KR101839686B1 - 헤모다이나믹스를 모니터링하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 - Google Patents

헤모다이나믹스를 모니터링하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 태양에 따르면, 헤모다이나믹스(hemodynamics)를 모니터링하기 위한 방법으로서, 복수의 복셀(voxel)로 구성되는 측정 대상의 외부 요인으로 인한 영향이 존재하는 상태에서의 광 흡수 특성 및 모니터링 디바이스에 구비되는 복수의 채널을 통해 상기 측정 대상으로부터 각각 측정되는 복수의 실제 측정 신호 값 사이의 관계를 정의하는 측정 환경 특성 행렬을 산출하고, 상기 복수의 복셀로 구성되는 상기 측정 대상의 상기 외부 요인으로 인한 영향이 차단된 상태의 광 흡수 특성 및 상기 복수의 실제 측정 신호 값에 대하여 자가-보정(self-calibration)을 수행한 결과로서 생성되는 복수의 자가-보정 신호 값 사이의 관계를 정의하는 자가-보정 환경 특성 행렬을 산출하는 단계, 및 상기 복수의 실제 측정 신호 값, 상기 복수의 자가-보정 신호 값, 상기 측정 환경 특성 행렬 및 상기 자가-보정 환경 특성 행렬을 참조로 하여, 상기 복수의 실제 측정 신호 값으로부터 상기 외부 요인으로 인한 오차를 선형적으로 제거하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.

Description

헤모다이나믹스를 모니터링하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체{METHOD, SYSTEM AND NON-TRANSITORY COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM FOR MONITORING HEMODYNAMICS}
본 발명은 헤모다이나믹스(hemodynamics)를 모니터링하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.
근적외선 분광법(NIRS; Near InfraRed Spectroscopy)은, 사람의 뇌에서 발생하는 신경 활동에 의한 산화 헤모글로빈과 비산화 헤모글로빈의 농도(즉, 헤모다이나믹스(hemodynamics)) 변화에 따라 달라지는 근적외선의 감쇠 정도(산화 헤모글로빈 또는 비산화 헤모글로빈에 의한 산란 및 흡수에 기인한 것임)를 측정함으로써 그 측정 영역의 신경 활동을 간접적으로 분석하는 방법이다. 구체적으로 설명하면, 약 630 nm 내지 1300 nm의 파장 범위를 가진 근적외선(near-infrared spectrum)은 사람의 두개골을 투과하여 두개골로부터 약 1 cm 내지 3 cm 깊이까지 도달할 수 있는데, 이러한 근적외선을 사람의 머리 부위에 조사하고 그로부터 반사 또는 산란되는 근적외선을 감지함으로써, 그 사람의 대뇌 피질에서 일어나는 헤모다이나믹스(예를 들면, 혈중 산소(즉, 산화 헤모글로빈)의 농도 등) 변화를 모니터링할 수 있다.
근래에 소개된 근적외선 분광법에 따르면, 광 센서(optode)라고 하는 근적외선 조사 모듈(일명, 광 소스(source)) 또는 근적외선 감지 모듈(일명, 광 디텍터(detector))을 사람의 머리의 여러 부위에 소정의 간격으로 배치하고, 광 센서로부터 획득되는 신호(예를 들면, 근적외선 분광법에 기초한 광학 밀도(OD; Optical Density) 신호)를 분석함으로써 사람의 뇌(특히, 피질)에서 일어나는 신경 활동을 정량화할 수 있게 된다.
한편, 근적외선 분광법을 이용하여 뇌 활동에 따라 나타나는 헤모다이나믹스를 모니터링함에 있어서, 모든 오차 발생 요인이 완벽하게 통제된 이상적인 상태가 아니라면, 측정 대상 자체의 특성이 아닌 측정 대상 외부의 요인으로 인하여 오차가 발생하는 것이 통상적이다. 예를 들면, 디바이스에 포함되는 복수의 광 센서 사이에 시불변 또는 시변 불균일함이 존재하거나 디바이스에 포함되는 복수의 광 센서와 측정 대상 사이의 접촉 상태에 변화하는 등의 외부 요인이 발생하는 경우에, 그에 따른 적지 않은 오차 신호가 실제 측정 신호에 포함될 수 있다.
외부 요인으로 인한 오차를 제거하기 위한 종래 기술로서, 불균일함을 최소화하는 상태로 보정(calibration)된 디바이스를 사용하거나 측정 환경 또는 측정 대상을 측정에 적합한 상태로 통제하는 기술이 소개된 바 있지만, 이러한 종래 기술은 실제적이고도 일상적인 측정 환경에 적용되기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 또한, 외부 요인으로 인한 오차를 제거하기 위한 종래 기술로서, 균질적 확산 모델(homogeneous diffusion model)에서 자가-보정(self-calibration)을 수행하는 기술이 소개된 바 있지만, 이러한 종래 기술에 의하더라도, 실제 측정 신호에 내포되는 외부 요인으로 인한 영향(즉, 오차 신호)를 정량화할 수 없고 이질적 확산 모델(heterogeneous diffusion model)에 직접적으로 적용되기는 어려우므로, 측정 그 자체를 보상하기 어렵고 제한적인 용도로만 사용될 수 밖에 없다는 한계가 있다.
