KR102294131B1 - Multiple Control System Using EEG Measurement and Analysis Based on Artificial Intelligence - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a multiple control system using EEG measurement and analysis based on artificial intelligence. The multiple control system using EEG measurement and analysis based on artificial intelligence according to the present invention includes an EEG measuring device, a local communication part, a smart device, a server part, and an output part. The multiple control system uses the smart device interlocked with non-insertable BCI and the server part equipped with artificial intelligence to measure EEG and analyze the measured EEG to derive a specific value, and converts the derived specific value to command and inference values through an algorithm. Therefore, users such as musicians and artists can create their own creations.

Description

인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템{Multiple Control System Using EEG Measurement and Analysis Based on Artificial Intelligence}Multiple Control System Using EEG Measurement and Analysis Based on Artificial Intelligence

본 발명은 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 별도의 토글형 조종수단을 구비하지 않고 비삽입형 BCI(Brain-Computer Interface)와 연동된 스마트 디바이스 및 인공지능을 구비한 서버부를 이용하여 뇌파를 측정하고 측정된 뇌파를 분석하여 특정 값을 도출하고 도출된 특정 값을 알고리즘을 통해 명령 및 추론 값으로 변환하여 무인항공기를 조정할 수 있고, 음악, 미술 등 창작 분야에 적용하여 창작물을 생성할 수 있는 통합 관제 솔루션을 구비한 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a multi-control system using artificial intelligence-based EEG measurement and analysis, and more particularly, a smart device and artificial intelligence interlocked with a non-insertable BCI (Brain-Computer Interface) without a separate toggle-type control means. Using a server unit equipped with It relates to a multi-control system using artificial intelligence-based EEG measurement and analysis with an integrated control solution that can be applied to create creative works.

일반적으로, 뇌파는 인간의 두피에서 측정되는 수십 마이크로 볼트의 전위차와 주로 50 헤르츠(Hz) 이하의 주파수를 지닌 파장으로서, 인간의 의식 상태를 반영하는 물리 값이다. 뇌파는 그 주파수에 따라 델타파(δ), 쎄타파(θ), 알파파(α), 베타파(β) 및 감마파(σ)의 5가지 종류로 나눌 수 있다.In general, EEG is a wavelength with a potential difference of several tens of microvolts measured in a human scalp and a frequency of 50 hertz (Hz) or less, and is a physical value that reflects the state of human consciousness. Brain waves can be divided into five types according to their frequency: delta wave (δ), theta wave (θ), alpha wave (α), beta wave (β), and gamma wave (σ).

δ파는 0.2내지 3.99 Hz의 주파수를 지닌 뇌파로서 거의 의식이 없는 상태 이거나 깊은 수면 중인 상태에 관련되어 있다.The δ wave is an EEG with a frequency of 0.2 to 3.99 Hz and is related to the state of being almost unconscious or in deep sleep.

또한, θ파는 4 내지 7.99 Hz의 주파수를 지닌 뇌파로서 사람이 얕은 잠이나 졸고 있는 상태에 관련되어 있다.In addition, the θ wave is an EEG with a frequency of 4 to 7.99 Hz and is related to a state in which a person is in light sleep or drowsiness.

또한, α파는 8 내지 12.99 Hz의 주파수를 지닌 뇌파로서 안정되고 편안한 상태에 관련되어 있다.In addition, α wave is an EEG with a frequency of 8 to 12.99 Hz and is related to a stable and comfortable state.

또한, β파는 13 내지 29.99 Hz의 주파수를 지닌 뇌파로서, 사람이 눈을 뜨고 활동 시 약간 긴장되고 집중하고 있는 상태에 관련되어 있는 뇌파이다. In addition, the β wave is an EEG with a frequency of 13 to 29.99 Hz, and is an EEG related to a state in which a person is slightly tensed and focused when his or her eyes are open.

또한, σ파는 30 내지 50 Hz의 주파수를 지닌 뇌파로서, 깊은 생각이나, 고차원적 논리에 집중하고 있는 상태에 관련이 있는 뇌파이다.In addition, the sigma wave is an EEG with a frequency of 30 to 50 Hz, and is an EEG related to a state of concentrating on deep thoughts or higher-order logic.

최근 바이오피드백(Bio-Feeback)을 응용하여 사물을 제어하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 바이오피드백(Bio-Feedback)은 뇌파, 심전도, 근전도, 체온, 피부의 땀샘 활성도나 발한량, 호흡수 등과 같은 인체의 생체신호를 센서를 이용하여 측정하고, 센서에 의해 측정된 인체의 생리활동 상태에 대한 변화정보를 컴퓨터와 같은 가시적인 장치를 통해 실시간으로 제공해 줌으로써, 일반적으로 자율신경계에 속함으로써 자각하기 어려운 생리활동에 대한 정보를 스스로 확인하며 의식적으로 자신의 생리활동을 조절하는 것을 말한다.Recently, research on controlling objects by applying bio-feedback is being actively conducted. Bio-Feedback uses sensors to measure human body signals such as brain waves, electrocardiograms, electromyography, body temperature, skin sweat gland activity, perspiration, and respiration rate, and the physiological activity status of the human body measured by the sensors. It refers to consciously controlling one's own physiological activities by providing information about changes in physical activity in real time through a visible device such as a computer, and by checking information about physiological activities that are difficult to recognize because they belong to the autonomic nervous system in general.

이와 같은 바이오피드백은 요실금, 변비, 천식, 두통, 부정맥, 고혈압, 주의력 결핍, 과잉행동 장애, 공황 장애와 같은 각종 육체적 또는 정신적 질환의 임상치료에 활용되고 있다. 또한, 보다 효과적으로 바이오피드백을 임상치료나 신체기능을 증진시키는데 활용하기 위하여 이러한 바이오피드백의 원리를 기초로 하여 자신의 생리적인 상태를 스스로 확인하면서 진행하는 컴퓨터 게임인 바이오피드백 게임은 현재 한창 개발 중이다.Such biofeedback is being used for clinical treatment of various physical or mental diseases such as urinary incontinence, constipation, asthma, headache, arrhythmia, hypertension, attention deficit, hyperactivity disorder, and panic disorder. In addition, in order to more effectively utilize biofeedback for clinical treatment or to enhance body functions, a biofeedback game, a computer game that is played while checking one's own physiological state based on the principle of biofeedback, is currently under development.

상기와 같은 바이오피드백과 관련하여 다양한 형태의 기술들이 출원되어 있는데, 대한민국 등록특허 제10-0456038호 "바이오피드백 시스템" 및 제10-0601932호 "바이오피드백을 이용한 훈련제어방법 및 장치" 등이 있다.Various types of technologies have been applied for biofeedback as described above, and there are Korean Patent Registration Nos. 10-0456038 "Biofeedback System" and No. 10-0601932 "Training Control Method and Apparatus Using Biofeedback". .

그러나, 선행기술들은 단지 센서가 측정한 근전도 신호를 단순히 블록화하는데 그치고 있을 뿐 활용방안에 있어서 다양성을 갖추지 못한 문제가 있었다.However, there is a problem in that the prior art simply blocks the EMG signal measured by the sensor and does not have diversity in the application method.

특히, 뇌파를 이용한 뇌파관련 기기제어 방법에 있어서는 그 활용이 매우 제한적으로, 단순한 제어시스템이 일반적이고, 또한 다른 전자 기기와의 호환이 어렵다는 등의 문제점이 있었다.In particular, in the EEG-related device control method using EEG, the application is very limited, a simple control system is common, and there are problems such as difficulty in compatibility with other electronic devices.

한국 등록특허 제10-0456038호(2004.11.09. 공고)Korean Patent Registration No. 10-0456038 (2004.11.09. Announcement) 한국 등록특허 제10-0601932호(2006.07.14. 공고)Korean Patent Registration No. 10-0601932 (published on July 14, 2006)

따라서 본 발명의 목적은 상기와 같은 문제를 해결하기 위해 안출된 것으로, 비삽입형 BCI와 연동된 스마트 디바이스 및 인공지능을 구비한 서버부를 이용하여 뇌파를 측정하고 측정된 뇌파를 분석하여 특정 값을 도출하고 도출된 특정 값을 알고리즘을 통해 명령 및 추론 값으로 변환하여 무인항공기를 조정할 수 있으며, 음악, 미술 등 창작 분야에 적용하여 창작물을 생성할 수 있는 통합 관제 솔루션을 구비한 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템을 제공하고자 하는 것이다.Therefore, the object of the present invention was devised to solve the above problems, and a specific value is derived by measuring EEG and analyzing the measured EEG using a smart device interlocked with non-insertable BCI and a server unit equipped with artificial intelligence. And by converting the derived specific value into command and inference values through an algorithm, the unmanned aerial vehicle can be adjusted, and AI-based brain wave measurement and This is to provide a multi-control system using analysis.

본 발명에 따른 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템은 비삽입형 BCI로 사용자의 뇌파를 측정하고 측정된 뇌파 신호를 송신하는 뇌파 측정기; 상기 뇌파 측정기와 연결되며 특정 지역과 관련한 동선, 지형, 및 기상에 관한 정보를 수신하는 지역 통신부; 상기 지역 통신부와 연결된 스마트 디바이스; 상기 스마트 디바이스와 연결된 서버부; 및 상기 스마트 디바이스와 연결되며 상기 뇌파 측정기의 작동에 따른 결과를 출력하는 출력부;를 포함하는 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템으로서, 상기 서버부는, 상기 뇌파 측정기 및 스마트 디바이스와 상기 유/무선 네트워크를 통해 연결된 인공지능 서버; 상기 지역 통신부, 스마트 디바이스 및 인공지능 서버와 유/무선 네트워크를 통해 연결되며 특정 지역과 관련한 동선, 지형, 및 기상 등에 관한 정보를 저장하는 빅데이터 서버; 상기 스마트 디바이스 및 빅데이터 서버와 유/무선 네트워크를 통해 연결되며 카테고리별 추론 값을 저장하는 개인 서버; 및 상기 스마트 디바이스, 인공지능 서버, 빅데이터 서버, 및 개인 서버와 상기 유/무선 네트워크를 통해 연결되며 상기 인공지능 서버로부터의 데이터와 상기 빅데이터 서버로부터의 데이터를 이용하여 결과값 또는 명령값을 도출하는 메인 서버;를 포함하며, 상기 뇌파 측정기는 전체 뇌파를 측정하는 뇌파 측정 센서로부터 수신 받은 측정된 전체 뇌파에서 각각의 주파수 대역의 뇌파가 차지하는 비율을 백분율 형태로 환산하여 뇌파 분포량 신호로 출력하는 뇌파 상태 평가부를 포함하며, 상기 뇌파 상태 평가부는, 상기 측정된 전체 뇌파에서, 8 내지 9.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론의 전진 비행에 해당하는 신호로 출력하고, 상기 측정된 전체 뇌파에서, 10 내지 12.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론의 후진 비행 상태에 해당하는 신호로 출력하며, 상기 측정된 전체 뇌파에서, 13 내지 19.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론의 상승 비행에 해당하는 신호로 출력하며, 상기 측정된 전체 뇌파에서, 20 내지 29.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론의 하강 비행에 해당하는 신호로 출력하며, 상기 측정된 전체 뇌파에서, 30 내지 34.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론의 좌측 비행에 해당하는 신호로 출력하며, 상기 측정된 전체 뇌파에서, 35 내지 39.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론의 좌회전 비행에 해당하는 신호로 출력하며, 상기 측정된 전체 뇌파에서, 40 내지 44.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론의 우측 비행에 해당하는 신호로 출력하며, 상기 측정된 전체 뇌파에서, 45 내지 50 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론의 우회전 비행에 해당하는 신호로 출력하는 것을 특징으로 한다.The multi-control system using artificial intelligence-based EEG measurement and analysis according to the present invention includes: an EEG measuring device that measures the user's EEG with non-insertable BCI and transmits the measured EEG signal; a local communication unit connected to the EEG and receiving information about movement lines, topography, and weather related to a specific area; a smart device connected to the local communication unit; a server unit connected to the smart device; and an output unit connected to the smart device and outputting a result according to the operation of the EEG meter, as a multi-control system using artificial intelligence-based EEG measurement and analysis including; the server unit, the EEG meter and the smart device and the Artificial intelligence server connected via wired/wireless network; a big data server connected to the local communication unit, a smart device, and an artificial intelligence server through a wired/wireless network and storing information on movement lines, terrain, and weather related to a specific area; a personal server connected to the smart device and the big data server through a wired/wireless network and storing inference values for each category; and the smart device, the artificial intelligence server, the big data server, and the personal server are connected through the wired/wireless network, and a result value or command value is generated using the data from the artificial intelligence server and the big data server. Containing, the EEG measuring device converts the ratio of EEG of each frequency band from the total EEG received from the EEG sensor that measures the entire EEG to a percentage form and outputs it as an EEG distribution signal It includes an EEG state evaluation unit, wherein the EEG condition evaluation unit, in the measured total EEG, when the EEG distribution in the 8 to 9.99 Hz band is high, outputs a signal corresponding to the forward flight of the drone, and in the measured total EEG , When the amount of EEG distribution in the 10 to 12.99 Hz band is high, it is output as a signal corresponding to the backward flight state of the drone. It is output as a corresponding signal, and in the measured total EEG, if the amount of EEG distribution in the 20 to 29.99 Hz band is high, it is output as a signal corresponding to the descending flight of the drone, and in the total EEG measured, 30 to 34.99 Hz band When the amount of EEG distribution of is high, it is output as a signal corresponding to the left flight of the drone. In the case of the high EEG distribution in the 40 to 44.99 Hz band in the measured total EEG, it is output as a signal corresponding to the right flight of the drone. It is characterized in that it outputs a signal corresponding to the right turn flight of the drone.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템은 비삽입형 BCI와 연동된 스마트 디바이스 및 인공지능을 구비한 서버부를 이용하여 뇌파를 측정하고 측정된 뇌파를 분석하여 특정 값을 도출하고 도출된 특정 값을 알고리즘을 통해 명령 및 추론 값으로 변환시킴으로써, 뮤지션, 아티스트 등의 사용자 스스로 창작물을 생성해 낼 수 있다는 이점이 있다. As described above, the multi-control system using artificial intelligence-based EEG measurement and analysis according to the present invention uses a smart device interlocked with non-insertable BCI and a server unit equipped with artificial intelligence to measure EEG and analyze the measured EEG. By deriving a specific value and converting the derived specific value into a command and inference value through an algorithm, there is an advantage that users such as musicians and artists can create their own creations.

