마침내, 수면을 컨트롤하다
벤자민 AI 매트리스
월 69,000원 부터
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세계 최초.
자율 신경계 조절 기술 독자 개발.
심장의 움직임(심박)과 호흡 모방 바이오 피드백을 통한 자율 신경계 활성 조절.
눕기만 하면 경험할 수 있는 증명된 수면 개선 효과.
아래 논문은 벤자민 AI 연구팀에서 출판했습니다.
입면시간 단축
-31%
사용자 수면 전/후 비교 결과
잠에 들기까지 31% 단축
IRB no. C-2022-005
SANGMYUNG UNIVERSITY. 임상시험
깊은 수면 강화
+16%
사용자 수면 전/후 비교 결과
깊은 수면 단계 평균 16% 증가
IRB no. C-1805-165-948
SEOUL NATIONAL UNIVERSITY HOSPITAL. 임상시험
서술 기억력 향상
+178%
사용자 수면 전/후 비교 결과
서술 기억력 평균 178% 증가
IRB no. C-1805-165-948
SEOUL NATIONAL UNIVERSITY HOSPITAL. 임상시험
수면 중 깸 감소
-24%
사용자 수면 전/후 비교 결과
수면 중 깨는 경우 평균 24% 감소
IRB no. 2023-08-176
SAMSUNG MEDICAL CENTER. 임상시험
수면 관성 감소
-36%
사용자 기상 후 비교 결과
수면 호르몬 평균 36% 감소
IRB no. 1040875-202308-BR-092
SOONCHUNHYANG UNIVERSITY. 임상시험
벤자민 AI의 자율 신경계 조절 기술.
생체 신호 센서와 딥러닝으로 사용자의 심박과 호흡을 실시간으로 분석한 후,
심박과 호흡을 모방한 바이오 피드백을 통해 사용자의 심박을 미세 조절하여 자율 신경계 활성을 조절합니다.
벤자민 AI.
'AI 매트리스'+'벤자민 모바일 앱'으로 구성
앱을 통해 'AI 매트리스'를 제어하고,
벤자민 AI의 지속해서 업데이트되는 다양한 슬립테크 서비스를 경험할 수 있습니다.
수면 전부터 기상에 이르기까지.
벤자민 AI 매트리스에 눕기만 하면
불가능하다고만 믿었던 수면을 컨트롤합니다.
퀵슬립 컨트롤
31% 더 빠르게 수면.
수면 전, 호흡 피드백을 통해 호흡을 조절하고
심박을 안정화 시켜 더 빠르게 잠들 수 있게!
딥슬립 컨트롤
16% 더 깊게,
24% 더 안정적으로 딥 슬립.
수면 중, 심박 모방 바이오 피드백을 통해
심박을 미세 조절하여 부교감 신경을 활성화 시켜 더 깊이 잠들 수 있게!
웨이크업 컨트롤
36% 더 상쾌한 아침.
기상 시간 30분 전, 심박 모방 바이오 피드백을 통해 심박을 미세 조절하여 교감 신경을 활성화시켜 아침이 더 가볍고 상쾌하게!
벤자민 앱을 통해
상황에 맞는 수면 솔루션을 제공해요.
수면 전 사용자의 상태에 따라
'깊은 수면', '서술 기억력', '신체 회복' 3가지 수면모드를 설정해 수면을 컨트롤해 보세요.
지속해서 사용할수록 수면의 질은 점점 높아질 거에요.
수면 상태를
매일 아침마다 보내는
일간, 주간, 월간 리포트
정확한 생체 신호 분석 덕분에 사용자는 매일 기상 직 후 수면 중 기록을 리포트로 전달받죠.
잠에 드는 시간과 잠에서 깨어난 시간도 한 눈에 볼 수 있어요.
잠든 사이 알아서 기록하는
코골이&수면자세 데이터
코골이와 수면 자세도 감지하며 호흡 수, 심박 수까지 파악해 보다 객관적으로 수면을 파악할 수 있도록 도와줘요.
실시간으로
생체 데이터를 보는
benzamin eye.
지금 내 몸 상태는 어떨까?
benzamin에 누워 benzamin eye를 켜보세요.
