KR102365960B1

KR102365960B1 - Personalized cognitive training method and device

Info

Publication number: KR102365960B1
Application number: KR1020200185276A
Authority: KR
Inventors: 이종원; 나기용
Original assignee: 주식회사 에이티앤씨
Priority date: 2020-12-28
Filing date: 2020-12-28
Publication date: 2022-02-23
Also published as: KR20220094186A; CN116711017A

Abstract

The present invention relates to a customized cognitive training method and device. In the customized cognitive training device for performing a plurality of cognitive training according to an embodiment of the present invention, the method comprises: a step of inputting user data into the device and setting questions of a predetermined type depending on the brain region to be trained; a step of determining a cognitive training result score according to the feedback provided by a user on the set questions; and a step of determining next questions depending on the current cognitive training result score, wherein the step of determining of the next questions may include changing the next question type depending on the cognitive training result score. Accordingly, it is possible to classify and store questions by type, stage, and item and to perform customized cognitive training for each user by varying the difficulty adjustment according to the user data and relevance. In addition, the brain activation efficiency is also excellent, and the treatment efficiency of the user can be increased.

Description

PERSONALIZED COGNITIVE TRAINING METHOD AND DEVICE

본 발명은 맞춤형 인지 훈련 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for customized cognitive training.

뇌의 영역에서 인지 훈련과 연관된 영역은 브로카(Broca) 영역, 베르니케(Werniche) 영역, 좌우 배측장 전전두피질(DLPFC, Dorsolateral Prefrontal Cortex) 영역, 좌우 두정 체감각 연합피질(PSAC, Parietal Somatosensory Association Cortex)로 총 6개 영역이 존재한다.The areas of the brain related to cognitive training are Broca's area, Werniche's area, left and right dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) areas, and left and right parietal somatosensory association (PSAC) areas. Cortex), and there are a total of 6 regions.

인지 훈련은 다양한 이유로 수행될 수 있지만, 인지 기능 장애를 개선 혹은 예방을 위하여 사용될 수도 있다. 예를 들어, 노인성 인지 장애, 그 중에서도 노인성 치매는 정상적으로 생활해오던 사람이 65세 이후 다양한 원인에 의해 뇌기능이 손상되면서 이전에 비해 인지 기능이 지속적이고 전반적으로 저하되어 일상생활에 상당한 지장이 나타나고 있는 상태를 의미하며, 치매를 예방하거나 그 진행을 늦추는 등의 치료를 수행하려면 인지 기능 저하를 방지하기 위해 인지 훈련을 수행하여야 한다.Cognitive training can be performed for a variety of reasons, but can also be used to improve or prevent cognitive dysfunction. For example, in geriatric cognitive impairment, especially senile dementia, the brain function is impaired due to various causes after the age of 65 in a person who has been living normally, and the cognitive function is continuously and generally deteriorated compared to before, which significantly interferes with daily life. In order to perform treatment such as preventing or slowing the progression of dementia, cognitive training must be performed to prevent cognitive decline.

종래 기술은 치매 사용자의 뇌 상태에 따라서만 사용자를 분류하였으며, 사용자 개개인의 특성은 고려하지 않고 인지 훈련을 수행하였다.
예를 들어, 치매 환자의 경우 초기 치매 환자는 오래된 과거 기억을 기억하고 있으나, 중증 치매 환자는 오래된 과거 기억은 기억하지 못하고 최근의 기억만 기억하고 있을 수 있다. 이때, 치매 환자들이 공학도일 경우, 인지 훈련 문제를 '특허법'에서 출제한다면, 초기 치매 환자와 중증 치매 환자 모두 정답을 맞출 수 없을 것이다. 반면, 인지 훈련 문제를 '물리학'에서 출제한다면, 오래된 과거 기억을 기억하는 초기 치매 환자는 정답을 맞출 수 있고, 중증 치매 환자는 정답을 맞출 수 없을 것이다.
또한, 동일한 초기 치매 환자로 환자 1은 공학도고, 환자 2는 법률가가 직업일 경우, 치매 진행 정도가 동일하다고 동일한 레벨의 '물리학' 문제를 출제한다면, 환자 1은 과거 기억을 바탕으로 문제를 풀어 뇌 자극이 제대로 이루어지지만, 환자 2는 과거 기억을 바탕으로도 문제를 풀 수 없어 제대로 뇌 자극이 수행되지 않는다.
즉, 사용자의 과거부터 현재까지 타임라인을 고려한 사용자 이력 등을 문제에 반영하지 않는다면, 치매 환자의 치매 진행 정도를 아무리 세밀하게 판단한다고 하더라도 사용자의 뇌를 활성화시킬 문제를 적절하게 출력할 수 없다.In the prior art, users were classified only according to the brain state of the dementia users, and cognitive training was performed without considering individual characteristics of the users.
For example, in the case of a dementia patient, a patient with early dementia may remember old memories, but a patient with severe dementia may not remember old memories but only recent memories. At this time, if dementia patients are engineering students, and if the cognitive training problem is presented in the 'Patent Act', neither the early stage dementia patients nor the severe dementia patients will be able to give the correct answer. On the other hand, if the cognitive training problem is 'physics', patients with early dementia who remember old memories will be able to get the correct answer, and patients with severe dementia will not be able to get the correct answer.
In addition, if the same early dementia patient, patient 1 is an engineering student, and patient 2 is a lawyer, and the degree of dementia progress is the same, if the same level of 'physics' questions are asked, patient 1 solves the problem based on past memories Brain stimulation is performed properly, but patient 2 cannot solve the problem even based on past memories, so brain stimulation is not performed properly.
That is, if the user history from the user's past to the present is not reflected in the problem, the problem that will activate the user's brain cannot be properly output no matter how detailed the dementia progression level of the dementia patient is determined.

다시 말해, 인지 훈련은 사용자의 인지 기능 저하를 방지하기 위해 뇌가 지속적으로 활성화 되도록 수행하는 것으로, 같은 상태의 치매 사용자라 하더라도 사용자의 이력에 따라 뇌를 활성화시키는 문제 항목과 난도는 상이할 수 있다.In other words, cognitive training is performed so that the brain is continuously activated to prevent deterioration of the user's cognitive function. .

따라서, 실질적이고 지속적으로 사용자의 뇌를 활성화시킬 수 있도록 사용자 데이터를 고려하여 맞춤형 인지 훈련 문제를 풀게끔 하고, 뇌 활성화 정도가 떨어지지 않도록 항목과 레벨을 조절할 수 있는 맞춤형 인지 훈련이 필요하였다.Therefore, it was necessary to solve the problem of customized cognitive training in consideration of user data so as to activate the user's brain practically and continuously, and to perform customized cognitive training that can adjust items and levels so that the degree of brain activation does not decrease.

(특허문헌 1) KR10-1295187 B1(Patent Document 1) KR10-1295187 B1

본 발명은, 상술한 문제점을 해결하기 위하여, 각 환자 혹은 사용자 별 데이터와 구조화된 데이터베이스를 이용하여 각 환자 혹은 사용자 별 맞춤 인지 훈련을 수행하고, 뇌 활성화가 이루어지도록 사용자 이력 정보와 상기 문제 유형 간의 연관성을 고려한 문제 유형으로 조절하여 최적의 뇌 활성화 효율을 유도하는 인지 훈련을 수행할 수 있는 맞춤형 인지 훈련 방법 및 장치를 제공하고자 한다.In order to solve the above problems, the present invention performs customized cognitive training for each patient or user using data for each patient or user and a structured database, and provides a link between user history information and the problem type to activate the brain. An object of the present invention is to provide a customized cognitive training method and apparatus that can perform cognitive training that induces optimal brain activation efficiency by adjusting to problem types considering relevance.

본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인지 훈련 방법은, 사용자의 데이터를 상기 장치에 입력하고, 훈련 받는 뇌 영역에 따라 미리 정해진 종류의 문제를 출제하는 단계; 사용자가 출제된 상기 문제에 대해 제공한 피드백에 따라 인지 훈련 결과 점수를 판정하는 단계; 및 현재 차수의 인지 훈련 결과 점수에 따라 다음 차수의 문제를 결정하는 단계; 를 포함하며, 상기 다음 차수의 문제를 결정하는 단계는, 인지 훈련 결과 점수에 따라 다음 차수의 문제 유형을 변경하는 것을 포함하는 할 수 있다.A customized cognitive training method according to an embodiment of the present invention includes the steps of: inputting user data into the device, and asking questions of a predetermined type according to a brain region to be trained; determining a cognitive training result score according to the feedback provided by the user on the posed question; and determining a next-order problem according to the current-order cognitive training result score; The determining of the next-order problem may include changing the next-order problem type according to a cognitive training result score.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 다음 차수의 문제를 결정하는 단계는,According to an embodiment of the present invention, the step of determining the next-order problem comprises:

인지 훈련 결과 점수에 따라 문제의 난도 및 문제 유형 중 적어도 하나를 변경 혹은 유지시키되, 문제 유형의 변경은 문제의 난도 변경에도 인지 훈련 결과 점수의 변동이 일정 범위 이하인 경우에 수행할 수 있다.At least one of the difficulty level and the problem type is changed or maintained according to the cognitive training result score, but the change of the problem type can be performed when the change in the cognitive training result score is within a certain range even when the difficulty level of the problem is changed.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 다음 차수의 문제를 결정하는 단계는, 상기 사용자의 데이터를 고려하여 문제 유형을 다른 유형으로 변경할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the determining of the next-order problem may change the problem type to another type in consideration of the user's data.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 다음 차수의 문제를 결정하는 단계는, 현재 차수의 인지 훈련 결과 점수가 사전 설정된 최적 점수 범위에 미치지 못하는 경우, 다음 차수의 인지 훈련 결과 점수가 사전 설정된 최적 점수 범위 내에 존재하도록 문제 난도를 낮게 변경하거나, 또는 다음 차수의 인지 훈련 결과 점수가 사전 설정된 최적 점수 범위 내에 존재하도록 사용자 데이터와 연관성 있는 문제 유형이 포함되는 문제 풀로 변경할 수 있다.In addition, the step of determining the problem of the next order according to an embodiment of the present invention may include, in the case where the cognitive training result score of the current order does not reach a preset optimal score range, the cognitive training result score of the next order is a preset optimal score. The difficulty level of the problem may be lowered so that it is within the score range, or the problem pool may be changed to a problem pool that includes problem types related to user data so that the next-order cognitive training result score is within a preset optimal score range.

반면, 상기 다음 차수의 문제를 결정하는 단계는, 현재 차수의 인지 훈련 결과 점수가 사전 설정된 최적 점수 범위를 초과하는 경우, 다음 차수의 인지 훈련 결과 점수가 사전 설정된 최적 점수 범위 내에 존재하도록 문제 난도를 높게 변경하거나, 또는 다음 차수의 인지 훈련 결과 점수가 사전 설정된 최적 점수 범위 내에 존재하도록 사용자 데이터와 연관성 없는 문제 유형이 포함되는 문제 풀로 변경할 수 있다.On the other hand, in the step of determining the problem of the next order, when the cognitive training result score of the current order exceeds a preset optimal score range, the difficulty of the problem is adjusted so that the cognitive training result score of the next order exists within the preset optimal score range. It can be changed to a higher value, or to a problem pool that includes problem types that are not related to user data so that the next-order cognitive training result score is within a preset optimal score range.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 사용자 데이터는 상기 사용자의 학력, 구사 언어, 성별, 거주 지역 이력 및 직업 이력 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Also, according to an embodiment of the present invention, the user data may include at least one of the user's educational background, spoken language, gender, residential area history, and job history.

한편, 본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 인지 훈련에 이용되는 단어를 단계 별로 또는 하나의 단계 내에서 항목 별로 분류하여 저장하며, 이때, 상기 단계는 1 내지 n 단계를 포함하며, 상기 n은 2 이상의 양의 정수인 콘텐츠 저장부를 포함하는 치매 치료를 위한 맞춤형 인지 훈련 장치에서, 각 차수 별로 기설정된 기간 동안 각 뇌 영역을 활성화 시키도록 제출된 복수의 종류의 문제들에 대해 입력된 답변을 통해 결과 점수를 산출하는 단계; 및 상기 결과 점수에 따라 다음 차수의 콘텐츠 저장부의 단계 또는 항목을 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.On the other hand, according to another embodiment of the present invention, the words used for cognitive training are classified and stored for each step or by item within one step, wherein the step includes steps 1 to n, where n is In a customized cognitive training device for dementia treatment including a content storage unit that is a positive integer of 2 or more, results are obtained through input answers to a plurality of types of problems submitted to activate each brain region for a preset period for each order calculating a score; and determining a step or item of a next-order content storage unit according to the result score.

본 발명의 다른 일 실시예에 따른 상기 다음 차수의 콘텐츠 저장부의 단계 또는 항목을 결정하는 단계는, 상기 결과 점수에 따라 문제의 난도 및 문제의 유형 중 적어도 하나를 변경 혹은 유지시키되, 문제 난도를 조절하여도 상기 결과 점수가 사용자가 설정한 최적 범위를 벗어나며 복수 차수 동안 연속하여 상기 결과 점수의 변동이 일정 범위 이하인 경우, 문제 풀이 변경되도록 상기 콘텐츠 저장부의 단계 또는 항목을 변경할 수 있다.The step of determining the step or item of the next-order content storage unit according to another embodiment of the present invention includes changing or maintaining at least one of the difficulty level of the problem and the type of the problem according to the result score, but adjusting the difficulty level of the problem Even so, when the result score is out of the optimal range set by the user and the variation of the result score is less than a certain range for a plurality of consecutive orders, the step or item of the content storage unit may be changed to change the problem solution.

본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 상기 콘텐츠 저장부의 단계 또는 항목을 변경하는 단계는, 상기 장치에 입력된 사용자 데이터 및 현재 차수의 인지 훈련 결과 점수를 이용하여 사용자 데이터와 연관된 항목의 문제 출제를 위한 우선순위를 조절할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, the step or the changing of the item of the content storage unit is to use the user data input to the device and the current grade cognitive training result score to solve the problem of the item related to the user data. You can adjust the priority for

구체적으로, 본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 상기 콘텐츠 저장부의 단계는, 숫자가 커질수록 상기 항목을 세분화한 하위 개념의 단어들을 포함하며, 상기 결과 점수가 사용자가 설정한 최적 범위보다 미만으로 복수 차수 동안 연속하여 유지되는 경우, 상기 단계를 감소시키고 상기 사용자 데이터와 연관성 있는 항목에 우선순위를 부여하며, 상기 결과 점수가 사용자가 설정한 최적 범위를 초과하여 복수 차수 동안 연속하여 유지되는 경우, 상기 단계를 증가시키고 상기 사용자 데이터와 연관성 없는 항목에 우선순위를 부여할 수 있다.Specifically, according to another embodiment of the present invention, the step of the content storage unit includes words of a sub-concept of subdivided items as the number increases, and the result score is lower than the optimal range set by the user. If continuously maintained for a plurality of orders, reduce the step and give priority to items related to the user data, and if the result score exceeds the optimal range set by the user and is continuously maintained for a plurality of orders, It is possible to increase the step and give priority to items not related to the user data.

또한, 현재 인지 훈련 차수가 제1 차수인 경우, 상기 사용자 데이터와 연관성 있는 항목에 우선순위를 부여하여 문제 풀을 결정하고, 다음 차수의 문제 풀도 상기 제1 차수의 문제 풀을 그대로 유지하며, 현재 인지 훈련의 문제 난도는 최소 레벨로 출제할 수 있다.In addition, when the current cognitive training order is the first order, priority is given to items related to the user data to determine the problem pool, and the problem pool of the next order also maintains the first order problem pool as it is, The difficulty level of the cognitive training questions can be asked at the minimum level.

한편, 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따르면, 각 인지 훈련 시 동시에 복수의 뇌 영역을 훈련할 경우, 뇌 영역에 따라 미리 정해진 유형의 문제를 혼합한 문제가 출제될 수 있다.On the other hand, according to another embodiment of the present invention, when a plurality of brain regions are trained at the same time during each cognitive training, a problem in which a problem of a predetermined type is mixed according to the brain region may be asked.

본 발명의 다른 양태인 복수의 인지 훈련을 수행하는 맞춤형 인지 훈련 장치로서, 문제 출제에 이용되는 콘텐츠를 단계별로 또는 항목별로 분류하여 저장하는 콘텐츠 저장부; 인지 훈련을 통해 활성화되는 뇌 영역과 사용자 데이터를 고려하여 이에 대응하는 인지 훈련을 위한 문제를 출제하는 문제 출제부; 상기 문제 출제부에서 출제한 문제에 대해 획득한 점수의 범위 또는 점수의 유지 여부를 판단하는 점수 판단부; 및 상기 점수 판단부의 결과에 따라 상기 문제의 레벨 또는 문제의 풀(Pool)을 변경하는 상기 문제 변경부;를 포함하며, 상기 문제 변경부는, 사전 설정된 최적 점수 범위가 유지되도록 상기 문제의 레벨을 조절하는 레벨 조절 모듈과, 획득한 인지 훈련 결과 점수에 따라 다음 차수의 문제 유형을 변경하는 풀 변환 모듈을 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a customized cognitive training apparatus for performing a plurality of cognitive training, comprising: a content storage unit for classifying and storing content used for problem-taking step by step or by item; a problem questioning unit that takes into account the brain regions activated through cognitive training and user data, and asks questions for cognitive training corresponding thereto; a score determination unit for determining whether to maintain a score range or a score obtained for the questions asked by the problem setting unit; and the problem changing unit that changes the level of the problem or the pool of problems according to the result of the score determining unit, wherein the problem changing unit adjusts the level of the problem so that a preset optimal score range is maintained It may include a level adjustment module that does the following, and a pool transformation module that changes the next-order problem type according to the acquired cognitive training result score.

