KR102247058B1

KR102247058B1 - 다중데이터 처리방식으로 사용자의 정신건강상태를 진단하는 방법 및 그 시스템

Info

Publication number: KR102247058B1
Application number: KR1020200163345A
Authority: KR
Inventors: 김준호; 김형근
Original assignee: 주식회사 모비젠
Priority date: 2020-11-27
Filing date: 2020-11-27
Publication date: 2021-04-30

Abstract

본 발명의 일 실시 예는, 모바일 단말기에서 사용자의 입력과 무관하게 수집되는 패시브데이터(passive data) 및 모바일 단말기에 대한 사용자의 입력에 의해 수집되는 액티브데이터(active data)를 모바일 단말기로부터 수신하는 데이터수신단계; 수신된 패시브데이터를 처리하여 사용자의 제1행동데이터를 산출하는 제1데이터산출단계; 수신된 액티브데이터를 처리하여 사용자의 제2행동데이터를 산출하는 제2데이터산출단계; 제1행동데이터 및 제2행동데이터를 기초로 하여, 사용자의 정신건강진단점수를 산출하는 점수산출단계; 및 데이터베이스에 기저장된 비교대상목록에서 산출된 정신건강진단점수와 가장 편차가 작은 점수를 갖는 대상을 적어도 하나 추출하고, 상기 추출된 대상의 식별자를 기초로 상기 모바일 단말기에 사용자의 정신건강진단결과를 출력하는 결과출력제어단계를 포함하는 다중데이터 처리방식으로 사용자의 정신건강상태를 진단하는 방법을 개시한다.

Description

다중데이터 처리방식으로 사용자의 정신건강상태를 진단하는 방법 및 그 시스템 {Method for diagnosing user's psychiatric status using multiple data processing and system thereof}

본 발명은 다중데이터 처리방식으로 사용자의 정신건강상태를 진단하는 방법 및 그 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는, 스마트 단말을 소지하고 있는 사용자가 스마트 단말에 자동으로 수집된 데이터와 사용자가 능동적으로 입력한 데이터를 종합하여 사용자 자신의 정신 건강 상태를 진단한 결과를 확인할 수 있는 방법 및 그 방법을 구현하기 위한 시스템에 관한 것이다.

급격한 사회변화와 심화된 경쟁으로 인해 과거에 비해서 일상에서 받는 스트레스가 과도해져서 대다수의 현대인들은 경미하거나 중대한 정신적인 질환을 앓고 있다. 2011년 보건복지부의 정신질환실태 역학조사결과에 의하면 평생 한번 이상 정신질환을 경험한 사람이 18세 이상 전체국민의 27.6%로, 성인 10명 중 3명은 정신적인 문제를 안고 있는 것으로 나타났다.

이러한 정신건강의 사회적 문제는 고령층뿐만 아니라 20~30대 청년층에서도 취업 스트레스, 이성관계 문제, 가족 간의 갈등, 경제적 어려움 등 다양한 원인으로 20대 연령대에서도 70대에 두번째로 많은 비율을 차지하고 있다.

또한, 2020년 초에 발발한 코로나 사태(COVID-19)의 장기화로 인하여 사회적 거리두기, 자가격리 및 전세계적 봉쇄조치(Lock-Down)가 장기화됨에 따라, 코로나 사태 이후에도 한동안 전반적인 원격학습, 재택근무가 지속되어 비대면이 일상화되는 것이 뉴노멀(New Normal)로 정착될 것으로 예상되고 있다. 위와 같은 예상이 전국적으로 확산됨에 따라서, 개인들의 정서상태 불안이 증가하는 것과 같이, 정신건강 문제가 사회적 이슈로 대두되고 있는 것이 의학계에서는 이미 감지되고 있으며, 관련 논문도 계속 발표되고 있다.

하지만, 정신건강에 대한 부정적인 인식으로 인해 정신건강 문제 경험자 중 전문가 상담 또는 전문기관의 치료를 받은 비율은 약 18%에 불과하며, 대부분은 치료가 필요할 정도로 심각하지 않다고 생각하거나 정신건강 문제가 내 스스로 노력해서 고쳐야 하는 문제라고 생각하여 전문적인 도움을 받지 않는 실정이다.

대한민국 등록특허 제10-1789919호 (2017.10.25 공고발행)

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 다양한 센서와 어플리케이션을 포함하는 스마트 단말을 소지하고 있는 사용자가, 사용자 자신의 정신건강상태를 빠르고 정확하게 확인할 수 있게 하는 방법 및 그 방법을 구현하는 시스템을 제공하는 데에 있다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 방법은, 모바일 단말기에서 사용자의 입력과 무관하게 수집되는 패시브데이터(passive data) 및 상기 모바일 단말기에 대한 사용자의 입력에 의해 수집되는 액티브데이터(active data)를 상기 모바일 단말기로부터 수신하는 데이터수신단계;상기 수신된 패시브데이터를 처리하여 상기 사용자의 제1행동데이터를 산출하는 제1데이터산출단계; 상기 수신된 액티브데이터를 처리하여 상기 사용자의 제2행동데이터를 산출하는 제2데이터산출단계; 상기 제1행동데이터 및 상기 제2행동데이터를 기초로 하여, 상기 사용자의 정신건강진단점수를 산출하는 점수산출단계; 및 데이터베이스에 기저장된 비교대상목록에서 상기 산출된 정신건강진단점수와 가장 편차가 작은 점수를 갖는 대상을 적어도 하나 추출하고, 상기 추출된 대상의 식별자를 기초로 상기 모바일 단말기에 상기 사용자의 정신건강진단결과를 출력하는 결과출력제어단계를 포함한다.

상기 방법에 있어서, 상기 패시브데이터는, 상기 모바일 단말기에 내장된 GPS, 조도센서, 가속도센서, 자이로센서, 근접센서, 홀 센서, 모션 센서 중 적어도 하나 이상에 의해 기설정된 시간동안 수집된 데이터일 수 있다.

상기 방법에 있어서, 상기 액티브데이터는, 상기 모바일 단말기에 상기 사용자의 정신건강상태를 판단하기 위한 설문집합(Multiple questionnaires)이 출력된 후에, 상기 모바일 단말기의 입력장치를 통해 상기 설문집합에 대한 답변이 입력되면, 상기 입력된 답변을 암호화처리한 데이터일 수 있다.

상기 방법에 있어서, 상기 패시브데이터는, 상기 모바일 단말기에 설치된 적어도 하나 이상의 어플리케이션 및 상기 모바일 단말기에 구비된 복수의 센서에 의해서 기설정된 시간동안 수집된 데이터이고, 상기 어플리케이션 및 상기 센서 중 적어도 하나는 상기 모바일 단말기에 대한 상기 사용자의 입력에 따라서 불활성화될 수 있다.

상기 방법은, 상기 수신된 패시브데이터의 적어도 일부 및 상기 수신된 액티브데이터의 적어도 일부를 병합처리하여 상기 사용자의 제3행동데이터를 산출하는 제3데이터산출단계;를 더 포함할 수 있다.

