KR101560966B1

KR101560966B1 - Method and system for phased recognition of brain waves

Info

Publication number: KR101560966B1
Application number: KR1020140014115A
Authority: KR
Inventors: 김웅식
Original assignee: 건양대학교산학협력단
Priority date: 2014-02-07
Filing date: 2014-02-07
Publication date: 2015-10-15
Also published as: KR20150093393A

Abstract

본 발명은 사용자의 행동에 따라 발생하는 뇌파를 저장하되 개인의 뇌파 데이터를 통해 구축된 제1데이터베이스와 다수인원의 뇌파 범위데이터를 통해 구축된 제2데이터베이스를 구비하고 이를 비교함으로써 정확하게 사용자의 뇌파를 인식하도록 하는 계층적 뇌파인식 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention includes a first database that stores brain waves generated according to a user's behavior and is constructed through personal brain wave data and a second database that is constructed through a plurality of brain wave range data of a plurality of personnel. And more particularly, to a hierarchical EEG recognition method and system.

Description

[0001] METHOD AND SYSTEM FOR PHASED RECOGNITION OF BRAIN WAVES [0002]

본 발명은 뇌파인식 방법 및 시스템에 관한 것으로, 자세하게는 사용자의 행동에 따라 발생하는 뇌파를 저장하되 개인의 뇌파 데이터를 통해 구축된 제1데이터베이스와 다수인원의 뇌파 범위데이터를 통해 구축된 제2데이터베이스를 구비하고 이를 비교함으로써 정확하게 사용자의 뇌파를 인식하도록 하는 계층적 뇌파인식 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method and system for detecting brain waves. More specifically, the present invention relates to a method and system for detecting brain waves, which comprises a first database constructed by brain wave data of an individual and a second database The present invention relates to a hierarchical EEPROM and a system for accurately recognizing a user's EEPROM by comparing them.

뇌파는 뇌의 활동상태(진동하는 주파수 범위)에 따라 델타-δ파(0.2~4 Hz), 세타-θ파(4~8 Hz), 알파-α파(8~13 Hz), 베타-β파(13~30 Hz), 감마-g파(30~50 Hz)로 구분된다.Electroencephalograms are characterized by delta-delta (0.2 to 4 Hz), theta-theta (4 to 8 Hz), alpha-alpha waves (8 to 13 Hz) Wave (13 to 30 Hz), and gamma-g waves (30 to 50 Hz).

델타파는 아주 깊은 수면, 삼매경에 이르는 명상 또는 의식 불명 상태일 때 나타난다. 만약 깨어 있는 사람에게서 델타파가 평균범위보다 매우 많이 나타난다면 대뇌피질부위의 악성 종양 또는 마취, 혼수 상태 관련 질병일 가능성이 있으며, 건강한 정상인의 경우인데도 델타파가 두드러진다면 뇌파를 측정할 때 눈을 깜박이거나 몸을 심하게 움직인 경우가 대부분이다.Delta waves appear when you are in deep sleep, meditation, or unconsciousness. If a delta wave is present in the awake person more than the mean range, it may be a malignant tumor of the cerebral cortex or an anesthetic or coma related disease. If the delta wave is prominent even in a healthy normal person, It is most likely to blink or move severely.

세타파는 창조성이 극도로 활성화되거나 정서안정 또는 수면으로 이어지는 과정에서 주로 나타나며 성인보다는 어린이에게 더 많이 분포한다. 또한, 세타파는 기억력, 초능력, 창의력, 집중력, 불안해소 등 많은 다양한 상태와 관련되어 있다고 보고되고 있으나, 연구자마다 실험 방법과 피측정자의 특성이 다르고 각 대뇌피질 부위별 기능에도 차이가 있어 아직은 정확한 연구결과가 부족한 실정이다.Cetaphas occur primarily in the process of creativity becoming extremely active, emotional stability, or sleep, and are more prevalent among children than adults. It is reported that the cetapha is related to various states such as memory, psychic ability, creativity, concentration, anxiety, etc. However, since each researcher has different characteristics of experimental subjects and subjects, The results are insufficient.

알파파는 고요한 평정상태를 유지하면서 고도의 각성상태에 도달했을 때 나타나며, 안정되고 편안한 상태일수록 그 진폭이 증가한다. 일반적으로 규칙적인 파동의 형태로 연속적으로 나타나며 머리의 가장 윗부분과 뒷부분에서 가장 크게 기록되고 앞 부분에서 가장 작게 나타나는 특성이 있다. 특히 안정된 알파파가 나타나는 때는 눈을 감고 진정한 상태에 있을 때이며, 눈을 뜨고 물체를 주시하거나 정신적으로 흥분하게 되면 알파파는 억제된다.The alpha wave appears when a highly alert state is reached while maintaining a calm calm state, and the amplitude increases with a stable and relaxed state. In general, they appear continuously in the form of regular waves, with the largest recorded at the top and back of the head and the smallest at the front. Especially when stable alpha waves appear when you close your eyes and are in a true state, when you open your eyes and look at an object or become mentally excited, alpha waves are suppressed.

베타파는 주로 머리의 앞 부분에서 많이 나타나며, 깨어 있을 때나 말할 때와 같이 모든 의식적인 활동을 할 때 나타난다. 특히, 불안하거나 긴장한 상태, 복잡한 계산을 처리할 때에 우세하게 나타나기도 한다. 감마파는 베타파보다 더 빠르게 진동하는 형태로 정서적으로 더욱 초조한 상태이거나 추리, 판단 등의 논리학습과 관련이 깊다고 보고되고 있다.Beta waves appear predominantly in the front of the head, and appear when performing all conscious activities, such as when awake or when speaking. In particular, it may appear prevalent when handling anxious or nervous conditions or complex calculations. It is reported that gamma waves oscillate more rapidly than beta waves and are more emotionally irritated and related to logic learning such as reasoning and judgment.

일반적으로 인간의 뇌는 다수개의 신경세포(Neron)의 상호결합 또는 활동에 의하여 다양한 움직임을 나타내며, 뇌의 활동에 따라 발생하는 미세한 뇌 표면의 신호인 두피뇌파(EEG: Electro Encephalo Gram)를 통해 뇌의 활동을 외부에서 측정할 수 있다.In general, the human brain exhibits various movements due to mutual binding or activity of a number of neurons (Nerons), and the brain is activated by the Electro Encephalo Gram (EEG) Can be measured from outside.

여기서, 뇌파를 이용한 인식방법은 두뇌의 신경 패턴을 인식할 수 있는데, 뇌파만을 이용하여 인간과 기계의 직접적인 인터페이스를 구축하려는 두뇌와 컴퓨터의 상호작용인 BCI(Brain Computer Interface) 분야로 뇌파의 응용 분야가 넓어지고 있다.Here, the recognition method using brain waves can recognize the neural patterns of the brain. In the brain computer interface (BCI), which is an interaction between a brain and a computer to establish a direct interface between a human and a machine using only an EEG, .

하지만, 두뇌와 컴퓨터 간의 인터페이스는 개인마다 행동특성이 다르며 사용자의 행동 또는 생각에 따른 뇌파의 불일치로 인해 뇌파를 통해 사용자의 행동 또는 생각을 유추해내는 작업이 어려운 현실이다. 이를 위해 뇌파 측정값에 대한 유효성을 보증하기 위한 보정(Calibration)이 이루어져야 하며, 측정된 뇌파에 대한 객관적인 보정을 통해 정확하게 사용자의 뇌파를 인식할 수 있는 방법이 요구되고 있었다.However, the interface between the brain and the computer has different behaviors for each individual, and it is difficult to work out the behavior or thoughts of the user through the brain waves due to the mismatch of the brain waves according to the user's actions or thoughts. For this purpose, calibration should be performed to guarantee the effectiveness of EEG measurement values, and a method of accurately recognizing the user's EEG through objective correction of measured EEG waves has been required.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 창출된 것으로, 본 발명의 목적은 개인의 뇌파 데이터를 통해 구축된 제1데이터베이스와 이를 이용하여 다수인원의 뇌파신호 범위값 데이터를 통해 제2데이터베이스를 구축하고 측정된 뇌파를 제1데이터베이스 및 제2데이터베이스를 통해 2단계에 걸쳐 인식 및 검증하도록 하여 정확하게 뇌파를 인식할 수 있는 계층적 뇌파인식 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in order to solve the above problems, and an object of the present invention is to provide a first database constructed through personal brain wave data and a second database through a plurality of brain wave signal range value data And a second database for recognizing and verifying the measured EEG through two steps, thereby providing a hierarchical EEG method and system capable of accurately recognizing the EEG.

