WO2021040206A1 - 사용자 맞춤형 수면 관리 방법 및 시스템 - Google Patents

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이성환
김형진
이민지
신기환
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고려대학교 산학협력단
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Definitions

  • the present invention relates to a method and apparatus for detecting and controlling a sleep disorder according to a sleep stage in order to improve the quality of sleep, and presenting and controlling an optimal stimulus for alleviating it.
  • the sleep stage and sleep disorders are classified by using the user's bio-signals during sleep, and the optimal stimulus tailored to the user is presented to effectively alleviate the sleep disorder, thereby improving the quality of sleep. It relates to a method and system.
  • Human-computer interface is a technology that recognizes user intention by analyzing brain signals generated during various brain activities and controls external devices through it. Users can control computers or machines without using muscles through a human-computer interface.
  • the human-computer interface was mainly used to develop a device to assist the movement of patients with motor neurological disorders due to accidents or diseases, and recently, studies to apply the human-computer interface to various fields including studies related to sleep disorders have been conducted. It is going on.
  • melatonin secreted from the brain during sleep not only acts as an antioxidant and prevents aging, but also acts to increase immunity through anticancer action, blood pressure control, and stress relief by regulating sleep rhythm. This quality sleep is essential for maintaining a healthy life.
  • OECD Organization for Economic Cooperation
  • Methods of treating sleep disorders include drug therapy and stimulation therapy.
  • drugs for treating insomnia include zolpidem, halcion, ativan, and diazepam
  • drugs for snoring or sleep apnea include atomoxenin and oxybutynin.
  • these medications are only temporary alternatives to sleep disorders, but if taken for a long time for 2 to 3 weeks or longer, they become resistant and difficult to see the effect, and if you stop taking them, the symptoms may worsen. Therefore, stimulation therapy is emerging as an alternative to alleviate sleep disorders. Treatment using sensory stimuli such as hearing, sight, and sense of smell has the advantage of being relatively easy to use by the general public in real life and relatively less side effects.
  • NREM sleep is a stage in which rapid pupil movement does not occur, and is divided into three stages.
  • Stage 1 (NREM1) is the stage between sleep and wakefulness. During the first stage of sleep, EEG and muscle activity begin to slow down, and the typical EEG at this time is theta wave (4 ⁇ 7Hz).
  • Stage 2 (NREM2) is the stage of light sleep, and in this stage, sleep spindle and K-complex appear prominently along with theta waves. The sleep spindle (12-14Hz) and the K-complex play a role in inhibiting the body's response to external stimuli and protecting sleep.
  • Stage 3 is the stage of deep sleep, also known as slow wave sleep. During this stage, the body reacts less sensitively to the external environment, and a typical brain wave is a delta wave (0.5-4 Hz). Depending on the frequency of the delta wave, it may be divided into 3 and 4 stages.
  • REM sleep is the stage in which rapid pupil movement occurs, and this stage is usually a dream. The brain waves at this time appear similar to the waking state. Sleep disturbances are not persistent during sleep, but certain disorders appear at certain stages of sleep. Accordingly, there is a need for a method of accurately classifying each sleep stage in order to improve the fundamental user's sleep quality, and then proposing an optimal stimulus that can alleviate the sleep disorders that may appear in the sleep stage.
  • Existing inventions have a limitation in that only one sleep disorder is detected, and machine learning is used to determine the sleep state and the occurrence of sleep disorders only with the user's non-electrophysiological signals during sleep without measuring electrophysiological signals. There is a disadvantage in that the accuracy of accurate sleep stage measurement and sleep disorder detection is poor. In addition, since one person may have various sleep disorders, it is necessary to provide a user-customized optimal stimulus based on machine learning that can effectively alleviate the sleep disorders according to the sleep stage by accurately detecting them.
  • the present invention simultaneously analyzes an electrophysiological signal including brain waves and a non-electrophysiological signal including motion and sound to solve the above-described problems, and provides accurate sleep steps and various It is an object to detect sleep disturbances and to provide user-customized optimal stimulation according to sleep disturbances.
  • the user-customized sleep management method performed by the user-customized sleep management system performed by the system according to the first aspect of the present disclosure includes: collecting biometric signals through a computing device. step; Generating user sleep data by performing a pre-processing process on the collected bio-signals; Classifying sleep stages through a sleep analysis model by inputting user sleep data, and detecting sleep disorders appearing in the classified sleep stages; And providing a user-customized stimulus for alleviating the detected sleep disorder.
  • the physiological signal includes one or more of an electrophysiological signal (EEG, EOG, EMG, ECG) or a non-electrophysiological signal (sound, body temperature, movement).
  • a user-customized sleep management system includes: a measurement device including at least one measurement module for measuring a bio-signal; A stimulation providing device including at least one stimulation providing module for providing stimulation to a user; It includes a computing device that collects a physiological signal through a measurement device, and provides a user-customized stimulus through a stimulus providing device in order to alleviate a sleep disorder in a sleep stage classified by analysis of the collected physiological signal.
  • the computing device includes a memory in which a user-customized sleep management program is stored; It includes a processor that executes a program stored in memory.
  • the processor collects the bio-signals measured through the measuring device by executing the program, and performs a pre-processing process on the collected bio-signals so that the generated user sleep data is input into the sleep analysis model to output sleep disorder information, User-customized stimulation matching the sleep disorder information is provided through the stimulation providing device.
  • the physiological signal includes one or more of an electrophysiological signal (EEG, EOG, EMG, ECG) or a non-electrophysiological signal (sound, body temperature, movement).
  • the sleep stage and the sleep disorder can be accurately determined.
  • the optimal stimulus customized for the user is presented, and the intensity of the stimulus is adjusted, so it is possible to improve the quality of sleep more effectively than the existing technology.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a user-customized sleep management system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a user terminal in a user-customized sleep management system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flow chart showing the steps of the user-customized sleep management method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating sleep analysis result data on a visualized user interface provided by a user-customized sleep management method according to an embodiment of the present invention.
  • the'terminal' may be a wireless communication device with guaranteed portability and mobility, and may be any kind of handheld-based wireless communication device such as a smart phone, a tablet PC, or a notebook.
  • the'terminal' may be a wired communication device such as a PC that can access other terminals or servers through a network.
  • a network refers to a connection structure in which information exchange between nodes such as terminals and servers is possible, and includes a local area network (LAN), a wide area network (WAN), and the Internet (WWW). : World Wide Web), wired and wireless data networks, telephone networks, wired and wireless television networks, etc.
  • wireless data networks examples include 3G, 4G, 5G, 3GPP (3rd Generation Partnership Project), LTE (Long Term Evolution), WIMAX (World Interoperability for Microwave Access), Wi-Fi, Bluetooth communication, infrared communication, and ultrasound. Communication, Visible Light Communication (VLC), LiFi, and the like are included, but are not limited thereto.
  • VLC Visible Light Communication
  • LiFi and the like are included, but are not limited thereto.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a user-customized sleep management system according to an embodiment of the present invention.
  • the user-customized sleep management method may be implemented in the computing device 300, the user terminal 100, or the server 200 linked to the user terminal 100.
  • sleep data collection may be performed through one or more computing devices 300 and measuring devices 400.
  • the collected data analysis is performed in the server 200, and analysis result data may be provided to each user terminal 100.
  • Each of the plurality of users may perform a user-customized sleep management method through their own computing device 300.
  • the user terminal 100 may be various types of devices such as a smart phone, a tablet PC, a laptop, and a smart watch.
