KR20230105761A - Mental health care system through brain wave measurement for the infirm - Google Patents

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Abstract

본 발명은 노약자의 뇌파측정을 통한 정신건강 관리시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 노약자의 뇌파를 실시간으로 측정하여 훈련 처방을 제공하므로 치매를 효율적으로 예방하고 정신건강을 관리할 수 있도록 된 노약자의 뇌파측정을 통한 정신건강 관리시스템에 관한 것이다,
본 발명은 노약자의 뇌파를 측정할 수 있는 뇌파 측정센서와, 생체신호를 측정하는 근전도센서와, 상기 뇌파 측정센서로부터 측정된 뇌파신호와 상기 근전도센서로부터 측정된 생체신호를 해당 노약자의 신체활동을 촬영한 동영상과 함께 관리서버에 전송하는 사용자 단말기로 이루어진 사용자 모듈; 상기 사용자 모듈로부터 전달받은 뇌파신호, 생체신호 및 동영상을 분석하여 근육활성도, 근육피로도, 뇌활성도, 뇌피로도 중 적어도 하나를 계산하는 연산부와 상기 연산부에서 계산된 근육활성도, 근육피로도, 뇌활성도, 뇌피로도를 해당 노약자에게 적합한 운동 및 시각/청각 훈련에 대한 정보를 포함한 데이터베이스와 비교하여 해당 노약자에게 적합한 개인 맞춤형 운동처방 및 시각/청각 훈련 솔루션을 포함한 정보를 상기 사용자 모듈로 전송하는 처방부를 포함하는 관리서버; 상기 관리서버에 저장된 해당 노약자의 근육활성도 및 근육피로도, 뇌활성도, 뇌피로도 및 처방부에서 전송한 운동처방 및 시각/청각 훈련 솔루션을 포함한 정보를 지속적으로 수집하는 데이터 수집부와, 상기 데이터 수집부에서 수집된 정보를 딥러링하여 상기 관리서버의 데이터베이스를 업데이트하는 인공지능부를 포함하는 빅데이터 활용모듈을 제공한다.The present invention relates to a mental health management system by measuring the brain waves of the elderly and infirm, and more particularly, by measuring the brain waves of the elderly and infirm in real time and providing training prescriptions, thereby efficiently preventing dementia and managing mental health. It relates to a mental health management system through brain wave measurement,
The present invention provides an EEG sensor capable of measuring brain waves of the elderly and weak, an EMG sensor for measuring bio signals, and an EEG signal measured from the EEG sensor and a bio signal measured from the EMG sensor to measure physical activity of the elderly and weak. A user module consisting of a user terminal that transmits the captured video to the management server; An arithmetic unit for calculating at least one of muscle activity, muscle fatigue, brain activity, and brain fatigue by analyzing the brain wave signal, biosignal, and video transmitted from the user module, and the muscle activity, muscle fatigue, brain activity, and brain calculated by the arithmetic unit Management including a prescriber that compares fatigue with a database including information on exercise and visual/auditory training suitable for the elderly and infirm and transmits information including personalized exercise prescriptions and visual/auditory training solutions suitable for the elderly and infirm to the user module server; A data collection unit that continuously collects information including muscle activity, muscle fatigue, brain activity, and brain fatigue of the aged and infirm stored in the management server, and information including exercise prescriptions and visual/auditory training solutions transmitted from the prescription unit; and the data collection unit Provides a big data utilization module including an artificial intelligence unit that updates the database of the management server by deep-learning the information collected in the.

Description

노약자의 뇌파측정을 통한 정신건강 관리시스템{Mental health care system through brain wave measurement for the infirm}Mental health care system through brain wave measurement for the infirm}

본 발명은 노약자의 뇌파측정을 통한 정신건강 관리시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 노약자의 생체신호에 따라 운동처방을 제공하고 뇌파를 실시간으로 측정하여 시간/청각 훈련 솔루션을 제공하므로 효과적으로 운동할 수 있고 동시에 치매를 미연에 예방하며 정신건강을 용이하게 관리할 수 있는 노약자의 뇌파측정을 통한 정신 건강관리 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a mental health management system by measuring brain waves of the elderly and infirm, and more particularly, provides an exercise prescription according to the vital signs of the elderly and infirm, and provides a time/auditory training solution by measuring brain waves in real time, so that it is possible to exercise effectively. At the same time, it relates to a mental health management system through EEG measurement of the elderly and weak, which can prevent dementia in advance and easily manage mental health.

전세계적으로 고령화의 심화에 따라 의료비가 크게 증가하는 상황 하에서 '비용 대비 효과가 높은 헬스케어'에 대한 수요가 증가하고 있다. 4차 산업 혁명을 주도하는 ICT 기술과 헬스케어의 융합, 즉 '스마트 피트니스'가 그 대안으로 등장하고 있으며 이러한 추세 하에서 향후 의료서비스 패러다임은 예측 예방 개인맞춤 중심으로 변화되고 의료 서비스의 효율성도 높아질 것으로 전망된다.Demand for 'cost-effective health care' is increasing in a situation where medical expenses increase significantly due to the intensification of population aging worldwide. The convergence of ICT technology and healthcare leading the 4th industrial revolution, that is, 'smart fitness', is emerging as an alternative. It is expected

아울러 육체의 건강뿐 만 아니라 정신의 건강을 관리하기 위한 여러 가지 다양한 시도들이 진행되고 있다.In addition, various attempts are being made to manage not only physical health but also mental health.

