KR100798475B1 - Apparatus and control method for brain biofeedback by using color - Google Patents

Apparatus and control method for brain biofeedback by using color Download PDF

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KR100798475B1
KR100798475B1 KR20060042006A KR20060042006A KR100798475B1 KR 100798475 B1 KR100798475 B1 KR 100798475B1 KR 20060042006 A KR20060042006 A KR 20060042006A KR 20060042006 A KR20060042006 A KR 20060042006A KR 100798475 B1 KR100798475 B1 KR 100798475B1
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KR
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neuro
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KR20060042006A
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Korean (ko)
Inventor
박태건
진경수
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진경수
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Abstract

본 발명은 색채를 이용한 뉴로피드백 장치 및 그 제어방법을 제공하기 위한 것으로, 색채표시부에서 발생된 색채에 반응하는 사용자의 뇌파를 측정하는 헤드셋부와; The present invention is to provide a neuro-feedback device and a control method using a color, and a headset unit for measuring a user's brain waves in response to the occurrence of color in the color display unit; 상기 헤드셋부와 유선 또는 무선으로 연결되고, 상기 헤드셋부에서 측정된 뇌파 신호에 따라 상기 색채표시부에서 표시되는 색채가 변화되도록 제어하여 사용자의 특정 뇌파에 반응하는 특정 색채를 추출하는 뉴로피드백 처리부와; It is connected to the headset part wired or wireless, and neuro-feedback processing unit that in accordance with the EEG signal measured in the headset unit to control so that the change of color displayed by the color display unit extracts a specific color in response to a particular brain wave of the user; 상기 뉴로피드백 처리부와 유선 또는 무선으로 연결되고, 상기 뉴로피드백 처리부의 제어에 따라 색채를 변화시켜 표시하는 색채표시부;를 포함하여 구성함으로서, 뇌에서 무의식적으로 선호하는 색채를 추출하여 뇌기능 장애를 해결할 수 있게 되는 것이다. Connected to the neuro-feedback processing unit and a wired or wireless and, the color display unit for displaying by changing the color according to the control of the neuro-feedback processing; by configuration, including, by extracting the colors of involuntary preferred in the brain solve brain dysfunction that would be so.
뉴로피드백, 바이오피드백, 과잉행동장애, 뇌파, 센서, 색채, 무의식 Neurofeedback, Biofeedback, hyperactivity disorder, brain, sensors, colorful, unconscious

Description

색채를 이용한 뉴로피드백 장치 및 그 제어방법{Apparatus and control method for brain biofeedback by using color} Neuro-feedback system using a color, and a control method and control method {Apparatus for brain biofeedback by using color}

도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 개념도이다. 1 is a conceptual diagram of a neuro-feedback device using the color according to one embodiment of the present invention.

도 2는 도 1에서 헤드셋부의 상세블록도이다. Figure 2 is a detailed block diagram in Figure 1, headset unit.

도 3은 도 2에서 헤드셋부의 일실시예를 보인 사시도이다. 3 is a perspective view of the headset in the second parts of the embodiment.

도 4는 도 3에서 헤드셋부의 장착상태를 보인 사시도이다. Figure 4 is a perspective view showing a mounting state headset portion in FIG.

도 5는 도 3의 정면도이다. 5 is a front view of Fig.

도 6은 도 3의 평면도이다. 6 is a plan view of Fig.

도 7은 도 1에서 뉴로피드백 처리부의 상세블록도이다. Figure 7 is a detailed block diagram of a neuro-feedback processing in FIG.

도 8은 도 7에서 뉴로피드백 처리부의 앞면을 보인 정면도이다. 8 is a front view showing the front side of the neuro-feedback processing in FIG.

도 9는 도 7에서 뉴로피드백 처리부의 뒷면을 보인 배면도이다. Figure 9 is a rear view showing the reverse side of the neuro-feedback processing in FIG.

도 10은 도 1에서 색채표시부의 상세블록도이다. Figure 10 is a detailed block diagram of a color display unit in FIG.

도 11은 본 발명의 일실시예에 의한 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법을 보인 흐름도이다. Figure 11 is a flow chart showing a control method of a neuro-feedback device using the color according to one embodiment of the present invention.

도 12 및 도 13은 본 발명의 일실시예에 의한 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 기준 모드에서의 제어방법을 보인 흐름도이다. 12 and 13 are flow charts showing the control method in the standard mode of the neuro-feedback device using the color according to one embodiment of the present invention.

도 14 및 도 15는 본 발명의 일실시예에 의한 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 뉴로피드백 모드에서의 제어방법을 보인 흐름도이다. 14 and Fig. 15 is a flow chart showing a control method in a mode for neuro-feedback neuro feedback device using the color according to one embodiment of the present invention.

도 16 및 도 17은 도 14 및 도 15에서 뉴로피드백 모드의 출력예를 보인 도면이다. 16 and 17 are views in FIGS. 14 and 15 showing an output example of the neuro feedback mode.

도 18은 본 발명에서 헤드셋부를 이용하여 뇌파측정을 할 때 전극배치를 위한 국제 10-20 시스템을 보인 도면이다. 18 is a view showing the international 10-20 system for electrode placement when the brain waves measured by using a headset unit in the present invention.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 * * Description of the Related Art *

10 : 헤드셋부 11 : Ag/Agcl 센서 10: headset unit 11: Ag / Agcl sensor

12 : 아이솔레이션 증폭부 13 : 증폭부 12: an isolation amplifier unit 13: an amplification section

20 : 뉴로피드백 처리부 21 : LPF 20: neuro-feedback processing unit 21: LPF

22 : 노치 필터 23 : 증폭부 22: Notch Filter 23: amplification unit

24 : ADC 25 : DSP 24: ADC 25: DSP

26 : 메모리 27 : 신호송신부 26: memory, 27: signal transmission unit

28 ; 28; 결과표시부 30 : 색채표시부 Results display 30: Color display

31 : 신호수신부 32 : 색채표시 드라이버 31: signal receiving unit 32: color display driver

33 : 색채표시기 33: Color Indicator

본 발명은 색채를 이용한 뉴로피드백 장치 및 그 제어방법에 관한 것으로, 특히 뇌에서 무의식적으로 선호하는 색채를 추출하여 뇌기능 장애를 해결하기에 적당하도록 한 색채를 이용한 뉴로피드백 장치 및 그 제어방법에 관한 것이다. The invention neuro-feedback device using a color and relates to a control method, and particularly relates to unconsciously preferred neuro feedback device and a control method using a so suitable colors to extract the color resolution of the brain dysfunction of the brain will be.

일반적으로 뉴로피드백(Biofeedback)은 생체의 자기제어, 즉 생체의 신경상태 또는 생리상태 등을 어떤 형태의 자극정보로 바꾸어서 생체에 전달하는 조작을 말한다. In general, neuro-feedback (Biofeedback) is changing or the like of biofeedback, i.e. the biological neural state or physiological state in some form of stimulation information means the operation to transfer to a living body. 예를 들면, 뇌파피드백의 경우 피검자의 머리에 전극을 부착시키고 뇌파를 채취하며, 일정한 주파수 성분(알파파)이 나타날 때마다 버저를 울려서 일정한 주파수 성분의 파(알파파)가 나왔다고 피검자에게 알린다. For example, in the case of EEG feedback attach the electrodes to the subject's head and, and harvesting the brain waves, a constant frequency component (alpha) the waves (alpha waves) of constant frequency components ringing the buzzer each time the receive nawatdago informs the patient. 그러면 피검자는 항상 자신의 뇌파상태를 파악하면서 훈련을 받을 수 있게 되고, 이에 따라 자의로 일정한 주파수 성분의 파(알파파)를 내보낼 수 있게 된다. The subject is always able to export files (alpha) of a certain frequency component parties to be able to receive training while identifying their brainwave state, thus. 이는 뇌파도 스스로 컨트롤할 수 있음을 보여주는 것으로, 본태성(本態性) 고혈압, 긴장성 두통, 편두통, 부정맥(不整脈), 간질, 천식, 불안신경증, 불면증 등의 치료법으로서 연구되고 있다. This is to show that brain waves can be self-control, it is being studied as a treatment for such essential (本 態 性) high blood pressure, tension headaches, migraines, arrhythmias (不 整 脈), epilepsy, asthma, anxiety, neuroses, insomnia.

이를 위해 BCI(Brain Computer Interface)가 사용되고 있다. For this it is used the BCI (Brain Computer Interface). 이러한 BCI는 개개인이 외부 세계로 보내는 메시지 또는 명령이 뇌의 정상적인 출력 경로인 말초신경을 거치지 않는 의사소통 시스템이다. The BCI is a communication system of this individual messages or commands sent to the outside world that bypasses the normal output peripheral nerve paths in the brain. BCI는 뇌에서 측정할 수 있는 전기신호를 제어하거나 또는 통신 시스템을 이용하여 구현한다. BCI controls an electrical signal that can be measured in the brain, or implemented with a communication system. 뇌에서 측정하는 전기신호는 두피로부터 비침습적으로 얻어지며, 뇌전도(electroencephalogram, EEG)로 나타난다. Electrical signal to measure the brain is obtained from the scalp to the non-invasive, represented by EEG (electroencephalogram, EEG). 향후 BCI 시스템은 실시간으로 뇌파 활동을 모니터할 것이고, 사람들은 국부적인 프로세서를 통해서 어떤 전자적으로 전할 수 있는 소자나 소프트웨어를 제어하는데 뇌파를 사용할 것이다. Future BCI system will monitor real-time EEG activity, people will use brain waves to control a device or software that can communicate with any electronically through the local processor.

1980년대 후반과 1990년대 초에 BCI의 분야가 이용 가능한 강력한 컴퓨터를 사용하여 많은 장애자들의 의사소통 문제를 해결하기 위한 아이디어 입각해서 유럽과 미국에서 출현하기 시작하였다. By the late 1980s and early 1990s, based BCI ideas for areas that address the communication problems of many disabled using a powerful computer used in the beginning to emerge in Europe and the United States. BCI 개발의 필수적인 부분은 카미야(Kamiya, 1968)가 처음에 기술한 뉴로피드백(Neurofeedback, NF) 조절로 잘 알려져 있다. BCI is an integral part of the development known as Kamiya (Kamiya, 1968) have been adjusted Neurofeedback (Neurofeedback, NF) technology in the first place. 카미야(Kamiya)의 연구와 더 많은 연구에서 사람들은 EEG 파라미터들을 화면에서 보게 되면 자신의 EEG 파라미터를 조작할 수 있고, 점수, 돈 또는 간단히 용기를 주는 단어들과 같은 적절한 보상으로 강화될 수 있다고 보였다. People in the study and more study of Kamiya (Kamiya) showed that there could be strengthened by adequate compensation, such as when you see on the screen the EEG parameters, you can operate your own EEG parameters, scores, and the money, or simply the word that the container .

NF의 주된 메커니즘은 사용자들이 자신의 뇌의 전기적 활동에 영향을 주도록 학습하는 자의적 조건화 패러다임이다. The main mechanism of NF is arbitrary, conditioned learning paradigm for users to affect the electrical activity of their brain. 건강과 임상적 대중성으로 적합할 수 있는 EEG 리듬 훈련은 원래 선 명상(Zen meditation)과 관련된 전통적인 이완 유도 기법에서 유용한 것으로 고찰되었다. EEG rhythm training that may be suitable for health and Clinical popularity was considered to be useful in traditional relaxation induction technique associated with the original line meditation (Zen meditation). 그것은 경련을 방지하는 치료의 일부를 형성하는 간질(epilepsy)과 어린이에서 주의력결핍 과잉행동장애(attention deficit hyperactivity disorder, ADHD)와 같은 피질 활동의 기능장애 조절(dysfunctional regulation)에 의해서 특징지어지는 병리학에 관계되는 것이다. It is a pathology characterized by an interstitial dysfunction, regulation of cortical activity, such as (epilepsy) and ADHD (attention deficit hyperactivity disorder, ADHD) in children (dysfunctional regulation) which forms part of the treatment for preventing seizures It is related. 대개 건강한 개개인은 단지 5번의 세션 후에 자신의 세타/알파 비율을 증가시킬 수 있다. Healthy individuals usually can only increase their theta / alpha ratio after a single five sessions.

따라서 사람이 자신의 뇌 활동의 파라미터들을 조작할 수 있다면, 이 파라미터들은 다른 여러 종류의 외부 장치들을 취급하거나 자극하는 신호로 사용될 수 있다. Therefore, if one can manipulate the parameters of their brain activity, these parameters can be used as a signal to treat or stimulate other kinds of external devices. 뇌-기계 협력의 기본적인 아이디어는 예를 들면 건강을 증진시키기 위해서 세션당 EEG 파라미터들을 제어하기 위해서 뿐만 아니라 BCI라고 하는 특별한 인터페이스의 방법으로 사전에 EEG 파라미터들과 접속된 외부 대상들을 이용하기 위해서 EEG 파라미터들을 사용하는 것이다. Brain - the basic idea of ​​a machine cooperation, for example EEG parameters in order to promote health in order to utilize an external destination connected with the EEG parameters in advance by means of a special interface, called BCI, as well as to control the EEG parameters per session to use them.

BCI는 의학적 공동체 내에서 예를 들면 자신의 근육을 사용하는데 불가능한 고정된 환자(locked-in patients)들에 대해서 몇 가지 응용을 가진다. BCI, for example in the medical community has several applications with respect to the patient (locked-in patients) fixed impossible to use his muscles.

그러나 아직까지는 장애인과 건강한 개개인을 위해서 BCI 시스템을 사용하는 것은 매우 불편하다. However, it is still very difficult to use a BCI system up to the disabled and healthy individuals. 예를 들면, 최상의 BCI 시스템 중의 하나인 생각 변환 인터페이스(Thought Translation Interface, TTI)는 아주 잘 적응된 사용자들조차도 매우 적절한 결과를 얻는데 수개월 이상이 걸리는 문제점이 있었다. For example, the best BCI systems, one of the idea of ​​the conversion interface (Interface Translation Thought, TTI) were very well suited even for the user to obtain a proper result so it takes several months or more problems.

이에 따라 종래 BCI 시스템은 BCI가 잘 인식할 수 있는 내적 이미지 또는 EEG 패턴에서 특정한 반영을 갖는 다른 종류의 정신상태에 관하여 계속해서 집중하는 정신적 상태를 유지할 필요가 있다는 문제점이 있었다. Accordingly, the conventional BCI system was a problem that needs to maintain a mental state to continue to focus with respect to different kinds of mental states having a specific reflection on the internal image or EEG patterns that BCI is well recognized.

