KR102374780B1 - Method, server and computer program for providing digital care solution based on game for improving mental disorder - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명의 다양한 실시예는 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법, 서버 및 컴퓨터프로그램에 관한 것이다.Various embodiments of the present invention relate to a method, a server, and a computer program for providing a game-based digital treatment solution for the improvement of mental disorders.
디지털 치료제는 의학적 장애나 질병을 예방, 관리, 치료하기 위해 환자에게 근거기반 치료적 개입을 제공하는 소프트웨어 의료기기를 의미한다.Digital therapeutics are software medical devices that provide evidence-based therapeutic interventions to patients to prevent, manage, and treat medical disorders or diseases.
고령화로 인한 만성질환 증가에 따라 건강보험 재정 등 사회적 부담 가중 및 의료접근성 문제로 인한 미충족 수요를 해소하기 위해 디지털 치료제에 대한 관심이 증가하고 있다.As chronic diseases increase due to the aging population, interest in digital therapeutics is increasing in order to solve unmet demand due to increased social burden such as health insurance finance and problems with medical access.
인구 고령화와 생활수준의 향상으로 인해 의료수요가 급증하면서 GDP 대비 경상의료비 비율이 지속적으로 높아지고 있으며 건강보험 재정 등 사회적 부담이 가중되고 있고, 코로나 19 확산으로 인해 만성질환 환자가 병원 치료를 제대로 받지 못하거나 우울증 환자가 급증하는 상황이 발생하면서 디지털 헬스케어 전반에 대한 수요가 증가하고 있고, 그 연장선상에서 디지털 치료제에 대한 관심도 증가하고 있다.Due to the rapid increase in medical demand due to the aging of the population and the improvement of living standards, the ratio of ordinary medical expenses to GDP continues to rise, and social burdens such as health insurance finance are increasing. As the number of depressed patients is rapidly increasing, the demand for overall digital health care is increasing, and interest in digital therapeutics is also increasing along the lines of this.
디지털 치료제는 SW 특성 상 기존의 치료제 대비 독성 및 부작용이 적고 일반의약품과 같은 제조, 운반, 보관을 요하지 않아 저렴한 비용으로 대량 공급이 용이하여 의료비용을 낮출 수 있고, 소수의 의사가 물리적, 시간적 한계와 무관하게 많은 수의 환자를 관리할 수 있어 건강보험 재정 및 의료공급 부족, 지역적 편재 등의 문제를 보완할 수 있다는 장점이 있으며, 디지털 치료제 적용을 통해 정신질환, 만성질환 등에서 대면진료를 일부 대체하여 감염 우려를 줄일 수 있어 최근 코로나-19 상황에서 주목받고 있다.Digital therapeutics have fewer toxic and side effects compared to conventional therapeutics due to their SW characteristics, and do not require manufacturing, transport, and storage like over-the-counter drugs. It has the advantage of being able to manage a large number of patients irrespective of health insurance finances, medical supply shortage, and regional ubiquity. This can reduce the risk of infection, so it is attracting attention in the recent COVID-19 situation.
한편, 종래의 디지털 치료제 업계는 대체로 하드웨어 장치(예: 재활훈련 장치, VR 장치, 센서 장치 등)와 연계를 통해 사용자의 신체 및 정신 건강을 개선하는 기술 및 제품을 주로 개발하였고, 이에 따라 디지털 치료제를 얻기 위해서는 별도의 하드웨어 장치를 마련해야 한다는 문제가 있다.On the other hand, the conventional digital therapeutics industry has mainly developed technologies and products that improve the physical and mental health of users through connection with hardware devices (eg, rehabilitation devices, VR devices, sensor devices, etc.), and accordingly, digital therapeutics There is a problem that a separate hardware device must be prepared to obtain the .
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상술된 종래의 디지털 치료제 제공 방법의 문제점을 해소하기 위한 목적으로, 사용자의 정신적 장애 수준을 고려하여 사용자의 단말로 사용자 인터랙션 게임 기반의 학습 콘텐츠를 포함하는 디지털 치료 솔루션을 제공함으로써, 별도의 하드웨어 장치없이 소프트웨어적 구성만으로 정신적 장애의 치료를 위한 디지털 치료 솔루션을 제공할 수 있는 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법, 서버 및 컴퓨터프로그램에 관한 것이다.The problem to be solved by the present invention is for the purpose of solving the problems of the conventional method for providing a digital therapeutic agent described above, in consideration of the user's level of mental disability, a digital treatment solution including user interaction game-based learning content in the user's terminal By providing a game-based digital treatment solution for the improvement of mental disorders that can provide a digital treatment solution for the treatment of mental disorders only with software configuration without a separate hardware device, it relates to a server and a computer program.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved by the present invention are not limited to the problems mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법은, 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서, 사용자에 대한 정신적 장애 수준을 판단하는 단계 및 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여 정신적 장애의 치료를 위한 디지털 치료 솔루션을 제공하는 단계를 포함하며, 상기 디지털 치료 솔루션을 제공하는 단계는, 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여, 상기 사용자의 단말로 게임 기반의 학습 콘텐츠를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.A method of providing a game-based digital treatment solution for improvement of mental disorders according to an embodiment of the present invention for solving the above-mentioned problems, in a method performed by a computing device, determining the level of mental disability for a user and providing a digital treatment solution for the treatment of a mental disorder based on the determined level of mental disorder, wherein the providing of the digital treatment solution includes: based on the determined level of mental disorder, the user It may include providing the game-based learning content to the terminal of.
다양한 실시예에서, 상기 정신적 장애 수준을 판단하는 단계는, 상기 사용자의 단말로 테스트용 콘텐츠를 제공하는 단계 및 기 학습된 인공지능 모델 - 상기 기 학습된 인공지능 모델은 복수의 사용자 각각이 상기 테스트용 콘텐츠를 수행함에 따라 수집된 복수의 로그 데이터 및 상기 복수의 사용자 각각에 대한 의학적 진단 결과 데이터를 학습 데이터로 하여 학습된 모델임 - 을 이용하여, 상기 사용자가 상기 제공된 테스트용 콘텐츠를 수행함에 따라 수집된 로그 데이터를 분석함에 따라 상기 사용자의 정신적 장애 수준을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.In various embodiments, the step of determining the level of mental disability includes providing test content to the user's terminal, and a pre-learned artificial intelligence model - the pre-learned artificial intelligence model is each of a plurality of users performing the test As the user performs the provided test content using a model learned using a plurality of log data collected as the content is performed and medical diagnosis result data for each of the plurality of users as training data The method may include determining the level of mental disability of the user by analyzing the collected log data.
다양한 실시예에서, 상기 학습 콘텐츠를 제공하는 단계는, 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여 상기 사용자의 정신적 장애 수준을 복수의 등급 중 어느 하나의 등급으로 분류하는 단계 및 상기 사용자가 분류된 어느 하나의 등급에 기초하여, 상기 어느 하나의 등급에 대응되는 난이도의 질의 내용과 상기 질의 내용에 대한 가이드 정보를 포함하는 학습 콘텐츠를 제공하는 단계를 포함하며, 상기 수집된 로그 데이터를 분석함에 따라 상기 사용자의 정신적 장애 수준을 판단하는 단계는, 제1 등급으로 분류된 제1 사용자가 상기 제공된 학습 콘텐츠를 수행함에 따라 수집되는 로그 데이터를 이용하여 상기 제1 사용자의 정신적 장애 수준을 갱신하는 단계 및 상기 제1 사용자의 정신적 장애 수준을 갱신함에 따라 상기 제1 사용자가 등급 조정 기준을 달성하는 경우, 상기 제1 사용자에게 상기 테스트용 콘텐츠를 제공하고, 상기 제공된 테스트용 콘텐츠를 수행함에 따라 수집되는 로그 데이터를 이용하여 상기 제1 사용자의 등급을 상기 제1 등급에서 상기 제1 등급의 다음 등급인 제2 등급으로 조정을 결정하되, 상기 테스트용 콘텐츠는 상기 제2 등급에 대응되는 난이도의 질의 내용 및 적어도 일부 내용만을 포함하는 제한된 가이드 정보를 포함하거나 상기 제2 등급에 대응되는 난이도의 질의 내용만을 포함하거나 하는 것인, 단계를 포함할 수 있다.In various embodiments, the providing of the learning content may include classifying the user's mental disability level into any one of a plurality of grades based on the determined mental disability level, and any one of the user's classified based on the grade of , providing learning content including query content of difficulty corresponding to any one grade and guide information for the query content, wherein as the collected log data is analyzed, the user The step of determining the level of mental disability of the user may include updating the level of mental disability of the first user by using log data collected as the first user classified into the first grade performs the provided learning content, and 1 When the first user achieves the rating adjustment criterion as the mental disability level of the user is updated, the test content is provided to the first user, and log data collected by performing the provided test content determining to adjust the rating of the first user from the first rating to a second rating that is the next rating of the first rating using It may include a step of including limited guide information including only the content or including only the query content of the difficulty corresponding to the second grade.
다양한 실시예에서, 상기 학습 콘텐츠를 제공하는 단계는, 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여, 임의의 주제를 포함하는 제1 학습 콘텐츠를 생성하고, 상기 생성된 제1 학습 콘텐츠를 제공하는 단계, 상기 제공된 제1 학습 콘텐츠를 통해 상기 임의의 주제에 대한 질의 내용을 제공하고, 상기 제공된 질의 내용에 대한 응답으로 상기 사용자로부터 답변 내용 - 상기 답변 내용은 상기 임의의 주제에 대한 상기 사용자의 견해 및 감정 정보를 포함함 - 을 입력받는 단계 및 상기 입력된 답변 내용을 분석하여 상기 입력된 답변 내용에 대한 적절성을 판단하고, 상기 입력된 답변 내용에 대한 적절성을 판단한 결과에 기초하여 상기 입력된 답변 내용을 정답 처리하거나 정답의 입력을 위한 가이드 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.In various embodiments, the providing of the learning content may include, based on the determined level of mental disability, generating first learning content including an arbitrary topic, and providing the generated first learning content; Provide the contents of a query on the arbitrary topic through the provided first learning contents, and answer contents from the user in response to the provided query contents - The contents of the answer are the opinions and feelings of the user on the arbitrary topic Including information - receiving an input and analyzing the inputted answer content to determine the appropriateness of the inputted answer content, and to analyze the inputted answer content based on the result of determining the appropriateness of the inputted answer content It may include the step of processing the correct answer or providing guide information for input of the correct answer.
다양한 실시예에서, 상기 사용자로부터 답변 내용을 입력받는 단계는, 상기 임의의 주제에 대한 질의 내용에 대하여, 복수의 선택지 - 상기 복수의 선택지 각각은 상기 질의 내용에 대응하는 서로 다른 견해 및 감정 정보를 포함함 - 를 제공하되, 상기 복수의 선택지의 종류 및 개수는 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여 결정되는 것인, 단계 및 상기 사용자로부터 상기 복수의 선택지 중 어느 하나의 선택지를 답변 내용으로서 선택받는 단계를 포함할 수 있다.In various embodiments, the step of receiving the answer content from the user may include, for the content of the query on the arbitrary subject, a plurality of options - each of the plurality of options provides different opinions and emotion information corresponding to the content of the query. including - provided, wherein the type and number of the plurality of options is determined based on the determined level of mental disorder, and receiving a selection of any one of the plurality of options from the user as an answer content may include steps.
다양한 실시예에서, 상기 사용자로부터 답변 내용을 입력받는 단계는, 상기 임의의 주제에 대한 질의 내용에 대하여, 상기 사용자로부터 하나 이상의 키워드를 입력받는 단계 및 자동완성 기능을 통해, 상기 입력된 하나 이상의 키워드를 이용하여 상기 답변 내용의 적어도 일부분을 자동 완성하되, 상기 자동완성 기능을 통한 답변 내용의 자동 완성 정도는 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여 결정되는 것인, 단계를 포함할 수 있다.In various embodiments, the receiving of answers from the user may include receiving one or more keywords from the user with respect to the content of the query on the arbitrary topic and the one or more input keywords through an auto-complete function. At least a part of the answer content is automatically completed using the, but the degree of automatic completion of the answer content through the auto-completion function is determined based on the determined level of mental disability, it may include a step.
다양한 실시예에서, 상기 가이드 정보를 제공하는 단계는, 상기 입력된 답변 내용이 적절하지 않은 것으로 판단되는 경우, 상기 입력된 답변 내용을 분석하여 상기 사용자의 답변 내용 작성 의도를 판단하고, 상기 판단된 답변 내용 작성 의도에 기초하여 복수의 템플릿 중 하나 이상의 템플릿을 선택하여 상기 가이드 정보로서 상기 사용자에게 제공하되, 상기 선택된 하나 이상의 템플릿은 상기 판단된 답변 내용 작성 의도에 따른 하나 이상의 추천 단어, 추천 문장 구조, 추천 표현 방식에 관한 정보를 포함하는 것인, 단계를 포함할 수 있다.In various embodiments, the providing of the guide information includes, when it is determined that the inputted answer content is not appropriate, analyzes the inputted answer content to determine the user's intention to write the answer content, and One or more templates are selected from among a plurality of templates on the basis of an intention to write answer content and provided to the user as the guide information, wherein the selected one or more templates include one or more recommended words and a recommended sentence structure according to the determined answer content writing intention. , which includes information about the recommended expression method, may include a step.
다양한 실시예에서, 상기 학습 콘텐츠를 제공하는 단계는, 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여, 임의의 상황을 포함하는 제2 학습 콘텐츠를 생성하고, 상기 생성된 제2 학습 콘텐츠를 제공하는 단계, 상기 제공된 제2 학습 콘텐츠를 통해 상기 임의의 상황에 대한 질의 내용을 제공하고, 상기 제공된 질의 내용에 대한 응답으로 상기 사용자로부터 답변 내용 - 상기 답변 내용은 상기 임의의 상황에 대한 상기 사용자의 행동 정보를 포함함 - 을 입력받는 단계 및 상기 입력된 답변 내용을 분석하여 상기 입력된 답변 내용에 대한 적절성을 판단하고, 상기 입력된 답변 내용에 대한 적절성을 판단한 결과에 기초하여 상기 입력된 답변 내용을 정답 처리하거나 정답의 입력을 위한 가이드 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.In various embodiments, the providing of the learning content may include, based on the determined level of mental disability, generating second learning content including an arbitrary situation, and providing the generated second learning content; The content of a query for the arbitrary situation is provided through the provided second learning content, and the content of an answer from the user in response to the content of the provided question - The content of the answer is the user's behavior information for the random situation Including - receiving input and analyzing the inputted answer content to determine the appropriateness of the inputted answer content, and processing the inputted answer content as a correct answer based on the result of determining the appropriateness of the inputted answer content Alternatively, it may include providing guide information for inputting a correct answer.
