KR20220056072A - 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 진단 방법 및 이를 구현하는 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은, 복수의 개인별 문진 데이터를 로딩하는 단계, 문진 데이터를 기반으로 AI를 학습시키는 단계, 피검사자가 진단용 VR 컨텐츠를 이용할 때 획득된 측정 데이터를 저장하는 단계 및 측정 데이터를 근거로 AI를 이용하여 ADHD(ATTENTION DEFICIT HYPERACTIVITY DISORDER) 클래스를 분류하는 단계를 포함하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 방법 및 이를 구현하는 시스템에 관한 것이다.
Description
본 발명은 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 방법 및 이를 수행하는 시스템에 관한 것이며, 보다 상세하게는 소아 및 청소년의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 및 문진을 대체하기 위한 인공지능 기반의 ADHD(ATTENTION DEFICIT HYPERACTIVITY DISORDER) 진단 방법 및 이를 구현하는 시스템에 관한 것이다.
주의력결핍과잉행동장애는 학령 전기에 발현하여 소아 및 청소년의 정상적인 학습과 사회생활을 불가능하게 하며, 소아기에 주의력결핍과잉행동장애로 진단받은 아동의 70%는 청소년기까지 질환이 유지되며, 그 청소년의 60%는 성인까지 증상이 유지된다.
대한민국에서는 주의력결핍과잉행동장애의 진단 및 치료가 1960년대부터 시작되었으나, 사회적 무관심과 심각성을 인지하지 못해 비교적 최근까지도 제대로 진단과 치료를 진행하지 못하고 있다.
아동의 주의력결핍과잉행동장애에 관한 증상을 대부분의 부모들이 철이 없거나, 사춘기거나, 다 그렇게 큰다는 생각으로 제대로 인지하지 못하고 있으며, 정신건강의학과를 방문하는 것에도 부담을 느껴 더욱이 진단이 제대로 이루어지고 있지 못한 실정이다.
또한, 정신건강의학과에 방문하여 심리검사 및 문진을 받더라도 장시간에 이르는 검사로 인해 수용할 수 있는 환자의 수가 적고 검사 결과를 해석하는 임상의사에 따라 질병 분류가 달라질 수 있다는 문제점이 있다.
본 발명은 종래의 기존 오프라인 심리검사 및 문진표를 대체하여 주의력결핍과잉행동장애의 분류 및 진단을 가능하게 하는 효율적이고 정확한 가상현실 및 인공지능 기반 ADHD 진단 방법 및 이를 구현하는 시스템을 제공하는 것이다.
상기 과제의 해결 수단으로서, 본 발명에 따라, 복수의 개인별 문진 데이터를 로딩하는 단계, 문진 데이터를 기반으로 AI를 학습시키는 단계, 피검사자가 진단용 VR 컨텐츠를 이용할 때 획득된 측정 데이터를 저장하는 단계 및 측정 데이터를 근거로 AI를 이용하여 ADHD(ATTENTION DEFICIT HYPERACTIVITY DISORDER) 클래스를 분류하는 단계를 포함하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 방법이 제공될 수 있다.
한편, 문진 데이터는 한국아동행동평가척도(Korean Child Behavior Checklist, K-CBCL) 평가 결과, 지속수행검사(Continuous Perfomance Test, CPT) 결과 및 정신질환 진단 및 통계 매뉴얼(Diagnostic and Statistical Manual, DSM)을 포함할 수 있다.
한편, AI를 학습시키는 단계는, 문진 데이터에 포함된 클래스 분류에 세부 클래스를 추가하는 클래스 추가 단계를 더 포함할수 있다.
나아가, AI를 학습시키는 단계는, 문진 데이터를 근거로 ADHD 클래스를 분류하며, 부주의, 과잉행동 및 충동성에 대한 평가항목을 생성할 수 있다.
또한, AI를 학습시키는 단계는 비지도학습(unsupervised learning)을 수행하며, k-NN(k-Nearest Neighbor) clustering 알고리즘을 이용하여 유사 모집군으로 분류하며, 각각의 유사 모집군에 클래스를 부여하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, AI를 학습시키는 단계는 지도 학습 하에 레이블(label)을 부여한 후 학습하고 클래스별로 cluster를 구성할 수 있다.
한편, 클래스는, 부주의 우세형, 과잉행동 우세형 및 복합형을 포함할 수 있다.
나아가, 클래스는 세부 클래스를 포함하며, 세부 클래스는 피검사자의 특정 상황별 심해지는 증상 및 ADHD 이외의 다른 정신질환과의 합병증을 포함할 수 있다.