본 발명의 일 실시예에 따른 상기 풀 변환 모듈은, 상기 레벨 조절 모듈에 의한 문제 난도 변경에도 인지 훈련 결과 점수의 변동이 일정 범위 이하일 때 문제의 유형을 변경하도록 문제 풀을 포함하는 상기 콘텐츠 저장부의 단계 또는 항목을 변경할 수 있다.The pool transformation module according to an embodiment of the present invention is the content storage unit including a problem pool to change the type of problem when the change of the cognitive training result score is less than or equal to a certain range even when the difficulty level of the problem is changed by the level adjustment module You can change steps or items.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 콘텐츠 저장부는, 상기 단어를 단계 별로 또는 하나의 단계 내에서 항목 별로 분류하여 저장하며, 이때, 상기 단계는 1 내지 n 단계를 포함하며, 상기 n은 2 이상의 양의 정수이며, 상기 1 단계는 명사 항목과 동사 항목을 포함하며, 단계의 숫자가 커질수록 상기 항목을 세분화한 하위 개념의 단어들을 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the content storage unit classifies and stores the word by stage or by item within one stage, wherein the stage includes 1 to n stages, and n is 2 or more. It is a positive integer, and step 1 includes a noun item and a verb item, and as the number of steps increases, it may include words of sub-concepts that subdivide the items.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 콘텐츠 저장부는, 단어 문제에 출제되는 단어를 포함하는 단어 모듈; 문장 문제에 출제되도록 단어를 문장 구조에 따라 분류하여 저장하는 문장 구조 모듈; 사용자 신상 정보 및 사용자 치료 정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 데이터를 저장하는 사용자 데이터 모듈; 을 포함하는 인지훈련 데이터베이스(DB)를 포함할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the content storage unit may include: a word module including a word to be asked in a word problem; a sentence structure module for classifying and storing words according to a sentence structure so as to be asked in a sentence problem; a user data module for storing user data including at least one of user personal information and user treatment information; It may include a cognitive training database (DB) comprising a.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 풀 변환 모듈은, 사전 설정된 최적 점수 범위 미만으로 상기 결과 점수가 유지되는 경우, 상위 개념의 단어들이 출제되도록 상기 단어 모듈의 단계를 감소시켜 항목을 변경하며, 사전 설정된 최적 점수 범위를 초과하여 상기 결과 점수가 유지되는 경우, 하위 개념의 단어들이 출제되도록 상기 단어 모듈의 단계를 증가시켜 항목을 변경할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the pool conversion module changes the item by reducing the step of the word module so that the higher-level words are presented when the result score is maintained below the preset optimal score range, , when the result score is maintained beyond the preset optimal score range, the item may be changed by increasing the level of the word module so that words of sub-concepts are presented.

또한, 상기 풀 변환 모듈은, 사전 설정된 최적 점수 범위 미만으로 상기 결과 점수가 유지되는 경우, 사용자 데이터와 연관성 있는 문제 유형을 포함하는 문제 풀에서 문제를 출제하며, 모두 사전 설정된 최적 점수 범위를 초과하여 나올 경우, 상기 사용자 데이터와 연관성 없는 문제 유형을 포함하는 문제 풀에서 문제를 출제할 수 있다.In addition, the pool transformation module, when the result score is maintained below a preset optimal score range, questions from a problem pool including a problem type related to user data, all exceeding a preset optimal score range When it comes out, a question can be asked from a question pool including a question type that is not related to the user data.

더하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 레벨 조절 모듈은, 문제 난도를 감소시키거나 현재 인지 훈련 차수가 제1 차수인 경우, 상기 사용자 데이터 모듈로부터 전달받은 사용자 데이터와 관련된 항목에 우선순위를 부여하여 입력 받은 사용자의 데이터와 연관된 문제 풀에서 문제를 출제할 수 있다.In addition, the level adjustment module according to an embodiment of the present invention reduces problem difficulty or gives priority to items related to user data received from the user data module when the current cognitive training order is the first order. You can ask questions from the problem pool related to the inputted user's data.

구체적인 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 단어 모듈은, 단어, 색상 및 도형 중 적어도 하나의 항목을 포함하며, 상기 문장 구조 모듈은, 주어, 서술어, 목적어, 보어 중 적어도 하나의 항목을 포함하며, 상기 사용자 데이터 모듈은, 상기 사용자의 학력, 언어, 성별, 지역, 직업 중 적어도 하나의 항목을 포함하며, 상기 문제 출제부는, 자극되는 뇌 구역, 상기 레벨 조절 모듈이 결정한 난도, 및 상기 풀 변환 모듈이 변환한 풀 중 적어도 하나를 이용하여 이에 대응되는 종류의 문제를 출력할 수 있다.According to a specific embodiment of the present invention, the word module includes at least one item of a word, a color, and a figure, and the sentence structure module includes at least one item of a subject, a predicate, an object, and a complement. , the user data module includes at least one of the user's academic background, language, gender, region, and occupation, and the question questioner includes a brain region stimulated, a difficulty determined by the level control module, and the pool transformation At least one of the pools converted by the module can be used to output a corresponding type of problem.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 제어부는, 문제 출제에 이용되는 콘텐츠를 업데이트하도록 서버와 연동되어 상기 서버로부터 새로운 콘텐츠를 검색하고 수집하는 단어 검색 및 수집 모듈; 및 상기 새로운 콘텐츠를 분석하여 기존의 단계별로 또는 항목별로 분류하는 단어 분석 및 분류 모듈;을 포함할 수 있다.On the other hand, the control unit according to an embodiment of the present invention, a word search and collection module for searching and collecting new content from the server in conjunction with the server to update the content used for problem-taking; and a word analysis and classification module that analyzes the new content and classifies it by existing stages or items.

본 발명의 일 실시예에 따른 상기 단어 분석 및 분류 모듈은, 상기 콘텐츠 저장부에 검색된 상기 콘텐츠와 관련된 상기 상위 개념 단어 또는 하위 개념 단어가 있을 경우, 각 상위 개념 단어 또는 하위 개념 단어의 하위 또는 상위 단계로 저장하고, 상기 콘텐츠 저장부에 검색된 상기 콘텐츠와 관련된 상기 상위 개념 단어 또는 하위 개념 단어가 없을 경우, 상기 단어 검색 및 수집 모듈이 검색된 콘텐츠와 관련된 상기 상위 개념 단어 또는 하위 개념 단어를 검색 및 수집할 수 있다.In the word analysis and classification module according to an embodiment of the present invention, when there is the upper level concept word or lower level concept word related to the content searched for in the content storage unit, a lower level or higher level of each higher level concept word or lower level concept word step, and when there is no upper level concept word or lower level concept word related to the searched content in the content storage unit, the word search and collection module searches for and collects the upper level concept word or lower level concept word related to the searched content can do.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 단어 분석 및 분류 모듈은, 인공 지능을 이용하여 콘텐츠를 분석 또는 분류하며, 이때, 상기 콘텐츠는 단어, 문장 및 이미지 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In addition, the word analysis and classification module according to an embodiment of the present invention analyzes or classifies content using artificial intelligence, and in this case, the content may include at least one of a word, a sentence, and an image.

더하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 단어 분석 및 분류 모듈은, 분석 또는 분류된 콘텐츠를 단계별로 또는 항목별로 클라우드 서버에 저장할 수 있다.In addition, the word analysis and classification module according to an embodiment of the present invention may store the analyzed or classified content step by step or item by item in the cloud server.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 인지 훈련 장치와 연동되며, 상기 인지 훈련 장치와 동시에 또는 교대로 사용자의 뇌 자극을 수행하도록 코일을 이용하여 자기장으로 사용자의 뇌를 자극하는 자기장 자극 장치를 더 포함할 수 있다.On the other hand, according to another embodiment of the present invention, a magnetic field stimulation device that is interlocked with the cognitive training device and stimulates the user's brain with a magnetic field using a coil to perform the user's brain stimulation simultaneously or alternately with the cognitive training device may further include.

상기 자기장 자극 장치는, TMS(Transcranial　Magnetic　Stimulation) 장치, 또는 TDCS(Transcranial　Direct Current　Stimulation) 장치를 포함할 수 있다.The magnetic field stimulator may include a TMS (Transcranial 　 Magnetic Stimulation) device or a TDCS (Transcranial 　 Direct Current Stimulation) device.

본 발명의 또 다른 양태로서, 상술한 방법을 컴퓨터상에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한, 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체를 제공할 수 있다.As another aspect of the present invention, it is possible to provide a computer-readable recording medium in which a program for executing the above-described method on a computer is recorded.

본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인지 훈련 방법 및 장치는 문제를 종류별, 단계별, 항목별로 분류하여 저장하고, 사용자 이력 정보와 상기 문제 유형 간의 연관성을 고려한 문제 유형으로 변경하여 각 사용자 별 맞춤형 인지 훈련을 수행할 수 있으며, 뇌 자극이 되도록 문제를 종류별, 단계별, 항목별로 조절하여 출제할 수 있어 뇌 활성화 효율도 우수하며, 사용자의 치료 효율을 상승시킬 수 있다.A customized cognitive training method and apparatus according to an embodiment of the present invention classifies and stores problems by type, stage, and item, and changes to a problem type in consideration of the correlation between user history information and the problem type, thereby providing customized cognitive training for each user can be performed, and the problem can be adjusted by type, step, and item so as to stimulate the brain, so the brain activation efficiency is excellent, and the treatment efficiency of the user can be increased.

도 1은 뇌의 인지 훈련 관련 영역과 상기 영역을 활성화시키기 위해 수행되는 인지 훈련 종류에 대한 표를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인지 훈련 장치의 구성을 간략하게 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 저장부의 구성을 간략하게 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 저장부가 단어를 분류 및 저장하는 구조를 도시한 것이다.
도 5는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 콘텐츠 저장부가 단어를 분류 및 저장하는 구조를 도시한 것이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 문장 구조 모듈의 문제를 분류 및 저장하는 구조를 도시한 것이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인지 훈련 방법의 플로우 차트를 도시한 것이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인지 훈련 방법의 레벨 조절을 위한 플로우 차트를 도시한 것이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인지 훈련 방법의 레벨 조절 및 문제 풀 조절을 위한 플로우 차트를 도시한 것이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인지 훈련 방법의 문제 풀 조절을 위한 플로우 차트를 도시한 것이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인지 훈련 방법의 사용자 데이터를 고려한 레벨 및 문제 풀 조절을 위한 플로우 차트를 도시한 것이다.
도 12는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 제어부의 구성 및 동작을 간략하게 블록도로 도시한 것이다.
도 13은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 단어 분석 및 분류 모듈이 단어를 분류하는 방식을 도시한 것이다.
도 14는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 단어 분석 및 분류 모듈이 단어를 분류하는 플로우 차트를 도시한 것이다.1 shows a table of cognitive training-related regions of the brain and types of cognitive training performed to activate the regions.
2 is a block diagram schematically illustrating the configuration of a customized cognitive training apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram schematically illustrating a configuration of a content storage unit according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating a structure in which a content storage unit classifies and stores words according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a structure in which a content storage unit classifies and stores words according to another embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating a structure for classifying and storing problems of a sentence structure module according to an embodiment of the present invention.
7 is a flowchart of a customized cognitive training method according to an embodiment of the present invention.
8 is a flowchart illustrating a level adjustment of a customized cognitive training method according to an embodiment of the present invention.
9 is a flowchart illustrating a level control and problem pool control of a customized cognitive training method according to an embodiment of the present invention.
10 is a flowchart illustrating a problem pool adjustment of a customized cognitive training method according to an embodiment of the present invention.
11 is a flowchart illustrating a level and problem pool adjustment in consideration of user data of a customized cognitive training method according to an embodiment of the present invention.
12 is a schematic block diagram illustrating the configuration and operation of a control unit according to another embodiment of the present invention.
13 is a diagram illustrating a method of classifying words by a word analysis and classification module according to another embodiment of the present invention.
14 is a flowchart illustrating a word analysis and classification module classifying words according to another embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시형태를 설명한다. 그러나 본 발명의 실시형태는 여러 가지의 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명하는 실시형태로만 한정되는 것은 아니다. 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있으며, 도면상의 동일한 부호로 표시되는 요소는 동일한 요소이다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. However, the embodiment of the present invention may be modified in various other forms, and the scope of the present invention is not limited only to the embodiments described below. The shapes and sizes of elements in the drawings may be exaggerated for a clearer description, and elements indicated by the same reference numerals in the drawings are the same elements.

이하, 맞춤형 인지 훈련을 받거나, 맞춤형 인지 훈련을 받도록 맞춤형 인지 훈련 장치를 제어하는 자를 사용자라고 정의한다. Hereinafter, a person who receives customized cognitive training or controls the customized cognitive training apparatus to receive customized cognitive training is defined as a user.

이하, 인지 장애 환자는 사용자 중 일 실시예일뿐이며, 예를 들어, 노인성 치매 환자 등이 포함될 수 있고, 아래에서 치매 환자를 예시하여 설명하는 실시예는 다른 종류의 인지 장애 환자나 맞춤형 인지 훈련 받는 사용자를 의미할 수 있다.
이하, 문제 레벨은 사용되는 단어 또는 도형 또는 색상의 개수에 따라 정의될 수 있다.
이하, 문제 유형은 종류별, 단계별, 항목별로 분류하여 데이터베이스에서 저장된 인지 훈련 문제에서 사용되는 단어를 포함하며, 자극될 복수의 뇌 영역에 사용되는 모든 단어가 상기 데이터베이스에 저장될 수 있다. 상기 문제 유형은 상기 단어를 선택 및 추출하는 기준 또는 결과를 의미할 수 있으며, 본 발명의 일 실시예에서 사용자 이력 정보와의 연관성을 고려하여 동일한 뇌 영역을 자극하면서도 문제 유형을 변경할 수 있다.Hereinafter, the cognitive impairment patient is only one embodiment of the users, for example, geriatric dementia patients, etc. may be included, and the embodiments described below by exemplifying dementia patients are other types of cognitive impairment patients or users receiving customized cognitive training. can mean
Hereinafter, the problem level may be defined according to the number of words, figures, or colors used.
Hereinafter, problem types include words used in cognitive training problems stored in a database by classifying them by type, stage, and item, and all words used in a plurality of brain regions to be stimulated may be stored in the database. The problem type may mean a criterion or result for selecting and extracting the word, and in an embodiment of the present invention, the problem type may be changed while stimulating the same brain region in consideration of association with user history information.

본 발명은 다양한 이유로 수행되는 인지 훈련에 사용될 수 있으며, 어린이의 두뇌 개발을 돕거나 인지 장애 등으로 뇌 발달이 저하될 경우 뇌 활성화를 도와 치료 또는 예방의 목적으로 사용될 수 있다.The present invention can be used for cognitive training performed for various reasons, and can be used for the purpose of treatment or prevention by helping children's brain development or by helping brain activation when brain development is reduced due to cognitive impairment.

특히, 본 발명은 노인성 인지 장애를 치료하고 예방하는 데 사용될 수 있으며, 노인성 인지 장애로는 기억력이 감퇴되는 기억 장애, 신경퇴행성 질환인 알츠하이머 등의 치매 질병이 존재할 수 있으며, 인지 훈련을 통해 뇌 활동 저하를 막고 인지 장애 등의 질병을 치료 또는 예방할 수 있다.In particular, the present invention can be used to treat and prevent senile cognitive impairment, and as senile cognitive impairment, there may be dementia diseases such as memory impairment, neurodegenerative disease, Alzheimer's, and brain activity through cognitive training. It can prevent deterioration and treat or prevent diseases such as cognitive impairment.

도 1은 뇌의 인지 훈련 관련 영역과 상기 영역을 활성화시키기 위해 수행되는 인지 훈련 종류에 대한 표를 도시한 것이다.1 shows a table of cognitive training-related regions of the brain and types of cognitive training performed to activate the regions.

도 1에 도시된 바와 같이, 인지 기능을 수행하는 뇌 영역은 총 6 개의 영역으로서, 브로카(Broca) 영역, 베르니케(Werniche) 영역, 좌우 배측장 전전두피질(DLPFC, Dorsolateral Prefrontal Cortex) 영역, 좌우 두정 체감각 연합피질(PSAC, Parietal Somatosensory Association Cortex)을 포함한다.As shown in Figure 1, the brain region performing cognitive functions is a total of six regions, Broca (Broca) area, Werniche (Werniche) area, left and right dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC, Dorsolateral Prefrontal Cortex) area, It includes the left and right parietal somatosensory association cortex (PSAC).