상기 방법에 있어서, 상기 수신된 패시브데이터의 적어도 일부는, 상기 모바일 단말기에 사회관계망서비스(SNS) 어플리케이션이 설치된 개수를 포함하고, 상기 수신된 액티브데이터의 적어도 일부는, 특정그룹으로 지정된 대상들과 상기 사용자의 통화횟수, 통화시간길이, 상기 사회관계망서비스 어플리케이션이 상기 사용자에 의해 구동되는 주기 및 구동된 횟수를 포함한다.

상기 방법에 있어서, 상기 결과출력제어단계는, 상기 사용자의 정신건강진단결과가 기설정된 조건을 만족하면, 상기 사용자의 현재 위치에서 가장 인접한 체육센터 또는 정신건강케어센터의 정보를 상기 모바일 단말기를 통해 출력할 수 있다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 시스템은, 모바일 단말기에서 사용자의 입력과 무관하게 수집되는 패시브데이터(passive data) 및 상기 모바일 단말기에 대한 사용자의 입력에 의해 수집되는 액티브데이터(active data)를 상기 모바일 단말기로부터 수신하는 데이터수신부; 상기 수신된 패시브데이터를 처리하여 상기 사용자의 제1행동데이터를 산출하는 제1데이터산출부; 상기 수신된 액티브데이터를 처리하여 상기 사용자의 제2행동데이터를 산출하는 제2데이터산출부; 상기 제1행동데이터 및 상기 제2행동데이터를 기초로 하여, 상기 사용자의 정신건강진단점수를 산출하는 점수산출부; 및 데이터베이스에 기저장된 비교대상목록에서 상기 산출된 정신건강진단점수와 가장 편차가 작은 점수를 갖는 대상을 적어도 하나 추출하고, 상기 추출된 대상의 식별자를 기초로 상기 모바일 단말기에 상기 사용자의 정신건강진단결과를 출력하는 결과출력제어부를 포함한다.

상기 시스템에 있어서, 상기 패시브데이터는, 상기 모바일 단말기에 내장된 GPS, 조도센서, 가속도센서, 자이로센서, 근접센서, 홀 센서, 모션 센서 중 적어도 하나 이상에 의해 기설정된 시간동안 수집된 데이터일 수 있다.

상기 시스템에 있어서, 상기 액티브데이터는, 상기 모바일 단말기에 상기 사용자의 정신건강상태를 판단하기 위한 설문집합(Multiple questionnaires)이 출력된 후에, 상기 모바일 단말기의 입력장치를 통해 상기 설문집합에 대한 답변이 입력되면, 상기 입력된 답변을 암호화처리한 데이터일 수 있다.

상기 시스템에 있어서, 상기 패시브데이터는, 상기 모바일 단말기에 설치된 적어도 하나 이상의 어플리케이션 및 상기 모바일 단말기에 구비된 복수의 센서에 의해서 기설정된 시간동안 수집된 데이터이고, 상기 어플리케이션 및 상기 센서 중 적어도 하나는 상기 모바일 단말기에 대한 상기 사용자의 입력에 따라서 불활성화될 수 있다.

상기 시스템은, 상기 수신된 패시브데이터의 적어도 일부 및 상기 수신된 액티브데이터의 적어도 일부를 병합처리하여 상기 사용자의 제3행동데이터를 산출하는 제3데이터산출부;를 더 포함할 수 있다.

상기 시스템에 있어서, 상기 수신된 패시브데이터의 적어도 일부는, 상기 모바일 단말기에 사회관계망서비스(SNS) 어플리케이션이 설치된 개수를 포함하고, 상기 수신된 액티브데이터의 적어도 일부는, 특정그룹으로 지정된 대상들과 상기 사용자의 통화횟수, 통화시간길이, 상기 사회관계망서비스 어플리케이션이 상기 사용자에 의해 구동되는 주기 및 구동된 횟수를 포함할 수 있다.

상기 시스템에 있어서, 상기 결과출력제어부는, 상기 사용자의 정신건강진단결과가 기설정된 조건을 만족하면, 상기 사용자의 현재 위치에서 가장 인접한 체육센터 또는 정신건강케어센터의 정보를 상기 모바일 단말기를 통해 출력할 수 있다.

본 발명의 일 실시 예는 상기 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독가능한 기록매체를 제공할 수 있다.

본 발명은 전술한 실시 예 이외에도, 각 실시 예에 기술되어 있는 단어의 의미에 따라서 합리적인 범위 내에서 넓게 해석될 수 있다.

본 발명에 따르면, 모바일 센서 데이터와 주기적인 심리 테스트 설문을 통해 사용자의 생활패턴을 분석하고, 센서 데이터로부터 사용자의 행동 유도 특성을 추출하여, 사용자의 요일별/주기별 행동 특성 분석을 통해 기존 병원 및 의료 시설에 방문하여 진행하던 대면 설문의 취약점을 보완하여 정신건강 진단을 효율적으로 진행할 수 있도록 하고, 스마트폰 어플리케이션을 통해 적절한 신체적인 운동을 포함한 다양한 처방을 수행하여 국민건강 증진에 기여할 수 있다.

또한, 본 발명은 최근 전세계적인 코로나-19 확산으로 인한 보건위기로 자가격리 및 사회적인 거리두기에 따른 스트레스와 정신건강 위험도를 스마트 모바일 기기와 IT 기술을 접목하여 정신건강 관리 ??춤형 서비스를 제공하여 지속적인 관리할 수 있다.

또한, 4차 산업의 발달로 원격 진료 및 미대면 서비스에 대한 요구가 대두되고 있어 원격진료 사업 육성 및 활성화에 따른 국민 정신건강 증진 및 그에 따른 사업발전에 크게 이바지할 수 있다.

도 1은 본 발명의 전체 시스템을 개괄적으로 나타내고 있는 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 진단시스템의 일 예의 블록도를 도식적으로 나타낸 것이다.
도 3은 데이터변환부의 일 예의 블록도를 도식적으로 나타내고 있다.
도 4는 도 1 내지 도 3에서 설명한 각 구성들의 동작을 세부적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 모바일 단말기와 데이터 수집 장치에 포함된 하위 모듈을 구체적으로 설명하기 위한 블록도이다.
도 6은 와 데이터 수집 장치에 포함된 하위 모듈을 구체적으로 설명하기 위한 블록도이다.
도 7은 모바일 단말기와 이벤트 알람 장치와의 관계를 도식적으로 나타낸 블록도이다.
도 8은 본 발명의 다른 일 실시 예를 설명하기 위한 3차원공간 상의 노드들을 도식적으로 나타내고 있다.
도 9는 본 발명에 따른 방법의 일 예를 흐름도로 나타낸 것이다.

실시 예들에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 전체 시스템을 개괄적으로 나타내고 있는 도면이다.

도 1의 본 발명의 전체시스템(1)은 스마트폰(11), 노트북 컴퓨터(13) 및 전자담배장치(15)가 통신망(20)을 통해 다중데이터 처리방식으로 사용자의 정신건강상태를 진단하는 시스템(200)과 통신하는 형태로 구현될 수 있다. 이하에서는, 설명의 편의를 위해서, 다중데이터 처리방식으로 사용자의 정신건강상태를 진단하는 시스템(200)을 진단시스템(200)으로 약칭하기로 한다.