또한, 측정 데이터를 저장하는 단계는, 피검사자가 VR 컨텐츠에 노출되었을 때 획득되는 머리방향 및 시선방향에 대한 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 측정 데이터를 저장하는 단계는, 피검사자가 착용한 HMD(Head Mount Display)에 구비된 자이로 센서, 아이 트래커(Eye tracker) 및 피검사자가 파지하여 조작하는 VR 조작용 스틱으로부터 수신된 데이터를 저장할 수 있다.
한편, VR 컨텐츠는, 가상 공간에서 물체간의 상호관계 파악 또는 지시사항에 대한 특정 행동을 유도할 수 있다.
한편, 컨텐츠는, 가상 공간 내에 배치된 복수의 자동차 부품을 순차적으로 이동시켜 조립하기 위한 자동차 부품 조립 게임 및 가상 공간 내에서 피검사자를 통하여 날아오는 다양한 색깔의 야구공과 쳐내야 할 공의 색깔을 지시하는 야구게임 중 어느 하나를 포함할 수 있다.
한편, ADHD 증상을 특정하는 단계는, 측정 데이터를 근거로 평가항목별 평가 요소를 수치화 하여 클래스를 특정할 수 있다.
또한, ADHD 증상을 특정하는 단계는, 피검사자가 자동차 게임을 수행하여 획득한 측정 데이터에서, 정해진 지시에 따라 부품 조립 순서를 지킨 횟수, 부품을 제대로 조립한 횟수, 부품을 조립하는 데에 걸린 시간, 작업 동선을 이탈한 시간, 지시사항 대상을 주시한 시간, 지시사항 대상에서 시선이 이탈한 시간, 지시사항에 따르지 않고 왼손을 과잉행동하는 시간, 지시사항에 따르지 않고 오른손을 과잉행동하는 시간 및 컨텐츠 재시도 횟수 및 컨텐츠 중도 포기 횟수 중 적어도 하나를 평가 요소로 수치화할 수 있다.
또한, ADHD 증상을 특정하는 단계는, 피검사자가 야구 게임을 수행하여 획득한 측정 데이터에서, 정해진 지시에 따라 야구공 타격 색상을 지킨 횟수, 야구공을 제대로 타격한 횟수, 전체 컨텐츠 수행하는 데에 걸린 시간, 지시사항 대상을 주시한 시간, 지시사항 대상에서 시선이 이탈한 시간, 지시사항에 따르지 않고 왼손을 과잉행동하는 시간, 지시사항에 따르지 않고 오른손을 과잉행동하는 시간 및 컨텐츠 중도 포기 횟수 중 적어도 하나를 평가 요소로 수치화 할 수 있다.
한편, ADHD 증상을 특정하는 단계 이후 ADHD 증상별 치료법을 제안하는 치료법 제안 단계를 더 포함할 수 있다.
추가로, 본 발명에 따라 미리 문진한 개인별 ADHD(ATTENTION DEFICIT HYPERACTIVITY DISORDER) 문진 데이터를 포함하는 데이터 수집 모듈, 데이터 수집 모듈로부터 수집된 문진 데이터를 근거로 학습하고, 평가 항목을 범주화하여 생성하는 AI 모듈, 피검사자가 착용하고 파지할 수 있도록 구성되는 VR 모듈, VR 모듈에서 구동할 수 있는 컨텐츠를 포함하는 컨텐츠 모듈, 피검사자가 컨텐츠를 이용함에 따라 VR 모듈에서 획득되는 측정 데이터를 저장하는 측정 데이터 저장 모듈, 측정 데이터를 근거로 평가 항목별 평가를 수행하고 ADHD 클래스를 결정하는 클래스 분류 모듈, 분류된 ADHD 클래스에 따라 치료방법을 제시하는 치료 방법 추천 모듈을 포함하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 시스템이 제공될 수 있다.
한편, 컨텐츠 모듈은 가상 공간에서 물체간의 상호관계 파악 또는 지시사항에 대한 특정 행동을 유도하는 컨텐츠를 포함할 수 있다.
한편, 컨텐츠는, 가상 공간 내에 배치된 복수의 자동차 부품을 순차적으로 이동시켜 조립하기 위한 자동차 부품 조립 게임 및 가상 공간 내에서 피검사자를 통하여 날아오는 다양한 색깔의 야구공과 쳐내야 할 공의 색깔을 지시하는 야구게임을 포함할 수 있다.
한편, 클래스 분류 모듈은, 측정 데이터를 근거로 평가항목별 평가 요소를 수치화 하여 클래스를 특정할 수 있다.
본 발명에 따른 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 진단 방법 및 이를 구현하는 시스템은 사용자 및/또는 의사가 본 시스템 결과를 바탕으로 집중력결핍과잉행동장애 여부를 빠르고 정확하게 를 파악할 수 있으며, 적절한 치료 방법을 간단하게 제공받을 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 일 실시예인 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 진단 시스템의 구성을 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명에 따른 다른 실시예인 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 진단 방법의 순서도이다.
