KR20170014142A

KR20170014142A - 생체 신호를 이용한 생체 상태 판단 장치 및 그 방법

Info

Publication number: KR20170014142A
Application number: KR1020150107002A
Authority: KR
Inventors: 테츠쿤 미야오
Original assignee: 주식회사 프렉텀; 신춘식
Priority date: 2015-07-29
Filing date: 2015-07-29
Publication date: 2017-02-08

Abstract

본 발명은 생체 상태 판단 장치 및 그 방법에 관한 발명이다. 본 발명의 생체 상태 판단 장치는 수집된 생체 신호를 바탕으로 카오스 어트랙터 형상을 생성하고, 상기 생성된 카오스 어트랙터 형상을 바탕으로 어트랙터 패턴을 도출할 수 있다. 상기 생체 상태 판단 장치는 상기 어트랙터 패턴을 사전에 정의된 표준 패턴과 비교하여 상기 생체 신호에 대응되는 생체 상태를 판단할 수 있다.

Description

생체 신호를 이용한 생체 상태 판단 장치 및 그 방법 {Biological state determining apparatus and a method using the bio-signal}

본 발명은 생체 신호를 이용한 생체 상태 판단 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 보다 자세하게는 생체 신호를 이용하여 카오스(chaos) 어트랙터(attractor)를 생성하고, 상기에서 생성된 카오스 어트랙터를 바탕으로 상기 생체 신호에 대응되는 생체 상태를 판단하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.

생체의 맥파, 뇌파 또는 심전도는 카오스(chaos) 적인 진동(oscillcation)을 나타내는 것으로 알려져 있다. 특히 생체 상태가 정상적일 때와 비정상적일 때의 상기 진동의 카오스적인 움직임에는 차이가 있는 것으로 알려져 있다.

이러한 카오스적인 움직임을 이용하여, 생체 상태를 판단하는 기술이 알려져 있다. 상기 카오스적인 움직임을 분석하여 리야프노프(Lyapunov) 수치 또는 엔트로피 수치를 계산하고, 이러한 리야프노프 수치 또는 엔트로피 수치를 바탕으로 생체 상태를 판단하는 기술은 알려져 있다. 그러나 이러한 리야프노프 수치 또는 엔트로피 수치를 이용하는 것은, 카오스적인 움직임을 단순한 수치로 환원한 것이기 때문에, 정밀하게 생체 상태를 판단하는 것에는 한계가 있었다.

또한, 상기 카오스적인 움직임을 카오스 어트랙터(attractor) 형상으로 표시하여 생체 상태를 판단하는 종래 기술도 존재한다. 그러나 이 종래 기술에서는 상기 어트랙터 형상을 해석하기 위해서는 전문 지식을 갖춘 전문가가 필요하였으며, 일반 이용자들이 자신의 생체 상태를 상기 어트랙터 형상을 보고 판단할 수가 없었다.

따라서, 일반 이용자들이 쉽게 자신의 생체 신호를 측정하고, 상기 측정된 생체 신호를 바탕으로 자신의 생체 상태를 쉽게 알 수 있는 기술의 제공이 요구 된다.

국제공개번호 WO2002-087434 (2002.11.07)