멘탈밸런스, 심박수, 호흡수 등 실시간으로 건강 정보를 확인할 수 있어요.
빠른 수면을 유도하는
AI 호흡 테라피.
benzamin의 호흡 피드백과 심박 안정화 AI 수면 솔루션을 경험해 보세요.
바이오 피드백을 통해 호흡을 천천히 따라 해보거나, 심박 수를 서서히 늦추는 기술을 통해 잠드는 시간을 놀랍도록 단축시킬 수 있어요.
benzamin APP에서 제공되는 솔루션
benzamin APP에서
제공되는 솔루션
수면모드
깊은 수면 강화 서술 기억력 강화 신체 회복 강화
깊은 수면 강화
서술 기억력 강화
신체 회복 강화
수면 데이터
모니터링
(일/주/월간)
수면 단계 수면자세 총 수면 시간 깊은 수면 비율 심박 동기화율 수면 중 심박수&호흡수 코골이 기록
수면까지 걸린 시간
수면 단계
수면 자세
총 수면 시간
깊은 수면 비율
심박 동기화율
수면 중 심박수&호흡수
코골이 기록
수면까지 걸린 시간
실시간 바이오
데이터 모니터링
심박수 호흡수 멘탈 밸런스
심박수
호흡수
멘탈 밸런스
AI 기상 최적화
알람
기상 시간 30분 전 수면 중인 사용자의 수면 관성을 자동으로 최소화시켜 최적의 기상 상태를 구현하는 알람 기능
기상 시간 30분 전, 수면 중인 사용자의 수면 관성을 자동으로 최소화시켜 최적의 기상 상태를 구현하는 알람 기능
호흡 바이오
피드백(CLAS)
사운드&진동자극을 통한 호흡 조절로 보다 빠른 수면을 유도하는 기능
사운드&진동자극을 통한 호흡 조절로 보다 빠른 수면을 유도하는 기능
benzamin
지원
우선적 기술 지원 전원 어댑터 등 기본 포함 액세서리 무상 교체 1회
우선적 기술 지원
전원 어댑터 등 기본 포함 액세서리 무상 교체 1회
자율 신경계는 수면과 밀접한 연관이 있으며,
심장 움직이는 속도에 영향을 받는 신경계입니다.
사람의 의지만으로 심장의 움직임을 조절하기 어렵듯,
사람의 의지와는 무관하게 무의식의 영역에서 자동으로 제어되는 신경계입니다.
벤자민 AI로 자율 신경계 조절
부교감 신경계 활성화
신체가 휴식 & 수면에 최적화된 상태로 변함
심박수 하락, 동공 축소, 소화액 분배
교감 신경계 활성화
신체가 활동에 최적화된 상태로 변함
심박수 상승, 동공 확대, 아드레날린 분비
이 놀라운 High-sleep tech 서비스가 오직 benzamin에서 가능한 이유.
benzamin의 혁신적인 High-sleep tech 기술은
서울대 생체신호 연구실의 수석 연구진들이 이룩한 놀라운 연구 시간과 연구 성과들이 있었기 때문이죠.
benzamin sleep AIDE Lab.은 AI 딥러닝 기반으로 정확도 높은 사용자 최적화 생체 신호 모니터링 기술과 강력한 생체 신호 분석 알고리즘을 개발했고, 마침내 수면 솔루션까지 세계 저널에 입증한 논문을 매년 발표하고 있습니다.
benzamin의 혁신적인 High-sleep tech 기술은 서울대 생체신호 연구실의 수석 연구진들이 이룩한 놀라운 연구 시간과 연구 성과들이 있었기 때문이죠.
benzamin sleep AIDE Lab.은 AI 딥러닝 기반으로 정확도 높은 사용자 최적화 생체 신호 모니터링 기술과 강력한 생체 신호 분석 알고리즘을 개발했고, 마침내 수면 솔루션까지 세계 저널에 입증한 논문을 매년 발표하고 있습니다.
박광석
40여년간 생체 신호 분석 및 개선을 연구하고 수면공학을 탐구했습니다.
