KR20210080108A - 홍채 이미지를 사용하여 스트레스 지수를 판별하는 방법 - Google Patents

Abstract

스트레스 지수를 판별하는 방법은, 모바일 단말기를 사용하여 진단 대상자의 홍채 이미지를 획득하고, 획득된 홍채 이미지를 스트레스 판별 서버로 전송하는 단계; 상기 스트레스 판별 서버가, 상기 홍채 이미지를 수신하고, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 수신된 홍채 이미지로부터 동공 영역과 동공 반지름을 추출하는 단계; 상기 스트레스 판별 서버가, 수신된 홍채 이미지로부터 딥러닝 알고리즘을 기반으로 눈동자 영역과 눈동자 반지름을 추출하는 단계; 상기 스트레스 판별 서버가, 수신된 홍채 이미지로부터 딥러닝 알고리즘을 기반으로 스트레스 링 영역을 추출하는 단계; 상기 스트레스 판별 서버가, 추출된 동공 반지름, 눈동자 반지름, 및 스트레스 링 영역을 상기 모바일 단말기로 전송하는 단계; 상기 모바일 단말기가, 수신된 동공 반지름 및 눈동자 반지름을 사용하여 제 1 스트레스 지수를 판별하고, 수신된 스트레스 링 영역에 기반하여 제 2 스트레스 지수를 판별하는 단계; 상기 모바일 단말기가, 상기 제 1 스트레스 지수 및 제 2 스트레스 지수를 상기 스트레스 판별 서버로 전송하는 단계; 및 상기 스트레스 판별 서버가, 수신된 제 1 스트레스 지수 및 제 2 스트레스 지수 사이의 차이를 반영하여 상기 딥러닝 알고리즘을 개선하는 단계를 포함한다. 본 발명에 의하여, 개인 정보를 보호하면서 모바일 단말기의 연산 부담을 줄일 수 있어서 스트레스 지수 판정 결과의 정확도가 향상된다.

Description

홍채 이미지를 사용하여 스트레스 지수를 판별하는 방법{Method of determining stress index using iris image}

본 발명은 본 발명은 홍채 분석을 이용한 스트레스 지수 판별 시스템 및 진단 방법에 관한 것으로서, 더 상세하게는 양안의 홍채를 모두 간편하게 진단할 수 있고, 그 홍채 진단 및 설문 조사를 병행하여 스트레스 상태를 더욱 정확하게 판단할 수 있는 스트레스 지수 판별 시스템 및 그 시스템의 스트레스 지수 판별 방법에 관한 것이다.

일반적으로, 모바일 단말기는 손으로 들고 다니면서 이동 중에 입력 조작을 수행할 수 있는 소형의 단말 장치이다. 모바일 단말기로는 휴대폰, 스마트폰, PDA, 테블릿 PC, 노트북 등이 대표적이다. 최근의 모바일 단말기는 전자 기술의 발달로 인하여 작은 크기로 더 다양한 기능을 가지는 추세이며, 뿐만 아니라 통신 기술의 발달로 인하여 다른 단말기들과 정보를 실시간으로 송수신하는 추세이다. 최근에는 안드로이드(Android) 또는 iOS 등의 운영체제를 갖는 스마트폰의 보급이 대폭 확대되는 추세이다. 상 기와 같은 스마트폰은 휴대폰에 인터넷 통신과 정보 검색 등의 컴퓨터 지원 기능을 추가한 지능형 단말기로서, 사용자가 원하는 다양한 종류의 애플리케이션(이하, '어플'이라 함)을 설치할 수 있다. 특히, 스마트폰의 보급률은 최근에 급성장하여 성인 한 명당 1개의 스마트폰이 보급되고 있는 실정이다.

한편, 상기 스마트폰과 같은 모바일 단말기에는 카메라 모듈이 내장되어 있으며, 그 카메라 모듈은 사진 촬영, 동영상 촬영, 영상 통화 등에 활용되고 있다. 최근에는 카메라 기술의 발달로 인해서 모바일 단말기에 내장된 카메라 모듈의 성능도 매우 향상되는 추세이다. 그로 인해서, 모바일 단말기의 사용자는 별도의 전용 카메라를 들고 다니기 보다는 모바일 단말기의 카메라 모듈을 이용해서 촬영하는 경우가 더 많아지고 있으며, 모바일 단 말기의 카메라 모듈을 활용하여 모바일 단말기에 다양한 기능을 새롭게 추가하고 있다. 예를 들면, 모바일 단말기의 카메라 모듈을 이용하여 사용자의 홍채를 인식하는 기술이 최근에 활용되고 있으며, 이를 이용하여 모바일 단말기의 지문 인식 시스템과 같이 보안 기술에 적용하고 있는 실정이다.

한편, 홍채는 수십만 가닥의 신경말단과 모세혈관 및 근섬유조직을 가지고 있어 신체 내의 각 조직, 장기에서 일어나는 화학적, 물리적 변화에 따른 정보가 형태, 균열, 색깔, 고리, 주름 등으로 나타난다. 이러한 홍채의 특징을 이용하여 개인적 건강의 수준이나 치료에 대한 반응, 인체골격, 질병의 회복 및 진행에 관한 상태를 판 독하고 진단하는 방법을 홍채 진단이라 한다. 상기와 같은 홍채 진단 기술은 다른 검사법보다 비용과 시간이 절약되고 환자에게 고통이 없다는 장점을 가지고 있다. 병원과 한의원 등과 같은 전문 기관에서는 홍채 진단 기술을 이용하여 환자의 체질 분석 및 건강 상태 분석 등을 수행하고 있다. 최근에는 전문 기관에 방문하지 않고서도 홍채 진단 기술을 이용해 건강 상태를 간편하게 진단하는 기술이 개발 되고 있다. 예를 들면, 한국공개특허 제10-2006-0037129호(발명의 명칭: 홍채 이미지를 이용한 건강검진시스템 및 그 방법, 공개일: 2006.05.03), 한국등록특허 제10-0342207호(발명의 명칭: 홍채이미지를 이용한 건강진단기능을 가진 휴대전화기, 등록일: 2004.01.29), 및 한국공개특허 제10-2003-0075614호(발명의 명칭: 홍채 영상의 자동 분석을 통한 병소 진단 방법, 공개일: 2003.09.26) 등과 같은 다양한 특허에서, 홍채 이미지를 휴대전화기로 촬영하거나 홍채 이미지를 분석하여 건강 상태를 진단하는 기술이 제안되고 있다.

하지만, 일반인이 모바일 단말기를 이용해서 자신의 홍채 이미지를 직접 촬영하는 것은 쉽지 않고, 홍채 진단 기술로 분석 가능한 수준의 홍채 이미지를 확보하는 것도 매우 어려운 실정이다. 또한, 스트레스와 우울증 등과 같이 정신적인 질병은 각 개인의 심리 상태와도 매우 밀접한 연관이 있으므로, 홍채 이미지의 분석 만으로는 정 확한 진단이 어려운 단점이 있다.

