KR102018480B1 - 하이브리드 인지재활 시스템 - Google Patents

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KR102018480B1 KR1020190065157A KR20190065157A KR102018480B1 KR 102018480 B1 KR102018480 B1 KR 102018480B1 KR 1020190065157 A KR1020190065157 A KR 1020190065157A KR 20190065157 A KR20190065157 A KR 20190065157A KR 102018480 B1 KR102018480 B1 KR 102018480B1
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Abstract

본 발명은 하이브리드 인지재활 시스템, 그리고 이를 위한 인지재활 서버에 관한 것이다. 본 발명은, 복수의 보호시설단말(100)로 이루어진 보호시설단말 그룹(100g), 네트워크(200), 인지재활 서버(300), AI 기반 빅데이터 서버(400), 복수의 재활환자 단말(500)로 이루어진 재활환자 단말 그룹(500g)을 포함하는 하이브리드 인지재활 시스템(1)에 있어서, 인지재활 서버(300)는, 보호시설단말 그룹(100g)을 구성하는 보호시설단말(100)로부터 인지게임 요청을 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 인지게임 요청에 포함된 인지장애 카테고리 분류 정보, 보호시설단말(100)에 의해 관리되는 재활환자 단말 그룹(500g)에 포함된 각 재활환자 단말(500) 운영하는 재활환자의 연령대 및 성별 정보를 추출한 뒤, 데이터베이스(330)에 보호시설단말(100)의 식별 ID를 메타데이터로 하여 추출된 각 정보를 인지장애 정보 단위로 저장하는 인지게임 수집 모듈(321); 을 포함하는 것을 특징으로 한다.
이에 의해, 요양보호센터 등과 같은 보호시설에서 단말 간의 데이터 송수신을 통해 인지활동 수업 프로그램으로 활용하도록 서비스를 공급함은 물론, 수많은 산재한 인지재활 게임 중에서 재활환자의 인지 능력에 적합한 것을 추출하여 효과적으로 제공함으로써, 인지재활 치료의 효율성을 향상시키는 효과를 제공한다.

Description

하이브리드 인지재활 시스템, 그리고 이를 위한 인지재활 서버{Hybrid cognitive rehabilitation system, and cognitive rehabilitation server for the same}
본 발명은 하이브리드 인지재활 시스템, 그리고 이를 위한 인지재활 서버에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 요양보호센터 등과 같은 보호시설에서 단말 간의 데이터 송수신을 통해 인지활동 수업 프로그램으로 활용하도록 서비스를 공급함은 물론, 수많은 산재한 인지재활 게임 중에서 재활환자의 인지 능력에 적합한 것을 추출하여 효과적으로 제공함으로써, 인지재활 치료의 효율성을 향상시키도록 하기 위한 하이브리드 인지재활 시스템, 그리고 이를 위한 인지재활 서버에 관한 것이다.
주간보호센터 등 요양시설에 인지재활 체조, 인지재활 책자를 이용한 학습 등의 다양한 오프라인 방식의 인지재활 서비스를 제공하고 있다.
그러나, 오프라인 인지재활 서비스 도구를 제공시, 핵심 소비자층인 재활환자 관리는 복잡한 행정절차로 인해 서비스 관리가 어려우며 특히 거동이 불편한 재활환자의 경우 더욱 참여가 어려운 현실이다.
또한, 인지재활을 지원하기 위하여 책자로 발행한 여러 인지활동 자료들은 한 번 쓰고 나면 다시 할 수 없고, 강사나 요양보호사들도 각기 다른 인지능력을 구비한 재활환자에 대해서 전문 교육 없이 인지활동수업을 진행해야 하는 어려움 등으로 인해 인지재활 치료의 효율성이 떨어지는 한계점이 있어 왔다.
대한민국 특허출원 출원번호 제10-2010-0131786호 "인지재활 서비스 시스템(recognition rehabilitation service system)"
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 요양보호센터 등과 같은 보호시설에서 단말 간의 데이터 송수신을 통해 인지활동 수업 프로그램으로 활용하도록 서비스를 공급함은 물론, 수많은 산재한 인지재활 게임 중에서 재활환자의 인지 능력에 적합한 것을 추출하여 효과적으로 제공함으로써, 인지재활 치료의 효율성을 향상시키도록 하기 위한 하이브리드 인지재활 시스템, 그리고 이를 위한 인지재활 서버를 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 AR 또는 VR 기반으로 검사를 수행함으로써, 인지능력이 현저히 떨어지는 재활환자의 편의를 돕도록 하기 위한 하이브리드 인지재활 시스템, 그리고 이를 위한 인지재활 서버를 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 각 재활환자를 관리하는 보호시설로 인지재활 앱을 전송함으로써, 인지재활 앱의 자체적인 재활환자 단말에 대한 호환성 조사에 따른 결과 정보를 활용해 다른 플랫폼을 갖는 재활환자 단말에 대해서도 자동으로 인지재화 앱을 전환하여 제공하도록 하기 위한 하이브리드 인지재활 시스템, 그리고 이를 위한 인지재활 서버를 제공하기 위한 것이다.
