 예를 들어, 혈당 농도가 지나치게 높거나 낮은 경우, 개인의 건강에 치명적일 수 있다. 따라서, 개인의 건강 상태를 점검하기 위해, 개인의 혈당을 지속적으로 모니터링하는 것은 중요한 요소가 될 수 있다.
혈당을 측정하는 방식에는 직접 채취하여 측정하는 침습적 방식과 채취하지 않고 측정하는 비침습적 방식이 존재한다. 침습적 방식으로 혈당을 측정하는 장치는 사용자가 손가락 끝에서 직접 채혈하여 측정하는 채혈형 장치와 사용자의 복부, 또는 상완에 마이크로 니들을 꽂아 측정하는 연속 혈당 모니터링 장치를 포함할 수 있다. 비침습적 방식으로 혈당을 측정하는 장치는 외부에서 전자기파(예: 빛, 전파 또는 음향)의 신호를 인체에 주사하고 혈당의 반응에 의해 신호 크기 또는 위상 변화의 양을 측정할 수 있다.
상술한 정보는 본 개시에 대한 이해를 돕기 위한 목적으로 하는 배경 기술(related art)로 제공될 수 있다. 상술한 내용 중 어느 것도 본 개시와 관련된 종래 기술(prior art)로서 적용될 수 있는지에 대하여 어떠한 주장이나 결정이 제기되지 않는다.
침습적 방식의 혈당 측정 장치 중 채혈형 장치의 경우, 채혈 시 사용자의 통증이 수반되고, 혈당 스트립 또는 채혈용 바늘과 같은 소모품 비용이 발생하며, 측정 시점의 혈당값 만을 기록하기 때문에 혈당 변화량 및 변화 방향을 모니터링하는 데 어려움이 존재한다. 또한, 침습적 방식의 혈당 측정 장치 중 연속 혈당 모니터링 장치의 경우, 일정 시간 간격으로 주기적인 측정이 가능하나, 마이크로 니들을 피부에 삽입하는 과정에서 피부 자극 및 염증과 같은 2차 질환이 발생될 수 있고, 일정 주기마다 고비용의 센서를 교체해야 하는 경제적 부담이 존재한다.
본 개시의 다양한 실시예들은, 비침습적 방식으로 혈당을 연속적(또는 반복적)으로 측정하여 혈당을 모니터링하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치를 제공할 수 있다.
또한, 본 개시의 다양한 실시예들은, 사용자의 컨텍스트에 기반하여 혈당 측정 모드를 변경하여 혈당을 모니터링하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치를 제공할 수 있다.
또한, 본 개시의 다양한 실시예들은, 지정된 이벤트의 검출 시 지정된 이벤트의 검출 직전에 측정한 혈당값을 혈당 변화의 초기값으로 이용하여 혈당을 모니터링하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치를 제공할 수 있다.
또한, 본 개시의 다양한 실시예들은, 혈당과 관련된 특징값과 임계값을 비교한 결과에 기반하여, 혈당 측정의 주기를 조정하여 혈당을 모니터링하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치를 제공할 수 있다.
본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 다양한 실시예에 따른 웨어러블 전자 장치는, 제1 센서, 제2 센서, 메모리, 및 상기 제1 센서, 상기 제2 센서 및 상기 메모리와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 제1 센서를 이용하여, 제1 주기로 사용자의 혈당값을 측정하되, 상기 제1 주기에 따른 제1 시점에 측정한 제1 혈당값을 상기 메모리에 저장하도록 설정될 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 제1 시점 이후 제2 시점부터 제3 시점까지 상기 제2 센서로부터 수신한 측정값들에 기반하여, 지정된 이벤트를 검출하도록 설정될 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 지정된 이벤트가 검출되면, 상기 제1 센서를 이용하여, 상기 제1 주기와 다른 제2 주기로 상기 사용자의 혈당값을 측정하되, 상기 제2 주기에 따른 제4 시점부터 제5 시점까지 측정한 적어도 하나의 제2 혈당값을 상기 메모리에 저장하도록 설정될 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 제1 혈당값과 상기 적어도 하나의 제2 혈당값에 기반하여, 상기 사용자의 혈당과 관련된 적어도 하나의 특징값을 산출하도록 설정될 수 있다.
또한, 본 개시의 다양한 실시예에 따른 혈당 모니터링 방법은, 제1 센서를 이용하여, 제1 주기로 사용자의 혈당값을 측정하되, 상기 제1 주기에 따른 제1 시점에 측정한 제1 혈당값을 메모리에 저장하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 혈당 모니터링 방법은, 상기 제1 시점 이후 제2 시점부터 제3 시점까지 제2 센서로부터 수신한 측정값들에 기반하여, 지정된 이벤트를 검출하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 혈당 모니터링 방법은, 상기 지정된 이벤트가 검출되면, 상기 제1 센서를 이용하여, 상기 제1 주기와 다른 제2 주기로 상기 사용자의 혈당값을 측정하되, 상기 제2 주기에 따른 제4 시점부터 제5 시점까지 측정한 적어도 하나의 제2 혈당값을 상기 메모리에 저장하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 혈당 모니터링 방법은, 상기 제1 혈당값과 상기 적어도 하나의 제2 혈당값에 기반하여, 상기 사용자의 혈당과 관련된 적어도 하나의 특징값을 산출하는 동작을 포함할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예들에 따르면, 비침습적 방식으로 혈당을 연속적(또는 반복적으로)으로 측정함으로써, 사용자의 통증을 유발하지 않고 소모품 비용이 발생되지 않으면서도 혈당을 지속적으로 모니터링할 수 있다.
또한, 본 개시의 다양한 실시예들에 따르면, 사용자의 컨텍스트에 기반하여 혈당 측정 모드를 변경함으로써, 사용자의 컨텍스트에 따라 보다 정확하게 혈당을 모니터링할 수 있다.
또한, 본 개시의 다양한 실시예들에 따르면, 지정된 이벤트의 검출 시 지정된 이벤트의 검출 직전에 측정한 혈당값을 혈당 변화의 초기값으로 이용함으로써, 혈당 변화에 따른 사용자의 건강 상태를 보다 정확하게 판단할 수 있다.
또한, 본 개시의 다양한 실시예들에 따르면, 혈당과 관련된 특징값과 임계값을 비교한 결과에 기반하여, 혈당 측정의 주기를 조정함으로써, 사용자의 컨텍스트에 따른 사용자의 건강 상태를 보다 정확하게 판단할 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 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 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 혈당을 모니터링하는 전자 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 혈당 곡선을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 지정된 이벤트의 검출과 혈당 변화의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 지정된 이벤트의 검출 주기와 혈당의 측정 주기의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 지정된 이벤트의 검출에 따른 혈당의 측정 주기를 조정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자의 컨텍스트에 기반하여 혈당을 모니터링하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 지정된 이벤트의 검출 시 혈당을 모니터링하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 지정된 이벤트의 검출 시 혈당을 모니터링하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 개시의 실시예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 도면의 설명과 관련하여, 동일하거나 유사한 구성요소에 대해서는 동일하거나 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 또한, 도면 및 관련된 설명에서는, 잘 알려진 기능 및 구성에 대한 설명이 명확성과 간결성을 위해 생략될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 다양한 실시예들이 설명된다. 설명의 편의를 위하여 도면에 도시된 구성요소들은 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있으며, 본 개시가 반드시 도시된 바에 의해 한정되는 것은 아니다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 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. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 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. 일 실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 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. 일 실시예에 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.
