뇌파 분석을 통한 감성 치료용 정보 생성 방법 및 이에 이용되는 뇌파 분석 장치 및 감성 치료용 정보가 기록된 기록매체{recording medium for sensitivity treatment}

본 발명은 비선형 동적 이론을 이용한 뇌파 분석을 토대로 생성한 감성 치료용 정보 및 그 정보를 탑재한 기록매체에 관한 것으로서, 구체적으로는 인간의 뇌파성분을 비선형 동역학계를 이용하여 분석하고 이를 토대로 인간의 뇌파를 자극할 수 있는 다양한 자극 매체를 개발하여 뇌파를 능동적으로 변화시킴으로써 최적의 심리상태를 조성하도록 하는 뇌파 분석을 통한 감성 치료용 정보 생성 방법 및 이에 이용되는 뇌파 분석 장치 및 감성 치료용 정보가 기록된 기록매체에 관한 것이다.

더욱 상세하게는 복잡한 뇌파(뇌전위)를 세분하고 정밀하게 분석하여 동일한 신호의 형태로 정보를 변경하여 기존의 단순한 신호 음에 의한 뇌파 자극의 형태에서 탈피하여 멜로디나 리듬을 가진 청각 정보와 색상과 형태를 가진 시각 정보를 제공함으로써 인간의 감성을 조절하고 집중력 증진 및 수면촉진 등과 같은 의도적인 행위에 보조적 역할을 수행하게 하여 최적의 심리 상태를 조성하도록 한 뇌파 분석을 통한 감성 치료용 정보 생성 방법 및 이에 이용되는 뇌파 분석 장치 및 감성 치료용 정보가 기록된 기록매체에 관한 것이다.

최근에는 외부 자극에 의한 뇌파의 변조를 통해 사용자의 정신적 상태를 개선하는 바이오피이드백(Biofeedback)과 뇌파를 통해 감성을 평가하고 이를 제품 개발에 응용하려는 감성 공학 분야로 뇌파의 응융 범위가 점점 넓어지고 있다.

따라서, 주위 환경에 대한 인간 감성 변화를 평가할 수 있는 기술이 절실히 요구되고 있으며, 그에 따른 뇌파 분석 장치로는 푸리에 변환과 같은 선형 분석 방법과 상관 차원 추정과 같은 비선형 분석 방법 등이 사용되고 있다.

뇌파 분석시 상관 차원은 카오스 역학적 분석법 중에서 가장 보편적으로 쓰이는 방법으로 알려져 있고, 카오스(Chaos)적 계는 상관 지수가 일정한 값으로 수렴하게 되며, 그 수렴 값이 상관 차원이 되므로 상관 차원의 측정을 통해 시계열의 추계적(Stochastic), 카오스적 여부를 판별할 수 있다.

또한, 뇌파 분석시 푸리에 변환은 가장 보편적으로 연구되었던 델타(δ)파, 쎄타(θ)파, 알파(α)파, 베타(β)파와 같은 특정한 주파수 성분에 관한 정보를 얻기에 매우 유용하게 사용된다.

인간의 뇌는 항시 미세한 전류를 발산시키고 이 전류를 뇌파 측정 장치에서 파형의 형태로 측정하여 보면 뇌의 활동상태에 따라 서로 다른 파형으로 발산하는 것을 측정할 수 있다. 이렇게 측정한 뇌파를 분석하고 그 뇌파 성분 중 주성분만을 분류하면 뇌의 활동에 따라 4가지로 분류할 수 있다.

뇌파의 주성분의 종류를 저주파 사이클부터 순서적으로 살펴보면 첫 번째 뇌파는 델타(δ)파로 사람이 깊은 수면 상태에 이룰 때 발산되는 뇌파로 4Hz 이하의주파수를 가지며, 두 번째 뇌파인 쎄타(θ)파는 긴장이 이완된 상태로 4∼8Hz의 주파수가 발산되며, 세 번째 뇌파인 알파(α)파는 의식이 가장 높은 상태로 몸과 마음이 조화를 이루는 단계로 8∼13Hz의 뇌파가 발생된다. 마지막 뇌파인 베타(β)파는 의식이 완전히 깨어있는 상태로 의식적 활동을 수행하고 있는 상태로 13∼30Hz의 주파수를 갖는다.