상기 브로카 영역은 구문, 문법, 말 표현을 담당하며, 베르니케 영역은 말의 의미, 분류를 담당한다. 또한, 좌우 DLPF는 행동 이름, 사물 이름 또는 공간 기억을 담당하고, 좌우 PSAC는 공간이나, 방향 작업을 담당한다.The Broca's area is responsible for syntax, grammar, and speech expression, and the Wernicke area is responsible for the meaning and classification of speech. In addition, the left and right DLPFs are responsible for action names, object names, or spatial memory, and the left and right PSACs are responsible for spatial or direction tasks.

따라서, 상기 영역을 활성화 시키기 위해서는 각 영역마다 다른 종류의 인지 훈련을 수행하여야 하며, 도 1에 도시된 바와 같이, 브로카 영역은 유사한 문장 선택, 옳고 그른 문장 선택을 수행할 수 있고, 베르니케 영역은 올바른 단어 찾기나 사진에 맞는 단어 맞추기를 통해 활성화될 수 있다.Therefore, in order to activate the region, different types of cognitive training must be performed for each region. It can be activated by finding the right word or matching a word to a picture.

또한, 좌측 DLPFC는 단어 암기, 도형 색깔 맞추기와 도형 위치 맞추기를, 우측 DLPFC는 단어 암기 또는 행동 상태 맞추기 또는 사물 이름 맞추기를 수행할 때 활성화될 수 있으며, 좌측 PSAC는 특정 글자 찾기, 우측 PSAC는 색상 및 도형 찾기를 수행하여 활성화될 수 있다.In addition, the left DLPFC can be activated when memorizing words, matching shape color and matching shape, and right DLPFC can be activated when memorizing words, matching behavioral states, or matching object names. And it may be activated by performing a figure search.

일 예로, 상기 특정 글자 찾기는, 특정 글자 '가'를 '가'와 유사한, 갸, 거, 겨 등과 섞어 놓은 이미지를 보여주고 '가'가 상기 이미지에 있었는지를 답변하도록 하는 것으로, 특정 글자가 상기 이미지 내에 없을 수도 있다.As an example, the search for the specific character shows an image of a specific letter 'a' mixed with 'ga', similar to 'ga', gya, geo, gyeom, etc., and answers whether 'a' was in the image. may not be in the image.

또 다른 일례로, 지정 색상 및 도형 찾기는, '파란색 세로 도형이 있나요?'라는 질문에 이미지에서 해당하는 색상 및 도형을 찾는 문제 형태이다.As another example, finding a specified color and shape is a problem type of finding a color and shape corresponding to an image in response to the question 'Is there a blue vertical shape?'

따라서, 해당 뇌 영역에 따라 대응되는 종류의 문제를 푸는 인지 훈련을 통해 각 뇌 영역을 활성화시킬 수 있으며, 하나의 종류의 문제가 하나의 뇌 영역을 활성화시키도록 문제를 출제할 수 있다.Accordingly, each brain region can be activated through cognitive training that solves a corresponding type of problem according to the corresponding brain region, and questions can be asked so that one type of problem activates one brain region.

상술한 인지 훈련을 통해 노인성 인지 장애, 예를 들어 노인성 치매를 치료하거나 예방할 수 있으며, 또는 노인뿐만 아니라 어린 아이 등 인지기능 장애를 가진 사용자에게 모두 적용할 수도 있다.The cognitive training described above may treat or prevent geriatric cognitive impairment, for example, senile dementia, or may be applied to users with cognitive impairment such as young children as well as the elderly.

본 발명의 일 실시예에 따르면 맞춤형 인지 훈련 장치(100)를 이용하여 별도로 인지 훈련을 일정간격으로, 예를 들면 매일 수행할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, cognitive training may be separately performed at regular intervals, for example, daily using the customized cognitive training apparatus 100 .

또는, 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 맞춤형 인지 훈련 장치(100)는 자기장 자극 장치와 동시에 또는 교대로 사용자의 뇌 자극을 수행할 수 있으며, 이때 자기장 자극 장치는 코일에 의한 자기장을 이용하여 뇌를 자극하는 장치로서, TMS (Transcranial　Magnetic　Stimulation) 장치, 또는 TDCS(Transcranial　Direct Current　Stimulation) 장치 등 다양한 장치를 포함할 수 있다. 자기장 자극 장치와 맞춤형 인지 훈련 장치(100)를 함께 사용하면, 자기장 자극 장치로 자극되는 뇌 부위를 맞춤형 인지 훈련 장치(100)가 추가 활성화시켜 치매 치료 효율을 향상시킬 수 있으며, 또는 자기장 자극 장치로 덜 자극되는 뇌 부위를 맞춤형 인지 훈련 장치(100)가 보완적으로 활성화시켜 뇌 전반적인 치매 치료 효율을 향상시킬 수도 있다.Alternatively, the customized cognitive training apparatus 100 according to another embodiment of the present invention may perform the user's brain stimulation simultaneously or alternately with the magnetic field stimulation apparatus, wherein the magnetic field stimulation apparatus uses a magnetic field by a coil to stimulate the brain. As a device for stimulating the , it may include various devices, such as a TMS (Transcranial 　 Magnetic Stimulation) device, or a TDCS (Transcranial 　 Direct Current Stimulation) device. When the magnetic field stimulation device and the customized cognitive training device 100 are used together, the customized cognitive training device 100 additionally activates the brain region stimulated by the magnetic field stimulation device, thereby improving dementia treatment efficiency, or using the magnetic field stimulation device The brain regions that are less stimulated may be activated by the customized cognitive training apparatus 100 to improve the overall brain dementia treatment efficiency.

이때, 본 발명의 다른 실시예에 따른 상기 자기장 자극 장치는, 운동 역치(MT)를 포함한 사용자 데이터 및 자극되는 뇌 영역을 고려하여 대응되는 자기장을 결정하는 제어부와, 자기장을 발생시키는 코일과 연결되며, 상기 코일이 결정된 자기장을 발생시키도록 전력을 공급하는 전력 모듈을 포함할 수 있다.At this time, the magnetic field stimulation apparatus according to another embodiment of the present invention is connected to a control unit that determines a corresponding magnetic field in consideration of user data including an exercise threshold (MT) and a brain region to be stimulated, and a coil generating a magnetic field, , it may include a power module for supplying power to the coil to generate the determined magnetic field.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인지 훈련 장치(100)의 구성을 도시한 것이다.2 shows the configuration of a customized cognitive training apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 2에 도시된 바와 같이, 복수의 인지 훈련을 수행하는 맞춤형 인지 훈련 장치로서, 문제 출제에 이용되는 콘텐츠를 단계별로 또는 항목별로 분류하여 저장하는 콘텐츠 저장부(110), 인지 훈련을 통해 활성화되는 뇌 영역과 사용자 데이터를 고려하여 이에 대응하는 인지 훈련을 위한 문제를 출제하는 문제 출제부(120), 상기 문제 출제부(120)에서 출제한 문제에 대해 획득한 점수의 범위 또는 점수의 유지 여부를 판단하는 점수 판단부(130), 및 상기 점수 판단부(130)의 결과에 따라 상기 문제의 레벨 또는 문제의 풀(Pool)을 변경하는 상기 문제 변경부(140)를 포함하며, 상기 문제 변경부(140)는, 사전 설정된 최적 점수 범위가 유지되도록 상기 문제의 레벨을 조절하는 레벨 조절 모듈과(1401), 문제 난도를 변경시키고도 현재 차수의 인지 훈련 결과 점수가 여전히 종전 인지 훈련 결과 점수와 동일하게 유지될 때 문제의 풀을 변경하도록 상기 콘텐츠 저장부(110)의 단계 또는 항목을 변경하는 풀 변환 모듈(1402)을 포함할 수 있다.As shown in FIG. 2 , as a customized cognitive training device for performing a plurality of cognitive training, the content storage unit 110 for classifying and storing content used for problem-taking step by step or item-by-item, and being activated through cognitive training In consideration of the brain region and user data, the question questioning unit 120 that asks questions for cognitive training corresponding thereto, the range of points obtained for the questions asked in the question questioning unit 120 or whether the score is maintained a score determining unit 130 to determine, and the problem changing unit 140 changing the level of the problem or the pool of problems according to the result of the score determining unit 130, wherein the problem changing unit (140), a level adjustment module (1401) for adjusting the level of the problem so that a preset optimal score range is maintained, and even after changing the problem difficulty, the cognitive training result score of the current order is still the same as the previous cognitive training result score and a pool transformation module 1402 that changes the steps or items of the content storage 110 to change the pool in question when maintained in the same manner.

구체적으로, 레벨 조절 모듈(1401)이 다음 차수의 인지 훈련 결과 점수가 사전 설정된 최적 점수 범위 내에 존재하도록 문제 난도를 변경하거나, 또는 다음 차수의 인지 훈련 결과 점수가 사전 설정된 최적 점수 범위 내에 존재하도록 문제 난도를 변경시키고도 현재 차수의 인지 훈련 결과 점수가 여전히 종전 인지 훈련 결과 점수와 동일하게 유지될 때 풀 변환 모듈(1402)이 다음 차수의 문제 유형을 변경할 수 있다.Specifically, the level adjustment module 1401 changes the difficulty level of the problem so that the next-order cognitive training result score is within a preset optimal score range, or the problem so that the next-order cognitive training result score is within a preset optimal score range When the cognitive training result score of the current order is still the same as the previous cognitive training result score even after changing the difficulty, the pool transformation module 1402 may change the problem type of the next order.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 사전 설정된 최적 점수 범위는 사용자가 기설정한 것으로 85점 이상 95점 이하의 점수가 될 수 있다. 인지 훈련 장치(100)는 계속 사용자의 뇌를 자극하는 것이 중요한데, 계속 100점이 나오면 정답을 너무 쉽게 맞춰 오히려 집중력이 떨어지고 졸음이 몰려와서 뇌 자극 효율이 떨어지며, 반대로 4~50점의 낮은 점수가 나오게 되면 문제가 지나치게 어려워서 사용자의 흥미도가 떨어지며 집중력이 떨어져 뇌 자극 효율이 떨어지게 된다. 따라서, 뇌 활성화 상태를 지속적으로 유지하기 위해 85점~95점의 점수 범위를 설정할 수 있으며, 이는 일 예시적인 실시예로 이에 의해 청구범위가 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present invention, the preset optimal score range is preset by the user and may be a score of 85 or more and 95 or less. It is important for the cognitive training device 100 to continue to stimulate the user's brain, and if 100 points are continuously obtained, the correct answer is too easy to correct, but concentration falls and drowsiness rushes in, and brain stimulation efficiency decreases, conversely, a low score of 4 to 50 points is obtained. If the problem is too difficult, the user's interest decreases, concentration decreases, and brain stimulation efficiency decreases. Therefore, in order to continuously maintain the brain activation state, a score range of 85 to 95 points may be set, which is an exemplary embodiment and claims are not limited thereby.

따라서, 상기 문제 변경부(140)는 상기 점수 판단부(130)로 나온 사용자의 인지 훈련 결과 점수를 고려하여 사전 설정된 최적 점수 범위를 유지하도록 문제의 난도 또는 문제 풀을 변경할 수 있다.Accordingly, the problem change unit 140 may change the difficulty level of the problem or the problem pool to maintain a preset optimal score range in consideration of the user's cognitive training result score output by the score determining unit 130 .

또한, 사용자의 인지 훈련 결과 점수를 고려하여 문제의 난도 또는 문제 풀을 변경하면, 사용자의 치매 진행 정도나 뇌 상태에 따라 적합한 뇌 기능 향상을 위한 난도 또는 문제 풀을 조절하여 문제를 출제할 수 있지만, 사용자의 신상 정보나 이력 등 사용자 데이터에 따른 문제를 출제할 수는 없다. 사용자의 데이터를 고려하지 않고 문제를 출제하면 치매 진행과 상관 없이 사용자가 모르는 단어나 문장 등이 존재할 수 있으며, 이 경우에도 문제는 오답 처리되어 상기 사용자의 치매 진행 상황에 대한 잘못된 피드백을 받을 수 있다.In addition, if the difficulty level or problem pool is changed in consideration of the user's cognitive training result score, the problem can be asked by adjusting the difficulty level or problem pool for appropriate brain function improvement according to the user's dementia progression or brain condition. , it is not possible to ask questions according to user data such as user personal information or history. If a question is asked without considering the user's data, there may be words or sentences that the user does not know regardless of the progress of dementia. .

따라서, 다음 차수의 문제 난도 또는 문제 풀을 결정할 때는, 사용자 데이터를 고려하여 문제 유형을 다른 유형으로 변경할 수 있으며, 이때, 상기 사용자 데이터는 상기 사용자의 학력, 구사 언어, 성별, 거주 지역 이력 및 직업 이력 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Accordingly, when determining the next level of problem difficulty or problem pool, the problem type may be changed to another type in consideration of user data, and in this case, the user data includes the user's educational background, spoken language, gender, residential area history, and occupation. It may include at least one of histories.

즉, 문제 출제부(120)는 활성화 시킬 뇌 영역에 따라 문제의 종류를 결정하고, 문제 변경부(140)의 레벨 조절 모듈(1401)이 점수 판단부(130)의 사용자 인지 훈련 결과 점수를 고려하여 문제의 난도를 조절하며, 문제 변경부(140)의 풀 변환 모듈(1402)이 문제의 난도를 조절하였음에도 사용자의 결과 점수에 영향이 없을 경우, 문제 유형을 다른 유형으로 변경하도록 상기 콘텐츠 저장부(110)의 단계 또는 항목을 변경할 수 있다.That is, the question questioning unit 120 determines the type of question according to the brain region to be activated, and the level adjustment module 1401 of the question changer 140 considers the user cognitive training result score of the score determination unit 130 . to adjust the difficulty of the problem, and if the full transformation module 1402 of the problem change unit 140 adjusts the difficulty of the problem and does not affect the user's result score, the content storage unit changes the problem type to another type Steps or items in (110) may be changed.

도 3 내지 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 저장부(110)의 구성을 간략하게 도시하고, 콘텐츠 저장부(110)가 단어를 분류 및 저장하는 구조를 도시한 것이다.3 to 5 schematically show the configuration of the content storage unit 110 according to an embodiment of the present invention, and show a structure in which the content storage unit 110 classifies and stores words.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 콘텐츠 저장부(110)는, 단어 문제에 출제되는 단어를 포함하는 단어 모듈(1101), 문장 문제에 출제되도록 단어를 문장 구조에 따라 분류하여 저장하는 문장 구조 모듈(1102), 사용자 신상 정보 및 사용자 치료 정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 데이터를 저장하는 사용자 데이터 모듈(1103)을 포함하는 인지 훈련 데이터 베이스(DB)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 3 , the content storage unit 110 according to an embodiment of the present invention includes a word module 1101 including a word to be asked in a word problem, and a word to a sentence structure so as to be asked in a sentence problem. It may include a cognitive training database (DB) including a sentence structure module 1102 for classifying and storing according to the user data module 1103 for storing user data including at least one of user personal information and user treatment information. there is.

단어 모듈(1101)은 사물이나 동작을 나타내는 단어가 저장된 DB로서, 브로카를 활성화시키기 위한 문장을 생성하도록 문장 구조 모듈(1102)에 사용되는 단어를 제공하거나, 베로니카를 활성화시키기 위한 올바른 단어 찾기나 사진에 맞는 단어 맞추기 또는 우측 DLFP 를 활성화시키기 위한 행동 또는 사물 이름 맞추기에 사용되는 단어 등을 제공할 수 있다.The word module 1101 is a DB in which words representing things or actions are stored, and provides words used in the sentence structure module 1102 to generate a sentence for activating Broca, or finding a correct word or photo for activating Veronica. It is possible to provide a word used for matching a word or an action for activating the right DLFP or a word used for matching the name of an object.

또한, 문장 구조 모듈(1102)는, 주어, 서술어, 목적어, 보어 또는 기능적 단어로 단어를 분류 저장하여 문장을 생성할 때 분류된 각 항목에서 단어를 추출할 수 있다.In addition, the sentence structure module 1102 may extract a word from each classified item when generating a sentence by classifying and storing the word as a subject, a predicate, an object, a complement, or a functional word.

특히, 본 발명의 일 실시예에 따른 문장 구조 모듈(1102)는 한국어에 맞춰 한국어 문장에 대응하는 문장 구조로 모듈을 구성한다. 그러나, 영어, 일본어, 중국어 등 다른 국가의 언어에 따른 문장에 대응하는 문장 구조로도 모듈을 구성할 수 있다.In particular, the sentence structure module 1102 according to an embodiment of the present invention configures the module with a sentence structure corresponding to a Korean sentence according to the Korean language. However, the module may be configured with a sentence structure corresponding to a sentence according to a language of another country, such as English, Japanese, or Chinese.