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 생체 신호를 카오스 어트랙터 형상으로 표현하고, 상기 어트랙터 형상을 바탕으로 생체 상태를 판단하는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 태양에 따른 생체 상태 판단 방법은, 생체 신호를 바탕으로 어트랙터(attractor) 패턴이 도출되는 단계 및 상기 도출된 어트랙터 패턴을 바탕으로 상기 생체 신호에 대응되는 생체 상태가 판단되는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 생체 상태 판단 방법은 상기 생체 신호는, 맥파, 뇌파 및 심전도 중에서 적어도 어느 하나를 나타내는 시계열 데이터를 포함하고, 상기 어트랙터 패턴이 도출되는 단계는, 상기 시계열 데이터를 바탕으로 카오스(chaos) 어트랙터가 표현되는 단계 및 상기 표현된 카오스 어트랙터를 바탕으로 어트랙터 패턴이 도출되는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 생체 상태가 판단되는 단계는, 상기 도출된 어트랙터 패턴과 기 정의된 어트랙터 표준 패턴의 유사도를 계산하는 단계 및 상기 유사도가 매칭 기준값 이상일 때 상기 어트랙터 표준 패턴에 대응되는 생체 상태가 상기 생체 신호에 대응되는 생체 상태로 판단되는 단계를 포함 할 수 있다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 다른 태양에 따른 생체 상태 판단 장치는, 생체 신호를 바탕으로 어트랙터 패턴을 도출하는 패턴 도출부 및 상기 도출된 어트랙터 패턴을 바탕으로 상기 생체 신호에 대응되는 생체 상태를 판단하는 생체 상태 판단부를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 생체 신호는, 맥파, 뇌파 및 심전도 중에서 적어도 어느 하나를 나타내는 시계열 데이터를 포함하고, 상기 패턴도출부는, 상기 시계열 데이터를 바탕으로 카오스 어트랙터를 생성하고, 상기 생성된 카오스 어트랙터로부터 어트랙터 패턴을 도출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 생체 상태 판단부는, 상기 도출된 어트랙터 패턴과 기 정의된 어트랙터 표준 패턴의 유사도를 계산하고, 상기 유사도가 매칭 기준값 이상일 때 상기 어트랙터 표준 패턴에 대응되는 생체 상태가 상기 생체 신호에 대응되는 생체 상태로 판단할 수 있다.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 생체 신호를 측정하고 측정된 생체 신호를 바탕으로 생체 상태를 손쉽게 확인할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 생체 상태를 판단하는 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 측정된 생체 신호를 시계열 데이터로 표시한 그래프이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 생체 신호 중 일부를 바탕으로 생성된 카오스 어트랙터이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 생체 신호를 바탕으로 생성된 카오스 어트랙터이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 생체 상태가 정상인 경우의 3차원 카오스 어트랙터이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 도 5의 카오스 어트랙터에 대응되는 카오스 어트랙터 단면도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, 생체 상태가 불안정인 경우의 3차원 카오스 어트랙터이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른, 도 7의 카오스 어트랙터에 대응되는 카오스 어트랙터 단면도이다.
도 9 및 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른, 카오스 어트랙터의 유사도 계산을 위한 템플릿 매칭의 예시이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른, 생체 상태를 판단하는 장치의 구성도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 상태를 판단하는 방법의 순서도이다. 도 1을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 상태 판단 장치가 생체 상태를 판단하는 방법을 자세하게 설명한다.

상기 생체 상태 판단 장치는 생체 신호를 수집한다 (S110).

상기 생체 신호를 시계열적인 데이터로 표현되는, 맥파, 뇌파 및 심전도 중에서 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 생체 상태 판단 장치는 피험자의 신체에 접촉된 센서 장치를 측정한 상기 생체 신호를 수집할 수 있다. 상기 생체 상태 판단 장치는 상기 센서 장치가 측정한 생체 신호를 유선 또는 무선 통신을 이용하여 전송 받을 수 있다. 상기 생체 상태 판단 장치는 사전에 정의된 시간 동안 상기 전송된 생체 신호를 수신함으로써, 상기 생체 신호를 수집할 수 있다.

상기 생체 상태 판단 장치는 상기 수집된 생체 신호를 바탕으로 카오스 어트랙터를 생성한다(S120).

상기 시계열적인 데이터로 표현된 생체 신호는 n 차원(n은 2 이상의 자연수, 이하 동일) 카오스 어트랙터로 표현될 수 있다. 상기 카오스 어트랙터를 생성하는 방법은 도 2 내지 도 4의 설명에서 자세하게 다루기 때문에, 설명의 중복을 피하기 위해서 생략한다.

상기 생체 상태 판단 장치는 상기 생성된 카오스 어트랙터를 이용하여 어트랙터 패턴을 도출한다(S130).

일 실시예에 따르면, 상기 어트랙터 패턴은 상기 카오스 어트랙터의 단면도일 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 상기 어트랙터 패턴은 상기 생성된 카오스 어트랙터의 일 부분을 포함한 어트랙터 형상일 수 있다. 상기 어트랙터 패턴의 도출에 대한 설명은 도 5 내지 도 8에서 자세하게 다루기 때문에, 설명의 중복을 피하기 위해서 생략한다.