도 1에서, 스마트폰(11), 노트북 컴퓨터(13) 및 전자담배장치(15)는 진단시스템(200)과 통신하거나, 진단시스템(200)과 통신할 수 있는 통신모듈 또는 통신 어플리케이션이 포함될 수 있는 전자기기의 일 예이며, 도 1에 도시된 전자기기는 예시에 불과하므로, 도 1에서 표현되어 있지 않은 다른 전자기기도 포함될 수 있다. 예를 들어, 진단시스템(200)과 통신가능한 전자기기에는 테블릿 PC가 더 포함될 수도 있고, 웨어러블 디바이스(wearable device)가 포함될 수 있다. 즉, 본 발명에서 진단시스템(200)이 통신가능한 전자기기는 진단시스템(200)과 통신망(20)을 통해서 통신할 수 있는 통신모듈, 사용자의 입력을 수신하여 처리할 수 있는 데이터입력모듈, 처리결과를 시각화하여 나타낼 수 있는 출력모듈을 포함한 모든 다기능 복합형 단말기를 포함한다.

본 발명에서 통신망(20)이 지원하는 통신형태는 사용자의 편의를 고려하여 무선통신이 일반적일 것이나, 더 넓은 범주의 실시 예를 지원하기 위해서 무선통신만으로 한정하지 않는다. 일 예로서, 통신망(20)은 인터넷이나 Wifi망이 될 수도 있고, 실시 예에 따라서 케이블(cable)을 매개로 한 케이블망일 수도 있다.

진단시스템(200)은 스마트폰(11), 노트북 컴퓨터(13) 및 전자담배장치(15)와 같은 각종 전자기기와 통신망(20)을 통해 통신하면서, 전자기기의 동작을 제어한다. 이하에서는, 진단시스템(200)과 통신하는 사용자의 단말을 모바일 단말기(mobile device)로 통칭하기로 하고, 모바일 단말기에는 진단시스템(200)과 통신을 수행하면서 본 발명의 일 실시 예를 구현할 수 있는 물리적인 장치 또는 논리적인 장치가 포함되어 있는 것으로 본다.

보다 구체적으로, 진단시스템(200)은 서버에 포함되는 물리적인 장치로 구현될 수도 있고, 서버의 동작을 제어하기 위한 각종 스크립트의 집합 형태로 서버에 저장되어 있다가, 모바일 단말기로부터 일정한 형태의 데이터를 수신하면, 수신한 데이터를 일련의 과정을 거쳐서 처리하고, 처리한 결과가 사용자단말에서 출력될 수 있도록 모바일 단말기에 송신하는 기능을 수행할 수도 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 진단시스템(200)은, 적어도 하나 이상의 프로세서(processor)에 해당하거나, 적어도 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 이에 따라, 진단시스템(200)은 마이크로 프로세서나 범용 컴퓨터 시스템과 같은 다른 하드웨어 장치에 포함된 형태로 구동될 수 있다.

도 2는 본 발명에 따른 진단시스템의 일 예의 블록도를 도식적으로 나타낸 것이다.

도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 진단시스템(200)은 데이터수신부(201), 데이터변환부(203), 점수산출부(205) 및 결과출력제어부(207)를 포함하는 것을 알 수 있다. 도 2에서 진단시스템(200)에 포함되어 있는 데이터수신부(201), 데이터변환부(203), 점수산출부(205) 및 결과출력제어부(207)의 명칭은 본 발명의 기술적인 특징을 부각시키고 용이하게 설명하기 위해서 각 구성이 수행하는 기능에 따라 명명한 것으로서, 동일한 기능으로 동작한다면 각 구성을 지칭하는 호칭을 다양하게 변경될 수 있으며, 각 구성에 포함되어 일개 동작을 수행하는 모듈에 대해서는 도 3 내지 도 6을 통해서 추가적으로 설명하기로 한다.

도 2의 진단시스템(200)의 각 모듈은 전술한 것처럼 독립적으로 동작할 수 있는 하드웨어로 구현되거나, 실시 예에 따라, 서버에 설치되어 서버의 동작을 제어하기 위한 운영프로그램(Operating Program)으로 구현될 수도 있다.

먼저, 데이터수신부(201)는 모바일 단말기에서 사용자의 입력과 무관하게 수집되는 패시브 데이터(passive data) 및 모바일 단말기에 대한 사용자의 입력에 의해 수집되는 액티브 데이터(active data)를 모바일 단말기로부터 수신한다. 데이터수신부(201)는 일종의 통신모듈로서 기능하면서 물리적으로 이격되어 있는 모바일 단말기와의 통신을 수행하며, 사용자의 정신건강진단결과를 판단하기 위해서 기초 데이터가 되는 패시브 데이터 및 액티브 데이터를 수신한다.

패시브 데이터는 모바일 단말기에서 사용자의 입력과 무관하게 수집되는 데이터를 의미한다. 패시브 데이터의 예를 들면, 모바일 단말기에 내장된 GPS(Global Positioning System), 조도센서, 가속도센서, 자이로센서(gyro sensor), 근접센서, 홀 센서(Hall sensor), 모션센서 중 적어도 하나 이상에 의해 기설정된 시간동안 수집된 데이터는 패시브 데이터가 될 수 있다.

또한, 전술한 센서에 의해 감지되어 수집되는 데이터가 아니더라도, 모바일 단말기에 내장된 센서에 의해서 수집된 이후에 어플리케이션의 고유한 기능에 따라 가공처리된 데이터나 센서와 무관하게 모바일 단말기에 설치된 어플리케이션에 의해서 수집된 데이터도 패시브 데이터에 포함될 수 있다. 예를 들어, 모바일 단말기의 GPS에 의해서 모바일 단말기를 소지하고 있는 사용자의 위도, 경도 좌표가 파악되면, 어플리케이션이 파악된 위도, 경도 좌표를 통해서 사용자의 소재지의 주소가 구체적으로 무엇인지 또는 그 소재지가 정신건강진단결과에 영향을 줄 수 있는 특수한 장소(카페, 체육관 등)인지 여부도 패시브 데이터가 될 수 있다. 추가적으로, 만보기 어플리케이션이 설치된 상태에서 자동으로 수집되는 사용자의 걸음수도 패시브 데이터에 포함될 수 있다.

패시브 데이터는 사용자가 모바일 단말기의 전원이 켜진 상태에서 모바일 단말기에 입력 장치(하드버튼, 소프트버튼, 터치스크린, 마이크)로 입력을 가하지 않은 상태에서 자동으로 수집되지만, 사용자의 행동 특성을 판단하기 위한 중요한 지표 중 하나라는 점에서 의의가 있다.