더하여, 사용자 데이터 모듈(1103) 사용자의 학력, 언어, 성별, 지역, 직업 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 이력 정보를 저장하거나, 사용자의 인지 훈련 내용 또는 인지 훈련 결과 점수 등을 저장한 사용자 치료 정보를 저장할 수 있다. In addition, the user data module 1103 stores user history information including at least one of the user's academic background, language, gender, region, and occupation, or stores the user's cognitive training content or cognitive training result score, etc. User treatment information can be saved

따라서, 사용자 데이터 모듈(1103)은, 사용자 이력 정보와 사용자 치료 정보를 저장하는 사용자 치료 정보 DB를 포함할 수 있다.Accordingly, the user data module 1103 may include a user treatment information DB for storing user history information and user treatment information.

예를 들어, 사용자가 복수의 언어를 구사할 경우, 일 예로, 한국어와 영어를 모두 사용할 수 있다면, 사용자 데이터를 고려하여 문장 구조 모듈(1102)에 한국어 문장에 부합하는 문장 구조 모듈뿐만 아니라, 영어 문장에 부합하는 문장 구조 모듈을 포함하여 복수의 문장 구조 모듈(1102)이 구비되도록 할 수 있고, 상기 언어를 활용하여 난도를 조절하거나 문제 풀을 변경할 수 있다. For example, if the user speaks a plurality of languages, for example, if both Korean and English can be used, the sentence structure module 1102 is provided to the sentence structure module 1102 in consideration of user data as well as an English sentence. A plurality of sentence structure modules 1102 may be provided, including a sentence structure module corresponding to

또는, 사용자의 학력은 사용자가 가지는 지식에 영향을 줄 수 있어, 사용자가 대학원을 졸업했을 경우, 대학원에서 사용되는 전공 용어들도 단어 모듈(1101)에 포함시킬 수 있다.Alternatively, the user's academic background may affect the user's knowledge, and when the user graduates from the graduate school, major terms used in the graduate school may also be included in the word module 1101 .

또는, 성별에 따라 체험할 수 있는 경험이 달라지는 바, 그러한 경험에서 체득할 수 있는 용어들을 고려하여 단어 모듈(1101)에 반영할 수 있다.Alternatively, since experiences that can be experienced vary according to gender, terms that can be acquired from such experiences may be considered and reflected in the word module 1101 .

또는, 사용자의 거주 이력에 따라 서울에서만 살았던 사용자는 지역 사투리 단어는 치매와 무관하게 알 수 없으나, 사투리를 사용하는 지역에 거주했던 사용자는 지역 사투리로만 사용되는 단어까지 단어 모듈(1101)에 포함시켜 인지 훈련에 사용할 수 있다.Alternatively, a user who lived only in Seoul according to the user's residence history cannot know the words of the local dialect regardless of dementia, but the user who lived in an area using the dialect includes words used only in the local dialect in the word module 1101 It can be used for cognitive training.

따라서, 콘텐츠 저장부(110)는 문제 출제에 사용되는 단어나 사용자 데이터를 상술한 바와 같은 분류 기준으로 구조화하여 저장하며, 단어 모듈(1101)이나 문장 구조 모듈(1102)는 사용자 데이터 모듈(1103)로부터 전달받은 사용자 데이터를 고려하여 단어나 문장을 추출할 수 있으며, 사용자 별로 상기 사용자의 뇌가 지속적으로 자극될 수 있는 맞춤형 문제를 출제할 수 있다.Accordingly, the content storage unit 110 structures and stores the words or user data used in the question assignment according to the classification criteria as described above, and the word module 1101 or the sentence structure module 1102 includes the user data module 1103 . Words or sentences can be extracted in consideration of the user data received from , and customized problems can be presented for each user in which the user's brain can be continuously stimulated.

특히, 상기 뇌 영역에 대응되는 문제 종류에서 사진에 맞는 단어, 행동 이름 맞추기, 사물 이름 맞추기는 환경의 영향을 특히 많이 받는 부분이어서 사용자 데이터를 고려하여 문제를 출제하는 것이 매우 중요하다.In particular, in the types of problems corresponding to the brain regions, matching words, actions, and object names for pictures are particularly affected by the environment, so it is very important to take the questions in consideration of user data.

더하여, 사용자 데이터 모듈(1103)에 인지 훈련에 사용된 문제 난도 및 문제 풀과 사용자 이력 정보가 대응되어 저장되는 바, 사용자 데이터가 쌓이면 이를 빅데이터로 이용하여 사용자 맞춤형 문제를 출제 또는 변경하는데 드는 시간 및 비용을 감소시킬 수 있으며, 해당 사용자 데이터에서 뇌 자극 효율이 가장 높은 최적 점수 범위를 도출할 수도 있다.In addition, the problem difficulty and problem pool used for cognitive training and user history information are stored in correspondence with the user data module 1103, and when user data is accumulated, it is used as big data to present or change user-customized problems and cost can be reduced, and an optimal score range with the highest brain stimulation efficiency can be derived from the corresponding user data.

구체적으로, 도 4 내지 도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 콘텐츠 저장부(110)는, 상기 단어를 단계 별로 또는 하나의 단계 내에서 항목 별로 분류하여 저장하며, 이때, 상기 단계는 1 내지 n 단계를 포함하며, 상기 n은 2 이상의 양의 정수이다. Specifically, as shown in FIGS. 4 to 5 , the content storage unit 110 according to an embodiment of the present invention classifies and stores the words by stage or by item within one stage, at this time , wherein the step includes steps 1 to n, wherein n is a positive integer of 2 or more.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 콘텐츠 저장부(110)의 제1 단계는 명사 항목과 동사 항목을 포함하며, 단계의 숫자가 커질수록 상기 항목을 세분화한 하위 개념의 단어들을 포함할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the first step of the content storage unit 110 includes a noun item and a verb item, and as the number of steps increases, words of sub-concept subdivided into the item may be included. can

도 4에 도시된 바와 같이, 콘텐츠 저장부(110)는 제1 단계 내지 제4 단계로 구조화하여 단어를 저장할 수 있다(n=4). 제1 단계는 명사(사물) 항목 1개를 포함하며, 제2 단계는 명사(사물) 항목을 세분화한 하위 개념인 생물 항목과 무생물 항목을 포함할 수 있다.As shown in FIG. 4 , the content storage unit 110 may store words structured in first to fourth steps (n=4). The first step may include one noun (thing) item, and the second step may include a living item and an inanimate item, which are sub-concepts that subdivide the noun (thing) item.

또한, 제3 단계는, 제2 단계의 생물 항목을 세분화한 식물 항목과 동물 항목, 그리고 제2 단계의 무생물 항목을 세분화한 옷 항목과 도구 항목을 포함할 수 있다.In addition, the third step may include a plant item and an animal item subdivided into the living item of the second step, and a clothes item and a tool item obtained by subdividing the inanimate item of the second step.

제4 단계에서는 제3 단계의 식물 항목을 세분화한 풀, 꽃 항목, 그리고 동물 항목을 세분화한 개과, 고양이과 항목, 그리고 제3 단계의 옷 항목을 세분화한 바지, 셔츠, 양말 항목을 포함할 수 있다.In the fourth step, the plant items of the third step are subdivided into grass and flowers, and the canine and feline items are subdivided into the animal items, and the pants, shirts, and socks items are subdivided into the clothes items of the third step. .

예를 들어, 문제 출제부(120)는 상기 제3 단계에서 맷돌 사진을 보여주고 옷과 도구 중 무엇이냐고 출제할 수도 있지만, 상기 제4 단계에서 제3 단계의 도구를 구체화한 맷돌과 낫을 보여주며 무엇이냐고 출제할 수도 있다. For example, the question questioning unit 120 may show a picture of a millstone in the third step and ask whether it is clothes or a tool, but in the fourth step, it shows a millstone and a sickle that embodied the tools of the third step You can give and ask what it is.

n이 2 이상의 숫자지만, 실제로 문제로 출제되는 단계는 제일 큰 숫자의 단계나 제일 큰 숫자 바로 이전의 단계 정도에서 출제되며, 나머지 단계는 단계와 항목을 구조화하여 문제 풀을 분류하는데 이용될 수 있다. Although n is a number greater than or equal to 2, the actual questions are asked at the level of the largest number or just before the highest number, and the remaining steps can be used to classify the problem pool by structuring the steps and items. .

본 발명의 일 실시예에 따르면, 문제 난도를 조절하여도 상기 평균 점수가 사용자가 설정한 최적 범위를 벗어나서 복수 차수 동안 연속하여 일정하게 유지되는 경우, 문제 풀이 변경되도록 상기 콘텐츠 저장부(110)의 단계 또는 항목을 변경할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, even when the difficulty of the problem is adjusted, if the average score is continuously kept constant for a plurality of orders outside the optimal range set by the user, the You can change steps or items.

구체적인 일 실시예로서, 도 4에 도시된 콘텐츠 저장부(110)가 n=5로 설정되어, 제5 단계를 더 포함한다고 가정한다. 제5 단계가, 제4 단계에 기재된 꽃 항목을 세분화한, 꽃잔디, 풀협죽도, 깽깽이풀, 실꽃풀, 개나리 등을 포함할 때, 사용자1의 거주지가 평생 서울시 강남구로서 꽃을 접해본 적 없을 경우 치매와 무관하게 사용자1은 꽃잔디, 풀협죽도, 깽깽이풀이 올바른 단어인지 혹은 사진에 맞는 단어인지 알 수 없을 것이다.As a specific embodiment, it is assumed that the content storage unit 110 illustrated in FIG. 4 is set to n=5 and further includes a fifth step. When step 5 includes flower grass, oleander, pompom grass, oleander, forsythia, etc., which are subdivided into flower items described in step 4, user 1’s residence is Gangnam-gu, Seoul, and has never encountered flowers in her lifetime. In this case, regardless of dementia, user 1 will not be able to know whether the words chrysanthemum, oleander, and poker are correct or the correct words for the picture.

반면, 사용자2의 직업이 식물학자일 경우, 사용자2가 평생 서울시 강남구에 살았더라도 상기 사용자2는 꽃잔디, 풀협죽도, 깽깽이풀, 실꽃풀 등이 올바른 단어인지 알 수 있으며, 사진을 보고 사진에 맞는 단어를 고를 수 있을 것이며, 해당 사용자2가 치매가 심해져 상기 단어를 고르지 못할 경우 사용자2의 치매 진행상황을 정확하게 피드백 받을 수 있다.On the other hand, if user 2's occupation is a botanist, even if user 2 has lived in Gangnam-gu, Seoul for the rest of his life, user 2 can know whether the correct words, such as chrysanthemum, oleander, pompom grass, and chrysanthemum, are correct. It is possible to select a word, and when the corresponding user 2 has severe dementia and cannot choose the word, the user 2's dementia progress can be accurately fed back.

즉, 동일한 단계의 동일 항목의 문제를 출제하더라도 사용자의 데이터에 따라 사용자가 생각하고 답을 도출하는 뇌 활성화 과정의 수행 여부가 달라질 수 있다.In other words, even if the same questions are asked at the same stage, depending on the user's data, whether or not the brain activation process in which the user thinks and derives an answer is performed may be different.

따라서, 사용자 1이 사전 설정된 최적 점수 범위보다 낮은 점수를 계속 받을 경우, 풀 변환 모듈(1402)은 해당 항목이 사용자 1의 뇌를 활성화시킬 정도의 분별력이 없다고 간주하고, 콘텐츠 저장부(110)의 제5 단계에서 제4 단계로 단계를 감소시킨 후, 꽃 항목에서 개과 항목으로 항목을 변경할 수 있다.Accordingly, if user 1 continues to receive a score lower than the preset optimal score range, the pool transformation module 1402 considers that the item does not have enough discernment to activate user 1's brain, and the content storage unit 110 After reducing the level from step 5 to step 4, the item can be changed from a flower item to a canine item.

또는, 사용자 1이 사전 설정된 최적 점수 범위보다 한참 낮은 점수를 계속 받을 경우, 풀 변환 모듈(1402)는 해당 항목과 그 근접한 항목이 사용자 1의 뇌를 활성화시킬 정도의 분별력이 없다고 간주하고, 콘텐츠 저장부(110)의 제5 단계에서 제3 단계로 단계를 2 단계 감소시킨 후, 꽃 항목의 상위 개념인 제3 단계의 식물 항목에서, 제3 단계의 도구 항목으로 항목을 변경할 수 있다.Alternatively, if user 1 continues to receive a score far lower than the preset optimal score range, the pool transformation module 1402 considers that the item and its proximate item are insensitive enough to activate user 1's brain, and store the content After reducing the steps from the fifth step to the third step of the unit 110 by two steps, the item may be changed from the plant item of the third step, which is a higher concept of the flower item, to the tool item of the third step.

반면, 사용자 2가 제4 단계의 꽃 항목의 문제를 풀고 사전 설정된 최적 점수 범위보다 높은 점수를 계속 받을 경우, 너무 쉬운 문제로 집중력이 떨어져 뇌 활성화 정도가 떨어질 수 있는 바, 단계를 증가시킨 후 제5 단계의 꽃잔디, 풀협죽도, 깽깽이풀, 실꽃풀 항목들을 출제할 수 있다.On the other hand, if user 2 solves the problem of the flower item in step 4 and continues to receive a score higher than the preset optimal score range, the level of brain activation may decrease due to a problem that is too easy to concentrate. You can test the five-level turf, oleander, pompom grass, and chrysanthemum grass.

도 5에 도시된 바와 같이, 콘텐츠 저장부(110)는 제1 단계 내지 제4 단계로 구조화하여 단어를 저장할 수 있다(n=4). 제1 단계는 동사(동작) 항목 1개를 포함하며, 제2 단계는 동사(동작) 항목을 세분화한 하위 개념인 행동 항목과 심리 항목과, 지각 항목을 포함할 수 있다.As shown in FIG. 5 , the content storage unit 110 may store words structured in first to fourth steps (n=4). The first step may include one verb (action) item, and the second step may include an action item, a psychological item, and a perception item, which are sub-concepts of subdivided verb (action) items.

또한, 제3 단계는, 제2 단계의 행동 항목을 세분화한 이동 항목과 놀이 항목, 그리고 제2 단계의 심리 항목을 세분화한 분노 항목과 슬픔 항목, 기쁨 항목, 그리고 지각 항목을 세분화한 감각 항목과 인지 항목을 포함할 수 있다In addition, in the third stage, the movement items and play items subdivided into the action items of the second stage, and the anger items, the sadness items, the joy items, and the perception items, which are subdivided into the psychological items of the second stage, the sensory items and the May contain cognitive items

제4 단계에서는 제3 단계의 이동 항목을 세분화한 지나다, 오래되다 항목, 그리고 슬픔 항목을 세분화한 슬프다, 울다 항목, 그리고 제3 단계의 감각 항목을 세분화한 보다, 듣다, 되다 항목 등을 포함할 수 있다.In the fourth stage, it is possible to include the past, old items, which are subdivided into the moving items of the third stage, the sad, cry items, which are subdivided into the sadness items, and the see, hear, and become items, which are subdivided into the sensory items of the third stage. can

구체적인 일 실시예로서, 사용자3의 사용자 데이터가, 회사원, 남성, 서울, 대학교 졸업인 경우, 제4 단계의 '되다'를 보고 새로운 신분이나 지위를 가진다는 의미의 '되다'인지, 일이 힘에 벅차다는 의미의 경상도 사투리 '되다'인지 알 수가 없다. 예를 들면, 상기 '되다'가 후자의 의미일 경우, '그는 일이 되다' 라고 기재된 문장을 보고 사용자3은 그른 문장이라고 선택할 수 있지만, 이는 오답이 된다.As a specific example, if the user data of User 3 is an office worker, male, Seoul, or university graduate, it is 'become' in the sense of having a new identity or position by looking at 'become' in the fourth step, work is power I don't know if it's 'become' in the Gyeongsang dialect meaning to be overwhelmed. For example, when 'become' means the latter, user 3 may select the wrong sentence by looking at the sentence 'he becomes work', but this is an incorrect answer.

그래서, 상기 오답이 반복되어 문제 난도를 조절하여도 상기 평균 점수가 사용자가 설정한 최적 범위를 벗어나서 복수 차수 동안 연속하여 일정하게 유지되는 경우, 풀 변환 모듈(1402)은 문제 풀이 변경되도록, 상기 콘텐츠 저장부(110)의 단계를 제3 단계로 감소시킨 후, 제3 단계의 이동 항목으로 항목을 변경하여 문제를 출제할 수 있다.So, even if the wrong answer is repeated and the difficulty of the problem is adjusted, if the average score is continuously kept constant for a plurality of orders outside the optimal range set by the user, the pool transformation module 1402 changes the problem pool, the content After reducing the step of the storage unit 110 to the third step, the question can be asked by changing the item to the moving item of the third step.

따라서, 상기 풀 변환 모듈(1402)은, 문제 풀을 결정하는 경우, 상기 사용자의 데이터를 고려하여 문제 유형을 다른 유형으로 변경할 수 있다.Accordingly, when determining the problem pool, the pool transformation module 1402 may change the problem type to another type in consideration of the user's data.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 풀 변환 모듈(1402)은, 사전 설정된 최적 점수 범위 미만으로 상기 결과 점수가 유지되는 경우, 상위 개념의 단어들이 출제되도록 상기 단어 모듈의 단계를 감소시켜 항목을 변경하며, 사전 설정된 최적 점수 범위를 초과하여 상기 결과 점수가 유지되는 경우, 하위 개념의 단어들이 출제되도록 상기 단어 모듈의 단계를 증가시켜 항목을 변경할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the pool transformation module 1402 changes the item by reducing the step of the word module so that, when the result score is maintained below the preset optimal score range, words of higher concepts are presented. And, when the result score is maintained beyond the preset optimum score range, the item can be changed by increasing the level of the word module so that words of sub-concepts are presented.