상기와 같은 목적을 위해 본 발명의 계층적 뇌파인식 시스템은 사용자의 신체특징과 행동 또는 생각에 대한 정보를 입력받는 정보입력부; 사용자의 두부에 장착되어 뇌파신호를 측정하는 측정부; 상기 정보입력부에 입력된 정보에 대응하여 상기 측정부를 통해 측정된 뇌파신호를 이용하여 개인뇌파정보를 생성하는 제1정보생성부; 상기 개인뇌파정보를 사용자별로 구분하여 저장하는 제1데이터베이스; 상기 제1데이터베이스로부터 동일한 그룹으로 분류된 신체특징과, 행동 또는 생각에 대한 다수의 개인뇌파정보를 읽어 분석함으로 뇌파신호 판독범위값을 생성하는 분석부; 상기 분석부를 통해 생성된 판독범위값을 이용하여 신체특징, 특정 행동 또는 생각에 따라 분류된 공동뇌파정보를 생성하는 제2정보생성부; 상기 제2정보생성부를 통해 생성된 공동뇌파정보를 저장하는 제2데이터베이스; 상기 측정부를 통해 측정된 뇌파신호에 대해, 상기 제1데이터베이스에 저장된 해당 사용자의 개인뇌파정보를 검색하여 대응되는 행동 또는 생각을 유추하는 제1비교부; 상기 제1비교부에서 유추된 결과에 대해 상기 제2데이터베이스에 저장된 공동뇌파정보를 검색하여 사용자의 뇌파에 대한 행동 또는 생각을 검증하는 제2비교부; 상기 제2비교부를 통해 검증된 사용자의 행동 또는 생각을 출력하는 출력부; 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the hierarchical EEG system of the present invention comprises: an information input unit for receiving information on body characteristics and behaviors or ideas of a user; A measurement unit mounted on a head of the user for measuring an EEG signal; A first information generating unit for generating individual brain wave information using an EEG signal measured through the measurement unit corresponding to the information input to the information input unit; A first database for storing the personal brain wave information classified by users; An analysis unit for reading and analyzing a plurality of personal brain wave information about a body characteristic classified into the same group from the first database and a behavior or a thought, thereby generating an EEG signal read range value; A second information generating unit for generating common brain wave information classified according to body characteristics, specific behaviors or thoughts using the read range value generated through the analysis unit; A second database for storing common brain wave information generated through the second information generator; A first comparing unit for searching the personal brain wave information of the user stored in the first database with respect to the EEG signal measured through the measuring unit to infer a corresponding behavior or idea; A second comparing unit for searching for a common brain wave information stored in the second database with respect to a result of the inference by the first comparing unit and verifying the behavior or idea of the user's brain waves; An output unit outputting a verified behavior or idea of the user through the second comparison unit; And a control unit.

이때 상기 분석부는, 동일한 그룹으로 분류된 신체특징과, 행동 또는 생각에 대한 다수의 개인뇌파정보를 읽어 뇌파신호를 동일한 스케일로 정렬하는 스케일조절부; 스케일이 조절된 뇌파신호를 동일한 샘플링시간 단위로 분할하는 분할부; 상기 분할부를 통해 분할된 신호값을 시간단위로 정렬하는 정렬부; 상기 정렬부를 통해 정렬된 신호값의 최소값, 일사분위값, 중간값, 삼사분위값, 최대값을 산출하여 범위데이터를 생성하는 처리부; 상기 일사분위값을 하위값으로, 상기 삼사분위값을 상위값으로 각각 지정하고, 상기 하위값의 평균값과 상위값의 평균값을 통해 판독범위값을 산출하며, 상기 최소값을 최하위값으로, 상기 최대값을 최상위값으로 각각 지정하고, 상기 최하위값의 평균값과 최상위값의 평균값을 통해 허용범위값을 산출하는 범위산출부; 로 이루어지며, 상기 제2정보생성부는 상기 허용범위값을 함께 반영하여 공동뇌파정보를 생성하도록 구성될 수 있다.At this time, the analyzer may include a scale adjuster for aligning the EEG signals on the same scale by reading body characteristics classified into the same group and a plurality of individual brain waves for behavior or thought; A division unit for dividing the scale-controlled EEG signal into equal sampling time units; An arranging unit for arranging the signal values divided by the dividing unit in units of time; A processor for generating range data by calculating a minimum value, a first-order value, an intermediate value, a third-order value, and a maximum value of the signal values arranged through the arranging unit; And the third value is set to an upper value and the read range value is calculated based on the average value of the lower value and the upper value, and the minimum value is set to the lowest value and the maximum value To the highest value, and calculates an allowable range value through an average value of the lowest value and an average value of the highest value, respectively; And the second information generator may be configured to generate common EEG information by reflecting the allowable range value together.

또한, 상기와 같은 목적을 위해 본 발명의 계층적 뇌파인식 방법은 사용자의 신체특징과 행동 또는 생각을 입력받고 이에 대응하여 발생하는 뇌파신호를 측정하여 생성된 개인뇌파정보를 사용자별로 분류하여 제1데이터베이스를 구축하는 제1단계; 상기 제1데이터베이스로부터 동일한 그룹으로 분류된 신체특징과, 행동 또는 생각에 대한 다수의 개인뇌파정보를 읽어 분석함으로 뇌파신호 판독범위값을 생성하는 제2단계; 생성된 판독범위값을 이용하여 신체특징, 특정 행동 또는 생각에 따라 분류된 공동뇌파정보를 생성하여 제2데이터베이스를 구축하는 제3단계; 사용자로부터 뇌파를 측정하는 제4단계; 측정된 뇌파에 대응되는 뇌파정보를 상기 제1데이터베이스로부터 검색하여 사용자의 행동 또는 생각을 유추하는 제5단계; 유추된 결과에 대해 상기 제2데이터베이스로부터 검색하고 검증하여 해당되는 행동 및 생각을 출력하는 제6단계; 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the hierarchical EEPROM of the present invention classifies individual EEG information generated by measuring the EEG signal generated in response to user's body characteristics, actions or ideas, A first step of building a database; A second step of reading and analyzing a plurality of pieces of personal brain wave information on behaviors or thoughts classified into the same group from the first database to generate an EEG signal read range value; A third step of constructing a second database by generating joint brain wave information classified according to body characteristics, specific behaviors or thoughts using the generated read range values; A fourth step of measuring brain waves from the user; A fifth step of retrieving EEG information corresponding to the measured EEG from the first database to infer the behavior or thought of the user; A sixth step of retrieving and verifying the inferred result from the second database and outputting the corresponding behavior and idea; And a control unit.

이때, 상기 제2단계는, 동일한 그룹으로 분류된 신체특징과, 행동 또는 생각에 대한 다수의 개인뇌파정보를 읽어 뇌파신호를 동일한 스케일로 정렬하는 단계; 스케일이 조절된 뇌파신호를 동일한 샘플링시간 단위로 분할하는 단계; 분할된 신호값을 시간단위로 정렬하는 단계; 정렬된 신호값의 최소값, 일사분위값, 중간값, 삼사분위값, 최대값을 산출하여 범위데이터를 생성하는 단계; 상기 일사분위값을 하위값으로, 상기 삼사분위값을 상위값으로 각각 지정하고, 상기 하위값의 평균값과 상위값의 평균값을 통해 판독범위값을 산출하며, 상기 최소값을 최하위값으로, 상기 최대값을 최상위값으로 각각 지정하고, 상기 최하위값의 평균값과 최상위값의 평균값을 통해 허용범위값을 산출하는 단계; 로 이루어지며, 상기 제3단계는 상기 허용범위값을 함께 반영하여 공동뇌파정보를 생성하도록 구성될 수 있다.The second step includes the steps of: arranging the EEG signals on the same scale by reading the body characteristics classified into the same group and a plurality of individual brain waves for behavior or thought; Dividing the scaled EEG signal into equal sampling time units; Arranging the divided signal values in units of time; Generating range data by calculating a minimum value, a first degree, an intermediate value, a third degree, and a maximum value of the sorted signal values; And the third value is set to an upper value and the read range value is calculated based on the average value of the lower value and the upper value, and the minimum value is set to the lowest value and the maximum value Calculating a permissible range value through an average value of the lowest value and an average value of the highest value, respectively; And the third step may be configured to generate common EEG information by reflecting the allowable range value together.