한편, 액티브 데이터는 모바일 단말기에 대한 사용자의 입력에 의해서 수집되는 데이터를 의미한다. 여기서, 모바일 단말기에 대한 사용자의 입력은 모바일 단말기에 구비되어 있는 입력장치(각종 버튼, 터치스크린, 마이크)에 대한 입력처럼 사용자가 능동적으로 모바일 단말기에 입력하는 것을 인지한 상태에서의 입력으로 한정된다. 반면, 사용자가 단순히 모바일 단말기를 떨어뜨리거나 입력장치가 아닌 부분에 대한 터치입력은 모바일 단말기에 대한 사용자의 입력이 아닌 것으로 본다. 사용자의 신용거래정보도 액티브 데이터에 포함될 수 있다.

추가적으로, 사용자가 모바일 단말기에 설치된 어플리케이션을 구동하여 정신건강을 진단하기 위한 설문지를 작성한 경우, 설문지에 기재된 설문조사결과도 액티브 데이터로 포함될 수도 있다. 즉, 모바일 단말기에 사용자의 정신건강상태를 판단하기 위한 설문집합(multiple questionnaires)이 출력된 후에, 모바일 단말기의 입력장치를 통해 설문집합에 대한 답변이 입력되면, 입력된 답변을 암호화처리한 데이터도 액티브 데이터로 분류될 수 있다.

위와 같은 방식으로 수신된 패시브 데이터 및 액티브 데이터는 데이터수신부(201)에 포함되어 있거나, 진단시스템(200)에 포함되어 있던 데이터베이스에 저장되어 있다가, 필요에 의해 후술하는 데이터변환부(203)에 전달된다. 또한, 패시브 데이터 및 액티브 데이터는 일정한 시간간격을 두고 수집될 수 있다. 예를 들어, 패시브 데이터는 1시간마다 수집된 데이터일 수 있고, 액티브 데이터는 1일마다 1회씩 수집되어 총 일주일동안 누적된 데이터일 수 있다.

선택적 일 실시 예로서, 패시브 데이터는 모바일 단말기에 설치된 어플리케이션 및 모바일 단말기에 내장된 복수의 센서 중 사용자의 사전입력을 통해서 어플리케이션이나 센서 중 적어도 하나가 불활성화된 상태에서 수집된 데이터일 수 있다. 본 선택적 일 실시 예에 따르면, 사용자의 정신건강진단결과를 진단하기에 필요할 수도 있으나, 임의로 수집되면 사용자의 사생활(privacy)을 침해할 우려가 있는 정보가 패시브 데이터에 포함되어 수집되는 것을 방지할 수 있다. 또한, 모바일 단말기의 불필요한 배터리 소모도 줄일 수 있다.

데이터변환부(203)는 데이터수신부(201)로부터 패시브 데이터 및 액티브 데이터를 전달받고 변환처리하여 사용자의 제1행동데이터 및 제2행동데이터를 산출한다. 제1행동데이터는 패시브 데이터를 변환하여 산출된 데이터를 의미하고, 제2행동데이터는 액티브 데이터를 변환하여 산출된 데이터를 의미한다. 제1행동데이터 및 제2행동데이터는 모두 사용자의 행동 특성을 담고 있다는 점에서는 공통되지만, 각 데이터가 수집되는 방식과 각 데이터가 나타내는 사용자의 행동 특성이 서로 다른 특징이 있다.

점수산출부(205)는 제1행동데이터 및 제2행동데이터를 기초로 하여 사용자의 정신건강진단점수를 산출한다. 점수산출부(205)는 제1행동데이터 및 제2행동데이터에 포함되어 있는 데이터를 기설정된 조건이나 데이터별 라벨에 따라서 일정하게 분류하고, 미리 설정된 점수산출기준에 따라서 데이터의 종류와 의미를 파악하고 점수를 산출한다. 일 예로, 점수산출부(205)는 제1행동데이터를 분석한 결과, 사용자가 모바일 단말기를 소지한 채로 체육관에서 2시간 가량 운동한 것을 파악할 수 있고, 제2행동데이터를 분석한 결과 사용자가 모바일 단말기에 설치되어 있는 사회관계망서비스 어플리케이션을 하루동안 3시간 사용한 것을 파악할 수 있으며, 파악된 사용자의 행동 특성에 따라서 적절한 점수를 부여하고, 사용자의 정신건강진단점수를 일일별/요일별로 산출하게 된다.

	제1행동데이터 분석결과 "체육관 운동"	제2행동데이터 분석결과 "SNS 사용"
점수	5	7
총점	12

표 1은 점수산출부(205)가 제1행동데이터 및 제2행동데이터를 분석한 결과로 각각의 점수를 산출하고, 사용자의 전체 점수를 산출한 결과를 표로 나타내고 있다. 표 1에서 산출된 수치는 제1행동데이터의 분석결과, 제2행동데이터의 분석결과 및 각 분석결과를 합삽한 결과, 총 세 가지이며, 세 가지 값은 사용자의 정신건강의 진단정확도를 향상시키는 일 요소가 될 수 있다. 위와 같이, 점수산출부(205)는 내장된 점수사전(score dictionary)를 참조하여 각 행동데이터의 분석결과로부터 특정한 값을 산출할 수 있다.

도 3은 데이터변환부의 일 예의 블록도를 도식적으로 나타내고 있다.

도 3을 참조하면, 데이터변환부(203)는 제1행동데이터산출부(2031), 제2행동데이터산출부(2033) 및 제3행동데이터산출부(2035)를 포함하는 것을 알 수 있다.

도 3에서 데이터변환부(203)에 포함된 각 모듈은 제1행동데이터 내지 제3행동데이터를 각각 구분하여 처리하기 위한 모듈이며, 제1행동데이터 및 제2행동데이터가 산출되는 과정에 대한 설명은 전술하였으므로, 이하에서는 제3행동데이터산출부(2035)에 대한 설명을 하기로 한다.

제3행동데이터산출부(2035)는 데이터수신부(201)에 수신된 패시브 데이터의 적어도 일부 및 수신된 액티브 데이터의 적어도 일부를 병합처리하여 사용자의 제3행동데이터를 산출한다. 제1행동데이터는 패시브 데이터만으로 산출되고, 제2행동데이터는 액티브 데이터만으로 산출된다면, 제3행동데이터는 패시브 데이터와 액티브 데이터를 종합하여 산출한다는 점에서 제1행동데이터 및 제2행동데이터와 서로 구분될 수 있다.

예를 들면, 사용자의 제3행동데이터는 모바일 단말기의 Wifi 접속정보, 위치정보와 같은 패시브 데이터와 사용자의 전화통화건수, 사회관계망서비스 어플리케이션 구동횟수 및 구동시간과 같은 액티브 데이터를 종합하여 산출될 수 있다. 패시브 데이터가 될 수 있는 여러 가지 유형의 데이터 중 일부는 제3행동데이터를 산출하는 데에 사용되도록 라벨링되며, 액티브 데이터가 될 수 있는 여러 가지 유형의 데이터 중 일부는 제3행동데이터를 산출하는 데에 사용되도록 미리 라벨링된다. 패시브 데이터 및 액티브 데이터에서 제3행동데이터를 산출하는 데에 사용되는 데이터에 대한 라벨링 과정은 데이터수신부(201)에서 처리될 수 있다.

이하에서는, 다시 도 2의 블록도에 대한 설명을 하기로 한다.