도 3은 AI 학습 단계의 구체적인 순서도이다.
도 4는 측정 데이터를 획득하기 위해 구현되는 VR 컨텐츠의 일 예이다.
도 5는 측정 데이터를 획득하기 위해 구현되는 VR 컨텐츠의 다른 예이다.
도 6은 측정 데이터를 기반으로 클래스를 진단할 때 처리되는 데이터 및 평가항목을 나타낸 개념도이다.
도 7은 클래스 분류시 AI 학습 단계의 개념도이다.
도 8은 클래스에 따라 치료 방법을 제안하는 단계의 개념도이다.
도 2는 본 발명에 따른 다른 실시예인 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 진단 방법의 순서도이다.
도 3은 AI 학습 단계의 구체적인 순서도이다.
도 4는 측정 데이터를 획득하기 위해 구현되는 VR 컨텐츠의 일 예이다.
도 5는 측정 데이터를 획득하기 위해 구현되는 VR 컨텐츠의 다른 예이다.
도 6은 측정 데이터를 기반으로 클래스를 진단할 때 처리되는 데이터 및 평가항목을 나타낸 개념도이다.
도 7은 클래스 분류시 AI 학습 단계의 개념도이다.
도 8은 클래스에 따라 치료 방법을 제안하는 단계의 개념도이다.
이하, 본 발명의 실시 예에 따른 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 진단 방법 및 이를 구현하는 시스템에 대하여, 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 그리고 이하의 실시예의 설명에서 각각의 구성요소의 명칭은 당업계에서 다른 명칭으로 호칭될 수 있다. 그러나 이들의 기능적 유사성 및 동일성이 있다면 변형된 실시예를 채용하더라도 균등한 구성으로 볼 수 있다. 또한 각각의 구성요소에 부가된 부호는 설명의 편의를 위하여 기재된다. 그러나 이들 부호가 기재된 도면상의 도시 내용이 각각의 구성요소를 도면내의 범위로 한정하지 않는다. 마찬가지로 도면상의 구성을 일부 변형한 실시예가 채용되더라도 기능적 유사성 및 동일성이 있다면 균등한 구성으로 볼 수 있다. 또한 당해 기술 분야의 일반적인 기술자 수준에 비추어 보아, 당연히 포함되어야 할 구성요소로 인정되는 경우, 이에 대하여는 설명을 생략한다.
이하에서는 도 1을 참조하여 본 발명에 따른 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 진단 시스템에 대하여 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명에 따른 일 실시예인 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 진단 시스템의 구성을 나타낸 개념도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 진단 시스템은 베이스 스테이션(100), VR 모듈(200) 및 AI 시스템을 포함하여 구성될 수 있다.
베이스 스테이션(100)은 문진 데이터를 수집하여 저장될 수 있는 데이터 수집 모듈을 포함하여 구성될 수 있다. 데이터 수집 모듈은 종래의 저장장치를 포함한 널리 사용되는 구성으로 이루어질 수 있으므로 더 이상의 상세한 설명은 생략하도록 한다.
문진 데이터는 종래에 고전적인 방법으로 피검사자를 문진한 데이터를 포함할 수 있다.
문진 데이터는 한국아동행동평가척도(Korean Child Behavior Checklist, K-CBCL) 평가 결과, 지속수행검사(Continuous Perfomance Test, CPT) 결과 및 미국정신의학협회(APA)에서 발행한 정신질환 진단 및 통계 매뉴얼(Diagnostic and Statistical Manual, DSM) 중 적어도 하나의 문진표를 포함하여 구성될 수 있다. 바람직하게는 상기 기술한 문진표를 모두 포함할 수 있다.
일 예로서, 미국정신의학협회(APA)에서 발행한 정신질환 진단 및 통계 매뉴얼-5에는 ADHD 평가를 위한 기준으로서, 아래의 표 1과 같은 항목들을 포함할 수 있다.