앞에서 언급한 뇌파의 주성분을 이용하여 인간의 뇌를 자극하는 외부자극 장치로 종래에는 엠씨 스케어라는 제품이 시판되고 있으며, 이러한 제품은 수면, 명상 등의 단순한 인간 행동시 발생하는 뇌파 성분에서 주성분만을 추출하고 그 주성분만을 가지고 뇌파를 자극하는 단순한 전달 장치이다.

또한, 이러한 형태의 장치에서 주성분은 인간이 들을 수 있는 감청 주파수에 속하지 않는 낮은 주파수 성분이므로 다중 정보로 분리하여 인위적으로 오른 귀와 왼 귀에 서로 다른 정보를 제공하여 그 차이로 주성분을 인지하도록 하고 있으며, 정보의 형태도 단순 신호의 형태를 벗어나지 못하고 있는 실정이어서 실제 사용자의 청취시 정보에 대한 반감을 초래하고 있다.

또, 주파수 분석인 퓨리에 변환을 이용하여 델타(δ)파(4Hz 이하의 주파수), 쎄타(θ)파(4∼8Hz), 알파(α)파(8∼13Hz), 베타(β)파(13∼30Hz)의 주성분만을 추출하여 인간의 뇌파를 능동적으로 변화시키는 기존의 방법은 사람들간의 개인적 차이를 고려하지 않은 것으로서 사람간의 편차가 커서 모든 사람의 두뇌를 최적의 두뇌 상태로 조성하는데는 어려움이 있었다. 그리고, 사람들의 상태에 따라 뇌파 신호의 특성이 다르게 나타나는 특성을 고려하지 않은 것이므로 뇌파 자극에 의해 신뢰성있는 성과를 얻기 어려운 단점이 있었다.

따라서, 이러한 종래의 단점들이 제거된 새로운 형태의 뇌파 자극 매체가 요구되고 있다.

따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 인간의 복잡한 뇌파를 비선형 동적 이론(카오스/프랙탈 이론)에 근거하여 분석 및 추정함으로써 프랙탈(Fractal) 차원, 리아프노프(Lyapunov) 지수 및 리아프노프 차원으로 재구성하며, 실제 시계열상의 뇌파와 동일한 형태로 정량화된 차원을 바탕으로 감성 치료를 위한 디지털 정보를 생성하도록 한 뇌파 분석을 통한 감성 치료용 정보 생성 방법 및 이에 이용되는 뇌파 분석 장치 및 감성 치료용 정보가 기록된 기록매체를 제공함을 목적으로 한다.

본 발명의 다른 목적은 복잡한 뇌파(뇌전위)를 세분하고 정밀하게 분석하여 동일한 신호의 형태로 정보를 변경-뇌파 신호를 음악적 구성 요소와 매핑, 특정 색체 및 형태와 매핑-하여 기존의 단순한 신호 음에 의한 뇌파 자극의 형태에서 탈피하여 멜로디나 리듬을 가진 청각 정보와 색상과 형태를 가진 시각 정보를 제공함으로써 인간의 감성을 조절하고 집중력 증진 및 수면 촉진 등과 같은 의도적인 행위에 보조적 역할을 수행하여 최적의 심리 상태를 조성하는 것이 가능하도록 한 뇌파 분석을 통한 감성 치료용 정보 생성 방법 및 이에 이용되는 뇌파 분석 장치 및 감성 치료용 정보가 기록된 기록매체를 제공함을 목적으로 한다.

본 발명의 또 다른 목적은 비선형 동적 이론을 이용하여 뇌파를 분석하고 추정한 차원을 역으로 이용하여 뇌파에 가장 가까운 신호를 만든 다음 이러한 신호를 음악의 각 음에 해당하는 주파수에 매핑(mapping)함으로써 뇌파와 동일한 신호의 음악을 만들어 뇌파를 능동적으로 변화시키므로 최적의 심리 상태 조성을 가능하도록 하는 뇌파 분석을 통한 감성 치료용 정보 생성 방법 및 이에 이용되는 뇌파 분석 장치 및 감성 치료용 정보가 기록된 기록매체를 제공함을 목적으로 한다.