또한, 비 전공자도 시스템을 통한 교육에 의해 전문가와 동등한 퀄리티의 창작물을 생성할 수 있다는 이점이 있다.In addition, there is an advantage that non-majors can create creations of the same quality as experts by education through the system.

또한, 장애를 가진 장애인(청각 장애인, 시각 장애인, 전신마비 장애인 등)이 조종기 또는 컨트롤러를 사용하지 않고도 무인항공기를 조종할 수 있다는 이점이 있다.In addition, there is an advantage that a person with a disability (deaf, blind, paraplegic, etc.) can operate the unmanned aerial vehicle without using a remote controller or controller.

도 1은 본 발명에 따른 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템을 설명하기 위한 구성도.
도 2는 본 발명에 따른 스마트 디바이스의 구성을 도시한 블록도.
도 3은 본 발명에 따른 뇌파측정기를 이용해 드론을 제어하기 위한 구성을 도시한 블록도.
도 4는 본 발명에 따른 드론의 전/후/좌/우 이동 및 좌/우 회전 이동 개념도.
도 5는 본 발명에 따른 드론의 승/하강 개념도.1 is a configuration diagram for explaining a multi-control system using artificial intelligence-based brain wave measurement and analysis according to the present invention.
Figure 2 is a block diagram showing the configuration of a smart device according to the present invention.
3 is a block diagram illustrating a configuration for controlling a drone using an EEG according to the present invention.
4 is a conceptual diagram of forward/backward/left/right movement and left/right rotational movement of the drone according to the present invention.
5 is a conceptual diagram of the rising/lowering of the drone according to the present invention.

이하, 도면을 참조한 실시 예들의 상세한 설명을 통하여 본 발명에 따른 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템을 보다 상세히 기술하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기술 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략될 것이다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 클라이언트나 운용자, 사용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.Hereinafter, a multi-control system using artificial intelligence-based EEG measurement and analysis according to the present invention will be described in more detail through detailed descriptions of embodiments with reference to the drawings. In the description of the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known technology or configuration may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. And, the terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to the intention or custom of a client, an operator, or a user. Therefore, definitions should be made based on the content throughout this specification.

도면 전체에 걸쳐 같은 참조번호는 같은 구성 요소를 가리킨다.Like reference numerals refer to like elements throughout the drawings.

도 1은 본 발명에 따른 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템을 설명하기 위한 구성도이며, 도 2는 본 발명에 따른 스마트 디바이스의 구성을 도시한 블록도이며, 도 3은 본 발명에 따른 뇌파측정기를 이용해 드론을 제어하기 위한 구성을 도시한 블록도이며, 도 4는 본 발명에 따른 드론의 전/후/좌/우 이동 및 좌/우 회전 이동 개념도이며, 도 5는 본 발명에 따른 드론의 승/하강 개념도이다.1 is a configuration diagram for explaining a multi-control system using artificial intelligence-based EEG measurement and analysis according to the present invention, FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a smart device according to the present invention, and FIG. 3 is the present invention It is a block diagram showing a configuration for controlling a drone using an EEG according to the present invention. It is a conceptual diagram of the rising/lowering of the drone according to

본 발명에 따른 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템은 사용자의 사전 학습 및 트레이닝을 필요로 한다.The multi-control system using artificial intelligence-based EEG measurement and analysis according to the present invention requires prior learning and training of the user.

이제, 도 1을 참조하여, 본 발명에 따른 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템을 살펴보고자 한다.Now, with reference to FIG. 1 , a multi-control system using artificial intelligence-based EEG measurement and analysis according to the present invention will be examined.

도 1에 도시된 바와 같이, 발명에 따른 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템은 뇌파를 측정하기 위한 뇌파 측정기(100), 뇌파 측정기(100)와 유/무선 네트워크를 통해 연결된 지역 통신부(200), 지역 통신부(200)와 유/무선 네트워크를 통해 연결된 스마트 디바이스(300), 스마트 디바이스(300)와 유/무선 네트워크를 통해 연결된 서버부(400), 및 스마트 디바이스(300)와 후술할 개인 서버(450)와 연결되며, 뇌파 측정기(100)의 작동에 따른 결과를 출력하는 출력부(500)를 포함한다.As shown in FIG. 1, the multi-control system using artificial intelligence-based EEG measurement and analysis according to the invention is an EEG measuring device 100 for measuring EEG and a local communication unit connected through a wired/wireless network with the EEG measuring device 100. 200, the smart device 300 connected to the local communication unit 200 through a wired/wireless network, the server unit 400 connected to the smart device 300 through a wired/wireless network, and the smart device 300 and to be described later It is connected to the personal server 450 to do, and includes an output unit 500 for outputting a result according to the operation of the brain wave measuring device (100).

여기서, 뇌파 측정기(100)는 일종의 비삽입형 BCI로 사용자의 뇌파를 측정하고 그에 해당하는 신호를 송신한다. Here, the EEG measuring device 100 measures the user's EEG as a kind of non-insertable BCI and transmits a signal corresponding thereto.

또한, 지역 통신부(200)는 스마트 디바이스(300)에 내재된 후술할 제어부(390, 도 2 참조)의 제어에 의해, 서버부(400)로부터 전송되는 특정 지역과 관련한 동선, 지형, 및 기상 등에 관한 정보를 수신한다.In addition, the local communication unit 200 is transmitted from the server unit 400 under the control of a control unit 390 (refer to FIG. 2 ) that will be described later in the smart device 300 , such as movement lines, terrain, and weather related to a specific area, etc. receive information about

또한, 스마트 디바이스(300)는 스마트 폰(Smart Phone), 휴대 단말기(Portable Terminal), 이동 단말기(Mobile Terminal), 폴더블 단말기(Foldable Terminal), 개인 정보 단말기(Personal Digital Assistant: PDA), PMP(Portable Multimedia Player) 단말기, 텔레매틱스(Telematics) 단말기, 내비게이션(Navigation) 단말기, 개인용 컴퓨터(Personal Computer), 노트북 컴퓨터, 슬레이트 PC(Slate PC), 태블릿 PC(Tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(Wearable Device, 예를 들어, 워치형 단말기(Smartwatch), 글래스형 단말기(Smart Glass), HMD(Head Mounted Display) 등 포함), 와이브로(Wibro) 단말기, IPTV(Internet Protocol Television) 단말기, 스마트 TV, 디지털방송용 단말기, AVN(Audio Video Navigation) 단말기, A/V(Audio/Video) 시스템, 플렉시블 단말기(Flexible Terminal), 디지털 사이니지 장치 등과 같은 다양한 단말기에 적용될 수 있다.In addition, the smart device 300 includes a smart phone, a portable terminal, a mobile terminal, a foldable terminal, a personal digital assistant (PDA), a PMP ( Portable Multimedia Player) terminal, telematics terminal, navigation terminal, personal computer, notebook computer, slate PC, tablet PC, ultrabook, wearable device (Including Wearable Device, for example, watch-type terminal (Smartwatch), glass-type terminal (Smart Glass), HMD (Head Mounted Display), etc.), Wibro (Wibro) terminal, IPTV (Internet Protocol Television) terminal, smart TV, It can be applied to various terminals such as a digital broadcasting terminal, an AVN (Audio Video Navigation) terminal, an A/V (Audio/Video) system, a flexible terminal, and a digital signage device.

또한, 서버부(400)는 뇌파 측정기(100) 및 스마트 디바이스(300)와 유/무선 네트워크를 통해 연결된 인공지능 서버(410)와, 지역 통신부(200), 스마트 디바이스(300) 및 인공지능 서버(410)와 유/무선 네트워크를 통해 연결되며 특정 지역과 관련한 동선, 지형, 및 기상 등에 관한 정보를 저장하는 빅데이터 서버(430)와, 스마트 디바이스(300) 및 빅데이터 서버(430)와 유/무선 네트워크를 통해 연결되며 카테고리별 추론 값을 저장하는 개인 서버(450), 및 스마트 디바이스(300), 인공지능 서버(410), 빅데이터 서버(430) 및 개인 서버(450)와 유/무선 네트워크를 통해 연결되며 인공지능 서버(410)로부터의 데이터와 빅데이터 서버(430)로부터의 데이터를 이용하여 결과값 또는 명령값을 도출하는 메인 서버(470)를 포함한다.In addition, the server unit 400 includes an artificial intelligence server 410 connected to the brain wave meter 100 and the smart device 300 through a wired/wireless network, a local communication unit 200, a smart device 300 and an artificial intelligence server. 410 and a big data server 430 that is connected through a wired/wireless network and stores information about movement lines, terrain, and weather related to a specific area, and a smart device 300 and a big data server 430 / Wired / wireless with a personal server 450 connected through a wireless network and storing inference values for each category, and a smart device 300, artificial intelligence server 410, big data server 430 and personal server 450 It is connected through a network and includes a main server 470 that derives a result value or a command value using data from the artificial intelligence server 410 and data from the big data server 430 .

또한, 출력부(500)는 뇌파 측정기(100)의 작동에 의해 작동하는 무인항공기(드론), 음악 및 미술과 같은 창작물 등을 포함할 수 있다.In addition, the output unit 500 may include an unmanned aerial vehicle (drone) operated by the operation of the EEG sensor 100, creative works such as music and art, and the like.

