겨울철(11월 - 3월) 아이센스의 IoT 혈당측정기와 어플리케이션을 사용한 당뇨인의 혈당, 식사 데이터 [특징] - IoT 전용 통신망 사용으로, 혈당 측정 시 측정 시간과 수치가 자동 동기화되어 정확하게 기록됨. - 회원정보 데이터 상품과 결합 시 생년월일 및 성별 등을 통해 더욱 상세한 분석 가능 [제공 항목] - 혈당 측정시간, 혈당 값, 혈당 측정 시 식사 여부 - 대상자가 입력한 활동량 유형과 그에 따른 추천 섭취 칼로리량, 음식 이름, 식사량 [활용 예시] - 겨울철 당뇨인들의 혈당 추이 분석 - 음식 종류 및 칼로리에 따른 혈당 추이 분석 - 식전/식후 등 식사 여부와 시간에 따른 혈당 값과의 상관관계 및 추이 분석 - 사용자별 혈당 측정 횟수에 따른 혈당 관리 추이 분석 [데이터 상품성] - 당뇨 유형별로 일상생활에서 반복적으로 기록한 실생활 혈당 및 음식 데이터 - 특정 시기(겨울, 11월-3월)를 대상으로 모여진 활용가치를 갖는 데이터 - 혈당데이터가 IoT 전용 통신망을 통해 실시간 자동 수집되어 신뢰성이 높은 데이터 - 음식 이름/양/칼로리별 상세한 데이터 제공 [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 MSRM_YMD: 측정 일자(연월일) MSRM_HR: 측정 시각 BLSG_NMVL: 혈당 수치(mg/dL) 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 ACTVM_TYPE_CD: 사용자가 선택하는 본인의 활동량 유형 - 1: 활동량이 거의 없음(사무직 등) - 2: 활동량이 보통임(영업사원,교사,주부,학생 등) - 3: 활동량이 많음(운동선수,노동자,농부 등) RCMD_NGST_CLRE: 활동량 별 권장 칼로리 - (1) 활동량이 거의 없음(사무직 등) : 1600 - (2) 활동량이 보통임(영업사원,교사,주부,학생 등) : 1700 - (3) 활동량이 많음(운동선수,노동자,농부 등) : 2000 FD_NM: 음식 명 FD_UNIT_CNT: 음식 단위 수 ex) 접시, 팩 등 MEAL_CLRE: 식사량(kcal)

아이센스의 IoT 혈당측정기와 건강관리 서비스 이용자의 어플리케이션에서 수집한 식단관리(식사, 운동) 데이터 [특징] - IoT 전용 통신망 사용으로, 혈당 측정 시 측정 시간과 수치가 자동 동기화되어 정확하게 기록됨. - 회원정보 데이터 상품과 결합 시 연령대 및 성별, 신체지수 등을 통해 더욱 상세한 분석 가능 [제공 항목] - 혈당 측정시간, 혈당 값, 혈당 측정 시 식사 여부 - 대상자가 입력한 활동량 유형과 그에 따른 추천 섭취 칼로리량, 음식 이름, 식사량, 걸음 수, 운동 시간 [활용 예시] - 단기간 건강관리 서비스를 이용한 사람들의 혈당 추이 분석 - 음식 종류 및 칼로리에 따른 혈당 추이 분석 - 걸음 수와 운동 종류 및 시간에 따른 혈당 추이 분석 - 식전/식후 등 식사 여부와 시간에 따른 혈당 값과의 상관관계 및 추이 분석 - 사용자별 혈당 측정 횟수에 따른 혈당 관리 추이 분석 [데이터 상품성] - 당뇨 유형별로 일상생활에서 반복적으로 기록한 실생활 혈당 및 음식 데이터 - 특정 기간을 대상으로 모여진 활용가치를 갖는 데이터 - 혈당데이터가 IoT 전용 통신망을 통해 실시간 자동 수집되어 신뢰성이 높은 데이터 - 음식 이름/양/칼로리별 상세한 데이터 제공 [데이터 활용 예시] [데이터 속성 설명] DATA_ID: 측정된 데이터 개수 USER_DV_NO: 사용자별 구분 MSRM_YMD: 측정 일자(연월일) ISN_MEAL_ERA_CD: 아이센스 식사 측정 시기 코드 - B: 아침, BS: 아침간식, L: 점심, LS: 점심간식, D: 저녁, DS: 저녁간식, S: 간식 ACTVM_TYPE_CD: 사용자가 선택하는 본인의 활동량 유형 - 1: 활동량이 거의 없음(사무직 등) - 2: 활동량이 보통임(영업사원,교사,주부,학생 등) - 3: 활동량이 많음(운동선수,노동자,농부 등) RCMD_NGST_CLRE: 활동량 별 권장 칼로리 - (1) 활동량이 거의 없음(사무직 등) : 1600 - (2) 활동량이 보통임(영업사원,교사,주부,학생 등) : 1700 - (3) 활동량이 많음(운동선수,노동자,농부 등) : 2000 FD_NM: 음식 명 FD_UNIT_CNT: 음식 단위 수 ex) 접시, 팩 등 MEAL_CLRE: 식사량(kcal) FTSTP_MSNT_NM: 걸음 측정기 명 GOAL_FTSTP_CNT: 목표 걸음 수 FTSTP_CNT: 실제 걸음 수 EXRCS_NM: 운동 종류 EXRCS_HR_MIN: 운동 진행 시간(분)