또한, 본 발명의 목적은 피실험자들간의 개인적 차이를 고려하여 감성별/행동 유형별로 산출된 서로 다른 피실험자들간의 리아프노프 차원들의 평균값을 계산하여 감성별/행동 유형별로 산출된 뇌파 신호와 동일한 근원을 가진 신호를 디지털신호 처리에 의해 생성함으로써 뇌파 자극에 의해 원하는 두뇌 상태를 얻도록 하는 뇌파 분석을 통한 감성 치료용 정보 생성 방법 및 이에 이용되는 뇌파 분석 장치 및 감성 치료용 정보가 기록된 기록매체를 제공함을 목적으로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 비선형 동적 이론을 이용한 뇌파 분석 장치를 설명하기 위한 개괄적인 블럭도.

도 2는 본 발명에 따른 뇌파 분석에 의해 감성 치료를 위한 뇌파 자극용 정보를 생성하는 방법을 순차적으로 도시한 흐름도.

도 3은 수면시 인간 뇌파의 끌개의 형태.

도 4는 명상시의 인간 뇌파의 끌개의 형태.

도 5는 흥분시 인간 뇌파의 끌개의 형태.

도 6a 내지 도 6b는 비선형 동적 이론중 끌개(attractor)를 이용한 뇌파 분석의 실시예.

도 7은 시계열상에서 본 복잡한 뇌파 형태.

도 8은 도 7에서와 같이 시계열상에서 나타나는 뇌파 성분을 주파수상에서 살펴본 파워 스펙트럼.

<도면의 주요부분의 부호의 설명>

11 : 뇌전도 측정 센서 12 : 증폭기

13 : A/D 변환기 20 : 뇌파 분석부

21 : 리아프노프 지수 산출부 22 : 상관 지수 산출부

23 : 주파수 분석부 30 : 평균값 산출부

이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 비선형 동적 이론을 이용한 뇌파 분석 장치는, 피실험자들의 감성별/행동 유형별 뇌파를 측정하는 뇌파 측정수단과; 측정된 뇌파 신호를 비선형 동적 이론을 근거로 분석하여 시간대역에서의 뇌파의 복잡성을 정량화하여 산출하는 뇌파 분석수단과; 피실험자들간의 개인적 차이를 고려하여 감성별/행동 유형별로 산출된 서로 다른 피실험자들간의 정량화된 차원(리아프노프 차원 또는 상관 차원)들의 평균값을 계산하여 실제 시계열상의 뇌파와 동일한 형태로 정량화된 뇌파 신호를 출력하는 평균값 산출수단을 구비하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에서의 뇌파 분석을 통한 감성 치료용 정보 생성 방법은, 센서에 의해 감성별/행동 유형별로 피실험자들의 뇌파를 감지하여 뇌파 신호를 측정하는 제1 단계와; 측정된 뇌파 신호를 분석하여 리아프노프 지수(또는 상관 지수)에 수렴하는 리아프노프 차원(또는 상관 차원)을 산출하는 제2 단계와; 피실험자들간의 개인적 차이를 고려하여 감성별/행동 유형별로 산출된 서로 다른 피실험자들간의 리아프노프 차원(또는 상관 차원)들의 평균값을 계산하는 제3 단계와; 리아프노프 차원(또는 상관 차원)의 평균값에 의해 감성별/행동 유형별로 산출된 뇌파 신호와 동일한 근원을 가진 신호를 디지털신호 처리에 의해 생성하는 제4 단계와; 디지털신호 처리에 의해 생성한 감성별/행동 유형별 신호를 그 신호에 해당하는 시청각 정보와 매핑(mapping)하여 감성별/행동 유형별 뇌파 신호와 동일한 신호의 감성 치료를 위한 뇌파 자극용 시청각 정보(데이터)를 생성하는 제5 단계로 구현하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에서의 뇌파 분석을 통한 감성 치료용 정보 생성 방법을 이용하여 생성한 감성 치료를 위한 뇌파 자극용 시청각 정보를 탑재하는 감성 치료용 정보 기록매체를 구현하는 것을 특징으로 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 관하여 상세하게 설명하면 다음과 같다.

