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신체 데이터 분석 장치에 의해 수행되는 신체 데이터 분석 방법에 있어서,사용자의 신체에 대한 데이터에 기초하여, 상기 사용자의 비만 정도를 결정하는 단계;상기 비만 정도 및 일정 기간 내에 생성된 상기 사용자에 대한 레코드들을 병합하여, 상기 사용자에 대한 복합 레코드를 생성하는 단계;상기 사용자의 비만 정도에 기초하여, 상기 사용자에 대한 복합 레코드에 포함된 데이터를 해석하는 기준값을 계산하는 단계; 및상기 기준값에 따라 구별되는 상기 복합 레코드간의 특징에 기초하여, 상기 데이터 및 상기 비만 정도간의 상관관계를 계산하는 단계를 포함하고,상기 복합 레코드에 병합되는 레코드는,상기 기준값에 기초하여 상기 데이터를 부호적 데이터(symbolic data)로 변경한 값을 포함하고,상기 상관 관계는,서로 다른 비만 정도를 가지는 사용자들의 복합 레코드에 포함된 상기 부호적 데이터를 서로 비교한 결과에 기초하여 결정되고, 상기 복합 레코드의 데이터에 대응하는 부호적 데이터가 무엇인지에 따라 상기 비만 정도가 어떻게 결정되는지를 나타낸 조건식이고,상기 상관관계를 계산하는 단계는,상기 특징에 기초하여, 복합 레코드간의 차이를 표현한 식별가능 행렬(discernibility matrix)을 생성하는 단계; 및상기 식별가능행렬에 기초하여, 상기 상관관계를 불리언 논리식(Boolean equation)의 형태로 계산하는 단계를 포함하는 신체 데이터 분석 방법
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제1항에 있어서,상기 신체 데이터 분석 방법은,상기 상관관계를 만족하는 상기 복합 레코드의 개수에 기초하여, 상기 상관관계의 신뢰도를 계산하는 단계를 더 포함하는 신체 데이터 분석 방법
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신체 데이터 분석 장치에 의해 수행되는 신체 데이터 분석 방법에 있어서,사용자의 신체에 대한 데이터에 기초하여, 상기 사용자의 비만 정도를 결정하는 단계;상기 비만 정도 및 일정 기간 내에 생성된 상기 사용자에 대한 레코드들을 병합하여, 상기 사용자에 대한 복합 레코드를 생성하는 단계;상기 사용자의 비만 정도에 기초하여, 상기 사용자에 대한 복합 레코드에 포함된 데이터를 해석하는 기준값을 계산하는 단계;상기 기준값에 따라 구별되는 상기 복합 레코드간의 특징에 기초하여, 상기 데이터 및 상기 비만 정도간의 상관관계를 계산하는 단계; 및상기 상관관계 및 상기 복합 레코드간의 유사성에 기초하여, 상기 복합 레코드에 대응하는 상기 사용자의 질환 위험도를 추정하는 단계를 포함하고,상기 복합 레코드에 병합되는 레코드는,상기 기준값에 기초하여 상기 데이터를 부호적 데이터(symbolic data)로 변경한 값을 포함하고,상기 상관관계는,서로 다른 비만 정도를 가지는 사용자들의 복합 레코드에 포함된 상기 부호적 데이터를 서로 비교한 결과에 기초하여 결정되고, 상기 복합 레코드의 데이터에 대응하는 부호적 데이터가 무엇인지에 따라 상기 비만 정도가 어떻게 결정되는지를 나타내는 조건식인 신체 데이터 분석 방법
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제1항에 있어서,상기 레코드는,상기 데이터 및 상기 데이터와 관련된 정보를 포함하는 신체 데이터 분석 방법
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사용자의 신체에 대한 데이터에 기초하여, 상기 사용자의 비만 정도를 결정하는 비만 정도 결정부;상기 비만 정도 및 일정 기간 내에 생성된 상기 사용자에 대한 레코드들을 병합하여, 상기 사용자에 대한 복합 레코드를 생성하는 복합 레코드 생성부;상기 비만 정도에 기초하여, 상기 데이터를 해석하는 기준값을 계산하는 기준값 계산부; 및상기 기준값에 따라 구별되는 상기 복합 레코드간의 특징에 기초하여, 상기 데이터 및 상기 비만 정도간의 상관관계를 계산하는 