KR20130095473A - 기능성 게임을 위한 플랫폼 장치 - Google Patents
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Abstract
기능성 게임의 실행 결과를 처리하는 플랫폼 장치로서, 인지 능력의 측정 또는 증진을 위한 기능성 게임의 실행에 따라 각 기능성 게임으로부터 출력된 출력 패킷을 수신하고, 상기 출력 패킷으로부터 게임 데이터를 생성하는 데이터 처리부, 상기 게임 데이터에 기초하여 사용자의 뇌기능 측정을 위한 분석 데이터를 생성하는 분석 처리부 및 사용자 인터페이스를 통해 상기 분석 데이터를 사용자에게 표시하는 결과 표시부를 포함하되, 상기 기능성 게임은 상기 인지 능력 중 기억능력에 대한 기능성 게임, 상기 인지 능력 중 신경운동능력에 대한 기능성 게임, 상기 인지 능력 중 주의능력에 대한 기능성 게임, 상기 인지 능력 중 실행능력에 대한 기능성 게임 및 상기 인지 능력 중 정서조절능력에 대한 기능성 게임 중 하나 이상을 포함하고, 상기 출력 패킷은 상기 기능성 게임을 실행하는 사용자의 정보, 상기 기능성 게임의 실행시에 사용자가 사용하는 캐릭터에 대한 정보, 사용자의 입력 장치 동작 시간에 대한 정보, 사용자가 입력 장치를 통해 제어하는 커서의 위치 정보, 상기 기능성 게임의 실행시에 나타나는 객체와 캐릭터와의 충돌에 대한 정보, 이벤트에 대한 사용자 반응의 정답율 및 이벤트에 대한 사용자 반응의 오류율 중 하나 이상을 포함한다.
Description
본 발명은 인지 능력의 측정 또는 증진을 위한 기능성 게임의 실행 결과를 처리하는 플랫폼 장치에 관한 것이다.
계속되는 온라인 게임의 유행으로 인하여, 게임산업의 시장규모가 급속하게 팽창되고 있다. 더불어, 교육, 훈련, 의료관련 치료 및 운동 등에 적용될 수 있는 기능성 게임들에 대한 관심도 함께 높아지고 있다.
기능성 게임(SERIOUS GAME)은 인간에게 행복과 즐거움을 주고 재미를 느끼게 하기 위한 게임의 본래 목적과, 인간이 하기 싫어하는 활동을 별다른 거부감 없이 할 수 있도록 돕는 순기능효과의 목적을 결합한 것으로, 구조화된 행위(structured activity)라 할 수 있다. 초기의 기능성 게임은 군사용으로 만들어졌으나, 현재의 기능성 게임은 주로 교육, 훈련, 치료 및 공공분야 등의 영역에서 다양한 장르로 개발 및 이용되고 있다.
한편, 인지능력은 두뇌의 지적인 활동을 위한 기초적인 능력으로써, 주위 환경의 정보를 빠르고 효과적으로 처리 및 분석하는 모든 과정에 미치는 능력을 의미한다. 즉, ‘인지(Cognition)’란 인식, 주의, 기억, 학습, 언어 사용, 생각, 느낌, 문제 해결, 및 숙련행위 등을 수행하는 능동적 지식의 과정을 지칭한다.
인지능력이 부족한 경우, 아동의 발달 장애나 발달 지연을 초래할 수 있고, 언어기능 장애, 주의력 장애, 및 정보처리 미숙으로 인해 원활한 사회생활을 영위하기 어려울 수 있다.
이에 따라, 인지능력의 저하나 지연을 진단하기 위한 인지능력 측정 서비스, 및 인지능력의 저하 또는 지연을 방지하기 위하여, 인지기능을 반복 사용하게 하는 훈련을 통해 인지능력의 증진에 도움을 주는 서비스에 대한 관심이 높아지고 있다.
기존의 인지능력 측정 검사로는 한국판 웩슬러 지능 검사, 아동을 대상으로 한 K-ABC, KWIS, 국내 기억 검사인 Ray-Kim 검사 등이 있다.
한국판 웩슬러 지능 검사는 동작성 언어성 소검사를 중심으로 지능을 측정하는 검사이고, K-ABC는 인지 처리 척도와 습득도 하위검사를 통하여 지능과 습득도를 측정함으로써 지능의 처리과정에 중점을 둔 검사이다. 그리고, KWIS는 언어성과 동작성으로 분리되어 전반적인 지식문제, 빠진 곳 찾기, 산수 문제 등의 다양한 소검사들로 구성되어, 전반적인 개인의 능력을 평가한다. Ray-Kim 검사는 기억에 비중을 둔 검사로써, 언어기억, 시각 기억 검사로 구성되어, 기억 유지도, 인출 효용성 등을 다양하게 확인한다.
