KR20220081124A - Method for diagnosing internet addiction by linking smart device and apparatus using the same - Google Patents

Method for diagnosing internet addiction by linking smart device and apparatus using the same Download PDF

Info

Publication number
KR20220081124A
KR20220081124A KR1020200170647A KR20200170647A KR20220081124A KR 20220081124 A KR20220081124 A KR 20220081124A KR 1020200170647 A KR1020200170647 A KR 1020200170647A KR 20200170647 A KR20200170647 A KR 20200170647A KR 20220081124 A KR20220081124 A KR 20220081124A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
smart device
user
diagnosing
monitoring
internet addiction
Prior art date
Application number
KR1020200170647A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR102540301B1 (en
Inventor
김범준
백종윤
최정식
Original Assignee
주식회사 한국보안인증
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 한국보안인증 filed Critical 주식회사 한국보안인증
Priority to KR1020200170647A priority Critical patent/KR102540301B1/en
Publication of KR20220081124A publication Critical patent/KR20220081124A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102540301B1 publication Critical patent/KR102540301B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/70—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mental therapies, e.g. psychological therapy or autogenous training
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/1455—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
    • A61B5/14551—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters for measuring blood gases
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/25—Bioelectric electrodes therefor
    • A61B5/279—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses
    • A61B5/28—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses for electrocardiography [ECG]
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/20—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

스마트 기기를 연동하여 인터넷 중독을 진단하는 방법 및 이를 위한 장치가 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 인터넷 중독을 진단하는 방법은 사용자가 이용하는 제1 스마트 기기의 사용을 모니터링하는 단계; 상기 제1 스마트 기기와 연동되며 상기 사용자의 생체 데이터를 측정 가능한 제2 스마트 기기의 사용을 모니터링하는 단계; 및 모니터링 결과를 기반으로 상기 사용자의 인터넷 중독 여부를 진단하는 단계를 포함한다.Disclosed are a method for diagnosing Internet addiction by interlocking a smart device and an apparatus therefor. A method for diagnosing Internet addiction according to an embodiment of the present invention includes: monitoring the use of a first smart device used by a user; monitoring the use of a second smart device interlocked with the first smart device and capable of measuring the user's biometric data; and diagnosing whether the user is addicted to the Internet based on the monitoring result.

Description

스마트 기기를 연동하여 인터넷 중독을 진단하는 방법 및 이를 위한 장치 {METHOD FOR DIAGNOSING INTERNET ADDICTION BY LINKING SMART DEVICE AND APPARATUS USING THE SAME}Method and device for diagnosing Internet addiction by linking smart devices

본 발명은 스마트 기기를 연동하여 인터넷 중독을 진단하는 기술에 관한 것으로, 특히 스마트폰과 연동되는 스마트워치 등의 스마트기기를 통해 스마트폰을 사용하는 사용자의 상태를 세밀하게 모니터링함으로써 보다 신뢰도 높은 진단 결과를 제공할 수 있는 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a technology for diagnosing Internet addiction by interlocking a smart device, and in particular, a more reliable diagnosis result by closely monitoring the state of a user using a smart phone through a smart device such as a smart watch interlocked with a smart phone technology that can provide

최근 기술의 발전을 통해 디지털 기기들이 점차 소형화되면서 장소나 시간에 구애 받지 않고 인터넷에 접속하여 정보를 공유하는 것이 가능하게 되었다. With the recent development of technology, digital devices have become increasingly miniaturized, making it possible to access the Internet and share information regardless of place or time.

이와 같은 변화는, 대다수 사람들에게 인터넷을 통해 업무를 효율적으로 수행하거나 다양한 정보를 손쉽게 수집할 수 있는 긍정적인 효과를 제공함과 동시에 일부 사람들에게는 게임, 채팅, 도박 등에 의해 심각한 장애를 겪거나 내성 및 금단 현상이 발생하게 하는 부정적인 효과도 초래하였다. While this change has a positive effect on the majority of people that they can perform work efficiently or easily collect various information through the Internet, some people suffer from severe disabilities or tolerance and withdrawal from games, chatting, gambling, etc. It also had a negative effect that caused the phenomenon to occur.

이 때, 부정적인 효과를 발생시키는 근본적인 원인은 인터넷 중독일 수 있지만, 대부분의 사람들은 자신이 어느 정도 수준으로 인터넷에 중독되었는지를 자세히 알기 어렵다. 예를 들어, 마약, 알코올, 흡연과 같은 물리적 중독의 경우에는 혈액검사와 같이 검증된 검사를 통해서 중독 여부와 그 수준을 정확히 알 수 있지만, 인터넷 중독의 검사는 대부분 설문 형식으로 이루어지다 보니 진단 결과에 대한 신뢰성이 떨어질 수 밖에 없다. At this time, the root cause of the negative effect may be Internet addiction, but it is difficult for most people to know in detail to what level they are addicted to the Internet. For example, in the case of physical addictions such as drugs, alcohol, and smoking, the presence and level of addiction can be accurately determined through a validated test such as a blood test. credibility is bound to decrease.

특히, 일부 중증환자의 경우에는 자신의 상태를 숨기기 위하여 설문 과정에서 평가 점수가 낮게 나오도록 결과를 입력하기도 하고, 인터넷 중독 설문 내용 또한 대부분 주관적이고 정성적이다 보니 설문지의 응답을 선택하는 과정에서 편차가 많이 발생하게 된다.In particular, in the case of some seriously ill patients, in order to hide their condition, the results are entered so that the evaluation score is low during the questionnaire process, and since most Internet addiction questionnaire contents are also subjective and qualitative, there is a deviation in the process of selecting the questionnaire responses. will occur a lot.

한국 공개 특허 제10-2018-0023931호, 2018년 3월 7일 공개(명칭: 사용자의 인터넷 중독 레벨을 측정하는 방법)Korean Patent Laid-Open Patent No. 10-2018-0023931, published on March 7, 2018 (Title: Method for Measuring User's Internet Addiction Level)

본 발명의 목적은 서로 연동된 스마트 기기에 의한 인터넷 사용 모니터링을 통해 사용자의 인터넷 중독 여부를 보다 정확하게 진단하는 것이다.An object of the present invention is to more accurately diagnose whether a user is addicted to the Internet through Internet use monitoring by smart devices interlocked with each other.

또한, 본 발명의 목적은 사용자 설문 결과에 의해 판단되는 종래의 인터넷 중독 진단 방식의 한계점을 보완하여 보다 신뢰성 있고, 정량적인 점수로 진단 결과를 산정할 수 있는 인터넷 중독 진단 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a method for diagnosing Internet addiction that can calculate a diagnosis result with a more reliable and quantitative score by supplementing the limitations of the conventional Internet addiction diagnosis method determined by the user questionnaire result.

또한, 본 발명의 목적은 사용자가 스스로 알아차리기 어려운 생체 데이터를 인터넷 중독 여부를 진단하는데 이용함으로써 보다 정확한 진단 결과를 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a more accurate diagnosis result by using biometric data, which is difficult for a user to notice on their own, to diagnose Internet addiction.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 스마트 기기를 연동하여 인터넷 중독을 진단하는 방법은 사용자가 이용하는 제1 스마트 기기의 사용을 모니터링하는 단계; 상기 제1 스마트 기기와 연동되며 상기 사용자의 생체 데이터를 측정 가능한 제2 스마트 기기의 사용을 모니터링하는 단계; 및 모니터링 결과를 기반으로 상기 사용자의 인터넷 중독 여부를 진단하는 단계를 포함한다.In order to achieve the above object, a method for diagnosing Internet addiction by interlocking a smart device according to the present invention includes: monitoring the use of a first smart device used by a user; monitoring the use of a second smart device interlocked with the first smart device and capable of measuring the user's biometric data; and diagnosing whether the user is addicted to the Internet based on the monitoring result.

이 때, 인터넷 중독 여부를 진단하기 위한 복수개의 평가 항목들 중 상기 제1 스마트 기기에서 사용 중인 어플리케이션을 고려하여 주요 모니터링 대상을 동적으로 설정하는 단계; 및 상기 복수개의 평가 항목들 중 상기 주요 모니터링 대상에 상응하는 적어도 하나의 평가 항목의 모니터링 결과에 가중치를 적용하는 단계를 더 포함할 수 있다.In this case, dynamically setting a main monitoring target in consideration of an application being used in the first smart device among a plurality of evaluation items for diagnosing whether or not Internet addiction is present; and applying a weight to the monitoring result of at least one evaluation item corresponding to the main monitoring target among the plurality of evaluation items.

이 때, 제2 스마트 기기의 사용을 모니터링하는 단계는 상기 제1 스마트 기기의 동작 상태를 고려하여 상기 제2 스마트 기기에 의한 모니터링 대상 및 상기 제2 스마트 기기에 의한 모니터링 조건을 결정할 수 있다.In this case, the monitoring of the use of the second smart device may determine a monitoring target by the second smart device and a monitoring condition by the second smart device in consideration of the operating state of the first smart device.

이 때, 가중치는 상기 제1 스마트 기기 및 상기 제2 스마트 기기의 동작 상태에 따라 동적으로 변경될 수 있다.In this case, the weight may be dynamically changed according to the operating states of the first smart device and the second smart device.

이 때, 진단하는 단계는 상기 모니터링 결과와 상기 사용자로부터 수신된 사용자 설문 결과를 종합하여 상기 인터넷 중독 여부를 진단할 수 있다.In this case, in the diagnosing step, the Internet addiction may be diagnosed by synthesizing the monitoring result and the user questionnaire result received from the user.

이 때, 진단하는 단계는 상기 모니터링 결과를 기반으로 산출된 제1 진단 점수와 상기 사용자 설문 결과를 기반으로 산출된 제2 진단 점수를 비교하여 상기 사용자 설문 결과에 대한 신뢰도를 산출하고, 상기 제1 진단 점수에 상기 신뢰도에 기반한 가중치를 부가하여 상기 인터넷 중독 여부를 진단할 수 있다.In this case, in the diagnosing step, the first diagnosis score calculated based on the monitoring result and the second diagnosis score calculated based on the user questionnaire result are compared to calculate the reliability of the user questionnaire result, and the first diagnosis score is calculated based on the first diagnosis result. The Internet addiction may be diagnosed by adding a weight based on the reliability to the diagnosis score.

이 때, 신뢰도는 상기 제1 진단 점수와 상기 제2 진단 점수 간의 표준 편차를 고려하여 산출될 수 있다.In this case, the reliability may be calculated in consideration of a standard deviation between the first diagnosis score and the second diagnosis score.

이 때, 제1 스마트 기기 및 상기 제2 스마트 기기는 상기 제1 스마트 기기에 설치된 에이전트(AGENT), 상기 제1 스마트 기기에 구비된 카메라 및 상기 제2 스마트 기기에 구비된 측정 센서를 기반으로 모니터링 될 수 있다.At this time, the first smart device and the second smart device are monitored based on an agent installed in the first smart device, a camera provided in the first smart device, and a measurement sensor provided in the second smart device. can be

이 때, 1 스마트 기기에서는 사용된 어플리케이션 종류, 어플리케이션 별 사용시간, 입력 수단에 의한 입력 횟수, 채팅 내용 및 상기 사용자의 눈동자 중 적어도 하나의 요소가 모니터링 되고, 상기 제2 스마트 기기에서는 심전도, 혈압, 수면상태, 운동상태 및 혈중 산소포화도 중 적어도 하나의 요소가 모니터링 될 수 있다.At this time, in one smart device, at least one element of the type of application used, the usage time for each application, the number of input by input means, chatting content, and the user's pupil is monitored, and in the second smart device, the electrocardiogram, blood pressure, At least one of sleep state, exercise state, and blood oxygen saturation may be monitored.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 인터넷 중독 진단 장치는, 사용자가 이용하는 제1 스마트 기기의 사용을 모니터링하고, 상기 제1 스마트 기기와 연동되며 상기 사용자의 생체 데이터를 측정 가능한 제2 스마트 기기의 사용을 모니터링하고, 모니터링 결과를 기반으로 상기 사용자의 인터넷 중독 여부를 진단하는 프로세서; 및 상기 모니터링 결과를 저장하는 메모리를 포함한다.In addition, the apparatus for diagnosing Internet addiction according to an embodiment of the present invention monitors the use of a first smart device used by a user, is interlocked with the first smart device, and is a second smart device capable of measuring the user's biometric data. a processor for monitoring usage and diagnosing whether the user is addicted to the Internet based on the monitoring result; and a memory for storing the monitoring result.

이 때, 프로세서는 상기 인터넷 중독 여부를 진단하기 위한 복수개의 평가 항목들 중 상기 제1 스마트 기기에서 사용 중인 어플리케이션을 고려하여 주요 모니터링 대상을 동적으로 설정하고, 상기 복수개의 평가 항목들 중 상기 주요 모니터링 대상에 상응하는 적어도 하나의 평가 항목의 모니터링 결과에 가중치를 적용할 수 있다.At this time, the processor dynamically sets a main monitoring target in consideration of the application being used in the first smart device among a plurality of evaluation items for diagnosing whether or not Internet addiction is present, and the main monitoring item among the plurality of evaluation items A weight may be applied to the monitoring result of at least one evaluation item corresponding to the target.

이 때, 프로세서는 상기 제1 스마트 기기의 동작 상태를 고려하여 상기 제2 스마트 기기에 의한 모니터링 대상 및 상기 제2 스마트 기기에 의한 모니터링 조건을 결정할 수 있다.In this case, the processor may determine a monitoring target by the second smart device and a monitoring condition by the second smart device in consideration of the operating state of the first smart device.

이 때, 가중치는 상기 제1 스마트 기기 및 상기 제2 스마트 기기의 동작 상태에 따라 동적으로 변경될 수 있다.In this case, the weight may be dynamically changed according to the operating states of the first smart device and the second smart device.

