KR20180088302A - Method and system for screening of attention deficit hyperactivity disorder by robot - Google Patents

Method and system for screening of attention deficit hyperactivity disorder by robot Download PDF

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Abstract

The present invention provides a method for selecting attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) in a system including a robot, the method which suggests content (game) capable of collecting behavioral response of a subject through visual/auditory stimulation by using the robot so as to determine carelessness, hyperactivity and an execution function and collects data generated when performing a task through the content, thereby objectively selecting ADHD. The method comprises the following steps: executing content stored in a database to suggest a problem; measuring behavior of a user for the problem by using at least one sensor; storing the measured behavioral information of the user in the database; and scoring the stored behavioral information of the user according to an ADHD selection reference, and performing ADHD selection.

Description

로봇을 매개로 하는 주의력결핍과잉행동장애 선별 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR SCREENING OF ATTENTION DEFICIT HYPERACTIVITY DISORDER BY ROBOT}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a method and system for selecting an attention deficit hyperactivity disorder (ADHD)

본 발명은 로봇을 매개로 하여 주의력결핍과잉행동장애(ADHD)를 선별하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로 로봇을 이용한 행동 반응 데이터 측정 방법 및 주의력결핍과잉행동장애의 선별 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method and system for selecting ADHD through a robot, and more particularly, to a method for measuring behavior response data using a robot and a method for selecting ADHD (Attention Deficit Hyperactivity Disorder) .

주의력결핍과잉행동장애(이하, ADHD)는 학령 전기 또는 학령기에서 가장 흔히 관찰되는 정신과적 질환으로서 부주의(Inattention), 과잉행동(Hyperactivity), 충동성(Impulsivity)이 주된 증상으로 나타난다. 지속적으로 주의력이 부족하여 산만함, 과다활동, 충동성이 나타나게 되면 학령기에는 낮은 학업 성취도로 인하여 자존감 저하와 이로부터 야기되는 우울증, 반사회적 인격 장애 등 여러 가지 행동 문제를 야기할 수 있으며 성인으로까지 그 문제가 계속될 수 있다.Attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) is the most commonly observed psychiatric disorder in school or school age, and is characterized by inattention, hyperactivity, and impulsivity. If a student is distracted by excessive attention, excessive activity, or impulsiveness, he / she may cause various behavior problems such as depression and antisocial personality disorder caused by low self-esteem due to low academic achievement in school age. The problem may continue.

정신장애의 진단 및 통계 지침서 제4판(DSM-IV) 기준에서는 ADHD를 세 가지의 주요 유형으로 분류한다. 첫째, 주의력 부족과 과잉 충동 행위의 증상들이 모두 나타나는 복합형으로 가장 흔한 유형. 둘째, 주의력 부족이 지배적인 유형. 셋째, 과잉행동-충동행위가 지배적인 유형으로 분류 형태를 제시하고 있다.The Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders Fourth Edition (DSM-IV) standard classifies ADHD into three main types. First, the most common type of complex type, in which the symptoms of attention deficit and hyperactivity are all present. Second, lack of attention is the dominant type. Third, hyperactivity - impulsive behavior is classified as dominant type.

ADHD 아동에게서 나타나는 핵심 증상은 과잉행동과 주의력 저하인데, 이러한 증상은 ADHD 또는 다른 질병과 정상적인 발달 과정에 있는 아동에서도 흔히 관찰될 수 있는 증상이다. 따라서 일반적인 ADHD의 진단은 성장과 발달, 과거의 질병, 부모 면담, 신체적/신경학적 검사를 포함한 의학적 평가, 인지 평가, 부모와 교사가 작성하는 행동 평가 척도, 운동 기능 평가 등 다양한 진단적 도구의 종합적 평가로 이루어지고 있으며, 부모와 교사 간에 관찰한 내용이 다르거나 다양한 상황에서 증상의 분별이 명확하게 이루어지지 않을 수 있다는 문제가 있다.The main symptom in ADHD children is hyperactivity and attention deficit, which is a common symptom in children with ADHD or other diseases and normal development. Therefore, the general diagnosis of ADHD is based on a comprehensive set of diagnostic tools such as growth and development, past illnesses, parental interviews, medical assessment including physical and neurological tests, cognitive assessment, behavioral assessment scales developed by parents and teachers, Evaluation, and there is a problem that the observation between the parents and the teacher is different or the symptom can not be clearly distinguished in various situations.

부주의, 과잉행동, 실행기능을 판단할 수 있도록 시각적/청각적 자극을 통한 대상자의 행동 반응을 수집할 수 있는 콘텐츠(게임)를 로봇을 이용하여 제시하고, 콘텐츠를 통한 과제 수행 시에 발생하는 데이터를 수집하여 ADHD 장애를 객관적으로 선별하고자 한다.(Game) that can collect the behavioral response of the subject through visual / auditory stimulation so as to judge the carelessness, hyperactivity, and executive function of the subject, To collectively screen for ADHD disorders.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 측면에 따르면, 로봇을 포함하는 시스템에서 ADHD 장애 선별 방법으로서, 데이터 베이스에 저장된 콘텐츠를 실행하여 문제를 제시하는 단계, 하나 이상의 센서를 이용하여, 상기 문제에 대한 사용자의 행동을 측정하는 단계, 상기 측정된 사용자의 행동 정보를 데이터 베이스에 저장하는 단계 및 상기 저장된 사용자의 행동 정보를 ADHD 선별 기준에 따라 점수화하여 ADHD 장애 선별을 수행하는 단계를 포함한다. According to an aspect of the present invention, there is provided a method for selecting an ADHD disorder in a system including a robot, the method comprising: performing contents stored in a database to present a problem; Storing the measured behavior information of the user in a database, and scoring the stored behavior information of the user according to an ADHD selection criterion to perform ADHD fault screening.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 데이터 베이스에 저장된 콘텐츠를 실행하여 문제를 제시하는 단계는, 디스플레이, 스피커 및 상기 로봇의 움직임 중 하나 이상을 통해 문제를 제시하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, executing the content stored in the database and presenting the problem may include presenting the problem through at least one of the display, the speaker and the movement of the robot.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 ADHD 선별 기준이 되는 점수는, 상기 문제의 수행 점수, 자극에 대한 반응 점수, 반응에 관한 시간 점수 및 일탈 행동에 대한 점수를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the score to be the ADHD selection criterion may include a performance score of the question, a reaction score to the stimulus, a time score regarding the reaction, and a score for the deviation behavior.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 데이터 베이스에 저장된 콘텐츠를 실행하여 문제를 제시하는 단계는, 바닥에 배치된 스퀘어 보드에서 상기 로봇이 움직이는 경로를 제시하고, 상기 스퀘어 보드에서 해결 가능한 문제를 제시하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the step of executing a content stored in a database and presenting a problem may include a step of presenting a path through which the robot moves on a square board disposed on the floor, Step < / RTI >

