KR101809149B1 - 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시 예는, 사용자의 혈압 및 혈류에 대한 사용자데이터를 수신하는 사용자데이터수신단계, 상기 수신된 사용자데이터를 기초로 상기 사용자에 대한 3차원 사용자패턴을 산출하는 패턴산출단계, 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계(circulatory)환자의 혈압 및 혈류에 대한 데이터를 기초로 산출된 비교대상패턴을, 상기 산출된 사용자패턴과 비교하는 패턴비교단계 및 상기 비교한 결과를 기초로 상기 사용자가 상기 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계환자 중 어느 위치에 더 가까운지 시각화한 순환계질환 발생잠재도를 출력하는 결과출력단계를 포함하는 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 방법을 제공한다.

Description

순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치 및 그 방법 {Apparatus for determining circulatory disease and method thereof}

본 발명은 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치, 방법 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독가능한 기록매체에 관한 것이다.

건강에 대한 사람들의 관심이 날로 늘어나면서 건강관련지표를 간편하게 측정할 수 있는 장비들이 점점 늘어나고 있다. 예를 들어, 혈압측정기, 맥박측정기, 혈중 산소포화도 측정기 등과 같이 다양한 측정장비들이 점차 고도화되고 경량화됨에 따라 사람들은 일정한 장소에 방문하여 측정장비를 사용하는 것뿐만 아니라, 측정장비를 간편하게 휴대하고 다니면서 사용할 수 있게 되었다.

다만, 아직까지는 휴대성과 기술적 한계라는 두 가지 측면을 모두 고려하여 휴대용 건강지표 측정장비들은 사용자가 일정한 사용법에 따라 입력을 가하면, 그에 대한 결과만 바로 표시해주는 기능에만 머물러 있으며, 실제 데이터와 접목시켜서 비교한 결과를 객관적으로 알려주는 기능을 갖고 있는 휴대용 기기는 극히 드물게 찾아볼 수 있을 뿐만 아니라, 그 기기의 가격도 굉장히 높은 편이다.

한편, 스마트폰과 같이 각종 유무선 통신기능을 구비한 다기능 지능형 복합단말기가 널리 보급됨에 따라 스마트폰에 부가장착하여 활용할 수 있는 각종 장비도 늘어나고 있는 추세인데, 스마트폰에 포함되어 있는 고도의 연산처리기능 및 디스플레이기능과 휴대용 건강지표 측정기의 정확한 측정기능을 모두 활용하여 사용자에게 정확하고 쓸모있는 정보를 제공하는 장치의 필요성이 대두되고 있다.

대한민국 공개특허공보 제2016-0094317호

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 휴대용 측정장비를 통해 얻어진 사용자의 혈압, 맥박 수치를 통해 사용자의 체질과 유사한 체질을 가진 사람들이 순환계질환에 얼마나 잘 걸리는지 여부를 판단할 수 있는 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치 및 그 방법을 제공하는 데에 있다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 방법은, 사용자의 혈압 및 혈류에 대한 사용자데이터를 수신하는 사용자데이터수신단계; 상기 수신된 사용자데이터를 기초로 상기 사용자에 대한 3차원 사용자패턴을 산출하는 패턴산출단계; 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계(circulatory)환자의 혈압 및 혈륩에 대한 데이터를 기초로 산출된 비교대상패턴을, 상기 산출된 사용자패턴과 비교하는 패턴비교단계; 및 상기 비교한 결과를 기초로 상기 사용자가 상기 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계환자 중 어느 위치에 더 가까운지 시각화한 순환계질환 발생잠재도를 출력하는 결과출력단계;를 포함한다.

상기 방법에 있어서, 상기 수신된 사용자데이터는, 입력된 시간동안 주기적으로 적어도 2회 이상 측정된 데이터인 것을 특징으로 할 수 있다.

상기 방법에 있어서, 상기 패턴산출단계는, 상기 사용자의 최고혈압에 대한 사용자데이터를 기초로 사용자최고혈압패턴을 산출하는 최고혈압패턴산출단계; 상기 사용자의 최저혈압에 대한 사용자데이터를 기초로 사용자최저혈압패턴을 산출하는 최저혈압패턴산출단계; 상기 사용자의 맥박에 대한 사용자데이터를 기초로 심박패턴을 산출하는 심박패턴산출단계; 및 상기 산출된 사용자최고혈압패턴, 사용자최저혈압패턴 및 심박패턴을 단일 3차원 공간에 함께 배치시키는 개별패턴배치단계;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

상기 방법에 있어서, 상기 패턴비교단계는, 상기 산출된 사용자패턴과 상기 비교대상패턴을 3차원 공간상의 위치를 기초로 비교하는 3차원공간패턴비교단계; 및 상기 3차원공간패턴비교단계에서 비교한 결과를 기초로, 상기 산출된 사용자패턴과 상기 비교대상패턴의 거리 및 방향을 산출하는 상대적위치산출단계;를 포함하고, 상기 결과출력단계는, 상기 산출된 거리 및 방향에 따라 상기 사용자를 중심으로 하여 상기 정상인, 상기 순환계환자의 상대적위치를 결정하는 상대적위치결정단계; 및 상기 결정된 상대적위치에 따라 상기 사용자, 상기 정상인, 상기 순환계환자를 배치하고, 상기 배치된 결과를 출력하는 배치결과출력단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

상기 방법은, 군집수에 대한 정보를 수신하는 군집수정보수신단계를 더 포함하고, 상기 결과출력단계는, 상기 비교한 결과 및 상기 수신된 군집수에 따라 구분된 적어도 두 개 이상의 군집에서 상기 사용자가 속한 군집내에서 정상인과 순환계환자를 파악하여 상기 사용자와 함께 출력하는 것을 특징으로 할 수 있다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 일 실시 예에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치는, 정상인과 순환계(circulatory)환자의 혈압 및 혈류에 대한 데이터를 기초로 산출된 비교대상패턴을 저장하고 있는 데이터베이스; 사용자의 혈압 및 혈류에 대한 사용자데이터를 수신하는 사용자데이터수신부; 상기 수신된 사용자데이터를 기초로 상기 사용자에 대한 3차원 사용자패턴을 산출하는 패턴산출부; 상기 데이터베이스에 저장된 비교대상패턴을 상기 산출된 사용자패턴과 비교하는 패턴비교부; 및 상기 비교한 결과를 기초로 상기 사용자가 상기 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계환자 중 어느 위치에 더 가까운지 시각화한 순환계질환 발생잠재도를 출력하는 결과출력부;를 포함한다.

