뇌 신호를 수집하는 수집부;상기 뇌 신호로부터 뇌 영역의 위치, 주파수 및 시간에 따른 3차원 뇌파 정보를 생성하는 전처리부;상기 3차원 뇌파 정보의 패턴에 따른 사용자의 각성 상태를 학습하여 각성 모델을 생성하고, 상기 3차원 뇌파 정보의 패턴에 따른 사용자의 자각 상태를 학습하여 자각 모델을 생성하는 학습 모델 생성부;상기 3차원 뇌파 정보를 상기 각성 모델 및 자각 모델에 입력하여 상기 뇌 신호를 발생시킨 사용자가 각성 상태일 확률을 나타내는 각성 확률 및 사용자가 자각 상태일 확률을 나타내는 자각 확률을 산출하는 의식 수준 평가부;상기 각성 확률과 상기 자각 확률에 따라 사용자의 의식 상태를 판단하는 의식 상태 판단부; 및상기 사용자의 의식 상태를 출력하는 출력부를 포함하고,상기 학습 모델 생성부는,상기 사용자가 평상시의 비수면, 램(REM)수면, 비램(RAM)수면중 적어도 하나의 수면 상태에 따른 의식 상태 변화를 나타내는 기본 환경, 상기 사용자가 케타민(Ketamine), 프로포폴(Propofol), 제논(Xenon) 중 적어도 하나의 약물에 의한 마취에 따른 의식 상태 변화를 나타내는 마취 환경 및 최소의식상태(MCS: Minimally Conscious State), 무반응각성증후군(UWS: Unresponsive Wakefulness Syndrome)중 적어도 하나의 질환에 의한 의식 상태 변화를 나타내는 의식 장애 환경을 포함하는 사용자의 환경에 따라 동일한 패턴으로부터 서로 다른 상기 각성 상태 및 상기 자각 상태를 학습하고,상기 의식 상태 판단부는,상기 각성 확률 및 자각 확률에 대한 기준 값을 설정하고, 상기 각성 확률 및 상기 자각 확률과 상기 기준 값을 비교하여 대소 관계에 따라 의식 상태를 판단하고,상기 의식 상태 판단부에서 상기 기준 값을 비교하여 상기 상용자의 의식 상태를 판단하는 것은,상기 기본 환경에서 상기 각성 확률이 상기 기준 값보다 크고, 상기 자각 확률이 상기 기준 값보다 큰 경우, 상기 사용자를 비수면 상태로 판단하고,상기 기본 환경에서 상기 각성 확률이 상기 기준 값보다 낮고, 상기 자각 확률이 상기 기준 값보다 큰 경우, 상기 사용자를 램(REM)수면 상태로 판단하고,상기 기본 환경에서 상기 각성 확률이 상기 기준 값보다 낮고, 상기 자각 확률이 상기 기준 값보다 낮은 경우, 상기 사용자를 비렘(RAM)수면 상태로 판단하고,상기 마취 환경에서 상기 각성 확률이 상기 기준 값보다 낮고, 상기 자각 확률이 상기 기준 값보다 큰 경우, 상기 사용자를 케타민(Ketamine) 마취 상태로 판단하고,상기 마취 환경에서 상기 각성 확률이 상기 기준 값보다 낮고, 상기 자각 확률이 상기 기준 값보다 낮은 경우, 상기 사용자를 프로포폴(Propofol) 마취 상태 및 제논(Xenon) 마취 상태 중 어느 하나의 마취 상태로 판단하고,상기 의식 장애 환경에서 상기 각성 확률이 상기 기준 값보다 크고, 상기 자각 확률이 상기 기준 값보다 큰 경우, 상기 사용자를 최소의식상태(MCS: Minimally Conscious State)로 판단하고,상기 의식 장애 환경에서 상기 각성 확률이 상기 기준 값보다 낮고, 상기 자각 확률이 상기 기준 값보다 큰 경우, 상기 사용자를 무반응 각성 증후군 상태(UWS: Unresponsive Wakefulness Syndrome)로 판단하는, 심층신경망 기반 의식 상태 판단 장치.