| 세부적인 면에 대해 면밀한 주의를 기울이지 못함.(1a) |
| 부주의한 실수를 저지름.(1a) |
| 다른 사람이 말을 할 때 경청하지 않음(1c) |
| 지속적으로 주의집중을 할 수 없음(1b) - 주제가 매우 흥미로운 것이 아니어야함/컴퓨터게임이나 취미 등) |
| 과제나 지시받은 것을 시작하나 완수하지 못함(1d) |
| 지속적인 정신적 노력(긴장)을 요구하는 과제에 참여하기를 기피하고 싫어하거나 저항함(1f) |
| 외부자극에 의해 쉽게 산만해짐(1h) |
| 과제가 변경되었을 때 집중하기 어려움 (임상) |
| 몰두하고 있는 과제를 끝내는데 어려움이 있음 (임상) |
| 두가지 과제를 동시에 수행하는데 어려움이 있음(임상) |
| 과제와 활동을 체계화하는데 어려움이 있음(1e) |
| 일상적인 활동 잊어버림(1i) |
| 과제나 활동에 꼭 필요한 물건들을 자주 잃어버림(1g) |
| 손발을 만지작거리며 가만두지 못하거나 의자에 앉아서도 몸을 꿈틀거림(2a) |
| 앉아 있도록 요구되는 교실이나 다른 상황에서 자리를 떠남(2b) |
| 부적절하게 지나치게 뛰어다니거나 기어오름(2c) |
| 조용히 여가 활동에 참여하거나 놀지 못함(2d) |
| "끊임없이 활동하거나" 마치 " 태엽 풀린 자동차처럼" 행동함(2e) |
| 지나치게 수다스럽게 말함(2f) |
| 지나치게 큰 목소리로 이야기 함(HL1) |
| 자기 차례를 기다리지 못함(2h) |
| 다른 사람의 활동을 방해하거나 침해함(2i) |
| 갑자기 감정적으로 반응함 (Barkley) |
| 화를 쉽게 가라 앉히지 못함(Barkley) |
| 질문이 끝나기 전에 성급하게 대답함(2g) |
| 다른 사람의 활동을 방해하거나 침해함(2i) |
VR 모듈(200)은 특정 상황에서 피검사자의 행동을 측정할 수 있도록 구성된다. VR 모듈(200)은 HMD(Head Mound Display, 210) 및 VR 조작용 스틱(220)을 포함하여 구성될 수 있다.
도시되지는 않았으나, VR 모듈(200)은 스피커, 디스플레이부, 자이로 센서 및 아이트래커(Eye tracker)를 포함하여 구성될 수 있다. VR 모듈(200)은 특정 상황의 가상현실을 피검사자에게 노출시키고 컨텐츠를 이용할 수 있도록 구성된다. 이때, VR 모듈(200)은 피검사자가 하는 행동에 의한 동작이 자이로 센서, 아이트래커 및 VR 조작용 스틱(220)에 의해 센싱되어 측정 데이터를 전송할 수 있다. 한편, 도시되는 않았으나, 피검사자의 음성데이터를 획득할 수 있도록 마이크를 추가로 포함할 수 있다.
예를 들어 피 검사자가 머리를 돌려 바라보는 방향을 다르게 하거나, 걷거나 뛰는 경우, 시선방향이 변화되거나, 손을 움직이는 경우와 같은 행동에 대한 데이터를 획득할 수 있도록 구성된다.
AI 시스템은 문진 데이터를 전처리하여 평가 기준을 생성하고, 피검사자가 VR 컨텐츠를 이용하는 동안 획득된 측정데이터를 이용하여 평가 기준에 따라 ADHD 클래스를 분류한다. 또한 AI 시스템은, 적절한 치료방법을 제안할 수 있도록 구성될 수 있다. AI 시스템은 널리 사용되고 있는 프로세서를 포함하여 구성될 수 있으며, 베이스 스테이션(100)과 연동하여 문진 데이터를 로딩하고 학습을 수행할 수 있다.
한편 AI 시스템은 기능별로 구분되는 측정 데이터 저장 모듈, 클래스 분류 모듈, 치료 방법 추천 모듈을 포함할 수 있으며, 각각의 기능을 수행하는 알고리즘을 포함할 수 있다.
이하에서는 도 2 내지 도 8을 참조하여 본 발명의 다른 실시예인 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 진단 방법에 대하여 상세히 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명에 따른 다른 실시예인 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 진단 방법의 순서도이며, 도 3은 AI 학습 단계의 구체적인 순서도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 진단 방법은 문진 데이터 로딩 단계, AI 학습 단계, VR 측정 데이터 저장 단계, 클래스 분류 단계 및 치료방법 특정 단계를 포함하여 구성될 수 있다.
문진 데이터 로딩 단계(S100)는 AI의 학습을 위한 종래에 존재하는 문진표에 대한 데이터를 로딩하는 단계에 해당한다. 다수의 개인별 문진 데이터는 전술한 바와 같이 한국아동행동평가척도(Korean Child Behavior Checklist, K-CBCL) 평가 결과, 지속수행검사(Continuous Perfomance Test, CPT) 결과 및 미국정신의학협회(APA)에서 발행한 정신질환 진단 및 통계 매뉴얼(Diagnostic and Statistical Manual, DSM) 중 적어도 하나의 문진표를 포함할 수 있다.
AI 학습 단계(S200)는 AI를 학습시켜 문진 데이터를 범주화 하고 ADHD 클래스를 분류하는 단계에 해당한다. AI 학습 단계는 비지도학습(unsupervised learning) 또는 지도학습을 통하여 수행될 수 있다.