  • the computing device 300 may use the user terminal 100 alone, and in this case, the measuring device 400 and the stimulation providing device 500 linked to the user terminal 100 may be used.
  • the measuring device 400 for measuring a biological signal may measure an electrophysiological signal and a non-electrophysiological signal that appear when the user is sleeping. For example, during sleep, a user's electroencephalogram (EEG), electromyogram (EMG), electrocardiogram (ECG), safety level (EOG) signals, sound, body temperature, and movement signals can be measured.
  • EEG electroencephalogram
  • EMG electromyogram
  • ECG electrocardiogram
  • EOG safety level
  • the measuring device 400 may include a measuring module for each bio-signal to be measured.
  • the stimulation providing device 500 for providing customized stimulation may provide a stimulation including one or more of sound, vibration, or light to the user in order to alleviate the detected sleep disorder.
  • the optimal stimulation (sound, light, stimulation using an ultrasonic humidifier, vibration, temperature/humidity, electrical stimulation, etc.) can be presented to the user.
  • the breathing passages upper airways
  • oxygen supply to the brain is not smooth, so the quality of sleep is lowered.
  • by spraying fine water particles into the nose using the ultrasonic humidifier sensor module an effect of widening the upper airway can be obtained, and thus oxygen supply to the brain can be facilitated.
  • the stimulation providing device 500 may include a stimulation providing module for each type of stimulation to be provided.
  • the user's sleep state is evaluated in real time to see if the sleep disorder has been relieved. If the symptoms of sleep disorder have not been alleviated, the intensity of stimulation is adjusted again in consideration of the characteristics of each user.
  • the measurement device 400 and the stimulation providing device 500 may be connected to the user terminal 100 using a communication module to configure a user-customized sleep management system.
  • the user terminal 100 is a personalization device such as a mobile phone or a tablet PC, and the measurement device 400 and the stimulation providing device 500 use short-range communication such as Bluetooth, Wi-Fi, and zigbee in the form of a mobile accessory. It may be used in conjunction with the user terminal 100.
  • the biosignal measured by the measurement device 400 is transmitted to the server 200 through the user terminal 100 and analyzed by the server 200, and the analyzed result is transmitted to the user terminal 100 and displayed again.
  • the user-customized stimulus may also be transmitted from the server 200 to the stimulus providing device 500 through the user terminal 100 and then provided to the user.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a user terminal in a user-customized sleep management system according to an embodiment of the present invention.
  • the user terminal 100 of the user-customized sleep management system may include a communication module 110, a memory 120, a processor 130, a database 140, and an input module 150.
  • the communication module 110 communicates data with the connected user terminal 100 and the linked server 200, respectively.
  • the communication module 110 may be a device including hardware and software necessary for transmitting and receiving a signal such as a control signal or a data signal through a wired or wireless connection with another network device.
  • a user customized sleep management program is stored in the memory 120.
  • the customized sleep management program collects bio-signals through a computing device, generates user sleep data by performing a pre-processing process on the collected bio-signals, and classifies sleep stages through a sleep analysis model by inputting user sleep data. , It is possible to detect a sleep disorder appearing in each of the classified sleep stages, and provide a user-customized stimulus to alleviate the detected sleep disorder.
  • the memory 120 stores various types of data generated in the process of executing an operating system for driving the user-customized sleep management server 200 or a user-customized sleep management program.
  • the memory 120 collectively refers to a nonvolatile storage device that continuously maintains stored information even when power is not supplied, and a volatile storage device that requires power to maintain the stored information.
  • the processor 130 executes a program stored in the memory 140, but controls the entire process according to the execution of the user-customized sleep management program. Each operation performed by the processor 130 will be described in more detail later.
  • the processor 130 may include all types of devices capable of processing data. For example, it may refer to a data processing device embedded in hardware having a circuit that is physically structured to perform a function represented by a code or command included in a program. As an example of the data processing device built into the hardware as described above, a microprocessor, a central processing unit (CPU), a processor core, a multiprocessor, and an application-specific application-specific device (ASIC) Integrated circuit) and processing devices such as a field programmable gate array (FPGA) may be covered, but the scope of the present invention is not limited thereto.
  • a microprocessor a central processing unit (CPU), a processor core, a multiprocessor, and an application-specific application-specific device (ASIC) Integrated circuit
  • ASIC application-specific application-specific device
  • FPGA field programmable gate array
  • the database 140 stores or provides data necessary for a user-customized sleep management system under the control of the processor 130.
  • electrophysiological signals including EEG signals, non-electrophysiological signals including motion, sound, body temperature, etc.
  • data of specific frequency domains that have passed through a preprocessor can be stored and classified in a user-customized sleep management system. Data on one sleep stage, sleep disorders, sleep analysis data, and user-specific stimuli may be stored.
  • the database 140 may be included as a separate component from the memory 140 or may be built in a partial area of the memory 140.
  • the server 200 may include a communication module, a memory, a processor, a database, and an input module, and the configuration and contents may be the same as the user terminal.
  • the user-customized sleep management method may be performed by the server 200, the computing device 300, or the user terminal 100.
  • FIG. 3 is a flow chart showing the steps of the user-customized sleep management method according to an embodiment of the present invention.
  • the processor 130 collects a bio-signal through the computing device (S110).
  • the biological signal may include one or more of an electrophysiological signal (EEG, EOG, EMG, ECG) or a non-electrophysiological signal (sound, body temperature, movement).
  • the computing device is a human-computer interface device and may include a user terminal 100, a measurement device 400, and a stimulation providing device 500.
  • the user terminal may receive a bio-signal measured through the measuring device 400, and a user-customized stimulus may be provided through the stimulus providing device 500.
  • the biosignal may include a biosignal measured from an awake state before sleep, and may include a biosignal measured in real time according to a sleep stage and a sleep disorder after sleep starts.
  • the processor 130 generates user sleep data by performing a preprocessing process on the collected bio-signals (S120).
  • the processor 130 may perform a pre-processing process such as removing unnecessary noise for analyzing the corresponding signal from the measured bio-signal and filtering it into a specific frequency band. For example, in order to analyze the corresponding signal from the measured EEG data, unnecessary noise can be removed, and a preprocessing process such as filtering in a specific frequency domain (delta wave, theta wave, alpha wave, beta wave, gamma wave) can be performed. .
  • the processor 130 classifies sleep stages through a sleep analysis model by inputting user sleep data as input, and detects sleep disorders appearing in the classified sleep stages.
  • the sleep analysis model uses machine learning algorithms such as Support Vector Machine, Autoencoder, Convolution Neural Network, and Recurrent Neural Network. Sleep disturbances that may appear in the sleep phase by analyzing and classifying the user's sleep phase in real time based on information such as the frequency of the sleep phase, and using a machine learning algorithm based on the classified sleep phase and the user's biological signal. Can be analyzed and detected in real time.
  • machine learning algorithms such as Support Vector Machine, Autoencoder, Convolution Neural Network, and Recurrent Neural Network.
  • the measured EEG signals can be additionally analyzed to detect sleep disturbances that may occur according to the classified sleep stages Wake, NREM1, NREM2, NREM3, and REM.
  • a sleep disorder of a user in real time by simultaneously using the pre-processed EMG, ECG, safety signal, and feature extracted sound, body temperature, and motion signals.
  • Typical sleep disorders by sleep stage include insomnia in alpha/beta waves (Wake), teething in theta wave (NREM1) stage, sleep apnea in K complex (NREM2), sleepwalking in delta wave (NREM3), night terrorism, theta wave/beta.