(현) 서울대학교 의과대학 명예교수
(전) 서울대학교 생체계측신기술 연구센터 소장
(전) 대한수면의학회 부회장
(전) 의용생체 공학회 회장
최병훈
개인의 수면은 AI와 데이터를 통해 더 잘 이해하고 개선시킬 수 있을 것입니다.
AI를 활용한 만성질환 관리 및 유병예측 알고리즘 개발
(전) 삼성전자 무선사업부 책임연구원
(전) LG전자 CTO부문 인공지능연구소 수석연구원
윤희남
모든 사람들이 벤자민을 통해 좋은 꿈을 꾸게 하고 싶어요.
수면 및 일상 건강 관련 바이오마커 발굴 연구
(현) 상명대학교 휴먼지능정보공학전공 교수
(전) LG전자 CTO부문 인공지능연구소 선임연구원
권현빈
benzamin AI Lab은 글로벌 수면&라이프 연구의 탑티어가 될 것입니다.
AI 기술을 활용한 비접촉 수면 모니터링 기술 개발
(전) 서울대학교 생체신호 및 정보 연구실 연구원
(전) 서울대학교 의과대학 의학연구원 연구원
연구기간
+
years
참여 연구원
+
people
수면다원 검사 데이터 기반AI 딥러닝 시간
+
hours
특허 등록 건수
+
cases
국제 저널 논문 게재 건수
+
cases
특허청에 인증받은 수면 개선 기술.
출원명
수면개선용 진동발생장치
자율신경계 활동 유도 장치 및 그 방법
출원명
진동자극을 활용한 수면개선 장치 및 이를 이용한 수면개선 방법
출원명
자율신경계 활동 유도 장치 및 그 방법
자율신경계 활동 유도 장치 및 그 방법
research performance
benzamin AIDE Lab.
주요 연구 실적
생체신호 측정 및 처리 기술
생체신호 측정 및 처리 기술
무구속/비접촉 방식으로 사용자의 생체 데이터 모니터링을 가능하게 하다
- Physiological Signal Monitoring Bed for Infants based on Load-Cell Sensors
Sensors I 2016
- Smart ECG Monitoring Patch with Built-in R-Peak Detection for Long-Term HRV Analysis
Annals of Biomedical Engineering I 2016
- Heart Rate Variability Monitoring during Sleep Based on Capacitively Coupled Textile Electrodes on a Bed
Sensors I 2015
수면단계 추정 알고리즘 개발
수면단계 추정 알고리즘 개발
사용자의 수면단계(Sleep stage) 측정을 가능하게 하다
- Attention-based LSTM for Non-Contact Sleep Stage Classification using IR-UWB Radar
IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics I 2021
- Long Short-Term Memory Networks for Unconstrained Sleep Stage Classification using Polyvinylidene Fluoride Film Sensor
IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics I 2019
- Slow-wave Sleep Estimation for Healthy Subjects and OSA Patients Using R-R Intervals
IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics I 2019
- Sleep Period Time Estimation Based on Electrodermal Activity
IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics I 2017
- REM sleep estimation based on autonomic dynamics using R-R intervals
Physiological Measurement I 2017
- Nocturnal awakening and sleep efficiency estimation using unobtrusively measured ballistocardiogram
IEEE Transactions on Biomedical Engineering I 2014
생체신호 기반 수면장애 분석 기술
생체신호 기반 수면장애 분석 기술
사용자의 수면장애를 파악하고 분석하다
- Hybrid CNN-LSTM Network for Real-Time Apnea-Hypopnea Event Detection Based on IR-UWB Radar
IEEE Access I 2021
- Real-time apnea-hyponea event detection during sleep by convolutional neural networks
Computers in Biology and Medicine I 2016
- Polyvinylidene Fluoride Sensor-based Method for Unconstrained Snoring Detection
Physiological Measurement I 2015