그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 인지재활 시스템은, 복수의 보호시설단말(100)로 이루어진 보호시설단말 그룹(100g), 네트워크(200), 인지재활 서버(300), AI 기반 빅데이터 서버(400), 복수의 재활환자 단말(500)로 이루어진 재활환자 단말 그룹(500g)을 포함하는 하이브리드 인지재활 시스템(1)에 있어서, 인지재활 서버(300)는, 보호시설단말 그룹(100g)을 구성하는 보호시설단말(100)로부터 인지게임 요청을 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 인지게임 요청에 포함된 인지장애 카테고리 분류 정보, 보호시설단말(100)에 의해 관리되는 재활환자 단말 그룹(500g)에 포함된 각 재활환자 단말(500) 운영하는 재활환자의 연령대 및 성별 정보를 추출한 뒤, 데이터베이스(330)에 보호시설단말(100)의 식별 ID를 메타데이터로 하여 추출된 각 정보를 인지장애 정보 단위로 저장하는 인지게임 수집 모듈(321); 을 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 인지게임 수집 모듈(321)은, 인지장애 정보 단위를 네트워크(200)를 통한 AI 기반 빅데이터 서버(400)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, AI 기반 빅데이터 서버(400)에 저장된 수많은 인지재활 게임 중 보호시설단말(100)로부터 전송된 인지장애 정보 단위와 가장 유사한 매칭 파라미터 정보를 갖는 인지재활 게임이 AI 기반 빅데이터 서버(400)에 의해 추출되어 전송되며, 수신된 인지재활 게임을 데이터베이스(330)에 보호시설단말(100)의 식별 ID를 메타데이터로 하여 저장하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 인지재활 시스템, 그리고 이를 위한 인지재활 서버는, 요양보호센터 등과 같은 보호시설에서 단말 간의 데이터 송수신을 통해 인지활동 수업 프로그램으로 활용하도록 서비스를 공급함은 물론, 수많은 산재한 인지재활 게임 중에서 재활환자의 인지 능력에 적합한 것을 추출하여 효과적으로 제공함으로써, 인지재활 치료의 효율성을 향상시킬 수 있는 효과를 제공한다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 하이브리드 인지재활 시스템, 그리고 이를 위한 인지재활 서버는, AR 또는 VR 기반으로 검사를 수행함으로써, 인지능력이 현저히 떨어지는 재활환자의 편의를 돕도록 하는 효과를 제공한다.
뿐만 아니라, 본 발명의 다른 실시예에 따른 하이브리드 인지재활 시스템, 그리고 이를 위한 인지재활 서버는, 각 재활환자를 관리하는 보호시설로 인지재활 앱을 전송함으로써, 인지재활 앱의 자체적인 재활환자 단말에 대한 호환성 조사에 따른 결과 정보를 활용해 다른 플랫폼을 갖는 재활환자 단말에 대해서도 자동으로 인지재화 앱을 전환하여 제공할 수 있는 효과를 제공한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 인지재활 시스템(1)을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 인지재활 시스템(1) 중 인지재활 서버(300)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 인지재활 시스템(1) 중 보호시설단말(100) 및/또는 재활환자 단말(500)에 출력되는 유저인터페이스(User Interface) 화면을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 하이브리드 인지재활 시스템(1) 중 인지재활 서버(300)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예의 상세한 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송'하는 경우에는 구성요소는 다른 구성요소로 직접 상기 데이터 또는 신호를 전송할 수 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송할 수 있음을 의미한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 인지재활 시스템(1)을 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, 하이브리드 인지재활 시스템(1)은 복수의 보호시설단말(100)로 이루어진 보호시설단말 그룹(100g), 네트워크(200), 인지재활 서버(300), AI 기반 빅데이터 서버(400), 복수의 재활환자 단말(500)로 이루어진 재활환자 단말 그룹(500g)을 포함할 수 있다.
네트워크(200)는 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 유선 및 무선 망일 수 있다. 네트워크(200)가 이동통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 비동기식 이동 통신망의 일 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 네트워크(200)는 RNC(Radio Network Controller)을 포함할 수 있다. 한편, WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망 그 밖의 5G 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP망일 수 있다. 네트워크(200)는 복수의 보호시설단말(100)로 이루어진 보호시설단말 그룹(100g), 인지재활 서버(300), AI 기반 빅데이터 서버(400), 복수의 재활환자 단말(500)로 이루어진 재활환자 단말 그룹(500g), 그 밖의 시스템 상호 간의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 인지재활 시스템(1) 중 인지재활 서버(300)의 구성요소를 나타내는 블록도이다. 도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 인지재활 시스템(1) 중 보호시설단말(100) 및/또는 재활환자 단말(500)에 출력되는 유저인터페이스(User Interface, "UI") 화면을 나타내는 도면이다.
먼저, 도 2를 참조하면, 인지재활 서버(300)는 송수신부(310), 제어부(320) 및 데이터베이스(330)를 포함하며, 제어부(320)는 인지게임 수집 모듈(321), 인지재활 서비스 제공 모듈(322), 인지재활 데이터 관리 모듈(323) 및 재활환자 관리 모듈(324)을 포함할 수 있다.
인지게임 수집 모듈(321)은 보호시설단말 그룹(100g)을 구성하는 보호시설단말(100)로부터 인지게임 요청을 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 인지게임 요청에 포함된 인지장애 카테고리 분류 정보, 보호시설단말(100)에 의해 관리되는 재활환자 단말 그룹(500g)에 포함된 각 재활환자 단말(500) 운영하는 재활환자의 연령대 및 성별 정보를 추출한 뒤, 데이터베이스(330)에 보호시설단말(100)의 식별 ID를 메타데이터로 하여 추출된 각 정보를 인지장애 정보 단위로 저장할 수 있다.
이후, 인지게임 수집 모듈(321)은 인지장애 정보 단위를 네트워크(200)를 통한 AI 기반 빅데이터 서버(400)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, AI 기반 빅데이터 서버(400)에 저장된 수많은 인지재활 게임 중 보호시설단말(100)로부터 전송된 인지장애 정보 단위와 가장 유사한 매칭 파라미터 정보를 갖는 인지재활 게임이 AI 기반 빅데이터 서버(400)에 의해 추출되어 전송되며, 수신된 인지재활 게임을 데이터베이스(330)에 보호시설단말(100)의 식별 ID를 메타데이터로 하여 저장할 수 있다.
