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집중상태 측정 시스템(10)에서 수행되는 정상 상태 시각 유발 전위(Steady state visually evoked potential, SSVEP)를 적용한 운동과제 집중상태 측정 방법에 관한 것으로서,(1) 운동과제를 구성하는 타겟과 커서에 뇌 신호에서 SSVEP 패턴을 유도하는 깜박임을 적용하여 운동 콘텐츠를 구성하는 단계;(2) 상기 구성된 운동 콘텐츠를 사용자에게 제공해 사용자가 운동과제를 수행하는 동안, 사용자의 뇌파 신호(electroencephalogram, EEG)를 측정해 수집하는 단계;(3) 상기 수집된 뇌파 신호를 이용해, 뇌파 신호로부터 집중상태를 분류하는 딥러닝 또는 머신러닝 모델을 학습하는 단계; 및(4) 상기 학습된 딥러닝 또는 머신러닝 모델을 이용해 입력 뇌파로부터 집중상태를 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, SSVEP를 적용한 운동과제 집중상태 측정 방법
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제1항에 있어서, 상기 단계 (2)에서는,상기 사용자가 운동과제를 수행하는 동안, 집중상태, 시각 산만 상태, 인지 산만 상태, 시각 및 인지 산만 상태에서의 사용자의 뇌파 신호를 측정해 수집하는 것을 특징으로 하는, SSVEP를 적용한 운동과제 집중상태 측정 방법
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제2항에 있어서, 상기 단계 (1)에서는,시각 산만 상태의 측정을 위해 상기 운동과제를 구성하는 타겟과 분리되어 시각적으로 표시되는 시각 산만 장치와, 인지 산만 상태의 측정을 위해 상기 타겟과 커서에 의한 운동과제가 진행되는 동안 음성으로 전달되는 인지 문제인 인지 산만 장치 중 적어도 어느 하나를 더 포함하여 상기 운동 콘텐츠를 구성하는 것을 특징으로 하는, SSVEP를 적용한 운동과제 집중상태 측정 방법
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제3항에 있어서, 상기 단계 (3)에서는,(3-1) 상기 수집된 뇌파 신호에서 잡음 신호를 제거하고 전처리하는 단계;(3-2) 상기 전처리된 신호 중 집중상태와 시각 및 인지 산만 상태의 뇌파 신호를 이용해 상기 딥러닝 또는 머신러닝 모델을 학습하는 단계; 및(3-3) 상기 전처리된 신호 중 시각 산만 상태와 인지 산만 상태의 뇌파 신호를 이용해 상기 학습된 딥러닝 또는 머신러닝 모델을 테스트하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, SSVEP를 적용한 운동과제 집중상태 측정 방법
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제4항에 있어서, 상기 단계 (3-2)에서는,상기 전처리된 뇌파 신호를 미리 정해진 시간으로 분할하고, 상기 분할된 뇌파 신호에 상기 시각 산만 장치와 인지 산만 장치의 포함에 따른 산만 상태를 라벨링하여 생성한 데이터세트를 이용해 상기 딥러닝 또는 머신러닝 모델을 학습하는 것을 특징으로 하는, SSVEP를 적용한 운동과제 집중상태 측정 방법
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제2항에 있어서, 상기 운동 콘텐츠는,컴퓨터화된 재활 시스템을 통해 구현되는 재활 운동과제 수행을 위한 콘텐츠로, 상기 타겟을 추적하는 재활 운동과제를 포함하는 것을 특징으로 하는, SSVEP를 적용한 운동과제 집중상태 측정 방법
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제2항에 있어서, 상기 운동 콘텐츠는,상기 운동과제를 구성하는 타겟은 15㎐, 커서는 12㎐로 깜박임이 적용된 것을 특징으로 하는, SSVEP를 적용한 운동과제 집중상태 측정 방법
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제2항에 있어서, 상기 뇌파 신호는,사용자의 머리에 착용된 19개의 건조 전극을 통해 수집된 것을 특징으로 하는, SSVEP를 적용한 운동과제 집중상태 측정 방법