AI 학습 단계가 비지도학습으로 수행되는 경우 k-NN(k-Nearest Neighbor) clustering 알고리즘을 이용하여 유사 모집군으로 분류하며 각각의 유사 모집군에 클래스를 부여할 수 있다. 반면, AI 학습 단계가 지도 학습으로 수행되는 경우 전문가의 지도 하에 레이블(label)을 부여한 후 학습하고 클래스별로 cluster를 구성할 수 있다.
도 3을 참조하여 AI 학습 단계(S200)를 상세히 살펴보면, AI 학습 단계(S200)는 문진 데이터의 전처리 단계(S210), 문진 데이터의 유사 모집군 분류 단계(S220) 및 ADHD 클래스 목록 추가 단계(S230)를 포함하여 구성될 수 있다.
문진 데이터의 전처리 단계(S210)는 ADHD 진단을 위한 데이터를 AI가 학습하기 적절한 형태로 전환하는 단계에 해당한다.
문진 데이터의 유사 모집군 분류 단계(S220)는 평가 항목을 범주화 하도록 구성된다. 일 예로서, 전술한 표 1의 평가 항목을 대분류로서 부주의, 과잉행동 및 충동성이 포함될 수 있다. 부주의항목은 중분류로서 일반적 부주의, 집행 기능, 작업 기억을 포함할 수 있다. 과잉 행동 및 충동성의 항목은 각각의 중분류로서 행동, 언어를 포함할 수 있다.
일 예로서, 각각의 범주화해야 할 임상적 관찰 항목은 아래의 표 2를 포함할 수 있다.
| 질문을 잘 읽지 않아서 실수를 함 |
| 문제를 잘 읽지 않아 풀지 않고 놔둠 |
| 세부적인 내용이 많은 일을 하는데 너무 많은 시간이 필요함 |
| 학교과제를 하는데 부주의한 실수를 함 |
| 시험지 뒷면을 풀지 않고 남겨둠 |
| 숙제질문의 답을 검토하지 않음 |
| 부모님/선생님이 무슨 말을 했는지 모름 |
| 몽롱한 상태 혹은 멍한 모습을 보임 |
| 눈을 마주치거나 목소리가 높아져야 경청 |
| 자주 다시 말을 걸어줘야 함 |
| 질문을 반복해서 해줘야 함 |
| 쉽게 산만해짐 |
| 산만해지지 않기 위하여 많은 체계와 단계가 필요함 |
*
또한 본 단계(S220)에서는 유사 모집군 분류에 따라 토큰화 작업을 수행하며, 장소, 인물과 같은 고정상수에 대한 토큰, 환자의 액션, 반응 등을 나타내는 변수에 대한 토큰으로 구분한다. 구별된 토큰은 차후 측정 데이터의 수치화에 이용되며, 최종적으로 ADHD 클래스 분류의 근거가 된다.
ADHD 클래스 목록 추가 단계(S230)는 종래의 ADHD 클래스와 구별되는 추가적 세부 클래스를 추가하는 단계에 해당한다. ADHD 클래스는 종래의 부주의 우세형, 과잉행동 우세형, 복합형을 기본으로 한다. 본 단계에서 추가되는 세부 클래스는 특정 상황에서 심해지는 증상을 구분하는 클래스를 추가하게 된다. 예를 들어 본 단계는‘지시 사항이 있을 때 부주의가 심함’, ‘선생님의 지시에 대해 무조건 과잉행동을 보임’ 등을 세부 클래스로 추가할 수 있다. 또한 본 단계는 ADHD 외의 다른 정신질환과의 합병증 여부를 세부 클래스로 추가할 수 있다. 일 예로서, 다른 정신질환과의 합병증은 ADHD와 우울증, ADHD 와 불안장애, ADHD 와 틱장애 등을 세부 클래스로 추가할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, VR 측정 데이터 저장 단계(S300)는 피검사자가 VR 컨텐츠를 이용할 때 획득되는 데이터를 획득하는 단계에 해당한다. VR 측정 데이터 저장 단계는 VR 환경에 사용자를 노출시키며, 일정한 환경에서 일정한 지시를 부여하며, 이에 대한 행동을 측정할 수 있도록 구성될 수 있다. 피검사자의 행동에 따라 HMD에서 획득되는 Eye Tracking data, Head Tracking data, 음성 data를 측정할 수 있으며, 또한 VR 조작용 스틱에서 손의 움직임을 측정할 수 있다.
도 4는 측정 데이터를 획득하기 위해 구현되는 VR 컨텐츠의 일 예이며, 도 5은 측정 데이터를 획득하기 위해 구현되는 VR 컨텐츠의 다른 예이다.
도 4 및 도 5를 참조하면, VR 컨텐츠는 물체간의 상호관계 파악 또는 다수의 물체 상호관계에 대한 인식시 주의력 평가와 같은 특정 상황에서 피검사자에게 지시사항을 인지시키고 특정 행동을 유도할 수 있는 가상현실 데이터를 포함할 수 있다.