다양한 실시예에서, 상기 사용자로부터 답변 내용을 입력받는 단계는, 상기 임의의 상황에 대한 질의 내용에 대하여, 하나 이상의 오답 선택지와 하나 이상의 정답 선택지를 포함하는 복수의 선택지 - 상기 복수의 선택지 각각은 상기 질의 내용에 대응하는 서로 다른 행동 정보를 포함함 - 를 제공하되, 상기 복수의 선택지에 각각 포함된 행동 정보의 종류 및 상기 복수의 선택지의 개수는 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여 결정되는 것인, 단계 및 상기 사용자로부터 상기 복수의 선택지 중 어느 하나의 선택지를 답변 내용으로서 선택받는 단계를 포함할 수 있다.In various embodiments, the step of receiving the answer content from the user may include a plurality of options including one or more incorrect answer options and one or more correct answer options for the query content for the arbitrary situation - each of the plurality of options is the Including different behavioral information corresponding to the content of the query - provided, but the type of behavior information included in each of the plurality of options and the number of the plurality of options are determined based on the determined level of mental disorder , and receiving a selection of any one of the plurality of options from the user as an answer content.
다양한 실시예에서, 상기 사용자로부터 답변 내용을 입력받는 단계는, 상기 임의의 상황에 대한 질의 내용에 대하여, 상기 사용자로부터 하나 이상의 키워드를 입력받는 단계 및 자동완성 기능을 통해, 상기 입력된 하나 이상의 키워드를 이용하여 상기 답변 내용의 적어도 일부분을 자동 완성하되, 상기 자동완성 기능을 통한 답변 내용의 자동 완성 정도는 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여 결정되는 것인, 단계를 포함할 수 있다.In various embodiments, the receiving of the answer from the user may include: receiving one or more keywords from the user with respect to the query content for the arbitrary situation, and the one or more input keywords through an auto-complete function At least a part of the answer content is automatically completed using the, but the degree of automatic completion of the answer content through the auto-completion function is determined based on the determined level of mental disability, it may include a step.
다양한 실시예에서, 상기 가이드 정보를 제공하는 단계는, 상기 입력된 답변 내용이 적절하지 않은 것으로 판단되는 경우, 상기 가이드 정보로서 상기 질의 내용의 정답에 관한 힌트(hint)를 제공하되, 상기 힌트는 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여 상기 사용자의 단말로 사용자 인터랙션 기반의 게임 콘텐츠를 제공하고, 상기 사용자가 상기 제공된 게임 콘텐츠를 수행한 결과에 기초하여 제공되는 것인, 단계를 포함할 수 있다.In various embodiments, the providing of the guide information includes providing, as the guide information, a hint about a correct answer of the query content, when it is determined that the input answer content is not appropriate, wherein the hint is Providing game content based on user interaction to the user's terminal based on the determined level of mental disability, and providing the game content based on a result of the user performing the provided game content, may include a step.
다양한 실시예에서, 상기 학습 콘텐츠를 제공하는 단계는, 상기 사용자로부터 특정 상황에 대한 시나리오를 입력받는 단계, 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여, 상기 입력된 특정 상황에 대한 시나리오에 대응하는 하나 이상의 질의 내용을 생성하는 단계 및 상기 입력된 특정 상황에 대한 시나리오 및 상기 생성된 하나 이상의 질의 내용을 포함하는 학습 콘텐츠를 생성하고, 상기 생성된 학습 콘텐츠를 사용자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.In various embodiments, the providing of the learning content may include receiving a scenario for a specific situation from the user, and based on the determined level of mental disability, one or more corresponding to the input scenario for the specific situation. The method may include generating a query content and generating learning content including a scenario for the input specific situation and the one or more generated query content, and providing the generated learning content to a user.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공서버는, 프로세서, 네트워크 인터페이스, 메모리, 및 상기 메모리에 로드(load)되고, 상기 프로세서에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램을 포함하되, 상기 컴퓨터 프로그램은, 사용자에 대한 정신적 장애 수준을 판단하는 인스트럭션(instruction) 및 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여 정신적 장애의 치료를 위한 디지털 치료 솔루션을 제공하는 인스트럭션을 포함하며, 상기 디지털 치료 솔루션을 제공하는 인스트럭션은, 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여, 상기 사용자의 단말로 게임 기반의 학습 콘텐츠를 제공하는 인스트럭션을 포함할 수 있다.A game-based digital treatment solution providing server for the improvement of mental disorders according to another embodiment of the present invention for solving the above problems is loaded into the processor, the network interface, the memory, and the memory, and the processor Including a computer program executed by, wherein the computer program provides a digital treatment solution for the treatment of mental disorders based on instructions for determining the level of mental disorder for the user and the determined level of mental disorder Including instructions, the instructions for providing the digital treatment solution may include instructions for providing game-based learning content to the user's terminal, based on the determined level of mental disability.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터프로그램은, 컴퓨팅 장치와 결합되어, 사용자에 대한 정신적 장애 수준을 판단하는 단계 및 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여 정신적 장애의 치료를 위한 디지털 치료 솔루션을 제공하는 단계를 포함하며, 상기 디지털 치료 솔루션을 제공하는 단계는, 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여, 상기 사용자의 단말로 게임 기반의 학습 콘텐츠를 제공하는 단계를 포함하는 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터로 판독가능한 기록매체에 저장될 수 있다.A computer program recorded on a computer-readable recording medium according to another embodiment of the present invention for solving the above-described problems is combined with a computing device, the step of determining the level of mental disability for the user and the determined Comprising the step of providing a digital treatment solution for the treatment of a mental disorder based on a level of mental disorder, wherein the step of providing the digital treatment solution is based on a game to the user's terminal based on the determined level of mental disorder It may be stored in a computer-readable recording medium to execute a method for providing a game-based digital treatment solution for the improvement of mental disorders including the step of providing learning contents of
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.Other specific details of the invention are included in the detailed description and drawings.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 사용자의 정신적 장애 수준을 고려하여 사용자의 단말로 사용자 인터랙션 게임 기반의 학습 콘텐츠를 포함하는 디지털 치료 솔루션을 제공함으로써, 별도의 하드웨어 장치없이 소프트웨어적 구성만으로 정신적 장애의 치료를 위한 디지털 치료 솔루션을 제공할 수 있다는 이점이 있다.According to various embodiments of the present invention, by providing a digital treatment solution including user interactive game-based learning content to the user's terminal in consideration of the user's level of mental disability, only a software configuration without a separate hardware device It has the advantage of being able to provide a digital treatment solution for treatment.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공서버의 하드웨어 구성도이다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법의 순서도이다.
도 4는 다양한 실시예에서, 사용자의 정신적 장애 수준을 판단하는 방법의 순서도이다.
도 5는 다양한 실시예에서, 제1 학습 콘텐츠를 제공하는 방법의 순서도이다.
도 6은 다양한 실시예에서, 제2 학습 콘텐츠를 제공하는 방법의 순서도이다.
도 7은 다양한 실시예에서, 학습 콘텐츠 수행 결과에 따라 사용자의 정신적 장애 수준을 갱신하는 방법의 순서도이다.1 is a diagram illustrating a game-based digital treatment solution providing system for improving mental disorders according to an embodiment of the present invention.
2 is a hardware configuration diagram of a game-based digital treatment solution providing server for improving mental disorders according to another embodiment of the present invention.
3 is a flowchart of a method for providing a game-based digital treatment solution for improving mental disorders according to another embodiment of the present invention.
4 is a flowchart of a method of determining a user's level of mental disability, in various embodiments.
5 is a flowchart of a method of providing first learning content, in various embodiments.
6 is a flowchart of a method of providing second learning content, in various embodiments.
7 is a flowchart of a method of updating a user's mental disability level according to a result of performing learning content, according to various embodiments of the present disclosure;
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. Advantages and features of the present invention and methods of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only the present embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains. It is provided to fully understand the scope of the present invention to those skilled in the art, and the present invention is only defined by the scope of the claims.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.The terminology used herein is for the purpose of describing the embodiments and is not intended to limit the present invention. In this specification, the singular also includes the plural unless specifically stated otherwise in the phrase. As used herein, “comprises” and/or “comprising” does not exclude the presence or addition of one or more other components in addition to the stated components. Like reference numerals refer to like elements throughout, and "and/or" includes each and every combination of one or more of the recited elements. Although "first", "second", etc. are used to describe various elements, these elements are not limited by these terms, of course. These terms are only used to distinguish one component from another. Accordingly, it goes without saying that the first component mentioned below may be the second component within the spirit of the present invention.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used herein will have the meaning commonly understood by those of ordinary skill in the art to which this invention belongs. In addition, terms defined in a commonly used dictionary are not to be interpreted ideally or excessively unless specifically defined explicitly.
명세서에서 사용되는 "부" 또는 “모듈”이라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부" 또는 “모듈”은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부" 또는 “모듈”은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부" 또는 “모듈”들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들로 더 분리될 수 있다.As used herein, the term “unit” or “module” refers to a hardware component such as software, FPGA, or ASIC, and “unit” or “module” performs certain roles. However, “part” or “module” is not meant to be limited to software or hardware. A “unit” or “module” may be configured to reside on an addressable storage medium or to reproduce one or more processors. Thus, as an example, “part” or “module” refers to components such as software components, object-oriented software components, class components and task components, processes, functions, properties, Includes procedures, subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, databases, data structures, tables, arrays, and variables. Components and functionality provided within “parts” or “modules” may be combined into a smaller number of components and “parts” or “modules” or as additional components and “parts” or “modules”. can be further separated.
공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작 시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.Spatially relative terms "below", "beneath", "lower", "above", "upper", etc. It can be used to easily describe the correlation between a component and other components. Spatially relative terms should be understood as terms including different directions of components during use or operation in addition to the directions shown in the drawings. For example, when a component shown in the drawing is turned over, a component described as “beneath” or “beneath” of another component may be placed “above” of the other component. can Accordingly, the exemplary term “below” may include both directions below and above. Components may also be oriented in other orientations, and thus spatially relative terms may be interpreted according to orientation.
본 명세서에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.In this specification, a computer refers to all types of hardware devices including at least one processor, and may be understood as encompassing software configurations operating in the corresponding hardware device according to embodiments. For example, a computer may be understood to include, but is not limited to, smart phones, tablet PCs, desktops, notebooks, and user clients and applications running on each device.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
본 명세서에서 설명되는 각 단계들은 컴퓨터에 의하여 수행되는 것으로 설명되나, 각 단계의 주체는 이에 제한되는 것은 아니며, 실시 예에 따라 각 단계들의 적어도 일부가 서로 다른 장치에서 수행될 수도 있다.Each step described in this specification is described as being performed by a computer, but the subject of each step is not limited thereto, and at least a portion of each step may be performed in different devices according to embodiments.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공시스템을 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a game-based digital treatment solution providing system for improving mental disorders according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공시스템은, 디지털 치료 솔루션 제공서버(100), 사용자 단말(200), 외부 서버(300) 및 네트워크(400)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , a game-based digital treatment solution providing system for improving mental disorders according to an embodiment of the present invention includes a digital treatment
여기서, 도 1에 도시된 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공시스템은 일 실시예에 따른 것이고, 그 구성 요소가 도 1에 도시된 실시예에 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 부가, 변경 또는 삭제될 수 있다.Here, the game-based digital treatment solution providing system for the improvement of mental disorders shown in FIG. 1 is according to an embodiment, and its components are not limited to the embodiment shown in FIG. 1, and additional components may be added as necessary. , may be changed or deleted.
일 실시예에서, 디지털 치료 솔루션 제공서버(100)는 사용자의 정신적 장애(예: 발달장애, 지적장애, 자폐 등)의 치료를 위한 디지털 치료제로서, 디지털 치료 솔루션을 제공할 수 있다.In an embodiment, the digital treatment
다양한 실시예에서, 디지털 치료 솔루션 제공서버(100)는 사용자의 정신적 장애 수준을 판단하고, 판단 결과에 기초하여 디지털 치료제로서 학습 콘텐츠를 제공하는 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공서비스를 제공할 수 있다. 여기서, 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공서비스는 웹(Web) 또는 애플리케이션(Application) 형태로 구현될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.In various embodiments, the digital treatment
여기서, 학습 콘텐츠는 게임 형태의 콘텐츠일 수 있다. 예를 들어, 학습 콘텐츠는 가상 세계를 구축하여 그 자체로 하나의 사회를 구성하고, 복수의 사용자들이 가상 세계에서 사회 구성원으로서 행동할 수 있는 메타버스(metaverse) 기반의 게임일 수 있으며, 정신적 장애의 치료 및 학습을 위한 세부 콘텐츠(예: 질의 응답 콘텐츠, 사용자 인터랙션 게임 콘텐츠 등)를 포함할 수 있다.Here, the learning content may be content in the form of a game. For example, the learning content may be a metaverse-based game in which a virtual world is constructed to constitute a society by itself, and a plurality of users can act as members of a society in the virtual world, and mental disorders It may include detailed content for treatment and learning (eg, question-and-answer content, user interaction game content, etc.).
