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인간의 손목에 착용 분리 가능하며, 손목 위쪽 뼈 사이의 동맥(I)과 접촉할 수 있는 위치에 제 1 수납부(S1)가 마련되어 있으며, 손목의 아래쪽 요측 측부 동맥(R)과 접촉할 수 있는 위치에 제 2 수납부(S2)가 마련되어 있는 스트랩(S);상기 스트랩의 제 1 수납부에 장착되어 상기 손목 위쪽 뼈 사이의 동맥(I) 위치에서 PPG(photo-plethysmography) 신호를 측정하는 광 바이오 센서(100);상기 스트랩의 제 2 수납부에 장착되어 손목의 아래쪽 요측 측부 동맥(R) 위치에서 IPG(impedance-plethysmography) 신호를 측정하는 바이오 임피던스 센서(110);상기 스트랩에 장착되어 상기 광 바이오 센서 및 바이오 임피던스 센서로부터 각각 PPG 신호 및 IPG 신호를 입력받아 비선형 함수 방법을 통해 수축기 및 이완기의 혈압 모델을 추출하고 이 추출된 수축기 및 이완기의 혈압 모델을 분석하여 표시제어신호를 출력하는 제어부(200); 및상기 스트랩에 장착되어 상기 제어부로부터 표시제어신호를 입력받아 수축기 및 이완기의 혈압 정보를 디스플레이하는 표시부(300);를 포함하고,상기 바이오 임피던스 센서는 인간의 손목에서 IPG 신호 검출을 위해 1KHz 에서 200KHz 주파수를 사용하는 비가압 손목 착용형 혈압 측정계
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제 1 항에 있어서,상기 비선형 함수 방법은 지수함수 모델(BP)을 이용하며,상기 지수함수 모델은 다음의 [수학식 1]에 의해 결정되는 비가압 손목 착용형 혈압 측정계
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제 1 항에 있어서,상기 비선형 함수 방법은 서포트벡터머신(SVM) 또는 인공신경회로망(ANN)을 이용하는 기계학습 기반 회귀 방법인 비가압 손목 착용형 혈압 측정계
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제 1 항에 있어서,상기 광 바이오센서는 500~1500nm 파장의 가시광 및 근적외선의 스펙트럼을 포함하는 다중 스펙트럼 영역에서 빚을 방사하는 LED를 포함하는 비가압 손목 착용형 혈압 측정계
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제 1 항에 있어서,상기 제 1, 2 수납부(S1, S2)는 스트랩(S)에 복수개 마련되어 있으며,상기 광 바이오 센서(100)는 상기 복수개의 제 1 수납부(S1)에 각각 장착되도록 상기 제 1 수납부(S1)의 개수와 동일하며, 상기 바이오 임피던스 센서(110)는 상기 복수개의 제 2 수납부(S2)에 각각 장착되도록 상기 제 2 수납부(S2)의 개수와 동일한 비가압 손목 착용형 혈압 측정계
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인간의 손목에 착용 분리 가능하며, 손목 위쪽 뼈 사이의 동맥(I) 위쪽 또는 아래쪽의 위치에 제 1' 수납부가 마련되어 있으며, 손목의 아래쪽 요측 측부 동맥(R) 위쪽 또는 아래쪽의 위치에 제 2' 수납부가 마련되어 있는 스트랩;상기 스트랩의 제 1' 수납부에 장착되어 상기 손목 위쪽 뼈 사이의 동맥(I) 위치에서 PPG(photo-plethysmography) 신호를 측정하는 복수의 광 바이오 센서;상기 스트랩의 제 2' 수납부에 장착되어 손목의 아래쪽 요측 측부 동맥(R) 위치에서 IPG(impedance-plethysmography) 신호를 측정하는 복수의 바이오 임피던스 센서;상기 스트랩에 장착되어 상기 광 바이오 센서 및 바이오 임피던스 센서로부터 각각 PPG 신호 및 IPG 신호를 입력받아 비선형 함수 방법을 통해 수축기 및 이완기의 혈압 모델을 추출하고 이 추출된 수축기 및 이완기의 혈압 모델을 분석하여 표시제어신호를 출력하는 제어부; 및상기 스트랩에 장착되어 상기 제어부로부터 표시제어신호를 입력받아 수축기 및 이완기의 혈압 정보를 디스플레이하는 표시부;를 포함하고,상기 바이오 임피던스 센서는 인간의 손목에서 IPG 신호 검출을 위해 1KHz 에서 200KHz 주파수를 사용하는 비가압 손목 착용형 혈압 측정계
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제 1 항에 기재된 비가압 손목 착용형 혈압 측정계를 이용한 혈압 추정 방법으로서:광 바이오 센서(100)에 의해 손목 위쪽 뼈 사이의 동맥(I) 위치에서 PPG(photo-plethysmography) 신호를 측정하는 단계;바이오 임피던스 센서(110)에 의해 손목의 아래쪽 요측 측부 동맥(R) 위치에서 IPG(impedance-plethysmography) 신호를 측정하는 단계;제어부(200)가 상기 IPG 신호 및 PPG 신호를 입력받아 상기 IPG 신호의 1차 미분 신호를 추출함과 아울러, 상기 PPG 신호의 1차 및 2차 미분 신호를 추출하는 단계;상기 제어부가 추출된 상기 IPG 신호의 1차 미분 신호, 및 상기 PPG 신호의 1차 및 2차 미분 신호의 잡음을 제거하고 피크치(Peak)를 검출하는 단계; 상기 제어부가 잡음이 제거된 상기 IPG 신호의 1차 미분 신호, 및 상기 PPG 신호의 1차 및 2차 미분 신호를 분할 및 평균화시켜 평균화된 펄스파 앙상블 신호(IPG 앙상블 신호 및 PPG 앙상블 신호)를 추출하는 단계;상기 제어부가 상기 IPG 앙상블 신호 및 PPG 앙상블 신호에 대한 시간 의존성 기준점을 추출하는 단계;상기 제어부가 시간 의존성 기준점을 이용하여 지연시간(f1 ~ f14)을 추출하는 단계; 상기 제어부가 상기 지연시간을 기초로 비선형 함수 방법을 통해 수축기 및 이완기의 혈압 모델을 추출하는 단계; 상기 제어부가 상기 수축기 및 이완기의 혈압 모델을 분석하여 표시제어신호를 출력하는 단계; 및표시부(300)가 상기 표시제어신호를 입력받아 수축기 및 이완기의 혈압 정보를 디스플레이하는 단계;를 포함하는 혈압 추정 방법
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제 8 항에 있어서,상기 비선형 함수 방법은 지수함수 모델(BP)을 이용하며,상기 지수함수 모델은 다음의 수학식 1에 의해 결정되는 혈압 추정 방법
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제 8 항에 있어서,상기 비선형 함수 방법은 서포트벡터머신(SVM) 또는 인공신경회로망(ANN)을 이용하는 기계학습 기반 회귀 방법인 혈압 추정 방법
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