보다 구체적으로, AI 기반 빅데이터 서버(400)는 각 보호시설단말(100) 별로 분산 저장된 수집 데이터인 인지장애 정보 단위를 머신러닝 알고리즘을 통해 분석하고 가장 유사한 매칭 파라미터 정보를 갖는 인지재활 게임을 추출할 수 있다.
보다 구체적으로, AI 기반 빅데이터 서버(400)에서 사용되는 머신러닝 알고리즘은 결정 트리(DT, Decision Tree) 분류 알고리즘, 랜덤 포레스트 분류 알고리즘, SVM(Support Vector Machine) 분류 알고리즘 중 하나일 수 있다.
AI 기반 빅데이터 서버(400)는 각 보호시설단말(100) 별로 분산 저장된 인지장애 정보 단위의 각 파라미터 정보를 분석하여 그 분석한 결과로 다수의 특징 정보를 추출하고 추출된 특징 정보를 복수의 머신러닝 알고리즘 중 적어도 하나 이상을 이용하여 학습하여 학습한 결과로 각 파라미터 정보별 유사 또는 동일 상태 여부를 판단할 수 있다.
즉, AI 기반 빅데이터 서버(400)는 각 파라미터 정보별 유사 또는 동일 상태 여부 판단 결과의 정확도 향상을 위해 다수의 상호 보완적인 머신러닝 알고리즘들로 구성된 앙상블 구조를 적용할 수 있다.
결정 트리 분류 알고리즘은 트리 구조로 학습하여 결과를 도출하는 방식으로 결과 해석 및 이해가 용이하고, 데이터 처리 속도가 빠르며 탐색 트리 기반으로 룰 도출이 가능할 수 있다. DT의 낮은 분류 정확도를 개선하기 위한 방안으로 RF를 적용할 수 있다. 랜덤 포레스트 분류 알고리즘은 다수의 DT를 앙상블로 학습한 결과를 도축하는 방식으로, DT보다 결과 이해가 어려우나 DT보다 결과 정확도가 높을 수 있다. DT 또는 RF 학습을 통해 발생 가능한 과적합의 개선 방안으로 SVM을 적용할 수 있다. SVM 분류 알고리즘은 서로 다른 분류에 속한 데이터를 평면 기반으로 분류하는 방식으로, 일반적으로 높은 정확도를 갖고, 구조적으로 과적합(overfitting)에 낮은 민감도를 가질 수 있다.
이후, AI 기반 빅데이터 서버(400)는 머신러닝 이후 정제된 유사 또는 동일 상태 정보에 대해서 딥러닝을 통해 각 파라미터별로 패턴 데이터 반복 작업시 하나의 전체 프로세스에 소요되는 시간인 사이클 타임(Cycle time)과, 각 소요시간의 최대 시간인 택트 타임(Tact time)의 감소를 최소화하는 방식으로 패턴 정형화 고정을 추가로 수행할 수 있다.
인지재활 서비스 제공 모듈(322)은 도 3a와 같은 메인화면, 도 3b와 같은 메인메뉴화면, 도 4a와 같은 수신된 인지재활 게임 구매를 위한 구매화면, 도 4b와 같은 수신된 인지재활 게임의 콘텐츠 정보를 포함하는 인지재활 앱을 생성한 뒤, 생성된 인지재활 앱을 보호시설단말(100)의 식별 ID를 메타데이터와 함께 네트워크(200)를 통해 AI 기반 빅데이터 서버(400)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, AI 기반 빅데이터 서버(400)에 보호시설단말(100)의 식별 ID를 메타데이터로 하여 인지재활 앱이 저장되도록 할 수 있다. 여기서 인지재활 게임의 콘텐츠 정보는 AI 기반의 빅데이터 서버(400)에 저장된 인지재활 게임을 구성하는 각 콘텐츠의 URL 정보일 수 있다.
이후, 인지재활 서비스 제공 모듈(322)은 인지재활 앱을 네트워크(200)를 통해 보호시설단말(100)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
이에 따라, 인지재활 서비스 제공 모듈(322)은 보호시설단말(100) 상으로 제공된 인지재활 앱의 실행에 따라 도 3a와 같은 메인화면, 도 3b와 같은 메인메뉴화면, 메인메뉴화면에서 인지재활 게임 실행 요청시 도 4a와 같은 수신된 인지재활 게임 구매를 위한 구매화면이 순차적으로 선택되고, 구매에 따른 온라인 결제가 완료되고, 인지재활 앱 상에서 자체적으로 설정된 통신 락(Communication Lock) 설정을 오프(OFF)로의 설정이 완료되면, 보호시설단말(100)로부터 통신 락 오프 설정 정보를 수신하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
이후, 인지재활 서비스 제공 모듈(322)은 보호시설단말(100)과, 보호시설단말(100)에서 관리하는 재활환자 단말 그룹(500g)을 구성하는 각 재활환자 단말(500)에 의한 보호시설단말(100)과의 블루투스 등에 해당하는 근거리 무선 통신 또는 네트워크(200)를 통한 통신 세션이 설정되면, 보호시설단말(100)을 AP로 하는 재활환자 단말(500)에 대한 인지재활 서비스를 제공할 수 있다.
