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전자 장치에 있어서, 메모리 (memory); 및상기 메모리와 연결된 프로세서 (processor); 를 포함하고, 상기 프로세서는: VR (virtual reality), AR (augmented reality) 또는 MR (mixed reality) 중 하나 이상에 기초한 자극이 뇌의 전기적 활동을 활성화시킨 결과가 복수의 피실험자들 각각에게 제공되기 전: (i) 상기 복수의 피실험자들 각각과 관련된 제1 조건이 만족된 상태에서, 미리 정의된 제1 시간 구간 동안 상기 복수의 피실험자들 각각의 뇌의 전기적 활동과 관련된 제1 정보를 획득하고,(ii) 상기 복수의 피실험자들 각각과 관련된 제2 조건이 만족된 상태에서, 미리 정의된 제2 시간 구간 동안 상기 복수의 피실험자들 각각의 뇌의 전기적 활동과 관련된 제2 정보를 획득하고,상기 자극이 상기 복수의 피실험자들 각각에게 제공되는 미리 정의된 제3 시간 구간 동안 상기 복수의 피실험자들 각각의 뇌의 전기적 활동과 관련된 제3 정보를 획득하고,상기 자극이 상기 복수의 피실험자들 각각에게 상기 미리 정의된 제3 시간 구간 동안 제공된 후:(i) 상기 제1 조건이 만족된 상태에서, 상기 미리 정의된 제1 시간 구간 동안 상기 복수의 피실험자들 각각의 뇌의 전기적 활동과 관련된 제4 정보를 획득하고,(ii) 상기 제2 조건이 만족된 상태에서, 상기 미리 정의된 제2 시간 구간 동안 상기 복수의 피실험자들 각각의 뇌의 전기적 활동과 관련된 제5 정보를 획득하고,상기 제1 정보, 상기 제2 정보, 상기 제3 정보, 상기 제4 정보 및 상기 제5 정보에 대한 통계적 분석에 기초하여, 뇌 매트릭 모델 (brain metric model)을 획득하도록 설정되는, 전자 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 미리 정의된 제2 시간 구간의 길이는, 상기 미리 정의된 제1 시간 구간의 길이 보다 짧고,상기 미리 정의된 제1 시간 구간의 길이는, 상기 미리 정의된 제3 시간 구간의 길이 보다 짧은, 전자 장치
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제 2 항에 있어서, 상기 뇌 매트릭 모델은, 종속 변수와 독립 변수 간의 관계 (relation) 에 대한 것인, 전자 장치
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제 3 항에 있어서, 상기 종속 변수는: BC (betweenness centrality), CPL (characteristic path length), GE (global efficiency), NS (nodal strength), Mod (modularity), CC (clustering coefficient), EC (eigenvector centrality), 전이성 (transitivity) 을 포함하는 미리 정의된 복수의 뇌 매트릭 중 하나 이상과 관련되는, 전자 장치
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제 4 항에 있어서, 상기 독립 변수는: 상기 자극이 상기 복수의 피실험자들 각각에게 제공되기 전임 및 상기 제1 조건이 만족됨을 포함하는 제1 변수; 상기 자극이 상기 복수의 피실험자들 각각에게 제공되기 전임 및 상기 제1 조건이 만족됨을 포함하는 제2 변수; 상기 자극이 상기 복수의 피실험자들 각각에게 제공되는 중임을 포함하는 제3 변수;상기 자극이 상기 복수의 피실험자들 각각에게 제공된 후임 및 상기 제1 조건이 만족됨을 포함하는 제4 변수; 및 상기 자극이 상기 복수의 피실험자들 각각에게 제공된 후임 및 상기 제2 조건이 만족됨을 포함하는 제5 변수를 포함하는, 전자 장치
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제 5 항에 있어서, 상기 뇌 매트릭 모델은, 상기 종속 변수에 대응되는 유의 확률 값 (p-value, probability value) 를 포함하는, 전자 장치
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제 6 항에 있어서, 상기 프로세서는:상기 제1 정보, 상기 제2 정보, 상기 제3 정보, 상기 제4 정보 및 상기 제5 정보 각각에 포함된 노이즈 (noise) 를 제거하고,상기 노이즈가 제거된 상기 제1 정보, 상기 제2 정보, 상기 제3 정보, 상기 제4 정보 및 상기 제5 정보 각각을 특정 시간 단위로 분할하고,상기 분할된 상기 제1 정보, 상기 제2 정보, 상기 제3 정보, 상기 제4 정보 및 상기 제5 정보 각각에서 미리 정의된 개수의 데이터를 선택하고, 상기 선택된 데이터를 복수의 주파수 대역으로 분할하는, 전자 장치
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제 7 항에 있어서, 상기 분할된 데이터에 기초하여 상기 뇌 매트릭 모델을 획득하도록 설정되고, 상기 뇌 매트릭 모델은, 상기 복수의 주파수 대역 각각에 대하여 획득되는, 전자 장치
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제 8 항에 있어서, 상기 복수의 주파수 대역은: 1-4Hz 대역, 4-8Hz 대역, 8-13Hz 대역, 13-32Hz 대역, 32-50Hz 대역 및 50-80Hz 대역을 포함하고, 상기 노이즈는: 상기 복수의 피실험자들 각각의 움직임, 눈 깜박임, 또는 심장 박동 중 하나 이상과 관련된, 전자 장치
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제 9 항에 있어서, 상기 제1 조건은, 상기 복수의 피실험자들 각각의 눈이 떠진 (opened-eyes) 것이고, 상기 제2 조건은, 상기 복수의 피실험자들 각각의 눈이 감겨진 (closed-eyes) 것인, 전자 장치