상기 장치에 있어서, 상기 수신된 사용자데이터는, 입력된 시간동안 주기적으로 적어도 2회 이상 측정된 데이터인 것을 특징으로 할 수 있다.

상기 장치에 있어서, 상기 패턴산출부는, 상기 사용자의 최고혈압에 대한 사용자데이터를 기초로 사용자최고혈압패턴을 산출하는 최고혈압패턴산출부; 상기 사용자의 최저혈압에 대한 사용자데이터를 기초로 사용자최저혈압패턴을 산출하는 최저혈압패턴산출부; 상기 사용자의 심박에 대한 사용자데이터를 기초로 맥박패턴을 산출하는 심박패턴산출부; 및 상기 산출된 사용자최고혈압패턴, 사용자최저혈압패턴 및 사용자맥박패턴을 단일 3차원 공간에 함께 배치시키는 개별패턴배치부;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

상기 장치에 있어서, 상기 패턴비교부는, 상기 산출된 사용자패턴과 상기 비교대상패턴을 3차원 공간상의 위치를 기초로 비교하는 3차원공간패턴비교부; 및 상기 3차원공간패턴비교부가 비교한 결과를 기초로, 상기 산출된 사용자패턴과 상기 비교대상패턴의 거리 및 방향을 산출하는 상대적위치산출부;를 포함하고, 상기 결과출력부는, 상기 산출된 거리 및 방향에 따라 상기 사용자를 중심으로 하여 상기 정상인, 상기 순환계환자의 상대적위치를 결정하는 상대적위치결정부; 및 상기 결정된 상대적위치에 따라 상기 사용자, 상기 정상인, 상기 순환계환자를 배치하고, 상기 배치된 결과를 출력하는 배치결과출력부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

상기 장치에 있어서, 상기 사용자데이터수신부는 군집수에 대한 정보를 추가로 수신하고, 상기 결과출력부는, 상기 비교한 결과 및 상기 수신된 군집수에 따라 구분된 적어도 두 개 이상의 군집 중 상기 사용자가 속한 군집내에서 정상인과 순환계환자를 파악하여 상기 사용자와 함께 출력하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명은 상기 기술적 과제를 해결하기 위해, 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록하고 있는 컴퓨터 판독가능한 기록매체를 제공할 수 있다.

이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공될 수 있다.

전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해 질 것이다.

본 발명에 따르면, 데이터베이스에 저장되어 있는 모든 인원들과 사용자의 체질의 차이를 거리와 방향으로 표현한 유사도 맵을 시각적으로 확인하고, 사용자가 갖고 있는 순환계질환의 발생잠재도(발생할 잠재적인 위험도)를 직관적으로 파악할 수 있다.

또한, 사용자는 군집수에 대한 정보를 입력함으로써, 데이터베이스에 저장되어 있는 인원들 중 사용자 자신의 체질과 유사하다고 판단된 일부의 인원만을 포함하는 군집을 특정하고, 그 군집에 속한 인원들의 정보만을 확인하여, 사용자가 걸릴지도 모르는 순환계질환에 대해서 신속하게 대처할 수 있게 된다.

도 1은 사용자단말에 포함되는 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치의 일 예의 블록도를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치의 다른 예의 블록도를 도시한 도면이다.
도 3은 패턴산출부에서 산출되는 3차원 사용자패턴의 일 예를 도시한 도면이다.
도 4는 결과출력부에 의해 출력되는 유사도 맵의 일 예를 도시한 도면이다.
도 5는 사용자데이터수신부가 군집수에 대한 정보를 수신한 경우 출력되는 유사도 맵의 일 예를 도시한 도면이다.
도 6은 사용자가 속해있는 제1군집을 보다 상세히 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 방법의 일 예에 대한 흐름도를 도시한 도면이다.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

이하의 실시 예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다.

이하의 실시 예에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는한, 복수의 표현을 포함한다.

이하의 실시 예에서, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징을 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다.

어떤 실시 예가 달리 구현 가능한 경우에 특정한 공정 순서는 설명되는 순서와 다르게 수행될 수도 있다. 예를 들어, 연속하여 설명되는 두 공정이 실질적으로 동시에 수행될 수도 있고, 설명되는 순서와 반대의 순서로 진행될 수 있다.

도 1은 사용자단말에 포함되는 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치의 일 예의 블록도를 도시한 도면이다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)와 함께 도시된 사용자단말(10)은 화면(11)을 표시하는 디스플레이부와 사용자로부터 데이터를 입력받는 입력 장치(input device)를 구비한 전자기기를 의미한다. 사용자단말(10)에 구비되는 입력장치로는 키보드, 마우스, 트랙볼, 마이크, 기계버튼, 터치 패널(touch panel) 중 적어도 하나가 될 수 있다.

도 1을 참조하면, 사용자단말(10)은 스마트폰 형태로 도시되어 있으나, 본 발명이 구현될 때의 사용자단말(10)은 스마트폰만으로 한정하지 않으며, 태블릿 퍼스널 컴퓨터(Tablet PC), 넷북과 같은 휴대용 단말을 모두 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)는 적어도 하나 이상의 프로세서(processor)에 해당하거나, 적어도 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 이에 따라, 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)는 마이크로 프로세서나 범용 컴퓨터 시스템과 같은 다른 하드웨어 장치에 포함된 형태로 구동될 수 있다. 즉, 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)는 사용자단말(10)에 하드웨어적으로 그대로 탑재될 수도 있고, 사용자단말(10)에 유무선 네트워크로 연결되어 사용자단말(10)의 화면(11)에 표시되는 내용을 제어하는 형태로 구현될 수도 있다.도 1에 도시된 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)는 본 발명의 실시 예의 특징만을 부각시키기 위한 구성요소들만을 도시한 것이다. 따라서, 도 1에 도시된 실시 예와 다른 실시 예에 의할 때에는, 도 1에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음은 이 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있을 것이다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)는 사용자단말(10)의 화면(11)에 표시되는 내용을 제어한다. 보다 구체적으로는, 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)는 사용자단말(10)의 화면(11)에 표시되는 내용을 사용자의 입력에 따라 다르게 표시되도록 제어하며, 사용자단말(10)이 사용자가 걸릴 가능성이 있는 순환계질환에 대해서 출력할 수 있도록 처리한다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)는 사용자데이터수신부(110), 패턴산출부(130), 데이터베이스(150), 패턴비교부(170) 및 결과출력부(190)를 포함할 수 있다.