제1항에 있어서, 상기 의식 수준 평가부는,상기 각성 모델 및 상기 자각 모델 중 적어도 하나의 모델에 기초하여 상기 3차원 뇌파 정보에 마련되는 요소 중 적어도 하나의 특징점을 검색하고, 상기 특징점의 위치에 매칭되는 뇌 영역을 나타내는 특징 영역 정보를 생성하는, 심층신경망 기반 의식 상태 판단 장치.

제1항에 있어서, 상기 전처리부는,상기 뇌 신호로부터 뇌 영역의 위치에 따른 2차원 뇌파 정보를 생성하며, 상기 2차원 뇌파 정보를 뇌 영역의 위치, 주파수 및 시간에 따른 3차원 뇌파 정보로 변환하는, 심층신경망 기반 의식 상태 판단 장치.

제1항에 있어서, 상기 각성 모델은,사용자가 기본 환경에 존재하는 경우, 비수면 상태에 대해 상승 출력을 학습하고, 램(REM)수면 상태에 대해 하강 출력을 학습하고, 비램(NREM)수면 상태에 대해 하강 출력을 학습하는, 심층신경망 기반 의식 상태 판단 장치.

제1항에 있어서, 상기 각성 모델은,사용자가 마취 환경에 존재하는 경우, 케타민(Ketamine) 마취 상태에서 하강 출력을 학습하고, 프로포폴(Propofol) 마취 상태에서 하강 출력을 학습하며, 제논(Xenon) 마취 상태에서 하강 출력을 학습하는, 심층신경망 기반 의식 상태 판단 장치.

제1항에 있어서, 상기 각성 모델은,사용자가 의식 장애 환경에 존재하는 경우, 최소의식상태(MCS: Minimally Conscious State) 상태에서 상승 출력을 학습하고, 무반응각성증후군(UWS: Unresponsive Wakefulness Syndrome) 상태에서 하강 출력을 학습하는, 심층신경망 기반 의식 상태 판단 장치.

제1항에 있어서, 상기 자각 모델은,사용자가 기본 환경에 존재하는 경우, 비수면 상태에 대해 상승 출력을 학습하고, 램(REM)수면 상태에 대해 상승 출력을 학습하고, 비램(NREM)수면 상태에 대해 하강 출력을 학습하는, 심층신경망 기반 의식 상태 판단 장치.

제1항에 있어서, 상기 자각 모델은,사용자가 마취 환경에 존재하는 경우, 케타민(Ketamine) 마취 상태에서 상승 출력을 학습하고, 프로포폴(Propofol) 마취 상태에서 하강 출력을 학습하며, 제논(Xenon) 마취 상태에서 하강 출력을 학습하는, 심층신경망 기반 의식 상태 판단 장치.

제1항에 있어서, 상기 자각 모델은,사용자가 의식 장애 환경에 존재하는 경우, 최소의식상태(MCS: Minimally Conscious State) 상태에서 상승 출력을 학습하고, 무반응 각성 증후군(UWS: Unresponsive Wakefulness Syndrome) 상태에서 상승 출력을 학습하는, 심층신경망 기반 의식 상태 판단 장치.

