KR20180092002A - SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING MENTAL CARE BASED ON IoT USING BRAIN WAVES - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 멘탈 케어에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자의 뇌파를 측정하여 집중도(attention), 명상도(meditation), 눈깜박임(blink) 또는 이들의 조합을 포함한 뇌파 정보로 정량화하고, 정량화된 뇌파 정보를 기계학습(machine learning)을 통해 생성한 예측모델에 입력하여 사용자의 심리상태를 예측하고, 예측된 사용자의 심리상태에 따라 사물인터넷(IoT, Internet of Thing)을 지원하는 댁내에 구비된 각각의 디바이스의 동작을 제어함으로써, 특정 공간에 위치한 사용자의 심리상태를 안정시켜 스트레스를 해소하고 집중력을 향상시킬 수 있도록 하는 뇌파를 이용한 IoT 기반의 멘탈 케어 제공시스템 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to mental care, and more particularly, to a method and apparatus for measuring a brain wave of a user and quantifying the brain wave information including attention, meditation, blinking, or a combination thereof, The information is input to a predictive model generated through machine learning to predict the psychological state of the user, and the information provided in the home to support the internet of the Internet (IoT, Internet of Thing) according to the predicted user's psychological state The present invention relates to a system and method for providing mental care based on IoT using an electroencephalogram (EEG) that can stabilize a psychological state of a user located in a specific space, thereby relieving stress and improving concentration.
일반적으로 대한민국의 성인 10명 중 9명은 스트레스를 느낀다고 한국보건사회연구원의 2015년 '한국사회의 사회 심리적 불안의 원인분석과 대응방안' 보고서에 기술하고 있다.In general, 9 out of 10 adults in Korea are stressed, according to the Korea Institute for Health and Social Affairs's report, "Analysis of Causes and Responses to Social and Psychological Anxiety in Korean Society"
상기 보고서에 따르면, 대한민국의 19세 이상 성인의 평소 스트레스 정도를 조사한 결과 스트레스를 많이 느끼는 편이라고 응답한 성인이 34.7%, 매우 많이 느끼는 편이 3.2%, 스트레스를 조금 느끼는 편이라고 응답한 성인이 56.2%로 나타났으며, 전체적으로 보면 90% 이상의 대부분 성인들이 스트레스를 느끼고 있는 것으로 보고되고 있다.According to the report, 34.7% of adults, 3.2% of adults, and 56.2% of adults who responded that they feel a little stress are more likely to feel stress than normal adults . Overall, over 90% of adults are reported to be stressed.
또한, 수학능력시험을 앞둔 수험생들은 여름방학 동안의 집중력 저하로 인해 페이스를 상실하는 것과 성적에 대한 압박감, 친구들과의 대인 관계 등 집중력이 저하되는 것에 대한 문제가 가장 큰 고민으로 나타나고 있다.In addition, candidates who are about to take the math ability test have the biggest problem of losing their pace due to the loss of concentration during the summer vacation, the feeling of pressure on the grades, and the decrease in concentration such as interpersonal relationship with their friends.
이에 따라 직장인의 스트레스 해소, 수험생의 집중력 향상 등을 위한 멘탈 케어에 대한 관심이 점점 증가하고 있으며, 이와 관련된 서비스를 제공하기 위해 많은 사업자들이 노력하고 있다.As a result, interest in mental care for the relief of the stress of the worker and improvement of the concentration of the examinees is increasing, and many companies are making efforts to provide related services.
한편, 사물인터넷은 우리 주변의 모든 사람, 사물, 데이터가 인터넷에 연결되어 서로 대화하고 교감하며 정보를 주고받을 수 있도록 하는 인프라이자 서비스이다.On the other hand, the Internet is an infrastructure and a service that enables all people, objects, and data around us to connect to the Internet, communicate with each other, communicate with each other, and exchange information.
상기 사물인터넷을 이용하는 종래의 대표적인 서비스 형태는 사용자가 원격지에서 자신이 소지한 스마트폰 등의 사용자 단말기를 사용하여 댁내에 구비된 각종 전기 및 전자기기와 설비들을 제어, 감시하고 관리하는 홈 네트워크 서비스의 형태이다.[0004] A typical service type using the Internet is a home network service in which a user controls, monitors, and manages various electric and electronic devices and facilities provided in a home using a user terminal such as a smart phone possessed by a user at a remote site .
하지만, 상기 설명과 같이 종래의 사물인터넷 이용을 위한 홈 네트워크 서비스 제어방식은 사용자의 직접적인 제어명령을 토대로 수행하는 것으로서, 사용자의 직접적인 제어명령이 없는 상태에서 사용자의 현재 심리상태나 댁내 환경을 분석하고 분석결과를 토대로 사용자의 심리상태나 댁내의 환경을 변화시킬 수 있도록 댁내에 구비된 각종 디바이스들의 동작을 제어하지는 못하였다.However, as described above, the conventional home network service control method for Internet use is performed based on a direct control command of a user. In the absence of a direct control command of the user, the current psychological state or the home environment of the user is analyzed Based on the analysis results, it was not possible to control the operation of various devices provided in the home so as to change the user's psychological state or home environment.
따라서 본 발명에서는 사용자의 뇌파를 측정하여 집중도, 명상도, 눈깜박임 또는 이들의 조합을 포함한 뇌파 정보로 정량화하고, 이를 기계학습을 통해 생성한 예측모델에 입력하여 사용자의 심리상태를 예측하고, 예측된 사용자의 심리상태에 따라 사용자가 위치한 공간 내의 각각의 디바이스 구동을 선택적으로 제어함으로써, 사용자의 심리상태를 안정시켜 스트레스를 해소하고 집중력을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하고자 한다.Accordingly, in the present invention, the user's brain wave is measured and quantified as brain wave information including concentration, meditation, eye flicker, or a combination thereof, and inputted into a prediction model generated through machine learning to predict a user's psychological state, The present invention proposes a method of relieving stress and improving concentration by selectively controlling the driving of each device in a space in which a user is located according to a psychological state of a user.
다음으로 본 발명의 기술 분야에 존재하는 선행기술에 대하여 간단하게 설명하고, 이어서 본 발명이 상기 선행기술에 비해서 차별적으로 이루고자 하는 기술적 사항에 대해서 기술하고자 한다.Next, a brief description will be given of the prior arts that exist in the technical field of the present invention, and technical matters which the present invention intends to differentiate from the prior arts will be described.
먼저 한국등록특허 제0397374호(2003.09.13.)는 사용자의 개인별 뇌파특성을 실시간으로 반영한 기준뇌파를 이용하여, 사용자의 의지의 변화에 따라서 달라지는 뇌파를 이용하거나 또는 사용자의 뇌파를 예비측정하여 뇌파 데이터베이스와 비교함으로써 각 사용자의 뇌파특성이 고려된 기준뇌파를 이용하여 가전기기를 원격 제어하는 뇌파를 이용한 가전기기 원격제어장치 및 방법에 관한 것이다.First, Korean Patent Registration No. 0397374 (Sep. 13, 2003) discloses a method of using a reference brain wave that reflects the user's individual brain wave characteristics in real time, using an EEG that changes according to a change of a user's will, And more particularly, to an apparatus and method for remotely controlling a home appliance using an EEG that remotely controls home appliances using a reference EEG considering characteristics of EEG of each user.
상기 선행기술은 각 사용자가 제어를 하기 쉬운 집중도, 진폭을 결정하여, 사람이 손을 많이 써야하는 환경에서 작업하는 경우나 사용자의 상태(예를 들면, 수면 상태)에 따라 기기가 자동적으로 반응을 해야 하는 경우(예를 들면, 텔레비전 꺼짐), 또는 신체를 사용하지 않고 생각만으로 기기를 제어하는 더 편리한 생활환경을 원하는 경우에 효과적인 것으로서, 뇌파를 이용하여 기기의 동작을 제어하는 점에서 본 발명의 뇌파 정보를 이용한 분석결과를 토대로 댁내의 디바이스 동작을 제어하는 구성과 일부 유사성이 있다.The above prior art determines the concentration and amplitude which each user can easily control, so that the device automatically reacts according to the state of the user (for example, the sleeping state) In order to control the operation of the device by using EEG signals, which is effective when a need is made for a more convenient living environment in which the device is controlled by only thinking (for example, the television is turned off) There is some similarity with the configuration for controlling the operation of the device in the home based on the analysis result using the brain wave information.
하지만, 본 발명은 뇌파측정장치로 측정한 사용자의 뇌파를 집중도, 명상도, 눈깜박임 또는 이들의 조합을 포함한 뇌파 정보로 정량화하고, 기계학습을 통해 생성한 예측모델에 입력하여 예측한 사용자의 심리상태에 따라 사용자가 위치한 공간에 있는 각각의 디바이스 구동을 선택적으로 제어하는 기술적 구성을 제시하고 있기 때문에, 상기 선행기술의 뇌파의 처리결과에 따라 가전기기와 같은 제어대상을 원격 제어하는 기술적 구성과 비교해 볼 때 기술적 특징의 차이점이 분명하다.However, in the present invention, the user's EEG measured by the EEG measuring apparatus is quantified into brain wave information including concentration, meditation, eye flicker, or a combination thereof, inputted into a prediction model generated through machine learning, The present invention proposes a technical configuration for selectively controlling the driving of each device in the space where the user is located according to the state. Therefore, compared with the technical configuration for remotely controlling the control target, such as home appliances, Obviously, the difference in technical features is obvious.
또한, 한국등록특허 제1549325호(2015.09.01.)는 기기 인터페이스 제어 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 정상 상태 체감각 유발 전위를 이용하여 다양한 기기의 인터페이스를 제어할 수 있는 방법에 관한 것이다.Korean Patent No. 1549325 (Apr. 20, 2015) relates to a device interface control method, and more particularly, to a method for controlling interfaces of various devices using a steady state sensory evoked potential.
