WO2021241925A1 - 혈압 측정 방법 및 전자 장치 - Google Patents

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조성호
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Samsung Electronics Co Ltd
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    • A61B5/7246—Details of waveform analysis using correlation, e.g. template matching or determination of similarity
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    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient; User input means
    • A61B5/7455—Details of notification to user or communication with user or patient; User input means characterised by tactile indication, e.g. vibration or electrical stimulation

Definitions

  • Various embodiments of the present disclosure relate to a method and an electronic device for measuring blood pressure.
  • the monitoring of the health status of the human body is not limited to hospitals, but is expanding to the field of mobile health care that can measure and confirm the health status of a user without restriction of time or place in daily life.
  • biosignals include ECG (electrocardiography), PPG (photoplethysmography), and EMG (electromyography) signals, and various biosensors for measuring them in daily life are being developed.
  • ECG electrocardiography
  • PPG photoplethysmography
  • EMG electromyography
  • biosensors for measuring them in daily life are being developed.
  • the PPG sensor it is possible to analyze the shape of a pulse wave reflecting the cardiovascular state, etc., and measure the blood pressure of the human body.
  • a wearable device in which a biosensor is mounted may be used.
  • the wearable device may restrict the user's posture and activity so that the user measures the blood pressure in a stable state (eg, a sitting posture or a comfortable posture).
  • the wearable device may guide the user to stop excessive physical activity and measure blood pressure while holding a breath for a predetermined time in a sitting position. Users need to refrain from certain physical activities to measure blood pressure.
  • Various embodiments of the present disclosure may provide a method and an electronic device for automatically measuring blood pressure when a preset condition is satisfied during a user's daily life.
  • An electronic device may include a biosensor for detecting biometric data, a context detection module, a memory, and/or a processor operatively connected to the biosensor, the context detection module, and the memory have.
  • the processor checks whether the user is in an inactive state by using the situation detection module, and when the user is in an inactive state, checks reference biometric data corresponding to the inactive state, and uses the biometric sensor
  • the user's biometric data may be extracted, and blood pressure may be measured based on the extracted biometric data and the reference biometric data.
  • the method for measuring blood pressure includes an operation of determining whether a user is in an inactive state using a situation detection module including at least one sensor, and the inactive state when the user is in the inactive state may include an operation of checking reference biometric data corresponding to have.
  • an electronic device detects a user's physical activity (eg, a moving state, a talking state, and/or a sleeping state) and measures blood pressure when the user's physical activity meets a preset condition. intended to record.
  • a user's physical activity eg, a moving state, a talking state, and/or a sleeping state
  • the user may automatically measure his/her own blood pressure during daily life, and may check a change in blood pressure under a specific condition.
  • the user may check a health state in a specific situation, and may take an appropriate action for health. The user can continuously monitor the health status.
  • various effects directly or indirectly identified through this document may be provided.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 2 is a perspective view of an electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a block diagram of an electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 4A is an exemplary diagram in which a first electronic device (eg, a wearable device) is at least partially controlled by a second electronic device (eg, a portable electronic device) according to various embodiments of the present disclosure;
  • a first electronic device eg, a wearable device
  • a second electronic device eg, a portable electronic device
  • FIG. 4B is an exemplary diagram illustrating data exchange between a first electronic device (eg, a wearable device) and a second electronic device (eg, a portable electronic device) according to various embodiments of the present disclosure;
  • a first electronic device eg, a wearable device
  • a second electronic device eg, a portable electronic device
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a method for measuring blood pressure in an electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 6 is a flowchart of a method of measuring blood pressure by detecting a sleeping state in an electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a method of recording reference biometric data in a calibration step according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 8 is an exemplary diagram illustrating a process of acquiring reference biometric data in response to a user's posture according to various embodiments of the present disclosure.
  • 9A is a first exemplary diagram illustrating a user interface displayed in a calibration step according to various embodiments of the present disclosure
  • 9B is a second exemplary diagram illustrating a user interface displayed in a calibration step according to various embodiments of the present disclosure.
  • 9C is a third exemplary diagram illustrating a user interface displayed in a calibration step according to various embodiments of the present disclosure.
  • 9D is a fourth exemplary diagram illustrating a user interface displayed in a calibration step according to various embodiments of the present disclosure.
  • 9E is a fifth exemplary diagram illustrating a user interface displayed in a calibration step according to various embodiments of the present disclosure.
  • 9F is a sixth exemplary diagram illustrating a user interface displayed in a calibration step according to various embodiments of the present disclosure.
  • 9G is a seventh exemplary diagram illustrating a user interface displayed in a calibration step according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 10 is an exemplary diagram illustrating a plurality of context information that can be detected by an electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
  • 11 is an exemplary diagram illustrating a list recorded based on biometric data measured by an electronic device and user context information according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 12 is an exemplary diagram illustrating a process of measuring a user's blood pressure in an electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 in a network environment 100 according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device 101 may include a wearable device.
  • an electronic device 101 eg, a wearable device, an electronic device worn on a wrist
  • a first network 198 eg, a short-range wireless communication network
  • communicates with 102 eg, an external electronic device, a portable electronic device, and/or a smart phone
  • a second network 199 eg, a remote wireless communication network
  • the electronic device 101 may communicate with another electronic device 104 through the server 108 .
  • the electronic device 101 includes a processor 120 , a memory 130 , an input device 150 , a sound output device 155 , a display device 160 , an audio module 170 , and a sensor module ( 176 , interface 177 , haptic module 179 , camera module 180 , power management module 188 , battery 189 , communication module 190 , subscriber identification module 196 , or antenna module 197 . ) may be included. In some embodiments, at least one of these components (eg, the display device 160 or the camera module 180 ) may be omitted or one or more other components may be added to the electronic device 101 . In some embodiments, some of these components may be implemented as one integrated circuit. For example, the sensor module 176 (eg, a fingerprint sensor, an iris sensor, or an illuminance sensor) may be implemented while being embedded in the display device 160 (eg, a display).
  • the sensor module 176 eg, a fingerprint sensor, an iris sensor, or an illuminance sensor
  • the processor 120 for example, executes software (eg, a program 140) to execute at least one other component (eg, a hardware or software component) of the electronic device 101 connected to the processor 120 . It can control and perform various data processing or operations. According to one embodiment, as at least part of data processing or operation, the processor 120 converts commands or data received from other components (eg, the sensor module 176 or the communication module 190 ) to the volatile memory 132 . may be loaded into the volatile memory 132 , process commands or data stored in the volatile memory 132 , and store the resulting data in the non-volatile memory 134 .
  • software eg, a program 140
  • the processor 120 converts commands or data received from other components (eg, the sensor module 176 or the communication module 190 ) to the volatile memory 132 .
  • the volatile memory 132 may be loaded into the volatile memory 132 , process commands or data stored in the volatile memory 132 , and store the resulting data in the non-volatile memory 134 .
  • the processor 120 is the main processor 121 (eg, a central processing unit (CPU) and/or an application processor (AP)), and/or independently or together
  • An operable coprocessor 123 eg, a graphic processing unit (GPU), an image signal processor, a sensor hub processor, and/or a communication processor (CP)
  • the auxiliary processor 123 may be configured to use less power than the main processor 121 or to be specialized for a designated function.
  • the auxiliary processor 123 may be implemented separately from or as a part of the main processor 121 .
  • the auxiliary processor 123 is, for example, on behalf of the main processor 121 while the main processor 121 is in an inactive (eg, sleep) state, or the main processor 121 is active (eg, executing an application). ), together with the main processor 121 , at least one of the components of the electronic device 101 (eg, the display device 160 , the sensor module 176 , and/or the communication module 190 ). )) associated with at least some of the functions or states.
  • coprocessor 123 eg, image signal processor and/or communication processor
  • coprocessor 123 is part of other functionally related components (eg, camera module 180 and/or communication module 190 ). can be implemented as
  • the memory 130 may store various data used by at least one component of the electronic device 101 (eg, the processor 120 and/or the sensor module 176 ).
  • the data may include, for example, input data or output data for software (eg, the program 140 ) and instructions related thereto.
  • the memory 130 may include a volatile memory 132 and/or a non-volatile memory 134 .
  • the program 140 may be stored as software in the memory 130 , and may include, for example, an operating system 142 , middleware 144 , and/or applications 146 .
  • the input device 150 may receive a command or data to be used in a component (eg, the processor 120 ) of the electronic device 101 from the outside (eg, a user) of the electronic device 101 .
  • the input device 150 may include, for example, a microphone, a mouse, a keyboard, and/or a digital pen (eg, a stylus pen).
  • the input device 150 may include a physical key for at least partially controlling the electronic device 101 .
  • the input device 150 may include a volume key for controlling the volume level of audio and a key for executing at least one program (eg, bixby).
  • the sound output device 155 may output a sound signal to the outside of the electronic device 101 .
  • the sound output device 155 may include, for example, a speaker and/or a receiver.
  • the speaker can be used for general purposes such as multimedia playback or recording playback, and the receiver can be used to receive an incoming call. According to one embodiment, the receiver may be implemented separately from or as part of the speaker.
  • the display device 160 may visually provide information to the outside of the electronic device 101 (eg, a user).
  • the display device 160 may include, for example, a display, a hologram device, and/or a projector and a control circuit for controlling the corresponding device.
  • the display device 160 may include a touch circuitry configured to sense a touch, and/or a sensor circuitry configured to measure the intensity of a force generated by the touch (eg, a pressure sensor).
  • the audio module 170 may convert a sound into an electric signal or, conversely, convert an electric signal into a sound. According to an embodiment, the audio module 170 obtains a sound through the input device 150 or an external electronic device ( For example, the sound may be output through the electronic device 102 (eg, a speaker or headphones).
  • the sensor module 176 detects an operating state (eg, power or temperature) of the electronic device 101 and/or an external environmental state (eg, a user state), and an electrical signal corresponding to the sensed state and/or You can create data values.
  • the sensor module 176 may include, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, a barometric pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a biometric sensor, It may include a temperature sensor, a humidity sensor, and/or an illuminance sensor.
  • the interface 177 may support one or more specified protocols that may be used to connect the electronic device 101 to an external electronic device (eg, the electronic device 102) in a wired or wireless manner.
  • the interface 177 may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, and/or an audio interface.
  • connection terminal 178 may include a connector through which the electronic device 101 can be physically connected to an external electronic device (eg, the electronic device 102 ).
  • the connection terminal 178 may include, for example, an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, and/or an audio connector (eg, a headphone connector).
  • the haptic module 179 may convert an electrical signal into a mechanical stimulus (eg, vibration or movement) and/or an electrical stimulus that the user can perceive through tactile or kinesthetic sense.
  • the haptic module 179 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, and/or an electrical stimulation device.
  • the camera module 180 may capture a still image and/or a moving image.
  • the camera module 180 may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, and/or flashes.
  • the camera module 180 may include a front camera disposed on the front of the electronic device 101 and/or a rear camera disposed on the back of the electronic device 101 .
  • the power management module 188 may manage power supplied to the electronic device 101 .
  • the power management module 188 may be implemented as, for example, at least a part of a power management integrated circuit (PMIC).
  • PMIC power management integrated circuit
  • the battery 189 may supply power to at least one component of the electronic device 101 .
  • battery 189 may include, for example, a non-rechargeable primary cell, a rechargeable secondary cell, and/or a fuel cell.
  • the communication module 190 is a direct (eg, wired) communication channel or wireless communication between the electronic device 101 and an external electronic device (eg, the electronic device 102 , the electronic device 104 , and/or the server 108 ). It may support establishment of a channel and/or performing communication through the established communication channel.
  • the communication module 190 may include one or more communication processors that operate independently of the processor 120 (eg, an application processor) and support direct (eg, wired) communication or wireless communication.
  • the communication module 190 includes a wireless communication module 192 (eg, a cellular communication module, a short-range wireless communication module, and/or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) and/or a wired communication module ( 194) (eg, a local area network (LAN) communication module, and/or a powerline communication module).
  • a wireless communication module 192 eg, a cellular communication module, a short-range wireless communication module, and/or a global navigation satellite system (GNSS) communication module
  • GNSS global navigation satellite system
  • wired communication module eg, a local area network (LAN) communication module, and/or a powerline communication module.
  • a corresponding communication module among these communication modules is a first network 198 (eg, a short-range communication network such as Bluetooth, WiFi direct or IrDA (infrared data association)) and/or a second network 199 (eg, a cellular network, the Internet).
  • a first network 198 eg, a
  • the wireless communication module 192 uses the subscriber information (eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 196 to provide a communication network such as the first network 198 and/or the second network 199 . You can check and authenticate the electronic device 101 from within.
  • subscriber information eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)
  • IMSI International Mobile Subscriber Identifier
  • the antenna module 197 may transmit or receive a signal and/or power to the outside (eg, an external electronic device).
  • the antenna module 197 may include one antenna including a conductor formed on a substrate (eg, a PCB) and/or a radiator formed of a conductive pattern.
  • the antenna module 197 may include a plurality of antennas. In this case, at least one antenna suitable for a communication scheme used in a communication network, such as the first network 198 and/or the second network 199 , is connected to the plurality of antennas by, for example, the communication module 190 . can be selected from The signal and/or power may be transmitted or received between the communication module 190 and the external electronic device through at least one selected antenna.
  • other components eg, RFIC
  • commands and/or data may be transmitted or received between the electronic device 101 and the external electronic device 104 through the server 108 connected to the second network 199 .
  • Each of the external electronic devices 102 and 104 may be the same as or different from the electronic device 101 .
  • all or part of the operations executed in the electronic device 101 may be executed in one or more of the external electronic devices 102 , 104 , and/or 108 .
  • the electronic device 101 when the electronic device 101 is to perform a function or service automatically or in response to a request from a user or other device, the electronic device 101 performs the function and/or service itself. Instead of or additionally, the request may be made to one or more external electronic devices to perform at least a part of the function or the service.
  • One or more external electronic devices that have received the request may execute at least a part of the requested function or service, or an additional function or service related to the request, and transmit a result of the execution to the electronic device 101 .
  • the electronic device 101 may process the result as it is or additionally and provide it as at least a part of a response to the request.
  • cloud computing, distributed computing, or client-server computing technology may be used.
  • FIG. 2 is a perspective view 201 of an electronic device 101 according to various embodiments of the present disclosure.
  • an electronic device 101 eg, a wearable device (hereinafter, referred to as a wearable device) is illustrated as an electronic device worn on a user's wrist, but is not limited thereto.
  • the wearable device 101 may include a portable electronic device that is worn while at least partially in contact with the human body. When worn, the wearable device 101 may extract the user's biometric data through the skin region where the blood vessels are located while continuously maintaining at least a partially contacted state with the human body.
  • a biometric sensor 210 eg, a photoplethysmography (PPG) sensor
  • PPG photoplethysmography
  • the region in which the biometric sensor 210 is disposed may at least partially maintain a state in close contact with the human body, and may be formed to correspond to the skin where the user's blood vessels are located.
  • the wearable device 101 includes a first surface (or front surface) 212a, a second surface (or rear surface) (not shown), and a space between the first surface 212a and the second surface.
  • the first surface 212a may be formed by a substantially transparent front plate (eg, a glass plate including various coating layers, or a polymer plate) at least in part.
  • the second surface (not shown) may be formed by a substantially opaque back plate.
  • the back plate may be formed, for example, by coated or tinted glass, ceramic, polymer, metal (eg, aluminum, stainless steel (STS), or magnesium), or a combination of at least two of the above materials.
  • the second surface (eg, the rear surface) of the wearable device 101 may be a surface in direct contact with the human body.
  • the side surface 212c is partially coupled to the front plate (eg, the first surface 212a) and the rear plate, and may be formed by a side bezel structure (or "side member") comprising a metal and/or a polymer.
  • the back plate and side bezel structures are integrally formed and may include the same material (eg, a metal material such as aluminum).
  • the binding member 212 may be formed of various materials and shapes. For example, a woven fabric, leather, rubber, urethane, metal, ceramic, or a combination of at least two of the above materials may be used to form an integral and a plurality of unit links to be able to flow with each other.
  • the wearable device 101 is not limited to a type of portable electronic device that is attached to the wrist.
  • the wearable device 101 may include a portable electronic device in which the sensing region of the biometric sensor is at least partially in contact with the human body to measure the user's blood pressure.
  • the sensing region of the biosensor may be formed to correspond to the skin where the user's blood vessels are located.
  • the wearable device 101 may include a biosensor (not shown) for measuring the user's blood pressure.
  • the biosensor may be at least partially disposed on the second surface (eg, the rear surface) of the wearable device 101 to be at least partially in contact with the human body.
  • the wearable device 101 may utilize a partial area corresponding to a location where the biometric sensor is disposed as a sensing area.
  • the sensing region of the biosensor may include a region in direct contact with the human body when the wearable device 101 is worn, and may be formed to correspond to the skin where the user's blood vessels are located.
  • the biosensor may be partially disposed on the binding member 212 instead of the housing 211 of the wearable device 101 .
  • the arrangement position of the biometric sensor is not limited to the housing 211 .
  • the biosensor may measure the user's blood pressure using a photoplethysmography (PPG)-based blood pressure measurement method.
  • the biosensor may include a PPG sensor (eg, a pulse wave sensor).
  • the PPG sensor may emit light corresponding to a predetermined region in which blood vessels are located, and may obtain a raw sensor signal by receiving the reflected light of the emitted light.
  • the wearable device 101 may check various biometric information such as heart rate information, stress information, and sleep information of a user based on the RAW signal.
  • the wearable device 101 may measure the user's blood pressure based on the RAW signal.
  • the biosensor uses a PPG signal (eg, a RAW signal) to measure blood pressure, and extracts a feature value corresponding to the user's biometric data based on a pulse signal collected through the PPG signal. can do.
  • the wearable device 101 may compare a feature value extracted using a biosensor with preset reference biometric data, and may measure the user's blood pressure based on a difference value according to the comparison result.
  • the biosensor may include a light emitting device and a light receiving device. The biosensor may emit light through the light emitting device and receive reflected light of the emitted light through the light receiving device.
  • a portion of the light emitted through the light emitting device may be absorbed by the user's blood vessel, and the remaining portion may be reflected through the body.
  • at least a part of the light emitted through the light emitting device may be reflected by the body, and the reflected light may be received through the light receiving device of the biometric sensor.
  • the wearable device 101 may acquire the user's biometric data based on the reflected light received through the light receiving device.
  • FIG. 3 is a block diagram 300 of an electronic device 101 (eg, a wearable device) according to various embodiments of the present disclosure.
  • an electronic device 101 (hereinafter, referred to as a wearable device) includes a processor (eg, the processor 120 of FIG. 1 ), a memory (eg, the memory 130 of FIG. 1 ), and a display device. (eg, the display device 160 of FIG. 1 ), a context detection module 320 , a wireless communication circuit (eg, the communication module 190 of FIG. 1 ), and/or a biometric sensor 310 .
  • the wearable device 101 may measure the user's blood pressure using the biometric sensor 310 .
  • the biometric sensor 310 may include a photoplethysmography (PPG)-based PPG sensor for acquiring user's biometric data.
  • PPG photoplethysmography
  • the processor 120 executes a program (eg, the program 140 of FIG. 1 ) stored in the memory 130 to control at least one other component (eg, a hardware or software component). and can perform various data processing or operations.
  • the processor 120 may extract biometric data related to the user using the biometric sensor 310 , and the biometric data and reference biometric data stored in the memory 130 (eg, blood pressure data, first 1 calibrated biometric data, and/or second calibrated biometric data).
  • the blood pressure data may include a user's absolute blood pressure value measured previously (eg, in a calibration step) using a cuff type blood pressure monitor.
  • the first calibrated biometric data may mean biometric data previously measured in a sitting posture (eg, in a calibration step), and the second calibrated biometric data may refer to biometric data previously measured in a supine position (eg, in a calibration step). It can mean data.
  • the reference biometric data may include at least one of blood pressure data, first corrected biometric data, and/or second corrected biometric data.
  • the processor 120 may measure the user's blood pressure in the blood pressure measurement step by comparing and analyzing the user's biometric data measured in the blood pressure measurement step and the reference biometric data measured in the calibration step.
  • the processor 120 may relatively compare and analyze the biometric data measured in the blood pressure measurement step and the reference biometric data measured in the calibration step, and compared with the calibration step, the user at the current measurement time You can check the amount of change in blood pressure more accurately.
  • the reference biometric data includes an absolute blood pressure value (eg, absolute value) measured using a cuff-based blood pressure monitor in the calibration step and a PPG-based sensor (eg, PPG) in the calibration step. At least one of the corrected biometric data measured using the sensor and/or the biometric sensor 310) may be included.