특히, 뇌파를 측정하여 불안, 우울, 스트레스, 피로감, 치매의 전조증상 등을 미리 감지하여 노약자의 정신건강을 관리할 수 있도록 된 정신건강 관리 시스템이 필요하게 되었다.In particular, there is a need for a mental health management system that can manage the mental health of the elderly and weak by detecting anxiety, depression, stress, fatigue, and precursor symptoms of dementia in advance by measuring brain waves.

1. 국내특허공개 제2021-00445551호(2021. 4. 27 공개)1. Domestic Patent Publication No. 2021-00445551 (published on April 27, 2021)

따라서 본 발명은 이러한 필요에 의하여 안출된 것으로서, 노약자의 생체신호에 따라 운동처방을 제공하고 뇌파를 실시간으로 측정하여 시간/청각 훈련 솔루션을 제공하므로 효과적으로 운동할 수 있고 동시에 치매를 미연에 예방하며 정신건강을 용이하게 관리할 수 있도록 된 노약자의 뇌파측정을 통한 정신 건강관리 시스템을 제공하는 데 목적이 있다.Therefore, the present invention has been devised for this need, and provides an exercise prescription according to the vital signs of the elderly and measures brain waves in real time to provide a time/auditory training solution so that they can exercise effectively and at the same time prevent dementia and mental health. An object of the present invention is to provide a mental health management system through EEG measurement of the elderly and weak to easily manage their health.

본 발명은 노약자의 뇌파를 측정할 수 있는 뇌파 측정센서와, 생체신호를 측정하는 근전도 센서와, 상기 뇌파 측정센서로부터 측정된 뇌파신호와 상기 근전도 센서로부터 측정된 생체신호를 해당 노약자의 신체활동을 촬영한 동영상과 함께 관리서버에 전송하는 사용자 단말기로 이루어진 사용자 모듈;The present invention provides an EEG sensor capable of measuring brain waves of an elderly person, an EMG sensor measuring bio signals, and an EEG signal measured from the EEG sensor and a bio signal measured from the EMG sensor to measure physical activity of the elderly person. A user module consisting of a user terminal that transmits the captured video to the management server;

상기 사용자 모듈로부터 전달받은 뇌파신호, 생체신호 및 동영상을 분석하여 근육활성도, 근육피로도, 뇌활성도, 뇌피로도 중 적어도 하나를 계산하는 연산부와 상기 연산부에서 계산된 근육활성도, 근육피로도, 뇌활성도, 뇌피로도를 해당 노약자에게 적합한 운동 및 시각/청각 훈련에 대한 정보를 포함한 데이터베이스와 비교하여 해당 노약자에게 적합한 개인 맞춤형 운동처방 및 시각/청각 훈련 솔루션을 포함한 정보를 상기 사용자 모듈로 전송하는 처방부를 포함하는 관리서버;An arithmetic unit for calculating at least one of muscle activity, muscle fatigue, brain activity, and brain fatigue by analyzing the brain wave signal, biosignal, and video transmitted from the user module, and the muscle activity, muscle fatigue, brain activity, and brain calculated by the arithmetic unit Management including a prescriber that compares fatigue with a database including information on exercise and visual/auditory training suitable for the elderly and infirm and transmits information including personalized exercise prescriptions and visual/auditory training solutions suitable for the elderly and infirm to the user module server;

상기 관리서버에 저장된 해당 노약자의 근육활성도 및 근육피로도, 뇌활성도, 뇌피로도 및 처방부에서 전송한 운동처방 및 시각/청각 훈련 솔루션을 포함한 정보를 지속적으로 수집하는 데이터 수집부와, 상기 데이터 수집부에서 수집된 정보를 딥러링하여 상기 관리서버의 데이터베이스를 업데이트하는 인공지능부를 포함하는 빅데이터 활용모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 노약자의 뇌파측정을 통한 정신 건강관리 시스템을 제공하는 데 목적이 있다.A data collection unit that continuously collects information including muscle activity, muscle fatigue, brain activity, and brain fatigue of the aged and infirm stored in the management server, and information including exercise prescriptions and visual/auditory training solutions transmitted from the prescription unit; and the data collection unit The purpose is to provide a mental health management system through brain wave measurement of the elderly and infirm, comprising: a big data utilization module including an artificial intelligence unit that updates the database of the management server by deep-learning the information collected from .