이 때, 프로세서는 상기 모니터링 결과와 상기 사용자로부터 수신된 사용자 설문 결과를 종합하여 상기 인터넷 중독 여부를 진단할 수 있다.In this case, the processor may diagnose whether the Internet addiction is present by synthesizing the monitoring result and the user questionnaire result received from the user.

이 때, 프로세서는 상기 모니터링 결과를 기반으로 산출된 제1 진단 점수와 상기 사용자 설문 결과를 기반으로 산출된 제2 진단 점수를 비교하여 상기 사용자 설문 결과에 대한 신뢰도를 산출하고, 상기 제1 진단 점수에 상기 신뢰도에 기반한 가중치를 부가하여 상기 인터넷 중독 여부를 진단할 수 있다.In this case, the processor compares the first diagnosis score calculated based on the monitoring result and the second diagnosis score calculated based on the user questionnaire result to calculate the reliability of the user questionnaire result, and the first diagnosis score By adding a weight based on the reliability to , it is possible to diagnose whether the Internet addiction is.

이 때, 신뢰도는 상기 제1 진단 점수와 상기 제2 진단 점수 간의 표준 편차를 고려하여 산출될 수 있다.In this case, the reliability may be calculated in consideration of a standard deviation between the first diagnosis score and the second diagnosis score.

이 때, 제1 스마트 기기 및 상기 제2 스마트 기기는 상기 제1 스마트 기기에 설치된 에이전트(AGENT), 상기 제1 스마트 기기에 구비된 카메라 및 상기 제2 스마트 기기에 구비된 측정 센서를 기반으로 모니터링 될 수 있다.At this time, the first smart device and the second smart device are monitored based on an agent installed in the first smart device, a camera provided in the first smart device, and a measurement sensor provided in the second smart device. can be

이 때, 제1 스마트 기기에서는 사용된 어플리케이션 종류, 어플리케이션 별 사용시간, 입력 수단에 의한 입력 횟수, 채팅 내용 및 상기 사용자의 눈동자 중 적어도 하나의 요소가 모니터링 되고, 상기 제2 스마트 기기에서는 심전도, 혈압, 수면상태, 운동상태 및 혈중 산소포화도 중 적어도 하나의 요소가 모니터링 될 수 있다.At this time, in the first smart device, at least one element of the type of application used, the usage time for each application, the number of inputs by input means, the chatting content, and the pupil of the user is monitored, and in the second smart device, the electrocardiogram and blood pressure , at least one of sleep state, exercise state, and blood oxygen saturation may be monitored.

본 발명에 따르면, 서로 연동된 스마트 기기에 의한 인터넷 사용 모니터링을 통해 사용자의 인터넷 중독 여부를 보다 정확하게 진단할 수 있다.According to the present invention, it is possible to more accurately diagnose whether a user is addicted to the Internet through Internet use monitoring by smart devices interlocked with each other.

또한, 본 발명은 사용자 설문 결과에 의해 판단되는 종래의 인터넷 중독 진단 방식의 한계점을 보완하여 보다 신뢰성 있고, 정량적인 점수로 진단 결과를 산정할 수 있는 인터넷 중독 진단 방법을 제공할 수 있다.In addition, the present invention can provide an Internet addiction diagnosis method capable of calculating a diagnosis result with a more reliable and quantitative score by supplementing the limitations of the conventional Internet addiction diagnosis method determined by the user questionnaire result.

또한, 본 발명은 사용자가 스스로 알아차리기 어려운 생체 데이터를 인터넷 중독 여부를 진단하는데 이용함으로써 보다 정확한 진단 결과를 제공할 수 있다.In addition, the present invention can provide a more accurate diagnosis result by using biometric data, which is difficult for a user to notice by themselves, for diagnosing whether or not Internet addiction is present.

도 1 내지 도 2는 본 발명에 따른 스마트 기기를 연동하여 인터넷 중독을 진단하는 시스템의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 기기를 연동하여 인터넷 중독을 진단하는 방법을 나타낸 동작흐름도이다.
도 4 내지 도 5는 본 발명에 따라 모니터링 되는 평가 항목의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 인터넷 중독을 진단하는 방법 중 인터넷 중독 여부를 판단하기 위한 진단 점수를 산출하는 과정을 상세하게 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 인터넷 중독을 진단하는 방법 중 사용자 설문 결과에 대한 신뢰도를 기반으로 가중치를 부가하는 과정을 상세하게 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 인터넷 중독을 진단하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 인터넷 중독 진단 장치를 나타낸 블록도이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 도면이다.1 to 2 are diagrams showing an example of a system for diagnosing Internet addiction by interlocking a smart device according to the present invention.
3 is an operation flowchart illustrating a method of diagnosing Internet addiction by interlocking a smart device according to an embodiment of the present invention.
4 to 5 are diagrams showing an example of evaluation items monitored according to the present invention.
6 is a diagram illustrating in detail a process of calculating a diagnostic score for determining whether or not Internet addiction is present among the methods of diagnosing Internet addiction according to the present invention.
7 is a diagram illustrating in detail a process of adding weights based on the reliability of a user questionnaire result in a method for diagnosing Internet addiction according to the present invention.
8 is a diagram illustrating a process for diagnosing Internet addiction according to the present invention.
9 is a block diagram illustrating an apparatus for diagnosing Internet addiction according to an embodiment of the present invention.
10 is a diagram illustrating a computer system according to an embodiment of the present invention.

본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.The present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings as follows. Here, repeated descriptions, well-known functions that may unnecessarily obscure the gist of the present invention, and detailed descriptions of configurations will be omitted. The embodiments of the present invention are provided in order to more completely explain the present invention to those of ordinary skill in the art. Accordingly, the shapes and sizes of elements in the drawings may be exaggerated for clearer description.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1 내지 도 2는 본 발명에 따른 스마트 기기를 연동하여 인터넷 중독을 진단하는 시스템의 일 예를 나타낸 도면이다.1 to 2 are diagrams showing an example of a system for diagnosing Internet addiction by interlocking a smart device according to the present invention.

먼저, 도 1을 참조하면, 본 발명은 설문과 인터뷰 방식이 아닌 사용자(100)가 사용하고 있는 스마트폰이나 스마트 워치 등의 스마트 기기(110, 120)를 이용하여 인터넷 중독을 진단하는 기술에 관한 것이다. First, referring to FIG. 1 , the present invention relates to a technology for diagnosing Internet addiction using smart devices 110 and 120 such as a smartphone or a smart watch used by the user 100 rather than the questionnaire and interview method. will be.

이 때, 인터넷 중독은 인터넷 중독, 컴퓨터 중독 및 스마트폰 중독 등 디지털 기기를 이용하는 모든 종류의 행위와 관련된 중독을 포함하는 개념일 수 있다. In this case, Internet addiction may be a concept including addiction related to all kinds of behaviors using digital devices, such as Internet addiction, computer addiction, and smartphone addiction.

일반적으로 인터넷 중독의 진단은 진단 대상자에 의한 설문 결과를 이용하거나 진단 대상자를 인터뷰하는 방식으로 수행되었으나, 이러한 방식에 의한 진단 결과는 설문이나 인터뷰 내용도 대부분 주관적이고 정성적이다 보니 신뢰성이 떨어지는 문제점이 존재하였다. In general, the diagnosis of Internet addiction was carried out by using the results of a questionnaire by the subject of diagnosis or by interviewing the subject. existed.

따라서, 본 발명에서는 도 1에 도시된 것처럼 사용자(100)가 제1 스마트 기기(110)를 사용하면서 모니터링 되는 정보와 함께 제1 스마트 기기(110)와 연동되고 사용자(100)의 생체 데이터를 측정할 수 있는 제2 스마트 기기(120)를 통해 모니터링 되는 정보를 함께 이용하여 사용자(100)의 인터넷 중독 여부를 진단할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. Accordingly, in the present invention, as shown in FIG. 1 , the user 100 is interlocked with the first smart device 110 together with the monitored information while using the first smart device 110 and measures the user's 100 biometric data. This is to suggest a method for diagnosing whether the user 100 is addicted to the Internet by using the information monitored through the second smart device 120 capable of doing so.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 기기를 연동하여 인터넷 중독을 진단하는 시스템은 제1 스마트 기기(200), 제2 스마트 기기(202), 인터넷 중독 진단 장치(210) 및 네트워크(220)를 포함한다. Referring to FIG. 2 , a system for diagnosing Internet addiction by interlocking a smart device according to an embodiment of the present invention includes a first smart device 200 , a second smart device 202 , an Internet addiction diagnosis device 210 and network 220 .

인터넷 중독 진단 장치(210)는 사용자가 이용하는 제1 스마트 기기(200)의 사용을 모니터링한다. The Internet addiction diagnosis apparatus 210 monitors the use of the first smart device 200 used by the user.

또한, 인터넷 중독 진단 장치(210)는 제1 스마트 기기(200)와 연동되며 사용자의 생체 데이터를 측정 가능한 제2 스마트 기기(202)의 사용을 모니터링 한다.In addition, the Internet addiction diagnosis apparatus 210 is interlocked with the first smart device 200 and monitors the use of the second smart device 202 capable of measuring the user's biometric data.

또한, 인터넷 중독 진단 장치(210)는 인터넷 중독 여부를 진단하기 위한 복수개의 평가 항목들 중 제1 스마트 기기(200)에서 사용 중인 어플리케이션을 고려하여 주요 모니터링 대상을 동적으로 설정한다.Also, the Internet addiction diagnosis apparatus 210 dynamically sets a main monitoring target in consideration of the application being used in the first smart device 200 among a plurality of evaluation items for diagnosing whether Internet addiction is present.

또한, 인터넷 중독 진단 장치(210)는 복수개의 평가 항목들 중 주요 모니터링 대상에 상응하는 적어도 하나의 평가 항목의 모니터링 결과에 가중치를 적용한다. Also, the apparatus for diagnosing Internet addiction 210 applies a weight to the monitoring result of at least one evaluation item corresponding to a main monitoring target among the plurality of evaluation items.

이 때, 제1 스마트 기기(200)의 동작 상태를 고려하여 제2 스마트 기기(202)에 의한 모니터링 대상 및 제2 스마트 기기(202)에 의한 모니터링 조건을 결정할 수 있다. In this case, in consideration of the operating state of the first smart device 200 , a monitoring target by the second smart device 202 and a monitoring condition by the second smart device 202 may be determined.

이 때, 가중치는 제1 스마트 기기(200) 및 제2 스마트 기기(202)의 동작 상태에 따라 동적으로 변경될 수 있다. In this case, the weight may be dynamically changed according to the operating states of the first smart device 200 and the second smart device 202 .

이 때, 제1 스마트 기기(200) 및 제2 스마트 기기(202)는 제1 스마트 기기(200)에 설치된 에이전트(AGENT)(201), 제1 스마트 기기(200)에 구비된 카메라 및 제2 스마트 기기(202)에 구비된 측정 센서를 기반으로 모니터링 될 수 있다. At this time, the first smart device 200 and the second smart device 202 are an agent (AGENT) 201 installed in the first smart device 200 , a camera provided in the first smart device 200 , and the second Monitoring may be performed based on a measurement sensor provided in the smart device 202 .

이 때, 제1 스마트 기기(200)에서는 사용된 어플리케이션 종류, 어플리케이션 별 사용시간, 입력 수단에 의한 입력 횟수, 채팅 내용 및 사용자의 눈동자 중 적어도 하나의 요소가 모니터링 되고, 제2 스마트 기기(202)에서는 심전도, 혈압, 수면 상태, 운동 상태 및 혈중 산호포화도 중 적어도 하나의 요소가 모니터링 될 수 있다. At this time, in the first smart device 200, at least one element of the type of application used, the usage time for each application, the number of inputs by the input means, the chatting content, and the user's pupil is monitored, and the second smart device 202 At least one of an electrocardiogram, blood pressure, sleep state, exercise state, and blood oxygen saturation may be monitored.

또한, 인터넷 중독 진단 장치(210)는 모니터링 결과를 기반으로 사용자의 인터넷 중독 여부를 진단한다.In addition, the Internet addiction diagnosis apparatus 210 diagnoses whether the user is Internet addiction based on the monitoring result.

이 때, 모니터링 결과와 사용자로부터 수신된 사용자 설문 결과를 종합하여 인터넷 중독 여부를 진단할 수 있다. At this time, it is possible to diagnose whether Internet addiction is present by synthesizing the monitoring result and the user questionnaire result received from the user.

이 때, 모니터링 결과를 기반으로 산출된 제1 진단 점수와 사용자 설문 결과를 기반으로 산출된 제2 진단 점수를 비교하여 사용자 설문 결과에 대한 신뢰도를 산출하고, 제1 진단 점수에 신뢰도에 기반한 가중치를 부가하여 인터넷 중독 여부를 진단할 수 있다. In this case, the reliability of the user questionnaire result is calculated by comparing the first diagnosis score calculated based on the monitoring result and the second diagnosis score calculated based on the user questionnaire result, and a weight based on the reliability is applied to the first diagnosis score. In addition, Internet addiction can be diagnosed.

이 때, 신뢰도는 제1 진단 점수와 제2 진단 점수 간의 표준 편차를 고려하여 산출될 수 있다.In this case, the reliability may be calculated in consideration of a standard deviation between the first diagnosis score and the second diagnosis score.

이 때, 인터넷 중독 진단 장치(210)는 네트워크(220)와 같은 통신망을 통해 인터넷 중독을 진단하기 위해 필요한 정보를 송수신 할 수 있다. In this case, the apparatus for diagnosing Internet addiction 210 may transmit/receive information necessary for diagnosing Internet addiction through a communication network such as the network 220 .

이 때, 네트워크(220)는 장치들간에 데이터를 전달하는 통로를 제공하는 것으로서, 기존에 이용되는 네트워크 및 향후 개발 가능한 네트워크를 모두 포괄하는 개념이다.In this case, the network 220 provides a path for transferring data between devices, and is a concept encompassing both an existing network and a network that can be developed in the future.

