2020년 1년 간 측정된 혈당 데이터를 수집한 사람의 케톤 데이터 [데이터 활용 예시] - 사용자별 혈당 측정 횟수에 따른 혈당 및 케톤 관리 추이 분석 - 식전/식후 등 식사 여부와 시간에 따른 케톤 수치과의 상관관계 및 추이 분석 [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 MSRM_DT: 측정일시 BLSG_NMVL: 혈당 수치(mg/dL) KTN_NMVL: 케톤 수치(0~8.0, mmol/L) (BLSG_NMVL/KTN_NMVL)_INPT_WAY_NM: 데이터 측정 타입 - manual: 수동입력 - meter: 혈당측정계 데이터 (혈당측정계에서 받은 데이터는 수정 불가) - health, shealth: 핸드폰의 내장된 기본 건강 어플과 연동된 데이터 DVCNO: 디바이스 시리얼 넘버 MSRM_ERA_CD: 식사 여부 - 0: 공복 - 1: 식전 - 2: 식후

2021년까지 아이센스 어플리케이션을 통해서 수집한 케톤 데이터 [데이터 활용 예시] - 사용자별 케톤 측정 횟수에 따른 케톤 관리 추이 분석 - 식전/식후 등 식사 여부와 시간에 따른 케톤 수치과의 상관관계 및 추이 분석 [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 MSRM_DT: 측정일시 KTN_NMVL: 케톤 수치(0~8.0, mmol/L) INPT_WAY_NM: 데이터 측정 타입 - manual: 수동입력 - meter: 혈당측정계 데이터 (혈당측정계에서 받은 데이터는 수정 불가) - health, shealth: 핸드폰의 내장된 기본 건강 어플과 연동된 데이터 DVCNO: 디바이스 시리얼 넘버 MSRM_ERA_CD: 식사 여부 - 0: 공복 - 1: 식전 - 2: 식후

2020년 1년 간 케톤 데이터를 수집한 사람의 체중 데이터 [데이터 활용 예시] - 사용자별 케톤 측정 횟수에 따른 케톤 관리 및 체중 추이 분석 [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 MSRM_DT: 측정일시 KTN_NMVL: 케톤 수치(0~8.0, mmol/L) INPT_WAY_NM: 데이터 측정 타입 - manual: 수동입력 - meter: 혈당측정계 데이터 (혈당측정계에서 받은 데이터는 수정 불가) - health, shealth: 핸드폰의 내장된 기본 건강 어플과 연동된 데이터 DVCNO: 디바이스 시리얼 넘버 MSRM_ERA_CD: 식사 여부 - 0: 공복 - 1: 식전 - 2: 식후 WT: 몸무게(kg, lbs)

혈당 관리 서비스 이용자들의 어플리케이션에서 수집한 혈당, 혈압, 식사, 약 데이터 [특징] 혈당 관리 서비스 이용자들의 어플리케이션을 통해 수집한 혈당, 혈압, 식사, 약 데이터 [제공 항목] - 성별, 연령대, 측정 시간, 측정 시 식사 여부 - 혈당 값, 혈압 값(수축기, 이완기), 맥박, 식사 총 칼로리 및 무게, 탄수화물/단백질 별 무게, 복용 및 투여한 약 종류와 양 [활용 예시] - 성별 및 연령대에 따른 혈당 추이 분석 - 성별 및 연령대에 따른 식사량과 - 성별 및 연령대에 따른 선호하는 약제 종류 분석 - 사용자별 혈당 측정 횟수에 따른 혈당 관리 추이 분석 - 사용자별 어플 입력 횟수에 따른 혈당, 혈압, 식사, 약 관리 정도 분석 - 식전/식후 등 식사 여부와 측정 시기에 따른 속성 값 분석 - 복용 및 투여한 약 종류에 따른 혈당 추이 분석 [데이터 상품성] - 혈당 관리 서비스를 이용하는 사람들이 일상생활에서 반복적으로 기록한 실생활 혈당, 혈압, 식사, 약 데이터 - 이용자들의 성별 및 연령대에 따른 분석을 통해 활용가치가 높은 데이터 - 세분화된 식후(1시간/2시간) 측정 데이터 분석을 통해 더 상세한 관리 상태 분석 가능 [데이터 속성 설명] DATA_ID: 데이터 아이디 USER_DV_NO: 사용자 구분 번호 SEX_CD:　성별 코드 PTNA_AGRDE_CD: 10세단위 연령대 코드 MSRM_DT:　측정 일시 ISN_MSRM_ERA_CD: 아이센스 측정 시기 코드 BLSG_NMVL: 혈당 수치 PHSC_TYPE_NM: 약제 유형 명 DRUG_CAPA_UNIT_NM: 약물 용량 단위 명 DRUG_CAPA: 약 용량 FD_NM: 음식 명 MEAL_CLRE: 식사 칼로리 TWT: 총 무게 CARBO_GRM: 탄수화물 무게 PROT_GRM: 단백질 무게 SBP_NMVL: 수축기 혈압 DBP_NMVL: 이완기 혈압 PSRT: 맥박수

