제8항에 있어서,상기 데이터 복원부는, 데이터 수집을 감소시키기 위해 수집된 데이터에 대하여 AI-기반 데이터 복원을 수행하여 복원된 데이터를 사용하고, 상기 샘플링 주기 제어부는, 소모 에너지 절감을 위해 데이터 기반의 사용자 행동 패턴 분석 및 유사도 비교 방법을 통해 최종 샘플링 주기를 조절함으로써 데이터 전송 횟수를 감소시키는 생체 정보 모니터링을 위한 데이터 샘플링 주기 조절 장치.

행동 패턴 분석부를 통해 사용자의 행동 패턴에 따라 반복되는 규칙성을 분석하기 위해 수집된 데이터의 시간 별 데이터 간 유사도를 비교하는 단계; 행동 패턴 분석부를 통해 상기 시간 별 데이터 간 유사도 비교 결과를 추출하여, 가장 높은 유사도를 나타내는 시간을 선정하는 단계; 샘플링 주기 제어부를 통해 상기 선정된 가장 높은 유사도를 나타내는 시간에 따라 샘플링 주기를 변경하는 단계; 데이터 복원부를 통해 상기 변경된 각각의 샘플링 주기에서 수집된 데이터에 대하여 AI-기반 데이터 복원을 수행하고, 실제 수집된 데이터와 복원된 데이터 간 정확도를 계산하는 단계; 및샘플링 주기 제어부를 통해 상기 계산된 실제 수집된 데이터와 복원된 데이터 간 정확도의 정규 분포에 따라 최종 샘플링 주기를 결정하는 단계를 포함하는 생체 정보 모니터링을 위한 데이터 샘플링 주기 조절 방법.

제1항에 있어서,상기 행동 패턴 분석부를 통해 사용자의 행동 패턴에 따라 반복되는 규칙성을 분석하기 위해 수집된 데이터의 시간 별 데이터 간 유사도를 비교하는 단계는, 날짜 별 동일 시간 단위에 대한 데이터 간 유사도 비교를 위해 연속적으로 수집된 데이터를 날짜 별로 분할하고, 날짜 별로 분할된 데이터를 시간 단위로 재분할하여, 각 날짜 별 시간 단위로 분할된 데이터들을 생성하는 생체 정보 모니터링을 위한 데이터 샘플링 주기 조절 방법.

제2항에 있어서, 상기 날짜 별 동일 시간 단위에 대한 데이터 간 유사도 비교에 있어서 서로 다른 날짜 간 동일 시간 단위 내 데이터 인가가 없는 상황을 반영하기 위해 코사인 유사도 계산을 활용하는 생체 정보 모니터링을 위한 데이터 샘플링 주기 조절 방법.

제1항에 있어서,상기 행동 패턴 분석부를 통해 상기 시간 별 데이터 간 유사도 비교 결과를 추출하여, 가장 높은 유사도를 나타내는 시간을 선정하는 단계는, 날짜 별 동일 시간 단위에 대한 데이터 간 유사도 비교 결과 중 가장 높은 유사도를 나타내는 시간을 선정하여 반복되는 행동 패턴 구간을 판별하는 생체 정보 모니터링을 위한 데이터 샘플링 주기 조절 방법.

제4항에 있어서,상기 반복되는 행동 패턴 구간이 판별되지 않는 경우, 상기 사용자의 행동 패턴에 따라 반복되는 규칙성을 분석하기 위해 수집된 데이터의 시간 별 데이터 간 유사도를 비교하는 단계부터 반복하는 생체 정보 모니터링을 위한 데이터 샘플링 주기 조절 방법.

제1항에 있어서,상기 데이터 복원부를 통해 상기 변경된 각각의 샘플링 주기에서 수집된 데이터에 대하여 AI-기반 데이터 복원을 수행하고, 실제 수집된 데이터와 복원된 데이터 간 정확도를 계산하는 단계는, 상기 변경된 각각의 샘플링 주기에 대하여 복원된 데이터 간 정확도를 계산한 후, 해당 샘플링 주기에서의 복원 정확도에 대한 정규 분포를 추출하는생체 정보 모니터링을 위한 데이터 샘플링 주기 조절 방법.

제1항에 있어서,데이터 수집을 감소시키기 위해 수집된 데이터에 대하여 AI-기반 데이터 복원을 수행하여 복원된 데이터를 사용하고, 소모 에너지 절감을 위해 데이터 기반의 사용자 행동 패턴 분석 및 유사도 비교 방법을 통해 최종 샘플링 주기를 조절함으로써 데이터 전송 횟수를 감소시키는 생체 정보 모니터링을 위한 데이터 샘플링 주기 조절 방법.

사용자의 행동 패턴에 따라 반복되는 규칙성을 분석하기 위해 수집된 데이터의 시간 별 데이터 간 유사도를 비교하고, 시간 별 데이터 간 유사도 비교 결과를 추출하여, 가장 높은 유사도를 나타내는 시간을 선정하는 행동 패턴 분석부; 선정된 가장 높은 유사도를 나타내는 시간에 따라 샘플링 주기를 변경하는 샘플링 주기 제어부; 및변경된 각각의 샘플링 주기에서 수집된 데이터에 대하여 AI-기반 데이터 복원을 수행하고, 실제 수집된 데이터와 복원된 데이터 간 정확도를 계산하는 데이터 복원부를 포함하고, 상기 샘플링 주기 제어부는, 데이터 복원부에서 계산된 실제 수집된 데이터와 복원된 데이터 간 정확도의 정규 분포에 따라 최종 샘플링 주기를 결정하는 생체 정보 모니터링을 위한 데이터 샘플링 주기 조절 장치.

제8항에 있어서,상기 행동 패턴 분석부는, 날짜 별 동일 시간 단위에 대한 데이터 간 유사도 비교를 위해 연속적으로 수집된 데이터를 날짜 별로 분할하고, 날짜 별로 분할된 데이터를 시간 단위로 재분할하여, 각 날짜 별 시간 단위로 분할된 데이터들을 생성하는 생체 정보 모니터링을 위한 데이터 샘플링 주기 조절 장치.

제9항에 있어서,상기 날짜 별 동일 시간 단위에 대한 데이터 간 유사도 비교에 있어서 서로 다른 날짜 간 동일 시간 단위 내 데이터 인가가 없는 상황을 반영하기 위해 코사인 유사도 계산을 활용하는 생체 정보 모니터링을 위한 데이터 샘플링 주기 조절 장치.

제8항에 있어서,상기 행동 패턴 분석부는, 날짜 별 동일 시간 단위에 대한 데이터 간 유사도 비교 결과 중 가장 높은 유사도를 나타내는 시간을 선정하여 반복되는 행동 패턴 구간을 판별하는생체 정보 모니터링을 위한 데이터 샘플링 주기 조절 장치.

제11항에 있어서,상기 반복되는 행동 패턴 구간이 판별되지 않는 경우, 상기 사용자의 행동 패턴에 따라 반복되는 규칙성을 분석하기 위해 수집된 데이터의 시간 별 데이터 간 유사도를 비교하는 단계부터 반복하는 생체 정보 모니터링을 위한 데이터 샘플링 주기 조절 장치.

제8항에 있어서,상기 데이터 복원부는, 상기 변경된 각각의 샘플링 주기에 대하여 복원된 데이터 간 정확도를 계산한 후, 해당 샘플링 주기에서의 복원 정확도에 대한 정규 분포를 추출하는생체 정보 모니터링을 위한 데이터 샘플링 주기 조절 장치.