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정상 상태 시각 유발 전위(Steady state visually evoked potential, SSVEP)를 적용한 운동과제 집중상태 측정 시스템(10)에 관한 것으로서,운동과제를 구성하는 타겟과 커서에 뇌 신호에서 SSVEP 패턴을 유도하는 깜박임을 적용하여 운동 콘텐츠를 구성하고, 상기 구성된 운동 콘텐츠를 사용자에게 제공하는 콘텐츠 제공 장치(100);상기 콘텐츠 제공 장치(100)에서 제공되는 운동 콘텐츠를 통해 사용자가 운동과제를 수행하는 동안, 사용자의 뇌파 신호(electroencephalogram, EEG)를 측정하는 뇌파 측정 장치(200); 및상기 뇌파 측정 장치(200)에서 수집되는 뇌파 신호를 수집하고, 상기 수집된 뇌파 신호를 이용해, 뇌파 신호로부터 집중상태를 분류하는 집중상태 측정 장치(300)를 포함하며,상기 집중상태 측정 장치(300)는,상기 수집된 뇌파 신호를 이용해, 뇌파 신호로부터 집중상태를 분류하는 딥러닝 또는 머신러닝 모델을 학습하는 학습 모듈(310); 및상기 학습된 딥러닝 또는 머신러닝 모델을 이용해 입력 뇌파로부터 집중상태를 분류하는 예측 모듈(320)을 포함하는 것을 특징으로 하는, SSVEP를 적용한 운동과제 집중상태 측정 시스템(10)
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제9항에 있어서, 상기 뇌파 측정 장치(200)는,상기 사용자가 운동과제를 수행하는 동안, 집중상태, 시각 산만 상태, 인지 산만 상태, 시각 및 인지 산만 상태에서의 사용자의 뇌파 신호를 측정하는 것을 특징으로 하는, SSVEP를 적용한 운동과제 집중상태 측정 시스템(10)
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제10항에 있어서, 상기 콘텐츠 제공 장치(100)는,시각 산만 상태의 측정을 위해 상기 운동과제를 구성하는 타겟과 분리되어 시각적으로 표시되는 시각 산만 장치와, 인지 산만 상태의 측정을 위해 상기 타겟과 커서에 의한 운동과제가 진행되는 동안 음성으로 전달되는 인지 문제인 인지 산만 장치 중 적어도 어느 하나를 더 포함하여 상기 운동 콘텐츠를 구성하는 것을 특징으로 하는, SSVEP를 적용한 운동과제 집중상태 측정 시스템(10)
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제11항에 있어서, 상기 학습 모듈(310)은,(3-1) 상기 수집된 뇌파 신호에서 잡음 신호를 제거하고 전처리하는 단계;(3-2) 상기 전처리된 신호 중 집중상태와 시각 및 인지 산만 상태의 뇌파 신호를 이용해 상기 딥러닝 또는 머신러닝 모델을 학습하는 단계; 및(3-3) 상기 전처리된 신호 중 시각 산만 상태와 인지 산만 상태의 뇌파 신호를 이용해 상기 학습된 딥러닝 또는 머신러닝 모델을 테스트하는 단계를 더 수행하여, 상기 딥러닝 또는 머신러닝 모델을 학습하는 것을 특징으로 하는, SSVEP를 적용한 운동과제 집중상태 측정 시스템(10)
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제12항에 있어서, 상기 단계 (3-2)에서는,상기 전처리된 뇌파 신호를 미리 정해진 시간으로 분할하고, 상기 분할된 뇌파 신호에 상기 시각 산만 장치와 인지 산만 장치의 포함에 따른 산만 상태를 라벨링하여 생성한 데이터세트를 이용해 상기 딥러닝 또는 머신러닝 모델을 학습하는 것을 특징으로 하는, SSVEP를 적용한 운동과제 집중상태 측정 시스템(10)
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제10항에 있어서, 상기 운동 콘텐츠는,컴퓨터화된 재활 시스템을 통해 구현되는 재활 운동과제 수행을 위한 콘텐츠로, 상기 타겟을 추적하는 재활 운동과제를 포함하는 것을 특징으로 하는, SSVEP를 적용한 운동과제 집중상태 측정 시스템(10)
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제10항에 있어서, 상기 운동 콘텐츠는,상기 운동과제를 구성하는 타겟은 15㎐, 커서는 12㎐로 깜박임이 적용된 것을 특징으로 하는, SSVEP를 적용한 운동과제 집중상태 측정 시스템(10)
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제10항에 있어서, 상기 뇌파 측정 장치(200)는,사용자의 머리에 착용된 19개의 건조 전극을 통해 상기 뇌파 신호를 측정하는 것을 특징으로 하는, SSVEP를 적용한 운동과제 집중상태 측정 시스템(10)
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