먼저, 사용자데이터수신부(110)는 사용자의 혈압 및 혈류에 대한 데이터를 수신한다. 여기서, 혈압에 대한 데이터는 사용자의 최고혈압, 최저혈압, 최고혈압 및 최저혈압간의 차이 등과 같은 데이터를 모두 포함하며, 혈류에 대한 데이터는 사용자의 심장박동에 따라 직, 간접적으로 달라지는 혈액의 흐름에 대한 데이터로서, 심박(Heart rate), 맥박(Pulse rate), 심전도(electrocardiogram), 심음(heart sound) 등과 같은 데이터를 모두 포함한다.

특히, 심박은 심장 자체가 움직이는 박동을 의미하고, 맥박은 심장로부터 피가 분출되어 동맥에 닿아 나오는 주기적인 박동을 의미하여, 양 데이터는 큰 차이를 보이지는 않으므로, 이하에서, 심박과 맥박은 모두 혈류에 대한 데이터를 대표하는 데이터로서 혼용될 수 있다.

일 예로서, 사용자데이터수신부(110)는 사용자의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박에 대한 사용자데이터를 수신할 수 있다. 사용자가 휴대용 혈압측정기 및 맥박측정기를 통해 사용자 자신의 혈압 및 맥박을 측정하면, 혈압측정기 및 맥박측정기는 측정된 수치를 사용자데이터수신부(110)에 송신한다. 이때 혈압측정기 및 맥박측정기가 측정한 수치는 사용자데이터수신부(110)에 케이블연결 등과 같은 유선통신을 통해서뿐만 아니라 블루투스(Bluetooth) 등과 같은 비접촉 근거리 통신(NFC : Near Field Communication) 기능을 통해서 사용자데이터수신부(110)에 전달될 수 있다.

사용자데이터수신부(110)가 수신한 사용자의 최고혈압, 최저혈압, 맥박에 대한 데이터는 특정 한순간의 최고혈압, 최저혈압, 맥박을 의미하는 것은 아니며, 기설정된 한계시간동안 주기적으로 적어도 2회 이상 혈압측정기, 맥박측정기로부터 수신된 데이터를 의미한다.

예를 들어, 심혈관질환을 앓고 있는 사용자가 하루 평균 활동시간인 18시간내내 착용가능한(wearable) 혈압, 맥박 측정장비를 착용한 상태에서 측정장비가 그 측정장비에 설정된 주기에 따라 30분마다 자동으로 사용자의 혈압 및 맥박을 측정한다면, 한계시간은 18시간이 되며, 측정주기는 30분이 되고, 하루동안 측정되어 누적된 최고혈압, 최저혈압, 맥박 세트(set)는 최초에 측정된 세트까지 포함하여 37 세트가 된다.

사용자의 최고혈압, 최저혈압, 맥박은 각각의 지표 개별적으로는 큰 의미를 갖지 못하나, 세 가지를 함께 고려하는 경우에는 사용자의 체질특성을 상당히 많이 반영하게 되며, 실제로 병원에서 의사가 여러가지 실측장비를 통해 획득한 검사결과와 함께 관상동맥질환, 급성심근경색증, 불안정성협심증, 안정성형심증, 진구성심근경색증, 뇌경색, 말초혈관질환 등을 판별하는데 이용하는 지표로 알려져 있다.

패턴산출부(130)는 사용자데이터수신부(110)가 수신한 데이터를 기초로 사용자에 대한 3차원 사용자패턴을 산출한다. 사용자데이터수신부(110)가 수신한 데이터는 사용자의 최고혈압, 최저혈압, 맥박, 이상 세 가지 데이터이고, 특정한 순간만의 최고혈압, 최저혈압, 맥박을 의미하지 않는다는 것은 이미 전술한 바 있다.

패턴산출부(130)가 산출하는 3차원 사용자패턴은 사용자의 최고혈압, 최저혈압, 맥박의 특성을 그대로 반영하는 것으로서, 사용자의 체질에 따른 최고혈압, 최저혈압, 맥박을 나타내는 고유한 것이다. 시간의 흐름에 따라 주기적으로 입력되는 최고혈압, 최저혈압, 맥박은 일종의 시계열 함수(time series function)로 표현될 수 있으며, 각각의 사용자마다 고유한 특성을 갖고 있으므로, 특정한 변환(transformation)을 거친다하더라도 사용자만의 특성을 그대로 유지하게 된다.

패턴산출부(130)는 사용자데이터수신부(110)로부터 전달받은 데이터에 각종 변환을 적용하여, 그 데이터를 대표하는 계수(coefficient)를 찾고, 그 계수를 기초로 3차원 좌표에 투영시켜, 사용자에 대한 3차원 패턴을 산출한다. 이에 대해서는 도 3에서 보다 상세히 설명하기로 한다.

데이터베이스(150)는 정상인과 순환계환자의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박을 기초로 산출된 비교대상패턴을 저장하고 있다. 여기서, 정상인은 순환계질환을 앓고 있지 않은 자를 의미하고, 순환계환자는 순환계질환을 앓고 있다고 의사로부터 판정받은 자를 의미한다. 데이터베이스(150)에 저장된 비교대상패턴은 그 정상인과 순환계환자의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박에 대한 데이터를 패턴산출부(130)가 사용자데이터에 적용하는 각종 변환법으로 변환시킨 결과로서, 후술하는 패턴비교부(170)에서 사용자패턴과 서로 비교되는 패턴을 의미한다.

비교대상패턴을 산출하기 위한 정상인 및 순환계환자의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박도 사용자의 데이터와 마찬가지로 기설정된 한계시간동안 주기적으로 측정된 일련의 값들이다.

패턴비교부(170)는 데이터베이스(150)에 저장된 정상인과 순환계환자의 비교대상패턴을 사용자패턴과 비교한다. 패턴산출부(130)가 산출한 사용자패턴은 사용자의 최고혈압, 최저혈압, 맥박의 고유특성 및 시간적 변화특성을 모두 반영한 3차원 패턴이고, 비교대상패턴도 3차원 공간에 형상을 갖추고 있는 패턴이다. 패턴비교부(170)는 사용자패턴과 비교대상패턴의 유사성을 비교판단하여, 그 비교판단한 결과를 결과출력부(190)에 전달한다.