상관관계 계산부를 포함하고,상기 복합 레코드에 병합되는 레코드는,상기 기준값에 기초하여 상기 데이터를 부호적 데이터(symbolic data)로 변경한 값을 포함하고,상기 상관 관계는,서로 다른 비만 정도를 가지는 사용자들의 복합 레코드에 포함된 상기 부호적 데이터를 서로 비교한 결과에 기초하여 결정되고, 상기 복합 레코드의 데이터에 대응하는 부호적 데이터가 무엇인지에 따라 상기 비만 정도가 어떻게 결정되는지를 나타낸 조건식이고,상기 상관 관계는,상기 복합 레코드간의 특징에 기초하여, 복합 레코드간의 차이를 표현한 식별가능 행렬(discernibility matrix)을 생성하고, 상기 식별가능 행렬에 기초하여, 상기 상관관계를 불리언 논리식(Boolean equation)의 형태로 계산함으로써 결정되는 신체 데이터 분석 장치
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제8항에 있어서,상기 신체 데이터 분석 장치는,상기 상관관계를 저장하는 상관관계 데이터베이스를 더 포함하는 신체 데이터 분석 장치
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사용자의 신체에 대한 데이터에 기초하여, 상기 사용자의 비만 정도를 결정하는 비만 정도 결정부;상기 비만 정도 및 일정 기간 내에 생성된 상기 사용자에 대한 레코드들을 병합하여, 상기 사용자에 대한 복합 레코드를 생성하는 복합 레코드 생성부;상기 비만 정도에 기초하여, 상기 데이터를 해석하는 기준값을 계산하는 기준값 계산부;상기 기준값에 따라 구별되는 상기 복합 레코드간의 특징에 기초하여, 상기 데이터 및 상기 비만 정도간의 상관관계를 계산하는 상관관계 계산부; 및상기 상관관계를 만족하는 상기 복합 레코드의 개수에 기초하여, 상기 상관관계의 신뢰도를 계산하는 상관관계 평가부를 포함하고,상기 복합 레코드에 병합되는 레코드는,상기 기준값에 기초하여 상기 데이터를 부호적 데이터(symbolic data)로 변경한 값을 포함하고,상기 상관관계는,서로 다른 비만 정도를 가지는 사용자들의 복합 레코드에 포함된 상기 부호적 데이터를 서로 비교한 결과에 기초하여 결정되고, 상기 복합 레코드의 데이터에 대응하는 부호적 데이터가 무엇인지에 따라 상기 비만 정도가 어떻게 결정되는지를 나타낸 조건식이고,상기 상관 관계는,상기 복합 레코드간의 특징에 기초하여, 복합 레코드간의 차이를 표현한 식별가능 행렬(discernibility matrix)을 생성하고, 상기 식별가능 행렬에 기초하여, 상기 상관관계를 불리언 논리식(Boolean equation)의 형태로 계산함으로써 결정되는 신체 데이터 분석 장치
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사용자의 신체에 대한 데이터에 기초하여, 상기 사용자의 비만 정도를 결정하는 비만 정도 결정부;상기 비만 정도 및 일정 기간 내에 생성된 상기 사용자에 대한 레코드들을 병합하여, 상기 사용자에 대한 복합 레코드를 생성하는 복합 레코드 생성부;상기 비만 정도에 기초하여, 상기 데이터를 해석하는 기준값을 계산하는 기준값 계산부;상기 기준값에 따라 구별되는 상기 복합 레코드간의 특징에 기초하여, 상기 데이터 및 상기 비만 정도간의 상관관계를 계산하는 상관관계 계산부; 및상기 상관관계 및 상기 복합 레코드간의 유사성에 기초하여, 상기 복합 레코드에 대응하는 상기 사용자의 질환 위험도를 추정하는 질환 위험 추정부를 포함하고,상기 복합 레코드에 병합되는 레코드는,상기 기준값에 기초하여 상기 데이터를 부호적 데이터(symbolic data)로 변경한 값을 포함하고,상기 상관관계는,서로 다른 비만 정도를 가지는 사용자들의 복합 레코드에 포함된 상기 부호적 데이터를 서로 비교한 결과에 기초하여 결정되고, 상기 복합 레코드의 데이터에 대응하는 부호적 데이터가 무엇인지에 따라 상기 비만 정도가 어떻게 결정되는지를 나타낸 조건식인 신체 데이터 분석 장치
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