이러한 기존의 인지능력 측정 검사는 나름대로 정의한 인지능력을 측정하고 있는데, 대부분 인지기능 중 일부 분야인 지능이나 기억에 치중한 검사로 이루어진다. 그러므로, 기억능력분야를 비롯한 다양한 분야로 이루어진 인지기능에 대해 광범위하게 측정할 수 있는 인지능력 측정 서비스가 필요한 실정이다.
또한, 기존의 인지능력 측정 및 증진 서비스는 오프라인 방식으로 실시되는 것이 일반적이다. 즉, 인지능력 측정 및 증진 서비스를 받고자 하는 사용자는 직접 병원 등의 전문기관을 방문하고, 서면 또는 면담을 통한 질의응답 및 응답에 대한 전문가의 해석으로만, 본인의 인지능력을 확인하거나 증진을 위한 훈련을 받을 수 있다.
이에 따라, 기존의 인지능력 측정 및 증진 서비스는, 충분하지 않은 전문기관, 서비스 제공에 소요되는 긴 시간, 고비용 및 직접 방문에 따른 사용자의 번거로움 등과 같은 제약으로 인하여, 낮은 접근성을 갖는 문제점이 있다. 그리고, 인지능력 측정 시, 전문가의 경험과 지식, 및 그에 기초한 통계에 전적으로 의존함에 따라 서비스에 대한 신뢰도를 향상시키는 데에 한계가 있는 문제점이 있다. 또한, 인지능력 측정 및 증진을 위한 질의응답은 시험과 같이 단조롭고 따분한 컨텐츠로 이루어지는 바, 사용자의 흥미를 쉽게 잃어버리는 문제점이 있다.
한편, 기능성 게임을 기반으로 하여 인지 능력을 측정하고 증진시키기 위해서는 다양한 형태의 게임 개발이 필요하며, 이를 위해서는 다양한 주체의 개발자들이 자유롭게 게임을 개발하고 수익을 창출할 수 있는 기능성 게임 개발 환경의 조성이 필요하다. 이를 위해, 각 기능성 게임의 개발 방식은 상이하지만 이를 통합적으로 실행할 수 있는 공통의 플랫폼의 제시가 필요한 상황이다.
한편, 이와 관련하여, 한국공개특허 제2009-0010874호(발명의 명칭: 웹 서비스 기반의 인지능력 개발 시스템, 그 방법 및 이를 기록한 기록 매체)는 웹 서비스를 통하여 인지능력을 측정하여 개발하는 시스템을 개시하고 있다.
본 발명은 일부 실시예는 인지 능력 측정 또는 증진을 위한 다양한 형태의 기능성 게임의 실행 결과를 처리하고, 그에 따른 분석 결과를 출력할 수 있는 기능성 게임의 실행 결과를 처리하는 플랫폼 장치를 제공하고자 한다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제 1 측면은 기능성 게임의 실행 결과를 처리하는 플랫폼 장치로서, 인지 능력의 측정 또는 증진을 위한 기능성 게임의 실행에 따라 각 기능성 게임으로부터 출력된 출력 패킷을 수신하고, 상기 출력 패킷으로부터 게임 데이터를 생성하는 데이터 처리부, 상기 게임 데이터에 기초하여 사용자의 뇌기능 측정을 위한 분석 데이터를 생성하는 분석 처리부 및 사용자 인터페이스를 통해 상기 분석 데이터를 사용자에게 표시하는 결과 표시부를 포함하되, 상기 기능성 게임은 상기 인지 능력 중 기억능력(memory)에 대한 기능성 게임, 상기 인지 능력 중 신경운동능력(psycho-motor)에 대한 기능성 게임, 상기 인지 능력 중 주의능력(attention)에 대한 기능성 게임, 상기 인지 능력 중 실행능력(executive function)에 대한 기능성 게임 및 상기 인지 능력 중 정서조절능력(emotion)에 대한 기능성 게임 중 하나 이상을 포함하고, 상기 출력 패킷은 상기 기능성 게임을 실행하는 사용자의 정보, 상기 기능성 게임의 실행시에 사용자가 사용하는 캐릭터에 대한 정보, 사용자의 입력 장치 동작 시간에 대한 정보, 사용자가 입력 장치를 통해 제어하는 커서의 위치 정보, 상기 기능성 게임의 실행시에 나타나는 객체와 캐릭터와의 충돌에 대한 정보, 이벤트에 대한 사용자 반응의 정답율 및 이벤트에 대한 사용자 반응의 오류율 중 하나 이상을 포함하고, 상기 게임 데이터는 상기 기능성 게임의 실행 중에 발생한 이벤트에 대한 사용자의 반응시간, 상기 이벤트에 대한 사용자의 반응 오류율 및 상기 기능성 게임의 실행 중 사용자가 커서를 이동시킨 누적거리 중 하나 이상을 포함한다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 다양한 형태의 인지 능력 측정을 위한 기능성 게임으로부터 출력되는 데이터를 처리할 수 있는 플랫폼 장치를 구성할 수 있다. 이에 따라, 게임 개발자들은 플랫폼 장치에 적용되는 기능성 게임을 더욱 용이하게 제작할 수 있고, 게임 사용자 입장에서는 더욱 다양한 형태의 기능성 게임을 사용할 수 있게 된다.