이에, 본 발명자는, 실제 측정 신호에 포함되는 외부 요인으로 인한 오차 신호를 광학 특성(optical property) 도메인에서 선형적으로 제거할 수 있는 기술을 제안하는 바이다.
본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 복수의 복셀(voxel)로 구성되는 측정 대상의 외부 요인으로 인한 영향이 존재하는 상태에서의 광 흡수 특성 및 모니터링 디바이스에 구비되는 복수의 채널을 통해 측정 대상으로부터 각각 측정되는 복수의 실제 측정 신호 값 사이의 관계를 정의하는 측정 환경 특성 행렬을 산출하고, 복수의 복셀로 구성되는 측정 대상의 외부 요인으로 인한 영향이 차단된 상태의 광 흡수 특성 및 복수의 실제 측정 신호 값에 대하여 자가-보정(self-calibration)을 수행한 결과로서 생성되는 복수의 자가-보정 신호 값 사이의 관계를 정의하는 자가-보정 환경 특성 행렬을 산출하고, 복수의 실제 측정 신호 값, 복수의 자가-보정 신호 값, 측정 환경 특성 행렬 및 자가-보정 환경 특성 행렬을 참조로 하여, 복수의 실제 측정 신호 값으로부터 외부 요인으로 인한 오차를 선형적으로 제거함으로써, 실제 측정 신호에 포함되는 외부 요인으로 인한 오차 신호를 광학 특성(optical property) 도메인에서 선형적으로 제거할 수 있는 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 대표적인 구성은 다음과 같다.
본 발명의 일 태양에 따르면, 헤모다이나믹스(hemodynamics)를 모니터링하기 위한 방법으로서, 복수의 복셀(voxel)로 구성되는 측정 대상의 외부 요인으로 인한 영향이 존재하는 상태에서의 광 흡수 특성 및 모니터링 디바이스에 구비되는 복수의 채널을 통해 상기 측정 대상으로부터 각각 측정되는 복수의 실제 측정 신호 값 사이의 관계를 정의하는 측정 환경 특성 행렬을 산출하고, 상기 복수의 복셀로 구성되는 상기 측정 대상의 상기 외부 요인으로 인한 영향이 차단된 상태의 광 흡수 특성 및 상기 복수의 실제 측정 신호 값에 대하여 자가-보정(self-calibration)을 수행한 결과로서 생성되는 복수의 자가-보정 신호 값 사이의 관계를 정의하는 자가-보정 환경 특성 행렬을 산출하는 단계, 및 상기 복수의 실제 측정 신호 값, 상기 복수의 자가-보정 신호 값, 상기 측정 환경 특성 행렬 및 상기 자가-보정 환경 특성 행렬을 참조로 하여, 상기 복수의 실제 측정 신호 값으로부터 상기 외부 요인으로 인한 오차를 선형적으로 제거하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 헤모다이나믹스(hemodynamics)를 모니터링하기 위한 방법으로서, 모니터링 디바이스에 구비되는 복수의 채널을 통해 복수의 복셀(voxel)로 구성되는 측정 대상으로부터 각각 측정되는 복수의 실제 측정 신호 값을 획득하는 단계, 및 상기 복수의 실제 측정 신호 값에 대하여 자가-보정(self-calibration)을 수행함으로써, 복수의 자가-보정 신호 값을 산출하는 단계를 포함하고, 상기 측정 대상은, 이질적 확산 모델(heterogeneous diffusion model)로서 정의되고, 상기 복수의 실제 측정 신호 값 및 상기 복수의 자가-보정 신호 값은, 확산 광학 토모그래피(Diffuse Optical Tomography; DOT) 기법에 기초하여 산출되는 방법이 더 제공된다.
본 발명의 또 다른 태양에 따르면, 헤모다이나믹스(hemodynamics)를 모니터링하기 위한 시스템으로서, 복수의 복셀(voxel)로 구성되는 측정 대상의 외부 요인으로 인한 영향이 존재하는 상태에서의 광 흡수 특성 및 모니터링 디바이스에 구비되는 복수의 채널을 통해 상기 측정 대상으로부터 각각 측정되는 복수의 실제 측정 신호 값 사이의 관계를 정의하는 측정 환경 특성 행렬을 산출하고, 상기 복수의 복셀로 구성되는 상기 측정 대상의 상기 외부 요인으로 인한 영향이 차단된 상태의 광 흡수 특성 및 상기 복수의 실제 측정 신호 값에 대하여 자가-보정(self-calibration)을 수행한 결과로서 생성되는 복수의 자가-보정 신호 값 사이의 관계를 정의하는 자가-보정 환경 특성 행렬을 산출하는 보상 행렬 산출부, 및 상기 복수의 실제 측정 신호 값, 상기 복수의 자가-보정 신호 값, 상기 측정 환경 특성 행렬 및 상기 자가-보정 환경 특성 행렬을 참조로 하여, 상기 복수의 실제 측정 신호 값으로부터 상기 외부 요인으로 인한 오차를 선형적으로 제거하는 오차 제거부를 포함하는 시스템이 더 제공된다.