즉, 인지재활 서비스 제공 모듈(322)은 인지재활 서비스로 도 3b와 같은 정보, 검사, 동영상, 인지재활 게임, 치매관리의 메뉴를 네트워크(200)와 연결된 보호시설단말(100)을 AP로 하여 재활환자 단말(500)의 요청에 해당하는 인지재활 정보, 인지재활 검사, 인지재활 동영상, 인지재활 게임, 치매관리 메뉴에 대한 선택정보를 수신한 뒤, 선택정보와 매칭되는 인지재활 정보 콘텐츠, 인지재활 검사 콘텐츠, 인지재활 동영상 콘텐츠, 인지재활 게임 콘텐츠, 치매관리 메뉴 콘텐츠를 네트워크(200)를 통해 AI 기반 빅데이터 서버(400)로 요청하여 반환받은 뒤, 네트워크(200)를 통해 보호시설단말(100)을 AP로 하여 재활환자 단말(500)로 제공하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
여기서, 인지재활 서비스로 인지재활 동영상 콘텐츠는 무료 서비스로 건강증진에 도움이 되는 신체활동으로 실버체조와 노래교실 등의 동영상 정보에 해당할 수 있다. 인지재활 게임 콘텐츠는 도 4d와 같이 연관성, 비연관성, 유사성, 비유사성, 동일성, 비동일성 등을 찾는 문제일 수 있다.
인지재활 데이터 관리 모듈(323)은 네트워크(200)를 통해 AI 기반 빅데이터 서버(400)로부터 수신된 각 메뉴에 따른 콘텐츠에 대한 순차적인 시간정보를 생성한 뒤, 각 콘텐츠의 시간정보를 보호시설단말(100)의 식별 ID의 하위 카테고리로 하는 재활환자 단말(500)의 식별 ID를 메타데이터로 하여 데이터베이스(330)에 저장함으로써, 각 재활환자 단말(500)에 대한 인지재활 데이터를 보관할 수 있다.
재활환자 관리 모듈(324)은 데이터베이스(330)에 저장되는 인지재활 데이터 중 인지재활 검사 데이터가 새로 생성시 인지재활 검사 데이터를 추출한 뒤, 이전 인지재활 검사 데이터가 있는지 분석하고 있는 경우, 기존 인지재활 검사 데이터와 현재 인지재활 검사 데이터의 동일한 파라미터(예, 인지 감각, 순서 감각 등) 간에 비교를 통해 좋아짐, 현상 유지, 나빠짐을 구분하고 각 구분된 분석 정보를 네트워크(200)과 연결된 보호시설단말(100)을 AP로 활용하여 재활환자 단말(500)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
또한, 재활환자 관리 모듈(324)은 각 분석정보(좋아짐, 현상 유지, 나빠짐)에 따른 각 재활환자 단말(500)에 대한 인지재활 게임 콘텐츠의 난이도를 조절하도록 네트워크(200)를 통해 AI 기반 빅데이터 서버(400)로 요청한 뒤, AI 기반 빅데이터 서버(400)에 의해 반환된 인지재활 게임 콘텐츠 정보를 데이터베이스(330)에 보호시설단말(100)의 식별 ID의 하위 카테고리에 해당하는 재활환자 단말(500)의 식별 ID에 저장한 뒤, 재활환자 단말(500)로부터 차순위의 인지재활 게임 요청이 보호시설단말(100)을 AP로 하여 수신된 경우 저장된 인지재활 게임 콘텐츠 정보를 추출한 뒤, 추출된 인지재활 게임 콘텐츠 정보에 해당하는 인지재활 게임 콘텐츠를 네트워크(200)를 통해 AI 기반 빅데이터 서버(400)로 요청하여 수신한 뒤, 보호시설단말(100)을 AP로 하여 재활환자 단말(500)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 하이브리드 인지재활 시스템(1) 중 인지재활 서버(300)의 구성요소를 나타내는 블록도이다. 도 5를 참조하면, 인지재활 서버(300)는 제어부(320)의 구성으로 도 2의 구성에 추가하여, 인지재활 검사 제공 모듈(325), 콘텐츠 편집 모듈(326) 및 앱 전환 제공 모듈(327)을 더 포함할 수 있다.
인지재활 검사 제공 모듈(325)은 재활환자 단말(500)로부터 보호시설단말(100)을 통해 인지재활 검사 콘텐츠를 위한 검사에 대한 메뉴 선택 정보를 수신한 경우, 네트워크(200)를 통해 재활환자 단말(500)로부터 온라인 설문 조사 방식을 통해 재활환자의 신상 정보를 수신하도록 송수신부(310)를 제어한다. 이때, 인지재활 검사 제공 모듈(325)은 재활환자 단말(500)에 대해서 오프라인의 보호시설단말(100)과 동일한 이미지를 표현하기 위해 보호시설의 미리 설정된 위치에 해당하는 수납 테스크와 매칭되는 증강 현실 기반으로 상담사 영상 이미지를 제공할 수 있으며, 실제 오프라인에서 상담하는 느낌을 주기 위해 상담사의 목소리도 음성 출력 정보로 재활환자 단말(500)로 네트워크(200)와 연결된 보호시설단말(100)을 통해 제공하는 것이 바람직하다.
인지재활 검사 제공 모듈(325)은 신상 정보를 기준으로 보호시설에 구비된 복수의 인지재활 장치(미도시) 중 매칭되는 것을 추출한 뒤, 추출된 인지재활 장치에 대한 사용법을 셀프 코칭 모드 또는 상담 코칭 모드가 증강 현실 기반으로 재활환자 단말(500) 상에서 수행되도록 할 수 있다.
이 경우, 인지재활 검사 제공 모듈(325)은 보호시설의 인지재활 장치가 놓인 구역과 배경화면 매칭을 확인한 뒤, 매칭 시점 이후에 재활환자 단말(500)의 위치 정보 변화에 따라 적어도 하나 이상의 증강 현실 기반으로 재활환자에 대한 상담 진행을 수행할 수 있다.