일 실시예에서, 사용자 단말(200)은 네트워크(400)를 통해 디지털 치료 솔루션 제공서버(100)와 연결될 수 있으며, 디지털 치료 솔루션 제공서버(100)가 제공하는 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공서비스를 통해 디지털 치료 솔루션을 제공받을 수 있다.In one embodiment, the
여기서, 사용자 단말(200)은 애플리케이션 형태로 제공되는 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공서비스의 구동이 가능한 운영체제(OS)를 포함하며, 적어도 일부 영역에 디스플레이를 포함하는 스마트폰(Smartphone)일 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 사용자 단말(200)은 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트 패드(Smartpad), 타블렛PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.Here, the
또한, 여기서, 네트워크(400)는 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 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 포함할 수 있다. 또한, 무선 데이터 통신망은 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.In addition, here, the
일 실시예에서, 외부 서버(300)는 네트워크(400)를 통해 디지털 치료 솔루션 제공서버(100)와 연결될 수 있으며, 디지털 치료 솔루션 제공서버(100)가 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법을 수행하기 위해 필요한 각종 정보 및 데이터 또는 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법을 수행함에 따라 생성되는 각종 정보 및 데이터를 저장 및 관리할 수 있다. 예를 들어, 외부 서버(300)는 디지털 치료 솔루션 제공서버(100)의 외부에 별도로 구비되는 저장 서버일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 이하, 도 2를 참조하여 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법을 수행하는 디지털 치료 솔루션 제공서버(100)의 하드웨어 구성에 대해 설명하도록 한다.In one embodiment, the
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공서버의 하드웨어 구성도이다.2 is a hardware configuration diagram of a game-based digital treatment solution providing server for improving mental disorders according to another embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 다양한 실시예에서, 디지털 치료 솔루션 제공서버(100)(이하, "서버(100)")는 하나 이상의 프로세서(110), 프로세서(110)에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램(151)을 로드(Load)하는 메모리(120), 버스(130), 통신 인터페이스(140) 및 컴퓨터 프로그램(151)을 저장하는 스토리지(150)를 포함할 수 있다. 여기서, 도 2에는 본 발명의 실시예와 관련 있는 구성요소들만 도시되어 있다. 따라서, 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성 요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다.Referring to FIG. 2 , in various embodiments, the digital treatment solution providing server 100 (hereinafter, “
프로세서(110)는 서버(100)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(110)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다.The
또한, 프로세서(110)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있으며, 서버(100)는 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다.In addition, the
다양한 실시예에서, 프로세서(110)는 프로세서(110) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.In various embodiments, the
메모리(120)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 메모리(120)는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 실행하기 위하여 스토리지(150)로부터 컴퓨터 프로그램(151)을 로드할 수 있다. 메모리(120)에 컴퓨터 프로그램(151)이 로드되면, 프로세서(110)는 컴퓨터 프로그램(151)을 구성하는 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써 상기 방법/동작을 수행할 수 있다. 메모리(120)는 RAM과 같은 휘발성 메모리로 구현될 수 있을 것이나, 본 개시의 기술적 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.The
버스(130)는 서버(100)의 구성 요소 간 통신 기능을 제공한다. 버스(130)는 주소 버스(address Bus), 데이터 버스(Data Bus) 및 제어 버스(Control Bus) 등 다양한 형태의 버스로 구현될 수 있다.The
통신 인터페이스(140)는 서버(100)의 유무선 인터넷 통신을 지원한다. 또한, 통신 인터페이스(140)는 인터넷 통신 외의 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 통신 인터페이스(140)는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 통신 인터페이스(140)는 생략될 수도 있다.The
스토리지(150)는 컴퓨터 프로그램(151)을 비 임시적으로 저장할 수 있다. 서버(100)를 통해 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공 프로세스를 수행하는 경우, 스토리지(150)는 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공 프로세스를 제공하기 위하여 필요한 각종 정보를 저장할 수 있다.The
스토리지(150)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.The
컴퓨터 프로그램(151)은 메모리(120)에 로드될 때 프로세서(110)로 하여금 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(110)는 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 상기 방법/동작을 수행할 수 있다.The
일 실시예에서, 컴퓨터 프로그램(151)은 사용자에 대한 정신적 장애 수준을 판단하는 단계 및 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여 정신적 장애의 치료를 위한 디지털 치료 솔루션을 제공하는 단계를 포함하는 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션을 포함할 수 있다.In one embodiment, the
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.The steps of a method or algorithm described in relation to an embodiment of the present invention may be implemented directly in hardware, as a software module executed by hardware, or by a combination thereof. A software module may contain random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), flash memory, hard disk, removable disk, CD-ROM, or It may reside in any type of computer-readable recording medium well known in the art to which the present invention pertains.
본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 이하, 도 3 내지 7을 참조하여, 서버(100)가 수행하는 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법에 대해 설명하도록 한다.The components of the present invention may be implemented as a program (or application) to be executed in combination with a computer, which is hardware, and stored in a medium. Components of the present invention may be implemented as software programming or software components, and similarly, embodiments may include various algorithms implemented as data structures, processes, routines, or combinations of other programming constructs, including C, C++ , may be implemented in a programming or scripting language such as Java, assembler, or the like. Functional aspects may be implemented in an algorithm running on one or more processors. Hereinafter, a method of providing a game-based digital treatment solution for improving mental disorders performed by the
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법의 순서도이다.3 is a flowchart of a method for providing a game-based digital treatment solution for improving mental disorders according to another embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, S110 단계에서, 서버(100)는 사용자에 대한 정신적 장애 수준을 판단할 수 있다.Referring to FIG. 3 , in step S110 , the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자 단말(200)로 사용자의 정신적 장애 수준을 판단하기 위한 테스트용 콘텐츠를 제공할 수 있고, 테스트용 콘텐츠를 통해 사용자의 정신적 장애 수준을 판단할 수 있다. 이때, 서버(100)는 보다 정확한 정신적 장애 수준을 판단하기 위한 목적으로, 사용자가 앓고 있는 정신적 장애에 기초하여 사용자를 분류할 수 있다.In various embodiments, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자가 테스트용 콘텐츠를 수행함에 따라 생성되는 로그 데이터를 수집할 수 있고, 기 학습된 인공지능 모델을 이용하여 수집된 로그 데이터를 분석함으로써, 사용자의 정신적 장애 수준을 판단할 수 있다. 이하, 도 4를 참조하여, 사용자의 정신적 장애 수준을 판단하는 방법에 대해 구체적으로 설명하도록 한다.In various embodiments, the
도 4는 다양한 실시예에서, 사용자의 정신적 장애 수준을 판단하는 방법의 순서도이다.4 is a flowchart of a method of determining a user's level of mental disability, in various embodiments.
도 4를 참조하면, S210 단계에서, 서버(100)는 테스트용 콘텐츠를 제공할 수 있고, 사용자가 테스트용 콘텐츠를 수행함에 따라 생성되는 로그 데이터(예: 테스트용 콘텐츠 수행 과정에서 입력되는 사용자 입력 값 및 테스트용 콘텐츠의 수행 결과 값 등)를 수집할 수 있다.Referring to FIG. 4 , in step S210 , the
여기서, 테스트용 콘텐츠는 사용자의 정신적 장애 수준을 판단하기 위한 콘텐츠로서, 테스트용 콘텐츠를 수행하는 사용자에게 임의의 상황 및 임의의 상황에 관한 질의 내용을 제시하고 이에 대한 응답으로 답변 내용을 입력받거나, 사용자에게 임의의 주제 및 임의의 주제에 대한 질의 내용을 제시하고, 이에 대한 응답으로 답변 내용을 입력받는 콘텐츠일 수 있다.Here, the test content is content for determining the level of mental disability of the user, and the content for the test is presented to the user performing the test content and the content of the question about the random situation and the answer is inputted in response, It may be content in which a user is presented with an arbitrary topic and a question about the arbitrary topic, and an answer is received in response thereto.
이때, 정신적 장애의 치료를 위한 학습 콘텐츠의 경우, 정신적 장애를 가진 사용자에 대한 치료 및 학습 목적을 가지는 것이기 때문에, 임의의 상황 및 임의의 주제에 대한 질의 내용뿐만 아니라 질의 내용에 대하여 적절한 답변 내용을 입력할 수 있는 가이드 정보를 함께 제공함으로써, 사용자가 질의 내용에 대한 정답을 입력할 수 있도록 보조하는 형태로 구현되는데 반해, 테스트용 콘텐츠의 경우, 사용자의 정신적 장애 수준을 판단 및 평가하기 위해 사용자에 대한 테스트를 수행하는 목적을 가지는 것이기 때문에, 임의의 상황 및 임의의 주주에 대한 질의 내용만을 포함하거나 경우에 따라 적어도 일부 내용만을 포함하는 등 극히 제한적인 내용만을 포함하는 가이드 정보를 함께 제공하는 형태로 구현될 수 있다.At this time, in the case of learning content for the treatment of mental disorders, since it has the purpose of treatment and learning for users with mental disabilities, appropriate answers to the questions as well as the content of questions about any situation and any subject are provided. By providing input guide information together, it is implemented in a form that assists the user in entering the correct answer to the question, whereas in the case of test content, the user is asked to determine and evaluate the user's level of mental disability. Since it has the purpose of conducting a test for can be implemented.
또한, 여기서, 서버(100)가 사용자의 정신적 장애 수준에 대한 등급을 조정하기 위해 제공하는 테스트용 콘텐츠의 경우, 현재 사용자의 정신적 장애 수준에 대한 등급을 알고 있기 때문에, 현재 사용자의 정신적 장애 수준에 맞는 난이도의 테스트용 콘텐츠를 제공하나, 사용자의 정신적 장애 수준을 판단하기 위해 사용자에게 최초로 제공하는 테스트용 콘텐츠의 경우, 사용자의 정신적 장애 수준을 판단한 이력이 없기 때문에 임의의 난이도를 가지는 테스트용 콘텐츠를 제공하고, 해당 테스트용 콘텐츠를 수행함에 따라 수집되는 로그 데이터를 이용하여 사용자에게 제공할 테스트용 콘텐츠의 난이도를 조절하는 형태로 구현될 수 있다.In addition, here, in the case of test content that the
S220 단계에서, 서버(100)는 기 학습된 인공지능 모델을 이용하여, S210 단계를 거쳐 수집된 로그 데이터를 분석함으로써, 사용자의 정신적 장애 수준을 판단할 수 있다.In step S220 , the
여기서, 기 학습된 인공지능 모델은 복수의 사용자 각각이 테스트용 콘텐츠를 수행함에 따라 수집된 복수의 로그 데이터 및 복수의 사용자 각각에 대한 의학적 진단 결과 데이터(예: 정신의학적 분석 결과, 뇌영상을 통한 신경학적 분석 결과 등)를 학습 데이터로 하여 학습된 모델일 수 있다.Here, the pre-learned artificial intelligence model includes a plurality of log data collected as each of a plurality of users perform content for testing and medical diagnosis result data for each of a plurality of users (eg, psychiatric analysis results, brain images). Neurological analysis results, etc.) as learning data may be a learned model.
인공지능 모델(또는 연산 모델, 신경망, 네트워크 함수, 뉴럴 네트워크(neural network))은 하나 이상의 네트워크 함수로 구성되며, 하나 이상의 네트워크 함수는 일반적으로 ‘노드’라 지칭될 수 있는 상호 연결된 계산 단위들의 집합으로 구성될 수 있다. 이러한 ‘노드’들은 ‘뉴런(neuron)’들로 지칭될 수도 있다. 하나 이상의 네트워크 함수는 적어도 하나 이상의 노드들을 포함하여 구성된다. 하나 이상의 네트워크 함수를 구성하는 노드(또는 뉴런)들은 하나 이상의 ‘링크’에 의해 상호 연결될 수 있다.An artificial intelligence model (or computational model, neural network, network function, neural network) consists of one or more network functions, one or more network functions being a set of interconnected computational units that can generally be referred to as 'nodes'. can be composed of These ‘nodes’ may also be referred to as ‘neurons’. The one or more network functions are configured by including at least one or more nodes. Nodes (or neurons) constituting one or more network functions may be interconnected by one or more ‘links’.
인공지능 모델 내에서, 링크를 통해 연결된 하나 이상의 노드들은 상대적으로 입력 노드 및 출력 노드의 관계를 형성할 수 있다. 입력 노드 및 출력 노드의 개념은 상대적인 것으로서, 하나의 노드에 대하여 출력 노드 관계에 있는 임의의 노드는 다른 노드와의 관계에서 입력 노드 관계에 있을 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다. 전술한 바와 같이, 입력 노드 대 출력 노드 관계는 링크를 중심으로 생성될 수 있다. 하나의 입력 노드에 하나 이상의 출력 노드가 링크를 통해 연결될 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다.In the AI model, one or more nodes connected through a link may relatively form a relationship between an input node and an output node. The concepts of an input node and an output node are relative, and any node in an output node relationship with respect to one node may be in an input node relationship in a relationship with another node, and vice versa. As described above, an input node to output node relationship may be created around a link. One or more output nodes may be connected to one input node through a link, and vice versa.
하나의 링크를 통해 연결된 입력 노드 및 출력 노드 관계에서, 출력 노드는 입력 노드에 입력된 데이터에 기초하여 그 값이 결정될 수 있다. 여기서 입력 노드와 출력 노드를 상호 연결하는 노드는 가중치(weight)를 가질 수 있다. 가중치는 가변적일 수 있으며, 인공지능 모델이 원하는 기능을 수행하기 위해, 사용자 또는 알고리즘에 의해 가변될 수 있다. 예를 들어, 하나의 출력 노드에 하나 이상의 입력 노드가 각각의 링크에 의해 상호 연결된 경우, 출력 노드는 상기 출력 노드와 연결된 입력 노드들에 입력된 값들 및 각각의 입력 노드들에 대응하는 링크에 설정된 가중치에 기초하여 출력 노드 값을 결정할 수 있다.In the relationship between the input node and the output node connected through one link, the value of the output node may be determined based on data input to the input node. Here, a node interconnecting the input node and the output node may have a weight. The weight may be variable, and may be changed by a user or an algorithm in order for the AI model to perform a desired function. For example, when one or more input nodes are interconnected to one output node by respective links, the output node sets values input to input nodes connected to the output node and links corresponding to the respective input nodes. An output node value may be determined based on the weight.
전술한 바와 같이, 인공지능 모델은 하나 이상의 노드들이 하나 이상의 링크를 통해 상호연결 되어 인공지능 모델 내에서 입력 노드 및 출력 노드 관계를 형성한다. 인공지능 모델 내에서 노드들과 링크들의 개수 및 노드들과 링크들 사이의 연관관계, 링크들 각각에 부여된 가중치의 값에 따라, 인공지능 모델의 특성이 결정될 수 있다. 예를 들어, 동일한 개수의 노드 및 링크들이 존재하고, 링크들 사이의 가중치 값이 상이한 두 인공지능 모델이 존재하는 경우, 두 개의 인공지능 모델들은 서로 상이한 것으로 인식될 수 있다.As described above, in the AI model, one or more nodes are interconnected through one or more links to form an input node and an output node relationship within the AI model. Characteristics of the AI model may be determined according to the number of nodes and links in the AI model, the correlation between nodes and links, and the value of a weight assigned to each of the links. For example, when the same number of nodes and links exist and there are two AI models having different weight values between the links, the two AI models may be recognized as different from each other.
인공지능 모델을 구성하는 노드들 중 일부는, 최초 입력 노드로부터의 거리들에 기초하여, 하나의 레이어(layer)를 구성할 수 있다. 예를 들어, 최초 입력 노드로부터 거리가 n인 노드들의 집합은, n 레이어를 구성할 수 있다. 최초 입력 노드로부터 거리는, 최초 입력 노드로부터 해당 노드까지 도달하기 위해 거쳐야 하는 링크들의 최소 개수에 의해 정의될 수 있다. 그러나, 이러한 레이어의 정의는 설명을 위한 임의적인 것으로서, 인공지능 모델 내에서 레이어의 차수는 전술한 것과 상이한 방법으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 노드들의 레이어는 최종 출력 노드로부터 거리에 의해 정의될 수도 있다.Some of the nodes constituting the artificial intelligence model may configure one layer based on distances from the initial input node. For example, a set of nodes having a distance of n from the initial input node may constitute n layers. The distance from the initial input node may be defined by the minimum number of links that must be passed to reach the corresponding node from the initial input node. However, the definition of such a layer is arbitrary for the purpose of explanation, and the order of the layer in the AI model may be defined in a different way from that described above. For example, a layer of nodes may be defined by a distance from the final output node.