본 발명의 또 다른 태양에 따르면, 헤모다이나믹스(hemodynamics)를 모니터링하기 위한 시스템으로서, 모니터링 디바이스에 구비되는 복수의 채널을 통해 복수의 복셀(voxel)로 구성되는 측정 대상으로부터 각각 측정되는 복수의 실제 측정 신호 값을 획득하는 제1 측정 신호 처리부, 및 상기 복수의 실제 측정 신호 값에 대하여 자가-보정(self-calibration)을 수행함으로써, 복수의 자가-보정 신호 값을 산출하는 제2 측정 신호 처리부를 포함하고, 상기 측정 대상은, 이질적 확산 모델(heterogeneous diffusion model)로서 정의되고, 상기 복수의 실제 측정 신호 값 및 상기 복수의 자가-보정 신호 값은, 확산 광학 토모그래피(Diffuse Optical Tomography; DOT) 기법에 기초하여 산출되는 시스템이 더 제공된다.
이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하기 위한 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공된다.
본 발명에 의하면, 실제 측정 신호에 포함되는 외부 요인으로 인한 오차 신호를 광학 특성(optical property) 도메인에서 선형적으로 제거할 수 있게 되는 효과가 달성된다.
또한, 본 발명에 의하면, 외부 요인으로 인한 오차가 간단한 선형 필터에 의하여 제거될 수 있으므로, 실제 측정 신호에 대한 실시간 처리가 용이하게 되는 효과가 달성된다.
또한, 본 발명에 의하면, 실제 측정 신호인 광학 밀도 값 자체에 대한 보상(compensation)이 가능하므로, 실제 측정 신호에 대한 다른 신호 처리 기법과도 유연하게 결합될 수 있다는 효과가 달성된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 모니터링 시스템의 외부 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모니터링 시스템의 내부 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 측정 대상을 모델링하는 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 실제 측정 신호로부터 외부 요인으로 인한 오차 신호를 제거하여 보정된 측정 신호를 산출하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 외부 요인으로 인한 영향이 존재하는 실제 측정 환경에서 측정된 실제 측정 신호 값(U(r d, r s))과 이질적 확산 모델로 이루어진 측정 대상 사이의 관계를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 측정 환경 특성 행렬을 산출하는 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 이질적 확산 모델에 적용되는 자가-보정 기법의 개념을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 자가-보정 환경 특성 행렬 및 변환 행렬을 산출하는 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따라 보상 행렬 및 보정된 측정 신호를 산출하는 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
모니터링 시스템의 구성
이하에서는, 본 발명의 구현을 위하여 중요한 기능을 수행하는 모니터링 시스템(200) 및 모니터링 디바이스(100)의 내부 구성 및 각 구성요소의 기능에 대하여 살펴보기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 모니터링 디바이스의 외부 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 모니터링 디바이스(100)는, 피측정자의 머리 부위에 착용될 수 있고(도 1의 (b) 참조), 피측정자로부터 소정의 신호를 측정하는 기능을 수행할 수 있고, 그 측정되는 신호를 후술할 바와 같이 처리 또는 분석함으로써 피측정자의 뇌에서 일어나는 신경 활동에 따라 나타나는 헤모다이나믹스를 모니터링하는 기능을 수행할 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 모니터링 디바이스(100)는, 피측정자의 머리 부위에 대하여 근적외선을 조사하는 광 소스(source)와 피측정자의 머리 부위(더 구체적으로는, 대뇌 정맥 혈액)로부터 반사 또는 산란되는 근적외선을 감지하는 광 디텍터(detector)로 구성되는 복수의 광 센서(optode)(110)를 포함할 수 있다(도 1의 (a) 참조). 예를 들면, 본 발명의 일 실시예에 따른 모니터링 디바이스(100)에 포함된 복수의 광 센서(110)에 의하여 측정되는 신호는 근적외선 분광법에 기초한 광학 밀도(OD; Optical Density) 신호일 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모니터링 시스템의 내부 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 모니터링 시스템(200)은, 디바이스 관리부(210), 측정 신호 처리부(220), 데이터베이스(230), 통신부(240) 및 제어부(250)를 포함할 수 있다. 여기서, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 측정 신호 처리부(220)는, 보상 행렬 산출부(미도시됨) 및 오차 제거부(미도시됨)를 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 디바이스 관리부(210), 측정 신호 처리부(220), 데이터베이스(230), 통신부(240) 및 제어부(250)는 그 중 적어도 일부가 외부 시스템(미도시됨)과 통신하는 프로그램 모듈들일 수 있다. 이러한 프로그램 모듈들은 운영 시스템, 응용 프로그램 모듈 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 모니터링 시스템(200)에 포함될 수 있으며, 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치 상에 저장될 수 있다. 또한, 이러한 프로그램 모듈들은 모니터링 시스템(200)과 통신 가능한 원격 기억 장치에 저장될 수도 있다. 한편, 이러한 프로그램 모듈들은 본 발명에 따라 후술할 특정 업무를 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 실행하는 루틴, 서브루틴, 프로그램, 오브젝트, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포괄하지만, 이에 제한되지는 않는다.