이상에서와 같은 본 발명을 통해 사용자의 뇌파를 인식하여 정확하게 사용자가 의도한 생각이나 행동을 유추할 수 있으며, 특히 제1비교부 및 제2비교부를 통한 계층적 뇌파인식 방법을 사용함으로 사용자 간의 뇌파 불일치를 최소화하여 뇌파를 이용한 의사전달 및 치매예방, 뇌파를 이용한 범죄 예방 등의 분야는 물론 장애인을 위한 기계와의 인터페이스 분야에 적용되어 널리 이용될 수 있다.According to the present invention as described above, the user's brain waves can be recognized and accurately predicted by the user, and in particular, by using the hierarchical brainwave recognition method using the first comparing unit and the second comparing unit, Minimizing the inconsistency to prevent communication and dementia using EEG, and prevention of crime using EEG, and can be widely applied to interface fields with machines for persons with disabilities.

도 1은 바람직한 실시예에 따른 본 발명 계층적 뇌파인식 시스템의 구성을 나타낸 블록도,
도 2는 본 발명 계층적 뇌파인식 시스템에서 분석부의 세부적인 구성을 나타낸 블록도,
도 3은 바람직한 실시예에 따른 본 발명 계층적 뇌파인식 방법을 나타낸 순서도,
도 4는 본 발명 계층적 뇌파인식 방법에서 제2단계의 세부 절차를 나타낸 순서도이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a hierarchical EEPROM according to a preferred embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating a detailed configuration of an analysis unit in the hierarchical EEG system of the present invention.
FIG. 3 is a flowchart illustrating a hierarchical EEPROM according to a preferred embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a flowchart illustrating the detailed procedure of the second step in the hierarchical EEG method of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명 계층적 뇌파인식 시스템의 구성을 자세히 설명한다.Hereinafter, the structure of the hierarchical EEG system of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 바람직한 실시예에 따른 본 발명 계층적 뇌파인식 시스템의 구성을 나타낸 블록도로서, 본 발명에서는 도 1에 나타난 바와 같이 뇌파정보가 저장된 제1데이터베이스(130)와 제2데이터베이스(160)의 두 가지의 데이터베이스가 구비되며, 상기 제1데이터베이스(130) 및 제2데이터베이스(160)에 저장된 정보를 통해 사용자로부터 측정된 특정 뇌파에 대한 사용자의 행동 또는 생각을 유추하고 검증하게 된다.1 is a block diagram of a hierarchical EEPROM according to a preferred embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, the EEPROM includes a first database 130 and a second database 160, There are two kinds of databases, and it is possible to infer and verify the user's actions or thoughts on the specific brain waves measured by the user through the information stored in the first database 130 and the second database 160.

또한, 본 발명은 뇌파를 등록하여 상기 제1데이터베이스(130)와 제2데이터베이스(160)를 구축하는 구성과, 뇌파를 인식하여 행동 또는 생각을 유추하기 위한 구성으로 나뉠 수 있다. 즉, 제1데이터베이스(130)에 사용자 개인뇌파정보가 등록되고, 상기 제2데이터베이스(160)에 다수사용자의 공동뇌파정보가 미리 등록되며, 등록된 개인뇌파정보 및 공동뇌파정보를 통해 새롭게 입력되는 뇌파를 인식하여 사용자의 행동 또는 생각을 유추하는 것이다.In addition, the present invention can be divided into a configuration for registering the brain waves and constructing the first database 130 and the second database 160, and a configuration for recognizing brain waves and for deriving behavior or thought. That is, the user's individual brain wave information is registered in the first database 130, the common brain wave information of a plurality of users is registered in the second database 160 in advance, and newly inputted through the registered individual brain wave information and common brain wave information It is to perceive the EEG and to infer the behavior or thought of the user.

먼저, 뇌파를 등록하기 위한 구성을 살펴보면 정보입력부(100)와, 측정부(110)와, 제1정보생성부(120)와, 제1데이터베이스(130)와, 분석부(140)와, 제2정보생성부(150)와, 제2데이터베이스(160)로 이루어진다.First, the configuration for registering the EEG includes an information input unit 100, a measurement unit 110, a first information generation unit 120, a first database 130, an analysis unit 140, 2 information generating unit 150, and a second database 160. [

상기 정보입력부(100)는 컴퓨터의 키보드와 같은 인터페이스로서 사용자의 신체특징과 행동 또는 생각에 대한 정보를 입력받는 구성이며, 상기 측정부(110)는 뇌파를 감지하는 센서로서 사용자의 두부에 장착되어 사용자의 뇌로부터 발생하는 뇌파를 감지하여 이를 특정 데이터신호로 출력하는 기능을 수행한다.The information input unit 100 is an interface similar to a keyboard of a computer and is configured to receive information on a user's body characteristics and behaviors or thoughts. The measurement unit 110 is a sensor for sensing brain waves, Detects a brain wave generated from a user's brain, and outputs the detected brain wave to a specific data signal.

이때 상기 정보입력부(100)를 통해 입력되는 신체특징은 사용자의 성별과 연령을 비롯하여 혈액형, 신장, 체중과 같이 외부적인 신체적 특징에 해당하는 정보를 의미하며, 특정 행동 또는 생각은 상기 측정부(110)를 통해 측정되는 뇌파신호에 대응되는 행동 또는 생각을 의미한다.The body characteristic input through the information input unit 100 means information corresponding to external physical characteristics such as blood type, height, weight, and the like, as well as sex and age of the user. ), Which corresponds to an EEG signal measured through the EEG.

통상적으로 뇌파를 측정하기 직전에 미리 사용자의 행동 또는 생각을 입력하고, 사용자는 입력된 행동을 취하거나 또는 입력된 생각을 함과 동시에 상기 측정부(110)를 통해 사용자의 뇌파를 측정하게 된다. 예를 들어, 왼쪽 팔을 들어올리는 동작에 대한 뇌파를 얻고자 한다면, 먼저, 상기 정보입력부(100)를 통해 왼쪽 팔을 들어올리는 행동을 입력하고, 사용자가 실제로 왼쪽 팔을 들어올리는 동안 발생하는 뇌파를 상기 측정부(110)를 통해 측정하는 것이다.Typically, the user's action or thought is input in advance of measuring the EEG, and the user takes the input action or inputs the thought, and measures the user's EEG through the measurement unit 110. For example, in order to obtain the brain wave for the operation of raising the left arm, first, an action of lifting the left arm through the information input unit 100 is inputted, and the brain waves that occur while the user actually lifts the left arm Through the measuring unit 110. [0033]

상기 정보입력부(100)에 입력된 정보와 이에 따라 상기 측정부(110)에서 측정된 뇌파신호는 상기 제1정보생성부(120)에 보내지며, 상기 제1정보생성부(120)에서는 입력된 신체특징 및 행동 또는 생각에 대한 정보와 상기 측정부(110)를 통해 입력된 뇌파신호를 이용하여 특정 행동 또는 생각에 대한 개인뇌파정보를 생성하게 된다. 즉 상기 개인뇌파정보는 사용자의 신체특징과 함께 특정한 행동 또는 생각과 이에 대응되는 뇌파신호에 대한 정보를 갖고 있어, 동일한 뇌파신호를 통해 역으로 행동 또는 생각을 유추해낼 수 있는 것이다.The information input to the information input unit 100 and the EEG signal measured by the measuring unit 110 are sent to the first information generating unit 120 and the first information generating unit 120 Information on body characteristics, actions or thoughts, and an EEG signal input through the measurement unit 110 to generate individual brain wave information for a specific action or idea. That is, the personal brain wave information has a specific behavior or idea and information on the brain wave signal corresponding to the user's body characteristics, so that the behavior or idea can be inversely predicted through the same EEG signal.