또한 본 발명은 관리서버의 처방부는 상기 연산부에서 계산된 근육피로도 또는 뇌피로도의 변화가 소정 수준 이상일 경우 상기 사용자 모듈로 운동중지 신호 및 시각/청각 훈련 솔루션을 실시간으로 전송하는 것이 바람직하다.In addition, in the present invention, the prescribing unit of the management server preferably transmits a signal to stop exercising and a visual/auditory training solution to the user module in real time when the change in muscle fatigue or brain fatigue calculated by the calculation unit is greater than or equal to a predetermined level.

상기와 같은 본 발명에 따른 노약자의 뇌파측정을 통한 정신건강 관리시스템은 노약자들이 운동시 근육활성도, 근육피로도, 뇌활성도 및 뇌피로도를 실시간으로 측정하여 해당 노약자에게 적합한 운동처방 및 솔루션을 시각/청각 솔루션을 제공하므로 보다 효율적인 운동을 할 수 있고 동시에 정신건강을 관리할 수 있다.The mental health management system through brain wave measurement of the elderly according to the present invention as described above measures muscle activity, muscle fatigue, brain activity and brain fatigue during exercise by the elderly in real time, and provides exercise prescriptions and solutions suitable for the elderly. It provides a solution so you can exercise more efficiently and manage your mental health at the same time.

아울러 본 발명에 따른 노약자의 뇌파측정을 통한 정신건강 관리시스템은 해당 노약자의 운동시 근육활성도, 근육피로도, 뇌활성도 및 뇌피로도를 실시간으로 측정하여 해당 노약자에게 적합한 운동처방 및 시각/청각 솔루션을 제공하므로 개인 맞춤형 운동처방을 제공할 수 있다.In addition, the mental health management system by measuring the brain waves of the elderly and infirm according to the present invention measures muscle activity, muscle fatigue, brain activity and brain fatigue during exercise of the elderly and infirm in real time to provide exercise prescriptions and visual/auditory solutions suitable for the elderly and infirm. Therefore, it is possible to provide a personalized exercise prescription.

또한 본 발명에 따른 노약자의 뇌파측정을 통한 정신 건강관리 시스템은 근육피로도를 실시간으로 측정하여 소정 수준 이상이면 운동을 중단하도록 알람을 전송함에 따라 과도한 운동으로 인한 부상이나 운동능력 저하 등의 부작용을 미연에 방지할 수 있다.In addition, the mental health management system through brain wave measurement of the elderly according to the present invention measures muscle fatigue in real time and sends an alarm to stop exercise when it exceeds a predetermined level, thereby preventing side effects such as injury or reduced exercise capacity due to excessive exercise. can be prevented in

더불어 본 발명에 따른 노약자의 뇌파측정을 통한 정신 건강관리 시스템은 노약자의 뇌피로도에 따른 시각/청각 훈련 솔루션을 제공하므로 치매를 예방하고 노약자의 정신건강을 잘 관리할 수 있다.In addition, the mental health management system through brain wave measurement of the elderly and infirm according to the present invention provides a visual/auditory training solution according to brain fatigue of the elderly and infirm, so that dementia can be prevented and the mental health of the elderly can be well managed.

아울러 본 발명에 따른 노약자의 뇌파측정을 통한 정신 건강관리 시스템은 딥러닝을 통해 데이터베이스를 업데이트함에 따라 통계적으로 유효한 빅데이터 정보를 제공할 수 있다.In addition, the mental health management system through brain wave measurement of the elderly and weak according to the present invention can provide statistically effective big data information by updating the database through deep learning.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 노약자의 뇌파측정을 통한 정신건강 관리 시스템을 나타내는 블록도이다.1 is a block diagram showing a mental health management system through EEG measurement of the elderly and weak according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명에 따른 노약자의 뇌파측정을 통한 정신건강 관리시스템의 일실시예를 첨부도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, an embodiment of a mental health management system through brain wave measurement of the elderly and weak according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 노약자의 뇌파측정을 통한 정신건강 관리 시스템을 나타내는 블록도이다.1 is a block diagram showing a mental health management system through EEG measurement of the elderly and weak according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일실시예에 따른 노약자의 뇌파를 측정할 수 있는 뇌파 측정센서(112a)와, 생체신호를 측정하는 근전도 센서(112b)와, 상기 뇌파 측정센서(112a)로부터 측정된 뇌파신호와 상기 근전도 센서(112b)로부터 측정된 생체신호를 해당 노약자의 신체활동을 촬영한 동영상과 함께 관리서버(120)에 전송하는 사용자 단말기(114)로 이루어진 사용자 모듈(110)과, 사용자 모듈(110)로부터 전송된 정보를 기초로 하여 처방을 전송하는 관리서버(120) 및 데이터를 딥러닝하여 분석하여 업데이트하는 빅데이터 활용모듈(130)을 포함한다.According to an embodiment of the present invention, an EEG sensor 112a capable of measuring an EEG of an elderly person, an EMG sensor 112b for measuring a bio signal, an EEG signal measured from the EEG sensor 112a, and the above From the user module 110 consisting of a user terminal 114 that transmits the bio-signal measured from the EMG sensor 112b to the management server 120 together with a video of the elderly person's physical activity, and the user module 110 It includes a management server 120 that transmits a prescription based on the transmitted information and a big data utilization module 130 that analyzes and updates data by deep learning.