한편, 모니터링 시스템(200)에 관하여 위와 같이 설명되었으나, 이러한 설명은 예시적인 것이고, 모니터링 시스템(200)의 구성요소 또는 기능 중 적어도 일부가 필요에 따라 피측정자의 머리 부위에 착용되는 휴대용 디바이스인 모니터링 디바이스(100) 내에서 실현되거나 모니터링 디바이스(100) 내에 포함될 수도 있음은 당업자에게 자명하다. 경우에 따라서는, 모니터링 시스템(200)의 모든 기능과 모든 구성요소가 모니터링 디바이스(100) 내에 전부 실행되거나 모니터링 디바이스(100) 내에 전부 포함될 수도 있다.
먼저, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 디바이스 관리부(210)는, 모니터링 디바이스(100)에 포함된 복수의 광 센서(110)가 피측정자의 머리 부위에 대하여 근적외선을 조사하거나 피측정자의 머리 부위로부터 반사 또는 산란되는 근적외선을 감지할 수 있도록, 모니터링 디바이스(100)를 관리하는 기능을 수행할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스 관리부(210)는, 피측정자의 헤모다이나믹스에 대한 모니터링을 수행하기 위하여 필요한 모니터링 디바이스(100)의 다른 기능 또는 구성요소를 관리할 수 있다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 측정 신호 처리부(220)는, 실제 측정 신호에 포함되는 외부 요인으로 인한 오차 신호를 광학 특성(optical properties) 도메인에서 선형적으로 제거하는 기능을 수행할 수 있다.
이를 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 측정 신호 처리부(220)는, 복수의 복셀(voxel)로 구성되는 측정 대상의 외부 요인으로 인한 영향이 존재하는 상태에서의 광 흡수 특성 및 모니터링 디바이스에 구비되는 복수의 채널을 통해 측정 대상으로부터 각각 측정되는 복수의 실제 측정 신호 값 사이의 관계를 정의하는 측정 환경 특성 행렬을 산출하고, 복수의 복셀로 구성되는 측정 대상의 외부 요인으로 인한 영향이 차단된 상태의 광 흡수 특성 및 복수의 실제 측정 신호 값에 대하여 자가-보정(self-calibration)을 수행한 결과로서 생성되는 복수의 자가-보정 신호 값 사이의 관계를 정의하는 자가-보정 환경 특성 행렬을 산출하는 기능을 수행하는 보상 행렬 산출부(미도시됨)를 포함할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 측정 신호 처리부(220)는, 위의 획득되거나 산출되는 복수의 실제 측정 신호 값, 복수의 자가-보정 신호 값, 측정 환경 특성 행렬 및 자가-보정 환경 특성 행렬을 참조로 하여, 복수의 실제 측정 신호 값으로부터 외부 요인으로 인한 오차를 선형적으로 제거하는 기능을 수행하는 오차 제거부(미도시됨)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 측정 신호 처리부(220)(구체적으로는, 보상 행렬 산출부)는, 복수의 복셀(voxel)로 구성되는 측정 대상의 외부 요인으로 인한 영향이 존재하는 상태에서의 광 흡수 특성(δμ*a) 및 모니터링 디바이스(100)에 구비되는 복수의 채널을 통해 측정 대상으로부터 각각 측정되는 복수의 실제 측정 신호 값(M P) 사이의 관계를 정의하는 측정 환경 특성 행렬(J)을 산출할 수 있다. 여기서, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 모니터링 디바이스(100)에 구비되는 복수의 채널은, 모니터링 디바이스(100)에 포함되는 복수의 광 소스 및 복수의 광 디텍터의 쌍에 대응될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 측정 신호 처리부(220)(구체적으로는, 보상 행렬 산출부)는, 복수의 복셀로 구성되는 측정 대상의 외부 요인으로 인한 영향이 차단된 상태의 광 흡수 특성(δμ a) 및 복수의 실제 측정 신호 값에 대하여 자가-보정(self-calibration)을 수행한 결과로서 생성되는 복수의 자가-보정 신호 값(M S) 사이의 관계를 정의하는 자가-보정 환경 특성 행렬(J S)을 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 측정 신호 처리부(220)(구체적으로는, 보상 행렬 산출부)는, 복수의 실제 측정 신호 값(M P) 및 복수의 자가-보정 신호 값(M S) 사이의 관계를 정의하는 변환 행렬(T)을 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 측정 신호 처리부(220)(구체적으로는, 보상 행렬 산출부)는, 위의 산출되는 측정 환경 특성 행렬(J), 자가-보정 환경 특성 행렬(J S) 및 변환 행렬(T)을 참조로 하여, 복수의 실제 측정 신호 값으로부터 외부 요인으로 인한 오차를 선형적으로 제거하는 보상 행렬(J EC = JJ S -1 T)을 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 측정 신호 처리부(220)(구체적으로는, 오차 제거부)는, 위의 산출되는 보상 행렬(J EC)을 이용하여 복수의 실제 측정 신호 값(M P)으로부터 외부 요인으로 인한 오차(C)를 선형적으로 제거할 수 있다.