이제, 도 2를 참조하여, 본 발명에 따른 스마트 디바이스의 구성을 살펴보고자 한다.Now, with reference to FIG. 2, a configuration of a smart device according to the present invention will be looked at.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 스마트 디바이스(300)는 통신부(310), 저장부(330), 표시부(350), 음성 출력부(370) 및 제어부(390)로 구성된다. 도 2에 도시된 스마트 디바이스(300)의 구성 요소 모두가 필수 구성 요소인 것은 아니며, 도 2에 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 스마트 디바이스(300)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성 요소에 의해서도 스마트 디바이스(300)가 구현될 수도 있다.As shown in FIG. 2 , the smart device 300 according to the present invention includes a communication unit 310 , a storage unit 330 , a display unit 350 , a voice output unit 370 , and a control unit 390 . Not all of the components of the smart device 300 shown in FIG. 2 are essential components, and the smart device 300 may be implemented by more components than the components shown in FIG. 2, and fewer components. The smart device 300 may also be implemented by

여기서, 통신부(310)는 유/무선 네트워크를 통해 내부의 임의의 구성 요소 또는 외부의 임의의 적어도 하나의 단말기와 통신 연결한다. 이때, 외부의 임의의 단말기는 뇌파 측정기(100), 지역 통신부(200), 및 서버부(400) 등을 포함할 수 있다. 무선 인터넷 기술로는 무선랜(Wireless LAN: WLAN), DLNA(Digital Living Network Alliance), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), IEEE 802.16, 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS) 등이 있다. Here, the communication unit 310 communicates with any internal component or at least one external terminal through a wired/wireless network. In this case, any external terminal may include an EEG meter 100 , a local communication unit 200 , and a server unit 400 . Examples of wireless Internet technologies include Wireless LAN (WLAN), Digital Living Network Alliance (DLNA), Wireless Broadband: Wibro, World Interoperability for Microwave Access: Wimax, High Speed Downlink Packet Access (HSDPA), There are High Speed Uplink Packet Access (HSUPA), IEEE 802.16, Long Term Evolution (LTE), Long Term Evolution-Advanced (LTE-A), and Wireless Mobile Broadband Service (WMBS). .

또한, 통신부(310)는 상기에서 나열되지 않은 인터넷 기술까지 포함한 범위에서 적어도 하나의 무선 인터넷 기술에 따라 데이터를 송수신하게 된다. 또한, 근거리 통신 기술로는 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association: IrDA), UWB(Ultra Wideband), 지그비(ZigBee), 인접 자장 통신(Near Field Communication: NFC), 초음파 통신(Ultra Sound Communication: USC), 가시광 통신(Visible Light Communication: VLC), 와이 파이(Wi-Fi), 와이 파이 다이렉트(Wi-Fi Direct) 등이 포함될 수 있다. 또한, 유선 통신 기술로는 전력선 통신(Power Line Communication: PLC), USB 통신, 이더넷(Ethernet), 시리얼 통신(serial communication), 광/동축 케이블 등이 포함될 수 있다.In addition, the communication unit 310 transmits/receives data according to at least one wireless Internet technology within a range including Internet technologies not listed above. In addition, short-range communication technologies include Bluetooth, Radio Frequency Identification (RFID), Infrared Data Association (IrDA), Ultra Wideband (UWB), ZigBee, and Near Field Communication (NFC). , Ultra Sound Communication (USC), Visible Light Communication (VLC), Wi-Fi (Wi-Fi), Wi-Fi Direct (Wi-Fi Direct), etc. may be included. In addition, the wired communication technology may include power line communication (PLC), USB communication, Ethernet, serial communication, optical/coaxial cable, and the like.

또한, 통신부(310)는 유니버설 시리얼 버스(Universal Serial Bus: USB)를 통해 임의의 단말과 정보를 상호 전송할 수 있다.Also, the communication unit 310 may mutually transmit information with an arbitrary terminal through a Universal Serial Bus (USB).

또한, 통신부(310)는 이동통신을 위한 기술표준들 또는 통신방식(예를 들어, GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000),In addition, the communication unit 310 is a technical standard or communication method for mobile communication (eg, GSM (Global System for Mobile communication), CDMA (Code Division Multi Access), CDMA2000 (Code Division Multi Access 2000),

EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTEA(Long Term Evolution-Advanced) 등)에 따라 구축된 이동 통신망 상에서 뇌파 측정기(100), 지역 통신부(200), 및 서버부(400) 등과 무선 신호를 송수신한다.Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only (EV-DO), Wideband CDMA (WCDMA), High Speed Downlink Packet Access (HSDPA), High Speed Uplink Packet Access (HSUPA), Long Term Evolution (LTE), LTEA (LTEA) Long Term Evolution-Advanced), etc.), transmits and receives wireless signals to and from the EEG measuring device 100 , the local communication unit 200 , and the server unit 400 over a mobile communication network.

또한, 통신부(310)는 제어부(390)의 제어에 의해, 서버부(400)의 빅데이터 서버(430)로부터 전송되는 특정 지역과 관련한 동선, 지형, 및 기상 등에 관한 정보를 수신한다.In addition, the communication unit 310 receives, under the control of the control unit 390 , information on movement lines, topography, and weather related to a specific region transmitted from the big data server 430 of the server unit 400 .

또한, 저장부(330)는 다양한 유저 인터페이스(User Interface: UI), 그래픽 유저 인터페이스(Graphic User Interface: GUI) 등을 저장한다.In addition, the storage unit 330 stores various user interfaces (UIs), graphic user interfaces (GUIs), and the like.

또한, 저장부(330)는 스마트 디바이스(300)가 동작하는데 필요한 데이터와 프로그램 등을 저장한다. 즉, 저장부(330)는 스마트 디바이스(300)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 스마트 디바이스(300)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다. 또한, 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는 스마트 디바이스(300)의 기본적인 기능을 위하여 출고 당시부터 스마트 디바이스(300) 상에 존재할 수 있다. 한편, 응용 프로그램은 In addition, the storage unit 330 stores data and programs necessary for the smart device 300 to operate. That is, the storage unit 330 may store a plurality of application programs (application programs or applications) driven in the smart device 300 , data for operation of the smart device 300 , and commands. At least some of these applications may be downloaded from an external server via wireless communication. In addition, at least some of these applications may exist on the smart device 300 from the time of shipment for basic functions of the smart device 300 . On the other hand, the application

저장부(330)에 저장되고, 스마트 디바이스(300)에 설치되어, 제어부(390)에 의하여 스마트 디바이스(300)의 동작(또는 기능)을 수행하도록 구동될 수 있다.It may be stored in the storage unit 330 , installed in the smart device 300 , and driven to perform an operation (or function) of the smart device 300 by the controller 390 .

또한, 저장부(330)는 플래시 메모리 타입(Flash Memory Type), 하드 디스크 타입(Hard Disk Type), 멀티 미디어 카드 마이크로 타입(Multimedia Card Micro Type), 카드 타입의 메모리(예를 들면, SD 또는 XD 메모리 등), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크, 램(Random Access Memory: RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory: ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) 중 적어도 하나의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 스마트 디바이스(300)는 인터넷(internet)상에서 저장부(330)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)를 운영하거나, 또는 웹 스토리지와 관련되어 동작할 수도 있다.In addition, the storage unit 330 is a flash memory type (Flash Memory Type), a hard disk type (Hard Disk Type), a multimedia card micro type (Multimedia Card Micro Type), a card type memory (eg, SD or XD) memory, etc.), magnetic memory, magnetic disk, optical disk, RAM (Random Access Memory: RAM), SRAM (Static Random Access Memory), ROM (Read-Only Memory: ROM), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), It may include at least one storage medium among Programmable Read-Only Memory (PROM). In addition, the smart device 300 may operate a web storage that performs a storage function of the storage unit 330 on the Internet, or may operate in connection with the web storage.

또한, 저장부(330)는 제어부(390)의 제어에 의해 특정 지역과 관련한 동선, 지형, 및 기상 등에 관한 정보를 저장한다.In addition, the storage unit 330 stores information about a movement line, topography, and weather related to a specific area under the control of the control unit 390 .

또한, 표시부(또는 디스플레이부)(350)는 제어부(390)의 제어에 의해 저장부(330)에 저장된 유저 인터페이스 및/또는 그래픽 유저 인터페이스를 이용하여 다양한 메뉴 화면 등과 같은 다양한 콘텐츠를 표시할 수 있다. 여기서, 표시부(350)에 표시되는 콘텐츠는 다양한 텍스트 또는 이미지 데이터(각종 정보 데이터 포함), 아이콘, 리스트 메뉴, 콤보 박스 등의 데이터를 포함하는 메뉴 화면 등을 포함한다. 또한, 표시부(350)는 터치 스크린 일 수 있다.In addition, the display unit (or display unit) 350 may display various contents such as various menu screens using a user interface and/or a graphic user interface stored in the storage unit 330 under the control of the control unit 390 . . Here, the content displayed on the display unit 350 includes various text or image data (including various information data), a menu screen including data such as icons, list menus, combo boxes, and the like. Also, the display unit 350 may be a touch screen.

또한, 표시부(350)는 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display: LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display: TFT LCD), 유기 발광 다이오드(Organic Light-Emitting Diode: OLED), 플렉시블 디스플레이(Flexible Display), 3차원 디스플레이(3D Display), 전자잉크 디스플레이(e-ink display), LED(Light Emitting Diode) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.In addition, the display unit 350 includes a liquid crystal display (LCD), a thin film transistor liquid crystal display (TFT LCD), an organic light-emitting diode (OLED), a flexible display ( It may include at least one of a flexible display), a three-dimensional display (3D display), an e-ink display, and a light emitting diode (LED).

또한, 표시부(350)는 제어부(390)의 제어에 의해 특정 지역과 관련한 동선, 지형, 및 기상 등에 관한 정보를 표시한다.In addition, the display unit 350 displays information about a movement line, topography, and weather related to a specific area under the control of the control unit 390 .

음성 출력부(370)는 제어부(390)에 의해 소정 신호 처리된 신호에 포함된 음성 정보를 출력한다. 여기서, 음성 출력부(370)에는 리시버(receiver), 스피커(speaker), 버저(buzzer) 등이 포함될 수 있다.The audio output unit 370 outputs audio information included in a signal processed by the control unit 390 . Here, the audio output unit 370 may include a receiver, a speaker, a buzzer, and the like.

또한, 음성 출력부(370)는 제어부(390)에 의해 생성된 안내 음성을 출력한다.In addition, the voice output unit 370 outputs a guide voice generated by the control unit 390 .

또한, 음성 출력부(370)는 제어부(390)의 제어에 의해 특정 지역과 관련한 동선, 지형, 및 기상 등에 관한 정보에 대응하는 음성 정보(또는 음향 효과)를 출력한다.In addition, the audio output unit 370 outputs audio information (or sound effects) corresponding to information on a movement line, topography, and weather related to a specific area under the control of the controller 390 .

또한, 제어부(controller, 또는 MCU(microcontroller unit)(390)는 스마트 디바이스(300)의 전반적인 제어 기능을 실행한다.In addition, a controller (or microcontroller unit (MCU) 390 ) executes an overall control function of the smart device 300 .

또한, 제어부(390)는 저장부(330)에 저장된 프로그램 및 데이터를 이용하여 스마트 디바이스(300)의 전반적인 제어 기능을 실행한다. 제어부(390)는 RAM, ROM, CPU, GPU, 버스를 포함할 수 있으며, RAM, ROM, CPU, GPU 등은 버스를 통해 서로 연결될 수 있다. CPU는 저장부(330)에 액세스하여, 저장부(330)에 저장된 O/S를 이용하여 부팅을 수행할 수 있으며, 저장부(330)에 저장된 각종 프로그램, 콘텐츠, 데이터 등을 이용하여 다양한 동작을 수행할 수 있다.In addition, the control unit 390 executes the overall control function of the smart device 300 using the program and data stored in the storage unit 330 . The controller 390 may include RAM, ROM, CPU, GPU, and a bus, and the RAM, ROM, CPU, GPU, etc. may be connected to each other through a bus. The CPU may access the storage unit 330 to perform booting using the O/S stored in the storage unit 330 , and various operations using various programs, contents, data, etc. stored in the storage unit 330 . can be performed.