최초 입력 노드는 인공지능 모델 내의 노드들 중 다른 노드들과의 관계에서 링크를 거치지 않고 데이터가 직접 입력되는 하나 이상의 노드들을 의미할 수 있다. 또는, 인공지능 모델 네트워크 내에서, 링크를 기준으로 한 노드 간의 관계에 있어서, 링크로 연결된 다른 입력 노드들 가지지 않는 노드들을 의미할 수 있다. 이와 유사하게, 최종 출력 노드는 인공지능 모델 내의 노드들 중 다른 노드들과의 관계에서, 출력 노드를 가지지 않는 하나 이상의 노드들을 의미할 수 있다. 또한, 히든 노드는 최초 입력 노드 및 최후 출력 노드가 아닌 인공지능 모델을 구성하는 노드들을 의미할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따른 인공지능 모델은 입력 레이어의 노드가 출력 레이어에 가까운 히든 레이어의 노드보다 많을 수 있으며, 입력 레이어에서 히든 레이어로 진행됨에 따라 노드의 수가 감소하는 형태의 인공지능 모델일 수 있다.The initial input node may mean one or more nodes to which data is directly input without going through a link in a relationship with other nodes among nodes in the AI model. Alternatively, in the relationship between nodes based on the link in the artificial intelligence model network, it may mean nodes that do not have other input nodes connected by a link. Similarly, the final output node may refer to one or more nodes that do not have an output node in relation to other nodes among nodes in the artificial intelligence model. In addition, the hidden node may refer to nodes constituting an artificial intelligence model other than the first input node and the last output node. The artificial intelligence model according to an embodiment of the present disclosure may have more nodes in the input layer than nodes in the hidden layer close to the output layer, and is an artificial intelligence model in which the number of nodes decreases as the input layer progresses to the hidden layer. can
인공지능 모델은 하나 이상의 히든 레이어를 포함할 수 있다. 히든 레이어의 히든 노드는 이전의 레이어의 출력과 주변 히든 노드의 출력을 입력으로 할 수 있다. 각 히든 레이어 별 히든 노드의 수는 동일할 수도 있고 상이할 수도 있다. 입력 레이어의 노드의 수는 입력 데이터의 데이터 필드의 수에 기초하여 결정될 수 있으며 히든 노드의 수와 동일할 수도 있고 상이할 수도 있다. 입력 레이어에 입력된 입력 데이터는 히든 레이어의 히든 노드에 의하여 연산될 수 있고 출력 레이어인 완전 연결 레이어(FCL: fully connected layer)에 의해 출력될 수 있다.An AI model may include one or more hidden layers. The hidden node of the hidden layer may have the output of the previous layer and the output of the neighboring hidden nodes as inputs. The number of hidden nodes for each hidden layer may be the same or different. The number of nodes of the input layer may be determined based on the number of data fields of the input data and may be the same as or different from the number of hidden nodes. Input data input to the input layer may be calculated by a hidden node of the hidden layer and may be output by a fully connected layer (FCL) that is an output layer.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 인공지능 모델을 학습시키기 위한 학습 데이터를 구축할 수 있고, 구축된 학습 데이터를 이용하여 교사 학습(supervised learning), 비교사 학습(unsupervised learning), 및 반교사학습(semi supervised learning) 중 적어도 하나의 방식으로 인공지능 모델을 학습시킬 수 있다.In various embodiments, the
인공지능 모델의 학습은 출력의 오류를 최소화하기 위한 것이다. 인공지능 모델의 학습에서 반복적으로 학습 데이터를 인공지능 모델에 입력시키고 학습 데이터에 대한 인공지능 모델의 출력과 타겟의 에러를 계산하고, 에러를 줄이기 위한 방향으로 인공지능 모델의 에러를 인공지능 모델의 출력 레이어에서부터 입력 레이어 방향으로 역전파(backpropagation)하여 인공지능 모델의 각 노드의 가중치를 업데이트 하는 과정이다. The training of the AI model is to minimize the error in the output. In the learning of the AI model, iteratively input the training data into the AI model, calculate the output of the AI model for the training data and the error of the target, and reduce the error of the AI model in the direction of reducing the error. This is the process of updating the weight of each node of the AI model by backpropagating from the output layer to the input layer.
교사 학습의 경우 각각의 학습 데이터에 정답이 레이블링 되어있는 학습 데이터를 사용하며(즉, 레이블링된 학습 데이터), 비교사 학습의 경우는 각각의 학습 데이터에 정답이 레이블링 되어 있지 않을 수 있다. 즉, 예를 들어 데이터 분류에 관한 교사 학습의 경우의 학습 데이터는 학습 데이터 각각에 카테고리가 레이블링 된 데이터 일 수 있다. 레이블링된 학습 데이터가 인공지능 모델에 입력되고, 인공지능 모델의 출력(카테고리)과 학습 데이터의 레이블을 비교함으로써 오류(error)가 계산될 수 있다.In the case of teacher learning, learning data in which correct answers are labeled in each learning data is used (ie, labeled learning data), and in the case of comparative learning, the correct answers may not be labeled in each learning data. That is, for example, learning data in the case of teacher learning related to data classification may be data in which categories are labeled in each of the learning data. The labeled training data is input to the AI model, and an error can be calculated by comparing the output (category) of the AI model with the label of the training data.
다른 예로, 데이터 분류에 관한 비교사 학습의 경우 입력인 학습 데이터가 인공지능 모델 출력과 비교됨으로써 오류가 계산될 수 있다. 계산된 오류는 인공지능 모델에서 역방향(즉, 출력 레이어에서 입력 레이어 방향)으로 역전파 되며, 역전파에 따라 인공지능 모델의 각 레이어의 각 노드들의 연결 가중치가 업데이트 될 수 있다. 업데이트 되는 각 노드의 연결 가중치는 학습률(learning rate)에 따라 변화량이 결정될 수 있다.As another example, in the case of comparative learning about data classification, an error may be calculated by comparing the input, the training data, with the output of the artificial intelligence model. The calculated error is back propagated in the reverse direction (ie, from the output layer to the input layer) in the AI model, and the connection weight of each node of each layer of the AI model may be updated according to the back propagation. The change amount of the connection weight of each node to be updated may be determined according to a learning rate.
입력 데이터에 대한 인공지능 모델의 계산과 에러의 역전파는 학습 사이클(epoch)을 구성할 수 있다. 학습률은 인공지능 모델의 학습 사이클의 반복 횟수에 따라 상이하게 적용될 수 있다. 예를 들어, 인공지능 모델의 학습 초기에는 높은 학습률을 사용하여 인공지능 모델이 빠르게 일정 수준의 성능을 확보하도록 하여 효율성을 높이고, 학습 후기에는 낮은 학습률을 사용하여 정확도를 높일 수 있다.The computation of the AI model on the input data and the backpropagation of errors can constitute a learning cycle (epoch). The learning rate may be applied differently depending on the number of repetitions of the learning cycle of the AI model. For example, in the early stages of learning an AI model, a high learning rate can be used to allow the AI model to quickly achieve a certain level of performance, thereby increasing efficiency, and using a low learning rate at the end of learning can increase accuracy.
인공지능 모델의 학습에서 일반적으로 학습 데이터는 실제 데이터(즉, 학습된 인공지능 모델을 이용하여 처리하고자 하는 데이터)의 부분집합일 수 있으며, 따라서, 학습 데이터에 대한 오류는 감소하나 실제 데이터에 대해서는 오류가 증가하는 학습 사이클이 존재할 수 있다. 과적합(overfitting)은 이와 같이 학습 데이터에 과하게 학습하여 실제 데이터에 대한 오류가 증가하는 현상이다. 예를 들어, 노란색 고양이를 보여 고양이를 학습한 인공지능 모델이 노란색 이외의 고양이를 보고는 고양이임을 인식하지 못하는 현상이 과적합의 일종일 수 있다.In the training of artificial intelligence models, in general, the training data may be a subset of the real data (that is, the data to be processed using the trained artificial intelligence model), and thus the error for the training data is reduced, but for the real data There may be learning cycles in which errors increase. Overfitting is a phenomenon in which errors on actual data increase by over-learning on training data as described above. For example, a phenomenon in which an AI model that has learned a cat by showing a yellow cat does not recognize that it is a cat when it sees a cat other than yellow may be a type of overfitting.
과적합은 머신러닝 알고리즘의 오류를 증가시키는 원인으로 작용할 수 있다. 이러한 과적합을 막기 위하여 다양한 최적화 방법이 사용될 수 있다. 과적합을 막기 위해서는 학습 데이터를 증가시키거나, 레귤라이제이션(regularization), 학습의 과정에서 네트워크의 노드 일부를 생략하는 드롭아웃(dropout) 등의 방법이 적용될 수 있다.Overfitting can act as a cause of increasing errors in machine learning algorithms. In order to prevent such overfitting, various optimization methods can be used. In order to prevent overfitting, methods such as increasing training data, regularization, or dropout in which a part of nodes in the network are omitted in the process of learning, may be applied.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 의학적 진단 결과 데이터가 레이블링된 로그 데이터를 학습 데이터로 하여 인공지능 모델을 학습시킴으로써, 로그 데이터와 의학적 진단 결과 사이의 연관성을 학습한 모델을 생성 즉, 테스트용 콘텐츠를 수행함에 따라 수집되는 로그 데이터를 입력 데이터로 하여 결과 데이터로서 의학적 진단 결과를 추출하는 모델을 생성할 수 있다.In various embodiments, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 기 학습된 인공지능 모델을 이용하여 로그 데이터를 분석함으로써, 사용자에 대한 복수의 항목(예: 사회적응능력, 소통능력 및 표현 능력 등) 각각에 대하여 이상(예: 부족, 장애 등)이 검출될 확률값을 추출할 수 있고, 추출된 확률값을 이용하여, 복수의 항목 각각에 대한 정신적 장애 수준을 스코어링함으로써, 복수의 항목 각각에 대한 정신적 장애 수준 점수를 산출할 수 있다. 또한, 서버(100)는 복수의 항목 각각에 대한 정신적 장애 수준 점수를 이용하여 항목별 정신적 장애 등급을 결정할 수 있다.In various embodiments, the
여기서, 정신적 장애 수준 점수는 정신적 장애 수준의 높고 낮음을 직관적으로 알 수 있도록 수치화한 값으로서, 점수가 높을수록 정신적 장애 수준이 낮고, 점수가 낮을수록 정신적 장애 수준이 높은 것을 의미할 수 있다.Here, the mental disability level score is a numerical value so that the high and low mental disability level can be intuitively recognized. A higher score may mean a lower mental disability level, and a lower score may mean a higher mental disability level.
보다 구체적으로, 서버(100)는 기 학습된 인공지능 모델을 이용하여 로그 데이터를 분석함으로써, 사회적응능력, 소통능력 및 표현 능력 각각에 이상이 발생할 확률을 0 내지 1 범위 내의 값으로 산출할 수 있다.More specifically, the
이후, 서버(100)는 산출된 확률값에 기초하여 0 내지 100점 범위 내의 정신적 장애 수준 점수를 산출할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 확률값이 0 내지 0.2일 때 80~100점, 0.2 내지 0.4일 때 60~80점, 0.4 내지 0.6일 때 40~60점, 0.6 내지 0.8일 때 20~40점 및 0.8 내지 1일 때 0 내지 20점으로 정신적 장애 수준 점수를 산출할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.Thereafter, the
또한, 서버(100)는 사전에 정신적 장애 수준 점수에 따라 복수의 등급을 설정할 수 있고, 사용자의 정신적 장애 수준 점수를 이용하여 사회적응능력, 소통능력 및 표현 능력 각각에 대한 정신적 장애 등급을 복수의 등급 중 어느 하나의 등급으로 분류할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 정신적 장애 수준 점수가 0~20점일 때 제1 등급, 20~40점일 때 제2 등급, 40~60점일 때 제3 등급, 60~80점일 때 제4 등급 및 80~100점일 때 제5 등급으로 분류할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.In addition, the
추후, 서버(100)는 사용자가 특정 학습 콘텐츠를 수행함에 따라 수집되는 로그 데이터를 이용하여, 사용자에 대한 정신적 장애 수준 점수를 갱신(소정의 크기의 점수를 더하거나 차감)할 수 있고, 갱신된 정신적 장애 수준 점수가 기 설정된 등급 조정 기준(예: 각 등급을 구분하는 기준 점수인, 20점, 40점, 60점 및 80점)에 도달하는 경우, 테스트용 콘텐츠를 제공하여 테스트용 콘텐츠를 수행함에 따라 수집되는 로그 데이터를 이용하여 사용자에 대한 등급 조정을 결정할 수 있다. 상기의 정신적 장애 수준 점수 갱신 및 등급 조정 방법에 대해서는 도 7을 참고하여 후술한다.Later, the
다시, 도 3을 참조하면, S120 단계에서, 서버(100)는 S110 단계를 거쳐 판단된 사용자의 정신적 장애 수준에 기초하여 정신적 장애의 치료를 위한 학습 콘텐츠를 제공하는 디지털 치료 솔루션을 제공할 수 있다.Referring again to FIG. 3 , in step S120 , the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자의 정신적 장애 수준에 기초하여 게임 기반의 학습 콘텐츠를 생성할 수 있고, 생성된 학습 콘텐츠를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다. In various embodiments, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자의 사회적응능력, 소통능력 및 표현 능력 각각에 대한 정신적 장애 수준에 기초하여, 개선 및 치료가 필요한 영역을 판단할 수 있고, 판단된 영역에 기초하여 학습 콘텐츠를 생성 및 제공할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자의 표현 능력 부분에 대한 정신적 장애 수준이 기준 이하인 경우, 표현 능력 부분을 개선 및 치료하기 위한 학습 콘텐츠(예: 제1 학습 콘텐츠)를 생성 및 제공할 수 있고, 사용자의 사회적응능력 및 소통능력 부분에 대한 정신적 장애 수준이 기준 이하인 경우, 사회적응능력 및 소통능력 부분을 개선 및 치료하기 위한 학습 콘텐츠(예: 제2 학습 콘텐츠)를 제공할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않고, 서버(100)는 사용자로부터 특정 학습 콘텐츠에 대한 제공 요청을 획득할 수 있고, 사용자의 니즈에 따라 사용자가 제공받고자 하는 종류의 학습 콘텐츠를 생성하여 사용자에게 제공할 수 있다. 이하, 도 5 및 6을 참조하여 사용자에게 제1 학습 콘텐츠 또는 제2 학습 콘텐츠를 제공하는 방법에 대해 설명하도록 한다.In various embodiments, the
도 5는 다양한 실시예에서, 제1 학습 콘텐츠를 제공하는 방법의 순서도이다.5 is a flowchart of a method of providing first learning content, in various embodiments.