일 실시예에 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. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 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 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 혈당을 모니터링하는 전자 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 혈당을 모니터링하는 전자 장치(200)(예: 도 1의 전자 장치(101))는 웨어러블 장치를 포함할 수 있다. 상기 웨어러블 장치는 사용자에 의해 착용될 수 있는 장치로서, 액세서리형 장치(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경 또는 콘택트 렌즈), 머리 착용형 장치(head-mounted device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형 장치(예: 전자 의복), 신체 부착형 장치(예: 스킨 패드(skin pad)) 또는 생체 이식형 장치(예: implantable circuit) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그러나, 상기 웨어러블 장치의 종류가 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 혈당을 모니터링하는 전자 장치(200)도 상기 웨어러블 장치로 한정되는 것은 아니다. 혈당을 모니터링하는 전자 장치(200)는 피검체(예: 사용자의 피부조직) 내의 혈당을 비침습적 방식으로 측정할 수 있는 장치이면 모두 가능할 수 있다.
혈당을 모니터링하는 전자 장치(200)는 제1 센서(210)(예: 도 1의 센서 모듈(176)), 제2 센서(220)(예: 도 1의 센서 모듈(176)), 디스플레이(230)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160)), 프로세서(240)(예: 도 1의 프로세서(120)), 메모리(250)(예: 도 1의 메모리(130)) 및 통신 회로(260)(예: 도 1의 통신 모듈(190))를 포함할 수 있다. 그러나, 전자 장치(200)의 구성이 이에 한정되는 것은 아니다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는 상술한 구성요소들 중 적어도 하나를 생략할 수 있고, 적어도 하나의 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다.
상기 제1 센서(210)는 피검체 내의 혈당을 비침습적 방식으로 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 제1 센서(210)는 광학 센서를 포함할 수 있다. 상기 광학 센서는 상기 피검체로 빛(예: 가시광선, 근적외선 또는 중적외선)을 조사하여 반사되는 빛을 적어도 일부 수신할 수 있고, 상기 수신된 빛을 분석하여 혈당값을 산출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 제1 센서(210)는 2개 이상의 전극들을 포함할 수 있다. 상기 제1 센서(210)는 상기 전극들이 상기 피검체에 접촉한 상태에서 상기 전극들을 통해 전류를 방사하고 되돌아온 전류의 변화를 분석하여 혈당값을 산출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 제1 센서(210)는 PPG(photoplethysmography) 센서를 포함할 수 있다. 상기 PPG 센서는 상기 광학 센서의 한 종류로서, 상기 피검체로 지정된 주파수 대역의 빛을 조사하여 반사되는 빛의 적어도 일부를 수신할 수 있고, 상기 수신된 빛을 분석하여 혈관 내의 혈액양의 변화, 산소 포화도 및/또는 혈당값을 산출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 제1 센서(210)는 음향(acoustic) 센서, 초음파 센서 또는 열 유속(heat flux) 센서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 제1 센서(210)는 상술한 센서들 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 센서(210)는 상기 광학 센서, 상기 전극들, 상기 PPG 센서, 음향 센서, 초음파 센서 또는 열 유속 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 제1 센서(210)가 상술한 센서들 중 복수 개의 센서들을 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 복수 개의 센서들 중 적어도 하나의 센서(예: 중적외선을 이용하는 광학 센서 또는 초음파 센서)는 사용자의 혈당 분자를 활성화할 수 있다. 또한, 상기 복수 개의 센서들 중 다른 적어도 하나의 센서(예: 적외선을 이용하는 광학 센서)는 빛을 조사하여 상기 활성화된 혈당 분자로부터 발생한 열에너지에 의한 빛의 굴절율 변화를 측정하여 혈당값을 산출할 수 있다.
상기 제2 센서(220)는 사용자의 컨텍스트를 판단하기 위해 사용될 수 있다. 상기 사용자의 컨텍스트는 예를 들어, 상기 사용자의 생체 정보, 상기 사용자의 상황 또는 상기 사용자의 외부 환경 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 제2 센서(220)는 PPG 센서, 온도/습도 센서, 고도 센서, 전극 센서, 모션 센서, 가속도 센서, 근접 센서, 자이로 센서, 홍채 센서, 조도 센서, 압력 센서, TOF(time of flight) 센서 또는 마이크 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 제2 센서(220)는 외부 전자 장치에 포함될 수 있다.
상기 디스플레이(230)는 사용자에게 각종 컨텐츠(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘 또는 심볼)를 표시할 수 있다. 상기 디스플레이는 터치스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체 일부를 이용한 터치, 제스처, 근접 또는 호버링(hovering) 입력 중 적어도 하나를 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 디스플레이(230)는 상기 제1 센서(210)를 통해 측정한 상기 사용자의 혈당값, 상기 제2 센서(220)의 측정값에 기반하여 판단된 상기 사용자의 컨텍스트에 관한 정보, 또는 상기 사용자의 컨텍스트에 따른 상기 사용자의 혈당값에 기반하여 판단된 상기 사용자의 건강 상태에 관한 정보 중 적어도 하나를 표시할 수 있다.
상기 프로세서(240)는 전자 장치(200)의 적어도 하나의 구성요소를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(240)는 상기 메모리(250)에 저장된 명령어를 실행함으로써, 혈당의 모니터링과 관련된 기능을 수행할 수 있다.
상기 프로세서(240)는 상기 제1 센서(210)를 이용하여 사용자의 혈당값을 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(240)는 상기 제1 센서(210)를 이용하여, 제1 주기로 사용자의 혈당값을 측정할 수 있다. 또한, 상기 프로세서(240)는 상기 제1 주기에 따른 제1 시점에 측정한 제1 혈당값을 상기 메모리(250)에 저장할 수 있다. 상기 제1 시점은 예를 들어, 상기 사용자의 공복 상태 중 하나의 시점일 수 있다. 상기 제1 주기는 예를 들어, 15분 주기일 수 있다.
상기 프로세서(240)는 상기 제2 센서(220)의 측정값에 기반하여 사용자의 컨텍스트를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(240)는 상기 제1 시점 이후 제2 시점부터 제3 시점까지 상기 제2 센서(220)로부터 수신한 측정값들에 기반하여, 지정된 이벤트를 검출할 수 있다. 상기 지정된 이벤트는 상기 사용자가 음식을 섭취하기 시작하였음을 나타내는 이벤트(이하, 음식 섭취 시작 이벤트라 한다)에 대응될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(240)는 상기 제2 센서(220)로부터 수신한 측정값들에 기반하여, 상기 지정된 이벤트의 후속 이벤트를 검출할 수 있다. 상기 후속 이벤트는 상기 사용자가 음식 섭취를 종료하였음을 나타내는 이벤트(이하, 음식 섭취 종료 이벤트라 한다)에 대응될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(240)는 음식 섭취와 관련된 이벤트(예: 상기 음식 섭취 시작 이벤트 및/또는 상기 음식 섭취 종료 이벤트)를 검출하기 위해, 머신 러닝(machine learning) 기법을 이용할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서(240)는 사용자의 음식 섭취 행동을 검출하기 위한 모델 학습을 위해 상기 사용자의 움직임에 의한 관성 신호를 분할하여 산술적 통계치를 특징점으로 활용할 수 있다. 상기 프로세서(240)는 학습 모델의 원리에 따라 특정한 움직임(예: 특징점)에 가중치를 고려하여 상기 사용자의 행동을 분류할 수 있다. 또한, 상기 프로세서(240)는 분류된 모델을 개선하기 위해 학습을 위한 데이터를 추가하고 반복적으로 학습을 할 수 있다. 상기 프로세서(240)는 음식 섭취와 관련된 이벤트가 발생 가능한 상세 행동에서 측정 가능한 모션 센서의 파형의 구조적 특징점들을 선정하고, 각 특징점들 간의 상대적 위치와 상태를 이용하여 상기 사용자의 음식 섭취 행동을 분류할 수 있다. 음식 섭취를 위한 행동은 사용자가 음식을 집고, 팔을 움직여 음식을 입에 넣고, 다시 팔을 내리는 과정으로 구성될 수 있다. 상기 프로세서(240)는 상기 사용자가 음식을 섭취하는 행동 과정 중 측정되는 가속도 신호 데이터, 손목을 회전하면서 발생하는 중력 방향의 변화 데이터, 또는 자이로 신호의 특징점 변화와 같은 데이터를 활용할 수 있다. 상기 프로세서(240)는 통계적 특징을 이용하기 위해서, 최소 단위 시간(예: 1분) 간격으로 가속도 센서 및/또는 자이로 센서의 각 축마다의 평균값, 표준편차, 최대값, 최소값, 최빈값 또는 중간값 중 적어도 하나를 사용할 수 있다. 또한, 상기 프로세서(240)는 TCN(temporal convolutional network), DT(decision tree), KNN(k-nearst neighbors)과 같은 다양한 머신 러닝 기법을 활용할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(240)는 음식 섭취와 관련된 이벤트(예: 상기 음식 섭취 시작 이벤트 및/또는 상기 음식 섭취 종료 이벤트)를 검출하기 위해, 마이크 센서(예: 도 1의 입력 모듈(150))를 이용할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서(240)는 상기 마이크 센서를 이용하여 사용자가 음식을 섭취할 때 발생하는 소리 데이터를 획득할 수 있고, 상기 소리 데이터를 이용하여 상기 음식 섭취와 관련된 이벤트를 검출할 수 있다. 다른 예로, 상기 프로세서(240)는 상기 마이크 센서를 이용하여 획득한 사용자가 음식을 섭취할 때 발생하는 소리 데이터 및 음식을 씹는 동안 상기 사용자의 턱 관절의 움직임에 대한 가속도 센서의 측정 데이터를 이용하여 상기 음식 섭취와 관련된 이벤트를 검출할 수 있다.