도 1은 본원 발명의 일 실시예에 따른 기능성 게임의 실행 결과를 처리하는 플랫폼 장치를 도시한 도면이다.
도 2는 본원 발명의 일 실시예에 따라 기능성 게임의 실행에 따라 출력된 출력 패킷에 포함된 로 데이터 정보를 표시한 도면이다.
도 3 내지 도 6은 본원 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼 장치에 적용될 수 있는 기능성 게임의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7 내지 도 11은 본원 발명의 일 실시예에 따른 분석 데이터의 내용을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본원 발명의 일 실시예에 따라 기능성 게임의 실행에 따라 출력된 출력 패킷에 포함된 로 데이터 정보를 표시한 도면이다.
도 3 내지 도 6은 본원 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼 장치에 적용될 수 있는 기능성 게임의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7 내지 도 11은 본원 발명의 일 실시예에 따른 분석 데이터의 내용을 설명하기 위한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본원 발명의 일 실시예에 따른 기능성 게임의 실행 결과를 처리하는 플랫폼 장치를 도시한 도면이다.
도시된 플랫폼 장치(10)는 데이터 처리부(100), 분석 처리부(200), 게임 인터페이스(300), 결과 표시부(400) 및 게임 선택부(500)를 포함한다. 참고로, 본 발명의 실시예에 따른 도 1에 도시된 구성 요소들은 소프트웨어 또는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)와 같은 하드웨어 구성 요소를 의미하며, 소정의 역할들을 수행한다.
그렇지만 '구성 요소들'은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, 각 구성 요소는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.
따라서, 일 예로서 구성 요소는 소프트웨어 구성 요소들, 객체지향 소프트웨어 구성 요소들, 클래스 구성 요소들 및 태스크 구성 요소들과 같은 구성 요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다.
구성 요소들과 해당 구성 요소들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성 요소들로 결합되거나 추가적인 구성 요소들로 더 분리될 수 있다.
플랫폼 장치(10)를 통해 처리될 수 있는 기능성 게임은 인지 능력의 측정 또는 증진을 위한 다양한 형태의 게임일 수 있다. 예를 들어, 기억능력(memory)에 대한 기능성 게임, 신경운동능력(psycho-motor)에 대한 기능성 게임, 주의능력(attention)에 대한 기능성 게임, 실행능력(executive function)에 대한 기능성 게임 또는 정서조절능력(emotion)에 대한 기능성 게임이 플랫폼 장치(10)를 통해 처리될 수 있다. 또한, 기억능력에 대한 기능성 게임은 다시 단어 단기 기억, 숫자 단기 기억, 공간기억, 음악기억, 형태기억 등에 대한 하위 기능성 게임으로 분류될 수 있다. 또한, 신경운동능력에 대한 기능성 게임은 다시 운동프로그램, 운동과 인지 협응, 운동 통제능력 등에 대한 하위 기능성 게임으로 분류될 수 있다. 또한, 주의능력에 대한 기능성 게임은 선택적 주의, 주의 전환, 공간 주의, 주의 분할, 자동화 등에 대한 하위 기능성 게임으로 분류될 수 있다. 또한, 실행능력에 대한 기능성 게임은 작업기억, 규칙변환, 인지통제, 범주화, 논리연산 등에 대한 하위 기능성 게임으로 분류될 수 있다. 또한, 정서조절능력에 대한 기능성 게임은 정서 지각, 정서 통제, 정서 기억, 동기화, 정서 상태 등에 대한 하위 기능성 게임으로 분류될 수 있다.
기억 능력의 측정 또는 증진을 위한 게임으로서, 도 3에 도시된 바와 같은 기능성 게임을 사용할 수 있다. 해당 게임은 복수의 단어를 사용자에게 제시하여 각 단어를 기억하게 한 후, 제한 시간 동안 복수의 단어를 표시하여 사용자가 게임이 제시한 단어를 선택하게 한 경우 정답으로 판단한다. 게임에서 제시하는 단어의 종류 또는 개수 등에 따라 난이도 조절이 가능하다. 즉, 게임에서 표시되는 단어 객체(P330, P320)의 등장에 따라 사용자가 조준점(P310)을 이동시켜 단어 객체(P330, P320)를 선택하고, 선택된 단어 객체가 미리 제시한 단어에 해당하는 경우에는 정답으로 판단한다. 이때, 단어 객체의 등장에 대한 사용자의 반응 시간 등을 추가적으로 고려하여 사용자의 기억능력을 분석할 수 있다. 이와 같은 게임을 통해, 단어에 대한 기억 능력 또는 주의 능력을 측정하고 향상시킬 수 있다.
