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불면증 확인 방법에 있어서,상기 불면증 확인 방법은 전처리부, 변환부, 추출부, 분류부, 확인부를 포함하는 불면증 확인 시스템에 의해 수행되고,상기 변환부에서, 피검자의 뇌파 데이터를 고속 푸리에 변환을 통해 주파수 성분으로 변환하는 단계;상기 추출부에서, 상기 변환된 주파수 성분에서 상기 뇌파 데이터의 특징 정보를 추출하는 단계;상기 분류부에서, 상기 특징 정보에 따라 상기 뇌파 데이터를 복수의 주파수 영역으로 분류하는 단계; 및상기 확인부에서, 상기 분류된 데이터를 이용하여 상기 피검자의 수면 상태를 판단함으로써 불면증 정도를 확인하는 단계를 포함하고,상기 뇌파 데이터는 전두엽(prefrontal lobe) 부위에 부착된 전극으로부터 측정된 각성 상태의 뇌파 신호와 후두엽(occipital lobe) 부위에 부착된 전극으로부터 측정된 수면 상태의 뇌파 신호를 포함하며,상기 뇌파 데이터를 복수의 주파수 영역으로 분류하는 단계는,상기 뇌파 데이터를 주파수에 따라 베타(Beta)파, 알파(Alpha)파, 세타(Theta)파, 및 델타(Delta)파로 분류하고,상기 불면증 정도를 확인하는 단계는,하기 관계식 1과 수학식 1에 의해 상기 수면 상태를 판단하는 것을 특징으로 하는 불면증 확인 방법
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제1항에 있어서,상기 뇌파 데이터는 전두엽(prefrontal lobe) 부위에 부착된 전극으로부터 측정된 각성 상태의 뇌파 신호와 후두엽(occipital lobe) 부위에 부착된 전극으로부터 측정된 수면 상태의 뇌파 신호를 포함하는 것을 특징으로 하는 불면증 확인 방법
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제1항에 있어서,상기 뇌파 데이터는 두 개의 활성 전극 간의 전위차를 기록하는 쌍극 유도법을 이용하여 측정되는 것을 특징으로 하는 불면증 확인 방법
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제1항에 있어서,상기 전처리부에서, 상기 뇌파 데이터를 주파수 성분으로 변환하기 이전에, 상기 피검자의 대뇌피질에서 측정된 상기 뇌파 데이터를 독립 성분 분석(Independent Component Analysis) 알고리즘을 이용하여 전처리 하는 단계를 더 포함하는 불면증 확인 방법
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제1항에 있어서,상기 전처리부에서, 상기 뇌파 데이터를 주파수 성분으로 변환하기 이전에, 상기 피검자의 대뇌피질에서 측정된 상기 뇌파 데이터에서 전력 노이즈를 제거하기 위한 노치 필터링(Notch Filtering), 및 뇌파에 해당되는 주파수 이상의 성분을 제거하기 위한 대역 통과 필터링(Band Pass Filtering)을 통해 상기 뇌파 데이터를 전처리 하는 단계를 더 포함하는 불면증 확인 방법
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제1항에 있어서,상기 뇌파 데이터의 특징 정보를 추출하는 단계는,파워 스펙트럼(power spectrum)을 이용하여 상기 뇌파 데이터의 특징 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 불면증 확인 방법
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제1항에 있어서,상기 뇌파 데이터를 복수의 주파수 영역으로 분류하는 단계는,상기 뇌파 데이터의 특징 정보를 다층 신경 회로망 알고리즘으로 분류하는 것을 특징으로 하는 불면증 확인 방법
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제1항에 있어서,상기 불면증 정도를 확인하는 단계는,상기 수면 상태를 판단함에 따라 전체 수면 시간(total sleep time)에 대한 1회 수면 싸이클 타임(one sleep cycle time)의 비율인 불면증 지수를 도출하는 것을 특징으로 하는 불면증 확인 방법
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불면증 확인 방법에 있어서,상기 불면증 확인 방법은 변환부, 분류부, 확인부를 포함하는 불면증 확인 시스템에 의해 수행되고,상기 변환부에서, 피검자의 각성 상태에서 측정된 뇌파 데이터와 상기 피검자의 수면 상태에서 측정된 뇌파 데이터를 각각 고속 푸리에 변환을 통해 주파수 성분으로 변환하는 단계;상기 분류부에서, 상기 각성 상태의 뇌파 데이터와 상기 수면 상태의 뇌파 데이터에 대하여 상기 변환된 주파수 성분을 주파수에 따라 복수의 영역으로 분류하는 단계; 및상기 확인부에서, 상기 각성 상태와 상기 수면 상태 간에 상기 분류된 영역의 주파수를 비교하여 상기 피검자의 불면증 정도를 확인하는 단계를 포함하고,상기 각성 상태의 뇌파 데이터는 전두엽(prefrontal lobe) 부위에 부착된 전극으로부터 측정된 뇌파 신호이고, 상기 수면 상태의 뇌파 데이터는 후두엽(occipital lobe) 부위에 부착된 전극으로부터 측정된 뇌파 신호이며,상기 복수의 주파수 영역으로 분류하는 단계는,상기 각성 상태의 뇌파 데이터와 상기 수면 상태의 뇌파 데이터를 주파수에 따라 베타(Beta)파, 알파(Alpha)파, 세타(Theta)파, 및 델타(Delta)파로 분류하고,상기 불면증 정도를 확인하는 단계는,하기 관계식 1과 수학식 1에 의해 상기 수면 상태를 판단하는 것을 특징으로 하는 불면증 확인 방법