보다 구체적으로, 인지재활 검사 제공 모듈(325)은 수신된 신상 정보를 재활환자 단말(500)의 식별 ID를 메타데이터로 보호시설단말(100)의 식별 ID의 하위 카테고리로 하여 데이터베이스(330)에 저장한 뒤, 네트워크(200)와 연결된 보호시설단말(100)을 통해 재활환자 단말(500)과 데이터 세션을 연결하도록 송수신부(310)를 제어한다. 이후, 인지재활 검사 제공 모듈(325)은 재활환자 단말(500)에 대해서 데이터 세션 연결을 통한 재활환자 단말(500)의 위치 정보 수신을 통해 보호시설의 미리 설정된 구역과 배경화면 매칭을 확인한 뒤, 매칭 시점 이후에 재활환자 단말(500)의 위치 정보 변화에 따라 적어도 하나 이상의 증강 현실 기반으로 재활환자에 대한 상담 진행을 수행한다.
그리고, 인지재활 검사 제공 모듈(325)은 적어도 하나 이상의 상담 진행에 따라 재활환자 단말(500)의 재활환자에 대한 진술 정보 수신에 따른 예비 검사를 수행하여 예비 검사 결과를 재활환자 단말(500)의 식별 ID를 메타데이터로 하여 데이터베이스(330)에 저장한다. 여기서 각 예비 검사 결과는 보호시설에 구비된 인지재활 장치 중 적어도 하나 이상의 인지재활 장치에 대한 재활환자 단말(500)을 운영하는 재활환자의 이용에 따른 테스트 정보를 포함할 수 있으며, 테스트 정보는 각 인지재활 장치의 디지털 또는 아날로그 계측기를 통해 센싱되어 보호시설단말(100)을 통해 인지재활 검사 제공 모듈(325)에 제공될 수 있다.
또한, 인지재활 검사 제공 모듈(325)은 데이터 세션 연결을 통해 재활환자 단말(500)로 뇌파검사장치(미도시)에 대한 뇌파측정 요청을 통한 재활환자 단말(500)과 뇌파검사장치 간의 페어링(pairing) 설정에 따른 재활환자 단말(500)로부터 뇌파검사장치에 의해 측정된 뇌파 정보를 데이터 세션 연결을 통해 수신하도록 송수신부(310)를 제어한다.
이후, 인지재활 검사 제공 모듈(325)은 수신된 놔파 정보를 활용하여 검사를 을 수행하여 뇌파 검사 결과 뇌파 검사 결과를 데이터베이스(330)에 저장한다.
또한, 인지재활 검사 제공 모듈(325)은 예비 및 뇌파 검사 결과를 패킷화하거나 종합한 진단 결과를 데이터 세션 연결을 통해 재활환자 단말(500)로 제공하며, 네트워크(200)를 통해 AI 기반 빅데이터 서버(400)로 예비 및 뇌파 검사 결과를 제공하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, AI 기반 빅데이터 서버(400)에 저장된 복수의 인지재활 게임 중 매칭되는 인지재활 게임 콘텐츠 정보가 추출되어 반환되면, 네트워크(200)와 연결된 보호시설단말(100)을 AP로 하여 재활환자 단말(500)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
여기서, AI 기반 빅데이터 서버(400)는 예비 검사 결과에 대해서는 각 재활환자의 진술을 위한 질문 내역에 따른 답변을 하나의 파라미터로 하여 복수의 파라미터의 경우의 수에 따른 조합을 인지재활 게임 콘텐츠를 추출하기 위한 빅데이터로 활용할 수 있으며, 뇌파 진단 결과에 대해서는 뇌파 중 주파수 대역에 해당하는 델타(delta)파, 세타(theta)파, 알파(alpha)파, 베타(beta)파, 감마(gamma)파로 분류하여, 각 구분된 파형의 시간의 변화에 따른 일정 시간 단위 또는 시각에서의 형태의 조합을 인지재활 게임 콘텐츠를 추출하기 위한 빅데이터로 활용할 수 있다.
콘텐츠 편집 모듈(326)은 재활환자 단말(500)로부터 보호시설단말(100)을 통해 인지재활 검사 콘텐츠를 위한 검사에 대한 메뉴 선택 정보의 하위 메뉴로 VR 검사 콘텐츠 요청을 수신한 경우, 인지재활 검사 콘텐츠를 VR 인지재활 검사 콘텐츠로 변환하여 데이터베이스(330)에 저장할 수 있다.
보다 구체적으로, 콘텐츠 편집 모듈(326)은 2차원 영상에 해당하는 인지재활 검사 콘텐츠에 대한 좌우 2개의 초점위치와 초점수를 결정한 뒤, 결정된 좌우 2개의 초점위치와 초점수에 대응하는 2개의 다중 초점 2차원 영상 콘텐츠에 대한 초점 거리를 연산한 뒤, 다중 초점 2차원 영상 콘텐츠에서 2개의 초점 2차원 영상 콘텐츠 각각의 초점위치에서 상대방 영상 콘텐츠의 초점위치의 중앙 지점을 향하는 거리에 비례하는 깊이값을 연산한 뒤, 2개의 깊이값에 따라 다중 초점 2차원 영상 콘텐츠를 합성한다.
이후, 콘텐츠 편집 모듈(326)은 2개의 다중 초점 2차원 영상 콘텐츠와 기존의 2차원 영상에 해당하는 인지재활 검사 콘텐츠를 활용하여 2차원 영상에 해당하는 인지재활 검사 콘텐츠를 영시차(Zero Parallax) 영상 데이터로, 좌측 초점에 해당하는 영상에 해당하는 다중 초점 2차원 영상 콘텐츠를 좌시차 영상 데이터로, 우측 초점에 해당하는 영상에 해당하는 다중 초점 2차원 영상 콘텐츠를 우시차 영상 데이터로 설정한 뒤, 확인된 영시차를 기준으로 적어도 하나 이상의 좌시차 영상 데이터에 대한 시차각을 기반으로 좌시차 방향 픽셀 이동 정보를 확인하여 적용하여 좌안 영상 데이터를 생성하고, 확인된 영시차를 기준으로 적어도 하나 이상의 우시차 영상 데이터에 대한 우차각을 기반으로 우시차 방향픽셀 이동 정보를 확인하여 적용하여 우안 영상 데이터를 생성하여 데이터베이스(330)에 저장할 수 있다.