상기 사용자 모듈(110)은 노약자의 뇌파를 측정할 수 있는 뇌파 측정센서(112a)와, 노약자의 생체신호를 측정할 수 있는 근전도 센서(112b)와, 상기 뇌파 측정센서(112a) 및 상기 근전도센서(112b)에서 측정된 뇌파신호와 생체신호를 해당 노약자의 신체활동을 촬영한 동영상과 함께 관리서버(120)에 전송할 수 있는 운동 및 정신관리 어플리케이션이 설치되어 있는 사용자 단말기(114)로 이루어진다.The user module 110 includes an EEG measuring sensor 112a capable of measuring brain waves of the elderly and weak, an EMG sensor 112b capable of measuring vital signals of the elderly and weak, the EEG measuring sensor 112a and the EMG sensor It consists of a user terminal 114 in which an exercise and mental management application capable of transmitting the EEG signals and bio-signals measured in 112b to the management server 120 together with a video recording the physical activity of the elderly and weak is installed.

여기서 뇌파측정센서(112a)는 노약자의 뇌파를 감지하도록 구비된 센서이다. 상기 뇌파측정센서(112a)는 노약자의 머리 부위에 부착할 수 있도록 구비되는 것이 바람직하다. 이러한 뇌파측정센서(112a)는 사용자의 머리에 되어 뇌파를 감지하여 상기 사용자 단말기(114)를 통해 관리서버(120)에 뇌파신호를 전송하게 된다.Here, the brain wave measurement sensor 112a is a sensor provided to detect brain waves of the elderly and weak. It is preferable that the brain wave measurement sensor 112a is provided so as to be attached to the head of the elderly or weak. The brain wave measuring sensor 112a is attached to the user's head and detects the brain wave and transmits the brain wave signal to the management server 120 through the user terminal 114 .

여기서 뇌파측정센서(112a)는 고유의 일련번호를 가지며, 이러한 일련번호는 생성된 노약자의 뇌파신호와 함께 사용자 단말기(114)에 전송되므로 뇌파센서를 착용한 노약자의 위치를 파악할 수 있다.Here, the EEG measuring sensor 112a has a unique serial number, and since this serial number is transmitted to the user terminal 114 together with the generated EEG signal of the elderly and infirm, the location of the elderly and infirm wearing the EEG sensor can be identified.

여기서 근전도 센서(112b)는 노약자의 운동시 움직임에 따른 근전도를 감지한다. 상기 근전도 센서(112b)는 노약자의 다양한 신체 부위에 부착할 수 있도록 복수개가 구비되는 것이 바람직하다. 이러한 근전도 센서(112b)는 사용자의 팔, 다리, 가슴 및 엉덩이 등에 자유롭게 부착할 수 있으며, 사용자가 운동 시에 타겟으로 하는 근육 위치에 부착하여 타겟 근육에 대한 운동 효과를 감지할 수 있다.Here, the electromyogram sensor 112b detects the electromyogram according to the movement of the elderly or weak during exercise. It is preferable that a plurality of EMG sensors 112b are provided so that they can be attached to various body parts of the elderly and weak. The EMG sensor 112b can be freely attached to a user's arms, legs, chest, or buttocks, and can be attached to a location of a target muscle during a user's exercise to detect an exercise effect on the target muscle.

여기서 각각의 근전도 센서(112b)는 고유의 일련번호를 가지며, 이러한 일련번호는 생성된 노약자의 생체신호와 함께 사용자 단말기(114)에 전송되므로 각각의 근전도센서의 위치를 식별할 수 있다.Here, each EMG sensor 112b has a unique serial number, and since this serial number is transmitted to the user terminal 114 together with the biosignal of the elderly and weak, the location of each EMG sensor can be identified.

여기서 상기 근전도센서(112b)는 센서부, A/D 컨버터, 통신부 및 배터리를 포함할 수 있다.Here, the EMG sensor 112b may include a sensor unit, an A/D converter, a communication unit, and a battery.

상기 센서부는 근육 주위에 부착된 전극을 통해 검출된 근육의 활동에 동반된 생체신호를 감지하여 표면 근전도를 측정한다. 센서부는 기준 전극과 측정 전극의 두 개의 전극을 인체에 부착하여 근육 주변에 흐르는 전압과 전류의 양, 그리고 주파수를 측정하게 된다. 이때 두 전극 사이에 형성되는 전위차가 센서의 증폭기를 통해 증폭되고, 필터에 의해 60Hz의 전원 잡음을 제거할 수 있다. 또한 저주파통과필터에 의해 고주파 성분의 잡음을 제거하여 근전도 신호를 감지한다.The sensor unit measures the surface EMG by detecting biosignals accompanying the activity of the muscle detected through electrodes attached around the muscle. The sensor unit attaches two electrodes, a reference electrode and a measurement electrode, to the human body to measure the amount of voltage and current flowing around the muscle and its frequency. At this time, the potential difference formed between the two electrodes is amplified through the amplifier of the sensor, and 60Hz power supply noise can be removed by the filter. In addition, the EMG signal is sensed by removing the noise of the high-frequency component by a low-pass filter.