결과출력제어부(207)는 데이터베이스에 기저장된 비교대상목록에서 점수산출부(205)가 산출한 사용자의 정신건강진단점수와 가장 편차가 작은 점수를 갖는 대상을 적어도 하나 추출하고, 추출된 대상의 식별자를 기초로 사용자의 정신건강진단결과가 모바일 단말기에 출력되도록 제어한다.

대상	정신건강진단점수	식별자
A	10	사용자
B	3	사용자
C	11	정상인
D	4	정신건강 상담필요대상

표 2는 결과출력제어부(207)가 사용자의 정신건강진단결과를 판단하는 과정을 설명하기 위한 표이다. A와 B는 서로 다른 사용자를 의미하고, A의 정신건강진단점수는 10이고, B의 정신건강진단점수는 3이다. 정신건강진단점수가 10인 A는 데이터베이스에 저장된 비교대상목록에서 정신건강진단점수의 편차가 가장 적은 C에 준해서 정상인이라는 판정을 받을 수 있다. 한편, 정신건강진단점수가 3인 B는 데이터베이스에 저장된 비교대상목록에서 정신건강진단점수의 편차가 가장 적은 D에 준해서 정신건강상담필요대상(정신질환자)으로 판단될 수 있다. 결과출력제어부(207)에 의해 판단된 결과는 A 또는 B의 모바일 단말기에 각각 전송되어, A 및 B가 각각 자신의 정신건강상태를 인지할 수 있도록 한다.

선택적 일 실시 예로서, 결과출력제어부(207)는 사용자의 정신건강진단결과가 기설정된 조건을 만족하면, 사용자의 현재 위치에서 가장 인접한 체육센터 또는 정신건강케어센터의 정보가 사용자의 모바일 단말기를 통해 출력되도록 제어할 수 있다. 여기서, 기설정된 조건은 결과출력제어부(207)에 미리 설정되어 있는 조건으로서, 결과출력제어부(207)는 사용자가 경미한 스트레스가 있다고 판단되면, 사용자에게 체육센터의 정보를 보내서 사용자가 운동을 하면서 정신적인 압박에서 벗어날 수 있도록 제어하고, 사용자가 위중한 정신질환을 앓고 있다고 판단되면, 사용자에게 정신건강케어센터의 정보를 보내서 사용자가 조속하게 전문적인 치료를 받을 수 있도록 돕는다.

도 4는 도 1 내지 도 3에서 설명한 각 구성들의 동작을 세부적으로 설명하기 위한 도면이다.

도 4는 도 1에서 설명한 전체시스템(1)을 블록으로 간단하게 나타낸 것으로서, 도 4에서 설명하는 모바일 단말기(100), 데이터수집장치(201), 데이터분석장치(300), 정신건강진단장치(400), 이벤트알람장치(500) 및 데이터베이스(600)는 도 2 및 도 3에서 설명한 각 구성과 1:1로 대응되거나, 도 2 및 도 3에서 설명한 각 구성들에 포함된 하위모듈로서 기능할 수 있다.

먼저, 모바일 단말기(100)는 사용자가 사용하는 이동식 다기능 지능형 복합기를 의미하는 것으로서, 모바일 단말기(100)는 모바일 단말기(100)에 내장되어 있는 다양한 센서(가속도 센서, 위치정보센서, 조도센서 등)데이터를 설정된 환경 설정 주기(예를 들어, 15초)에 따라 수집하고, 수집된 데이터를 데이터 수집장치(201)에 전송한다. 모바일 단말기(100)에는 스마트폰, 노트북 PC, 전자담배장치 등이 포함될 수 있다고 이미 설명한 바 있다.

데이터 수집장치(201)에 전송된 데이터는 전처리 과정을 거쳐 데이터베이스(600)에 저장되며, 데이터 수집장치(201)는 도 2에서 설명한 데이터수신부(201)와 서로 동일한 모듈로서 동작한다. 데이터베이스(600)에 저장된 데이터는 스케쥴러에 의해 구동되는 데이터 분석 장치(300)와 정신건강 진단 장치(400)에 의해 분석되어 모바일 단말기(100)를 소지하고 있는 사용자의 정신건강 진단을 수행하고, 그 결과는 데이터베이스(600)에 저장된다.

이벤트 알람 장치(500)는 스케쥴러에 의해 구동되며, 주기적으로 정신건강진단설문(또는, 심리테스트 설문)을 사용자 특성에 맞게 최적화하여, 모바일 단말기(100)로 설문의 문항을 전송한다. 이벤트 알람 장치(500)에 전달되는 모바일 단말기의 패시브 데이터 및 액티브 데이터는 주기적으로 전송되는 정신건강진단설문을 사용자에게 최적화하기 위한 파라미터(parameter)로 기능한다. 또한, 이벤트 알람 장치(500)는 정신건강 진단 장치(400)에서 진단한 결과를 바탕으로 특정 사용자에게 신체활동 처방(운동, 명상, 조깅)등의 지시사항을 전달할 수 있다.

도 5는 모바일 단말기와 데이터 수집 장치에 포함된 하위 모듈을 구체적으로 설명하기 위한 블록도이다.

도 5를 참조하면, 모바일 단말기(100)는 센서 데이터 수집 모듈(110), 심리테스트 설문 모듈(120), 신체활동 처방 모듈(130), 암호화 모듈(140), 압축 모듈(150) 및 전송 모듈(160)을 포함하고, 데이터 수집 장치(201)는 인증 모듈(2011), 압축해제 모듈(2013), 전처리 모듈(2015) 및 DB연동 모듈(2017)을 포함하는 것을 알 수 있다. 설명의 편의를 위해서, 이하에서는, 도 1 내지 도 3에서 설명한 내용과 중복적인 설명은 생략하기로 하고, 모바일 단말기(100)와 데이터 수집 장치(201)를 연결하는 통신망은 인터넷 외에도 Wifi, Blue-tooth 등과 같은 다양한 통신 플랫폼이 채용될 수 있다. 도 2에서 설명한 진단시스템(200)은 도 5의 데이터 수집 장치(201), 데이터 분석 장치(300), 정신건강 진단 장치(400), 이벤트 알람 장치(500) 및 데이터베이스(600)를 포함한다.

센서데이터 수집 모듈(110)에서 수집된 데이터는 사용자를 식별할 수 있는 사용자 고유 식별 번호(식별자)를 포함하여 전송되고, 이때 개인정보는 암호화 모듈(140)에서 암호화되어 압축 모듈(140)에 전송된다. 센서데이터 수집 모듈(110)은 전술한 패시브 데이터 및 액티브 데이터를 수집한다.

센서데이터 수집 모듈(110)에서 수집된 데이터는 설정 주기에 따라 많은 양의 데이터가 수집되므로, 센서데이터 수집 모듈(110)은 네트워크 부하 및 데이터 비용 감소를 위해 압축 모듈(150)을 이용하여 데이터를 압축해 전송 모듈(160)로 데이터를 전달하고, 압축된 데이터를 전달받은 전송 모듈(160)은 통신망을 통해 데이터 수집장치(201)로 데이터를 전송한다.