상기 프로세서(240)는 상기 지정된 이벤트(예: 음식 섭취 시작 이벤트)가 검출되면, 상기 제1 센서(210)를 이용하여, 상기 제1 주기와 다른 제2 주기로 상기 사용자의 혈당값을 측정할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서(240)는 상기 제1 센서(210)의 측정 주기(예: 혈당 측정 주기)를 상기 제1 주기에서 상기 제2 주기로 변경(또는 조정)할 수 있다. 또한, 상기 프로세서(240)는 상기 제2 주기에 따른 제4 시점부터 제5 시점까지 측정한 적어도 하나의 제2 혈당값을 상기 메모리(250)에 저장할 수 있다. 상기 제4 시점부터 상기 제5 시점까지는 예를 들어, 상기 사용자가 음식을 섭취하는 상태 및 음식을 섭취한 후 일정 시간이 경과된 상태 중 하나의 기간일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 제2 주기는 상기 제1 주기보다 빠를 수 있다. 상기 제2 주기는 예를 들어, 5분 주기일 수 있다.
상기 프로세서(240)는 상기 제1 혈당값과 상기 적어도 하나의 제2 혈당값에 기반하여, 사용자의 혈당과 관련된 적어도 하나의 특징값을 산출할 수 있다. 상기 제1 혈당값은 상기 제1 주기로 상기 제1 시점에 측정한 혈당값으로서, 예를 들어, 공복에 측정한 공복 혈당값에 대응될 수 있다. 상기 적어도 하나의 제2 혈당값은 상기 제2 주기로 상기 제4 시점부터 상기 제5 시점까지 측정한 혈당값으로서, 예를 들어, 음식 섭취 중 측정한 혈당값 또는 식후 혈당값에 대응될 수 있다. 상기 적어도 하나의 제2 혈당값을 측정하기 시작하는 상기 제4 시점은, 상기 지정된 이벤트를 검출하기 위해 소요된 시간을 고려하면, 상기 제3 시점과 동일하거나 상기 제3 시점보다 늦은 시점일 수 있다. 즉, 사용자가 실제로 음식을 섭취하기 시작한 시점보다는 어느 정도 늦은 시점에 상기 지정된 이벤트가 검출될 수 있다. 예를 들어, 상기 제4 시점에 측정된 혈당값은 상기 사용자가 어느 정도 음식을 섭취한 후에 측정된 혈당값으로, 사용자가 실제로 음식을 섭취하기 시작한 시점에서의 혈당값이 아닐 수 있다. 이에 따라, 상기 프로세서(240)는 상기 지정된 이벤트의 발생(또는 검출)에 따른 혈당의 변화를 보다 더 정확하게 모니터링하기 위해, 상기 지정된 이벤트에 따른 상기 사용자의 혈당 변화의 초기값을 상기 제1 혈당값으로 설정할 수 있다.
상기 사용자의 혈당과 관련된 상기 적어도 하나의 특징값은, 현재 혈당값, 공복 혈당값, 혈당 변화 속도, 혈당 변화 방향, 혈당 반응 면적(area under the curve(AUC)), 혈당 상승곡선의 기울기, 최대 혈당값(또는 혈당 피크(peak) 값), 음식 섭취 전후의 혈당 변화량, 음식 섭취 후 공복 혈당으로 돌아오는데 걸리는 소요시간, 혈당 피크(peak) 개수 또는 음식 섭취 이벤트의 발생 간격 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 프로세서(240)는 상기 적어도 하나의 특징값에 대한 임계값을 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(240)는 상기 현재 혈당값에 대한 임계값을 사용자 입력값 또는 당뇨 미진단 사용자의 경우 200mg/dl로 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(240)는 상기 공복 혈당값에 대한 임계값을 사용자 입력값 또는 당뇨 미진단 사용자의 경우 100mg/dl로 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(240)는 상기 혈당 변화 속도에 대한 임계값을 1mg/dl/min로 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(240)는 상기 최대 혈당값에 대한 임계값을 사용자 입력값 또는 당뇨 미진단 사용자의 경우 200mg/dl로 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(240)는 상기 음식 섭취 전후의 혈당 변화량에 대한 임계값을 100mg/dl로 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(240)는 상기 음식 섭취 후 공복 혈당으로 돌아오는데 걸리는 소요시간에 대한 임계값을 식후 2시간으로 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(240)는 상기 혈당 피크 개수에 대한 임계값을 상기 지정된 이벤트의 발생(또는 검출) 개수로 설정할 수 있다.
상기 프로세서(240)는 상기 적어도 하나의 특징값과 상기 임계값을 비교하고, 상기 적어도 하나의 특징값과 상기 임계값을 비교한 결과에 기반하여, 상기 제1 센서(210)의 측정 주기를 상기 제2 주기와 다른 제3 주기로 변경할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(240)는 상기 적어도 하나의 특징값이 상기 임계값를 초과하면, 상기 제1 센서(210)의 측정 주기를 상기 제2 주기와 다른 제3 주기로 변경할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(240)는 지정된 기간 동안 상기 적어도 하나의 특징값이 상기 임계값을 초과하는 횟수가 지정된 횟수를 초과하면, 상기 제1 센서(210)의 측정 주기를 상기 제2 주기와 다른 제3 주기로 변경할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 제3 주기는 상기 제2 주기보다 빠를 수 있다. 상기 제3 주기는 예를 들어, 1분 주기일 수 있다.
상기 프로세서(240)는 상기 지정된 이벤트가 검출된 후 지정된 시간이 경과된 시점에, 상기 제1 센서(210)를 이용하여 측정한 상기 사용자의 제3 혈당값이 임계값 이하이면, 상기 제1 센서(210)의 측정 주기를 상기 제2 주기에서 상기 제1 주기로 변경할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서(240)는 식후 지정된 시간(예: 2시간)이 경과된 시점에, 상기 제1 센서(210)를 이용하여 측정한 상기 사용자의 제3 혈당값이 140mg/dl 이하로 회복되면, 상기 제1 센서(210)의 측정 주기를 다시 상기 제1 주기로 변경할 수 있다.
