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측정을 통하여 생체신호를 취득하여 학습용 데이터와 추정용 데이터를 생성하는 생체신호 취득부;상기 학습용 데이터를 기초로 딥러닝을 통해 건강 관리 정보 추정 모델을 생성하는 학습부; 및상기 추정용 데이터를 기초로 상기 추정 모델을 통하여 건강 관리 정보를 추정하는 추정부;를 포함하는 건강 관리 정보 추정 시스템
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제1항에 있어서, 건강 관리 정보 초기값을 입력받는 입력부를 더 포함하고,상기 학습용 데이터는 상기 초기값을 포함하는 것인 건강 관리 정보 추정 시스템
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제1항에 있어서,상기 학습용 데이터 및 상기 추정용 데이터에 포함된 생체신호의 잡음을 제거하는 노이즈 필터부;를 더 포함하고,상기 학습부는 잡음이 제거된 생체신호가 포함된 상기 학습용 데이터를 기초로 상기 추정 모델을 생성하며,상기 추정부는 잡음이 제거된 생체신호가 포함된 상기 추정용 데이터를 기초로 건강 관리 정보를 추정하는 것인 건강 관리 정보 추정 시스템
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제1항에 있어서, 상기 학습부는,상기 학습용 데이터에 피측정자의 생체신호를 증강한 가상 데이터를 추가하고, 상기 가상 데이터가 추가된 학습용 데이터를 기초로 딥러닝을 통해 건강 관리 정보 추정 모델을 생성하는 것인 건강 관리 정보 추정 시스템
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제1항에 있어서, 상기 추정부는,상기 추정 모델의 계산 결과와 건강 관리 정보 초기값의 가중합을 통하여 상기 건강 관리 정보를 추정하는 것인 건강 관리 정보 추정 시스템
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제1항에 있어서, 상기 추정부는,상기 추정 모델의 계산 결과를 기초로, 상기 계산 결과와 건강 관리 정보 초기값의 유사도를 기준으로 상기 건강 관리 정보의 추정 결과를 결정하는 것인 건강 관리 정보 추정 시스템
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제1항에 있어서, 상기 생체신호는 광용적맥파, 심전도 및 근전도 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것인 건강 관리 정보 추정 시스템
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제1항에 있어서, 상기 건강 관리 정보는 활력 징후이고,상기 활력 징후는 체온, 호흡수, 맥박수, 심박수 및 혈압 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것인 건강 관리 정보 추정 시스템
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제1항에 있어서,상기 건강 관리 정보는 의료 정보이고,상기 의료 정보는 산소 포화도, 혈당, 체중, 스트레스 지수 및 혈관 나이 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것인 건강 관리 정보 추정 시스템
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제1항에 있어서,상기 건강 관리 정보를 사용자에게 제공하는 출력부를 더 포함하는 건강 관리 정보 추정 시스템
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측정을 통하여 생체신호를 취득하는 생체신호 취득부;상기 생체신호를 기초로 특징 변수를 추출하여 학습용 데이터와 추정용 데이터를 생성하는 특징 추출부;상기 학습용 데이터를 기초로 딥러닝을 통해 건강 관리 정보 추정 모델을 생성하는 학습부; 및상기 추정용 데이터를 기초로 상기 추정 모델을 통하여 건강 관리 정보를 추정하는 추정부;를 포함하는 건강 관리 정보 추정 시스템
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제11항에서,상기 생체신호는 파동 신호의 형태를 가지고,상기 특징 변수는 상기 파동 신호의 피크 높이, 피크 폭 및 피크 간격 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것인 건강 관리 정보 추정 시스템
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측정을 통하여 제1 생체신호를 취득하여 학습용 데이터를 획득하는 학습용 데이터 획득 단계;상기 학습용 데이터를 기초로 딥러닝을 통해 건강 관리 정보 추정 모델을 생성하는 딥러닝 모델 생성 단계;측정을 통하여 제2 생체신호를 취득하여 추정용 데이터를 획득하는 추정용 데이터 획득 단계; 및상기 추정용 데이터를 기초로 상기 추정 모델을 통하여 건강 관리 정보를 추정하는 건강 관리 정보 추정 단계;를 포함하는 건강 관리 정보 추정 방법
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제13항에 있어서, 상기 학습용 데이터 획득 단계는,상기 제1 생체신호에서 잡음을 제거하여 상기 학습용 데이터를 획득하는 것이고,상기 추정용 데이터 획득 단계는,상기 제2 생체신호에서 잡음을 제거하여 상기 추정용 데이터를 획득하는 것인 건강 관리 정보 추정 방법
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제13항에 있어서, 상기 학습용 데이터 획득 단계는,상기 제1 생체신호를 기초로 특징 변수를 추출하여 상기 학습용 데이터를 획득하는 것이고,상기 추정용 데이터 획득 단계는,상기 제2 생체신호를 기초로 특징 변수를 추출하여 추정용 데이터를 획득하는 것인 건강 관리 정보 추정 방법
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제13항에 있어서, 상기 딥러닝 모델 생성 단계는,상기 학습용 데이터에 피측정자의 생체신호를 증강한 가상 데이터를 추가하고, 상기 가상 데이터가 추가된 학습용 데이터를 기초로 딥러닝을 통해 건강 관리 정보 추정 모델을 생성하는 것인 건강 관리 정보 추정 방법
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제13항에 있어서, 상기 건강 관리 정보 추정 단계는,상기 추정 모델의 계산 결과와 건강 관리 정보 초기값의 가중합을 통하여 상기 건강 관리 정보를 추정하는 것인 건강 관리 정보 추정 방법
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제13항에 있어서,상기 건강 관리 정보를 사용자에게 제공하는 추정 결과 출력 단계를 더 포함하는 건강 관리 정보 추정 방법
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제13항에 있어서, 상기 제1 생체신호 및 상기 제2 생체신호는 광용적맥파, 심전도 및 근전도 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것인 건강 관리 정보 추정 방법
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제13항에 있어서, 상기 건강 관리 정보는 활력 징후이고,상기 활력 징후는 체온, 호흡수, 맥박수, 심박수 및 혈압 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것인 건강 관리 정보 추정 방법
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