  • REM there are restless legs syndrome and behavioral disorders.
  • the processor 130 may generate sleep analysis result data and provide it to the computing device (S140).
  • the processor 130 generates sleep analysis result data including one or more of a sleep stage, a sleep disorder, a sleep stage time, whether a sleep disorder is detected, quality of life data, a user-customized stimulus type, or a user-customized stimulus intensity, and sleep analysis
  • the resulting data may be provided to the computing device through a visualized user interface.
  • the processor 130 receives user information including one or more of age, gender, height, and weight, and calibrates the user sleep data in order to correct a difference in biosignals for each user based on the user information.
  • user information including one or more of age, gender, height, and weight
  • calibrates the user sleep data in order to correct a difference in biosignals for each user based on the user information.
  • the characteristics of the brain signals vary for each sleep phase depending on the characteristics of the user's age and gender, so the typical frequency band, amplitude, power spectrum, and sleep spindle density for each sleep phase, which are characteristic of brain signals. (Sleep spindle density), sleep spindle duration, etc. can be considered as calibration targets.
  • the processor 130 may provide a user-customized stimulation to alleviate the detected sleep disorder (S150).
  • the processor 130 may provide a stimulus including one or more of sound, vibration, or light to the user in order to alleviate the detected sleep disorder.
  • the optimal stimulation sound, light, stimulation using an ultrasonic humidifier, vibration, temperature/humidity, electrical stimulation, etc.
  • the breathing passages upper airways
  • oxygen supply to the brain is not smooth, so the quality of sleep is lowered.
  • auditory stimulation is effective for insomnia
  • visual stimulation and auditory stimulation are effective for sleep hallucinations
  • electrical stimulation and vibration stimulation are effective for sleep paralysis
  • temperature/humidity is effective for jet lag, shift work disorder, and restless legs syndrome.
  • Stimulation used and electrical stimulation are effective
  • electrical stimulation, visual stimulation, and auditory stimulation are effective for sleepwalking and night terror
  • electrical stimulation is effective for nocturia
  • electrical stimulation, visual stimulation, and auditory stimulation are effective for REM sleep behavior disorder.
  • the processor 130 evaluates the sleep state of the user to see if the sleep disorder has been alleviated in real time. If the symptoms of the sleep disorder have not been alleviated, the intensity of stimulation can be adjusted again in consideration of the characteristics of each user. It is also possible to adjust the intensity of stimulation according to the state of the user in consideration of the fact that the intensity of the optimal stimulus required to alleviate the sleep disorder varies according to characteristics such as the user's age and gender.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating sleep analysis result data on a visualized user interface provided by a user-customized sleep management method according to an embodiment of the present invention.
  • sleep stages by sleep time can be displayed as a graph. Sleep stages can be classified into Wake, NREM1, NREM2, NREM3, and REM.
  • the detected sleep disorder can be displayed in a graph along with the degree by using the pre-processed EMG, ECG, safety signal, and feature extracted sound, body temperature, and motion signals simultaneously.
  • Typical sleep disorders by sleep stage include insomnia in alpha/beta waves (Wake), teething in theta wave (NREM1) stage, sleep apnea in K complex (NREM2), sleepwalking in delta wave (NREM3), night terrorism, theta wave/beta. In REM, there are restless legs syndrome and behavioral disorders.
  • the optimal stimulation sound, light, stimulation using an ultrasonic humidifier, vibration, temperature/humidity, electrical stimulation, etc.
  • the breathing passages upper airways
  • oxygen supply to the brain is not smooth, so the quality of sleep is lowered.
  • by spraying fine water particles into the nose using the ultrasonic humidifier sensor module an effect of widening the upper airway can be obtained, and thus oxygen supply to the brain can be facilitated.
  • it is possible to improve the quality of sleep by alleviating the symptoms of sleep disorders in users with sleep apnea.
  • auditory stimulation is effective for insomnia
  • visual stimulation and auditory stimulation are effective for sleep hallucinations
  • electrical stimulation and vibration stimulation are effective for sleep paralysis
  • temperature/humidity is effective for jet lag, shift work disorder, and restless legs syndrome.
  • Stimulation used and electrical stimulation are effective
  • electrical stimulation, visual stimulation, and auditory stimulation are effective for sleepwalking and night terror
  • electrical stimulation is effective for nocturia
  • electrical stimulation, visual stimulation, and auditory stimulation are effective for REM sleep behavior disorder.
  • Sleep quality can be assessed through several criteria. Sleep evaluation indicators are: Time to sleep, Wake after sleep onset, Total sleep time, duration of deep sleep (NREM3), and sleep. And sleep efficiency. Also, how to relieve the symptoms of sleep disorders is one of the important criteria for quality of sleep. Therefore, based on these indicators, the user's sleep quality is evaluated.
  • the present invention simultaneously analyzes electrophysiological signals including brain waves and non-electrophysiological signals including motion and sound to detect accurate sleep stages and various sleep disorders in real time, and provides user-customized optimal stimulation according to sleep disorders. By doing so, it is possible to effectively improve the quality of sleep.
  • the method according to an embodiment of the present invention may be implemented in the form of a recording medium including instructions executable by a computer, such as a program module executed by a computer.
  • Computer-readable media can be any available media that can be accessed by a computer, and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. Further, the computer-readable medium may include a computer storage medium. Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data.

Abstract

본 발명은 사용자 맞춤형 수면 관리 시스템에 의해 수행되는 사용자 맞춤형 수면 관리 방법으로, 컴퓨팅 장치를 통해 생체 신호를 수집하는 단계; 수집된 생체 신호에 전처리 프로세스를 수행하여 사용자 수면 데이터를 생성하는 단계; 사용자 수면 데이터를 입력으로 하여 수면 분석 모델을 통해 수면 단계를 분류하고, 분류된 수면 단계별로 나타나는 수면 장애를 검출하는 단계; 및 검출된 수면 장애를 완화하기 위한 사용자 맞춤형 자극을 제공하는 단계;를 포함하는 것이다. 생체 신호는 전기생리학적 신호(EEG, EOG, EMG, ECG) 또는 비 전기생리학적 신호(소리, 체온, 움직임) 중 하나 이상을 포함하는 것이다.

Description

사용자 맞춤형 수면 관리 방법 및 시스템
본 발명은 수면의 질을 향상시키기 위하여 수면 단계에 따른 수면 장애를 검출하고 이를 완화하기 위한 최적의 자극을 제시하고 조절하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는 기계 학습을 기반으로 하여 수면 중 사용자의 생체 신호를 활용하여 수면 단계와 이에 따른 수면 장애를 분류하고, 사용자 맞춤형 최적 자극을 제시하여 해당 수면 장애를 효과적으로 완화시킴으로써 수면의 질을 향상시키는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
휴먼-컴퓨터 인터페이스는 다양한 두뇌 활동 시 발생하는 뇌 신호를 분석하여 사용자 의도를 인식하고 이를 통해 외부 장치를 제어하는 기술이다. 사용자는 휴먼-컴퓨터 인터페이스를 통해 근육을 사용하지 않아도 컴퓨터 또는 기계들을 제어할 수 있다. 휴먼-컴퓨터 인터페이스는 사고나 질병에 의해 운동신경 장애가 있는 환자들의 움직임을 보조해 주기 위한 장치 개발에 주로 이용되었고, 최근에는 수면 장애 관련 연구를 포함한 다양한 분야에서도 휴먼-컴퓨터 인터페이스를 적용하기 위한 연구가 진행되고 있다.