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 스퀘어 보드에서 해결 가능한 문제를 제시하는 단계는, 1회 이상의 자극을 랜덤하게 제시하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the step of presenting a problem that can be solved in the square board may include randomly presenting one or more stimuli.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 저장된 사용자의 행동 정보를 ADHD 선별 기준에 따라 점수화하여 ADHD 장애 선별을 수행하는 단계는, 상기 스퀘어 보드에서 상기 로봇이 움직이는 경로에 기반하여 해결 가능한 문제에 대한 성공여부, 상기 1회 이상의 자극에 대한 요구되는 반응의 수행여부, 반응의 시간 및 일탈 행동 반응 중 하나 이상에 기반하여 ADHD 장애 선별을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the step of scoring the stored behavior information of the user according to an ADHD selection criterion to perform the ADHD fault screening may include: And performing ADHD disorder screening based on at least one of the following: whether or not the response to the at least one stimulus is to be performed, whether or not to perform the required response to the one or more stimuli, the time of response and the deviant behavior response.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 데이터 베이스에 저장된 콘텐츠를 실행하여 문제를 제시하는 단계는, 복수 개의 단계에 따라 반복하여 문제를 제시하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the step of executing a content stored in a database to present a problem may include repeatedly presenting a problem according to a plurality of steps.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 하나 이상의 센서는, 모션 인식 센서를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the at least one sensor may include a motion recognition sensor.

본 발명의 다른 측면에 따르면, ADHD 장애 선별을 위해 로봇을 포함하는 시스템으로서, 데이터 베이스, 사용자의 행동을 측정하기 위한 하나 이상의 센서, 및 프로그램 제어부를 포함하고, 상기 프로그램 제어부는, 상기 데이터 베이스에 저장된 콘텐츠를 실행하여 문제를 제시하고, 상기 하나 이상의 센서를 이용하여 상기 문제에 대한 사용자의 행동을 측정하고, 상기 측정된 사용자의 행동 정보를 상기 데이터 베이스에 저장하고, 상기 저장된 사용자의 행동 정보를 ADHD 선별 기준에 따라 점수화하여 ADHD 장애 선별을 수행한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a system including a robot for selecting an ADHD disorder, comprising a database, at least one sensor for measuring a behavior of a user, and a program control unit, Displaying the behavior information of the user in the database by performing the stored contents to present a problem, measuring the behavior of the user with respect to the problem using the at least one sensor, storing the measured behavior information of the user in the database, ADHD screening criteria are used to score the ADHD disorder.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 디스플레이 및 스피커를 더 포함하고, 상기 프로그램 제어부는, 상기 디스플레이, 상기 스피커 및 상기 로봇의 움직임 중 하나 이상을 통해 문제를 제시할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, there is further provided a display and a speaker, wherein the program control unit can present a problem through at least one of the display, the speaker and the movement of the robot.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 프로그램 제어부는, 바닥에 배치된 스퀘어 보드에서 상기 로봇이 움직이는 경로를 제시하고, 상기 스퀘어 보드에서 해결 가능한 문제를 제시할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the program control unit may present a path through which the robot moves on a square board disposed on the floor, and present a problem that can be solved in the square board.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 프로그램 제어부는, 1회 이상의 자극을 랜덤하게 제시할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the program control unit may randomly present one or more stimuli.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 프로그램 제어부는, 상기 스퀘어 보드에서 상기 로봇이 움직이는 경로에 기반하여 해결 가능한 문제에 대한 성공여부, 상기 1회 이상의 자극에 대한 요구되는 반응의 수행여부, 반응의 시간 및 일탈 행동 반응 중 하나 이상에 기반하여 ADHD 장애 선별을 수행할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the program control unit determines whether success or failure of a problem that can be solved based on a path on which the robot moves on the square board, whether or not a desired response to the one or more stimuli is performed, Time and deviant behavioral responses can be performed based on one or more of the ADHD disorder screening.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 프로그램 제어부는, 복수 개의 단계에 따라 반복하여 문제를 제시할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the program control unit can repeatedly present a problem according to a plurality of steps.

본 발명은 측정 대상자의 ADHD 장애 여부를 선별하기 위하여 로봇과 콘텐츠(게임)를 이용한 행동 반응 평가를 통해 보다 객관적으로 ADHD 장애를 선별하고 결과를 제시할 수 있다. 또한, 본 발명에 의해 구축된 사용자 데이터베이스를 통해 향후 군집화된 그룹의 특성을 토대로 하는 새로운 분류 기준(체계)을 구축할 수 있으며, 향후 장애 선별에 있어서 객관적인 데이터로도 활용할 수 있다.The present invention can more objectively select the ADHD disorder and present the results by evaluating the behavioral response using the robot and the content (game) in order to select whether or not the ADHD disorder of the subject is measured. In addition, a new classification standard (system) based on the characteristics of groups to be grouped in the future can be constructed through the user database constructed according to the present invention, and it can be used as objective data in the future screening of faults.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects obtained by the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description will be.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따라 ADHD 장애를 선별하는 시스템의 구조를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따라 로봇을 이용한 ADHD 장애를 선별하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따라 ADHD 장애를 선별하는 평가용 콘텐츠를 위한 스퀘어 보드를 도시한다.
Figure 1 illustrates the structure of a system for screening for ADHD disorders according to one embodiment of the present invention.
Figure 2 shows a flow diagram of a method for screening for ADHD disorders using a robot in accordance with an embodiment of the present invention.
Figure 3 illustrates a square board for content for evaluation to screen for ADHD disorders according to one embodiment of the present invention.