도 5을 참조하면, 도 5를 참조하면, S310 단계에서, 서버(100)는 사용자의 표현 능력 부분에 대한 정신적 장애 수준이 기준 이하인 경우 또는 사용자로부터 표현 능력 개선을 위한 학습 콘텐츠 제공 요청을 획득하는 경우, 사용자의 정신적 장애 수준에 기초하여, 제1 학습 콘텐츠를 생성할 수 있고, 생성된 제1 학습 콘텐츠를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.Referring to FIG. 5 , referring to FIG. 5 , in step S310 , the
여기서, 제1 학습 콘텐츠는 사용자의 표현 능력 개선을 위한 학습 콘텐츠 즉, 자신의 아이디어와 감정을 표현하는 데 서툰 사용자들을 위하여 감정을 표현하는 방법을 익히고, 이를 활용할 수 있도록 하는 콘텐츠일 수 있다. 예를 들어, 제1 학습 콘텐츠는 특정 주제 및 특정 상황에 대한 사용자의 견해를 질의하거나, 특정 작품(그림, 음악 등)을 접했을 때 느껴지는 느낌, 감정 등을 질의하고, 이에 대한 응답으로, 자신의 감정을 표현하는 답변 내용을 입력받는 방식으로 진행되는 학습 콘텐츠일 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.Here, the first learning content may be learning content for improving the user's expressive ability, that is, content that allows users to learn how to express their emotions and utilize them for users who are not good at expressing their ideas and emotions. For example, the first learning content inquires about a user's opinion on a specific topic and a specific situation, or asks for a feeling or emotion when encountering a specific work (picture, music, etc.), and in response, It may be learning content that is conducted in such a way that the content of the answer expressing the emotion of the person is input. However, the present invention is not limited thereto.
또한, 여기서, 서버(100)가 제공하는 제1 학습 콘텐츠는 특정 주제 등에 관하여 서버(100)가 사용자에게 질의 내용을 제공하고, 사용자로부터 이에 대한 답변 내용을 입력받는 형태로 진행되는 것으로 설명하고 있으나, 이에 한정되지 않고, 경우에 따라 특정 사용자와 동일한 등급에 속하거나, 특정 사용자와의 정신적 장애 수준 점수의 차이가 기 설정된 값 미만인 다른 사용자과 특정 사용자를 매칭하고, 동일한 주제에 관하여 상호 매칭된 사용자들끼리 질의 내용 및 답변 내용을 번갈아 가며 입력하는 형태로 진행될 수 있다.In addition, here, the first learning content provided by the
이때, 서버(100)가 제공되는 제1 학습 콘텐츠가 복수의 사용자들이 매칭되어 동일한 주제에 대해 질의 내용과 답변 내용을 번갈아 입력하는 형태로 구현될 경우, 다른 사용자로부터 입력된 답변 내용을 공유할 뿐만 아니라, 다른 사용자의 답변 내용이 적절하지 않다고 판단될 경우, 다른 사용자의 답변 내용을 적절한 형태로 수정 및 재 작성하거나 자신의 스타일에 맞춰 수정 및 재 작성하는 과정을 수행해보도록 함으로써, 학습 효과를 증가시킬 수 있다.At this time, when the first learning content provided by the
S320 단계에서, 서버(100)는 S310 단계를 거쳐 제공된 제1 학습 콘텐츠를 통해 임의의 주제에 대한 질의 내용을 제공할 수 있고, 사용자로부터 질의 내용에 대한 답변 내용(예: 임의의 주제에 대한 사용자의 견해 및 감정 정보 등)을 입력받을 수 있다.In step S320, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 임의의 주제에 대한 질의 내용에 대한 복수의 선택지를 제공할 수 있고, 복수의 선택지 중 어느 하나의 선택지를 답변 내용으로서 선택받을 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 특정 주제에 대한 질의 내용에 대하여, 서로 다른 견해 및 감정 정보를 포함하는 복수의 선택지를 생성하여 사용자에게 제공할 수 있고, 사용자로부터 복수의 선택지 중 어느 하나를 선택받을 수 있다.In various embodiments, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자의 정신적 장애 수준에 기초하여, 복수의 선택지의 종류(복수의 선택지 각각에 포함된 견해 및 감정 정보의 종류) 및 개수를 결정할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자의 표현 능력에 대한 정신적 장애 수준이 가장 낮은 등급인 제1 등급인 것으로 판단되는 경우, 2개의 선택지를 생성하여 사용자에게 제공할 수 있고, 2개의 선택지 각각에 포함된 견해 및 감정 정보는 난이도가 낮은 단어 또는 난이도가 낮은 단어들이 조합된 짧은 구, 절, 문장 형태로 구성될 수 있다. 한편, 서버(100)는 사용자의 표현 능력에 대한 정신적 장애 수준이 가장 높은 등급인 제5 등급인 것으로 판단되는 경우, 5개의 선택지를 생성하여 사용자에게 제공할 수 있고, 5개의 선택지 각각에 포함된 견해 및 감정 정보는 난이도가 높은 단어들이 조합된 긴 문장 또는 복수의 문장이 조합된 문단 형태로 구성될 수 있다. In various embodiments, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 임의의 주제에 대한 질의 내용에 대하여, 사용자로부터 직접 답변 내용을 입력받을 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 특정 주제에 대한 질의 내용을 출력하는 사용자 인터페이스(User Interface, UI)를 제공할 수 있고, UI 상에 출력된 답변 내용 입력 영역을 통해 사용자로부터 직접 질의 내용에 대한 답변 내용을 입력받을 수 있다.In various embodiments, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 답변 내용으로서, 사용자로부터 하나 이상의 키워드를 입력받는 경우, 자동완성 기능을 통해, 하나 이상의 키워드를 이용하여 답변 내용의 적어도 일부분을 자동 완성할 수 있다.In various embodiments, when receiving one or more keywords from the user as answer content, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자의 정신적 장애 수준에 기초하여, 자동완성 기능을 통한 답변 내용의 자동 완성 정도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자의 표현 능력에 대한 정신적 장애 수준이 가장 낮은 등급인 제1 등급인 것으로 판단되는 경우, 사용자로부터 하나 이상의 키워드를 입력받음에 따라 하나 이상의 키워드를 포함하는 구, 절 또는 문장을 자동 완성하는 형태로 구현될 수 있다. 한편, 서버(100)는 사용자의 표현 능력에 대한 정신적 장애 수준이 가장 높은 등급인 제5 등급인 것으로 판단되는 경우, 하나 이상의 키워드를 포함하는 단어 또는 해당 단어와 동일한 의미를 가지는 다른 단어들을 추천 단어로서 제공하고, 사용자가 어느 하나의 추천 단어를 선택함에 따라 해당 추천 단어만을 답변 내용에 반영하는 형태로 구현될 수 있다.In various embodiments, the
S330 단계에서, 서버(100)는 S320 단계를 거쳐 사용자로부터 입력된 답변 내용을 분석하여, 입력된 답변 내용에 대한 적절성을 판단할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자에게 제공한 제1 질의 내용에 대하여 기 설정된 모범 답변 내용과 사용자로부터 입력된 답변 내용의 속성(예: 문장 구조, 사용된 단어의 종류, 표현 방식 등) 간의 유사도를 산출할 수 있고, 산출된 유사도와 기준 값을 비교하여 사용자로부터 입력된 답변 내용에 대한 적절성을 판단할 수 있다.In step S330, the
여기서, 모범 답변 내용은 서버(100)가 질의 내용을 생성하는 과정에서 질의 내용과 함께 생성되는 답변 내용을 의미할 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 동일한 질의 내용을 제공받은 다른 사용자들로부터 입력된 복수의 답변 내용 중 정답 처리된 답변 내용이거나, 사용자의 보호자(예: 부모)에게 사전에 질의 내용을 제공하고, 이에 대한 응답으로 입력된 답변 내용일 수 있다.Here, the exemplary answer content may mean answer content generated together with the query content while the
또한, 여기서, 서버(100)가 사용자로부터 입력된 답변 내용과 모범 답변 내용의 유사도를 비교하여 적절성을 판단하는 것으로 설명하고 있으나, 이에 한정되지 않고, 특정 사용자의 보호자로 기 등록된 사용자들에게 특정 사용자로부터 입력된 답변 내용을 제공함으로써, 특정 사용자의 보호자가 직접 특정 사용자의 답변 내용이 적절한 지를 판단하는 형태로 구현될 수 있다.In addition, although it is described here that the
S340 단계에서, 서버(100)는 사용자로부터 입력된 답변 내용이 적절한 것으로 판단되는 경우(예: 답변 내용과 모범 답변 내용 간의 유사도가 기준 값 이상인 경우), 사용자로부터 입력된 답변 내용을 정답 처리할 수 있고, 정답 입력에 따른 보상을 제공할 수 있다.In step S340, if the
여기서, 보상은 서버(100)가 제공하는 게임 콘텐츠 상에서 사용할 수 있는 재화 또는 게임 콘텐츠 상에서 사용자의 게임 캐릭터를 성장시킬 수 있는 소정의 경험치일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. Here, the reward may be goods that can be used on the game content provided by the
또한, 여기서, 서버(100)는 사용자로부터 입력된 답변 내용에 포함된 단어와 모범 답변 내용에 포함된 단어를 비교하여 유사도를 판단하되, 사용자로부터 입력된 답변 내용에 포함된 단어와 모범 답변 내용에 포함된 단어의 의미가 동일한 경우 동일한 단어인 것으로 처리하여 유사도를 판단할 수 있다.In addition, here, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자의 정신적 장애 수준에 따라 유사도 비교를 위한 기준 값을 상이하게 설정할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 정신적 장애 수준이 낮은 사용자에 대한 기준 값을 정신적 장애 수준이 높은 사용자에 대한 기준 값보다 높게 설정할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.In various embodiments, the
S350 단계에서, 서버(100)는 사용자로부터 입력된 답변 내용이 적절하지 못한 것으로 판단되는 경우(예: 답변 내용과 모범 답변 내용 간의 유사도가 기준 값 미만인 경우), 질의 내용에 대한 정답의 입력을 위해 가이드 정보를 제공할 수 있다.In step S350, when the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자로부터 입력된 답변 내용이 적절하지 않은 것으로 판단되는 경우, 답변 내용을 분석하여 사용자의 답변 내용 작성 의도를 판단하고, 판단된 답변 내용 작성 의도에 기초하여 복수의 템플릿 중 하나 이상의 템플릿을 선택하여 가이드 정보로서 사용자에게 제공할 수 있다.In various embodiments, when it is determined that the answer content input by the user is not appropriate, the
여기서, 템플릿은 사용자가 답변 내용을 작성하고자 하는 의도에 따라 어떤 단어를 사용하는 것이 좋은 지, 어떤 문장 구조로 작성하면 좋은 지 또는 어떤 표현 방식으로 표현하는 것이 좋은 지에 관한 가이드 정보를 포함하는 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자가 특정 주제에 대하여 긍정적인 답변 내용을 입력하고자 한 경우, 긍정적인 답변 내용을 입력하기 위한 템플릿 즉, 긍정적인 답변 내용에서 자주 사용되는 단어, 문장 구조 및 표현 방식을 가이드 하는 템플릿을 가이드 정보로서 사용자에게 제공할 수 있다. 이때, 사용자에게 제공되는 템플릿은 영상(이미지, 동영상), 텍스트 및 음성 등 다양한 형태로 구현될 수 있다.Here, the template is meant to include guide information on which words are good to use, what sentence structure is good to write, or what expression methods are good to use according to the user's intention to write the answer content can do. For example, the
또한, 서버(100)는 사용자에게 제공한 질의 내용과 동일한 질의 내용을 제공한 복수의 사용자들로부터 입력된 복수의 답변 내용 중 사용자와 동일한 의도를 가지고 작성한 답변 내용을 선택하고, 선택한 답변 내용을 템플릿화 하여 가이드 정보로서 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자와 동일한 의도를 가지고 작성한 답변 내용을 분석하여, 해당 답변 내용에 사용된 단어를 추천 단어로 설정하고, 해당 답변 내용의 표현 방식을 추천 표현 방식으로 설정하며, 해당 답변 내용의 문장 구조를 추천 문장 구조로 설정하여 템플릿으로서 추천 단어, 추천 표현 방식 및 추천 문장 구조에 대한 정보를 제공할 수 있다.In addition, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 답변 내용을 분석하여 사용자의 답변 내용 작성 의도를 판단하고, 판단된 답변 내용 작성 의도에 대응하는 복수의 템플릿을 후보 템플릿으로서 사용자에게 추천할 수 있으며, 사용자가 복수의 후보 템플릿 중 어느 하나의 후보 템플릿을 선택하는 것에 응답하여, 선택된 후보 템플릿에 맞춰 답변 내용을 작성할 수 있도록 하는 가이드 정보를 제공할 수 있다.In various embodiments, the
도 6은 다양한 실시예에서, 제2 학습 콘텐츠를 제공하는 방법의 순서도이다.6 is a flowchart of a method of providing second learning content, in various embodiments.
도 6을 참조하면, S410 단계에서, 서버(100)는 사용자의 사회적응능력 및 소통능력 부분에 대한 정신적 장애 수준이 기준 이하인 경우 또는 사용자로부터 사회적응능력 및 소통능력 개선을 위한 학습 콘텐츠 제공 요청을 획득하는 경우, 사용자의 정신적 장애 수준에 기초하여, 제2 학습 콘텐츠를 생성할 수 있고, 생성된 제2 학습 콘텐츠를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.Referring to FIG. 6 , in step S410 , the
여기서, 제2 학습 콘텐츠는 사용자의 사회적응능력 및 소통능력을 개선하기 위한 학습 콘텐츠 즉, 다수의 사람들과의 공동체 생활을 함에 있어서 적응이 어렵거나 사용자들과의 소통이 서툰 사용자들을 위하여 행동 및 소통 방법을 익히고, 이를 활용할 수 있도록 하는 콘텐츠일 수 있다. 예를 들어, 제2 학습 콘텐츠는 특정 상황을 시뮬레이션하고, 특정 상황을 시뮬레이션하는 과정에서 발생되는 이슈들에 대하여 어떻게 행동할 것인지 또는 어떻게 동작할 것인지 등 사용자의 행동 및 소통에 대한 질의를 하고, 이에 대한 답변으로 사용자가 특정 상황에서 어떠한 방식으로 행동할 것인지 또는 어떠한 방식으로 소통할 것인지를 결정하는 방식으로 진행되는 학습 콘텐츠일 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.Here, the second learning content is learning content for improving the social adaptation ability and communication ability of the user, that is, behavior and communication for users who have difficulty in adapting to living in a community with a large number of people or who have poor communication with users It may be content that allows you to learn a method and utilize it. For example, the second learning content simulates a specific situation, and inquires about the user's behavior and communication, such as how to behave or how to act on issues occurring in the process of simulating the specific situation, and As an answer, it may be learning content that proceeds in such a way that the user decides how to act or how to communicate in a specific situation. However, the present invention is not limited thereto.