이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따라 외부 요인으로 인한 오차를 제거하는 과정에 대하여 구체적으로 살펴보기로 한다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 측정 대상을 모델링하는 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.
먼저, 종래 기술에 따르면, 도 3의 (a)에 도시된 바와 같이, 헤모다이나믹스 모니터링의 대상이 되는 측정 대상은 하나의 광 흡수 특성을 가지는 균일한 공간(즉, 균일적 확산 모델(homogeneous diffusion model); μa)으로 모델링되어 왔다. 하지만, 균등적 확산 모델에 의하면, 측정 대상 내부의 특정 영역에 대한 구체적인 모니터링 결과를 얻기 어렵고, 실제 측정 신호에 포함된 오차 신호를 정확하게 특정하기도 어렵다는 한계가 존재한다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 도 3의 (b)에 도시된 바와 같이, 헤모다이나믹스 모니터링의 대상이 되는 측정 대상(즉, 피측정자의 머리 부위)은, 서로 다른 다양한 광 흡수 특성을 가질 수 있는 복수의 3차원 단위 공간(즉, 복셀(voxel))으로 구성되는 이질적 공간(즉, 이질적 확산 모델(heterogeneous diffusion model); μa(r1), μa(r2), ..., μa(rn21))으로 모델링될 수 있다.
계속하여, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 도 4에 도시된 바와 같이, 모니터링 디바이스(100)의 광 소스(S)로부터 조사되는 광은 측정 대상에 포함되는 모든 복셀에 입사될 수 있고, 어떤 복셀을 투과하거나 어떤 복셀로부터 반사되어 광 디텍터(D)에서 감지된 광에는 해당 복셀에 관한 정보가 포함될 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 광 디텍터(D)에서 감지되는 광 신호는, 복수의 복셀 각각으로부터의 영향(또는 기여)을 반영하는 복수의 단위 광 신호의 합으로서 구성될 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 측정 신호 처리부(220)는, 모니터링 디바이스(100)에 포함되는 복수의 광 센서(110)에 의하여 각각 측정되는 복수의 실제 측정 신호 값으로부터 측정 대상(이질적 확산 모델로서 정의됨)을 구성하는 복수의 복셀 각각의 광 흡수 특성을 재구성하는 확산 광학 토모그래피(Diffuse Optical Tomography; DOT) 기법을 이용하여, 측정 대상의 광 흡수 특성을 알아낼 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 실제 측정 신호로부터 외부 요인으로 인한 오차 신호를 제거하여 보정된 측정 신호를 산출하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 측정 신호 처리부(220)는, 자가-보정(self-calibration) 기법에 기초하여 산출되는 변환 행렬(521; T), 자가-보정 기법과 DOT 기법에 기초하여 산출되는 자가-보정 환경 특성 행렬의 역행렬(522; J S -1) 및 DOT 기법에 기초하여 산출되는 측정 환경 특성 행렬(523; J)을 산출할 수 있고, 위와 같이 산출되는 측정 환경 특성 행렬(523), 자가-보정 환경 특성 행렬의 역행렬(522) 및 변환 행렬(521)이 차례대로 곱해진 결과로서 생성되는 보상 행렬(520; J EC = JJ S -1 T)을 실제 측정 신호 값 행렬(복수의 실제 측정 신호 값(510)으로 이루어진 행렬; M P)과 차례대로 곱함으로써 외부 요인으로 인한 오차 신호(C)가 제거된 보정된 측정 신호 값 행렬(복수의 보정된 측정 신호 값(530)으로 이루어진 행렬; M P - C)를 얻을 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 외부 요인으로 인한 영향이 존재하는 실제 측정 환경에서 측정된 실제 측정 신호 값(U(r d, r s))과 이질적 확산 모델로 이루어진 측정 대상 사이의 관계를 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 외부 요인으로 인한 영향은 상수 PS 및 PD로서 모델링될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 측정 환경 특성 행렬을 산출하는 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 측정 신호 처리부(220)는, 복수의 복셀(voxel)로 구성되는 측정 대상의 외부 요인으로 인한 영향이 존재하는 상태에서의 오염된(contaminated) 광 흡수 특성(δμ*a = δμ a + J -1 C) 및 모니터링 디바이스(100)에 구비되는 복수의 채널을 통해 측정 대상으로부터 각각 측정되는 복수의 실제 측정 신호 값(M P) 사이의 관계를 정의하는 측정 환경 특성 행렬(J)을 산출할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 이질적 확산 모델에 적용되는 자가-보정 기법의 개념을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 측정 신호 처리부(220)는, 자가-보정 기법을 이용하여, 외부 요인으로 인한 영향이 존재하는 실제 환경에서 측정되는 실제 측정 신호로부터 외부 요인으로 인한 영향이 차단된 가상 환경에서 측정되었을 것으로 예상되는 자가-보정 신호를 산출할 수 있다. 구체적으로, 도 8을 참조하면, 하나의 측정 신호 값에서 외부 요인으로 인한 오차 신호를 제거한 결과로서 산출되는 자가-보정 신호 값은, 네 개의 다른 실제 측정 신호 값의 결합으로서 표현될 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 자가-보정 환경 특성 행렬 및 변환 행렬을 산출하는 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 측정 신호 처리부(220)는, 앞서 언급된 자가-보정 기법 및 DOT 기법을 이용하여, 복수의 복셀로 구성되는 측정 대상의 외부 요인으로 인한 영향이 차단된 상태의 광 흡수 특성(δμ a) 및 복수의 실제 측정 신호 값에 대하여 자가-보정(self-calibration)을 수행한 결과로서 생성되는 복수의 자가-보정 신호 값(M S) 사이의 관계를 정의하는 자가-보정 환경 특성 행렬(J S)을 산출할 수 있다.