상기 선행기술은 진동계의 자극을 통해 실제 익숙한 사지의 체감각을 이용하기 때문에 자발적인 상상에 의한 것에 비해 높은 성능을 보장할 수 있는 효과를 제공하는 것으로서, 본 발명의 뇌파를 이용한 정보를 토대로 디바이스를 제어하는 구성과 일부 유사성이 있다.Since the prior art uses a body sensation of a familiar limb through stimulation of a vibration system, it provides an effect of ensuring higher performance than that caused by spontaneous imagination, and the device is controlled based on information using the EEG of the present invention There are some similarities with the configuration.
하지만, 상기 선행기술은 특정 기기의 뇌파 제어를 위해 사전에 체감각 영역에 부착된 진동계를 통해 특정 커맨드에 대응되는 특정 주파수의 진동 자극을 발생시키고, 진동 자극에 해당하는 학습 뇌파를 추출하고, 추출된 학습 뇌파로부터 특정 커맨드로 분류되도록 학습하는 기술적 구성이기 때문에, 본 발명에서 제시하고 있는 뇌파측정장치로 측정한 사용자의 뇌파를 집중도, 명상도, 눈깜박임 또는 이들의 조합을 포함한 뇌파 정보로 정량화하는 구성, 정량화한 뇌파 정보를 기계학습을 통해 생성한 예측모델에 입력하여 사용자의 심리상태를 예측하는 구성, 사용자의 심리상태 안정을 위한 각각의 디바이스 구동제어에 대한 구성과 전혀 다름을 확인할 수 있습니다.However, in the prior art, a vibration stimulus at a specific frequency corresponding to a specific command is generated through a vibration system attached to a bodily sensation area in advance for controlling the brain waves of a specific device, extraction of a learning brain wave corresponding to a vibration stimulus, It is possible to quantify the user's brain wave measured by the brain wave measuring apparatus proposed in the present invention as brain wave information including concentration, meditation, eye flicker, or a combination thereof The configuration and quantified EEG information are entered into the predictive model generated through machine learning, so that it can be seen that the configuration for estimating the user's psychological state is completely different from the configuration for each device driving control for stabilizing the psychological state of the user.
또한, 한국등록특허 제1391687호(2014.05.12.)는 사람의 뇌파를 측정하고 이를 분석하여 감성별로 분류하고 분류된 감성을 기초로 LED의 디밍을 제어하는 뇌파를 이용한 감성조명 디밍 제어 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.Korean Patent No. 1391687 (Apr. 21, 2014) discloses an emotional illumination dimming control system using an EEG that controls dimming of an LED on the basis of emotions classified into emotions by analyzing human brain waves, ≪ / RTI >
상기 선행기술은 조명대상지에 있는 사람의 감성상태에 따라 LED의 디밍을 자동으로 제어할 수 있어 사람의 긴장을 완화하고, 스트레스를 해소할 수 있는 효과를 제공하는 것으로서, 사람의 감성상태에 따라 LED의 디밍을 자동으로 제어하는 점에서 본 발명의 사용자의 뇌파 정보를 토대로 예측한 심리상태의 안정을 위해 댁내 디바이스의 구동을 제어하는 구성과 일부 유사성이 있다.According to the prior art, the dimming of the LED can be automatically controlled according to the emotional state of a person in the lighting object, thereby relieving the tension of the person and relieving the stress. The present invention has some similarities with the structure for controlling the driving of the home-use device in order to stabilize the psychological state predicted based on the brain wave information of the user of the present invention.
하지만, 본 발명은 뇌파측정장치로 측정한 사용자의 뇌파를 집중도, 명상도, 눈깜박임 또는 이들의 조합을 포함한 뇌파 정보로 정량화하고, 정량화된 뇌파 정보를 기계학습을 통해 생성한 예측모델에 입력하여 사용자의 심리상태를 예측하고, 예측결과에 따라 댁내의 디바이스 구동을 선택적으로 제어하는 기술적 구성을 제시하고 있기 때문에, 상기 선행기술의 아날로그 형태의 뇌파 신호의 패턴을 기준 뇌파 신호와 비교하여 미리 설정된 감성 유형으로 분류하고, 분류된 감성 유형에 따라 디밍 제어를 수행하는 기술적 구성과 비교해 볼 때, 측정된 뇌파를 정량화하는 구성과 정량화된 뇌파정보를 기계학습을 통해 분석하여 심리상태를 예측하는 구성에 있어서 기술적 특징의 차이점이 분명하다.However, the present invention quantifies the user's brain wave measured by the EEG measuring apparatus into brain wave information including concentration, meditation, eye flicker, or a combination thereof, inputs the quantified EEG information into a prediction model generated through machine learning The present invention provides a technical arrangement for predicting a psychological state of a user and selectively controlling driving of a device in a home according to a prediction result. Therefore, a pattern of an analogous EEG signal of the prior art is compared with a reference EEG signal, In comparison with the technical configuration in which the dimming control is performed according to the classified emotion types classified into types, the configuration for quantifying the measured EEG and the configuration for estimating the psychological state by analyzing the quantified EEG information through machine learning The difference in the technical features is obvious.
즉 상기 언급한 각각의 선행기술들은 대부분 뇌파를 이용하여 기기의 동작을 제어하는 구성을 제시하고는 있으나, 본 발명의 기술적 특징인 뇌파측정장치를 통해 측정한 뇌파를 정량화하는 구성, 정량화된 뇌파 정보를 기계학습을 통해 생성한 예측모델에 입력하여 사용자의 심리상태를 예측하는 구성, 예측된 심리상태를 토대로 사용자의 심리상태를 안정화하기 위해 댁내에 구비된 각각의 디바이스 동작을 선택적으로 제어하는 구성을 제시하고 있지 못하기 때문에 상기 선행기술과 본 발명은 기술적 구성의 차이점이 분명한 것이다.That is, although each of the above-mentioned prior arts discloses a configuration for controlling the operation of the device by using most of the EEG waves, the present invention provides a configuration for quantifying the EEG measured by the EEG measurement device of the present invention, And a prediction model of the user by inputting the predicted psychological state into a predictive model generated through machine learning, and a configuration for selectively controlling each device operation in the home to stabilize the user's psychological state based on the predicted psychological state The prior art and the present invention are obviously different from each other in terms of technical structure.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, 특정 공간에 위치한 사용자의 뇌파를 측정하여 집중도, 명상도, 눈깜박임 또는 이들의 조합을 포함한 뇌파 정보로 정량화한 후, 이를 기계학습을 통해 생성한 예측모델에 입력하여 사용자의 심리상태를 예측하고, 예측된 사용자의 심리상태에 따라 해당 공간에 구비되어 있는 사물인터넷을 지원하는 각각의 디바이스의 동작을 선택적으로 제어할 수 있도록 하는 뇌파를 이용한 IoT 기반의 멘탈 케어 제공 시스템 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.In order to solve the above-described problems, the present invention provides a method and apparatus for measuring brain waves of a user located in a specific space and quantifying the brain waves as a brain wave information including concentration, meditation, eye flicker or a combination thereof, The predictive model is used to predict the psychological state of the user and to selectively control the operation of each device supporting the Internet provided in the space according to the psychological state of the predicted user. A mental care provision system based on IoT, and a method thereof.
또한, 본 발명은 멘탈 케어 관리서버에서 각각의 사용자들로부터 수집한 정량화된 뇌파 정보를 토대로 사용자의 심리상태에 대한 예측결과를 도출하는 예측모델을 생성하여 지속적으로 관리하고, 상기 예측모델을 주기적으로 댁내에 구비된 각각의 멘탈 케어 제어장치로 제공하도록 하는 뇌파를 이용한 IoT 기반의 멘탈 케어 제공 시스템 및 그 방법을 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.The present invention also provides a method and system for generating a predictive model for deriving a prediction result on a psychological state of a user based on quantized EEG information collected from respective users in a mental care management server and continuously managing the predictive model, Another object of the present invention is to provide a system for providing mental care based on IoT using brain waves to be provided to each mental care control device provided at the premises and a method thereof.
또한, 본 발명은 멘탈 케어 관리서버로부터 예측모델을 제공받은 각각의 멘탈 케어 제어장치에서 정량화된 사용자의 뇌파 정보를 예측모델에 입력하여 사용자의 현재 심리상태를 예측하고, 예측결과를 토대로 기 설정되어 있는 심리상태 안정을 위한 빛이나 소리의 환경변화를 수행하는 각각의 디바이스 구동 및 동작시간을 결정하여 제어하도록 하는 뇌파를 이용한 IoT 기반의 멘탈 케어 제공 시스템 및 그 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.In addition, the present invention is configured to predict the current psychological state of the user by inputting the brain wave information of the user quantified by each mental care control device provided with the prediction model from the mental care management server into the prediction model, Another object of the present invention is to provide a system and method for providing mental care based on IoT using an EEG for determining and controlling each device driving and operation time for performing environment change of light or sound for stable psychological state .
본 발명의 일 실시예에 따른 멘탈 케어 제어장치는, 사용자의 뇌파 정보를 이용하여 사용자의 단계별 심리상태에 대한 예측결과를 생성하는 기계학습 처리부; 및 상기 예측결과를 토대로 사용자가 위치한 영역에 구비된 적어도 하나 이상의 디바이스의 동작을 제어하는 디바이스 구동제어부;를 포함하며, 상기 디바이스 구동제어부는, 적어도 하나 이상의 디바이스를 제어함으로써, 빛, 소리 또는 이들의 조합을 포함한 환경을 변화시켜 사용자의 심리상태를 안정시키는 것을 특징으로 한다.The mental care control apparatus according to an embodiment of the present invention includes a machine learning processing unit for generating a prediction result for a psychological state of a user using a user's brain wave information; And a device driver control unit for controlling an operation of at least one or more devices provided in an area where the user is located based on the prediction result, wherein the device driver control unit controls at least one device so that light, And the environment including the combination is changed to stabilize the psychological state of the user.