또한, 여기서, 서버(100)가 제공하는 제2 학습 콘텐츠는 특정 상황에 관하여 서버(100)가 사용자에게 질의 내용을 제공하고, 사용자로부터 이에 대한 답변 내용을 입력받는 형태로 진행되는 것으로 설명하고 있으나, 이에 한정되지 않고, 경우에 따라 특정 사용자와 동일한 등급에 속하거나, 특정 사용자와의 정신적 장애 수준 점수의 차이가 기 설정된 값 미만인 다른 사용자과 특정 사용자를 매칭하고, 동일한 상황에 관하여 상호 매칭된 사용자들끼리 질의 내용 및 답변 내용을 번갈아 가며 입력하는 형태로 구현될 수 있다.In addition, here, the second learning content provided by the
이때, 서버(100)가 제공되는 제2 학습 콘텐츠가 복수의 사용자들이 매칭되어 동일한 상황에 대해 질의 내용과 답변 내용을 번갈아 입력하는 형태로 구현될 경우, 다른 사용자로부터 입력된 답변 내용을 공유할 뿐만 아니라, 다른 사용자의 답변 내용이 적절하지 않다고 판단될 경우, 다른 사용자의 답변 내용을 적절한 형태로 수정 및 재 작성하거나 자신의 스타일에 맞춰 수정 및 재 작성하는 과정을 수행해보도록 함으로써, 학습 효과를 증가시킬 수 있다.At this time, when the second learning content provided by the
S420 단계에서, 서버(100)는 S410 단계를 거쳐 제공된 제2 학습 콘텐츠를 통해 임의의 상황에 대한 질의 내용을 제공할 수 있고, 사용자로부터 질의 내용에 대한 답변 내용(예: 임의의 상황에 대한 사용자의 행동 정보)을 입력받을 수 있다.In step S420 , the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 임의의 상황에 대한 질의 내용에 대한 복수의 선택지를 제공할 수 있고, 복수의 선택지 중 어느 하나의 선택지를 답변 내용으로서 선택받을 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 특정 상황에 대한 질의 내용에 대하여, 하나 이상의 오답 선택지와 하나 이상의 정답 선택지를 포함하는 복수의 선택지(질의 내용에 대응하는 서로 다른 행동 정보를 포함)를 선택하여 사용자에게 제공할 수 있고, 사용자로부터 복수의 선택지 중 어느 하나를 선택받을 수 있다.In various embodiments, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자의 정신적 장애 수준에 기초하여, 복수의 선택지의 종류(예: 복수의 선택지 각각에 포함된 행동 정보의 종류) 및 개수(예: 오답 선택지 및 정답 선택지의 개수, 전체 선택지의 개수)를 결정할 수 있다.In various embodiments, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 임의의 상황에 대한 질의 내용에 대하여, 사용자로부터 직접 답변 내용을 입력받을 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 특정 주제에 대한 질의 내용을 출력하는 사용자 인터페이스(User Interface, UI)를 제공할 수 있고, UI 상에 출력된 답변 내용 입력 영역을 통해 사용자로부터 직접 질의 내용에 대한 답변 내용을 입력받을 수 있다.In various embodiments, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 답변 내용으로서, 사용자로부터 하나 이상의 키워드를 입력받는 경우, 자동완성 기능을 통해, 하나 이상의 키워드를 이용하여 답변 내용의 적어도 일부분을 자동 완성할 수 있다.In various embodiments, when receiving one or more keywords from the user as answer content, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자의 정신적 장애 수준에 기초하여, 자동완성 기능을 통한 답변 내용의 자동 완성 정도를 결정할 수 있다.In various embodiments, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자에게 메타버스 기반의 게임 형태의 제2 학습 콘텐츠를 통해 사용자의 행동에 대한 질의 내용을 제공한 경우, 게임 내에서 사용자로부터 입력되는 게임 캐릭터 움직임에 관한 사용자 입력을 답변 내용으로서 획득할 수 있다.In various embodiments, when the
S430 단계에서, 서버(100)는 S420 단계를 거쳐 사용자로부터 입력된 답변 내용을 분석하여, 입력된 답변 내용에 대한 적절성을 판단할 수 있다. 여기서, 사용자로부터 입력된 답변 내용의 적절성을 판단하는 방법은 도 5의 S330 단계에서 수행되는 적절성 판단 방법과 동일한 형태로 구현될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.In step S430 , the
S440 단계에서, 서버(100)는 사용자로부터 입력된 답변 내용이 적절한 것으로 판단되는 경우(예: 답변 내용과 모범 답변 내용 간의 유사도가 기준 값 이상인 경우), 사용자로부터 입력된 답변 내용을 정답 처리할 수 있고, 정답 입력에 따른 보상을 제공할 수 있다.In step S440, when the
S450 단계에서, 서버(100)는 사용자로부터 입력된 답변 내용이 적절하지 못한 것으로 판단되는 경우(예: 답변 내용과 모범 답변 내용 간의 유사도가 기준 값 미만인 경우), 질의 내용에 대한 정답의 입력을 위해 가이드 정보를 제공할 수 있다.In step S450, when the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자로부터 입력된 답변 내용이 적절하지 못한 것으로 판단되는 경우, 가이드 정보로서 질의 내용의 정답에 관한 힌트(hint)를 제공할 수 있다.In various embodiments, when it is determined that the answer content input by the user is inappropriate, the
이때, 힌트는 사용자의 정신적 장애 수준에 기초하여 사용자 단말(200)로 사용자 인터랙션 기반의 게임 콘텐츠를 제공하고, 사용자가 게임 콘텐츠를 수행한 결과에 기초하여 제공되는 것일 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자로부터 입력된 답변 내용이 적절하지 못한 것으로 판단되거나 또는 사용자로부터 힌트 제공 요청을 획득하는 경우, 사용자의 정신적 장애 수준에 기초하여 게임 콘텐츠의 난이도를 설정하고, 설정된 난이도에 따라 사용자 인터랙션 기반의 게임 콘텐츠를 생성하여 사용자에게 제공할 수 있다.In this case, the hint may be provided based on a result of providing the user interaction-based game content to the
여기서, 사용자 인터랙션 기반의 게임 콘텐츠는 퍼즐 게임 및 슈팅게임을 포함할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자에게 제공하고자 하는 힌트의 내용이 포함된 이미지를 사용자의 정신적 장애 수준에 기초하여 설정된 난이도에 따라 임의의 개수 및 임의의 형태로 분할함으로써 퍼즐 게임 콘텐츠를 생성할 수 있고, 이를 사용자에게 제공함으로써, 사용자가 퍼즐을 완성하여 힌트 정보를 획득하도록 할 수 있다. 또한, 서버(100)는 사용자에게 특정 객체를 맞춰 점수를 획득하는 슈팅 게임 콘텐츠를 생성하고, 이를 사용자에게 제공함으로써, 사용자가 슈팅 게임을 통해 획득한 점수에 따라 힌트 정보를 획득하도록 할 수 있다.Here, the user interaction-based game content may include a puzzle game and a shooting game. For example, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자가 원하는 상황 또는 원하는 주제를 반영하여 학습 콘텐츠를 생성 및 제공할 수 있다.In various embodiments, the
먼저, 서버(100)는 사용자로부터 특정 상황에 대한 시나리오 또는 특정 주제를 입력받을 수 있다.First, the
이후, 서버(100)는 사용자로부터 입력된 특정 상황에 대한 시나리오 또는 특정 주제에 대응되는 하나 이상의 질의 내용을 생성할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자의 정신적 장애 수준에 기초하여, 사용자로부터 입력된 특정 상황에 대한 시나리오 또는 특정 주제에 대응하는 하나 이상의 질의 내용을 생성할 수 있다.Thereafter, the
이후, 서버(100)는 특정 상황에 대한 시나리오 또는 특정 주제와 하나 이상의 질의 내용을 포함하는 학습 콘텐츠를 생성하고, 생성된 학습 콘텐츠를 사용자에게 제공함으로써, 사용자가 자신이 원하는 상황에 대한 학습을 진행할 수 있다.Thereafter, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자가 복수의 학습 콘텐츠를 수행함에 따라 수집되는 복수의 로그 데이터를 분석하여, 사용자로부터 입력된 복수의 답변 내용 중 질의 내용에 대해 적절하지 않은 것으로 판단된 답변 내용만을 추출하여 오답 노트를 생성할 수 있고, 기 설정된 주기마다 오답 노트에 포함된 답변 내용들을 이용하여 학습 콘텐츠를 생성 및 제공할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 오답 노트에 포함된 복수의 답변 내용 중 어느 하나의 답변 내용과 해당 답변 내용에 대응되는 질의 내용을 사용자에게 제공함과 동시에 해당 답변 내용을 적절한 형태로 변경할 것을 요청하는 학습 콘텐츠를 제공할 수 있다. 이후, 서버(100)는 사용자가 해당 답변 내용을 적절한 형태로 변경한 경우 오답 노트에서 해당 답변 내용을 삭제할 수 있고, 사용자가 해당 답변 내용을 적절한 형태로 변경하지 못한 경우 해당 답변 내용을 다시 오답 노트에 기록하여 사용자가 반복적으로 틀렸던 내용을 학습할 수 있도록 한다.In various embodiments, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 상기의 방법에 따라 사용자가 제1 학습 콘텐츠 및 제2 학습 콘텐츠를 수행하는 경우, 제1 학습 콘텐츠 및 제2 학습 콘텐츠를 수행함에 따라 수집되는 로그 데이터를 이용하여 사용자의 정신적 장애 수준을 갱신할 수 있다. 이하, 도 7을 참조하여 설명하도록 한다.In various embodiments, when the user performs the first learning content and the second learning content according to the above method, the
도 7은 다양한 실시예에서, 학습 콘텐츠 수행 결과에 따라 사용자의 정신적 장애 수준을 갱신하는 방법의 순서도이다.7 is a flowchart of a method of updating a user's mental disability level according to a result of performing learning content, according to various embodiments of the present disclosure;
도 7을 참조하면, S510 단계 내지 S540 단계에서, 서버(100)는 사용자에게 제1 학습 콘텐츠 및 제2 학습 콘텐츠를 제공할 수 있고, 제공한 학습 콘텐츠를 통해 질의 내용을 제공할 수 있으며, 이에 대한 응답으로 답변 내용을 획득할 수 있다. 또한, 서버(100)는 사용자로부터 획득한 답변 내용의 적절성을 판단할 수 있고, 답변 내용이 적절하지 않은 것으로 판단되는 경우, 정답의 입력을 위한 가이드 정보를 제공할 수 있다. 여기서 도 7의 S510 단계 내지 S540 단계는 도 5의 S310 단계 내지 S340 단계, 도 6의 S410 단계 내지 S440 단계와 동일한 형태로 구현될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.Referring to FIG. 7 , in steps S510 to S540 , the
S550 단계에서, 서버(100)는 획득한 답변 내용이 적절한 것으로 판단되는 경우, 사용자의 정신적 장애 수준을 갱신할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자의 답변 내용이 적절한 것으로 판단되는 경우, 기 산출된 사용자의 정신적 장애 수준 점수에 소정의 점수를 더하여 사용자의 정신적 장애 수준 점수를 갱신할 수 있다.In step S550 , when it is determined that the obtained answer is appropriate, the
여기서, 서버(100)가 제공하는 학습 콘텐츠는 게임 기반의 학습 콘텐츠로, 가상 세계를 구축하여 그 자체로 하나의 사회를 구성하고, 복수의 사용자들이 가상 세계에서 사회 구성원으로서 행동할 수 있는 메타버스 기반의 게임 형태, 예를 들어, 롤 플레잉 게임(Role Playing Game, RPG)인 바, 사용자들 각각에 대응하는 게임 캐릭터가 존재할 수 있고, 사용자들의 정신적 장애 수준 점수가 게임 캐릭터의 성장의 정도를 나타내는 지표인 레벨의 형태로 설정(예: 사용자의 정신적 장애 수준 점수가 50점인 경우, 사용자에 대응되는 캐릭터의 레벨은 50으로 설정)될 수 있다.Here, the learning content provided by the
즉, 서버(100)는 사용자로부터 획득한 답변 내용이 적절한 것으로 판단되는 경우, 보상으로서 사용자에 대응되는 게임 캐릭터의 성장을 위한 소정의 크기의 경험치(예: n%)를 제공할 수 있고, 게임 캐릭터가 획득한 경험치가 100%를 달성할 경우 게임 캐릭터의 레벨을 1레벨 상승시킬 수 있으며, 게임 캐릭터의 레벨이 1레벨 상승하는 것에 대응하여 해당 게임 캐릭터의 사용자에 대한 정신적 장애 수준 점수를 1점 상승시킬 수 있다.That is, when it is determined that the answer content obtained from the user is appropriate, the
여기서, 게임 캐릭터에게 제공되는 경험치의 크기는 사용자가 질의 내용에 대하여 적절한 답변 내용을 입력할 때까지 답변 내용을 입력한 횟수에 따라 차등 적용될 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자가 1회만에 질의 내용에 대해 적절한 답변 내용을 입력한 경우 10%의 경험치를 제공할 수 있고, 2회 내지 3회 만에 적절한 답변 내용을 입력한 경우 5%의 경험치를 제공할 수 있으며, 3회를 초과하는 횟수만큼 답변 내용을 입력한 경우 2%의 경험치를 제공할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.Here, the size of the experience value provided to the game character may be differentially applied according to the number of times the user inputs the answer content until the user inputs an appropriate answer to the question content. For example, the
S560 단계에서, 서버(100)는 사용자의 정신적 장애 수준 점수가 등급 조정 기준을 달성했는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 S550 단계를 거쳐 갱신된 사용자의 정신적 장애 수준 점수가 각 등급을 구분하는 기준 점수인, 20점, 40점, 60점 및 80점에 도달하는지 여부를 판단함으로써, 사용자의 정신적 장애 수준 점수가 등급 조정 기준을 달성했는지 여부를 판단할 수 있다.In step S560, the
S570 단계에서, 서버(100)는 S560 단계를 거쳐 사용자의 정신적 장애 수준 점수가 등급 조정 기준을 달성한 것으로 판단되는 경우, 등급 조정을 결정하기 위한 테스트용 콘텐츠를 제공할 수 있고, 이에 대한 응답으로 사용자로부터 테스트용 콘텐츠에 포함된 질의 내용에 대한 답변 내용을 획득할 수 있다.In step S570, when it is determined that the user's mental disability level score has achieved the grade adjustment criterion through step S560, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자에 대하여 조정하고자 하는 등급에 대응되는 난이도의 질의 내용을 포함하는 테스트용 콘텐츠를 제공할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자가 현재 제1 등급에 속하고 있고, 정신적 장애 수준 점수가 갱신됨에 따가 제1 등급에서 제2 등급으로 상향 조정하고자 할 경우, 제1 등급에 대응되는 난이도의 질의 내용을 포함하는 테스트용 콘텐츠를 제공할 수 있다.In various embodiments, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자에 대하여 조정하고자 하는 등급에 대응되는 난이도의 질의 내용 및 적어도 일부 내용만을 포함하는 제한된 가이드 정보를 포함하거나 사용자에 대하여 조정하고자 하는 등급에 대응되는 난이도의 질의 내용만을 포함하는 테스트용 콘텐츠를 제공할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자의 등급을 가장 낮은 등급인 제1 등급에서 제2 등급으로 조정하거나, 제2 등급에서 제3 등급으로 조정하고자 하는 경우, 각 등급에 대응되는 난이도의 질의 내용과 해당 질의 내용에 대한 제한된 가이드 정보를 포함하는 테스트용 콘텐츠를 제공하는데 반해, 제3 등급에서 제4 등급 또는 제4 등급에서 제5 등급으로 조정하고자 하는 경우, 각 등급에 대응되는 난이도의 질의 내용만을 포함하는 테스트용 콘텐츠를 제공할 수 있다.In various embodiments, the
한편, 서버(100)는 S560 단계를 거쳐 사용자의 정신적 장애 수준 점수가 등급 조정 기준을 달성하지 못한 것으로 판단되는 경우, 사용자의 정신적 장애 수준 점수가 등급 조정 기준을 달성할 때까지 S510 단계 내지 S540 단계를 반복 수행할 수 있다.On the other hand, if the
S580 단계에서, 서버(100)는 S570 단계를 거쳐 입력된 사용자의 답변 내용과 테스트용 콘텐츠에 포함된 질의 내용에 대한 모범 답변 내용을 비교하여 유사도를 산출할 수 있고, 산출된 유사도에 기초하여 사용자의 등급 조정 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자의 답변 내용과 모범 답변 내용 간의 유사도가 기준 값 이상인 경우 사용자의 등급을 조정할 수 있고, 사용자의 답변 내용과 모범 답변 내용 간의 유사도가 기준 값 미만인 경우 사용자의 등급을 현재의 등급으로 유지할 수 있다.In step S580, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자의 답변 내용과 모범 답변 내용 간의 유사도가 기준 값 미만인 경우, 사용자의 답변 내용과 모범 답변 내용 간의 유사도와 기준 값 간의 차이의 크기에 기초하여, 차이가 제1 값 미만일 경우 다시 한번 테스트용 콘텐츠를 제공하여 등급 조정 여부를 재 결정할 수 있고, 차이가 제1 값 이상 제2 값 미만인 경우 제1 크기만큼 사용자의 정신적 장애 점수를 하락시킬 수 있으며, 차이가 제2 값 이상인 경우 제1 크기보다 큰 제2 크기만큼 사용자의 정신적 장애 점수를 하락시킴으로써, 사용자가 좀더 학습 콘텐츠를 수행한 이후에 다시 등급 조정 심사를 진행할 수 있도록 한다.In various embodiments, when the similarity between the user's answer content and the exemplary answer content is less than the reference value, the
이와 같이, 서버(100)는 사용자에 대한 정신적 장애 수준을 사용자의 게임 캐릭터 레벨로 표현함으로써, 사용자가 자신의 정신적 장애 수준을 직관적으로 확인 할 수 있도록 한다.In this way, the
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자의 게임 캐릭터 레벨에 따라 게임 내에서의 기능을 차별화하여 제공함으로써, 사용자가 게임 캐릭터의 레벨을 올리기 위해 더 열심히 학습 콘텐츠를 수행하는 등 학습 효과를 향상시킬 수 있다.In various embodiments, the