예를 들면, 네트워크는 인터넷 프로토콜(IP)을 통하여 대용량 데이터의 송수신 서비스 및 끊기는 현상이 없는 데이터 서비스를 제공하는 아이피망, 아이피를 기반으로 서로 다른 망을 통합한 아이피망 구조인 올 아이피(All IP)망 등일 수 있으며, 유선망, Wibro(Wireless Broadband)망, WCDMA를 포함하는 3세대 이동통신망, HSDPA(High Speed Downlink Packet Access)망 및 LTE 망을 포함하는 3.5세대 이동통신망, LTE advanced를 포함하는 4세대 이동통신망, 위성통신망 및 와이파이(Wi-Fi)망 중에서 하나 이상을 결합하여 이루어질 수 있다.For example, the network is IP Network, which provides large-capacity data transmission and reception service and data service without interruption through Internet Protocol (IP), and All IP, which is an IP network structure that integrates different networks based on IP. ) network, etc., wired network, Wibro (Wireless Broadband) network, 3G mobile communication network including WCDMA, HSDPA (High Speed Downlink Packet Access) network and 3.5G mobile communication network including LTE network, 4 including LTE advanced It may be achieved by combining one or more of a generation mobile communication network, a satellite communication network, and a Wi-Fi network.

또한, 네트워크는 한정된 지역 내에서 각종 정보장치들의 통신을 제공하는 유무선근거리 통신망, 이동체 상호 간 및 이동체와 이동체 외부와의 통신을 제공하는 이동통신망, 위성을 이용해 지구국과 지구국간 통신을 제공하는 위성통신망이거나 유무선 통신망 중에서 어느 하나이거나, 둘 이상의 결합으로 이루어질 수 있다. 한편, 네트워크의 전송 방식 표준은, 기존의 전송 방식 표준에 한정되는 것은 아니며, 향후 개발될 모든 전송 방식 표준을 포함할 수 있다.In addition, the network includes a wired and wireless local area network that provides communication of various information devices within a limited area, a mobile communication network that provides communication between and between mobile devices and between a mobile device and the outside of the mobile device, and a satellite communication network that provides communication between an earth station and an earth station using satellites. or any one of wired and wireless communication networks, or a combination of two or more. Meanwhile, the transmission method standard of the network is not limited to the existing transmission method standard, and may include all transmission method standards to be developed in the future.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 기기를 연동하여 인터넷 중독을 진단하는 방법을 나타낸 동작흐름도이다.3 is an operation flowchart illustrating a method for diagnosing Internet addiction by interlocking a smart device according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 기기를 연동하여 인터넷 중독을 진단하는 방법은 사용자가 이용하는 제1 스마트 기기의 사용을 모니터링한다(S310).Referring to FIG. 3 , in the method of diagnosing Internet addiction by interlocking a smart device according to an embodiment of the present invention, the use of the first smart device used by the user is monitored ( S310 ).

예를 들어, 제1 스마트 기기(400)는 도 4에 도시된 것처럼 사용자의 스마트폰과 같은 기기에 상응할 수 있다. 따라서, 사용자가 인터넷을 기반으로 스마트폰을 사용하는 동안에 스마트폰에 구비된 별도의 모니터링 어플리케이션이나 에이전트 프로그램 및 카메라 등을 이용하여 스마트폰의 사용을 모니터링 할 수 있다. For example, the first smart device 400 may correspond to a device such as a user's smart phone as shown in FIG. 4 . Therefore, while the user uses the smartphone based on the Internet, it is possible to monitor the use of the smartphone by using a separate monitoring application or agent program and a camera provided in the smartphone.

예를 들어, 제1 스마트 기기에서 사용된 어플리케이션 종류, 어플리케이션 별 사용시간, 입력 수단에 의한 입력 횟수, 채팅 내용 및 사용자의 눈동자 중 적어도 하나의 요소가 모니터링 될 수 있다. For example, at least one element among the type of application used in the first smart device, the usage time for each application, the number of inputs by the input means, the chatting content, and the user's pupils may be monitored.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 기기를 연동하여 인터넷 중독을 진단하는 방법은 제1 스마트 기기와 연동되며 사용자의 생체 데이터를 측정 가능한 제2 스마트 기기의 사용을 모니터링한다(S320).In addition, the method for diagnosing Internet addiction by linking a smart device according to an embodiment of the present invention monitors the use of a second smart device that is interlocked with the first smart device and can measure the user's biometric data (S320).

예를 들어, 제2 스마트 기기(500)는 도 5에 도시된 것처럼 사용자가 착용하는 스마트 워치와 같은 웨어러블 스마트 기기에 상응할 수 있다. 이 때, 제2 스마트 기기(500)는 도 4에 도시된 제1 스마트 기기(400)와 연동되어 동작하면서, 모니터링 기간 동안 사용자의 심전도, 혈압, 수면상태, 운동상태 및 혈중 산소포화도 중 적어도 하나의 요소가 모니터링 될 수 있다. For example, the second smart device 500 may correspond to a wearable smart device such as a smart watch worn by the user as shown in FIG. 5 . At this time, the second smart device 500 operates in conjunction with the first smart device 400 shown in FIG. 4 , and during the monitoring period, at least one of the user's electrocardiogram, blood pressure, sleep state, exercise state, and blood oxygen saturation. factors can be monitored.

이 때, 본 발명에서는 제2 스마트 기기를 스마트워치의 형태로 예를 들어 설명하였으나, 제2 스마트 기기는 스마트워치에 한정되지 않는다. 예를 들어, 스마트폰과 같은 제1 스마트 기기와 연동 가능하면서 인터넷 중독 여부를 진단하기 위해 필요한 정보를 모니터링 할 수 있는 스마트기기라면 제한을 두지 않을 수 있다.At this time, in the present invention, the second smart device has been described as an example in the form of a smart watch, but the second smart device is not limited to the smart watch. For example, if it is a smart device capable of interworking with a first smart device such as a smart phone and monitoring information necessary for diagnosing whether or not Internet addiction is present, there may be no restriction.

또한, 도 3에는 도시하지 아니하였으나, 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 기기를 연동하여 인터넷 중독을 진단하는 방법은 인터넷 중독 여부를 진단하기 위한 복수개의 평가 항목들 중 제1 스마트 기기에서 사용 중인 어플리케이션을 고려하여 주요 모니터링 대상을 동적으로 설정할 수 있다. In addition, although not shown in FIG. 3, the method for diagnosing Internet addiction by linking a smart device according to an embodiment of the present invention is being used in the first smart device among a plurality of evaluation items for diagnosing whether or not Internet addiction is present. Considering the application, the main monitoring target can be set dynamically.

예를 들어, 사용자가 제1 스마트 기기를 이용하여 동영상을 시청하고 있는 경우, 특별한 입력이 발생하지는 않을 것으로 예상되므로 어플리케이션 사용 시간이나 사용자의 눈동자 또는 수면상태 등을 주요 모니터링 대상으로 동적 설정할 수 있다. For example, when the user is watching a video using the first smart device, it is not expected that a special input will occur, so the application usage time or the user's eyes or sleep state can be dynamically set as a main monitoring target.

다른 예를 들어, 사용자가 제1 스마트 기기를 이용하여 게임이나 도박과 관련된 어플리케이션을 사용하고 있는 경우, 심전도나 혈압, 채팅 내용 등을 주요 모니터링 대상으로 동적 설정할 수도 있다. As another example, when the user is using an application related to a game or gambling using the first smart device, an electrocardiogram, blood pressure, chat contents, etc. may be dynamically set as main monitoring targets.

이 때, 상황에 따라 주요 모니터링 대상을 동적으로 설정하여 모니터링을 수행함으로써 인터넷 중독 진단에 큰 도움이 되지 않는 불필요한 평가 항목을 모니터링하여 자원을 낭비하는 것을 방지할 수 있다.In this case, it is possible to prevent wasting resources by monitoring unnecessary evaluation items that are not very helpful in diagnosing Internet addiction by dynamically setting a main monitoring target according to the situation and performing monitoring.

이 때, 복수개의 평가 항목들 중 주요 모니터링 대상에 상응하는 적어도 하나의 평가 항목의 모니터링 결과에 가중치를 적용할 수 있다. In this case, a weight may be applied to the monitoring result of at least one evaluation item corresponding to a main monitoring target among the plurality of evaluation items.

예를 들어, A부터 J에 해당하는 복수개의 평가 항목들 중 A부터 E까지 5개 항목이 주요 모니터링 대상으로 설정되었다고 가정한다면, A부터 E까지의 항목에는 F부터 J까지의 항목보다 가중치를 높게 부여할 수 있다. For example, if it is assumed that 5 items from A to E among the plurality of evaluation items corresponding to A to J are set as the main monitoring targets, the items from A to E have a higher weight than the items from F to J. can be given

즉, 주요 모니터링 대상이 되는 항목의 진단 점수를 나머지 항목들 보다 중요하게 판단함으로써 사용자 별 사용 기록이나 사용 성향에 따른 인터넷 중독 진단의 정확도를 향상시킬 수 있다. That is, by judging the diagnostic score of the main monitoring target item as more important than the other items, it is possible to improve the accuracy of Internet addiction diagnosis according to each user's usage record or usage tendency.

이 때, 복수개의 평가 항목들 중 하나 이상의 일부 평가 항목들이 모니터링 대상에서 제외되는 경우, 제외된 평가 항목을 대체할 수 있는 새로운 평가 항목을 추가하여 모니터링을 수행할 수도 있다. In this case, when one or more partial evaluation items among the plurality of evaluation items are excluded from monitoring, monitoring may be performed by adding new evaluation items that can replace the excluded evaluation items.

예를 들어, 사용자가 수면 중에 제2 스마트 기기를 착용하지 않아서 수면 상태에 해당하는 평가 항목이 모니터링 대상에서 제외되는 경우, 사용자의 눈동자 분석에 의한 피로도를 새로운 평가 항목으로 추가하고 모니터링을 수행할 수 있다. For example, if the evaluation item corresponding to the sleep state is excluded from the monitoring target because the user does not wear the second smart device during sleep, the user can add the user's fatigue by eye analysis as a new evaluation item and perform monitoring. have.

이 때, 제외된 평가 항목이나 제외된 평가 항목에 적용되어 있던 가중치를 고려하여 아직 남아 있는 나머지 평가 항목들 및 추가된 평가 항목에 대한 가중치를 조정할 수도 있다. In this case, weights for the remaining evaluation items and the added evaluation items may be adjusted in consideration of the excluded evaluation items or weights applied to the excluded evaluation items.

예를 들어, 일부 평가 항목이 제외되었으나 새로운 평가 항목이 추가되지 않은 경우, 남아있는 나머지 평가 항목들의 가중치를 증가시킬 수 있다. For example, when some evaluation items are excluded but no new evaluation items are added, weights of the remaining evaluation items may be increased.

다른 예를 들어, 일부 평가 항목이 제외되고, 새로운 평가 항목이 추가된 경우에는 제외된 평가 항목의 가중치를 새로운 평가 항목에 적용시킬 수도 있다. As another example, when some evaluation items are excluded and new evaluation items are added, the weight of the excluded evaluation items may be applied to the new evaluation items.

이 때, 제1 스마트 기기의 동작 상태를 고려하여 제2 스마트 기기에 의한 모니터링 대상 및 제2 스마트 기기에 의한 모니터링 조건을 결정할 수 있다. In this case, in consideration of the operating state of the first smart device, a monitoring target by the second smart device and a monitoring condition by the second smart device may be determined.

이 때, 모니터링 결과에 적용되는 가중치는 제1 스마트 기기 및 제2 스마트 기기의 동작 상태에 따라 동적으로 변경될 수 있다. In this case, the weight applied to the monitoring result may be dynamically changed according to the operating states of the first smart device and the second smart device.

예를 들어, 제1 스마트 기기의 동작 상태에 따라 제2 스마트 기기에 의한 모니터링 대상 및 조건이 결정되어 모니터링이 수행된 경우, 모니터링 된 복수개의 평가 항목들 중 제2 스마트 기기의 모니터링 대상에 해당하는 평가 항목에 높은 가중치를 부여할 수 있다. 이 때, 상대적으로 나머지 평가 항목들의 가중치는 낮게 설정함으로써 가중치 밸런스를 맞출 수 있다. For example, when monitoring is performed by determining the monitoring target and condition by the second smart device according to the operating state of the first smart device, the monitoring target of the second smart device among a plurality of monitored evaluation items A high weight can be given to evaluation items. In this case, the weight balance can be achieved by setting the weights of the remaining evaluation items to be relatively low.

이 때, 제1 스마트 기기 및 제2 스마트 기기는 제1 스마트 기기에 설치된 에이전트(AGENT), 제1 스마트 기기에 구비된 카메라 및 제2 스마트 기기에 구비된 측정 센서를 기반으로 모니터링 될 수 있다. In this case, the first smart device and the second smart device may be monitored based on an agent installed in the first smart device, a camera provided in the first smart device, and a measurement sensor provided in the second smart device.

이 때, 에이전트(AGENT)는 본 발명의 일실시예에 따른 인터넷 중독 진단 장치로부터 수신되어 제1 스마트 기기에 설치된 프로그램으로, 사전에 사용자의 동의를 구한 뒤에 제1 스마트 기기에 설치될 수 있다. In this case, the agent is a program received from the Internet addiction diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention and installed in the first smart device, and may be installed in the first smart device after obtaining the user's consent in advance.

이 때, 에이전트는 제1 스마트 기기와 제2 스마트 기기를 통해 획득된 모니터링 정보를 인터넷 중독 진단 장치로 전달하는 역할을 수행할 수도 있다. In this case, the agent may serve to deliver the monitoring information acquired through the first smart device and the second smart device to the Internet addiction diagnosis device.