도 1은 본 발명에 따른 비선형 동적 이론을 이용한 뇌파 분석 장치를 설명하기 위한 개괄적인 블럭도이다.

도 1을 참조하여 뇌파 분석 장치의 구성을 살펴보면, 피실험자들의 감성별/행동 유형별 뇌파를 측정하는 뇌파 측정부(10)와, 측정된 뇌파 신호를 비선형 동적이론을 근거로 분석하여 시간대역에서의 뇌파의 복잡성을 정량화하여 산출하는 뇌파 분석부(20)와, 피실험자들간의 개인적 차이를 고려하여 감성별/행동 유형별로 산출된 서로 다른 피실험자들간의 정량화된 리아프노프 차원 또는 상관 차원들의 평균값을 계산하여 실제 시계열상의 뇌파와 동일한 형태로 정량화된 뇌파 신호를 출력하는 평균값 산출부(30)로 구성된다.

우선, 비선형 동역학계의 특징을 살펴보면, 초기 조건의 민감성에 의하여 궤도 불안정성 및 장기 예측 불가능성의 복잡성을 가지고 있지만 자기 상사의 성질로 인해 정량화가 가능하다. 이러한 비선형 동적 이론의 특징을 이용하여 시간대역에서의 뇌파의 복잡성을 정량화할 수가 있다.

인간의 뇌파의 경우, 수면 및 명상의 경우보다 업무 수행중 또는 스트레스를 받는 경우 시간대역에서 뇌파를 측정하여 보면 후자의 경우가 전자의 경우보다 더욱 복잡한 형태를 띄고 있으며, 각 측정한 사람마다 생리적 특정의 차이로 인하여 약간의 차이를 보이게 된다. 다시 말해 인간의 감성의 상태나 행동 유형별로 시간 대역에서 뇌파를 측정하여 보면 각 경우마다 서로 다른 형태의 뇌파를 지니게 된다. 이러한 뇌파를 비선형 동적 이론을 이용하여 분석하고 정량화하여 인간의 감성 및 행동을 규정지을 수 있다.

좀 더 구체적으로 설명하면, 다양한 성분을 지닌 뇌파의 진동은 긴밀하며 복잡하게 연결된 뉴런들 사이의 전기적 상호작용을 통한 정보 전달 방법에 기인한다.

따라서, 뇌파의 주파수 특성을 파워 스펙트럼(Power Spectrum)을 이용하여관찰하여 보면 시간적 변화를 결정하는 규칙을 발견할 수 있다. 즉, 뇌파의 정보인 뇌 전위가 인간의 다양한 감성과 수면과 같은 측정 행위에 대해 시계열상의 변수들이 일정한 형태의 기하학적 궤적을 가지고 있으며 이러한 궤적을 끌개(attractor)라 부른다.

앞에서 언급한 끌개의 형태가 뉴런의 각 특징을 지니고 있으며, 동일한 형태로 끌개를 만들게 되면 뇌파의 신호와 근원이 같은 신호를 발생하게 된다. 즉, 뉴런 집합의 특성을 특정한 방식으로 생성하는 것이 가능하다는 것이다.

근원이 같은 신호를 추정하기 위해서는 먼저 뇌 전위의 형태를 다양하게 측정하여야 한다. 기쁠 때, 슬플 때, 화가났을 때 등과 같은 감성과 수면시, 명상시 등과 같은 행위 발생시 발생하는 뇌파를 세밀하게 분류하고 이에 해당하는 각 뇌파를 측정하고 기록한다.

그 후, 시간상에서 측정한 뇌파를 비선형 동적 이론에 근거하여 분석하여 상관 차원/리아프노프 차원/프랙탈 차원 등의 형태로 각 뇌파의 특성을 추정할 수 있는 근사 값을 추정하여 이를 바탕으로 동일한 근원을 가진 신호를 디지털 신호처리 등과 같은 방법으로 생성한다. 이렇게 생성된 신호를 특정 색채 및 형태와 매핑하여 시각 정보를 만들고 동일한 방법으로 음악적 구성요소들과 매핑하여 단순한 신호음이 아닌 음악의 형태로 청각정보를 만드는 것이다.