그리고 상기 기계학습 처리부는, 멘탈 케어 관리서버로부터 각각의 사용자들의 뇌파 정보를 학습하여 생성한 예측모델을 제공받으며, 상기 예측모델에 상기 사용자의 뇌파 정보를 입력함으로써, 상기 예측결과를 생성하는 것을 특징으로 한다.The machine learning processing unit is provided with a prediction model generated by learning brain wave information of each user from a mental care management server and inputs the user's brain wave information to the prediction model to generate the prediction result .
그리고 상기 디바이스 구동제어부는, 단계별 심리상태에 따라 설정된 적어도 하나 이상의 디바이스의 구동 및 동작시간에 대한 테이블 정보를 참조하여, 상기 기계학습 처리부에서 예측한 사용자의 단계별 심리상태에 따라 적어도 하나 이상의 디바이스를 선택적으로 제어하는 것을 특징으로 한다.The device driver control unit refers to the table information about the driving and operating time of at least one or more devices set according to the stepwise psychological state to select at least one device in accordance with the stepwise psychological state of the user predicted by the machine learning processing unit As shown in FIG.
그리고 상기 뇌파 정보는, 뇌파측정장치에서 측정한 사용자의 뇌파를 집중도, 명상도, 눈깜박임 또는 이들의 조합으로 정량화한 것으로서, 상기 뇌파측정장치에서 직접 처리하거나 또는 사용자 단말기에 설치한 애플리케이션을 통해 처리하며, 정량화된 뇌파 정보는 사용자의 위치 정보와 함께 멘탈 케어 관리서버를 통해 제공받는 것을 특징으로 한다.The EEG information is obtained by quantifying the user's EEG measured by the EEG measuring apparatus with the concentration, meditation, eye flicker, or a combination thereof. The EEG information may be directly processed by the EEG measuring apparatus or processed through an application installed in the user terminal And the quantified EEG information is provided through the mental care management server together with the location information of the user.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 멘탈 케어 제공 시스템은, 네트워크를 통해 사용자들의 뇌파 정보를 수집하는 뇌파 정보 수집부; 수집한 사용자들의 뇌파 정보를 기계학습을 통해 분석하여 사용자의 단계별 심리상태에 대한 예측결과를 도출하기 위한 예측모델을 생성하는 학습부; 및 생성된 예측모델을 데이터베이스에 저장함과 동시에 네트워크를 통해 각각의 멘탈 케어 제어장치로 전송하는 예측모델 관리부;를 포함하며, 상기 예측모델 관리부는, 상기 멘탈 케어 제어장치에서 수행한 예측결과를 주기적으로 수집하여 상기 예측모델을 업데이트하며, 업데이트된 예측모델의 데이터베이스 저장과 각각의 멘탈 케어 제어장치로의 전송을 처리하는 것을 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a mental care system including: an EEG information collecting unit for collecting EEG information of users through a network; A learning unit for analyzing brain wave information of the collected users through machine learning and generating a prediction model for deriving a prediction result of the user's psychological state at each step; And a predictive model management unit for storing the generated predictive models in a database and transmitting the generated predictive models to the respective mental care control apparatuses via a network, wherein the predictive model management unit periodically updates the predictive results obtained by the mental care control apparatus Collecting and updating the prediction model, storing the updated prediction model database, and processing the transmission to each mental care control device.
그리고 상기 뇌파 정보는, 뇌파측정장치에서 측정한 사용자의 뇌파를 집중도, 명상도, 눈깜박임 또는 이들의 조합으로 정량화한 것으로서, 상기 뇌파측정장치에서 직접 처리하거나 또는 사용자 단말기에 설치한 애플리케이션을 통해 처리되고, 상기 뇌파측정장치 또는 사용자 단말기로부터 정량화된 뇌파 정보를 사용자의 위치 정보와 함께 전송받으며, 상기 뇌파 정보와 상기 위치 정보는 사용자가 위치한 해당 멘탈 케어 제어장치로 전송되는 것을 특징으로 한다.The EEG information is obtained by quantifying the user's EEG measured by the EEG measuring apparatus with the concentration, meditation, eye flicker, or a combination thereof. The EEG information may be directly processed by the EEG measuring apparatus or processed through an application installed in the user terminal And the EEG information quantized from the EEG or the user terminal is transmitted together with the location information of the user, and the EEG information and the location information are transmitted to the mental care control apparatus in which the user is located.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌파를 이용한 IoT 기반의 멘탈 케어 제공 방법은, 멘탈 케어 제어장치에서, 사용자의 뇌파 정보를 이용하여 사용자의 단계별 심리상태에 대한 예측결과를 생성하는 예측결과 생성 단계; 및 상기 멘탈 케어 제어장치에서, 상기 예측결과를 토대로 사용자가 위치한 영역에 구비된 적어도 하나 이상의 디바이스의 동작을 제어하는 디바이스 구동제어 단계;를 포함하며, 상기 디바이스 구동제어 단계는, 상기 멘탈 케어 제어장치에서 적어도 하나 이상의 디바이스를 제어함으로써, 빛, 소리 또는 이들의 조합을 포함한 환경을 변화시켜 사용자의 심리상태를 안정시키는 것을 특징으로 한다.The method of providing mental care based on IoT using an EEG according to an embodiment of the present invention is characterized in that a mental care control apparatus generates a prediction result for generating a prediction result of a psychological state of a user using a user's brain wave information, step; And a device driving control step of controlling, in the mental care control apparatus, operation of at least one or more devices provided in an area where a user is located based on the prediction result, wherein the device driving control step includes: By controlling at least one or more devices in the device, the environment including the light, the sound, or a combination thereof is changed to stabilize the user's psychological state.
그리고 상기 멘탈 케어 제공 방법은, 멘탈 케어 관리서버에서, 네트워크를 통해 사용자들의 뇌파 정보를 수집하는 뇌파 정보 수집 단계; 상기 멘탈 케어 관리서버에서, 상기 뇌파 정보 수집 단계에서 수집한 사용자들의 뇌파 정보를 기계학습을 통해 분석하여 사용자의 단계별 심리상태에 대한 예측결과를 도출하기 위한 예측모델을 생성하는 학습 단계; 및 상기 멘탈 케어 관리서버에서, 상기 학습 단계에서 생성된 예측모델을 데이터베이스에 저장함과 동시에 네트워크를 통해 각각의 멘탈 케어 제어장치로 전송하는 예측모델 제공 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The method of providing mental care includes: collecting brain wave information of a user through a network in a mental care management server; Analyzing brain wave information of users collected in the brain wave information collection step in the mental care management server through machine learning to generate a prediction model for deriving a prediction result of a user's stepwise psychological state; And a predictive model providing step of, in the mental care management server, storing the prediction models generated in the learning step in a database and transmitting the prediction models to the respective mental care control devices via a network.
그리고 상기 예측결과 생성 단계는, 상기 멘탈 케어 제어장치에서, 멘탈 케어 관리서버로부터 제공받은 예측모델에 상기 사용자의 뇌파 정보를 입력함으로써, 상기 예측결과를 생성하는 것을 특징으로 한다.In the prediction result generation step, the mental care control device generates the prediction result by inputting the brain wave information of the user to the prediction model provided from the mental care management server.
그리고 상기 디바이스 구동제어 단계는, 상기 예측결과 생성 단계에서 생성된 사용자의 단계별 심리상태에 따라 설정된 적어도 하나 이상의 디바이스의 구동 및 동작시간에 대한 테이블 정보를 참조하여, 상기 멘탈 케어 제어장치에서 예측한 사용자의 단계별 심리상태에 따라 적어도 하나 이상의 디바이스를 선택적으로 제어하는 것을 특징으로 한다.The device driving control step may include a step of generating a prediction result by referring to table information on the driving and operating time of at least one or more devices set according to the stepwise psychological state of the user generated in the prediction result generating step, The at least one device is selectively controlled according to the psychological state of the step.
그리고 상기 뇌파 정보는, 뇌파측정장치에서 측정한 사용자의 뇌파를 집중도, 명상도, 눈깜박임 또는 이들의 조합으로 정량화한 것으로서, 상기 뇌파측정장치에서 직접 처리하거나 또는 사용자 단말기에 설치한 애플리케이션을 통해 처리하며, 정량화된 뇌파 정보는 사용자의 위치 정보와 함께 멘탈 케어 관리서버를 통해 해당하는 멘탈 케어 제어장치로 전송되는 것을 특징으로 한다.The EEG information is obtained by quantifying the user's EEG measured by the EEG measuring apparatus with the concentration, meditation, eye flicker, or a combination thereof. The EEG information may be directly processed by the EEG measuring apparatus or processed through an application installed in the user terminal And the quantified EEG information is transmitted to the corresponding mental care control device through the mental care management server together with the position information of the user.