이 때, 제1 스마트 기기에 설치된 카메라는 에이전트를 통해 제어되어 사용자가 제1 스마트 기기를 사용하는 동안에 사용자 또는 사용자의 주변을 촬영하여 모니터링 정보를 획득할 수 있다. In this case, the camera installed in the first smart device may be controlled through the agent, and while the user uses the first smart device, the user or the user's surroundings may be photographed to obtain monitoring information.

이 때, 제2 스마트 기기에 구비된 측정 센서는 사용자의 생체 데이터를 측정할 수 있는 센서에 상응할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 심박과 심전도를 측정할 수 있는 심박 및 심전도 센서, 혈중 산소포화도를 측정할 수 있는 혈중 산소 센서, 수면 중 호흡을 미세운동신호로 감지하여 수면여부를 판단할 수 있는 가속도 센서, 위치 측정이나 운동 중 거리 측정을 통해 운동 상태를 판단할 수 있는 GPS 센서 등을 포함할 수 있다. In this case, the measurement sensor provided in the second smart device may correspond to a sensor capable of measuring the user's biometric data. For example, a heart rate and electrocardiogram sensor that can measure the user's heart rate and electrocardiogram, a blood oxygen sensor that can measure blood oxygen saturation, and an acceleration sensor that detects breathing during sleep as a micro-motion signal to determine whether or not you are sleeping , a GPS sensor capable of determining an exercise state through position measurement or distance measurement during exercise may be included.

이 때, 제1 스마트 기기에서는 사용된 어플리케이션 종류, 어플리케이션 별 사용시간, 입력 수단에 의한 입력 횟수, 채팅 내용 및 사용자의 눈동자 중 적어도 하나의 요소가 모니터링 되고, 제2 스마트 기기에서는 심전도, 혈압, 수면상태, 운동상태 및 혈중 산소포화도 중 적어도 하나의 요소가 모니터링 될 수 있다.At this time, in the first smart device, at least one element of the type of application used, the usage time for each application, the number of input by input means, the chatting content, and the user's pupil is monitored, and in the second smart device, an electrocardiogram, blood pressure, sleep At least one of a state, an exercise state, and a blood oxygen saturation may be monitored.

예를 들어, 제1 스마트 기기가 사용자의 스마트폰에 해당하고, 제2 스마트 기기가 사용자의 스마트폰과 연동된 스마트 워치라고 가정하는 경우, [표 1]과 같은 요소들을 모니터링 할 수 있다.For example, if it is assumed that the first smart device corresponds to the user's smartphone and the second smart device is a smart watch linked to the user's smartphone, elements as shown in [Table 1] may be monitored.

스마트기기smart device 세부기능Detailed function 모니터링 항목monitoring items 비고note

스마트폰

Smartphone

에이전트

agent 사용한 어플리케이션 종류Type of application used AA 어플리케이션 별 사용시간Usage time by application BB 키보드, 마우스, 터치패널의 입력 수Number of inputs from keyboard, mouse, and touch panel CC 채팅 내용chat content DD 카메라camera 사용자의 눈동자(홍채) 분석(피로도, 집중도 등)User's pupil (iris) analysis (fatigue, concentration, etc.) EE

스마트워치

smart watch 심전도: 게임, 도박 시 심박동수 측정Electrocardiogram: measuring heart rate while gaming and gambling FF 혈압: 스마트폰 사용 중 혈압 측정Blood Pressure: Measure your blood pressure while using your smartphone GG 수면상태: 야간에 얼마나 수면을 취하는지 측정Sleep state: measure how much sleep you get at night HH 운동상태: 스마트폰을 사용하지 않는 기간 측정Exercise status: Measure the period when the smartphone is not used II 혈중 산호포화도:스마트폰을 사용하는 주변환경 측정Blood Coral Saturation: Measurement of the surrounding environment using a smartphone JJ 설문 or 인터뷰survey or interview 스마트기기 진단 결과와 비교Comparison with smart device diagnosis results KK

이 때, [표 1]에서 예시한 모니터링 항목 이외에도 사용자의 인터넷 중독 여부를 진단하는데 필요하고, 스마트 기기를 통해 모니터링 가능한 모니터링 항목이 추가될 수도 있다. At this time, in addition to the monitoring items exemplified in [Table 1], monitoring items that are necessary for diagnosing whether a user is Internet addicted and can be monitored through a smart device may be added.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 스마트 기기를 연동하여 인터넷 중독을 진단하는 방법은 모니터링 결과를 기반으로 사용자의 인터넷 중독 여부를 진단한다(S330).In addition, the method for diagnosing Internet addiction by interlocking a smart device according to an embodiment of the present invention diagnoses whether the user is Internet addiction based on the monitoring result (S330).

이 때, 모니터링 결과와 사용자로부터 수신된 사용자 설문 결과를 종합하여 인터넷 중독 여부를 진단할 수 있다. In this case, Internet addiction may be diagnosed by synthesizing the monitoring result and the user questionnaire result received from the user.

예를 들어, 사용자의 제1 스마트 기기로 [표 2]와 같은 사용자 설문을 요청하여 사용자 설문 결과를 획득할 수 있다. For example, a user survey result may be obtained by requesting a user survey as shown in [Table 2] with the user's first smart device.

번호number 항목Item 전혀
아니다Not at all
not 아니다not 그렇다Yes 매우
그렇다very
Yes 1One 인터넷 사용으로 건강이 이전보다 나빠진것 같다.It seems that my health is worse than before due to internet use. 1One 22 33 44 22 오프라인에서보다 온라인에서 나를 인정해 주는 사람이 더 많다.There are more people who recognize me online than offline. 1One 22 33 44 33 인터넷을 하지 못하면 생활이 지루하고 재미가 없다.Without internet, life is boring and not fun. 1One 22 33 44 44 인터넷을 하다가 그만두면 또 하고 싶다.I want to do it again when I stop doing the internet. 1One 22 33 44 55 인터넷을 너무 사용해서 머리가 아프다.My head hurts from using the internet too much. 1One 22 33 44 66 실제에서 보다 인터넷에서 만난 사람들을 더 잘 이해하게 된다.You get a better understanding of people you meet online than in real life. 1One 22 33 44 77 인터넷을 하지 못하면 안절부절못하고 초조해 진다.If you do not have access to the Internet, you become restless and anxious. 1One 22 33 44 88 인터넷 사용 시간을 줄이려고 해보았지만 실패했다.I tried to reduce the amount of time I spend on the internet, but to no avail. 1One 22 33 44 99 인터넷을 하다가 계획한 일들을 제대로 못한 적이 있다.There have been times when things didn't go as planned while on the Internet. 1One 22 33 44 1010 인터넷을 하지 못해도 불안하지 않다.Don't worry if you don't have internet. 1One 22 33 44 1111 인터넷 사용을 줄여야 한다는 생각이 끊임없이 들곤 한다.I am constantly reminded of the need to cut down on my internet use. 1One 22 33 44 1212 인터넷 사용시간을 속이려고 한 적이 있다.I have tried to cheat internet usage time. 1One 22 33 44 1313 인터넷을 하고 있지 않을 때는 인터넷이 생각나지 않는다.When I'm not on the Internet, I don't remember the Internet. 1One 22 33 44 1414 주위 사람들이 내가 인터넷을 너무 많이 한다고 지적한다.People around me point out that I use the Internet too much. 1One 22 33 44 1515 인터넷 때문에 돈을 더 많이 쓰게 된다.You spend more money because of the internet. 1One 22 33 44

이 때, [표 2]에서 제시한 설문은 한국형 인터넷 과의존 척도(K척도) 청소년용(만10세~19세) 설문 문항에 상응하는 것으로, 사용자의 연령대를 고려하여 사용자에게 적합한 설문 문항을 제공하여 사용자 설문 결과를 획득할 수 있다. At this time, the questionnaire presented in [Table 2] corresponds to the questionnaire for adolescents (10 to 19 years old) on the Korean Internet Dependence Scale (K scale). to obtain user survey results.

이 때, 모니터링 결과를 기반으로 산출된 제1 진단 점수와 사용자 설문 결과를 기반으로 산출된 제2 진단 점수를 비교하여 사용자 설문 결과에 대한 신뢰도를 산출하고, 제1 진단 점수에 신뢰도에 기반한 가중치를 부가하여 인터넷 중독 여부를 진단할 수 있다.At this time, the reliability of the user questionnaire result is calculated by comparing the first diagnosis score calculated based on the monitoring result and the second diagnosis score calculated based on the user questionnaire result, and a weight based on the reliability is applied to the first diagnosis score. In addition, Internet addiction can be diagnosed.

이 때, 모니터링 결과를 기반으로 산출되는 제1 진단 점수는 [수학식 1]과 같이 계산될 수 있다. In this case, the first diagnosis score calculated based on the monitoring result may be calculated as in [Equation 1].

[수학식 1] [Equation 1]

Result(R) = αA+βB+γC+δD+εE+ζF+ηG+θH+λI+μJResult(R) = αA+βB+γC+δD+εE+ζF+ηG+θH+λI+μJ

예를 들어, [수학식 1]은 [표 1]에서 제시한 모니터링 항목마다 6단계로 나누고, 각 단계마다 2점씩(0점, 2점, 4점, 6점, 8점, 10점)을 부여할 수 있다. 총점은 100점 만점으로 정하고, 각 항목마다 중요도를 고려하여 할당된 가중치를 적용할 수 있다. 이 때, 그리스 문자(α~μ)는 각 항목에 적용된 가중치를 의미할 수 잇다.For example, [Equation 1] is divided into 6 steps for each monitoring item presented in [Table 1], and 2 points (0 points, 2 points, 4 points, 6 points, 8 points, 10 points) for each step can be given The total score is set out of 100, and an assigned weight can be applied in consideration of the importance of each item. In this case, Greek letters (α to μ) may mean a weight applied to each item.

즉, [표 1]의 모니터링 항목 중 어플리케이션 별 사용시간에 해당하는 항목의 점수가 6점이고, 해당 항목에 부여된 가중치가 0.2라고 가정한다면, [수학식 1]의 B값에 6을 대입하고, β값에 0.2를 대입할 수 있다. That is, assuming that the score of the item corresponding to the usage time by application among the monitoring items in [Table 1] is 6, and the weight assigned to the item is 0.2, 6 is substituted for the B value in [Equation 1], 0.2 can be substituted for the β value.

상기와 같은 방식으로 산출된 Result(R)에 상응하는 값이 연동된 스마트 기기의 모니터링 결과를 기반으로 산출되는 제1 진단 점수에 상응할 수 있다.A value corresponding to the Result(R) calculated in the above manner may correspond to the first diagnosis score calculated based on the monitoring result of the interlocked smart device.

이 때, 신뢰도는 제1 진단 점수와 제2 진단 점수 간의 표준 편차를 고려하여 산출될 수 있다. In this case, the reliability may be calculated in consideration of a standard deviation between the first diagnosis score and the second diagnosis score.

이 때, 제1 진단 점수와 제2 진단 점수 간의 편차가 클수록 스마트 기기 모니터링 결과에 의한 진단 결과와 사용자 설문 결과에 의한 진단 결과의 차이가 큰 것을 의미할 수 있다. 따라서, 제1 진단 점수와 제2 진단 점수 간에 편차가 클수록 사용자 설문 결과에 대한 신뢰도가 낮아질 수 있다.In this case, as the deviation between the first diagnosis score and the second diagnosis score increases, it may mean that the difference between the diagnosis result based on the smart device monitoring result and the diagnosis result based on the user questionnaire result is large. Accordingly, as the deviation between the first diagnosis score and the second diagnosis score increases, the reliability of the user questionnaire result may decrease.

이러한 경우, 사용자가 고의로 사용자 설문 결과에 의한 진단 결과가 긍정적으로 나타나도록 사용자 설문을 작성한 것으로 판단하고, 신뢰도에 기반한 가중치를 높게 부가함으로써 해당 사용자가 고위험군 사용자로 분류되도록 할 수 있다.In this case, it is determined that the user has intentionally prepared the user questionnaire so that the diagnosis result based on the user questionnaire result is positive, and the user can be classified as a high-risk user by adding a high weight based on the reliability.

이 때, 제1 진단 점수와 제2 진단 점수 간에 기준 이상의 편차가 발생한다면, 해당 사용자에 심리적 상태에 대한 별도의 정밀 검사를 실시할 수 있도록 진단 결과와 함께 코멘트 또는 피드백을 제공할 수도 있다.In this case, if there is a deviation greater than a standard between the first diagnosis score and the second diagnosis score, a comment or feedback may be provided along with the diagnosis result so that the user can perform a separate detailed examination of the psychological state.

이 때, 제1 진단 점수와 제2 진단 점수 간의 편차가 낮아 사용자 설문 결과에 대한 신뢰도가 높은 경우라도, 진단 점수 자체가 높은 경우에는 해당 사용자를 고위험군 사용자로 분류할 수 있다.In this case, even when the deviation between the first diagnosis score and the second diagnosis score is low and the reliability of the user questionnaire result is high, when the diagnosis score itself is high, the corresponding user may be classified as a high-risk user.

이 때, 진단 점수가 높게 산출될수록 고위험군으로 분류될 수 있다. In this case, the higher the diagnostic score is calculated, the more it can be classified as a high-risk group.

예를 들어, [표 3]과 같이 진단 점수의 구간별로 위험군을 분류하여 인터넷 중독 정도를 판단할 수 있다. For example, as shown in [Table 3], the degree of Internet addiction can be determined by classifying risk groups for each section of the diagnostic score.

인터넷 중독 수준Internet addiction level 점수표score sheet 고위험군high risk group 91~10091 to 100 잠재적 위험군potential risk group 81~9081-90 주의caution 71~8071~80 일반 사용자군general user group 61~7061-70 저위험군low risk group ~60~60

이와 같이 스마트 기기를 연동하여 인터넷 중독을 진단하는 방법을 통해 서로 연동된 스마트 기기에 의한 인터넷 사용 모니터링을 통해 사용자의 인터넷 중독 여부를 보다 정확하게 진단할 수 있다.Through the method of diagnosing Internet addiction by linking smart devices as described above, it is possible to more accurately diagnose whether a user is Internet addicted through Internet use monitoring by smart devices interlocked with each other.