일 예로서, VR 컨텐츠는 자동차 부품 조림 게임, 야구공치기 게임 등을 포함할 수 있다. 자동차 부품 조립 게임의 경우 정해진 공간에서, 구석구석에 존재하는 부품을 지시하는 순서에 맞게 자동차로 옮겨야 하는 임무가 주어질 수 있다. 또한 야구공치기 게임은 여러 가지 색깔의 공이 화면의 먼 쪽으로부터 피검사자 쪽으로 날아오며, 지시에 따른 색깔의 공만을 쳐내야 하는 게임일 수 있다.
도 6은 측정 데이터를 기반으로 클래스를 진단할 때 처리되는 데이터 및 평가항목을 나타낸 개념도이다.
도 6을 참조하면, 클래스 분류 단계(S400)는 VR 컨텐츠 및 지시사항에 따른 피검사자의 측정 데이터를 근거로 ADHD 클래스를 분류하는 단계에 해당한다. 클래스 분류 단계는 전술한 AI 시스템에서 수행될 수 있으며, 획득된 측정 데이터를 토큰화된 평가 항목과 매칭시킨 결과를 이용하여 AI가 클래스를 분류하게 된다.
한편, 측정 데이터는 수행하는 컨텐츠에 따라 다른 의미로 해석될 수 있다. 일 예로서, 측정되는 데이터에 따라 해석되는 관찰 항목은 아래의 표 3에 나타난 항목을 포함할 수 있다. 따라서 본 단계에서는 컨텐츠와 연계하여 측정 데이터를 해석하고 클래스를 분류하게 된다.
| 매우 쉬운 문제이나 제시되는 문제를 대충 읽고 매우 빠르게 넘어간 뒤 답이 오답임. |
| 제시되는 문제를 답을 하지 않고 건너뜀. |
| 시간제한이 있는 복잡한 task를 수행할 때 빈번하게 time limit을 초과함. |
| 제시되는 문제를 답을 하지 않고 건너뜀. |
| 제시되는 문제에 대한 답을 검토하라는 요구에 반응하지 않음. |
| 음성으로 제시되는 문제의 오답률이 상승함. |
| 음성 질문 혹은 과제가 제시되는 동안 시선이 해당 대상에 가 있지 않음. 혹은 움직이는 해당 대상을 따라 시선이 움직이지 않음. |
| 평균적인 음성보다 큰 소리 혹은 고조된 억양, 빠른 화면전환이나 질문대상의 동작과 함께 음성질문이 제시되는 경우 그렇지 않은 경우보다 정답률이 상승함. |
| 음성 피드백이 있는 경우 과제 수행이 크게 높아짐. |
| 질문 다시 듣기 항목을 자주 선택함. |
각각의 관찰 항목별 평가 요소는 컨텐츠별로 다르게 선정될 수 있다.
일 예로서, 자동차 부품 조립 게임의 경우 관찰 항목에 따른 구체적인 평가 요소는 아래의 표 4를 포함할 수 있다.
| 부품 조립 순서 기억 횟수(Correctness, 회) |
| 부품 조립 횟수(Correctness) |
| 부품 조립 시간(초) |
| 작업 동선 이탈 시간(초)다르 |
| 지시사항 주시 시간(eye-tracking, 초) |
| 시선 이탈 시간(eye-tracking, 초) |
| 왼손 이상 움직임 시간(초) |
| 오른손 이상 움직임 시간(초) |
| 컨텐츠 재시도 횟수(회) |
| 컨텐츠 중도 포기 횟수(회) |
또한, 다른 예로서, 야구공치기 게임의 경우 관찰 항목에 따른 구체적인 평가 요소는 아래의 표 5를 포함할 수 있다.
| 야구공 색상 기억 횟수(Correctness, 회) |
| 야구공 타격 횟수(Correctness) |
| 전체 수행 시간(초) |
| 지시사항 주시 시간(eye-tracking, 초) |
| 시선 이탈 시간(eye-tracking, 초) |
| 왼손 이상 움직임 시간(초) |
| 오른손 이상 움직임 시간(초) |
| 컨텐츠 중도 포기 횟수(회) |
한편, 컨텐츠가 자동차 부품 조립 게임인 경우, 측정 데이터를 평가 요소별로 전처리할 수 있도록 순서 기억, 부품 조립 횟수, 부품 조립 시간, 작업 동선 이탈 시간, 지시사항 이행도를 분석한다. 또한, 분석된 데이터를 근거로 아래와 같이 전처리를 수행한다.
전처리된 이후 AI 시스템은 전처리되어 수치화된 데이터를 근거로 클래스 분류를 수행한다. 클래스 분류는 아래와 같이 결정될 수 있다.
