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컴퓨터에 의해 적어도 일시적으로 구현되는:피험자의 심박수에 대한 시계열 데이터로부터 프랙탈 차원(fractal dimension) 값을 계산하는 계산부; 및분석 모집단에 의한 임상결과가 반영된 프랙탈 차원(fractal dimension) 지표와 상기 계산된 프랙탈 차원(fractal dimension) 값을 비교한 결과 및 상기 피험자의 질병 상태, 질병 이력, 및 미병 인자에 기초하여 상기 피험자에 대한 미병을 판단하는 판단부를 포함하고,상기 프랙탈 차원(fractal dimension) 지표는, 미병상태의 분석 모집단으로부터 추출된 프랙탈 차원(fractal dimension) 값들의 평균 값과, 정상상태의 분석 모집단으로부터 추출된 프랙탈 차원(fractal dimension) 값들의 평균 값에 기초하여 산출되는 보조 컴퓨팅 장치
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제1항에 있어서상기 계산부는,상기 시계열 데이터에 대해 박스 카운팅(Box Counting) 알고리즘에 따른 박스 개수 및 박스 크기를 계산하고, 상기 계산된 박스 개수 및 박스 크기에 의해 생성되는 최적선(line of best fit)의 기울기를 반영하여 상기 프랙탈 차원(fractal dimension) 값을 계산하는 보조 컴퓨팅 장치
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제1항에 있어서,처리부를 더 포함하고,상기 계산된 프랙탈 차원(fractal dimension) 값과 상기 피험자에 대한 미병 상태에 기초하여 상기 분석 모집단에 의한 임상결과를 트래이닝(training)하고, 상기 트래이닝(training) 결과를 반영하여 상기 프랙탈 차원(fractal dimension) 지표를 갱신하는 보조 컴퓨팅 장치
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제1항에 있어서,상기 판단부는,상기 계산된 프랙탈 차원(fractal dimension) 값과, 상기 피험자에 대한 개인 데이터를 고려하여 상기 피험자에 대한 미병을 판단하는 보조 컴퓨팅 장치
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제4항에 있어서,상기 개인 데이터는,상기 피험자에 대한 키, 나이, 성별, 체중, 및 사상체질 중에서 적어도 하나를 포함하는 보조 컴퓨팅 장치
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컴퓨터에 의해 적어도 일시적으로 구현되는:건강상태 또는 미병상태의 구분이 가능한 분석 모집단에 대한 심박수에 대한 시계열 데이터로부터 프랙탈 차원(fractal dimension) 값들을 계산하는 계산부; 및상기 계산된 프랙탈 차원(fractal dimension) 값들에 기초하여 상기 프랙탈 차원(fractal dimension) 지표를 결정하는 결정부; 및상기 결정된 프랙탈 차원(fractal dimension) 지표와 피험자의 심박수에 대한 시계열 데이터로부터 계산된 프랙탈 차원(fractal dimension) 값을 비교한 결과 및 상기 피험자의 질병 상태, 질병 이력, 및 미병 인자에 기초하여 상기 피험자에 대한 미병을 판단하는 판단부를 포함하고,상기 계산부는,상기 건강상태의 분석 모집단으로부터 추출된 프랙탈 차원(fractal dimension) 값들의 평균 값과, 상기 미병상태의 분석 모집단으로부터 추출된 프랙탈 차원(fractal dimension) 값들의 평균 값을 계산하는 보조 컴퓨팅 장치
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제7항에 있어서,상기 결정부는,상기 미병상태의 프랙탈 차원(fractal dimension) 값과 상기 건강상태의 프랙탈 차원(fractal dimension) 값들의 평균 값의 사이에서 상기 프랙탈 차원(fractal dimension) 지표를 결정하는 보조 컴퓨팅 장치
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제7항에 있어서,처리부를 더 포함하고,피험자의 심박수에 대한 시계열 데이터로부터 계산된 프랙탈 차원(fractal dimension) 값과 상기 피험자에 대한 미병 상태에 기초하여 상기 분석 모집단에 의한 임상결과를 트래이닝(training)하고, 상기 트래이닝(training) 결과를 반영하여 상기 프랙탈 차원(fractal dimension) 지표를 갱신하는 보조 컴퓨팅 장치
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컴퓨터에 의해 적어도 일시적으로 구현되는 프로세서의 동작 방법에 있어서:피험자의 심박수에 대한 시계열 데이터로부터 프랙탈 차원(fractal dimension) 값을 계산하는 단계; 및분석 모집단에 의한 임상결과가 반영된 프랙탈 차원(fractal dimension) 지표와 상기 계산된 프랙탈 차원(fractal dimension) 값을 비교한 결과 및 상기 피험자의 질병 상태, 질병 이력, 및 미병 인자에 기초하여 상기 피험자에 대한 미병을 판단하는 단계를 포함하는 방법
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제10항에 있어서상기 계산하는 단계는,상기 시계열 데이터에 대해 박스 카운팅(Box Counting) 알고리즘에 따른 박스 개수 및 박스 크기를 계산하는 단계; 및상기 계산된 박스 개수 및 박스 크기에 의해 생성되는 최적선(line of best fit)의 기울기를 반영하여 상기 프랙탈 차원(fractal dimension) 값을 계산하는 단계를 포함하는 방법
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제11항에 있어서,상기 계산된 프랙탈 차원(fractal dimension) 값과 상기 피험자에 대한 미병 상태에 기초하여 상기 분석 모집단에 의한 임상결과를 트래이닝(training)하는 단계;상기 트래이닝(training) 결과를 반영하여 상기 프랙탈 차원(fractal dimension) 지표를 갱신하는 단계를 더 포함하는 방법
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제10항 내지 제13항 중에서 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
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기록매체에 저장되는 프로그램으로서, 상기 프로그램은 컴퓨팅 시스템에서 실행되는:피험자의 심박수에 대한 시계열 데이터로부터 프랙탈 차원(fractal dimension) 값을 계산하는 명령어 세트; 및분석 모집단에 의한 임상결과가 반영된 프랙탈 차원(fractal dimension) 지표와 상기 계산된 프랙탈 차원(fractal dimension) 값을 비교한 결과 및 상기 피험자의 질병 상태, 질병 이력, 및 미병 인자에 기초하여 상기 피험자에 대한 미병을 판단하는 명령어 세트를 포함하는, 기록매체에 저장되는 프로그램
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