상기 제1데이터베이스(130)에는 상기 제1정보생성부(120)에서 생성된 개인뇌파정보가 사용자별로 구분되어 저장된다. 상기 제1데이터베이스(130)는 사용자별로 개인뇌파정보가 저장되므로, 사용자로부터 측정된 뇌파신호를 상기 제1데이터베이스(130)에 저장된 개인뇌파정보에서 검색하여 대응되는 행동이나 생각을 알아낼 수 있다.In the first database 130, the individual brain wave information generated by the first information generator 120 is divided and stored for each user. Since the first database 130 stores individual brain wave information for each user, the user can search for the brain wave signal measured by the user from the individual brain wave information stored in the first database 130 to find a corresponding behavior or idea.

통상 동일한 행동 또는 생각이라 하더라도 사용자의 성별, 나이, 감정 등에 따라 측정되는 뇌파신호는 다소간에 차이를 나타내므로, 상기 제1데이터베이스(130)의 개인뇌파정보는 불특정 다수에게 적용될 수 없다는 한계가 있다. 하지만, 본 발명에서는 공통되는 뇌파신호의 범위값을 생성함으로 다수의 사용자에 대한 뇌파신호를 분석할 수 있도록 한다.Since the EEG signals measured in accordance with the user's gender, age, emotion, etc. are somewhat different even though the same behavior or idea is used, the personal brain wave information of the first database 130 can not be applied to an unspecified majority. However, in the present invention, a range value of a common EEG signal is generated, so that an EEG signal for a plurality of users can be analyzed.

즉, 동일 행동이나 생각에 대한 뇌파가 개인별로 일치하지 않는다 하더라도 인간의 뇌 활동의 유사성으로 말미암아 뇌파에서의 유사 패턴이 나타나므로, 이를 분석하여 다수의 사용자에 공통으로 적용될 수 있는 공동뇌파정보를 생성하는 것이다.In other words, even if the brain waves of the same behavior or idea do not match each other, similar patterns in brain waves are displayed due to the similarity of human brain activities. Therefore, analysis is performed to generate common brain brain information .

이를 위해 상기 분석부(140)에서는 상기 제1데이터베이스(130)로부터 동일한 그룹으로 분류된 신체특징과 행동 또는 생각에 대한 다수의 개인뇌파정보를 읽어 뇌파신호 판독범위값을 생성하게 된다. 통상 신체특징이 비슷한 그룹에서 동일한 행동 또는 생각에 대한 뇌파를 비교할 경우 정확하게 일치하지 않더라도 유사한 패턴의 뇌파신호가 나타나게 되므로, 상기 분석부(140)에서 이와 같은 유사한 패턴을 포괄할 수 있는 판독범위값을 산출하게 된다.To this end, the analysis unit 140 reads a plurality of individual brain waves from the first database 130, which are classified into the same group, and generates a brain wave signal read range value. When the brain waves of the same behavior or idea are compared with each other in a group having similar physical characteristics, a similar pattern of EEG signals appears even though they do not exactly coincide with each other. Therefore, the analyzer 140 can calculate a read range value Respectively.

상기 분석부(140)를 통해 생성된 판독범위값을 이용하여 상기 제2정보생성부(150)에서는 신체특징과 함께 특정 행동 또는 생각에 대한 공동뇌파정보를 생성하게 된다. 이때 생성되는 공동뇌파정보는 상기 제1데이터베이스(130)로부터 개인별 동일한 행동 또는 생각에 대한 뇌파정보를 포괄할 수 있는 판독범위값에 대한 정보를 담고 있으므로 개인이 아닌 다수의 사람에게 공통으로 적용될 수 있다는 특징이 있다.The second information generator 150 generates joint brain wave information for a specific action or idea along with body characteristics using the read range value generated through the analysis unit 140. [ Since the generated common brain wave information includes information on the read range values that can include brain wave information for the same behavior or thought of the individual from the first database 130, the common brain wave information can be commonly applied to a plurality of individuals Feature.

상기 제2정보생성부(150)를 통해 생성된 공동뇌파정보는 행동 또는 생각별로 분류되어 제2데이터베이스(160)에 저장되어, 뇌파 등록을 위한 구성이 이루어진다.The common brain wave information generated through the second information generating unit 150 is classified into actions or thoughts and stored in the second database 160, thereby constituting a configuration for EEG registration.

이하 뇌파를 인식하기 위한 구성을 살펴보면 정보입력부(100)와, 측정부(110)와, 제1정보생성부(120)와, 제1비교부(170), 제2비교부(180), 출력부(190)로 이루어진다. 여기서 상기 정보입력부(100)와 측정부(110)와 제1정보생성부(120)는 뇌파를 등록하기 위한 구성으로서의 기능과 실질적으로 동일하므로 구체적인 설명을 생략한다.Hereinafter, the configuration for recognizing brain waves will be described. The information input unit 100, the measuring unit 110, the first information generating unit 120, the first comparing unit 170, the second comparing unit 180, (190). Herein, the information input unit 100, the measurement unit 110, and the first information generation unit 120 are substantially the same as the functions for registering the brain waves, and a detailed description thereof will be omitted.

뇌파를 인식하기 위해서는 측정된 뇌파신호를 통해 사용자의 행동 또는 생각을 유추하게 되므로, 상기 측정부(110)를 통해 측정된 뇌파신호는 상기 제1비교부(170)를 통해 상기 제1데이터베이스(130)에 저장된 해당 사용자의 개인뇌파정보를 검색하여 사용자의 행동 또는 생각을 유추한다.The EEG signal measured through the measuring unit 110 is supplied to the first database 130 through the first comparing unit 170. The first comparison unit 170 compares the measured EEG signal with the first comparison data ) To retrieve the user's personal brain wave information to infer the user's behavior or thoughts.

구체적으로 살펴보면 먼저 상기 제1비교부(170)는 상기 측정부(110)를 통해 새롭게 측정된 뇌파신호를 상기 제1데이터베이스(130)에서 검색하고, 대응되는 개인뇌파정보를 통해 측정된 뇌파신호에 대응되는 행동 또는 생각을 유추하여 결과를 출력한다. 이때, 뇌파신호가 명확하지 못한 이유로 검색에 실패하는 등의 이유로 유추실패시 인식실패신호를 출력하게 된다.Specifically, the first comparison unit 170 searches the first database 130 for newly measured EEG signals through the measurement unit 110, and outputs the EEG signals measured through the corresponding individual EEG information The result is output by inferring the corresponding action or idea. At this time, because the EEG signal is not clear, the recognition failure signal is output when the analogy fails because of the failure of the search.

상기 제1비교부(170)를 통해 유추된 사용자의 행동 또는 생각은 개인뇌파정보들이 저장된 제1데이터베이스(130)로부터의 검색을 통한 것이므로 자체로도 상당한 신뢰성을 갖는다고 할 수 있다. 하지만, 더욱 높은 신뢰성을 위해 본 발명에서는 상기 제1비교부(170)를 통해 유추된 사용자의 행동 또는 생각을 상기 제2데이터베이스(160)의 공동뇌파정보를 통해 검증받도록 한다.The behavior or thought of the user inferred through the first comparison unit 170 is based on retrieval from the first database 130 in which the individual brain wave information is stored. However, in order to achieve higher reliability, the present invention allows a user's behavior or thoughts inferred through the first comparison unit 170 to be verified through the common brain wave information of the second database 160.