  • the reference biometric data may be determined in the calibration step and may be stored in the memory 130 .
  • the biometric data (eg, calibrated biometric data) may mean a relative blood pressure (eg, a relative value) measured using the biometric sensor 310 of the wearable device 101 .
  • the calibration step may be a step of determining reference biometric data serving as a reference value in order to measure the user's absolute blood pressure in the blood pressure measurement step.
  • the wearable device 101 may periodically update the reference biometric data of the calibration step in order to more accurately check the amount of change in blood pressure.
  • the user's absolute blood pressure is measured using a cuff-type blood pressure monitor in a state in which the user is resting (eg, in a stable state), and using the biometric sensor 310, The user's calibration biometric data may be acquired.
  • the processor 120 may measure absolute blood pressure at substantially the same time point in the calibration step, and may obtain corrected biometric data. Referring to FIGS. 9A to 9G , a process of displaying a user interface (UI) for determining reference biometric data in a calibration step is illustrated.
  • UI user interface
  • the reference biometric data may be measured in a state in which the user is at rest.
  • the reference biometric data may include at least one of a user's absolute blood pressure value measured using a cuff type blood pressure monitor, first corrected biometric data measured in a sitting position, and/or second corrected biometric data measured in a supine position.
  • the reference biometric data includes at least one of a method of receiving a value measured by another electronic device through wireless communication, a method manually input by a user, and/or a method of receiving a pre-stored value through a server used, may be stored in the memory 130 .
  • the wearable device 101 may provide a guide to simultaneously measure absolute blood pressure and corrected biometric data while maintaining a stable state of mind and body of the user in a calibration step.
  • the wearable device 101 may provide a guide so that the user maintains a sitting posture in a state where the body and mind are stable, and may acquire first corrected biometric data based on the guide.
  • the wearable device 101 may provide a guide so that the user maintains a supine posture in a stable state of mind and body, and may acquire second calibration biometric data based on the guide.
  • the wearable device 101 may repeat the blood pressure measurement process for determining the reference biometric data in the calibration step several times. As the number of repetitions increases, the blood pressure value may be measured more accurately.
  • the process of measuring blood pressure may be repeated about three times, and an average value of the calibrated biometric data measured about three times may be calculated and determined as reference biometric data.
  • the wearable device 101 may measure blood pressure three times in a sitting state in the calibration step, and may acquire first corrected biometric data by reflecting a weight value in the sitting state.
  • the wearable device 101 may measure blood pressure three times in a lying state, and may acquire second corrected biometric data by reflecting a weight value in the lying state.
  • the corrected biometric data may be obtained by setting a low weight.
  • a calibration step may be performed in advance, and reference biometric data is stored in the memory 130 .
  • state may be
  • the wearable device 101 may periodically and repeatedly acquire the user's biometric data in the blood pressure measurement step.
  • the wearable device 101 may extract the user's biometric data in the blood pressure measurement step, and may more accurately measure the user's blood pressure through a process of comparing and analyzing the user's biometric data with reference biometric data stored in the memory 130 .
  • the wearable device 101 may collect at least one PPG signal (eg, RAW signal, biometric data) using the biometric sensor 310 , and based on the collected at least one PPG signal can extract the characteristic value of the pulse signal. For example, when the wearable device 101 extracts biometric data while the user is seated, the wearable device 101 may determine a relative difference value based on the first corrected biometric data stored in the memory 130 and measure the blood pressure of the seated user. can be calculated. When the user extracts biometric data while the user is lying down, the wearable device 101 may determine a relative difference value based on the second corrected biometric data stored in the memory 130 and calculate the blood pressure of the user lying down. have.
  • PPG signal eg, RAW signal, biometric data
  • the wearable device 101 may acquire at least one PPG signal (eg, a PPG signal divided based on the PPG duration) through the biosensor 310 , and the obtained An ensemble average may be calculated based on at least one PPG signal.
  • the wearable device 101 may overlap a plurality of PPG signals to calculate an ensemble average value 1210 .
  • the wearable device 101 may extract a feature value of the ensemble average value 1210 and may measure the user's blood pressure by comparing it with reference calibration biometric data stored in the memory 130 .
  • the wearable device 101 may calculate the PPG duration 1205 from the ensemble average value 1210, and divide 60 seconds by the PPG duration 1205, so that the pulse rate corresponding to the user's blood pressure ( pulse rate) can be measured. According to an embodiment, the wearable device 101 may measure the user's blood pressure based on the measured pulse rate.
  • Pulse rate 60/(one PPG duration in sec)
  • the wearable device 101 may calculate the pulse rate based on Equation (1).
  • the display device 160 of the wearable device 101 may include a screen for displaying the measured biometric data.
  • the display device 160 may include a touch screen capable of sensing a touch.
  • the wearable device 101 may display the user's biometric data through the display device 160 .
  • the wearable device 101 may provide guide information to the user through the display device 160 in the calibration step, and may display a notification message under a specific condition.
  • the situation detection module 320 of the wearable device 101 may include an operating state (eg, power or temperature) of the wearable device 101, and/or an external environmental state (eg, user state information ( (eg, sitting state, lying state, talking state, moving state, and/or apnea state), brightness information and/or time information), and an electrical signal and/or data value corresponding to the sensed state can create
  • the context detection module 320 may include an acceleration sensor, a gyro sensor, a proximity sensor, an illumination sensor, a temperature sensor, and/or an audio sensor. detection sensor) (eg, an audio module, a microphone).
  • the context detection module 320 may include at least one sensor for detecting the user's activity state.
  • the processor 120 uses the context detection module 320 to determine whether the user is sleeping in a snoring state or sleeping in a sleep apnea state (eg, a sleep disorder state such as severe snoring or daytime sleepiness). It can be determined whether or not According to an embodiment, the wearable device 101 may store the user's voice related information in the memory 130 and determine whether the user is speaking by using the situation detection module 320 .
  • a sleep apnea state eg, a sleep disorder state such as severe snoring or daytime sleepiness.
  • the context detection module 320 of the wearable device 101 may include at least one module for detecting surrounding context information.
  • the context detection module 320 may include at least one of a module for detecting a user's movement, a module for detecting a voice using a microphone, and/or a module for detecting a sleeping state.
  • the wearable device 101 wirelessly communicates with another electronic device (eg, the electronic devices 102 and 104 of FIG. 1 ) through a wireless communication circuit (eg, the communication module 190 of FIG. 1 ).
  • a wireless communication circuit eg, the communication module 190 of FIG. 1
  • the wearable device 101 may perform wireless communication with a portable electronic device (eg, a smartphone) and may exchange commands and/or data (eg, a talking state or an apnea state) with each other.
  • the wearable device 101 may be at least partially controlled by another external electronic device.
  • the wearable device 101 may perform at least one function under the control of another external electronic device.
  • the biosensor 310 of the wearable device 101 may include a photoplethysmography (PPG)-based blood pressure measuring sensor (eg, a PPG sensor) for extracting the user's biometric data.
  • the biosensor 310 may include a pulse wave sensor using a PPG signal, and may acquire a raw sensor signal (PPG signal) reflected in response to a predetermined region in which blood vessels of the human body are located.
  • the biosensor 310 may include a light source 311 emitting light and a light detector (photo detector, PD) 312 receiving the reflected light of the emitted light.
  • the light emitting device 311 and the light receiving device 312 may be disposed to correspond to a sensing region for measuring blood pressure, and may be in a state in which the user's blood vessels are at least partially in contact with the skin.
  • the light emitting device 311 may emit light toward the skin where the user's blood vessels are located, and the emitted light may be reflected by the user's skin or blood vessels to generate reflected light. For example, if the flow of blood is large, a lot of light may be absorbed, and if the flow of blood is small, less light may be absorbed.
  • the amount of blood flow flowing through the blood vessel may vary with time, and the wearable device 101 may extract the change amount of the blood flow based on the PPG signal (eg, reflected light) reflected by the blood vessel.
  • the biosensor 310 may receive reflected light through the light receiving device 312 , and the processor 120 receives the received reflected light (eg, scattered or reflected from a region of the skin where blood vessels are located). Based on the light, PPG signal), the user's biometric data (eg, CO (cardiac output), TPR (total peripheral resistance), and biometric parameters) may be extracted.
  • the processor 120 may analyze a change in intensity of the reflected light over time.
  • the processor 120 may extract the user's biometric data by analyzing a fluctuation in reflected light corresponding to a volume change of the user's blood vessel (eg, a blood vessel located on a finger or wrist, or a radial camellia below the wrist). For example, the processor 120 may extract the user's biometric data based on the correlation between the change amount of reflected light and the volume change.
  • the light emitting device 311 and the light receiving device 312 may be configured in plurality.
  • the wearable device 101 detects whether sleep apnea has occurred, based on the user's biometric data extracted by the PPG signal, or the user's stress and coral saturation (SpO2, saturation of percutaneous oxygen). ) can be measured.
  • the electronic device 101 (eg, a wearable device) includes a biometric sensor 310 for detecting biometric data, a context detection module 320 , a memory 130 , and/or the biometric sensor 310 . ), the condition detection module 320 , and a processor 120 operatively connected to the memory 130 .
  • the processor 120 checks whether the user is in an inactive state using the situation detection module 320, and if the user is in an inactive state, checks reference biometric data corresponding to the inactive state, , it is possible to extract the user's biometric data using the biometric sensor 310 and measure the user's blood pressure based on the extracted biometric data and the reference biometric data stored in the memory 130 .
  • the processor 120 measures a sensing value corresponding to the movement of the electronic device 101 for a set time using the acceleration sensor and the gyro sensor included in the situation detection module 320, If the sensing value corresponding to the movement does not exceed the threshold value, it may be confirmed that the inactivity state is present.
  • the processor 120 determines whether the user is in a sleeping state based on at least one of the acceleration sensor, the gyro sensor, and the biometric sensor 310 , and if the user is in the sleeping state, the biometric sensor 310 may be used to extract the user's biometric data.
  • the processor 120 uses a microphone included in the situation detection module 320 to determine whether the user is sleeping in a sleep apnea state, and responds to the sleep apnea state of the user. Biometric data can be extracted.
  • the processor 120 uses the microphone included in the situation detection module 320 to determine whether the user is in a utterance state, and if the user is not in the utterance state, confirms that the user is in the inactive state can
  • the processor 120 obtains context information indicating an external environment using at least one sensor included in the context detection module 320 , the measured blood pressure and the context Information may be mapped and stored in the memory 130 .
  • the context information may include at least one of location information, posture information, time information, surrounding people information, noise information, health-related information, and sleep phase information.
  • the processor 120 may measure the blood pressure based on the extracted biometric data and the reference biometric data based on the blood pressure measurement algorithm stored in the memory 130 .
  • the processor 120 calculates first reference biometric data based on blood pressure data measured using a cuff blood pressure monitor in the calibration step and a first weight corresponding to the first user posture
  • the second reference biometric data may be calculated based on the blood pressure data measured using the cuff blood pressure monitor and the second weight corresponding to the second user posture.
  • the processor 120 provides a guide corresponding to at least one of the first user posture and the second user posture to the user in the calibration step, and based on the guide, the first reference biometric body At least one of data and the second reference biometric data may be calculated.
  • the processor 120 extracts the user's biometric data obtained by using the biometric sensor 310 in the blood pressure measurement step, and the extracted user's biometric data, and the first reference biometric data By comparing the data and at least one of the second reference biometric data, a relative difference value corresponding to the extracted user's biometric data may be identified, and the user's blood pressure may be measured based on the identified difference value.
  • the biosensor 310 is a photoplethysmography (PPG)-based blood pressure monitor, and includes a light emitting device 311 and a light receiving device 312 , and the processor 120 receives the light from the light emitting device 311 . Part of the emitted light is absorbed by the user's blood vessel, and the remaining part is reflected through the body. can be extracted.
  • PPG photoplethysmography
  • 4A illustrates a first electronic device 401 (eg, a wearable device, the electronic device 101 of FIG. 1 ) using a second electronic device 402 (eg, a portable electronic device) according to various embodiments of the present disclosure; It is an example diagram 431 that is at least partially controlled.
  • 4B is an exemplary diagram 432 illustrating data exchange between a first electronic device 401 (eg, a wearable device) and a second electronic device 402 (eg, a portable electronic device) according to various embodiments of the present disclosure; am.
  • the first electronic device 401 and the second electronic device 402 may be in a state of performing wireless communication, and may be in a state of transmitting and receiving data and commands.
  • the second electronic device 402 may at least partially control the first electronic device 401 .
  • the second electronic device 402 may at least partially control a function performed by the first electronic device 401 .
  • the first electronic device 401 may include a wearable device provided with a biometric sensor (eg, a PPG sensor) for extracting user's biometric data.
  • the first electronic device 401 may be formed so that a sensing region through the biometric sensor directly contacts the human body when worn by the user.
  • the first electronic device 401 and the second electronic device 402 may interwork with each other to execute at least one program at substantially the same time.
  • the second electronic device 402 may control the first electronic device 401 to extract the user's biometric data by using the biometric sensor.
  • the first electronic device 401 and the second electronic device 402 may be electronic devices including the same components.
  • a first electronic device 401 may perform wireless communication with a second electronic device 402 (eg, a portable electronic device). and can share data with each other.
  • the first electronic device 401 and the second electronic device 402 may be electronic devices having the same components.
  • the first electronic device 401 and the second electronic device 402 may be different types of electronic devices.
  • the first electronic device 401 uses the first situation detection module 410 to obtain user state information (eg, a sitting state, a lying state, a talking state, a moving state, and/or apnea) can be detected.
  • the second electronic device 402 may detect the user's state information by using the second context detection module 420 .
  • the first electronic device 401 and the second electronic device 402 may exchange and share information related to a surrounding situation and user status information.
  • the first situation detection module 410 is connected to a sensor module (eg, the sensor module 176 of FIG. 1 ) of the first electronic device 401 (eg, the electronic device 101 of FIG. 1 ). It may include at least one included sensor.
  • the first electronic device 401 may detect a user's action using the first situation detection module 410 .
  • the first situation detection module 410 may include user activity information (eg, information related to the user's movement), sleeping information (eg, information related to whether the user is sleeping), and/or time information (eg, information related to whether the user is sleeping). : measurement time information) can be detected.
  • the second situation detection module 420 may include at least one sensor included in the sensor module of the second electronic device 402 .
  • the second electronic device 402 may detect the user's action and surrounding circumstances by using the second context detection module 420 .
  • the first electronic device 401 and the second electronic device 402 may individually detect a user's behavior, or may integrate with each other to detect a user's behavior.
  • the first electronic device 401 and the second electronic device 402 may share the sensed result data with each other.
  • the first electronic device 401 and the second electronic device 402 may integrate the result data to detect the user's action.
  • at least one of the first electronic device 401 and the second electronic device 402 may check the user's inactivity state.
  • FIG. 5 is a flowchart 500 of a method for measuring blood pressure in the electronic device 101 according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device may include a wearable device that maintains at least partially contact with the human body when worn by the user.
  • the electronic device 101 identifies a region in which a blood vessel of the human body is located as a sensing region, and in response to the sensing region, a bio-sensor (eg, the bio-sensor 310 of FIG. 3 ) for acquiring bio-data is disposed.
  • the electronic device 101 may include a photoplethysmography (PPG)-based biosensor (eg, the biosensor 310 of FIG. 3 , a PPG sensor) to measure blood pressure.
  • PPG photoplethysmography
  • the electronic device 101 may automatically measure the user's blood pressure by using the bio-sensor every preset time, rather than manually measuring the blood pressure according to a user input.
  • the electronic device 101 may use a context detection module (eg, the context detection module 320 of FIG. 3 ) including at least one sensor to confirm that the user is in an inactive state, and automatically
  • the user's biometric data may be extracted using the biometric sensor.
  • the electronic device 101 may measure the user's blood pressure by comparing and analyzing the extracted biometric data and reference biometric data stored in a memory (eg, the memory 130 of FIG. 1 ).
  • the processor of the electronic device 101 may use a situation detection module (eg, the situation detection module 320 of FIG. 3 ) to check the user's inactivity state .
  • the inactive state may mean a state in which the user sits in a chair in a state where the mind and body are stable.
  • the processor 120 uses at least one sensor included in the context detection module 320 to provide user state information (eg, a sitting state, a lying state, a moving state, and/or or speaking state).
  • the electronic device 101 may determine whether the user is sitting by using at least one sensor (eg, an acceleration sensor and/or a gyro sensor) included in the context detection module 320 .
  • the processor 120 may measure a sensed value corresponding to the movement of the electronic device 101 using at least one of an acceleration sensor and/or a gyro sensor.
  • the processor 120 may compare the measured sensing value with a threshold value stored in a memory (eg, the memory 130 of FIG. 1 ) for a preset time, and if the sensed value does not exceed the threshold value, the user You can see that it is inactive.
  • the processor 120 may confirm that the user is in an active state and stop the blood pressure measurement function.
  • the processor 120 may check the first reference biometric data corresponding to the inactive state.
  • the first reference biometric data may include first blood pressure data and first calibration biometric data stored in a memory (eg, the memory 130 of FIG. 1 ) in the calibration step.
  • the electronic device 101 may store the first reference biometric data in the calibration step.
  • the electronic device 101 may measure the user's first blood pressure data using a cuff-type blood pressure monitor in an inactive state, and may store the first blood pressure data as the first reference biometric data.
  • the electronic device 101 may extract the user's first calibration biometric data using a PPG sensor (eg, the biometric sensor 310 of FIG. 3 ) in an inactive state, and may store it as the first reference biometric data .
  • a PPG sensor eg, the biometric sensor 310 of FIG. 3
  • the first reference biometric data may include first blood pressure data and first corrected biometric data of a user who maintains an inactive state.
  • the first blood pressure data may include the user's absolute blood pressure value
  • the first calibration biometric data may include the user's biometric data based on the PPG signal.
  • the electronic device 101 may obtain the first blood pressure data and the first calibration biometric data in the calibration step, and store the first blood pressure data and the first corrected biometric data in the memory 130 as the first reference biometric data.
  • the processor 120 may determine whether the user is in a state in which the user does not speak using the context detection module 320 .
  • the context detection module 320 may include a microphone and receive surrounding audio.
  • the processor 120 may detect the user's voice based on the received surrounding audio. For example, in the electronic device 101, the user's voice information is stored in the memory 130, and the processor 120 may determine whether the user's voice information is included based on the received audio. have. If the user's voice information is not included in the received audio, the electronic device 101 may confirm that the user is not speaking.
  • operation 505 may be omitted in the method of measuring blood pressure. Operation 505 may be an additional option for automatically measuring blood pressure.
  • the processor 120 may extract biometric data using a biometric sensor (eg, the biometric sensor 310 of FIG. 3 ).
  • the biosensor 310 may include a PPG-based blood pressure measurement sensor (eg, a PPG sensor and/or a PPG blood pressure monitor).
  • the PPG sensor may extract the user's biometric data using reflected light reflected by the skin where the user's blood vessels are located, and may measure the user's blood pressure based on the extracted biometric data.
  • the biometric sensor 310 includes a light emitting device (eg, the light emitting device 311 of FIG. 3 ) and a light receiving device (eg, the light receiving device 312 of FIG.
  • the processor 120 may emit light using the light emitting device 311 , and the emitted light may be reflected by the skin where the user's blood vessels are located to generate reflected light.
  • the processor 120 may acquire the reflected light by using the light receiving device 312 .
  • the reflected light may include a PPG signal from which biometric data of a user can be extracted.
  • the processor 120 may extract the user's biometric data based on the acquired reflected light (eg, a PPG signal).
  • the processor 120 may measure the user's blood pressure based on the extracted biometric data and the first reference biometric data stored in a memory (eg, the memory 130 of FIG. 1 ).
  • the first reference biometric data may include the user's blood pressure data (eg, absolute value) and the first corrected biometric data.
  • the processor 120 may compare the extracted biometric data with the first corrected biometric data to determine a relative difference value, and measure the user's blood pressure based on the relative difference value.
  • the processor 120 may measure the user's blood pressure value in the blood pressure measurement step by reflecting the relative difference value in the user's blood pressure data (eg, absolute value).
  • the first calibration biometric data may include biometric data extracted from a user who is in an inactive state (eg, a sitting state) in the calibration step.
  • the processor 120 reflects the extracted biometric data and the first reference biometric data to the blood pressure measurement algorithm can do.
  • the processor 120 may measure the user's blood pressure based on the blood pressure measurement algorithm.
  • the electronic device 101 may provide a guide for measuring blood pressure in a sitting posture to a user whose mind and body is stable in the calibration step.
  • the electronic device 101 may acquire measured first blood pressure data (eg, absolute value) and biometric data (eg, first corrected biometric data) based on the guide.