상기 A/D 컨버터는 센서부의 근전도 신호를 디지털화하여 출력하고, 출력된 디지털 신호를 사용자 단말기에 각각의 근전도 센서 일련번호와 함께 송신한다.The A/D converter digitizes and outputs the EMG signal of the sensor unit, and transmits the outputted digital signal to the user terminal along with each EMG sensor serial number.

상기 배터리는 건전지를 사용할 수 있고 필요시 케이블과 연결하여 충전하는 충전식 배터리도 사용할 수 있다.As the battery, a dry battery may be used, and a rechargeable battery that is charged by connecting to a cable when necessary may be used.

상기 사용자 단말기(114)는 노약자 또는 요양보호사가 관리서버(120)에 접속하여 운동 및 정신관리 어플리케이션을 다운로드 받아 설치할 수 있는 단말기로서, 디스플레이 창을 포함하는 스마트폰, 노트북 또는 태블릿 피씨 등을 포함한다. 이러한 사용자 단말기(112)는 유선 또는 무선 인터넷을 통해 관리서버(120)와 연동하며, 이때 무선 인터넷은 wifi, 블루투스, 5G, 지그비 등 다양한 수단일 수 있다. 이러한 사용자 단말기(112)는 관리서버(120)로부터 운동 및 정신관리 어플리케이션을 다운로드 받아 설치하고, 상기 운동 및 정신관리 어플리케이션을 구동하여 관리서버(120)로 다양한 정보를 전송하고, 관리서버(120)로부터 다양한 정보를 수신할 수 있다.The user terminal 114 is a terminal on which the elderly or caregivers can connect to the management server 120 to download and install exercise and mental management applications, and includes a smartphone, laptop, or tablet PC including a display window. . This user terminal 112 interworks with the management server 120 through wired or wireless Internet, and at this time, wireless Internet may be various means such as wifi, Bluetooth, 5G, ZigBee. The user terminal 112 downloads and installs exercise and mental management applications from the management server 120, drives the exercise and mental management applications, transmits various information to the management server 120, and manages the management server 120. A variety of information can be received from

상기 관리서버(120)는 사용자 모듈(110)로부터 전달받은 뇌파측정센서(112a)의 뇌파신호와 근전도 센서(122b)의 생체신호와 노약자의 신체활동을 촬영한 동영상을 분석하여 근육활성도, 근육피로도, 뇌활성도, 뇌피로도 중 적어도 하나를 계산하는 연산부(122)와 상기 연산부(122)에서 계산된 근육활성도, 근육피로도, 뇌활성도 및 뇌피로도를 해당 노약자에게 적합한 운동에 대한 정보를 포함한 데이터베이스(124)와 비교하여 해당 노약자에게 적합한 운동처방 및 시각/청각 훈련 솔루션을 포함한 정보를 상기 사용자 모듈(110)로 전송하는 처방부(126)를 포함한다.The management server 120 analyzes the EEG signal of the EEG measurement sensor 112a, the bio signal of the EMG sensor 122b, and the video recording the physical activity of the elderly and weak, which are transmitted from the user module 110, and measures muscle activity and muscle fatigue. , brain activity, and brain fatigue calculation unit 122 and the database 124 including information on exercise suitable for the elderly and infirm by calculating muscle activity, muscle fatigue, brain activity, and brain fatigue ) and a prescription unit 126 for transmitting information including an exercise prescription suitable for the elderly and a visual/auditory training solution to the user module 110.

상기 연산부(122)는 유선 또는 무선 통신망을 통해 근전도 센서(112)로부터 수신된 신호를 처리하고 판독하여 유효한 특징값인 근육 활성도 및 근육 피로도를 계산하며 동기화 및 필터링부, 신호분석부 및 특징 추출부를 포함한다.The calculation unit 122 processes and reads the signal received from the EMG sensor 112 through a wired or wireless communication network, calculates muscle activity and muscle fatigue, which are effective feature values, and includes a synchronization and filtering unit, a signal analysis unit, and a feature extraction unit. include

본 실시예에서 연산부(122)는 근전도센서를 통해 근육활성도 및 근육피로도를 계산하였지만 필요에 따라 심박수의 변화 및 뇌활성도를 연산하여 추출할 수 있음은 물론이다.In this embodiment, although the calculation unit 122 calculates the muscle activity and muscle fatigue through the EMG sensor, it is of course possible to calculate and extract the change in heart rate and brain activity as needed.