이를 위해 상기 제2비교부(180)는 상기 제1비교부(170)에서 유추된 결과를 상기 제2데이터베이스(160)에서 검색을 수행하고 검색된 공동뇌파정보에 속한 판독범위값에 포함되는지의 여부를 통해 검증작업을 수행한다. 이때 상기 제1비교부(170)와 마찬가지로 검증실패시 인식실패신호를 출력하게 되고, 판독범위값 내에 속한다는 검증 결과가 도출되었을 시 해당 행동 또는 생각을 사용자에게 출력하게 된다.To this end, the second comparator 180 searches the second database 160 for the result of the first comparison by the first comparator 170 and determines whether or not the result is included in the read range value of the found common brain wave information The verification process is performed. At this time, like the first comparator 170, a recognition failure signal is output at the time of the verification failure. When the verification result is found to be within the reading range value, the corresponding behavior or idea is output to the user.

상기 출력부(190)는 상기 제1비교부(170) 또는 제2비교부(180)를 통해 처리된 결과를 출력하여 사용자에게 보여주는 디스플레이수단이다. 제1비교부(170) 또는 제2비교부(180)에서 인식실패신호를 출력하는 경우 대부분 뇌파신호의 측정에 문제가 있는 것으로 상기 출력부(190)는 이에 따라 인식실패 메시지를 사용자에게 출력하여 사용자가 뇌파를 다시 측정할 수 있도록 한다.The output unit 190 is a display unit that outputs the processed result through the first comparison unit 170 or the second comparison unit 180 and displays it to the user. When the first comparison unit 170 or the second comparison unit 180 outputs a recognition failure signal, the output unit 190 outputs a recognition failure message to the user in response to the fact that there is a problem in the measurement of the EEG signal Allow the user to measure the brain waves again.

또한, 상기 제1비교부(170)에서 유추된 사용자의 행동 또는 생각을 상기 제2비교부(180)를 통해 상기 제2데이터베이스(160)를 통해 검증하고 해당 공동뇌파정보에 해당할 경우 대응하는 행동 또는 생각을 출력한다.The first comparison unit 170 verifies the user's behavior or thoughts through the second comparison unit 180 through the second database 160, and when corresponding to the corresponding common brain wave information, Outputs an action or idea.

도 2는 본 발명 계층적 뇌파인식 시스템에서 분석부의 세부적인 구성을 나타낸 블록도로서, 효과적인 판독범위값 생성을 위해 상기 분석부(140)가 스케일조절부(141)와, 분할부(142)와, 정렬부(143)와, 처리부(144)와, 범위산출부(145)의 세부구성으로 이루어지고 있음을 나타내고 있다.FIG. 2 is a block diagram illustrating a detailed configuration of an analyzing unit in the hierarchical EEG system of the present invention. In order to generate an effective reading range value, the analyzing unit 140 includes a scale adjusting unit 141, a dividing unit 142, The arranging unit 143, the processing unit 144, and the range calculating unit 145, as shown in FIG.

상기 스케일조절부(141)는 동일한 그룹으로 분류된 신체특징과, 행동 또는 생각에 대한 다수의 개인뇌파정보를 읽어 뇌파신호를 동일한 스케일로 정렬하는 구성이다.The scale adjusting unit 141 reads a plurality of pieces of personal brain wave information on behaviors or thoughts classified into the same group and arranges brain wave signals on the same scale.

동일한 그룹으로 분류된 신체특징과, 행동 또는 생각에 대한 뇌파신호가 다양한 사용자들로부터 유사한 패턴으로 나타나더라도 신호 강도에서 차이가 발생하게 된다. 이에 상기 스케일조절부(141)를 통해 뇌파신호가 비교적 작게 나타난 경우 측정된 파형을 확장시키고, 뇌파신호가 비교적 크게 나타난 경우 측정된 파형을 축소시켜 다양한 사용자들로부터 특정된 뇌파신호의 스케일을 동일하게 하여준다.Differences in signal intensity occur even when body characteristics classified into the same group and EEG signals for behavior or thought appear in similar patterns from various users. If the EEG signal is relatively small, the measured waveform is enlarged. If the EEG signal is relatively large, the measured waveform is reduced so that the scale of the EEG signal specified by various users is equalized I will.

상기 분할부(142)는 상기 스케일조절부(141)를 통해 스케일이 조절된 뇌파신호를 동일한 샘플링시간 단위로 분할하는 구성이다. 상기 동일한 샘플링 시간이라 함은 뇌파신호의 판독범위값을 산출하기 위한 최소시간으로, 본 발명에서는 일정시간 동안의 뇌파신호 변화 분포를 분석하여 판독범위값을 산출하게 되므로 뇌파신호의 변화 분포를 충분히 얻을 수 있는 시간 단위로 임의설정하게 된다.The divider 142 divides the scaled EEG signal through the scale adjuster 141 into equal sampling time units. The same sampling time is a minimum time for calculating the reading range value of the EEG signal. In the present invention, since the reading range value is calculated by analyzing the EEG variation distribution for a predetermined period of time, It is arbitrarily set in units of time that can be obtained.

즉 보다 효과적인 신호처리를 위해 연속적으로 이어지는 신호를 관리자가 설정한 횟수인 n회에 걸쳐 샘플링하는 것이 바람직하다. 예를 들어, 1초에 20회씩 샘플링을 한다고 가정하면 10초 동안 200개의 신호값이 수집되는 것이다.That is, for more effective signal processing, it is preferable to sample the successive signals over n times, which is the number of times set by the manager. For example, assuming 20 samples per second, 200 signal values are collected for 10 seconds.

상기 정렬부(143)는 상기 분할부(142)를 통해 분할된 신호값을 샘플링 시간단위로 정렬하는 구성으로 단위시간 동안의 신호값은 상기 정렬부(143)를 통해 오름차순 또는 내림차순으로 정렬하게 된다.The sorting unit 143 arranges the signal values divided by the dividing unit 142 in units of sampling time, and the signal values for a unit time are sorted in ascending or descending order through the sorting unit 143 .

상기 처리부(144)는 상기 정렬부(143)를 통해 정렬된 신호값의 최소값, 일사분위값, 중간값, 삼사분위값, 최대값을 산출하여 범위데이터를 생성하는 구성으로, 상기 최소값은 정렬된 신호값 중 가장 낮은 신호값, 상기 최대값은 정렬된 신호값 중 가장 높은 신호값, 상기 중간값은 정렬된 신호값 중 중간에 해당하는 수치를 갖는 신호값, 상기 일사분위값은 최소값과 중간값 사이의 신호값들의 평균값, 상기 삼사분위값은 중간값과 최대값 사이의 신호값들의 평균값으로 산출된다.The processing unit 144 is configured to generate range data by calculating a minimum value, a first-order value, an intermediate value, a third-order value, and a maximum value of the signal values sorted through the aligning unit 143, The signal value having the lowest value among the signal values, the maximum value being the highest signal value among the ordered signal values, the intermediate value being a signal value having a numeric value corresponding to the middle of the sorted signal values, And the third-order decimal value is calculated as an average value of the signal values between the intermediate value and the maximum value.

상기 범위산출부(145)는 샘플링 시간 단위로 상기 일사분위값을 하위값으로, 상기 삼사분위값을 상위값으로 각각 지정하고, 상기 하위값의 평균값과 상위값의 평균값을 통해 판독범위값을 산출하며, 상기 최소값을 최하위값으로, 상기 최대값을 최상위값으로 각각 지정하고, 상기 최하위값의 평균값과 최상위값의 평균값을 통해 허용범위값을 산출하게 된다.The range calculator 145 calculates the read range value using the average value of the average value of the lower value and the upper value of the lower value, The minimum value is designated as the lowest value and the maximum value is designated as the highest value, and the allowable range value is calculated based on the average value of the lowest value and the average value of the highest value.

즉 샘플링 시간 단위로 생성된 하위값의 평균값과 상위값의 평균값을 시간 흐름에 따라 연속적으로 배열함으로 판독범위값이 생성되고, 마찬가지로 샘플링 시간 단위로 생성된 최하위값의 평균값과 최상위값의 평균값을 시간 흐름에 따라 연속적으로 배열함에 따라 허용범위값이 생성되는 것이다.That is, the read range value is generated by continuously arranging the average value of the lower value and the upper value generated in the sampling time unit in accordance with the time flow, and the average value of the lowest value and the average value of the highest value, The permissible range value is generated by continuously arranging in accordance with the flow.