따라서, 본 발명은 인간의 복잡한 뇌파를 비선형 동적 이론(카오스/프랙탈 이론)에 근거하여 분석 및 추정하여 프랙탈(Fractal) 차원, 리아프노프(Lyapunov) 지수 및 차원으로 재구성하는 것에 의해 실제 시계열상의 뇌파와 동일한 형태의 정보를 도출하는 것을 가능하게 한다.

제 1 실시예

도 1에서와 같이 감성별/행동 유형별로 각각 따로 임상 실험을 수행하고, 또한 사람의 상태에 따라 뇌파 신호의 특성이 다르게 나타나는 특성을 고려하여 각 개인의 차이를 최소화하기 위하여 여러 사람(이하, "피실험자"라 함)의 뇌파 정보를 측정한다.

뇌전도 측정 센서(11)에 의해 측정한 다양한 피실험자들의 뇌파 시계열 신호를 증폭기(12)에 의해 증폭한다. 이때, 시간 대역상에서 측정한 뇌파의 측정 전압은 아주 미세함으로 뇌파 신호를 증폭한 다음 증폭된 신호를 A/D 변환기(13)를 통하여 디지털 형태로 변환하여 컴퓨터 상에서 분석하게 된다. 이때, 뇌파 분석을 위해서 리아프노프 지수 및 차원 산출부(21)는 측정된 뇌파 신호에 대한 시계열의 리아프노프 지수를 계산하여 리아프노프 지수에 수렴하는 리아프노프 차원을 산출하고, 평균값 산출부(30)는 피실험자들간의 개인적 차이를 고려하여 감성별/행동 유형별로 산출된 서로 다른 피실험자들간의 리아프노프 차원들의 평균값을 계산하여 실제 시계열상의 뇌파와 동일한 형태로 정량화된 뇌파 신호를 출력한다.

뇌파 분석에 의한 리아프노프 지수 및 차원의 산출에 대해 좀 더 구체적으로 살펴보면, 시간 간격 t마다 X의 값을 측정하여 얻은 시계열 데이터를 X(t-1), X(t), X(t+1),...등으로 표시하면 전체적 뇌파에 어떤 결정론적인 법칙이 존재한다면 어떤 시간에서의 X 값은 과거의 X 값들에 의존하는 결과를 가지게 되며 얼마나 많은 X 값들에 의존할 것인지는 계가 갖고 있는 변수의 개수, 즉 기이한 끌개(attractor)가 들어있는 공간의 차원 값과 밀접한 관계가 있다.

X(t)에 있어서 미소 변위를 δX(t)라 하면 다음 수식과 같이 표현된다.

테일러(Taylor) 급수를 전개하여 선형 근사함으로서 수학식 2와 같이 X(t)에 관한 사상을 얻는다.

여기서, DF[X(t)]는 점 X(t)에 있어서의 쟈코비안(Jacobian) 행렬이다.

δX(0)로서, n차원의 접공간에 있어서, 서로 직교하는 단위 벡터의 조합을 U1(t), U2(t),..., Un(t)를 부여하면 다음과 같다.

U1(0) = (1, 0, ..., 0)

U2(0) = (0, 1, ..., 0)

.

.

.

Un(0) = (0, 0, ..., 1)

각 벡터의 변화를 살펴보면,

ei(t+1) = DF[X(t)]ui(t)에 의해 ei(t+1)를 구하며 동일한 방법으로 ui(t+1)을 구한다. 이렇게 해서 얻어진 값들을 이용하면 리아프노프 스펙트럼 λi(i = 1, 2, ..., n)는 다음과 같이 구해진다.

여기서, λi를 리아프노프 지수라고 하며 최대 리아프노프 지수가 양이면 카오스의 특징인 궤도 불안정을 가지는 것이 된다.

또 리아프노프 스펙트럼에서, 끌개의 프랙탈 차원의 하나의 지표인 리아프노프 차원을 구할 수 있다. 리아프노프 지수를 큰 순서대로 바꾸어 나열해서 더할 때, 음이 아닌 최대 정수를 j로 한다.

이때, 리아프노프 차원 DLyapunov은 다음과 같이 주어진다.

