간략 하 게 주제 에서 벗어나 면 , 기존 의 저혈 당 이벤트 검출 은 운전 환경 과 관련 하 여 사용 되 지 않 으며 , 사용 되 는 경우 , 이벤트 검출 에 있 어서 제한 된 감지 능력 및 따라서 제한 된 강건 성 을 갖 는다 . 대조 적 으로 , 차량 저혈 당 이벤트 검출 시스템 의 소정 실시 예 는 사용 자 가 차량 을 운전 하 고 있 다는 표시 를 수신 하 고 , 저 혈당 이벤트 가 임계 치 발생 확률 에 도달 하 였음을 예측 하 고 그 에 따라 경보 를 트리거 링 하 거나 디바이스 를 작동 시키 는 데 사용 되 는 하나 이상 의 입력 파라미터 를 또한 수신 하 여 , 견고 하 고 정확 한 저혈 당 이벤트 검출 을 가능 하 게 하 고 안전 한 운전 을 용이 하 게 한다 . 예 를 들 어 , 특정 사용 자 가 차량 을 운전 하 고 있 음 을 검출 하 는 것 은 차량 저혈 당 이벤트 검출 시스템 이 작동 되 게 함 으로써 , 그러 한 시스템 과 연관 된 전력 소비 를 감소 시킨다 . 부가 적 으로 , 개인 들 은 다양 한 운전 기술 및 / 또는 스타일 을 가질 수 있 어 , 각각 의 개인 이 저 혈당 이벤트 를 나타낼 수 있 는 다양 한 감지 된 파라미터 들 과 연관 된 다양 한 또는 학습 된 임계 치 를 가질 수 있 도록 한다 . 따라서 , 운전자 와 연관 된 개인 맞춤 형 임계 치 를 결정 하 기 위해 기계 학습 ( machine learning ) 기법 들 을 통합 하 는 것 은 강건 하 고 정확 한 저혈 당 이벤트 검출 을 제공 한다 .