- Unconstrained Sleep Apnea Monitoring Using Polyvinylidene Fluoride Film-Based Sensor
IEEE Transactions on Biomedical Engineering I 2015
- Changes in physiological network connectivity of body system in narcolepsy during REM sleep
Computers in Biology and Medicine I 2021
- Heart rate variability changes in major depressive disorder during sleep: fractal index correlates with BDI score during REM sleep
Psychiatry Research I 2019
수면상태 개선 기술
수면상태 개선 기술
사용자의 수면상태(Sleep status)를 개선하다
- Effect of closed-loop vibration stimulation on sleep quality for poor sleepers
Frontiers in Neuroscience | 2024
- Closed-Loop Vibrational Stimulation Improves the Depth of Slow-wave Sleep and Declarative Memory Consolidation
Sleep I 2021
- Human heart rhythms synchronize while co-sleeping
Frontiers in Physiology I 2019
- Effect of closed-loop vibration stimulation on heart rhythm during naps
Sensors I 2019
research results
AI 딥러닝 기반 수면 데이터 모니터링 및 분석
이제, 수면은 데이터여야 합니다
수면단계 모니터링
수면단계 모니터링
RR 간격을 이용한 건강인과 수면무호흡 환자의 깊은 수면 추정
비알랩의 연구진은 건강한 사람뿐만 아니라 수면무호흡 환자를 대상으로 깊은 수면을 감지할 수 있는 알고리즘을 개발하였습니다. 이 알고리즘은 센서 신호로부터 자율신경계 활성도를 연산하여 이를 기반으로 깊은 수면을 찾아내고 Cohen’s kappa 0.56와 정확도 0.90의 성능을 보여주고 있습니다. 벤자민은 이 알고리즘을 통해 가정 또는 외래 환경에서도 장기적인 깊은 수면 모니터링을 할 수 있습니다.
Figure. Procedure for detecting SWS using the R-R intervals.
패치형 장치를 이용한 건강인과 수면무호흡증 환자의 수면 중 각성 평가
비알랩의 연구진은 건강한 사람뿐만 아니라 수면무호흡 환자에게도 적용이 될 수 있는 수면 중 각성 검출 알고리즘을 구현했습니다. 이 알고리즘은 사용자의 움직임과 자율신경계의 활동에 대한 정보를 활용하는데, 그 결과 Cohen’s kappa 0.60와 정확도 0.91의 성능을 나타내었습니다. 또한 총 수면 시간, 수면효율, 입면 시간, 입면 후 각성 시간에 대해서도 높은 상관성을 보였습니다.
Figure. Example of determining short-term wakefulness and reference PSG.
RR 간격 기반의 자율신경 다이나믹스를 이용한 렘수면 추정
비알랩의 연구진은 건강한 사람과 수면무호흡 환자들을 대상으로 심박수 변동에 반영된 자율신경 활동을 이용하여 급속 안구 운동 (Rapid Eye Movement, REM) 수면을 결정하는 자동 알고리즘을 구현했습니다. 에포크별 분석에 따르면, Cohen's kappa와 정확도의 평균은 각각 0.61과 0.87이었습니다.
현재의 알고리즘은 심박 간격만을 사용하여 벤자민의 중요한 구성 요소가 되며, 수면 관련 장애와 개인 건강에 관한 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.
Figure. Procedure for REM sleep estimation.
Polyvinylidene Fluoride 필름 센서 기반의 장단기 메모리 네트워크를 이용한 무구속 수면 단계 분류 기술 개발
비알랩의 연구진은 비접촉 센서를 활용하여 무구속적으로 장기간 생리학적 모니터링을 제공할 수 있는 자동 수면 단계 분류 딥러닝 모델을 개발하였습니다.
이 모델은 4가지 수면 단계에 대한 분류 성능으로 평균 정확도가 0.74이고 Cohen's kappa 계수가 0.55로, 기존의 분류 방법보다 높았습니다.
제안된 딥러닝 모델과 압전 필름 센서의 기능은 벤자민의 자동 수면 분류를 용이하게 하며, 가정에서의 장기 수면 모니터링에 적용할 수 있습니다.
Figure. LSTM-based sleep stages classification process.
수면질환 모니터링
수면질환 모니터링
Polyvinylidene Fluoride 센서 기반 무구속 코골이 검출 방법
비알랩의 연구진은 수면 중 코골이를 정확하게 감지하고 움직임 잡음에 강한 모니터링을 위해 압전센서를 활용한 코골이 감지 방법을 개발하여 검증했습니다.