  • the first reference biometric data includes the user's first blood pressure data measured using the cuff blood pressure monitor in the calibration step and the user's first blood pressure data measured using the biometric sensor (eg, PPG sensor, PPG blood pressure monitor).
  • the first calibration biometric data may be included.
  • the cuff blood pressure monitor may measure the user's blood pressure data (eg, a systolic blood pressure value and/or a diastolic blood pressure value) corresponding to an absolute value.
  • the electronic device 101 may display a user interface for receiving blood pressure data measured using the cuff blood pressure monitor, and use the blood pressure data input by the user as the first reference biometric data in the memory 130 . ) can be stored in
  • the electronic device 101 may extract the user's biometric data corresponding to the current time in the blood pressure measurement step. According to an embodiment, the electronic device 101 may extract the user's biometric data using the biometric sensor 310 (eg, a PPG sensor) in the blood pressure measurement step, and the first reference stored in the memory 130 . By comparing the biometric data, the user's blood pressure can be measured.
  • the biometric sensor 310 eg, a PPG sensor
  • the electronic device 101 may use the context detection module 320 to check the user's inactivity state and the non-speaking state, and use the biometric sensor 310 to determine the biometric data at the current time point. data can be extracted.
  • the electronic device 101 may measure the user's blood pressure by comparing and analyzing the biometric data at the current time point and the first reference biometric data stored in the memory 130 .
  • the electronic device 101 may automatically extract the user's biometric data when a specific condition (eg, a condition in which the user maintains an inactive state for a preset time) is satisfied in daily life, Based on the extracted biometric data, the user's blood pressure value may be measured and recorded.
  • the electronic device 101 may detect a user's status information (context information), and may measure and record a blood pressure value based on the status information.
  • the electronic device 101 compares the first calibrated biometric data measured using the biometric sensor 310 in the calibration step with the biometric data measured using the biometric sensor 310 in the blood pressure measurement step, , it can be checked whether the difference value exceeds a set threshold. For example, when the difference value exceeds a threshold value, the electronic device 101 may determine the measured first biometric data as erroneous data and may not store the first biometric data in the memory 130 .
  • FIG. 6 is a flowchart 600 of a method of measuring blood pressure by detecting a sleeping state in the electronic device 101 according to various embodiments of the present disclosure.
  • the processor (eg, the processor 120 of FIG. 1 ) of the electronic device includes a context detection module (eg, the context detection module 320 of FIG. 3 ) and a biosensor
  • the user's sleep state may be checked using at least one of (eg, the biometric sensor 310 of FIG. 3 ).
  • checking the sleep state may mean checking whether the user is sleeping.
  • the electronic device 101 may check whether the user is sleeping by using at least one sensor (eg, an acceleration sensor and/or a gyro sensor) and a biometric sensor 310 included in the context detection module 320 .
  • a person's blood pressure falls when he sleeps rather than in a state of daily living.
  • the processor 120 may extract the user's biometric data using the biometric sensor 310 and may check the user's sleep state based on the extracted biometric data.
  • the processor 120 may check the second reference biometric data corresponding to the sleep state.
  • the second reference biometric data may include second blood pressure data and second calibration biometric data stored in a memory (eg, the memory 130 of FIG. 1 ) in the calibration step.
  • the electronic device 101 may store the second reference biometric data in the calibration step. For example, the electronic device 101 may measure the user's second blood pressure data using a cuff-type blood pressure monitor in a lying state, and reflect a weight to the second blood pressure data to obtain blood pressure data corresponding to a sleep state. can be calculated. The electronic device 101 may store blood pressure data corresponding to the sleep state as the second reference biometric data.
  • the electronic device 101 may extract the user's second calibrated biometric data using a PPG sensor (eg, the biometric sensor 310 of FIG. 3 ) in a lying state, and reflect a weight to the second calibrated biometric data Thus, it is possible to calculate the corrected biometric data corresponding to the sleep state.
  • the electronic device 101 may store the corrected biometric data corresponding to the sleep state as the second reference biometric data.
  • the second reference biometric data may include second blood pressure data and second corrected biometric data of a user who maintains a sleep state.
  • the second blood pressure data may include the user's absolute blood pressure value
  • the second calibration biometric data may include the user's biometric data based on the PPG signal.
  • the electronic device 101 may acquire the second blood pressure data and the second calibration biometric data in the calibration step, and store the second blood pressure data and the second calibration biometric data in the memory 130 as the second reference biometric data.
  • the processor 120 may determine whether the user is in a sleep apnea state using the situation detection module 320 .
  • the context detection module 320 may include a microphone and receive surrounding audio.
  • the processor 120 may detect whether the sleeping user is in a sleep apnea state (eg, a sleep disorder state such as severe snoring or daytime sleepiness) based on the received ambient audio.
  • operation 605 may be omitted in the method of measuring blood pressure.
  • Operation 605 may be an additional option for automatically measuring blood pressure.
  • the processor 120 may extract biometric data using the biometric sensor 310 .
  • the biosensor 310 may include a PPG-based blood pressure measurement sensor (eg, a PPG sensor and/or a PPG blood pressure monitor).
  • the PPG sensor may extract the user's biometric data using reflected light reflected by the skin where the user's blood vessels are located, and may measure the user's blood pressure based on the extracted biometric data.
  • the process of extracting the user's biometric data is the same as operation 507 of FIG. 5 , and since it has been described above, the above description is substituted.
  • the processor 120 may measure the user's blood pressure based on the extracted biometric data and second reference biometric data stored in a memory (eg, the memory 130 of FIG. 1 ).
  • the second reference biometric data may include the user's blood pressure data (eg, absolute value) and the second corrected biometric data.
  • the processor 120 may compare the extracted biometric data with the second corrected biometric data to determine a relative difference value, and measure the user's blood pressure based on the relative difference value.
  • the processor 120 may measure the user's blood pressure value in the blood pressure measurement step by reflecting the relative difference value in the user's blood pressure data (eg, absolute value).
  • the second corrected biometric data may include calibrated biometric data in which a weight is reflected in the biometric data extracted from the user lying down in the calibration step.
  • the electronic device 101 may provide a guide for measuring blood pressure in a supine position to a user whose mind and body is stable in the calibration step.
  • the electronic device 101 may acquire second blood pressure data (eg, absolute value) and biometric data (eg, second calibration biometric data) measured based on the guide.
  • the second reference biometric data includes the user's second blood pressure data measured using the cuff blood pressure monitor in the calibration step and the user's second blood pressure data measured using a biometric sensor (eg, a PPG sensor and/or a PPG blood pressure monitor).
  • the second calibration biometric data may be included.
  • the cuff blood pressure monitor may measure the user's blood pressure data (eg, a systolic blood pressure value and/or a diastolic blood pressure value) corresponding to an absolute value.
  • the electronic device 101 may calculate the corrected biometric data corresponding to the sleep state by reflecting a weight to the second calibrated biometric data measured in the supine position.
  • the processor 120 may measure the user's blood pressure in the sleeping state by comparing the extracted biometric data with the second reference biometric data.
  • the electronic device 101 may store the user's second calibration biometric data measured in a lying state in the memory 130 . For example, there may be a difference between biometric data measured in a lying state and biometric data measured in a sleeping state.
  • the wearable device 101 may calculate the corrected biometric data corresponding to the sleeping state by reflecting the weight to the second calibrated biometric data measured in the lying state.
  • the electronic device 101 may calculate the second reference biometric data in the calibration step and store it in the memory 130 .
  • the electronic device 101 may use the context detection module 320 to check the user's sleep state, and use the biometric sensor 310 to extract biometric data in the sleep state .
  • the electronic device 101 compares and analyzes the extracted biometric data and the second corrected biometric data stored in the memory 130 to determine a relative difference value, and to measure the user's blood pressure based on the relative difference value.
  • a specific condition eg, a condition in which the user maintains a sleep state for a preset time
  • the electronic device 101 may automatically extract the user's biometric data, and the extraction It is possible to measure and record the user's blood pressure value based on the biometric data.
  • the electronic device 101 may detect a user's status information (context information), and may measure and record a blood pressure value based on the status information.
  • the electronic device may store the reference biometric data in a memory (eg, the memory 130 of FIG. 1 ) in the calibration step, and in the blood pressure measurement step, the user Biometric data can be extracted and compared and analyzed with reference biometric data stored in the memory 130 .
  • the electronic device 101 may measure the user's blood pressure value in the blood pressure measurement step through the comparison and analysis.
  • the electronic device 101 may start a calibration process.
  • the calibration process may be a step of storing reference biometric data in the memory 130 to more accurately measure the user's blood pressure value.
  • the processor of the electronic device 101 may check the posture of the user.
  • the processor 120 may check the user's posture through a context detection module (eg, the context detection module 320 of FIG. 3 ) or provide a guide so that the user maintains a specific posture.
  • the processor 120 may measure the user's blood pressure value using a cuff-type blood pressure monitor.
  • the cuff type blood pressure monitor may include an external electronic device. The user may measure the blood pressure value corresponding to the absolute value through the cuff type blood pressure monitor.
  • the electronic device 101 may be functionally connected to a cuff-type blood pressure monitor, and may control the cuff-type blood pressure monitor to measure a user's blood pressure value.
  • the electronic device 101 may separate and store a first blood pressure value measured in a sitting posture of the user and a second blood pressure value measured in a lying posture of the user.
  • the processor 120 may acquire the user's corrected biometric data using the PPG type biometric sensor.
  • the electronic device 101 may separate and store the first corrected biometric data measured in the user's sitting posture and the second corrected biometric data measured in the user's lying posture.
  • the electronic device 101 may perform operations 705 and 707 substantially simultaneously to measure a more accurate blood pressure value.
  • the processor 120 may store the obtained corrected biometric data and the confirmed blood pressure value as reference biometric data corresponding to the user's posture.
  • the electronic device 101 may store the first blood pressure value and the first calibrated biometric data as first reference biometric data, and convert the second blood pressure value and the second calibrated biometric data as the second reference biometric data.
  • the first reference biometric data may include reference biometric data measured by performing a calibration process in a sitting posture of the user.
  • the second reference biometric data may include reference biometric data measured by performing a calibration process in the user's supine position.
  • the electronic device 101 may calculate the reference biometric data corresponding to the sleep state by reflecting the weight in the second reference biometric data.
  • FIG. 8 is an exemplary diagram 800 illustrating a process of acquiring reference biometric data (eg, first reference biometric data and/or second reference biometric data) in response to a user's posture according to various embodiments of the present disclosure; am.
  • reference biometric data eg, first reference biometric data and/or second reference biometric data
  • the electronic device eg, the electronic device 101 of FIG. 1
  • the blood pressure may be measured and recorded in the calibration step.
  • the reference biometric data may include a blood pressure value (eg, an absolute value) measured using a cuff blood pressure monitor and corrected biometric data extracted using a PPG sensor.
  • the electronic device 101 may acquire reference biometric data based on the blood pressure value and the corrected biometric data in a calibration step.
  • the electronic device 101 may perform the calibration step 810 in a state in which the user is seated on a stable mind and body, and collect the first calibration biometric data 811 .
  • the electronic device 101 may provide a guide to the user to measure blood pressure in a sitting posture, and collect the first corrected biometric data 811 from the user based on the guide.
  • the electronic device 101 provides a first blood pressure value measured using a cuff blood pressure monitor in a sitting state and first corrected biometric data extracted using a biometric sensor 310 (PPG sensor) in a sitting state ( 811), the first reference biometric data may be acquired.
  • PPG sensor biometric sensor 310
  • the electronic device 101 may perform the calibration step 820 in a state in which a user is lying on a stable mind and body, and may collect the second calibration biometric data 821 .
  • the electronic device 101 may provide a guide to the user to measure blood pressure in a supine position, and collect the second calibration biometric data 821 from the user based on the guide.
  • the electronic device 101 provides a second blood pressure value measured using a cuff blood pressure monitor in a lying state and second calibration biometric data extracted using a biometric sensor 310 (PPG sensor) in a lying state ( 821), the second reference biometric data may be acquired.
  • PPG sensor biometric sensor 310
  • the electronic device 101 may repeat the process for acquiring the reference biometric data a plurality of times in the calibration step, and as the number of repetitions increases, the accuracy of blood pressure measurement may increase.
  • the electronic device 101 may repeat the measurement of the blood pressure value using the cuff blood pressure monitor and the extraction of the calibrated biometric data using the PPG sensor about three times, and the average value of the measured blood pressure value and the calibrated biometric data about three times. can be calculated to determine the reference biometric data.
  • the electronic device 101 may perform the calibration step 810 in the sitting posture, and may acquire the first corrected biometric data 811 by reflecting a weight corresponding to the sitting posture.
  • the electronic device 101 may perform the calibration step 820 in the supine posture and acquire the second corrected biometric data 821 by reflecting a weight corresponding to the supine posture.
  • the electronic device 101 acquires reference biometric data including at least one of a blood pressure value measured using a cuff blood pressure monitor in the calibration step, the first calibrated biometric data 811 , and/or the second calibrated biometric data 821 .
  • 9A to 9G are first to seventh exemplary views illustrating a user interface displayed in a calibration step according to various embodiments of the present disclosure.
  • the portable electronic device 901 (eg, the second electronic device 402 of FIG. 4A ) includes a wearable device 902 (eg, the first electronic device 401 of FIG. 4A ) and It may operate in conjunction, and may at least partially control the operation of the wearable device 902 .
  • a procedure for performing a calibration process in the portable electronic device 901 is illustrated, but is not limited to the portable electronic device 901 .
  • the wearable device 902 may independently perform a calibration process.
  • step [a] in the portable electronic device 901, an application program (eg, SAMSUNG Health Monitor) for measuring the user's blood pressure is executed, and an execution screen of the application program is displayed on the display.
  • the portable electronic device 901 may search for a functionally connectable wearable device 902 and display a model name of the wearable device 902 .
  • the portable electronic device 901 may display the screen of step [b] for obtaining the user's profile information 951 .
  • the user's profile information 951 may include personal information such as the user's name, date of birth, and/or gender, and health-related information.
  • the mobile electronic device 901 when the mobile electronic device 901 executes the application program, the user's Health ID (eg, resident registration number, medical insurance number, national registration number, and/or user's unique ID information) can be checked, and based on the Health ID, the user's profile information 951 can be stored.
  • the portable electronic device 901 may be functionally connected to a server of a medical institution managed by the state, and the user's health ID and profile information 951 may be stored in a database (database) of the medical institution server.
  • the portable electronic device 901 may utilize the input user's profile information 951 in various programs.
  • the portable electronic device 901 may store the user's profile information 951 and may enter step [c] for performing a calibration process.
  • the portable electronic device 901 may be synchronized with the functionally connected wearable device 902, and the portable electronic device 901 and the wearable device 902 are substantially can perform the calibration process at the same time.
  • the portable electronic device 901 may display content to be noted before performing a calibration process.
  • the portable electronic device 901 may display how to use the external cuff blood pressure monitor.
  • the portable electronic device 901 may be functionally connected to the cuff blood pressure monitor, and may at least partially control the cuff blood pressure monitor.
  • the portable electronic device 901 may display a notice 952 corresponding to the user based on the user's profile information 951 . For example, medical information based on the user's health information may be displayed, or content to be noted according to the user's age and gender may be displayed.
  • the portable electronic device 901 displays an object 953 for displaying detailed information related to the user's health, and in response to a user input for the object 953, specific health information corresponding to the user can be displayed.
  • the portable electronic device 901 may identify a communication service provider for wireless communication, and may identify country information in which the portable electronic device 901 is located.
  • the portable electronic device 901 may display a policy for blood pressure measurement based on the country information.
  • the portable electronic device 901 may display the screen of FIG. 9C .
  • the portable electronic device 901 may be functionally connected to the wearable device 902 and may at least partially control the wearable device 902 .
  • the portable electronic device 901 and the wearable device 902 may perform a calibration process substantially simultaneously.
  • the portable electronic device 901 may guide the measurement of the blood pressure value using the cuff blood pressure monitor.
  • the portable electronic device 901 may substantially simultaneously measure a blood pressure value using the cuff blood pressure monitor and extract biometric data using the wearable device 902 .
  • the portable electronic device 901 may control the wearable device 902 to automatically extract the user's biometric data from the wearable device 902 .
  • the wearable device 902 may display the progress of the biometric data extraction process.
  • the portable electronic device 901 may display a user interface for confirming whether the measurement of the blood pressure value using the cuff blood pressure monitor is completed.
  • the wearable device 902 may indicate that extraction of biometric data is complete.
  • the portable electronic device 901 may display a user interface 954 for receiving the measured blood pressure value from the user. For example, the user may separately input a systolic blood pressure value and a diastolic blood pressure value (diastolic).
  • the portable electronic device 901 may indicate that the first calibration process has been completed.
  • the calibration process may be repeatedly performed several times, and as the number of repetitions increases, the accuracy of the measured blood pressure value may increase.
  • the portable electronic device 901 may display the screen of FIG. 9E .
  • steps [a] and [b] may be the same as steps [a] to [c] of 9c.
  • 9E illustrates screens displayed by the portable electronic device 901 and the wearable device 902 in the second calibration process.
  • the portable electronic device 901 and the wearable device 902 may indicate that the second calibration process has been completed.
  • the portable electronic device 901 may perform the calibration process while maintaining the same posture (eg, a sitting posture, a standing posture, and/or a lying posture).
  • the portable electronic device 901 may repeat the calibration process for a preset number of times (eg, 3 times).
  • the portable electronic device 901 may use a context detection module (eg, the context detection module 320 of FIG. 3 ) to check the posture of the user. For example, when the calibration process is performed, the portable electronic device 901 may detect that the user's posture has changed, and in response to the detection, may stop the currently running calibration process. The portable electronic device 901 may notify the user that the posture has been changed.
  • the portable electronic device 901 may delete measurement data of the calibration process being performed.
  • the portable electronic device 901 may use the situation detection module 320 to check the user's posture, and apply a weight corresponding to the checked user's posture to the calibration process. can be reflected in The portable electronic device 901 may acquire reference biometric data to which a weight corresponding to the user's posture is reflected.
  • the portable electronic device 901 may perform the calibration process while changing the posture. For example, when performing the calibration process a preset number of times (eg, 3 times), the portable electronic device 901 performs the calibration process based on the sitting posture during the first measurement, and performs the second or third measurement The calibration process may be performed based on other postures (eg, standing or lying). According to another embodiment, the portable electronic device 901 performs a calibration process based on the same posture for a preset number of times (eg, 3 times), and additionally (eg, 4 or more) performs the calibration process based on different postures. can also be done
  • the portable electronic device 901 and the wearable device 902 may indicate that the calibration process has been completed.
  • the portable electronic device 901 and the wearable device 902 may periodically measure the user's blood pressure, and list the measured user's blood pressure in a list 955 . It can be written and recorded.
  • the portable electronic device 901 and the wearable device 902 may automatically measure the user's blood pressure value based on context information.
  • the wearable device 902 may extract the user's biometric data using the PPG sensor, and may measure the user's blood pressure value through comparison with the user's corrected biometric data determined in the calibration process.
  • the portable electronic device 901 and the wearable device 902 may store the measured blood pressure value together with context information in a memory.
  • the portable electronic device 901 may perform a calibration process again.
  • the portable electronic device 901 may perform the calibration process only once or twice while performing the calibration process for a preset number of times (eg, 3 times), and may not complete the calibration process.
  • the portable electronic device 901 may display a user interface for completing an incomplete calibration process.
  • the portable electronic device 901 may be functionally connected to the wearable device 902 to at least partially control the wearable device to perform the same process.
  • the portable electronic device 901 may check the posture of the user using a context detection module (eg, the context detection module 320 of FIG.
  • the portable electronic device 901 may display the user interface of FIG. 9G even when the calibration process is stopped.
  • the portable electronic device 901 and the wearable device 902 may set a notification event to periodically perform a calibration process.
  • FIG. 10 is an exemplary diagram 1000 illustrating a plurality of context information that can be detected by the electronic device 101 according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device uses a context detection module (eg, the context detection module 320 of FIG. 3 ) to provide context information indicating an external environment (eg situational information) may be collected.
  • the context information may include information 1010 related to a user's posture, information 1020 related to an activity state of the user, and/or a plurality of pieces of detectable environment information 1030 .
  • the information 1010 related to the user's posture may include information that can determine whether the user is in a standing state, a sitting state, or a lying state.
  • the information 1020 related to the user's activity state may include information capable of confirming whether the user is resting, sleeping, exercising, or moving.
  • the plurality of environment information 1030 may include time information, weather information, country information (eg, a country connected to a communication network) and/or location information.
  • the time information may include information such as time after waking up, time before bedtime, bedtime, time before meal or time after meal.
