본 발명은, 연속혈당을 심전도 신호와 함께 측정하되, 심전도관련 파라미터로서 QTc(심박수로 보정한 QT 간격)와 저주파수대역 강도(PLF), 고주파수대역 강도(PHF), 저주파수대 고주파수의 대역 강도비(PLF/PHF ratio)를 검출하고, 상기 심전도관련 파라미터 및 혈당값을, 기 학습된 SVM (support vector machine, 써포트 벡터 머신)에 입력으로서 적용하고, SVM으로부터 저혈당 여부를 출력하게 하여, 보다 정확하게 저혈당을 분석하는, 연속혈당 측정기와 심전도 기반의 저혈당 예측 시스템 및 그 제어방법 에 관한 것이다. 본 발명의 저혈당 예측 시스템의 구동방법은, 연산처리부는 연속혈당 측정부로부터 수신된 혈당신호를 메모리부에 기저장된 혈당 레벨 표에 따라, 수신된 혈당신호의 레벨을 결정하는, 혈당신호 레벨 결정단계; 연산처리부는 심전도 검출부로부터 수신된 심전도 신호에서 R 피크들을 검출하고, R 피크을 RR 간격으로서 계산하는, R 피크 검출 및 RR 간격 계산단계; 연산처리부는 R 피크 검출 및 RR 간격 계산단계에서 구하여진 R 피크를 기준으로, Q파의 시작점과 T파의 끝점을 검출하고, 심박수로 보정한 QT 간격(QTc)를 검출하는, QTc 계산단계; R 피크 검출 및 RR 간격 계산단계에서 출력된 심전도 신호에서, 각 RR 간격 내의 샘플 수가 기 설정된 소정 갯수보다 작은 경우, 0으로 채우는 보간을 행하고, 보간이 행하여진 심전도를 4 Hz로 샘플링을 행하는, 보간 및 재샘플링 단계; 보간 및 재샘플링 단계에서 출력된 심전도에서 고속푸리에변환(FFT)을 수행하고, 고속푸리에변환을 행한 심전도신호에서 저주파수 대역 강도(PLF), 고주파수 대역 강도(PHF)를 구하고, 저주파수대 고주파수 대역 강도비(PLF/PHF ratio)를 검출하는, 주파수 도메인상 심전도 특징 파라미터검출단계; QTc 계산단계에서 구한 심박수로 보정한 QT 간격(QTc)와, 주파수 도메인상 심전도 특징 파라미터검출단계에서 구한 저주파수 대역 강도(PLF), 고주파수 대역 강도(PHF), 저주파수대 고주파수 대역 강도비(PLF/PHF ratio)를 기 학습된 인공지능 모델에 입력하고, 인공지능 모델에서 출력한 저혈당 발생여부 값을, 메모리부에 저장하거나, 출력부로 출력하는, 저혈당 여부 분석단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.