일례로, 서버(100)는 게임 내에서 사용자가 자신의 게임 캐릭터를 치장할 수 있는 서비스를 제공하되, 게임 캐릭터의 레벨에 따라 치장이 가능한 범위를 차별화할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 게임 캐릭터의 레벨이 낮으면 상의, 하의 및 신발과 같이 기본적인 의류 아이템만 착용 가능한데 반해, 게임 캐릭터의 레벨이 높으면 기본적인 의류 아이템뿐만 아니라 모자, 안경, 시계, 목걸이, 반지 등과 같은 액세서리 아이템의 착용이 가능하며, 머리의 형태나 색상도 변경이 가능하도록 설정할 수 있다.For example, the
다른 예로, 서버(100)는 게임 캐릭터의 레벨에 따라 학습 콘텐츠를 제공받을 수 있는 횟수의 한도, 학습 콘텐츠를 수행함에 따라 제공되는 보상의 크기 등을 차별화할 수 있다.As another example, the
또 다른 예로, 서버(100)는 게임 캐릭터의 레벨에 따라 게임 캐릭터의 레벨이 낮을 경우, 서버(100)가 생성하는 학습 콘텐츠만을 일방적으로 제공받아 수행할 수 있는 한편, 게임 캐릭터의 레벨이 높은 경우 사용자가 원하는 상황 및 주제를 고려하여 학습 콘텐츠를 생성하고, 이를 제공받아 수행할 수 있다.As another example, when the level of the game character is low according to the level of the game character, the
전술한 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법은 도면에 도시된 순서도를 참조하여 설명하였다. 간단한 설명을 위해 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법은 일련의 블록들로 도시하여 설명하였으나, 본 발명은 상기 블록들의 순서에 한정되지 않고, 몇몇 블록들은 본 명세서에 도시되고 시술된 것과 상이한 순서로 수행되거나 또는 동시에 수행될 수 있다. 또한, 본 명세서 및 도면에 기재되지 않은 새로운 블록이 추가되거나, 일부 블록이 삭제 또는 변경된 상태로 수행될 수 있다.A method of providing a game-based digital treatment solution for the improvement of the aforementioned mental disorders has been described with reference to the flowchart shown in the drawings. For a brief description, the method of providing a game-based digital treatment solution for the improvement of mental disorders has been described by showing a series of blocks, but the present invention is not limited to the order of the blocks, and some blocks are shown in the present specification It may be performed in a different order or may be performed concurrently. In addition, new blocks not described in the present specification and drawings may be added, or some blocks may be deleted or changed.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.As mentioned above, although embodiments of the present invention have been described with reference to the accompanying drawings, those skilled in the art to which the present invention pertains know that the present invention may be embodied in other specific forms without changing the technical spirit or essential features thereof. you will be able to understand Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive.
100 : 디지털 치료 솔루션 제공서버
200 : 사용자 단말
300 : 외부 서버
400 : 네트워크100: digital treatment solution providing server
200: user terminal
300 : external server
400: network
Claims (14)
사용자에 대한 정신적 장애 수준을 판단하는 단계; 및
상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여 정신적 장애의 치료를 위한 디지털 치료 솔루션을 제공하는 단계를 포함하며,
상기 디지털 치료 솔루션을 제공하는 단계는,
상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여, 상기 사용자의 단말로 게임 기반의 학습 콘텐츠를 제공하는 단계를 포함하고,
상기 학습 콘텐츠를 제공하는 단계는,
상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여, 임의의 주제를 포함하는 제1 학습 콘텐츠를 생성하고, 상기 생성된 제1 학습 콘텐츠를 제공하는 단계;
상기 제공된 제1 학습 콘텐츠를 통해 상기 임의의 주제에 대한 질의 내용을 제공하고, 상기 제공된 질의 내용에 대한 응답으로 상기 사용자로부터 답변 내용 - 상기 답변 내용은 상기 임의의 주제에 대한 상기 사용자의 견해 및 감정 정보를 포함함 - 을 입력받는 단계; 및
상기 입력된 답변 내용을 분석하여 상기 입력된 답변 내용에 대한 적절성을 판단하고, 상기 입력된 답변 내용에 대한 적절성을 판단한 결과에 기초하여 상기 입력된 답변 내용을 정답 처리하거나 정답의 입력을 위한 가이드 정보를 제공하는 단계를 포함하고,
상기 사용자로부터 답변 내용을 입력받는 단계는,
상기 임의의 주제에 대한 질의 내용에 대하여, 복수의 선택지 - 상기 복수의 선택지 각각은 상기 질의 내용에 대응하는 서로 다른 견해 및 감정 정보를 포함함 - 를 제공하되, 상기 복수의 선택지의 개수는 상기 사용자의 정신적 장애 수준에 기초하여 분류된 등급이 높을수록 많아지고, 상기 복수의 선택지의 종류는 상기 등급이 높을수록 높은 난이도의 선택지가 제공되는 것인, 단계; 및
상기 사용자로부터 상기 복수의 선택지 중 어느 하나의 선택지를 답변 내용으로서 선택받는 단계를 포함하고,
상기 사용자로부터 답변 내용을 입력받는 단계는,
상기 임의의 주제에 대한 질의 내용에 대하여, 상기 사용자로부터 하나 이상의 키워드를 입력받는 단계; 및
자동완성 기능을 통해, 상기 입력된 하나 이상의 키워드를 이용하여 상기 답변 내용의 적어도 일부분을 자동 완성하되, 상기 자동완성 기능을 통한 답변 내용의 자동 완성 정도는 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여 결정되는 것인, 단계를 포함하는,
정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법.A method performed by a computing device, comprising:
determining a level of mental disability for the user; and
Comprising the step of providing a digital treatment solution for the treatment of mental disorders based on the determined level of mental disorder,
Providing the digital treatment solution comprises:
Based on the determined level of mental disability, comprising the step of providing a game-based learning content to the user's terminal,
The step of providing the learning content,
based on the determined level of mental disorder, generating first learning content including a random subject, and providing the generated first learning content;
Provide the contents of a query on the arbitrary topic through the provided first learning contents, and answer contents from the user in response to the provided query contents - The contents of the answer are the opinions and feelings of the user on the arbitrary topic including information - receiving an input; and
Guide information for analyzing the input answer content to determine the appropriateness of the input answer content, and processing the input answer content as a correct answer based on the result of determining the adequacy of the input answer content or for inputting the correct answer comprising the step of providing
The step of receiving the answer content from the user,
With respect to the content of the query on the arbitrary subject, a plurality of options are provided, each of the plurality of options including different opinions and emotion information corresponding to the query content, wherein the number of the plurality of options is determined by the user. The higher the grade classified based on the level of mental disability, the higher the number of the plurality of options, the higher the grade, the higher the difficulty option is provided; and
Comprising the step of receiving a selection of any one of the plurality of options from the user as an answer content,
The step of receiving the answer content from the user,
receiving one or more keywords from the user with respect to the content of the query on the arbitrary subject; and
Through the auto-complete function, at least a part of the answer content is automatically completed using the input one or more keywords, but the degree of automatic completion of the answer content through the auto-completion function is determined based on the determined level of mental disability comprising the steps of
A method of providing a game-based digital treatment solution for the improvement of mental disorders.
상기 정신적 장애 수준을 판단하는 단계는,
상기 사용자의 단말로 테스트용 콘텐츠를 제공하는 단계; 및
기 학습된 인공지능 모델 - 상기 기 학습된 인공지능 모델은 복수의 사용자 각각이 상기 테스트용 콘텐츠를 수행함에 따라 수집된 복수의 로그 데이터 및 상기 복수의 사용자 각각에 대한 의학적 진단 결과 데이터를 학습 데이터로 하여 학습된 모델임 - 을 이용하여, 상기 사용자가 상기 제공된 테스트용 콘텐츠를 수행함에 따라 수집된 로그 데이터를 분석함에 따라 상기 사용자의 정신적 장애 수준을 판단하는 단계를 포함하는,
정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법.According to claim 1,
The step of determining the level of mental disorder,
providing test content to the user's terminal; and
Pre-trained artificial intelligence model - The pre-trained artificial intelligence model uses a plurality of log data collected as each of a plurality of users perform the test content and medical diagnosis result data for each of the plurality of users as learning data. and determining the level of mental disability of the user by analyzing log data collected as the user performs the provided test content using -
A method of providing a game-based digital treatment solution for the improvement of mental disorders.
상기 학습 콘텐츠를 제공하는 단계는,
상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여 상기 사용자의 정신적 장애 수준을 복수의 등급 중 어느 하나의 등급으로 분류하는 단계; 및
상기 사용자가 분류된 어느 하나의 등급에 기초하여, 상기 어느 하나의 등급에 대응되는 난이도의 질의 내용과 상기 질의 내용에 대한 가이드 정보를 포함하는 학습 콘텐츠를 제공하는 단계를 포함하며,
상기 수집된 로그 데이터를 분석함에 따라 상기 사용자의 정신적 장애 수준을 판단하는 단계는,
제1 등급으로 분류된 제1 사용자가 상기 제공된 학습 콘텐츠를 수행함에 따라 수집되는 로그 데이터를 이용하여 상기 제1 사용자의 정신적 장애 수준을 갱신하는 단계; 및
상기 제1 사용자의 정신적 장애 수준을 갱신함에 따라 상기 제1 사용자가 등급 조정 기준을 달성하는 경우, 상기 제1 사용자에게 상기 테스트용 콘텐츠를 제공하고, 상기 제공된 테스트용 콘텐츠를 수행함에 따라 수집되는 로그 데이터를 이용하여 상기 제1 사용자의 등급을 상기 제1 등급에서 상기 제1 등급의 다음 등급인 제2 등급으로 조정을 결정하되, 상기 테스트용 콘텐츠는 상기 제2 등급에 대응되는 난이도의 질의 내용 및 적어도 일부 내용만을 포함하는 제한된 가이드 정보를 포함하거나 상기 제2 등급에 대응되는 난이도의 질의 내용만을 포함하거나 하는 것인, 단계를 포함하는,
정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법.3. The method of claim 2,
The step of providing the learning content,
classifying the user's mental disability level into any one of a plurality of grades based on the determined mental disability level; and
Based on any one of the ratings classified by the user, providing learning content including query content of difficulty corresponding to the one rating and guide information for the query content,
The step of determining the level of mental disability of the user by analyzing the collected log data,
updating the mental disability level of the first user by using log data collected as the first user classified into the first grade performs the provided learning content; and
Logs collected by providing the test content to the first user and performing the provided test content when the first user achieves the rating adjustment criterion as the first user's mental disability level is updated It is decided to adjust the rating of the first user from the first rating to a second rating that is the next rating of the first rating by using data, wherein the test content includes a query content of a difficulty corresponding to the second rating and Including a step that includes limited guide information that includes only at least a portion of the content or includes only the query content of the difficulty corresponding to the second grade,
A method of providing a game-based digital treatment solution for the improvement of mental disorders.
상기 가이드 정보를 제공하는 단계는,
상기 입력된 답변 내용이 적절하지 않은 것으로 판단되는 경우, 상기 입력된 답변 내용을 분석하여 상기 사용자의 답변 내용 작성 의도를 판단하고, 상기 판단된 답변 내용 작성 의도에 기초하여 복수의 템플릿 중 하나 이상의 템플릿을 선택하여 상기 가이드 정보로서 상기 사용자에게 제공하되, 상기 선택된 하나 이상의 템플릿은 상기 판단된 답변 내용 작성 의도에 따른 하나 이상의 추천 단어, 추천 문장 구조, 추천 표현 방식에 관한 정보를 포함하는 것인, 단계를 포함하는,
정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법.According to claim 1,
The step of providing the guide information includes:
When it is determined that the input answer content is not appropriate, the input answer content is analyzed to determine the user's intention to write the answer content, and based on the determined answer content writing intention, one or more templates among a plurality of templates is selected and provided to the user as the guide information, wherein the selected one or more templates include one or more recommended words according to the determined answer content writing intention, information on a recommended sentence structure, and information on a recommended expression method containing,
A method of providing a game-based digital treatment solution for the improvement of mental disorders.