또한, 사용자 설문 결과에 의해 판단되는 종래의 인터넷 중독 진단 방식의 한계점을 보완하여 보다 신뢰성 있고, 정량적인 점수로 진단 결과를 산정할 수 있는 인터넷 중독 진단 방법을 제공할 수 있다.In addition, it is possible to provide an Internet addiction diagnosis method capable of calculating a diagnosis result with a more reliable and quantitative score by supplementing the limitations of the conventional Internet addiction diagnosis method determined by the user questionnaire result.

또한, 사용자가 스스로 알아차리기 어려운 생체 데이터를 인터넷 중독 여부를 진단하는데 이용함으로써 보다 정확한 진단 결과를 제공할 수 있다.In addition, a more accurate diagnosis result can be provided by using biometric data, which is difficult for a user to notice by themselves, to diagnose whether or not Internet addiction is present.

도 6은 본 발명에 따른 인터넷 중독을 진단하는 방법 중 인터넷 중독 여부를 판단하기 위한 진단 점수를 산출하는 과정을 상세하게 나타낸 도면이다.6 is a diagram illustrating in detail a process of calculating a diagnostic score for determining whether or not Internet addiction is present among the methods of diagnosing Internet addiction according to the present invention.

도 6을 참조하면, 본 발명에 따른 인터넷 중독을 진단하는 방법 중 인터넷 중독 여부를 판단하기 위한 진단 점수를 산출하는 과정은 먼저 제1 스마트 기기에서 현재 사용 중인 어플리케이션이 무엇인지 체크할 수 있다(S610).Referring to FIG. 6 , among the methods for diagnosing Internet addiction according to the present invention, in the process of calculating a diagnostic score for determining whether or not Internet addiction is present, it is possible to first check which application is currently being used in the first smart device (S610). ).

이 후, 인터넷 중독 여부를 진단하기 위한 복수개의 평가 항목들 중 제1 스마트 기기에서 사용 중인 어플리케이션을 고려하여 주요 모니터링 대상을 동적으로 설정하고(S620), 설정된 주요 모니터링 대상에 대해 모니터링을 수행할 수 있다(S630).Thereafter, the main monitoring target is dynamically set in consideration of the application being used in the first smart device among a plurality of evaluation items for diagnosing whether or not Internet addiction is present (S620), and monitoring can be performed on the set main monitoring target. There is (S630).

예를 들어, 사용자가 제1 스마트 기기를 이용하여 동영상을 시청하고 있는 경우, 특별한 입력이 발생하지는 않을 것으로 예상되므로 어플리케이션 사용 시간이나 사용자의 눈동자 또는 수면상태 등을 주요 모니터링 대상으로 동적 설정할 수 있다. For example, when the user is watching a video using the first smart device, it is not expected that a special input will occur, so the application usage time or the user's eyes or sleep state can be dynamically set as a main monitoring target.

다른 예를 들어, 사용자가 제1 스마트 기기를 이용하여 게임이나 도박과 관련된 어플리케이션을 사용하고 있는 경우, 심전도나 혈압, 채팅 내용 등을 주요 모니터링 대상으로 동적 설정할 수도 있다. For another example, when the user is using an application related to a game or gambling using the first smart device, an electrocardiogram, blood pressure, chat contents, etc. may be dynamically set as main monitoring targets.

이 후, 복수개의 평가 항목들 중 주요 모니터링 대상에 상응하는 적어도 하나의 평가 항목의 모니터링 결과에 가중치를 부여하여(S640) 진단 점수를 산출할 수 있다(S650).Thereafter, a weight may be given to the monitoring result of at least one evaluation item corresponding to the main monitoring target among the plurality of evaluation items (S640) to calculate a diagnostic score (S650).

예를 들어, A부터 J에 해당하는 복수개의 평가 항목들 중 A부터 E까지 5개 항목이 주요 모니터링 대상으로 설정되었다고 가정한다면, A부터 E까지의 항목에는 F부터 J까지의 항목보다 가중치를 높게 부여할 수 있다. For example, if it is assumed that 5 items from A to E among the plurality of evaluation items corresponding to A to J are set as the main monitoring targets, the items from A to E have a higher weight than the items from F to J. can be given

즉, 주요 모니터링 대상이 되는 항목의 진단 점수를 나머지 항목들 보다 중요하게 판단함으로써 사용자 별 사용 기록이나 사용 성향에 따른 인터넷 중독 진단의 정확도를 향상시킬 수 있다. That is, by judging the diagnostic score of the main monitoring target item as more important than the other items, the accuracy of Internet addiction diagnosis according to each user's usage record or usage tendency can be improved.

도 7은 본 발명에 따른 인터넷 중독을 진단하는 방법 중 사용자 설문 결과에 대한 신뢰도를 기반으로 가중치를 부가하는 과정을 상세하게 나타낸 도면이다.7 is a diagram illustrating in detail a process of adding weights based on the reliability of a user questionnaire result in a method for diagnosing Internet addiction according to the present invention.

도 7을 참조하면, 본 발명에 따른 인터넷 중독을 진단하는 방법 중 사용자 설문 결과에 대한 신뢰도를 기반으로 가중치를 부가하는 과정은 먼저 사용자의 제1 스마트 기기로 인터넷 중독 진단을 위한 사용자 설문을 요청할 수 있다(S710).Referring to FIG. 7 , in the method of diagnosing Internet addiction according to the present invention, in the process of adding weights based on the reliability of the user questionnaire result, a user questionnaire for diagnosing Internet addiction can be requested with the user's first smart device. There is (S710).

이 후, 사용자 설문 결과를 기반으로 제2 진단 점수를 산출하고(S720), 모니터링 결과를 기반으로 산출된 제1 진단 점수와 사용자 설문 결과를 기반으로 산출된 제2 진단 점수를 비교하여 표준 편차를 산출할 수 있다(S730).Thereafter, a second diagnosis score is calculated based on the user questionnaire result (S720), and the standard deviation is calculated by comparing the first diagnosis score calculated based on the monitoring result and the second diagnosis score calculated based on the user questionnaire result. can be calculated (S730).

이 후, 제1 진단 점수와 제2 진단 점수 간의 표준 편차를 고려하여 사용자 설문 결과에 대한 신뢰도를 산출하고(S740), 제1 진단 점수에 신뢰도에 기반한 가중치를 부가하여 인터넷 중독 여부를 진단할 수 있다(S750).Thereafter, the reliability of the user questionnaire result is calculated in consideration of the standard deviation between the first diagnosis score and the second diagnosis score (S740), and by adding a weight based on the reliability to the first diagnosis score, Internet addiction can be diagnosed. There is (S750).

이 때, 제1 진단 점수와 제2 진단 점수 간의 편차가 클수록 스마트 기기 모니터링 결과에 의한 진단 결과와 사용자 설문 결과에 의한 진단 결과의 차이가 큰 것을 의미할 수 있다. 따라서, 제1 진단 점수와 제2 진단 점수 간에 편차가 클수록 사용자 설문 결과에 대한 신뢰도가 낮아질 수 있다.In this case, as the deviation between the first diagnosis score and the second diagnosis score increases, it may mean that the difference between the diagnosis result based on the smart device monitoring result and the diagnosis result based on the user questionnaire result is large. Accordingly, as the deviation between the first diagnosis score and the second diagnosis score increases, the reliability of the user questionnaire result may decrease.

도 8은 본 발명에 따른 인터넷 중독을 진단하는 과정을 나타낸 도면이다.8 is a diagram illustrating a process for diagnosing Internet addiction according to the present invention.

도 8을 참조하면, 본 발명에 따른 인터넷 중독을 진단하는 과정은 먼저 사용자의 제1 스마트 기기(820)와 제2 스마트 기기(830)가 연동되어(S802) 진단 준비가 완료되면, 인터넷 중독 진단 장치(810)가 제1 스마트 기기(820)에게 에이전트(AGENT)를 제공할 수 있다(S804).Referring to FIG. 8 , in the process of diagnosing Internet addiction according to the present invention, the first smart device 820 and the second smart device 830 of the user are interlocked ( S802 ), and when the diagnosis preparation is completed, Internet addiction diagnosis The device 810 may provide an agent (AGENT) to the first smart device 820 (S804).

이 후, 제1 스마트 기기(820)의 사용을 모니터링(S806)함과 동시에 제2 스마트 기기(830)의 사용을 모니터링 할 수 있다(S808).Thereafter, while monitoring the use of the first smart device 820 (S806), it is possible to monitor the use of the second smart device 830 (S808).

이 후, 제1 스마트 기기(820)에 설치된 에이전트가 인터넷 중독 진단 장치(810)로 모니터링 결과를 전송하면(S810), 인터넷 중독 진단 장치(810)가 모니터링 결과에 따른 진단 점수를 산출할 수 있다(S812).Thereafter, when the agent installed in the first smart device 820 transmits the monitoring result to the internet addiction diagnosis device 810 ( S810 ), the internet addiction diagnosis device 810 may calculate a diagnosis score according to the monitoring result. (S812).

이 후, 인터넷 중독 진단 장치(810)는 제1 스마트 기기(820)로 사용자 설문을 요청하여(S814) 사용자에 의한 사용자 설문 결과를 획득할 수 있다(S816).Thereafter, the apparatus for diagnosing Internet addiction 810 may request a user questionnaire from the first smart device 820 ( S814 ) to obtain a user questionnaire result by the user ( S816 ).

이 후, 인터넷 중독 진단 장치(810)는 사용자 설문 결과와 모니터링 결과에 의한 진단 점수를 비교하는 과정을 통해 사용자 설문 결과에 대한 신뢰도를 산출할 수 있다(S818).Thereafter, the Internet addiction diagnosis apparatus 810 may calculate the reliability of the user questionnaire result through a process of comparing the user questionnaire result and the diagnosis score based on the monitoring result ( S818 ).

이 후, 단계(S812)에서 산출된 진단 점수에 단계(S818)에서 산출된 신뢰도에 따른 가중치를 부가하여(S820) 인터넷 중독 여부를 판단하기 위한 최종적인 진단 점수를 도출할 수 있다. Thereafter, by adding a weight according to the reliability calculated in step S818 to the diagnostic score calculated in step S812 ( S820 ), a final diagnostic score for determining whether Internet addiction is present can be derived.

이 후, 인터넷 중독 진단 장치(810)는 최종적으로 도출된 진단 점수를 통해 판단된 인터넷 중독 진단 결과를 제1 스마트 기기(820)로 전송하여 사용자에게 알릴 수 있다(S822).Thereafter, the Internet addiction diagnosis apparatus 810 may transmit the Internet addiction diagnosis result determined through the finally derived diagnosis score to the first smart device 820 to notify the user (S822).

이 때, 단계(S814) 내지 단계(S816)의 과정은 도 8에 도시된 순서에 한정되지 않는다. At this time, the processes of steps S814 to S816 are not limited to the sequence shown in FIG. 8 .

도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 인터넷 중독 진단 장치를 나타낸 블록도이다.9 is a block diagram illustrating an apparatus for diagnosing Internet addiction according to an embodiment of the present invention.

도 9를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 인터넷 중독 진단 장치는 통신부(910), 프로세서(920) 및 메모리(930)를 포함한다. Referring to FIG. 9 , the apparatus for diagnosing Internet addiction according to an embodiment of the present invention includes a communication unit 910 , a processor 920 , and a memory 930 .

통신부(910)는 네트워크와 같은 통신망을 통해 인터넷 중독 진단을 위해 필요한 정보를 송수신하는 역할을 할 수 있다. 이 때, 네트워크는 장치들간에 데이터를 전달하는 통로를 제공하는 것으로서, 기존에 이용되는 네트워크 및 향후 개발 가능한 네트워크를 모두 포괄하는 개념이다.The communication unit 910 may serve to transmit and receive information necessary for diagnosing Internet addiction through a communication network such as a network. In this case, the network provides a path for transferring data between devices, and is a concept that encompasses both an existing network and a network that can be developed in the future.

예를 들면, 네트워크는 인터넷 프로토콜(IP)을 통하여 대용량 데이터의 송수신 서비스 및 끊기는 현상이 없는 데이터 서비스를 제공하는 아이피망, 아이피를 기반으로 서로 다른 망을 통합한 아이피망 구조인 올 아이피(All IP)망 등일 수 있으며, 유선망, Wibro(Wireless Broadband)망, WCDMA를 포함하는 3세대 이동통신망, HSDPA(High Speed Downlink Packet Access)망 및 LTE 망을 포함하는 3.5세대 이동통신망, LTE advanced를 포함하는 4세대 이동통신망, 위성통신망 및 와이파이(Wi-Fi)망 중에서 하나 이상을 결합하여 이루어질 수 있다.For example, the network is IP Network, which provides large-capacity data transmission/reception service and data service without interruption through Internet Protocol (IP), and All IP, which is an IP network structure that integrates different networks based on IP. ) network, etc., wired network, Wibro (Wireless Broadband) network, 3G mobile communication network including WCDMA, HSDPA (High Speed Downlink Packet Access) network and 3.5G mobile communication network including LTE network, 4 including LTE advanced It may be achieved by combining one or more of a generation mobile communication network, a satellite communication network, and a Wi-Fi network.