도 7은 클래스 분류시 AI 학습 단계의 개념도이다.
도 7을 참조하면, 클래스 분류시 AI 시스템은 측정 데이터를 근거로 측정 데이터를 전처리한 이후 학습결과의 실시간 업데이트를 위한 온라인 러닝(online learning) 기법으로 학습을 수행할 수 있다.
도 8은 클래스에 따라 치료 방법을 제안하는 단계의 개념도이다.
*치료방법 특정 단계(S500)는 AI가 분류한 클래스에 따라 적절한 치료방법을 사용자에게 제안하는 단계에 해당한다. 치료방법의 특정은 ADHD 클래스에 따라 제안할 수 있으며, 약물치료, 집중력 훈련, 챗봇 상담, 그룹 치료, 음악미술치료, 행동 치료 등 현재 수행되고 있는 치료 방법의 목록에서 선택되어 제안될 수 있다.
한편, 추가로 피검사자 개별 측정 데이터, ADHD 클래스 및 제안된 치료방법에 대한 데이터가 저장될 수 있으며, 저장된 데이터를 기반으로 치료 결과를 평가하고 AI 시스템에 피드백하여 ADHD 클래스 분류 단계 및 치료 방법을 제안하는 단계에 피드백되어 진단 알고리즘을 강화할 수 있으며, 클래스 분류의 진단율과 치료율을 향상시킬 수 있게 된다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 따른 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 진단 방법 및 이를 구현하는 시스템은 사용자 및/또는 의사가 본 시스템 결과를 바탕으로 집중력결핍과잉행동장애 여부를 빠르고 정확하게 를 파악할 수 있으며, 적절한 치료 방법을 간단하게 제공받을 수 있는 효과가 있다.
100: 베이스 스테이션
200: VR 모듈
230: AI 시스템
200: VR 모듈
230: AI 시스템
Claims (20)
- 복수의 개인별 문진 데이터를 로딩하는 단계;
상기 문진 데이터를 기반으로 AI를 학습시키는 단계;
피검사자가 진단용 VR 컨텐츠를 이용할 때 획득된 측정 데이터를 저장하는 단계; 및
상기 측정 데이터를 근거로 상기 AI를 이용하여 ADHD(ATTENTION DEFICIT HYPERACTIVITY DISORDER) 클래스를 분류하는 단계를 포함하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 방법. - 제1 항에 있어서,
상기 문진 데이터는 한국아동행동평가척도(Korean Child Behavior Checklist, K-CBCL) 평가 결과, 지속수행검사(Continuous Perfomance Test, CPT) 결과 및 정신질환 진단 및 통계 매뉴얼(Diagnostic and Statistical Manual, DSM)을 포함하는 것을 특징으로 하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 방법. - 제2 항에 있어서,
상기 AI를 학습시키는 단계는, 상기 문진 데이터에 포함된 상기 클래스 분류에 세부 클래스를 추가하는 클래스 추가 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 방법. - 제3 항에 있어서,
상기 AI를 학습시키는 단계는,
상기 문진 데이터를 근거로 ADHD 클래스를 분류하며,
부주의, 과잉행동 및 충동성에 대한 평가항목을 생성하는 것을 특징으로 하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 방법. - 제4 항에 있어서,
상기 AI를 학습시키는 단계는 비지도학습(unsupervised learning)을 수행하며, k-NN(k-Nearest Neighbor) clustering 알고리즘을 이용하여 유사 모집군으로 분류하며, 각각의 유사 모집군에 클래스를 부여하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 방법. - 제4 항에 있어서,
상기 AI를 학습시키는 단계는 지도 학습 하에 레이블(label)을 부여한 후 학습하고 클래스별로 cluster를 구성하는 것을 특징으로 하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 방법. - 제4 항에 있어서,
상기 클래스는,
부주의 우세형, 과잉행동 우세형 및 복합형을 포함하는 것을 특징으로 하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 방법. - 제7 항에 있어서,
상기 클래스는 세부 클래스를 포함하며,
상기 세부 클래스는 피검사자의 특정 상황별 심해지는 증상 및 ADHD 이외의 다른 정신질환과의 합병증을 포함하는 것을 특징으로 하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 방법. - 제4 항에 있어서,
상기 측정 데이터를 저장하는 단계는,
상기 피검사자가 VR 컨텐츠에 노출되었을 때 획득되는 머리방향 및 시선방향에 대한 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 방법. - 제9 항에 있어서,
상기 측정 데이터를 저장하는 단계는,