센서데이터 수집 모듈(110)에서 수집된 데이터는 모바일 단말기의 충전 상태, 온/오프 상태, 모바일 단말기 휴대 상태, 사용자의 모바일 단말기 이용 형태에 따라 불규칙적이고 불완전한 상태의 데이터를 포함한다.

또한, 센서데이터 수집 모듈(110)은 수집된 데이터를 시간 또는 날짜와 단위로 파일로 변환하여 모바일 단말기(100)에 임시 데이터로서 저장하고, 네트워크 상태를 확인 후, 모바일 단말기(100) 및 데이터 수집 장치(201)와의 채널이 확인된 후에야 데이터 수집 장치(201)로 데이터를 전송한다. 데이터 수집 장치(201)는 데이터의 손실유무, 변조 유무 등을 파악하여, 데이터의 전송결과가 정상인 지 판단하여, 그 결과를 모바일 단말기(100)에 전달한다. 모바일 단말기(100)에 데이터 송/수신 결과가 정상으로 판단되면, 모바일 단말기(100)에 저장된 임시 데이터는 삭제된다.

또한 모바일 단말기(100)의 고유 식별번호를 이용하여, 일반 사용자와 정신건강 질환을 앓고 있는 사용자를 구분하여 데이터 수집 장치(201)으로 전송하고, 정신 건강 질환을 앓고 있는 사용자의 데이터는 향후 정신건강 진단장치(400)에서 일반 사용자의 정신건강을 진단하기 하기 위한 비교데이터로 활용된다.

데이터 수집 장치(201)에 수신된 데이터는 인증 모듈(2011)에서 인증되고, 압축해제 모듈(2013)에서 압축이 해제되어, 전처리 모듈(2015)에 전달되고, 전처리 모듈(2015)에서 처리된 결과는 DB 연동 모듈(2017)에 전달되어, 데이터베이스(600)에 저장된다.

도 6은 와 데이터 수집 장치에 포함된 하위 모듈을 구체적으로 설명하기 위한 블록도이다.

도 6은 데이터 분석 장치와 정신건강 진단 장치에 포함된 하위 모듈을 구체적으로 설명하기 위한 블록도이다.

데이터 분석 장치(300)는 데이터 분석 스케줄러(310)에 의해 구동되며, 기본 설정 주기는 1일 1회로 구동된다. 모바일 단말기(100)에서 수집된 데이터는 모바일 단말기의 충전 상태, 온/오프 상태, 모바일 단말기 휴대 상태, 사용자의 모바일 단말기 이용 형태를 포함하고 있으나, 불규칙적이고 불완전한 상태의 데이터이므로 데이터베이스(600)에 저장된 이후에 정리될 수 있다.

데이터 예측 모듈(320)은 데이터베이스(600)에 저장된 불규칙적이고 불완전한 기초데이터(raw data)를 가공처리하여, 사용자의 완전한 형태의 요일별/시간별 데이터를 생성한다. 데이터 예측 모듈(320)은 요일별/시간별 누적된 데이터를 바탕으로 요일별/시간별 데이터를 대변할 수 있는 대표데이터를 추출한다. 모바일 단말기(100)의 배터리 전력이 없거나 다른 이유로 인해 누락된 데이터가 있는 경우, 데이터 예측 모듈(320)은 사용자가 어느 군집에 속하는 유형(직장인, 학생, 주부 등)인지 판단하여, 각 분류에 해당하는 값을 예측하여 누락된 데이터를 보완한다.

행동유도 특성 추출 모듈(330)은 데이터 수집 장치(201)가 수집한 기초데이터(위치정보, 조도센서, 화면 꺼짐)를 조합하여 사용자의 특정 행동을 추출하는 모듈이다. 예를 들어, 행동유도 특성 추출 모듈(330)은 모바일 단말기의 조도 센서의 동작, 모바일 단말기의 화면 꺼짐, 모바일 단말기의 가속도 센서 등에서 수집된 기초데이터를 활용하여 사용자의 수면 시간 및 패턴 유도 특성을 추출한다.

또한, 행동유도 특성 추출 모듈(330)은 기초데이터에 포함된 위치정보, 가속도 센서의 감지결과, 사용자의 이동거리, 사용자의 이동 경로 등을 분석하여, 사용자의 일상 업무 시간 및 운동, 여가 생활 등의 행동 유도 특성을 추출할 수 있다.

또한, 행동유도 특성 추출 모듈(330)은 Wifi 접속 정보, 위치정보, 사용자의 전화 통화 건수, 통화한 사람의 그룹, SNS 건수 등을 분석하여 사용자의 사회적 활동성 유도 특성을 추출한다. 예를 들어, 통화 건수가 많더라도 통화한 그룹이 직장 동료로 되어 있는 경우에는 친구나 가족과 통화한 것과 비교한 것과 다른 진단 결과가 도출될 수 있다.

전술한 것처럼, 행동유도 특성 추출 모듈(330)은 도 2에서 설명한 데이터변환부(203)의 기능을 수행하며, 데이터변환부(203)에 포함되거나 데이터변환부(203)를 구현하기 위한 일 모듈로서 동작할 수 있다.

이어서, 정신건강 분석 장치(400)는 정신건강 진단 스케줄러(410)에 의해 구동되며, 기본 설정 주기는 1일 1회로 구동된다. 정신건강 진단 모듈(420)은 임상 실험 지원자를 통해 확보된 모바일 단말기(100)의 센서데이터와 행동 유도 특성 데이터 등을 대조군으로 하여 사용자의 정신 건강 진단을 수행한다.

정신건강 예측 모듈(430)은 정신 건강 진단을 수행하는 데에 있어서 필요한 정보가 누락된 경우, 누락된 정보를 적절히 예측하여 보완한다.

데이터 분석 장치(300)의 DB 연동 모듈(340) 및 정신건강 분석 장치(400)의 DB 연동 모듈(440)은 데이터 분석 장치(300) 및 정신건강 분석 장치(400)에서 출력되는 데이터를 데이터베이스(600)에 연동하여 저장하는 기능을 수행한다.

도 7은 모바일 단말기와 이벤트 알람 장치와의 관계를 도식적으로 나타낸 블록도이다.

이벤트 알람 장치(500)는 이벤트 스케쥴러(510)에 의해서 구동되며, 심리테스트 모듈(520)에서 각 사용자에게 필요한 심리테스트 설문을 선택하여 사용자의 모바일 단말기(100)로 발송한다.

모바일 단말기(100)에 발송된 심리테스트 설문은 모바일 단말기(100)의 심리테스트 설문 모듈(120)에 전달되고, 사용자는 모바일 단말기(100)에 표시된 설문 문항에 응답하고, 해당 응답은 데이터베이스에 저장된다.