이때 상기 제2정보생성부(150)는 상기 판독범위값과 더불어 허용범위값을 함께 반영하여 공동뇌파정보를 생성하도록 구성되어, 결국 공동뇌파정보는 판독범위값과 허용범위값에 대한 정보를 함께 갖게 된다.At this time, the second information generator 150 is configured to generate the common brain wave information by reflecting the read range value together with the allowable range value, so that the common brain wave information includes information about the read range value and the allowable range value together .

이를 통해 상기 제2비교부(180)는 제1비교부(170)를 통해 유추가 이루어진 뇌파신호가 상기 판독범위값 및 허용범위값 내에 속하는지를 검증하게 된다. 만약 뇌파신호가 상기 판독범위값 내에 속한다면 검증 신뢰도가 매우 높은 수준으로 매칭되는 것이다. 만약 뇌파신호가 상기 판독범위값 내에 속하지 않지만 허용범위값 내에 속한다면 신뢰도가 다소 떨어지지만 역시 매칭이 이루어지는 것으로 판단 가능하며, 뇌파신호가 상기 허용범위값에도 속하지 않을 경우 검증 신뢰도는 매우 낮은 것으로 판단하게 된다.
Accordingly, the second comparator 180 verifies through the first comparator 170 whether the analogized EEG signal is within the read range value and the allowable range value. If the EEG signal falls within the read range value, the verification reliability is matched to a very high level. If the EEG signal does not belong to the read range value but falls within the allowable range value, it can be determined that the matching is also performed although the reliability is somewhat deteriorated. If the EEG signal does not belong to the allowable range value, do.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명 계층적 뇌파인식 방법을 자세히 설명한다.Hereinafter, the hierarchical EEPROM of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 3은 바람직한 실시예에 따른 본 발명 계층적 뇌파인식 방법을 나타낸 순서도로서, 이하에서 설명되는 계층적 뇌파인식 방법은 상술한 계층적 뇌파인식 시스템을 통해 다름과 같이 수행될 수 있다.FIG. 3 is a flowchart illustrating a hierarchical EEG method according to an exemplary embodiment of the present invention. The hierarchical EEG method described below can be performed differently through the hierarchical EEG system.

제1단계(S 110)에서는 사용자의 신체특징과 행동 또는 생각을 입력받고 이에 대응하여 발생하는 뇌파신호를 측정하여 생성된 개인뇌파정보를 사용자별로 분류하여 제1데이터베이스를 구축한다. 이를 통해, 추후 사용자로부터 측정된 뇌파신호를 상기 제1데이터베이스 내의 개인뇌파정보에서 검색하여 대응되는 행동이나 생각을 알아낼 수 있게 된다.In a first step S 110, a first database is constructed by classifying individual EEG information generated by measuring the EEG signal generated in response to a user's body characteristics, actions, or thoughts. Accordingly, the EEG signal measured by the user can be searched from the personal brain wave information in the first database to find the corresponding behavior or idea.

상기 제1단계(S 110)는 구체적으로 사용자의 신체특징과, 행동 또는 생각의 입력과 함께 사용자의 뇌파신호를 측정하는 단계와, 입력된 신체특징과, 행동 또는 생각과 이에 대응하여 측정된 뇌파신호를 이용하여 특정 행동 또는 생각에 대한 개인뇌파정보를 생성하는 단계와, 생성된 개인뇌파정보를 개인별로 분류되어 제1데이터베이스에 저장하는 단계로 세분화하여 이루어질 수 있다.The first step (S110) comprises: measuring a user's brain wave signal together with a body characteristic of a user and inputting an action or a thought; inputting a physical feature, an action or a thought, Generating individual brain wave information for a specific action or idea using a signal, and storing the generated individual brain wave information in a first database classified by individuals.

이때, 입력되는 신체특징은 사용자의 성별과 연령을 비롯하여 혈액형, 신장, 체중과 같이 외부적인 신체적 특징에 해당하는 정보를 의미하며, 특정 행동 또는 생각은 측정되는 뇌파신호에 대응되는 행동 또는 생각을 의미한다.In this case, the input body characteristic means information corresponding to the external physical characteristics such as blood type, height, and weight as well as the sex and age of the user, and a specific action or idea means an action or thought corresponding to the measured EEG signal do.

제2단계(S 120)에서는 상기 개인데이터베이스로부터 동일한 그룹으로 분류된 신체특징과, 행동 또는 생각에 대한 다수의 개인뇌파정보를 읽어 분석함으로 뇌파신호 판독범위값을 생성한다.In a second step (S 120), a plurality of personal brain wave information regarding a body characteristic classified into the same group and actions or thoughts are read and analyzed from the personal database, thereby generating an EEG signal read range value.

통상 신체특징이 비슷한 그룹에서 동일한 행동 또는 생각에 대한 뇌파를 비교할 경우 정확하게 일치하지 않더라도 유사한 패턴의 뇌파신호가 나타나게 되므로, 이와 같은 유사한 패턴을 포괄할 수 있는 판독범위값을 산출하는 것이다.When comparing EEGs for the same behavior or idea in a group with similar physical characteristics, a similar pattern of EEG signals appears even though they do not coincide with each other. Therefore, a reading range value that can cover such a similar pattern is calculated.

제3단계(S 130)에서는 생성된 판독범위값을 이용하여 신체특징, 특정 행동 또는 생각에 따라 분류된 공동뇌파정보를 생성하여 제2데이터베이스를 구축한다.In the third step S 130, the second database is constructed by generating the common brain wave information classified according to body characteristics, specific behaviors or thoughts using the read range values generated.

이때 생성되는 공동뇌파정보는 상기 제1데이터베이스로부터 개인별 동일한 행동 또는 생각에 대한 뇌파정보를 포괄할 수 있는 판독범위값에 대한 정보를 담고 있으므로 개인이 아닌 다수의 사람에게 공통으로 적용될 수 있다는 특징이 있다.Since the generated common brain wave information includes information on the read range value that can include brain wave information for the same individual behavior or idea from the first database, the common brain wave information can be commonly applied to a large number of people .

제4단계(S 140)에서는 사용자로부터 뇌파를 측정하게 된다. 이때 측정되는 뇌파신호를 통해 사용자의 행동 또는 생각을 유추하는 과정이 이루어는 것으로, 장애인을 비롯하여 거동이 불편한 환자로부터 측정된 뇌파를 통해 의도를 파악하거나, 뇌의 활동 및 뇌파의 분석을 하고자 하는 등 다양한 목적을 위해 뇌파 측정이 이루어질 수 있다.In a fourth step S 140, the EEG is measured from the user. At this time, the process of analogizing the user's behavior or thoughts through the measured EEG signal is performed. In this way, it is possible to grasp the intention through the EEG measured from the patient with discomfort such as the disabled person, EEG measurements can be made for various purposes.

제5단계(S 150)에서는 측정된 뇌파에 대응되는 뇌파정보를 상기 제1데이터베이스로부터 검색하여 사용자의 행동 또는 생각을 유추하되, 측정된 뇌파신호에 대해 제1데이터베이스로부터 대응되는 개인뇌파정보의 검색실패시 또는 행동이나 생각에 대한 유추실패시 인식실패 메시지를 출력하고, 유추성공시 다음 단계로 진행하게 된다.In the fifth step S 150, EEG information corresponding to the measured EEG is searched from the first database to infer the behavior or thought of the user. In response to the measured EEG signal, search for corresponding EEG information from the first database In case of failure, or if analogy to behavior or thought fails, a recognition failure message is output. If the analogy succeeds, the process proceeds to the next step.

구체적으로 살펴보면 측정된 뇌파신호를 상기 제1데이터베이스에서 검색하고, 대응되는 개인뇌파정보를 통해 측정된 뇌파신호에 대응되는 행동 또는 생각을 유추하여 결과를 출력하며, 검색에 실패 또는 유추실패시 인식실패신호를 출력하여 뇌파의 재측정이 이루어지도록 한다.Specifically, the measured EEG signal is searched in the first database, the behavior or thought corresponding to the EEG signal measured through the corresponding individual brain wave information is inferred, and the result is output. If the failure is detected or the inference fails, And outputs a signal to re-measure the EEG.