여기서 동기화 및 필터링부는 상기 사용자 단말기로부터 수신되는 복수의 감지 신호를 각 채널 별로 동기화하고 노이즈 필터링을 수행한다. 신호분석부는 상기 감지 신호로부터 유효한 특징값을 얻어내는 제1 분석부 및 제2 분석부를 포함한다. 상기 제1 분석부는 EMD(empirical mode decomposition)을 이용하여 필터링된 감지 신호를 여러 개의 IMF(intrinsic mode function)로 분해하고, 각 IMF별 스펙트럼 값을 구하여 배음 특성과 파워비로부터 임계값 이상의 IMFs값을 구할 수 있다. 제2 분석부는 DWT(discrete wavelet transform)을 이용하여 필터링된 감지신호를 복수의 부대역으로 분해하고, 각 대역의 평균, 분산, 왜도, 첨도를 구하여 프레임 별 각 부대역에서 구한 값의 변화율 중 가장 큰 변화율을 가지는 최대 변화율 부대역을 선택할 수 있다. 이와 같이, IMFs값 및 최대 변화율 부대역이 유효한 특징값으로 정의된다. 또한 특징 추출부는 선택된 유효한 특징값으로부터 근육의 활성도를 계산한다. 상세하게는, 선택된 IMFs와 선택된 부대역으로부터 RMS를 구하여 근수축 근긴장정도를 계산하고, 메디안 주파수(median frequency)로부터 근육의 피로도를 계산한다. 또한, 특징 추출부는 채널간 상호상관함수(cross-correlation)를 이용하여 근수축 타이밍을 분석한다. 이와 같이, 특징 추출부는 근수축 근긴장정도, 피로도, 근수축 타이밍을 추출하여 근육의 활성도로 전송할 수 있다. 상기 특징추출부에서 근육활성도는 측정하는 과정에서 근육피로도가 산정될 수있다.Here, the synchronization and filtering unit synchronizes a plurality of detection signals received from the user terminal for each channel and performs noise filtering. The signal analysis unit includes a first analysis unit and a second analysis unit for obtaining effective feature values from the detection signal. The first analyzer decomposes the filtered detection signal into several intrinsic mode functions (IMFs) using empirical mode decomposition (EMD), obtains a spectrum value for each IMF, and calculates IMFs values greater than or equal to a threshold value from harmonic characteristics and power ratios. can be saved The second analysis unit decomposes the filtered detection signal into a plurality of subbands using discrete wavelet transform (DWT), and obtains the mean, variance, skewness, and kurtosis of each band, and among the rate of change of values obtained in each subband for each frame The maximum rate of change subband having the largest rate of change can be selected. Thus, the IMFs value and the maximum rate-of-change subband are defined as valid feature values. Also, the feature extractor calculates the activity of the muscle from the selected effective feature value. In detail, the RMS is obtained from the selected IMFs and the selected sub-bands to calculate the degree of muscle contraction and muscle tone, and the degree of muscle fatigue is calculated from the median frequency. In addition, the feature extractor analyzes muscle contraction timing using a cross-correlation function between channels. As such, the feature extractor may extract muscle contraction tension, fatigue, and muscle contraction timing and transmit the extracted muscle activity. In the process of measuring muscle activity in the feature extraction unit, muscle fatigue may be calculated.

여기서 상기 근육피로도가 소정 수치 이상인 경우 즉시 사용자 단말기(114)에 운동의 중단을 요청하는 신호를 전송하게 된다.Here, when the muscle fatigue is greater than or equal to a predetermined value, a signal requesting to stop the exercise is immediately transmitted to the user terminal 114 .

또한 상기 뇌피로도는 뇌파를 분석하여 뇌의 피로상태를 측정할 수 잇다.In addition, the brain fatigue can measure the fatigue state of the brain by analyzing the brain waves.

상기 뇌파를 통하여 뇌의 피로도(과부하) 뿐만 아니라 불안, 우울, 스트레스, 치매 전조증상을 알 수 있다.Through the EEG, not only fatigue (overload) of the brain but also anxiety, depression, stress, and precursor symptoms of dementia can be known.

상기 데이터베이스(124)는 상기 연산부(122)에서 계산된 근육활성도, 근육피로도, 뇌활성도, 뇌피로도를 해당 노약자에게 적합한 운동 및 시각/청각 훈련 솔루션에 대한 정보를 포함하는 정보가 저장되어 있다. 이러한 근육활성도 및 근육피로도에 따른 적합한 운동에 대한 정보과 뇌피로도에 따른 시각/청각 훈련 솔루션은 국내외 다양한 기관에서 누적된 정보이고 본 출원인은 이러한 정보를 보유하고 있다.The database 124 stores muscle activity, muscle fatigue, brain activity, and brain fatigue calculated by the calculation unit 122 including information on exercise and visual/auditory training solutions suitable for the elderly. Information on appropriate exercise according to muscle activity and muscle fatigue and visual/auditory training solutions according to brain fatigue are accumulated information from various institutions at home and abroad, and the present applicant has such information.

상기 청각/후각 훈련 솔루션은 전자약을 말하며 이는 스마트폰 어플리케이션으르 토한 정기적이면 반복적인 훈련을 통하여 뇌의 피로를 절감시키는 기능을 한다.The auditory/olfactory training solution refers to an electronic medicine, which functions to reduce brain fatigue through regular, repetitive training through a smartphone application.