주파수 스펙트럼 특징과 기계 학습 방법을 사용하여 센서 데이터를 '코골이'와 '비코골이'로 분류했습니다. 결과적으로, 전체 민감도(Sensitivity)와 양성예측도(PPV)가
각각 0.95와 0.98이었으며, 움직임이 있는 데이터에서도 큰 차이가 없었습니다. 이 방법은 벤자민의 무구속 코골이 감지와 개선 솔루션에 활용됩니다.
Figure. Filtered piezoelectric signals and their spectrograms.
Polyvinylidene Fluoride 필름 센서를 이용한 무구속 수면 무호흡증 모니터링
비알랩의 연구진은 수면 중 발생하는 무호흡을 정확하게 모니터링하기 위해 압전 센서 기반 배열을 사용한 무구속 수면 무호흡증 모니터링 방법을 개발했습니다.
이 방법은 대상자의 등 아래에 위치하여 침대 커버와 매트리스 사이에 설치되었으며, 수면 무호흡증을 평균 정확도 0.86 및 kappa 통계치 0.60으로 분류했습니다.
두 방법 간 무호흡-저호흡 지수 값의 상관 계수는 0.94였습니다. 개발된 시스템과 방법은 벤자민의 가정 또는 외래 모니터링에서 무호흡증 감지에 적용됩니다.
Figure. Apneic event decision procedure for every 60-s period.
IR-UWB 레이더 기반 실시간 무호흡-저호흡 감지를 위한 하이브리드 CNN-LSTM 네트워크
비알랩의 연구진은 비접촉 심폐 신호를 기반으로 한 무호흡-저호흡(AH)을 감지하기 위해 CNN과 LSTM 네트워크를 결합한 딥러닝 모델을 연구했습니다.
이 하이브리드 모델은 PSG(다공과목 수면검사)와 비교하여 상황 감지기의 정확도가 0.930, 무호흡-저호흡 지수의 상관 계수가 0.97을 보여주었습니다.
이 방법은 벤자민의 수면무호흡증과 저호흡증 증후군(SAHS)의 진단과 치료에 대해 뒷받침합니다.
Figure. Overall structure of the proposed deep learning model.
수면 개선
수면 개선
동침 중 심박 리듬의 동기화
이전 연구들은 인간의 생리학 시스템이 신체 내 안정성을 유지하는데 중요한 역할을 한다는 것을 보여주었지만,
다른 사람의 생리학적 시스템과의 상호작용에 관한 연구는 거의 이루어지지 않았습니다. 비알랩의 연구진은 동침자들의 심장 리듬을 관찰하였고,
두 사람의 심박이 장기간 같은 상대적 위상을 나타낼 뿐만 아니라 양방향의 상호작용이 있음을 발견하였습니다. 우리의 놀라운 연구는 침대를 통해
기계적으로 전달되는 약한 심박 진동의 효과를 최초로 분석하였으며, 이것은 벤자민 솔루션 중 심박동기화 기술 개발의 시작점이 되었습니다.
Figure. Significantly increased interindividual heart rhythm causal relation is observed in all co-sleeping individuals during the entire sleep.
낮잠 중 페루프형 진동 자극이 심장박동에 미치는 영향
외부 진동 자극이 수면 중 심장 리듬에 영향을 미친다는 이전 연구 결과에 영감을 받아, 비알랩의 연구진은 폐루프형 진동 자극 시스템을 개발하여
실제 낮잠에 적용하였습니다. 이 피드백 시스템은 실시간으로 심박동을 추적하고 변조된 심박 모방 진동을 제공하는 목적으로 디자인되었습니다.
대조 실험에서, 자극 주파수 근방의 심박수 밀도가 크게 증가하였고, 부교감 신경계 활동이 대조군에 비해 증가하는 것을 관찰하였습니다.
우리의 선구적인 연구 결과는 벤자민 솔루션 중 심박동기화 기술이 자율 신경계를 제어하며 안정화시킨다는 점을 보여주고 있습니다.
