A method for event detection in a user-wearable device includes the steps of: receiving, from a first sensor implemented in the user-wearable device, photoplethysmogram (PPG) signals； processing, at a processor, the PPG signals to obtain PPG signal samples； detecting, at the processor, beats in the PPG signal samples； dividing the PPG signal samples into PPG signal segments； extracting at least one inter-beat interval (IBI) feature in each PPG signal segment； classifying, at the processor, each PPG signal segment using the extracted IBI feature associated with the PPG signal segment and using a machine learning model； in response to the classifying, generating, at the processor, an event prediction result for the PPG signal segment based on the extracted IBI feature； and displaying the event prediction result at the user-wearable device. In another embodiment, the method further includes extracting morphology-based features.COPYRIGHT KIPO 2020사용자 웨어러블 장치에서 이벤트 감지를 위한 방법은 사용자 웨어러블 장치에서 구현되는 제 1 센서로부터 PPG(photoplethysmogram) 신호들을 수신하는 단계, 프로세서에서 PPG 신호 샘플들을 얻기 위해 PPG 신호들을 처리하는 단계, 프로세서에서 PPG 신호 샘플들 내의 박동을 감지하는 단계, PPG 신호 샘플들을 PPG 신호 세그먼트들로 분할하는 단계, PPG 신호 세그먼트들 각각에서 적어도 하나의 IBI(inter-beat interval) 특징을 추출하는 단계, 프로세서에서, PPG 신호 세그먼트들 각각과 관련된 추출된 IBI 특징을 사용하고 머신 러닝 모델을 사용하여 PPG 신호 세그먼트들 각각을 분류하는 단계, 분류하는 단계에 응답하여, 프로세서에서, 추출된 IBI 특징에 기초하여 PPG 신호 세그먼트들 중 하나의 PPG 신호 세그먼트에 대한 이벤트 예측 결과를 생성하는 단계 및 사용자 웨어러블 장치에서 이벤트 예측 결과를 표시하는 단계를 포함한다. 다른 실시 예에서, 방법은 모폴로지 기반 특징들을 추출하는 단계를 더 포함한다.