  • the bedtime is a time for the user to recover, and if the user sleeps enough according to the user's rhythm, the user's stress may be reduced and the user's blood pressure may be affected.
  • mealtime when salty food is consumed, blood flow increases and the user's blood pressure may rise.
  • weather information and location information may be affected by a user's body rhythm and blood pressure. Weather information may affect the user's blood pressure according to the user's taste, and the location information corresponds to a place the user frequently visits (eg, home, office) and an unfamiliar place (eg, a hospital), so that the user's blood pressure is may affect
  • the electronic device 101 may collect context information indicating the external environment by using at least one sensor included in the context information module 320 .
  • the electronic device 101 may also consider context information when automatically measuring the user's blood pressure using a biometric sensor (eg, the biometric sensor 310 of FIG. 3 ).
  • the electronic device 101 may map context information and the user's biometric data and store it in a memory (eg, the memory 130 of FIG. 1 ).
  • the electronic device 101 may record context information together and provide the user with an amount of change in the blood pressure value according to a specific situation. .
  • the electronic device 101 may store the measured blood pressure value and context information in the memory 130 by mapping it.
  • the user may check blood pressure in a specific situation and may examine the user's health condition.
  • 11 is an exemplary diagram 1100 illustrating a list recorded based on biometric data measured by the electronic device 101 and user context information according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device may automatically measure a blood pressure value and store context information at the time of measuring the blood pressure together.
  • the wearable device 101 eg, the first electronic device
  • the portable electronic device eg, the electronic device 102 and the second electronic device of FIG. 1
  • the measured blood pressure value and the context information may be transmitted.
  • the portable electronic device 102 may record the blood pressure and context information transmitted from the wearable device 101 in a list, and a display device (eg, a display device of the portable electronic device 102 ).
  • a user interface (UI, user interface) 1110 including biometric data may be displayed.
  • the user interface 1110 may display the measured blood pressure value based on the category 1120 including time information at which the blood pressure was measured, numerical information of the measured blood pressure, and/or context information.
  • items included in the category 1120 are not limited and may be changed according to settings of a user and/or a developer.
  • the electronic device 101 automatically detects the user's activity state instead of measuring the blood pressure after the user has passively taken a stable state of mind and body, and when a specific condition is satisfied, the user's blood pressure Values can be measured and recorded.
  • blood pressure begins to rise right before waking up, continues to rise for about 1 to 2 hours, remains constant during work hours, and may then drop at bedtime.
  • Blood pressure measured at the hospital is within the normal range, but the blood pressure measured at home is high, which is masked hypertension. When the blood pressure measured at the hospital is high but the blood pressure measured at home is low It may correspond to white-coat hypertension.
  • the electronic device 101 may periodically measure the user's blood pressure, and may provide a notification message to the user when the user's blood pressure is out of a set normal blood pressure range. For example, the electronic device 101 may use a warning alarm and vibration to notify the user that a health problem has occurred.
  • the electronic device 101 may highlight and display biometric data in which a health problem occurs based on the user interface 1110 . For example, the electronic device 101 may highlight the occurrence information of the sleep apnea 1111 .
  • the wearable device 101 may automatically measure and record blood pressure during daily life, and store context information in the memory 130 by mapping it together.
  • the wearable device 101 may transmit blood pressure and context information to the portable electronic device 102 (eg, the second electronic device).
  • the portable electronic device 102 may generate a user interface (UI) 1110 based on the transmitted blood pressure and context information, and may display the user interface 1110 through the display device 1101 .
  • the user may infer a health state and prevent disease by considering the blood pressure automatically measured during daily life and context information at the measurement time together.
  • FIG. 12 is an exemplary diagram illustrating a process of measuring a user's blood pressure in an electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
  • At least one electronic device uses a biosensor (eg, the biosensor 310 of FIG. 3 ).
  • a PPG signal (eg, a PPG signal divided based on the PPG duration) may be obtained.
  • the electronic device 101 may calculate an ensemble average based on the obtained at least one PPG signal.
  • the electronic device 101 may overlap a plurality of PPG signals to calculate an ensemble average value 1210 .
  • the electronic device 101 may calculate the PPG duration 1205 from the ensemble average value 1210, and divide about 1 minute (eg, 60 seconds) by the PPG duration 1205, so that the user's A pulse rate corresponding to blood pressure may be measured. According to an embodiment, the electronic device 101 may measure the user's blood pressure based on the measured pulse speed.
  • the second graph 1203 may be a graph indicating a template of the PPG signal.
  • the absolute blood pressure value serving as the measurement reference may be set to about 120 for systolic blood pressure (SBP) and about 80 for diastolic blood pressure (DBP).
  • the electronic device 101 may determine a relative difference value between the absolute blood pressure value and the blood pressure value measured by the PPG signal, and measure the user's blood pressure based on the relative difference value.
  • the electronic device 101 may store a blood pressure algorithm for measuring blood pressure in a memory (eg, the memory 130 of FIG. 3 ), and may measure the user's blood pressure using the blood pressure algorithm. have.
  • the electronic device 101 may reflect the biometric data extracted from the user and the reference biometric data stored in the memory 130 to the blood pressure algorithm, and may measure the user's blood pressure.
  • a user is in an inactive state by using a context detection module (eg, the context detection module 320 of FIG. 3 ) including at least one sensor. ), the operation of checking the reference biometric data corresponding to the inactive state in the case of the inactive state, the user's biometric data using a biometric sensor (eg, the biometric sensor 310 of FIG. 3 ) extracting , and measuring the user's blood pressure based on the extracted biometric data and the reference biometric data.
  • a context detection module eg, the context detection module 320 of FIG. 3
  • a biometric sensor eg, the biometric sensor 310 of FIG. 3
  • the operation of determining whether the inactive state is an operation of measuring a sensed value corresponding to the user's movement for a set time using an acceleration sensor and a gyro sensor included in the situation detection module, and When the sensing value corresponding to the movement does not exceed a threshold value, the operation may include confirming that the inactive state is in the inactive state.
  • the method includes an operation of determining whether the user is in a sleeping state based on at least one of the acceleration sensor, the gyro sensor, and the biosensor, and when the user is in the sleeping state, using the biometric sensor
  • the method may further include extracting biometric data.
  • the method according to an embodiment includes an operation of determining whether the user is sleeping in a sleep apnea state using a microphone included in the situation detection module, and extracting the user's biometric data in response to the sleep apnea state It may further include an action.
  • the method according to an embodiment further includes an operation of obtaining context information indicating an external environment using the context detection module, and an operation of mapping the measured blood pressure and the context information and storing the mapping in the memory.
  • the context information may include at least one of location information, posture information, time information, surrounding people information, noise information, health-related information, and sleep phase information.
  • the method includes calculating first reference biometric data based on blood pressure data measured using a cuff blood pressure monitor in a calibration step and a first weight corresponding to a first user posture, and the cuff;
  • the method may further include calculating second reference biometric data based on blood pressure data measured using a blood pressure monitor and a second weight corresponding to the second user posture.
  • the method includes an operation of extracting the user's biometric data obtained using the biometric sensor in the blood pressure measurement step, the extracted user's biometric data, and the first reference biometric data and the second reference
  • the method may further include comparing at least one of the biometric data to confirm a relative difference value corresponding to the extracted user's biometric data, and measuring the user's blood pressure based on the identified difference value.
  • the electronic device may have various types of devices.
  • the electronic device may include, for example, a portable communication device (eg, a smart phone), a computer device, a portable multimedia device, a portable medical device, a camera, a wearable device, or a home appliance device.
  • a portable communication device eg, a smart phone
  • a computer device e.g., a smart phone
  • a portable multimedia device e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a wearable device e.g., a smart bracelet
  • a home appliance device e.g., a home appliance
  • first, second, or first or second may be used simply to distinguish the element from other elements in question, and may refer to elements in other aspects (e.g., importance or order) is not limited. It is said that one (eg, first) component is “coupled” or “connected” to another (eg, second) component, with or without the terms “functionally” or “communicatively”. When referenced, it means that one component can be connected to the other component directly (eg by wire), wirelessly, or through a third component.
  • module may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and may be used interchangeably with terms such as, for example, logic, logic block, component, or circuit.
  • a module may be an integrally formed part or a minimum unit or a part of the part that performs one or more functions.
  • the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • one or more instructions stored in a storage medium may be implemented as software (eg, the program 140) including
  • a processor eg, processor 120
  • a device eg, electronic device 101
  • the one or more instructions may include code generated by a compiler or code executable by an interpreter.
  • the device-readable storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • 'non-transitory' only means that the storage medium is a tangible device and does not contain a signal (eg, electromagnetic wave), and this term is used in cases where data is semi-permanently stored in the storage medium and It does not distinguish between temporary storage cases.
  • a signal eg, electromagnetic wave
  • the method according to various embodiments disclosed in this document may be provided as included in a computer program product.
  • Computer program products may be traded between sellers and buyers as commodities.
  • the computer program product is distributed in the form of a device-readable storage medium (eg compact disc read only memory (CD-ROM)), or through an application store (eg Play StoreTM) or on two user devices (eg, It can be distributed (eg downloaded or uploaded) directly or online between smartphones (eg: smartphones).
  • a part of the computer program product may be temporarily stored or temporarily created in a machine-readable storage medium such as a memory of a server of a manufacturer, a server of an application store, or a relay server.
  • each component eg, a module or a program of the above-described components may include a singular or a plurality of entities.
  • one or more components or operations among the above-described corresponding components may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • a plurality of components eg, a module or a program
  • the integrated component may perform one or more functions of each component of the plurality of components identically or similarly to those performed by the corresponding component among the plurality of components prior to the integration. .
  • operations performed by a module, program, or other component are executed sequentially, in parallel, repeatedly, or heuristically, or one or more of the operations are executed in a different order, or omitted. or one or more other operations may be added.

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Abstract

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치에 있어서, 생체 데이터를 검출하기 위한 생체 센서, 상황 감지 모듈, 메모리, 및 상기 생체 센서, 상기 상황 감지 모듈, 및 상기 메모리에 작동적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는, 상기 상황 감지 모듈을 이용하여 사용자가 비활동 상태인지 여부를 확인하고, 상기 비활동 상태인 경우 상기 비활동 상태에 대응하는 기준 생체 데이터를 확인하고, 상기 생체 센서를 이용하여 사용자의 생체 데이터를 추출하고, 상기 추출된 생체 데이터 및 상기 기준 생체 데이터를 기반으로 사용자의 혈압을 측정할 수 있다. 그 밖에 다양한 실시예들이 가능할 수 있다.

Description

혈압 측정 방법 및 전자 장치
본 발명의 다양한 실시 예는 혈압을 측정하는 방법 및 전자 장치에 관한 것이다.
최근 IT 기술과 의료 기술이 접목된 IT-의료 융합 기술에 대한 활발한 연구가 수행되고 있다. 특히, 인체의 건강 상태에 대한 모니터링 행위는 병원에 국한되지 않고, 일상 생활 속에서 시간이나, 장소의 제한 없이, 사용자의 건강 상태를 측정 및 확인할 수 있는 모바일 헬스케어 분야로 확대되고 있다.
생체 신호의 종류에는 대표적으로 ECG(심전도, electrocardiography), PPG(광전용적맥파, photoplethysmography), EMG(근전도, electromyography) 신호 등이 있으며, 일상 생활에서 이를 측정하기 위한 다양한 생체 센서가 개발되고 있다. 특히, PPG 센서의 경우 심혈관계 상태 등을 반영하는 맥파 형태를 분석하고, 인체의 혈압을 측정할 수 있다.
일상 생활 중에 혈압을 지속적으로 측정하기 위해, 생체 센서가 실장된 웨어러블 장치가 이용될 수 있다. 일반적으로, 혈압을 측정하는 경우 사용자가 안정된 상태(예: 앉은 자세, 편안한 자세)에서 혈압을 측정하도록 웨어러블 장치는 사용자의 자세 및 활동을 제한할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치는 사용자에게 과격한 신체 활동을 중지하고, 앉은 자세에서 일정 시간 동안 숨을 고른 상태에서 혈압을 측정하도록 가이드 할 수 있다. 사용자는 혈압 측정을 위해 특정 신체 활동을 자제할 필요가 있다.
본 발명의 다양한 실시예는 사용자가 일상 생활 중에서도 기 설정된 조건이 충족되면, 자동적으로 혈압을 측정하는 방법 및 전자 장치를 제공할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치에 있어서, 생체 데이터를 검출하기 위한 생체 센서, 상황 감지 모듈, 메모리, 및/또는 상기 생체 센서, 상기 상황 감지 모듈, 및 상기 메모리에 작동적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 상황 감지 모듈을 이용하여 사용자가 비활동 상태(inactive state)인지 여부를 확인하고, 상기 비활동 상태인 경우 상기 비활동 상태에 대응하는 기준 생체 데이터를 확인하고, 상기 생체 센서를 이용하여 사용자의 생체 데이터를 추출하고, 상기 추출된 생체 데이터 및 상기 기준 생체 데이터를 기반으로 혈압을 측정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 혈압 측정 방법은, 적어도 하나의 센서가 포함된 상황 감지 모듈을 이용하여 사용자가 비활동 상태(inactive state)인지 여부를 확인하는 동작, 상기 비활동 상태인 경우 상기 비활동 상태에 대응하는 기준 생체 데이터를 확인하는 동작, 생체 센서를 사용하여 사용자의 생체 데이터를 추출하는 동작, 및 상기 추출된 생체 데이터 및 상기 기준 생체 데이터를 기반으로 사용자의 혈압을 측정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들은 전자 장치가 사용자의 신체 활동(예: 이동 중인 상태, 말하는 상태, 및/또는 취침 상태)을 감지하고, 사용자의 신체 활동이 기 설정된 조건을 충족하는 경우 혈압을 측정하여 기록하는 것을 목적으로 한다.
다양한 실시예에 따르면, 사용자는 일상 생활 중 자동적으로 본인의 혈압을 측정할 수 있고, 특정 조건에서의 혈압 변화를 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자는 특정 상황에서의 건강 상태를 확인할 수 있고, 건강을 위해 적절한 대처를 수행할 수 있다. 사용자는 건강 상태를 지속적으로 모니터링할 수 있다. 이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성 요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에 관한 사시도이다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 4a는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 제 1 전자 장치(예: 웨어러블 장치)가 제 2 전자 장치(예: 휴대 전자 장치)에 의해 적어도 부분적으로 제어되는 예시도이다.
도 4b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 제 1 전자 장치(예: 웨어러블 장치)와 제 2 전자 장치(예: 휴대 전자 장치) 간의 데이터 교환을 도시한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서 혈압을 측정하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서 취침 상태를 감지하여 혈압을 측정하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 캘리브레이션 단계에서 기준 생체 데이터를 기록하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사용자의 자세에 대응하여 기준 생체 데이터를 획득하는 과정을 도시한 예시도이다.
도 9a는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 캘리브레이션 단계에서 표시되는 사용자 인터페이스를 도시한 제1예시도이다.
도 9b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 캘리브레이션 단계에서 표시되는 사용자 인터페이스를 도시한 제2예시도이다.
도 9c는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 캘리브레이션 단계에서 표시되는 사용자 인터페이스를 도시한 제3예시도이다.
도 9d는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 캘리브레이션 단계에서 표시되는 사용자 인터페이스를 도시한 제4예시도이다.
도 9e는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 캘리브레이션 단계에서 표시되는 사용자 인터페이스를 도시한 제5예시도이다.
도 9f는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 캘리브레이션 단계에서 표시되는 사용자 인터페이스를 도시한 제6예시도이다.
도 9g는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 캘리브레이션 단계에서 표시되는 사용자 인터페이스를 도시한 제7예시도이다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 감지할 수 있는 복수의 상황 정보를 도시한 예시도이다.
도 11은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서 측정한 생체 데이터 및 사용자의 상황 정보를 기반으로 기록된 리스트를 도시한 예시도이다.
도 12는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서 사용자의 혈압을 측정하는 과정을 도시한 예시도이다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 웨어러블 장치(wearable device)를 포함할 수 있다.
도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)(예: 웨어러블 장치, 손목에 착용된 전자 장치)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 다른 전자 장치(102)(예: 외부 전자 장치, 휴대 전자 장치, 및/또는 스마트 폰(smart phone))와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 다른 전자 장치(104)(예: 외부 전자 장치) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 다른 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 장치(150), 음향 출력 장치(155), 표시 장치(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(160) 또는 카메라 모듈(180))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(176)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(160)(예: 디스플레이)에 임베디드된 채 구현될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 로드하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치(CPU, central processing unit) 및/또는 어플리케이션 프로세서(AP, application processor)), 및/또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치(GPU, graphic processing unit), 이미지 시그널 프로세서(image signal processor), 센서 허브 프로세서(sensor hub processor), 및/또는 커뮤니케이션 프로세서(CP, communication processor))를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(160), 센서 모듈(176), 및/또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 및/또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(180) 및/또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 및/또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 및/또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 및/또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 장치(150)는, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(150)는, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 및/또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다. 입력 장치(150)는 전자 장치(101)를 적어도 부분적으로 제어하기 위한 물리적인 키를 포함할 수 있다. 예를 들어, 입력 장치(150)는 오디오의 볼륨 크기를 제어하기 위한 볼륨 키 및 적어도 하나의 프로그램(예: 빅스비(bixby))을 실행하기 위한 키를 포함할 수 있다.
음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(155)는, 예를 들면, 스피커 및/또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
표시 장치(160)는 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(160)는, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 및/또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 표시 장치(160)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 및/또는 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 및/또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 및/또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 및/또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 및/또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 유선 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 및/또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 연결 단자(178)은, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 및/또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 및/또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 및/또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및/또는 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 및/또는 플래시들을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 전자 장치(101)의 전면에 배치된 전면 카메라 및/또는 전자 장치(101)의 후면에 배치된 후면 카메라를 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 및/또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 및/또는 서버(108))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및/또는 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 및/또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 및/또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 및/또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 및/또는 제 2 네트워크(199)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 및/또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성 요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 및/또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 및 인증할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 및/또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 및/또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 및/또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 및/또는 전력은 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC)이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 명령 및/또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104) 간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(102, 104, 및/또는 108) 중 하나 이상의 외부 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 및/또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)에 관한 사시도(201)이다.
도 2를 참조하면, 다양한 실시예에서, 전자 장치(101)(예: 웨어러블 장치)(이하, 웨어러블 장치라고 지칭한다.)는 사용자의 손목에 착용되는 전자 장치로 도시되었으나, 이에 한정되지는 않는다. 웨어러블 장치(101)는 인체에 적어도 부분적으로 접촉된 상태로 착용되는 휴대용 전자 장치를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치(101)는, 착용 시, 인체에 적어도 부분적으로 접촉된 상태를 계속적으로 유지하면서, 혈관이 위치하는 피부 부위를 통해, 사용자의 생체 데이터를 추출할 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 사용자의 생체 데이터를 추출하기 위한 생체 센서(210)(예: PPG(photoplethysmography) 센서)가 내부에 실장될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 생체 센서(210)가 배치된 영역은 적어도 부분적으로 인체에 밀착된 상태를 유지할 수 있고, 사용자의 혈관이 위치한 피부에 대응하여 형성될 수 있다.
도 2를 참조하면, 웨어러블 장치(101)는, 제 1 면(또는 전면)(212a), 제 2 면(또는 후면)(미도시), 및 제 1 면(212a) 및 제 2 면 사이의 공간을 둘러싸는 측면(212c)을 포함하는 하우징(211)과, 상기 하우징(211)의 적어도 일부에 연결되고, 사용자의 신체 일부(예: 손목, 발목 등)에 탈부착 가능하게 결착하도록 구성된 결착 부재(212)(예: 스트랩(strap))를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 면(212a)은 적어도 일부분이 실질적으로 투명한 전면 플레이트(예: 다양한 코팅 레이어들을 포함하는 글라스 플레이트, 또는 폴리머 플레이트)에 의하여 형성될 수 있다. 제 2 면(미도시)은 실질적으로 불투명한 후면 플레이트에 의하여 형성될 수 있다. 상기 후면 플레이트는, 예를 들어, 코팅 또는 착색된 유리, 세라믹, 폴리머, 금속(예: 알루미늄, 스테인레스 스틸(STS), 또는 마그네슘), 또는 상기 물질들 중 적어도 둘의 조합에 의하여 형성될 수 있다. 웨어러블 장치(101)의 제 2 면(예: 후면)은 인체에 직접적으로 접촉되는 표면일 수 있다. 상기 측면(212c)은, 전면 플레이트(예: 제 1 면(212a)) 및 후면 플레이트와 부분적으로 결합하며, 금속 및/또는 폴리머를 포함하는 측면 베젤 구조(또는 "측면 부재")에 의하여 형성될 수 있다.