심층신경망 기반 의식 상태 판단 장치를 이용하여 의식 상태를 판단하는 의식 상태 판단 방법에 있어서,뇌 신호를 수집하는 단계;상기 뇌 신호로부터 뇌 영역의 위치, 주파수 및 시간에 따른 3차원 뇌파 정보를 생성하는 단계;사전에 구비되는 3차원 뇌파 정보의 패턴에 따른 사용자의 각성 상태가 학습된 각성 모델 및 사전에 구비되는 3차원 뇌파 정보의 패턴에 따른 사용자의 자각 상태가 학습된 자각 모델에 상기 3차원 뇌파 정보를 입력하여 상기 뇌 신호를 발생시킨 사용자가 각성 상태일 확률을 나타내는 각성 확률 및 사용자가 자각 상태일 확률을 나타내는 자각 확률을 산출하는 단계;상기 각성 확률과 상기 자각 확률에 따라 사용자의 의식 상태를 판단하는 단계; 및상기 사용자의 의식 상태를 출력하는 단계를 포함하고,상기 사전에 준비된 각성 모델 및 상기 자각 모델은,상기 사용자가 평상시의 비수면, 램(REM)수면, 비램(RAM)수면중 적어도 하나의 수면 상태에 따른 의식 상태 변화를 나타내는 기본 환경, 상기 사용자가 케타민(Ketamine), 프로포폴(Propofol), 제논(Xenon) 중 적어도 하나의 약물에 의한 마취에 따른 의식 상태 변화를 나타내는 마취 환경 및 최소의식상태(MCS: Minimally Conscious State), 무반응각성증후군(UWS: Unresponsive Wakefulness Syndrome)중 적어도 하나의 질환에 의한 의식 상태 변화를 나타내는 의식 장애 환경을 포함하는 사용자의 환경에 따라 동일한 패턴으로부터 서로 다른 상기 각성 상태 및 상기 자각 상태를 학습하고,상기 사용자의 의식 상태를 판단하는 단계는,상기 각성 확률 및 자각 확률에 대한 기준 값을 설정하고, 상기 각성 확률 및 상기 자각 확률과 상기 기준 값을 비교하여 대소 관계에 따라 의식 상태를 판단하고,상기 사용자의 의식 상태를 판단하는 단계는,상기 기본 환경에서 상기 각성 확률이 상기 기준 값보다 크고, 상기 자각 확률이 상기 기준 값보다 큰 경우, 상기 사용자를 비수면 상태로 판단하고,상기 기본 환경에서 상기 각성 확률이 상기 기준 값보다 낮고, 상기 자각 확률이 상기 기준 값보다 큰 경우, 상기 사용자를 램(REM)수면 상태로 판단하고,상기 기본 환경에서 상기 각성 확률이 상기 기준 값보다 낮고, 상기 자각 확률이 상기 기준 값보다 낮은 경우, 상기 사용자를 비렘(RAM)수면 상태로 판단하고,상기 마취 환경에서 상기 각성 확률이 상기 기준 값보다 낮고, 상기 자각 확률이 상기 기준 값보다 큰 경우, 상기 사용자를 케타민(Ketamine) 마취 상태로 판단하고,상기 마취 환경에서 상기 각성 확률이 상기 기준 값보다 낮고, 상기 자각 확률이 상기 기준 값보다 낮은 경우, 상기 사용자를 프로포폴(Propofol) 마취 상태 및 제논(Xenon) 마취 상태 중 어느 하나의 마취 상태로 판단하고,상기 의식 장애 환경에서 상기 각성 확률이 상기 기준 값보다 크고, 상기 자각 확률이 상기 기준 값보다 큰 경우, 상기 사용자를 최소의식상태(MCS: Minimally Conscious State)로 판단하고,상기 의식 장애 환경에서 상기 각성 확률이 상기 기준 값보다 낮고, 상기 자각 확률이 상기 기준 값보다 큰 경우, 상기 사용자를 무반응 각성 증후군 상태(UWS: Unresponsive Wakefulness Syndrome)로 판단하는, 의식 상태 판단 방법.

제10항에 있어서, 상기 확률을 산출하는 단계는,상기 각성 모델 및 상기 자각 모델 중 적어도 하나의 모델에 기초하여 상기 3차원 뇌파 정보에 마련되는 요소 중 적어도 하나의 특징점을 검색하는 단계; 및상기 특징점의 위치에 매칭되는 뇌 영역을 나타내는 특징 영역 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는, 의식 상태 판단 방법.

제10항에 있어서, 상기 3차원 뇌파 정보를 생성하는 단계는,상기 뇌 신호로부터 뇌 영역의 위치에 따른 2차원 뇌파 정보를 생성하는 단계; 및상기 2차원 뇌파 정보를 뇌 영역의 위치, 주파수 및 시간에 따른 3차원 뇌파 정보로 변환하는 단계를 더 포함하는, 의식 상태 판단 방법.