또는, 사전 설정된 최적 점수 범위와 차이가 많이 나는 결과 점수가 유지되는 경우 상기 콘텐츠 저장부(110)의 단계를 복수 단계씩 감소시키거나 증가시켜 항목을 변경할 수도 있다.Alternatively, when a result score having a large difference from the preset optimal score range is maintained, the item may be changed by decreasing or increasing the steps of the content storage unit 110 by a plurality of steps.

한편, 도 6에 도시된 바와 같이, 문장 구조 모듈(1102)은, 주어 항목, 보어 항목, 목적어 항목, 서술어 항목을 포함하며, 추가로 기능적 단어 항목을 더 포함할 수 있다.Meanwhile, as shown in FIG. 6 , the sentence structure module 1102 includes a subject item, a complement item, an object item, and a predicate item, and may further include a functional word item.

브로카 영역을 활성화시키기 위해서는 유사한 '문장'을 출제해야 하며, '옳고 그른 문장'을 출제할 수 있어야 한다. 문장을 형성하기 위한 조건으로 반드시 서술어가 포함되어야 하며, 서술어에 주어를 추가하거나, 주어, 목적어를 추가하거나, 주어, 보어를 추가하거나, 주어, 목적어, 보어를 추가할 수 있다.In order to activate Broca's area, similar 'sentences' should be asked, and 'right and wrong sentences' should be asked. A predicate must be included as a condition for forming a sentence, and a subject can be added to a predicate, a subject and an object can be added, a subject and a complement can be added, or a subject, an object, and a complement can be added.

문제 출제부(120)는 서술어 앞에 붙는 체언인 주어, 목적어 및 보어를 추가하거나 삭제하여 문제 유형을 변경하거나 난도를 조절할 수 있으며, 서술어의 존재 여부와 위치를 조절하여 옳고 그른 문장을 형성할 수 있다.The question questioning unit 120 can change the question type or adjust the difficulty level by adding or deleting subject, object, and complement, which are adjectives attached to the front of the predicate, and can form right and wrong sentences by adjusting the existence and location of the predicate. .

일 예시로, 상기 기능적 단어 항목에는 체언, 수식어, 조사와 같은 관계어, 접속어, 용언, 운용어, 감탄사와 같은 독립어 등을 포함할 수 있다.As an example, the functional word item may include relative words such as adjectives, modifiers, and propositions, connecting words, verbs, operating words, independent words such as exclamations, and the like.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 레벨 조절 모듈(1401)은, 문제 난도를 감소시키거나 현재 인지 훈련 차수가 제1 차수인 경우, 상기 사용자 데이터 모듈(1103)로부터 전달받은 사용자 데이터와 관련된 항목에 우선순위를 부여하여 입력 받은 사용자의 데이터와 연관된 문제 풀에서 문제를 출제할 수 있다. On the other hand, when the level adjustment module 1401 according to an embodiment of the present invention reduces the difficulty of the problem or the current cognitive training order is the first order, the item related to the user data received from the user data module 1103 By giving priority to , you can ask questions from the problem pool related to the inputted user's data.

상술한 바와 같이, 사용자 데이터와 관련된 항목은 사용자가 이전에 접했던 단어로서 난도에도 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 난도를 감소시키거나 이전 데이터 없이 인지 훈련을 수행하는 제1 차수에서는 사용자 데이터와 관련된 항목에 우선순위를 높게 부여하여 사용자가 문제를 좀 더 용이하게 풀도록 할 수 있다.As described above, the items related to user data are words the user has encountered before, and may also affect the difficulty level. Accordingly, in the first order of reducing the difficulty or performing cognitive training without previous data, a higher priority is given to items related to user data so that the user can more easily solve the problem.

또한, 레벨 조절 모듈(1401)은, 예를 들어 특정 글자 찾기 문제에서, 난도를 낮게 하기 위해 특정 글자만 크게 하거나, 전체 글자 수를 줄이는 등으로 조절할 수 있다.Also, the level adjustment module 1401 may adjust, for example, to increase the number of specific characters or decrease the total number of characters in order to lower the difficulty in a problem of finding a specific character, for example.

또는, 레벨 조절 모듈(1401)은 유사한 문장 선택이나 옳고 그른 문장 선택, 또는 올바른 단어 찾기나 사진에 맞는 단어 찾기 등 문장과 단어와 관련된 문제에서 난도를 낮게 하기 위해서는 단어의 음절을 줄이거나, 문장을 구성하는 단어의 개수를 줄일 수 있다.Alternatively, the level adjustment module 1401 may reduce the syllables of words or reduce the difficulty in problems related to sentences and words, such as selecting similar sentences, selecting right and wrong sentences, finding correct words, or finding words that fit a picture. You can reduce the number of words you make up.

더하여, 난도를 조절할 때는 결과 점수에 따라 한 레벨씩 난도를 조절할 수도 있으나, 결과 점수가 최적 점수 범위를 많이 벗어날 경우 복수 레벨씩 난도를 조절할 수도 있다.In addition, when adjusting the difficulty level, the difficulty level can be adjusted one level at a time according to the result score. However, when the result score is far out of the optimal score range, the difficulty level can be adjusted by multiple levels.

본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 인지 훈련을 수행하는 맞춤형 인지 훈련 장치에서, 사용자의 데이터를 장치에 입력하고, 훈련 받는 뇌 영역에 따라 미리 정해진 종류의 문제를 출제하는 단계, 사용자가 출제된 상기 문제에 대해 제공한 피드백에 따라 인지 훈련 결과 점수를 판정하는 단계, 및 현재 차수의 인지 훈련 결과 점수에 따라 다음 차수의 문제 난도 또는 문제 풀을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.In the customized cognitive training apparatus for performing a plurality of cognitive training according to an embodiment of the present invention, inputting the user's data to the device, and asking a predetermined type of problem according to the brain region to be trained, the user It may include determining a cognitive training result score according to the feedback provided for the problem, and determining a next-order problem difficulty level or problem pool according to the current-order cognitive training result score.

이때, 상기 다음 차수의 문제 난도 또는 문제 풀을 결정하는 단계는, 다음 차수의 인지 훈련 결과 점수가 사전 설정된 최적 점수 범위 내에 존재하도록 문제 난도를 변경하거나, 또는 문제 난도를 변경시키고도 현재 차수의 인지 훈련 결과 점수가 여전히 종전 인지 훈련 결과 점수와 동일하게 유지될 때 다음 차수의 문제 유형을 변경할 수 있다.In this case, the step of determining the next-order problem difficulty or problem pool may include changing the problem difficulty level so that the next-order cognitive training result score exists within a preset optimal score range, or changing the problem difficulty level even after changing the problem difficulty level. When the training outcome score still remains the same as the previous cognitive training outcome score, it is possible to change the problem type of the next order.

여기서, '차수'는 일정 주기로 반복되는 인지 훈련 루틴을 의미하며, 사용자가 미리 설정할 수 있다. 예를 들어, 1주 단위로 '차수'를 결정하면 제1주차, 제2주차, ... , 제N주차 수행할 수 있다.Here, the 'order' refers to a cognitive training routine that is repeated at a certain period, and may be preset by the user. For example, if the 'order' is determined in units of one week, the first week, the second week, ... , the Nth week may be performed.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인지 훈련 방법의 플로우 차트를 도시한 것으로서, 도 7에 도시된 바와 같이, 맞춤형 인지 훈련 장치(100)에 사용자 데이터를 입력하고(S701), 기설정된 일정에 따라 뇌 영역 중 치료 위치를 선정하며(S702), 상기 뇌 영역에 대응되는 기 설정된 인지 훈련 종류를 출력한다(S703). 이는 도 1에 도시된 인지 훈련 종류와 같다.7 is a flowchart of a customized cognitive training method according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 7 , user data is input to the customized cognitive training apparatus 100 (S701), and a preset A treatment location is selected from among the brain regions according to a schedule (S702), and a preset cognitive training type corresponding to the brain region is output (S703). This is the same as the cognitive training type shown in FIG. 1 .

또한, 본 발명의 일 실시예에 따라 상기 차수의 단위가 일주일일 경우, 복수의 인지 훈련을 수행하는 맞춤형 인지 훈련 방법은 일주일씩 총 4주간 훈련을 수행할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, when the unit of the order is one week, the customized cognitive training method for performing a plurality of cognitive training may perform training for a total of 4 weeks each week.

이때, 1주차 인지 훈련인 경우(S704에서 예), 종전 인지 훈련 결과 점수가 없는 바, 상기 장치에 입력된 사용자 데이터를 이용하여 사용자 데이터와 연관된 항목의 문제를 출제할 수 있다. 또한, 난도는 레벨 0으로 가장 쉬운 문제를 출제할 수 있다.In this case, in the case of the first week cognitive training (Yes in S704), since there is no previous cognitive training result score, the user data input to the device may be used to ask questions of items related to user data. Also, the difficulty level is 0, so the easiest questions can be asked.

반면, 1주차 인지 훈련이 아닌 경우(S704에서 아니오), 상기 장치에 입력된 사용자 데이터 및 종전 차수의 인지 훈련 결과 점수를 이용하여 문제 풀 및 난도를 결정할 수 있다(S705).On the other hand, if it is not the first-week cognitive training (NO in S704), the problem pool and difficulty may be determined using the user data input to the device and the previous-order cognitive training result score (S705).

상기 결정된 인지 훈련 종류 및 인지 훈련 문제 난도 및 풀에 따라 인지 훈련을 시작하고(S706), 사전 설정된 방식에 따라 인지 훈련을 수행한 후 인지 훈련이 종료되면(S707), 인지 훈련 결과를 사용자에게 전송할 수 있다(S708).Cognitive training is started according to the determined type of cognitive training and cognitive training problem difficulty and pool (S706), and after cognitive training is performed according to a preset method, when cognitive training is finished (S707), the cognitive training result is transmitted to the user It can be (S708).

기설정된 기간인 일주일 동안 인지 훈련이 완료되면(S709에서 예), 기설정된 기간 동안의 인지 훈련 결과 점수에 대해서 평균 점수를 산출하고, 상기 인지 훈련 결과 평균 점수를 저장(S710)할 수 있다. 이때, 상기 결과 평균은 사용자 치료 정보 DB에 저장할 수 있으며, 이는 사용자 데이터 모듈(1103)에 포함될 수 있다.When cognitive training is completed for a preset period of one week (YES in S709), an average score may be calculated for the cognitive training result scores for the preset period, and the cognitive training result average score may be stored (S710). In this case, the result average may be stored in the user treatment information DB, which may be included in the user data module 1103 .

한편, S701에서 입력된 사용자 데이터 또한 상기 사용자 치료 정보 DB에 저장될 수 있다(S711).Meanwhile, the user data input in S701 may also be stored in the user treatment information DB (S711).

한편, S703에서, 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따라 각 인지 훈련 시 동시에 복수의 뇌 영역을 훈련할 경우, 뇌 영역에 따라 미리 정해진 유형의 문제를 혼합한 문제가 출제될 수 있다. 즉, 복수의 뇌 영역을 동시에 인지 훈련할 수 있으며, 각 뇌 영역을 각각 인지 훈련할 수 있으며, 이에 따라 문제의 종류가 상이할 수 있다.Meanwhile, in S703, when a plurality of brain regions are trained at the same time during each cognitive training according to another embodiment of the present invention, a problem in which a problem of a predetermined type is mixed according to the brain region may be asked. That is, a plurality of brain regions may be cognitively trained at the same time, and each brain region may be individually trained, and accordingly, types of problems may be different.

도 8 내지 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인지 훈련 방법의 레벨 조절 또는 문제 풀 조절을 위한 플로우 차트를 도시한 것이다.8 to 11 are flowcharts for level control or problem pool control of the customized cognitive training method according to an embodiment of the present invention.

도 7에서 인지 훈련을 수행하여 결과 평균 점수를 획득하여 저장(S710)한 후, 도 8에 도시된 바와 같이, 레벨 조절 모듈(1401)은 상기 사용자 치료 정보 DB에 저장된 결과 평균 점수를 확인하여, 이에 따라 다음 차수의 문제 난도를 조절할 수 있다.After performing cognitive training in FIG. 7 to obtain and store the result average score (S710), as shown in FIG. 8 , the level adjustment module 1401 checks the result average score stored in the user treatment information DB, Accordingly, the difficulty level of the next order of problems can be adjusted.

예를 들어, 상기 차수는 일주일 단위이며, 사용자가 사전 설정한 최적 점수 범위는 85점에서 95점 사이라고 가정한다.For example, it is assumed that the order is in units of one week, and the optimal score range preset by the user is between 85 and 95 points.

레벨 조절 모듈(1401)은, 상기 사용자 치료 정보 DB에 저장된 상기 평균 점수가 최적 점수 범위에 들어가는지 확인한다.The level adjustment module 1401 checks whether the average score stored in the user treatment information DB falls within an optimal score range.

구체적으로, 평균 점수가 85점 미만일 경우(S801에서 예), 문제 난도를 감소시키고, 평균 점수가 95점을 초과할 경우(S802에서 예), 레벨 조절 모듈(1401)은 문제 난도를 증가시킨다. 반면, 평균 점수가 최적 점수 범위 85점에서 95점 사이일 경우(S801에서 아니오& S802에서 아니오), 레벨 조절 모듈(1401)은 난도를 유지할 수 있다.Specifically, when the average score is less than 85 points (YES in S801), the difficulty of the problem is reduced, and when the average score exceeds 95 points (YES in S802), the level adjustment module 1401 increases the difficulty of the problem. On the other hand, when the average score is between 85 and 95 points in the optimal score range (No in S801 & No in S802), the level adjustment module 1401 may maintain the difficulty level.

즉, 평균 점수에 따라 레벨 조절 모듈(1401)은 문제 난도를 조절한다(S803).That is, the level adjustment module 1401 adjusts the difficulty level according to the average score (S803).

이후, 결정된 문제 난도에 따라 다음 주차 문제를 출제하고(S804), 출제된 문제를 인지 훈련 DB에 저장할 수 있다.Thereafter, the next parking question may be asked according to the determined difficulty level ( S804 ), and the questioned question may be stored in the cognitive training DB.

더하여, 도 9에 도시된 바와 같이, 현재 평균 점수에 따라 레벨 조절 모듈(1401)이 레벨을 조절한 후에, 이전 주차 평균 점수와 현재 주차 평균 점수의 변경 정도에 따라 풀 변환 모듈(1402)이 문제 풀을 변경할 수 있다.In addition, as shown in Fig. 9, after the level adjustment module 1401 adjusts the level according to the current average score, the pool transformation module 1402 solves the problem according to the degree of change of the previous parking average score and the current parking average score. You can change the pool.

도 9에 도시된 바와 같이, N주차 평균 점수를 확인한 후, S901에서 S903은 도 8에 도시된 S801 내지 S803과 순서는 상이하나 평균 점수가 사전 설정된 최적 점수 범위에 들어가는지 확인하는 단계로서 동일한 단계이다.As shown in FIG. 9 , after checking the average score of Week N, S901 to S903 are in a different order from S801 to S803 shown in FIG. 8, but the same step as the step of checking whether the average score falls within the preset optimal score range am.

레벨 조절 모듈(1401)이 다음 차수(N+1주차) 난도를 결정(S903)한 후, N-1주차와 N주차 평균 점수를 비교(S904)하여 풀 변환 모듈(1402)이 문제 풀을 변경할 지를 결정할 수 있다.After the level adjustment module 1401 determines the next order (N+1 week) difficulty level (S903), the pool conversion module 1402 changes the problem pool by comparing the average score of the N-1 week and the N week (S904) can decide whether

N-1주차와 N주차 평균 점수를 비교(S904)하여 평균 점수가 유지되면(S906에서 예), 문제 풀을 변경(S907)할 수 있으며, 난도를 변경하고 평균 점수에 변화가 있으면(S906에서 아니오), 문제 풀을 유지(S908)할 수 있다.If the average score is maintained (Yes in S906) by comparing the average score of Week N-1 and Week N (S904), the problem pool can be changed (S907), and if the difficulty level is changed and the average score is changed (S906) No), the problem pool may be maintained (S908).

다만, 이는 N이 2 이상에 해당하는 경우(S905에서 아니오), 상술한 과정을 수행할 수 있으며, N=1로 1주차에 해당하는 경우(S905에서 예), 종전 주차 평균 점수가 없으므로 문제 풀에 대한 변경 없이 바로 2주차(N+1주차) 문제를 출제 및 저장할 수 있다.However, if N corresponds to 2 or more (No in S905), the above-described process can be performed, and when N=1 corresponds to the 1st week (Yes in S905), there is no previous parking average score, so the problem is solved You can take and save the 2nd week (N+1 week) questions right away without any changes.