또한, 기억 능력의 측정 또는 증진을 위한 게임으로서, 도 4에 도시된 바와 같은 기능성 게임을 사용할 수 있다. 해당 게임은 미리 설정된 위치(P420, P430)에 서로 상이한 성격을 갖는 객체(P422, P432)를 일정 시간 동안 표시하여, 각 객체의 위치를 기억하도록 한다. 이후, 제한 시간 동안 특정 객체의 위치를 조준점(P410)을 통해 선택하도록 하여, 게임에서 제시한 특정 객체를 선택하였는지 여부에 따라 정답 여부를 판단한다. 이때, 단어 객체의 등장에 대한 사용자의 반응 시간 등을 추가적으로 고려하여 사용자의 기억능력을 분석할 수 있다. 이와 같은 게임을 통해, 단어에 대한 기억 능력, 특히 공간에 대한 기억능력과 주의 능력을 측정하고 향상시킬 수 있다.
또한, 신경운동능력과 주의 능력의 측정 또는 증진을 위한 게임으로서, 도 5에 도시된 바와 같은 기능성 게임을 사용할 수 있다. 해당 게임은 횡방향으로 이동하는 캐릭터(P522)가 복수의 객체(P512, P514, P524) 중 설정된 객체만을 선택하도록 하는 게임으로서, 조준점(P510)에 의하여 객체를 선택하도록 한다. 객체의 성격에 대해서는 색상등을 통해 표시하여, 예를 들어, 보라색 객체는 캐릭터(P522)의 이동 속도를 낮춰 캐릭터(P522)의 활동성을 감소시키는 것이고, 다른 색상의 객체는 점수를 획득하도록 한다. 한편, 캐릭터(P522)의 활동을 방해하는 공격을 수행하는 적 캐릭터(P516)가 있을 수 있으며, 적 캐릭터(P516)의 공격을 회피하면서 특정 객체를 선택하도록 한다. 이와 같은 게임을 통해, 캐릭터를 원하는 위치로 이동할 수 있게끔 마우스를 움직여 세밀한 조정을 하게 하는 신경운동능력 중 손의 협응(eye-hand coordination) 능력을 향상시킬 수 있다. 또한, 복수의 객체 중 특정 객체를 선택하게 함으로써, 주의 능력 중 선택적 주의집중(selective attention) 능력을 향상시킬 수 있다.
주의 능력의 측정 또는 증진을 위한 게임으로서, 도 6에 도시된 바와 같은 기능성 게임을 사용할 수 있다. 해당 게임은 칠판에 등장하는 객체(숫자 또는 문자 등)를 미리 정해진 순서에 따라 차례로 선택하도록 하는 것으로, 사용자는 마우스를 이용해 조준점을 움직여, 칠판에 등장하는 객체를 연결시킨다. 순서에 맞게 연결시킨 경우 점수를 획득할 수 있고, 칠판에 등장하는 객체의 종류 또는 순서에 따라 난이도 조절이 가능하다. 이와 같은 게임을 통해, 주의 능력 중 선택적 주의 능력과 주의 전환 능력을 측정하고 향상시킬 수 있다.
앞서 설명한 기능성 게임은 예시를 위한 것으로, 더욱 다양한 형태의 기능성 게임이 본 발명의 플랫폼 장치를 통해 처리될 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 데이터 처리부(100)는 각 기능성 게임의 실행에 따라 출력된 출력 패킷을 수신하고, 이를 분석하여 게임 데이터를 생성한다. 데이터 처리부(100)를 통해 생성되는 게임 데이터는 기능성 게임의 실행 중에 발생한 이벤트에 대한 사용자의 반응시간, 이벤트에 대한 사용자의 반응 오류율 및 기능성 게임의 실행 중 사용자가 커서를 이동시킨 누적거리 중 하나 이상을 포함한다. 이렇게 생성된 게임 데이터는 데이터베이스(190)를 통해 관리된다.
이를 위해, 데이터 처리부(100)는 필터링부(110), 반응시간 추출부(120), 반응 오류율 추출부(130), 시간 위치 정보 추출부(140), 커서 추적부(150), 오류 패턴 생성부(160), 설문지 답변 관리부(170), 표준화부(180)를 포함한다.
필터링부(110)는 각 기능성 게임의 실행에 따라 출력된 출력 패킷을 필터링하여 로 데이터를 생성한다.
도 2는 본원 발명의 일 실시예에 따라 기능성 게임의 실행에 따라 출력된 출력 패킷에 포함된 로 데이터 정보를 표시한 도면이다.
도시된 바와 같이, 출력 패킷은 기능성 게임을 실행하는 사용자에 대한 정보, 기능성 게임의 실행 상태에 대한 정보(게임 식별 정보, 게임의 난이도 정보, 맵 아이디), 기능성 게임의 실행시에 사용자가 사용하는 캐릭터에 대한 각종 상세 정보(ID, 닉네임, 성별, 레벨, 경험치 등등), 사용자의 입력 장치 동작 시간에 대한 정보(마우스 클릭 시간 또는 키보드 입력 시간), 사용자가 입력 장치를 통해 제어하는 커서의 위치 정보(마우스 포인터 좌표값), 상기 기능성 게임의 실행시에 나타나는 객체와 캐릭터와의 충돌에 대한 정보(충돌체크 플래그, 충돌체크 아이디), 이벤트에 대한 사용자 반응의 정답율 및 이벤트에 대한 사용자 반응의 오류율 등을 포함할 수 있다.