이상에서와 같이 본 발명의 뇌파를 이용한 IoT 기반의 멘탈 케어 제공 시스템 및 그 방법에 따르면, 사용자의 뇌파를 기계학습을 통해 생성한 예측모델에 입력하여 심리상태를 예측하고, 예측된 사용자의 심리상태에 따라 해당 공간에 구비된 IoT를 지원하는 오디오, 조명, 커튼 또는 이들의 조합을 포함한 각각의 디바이스 동작을 선택적으로 제어하기 때문에 빛, 소리 또는 이들의 조합을 포함한 환경변화 조절을 통해 사용자의 심리상태를 안정화시킬 수 있으며, 스트레스를 경감하고 집중력을 향상시킴에 따라 직장인들의 업무효율을 높이고 학생들의 공부에 도움을 주는 효과가 있다.As described above, according to the IoT-based mental care providing system and method using the EEG of the present invention, the user's brain wave is input to a prediction model generated through machine learning to predict the psychological state, The user can selectively control the operation of each device, including audio, lighting, curtains, or a combination thereof, supporting the IoT provided in the space according to the user's psychological state And it can reduce the stress and improve the concentration ability, thus enhancing the work efficiency of the workers and helping students to study.
또한, 멘탈 케어 관리서버에서 각각의 사용자들로부터 수집한 정량화된 뇌파 정보를 토대로 사용자의 심리상태에 대한 예측결과를 도출하는 예측모델을 생성하여 지속적으로 관리하고, 상기 예측모델을 주기적으로 댁내에 구비된 각각의 멘탈 케어 제어장치로 제공하기 때문에 기계학습 분석에 따른 시스템 부하를 줄이고 예측결과 도출시간을 크게 줄일 수 있으며, 이에 따라 사물인터넷을 지원하는 각각의 디바이스의 동작을 제어하는 멘탈 케어 제어장치를 간단하게 구현할 수 있는 효과가 있다.In addition, a mental care management server generates and continuously manages a prediction model that derives a prediction result on the psychological state of the user, based on the quantified EEG information collected from each user, and periodically stores the prediction model in the home The mental care control device that controls the operation of each device supporting the object Internet can be realized by reducing the system load due to the machine learning analysis and greatly reducing the derivation time of the prediction result. There is an effect that can be implemented simply.
또한, 댁내에 구비된 멘탈 케어 제어장치에서 사용자의 정량화된 뇌파 정보를 멘탈 케어 관리서버로부터 제공받은 예측모델에 입력하여 간단하게 사용자의 단계별 심리상태를 예측하고, 예측결과를 토대로 댁내 각각의 디바이스 구동 및 동작시간을 결정하여 제어하기 때문에 사용자의 심리상태를 빠르게 확인하고 안정시킬 수 있는 효과가 있다.In addition, the mental care control device provided in the home can input the user's quantified EEG information into the prediction model provided from the mental care management server, so as to simply predict the user's psychological state at each step, And the operation time are determined and controlled. Therefore, the psychological state of the user can be quickly checked and stabilized.
또한, 향후 뇌파를 이용하여 전자기기의 동작을 제어하는 응용 개발을 통해 휠체어 제어, 재활로봇 등의 관련 산업의 발전을 수행할 수 있으며, 이에 따라 몸이 불편한 장애인이나 노약자들의 삶의 질을 높임은 물론, 사회 공동체 측면에서도 적극적으로 공헌할 수 있는 효과가 있다.In addition, the development of related industries such as wheelchair control and rehabilitation robots can be carried out through the development of applications for controlling the operation of electronic devices using EEG in the future, thereby enhancing the quality of life of disabled persons or elderly people Of course, it also has the effect of actively contributing to the social community.
도 1은 본 발명이 적용된 뇌파를 이용한 IoT 기반의 멘탈 케어 제공 과정을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌파를 이용한 IoT 기반의 멘탈 케어 제공 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 도 2의 멘탈 케어 제어장치의 구성을 상세하게 나타낸 도면이다.
도 4는 도 2의 멘탈 케어 관리서버의 구성을 상세하게 나타낸 도면이다.
도 5는 도 2의 뇌파측정장치에서 측정한 뇌파를 정량화하는 사용자 단말기의 화면상태를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌파를 이용한 IoT 기반의 멘탈 케어 제공 방법의 동작과정을 상세하게 나타낸 순서도이다.FIG. 1 is a conceptual diagram for explaining a process of providing IoT-based mental care using brain waves to which the present invention is applied.
2 is a diagram schematically illustrating a configuration of a mental care providing system based on IoT using brain waves according to an embodiment of the present invention.
3 is a detailed view of the configuration of the mental care control device of FIG.
FIG. 4 is a detailed view of the configuration of the mental care management server of FIG. 2. FIG.
FIG. 5 is a diagram for explaining a screen state of a user terminal for quantifying the EEG measured by the EEG apparatus of FIG. 2. FIG.
FIG. 6 is a flowchart illustrating in detail an operation process of a method for providing mental care based on IoT using an EEG according to an embodiment of the present invention.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 뇌파를 이용한 IoT 기반의 멘탈 케어 제공 시스템 및 그 방법에 대한 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다. 또한 본 발명의 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명에 따른 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는 것이 바람직하다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a preferred embodiment of an IoT-based mental care providing system and method according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Like reference symbols in the drawings denote like elements. Furthermore, specific structural and functional descriptions for embodiments of the present invention are presented for the purpose of describing an embodiment of the present invention only, and, unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms Have the same meaning as commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the contextual meaning of the related art and are to be interpreted as ideal or overly formal in the sense of the art unless explicitly defined herein .
도 1은 본 발명이 적용된 뇌파를 이용한 IoT 기반의 멘탈 케어 제공 과정을 설명하기 위한 개념도이다.FIG. 1 is a conceptual diagram for explaining a process of providing IoT-based mental care using brain waves to which the present invention is applied.
도 1에 도시된 바와 같이, 멘탈 케어를 제공하는 멘탈 케어 관리서버(500)는 멘탈 케어를 이용하는 각 사용자들의 식별 정보와 해당 사용자가 위치한 댁내에 구비되어 있는 멘탈 케어에 이용하는 사물인터넷을 지원하는 디바이스들의 식별 정보를 저장, 관리한다. 그리고 멘탈 케어를 이용하는 사용자들 및 댁내에서 사용되는 사물인터넷을 지원하는 디바이스들의 변동 사항을 지속적으로 관리한다.As shown in FIG. 1, the mental
상기 멘탈 케어 관리서버(500)는 네트워크(100)를 통해 복수의 사용자들에게서 측정한 뇌파 정보를 수집하고, 수집한 뇌파 정보를 토대로 기계학습을 수행하여 사용자의 단계별 심리상태에 대한 예측결과를 생성할 수 있는 예측모델을 생성하며, 생성된 예측모델을 멘탈 케어를 사용하는 각각의 댁내에 구비된 멘탈 케어 제어장치(400)로 제공한다.The mental