이하에서, 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들에 대하여 상세히 살펴본다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

실시 예들에 따른 로봇을 매개로 하여 ADHD를 선별하기 위한 시스템은, 전적으로 하드웨어이거나, 또는 부분적으로 하드웨어이고 부분적으로 소프트웨어인 측면을 가질 수 있다. 예컨대 로봇을 매개로 하여 ADHD를 선별하기 위한 시스템은, 특정 형식 및 내용의 데이터를 전자통신 방식으로 주고받기 위한 장치 및 이에 관련된 소프트웨어를 통칭할 수 있다. 본 명세서에서 "부(module)", "서버(server)", "시스템", "장치" 또는 "단말" 등의 용어는 하드웨어 및 해당 하드웨어에 의해 구동되는 소프트웨어의 조합을 지칭하는 것으로 의도된다. 예를 들어, 여기서 하드웨어는 CPU 또는 다른 프로세서(processor)를 포함하는 데이터 처리 기기일 수 있다. 또한, 하드웨어에 의해 구동되는 소프트웨어는 실행중인 프로세스, 객체(object), 실행파일(executable), 실행 스레드(thread of execution), 프로그램(program) 등을 지칭할 수 있다.The system for selecting an ADHD via a robot in accordance with embodiments may be entirely hardware, or may be partly hardware and partly software. For example, a system for selecting an ADHD via a robot may be collectively referred to as a device for sending and receiving data of a specific format and contents through an electronic communication method and related software. The terms "module," "server," "system," "device," or "terminal" are used herein to refer to a combination of hardware and software driven by that hardware. For example, the hardware may be a data processing device comprising a CPU or other processor. Also, the software driven by the hardware may refer to a running process, an object, an executable, a thread of execution, a program, and the like.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따라 ADHD 장애를 선별하는 시스템(100)의 구조를 도시한다. 도 1을 참조하면, 상기 시스템(100)의 구조는 프로그램 제어부(110), 하나 이상의 센서(120), 로봇 플랫폼(130), 디스플레이(140), 스피커(150), 데이터베이스(170)를 포함할 수 있다. Figure 1 illustrates the structure of a system 100 for screening for ADHD disorders according to one embodiment of the present invention. 1, the structure of the system 100 includes a program control 110, one or more sensors 120, a robot platform 130, a display 140, a speaker 150, and a database 170 .

프로그램 제어부(110)는 중앙처리장치(central processing unit, CPU), 애플리케이션 프로세서(application processor, AP), 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor, CP) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 프로그램 제어부(110)는, 예를 들면, 상기 시스템(100)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다.The program control unit 110 may include one or more of a central processing unit (CPU), an application processor (AP), or a communication processor (CP). The program control unit 110 may perform, for example, operations or data processing relating to control and / or communication of at least one other component of the system 100. For example,

본 발명의 일 실시 예에 따라, 프로그램 제어부(110)는 데이터베이스(170)로부터 수신한 콘텐츠 정보에 기반하여 ADHD 테스트를 위한 로봇 플랫폼(130)을 제어하고, 디스플레이(140) 및 스피커(150) 등의 출력을 제어할 수 있다. 또한, 프로그램 제어부(110)는 센서(120)를 이용하여 측정된 사용자의 반응에 관한 정보를 처리할 수 있다. 프로그램 제어부(110)는 측정된 사용자의 반응에 관한 정보를 ADHD 선별 기준 정보 등을 활용하여 직접 ADHD 분류하거나, 외부 서버로 측정된 사용자 반응에 관한 정보를 전송하도록 제어할 수 있다. The program control unit 110 controls the robot platform 130 for ADHD testing based on the content information received from the database 170 and displays the display 140 and the speaker 150 Can be controlled. Also, the program control unit 110 can process information about the user's reaction measured using the sensor 120. [ The program control unit 110 can directly classify the ADHD classification information using the ADHD selection criterion information or the information about the user reaction measured by the external server.

센서(120)는 콘텐츠를 실행함에 따라 사용자의 행동을 추적하고 행동 데이터를 획즉하기 위한 것으로, 모션 인식을 위한 다양한 종류의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 인식 범위 확장을 위해 RGB(red-green-blue) 카메라를 포함한 3차원 깊이 센서 또는 유사한 센서를 포함할 수 있다. 이 때, 깊이 카메라는 센서 전방의 3차원 깊이 정보를 수집하며, RGB 영상을 캡쳐할 수 있는 카메라일 수 있다. RGB 영상을 3차원 깊이 센서에서 동시에 획득할 수 없을 경우, 깊이 센서와 함께 동기화할 수 있는 영상 획득 카메라를 포함할 수 있다. 또한, 상기 시스템은 사용자가 외부의 모션 인식 센서를 이용하여 획득한 측정 데이터를 이용할 수도 있다. 이 경우, 상기 시스템은 모션 인식 센서를 포함하지 않을 수도 있다. The sensor 120 may include various kinds of sensors for motion recognition, for tracking user behavior and playing back behavior data as the content is executed. For example, a three-dimensional depth sensor or similar sensor including a red-green-blue (RGB) camera may be included to extend the recognition range. At this time, the depth camera collects three-dimensional depth information of the front of the sensor and can be a camera capable of capturing an RGB image. If the RGB image can not be acquired simultaneously by the 3D depth sensor, it may include an image acquisition camera that can be synchronized with the depth sensor. In addition, the system may use measurement data acquired by a user using an external motion recognition sensor. In this case, the system may not include a motion recognition sensor.

데이터베이스(170)는 게임 정보와 연관된 콘텐츠 데이터베이스(171), 사용자 정보, 측정 정보(행동 정보) 및 분류 정보 중 적어도 하나와 연관된 사용자 데이터베이스(172), 및 ADHD 선별 기준과 연관된 ADHD 분류 기준 데이터베이스(173) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 콘텐츠 데이터베이스(171), 사용자 데이터베이스(172), ADHD 분류 기준 데이터베이스(173)는 상기 시스템(100) 내부에 포함될 수도 있고, 또는 시스템(100) 외부의 장치에서 제공될 수도 있다. 데이터베이스(170)가 외부에 존재하는 경우, 프로그램 제어부(110)는 외부 데이터베이스로부터 콘텐츠, 사용자 정보, 측정 정보(행동 정보), 분류 정보 및 ADHD 분류 기준에 관한 데이터 중 하나 이상을 수신하도록 제어할 수 있다.The database 170 includes a user database 172 associated with at least one of a content database 171 associated with the game information, user information, measurement information (behavior information) and classification information, and an ADHD classification database 173 associated with the ADHD selection criteria ). ≪ / RTI > The content database 171, the user database 172 and the ADHD classification criteria database 173 may be included in the system 100 or may be provided in an apparatus outside the system 100. When the database 170 exists externally, the program control unit 110 can control to receive at least one of content, user information, measurement information (behavior information), classification information, and data on the ADHD classification criteria from the external database have.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 ADHD 장애를 선별하는 시스템(100)에 의해 ADHD 장애를 진단하는 방법의 흐름도를 도시한다. 도 2를 참조하면, ADHD 장애를 선별하는 방법은 사용자 정보 등록 단계(S201), 콘텐츠 실행 단계(S203), 로봇에 의한 콘텐츠 설명 단계(S205), 로봇에 의한 문제 제시 단계(S207), 사용자 게임 진행 단계(S209), 게임 수행 시에 측정된 행동 정보 저장 단계(S211), 다른 콘텐츠 선택여부 판단 단계(S213) 및 ADHD 분류 및 결과 저장 단계(S215)를 포함한다. 2 illustrates a flow diagram of a method for diagnosing ADHD disorders by a system 100 for screening ADHD disorders according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, a method for selecting an ADHD fault includes a user information registration step S201, a content execution step S203, a content description step S205 by a robot, a problem presentation step S207 by a robot, (Step S209), a behavior information storage step S211 measured at the time of executing the game, another content selection determination step S213, and an ADHD classification and result storage step S215.