또한, 비선형 동적 이론의 예측 불능성을 나타내는 KS 엔트로피의 상한은 양의 리아프노프 지수 λ1, λ2, ..., λk의 합으로서 평가할 수 있다. 즉, 수학식 5와 같이 표현된다.

상기에 설명한 방법과 같이 뇌파를 분석해 보면 다음과 같은 특성을 지니고 있음을 알 수 있다.

도 3 내지 도 5을 참조하여 살펴보면, 도 3은 수면시 끌개의 형태이며, 도 4는 명상시의 끌개의 형태, 그리고 도 5는 흥분시 인간 뇌파의 끌개의 형태이다.

도 3 내지 도 5에서 살펴보는 바와 같이 인간의 감성별/행동 유형별로 그 끌개의 패턴이 다르게 나타나고 있으며 도 3에서 도 5로 갈수록 불안정이 커지고 있으며 리아프노프 차원도 큰 양의 값을 가지게 된다. 즉, 도 3의 경우는 예측성이 용이하지만 도 5의 경우는 예측성이 어려움을 뜻한다.

따라서, 앞에서 입증된 이론을 근거로 음악을 만들면 자장가의 경우 수면시의 뇌파와 같이 패턴이 단순하게 작곡이 되어 음이 끊이지 않고 순차적으로 변하는 음악이 만들어지는 반면에 사람을 흥분시키도록 비선형 이론에 근거하여 음악을 작곡할 경우, 도 5와 같이 음의 변화가 커지고 음의 높이 또한 고저가 심하게 바뀌게 된다.

제 2 실시예

여기서 제1 실시예와 동일한 구성 요소에 대해서는 그 설명을 생략하기로 한다.

도 6a 내지 도 6b를 참조하여 비선형 동적 이론중 뇌파 분석의 또 다른 방법으로 끌개(attractor)를 이용하여 분석하는 경우를 살펴보면, 끌개란 신호의 정보를 시간적으로 반영하는 변수로부터 시간 지연축으로 구성된 공간에 형성된 특정한 기하학의 궤적에 해당된다. 예를 들면 도 6b와 같이 특정한 기하학의 궤적을 지니고 있으면 이와 동일한 궤적을 가지는 신호의 경우 근원이 같음을 의미한다는 것이다.

따라서, 측정된 뇌파 신호에 대한 시계열의 상관 지수를 산출하여 출력하는 상관 지수 및 차원 산출부(22)를 구성하여 뇌파 신호의 상관 지수를 산출한다. 이때, 상관 지수의 값이 일정한 값으로 수렴하는데 그 값이 상관 차원이다.

그 후, 피실험자들간의 개인적 차이를 고려하여 감성별/행동 유형별로 산출된 서로 다른 피실험자들간의 상관 차원들의 평균값을 계산하여 실제 시계열상의 뇌파와 동일한 형태로 정량화된 뇌파 신호를 출력한다.

제 3 실시예

복잡한 뇌파를 시계열상에서 보면 도 7과 같다. 비선형 동적 이론을 이용하여 분석하는 방법 중 1/f 노이즈를 이용하여 뇌파를 분석하는 경우를 살펴보면, 도 7에서와 같이 시계열상에서 나타나는 뇌파 성분을 주파수상에서 보면 파워 스펙트럼이 도 8과 같이 나타난다.

이때, 도 8의 점선의 경우 1/f ^a 의 형태로 나타낼 수 있으며, 여기서 a는 기울기의 절대값에 해당되며, a의 값이 클수록 뇌파가 다양한 형태의 정보를 가지고 있음을 의미하며, 기울기 값에 따라 감정별/행동별 차이를 나타낸다.

따라서, 이를 본 발명에 적용하면 뇌파 분석을 위한 주파수 분석부(23)를 통하여 피실험자에 의해 측정된 뇌파 신호의 크기에 대해 일정 시간을 기준으로 주파수를 분석하고, 분석한 주파수 값을 기설정된 기준 비교값과 비교하여 감성별/행동 유형별 뇌파 신호를 추정함으로써 실제 시계열상의 뇌파와 동일한 형태로 정량화된 뇌파 신호를 출력한다.