상기 생체 상태 판단 장치는 상기 도출된 어트랙터 패턴과 표준 패턴을 비교하여 유사도를 계산한다(S140).

상기 표준 패턴은, 사전에 각 생체 상태에 따라 수집된 생체 신호를 바탕으로 도출된 어트랙터 패턴들 중에서, 상기 각 생체 상태를 대표하는 어트랙터 패턴을 포함할 수 있다.

상기 유사도는, 상기 도출된 어트랙터 패턴과 상기 표준 패턴의 일치하는 정도를 나타내는 수치일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 생체 상태 판단 장치는 상기 유사도를 템플릿 매칭(template matching) 방법을 사용하여 도출할 수 있다. 그러나 템플릿 매칭은 하나의 예시에 불과하며 상기 유사도를 도출하는 것은 이에 한정되지 않는다. 상기 유사도를 도출하는 것은 도 9 내지 도 10의 설명에서 자세하게 다루므로, 설명의 중복을 피하기 위하여 생략한다.

상기 생체 상태 판단 장치는 상기 도출된 유사도와 사전에 정의된 매칭기준값을 비교한다(S150).

일 실시예에 따르면, 상기 생체 상태 판단 장치는 상기 유사도가 상기 매칭기준값보다 큰 경우 상기 어트랙터 패턴과 상기 표준 패턴이 일치한다고 판단할 수 있다.

상기 생체 상태 판단 장치는 상기 어트랙터 패턴이 상기 표준 패턴과 일치한다고 판단된 경우, 상기 수집된 생체 신호에 대한 생체 상태를 판단할 수 있다(S160).

상기 생체 상태는, 정상, 불안, 자폐, 정신분열, 우울증 및 간질 중에서 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

예를 들어서, 상기 어트랙터 패턴과 “불안정 상태”를 나타내는 표준 패턴이 일치한다고 판단된 경우, 상기 수집된 생체 신호는 “불안정 상태”를 나타내는 생체 상태로 판단될 수 있다.

도 2 내지 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 신호를 바탕으로 카오스 어트랙터를 생성하는 과정을 나타낸 그래프이다.

도 2 내지 도 4를 참조하여, 시계열 데이터로 표현되는 생체 신호를 바탕으로 카오스 어트랙터를 생성하는 것을 자세하게 설명한다.

도 2는 시계열 데이터를 나타내는 파형 그래프이다. 도 2와 같이, 시계열 데이터가 N점의 상태 변수를 가진 것으로 가정한다. 즉 파형 St는 다음과 같이 정의된다.

St= {S1, S2,…, SN}

파형 St로부터 지연시간(遲延時間) τ을 사용하여 ｄ개의 상태변수의 조합 Pi을 만든다.

　　Pi = { Si, Si + τ, Si + 2τ,..., Si + (d-1)τ}

만약에 복원하는 상태변수의 개수를 ３으로 한다면, 그 조합 Pi은 다음과 같습니다.

　　 Pi = { Si, Si + τ, Si + 2τ}

Pi을 d차원의 상태공간의 좌표(座標)로 간주할 수 있으며, 상기 각 좌표를 상태공간에 도시할 수 있다.

도 3은 Pi를 3차원 공간에 도시한 예시이다. 도 3을 참조하여 Pi를 3차원 공간에 도시하는 것을 설명하면 다음과 같다.

Si를 3차원 공간의 X축 좌표 xi, Si + τ를 3차원 공간의 Y축 좌표 yi, Si + 2τ를 좌표 zi로 간주할 수 있으며, 이에 따라 Pi를 3차원 공간에 도시할 수 있다.

도 2의 Pi 중에서, P1(x1, y1, z1), P2(x2, y2, z3) 및 P3(x3, y3, z3)를 도 3과 같이 3차원 공간에 도시할 수 있다.

1?i＜N-(d-1)τ의 범위에서 반복함으로써, 도 2의 시계열 데이터를 d 차원의 상태 공간에 도시할 수 있다.