또한, 일반적으로 모바일 단말기를 사용하여 홍채 이미지를 촬영하지만, 촬영된 홍채 이미지로부터 동공 등의 피쳐를 추출해내는 것은 많은 수학적 연산을 요구하는 복잡한 과정이다. 하지만, 모바일 단말기의 연산 능력에는 한계가 있다.

이를 위하여 홍채 이미지를 외부 전문 서버로 전송하여 피쳐를 추출해내는 것도 가능하지만, 이러한 경우 외부 서버로 전송된 홍채 이미지가 유출될 수 있다는 보안 문제가 대두된다.

본 발명은 홍채 이미지의 홍채 진단 및 심리 상태의 설문 조사를 병행하여 진단 대상자의 건강 상태를 더욱 정확하게 진단할 수 있는 스트레스 지수 판별 시스템 및 그 시스템의 스트레스 지수 판별 방법을 제공한다.

또한, 본 발명의 실시예는 모바일 단말기를 이용하여 추출된 이미지를 외부 서버로 전송한 후 모바일 단말기에서 삭제함으로써, 모바일 단말기의 분실 등에 의한 중요한 개인 정보 유출을 방지한다.

또한, 본 발명의 실시예는, 외부 서버에서 동공 등 주요 피쳐의 특징을 추출한 후, 모바일 단말기로부터 수신한 홍채 이미지를 삭제함으로써 개인 정보의 외부 유출 가능성을 제거한다.

상기와 같은 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 일면은, 홍채 이미지를 사용하여 스트레스 지수를 판별하는 방법에 관한 것이다. 본 발명에 의한 스트레스 지수를 판별하는 방법은, 모바일 단말기를 사용하여 진단 대상자의 홍채 이미지를 획득하고, 획득된 홍채 이미지를 스트레스 판별 서버로 전송하는 단계; 상기 스트레스 판별 서버가, 상기 홍채 이미지를 수신하고, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 수신된 홍채 이미지로부터 동공 영역과 동공 반지름을 추출하는 단계; 상기 스트레스 판별 서버가, 수신된 홍채 이미지로부터 딥러닝 알고리즘을 기반으로 눈동자 영역과 눈동자 반지름을 추출하는 단계; 상기 스트레스 판별 서버가, 수신된 홍채 이미지로부터 딥러닝 알고리즘을 기반으로 스트레스 링 영역을 추출하는 단계; 상기 스트레스 판별 서버가, 추출된 동공 반지름, 눈동자 반지름, 및 스트레스 링 영역을 상기 모바일 단말기로 전송하는 단계; 상기 모바일 단말기가, 수신된 동공 반지름 및 눈동자 반지름을 사용하여 제 1 스트레스 지수를 판별하고, 수신된 스트레스 링 영역에 기반하여 제 2 스트레스 지수를 판별하는 단계; 상기 모바일 단말기가, 상기 제 1 스트레스 지수 및 제 2 스트레스 지수를 상기 스트레스 판별 서버로 전송하는 단계; 및 상기 스트레스 판별 서버가, 수신된 제 1 스트레스 지수 및 제 2 스트레스 지수 사이의 차이를 반영하여 상기 딥러닝 알고리즘을 개선하는 단계를 포함한다. 더 나아가, 본 발명에 따른 방법은 상기 모바일 단말기가, 스트레스 조사를 위한 설문지를 표시하고, 진단 대상자가 상기 설문지에 응답한 응답 결과에 기반하여 제 3 스트레스 지수를 판별하는 단계를 더 포함한다. 상기 스트레스 판별 서버는, 수신된 제 1 스트레스 지수 내지 제 3 스트레스 지수 사이의 차이를 반영하여 상기 딥러닝 알고리즘을 개선한다. 또한, 상기 모바일 단말기를 사용하여 진단 대상자의 홍채 이미지를 획득하고, 획득된 홍채 이미지를 스트레스 판별 서버로 전송하는 단계는, 상기 모바일 단말기가, 획득된 홍채 이미지를 상기 스트레스 판결 서버로 전송한 후에 삭제하는 것을 포함한다. 또한, 상기 스트레스 판별 서버가, 추출된 동공 반지름, 눈동자 반지름, 및 스트레스 링 영역을 상기 모바일 단말기로 전송하는 단계는, 상기 스트레스 판별 서버가, 추출된 동공 반지름, 눈동자 반지름, 및 스트레스 링 영역을 상기 모바일 단말기로 전송한 후에 상기 홍채 이미지를 삭제하는 것을 포함한다.

본 발명의 실시예에 따른 스트레스 지수 판별 시스템 및 그 시스템의 스트레스 지수 판별 방법은, 모바일 단말기를 이용하여 추출된 이미지를 외부 서버로 전송하여 주요 피쳐를 추출하고, 외부 서버에서는 인공 지능을 활용하여 주요 피쳐를 추출하기 때문에, 동공 등의 주요 피쳐의 추출 정확도가 향상된다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 스트레스 지수 판별 시스템 및 그 시스템의 스트레스 지수 판별 방법은, 외부 서버에서 동공 등 주요 피쳐의 특징을 추출한 후, 모바일 단말기로부터 수신한 홍채 이미지를 삭제함으로써 개인 정보의 외부 유출 가능성을 제거한다.

또한, 모바일 단말기의 카메라부를 이용하여 홍채 이미지를 획득함과 아울러 모바일 단말기에 제공되는 설문지를 통하여 설문 조사가 가능하므로, 홍채 이미지의 분석에 의한 홍채 진단 및 설문지의 설문 조사에 의한 심리 진단을 동시에 실시할 수 있다.

따라서, 본 실시예에서는 홍채 이미지 분석의 홍채 진단과 설문 조사의 심리 진단을 병행함으로써, 진단 대상자의 건강 상태를 더욱 정밀하고 정확하게 진단할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 스트레스 지수 판별 시스템 및 그 시스템의 스트레스 지수 판별 방법은, 모바일 단말기에 홍채 촬영 기구를 장착하여 진단 대상자의 양안을 간단한 조작만으로 한 번에 모두 촬영할 수 있고, 그로 인해서 양 안의 홍채 이미지를 획득하기 위한 작업이 간편해져 스트레스 지수 판별 시스템의 사용 편의성을 향상시킬 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 스트레스 지수 판별 시스템 및 그 시스템의 스트레스 지수 판별 방법은, 진단 대상자가 혼자서도 양안의 홍채를 간편하게 촬영하여 홍채 진단을 실시할 수 있다. 따라서, 전문 기관 또는 외부 전문가의 도움 없이도 자신의 홍채 상태를 이용하여 건강 상태에 대한 자가 진단이 가능할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 스트레스 지수 판별 시스템 및 그 시스템의 스트레스 지수 판별 방법은, 홍채의 근접 확대 촬영으로 홍채 이미지를 더욱 선명하게 획득할 수 있으며, 그로 인해서 홍채 이미지의 분석이 원활해져서 홍재 진 단의 정확성을 향상시킬 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 스트레스 지수 판별 방법을 개략적으로 나타내는 흐름도이다.
도 2 는 본 발명에 따른 스트레스 지수 판별 방법에 따라 동작하는 모바일 단말기를 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 3과 도 4는 도 1에 도시된 스트레스 지수 판별 방법의 홍채 이미지 분석에 관한 참고도이다.
도 5는 본 발명에 따른 스트레스 지수 판별 시스템의 스트레스 지수 판별 방법이 도시된 흐름도이다.
도 6은 본 발명에 따른 스트레스 지수 판별 방법이 구현될 수 있는 스트레스 지수 판별 시스템을 개략적으로 나타내는 블록도이다.