또한, 도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 측정 신호 처리부(220)는, 복수의 실제 측정 신호 값 및 복수의 자가-보정 신호 값 사이의 관계를 정의하는 변환 행렬(T)을 산출할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따라 보상 행렬 및 보정된 측정 신호를 산출하는 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 10을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 측정 신호 처리부(220)는, 실제 측정 신호에 포함되어 있는 외부 요인으로 인한 오차 신호 값이 실제 측정 신호 값 행렬과 자가-보정 신호 값 행렬 사이의 차이로서 광학 특성(optical properties) 도메인으로 매핑(mapping)된다는 점에 기초하여, 위의 산출되는 측정 환경 특성 행렬(J), 자가-보정 환경 특성 행렬(J S) 및 변환 행렬(T)을 이용하여 광학 특성 도메인에서 복수의 실제 측정 신호 값으로부터 외부 요인으로 인한 오차를 선형적으로 제거할 수 있는 보상 행렬(J EC = JJ S -1 T)을 산출할 수 있다.
또한, 도 10을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 측정 신호 처리부(220)는, 위의 산출되는 보상 행렬(J EC)을 실제 측정 신호 값 행렬(M P)에 대하여 선형적으로 곱함으로써(J EC M P), 보정된 측정 신호 값 행렬(즉, 실제 측정 신호 값으로부터 외부 요인으로 인한 오차 신호 값이 제거된 신호 값으로 이루어진 행렬)(M P - C)를 산출할 수 있다.
다만, 본 발명에 따른 측정 신호 보정을 위해 사용될 수 있는 신호 처리 기법 내지 알고리즘이 반드시 이상에서 언급된 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 목적을 달성할 수 있는 범위 내에서 얼마든지 변경될 수 있음을 밝혀 둔다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 데이터베이스(230)에는 복수의 실제 측정 신호에 관한 정보, 위의 도 3 내지 도 10에서 언급된 다양한 신호, 파라마터 등에 관한 정보, 복수의 실제 측정 신호로부터 외부 요인으로 인한 오차를 제거함으로써 생성되는 복수의 보정된 측정 신호에 관한 정보가 저장될 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 데이터베이스(230)에는 본 발명에 따라 외부 요인으로 인한 오차가 제거된 측정 신호(즉, 보정된 측정 신호)에 기초하여 수행되는 헤모다이나믹스 모니터링에 관한 다양한 정보가 더 저장될 수 있다. 비록 도 2에서 데이터베이스(230)가 모니터링 시스템(200)에 포함되어 구성되는 것으로 도시되어 있지만, 본 발명을 구현하는 당업자의 필요에 따라, 데이터베이스(230)는 모니터링 시스템(200)과 별개로 구성될 수도 있다. 한편, 본 발명에서의 데이터베이스(230)는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 포함하는 개념으로서, 협의의 데이터베이스뿐만 아니라 파일 시스템에 기반을 둔 데이터 기록 등을 포함하는 광의의 데이터베이스일 수도 있으며, 단순한 로그의 집합이라도 이를 검색하여 데이터를 추출할 수 있다면 본 발명에서의 데이터베이스(230)가 될 수 있다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 통신부(240)는 모니터링 시스템(200)이 외부 장치와 통신할 수 있도록 하는 기능을 수행한다.
마지막으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(250)는 디바이스 관리부(210), 측정 신호 처리부(220), 데이터베이스(230) 및 통신부(240) 간의 데이터의 흐름을 제어하는 기능을 수행한다. 즉, 제어부(250)는 외부로부터의 또는 모니터링 시스템(200)의 각 구성요소 간의 데이터의 흐름을 제어함으로써, 디바이스 관리부(210), 측정 신호 처리부(220), 데이터베이스(230) 및 통신부(240)에서 각각 고유 기능을 수행하도록 제어한다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 모니터링 시스템(200)은, 이질적 확산 모델(heterogeneous diffusion model)에 의하여 정의되는 측정 대상으로부터 획득되고 확산 광학 토모그래피(Diffuse Optical Tomography; DOT) 기법에 기초하여 산출되는 복수의 실제 측정 신호 값에 대하여 자가-보정(self-calibration)을 수행함으로써 복수의 자가-보정 신호 값을 산출하는 기본적인 기능만을 수행할 수도 있다.