Figure. Closed-loop vibration system diagram
폐루프형의 미세 진동 자극에 의한 깊은 수면 개선과 서술 기억력의 증가
본 연구에서는 폐루프형 진동 자극 기술이 수면과 기억에 미치는 영향을 조사하였습니다. 심박변이율 분석 결과, 깊은 수면 단계에서
부교감 신경 활동이 유의하게 증가하고, 심박과 진동 자극 간의 동기화 비율도 유의하게 증가했습니다. 또한, 뇌파의 깊은 수면 중 서파의 상대적 크기와
서술 기억력이 유의미하게 증가했습니다. 이러한 결과는 벤자민의 폐루프형 심박동기화 기술이 깊은 수면 단계의 심도와 기억력을 향상시킨다는 것을 입증합니다.
Figure. Study design and closed-loop vibration stimulation system
호흡유도를 위한 폐루프형 청각 자극: 낮잠 중 수면 시작 시간에 미치는 영향 평가
비알랩의 연구진은 자율 신경계 활동과 연계된 호흡 리듬을 점진적으로 변화시켜 수면을 개선하는 폐루프형 청각 자극 방법 (CLAS)를 고안하였습니다.
CLAS는 지속적으로 수면을 유도하기 위해 사용자의 현재 호흡 빈도와 패턴을 실시간으로 반영합니다. 이 낮잠 실험을 통해 수면 시작 시간의 평균 값이
14.0분에서 9.7분으로 유의미하게 감소하였음을 보였습니다. 이 바이오 피드백 기능은 벤자민 솔루션의 수면 유도 및 주간 어플리케이션에 활용되고 있습니다.
Figure. Examples of respiratory frequencies for spontaneous and guided respirations in the adaptation experiment.
solution
benzamin 특장점
무구속/비접촉
데이터 모니터링
기존 부착형/접촉식 수면 개선 기기 형태와 달리 매트리스 내부 Embedded 형태로 적용되어 사용자는 수면상태에서 아무런 거부감과 불편함 없이 수면 데이터 측정과 개선효과를 경험할 수 있음
수면다원검사(PSG) 대비
높은 정확도
전문 병원에서 고가의 비용와 60여개의 패치를 부착하는 불편함이 요구되는 수면다원검사(PSG) 대비 높은 데이터 센싱 정확도 결과를 도출해 냄
무구속/비접촉
데이터 모니터링
동종 업계내 최고 수준의 수면 데이터 항목 측정.
약 14개 이상의 수면 데이터 항목 분류 및 분석
심박 동기화를 통한
자율신경 활성화
내부 연구진 자체 연구를 통한, 수면시 개인의 심박동을 조절해 자율신경(교감/부교감)을 활성화하여 수면 상태를 컨트롤 할 수 있는 결과 도출
*수면시에는 부교감신경 활성화, 주간 활동시에는 교감신경 활성화가 요구됨
benzamin
Sleep AIDE™
benzamin Sleep AIDE(자체 연구소)만의 AI Sleep-data 솔루션 시스템 구축.
자체 개발한 데이터 알고리즘을 통해 사용자의 수면 데이터(Short-term, Long-term)를 분석하여 피드백 구조로
단기적, 중장기적 수면 상태를 개선하고 토탈 라이프 솔루션을 제공
사용자 최적화
수면 상태 개선
[사용자 수면 상태 모니터링-데이터 분석-솔루션 제공]의 과정을 통해 지속적으로 최적화된 수면 상태 개선 기능을 제공
심박 안정화 I 수면 효율 개선 I 깊은 수면단계 강화 호흡 피드백을 통한 불면증 완화 I 코골이 완화 I etc.
스마트 침실
AIoT 구현
‘자동화 -> 사용자 최적화’ 관점의 스마트 침실 AIoT 구현 가능.
매트리스를 통해 모니터링 되는 데이터를 분석하여 사용자 생체/수면 데이터 기반 AIoT 구현 시나리오 및 타 침실
제품 (블라인드, 조명, 에어컨 등) 연동 시스템 구축
1인치 얇은 두께의
혁신적 디자인
1인치 두께로 어느 제품군에도 적용 가능한 모듈 디자인 최적화 매트리스, 의자, 모션 베드, 병상 침대 등 적용 및 활용 가능성 높음
High-sleep tech에 맞는
High-end mattress.
benzamin의 High-sleep tech는 하드웨어에만 머무르지 않아요.