예를 들어서, d=3인(3 차원) 경우, 도 4와 같이 도 2의 시계열 데이터를 3차원 공간에 도시할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 상태가 정상인 경우의 카오스 어트랙터를 3차원 공간에 도시한 것이다. 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 상태가 정상인 경우에 대응되는 카오스 어트랙터의 단면도이다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 상태가 불안정인 경우의 카오스 어트랙터를 3차원 공간에 도시한 것이다. 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 상태가 불안정인 경우에 대응되는 카오스 어트랙터의 단면도이다.

도 5 내지 도 8을 참조하여, 카오스 어트랙터를 바탕으로 어트랙터 패턴을 도출하는 것을 자세하게 설명한다.

일 실시예에 따르면, 3차원으로 도시된 카오스 어트랙터를 2차원의 평면에 도시할 수 있다. 이하에서 설명의 편의를 위하여, 카오스 어트랙터를 2차원 평면에 도시한 것을 상기 카오스 어트랙터에 대한 단면도라고 한다.

차원이 높은 카오스 어트랙터는 외관상으로 그 구조를 파악하기 용이하지 않기 때문에, 구조 파악을 용이하게 하기 위하여 한 단계 이상의 낮은 차원으로 변환할 수 있다.

예를 들어서, 3차원 카오스 어트랙터는, X-Y 평면을 단편 방향으로 횡 절단한 절단면에 위치한 점들의 집합이 상기 3차원 카오스 어트랙터에 대한 단면도가 될 수 있다. 상기 단편 방향은 Z 축 방향일 수 있으며, 상기 절단면은 상기 X-Y 평면을 상기 Z축을 따라 횡 절단한 면일 수 있다.

또 다른 예를 들어서, 4차원 카오스 어트랙터는, X-Y-Z 입방체를 단 방향으로 횡 절단한 절단면에 위치한 점들의 집합이 상기 4차원 카오스 어트랙터에 대한 단면도가 될 수 있다. 상기 4차원 카오스 어트랙터에 대한 단면도는 3차원 좌표를 가지고 있기 때문에 다시 2차원으로 투영된 그림으로 표현될 수 있다. 상기 단 방향은 입방체 W 축 방향일 수 있으며, 상기 절단면은 상기 W 축을 따라 절단한 면일 수 있다.

상기 단면도와 상기 카오스 어트랙터는 각각 일대일 대응 관계에 있다. 즉 상기 카오스 어트랙터의 형상이 다른 경우 상기 단면도의 형태도 달라지며, 그 반대도 성립한다.

따라서, 상기 단면도는 상기 카오스 어트랙터에 대한 어트랙터 패턴으로 도출 될 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 상기 카오스 어트랙터의 형상 전체가 어트랙터 패턴으로 도출될 수 있다. 도 5 또는 도 7을 참조하면, 카오스 어트랙터는 일정한 시간 범위 내에서 수집된 생체 신호를, d 차원의 상태 공간에 반복적으로 도시한 것으로, 복수의 곡선이 중첩된 형태로 나타날 수 있다. 이러한 카오스 어트랙터 형상 그 자체가 어트랙터 패턴이 될 수 있다.

또 다른 실시예에 따르면, 상기 카오스 어트랙터 형상 중에서 일 부분이 어트랙터 패턴으로 도출될 수 있다. 도 5 또는 도 7을 참조하면, 카오스 어트랙터는 여러 곡선의 중복으로 도시되고 있다. 따라서, 곡선의 중첩 밀도가 기 설정된 기준값 이상 되는 부분만을 추출하고, 상기 추출된 부분을 어트랙터 패턴으로 도출할 수 있다.

예를 들어서, 도 5 또는 도 7의 3차원 카오스 어트랙터 형상에 하이패스 필터(high-pass filter)를 적용한 결과가 어트랙터 패턴이 될 수 있다. 하이패스 필터는 신호 중에서 세기가 기 설정된 기준 이상이 되는 신호 만을 필터링 하는 방법으로, 공지의 기술에 해당한다. 3차원 카오스 어트랙터 형상을 하이패스 필터에 통과시키면, 그 결과 상기 3차원 카오스 어트랙터 형상의 내부에 노이즈(noise)를 분리하여, 내부 구조를 명확하게 할 수 있다.