보다 구체적으로, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 모니터링 시스템(200)의 제1 측정 신호 처리부(미도시됨)는, 모니터링 디바이스(100)에 구비되는 복수의 채널을 통해 복수의 복셀(voxel)로 구성되는 측정 대상으로부터 각각 측정되는 복수의 실제 측정 신호 값을 획득할 수 있다. 또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 모니터링 시스템(200)의 제2 측정 신호 처리부(미도시됨)는, 위의 복수의 실제 측정 신호 값에 대하여 자가-보정을 수행함으로써 복수의 자가-보정 신호 값을 산출할 수 있다. 여기서, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 측정 대상은 이질적 확산 모델 model)로서 정의될 수 있고, 위의 복수의 실제 측정 신호 값 및 복수의 자가-보정 신호 값은 확산 광학 토모그래피(Diffuse Optical Tomography; DOT) 기법에 기초하여 산출될 수 있다.
이상에서, 동잡음 제거의 대상이 되는 측정 신호가 근적외선 분광법에 기초한 광학 밀도 신호인 경우에 대하여 주로 설명되었지만, 외부 요인으로 인한 오차 제거의 대상이 될 수 있는 측정 신호가 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 본 명세서에 기재된 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 목적 또는 효과를 달성할 수 있는 범위 내에서, 얼마든지 다른 종류의 측정 신호가 상정될 수 있음을 밝혀 둔다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 모니터링 디바이스
200: 모니터링 시스템
210: 디바이스 관리부
220: 측정 신호 처리부
221: 보상 행렬 산출부
222: 오차 제거부
230: 데이터베이스
240: 통신부
250: 제어부

Claims (19)

  1. 헤모다이나믹스(hemodynamics)를 모니터링하기 위한 모니터링 시스템에서 구현되는 방법으로서 - 상기 모니터링 시스템은 보상 행렬 산출부 및 오차 제거부를 포함함 - ,
    상기 보상 행렬 산출부가, 복수의 복셀(voxel)로 구성되는 측정 대상의 외부 요인으로 인한 영향이 존재하는 상태에서의 광 흡수 특성 및 모니터링 디바이스에 구비되는 복수의 채널을 통해 상기 측정 대상으로부터 각각 측정되는 복수의 실제 측정 신호 값 사이의 관계를 정의하는 측정 환경 특성 행렬을 산출하고, 상기 복수의 복셀로 구성되는 상기 측정 대상의 상기 외부 요인으로 인한 영향이 차단된 상태의 광 흡수 특성 및 상기 복수의 실제 측정 신호 값에 대하여 자가-보정(self-calibration)을 수행한 결과로서 생성되는 복수의 자가-보정 신호 값 사이의 관계를 정의하는 자가-보정 환경 특성 행렬을 산출하는 단계, 및
    상기 오차 제거부가, 상기 복수의 실제 측정 신호 값, 상기 복수의 자가-보정 신호 값, 상기 측정 환경 특성 행렬 및 상기 자가-보정 환경 특성 행렬을 참조로 하여, 상기 복수의 실제 측정 신호 값으로부터 상기 외부 요인으로 인한 오차를 선형적으로 제거하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 산출 단계는,
    상기 보상 행렬 산출부가, 상기 복수의 실제 측정 신호 값 및 상기 복수의 자가-보정 신호 값 사이의 관계를 정의하는 변환 행렬을 산출하는 단계, 및
    상기 보상 행렬 산출부가, 상기 산출되는 측정 환경 특성 행렬, 자가-보정 환경 특성 행렬 및 변환 행렬을 참조로 하여, 상기 복수의 실제 측정 신호 값으로부터 상기 외부 요인으로 인한 오차를 선형적으로 제거하는 보상 행렬을 산출하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제거 단계에서,
    상기 오차 제거부가, 상기 보상 행렬 및 상기 복수의 실제 측정 신호 값을 차례대로 곱함으로써, 상기 외부 요인으로 인한 오차 신호 값이 선형적으로 제거된 복수의 보정된 측정 신호 값을 산출하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 측정 대상은, 이질적 확산 모델(heterogeneous diffusion model)로서 정의되는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 실제 측정 신호는, 근적외선 분광법(NIRS; Near InfraRed Spectroscopy)에 기초한 광학 밀도(OD; Optical Density) 신호인 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 채널은, 상기 모니터링 디바이스에 포함되는 복수의 광 소스(source) 및 복수의 광 디텍터(detector)의 쌍에 대응되는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 측정 환경 특성 행렬 및 상기 자가-보정 환경 특성 행렬은, 확산 광학 토모그래피(Diffuse Optical Tomography; DOT) 기법에 기초하여 산출되는 방법.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 보상 행렬은, 상기 변환 행렬, 상기 자가-보정 환경 특성 행렬의 역행렬 및 상기 측정 환경 특성 행렬을 차례대로 곱한 행렬인 방법.