먼저, ADHD 평가를 위한 준비 단계로서, 사용자의 정보를 등록한다(S201). 예를 들어, 입력 인터페이스(160)를 통해 ADHD 장애 여부를 평가 받는 평가 대상자의 식별 번호, 이름, 성별, 연령, 학력 등 인적 사항을 포함하는 정보를 입력 받은 후 사용자 데이터베이스(172)에 저장할 수 있다. First, as a preparatory step for ADHD evaluation, information of a user is registered (S201). For example, information including personal information such as an identification number, name, gender, age, educational background, and the like of the subject to be evaluated for the ADHD disorder can be input through the input interface 160 and stored in the user database 172 .

다음으로, 사용자에게 제공될 콘텐츠를 실행한다(S203). 본 발명의 일 실시 예에 따라, 콘텐츠 데이터베이스(171)로부터 게임 정보를 도출하여 게임을 실행할 수 있다. 실행되는 콘텐츠는 이전 단계(S201)에서 등록된 사용자 정보에 따라 달라 질 수 있다. 예를 들어, 사용자의 성별, 연령, 학력 중 하나 이상의 정보에 기반하여 실행되는 콘텐츠의 종류, 내용 및 난이도 중 하나 이상이 결정될 수 있다. Next, the content to be provided to the user is executed (S203). According to one embodiment of the present invention, game information can be derived from the content database 171 and the game can be executed. The content to be executed may be changed according to the user information registered in the previous step S201. For example, one or more of the type, content, and degree of difficulty of the content to be executed based on at least one of the user's sex, age, and education level can be determined.

그 후, 로봇은 사용자에게 콘텐츠를 설명한다(S205). 예를 들어, 센서(120)가 사용자를 인식하고 로봇이 실행되는 게임 진행 방법을 설명할 수 있다. Thereafter, the robot describes the contents to the user (S205). For example, a game progress method in which the sensor 120 recognizes a user and a robot is executed can be described.

다음으로, 로봇은 사용자에게 문제를 제시한다(S207). 본 발명의 일 실시 예에 따라, 로봇은 사용자의 행동을 평가할 수 있도록 콘텐츠에서 제공되는 문제를 제시할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따라, 콘텐츠는 여러 단계(예: 1~3단계)로 구성될 수 있고, 로봇은 사용자에게 각 단계에 따라 반복하여 문제를 제시할 수 있다.Next, the robot presents the problem to the user (S207). According to one embodiment of the present invention, the robot can present a problem provided in the content so as to evaluate the behavior of the user. According to an embodiment of the present invention, the content may be composed of several steps (for example, one to three steps), and the robot may repeatedly present the problem to the user at each step.

그 다음, 사용자가 게임을 진행한다(S209). 즉, 사용자는 로봇에 의해 주어진 문제의 게임을 수행하고, 로봇은 센서(120) 등을 이용하여 사용자의 행동 반응을 측정할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따라, 콘텐츠는 여러 단계(예: 1~3단계)로 구성될 수 있고, 한 콘텐츠에서 제공되는 여러 단계가 모두 수행되어야 해당 콘텐츠의 수행이 끝난 것으로 판단할 수 있다. 다른 실시 예에 따라, 여러 단계로 구성된 콘텐츠의 매 단계의 수행이 끝날 때 마다 다음 단계의 진행에 대해 사용자의 선택을 요청할 수 있다. 이 때, 시스템(100)은 각 단계마다 게임 수행에 대한 사용자의 행동 반응을 모두 측정할 수 있다. Then, the user proceeds the game (S209). That is, the user performs a game of the problem given by the robot, and the robot can measure the behavioral response of the user using the sensor 120 or the like. According to an embodiment of the present invention, the content may be composed of several steps (for example, 1 to 3 steps), and it may be determined that the execution of the corresponding content is completed after all the steps provided in one content are performed. According to another embodiment, the user can request selection of the progress of the next step every time the execution of each step of the contents composed of several stages is finished. At this time, the system 100 can measure all of the user's behavioral responses to the game performance at each step.

다음으로, 사용자의 게임 수행 시에 측정된 행동 정보를 저장한다(S211). 예를 들어, 사용자의 게임 수행 시에 발생하는 행동 데이터 및 부주의, 과잉행동, 실행기능에 대한 자극 반응 데이터를 수집하여 사용자 데이터베이스(172)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따라 수집된 데이터는 외부 서버로 전송되어 외부 저장장치에 저장될 수 있다.Next, the action information measured at the time of executing the game of the user is stored (S211). For example, behavior data generated at the time of game execution of the user and stimulus response data for inattention, hyperactivity, and execution function may be collected and stored in the user database 172. The collected data may be transmitted to an external server and stored in an external storage device according to an embodiment.

그 다음, 다른 콘텐츠가 선택되었는지 판단한다(S213). 예를 들어, 로봇은 실행된 콘텐츠에 의한 사용자 게임 수행이 완료되고, 다른 콘텐츠의 수행 여부를 판단한다. 다른 콘텐츠가 선택된 경우, 단계 S203으로 돌아가 콘텐츠를 실행한다. 다른 콘텐츠가 선택되지 않은 경우, 단계 S215로 진행한다. 이 판단 단계는 생략될 수 있다. Then, it is determined whether another content is selected (S213). For example, the robot judges whether or not the user game execution by the executed contents is completed and the other contents are performed. If another content is selected, the process returns to step S203 to execute the content. If another content is not selected, the flow advances to step S215. This determination step may be omitted.