또한, 제어부(390)는 서버부(400)와의 연동에 의해, 서버부(400)의 메인 서버(470)에서 제공하는 전용 앱 및/또는 웹사이트를 통해 무인항공기 서비스를 이용하기 위한 사용자로 회원 가입하며, 개인 정보 등을 서버부(400)의 개인 서버(450)에 등록한다.In addition, the control unit 390 is a member for using the unmanned aerial vehicle service through a dedicated app and/or website provided by the main server 470 of the server unit 400 by interworking with the server unit 400 . Subscribe and register personal information and the like in the personal server 450 of the server unit 400 .

또한, 제어부(390)는 해당 스마트 디바이스(300)의 사용자가 가입한 SNS 계정 정보를 이용하여 서버부(400)의 개인 서버(450)에 사용자로 회원 가입할 수도 있다. 여기서, SNS 계정은 페이스북, 트위터, 카카오 스토리 등과 관련한 정보일 수 있다. In addition, the control unit 390 may register as a user in the personal server 450 of the server unit 400 by using the SNS account information registered by the user of the corresponding smart device 300 . Here, the SNS account may be information related to Facebook, Twitter, Kakao Story, and the like.

또한, 회원 가입 절차 수행 시, 제어부(390)는 본인 인증 수단(예를 들어 이동 전화, 신용카드, 아이핀 등 포함)을 통한 인증 기능을 완료해야 서버부(400)의 개인 서버(450)에 대한 회원 가입 절차를 정상적으로 완료할 수 있다.In addition, when performing the membership registration procedure, the control unit 390 must complete the authentication function through the self-authentication means (eg, including a mobile phone, credit card, i-PIN, etc.) for the personal server 450 of the server unit 400 You can complete the membership registration process normally.

또한, 회원 가입이 완료된 후, 제어부(390)는 서버부(400)의 메인 서버(470)에서 제공하는 서비스를 이용하기 위해서, 서버부(400)의 메인 서버(470)로부터 제공되는 전용 앱(또는 애플리케이션/응용 프로그램/특정 앱)을 해당 스마트 디바이스(300)에 설치한다. 이때, 전용 앱은 스마트 디바이스(300)의 사용자가 임의의 공급자가 제공하는 무인항공기 서비스에 대한 이용 신청 등을 제공하기 위한 앱일 수 있다.In addition, after membership registration is completed, the controller 390 controls a dedicated app ( Alternatively, an application/application program/specific app) is installed in the corresponding smart device 300 . In this case, the dedicated app may be an app for the user of the smart device 300 to provide an application for use of an unmanned aerial vehicle service provided by an arbitrary provider, and the like.

또한, 제어부(390)는 사용자 입력(또는 사용자 터치/선택/제어)에 따른 무인항공기(또는 드론)의 종류, 이용 목적, 이용 날짜 및 시각 정보, 이용 지역 정보(또는 비행 예상 지역) 등을 수신한다. 여기서, 이용 목적은 촬영, 방제, 수색, 구호, 긴급 등을 포함한다.In addition, the control unit 390 receives the type of the unmanned aerial vehicle (or drone) according to the user input (or user touch/selection/control), the purpose of use, the use date and time information, the use area information (or the flight expected area), etc. do. Here, the purpose of use includes shooting, control, search, relief, emergency, and the like.

이때, 제어부(390)는 해당 스마트 디바이스(300)에 미리 설치된 전용 앱 또는 서버부(400)의 메인 서버(470)로부터 제공되는 웹 사이트를 통해서 스마트 디바이스(300)의 사용자 입력에 따른 무인항공기(또는 드론)의 종류, 이용 목적, 이용 날짜 및 시각 정보, 이용 지역 정보 등을 수신할 수 있다.In this case, the controller 390 controls the unmanned aerial vehicle ( ) according to the user input of the smart device 300 through a web site provided from the main server 470 of the server unit 400 or a dedicated app pre-installed on the corresponding smart device 300 . or the type of drone), purpose of use, date and time information of use, information on the area of use, and the like.

이와 같이, 제어부(390)는 전용 앱 또는 웹 사이트를 통해 무인항공기 서비스를 이용하기 위한 다양한 기능을 수행할 수 있다.As such, the controller 390 may perform various functions for using the unmanned aerial vehicle service through a dedicated app or website.

또한, 제어부(390)는 수신된 무인항공기(또는 드론)의 종류, 이용 목적, 이용 날짜 및 시각 정보, 이용 지역 정보 등을 포함하는 견적 요청 정보를 생성한다.In addition, the control unit 390 generates quotation request information including the received type of unmanned aerial vehicle (or drone), purpose of use, date and time of use, information on use area, and the like.

또한, 제어부(390)는 스마트 디바이스(300)의 식별 정보 등을 통신부(310)를 통해 서버부(400)의 개인 서버(450)에 전송한다. 여기서, 스마트 디바이스(300)의 식별 정보는 MDN(Mobile Directory Number), 모바일 IP, 모바일 MAC, Sim(subscriber identity module: 가입자 식별 모듈) 카드 고유정보, 시리얼번호 등을 포함한다.In addition, the control unit 390 transmits the identification information of the smart device 300 to the personal server 450 of the server unit 400 through the communication unit 310 . Here, the identification information of the smart device 300 includes a mobile directory number (MDN), mobile IP, mobile MAC, subscriber identity module (Sim) card unique information, serial number, and the like.

또한, 이용 날짜 및 시각 정보, 이용 지역 정보 등을 수신하는 경우, 제어부(390)는 서버부(400)의 빅데이터 서버(430)로부터 제공되는 해당 이용 지역 정보와 관련한 해당 날짜 및 시각에서의 동선, 지형, 및 기상 등에 관한 정보, 비행허가지역(또는 관제권) 정보를 통신부(310)를 통해 수신한다.In addition, when receiving use date and time information, region information, etc., the control unit 390 controls the moving line at the date and time in relation to the corresponding region information provided from the big data server 430 of the server unit 400 . , information on terrain, and weather, and flight permission area (or control right) information is received through the communication unit 310 .

또한, 제어부(390)는 수신된 해당 이용 지역 정보와 관련한 해당 날짜 및 시각에서의 동선, 지형, 및 기상 등에 관한 정보, 비행허가지역(또는 관제권) 정보를 표시부(350)의 화면의 일 측에 표시한다. 이때, 제어부(390)는 전용 앱 또는 웹 사이트에서 제공하는 다국어 기능에 따라, 임의의 사용 언어를 선택하고, 선택된 사용 언어로 제공되는 정보들을 표시부(350) 및/또는 음성 출력부(370)를 통해 출력할 수 있다.In addition, the control unit 390 displays information about the movement route, topography, and weather, and flight permission area (or control authority) information on the date and time in relation to the received area of use information, on one side of the screen of the display unit 350 . indicate At this time, the control unit 390 selects an arbitrary language according to the multilingual function provided by the dedicated app or website, and displays information provided in the selected language using the display unit 350 and/or the voice output unit 370 . can be output through

또한, 제어부(390)는 생성된 스마트 디바이스(300)의 식별 정보 등을 통신부(310)를 통해 서버부(400)의 개인 서버(450)에 전송한다.In addition, the control unit 390 transmits the generated identification information of the smart device 300 to the personal server 450 of the server unit 400 through the communication unit 310 .

또한, 제어부(390)는 서버부(400)의 메인 서버(470)로부터 제공되는 비행허가 신청 결과를 통신부(310)를 통해 수신한다.In addition, the control unit 390 receives the flight permission application result provided from the main server 470 of the server unit 400 through the communication unit 310 .

또한, 제어부(390)는 수신된 비행허가 신청 결과를 표시부(350) 및/또는 음성 출력부(370)를 통해 출력한다.In addition, the control unit 390 outputs the received flight permission application result through the display unit 350 and/or the audio output unit 370 .

또한, 무인항공기 서비스 이용 신청이 완료된 후, 해당 무인항공기의 이용 날짜 및 시각이 인접하게 되면, 제어부(390)는 서버부(400)의 메인 서버(470)로부터 제공되는 알림 정보를 통신부(310)를 통해 수신한다.In addition, after the application for use of the unmanned aerial vehicle service is completed, when the date and time of use of the corresponding unmanned aerial vehicle are close to each other, the control unit 390 transmits notification information provided from the main server 470 of the server unit 400 to the communication unit 310 . receive through

또한, 제어부(390)는 수신된 알림 정보를 표시부(350) 및/또는 음성 출력부(370)를 통해 출력한다.In addition, the control unit 390 outputs the received notification information through the display unit 350 and/or the voice output unit 370 .

또한, 서버부(400)는 뇌파 측정기(100), 지역 통신부(200), 및 스마트 디바이스(300) 등과 통신한다.In addition, the server unit 400 communicates with the EEG meter 100 , the local communication unit 200 , and the smart device 300 .

또한, 서버부(400)는 스마트 디바이스(300)를 구성하는 통신부(310), 저장부(330), 표시부(350), 음성 출력부(370), 제어부(390)에 대응하는 각 구성 요소를 포함하여 구성할 수 있다.In addition, the server unit 400 includes each component corresponding to the communication unit 310 , the storage unit 330 , the display unit 350 , the voice output unit 370 , and the control unit 390 constituting the smart device 300 . can be configured to include.

또한, 서버부(400)의 개인 서버(450)는 스마트 디바이스(300) 등의 사용자에 대한 회원 가입 절차 등을 수행한다.Also, the personal server 450 of the server unit 400 performs a membership registration procedure for a user such as the smart device 300 .

또한, 서버부(400)의 개인 서버(450)는 스마트 디바이스(300) 등의 사용자와 관련한 개인 정보를 등록한다. 이때, 서버부(400)의 개인 서버(450)는 해당 개인 정보 등을 DB 서버(미도시)에 등록(또는 관리)할 수 있다.In addition, the personal server 450 of the server unit 400 registers personal information related to a user such as the smart device 300 . In this case, the personal server 450 of the server unit 400 may register (or manage) the corresponding personal information in a DB server (not shown).

또한, 서버부(400)의 개인 서버(450)는 스마트 디바이스(300) 등의 사용자에 대한 회원 관리 기능을 수행한다.In addition, the personal server 450 of the server unit 400 performs a member management function for a user such as the smart device 300 .

또한, 서버부(400)의 메인 서버(470)는 전용 앱 또는 웹 사이트를 통해, 인기 비행장소, 촬영하기 좋은 장소, 비행하기 좋은 장소 등에 대한 정보를 스마트 디바이스(300)에 제공한다.In addition, the main server 470 of the server unit 400 provides information on a popular flight place, a good place to shoot, a good place to fly, etc. to the smart device 300 through a dedicated app or website.

또한, 서버부(400)의 개인 서버(450)는 스마트 디바이스(300)로부터 전송되는 스마트 디바이스(300)의 식별 정보 등을 수신한다.In addition, the personal server 450 of the server unit 400 receives identification information of the smart device 300 transmitted from the smart device 300 .

또한, 서버부(400)의 빅데이터 서버(430)는 해당 이용 지역 정보와 관련한 해당 날짜 및 시각에서의 기상 정보, 비행허가지역(또는 관제권) 정보 등을 스마트 디바이스(300)에 전송(또는 제공)한다.In addition, the big data server 430 of the server unit 400 transmits (or provides) weather information at the corresponding date and time related to the corresponding used area information, flight permission area (or control authority) information, etc. to the smart device 300 . )do.