상기 피검사자가 착용한 HMD(Head Mount Display)에 구비된 자이로 센서, 아이 트래커(Eye tracker) 및 상기 피검사자가 파지하여 조작하는 VR 조작용 스틱으로부터 수신된 데이터를 저장하는 것을 특징으로 하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 방법. - 제7 항에 있어서,
상기 VR 컨텐츠는,
가상 공간에서 물체간의 상호관계 파악 또는 지시사항에 대한 특정 행동을 유도하는 것을 특징으로 하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 방법. - 제11 항에 있어서,
상기 컨텐츠는,
가상 공간 내에 배치된 복수의 자동차 부품을 순차적으로 이동시켜 조립하기 위한 자동차 부품 조립 게임; 및
상기 가상 공간 내에서 상기 피검사자를 통하여 날아오는 다양한 색깔의 야구공과 쳐내야 할 공의 색깔을 지시하는 야구게임 중 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 방법. - 제12 항에 있어서,
상기 ADHD 증상을 특정하는 단계는,
상기 측정 데이터를 근거로 평가항목별 평가 요소를 수치화 하여 상기 클래스를 특정하는 것을 특징으로 하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 방법. - 제13 항에 있어서,
상기 ADHD 증상을 특정하는 단계는,
상기 피검사자가 상기 자동차 게임을 수행하여 획득한 측정 데이터에서,
정해진 지시에 따라 부품 조립 순서를 지킨 횟수;
부품을 제대로 조립한 횟수;
부품을 조립하는 데에 걸린 시간;
작업 동선을 이탈한 시간;
지시사항 대상을 주시한 시간;
지시사항 대상에서 시선이 이탈한 시간;
지시사항에 따르지 않고 왼손을 과잉행동하는 시간;
지시사항에 따르지 않고 오른손을 과잉행동하는 시간; 및
컨텐츠 재시도 횟수 및 컨텐츠 중도 포기 횟수 중 적어도 하나를 상기 평가 요소로 수치화하는 것을 특징으로 하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 방법. - 제13 항에 있어서,
상기 ADHD 증상을 특정하는 단계는,
상기 피검사자가 상기 야구 게임을 수행하여 획득한 측정 데이터에서,
정해진 지시에 따라 야구공 타격 색상을 지킨 횟수;
야구공을 제대로 타격한 횟수;
전체 컨텐츠 수행하는 데에 걸린 시간;
지시사항 대상을 주시한 시간;
지시사항 대상에서 시선이 이탈한 시간;
지시사항에 따르지 않고 왼손을 과잉행동하는 시간;
지시사항에 따르지 않고 오른손을 과잉행동하는 시간; 및
컨텐츠 중도 포기 횟수 중 적어도 하나를 상기 평가 요소로 수치화 하는 것을 특징으로 하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 방법. - 제13 항에 있어서,
상기 ADHD 증상을 특정하는 단계 이후,
상기 ADHD 증상별 치료법을 제안하는 치료법 제안 단계를 더 포함하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 방법. - 미리 문진한 개인별 ADHD(ATTENTION DEFICIT HYPERACTIVITY DISORDER) 문진 데이터를 포함하는 데이터 수집 모듈;
상기 데이터 수집 모듈로부터 수집된 상기 문진 데이터를 근거로 학습하고, 평가 항목을 범주화하여 생성하는 AI 모듈;
피검사자가 착용하고 파지할 수 있도록 구성되는 VR 모듈;
상기 VR 모듈에서 구동할 수 있는 컨텐츠를 포함하는 컨텐츠 모듈;
상기 피검사자가 상기 컨텐츠를 이용함에 따라 상기 VR 모듈에서 획득되는 측정 데이터를 저장하는 측정 데이터 저장 모듈;
상기 측정 데이터를 근거로 상기 평가 항목별 평가를 수행하고 ADHD 클래스를 결정하는 클래스 분류 모듈;
상기 분류된 ADHD 클래스에 따라 치료방법을 제시하는 치료 방법 추천 모듈을 포함하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 시스템. - 제17 항에 있어서,
상기 컨텐츠 모듈은,
가상 공간에서 물체간의 상호관계 파악 또는 지시사항에 대한 특정 행동을 유도하는 컨텐츠를 포함하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 시스템. - 제18 항에 있어서,
상기 컨텐츠는, 가상 공간 내에 배치된 복수의 자동차 부품을 순차적으로 이동시켜 조립하기 위한 자동차 부품 조립 게임; 및
상기 가상 공간 내에서 상기 피검사자를 통하여 날아오는 다양한 색깔의 야구공과 쳐내야 할 공의 색깔을 지시하는 야구게임을 포함하는 것을 특징으로 하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 시스템. - 제19 항에 있어서,
상기 클래스 분류 모듈은,
상기 측정 데이터를 근거로 평가항목별 평가 요소를 수치화 하여 상기 클래스를 특정하는 것을 특징으로 하는 가상현실 및 인공지능 기반의 집중력결핍과잉행동장애 심리검사 진단 시스템.
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