마지막으로, 다른 콘텐츠가 선택되지 않은 경우, 측정된 행동 정보에 따라 ADHD 분류하고 결과를 저장한다(S215). 예를 들어, ADHD 분류 기준 데이터베이스(173)의 ADHD 선별 기준을 이용하여 사용자 데이터베이스(172)에 저장된 행동 정보 데이터를 분석하고, ADHD 장애를 선별/진단하여 그 결과를 저장할 수 있다. Finally, if no other contents are selected, ADHD is classified according to the measured behavior information and the result is stored (S215). For example, the behavior information data stored in the user database 172 may be analyzed using the ADHD selection criteria of the ADHD classification criteria database 173, the ADHD disorder may be selected / diagnosed, and the results may be stored.

상술한 바와 같이, 상기 시스템(100)은 시각 및 청각을 통해 사용자에게 제시되는 단서를 이용하여 주어진 과제를 해결하는 상술한 게임(콘텐츠)을 수행하게 하고, 상기 게임 수행시의 반응 형태, 반응 시간, 일탈 행동 등을 획득하여 분석하는 방식인 것을 특징으로 하는 ADHD 장애 선별 방법을 제공할 수 있다. 이 때, 일탈 행동이란 행동이나 반응방식이 또래의 일반적인 기준에 비해 심하게 벗어난 행동을 말한다. As described above, the system 100 allows the above-described game (content) to solve a given task to be performed using clues presented to the user through visual and auditory sense, , And a method of acquiring and analyzing deviating behaviors are provided. At this time, deviant behavior refers to behaviors or reactions that deviate significantly from the peer's general criteria.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 ADHD 장애를 선별하는 평가용 콘텐츠를 위한 스퀘어 보드(300)를 도시한다.Figure 3 shows a square board 300 for evaluation content for screening for ADHD disorders according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시 예에 따라, 도 3을 참조하면, 선택 및 실행되는 콘텐츠는 사용자가 스퀘어 보드(300) 밖에서 대기하고 있다가 로봇이 움직이는 경로를 확인 후, 스퀘어 보드(300) 안으로 이동하여 문제를 해결하는 내용의 콘텐츠일 수 있다. 상기 실시 예에서, 콘텐츠의 환경 구성은 전면에 센서(120)(예: 모션 인식 센서)가 위치하고 있으며, 바닥은 도 3과 같이 숫자로 표기된 스퀘어 보드(300) 형태일 수 있다. 이에 따라, 평가 대상자의 이동 및 행동을 측정할 수 있다. 도 3에 도시된 스퀘어 보드(300)에서 숫자와 시작점(301) 및 종료점(303)의 위치 배열은 단지 예시에 불과하며, 다양한 실시 예들에 따라 이들 배치는 달라질 수 있다.Referring to FIG. 3, the user selects a content to be selected and executed, and waits outside the square board 300. After confirming the path through which the robot moves, the content is moved into the square board 300, The content of the content to be solved. In this embodiment, the environment configuration of the content is such that the sensor 120 (e.g., a motion recognition sensor) is located on the front side, and the floor may be in the form of a square board 300, Accordingly, the movement and the behavior of the evaluation subject can be measured. The arrangement of the numbers and the starting point 301 and the ending point 303 in the square board 300 shown in Fig. 3 is merely an example, and these arrangements may vary according to various embodiments.

상기 평가용 콘텐츠는 시각적/청각적 자극을 위해 ‘늑대’ 또는 ‘이웃사람’이 화면에 표시되며, 평가 대상자를 호출하는 멘트를 할 수 있다. 또한, 연습문제를 제외한 총 3단계의 게임이 평가 대상자에게 제시될 수 있다. 상기 연습문제는 단계 1과 동일하게 제시될 수 있으며, 단계 1~3단계는 이동 경로의 횟수와 자극 횟수의 차이가 있을 수 있다. 여기서, 이동 경로는 가로 3칸 세로 3칸의 총 9칸으로서 시작점(301)과 종료점(303)을 포함하여 1부터 6까지 숫자가 적혀있는 스퀘어 보드(300)에서 움직이는 경로를 의미할 수 있다. 자극에 대한 반응은 정반응, 오반응 및 누락반응으로 나뉠 수 있다. 정반응은 해당 자극에 따라 바르게 수행하는 행동, 오반응은 해당 자극에 대해 틀리게 수행하는 행동, 누락반응은 해당 자극에 대해 수행하지 않는 행동으로 정의될 수 있다.The content for evaluation is displayed on the screen as a 'wolf' or a 'neighbor' for visual / auditory stimulation, and can call a person to be evaluated. In addition, a total of three stages of the game, except for the exercise, may be presented to the person to be evaluated. The exercise may be presented in the same manner as in step 1, and steps 1 to 3 may have a difference between the number of times of the movement path and the number of times of stimulation. Here, the movement path may be a path that is moved in the square board 300 in which the numbers from 1 to 6 are written including the starting point 301 and the ending point 303, which are a total of nine columns of three columns by three columns by three columns. Reactions to stimuli can be divided into regular reaction, misrecognition, and miss reaction. A positive reaction can be defined as a behavior that is performed correctly according to the stimulus, an erroneous response as a behavior that is performed incorrectly for the stimulus, and a missing response as an action that is not performed for the stimulus.

또한, 이동 경로는 랜덤하게 제시되며, 좌/우/상/하/대각선으로 제시될 수 있다.Also, the movement path is randomly presented and can be presented in left / right / up / down / diagonal.

단계 1에서, 상기 평가용 콘텐츠는 ‘시작 - 첫 번째 숫자 - 두 번째 숫자 - 세 번째 숫자 - 종료’ 순으로 진행될 수 있다. 또한, 1회의 자극이 사용자에게 랜덤하게 제시될 수 있다. In step 1, the evaluation content may proceed in the order of "start - first number - second number - third number - end". Also, one stimulus can be presented to the user at random.

단계 2에서, 상기 평가용 콘텐츠는 ‘시작 - 첫 번째 숫자 - 두 번째 숫자 - 세 번째 숫자 - 네 번째 숫자 - 종료’순으로 진행될 수 있다. 또한, 1회의 자극이 사용자에게 랜덤하게 제시될 수 있다. In step 2, the evaluation content may proceed in the order of "start - first number - second number - third number - fourth number - end". Also, one stimulus can be presented to the user at random.

단계 3에서, 상기 평가용 콘텐츠는 ‘시작 - 첫 번째 숫자 - 두 번째 숫자 - 세 번째 숫자 - 네 번째 숫자 - 다섯 번째 숫자 - 종료’ 순으로 진행될 수 있다. 또한, 2회의 자극이 사용자에게 랜덤하게 제시될 수 있다.In step 3, the evaluation content may proceed in the order of "start - first number - second number - third number - fourth number - fifth number - end". Also, two stimuli can be presented to the user at random.