이에 본 발명은 상기와 같은 종래의 제반 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 본 발명의 목적은 뇌에서 무의식적으로 선호하는 색채를 추출하여 뇌기능 장애를 해결할 수 있는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치 및 그 제어방법을 제공하는데 있다. The present invention has been proposed to solve the conventional various problems, it is an object of this invention to extract color that involuntary preferred in the brain neuro-feedback using a color that can solve brain dysfunction device and a control, such as the there is provided a method.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일실시예에 의한 색채를 이용한 뉴로피드백 장치는, Neuro-feedback device using the color according to one embodiment of the present invention to accomplish the above object,,

색채표시부에서 발생된 색채에 반응하는 사용자의 뇌파를 측정하는 헤드셋부와; Headset unit for measuring a user's brain waves in response to the occurrence of color in the color display unit and; 상기 헤드셋부와 유선 또는 무선으로 연결되고, 상기 헤드셋부에서 측정된 뇌파 신호에 따라 상기 색채표시부에서 표시되는 색채가 변화되도록 제어하여 사용자의 특정 뇌파에 반응하는 특정 색채를 추출하는 뉴로피드백 처리부와; It is connected to the headset part wired or wireless, and neuro-feedback processing unit that in accordance with the EEG signal measured in the headset unit to control so that the change of color displayed by the color display unit extracts a specific color in response to a particular brain wave of the user; 상기 뉴로피 드백 처리부와 유선 또는 무선으로 연결되고, 상기 뉴로피드백 처리부의 제어에 따라 색채를 변화시켜 표시하는 색채표시부;를 포함하여 이루어짐을 그 기술적 구성상의 특징으로 한다. And the yirueojim including characterized in that on the technical configuration; is connected to the neuro-feedback processing unit and a wired or wireless, color display unit for displaying by changing the color according to the control of the neuro-feedback processing.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일실시예에 의한 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법은, Neuro-feedback control method for the device with a color according to one embodiment of the present invention to achieve the above object is,

뉴로피드백 처리부는 헤드셋부에서 측정된 사용자의 뇌파 신호를 입력받고, 색채표시부를 제어하여 기준 색채가 출력되도록 하는 제 1 단계와; A first step of neuro-feedback processing section that receives an electroencephalogram signal of the user measured in the headset unit, and controls the color display based on the output color and; 상기 제 1 단계 후 상기 뉴로피드백 처리부는 상기 헤드셋부에서 측정된 뇌파를 입력받아 실시간 뇌파 측정을 수행하고, 뇌파 분석 데이터에 의한 색채 변화를 수행하여 색채가 일정하게 수렴하는지 판별하는 제 2 단계와; After the first step and the second step determines that the neuro-feedback processing section performs a real-time brain wave measurement, and performs the color change by the brain wave analysis data colors it is uniformly converged by receiving the brain waves measured by the headset unit; 상기 제 2 단계에서 상기 색채표시부에서 출력되는 색채가 일정하게 수렴하면, 해당 색채를 사용자의 특정 뇌파의 색채로 진단하는 제 3 단계;를 포함하여 수행함을 그 기술적 구성상의 특징으로 한다. If a color output from the color display unit constantly converge in the second step, the third step of diagnosing the color to a user of a particular EEG color; characterized in that on the technical configuration for performing including.

이하, 상기와 같은 본 발명, 색채를 이용한 뉴로피드백 장치 및 그 제어방법의 기술적 사상에 따른 일실시예를 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다. Hereinafter, will be described with reference to the present invention, the drawing of one embodiment according to the technical features of the neuro-feedback device and a control method using a color, such as the following:

도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 개념도이다. 1 is a conceptual diagram of a neuro-feedback device using the color according to one embodiment of the present invention.

이에 도시된 바와 같이, 색채표시부(30)에서 발생된 색채에 반응하는 사용자의 뇌파를 측정하는 헤드셋부(10)와; Thus As shown, the headset part 10 for measuring a user's brain waves in response to the occurrence of color in the color display unit 30 and; 상기 헤드셋부(10)와 유선 또는 무선으로 연결되고, 상기 헤드셋부(10)에서 측정된 뇌파 신호에 따라 상기 색채표시부(30)에서 표시되는 색채가 변화되도록 제어하여 사용자의 특정 뇌파에 반응하는 특정 색채를 추출하는 뉴로피드백 처리부(20)와; A specific connecting to the headset unit 10 and the wired or wireless and, based on the EEG signal measured in the headset portion 10 to control so that the change of color displayed by the color display unit 30 in response to a particular brain waves of the user Neuro feedback processor 20 for extracting colors and; 상기 뉴로피드백 처리부(20)와 유선 또는 무선으로 연결되고, 상기 뉴로피드백 처리부(20)의 제어에 따라 색채를 변화시켜 표시하는 색채표시부(30);를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다. It is connected to the neuro-feedback processing unit 20 and the wired or wireless, color display unit 30 for displaying by changing the color according to the control of the neuro-feedback processor 20; including characterized in that configured.

도 2는 도 1에서 헤드셋부의 상세블록도이고, 도 3은 도 2에서 헤드셋부의 일실시예를 보인 사시도이며, 도 4는 도 3에서 헤드셋부의 장착상태를 보인 사시도이고, 도 5는 도 3의 정면도이며, 도 6은 도 3의 평면도이다. Figure 2 is a Figure and in Figure 1 the headset portion detailed block diagram, and Figure 3 is a perspective view of the headset part embodiment in Figure 2, Figure 4 is a perspective view showing a mounting state headset portion in Figure 3, Figure 5 is a 3 is a front view, Figure 6 is a plan view of Fig. 또한 도 18은 본 발명에서 헤드셋부를 이용하여 뇌파측정을 할 때 전극배치를 위한 국제 10-20 시스템(International 10-20 System)을 보인 도면이다. In addition, Figure 18 is a diagram to show the international 10-20 system (International 10-20 System) for the electrode arranged to the brain waves measured by using a headset unit in the present invention.

상기 헤드셋부(10)는, 상기 색채표시부(30)에서 발생된 색채에 반응하는 사용자의 뇌파를 측정하는 센서(11)와; The headset unit 10, a sensor 11 to measure the brain waves of the user in response to the color generated by the color display unit 30 and; 상기 센서(11)에서 측정된 신호를 아이솔레이션 증폭(Isolation amplify)하는 아이솔레이션 증폭부(12)와; The sensor isolation of the signal measured in (11) amplifying (Isolation amplify) the isolation amplifier unit 12 for the; 상기 아이솔레이션 증폭부(12)에서 아이솔레이션 증폭된 신호를 증폭하여 상기 뉴로피드백 처리부(20)로 전송하는 증폭부(AMP, amplifier)(13);를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다. Characterized in that configured to include; isolation amplifier amplifies the signal from the isolation amplifier unit 12, an amplification section (AMP, amplifier) ​​(13) for transmitting to the neuro-feedback processing unit 20.

본 발명의 일실시예에 의한 색채를 이용한 뉴로피드백 장치는, 도 2에 도시된 바와 같이, 색채표시부(30)에서 발생된 색채에 반응하는 사용자의 뇌파를 측정하는 센서(11)와; Neuro-feedback device using the color according to one embodiment of the present invention, with a sensor 11 for measuring a user's brain waves in response to the occurrence of color in the color display unit 30 as shown in Figure 2; 상기 센서(11)에서 측정된 신호를 아이솔레이션 증폭하는 아이솔레이션 증폭부(12)와; Isolation and amplification unit 12 for amplifying the isolation signal measured by the sensor 11; 상기 아이솔레이션 증폭부(12)에서 아이솔레이션 증폭된 신호를 증폭하여 뉴로피드백 처리부(20)로 전송하는 증폭부(13);를 포함하여 헤드셋부(10)를 구성한 것을 특징으로 한다. Characterized in that, including configuring the headset unit (10); amplifier section 13 for transmission to the neuro-feedback processing unit 20 amplifies the amplified signal isolation from the isolation amplifier unit 12.

상기 센서(11)는, Ag/Agcl 센서로 구성된 것을 특징으로 한다. The sensor 11 is characterized by consisting of a Ag / Agcl sensor.

상기 센서(11)는, 도 18에 도시된 바와 같이, 측정 채널은 Fp1, Fp2, AF7, AF8로 전극을 설정하고, 기준(Reference) 상태는 Fpz로 설정하는 것을 특징으로 한다. As the sensor 11 is shown in Figure 18, the measurement channels Fp1, Fp2, AF7, AF8, and a state setting the electrode, the reference (Reference) is characterized in that it is set to Fpz.

도 7은 도 1에서 뉴로피드백 처리부의 상세블록도이고, 도 8은 도 7에서 뉴로피드백 처리부의 앞면을 보인 정면도이며, 도 9는 도 7에서 뉴로피드백 처리부의 뒷면을 보인 배면도이다. 7 is a detailed block diagram of a neuro-feedback processing section in Figure 1, Figure 8 is a front view showing the front side of the neuro-feedback processing section in Figure 7, Figure 9 is a rear view showing the reverse side of the neuro-feedback processing in FIG.

상기 뉴로피드백 처리부(20)는, 상기 헤드셋부(10)로부터 유선 또는 무선을 통해 전달된 신호를 저역통과 필터링(Low Pass Filtering)하는 LPF(Low Pass Filter, 저역 통과 필터)(21)와; The neuro-feedback processing unit 20, the low pass signals pass through a wired or wireless headset from the section 10 filter (Low Pass Filtering) LPF (Low Pass Filter, a low-pass filter) 21 for and; 상기 LPF(21)에서 출력되는 신호를 노치 필터링(Notch filtering)하는 노치 필터(22)와; And notch filter 22 to the signal output from the LPF (21), notch filter (Notch filtering); 상기 노치 필터(22)의 출력을 증폭시키는 증폭부(AMP, amplifier)(23)와; And an amplification section (AMP, amplifier) ​​(23) for amplifying the output of the notch filter 22; 상기 증폭부(23)의 아날로그 출력을 입력받아 디지털 신호로 변환시키는 ADC(Analog to Digital Converter, 아날로그 디지털 변환기)(24)와; ADC (Analog to Digital Converter, Analog to Digital Converter) (24) and which receives the analog output of the amplifier unit 23 into a digital signal; 상기 ADC의 출력을 입력받아 디지털 신호처리를 수행하여 상기 헤드셋부(10)에서 측정된 뇌파 신호에 따라 상기 색채표시부(30)에서 표시되는 색채가 변화되도록 제어하여 사용자의 특정 뇌파에 반응하는 특정 색채를 추출하도록 제어하는 DSP(Digital Signal Processor, 디지털 신호처리 프로세서)(25)와; A specific color by controlling so that the change of color displayed by the color display unit 30 in response to a particular brain waves of the user based on the EEG signal measured in the headset portion 10 and receives the output from the ADC a digital signal processor DSP (digital signal processor, a digital signal processor) 25 that controls to extract and; 상기 DSP(25)와 연결되고, 뉴로피드백 처리와 관련된 데이터를 저장하는 메모리(26)와; And a memory 26 which is coupled to the DSP (25), storing data related to neuro-feedback processing; 상기 DSP(25)와 연결되고, 상기 DSP(25)의 제어 명령을 상기 색채표시부(30)로 유선 또는 무선을 통해 전달하는 신호송신부(27);를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다. Coupled to the DSP (25) and the signal transmission section 27 for transmission over a wired or wireless a control instruction of the DSP (25) to the color display unit (30) is configured to including the features.

본 발명의 일실시예에 의한 색채를 이용한 뉴로피드백 장치는, 도 7에 도시된 바와 같이, 헤드셋부(10)로부터 유선 또는 무선을 통해 전달된 신호를 저역통과 필터링하는 LPF(21)와; Neuro-feedback device using the color according to one embodiment of the present invention, and the headset part 10 is passed through a low pass filter LPF signal (21) passing through a wire or wireless from as shown in Figure 7; 상기 LPF(21)에서 출력되는 신호를 노치 필터링하는 노치 필터(22)와; And notch filter 22 for notch filtering the signal output from the LPF (21); 상기 노치 필터(22)의 출력을 증폭시키는 증폭부(23)와; And an amplification section 23 for amplifying an output of the notch filter 22; 상기 증폭부(23)의 아날로그 출력을 입력받아 디지털 신호로 변환시키는 ADC(24)와; The ADC (24) for receiving the analog output of the amplifying unit 23, converted into a digital signal; 상기 ADC의 출력을 입력받아 디지털 신호처리를 수행하여 상기 헤드셋부(10)에서 측정된 뇌파 신호에 따라 상기 색채표시부(30)에서 표시되는 색채가 변화되도록 제어하여 사용자의 특정 뇌파에 반응하는 특정 색채를 추출하도록 제어하는 DSP(25)와; A specific color by controlling so that the change of color displayed by the color display unit 30 in response to a particular brain waves of the user based on the EEG signal measured in the headset portion 10 and receives the output from the ADC a digital signal processor DSP (25) that controls to extract and; 상기 DSP(25)와 연결되고, 뉴로피드백 처리와 관련된 데이터를 저장하는 메모리(26)와; And a memory 26 which is coupled to the DSP (25), storing data related to neuro-feedback processing; 상기 DSP(25)와 연결되고, 상기 DSP(25)의 제어 명령을 색채표시부(30)로 유선 또는 무선을 통해 전달하는 신호송신부(27);를 포함하여 뉴로피드백 처리부(20)를 구성한 것을 특징으로 한다. It is coupled to the DSP (25), signal transmitter 27 for transmission over a wired or wireless a control instruction of the DSP (25) to the color display unit (30); characterized in that, including configuring the neuro-feedback processing unit 20 It shall be.

상기 뉴로피드백 처리부(20)는, 상기 DSP(25)에서 처리된 결과를 표시하는 결과표시부(28);를 더욱 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다. The neuro-feedback processing unit 20, the result display unit 28 for displaying the processing results from the DSP (25); characterized in that configured by further including a.

도 10은 도 1에서 색채표시부의 상세블록도이다. Figure 10 is a detailed block diagram of a color display unit in FIG.

상기 색채표시부(30)는, 상기 뉴로피드백 처리부(20)와 유선 또는 무선으로 연결되어 상기 뉴로피드백 처리부(20)의 제어명령을 전송받는 신호수신부(31)와; The color display unit 30, the neuro-feedback processing unit 20 and the wired or wireless connection to the signal receiver 31 receives the transmitted control command of the neuro-feedback processing unit 20; 상기 신호수신부(31)에서 수신된 제어명령에 따라 색채표시기(33)를 구동시키는 색채표시 드라이버(32)와; The signal receiving part 31 a controlled color display driver 32 for driving the color indicator 33 in accordance with commands received from the; 상기 색채표시 드라이버(32)의 구동에 의해 구동되어 색채를 표시하는 색채표시기(33);를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다. Characterized in that configured including; color indicator 33, which is driven by the drive shown the color of the color display driver 32.

본 발명의 일실시예에 의한 색채를 이용한 뉴로피드백 장치는, 도 10에 도시된 바와 같이, 뉴로피드백 처리부(20)와 유선 또는 무선으로 연결되어 상기 뉴로피드백 처리부(20)의 제어명령을 전송받는 신호수신부(31)와; Neuro-feedback device using the color according to one embodiment of the present invention, as illustrated in Figure 10, the neuro-feedback processing unit 20 and is connected by wire or radio to receive transmits a control command of the neuro-feedback processing unit 20 signal receiving unit 31 and; 상기 신호수신부(31)에서 수신된 제어명령에 따라 색채표시기(33)를 구동시키는 색채표시 드라이버(32)와; The signal receiving part 31 a controlled color display driver 32 for driving the color indicator 33 in accordance with commands received from the; 상기 색채표시 드라이버(32)의 구동에 의해 구동되어 색채를 표시하는 색채표시기(33);를 포함하여 색채표시부(30)를 구성한 것을 특징으로 한다. Characterized in that configured the color display unit 30, including; a is driven by the driving of the color display driver 32, the color indicator 33 to display a color.

도 11은 본 발명의 일실시예에 의한 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법을 보인 흐름도이다. Figure 11 is a flow chart showing a control method of a neuro-feedback device using the color according to one embodiment of the present invention.

이에 도시된 바와 같이, 뉴로피드백 처리부(20)는 헤드셋부(10)에서 측정된 사용자의 뇌파 신호를 입력받고, 색채표시부(30)를 제어하여 기준 색채가 출력되도록 하는 제 1 단계(ST1, ST2)와; Thus As shown, neuro-feedback processing unit 20 is a headset unit (10) receives the user's brain wave signal, comprising: a first step of that controls the color display unit 30 based on the color output (ST1, ST2 measurement in )Wow; 상기 제 1 단계 후 상기 뉴로피드백 처리부(20)는 상기 헤드셋부(10)에서 측정된 뇌파를 입력받아 실시간 뇌파 측정을 수행하고, 뇌파 분석 데이터에 의한 색채 변화(RGB 변화)를 수행하여 색채가 일정하게 수렴하는지 판별하는 제 2 단계(ST3 ~ ST5)와; The first step after the neuro-feedback processing unit 20 receiving the EEG in the headset portion 10 performs real-time brain wave measurement, and the colors by performing color change (RGB change) by the brain wave analysis data schedule a second step of determining whether to converge (ST3 ~ ST5) and; 상기 제 2 단계에서 상기 색채표시부(30)에서 출력되는 색채가 일정하게 수렴하면, 해당 색채를 사용자의 특정 뇌파의 색채로 진단하는 제 3 단계(ST6);를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 한다. If a color output from the color display unit 30 uniformly converge at the second step, the color Step 3 (ST6) for diagnosis to the user of a particular EEG color; characterized in that it performs, including.