본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로서, 본 발명을 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 설명하는 실시예에 한정되는 것이 아니다. 그리고, 본 발명을 명확하게 설명하기 위하여 설명과 관계없는 부분은 생략되며, 도면의 동일한 참조부호는 동일한 부재임을 나타낸다.

이하에서, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 본 발명이 실시예들 에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.

도 1은 본 발명에 따른 스트레스 지수 판별 방법을 개략적으로 나타내는 흐름도이다.

도 1 을 참조하면, 본 발명에 의한 홍채 이미지를 사용하여 스트레스 지수를 판별하는 방법은, 우선 모바일 단말기를 사용하여 진단 대상자의 홍채 이미지를 획득하고, 획득된 홍채 이미지를 스트레스 판별 서버로 전송한다(S200). 홍채 이미지는 다양한 이미지 형식으로 전송될 수 있다. 그러면, 스트레스 판별 서버는 홍채 이미지를 수신하고, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 수신된 홍채 이미지로부터 동공 영역과 동공 반지름을 추출한다(S120). 또한, 스트레스 판별 서버는, 수신된 홍채 이미지로부터 딥러닝 알고리즘을 기반으로 눈동자 영역과 눈동자 반지름을 추출한다(S130).

또한, 스트레스 판별 서버는, 수신된 홍채 이미지로부터 딥러닝 알고리즘을 기반으로 스트레스 링 영역을 추출한다 (S140).

이와 같이 동공 영역, 동공 반지름, 눈동자 영역, 눈동자 반지름, 및 스트레스 링 영역이 추출되면, 스트레스 판별 서버는 추출된 정보들을 모바일 단말기로 전송한다(S150). 이와 같이, 영상 처리와 주요 피쳐의 추출 과정이 모바일 단말기가 아니라 스트레스 판별 서버에서 수행되기 때문에, 모바일 단말기의 제한된 연산 능력에도 불구하고 동공 영역, 동공 반지름, 눈동자 영역, 눈동자 반지름, 및 스트레스 링 영역이 정확하게 추출될 수 있다.

그러면, 모바일 단말기는, 수신된 동공 반지름 및 눈동자 반지름을 사용하여 제 1 스트레스 지수를 판별하고, 수신된 스트레스 링 영역에 기반하여 제 2 스트레스 지수를 판별한다(S160). 이와 같이, 모바일 단말기는 피쳐 추출은 수행하지 않지만, 추출된 피쳐들로부터 제 1 및 제 2 스트레스 지수를 판별하는 역할을 한다. 모바일 단말기가 여러 개의 스트레스 지수를 추출하는 이유는, 이러한 지수들을 비교하여 각 지수들의 정확도를 보상하기 위한 것이다.

스트레스 지수가 판별되면, 모바일 단말기는 스트레스 조사를 위한 설문지를 디스플레이에 표시하고, 진단 대상자가 설문지에 응답한 응답 결과에 기반하여 제 3 스트레스 지수를 판별한다(S170). 이렇게 판별된 제 3 스트레스 지수도 역시 스트레스 판별 서버로 전송될 수 있다(S180).

그러면, 스트레스 판별 서버 는 수신된 제 1, 제 2, 및 제 3 스트레스 지수 및 제 2 스트레스 지수 사이의 차이를 반영하여 딥러닝 알고리즘을 개선할 수 있다(S190).

설명된 바와 같이, 본 발명에서는 스트레스 판별 서버와 모바일 단말기의 역할이 구분된다. 즉, 많은 계산 능력을 요구하는 피쳐 추출 과정은 모바일 단말기가 아니라 스트레스 판별 서버에서 수행되고, 모바일 단말기는 상대적으로 간단한 작업을 수행한다. 그러므로, 모바일 단말기의 정보 처리 능력과 무관하게 피쳐가 정확하게 추출될 수 있다.

또한, 모바일 단말기와 스트레스 판별 서버는 주요 개인 정보를 송수신한 후에 자신이 보유하고 있던 개인 정보를 삭제하여 유출 사고에 대비한다. 즉, 홍채 이미지를 스트레스 판별 서버에 송신한 후에, 모바일 단말기는 임시 메모리에 저장된 홍채 이미지를 삭제한다. 또한, 스트레스 판별 서버는 추출된 동공 영역, 동공 반지름, 눈동자 영역, 눈동자 반지름, 및 스트레스 링 영역 등을 모바일 단말기로 송신한 후에 해당 정보들을 자신의 임시 메모리로부터 삭제한다. 이러한 과정을 통하여 주요 개인 정보가 모바일 단말기와 스트레스 판별 서버 양측에 모두 저장되지 않기 때문에, 일측이 해킹 등의 피해를 당하더라도 개인 정보 유출 가능성이 상대적으로 줄어 든다.

또한, 스트레스 판별 서버는 모바일 단말기로부터 수신한 제 1, 제 2, 및 제 3 스트레스 지수들 사이의 차이를 비교하고, 비교한 결과에 따라 딥러닝 알고리즘을 수정한다. 예를 들어, 제 3 스트레스 지수와 제 1 및 제 2 스트레스 지수의 차이가 크다면, 이것은 동공 영역, 동공 반지름, 눈동자 영역, 눈동자 반지름, 및 스트레스 링 영역 등이 정확하게 추출되지 않았기 때문일 수 있다. 그러므로, 스트레스 판별 서버는 제 1 및 제 2 스트레스 지수가 제 3 스트레스 지수와 유사해지도록 딥러닝 알고리즘을 수정할 수 있다. 이러한 과정을 반복함으로써, 홍채 이미지의 분석 기술이 더욱 정제될 수 있다.

도 2 는 본 발명에 따른 스트레스 지수 판별 방법에 따라 동작하는 모바일 단말기를 개략적으로 나타내는 블록도이다.

도 2 를 참조하면, 모바일 단말기(200)는 카메라부(210), 조작부(220), 제어부(250), 통신 인터페이스(270), 디스플레이부(280), 및 메모리부(290)를 포함한다. 각각의 구성 요소의 동작에 대해서는 상세히 후술한다.