이와 같이, 필터링부(110)는 출력 패킷을 분석하여, 출력 패킷에 포함된 각종 로데이터를 분류한다.
다시 도 1을 참조하면, 반응시간 추출부(120)는 로 데이터로부터 사용자의 반응시간을 추출한다. 사용자의 반응시간은 기능성 게임의 실행시에 나타나는 이벤트 또는 객체에 대하여 사용자가 입력 장치를 구동시키는데 걸리는 시간을 나타내는 것이다. 예를 들면, 이전 출력 패킷에 포함된 이벤트 발생 시간과 현재 패킷에 포함된 사용자의 입력 장치 구동 시간의 차이를 기초로 반응 시간을 산출할 수 있다. 또는, 직전 출력 패킷에 포함된 입력 장치 구동 시간과 현재 출력 패킷에 포함된 입력 장치 구동 시간의 차이를 기초로 반응 시간을 산출할 수 있다.
반응 오류율 추출부(130)는 로 데이터로부터 사용자의 반응 오류율을 추출한다. 즉, 기능성 게임의 실행시, 사용자가 미리 설정된 규칙에 해당하는 객체를 선택하는 경우에는 정답으로 판단하고, 그렇지 않은 객체를 선택하는 경우에는 오답으로 판단하게 된다. 이때, 정답과 오답의 비율을 기초로 반응 오류율을 추출하며, 이는 입력 자극에 대한 사용자의 반응 오류율로 사용될 수 있다.
시간 위치 정보 추출부(140)는 로 데이터로부터 기능성 게임의 실행시에 나타나는 서로 다른 둘 이상의 객체에 대한 사용자의 반응 시간 정보 및 입력 장치 구동을 수행한 지점의 위치 차이값 정보를 추출한다. 이를 기초로 하여, 사용자가 제 1 지점에서 입력 장치를 구동한 시각 정보와 제 2 지점에서 입력 장치를 구동한 시각 정보를 확인할 수 있으며, 이를 기초로 사용자가 최적 경로에 따라 입력 장치를 구동시켰는지, 입력 장치의 구동 간에 많은 시간을 소요하였는지 여부에 대하여 판단할 수 있다. 예를 들면, 평균적인 사용자들의 입력 장치 구동 경로에 비추어 봤을 때, 특정 사용자의 제 1 지점에서의 입력 장치 구동 이후 제 2 지점에서의 입력 장치 구동까지 상당한 시간이 소요되었는지 여부를 확인할 수 있고, 이를 기초로 사용자의 인지 능력이나 운동 능력등을 판단할 수 있다.
커서 추적부(150)는 로 데이터로부터 기능성 게임의 실행 중 사용자가 커서를 이동시킨 누적거리에 대한 정보를 추출한다. 이와 같이 추출된 누적 거리는 픽셀로서 자극에 대한 반응이 시간대비 얼마나 효율적으로 움직였는지를 측정하여(예를 들면, 벡터상의 두점간의 최단거리를 기준으로 얼마나 더 움직였는지를 측정) 사용자의 인지 능력 또는 운동능력을 알아내기 위한 보조요소로 사용할 수 있다.
오류 패턴 생성부(160)는 정답과 오류가 발생하는 패턴을 정리하여 데이터베이스(190)에 저장한다. 예를 들면, 기능성 게임을 통해 제공되는 각종 이벤트에 대한 사용자의 입력에 대한 정답과 오류의 발생 형태를 패턴화하여 데이터베이스(190)에 제공한다.
설문지 답변 관리부(170)는 사용자의 감성상태 또는 인지상태를 검사하기 위한 설문지에 대한 사용자의 답변을 관리한다. 즉, 게임의 실행 전 또는 실행 후에 사용자에게 제시된 설문지에 대하여, 사용자가 답변 데이터를 전송하면 이를 기초로 사용자의 인지 능력을 분석하도록 한다. 이때, 설문지에는 사용자의 의견, 판단, 태도, 감정과 같은 자아관여에 대한 구조적 질문이 포함될 수 있다.
표준화부(180)는 게임 인터페이스(300)를 통해 입력된 데이터 패킷에 포함된 정보를 일정 시간 누적시켜, 정규 분포를 생성하고, 정규 분포에서 미리 설정된 범위를 벗어나는 입력값은 오류 처리를 수행한다. 즉, 사용자의 입력이 오류에 해당한다고 판단할 수 있는 수준에 해당하는 것은 별도의 분석없이 사전에 오류 처리를 수행한다. 예를 들면, 필터링부(110)에 데이터 패킷이 전달되기 전에 해당 동작을 수행할 수 있으나, 필터링부(110)를 통하여 필터링이 완료된 데이터를 기준으로 오류 처리를 수행할 수 있다.