이때 상기 예측모델은 멘탈 케어 관리서버(500)에서 직접 생성하는 방식 이외에, 각각의 멘탈 케어 제어장치(400)에서 사용자의 뇌파 정보를 토대로 직접 기계학습을 통해 분석하여 예측모델을 생성하도록 구성할 수도 있지만, 이 방식은 멘탈 케어 제어장치(400) 측에서 데이터 처리에 따른 부하가 많이 걸리고, 이를 위해서는 시스템의 사양이 높아야 하므로 제작비용이 증가되는 문제가 있어 바람직한 실시 형태는 아니다.At this time, in addition to the method of directly generating the predictive models at the mental
또한, 멘탈 케어를 이용하는 사용자들의 댁내에는 사용자의 뇌파 정보를 토대로 현재의 심리상태를 예측하고, 예측된 결과를 통해 사용자의 심리상태를 빛, 소리 또는 이들의 조합을 통해 변화시킬 수 있는 사물인터넷을 지원하는 디바이스들의 동작제어를 수행하기 위한 멘탈 케어 제어장치(400)가 하나 이상 설치되어 있다.In addition, users of mental care users can predict the current psychological state based on the user's brain wave information, and can change the psychological state of the user through light, sound, or a combination of them through the predicted result. And at least one mental
상기 멘탈 케어 제어장치(400)는 네트워크(100)를 통해 상기 멘탈 케어 관리서버(500)와 통신 연결되어 있으며, 상기 멘탈 케어 관리서버(500)로부터 사용자의 단계별 심리상태에 대한 예측결과를 생성할 수 있는 예측모델을 제공받아 저장하고 있다.The mental
이때 상기 멘탈 케어 제어장치(400)의 제어에 의해 동작되는 사물인터넷을 지원하는 디바이스는 댁내에 구비된 오디오 기기, 조명 기기, 커튼 또는 이들의 조합을 포함한 것으로서, 조명 기기나 커튼을 이용하여 빛의 강약을 조절하거나, 오디오 기기를 통해 클래식 음악을 재생시키거나, 바람소리, 바다소리 또는 이들의 조합을 포함한 특정 소리를 발생시켜 스피커를 통해 출력하는 등의 환경변화를 수행함으로써, 사용자들의 심리상태를 안정화시켜 스트레스를 해소하고 집중력을 높일 수 있도록 한다. 예를 들어, 사용자의 뇌파 정보를 예측모델에 입력하여 예측한 결과 사용자의 현재 심리상태가 흥분상태에 있다면, 댁내에 구비된 디바이스의 제어를 통해 빛을 약하게 처리하거나 클래식이나 명상음악을 재생하여 흥분상태를 안정하게 조절하도록 하는 것이다.At this time, the device supporting the object Internet operated under the control of the mental
또한, 멘탈 케어를 이용하는 사용자들은 본인이 소지한 스마트폰, 태블릿, PC 등의 사용자 단말기(300)에 멘탈 케어를 이용하기 위한 특정 애플리케이션을 설치하고, 뇌파를 측정할 수 있는 헤드셋 형태의 뇌파측정장치(200)를 보유하고 있다.In addition, users using mental care can install a specific application for using mental care in a
이때 상기 뇌파측정장치(200)와 사용자 단말기(300)는 블루투스(bluetooth), 비콘(beacon), RFID(Radio Frequency Identification), 지그비(Zigbee) 또는 이들의 조합을 포함한 근거리 통신(NFC, Near Field Communication)을 통해 상호 통신 접속되어 측정된 뇌파의 송수신을 수행한다.At this time, the
또한, 상기 사용자 단말기(300)는 애플리케이션을 통해 상기 뇌파측정장치(200)에서 측정한 뇌파를 집중도, 명상도, 눈깜박임 또는 이들의 조합으로 정량화하며, 정량화한 뇌파 정보를 네트워크(100)를 통해 상기 멘탈 케어 관리서버(500)로 제공한다.In addition, the
상기 뇌파 정보는 뇌파측정장치(200)에서 측정한 뇌파를 블루투스 등을 통해 전달받은 사용자 단말기(300)에 구비된 애플리케이션에서 집중도, 명상도, 눈깜박임 또는 이들의 조합으로 정량화한 정보이며, 정량화된 뇌파 정보는 뇌파를 측정하는 사용자가 위치한 장소의 위치 정보와 함께 네트워크(100)를 통해 멘탈 케어 관리서버(500)로 전송된다.The brain wave information is information obtained by quantifying the brain waves measured by the brain
이때 상기 뇌파측정장치(200)에 측정된 뇌파를 집중도, 명상도, 눈깜박임 또는 이들의 조합으로 정량화하는 프로그램이나 멘탈 케어 관리서버(500)와 직접 통신 접속할 수 있는 통신 프로그램이 탑재되어 있으면, 정량화된 뇌파 정보와 위치 정보를 상기 설명과 같이 사용자 단말기(300)를 통하지 않고 뇌파측정장치(200)에서 직접 멘탈 케어 관리서버(500)로 전송할 수 있다.At this time, if a program for quantifying the EEG measured by the brain
한편, 상기 멘탈 케어 관리서버(500)는 사용자들의 뇌파 정보를 토대로 멘탈 케어가 이루어진 결과정보(예를 들어, 사용자의 뇌파 정보를 예측모델에 입력하여 산출한 예측결과값, 예측결과를 토대로 수행한 디바이스의 제어에 의해 변화되는 사용자의 심리상태 정보 등)를 수집하고, 수집한 멘탈 케어 결과를 반영하여 예측모델을 업데이트하며, 업데이트된 예측모델을 각각의 멘탈 케어 제어장치(400)로 제공하는 관리 기능을 지속적으로 수행한다.On the other hand, the mental
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌파를 이용한 IoT 기반의 멘탈 케어 제공 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이고, 도 3은 도 2의 멘탈 케어 제어장치의 구성을 상세하게 나타낸 도면이고, 도 4는 도 2의 멘탈 케어 관리서버의 구성을 상세하게 나타낸 도면이며, 도 5는 도 2의 뇌파측정장치에서 측정한 뇌파를 정량화하는 사용자 단말기의 화면상태를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 2 is a diagram schematically showing a configuration of a mental care providing system based on IoT using an EEG according to an embodiment of the present invention, FIG. 3 is a detailed view of the configuration of the mental care control apparatus of FIG. 2, FIG. 4 is a diagram illustrating a detailed configuration of the mental care management server of FIG. 2, and FIG. 5 is a diagram for explaining a screen state of a user terminal for quantifying the EEG measured by the EEG apparatus of FIG.
도 2에 도시된 바와 같이 본 발명의 멘탈 케어 제공 시스템은, 네트워크(100), 뇌파측정장치(200), 사용자 단말기(300), 멘탈 케어 제어장치(400), 멘탈 케어 관리서버(500), 데이터베이스(600) 등으로 구성된다.2, the mental care providing system of the present invention includes a
네트워크(100)는 유/무선 인터넷, 와이파이(WiFi) 등을 포함한 현재 공지되어 있는 각종 통신망으로서, 사용자 단말기(300)와 멘탈 케어 관리서버(500), 멘탈 케어 제어장치(400)와 멘탈 케어 관리서버(500) 사이의 통신회선을 연결하여 상호간에 뇌파 정보를 포함한 멘탈 케어와 관련된 데이터 통신이 이루어지도록 한다.The
뇌파측정장치(200)는 사용자가 머리에 착용하여 간단하게 뇌파를 측정할 수 있도록 헤드셋 형태로 구비되며, 측정된 뇌파를 사용자 단말기(300)로 전송하기 위한 통신 기능이 구비되어 있다. 이때 상기 뇌파측정장치(200)와 사용자 단말기(300)는 통상적으로 근거리에 위치하고 있으므로 블루투스, 비콘 등의 근거리 통신방식을 통해 측정된 뇌파를 송수신한다.The
사용자 단말기(300)는 사용자가 소지하고 있는 스마트폰 등의 일반적인 통신 단말기로서, 멘탈 케어 이용을 위한 애플리케이션이 설치되어 있고, 상기 애플리케이션을 통해 상기 뇌파측정장치(200)에서 측정한 뇌파를 집중도, 명상도, 눈깜박임 또는 이들의 조합으로 정량화하며, 정량화한 뇌파 정보를 네트워크(100)를 통해 멘탈 케어 관리서버(500)로 전송하는 기능을 수행한다.The
예를 들어, 사용자 단말기(300)는 도 5에 도시된 바와 같이, 애플리케이션 상의 Signal Quality를 통해 뇌파측정장치(200)에서 측정한 뇌파의 신호 품질이 양호한지, TG State를 통해 뇌파측정장치(200)와의 통신 연결상태가 원활한지를 즉시 확인할 수 있다. 그리고 Headset 버튼을 통해 뇌파측정장치(200)와의 통신 연결을 수행할 수 있고, Set 버튼을 통해 측정된 뇌파를 전송받으며, Pause 버튼을 통해 데이터 전송을 일시 멈추거나 Stop 버튼을 통해 데이터 전송을 멈출 수 있다.For example, as shown in FIG. 5, the
이때 사용자 단말기(300)는 멘탈 케어 관리서버(500)로 집중도, 명상도, 눈깜박임 또는 이들의 조합으로 정량화된 뇌파 정보를 전송할 때, 사용자 단말기(300) 내에 구비된 GPS 모듈이나 애플리케이션을 활용하여 현재 사용자의 위치 정보를 확인한 후, 상기 위치 정보를 상기 정량화한 뇌파 정보와 함께 멘탈 케어 관리서버(500)로 전송한다. 이는 사용자가 현재 위치에서 멘탈 케어 제어장치(400)의 제어에 따른 댁내의 디바이스 구동으로 인해 조절되는 빛, 소리 등의 환경변화를 통해 자신의 심리상태를 안정화함으로써, 멘탈 케어를 원활하게 이용할 수 있도록 하기 위함이다.At this time, when the
한편, 상기 사용자 단말기(300)는 사용 환경에 따라 사용하지 않을 수도 있다. 예를 들어, 상기 뇌파측정장치(200)에 사용자로부터 측정한 뇌파를 집중도, 명상도, 눈깜박임 또는 이들의 조합으로 정량화하는 프로그램, 멘탈 케어 관리서버(500)와 직접 통신 접속할 수 있는 통신 프로그램, 위치 정보를 확인할 수 있는 GPS 모듈 등이 탑재되어 있으면, 상기 뇌파측정장치(200)에서 사용자 단말기(300)를 사용할 필요 없이 사용자의 정량화한 뇌파 정보 및 위치 정보를 직접 멘탈 케어 관리서버(500)로 전송할 수 있다.Meanwhile, the
멘탈 케어 제어장치(400)는 멘탈 케어를 이용하는 사용자들의 댁내에 적어도 하나 이상 설치되어 있으며, 오디오 기기, 조명기기, 커튼 또는 이들의 조합을 포함한 댁내의 사물인터넷을 지원하는 각종 디바이스들과 전기적으로 접속되어 있다.The mental