수면은 몸의 생체 리듬을 유지하고 신체의 회복 기능을 높이는 중요한 활동이다. 특히 수면 중 뇌에서 분비되는 멜라토닌은 항산화 작용과 노화 방지뿐 아니라 수면 리듬을 조절하여 항암 작용, 혈압 조절 및 스트레스 완화를 통해 면역력을 높이는 작용을 한다. 이처럼 질 높은 수면은 건강한 삶을 유지하기 위하여 반드시 필요하다. 하지만 2016년 경제협력 기구(OECD)의 발표에 따르면 '국가별 일 평균 수면 시간 조사'에서 한국은 7시간 41분으로 최하위를 기록하였다. 이는 평균(8시간 22분)보다 41분 부족한 수치이며, 직장인은 그보다 훨씬 더 낮은 6시간 6분을 기록했다. 또한, 2013년 국민건강보험공단의 발표에 따르면 수면 장애 진료 환자의 수 역시 급증하고 있다. 수면이 부족하거나 수면의 질이 좋지 않을 경우 생체 리듬이 깨지고 면역력 저하로 이어지기 쉬우며, 이러한 수면 장애의 예로는 불면증(Insomnia), 수면과다증(Hypersomnia), 수면 무호흡증(Sleep apnea), 몽유병(Somnambulism)이 있다. 따라서 수면 장애를 완화함으로서 수면의 질을 향상시키기 위한 다양한 방법이 요구된다.
수면 장애를 치료하는 방법에는 대표적으로 약물치료와 자극 치료가 있다. 수면 장애 중 불면증을 치료하기 위한 약물로는 졸피뎀, 할시온, 아티반, 디아제팜 등이 있고, 코골이나 수면 무호흡증을 치료하기 위한 약물로는 아토목세닌과 옥시부티닌 등이 사용된다. 하지만 이러한 약물치료는 수면 장애에 대한 일시적인 대안일 뿐 2~3주 이상 장기 복용할 경우 내성이 생겨 효과를 보기 어렵고, 복용을 중단할 경우 오히려 그 증상이 더 심해지기도 한다는 한계점을 가지고 있다. 따라서 수면 장애를 완화하기 위한 대안으로 자극 치료가 새롭게 떠오르고 있다. 청각, 시각, 후각 등의 감각 자극을 사용한 치료는 실제 생활에서 일반인이 비교적 쉽게 사용할 수 있고, 상대적으로 부작용이 덜하다는 장점이 있다. 하지만 기존의 수면 장애를 검출하여 이를 완화하는 기술들은 특정 수면 장애를 검출하여 알림 서비스를 제공하거나 혹은 그에 알맞은 자극만을 제시해주었다. 이러한 기술들은 수면 중 수면의 질을 저하시키는 다양한 수면 장애를 동시에 검출하지 못했기 때문에 이러한 기술의 적용이 수면의 질 향상으로 이어지지 못한다는 한계점을 가지고 있었다. 또한, 수면 장애의 검출에 뇌전도 혹은 근전도 신호 등 특정 생체 신호만을 사용함으로써 수면 장애와 관련된 특징을 정확히 추출하지 못했으므로 수면 장애를 정확히 검출했다고 보기에도 어려움이 따른다.
기본적으로 수면은 크게 Non-Rapid Eye Movement(NREM) 수면 및 Rapid Eye Movement(REM) 수면으로 구성된다. NREM 수면은 급속 동공 운동이 일어나지 않는 단계이며, 다시 세 단계로 나누어진다. 1단계(NREM1)는 수면과 각성 사이의 단계이다. 1단계 수면 동안 뇌파와 근육의 활동이 느려지기 시작하고 이때의 대표적인 뇌파는 세타파(4~7Hz)이다. 2단계(NREM2)는 얕은 잠을 자는 단계이며 이 단계에서는 세타파와 함께 수면 스핀들(Sleep spindle) 및 K-복합체(K-complex)가 두드러지게 나타난다. 수면 스핀들(12~14Hz)과 K-복합체는 외부 자극에 대한 신체의 반응을 억제하고 수면을 보호하는 역할을 한다. 3단계(NREM3)는 깊은 잠을 자는 단계이며 서파 수면(Slow wave sleep)으로도 알려져 있다. 이 단계 동안 신체는 외부 환경에 덜 민감하게 반응하며 대표적인 뇌파는 델타파(0.5~4Hz)이다. 델타파의 빈도에 따라 3단계와 4단계로 나누기도 한다. REM 수면은 급속 동공 운동이 일어나는 단계이며, 이 단계에서 일반적으로 꿈을 꾸게 된다. 이때의 뇌파는 깨어있는 상태와 비슷하게 나타난다. 수면 장애는 수면 중 지속적으로 나타나는 것이 아니라, 수면의 특정 단계에서 특정 장애가 나타난다. 따라서 근본적인 사용자의 수면의 질 향상을 위해 각 수면 단계를 정확히 분류한 후, 해당 수면 단계에서 나타날 수 있는 수면 장애를 검출하여 이를 완화시킬 수 있는 최적의 자극을 제안하는 방법이 필요하다.
기존 발명들에서는 한 가지 수면 장애만 검출하였다는 점에서 한계점을 가지며, 전기생리학적 신호를 측정하지 않고 수면 중 사용자의 비 전기생리학적 신호만으로 수면 상태 및 수면 장애 발생 여부를 판단하고 기계 학습을 사용하지 않았기 때문에 정확한 수면 단계 측정 및 수면 장애 검출의 정확도가 떨어진다는 단점이 있다. 또한, 한 사람이 여러 가지 수면 장애를 가질 수 있기 때문에 수면 단계에 따른 수면 장애를 정확히 검출하여 이를 효과적으로 완화할 수 있는 기계 학습 기반의 사용자 맞춤형 최적 자극을 제시할 필요가 있다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따라 뇌파를 포함하는 전기생리학적 신호 및 움직임, 소리를 포함하는 비 전기생리학적 신호를 동시에 분석하여 실시간으로 정확한 수면 단계와 다양한 수면 장애를 검출하고, 수면 장애에 따른 사용자 맞춤형 최적 자극을 제공하는 것에 목적이 있다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제 1측면에 따른 시스템에 의해 수행되는 사용자 맞춤형 수면 관리 시스템에 의해 수행되는 사용자 맞춤형 수면 관리 방법은, 컴퓨팅 장치를 통해 생체 신호를 수집하는 단계; 수집된 생체 신호에 전처리 프로세스를 수행하여 사용자 수면 데이터를 생성하는 단계; 사용자 수면 데이터를 입력으로 하여 수면 분석 모델을 통해 수면 단계를 분류하고, 분류된 수면 단계별로 나타나는 수면 장애를 검출하는 단계; 및 검출된 수면 장애를 완화하기 위한 사용자 맞춤형 자극을 제공하는 단계;를 포함하는 것이다. 생체 신호는 전기생리학적 신호(EEG, EOG, EMG, ECG) 또는 비 전기생리학적 신호(소리, 체온, 움직임) 중 하나 이상을 포함하는 것이다.