결과출력부(190)는 패턴비교부(170)가 사용자패턴과 비교대상패턴을 비교한 결과를 기초로 하여 사용자가 데이터베이스(150)에 저장된 정상인과 순환계환자 중 어느 위치에 더 가까운지 시각화한 순환계질환 발생잠재도를 출력한다. 여기서, 순환계질환 발생잠재도는 사용자에게 순환계질환이 발생할 가능성이 얼마나 있는지 여부를 수치화 및 시각화한 결과로서, 본 발명에 따르면 사용자는 자신의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박을 사용자데이터로서 입력하여, 사용자 자신이 순환계질환에 이미 걸렸거나, 걸리지 않았다고 해도 자신과 유사한 체질의 사람이 걸린 결과를 통해서 사용자가 걸릴 가능성이 얼마나 있는지 여부를 간단히 확인할 수 있게 된다.

도 1에서 설명한 것은 본 발명에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)의 일 실시 예이며, 실시 예에 따라서, 본 발명에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)는 스마트폰과 같은 다기능 지능형 복합단말기와 유무선으로 연결되거나, 다기능 지능형 복합단말기에 하드웨어, 소프트웨어적으로 포함되는 형태뿐만 아니라, 사용자의 다기능 지능형 복합단말기가 없더라도, 혈압측정기, 맥박측정기와 같은 측정장비를 포함한 상태에서 최종적으로 사용자에게 순환계질환 발생잠재도까지 출력하는 구성을 일체화시킨 장치로 구현될 수도 있다.

도 2는 본 발명에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치의 다른 일 예의 블록도를 도시한 도면이다.

도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)는 사용자데이터수신부(110), 패턴산출부(130), 데이터베이스(150), 패턴비교부(170) 및 결과출력부(190)를 포함할 수 있으며, 구성의 혼동을 피하기 위해서 도 1에서 설명한 구성과 같은 구성은 같은 참조번호를 사용하기로 한다.

먼저, 사용자데이터수신부(110)는 사용자의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박에 대한 사용자데이터를 수신한다. 여기서, 사용자데이터는 기설정된 한계시간동안 주기적으로 측정된 사용자의 데이터일 수 있다.

선택적 일 실시 예로서, 한계시간 및 데이터의 측정주기는 사용자의 입력에 따라 달라질 수 있다. 보다 구체적으로는, 사용자가 사용자단말(10)에 구비된 입력장치를 통해서 한계시간 및 측정주기에 대한 값을 입력하면, 혈압측정기 및 맥박측정기가 측정한 결과를 사용자데이터수신부(110)는 한계시간동안 측정주기에 따라 수신하여 사용자데이터로 간주하게 된다.

예를 들어, 사용자가 한계시간에 24시간을 입력하고, 활동시간인 아침 9시부터 익일 자정까지는 30분마다, 그 외 취침시간에는 1시간마다 혈압, 맥박측정기가 사용자의 혈압, 맥박을 측정하는 것으로 설정하면, 사용자데이터수신부(110)는 입력된 시간동안 입력된 주기에 따라 적어도 2회 이상 측정된 데이터를 사용자데이터로서 수신한다. 다른 예를 들면, 사용자가 한계시간에 120시간(5일)을 입력하고, 혈압, 맥박측정기의 측정주기를 1시간으로 설정하면, 사용자데이터수신부(110)는 입력된 시간동안 입력된 주기에 따라 적어도 2회 이상 측정된 데이터를 사용자데이터로서 수신하게 된다.

사용자가 자신의 신체리듬과 활동주기에 맞춰서 특정 수치를 입력하면, 사용자마다 다른 한계시간 및 측정주기에 따른 사용자데이터를 사용자데이터수신부(110)가 수신하게 됨에 따라, 사용자만의 고유한 특성을 반영하는 사용자데이터가 사용자데이터수신부(110)에 수신될 수 있다.

이어서, 패턴산출부(130)는 사용자데이터를 기초로 사용자에 대한 3차원 사용자패턴을 산출한다. 사용자데이터에는 사용자의 최고혈압, 최저혈압, 맥박에 대한 데이터가 포함되어 있으나, 혈압과 맥박은 서로 표시단위가 다른 데다가 그 값 자체만으로는 의사의 임상적인 판단하에서만 특정한 의미를 가질 수 있으므로, 사용자만의 특성을 그대로 나타냄과 동시에 시간의 흐름에 따라 주기적으로 수신되는 다음 주기의 사용자데이터와의 연관성을 나타내기 위해서, 패턴산출부(130)는 사용자데이터에 각종 변환을 가하여 3차원 사용자 패턴을 산출한다.

일 예로서, 패턴산출부(130)는 최고혈압, 최저혈압, 맥박, 각각의 값에 대응되는 좌표들에 대한 3차원좌표사전(미도시)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 오후 2시경의 사용자의 최고혈압이 130mmHg라면, 오후 2시에 최고혈압이 130mmHg일 때에 해당하는 3차원 좌표값(x축좌표, y축좌표, z축좌표)이 3차원좌표사전(미도시)에 저장되어 있어서, 패턴산출부(130)가 그 저장된 3차원 좌표값을 참조하여 3차원 사용자패턴의 일부로서 3차원 좌표값 하나를 산출할 수 있다.

다른 예로서, 패턴산출부(130)는 사용자데이터수신부(110)에 시간의 흐름에 따라 입력되는 최고혈압, 최저혈압, 맥박, 각각을 시간 연속 함수(time series fucntion)로 모델링한 후, 그 함수 및 그 함수에 대한 좌표들을 기초로 하여 시간 지연 삽입 프로세스(time delay embedding process)에 따라 3차원 공간에 3차원 벡터를 발생시키는 방식으로 사용자패턴을 산출할 수도 있다. 본 실시 예의 시간 지연 삽입 프로세스는 일반적으로 알려진 기술(예를 들어 명세서의 배경기술에 기재된 공개문헌, 대한민국 공개특허공보 제2016-0094317호)에 의하므로, 이에 대한 자세한 설명은 생략하기로 한다.

실시 예에 따라 패턴산출부(130)는 최고혈압패턴산출부(131), 최저혈압패턴산출부(133), 심박패턴산출부(135) 및 개별패턴배치부(137)를 포함할 수 있다.