또한, 상기 멘탈 케어 제어장치(400)는 네트워크(100)를 통해 멘탈 케어 관리서버(500)로부터 제공받은 사용자의 단계별 심리상태에 대한 예측결과를 생성할 수 있는 예측모델을 저장하고 있으며, 멘탈 케어 관리서버(500)로부터 댁내에 위치한 사용자의 뇌파 정보가 전송되면 상기 뇌파 정보를 예측모델에 입력하여 사용자의 현재의 심리상태를 단계별로 예측한다. 즉 집중도, 명상도, 눈깜박임 등으로 정량화된 사용자의 뇌파 정보를 예측모델에 입력하여 사용자의 현재 심리상태가 기 설정되어 있는 복수 개의 단계 중 어느 단계에 속하는지를 예측하는 것이다.In addition, the mental
그리고 상기 멘탈 케어 제어장치(400)는 예측모델을 통해 산출되는 예측결과를 통해 사용자의 심리상태를 빛, 소리 또는 이들의 조합을 통해 변화시킬 수 있는 댁내의 디바이스들의 동작을 제어한다. 예를 들어, 조명 기기나 커튼을 이용하여 사용자가 위치한 지역의 빛의 강약을 조절하거나, 또는 오디오 기기를 통해 클래식 음악을 재생시키거나, 또는 스피커를 통해 바람소리, 바다소리 또는 이들의 조합을 포함한 특정 소리를 발생시키는 등의 환경변화를 수행하여, 사용자들의 심리상태를 안정화시켜 스트레스를 해소하고 집중력을 높일 수 있도록 한다.The mental
보다 구체적으로 설명하면, 상기 멘탈 케어 제어장치(400)는 사용자의 심리상태에 대한 단계별 예측결과를 통해 댁내에 구비된 복수의 디바이스 중 어느 디바이스를 구동할 것인지, 그리고 해당 디바이스를 얼마동안 구동할 것인지를 테이블 정보를 참조하여 결정하고, 결정된 내용을 토대로 해당하는 디바이스를 정해진 시간동안 구동하도록 제어하는 것이다.More specifically, the mental
한편, 상기 멘탈 케어 제어장치(400)는 사용자의 뇌파 정보를 토대로 심리상태를 예측할 때 보다 정확한 결과를 도출하기 위하여, 공지의 탐구 데이터 분석(EDA, Exploratory Data Analysis) 기법을 추가로 적용할 수 있다. 상기 탐구적 데이터 분석은 명백하게 공식화된 이전의 가설을 검증하기보다는 자료를 탐구함으로써 시작하는 통계적 분석의 형태를 일컫는 것으로서, 예측모델을 이용한 기계학습과 병행하는 경우 데이터의 정확도를 높일 수 있을 것이다.Meanwhile, the mental
멘탈 케어 관리서버(500)는 멘탈 케어를 사용하는 각 사용자들의 식별 정보, 댁내에 구비된 멘탈 케어 제어장치(400) 및 디바이스들의 식별 정보를 데이터베이스(600)에 저장, 관리하는 기능을 수행한다.The mental
또한, 상기 멘탈 케어 관리서버(500)는 복수의 사용자들로부터 수집한 뇌파 정보를 토대로 기계학습을 수행하여 사용자의 단계별 심리상태에 대한 예측결과를 생성할 수 있는 예측모델을 생성하며, 생성된 예측모델을 각각의 댁내에 구비된 멘탈 케어 제어장치(400)로 제공하여 저장하도록 하는 기능을 수행한다. 이때 상기 멘탈 케어 관리서버(500)는 사용자들의 뇌파 정보를 토대로 멘탈 케어가 이루어진 결과정보를 토대로 상기 예측모델을 지속적으로 업데이트할 수 있으며, 예측모델이 업데이트되면 즉시 각각의 멘탈 케어 제어장치(400)로 업데이트된 예측모델을 제공한다.In addition, the mental
또한, 상기 멘탈 케어 관리서버(500)는 네트워크(100)를 통해 사용자 단말기(300)로부터 특정 사용자의 뇌파 정보 및 위치 정보가 전송되면, 사용자 식별 정보와 위치 정보를 토대로 해당 사용자가 위치한 장소에 설치된 멘탈 케어 제어장치(400)를 확인한 후, 해당 멘탈 케어 제어장치(400)로 사용자의 뇌파 정보를 전송하여 멘탈 케어가 수행될 수 있도록 한다.In addition, when the brain wave information and the position information of a specific user are transmitted from the
데이터베이스(600)는 멘탈 케어를 사용하는 각 사용자들의 식별 정보와 댁내에 구비된 멘탈 케어 제어장치(400) 및 사물인터넷을 지원하는 디바이스들의 식별 정보를 저장, 관리한다.The
또한, 상기 데이터베이스(600)는 멘탈 케어 관리서버(500)에서 생성한 사용자의 단계별 심리상태에 대한 예측결과를 생성할 수 있는 예측모델(사용자들의 뇌파 정보를 토대로 멘탈 케어가 이루어진 결과정보를 토대로 업데이트된 예측모델을 포함)을 저장, 관리한다.In addition, the
한편, 상기 멘탈 케어 제어장치(400)는 도 3에 도시된 바와 같이, 통신부(410), 기계학습 처리부(420), 디바이스 구동제어부(430), 저장부(440), 제어부(450) 등으로 구성된다.3, the mental
통신부(410)는 네트워크(100)를 통해 멘탈 케어 관리서버(500)와 통신 접속을 수행하고, 멘탈 케어 관리서버(500)로부터 사용자의 단계별 심리상태에 대한 예측결과를 생성할 수 있는 예측모델을 전송받아 제어부(450)로 출력하며, 멘탈 케어 관리서버(500)로부터 멘탈 케어를 이용하는 사용자의 뇌파 정보를 전송받아 제어부(450)로 출력한다.The
이때 상기 뇌파 정보는 뇌파측정장치(100)에서 측정한 사용자의 뇌파를 집중도, 명상도, 눈깜박임 또는 이들의 조합으로 정량화한 것으로서, 사용자의 위치 정보와 함께 멘탈 케어 관리서버(500)를 통해 전송받는다.At this time, the EEG information is obtained by quantifying the user's EEG measured by the
또한, 상기 통신부(410)는 제어부(450)의 제어를 토대로 멘탈 케어의 결과정보를 네트워크(100)를 통해 상기 멘탈 케어 관리서버(500)로 전송한다.The
기계학습 처리부(420)는 멘탈 케어 관리서버(500)로부터 전송받은 특정 사용자의 뇌파 정보를 이용하여 사용자의 단계별 심리상태에 대한 예측결과를 생성한다. 즉 멘탈 케어 관리서버(500)로부터 제공받은 각각의 사용자들의 뇌파 정보를 학습하여 생성한 예측모델에 특정 사용자의 뇌파 정보를 입력하여 예측결과를 생성하도록 하는 것이다.The machine
디바이스 구동제어부(430)는 상기 기계학습 처리부(420)에서 산출되는 예측결과를 토대로 사용자가 위치한 영역에 구비된 적어도 하나 이상의 디바이스의 동작을 제어하는 기능을 수행한다. 즉 댁내에 구비되어 있는 적어도 하나 이상의 디바이스를 제어함으로써, 빛, 소리 또는 이들의 조합을 포함한 환경을 변화시켜 사용자의 심리상태를 안정시키는 것이다.The device
이때 상기 디바이스 구동제어부(430)는 저장부(440)에 저장되어 있는 단계별 심리상태에 따라 설정된 적어도 하나 이상의 디바이스의 구동 및 동작시간에 대한 테이블 정보를 참조하여, 상기 기계학습 처리부(420)에서 예측한 사용자의 단계별 심리상태에 따라 적어도 하나 이상의 디바이스를 선택적으로 제어한다. 즉 예측결과에 따른 사용자의 현재의 심리상태 단계에서 해당 위치에 구비된 복수의 디바이스 중 어느 디바이스를 구동할 것인지, 해당 디바이스를 얼마동안 구동할 것인지를 테이블 정보를 참조하여 결정하고, 결정된 내용을 토대로 해당하는 디바이스를 정해진 시간동안 구동하는 것이다.At this time, the device
저장부(440)는 멘탈 케어 제어장치(400)에서 사용하는 동작프로그램을 저장하고 있으며, 사용자의 단계별 심리상태에 따라 디바이스의 구동 및 동작시간에 대한 테이블 정보를 저장하고 있다. 그리고 저장부(440)는 멘탈 케어의 결과에 대한 정보를 저장한다.The
제어부(450)는 통신부(410)에서의 예측모델 및 사용자 뇌파 정보 수신, 기계학습 처리부(420)에서의 예측모델을 이용한 사용자의 뇌파 정보를 이용한 단계별 심리상태 예측결과 생성, 디바이스 구동제어부(430)에서의 상기 예측결과에 따른 디바이스의 구동제어, 저장부(440)에서의 멘탈 케어의 결과정보 저장 및 멘탈 케어 관리서버(500)로의 전송을 총괄적으로 제어한다.The
한편, 상기 멘탈 케어 관리서버(500)는 도 4에 도시된 바와 같이, 통신부(510), 뇌파 정보 수집부(520), 학습부(530), 예측모델 관리부(540), 제어부(550) 등으로 구성된다.4, the mental
통신부(510)는 네트워크(100)를 통해 멘탈 케어 제어장치(400)로 사용자의 단계별 심리상태에 대한 예측결과를 생성할 수 있는 예측모델을 전송하며, 사용자 단말기(300) 또는 뇌파측정장치(200)로부터 멘탈 케어를 이용하는 사용자의 뇌파 정보를 전송받아 제어부(550)로 출력한다.The
이때 통신부(510)는 사용자의 뇌파 정보와 함께 사용자의 위치 정보를 함께 전송받는다.At this time, the
뇌파 정보 수집부(520)는 네트워크(100)를 통해 복수의 사용자들로부터 뇌파 정보를 수집하는 기능을 수행한다. 이때 수집한 뇌파 정보는 집중도, 명상도, 눈깜박임 또는 이들의 조합으로 정량화한 정보이다.The brain wave
학습부(530)는 상기 뇌파 정보 수집부(520)에서 수집한 사용자들의 뇌파 정보를 기계학습을 통해 분석하여 사용자의 단계별 심리상태에 대한 예측결과를 도출하기 위한 예측모델을 생성한다.The
예측모델 관리부(540)는 상기 학습부(530)에서 생성한 예측모델을 데이터베이스(600)에 저장함과 동시에 네트워크(100)를 통해 각각의 멘탈 케어 제어장치(400)로 전송하는 기능을 수행한다.The prediction
또한, 상기 예측모델 관리부(540)는 상기 멘탈 케어 제어장치(400)에서 수행한 예측결과를 주기적으로 수집하여 상기 예측모델을 업데이트하며, 업데이트된 예측모델을 데이터베이스(600)에 저장함과 동시에 각각의 멘탈 케어 제어장치(400)로 전송할 수 있다.In addition, the prediction
제어부(550)는 통신부(510)에서의 사용자 단말기(300)로부터의 사용자 뇌파 정보 수신 및 각각의 멘탈 케어 제어장치(400)로의 예측모델 전송, 뇌파 정보 수집부(520)에서의 복수의 사용자들의 뇌파 정보 수집, 학습부(530)에서의 기계학습을 통한 예측모델 생성, 예측모델 관리부(540)에서의 상기 예측모델의 데이터베이스(600) 저장관리, 각각의 멘탈 케어 제어장치(400)로의 예측모델 전송 및 업데이트를 총괄적으로 제어한다.The
다음에는, 이와 같이 구성된 본 발명에 따른 뇌파를 이용한 IoT 기반의 멘탈 케어 제공 방법의 일 실시예를 도 6을 참조하여 상세하게 설명한다. 이때 본 발명의 방법에 따른 각 단계는 사용 환경이나 당업자에 의해 순서가 변경될 수 있다.Hereinafter, an embodiment of the method for providing IoT-based mental care using the EEG according to the present invention will be described in detail with reference to FIG. At this time, each step according to the method of the present invention may be changed in the use environment or the order by a person skilled in the art.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌파를 이용한 IoT 기반의 멘탈 케어 제공 방법의 동작과정을 상세하게 나타낸 순서도이다.FIG. 6 is a flowchart illustrating in detail an operation process of a method for providing mental care based on IoT using an EEG according to an embodiment of the present invention.