이상과 같이 비선형 동적 이론을 이용하여 뇌파를 분석하고 추정한 차원을 역으로 이용하여 뇌파에 가장 가까운 신호를 만들 수 있다.

이러한 신호를 음악의 각 음에 해당하는 주파수에 사상(mapping)을 하면 뇌파와 동일한 신호의 음악을 만들 수 있게 된다. 즉, 음악에 4옥타브 '라'음은 440hz를 가진다. 그러나, '라'음도 피아노와 바이올린이 틀리기 때문에 음악적 이론에 근거하여 각 악기의 소리를 만들고 이를 앞에서 구한 차원에 적용하면 뇌파와 동일한 차원을 가진 음악을 만들 수 있게 된다.

사람의 뇌파의 경우 각 감정별(희, 노, 애, 락 등)로 다른 형태의 뇌파를 가지며 행동시에 행동 유형별(수면, 명상, 업무수행 등)로 달라진다. 따라서 각 유형별 뇌파를 측정하고 분석하여 차원을 구하면 모두 다른 차원이 되며 이러한 차원을 가지고 정보를 만들 경우 다양한 멜로디나 리듬을 가진 청각 정보 및 색상과 형태를 가진 시각 정보를 생성할 수 있게 된다.

도 2는 제 1,2,3 실시예에 따른 비선형 동적 이론을 이용한 뇌파 분석에 의해 감성 치료를 위한 뇌파 자극용 정보를 생성하는 방법을 순차적으로 도시한 흐름도이다.

먼저, 인간의 뇌피에 부착한 뇌전도 측정 센서(11)에 의해 감성별(희, 노, 애, 락 등)/행동 유형별(수면, 명상, 업무수행 등)로 인간의 뇌파를 각각 측정하고, 측정한 인간 뇌파의 미세 신호를 증폭부(12)를 통하여 증폭한 다음 증폭한 아날로그 신호를 A/D 변환부(13)에서 디지털 신호로 변환한다(S1~S3).

그 후, 시계열상의 변수들이 일정한 형태의 기하학적 궤적을 가지고 있음을 감안하여 근원이 같은 신호를 추정하기 위해서 시간상에서 측정한 뇌파를 비선형 동적 이론에 근거하여 분석하는 것에 의해 상관 차원/리아프노프 차원/프랙탈 차원 등의 상태 공간상에서의 궤적이 시간의 경과에 따라 움직여 가는 경로를 추정하는 것을 가능하게 하여 기쁠 때, 슬플 때, 화가날 때 등의 감성과 수면시, 명상시 등의 전반적인 궤적의 모양을 산출한다(S4~S5). 이에 의하여, 감성별/행동 유형별 - 기쁠 때, 슬플 때, 화가날 때 등의 감성과 수면시, 명상시 등 -로 각 뇌파의 특성을 추정할 수 있는 근사값을 추정하고, 피실험자들간의 개인적 차이를 고려하여 감성별/행동 유형별로 산출된 서로 다른 피실험자들간의 근사값들의 평균값을 계산하는 것에 의해 실제 시계열상의 뇌파와 동일한 형태로 정량화된 뇌파 신호를 출력한다(S6). 즉, 다양한 피실험자들의 측정된 뇌파 신호를 분석하여 리아프노프 지수(또는 상관 지수)에 수렴하는 리아프노프 차원(또는 상관 차원)을 산출하고, 피실험자들간의 개인적 차이를 고려하여 감성별/행동 유형별로 산출된 서로 다른 피실험자들간의 리아프노프 차원(또는 상관 차원)들의 평균값을 계산하여 실제 시계열상의 뇌파와 동일한 형태로 정량화된 뇌파 신호를 산출한다.

이를 바탕으로 감성별/행동 유형별로 추정한 뇌파의 신호와 동일한 근원을 가진 신호를 디지털 신호 처리(Digital Signal Processing) 등과 같은 방법으로 생성한다(S7).

본 발명에서의 디지털 신호 처리 방법은 디지털 컴퓨터 또는 디지털 집적회로를 이용하여 수치적으로 처리하는 것을 의미한다.

구체적으로는 특정 신호의 필터링, 증폭, 잡음 제거, 신호 발생, 신호 검출, 신호의 특징을 검출하는 일련의 과정들을 말하는 것이다.