최고혈압패턴산출부(131)는 사용자의 최고혈압에 대한 사용자데이터를 기초로 사용자최고혈압패턴을 산출한다. 최고혈압패턴산출부(131)는 사용자데이터수신부(110)가 시간의 흐름에 따라 주기적으로 사용자데이터를 수신하고 나면, 그 사용자데이터에서 최고혈압만을 추출하여 사용자최고혈압패턴을 산출한다.

최저혈압패턴산출부(133)는 사용자의 최저혈압에 대한 사용자데이터를 기초로 사용자최저혈압패턴을 산출한다. 최저혈압패턴산출부(133)는 사용자데이터수신부(110)가 시간의 흐름에 따라 주기적으로 사용자데이터를 수신하고 나면, 그 사용자데이터에서 최저혈압만을 추출하여 사용자최저혈압패턴을 산출한다.

심박패턴산출부(135)는 사용자의 심박에 대한 사용자데이터를 기초로 사용자맥박패턴을 산출한다. 여기서, 심박에 대한 데이터는

심박패턴산출부(135)는 사용자데이터수신부(110)가 시간의 흐름에 따라 주기적으로 사용자데이터를 수신하고 나면, 그 사용자데이터에서 맥박만을 추출하여 사용자맥박패턴을 산출한다. 사용자최고혈압패턴, 사용자최저혈압패턴, 사용자맥박패턴 모두 3차원 공간상의 벡터로 표현될 수 있으며, 세 가지 패턴이 3차원 공간상의 벡터로 표현되는 과정은 전술한 3차원좌표사전 또는 시간 지연 삽입 프로세스에 의한다.

개별패턴배치부(137)는 최고혈압패턴산출부(131), 최저혈압패턴산출부(133), 심박패턴산출부(135)가 산출한 세 가지 패턴을 단일 3차원 공간에 함께 배치시킨다. 단일 3차원 공간에 함께 배치된 사용자최고혈압패턴, 사용자최저혈압패턴 및 사용자맥박패턴은 그 패턴들이 패턴처리되기 전과 마찬가지로 사용자의 고유한 체질 특성을 반영하고 있게 된다.

도 3은 패턴산출부에서 산출되는 3차원 사용자패턴의 일 예를 도시한 도면이다.

도 3을 참조하면, 패턴산출부에서 산출되는 3차원 사용자패턴은 사용자최고혈압패턴(310), 사용자최저혈압패턴(330), 사용자맥박패턴(350)을 단일 3차원 공간상에 배치시킨 패턴이고, 그 옆에는 후술하는 패턴비교부(170)에서 사용자패턴과 비교되는 패턴인 비교대상패턴(370)이 있다는 것을 알 수 있다.

개별패턴배치부(137)는 사용자최고혈압패턴(310), 사용자최저혈압패턴(330), 사용자맥박패턴(350)을 각각의 3차원 좌표값에 따라 단일 3차원 공간에 배치시킨다.

사용자최고혈압패턴(310), 사용자최저혈압패턴(330), 사용자맥박패턴(350)은 패턴화되기 전의 값이 현저히 다르므로 패턴화된 후 단일 3차원 공간상에 3차원 벡터형태로 각각 배치되었을 때, 일정한 간격을 두고 떨어져 있는 것이 일반적이나, 사용자의 건강 상태가 급변하거나, 순환계질환을 앓고 있는 등의 사정이 있는 경우는 도 3에 도시되어 있는 여러 비교대상패턴들처럼 최고혈압패턴, 최저혈압패턴, 맥박패턴의 경계구분이 어려울 수 있으며, 그러한 전체적인 모양 자체가 사용자의 체질특성을 반영하는 일 요소가 될 수 있다.

이하에서는, 다시 도 2에 대한 설명을 하기로 한다.

데이터베이스(150)는 정상인과 순환계환자의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박을 기초로 산출된 비교대상패턴을 저장하고 있다. 여기서, 정상인은 순환계질환을 앓고 있지 않은 자를 의미하고, 순환계환자는 순환계질환을 앓고 있다고 의사로부터 판정받은 자를 의미한다. 데이터베이스(150)에 저장된 비교대상패턴은 그 정상인과 순환계환자의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박에 대한 데이터를 패턴산출부(130)가 사용자데이터에 적용하는 각종 변환법으로 변환시킨 결과로서, 후술하는 패턴비교부(170)에서 사용자패턴과 비교되는 패턴이다.

비교대상패턴을 산출하기 위한 정상인 및 순환계환자의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박도 사용자의 데이터와 마찬가지로 기설정된 한계시간동안 주기적으로 측정된 일련의 값들이며, 전술한 선택적 실시 예에 따라 사용자의 입력으로 한계시간 및 주기가 달라져서 사용자데이터가 사용자데이터수신부(110)에 수신되는 간격과 양이 다양해질 수 있다는 점을 감안하여, 그에 따라 데이터베이스에는 짧은 시간 간격을 두고 측정된 데이터가 저장된다.

패턴비교부(170)는 데이터베이스(150)에 저장된 비교대상패턴을 사용자패턴과 서로 비교하며, 3차원공간패턴비교부(171) 및 상대적위치산출부(173)를 포함할 수 있다.

3차원공간패턴비교부(171)는 사용자패턴과 비교대상패턴을 3차원 공간상의 위치를 기초로 비교한다. 먼저, 3차원공간패턴비교부(171)는 3차원 공간상에 존재하는 사용자패턴과 비교대상패턴이 각각의 형태적 특징에 의해서 얼마나 유사한 점이 있는지 비교하고, 비교되는 양 패턴의 형태적 특징이 유사하다면 동일한 3차원 공간에 놓였을 때의 3차원 좌표값이 얼마나 유사한지 비교하게 된다. 이 과정에서 각 패턴의 중심점이 어디인지도 고려될 수 있으며, 비교되는 패턴은 사용자패턴의 최고혈압패턴과 비교대상패턴의 최고혈압패턴끼리 비교될 뿐, 서로 다른 항목값에 의해 산출된 패턴간(예를 들어 최저혈압과 맥박 비교)에는 유사성을 비교하지 않는다.

상대적위치산출부(173)는 3차원공간패턴비교부(171)가 비교한 결과를 수신하여, 그 결과를 기초로 사용자패턴과 비교대상패턴간의 거리 및 방향을 산출한다. 일 예로서, 3차원공간패턴비교부(171)에서 사용자패턴 및 비교대상패턴이 서로 상당히 유사하면, 상대적위치산출부(173)에서 산출되는 거리는 짧은 값이 되며, 사용자패턴 및 비교대상패턴이 서로 유사하지 않다면, 상대적위치산출부(173)에서 산출되는 방향은 정반대가 될 수 있다.