상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제 2측면에 따른 사용자 맞춤형 수면 관리 시스템은 생체 신호를 측정하는 측정 모듈을 적어도 하나 이상 포함하는 측정 장치; 사용자에 대하여 자극을 제공하는 자극 제공 모듈을 적어도 하나 이상 포함하는 자극 제공 장치; 측정 장치를 통해 생체 신호를 수집하고, 수집된 생체 신호의 분석에 의해 분류된 수면 단계에서의 수면 장애의 완화를 위해 사용자 맞춤형 자극을 자극 제공 장치를 통해 제공하는 컴퓨팅 장치를 포함한다. 컴퓨팅 장치는 사용자 맞춤형 수면 관리 프로그램이 저장된 메모리; 메모리에 저장된 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함한다. 프로세서는 프로그램의 실행에 의해, 측정 장치를 통해 측정된 생체 신호를 수집하고, 수집된 생체 신호에 전처리 프로세스를 수행하여 생성된 사용자 수면 데이터가 수면 분석 모델에 입력되어 수면 장애 정보가 출력되도록 하고, 수면 장애 정보에 매칭되는 사용자 맞춤형 자극이 자극 제공 장치를 통해 제공되도록 한다. 생체 신호는 전기생리학적 신호(EEG, EOG, EMG, ECG) 또는 비 전기생리학적 신호(소리, 체온, 움직임) 중 하나 이상을 포함하는 것이다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 전기생리학적 신호와 비 전기생리학적 신호를 동시에 분석하여 수면단계 및 수면장애를 정확하게 판단할 수 있다.
또한 각 수면 장애를 효과적으로 완화시킬 수 있는 최적의 자극을 제시하고, 사용자의 수면 상태를 지속적으로 측정함으로서 자극의 세기를 조절하는 것이 가능하다.
사용자의 수면 단계와 수면 장애를 실시간으로 분석하여 그에 맞는 사용자 맞춤형 최적 자극을 제시하고 자극의 세기를 조절하기 때문에, 기존 기술보다 효과적으로 수면의 질을 향상시키는 것이 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 수면 관리 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 수면 관리 시스템에서 사용자 단말의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 수면 관리 방법의 진행 단계를 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 수면 관리 방법에서 제공하는 시각화된 사용자 인터페이스상의 수면 분석 결과 데이터를 도시한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에서 '단말'은 휴대성 및 이동성이 보장된 무선 통신 장치일 수 있으며, 예를 들어 스마트 폰, 태블릿 PC 또는 노트북 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치일 수 있다. 또한, '단말'은 네트워크를 통해 다른 단말 또는 서버 등에 접속할 수 있는 PC 등의 유선 통신 장치인 것도 가능하다. 또한, 네트워크는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷 (WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다.
무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스 통신, 적외선 통신, 초음파 통신, 가시광 통신(VLC: Visible Light Communication), 라이파이(LiFi) 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
이하의 실시예는 본 발명의 이해를 돕기 위한 상세한 설명이며, 본 발명의 권리 범위를 제한하는 것이 아니다. 따라서 본 발명과 동일한 기능을 수행하는 동일 범위의 발명 역시 본 발명의 권리 범위에 속할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 수면 관리 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
사용자 맞춤형 수면 관리 방법은 컴퓨팅 장치(300), 사용자단말(100) 또는 사용자 단말(100)에 연동된 서버(200)에서 실시될 수 있다. 사용자 맞춤형 수면 관리 방법에서 수면 데이터 수집은 하나 이상의 컴퓨팅 장치(300) 및 측정장치(400)를 통해 이루어질 수 있다. 수집된 데이터 분석은 서버(200)에서 이루어지고, 분석 결과 데이터가 각각의 사용자 단말(100)에 제공 될 수 있다. 복수의 사용자는 각각 자신의 컴퓨팅 장치(300)를 통해 사용자 맞춤형 수면 관리 방법을 실시할 수 있다.
사용자 단말(100)은 스마트폰, 태블릿PC, 랩탑, 스마트워치 등 다양한 형태의 장치일 수 있다. 컴퓨팅 장치(300)는 사용자 단말(100)이 단독으로 활용될 수도 있고, 이 경우 사용자 단말(100)에 연동된 측정 장치(400) 및 자극 제공 장치(500)를 활용할 수 있다.
생체신호 측정을 위한 측정 장치(400)는 사용자가 수면 중일 때 나타나는 전기생리학적 신호와 비 전기생리학적 신호를 측정할 수 있다. 예를 들어, 수면 중 사용자의 뇌전도(EEG), 근전도(EMG), 심전도(ECG), 안전도(EOG) 신호와 소리, 체온, 움직임 신호를 측정할 수 있다. 측정 장치(400)는 측정하기 위한 생체 신호별로 각각 측정 모듈을 포함할 수 있다.
사용자 맞춤형 자극 제공을 위한 자극 제공 장치(500)는 검출된 수면 장애를 완화하기 위해 소리, 진동 또는 빛 중 하나 이상을 포함하는 자극을 사용자에게 제공할 수 있다.
검출된 수면 장애에 따라 사용자에게 맞는 최적의 자극(소리, 빛, 초음파 가습기를 이용한 자극, 진동, 온도/습도, 전기 자극 등)을 제시할 수 있다. 예를 들어, 코골이나 이갈이, 심한 경우 수면 무호흡증이 발생하는 사람의 경우 비강과 부비동 등 숨쉬는 통로(상기도)가 좁아져 뇌에 산소 공급이 원활하지 못하게 되므로 수면의 질이 낮아진다. 이 때, 초음파 가습기 센서 모듈을 이용하여 코 내부에 미세한 물 입자를 분사하면 상기도를 넓혀주는 효과를 얻을 수 있고, 이에 따라 뇌에 산소 공급이 원활하게 될 수 있다. 결과적으로 수면 무호흡증인 사용자의 수면 장애 증상을 완화시켜 수면의 질을 높여줄 수 있다. 자극 제공 장치(500)는 제공하기 위한 자극 종류별로 각각 자극 제공 모듈을 포함할 수 있다.
자극이 제시된 후, 실시간으로 수면 장애가 완화되었는지 사용자의 수면 상태를 평가한다. 만약 수면 장애 증상이 완화되지 않았다면 사용자별 특성을 고려하여 자극의 세기를 다시 조절한다.
또한 통신모듈을 이용하여 측정 장치(400) 및 자극 제공 장치(500)가 사용자 단말(100)에 연결되어 사용자 맞춤형 수면 관리 시스템이 구성될 수도 있다. 예를 들어 사용자 단말(100)은 휴대폰, 태블릿 PC와 같은 개인화 기기이며, 측정 장치(400) 및 자극 제공 장치(500)는 모바일 액세서리와 같은 형태로 블루투스, 와이파이, zigbee 등의 근거리 통신을 이용하여 사용자 단말(100)에 연동되어 사용될 수 있다. 이 경우 측정 장치(400)에서 측정된 생체신호는 사용자 단말(100)을 통해 서버(200)로 전송되어 서버(200)에서 분석되고, 분석된 결과는 다시 사용자 단말(100)에 전송되어 표시되고, 사용자 맞춤형 자극 또한 서버(200)에서 사용자 단말(100)을 거쳐 자극 제공 장치(500)로 전송된 후 사용자에게 제공될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 수면 관리 시스템에서 사용자 단말의 구성을 도시한 블록도이다.
도시된 바와 같이 사용자 맞춤형 수면 관리 시스템의 사용자 단말(100)는 통신 모듈(110), 메모리(120), 프로세서(130), 데이터베이스(140) 및 입력모듈(150)을 포함할 수 있다.
통신모듈(110)은 접속된 사용자 단말(100) 및 연동된 서버(200)와 각각 데이터를 통신한다. 통신모듈(110)은 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다.