신체활동 처방 모듈(530)은 이벤트 스케쥴러(510)에서 이벤트를 받아 구동되며, 정신건강 진단 장치(400)의 정신 건강 진단 모듈(420)에서 생성한 진단 정보를 바탕으로 사용자에게 필요한 신체활동 처방을 선택하여 사용자의 모바일 단말기(100)로 전달한다. 모바일 단말기(100)에 발송된 신체활동 처방은 신체활동 처방 모듈(130)에 전달되고, 사용자에게 표시된다. 모바일 단말기(100)에 표시되는 신체활동 처방에는 가벼운 스트레칭이나 일정량 이상의 체력을 요구하는 운동이 포함될 수 있으며, 사용자의 정신건강진단결과에 따라서, 정신건강케어센터로 이동할 것을 권유하는 메시지가 포함될 수도 있다.

도 8은 본 발명의 다른 일 실시 예를 설명하기 위한 3차원공간 상의 노드들을 도식적으로 나타내고 있다.

보다 구체적으로, 도 8은 도 2 및 도 3에서 설명한 제1행동데이터, 제2행동데이터 및 제3행동데이터를 이용하여 사용자의 정신건강진단결과를 시각적으로 표시하기 위한 확장적 실시 예에 직관적으로 나타낸 것이다. 이하에서는, 도 2 및 도 3을 참조하여 설명하기로 한다.

데이터수신부(201)에 수신된 패시브 데이터 및 액티브 데이터는 도 3의 제1데이터산출부(2031), 제2데이터산출부(2033) 및 제3데이터산출부(2035)를 통해서 제1행동데이터, 제2행동데이터 및 제3행동데이터로 처리되어 산출될 수 있다. 점수산출부(205)는 제1행동데이터 내지 제3행동데이터를 데이터변환부(203)로부터 전달받아서, 세 가지 데이터를 이용하여 3차원 좌표를 구성할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 제1행동데이터, 제2행동데이터, 제3행동데이터를 분석한 결과로서 산출된 점수가 각각 5, 7, 3이라면, 임의의 단일 3차원 공간 상에서 사용자는 (5, 7, 3) 좌표에 위치하게 된다.

선택적 일 실시 예로서, 3차원 공간 상의 좌표로 투사되기에 앞서 각 좌표에 대해서 가중치가 적용될 수도 있다. 예를 들어, 전술한 예에서 제3행동데이터에만 2배수의 가중치가 적용되면, 사용자의 3차원 공간상의 좌표는 (5, 7, 6)이 된다.

결과출력제어부(207)는 데이터베이스에 저장되어 있는 비교대상목록 중에서 사용자의 3차원 공간상의 좌표와 가장 가까운 정상인 또는 정신질환자 목록을 추출하고, 3차원공간 상의 좌표로 투사함으로써, 도 8과 같은 시각적인 진단 결과가 모바일 단말기에 출력되도록 할 수 있다. 도 8에서 각 노드는 사용자, 정상인, 정신질환자 중 어느 한 명을 나타내며, 식별자가 네 자리 숫자로 구성된 노드는 정신질환자를 의미하고, 노드 간의 거리가 가까울수록 정신건강진단결과가 유사한 것을 나타낸다.

도 8을 해석하면, 사용자 A는 가장 인접한 거리에는 정신질환자인 2351이 있으므로, 정신건강진단결과가 정신질환자에 가깝다는 판정이 내려지고, 사용자 B는 가장 인접한 거리에는 정상인인 61이 있으므로, 정신건강진단결과가 정상인에 가깝다는 판정이 내려질 수 있다. 도 8은 본 발명의 일 실시 예를 설명한 것이므로, 실시 예에 따라서, 3차원 공간상에 위치하는 노드의 수와 종류는 도 8과 달라질 수 있다는 것은 이 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있을 것이다.

도 9는 본 발명에 따른 방법의 일 예를 흐름도로 나타낸 것이다.

도 9는 도 2 내지 도 7을 통해 설명한 진단시스템(200)에 의해 구현될 수 있으므로, 도 2를 참조하여 설명하기로 하고, 도 2에서 설명한 내용과 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

데이터수신부(201)는 사용자의 모바일 단말기(100)로부터 패시브 데이터 및 액티브 데이터를 수신한다(S910).

데이터변환부(203)는 수신된 패시브 데이터 및 액티브 데이터를 처리하여 제1행동데이터 및 제2행동데이터를 산출한다(S930).

점수산출부(205)는 산출된 제1행동데이터 및 제2행동데이터를 기초로 사용자의 정신건강진단점수를 산출한다(S950).

결과출력제어부(207)는 데이터베이스에서 사용자의 정신건강진단점수에 근접한 대상을 추출하고, 추출된 대상의 식별자를 기초로 사용자의 정신건강진단결과가 사용자의 모바일 단말기(100)에 출력되도록 제어한다(S970).

이상 설명된 본 발명에 따른 실시 예는 컴퓨터상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.

한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.

본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, “필수적인”, “중요하게” 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.

본 발명의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 “상기”의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 *?* 발명에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다. 마지막으로, 본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.

1: 전체 시스템
11: 스마트폰
13: 노트북 PC
15: 전자담배장치
20: 통신망
100: 모바일 단말기
110: 센서 데이터 수집 모듈
120: 심리테스트 설문 모듈
130: 신체활동 처방 모듈
140: 암호화 모듈
150: 압축모듈
160: 전송모듈
200: 진단시스템
201: 데이터수신부
203: 데이터변환부
205: 점수산출부
207: 결과출력제어부
2031: 제1데이터산출부
2033: 제2데이터산출부
2035: 제3데이터산출부
210: 인증모듈
220: 압축해제모듈
230: 전처리 모듈
240: DB 연동 모듈
300: 데이터 분석 장치
310: 데이터 분석 스케쥴러
320: 데이터 예측 모듈
330: 행동유도특성 추출 모듈
340: DB 연동 모듈
400: 정신건강 분석 장치
410: 정신건강 진단 스케쥴러
420: 정신건강 진단 모듈
430: 정신건강 예측 모듈
440: DB 연동 모듈
500: 이벤트 알람 장치
600: 데이터베이스