또한, 미리 설정된 이벤트가 발생하는 경우, 서버부(400)의 메인 서버(470)는 해당 스마트 디바이스(300)에 서버부(400)의 메인 서버(470)에 등록된 해당 이용 날짜 및 시각에서의 해당 비행 예상 지역과 관련한 기상 정보, 비행허가지역(또는 관제권) 정보 등을 스마트 디바이스(300)에 전송한다. In addition, when a preset event occurs, the main server 470 of the server unit 400 at the corresponding use date and time registered in the main server 470 of the server unit 400 in the corresponding smart device 300 . It transmits weather information related to the expected flight area, flight permission area (or control authority) information, and the like to the smart device 300 .

또한, 서버부(400)의 메인 서버(470)는 비행허가 신청 결과를 스마트 디바이스(300)에 제공한다.In addition, the main server 470 of the server unit 400 provides the flight permission application result to the smart device (300).

이때, 스마트 디바이스(300)의 사용자의 비행허가 신청의 불편함을 해소하기 위해서, 서버부(400)의 메인 서버(470)는 서버부(400)의 개인 서버(450)로의 최초 회원가입시 등록하는 기기 정보를 근거로 상기 비행허가 신청 시 공인인증서, 휴대폰 인증 등의 방법을 통해 신청자(예를 들어 법인, 개인 등 포함)를 확인(또는 인증)한 후, 확인된 신청자에 대한 정보를 통해 비행허가 신청을 자동으로 수행할 수 있다.At this time, in order to solve the inconvenience of the user's flight permission application of the smart device 300, the main server 470 of the server unit 400 registers at the time of initial membership registration to the personal server 450 of the server unit 400. When applying for the above flight permission based on the device information, after confirming (or authenticating) the applicant (for example, a corporation, individual, etc.) through a method such as an accredited certificate or mobile phone authentication, the flight permission is obtained through the information on the confirmed applicant The application can be performed automatically.

또한, 상기 서버부(400)의 메인 서버(470)는 국가별 인증시스템을 기초로 각 국가의 조건에 따른 비행허가 신청을 자동으로 수행할 수 있다.In addition, the main server 470 of the server unit 400 may automatically perform a flight permission application according to the conditions of each country based on the country-specific authentication system.

이제, 도 3을 참조하여, 본 발명에 따른 뇌파측정기를 이용해 드론을 제어하기 위한 구성을 살펴보고자 한다.Now, with reference to FIG. 3, a configuration for controlling a drone using an EEG meter according to the present invention will be looked at.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 뇌파측정기를 이용해 드론을 제어하기 위한 구성은 뇌파 측정 센서(110), 뇌파상태 평가부(130), 전처리수단(150), 및 제어기(170)를 포함한다.As shown in FIG. 3 , the configuration for controlling the drone using the EEG meter according to the present invention includes the EEG sensor 110 , the EEG state evaluation unit 130 , the preprocessing means 150 , and the controller 170 . include

여기서, 본 발명에 따른 뇌파측정기(100)를 이용해 드론을 제어하기 위한 구성은 뇌파측정기(100)를 사용하는 사용자가 비 수면 상태, 즉, 사용자가 깨어있는 상태인 경우로 제한한다.Here, the configuration for controlling the drone using the EEG meter 100 according to the present invention is limited to a case in which the user using the EEG meter 100 is in a non-sleep state, that is, the user is in an awake state.

또한, 뇌파 측정 센서(110)는 뇌파 신호를 획득(측정)하기 위한 것이다. 뇌파란 뇌의 수많은 신경에서 발생한 전기적인 신호가 합성되어 나타나는 미세한 뇌 표면의 신호를 전극을 이용하여 측정한 전위로서, 뇌파 신호는 뇌의 활동, 측정 시의 상태 및 뇌 기능에 따라 시공간적으로 변화한다.In addition, the EEG sensor 110 is for obtaining (measuring) EEG signals. EEG is a potential measured by using electrodes to measure the microscopic signal on the surface of the brain that is produced by synthesizing electrical signals generated from numerous nerves in the brain. .

또한, 뇌파 측정 센서(110)는 사용자의 뇌파를 측정하여 측정된 값에 해당하는 신호로서 출력하는데, 뇌파 측정 센서(110)에서 출력되는 신호는 다양한 주파수 대역의 뇌파를 포함하고 있다. 뇌파 측정 센서(110)에서 출력되는 신호는 후술하는 뇌파 상태 평가부(130)로 전송되며, 뇌파 상태 평가부(130)에서 신호 처리가 용이한 형태인 것이 바람직하다. In addition, the EEG sensor 110 measures the user's EEG and outputs it as a signal corresponding to the measured value. The signal output from the EEG sensor 110 includes EEG of various frequency bands. The signal output from the EEG sensor 110 is transmitted to the EEG condition evaluation unit 130 to be described later, and it is preferable that the EEG condition evaluation unit 130 easily process the signal.

한편, 뇌파 측정기(100)는 사용자의 머리에 부착되는데, 본 실시예의 경우 복수의 뇌파 측정 센서(110)가 부착된 헤드셋 형태의 뇌파 측정기(100)를 사용하나, 이에 제한되지 않고 복수의 뇌파 측정 센서(110)가 부착된 다른 형태의 것(예를 들어, 모자, 이어폰 등)도 가능함은 물론이다.On the other hand, the EEG sensor 100 is attached to the user's head. In this embodiment, the EEG sensor 100 in the form of a headset to which a plurality of EEG sensors 110 is attached is used, but the present invention is not limited thereto. Of course, other types to which the sensor 110 is attached (eg, a hat, earphones, etc.) are also possible.

또한, 뇌파 상태 평가부(130)는 뇌파 측정 센서(110)에서 입력되는 뇌파 신호에 포함되어 있는 다양한 주파수 대역의 뇌파 분포량을 환산하여 출력한다.In addition, the EEG state evaluation unit 130 converts and outputs EEG distributions of various frequency bands included in EEG signals input from the EEG measurement sensor 110 .

또한, 뇌파 상태 평가부(130)는 뇌파 측정 센서(110)에서 측정된 뇌파 중 8 내지 12.99 Hz 대역의 뇌파 분포량, 13 내지 29.99 Hz 대역의 뇌파 분포량, 및 30 내지 50 Hz 대역의 뇌파 분포량을 측정하여 분석한다. 즉, 뇌파 상태 평가부(130)는 각각의 주파수 대역의 뇌파를 측정하고, 측정된 전체 뇌파에서 각각의 주파수 대역의 뇌파가 차지하는 비율을 백분율 형태로 환산한 후, 이에 해당하는 신호를 출력한다. 뇌파 상태 평가부(130)는 예를 들어, 측정된 전체 뇌파에서 8 내지 12.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론(500)의 전진/후진 비행 상태에 해당하는 신호로 출력하고, 13 내지 29.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론(500)의 상승/하강 비행에 해당하는 신호로 출력하며, 30 내지 50 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론(500)의 좌측/우측 및 좌회전/우회전 비행에 해당하는 신호로 출력하는 것으로 설정한다. 이를 보다 세분하여, 8 내지 9.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론(500)의 전진 비행에 해당하는 신호로 출력하고, 10 내지 12.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론(500)의 후진 비행 상태에 해당하는 신호로 출력하며, 13 내지 19.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론(500)의 상승 비행에 해당하는 신호로 출력하며, 20 내지 29.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론(500)의 하강 비행에 해당하는 신호로 출력하며, 30 내지 34.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론(500)의 좌측 비행에 해당하는 신호로 출력하며, 35 내지 39.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론(500)의 좌회전 비행에 해당하는 신호로 출력하며, 40 내지 44.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론(500)의 우측 비행에 해당하는 신호로 출력하며, 45 내지 50 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론(500)의 우회전 비행에 해당하는 신호로 출력하는 것으로 설정할 수 있다.In addition, the EEG state evaluation unit 130 measures the EEG distribution in the 8 to 12.99 Hz band, the EEG distribution in the 13 to 29.99 Hz band, and the EEG distribution in the 30 to 50 Hz band among the EEG measured by the EEG sensor 110 . to analyze That is, the EEG state evaluation unit 130 measures EEG of each frequency band, converts a ratio of EEG of each frequency band from the total EEG measured to a percentage form, and outputs a signal corresponding thereto. The EEG state evaluation unit 130, for example, when the EEG distribution in the 8 to 12.99 Hz band in the total EEG measured is high, outputs it as a signal corresponding to the forward/reverse flight state of the drone 500, and 13 to 29.99 When the EEG distribution in the Hz band is high, it is output as a signal corresponding to the ascending/descending flight of the drone 500. When the EEG distribution in the 30 to 50 Hz band is high, the left/right and left/right turns of the drone 500 Set to output as a signal corresponding to flight. This is further subdivided, and when the EEG distribution in the 8 to 9.99 Hz band is high, it is output as a signal corresponding to the forward flight of the drone 500, and when the EEG distribution in the 10 to 12.99 Hz band is high, the drone 500 moves backward. It is output as a signal corresponding to the flight state, and when the EEG distribution in the 13 to 19.99 Hz band is high, it is output as a signal corresponding to the ascending flight of the drone 500, and when the EEG distribution in the 20 to 29.99 Hz band is high, the drone It is output as a signal corresponding to the descending flight of 500, and when the EEG distribution in the 30 to 34.99 Hz band is high, it is output as a signal corresponding to the left flight of the drone 500, and the EEG distribution in the 35 to 39.99 Hz band is output. When it is high, it is output as a signal corresponding to the left-turn flight of the drone 500, and when the EEG distribution amount in the 40 to 44.99 Hz band is high, it is output as a signal corresponding to the right flight of the drone 500, and the 45 to 50 Hz band When the amount of EEG distribution is high, it can be set to output as a signal corresponding to the right-turn flight of the drone 500 .

또한, 전처리수단(150)은 뇌파 상태 평가부(130)에서 환산되어 출력된 뇌파 분포량 신호를 디지털 신호로 변환하기 위한 것으로, 증폭부(151)와, 필터부(153)와, A/D 변환부(155)로 이루어진다. 증폭부(151)는 뇌파 상태 평가부(130)에서 환산되어 출력된 뇌파 분포량 신호를 수신받으며, 이 뇌파 분포량 신호를 증폭한다. 본 실시예의 경우 뇌파 분포량 신호를 약 1000배 정도로 증폭하는데, 이때 뇌파 분포량 신호를 차동 증폭하여 불필요한 노이즈를 제거한다. 필터부(153)에서는 저역통과필터와 고역통과필터를 이용하여 필요한 영역대의 뇌파 분포량 신호만을 선별하는데, 8 Hz 미만의 주파수는 필터링하여 제외시키고, 50 Hz를 초과하는 주파수도 필터링하여 제외시킨다. A/D 변환부(155)에서는 선별된 뇌파 분포량 신호를 디지털 신호로 변환한다.In addition, the pre-processing means 150 is for converting the EEG distribution signal converted and output by the EEG state evaluation unit 130 into a digital signal, and the amplifier unit 151, the filter unit 153, and the A/D conversion It consists of part 155. The amplification unit 151 receives the EEG distribution amount signal converted and output by the EEG state evaluation unit 130, and amplifies the EEG distribution amount signal. In the present embodiment, the EEG signal is amplified by about 1000 times, and in this case, the EEG signal is differentially amplified to remove unnecessary noise. The filter unit 153 selects only the EEG distribution signal in the required region using the low-pass filter and the high-pass filter, and filters out frequencies less than 8 Hz and filters out frequencies exceeding 50 Hz. The A/D conversion unit 155 converts the selected EEG distribution signal into a digital signal.