이후, 콘텐츠 편집 모듈(326)은 상술한 인지재활 검사 제공 모듈(325)과 동일하게 네트워크(200)를 통해 재활환자 단말(500)로부터 온라인 설문 조사 방식을 통해 재활환자의 신상 정보를 수신하고, VR 콘텐츠 기반으로 예비 검사와 뇌파 검사를 수행할 수 있다.
앱 전환 제공 모듈(327)은 보호시설단말(100)로 전송한 인지재활 앱에 대해서 네트워크(200)를 통해 보호시설단말(100)로 재활환자 단말(500)로 전달 명령을 전송할 수 있다. 이에 따라, 앱 전환 제공 모듈(327)은 보호시설단말(100)로부터 수신된 호환성 조사 결과를 통해 수신한 뒤, 호환성 조사 결과 정보를 이용한 보호시설단말(100)과 재활환자 단말(500)에 대해서 인지재활 앱의 호환성에 대한 분석을 수행할 수 있다.
이에 따라, 앱 전환 제공 모듈(327)은 인지재활 앱의 호환성 분석 결과 보호시설단말(100)에 제공한 인지재활 앱과 다른 OS(Operation System)을 플랫폼으로 한 재활환자 단말(500)과 호환되는 인지재활 앱이 데이터베이스(330)가 없거나, 다른 종류(모바일용 또는 PC용 소프트웨어)에 대한 인지재활 앱만이 있어서 호환성이 없어 직접적으로 설치 가능하지 않다는 판단에 따라 보호시설단말(100)로 제공한 인지재활 앱 데이터의 코드 정보를 추출한 뒤, 코드 정보와 함께 호환성 조사 결과를 데이터베이스(330)에 저장할 수 있다.
앱 전환 제공 모듈(327)은 데이터베이스(330)에 저장된 호환성 조사 결과에 따라, 호환성 조사 결과에 포함된 현재의 인지재활 앱이 PC용 소프트웨어인데, 재활환자 단말(500)이 모바일 플랫폼 기반인 경우에 데이터베이스(330)에 함께 저장된 인지재활 앱 데이터의 코드 정보를 분석한다.
앱 전환 제공 모듈(327)은 인지재활 앱 데이터에 대한 코드 정보 분석이 완료되면, 인지재활 앱 데이터에서 부가기능 확대를 위한 코드 재구성을 통해 부가기능이 확대된 인지재활 앱 데이터를 생성한다. 여기서, 부가기능 확대는 인지재활 앱 데이터의 메인메뉴 외에 메인메뉴에서 분기되는 미리 설정된 세부메뉴(예를 들어 메인메뉴에서 정보인 경우 각 인지정도에 따라 구분된 정보 메뉴(중증 인지 장애용 정보, 경증 인지 장애용 정보), 검사(예비 검사, 뇌파 검사)를 추가시키는 기능뿐만 아니라, 텍스트 기반의 콘텐츠를 이미지 및 동영상을 기반으로 한 선택형 썸네일 표시 방식의 콘텐츠로 재구성하는 것을 포함하는 개념이다.
앱 전환 제공 모듈(327)은 부가기능이 확대된 인지재활 앱 데이터를 데이터베이스(330)에 저장한 뒤, 네트워크(200)와 연결된 보호시설단말(100)을 AP로 하여 재활환자 단말(500)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
한편, 앱 전환 제공 모듈(327)은 데이터베이스(330)에 저장된 호환성 조사 결과 분석에 따라, 호환성 조사 결과에 포함된 OS 정보 불일치/일치 정보를 기초로 보호시설단말(100)의 OS와 재활환자 단말(500)의 OS가 다른 인지재활 앱 데이터 간의 OS 차이에 따른 보호시설단말(100)로 제공한 인지재활 앱의 재활환자 단말(500)로의 설치가 불가한 경우, 인지재활 앱 데이터의 코드 정보과 함께, 인지재활 앱 데이터의 코드를 OS 차이가 있는 다른 OS로 변환된 인지재활 앱 데이터 제공 요청을 네트워크(200)를 통해 AI 기반 빅데이터 서버(400)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
이에 따라, 앱 전환 제공 모듈(327)은 AI 기반 빅데이터 서버(400)에 의한 인지재활 앱 데이터의 코드 구조 분석을 통해 보호시설단말(100)의 OS 정보에 해당하는 인지재활 앱 데이터가 재활환자 단말(500)의 OS 정보에 대항하는 인지재활 앱 데이터로의 코드 변환을 통한 OS가 변환된 인지재활 앱 데이터가 생성되면, 변환된 인지재활 앱 데이터를 네트워크(200)를 통해 수신한 뒤, 네트워크(200)와 연결된 보호시설단말(100)을 AP로 하여 재활환자 단말(500)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
본 발명은 또한 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 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.