Claims

데이터수신부가, 모바일 단말기에서 사용자의 입력과 무관하게 수집되는 패시브데이터(passive data) 및 상기 모바일 단말기에 대한 사용자의 입력에 의해 수집되는 액티브데이터(active data)를 상기 모바일 단말기로부터 수신하는 데이터수신단계;
제1데이터산출부가, 상기 수신된 패시브데이터를 처리하여 상기 사용자의 제1행동데이터를 산출하는 제1데이터산출단계;
제2데이터산출부가, 상기 수신된 액티브데이터를 처리하여 상기 사용자의 제2행동데이터를 산출하는 제2데이터산출단계;
제3데이터산출부가, 상기 수신된 패시브데이터의 적어도 일부 및 상기 수신된 액티브데이터의 적어도 일부를 병합처리하여 상기 사용자의 제3행동데이터를 산출하는 제3데이터산출단계;
점수산출부가, 상기 제1행동데이터, 상기 제2행동데이터 및 제3행동데이터를 기초로 하여, 상기 사용자의 정신건강진단점수를 산출하는 점수산출단계; 및
결과출력제어부가, 데이터베이스에 기저장된 비교대상목록에서 상기 산출된 정신건강진단점수와 가장 편차가 작은 점수를 갖는 대상을 적어도 하나 추출하고, 상기 추출된 대상의 식별자를 기초로 상기 모바일 단말기에 상기 사용자의 정신건강진단결과를 출력하는 결과출력제어단계를 포함하고,
상기 정신건강진단점수는,
상기 제1행동데이터, 상기 제2행동데이터 및 상기 제3행동데이터에 가중치를 적용하여 산출된 3차원 공간좌표형태의 사용자좌표이고,
상기 결과출력제어단계는,
상기 사용자좌표와 3차원 공간상에서 가장 가까운 식별자를 기초로 상기 사용자의 정신건강진단결과를 출력하는 다중데이터 처리방식으로 사용자의 정신건강상태를 진단하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 패시브데이터는,
상기 모바일 단말기에 내장된 GPS, 조도센서, 가속도센서, 자이로센서, 근접센서, 홀 센서, 모션 센서 중 적어도 하나 이상에 의해 기설정된 시간동안 수집된 데이터인, 다중데이터 처리방식으로 사용자의 정신건강상태를 진단하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 액티브데이터는,
상기 모바일 단말기에 상기 사용자의 정신건강상태를 판단하기 위한 설문집합(Multiple questionnaires)이 출력된 후에, 상기 모바일 단말기의 입력장치를 통해 상기 설문집합에 대한 답변이 입력되면, 상기 입력된 답변을 암호화처리한 데이터인, 다중데이터 처리방식으로 사용자의 정신건강상태를 진단하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 패시브데이터는,
상기 모바일 단말기에 설치된 적어도 하나 이상의 어플리케이션 및 상기 모바일 단말기에 구비된 복수의 센서에 의해서 기설정된 시간동안 수집된 데이터이고,
상기 어플리케이션 및 상기 센서 중 적어도 하나는 상기 모바일 단말기에 대한 상기 사용자의 입력에 따라서 불활성화되는, 다중데이터 처리방식으로 사용자의 정신건강상태를 진단하는 방법.
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제1항에 있어서,
상기 수신된 패시브데이터의 적어도 일부는,
상기 모바일 단말기에 사회관계망서비스(SNS) 어플리케이션이 설치된 개수를 포함하고,
상기 수신된 액티브데이터의 적어도 일부는,
특정그룹으로 지정된 대상들과 상기 사용자의 통화횟수, 통화시간길이, 상기 사회관계망서비스 어플리케이션이 상기 사용자에 의해 구동되는 주기 및 구동된 횟수를 포함하는 다중데이터 처리방식으로 사용자의 정신건강상태를 진단하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 결과출력제어단계는,
상기 사용자의 정신건강진단결과가 기설정된 조건을 만족하면, 상기 사용자의 현재 위치에서 가장 인접한 체육센터 또는 정신건강케어센터의 정보를 상기 모바일 단말기를 통해 출력하는 다중데이터 처리방식으로 사용자의 정신건강상태를 진단하는 방법.
제1항 내지 제4항, 제6항, 제7항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독가능한 기록매체.
모바일 단말기에서 사용자의 입력과 무관하게 수집되는 패시브데이터(passive data) 및 상기 모바일 단말기에 대한 사용자의 입력에 의해 수집되는 액티브데이터(active data)를 상기 모바일 단말기로부터 수신하는 데이터수신부;
상기 수신된 패시브데이터를 처리하여 상기 사용자의 제1행동데이터를 산출하는 제1데이터산출부;
상기 수신된 액티브데이터를 처리하여 상기 사용자의 제2행동데이터를 산출하는 제2데이터산출부;
상기 수신된 패시브데이터의 적어도 일부 및 상기 수신된 액티브데이터의 적어도 일부를 병합처리하여 상기 사용자의 제3행동데이터를 산출하는 제3데이터산출부;
상기 제1행동데이터, 상기 제2행동데이터 및 상기 제3행동데이터를 기초로 하여, 상기 사용자의 정신건강진단점수를 산출하는 점수산출부; 및
데이터베이스에 기저장된 비교대상목록에서 상기 산출된 정신건강진단점수와 가장 편차가 작은 점수를 갖는 대상을 적어도 하나 추출하고, 상기 추출된 대상의 식별자를 기초로 상기 모바일 단말기에 상기 사용자의 정신건강진단결과를 출력하는 결과출력제어부를 포함하고,
상기 정신건강진단점수는,
상기 제1행동데이터, 상기 제2행동데이터 및 상기 제3행동데이터에 가중치를 적용하여 산출된 3차원 공간좌표형태의 사용자좌표이고,
상기 결과출력제어부는,
상기 사용자좌표와 3차원 공간상에서 가장 가까운 식별자를 기초로 상기 사용자의 정신건강진단결과를 출력하는 다중데이터 처리방식으로 사용자의 정신건강상태를 진단하는 시스템.
제9항에 있어서,
상기 패시브데이터는,
상기 모바일 단말기에 내장된 GPS, 조도센서, 가속도센서, 자이로센서, 근접센서, 홀 센서, 모션 센서 중 적어도 하나 이상에 의해 기설정된 시간동안 수집된 데이터인, 다중데이터 처리방식으로 사용자의 정신건강상태를 진단하는 시스템.
제9항에 있어서,
상기 액티브데이터는,
상기 모바일 단말기에 상기 사용자의 정신건강상태를 판단하기 위한 설문집합(Multiple questionnaires)이 출력된 후에, 상기 모바일 단말기의 입력장치를 통해 상기 설문집합에 대한 답변이 입력되면, 상기 입력된 답변을 암호화처리한 데이터인, 다중데이터 처리방식으로 사용자의 정신건강상태를 진단하는 시스템.
제9항에 있어서,
상기 패시브데이터는,
상기 모바일 단말기에 설치된 적어도 하나 이상의 어플리케이션 및 상기 모바일 단말기에 구비된 복수의 센서에 의해서 기설정된 시간동안 수집된 데이터이고,
상기 어플리케이션 및 상기 센서 중 적어도 하나는 상기 모바일 단말기에 대한 상기 사용자의 입력에 따라서 불활성화되는, 다중데이터 처리방식으로 사용자의 정신건강상태를 진단하는 시스템.
삭제
제9항에 있어서,
상기 수신된 패시브데이터의 적어도 일부는,
상기 모바일 단말기에 사회관계망서비스(SNS) 어플리케이션이 설치된 개수를 포함하고,
상기 수신된 액티브데이터의 적어도 일부는,
특정그룹으로 지정된 대상들과 상기 사용자의 통화횟수, 통화시간길이, 상기 사회관계망서비스 어플리케이션이 상기 사용자에 의해 구동되는 주기 및 구동된 횟수를 포함하는 다중데이터 처리방식으로 사용자의 정신건강상태를 진단하는 시스템.
제9항에 있어서,
상기 결과출력제어부는,
상기 사용자의 정신건강진단결과가 기설정된 조건을 만족하면, 상기 사용자의 현재 위치에서 가장 인접한 체육센터 또는 정신건강케어센터의 정보를 상기 모바일 단말기를 통해 출력하는 다중데이터 처리방식으로 사용자의 정신건강상태를 진단하는 시스템.