어떤 실시예에서는, 후면 플레이트 및 측면 베젤 구조는 일체로 형성되고 동일한 물질(예: 알루미늄과 같은 금속 물질)을 포함할 수 있다. 상기 결착 부재(212)는 다양한 재질 및 형태로 형성될 수 있다. 예를 들어, 직조물, 가죽, 러버, 우레탄, 금속, 세라믹, 또는 상기 물질들 중 적어도 둘의 조합에 의하여 일체형 및 복수의 단위 링크가 서로 유동 가능하도록 형성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 손목에 결착되는 형태의 휴대 전자 장치로 한정되지 않는다. 웨어러블 장치(101)는 사용자의 혈압을 측정할 수 있도록, 생체 센서의 센싱 영역이 인체에 적어도 부분적으로 접촉되는 형태의 휴대용 전자 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 생체 센서의 센싱 영역은 사용자의 혈관이 위치한 피부에 대응하여 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 사용자의 혈압을 측정하기 위한 생체 센서(미도시)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 생체 센서는 웨어러블 장치(101)의 제 2 면(예: 후면)에 적어도 부분적으로 배치되어 인체에 적어도 부분적으로 접촉될 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 생체 센서가 배치된 위치에 대응하는 일부 영역을 센싱 영역으로 활용할 수 있다. 생체 센서의 센싱 영역은 웨어러블 장치(101)의 착용 시, 인체에 직접적으로 접촉되는 영역을 포함하고, 사용자의 혈관이 위치한 피부에 대응하여 형성될 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 생체 센서는 웨어러블 장치(101)의 하우징(211)이 아닌, 결착 부재(212)에도 부분적으로 배치될 수 있다. 생체 센서의 배치 위치는 하우징(211)에 한정되지 않는다.
일 실시예에 따르면, 생체 센서는 PPG(photoplethysmography) 기반의 혈압 측정 방식을 사용하여 사용자의 혈압을 측정할 수 있다. 생체 센서는 PPG 센서(예: 광맥파 센서)를 포함할 수 있다. PPG 센서는 인체의 혈관이 위치한 일정 영역에 대응하여 광을 방출하고, 상기 방출된 광의 반사광을 수신하여 RAW 신호(raw sensor signal)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(101)는 상기 RAW 신호를 기반으로 사용자의 심박(heart rate) 정보, 스트레스(stress) 정보, 수면(sleep)정보와 같은 다양한 생체 정보를 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 상기 RAW 신호를 기반으로 사용자의 혈압을 측정할 수 있다. 예를 들어, 생체 센서는 혈압을 측정함에 있어서 PPG 신호(예: RAW 신호)를 사용하며, PPG 신호를 통해 수집된 펄스(pulse) 신호를 기반으로, 사용자의 생체 데이터에 대응하는 특징값을 추출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 생체 센서를 사용하여 추출된 특징값과 미리 설정된 기준 생체 데이터를 비교할 수 있고, 비교 결과에 따른 차이값을 기반으로 사용자의 혈압을 측정할 수 있다. 예를 들어, 생체 센서는 발광 장치 및 수광 장치를 포함할 수 있다. 생체 센서는 상기 발광 장치를 통해 광을 방출할 수 있고, 상기 수광 장치를 통해 상기 방출된 광의 반사광을 수신할 수 있다. 예를 들어, 상기 발광 장치를 통해 방출된 광은 사용자의 혈관에 일부가 흡수되고, 나머지 일부가 신체를 통해 반사될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 발광 장치를 통해 방출된 광은 신체에 의해 적어도 일부가 반사될 수 있고, 상기 반사된 광은 생체 센서의 수광 장치를 통해 수신될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 상기 수광 장치를 통해 수신된 반사광을 기반으로 사용자의 생체 데이터를 획득할 수 있다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)(예: 웨어러블 장치)의 블록도(300)이다.
도 3을 참조하면, 전자 장치(101)(이하, 웨어러블 장치라고 지칭한다.)는 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120)), 메모리(예: 도 1의 메모리(130)), 표시 장치(예: 도 1의 표시 장치(160)), 상황 감지 모듈(320), 무선 통신 회로(예: 도 1의 통신 모듈(190)), 및/또는 생체 센서(310)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 생체 센서(310)를 사용하여 사용자의 혈압을 측정할 수 있다. 생체 센서(310)는 사용자의 생체 데이터를 획득하기 위한 PPG(photoplethysmography) 기반의 PPG 센서를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메모리(130)에 저장된 프로그램(예: 도 1의 프로그램(140))을 실행하여, 적어도 하나의 다른 구성 요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 생체 센서(310)를 사용하여 사용자와 관련된 생체 데이터를 추출할 수 있고, 상기 생체 데이터와 메모리(130)에 저장된 기준 생체 데이터(예: 혈압 데이터, 제 1 교정 생체 데이터, 및/또는 제 2 교정 생체 데이터)를 비교할 수 있다. 예를 들어, 혈압 데이터는 이전(예: 캘리브레이션(calibration) 단계)에 커프(cuff) 방식의 혈압계를 사용하여 측정한 사용자의 절대 혈압값을 포함할 수 있다. 제 1 교정 생체 데이터는 앉은 자세에서 이전(예: 캘리브레이션(calibration) 단계)에 측정된 생체 데이터를 의미할 수 있고, 제 2 교정 생체 데이터는 누운 자세에서 이전(예: 캘리브레이션 단계)에 측정된 생체 데이터를 의미할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 기준 생체 데이터는 혈압 데이터, 제 1 교정 생체 데이터, 및/또는 제 2 교정 생체 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 혈압 측정 단계에서 측정된 사용자의 생체 데이터와 캘리브레이션 단계에서 측정된 기준 생체 데이터를 비교 및 분석함으로써, 상기 혈압 측정 단계에서의 사용자의 혈압을 측정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 혈압 측정 단계에서 측정된 생체 데이터와 캘리브레이션 단계에서 측정된 기준 생체 데이터를 상대적으로 비교 및 분석할 수 있고, 캘리브레이션 단계와 비교하여, 현재 측정 시점에서의 사용자의 혈압의 변화량을 보다 정확하게 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 기준 생체 데이터는 캘리브레이션 단계에서 커프(cuff) 기반의 혈압계를 이용하여 측정된 절대 혈압값(예: 절대값(absolute value)) 및 캘리브레이션 단계에서 PPG 기반의 센서(예: PPG 센서 및/또는 생체 센서(310))를 이용하여 측정된 교정 생체 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 기준 생체 데이터는 캘리브레이션 단계에서 결정될 수 있고, 메모리(130)에 저장될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 생체 데이터(예: 교정 생체 데이터)는 웨어러블 장치(101)의 생체 센서(310)를 이용하여 측정된 상대 혈압(예: 상대값(relative value))을 의미할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 캘리브레이션 단계는 혈압 측정 단계에서의 사용자의 절대 혈압을 측정하기 위해, 기준값이 되는 기준 생체 데이터를 결정하는 단계일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 보다 정확한 혈압의 변화량을 확인하기 위해 주기적으로 캘리브레이션 단계의 기준 생체 데이터를 업데이트할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 캘리브레이션 단계는 사용자가 휴식을 취한 상태(예: 안정된 상태)에서 커프(cuff) 방식의 혈압계를 사용하여, 사용자의 절대 혈압을 측정하고, 생체 센서(310)를 사용하여, 사용자의 교정 생체 데이터를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 캘리브레이션 단계에서 실질적으로 동일한 시점에 절대 혈압을 측정할 수 있고, 교정 생체 데이터를 획득할 수 있다. 도 9a 내지 도 9g를 참조하면, 캘리브레이션 단계에서 기준 생체 데이터를 결정하기 위한 사용자 인터페이스(user interface, UI)가 표시되는 과정을 도시한다.
일 실시예에 따르면, 기준 생체 데이터는 사용자가 안정을 취한 상태에서 측정될 수 있다. 기준 생체 데이터는 커프 방식의 혈압계를 사용하여 측정된 사용자의 절대 혈압값, 앉은 자세에서 측정된 제 1 교정 생체 데이터 및/또는 누운 자세에서 측정된 제 2 교정 생체 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 기준 생체 데이터는 다른 전자 장치에서 측정된 값을 무선 통신으로 전달받는 방식, 사용자가 수동으로 입력하는 방식, 및/또는 서버를 통해 기 저장된 값을 전달받는 방식 중 적어도 하나를 사용하여, 메모리(130)에 저장될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 캘리브레이션(calibration, 교정) 단계에서 사용자가 심신이 안정된 상태를 유지하면서, 절대 혈압 및 교정 생체 데이터를 동시에 측정하도록 가이드를 제공할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(101)는 사용자가 심신이 안정된 상태에서 앉은 자세를 유지하도록 가이드를 제공할 수 있고, 상기 가이드에 기반하여 제 1 교정 생체 데이터를 획득할 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 사용자가 심신이 안정된 상태에서 누운 자세를 유지하도록 가이드를 제공할 수 있고, 상기 가이드에 기반하여 제 2 교정 생체 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 캘리브레이션 단계에서 기준 생체 데이터를 결정하기 위한 혈압 측정 프로세스를 수 차례 반복할 수 있다. 반복하는 횟수가 늘어날수록 혈압값이 보다 정확하게 측정될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 캘리브레이션 단계는 혈압을 측정하는 과정을 약 3회 반복할 수 있고, 약 3회 측정된 교정 생체 데이터의 평균값을 계산하여 기준 생체 데이터로 결정할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(101)는 캘리브레이션 단계에서 앉은 상태에서 혈압을 3회 측정할 수 있고, 앉은 상태에서의 가중치(weight value)를 반영하여 제 1 교정 생체 데이터를 획득할 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 캘리브레이션 단계에서 누운 상태에서 혈압을 3회 측정할 수 있고, 누운 상태에서의 가중치(weight value)를 반영하여 제 2 교정 생체 데이터를 획득할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 캘리브레이션 단계에서 사용자가 말을 하거나, 움직이는 경우에는 가중치를 낮게 책정하여 교정 생체 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 현재 시점(예: 혈압 측정 단계)에서의 생체 데이터를 측정하기 이전에, 캘리브레이션 단계가 미리 수행될 수 있고, 메모리(130)에 기준 생체 데이터가 저장된 상태일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 혈압 측정 단계에서 사용자의 생체 데이터를 주기적으로 반복하여 획득할 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 혈압 측정 단계에서 사용자의 생체 데이터를 추출할 수 있고, 상기 메모리(130)에 저장된 기준 생체 데이터와 비교 및 분석하는 과정을 통해, 사용자의 혈압을 보다 정확하게 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 생체 센서(310)를 사용하여 적어도 하나의 PPG 신호(예: RAW 신호, 생체 데이터)를 수집할 수 있고, 상기 수집된 적어도 하나의 PPG 신호를 기반으로 펄스(pulse) 신호의 특징값을 추출할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(101)는 사용자가 앉은 상태에서 생체 데이터를 추출하는 경우, 메모리(130)에 저장된 제 1 교정 생체 데이터를 기반으로 상대적인 차이값을 확인할 수 있고, 앉아 있는 사용자의 혈압을 산출할 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 사용자가가 누운 상태에서 생체 데이터를 추출하는 경우, 메모리(130)에 저장된 제 2 교정 생체 데이터를 기반으로 상대적인 차이값을 확인할 수 있고, 누워 있는 사용자의 혈압을 산출할 수 있다.
도 12를 참조하면, 웨어러블 장치(101)에서 사용자의 혈압을 측정하는 과정을 도시한다. 제 1 그래프(1201)를 참조하면, 웨어러블 장치(101)는 생체 센서(310)를 통해 적어도 하나의 PPG 신호(예: PPG duration을 기준으로 구분된 PPG 신호)를 획득할 수 있고, 상기 획득된 적어도 하나의 PPG 신호를 기반으로 앙상블 평균값(ensemble average)을 산출할 수 있다. 제 2 그래프(1203)를 참조하면, 웨어러블 장치(101)는 복수의 PPG 신호를 겹쳐서, 앙상블 평균값(1210)을 산출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 앙상블 평균값(1210)의 특징값을 추출할 수 있고, 메모리(130)에 저정된 기준 교정 생체 데이터와 비교하여 사용자의 혈압을 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 앙상블 평균값(1210)으로부터 PPG duration(1205)을 산출할 수 있고, 60초를 PPG duration(1205)으로 나눔으로써, 사용자의 혈압에 대응되는 펄스 속도(pulse rate)를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 상기 측정된 펄스 속도를 기반으로 사용자의 혈압을 측정할 수 있다.
[수학식1]
Pulse rate = 60/(one PPG duration in sec)
웨어러블 장치(101)는 수학식1을 기반으로 펄스 속도를 계산할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)의 표시 장치(160)는 측정된 생체 데이터를 표시하기 위한 화면을 포함할 수 있다. 표시 장치(160)는 터치를 감지할 수 있는 터치 스크린(touch screen)을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 표시 장치(160)를 통해 사용자의 생체 데이터를 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 캘리브레이션 단계에서 표시 장치(160)를 통해, 사용자에게 가이드 정보를 제공할 수 있고, 특정 조건에서의 알림 메시지를 표시할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)의 상황 감지 모듈(320)은 웨어러블 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 및/또는 외부의 환경 상태(예: 사용자의 상태 정보(예: 앉아 있는 상태, 누워 있는 상태, 말하는 상태, 움직이는 상태, 및/또는 무호흡 상태), 밝기 정보 및/또는 시간 정보)를 감지할 수 있고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 및/또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 상황 감지 모듈(320)은 가속도 센서(acceleration sensor), 자이로 센서(gyro sensor), 근접 센서(proximity sensor), 조도 센서(illumination sensor), 온도 센서(temperature sensor), 및/또는 음성 감지 센서(audio detection sensor)(예: 오디오 모듈, 마이크) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상황 감지 모듈(320)은 사용자의 활동 상태를 감지하기 위한 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 상황 감지 모듈(320)을 사용하여, 사용자가 코골이 상태로 취침 중인지, 수면 무호흡 상태(예: 심한 코골이 또는 주간기면과 같은 수면 장애 상태)로 취침 중인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 사용자의 음성 관련 정보를 메모리(130)에 저장할 수 있고, 상기 상황 감지 모듈(320)을 사용하여, 사용자가 발화 중인지 여부를 판단할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)의 상황 감지 모듈(320)은 주변의 상황 정보를 감지하기 위한 적어도 하나의 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상황 감지 모듈(320)은 사용자의 움직임을 감지하는 모듈, 마이크를 사용하여 음성을 감지하는 모듈, 및/또는 취침 상태를 감지하는 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 무선 통신 회로(예: 도 1의 통신 모듈(190))를 통해, 다른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(102, 104))와 무선 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(101)는 휴대 전자 장치(예: 스마트폰)와 무선 통신을 수행할 수 있고, 서로 명령어 및/또는 데이터(예: 말하는 상태 또는 무호흡 상태)를 교환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 외부의 다른 전자 장치에 의해, 적어도 부분적으로 제어될 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(101)는 외부의 다른 전자 장치의 제어 하에, 적어도 하나의 기능이 수행될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)의 생체 센서(310)는 사용자의 생체 데이터를 추출하기 위한, PPG (photoplethysmography) 기반의 혈압 측정 센서(예: PPG 센서)를 포함할 수 있다. 생체 센서(310)는 PPG 신호를 이용하는 광맥파 센서를 포함할 수 있고, 인체의 혈관이 위치한 일정 영역에 대응하여 반사된 RAW 신호(raw sensor signal, PPG 신호)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 생체 센서(310)는 광을 방출하는 발광 장치(light source)(311) 및 상기 방출된 광의 반사광을 수신하는 수광 장치(light detector)(photo detector, PD)(312)를 포함할 수 있다. 발광 장치(311) 및 수광 장치(312)는 혈압을 측정하기 위한 센싱 영역에 대응하여 배치될 수 있고, 사용자의 혈관이 위치한 피부에 적어도 부분적으로 접촉된 상태일 수 있다. 발광 장치(311)는 사용자의 혈관이 위치한 피부를 향해 광을 방출할 수 있고, 상기 방출된 광은 사용자의 피부나 혈관에 반사되어 반사광이 생성될 수 있다. 예를 들어, 혈액의 흐름이 많으면 빛이 많이 흡수되고, 혈액의 흐름이 적으면 빛이 적게 흡수될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 혈관을 통해 흐르는 혈류량이 시간에 따라 변동될 수 있고, 웨어러블 장치(101)는 상기 혈관에 의해 반사된 PPG 신호(예: 반사광)를 기반으로 혈류량의 변화량을 추출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 생체 센서(310)는 수광 장치(312)를 통해 반사광을 수신할 수 있고, 프로세서(120)는 상기 수신된 반사광(예: 혈관이 위치한 피부의 일 영역으로부터 산란되거나 반사되는 광, PPG 신호)을 기반으로 사용자의 생체 데이터(예: CO(cardiac output), TPR(total peripheral resistance), 생체 파라미터)를 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상기 반사광의 시간별 세기 변화를 분석할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자의 혈관(예: 손가락 또는 손목에 위치한 혈관, 손목의 아래쪽 요골 동백)의 용적 변화에 대응하는 반사광의 변동(fluctuation)을 분석함으로써, 사용자의 생체 데이터를 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 반사광의 변화량 및 용적 변화의 상관 관계에 기초하여 사용자의 생체 데이터를 추출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 발광 장치(311) 및 수광 장치(312)는 복수 개로 구성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 PPG 신호에 의해 추출된 사용자의 생체 데이터를 기반으로, 수면 무호흡증이 발생하였는지 감지하거나, 사용자의 스트레스(stress) 및 산호 포화도(SpO2, saturation of percutaneous oxygen)를 측정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)(예: 웨어러블 장치)는 생체 데이터를 검출하기 위한 생체 센서(310), 상황 감지 모듈(320), 메모리(130), 및/또는 상기 생체 센서(310), 상기 상황 감지 모듈(320), 및 상기 메모리(130)에 작동적으로 연결된 프로세서(120)를 포함할 수 있다. 상기 프로세서(120)는 상기 상황 감지 모듈(320)을 이용하여 사용자가 비활동 상태(inactive state)인지 여부를 확인하고, 상기 비활동 상태인 경우 상기 비활동 상태에 대응하는 기준 생체 데이터를 확인하고, 상기 생체 센서(310)를 사용하여 사용자의 생체 데이터를 추출하고, 상기 추출된 생체 데이터 및 상기 메모리(130)에 저장된 기준 생체 데이터를 기반으로 사용자의 혈압을 측정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는 상기 상황 감지 모듈(320)에 포함된 가속도 센서 및 자이로 센서를 이용하여 설정된 시간 동안 상기 전자 장치(101)의 움직임에 대응하는 센싱값을 측정하고, 상기 움직임에 대응하는 센싱값이 임계값을 초과하지 않는 경우 상기 비활동 상태임을 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는 상기 가속도 센서, 상기 자이로 센서 및 상기 생체 센서(310) 중 적어도 하나를 기반으로 사용자가 취침 상태인지 여부를 확인하고, 상기 취침 상태인 경우 상기 생체 센서(310)를 사용하여 사용자의 생체 데이터를 추출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는 상기 상황 감지 모듈(320)에 포함된 마이크를 사용하여 상기 사용자가 수면 무호흡 상태로 취침 중인지 여부를 확인하고, 상기 수면 무호흡 상태에 대응하여 상기 사용자의 생체 데이터를 추출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는 상기 상황 감지 모듈(320)에 포함된 마이크를 사용하여 사용자가 발화 상태인지 여부를 확인하고, 상기 사용자가 발화 상태가 아닌 경우 상기 비활동 상태임을 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는 상기 상황 감지 모듈(320)에 포함된 적어도 하나의 센서를 이용하여 외부 환경을 나타내는 컨텍스트 정보(context information)를 획득하고, 상기 측정된 혈압과 상기 컨텍스트 정보를 매핑하여 상기 메모리(130)에 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 컨텍스트 정보는 위치 정보, 자세 정보, 시간 정보, 주변의 사람 정보, 소음 정보, 건강 관련 정보, 및 수면 단계 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는 상기 메모리(130)에 저장된 혈압 측정 알고리즘을 기반으로, 상기 추출된 생체 데이터 및 상기 기준 생체 데이터를 기반으로 혈압을 측정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는 캘리브레이션(calibration) 단계에서 커프 혈압계를 사용하여 측정한 혈압 데이터 및 제 1 사용자 자세에 대응하는 제 1 가중치를 기반으로 제 1 기준 생체 데이터를 산출하고, 상기 커프 혈압계를 사용하여 측정한 혈압 데이터 및 제 2 사용자 자세에 대응하는 제 2 가중치를 기반으로 제 2 기준 생체 데이터를 산출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는 상기 캘리브레이션 단계에서 사용자에게 상기 제 1 사용자 자세 및 상기 제 2 사용자 자세 중 적어도 하나에 대응하는 가이드를 제공하고, 상기 가이드에 기반하여 상기 제 1 기준 생체 데이터 및 상기 제 2 기준 생체 데이터 중 적어도 하나를 산출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서(120)는 혈압 측정 단계에서 상기 생체 센서(310)를 사용하여 획득한 상기 사용자의 생체 데이터를 추출하고, 상기 추출된 사용자의 생체 데이터, 및 상기 제 1 기준 생체 데이터와 상기 제 2 기준 생체 데이터 중 적어도 하나를 비교하여, 상기 추출된 사용자의 생체 데이터에 대응하는 상대적인 차이값을 확인하고, 상기 확인된 차이값을 기반으로 사용자의 혈압을 측정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 생체 센서(310)는 PPG(photoplethysmography) 기반의 혈압계이며, 발광 장치(311) 및 수광 장치(312)를 포함하고, 상기 프로세서(120)는 상기 발광 장치(311)로부터 방출된 광은 사용자의 혈관에 일부가 흡수되고, 나머지 일부가 신체를 통해 반사되고, 상기 수광 장치(312)를 통해 상기 반사된 광이 수신되면, 상기 수신된 광을 기반으로 사용자의 생체 데이터를 추출할 수 있다.