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컴퓨터 시스템이 피검자의 불면증 정도를 확인하도록 제어하는 명령(instruction)을 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체로서,상기 명령은,피검자의 뇌파 데이터를 고속 푸리에 변환을 통해 주파수 성분으로 변환하는 단계;상기 변환된 주파수 성분에서 상기 뇌파 데이터의 특징 정보를 추출하는 단계;상기 특징 정보에 따라 상기 뇌파 데이터를 복수의 주파수 영역으로 분류하는 단계; 및상기 분류된 데이터를 이용하여 상기 피검자의 수면 상태를 판단함으로써 불면증 정도를 확인하는 단계를 포함하는 방법에 의하여 상기 컴퓨터 시스템을 제어하고,상기 뇌파 데이터는 전두엽(prefrontal lobe) 부위에 부착된 전극으로부터 측정된 각성 상태의 뇌파 신호와 후두엽(occipital lobe) 부위에 부착된 전극으로부터 측정된 수면 상태의 뇌파 신호를 포함하며,상기 뇌파 데이터를 복수의 주파수 영역으로 분류하는 단계는,상기 뇌파 데이터를 주파수에 따라 베타(Beta)파, 알파(Alpha)파, 세타(Theta)파, 및 델타(Delta)파로 분류하고,상기 불면증 정도를 확인하는 단계는,하기 관계식 1과 수학식 1에 의해 상기 수면 상태를 판단하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체
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피검자의 뇌파 데이터를 고속 푸리에 변환을 통해 주파수 성분으로 변환하는 변환부;상기 변환된 주파수 성분에서 상기 뇌파 데이터의 특징 정보를 추출하는 추출부;상기 특징 정보에 따라 상기 뇌파 데이터를 복수의 주파수 영역으로 분류하는 분류부; 및상기 분류된 데이터를 이용하여 상기 피검자의 수면 상태를 판단함으로써 불면증 정도를 확인하는 확인부를 포함하고,상기 뇌파 데이터는 전두엽(prefrontal lobe) 부위에 부착된 전극으로부터 측정된 각성 상태의 뇌파 신호와 후두엽(occipital lobe) 부위에 부착된 전극으로부터 측정된 수면 상태의 뇌파 신호를 포함하며,상기 분류부는,상기 뇌파 데이터를 주파수에 따라 베타(Beta)파, 알파(Alpha)파, 세타(Theta)파, 및 델타(Delta)파로 분류하고,상기 확인부는,하기 관계식 1과 수학식 1에 의해 상기 수면 상태를 판단하는 것을 특징으로 하는 불면증 확인 시스템
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제13항에 있어서,상기 뇌파 데이터는 전두엽(prefrontal lobe) 부위에 부착된 전극으로부터 측정된 각성 상태의 뇌파 신호와 후두엽(occipital lobe) 부위에 부착된 전극으로부터 측정된 수면 상태의 뇌파 신호를 포함하는 것을 특징으로 하는 불면증 확인 시스템
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제13항에 있어서,상기 뇌파 데이터는 두 개의 활성 전극 간의 전위차를 기록하는 쌍극 유도법을 이용하여 측정되는 것을 특징으로 하는 불면증 확인 시스템
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제13항에 있어서,상기 뇌파 데이터를 주파수 성분으로 변환하기 이전에, 상기 피검자의 대뇌피질에서 측정된 상기 뇌파 데이터를 독립 성분 분석(Independent Component Analysis) 알고리즘을 이용하여 전처리 하는 전처리부를 더 포함하는 불면증 확인 시스템
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제13항에 있어서,상기 뇌파 데이터를 주파수 성분으로 변환하기 이전에, 상기 피검자의 대뇌피질에서 측정된 상기 뇌파 데이터에서 전력 노이즈를 제거하기 위한 노치 필터링(Notch Filtering), 및 뇌파에 해당되는 주파수 이상의 성분을 제거하기 위한 대역 통과 필터링(Band Pass Filtering)을 통해 상기 뇌파 데이터를 전처리 하는 전처리부를 더 포함하는 불면증 확인 시스템
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제13항에 있어서,상기 추출부는,파워 스펙트럼(power spectrum)을 이용하여 상기 뇌파 데이터의 특징 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 불면증 확인 시스템
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제13항에 있어서,상기 분류부는,상기 뇌파 데이터의 특징 정보를 다층 신경 회로망 알고리즘으로 분류하는 것을 특징으로 하는 불면증 확인 시스템
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