The present invention relates to an apparatus and method for estimating subcutaneous fat layer thickness using a sweep source interferometer. The apparatus for estimating the thickness of subcutaneous fat layer using the sweep source interferometer according to the present invention separates incident light incident from a swept source into reference light and object light and transmits the reference light reflected from the reference mirror and the object light reflected from the object A light detecting unit for collecting the interference light to generate the interference light and detecting the wavelength distribution information of the generated interference light； A computer intelligence learning unit for receiving wavelength distribution information of interference light detected for each depth position of the object through the optical detection unit and learning computer intelligence； And a computational intelligence estimator for estimating the thickness of the subcutaneous fat of the subject using the learned computational intelligence. As described above, according to the present invention, the thickness of the subcutaneous fat layer can be accurately estimated using the computed intelligence of the distribution of the wavelengths of the interference light detected for each depth position of the subcutaneous fat layer, thereby improving the device reliability.본 발명은 스웹 소스 간섭계를 이용한 피하지방층 두께 추정 장치 및 그 방법에 대한 것이다. 본 발명에 따른 스웹 소스 간섭계를 이용한 피하지방층 두께 추정 장치는 스웹 소스(Swept source)로부터 입사된 입사광을 기준광과 물체광으로 분리하고, 기준거울로부터 반사된 상기 기준광과 대상체로부터 반사된 상기 물체광을 집광시켜 간섭광을 생성하고, 생성된 간섭광의 파장 분포 정보를 검출하는 광 검출부； 상기 광 검출부를 통해 상기 대상체의 각 깊이 위치별로 검출된 간섭광의 파장 분포 정보를 입력받아 전산지능을 학습하는 전산지능학습부； 및 상기 학습된 전산지능을 이용하여 상기 대상체의 피하지방의 두께를 추정하는 전산지능추정부를 포함한다.이와 같이 본 발명에 따르면, 피하지방층의 깊이 위치별로 각각 검출된 간섭광의 파장별 분포가 학습된 전산지능을 이용하여 피하지방층의 두께를 정확하게 추정할 수 있어 장치 신뢰도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