상기 방법은 ADHD가 의심되는 대상자의 장애 여부를 진단하기 위하여 로봇과 콘텐츠(게임)를 이용한 행동 반응 평가를 통해 보다 객관적으로 결과를 제시하고, 나아가 상기 방법에 의해 구축된 사용자 데이터베이스를 통해 향후 군집화된 그룹의 특성을 토대로 하는 새로운 선별 기준(체계)을 구축할 수 있으며, 향후 장애 진단에 있어서 객관적인 데이터로도 활용하는 것을 지향하므로, 콘텐츠 내용에 대응하는 사용자의 행동을 세분화하여 분류하는 기준이 필요할 수 있다. 아래의 표는, 일부 실시 예들에 따른, 콘텐츠 내용 및 그에 대한 ADHD 장애를 선별하는 기준이 되는 점수를 나타낸다.In order to diagnose the disorder of the suspected ADHD, the above method objectively presents the results through the evaluation of the behavioral reaction using the robot and the contents (game), and furthermore, by using the user database constructed by the above method, It is possible to construct a new selection criterion (system) based on the characteristics of the group, and it is aimed to utilize it as objective data in the diagnosis of the fault in the future. Therefore, a criterion for segmenting and classifying the behavior of the user corresponding to the contents contents have. The table below shows scores that serve as a basis for selecting content content and ADHD disorders therefor, according to some embodiments.

내용Contents 1. 경로이동
1. Move the route
1) 성공1) Success 출발점에서 로봇이 제시한 경로의 숫자를 모두 밟고 도착점까지 이동한 경우If you stepped on the number of routes presented by the robot at the starting point and moved to the destination
2) 실패2) Failure 출발점에서 로봇이 제시한 경로의 숫자를 기억하지 못해 중간에서 시간을 초과하거나 혹은 제시한 숫자가 아닌 다른 숫자를 밟아 도착점까지 이동한 경우If the robot does not remember the number of the route suggested by the robot at the starting point, the time exceeds the time limit, 2. 자극반응 점수
(n/4)
2. Stimulation Reaction Score
(n / 4)
1) 정반응1) 자극(늑대/이웃사람)에 대해 정반응(늑대는 쪼그려앉으세요, 이웃사람을 한팔을 들어 인사하세요)을 한 경우의 수 (사건기록법)The number of cases (wolf is squatting, hugging neighbors in one arm) against stimulus (wolf / neighbor)
2) 오반응2) O reaction 자극 (늑대/이웃사람)에 대해 오반응을 한 경우의 수(사건기록법)Number of cases of false responses to stimuli (wolf / neighbors) (event recording method) 3) 누락3) Missing 자극 (늑대/이웃사람)에 대해 전혀 반응을 하지 못하고 놓친 경우의 수 (사건기록법)The number of missed and failed reactions to the stimulus (wolf / neighbor) 2. 시간점수2. Time Score 1) 시작반응시간1) Starting reaction time 출발점에서 "이제 네가 해보자"라는 시작음 후 발을 떼는 시점까지 (반응시간기록법) - 각 단계에서 시작할 때 한번만 측정하여 3단계가 있음으로 총 3번의 측정기록이 나올 수 있음From the starting point to the point at which you release your foot after the start of "Let's do it now" (reaction time recording) - Three measurements at the beginning of each phase 2) 자극반응시간2) stimulation reaction time "빨간망토야"라고 소리가 들린 후 자극에 대한 반응동작을 하여 반응음이 확인된 시점까지 (반응시간기록법)
- 각 단계별 자극반응시간을 재는 것으로 단계별 1번씩 총 4번의 측정기록이 나올 수 있음
After the sound of "Red cloak" was heard, response to the stimulus was performed and until the reaction sound was confirmed (reaction time recording method)
- A total of 4 measurements can be recorded once per step by measuring the response time for each step
3) 과제완성시간3) Task completion time 시작음 이후, 발을 뗀 시점부터(시작반응시간 이후의 시간부터) 종료점에 발을 닿는 시점까지의 시간측정 (지속시간기록법) - 각 단계별로 한번씩 총 3번의 측정기록이 나올 수 있음After the start sound, measure the time from the release of the foot (from the time after the start reaction time) to the point at which the foot reaches the end point (duration recording method). - A total of 3 measurement records 3. 일탈행동 점수3. Deviation Behavior Score 1) 교사참조1) Teacher reference 전체 과제 중 교사에게 질문하거나 교사를 쳐다보는 행동 (5초 부분간격) - 전체 시간 동안 5초씩 잘라서 모든 부분에 행동이 보였을 경우 +를 표시하고 전체구간에 대한 비율을 측정함(5-second interval) - Cut off 5 seconds for the whole time and show + for all parts and measure the ratio for the whole section 2) 대기시 몸 움직임2) Body movements during waiting 로봇이 설명하거나 시범 보일 때(즉, 설명과 연습게임에서) 아동이 몸을 움직이는 행동 (5초 부분간격) - 설명과 연습게임 시간 동안 5초씩 잘라서 모든 부분에 행동이 보였을 경우 +를 표시하고 전체구간에 대한 비율을 측정함When the robot is explaining or demonstrating (ie, in a description and practice game), the child moves the body (5 second interval) - Description and practice During the game time, cut off every 5 seconds to show + Measures the ratio to the interval 3) 대기시 말3) Waiting Horse 로봇이 설명하거나 시범보일 때(즉, 설명과 연습게임에서) 아동이 혼자 말하는 행동 (5초 부분간격) - 설명과 연습게임 시간 동안 5초씩 잘라서 모든 부분에 행동이 보였을 경우 +를 표시하고 전체구간에 대한 비율을 측정함(5 seconds interval) when the robot is explaining or demonstrating (ie, in the description and practice game) - Description and practice During the game time, cut off every 5 seconds to show + The ratio to 4) 시작 지시 전 이동4) Move before start instruction 로봇의 시작 지시멘트 전에 이동을 시도하는 행동 (사건기록법 n/3) - 총 3번의 게임시작이 있으니 총 3회 중 몇회인지 빈도를 측정함Attempt to move to the beginning of the robot before the cement (event recording method n / 3) - There are 3 game starts in total. 5) 자극의 정반응 전 오반응시도5) Attempts to react to the regular reaction of stimulus 자극에 대해 정반응을 하기 전 오반응을 하려는 행동 (사건기록법 n/4) - 자극이 1단계 1회, 2단계 1회, 3단계 2회 총 4회에서 정반응하기 전에 오반응을 한 행동의 빈도를 측정함(N / 4) - The frequency of the behavior that caused the misrecognition before the stimulation in the first, second, first, second, third, and fourth sessions. Measured 6) 경로수정6) Route modification 실패로 판정되지 않았으나 잘못된 경로로 가려고 시도하는 행동 (사건기록법 n/15) - 1단계 3개의 숫자(경로 개수 4), 2단계 4개의 숫자(경로개수 5), 3단계 5개의 숫자(경로개수 6)로 총 15개의 경로에서 잘못가려고 한 행동의 빈도를 측정함(Number of Paths 4), Level 4 (Number of Paths 5), Level 3 Number of Paths (Number of Paths) 6) to measure the frequency of actions that were attempted to be mistaken on a total of 15 paths 7) 이동음 전 이동시도7) Moving sound before moving 하나의 번호판에서 이동음 전에 이동하려고 시도하는 행동 (사건기록법 n/15) - 경로수정과 마찬가지로 총 15개의 경로에서 이동음 전에 이동하려고 하는 행동의 빈도를 측정함Attempts to move before a moving note in a license plate (event recording n / 15) - As in the case of path modification, the frequency of actions to move before a moving sound in a total of 15 paths is measured 8) 시작 지시 후 미수행8) Not performed after start instruction 로봇의 시작 지시멘트 후에도 이동을 하지 않는 행동 (사건기록법 n/3) - 총 3번의 게임시작이 있으니 총 3회 중 몇 회인지 빈도를 측정함Behavior that does not move even after cement of the starting point of the robot (event recording method n / 3) - There are 3 game starts,