상기 제 1 단계는, 기준 색채가 회색(Gray)으로 출력되도록 하는 것을 특징으로 한다. The first step is characterized in that the reference color to be output as a gray (Gray).

도 12 및 도 13은 본 발명의 일실시예에 의한 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 기준 모드에서의 제어방법을 보인 흐름도이다. 12 and 13 are flow charts showing the control method in the standard mode of the neuro-feedback device using the color according to one embodiment of the present invention.

이에 도시된 바와 같이, 뉴로피드백 장치의 기준 모드 설정을 위해 색채표시부(30)를 초기화하는 제 11 단계(ST11)와; Thus As shown, the first step 11 to initialize the color display unit 30 for the standard mode is set in Neuro feedback apparatus (ST11) and; 상기 제 11 단계 후 뇌파를 측정하여 3D(Dimension) 벡터 PSD(Power Spectral Density)를 계산하여 색깔에 매핑시키는 제 12 단계(ST12 ~ ST17)와; After the first step 11 to measure the brain waves 3D (Dimension) Vector PSD (Power Spectral Density) calculated by the second step 12 to map the color (ST12 ~ ST17) and; 상기 제 12 단계 후 3D 벡터 sPSD(subtraction PSD, 3D 벡터의 변화량)를 계산하여 3D 벡터의 sPSD와 RGB 벡터를 매핑시켜 RGB 벡터의 변화값을 저장한 다음 일정 시간이 경과했는지 판별하는 제 13 단계(ST18 ~ ST21)와; Step 13 to the Step 12 then calculates the (amount of change of the subtraction PSD, 3D vector) 3D vector sPSD to map the sPSD the RGB vector of a 3D vector to determine that the next predetermined time, save the changed value of the RGB vector elapsed ( ST18 ~ ST21) and; 상기 제 13 단계에서 일정 시간이 경과했으면, RGB 벡터의 변화값을 로딩하여 피험자의 선호 색상을 분류하고, 피험자의 선호 색상을 결정하며, 뉴로피드백 모드 선정을 수행하는 제 14 단계(ST22 ~ ST25)와; Operation 14 that you have the second period of time elapses at step 13, loads the changed value of the RGB vector, and classifies the subjects preferred color, and determines the preferred color of the subject, performing a neuro feedback mode selection (ST22 ~ ST25) Wow; 상기 제 14 단계 후 뇌파를 측정하여 색채표시기(33)의 색상을 변화시키는 제 15 단계(ST26 ~ ST32);를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 한다. It characterized by performing, including; the 15th step (ST26 ~ ST32) for changing the color of the first step 14. After the color display (33) to measure the brain waves.

상기 제 11 단계(ST11)는, 상기 색채표시부(30)의 초기색은 회색(R=128, G=128, B=128)으로 설정하고, 색채 신호 단계는 256 단계로 설정하는 것을 특징으로 한다. Wherein the step 11 (ST11), the initial color is set to gray (R = 128, G = 128, B = 128), and the color signal phase of the color display unit 30 is characterized in that it is set to 256 .

상기 제 12 단계(ST12 ~ ST17)는, 상기 제 11 단계 후 사용자의 뇌파를 측정하는 뇌파측정 단계(ST12)와; Wherein the step 12 (ST12 ~ ST17), the brain wave measuring step (ST12) that after the first stage 11 measures the user's brain wave and; 상기 뇌파측정 단계(ST12) 후 뇌파 신호의 전처리를 수행하는 뇌파신호 전처리 단계(ST13)와; The EEG signal pre-processing step (ST13) to perform the brain wave measuring step (ST12) after pretreatment of the EEG signal; 상기 뇌파신호 전처리 단계(ST13) 후 뇌파 신호 디지타이징을 수행하는 뇌파신호 디지타이징 단계(ST14)와; The EEG signal digitizing step (ST14) to perform after the EEG signal pre-processing step (ST13) digitizing the EEG signal; 상기 뇌파신호 디지타이징 단계(ST14) 후 ICA(Independent Component Analysis, 독립 성분 분석) 알고리즘을 적용하는 ICA 알고리즘 적용 단계(ST15)와; ICA algorithm applying step (ST15) after which the brain wave signal digitizing step (ST14) applying ICA (Independent Component Analysis, Independent Component Analysis) algorithm and; 상기 ICA 알고리즘 적용 단 계(ST15) 후 3D 벡터 PSD를 계산하는 3D 벡터 PSD 계산 단계(ST16)와; 3D vector PSD calculation step (ST16) of the ICA algorithm, after applying step (ST15) calculating a 3D vector PSD; 상기 3D 벡터 PSD 계산 단계(ST16) 후 3D 벡터 PSD와 색깔을 매핑시키는 색깔매핑 단계(ST17);를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 한다. The 3D vector PSD calculation step (ST16) after color mapping step of mapping a 3D vector PSD and color (ST17); it characterized in that it performs, including.

상기 뇌파측정 단계(ST12)는, 측정채널을 Fp1, Fp2, AF3, AF8로 설정하고, 참조채널로 유양돌기를 설정하며, 접지채널로 Fpz를 설정하며, IA(Isolation amplify) 증폭 및 초단 이득 증폭을 수행하는 것을 특징으로 한다. The brain wave measuring step (ST12) is set to a measuring channel in Fp1, Fp2, AF3, AF8, it sets the mastoid by reference channel, and sets the Fpz the ground channel, IA (Isolation amplify) amplification and first stage gain amplifier a characterized in that it performs.

상기 뇌파신호 전처리 단계(ST13)는, 저역통과 필터링(LPF)을 수행하고, 노치필터링(예를 들면, 60Hz/50Hz)을 수행하며, 종단 이득 증폭을 수행하는 것을 특징으로 한다. The brain wave signal pre-processing step (ST13) is performed, and the low-pass filter (LPF), and performs a notch filtering (e.g., 60Hz / 50Hz), characterized in that it performs the termination gain amplifier.

상기 뇌파신호 디지타이징 단계(ST14)는, 표본화율(예를 들면, 250Hz)과 분해능(12비트)과 채널수(4CH, 4채널)를 포함한 조건에 의해 디지타이징을 수행하는 것을 특징으로 한다. The brain wave signal digitizing step (ST14), the sampling rate (e.g., 250Hz) and resolution (12 bits) and the number of channels is characterized by performing the digitizing by the conditions including (4CH, 4 channels).

상기 ICA 알고리즘 적용 단계(ST15)는, 디지털 필터링을 수행하고, 눈 깜박임(Eye Blink) 아티팩트(Artifact, 장애신호), EOG(Electro Oculography, 안구전도) 아티팩트, EMG(Electromyogram, 근전도) 아티팩트 중에서 하나 이상의 아티팩트를 제거하는 것을 특징으로 한다. The ICA algorithm applying step (ST15) is carried out a digital filtering, and blink (Eye Blink) artifacts (Artifact, fault signal), EOG (Electro Oculography, eye conduction) artifacts, EMG (Electromyogram, EMG), one of the artifacts or more characterized by removing the artifact.

상기 3D 벡터 PSD 계산 단계(ST16)는, FFT(Fast Fourier Transform, 고속 푸리에 변환)/AR(Auto Regressive, 회귀분석법) 기법을 적용하여 수행하고, 주파수 분해도를 미리 설정하며(예를 들면, 0.5Hz), 슬라이딩 기법을 적용하고(예를 들면, 75% 중복), 세타파와 알파파와 베타파에 대해 주파수 대역을 설정(예를 들면, 세타 파는 4.0 ~ 7.0Hz, 알파파는 7.5 ~ 12.0Hz, 베타파는 16.0 ~ 22.0Hz)하는 것을 특징으로 한다. The 3D vector PSD calculation step (ST16) is carried out by applying an FFT (Fast Fourier Transform, Fast Fourier Transform) / AR (Auto Regressive, regression analysis) method, and pre-setting the frequency and resolution (for example, 0.5Hz ), and applying a sliding mechanism (e.g., 75% overlap), setting the band for setapa and alpha wave and beta wave (for example, theta wave selling 4.0 ~ 7.0Hz, alpha wave 7.5 ~ 12.0Hz, beta 16.0 ~ characterized by 22.0Hz).

상기 색깔매핑 단계(ST17)는, 세타파는 레드(Red)로 매핑시키고, 알파파는 그린(Green)으로 매핑시키며, 베타파는 블루(Blue)로 매핑시키는 것을 특징으로 한다. The color mapping step (ST17) is setapa is characterized in that for the mapping of a blue (Blue) selling sikimyeo mapped to green (Green) and mapped to the red (Red), alpha wave, beta.

상기 제 13 단계(ST18 ~ ST21)는, 상기 제 12 단계 후 이전의 PSD와 현재의 PSD를 이용하여 3D 벡터 sPSD 계산을 수행하는 sPSD 계산 단계(ST18)와; The 13th step (ST18 ~ ST21) is, sPSD calculation step (ST18) that after the first stage 12 by using the previous and current PSD of the PSD to perform the calculations and 3D vector sPSD; 상기 sPSD 계산 단계 후 3D 벡터 PSD의 변화량을 이용하여 RGB 벡터를 매핑시키는 RGB 벡터 매핑 단계(ST19)와; SPSD the RGB vector mapping step (ST19) using a variation of the 3D PSD vector to map the RGB vector after calculating step; 상기 RGB 벡터 매핑 단계 후 RGB 벡터의 변화값을 저장하는 저장단계(ST20)와; The RGB vector after the mapping step a storage step of storing the changed value of the RGB vector (ST20), and; 상기 RGB 벡터 매핑 단계 후 일정시간이 경과했는지를 판별하여, 일정시간이 경과하지 않았으면 상기 sPSD 계산 단계로 리턴하고, 일정시간이 경과했으면 상기 제 14 단계로 리턴하는 판별단계(ST21);를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 한다. Determination step of determining whether a predetermined period of time after the RGB vector mapping step has passed, a period of time, if it is not elapsed returned to the sPSD calculation step, a certain time you have returned to the 14th step (ST21); including and it characterized in that it performs.

상기 sPSD 계산 단계(ST18)는, (이전의 PSD - 현재의 PSD) / ( 이전의 PSD) X 100%를 수행하여 3D 벡터 sPSD를 계산하는 것을 특징으로 한다. SPSD the calculating step (ST18) is - by performing X 100% (previous PSD for the current PSD) / (previous PSD) is characterized in that to calculate the 3D vector sPSD.

상기 RGB 벡터 매핑 단계(ST19)는, 3D 벡터 PSD의 변화량에 대한 1%당 RGB를 3단계 변화로 매핑시키는 것을 특징으로 한다. The RGB vector mapping step (ST19) is characterized in that, to map the RGB per 1% of the amount of change of the 3D vector PSD in three stages change.

상기 제 14 단계(ST22 ~ ST25)는, 상기 제 13 단계에서 저장된 RGB 벡터의 변화값을 로딩하는 로딩단계(ST22)와; The 14th step (ST22 ~ ST25), the loading step (ST22) to load the change value of the RGB vectors stored in the thirteenth step; 상기 제 13 단계 후 상기 로딩단계에서 로딩된 RGB 벡터의 변화값을 이용하여 피험자의 선호 색상을 분류하는 색상분류 단계 (ST23)와; After the first step 13 the color classification step of classifying the subjects preferred color, using the changed value of the RGB vector loaded in the loading step (ST23), and; 상기 색상분류 단계 후 피험자의 선호 색상을 결정하는 색상결정 단계(ST24)와; Color determination step of determining the preferred color of the color classification step after the subject (ST24), and; 상기 색상결정 단계 후 뉴로피드백 모드를 선정하는 모드선정 단계(ST25);를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 한다. After the color determination step mode selection step of selecting a neuro-feedback mode (ST25); characterized in that it performs, including.

상기 색상분류 단계(ST23)는, K-means 클러스터링을 적용하고, 클러스터의 개수를 결정하며, 역치(threshold)값을 선정하여 피험자의 선호 색상을 분류하는 것을 특징으로 한다. The color classification step (ST23) is applied to the K-means clustering, and determines the number of clusters, and selecting the threshold value (threshold) value, it characterized in that the classification of the subjects preferred color.

상기 색상결정 단계(ST24)는, 벡터의 값이 가장 많은 클러스터인 메이저 클러스터(Major cluster)의 평균 RGB 값에 해당하는 색상을 선호 색상으로 결정하는 것을 특징으로 한다. The color determining step (ST24) is, and the color of the average RGB value of the value of the vector of the most major cluster cluster (cluster Major) characterizes in determining the preferred color.

상기 모드선정 단계(ST25)는, 이완도, 집중도, 우울증 개선 모드 중에서 하나 이상의 모드를 포함하여 뉴로피드백 모드를 선정하고, 선호색을 개선하고자 하는 뇌파 파라미터로 대응시키는 것을 특징으로 한다. The mode selection step (ST25), the relaxation degree, concentration, including at least one mode from depression improvement mode, characterized by selecting a neuro-feedback mode, corresponding to the brain wave parameters to improve the preferred color.

상기 제 15 단계(ST26 ~ ST32)는, 상기 제 14 단계 후 사용자의 뇌파를 측정하는 뇌파측정 단계(ST26)와; Wherein the step 15 (ST26 ~ ST32), the brain wave measuring step (ST26) that after the operation 14 measures the user's brain wave and; 상기 뇌파측정 단계(ST26) 후 뇌파 신호의 전처리를 수행하는 뇌파신호 전처리 단계(ST27)와; The EEG signal pre-processing step (ST27) to perform the brain wave measuring step (ST26) after pretreatment of the EEG signal; 상기 뇌파신호 전처리 단계(ST27) 후 뇌파 신호 디지타이징을 수행하는 뇌파신호 디지타이징 단계(ST28)와; The EEG signal digitizing step (ST28) to perform after the EEG signal pre-processing step (ST27) digitizing the EEG signal; 상기 뇌파신호 디지타이징 단계(ST28) 후 ICA 알고리즘을 적용하는 ICA 알고리즘 적용 단계(ST29)와; After the brain wave signal digitizing step (ST28) and the ICA algorithm applying step (ST29) of applying the ICA algorithm; 상기 ICA 알고리즘 적용 단계(ST29) 후 3D 벡터 PSD를 계산하는 3D 벡터 PSD 계산 단계(ST30)와; 3D vector PSD calculation step (ST30) that after the ICA algorithm applying step (ST29) calculating a 3D vector PSD; 상기 3D 벡터 PSD 계산 단계(ST30) 후 상기 색채표시기(33)의 색상을 변화시키는 색상변화 단계(ST31)와; The 3D vector after PSD calculation step (ST30) the color change step of changing the color of the color indicator (33) (ST31), and; 상기 색상변화 단계(ST31) 후 일정시간 동안 색채의 변화가 없는지를 판별하여, 일정시간 동안 색채의 변화가 있으면 상기 제 15 단계를 재수행하고, 일정시간 동안 색채의 변화가 없으면 종료하는 판별단계(ST32);를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 한다. To determine the after the color modulation step (ST31) that there is no change during a predetermined time hues, if the change in the period of time the color determination step of performing re the first step 15, if there is no change in color over a period of time ends (ST32 ); characterized in that it performs, including.

도 14 및 도 15는 본 발명의 일실시예에 의한 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 뉴로피드백 모드에서의 제어방법을 보인 흐름도이고, 도 16 및 도 17은 도 14 및 도 15에서 뉴로피드백 모드의 출력예를 보인 도면이다. 14 and 15 are flow charts showing a control method in Neuro feedback of neuro-feedback device using the color according to one embodiment of the invention mode, 16 and 17 is 14 and the output of the neuro-feedback mode 15 for a diagram to show.