또한, 제어기(170)는 디지털 신호로 변환된 뇌파 분포량 신호를 드론(500)의 조종에 필요한 전류제어신호로 변환하고 변환된 전류제어신호를 드론(500)의 조정에 필요한 통신 신호로 변환시킨다.In addition, the controller 170 converts the EEG distribution signal converted into a digital signal into a current control signal required for the control of the drone 500 , and converts the converted current control signal into a communication signal required for the control of the drone 500 .

예를 들어, 본 실시예의 경우 복수의 뇌파 측정 센서(110)에서 획득되는 뇌파 신호를 이용하여 복수의 디지털 신호를 생성할 수 있다. 그리고, 각 디지털 신호 또는 각 디지털 신호를 조합하여, 드론(500)의 조종신호로 변화하여 매칭시킬 수 있다.For example, in the present embodiment, a plurality of digital signals may be generated using EEG signals obtained from a plurality of EEG sensors 110 . In addition, each digital signal or each digital signal may be combined to change and match the control signal of the drone 500 .

보다 상세하게 본 발명의 내용을 살펴보면, 먼저 제어기(170)에서는 뇌파 측정 센서(110), 뇌파 상태 평가부(130), 및 전처리 수단(150)을 통해 디지탈화된 뇌파 분포량 신호를 조합하여 드론(500)을 조종하기 위한 신호를 출력하여 원하는 방향으로 드론(500)이 움직이도록 한다.Looking at the contents of the present invention in more detail, first, the controller 170 combines the digitized EEG signal through the EEG sensor 110 , the EEG state evaluation unit 130 , and the pre-processing means 150 to create a drone 500 . ) to output a signal for controlling the drone 500 in a desired direction.

이를 상세히 살펴보면, 드론(500)을 조종하기 위해서 8가지 신호를 추출하게 되는 바, 드론(500)을 기준으로 살펴보면 수평 전진이동, 수평 후진이동, 수직 상부이동, 수직 하부이동, 수평 좌측이동, 수평 좌회전 이동, 수평 우측이동, 수평 우회전 이동 등 총 8가지이다.Looking at this in detail, eight signals are extracted to control the drone 500. Looking at the drone 500 as a standard, horizontal forward movement, horizontal backward movement, vertical upper movement, vertical lower movement, horizontal left movement, horizontal There are a total of 8 movements, including left turn movement, horizontal right movement, and horizontal right turn movement.

이에 따라 상기와 같은 움직임 제어신호를 출력하기 위해 디지털화된 뇌파 분포량 신호도 8가지로 분리 추출하게 된다.Accordingly, in order to output the motion control signal as described above, the digitized EEG signal is also separated and extracted into eight types.

예를 들어, 8 내지 9.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론(500)을 수평 전진 방향으로 이동시키는 동작으로 매칭시키고, 10 내지 12.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론(500)을 수평 후진 방향으로 이동시키는 동작으로 매칭시키며, 13 내지 19.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론(500)을 수직 상부 방향으로 이동시키는 동작으로 매칭시키며, 20 내지 29.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론(500)을 수직 하부 방향으로 이동시키는 동작으로 매칭시키며, 30 내지 34.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론(500)을 수평 좌측 방향으로 이동시키는 동작으로 매칭시키며, 35 내지 39.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론(500)을 수평 좌회전 방향으로 이동시키는 동작으로 매칭시키며, 40 내지 44.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론(500)을 수평 우측 방향으로 이동시키는 동작으로 매칭시키며, 45 내지 50 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론(500)을 수평 우회전 방향으로 이동시키는 동작으로 매칭시킬 수 있다.For example, when the EEG distribution in the 8 to 9.99 Hz band is high, the drone 500 is matched by moving the drone 500 in the horizontal forward direction, and when the EEG distribution in the 10 to 12.99 Hz band is high, the drone 500 is horizontally moved. Matching is performed by moving in the backward direction, and when the EEG distribution in the 13 to 19.99 Hz band is high, it is matched by moving the drone 500 in the vertical upward direction, and when the EEG distribution in the 20 to 29.99 Hz band is high It is matched with the operation of moving the drone 500 in the vertical downward direction, and when the EEG distribution of the 30 to 34.99 Hz band is high, it is matched with the operation of moving the drone 500 in the horizontal left direction, and the 35 to 39.99 Hz band When the amount of EEG distribution is high, the operation of moving the drone 500 in the horizontal left rotation direction is matched, and when the EEG distribution amount of the 40 to 44.99 Hz band is high, the operation of moving the drone 500 in the horizontal right direction is matched, When the amount of EEG distribution in the 45 to 50 Hz band is high, the operation of moving the drone 500 in the horizontal right turn direction may be matched.

이때, 드론은 4개의 프로펠러를 구비하여 동작이 이루어지는데, 상부 좌측에 제 1 프로펠러가 설치되고, 상부 우측에 제 2 프로펠러가 설치되며, 하부 좌측에 제 3 프로펠러가 설치되고, 하부 우측에 제 4 프로펠러가 설치되어 이루어진다.At this time, the drone is operated with four propellers, a first propeller is installed on the upper left side, a second propeller is installed on the upper right side, a third propeller is installed on the lower left side, and a fourth propeller is installed on the lower right side A propeller is installed.

첫째, 드론(500)에 수평 전진 이동 지령이 내려지면, 제 1 프로펠러는 시계방향으로 회전하고, 제 2 프로펠러는 반시계방향으로 회전하며, 제 3 프로펠러는 반시계방향으로 회전하고, 제 4 프로펠러는 시계방향으로 회전하되, 제1 프로펠러와 제 2 프로펠러가 저속으로 회전하고 제 3 프로펠러와 제 4 프로펠러가 고속으로 회전하며, 제 3 프로펠러와 제 4 프로펠러가 고속으로 회전하면서 발생되는 공기압력에 의해서 저속으로 회전하는 제 1 프로펠러 및 제 2 프로펠러 방향으로 드론이 유동하게 되며, 이에 따라 드론(500)이 수평 전진하게 된다(도 4 참조).First, when a horizontal forward movement command is given to the drone 500, the first propeller rotates clockwise, the second propeller rotates counterclockwise, and the third propeller rotates counterclockwise, and the fourth propeller is rotated clockwise, the first propeller and the second propeller rotate at a low speed, the third propeller and the fourth propeller rotate at a high speed, and the third propeller and the fourth propeller rotate at high speed by the air pressure generated The drone flows in the direction of the first and second propellers rotating at low speed, and accordingly, the drone 500 moves forward horizontally (see FIG. 4 ).

둘째, 드론(500)에 수평 후진 이동 지령이 내려지면, 제 1 프로펠러는 시계방향으로 회전하고, 제 2 프로펠러는 반시계방향으로 회전하며, 제 3 프로펠러는 반시계방향으로 회전하고, 제 4 프로펠러는 시계방향으로 회전하되, 제 1 프로펠러와 제 2 프로펠러가 고속으로 회전하고 제 3 프로펠러와 제 4 프로펠러가 저속으로 회전하며, 제 1 프로펠러와 제 2 프로펠러가 고속으로 회전하면서 발생되는 공기압력에 의해서 저속으로 회전하는 제 3 프로펠러와 제 4 프로펠러 방향으로 유동하게 되며, 이에 따라 드론(500)이 수평 후진하게 된다(도 4 참조).Second, when a horizontal backward movement command is given to the drone 500, the first propeller rotates clockwise, the second propeller rotates counterclockwise, and the third propeller rotates counterclockwise, and the fourth propeller is rotated in a clockwise direction, the first propeller and the second propeller rotate at high speed, the third propeller and the fourth propeller rotate at a low speed, and the first propeller and the second propeller rotate at high speed by the air pressure generated It flows in the direction of the third and fourth propellers rotating at low speed, and accordingly, the drone 500 horizontally moves backward (see FIG. 4 ).

셋째, 드론(500)에 수평 우측 이동 지령이 내려지면, 제 1 프로펠러는 시계방향으로 회전하고, 제 2 프로펠러는 반시계방향으로 회전하며, 제 3 프로펠러는 반시계방향으로 회전하고, 제 4 프로펠러는 시계방향으로 회전하되, 제 1 프로펠러와 제 3 프로펠러가 고속으로 회전하고 제 2 프로펠러와 제 4 프로펠러가 저속으로 회전하며, 제 1 프로펠러와 제 3 프로펠러가 고속으로 회전하면서 발생되는 공기압력에 의해서 저속으로 회전하는 제 2 프로펠러와 제 4 프로펠러 방향으로 유동하게 되며, 이에 따라 드론(500)이 수평 우측 이동하게 된다(도 4 참조).Third, when a horizontal right movement command is given to the drone 500 , the first propeller rotates clockwise, the second propeller rotates counterclockwise, and the third propeller rotates counterclockwise, and the fourth propeller is rotated clockwise, the first propeller and the third propeller rotate at high speed, the second propeller and the fourth propeller rotate at a low speed, and the first propeller and the third propeller rotate at high speed by the air pressure generated It flows in the direction of the second and fourth propellers rotating at low speed, and accordingly, the drone 500 moves horizontally and rightward (refer to FIG. 4 ).

넷째, 드론(500)에 수평 좌측 이동 지령이 내려지면, 제 1 프로펠러는 시계방향으로 회전하고, 제 2 프로펠러는 반시계방향으로 회전하며, 제 3 프로펠러는 반시계방향으로 회전하고, 제 4 프로펠러는 시계방향으로 회전하되, 제 2 프로펠러와 제 4 프로펠러가 고속으로 회전하고 제 1 프로펠러와 제 3 프로펠러가 저속으로 회전하며, 제 2 프로펠러와 제 4 프로펠러가 고속으로 회전하면서 발생되는 공기압력에 의해서 저속으로 회전하는 제 1 프로펠러와 제 3 프로펠러 방향으로 유동하게 되며, 이에 따라 드론(500)이 수평 좌측 이동하게 된다(도 4 참조).Fourth, when a horizontal left movement command is given to the drone 500, the first propeller rotates clockwise, the second propeller rotates counterclockwise, and the third propeller rotates counterclockwise, and the fourth propeller is rotated in a clockwise direction, the second propeller and the fourth propeller rotate at high speed, the first propeller and the third propeller rotate at a low speed, and the second propeller and the fourth propeller rotate at high speed by the air pressure generated It flows in the direction of the first propeller and the third propeller rotating at low speed, and accordingly, the drone 500 moves horizontally to the left (see FIG. 4 ).