상술한 바와 같이, 부주의와 과잉행동 증상에 대한 관찰을 통해 발견된 부모와 교사의 의견을 참조하여 의사의 판단으로 이루어지는 기존의 ADHD 선별 방법과 달리, 부주의와 과잉행동, 실행기능에 대한 사용자의 행동 반응을 관찰하기 위한 콘텐츠(게임)를 로봇을 통해 제시하고 상기 교시 정보에 따라 행동하는 사용자의 3차원 위치 정보 및 반응 정보를 토대로 사용자의 장애 여부를 점수화하여 객관적으로 분석할 수 있다.As described above, unlike the conventional ADHD screening method, which is performed by a doctor at the judgment of a parent and a teacher, which are found through observations of carelessness and hyperactivity symptoms, carelessness and hyperactivity, The content (game) for observing the reaction can be presented through the robot, and the obstacle of the user can be scored and analyzed objectively based on the 3D position information and the reaction information of the user who acts according to the teaching information.

이상에서 설명한 실시 예들에 따른 로봇을 매개로 하는 주의력결핍과잉행동장애의 선별 방법 및 시스템에 의한 동작은 적어도 부분적으로 컴퓨터 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 실시 예들에 따른 기록매체에는 로봇을 매개로 하는 주의력결핍과잉행동장애의 선별 방법 및 시스템의 하나 이상의 동작을 구현하기 위한 프로그램이 기록되며, 상기 기록매체는 컴퓨터에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장될 수 있는 임의의 종류의 기록장치를 포함한다. 예컨대, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(carrier wave)(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 명령어(즉, 코드)가 저장되고 실행될 수도 있다. 또한, 본 실시 예를 구현하기 위한 기능적인 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트(segment)들은 본 실시 예가 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에 의해 용이하게 이해될 수 있을 것이다.The robot selection method and the system operation of the ATD mediated by the robot according to the embodiments described above can be at least partially implemented in a computer program and recorded on a computer readable recording medium. A recording medium according to embodiments records a program for implementing at least one operation of a system and a method for selecting an attention deficit hyperactivity disorder through a robot, and the recording medium may store data that can be read by a computer Lt; RTI ID = 0.0 > a < / RTI > For example, the computer-readable recording medium includes a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical data storage device, and the like, and also includes a carrier wave (for example, And the like. Also, the computer-readable recording medium may be distributed over a networked computer system so that the computer readable instructions (i.e., code) may be stored and executed in a distributed manner. In addition, functional programs, codes, and code segments for implementing the present embodiment may be easily understood by those skilled in the art to which this embodiment belongs.

이상에서 살펴본 본 발명은 도면에 도시된 실시 예들을 참고로 하여 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 실시 예의 변형이 가능하다는 점을 이해할 것이다. 그러나, 이와 같은 변형은 본 발명의 기술적 보호범위 내에 있다고 보아야 한다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해서 정해져야 할 것이다.While the invention has been shown and described with reference to certain embodiments thereof, it will be understood by those skilled in the art that various changes and modifications may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. However, it should be understood that such modifications are within the technical scope of the present invention. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.

때마다 적절하게, 단수에서 사용되는 용어들은 또한 복수의 것을 포함하고 그 역도 마찬가지이다. "하나의" 와 같은 사용은 여기서 "하나 이상"의 의미로 사용하는 것이 명백하게 부적절한 경우를 제외하고는 "하나 이상"을 의미한다. 용어 "또는" 의 사용은 다르게 기술되지 않는 한 "및/또는"을 의미한다.As appropriate, the terms used in the singular include also plural, and vice versa. Use "one" means "more than one" unless the use of the term "one or more" The use of the term "or" means "and / or" unless otherwise stated.

Claims (16)