이에 도시된 바와 같이, 뉴로피드백 장치에 접속하여 파워 온(Power On)이 되면, 기능선택을 할 수 있도록 하는 제 21 단계(ST41, ST42)와; Thus, as illustrated, when the power-on (Power On) connected to the neuro-feedback device, a first step 21 to allow the selected function (ST41, ST42) and; 상기 제 21 단계에서 기능선택이 트레이닝 모드(Training Mode)이면, 이완도 향상 훈련, 집중도 향상훈련 또는 우울증 개선훈련을 포함한 개선훈련 중에서 하나 이상을 수행하도록 하는 제 22 단계(ST43 ~ ST69)와; If said first select the training mode (Training Mode) function in step 21, the relaxation improved training, training intensity increase or step 22 which to perform one or more of the improved training, including depression improved training (ST43 ~ ST69) and; 상기 제 21 단계에서 기능선택이 표시 모드이면, 뇌파표시 또는 저장데이터표시를 수행하도록 하는 제 23 단계(ST70 ~ ST79);를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 한다. If the first feature selected display mode in the step 21, the step 23 to display or storage to perform brain wave data displayed (ST70 ~ ST79); characterized in that it performs, including.

상기 제 22 단계(ST43 ~ ST69)는, 사용자의 기능선택이 트레이닝 모드인지 판별하는 기능판별 단계(ST43)와; Wherein the step 22 (ST43 ~ ST69), the function determination step to determine whether the user's selection function is the training mode (ST43) and; 상기 기능판별 단계에서 사용자의 기능선택이 트레이닝 모드이면, 사용자의 기능선택이 이완도모드(Relaxation Mode)인지 판별하는 이완도모드 판별단계(ST44)와; If the user's selection function is the training mode in the function determination step, the relaxation of the user's selection function is determined whether even-mode relaxation (Relaxation Mode) FIG mode determination step (ST44), and; 상기 이완도모드 판별단계에서 사용자의 기능선택이 이완도모드이면, 이완도 향상훈련이 수행되도록 하는 이완도 향상훈련 단계(ST45 ~ ST52)와; If the relaxed mode also determine the user's selection function in the relaxation step even mode, relaxation and the relaxation also improved training step (ST45 ~ ST52) such that enhanced training is performed; 상기 이완도모드 판별단계에서 사용자의 기능선택이 이완도모드가 아니면, 사용자의 기능선택이 집중도모드(Attention Mode)인지 판별하는 집중도모드 판 별단계(ST53)와; The relax mode is also determined the user's selection at step function is not a relaxed mode also, concentration mode determination step for determining whether a user's selection function is concentration mode (Attention Mode) (ST53), and; 상기 집중도모드 판별단계에서 사용자의 기능선택이 집중도모드이면, 집중도 향상훈련이 수행되도록 하는 집중도 향상훈련 단계(ST54 ~ ST61)와; If the selection of the user mode function is concentrated in the concentration mode determination step, the concentration and enhance the training (ST54 ~ ST61) concentration improved training phase to be performed; 상기 집중도모드 판별단계에서 사용자의 기능선택이 집중도모드가 아니면, 우울증 개선훈련이 수행되도록 하는 우울증 개선훈련 단계(ST62 ~ ST69);를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 한다. Characterized by performing, including; depression improved training method comprising the selection of a user feature is not the concentration mode, the depression to improve the training is carried out (ST62 ~ ST69) in the concentration mode determination step.

상기 이완도 향상훈련 단계(ST45 ~ ST52)와 상기 집중도 향상훈련 단계(ST54 ~ ST61)와 상기 우울증 개선훈련 단계(ST62 ~ ST69)는 각각, 훈련을 수행하는 훈련수행 단계(ST45, ST54, ST62)와; The relaxed improved training step (ST45 ~ ST52) and the concentration increase training step (ST54 ~ ST61) and the depression improved training step (ST62 ~ ST69), respectively, the training carried out performing the training (ST45, ST54, ST62) Wow; 상기 훈련수행 단계 수행 중 스탑(Stop) 버튼이 온(On) 되었는지 판별하는 스탑온 판별단계(ST46, ST55, ST63)와; Performing the training stop (Stop) of the steps to perform on-stop determination step to determine whether the button is turned on (On) (ST46, ST55, ST63) and; 상기 스탑온 판별단계에서 스탑 버튼이 온 되어 있으면, 데이터를 저장할 것인지 판별하는 저장판별단계(ST47, ST56, ST64)와; If the stop buttons from the stop-on determination step, the storage determining step of determining whether to save the data (ST47, ST56, ST64) and; 상기 저장판별단계에서 데이터를 저장할 것으로 판별되면, 훈련과 관련된 데이터를 메모리(26)에 저장하는 단계(ST48, ST57, ST65)와; If it is determined that stored data from the storage determining step, further comprising: storing data relating to the training in the memory (26) (ST48, ST57, ST65) and; 상기 저장판별단계에서 데이터를 저장할 것으로 판별되지 않으면, 무시하는 단계(ST49, ST58, ST66)와; If it is not determined that the store data in the storage determining step, the step of ignoring (ST49, ST58, ST66) and; 상기 스탑온 판별단계에서 스탑 버튼이 온 되어 있지 않으면 표시색채가 불변인지 판별하는 표시색채불변 판별단계(ST50, ST59, ST67)와; The stop determination on if in step stop button is not displayed on a color display color constant determining step of determining whether the invariant (ST50, ST59, ST67) and; 상기 표시색채불변 판별단계에서 표시색채가 불변이 아니면 상기 훈련수행 단계로 리턴하고, 표시색채가 불변이면 이때의 데이터를 상기 메모리(26)에 저장하고 결과표시부(28)를 통해 이를 알리는 단계(ST51, ST52, ST60, ST61, ST68, ST69);를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 한다. The display returns to the color invariant discrimination performed by the display color in the Step immutable the training phase, and the display color is unchanged if the the case data for storage in the memory 26 and step notifying via result display unit (28) (ST51 characterized by performing, including;, ST52, ST60, ST61, ST68, ST69).

상기 제 23 단계(ST70 ~ ST79)는, 상기 제 21 단계에서 표시 모드의 기능선 택이 뇌파표시이면, 사용자의 실시간 뇌파를 표시하는 뇌파표시 단계(ST70 ~ ST72)와; Wherein the step 23 (ST70 ~ ST79) is, when the function of a display mode selection is displayed by the brain wave stage 21, EEG display step of displaying the user's real-time brain wave (ST70 ~ ST72) and; 상기 제 21 단계에서 표시 모드의 기능선택이 저장데이터표시이면, 상대파워 밀도와 횟수별 파워 밀도 중에서 하나 이상을 포함하여 메모리(26)에 저장된 데이터를 표시하는 저장데이터표시 단계(ST73 ~ ST79);를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 한다. When the function selection of the display mode storage data displayed by the second step 21, the relative power density and the storage data display step of displaying the data stored in the memory 26, including one or more of the number of times per power density (ST73 ~ ST79); and it characterized in that it comprises performing a.

상기 저장데이터표시 단계(ST73 ~ ST79)에서 상기 상대파워 밀도는, 막대 그래프로 표시하는 것을 특징으로 한다. In the storage data display step (ST73 ~ ST79) the relative power density, characterized in that the display in a bar graph.

상기 저장데이터표시 단계(ST73 ~ ST79)에서 상기 횟수별 파워 밀도는, 꺾은 선으로 표시하는 것을 특징으로 한다. In the storage data display step (ST73 ~ ST79) power density by the number of times, the trend is characterized in that the line or lines.

이와 같이 구성된 본 발명에 의한 색채를 이용한 뉴로피드백 장치 및 그 제어방법의 동작을 첨부한 도면에 의거 상세히 설명하면 다음과 같다. According to this described in detail based on the accompanying drawings, the operation of the neuro-feedback device and a control method using a color according to the present invention is configured as follows.

먼저 본 발명은 뇌에서 무의식적으로 선호하는 색채를 추출하여 뇌기능 장애를 해결하고자 한 것이다. First, the present invention is intended to solve brain dysfunction to extract color to subconsciously favor in the brain.

종래 BCI 시스템은 BCI가 잘 인식할 수 있는 내적 이미지 또는 EEG 패턴에서 특정한 반영을 갖는 다른 종류의 정신상태에 관하여 계속해서 집중하는 정신적 상태를 유지할 필요가 있다는 문제점이 있었다. BCI conventional system has a problem that there is another kind of need to keep a mental state to continue to focus on the mental state with respect to a particular image or reflected from the inner EEG patterns that BCI is well recognized. 종래 BCI 시스템에 의할 경우, 외부 대상들과 동작은 예를 들면 손가락이나 발을 어떻게 움직일까 여부를 계속 생각하면서 피아노를 연주하거나 자전거를 타는 것을 요구하는 방식이 되는데, 이렇게 손가락과 발의 움직임을 의식적으로 생각하면서 피아노 연주 또는 자전거 타기를 하 는 것은 결코 쉽지 않다. If you are in a conventional BCI systems, external objects and behavior, for example, while still thinking whether I wonder, slide your finger or foot there is a method that requires playing the piano or riding a bike, so consciously fingers and feet movements It is not easy to have to think while playing the piano or riding a bike. 다행히 일정한 훈련 후 거의 누구나 의식적인 제어를 하지 않고 자동적으로 피아노 음악 연주와 자전거를 탈 수 있다. Fortunately, after a certain training almost anyone can ride a bike and playing piano music automatically without conscious control. 이 과정은 운동 기술 습득 동안에 자동조작(automation)으로 알려져 있다. This process is known as automatic operation (automation) while learning motor skills. 뇌 영역의 여러 집합들이 자동조작 전후 행동을 책임진다. Several sets of brain areas that are responsible for automatic operation after action. 그러나 불행하게도 최상의 동기화가 이루어지는 BCI 시스템에서는 몇 년을 훈련한 후에도 사람에서 자동조작이 발생하지 않는다. However, the BCI system is composed of the best synchronized unfortunately after a few years of training does not automatically operation occurs in humans.

이러한 BCI 시스템에서의 불충분한 자동조작 과정에 대한 주된 이유는 EEG 신호의 가시적인 구현으로서 조건화의 대상(예, 화면에서 커서 움직임)과 성공적인 시도의 의식적인 평가로서의 보상 사이에 존재하는 이중적인 불확정이라고 볼 수 있다. The main reason for the insufficient automation process in such a BCI system is subject to conditioning a tangible implementation of the EEG signal (for example, a cursor on the screen motion) and existing between the conscious evaluation compensation as a successful attempt dual seen as indeterminate that can.

그것들 중의 첫 번째는 명확한 정신상태(이미지)를 얻기 위한 사용자의 의식적인 의도와 이 과정의 결과 사이에 명확한 결정의 부재이다. The first of those is the second member of a clear decision between the results of your conscious intent and the process to obtain a clear state of mind (image). 두 번째는 간단한 운동 이미지에서조차도, 더 복잡한 이미지로 하여도 얻어진 EEG 패턴과의 명확한 관계의 결함이다. The second flaw is a clear relationship between the simple exercise image even further by also obtained EEG patterns in complex images. 결과적으로 사용자는 시도할 때마다 동일한 EEG 패턴을 불러낼 수 없고, BCI는 사용자의 의도를 적절하게 인식할 수 없다. As a result, users can not recall the same EEG pattern every time you try, BCI can not adequately recognize the user's intent.

이러한 종래의 문제점을 극복하기 위한 해결책 중의 하나는 BCI 시스템에서 피드백 정보의 의식적인 제어를 제거하는 것이다. One solution to overcome such conventional problems is to remove the conscious control of the feedback information in a BCI system. 이처럼 의식적인 제어를 제거하는 방식은 사용자가 의식적인 평가에 대해 시도가 성공한 후에 오는 긍정적인 강화를 잃어버리기 때문에 불가능한 것처럼 보인다. Thus, the way to remove the conscious control seem impossible, because to lose the positive reinforcement that comes after the user has successfully tried for the conscious evaluation. 실제로 NF의 고전적인 구조에서, 피드백은 사용자에게 화면에서 커서를 움직이는 것과 같은 대수롭지 않은 신호를 다시 제공하고, 이전의 명령이 참여자가 이 신호를 강화 보상으로 바꾸도록 허용한 다. In fact, the classic structure of the NF, the feedback is provided by an insignificant signal, such as moving the cursor on the screen back to the user, and the transfer of command, participants are allowed to change the signal to strengthen compensation.

기본적으로 무의식적인 강화 보상은 사전 지식이 없이 세션당 피드백 신호에 대해서 능동적으로 효과를 발휘하는 경우에만 가능하다. By default, the involuntary enhanced compensation is possible only if actively exert the effect on the feedback signal per session without prior knowledge. 이 경우에 사용자는 의식적인 제어 없이 BCI를 취급할 수 있다면, 자동적으로 피드백 신호를 자신에게 편안하게만 유지하려고 하고 원하지 않는 신호를 제거하려고 할 것이다. In this case, the user will have to try to remove the conscious if the BCI without control can be handled automatically and try to keep only the comfort of a feedback signal to his unwanted signals.

따라서 사용자는 BCI 시스템을 조작하는데 적합한 정신상태를 자동적으로 선택할 것이다. Thus, the user will automatically select the proper mental state to operate a BCI system. 훈련 절차 마친 후에 사용자가 이 무의식적인 정신상태를 BCI 시스템을 위한 뇌 무의식적인 명령들로서 자동적으로 사용하게 될 것이다. After completing the training process will be used automatically for the user to unconscious mental states as unconscious brain commands for BCI system. 이것은 BCI 시스템에 대한 새로운 패러다임을 개발하는 해결책의 중요한 아이디어이다. This is an important idea of ​​solutions to develop a new paradigm for the BCI system.

그래서 본 발명은 사람에게서 EEG 패턴들의 자의적 조건화가 잠재 의식적 레벨에서 가능하도록 한 것이고, 본 발명에서는 이를 위해 BCI의 피드백 채널에서 정보 전달매체로 색채를 사용한다. So the present invention is the conditioning of the arbitrary EEG pattern in humans to be at subliminal level, in the present invention, using color as a communication medium in a feedback channel of the BCI for this purpose.

이는 주변 색채가 잠재 의식적인 수준에서 정신상태를 분명한 방향으로 바꿀 수 있다는 아이디어에 기초를 두고 있다. It is based around the idea that color can change the mental state of clear direction from the subconscious level. 이 개념은 또한 사람이 좋아하는 색채 배경이나 색채 카드를 선택할 때, 그 사람은 무의식적으로 자신의 정신상태에 영향을 줄 수 있는 색채 상태로 되는 경향이 있다는 것을 전제로 한다. This concept is also when you choose a color background or color cards that people like it, he unconsciously assumes that it tends to be a state in which the color can affect your state of mind. 이러한 색채 스펙트럼의 선택은 어린 시절에 습득된 인간의 감성적 언어라고 할 수 있다. The choice of the color spectrum can be said that the human emotional language learned in childhood.

색채에 대한 보상 신호는 NF 패러다임에서 무의식적인 강화 효과를 갖고, 색채-유도 EEG 패턴은 BCI 시스템을 위한 취급 신호로 사용될 수 있다. The compensation signal for the color has a strengthening effect on the involuntary NF paradigm, color-induced EEG patterns can be used to handle signals for the BCI system. 그래서 색채 보상 신호를 사용하여 NF 훈련 동안에 동적 EEG 패턴에서 방향성 변화를 추적한다. So using a color compensation signal tracks the directional changes in EEG patterns during dynamic NF training. 이에 따라 편안한 색채에 의한 긍정적인 강화는 대응하는 EEG 패턴을 더 빈번한 발생을 이끌어낸다. Accordingly, positive reinforcement by relaxing color leads to more frequent occurrence of EEG pattern corresponding. 반대로, 기피하는 색채에 의한 부정적인 강화는 대응하는 EEG 패턴의 감소로 이어지거나 심지어는 사라지게 할 것이다. In contrast, negative reinforcement by which avoids color or is lead to a reduction of EEG pattern corresponding even will disappear.