도 3과 도 4는 도 1에 도시된 스트레스 지수 판별 방법의 홍채 이미지 분석에 관한 참고도이다. 홍채(410)는 뇌의 연장으로서 수십만 가닥의 신경말단(자율신경, 동안신경, 감각신경 등)과 모세혈관 및 근섬유 조직을 가지고 있다. 홍채(410)는 뇌와 신경계를 통하여 대뇌와 신체 각 부위에 연결되어 있기 때문에, 신체 내의 각 조직, 장기에서 일어나는 화학적 변화나 물리적 변화에 따른 정보가 운동성 신경원에 의해서 전달되어 섬유조직의 형태가 변화될 수 있다. 이러한 홍채상의 색상과 구조상의 변화에 대한 분석에 의해서, 장부 기관의 건강상태, 신진대사과정의 최종산물인 노폐물이나 외부에서 흡인한 독성의 축적 정도와 축적 부위, 신체의 채질구별 등이 가능할 수 있다. 이를 이용하여, 개인적 건강의 수준이나 치료에 대한 반응, 인체골격, 질병의 회복 및 진행에 관한 상태를 판독하고 진단하는 방법을 홍채 진단이라 한다.

이하, 본 명세서에서는 홍채 진단을 통하여 진단 대상자의 건강 상태 중에서 스트레스 상태를 분석하고 평가하는 것을 설명한다. 하지만, 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술 사상은 진단 대상자의 홍채 분석과 설문 조사를 병행하는 방식으로 진단이 가능한 모든 분야에 적용될 수 있다.

일반적으로, 스트레스는 피할 수 없는 일상생활의 한 부분으로서 이를 잘 관리하지 않는다면 건강, 생산성, 창 조성, 안녕 등에 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다. 불안, 부담감 등의 심리적인 요소부터 추위, 더위와 같은 물리적인 요소, 질병인 생리학적 요소까지 다양한 원인으로부터 발생하는 스트레스가 일상생활 속 매일 쌓이게 되면서 사람의 몸의 약한 곳에서부터 발생하는 이름 모를 질병의 원인이 되기도 하고, 우리 몸의 면역계와 신경계의 이상이 오게 한다. 따라서 스트레스를 지속적으로 관리할 수 있는 방법이 필요하고, 사람의 개인차에 따른 진단과 처방도 달라져야 한다.

하지만, 홍채 진단을 통한 건강 분석 및 체질 분석은 전문 기관에 방문해서 진단을 받아야만 하는 불편함이 있고, 실시간으로 홍채 진단이 불가능한 부분이 있다.

본 발명의 스트레스 지수 판별 방법은 스트레스의 측정을 원하는 진단 대상자가 일상 생활에서 수시로 자신의 스트레스 지수를 간편하게 측정하는 기능을 제공할 수 있으며, 그로 인해서 스트레스로 인한 질병을 미연에 예방하여 건강을 원활하게 관리하는 기능도 제공할 수 있다.

본 발명의 스트레스 지수 판별 방법은 홍채(410)의 형태, 균열, 색깔, 고리, 주름 등의 특징들을 분석하여 환자의 병을 진단하는 홍채진단법을 이용한 것으로서, 홍채 진단을 이용하여 진단 대상자의 스트레스 지수를 객관적으로 측정할 수 있다.

여기서, 스트레스 지수 판별 방법은 홍채의 특징인 동공 반지름 및 눈동자 반지름을 검출하여 제 1 스트레스 지수를 도출할 수 있고, 스트레스 링(412)을 검출하여 제2 스트레스 지수를 도출할 수 있으며, 스트레스 설문지의 조사 결과를 분석하여 제3 스트레스 지수를 도출할 수 있다. 또한, 이러한 스트레스 지수들을 평가하여 최종 스트레스 지수를 도출할 수 있다.

상기와 같은 스트레스 링(412)은 신경 링이라고도 하며, 스트레스 링(412)의 발생 여부, 크기, 개수 등은 진단 대상자의 스트레스 상태와 매우 밀접한 관계가 있는 것으로 알려져 있다. 또한, 스트레스 지수 판별 방법에는 홍채 진단 기능 및 설문 조사 기능 등이 어플 형태로 제공될 수 있다.

상기와 같은 어플의 설치가 가능한 모바일 단말기(200)를 활용하면, 언제 어디서나 쉽게 자신의 현재 스트레스 상태를 자가 진단하는 것이 가능하다.

이하에서는, 본 발명의 일실시예에 따른 스트레스 지수 판별 방법을 도 1 내지 도 4를 참고하여 보다 상세하게 설명한다.

도 2를 참조하면, 모바일 단말기(200)는 촬영 기능을 활용하여 홍채를 촬영할 수 있고, 모바일 단말기(200)의 출력 기능과 입력 기능을 활용하여 설문 조사를 실시할 수 있으며, 모바일 단말기(200)의 연산 기능을 활용하여 홍채 이미지 및 설문 조사를 분석할 수 있다.

또한, 홍채 촬영 기구가 장착되어 모바일 단말기(200)의 촬영 성능을 향상시킬 수 있다. 그러면, 고품질의 홍채 이미지를 확보할 수 있어 홍채 진단의 정확성과 신뢰도를 향상시킬 수 있다.

도 2를 참조하면, 모바일 단말기(200)는 홍채 촬영 및 각종 어플의 설치가 가능한 모바일 기기로서, 스마트폰과 테블릿 PC 및 노트북 등이 대표적이다. 이하, 본 실시예에서는 설명의 편의를 위해서 모바일 단말기(200)가 스마트폰인 것으로 한정하여 설명하기로 한다. 예를 들면, 모바일 단말기(200)는 카메라부(210), 디스플레이부(280), 조작부(220), 및 제어부(250)를 구비할 수 있다.

카메라부(210)는 이미지와 동영상을 촬영하기 위한 장치로서, 모바일 단말기(200)의 전면부 또는 후면부 중 적 어도 한 부위에 구비될 수 있다. 이하, 본 실시예에서는 카메라부(210)를 이용하여 진단 대상자의 홍채(410)를 촬영할 수 있다.

디스플레이부(280)는 각종 정보와 영상을 표시하기 위한 장치로서, 모바일 단말기(200)의 전면부에 구비될 수 있다. 상기와 같은 디스플레이부(280)에는 카메라부(210)에 촬영된 홍채 이미지가 표시될 수 있고, 후술하는 스 트레스 진단용 설문지가 표시될 수 있으며, 스트레스 지수 판별 방법의 최종 분석 결과도 표시될 수 있다.

조작부(220)는 모바일 단말기(200)에 사용자의 명령과 각종 지시를 입력하기 위한 장치로서, 카메라부(210)의 촬영을 조작하거나 디스플레이부(280)에 표시된 설문지의 작성 등에 사용될 수 있다. 조작부(220)로는 버튼, 키 패드, 터치패드, 터치 스크린 등이 사용될 수 있다. 제어부(250)는 모바일 단말기(200)의 작동 및 각종 정보의 분석을 담당하는 장치로서, 카메라부(210)와 디스플레이부(280)의 작동을 제어하도록 카메라부(210)와 디스플레이부(280)에 신호 전달 가능하게 연결될 수 있고, 조작부(220)에 입력되는 신호를 전달받도록 조작부(220)와도 신호 전달 가능하게 연결될 수 있다.