다섯째, 드론(500)에 수평 우회전 지령이 내려지면, 제 1 프로펠러는 시계방향으로 회전하고, 제 2 프로펠러는 반시계방향으로 회전하며, 제 3 프로펠러는 반시계방향으로 회전하고, 제 4 프로펠러는 시계방향으로 회전하되, 제 2 프로펠러와 제 3 프로펠러가 고속으로 회전하고 제 1 프로펠러와 제 4 프로펠러가 저속으로 회전하며, 제 2 프로펠러와 제 3 프로펠러가 고속으로 회전하면서 발생되는 공기압력에 의해서 저속으로 회전하는 제 1 프로펠러와 제 4 프로펠러 방향으로 유동하게 되며, 이에 따라 드론(500)이 수평 우측 방향으로 회전하게 된다(도 4 참조).Fifth, when a horizontal right turn command is given to the drone 500, the first propeller rotates clockwise, the second propeller rotates counterclockwise, the third propeller rotates counterclockwise, and the fourth propeller rotates Rotating in a clockwise direction, the second propeller and the third propeller rotate at high speed, the first propeller and the fourth propeller rotate at a low speed, and the second propeller and the third propeller rotate at a low speed due to air pressure generated while rotating at a high speed. It flows in the direction of the first propeller and the fourth propeller rotating at

여섯째, 드론(500)에 수평 좌회전 지령이 내려지면, 제 1 프로펠러는 시계방향으로 회전하고, 제 2 프로펠러는 반시계방향으로 회전하며, 제 3 프로펠러는 반시계방향으로 회전하고, 제 4 프로펠러는 시계방향으로 회전하되, 제 1 프로펠러와 제 4 프로펠러가 고속으로 회전하고 제 2 프로펠러와 제 3 프로펠러가 저속으로 회전하며, 제 1 프로펠러와 제 4 프로펠러가 고속으로 회전하면서 발생되는 공기압력에 의해서 저속으로 회전하는 제 2 프로펠러와 제 3 프로펠러 방향으로 유동하게 되며, 이에 따라 드론(500)이 수평 좌측 방향으로 회전하게 된다(도 4 참조).Sixth, when a horizontal left turn command is given to the drone 500, the first propeller rotates clockwise, the second propeller rotates counterclockwise, the third propeller rotates counterclockwise, and the fourth propeller rotates Rotating in a clockwise direction, the first propeller and the fourth propeller rotate at high speed, the second propeller and the third propeller rotate at a low speed, and the first propeller and the fourth propeller rotate at a low speed due to the air pressure generated while rotating at a high speed. It flows in the direction of the second propeller and the third propeller rotating at

일곱째, 드론(500)에 수직 상승 이동 지령이 내려지면, 제 1 프로펠러는 시계방향으로 회전하고, 제 2 프로펠러는 반시계방향으로 회전하며, 제 3 프로펠러는 반시계방향으로 회전하고, 제 4 프로펠러는 시계방향으로 회전하되, 제 1 내지 제 4 프로펠러가 모두 고속으로 회전하여 중력 반대 방향으로 드론(500)을 수직하게 상승 이동시킨다(도 5 참조).Seventh, when a vertical upward movement command is given to the drone 500 , the first propeller rotates clockwise, the second propeller rotates counterclockwise, and the third propeller rotates counterclockwise, and the fourth propeller rotates clockwise, but the first to fourth propellers all rotate at high speed to vertically upwardly move the drone 500 in a direction opposite to gravity (see FIG. 5 ).

여덟째, 드론(500)에 수직 상승 하강 지령이 내려지면, 제 1 프로펠러는 시계방향으로 회전하고, 제 2 프로펠러는 반시계방향으로 회전하며, 제 3 프로펠러는 반시계방향으로 회전하고, 제 4 프로펠러는 시계방향으로 회전하되, 제 1 내지 제 4 프로펠러가 모두 저속으로 회전하여 중력 방향으로 드론(500)을 수직하게 하강 이동시킨다(도 5 참조).Eighth, when a vertical ascending and descending command is given to the drone 500, the first propeller rotates clockwise, the second propeller rotates counterclockwise, and the third propeller rotates counterclockwise, and the fourth propeller rotates in a clockwise direction, but the first to fourth propellers all rotate at a low speed to vertically descend and move the drone 500 in the direction of gravity (see FIG. 5 ).

여기서, 드론(500)은 기본적으로 스마트폰과 같은 수준의 컴퓨터 시스템과 강력한 배터리가 내장된 프로펠러로 구동되는 무인 항공기일 수 있다. 본 발명에서 제안하는 드론(500)은 다음과 같은 특징과 기능을 갖추고 있어야 한다. 제어기(170)와 직접 통신할 수 있는 3G나 LTE같은 이동통신 시스템이 내장될 수 있다. 다음으로, 고해상도 카메라를 내장하고 드론(500)이 카메라를 통해 바라보는 화면을 제어기(170)를 통해 실시간으로 공유할 수 있다. 다음으로, 드론(500)은 GPS와 디지털 지도정보를 내장하고 드론(500) 자신의 위치를 스스로 파악하고 목적지까지 정확하게 내비게이션 할 수 있다. 다음으로, 다양한 센서를 내장하고 있어서 건물이나 전깃줄 등 주변의 장애물에 부딪히지 않고 스스로 피해갈 수 있다. 다음으로, 주기적으로 고해상도 사진이나 지도 등을 고속으로 갱신하거나 실내 위치추적을 위한 와이파이(Wi-Fi)를 내장할 수 있다. 다음으로, 무선을 통해 제어기(170)와 직접 마주하고 쌍방 상호인증을 하기 위해 블루투스를 내장할 수 있다. 다음으로, 공간활용과 접근의 용이성을 위해 바퀴주행이나 다리보행이 가능할 수 있다. Here, the drone 500 may be an unmanned aerial vehicle driven by a propeller having a computer system and a powerful battery that are basically the same as those of a smartphone. The drone 500 proposed by the present invention should have the following features and functions. A mobile communication system such as 3G or LTE capable of communicating directly with the controller 170 may be embedded. Next, a high-resolution camera may be built in and the screen viewed by the drone 500 through the camera may be shared in real time through the controller 170 . Next, the drone 500 may have a built-in GPS and digital map information, determine the location of the drone 500 itself, and accurately navigate to a destination. Next, since various sensors are built-in, it can avoid itself without colliding with nearby obstacles such as buildings or power lines. Next, high-resolution photos or maps may be periodically updated at high speed, or Wi-Fi for indoor location tracking may be built-in. Next, Bluetooth may be embedded in order to directly face the controller 170 via wireless and perform bilateral mutual authentication. Next, it may be possible to run on wheels or walk on legs for space utilization and ease of access.

한편, 본 발명에 따른 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템은 음악 및 미술 분야에 적용될 수도 있다.Meanwhile, the multi-control system using artificial intelligence-based brain wave measurement and analysis according to the present invention may be applied to the fields of music and art.

이러한 경우에는, 뇌파측정기(100)를 사용하는 사용자가 수면 상태인 경우로 제한된다.In this case, it is limited to a case in which the user using the EEG meter 100 is in a sleep state.

여기서, 뇌파측정기(100)를 사용하는 사용자가 수면 상태인 경우에는, 사용자의 수면이 심화될수록 델타파가 집중적으로 감지되며, 가수면(얇은 수면) 상태인 경우에는 뇌가 활성화되어 주로 쎄타파가 발생되며, 베타파가 감지되기도 한다.Here, when the user using the EEG sensor 100 is in a sleep state, the delta wave is intensively detected as the user's sleep deepens, and in the hypothalamus (thin sleep) state, the brain is activated and mainly theta wave is produced. Occasionally, beta waves are detected.

또한, 뇌파측정기(100)를 사용하는 사용자가 수면 상태인 경우에는, 뇌파 측정 시간을 주로 20:00 ~ 06:00로 설정하며, 필터부(153)가 13 Hz를 초과하는 주파수는 필터링하여 제외시킨다는 점을 제외하곤, 드론을 제어하기 위한 방식과 동일하다.In addition, when the user using the EEG meter 100 is in a sleep state, the EEG measurement time is mainly set to 20:00 to 06:00, and the filter unit 153 filters out frequencies exceeding 13 Hz. Except that, it is the same as the method for controlling the drone.

또한, 뇌파 상태 평가부(130)는 뇌파 측정 센서(110)에서 입력되는 뇌파 신호에 포함되어 있는 다양한 주파수 대역의 뇌파 분포량을 환산하여 출력하되, 뇌파 측정 센서(110)에서 측정된 뇌파 중 0.2 내지 2.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우에는, 음악의 경우에는 "도"의 음계에 적용하고, 미술의 경우에는 "빨강색"에 적용하며, 뇌파 측정 센서(110)에서 측정된 뇌파 중 3 내지 3.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우에는, 음악의 경우에는 "레"의 음계에 적용하고, 미술의 경우에는 "주황색"에 적용하며, 뇌파 측정 센서(110)에서 측정된 뇌파 중 4 내지 4.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우에는, 음악의 경우에는 "미"의 음계에 적용하고, 미술의 경우에는 "노랑색"에 적용하며, 뇌파 측정 센서(110)에서 측정된 뇌파 중 5 내지 5.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우에는, 음악의 경우에는 "파"의 음계에 적용하고, 미술의 경우에는 "초록색"에 적용하며, 뇌파 측정 센서(110)에서 측정된 뇌파 중 6 내지 6.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우에는, 음악의 경우에는 "솔"의 음계에 적용하고, 미술의 경우에는 "파랑색"에 적용하며, 뇌파 측정 센서(110)에서 측정된 뇌파 중 7 내지 7.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우에는, 음악의 경우에는 "라"의 음계에 적용하고, 미술의 경우에는 "남색"에 적용하며, 뇌파 측정 센서(110)에서 측정된 뇌파 중 8 Hz 이상의 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우에는, 음악의 경우에는 "시"의 음계에 적용하고, 미술의 경우에는 "보라색"에 적용한다.In addition, the EEG state evaluation unit 130 converts and outputs EEG distributions of various frequency bands included in EEG signals input from the EEG sensor 110 , but 0.2 to among EEGs measured by the EEG sensor 110 . When the EEG distribution of the 2.99 Hz band is high, in the case of music, it is applied to the scale of "do", in the case of art, it is applied to "red", and 3 to 3.99 of the EEG measured by the EEG sensor 110 . When the EEG distribution of the Hz band is high, in the case of music, it is applied to the scale of “Le”, and in the case of art, it is applied to “orange”, and 4 to 4.99 Hz band among the EEG measured by the EEG sensor 110 . In the case of high EEG distribution, in the case of music, it is applied to the scale of "beauty", in the case of art, it is applied to "yellow", and among the EEG measured by the EEG sensor 110, EEG in the 5 to 5.99 Hz band When the distribution is high, in the case of music, it is applied to the scale of "wave", in the case of art, it is applied to "green", and the EEG distribution in the 6 to 6.99 Hz band among the EEG measured by the EEG sensor 110 is In the high case, in the case of music, it is applied to the scale of "sol", in the case of art, it is applied to "blue", and the EEG distribution of the 7 to 7.99 Hz band among the EEG measured by the EEG sensor 110 is high. In this case, in the case of music, it is applied to the scale of "La", in the case of art, it is applied to "indigo blue", and among the EEG measured by the EEG sensor 110, when the EEG distribution in the band of 8 Hz or higher is high, In the case of music, it applies to the scale of "poetry", and in the case of art, it applies to "purple".

이에 따라 전술한 바와 같은 방식에 의해, 본 발명에 따른 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템은 악보 및 그림을 창작할 수 있다. Accordingly, by the method as described above, the multi-control system using artificial intelligence-based EEG measurement and analysis according to the present invention can create sheet music and pictures.

이러한 방식으로 창작된 악보는 사용자가 수면 상태에 따라, 이지 리스닝 계열(easy listening, 예를 들어, 발라드, 클래식, 관현악에 의한 팝 등)이나, 하드 리스닝 계열(hard listening, 예를 들어, 록, 하드 록, 헤비메탈 등), 또는 이들의 혼합 창작물이 탄생할 수도 있다.Scores created in this way may be of easy listening type (eg, ballad, classical, pop by orchestra, etc.) or hard listening type (eg, rock, hard rock, heavy metal, etc.), or a mixture of these.

또한, 이러한 방식으로 창작된 그림은 사용자가 수면 상태에 따라, 따뜻한 느낌이나, 어두운 느낌, 또는 이들의 혼합 창작물이 탄생할 수도 있다.In addition, a picture created in this way may produce a warm feeling, a dark feeling, or a mixture of these depending on the sleeping state of the user.

또 한편, 이러한 방식으로 창작된 음원을 빅 데이터 서버(430)에 저장되며, 빅 데이터 서버(430)에 기저장된 음원과의 비교하여, 음원 카피의 위험을 회피할 수도 있다. On the other hand, the sound source created in this way is stored in the big data server 430, and compared with the sound source previously stored in the big data server 430, the risk of sound source copy can be avoided.