본 발명은 BCI 패러다임에서 색채 조절의 과정과 은연 중의 학습 동안에 발생하는 EEG 패턴을 설명한다. The present invention addresses the EEG patterns that occur during the process of learning and eunyeon of color adjustment in BCI paradigm. 본 발명은 의식적인 제어가 없이 자동적으로 BCI를 조작하는 방법에 대한 개념과 결과적으로 BCI를 통해서 피아노 연주할 때 발생하는 것처럼 자연스러운 인간 감정을 표현하기 위한 가능성을 강조한다. The present invention emphasizes the possibility to express a natural human emotions, as occurs when a player piano through the concepts and consequently BCI on how to operate the automatic BCI without conscious control.

이를 위해 본 발명은 도 1에서와 같이, 헤드셋부(10), 뉴로피드백 처리부(20), 색채표시부(30)를 전체로 구성할 수 있으며, 각각 별개로 구성하는 것도 가능하다. The invention as in Figure 1, To this end, to configure the headset unit 10, a neuro-feedback processing unit 20, the color display unit 30 as a whole, and it is also possible to configure each separately.

여기서 헤드셋부(10)에서는 색채표시부(30)에서 발생된 색채에 반응하는 사용자의 뇌파를 측정하게 된다. Where the headset part 10 is to measure a user's brain waves in response to the occurrence of color in the color display unit 30. 이러한 헤드셋부(10)는 뉴로피드백 처리부(20)와 유선으로 연결되거나 또는 무선으로 연결될 수 있다. The headset unit 10 may be connected to a wired or wireless connection, or the feedback neuro processor 20.

이러한 헤드셋부(10)는 도 2에서와 같이 센서(11), 아이솔레이션 증폭부(12), 증폭부(13)로 구성할 수 있다. The headset unit 10 may be configured as a sensor 11, an isolation amplifier unit 12, an amplification section 13, as shown in FIG.

그래서 헤드셋부(10)의 센서(11)는 색채표시부(30)에서 발생된 색채에 반응하는 사용자의 뇌파를 측정하는 것으로, Ag/Agcl 센서로 구성할 수 있다. So the sensor 11 of the headset unit 10 by measuring a user's brain waves in response to the occurrence of color in the color display unit 30 can be composed of Ag / Agcl sensor. 이때 뇌파의 측정은 도 18의 국제 10-20 시스템에서 측정 채널은 Fp1, Fp2, AF7, AF8로 전극을 설정하고, 기준(Reference) 상태는 Fpz로 설정할 수 있다. At this time, the channel measurements are made by the International 10-20 system of Figure 18, the EEG electrodes is set to Fp1, Fp2, AF7, AF8, and reference (Reference) state can be set to Fpz. 그래서 측정 채널은 Fp1, Fp2, AF7, AF8이고, 참조채널은 유양돌기이고, 접지채널은 Fpz로 설정하게 된다. So the measurement channel is Fp1, Fp2, AF7, AF8, a reference channel is mastoid, the ground channel is set to Fpz.

또한 헤드셋부(10)의 아이솔레이션 증폭부(12)는 센서(11)에서 측정된 신호를 아이솔레이션 증폭하게 된다. In addition, the isolation amplifier unit 12 in the headset portion 10 is amplified isolation of a signal measured by the sensor (11).

또한 헤드셋부(10)의 증폭부(13)는 아이솔레이션 증폭부(12)에서 아이솔레이션 증폭된 신호를 증폭하여 뉴로피드백 처리부(20)로 전송하게 된다. In addition, the amplification part 13 of the headset unit 10 is sent to the neuro-feedback processing unit 20 amplifies the signal from the isolation amplifier isolation amplifier unit 12. 이때 헤드셋부(10)의 증폭부(13)는 초단 이득 증폭을 수행하게 되는데, 종단 이득 증폭은 뉴로피드백 처리부(20)의 증폭부(23)에서 수행하게 된다. At this time, there is the amplification part 13 of the headset unit 10 performs a first stage gain amplifier, the gain-ended amplification is performed in the amplification section 23 of the neuro feedback processor 20.

이러한 헤드셋부(10)의 실제 구성예를 도 3 내지 도 6에 예시하였다. The actual configuration of the headset unit (10) for illustrated in FIGS.

그리고 뉴로피드백 처리부(20)는 헤드셋부(10)와 유선 또는 무선으로 연결되고, 헤드셋부(10)에서 측정된 뇌파 신호에 따라 색채표시부(30)에서 표시되는 색채가 변화되도록 제어하여 사용자의 특정 뇌파에 반응하는 특정 색채를 추출하게 된다. And neuro-feedback processing unit 20 is a headset unit 10 and the wire or is wireless connected, the headset part 10 with a particular user to control such changes color displayed by the color display unit 30 in accordance with the EEG signal measured in thereby extracting a particular color in response to EEG.

이러한 뉴로피드백 처리부(20)는, 도 7에서와 같이, LPF(21), 노치 필터(22), 증폭부(23), ADC(24), DSP(25), 메모리(26), 신호송신부(27)로 구성할 수 있고, 결과표시부(28)를 더욱 포함할 수 있다. This Neuro feedback processing unit 20, as in Figure 7, LPF (21), the notch filter 22, an amplifier section (23), ADC (24), DSP (25), memory 26, signal transmitting ( 27 can be formed) by, it is possible to further include a result display unit 28.

그래서 뉴로피드백 처리부(20)의 LPF(21)는 헤드셋부(10)로부터 유선 또는 무선을 통해 전달된 신호를 저역통과 필터링을 수행하여 노치 필터(22)로 전송한다. So LPF (21) of neuro-feedback processing unit 20 sends the signals through a wired or wireless headset from the section 10 to the notch filter 22 by performing low pass filtering.

또한 뉴로피드백 처리부(20)의 노치 필터(22)는 LPF(21)에서 출력되는 신호를 노치 필터링한다. In addition, the notch filter 22 in the feedback neuro processor 20 is a notch filter the signal output from the LPF (21). 여기서 노치 필터링이란 특정의 주파수 응답 곡선 중에서 날 카로운 패인 편인 급격한 감쇠 특성을 나타내도록 하는 필터링을 말한다. The notch filter means for filtering the car to indicate the day Pacific pane ally sharp attenuation characteristics in a specific frequency response curve.

또한 뉴로피드백 처리부(20)의 증폭부(23)는 노치 필터(22)의 출력을 증폭시킨다. In addition, the amplification section 23 of the neuro-feedback processing unit 20 amplifies the output of the notch filter 22. 이러한 뉴로피드백 처리부(20)의 증폭부(23)는 헤드셋부(10)의 증폭부(13)와 비교하여 종단 이득 증폭을 수행하게 된다. Amplifying section 23 of such neuro-feedback processing unit 20 is to perform end-gain amplifier as compared with the amplification part 13 of the headset unit (10).

또한 뉴로피드백 처리부(20)의 ADC(24)는 증폭부(23)에서 출력된 아날로그 신호를 입력받아 디지털 신호로 변환시켜 DSP(25)로 전달한다. In addition, ADC (24) of neuro-feedback processing unit 20 receives the analog signal output from the amplification unit 23 and converts into a digital signal and passed to the DSP (25).

또한 뉴로피드백 처리부(20)의 DSP(25)는 ADC(24)에서 출력된 디지털 신호를 입력받아 디지털 신호처리를 수행하여 헤드셋부(10)에서 측정된 뇌파 신호에 따라 색채표시부(30)에서 표시되는 색채가 변화되도록 제어하여 사용자의 특정 뇌파에 반응하는 특정 색채를 추출하도록 제어한다. Also displayed in the DSP (25) is ADC (24) of color display unit 30 based on the EEG signal measured in the headset portion 10 receiving the output digital signal by performing a digital signal process from the neuro feedback processor 20 controls such that the color change that controls to extract the certain color in response to a particular brain waves of the user. 이러한 DSP(25)에서의 제어에 의해 기준 모드와 뉴로피드백 모드의 동작이 수행된다. The operation of the reference mode and neuro feedback mode is performed by the control in such a DSP (25).

또한 뉴로피드백 처리부(20)의 메모리(26)는 DSP(25)와 연결되고, 뉴로피드백 처리와 관련된 데이터를 저장한다. In addition, the memory 26 of the neuro-feedback processing unit 20 is connected to the DSP (25), and stores the data related to neuro-feedback processing.

또한 뉴로피드백 처리부(20)의 신호송신부(27)는 DSP(25)와 연결되고, DSP(25)의 제어 명령을 색채표시부(30)로 유선 또는 무선을 통해 전달한다. In addition, the signal transmission section 27 of the neuro-feedback processing unit 20 is connected to the DSP (25), and transmits a control command of the DSP (25) to the color display unit 30 via a wired or wireless.

또한 뉴로피드백 처리부(20)의 결과표시부(28)는 DSP(25)에서 처리된 결과를 표시하게 된다. Also result display unit 28 of the neuro-feedback processing unit 20 is to display the processed results from the DSP (25).

이러한 뉴로피드백 처리부(20)는 도 8 및 도 9에서와 같은 형상으로 구성할 수 있다. This Neuro feedback processing unit 20 may be configured into a shape as in FIGS.

그래서 뉴로피드백 처리부(20)의 앞면에서는, 도 8에서와 같이, 입력잭, 안 테나, 그래픽 LCD(Liquid Crystal Display) 디스플레이, 스타트(Start) 버튼, 이동 버튼, 스탑(Stop) 버튼, OK 버튼, 램프(Lamp), 파워 온/오프(Power on/off) 버튼, 출력잭 등이 보여질 수 있다. Therefore, in front of the neuro-feedback processing unit 20, as shown in Figure 8, the input jack, the antenna graphic LCD (Liquid Crystal Display) display, a start (Start) button, Move button and stop (Stop) button, OK button, lamp (lamp), power on / off can be show (power on / off) button, the output jack or the like.

또한 뉴로피드백 처리부(20)의 뒷면에서는, 도 9에서와 같이, 안테나, 입력잭, 스피커, 벨트 클립, 배터리 홀더, 출력잭 등이 보여질 수 있다. In addition, the back of the neuro-feedback processing unit 20, may be, as shown in FIG. 9, the antenna, the input jack, a speaker, a belt clip, a battery holder, such as an output jack shown.

그리고 색채표시부(30)는 뉴로피드백 처리부(20)와 유선 또는 무선으로 연결되고, 뉴로피드백 처리부(20)의 제어에 따라 색채를 변화시켜 표시하게 된다. And the color display unit 30 is connected to the neuro-feedback processing unit 20 and the wired or wireless, is displayed by changing the color according to the control of the neuro-feedback processing unit 20.

이러한 색채표시부(30)는, 도 10에서와 같이, 신호수신부(31), 색채표시 드라이버(32), 색채표시기(33)로 구성할 수 있다. This color display unit 30 can be composed of, as shown in Figure 10, the signal receiving unit 31, a color display driver 32, a color indicator (33).

그래서 색채표시부(30)의 신호수신부(31)는 뉴로피드백 처리부(20)와 유선 또는 무선으로 연결되어 뉴로피드백 처리부(20)의 제어명령을 전송받아 색채표시 드라이버(32)로 전송한다. So and transmits the signal reception unit 31 is Neuro feedback processing unit 20 and the wired or wireless connection to neuro-feedback processing unit 20, color display driver 32 receives a control command of transfer of the color display unit 30.

또한 색채표시부(30)의 색채표시 드라이버(32)는 신호수신부(31)에서 수신된 뉴로피드백 처리부(20)의 DSP(25)의 제어명령에 따라 색채표시기(33)를 구동시킨다. In addition, color display driver 32 of the color display unit 30 drives the color indicator 33 in response to a control command of the DSP (25) of the neuro-feedback processing unit 20 receives signals from the receiver 31.

또한 색채표시부(30)의 색채표시기(33)는 색채표시 드라이버(32)의 구동에 의해 구동되어 색채를 표시하게 된다. In addition, the color indicator 33 in the color display unit 30 is driven by the driving of the color display driver 32 is a color display. 그러면 사용자의 머리에 장착된 헤드셋부(10)를 통해 색채표시기(33)에 감응하는 사용자의 반응을 Ag/Agcl 센서(11)에서 감지하여 뉴로피드백 처리부(20)에서 처리할 수 있게 된다. Then, through the headset part 10 is mounted on a user's head detects the user's response to the color-sensitive indicator (33) in the Ag / Agcl sensor 11 to be able to be processed by the neuro-feedback processing unit 20.

한편 본 발명의 제어 방법은 도 11에서와 같이 수행할 수 있다. The control method of the present invention can be performed as in Fig.

그래서 먼저 헤드셋부(10)의 Ag/Agcl 센서(11)는 색채표시부(30)의 색채표시기(33)에 반응하는 사용자의 뇌파를 측정한다(ST1). So the Ag / Agcl sensor 11 of the first headset section 10 measures the user's brain waves in response to a color display 33 of the color display (30) (ST1).

그러면 뉴로피드백 처리부(20)는 헤드셋부(10)에서 측정된 사용자의 뇌파 신호를 입력받고, 색채표시부(30)를 제어하여 기준 색채가 출력되도록 한다(ST2). The neuro-feedback processing unit 20 so that receives the brain wave signal of a measurement in the user headset unit 10, and controls the color display unit 30 based on the color output (ST2). 이때의 기준 색채는 회색으로 출력되도록 할 수 있다. At this time, the reference color may be output in gray.

그리고 뉴로피드백 처리부(20)는 헤드셋부(10)에서 측정된 뇌파를 입력받아 실시간 뇌파 측정을 수행한다(ST3). And neuro-feedback processing unit 20 performs a real-time brain wave measuring receiving the EEG in the headset unit (10) (ST3).

또한 측정된 뇌파에 따라 색채표시부(30)에서 출력된 색채가 변화되도록 제어하여 뇌파 분석 데이터에 의한 색채 변화(RGB 변화)를 수행한다(ST4). Also it controls such that the color change in the color output display unit 30 according to the measured brain waves, perform the color change (RGB change) by the brain wave analysis data (ST4).

그래서 색채가 일정하게 수렴하는지를 판별한다(ST5). So, it is determined whether the color convergence constant (ST5).

색채가 일정하게 수렴할 때까지 실시간 뇌파 측정과 RGB 변화를 반복적으로 수행한 다음 색채가 일정하게 수렴하게 되면 해당 색채를 사용자의 특정 뇌파의 색채로 진단하게 된다(ST6). If the color is performed real-time brain wave measuring the RGB changes until the convergence constant repeatedly, and then the color convergence constant is the diagnosis of a particular color to a user's brain wave colors (ST6).

한편 도 12 및 도 13은 본 발명의 일실시예에 의한 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 기준 모드에서의 제어방법을 보인 흐름도이다. The 12 and 13 are flow charts showing the control method in the standard mode of the neuro-feedback device using the color according to one embodiment of the present invention. 이를 통해 기준 모드에서의 동작을 상세히 설명하면 다음과 같다. When it will be described in detail an operation of the reference mode from the following:

먼저 제 11 단계(ST11)에서는 뉴로피드백 장치의 기준 모드 설정을 위해 색채표시부(30)를 초기화한다. First, in Step 11 (ST11) and initializes the color display unit 30 for the standard mode is set in the neuro feedback device. 이때 색채표시부(30)의 초기색은 회색(R=128, G=128, B=128)으로 설정하고, 색채 신호 단계는 256 단계로 설정할 수 있다(ST11). The initial color is set to gray (R = 128, G = 128, B = 128) of the color display unit 30 and the color phase signal may be set to 256 (ST11).

그리고 제 12 단계(ST12 ~ ST17)에서는 뇌파를 측정하여 3D 벡터 PSD를 계산 하여 색깔에 매핑시킨다. And In a second step 12 (ST12 ~ ST17) to measure the brain wave by calculating a 3D vector PSD maps in color.

이를 위해 먼저 Ag/Agcl 센서(11)에 의해 뇌파 측정을 하는데, 이는 측정채널을 Fp1, Fp2, AF3, AF8로 설정하고, 참조채널로 유양돌기를 설정하며, 접지채널로 Fpz를 설정한다. First, in the brain waves measured by the Ag / Agcl sensor 11. For this purpose, it sets the measuring channel in Fp1, Fp2, AF3, AF8, sets the mastoid by reference channel, and sets the Fpz the ground channel. 이때 Ag/Agcl 센서(11)의 전극들은 좌우 눈 꼬리와 좌측 눈 위아래 약 1.5cm에 위치하도록 설정할 수 있다. The electrode of Ag / Agcl sensor 11 may be set so as to be positioned on the left and right about 1.5cm tail eye and the left eye and down. 또한 아이솔레이션 증폭부(12)에 의한 IA 증폭 및 증폭부(13)에 의한 초단 이득 증폭을 수행한다(ST12). Also it performs first stage amplification by the gain amplifier IA and the amplification section 13 according to the isolation amplifier unit (12) (ST12).

그리고 뇌파 신호의 전처리를 수행한다. And it performs pre-processing of the EEG signal. 이는 LPF(21)에서 저역통과 필터링(LPF)을 수행하고, 노치 필터(22)에서 노치필터링(예를 들면, 60Hz/50Hz)을 수행하며, 증폭부(23)에서 종단 이득 증폭을 수행한다(ST13). Which performs low-pass filtering (LPF) in the LPF (21), and the notch filter in the notch filter 22 (e.g., 60Hz / 50Hz) performs, performs the end-gain amplifier from amplifying section 23 ( ST13).

그런 다음 뇌파 신호 디지타이징을 수행한다. Then do the EEG signals are digitized. 이는 ADC(24)에서 변환된 디지털 신호를 이용하여 DSP(25)에서 수행한다. This is by using a digital signal converted from the ADC (24) is carried out in DSP (25). 그래서 표본화율(예를 들면, 250Hz)과 분해능(12비트)과 채널수(4CH, 4채널)를 포함한 조건에 의해 디지타이징을 수행한다(ST14). So the sample rate (e.g., 250Hz), the resolution is performed by digitizing (12 bits) and conditions, including channel number (4CH, channel 4) (ST14).

그리고 ICA 알고리즘을 적용한다. And apply the ICA algorithm. 즉, 디지털 필터링을 수행하고, 눈 깜박임 아티팩트, EOG 아티팩트, EMG 아티팩트를 제거한다(ST15). That is, performs digital filtering, and removing the blink artifacts, EOG artifact, EMG artifacts (ST15).

또한 3D 벡터 PSD를 계산한다. Also computes a 3D vector PSD. 이는 FFT/AR 기법을 적용하여 수행한다. This is done by applying the FFT / AR techniques. 주파수 분해도는 0.5Hz로 설정할 수 있으며, 슬라이딩 기법을 적용하고 75% 중복으로 설정할 수 있다. The frequency resolution can be set to 0.5Hz, it may apply the sliding mechanism, and to set a 75% overlap. 그리고 세타파와 알파파와 베타파에 대해 주파수 대역을 설정하는데, 예를 들면, 세타파는 4.0 ~ 7.0Hz, 알파파는 7.5 ~ 12.0Hz, 베타파는 16.0 ~ 22.0Hz로 설정할 수 있다(ST16). And for setting the frequency band for setapa and alpha wave and beta waves, for example, setapa may be set to 4.0 ~ 7.0Hz, alpha wave 7.5 ~ 12.0Hz, beta wave 16.0 ~ 22.0Hz (ST16).

그리고 3D 벡터 PSD와 색깔을 매핑시킨다. And maps the 3D vector PSD and color. 이를 위해 예를 들어, 세타파는 레드(Red)로 매핑시키고, 알파파는 그린(Green)으로 매핑시키며, 베타파는 블루(Blue)로 매핑시킬 수 있다(ST17). To this end, for example, setapa may be mapped to a blue (Blue) selling sikimyeo mapped to green (Green) and mapped to the red (Red), alpha wave, beta (ST17).

또한 제 13 단계(ST18 ~ ST21)에서는 3D 벡터의 변화량인 3D 벡터 sPSD를 계산하여 3D 벡터의 sPSD와 RGB 벡터를 매핑시켜 RGB 벡터의 변화값을 저장한 다음 일정 시간이 경과했는지 판별하게 된다. In addition, the step 13 (ST18 ~ ST21) to calculate the 3D vector sPSD the amount of change of a 3D vector to map the sPSD the RGB vector of the 3D vector will determine if a change in the stored value of the RGB vector of the following certain time.

그래서 먼저 sPSD 계산을 수행한다. So first do the sPSD calculations. 예를 들면, (이전의 PSD - 현재의 PSD) / ( 이전의 PSD) X 100%를 수행하여 3D 벡터 sPSD를 계산할 수 있다(ST18). For example, (from the previous PSD - of current PSD) / (previous PSD) can perform X 100% to calculate the 3D vector sPSD (ST18).

그리고 RGB 벡터를 매핑시킨다. And maps the RGB vector. 예를 들면, 3D 벡터 PSD의 변화량에 대한 1%당 RGB를 3단계 변화로 매핑시킬 수 있다. For example, the RGB per 1% of the amount of change of the PSD 3D vector can be mapped to the three-phase change. 이러한 매핑된 결과를 이용하여 색채표시부(30)의 색채표시기(33)에 색채를 표시하게 된다(ST19). By using such a mapping result is displayed in a chromatic color indicator 33 of the color display (30) (ST19).

그런 다음 RGB 벡터의 변화값을 저장한다(ST20). Then save your changes in the value of the RGB vector (ST20).

이렇게 RGB 벡터를 매핑시킨 다음 일정시간이 경과했는지를 판별한다. So that maps the RGB vector and then determine whether a certain time.

그래서 일정시간이 경과하지 않았으면 sPSD 계산 단계로 리턴하여 다시 sPSD 계산과 RGB 벡터 매핑을 재수행하고, 일정시간이 경과했으면 다음 단계인 제 14 단계로 리턴하게 된다(ST21). So is a predetermined time is elapsed if it is not performed to return to the calculating step sPSD again replays sPSD calculated and RGB vector mapping, a certain time you have returned to the first step 14. The next step (ST21).

또한 제 14 단계(ST22 ~ ST25)에서는 RGB 벡터의 변화값을 로딩하여 피험자의 선호 색상을 분류하고, 피험자의 선호 색상을 결정하며, 뉴로피드백 모드 선정을 수행하게 된다. In addition, the step 14 (ST22 ~ ST25) to load the change value of the RGB vector of the subject, and classifying the preferred color, and determines the preferred color of the subject, and performs the neuro-feedback mode selected.

그래서 먼저 제 13 단계에서 저장된 RGB 벡터의 변화값을 로딩한다(ST22). So, first loads a variation value of the RGB vectors stored in a first step 13 (ST22).

그리고 로딩된 RGB 벡터의 변화값을 이용하여 피험자의 선호 색상을 분류한다. And using a change in value of the loaded RGB vectors to classify the subjects preferred color. 이에 따라 저장된 3D 벡터의 변화량(sPSD)의 클러스터링(clustering) 분석을 통한 개인별 선호색을 결정하게 된다. Accordingly, the individual is determined by the preferred color clustering (clustering) Analysis of the amount of change of the 3D vector (sPSD) stored. 이러한 피험자의 선호 색상 분류는 K-means 클러스터링 또는 PCA(Prime Component Analysis, 주성분 분석)를 적용할 수 있다. Preferred color classification of these subjects may apply to the K-means clustering, or PCA (Prime Component Analysis, Principal Component Analysis). 여기서 K-means 클러스터링(K-평균 군집화)은 유사한 특성을 갖는 요소들은 서로 근접하여 위치한다는 가정에 근거하여 가깝게 위치한 요소들을 찾아 군집으로 묶어주는 기법이고, PCA는 주성분 분석을 통해 군집화를 수행하는 기법이다. The K-means clustering (K- mean clustering) is a technique that, based on the assumption that the elements with similar properties are located close to each other to find the elements closely tied in to the Community, PCA is a technique that performs clustering by principal components analysis to be. 그래서 K-means 클러스터링을 이용할 경우 클러스터의 개수를 결정하며, 역치(threshold)값을 선정한다. So determining the number of clusters when using a K-means clustering, and selects a threshold value (threshold) value. 이때 역치값 선정은 RGB 3D 공간에서 거리편차가 36.4(PSD의 7% 변화량에 대응) 이하는 분류에서 제외하는 방식을 이용하여 선정할 수 있다(ST23). The threshold value selected is less than the distance from the deviation 36.4 RGB 3D space (corresponding to 7% of the amount of change in PSD) can be selected by using the method to exclude the classification (ST23).

또한 피험자의 선호 색상을 결정한다. It also determines the preferred color of the subject. 이는 벡터의 값이 가장 많은 클러스터인 메이저 클러스터(Major cluster)의 평균 RGB 값에 해당하는 색상을 선호 색상으로 결정할 수 있다(ST24). You can determine the color that corresponds to the average value of the RGB value of the vector of most major clusters Cluster (Major cluster) as the preferred color (ST24).

그리고 뉴로피드백 모드를 선정한다. And it selects a neuro-feedback mode. 이는 이완도, 집중도, 우울증 개선 모드 중에서 하나 이상의 모드를 포함하여 뉴로피드백 모드를 선정할 수 있다. This can be selected for the neuro-feedback mode, including at least one mode among the relaxation also, concentration, depression enhanced mode. 또한 선호색을 개선하고자 하는 뇌파 파라미터로 대응시킬 수 있다(ST25). In addition, it is possible to correspond to the brain wave parameters to improve a preferred color (ST25).

또한 제 15 단계(ST26 ~ ST32)에서는 뇌파를 측정하여 색채표시기(33)의 색상을 변화시키게 된다. In addition, the 15th step (ST26 ~ ST32), thereby changing the color of the color indicator 33, by measuring brain waves.

이때 뇌파측정 단계(ST26), 뇌파신호 전처리 단계(ST27), 뇌파신호 디지타이징 단계(ST28), ICA 알고리즘 적용 단계(ST29), 3D 벡터 PSD 계산 단계(ST30)는 제 12 단계에서의 뇌파측정 단계(ST12), 뇌파신호 전처리 단계(ST13), 뇌파신호 디지타이징 단계(ST14), ICA 알고리즘 적용 단계(ST15), 3D 벡터 PSD 계산 단계(ST16)의 동작과 동일하게 수행한다. The brain wave measuring step (ST26), the EEG signal pre-processing step (ST27), the digitizing step EEG signal (ST28), ICA algorithm applying step (ST29), 3D vector PSD calculation step (ST30) is a brain wave measuring step in the first stage 12 ( ST12), and the same as the operation of the EEG signal pre-processing step (ST13), the EEG signal digitizing step (ST14), ICA algorithm applying step (ST15), 3D PSD vector calculation step (ST16) to perform.

그런 다음 색채표시기(33)의 색상을 변화시킨다(ST31). Then, thus changing the color of the color indicator (33) (ST31).

그래서 일정시간 동안 색채의 변화가 없는지를 판별하여, 일정시간 동안 색채의 변화가 있으면 제 15 단계를 재수행하고, 일정시간 동안 색채의 변화가 없으면 종료하게 된다(ST32). So it is to determine the change in color over a period of time there, if there is a change in color is performed for a predetermined time a first step 15 re, end if there is no change in color over a period of time (ST32).

한편 도 14 및 도 15는 본 발명의 일실시예에 의한 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 뉴로피드백 모드에서의 제어방법을 보인 흐름도이다. In Figure 14 and Figure 15 is a flow chart showing a control method in a mode for neuro-feedback neuro feedback device using the color according to one embodiment of the present invention. 이를 통해 뉴로피드백 모드의 동작을 상세히 설명하면 다음과 같다. When it will be described in detail an operation of the neuro-feedback modes as follows.

먼저 뉴로피드백 장치에 접속하여 뉴로피드백 장치가 파워 온(Power On)이 되면(ST41), 뉴로피드백 처리부(20)에서 기능선택을 할 수 있도록 하는 화면을 출력한다(ST42). First, when a (Power On) neuro-feedback device is powered on and connected to the neuro-feedback unit (ST41), and outputs the screen to the selected function in the neuro-feedback processing unit (20) (ST42).

그러면 트레이닝 모드를 선택할 수 있도록 하는 화면을 출력한다(ST43). This outputs a screen to select the training mode (ST43).

이때 사용자가 트레이닝 모드를 선택하면 이완도 모드를 선택할 수 있도록 하는 화면을 출력한다(ST44). At this time, it outputs a screen to let the user select the Select a training mode, the relaxation degree mode (ST44).

그래서 사용자가 이완도 모드를 선택하면 이완도 향상훈련이 수행되도록 한다(ST45). So that the user selects the loosening mode also Fig training is performed improved relaxation (ST45).

이렇게 이완도 향상훈련이 수행되는 도중에 뉴로피드백 처리부(20)의 스탑 버튼이 온 되면(ST46). If this relaxation is also a stop button on the neuro-feedback processing unit 20 on the way is improved training is performed (ST46). 데이터를 저장할 것인지를 묻는 화면을 출력한다(ST47). And it outputs a screen asking whether to store the data (ST47). 사 용자가 데이터 저장을 선택하면, 이완도 향상훈련의 결과 데이터를 뉴로피드백 처리부(20)의 메모리(26)에 저장한다(ST48). The user stores the result data in the enhancement Selecting data storage, also relaxation training in the memory 26 of the neuro-feedback processing unit (20) (ST48). 사용자가 데이터 저장을 선택하지 않으면 무시한다(ST49). Ignore If the user does not select the data store (ST49).

그리고 이완도 향상훈련이 수행되는 도중에 뉴로피드백 처리부(20)의 스탑 버튼이 온 되지 않으면, 색채표시부(30)에서 표시되는 색채가 불변인지를 판별한다(ST50). And relaxes also determine whether the enhanced if the training is carried out is not the stop button on the neuro-feedback processing unit 20 on the way is, color is unchanged is displayed in the color display unit (30) (ST50). 그래서 표시색채가 불변이 아니면, 다시 이완도 향상훈련이 계속 진행되도록 한다. So color display is immutable, and so again improved relaxation training continues. 그리고 표시색채가 불변이면, 이때의 결과 데이터를 뉴로피드백 처리부(20)의 메모리(26)에 저장하고(ST51), 사용자에게 알린다(ST52). And the display colors are stored unchanged if, at this time the resulting data in the memory 26 of the neuro-feedback processing section 20 and (ST51), informs the user (ST52).

또한 사용자가 이완도 모드를 선택하지 않으면 집중도 모드를 선택할 수 있도록 하는 화면을 출력한다(ST53). And also outputs the screen that allows the user does not select a mode, relaxation is also to select the concentration mode (ST53).

그래서 사용자가 집중도 모드를 선택하면 집중도 향상훈련이 수행되도록 한다(ST54). So if the user selects the mode that concentration is carried out to improve the training intensity (ST54).

이렇게 집중도 향상훈련이 수행되는 도중에 뉴로피드백 처리부(20)의 스탑 버튼이 온 되면(ST55). When this concentration increase training this stop button on the neuro feedback processing unit 20 on the way to be performed (ST55). 데이터를 저장할 것인지를 묻는 화면을 출력한다(ST56). And it outputs a screen asking whether to store the data (ST56). 사용자가 데이터 저장을 선택하면, 집중도 향상훈련의 결과 데이터를 뉴로피드백 처리부(20)의 메모리(26)에 저장한다(ST57). The user can save the results of the data by selecting data storage, improved concentration training in the memory 26 of the neuro-feedback processing unit (20) (ST57). 사용자가 데이터 저장을 선택하지 않으면 무시한다(ST58). Ignore If the user does not select the data store (ST58).

그리고 집중도 향상훈련이 수행되는 도중에 뉴로피드백 처리부(20)의 스탑 버튼이 온 되지 않으면, 색채표시부(30)에서 표시되는 색채가 불변인지를 판별한다(ST59). And if the concentration is carried out is not improved training the stop button on the neuro-feedback processing unit 20 on the way is, the color displayed by the color display unit 30 determines whether the constant (ST59). 그래서 표시색채가 불변이 아니면, 다시 집중도 향상훈련이 계속 진행되도 록 한다. So Rock doedo display color is immutable, this concentration continues to improve training back underway. 그리고 표시색채가 불변이면, 이때의 결과 데이터를 뉴로피드백 처리부(20)의 메모리(26)에 저장하고(ST60), 사용자에게 알린다(ST61). And the display colors are stored unchanged if, at this time the resulting data in the memory 26 of the neuro-feedback processing section 20 and (ST60), informs the user (ST61).

또한 사용자가 집중도 모드를 선택하지 않으면 우울증 개선훈련이 수행되도록 한다(ST62). Also to be depressed to improve training to perform if the user does not select the concentration mode (ST62).

이렇게 우울증 개선훈련이 수행되는 도중에 뉴로피드백 처리부(20)의 스탑 버튼이 온 되면(ST63). If this depression improved training of this stop button the neuro feedback processing unit 20 on the way to be performed (ST63). 데이터를 저장할 것인지를 묻는 화면을 출력한다(ST64). And it outputs a screen asking whether to store the data (ST64). 사용자가 데이터 저장을 선택하면, 우울증 개선훈련의 결과 데이터를 뉴로피드백 처리부(20)의 메모리(26)에 저장한다(ST65). The user selects a data store, storing the result data in the depression improved training in the memory 26 of the neuro-feedback processing unit (20) (ST65). 사용자가 데이터 저장을 선택하지 않으면 무시한다(ST66). Ignore If the user does not select the data store (ST66).

그리고 우울증 개선훈련이 수행되는 도중에 뉴로피드백 처리부(20)의 스탑 버튼이 온 되지 않으면, 색채표시부(30)에서 표시되는 색채가 불변인지를 판별한다(ST67). And determines whether If depression improved training is performed not stop button on the neuro feedback processing unit 20 on the way is, the color displayed by the color display unit 30 unchanged (ST67). 그래서 표시색채가 불변이 아니면, 다시 우울증 개선훈련이 계속 진행되도록 한다. So color display is immutable, so that re-training to improve depression continues. 그리고 표시색채가 불변이면, 이때의 결과 데이터를 뉴로피드백 처리부(20)의 메모리(26)에 저장하고(ST68), 사용자에게 알린다(ST69). And the display colors are stored unchanged if, at this time the resulting data in the memory 26 of the neuro-feedback processing section 20 and (ST68), informs the user (ST69).

또한 사용자가 트레이닝 모드를 선택하지 않으면, 뇌파 표시 여부를 선택할 수 있도록 하는 화면을 출력한다(ST70). And also outputs the screen that allows the user does not select the training mode, can select if the EEG displays (ST70).

그래서 사용자가 뇌파 표시를 선택하면, 실시간 뇌파 표시를 수행한다(ST71). So when the user selects the display brain waves, and performs a real-time EEG displayed (ST71). 그리고 뉴로피드백 처리부(20)의 OK 버튼이 눌러지지 않으면 실시간 뇌파 표시를 계속적으로 수행하고, 뉴로피드백 처리부(20)의 OK 버튼이 눌러지면 초기의 기능 선택 모드를 출력한다(ST42). And unless the OK button on the neuro-feedback processing unit 20 performs a real-time EEG press displayed continuously, and pressing the OK button on the neuro-feedback processing unit 20 when the initial output function selection mode (ST42).

또한 사용자가 뇌파 표시를 선택하지 않으면, 저장 데이터 표시를 출력한다(ST73). In addition, if the user does not select the brain wave indication, and outputs the stored display data (ST73).

그래서 사용자가 저장 데이터 표시를 선택하지 않으면 초기의 기능 선택 모드를 출력하고(ST42), 사용자가 저장 데이터 표시를 선택하면 상대 파워 밀도를 출력할 것인지를 선택하게 하는 화면을 출력한다(ST74). So if the user does not select a store display data output to the initial feature selection mode, and (ST42), if the user selects the stored data and outputs the display screen to select whether or not to output a relative power density (ST74).

그래서 사용자가 상대 파워 밀도를 출력하고자 선택하면, 상대 파워 밀도를 막대 그래프로 표시한다(ST75). So when the user selects to output a relative power density, it indicates the relative power density in the bar graph (ST75). 그리고 뉴로피드백 처리부(20)의 OK 버튼이 눌러지지 않으면 상대 파워 밀도에 대한 막대 그래프 표시를 계속적으로 수행하고, 뉴로피드백 처리부(20)의 OK 버튼이 눌러지면 초기의 기능 선택 모드를 출력한다(ST42). And unless the OK button on the neuro-feedback processing unit 20 by pressing continuously performed in a graph display bar for the relative power density, and by pressing the OK button on the neuro-feedback processing section 20, when outputting the initial feature selection mode (ST42 ).

그리고 사용자가 상대 파워 밀도를 선택하지 않으면, 횟수별 파워 밀도를 출력할 것인지를 선택하게 하는 화면을 출력한다(ST77). And if you do not select a power density relative to output a screen for selecting whether to output a number of specific power density (ST77).

그래서 사용자가 횟수별 파워 밀도를 출력하고자 선택하면, 횟수별 파워 밀도를 꺾은 선으로 표시한다(ST78). So when the user selects to output the number of times the specific power density, is displayed as a trend line by the number of times the power density (ST78). 그리고 뉴로피드백 처리부(20)의 OK 버튼이 눌러지지 않으면 횟수별 파워 밀도에 대한 꺾은 선 표시를 계속적으로 수행하고, 뉴로피드백 처리부(20)의 OK 버튼이 눌러지면 초기의 기능 선택 모드를 출력한다(ST42). And unless the OK button on the neuro-feedback processing unit 20 by pressing perform Trend display for the number of times per power density continuously, and pressing the OK button on the neuro-feedback processing section 20, when outputting the initial feature selection mode ( ST42).

도 16 및 도 17은 도 14 및 도 15에서 뉴로피드백 모드의 출력예를 보인 도면이다. 16 and 17 are views in FIGS. 14 and 15 showing an output example of the neuro feedback mode.

그래서 도 16의 (a)는 뉴로피드백 처리부(20)의 결과표시부(28)에 초기 화면 에서 트레이닝 모드(Training Mode), 뇌파 표시(Brainwave Display), 저장 데이터 표시(result Data Display)에서 트레이닝 모드를 선택한 예를 보인 것이다. So in Fig. 16 (a) is a training mode in Neuro feedback processor 20 results training mode (Training Mode) In the initial screen on display unit 28, the brain wave indication (Brainwave Display), the store data display (result Data Display) selected examples will be shown. 도 16의 (b)는 (a)에서 트레이닝 모드를 선택했을 경우에 이완도 향상훈련(Relaxation Training), 집중도 향상훈련(Attention Training), 우울증 개선훈련(Anti-depression Training) 모드를 출력한 예를 보인 것이다. Of Figure 16 (b) is an example of outputting (a) relaxation improved training (Relaxation Training) if you select the training mode, concentration enhancement training (Attention Training), depression improved training (Anti-depression Training) mode It will be shown.

또한 도 16의 (c)는 (a)에서 뇌파 표시(Brainwave Display)를 선택한 예를 보인 것이다. And (c) of Figure 16 is shown to highlight the brain wave indication (Brainwave Display) in (a) for example. 도 16의 (d)는 (c)에서 뇌파 표시를 선택했을 경우에 우뇌(Right Hemisphere)와 좌뇌(Left Hemisphere)의 뇌파를 출력한 예를 보인 것이다. (D) of FIG. 16 shows an example in which the brain wave output of the right brain (Right Hemisphere) and the left brain (Left Hemisphere) when a selected brain waves shown in (c).

또한 도 16의 (e)는 (a)에서 저장 데이터 표시(Result Data Display)를 선택한 예를 보인 것이다. In addition, (e) of FIG. 16 shows an example to select the stored data display (Result Data Display) in (a). 도 16의 (f)는 (e)에서 저장 데이터 표시를 선택했을 경우에 상대 파워 밀도(Relative Power Density), 횟수별 파워 밀도(Trail Result History) 모드를 출력한 예를 보인 것이다. (F) of FIG. 16 shows an example in which (e) the relative output power density (Relative Power Density), the number of times per power density (Trail Result History) mode when a select data stored in the display.

또한 도 17의 (g)는 도 16의 (f)에서 상대 파워 밀도(Relative Power Density)를 선택한 예를 보인 것이다. In addition, the (g) Figure 17 shows an example to select the relative power density (Relative Power Density) in (f) of Fig. 도 17의 (h)는 도 17의 (g)에서 우뇌와 좌뇌에 대한 상대 파워 밀도를 막대 그래프로 표시한 예를 보인 것이다. (H) of Fig. 17 shows an example showing the relative power density of the right brain and the left brain in (g) 17 as a bar graph.

또한 도 17의 (i)는 도 16의 (f)에서 횟수별 파워 밀도(trail Result History)를 선택한 예를 보인 것이다. In addition (i) of Fig. 17 shows an example to select the power density (trail Result History) by the number in (f) of Fig. 도 17의 (j)는 도 17의 (i)에서 우뇌와 좌뇌에 대한 횟수별 파워 밀도를 꺾은 선으로 표시한 예를 보인 것이다. (J) of FIG. 17 shows an example in which the number of times represented by a line polygonal specific power density of the right brain and the left brain in (i) of Fig.

이처럼 본 발명은 뇌에서 무의식적으로 선호하는 색채를 추출하여 뇌기능 장애를 해결하게 되는 것이다. Thus, the present invention is that extracts color to subconsciously favor a brain to solve brain dysfunction.

이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 의한 색채를 이용한 뉴로피드백 장치 및 그 제어방법은 뇌에서 무의식적으로 선호하는 색채를 추출하여 뇌기능 장애를 해결할 수 있는 효과가 있게 된다. As described above, neuro-feedback device and a control method using a color according to the present invention it is possible the effect of extracting the color of the brain unconsciously preferred to fix the brain dysfunction.

그래서 본 발명은 색채를 이용한 무의식적인 BCI 훈련의 최적화를 통해 사용자들이 최적으로 자동적인 자기-조절로 자신들의 인지와 감성 수단들을 다루도록 하는 도구를 제공할 수 있는 효과가 있게 된다. So, the present invention is that the user automatic self optimally through the optimization of involuntary BCI training using a color - an effect that it is possible to provide the tools to deal with their cognitive and emotional means to control.

이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 한정하여 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되지 않고 다양한 변화와 변경 및 균등물을 사용할 수 있다. Although described as to only a preferred embodiment of the present invention above, the present invention can be used for various changes and modifications and equivalents, the present invention is not limited thereto. 따라서 본 발명은 상기 실시예를 적절히 변형하여 응용할 수 있고, 이러한 응용도 하기 특허청구범위에 기재된 기술적 사상을 바탕으로 하는 한 본 발명의 권리범위에 속하게 됨은 당연하다 할 것이다. Thus, the present invention is to is natural doemeun belong to the scope of the present invention on the basis of the technical idea described in the claims and the range to be applied by appropriately modifying the above embodiment, such an application.

Claims (35)

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  11. 뉴로피드백 처리부는 헤드셋부에서 측정된 사용자의 뇌파 신호를 입력받고, 색채표시부를 제어하여 기준 색채가 출력되도록 하는 제 1 단계와; A first step of neuro-feedback processing section that receives an electroencephalogram signal of the user measured in the headset unit, and controls the color display based on the output color and;
    상기 제 1 단계 후 상기 뉴로피드백 처리부는 상기 헤드셋부에서 측정된 뇌파를 입력받아 실시간 뇌파 측정을 수행하고, 뇌파 분석 데이터에 의한 색채 변화를 수행하여 색채가 일정하게 수렴하는지 판별하는 제 2 단계와; After the first step and the second step determines that the neuro-feedback processing section performs a real-time brain wave measurement, and performs the color change by the brain wave analysis data colors it is uniformly converged by receiving the brain waves measured by the headset unit;
    상기 제 2 단계에서 상기 색채표시부에서 출력되는 색채가 일정하게 수렴하면, 해당 색채를 사용자의 특정 뇌파의 색채로 진단하는 제 3 단계;를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. Of the neuro-feedback system using a color, characterized in that to perform, including; in the second step a third step of diagnostic If convergence constant, the color output from the color display, the color to a user of a particular EEG hues A control method.
  12. 청구항 11에 있어서, 상기 제 1 단계는, The method according to claim 11, wherein the first step,
    기준 색채가 회색으로 출력되도록 하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. A control method of a neuro-feedback system using a color, characterized in that to ensure that the reference color is output to gray.
  13. 뉴로피드백 장치의 기준 모드 설정을 위해 색채표시부를 초기화하는 제 11 단계와; Second step 11 to initialize a color display unit for based on the mode setting of the neuro-feedback device;
    상기 제 11 단계 후 뇌파를 측정하여 3D 벡터 PSD를 계산하여 색깔에 매핑시키는 제 12 단계와; And a step 12 to measure the brain waves after the first stage 11 maps the colors by calculating the PSD 3D vector;
    상기 제 12 단계 후 3D 벡터 sPSD를 계산하여 3D 벡터의 sPSD와 RGB 벡터를 매핑시켜 RGB 벡터의 변화값을 저장한 다음 일정 시간이 경과했는지 판별하는 제 13 단계와; And the step 13 to the first stage 12 and then by calculating a 3D vector sPSD to map the sPSD the RGB vector of a 3D vector to determine that the predetermined period of time following a change in the stored value of the RGB vector elapsed;
    상기 제 13 단계에서 일정 시간이 경과했으면, RGB 벡터의 변화값을 로딩하여 피험자의 선호 색상을 분류하고, 피험자의 선호 색상을 결정하며, 뉴로피드백 모드 선정을 수행하는 제 14 단계와; And operation 14 for the first you have a certain period of time at step 13, loads the value change of the RGB vector of the subject, and classifying the preferred color, and determines the preferred color of the subject, performing a neuro feedback mode selected;
    상기 제 14 단계 후 뇌파를 측정하여 색채표시기의 색상을 변화시키는 제 15 단계;를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. A control method of a neuro-feedback system using a color, characterized in that to perform, including; claim 15 wherein the step of changing the color of the color indicator after step 14 to measure the brain waves.
  14. 청구항 13에 있어서, 상기 제 11 단계는, The method according to claim 13, wherein the step 11,
    상기 색채표시부의 초기색은 회색으로 설정하고, 색채 신호 단계는 256 단계로 설정하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. A control method of a neuro-feedback system using a color, characterized in that the initial color of the color display unit is set to a gray, and the color signal phase is set to 256 steps.
  15. 청구항 13에 있어서, 상기 제 12 단계는, The method according to claim 13, the step 12 is
    상기 제 11 단계 후 사용자의 뇌파를 측정하는 뇌파측정 단계와; And EEG measurement step of after the first stage 11 measures the user's brain waves;
    상기 뇌파측정 단계 후 뇌파 신호의 전처리를 수행하는 뇌파신호 전처리 단계와; The EEG signal pre-processing step of performing a pre-processing of the EEG signal after the brain wave measuring step;
    상기 뇌파신호 전처리 단계 후 뇌파 신호 디지타이징을 수행하는 뇌파신호 디지타이징 단계와; And a step of digitizing the EEG signal after the EEG signal preprocessing phase digitizing perform brain wave signal;
    상기 뇌파신호 디지타이징 단계 후 ICA 알고리즘을 적용하는 ICA 알고리즘 적용 단계와; After digitizing the EEG signal and step ICA algorithm applying step of applying the ICA algorithm;
    상기 ICA 알고리즘 적용 단계 후 3D 벡터 PSD를 계산하는 3D 벡터 PSD 계산 단계와; 3D vector PSD calculation method comprising after the step applying the ICA algorithm calculates a 3D vector PSD;
    상기 3D 벡터 PSD 계산 단계 후 3D 벡터 PSD와 색깔을 매핑시키는 색깔매핑 단계;를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. A control method of a neuro-feedback system using a color, characterized in that to perform, including; the 3D vector PSD calculation step after color mapping step of mapping a 3D vector PSD and color.
  16. 청구항 15에 있어서, 상기 뇌파측정 단계는, The method according to claim 15, wherein the brain wave measuring step,
    측정채널을 Fp1, Fp2, AF3, AF8로 설정하고, 참조채널로 유양돌기를 설정하며, 접지채널로 Fpz를 설정하며, IA 증폭 및 초단 이득 증폭을 수행하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. Neuro-feedback system using a color, characterized in that for setting the measurement channel in Fp1, Fp2, AF3, AF8, sets the mastoid by reference channel, and sets the Fpz the ground channel, perform IA amplifier and the first stage gain amplifier method of control.
  17. 청구항 15에 있어서, 상기 뇌파신호 전처리 단계는, The method according to claim 15, wherein the brain wave signal pre-processing step,
    저역통과 필터링을 수행하고, 노치필터링을 수행하며, 종단 이득 증폭을 수행하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. Performing low-pass filtering, performing a notch filter, a control method of neuro-feedback system using a color, characterized in that to perform the end-gain amplifier.
  18. 청구항 15에 있어서, 상기 뇌파신호 디지타이징 단계는, The method according to claim 15, wherein the brain wave signal is digitized phase,
    표본화율과 분해능과 채널수를 포함한 조건에 의해 디지타이징을 수행하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. A control method of a neuro-feedback system using a color, characterized in that performing the digitizing by a condition including the sample rate and the number and resolution channels.
  19. 청구항 15에 있어서, 상기 ICA 알고리즘 적용 단계는, The method according to claim 15, wherein the ICA algorithm applying step,
    디지털 필터링을 수행하고, 눈 깜박임 아티팩트, EOG 아티팩트, EMG 아티팩트 중에서 하나 이상의 아티팩트를 제거하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. Performing digital filtering, and blink artifacts, EOG artifact, the control method of the neuro-feedback system using a color, characterized in that the removal of one or more of the artifacts from the EMG artifacts.
  20. 청구항 15에 있어서, 상기 3D 벡터 PSD 계산 단계는, The method according to claim 15, wherein the 3D PSD vector calculation step includes:
    FFT/AR 기법을 적용하여 수행하고, 주파수 분해도를 미리 설정하며, 슬라이딩 기법을 적용하고, 세타파와 알파파와 베타파에 대해 주파수 대역을 설정하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. A control method of a neuro-feedback system using a color, characterized in that for setting the band for the FFT / AR techniques apply carried out, and set the appropriate frequency resolution, and to apply the sliding mechanism setapa and alpha wave and beta waves.
  21. 청구항 15에 있어서, 상기 색깔매핑 단계는, The method according to claim 15, wherein the color map comprises:
    세타파는 레드로 매핑시키고, 알파파는 그린으로 매핑시키며, 베타파는 블루로 매핑시키는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. Setapa and is mapped to red, alpha wave sikimyeo map drawn, the control method of the neuro-feedback system using a color, comprising a step of mapping a beta wave blue.
  22. 청구항 13에 있어서, 상기 제 13 단계는, The method according to claim 13, the thirteenth step,
    상기 제 12 단계 후 이전의 PSD와 현재의 PSD를 이용하여 3D 벡터 sPSD 계산을 수행하는 sPSD 계산 단계와; sPSD calculating step of the first stage 12 and then using the previous PSD and current PSD performing a 3D vector sPSD calculated as;
    상기 sPSD 계산 단계 후 3D 벡터 PSD의 변화량을 이용하여 RGB 벡터를 매핑시키는 RGB 벡터 매핑 단계와; RGB vector mapping step using the amount of change in the 3D PSD vector to map the RGB vector sPSD calculated after step;
    상기 RGB 벡터 매핑 단계 후 RGB 벡터의 변화값을 저장하는 저장단계와; After the RGB vector map storage step storing the changed value of the RGB vector;
    상기 RGB 벡터 매핑 단계 후 일정시간이 경과했는지를 판별하여, 일정시간이 경과하지 않았으면 상기 sPSD 계산 단계로 리턴하고, 일정시간이 경과했으면 상기 제 14 단계로 리턴하는 판별단계;를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. Performing including; to determine if after the RGB vector mapping step a predetermined time elapses, returns to the sPSD calculation step if the predetermined time has not elapsed, and you have a certain time determination step of returning to the first step 14 a control method of a neuro-feedback system using a color, characterized in that.
  23. 청구항 22에 있어서, 상기 sPSD 계산 단계는, The method according to claim 22, wherein the sPSD calculation step,
    (이전의 PSD - 현재의 PSD) / ( 이전의 PSD) X 100%를 수행하여 3D 벡터 sPSD를 계산하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. (Previous PSD - of the current PSD) / Do (previous PSD) X 100% by the control method of the neuro feedback device using a color, characterized in that to calculate the 3D vector sPSD.
  24. 청구항 22에 있어서, 상기 RGB 벡터 매핑 단계는, The method according to claim 22, wherein the RGB vector mapping step,
    3D 벡터 PSD의 변화량에 대한 1%당 RGB를 3단계 변화로 매핑시키는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. A control method of a neuro-feedback system using a color, comprising a step of mapping the RGB per 1% of the amount of change of the 3D vector PSD in three stages change.
  25. 청구항 13에 있어서, 상기 제 14 단계는, The method according to claim 13, wherein the step 14 is
    상기 제 13 단계에서 저장된 RGB 벡터의 변화값을 로딩하는 로딩단계와; Loading step of loading a change value of the RGB vectors stored in the first step and 13;
    상기 제 13 단계 후 상기 로딩단계에서 로딩된 RGB 벡터의 변화값을 이용하여 피험자의 선호 색상을 분류하는 색상분류 단계와; After the first step 13, color classification step of classifying the subjects preferred color, using the changed value of the RGB vector loaded in the loading step;
    상기 색상분류 단계 후 피험자의 선호 색상을 결정하는 색상결정 단계와; And a color determination step of determining the preferred color of the color classification step after the subject;
    상기 색상결정 단계 후 뉴로피드백 모드를 선정하는 모드선정 단계;를 포함 하여 수행하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. A control method of a neuro-feedback system using a color, characterized in that to perform, including; then the color determination step mode selection step of selecting a neuro-feedback mode.
  26. 청구항 25에 있어서, 상기 색상분류 단계는, The method according to claim 25, wherein the color classification step,
    K-means 클러스터링을 적용하고, 클러스터의 개수를 결정하며, 역치값을 선정하여 피험자의 선호 색상을 분류하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. Applying the K-means clustering, and determines the number of clusters, the control method of the neuro-feedback system using a color, characterized in that by selecting a threshold value for classifying the subjects preferred color.
  27. 청구항 25에 있어서, 상기 색상결정 단계는, The method according to claim 25, wherein the color determining step,
    벡터의 값이 가장 많은 클러스터인 메이저 클러스터의 평균 RGB 값에 해당하는 색상을 선호 색상으로 결정하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. A control method of a neuro-feedback system using a color, characterized in that in determining the color value of the vector corresponding to the largest number average RGB values ​​of a cluster of major cluster as the preferred color.
  28. 청구항 25에 있어서, 상기 모드선정 단계는, The method according to claim 25, wherein the mode selection step,
    이완도, 집중도, 우울증 개선 모드 중에서 하나 이상의 모드를 포함하여 뉴로피드백 모드를 선정하고, 선호색을 개선하고자 하는 뇌파 파라미터로 대응시키는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. FIG relaxation, concentration, method of controlling a neuro-feedback device using a color that corresponds to the EEG characterized in that the parameter to be selected for the neuro-feedback mode, including at least one mode from depression improvement mode, improving the preferred color.
  29. 청구항 13에 있어서, 상기 제 15 단계는, The method according to claim 13, the fifteenth stage,
    상기 제 14 단계 후 사용자의 뇌파를 측정하는 뇌파측정 단계와; And EEG measurement step of after the first stage 14 measures the user's brain waves;
    상기 뇌파측정 단계 후 뇌파 신호의 전처리를 수행하는 뇌파신호 전처리 단 계와; The brain wave measuring step after the EEG signal preprocessing for performing pre-processing of the EEG signal and step;
    상기 뇌파신호 전처리 단계 후 뇌파 신호 디지타이징을 수행하는 뇌파신호 디지타이징 단계와; And a step of digitizing the EEG signal after the EEG signal preprocessing phase digitizing perform brain wave signal;
    상기 뇌파신호 디지타이징 단계 후 ICA 알고리즘을 적용하는 ICA 알고리즘 적용 단계와; After digitizing the EEG signal and step ICA algorithm applying step of applying the ICA algorithm;
    상기 ICA 알고리즘 적용 단계 후 3D 벡터 PSD를 계산하는 3D 벡터 PSD 계산 단계와; 3D vector PSD calculation method comprising after the step applying the ICA algorithm calculates a 3D vector PSD;
    상기 3D 벡터 PSD 계산 단계 후 상기 색채표시기의 색상을 변화시키는 색상변화 단계와; The 3D vector PSD calculation step after the color change step of changing the color of the color indicator, and;
    상기 색상변화 단계 후 일정시간 동안 색채의 변화가 없는지를 판별하여, 일정시간 동안 색채의 변화가 있으면 상기 제 15 단계를 재수행하고, 일정시간 동안 색채의 변화가 없으면 종료하는 판별단계;를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. Performed, including; determination step of determining the after the color modulation step that there is no change during a predetermined time hues, if the change in the period of time the color is performed unlucky the first step 15, if there is no change in color over a period of time end a control method of a neuro-feedback system using a color, characterized in that.
  30. 뉴로피드백 장치에 접속하여 파워 온이 되면, 기능선택을 할 수 있도록 하는 제 21 단계와; When the power-on and connected to the neuro-feedback device, a first step 21 to allow the selected function;
    상기 제 21 단계에서 기능선택이 트레이닝 모드이면, 이완도 향상 훈련, 집중도 향상훈련 또는 우울증 개선훈련을 포함한 개선훈련 중에서 하나 이상을 수행하도록 하는 제 22 단계와; And a step 22 which is to perform the first function is selected, the training mode in step 21, the relaxation improved training, training intensity increase or improve one or more of the training, including depression improved training;
    상기 제 21 단계에서 기능선택이 표시 모드이면, 뇌파표시 또는 저장데이터 표시를 수행하도록 하는 제 23 단계;를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. A control method of a neuro-feedback system using a color, characterized in that to perform, including; step 23 to so as to perform a function selected display mode is, EEG display or store the data displayed at the 21st step.
  31. 청구항 30에 있어서, 상기 제 22 단계는, The method according to claim 30, wherein the twenty-second step,
    사용자의 기능선택이 트레이닝 모드인지 판별하는 기능판별 단계와; Function determination step of the user selecting a function for determining whether the training mode;
    상기 기능판별 단계에서 사용자의 기능선택이 트레이닝 모드이면, 사용자의 기능선택이 이완도모드인지 판별하는 이완도모드 판별단계와; If the user's selection function is the training mode in the function determination step, loosening the mode determination step, which determines whether a user's selection function is also relaxed mode;
    상기 이완도모드 판별단계에서 사용자의 기능선택이 이완도모드이면, 이완도 향상훈련이 수행되도록 하는 이완도 향상훈련 단계와; If the relaxed mode also determine the user's selection function in the relaxation step even mode, relaxation and the relaxation also improved training phase such that enhanced training is performed;
    상기 이완도모드 판별단계에서 사용자의 기능선택이 이완도모드가 아니면, 사용자의 기능선택이 집중도모드인지 판별하는 집중도모드 판별단계와; Concentration mode determination step of the relaxing mode is also determined the user's selection at step function is not a relaxed mode also, the user's selection function determines whether the concentration mode;
    상기 집중도모드 판별단계에서 사용자의 기능선택이 집중도모드이면, 집중도 향상훈련이 수행되도록 하는 집중도 향상훈련 단계와; If the selection of the user mode function is concentrated in the concentration mode determination step, a concentration step to increase training to improve concentration training is performed;
    상기 집중도모드 판별단계에서 사용자의 기능선택이 집중도모드가 아니면, 우울증 개선훈련이 수행되도록 하는 우울증 개선훈련 단계;를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. A control method of a neuro-feedback system using a color, characterized in that to perform, including; depression improved training phase in which the concentration determination mode, the user of the selected function in step this is not the concentration mode, the depression to be improved training is performed.
  32. 청구항 31에 있어서, 상기 이완도 향상훈련 단계와 상기 집중도 향상훈련 단계와 상기 우울증 개선훈련 단계는 각각, The method according to claim 31, wherein the enhanced training phase relaxes and also improve the training phase and the concentration of depression improved training phase, respectively,
    훈련을 수행하는 훈련수행 단계와; Training and training carried out performing;
    상기 훈련수행 단계 수행 중 스탑 버튼이 온 되었는지 판별하는 스탑온 판별단계와; And the stop-on determination step of determining that the training of the performing step performs the stop button one;
    상기 스탑온 판별단계에서 스탑 버튼이 온 되어 있으면, 데이터를 저장할 것인지 판별하는 저장판별단계와; Storage determining step of determining whether the stop button if it is from the stop-on-determining step, to store the data;
    상기 저장판별단계에서 데이터를 저장할 것으로 판별되면, 훈련과 관련된 데이터를 메모리에 저장하는 단계와; If it is determined that stored data from the storage determining step, further comprising: storing data relating to the training in the memory;
    상기 저장판별단계에서 데이터를 저장할 것으로 판별되지 않으면, 무시하는 단계와; If it is not determined that the store data in the storage determining step, the step of ignoring and;
    상기 스탑온 판별단계에서 스탑 버튼이 온 되어 있지 않으면 표시색채가 불변인지 판별하는 표시색채불변 판별단계와; The stop determination on if in step stop button is not displayed on a color display color constant determining step of determining whether the invariant;
    상기 표시색채불변 판별단계에서 표시색채가 불변이 아니면 상기 훈련수행 단계로 리턴하고, 표시색채가 불변이면 이때의 데이터를 상기 메모리에 저장하고 결과표시부를 통해 이를 알리는 단계;를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. Characterized in that it performs, including; the displayed color is displayed, color unchanged at constant determination step or returns to the training carried out step and, if the display color is unchanged storing case data of the memory and step notifying via result display unit a control method of a neuro-feedback device using the color of.
  33. 청구항 30에 있어서, 상기 제 23 단계는, The method according to claim 30, wherein the step 23, the
    상기 제 21 단계에서 표시 모드의 기능선택이 뇌파표시이면, 사용자의 실시간 뇌파를 표시하는 뇌파표시 단계와; When the function selection of the display mode in the first step 21. The brain wave indication, and EEG display step of displaying the user's real-time brain wave;
    상기 제 21 단계에서 표시 모드의 기능선택이 저장데이터표시이면, 상대파워 밀도와 횟수별 파워 밀도 중에서 하나 이상을 포함하여 메모리에 저장된 데이터를 표시하는 저장데이터표시 단계;를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. When the function selection of the display mode storage data displayed by the second step 21, including the relative power density and the number of times by one or more of the power density of stored data display step of displaying the data stored in the memory; characterized in that it performs, including a control method of a neuro-feedback device using a color to.
  34. 청구항 33에 있어서, 상기 저장데이터표시 단계에서 상기 상대파워 밀도는, The method according to claim 33, wherein the relative power density in the storage data display step,
    막대 그래프로 표시하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. A control method of a neuro-feedback system using a color, characterized in that for displaying a bar graph.
  35. 청구항 33에 있어서, 상기 저장데이터표시 단계에서 상기 횟수별 파워 밀도는, The method according to claim 33, the power density per the number of times stored in the data display step,
    꺾은 선으로 표시하는 것을 특징으로 하는 색채를 이용한 뉴로피드백 장치의 제어방법. Beating method of controlling a neuro feedback device using a color characterized in that the line or lines.
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