도 9에 도시된 문제 풀 변경 플로우는, 인지 훈련 결과 평균 점수에 따라 풀 변환 모듈(1402)이 어떻게 문제 풀을 조절하는지 도 10에 구체적으로 도시되어 있다. The problem pool change flow shown in FIG. 9 is specifically illustrated in FIG. 10 how the pool transformation module 1402 adjusts the problem pool according to the average score of the cognitive training result.

도 10에 도시된 바와 같이, N-1주차와 N주차 평균 점수를 비교(S904)하여, 평균 점수가 85점 미만으로 유지되는 경우(S1001에서 예), 콘텐츠 저장부(110)의 단어 개념 단계를 감소시키거나 항목을 변경한다.As shown in FIG. 10, when the average score of the N-1 week and the N week is compared (S904), and the average score is maintained below 85 points (YES in S1001), the word concept step of the content storage unit 110 Decrease or change the item.

또한, 평균 점수가 95점 초과로 유지되는 경우(S1002에서 예), 콘텐츠 저장부(110)의 단어 개념 단계를 증가시키거나 항목을 변경한다.In addition, when the average score is maintained above 95 (YES in S1002), the word concept step of the content storage unit 110 is increased or the item is changed.

즉, 평균 점수가 85점 미만으로 유지되거나 95점 초과하여 유지되는 경우, 문제 풀을 변경하며(S907), 평균 점수가 사전 설정된 최적 범위 85점 이상 95점 이하로 유지되는 경우, 문제 풀을 유지할 수 있다(S908).That is, when the average score remains below 85 points or remains above 95 points, the problem pool is changed (S907), and when the average score remains between 85 and 95 points in the preset optimal range, the problem pool is maintained It can be (S908).

풀 변환 모듈(1402)은 상술한 과정을 거쳐 문제 풀을 결정하고 이를 인지 훈련 DB에 저장한 후 다음 차수의 인지 훈련에서 사용할 수 있다.The pool transformation module 1402 may determine a problem pool through the above-described process, store it in the cognitive training DB, and then use it in the next cognitive training.

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 인지 훈련을 수행하는 맞춤형 인지 훈련 장치에서, 사용자의 데이터를 장치에 입력하고, 훈련 받는 뇌 영역에 따라 미리 정해진 종류의 문제를 출제하고, 사용자가 출제된 상기 문제에 대해 제공한 답변에 따라 인지 훈련 결과 점수를 판정하고, 현재 차수의 인지 훈련 결과 점수에 따라 다음 차수의 인지 훈련 결과 점수가 사전 설정된 최적 점수 범위 내에 존재하도록 문제 난도를 변경하거나, 또는 문제 난도를 변경시키고도 현재 차수의 인지 훈련 결과 점수가 여전히 종전 인지 훈련 결과 점수와 동일하게 유지될 때 다음 차수의 문제 유형을 변경할 수 있다.Therefore, in the customized cognitive training apparatus for performing a plurality of cognitive training according to an embodiment of the present invention, the user's data is input to the device, and a predetermined type of question is asked according to the brain region to be trained, and the user asks the question determine the cognitive training result score according to the answer provided to the above problem, and change the difficulty level of the problem so that the next-order cognitive training result score is within a preset optimal score range according to the current-order cognitive training result score; or Even after changing the problem difficulty, when the cognitive training result score of the current order is still the same as the previous cognitive training result score, the next-order problem type can be changed.

더하여, 구체적으로 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이전 차수의 인지 훈련 결과 점수와 문제 난도를 변경시킨 현재 차수의 인지 훈련 결과 점수가 모두 사전 설정된 최적 점수 범위보다 미만으로 나올 경우, 상기 사용자 데이터와 연관성이 높은 문제 풀에서 문제를 출제하며, 모두 사전 설정된 최적 점수 범위를 초과하여 나올 경우, 상기 사용자 데이터와 연관성이 낮은 문제 풀에서 문제를 출제할 수 있다. 문제 풀과 난도를 사용자 데이터를 고려하여 결정하는 것이다.In addition, specifically, according to an embodiment of the present invention, when both the cognitive training result score of the previous order and the cognitive training result score of the current order in which the problem difficulty is changed are less than a preset optimal score range, the user data and Questions are asked from a problem pool with high relevance, and when all of them exceed a preset optimal score range, the problem may be asked from a problem pool with low relevance to the user data. It is to determine the problem pool and difficulty in consideration of user data.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인지 훈련 방법의 사용자 데이터를 고려한 레벨 및 문제 풀 조절을 위한 플로우 차트를 도시한 것이다.11 is a flowchart illustrating a level and problem pool adjustment in consideration of user data of a customized cognitive training method according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 현재 차수의 인지 훈련 결과 점수에 따라 다음 차수의 문제 난도 또는 문제 풀을 결정하는 단계에서 문제 풀을 결정하는 경우, 상기 사용자의 데이터를 고려하여 문제 유형을 다른 유형으로 변경할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, when the problem pool is determined in the step of determining the next-order problem difficulty or problem pool according to the cognitive training result score of the current order, the problem type is set to another type in consideration of the user's data can be changed to

이때, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 사용자 데이터는 상기 사용자의 학력, 구사 언어, 성별, 거주 지역 이력 및 직업 이력 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In this case, according to an embodiment of the present invention, the user data may include at least one of the user's academic background, spoken language, gender, residential area history, and job history.

즉, 풀 변환 모듈(1402)이 문제 풀을 결정할 때 사용자 데이터를 고려하여 풀을 결정할 수 있다.That is, the pool transformation module 1402 may determine the pool in consideration of user data when determining the problem pool.

구체적으로, 도 11에 도시된 바와 같이, 사용자 데이터 모듈(1103)에 포함된 사용자 치료 데이터 DB는 입력된 사용자 데이터를 확인할 수 있다(S1101).Specifically, as shown in FIG. 11 , the user treatment data DB included in the user data module 1103 may confirm the input user data ( S1101 ).

1주차가 아닌 경우(S1102에서 아니오), N-1주차와 N주차의 평균 점수를 비교하여(S1105), 결과 평균 점수가 85점 미만이면(S1106에서 아니오), 사용자 데이터와 연관성 증가시킨 문제 풀로 변경할 수 있으며, 결과 평균 점수가 95점 초과하면(S1106에서 예& 1107에서 아니오), 사용자 데이터와 연관성 감소시킨 문제 풀로 변경할 수 있다(S907).If it is not the 1st week (No in S1102), compare the average score of the N-1 week and the N week (S1105), and if the result average score is less than 85 (No in S1106), the problem pool with increased association with user data It can be changed, and if the result average score exceeds 95 points (Yes in S1106 & No in 1107), it can be changed to a problem pool with reduced association with user data (S907).

반면, 결과 평균 점수가 85 점 이상 95점 이하인 경우, 사용자 데이터와 무관하게 문제 풀을 유지할 수 있다.On the other hand, if the result average score is 85 or more and 95 or less, the problem pool can be maintained regardless of user data.

즉, 문제 풀을 변경할 때, 단순히 다른 문제 유형으로 변경하는 것뿐만 아니라 사용자 데이터를 고려하여 문제 풀의 우선순위를 결정하고 문제 풀을 변경할 수 있다.That is, when changing a problem pool, it is possible to determine the priority of the problem pool and change the problem pool by considering user data, rather than simply changing to a different problem type.

사용자는 사용자 데이터와 관련된 항목에 있어서 더 많은 정보를 가지고 있어 더 손쉽게 문제에 대한 답변을 낼 수 있는 바, 사용자 데이터를 고려하여 문제 풀을 변경하는 것이다.Since the user has more information in the items related to user data, he/she can answer the problem more easily, and the problem pool is changed in consideration of the user data.

한편, 인지 훈련이 1주차인 경우(S1102에서 예), 종전 주차의 평균 점수가 없으므로, 사용자의 수준을 평가하기 위해 매우 쉬운 수준의 인지 훈련을 수행하고자 사용자 데이터와 연관성 있는 문제 유형에 높은 우선순위를 부여(S1103)하고, 해당 문제 풀에서 레벨 0의 문제를 출제(S1104)하여 사용자와 관련성 높은 문제 풀의 낮은 레벨 문제를 출제할 수 있다.On the other hand, if the cognitive training is the 1st week (Yes in S1102), there is no average score of the previous week, so in order to perform a very easy level cognitive training to evaluate the user's level, a high priority is given to the problem type related to the user data. is given (S1103), and a level 0 problem is asked from the corresponding problem pool (S1104), so that a low level problem of the problem pool with high relevance to the user can be asked.

이를 통해 문제 유형을 변경하는 것과 마찬가지로 사용자 데이터와 관련 항목에서 레벨을 낮추면 사용자가 문제에 답을 내기 용이하여 인지 훈련 처음 수행할 때 사용자의 상태를 확인할 수 있다.As with changing the problem type, lowering the level in user data and related items makes it easier for the user to answer the question, so that the user's status can be checked when performing cognitive training for the first time.

따라서, 본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 상기 콘텐츠 저장부(110)의 단계 또는 항목을 변경하는 단계는, 상기 장치(100)에 입력된 사용자 데이터 및 현재 차수의 인지 훈련 결과 점수를 이용하여 사용자 데이터와 연관된 항목의 문제 출제를 위한 우선순위를 조절할 수 있다.Accordingly, according to another embodiment of the present invention, the step or step of changing the item of the content storage unit 110 is performed using the user data input to the device 100 and the cognitive training result score of the current order. It is possible to adjust the priority for question questions of items related to user data.

구체적으로, 본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 상기 콘텐츠 저장부(110)의 단계는, 숫자가 커질수록 상기 항목을 세분화한 하위 개념의 단어들을 포함하며, 상기 평균 점수가 사용자가 설정한 최적 범위보다 미만으로 복수 차수 동안 연속하여 유지되는 경우, 상기 단계를 감소시키고 상기 사용자 데이터와 연관성이 높은 항목에 우선순위를 부여하며, 상기 평균 점수가 사용자가 설정한 최적 범위를 초과하여 복수 차수 동안 연속하여 유지되는 경우, 상기 단계를 증가시키고 상기 사용자 데이터와 연관성이 낮은 항목에 우선순위를 부여할 수 있다.Specifically, according to another embodiment of the present invention, the step of the content storage unit 110 includes sub-concept words that subdivide the items as the number increases, and the average score is the optimal value set by the user. If it is less than the range and is continuously maintained for a plurality of orders, the step is reduced and an item with high relevance to the user data is given priority, and the average score exceeds the optimal range set by the user and continues for a plurality of orders and maintained, the step may be increased and priority may be given to items having a low relevance to the user data.

또한, 현재 인지 훈련 차수가 제1 차수인 경우, 상기 사용자 데이터와 연관성이 높은 항목에 우선순위를 부여하여 문제 풀을 결정하고, 다음 차수의 문제 풀도 상기 제1 차수의 문제 풀을 그대로 유지하며, 현재 인지 훈련의 문제 난도는 최소 레벨로 출제할 수 있다.In addition, when the current cognitive training order is the first order, the problem pool is determined by giving priority to items with high relevance to the user data, and the problem pool of the next order also maintains the problem pool of the first order, The difficulty level of the current cognitive training questions can be asked at the minimum level.

이를 통해, 문제 난도를 지속적으로 조절해도 인지 훈련을 수행하는 사용자의 인지 훈련 결과 점수가 매우 낮게 유지되거나 매우 높게만 유지되어 뇌 자극이 제대로 수행되지 않을 경우, 해당 사용자는 더 이상의 인지 훈련을 수행할 수 없고 치매 치료에서 배제되는 문제점을 해결할 수 있다.Through this, if the brain stimulation is not performed properly because the cognitive training result score of the user performing cognitive training is maintained very low or only very high, even if the difficulty level is continuously adjusted, the user can perform further cognitive training. It can solve the problem of being excluded from dementia treatment.

본 발명의 맞춤형 인지 훈련을 통해 사용자는 자신의 이력과 치료 정보에 부합하는 인지 훈련을 수행할 수 있어 어느 사용자라도 자신에게 부합하는 인지 훈련 문제를 통해 치매 치료 효과를 받을 수 있고, 기존 사용자에게도 치료 효과가 향상될 수 있다.Through the customized cognitive training of the present invention, a user can perform cognitive training that matches his or her history and treatment information, so that any user can receive dementia treatment effect through a cognitive training problem that suits them, and also treat existing users The effect can be improved.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 훈련 받는 뇌 영역은, 브로카, 베르니케, L-DLPFC, R-DLPFC, L- PSAC 및 R- PSAC 중 적어도 하나의 영역이며, 각 인지 훈련 시 뇌 영역에 따라 미리 정해진 종류의 문제를 혼합한 문제가 출제될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the brain region to be trained is at least one of Broca, Wernicke, L-DLPFC, R-DLPFC, L-PSAC and R-PSAC, Depending on the problem, a mixture of predetermined types of problems may be posed.

또한, 각 인지 훈련 시 동시에 복수의 뇌 영역을 훈련할 경우, 미리 정해진 종류가 혼합된 새로운 종류의 문제가 출제될 수 있다.In addition, when a plurality of brain regions are trained at the same time during each cognitive training, a new type of problem in which a predetermined type is mixed may be posed.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 인지 훈련에 이용되는 단어를 단계 별로 또는 하나의 단계 내에서 항목 별로 분류하여 저장하며, 이때, 상기 단계는 1 내지 n 단계를 포함하며, 상기 n은 2 이상의 양의 정수인 콘텐츠 저장부(110)를 포함하는 맞춤형 인지 훈련 장치(100)에서, 각 차수 별로 기설정된 기간 동안 각 뇌 영역을 활성화 시키도록 제출된 복수의 종류의 문제들에 대해 입력된 답변을 통해 평균 점수를 산출하는 단계와, 문제 난도를 조절하여도 상기 평균 점수가 사용자가 설정한 최적 범위를 벗어나서 복수 차수 동안 연속하여 일정하게 유지되는 경우, 문제 풀이 변경되도록 상기 콘텐츠 저장부(110)의 단계 또는 항목을 변경하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, words used for cognitive training are classified and stored for each step or by item within one step, wherein the step includes 1 to n steps, and n is an amount of 2 or more. In the customized cognitive training apparatus 100 including the content storage unit 110, which is an integer of The step of calculating the score and the step of the content storage unit 110 so that the problem pool is changed when the average score is continuously kept constant for a plurality of orders outside the optimal range set by the user even after adjusting the difficulty level of the problem; or It may include changing the item.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 콘텐츠 저장부(110)는, 상기 1 단계는 명사 항목과 동사 항목을 포함하며, 단계의 숫자가 커질수록 상기 항목을 세분화한 하위 개념의 단어들을 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the content storage unit 110, the first step includes a noun item and a verb item, and as the number of steps increases, the sub-concept words of subdivided items may be included. there is.

더하여, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 현재 인지 훈련 차수가 제1 차수인 경우, 입력 받은 사용자의 데이터와 연관된 문제 풀에서 문제를 출제할 수 있다. 사용자 연관성이 높은 항목에서 문제를 출제하여 난도를 낮게 조절하기 위함이다.In addition, according to an embodiment of the present invention, when the current cognitive training order is the first order, a problem may be asked from a problem pool related to the inputted user's data. This is to lower the level of difficulty by asking questions in items with high user relevance.

또한, 풀 변환 모듈(1402)이 풀을 변경하기 전에 레벨 조절 모듈(1401)이 문제 난도 조절을 위해 레벨을 변경할 수 있으며, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 난도에 따라 DB에서 추출하는 단어의 수, 문장의 길이, 색상의 수 또는 도형의 수를 조절할 수 있다.In addition, before the pool conversion module 1402 changes the pool, the level adjustment module 1401 may change the level to adjust the difficulty level of the problem. According to an embodiment of the present invention, according to the difficulty level, You can adjust the number, the length of the sentence, the number of colors, or the number of figures.

뿐만 아니라, 상기 레벨 조절 모듈(1401)은, 문제 난도를 감소시키거나 현재 인지 훈련 차수가 제1 차수인 경우, 상기 사용자 데이터 모듈(1103)로부터 전달받은 사용자 데이터와 관련된 항목에 우선순위를 부여하여 입력 받은 사용자의 데이터와 연관된 문제 풀에서 문제를 출제할 수 있다.In addition, the level adjustment module 1401 gives priority to items related to user data received from the user data module 1103 when the level of difficulty is reduced or the current cognitive training order is the first order and input You can ask questions from the problem pool associated with the received user's data.