또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
1 : 하이브리드 인지재활 시스템
100 : 보호시설단말
100g : 보호시설단말 그룹
200 : 네트워크
300 : 인지재활 서버
400 : AI 기반 빅데이터 서버
500 : 재활환자 단말
500g : 재활환자 단말 그룹

Claims (2)

  1. 복수의 보호시설단말(100)로 이루어진 보호시설단말 그룹(100g), 네트워크(200), 인지재활 서버(300), AI 기반 빅데이터 서버(400), 복수의 재활환자 단말(500)로 이루어진 재활환자 단말 그룹(500g)을 포함하는 하이브리드 인지재활 시스템(1)에 있어서, 인지재활 서버(300)는,
    보호시설단말 그룹(100g)을 구성하는 보호시설단말(100)로부터 인지게임 요청을 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 인지게임 요청에 포함된 인지장애 카테고리 분류 정보, 보호시설단말(100)에 의해 관리되는 재활환자 단말 그룹(500g)에 포함된 각 재활환자 단말(500) 운영하는 재활환자의 연령대 및 성별 정보를 추출한 뒤, 데이터베이스(330)에 보호시설단말(100)의 식별 ID를 메타데이터로 하여 추출된 각 정보를 인지장애 정보 단위로 저장하며, 인지장애 정보 단위를 네트워크(200)를 통한 AI 기반 빅데이터 서버(400)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, AI 기반 빅데이터 서버(400)에 저장된 복수의 인지재활 게임 중 보호시설단말(100)로부터 전송된 인지장애 정보 단위와 가장 유사한 매칭 파라미터 정보를 갖는 인지재활 게임이 AI 기반 빅데이터 서버(400)에 의해 추출되어 전송되며, 수신된 인지재활 게임을 데이터베이스(330)에 보호시설단말(100)의 식별 ID를 메타데이터로 하여 저장하는 인지게임 수집 모듈(321);
    메인화면, 메인메뉴화면, 인지재활 게임 구매를 위한 구매화면, 인지재활 게임의 콘텐츠 정보를 포함하는 인지재활 앱을 생성한 뒤, 생성된 인지재활 앱을 보호시설단말(100)의 식별 ID를 메타데이터와 함께 네트워크(200)를 통해 AI 기반 빅데이터 서버(400)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, AI 기반 빅데이터 서버(400)에 보호시설단말(100)의 식별 ID를 메타데이터로 하여 인지재활 앱이 저장되도록 하며, 인지재활 앱을 네트워크(200)를 통해 보호시설단말(100)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어하고, 보호시설단말(100) 상으로 제공된 인지재활 앱의 실행에 따라 메인화면, 메인메뉴화면, 메인메뉴화면에서 인지재활 게임 실행 요청시 인지재활 게임 구매를 위한 구매화면이 순차적으로 선택되고, 구매에 따른 온라인 결제가 완료되고, 인지재활 앱 상에서 자체적으로 설정된 통신 락(Communication Lock) 설정을 오프(OFF)로의 설정이 완료되면, 보호시설단말(100)로부터 통신 락 오프 설정 정보를 수신하도록 송수신부(310)를 제어하고, 보호시설단말(100)과, 보호시설단말(100)에서 관리하는 재활환자 단말 그룹(500g)을 구성하는 각 재활환자 단말(500)에 의한 보호시설단말(100)과의 근거리 무선 통신 또는 네트워크(200)를 통한 통신 세션이 설정되면, 보호시설단말(100)을 AP로 하는 재활환자 단말(500)에 대한 인지재활 서비스를 제공하며, 인지재활 서비스로 정보, 검사, 동영상, 인지재활 게임, 치매관리의 메뉴를 네트워크(200)와 연결된 보호시설단말(100)을 AP로 하여 재활환자 단말(500)의 요청에 해당하는 인지재활 정보, 인지재활 검사, 인지재활 동영상, 인지재활 게임, 치매관리 메뉴에 대한 선택정보를 수신한 뒤, 선택정보와 매칭되는 인지재활 정보 콘텐츠, 인지재활 검사 콘텐츠, 인지재활 동영상 콘텐츠, 인지재활 게임 콘텐츠, 치매관리 메뉴 콘텐츠를 네트워크(200)를 통해 AI 기반 빅데이터 서버(400)로 요청하여 반환받은 뒤, 네트워크(200)를 통해 보호시설단말(100)을 AP로 하여 재활환자 단말(500)로 제공하도록 송수신부(310)를 제어하는 인지재활 서비스 제공 모듈(322);
    네트워크(200)를 통해 AI 기반 빅데이터 서버(400)로부터 수신된 각 메뉴에 따른 콘텐츠에 대한 순차적인 시간정보를 생성한 뒤, 각 콘텐츠의 시간정보를 보호시설단말(100)의 식별 ID의 하위 카테고리로 하는 재활환자 단말(500)의 식별 ID를 메타데이터로 하여 데이터베이스(330)에 저장함으로써, 각 재활환자 단말(500)에 대한 인지재활 데이터를 보관하는 인지재활 데이터 관리 모듈(323);