우선, 멘탈 케어 관리서버(500)에서 네트워크(100)를 통해 사용자들의 뇌파 정보를 수집하고(S100), 수집한 사용자들의 뇌파 정보를 기계학습을 통해 분석하여 사용자의 단계별 심리상태에 대한 예측결과를 도출하기 위한 예측모델을 생성한다(S200).First, the mental
상기 S200 단계의 기계학습을 통해 예측모델이 생성되면, 멘탈 케어 관리서버(500)는 상기 예측모델을 데이터베이스(600)에 저장함과 동시에 네트워크(100)를 통해 각각의 멘탈 케어 제어장치(400)로 전송하며(S300), 각각의 멘탈 케어 제어장치(400)에서 상기 멘탈 케어 관리서버(500)로부터 전송받은 상기 예측모델을 저장한다(S400).When the prediction model is generated through the machine learning in step S200, the mental
S100 내지 S400 단계를 통해 멘탈 케어를 이용하는 사용자들의 뇌파 정보를 토대로 사용자의 단계별 심리상태에 대한 예측결과를 도출하기 위한 예측모델을 생성한 이후, 멘탈 케어를 이용하기 위한 사용자는 뇌파측정장치(200)를 사용하여 자신의 뇌파를 측정하고(S500), 측정된 뇌파를 본인이 소지한 사용자 단말기(300)로 전송한다(S600).After generating the predictive model for deriving the prediction result of the user's stepwise psychological state based on the brain wave information of the users using the mental care through steps S100 to S400, (S500), and transmits the measured EEG wave to the user terminal 300 (S600).
그러면 사용자 단말기(300)는 상기 멘탈 케어 관리서버(500)에서 제공하는 애플리케이션을 통해 상기 뇌파측정장치(200)에서 측정한 뇌파를 집중도, 명상도, 눈깜박임 또는 이들의 조합으로 정량화하고(S700), 정량화된 뇌파 정보를 위치 정보와 함께 상기 멘탈 케어 관리서버(500)로 전송한다(S800).Then, the
이때 상기 정량화된 뇌파 정보는 상기 뇌파측정장치(200)에서 직접 처리할 수 있으며, 상기 정량화된 뇌파 정보는 사용자의 위치 정보와 함께 사용자 단말기(300)를 통하지 않고 상기 뇌파측정장치(200)에서 직접 멘탈 케어 관리서버(500)로 전송할 수 있다.The quantized EEG information can be processed directly by the
이제, 상기 S800 단계를 통해 멘탈 케어를 이용하기 위한 특정 사용자의 정량화된 뇌파 정보와 위치 정보가 멘탈 케어 관리서버(500)로 전송되면, 상기 멘탈 케어 관리서버(500)는 상기 위치 정보를 토대로 사용자가 위치하고 있는 지역의 멘탈 케어 제어장치(400)를 확인하고(S900), 해당 멘탈 케어 제어장치(400)로 사용자의 정량화된 뇌파 정보를 전송한다(S1000).If the quantified EEG information and the positional information of a specific user for using the mental care are transmitted to the mental
그러면, 상기 멘탈 케어 제어장치(400)에서는 S1000 단계를 통해 전송받은 특정 사용자의 정량화된 뇌파 정보를 토대로 사용자의 단계별 심리상태에 대한 예측결과를 생성한다(S1100). 즉 상기 멘탈 케어 제어장치(400)는 사용자의 정량화된 뇌파 정보를 멘탈 케어 관리서버(500)에서 생성한 예측모델에 입력하여 사용자의 심리상태가 현재 어느 정도의 단계인지를 예측하는 것이다.Then, in step S1100, the mental
이후, 상기 멘탈 케어 제어장치(400)는 S1100 단계의 예측결과를 토대로 사용자가 위치한 영역에 구비된 적어도 하나 이상의 디바이스의 동작을 제어한다(S1200). 즉 상기 멘탈 케어 제어장치(400)에서 사용자가 위치하고 있는 공간에 구비된 적어도 하나 이상의 디바이스를 제어함으로써, 빛, 소리 또는 이들의 조합을 포함한 환경을 변화시켜 사용자의 심리상태를 안정시키는 것이다.In step S1200, the mental
이때 상기 멘탈 케어 제어장치(400)는 S1100 단계에서 생성된 사용자의 단계별 심리상태에 따라 설정된 적어도 하나 이상의 디바이스의 구동 및 동작시간에 대한 테이블 정보를 참조하여, 해당하는 디바이스를 선택적으로 제어한다.At this time, the mental
한편, 상기 S1200 단계 이후, 상기 멘탈 케어 제어장치(400)는 사용자의 뇌파 정보에 의해 처리된 멘탈 케어 처리결과인 사용자의 뇌파 정보를 예측모델에 입력하여 산출한 예측결과값, 예측결과를 토대로 수행한 디바이스의 제어에 의해 변화되는 사용자의 심리상태 정보 등을 상기 멘탈 케어 관리서버(500)로 전송한다(S1300).After the step S1200, the mental
그러면 상기 멘탈 케어 관리서버(500)는 상기 멘탈 케어 제어장치(400)로부터 수집한 멘탈 케어 결과를 반영하여 기존의 예측모델을 업데이트하며, 업데이트된 예측모델을 각각의 멘탈 케어 제어장치(400)로 다시 제공한다(S1400).Then, the mental
이처럼, 본 발명은 사용자로부터 측정하여 정량화된 뇌파 정보를 기계학습을 통해 생성한 예측모델에 입력하여 사용자의 심리상태를 예측하고, 이를 토대로 해당 공간에 구비된 오디오, 조명, 커튼 또는 이들의 조합을 포함한 각각의 디바이스의 동작을 선택적으로 제어하기 때문에 빛이나 소리의 환경변화를 통해 사용자의 심리상태를 안정화할 수 있으며, 스트레스를 경감하고 집중력을 향상시킴에 따라 직장인들의 업무효율을 높이고 학생들의 공부에 도움을 줄 수 있다.As described above, according to the present invention, the psychophysical state of a user is input by inputting quantized EEG information measured by a user into a prediction model generated through machine learning, and audio, lighting, curtains or combinations thereof By controlling the operation of each device selectively, it is possible to stabilize the user's psychological state through changes in the environment of light or sound. By reducing the stress and improving the concentration, it is possible to improve the work efficiency of the employees, You can help.
또한, 사용자의 심리상태 예측을 위한 예측모델을 멘탈 케어 관리서버에서 직접 생성하여 관리하기 때문에 각각의 멘탈 케어 제어장치에서의 기계학습 분석에 따른 시스템 부하를 줄이고 예측결과 도출시간을 단축시킬 수 있다.In addition, since the prediction model for predicting the psychological state of the user is directly generated and managed by the mental care management server, the system load according to the machine learning analysis in each mental care control device can be reduced and the prediction result can be shortened.
또한, 멘탈 케어 제어장치에서 사용자의 정량화된 뇌파 정보를 예측모델에 입력하여 사용자의 단계별 심리상태를 예측하고, 이를 토대로 댁내 각각의 디바이스 구동 및 동작시간을 결정하여 제어하기 때문에 사용자의 심리상태를 빠르게 확인하여 안정시킬 수 있다.In addition, since the user's quantified EEG information is input to the prediction model in the mental care control device, the user's step-by-step psychological state is predicted, and the device driving and operation time of each device is determined and controlled based on the predicted psychological state. It can be confirmed and stabilized.
또한, 뇌파를 이용한 각종 응용서비스 개발을 통해 휠체어 제어, 재활로봇 등의 관련 산업의 발전을 수행할 수 있으며, 몸이 불편한 장애인이나 노약자들의 삶의 질을 높임은 물론, 사회 공동체 측면에서도 적극적으로 공헌할 수 있다.In addition, development of related industries such as wheelchair control and rehabilitation robots can be carried out through development of various application services using EEG. In addition to enhancing the quality of life of disabled people and elderly people with uncomfortable body, can do.
이상으로 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 판단되어야 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, I will understand the point. Accordingly, the technical scope of the present invention should be determined by the following claims.
100 : 네트워크 200 : 뇌파측정장치
300 : 사용자 단말기 400 : 멘탈 케어 제어장치
410 : 통신부 420 : 기계학습 처리부
430 : 디바이스 구동제어부 440 : 저장부
450 : 제어부 500 : 멘탈 케어 관리서버
510 : 통신부 520 : 뇌파 정보 수집부
530 : 학습부 540 : 예측모델 관리부
550 : 제어부 600 : 데이터베이스100: Network 200: EEG device
300: user terminal 400: mental care control device
410: communication unit 420: machine learning processing unit
430: Device drive control unit 440:
450: control unit 500: mental care management server
510: communication unit 520: brain wave information collecting unit
530: learning unit 540: prediction model management unit
550: control unit 600:
Claims (11)
상기 예측결과를 토대로 사용자가 위치한 영역에 구비된 적어도 하나 이상의 디바이스의 동작을 제어하는 디바이스 구동제어부;를 포함하며,
상기 디바이스 구동제어부는, 적어도 하나 이상의 디바이스를 제어함으로써, 빛, 소리 또는 이들의 조합을 포함한 환경을 변화시켜 사용자의 심리상태를 안정시키는 것을 특징으로 하는 멘탈 케어 제어장치.A machine learning processing unit for generating a prediction result on the psychological state of the user using the user's brain wave information; And
And a device driver control unit for controlling operations of at least one or more devices provided in an area where the user is located based on the prediction result,
Wherein the device driving control unit controls the at least one device to change the environment including light, sound, or a combination thereof to stabilize the psychological state of the user.