도 5 내지 도 8을 참조하면, 생체 상태가 정상일 때와 그렇지 않은 상태일 때 어트랙터 형상 및 어트랙터 패턴은 상이하다. 따라서, 피험자로부터 측정한 생체 신호를 바탕으로 도출된 어트랙터 패턴은 상기 피험자의 생체 상태를 나타내는 지표가 될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 생체 상태가 알려진 복수의 생체 신호를 수집하고, 상기 수집된 생체 신호의 어트랙터 패턴을 도출하며, 상기 도출된 어트랙터 패턴을 상기 생체 상태에 따라 분류할 수 있다. 상기 분류된 어트랙터 패턴을 바탕으로 표준 패턴을 생성할 수 있다. 예를 들어서, 상기 분류된 어트랙터 패턴의 평균값을 상기 생체 상태에 따른 표준 패턴으로 생성할 수 있다. 이것은 일 예시에 불과하며, 표준 패턴을 생성하는 것은 이것에 한정되지는 않는다.

도 9 내지 도 10은 유사도를 계산하기 위한 템플릿 매칭을 나타내는 도면이다.

도 9 내지 도 10을 참조하여, 템플릿 매칭을 자세하게 설명한다.

일 실시예에 따르면, 도 9와 도 10에 도시된 것과 같이, 어트랙터 패턴을 일정한 비율의 셀로 분할하고, 비교 대상인 두 어트랙터의 상기 셀에 점이 있는 경우의 수를 계산한다. 예를 들면, 어트랙터 패턴이 2차원인 경우 100x100의 셀로 분할하고, 어트랙터 선이 위치한 상기 셀의 수를 계산한다. 다른 예를 들면, 어트랙터 패턴이 3차원인 경우 100x100x100의 셀로 분할하여, 어트랙터 선이 위치한 상기 셀의 수를 계산한다.

도 9 내지 도 10에 도시된 어트랙터 패턴을 비교하는 경우, 각각의 어트랙터 패턴만이 위치한 셀에는 흰색 x를 표시하고, 양쪽 모두의 어트랙터 패턴이 위치한 셀에는 붉은색 x를 표시할 수 있다. 설명의 편의를 위하여, 도 9가 표준 패턴을 나타내고, 도 10이 비교 대상이 되는 어트랙터 패턴을 나타내는 것으로 가정한다. 템플릿 매칭을 이용하여 계산하는 경우, 표준 패턴에서 흰색 x 또는 붉은색 x가 표시된 셀의 개수를 T1, 붉은색 x가 표시된 셀의 개수를 T2라고 하면, 유사도는 아래와 같이 계산된다.

예를 들면, 도 9에서 T1은 42, T2는 37이므로, 유사도는 88.10 %(소수 셋째 자리에서 반올림) 이다. 매칭기준값이 80%인 경우에, 도 10의 어트랙터 패턴은 도 9의 어트랙터 패턴과 일치한다고 판단될 수 있다.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 상태 판단 장치(500)의 구성도이다.

생체 상태 판단 장치(500)는 생체 신호 수집부(510), 패턴 도출부(520), 생체 상태 판단부(530)를 포함할 수 있다.

생체 신호 수집부(510)는 피험자의 신체에 접촉된 센서 장치를 측정한 상기 생체 신호를 수집할 수 있다. 생체 신호 수집부(510)는 상기 센서 장치가 측정한 생체 신호를 유선 또는 무선 통신을 이용하여 전송 받을 수 있다. 상기 생체 상태 판단 장치는 사전에 정의된 시간 동안 상기 전송된 생체 신호를 수신함으로써, 상기 생체 신호를 수집할 수 있다.

패턴 도출부(520)의 장치는 상기 수집된 생체 신호를 바탕으로 카오스 어트랙터를 생성하고, 장치는 상기 생성된 카오스 어트랙터를 이용하여 어트랙터 패턴을 도출할 수 있다.

패턴 도출부(520)는, 도 2 내지 도 4의 설명에서 기재한 것과 같이, 시계열적인 데이터로 표현된 생체 신호를 n 차원의 카오스 어트랙터로 표현할 수 있다.

패턴 도출부(520)는, 도 5 내지 도 8의 설명에서 기재한 것과 같이, 상기 카오스 어트랙터의 단면도 또는 상기 카오스 어트랙터 중에서 일 부분을 포함한 어트랙터 형상일 수 있다.