상대적위치산출부(173)는 데이터베이스(150)에 저장되어 있는 모든 대상(정상인 및 순환계환자)에 대한 비교대상패턴을 사용자패턴과 일일이 비교하여 상대적위치를 산출하고, 이를 상대적위치결정부(191)에 전달한다.

결과출력부(190)는 패턴비교부(170)가 비교한 결과를 기초로 사용자가 정상인과 순환계환자 중 어느 위치에 더 가까운지 시각화한 순환계질환 발생잠재도를 출력하며, 상대적위치결정부(191) 및 배치결과출력부(193)를 포함할 수 있다.

상대적위치결정부(191)는 상대적위치산출부(173)로부터 사용자패턴과 비교대상패턴간의 거리 및 방향에 대한 값을 전달받아서, 그 거리 및 방향에 따라 사용자를 중심으로 하여 정상인, 순환계환자의 상대적위치를 결정한다.

상대적위치결정부(191)가 상대적위치산출부(173)로부터 수신한 정보가 사용자패턴과 하나의 비교대상패턴을 비교하여 상대적 위치를 산출한 결과에 비교대상패턴의 수를 곱한 양에 해당하는 정보를 의미하며, 상대적위치결정부(191)는 상대적위치산출부(173)가 산출한 상대적위치에 따라서 사용자를 중심으로 정상인 및 순환계환자의 상대적위치를 결정한다. 그러므로, 이 과정에서 데이터베이스에 저장되어 있는 정상인 및 순환계환자간의 상대적위치도 결정될 필요가 있으며, 이 상대적위치는 데이터베이스(150)에 사전에 저장되어있는 정보로서, 상대적위치결정부(191)는 데이터베이스(150)로부터 그 정보를 전송받아 활용할 수 있다.

이미 상대적위치산출부(173)에서 산출된 값이 사용자패턴과 비교대상패턴간의 거리 및 방향이므로, 결국, 상대적위치결정부(191)가 결정하는 상대적위치는 데이터베이스(150)에 저장된 정상인 또는 순환계환자가 최고혈압, 최저혈압, 맥박에 의해 사용자와 얼마나 비슷한 체질을 갖는지를 시각화시킨 것이라고 볼 수 있다. 실시 예에 따라 상대적위치결정부(191)가 수행하는 기능을 상대적위치산출부(173)가 함께 수행하고, 상대적위치결정부(191)는 결과출력부(190)에서 생략될 수도 있다.

이어서, 배치결과출력부(193)는 상대적위치결정부(191)가 사용자패턴 및 비교대상패턴간의 거리 및 방향을 기초로 사용자를 중심으로 한 3차원공간상의 정상인 및 순환계환자의 상대적위치를 결정하면, 그 결정된 위치에 따라 정상인 및 순환계환자를 배치하고, 그 배치된 결과를 시각화하여 출력하도록 한다.

배치결과출력부(193)가 출력하는 결과를 이하에서는 유사도 맵으로 호칭하기로 하며, 유사도 맵은 데이터베이스에 저장된 비교대상사람들 중 사용자의 체질과 유사한 사람은 누구이며, 사용자와 체질이 유사한 사람들 중에서 순환계환자는 얼마나 되는지 단적으로 보여주는 시각적 표지라고 할 수 있다.

도 4는 결과출력부에 의해 출력되는 유사도 맵의 일 예를 도시한 도면이다.

도 4를 참조하면, 사용자를 중심으로 총 520명의 비교대상자의 상대적 위치가 결정되어 있으며, 그 520명 중에서 24명은 순환계환자로 확진을 받은 사람이라는 것을 알 수 있다. 사용자 및 비교대상자 520명을 각각의 노드(node)로 간주하고 도 4를 해석하면, 각 노드의 거리가 가까울수록 서로 유사한 체질을 갖고 있으며, 제1노드를 두고 서로 다른 제2노드, 제3노드가 동일한 거리만큼 떨어져있고, 제2노드, 제3노드가 제2노드를 중심으로 서로 반대 방향에 있다면, 제2노드와 제3노드는 서로 유사하지 않은 체질을 갖고 있다고 해석할 수 있다.

선택적 실시 예로서, 사용자데이터수신부(110)는 사용자로부터 군집수에 대한 정보를 추가로 수신할 수 있다. 이 경우, 결과출력부(190)는 패턴비교부(170)가 사용자패턴과 비교대상패턴을 비교한 결과와 사용자데이터수신부(110)가 수신한 군집수에 따라 구분된 적어도 두 개 이상의 군집 중 사용자가 속한 군집내에서 정상인과 순환계환자를 파악하여 사용자와 함께 출력하게 된다.

도 5는 사용자데이터수신부가 군집수에 대한 정보를 수신한 경우 출력되는 유사도 맵의 일 예를 도시한 도면이다.

도 5에 대한 설명을 용이하게 하기 위해 도 4를 참조하기로 한다.

도 5를 참조하면, 도 4에 도시되어 있던 유사도 맵이 여러 개의 군집으로 나뉜 것을 알 수 있다. 유사도 맵을 구성하는 복수 개의 군집은 사용자가 입력한 군집수에 따라 분류된 것이며, 본 발명에서는 군집수에 대한 정보가 수신되었을 때, 유사도 맵을 그 군집수에 따라 분류하는 방법은 특정한 방법으로 한정하고 있지 않은바, 서포트 벡터 머신(SVM : Support Vector Machine)을 포함하여 다양한 방법이 적용될 수 있다.

제1군집(510)과 제2군집(530)처럼 10개 내외의 노드(node)가 군집에 속해있을 수도 있으나, 제3군집(550)처럼 수많은 노드가 하나의 군집에 속해있을 수 있으며, 제3군집(550)에 속한 노드에 해당하는 사람은 가장 일반적인 체질의 사람이라고 볼 수 있다.

도 6은 사용자가 속해있는 제1군집을 보다 상세히 설명하기 위한 도면이다.