아이센스의 IoT 혈당측정기와 어플리케이션을 활용하여 식단 관리를 하는 사람들의 식사, 체중, 운동 데이터 [특징] - IoT 전용 통신망 사용으로, 혈당 측정 시 측정 시간과 수치가 자동 동기화되어 정확하게 기록됨. - 대상자의 체중 및 신체질량지수를 통해 체급별 효과 분석 가능 [제공 항목] - 대상자가 입력한 음식 이름, 식사량, 칼로리, 탄수화물/단백질 무게, 운동 종류, 소모 칼로리 [활용 예시] - 음식 종류 및 칼로리에 따른 체중 추이 분석 - 운동 종류 및 소모 칼로리에 따른 신체질량지수 추이 분석 - 음식 종류 및 칼로리와 운동 종류 및 소모 칼로리 간의 상관관계 분석 [데이터 상품성] - 식단 관리를 하고 있는 사람들의 식사 체중 운동 데이터 - 식사와 운동 그리고 체중의 상관관계 분석 가능 - 일상생활에서 얻어진 식사 체중 운동 데이터 - 음식 이름/양/칼로리별 상세한 데이터 제공 [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 MSRM_DT: 측정 일시 ISN_MEAL_ERA_CD: 아이센스 식사 측정 시기 코드 - B: 아침, BS: 아침간식 - L: 점심, LS: 점심간식 - D: 저녁, DS: 저녁간식 - S: 간식 FD_NM: 음식명 MEAL_CLRE: 식사량(kcal) TWT: 총 무게(g) CARBO_GRM : 탄수화물 무게(g) PROT_GRM: 단백질 무게(g) WT: 체중(kg) BMI_NMVL: 신체질량지수(kg/(m²)) EXRCS_NM: 운동 종류 CNSMP_CLRE: 운동으로 소모된 칼로리(kcal) (운동 종류별 소모량 x 운동 시간(분)) EXRCS_HR_MIN: 운동 진행 시간(분)

2022년에 측정한 케톤 데이터 [데이터 활용 예시] - 사용자별 케톤 측정 횟수에 따른 케톤 관리 추이 분석 - 식전/식후 등 식사 여부와 시간에 따른 케톤 수치과의 상관관계 및 추이 분석 [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 MSRM_DT: 측정일시 KTN_NMVL: 케톤 수치(0~8.0, mmol/L) INPT_WAY_NM: 데이터 측정 타입 - manual: 수동입력 - meter: 혈당측정계 데이터 (혈당측정계에서 받은 데이터는 수정 불가) - health, shealth: 핸드폰의 내장된 기본 건강 어플과 연동된 데이터 DVCNO: 디바이스 시리얼 넘버 MSRM_ERA_CD: 식사 여부 - 0: 공복 - 1: 식전 - 2: 식후

2021년까지 아이센스 어플리케이션을 통해서 수집한 혈당 데이터 [데이터 활용 예시] - 사용자별 혈당 측정 횟수에 따른 혈당 관리 추이 분석 - 식전/식후 등 식사 여부와 시간에 따른 혈당 수치과의 상관관계 및 추이 분석 [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 MSRM_DT: 측정일시 BLSG_NMVL: 혈당 수치(mg/dL) INPT_WAY_NM: 데이터 측정 타입 - manual: 수동입력 - meter: 혈당측정계 데이터 (혈당측정계에서 받은 데이터는 수정 불가) - health, shealth: 핸드폰의 내장된 기본 건강 어플과 연동된 데이터 DVCNO: 디바이스 시리얼 넘버 MSRM_ERA_CD: 식사 여부 - 0: 공복 - 1: 식전 - 2: 식후

2020년 1년 간 혈당 데이터를 수집한 사람의 체중 데이터 [데이터 활용 예시] - 사용자별 혈당 측정 횟수에 따른 혈당 관리 및 체중 추이 분석 [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 MSRM_DT: 측정일시 BLSG_NMVL: 혈당 수치(mg/dL) INPT_WAY_NM: 데이터 측정 타입 - manual: 수동입력 - meter: 혈당측정계 데이터 (혈당측정계에서 받은 데이터는 수정 불가) - health, shealth: 핸드폰의 내장된 기본 건강 어플과 연동된 데이터 DVCNO: 디바이스 시리얼 넘버 MSRM_ERA_CD: 식사 여부 - 0: 공복 - 1: 식전 - 2: 식후 WT: 몸무게(kg, lbs)