상기 프로세서(240)는 상기 적어도 하나의 특징값과 상기 임계값을 비교하고, 상기 적어도 하나의 특징값과 상기 임계값을 비교한 결과에 기반하여, 사용자의 혈당과 관련된 알림의 제공 여부를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(240)는 상기 적어도 하나의 특징값이 상기 임계값를 초과하면, 사용자의 혈당과 관련된 알림의 제공 여부를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(240)는 지정된 기간 동안 상기 적어도 하나의 특징값이 상기 임계값을 초과하는 횟수가 지정된 횟수를 초과하면, 사용자의 혈당과 관련된 알림의 제공 여부를 결정할 수 있다. 상기 알림은 예를 들어, 상기 적어도 하나의 특징값에 기반하여 판단된 상기 사용자의 건강 상태에 관한 정보, 및 식이 요법 또는 운동 가이드와 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 메모리(250)는 전자 장치(200)의 적어도 하나의 구성요소에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 메모리(250)는 혈당의 모니터링과 관련된 명령어 및 데이터를 저장할 수 있다. 이 경우, 상기 명령어는 상기 프로세서(240)에 의해 실행될 수 있다.
상기 통신 회로(260)는 전자 장치(200)와 외부 전자 장치 간의 통신을 지원할 수 있다. 예를 들어, 상기 통신 회로(260)는 외부 전자 장치와 규정된 통신 프로토콜에 따른 유선 통신 또는 무선 통신을 수립하고, 신호 또는 데이터를 송수신할 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 혈당 곡선을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 혈당 곡선 그래프(300)는 음식의 섭취에 따른 혈당 변화를 나타낼 수 있다. 이전의 음식 섭취 시간으로부터 일정 시간(예: 8시간)이 경과하면, 사용자는 공복 상태로서 공복 혈당값을 측정할 수 있는 조건을 만족할 수 있다. 예를 들어, 혈당 곡선 그래프(300)에서, 제1 시간(t1) 이전에 측정된 혈당값(g1)은 공복 혈당값에 대응될 수 있다. 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(200))의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(240))는 공복 상태에서 측정된 공복 혈당값의 추세를 모니터링할 수 있다. 공복 혈당의 변화 정도가 클수록 췌장 기능이 떨어져 당뇨병의 위험이 커질 수 있기 때문에, 상기 프로세서는 공복 혈당값을 지속적으로 모니터링할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 공복 혈당의 증가 추세와 변화량이 큰 경우, 사용자에게 알림을 제공하고, 혈당 관리를 위한 정보(예: 식이 요법 또는 운동 가이드와 관련된 정보)를 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 사용자가 공복 상태로 판단되면, 공복 혈당값을 보다 정밀하게 측정하기 위한 측정 모드(예: 공복 혈당 검사 모드)로 변경할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 공복 혈당 검사 모드에서, 상기 프로세서는 전자 장치의 제1 센서(예: 도 2의 제1 센서(210))의 측정 주기를 빠르게 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 공복 혈당 검사 모드에서, 상기 프로세서는 상기 공복 혈당값을 보다 정밀하게 측정하기 위해, 상기 제1 센서의 측정값을 전처리하는 과정에서, 신호 품질이 가장 좋은 측정값을 식별하고, 식별된 측정값을 상기 공복 상태를 나타내는 컨텍스트 정보와 함께 상기 공복 혈당값으로 저장(또는 기록)할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 제1 센서의 측정값들 중 신호 품질이 가장 좋은 측정값을 식별하는 과정에서, 상기 제1 센서의 종류에 따라 설정된 임계값(또는 임계 범위)(예: 신호 품질 인덱스)를 이용할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 상기 제1 센서의 측정값들 중 상기 임계값을 초과하지 않으면서 가장 큰 값을 신호 품질이 가장 좋은 측정값으로 식별할 수 있다.
음식 섭취 이벤트가 발생(또는 검출)되면, 일반적인 경우, 음식 섭취 후 일정 시간(예: 2시간) 이내에 혈당값이 140mg/dl 이하로 떨어지고, 최대 200mg/dl을 넘지 않을 수 있으며, 음식 섭취 후 30분에서 1시간 사이에 최대 혈당값이 측정될 수 있다. 즉, 음식 섭취 후에는 혈당값이 상승했다가 천천히 정상 공복 혈당 수준으로 떨어질 수 있다. 예를 들어, 혈당 곡선 그래프(300)에서, 제1 시간(t1), 제2 시간(t2) 또는 제3 시간(t3)에서, 음식 섭취 시작 이벤트(e1, e2, e3)가 검출되면, 혈당값은 제1 속도(v1)(또는 혈당 증가 속도)로 상승하다가 30분에서 1시간 사이에 최대 혈당값(g2)까지 측정되고, 제2 속도(v2)(또는 혈당 감소 속도)로 상대적으로 천천히 정상 공복 혈당 수준으로 감소할 수 있다. 이때, 최대 혈당값이 되는 지점을 혈당 피크(p1, p2, p3)라 하고, 혈당 피크의 개수는 음식 섭취 이벤트의 발생(또는 검출) 개수와 동일할 수 있다. 여기서, 음식 섭취한 시점(t2)에서 일정 시간(Δth = ta - t2)(예: 2시간)이 경과한 시점(ta)에서 측정한 혈당값(ga)은 식후 혈당값에 대응될 수 있다. 상기 프로세서는 상기 식후 혈당값이 140mg/dl 이하가 아닌 경우, 상기 제1 센서의 측정 주기를 보다 빠르게 설정할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 상기 식후 혈당값이 140mg/dl 이하가 아닌 경우, 사용자에게 알림을 제공하고, 혈당 관리를 위한 정보(예: 식이 요법 또는 운동 가이드와 관련된 정보)를 제공할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 상기 식후 혈당값이 140mg/dl 이하이면, 상기 제1 센서의 측정 주기를 원복할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 연속적인(또는 반복적인) 혈당 모니터링 중 일정 수준 이상의 혈당값 증가(예: 1.5mg/dl/min 이상), 측정 시각, 공복 혈당값, 혈당 반응 면적(s1), 심박수, 또는 이전의 음식 섭취와 관련된 이벤트 중 적어도 하나에 기반하여 음식 섭취 시작 이벤트를 검출할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 음식 섭취 시작 이벤트가 검출되면, 혈당값을 정밀하게 측정하기 위한 측정 모드(예: 내당능 검사 모드)로 변경할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 전자 장치의 제1 센서의 측정 주기를 보다 빠르게 설정할 수 있다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 지정된 이벤트의 검출과 혈당 변화의 관계를 설명하기 위한 도면이고, 도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 지정된 이벤트의 검출 주기와 혈당의 측정 주기의 관계를 설명하기 위한 도면이며, 도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 지정된 이벤트의 검출에 따른 혈당의 측정 주기를 조정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4 내지 도 6을 참조하면, 혈당 곡선 그래프(400)는 음식의 섭취에 따른 혈당 변화를 나타낼 수 있다. 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(200))의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(240))는 제1 센서(예: 도 2의 제1 센서(210))를 이용하여 혈당값을 측정할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 상기 제1 센서를 이용하여, 제1 주기(ΔT1)에 따른 제1 시점(td1), 제2 시점(td2) 및 제3 시점(td3)에 적어도 하나의 제1 혈당값을 측정할 수 있다. 상기 적어도 하나의 제1 혈당값은 공복 혈당값에 대응될 수 있다.
상기 프로세서는 제2 센서(예: 도 2의 제2 센서(220))의 측정값에 기반하여 지정된 이벤트(예: 음식 섭취 시작 이벤트)를 검출할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 상기 제3 시점(td3) 이후 제3-1 시점(tb)부터 제3-2 시점(tc)까지 상기 제2 센서로부터 수신한 측정값들에 기반하여 상기 지정된 이벤트(eb')를 검출할 수 있다.