상기 학습 콘텐츠를 제공하는 단계는,
상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여, 임의의 상황을 포함하는 제2 학습 콘텐츠를 생성하고, 상기 생성된 제2 학습 콘텐츠를 제공하는 단계;
상기 제공된 제2 학습 콘텐츠를 통해 상기 임의의 상황에 대한 질의 내용을 제공하고, 상기 제공된 질의 내용에 대한 응답으로 상기 사용자로부터 답변 내용 - 상기 답변 내용은 상기 임의의 상황에 대한 상기 사용자의 행동 정보를 포함함 - 을 입력받는 단계; 및
상기 입력된 답변 내용을 분석하여 상기 입력된 답변 내용에 대한 적절성을 판단하고, 상기 입력된 답변 내용에 대한 적절성을 판단한 결과에 기초하여 상기 입력된 답변 내용을 정답 처리하거나 정답의 입력을 위한 가이드 정보를 제공하는 단계를 포함하는,
정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법.According to claim 1,
The step of providing the learning content,
based on the determined level of mental disorder, generating second learning content including an arbitrary situation, and providing the generated second learning content;
The content of a query for the arbitrary situation is provided through the provided second learning content, and the content of an answer from the user in response to the content of the provided question - The content of the answer is the user's behavior information for the random situation including - receiving an input; and
Guide information for analyzing the input answer content to determine the appropriateness of the input answer content, and processing the input answer content as a correct answer based on the result of determining the adequacy of the input answer content or for inputting the correct answer comprising the step of providing
A method of providing a game-based digital treatment solution for the improvement of mental disorders.
상기 사용자로부터 답변 내용을 입력받는 단계는,
상기 임의의 상황에 대한 질의 내용에 대하여, 하나 이상의 오답 선택지와 하나 이상의 정답 선택지를 포함하는 복수의 선택지 - 상기 복수의 선택지 각각은 상기 질의 내용에 대응하는 서로 다른 행동 정보를 포함함 - 를 제공하되, 상기 복수의 선택지에 각각 포함된 행동 정보의 종류 및 상기 복수의 선택지의 개수는 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여 결정되는 것인, 단계; 및
상기 사용자로부터 상기 복수의 선택지 중 어느 하나의 선택지를 답변 내용으로서 선택받는 단계를 포함하는,
정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법.9. The method of claim 8,
The step of receiving the answer content from the user,
Provide a plurality of options including one or more incorrect answer options and one or more correct answer options for the content of the query for the arbitrary situation, each of the plurality of options including different behavior information corresponding to the content of the query. , The type of behavior information included in each of the plurality of options and the number of the plurality of options will be determined based on the determined level of mental disorder; and
Comprising the step of receiving a selection of any one of the plurality of options from the user as an answer content,
A method of providing a game-based digital treatment solution for the improvement of mental disorders.
상기 사용자로부터 답변 내용을 입력받는 단계는,
상기 임의의 상황에 대한 질의 내용에 대하여, 상기 사용자로부터 하나 이상의 키워드를 입력받는 단계; 및
자동완성 기능을 통해, 상기 입력된 하나 이상의 키워드를 이용하여 상기 답변 내용의 적어도 일부분을 자동 완성하되, 상기 자동완성 기능을 통한 답변 내용의 자동 완성 정도는 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여 결정되는 것인, 단계를 포함하는,
정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법.9. The method of claim 8,
The step of receiving the answer content from the user,
receiving one or more keywords from the user with respect to the content of the query for the arbitrary situation; and
Through the auto-completion function, at least a portion of the answer content is automatically completed using the input one or more keywords, but the degree of automatic completion of the answer content through the auto-completion function is determined based on the determined level of mental disability comprising the steps of
A method of providing a game-based digital treatment solution for the improvement of mental disorders.
상기 가이드 정보를 제공하는 단계는,
상기 입력된 답변 내용이 적절하지 않은 것으로 판단되는 경우, 상기 가이드 정보로서 상기 질의 내용의 정답에 관한 힌트(hint)를 제공하되, 상기 힌트는 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여 상기 사용자의 단말로 사용자 인터랙션 기반의 게임 콘텐츠를 제공하고, 상기 사용자가 상기 제공된 게임 콘텐츠를 수행한 결과에 기초하여 제공되는 것인, 단계를 포함하는,
정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법.9. The method of claim 8,
The step of providing the guide information includes:
When it is determined that the inputted answer is not appropriate, a hint about the correct answer of the query is provided as the guide information, and the hint is sent to the user's terminal based on the determined level of mental disability. Providing game content based on user interaction, comprising the step of being provided based on a result of the user performing the provided game content, comprising the steps of,
A method of providing a game-based digital treatment solution for the improvement of mental disorders.
상기 학습 콘텐츠를 제공하는 단계는,
상기 사용자로부터 특정 상황에 대한 시나리오를 입력받는 단계;
상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여, 상기 입력된 특정 상황에 대한 시나리오에 대응하는 하나 이상의 질의 내용을 생성하는 단계; 및
상기 입력된 특정 상황에 대한 시나리오 및 상기 생성된 하나 이상의 질의 내용을 포함하는 학습 콘텐츠를 생성하고, 상기 생성된 학습 콘텐츠를 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는,
정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법.According to claim 1,
The step of providing the learning content,
receiving a scenario for a specific situation from the user;
generating one or more query contents corresponding to the input scenario for the specific situation based on the determined level of mental disorder; and
generating learning content including a scenario for the input specific situation and the one or more generated query contents, and providing the generated learning content to a user,
A method of providing a game-based digital treatment solution for the improvement of mental disorders.
네트워크 인터페이스;
메모리; 및
상기 메모리에 로드(load)되고, 상기 프로세서에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램을 포함하되,
상기 컴퓨터 프로그램은,
사용자에 대한 정신적 장애 수준을 판단하는 인스트럭션(instruction); 및
상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여 정신적 장애의 치료를 위한 디지털 치료 솔루션을 제공하는 인스트럭션을 포함하며,
상기 디지털 치료 솔루션을 제공하는 인스트럭션은,
상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여, 상기 사용자의 단말로 게임 기반의 학습 콘텐츠를 제공하는 인스트럭션을 포함하고,
상기 학습 콘텐츠를 제공하는 인스트럭션은,
상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여, 임의의 주제를 포함하는 제1 학습 콘텐츠를 생성하고, 상기 생성된 제1 학습 콘텐츠를 제공하는 인스트럭션;
상기 제공된 제1 학습 콘텐츠를 통해 상기 임의의 주제에 대한 질의 내용을 제공하고, 상기 제공된 질의 내용에 대한 응답으로 상기 사용자로부터 답변 내용 - 상기 답변 내용은 상기 임의의 주제에 대한 상기 사용자의 견해 및 감정 정보를 포함함 - 을 입력받는 인스트럭션; 및
상기 입력된 답변 내용을 분석하여 상기 입력된 답변 내용에 대한 적절성을 판단하고, 상기 입력된 답변 내용에 대한 적절성을 판단한 결과에 기초하여 상기 입력된 답변 내용을 정답 처리하거나 정답의 입력을 위한 가이드 정보를 제공하는 인스트럭션을 포함하고,
상기 사용자로부터 답변 내용을 입력받는 인스트럭션은,
상기 임의의 주제에 대한 질의 내용에 대하여, 복수의 선택지 - 상기 복수의 선택지 각각은 상기 질의 내용에 대응하는 서로 다른 견해 및 감정 정보를 포함함 - 를 제공하되, 상기 복수의 선택지의 개수는 상기 사용자의 정신적 장애 수준에 기초하여 분류된 등급이 높을수록 많아지고, 상기 복수의 선택지의 종류는 상기 등급이 높을수록 높은 난이도의 선택지가 제공되는 것인, 인스트럭션; 및
상기 사용자로부터 상기 복수의 선택지 중 어느 하나의 선택지를 답변 내용으로서 선택받는 인스트럭션을 포함하고,
상기 사용자로부터 답변 내용을 입력받는 인스트럭션은,
상기 임의의 주제에 대한 질의 내용에 대하여, 상기 사용자로부터 하나 이상의 키워드를 입력받는 인스트럭션; 및
자동완성 기능을 통해, 상기 입력된 하나 이상의 키워드를 이용하여 상기 답변 내용의 적어도 일부분을 자동 완성하되, 상기 자동완성 기능을 통한 답변 내용의 자동 완성 정도는 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여 결정되는 것인, 인스트럭션을 포함하는,
정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공서버.processor;
network interface;
Memory; and
A computer program loaded into the memory and executed by the processor,
The computer program is
instructions for determining the level of mental disability for the user; and
Including instructions for providing a digital treatment solution for the treatment of a mental disorder based on the determined level of mental disorder,
The instructions for providing the digital treatment solution include,
On the basis of the determined level of mental disability, including instructions for providing game-based learning content to the user's terminal,
Instructions for providing the learning content,
instructions for generating a first learning content including an arbitrary subject based on the determined level of mental disorder, and providing the generated first learning content;
Provide the contents of a query on the arbitrary topic through the provided first learning contents, and answer contents from the user in response to the provided query contents - The contents of the answer are the opinions and feelings of the user on the arbitrary topic contains information - an instruction to receive input; and
Guide information for analyzing the input answer content to determine the appropriateness of the input answer content, and processing the input answer content as a correct answer based on the result of determining the adequacy of the input answer content or for inputting the correct answer including instructions to provide
The instruction for receiving the answer content from the user is,
With respect to the content of the query on the arbitrary subject, a plurality of options are provided, each of the plurality of options including different opinions and emotion information corresponding to the query content, wherein the number of the plurality of options is determined by the user. The higher the grade, the higher the grade classified based on the level of mental disability, the higher the grade, the higher the difficulty of the options are provided. and
Including an instruction for receiving any one of the plurality of options from the user as an answer content,
The instruction for receiving the answer content from the user is,
instructions for receiving one or more keywords from the user with respect to the content of the query on the arbitrary subject; and
Through the auto-completion function, at least a portion of the answer content is automatically completed using the input one or more keywords, but the degree of automatic completion of the answer content through the auto-completion function is determined based on the determined level of mental disability which includes instructions,
A server that provides game-based digital treatment solutions for the improvement of mental disorders.
사용자에 대한 정신적 장애 수준을 판단하는 단계; 및
상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여 정신적 장애의 치료를 위한 디지털 치료 솔루션을 제공하는 단계를 포함하며,
상기 디지털 치료 솔루션을 제공하는 단계는,
상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여, 상기 사용자의 단말로 게임 기반의 학습 콘텐츠를 제공하는 단계를 포함하고,
상기 학습 콘텐츠를 제공하는 단계는,
상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여, 임의의 주제를 포함하는 제1 학습 콘텐츠를 생성하고, 상기 생성된 제1 학습 콘텐츠를 제공하는 단계;
상기 제공된 제1 학습 콘텐츠를 통해 상기 임의의 주제에 대한 질의 내용을 제공하고, 상기 제공된 질의 내용에 대한 응답으로 상기 사용자로부터 답변 내용 - 상기 답변 내용은 상기 임의의 주제에 대한 상기 사용자의 견해 및 감정 정보를 포함함 - 을 입력받는 단계; 및
상기 입력된 답변 내용을 분석하여 상기 입력된 답변 내용에 대한 적절성을 판단하고, 상기 입력된 답변 내용에 대한 적절성을 판단한 결과에 기초하여 상기 입력된 답변 내용을 정답 처리하거나 정답의 입력을 위한 가이드 정보를 제공하는 단계를 포함하고,
상기 사용자로부터 답변 내용을 입력받는 단계는,
상기 임의의 주제에 대한 질의 내용에 대하여, 복수의 선택지 - 상기 복수의 선택지 각각은 상기 질의 내용에 대응하는 서로 다른 견해 및 감정 정보를 포함함 - 를 제공하되, 상기 복수의 선택지의 개수는 상기 사용자의 정신적 장애 수준에 기초하여 분류된 등급이 높을수록 많아지고, 상기 복수의 선택지의 종류는 상기 등급이 높을수록 높은 난이도의 선택지가 제공되는 것인, 단계; 및
상기 사용자로부터 상기 복수의 선택지 중 어느 하나의 선택지를 답변 내용으로서 선택받는 단계를 포함하고,
상기 사용자로부터 답변 내용을 입력받는 단계는,
상기 임의의 주제에 대한 질의 내용에 대하여, 상기 사용자로부터 하나 이상의 키워드를 입력받는 단계; 및
자동완성 기능을 통해, 상기 입력된 하나 이상의 키워드를 이용하여 상기 답변 내용의 적어도 일부분을 자동 완성하되, 상기 자동완성 기능을 통한 답변 내용의 자동 완성 정도는 상기 판단된 정신적 장애 수준에 기초하여 결정되는 것인, 단계를 포함하는 정신적 장애의 개선을 위한 게임 기반의 디지털 치료 솔루션 제공방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터로 판독가능한 기록매체에 저장된,
컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터프로그램. combined with a computing device,
determining a level of mental disability for the user; and
Comprising the step of providing a digital treatment solution for the treatment of mental disorders based on the determined level of mental disorder,
Providing the digital treatment solution comprises:
Based on the determined level of mental disability, comprising the step of providing a game-based learning content to the user's terminal,
The step of providing the learning content,
based on the determined level of mental disorder, generating first learning content including a random subject, and providing the generated first learning content;
Provide the contents of a query on the arbitrary topic through the provided first learning contents, and answer contents from the user in response to the provided query contents - The contents of the answer are the opinions and feelings of the user on the arbitrary topic including information - receiving an input; and
Guide information for analyzing the input answer content to determine the appropriateness of the input answer content, and processing the input answer content as a correct answer based on the result of determining the adequacy of the input answer content or for inputting the correct answer comprising the step of providing
The step of receiving the answer content from the user,
With respect to the content of the query on the arbitrary subject, a plurality of options are provided, each of the plurality of options including different opinions and emotion information corresponding to the query content, wherein the number of the plurality of options is determined by the user. The higher the grade classified based on the level of mental disability, the higher the number of the plurality of options, the higher the grade, the higher the difficulty option is provided; and
Comprising the step of receiving a selection of any one of the plurality of options from the user as an answer content,
The step of receiving the answer content from the user,
receiving one or more keywords from the user with respect to the content of the query on the arbitrary subject; and
Through the auto-completion function, at least a portion of the answer content is automatically completed using the input one or more keywords, but the degree of automatic completion of the answer content through the auto-completion function is determined based on the determined level of mental disability Stored in a computer-readable recording medium to execute a method for providing a game-based digital treatment solution for the improvement of mental disorders comprising the steps of,
A computer program recorded on a computer-readable recording medium.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020210186982A KR102374780B1 (en) | 2021-12-24 | 2021-12-24 | Method, server and computer program for providing digital care solution based on game for improving mental disorder |
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- 2021-12-24 KR KR1020210186982A patent/KR102374780B1/en active IP Right Grant
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