생체 상태 판단부(530)는, 상기 도출된 어트랙터 패턴과 표준 패턴을 비교하여 유사도를 계산하고, 상기 유사도가 사전에 정의된 매칭 기준 조건을 만족하는 경우에 상기 표준 패턴에 대응되는 생체 상태를 상기 수집된 생체 신호에 대응되는 생체 상태로 판단할 수 있다.

생체 상태 판단부(530)는, 도 9 내지 도 10의 설명에서 기재한 것과 같이, 상기 도출된 어트랙터 패턴을 사전에 정의된 표준 패턴과 비교하여 유사도를 계산할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 템플릿 매칭을 이용하여 상기 도출된 어트랙터 패턴과 상기 표준 패턴을 비교한 결과를 유사도로 결정할 수 있다.

생체 상태 판단부(530)는, 일 실시예에 따르면, 상기 유사도가 사전에 정의된 매칭 기준값 이상이면, 상기 도출된 어트랙터 패턴이 상기 표준 패턴과 일치하는 것으로 판단할 수 있다.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

생체 상태 판단 장치 500
생체 신호 수집부 510
패턴 도출부 520
생체 상태 판단부 530

Claims

생체 신호를 바탕으로 어트랙터(attractor) 패턴이 도출되는 단계; 및
상기 도출된 어트랙터 패턴을 바탕으로 상기 생체 신호에 대응되는 생체 상태가 판단되는 단계를 포함하는,
생체 상태 판단 방법.
제1 항에 있어서,
상기 생체 신호는,
맥파, 뇌파 및 심전도 중에서 적어도 어느 하나를 나타내는 시계열 데이터를 포함하고,
상기 어트랙터 패턴이 도출되는 단계는,
상기 시계열 데이터를 바탕으로 카오스(chaos) 어트랙터가 표현되는 단계; 및
상기 표현된 카오스 어트랙터를 바탕으로 어트랙터 패턴이 도출되는 단계를 포함하는,
생체 상태 판단 방법.
제2 항에 있어서,
상기 카오스 어트랙터가 표현되는 단계는,
상기 시계열 데이터를 바탕으로 3차원 내지 8차원 중에서 어느 하나의 차원으로 카오스 어트랙터가 표현되는 단계를 포함하는,
생체 상태 판단 방법.
제2 항에 있어서,
상기 도출된 어트랙터 패턴은,
상기 표현된 카오스 어트랙터의 단면도를 포함하는,
생체 상태 판단 방법.
제2 항에 있어서,
상기 카오스 어트랙터가 표현되는 단계는,
상기 시계열 데이터를 x, y 및 z 축의 3차원 공간에 도시하는 단계를 포함하고,
상기 어트랙터 패턴이 도출되는 단계는,
상기 3차원 공간에 도시된 카오스 어트랙터 중에서 일 부분이 카오스 어트랙터로 도출되는 단계를 포함하는,
생체 상태 판단 방법.
제1 항에 있어서,
상기 생체 상태는,
정상, 불안, 자폐, 정신분열, 우울증 및 간질 중에서 적어도 어느 하나를 포함하는,
생체 상태 판단 방법.
제1 항에 있어서,
상기 생체 상태가 판단되는 단계는,
상기 도출된 어트랙터 패턴과 기 정의된 어트랙터 표준 패턴의 유사도를 계산하는 단계; 및
상기 유사도가 매칭 기준값 이상일 때 상기 어트랙터 표준 패턴에 대응되는 생체 상태가 상기 생체 신호에 대응되는 생체 상태로 판단되는 단계를 포함하는,
생체 상태 판단 방법.
제7 항에 있어서,
상기 유사도를 계산하는 단계는,
상기 도출된 어트랙터 패턴과 상기 어트랙터 표준 패턴을 템플릿 매칭하는 단계; 및
상기 템플릿 매칭 결과를 이용하여 유사도를 계산하는 단계를 포함하는,
생체 상태 판단 방법.
피험자로부터 생체 신호를 수집하는 단계;
