| 1 |
1
(a) 수면 유도 장치가 다수의 사용자에 대해 수면 예측 모델을 미리 구축하여 저장하는 단계;(b) 상기 수면 유도 장치가 뇌파 측정 수단을 이용하여 측정된 피험자의 뇌파 또는 사용자 특성 정보 중 적어도 하나를 입력받아 상기 피험자에 대응하는 수면 예측 모델을 선택하는 단계;(c) 상기 수면 유도 장치가 상기 피험자의 수면을 유도하기 위한 수면 유도 자극을 생성하는 단계;(d) 상기 수면 유도 장치가 상기 뇌파 측정 수단을 이용하여 상기 수면 유도 자극에 반응하는 상기 피험자의 뇌파를 측정하여 상기 수면 예측 모델에 따른 수면-각성 상태를 판별하는 단계; 및(e) 판별 결과 상기 수면-각성 상태가 졸림 패턴에 해당할 경우, 상기 수면 유도 장치가 각성을 유발하는 자극을 감소시키는 피드백(feedback) 신호를 생성하여 상기 수면 유도 자극을 조절함으로써 상기 피험자가 자극의 감소를 인지할 수 있도록 유도하는 단계;를 포함하는 수면 유도 방법
|
| 2 |
2
제 1 항에 있어서,상기 (a) 단계는,(a1) 다수의 사용자에 대해 뇌파를 측정하되 측정된 뇌파를 사용자의 연령대별로 분류하는 단계;(a2) 분류된 상기 연령대별 뇌파로부터 주파수 대역의 파워 스펙트럼(power spectrum)을 이용하여 뇌파의 속성을 추출하는 단계; 및(a3) 추출된 상기 뇌파의 속성을 기계 학습(machine learning) 알고리즘을 이용하여 사용자의 연령대별로 속성값에 따른 수면-각성 상태를 나타내는 수면 예측 모델을 도출하는 단계;를 포함하는 수면 유도 방법
|
| 3 |
3
제 2 항에 있어서,상기 (a1) 단계는,수면의 상태를 측정하는 수면다원검사(polysomnography) 기기와 사용자의 뇌파를 측정하는 기기를 동시에 활용하여 뇌 신호를 측정하되, 측정된 수면 상태를 동기화하는 수면 유도 방법
|
| 4 |
4
제 2 항에 있어서,상기 (a2) 단계는,상기 연령대별 뇌파로부터 주파수 대역의 파워 스펙트럼(power spectrum) 값의 평균 및 표준편차, 알파(alpha)/베타(beta)/델타(delta)/세타(theta)의 뇌파 조합에 따른 각 평균값의 비율을 산출함으로써 뇌파의 속성을 추출하는 수면 유도 방법
|
| 5 |
5
제 2 항에 있어서,상기 (a3) 단계는,로지스틱 회귀(logistic regression) 또는 랜덤 포레스트(random forest) 알고리즘 중 적어도 하나를 포함하는 기계 학습 알고리즘을 이용하여 사용자의 연령대별로 상기 속성값에 따라 수면-각성 상태를 나타내는 수면 예측 모델을 회귀식 또는 의사 결정 트리(decision tree)의 형태로 도출하는 수면 유도 방법
|
| 6 |
6
제 2 항에 있어서,상기 (a) 단계는,(a4) 로지스틱 회귀 알고리즘을 이용하여 상기 수면 예측 모델의 오즈 비율(odds ratio)이 가장 큰 속성을 수면-각성 상태 예측에 상대적으로 높은 영향을 주는 속성으로서 선택하는 단계;를 더 포함하는 수면 유도 방법
|
| 7 |
7
제 1 항에 있어서,상기 (b) 단계는,(b1) 피험자의 연령을 포함하는 사용자 특정 정보를 입력받거나, 또는 프리테스트(pretest) 과정을 통해 측정된 상기 피험자의 뇌파를 입력받는 단계; 및(b2) 다수의 사용자에 대해 미리 구축된 수면 예측 모델로부터 상기 피험자에 대응하는 수면 예측 모델을 선택하는 단계;를 포함하는 수면 유도 방법
|
| 8 |
8
제 1 항에 있어서,상기 (d) 단계는,(d1) 상기 수면 유도 자극에 반응하는 상기 피험자의 뇌파를 측정하여 각 주파수 대역의 파워 스펙트럼 값에 대한 평균을 산출하는 단계; 및(d2) 알파파 대역의 파워 스펙트럼 평균값과 세타파 대역의 파워 스펙트럼 평균값의 비율에 따라 상기 수면 예측 모델로부터 피험자의 수면-각성 상태를 판별하는 단계;를 포함하는 수면 유도 방법
|
| 9 |
9
제 1 항에 있어서,상기 (e) 단계는,(e1) 상기 수면-각성 상태가 각성 패턴으로부터 입면 패턴으로 진입하는 시점을 감지하는 단계; 및(e2) 감지된 시점으로부터 각성을 유발하는 자극을 감소시키는 피드백 신호를 생성하여 수면 패턴에 근접할 때까지 점진적인 신호 제어를 수행함으로써 상기 수면 유도 자극을 조절하는 단계;를 포함하는 수면 유도 방법
|
| 10 |
10
제 9 항에 있어서,(e3) 알파파 대역의 파워 스펙트럼 평균값과 세타파 대역의 파워 스펙트럼 평균값의 비율을 통해 졸림 상태의 진행 상태를 검사하는 단계;를 더 포함하는 수면 유도 방법
|
| 11 |
11