전술한 바와 같은 본 발명에 따른 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템은 비삽입형 BCI와 연동된 스마트 디바이스 및 인공지능을 구비한 서버를 이용하여 뇌파를 측정하고 측정된 뇌파를 분석하여 특정 값을 도출하고 도출된 특정 값을 알고리즘을 통해 명령 및 추론 값으로 변환시킴으로써, 뮤지션, 아티스트 등의 사용자 스스로 창작물을 생성해 낼 수 있다. 또한, 비전공자도 시스템을 통한 교육에 의해 전문가와 동등한 퀄리티의 창작물을 생성할 수 있다. 또한, 장애를 가진 장애인(청각 장애인, 시각 장애인, 전신마비 장애인 등)이 조종기 또는 컨트롤러를 사용하지 않고도 무인항공기를 조종할 수 있다.The multi-control system using artificial intelligence-based EEG measurement and analysis according to the present invention as described above uses a smart device interlocked with non-insertable BCI and a server equipped with artificial intelligence to measure EEG and analyze the measured EEG By deriving a value and converting the derived specific value into a command and inference value through an algorithm, users such as musicians and artists can create their own creations. In addition, even non-majors can create creations of the same quality as experts by education through the system. In addition, people with disabilities (deaf, blind, paraplegic, etc.) can operate the unmanned aerial vehicle without using a remote controller or controller.

전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀 질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. The present invention described above can be implemented as computer-readable code on a medium in which a program is recorded. The computer-readable medium includes all kinds of recording devices in which data readable by a computer system is stored. Examples of computer-readable media include Hard Disk Drive (HDD), Solid State Disk (SSD), Silicon Disk Drive (SDD), ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, etc. There is also a carrier wave (eg, transmission over the Internet) that is implemented in the form of.

이상과 같이 본 발명은 양호한 실시 예에 근거하여 설명하였지만, 이러한 실시 예는 본 발명을 제한하려는 것이 아니라 예시하려는 것이므로, 본 발명이 속하는 기술분야의 숙련자라면 본 발명의 기술사상을 벗어남이 없이 위 실시 예에 대한 다양한 변화나 변경 또는 조절이 가능할 것이다. 그러므로, 본 발명의 보호 범위는 본 발명의 기술적 사상의 요지에 속하는 변화 예나 변경 예 또는 조절 예를 모두 포함하는 것으로 해석되어야 할 것이다.As described above, the present invention has been described based on preferred embodiments, but these embodiments are not intended to limit the present invention, but to illustrate the present invention. Various changes, modifications, or adjustments to the examples are possible. Therefore, the protection scope of the present invention should be construed to include all examples of changes, modifications, or adjustments belonging to the spirit of the present invention.

100: 뇌파 측정기 110: 뇌파 측정 센서
130: 뇌파 상태 평가부 150: 전처리 수단
151: 증폭부 153; 필터부
155: A/D 변환부 170: 제어기
200: 지역 통신부 300: 스마트 디바이스
310: 통신부 330: 저장부
350: 표시부 370: 음성 출력부
390: 제어부 400: 서버부
410: 인공지능 서버 430: 빅데이터 서버
450: 개인 서버 470: 메인 서버
500: 출력부100: EEG sensor 110: EEG sensor
130: EEG state evaluation unit 150: pre-processing means
151: amplification unit 153; filter unit
155: A/D conversion unit 170: controller
200: local communication unit 300: smart device
310: communication unit 330: storage unit
350: display unit 370: audio output unit
390: control unit 400: server unit
410: artificial intelligence server 430: big data server
450: personal server 470: main server
500: output unit

Claims (6)

비삽입형 BCI로 사용자의 뇌파를 측정하고 측정된 뇌파 신호를 송신하는 뇌파 측정기; 상기 뇌파 측정기와 연결되며 특정 지역과 관련한 동선, 지형, 및 기상에 관한 정보를 수신하는 지역 통신부; 상기 지역 통신부와 연결된 스마트 디바이스; 상기 스마트 디바이스와 연결된 서버부; 및 상기 스마트 디바이스와 연결되며 상기 뇌파 측정기의 작동에 따른 결과를 출력하는 출력부;를 포함하는 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템으로서,
상기 서버부는,
상기 뇌파 측정기 및 스마트 디바이스와 유/무선 네트워크를 통해 연결된 인공지능 서버;
상기 지역 통신부, 스마트 디바이스 및 인공지능 서버와 유/무선 네트워크를 통해 연결되며 특정 지역과 관련한 동선, 지형, 및 기상 등에 관한 정보를 저장하는 빅데이터 서버;
상기 스마트 디바이스 및 빅데이터 서버와 유/무선 네트워크를 통해 연결되며 카테고리별 추론 값을 저장하는 개인 서버; 및
상기 스마트 디바이스, 인공지능 서버, 빅데이터 서버, 및 개인 서버와 상기 유/무선 네트워크를 통해 연결되며 상기 인공지능 서버로부터의 데이터와 상기 빅데이터 서버로부터의 데이터를 이용하여 결과값 또는 명령값을 도출하는 메인 서버;를 포함하며,
상기 뇌파 측정기는 전체 뇌파를 측정하는 뇌파 측정 센서로부터 수신 받은 측정된 전체 뇌파에서 각각의 주파수 대역의 뇌파가 차지하는 비율을 백분율 형태로 환산하여 뇌파 분포량 신호로 출력하는 뇌파 상태 평가부를 포함하며,
상기 뇌파 상태 평가부는,
상기 측정된 전체 뇌파에서, 8 내지 9.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론의 전진 비행에 해당하는 신호로 출력하고,
상기 측정된 전체 뇌파에서, 10 내지 12.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론의 후진 비행 상태에 해당하는 신호로 출력하며,
상기 측정된 전체 뇌파에서, 13 내지 19.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론의 상승 비행에 해당하는 신호로 출력하며,
상기 측정된 전체 뇌파에서, 20 내지 29.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론의 하강 비행에 해당하는 신호로 출력하며,
상기 측정된 전체 뇌파에서, 30 내지 34.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론의 좌측 비행에 해당하는 신호로 출력하며,
상기 측정된 전체 뇌파에서, 35 내지 39.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론의 좌회전 비행에 해당하는 신호로 출력하며,
상기 측정된 전체 뇌파에서, 40 내지 44.99 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론의 우측 비행에 해당하는 신호로 출력하며,
상기 측정된 전체 뇌파에서, 45 내지 50 Hz 대역의 뇌파 분포량이 높은 경우는 드론의 우회전 비행에 해당하는 신호로 출력하는 것으로 설정하는 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템.
an EEG measuring device that measures the user's EEG with non-inserted BCI and transmits the measured EEG signal; a local communication unit connected to the EEG and receiving information about movement lines, topography, and weather related to a specific area; a smart device connected to the local communication unit; a server unit connected to the smart device; and an output unit connected to the smart device and outputting a result according to the operation of the EEG measuring device; as a multi-control system using artificial intelligence-based EEG measurement and analysis,
The server unit,
an artificial intelligence server connected to the brain wave meter and smart device through a wired/wireless network;
a big data server connected to the local communication unit, a smart device, and an artificial intelligence server through a wired/wireless network and storing information on movement lines, terrain, and weather related to a specific area;
a personal server connected to the smart device and the big data server through a wired/wireless network and storing inference values for each category; and
The smart device, the artificial intelligence server, the big data server, and the personal server are connected through the wired/wireless network, and a result or command value is derived using the data from the artificial intelligence server and the big data server. a main server that includes;
The EEG measuring device includes an EEG state evaluation unit that converts the ratio of EEG of each frequency band in the total EEG received from the EEG measurement sensor that measures the entire EEG to a percentage form and outputs the EEG distribution amount signal,
The EEG state evaluation unit,
If the amount of EEG distribution in the 8 to 9.99 Hz band is high in the measured total EEG, it is output as a signal corresponding to the forward flight of the drone,
In the measured total EEG, when the EEG distribution in the 10 to 12.99 Hz band is high, it is output as a signal corresponding to the backward flight state of the drone,
In the case of the high EEG distribution in the 13 to 19.99 Hz band in the measured total EEG, it is output as a signal corresponding to the ascending flight of the drone,
In the case of the high EEG distribution in the 20 to 29.99 Hz band in the total EEG measured, it is output as a signal corresponding to the descending flight of the drone,
If the amount of EEG distribution in the 30 to 34.99 Hz band is high in the total EEG measured, it is output as a signal corresponding to the left flight of the drone,
In the case of the high EEG distribution in the 35 to 39.99 Hz band in the measured total EEG, it is output as a signal corresponding to the left-turning flight of the drone,
If the amount of EEG distribution in the 40 to 44.99 Hz band is high in the total EEG measured, it is output as a signal corresponding to the right flight of the drone,
A multi-control system using AI-based EEG measurement and analysis, which is set to output as a signal corresponding to a right-turn flight of a drone when the amount of EEG in the 45-50 Hz band is high in the total EEG measured.
 청구항 1에 있어서,
상기 뇌파 측정기는,
상기 뇌파 상태 평가부에서 환산되어 출력된 뇌파 분포량 신호를 디지털 신호로 변환하기 위한 전처리 수단; 및
상기 디지털 신호로 변환된 뇌파 분포량 신호를 드론의 조종에 필요한 전류제어신호로 변환하고, 상기 변환된 전류제어신호를 드론의 조정에 필요한 통신 신호로 변환시키는 제어기;를 더 포함하는 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템..
The method according to claim 1,
The EEG meter,
preprocessing means for converting the EEG distribution amount signal converted and output by the EEG condition evaluation unit into a digital signal; and
AI-based brain wave measurement further comprising a controller that converts the EEG distribution amount signal converted into the digital signal into a current control signal required for the control of the drone, and converts the converted current control signal into a communication signal required for the control of the drone and multi-control system using analysis..
 청구항 2에 있어서,
상기 출력부는 상기 뇌파 측정기에 의해 조정되는 무인항공기(드론), 상기 뇌파 측정기에 의해 창작되는 음악 및 미술의 창작물을 포함하는 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템.
3. The method according to claim 2,
The output unit is an unmanned aerial vehicle (drone) controlled by the EEG meter, a multi-control system using artificial intelligence-based EEG measurement and analysis including creations of music and art created by the EEG meter.
 청구항 2에 있어서,
상기 전처리 수단은,
상기 뇌파 상태 평가부(130)에서 환산되어 출력된 뇌파 분포량 신호를 수신받으며, 상기 수신된 뇌파 분포량 신호를 증폭하는 증폭부;
상기 증폭된 뇌파 분포량 신호 중에서 저역통과필터와 고역통과필터를 이용하여 필요한 영역대의 뇌파 분포량 신호만을 선별하는 필터부; 및
상기 선별된 뇌파 분포량 신호를 디지털 신호로 변환하는 A/D 변환부;를 포함하는 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템.
3. The method according to claim 2,
The pre-processing means,
an amplifying unit receiving the EEG distribution amount signal converted and output by the EEG condition evaluation unit 130, and amplifying the received EEG distribution amount signal;
a filter unit that selects only EEG signals in a necessary region using a low-pass filter and a high-pass filter from among the amplified EEG signals; and
A multi-control system using AI-based EEG measurement and analysis, including; A/D conversion unit for converting the selected EEG distribution signal into a digital signal.
 청구항 4에 있어서,
상기 증폭부는 상기 수신된 뇌파 분포량 신호를 1000배 증폭하되 차동 증폭하여 불필요한 노이즈를 제거하는 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템.
5. The method according to claim 4,
The amplification unit amplifies the received EEG signal by 1000 times but differentially amplifies it to remove unnecessary noise. A multi-control system using AI-based EEG measurement and analysis.
 청구항 4에 있어서,
상기 필터부는 상기 증폭된 뇌파 분포량 신호 중에서 8 Hz 미만의 주파수 대역의 뇌파 분포량 신호 및 50 Hz를 초과하는 주파수 대역의 뇌파 분포량 신호를 필터링하여 제거하는 인공지능 기반 뇌파 측정 및 분석을 이용한 다중관제 시스템.
5. The method according to claim 4,
The filter unit filters and removes the EEG signal in the frequency band of less than 8 Hz and the EEG signal in the frequency band exceeding 50 Hz among the amplified EEG signals. A multi-control system using AI-based EEG measurement and analysis.
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