상기 수집된 생체 신호를 바탕으로 어트랙터 패턴이 도출되는 단계;
상기 도출된 어트랙터 패턴과 기 정의된 어트랙터 표준 패턴의 유사도를 계산하는 단계; 및
상기 유사도가 매칭 기준값 이상일 때 상기 어트랙터 표준 패턴에 대응되는 생체 상태가 상기 생체 신호에 대응되는 생체 상태로 판단되는 단계를 포함하되,
상기 생체 신호는 맥파, 뇌파 및 심전도 중에서 적어도 어느 하나를 나타내는 시계열 데이터를 포함하고,
상기 어트랙터 패턴은 상기 카오스 어트랙터의 일 부분 또는 상기 카오스 어트랙터의 단면도를 포함하며,
상기 유사도를 계산하는 단계는,
상기 어트랙터 패턴과 상기 어트랙터 표준 패턴을 템플릿 매칭하는 단계; 및
상기 템플릿 매칭 결과를 이용하여 유사도를 계산하는 단계를 포함하는,
생체 상태 판단 방법.
생체 신호를 바탕으로 어트랙터 패턴을 도출하는 패턴 도출부; 및
상기 도출된 어트랙터 패턴을 바탕으로 상기 생체 신호에 대응되는 생체 상태를 판단하는 생체 상태 판단부를 포함하는,
생체 상태 판단 장치.
제10 항에 있어서,
상기 생체 신호는,
맥파, 뇌파 및 심전도 중에서 적어도 어느 하나를 나타내는 시계열 데이터를 포함하고,
상기 패턴도출부는,
상기 시계열 데이터를 바탕으로 카오스 어트랙터를 생성하고, 상기 생성된 카오스 어트랙터로부터 어트랙터 패턴을 도출하는,
생체 상태 판단 장치.
제11 항에 있어서,
상기 패턴 도출부는,
상기 시계열 데이터를 바탕으로 3차원 내지 8차원 중에서 어느 하나의 차원으로 카오스 어트랙터를 생성하는,
생체 상태 판단 장치.
제11 항에 있어서,
상기 어트랙터 패턴은,
상기 카오스 어트랙터의 단면도를 포함하는,
생체 상태 판단 장치.
제11 항에 있어서,
상기 패턴 도출부는,
생기 생성된 상기 카오스 어트랙터 중 일 부분을 상기 어트랙터 패턴으로 도출하는,
생체 상태 판단 장치.
제10 항에 있어서,
상기 생체 상태는,
정상, 불안, 자폐, 정신분열, 우울증 및 간질 중에서 적어도 어느 하나를 포함하는,
생체 상태 판단 장치.
제10 항에 있어서,
상기 생체 상태 판단부는,
상기 도출된 어트랙터 패턴과 기 정의된 어트랙터 표준 패턴의 유사도를 계산하고, 상기 유사도가 매칭 기준값 이상일 때 상기 어트랙터 표준 패턴에 대응되는 생체 상태가 상기 생체 신호에 대응되는 생체 상태로 판단하는,
생체 상태 판단 장치.
제16 항에 있어서,
상기 생체 상태 판단부는,
상기 도출된 어트랙터 패턴과 상기 어트랙터 표준 패턴을 템플릿 매칭한 결과를 이용하여 유사도를 계산하는,
생체 상태 판단 장치.
피험자로부터 생체 신호를 수집하는 수집부;
상기 수집된 생체 신호를 바탕으로 어트랙터 패턴을 도출하는 패턴 도출부;
상기 도출된 어트랙터 패턴과 기 정의된 어트랙터 표준 패턴의 유사도를 계산하고, 상기 유사도가 매칭기준값 이상일 때 상기 어트랙터 표준 패턴에 대응되는 생체 상태가 상기 생체 신호에 대응되는 생체 상태로 판단하는 생체 상태 판단부를 포함하되,
상기 생체 신호는 맥파, 뇌파 및 심전도 중에서 적어도 어느 하나를 나타내는 시계열 데이터를 포함하고,
상기 어트랙터 패턴은 상기 카오스 어트랙터의 일 부분 또는 상기 카오스 어트랙터의 단면도를 포함하며,
상기 생체 상태 판단부는,
상기 어트랙터 패턴과 상기 어트랙터 표준 패턴을 템플릿 매칭한 결과를 이용하여 유사도를 계산하는,
생체 상태 판단 장치.