메모리(120)에는 사용자 맞춤형 수면 관리 프로그램이 저장된다. 사용자 맞춤형 수면 관리 프로그램은 컴퓨팅 장치를 통해 생체 신호를 수집하고, 수집된 생체 신호에 전처리 프로세스를 수행하여 사용자 수면 데이터를 생성하고, 사용자 수면 데이터를 입력으로 하여 수면 분석 모델을 통해 수면 단계를 분류하고, 분류된 수면 단계별로 나타나는 수면 장애를 검출하고, 검출된 수면 장애를 완화하기 위한 사용자 맞춤형 자극을 제공할 수 있다.
이러한 메모리(120)에는 사용자 맞춤형 수면 관리 서버(200)의 구동을 위한 운영 체제나 사용자 맞춤형 수면 관리 프로그램의 실행 과정에서 발생되는 여러 종류의 데이터가 저장된다.
이때, 메모리(120)는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지하는 비휘발성 저장장치 및 저장된 정보를 유지하기 위하여 전력이 필요한 휘발성 저장장치를 통칭하는 것이다.
프로세서(130)는 메모리(140)에 저장된 프로그램을 실행하되, 사용자 맞춤형 수면 관리프로그램의 실행에 따르는 전체 과정을 제어한다. 프로세서(130)가 수행하는 각각의 동작에 대해서는 추후 보다 상세히 살펴보기로 한다.
이러한 프로세서(130)는 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이 크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
데이터베이스(140)는 프로세서(130)의 제어에 따라, 사용자 맞춤형 수면 관리시스템에 필요한 데이터를 저장 또는 제공한다. 예를 들어 뇌전도 신호를 포함하는 전기생리학적 신호와 움직임, 소리, 체온 등을 포함하는 비 전기생리학적 신호, 전처리 프로세서를 거친 특정 주파수 영역의 데이터가 저장될 수 있고, 사용자 맞춤형 수면 관리시스템에서 분류한 수면 단계, 수면 장애, 수면 분석 데이터, 사용자 맞춤형 자극에 대한 데이터가 저장될 수도 있다. 데이터베이스(140)는 메모리(140)와는 별도의 구성 요소로서 포함되거나, 또는 메모리(140)의 일부 영역에 구축될 수도 있다.
서버(200)은 통신 모듈, 메모리, 프로세서, 데이터베이스 및 입력모듈을 포함할 수 있으며 구성 및 내용은 사용자 단말과 동일할 수 있다. 사용자 맞춤형 수면 관리 방법은 서버(200)에서 수행 될 수도 있고, 컴퓨팅 장치(300)에서 수행되거나, 사용자 단말(100)에서 수행될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 수면 관리 방법의 진행 단계를 도시한 흐름도이다.
프로세서(130)는 컴퓨팅 장치를 통해 생체 신호를 수집한다(S110). 생체 신호는 전기생리학적 신호(EEG, EOG, EMG, ECG) 또는 비 전기생리학적 신호(소리, 체온, 움직임) 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
컴퓨팅 장치는 휴먼-컴퓨터 인터페이스 장치로 사용자 단말(100) 및 측정 장치(400) 및 자극 제공 장치(500)를 포함할 수 있다. 사용자 단말은 상기 측정 장치(400)를 통해 측정된 생체 신호를 수신하고, 사용자 맞춤형 자극은 상기 자극 제공 장치(500)를 통해 제공되는 것일 수 있다.
생체 신호는 수면 전의 깨어있는 상태부터 측정된 생체 신호를 포함하고, 수면이 시작된 이후 수면 단계와 수면 장애에 따라 실시간으로 측정한 생체 신호를 포함하는 것일 수 있다.
프로세서(130)는 수집된 생체 신호에 전처리 프로세스를 수행하여 사용자 수면 데이터를 생성한다(S120). 프로세서(130)는 측정된 생체 신호에서 해당 신호를 분석하는데 불필요한 잡음을 제거하고, 특정 주파수 대역으로 필터링하는 등의 전처리 과정을 진행할 수 있다. 예를 들어, 측정된 뇌전도 데이터에서 해당 신호를 분석하기 위해 불필요한 잡음을 제거하고, 특정 주파수 영역(델타파, 세타파, 알파파, 베타파, 감마파)으로 필터링하는 등의 전처리 과정을 진행할 수 있다.
프로세서(130)는 사용자 수면 데이터를 입력으로 하여 수면 분석 모델을 통해 수면 단계를 분류하고, 분류된 수면 단계별로 나타나는 수면 장애를 검출한다.
수면 분석 모델은 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 오토 인코더(Autoencoder), 합성곱 신경망(Convolution Neural Network), 순환 신경망(Recurrent Neural Network)등의 기계 학습 알고리즘을 이용하여 각 수면 단계의 시작 시점, 해당 수면 단계의 주파수 등의 정보를 바탕으로 사용자의 수면 단계를 실시간으로 분석 및 분류하고, 분류된 수면 단계와 사용자의 생체신호를 바탕으로 기계 학습 알고리즘을 이용하여 해당 수면 단계에서 나타날 수 있는 수면 장애를 실시간으로 분석 및 검출할 수 있다.
분류된 수면 단계인 Wake, NREM1, NREM2, NREM3, REM에 따라 발생할 수 있는 수면 장애를 검출하기 위해 측정된 뇌전도 신호를 추가적으로 분석할 수 있다. 또한, 전처리 된 근전도, 심전도, 안전도 신호와 특징추출 된 소리, 체온, 움직임 신호를 동시에 이용하여 실시간으로 사용자의 수면 장애를 검출할 수 있다. 대표적인 수면 단계 별 수면 장애로는 알파파/베타파(Wake) 상태에서 불면증, 세타파(NREM1) 단계에서 이갈이, K복합체(NREM2) 에서 수면 무호흡증, 델타파(NREM3) 에서 몽유병, 야경증, 세타파/베타파(REM)에서 하지 불안 증후군, 행동 장애 등이 있다.
프로세서(130)는 수면 분석 결과 데이터를 생성하고 컴퓨팅 장치에 제공할 수 있다(S140).
프로세서(130)는 수면 단계, 수면 장애, 수면 단계별 시간, 수면 장애 검출 여부, 수명의 질 데이터, 사용자 맞춤형 자극 종류 또는 사용자 맞춤형 자극 세기 중 하나 이상을 포함하는 수면 분석 결과 데이터를 생성하고, 수면 분석 결과 데이터를 시각화된 사용자 인터페이스를 통해 컴퓨팅 장치에 제공할 수 있다.
프로세서(130)는 사용자 수면 데이터 외에 나이, 성별, 키, 체중 중 하나 이상을 포함하는 사용자 정보를 수신하고, 상기 사용자 정보에 기초하여 사용자별 생체 신호의 차이를 보정하기 위해 사용자 수면 데이터를 캘리브레이션 할 수 있다. 이 때 사용자의 나이, 성별 등의 특성에 따라 수면 단계마다 뇌 신호의 특징이 달라지므로 뇌 신호의 특징인 수면 단계별 대표적인 주파수의 대역, 진폭(Amplitude), 파워 스펙트럼(Power spectrum), 수면 스핀들의 밀도(Sleep spindle density), 수면 스핀들의 지속 기간(Sleep spindle duration) 등을 캘리브레이션 대상으로 고려할 수 있다.
프로세서(130)는 검출된 수면 장애를 완화하기 위한 사용자 맞춤형 자극을 제공할 수 있다(S150).
