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피검체의 접촉에 따라 맥파신호 및 접촉힘을 측정하는 센서부; 및상기 맥파신호 및 접촉힘을 기초로 제1 특징을 추출하고, 사용자의 제2 특징을 기초로 복수의 추정 모델 중의 하나를 선택하며, 선택된 추정 모델을 이용하여 상기 제1 특징을 기초로 생체정보를 추정하는 프로세서를 포함하는 생체정보 추정 장치
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제1항에 있어서,상기 센서부는상기 피검체에 광을 조사하는 광원 및 상기 피검체로부터 반사 또는 산란된 광을 검출하는 디텍터를 포함하는 맥파센서; 및상기 피검체가 상기 맥파센서에 접촉하여 가압할 때의 접촉힘을 측정하는 힘 센서를 포함하는 생체정보 추정 장치
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제1항에 있어서,상기 복수의 추정 모델은복수의 학습데이터를 제2 특징을 기초로 분류하여 각 그룹별로 DNN(Deep Neural Network)을 포함한 딥러닝 기반의 학습을 통해 생성된 모델인 생체정보 추정 장치
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제3항에 있어서,상기 제2 특징이 소정 임계치 이상인 제1 그룹의 추정 모델은 미리 정의된 제1 DNN으로 학습하여 생성된 모델이고, 상기 제2 특징이 상기 임계치 미만인 제2 그룹의 추정 모델은 상기 제1 DNN과는 다른 제2 DNN으로 학습하여 생성된 모델인 생체정보 추정 장치
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제4항에 있어서,상기 제1 DNN의 입력은 상기 제1 그룹의 제1 특징을 포함하고,상기 제2 DNN의 입력은 상기 제2 그룹의 제1 특징 및 제2 특징을 포함하는 생체정보 추정 장치
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제1항에 있어서,상기 제2 특징은상기 피검체의 접촉에 따른 초기 접촉면적, 최종 접촉면적, 상기 측정된 맥파신호의 초기 DC 성분 값, 상기 측정된 맥파신호의 최종 DC 성분 값, 기준 생체정보, 사용자의 키, 몸무게, 연령, 성별, 주변 습도 및 온도 중의 하나 이상을 포함하는 생체정보 추정 장치
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제1항에 있어서,상기 센서부는상기 피검체가 접촉하여 가압할 때의 접촉면적을 더 측정하는 생체정보 추정 장치
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제7항에 있어서,상기 프로세서는상기 접촉힘 및 접촉면적을 기초로 접촉압력을 획득하고, 상기 맥파신호의 진폭 대 접촉압력을 나타내는 오실로메트릭 포락선을 획득하여 오실로메트릭 포락선을 기초로 상기 제1 특징을 추출하는 생체정보 추정 장치
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제1항에 있어서,상기 생체정보는혈압, 혈관 나이, 동맥경화도, 대동맥압 파형, 혈관 탄성도, 스트레스 지수 및 피로도 중의 하나 이상을 포함하는 생체정보 추정 장치
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피검체의 접촉에 따라 맥파신호 및 접촉힘을 측정하는 단계;상기 맥파신호 및 접촉힘을 기초로 제1 특징을 추출하는 단계;사용자의 제2 특징을 기초로 복수의 추정 모델 중의 하나를 선택하는 단계; 및상기 선택된 추정 모델을 이용하여 상기 제1 특징을 기초로 생체정보를 추정하는 단계를 포함하는 생체정보 추정 방법
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제10항에 있어서,상기 복수의 추정 모델은복수의 학습데이터를 제2 특징을 기초로 분류하여 각 그룹별로 DNN(Deep Neural Network)을 포함한 딥러닝 기반의 학습을 통해 생성된 추정 모델인 생체정보 추정 방법
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제11항에 있어서,상기 제2 특징이 소정 임계치 이상인 제1 그룹의 추정 모델은 미리 정의된 제1 DNN으로 학습하여 생성된 모델이고, 상기 제2 특징이 상기 임계치 미만인 제2 그룹의 추정 모델은 상기 제1 DNN과는 다른 제2 DNN으로 학습하여 생성된 모델인 생체정보 추정 방법
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제12항에 있어서,상기 제1 DNN의 입력은 상기 제1 그룹의 제1 특징을 포함하고,상기 제2 DNN의 입력은 상기 제2 그룹의 제1 특징 및 제2 특징을 포함하는 생체정보 추정 방법
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제10항에 있어서,상기 피검체가 접촉하여 가압할 때의 접촉면적을 측정하는 단계를 더 포함하는 생체정보 추정 방법
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제14항에 있어서,상기 제1 특징을 추출하는 단계는상기 접촉힘 및 접촉면적을 기초로 접촉압력을 획득하는 단계;상기 맥파신호의 진폭 대 접촉압력을 나타내는 오실로메트릭 포락선을 획득하는 단계; 및상기 오실로메트릭 포락선을 기초로 상기 제1 특징을 추출하는 단계를 포함하는 생체정보 추정 방법
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