    데이터베이스(330)에 저장되는 인지재활 데이터 중 인지재활 검사 데이터가 새로 생성시 인지재활 검사 데이터를 추출한 뒤, 이전 인지재활 검사 데이터가 있는지 분석하고 있는 경우, 기존 인지재활 검사 데이터와 현재 인지재활 검사 데이터의 동일한 파라미터(인지 감각, 순서 감각을 포함) 간에 비교를 통해 좋아짐, 현상 유지, 나빠짐을 구분하고 각 구분된 분석 정보를 네트워크(200)과 연결된 보호시설단말(100)을 AP로 활용하여 재활환자 단말(500)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어하고, 각 분석정보(좋아짐, 현상 유지, 나빠짐을 포함)에 따른 각 재활환자 단말(500)에 대한 인지재활 게임 콘텐츠의 난이도를 조절하도록 네트워크(200)를 통해 AI 기반 빅데이터 서버(400)로 요청한 뒤, AI 기반 빅데이터 서버(400)에 의해 반환된 인지재활 게임 콘텐츠 정보를 데이터베이스(330)에 보호시설단말(100)의 식별 ID의 하위 카테고리에 해당하는 재활환자 단말(500)의 식별 ID에 저장한 뒤, 재활환자 단말(500)로부터 차순위의 인지재활 게임 요청이 보호시설단말(100)을 AP로 하여 수신된 경우 저장된 인지재활 게임 콘텐츠 정보를 추출한 뒤, 추출된 인지재활 게임 콘텐츠 정보에 해당하는 인지재활 게임 콘텐츠를 네트워크(200)를 통해 AI 기반 빅데이터 서버(400)로 요청하여 수신한 뒤, 보호시설단말(100)을 AP로 하여 재활환자 단말(500)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어하는 재활환자 관리 모듈(324); 및
    재활환자 단말(500)로부터 보호시설단말(100)을 통해 인지재활 검사 콘텐츠를 위한 검사에 대한 메뉴 선택 정보를 수신한 경우, 네트워크(200)를 통해 재활환자 단말(500)로부터 온라인 설문 조사 방식을 통해 재활환자의 신상 정보를 수신하도록 송수신부(310)를 제어시, 재활환자 단말(500)에 대해서 오프라인의 보호시설단말(100)과 동일한 이미지를 표현하기 위해 보호시설의 미리 설정된 위치에 해당하는 수납 테스크와 매칭되는 증강 현실 기반으로 상담사 영상 이미지를 제공하여, 실제 오프라인에서 상담하는 느낌을 주기 위해 상담사의 목소리도 음성 출력 정보로 재활환자 단말(500)로 네트워크(200)와 연결된 보호시설단말(100)을 통해 제공하며,
    신상 정보를 기준으로 보호시설에 구비된 복수의 인지재활 장치(미도시) 중 매칭되는 것을 추출한 뒤, 추출된 인지재활 장치에 대한 사용법을 셀프 코칭 모드 또는 상담 코칭 모드가 증강 현실 기반으로 재활환자 단말(500) 상에서 수행되도록 하는 경우, 보호시설의 인지재활 장치가 놓인 구역과 배경화면 매칭을 확인한 뒤, 매칭 시점 이후에 재활환자 단말(500)의 위치 정보 변화에 따라 적어도 하나 이상의 증강 현실 기반으로 재활환자에 대한 상담 진행을 수행하되, 수신된 신상 정보를 재활환자 단말(500)의 식별 ID를 메타데이터로 보호시설단말(100)의 식별 ID의 하위 카테고리로 하여 데이터베이스(330)에 저장한 뒤, 네트워크(200)와 연결된 보호시설단말(100)을 통해 재활환자 단말(500)과 데이터 세션을 연결하도록 송수신부(310)를 제어하고, 재활환자 단말(500)에 대해서 데이터 세션 연결을 통한 재활환자 단말(500)의 위치 정보 수신을 통해 보호시설의 미리 설정된 구역과 배경화면 매칭을 확인한 뒤, 매칭 시점 이후에 재활환자 단말(500)의 위치 정보 변화에 따라 적어도 하나 이상의 증강 현실 기반으로 재활환자에 대한 상담 진행을 수행하며,
    적어도 하나 이상의 상담 진행에 따라 재활환자 단말(500)의 재활환자에 대한 진술 정보 수신에 따른 예비 검사를 수행하여 예비 검사 결과를 재활환자 단말(500)의 식별 ID를 메타데이터로 하여 데이터베이스(330)에 저장하며, 각 예비 검사 결과를 보호시설에 구비된 인지재활 장치 중 적어도 하나 이상의 인지재활 장치에 대한 재활환자 단말(500)을 운영하는 재활환자의 이용에 따른 테스트 정보를 포함하도록 하며, 테스트 정보에 대해서는 각 인지재활 장치의 디지털 또는 아날로그 계측기를 통해 센싱되어 보호시설단말(100)을 통해 제공받으며,
    데이터 세션 연결을 통해 재활환자 단말(500)로 뇌파검사장치에 대한 뇌파측정 요청을 통한 재활환자 단말(500)과 뇌파검사장치 간의 페어링(pairing) 설정에 따른 재활환자 단말(500)로부터 뇌파검사장치에 의해 측정된 뇌파 정보를 데이터 세션 연결을 통해 수신하도록 송수신부(310)를 제어하고, 수신된 놔파 정보를 활용하여 검사를 을 수행하여 뇌파 검사 결과 뇌파 검사 결과를 데이터베이스(330)에 저장하며,
    예비 및 뇌파 검사 결과를 패킷화하거나 종합한 진단 결과를 데이터 세션 연결을 통해 재활환자 단말(500)로 제공하며, 네트워크(200)를 통해 AI 기반 빅데이터 서버(400)로 예비 및 뇌파 검사 결과를 제공하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, AI 기반 빅데이터 서버(400)에 저장된 복수의 인지재활 게임 중 매칭되는 인지재활 게임 콘텐츠 정보가 추출되어 반환되면, 네트워크(200)와 연결된 보호시설단말(100)을 AP로 하여 재활환자 단말(500)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어하는 인지재활 검사 제공 모듈(325); 을 포함하며,
    AI 기반 빅데이터 서버(400)는, 예비 검사 결과에 대해서 각 재활환자의 진술을 위한 질문 내역에 따른 답변을 하나의 파라미터로 하여 복수의 파라미터의 경우의 수에 따른 조합을 인지재활 게임 콘텐츠를 추출하기 위한 빅데이터로 활용하며, 뇌파 진단 결과에 대해서는 뇌파 중 주파수 대역에 해당하는 델타(delta)파, 세타(theta)파, 알파(alpha)파, 베타(beta)파, 감마(gamma)파로 분류하여, 각 구분된 파형의 시간의 변화에 따른 일정 시간 단위 또는 시각에서의 형태의 조합을 인지재활 게임 콘텐츠를 추출하기 위한 빅데이터로 활용하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 인지재활 시스템.
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