특히 수면부족으로 인한 뇌파의 불안정 및 피로도의 상승은 신체피로도를 발생시키고 근전도센서를 통해 측정된 정보를 복합적으로 활용하여 집중력 향상과 스트레스 해소를 위한 운동처방을 전자약과 함께 처방할 수 있다.In particular, the instability of brain waves and the increase in fatigue due to lack of sleep cause body fatigue, and by utilizing the information measured through the EMG sensor in a complex way, exercise prescriptions for improving concentration and relieving stress can be prescribed along with electronic medicines.

상기 처방부(126)는 상기 데이터베이스(124)에 저장된 근육활성도 및 근육피로도에 따른 적합한 운동 및 뇌피로도에 따른 시각/청각 훈련 솔루션에 대한 정보를 포함하는 정보와 상기 연산부(122)를 통해 제공된 해당 노약자의 근육활성도, 근육피로도, 뇌활성도 및 뇌피로도에 대한 정보를 비교하여 해당 노약자에게 적합한 운동처방을 포함하는 정보를 전송한다.The prescribing unit 126 provides information including information on visual/auditory training solutions according to appropriate exercise and brain fatigue according to muscle activity and muscle fatigue stored in the database 124 and corresponding information provided through the calculation unit 122. Information on muscle activity, muscle fatigue, brain activity, and brain fatigue of the elderly and infirm is compared, and information including an exercise prescription suitable for the elderly and infirm is transmitted.

또한 상기 처방부(126)는 상기 연산부(122)에서 계산된 근육피로도가 소정 수준 이상일 경우 상기 사용자 모듈(110)의 사용자 단말기(114)로 운동중지 신호를 실시간으로 전송하여 노약자의 부상을 방지하고, 뇌피로도가 소정 수준 이상일 경우 상기 사용자 모둘(110)로 시각/청각 훈련 솔루션을 제공한다.In addition, the prescription unit 126 transmits an exercise stop signal to the user terminal 114 of the user module 110 in real time when the muscle fatigue calculated by the calculation unit 122 is above a predetermined level to prevent injury to the elderly and weak, , When the brain fatigue is above a predetermined level, a visual/auditory training solution is provided to the user module 110.

상기 빅데이터 활용모듈(130)은 상기 관리서버(120)에 저장된 해당 노약자의 근육활성도와 근육피로도 및 뇌피로도를 처방부(126)에서 전송한 운동처방 및 시각/청각 훈련 솔루션을 포함한 정보를 지속적으로 수집하는 데이터 수집부(132)와, 상기 데이터 수집부(132)에서 수집된 정보를 딥러링하여 상기 관리서버(120)의 데이터베이스(124)를 업데이트하는 인공지능부(134)를 포함한다.The big data utilization module 130 continuously transmits information, including exercise prescriptions and visual/auditory training solutions, transmitted from the prescribing unit 126 to the elderly and infirm, stored in the management server 120, for muscle activity, muscle fatigue, and brain fatigue. and an artificial intelligence unit 134 that updates the database 124 of the management server 120 by deep-learning the information collected by the data collection unit 132 and the data collection unit 132 that collects.

상기 데이터 수집부(132)는 상기 연산부(122)로부터 전달받은 노약자의 근육활성도, 근육피로도, 뇌활성도 및 뇌피로도에 대한 정보와 상기 처방부(126)로부터 전달받은 운동처방 및 시각/청각 훈련 솔루션에 대한 정보를 수집하여 저장한다. 이 때 상기 데이터 수집부(132)는 상기 노약자에 대한 신상정보와 함께 저장하여 해당 노약자에 대한 맞춤형 정보를 제공할 수 있도록 하는 것이 바람직하다. 아울러 다수의 노약자에 대한 데이터를 통계화하여 빅데이터로 제공할 수 있으며, 이 빅데이터를 이용하여 보건환경 정책 수립이나, 건강보험 수가 산정 등 다양한 용도에 사용할 수 있음은 물론이다.The data collection unit 132 includes information on muscle activity, muscle fatigue, brain activity, and brain fatigue of the elderly and infirm, received from the calculation unit 122, and exercise prescription and visual/auditory training solutions received from the prescription unit 126. collects and stores information about At this time, it is preferable that the data collection unit 132 stores the personal information of the elderly and infirm to provide customized information for the elderly and infirm. In addition, data on a large number of the elderly and weak can be statistically provided as big data, and this big data can be used for various purposes such as establishing health environment policies or calculating health insurance fees.

상기 인공지능부(134)는 상기 데이터 수집부(132)에서 수집된 상기 연산부(122)와 상기 처방부(126)로부터 받은 정보를 연산하여 상기 처방부(126)로부터 받은 정보와 이에 따른 근육활성도와 근육피로도에 대한 정보를 연산하여 최적의 운동처방을 추출하여 상기 관리서버(120)의 데이터베이스(124)를 업데이트 한다.The artificial intelligence unit 134 calculates the information received from the calculation unit 122 and the prescribing unit 126 collected by the data collection unit 132 and calculates the information received from the prescribing unit 126 and the resultant muscle activity. The database 124 of the management server 120 is updated by extracting the optimal exercise prescription by calculating the information on the muscle fatigue and the muscle fatigue.