로봇을 포함하는 시스템에서 ADHD 장애 선별 방법으로서,
데이터 베이스에 저장된 콘텐츠를 실행하여 문제를 제시하는 단계;
하나 이상의 센서를 이용하여, 상기 문제에 대한 사용자의 행동을 측정하는 단계;
상기 측정된 사용자의 행동 정보를 데이터 베이스에 저장하는 단계; 및
상기 저장된 사용자의 행동 정보를 ADHD 선별 기준에 따라 점수화하여 ADHD 장애 선별을 수행하는 단계;를 포함하는, ADHD 장애 선별 방법.
CLAIMS 1. A method for screening an ADHD disorder in a system comprising a robot,
Executing content stored in a database to present a problem;
Measuring a user's behavior on the problem using one or more sensors;
Storing the measured behavior information of the user in a database; And
And scoring the stored behavior information of the user according to an ADHD selection criterion to perform ADHD disorder selection.
제1항에 있어서,
데이터 베이스에 저장된 콘텐츠를 실행하여 문제를 제시하는 단계는,
디스플레이, 스피커 및 상기 로봇의 움직임 중 하나 이상을 통해 문제를 제시하는 단계를 포함하는, ADHD 장애 선별 방법.
The method according to claim 1,
The step of executing a content stored in a database and presenting a problem,
And presenting the problem through one or more of a display, a speaker, and a movement of the robot.
제1항에 있어서,
상기 ADHD 선별 기준이 되는 점수는, 상기 문제의 수행 점수, 자극에 대한 반응 점수, 반응에 관한 시간 점수 및 일탈 행동에 대한 점수를 포함하는, ADHD 장애 선별 방법.
The method according to claim 1,
The ADHD selection criteria score includes the performance score of the question, the response score to the stimulus, the time score on the response, and the score for the deviation behavior.
제1항에 있어서,
데이터 베이스에 저장된 콘텐츠를 실행하여 문제를 제시하는 단계는,
바닥에 배치된 스퀘어 보드에서 상기 로봇이 움직이는 경로를 제시하고, 상기 스퀘어 보드에서 해결 가능한 문제를 제시하는 단계를 포함하는, ADHD 장애 선별 방법.
The method according to claim 1,
The step of executing a content stored in a database and presenting a problem,
Presenting a path through which the robot moves in a square board disposed on the floor, and presenting a problem that can be solved in the square board.
제4항에 있어서,
상기 스퀘어 보드에서 해결 가능한 문제를 제시하는 단계는,
1회 이상의 자극을 랜덤하게 제시하는 단계를 포함하는, ADHD 장애 선별 방법.
5. The method of claim 4,
The step of presenting a solvable problem in the square board comprises:
And randomly presenting at least one stimulus.
제5항에 있어서,
상기 저장된 사용자의 행동 정보를 ADHD 선별 기준에 따라 점수화하여 ADHD 장애 선별을 수행하는 단계는,
상기 스퀘어 보드에서 상기 로봇이 움직이는 경로에 기반하여 해결 가능한 문제에 대한 성공여부, 상기 1회 이상의 자극에 대한 요구되는 반응의 수행여부, 반응의 시간 및 일탈 행동 반응 중 하나 이상에 기반하여 ADHD 장애 선별을 수행하는 단계를 포함하는, ADHD 장애 선별 방법.
6. The method of claim 5,
The step of scoring the stored behavior information of the user according to an ADHD selection criterion to perform the ADHD fault selection includes:
Based on at least one of success or failure of a problem that can be solved based on a path on which the robot moves on the square board, whether or not a reaction required for one or more stimuli is performed, a reaction time, and a deviant behavior response The method comprising the steps of: < RTI ID = 0.0 > ADHD < / RTI >
제1항에 있어서,
데이터 베이스에 저장된 콘텐츠를 실행하여 문제를 제시하는 단계는,
복수 개의 단계에 따라 반복하여 문제를 제시하는 단계를 포함하는, ADHD 장애 선별 방법.
The method according to claim 1,
The step of executing a content stored in a database and presenting a problem,
And repeating the steps according to a plurality of steps to present a problem.
제1항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서는, 모션 인식 센서를 포함하는, ADHD 장애 선별 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the at least one sensor comprises a motion recognition sensor.
ADHD 장애 선별을 위해 로봇을 포함하는 시스템으로서,
데이터 베이스;
사용자의 행동을 측정하기 위한 하나 이상의 센서; 및
프로그램 제어부;를 포함하고,
상기 프로그램 제어부는,
상기 데이터 베이스에 저장된 콘텐츠를 실행하여 문제를 제시하고, 상기 하나 이상의 센서를 이용하여 상기 문제에 대한 사용자의 행동을 측정하고, 상기 측정된 사용자의 행동 정보를 상기 데이터 베이스에 저장하고, 상기 저장된 사용자의 행동 정보를 ADHD 선별 기준에 따라 점수화하여 ADHD 장애 선별을 수행하는, 시스템.
A system comprising a robot for ADHD disorder screening,
database;
One or more sensors for measuring a user's behavior; And
And a program control unit,
Wherein the program control unit comprises:
Performing a content stored in the database to present a problem, measuring a user's behavior with respect to the problem using the at least one sensor, storing the measured behavior information of the user in the database, The behavioral information of the subject is scored according to the ADHD screening criteria to perform the ADHD disorder screening.
제9항에 있어서,
디스플레이; 및
스피커;를 더 포함하고,
상기 프로그램 제어부는, 상기 디스플레이, 상기 스피커 및 상기 로봇의 움직임 중 하나 이상을 통해 문제를 제시하는, 시스템.
10. The method of claim 9,
display; And
And a speaker,
Wherein the program control unit presents the problem through at least one of the display, the speaker and the movement of the robot.
제9항에 있어서,
상기 ADHD 선별 기준이 되는 점수는, 상기 문제의 수행 점수, 자극에 대한 반응 점수, 반응에 관한 시간 점수 및 일탈 행동에 대한 점수를 포함하는, 시스템.
10. The method of claim 9,
Wherein the score to be the ADHD selection criteria comprises a performance score of the question, a response score to the stimulus, a time score on the response and a score for the deviation behavior.
제9항에 있어서,
상기 프로그램 제어부는, 바닥에 배치된 스퀘어 보드에서 상기 로봇이 움직이는 경로를 제시하고, 상기 스퀘어 보드에서 해결 가능한 문제를 제시하는, 시스템.
10. The method of claim 9,
Wherein the program control unit presents a path through which the robot moves on a square board disposed on the floor, and presents a problem that can be solved in the square board.
제12항에 있어서,
상기 프로그램 제어부는, 1회 이상의 자극을 랜덤하게 제시하는, 시스템.
13. The method of claim 12,
Wherein the program control unit randomly presents one or more stimuli.
제13항에 있어서,
상기 프로그램 제어부는, 상기 스퀘어 보드에서 상기 로봇이 움직이는 경로에 기반하여 해결 가능한 문제에 대한 성공여부, 상기 1회 이상의 자극에 대한 요구되는 반응의 수행여부, 반응의 시간 및 일탈 행동 반응 중 하나 이상에 기반하여 ADHD 장애 선별을 수행하는, 시스템.
14. The method of claim 13,
Wherein the program control unit determines whether or not a success or failure of a problem that can be solved based on a path that the robot moves on the square board, whether or not a reaction required for one or more stimuli is performed, To perform ADHD fault screening.
제9항에 있어서,
상기 프로그램 제어부는, 복수 개의 단계에 따라 반복하여 문제를 제시하는, 시스템.
10. The method of claim 9,
Wherein the program control section repeatedly presents a problem according to a plurality of steps.
제9항에 있어서,
상기 하나 이상의 센서는, 모션 인식 센서를 포함하는, 시스템.
10. The method of claim 9,
Wherein the at least one sensor comprises a motion recognition sensor.
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