분석 처리부(200)는 데이터 처리부(100)를 통해 생성된 각종 게임 데이터에 기초하여 사용자의 뇌기능 측정을 위한 분석 데이터를 생성한다. 분석 처리부(200)는 대표값 산출부(210), 지능 패턴 생성부(220), 학습 능력 분석부(230), 장애 진단 데이터 생성부(240)를 포함한다.
도 7 내지 도 11은 본원 발명의 일 실시예에 따른 분석 데이터의 내용을 설명하기 위한 도면이다.
대표값 산출부(210)는 이벤트에 대한 사용자의 반응 시간, 반응 오류율, 커서의 누적 거리 등에 기초하여, 각 인지 능력에 대한 평균값 또는 중앙값과 같은 대표값을 산출한다. 각 인지 능력에 대한 대표값은 도 7에 도시된 바와 같은 다양한 형태의 그래프를 통해 표시될 수 있다. (a)에 도시된 바와 같이 디지트 스팬(digit span) 게임에 대한 디지트 개수별 기억능력에 대한 그래프를 각 사용자뿐만 아니라 전체 평균 값과 함께 표시할 수 있다. 또한, (b)와 (c)에 도시된 바와 같이, 정답률과 오류율에 대한 평가 결과를 함께 표시할 수 있다. 또한, (d)에 도시된 바와 같이, 디지트의 개수별 반응시간(RT:response time)에 대한 평균값 등을 하나의 그래프에 표시할 수 있다.
지능 패턴 생성부(220)는 각 영역의 게임 데이터들에 기초하여 종합적 지능 패턴과 인지 및 정서 모듈 별로 지능적 패턴을 생성한다. 지능 패턴은 도 11a에 도시된 바와 같이, 개인의 지능적 특성을 종합적 패턴과 그래프로 나타낸 것으로서, 각 개인이 어떠한 종류의 능력에 더 뛰어난지, 각 개인 어떠한 종류의 능력을 자신의 주요 능력으로 사용하고 발달시켰는지, 그리고 어떤 영역이 일반적 지능보다 떨어지는지 등을 종합적 패턴으로 나타낸다. 지능패턴은 일반인들이 가지고 있는 평균적 지능지수와 여러 유형의 범주화된 지능패턴을 구하고, 개인의 지능 패턴값을 일반 평균과 여러 유형의 범주화된 지능패턴과 비교함으로써 개인의 지능적 특성을 분류하거나 진단한다.
지능패턴은 도 8에 도시된 바와 같이, 보다 세분화된 영역으로 분석하여 다양한 형태의 그래프를 통해 표시될 수 있다. 예를 들면, (a)에 도시된 바와 같이, 선택적 주의(selective A), 주의 분할(Divided A.), 민감도(sensitivity), 통제된 주의(controlled A)에 대한 지능 패턴을 도시할 수 있다. 또한, (b)에 도시된 바와 같이, 각 하위 단위별로 상위 집단, 전체 집단과 비교하여 사용자의 지능 패턴을 비교할 수 있다. 또한, (c)에 도시된 바와 같이, 전체 인지 능력에 대하여 전체 인구와 평균 사용자들의 지능 패턴과 함께 사용자의 지능 패턴을 함께 표시할 수 있다.
학습 능력 분석부(230)는 데이터 처리부(100)를 통해 수신한 게임 데이터, 대표값 산출부(210)를 통해 수신한 인지 능력별 대표값 및 지능 패턴 생성부(220)를 통해 수신한 지능 패턴 정보에 기초하여 통계학적 학습 능력 비교 데이터를 생성한다. 예를 들어, 사용자에 대하여 측정한 지능 체계에 대비한 학교 성적이 인구 통계학적으로 추출된 지표에 대응하는지 여부를 확인한다. 즉, 사용자의 지능 지수가 100이라고 평가되었을때의 학교 성적과, 지능 지수가 100인 경우 인구 통계학적으로 예상되는 학교 성적에 차이가 큰지 여부를 확인할 수 있도록 한다.
도 9에 도시된 바와 같이, (a) 그래프를 통해 특정 사용자(M 어린이)의 성취 동기를 확인할 수 있고, (b) 그래프를 통해 성취동기와 학업 성적간의 관계를 확인할 수 있으며, (c) 그래프를 통해 주의력 게임과 성적간의 상관관계를 확인할 수 있다.
다음으로, 장애 진단 데이터 생성부(230)는 게임 데이터, 인지 능력별 대표값 및 지능 패턴에 기초하여 통계학적 장애 진단 데이터를 생성한다. 예를 들어, 각 인지 능력별 측정값의 상위 5%와 하위 5%를 추출하여, 이들의 다양한 지능값 및 설문값들을 분석할 수 있다. 도 10에 도시된 바와 같이, (a) 그래프를 통해 하위 5%내에 속하는 사용자(G 어린이)에 대하여, (b) 그래프와 같이 다양한 항목에서 사용자(G 어린이)의 상세 지표를 확인할 수 있도록 한다.