상기 지정된 이벤트(eb')가 검출되면, 상기 프로세서는 상기 제1 센서를 이용하여 상기 사용자의 혈당값을 측정할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 도 5에서와 같이, 상기 제1 센서를 이용하여, 상기 제1 주기(ΔT1)에 따른 제4 시점(td4), 제5 시점(td5), 제6 시점(td6), 제7 시점(td7), 제8 시점(td8) 및 제9 시점(td9)에 적어도 하나의 제2 혈당값을 측정할 수 있다. 상기 적어도 하나의 제2 혈당값은 음식 섭취 중 측정한 혈당값 또는 식후 혈당값에 대응될 수 있다. 상기 적어도 하나의 제2 혈당값을 측정하기 시작하는 상기 제4 시점(td4)은, 상기 지정된 이벤트(eb')를 검출하기 위해 소요된 시간(tc - tb)을 고려하면, 상기 제3-2 시점(tc)과 동일하거나 상기 제3-2 시점(tc)보다 늦은 시점일 수 있다. 즉, 상기 지정된 이벤트(eb')가 검출되는 시점(tc)은 사용자가 실제로 음식을 섭취하기 시작한(실제 이벤트(eb)가 발생한) 시점(tb)보다는 어느 정도 늦을 수 있다. 예를 들어, 상기 제4 시점(td4)에 측정된 혈당값(gc)은 상기 사용자가 어느 정도 음식을 섭취한 후에 측정된 혈당값으로, 사용자가 실제로 음식을 섭취하기 시작한 시점(tb)에서의 혈당값이 아닐 수 있다. 이에 따라, 상기 프로세서는 상기 지정된 이벤트(eb')의 발생(또는 검출)에 따른 혈당의 변화를 보다 더 정확하게 모니터링하기 위해, 상기 지정된 이벤트(eb')에 따른 상기 사용자의 혈당 변화의 초기값을 상기 적어도 하나의 제1 혈당값 중 가장 늦게 측정한 제1 혈당값(예: 제3 시점(td3)에 측정한 혈당값(gb))으로 설정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 지정된 이벤트(eb')가 검출되면, 상기 제1 센서를 이용하여, 상기 제1 주기(ΔT1)와 다른 제2 주기(ΔT2)로 상기 사용자의 혈당값을 측정할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 도 6에서와 같이, 상기 제1 센서를 이용하여, 상기 제2 주기(ΔT2)에 따른 제4 시점(td4), 제4-1 시점(td4'), 제5 시점(td5), 제5-1 시점(td5'), 제6 시점(td6), 제6-1 시점(td6'), 제7 시점(td7), 제7-1 시점(td7'), 제8 시점(td8), 제8-1 시점(td8') 및 제9 시점(td9)에 적어도 하나의 제2 혈당값을 측정할 수 있다. 다시 말해, 상기 프로세서는 상기 제1 센서의 측정 주기(Tb)(예: 혈당 측정 주기)를 상기 제1 주기(ΔT1)에서 상기 제2 주기(ΔT2)로 변경(또는 조정)할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제2 센서의 측정 주기(Ta)(예: 이벤트 검출 주기)를 제1 주기(ΔT1)에서 제2 주기(ΔT2)로 변경(또는 조정)할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 지정된 이벤트(eb')가 검출된 후 지정된 시간이 경과된 시점에, 상기 제1 센서를 이용하여 측정한 상기 사용자의 혈당값(예: 상기 적어도 하나의 제2 혈당값)이 임계값 이하이면, 상기 제1 센서의 측정 주기(Tb)를 상기 제2 주기(ΔT2)에서 상기 제1 주기(ΔT1)로 변경할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 식후 지정된 시간(예: 2시간)이 경과된 시점(예: 제9 시점(td9))에, 상기 제1 센서를 이용하여 측정한 상기 사용자의 혈당값이 140mg/dl 이하로 회복되면, 상기 제1 센서의 측정 주기를 다시 상기 제1 주기(ΔT1)로 변경할 수 있다.
상술한 바와 같이, 다양한 실시예에 따르면, 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(200))는, 제1 센서(예: 도 2의 제1 센서(210)), 제2 센서(예: 도 2의 제2 센서(220)), 메모리(예: 도 2의 메모리(250)) 및 상기 제1 센서, 상기 제2 센서 및 상기 메모리와 작동적으로 연결된 프로세서(예: 도 2의 프로세서(240))를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 제1 센서를 이용하여, 제1 주기로 사용자의 혈당값을 측정하되, 상기 제1 주기에 따른 제1 시점에 측정한 제1 혈당값을 상기 메모리에 저장하고, 상기 제1 시점 이후 제2 시점부터 제3 시점까지 상기 제2 센서로부터 수신한 측정값들에 기반하여, 지정된 이벤트를 검출하고, 상기 지정된 이벤트가 검출되면, 상기 제1 센서를 이용하여, 상기 제1 주기와 다른 제2 주기로 상기 사용자의 혈당값을 측정하되, 상기 제2 주기에 따른 제4 시점부터 제5 시점까지 측정한 적어도 하나의 제2 혈당값을 상기 메모리에 저장하고, 상기 제1 혈당값과 상기 적어도 하나의 제2 혈당값에 기반하여, 상기 사용자의 혈당과 관련된 적어도 하나의 특징값을 산출하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 지정된 이벤트에 따른 상기 사용자의 혈당 변화의 초기값을 상기 제1 혈당값으로 설정하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 지정된 이벤트는 상기 사용자가 음식을 섭취하기 시작하였음을 나타내는 이벤트에 대응될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제2 주기는 상기 제1 주기보다 빠를 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 특징값과 임계값을 비교하고, 상기 적어도 하나의 특징값과 상기 임계값을 비교한 결과에 기반하여, 상기 제1 센서의 측정 주기를 상기 제2 주기와 다른 제3 주기로 변경하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제3 주기는 상기 제2 주기보다 빠를 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 지정된 이벤트가 검출된 후 지정된 시간이 경과된 시점에, 상기 제1 센서를 이용하여 측정한 상기 사용자의 제3 혈당값이 임계값 이하이면, 상기 제1 센서의 측정 주기를 상기 제2 주기에서 상기 제1 주기로 변경하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 특징값과 임계값을 비교하고, 상기 적어도 하나의 특징값과 상기 임계값을 비교한 결과에 기반하여, 상기 사용자의 혈당과 관련된 알림의 제공 여부를 결정하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 알림은, 상기 적어도 하나의 특징값에 기반하여 판단된 상기 사용자의 건강 상태에 관한 정보, 및 식이 요법 또는 운동 가이드와 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 특징값은, 현재 혈당값, 공복 혈당값, 혈당 변화 속도, 혈당 변화 방향, 혈당 반응 면적, 혈당 상승곡선의 기울기, 최대 혈당값, 음식 섭취 전후의 혈당 변화량, 음식 섭취 후 공복 혈당으로 돌아오는데 걸리는 소요시간, 혈당 피크 개수 또는 음식 섭취 이벤트의 발생 간격 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자의 컨텍스트에 기반하여 혈당을 모니터링하는 방법을 설명하기 위한 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 710 내지 740은 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(200))의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(240))에서 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
도 7을 참조하면, 동작 710에서, 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(200))의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(240))는 사용자의 컨텍스트를 판단할 수 있다. 상기 프로세서는 제2 센서(예: 도 2의 제2 센서(220))의 측정값에 기반하여 사용자의 컨텍스트를 판단할 수 있다. 상기 사용자의 컨텍스트는 예를 들어, 상기 사용자의 생체 정보, 상기 사용자의 상황 또는 상기 사용자의 외부 환경 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 혈당 모니터링과 관련한 상기 사용자의 컨텍스트는, 공복 상태, 음식 섭취 상태 또는 임신 상태 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
동작 720에서, 상기 프로세서는 상기 사용자의 컨텍스트에 기반하여, 혈당 측정 모드를 변경(또는 설정)할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 상기 사용자의 컨텍스트가 공복 상태로 판단되면, 상기 혈당 측정 모드를 공복 혈당 검사 모드로 설정(또는 변경)할 수 있다. 상기 공복 혈당 검사 모드에서, 상기 프로세서는 제1 센서(예: 도 2의 제1 센서(210))를 이용하여 상기 사용자의 공복 혈당값을 측정할 수 있다. 다른 예로, 상기 프로세서는 상기 사용자의 컨텍스트가 음식 섭취 상태로 판단되면, 상기 혈당 측정 모드를 내당능 검사 모드로 설정(또는 변경)할 수 있다. 상기 내당능 검사 모드에서, 상기 프로세서는 상기 제1 센서를 이용하여 상기 사용자의 음식 섭취 중 혈당값 및 식후 혈당값을 측정할 수 있다. 또 다른 예로, 상기 프로세서는 상기 사용자의 컨텍스트가 임신 상태로 판단되면, 상기 혈당 측정 모드를 임신성 당뇨 검사 모드(또는 임의 검사 모드)로 설정(또는 변경)할 수 있다. 상기 임신성 당뇨 검사 모드(또는 임의 검사 모드)에서, 상기 프로세서는 상기 제1 센서를 이용하여 상기 사용자의 임신 중 혈당값을 측정할 수 있다.