프로세서(130)는 검출된 수면 장애를 완화하기 위해 소리, 진동 또는 빛 중 하나 이상을 포함하는 자극을 사용자에게 제공할 수 있다. 검출된 수면 장애에 따라 사용자에게 맞는 최적의 자극(소리, 빛, 초음파 가습기를 이용한 자극, 진동, 온도/습도, 전기 자극 등)을 제시할 수 있다. 예를 들어, 코골이나 이갈이, 심한 경우 수면 무호흡증이 발생하는 사람의 경우 비강과 부비동 등 숨쉬는 통로(상기도)가 좁아져 뇌에 산소 공급이 원활하지 못하게 되므로 수면의 질이 낮아진다. 이 때, 초음파 가습기 센서 모듈을 이용하여 코 내부에 미세한 물 입자를 분사하면 상기도를 넓혀주는 효과를 얻을 수 있고, 이에 따라 뇌에 산소 공급이 원활하게 될 수 있다. 결과적으로 수면 무호흡증인 사용자의 수면 장애 증상을 완화시켜 수면의 질을 높여줄 수 있다.
그 외에도 불면증에는 청각 자극이 효과적이고, 수면성 환각에는 시각 자극, 청각 자극이 효과적이고, 수면성 마비에는 전기 자극, 진동 자극이 효과적이고, 시차증, 교대 근무 장애, 하지 불안 증후군에는 온도/습도를 이용한 자극, 전기 자극이 효과적이고, 몽유병, 야경증에는 전기 자극, 시각 자극, 청각 자극이 효과적이며, 야뇨증에는 전기 자극 효과적이고, 렘수면 행동 장애에는 전기 자극, 시각 자극, 청각 자극이 효과적이다.
프로세서(130)는 자극이 제시된 후, 실시간으로 수면 장애가 완화되었는지 사용자의 수면 상태를 평가한다. 만약 수면 장애 증상이 완화되지 않았다면 사용자별 특성을 고려하여 자극의 세기를 다시 조절할 수 있다. 사용자의 나이, 성별 등의 특성에 따라 수면 장애를 완화하기 위해 필요로 하는 최적 자극의 세기가 달라진다는 점을 고려하여 사용자의 상태에 따른 자극 세기 조절도 가능하다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 수면 관리 방법에서 제공하는 시각화된 사용자 인터페이스상의 수면 분석 결과 데이터를 도시한 도면이다.
시각화된 사용자 인터페이스 상에서는 수면시간 별 수면 단계를 그래프로 표시 가능하다. 수면 단계는 Wake, NREM1, NREM2, NREM3, REM으로 분류될 수 있다.
또한 각 수면 단계에서 측정된 뇌전도 신호 외에 전처리 된 근전도, 심전도, 안전도 신호와 특징추출 된 소리, 체온, 움직임 신호를 동시에 이용하여 검출된 수면 장애를 정도와 함께 그래프로 표시할 수 있다. 대표적인 수면 단계 별 수면 장애로는 알파파/베타파(Wake) 상태에서 불면증, 세타파(NREM1) 단계에서 이갈이, K복합체(NREM2) 에서 수면 무호흡증, 델타파(NREM3) 에서 몽유병, 야경증, 세타파/베타파(REM)에서 하지 불안 증후군, 행동 장애 등이 있다.
수면 장애의 정도가 기설정된 기준을 넘어서면 필요 자극을 제시할 수 있다. 검출된 수면 장애에 따라 사용자에게 맞는 최적의 자극(소리, 빛, 초음파 가습기를 이용한 자극, 진동, 온도/습도, 전기 자극 등)을 제시할 수 있다. 예를 들어, 코골이나 이갈이, 심한 경우 수면 무호흡증이 발생하는 사람의 경우 비강과 부비동 등 숨쉬는 통로(상기도)가 좁아져 뇌에 산소 공급이 원활하지 못하게 되므로 수면의 질이 낮아진다. 이 때, 초음파 가습기 센서 모듈을 이용하여 코 내부에 미세한 물 입자를 분사하면 상기도를 넓혀주는 효과를 얻을 수 있고, 이에 따라 뇌에 산소 공급이 원활하게 될 수 있다. 결과적으로 수면 무호흡증인 사용자의 수면 장애 증상을 완화시켜 수면의 질을 높여줄 수 있다.
그 외에도 불면증에는 청각 자극이 효과적이고, 수면성 환각에는 시각 자극, 청각 자극이 효과적이고, 수면성 마비에는 전기 자극, 진동 자극이 효과적이고, 시차증, 교대 근무 장애, 하지 불안 증후군에는 온도/습도를 이용한 자극, 전기 자극이 효과적이고, 몽유병, 야경증에는 전기 자극, 시각 자극, 청각 자극이 효과적이며, 야뇨증에는 전기 자극 효과적이고, 렘수면 행동 장애에는 전기 자극, 시각 자극, 청각 자극이 효과적이다.
수면의 질은 여러 기준을 통하여 평가할 수 있다. 수면 평가 지표는 NREM1에 접어들기 까지 걸린 시간(Time to sleep), 잠이 든 후에 깨는 횟수(Wake after sleep onset), 총 수면 시간(Total sleep time), 깊은 잠(NREM3) 단계의 지속 시간, 수면 효율(Sleep efficiency) 등이 있다. 또한 수면 장애 증상을 완화시켜주는 방법 역시 수면의 질의 중요한 기준 중 하나이다. 따라서 이러한 지표들을 바탕으로 하여 사용자의 수면의 질을 평가한다.
본 발명은 뇌파를 포함하는 전기생리학적 신호 및 움직임, 소리를 포함하는 비 전기생리학적 신호를 동시에 분석하여 실시간으로 정확한 수면 단계와 다양한 수면 장애를 검출하고, 수면 장애에 따른 사용자 맞춤형 최적 자극을 제공함으로써, 효과적으로 수면의 질을 향상시키는 것이 가능하다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.