도 6에서 제1군집(510)은 총 10명이 속해있으며, 61로 표시된 사람을 사용자로 간주하면, 사용자와 직접 연결된 7명(각각 44, 326, 350, 392, 1668053, 1681300으로 표시된 노드에 해당하는 사람)이 제1군집(510)에서 사용자와 유사한 체질인 사람으로 볼 수 있으며, 노드간의 거리가 유사도이므로, 61과 가장 거리가 짧은 1868053의 노드에 해당하는 사람이 가장 사용자와 체질이 유사한 사람이 된다.

순환계환자는 7자리 숫자의 노드로 표현되고 있다고 가정한 후, 도 6를 해석하면, 사용자가 입력한 군집수에 따라 유사도 맵이 여러 개의 군집으로 분류되고, 그 중 사용자가 속한 군집의 9명의 사람 중 가장 사용자와 유사한 체질의 사람은 불안정성협심증(UA : Unstable Angina pectoris)이라는 순환계질환을 앓고 있다고 해석할 수 있다. 그 외에 같은 군집이 속해있는 사람들이 앓고 있는 질환이 참고사항으로서 노드옆에 표기될 수 있으며, 노드옆에 표기되는 질환명칭은 데이터베이스(150)에 저장된 정보에 따른다.

위와 같은 구성에 따라 사용자에 의해 입력되는 군집의 수가 작으면 작을수록 사용자가 속한 군집에 속하게 되는 인원은 많아지게 되며, 사용자가 특이한 체질의 소유자인 경우, 사용자데이터수신부(110)에 수신되는 군집수와 상관없이 사용자가 속한 군집에는 극히 적은 인원만이 속해있을 수도 있다.

본 선택적 실시 예에 따르면, 사용자는 군집수에 대한 정보를 입력하지 않음으로써, 데이터베이스에 저장되어 있는 모든 인원들과 사용자의 체질을 비교한 유사도 맵을 시각적으로 확인하고, 사용자가 갖고 있는 순환계질환의 발생잠재도(발생할 잠재적인 위험도)를 직관적으로 파악할 수 있을 뿐만 아니라, 군집수에 대한 정보를 입력함으로써, 데이터베이스에 저장되어 있는 인원들 중 사용자 자신의 체질과 유사하다고 판단된 일부의 인원만을 포함하는 군집을 특정하고, 그 군집에 속한 인원들의 정보만을 확인하여, 사용자가 걸릴 가능성이 있는 순환계질환에 대해서 신속하게 대처할 수 있게 된다.

도 7은 본 발명에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 방법의 일 예에 대한 흐름도를 도시한 도면이다.

도 7에 따른 방법은 도 1 및 도 2에서 설명한 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치에 의해 구현될 수 있으므로, 도 1 및 도 2를 참조하여 설명하기로 하며, 도 1 및 도 2에서 설명한 것과 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

먼저, 사용자데이터수신부는 사용자의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박에 대한 사용자데이터를 수신한다(S710).

단계 S710의 선택적 일 실시 예로서, 사용자데이터는 사용자에 의해 입력된 시간동안 주기적으로 적어도 2회 이상 측정된 데이터일 수 있다.

이어서, 패턴산출부는 사용자데이터수신부가 수신한 사용자데이터를 기초로 사용자에 대한 3차원 사용자패턴을 산출한다(S730).

단계 S730의 선택적 일 실시 예로서, 패턴산출부는 사용자데이터를 기초로 사용자최고혈압패턴, 사용자최저혈압패턴, 사용자맥박패턴을 산출하여 단일 3차원 공간에 함께 배치하는 방식으로 3차원 사용자패턴을 산출할 수 있다.

패턴비교부는 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계환자의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박을 기초로 산출된 비교대상패턴을 사용자패턴과 비교한다(S750).

단계 S750의 선택적 일 실시 예로서, 패턴비교부는 사용자패턴과 비교대상패턴을 3차원 공간의 위치를 기초로 비교하고, 그 비교한 결과로 상대적위치를 산출하여 결과출력부가 사용자에 대한 유사도 맵을 출력할 수 있도록 한다. 유사도 맵은 사용자가 순환계질환의 발생잠재도를 시각적으로 판단하기 위한 것으로서, 도 5 및 도 6을 통해 전술한 바 있다.

결과출력부는 단계 S750에서 사용자패턴과 비교대상패턴을 비교한 결과를 기초로 사용자가 정상인과 순환계환자 중 어느 위치에 더 가까운지 시각화한 순환계질환 발생잠재도를 출력한다(S770).

이상 설명된 본 발명에 따른 실시 예는 컴퓨터상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.

한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.

본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, “필수적인”, “중요하게” 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.

본 발명의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 “상기”의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 발명에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다. 마지막으로, 본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.

Claims (11)

