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피드백 기반의 일주기 리듬 관리 방법에 있어서,사용자에 대한 맥박 정보, 광량 정보, 수면 정보 및 보행 정보를 포함하는 특징 정보를 수집하는 단계;상기 특징 정보에 기초하여 상기 사용자에 대한 건강 지표를 산출하는 단계; 및상기 산출된 건강 지표에 기초하여 상기 건강 지표를 개선하기 위한 행동 양식을 포함하는 피드백 정보를 상기 사용자의 사용자 단말을 통해 제공하는 단계,를 포함하는, 일주기 리듬 관리 방법
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제1항에 있어서,상기 특징 정보를 수집하는 단계는,상기 광량 정보 및 상기 보행 정보를 미리 분할된 복수의 시간대 별로 구분하여 수집하는 것을 특징으로 하는, 일주기 리듬 관리 방법
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제2항에 있어서,입력된 특징 정보에 대응하는 기분 변화 예측 정보를 출력하도록 미리 학습된 예측 모델에 기초하여 상기 특징 정보에 대응하는 상기 사용자의 기분 변화 예측 정보를 생성하는 단계; 및상기 사용자 단말을 통해 상기 기분 변화 예측 정보를 제공하는 단계,를 더 포함하는 것인, 일주기 리듬 관리 방법
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제3항에 있어서,상기 기분 변화 예측 정보를 제공하는 단계는,상기 기분 변화 예측 정보에 대응하여 외형이 결정되는 가상의 아바타를 상기 사용자 단말에 표시하는 것인, 일주기 리듬 관리 방법
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제2항에 있어서,상기 맥박 정보는, 상기 사용자의 단위 시간당 맥박수에 기초하여 도출되는 맥박 피팅 커브에서의 정점 위상, 진폭, 진동 중앙 및 결정 계수를 포함하고,상기 광량 정보는, 주간 광노출량 및 야간 광노출량을 포함하고,상기 수면 정보는, 수면 길이, 수면의 질, 수면 개시 편차 및 수면 종료 편차를 포함하고,상기 보행 정보는, 주간 누적 걸음수 및 야간 누적 걸음수를 포함하는 것인, 일주기 리듬 관리 방법
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제5항에 있어서,상기 건강 지표를 산출하는 단계는,상기 정점 위상, 진폭, 진동 중앙 및 결정 계수 중 적어도 하나에 기초하여 사용자의 심박 관련 지표를 산출하는 단계;상기 주간 광노출량 및 상기 야간 광노출량 중 적어도 하나에 기초하여 광노출 관련 지표를 산출하는 단계;상기 수면 길이, 상기 수면의 질, 상기 수면 개시 편차 및 상기 수면 종료 편차 중 적어도 하나에 기초하여 수면 관련 지표를 산출하는 단계; 및상기 주간 누적 걸음수 및 상기 야간 누적 걸음수 중 적어도 하나에 기초하여 활동성 관련 지표를 산출하는 단계,를 포함하는 것인, 일주기 리듬 관리 방법
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제6항에 있어서,상기 건강 지표가 미리 설정된 수준 미만으로 악화되면 상기 사용자 단말로 미리 설정된 경고 알람을 제공하는 단계,를 더 포함하는 것인, 일주기 리듬 관리 방법
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제7항에 있어서,상기 경고 알람을 제공하는 단계는,상기 심박 관련 지표, 상기 광노출 관련 지표, 상기 수면 관련 지표 및 상기 활동성 관련 지표에 대한 평균값이 미리 설정된 제1임계값보다 낮으면 상기 경고 알람을 제공하는 것인, 일주기 리듬 관리 방법
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제8항에 있어서,상기 경고 알람을 제공하는 단계는,미리 설정된 모니터링 주기 동안의 상기 평균값이 미리 설정된 제2임계값 보다 낮은 값을 유지하면 상기 경고 알람을 제공하되, 상기 제2임계값은 상기 제1임계값보다 높게 설정되는 것인, 일주기 리듬 관리 방법
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제1항에 있어서,상기 특징 정보를 수집하는 단계는,상기 사용자 단말 및 상기 사용자의 신체에 착용되는 웨어러블 디바이스 중 적어도 하나로부터 상기 특징 정보를 수집하는 것인, 일주기 리듬 관리 방법
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제10항에 있어서,상기 웨어러블 디바이스의 착용 시간 정보를 수집하는 단계; 및상기 착용 시간 정보에 기초한 피드백 정보를 상기 사용자 단말을 통해 제공하는 단계,를 더 포함하는 것인, 일주기 리듬 관리 방법
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피드백 기반의 일주기 리듬 관리 장치에 있어서,사용자에 대한 맥박 정보, 광량 정보, 수면 정보 및 보행 정보를 포함하는 특징 정보를 수집하는 수집부;상기 특징 정보에 기초하여 상기 사용자에 대한 건강 지표를 산출하는 지표 산출부; 및상기 산출된 건강 지표에 기초하여 상기 건강 지표를 개선하기 위한 행동 양식을 포함하는 피드백 정보를 상기 사용자의 사용자 단말을 통해 제공하는 피드백 제공부,를 포함하는, 일주기 리듬 관리 장치
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제12항에 있어서,입력된 특징 정보에 대응하는 기분 변화 예측 정보를 출력하도록 미리 학습된 예측 모델에 기초하여 상기 특징 정보에 대응하는 상기 사용자의 기분 변화 예측 정보를 생성하고, 상기 사용자 단말을 통해 상기 기분 변화 예측 정보를 제공하는 기분 예측부,를 더 포함하는 것인, 일주기 리듬 관리 장치
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제12항에 있어서,상기 맥박 정보는, 상기 사용자의 단위 시간당 맥박수에 기초하여 도출되는 맥박 피팅 커브에서의 정점 위상, 진폭, 진동 중앙 및 결정 계수를 포함하고,상기 광량 정보는, 주간 광노출량 및 야간 광노출량을 포함하고,상기 수면 정보는, 수면 길이, 수면의 질, 수면 개시 편차 및 수면 종료 편차를 포함하고,상기 보행 정보는, 주간 누적 걸음수 및 야간 누적 걸음수를 포함하고,상기 지표 산출부는,상기 정점 위상, 진폭, 진동 중앙 및 결정 계수 중 적어도 하나에 기초하여 사용자의 심박 관련 지표를 산출하고, 상기 주간 광노출량 및 상기 야간 광노출량 중 적어도 하나에 기초하여 광노출 관련 지표를 산출하고, 상기 수면 길이, 상기 수면의 질, 상기 수면 개시 편차 및 상기 수면 종료 편차 중 적어도 하나에 기초하여 수면 관련 지표를 산출하고, 상기 주간 누적 걸음수 및 상기 야간 누적 걸음수 중 적어도 하나에 기초하여 활동성 관련 지표를 산출하는 것인, 일주기 리듬 관리 장치
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제14항에 있어서,상기 건강 지표가 미리 설정된 수준 미만으로 악화되면 상기 사용자 단말로 미리 설정된 경고 알람을 제공하는 알람부,를 더 포함하는 것인, 일주기 리듬 관리 장치
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