도 4a는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 제 1 전자 장치(401)(예: 웨어러블 장치, 도 1의 전자 장치(101))가 제 2 전자 장치(402)(예: 휴대 전자 장치)에 의해 적어도 부분적으로 제어되는 예시도(431)이다. 도 4b는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 제 1 전자 장치(401)(예: 웨어러블 장치)와 제 2 전자 장치(402)(예: 휴대 전자 장치) 간의 데이터 교환을 도시한 예시도(432)이다. 일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(401)와 제 2 전자 장치(402)는 무선 통신을 수행하는 상태이며, 데이터 및 명령을 송수신하는 상태일 수 있다.
도 4a를 참조하면, 제 2 전자 장치(402)는 제 1 전자 장치(401)를 적어도 부분적으로 제어할 수 있다. 예를 들어, 제 2 전자 장치(402)는 제 1 전자 장치(401)에서 수행되는 기능을 적어도 부분적으로 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(401)는 사용자의 생체 데이터를 추출하기 위한 생체 센서(예: PPG 센서)가 구비된 웨어러블 장치를 포함할 수 있다. 제 1 전자 장치(401)는 사용자가 착용 시, 생체 센서를 통한 센싱 영역이 인체에 직접적으로 접촉되도록 형성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(401)와 제 2 전자 장치(402)는 서로 연동되어 적어도 하나의 프로그램이 실질적으로 동일한 시점에 수행될 수 있다. 예를 들어, 제 2 전자 장치(402)는 제 1 전자 장치(401)에서 생체 센서를 이용하여 사용자의 생체 데이터를 추출하도록 상기 제 1 전자 장치(401)를 제어할 수 있다. 제 1 전자 장치(401)와 제 2 전자 장치(402)는 동일한 구성 요소를 포함한 전자 장치일 수 있다.
도 4b를 참조하면, 제 1 전자 장치(401)(예: 웨어러블 장치, 도 1의 전자 장치(101))는 제 2 전자 장치(402)(예: 휴대 전자 장치)와 무선 통신을 수행할 수 있고, 상호 간에 데이터를 공유할 수 있다. 제 1 전자 장치(401)와 제 2 전자 장치(402)는 동일한 구성 요소를 갖는 전자 장치일 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(401)와 제 2 전자 장치(402)는 서로 다른 종류의 전자 장치일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(401)는 제 1 상황 감지 모듈(410)을 사용하여, 사용자의 상태 정보(예: 앉아 있는 상태, 누워 있는 상태, 말하는 상태, 움직이는 상태, 및/또는 무호흡 상태)를 감지할 수 있다. 제 2 전자 장치(402)는 제 2 상황 감지 모듈(420)을 사용하여, 사용자의 상태 정보를 감지할 수 있다. 제 1 전자 장치(401)와 제 2 전자 장치(402)는 주변 상황과 관련된 정보 및 사용자의 상태 정보를 교환 및 공유할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 상황 감지 모듈(410)은 제 1 전자 장치(401)(예: 도 1의 전자 장치(101))의 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))에 포함된 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 제 1 전자 장치(401)는 제 1 상황 감지 모듈(410)을 사용하여 사용자의 행동을 감지할 수 있다. 예를 들어, 제 1 상황 감지 모듈(410)은 사용자의 활동 정보(예: 사용자의 움직임과 관련된 정보), 취침 정보(예: 사용자가 취침 중인지 여부와 관련된 정보), 및/또는 시간 정보(예: 측정 시간 정보)를 감지할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 상황 감지 모듈(420)은 제 2 전자 장치(402)의 센서 모듈에 포함된 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 제 2 전자 장치(402)는 제 2 상황 감지 모듈(420)을 사용하여 사용자의 행동 및 주변의 상황을 감지할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(401) 및 제 2 전자 장치(402)는 개별적으로 사용자의 행동을 감지할 수도 있고, 서로 연동되어 통합적으로 사용자의 행동을 감지할 수도 있다. 제 1 전자 장치(401)와 제 2 전자 장치(402)는 감지된 결과 데이터를 서로 공유할 수 있다. 제 1 전자 장치(401) 및 제 2 전자 장치(402)는 결과 데이터를 통합하여, 사용자의 행동을 감지할 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(401) 및 제 2 전자 장치(402) 중 적어도 하나는 사용자의 비활동 상태를 확인할 수 있다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)에서 혈압을 측정하는 방법에 대한 흐름도(500)이다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 웨어러블 장치)는 사용자가 착용 시, 인체에 적어도 부분적으로 접촉된 상태를 유지하는 웨어러블 장치를 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 인체의 혈관이 위치한 일 영역을 센싱 영역으로 확인하고, 상기 센싱 영역에 대응하여, 생체 데이터의 획득을 위한 생체 센서(예: 도 3의 생체 센서(310))가 배치될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 혈압 측정을 위해, PPG (photoplethysmography) 기반의 생체 센서(예: 도 3의 생체 센서(310), PPG 센서)를 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 수동적으로 사용자 입력에 의해 혈압을 측정하는 것이 아니라, 기 설정된 시간마다 자동적으로 상기 생체 센서를 이용하여 사용자의 혈압을 측정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 적어도 하나의 센서를 포함하는 상황 감지 모듈(예: 도 3의 상황 감지 모듈(320))을 이용하여 사용자가 비활동 상태임을 확인할 수 있고, 자동적으로 생체 센서를 이용하여 사용자의 생체 데이터를 추출할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 추출된 생체 데이터 및 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장된 기준 생체 데이터를 비교 분석함으로써, 사용자의 혈압을 측정할 수 있다.
동작 501에서 전자 장치(101)의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상황 감지 모듈(예: 도 3의 상황 감지 모듈(320))을 이용하여 사용자의 비활동 상태를 확인할 수 있다. 예를 들어, 비활동 상태는 사용자가 심신이 안정된 상태로 의자에 앉아 있는 상태를 의미할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 상기 상황 감지 모듈(320)에 포함된 적어도 하나의 센서를 이용하여, 사용자의 상태 정보(예: 앉아 있는 상태, 누워 있는 상태, 이동 중인 상태, 및/또는 말하는 상태)를 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는 상황 감지 모듈(320)에 포함된 적어도 하나의 센서(예: 가속도 센서, 및/또는 자이로 센서)를 사용하여, 사용자가 앉아 있는지 여부를 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 가속도 센서 및/또는 자이로 센서 중 적어도 하나를 이용하여 전자 장치(101)의 움직임에 대응하는 센싱값을 측정할 수 있다. 프로세서(120)는 기 설정된 시간 동안 상기 측정된 센싱값과 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장된 임계값을 비교할 수 있고, 상기 센싱값이 상기 임계값을 초과하지 않는다면, 사용자가 비활동 상태임을 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 기 설정된 시간 동안 상기 센싱값이 상기 임계값을 초과하면, 프로세서(120)는 사용자가 활동 중인 상태임을 확인하고, 혈압 측정 기능을 중단할 수 있다.
동작 503에서 프로세서(120)는 비활동 상태에 대응하는 제 1 기준 생체 데이터를 확인할 수 있다. 제 1 기준 생체 데이터는 캘리브레이션 단계에서 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장된 제 1 혈압 데이터 및 제 1 교정 생체 데이터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 캘리브레이션 단계에서 제 1 기준 생체 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 비활동 상태에서 커프 방식의 혈압계를 사용하여 사용자의 제 1 혈압 데이터를 측정할 수 있고, 상기 제 1 기준 생체 데이터로 저장할 수 있다. 전자 장치(101)는 비활동 상태에서 PPG 센서(예: 도 3의 생체 센서(310))를 사용하여 사용자의 제 1 교정 생체 데이터를 추출할 수 있고, 상기 제 1 기준 생체 데이터로 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 기준 생체 데이터는 비활동 상태를 유지하는 사용자의 제 1 혈압 데이터 및 제 1 교정 생체 데이터를 포함할 수 있다. 제 1 혈압 데이터는 사용자의 절대 혈압값을 포함하고, 제 1 교정 생체 데이터는 PPG 신호에 기반한 사용자의 생체 데이터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 캘리브레이션 단계에서 제 1 혈압 데이터 및 제 1 교정 생체 데이터를 획득할 수 있고, 상기 제 1 기준 생체 데이터로 메모리(130)에 저장할 수 있다.
동작 505에서 프로세서(120)는 상황 감지 모듈(320)을 이용하여 사용자가 말하지 않는 상태인지를 확인할 수 있다. 상황 감지 모듈(320)은 마이크를 포함하며, 주변의 오디오를 수신할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 수신된 주변의 오디오를 기반으로 사용자의 음성을 감지할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 사용자의 음성 관련 정보가 메모리(130)에 저장된 상태이고, 프로세서(120)는 상기 수신된 오디오를 기반으로 사용자의 음성 정보가 포함되어 있는지 여부를 판단할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 수신된 오디오에 사용자의 음성 정보가 포함되지 않았다면, 사용자가 말하지 않는 상태임을 확인할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 동작 505는 혈압을 측정하는 방법에 있어서, 생략될 수 있다. 동작 505는 자동적으로 혈압을 측정하기 위한 추가적인 옵션일 수 있다.
동작 507에서 프로세서(120)는 생체 센서(예: 도 3의 생체 센서(310))를 이용하여 생체 데이터를 추출할 수 있다. 예를 들어, 생체 센서(310)는 PPG 기반의 혈압 측정 센서(예: PPG 센서, 및/또는 PPG 혈압계)를 포함할 수 있다. PPG 센서는 사용자의 혈관이 위치된 피부에 의해 반사된 반사광을 이용하여 사용자의 생체 데이터를 추출할 수 있고, 상기 추출된 생체 데이터를 기반으로 사용자의 혈압을 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 생체 센서(310)는 발광 장치(예: 도 3의 발광 장치(311)) 및 수광 장치(예: 도 3의 수광 장치(312))를 포함하고, 발광 장치(311)를 통해 빛을 방출할 수 있고, 수광 장치(312)를 통해 빛을 수신할 수 있다. 생체 센서(310)는 사용자의 혈관이 위치한 일 영역에 대응하여, 사용자의 혈압을 측정하기 위한 센싱 영역이 형성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 발광 장치(311)를 이용하여 빛을 방출할 수 있고, 상기 방출된 빛은 사용자의 혈관이 위치된 피부에 의해 반사되어 반사광이 생성될 수 있다. 프로세서(120)는 수광 장치(312)를 이용하여 상기 반사광을 획득할 수 있다. 예를 들어, 반사광은 사용자의 생체 데이터를 추출할 수 있는 PPG 신호를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 상기 획득된 반사광(예: PPG 신호)을 기반으로 사용자의 생체 데이터를 추출할 수 있다.
동작 509에서 프로세서(120)는 상기 추출된 생체 데이터 및 메모리(예: 도1의 메모리(130))에 저장된 제 1 기준 생체 데이터를 기반으로 사용자의 혈압을 측정할 수 있다. 예를 들어, 제 1 기준 생체 데이터는 사용자의 혈압 데이터(예: 절대값) 및 제 1 교정 생체 데이터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 상기 추출된 생체 데이터와 상기 제 1 교정 생체 데이터를 비교하여, 상대적인 차이값을 확인할 수 있고, 상기 상대적인 차이값을 기반으로 사용자의 혈압을 측정할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자의 혈압 데이터(예: 절대값)에 상기 상대적인 차이값을 반영하여, 혈압 측정 단계에서의 사용자의 혈압값을 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 교정 생체 데이터는 캘리브레이션 단계에서 비활동 상태(예: 앉아있는 상태)인 사용자로부터 추출된 생체 데이터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자의 혈압을 측정하기 위한 혈압 측정 알고리즘이 메모리(130)에 저장된 상태에서, 프로세서(120)는 상기 추출된 생체 데이터 및 상기 제 1 기준 생체 데이터를 상기 혈압 측정 알고리즘에 반영할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 혈압 측정 알고리즘을 기반으로 사용자의 혈압을 측정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 캘리브레이션 단계에서 심신이 안정된 사용자에게 앉은 자세로 혈압을 측정하도록 가이드를 제공할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 가이드에 기반하여 측정된 제 1 혈압 데이터(예: 절대값) 및 생체 데이터(예: 제 1 교정 생체 데이터)를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 기준 생체 데이터는 캘리브레이션(calibration) 단계에서 커프 혈압계를 사용하여 측정된 사용자의 제 1 혈압 데이터 및 생체 센서(예: PPG 센서, PPG 혈압계)를 사용하여 측정된 사용자의 제 1 교정 생체 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 커프 혈압계는 절대값(absolute value)에 해당하는 사용자의 혈압 데이터(예: 수축기의 혈압값 및/또는 이완기의 혈압값)를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 커프 혈압계를 사용하여 측정된 혈압 데이터를 입력 받기 위한 사용자 인터페이스를 표시할 수 있고, 사용자에 의해 입력된 혈압 데이터를 제 1 기준 생체 데이터로 메모리(130)에 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 혈압 측정 단계에서 현재 시점에 대응하는 사용자의 생체 데이터를 추출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 혈압 측정 단계에서 생체 센서(310)(예: PPG 센서)를 이용하여 사용자의 생체 데이터를 추출할 수 있고, 메모리(130)에 저장된 상기 제 1 기준 생체 데이터를 비교함으로써, 사용자의 혈압을 측정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 상황 감지 모듈(320)을 사용하여, 사용자의 비활동 상태 및 말하지 않는 상태를 확인할 수 있고, 생체 센서(310)를 사용하여, 현재 시점에서의 생체 데이터를 추출할 수 있다. 전자 장치(101)는 현재 시점에서의 생체 데이터와 메모리(130)에 저장된 제 1 기준 생체 데이터를 비교 및 분석하여, 사용자의 혈압을 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 일상 생활 중 특정 조건(예: 사용자가 비활동 상태를 기 설정된 시간 동안 유지하는 조건)이 충족되면, 자동적으로 사용자의 생체 데이터를 추출할 수 있고, 상기 추출된 생체 데이터를 기반으로 사용자의 혈압값을 측정 및 기록할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자의 상태 정보(status information, context information)를 감지할 수 있고, 상기 상태 정보에 기반한 혈압값을 측정 및 기록할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 캘리브레이션 단계에서 생체 센서(310)를 이용하여 측정한 제 1 교정 생체 데이터와 혈압 측정 단계에서 생체 센서(310)를 이용하여 측정한 생체 데이터를 비교하여, 그 차이값이 설정된 임계값(threshold)을 초과하는지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 상기 차이값이 임계값을 초과하면, 전자 장치(101)는 상기 측정한 제 1 생체 데이터를 오류 데이터로 판단하고, 메모리(130)에 저장하지 않을 수 있다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)에서 취침 상태를 감지하여 혈압을 측정하는 방법에 대한 흐름도(600)이다.
동작 601에서 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상황 감지 모듈(예: 도 3의 상황 감지 모듈(320)) 및 생체 센서(예: 도 3의 생체 센서(310)) 중 적어도 하나를 이용하여 사용자의 수면 상태를 확인할 수 있다. 예를 들어, 수면 상태의 확인은 사용자가 취침 중인지 여부를 확인하는 의미일 수 있다. 전자 장치(101)는 상황 감지 모듈(320)에 포함된 적어도 하나의 센서(예: 가속도 센서, 및/또는 자이로 센서) 및 생체 센서(310)를 사용하여 사용자가 취침 중인지 여부를 확인할 수 있다. 일반적으로, 사람의 혈압은 일상 생활을 하는 상태보다, 취침 시, 하락하게 된다. 예를 들어, 혈압은 일반적으로 기상 직전에 상승하기 시작하여 약 1~2시간 동안 지속적으로 상승하게 되고, 일상 생활 동안 유지하게 되고, 취침 시, 하락하게 된다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 생체 센서(310)를 사용하여 사용자의 생체 데이터를 추출할 수 있고, 상기 추출된 생체 데이터를 기반으로 사용자의 수면 상태를 확인할 수 있다.
동작 603에서 프로세서(120)는 수면 상태에 대응하는 제 2 기준 생체 데이터를 확인할 수 있다. 제 2 기준 생체 데이터는 캘리브레이션 단계에서 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장된 제 2 혈압 데이터 및 제 2 교정 생체 데이터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 캘리브레이션 단계에서 제 2 기준 생체 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 누워있는 상태에서 커프 방식의 혈압계를 사용하여 사용자의 제 2 혈압 데이터를 측정할 수 있고, 상기 제 2 혈압 데이터에 가중치를 반영하여 수면 상태에 대응하는 혈압 데이터를 산출할 수 있다. 전자 장치(101)는 수면 상태에 대응하는 혈압 데이터를 상기 제 2 기준 생체 데이터로 저장할 수 있다. 전자 장치(101)는 누워있는 상태에서 PPG 센서(예: 도 3의 생체 센서(310))를 사용하여 사용자의 제 2 교정 생체 데이터를 추출할 수 있고, 상기 제 2 교정 생체 데이터에 가중치를 반영하여 수면 상태에 대응하는 교정 생체 데이터를 산출할 수 있다. 전자 장치(101)는 수면 상태에 대응하는 교정 생체 데이터를 상기 제 2 기준 생체 데이터로 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 2 기준 생체 데이터는 수면 상태를 유지하는 사용자의 제 2 혈압 데이터 및 제 2 교정 생체 데이터를 포함할 수 있다. 제 2 혈압 데이터는 사용자의 절대 혈압값을 포함하고, 제 2 교정 생체 데이터는 PPG 신호에 기반한 사용자의 생체 데이터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 캘리브레이션 단계에서 제 2 혈압 데이터 및 제 2 교정 생체 데이터를 획득할 수 있고, 상기 제 2 기준 생체 데이터로 메모리(130)에 저장할 수 있다.
동작 605에서 프로세서(120)는 상황 감지 모듈(320)을 이용하여 사용자가 수면 무호흡 상태인지를 확인할 수 있다. 상황 감지 모듈(320)은 마이크를 포함하며, 주변의 오디오를 수신할 수 있다. 프로세서(120)는 상기 수신된 주변의 오디오를 기반으로 취침 중인 사용자가 수면 무호흡 상태(예: 심한 코골이 또는 주간기면과 같은 수면 장애 상태)인지 여부를 감지할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 동작 605는 혈압을 측정하는 방법에 있어서, 생략될 수 있다. 동작 605는 자동적으로 혈압을 측정하기 위한 추가적인 옵션일 수 있다.
동작 607에서 프로세서(120)는 생체 센서(310)를 이용하여 생체 데이터를 추출할 수 있다. 예를 들어, 생체 센서(310)는 PPG 기반의 혈압 측정 센서(예: PPG 센서, 및/또는 PPG 혈압계)를 포함할 수 있다. PPG 센서는 사용자의 혈관이 위치된 피부에 의해 반사된 반사광을 이용하여 사용자의 생체 데이터를 추출할 수 있고, 상기 추출된 생체 데이터를 기반으로 사용자의 혈압을 측정할 수 있다. 사용자의 생체 데이터를 추출하는 과정은 도 5의 동작 507과 동일하며, 전술되었으므로 전술된 설명으로 대체한다.