구체적으로 측정된 뇌파신호와 상기 제1데이터베이스로부터 검색된 개인뇌파정보를 비교하여 유사도를 판별하되 설정된 유사도값 미만의 유사도 산정시 유추실패로 판정하여 인식실패 메시지를 출력하고 설정된 유사도값 이상의 유사도 산정시 유추성공으로 판정하여 다음 단계로 진행하게 된다.The similarity is determined by comparing the EEG signal measured in the first database with the EEG information obtained from the first database, and when it is determined that the similarity is less than the set similarity value, It is determined to be successful and the process proceeds to the next step.

인간의 뇌의 작용의 복잡한 특성으로 말미암아 앞서 언급한 바와 같이 측정되는 뇌파는 환경에 따라 어느 수준의 차이를 갖게 되므로, 일치하는 개인뇌파정보가 아닌 유사한 뇌파를 찾도록 이루어진다. 만일 측정된 뇌파신호와 일치하는 개인뇌파정보가 검색되었다면 해당 뇌파정보로부터 간단하게 행동이나 생각을 도출할 수 있으나 실제로 드문 경우가 될 것이므로 일치하는 개인뇌파정보가 없을 경우 최대한 유사한 뇌파를 검색하도록 하는 것이다.Because of the complicated nature of the human brain, the EEG measured as described above has a certain level of difference according to the environment, so it is made to find a similar EEG rather than a matching EEG information. If the individual EEG information corresponding to the measured EEG signal is retrieved, it is possible to simply derive the action or idea from the EEG information. However, since it will be a rare case, if there is no matching EEG information, .

이후 측정된 뇌파신호와 상기 제1데이터베이스로부터 검색된 개인뇌파정보를 비교하여 유사도를 판별하는 작업이 이루어진다. 앞서 설명한 바와 같이 검색된 개인뇌파정보가 측정된 뇌파신호와 일치할 확률이 희박하므로 유사한 정도를 판단하게 되며, 먼저 특정 유사도값을 설정된다. 상기 유사도값은 상황에 따라 조절될 수 있겠지만 통상 75%로 설정하여 특정된 뇌파신호와 검색된 개인뇌파정보에서 75% 이상의 유사도를 보이면 동일하다고 판단하게 되며, 75% 미만의 유사도일 경우 동일하지 않다고 판단할 수 있다.And then comparing the measured EEG signal with the personal brain wave information retrieved from the first database to determine the degree of similarity. As described above, since the probability that the searched individual brain wave information matches the measured EEG signal is low, a similar degree is determined, and first, a certain similarity value is set. Although the similarity value may be adjusted depending on the situation, it is determined that the similarity is 75% or more when the specific EEG signal and the detected EEG information are set to 75%, and if the similarity value is less than 75% can do.

이때 유사한 개인뇌파정보를 찾지 못해 검색에 실패할 경우 또는 설정된 값 이하의 유사도 산정시 인식실패신호를 출력하여, 사용자의 뇌파를 다시 측정하도록 한다. At this time, when the similar EEG failure information can not be found and the retrieval fails or the similarity value less than the set value is calculated, the recognition failure signal is outputted and the user's EEG is measured again.

성공적으로 행동이나 생각을 유추하였을 경우, 유추된 사용자의 행동 또는 생각은 개인뇌파정보가 저장된 제1데이터베이스로부터 검색된 것이므로 자체로도 상당한 신뢰성을 갖는다고 할 수 있다. 하지만, 더욱 높은 신뢰성을 위해 본 발명에서는 제5단계(S 150)를 통해 유추된 사용자의 행동 또는 생각을 다음 단계인 제6단계(S 160)를 통해 검증받도록 한다.When the behavior or idea is successfully inferred, the behavior or idea of the inferred user can be said to have a considerable reliability by itself because it is retrieved from the first database storing the personal brain wave information. However, for the sake of higher reliability, in the present invention, the behavior or idea of the user inferred through the fifth step (S 150) is verified through the next step (S 160).

제6단계(S 160)에서는 유추된 결과에 대해 상기 제2데이터베이스로부터 검색하여 검증하되, 제2데이터베이스로부터 정보검색 실패시 또는 검증실패시 인식실패 메시지를 출력하고, 검증성공시 해당되는 행동 및 생각을 출력하게 된다.In the sixth step S 160, the inferred result is searched and verified from the second database. When the information search fails or the verification fails, the recognition failure message is output from the second database. .

즉 제5단계(S 150)에서 유추된 결과를 상기 제2데이터베이스에서 검색을 수행하고 검색된 공동뇌파정보에 속한 판독범위값에 포함되는지의 여부를 통해 검증작업을 수행한다. 이때 상기 제5단계(S 150)에서와 마찬가지로 검증실패시 인식실패신호를 출력하게 되고, 판독범위값 내에 속한다는 검증 결과가 도출되었을 시 해당 행동 또는 생각을 사용자에게 출력하게 된다.That is, a result of the inference in the fifth step (S 150) is searched in the second database, and the verification operation is performed by checking whether it is included in the read range value belonging to the searched common brain wave information. At this time, as in the fifth step (S 150), a recognition failure signal is output at the time of the verification failure, and when the verification result is found to be within the reading range value, the corresponding action or idea is output to the user.

도 4는 본 발명 계층적 뇌파인식 방법에서 제2단계의 세부 절차를 나타낸 순서도로서, 효과적인 판독범위값 생성을 위해 상기 제2단계(S 120)이 다음과 같이 세분화될 수 있음을 나타내고 있다.FIG. 4 is a flow chart illustrating a detailed procedure of the second step in the hierarchical EEG method according to the present invention, and shows that the second step (S 120) can be subdivided as follows to generate an effective read range value.

먼저, 동일한 그룹으로 분류된 신체특징과, 행동 또는 생각에 대한 다수의 개인뇌파정보를 읽어 뇌파신호를 동일한 스케일로 정렬하는 단계(S 121)로서, 동일한 그룹으로 분류된 신체특징과, 행동 또는 생각에 대한 뇌파신호가 다양한 사용자들로부터 유사한 패턴으로 나타나더라도 신호 강도에서 차이가 발생하게 되므로 뇌파신호가 비교적 작게 나타난 경우 측정된 파형을 확장시키고, 뇌파신호가 비교적 크게 나타난 경우 측정된 파형을 축소시켜 다양한 사용자들로부터 특정된 뇌파신호의 스케일을 동일하게 하여준다.First, a step (S 121) of aligning EEG signals on the same scale by reading a plurality of pieces of personal brain wave information about a body characteristic classified into the same group and a behavior or a thought, Even if the EEG signals are displayed in a similar pattern from various users, the difference in signal intensity occurs. Therefore, when the EEG signal is relatively small, the measured waveform is expanded. When the EEG signal is relatively large, the measured waveform is reduced And makes the scale of the EEG signals specified by the users equal.

다음 단계(S 122)에서는 스케일이 조절된 뇌파신호를 동일한 샘플링시간 단위로 분할한다. 상기 동일한 샘플링 시간이라 함은 뇌파신호의 판독범위값을 산출하기 위한 최소시간으로, 본 발명에서는 일정시간 동안의 뇌파신호 변화 분포를 분석하여 판독범위값을 산출하게 되므로 뇌파신호의 변화 분포를 충분히 얻을 수 있는 시간 단위로 임의설정하게 된다.In the next step (S 122), the scale-adjusted EEG signal is divided into equal sampling time units. The same sampling time is a minimum time for calculating the reading range value of the EEG signal. In the present invention, since the reading range value is calculated by analyzing the EEG variation distribution for a predetermined period of time, It is arbitrarily set in units of time that can be obtained.

다음 단계(S 123)에서는 분할된 신호값을 시간단위로 정렬하며, 단위시간 동안의 신호값을 오름차순 또는 내림차순으로 정렬하게 된다.In the next step (S 123), the divided signal values are sorted in units of time, and the signal values during the unit time are sorted in ascending or descending order.