결과 표시부(400) 앞서 데이터 처리부(100)에서 출력된 게임 데이터, 대표값 산출부(210), 지능 패턴 생성부(220), 비교 데이터 생성부(230), 장애 진단 데이터 생성부(240)에서 생성된 각종 분석 데이터를 사용자에게 표시한다. 이를 위해, 도 11a~11d에 도시된 바와 같인, 결과 출력 인터페이스를 통해 결과를 표시한다.
도 11a에 도시한 바와 같이, 결과표시창은 각 인지 능력 분야 및 이들 각각의 소분야에서의 인지 능력 측정 결과를 나타낸 다각형의 도표(①)를 제공한다. 이때, 도표(①)에서, 다각형이 정다각형에 인접할수록, 인지 능력이 각 분야 또는 소분야 별로 고르게 발달된 것을 나타낸다. 이러한 도표(①)와 함께, 도표(①)에 대응한 인지 능력의 패턴(②), 종합적인 인지 능력 척도인 각 인지 능력의 합산 점수(이하, "TQ"라 함) (③), 및 TQ의 상위 백분율 수치(④)를 더 제공할 수 있다.
도 11b에 도시한 바와 같이, 결과표시창은 각 분야 별 인지 능력 측정치(TQ), 그에 대응한 상위 백분율 수치(Position) 및 의미(Performance)를 나타낸 표(⑤), 각 인지 능력분야에 해당하는 뇌의 영역을 표시한 이미지(⑥), 및 표(⑤)에 관한 전문가의 해석 또는 설명(⑦)을 더 제공할 수 있다.
도 11c에 도시한 바와 같이, 결과표시창은 특정 인지 능력분야(도 7c에서는 "기억 능력 분야"를 도시함)에 관련하여, 그에 해당하는 뇌의 영역을 표시한 이미지(ⓐ), 각 인지 능력 분야에서의 인지 능력 측정 결과를 나타낸 다각형의 도표(ⓑ), 도표(ⓑ)에 대응한 인지 능력의 패턴(ⓒ), 종합적인 인지 능력 척도인 각 인지 능력의 합산 점수(이하, "TQ"라 함) (ⓓ), 및 도표(ⓑ)에 관한 전문가의 해석 또는 설명(⑦)을 더 제공할 수 있다.
도 11d에 도시한 바와 같이, 결과표시창은 실행된 게임 컨텐츠에 있어서, 사용자의 수행결과에 따른 점수(ⓕ), 사용자의 최고 점수(ⓖ), 및 전체 사용자에서의 최고 점수(ⓗ)를 제공할 수 있다. 그리고, 수행 결과에 따른 점수(ⓕ)에 있어서, 전체 사용자 중에서의 상위 백분율 수치(ⓘ), 동일 연령 사용자들 중에서의 상위 백분율 수치(ⓙ), 및 적어도 평균 이상의 고득점 사용자 중에서의 상위 백분율 수치(ⓚ)를 더 제공할 수 있다. 또한, 수행 결과에 따른 점수(ⓕ)에 대한 전체 사용자 중에서의 백분율 수치(ⓘ)를 나타낸 그래프(ⓛ), 일정 기간 동안 사용자의 점수 변화를 나타낸 히스토그램(ⓜ), 및 사용자의 수행결과에 대한 전문가의 해석 또는 설명(ⓝ)을 더 제공할 수 있다.