상기와 같은 제어부(250)는 카메라부(210)가 촬영한 홍채 이미지를 분석하여 홍채(410)를 진단하거나 또는 스트 레스 진단용 설문지의 내용을 분석하여 진단 대상자의 현재 심리 상태를 진단할 수 있으며, 홍채 진단 결과 및 설문 조사 결과를 분석하여 진단 대상자의 현재 스트레스 상태를 평가할 수 있다. 예를 들면, 제어부(250)에는 홍채 이미지를 분석하는 모드, 설문지를 분석하는 모드, 홍채 이미지와 설문지의 분석 결과를 평가하는 모드, 분석 결과를 표시하는 모드, 및 분석 결과에 따른 대응책을 제시하는 모드 등이 어플 형태로 제공될 수 있다.

여기서, 제어부(250)의 일측에는 모바일 단말기(200)의 각종 정보를 저장하기 위한 메모리부(290)가 구비될 수 있 다. 메모리부(290)는 모바일 단말기(200)의 사용자 정보, 어플의 프로그램과 동작 데이터, 또는 카메라부(210)가 촬영한 이미지 등이 저장될 수 있다.

홍채 촬영 기구는 카메라부(210)에 탈부착 가능하도록 모바일 단말기(200)에 장착될 수 있다. 홍채 촬영 기구는 카메라부(210)가 양안의 홍채(410)를 한번에 모두 촬영하도록 형성될 수 있다. 상기와 같은 홍채 촬영 기구에는 홍채(410)의 근접 확대 촬영을 위한 접안 렌즈가 구비될 수 있다.

한편, 홍채 촬영 기구는 진단 대상자의 홍채(410)를 촬영하는 용도로만 한정되지 않으며, 모바일 단말기 (200)의 카메라부(210)를 이용한 근접 촬영용으로 사용될 수 있다. 예를 들면, 홍채 촬영 기구는 제1 몸체, 제1 렌즈 모듈, 제2 몸체, 제2 렌즈 모듈, 및 영상 전달 모듈을 구비할 수 있다.

제1 몸체는 모바일 단말기(200)에 탈부착 가능하게 장착될 수 있다. 상기와 같은 제1 몸체는 영상 전달 모듈이 내부에 설치된 박스 형상으로 형성될 수 있다. 제1 몸체의 일측에는 모바일 단말기(200)의 카메라부(210)와 연결되는 연결부재가 구비될 수 있다. 연결부재는 제1 렌즈 모듈과 제2 렌즈 모듈에서 전달되는 홍채(410)의 영상을 카메라부(210)에 전달하도록 카메라부(210)와 연통되게 연결될 수 있다. 한편, 연결부재는 카메라부(210)에 탈부착 가능한 구조로 형성될 수 있으며, 홍채 촬영 기구가 모바일 단말기(200)에 장착되는 과정에서 카메라부(210)에 장착될 수 있다. 일예로, 연결부재는 흡착 방식 또는 결속구를 이용한 고정 방식 등으로 모바일 단말기의 카메라부(210)에 자체적으로 장착될 수 있다. 참고로, 연결부재가 카메라부(210)에 탈부착 가능한 구조로 형성되되, 제1 몸체로부터 분리 가능한 구조로 형성될 수 있으며, 카메라부(210)에 연결되지 않는 부분에 제1 렌즈 결합부가 형성될 수 있다.

상기와 같이 연결부재가 형성되면, 연결부재를 카메라부(210)에 단독으로 연결시킨 상태에서 제1 렌즈 모듈이 연결부재에 직접 연결될 수도 있다. 따라서, 홍채 촬영 기구는 홍채(410)의 촬영에 사용 될 수 있을 뿐만 아니라, 다른 사물의 근접 촬영에도 사용이 가능할 수 있다. 또한, 제1 몸체에는 홍채 촬영 기구를 모바일 단말기(200)에 탈부착 가능하게 장착시키기 위한 장착 부재가 구비될 수 있다. 일 예로, 장착부재는 모바일 단말기(200)를 끼워 고정하는 홀더 형상으로 형성되거나 또는 모바일 단말기(200)에 체결되는 클립이나 클램프 등의 구조로 형성될 수 있다. 이하, 본 실시예 에서는 장착부재가 클립 구조로 형성된 것으로 설명하지만, 이에 한정되는 것은 아니며 홍채 촬영 기구 의 설계 조건 및 상황에 따라 다양한 장착 방식이 적용될 수 있다.

또한, 제1 몸체에는 홍채 촬영 기구를 모바일 단말기(200)에 안정적으로 지지하기 위한 완충지지부재가 구비될 수 있다. 완충지지부재는 고무나 스폰지 등과 같은 완충소재로 형성될 수 있다. 완충지지 부재는 모바일 단말기(200)에 홍채 촬영 기구를 밀착되게 장착시키도록 제1 몸체에 복수개가 형 성될 수 있다. 따라서, 완충지지부재는 모바일 단말기(200)와 홍채 촬영 기구를 안정적으로 장착시켜 모바일 단말기(200)와 홍채 촬영 기구의 흔들림을 제거할 수 있다.

제1 렌즈 모듈는 진단 대상자의 우안(右眼)이 위치되도록 제1 몸체에 배치될 수 있다. 상기와 같은 제1 렌즈 모듈은 내부가 중공된 원통 형상으로 형성될 수 있다. 제1 렌즈 모듈의 일단부에는 좌안의 홍채(410)를 근접 확대시켜 촬영하기 위한 제1 접안렌즈가 구비될 수 있다. 제1 접안렌즈는 카메라부(210)의 촬영 초점을 조정하도록 제1 렌즈 모듈의 일단부에 전후 방향으로 이동 가능하게 배치될 수 있다. 또한, 제1 렌즈 모듈의 내부에는 홍채(410)의 촬영시 필요한 밝기로 조명을 제공하기 위한 제1 조명 부재가 구비될 수 있다. 제1 조명 부재는 제1 렌즈 모듈의 내부에 복수개가 구비될 수 있다. 제1 조명 부재로는 빛의 발생이 가능한 다양한 종류의 발광소자가 사용 가능하다.

또한, 제1 렌즈 모듈의 타단부에는 제1 몸체에 형성된 제1 렌즈 결합부에 탈부착 가능하게 결합되는 제1 결합 부재가 구비될 수 있다. 제1 결합 부재와 제1 렌즈 결합부는 다양한 방식의 결합 구조로 형성될 수 있지만, 본 실시예에서는 제1 렌즈 모듈이 제1 몸체에 용이하게 탈부착시키도록 자성체를 이용해 탈부착되는 방식으로 형성될 수 있다.

제2 몸체는 제1 몸체의 측면부에 좌우 방향으로 이동 가능하게 연결될 수 있다. 상기와 같은 제2 몸 체는 제1 몸체와 마찬가지로 영상 전달 모듈이 내부에 설치된 박스 형상으로 형성될 수 있다. 이하, 본 실시예에서는 제2 몸체의 우측면부가 제1 몸체의 좌측면부에 슬라이딩 가능하게 삽입된 것으로 설명하지만, 이에 한정되는 것은 아니며 홍채 촬영 기구의 설계 조건 및 상황에 따라 다양한 구조로 연결될 수 있다.