또한 상기 인공지능부(134)는 아카이브 분석을 통해 다양한 가입자의 운동 정보를 누적하여 저장하고, 이를 시간별, 나이별, 성별, 지역별로 분석하여 사용자들이 선호하는 운동기기, 시간대별 운동 습관, 지역별 운동 트랜드, 개인별이 아닌 전체적 운동시의 문제점 및 개선 방안을 도출할 수 있다.In addition, the artificial intelligence unit 134 accumulates and stores various subscribers' exercise information through archive analysis, and analyzes it by time, age, gender, and region to determine the user's preferred exercise device, exercise habit by time zone, and exercise by region. It is possible to derive problems and improvement measures during overall exercise, not trends or individual ones.

110 : 사용자 모듈
112a : 뇌파측정센서
112b : 근전도센서
114 : 사용자 단말기
120 : 관리서버
122 : 연산부
124 : 데이터부
126 : 처방부
130 : 빅데이터 활용모듈
132 : 데이터 수집부
134 : 인공지능부110: user module
112a: EEG measuring sensor
112b: EMG sensor
114: user terminal
120: management server
122: calculation unit
124: data unit
126: prescription
130: big data utilization module
132: data collection unit
134: artificial intelligence department

Claims (2)

노약자의 뇌파를 측정할 수 있는 뇌파 측정센서와, 생체신호를 측정하는 근전도 센서와, 상기 뇌파 측정센서로부터 측정된 뇌파신호와 상기 근전도 센서로부터 측정된 생체신호를 해당 노약자의 신체활동을 촬영한 동영상과 함께 관리서버에 전송하는 사용자 단말기로 이루어진 사용자 모듈;
상기 사용자 모듈로부터 전달받은 뇌파신호, 생체신호 및 동영상을 분석하여 근육활성도, 근육피로도, 뇌활성도, 뇌피로도 중 적어도 하나를 계산하는 연산부와 상기 연산부에서 계산된 근육활성도, 근육피로도, 뇌활성도, 뇌피로도를 해당 노약자에게 적합한 운동 및 시각/청각 훈련에 대한 정보를 포함한 데이터베이스와 비교하여 해당 노약자에게 적합한 개인 맞춤형 운동처방 및 시각/청각 훈련 솔루션을 포함한 정보를 상기 사용자 모듈로 전송하는 처방부를 포함하는 관리서버;
상기 관리서버에 저장된 해당 노약자의 근육활성도 및 근육피로도, 뇌활성도, 뇌피로도 및 처방부에서 전송한 운동처방 및 시각/청각 훈련 솔루션을 포함한 정보를 지속적으로 수집하는 데이터 수집부와, 상기 데이터 수집부에서 수집된 정보를 딥러링하여 상기 관리서버의 데이터베이스를 업데이트하는 인공지능부를 포함하는 빅데이터 활용모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 노약자의 뇌파측정을 통한 정신 건강관리 시스템.An EEG sensor capable of measuring the EEG of the elderly and weak, an EMG sensor for measuring the vital signals, and a video recording the physical activity of the elderly and weak using the EEG signal measured from the EEG sensor and the biosignal measured from the EMG sensor. A user module consisting of a user terminal that transmits to the management server together with;
An arithmetic unit for calculating at least one of muscle activity, muscle fatigue, brain activity, and brain fatigue by analyzing the brain wave signal, biosignal, and video transmitted from the user module, and the muscle activity, muscle fatigue, brain activity, and brain calculated by the arithmetic unit Management including a prescriber that compares fatigue with a database including information on exercise and visual/auditory training suitable for the elderly and infirm and transmits information including personalized exercise prescriptions and visual/auditory training solutions suitable for the elderly and infirm to the user module server;
A data collection unit that continuously collects information including muscle activity, muscle fatigue, brain activity, and brain fatigue of the aged and infirm stored in the management server, and information including exercise prescriptions and visual/auditory training solutions transmitted from the prescription unit; and the data collection unit A mental health management system through brain wave measurement of the elderly and infirm, comprising: a big data utilization module including an artificial intelligence unit that updates the database of the management server by deep-learning the information collected from. 청구항 1에 있어서,
상기 관리서버의 처방부는 상기 연산부에서 계산된 근육피로도 또는 뇌피로도의 변화가 소정 수준 이상일 경우 상기 사용자 모듈로 운동중지 신호 및 시각/청각 훈련 솔루션을 실시간으로 전송하는 것을 특징으로 하는 노약자의 실시간 재활운동 및 운동재활 건강관리 시스템.The method of claim 1,
The prescription unit of the management server transmits the exercise stop signal and the visual / auditory training solution to the user module in real time when the change in muscle fatigue or brain fatigue calculated by the calculation unit is above a predetermined level. and exercise rehabilitation health management system.
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