  8. 삭제
  9. 헤모다이나믹스(hemodynamics)를 모니터링하기 위한 모니터링 시스템에서 구현되는 방법으로서 - 상기 모니터링 시스템은 제1 측정 신호 처리부 및 제2 측정 신호 처리부를 포함함 - ,
    상기 제1 측정 신호 처리부가, 모니터링 디바이스에 구비되는 복수의 채널을 통해 복수의 복셀(voxel)로 구성되는 측정 대상으로부터 각각 측정되는 복수의 실제 측정 신호 값을 획득하는 단계, 및
    상기 제2 측정 신호 처리부가, 상기 복수의 실제 측정 신호 값에 대하여 자가-보정(self-calibration)을 수행함으로써, 복수의 자가-보정 신호 값을 산출하는 단계
    를 포함하고,
    상기 측정 대상은, 이질적 확산 모델(heterogeneous diffusion model)로서 정의되고,
    상기 복수의 실제 측정 신호 값 및 상기 복수의 자가-보정 신호 값은, 확산 광학 토모그래피(Diffuse Optical Tomography; DOT) 기법에 기초하여 산출되는 방법.
  10. 제1항 및 제9항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
  11. 헤모다이나믹스(hemodynamics)를 모니터링하기 위한 시스템으로서,
    복수의 복셀(voxel)로 구성되는 측정 대상의 외부 요인으로 인한 영향이 존재하는 상태에서의 광 흡수 특성 및 모니터링 디바이스에 구비되는 복수의 채널을 통해 상기 측정 대상으로부터 각각 측정되는 복수의 실제 측정 신호 값 사이의 관계를 정의하는 측정 환경 특성 행렬을 산출하고, 상기 복수의 복셀로 구성되는 상기 측정 대상의 상기 외부 요인으로 인한 영향이 차단된 상태의 광 흡수 특성 및 상기 복수의 실제 측정 신호 값에 대하여 자가-보정(self-calibration)을 수행한 결과로서 생성되는 복수의 자가-보정 신호 값 사이의 관계를 정의하는 자가-보정 환경 특성 행렬을 산출하는 보상 행렬 산출부, 및
    상기 복수의 실제 측정 신호 값, 상기 복수의 자가-보정 신호 값, 상기 측정 환경 특성 행렬 및 상기 자가-보정 환경 특성 행렬을 참조로 하여, 상기 복수의 실제 측정 신호 값으로부터 상기 외부 요인으로 인한 오차를 선형적으로 제거하는 오차 제거부
    를 포함하는 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 보상 행렬 산출부는, 상기 복수의 실제 측정 신호 값 및 상기 복수의 자가-보정 신호 값 사이의 관계를 정의하는 변환 행렬을 산출하고, 상기 산출되는 측정 환경 특성 행렬, 자가-보정 환경 특성 행렬 및 변환 행렬을 참조로 하여, 상기 복수의 실제 측정 신호 값으로부터 상기 외부 요인으로 인한 오차를 선형적으로 제거하는 보상 행렬을 산출하고,
    상기 오차 제거부는, 상기 보상 행렬 및 상기 복수의 실제 측정 신호 값을 차례대로 곱함으로써, 상기 외부 요인으로 인한 오차 신호 값이 선형적으로 제거된 복수의 보정된 측정 신호 값을 산출하는 시스템.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 측정 대상은, 이질적 확산 모델(heterogeneous diffusion model)로서 정의되는 시스템.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 실제 측정 신호는, 근적외선 분광법(NIRS; Near InfraRed Spectroscopy)에 기초한 광학 밀도(OD; Optical Density) 신호인 시스템.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 채널은, 상기 모니터링 디바이스에 포함되는 복수의 광 소스(source) 및 복수의 광 디텍터(detector)의 쌍에 대응되는 시스템.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 측정 환경 특성 행렬 및 상기 자가-보정 환경 특성 행렬은, 확산 광학 토모그래피(Diffuse Optical Tomography; DOT) 기법에 기초하여 산출되는 시스템.
  17. 제12항에 있어서,
    상기 보상 행렬은, 상기 변환 행렬, 상기 자가-보정 환경 특성 행렬의 역행렬 및 상기 측정 환경 특성 행렬을 차례대로 곱한 행렬인 시스템.
  18. 삭제
  19. 헤모다이나믹스(hemodynamics)를 모니터링하기 위한 시스템으로서,
    모니터링 디바이스에 구비되는 복수의 채널을 통해 복수의 복셀(voxel)로 구성되는 측정 대상으로부터 각각 측정되는 복수의 실제 측정 신호 값을 획득하는 제1 측정 신호 처리부, 및
    상기 복수의 실제 측정 신호 값에 대하여 자가-보정(self-calibration)을 수행함으로써, 복수의 자가-보정 신호 값을 산출하는 제2 측정 신호 처리부
    를 포함하고,
    상기 측정 대상은, 이질적 확산 모델(heterogeneous diffusion model)로서 정의되고,
    상기 복수의 실제 측정 신호 값 및 상기 복수의 자가-보정 신호 값은, 확산 광학 토모그래피(Diffuse Optical Tomography; DOT) 기법에 기초하여 산출되는 시스템.
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KR20200120551A (ko) * 2019-04-12 2020-10-21 한국과학기술원 머신 러닝을 이용하여 머리에 관한 생체 정보를 추정하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체

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