임신성 당뇨인의 건강관리를 위한 어플리케이션에서 수집한 이용자들의 혈당, 식사, 체중 데이터 [특징] 임신성 당뇨인의 건강관리를 위한 어플리케이션을 통해 수집한 혈당, 식사, 체중 데이터 부가적으로 임신성 당뇨인의 신체 및 병력 정보와 임신 관련 데이터가 어플리케이션을 통해 기록 및 수집됨 [제공 항목] - 생년(나이), 측정 시간, 측정 시 식사 여부, 혈당 값, 식사 장소, 식사량(체감, 실제 kcal), 체중 [활용 예시] - 사용자별 혈당 측정 기간에 따른 혈당 관리 추이 분석 - 식전/식후 등 식사 여부와 시간에 따른 혈당 값과의 상관관계 및 추이 분석 - 식사 장소 및 양에 따른 혈당, 체중 변화 추이 분석 - 스스로 느끼는 식사량 지수와 실제 혈당 추이 및 체중과의 관계 분석 - 개인의 만성질환정보(고혈압, 고지혈증, 당뇨 가족력 등)에 따른 혈당 관리 분석 - 개인의 나이(생년), 출산 경험 등에 따른 혈당 측정 횟수 및 혈당 관리 추이 분석 [데이터 상품성] - 임신성 당뇨인이 일상생활에서 반복적으로 기록한 실생활 혈당, 식사, 체중 데이터 - 특정 질환군(임신성 당뇨)을 대상으로 모여진 활용가치를 갖는 데이터 - 세분화된 식후(1시간/2시간) 혈당 측정 데이터 분석을 통해 더 상세한 혈당 관리 상태 분석 가능 [데이터 속성 설명] * 임신성 당뇨병 환자의 혈당, 식사, 체중 데이터 DATA_ID: 데이터 아이디 USER_DV_NO: 사용자별 구분 USER_MCNG_SN: 사용자 매칭 일련번호 MSRM_DT: 측정 일시 ISN_MSRM_ERA_CD: 아이센스 측정 시기 코드 - B0: 공복 - B1: 아침식사 후 1시간 - B2: 아침식사 후 2시간 - L0: 점심식사 전 - L1: 점심식사 후 1시간 - L2: 점심식사 후 2시간 - D0: 저녁식사 전 - D1: 저녁식사 후 1시간 - D2: 저녁식사 후 2시간 - S0: 취침전 - N0: 기타 BLSG_NMVL: 혈당 수치 (mg/dL) ISN_MEAL_SITE_CD: 식사 장소 - 0: 집 - 1: 외식 ISN_MEAL_QTY_CD: 식사량 (지수) - 1: 조금 - 3: 적당히 - 5: 많이 MEAL_CLRE: 식사량 (kcal) FTS_WT: 태아 체중 값(g) WT: 임산부 체중 값(kg)

아이센스의 IoT 혈당측정기와 당뇨 및 혈압 관리 서비스 이용자들의 어플리케이션에서 수집한 혈당, 혈압, 식사, 운동 데이터 [데이터 활용 예시] [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 MSRM_DT: 측정 일시 ISN_MSRM_ERA_CD: 아이센스 측정 시기 코드 - B: 아침, B0: 공복, B1: 아침식사 후 1시간, B2: 아침식사 후 2시간 - L: 점심, L0: 점심식사 전, L1: 점심식사 후 1시간, L2: 점심식사 후 2시간 - D: 저녁, D0: 저녁식사 전, D1: 저녁식사 후 1시간, D2: 저녁식사 후 2시간 - S0: 취침전, N0: 기타, E0: 운동 전, E2: 운동 후 BLSG_NMVL: 혈당 수치(mg/dL) SBP_NMVL: 수축기 혈압 수치 DBP_NMVL: 이완기 혈압 수치 PSRT: 맥박수 FD_NM: 음식명 MEAL_CLRE: 식사량(kcal) TWT: 총 무게(g) CARBO_GRM: 탄수화물 무게(g) PROT_GRM: 단백질 무게(g) EXRCS_NM: 운동 종류 CNSMP_CLRE: 운동으로 소모된 칼로리(kcal) (운동 종류별 소모량 x 운동 시간(분)) EXRCS_HR_MIN: 운동 진행 시간(분)