구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 레벨 조절 모듈(1401)은, 현재 차수의 인지 훈련 결과 점수가 사전 설정된 최적 점수 범위 내에 존재하면, 다음 차수의 문제 난도를 유지하고, 현재 차수의 인지 훈련 결과 점수가 사전 설정된 최적 점수 범위 미만으로 존재하면, 다음 차수의 문제 난도를 감소시키고, 현재 차수의 인지 훈련 결과 점수가 사전 설정된 최적 점수 범위 초과하여 존재하면, 문제 난도를 증가시킬 수 있다.Specifically, the level adjustment module 1401 according to an embodiment of the present invention maintains the difficulty level of the next order when the cognitive training result score of the current order is within a preset optimal score range, and recognizes the current order When the training result score is below the preset optimal score range, the difficulty of the next order may be decreased, and if the cognitive training result score of the current order exists beyond the preset optimal score range, the problem difficulty may be increased.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자가 문제에 대해 입력한 답을 수신하는 입력부(150) 및 상기 사용자에게 문제가 제공되도록 문제를 출력하는 출력부(160)를 포함할 수 있다. 출력부(160)는 디스플레이 모듈을 의미할 수 있으며, 상기 입력부(150)는 태블릿 PC, 노트북, 데스크탑 컴퓨터 등 사용자가 입력한 답을 수신하여 제어부(200)에 제공할 수 있는 입력 인터페이스나 사용자가 음성으로 답변한 것을 자동으로 컴퓨터에 저장하는 TTS(Text To Speech) 프로그램을 포함하는 기기 등을 의미할 수 있다.Meanwhile, according to an embodiment of the present invention, an input unit 150 for receiving an answer input by a user for a problem and an output unit 160 for outputting a problem so that the problem is provided to the user may be included. The output unit 160 may mean a display module, and the input unit 150 receives an answer input by a user, such as a tablet PC, a notebook computer, a desktop computer, etc. It may mean a device including a text-to-speech (TTS) program that automatically stores answers to voice in a computer.

또는, 본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 출제된 문제는 출력부(160)를 통해 사용자에게 제공하더라도 상기 문제에 대한 답변은 간호사 등의 의료인력에게 직접 대답하는 형태로 사용자가 직접 사용자의 대답을 입력할 수 있다. 치매 사용자는 사용자의 운동 능력도 떨어지기 때문에 답변을 기계로 처리할 경우 제대로 답변이 접수되지 않을 수도 있기 때문이다.Alternatively, according to another embodiment of the present invention, even if the question is provided to the user through the output unit 160, the answer to the question is directly answered by the user to medical personnel such as a nurse. can be entered. This is because dementia users also have poor motor skills, so if the answers are processed by a machine, the answers may not be received properly.

또한, 구체적인 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 단어 모듈(1101)은, 단어, 색상, 도형 및 사진 중 적어도 하나의 항목을 포함하며, 상기 문장 구조 모듈(1102)은, 주어, 서술어, 목적어, 보어 중 적어도 하나의 항목을 포함하며, 상기 사용자 데이터 모듈(1103)은, 상기 사용자의 학력, 언어, 성별, 지역, 직업 중 적어도 하나의 항목을 포함할 수 있다. In addition, according to a specific embodiment of the present invention, the word module 1101 includes at least one of a word, a color, a figure, and a picture, and the sentence structure module 1102 includes a subject, a predicate, and an object. , and at least one item of Bore, and the user data module 1103 may include at least one item of the user's educational background, language, gender, region, and occupation.

즉, 상기 단어 모듈(1101)에 저장된 색상, 도형 및 사진도 난도에 따라 대응되는 것으로 출제될 수 있으며, 예를 들어, 색상의 수나 도형의 수를 조절하거나, 사용자 데이터 모듈(1103)을 고려하여 외국에 살다가 온 사용자는 외국 문화가 낯설지 않는 바, 난도를 낮추기 위해 외국과 관련된 사진을 문제로 출제할 수 있다.That is, the colors, figures, and photos stored in the word module 1101 can also be submitted as corresponding questions according to the difficulty level, for example, by adjusting the number of colors or figures, or taking the user data module 1103 into consideration. Users who have lived in a foreign country are not unfamiliar with foreign cultures, so in order to lower the difficulty, they can ask questions related to foreign countries.

더하여, 상기 문제 출제부(140)는, 자극되는 뇌 구역, 상기 레벨 조절 모듈(1401)이 결정한 난도, 및 상기 풀 변환 모듈(1402)이 변환한 풀 중 적어도 하나를 이용하여 상기 단어 모듈(1101), 문장 구조 모듈(1102), 사용자 데이터 모듈(1103)에 저장된 정보를 이용하여 이에 대응되는 종류의 문제를 출력할 수 있다.In addition, the question questioning unit 140 uses at least one of the brain region to be stimulated, the difficulty determined by the level adjustment module 1401, and the pool converted by the pool transformation module 1402 to the word module 1101 ), the sentence structure module 1102, and the information stored in the user data module 1103 may be used to output a corresponding type of problem.

이를 통해, 치매 치료에서 배제되는 사용자 없이 모든 사용자에게 맞춤형 인지 훈련을 제공할 수 있으며, 각 사용자의 이력 등 사용자 데이터를 반영한 인지 훈련 문제를 통해 더 정확하고 효율적으로 뇌 영역을 자극할 수 있어 치매 치료 효과가 향상될 수 있다. 또한, 난도 조절뿐 아니라 문제 풀을 조절하여 뇌 영역 자극 정확성을 더 높일 수 있다.Through this, customized cognitive training can be provided to all users without users excluded from dementia treatment, and brain regions can be stimulated more accurately and efficiently through cognitive training problems that reflect user data such as each user’s history, thereby treating dementia The effect can be improved. In addition, the accuracy of brain region stimulation can be further improved by adjusting the problem pool as well as the difficulty control.

또한, 문제에 사용되는 단어 등을 단계 또는 항목에 따라 분류하여 저장하고 있어 데이터 베이스를 용이하게 확장할 수 있다. 시간이 갈수록 새로운 용어나 새로운 물건을 지칭하는 용어가 등장하며 신규한 단어를 추가해야 할 경우, 기존의 DB에 용이하게 단어 추가가 가능하여 확장성을 확보할 수 있다.In addition, since the words used in the problem are classified and stored according to steps or items, the database can be easily expanded. As time goes by, new terms or terms referring to new things appear, and when a new word needs to be added, it is possible to easily add a word to the existing DB, thereby securing scalability.

특히, 상기 확장성을 확보하여 직접 수집한 단어 DB뿐만 아니라 구글 서치나 위키피디아 등 제3자가 수집한 단어 DB를 전달받아 본 발명의 콘텐츠 저장부(110)를 계속 업데이트 시킬 수 있다.In particular, the content storage unit 110 of the present invention can be continuously updated by receiving the word DB collected by a third party, such as Google search or Wikipedia, as well as the word DB directly collected by securing the scalability.

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 콘텐츠 저장부(100)는, 웹서버와 연동되어 상기 웹서버로부터 새로운 콘텐츠를 수신받아 문제 출제에 이용되는 콘텐츠를 업데이트할 수 있다.Accordingly, the content storage unit 100 according to an embodiment of the present invention may be linked with a web server to receive new content from the web server and update the content used for problem-taking.

이하, 도 12 내지 도 14는 새로운 단어를 검색하고 수집하여 분석 또는 분류하는 제어부(200)에 관해 도시한 것이다.Hereinafter, FIGS. 12 to 14 show the control unit 200 that searches for, collects, and analyzes or classifies new words.

구체적으로, 도 12에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 제어부(200)는, 문제 출제에 이용되는 콘텐츠를 업데이트하도록 서버와 연동되어 상기 서버로부터 새로운 콘텐츠를 검색하고 수집하는 단어 검색 및 수집 모듈(210) 및 상기 새로운 콘텐츠를 분석하여 기존의 단계별로 또는 항목별로 분류하는 단어 분석 및 분류 모듈(220)을 포함할 수 있다.Specifically, as shown in FIG. 12 , the control unit 200 according to an embodiment of the present invention works with the server to update the content used for problem-taking, and searches for and collects new content from the server. It may include a search and collection module 210 and a word analysis and classification module 220 that analyzes the new content and classifies it by existing steps or items.

도 12에 도시된 바와 같이, 웹서버로부터 문장, 단어, 이미지 중 적어도 하나를 포함하는 콘텐츠를 검색 또는 수집할 수 있으며, 상기 웹서버는 제 3자가 수집한 데이터베이스를 포함할 수 있다. 12 , content including at least one of sentences, words, and images may be searched for or collected from a web server, and the web server may include a database collected by a third party.

검색 또는 수집된 콘텐츠를 본 발명의 콘텐츠 저장부(110)의 분류 방식에 따라 단계 별 또는 항목 별로 분류하여 곧바로 콘텐츠 저장부(110)에 저장할 수 있으며, 또는 분석 또는 분류된 콘텐츠를 단계별로 또는 항목별로 클라우드 서버에 저장할 수 있다. 클라우드 서버에 인지 훈련 DB를 저장하여 콘텐츠의 확장성 또는 관리 용이성을 확보할 수 있다. According to the classification method of the content storage unit 110 of the present invention, the searched or collected contents can be directly stored in the contents storage unit 110 by classifying them by stages or items, or the analyzed or classified contents can be stored in stages or items. It can be stored on a cloud server. By storing the cognitive training DB in the cloud server, it is possible to secure scalability or manageability of content.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 단어 분석 및 분류 모듈(220)은, 상기 콘텐츠 저장부(110)에 검색된 상기 콘텐츠와 관련된 상위 개념 단어 또는 하위 개념 단어가 있을 경우, 상기 상위 개념 단어의 하위 단계로 또는 상기 하위 개념 단어의 상위 단계로 저장하고, 상기 콘텐츠 저장부(110)에 검색된 상기 콘텐츠와 관련된 상기 상위 개념 단어 또는 하위 개념 단어가 없을 경우, 상기 단어 검색 및 수집 모듈이 검색된 콘텐츠와 관련된 상기 상위 개념 단어 또는 하위 개념 단어를 검색 및 수집할 수 있다.In addition, the word analysis and classification module 220 according to an embodiment of the present invention, when there is a higher-level concept word or a lower-level concept word related to the content searched for in the content storage unit 110, the upper-level concept word If it is stored as a lower level or as an upper level of the lower level concept word, and there is no upper level concept word or lower level concept word related to the searched content in the content storage unit 110, the word search and collection module performs the searched content and The related upper-level concept words or lower-level concept words may be searched for and collected.

더하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 단어 분석 및 분류 모듈(220)은, 인공 지능을 이용하여 콘텐츠를 분석 또는 분류하며, 이때, 상기 콘텐츠는 단어, 문장 및 이미지 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In addition, the word analysis and classification module 220 according to an embodiment of the present invention analyzes or classifies content using artificial intelligence, and in this case, the content may include at least one of a word, a sentence, and an image. there is.

구체적으로, 도 13에 도시된 바와 같이, 콘텐츠 저장부(200)는, 제1 단계로 '사물', 제2 단계로, '무생물', 제3 단계로 '이동 수단', 제4 단계로 '자동차'를 저장하여 단계별로 상위개념에서 하위개념으로 분류할 수 있다.Specifically, as shown in FIG. 13 , the content storage unit 200 includes 'things' as a first step, 'inanimate objects' as a second step, 'moving means' as a third step, and 'moving means' as a fourth step. By storing 'car', you can classify it from a high-level concept to a low-level concept step by step.

만약, 단어 검색 및 수집 모듈(210)이 웹서버로부터 '자동차'란 단어를 새로운 콘텐츠로 검색하고, 이를 클라우드 서버에서 발견하지 못한 경우, 이를 수집하여 클라우드 서버나 콘텐츠 저장부(110)에 저장할 수 있다.If the word search and collection module 210 searches for the word 'car' as new content from the web server and does not find it in the cloud server, it can be collected and stored in the cloud server or the content storage unit 110 there is.

이때, 도 13(a)에 도시된 바와 같이, '자동차'란 단어의 상위개념이 존재하고, 콘텐츠 저장부(110)에 상기 상위 개념이 존재하지 않을 경우, 단어 검색 및 수집 모듈(210)이 '자동차' 단어의 상위 개념인 '이동 수단'을 검색하고, 단어 분석 및 분류 모듈(220)이 이동수단-자동차로 분류하여 단계 별로 저장할 수 있다.At this time, as shown in FIG. 13( a ), when a higher level concept of the word 'car' exists and the higher level concept does not exist in the content storage unit 110, the word search and collection module 210 is 'Movement means', which is a higher concept of the word 'car', may be searched for, and the word analysis and classification module 220 may classify the word 'mobile means-car' and store it step by step.

또는, 도 13(b)에 도시된 바와 같이, '자동차'란 단어의 상위개념이 존재하고, 콘텐츠 저장부(110)에 상기 상위 개념이 존재할 경우, 그대로 상위개념인 '이동 수단' 의 다음 단계에 '자동차'를 하위개념으로 저장할 수 있다.Alternatively, as shown in FIG. 13( b ), when a higher-order concept of the word 'car' exists and the higher-order concept exists in the content storage unit 110, the next step of 'moving means', which is a higher-level concept as it is 'car' can be stored as a sub-concept.

한편, 도 13(c)에 도시된 바와 같이, 새로운 콘텐츠인 '자동차'란 단어의 하위개념이 존재할 경우, 단어 검색 및 수집 모듈(210)이 '자동차'와 연관된 하위 개념의 단어를 검색 및 수집하고, 이를 자동차-승용차, 승합차 등으로 분류하여 저장할 수 있다. 더하여, 승용차와 승합차의 하위개념도 검색 및 수집하여 승용차와 승합차의 다음 단계에 추가 저장할 수 있다. 하위 개념의 단어의 경우 단계에 따라 중복될 수도 있으나 중복된 하위 개념의 단어라도 연관된 상위 개념의 단계 단어가 상이하다.On the other hand, as shown in FIG. 13( c ), when a sub-concept of the word 'car', which is new content, exists, the word search and collection module 210 searches for and collects the word of a sub-concept related to 'car'. and classify it into automobile-passenger vehicles, vans, and the like, and store them. In addition, sub-concepts of passenger cars and vans can also be searched and collected and stored in the next stage of passenger cars and vans. In the case of a word of a lower concept, it may be duplicated depending on the stage, but even the word of the overlapped lower concept has a different word of the stage of the related upper concept.

또한, 도 13(d)에 도시된 바와 같이, 상술한 방식으로 분류하여 사물-무생물- 이동수단-자동차-승용차, 승합차로 총 5단계로 콘텐츠를 저장할 수 있으며, 단어뿐만 아니라 상기 단어의 단계 및 연관 항목을 같이 콘텐츠 저장부(110)에 저장하거나 클라우드 서버에 있는 DB에 저장할 수 있다.In addition, as shown in FIG. 13( d ), content can be stored in a total of five stages as objects - inanimate objects - means of transportation - cars - cars, and vans by classifying in the above-described manner, and not only words but also stages of the words and Related items may be stored together in the content storage unit 110 or stored in a DB in the cloud server.

뿐만 아니라, 도 13(e)에 도시된 바와 같이, 단어와 연관된 사진, 그림, 도형 등의 이미지도 함께 매칭하여 저장하여 콘텐츠 저장부(110)에 저장하거나 클라우드 서버에 있는 DB에 저장할 수 있다. 이를 통해 사진에 맞는 단어 찾기 등의 유형 문제에 활용할 수 있다.In addition, as shown in FIG. 13(e), images such as pictures, drawings, and figures related to words are matched and stored together and stored in the content storage unit 110 or in a DB in the cloud server. This can be used for tangible problems, such as finding words for pictures.

이때, 새롭게 추가되는 단어에 맞춰 베로니케 영역을 자극하기 위해 '사진에 맞는 단어' 인지 훈련을 수행하거나, R-DLPSC를 자극하기 위해 '사물 이름 맞추기' 인지 훈련을 수행할 경우, 단어에 맞는 이미지가 필요하다.At this time, when performing 'word matching photo' cognitive training to stimulate Veronike's area according to newly added words or performing 'object name matching' cognitive training to stimulate R-DLPSC, image matching the word is needed

따라서, 인공 지능을 이용하여 이미지를 분류하고, 예를 들어, 트럭과 승용차 이미지를 검색 및 수집하고, 인공지능을 통해 트럭 이미지는 제5 단계에 저장된 '트럭' 단어와 매칭하고, '승용차'이미지는 제5 단계에서 저장된 '승용차' 단어와 매칭하여 분류 및 저장할 수 있다. 상기 인공지능은 CNN(Convolution Neural Network) 등을 사용하여 학습시킬 수 있다.Therefore, using artificial intelligence to classify images, for example, to search and collect images of trucks and passenger cars, through artificial intelligence to match the truck images with the word 'truck' stored in the fifth step, and 'car' images can be classified and stored by matching with the word 'car' stored in step 5. The artificial intelligence may be trained using a Convolution Neural Network (CNN) or the like.

다른 일 실시예로서, 상기 인공 지능을 이용하여 검색하고 수집한 단어를 분류하여 저장할 수도 있다.As another embodiment, the words searched and collected using the artificial intelligence may be classified and stored.

따라서, 도 14에 도시된 바와 같이, 단어 검색 및 수집 모듈(210)이 웹서버로부터 '자동차'란 단어를 새로운 콘텐츠로 검색하고(S1401), 상기 단어가 콘텐츠 저장부(110)에 없는 새로운 단어일 경우(S1402에서 아니오) 상기 '자동차' 단어를 수집할 수 있다(S1403). 상기 단어가 콘텐츠 저장부(110)에 있는 단어일 경우(S1402에서 예), 다시 새로운 콘텐츠를 검색할 수 있다(S1401).Accordingly, as shown in FIG. 14 , the word search and collection module 210 searches for the word 'car' as new content from the web server (S1401), and the word is a new word that is not in the content storage unit 110 If yes (No in S1402), the word 'car' may be collected (S1403). If the word is a word in the content storage unit 110 (YES in S1402), a new content can be searched again (S1401).