또한, 네트워크는 한정된 지역 내에서 각종 정보장치들의 통신을 제공하는 유무선근거리 통신망, 이동체 상호 간 및 이동체와 이동체 외부와의 통신을 제공하는 이동통신망, 위성을 이용해 지구국과 지구국간 통신을 제공하는 위성통신망이거나 유무선 통신망 중에서 어느 하나이거나, 둘 이상의 결합으로 이루어질 수 있다. 한편, 네트워크의 전송 방식 표준은, 기존의 전송 방식 표준에 한정되는 것은 아니며, 향후 개발될 모든 전송 방식 표준을 포함할 수 있다.In addition, the network includes a wired and wireless local area network that provides communication of various information devices within a limited area, a mobile communication network that provides communication between and between mobile devices and between a mobile device and the outside of the mobile device, and a satellite communication network that provides communication between an earth station and an earth station using satellites. or any one of wired and wireless communication networks, or a combination of two or more. Meanwhile, the transmission method standard of the network is not limited to the existing transmission method standard, and may include all transmission method standards to be developed in the future.

프로세서(920)는 사용자가 이용하는 제1 스마트 기기의 사용을 모니터링한다.The processor 920 monitors the use of the first smart device used by the user.

예를 들어, 제1 스마트 기기(400)는 도 4에 도시된 것처럼 사용자의 스마트폰과 같은 기기에 상응할 수 있다. 따라서, 사용자가 인터넷을 기반으로 스마트폰을 사용하는 동안에 스마트폰에 구비된 별도의 모니터링 어플리케이션이나 에이전트 프로그램 및 카메라 등을 이용하여 스마트폰의 사용을 모니터링 할 수 있다. For example, the first smart device 400 may correspond to a device such as a user's smart phone as shown in FIG. 4 . Therefore, while the user uses the smartphone based on the Internet, it is possible to monitor the use of the smartphone by using a separate monitoring application or agent program and a camera provided in the smartphone.

예를 들어, 제1 스마트 기기에서 사용된 어플리케이션 종류, 어플리케이션 별 사용시간, 입력 수단에 의한 입력 횟수, 채팅 내용 및 사용자의 눈동자 중 적어도 하나의 요소가 모니터링 될 수 있다. For example, at least one element among the type of application used in the first smart device, the usage time for each application, the number of inputs by the input means, the chatting content, and the user's pupils may be monitored.

또한, 프로세서(920)는 제1 스마트 기기와 연동되며 사용자의 생체 데이터를 측정 가능한 제2 스마트 기기의 사용을 모니터링한다.In addition, the processor 920 is interlocked with the first smart device and monitors the use of the second smart device capable of measuring the user's biometric data.

예를 들어, 제2 스마트 기기(500)는 도 5에 도시된 것처럼 사용자가 착용하는 스마트 워치와 같은 웨어러블 스마트 기기에 상응할 수 있다. 이 때, 제2 스마트 기기(500)는 도 4에 도시된 제1 스마트 기기(400)와 연동되어 동작하면서, 모니터링 기간 동안 사용자의 심전도, 혈압, 수면상태, 운동상태 및 혈중 산소포화도 중 적어도 하나의 요소가 모니터링 될 수 있다. For example, the second smart device 500 may correspond to a wearable smart device such as a smart watch worn by the user as shown in FIG. 5 . At this time, the second smart device 500 operates in conjunction with the first smart device 400 shown in FIG. 4 , and during the monitoring period, at least one of the user's electrocardiogram, blood pressure, sleep state, exercise state, and blood oxygen saturation. factors can be monitored.

이 때, 본 발명에서는 제2 스마트 기기를 스마트워치의 형태로 예를 들어 설명하였으나, 제2 스마트 기기는 스마트워치에 한정되지 않는다. 예를 들어, 스마트폰과 같은 제1 스마트 기기와 연동 가능하면서 인터넷 중독 여부를 진단하기 위해 필요한 정보를 모니터링 할 수 있는 스마트기기라면 제한을 두지 않을 수 있다.At this time, in the present invention, the second smart device has been described as an example in the form of a smart watch, but the second smart device is not limited to the smart watch. For example, if it is a smart device capable of interworking with a first smart device such as a smart phone and monitoring information necessary for diagnosing whether or not Internet addiction is present, there may be no restriction.

또한, 프로세서(920)는 인터넷 중독 여부를 진단하기 위한 복수개의 평가 항목들 중 제1 스마트 기기에서 사용 중인 어플리케이션을 고려하여 주요 모니터링 대상을 동적으로 설정할 수 있다.In addition, the processor 920 may dynamically set a main monitoring target in consideration of an application being used in the first smart device among a plurality of evaluation items for diagnosing whether or not Internet addiction is present.

예를 들어, 사용자가 제1 스마트 기기를 이용하여 동영상을 시청하고 있는 경우, 특별한 입력이 발생하지는 않을 것으로 예상되므로 어플리케이션 사용 시간이나 사용자의 눈동자 또는 수면상태 등을 주요 모니터링 대상으로 동적 설정할 수 있다. For example, when the user is watching a video using the first smart device, it is not expected that a special input will occur, so the application usage time or the user's eyes or sleep state can be dynamically set as a main monitoring target.

다른 예를 들어, 사용자가 제1 스마트 기기를 이용하여 게임이나 도박과 관련된 어플리케이션을 사용하고 있는 경우, 심전도나 혈압, 채팅 내용 등을 주요 모니터링 대상으로 동적 설정할 수도 있다. As another example, when the user is using an application related to a game or gambling using the first smart device, an electrocardiogram, blood pressure, chat contents, etc. may be dynamically set as main monitoring targets.

이 때, 상황에 따라 주요 모니터링 대상을 동적으로 설정하여 모니터링을 수행함으로써 인터넷 중독 진단에 큰 도움이 되지 않는 불필요한 평가 항목을 모니터링하여 자원을 낭비하는 것을 방지할 수 있다.In this case, it is possible to prevent wasting resources by monitoring unnecessary evaluation items that are not very helpful in diagnosing Internet addiction by dynamically setting a main monitoring target according to the situation and performing monitoring.

이 때, 복수개의 평가 항목들 중 주요 모니터링 대상에 상응하는 적어도 하나의 평가 항목의 모니터링 결과에 가중치를 적용할 수 있다. In this case, a weight may be applied to the monitoring result of at least one evaluation item corresponding to a main monitoring target among the plurality of evaluation items.

예를 들어, A부터 J에 해당하는 복수개의 평가 항목들 중 A부터 E까지 5개 항목이 주요 모니터링 대상으로 설정되었다고 가정한다면, A부터 E까지의 항목에는 F부터 J까지의 항목보다 가중치를 높게 부여할 수 있다. For example, if it is assumed that 5 items from A to E among the plurality of evaluation items corresponding to A to J are set as the main monitoring targets, the items from A to E have a higher weight than the items from F to J. can be given

즉, 주요 모니터링 대상이 되는 항목의 진단 점수를 나머지 항목들 보다 중요하게 판단함으로써 사용자 별 사용 기록이나 사용 성향에 따른 인터넷 중독 진단의 정확도를 향상시킬 수 있다. That is, by judging the diagnostic score of the main monitoring target item as more important than the other items, the accuracy of Internet addiction diagnosis according to each user's usage record or usage tendency can be improved.

이 때, 복수개의 평가 항목들 중 하나 이상의 일부 평가 항목들이 모니터링 대상에서 제외되는 경우, 제외된 평가 항목을 대체할 수 있는 새로운 평가 항목을 추가하여 모니터링을 수행할 수도 있다. In this case, when one or more partial evaluation items among the plurality of evaluation items are excluded from monitoring, monitoring may be performed by adding new evaluation items that can replace the excluded evaluation items.

예를 들어, 사용자가 수면 중에 제2 스마트 기기를 착용하지 않아서 수면 상태에 해당하는 평가 항목이 모니터링 대상에서 제외되는 경우, 사용자의 눈동자 분석에 의한 피로도를 새로운 평가 항목으로 추가하고 모니터링을 수행할 수 있다. For example, if the evaluation item corresponding to the sleep state is excluded from the monitoring target because the user does not wear the second smart device during sleep, the user's eye fatigue level can be added as a new evaluation item and monitoring can be performed. have.

이 때, 제외된 평가 항목이나 제외된 평가 항목에 적용되어 있던 가중치를 고려하여 아직 남아 있는 나머지 평가 항목들 및 추가된 평가 항목에 대한 가중치를 조정할 수도 있다. In this case, weights for the remaining evaluation items and the added evaluation items may be adjusted in consideration of the excluded evaluation items or weights applied to the excluded evaluation items.

예를 들어, 일부 평가 항목이 제외되었으나 새로운 평가 항목이 추가되지 않은 경우, 남아있는 나머지 평가 항목들의 가중치를 증가시킬 수 있다. For example, when some evaluation items are excluded but no new evaluation items are added, weights of the remaining evaluation items may be increased.

다른 예를 들어, 일부 평가 항목이 제외되고, 새로운 평가 항목이 추가된 경우에는 제외된 평가 항목의 가중치를 새로운 평가 항목에 적용시킬 수도 있다. As another example, when some evaluation items are excluded and new evaluation items are added, the weight of the excluded evaluation items may be applied to the new evaluation items.

이 때, 제1 스마트 기기의 동작 상태를 고려하여 제2 스마트 기기에 의한 모니터링 대상 및 제2 스마트 기기에 의한 모니터링 조건을 결정할 수 있다. In this case, in consideration of the operating state of the first smart device, a monitoring target by the second smart device and a monitoring condition by the second smart device may be determined.

이 때, 모니터링 결과에 적용되는 가중치는 제1 스마트 기기 및 제2 스마트 기기의 동작 상태에 따라 동적으로 변경될 수 있다. In this case, the weight applied to the monitoring result may be dynamically changed according to the operating states of the first smart device and the second smart device.

예를 들어, 제1 스마트 기기의 동작 상태에 따라 제2 스마트 기기에 의한 모니터링 대상 및 조건이 결정되어 모니터링이 수행된 경우, 모니터링 된 복수개의 평가 항목들 중 제2 스마트 기기의 모니터링 대상에 해당하는 평가 항목에 높은 가중치를 부여할 수 있다. 이 때, 상대적으로 나머지 평가 항목들의 가중치는 낮게 설정함으로써 가중치 밸런스를 맞출 수 있다. For example, when the monitoring target and condition by the second smart device are determined and monitoring is performed according to the operating state of the first smart device, the monitoring target of the second smart device among the monitored plurality of evaluation items is determined. A high weight can be given to evaluation items. In this case, the weight balance can be achieved by setting the weights of the remaining evaluation items to be relatively low.

이 때, 제1 스마트 기기 및 제2 스마트 기기는 제1 스마트 기기에 설치된 에이전트(AGENT), 제1 스마트 기기에 구비된 카메라 및 제2 스마트 기기에 구비된 측정 센서를 기반으로 모니터링 될 수 있다. In this case, the first smart device and the second smart device may be monitored based on an agent installed in the first smart device, a camera provided in the first smart device, and a measurement sensor provided in the second smart device.

이 때, 에이전트(AGENT)는 본 발명의 일실시예에 따른 인터넷 중독 진단 장치로부터 수신되어 제1 스마트 기기에 설치된 프로그램으로, 사전에 사용자의 동의를 구한 뒤에 제1 스마트 기기에 설치될 수 있다. In this case, the agent is a program received from the Internet addiction diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention and installed in the first smart device, and may be installed in the first smart device after obtaining the user's consent in advance.

이 때, 에이전트는 제1 스마트 기기와 제2 스마트 기기를 통해 획득된 모니터링 정보를 인터넷 중독 진단 장치로 전달하는 역할을 수행할 수도 있다. In this case, the agent may serve to deliver the monitoring information acquired through the first smart device and the second smart device to the Internet addiction diagnosis device.

이 때, 제1 스마트 기기에 설치된 카메라는 에이전트를 통해 제어되어 사용자가 제1 스마트 기기를 사용하는 동안에 사용자 또는 사용자의 주변을 촬영하여 모니터링 정보를 획득할 수 있다. In this case, the camera installed in the first smart device may be controlled through the agent, and while the user uses the first smart device, the user or the user's surroundings may be photographed to obtain monitoring information.

이 때, 제2 스마트 기기에 구비된 측정 센서는 사용자의 생체 데이터를 측정할 수 있는 센서에 상응할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 심박과 심전도를 측정할 수 있는 심박 및 심전도 센서, 혈중 산소포화도를 측정할 수 있는 혈중 산소 센서, 수면 중 호흡을 미세운동신호로 감지하여 수면여부를 판단할 수 있는 가속도 센서, 위치 측정이나 운동 중 거리 측정을 통해 운동 상태를 판단할 수 있는 GPS 센서 등을 포함할 수 있다. In this case, the measurement sensor provided in the second smart device may correspond to a sensor capable of measuring the user's biometric data. For example, a heart rate and electrocardiogram sensor that can measure the user's heart rate and electrocardiogram, a blood oxygen sensor that can measure blood oxygen saturation, and an acceleration sensor that detects breathing during sleep as a micro-motion signal to determine whether or not you are sleeping , a GPS sensor capable of determining an exercise state through position measurement or distance measurement during exercise may be included.

이 때, 제1 스마트 기기에서는 사용된 어플리케이션 종류, 어플리케이션 별 사용시간, 입력 수단에 의한 입력 횟수, 채팅 내용 및 사용자의 눈동자 중 적어도 하나의 요소가 모니터링 되고, 제2 스마트 기기에서는 심전도, 혈압, 수면상태, 운동상태 및 혈중 산소포화도 중 적어도 하나의 요소가 모니터링 될 수 있다.At this time, in the first smart device, at least one element of the type of application used, the usage time for each application, the number of input by the input means, the chatting content, and the user's pupil is monitored, and in the second smart device, the electrocardiogram, blood pressure, sleep At least one of a state, an exercise state, and a blood oxygen saturation may be monitored.

예를 들어, 제1 스마트 기기가 사용자의 스마트폰에 해당하고, 제2 스마트 기기가 사용자의 스마트폰과 연동된 스마트 워치라고 가정하는 경우, 상기의 [표 1]과 같은 요소들을 모니터링 할 수 있다. For example, if it is assumed that the first smart device corresponds to the user's smartphone and the second smart device is a smart watch linked with the user's smartphone, elements such as those in [Table 1] above can be monitored. .