전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
[부호의 설명]
10: 시스템
100: 사용자 단말
110: 통신 모듈
120: 메모리
130: 프로세서
140: 디스플레이 모듈
150: 입력 모듈
200: 서버
300: 컴퓨팅 장치
400: 측정 장치
500: 자극 제공 장치

Claims (17)

  1. 사용자 맞춤형 수면 관리 시스템에 의해 수행되는 사용자 맞춤형 수면 관리 방법에 있어서,
    (a) 컴퓨팅 장치를 통해 생체 신호를 수집하는 단계;
    (b) 상기 수집된 생체 신호에 전처리 프로세스를 수행하여 사용자 수면 데이터를 생성하는 단계;
    (c) 상기 사용자 수면 데이터를 입력으로 하여 수면 분석 모델을 통해 수면 단계를 분류하고, 상기 분류된 수면 단계별로 나타나는 수면 장애를 검출하는 단계; 및
    (d) 상기 검출된 수면 장애를 완화하기 위한 사용자 맞춤형 자극을 제공하는 단계;를 포함하는 것이고,
    상기 생체 신호는 전기생리학적 신호(EEG, EOG, EMG, ECG) 또는 비 전기생리학적 신호(소리, 체온, 움직임) 중 하나 이상을 포함하는 것인,
    사용자 맞춤형 수면 관리 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 장치는 휴먼-컴퓨터 인터페이스 장치로 사용자 단말, 측정 장치, 및 자극 제공 장치를 포함하고,
    상기 (a)단계에서 상기 사용자 단말은 상기 측정 장치를 통해 측정된 생체 신호를 수신하고,
    상기 (d)단계에서 상기 사용자 맞춤형 자극은 상기 자극 제공 장치를 통해 제공되는 것인,
    사용자 맞춤형 수면 관리 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 (a)단계의 상기 생체 신호는 수면 전의 깨어있는 상태부터 측정된 생체 신호를 포함하고,
    수면이 시작된 이후 수면 단계와 수면 장애에 따라 실시간으로 측정한 생체 신호를 포함하는 것인,
    사용자 맞춤형 수면 관리 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 (b) 단계에서 상기 전처리 프로세스는 상기 수집된 생체 신호에 포함된 잡음을 제거하고, 주파수 필터링을 통해 수면 단계 분류를 위한 기설정된 주파수 신호 영역을 추출하는 것인,
    사용자 맞춤형 수면 관리 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 수면 분석 모델은 수면 시작 시점과 주파수 정보를 포함하는 상기 사용자 수면 데이터가 기계학습을 통해 학습되어, 수면 단계를 분류하고, 분류된 수면 단계별로 나타나는 수면 장애를 검출하는 것이고,
    서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 오토 인코더(Autoencoder), 합성곱 신경망(Convolution Neural Network) 또는 순환 신경망(Recurrent Neural Network) 중 어느 하나의 기계 학습 알고리즘을 사용하는 것인,
    사용자 맞춤형 수면 관리 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 (a) 단계는 나이, 성별, 키, 체중 중 하나 이상을 포함하는 사용자 정보를 수신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 (b) 단계는 상기 사용자 정보에 기초하여 상기 사용자 수면 데이터를 캘리브레이션 하는 단계를 더 포함하고,
    상기 (c) 단계는 상기 사용자 수면 데이터 및 상기 사용자 정보를 입력으로 상기 수면 분석 모델을 통해 수면 단계를 분류하고, 상기 분류된 수면 단계별로 나타나는 수면 장애를 검출하는 단계를 포함하는 것인,
    사용자 맞춤형 수면 관리 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 (d) 단계 이후, 수면 단계, 수면 장애, 수면 단계별 시간, 수면 장애 검출 여부, 수명의 질 데이터, 사용자 맞춤형 자극 종류 또는 사용자 맞춤형 자극 세기 중 하나 이상을 포함하는 수면 분석 결과 데이터를 생성하고, 상기 수면 분석 결과 데이터를 시각화된 사용자 인터페이스를 통해 상기 컴퓨팅 장치에 제공하는 단계를 포함하는 것인,
    사용자 맞춤형 수면 관리 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 (d) 단계 이후 상기 사용자 맞춤형 자극에 의해 변경된 수면 분석 결과 데이터를 업데이트하고, 상기 사용자 맞춤형 자극의 세기를 조절하는 단계를 더 포함하는 것인,
    사용자 맞춤형 수면 관리 방법.
  9. 사용자 맞춤형 수면 관리 시스템에 있어서,
    생체 신호를 측정하는 측정 모듈을 적어도 하나 이상 포함하는 측정 장치;
    사용자에 대하여 자극을 제공하는 자극 제공 모듈을 적어도 하나 이상 포함하는 자극 제공 장치;
    상기 측정 장치를 통해 생체 신호를 수집하고, 수집된 생체 신호의 분석에 의해 분류된 수면 단계에서의 수면 장애의 완화를 위해 사용자 맞춤형 자극을 상기 자극 제공 장치를 통해 제공하는 컴퓨팅 장치를 포함하되,
    상기 컴퓨팅 장치는 사용자 맞춤형 수면 관리 프로그램이 저장된 메모리;
    상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며,
    상기 프로세서는 상기 프로그램의 실행에 의해, 상기 측정 장치를 통해 측정된 생체 신호를 수집하고, 상기 수집된 생체 신호에 전처리 프로세스를 수행하여 생성된 사용자 수면 데이터가 수면 분석 모델에 입력되어 수면 장애 정보가 출력되도록 하고, 상기 수면 장애 정보에 매칭되는 상기 사용자 맞춤형 자극이 상기 자극 제공 장치를 통해 제공되도록 하고,
    상기 생체 신호는 전기생리학적 신호(EEG, EOG, EMG, ECG) 또는 비 전기생리학적 신호(소리, 체온, 움직임) 중 하나 이상을 포함하는 것인,
    사용자 맞춤형 수면 관리 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 장치는 사용자 단말이고,
    상기 수집된 생체 신호를 외부 서버에 전송하여 상기 사용자 수면 데이터가 생성되도록 하고, 상기 사용자 수면 데이터가 상기 외부 서버에서 동작하는 수면 분석 모델에 입력되어 수면 장애 정보가 출력되도록 하고, 상기 외부 서버에 의해 생성된 사용자 맞춤형 자극에 대한 정보를 수신하여, 상기 자극 제공 장치를 통해 제공되도록 하는 사용자 맞춤형 수면 관리 시스템.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 생체 신호는 수면 전의 깨어있는 상태부터 측정된 생체 신호 및 수면이 시작된 이후 수면 단계와 수면 장애에 따라 실시간으로 측정한 생체 신호를 포함하는 것인,
    사용자 맞춤형 수면 관리 시스템.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 전처리 프로세스는 상기 수집된 생체 신호에 포함된 잡음을 제거하고, 주파수 필터링을 통해 수면 단계 분류를 위한 기설정된 주파수 신호 영역을 추출하는 것인,
    사용자 맞춤형 수면 관리 시스템.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 수면 분석 모델은 수면 시작 시점과 주파수 정보를 포함하는 상기 사용자 수면 데이터가 기계학습을 통해 학습되어, 수면 단계를 분류하고, 분류된 수면 단계별로 나타나는 수면 장애를 검출하는 것이고,
    서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 오토 인코더(Autoencoder), 합성곱 신경망(Convolution Neural Network) 또는 순환 신경망(Recurrent Neural Network) 중 어느 하나의 기계 학습 알고리즘을 사용하는 것인,
    사용자 맞춤형 수면 관리 시스템.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 컴퓨팅 장치를 통해 나이, 성별, 키, 체중 중 하나 이상을 포함하는 사용자 정보를 수신하고,
    상기 사용자 정보에 기초하여 상기 사용자 수면 데이터를 캘리브레이션 하고,
    상기 사용자 수면 데이터 및 상기 사용자 정보를 입력으로 상기 수면 분석 모델을 통해 수면 단계를 분류하고, 상기 분류된 수면 단계별로 나타나는 수면 장애를 검출하는 단계를 포함하는 것인,
    사용자 맞춤형 수면 관리 시스템.
  15. 제 9 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 사용자 맞춤형 자극을 제공한 이후, 수면 단계, 수면 장애, 수면 단계별 시간, 수면 장애 검출 여부, 수명의 질 데이터, 사용자 맞춤형 자극 종류 또는 사용자 맞춤형 자극 세기 중 하나 이상을 포함하는 수면 분석 결과 데이터를 생성하고, 상기 수면 분석 결과 데이터를 시각화된 사용자 인터페이스를 통해 상기 컴퓨팅 장치에 제공하는,
    사용자 맞춤형 수면 관리 시스템.
  16. 제 9항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 사용자 맞춤형 자극을 제공한 이후, 상기 사용자 맞춤형 자극에 의해 변경된 수면 분석 결과 데이터를 업데이트하고, 상기 사용자 맞춤형 자극의 세기를 조절하는 것인,
    사용자 맞춤형 수면 관리 시스템.
  17. 제 1 항에 따르는 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록매체.
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CN113208630A (zh) * 2021-04-06 2021-08-06 北京脑陆科技有限公司 一种基于eeg睡眠信号的阿尔兹海默症筛查方法及系统

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