동작 730에서, 상기 프로세서는 상기 사용자의 혈당 상태를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 사용자의 컨텍스트에 따른 상기 사용자의 혈당값에 기반하여, 상기 사용자의 혈당 상태를 판단할 수 있다. 일 예로, 상기 프로세서는 상기 공복 혈당 검사 모드에서, 상기 공복 혈당값이 100mg/dl 이하이면, 상기 사용자의 혈당이 정상이라고 판단할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 상기 공복 혈당 검사 모드에서, 상기 공복 혈당값이 100mg/dl 내지 125mg/dl이면, 상기 사용자의 혈당이 전당뇨(또는 공복 혈당 장애) 상태에 해당한다고 판단할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 상기 공복 혈당 검사 모드에서, 상기 공복 혈당값이 126mg/dl 이상이면, 상기 사용자의 혈당이 당뇨 상태에 해당한다고 판단할 수 있다. 다른 예로, 상기 프로세서는 상기 내당능 검사 모드에서, 상기 식후 혈당값이 140mg/dl 이하이면, 상기 사용자의 혈당이 정상이라고 판단할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 상기 내당능 검사 모드에서, 상기 식후 혈당값이 140mg/dl 내지 199mg/dl이면, 상기 사용자의 혈당이 전당뇨(또는 내당능 장애) 상태에 해당한다고 판단할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 상기 내당능 검사 모드에서, 상기 식후 혈당값이 200mg/dl 이상이면, 상기 사용자의 혈당이 당뇨 상태에 해당한다고 판단할 수 있다. 또 다른 예로, 상기 프로세서는 상기 임신성 당뇨 검사 모드(또는 임의 검사 모드)에서, 상기 공복 혈당값이 200mg/dl 이상이면, 상기 사용자의 혈당이 당뇨 상태에 해당한다고 판단할 수 있다.
동작 740에서, 상기 프로세서는 알림을 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 사용자의 혈당값, 상기 사용자의 혈당 상태에 관한 정보, 식이 요법 또는 운동 가이드와 관련된 정보 중 적어도 하나를 디스플레이(예: 도 2의 디스플레이(230))에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 사용자의 혈당값, 상기 사용자의 혈당 상태에 관한 정보, 식이 요법 또는 운동 가이드와 관련된 정보 중 적어도 하나를 통신 회로(예: 도 2의 통신 회로(260))를 통해 외부 전자 장치로 전송할 수 있다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 지정된 이벤트의 검출 시 혈당을 모니터링하는 방법을 설명하기 위한 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 840은 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(200))의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(240))에서 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
도 8을 참조하면, 동작 810에서, 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(200))의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(240))는 사용자의 혈당값을 모니터링할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 제1 센서(예: 도 2의 제1 센서(210))를 이용하여, 지정된 주기로 사용자의 혈당값을 측정할 수 있다.
동작 820에서, 상기 프로세서는 지정된 이벤트가 검출되었는지를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 제2 센서(예: 도 2의 제2 센서(220))로부터 수신한 측정값들에 기반하여, 지정된 이벤트를 검출할 수 있다. 상기 지정된 이벤트는 상기 사용자가 음식을 섭취하기 시작하였음을 나타내는 이벤트(이하, 음식 섭취 시작 이벤트라 한다)에 대응될 수 있다.
상기 지정된 이벤트가 검출되지 않으면(동작 820 - 아니오), 상기 프로세서는 동작 810으로 리턴하여, 상기 사용자의 혈당값을 모니터링할 수 있다.
상기 지정된 이벤트가 검출되면(동작 820 - 예), 동작 830에서, 상기 프로세서는 혈당 측정 모드를 변경(또는 설정)할 수 있다. 예를 들어, 상기 지정된 이벤트가 검출되기 전, 상기 사용자의 혈당값을 모니터링하기 위해, 상기 사용자의 혈당값을 측정하기 위한 혈당 측정 모드는 공복 혈당 검사 모드에 대응될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 공복 혈당 검사 모드에서, 상기 제1 센서의 측정 주기는 제1 주기로 설정될 수 있다. 상기 지정된 이벤트가 검출되면, 상기 혈당 측정 모드는 상기 공복 혈당 검사 모드에서 내당능 검사 모드로 변경될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 내당능 검사 모드에서, 상기 제1 센서의 측정 주기는 상기 제1 주기에서 제2 주기로 변경될 수 있다. 상기 제2 주기는 상기 제1 주기보다 빠를 수 있다.
동작 840에서, 상기 프로세서는 혈당과 관련된 특징값을 저장할 수 있다. 상기 혈당과 관련된 특징값은, 현재 혈당값, 공복 혈당값, 혈당 변화 속도, 혈당 변화 방향, 혈당 반응 면적, 혈당 상승곡선의 기울기, 최대 혈당값(또는 혈당 피크 값), 음식 섭취 전후의 혈당 변화량, 음식 섭취 후 공복 혈당으로 돌아오는데 걸리는 소요시간, 혈당 피크 개수 또는 음식 섭취 이벤트의 발생 간격 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 지정된 이벤트의 검출 시 혈당을 모니터링하는 방법을 설명하기 위한 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 950은 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(200))의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(240))에서 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
도 9를 참조하면, 동작 910에서, 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(200))의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(240))는 제1 센서(예: 도 2의 제1 센서(210))를 이용하여, 제1 주기로 사용자의 혈당값을 측정할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 상기 제1 주기에 따른 제1 시점에 측정한 제1 혈당값을 메모리(예: 도 2의 메모리(250))에 저장할 수 있다. 상기 제1 시점은 예를 들어, 상기 사용자의 공복 상태 중 하나의 시점일 수 있다. 상기 제1 주기는 예를 들어, 15분 주기일 수 있다.
동작 920에서, 상기 프로세서는 제2 센서(예: 도 2의 제2 센서(220))의 측정값에 기반하여, 지정된 이벤트를 검출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제1 시점 이후 제2 시점부터 제3 시점까지 상기 제2 센서로부터 수신한 측정값들에 기반하여, 상기 지정된 이벤트를 검출할 수 있다. 상기 지정된 이벤트는 상기 사용자가 음식을 섭취하기 시작하였음을 나타내는 이벤트(이하, 음식 섭취 시작 이벤트라 한다)에 대응될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제2 센서로부터 수신한 측정값들에 기반하여, 상기 지정된 이벤트의 후속 이벤트를 검출할 수 있다. 상기 후속 이벤트는 상기 사용자가 음식 섭취를 종료하였음을 나타내는 이벤트(이하, 음식 섭취 종료 이벤트라 한다)에 대응될 수 있다.