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전자 장치에 의하여 수행되는 방법에 있어서, VR (virtual reality), AR (augmented reality) 또는 MR (mixed reality) 중 하나 이상에 기초한 자극이 뇌의 전기적 활동을 활성화시킨 결과가 복수의 피실험자들 각각에게 제공되기 전: (i) 상기 복수의 피실험자들 각각과 관련된 제1 조건이 만족된 상태에서, 미리 정의된 제1 시간 구간 동안 상기 복수의 피실험자들 각각의 뇌의 전기적 활동과 관련된 제1 정보를 획득하는 단계;(ii) 상기 복수의 피실험자들 각각과 관련된 제2 조건이 만족된 상태에서, 미리 정의된 제2 시간 구간 동안 상기 복수의 피실험자들 각각의 뇌의 전기적 활동과 관련된 제2 정보를 획득하는 단계; 및상기 자극이 상기 복수의 피실험자들 각각에게 제공되는 미리 정의된 제3 시간 구간 동안 상기 복수의 피실험자들 각각의 뇌의 전기적 활동과 관련된 제3 정보를 획득하는 단계; 를 포함하고,상기 자극이 상기 복수의 피실험자들 각각에게 상기 미리 정의된 제3 시간 구간 동안 제공된 후:(i) 상기 제1 조건이 만족된 상태에서, 상기 미리 정의된 제1 시간 구간 동안 상기 복수의 피실험자들 각각의 뇌의 전기적 활동과 관련된 제4 정보를 획득하는 단계;(ii) 상기 제2 조건이 만족된 상태에서, 상기 미리 정의된 제2 시간 구간 동안 상기 복수의 피실험자들 각각의 뇌의 전기적 활동과 관련된 제5 정보를 획득하는 단계; 및상기 제1 정보, 상기 제2 정보, 상기 제3 정보, 상기 제4 정보 및 상기 제5 정보에 대한 통계적 분석에 기초하여, 뇌 매트릭 모델 (brain metric model) 을 획득하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제 11 항에 있어서, 상기 미리 정의된 제2 시간 구간의 길이는, 상기 미리 정의된 제1 시간 구간의 길이 보다 짧고,상기 미리 정의된 제1 시간 구간의 길이는, 상기 미리 정의된 제3 시간 구간의 길이 보다 짧은, 방법
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제 12 항에 있어서, 상기 뇌 매트릭 모델은, 종속 변수와 독립 변수 간의 관계 (relation) 에 대한 것인, 방법
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제 13 항에 있어서, 상기 종속 변수는: BC (betweenness centrality), CPL (characteristic path length), GE (global efficiency), NS (nodal strength), Mod (modularity), CC (clustering coefficient), EC (eigenvector centrality), 전이성 (transitivity)을 포함하는 미리 정의된 복수의 뇌 매트릭 중 하나 이상과 관련되는, 방법
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제 14 항에 있어서, 상기 독립 변수는: 상기 자극이 상기 복수의 피실험자들 각각에게 제공되기 전임 및 상기 제1 조건이 만족됨을 포함하는 제1 변수; 상기 자극이 상기 복수의 피실험자들 각각에게 제공되기 전임 및 상기 제1 조건이 만족됨을 포함하는 제2 변수; 상기 자극이 상기 복수의 피실험자들 각각에게 제공되는 중임을 포함하는 제3 변수;상기 자극이 상기 복수의 피실험자들 각각에게 제공된 후임 및 상기 제1 조건이 만족됨을 포함하는 제4 변수; 및 상기 자극이 상기 복수의 피실험자들 각각에게 제공된 후임 및 상기 제2 조건이 만족됨을 포함하는 제5 변수를 포함하는, 방법
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제 15 항에 있어서, 상기 뇌 매트릭 모델은, 상기 종속 변수에 대응되는 유의 확률 값 (p-value, probability value) 를 포함하는, 방법
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제 16 항에 있어서, 상기 뇌 매트릭 모델을 획득하는 것은:상기 제1 정보, 상기 제2 정보, 상기 제3 정보, 상기 제4 정보 및 상기 제5 정보 각각에 포함된 노이즈 (noise) 를 제거하는 단계;상기 노이즈가 제거된 상기 제1 정보, 상기 제2 정보, 상기 제3 정보, 상기 제4 정보 및 상기 제5 정보 각각을 특정 시간 단위로 분할하는 단계; 상기 분할된 상기 제1 정보, 상기 제2 정보, 상기 제3 정보, 상기 제4 정보 및 상기 제5 정보 각각에서 미리 정의된 개수의 데이터를 선택하는 단계; 상기 선택된 데이터를 복수의 주파수 대역으로 분할하는 단계; 및상기 분할된 데이터에 기초하여 상기 뇌 매트릭 모델을 획득하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제 17 항에 있어서, 상기 뇌 매트릭 모델은, 상기 복수의 주파수 대역 각각에 대하여 획득되는, 방법
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제 18 항에 있어서, 상기 복수의 주파수 대역은: 1-4Hz 대역, 4-8Hz 대역, 8-13Hz 대역, 13-32Hz 대역, 32-50Hz 대역 및 50-80Hz 대역을 포함하고, 상기 노이즈는: 상기 복수의 피실험자들 각각의 움직임, 눈 깜박임, 또는 심장 박동 중 하나 이상과 관련된, 방법
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제 19 항에 있어서, 상기 제1 조건은, 상기 복수의 피실험자들 각각의 눈이 떠진 (opened-eyes) 것이고, 상기 제2 조건은, 상기 복수의 피실험자들 각각의 눈이 감겨진 (closed-eyes) 것인, 방법
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