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제1종 스펙트럼-혈당 프로파일 관계 모델을 저장하고, 상기 제1종 스펙트럼은 라만 스펙트럼이고, 상기 혈당 프로파일은 시간에 따른 혈당 추세인, 저장부;사용자의 피부에 대한 제1종 스펙트럼 데이터를 측정하는 제1종 스펙트럼 측정부; 및상기 측정된 제1종 스펙트럼 데이터를 상기 제1종 스펙트럼-혈당 프로파일 관계 모델에 입력하여 상기 사용자의 혈당 프로파일을 추정하는 프로세서; 를 포함하고,상기 프로세서는훈련용 제1종 스펙트럼 데이터를 입력으로 하고 훈련용 혈당 프로파일 데이터로부터 산출된 AUC(Area Under the Curve) 값을 정답(target)으로 하여 기계학습을 통해 상기 제1종 스펙트럼-혈당 프로파일 관계 모델을 생성하는,혈당 프로파일 추정 장치
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제1항에 있어서,상기 훈련용 혈당 프로파일 데이터는 상기 훈련용 제1종 스펙트럼 데이터가 측정된 피검체에 대해 경구당부하검사(Oral Glucose Tolerance Test)를 수행하여 획득되는,혈당 프로파일 추정 장치
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제1항에 있어서,기계 학습 알고리즘은,부분 최소 제곱 회귀(Partial Least Squares Regression), 선형 회귀(Linear Regression), 신경망(Neural Network), 결정 트리(Decision Tree), 유전 알고리즘(Genetic Algorithm), 유전자 프로그래밍(Genetic Programming), K 근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 방사 기저 함수 네트워크(Radial Basis Function Network), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 및 딥러닝(deep-learning) 중 하나인,혈당 프로파일 추정 장치
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제1항에 있어서,상기 제1종 스펙트럼 측정부는,사용자의 피부에 광을 조사하는 광원; 및사용자의 피부로부터 흡수, 산란 또는 반사된 광을 검출하여 제1종 스펙트럼 데이터를 측정하는 분광기; 를 포함하는,혈당 프로파일 추정 장치
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제1항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제1종 스펙트럼-혈당 프로파일 관계 모델이 훈련용 제1종 스펙트럼 데이터를 입력으로 하고 훈련용 혈당 프로파일 데이터로부터 산출된 AUC(Area Under the Curve) 값을 정답(target)으로 하여 기계학습을 통해 생성된 경우, 상기 측정된 제1종 스펙트럼 데이터를 상기 제1종 스펙트럼-혈당 프로파일 관계 모델에 입력하여 출력된 AUC 값을 기반으로 사용자의 혈당 프로파일을 추정하는,혈당 프로파일 추정 장치
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제5항에 있어서,상기 프로세서는,기준 혈당 프로파일의 AUC 값이 상기 출력된 AUC 값이 되도록 상기 기준 혈당 프로파일을 조정하고, 상기 조정된 기준 혈당 프로파일의 데이터를 사용자의 혈당 프로파일 데이터로 추정하는,혈당 프로파일 추정 장치
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