동작 930에서, 상기 프로세서는 상기 지정된 이벤트가 검출되었는지를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 음식 섭취와 관련된 이벤트(예: 상기 음식 섭취 시작 이벤트 및/또는 상기 음식 섭취 종료 이벤트)를 검출하기 위해, 머신 러닝 기법을 이용할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 음식 섭취와 관련된 이벤트가 발생 가능한 상세 행동에서 측정 가능한 모션 센서의 파형의 구조적 특징점들을 선정하고, 각 특징점들 간의 상대적 위치와 상태를 이용하여 상기 사용자의 음식 섭취 행동을 분류할 수 있다. 이때, 상기 프로세서는 상기 사용자가 음식을 섭취하는 행동 과정 중 측정되는 가속도 신호 데이터, 손목을 회전하면서 발생하는 중력 방향의 변화 데이터, 또는 자이로 신호의 특징점 변화와 같은 데이터를 활용할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 통계적 특징을 이용하기 위해서, 최소 단위 시간(예: 1분) 간격으로 가속도 센서 및/또는 자이로 센서의 각 축마다의 평균값, 표준편차, 최대값, 최소값, 최빈값 또는 중간값 중 적어도 하나를 사용할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 TCN, DT, KNN과 같은 다양한 머신 러닝 기법을 활용할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 음식 섭취와 관련된 이벤트(예: 상기 음식 섭취 시작 이벤트 및/또는 상기 음식 섭취 종료 이벤트)를 검출하기 위해, 마이크 센서(예: 도 1의 입력 모듈(150))를 이용할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 상기 마이크 센서를 이용하여 사용자가 음식을 섭취할 때 발생하는 소리 데이터를 획득할 수 있고, 상기 소리 데이터를 이용하여 상기 음식 섭취와 관련된 이벤트를 검출할 수 있다. 다른 예로, 상기 프로세서는 상기 마이크 센서를 이용하여 획득한 사용자가 음식을 섭취할 때 발생하는 소리 데이터 및 음식을 씹는 동안 상기 사용자의 턱 관절의 움직임에 대한 가속도 센서의 측정 데이터를 이용하여 상기 음식 섭취와 관련된 이벤트를 검출할 수 있다.
상기 지정된 이벤트가 검출되지 않았다고 판단되면(동작 930 - 아니오), 상기 프로세서는 동작 910으로 리턴하여, 혈당 측정(동작 910) 및 지정된 이벤트 검출(동작 920)을 다시 수행할 수 있다.
상기 지정된 이벤트가 검출되었다고 판단되면(동작 930 - 예), 상기 프로세서는 동작 940에서, 상기 제1 센서를 이용하여, 상기 제1 주기와 다른 제2 주기로 상기 사용자의 혈당값을 측정할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 상기 제1 센서의 측정 주기(예: 혈당 측정 주기)를 상기 제1 주기에서 상기 제2 주기로 변경(또는 조정)할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 상기 제2 주기에 따른 제4 시점부터 제5 시점까지 측정한 적어도 하나의 제2 혈당값을 상기 메모리(예: 도 2의 메모리(250))에 저장할 수 있다. 상기 제4 시점부터 상기 제5 시점까지는 예를 들어, 상기 사용자가 음식을 섭취하는 상태 및 음식을 섭취한 후 일정 시간이 경과된 상태 중 하나의 기간일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 제2 주기는 상기 제1 주기보다 빠를 수 있다. 상기 제2 주기는 예를 들어, 5분 주기일 수 있다.
동작 950에서, 상기 프로세서는 혈당과 관련된 특징값을 산출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제1 혈당값과 상기 적어도 하나의 제2 혈당값에 기반하여, 사용자의 혈당과 관련된 적어도 하나의 특징값을 산출할 수 있다. 상기 제1 혈당값은 상기 제1 주기로 상기 제1 시점에 측정한 혈당값으로서, 예를 들어, 공복에 측정한 공복 혈당값에 대응될 수 있다. 상기 적어도 하나의 제2 혈당값은 상기 제2 주기로 상기 제4 시점부터 상기 제5 시점까지 측정한 혈당값으로서, 예를 들어, 음식 섭취 중 측정한 혈당값 또는 식후 혈당값에 대응될 수 있다. 상기 적어도 하나의 제2 혈당값을 측정하기 시작하는 상기 제4 시점은, 상기 지정된 이벤트를 검출하기 위해 소요된 시간을 고려하면, 상기 제3 시점과 동일하거나 상기 제3 시점보다 늦은 시점일 수 있다. 즉, 사용자가 실제로 음식을 섭취하기 시작한 시점보다는 어느 정도 늦은 시점에 상기 지정된 이벤트가 검출될 수 있다. 예를 들어, 상기 제4 시점에 측정된 혈당값은 상기 사용자가 어느 정도 음식을 섭취한 후에 측정된 혈당값으로, 사용자가 실제로 음식을 섭취하기 시작한 시점에서의 혈당값이 아닐 수 있다. 이에 따라, 상기 프로세서는 상기 지정된 이벤트의 발생(또는 검출)에 따른 혈당의 변화를 보다 더 정확하게 모니터링하기 위해, 상기 지정된 이벤트에 따른 상기 사용자의 혈당 변화의 초기값을 상기 제1 혈당값으로 설정할 수 있다.
상기 사용자의 혈당과 관련된 상기 적어도 하나의 특징값은, 현재 혈당값, 공복 혈당값, 혈당 변화 속도, 혈당 변화 방향, 혈당 반응 면적, 혈당 상승곡선의 기울기, 최대 혈당값(또는 혈당 피크 값), 음식 섭취 전후의 혈당 변화량, 음식 섭취 후 공복 혈당으로 돌아오는데 걸리는 소요시간, 혈당 피크 개수 또는 음식 섭취 이벤트의 발생 간격 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 특징값에 대한 임계값을 설정할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 특징값과 상기 임계값을 비교하고, 상기 적어도 하나의 특징값과 상기 임계값을 비교한 결과에 기반하여, 상기 제1 센서의 측정 주기를 상기 제2 주기와 다른 제3 주기로 변경할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 특징값이 상기 임계값를 초과하면, 상기 제1 센서의 측정 주기를 상기 제2 주기와 다른 제3 주기로 변경할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 지정된 기간 동안 상기 적어도 하나의 특징값이 상기 임계값을 초과하는 횟수가 지정된 횟수를 초과하면, 상기 제1 센서의 측정 주기를 상기 제2 주기와 다른 제3 주기로 변경할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 제3 주기는 상기 제2 주기보다 빠를 수 있다. 상기 제3 주기는 예를 들어, 1분 주기일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 지정된 이벤트가 검출된 후 지정된 시간이 경과된 시점에, 상기 제1 센서를 이용하여 측정한 상기 사용자의 제3 혈당값이 임계값 이하이면, 상기 제1 센서의 측정 주기를 상기 제2 주기에서 상기 제1 주기로 변경할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 식후 지정된 시간(예: 2시간)이 경과된 시점에, 상기 제1 센서를 이용하여 측정한 상기 사용자의 제3 혈당값이 140mg/dl 이하로 회복되면, 상기 제1 센서의 측정 주기를 다시 상기 제1 주기로 변경할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 특징값과 상기 임계값을 비교하고, 상기 적어도 하나의 특징값과 상기 임계값을 비교한 결과에 기반하여, 사용자의 혈당과 관련된 알림의 제공 여부를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 특징값이 상기 임계값를 초과하면, 사용자의 혈당과 관련된 알림의 제공 여부를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 지정된 기간 동안 상기 적어도 하나의 특징값이 상기 임계값을 초과하는 횟수가 지정된 횟수를 초과하면, 사용자의 혈당과 관련된 알림의 제공 여부를 결정할 수 있다. 