이 때, [표 1]에서 예시한 모니터링 항목 이외에도 사용자의 인터넷 중독 여부를 진단하는데 필요하고, 스마트 기기를 통해 모니터링 가능한 모니터링 항목이 추가될 수도 있다. In this case, in addition to the monitoring items exemplified in [Table 1], monitoring items that are necessary for diagnosing whether the user is Internet addicted and that can be monitored through a smart device may be added.

또한, 프로세서(920)는 모니터링 결과를 기반으로 사용자의 인터넷 중독 여부를 진단한다.In addition, the processor 920 diagnoses whether the user is addicted to the Internet based on the monitoring result.

이 때, 모니터링 결과와 사용자로부터 수신된 사용자 설문 결과를 종합하여 인터넷 중독 여부를 진단할 수 있다. At this time, it is possible to diagnose whether Internet addiction is present by synthesizing the monitoring result and the user questionnaire result received from the user.

예를 들어, 사용자의 제1 스마트 기기로 상기의 [표 2]와 같은 사용자 설문을 요청하여 사용자 설문 결과를 획득할 수 있다. For example, a user survey result may be obtained by requesting a user survey as shown in [Table 2] above with the user's first smart device.

이 때, [표 2]에서 제시한 설문은 한국형 인터넷 과의존 척도(K척도) 청소년용(만10세~19세) 설문 문항에 상응하는 것으로, 사용자의 연령대를 고려하여 사용자에게 적합한 설문 문항을 제공하여 사용자 설문 결과를 획득할 수 있다. At this time, the questionnaire presented in [Table 2] corresponds to the questionnaire for adolescents (10 to 19 years old) on the Korean Internet Dependence Scale (K scale), and the appropriate questionnaire for the user is selected in consideration of the age of the user. to obtain user survey results.

이 때, 모니터링 결과를 기반으로 산출된 제1 진단 점수와 사용자 설문 결과를 기반으로 산출된 제2 진단 점수를 비교하여 사용자 설문 결과에 대한 신뢰도를 산출하고, 제1 진단 점수에 신뢰도에 기반한 가중치를 부가하여 인터넷 중독 여부를 진단할 수 있다.At this time, the reliability of the user questionnaire result is calculated by comparing the first diagnosis score calculated based on the monitoring result and the second diagnosis score calculated based on the user questionnaire result, and a weight based on the reliability is applied to the first diagnosis score. In addition, Internet addiction can be diagnosed.

이 때, 모니터링 결과를 기반으로 산출되는 제1 진단 점수는 [수학식 1]과 같이 계산될 수 있다. In this case, the first diagnosis score calculated based on the monitoring result may be calculated as in [Equation 1].

[수학식 1][Equation 1]

Result(R) = αA+βB+γC+δD+εE+ζF+ηG+θH+λI+μJResult(R) = αA+βB+γC+δD+εE+ζF+ηG+θH+λI+μJ

예를 들어, [수학식 1]은 [표 1]에서 제시한 모니터링 항목마다 6단계로 나누고, 각 단계마다 2점씩(0점, 2점, 4점, 6점, 8점, 10점)을 부여할 수 있다. 총점은 100점 만점으로 정하고, 각 항목마다 중요도를 고려하여 할당된 가중치를 적용할 수 있다. 이 때, 그리스 문자(α~μ)는 각 항목에 적용된 가중치를 의미할 수 잇다.For example, [Equation 1] is divided into 6 steps for each monitoring item presented in [Table 1], and 2 points (0 points, 2 points, 4 points, 6 points, 8 points, 10 points) for each step can be given The total score is set out of 100, and an assigned weight can be applied in consideration of the importance of each item. In this case, Greek letters (α to μ) may mean a weight applied to each item.

즉, [표 1]의 모니터링 항목 중 어플리케이션 별 사용시간에 해당하는 항목의 점수가 6점이고, 해당 항목에 부여된 가중치가 0.2라고 가정한다면, [수학식 1]의 B값에 6을 대입하고, β값에 0.2를 대입할 수 있다. That is, assuming that the score of the item corresponding to the usage time by application among the monitoring items in [Table 1] is 6, and the weight assigned to the item is 0.2, 6 is substituted for the B value in [Equation 1], 0.2 can be substituted for the β value.

상기와 같은 방식으로 산출된 Result(R)에 상응하는 값이 연동된 스마트 기기의 모니터링 결과를 기반으로 산출되는 제1 진단 점수에 상응할 수 있다.A value corresponding to the Result(R) calculated in the above manner may correspond to the first diagnosis score calculated based on the monitoring result of the interlocked smart device.

이 때, 신뢰도는 제1 진단 점수와 제2 진단 점수 간의 표준 편차를 고려하여 산출될 수 있다. In this case, the reliability may be calculated in consideration of a standard deviation between the first diagnosis score and the second diagnosis score.

이 때, 제1 진단 점수와 제2 진단 점수 간의 편차가 클수록 스마트 기기 모니터링 결과에 의한 진단 결과와 사용자 설문 결과에 의한 진단 결과의 차이가 큰 것을 의미할 수 있다. 따라서, 제1 진단 점수와 제2 진단 점수 간에 편차가 클수록 사용자 설문 결과에 대한 신뢰도가 낮아질 수 있다.In this case, as the deviation between the first diagnosis score and the second diagnosis score increases, it may mean that the difference between the diagnosis result based on the smart device monitoring result and the diagnosis result based on the user questionnaire result is large. Accordingly, as the deviation between the first diagnosis score and the second diagnosis score increases, the reliability of the user questionnaire result may be lowered.

이러한 경우, 사용자가 고의로 사용자 설문 결과에 의한 진단 결과가 긍정적으로 나타나도록 사용자 설문을 작성한 것으로 판단하고, 신뢰도에 기반한 가중치를 높게 부가함으로써 해당 사용자가 고위험군 사용자로 분류되도록 할 수 있다.In this case, it is determined that the user has intentionally prepared the user questionnaire so that the diagnosis result based on the user questionnaire result is positive, and the user can be classified as a high-risk user by adding a high weight based on the reliability.

이 때, 제1 진단 점수와 제2 진단 점수 간에 기준 이상의 편차가 발생한다면, 해당 사용자에 심리적 상태에 대한 별도의 정밀 검사를 실시할 수 있도록 진단 결과와 함께 코멘트 또는 피드백을 제공할 수도 있다.In this case, if there is a deviation greater than a standard between the first diagnosis score and the second diagnosis score, a comment or feedback may be provided along with the diagnosis result so that the user can perform a separate detailed examination of the psychological state.

이 때, 제1 진단 점수와 제2 진단 점수 간의 편차가 낮아 사용자 설문 결과에 대한 신뢰도가 높은 경우라도, 진단 점수 자체가 높은 경우에는 해당 사용자를 고위험군 사용자로 분류할 수 있다.In this case, even when the reliability of the user questionnaire result is high because the deviation between the first diagnosis score and the second diagnosis score is low, when the diagnosis score itself is high, the corresponding user may be classified as a high-risk user.

이 때, 진단 점수가 높게 산출될수록 고위험군으로 분류될 수 있다. In this case, the higher the diagnostic score is calculated, the more it can be classified as a high-risk group.

예를 들어, 상기의 [표 3]과 같이 진단 점수의 구간별로 위험군을 분류하여 인터넷 중독 정도를 판단할 수 있다. For example, as shown in [Table 3] above, the degree of Internet addiction can be determined by classifying risk groups for each section of the diagnostic score.

메모리(930)는 모니터링 결과를 저장한다.The memory 930 stores the monitoring result.

또한, 메모리(930)는 상술한 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 인터넷 중독 진단 장치에서 발생하는 다양한 정보를 저장한다. In addition, as described above, the memory 930 stores various information generated in the apparatus for diagnosing Internet addiction according to an embodiment of the present invention.

실시예에 따라, 메모리는 인터넷 중독 진단 장치와 독립적으로 구성되어 인터넷 중독 진단을 위한 기능을 지원할 수 있다. 이 때, 메모리는 별도의 대용량 스토리지로 동작할 수 있고, 동작 수행을 위한 제어 기능을 포함할 수도 있다.According to an embodiment, the memory may be configured independently of the Internet addiction diagnosis apparatus to support a function for Internet addiction diagnosis. In this case, the memory may operate as a separate mass storage and may include a control function for performing the operation.

한편, 인터넷 중독 진단 장치는 메모리가 탑재되어 그 장치 내에서 정보를 저장할 수 있다. 일 구현예의 경우, 메모리는 컴퓨터로 판독 가능한 매체이다. 일 구현 예에서, 메모리는 휘발성 메모리 유닛일 수 있으며, 다른 구현예의 경우, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛일 수도 있다. 일 구현예의 경우, 저장장치는 컴퓨터로 판독 가능한 매체이다. 다양한 서로 다른 구현 예에서, 저장장치는 예컨대 하드디스크 장치, 광학디스크 장치, 혹은 어떤 다른 대용량 저장장치를 포함할 수도 있다.On the other hand, the Internet addiction diagnosis apparatus may be equipped with a memory to store information in the apparatus. In one implementation, the memory is a computer-readable medium. In one implementation, the memory may be a volatile memory unit, and in another implementation, the memory may be a non-volatile memory unit. In one embodiment, the storage device is a computer-readable medium. In various different implementations, the storage device may include, for example, a hard disk device, an optical disk device, or some other mass storage device.

이와 같은 인터넷 중독 진단 장치를 이용함으로써 서로 연동된 스마트 기기에 의한 인터넷 사용 모니터링을 통해 사용자의 인터넷 중독 여부를 보다 정확하게 진단할 수 있다.By using such an Internet addiction diagnosis device, it is possible to more accurately diagnose whether a user is Internet addicted through Internet use monitoring by smart devices interlocked with each other.

또한, 사용자 설문 결과에 의해 판단되는 종래의 인터넷 중독 진단 방식의 한계점을 보완하여 보다 신뢰성 있고, 정량적인 점수로 진단 결과를 산정할 수 있는 인터넷 중독 진단 방법을 제공할 수 있다.In addition, it is possible to provide an Internet addiction diagnosis method capable of calculating a diagnosis result with a more reliable and quantitative score by supplementing the limitations of the conventional Internet addiction diagnosis method determined by the user questionnaire result.

또한, 사용자가 스스로 알아차리기 어려운 생체 데이터를 인터넷 중독 여부를 진단하는데 이용함으로써 보다 정확한 진단 결과를 제공할 수 있다.In addition, a more accurate diagnosis result can be provided by using biometric data, which is difficult for a user to notice by themselves, for diagnosing whether or not Internet addiction is present.

도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 도면이다.10 is a diagram illustrating a computer system according to an embodiment of the present invention.

도 10을 참조하면, 본 발명의 실시예는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체와 같은 컴퓨터 시스템에서 구현될 수 있다. 도 10에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 시스템(1000)은 버스(1020)를 통하여 서로 통신하는 하나 이상의 프로세서(1010), 메모리(1030), 사용자 입력 장치(1040), 사용자 출력 장치(1050) 및 스토리지(1060)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터 시스템(1000)은 네트워크(1080)에 연결되는 네트워크 인터페이스(1070)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(1010)는 중앙 처리 장치 또는 메모리(1030)나 스토리지(1060)에 저장된 프로세싱 인스트럭션들을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1030) 및 스토리지(1060)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체일 수 있다. 예를 들어, 메모리는 ROM(1031)이나 RAM(1032)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 10 , an embodiment of the present invention may be implemented in a computer system such as a computer-readable recording medium. As shown in FIG. 10 , computer system 1000 includes one or more processors 1010 , memory 1030 , user input device 1040 , user output device 1050 and storage that communicate with each other via bus 1020 . (1060). Additionally, the computer system 1000 may further include a network interface 1070 coupled to the network 1080 . The processor 1010 may be a central processing unit or a semiconductor device that executes processing instructions stored in the memory 1030 or the storage 1060 . The memory 1030 and the storage 1060 may be various types of volatile or non-volatile storage media. For example, the memory may include ROM 1031 or RAM 1032 .

따라서, 본 발명의 실시예는 컴퓨터로 구현된 방법이나 컴퓨터에서 실행 가능한 명령어들이 기록된 비일시적인 컴퓨터에서 읽을 수 있는 매체로 구현될 수 있다. 컴퓨터에서 읽을 수 있는 명령어들이 프로세서에 의해서 수행될 때, 컴퓨터에서 읽을 수 있는 명령어들은 본 발명의 적어도 한 가지 측면에 따른 방법을 수행할 수 있다.Accordingly, the embodiment of the present invention may be implemented as a computer-implemented method or a non-transitory computer-readable medium in which computer-executable instructions are recorded. When the computer readable instructions are executed by a processor, the computer readable instructions can perform a method according to at least one aspect of the present invention.

이상에서와 같이 본 발명에 따른 스마트 기기를 연동하여 인터넷 중독을 진단하는 방법 및 이를 위한 장치는 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.As described above, in the method and apparatus for diagnosing Internet addiction by interlocking a smart device according to the present invention, the configuration and method of the embodiments described above are not limitedly applicable, but the embodiments are various All or part of each of the embodiments may be selectively combined so that modifications may be made.