여름철(6월 - 8월) 아이센스의 IoT 혈당측정기와 당뇨 관리 서비스 이용자들의 어플리케이션에서 수집한 혈당, 약, 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) PHSC_TYPE_NM: 약제 유형 명 DRUG_CAPA_UNIT_NM: 약물 용량 단위 명 DRUG_CAPA: 약물 용량(U) EXRCS_NM: 운동 종류 CNSMP_CLRE: 운동으로 소모된 칼로리(kcal) (운동 종류별 소모량 x 운동 시간(분)) EXRCS_HR_MIN: 운동 진행 시간(분)

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)

아이센스의 IoT 혈당측정기와 당뇨 관리 서비스 이용자들의 어플리케이션에서 수집한 혈당, 약, 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) PHSC_TYPE_NM: 약제 유형 명 DRUG_CAPA_UNIT_NM: 약 종류 및 단위 DRUG_CAPA: 약 용량(U) FD_NM: 음식 명 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 종류 x 운동 시간(분)) EXRCS_HR_MIN: 운동 진행 시간(분)

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

여름철(6월 - 8월) 아이센스의 IoT 혈당측정기와 당뇨 관리 어플리케이션을 사용한 당뇨인의 회원 정보 데이터 [데이터 속성 설명] USER_DV_NO: 사용자별 구분 PTNA_AGRDE_CD: 10세 단위 연령대 - 0: 0~9세 - 10: 10~19세 - 20: 20~29세 - 30: 30~39세 - 40: 40~49세 - 50: 50~59세 - 60: 60~69세 - 70: 70~79세 - 80: 80~89세 - 90: 90~99세 SEX_CD: 성별 코드 - 1: 남자 - 2: 여자 WT: 체중(kg) BMI_NMVL: 신체질량지수(kg/(m²))

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)

1형 당뇨인들이 아이센스의 IoT 혈당측정기와 어플리케이션을 사용하여 수집된 혈당 데이터와 인슐린 투여 기록 [특징] IoT 전용 통신망 사용으로, 혈당 측정 시 측정 시간과 수치가 자동 동기화되어 정확하게 기록됨 대상자가 사용한 인슐린 타입/이름/투여량이 어플리케이션을 통해 기록 및 수집됨 [제공 항목] - 생년(나이), 혈당 측정 시간, 혈당 값, 혈당 측정 시 식사 여부 - 대상자가 사용한 인슐린 타입/이름/투여량 [활용 예시] - 1형 당뇨인들이 사용하는 인슐린 타입/이름 분석 - 인슐린 타입/이름/투여량에 따른 혈당 추이 분석 - 1형 당뇨인들의 혈당 추이 분석 - 사용자별 혈당 측정 횟수에 따른 혈당 관리 추이 분석 - 식전/식후 등 식사 여부와 시간에 따른 혈당 값과의 상관관계 및 추이 분석 - 나이(생년)에 따른 혈당 측정 횟수 및 혈당 관리 추이 분석 [데이터 상품성] - 1형 당뇨인들이 일상생활에서 반복적으로 기록한 실생활 혈당 및 인슐린 데이터 - 특정 질환군(1형 당뇨병)을 대상으로 모여진 활용가치를 갖는 데이터 - 혈당데이터가 IoT 전용 통신망을 통해 실시간 자동 수집되어 신뢰성이 높은 데이터 - 인슐린 타입/이름/투여량별 상세한 데이터 제공 [데이터 속성 설명] DATA_ID: 데이터 아이디 USER_DV_NO: 사용자 구분 번호 BRTH_YR: 출생 연도 MSRM_DT: 데이터 측정 일시 ISN_MSRM_ERA_CD: 측정 시기 코드 - N0 : 선택안함 - B0 : 공복, B2 : 아침식사 후 - L0 : 점심식사 전, L2 : 점심식사 후 - D0 : 저녁식사 전, D2 : 저녁식사 후 - S0 : 취침 BLSG_NMVL: 혈당값(mg/dL) INSLN_ADD_INJC_YN: 인슐린 구분 - 0: 기본값 - 1: 추가 인슐린 INSLN_KIND_NM: 인슐린 타입 - rapid 초속형 - regular: 속효성 - long: 장시간형 - nph: 중간형 - mixtype: 혼합형 INSLN_NM: 인슐린 명 INSLN_INJC_QTY: 인슐린 투여량(U) INPT_WAY_NM: 데이터 입력 타입 - manual: 수동입력 - meter: 혈당측정계 데이터 (혈당측정계에서 받은 데이터는 수정 불가) - health, shealth: 핸드폰의 내장된 기본 건강 어플과 연동된 데이터

겨울철(11월 - 3월) 아이센스의 IoT 혈당측정기와 당뇨 관리 서비스 이용자들의 어플리케이션에서 수집한 혈당, 약, 운동 데이터 [데이터 활용 예시] [데이터 속성 설명] DATA_ID: 데이터 아이디 USER_DV_NO: 사용자별 구분 MSRM_YMD: 측정 일자 MSRM_HR: 측정 시각 ISN_MSRM_ERA_CD: 아이센스 측정 시기 - 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 INPT_WAY_NM: 입력 방식 명 - manual: 수동입력 - meter: 혈당측정계 데이터 (혈당측정계에서 받은 데이터는 수정 불가) - health, shealth: 핸드폰의 내장된 기본 건강 어플과 연동된 데이터 PHSC_TYPE_NM: 약제 유형 명 INSLN_INJC_QTY: 인슐린 투여량 INSLN_INJC_LOCA_NM: 인슐린 투여 위치 EXRCS_NM: 운동명 EXRCS_HR_MIN: 운동 시간(분) FTSTP_MSNT_NM: 걸음 측정기 명 GOAL_FTSTP_CNT: 목표 걸음 수 FTSTP_CNT: 걸음 수