동작 609에서 프로세서(120)는 상기 추출된 생체 데이터 및 메모리(예: 도1의 메모리(130))에 저장된 제 2 기준 생체 데이터를 기반으로 사용자의 혈압을 측정할 수 있다. 예를 들어, 제 2 기준 생체 데이터는 사용자의 혈압 데이터(예: 절대값) 및 제 2 교정 생체 데이터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 상기 추출된 생체 데이터와 상기 제 2 교정 생체 데이터를 비교하여, 상대적인 차이값을 확인할 수 있고, 상기 상대적인 차이값을 기반으로 사용자의 혈압을 측정할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자의 혈압 데이터(예: 절대값)에 상기 상대적인 차이값을 반영하여, 혈압 측정 단계에서의 사용자의 혈압값을 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 2 교정 생체 데이터는 캘리브레이션 단계에서 누운 상태인 사용자로부터 추출된 생체 데이터에 가중치를 반영한 교정 생체 데이터를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 캘리브레이션 단계에서 심신이 안정된 사용자에게 누운 자세로 혈압을 측정하도록 가이드를 제공할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 가이드에 기반하여 측정된 제 2 혈압 데이터(예: 절대값) 및 생체 데이터(예: 제 2 교정 생체 데이터)를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 2 기준 생체 데이터는 캘리브레이션 단계에서 커프 혈압계를 사용하여 측정된 사용자의 제 2 혈압 데이터 및 생체 센서(예: PPG 센서, 및/또는 PPG 혈압계)를 사용하여 측정된 사용자의 제 2 교정 생체 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 커프 혈압계는 절대값(absolute value)에 해당하는 사용자의 혈압 데이터(예: 수축기의 혈압값 및/또는 이완기의 혈압값)를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제 2 기준 생체 데이터를 획득함에 있어서, 누운 자세에서 측정된 제 2 교정 생체 데이터에 가중치를 반영하여 수면 상태에 대응하는 교정 생체 데이터를 산출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 상기 추출된 생체 데이터와 상기 제 2 기준 생체 데이터를 비교함으로써, 취침 상태에서의 사용자의 혈압을 측정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 누운 상태에서 측정된 사용자의 제 2 교정 생체 데이터를 메모리(130)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 누운 상태에서 측정된 생체 데이터와 수면 상태에서 측정된 생체 데이터는 차이가 있을 수 있다. 일 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)는 누운 상태에서 측정된 제 2 교정 생체 데이터에 가중치를 반영하여, 수면 상태에 대응하는 교정 생체 데이터를 산출할 수 있다. 전자 장치(101)는 캘리브레이션 단계에서 제 2 기준 생체 데이터를 산출할 수 있고, 메모리(130)에 저장할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 상황 감지 모듈(320)을 사용하여, 사용자의 수면 상태를 확인하고, 생체 센서(310)를 사용하여, 수면 상태에서의 생체 데이터를 추출할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 추출된 생체 데이터 및 메모리(130)에 저장된 제 2 교정 생체 데이터를 비교 및 분석하여, 상대적인 차이 값을 확인할 수 있고, 상기 상대적인 차이 값을 기반으로 사용자의 혈압을 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 수면 중 특정 조건(예: 사용자가 수면 상태를 기 설정된 시간 동안 유지하는 조건)이 충족되면, 자동적으로 사용자의 생체 데이터를 추출할 수 있고, 상기 추출된 생체 데이터를 기반으로 사용자의 혈압값을 측정 및 기록할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자의 상태 정보(status information, context information)를 감지할 수 있고, 상기 상태 정보에 기반한 혈압값을 측정 및 기록할 수 있다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 캘리브레이션 단계에서 기준 생체 데이터를 기록하는 방법에 대한 흐름도이다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 캘리브레이션 단계에서 기준 생체 데이터를 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장할 수 있고, 혈압 측정 단계에서 사용자의 생체 데이터를 추출하여 상기 메모리(130)에 저장된 기준 생체 데이터와 비교 및 분석할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 상기 비교 및 분석을 통해, 혈압 측정 단계에서의 사용자의 혈압값을 측정할 수 있다.
동작 701에서 전자 장치(101)는 캘리브레이션 프로세스를 시작할 수 있다. 예를 들어, 캘리브레이션 프로세스는 사용자의 혈압값을 보다 정확하게 측정하기 위해, 기준 생체 데이터를 메모리(130)에 저장하는 단계일 수 있다.
동작 703에서 전자 장치(101)의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 사용자의 자세를 확인할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 상황 감지 모듈(예: 도 3의 상황 감지 모듈(320))을 통해 사용자의 자세를 확인하거나, 사용자가 특정 자세를 유지하도록 가이드를 제공할 수 있다.
동작 705에서 프로세서(120)는 커프 방식의 혈압계를 이용하여 사용자의 혈압값을 측정할 수 있다. 예를 들어, 커프 방식의 혈압계는 외부 전자 장치를 포함할 수 있다. 사용자는 커프 방식의 혈압계를 통해 절대값에 해당하는 혈압값을 측정할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 커프 방식의 혈압계와 기능적으로 연결될 수 있고, 상기 커프 방식의 혈압계를 제어하여 사용자의 혈압값을 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자가 앉은 자세에서 측정한 제 1 혈압값 및 사용자가 누운 자세에서 측정한 제 2 혈압값을 구분하여 저장할 수 있다.
동작 707에서 프로세서(120)는 PPG 방식의 생체 센서를 이용하여 사용자의 교정 생체 데이터를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자가 앉은 자세에서 측정한 제 1 교정 생체 데이터 및 사용자가 누운 자세에서 측정한 제 2 교정 생체 데이터를 구분하여 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 보다 정확한 혈압값을 측정하기 위해 동작 705와 동작 707을 실질적으로 동시에 수행할 수 있다.
동작 709에서 프로세서(120)는 상기 획득한 교정 생체 데이터 및 상기 확인된 혈압값을 상기 사용자의 자세에 대응되는 기준 생체 데이터로 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제 1 혈압값 및 제 1 교정 생체 데이터를 제 1 기준 생체 데이터로 저장할 수 있고, 제 2 혈압값 및 제 2 교정 생체 데이터를 제 2 기준 생체 데이터로 저장할 수 있다. 예를 들어, 제 1 기준 생체 데이터는 사용자가 앉은 자세에서 캘리브레이션 프로세스를 수행하여 측정된 기준 생체 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 2 기준 생체 데이터는 사용자가 누운 자세에서 캘리브레이션 프로세스를 수행하여 측정된 기준 생체 데이터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제 2 기준 생체 데이터에 가중치를 반영함으로써, 수면 상태에 대응하는 기준 생체 데이터를 산출할 수 있다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사용자의 자세에 대응하여 기준 생체 데이터(예: 제 1 기준 생체 데이터, 및/또는 제 2 기준 생체 데이터)를 획득하는 과정을 도시한 예시도(800)이다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 생체 센서(예: 도 3의 생체 센서(310), PPG 센서)를 사용하여 사용자의 혈압을 측정할 때, 혈압을 보다 정확하게 측정하기 위해 캘리브레이션 단계에서 기준 생체 데이터를 측정 및 기록할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 기준 생체 데이터는 커프(cuff) 혈압계를 사용하여 측정한 혈압값(예: 절대값) 및 PPG 센서를 사용하여 추출된 교정 생체 데이터를 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 캘리브레이션(calibration) 단계에서 상기 혈압값 및 상기 교정 생체 데이터를 기반으로 기준 생체 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 심신이 안정된 사용자에게 앉은 상태로 캘리브레이션 단계(810)를 진행할 수 있고, 제 1 교정 생체 데이터(811)를 수집할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 사용자에게 앉은 자세로 혈압을 측정할 수 있도록 가이드를 제공할 수 있고, 상기 가이드를 기반으로 사용자로부터 제 1 교정 생체 데이터(811)를 수집할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 앉은 상태에서 커프 혈압계를 사용하여 측정된 제 1 혈압값 및 앉은 상태에서 생체 센서(310)(PPG 센서)를 사용하여 추출된 제 1 교정 생체 데이터(811)를 기반으로 제 1 기준 생체 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 심신이 안정된 사용자에게 누운 상태로 캘리브레이션 단계(820)를 진행할 수 있고, 제 2 교정 생체 데이터(821)를 수집할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 사용자에게 누운 자세로 혈압을 측정할 수 있도록 가이드를 제공할 수 있고, 상기 가이드를 기반으로 사용자로부터 제 2 교정 생체 데이터(821)를 수집할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 누운 상태에서 커프 혈압계를 사용하여 측정된 제 2 혈압값 및 누운 상태에서 생체 센서(310)(PPG 센서)를 사용하여 추출된 제 2 교정 생체 데이터(821)를 기반으로 제 2 기준 생체 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 캘리브레이션 단계에서 기준 생체 데이터를 획득하기 위한 과정을 다수 반복할 수 있고, 반복 횟수가 증가할수록 혈압 측정의 정확성이 높아질 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 커프 혈압계를 이용한 혈압값의 측정 및 PPG 센서를 이용한 교정 생체 데이터의 추출을 약 3회 반복할 수 있고, 약 3회 측정된 혈압값 및 교정 생체 데이터의 평균값을 계산하여 기준 생체 데이터를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 앉은 자세에서의 캘리브레이션 단계(810)를 수행할 수 있고, 앉은 자세에 대응하는 가중치를 반영하여 제 1 교정 생체 데이터(811)를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 누운 자세에서의 캘리브레이션 단계(820)를 수행할 수 있고, 누운 자세에 대응하는 가중치를 반영하여 제 2 교정 생체 데이터(821)를 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는 캘리브레이션 단계에서 커프 혈압계를 이용하여 측정된 혈압값, 제 1 교정 생체 데이터(811), 및/또는 제 2 교정 생체 데이터(821) 중 적어도 하나를 포함한 기준 생체 데이터를 획득할 수 있다.
도 9a 내지 도 9g는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 캘리브레이션 단계에서 표시되는 사용자 인터페이스를 도시한 제1예시도 내지 제7예시도이다.
도 9a 내지 도 9g를 참조하면, 휴대 전자 장치(901)(예: 도 4a의 제 2 전자 장치(402))는 웨어러블 장치(902)(예: 도 4a의 제 1 전자 장치(401))와 연동되어 동작할 수 있고, 웨어러블 장치(902)의 동작을 적어도 부분적으로 제어할 수 있다. 도 9a 내지 도 9g를 참조하면, 휴대 전자 장치(901)에서 캘리브레이션 프로세스가 수행되는 절차가 도시되었으나, 휴대 전자 장치(901)로 한정되지 않는다. 다른 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(902)가 독립적으로 캘리브레이션 프로세스를 수행할 수 있다.
도 9a를 참조하면, [a] 단계에서 휴대 전자 장치(901)는 사용자의 혈압을 측정하기 위한 어플리케이션 프로그램(예: SAMSUNG Health Monitor)이 실행되고, 상기 어플리케이션 프로그램의 실행 화면이 디스플레이를 통해 표시된 상태일 수 있다. [a] 단계에서 휴대 전자 장치(901)는 기능적으로 연결 가능한 웨어러블 장치(902)를 검색할 수 있고, 상기 웨어러블 장치(902)의 모델명을 표시할 수 있다. [a] 단계에서의 사용자 입력(911)에 응답하여, 휴대 전자 장치(901)는 사용자의 프로파일 정보(951) 획득을 위한 [b] 단계의 화면을 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 프로파일 정보(951)는 사용자의 이름, 생년월일, 및/또는 성별과 같은 개인적인 정보 및 건강 관련 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 휴대 전자 장치(901)는 어플리케이션 프로그램 실행 시, 사용자의 Health ID(예: 주민 등록 번호, 의료 보험 번호, 국가에서 발행한 등록 번호 및/또는 사용자의 고유한 ID 정보)를 확인할 수 있고, 상기 Health ID에 기반하여, 사용자의 프로파일 정보(951)를 저장할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 휴대 전자 장치(901)는 국가에서 관리하는 의료기관 서버와 기능적으로 연결될 수 있고, 사용자의 Health ID 및 프로파일 정보(951)를 의료기관 서버의 DB(database)에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 휴대 전자 장치(901)는 입력된 사용자의 프로파일 정보(951)를 여러 프로그램에서 활용할 수 있다. [b] 단계에서의 사용자 입력(912)에 응답하여, 휴대 전자 장치(901)는 사용자의 프로파일 정보(951)를 저장할 수 있고, 캘리브레이션 프로세스를 수행하기 위한 [c] 단계로 진입할 수 있다. [c] 단계에서의 사용자 입력(913)에 응답하여, 휴대 전자 장치(901)는 기능적으로 연결된 웨어러블 장치(902)와 동기화될 수 있고, 휴대 전자 장치(901)와 웨어러블 장치(902)가 실질적으로 동시에 캘리브레이션 프로세스를 수행할 수 있다.
도 9b를 참조하면, [a] 단계에서 휴대 전자 장치(901)는 캘리브레이션 프로세스를 수행하기 전에 주의할 내용을 표시할 수 있다. [a] 단계에서의 사용자 입력(914)에 응답하여, 휴대 전자 장치(901)는 외부의 커프 혈압계의 사용법을 표시할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 휴대 전자 장치(901)는 커프 혈압계와 기능적으로 연결될 수 있고, 적어도 부분적으로 상기 커프 혈압계를 제어할 수 있다. [b] 단계에서의 사용자 입력(915)에 응답하여, 휴대 전자 장치(901)는 사용자의 프로파일 정보(951)를 기반으로 사용자에 대응되는 주의할 내용(952)을 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 건강 정보에 기반한 의학 정보를 표시하거나, 사용자의 나이, 성별에 따른 주의할 내용을 표시할 수 있다. 예를 들어, 휴대 전자 장치(901)는 사용자의 건강과 관련된 자세한 내용을 표시하기 위한 객체(953)를 표시하고, 상기 객체(953)에 대한 사용자 입력에 응답하여, 사용자에 대응되는 구체적인 건강 정보를 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 휴대 전자 장치(901)는 무선 통신을 위한 통신 사업자를 확인하고, 휴대 전자 장치(901)가 위치한 국가 정보를 확인할 수 있다. 휴대 전자 장치(901)는 상기 국가 정보에 기반하여 혈압 측정을 위한 정책(policy)을 표시할 수도 있다. [c] 단계에서의 사용자 입력(916)에 응답하여, 휴대 전자 장치(901)는 도 9c의 화면을 표시할 수 있다.
도 9c를 참조하면, [a] 단계에서 휴대 전자 장치(901)는 웨어러블 장치(902)와 기능적으로 연결될 수 있고, 웨어러블 장치(902)를 적어도 부분적으로 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 휴대 전자 장치(901)와 웨어러블 장치(902)는 실질적으로 동시에 캘리브레이션 프로세스를 수행할 수 있다. [a] 단계에서의 사용자 입력(917)에 응답하여, 휴대 전자 장치(901)는 커프 혈압계를 이용한 혈압값의 측정을 가이드할 수 있다. [b] 단계에서의 사용자 입력(918)에 응답하여, 휴대 전자 장치(901)는 커프 혈압계를 이용한 혈압값의 측정 및 웨어러블 장치(902)를 이용한 생체 데이터의 추출을 실질적으로 동시에 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, [c] 단계에서 휴대 전자 장치(901)는 웨어러블 장치(902)에서 자동적으로 사용자의 생체 데이터를 추출하도록 상기 웨어러블 장치(902)를 제어할 수 있다.
도 9d를 참조하면, [a] 단계에서 웨어러블 장치(902)는 생체 데이터의 추출 과정의 진행 상황을 표시할 수 있다. [b] 단계에서 휴대 전자 장치(901)는 커프 혈압계를 이용한 혈압값의 측정이 완료되었는지 여부를 확인하기 위한 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다. [b] 단계에서 웨어러블 장치(902)는 생체 데이터의 추출이 완료되었음을 표시할 수 있다. [b] 단계에서의 사용자 입력(919)에 응답하여, 휴대 전자 장치(901)는 사용자로부터 측정된 혈압값을 입력 받기 위한 사용자 인터페이스(954)를 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 수축기 혈압값(systolic) 및 이완기 혈압값(diastolic)을 구분하여 입력할 수 있다. [c] 단계에서의 사용자 입력(920)에 응답하여, 휴대 전자 장치(901)는 첫 번째 캘리브레이션 프로세스가 완료되었음을 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 캘리브레이션 프로세스는 여러 번 반복되어 수행될 수 있고, 반복 횟수가 늘어날수록 측정된 혈압값의 정확성이 높아질 수 있다. [d] 단계에서의 사용자 입력(921)에 응답하여, 휴대 전자 장치(901)는 도 9e의 화면을 표시할 수 있다.
도 9e를 참조하면, [a] 단계와 [b] 단계는 9c의 [a] 단계 내지 [c] 단계와 동일한 과정일 수 있다. 도 9e는 두 번째 캘리브레이션 프로세스에서 휴대 전자 장치(901) 및 웨어러블 장치(902)가 표시하는 화면을 도시한다. [d] 단계에서 휴대 전자 장치(901) 및 웨어러블 장치(902)는 두 번째 캘리브레이션 프로세스가 완료되었음을 표시할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 휴대 전자 장치(901)는 동일한 자세(예: 앉은 자세, 서 있는 자세, 및/또는 누워 있는 자세)를 유지한 상태에서 캘리브레이션 프로세스를 수행할 수 있다. 휴대 전자 장치(901)는 기 설정된 횟수(예: 3회)만큼 캘리브레이션 프로세스를 반복하여 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 휴대 전자 장치(901)는 상황 감지 모듈(예: 도 3의 상황 감지 모듈(320))을 사용하여, 사용자의 자세를 확인할 수 있다. 예를 들어, 캘리브레이션 프로세스가 수행될 때, 휴대 전자 장치(901)는 사용자의 자세가 변경되었음을 감지할 수 있고, 상기 감지에 응답하여, 상기 수행 중인 캘리브레이션 프로세스를 중단할 수 있다. 휴대 전자 장치(901)는 사용자에게 자세가 변경되었음을 알려줄 수 있다. 일 실시예에 따르면, 휴대 전자 장치(901)는 사용자의 자세가 변경된 경우 수행 중인 캘리브레이션 프로세스의 측정 데이터를 삭제할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 휴대 전자 장치(901)는 캘리브레이션 프로세스 수행 시, 상기 상황 감지 모듈(320)을 사용하여 사용자의 자세를 확인할 수 있고, 상기 확인된 사용자의 자세에 대응하는 가중치를 상기 캘리브레이션 프로세스에 반영할 수 있다. 휴대 전자 장치(901)는 상기 사용자의 자세에 대응하는 가중치가 반영된 기준 생체 데이터를 획득할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 휴대 전자 장치(901)는 복수 번의 캘리브레이션 프로세스를 수행함에 있어서, 자세를 변경하면서 캘리브레이션 프로세스를 수행할 수 있다. 예를 들어, 기 설정된 횟수(예: 3회)만큼 캘리브레이션 프로세스를 수행할 때, 휴대 전자 장치(901)는 첫 번째 측정 시, 앉은 자세에 기반하여 캘리브레이션 프로세스를 수행하고, 두 번째 또는 세 번째 측정 시, 다른 자세(예: 서 있는 자세, 누워 있는 자세)에 기반하여 캘리브레이션 프로세스를 수행할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 휴대 전자 장치(901)는 기 설정된 횟수(예: 3회)만큼 동일한 자세에 기반하여 캘리브레이션 프로세스를 수행하고, 추가적으로(예: 4회 이상) 다른 자세에 기반하여 캘리브레이션 프로세스를 수행할 수도 있다.
도 9f를 참조하면, [a] 단계에서 휴대 전자 장치(901) 및 웨어러블 장치(902)는 캘리브레이션 프로세스가 완료되었음을 표시할 수 있다. [a] 단계에서의 사용자 입력(930)에 응답하여, 휴대 전자 장치(901) 및 웨어러블 장치(902)는 주기적으로 사용자의 혈압을 측정할 수 있고, 상기 측정된 사용자의 혈압을 리스트(955)화하여 기록할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 휴대 전자 장치(901) 및 웨어러블 장치(902)는 상황 정보(context information)를 기반으로 자동적으로 사용자의 혈압값을 측정할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(902)는 PPG 센서를 사용하여 사용자의 생체 데이터를 추출할 수 있고, 캘리브레이션 프로세스에서 결정된 사용자의 교정 생체 데이터와의 비교를 통해, 사용자의 혈압값을 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 휴대 전자 장치(901) 및 웨어러블 장치(902)는 상황 정보와 함께 상기 측정된 혈압값을 메모리에 저장할 수 있다.