상기 알림은 예를 들어, 상기 적어도 하나의 특징값에 기반하여 판단된 상기 사용자의 건강 상태에 관한 정보, 및 식이 요법 또는 운동 가이드와 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상술한 바와 같이, 다양한 실시예에 따르면, 혈당 모니터링 방법은, 제1 센서(예: 도 2의 제1 센서(210))를 이용하여, 제1 주기로 사용자의 혈당값을 측정하되, 상기 제1 주기에 따른 제1 시점에 측정한 제1 혈당값을 메모리(예: 도 2의 메모리(250))에 저장하는 동작(예: 도 9의 동작 910), 상기 제1 시점 이후 제2 시점부터 제3 시점까지 제2 센서(예: 도 2의 제2 센서(220))로부터 수신한 측정값들에 기반하여, 지정된 이벤트를 검출하는 동작(예: 도 9의 동작 920), 상기 지정된 이벤트가 검출되면, 상기 제1 센서를 이용하여, 상기 제1 주기와 다른 제2 주기로 상기 사용자의 혈당값을 측정하되, 상기 제2 주기에 따른 제4 시점부터 제5 시점까지 측정한 적어도 하나의 제2 혈당값을 상기 메모리에 저장하는 동작(예: 도 9의 동작 940), 및 상기 제1 혈당값과 상기 적어도 하나의 제2 혈당값에 기반하여, 상기 사용자의 혈당과 관련된 적어도 하나의 특징값을 산출하는 동작(예: 도 9의 동작 950)을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 특징값을 산출하는 동작은, 상기 지정된 이벤트에 따른 상기 사용자의 혈당 변화의 초기값을 상기 제1 혈당값으로 설정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 지정된 이벤트는 상기 사용자가 음식을 섭취하기 시작하였음을 나타내는 이벤트에 대응될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제2 주기는 상기 제1 주기보다 빠를 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 혈당 모니터링 방법은, 상기 적어도 하나의 특징값과 임계값을 비교하는 동작, 및 상기 적어도 하나의 특징값과 상기 임계값을 비교한 결과에 기반하여, 상기 제1 센서의 측정 주기를 상기 제2 주기와 다른 제3 주기로 변경하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 제3 주기는 상기 제2 주기보다 빠를 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 혈당 모니터링 방법은, 상기 지정된 이벤트가 검출된 후 지정된 시간이 경과된 시점에, 상기 제1 센서를 이용하여 측정한 상기 사용자의 제3 혈당값이 임계값 이하이면, 상기 제1 센서의 측정 주기를 상기 제2 주기에서 상기 제1 주기로 변경하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 혈당 모니터링 방법은, 상기 적어도 하나의 특징값과 임계값을 비교하는 동작, 및 상기 적어도 하나의 특징값과 상기 임계값을 비교한 결과에 기반하여, 상기 사용자의 혈당과 관련된 알림의 제공 여부를 결정하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 알림은, 상기 적어도 하나의 특징값에 기반하여 판단된 상기 사용자의 건강 상태에 관한 정보, 및 식이 요법 또는 운동 가이드와 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 특징값은, 현재 혈당값, 공복 혈당값, 혈당 변화 속도, 혈당 변화 방향, 혈당 반응 면적, 혈당 상승곡선의 기울기, 최대 혈당값, 음식 섭취 전후의 혈당 변화량, 음식 섭취 후 공복 혈당으로 돌아오는데 걸리는 소요시간, 혈당 피크 개수 또는 음식 섭취 이벤트의 발생 간격 중 적어도 하나를 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 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시예들에서 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, 일 실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101))에 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 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.
일 실시예에 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: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)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 전자 장치에 있어서,
    제1 센서;
    제2 센서;
    메모리; 및
    상기 제1 센서, 상기 제2 센서 및 상기 메모리와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 센서를 이용하여, 제1 주기로 사용자의 혈당값을 측정하되, 상기 제1 주기에 따른 제1 시점에 측정한 제1 혈당값을 상기 메모리에 저장하고,
    상기 제1 시점 이후 제2 시점부터 제3 시점까지 상기 제2 센서로부터 수신한 측정값들에 기반하여, 지정된 이벤트를 검출하고,
    상기 지정된 이벤트가 검출되면, 상기 제1 센서를 이용하여, 상기 제1 주기와 다른 제2 주기로 상기 사용자의 혈당값을 측정하되, 상기 제2 주기에 따른 제4 시점부터 제5 시점까지 측정한 적어도 하나의 제2 혈당값을 상기 메모리에 저장하고,
    상기 제1 혈당값과 상기 적어도 하나의 제2 혈당값에 기반하여, 상기 사용자의 혈당과 관련된 적어도 하나의 특징값을 산출하도록 설정된 웨어러블 전자 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 지정된 이벤트에 따른 상기 사용자의 혈당 변화의 초기값을 상기 제1 혈당값으로 설정하도록 설정된 웨어러블 전자 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 지정된 이벤트는 상기 사용자가 음식을 섭취하기 시작하였음을 나타내는 이벤트에 대응되는 웨어러블 전자 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 제2 주기는 상기 제1 주기보다 빠른 웨어러블 전자 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 특징값과 임계값을 비교하고,
    상기 적어도 하나의 특징값과 상기 임계값을 비교한 결과에 기반하여, 상기 제1 센서의 측정 주기를 상기 제2 주기와 다른 제3 주기로 변경하도록 설정된 웨어러블 전자 장치.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 제3 주기는 상기 제2 주기보다 빠른 웨어러블 전자 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 지정된 이벤트가 검출된 후 지정된 시간이 경과된 시점에, 상기 제1 센서를 이용하여 측정한 상기 사용자의 제3 혈당값이 임계값 이하이면, 상기 제1 센서의 측정 주기를 상기 제2 주기에서 상기 제1 주기로 변경하도록 설정된 웨어러블 전자 장치.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 특징값은,
    현재 혈당값, 공복 혈당값, 혈당 변화 속도, 혈당 변화 방향, 혈당 반응 면적, 혈당 상승곡선의 기울기, 최대 혈당값, 음식 섭취 전후의 혈당 변화량, 음식 섭취 후 공복 혈당으로 돌아오는데 걸리는 소요시간, 혈당 피크 개수 또는 음식 섭취 이벤트의 발생 간격 중 적어도 하나를 포함하는 웨어러블 전자 장치.
  9. 혈당 모니터링 방법에 있어서,
    제1 센서를 이용하여, 제1 주기로 사용자의 혈당값을 측정하되, 상기 제1 주기에 따른 제1 시점에 측정한 제1 혈당값을 메모리에 저장하는 동작;
    상기 제1 시점 이후 제2 시점부터 제3 시점까지 제2 센서로부터 수신한 측정값들에 기반하여, 지정된 이벤트를 검출하는 동작;
    상기 지정된 이벤트가 검출되면, 상기 제1 센서를 이용하여, 상기 제1 주기와 다른 제2 주기로 상기 사용자의 혈당값을 측정하되, 상기 제2 주기에 따른 제4 시점부터 제5 시점까지 측정한 적어도 하나의 제2 혈당값을 상기 메모리에 저장하는 동작; 및
    상기 제1 혈당값과 상기 적어도 하나의 제2 혈당값에 기반하여, 상기 사용자의 혈당과 관련된 적어도 하나의 특징값을 산출하는 동작을 포함하는 혈당 모니터링 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 적어도 하나의 특징값을 산출하는 동작은,
    상기 지정된 이벤트에 따른 상기 사용자의 혈당 변화의 초기값을 상기 제1 혈당값으로 설정하는 동작을 포함하는 혈당 모니터링 방법.
  11. 청구항 9에 있어서,
    상기 지정된 이벤트는 상기 사용자가 음식을 섭취하기 시작하였음을 나타내는 이벤트에 대응되는 혈당 모니터링 방법.
  12. 청구항 9에 있어서,
    상기 제2 주기는 상기 제1 주기보다 빠른 혈당 모니터링 방법.
  13. 청구항 9에 있어서,
    상기 적어도 하나의 특징값과 임계값을 비교하는 동작; 및
    상기 적어도 하나의 특징값과 상기 임계값을 비교한 결과에 기반하여, 상기 제1 센서의 측정 주기를 상기 제2 주기와 다른 제3 주기로 변경하는 동작을 더 포함하는 혈당 모니터링 방법.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 제3 주기는 상기 제2 주기보다 빠른 혈당 모니터링 방법.
  15. 청구항 9에 있어서,
    상기 지정된 이벤트가 검출된 후 지정된 시간이 경과된 시점에, 상기 제1 센서를 이용하여 측정한 상기 사용자의 제3 혈당값이 임계값 이하이면, 상기 제1 센서의 측정 주기를 상기 제2 주기에서 상기 제1 주기로 변경하는 동작을 더 포함하는 혈당 모니터링 방법.
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