다음 단계(S 124)에서는 정렬된 신호값의 최소값, 일사분위값, 중간값, 삼사분위값, 최대값을 산출하여 범위데이터를 생성한다. 상기 최소값은 정렬된 신호값 중 가장 낮은 신호값, 상기 최대값은 정렬된 신호값 중 가장 높은 신호값, 상기 중간값은 정렬된 신호값 중 중간에 해당하는 수치를 갖는 신호값, 상기 일사분위값은 최소값과 중간값 사이의 신호값들의 평균값, 상기 삼사분위값은 중간값과 최대값 사이의 신호값들의 평균값으로 산출된다.In the next step (S 124), range data is generated by calculating the minimum value, the first degree, the intermediate value, the third degree, and the maximum value of the sorted signal values. Wherein the minimum value is the lowest signal value among the sorted signal values, the maximum value is the highest signal value among the sorted signal values, the intermediate value is a signal value having a numeric value corresponding to an intermediate among the sorted signal values, Is an average value of signal values between a minimum value and an intermediate value, and the third order value is calculated as an average value of signal values between an intermediate value and a maximum value.

다음 단계(S 125)에서는 상기 일사분위값을 하위값으로, 상기 삼사분위값을 상위값으로 각각 지정하고, 상기 하위값의 평균값과 상위값의 평균값을 통해 판독범위값을 산출하며, 상기 최소값을 최하위값으로, 상기 최대값을 최상위값으로 각각 지정하고, 상기 최하위값의 평균값과 최상위값의 평균값을 통해 허용범위값을 산출한다.In the next step (S125), the first seed value is set as a lower value and the third seed value is set as an upper value, and a read range value is calculated through an average value of the lower value and an upper value, The maximum value is designated as the lowest value, and the allowable range value is calculated through the average value of the lowest value and the average value of the highest value.

이때 상기 제3단계(S 130)에서는 상기 판독범위값과 더불어 허용범위값을 함께 반영하여 공동뇌파정보를 생성하도록 구성되어, 결국 공동뇌파정보는 판독범위값과 허용범위값에 대한 정보를 함께 갖게 된다.At this time, in the third step (S 130), collective EEG information is generated by reflecting both the read range value and the allowable range value together, so that the common EEG information has information about the read range value and the allowable range value together do.

이를 통해 상기 제6단계(S 160)에서는 제5단계(S 150)를 통해 유추가 이루어진 뇌파신호가 상기 판독범위값 및 허용범위값 내에 속하는지를 검증하게 된다. 만약 뇌파신호가 상기 판독범위값 내에 속한다면 검증 신뢰도가 매우 높은 수준으로 매칭되는 것이다. 만약 뇌파신호가 상기 판독범위값 내에 속하지 않지만 허용범위값 내에 속한다면 신뢰도가 다소 떨어지지만 역시 매칭이 이루어지는 것으로 판단 가능하며, 뇌파신호가 상기 허용범위값에도 속하지 않을 경우 검증 신뢰도는 매우 낮은 것으로 판단하게 된다.In the sixth step S 160, a fifth step S 150 is performed to verify whether the analogized EEG signal is within the read range value and the allowable range value. If the EEG signal falls within the read range value, the verification reliability is matched to a very high level. If the EEG signal does not belong to the read range value but falls within the allowable range value, it can be determined that the matching is also performed although the reliability is somewhat deteriorated. If the EEG signal does not belong to the allowable range value, do.

본 발명의 권리는 위에서 설명된 실시 예에 한정되지 않고 청구범위에 기재된 바에 의해 정의되며, 본 발명의 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 청구범위에 기재된 권리범위 내에서 다양한 변형과 개작을 할 수 있다는 것은 자명하다.It is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiment, but is capable of many modifications and variations within the scope of the appended claims. It is self-evident.

100: 정보입력부 110: 측정부
120: 제1정보생성부 130: 제1데이터베이스
140: 분석부 141: 스케일조절부
142: 분할부 143: 정렬부
144: 처리부 145: 범위산출부
150: 제2정보생성부 160: 제2데이터베이스
170: 제1비교부 180: 제2비교부
190: 출력부100: information input unit 110:
120: first information generating unit 130: first database
140: Analysis unit 141: Scale adjustment unit
142: division part 143: alignment part
144: Processor 145:
150: second information generating unit 160: second database
170: first comparison unit 180: second comparison unit
190: Output section

Claims

An information input unit 100 for inputting information on the user's body characteristics and behaviors or thoughts including blood type, height, weight, including sex and age of the user;
A measurement unit 110 mounted on a head of a user for measuring an EEG signal;
A first information generating unit 120 for generating individual brain wave information using the EEG signal measured through the measuring unit 110 in correspondence with the information input to the information input unit 100;
A first database 130 for storing the personal brain wave information classified by users;
An analysis unit 140 for reading and analyzing a plurality of personal brain wave information about a body characteristic classified into the same group from the first database 130 and a behavior or a thought, thereby generating an EEG signal read range value;
A second information generator 150 for generating joint brain wave information classified according to body characteristics, specific behaviors or thoughts using the read range value generated through the analysis unit 140;
A second database 160 for storing the common brain wave information generated through the second information generator 150;
A first comparing unit 170 for searching the personal brain wave information of the corresponding user stored in the first database 130 for the EEG signal measured through the measuring unit 110 to infer the corresponding behavior or idea;
A second comparing unit 180 for searching for common brain wave information stored in the second database 160 on the result of the inference by the first comparing unit 170 and verifying the behavior or idea of the user's brain waves;
An output unit 190 for outputting a verified behavior or idea of the user through the second comparison unit 180; Respectively,
The analysis unit 140 includes a scale adjustment unit 141 that reads a plurality of pieces of personal brain wave information about a body feature classified into the same group and a behavior or a thought and aligns the brain wave signals on the same scale.
A dividing unit (142) for dividing the scale-adjusted EEG signal into equal sampling time units;
An arranging unit 143 for arranging the signal values divided by the dividing unit 142 on a time unit basis;
A processing unit 144 for generating range data by calculating a minimum value, a first-order value, an intermediate value, a third-order value, and a maximum value of the signal values arranged through the aligning unit 143;
And a third range deciding unit that sets the third decile to an upper value and calculates a read range value based on an average value of the lower value and an upper value,
A range calculation unit 145 that specifies the minimum value as a lowest value and the maximum value as a highest value, and calculates an allowable range value based on an average value of the lowest value and an average value of the highest value; Lt; / RTI >
Wherein the second information generator (150) is configured to generate the common brain wave information by reflecting the allowable range value together.

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A hierarchical EEG method performed by a hierarchical EEG system,
The user's body characteristics, behaviors or thoughts, including blood type, height, weight, including the user's gender and age, and measuring the EEG signals generated in response thereto, (S110);
A second step (S 120) of reading and analyzing a plurality of personal brain wave information on behaviors or thoughts classified into the same group from the first database and generating an EEG signal read range value;
A third step (S 130) of constructing a second database by generating common brain wave information classified according to body characteristics, specific behaviors or thoughts using the generated read range values;
A fourth step (S 140) of measuring brain waves from the user;
A fifth step (S 150) of retrieving EEG information corresponding to the measured EEG from the first database to infer the behavior or thought of the user;
A sixth step (S 160) of retrieving and verifying the inferred result from the second database and outputting the corresponding behavior and idea; Lt; / RTI >
The second step (S 120) comprises: (S 121) aligning the EEG signals on the same scale by reading the body characteristics classified into the same group and a plurality of pieces of individual brain wave information about a behavior or a thought;
Dividing the scaled EEG signal into equal sampling time units (S 122);
Arranging the divided signal values in units of time (S 123);
A step (S 124) of generating range data by calculating a minimum value, a first degree, an intermediate value, a third degree, and a maximum value of the sorted signal values;
And a third range deciding unit that sets the third decile to an upper value and calculates a read range value based on an average value of the lower value and an upper value,
Setting the minimum value as a lowest value and the maximum value as a highest value, and calculating an allowable range value through an average value of the lowest value and an average value of the highest value (S 125); Lt; / RTI >
And the third step (S 130) is configured to generate common EEG information by reflecting the allowable range value together.

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