최고의 수면에 걸맞는 benzamin만의 사용자 최적화 매트리스 설계야말로 High-sleep tech죠.
제품 상세 정보.
전기 용품 및 생활용품 안전관리법에 의한 품질 표시
품명
벤자민 AI 슬립 컨트롤러 M1
섬유 및 혼용율
리오셀(텐셀) 99%, 폴리에스터 99%, 폴리우레탄 99%
재생 내장재 사용 여부
없음
사용상 주의사항
포장용 비닐을 제거 후 사용하십시오.
습기를 피하고 통풍이 잘 되는 곳에서 사용하십시오.
매트리스 위에서 뛰면 다칠 수 있습니다.
화시 및 날카로운 물체와의 접촉을 피하십시오.
직사광선에 직접 노출시키지 마십시오.
판매자
주식회사 비알랩
고객센터
070-4196-3970
본 제품은 의료기기가 아니며, 질병의 유무를 판단 할 수 없습니다.사용자 환경에 따른 개인차가 있을 수 있습니다.
전파법에 의한 품질 표시
제품명
Sleep enhancer
모델명
Z202301AL
인증번호
R-R-brl-Z202301AL
정격
12V 5A
제조업체명
주식회사 비알랩
인증연월일
2023-02-27
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 Pallin, S+, Comparison of novel non-contact biomotion sensor with wrist actigraphy in estimating sleep quality in patients with obstructive sleep apnoea 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 EarlySense, 2017, Validation of contact-free sleep monitoring device with comparison to 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 OURA, 2017, The Sleep of the Ring, Comparison of the OURA Sleep Tracker Against Polysomnography 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 Tuominen, 2019, Beddit, Sleep Parameter Assessment Accuracy of a Consumer Home Sleep Monitoring Ballistocardiograph Beddit Sleep Tracker 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 Fitbit, 2019, Validation of Fitbit Charge 2 and Fitbit Alta HR against polysomnography for assessing sleep in adults with obstructive sleep apnea 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 RESMED, 2019, schade et al 2019 sleep validity of a non contact bedside movement and respiration sensing device 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 S+, 2019, Sleep Staging Monitoring Based on Sonar Smartphone Technology 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 Nemuri, 2020, Validity of an under-mattress sensor for objective 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 whoop, 2020, A Validation Sudy of the WHOOPstrap against polysomnography to assess sleep 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 Chinoy, 2021, Performance of seven consumer sleep-tracking devices compared with polysomnography 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 Ellender, 2021, S+, Beddit, Prospective cohort study to evaluate the accuracy of sleep measurement by consumer-grade smart devices compared with polysomnography in a sleep di 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 whole_table, A Systematic Review of Sensing Technologies for Wearable Sleep Staging 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 Asleep, 2022, End-to-End Sleep Staging using Nocturnal Sounds from Microphone Chips for Mobile Devices 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 Beddit, Hsiou, 2022, validation of a nonwearable device in healthy adults with normal and short sleep durations 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 EMFIT, 2022, A validation study of a ballistocardiograph sleep tracker against polysomnography 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 Fullpower, 2022, Polysomnographic validation of an under-mattress monitoring device in estimating sleep architecture and obstructive sleep apnea in adults 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 sleep number, 2022, Performance Evaluation of a Smart Bed Technology against Polysomnography 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 Asleep, 2023, Accuracy of 11 Wearable, Nearable, and Airable Consumer Sleep Trackers 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 D. Kim et al., GW3, 2023, Validation of the Samsung Smartwatch for Sleep-Wake Determination and Sleep Stage Estimation 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 Samsung Research,JBHI-02517-2023.R1_Proof_hi 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
- 수면 단계 측정 정확도 성능 비교 테스트는 whole_table, sensors-23-04842 논문을 참고했습니다. 성능 비교 테스트는 수면 다원 검사의 정확도를 기준으로 benzamin Sleep AIDE Lab에서 직접 비교했으며 비교 결과값은 benzamin AI Sleep Controller M1의 대략적인 성능을 반영합니다.
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