그리고, 단어 분석 및 분류 모듈(220)이 상기 단어 '자동차'를 분석하여, 상기 단어에 상위 개념의 단어가 존재하는지 판단하고(S1404), 하위 개념의 단어가 존재하는지 판단할 수 있다(S1408).Then, the word analysis and classification module 220 may analyze the word 'car', determine whether a word of a higher concept exists in the word (S1404), and determine whether a word of a lower concept exists (S1408) .

구체적으로, '자동차'란 단어에 상위 개념의 단어가 존재하면(S1404에서 예), 상기 상위 개념의 단어, 예를 들어, '이동 수단' 단어가 클라우드 서버의 DB나 콘텐츠 저장부(110)에 존재하는지 판단하고(S1405), 상위 개념의 단어가 존재하면(1405에서 예), DB나 콘텐츠 저장부(110)에서 상기 상위 개념의 단어('이동 수단')가 포함된 단계의 하위 단계에 상기 하위 개념 단어('자동차')를 추가할 수 있다.Specifically, if a word of a higher concept exists in the word 'car' (Yes in S1404), the word of the higher concept, for example, the word 'mobile' is stored in the DB or content storage unit 110 of the cloud server. It is determined whether there is a word of a higher concept (S1405), and if a word of a higher concept exists (Yes in 1405), the DB or content storage unit 110 goes to a lower stage of the step in which the word of the higher concept ('moving means') is included. You can add a sub-concept word ('car').

반면, 상위 개념의 단어가 DB나 콘텐츠 저장부(110)에 존재하지 않으면(1405에서 아니오), 단어 검색 및 수집 모듈(210)이 현재 단어인 '자동차'의 상위 개념 단어를 검색하여(S1407), 상기 단어를 수집하고, 상위 개념의 단어-하위개념의 단어를 연관지어 단계별로 저장할 수 있다.On the other hand, if the upper-level word does not exist in the DB or the content storage 110 (NO in 1405), the word search and collection module 210 searches for the upper-level word of the current word 'car' (S1407) , it is possible to collect the words, and store the words of the upper concept and the words of the lower concept in association with each other step by step.

더하여, '자동차'란 단어에 하위 개념의 단어가 존재하면(S1408에서 예), 단어 검색 및 수집 모듈(210)이 새로운 단어('자동차')의 하위 개념 단어('승합차', '승용차')까지 추가 검색하여(S1409), DB나 콘텐츠 저장부(110)에서 새로운 단어('자동차')와 그 하위 개념 단어('승합차', '승용차')를 단계별로 저장할수 있다.In addition, if a word of a sub-concept exists in the word 'car' (Yes in S1408), the word search and collection module 210 performs a sub-concept word ('van', 'car') of the new word ('car'). up to (S1409), the new word ('car') and its sub-concept words ('van', 'car') can be stored step by step in the DB or the content storage unit 110 .

즉, 상기 단어에 상위 개념의 단어가 존재하는지 판단하고(S1404), 하위 개념의 단어가 존재하는지 판단하여(S1408), 상술한 분류 및 분석을 거쳐 새로운 콘텐츠를 분류하고, 클라우드 서버의 DB나 콘텐츠 저장부(110)로 저장되도록 전송할 수 있다(S1410).That is, it is determined whether a word of a higher concept exists in the word (S1404), and a word of a lower concept is determined (S1408), and new content is classified through the above-described classification and analysis, and the DB or content of the cloud server It can be transmitted to be stored in the storage unit 110 (S1410).

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 인지 훈련 방법은 복수의 인지 훈련을 수행하는 맞춤형 인지 훈련 장치에서, 사용자의 데이터를 상기 장치에 입력하고, 훈련 받는 뇌 영역에 따라 미리 정해진 종류의 문제를 출제하는 단계, 사용자가 출제된 상기 문제에 대해 제공한 피드백에 따라 인지 훈련 결과 점수를 판정하는 단계 및 현재 차수의 인지 훈련 결과 점수에 따라 다음 차수의 문제를 결정하는 단계를 포함하며, 상기 다음 차수의 문제를 결정하는 단계는, 인지 훈련 결과 점수에 따라 다음 차수의 문제 유형을 변경할 수 있다.Therefore, the customized cognitive training method according to an embodiment of the present invention is a customized cognitive training device for performing a plurality of cognitive training, inputting user data into the device, and solving a problem of a predetermined type according to a brain region to be trained. Comprising the steps of taking a question, determining a cognitive training result score according to the feedback provided by the user for the question, and determining a next-order problem according to the current-order cognitive training result score, the next-order question In the step of determining the problem of , the problem type of the next order may be changed according to the cognitive training result score.

또한, 상기 다음 차수의 문제를 결정하는 단계는, 인지 훈련 결과 점수에 따라 문제의 난도 및 문제 유형 중 적어도 하나를 변경 혹은 유지시키되, 문제 유형의 변경은 문제의 난도 변경에도 인지 훈련 결과 점수의 변동이 일정 범위 이하인 경우에 수행할 수 있다. 구체적으로, 다음 차수의 인지 훈련 결과 점수가 사전 설정된 최적 점수 범위 내에 존재하도록 사용자 데이터와 연관 있는 문제 유형이 포함되는 문제 풀로 변경하거나, 또는 사용자 데이터와 연관 없는 문제 유형이 포함되는 문제 풀로 변경할 수 있다.In addition, in the step of determining the next-order problem, at least one of the difficulty level and the problem type is changed or maintained according to the cognitive training result score, and the change of the problem type results in a change in the cognitive training result score even when the difficulty level of the problem is changed It can be performed when this is less than a certain range. Specifically, it is possible to change to a problem pool that includes problem types related to user data so that the next-order cognitive training result score is within a preset optimal score range, or to a problem pool that includes problem types that are not related to user data. .

또는, 문제 풀이 변경되도록 상기 콘텐츠 저장부의 단계 또는 항목을 변경할 수 있으며, 상기 장치에 입력된 사용자 데이터 및 현재 차수의 인지 훈련 결과 점수를 이용하여 사용자 데이터와 연관된 항목의 문제 출제를 위한 우선순위를 조절하여 단계 또는 항목을 변경할 수 있다. 입력된 데이터를 통해 연관성 있는 항목과 없는 항목을 분류하고 문제 풀을 조절할 수 있는 것이다.Alternatively, the step or item of the content storage unit may be changed so that the problem pool is changed, and the priority for problem questioning of items related to the user data may be adjusted using the user data input to the device and the current grade cognitive training result score. to change a step or item. Through the input data, it is possible to classify related items and non-relevant items and adjust the problem pool.

상술한 본 발명의 일 실시 형태에 따른 맞춤형 인지 훈련 방법은 컴퓨터에서 실행되기 위한 프로그램으로 제작되어 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 상기 방법을 구현하기 위한 기능적인(function) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.The above-described customized cognitive training method according to an embodiment of the present invention may be produced as a program to be executed on a computer and stored in a computer-readable recording medium. Examples of the computer-readable recording medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, and the like. In addition, the computer-readable recording medium is distributed in a computer system connected to a network, so that the computer-readable code can be stored and executed in a distributed manner. And a functional program, code, and code segments for implementing the method can be easily inferred by programmers in the art to which the present invention pertains.

또한, 본 발명을 설명함에 있어, '~ 모듈'은 다양한 방식, 예를 들면 프로세서, 프로세서에 의해 수행되는 프로그램 명령들, 소프트웨어 모듈, 마이크로 코드, 컴퓨터 프로그램 생성물, 로직 회로, 애플리케이션 전용 집적 회로, 펌웨어 등에 의해 구현될 수 있다.In addition, in describing the present invention, '~ module' is used in various ways, for example, a processor, program instructions executed by the processor, software module, microcode, computer program product, logic circuit, application-specific integrated circuit, firmware and the like can be implemented.

본 발명은 상술한 실시형태 및 첨부된 도면에 의해 한정되지 아니한다. 첨부된 청구범위에 의해 권리범위를 한정하고자 하며, 청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 형태의 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것은 당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다.The present invention is not limited by the above-described embodiments and the accompanying drawings. It is intended to limit the scope of rights by the appended claims, and it is to those of ordinary skill in the art that various types of substitutions, modifications and changes can be made without departing from the technical spirit of the present invention described in the claims. it will be self-evident

100: 맞춤형 인지 훈련 장치
110: 콘텐츠 저장부 1101: 단어모듈
1102: 문장 구조 모듈 1103: 사용자 데이터 모듈
120: 문제 출제부 130: 점수 판단부
140: 문제 변경부 150: 입력부
160: 출력부 200: 제어부100: customized cognitive training device
110: content storage unit 1101: word module
1102: sentence structure module 1103: user data module
120: question section 130: score judgment section
140: problem change unit 150: input unit
160: output unit 200: control unit

Claims

When the user's data is input to the device, a step of asking a predetermined type of question according to the brain region trained by the question questioning unit - the question is divided according to level and type -;
determining a cognitive training result score according to the feedback provided by the user on the question posed by the score determination unit; and
determining, by a problem changing unit, a problem of the next order of the brain region to be trained according to the cognitive training result score of the current order; includes,
In the determining of the next-order problem, the next-order problem type to increase the stimulation efficiency of the brain region to be trained, the user history among the problem types included in the determined type of problem pool according to the cognitive training result score A customized cognitive training method comprising changing to a problem type in consideration of the association between information and the problem type.

According to claim 1,
The step of determining the problem of the next order is,
A customized cognitive training method that changes or maintains at least one of the difficulty level of the problem and the problem type according to the cognitive training result score, but the change of the problem type is performed when the change in the cognitive training result score is within a certain range even when the difficulty level of the problem is changed .

3. The method of claim 2,
The step of determining the problem of the next order is,
The problem type is changed to another type in consideration of the user's data, and the user data includes at least one of the user's age, educational background, spoken language, gender, residential area history, and job history, customized cognitive training method.

3. The method of claim 2,
In the step of determining the next-order problem, when the cognitive training result score of the current order does not reach a preset optimal score range,
change the difficulty of the problem to a lower level so that the next-order cognitive training result score is within the preset optimal score range; or
A customized cognitive training method that changes to a problem pool containing problem types relevant to user data so that the next-order cognitive training result score is within a preset optimal score range.

3. The method of claim 2,
In the step of determining the problem of the next order, when the cognitive training result score of the current order exceeds a preset optimal score range,
change the difficulty of the problem to be higher so that the next-order cognitive training result score is within the preset optimal score range; or
A customized cognitive training method that changes to a problem pool containing problem types that are not related to user data so that the next-order cognitive training result score is within a preset optimal score range.

delete

Words used for cognitive training are classified into stages according to upper or lower concepts or classified and stored by items within one stage, wherein the stage includes 1 to n stages, and n is a quantity of 2 or more. In a customized cognitive training device including a content storage unit that is an integer,
calculating a result score through answers input to a plurality of types of problems submitted to activate each brain region for a predetermined period for each order; and
Determining a step or item of a next-order content storage unit for the selected brain region according to the result score;
In the step of determining the step or item of the content storage unit of the next order, the step or item of a word included in the pool of questions for the selected brain area to increase stimulation efficiency of the selected brain area is selected according to the result score. A customized cognitive training method that changes to a step or item that considers the association between user history information and problem type, and poses a problem using the words extracted from the step or item.

8. The method of claim 7,
The step of determining the step or item of the next-order content storage unit,
Change or maintain at least one of the difficulty level of the problem and the type of problem according to the result score, but even if the difficulty level is adjusted, the result score is out of the optimal range set by the user and the result score fluctuates continuously for a plurality of orders If it is less than a certain range, the customized cognitive training method for changing the step or item of the content storage unit so that the problem pool is changed.

8. The method of claim 7,
In the step or step of changing the content storage unit, the user data input to the device and the cognitive training result score of the current order are used to adjust the priority for the question questioning of the item related to the user data, customized cognitive training method.

10. The method of claim 9,
The step of the content storage unit includes words of a sub-concept subdivided into the item as the number increases,
When the result score is continuously maintained for a plurality of orders below the optimal range set by the user, reducing the step and giving priority to items related to the user data,
When the result score exceeds the optimal range set by the user and is continuously maintained for a plurality of orders, the step is increased and priority is given to items not related to the user data.

8. The method of claim 7,
If the current cognitive training order is the first order,
Priority is given to items related to user data to determine a problem pool, and the problem pool of the next order also maintains the problem pool of the first order,
A customized cognitive training method that asks questions at the minimum level of difficulty in current cognitive training.

12. The method according to any one of claims 1 to 5 and 7 to 11,
A customized cognitive training method in which, when multiple brain regions are trained at the same time during each cognitive training, problems with a mixture of predetermined types of problems are asked according to brain regions.

a content storage unit for classifying and storing content used for problem-taking step by step or item-by-item;
a question questioning unit that takes into account the brain regions activated through cognitive training and user data, and asks questions for cognitive training corresponding thereto-the questions are classified according to level and type-;
a score determination unit for determining whether to maintain a score range or a score obtained for the questions asked by the problem setting unit; and
Including; a problem change unit that changes the level of the problem or the pool of problems for the selected brain region according to the result of the score determination unit;
The problem change unit,
a level adjustment module for adjusting the level of the problem so that a preset optimal score range is maintained;
A problem that considers the correlation between user history information and the type of problem among the problem pools included in the content used to ask the problem to increase the stimulation efficiency of the selected brain region for the next problem type according to the acquired cognitive training result score A customized cognitive training device, including a pool transformation module that changes to a type.

14. The method of claim 13,
The full conversion module,
A customized cognitive training apparatus for changing the steps or items of the content storage unit including the problem pool to change the type of problem when the variation of the cognitive training result score is less than or equal to a certain range even when the difficulty level of the problem is changed by the level adjustment module.

14. The method of claim 13,
The content storage unit,
The words are classified and stored by stage or by item within one stage, wherein the stage includes 1 to n stages, where n is a positive integer of 2 or more,
The first step includes a noun item and a verb item, and as the number of steps increases, the customized cognitive training apparatus includes words of a sub-concept subdivided into the item.

16. The method of claim 15,
The content storage unit,
a word module containing words to be asked in a word problem;
a sentence structure module for classifying and storing words according to a sentence structure so as to be asked in a sentence problem;
a user data module for storing user data including at least one of user personal information and user treatment information; A customized cognitive training device including a cognitive training database (DB) comprising a.

17. The method of claim 16,
The full conversion module,
When the result score is maintained below the preset optimum score range, the item is changed by reducing the step of the word module so that words of higher concepts are asked,
When the result score is maintained beyond a preset optimal score range, the customized cognitive training apparatus for changing the item by increasing the step of the word module so that the words of the sub-concept are asked.

14. The method of claim 13,
The full conversion module,
If the result score is kept below the preset optimal score range, the question is asked from a question pool including the type of question related to user data,
When all of them exceed a preset optimal score range, a customized cognitive training device for asking questions from a problem pool including problem types that are not related to the user data.

14. The method of claim 13,
The level control module,
To reduce the difficulty of the problem or if the current cognitive training order is the first order,
A customized cognitive training apparatus that gives priority to items related to user data received from the user data module and sets a problem in a problem pool related to the received user data.

17. The method of claim 16,
The word module includes at least one of a word, a color, and a figure,
The sentence structure module includes at least one item of a subject, a predicate, an object, and a complement,
The user data module includes at least one item of the user's age, academic background, language, gender, region, and occupation,
The problem questioning unit outputs a type of problem corresponding to the problem using at least one of a brain region to be stimulated, a difficulty determined by the level control module, and a pool transformed by the pool transformation module.

The method according to any one of claims 13 to 20, further comprising a control unit,
The control unit may include: a word search and collection module that searches and collects new content from the server in conjunction with a server to update content used for problem-taking; and a word analysis and classification module that analyzes the new content and classifies it by existing steps or items.

22. The method of claim 21,
The word analysis and classification module,
When there is a higher-level concept word or lower-level concept word related to the content searched for in the content storage unit, it is stored as a lower level of the upper level concept word or a higher level of the lower level concept word;
If there is no upper-level concept word or lower-level concept word related to the content searched in the content storage unit, the word search and collection module searches for and collects the upper-level concept word or lower-level concept word related to the searched content, customized cognitive training device .

22. The method of claim 21,
The word analysis and classification module analyzes or classifies content using artificial intelligence, wherein the content includes at least one of a word, a sentence, and an image.

22. The method of claim 21,
The word analysis and classification module stores the analyzed or classified content in the cloud server step by step or item by item, a customized cognitive training device.

A customized cognitive training device according to any one of claims 13 to 20, and
A customized cognitive training system further comprising a magnetic field stimulation device that is interlocked with the cognitive training device and stimulates the user's brain with a magnetic field using a coil to perform brain stimulation of the user simultaneously or alternately with the cognitive training device.

26. The method of claim 25,
The magnetic field stimulation device, TMS (Transcranial Magnetic Stimulation) device, or TDCS (Transcranial Direct Current Stimulation) device, including a customized cognitive training system.

A computer-readable recording medium recording a program for executing the method according to any one of claims 1 to 5 and 7 to 11 on a computer.