100: 사용자
110, 200, 400, 820: 제1 스마트 기기
120, 202, 500, 830: 제2 스마트 기기
210, 810: 인터넷 중독 진단 장치
220, 1080: 네트워크 910: 통신부
920, 1010: 프로세서 930, 1030: 메모리
1000: 컴퓨터 시스템 1020: 버스
1031: 롬 1032: 램
1040: 사용자 입력 장치 1050: 사용자 출력 장치
1060: 스토리지 1070: 네트워크 인터페이스100: user
110, 200, 400, 820: the first smart device
120, 202, 500, 830: second smart device
210, 810: Internet addiction diagnosis device
220, 1080: network 910: communication department
920, 1010: Processor 930, 1030: Memory
1000: computer system 1020: bus
1031: rom 1032: ram
1040: user input device 1050: user output device
1060: storage 1070: network interface

Claims (15)

사용자가 이용하는 제1 스마트 기기의 사용을 모니터링하는 단계;
상기 제1 스마트 기기와 연동되며 상기 사용자의 생체 데이터를 측정 가능한 제2 스마트 기기의 사용을 모니터링하는 단계; 및
모니터링 결과를 기반으로 상기 사용자의 인터넷 중독 여부를 진단하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 중독을 진단하는 방법.monitoring the use of the first smart device used by the user;
monitoring the use of a second smart device interlocked with the first smart device and capable of measuring the user's biometric data; and
Diagnosing whether the user is addicted to the Internet based on the monitoring result
A method for diagnosing Internet addiction, comprising: 청구항 1에 있어서,
상기 인터넷 중독 여부를 진단하기 위한 복수개의 평가 항목들 중 상기 제1 스마트 기기에서 사용 중인 어플리케이션을 고려하여 주요 모니터링 대상을 동적으로 설정하는 단계; 및
상기 복수개의 평가 항목들 중 상기 주요 모니터링 대상에 상응하는 적어도 하나의 평가 항목의 모니터링 결과에 가중치를 적용하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 중독을 진단하는 방법.The method according to claim 1,
dynamically setting a main monitoring target in consideration of an application being used in the first smart device among a plurality of evaluation items for diagnosing whether the Internet addiction is present; and
Method for diagnosing Internet addiction, characterized in that it further comprises the step of applying a weight to the monitoring result of at least one evaluation item corresponding to the main monitoring target among the plurality of evaluation items. 청구항 2에 있어서,
상기 제2 스마트 기기의 사용을 모니터링하는 단계는
상기 제1 스마트 기기의 동작 상태를 고려하여 상기 제2 스마트 기기에 의한 모니터링 대상 및 상기 제2 스마트 기기에 의한 모니터링 조건을 결정하는 것을 특징으로 하는 인터넷 중독을 진단하는 방법.3. The method according to claim 2,
The step of monitoring the use of the second smart device is
A method of diagnosing Internet addiction, characterized in that a monitoring target by the second smart device and a monitoring condition by the second smart device are determined in consideration of the operating state of the first smart device. 청구항 3에 있어서,
상기 가중치는
상기 제1 스마트 기기 및 상기 제2 스마트 기기의 동작 상태에 따라 동적으로 변경되는 것을 특징으로 하는 인터넷 중독을 진단하는 방법.4. The method according to claim 3,
the weight is
Method for diagnosing Internet addiction, characterized in that dynamically changed according to the operating state of the first smart device and the second smart device. 청구항 1에 있어서,
상기 진단하는 단계는
상기 모니터링 결과와 상기 사용자로부터 수신된 사용자 설문 결과를 종합하여 상기 인터넷 중독 여부를 진단하는 것을 특징으로 하는 인터넷 중독을 진단하는 방법.The method according to claim 1,
The diagnosing step
The method of diagnosing Internet addiction, characterized in that diagnosing whether the Internet addiction exists by synthesizing the monitoring result and the user survey result received from the user. 청구항 5에 있어서,
상기 진단하는 단계는
상기 모니터링 결과를 기반으로 산출된 제1 진단 점수와 상기 사용자 설문 결과를 기반으로 산출된 제2 진단 점수를 비교하여 상기 사용자 설문 결과에 대한 신뢰도를 산출하고, 상기 제1 진단 점수에 상기 신뢰도에 기반한 가중치를 부가하여 상기 인터넷 중독 여부를 진단하는 것을 특징으로 하는 인터넷 중독을 진단하는 방법.6. The method of claim 5,
The diagnosing step
The first diagnosis score calculated based on the monitoring result and the second diagnosis score calculated based on the user questionnaire result are compared to calculate the reliability of the user questionnaire result, and the first diagnosis score is based on the reliability. A method for diagnosing Internet addiction, characterized in that the weight is added to diagnose whether the Internet addiction is present. 청구항 6에 있어서,
상기 신뢰도는
상기 제1 진단 점수와 상기 제2 진단 점수 간의 표준 편차를 고려하여 산출되는 것을 특징으로 하는 인터넷 중독을 진단하는 방법.7. The method of claim 6,
The reliability is
The method for diagnosing Internet addiction, characterized in that it is calculated in consideration of a standard deviation between the first diagnostic score and the second diagnostic score. 청구항 1에 있어서,
상기 제1 스마트 기기 및 상기 제2 스마트 기기는
상기 제1 스마트 기기에 설치된 에이전트(AGENT), 상기 제1 스마트 기기에 구비된 카메라 및 상기 제2 스마트 기기에 구비된 측정 센서를 기반으로 모니터링 되는 것을 특징으로 하는 인터넷 중독을 진단하는 방법.The method according to claim 1,
The first smart device and the second smart device are
Method for diagnosing Internet addiction, characterized in that monitoring is performed based on an agent installed in the first smart device, a camera provided in the first smart device, and a measurement sensor provided in the second smart device. 청구항 1에 있어서,
상기 제1 스마트 기기에서는 사용된 어플리케이션 종류, 어플리케이션 별 사용시간, 입력 수단에 의한 입력 횟수, 채팅 내용 및 상기 사용자의 눈동자 중 적어도 하나의 요소가 모니터링 되고, 상기 제2 스마트 기기에서는 심전도, 혈압, 수면상태, 운동상태 및 혈중 산소포화도 중 적어도 하나의 요소가 모니터링 되는 것을 특징으로 하는 인터넷 중독을 진단하는 방법.The method according to claim 1,
In the first smart device, at least one element of the type of application used, the usage time for each application, the number of input by input means, the chatting content, and the user's pupil is monitored, and in the second smart device, an electrocardiogram, blood pressure, sleep A method for diagnosing Internet addiction, characterized in that at least one of a state, an exercise state, and blood oxygen saturation is monitored. 사용자가 이용하는 제1 스마트 기기의 사용을 모니터링하고, 상기 제1 스마트 기기와 연동되며 상기 사용자의 생체 데이터를 측정 가능한 제2 스마트 기기의 사용을 모니터링하고, 모니터링 결과를 기반으로 상기 사용자의 인터넷 중독 여부를 진단하는 프로세서; 및
상기 모니터링 결과를 저장하는 메모리
를 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 중독 진단 장치.Monitors the use of the first smart device used by the user, monitors the use of a second smart device that is interlocked with the first smart device and can measure the user's biometric data, and whether the user is addicted to the Internet based on the monitoring result diagnosing the processor; and
memory for storing the monitoring result
Internet addiction diagnosis device comprising a. 청구항 10에 있어서,
상기 프로세서는
상기 인터넷 중독 여부를 진단하기 위한 복수개의 평가 항목들 중 상기 제1 스마트 기기에서 사용 중인 어플리케이션을 고려하여 주요 모니터링 대상을 동적으로 설정하고, 상기 복수개의 평가 항목들 중 상기 주요 모니터링 대상에 상응하는 적어도 하나의 평가 항목의 모니터링 결과에 가중치를 적용하는 것을 특징으로 하는 인터넷 중독 진단 장치.11. The method of claim 10,
the processor is
Among a plurality of evaluation items for diagnosing whether or not Internet addiction is present, a main monitoring target is dynamically set in consideration of the application being used in the first smart device, and at least one corresponding to the main monitoring target among the plurality of evaluation items An apparatus for diagnosing Internet addiction, characterized in that weight is applied to the monitoring result of one evaluation item. 청구항 11에 있어서,
상기 프로세서는
상기 제1 스마트 기기의 동작 상태를 고려하여 상기 제2 스마트 기기에 의한 모니터링 대상 및 상기 제2 스마트 기기에 의한 모니터링 조건을 결정하는 것을 특징으로 하는 인터넷 중독 진단 장치.12. The method of claim 11,
the processor is
Internet addiction diagnosis apparatus, characterized in that it determines the monitoring target by the second smart device and the monitoring condition by the second smart device in consideration of the operating state of the first smart device. 청구항 12에 있어서,
상기 가중치는
상기 제1 스마트 기기 및 상기 제2 스마트 기기의 동작 상태에 따라 동적으로 변경되는 것을 특징으로 하는 인터넷 중독 진단 장치.13. The method of claim 12,
the weight is
Internet addiction diagnosis apparatus, characterized in that dynamically changed according to the operating state of the first smart device and the second smart device. 청구항 10에 있어서,
상기 프로세서는
상기 모니터링 결과와 상기 사용자로부터 수신된 사용자 설문 결과를 종합하여 상기 인터넷 중독 여부를 진단하는 것을 특징으로 하는 인터넷 중독 진단 장치.11. The method of claim 10,
the processor is
The apparatus for diagnosing whether the Internet addiction is Internet addiction by synthesizing the monitoring result and the user survey result received from the user. 청구항 14에 있어서,
상기 프로세서는
상기 모니터링 결과를 기반으로 산출된 제1 진단 점수와 상기 사용자 설문 결과를 기반으로 산출된 제2 진단 점수를 비교하여 상기 사용자 설문 결과에 대한 신뢰도를 산출하고, 상기 제1 진단 점수에 상기 신뢰도에 기반한 가중치를 부가하여 상기 인터넷 중독 여부를 진단하는 것을 특징으로 하는 인터넷 중독 진단 장치.15. The method of claim 14,
the processor is
The first diagnosis score calculated based on the monitoring result and the second diagnosis score calculated based on the user questionnaire result are compared to calculate the reliability of the user questionnaire result, and the first diagnosis score is based on the reliability. An apparatus for diagnosing Internet addiction, characterized in that the weight is added to diagnose whether the Internet addiction is present.
KR1020200170647A 2020-12-08 2020-12-08 Method for diagnosing internet addiction by linking smart device and apparatus using the same KR102540301B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200170647A KR102540301B1 (en) 2020-12-08 2020-12-08 Method for diagnosing internet addiction by linking smart device and apparatus using the same

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200170647A KR102540301B1 (en) 2020-12-08 2020-12-08 Method for diagnosing internet addiction by linking smart device and apparatus using the same

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220081124A true KR20220081124A (en) 2022-06-15
KR102540301B1 KR102540301B1 (en) 2023-06-07

Family

ID=81987295

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200170647A KR102540301B1 (en) 2020-12-08 2020-12-08 Method for diagnosing internet addiction by linking smart device and apparatus using the same

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102540301B1 (en)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100137966A (en) * 2009-06-24 2010-12-31 숭실대학교산학협력단 Diagnosis apparatus, rule-based inference apparatus of treatment method and treatment system for internet addiction using expert system
KR20140059009A (en) * 2012-11-07 2014-05-15 김성 Sexual addict treating system using internet
KR20170115200A (en) * 2016-04-06 2017-10-17 (주)이미지스테크놀로지 Method of preventing over-absorption of user and contents providing device for the same
KR20180023931A (en) 2018-02-26 2018-03-07 경희대학교 산학협력단 Method for measuring level of internet addiction for user
KR20190044424A (en) * 2017-10-20 2019-04-30 사회복지법인 삼성생명공익재단 An addiction diagnosis method and system based on the number of touch times for user device

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100137966A (en) * 2009-06-24 2010-12-31 숭실대학교산학협력단 Diagnosis apparatus, rule-based inference apparatus of treatment method and treatment system for internet addiction using expert system
KR20140059009A (en) * 2012-11-07 2014-05-15 김성 Sexual addict treating system using internet
KR20170115200A (en) * 2016-04-06 2017-10-17 (주)이미지스테크놀로지 Method of preventing over-absorption of user and contents providing device for the same
KR20190044424A (en) * 2017-10-20 2019-04-30 사회복지법인 삼성생명공익재단 An addiction diagnosis method and system based on the number of touch times for user device
KR20180023931A (en) 2018-02-26 2018-03-07 경희대학교 산학협력단 Method for measuring level of internet addiction for user

Also Published As

Publication number Publication date
KR102540301B1 (en) 2023-06-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10135873B2 (en) Data sharing method and apparatus, and terminal
CN108574701B (en) System and method for determining user status
US20170344726A1 (en) Method and system for supporting a health regimen
Skalli et al. Early detection of progressive adolescent idiopathic scoliosis: a severity index
US20100167801A1 (en) Kids personal health records fed into video games
US20200327821A1 (en) Method and System For Establishing User Preference Patterns Through Machine Learning
CN114616562A (en) Animal data prediction system
KR20200038046A (en) Apparatus and system for performing adaptive test based item response theory
KR102540301B1 (en) Method for diagnosing internet addiction by linking smart device and apparatus using the same
WO2020058942A1 (en) System and method to integrate emotion data into social network platform and share the emotion data over social network platform
US20220189627A1 (en) Drive-through medical treatment system and drive-through medical treatment method
US11457863B1 (en) Virtual health coach based insulin titration platform
KR102028676B1 (en) A method, server and program for providing medical after case service
KR102540302B1 (en) Method for correcting psychological damage based on cyberbullying and internet addiction using smart device linkage and apparatus using the same
Bateman et al. ‘Survivorship care is one big gap’: a qualitative study of post-treatment supportive care in Aotearoa New Zealand
US10896759B2 (en) Intelligent grouping of peers in motivational programs
US11450432B2 (en) Predictive and interactive diagnostic system
KR20170031358A (en) A mobile device for detecting abnormal activity and system including the same for supporting management of members in a group
US20220104754A1 (en) Digital biomarker
JP2019109631A (en) Information providing apparatus and information providing system
KR20140070872A (en) Method for producing a trail recommendation service
FR3123795A1 (en) Help system to provide diagnostic information
US10079074B1 (en) System for monitoring disease progression
US20220370018A1 (en) System, apparatus, and method for predicting acute coronary syndrome via image recognition
US10109212B2 (en) Processing system and display device

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant