KR101168596B1 - 족문 분석을 이용한 적성검사 방법 및 그 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체 - Google Patents

Abstract

피문 분석을 이용한 적성검사 방법이 개시된다. 피문의 구조 및 형상에 따른 다중지능적성평가를 분석할 수 있는 DB를 이용한 본 발명의 적성검사 방법은 피문을 취득하고 다중지능적성평가 DB에 따라 분석한 검사결과보고서에 따라 선천적 재능을 도출하여 이에 따른 학습방향을 제시함으로써, 개인의 잠재된 역량을 발굴해 성장할 수 있도록 지원해 줌과 동시에 자신에게 맞는 학습 스타일을 적용하여 학습능력을 업그레이드할 수 있으며, 자신도 모르는 잠재능력을 파악하여 밑거름으로 활용할 수 있는 자료 제시의 효과가 있다

Description

족문 분석을 이용한 적성검사 방법 및 그 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체{A QUALITY TEST METHOD OF DERMATOGLYPHIC PATTERNS ANALYSIS AND PROGRAM RECORDING MEDIUM}

본 발명은 적성검사 방법에 관한 것으로, 상세하게는 피검사로부터 받은 기본정보와 수동 및 자동인식장치로 채취한 피문의 이미지 정보를 컴퓨터 소프트웨어 프로그램으로 전환한 데이터 자료로 컴퓨터 DB상 기존의 피문 유형별 통계 그리고 분석한 자료인 연구통계자료들을 바탕으로 자동으로 비교 판독하여 검사결과를 나타내는 족문 분석을 이용한 적성검사 방법 및 그 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.

종전의 일반적인 적성검사들의 유형은 언어이해, 추리력, 수리능력 등에 관한 논리, 사고지능에 관한 대략적인 수치로 결과를 알려주는 지능검사로서 일정시간 주어진 문제를 풀어야 하는 심리적 환경에 따라 결과가 변화되는 단점이 있었다.

지문은 사람마다 달라 개인의 신분을 확인하는데 널리 사용된다. 그러나 1926년 미국의 해부학자 '커민즈(Cummins)'가 발표한 다운증후군 환자의 '피문(皮紋)' 특성 이래, 단순한 신분확인의 수단을 뛰어넘어, 지문으로 인간의 지능 및 성향을 예측할 수 있다는 이론과 경험적 사례는 학계에서 끊임없이 제기되었다. 실례로 지금까지도 지문은 영아사망증후군(SIDS), 무정자증, 선천성 청각장애, 폐결핵, 관절염, 일란성 쌍둥이 등의 연구에 활용되고 있다.

이런 피문학(皮紋學) 연구에 활용되는 지문의 유형은 크게 궁상문/제상문/와상문 등으로 구분되며, 다시 각각의 범주에 따라 다양한 하위 개념들로 분류된다.

그런데, 피문학(皮紋學)에 의하면, 지문의 문형은 신경을 통해 인간의 뇌와 연결되어 있기 때문에, 지문의 문형을 통해 두뇌의 어떤 부분이 얼마나 발달되어 있는지 파악할 수 있다. 또한 뇌의 어떤 부분이 발달했는지에 따라 개인의 지능과 성향이 달라지므로, 결국 지문의 유형을 파악하고 분류하는 것은 개인의 지능을 예측하고 나아가 지능을 개발하는 핵심적 기초가 된다.

이러한 피문 중 지문과 장문을 이용한 적성 검사 방법이 본 출원인이 출원한 출원번호 10-2009-0133785호(명칭 : 피문분석을 이용한 적성검사 방법 및 그 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체)로 출원되어 있다.

이러한 종래의 피문 검사 방법에서는 지문이나 장문 혹은 지문과 장문을 복합하여 적성검사를 시행하는 방법에 관한 것이긴 하나 족문을 포함한 전체적인 피문 검사를 통한 적성검사방법은 제시되어 있지 않다.

이러한 피문은 높은 안정성을 가지며 출생이후로 변하지 않고 개별차이성의 특징을 가지고 있으므로 보다 정밀한 검사를 하기 위해서는 족문도 포함한 피문에 따른 적성검사 방법이 필요하다.

따라서 본 발명은 지문, 장문 그리고 족문을 포함한 피문검사를 통하여 선천적 성격과 기질, 그리고 8가지 다중지능 우월성 검사가 개개인의 지문, 장문 그리고 족문을 활용해 이루어지는 족문 분석을 이용한 적성검사 방법 및 그 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.

그리고 본 발명은 일생토록 변하지 않는 지문과 장문 그리고 족문을 채취하여 평생에 한번 선천적인 적성을 파악하는 검사이므로 그 결과가 심리적 환경에 영향을 받지 않으며 그 결과도 변하지않는다. 또한, 본 검사를 통해 개개인마다 선천적으로 타고난 주성격과 성향, 기질과 학습예민도를 파악하고 하우너 가드너 교수가 주창한 지능이론(언어지능, 논리수학지능, 대인관계지능, 자기이해지능, 음악지능, 자연관찰지능, 공간지능, 신체운동지능, 실존지능)과 접목하여서 각 지능별 강, 약점과 우월순위를 기준으로 하여 개인의 특성을 고려한 학습의 방법과 진로,직업적성 등 미래교육의 환경을 예측할 수 있도록 전문적인 분석상담까지 할 수 있는 족문 분석을 이용한 적성검사 방법 및 그 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.

이러한 목적을 달성하기 위한 피문의 문형에 따라 개인의 특성과 다중지능 적성평가를 분석할 수 있는 DB를 이용하여 족문 분석 적성검사 방법은, (a)스캐너를 통하여 지문, 장문 그리고 족문의 이미지를 화면에 표시함과 동시에 상기 DB에서 검색하여 그 문형을 각각 표시하는 단계, (b)상기 각 손가락별 문형, 장문의 문형 그리고 족문의 문형에 따라 개인의 특성을 분석하고 상기 다중 지능을 분석하는 단계 및 (c)상기 분석결과에 따라 개인의 특성과 다중지능을 검사결과보고서로 생성하는 단계로 달성할 수 있다.

상기 (b)단계에서 다중 지능을 분석하는 단계는 각 지문에 따른 강도와 각 지문 문형의 다중지능에 따른 가산점수, 각 장문에 따른 가산치 그리고 각 족문의 문형에 따른 가산치로 분석하고, 상기 장문의 문형은 상기 장문의 이미지에서 루프(loop)형태를 띤 장문의 문형에 따라 상기 장문의 특성을 분석하고, 상기 족문의 문형은 엄지발가락의 대어계 부분에 지문의 형태를 24가지로 분류하거나, 발가락에 존재하고 있는 지문의 형태를 24가지로 분류하거나 또는 발가락과 발가락의 사이에 형성된 루프(loop)의 형태에 따라서 잠재되어진 재능의 기질을 찾아내어 9가지로 분류한 것 중의 어느 하나로 족문을 특성을 분석하는 것이 바람직하다.

상기 (b)단계는 손의 융선의 합을 비율로 표시하여 대뇌분류형으로 분석하되 상기 대뇌 분류형을 전두엽, 두엽, 정엽, 측두엽, 그리고 후두엽을 포함하여 분류하고 상기 전두엽은 양손 엄지융선의 합을 비율로 분석하고, 사고기능을 수행하는 두엽은 양손 검지융선의 합을 비율로 표시하고, 체감기능과 관련된 정엽은 양손 중지융선의 합을 비율로 표시하고, 청각기능을 담당하는 측두엽은 양손 약지융선의 합을 비율로 표시하며, 시각기능의 후두엽은 양손 소지융선의 합을 비율로 분석하고, 상기 대뇌분류비율을 분석한 결과 가장 높은 비율로 분석된 대뇌분류형을 선천적 학습 스타일로 표시하되 전두엽이 가장 높은 비율의 경우에는 상기 선천적 학습 스타일을 "동기형"으로 표기하고, 두엽일 경우는 "구상형"으로, 정엽은 "체감형"으로, 측두엽은 "청각형"으로 그리고 후두엽일 경우는 "시각형"으로 표기하는 것고, 왼손 엄지의 문형에 따라 성격을 분류하여 표시하고, 상기 왼손 검지의 문형에 따라 잠재 성격을 분류하여 표시하며, 왼손엄지에 나타난 문형의 형태에 따라서 성장길잡이로 표시하는 것을 특징으로 한다.

따라서, 본 발명의 족문 분석을 이용한 적성검사 방법에 의하면, 고유 속성인 지문과 장문 그리고 족문의 유형을 범주화하여 조기에 지능과 재능 그리고 성향을 예견함으로써, 개인의 잠재된 역량을 발굴해 성장할 수 있도록 지원해 주는 효과가 있다.

또한, 우월지능을 적극 계발하고, 약한 부분을 어떻게 보강할 것인지에 활용할 수 있을 뿐만 아니라 아동기 때부터 자신에게 맞는 학습 스타일을 적용하여 학습능력을 업그레이드할 수 있다.

또한, 많은 사람들이 갈등하는 진로 방향을 정확하게 인도하는 매개체로 활용할 수 있으며, 자신도 모르는 잠재능력을 파악하여 밑거름으로 활용할 수 있다.

개인의 성격이나 능력의 부족한 부분을 미리 파악하여 충분히 보완할 수 있을 뿐만 아니라 검사를 하지 않으면 그냥 일반적인 스타일로 학습을 하겠지만, 검사를 통해 각자의 학습양식에 맞는 학습활동을 계획하고, 실행하도록 하여 학습효과를 올릴 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 족문 분석을 이용한 적성검사 방법을 설명하기 위한 흐름도,
도 2는 지문 스캔후의 처리 화면을 설명하기 위한 도면,
도 3은 각 손가락의 지문 문형별로 설정된 FTP 값을 예시한 도면,
도 4는 대뇌분류 비율에 따른 선천적 학습 스타일 예시표,
도 5는 문형별 성장길잡이를 예시한 도면,
도 6은 문형별 성격분류표를 예시한 도면,
도 7은 각 지문 문형의 다중 지능에 따른 가산치를 예시한 도면,
도 8은 지문과 장문의 문형별 다중지능에서 대인관계지능 가산치를 예시한 도면,
도 9는 지문과 장문의 문형별 다중지능에서 자기이해지능 가산치를 예시한 도면,
도 10은 지문과 장문의 문형별 다중지능에서 언어지능 가산치를 예시한 도면,
도 11은 지문과 장문의 문형별 다중지능에서 음악지능 가산치를 예시한 도면,
도 12는 지문과 장문의 문형별 다중지능에서 공간지능 가산치를 예시한 도면,
도 13은 지문과 장문의 문형별 다중지능에서 논리수학지능 가산치를 예시한 도면,
도 14는 지문과 장문의 문형별 다중지능에서 신체운동지능 가산치를 예시한 도면,
도 15는 지문과 장문의 문형별 다중지능에서 자연탐구지능 가산치를 예시한 도면,
그리고,
도 16은 족문의 문형 분류와 그에 따른 가산치를 예시한 도면이다.

본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정 해석되지 아니하며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

이하에서 사용하는 용어의 정의는 다음과 같다.

"피문"이란 피부의 무늬로 지문(손가락 무늬), 장문(손바닥무늬), 그리고 족문(발바닥 무늬)을 포함한 것을 말한다. 이를 해부학적인 측면에서 분석하면 피문은 척문(척추의 구부러진 모양)과 굴문(움푹패인 큰주름)으로 분류하며 대부분 가늘고 긴 모양의 구부러진 곡선과 평행선으로 나타나는 것을 의미한다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 대하여 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 족문 분석을 이용한 적성검사 방법을 설명하기 위한 흐름도이며, 본 발명의 간략한 프로세스는 아래와 같다.

지문채취를 하고 컴퓨터 다중지능분석 프로그램으로 판독/분석하여 다중지능우선순위검사와 인성검사를 기준으로 검사결과 보고서를 작성하는 과정으로 이루어진다.

먼저 피검자가 의뢰를 하게 되면(S110), 피검자의 지문, 장문 그리고 족문을 채취한다(S120).

이러한 지문의 채취방법은 회전형 전문 스캐너를 통하거나 수동으로 채취하는 방법이 있다. 먼저 회전형 전문 스캐너를 통한 지문의 채취는 다음과 같이 이루어지게 할 수 있다.

회전형 지문인식디바이스를 통하여 고객의 10개의손가락(왼손엄지, 왼손검지, 왼손중지, 왼손무명지, 왼손약지, 오른손엄지, 오른손검지, 오른손중지, 오른손무명지, 오른손소지)을 순서대로 지문을 채취하여 컴퓨터의 자동 판독시스템이 구성된 기록매체로 입력한다.

이어 손바닥 또는 발바닥을 스캐너에 올리고 손바닥 또는 발바닥 전체를 스캔하여 컴퓨터의 자동 판독시스템이 구성된 기록매체로 입력한다.

수동으로 채취하는 경우는 지문을 검정펜을 통하여 열손가락의 지문에 색칠을 하고 종이에 기록된 열손가락의 기록매체에 지문을 채취한 후에 컴퓨터에 전송할 수 있는 스캐너를 통하여 스캔한 후에 컴퓨터의 자동 판독시스템이 구성된 기록매체로 입력하고 손바닥 또는 발바닥을 장문 회전형로울러를 통하여 손바닥 또는 발바닥에 색칠을 하고 종이에 기록된 기록매체에 장문과 족문을 채취한 후에 컴퓨터에 전송할 수 있는 스캐너를 통하여 스캔한 후에 컴퓨터의 자동 판독시스템이 구성된 기록매체로 전송한다.

단계 S120에서 지문, 장문 그리고 족문의 채취가 완료되면 채취된 지문, 장문 그리고 족문을 판독분석한다(S130).

먼저 스캔받은 지문, 장문 그리고 족문의 형태를 기존에 입력되어 있는 지문과 장문의 알고리즘의 결과에 따라서 지문과 장문의 형태분석을 자동으로 분류한다(회전형자동분석)(S131).

즉, 지문과 장문을 입력하면 스캔된 이미지가 화면에 디스플레이됨과 동시에 DB에서 관련된 지문과 장문의 형태별로 분류하여 바로 표시되도록 하는 것이다.

본 발명의 실시예에서는 지문과 장문의 문형을 24가지로 분류하여 저장하고 있는 것으로 설명한다. 이러한 분류는 설명을 하기 위하여 편의상 분류하는 것으로 본 실시예에 국한되지 않음은 물론이다.

도 2의 지문별 형태를 예시한 도면을 참고하면, 예시된 바와 같이 각 지문별로 그 형태를 분류하여 자동으로 표시할 수 있다.

구체적으로 피검자의 왼손 엄지 지문을 스캔하면 스캔된 지문이 중앙에 표시되면서 자동으로 분류한 지문의 형태-두형문-를 그 하단에 표시하도록 하는 것이다. 동일한 방법으로 왼손 검지, 중지, 약지, 소지와 오른손 지문에 대하여 표시한다.

동일한 방법으로 장문에 대하여 표시하고 그 문형을 표시하면 된다.

단계 S131에서 지문의 형태분석이 완료되면 TFRC 판독을 하게 된다(S132).

TFRC(Total Finger Ridge Count)판독이란 지문지수(지문 융선)의 총합으로 대뇌신경의 수량이 많고 적음을 말하며, 선천적인 지능학습의 잠재량을 말한다.

보통사람의 TFRC는 대략 60~180이고, 수량의 많고 적음이 영리함의 여부를 표시하지 않는다. 사람의 대뇌 신경원은 꼬박 16년의 성장단계를 필요로 한다.

매 성장단계는 학습기초를 다져놓지만 영리함의 여부의 관건은 후천적인 성장단계의 자극과 계발에 있다. TFRC 가 높을 때는 흥미를 갖게 하는 흥미여부에 따라 결과가 달라질 수 있으며 TFRC 가 낮을 때는 공부할 수 있는 환경 즉, 체계적인 교육방법이 매우 중요하며 자신감을 높여 열정을 가지고 단점을 보충하고 장점을 살려 최선의 노력을 다해 경쟁할 수 있는 환경이 필요하다.

다음으로 ATD(AXIAL TRIRADIUST) 예민도 판독을 하게 된다(S133).

ATD 각도란 사람의 손바닥 장문의 세 삼각점을 연결하였을 때의 그 사이각을 말하며 그 각도에 따라 각 사람의 학습민감도가 다르게 나타나는데 이 각도를 학습각도라 하며 ATD각도라 한다.

이는 학습적인 자극이 이루어졌을 때 나타나는 반응의 속도를 말하여 평균 42를 기준으로 각도가 낮을수록 학습의 민감도는 높아진다.

이렇게 판독된 ATD각도는 다음과 같이 사용된다.

1)오른손엄지의 융선의 수치와 손바닥의 ATD의 각도에 따라서 이해력과 예민도를 분석한다.

오른손엄지의 융선의 수치가 10이하인 경우는 ATD 각도에서 +2를 하고 융선의 수치가 20이상인 경우는 ATD 각도에서 -2 한다.

2) ATD의 각도는 성년으로 성장해 갈수록 좁아지므로 나이가 어린 유아인 경우는 수치를 기존의 수치보다는 낮게 잡아줘야 하므로 다음과 같이 수치를 삭감한다.

1세이하 : 기본수치에서 - 5 삭감

3세이하 : 기본수치에서 - 3 삭감

7세이하 : 기본수치에서 - 2 삭감

10세이하: 기본수치에서 - 1 삭감

3) ATD각도는 손가락을 완전히 편 상태에서 각도를 채취할 경우는 수치값에서 -3을 삭감한다.

다음으로 대뇌분류 비율을 판독한다(S134).

언어 및 운동영역이 포함되어 있는 정신기능을 수행하는 전두엽은 양손 엄지융선의 합을 비율로 표시한다.

사고기능을 수행하는 두엽은 양손 검지융선의 합을 비율로 표시하고, 체감기능과 관련된 정엽은 양손 중지융선의 합을 비율로 표시하고, 청각기능을 담당하는 측두엽은 양손 약지융선의 합을 비율로 표시하며, 시각기능의 후두엽은 양손 소지융선의 합을 비율로 표시한다.

또한, 우뇌/좌뇌 비율을 판독한다(S135).

좌뇌는 오른손 전체 융선 수의 합으로 표시하고 우뇌는 왼손 전체 융선수의 합으로 표시하도록 한다.

그리고 뇌신경수치를 분석한다(S136).

뇌신경수치(NGF;Nerve growth factor)는 "FTP * 융선수치비율(RIX)"로 산출한다.

FTP는 각 손가락의 지문 문형별로 설정된 수치를 배정한 것으로 도 3에 FTP에 관한 수치가 도시되어 있다.

다음으로 융선수치비율(RIX)을 산출한다.

두형문 계열은 "작은수치/큰수치"로 표시하고, 기형문계열은 "한쪽수치/(설정수치)"로 하되 설정수치는 엄지, 검지, 중지, 약지, 소지순으로 각각 15, 14, 13, 12, 11을 배정한다.

두형문 계열이란 나선, 반기공작, 반기, 반기텐트, 환형, 환형나선 등을 말하며, 기형문 계열은 반기공작, 반기, 반기텐트 정기, 반기호형,정기텐트 등을 말하며, 호형문계열은 텐트, 텐트호형, 호형, 호형정기 등을 말한다.

이렇게 산출된 FTP와 융선수치비율(RIX)를 곱하면 뇌신경수치(NGF)가 산출된다.

그리고, 장문을 분석한다(S140).

장문의 문형을 분석하는 방법은 다음과 같다.

먼저 손바닥에 나타난 지문의 형태를 찾아내고, (1)소지와 약지 사이에 loop형태를 띤 지문의 형태가 손목방향으로 흐르는 지문을 개방성이라고 표기한다.

(2)소지와 약지 사이에 loop형태를 띤 지문의 형태가 엄지방향으로 흐르는 지문를 공상성이라 한다.

(3)약지와 중지에 loop형태를 띤 지문의 형태가 손목방향으로 흐르는 지문를 엄격성이라 한다.

(4)중지와 검지 사이에 loop형태를 띤 지문의 형태가 손목방향으로 흐르는 지문를 고귀성이라 한다.

(5)검지와 엄지 사이에 loop형태를 띤 지문의 형태가 엄지방향으로 흐르는 지문를 호기성이라 한다.

(6)엄지손가락 아래부분의 대여계의 중간지점에 loop형태를 띤 지문의 표식인자가 존재할 때 이 지문를 음악성이라 한다.

(7)새끼손가락 아래부분의 손바닥에 위치한 소어계 부분에 loop형태를 띤 지문의 표식인자가 존재할 때 이 지문를 자연성이라 한다.

(8)손바닥의 한 중심에 회전형이나 환형이나 loop형태를 띤 지문의 표식인자가 존재할 때 이 지문를 기억성이라 한다.

(9)손바닥과 손목사이에 T점을 사이에 loop형태를 띤 지문의 표식인자가 손목방향을 향하고 있을 때 이 지문을 진동환이라 한다.

이러한 데이터들은 모두 DB에 저장하고 있다가 장문의 채취가 완료되면 장문을 판독하여 관련 데이터를 표기하면 된다.

상술한 장문의 각 문형은 다중지능을 분석할 경우 각 문형별로 가산치를 부여하여 계산하도록 한다.

그리고, 족문을 분석한다(S150).

족문의 문형을 분석하는 방법은 다음과 같다.

먼저, (1)엄지발가락의 대어계 부분에 지문의 형태를 띤 유전인자가 여러 가지의 문형의 형태로 존재하는데 그 지문의 형태를 24가지로 분류하여 DB에 저장되여져 있는 데이터를 불러온다.

이러한 24가지 분류에 대한 데이터는 도 16에 도시되어 있다.

도 16은 족문의 문형 분류와 그에 따른 가산치를 예시한 도면으로 족문도 지문과 동일하게 24가지 문형으로 분류하여 DB에 저장하고 각 족문에 따른 가산치를 다중지능분석시 사용할 수 있도록 구성한다.

(2)발가락에 존재하고 있는 족문의 형태를 24가지로 분류하여 DB에 저장되어져 있는 데이터를 불러온다.

(3)또한 족문의 형태별이 아니고 발가락과 발가락의 사이에 형성된 loop의 형태에 따라서 잠재되어진 재능의 기질을 찾아내어 9가지로 분류하여 DB에 저장되어져 있는 데이터를 불러오게 할 수도 있다.

족문에 나타난 성격은 잠재되어 있는 성격으로 손가락의 지문의 형태가 loop의 형태가 많을 경우는 족문의 나타난 기질에 외부에 많이 노출되는 경우가 많으며 사람마다 각각 손가락의 문형의 형태에 따라서 발가락의 문형의 기질의 강도는 차이를 보이고 있다.

이러한 데이터들은 모두 DB에 저장하고 있다가 장문의 채취가 완료되면 장문을 판독하여 관련 데이터를 표기하면 된다.

상술한 장문의 각 문형은 다중지능을 분석할 경우 각 문형별로 가산치를 부여하여 계산하도록 한다.

본 발명에서는 단계 S130에서 주로 지문분석을 먼저 하고 다음으로 장문과 족문을 분석하는 것으로 설명하였으나 이러한 분석의 순서는 서로 임의로 바꾸어 분석할 수 있다.

단계 S140과 S150에서 장문과 족문의 분석이 완료되면 다음으로 다중지능을 분석하게 된다(S160).

다중지능은 8대 지능으로 분류하고 대인관계 지능, 자기이해기능, 언어지능, 음악지능, 공간지능, 논리수학지능, 신체운동지능 그리고 자연탐구지능으로 분류하도록 한다.

이러한 다중지능은 손가락의 문형에 따른 강도와 각 지문의 다중지능에 따른 가산점수를 더하고 각 다중지능별 장문의 가산점수 그리고 족문의 가산점수를 더하여 산출하여 가장 높은 점수에 따라서 다중지능의 순위를 결정한다.

도 7에 지문의 문형에 따른 강도가 도시되어 있으며, 도 8 내지 도 15에 다중지능에 따른 지문과 장문의 가산치가 도시되어 있고 도 16에 족문의 문형 분류와 그에 따른 가산치가 예시되어 있다. 이러한 가산치는 DB에 저장된다.

대인관계 지능은 왼손엄지를 기준으로 하고, 자기이해기능은 오른손엄지를, 언어지능은 오른손약지를, 음악지능은 왼손약지를, 공간지능은 왼손검지를, 논리수학지능은 오른손검지를, 신체운동지능은 왼손중지를, 그리고 자연탐구지능은 왼손소지, 오른손소지, 왼손검지, 그리고 왼손약지를 기준으로 하여 다음과 같이 산출한다.

1) 먼저 다중지능을 판독할 때는 해당 지능별 지문의 "문형에 따른 강도"에 지문의 "다중지능에 따른 가산점수"를 더하고 "장문의 가산점수"를 합산하고 "족문의 가산점수"를 합산하여 구할 수 있다.

구체적으로는 해당 지능별 지문의 "문형에 따른 강도"에 지문의 "다중지능에 따른 가산점수"를 합한 점수와 장문의 문형별 가산점수 그리고 족문의 문형별 가산점수를 각각 일정 비율로 산출하여 다중지능 점수를 판독한다.

바람직하게는 장문의 비율을 가장 높게 하고 그 다음으로 지문의 비율을 그리고 족문의 비율을 가장 낮게 설정하는 것이다.

일례로 해당 지능별 지문의 "문형에 따른 강도"에 지문의 "다중지능에 따른 가산점수"를 합한 점수의 35%를 취하고 장문의 문형별 가산점수의 45% 그리고 족문의 문형별 가산점수의 20%를 취하여 다중지능 점수를 판독한다.

이러한 판독비율은 상술한 DB구축 시 각 지문과 장문 그리고 족문의 문형별 분석 결과를 기초로 객관적인 데이터가 도출되도록 설정한 비율임을 밝혀둔다.

이러한 지문과 장문 그리고 족문의 판독비율은 각 문형이 결정되면 DB에서 자동으로 판독하여 점수가 환산되도록 하는 것이 바람직하다.

2) 그 다음으로 다중지능에 대한 모든 값을 상기와 같이 구한 다음 모두 그 값을 합한다.

구체적으로 대인관계 지능, 자기이해지능, 언어지능, 음악지능, 공간지능, 논리수학지능, 신체운동지능 그리고 자연탐구지능에 대하여 상기와 같이 그 수치를 각각 계산하여 더한다.

3) 각 다중 지능에 대한 수치의 합이 구해지면 그 값의 평균값을 계산한다.

4) 해당 지능별 수치에서 3)단계에서 구한 평균값을 마이너스한다.

5) 4)단계에서 각 지능별 수치가 계산되면 결과표에는 산출된 점수를 표기할 수도 있으나 식별이 용이하도록 학점(A++, A+, B 등)으로 표시할 수 있다.

예를 들어 대인관계지능 수치를 계산할 때, 왼손엄지의 문형을 "나선", 장문의 문형이 "개방성" 그리고 족문의 문형이 "반기공작"이라고 설정할 때, 왼손엄지의 "문형에 따른 강도"는 "20.5"(도 7 참조), 나선형의 지문가산수치는 도 8에서 "9.8", 또한 장문에 따른 가산치는 나선형에 개방성일 때 "8.5"(도 8참조)이고, 그리고 족문에 따른 가산치는 반기공작일 때 "9.4"(도 16참조)이다.

따라서, 대인관계지능에서의 지문별 가산점수는 "30.3(20.5+9.8)"이 되고 장문의 가산치는 "8.5" 그리고 족문의 가산치는 "9.4"이므로 본 발명에서의 각 피문별 일정 비율을 적용한 대인관계지능의 다중지능점수는 아래와 같이 구할 수 있다.

"다중지능점수= 30.3*0.35 + 8.5*0.45 + 9.4*0.2 = 16.31"

결국 피문분석을 통항 대인관계지능의 다중지능점수는 "16.31"이 되는 것이다.

도 9 내지 도 15는 지문과 장문의 문형별 다중지능에서 자기이해지능 가산치, 언어지능 가산치, 음악지능 가산치, 공간지능 가산치, 논리수학지능 가산치, 신체운동지능 가산치, 그리고, 자연탐구지능 가산치를 예시한 도면이다.

이를 참조하여 해당 다중지능별 손가락의 문형과 장문의 문형에 따라 동일한 방법으로 계산한다.

즉, 자기이해지능값(도 9참조), 언어지능(도 10참조), 음악지능(도 11참조), 공간지능(도 12참조), 논리수학지능(도 13참조), 신체운동지능(도 14참조) 그리고 자연탐구지능값(도 15참조)을 모두 구한다.

일례로 자기이해지능값, 언어지능, 음악지능, 공간지능, 논리수학지능, 신체운동지능 그리고 자연탐구지능값을 각각 "15.51", "20.72", "17.64", "18.95", "17.54", "20.00" 그리고 "21.07"이라고 한다면 이러한 값들을 그대로 표시할 수도 있을 뿐만 아니라 평균값에 상대적인 수치로도 표시할 수 있다. 즉, 이들 8가지 지능에 따른 수치를 모두 합하면 147.74(16.31+15.51+20.72+17.64+18.95+17.54+20.00+21.07)가 되고 이들의 평균값은 18.47(147.74/8)이 된다.

따라서, 대인관계지능 수치에서 모든 지능의 평균값을 마이너스하면 다음과 같다.

"대인관계지능-평균값" = "16.31-18.47" = "-2.16"

"자기이해지능값-평균값" = "15.51-18.47" = "-2.96"

이러한 방법으로 모든 다중지능에 대한 점수를 구할 수가 있다.

마찬가지로 이러한 점수는 상대적인 학점으로도 표시할 수 있다.

단계 S160에서 다중지능분석이 완료되면 결과 보고서를 작성하도록 한다(S147).

대뇌분류비율을 분석한 결과 가장 높은 비율로 분석되면 선천적 학습스타일을 표시하고 왼손 엄지와 왼손 검지의 지문문형에 해당되는 성격을 주성격과 잠재성격으로 분류하고, 장문의 문형에 따른 특성을 표시함과 동시에 왼손엄지의 지문문형에 따른 성장길잡이를 표시하여 선천적 재능을 도출함과 동시에 대인관계지능, 자기이해지능, 언어지능, 음악지능, 공간지능, 논리수학지능, 신체운동지능 그리고 자연탐구지능에 대한 점수표를 이용하여 학습방향을 제시할 수 있다.

구체적으로 선천적 학습스타일을 표시할 때는 대뇌분류 비율을 판독한 데이터에서 가장 높은 수치를 갖고 있는 데이터를 표시하면 된다.

이때 표기는 도 4에서와 같이 전두엽의 수치가 가장 높은 경우는 "동기형"으로 표기하고, 두엽일 경우는 "구상형"으로, 정엽은 "체감형"으로, 측두엽은 "청각형"으로 그리고 후두엽일 경우는 "시각형"으로 표기하면 된다.

2)성격을 분류하는 경우는 왼손 엄지의 문형에 해당되는 성격을 주성격으로 표시한다.

따라서, 왼손 엄지의 문형이 결정되면 도 6의 문형별 성격분류표에 도시된 바와 같이 왼손 엄지의 문형에 따른 성격을 주 성격으로 표시한다.

또한, 성격 분류에서 잠재성격을 추가하여 분류할 경우는 왼손 검지의 문형에 따른 성격을 표시하면 된다.

이때 왼손 검지의 문형이 주성격과 동일한 것으로 판단되면 오른손 검지, 오른손 엄지의 순으로 잠재성격을 표시하며 나머지는 강도의 순으로 표기한다.

즉, 양손 검지 또는 하위 손가락의 서로 다른 문형은 손가락의 위치에 따라서 아래와 같이 표기한다.

강도의 순서는 다음과 같다.

왼손검지 <오른손검지< 오른손엄지< 왼손중지 <왼손무명지 <왼손소지 <오른손 중지 <오른손무명지 <오른손소지 순으로 표기된다.

이하, 성장길잡이에 대하여 설명하면 다음과 같다.

왼손엄지의 지문에 나타난 24가지의 문형의 형태에 따른 성격으로 분류하여 판독하여 기질에 맞는 성장길잡이를 데이터베이스하여 DB에 저장한다.

왼손엄지에 나타난 문형의 형태에 따라서 24가지로 분류하여 DB에 저장되어 있는 문형별 성장길잡이는 도 5에 도시되어 있다.

따라서 성장길잡이의 표기는 스캔된 왼손엄지의 판독 문형에 따라 관련 데이터를 출력하여 표기하면 된다.

또한 각 다중지능에 대한 분석결과를 표시하면 된다.

이러한 본 발명에 의한 방법(단계 S130 내지 S170)은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 기록 장치로서, ROM, RAM, Cache, 하드 디스크, 광디스크, 플로피 디스크, 자기 테이프 등이 있다. 또한, 캐리어 웨이브의 형태로 구현되는 것도 포함하며, 예를 들어 인터넷을 통한 전송 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.

이상과 같은 통계 분석 자료들은 10개 손가락과 양손바닥의 장문(손바닥의 문형) 그리고 족문의 유형별 특징대로 분류하고, 하워드 가드너 박사의 다중지능이론과 결합하여 선천적으로 타고난 개개인들의 성격(기질), 성향, 스트레스, 학습예민도, 진로적성, 학습방향 등을 분석 및 정리하여 종합보고서로 피검사자에게 제공할 수 있는 것이다.

