도 4 에 도시 된 실시 예 에서 , 메모리 ( 84 ) 는 운영 체제 ( OS ) 및 애플리케이션 소프트웨어 ( ASW ) ( 40 C ) 를 포함 한다 . 일부 실시 예 에서 , 애플리케이션 소프트웨어 ( 40 C ) 는 운영 체제 없이 구현 될 수 있 음 에 유의 한다 . 일 실시 예 에서 , 애플리케이션 소프트웨어 ( 40 C ) 는 센서 측정 모듈 ( 42 C ) , 학습 ( LEARN ) 모듈 ( 46 C ) 을 포함 한 예측 엔진 ( 44 C ) , 및 통신 / 피드백 ( CFB ) 모듈 ( 48 C ) 을 포함 한다 . 애플리케이션 소프트웨어 ( 40 C ) 및 연관 된 모듈 ( 42 C 내지 48 C ) 들 은 , 웨어 러블 디바이스 ( 22 ) ( 도 2 ) 의 애플리케이션 소프트웨어 ( 40 A ) 에 대해 기술 된 바 와 같이 , 차량 저혈 당 이벤트 검출 시스템 의 일 실시 예 를 구현 하 기 위해 기능 이 유사 하 며 , 따라서 상기 웨어 러블 디바이스 ( 22 ) 로부터 의 설명 이 차량 처리 유닛 ( 12 ) 에 적용 가능 하 거나 대체로 적용 가능 하 다 . 센서 측정 모듈 ( 42 C ) 은 센서 ( 92 ) 로부터 생리 적 파라미터 및 / 또는 다른 데이터 ( 예컨대 , 운전 스타일 데이터 ) 를 수신 한다 . 예측 엔진 ( 44 C ) 및 학습 모듈 ( 46 C ) 은 센서 측정 모듈 ( 42 C ) 로부터 의 센서 데이터 , 및 가능 하 게 는 ( 예컨대 , 클라우드 ( 18 , 26 ) ( 들 ) , 웨어 러블 디바이스 ( 22 ) , 모바일 디바이스 ( 24 ) ) 로부터 의 ) 다른 및 / 또는 추가 데이터 를 포함 하 는 입력 파라미터 를 수신 하 고 , 저 혈당 이벤트 가 막 발생 한 ( 예컨대 , 임계 치 발생 확률 에 도달 하 였을 ) 때 를 예측 한다 . 예측 엔진 ( 44 C ) 및 학습 모듈 ( 46 C ) 은 웨어 러블 디바이스 ( 22 ) 의 유사 한 소프트웨어 모듈 ( 예컨대 , 44 A , 46 A ) 들 에 대해 전술 된 바 와 유사 한 방식 으로 기준치 및 임계 치 를 결정 하 며 , 따라서 그 의 설명 은 간결 함 을 위해 여기 서 는 생략 된다 . 통신 / 피드백 모듈 ( 48 C ) 은 예측 엔진 ( 44 C ) 의 트리거 링 출력 에 기초 하 여 UI ( 90 ) 를 통해 사용 자 에게 시각 적 ( 예컨대 , 차량 ( 10 ) 의 대시보드 또는 다른 디스플레이 스크린 상 의 텍스트 및 / 또는 색상 또는 그래픽 ) , 청각 적 ( 음성 , 비 퍼 , 버저 등 ) , 및 / 또는 촉각 적 ( 예컨대 , 진동 ) 피드백 을 제공 한다 . 통신 / 피드백 모듈 ( 48 C ) 은 또한 또는 대안 적 으로 , 유사 한 피드백 을 트리거 링 하 기 위해 신호 ( 들 ) 를 하나 이상 의 다른 디바이스 ( 예컨대 , 모바일 디바이스 ( 24 ) , 웨어 러블 디바이스 ( 22 ) , 헤드셋 , 구글 안경 등 ) 로 전송 할 수 있 다 . 일부 실시 예 에서 , 통신 / 피드백 모듈 ( 48 C ) 은 차량 ( 10 ) 의 동작 을 변경 하 기 위해 하나 이상 의 차량 조작 디바이스 ( 예컨대 , 제동 , 조향 , 반자 율 또는 자율 시스템 ) 를 작동 시킬 수 있 다 . 통신 / 피드백 모듈 ( 48 C ) 은 일반 적 으로 , 하나 이상 의 API 의 사용 을 통한 클라우드 서비스 에 대한 액세스 및 / 또는 웹 - 브라우징 을 가능 하 게 하 는 것 을 포함 한 , 하나 이상 의 네트워크 ( NW ) ( 예컨대 , 개인 통신망 ( personal area network ) , 무선 근거리 통신망 ( local wireless area network ) , 광역 통신망 ( wide area network ) , 셀룰러 네트워크 등 ) 에 접속 된 디바이스 들 사이 에서 의 ( 통신 인터페이스 ( 88 ) 를 통한 ) 통신 을 가능 하 게 한다 .