한편, 결과 표시부(400)는 블로그, 트위터, 페이스북 등 사용자의각종 SNS(Social network service) 인터페이스를 통해 상기 분석 데이터를 제공할 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 게임 선택부(500)는 데이터 처리부(100)에서 출력된 게임 데이터 또는 분석 처리부(200)에서 출력된 분석 데이터에 기초하여, 복수의 게임 중 하나 이상의 게임을 선택하여 실행되도록 한다. 예를 들면, 등록사용자에 대응한 인지능력 평가데이터에 기초하여, 복수의 게임 컨텐츠 중 적어도 하나의 게임 컨텐츠를 선택하고, 또한 각 게임 컨텐츠의 레벨을 선정하여, 사용자에게 추천하는 형태로 제공한다. 이러한 게임 추천 리스트에 대하여, 사용자는 특정 게임을 선택하여 실행하도록 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10: 플랫폼 장치 100: 데이터 처리부
200: 분석 처리부 300: 게임 인터페이스
400: 결과 표시부 500: 게임 선택부
200: 분석 처리부 300: 게임 인터페이스
400: 결과 표시부 500: 게임 선택부
Claims (8)
- 기능성 게임의 실행 결과를 처리하는 플랫폼 장치에 있어서,
인지 능력의 측정 또는 증진을 위한 기능성 게임의 실행에 따라 각 기능성 게임으로부터 출력된 출력 패킷을 수신하고, 상기 출력 패킷으로부터 게임 데이터를 생성하는 데이터 처리부,
상기 게임 데이터에 기초하여 사용자의 뇌기능 측정을 위한 분석 데이터를 생성하는 분석 처리부 및
사용자 인터페이스를 통해 상기 분석 데이터를 사용자에게 표시하는 결과 표시부를 포함하되,
상기 기능성 게임은 상기 인지 능력 중 기억능력(memory)에 대한 기능성 게임, 상기 인지 능력 중 신경운동능력(psycho-motor)에 대한 기능성 게임, 상기 인지 능력 중 주의능력(attention)에 대한 기능성 게임, 상기 인지 능력 중 실행능력(executive function)에 대한 기능성 게임 및 상기 인지 능력 중 정서조절능력(emotion)에 대한 기능성 게임 중 하나 이상을 포함하고,
상기 출력 패킷은 상기 기능성 게임을 실행하는 사용자의 정보, 상기 기능성 게임의 실행시에 사용자가 사용하는 캐릭터에 대한 정보, 사용자의 입력 장치 동작 시간에 대한 정보, 사용자가 입력 장치를 통해 제어하는 커서의 위치 정보, 상기 기능성 게임의 실행시에 나타나는 객체와 캐릭터와의 충돌에 대한 정보, 이벤트에 대한 사용자 반응의 정답율 및 이벤트에 대한 사용자 반응의 오류율 중 하나 이상을 포함하고,
상기 게임 데이터는 상기 기능성 게임의 실행 중에 발생한 이벤트에 대한 사용자의 반응시간, 상기 이벤트에 대한 사용자의 반응 오류율 및 상기 기능성 게임의 실행 중 사용자가 커서를 이동시킨 누적거리 중 하나 이상을 포함하는 것인 플랫폼 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 데이터 처리부는,
상기 출력 패킷을 필터링하여 로 데이터를 생성하는 필터링부,
상기 로 데이터로부터 상기 사용자의 반응시간을 추출하는 반응시간 추출부,
상기 로 데이터로부터 상기 사용자의 반응 오류율을 추출하는 반응 오류율 추출부 및
상기 로 데이터로부터 상기 누적거리를 추출하는 커서 추적부를 포함하는 플랫폼 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 데이터 처리부는,
상기 출력 패킷에 포함된 정보를 일정 시간 누적시켜 정규 분포를 생성하고, 정규 분포에서 미리 설정된 범위를 벗어나는 입력값은 오류 처리를 수행하는 표준화부를 더 포함하는 플랫폼 장치. - 제 2 항에 있어서,
상기 데이터 처리부는,
상기 로 데이터로부터 상기 기능성 게임의 실행시에 나타나는 서로 다른 둘 이상의 객체에 대한 사용자의 반응 시간 정보 및 입력 장치 구동을 수행한 지점의 위치 차이값 정보를 추출하는 시간 위치 정보 추출부,
상기 로 데이터로부터 상기 사용자의 반응에 오류가 있는 경우, 오류 패턴 정보를 생성하는 오류 패턴 생성부 및
사용자에게 제시한 설문지에 대한 사용자의 답변을 관리하는 설문지 답변 관리부를 포함하는 플랫폼 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 분석 데이터는 상기 게임 데이터에 기초하여 생성한 각 인지 능력별 대표값, 상기 게임 데이터에 기초하여 생성한 각 인지 능력별 지능 패턴, 상기 게임 데이터, 상기 인지 능력별 대표값 및 지능 패턴에 기초하여 생성한 통계학적 학습 능력 비교 데이터 및 상기 게임 데이터, 상기 인지 능력별 대표값 및 지능 패턴에 기초하여 생성한 통계학적 장애 진단 데이터 중 하나 이상을 포함하는 것인 플랫폼 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 분석 처리부는
상기 게임 데이터에 기초하여 생성한 각 인지 능력별 대표값을 산출하는 대표값 산출부,
상기 게임 데이터에 기초하여 생성한 각 인지 능력별 지능 패턴을 생성하는 지능 패턴 생성부,
상기 게임 데이터, 상기 인지 능력별 대표값 및 지능 패턴에 기초하여 통계학적 학습 능력 비교 데이터를 생성하는 학습 능력 분석부 및
상기 게임 데이터, 상기 인지 능력별 대표값 및 지능 패턴에 기초하여 통계학적 장애 진단 데이터를 생성하는 장애 진단 데이터 생성부를 포함하는 플랫폼 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 결과 표시부는 상기 사용자의SNS(Social network service) 인터페이스에 상기 분석 데이터를 제공하는 플랫폼 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 데이터 처리부에서 출력된 게임 데이터 또는 상기 분석 처리부에서 출력된 분석 데이터에 기초하여, 복수의 게임 중 하나 이상의 게임을 선택하여 실행하도록 하는 게임 선택부를 더 포함하는 플랫폼 장치.
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