한편, 제2 몸체의 좌측면부는 제2 렌즈 모듈에 입력된 좌안(左眼)의 홍채 영상을 제 1 몸체로 전달하도록 개구된 형상으로 형성될 수 있다. 상기와 같이 제2 몸체는 제1 몸체에 슬라이딩 이동이 가능한 삽통 방식으로 연결될 수 있다. 따라서, 제1 몸체와 제2 몸체는 진단 대상자의 홍채(410) 촬영시 진단 대상자의 양안 위치에 대응하여 제1 렌즈 모듈과 제2 렌즈 모듈의 위치를 좌우 방향으로 적절하게 조절할 수 있다.

한편, 진단 대상자의 양 안 거리에 따라 설정된 제1 몸체와 제2 몸체의 위치 정보는 모바일 단말기(200)에 저장될 수 있으며, 이후 홍채(410)를 다시 촬영하는 경우에 모바일 단말기(200)를 통해서 진단 대상자에게 제공될 수 있다. 제2 렌즈 모듈은 진단 대상자의 좌안이 위치되도록 제2 몸체에 배치될 수 있다.

상기와 같은 제2 렌즈 모듈은 제1 렌즈 모듈과 동일한 구조로 형성될 수 있다. 구체적으로 설명하면, 제2 렌즈 모듈은 제1 렌즈 모듈과 마찬가지로 내부가 중공된 원통 형상으로 형성될 수 있다. 뿐만 아니라, 제2 렌즈 모듈의 일단부에는 제1 접안렌즈와 동일한 구조로 형성된 제2 접안렌즈가 구비될 수 있다. 또한, 제2 렌즈 모듈의 내부에는 제1 조명 부재과 동일한 소재와 배치 구조로 제2 조명 부재가 구비될 수 있다.

또한, 제1 렌즈 모듈의 타단부에는 제2 몸체에 형성된 제2 렌즈 결합부에 탈부착 가능하게 결합되는 제2 결합 부재가 구비될 수 있다. 상기와 같은 제2 결합 부재와 제2 렌즈 결합부의 결합 구조는 제1 결합 부재와 제2 렌즈 결합부의 결합 구조와 동일하게 형성될 수 있다.

영상 전달 모듈은 제1 몸체와 제2 몸체의 내부에 배치될 수 있다. 상기와 같은 영상 전달 모듈 은 제1 렌즈 모듈에 입력되는 우안의 홍채 영상이나 또는 제2 렌즈 모듈에 입력되는 좌안의 홍 채 영상을 모바일 단말기(200)의 카메라부(210)에 선택적으로 전달할 수 있다. 따라서, 본 실시예에서는 영상 전달 모듈의 작동을 조절함으로서, 모바일 단말기(200)의 카메라부(210)가 제1 렌즈 모듈에 입력된 우안의 홍채 영상과 제2 렌즈 모듈에 입력된 좌안의 홍채 영상을 순차적으로 촬영할 수 있다. 즉, 모바일 단말기(200)의 카메라부(210)의 위치를 변경하지 않고서도 영상 전달 모듈의 작동만 조절해서 양안의 홍채 이미지를 모두 획득할 수 있다.

예를 들면, 영상 전달 모듈은 제1 반사부, 제2 반사부, 및 위치 조절부를 구비할 수 있다.

제1 반사부는 제1 몸체의 내부에 회전 또는 이동 가능하게 배치될 수 있다. 제1 반사부는 제1 위치 또는 제2 위치 중 어느 한 위치에 선택적으로 배치될 수 있다.

여기서, 제1 반사부가 제1 위치에 배치되면, 제1 반사부는 제1 렌즈 모듈에 입력된 우안의 홍채 영상을 카메라부(210)에 전달할 수 있다. 그리고, 제1 반사부가 제2 위치에 배치되면, 제1 반사부는 제2 렌즈 모듈에 입력된 좌안의 홍채 영상을 제2 반사부로부터 전달 받아서 카메라부에 전달할 수 있으며, 제1 렌즈 모듈에 입력된 우안의 홍채 영상을 차단할 수 있다. 제2 반사부는 제2 몸체에 회전 또는 이동 가능하게 배치될 수 있다.

제2 반사부는 제1 위치 또는 제2 위치 중 어느 한 위치에 선택적으로 배치될 수 있다. 여기서, 제2 반사부가 제1 위치에 배치되면, 제2 반사부는 제2 렌즈 모듈에 입력된 좌안의 홍채 영상을 제1 반사부에 전달할 수 없다. 그리고, 제2 반사부가 제2 위치에 배치되면, 제2 반사부는 제2 렌즈 모듈에 입력된 좌안의 홍채 영상을 제1 반사부에 전달할 수 있다. 상기와 같은 제1 반사부와 제2 반사부는 홍채(410)의 영상을 반사하는 반사경으로 형성될 수 있다.

제1 반사부와 제2 반사부는 제1 몸체와 제2 몸체의 내부에 소정 각도로 회전 가능하도록 각각 배치될 수 있다. 위치 조절부는 제1 반사부와 제2 반사부의 위치를 선택적으로 조절하는 장치이다. 위치 조절부 는 제1 몸체와 제2 몸체에 배치될 수 있다.

상기와 같은 위치 조절부는 제1 몸체 또는 제2 몸체 중 어느 하나에 조작 가능하도록 배치된 조작 스위치를 구비할 수 있다. 조작 스위치는 누름 버튼 구조, 슬라이더 구조, 노브 구조 등으로 형성 될 수 있다. 따라서, 위치 조절부는 조작 스위치의 조작에 의해서 제1 반사부와 제2 반사부 의 배치 위치를 동시에 조절하도록 형성될 수 있다. 즉, 조작 스위치는 제1 반사부와 제2 반사 부를 제1 위치에 배치되는 제1 스위치 모드, 및 제1 반사부와 제2 반사부를 제2 위치에 배치시키는 제2 스위치 모드를 구비할 수 있다.

한편, 위치 조절부는 조작 스위치의 조작에 따라 제1 반사부와 제2 반사부의 위치를 조절 하는 위치 조절 부재(미도시)를 구비할 수 있다. 위치 조절 부재는 조작 스위치와 연동 가능하게 연결될 수 있으며, 조작 스위치의 조작에 따라 제1 반사부와 제2 반사부에 작용력을 제공하도록 형성될 수 있다. 상기와 같은 위치 조절 부재는 홍채 촬영 기구의 설계 조건 및 상황에 따라 다양한 구조가 사용 될 수 있다. 즉, 위치 조절 부재는 조작 스위치의 조작에 의해서 제1 반사부와 제2 반사부의 위 치를 제어할 수 있는 구조라면 모두 사용 가능하다.

위치 조절 부재의 일 예를 살펴보면, 제1 반사부와 제2 반사부의 회전축에 각각 배치된 모터로 구성될 수 있다. 상기와 같은 모터는 조작 스위치의 조작에 따라 구동이 제어될 수 있으며, 그 모터의 구동력에 의해서 제1 반사부와 제2 반사부의 위치가 조절될 수 있다. 위치 조절 부재의 다른 예를 살펴보면, 제1 반사부와 제2 반사부에 배치된 탄성체, 및 조작 스위치 의 조작에 따라 제1 반사부와 제2 반사부를 강제 이동시키는 강제 이동 기구로 구성될 수 있다. 탄성체는 제1 위치 또는 제2 위치 중 어느 한 위치에 제1 반사부와 제2 반사부를 배치시키는 방향으로 제1 반사부와 제2 반사부에 탄성력을 제공할 수 있다.