제 1 항에 있어서,(f) 상기 피험자의 수면-각성 상태가 수면 패턴에 도달한 경우, 상기 수면 유도 장치가 피드백을 중단하는 단계; 및(g) 상기 수면 유도 장치가 상기 피험자가 수면까지 소요되는 시간을 측정하여 수면 유도 피드백 방식을 업데이트하는 단계;를 더 포함하는 수면 유도 방법
|
| 12 |
12
제 1 항 내지 제 11 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
|
| 13 |
13
다수의 사용자에 대해 수면 예측 모델을 미리 구축하여 저장하는 모델 저장부;뇌파 측정 수단을 이용하여 측정된 피험자의 뇌파, 피험자의 수면의 상태 및 사용자 특성 정보를 입력받는 입력부; 및상기 입력부를 통해 피험자의 뇌파 또는 사용자 특성 정보 중 적어도 하나를 입력받아 상기 모델 저장부로부터 상기 피험자에 대응하는 수면 예측 모델을 선택하고, 상기 피험자의 수면을 유도하기 위한 수면 유도 자극을 생성하고, 상기 뇌파 측정 수단을 이용하여 상기 수면 유도 자극에 반응하는 상기 피험자의 뇌파를 측정하여 상기 수면 예측 모델에 따른 수면-각성 상태를 판별하며, 판별 결과 상기 수면-각성 상태가 졸림 패턴에 해당할 경우 각성을 유발하는 자극을 감소시키는 피드백(feedback) 신호를 생성하여 상기 수면 유도 자극을 조절함으로써 상기 피험자가 자극의 감소를 인지할 수 있도록 유도하는 처리부;를 포함하는 수면 유도 장치
|
| 14 |
14
제 13 항에 있어서,상기 모델 저장부는,다수의 사용자에 대해 뇌파를 측정하되 측정된 뇌파를 사용자의 연령대별로 분류하고, 분류된 상기 연령대별 뇌파로부터 주파수 대역의 파워 스펙트럼(power spectrum)을 이용하여 뇌파의 속성을 추출하며, 추출된 상기 뇌파의 속성을 기계 학습(machine learning) 알고리즘을 이용하여 사용자의 연령대별로 속성값에 따른 수면-각성 상태를 나타내는 수면 예측 모델을 도출하여 저장하는 것을 특징으로 하는 수면 유도 장치
|
| 15 |
15
제 14 항에 있어서,상기 모델 저장부는,상기 연령대별 뇌파로부터 주파수 대역의 파워 스펙트럼(power spectrum) 값의 평균 및 표준편차, 알파(alpha)/베타(beta)/델타(delta)/세타(theta)의 뇌파 조합에 따른 각 평균값의 비율을 산출함으로써 뇌파의 속성을 추출하되, 로지스틱 회귀 알고리즘을 이용하여 상기 수면 예측 모델의 오즈 비율(odds ratio)이 가장 큰 속성을 수면-각성 상태 예측에 상대적으로 높은 영향을 주는 속성으로서 선택하는 것을 특징으로 하는 수면 유도 장치
|
| 16 |
16
제 13 항에 있어서,상기 처리부는,상기 입력부를 통해 피험자의 연령을 포함하는 사용자 특정 정보를 입력받거나 또는 프리테스트(pretest) 과정을 통해 측정된 상기 피험자의 뇌파를 입력받고, 다수의 사용자에 대해 미리 구축된 수면 예측 모델로부터 상기 피험자에 대응하는 수면 예측 모델을 선택하는 것을 특징으로 하는 수면 유도 장치
|
| 17 |
17
제 13 항에 있어서,상기 처리부는,상기 수면 유도 자극에 반응하는 상기 피험자의 뇌파를 측정하여 각 주파수 대역의 파워 스펙트럼 값에 대한 평균을 산출하며, 알파파 대역의 파워 스펙트럼 평균값과 세타파 대역의 파워 스펙트럼 평균값의 비율에 따라 상기 수면 예측 모델로부터 피험자의 수면-각성 상태를 판별하는 것을 특징으로 하는 수면 유도 장치
|
| 18 |
18
제 13 항에 있어서,상기 처리부는,상기 수면-각성 상태가 각성 패턴으로부터 입면 패턴으로 진입하는 시점을 감지하고, 감지된 시점으로부터 각성을 유발하는 자극을 감소시키는 피드백 신호를 생성하여 수면 패턴에 근접할 때까지 점진적인 신호 제어를 수행함으로써 상기 수면 유도 자극을 조절하되, 알파파 대역의 파워 스펙트럼 평균값과 세타파 대역의 파워 스펙트럼 평균값의 비율을 통해 졸림 상태의 진행 상태를 검사하는 것을 특징으로 하는 수면 유도 장치
|
| 19 |
19
제 13 항에 있어서,상기 처리부는,상기 피험자의 수면-각성 상태가 수면 패턴에 도달한 경우 피드백을 중단하고, 상기 피험자가 수면까지 소요되는 시간을 측정하여 수면 유도 피드백 방식을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 수면 유도 장치
|
| 20 |
20
제 13 항에 있어서,상기 수면 유도 자극은 소리, 빛 또는 진동 중 어느 하나를 포함하고,상기 피드백 신호는 자극의 강도, 빈도, 주기, 자극의 유형 또는 형태 중 어느 하나를 변화시킴으로써 피험자로 하여금 자극의 감소를 인지할 수 있도록 유도하는 것을 특징으로 하는 수면 유도 장치
|