이상에서 본 발명은 기재된 구체예에 대하여 상세히 설명되었지만 본 발명의 기술사상 범위 내에서 다양한 변형 및 수정이 가능함은 당업자에게 있어서 명백한 것이며, 이러한 변형 및 수정이 첨부된 특허 청구범위에 속함은 당연한 것이다.

Claims (6)

1. 삭제
2. 피문의 문형에 따라 개인의 특성과 다중지능 적성평가를 분석할 수 있는 컴퓨터의 다중지능분석 프로그램과 DB를 이용한 족문 분석 적성검사 방법에 있어서,
   (a)상기 컴퓨터는 스캐너를 통하여 지문, 장문 그리고 족문의 이미지를 스캔하고 화면에 표시함과 동시에 상기 DB에서 검색하여 그 문형을 각각 표시하는 단계;
   (b)상기 컴퓨터는 다중지능 분석 프로그램에 의하여 상기 각 손가락별 지문의 문형, 장문의 문형 그리고 족문의 문형에 따라 개인의 특성을 분석하고 상기 다중지능을 분석하는 단계; 및
   (c)상기 컴퓨터에 의하여 상기 다중지능의 분석결과에 따라 개인의 특성과 상기 다중지능을 검사결과보고서로 생성하는 단계;
   로 이루어지되,
   상기 (b)단계에서 다중 지능을 분석하는 단계는
   각 지문에 따른 강도와 각 지문 문형의 다중지능에 따른 가산점수, 각 장문에 따른 가산치 그리고 각 족문의 문형에 따른 가산치로 분석하고,
   손의 융선의 합을 비율로 표시하여 대뇌분류형으로 분석하되 상기 대뇌 분류형을 전두엽, 두엽, 정엽, 측두엽, 그리고 후두엽을 포함하여 분류하고 상기 전두엽은 양손 엄지융선의 합을 비율로 분석하고, 사고기능을 수행하는 두엽은 양손 검지융선의 합을 비율로 표시하고, 체감기능과 관련된 정엽은 양손 중지융선의 합을 비율로 표시하고, 청각기능을 담당하는 측두엽은 양손 약지융선의 합을 비율로 표시하며, 시각기능의 후두엽은 양손 소지융선의 합을 비율로 분석하는 것을 특징으로 하는 족문 분석을 이용한 적성검사 방법.
   
3. 제 2항에 있어서,
   상기 (b)단계에서
   상기 장문의 문형은 상기 장문의 이미지에서 루프(loop)형태를 띤 장문의 문형에 따라 상기 장문의 특성을 분석하고, 상기 족문의 문형은 엄지발가락의 대어계 부분에 지문의 형태를 24가지로 분류하거나, 발가락에 존재하고 있는 지문의 형태를 24가지로 분류하거나 또는 발가락과 발가락의 사이에 형성된 루프(loop)의 형태에 따라서 잠재되어진 재능의 기질을 찾아내어 9가지로 분류한 것 중의 어느 하나로 족문의 특성을 분석하되,
   상기 지문과 장문과 족문의 문형 형태는 나선, 반기공작, 반기, 반기텐트, 환형, 환형나선, 환형나형, 나선나형, 나형나선, 나형, 나형쌍기, 공작, 반기쌍기, 공작쌍기, 쌍기나형, 텐트, 텐트호형, 호형, 내파쌍기, 쌍기, 호형정기, 정기, 반기호형 및 정기텐트의 24 가지로 분류되며,
   상기 재능의 기질은 개방성, 공상성, 엄격성, 고귀성, 호기성, 음악성, 자연성, 기억성 및 진동환의 9 가지로 분류되는 것을 특징으로 하는 족문 분석을 이용한 적성검사 방법.
   
4. 삭제
5. 제 2항에 있어서,
   상기 (c)단계는
   상기 대뇌분류비율을 분석한 결과 가장 높은 비율로 분석된 대뇌분류형을 선천적 학습 스타일로 표시하되 전두엽이 가장 높은 비율의 경우에는 상기 선천적 학습 스타일을 "동기형"으로 표기하고, 두엽일 경우는 "구상형"으로, 정엽은 "체감형"으로, 측두엽은 "청각형"으로 그리고 후두엽일 경우는 "시각형"으로 표기하는 것과, 왼손 엄지의 지문 문형에 따라 성격을 분류하여 표시하고, 상기 왼손 검지의 지문문형에 따라 잠재 성격을 분류하여 표시하며, 왼손엄지에 나타난 지문문형의 형태에 따라서 성장길잡이로 표시하는 것을 특징으로 하는 족문 분석을 이용한 적성검사 방법.
   
6. 제 2 항, 제 3 항 및 제 5 항의 족문 분석을 이용한 적성검사 방법 중 어느 하나의 방법을 컴퓨터로 실행시키기 위한 프로그램으로 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.

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