탄성체는 제1 반사 부와 제2 반사부에 설치되는 스프링으로 형성될 수 있다. 강제 이동 기구는 조작 스위치의 조작력에 의해서 제1 반사부와 제2 반사부를 제1 위치 또는 제2 위치 중 다른 위치로 강제 이동시킬 수 있다.

상기와 같은 강제 이송 기구로는 링크 기구, 벨트와 풀리 기구, 랙과 피니언 기구, 볼 스크류 기구, LM 가이드 기구 등이 사용될 수 있다.

상기와 같이 구성된 본 발명의 스트레스 지수 판별 방법을 살펴보면 다음과 같다. 여기서, 도 5는 본 발명에 따른 스트레스 지수 판별 시스템의 스트레스 지수 판별 방법이 도시된 흐름도이고, 도 5는 본 발명에 따른 스트레스 지수 판별 방법이 구현될 수 있는 스트레스 지수 판별 시스템을 개략적으로 나타내는 블록도이다.

본 실시예에서는 도 5에 도시된 영상 처리 방법으로 홍채 이미지를 분석하는 것으로 설명한다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 스트레스 지수 판별 방법의 설계 조건 및 상황에 따라 다양한 분석 방법이 적용될 수 있다.

도 5에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 홍채 이미지의 분석 방법은, 홍채 이미지의 분석 구간을 검출하는 단계(S510), RGB 영역에서 HSV 영역으로 전환하는 단계(S520), 가우시안 평활(Gaussian smoothing) 필터를 적용하는 단계(S530), 밸류 영상과 배경 영상을 차연산하는 단계(S540), Graph Cuts in computer vision을 실시하는 단계(S550), 및 스트레스 링(412)을 추출하는 단계(S560)를 구비할 수 있다.

홍채 이미지의 분석 구간을 검출하는 단계(S510)에서는, 홍채 이미지에서 스트레스 분석에 필요한 구간을 검출 할 수 있다. 즉, 홍채(410)에서 스트레스 링(412)이 나타나는 구간만 제한적으로 분석함으로써, 스트레스 링(412)의 검출 효율을 높일 수 있으며, 모바일 단말기(200)의 제어부(250)에 걸리는 부하도 감소시킬 수 있다.

도 3에 도시된 바와 같이, 홍채(410)는 눈의 동공에서 반경 방향으로 7개의 영역으로 구분될 수 있으며, 각각의 영역은 다양한 신체 조직과 연관이 있다. 홍채(410)의 A 영역은 위장과 관련된 영역이고, 홍채(410)의 B 영역은 소장과 대장에 관련된 영역이며, 홍채(410)의 C 영역은 혈액과 관련된 영역이고, 홍채(410)의 D 영역은 근육에 관 련된 영역이며, 홍채(410)의 E 영역은 골격에 관련된 영역이고, 홍채(410)의 F 영역은 혈관과 림프에 관련된 영역 이며, 홍채(410)의 G 영역은 피부에 관련된 영역이다.

그런데, 스트레스 링(412)은 주로 홍채(410)의 D 영역과 G 영역 사이에서 나타난다. 따라서, 홍채 이미지에서 홍채(410)의 D 영역에서 G 영역에 해당하는 구간만을 추출하 여 이후의 홍채 분석에 활용할 수 있다.

RGB 영역에서 HSV 영역으로 전환하는 단계(S520)에서는, 홍채 이미지를 HSV(hue, saturation, 밸류) 칼라 변 환 형식으로 변환한다. 즉, 카메라부(210)가 촬영한 홍채 이미지는 RGB 형식이며, 그 홍채 이미지의 RGB 영역을 HSV 영역으로 변환한다.

그리고, 스트레스 링(412)의 추출을 위해서 V(밸류) 영상을 이용한다. 상기와 같은 RGB 영역에서 HSV 영역으로 전환하는 단계(S520)는 홍채 이미지의 분석 구간을 검출하는 단계(S510) 이전에 실시하는 것도 가능하다.

가우시안 평활 필터를 적용하는 단계(S530)에서는, 홍채 이미지에 가우시안 평활 필터를 적용하고, 가우시안 평활 필터로 처리된 영상을 생성한 후 이 영상을 배경 영상으로 사용한다. 정규분포 공식에서 평균 값을 '0'으로 하여 유도한 분포가 가우시안 분포이며, 중앙에 위치한 화소와 먼 거리에 있는 이웃 화소 값들을 가중치로 감소시켜, 가중한 이웃의 평균값으로 대치하는 특징을 가진다. 표준편차 σ가 파라미터로 작동하여 평활의 정도인 가우시안 분포 마스크의 폭을 결정한다.

본 실시예에서는 sigma = 10, 20ㅧ20 가우시안 마스크를 적용하여 배경 영상을 생성한다.

밸류 영상과 배경 영상을 차연산하는 단계(S540)에서는, 홍채 이미지에서 스트레스 링(412)이 하나의 윤곽을 갖는다고 생각하여 밸류 영상과 배경 영상을 차분해 준다. 이 경우에, 스트레스 링(412)이 있는 부 분의 밝기값에 차이가 나므로 결과적으로 스트레스 링(412)만 나타나는 영상을 얻을 수 있다.

Graph Cuts in computer vision을 실시하는 단계(S550)에서는, 노드 사이에 에지를 설정하여 노드 간의 연결 관계를 표현한 것을 그래프라 하며, 노드들 간에 연결된 그래프에서 소스노드(s-node)와 싱크노드(t-node)를 생 성하거나 혹은 지정한 그래프를 s-t 그래프라고 한다. 여기서, 싱크와 소스 그래프의 에지를 제거하여 s-node를 포함하는 연결된 그래프와 t-node를 포함하는 연결된 그래프로 분할하는 방법 중 제거되는 에지의 개수 또는 에 지의 가중치가 최소가 되는 방법을 찾는 것이 Minimum s-t cuts problem이라고 한다.

이미지에서 모든 픽셀을 노드화하고 에지 가중치를 화소 간의 유사도라고 가정하면, 이러한 cuts가 영상 분할에 만족할 만한 결과를 낼 수 있다. 이미지 분할에서 graph cuts 이론을 활용하여 널리 사용되고 있는 GrabCuts 알고리즘을 사용하여 스트레스 링을 검출할 수 있다.

GrabCuts에서 이미지의 분할은 기본적으로 대화식(interactive) 물체/배경 분할이지만, 본 실시예에서는 정규화된 이미지 데이터가 있으므로 유저의 입력은 기본적인 마스크로 할당하여 사용자 입력 없이 자동으로 검출할 수 있다.

스트레스 링(412)을 추출하는 단계(S560)에서는 도 4에 도시된 바와 같이 홍채 이미지로부터 스트레스 링(412)을 추출할 수 있으며, 이를 모바일 단말기(200)의 메모리부(290)에 저장할 수 있다.