이렇게 생성된 신호를 특정 색채 및 형태와 매핑하여 시각 정보를 만들고, 동일한 방법으로 이 신호를 음악적 구성 요소들과 매핑하여 단순한 신호음이 아닌 음악의 형태로 청각 정보를 만든다(S8).

디지털 신호 처리에 의해 감성별/행동 유형별로 추정한 뇌파의 신호와 동일한 근원을 가진 신호를 생성하고, 그 디지털 신호를 시청각 정보로 매핑하는 과정을 표 1을 참조하여 좀 더 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.

리아프노프 차원에 의하여 추정한 뇌파 신호를 디지털 신호 처리에 의해 디지털 모듈로 표현할 수 있다. 2진수로 표현되는 이러한 신호의 나열을 표 1을 참조하여 각각의 색상이나 음계와 매핑하면 감성별/행동 유형별로 산출한 뇌파 신호와 동일한 근원을 가진 뇌파 자극 신호를 멜로디나 리듬을 가진 청각 정보와 색상과 형태를 가진 시각 정보의 형태로 제공할 수 있다.

예를 들면, 디지털 신호 처리에 의해 생성한 뇌파의 신호와 동일한 근원을가진 이진 신호를 표 1을 참조하여 살펴보면 '0 0 0'은 '도'음, '0 0 1'은 '레'음, '0 1 0'은 '미'음 등의 음계와 매핑하여 감성 치료를 위한 뇌파 자극용 청각 정보를 생성한다. 또한, '0 0 0'은 '백색', '0 0 1'은 '빨강색', '0 1 0'은 '노란색' 등의 색상과 매핑하여 감성 치료를 위한 뇌파 자극용 시각 정보를 생성한다.

따라서, 사람의 상태에 따라 감성별/행동 유형별로 추정한 뇌파의 신호와 동일한 근원을 가진 신호를 디지털 신호 처리 등과 같은 방법으로 생성하고, 이 감성치료를 위한 뇌파 자극용 시청각 정보를 실 수요자에게 제공하는 방식으로는 우선 감성 치료용 청각 정보를 테이프/시디(CD) 형태로 제작하여 공급할 수도 있으며, 시각 및 청각 정보를 비디오의 형태로 보급할 수도 있다.

즉, 본 발명에서의 뇌파 분석을 통한 감성 치료용 정보 생성 방법을 이용하여 생성한 감성 치료를 위한 뇌파 자극용 시청각 정보를 탑재하는 감성 치료용 정보 기록매체를 구현할 수 있다.

예를들어, 인터넷을 통하여 각각의 정보를 웹 사이트에 등록시키는 것에 의해 네티즌이 언제든지 이용할 수 있게 하며, 특정한 치료에 해당하는 부분을 프로그램화하여 메모리 칩에 저장한 휴대용 저장 장치의 형태로도 보급이 가능한 편이성을 가지고 있다(S9).

이상 설명한 내용을 통해 당업자라면 본 발명의 기술적 사상을 일탈하지 않는 범위에서 다양한 변경 및 수정이 가능함을 알 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 범위는 첨부한 도면과 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것은 아니다.

상술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 복잡한 뇌파(뇌전위)를 세분하고 정밀하게 분석하여 동일한 신호의 형태로 정보를 변경하여 기존의 단순한 신호 음에 의한 뇌파 자극의 형태에서 탈피하여 멜로디나 리듬을 가진 청각 정보와 색상과 형태를 가진 시각 정보를 제공함으로써 인간의 감성을 조절하고 집중력 증진 및 수면촉진 등과 같은 의도적인 행위에 보조적 역할을 수행하여 최적의 심리 상태를 조성하는 것이 가능하도록 한 효과가 있다.

또한, 피실험자들간의 개인적 차이를 고려하여 감성별/행동 유형별로 산출된 서로 다른 피실험자들간의 리아프노프 차원들의 평균값을 산출하여 감성별/행동 유형별로 산출된 뇌파 신호와 동일한 근원을 가진 신호를 디지털신호 처리에 의해 생성함으로써 뇌파 자극에 의해 원하는 두뇌 상태를 얻을 수 있다.