1. 사용자의 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 방법으로서,
   입력된 한계시간동안 주기적으로 복수 횟수만큼 혈압측정기로부터 측정되어 송신된, 시간의 흐름에 따라서 달라지는 일련의 최고혈압에 대한 데이터 및 일련의 최저혈압에 대한 데이터와
   상기 한계시간동안 주기적으로 복수 횟수만큼 맥박측정기로부터 측정되어 송신된, 시간의 흐름에 따라서 달라지는 일련의 맥박에 대한 데이터를 포함하는 사용자데이터를 수신하는 사용자데이터수신단계;
   상기 수신된 사용자데이터를 기초로 상기 사용자에 대한 3차원 사용자패턴을 산출하는 패턴산출단계;
   데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계(circulatory)환자의 최고혈압, 최저혈압 및 혈류에 대한 데이터를 기초로 최고혈압, 최저혈압 및 맥박별로 산출된 비교대상패턴을, 상기 산출된 3차원 사용자패턴과 비교하는 패턴비교단계; 및
   상기 비교한 결과를 기초로 상기 사용자가 상기 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계환자 중 어느 위치에 더 가까운지 시각화한 순환계질환 발생잠재도를 출력하는 결과출력단계;를 포함하고,
   상기 패턴산출단계는,
   상기 사용자데이터에 포함된 최고혈압, 최저혈압 및 맥박에 대한 데이터가 시간의 흐름에 따라서 달라지는 특성을 기초로 최고혈압, 최저혈압 및 맥박별로 각각 3차원 벡터패턴으로 산출하는 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 방법.
2. 삭제
3. 제1항에 있어서,
   상기 패턴산출단계는,
   상기 산출된 최고혈압에 대한 3차원 벡터패턴, 최저혈압에 대한 3차원 벡터패턴 및 맥박에 대한 3차원 벡터패턴을 단일 3차원 공간에 함께 배치시키는 개별패턴배치단계;를 포함하고,
   상기 패턴비교단계는,
   상기 단일 3차원 공간에 상기 최고혈압, 최저혈압 및 맥박별로 산출된 비교대상패턴을 위치시키고,
   상기 단일 3차원 공간상에서, 상기 산출된 최고혈압에 대한 3차원 벡터패턴, 최저혈압에 대한 3차원 벡터패턴 및 맥박에 대한 3차원 벡터패턴을 상기 최고혈압, 최저혈압 및 맥박별로 산출된 비교대상패턴과 각각 비교하는 것을 특징으로 하는 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 패턴비교단계는,
   상기 산출된 3차원 사용자패턴과 상기 비교대상패턴을 3차원 공간상의
   위치를 기초로 비교하는 3차원공간패턴비교단계; 및
   상기 3차원공간패턴비교단계에서 비교한 결과를 기초로, 상기 산출된 3차원 사용자패턴과 상기 비교대상패턴의 거리 및 방향을 산출하는 상대적위치산출단계;를 포함하고,
   상기 결과출력단계는,
   상기 산출된 거리 및 방향에 따라 상기 사용자를 중심으로 하여 상기 정상인, 상기 순환계환자의 상대적위치를 결정하는 상대적위치결정단계; 및
   상기 결정된 상대적위치에 따라 상기 사용자, 상기 정상인, 상기 순환계환자를 배치하고, 상기 배치된 결과를 출력하는 배치결과출력단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 방법.
5. 제1항에 있어서, 상기 방법은,
   군집수에 대한 정보를 수신하는 군집수정보수신단계를 더 포함하고,
   상기 결과출력단계는,
   상기 비교한 결과를 통한 상기 3차원 사용자패턴 및 비교대상패턴간의 유사성 및 상기 수신된 군집수에 따라, 상기 정상인, 순환계환자, 사용자를 적어도 두 개 이상의 군집으로 나누고,
   상기 두 개 이상의 군집 중 상기 사용자가 속한 군집에 속하는 정상인과 순환계환자를 파악하여 상기 사용자와 함께 출력하는 것을 특징으로 하는 순환계발생잠재도를 판단하는 방법.
6. 제1항, 제3항 내지 제5항에 있어서 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독가능한 기록매체.
7. 정상인과 순환계(circulatory)환자의 혈압 및 혈류에 대한 데이터를 기초로 산출된 비교대상패턴을 저장하고 있는 데이터베이스;
   입력된 한계시간동안 주기적으로 복수 횟수만큼 혈압측정기로부터 측정되어 송신된, 시간의 흐름에 따라서 달라지는 일련의 최고혈압에 대한 데이터 및 일련의 최저혈압에 대한 데이터와
   상기 한계시간동안 주기적으로 복수 횟수만큼 맥박측정기로부터 측정되어 송신된, 시간의 흐름에 따라서 달라지는 일련의 맥박에 대한 데이터를 포함하는 사용자데이터를 수신하는 사용자데이터수신부;
   상기 수신된 사용자데이터를 기초로 상기 사용자에 대한 3차원 사용자패턴을 산출하는 패턴산출부;
   상기 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계(circulatory)환자의 최고혈압, 최저혈압 및 혈류에 대한 데이터를 기초로 최고혈압, 최저혈압 및 맥박별로 산출된 비교대상패턴을, 상기 산출된 3차원 사용자패턴과 비교하는 패턴비교부; 및
   상기 비교한 결과를 기초로 상기 사용자가 상기 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계환자 중 어느 위치에 더 가까운지 시각화한 순환계질환 발생잠재도를 출력하는 결과출력부;를 포함하고,
   상기 패턴산출부는,
   상기 사용자데이터에 포함된 최고혈압, 최저혈압 및 맥박에 대한 데이터가 시간의 흐름에 따라서 달라지는 특성을 기초로 최고혈압, 최저혈압 및 맥박별로 각각 3차원 벡터패턴으로 산출하는 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치.
8. 삭제
9. 제7항에 있어서,
   상기 패턴산출부는,
   상기 산출된 최고혈압에 대한 3차원 벡터패턴, 최저혈압에 대한 3차원 벡터패턴 및 맥박에 대한 3차원 벡터패턴을 단일 3차원 공간에 함께 배치시키는 개별패턴배치단계;를 포함하고,
   상기 패턴비교부는,
   상기 단일 3차원 공간에 상기 최고혈압, 최저혈압 및 맥박별로 산출된 비교대상패턴을 위치시키고,
   상기 단일 3차원 공간상에서, 상기 산출된 최고혈압에 대한 3차원 벡터패턴, 최저혈압에 대한 3차원 벡터패턴 및 맥박에 대한 3차원 벡터패턴을 상기 최고혈압, 최저혈압 및 맥박별로 산출된 비교대상패턴과 각각 비교하는 것을 특징으로 하는 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치.
10. 제7항에 있어서,
    상기 패턴비교부는,
    상기 산출된 3차원 사용자패턴과 상기 비교대상패턴을 3차원 공간상의 위치를 기초로 비교하는 3차원공간패턴비교부; 및
    상기 3차원공간패턴비교부가 비교한 결과를 기초로, 상기 산출된 3차원 사용자패턴과 상기 비교대상패턴의 거리 및 방향을 산출하는 상대적위치산출부;를 포함하고,
    상기 결과출력부는,
    상기 산출된 거리 및 방향에 따라 상기 사용자를 중심으로 하여 상기 정상인, 상기 순환계환자의 상대적위치를 결정하는 상대적위치결정부; 및
    상기 결정된 상대적위치에 따라 상기 사용자, 상기 정상인, 상기 순환계환자를 배치하고, 상기 배치된 결과를 출력하는 배치결과출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치.
11. 제7항에 있어서,
    상기 사용자데이터수신부는 군집수에 대한 정보를 추가로 수신하고
    상기 결과출력부는,
    상기 비교한 결과를 통한 상기 3차원 사용자패턴 및 비교대상패턴간의 유사성 및 상기 수신된 군집수에 따라, 상기 정상인, 순환계환자, 사용자를 적어도 두 개 이상의 군집으로 나누고,
    상기 두 개 이상의 군집 중 상기 사용자가 속한 군집에 속하는 정상인과 순환계환자를 파악하여 상기 사용자와 함께 출력하는 것을 특징으로 하는 순환계발생잠재도를 판단하는 장치.

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