즉, 본 발명에서는 스트레스 링(412)의 개수, 색, 깊이 등을 확인할 수 있으며, 그 스트레스 링(412)의 개수, 색, 깊이 등을 기준으로 제 2 스트레스 지수를 산출한다. 따라서, 제 2 스트레스 지수는 홍채 진단을 통해서 객관적으로 산출되는 스트레스 지표에 해당한다. 예를 들어, 스트레스 링(412)의 개수를 기준으로 판단하면, 3개 이상일 경우에 고 스트레스군으로 판단할 수 있고, 1~2개 이상일 경우에는 중등도 스트레스군으로 판단할 수 있으며, 1개 이하일 경우에는 저 스트레스군으로 판단할 수 있다.

또한, 스트레스 링(412)의 깊이를 기준으로 판단하면, 스트레스 링(412)의 깊이가 길수록 영상처리 알고리즘을 통 해 추출되는 스트레스 링(412)의 선명도가 높아지므로, 진하고 선명하게 나온 스트레스 링일수록 스트레스에 많은 자극을 받고 있음을 고려하여 스트레스 지수를 도출할 수 있다.

또한, 스트레스 링(412)의 색상을 기준으로 판단하면, 스트레스 링(412)은 흰색부터 매우 검은 색을 갖는 다양성 이 있으며, 색이 흰 스트레스 링(412)은 신경통과 신경과민의 증세를 나타내고 색이 어두울수록 신경계의 손상을 의미한다. 따라서, 스트레스 링(412)의 색상에 따라 스트레스 지수를 도출할 수 있다.

도 6 은 본 발명에 따른 스트레스 지수 판별 방법이 구현될 수 있는 스트레스 지수 판별 시스템을 개략적으로 나타내는 블록도이다.

본 발명에 의한 스트레스 지수 판별 시스템(600)은 스트레스 판별 서버(650), 네트워크(690), 모바일 단말기(610), 및 데이터베이스(680)를 포함한다.

모바일 단말기에 의해 설문이 실시되는 과정을 살펴보면, 우선 모바일 단말기(200)의 디스플레이부(280)를 통해서 진단 대상자에게 스트레스 평가를 위한 설문지를 제공하고, 진단 대상자는 모바일 단말기(200)의 조작부(220)를 통해서 설문지의 설문 문항에 대해 응답한다.

한편, 설문 조사는 진단 대상자의 주관적인 심리 상태를 평가하여 현재의 스트레스 상태를 평가하기 위한 것으로서, 진단 대상자의 성격, 취향, 주위 환경, 및 정신 상태 등에 영향을 받기 때문에 주관적으로 산출되는 스트 레스 지표에 해당한다.

상기와 같은 설문 조사는 다양한 종류의 설문 도구를 활용하여 병의원 등과 같은 전문기 관에서 실시되고 있다. 이하, 본 실시예에서는 BEPSI-K를 사용하여 설문 조사를 실시하는 것으로 설명하지만, 이에 한정되는 것은 아니며 스트레스 지수 판별 방법의 진단 환경에 따라 다양한 설문 조사 도구를 활용할 수 있다. 여기서, BEPSI-K는 1988년 Frank 등에 의해 개발된 스트레스 평가 척도이며, 1996년에 Yim 등에 의해서 한국어 판이 개발된 상태이다. BEPSI-K는 총 5가지 문항으로 이루어져 있으며, 지난 한달 간의 스트레스에 대해 평가할 수 있도록 만들어져 있다. 문항이 적고 간단하기 때문에 일차 진료 상황에서 편리하게 사용할 수 있는 장점이 있다.

이상과 같이 본 발명의 실시예에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의 해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예 에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주 에 속한다고 할 것이다.

본 발명은 홍채 이미지를 활용하여 건강을 모니터링하고 증진하는 의료 분야에 적용될 수 있다.

Claims (5)

1. 홍채 이미지를 사용하여 스트레스 지수를 판별하는 방법으로서,
   모바일 단말기를 사용하여 진단 대상자의 홍채 이미지를 획득하고, 획득된 홍채 이미지를 스트레스 판별 서버로 전송하는 단계;
   상기 스트레스 판별 서버가, 상기 홍채 이미지를 수신하고, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 수신된 홍채 이미지로부터 동공 영역과 동공 반지름을 추출하는 단계;
   상기 스트레스 판별 서버가, 수신된 홍채 이미지로부터 딥러닝 알고리즘을 기반으로 눈동자 영역과 눈동자 반지름을 추출하는 단계;
   상기 스트레스 판별 서버가, 수신된 홍채 이미지로부터 딥러닝 알고리즘을 기반으로 스트레스 링 영역을 추출하는 단계;
   상기 스트레스 판별 서버가, 추출된 동공 반지름, 눈동자 반지름, 및 스트레스 링 영역을 상기 모바일 단말기로 전송하는 단계;
   상기 모바일 단말기가, 수신된 동공 반지름 및 눈동자 반지름을 사용하여 제 1 스트레스 지수를 판별하고, 수신된 스트레스 링 영역에 기반하여 제 2 스트레스 지수를 판별하는 단계;
   상기 모바일 단말기가, 상기 제 1 스트레스 지수 및 제 2 스트레스 지수를 상기 스트레스 판별 서버로 전송하는 단계; 및
   상기 스트레스 판별 서버가, 수신된 제 1 스트레스 지수 및 제 2 스트레스 지수 사이의 차이를 반영하여 상기 딥러닝 알고리즘을 개선하는 단계를 포함하는, 홍체 이미지를 사용한 스트레스 지수 판별 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 모바일 단말기가, 스트레스 조사를 위한 설문지를 표시하고, 진단 대상자가 상기 설문지에 응답한 응답 결과에 기반하여 제 3 스트레스 지수를 판별하는 단계를 더 포함하는, 홍체 이미지를 사용한 스트레스 지수 판별 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 스트레스 판별 서버는, 수신된 제 1 스트레스 지수 내지 제 3 스트레스 지수 사이의 차이를 반영하여 상기 딥러닝 알고리즘을 개선하는, 홍체 이미지를 사용한 스트레스 지수 판별 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 모바일 단말기를 사용하여 진단 대상자의 홍채 이미지를 획득하고, 획득된 홍채 이미지를 스트레스 판별 서버로 전송하는 단계는,
   상기 모바일 단말기가, 획득된 홍채 이미지를 상기 스트레스 판결 서버로 전송한 후에 삭제하는 것을 포함하는, 홍체 이미지를 사용한 스트레스 지수 판별 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 스트레스 판별 서버가, 추출된 동공 반지름, 눈동자 반지름, 및 스트레스 링 영역을 상기 모바일 단말기로 전송하는 단계는,
   상기 스트레스 판별 서버가, 추출된 동공 반지름, 눈동자 반지름, 및 스트레스 링 영역을 상기 모바일 단말기로 전송한 후에 상기 홍채 이미지를 삭제하는 것을 포함하는, 홍체 이미지를 사용한 스트레스 지수 판별 방법.

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