도 9g를 참조하면, 휴대 전자 장치(901)는 캘리브레이션 프로세스를 다시 수행할 수 있다. 예를 들어, 휴대 전자 장치(901)는 기 설정된 횟수(예: 3회)만큼 캘리브레이션 프로세스를 수행하는 중 1회 또는 2회만 수행하고, 상기 캘리브레이션 프로세스를 완료하지 못한 상태일 수 있다. 도 9g를 참조하면, 휴대 전자 장치(901)는 미완료된 캘리브레이션 프로세스를 완료하기 위한 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 휴대 전자 장치(901)는 웨어러블 장치(902)와 기능적으로 연결되어, 동일한 과정을 수행하도록 상기 웨어러블 장치를 적어도 부분적으로 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 휴대 전자 장치(901)는 상황 감지 모듈(예: 도 3의 상황 감지 모듈(320))을 사용하여 사용자의 자세를 확인할 수 있고, 상기 사용자의 자세가 변경되었음을 감지하면, 진행 중인 캘리브레이션 프로세스를 중단할 수 있다. 도 9g를 참조하면, 휴대 전자 장치(901)는 캘리브레이션 프로세스가 중단된 경우에도 도 9g의 사용자 인터페이스를 표시할 있다. 일 실시예에 따르면, 휴대 전자 장치(901) 및 웨어러블 장치(902)는 주기적으로 캘리브레이션 프로세스를 수행하도록 알림 이벤트를 설정할 수 있다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)가 감지할 수 있는 복수의 상황 정보를 도시한 예시도(1000)이다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 상황 감지 모듈(예: 도 3의 상황 감지 모듈(320))을 사용하여 외부 환경을 나타내는 컨텍스트 정보(context information)(예: 상황 정보)를 수집할 수 있다. 예를 들어, 컨텍스트 정보는 사용자의 자세와 관련된 정보(1010), 사용자의 활동 상태와 관련된 정보(1020), 및/또는 그 외에 감지 가능한 복수의 환경 정보(1030)를 포함할 수 있다. 사용자의 자세와 관련된 정보(1010)는 사용자가 서 있는 상태인지, 앉아 있는 상태인지 또는 누워 있는 상태인지를 확인 가능한 정보를 포함할 수 있다. 사용자의 활동 상태와 관련된 정보(1020)는 사용자가 휴식 중인지, 취침 중인지, 운동 중인지 또는 이동 중인지를 확인 가능한 정보를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 복수의 환경 정보(1030)는 시간 정보, 날씨 정보, 국가 정보(예: 통신 네트워크에 접속한 국가) 및/또는 위치 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 시간 정보는 기상 후 시간, 취침 전 시간, 취침 시간, 식사 전 시간 또는 식사 후 시간과 같은 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 취침 시간은 사용자가 회복하는 시간으로, 사용자의 리듬에 맞춰 충분한 취침을 하게 되면, 사용자의 스트레스가 감소할 수 있고, 사용자의 혈압에 영향을 줄 수 있다. 식사 시간의 경우 짠 음식을 섭취하면 혈류량이 빨라지게 되어 사용자의 혈압이 상승할 수 있다. 예를 들어, 날씨 정보 및 위치 정보는 사용자의 신체 리듬에 따라, 혈압이 영향을 받을 수 있다. 날씨 정보는 사용자의 취향에 따라, 사용자의 혈압에 영향을 끼칠 수 있고, 위치 정보는 사용자가 자주 방문하는 장소(예: 집, 사무실) 및 낯선 장소(예: 병원)에 대응하여, 사용자의 혈압에 영향을 끼칠 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 상황 정보 모듈(320)에 포함된 적어도 하나의 센서를 사용하여, 외부 환경을 나타내는 컨텍스트 정보를 수집할 수 있다. 전자 장치(101)는 생체 센서(예: 도 3의 생체 센서(310))를 사용하여 자동적으로 사용자의 혈압을 측정함에 있어서, 컨텍스트 정보를 함께 고려할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 컨텍스트 정보와 사용자의 생체 데이터를 매핑하여 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 일상 생활 중에 자동적으로 사용자의 혈압값을 측정함에 있어서, 컨텍스트 정보를 함께 기록할 수 있고, 특정 상황에 따른 혈압값의 변화량을 사용자에게 제공할 수 있다. 전자 장치(101)는 측정된 혈압값과 컨텍스트 정보를 매핑하여 메모리(130)에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자는 특정 상황에서의 혈압을 확인할 수 있고, 사용자의 건강 상태를 검진할 수 있다.
도 11은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)에서 측정한 생체 데이터 및 사용자의 상황 정보를 기반으로 기록된 리스트를 도시한 예시도(1100)이다.
도 11을 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 웨어러블 장치)는 자동으로 혈압값을 측정할 수 있고, 상기 혈압의 측정 시점의 상황 정보를 함께 저장할 수 있다. 웨어러블 장치(101)(예: 제 1 전자 장치)는 휴대 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(102), 제 2 전자 장치)와 무선 통신을 수행할 수 있고, 휴대 전자 장치(102)에 상기 측정된 혈압값 및 상기 상황 정보를 전송할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 휴대 전자 장치(102)는 웨어러블 장치(101)로부터 전송된 혈압 및 상황 정보를 리스트(list)로 기록할 수 있고, 표시 장치(예: 휴대 전자 장치(102)의 표시 장치(1101))를 통해, 생체 데이터가 포함된 사용자 인터페이스(UI, user interface)(1110)를 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스(1110)는 혈압을 측정한 시간 정보, 측정된 혈압의 수치 정보, 및/또는 상황 정보로 구성된 카테고리(1120)를 기반으로 상기 측정된 혈압값을 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카테고리(1120)에 포함된 항목은 한정되지 않으며, 사용자 및/또는 개발자의 설정에 따라 변경될 수 있다.
다양한 실시예에 따르며, 전자 장치(101)는 사용자가 수동적으로 심신이 안정된 상태를 취한 후, 혈압을 측정하는 것이 아니라, 자동적으로 사용자의 활동 상태를 감지하고, 특정 조건을 충족하는 경우 사용자의 혈압값을 측정 및 기록할 수 있다. 일반적으로 혈압은 기상 직전에 상승하기 시작하여 약 1~2 시간 동안 지속적으로 상승하고, 일과 시간 동안 유지되다가 취침 시 하락할 수 있다. 임상적으로 병원에서 측정된 혈압은 정상 범위에 해당되나, 가정에서 측정된 혈압이 높은 경우, 가면 고혈압(masked hypertension)에 해당되고, 병원에서 측정된 혈압은 높지만, 가정에서 측정된 혈압이 낮은 경우 백의 고혈압(white-coat hypertension)에 해당될 수 있다. 또한, 아침에 약 135/85 mmHg 이상으로 급격히 혈압이 증가하게 되면, 아침 고혈압(morning hypertension)에 해당되고, 취침 시 약 120/70 mmHg 이하로 혈압이 감소하지 않게 되면, 야간 고혈압(nocturnal hypertension)에 해당된다. 예를 들어, 아침 고혈압은 뇌졸중 발생의 중요 독립 인자이며, 심장 비대, 경동백 비대와 연관되고, 야간 고혈압은 수면 중 심근경색증, 뇌졸중에 의한 사망과 연관될 수 있다. 일반적으로 수면 무호흡증이 발생하면, 혈압이 급격히 증가할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자의 혈압을 주기적으로 측정할 수 있고, 설정된 정상적인 혈압 범위를 벗어나게 되면, 사용자에게 알림 메시지를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 경고 알람 및 진동을 사용하여 사용자에게 건강 상 문제점이 발생했음을 공지할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자 인터페이스(1110)를 기반으로, 건강 상 문제점이 발생한 생체 데이터를 하이라이트(highlight) 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 수면 무호흡증(1111)의 발생 정보를 하이라이트 표시할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 웨어러블 장치(101)(예: 제 1 전자 장치)는 일상 생활 중에 자동적으로 혈압을 측정 및 기록할 수 있고, 상황 정보(context information)를 함께 매핑하여 메모리(130)에 저장할 수 있다. 웨어러블 장치(101)는 혈압 및 상황 정보를 휴대 전자 장치(102)(예: 제 2 전자 장치)에 전송할 수 있다. 휴대 전자 장치(102)는 상기 전송된 혈압 및 상황 정보를 기반으로 사용자 인터페이스(UI)(1110)를 생성할 수 있고, 표시 장치(1101)를 통해 상기 사용자 인터페이스(1110)를 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자는 일상 생활 중 자동적으로 측정된 혈압 및 측정 시점의 상황 정보를 함께 고려하여 건강 상태를 유추할 수 있고, 질병을 예방할 수 있다.
도 12는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서 사용자의 혈압을 측정하는 과정을 도시한 예시도이다.
도 12를 참조하면, 제 1 그래프(1201)에서 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 웨어러블 장치)는 생체 센서(예: 도 3의 생체 센서(310))를 사용하여 적어도 하나의 PPG 신호(예: PPG duration을 기준으로 구분된 PPG 신호)를 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 획득된 적어도 하나의 PPG 신호를 기반으로 앙상블 평균값(ensemble average)을 산출할 수 있다. 제 2 그래프(1003)에서 전자 장치(101)는 복수의 PPG 신호를 겹쳐서, 앙상블 평균값(1210)을 산출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 앙상블 평균값(1210)으로부터 PPG duration(1205)을 산출할 수 있고, 약 1분(예: 60초)을 PPG duration(1205)으로 나눔으로써, 사용자의 혈압에 대응되는 펄스 속도(pulse rate)를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 상기 측정된 펄스 속도를 기반으로 사용자의 혈압을 측정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 그래프(1203)는 PPG 신호의 템플릿(template)을 나타내는 그래프일 수 있다. 예를 들어, 측정 기준이 되는 절대 혈압값은 수축기 혈압(systolic blood pressure, SBP)을 약 120으로, 이완기 혈압(diastolic blood pressure, DBP)을 약 80으로 설정될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 절대 혈압값과 PPG 신호에 의해 측정된 혈압값과의 상대적인 차이값을 확인할 수 있고, 상기 상대적인 차이값을 기반으로 사용자의 혈압을 측정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 혈압을 측정하기 위한 혈압 알고리즘을 메모리(예: 도 3의 메모리(130))에 저장할 수 있고, 상기 혈압 알고리즘을 사용하여 사용자의 혈압을 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자로부터 추출된 생체 데이터 및 상기 메모리(130)에 저장된 기준 생체 데이터를 상기 혈압 알고리즘에 반영할 수 있고, 사용자의 혈압을 측정할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)의 혈압 측정 방법은, 적어도 하나의 센서가 포함된 상황 감지 모듈(예: 도 3의 상황 감지 모듈(320))을 이용하여 사용자가 비활동 상태(inactive state)인지 여부를 확인하는 동작, 상기 비활동 상태인 경우 상기 비활동 상태에 대응하는 기준 생체 데이터를 확인하는 동작, 생체 센서(예: 도 3의 생체 센서(310))를 사용하여 사용자의 생체 데이터를 추출하는 동작, 및 상기 추출된 생체 데이터 및 상기 기준 생체 데이터를 기반으로 사용자의 혈압을 측정하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 방법에서 상기 비활동 상태인지 여부를 확인하는 동작은 상기 상황 감지 모듈에 포함된 가속도 센서 및 자이로 센서를 이용하여 설정된 시간 동안 사용자의 움직임에 대응하는 센싱값을 측정하는 동작, 및 상기 움직임에 대응하는 센싱값이 임계값을 초과하지 않는 경우 상기 비활동 상태임을 확인하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 방법은, 상기 가속도 센서, 상기 자이로 센서 및 상기 생체 센서 중 적어도 하나를 기반으로 사용자가 취침 상태인지 여부를 확인하는 동작, 및 상기 취침 상태인 경우 상기 생체 센서를 사용하여 사용자의 생체 데이터를 추출하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 방법은, 상기 상황 감지 모듈에 포함된 마이크를 사용하여 상기 사용자가 수면 무호흡 상태로 취침 중인지 여부를 확인하는 동작, 및 상기 수면 무호흡 상태에 대응하여 상기 사용자의 생체 데이터를 추출하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 방법은, 상기 상황 감지 모듈을 이용하여 외부 환경을 나타내는 컨텍스트 정보(context information)를 획득하는 동작, 및 상기 측정된 혈압과 상기 컨텍스트 정보를 매핑하여 상기 메모리에 저장하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 컨텍스트 정보는 위치 정보, 자세 정보, 시간 정보, 주변의 사람 정보, 소음 정보, 건강 관련 정보, 및 수면 단계 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 방법은, 캘리브레이션(calibration) 단계에서 커프 혈압계를 사용하여 측정한 혈압 데이터 및 제 1 사용자 자세에 대응하는 제 1 가중치를 기반으로 제 1 기준 생체 데이터를 산출하는 동작, 및 상기 커프 혈압계를 사용하여 측정한 혈압 데이터 및 제 2 사용자 자세에 대응하는 제 2 가중치를 기반으로 제 2 기준 생체 데이터를 산출하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 방법은, 혈압 측정 단계에서 상기 생체 센서를 사용하여 획득한 상기 사용자의 생체 데이터를 추출하는 동작, 상기 추출된 사용자의 생체 데이터, 및 상기 제 1 기준 생체 데이터와 상기 제 2 기준 생체 데이터 중 적어도 하나를 비교하여 상기 추출된 사용자의 생체 데이터에 대응하는 상대적인 차이값을 확인하는 동작, 및 상기 확인된 차이값을 기반으로 사용자의 혈압을 측정하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나","A 또는 B 중 적어도 하나,""A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나,"및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체 는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
그리고 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 실시예에 따른 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 실시예의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 실시예의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 발명의 다양한 실시예의 범위는 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 다양한 실시예의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 다양한 실시예의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    생체 데이터를 검출하기 위한 생체 센서;
    상황 감지 모듈;
    메모리; 및
    상기 생체 센서, 상기 상황 감지 모듈, 및 상기 메모리에 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 상황 감지 모듈을 이용하여 사용자가 비활동 상태(inactive state)인지 여부를 확인하고,
    상기 비활동 상태인 경우 상기 비활동 상태에 대응하는 기준 생체 데이터를 확인하고,
    상기 생체 센서를 이용하여 사용자의 생체 데이터를 추출하고,
    상기 추출된 생체 데이터 및 상기 기준 생체 데이터를 기반으로 사용자의 혈압을 측정하는 전자 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 상황 감지 모듈에 포함된 가속도 센서 및 자이로 센서를 이용하여 설정된 시간 동안 상기 전자 장치의 움직임에 대응하는 센싱값을 측정하고,
    상기 움직임에 대응하는 센싱값이 임계값을 초과하지 않는 경우 사용자가 상기 비활동 상태임을 확인하는 전자 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 가속도 센서, 상기 자이로 센서 및 상기 생체 센서 중 적어도 하나를 기반으로 사용자가 취침 상태인지 여부를 확인하고,
    상기 취침 상태인 경우 상기 생체 센서를 사용하여 사용자의 생체 데이터를 추출하고,
    상기 상황 감지 모듈에 포함된 마이크를 사용하여 상기 사용자가 수면 무호흡 상태로 취침 중인지 여부를 확인하고,
    상기 수면 무호흡 상태에 대응하여 상기 사용자의 생체 데이터를 추출하는 전자 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 상황 감지 모듈에 포함된 마이크를 사용하여 사용자가 발화 상태인지 여부를 확인하고,
    상기 사용자가 발화 상태가 아닌 경우 상기 비활동 상태임을 확인하는 전자 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 상황 감지 모듈에 포함된 적어도 하나의 센서를 이용하여 외부 환경을 나타내는 컨텍스트 정보(context information)를 획득하고,
    상기 측정된 혈압과 상기 컨텍스트 정보를 매핑하여 상기 메모리에 저장하고,
    상기 컨텍스트 정보는 위치 정보, 자세 정보, 시간 정보, 주변의 사람 정보, 소음 정보, 건강 관련 정보, 및 수면 단계 정보 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 메모리에 저장된 혈압 측정 알고리즘을 사용하여, 상기 추출된 생체 데이터 및 상기 기준 생체 데이터를 기반으로 혈압을 측정하는 전자 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    캘리브레이션(calibration) 단계에서 커프 혈압계를 사용하여 측정한 혈압 데이터 및 제 1 사용자 자세에 대응하는 제 1 가중치를 기반으로 제 1 기준 생체 데이터를 산출하고,
    상기 커프 혈압계를 사용하여 측정한 혈압 데이터 및 제 2 사용자 자세에 대응하는 제 2 가중치를 기반으로 제 2 기준 생체 데이터를 산출하는 전자 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 캘리브레이션 단계에서 사용자에게 상기 제 1 사용자 자세 및 상기 제 2 사용자 자세 중 적어도 하나에 대응하는 가이드를 제공하고, 상기 가이드에 기반하여 상기 제 1 기준 생체 데이터 및 상기 제 2 기준 생체 데이터 중 적어도 하나를 산출하는 전자 장치.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    혈압 측정 단계에서 상기 생체 센서를 사용하여 획득한 상기 사용자의 생체 데이터를 추출하고,
    상기 추출된 사용자의 생체 데이터 및 상기 제 1 기준 생체 데이터와 상기 제 2 기준 생체 데이터 중 적어도 하나를 비교하여, 상기 추출된 사용자의 생체 데이터에 대응하는 상대적인 차이값을 확인하고,
    상기 확인된 차이값을 기반으로 사용자의 혈압을 측정하는 전자 장치.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 생체 센서는 PPG(photoplethysmography) 기반의 혈압계이며, 발광 장치 및 수광 장치를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 발광 장치로부터 방출된 광의 적어도 일부가 혈관이 위치한 피부에 반사되고, 상기 수광 장치를 통해 상기 반사된 광이 수신되면, 상기 수신된 광을 기반으로 사용자의 생체 데이터를 추출하는 전자 장치.
  11. 혈압 측정 방법에 있어서,
    적어도 하나의 센서가 포함된 상황 감지 모듈을 이용하여 사용자가 비활동 상태(inactive state)인지 여부를 확인하는 동작;
    상기 비활동 상태인 경우 상기 비활동 상태에 대응하는 기준 생체 데이터를 확인하는 동작;
    생체 센서를 사용하여 사용자의 생체 데이터를 추출하는 동작; 및
    상기 추출된 생체 데이터 및 상기 기준 생체 데이터를 기반으로 사용자의 혈압을 측정하는 동작; 을 포함하는 혈압 측정 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 비활동 상태인지 여부를 확인하는 동작은,
    상기 상황 감지 모듈에 포함된 가속도 센서 및 자이로 센서를 이용하여 설정된 시간 동안 사용자의 움직임에 대응하는 센싱값을 측정하는 동작; 및
    상기 움직임에 대응하는 센싱값이 임계값을 초과하지 않는 경우 상기 비활동 상태임을 확인하는 동작; 을 포함하는 혈압 측정 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 가속도 센서, 상기 자이로 센서 및 상기 생체 센서 중 적어도 한나를 기반으로 사용자가 취침 상태인지 여부를 확인하는 동작;
    상기 취침 상태인 경우 상기 생체 센서를 사용하여 사용자의 생체 데이터를 추출하는 동작;
    상기 상황 감지 모듈에 포함된 마이크를 사용하여 상기 사용자가 수면 무호흡 상태로 취침 중인지 여부를 확인하는 동작; 및
    상기 수면 무호흡 상태에 대응하여 상기 사용자의 생체 데이터를 추출하는 동작; 을 더 포함하는 혈압 측정 방법.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 상황 감지 모듈을 이용하여 외부 환경을 나타내는 컨텍스트 정보(context information)를 획득하는 동작; 및
    상기 측정된 혈압과 상기 컨텍스트 정보를 매핑하여 상기 메모리에 저장하는 동작; 을 더 포함하고,
    상기 컨텍스트 정보는 위치 정보, 자세 정보, 시간 정보, 주변의 사람 정보, 소음 정보, 건강 관련 정보, 및 수면 단계 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 혈압 측정 방법.
  15. 제 11 항에 있어서,
    캘리브레이션(calibration) 단계에서 커프 혈압계를 사용하여 측정한 혈압 데이터 및 제 1 사용자 자세에 대응하는 제 1 가중치를 기반으로 제 1 기준 생체 데이터를 산출하는 동작;
    상기 커프 혈압계를 사용하여 측정한 혈압 데이터 및 제 2 사용자 자세에 대응하는 제 2 가중치를 기반으로 제 2 기준 생체 데이터를 산출하는 동작;
    혈압 측정 단계에서 상기 생체 센서를 사용하여 획득한 상기 사용자의 생체 데이터를 추출하는 동작;
    상기 추출된 사용자의 생체 데이터, 및 상기 제 1 기준 생체 데이터와 상기 제 2 기준 생체 데이터 중 적어도 하나를 비교하여 상기 추출된 사용자의 생체 데이터에 대응하는 상대적인 차이값을 확인하는 동작; 및
    상기 확인된 차이값을 기반으로 사용자의 혈압을 측정하는 동작; 을 더 포함하는 혈압 측정 방법.
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