상기 기계학습 처리부는,
멘탈 케어 관리서버로부터 각각의 사용자들의 뇌파 정보를 학습하여 생성한 예측모델을 제공받으며, 상기 예측모델에 상기 사용자의 뇌파 정보를 입력함으로써, 상기 예측결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 멘탈 케어 제어장치.The method according to claim 1,
The machine learning processing unit,
Wherein the predictive model is generated by learning brain wave information of each user from the mental care management server, and generates the prediction result by inputting the brain wave information of the user to the prediction model.
상기 디바이스 구동제어부는,
단계별 심리상태에 따라 설정된 적어도 하나 이상의 디바이스의 구동 및 동작시간에 대한 테이블 정보를 참조하여, 상기 기계학습 처리부에서 예측한 사용자의 단계별 심리상태에 따라 적어도 하나 이상의 디바이스를 선택적으로 제어하는 것을 특징으로 하는 멘탈 케어 제어장치.The method according to claim 1,
Wherein the device drive control unit comprises:
Wherein at least one or more devices are selectively controlled according to a stepwise psychological state of a user predicted by the machine learning processing unit by referring to table information on driving and operating time of at least one or more devices set according to a stepwise psychological state Mental Care Control Device.
상기 뇌파 정보는,
뇌파측정장치에서 측정한 사용자의 뇌파를 집중도, 명상도, 눈깜박임 또는 이들의 조합으로 정량화한 것으로서, 상기 뇌파측정장치에서 직접 처리하거나 또는 사용자 단말기에 설치한 애플리케이션을 통해 처리하며,
정량화된 뇌파 정보는 사용자의 위치 정보와 함께 멘탈 케어 관리서버를 통해 제공받는 것을 특징으로 하는 멘탈 케어 제어장치.The method according to claim 1,
The brain-
The brain waves measured by the brain wave measuring apparatus are quantified by the concentration, meditation, eye flicker, or a combination thereof. The brain waves are processed directly by the brain wave measuring apparatus or through an application installed in the user terminal,
Wherein the quantified EEG information is provided through the mental care management server together with the location information of the user.
수집한 사용자들의 뇌파 정보를 기계학습을 통해 분석하여 사용자의 단계별 심리상태에 대한 예측결과를 도출하기 위한 예측모델을 생성하는 학습부; 및
생성된 예측모델을 데이터베이스에 저장함과 동시에 네트워크를 통해 각각의 멘탈 케어 제어장치로 전송하는 예측모델 관리부;를 포함하며,
상기 예측모델 관리부는, 상기 멘탈 케어 제어장치에서 수행한 예측결과를 주기적으로 수집하여 상기 예측모델을 업데이트하며, 업데이트된 예측모델의 데이터베이스 저장과 각각의 멘탈 케어 제어장치로의 전송을 처리하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 멘탈 케어 제공 시스템.An EEG information collecting unit for collecting EEG information of users through a network;
A learning unit for analyzing brain wave information of the collected users through machine learning and generating a prediction model for deriving a prediction result of the user's psychological state at each step; And
And a predictive model management unit for storing the generated predictive model in a database and transmitting the generated predictive model to each mental care control apparatus via a network,
The prediction model management unit periodically collects the prediction results performed by the mental care control apparatus, updates the prediction models, and stores a database of the updated prediction models and processes the transmission of the updated prediction models to the respective mental care control apparatuses The mental care system comprising:
상기 뇌파 정보는,
뇌파측정장치에서 측정한 사용자의 뇌파를 집중도, 명상도, 눈깜박임 또는 이들의 조합으로 정량화한 것으로서, 상기 뇌파측정장치에서 직접 처리하거나 또는 사용자 단말기에 설치한 애플리케이션을 통해 처리되고,
상기 뇌파측정장치 또는 사용자 단말기로부터 정량화된 뇌파 정보를 사용자의 위치 정보와 함께 전송받으며,
상기 뇌파 정보와 상기 위치 정보는 사용자가 위치한 해당 멘탈 케어 제어장치로 전송되는 것을 특징으로 하는 멘탈 케어 제공 시스템.The method of claim 5,
The brain-
The brain waves measured by the brain wave measuring apparatus are quantified by the concentration, meditation, eye flicker, or a combination thereof. The brain waves are directly processed in the brain wave measuring apparatus or processed through an application installed in the user terminal,
The EEG information quantified by the EEG or user terminal is received together with the location information of the user,
Wherein the brain wave information and the position information are transmitted to a corresponding mental care control device in which the user is located.
상기 멘탈 케어 제어장치에서, 상기 예측결과를 토대로 사용자가 위치한 영역에 구비된 적어도 하나 이상의 디바이스의 동작을 제어하는 디바이스 구동제어 단계;를 포함하며,
상기 디바이스 구동제어 단계는, 상기 멘탈 케어 제어장치에서 적어도 하나 이상의 디바이스를 제어함으로써, 빛, 소리 또는 이들의 조합을 포함한 환경을 변화시켜 사용자의 심리상태를 안정시키는 것을 특징으로 하는 뇌파를 이용한 IoT 기반의 멘탈 케어 제공 방법.A prediction result generation step of generating prediction results of the user's psychological states in a step using a user's brain wave information in a mental care control device; And
And a device driving control step of controlling, in the mental care control apparatus, operation of at least one or more devices provided in an area where the user is located based on the prediction result,
Wherein the device driving control step stabilizes a psychological state of a user by changing an environment including light, sound, or a combination thereof by controlling at least one device in the mental care control device, Of mental care.
상기 멘탈 케어 제공 방법은,
멘탈 케어 관리서버에서, 네트워크를 통해 사용자들의 뇌파 정보를 수집하는 뇌파 정보 수집 단계;
상기 멘탈 케어 관리서버에서, 상기 뇌파 정보 수집 단계에서 수집한 사용자들의 뇌파 정보를 기계학습을 통해 분석하여 사용자의 단계별 심리상태에 대한 예측결과를 도출하기 위한 예측모델을 생성하는 학습 단계; 및
상기 멘탈 케어 관리서버에서, 상기 학습 단계에서 생성된 예측모델을 데이터베이스에 저장함과 동시에 네트워크를 통해 각각의 멘탈 케어 제어장치로 전송하는 예측모델 제공 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌파를 이용한 IoT 기반의 멘탈 케어 제공 방법.The method of claim 7,
The mental care providing method includes:
In the mental care management server, an EEG information collection step of collecting brain wave information of users through a network;
Analyzing brain wave information of users collected in the brain wave information collection step in the mental care management server through machine learning to generate a prediction model for deriving a prediction result of a user's stepwise psychological state; And
And a predictive model providing step of storing the predictive model generated in the learning step in the mental care management server and transmitting the prediction model to each mental care control apparatus through a network. Based mental care.
상기 예측결과 생성 단계는,
상기 멘탈 케어 제어장치에서, 멘탈 케어 관리서버로부터 제공받은 예측모델에 상기 사용자의 뇌파 정보를 입력함으로써, 상기 예측결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 뇌파를 이용한 IoT 기반의 멘탈 케어 제공 방법.The method of claim 7,
The prediction result generation step includes:
Wherein the mental care control device generates the prediction result by inputting the brain wave information of the user to a prediction model provided from a mental care management server.
상기 디바이스 구동제어 단계는,
상기 예측결과 생성 단계에서 생성된 사용자의 단계별 심리상태에 따라 설정된 적어도 하나 이상의 디바이스의 구동 및 동작시간에 대한 테이블 정보를 참조하여, 상기 멘탈 케어 제어장치에서 예측한 사용자의 단계별 심리상태에 따라 적어도 하나 이상의 디바이스를 선택적으로 제어하는 것을 특징으로 하는 뇌파를 이용한 IoT 기반의 멘탈 케어 제공 방법.The method of claim 7,
Wherein the device drive control step comprises:
And a controller for referring to table information on the driving and operating time of at least one or more devices set according to a stepwise psychological state of the user generated in the prediction result generating step, Wherein the device is selectively controlled based on the IoT-based mental care.
상기 뇌파 정보는,
뇌파측정장치에서 측정한 사용자의 뇌파를 집중도, 명상도, 눈깜박임 또는 이들의 조합으로 정량화한 것으로서, 상기 뇌파측정장치에서 직접 처리하거나 또는 사용자 단말기에 설치한 애플리케이션을 통해 처리하며,
정량화된 뇌파 정보는 사용자의 위치 정보와 함께 멘탈 케어 관리서버를 통해 해당하는 멘탈 케어 제어장치로 전송되는 것을 특징으로 하는 뇌파를 이용한 IoT 기반의 멘탈 케어 제공 방법.The method of claim 7,
The brain-
The brain waves measured by the brain wave measuring apparatus are quantified by the concentration, meditation, eye flicker, or a combination thereof. The brain waves are processed directly by the brain wave measuring apparatus or through an application installed in the user terminal,
Wherein the quantified EEG information is transmitted to the corresponding mental care control device through the mental care management server together with the location information of the user, and the method for providing mental care based on IoT using the EEG.
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