설문은 필수, QEEG/HRV는 선택입니다. 입력하면 객관 지표 기반 독립 분석과 설문+객관 통합 보고서 탭이 추가됩니다. (안 해도 설문 보고서는 완전합니다.)Survey is required; QEEG/HRV optional. Entering them adds an objective-only analysis tab and an integrated (survey+objective) report tab. (Survey report is complete without them.)
⚠ QEEG 해석 필수 정보 (편측화·알파 반응성 해석에 결정적)⚠ Required for QEEG interpretation (lateralization & alpha reactivity)
손잡이:Handedness:
＊ 전두 알파 비대칭 해석이 손잡이에 따라 달라집니다 (왼손잡이는 편측화 패턴 상이).＊ Frontal alpha asymmetry interpretation depends on handedness.
★ 눈 감음(EC) / 눈 뜸(EO)을 따로 입력합니다. 하나만 있어도 OK (둘 다 있으면 알파 반응성도 분석).★ Enter Eyes-Closed (EC) / Eyes-Open (EO) separately. One is enough (both → alpha-reactivity too).
지표Marker
EC (눈 감음)(closed)
EO (눈 뜸)(open)
전두 高베타 (Fz, μV²)Frontal hi-beta (Fz)
Theta/Beta 비율 (Cz)Theta/Beta (Cz)
SMR 진폭 (Cz)SMR amplitude (Cz)
후두 알파 (Pz/Oz, μV²)Posterior alpha (Pz/Oz)
전두 알파 비대칭 (좌우)Frontal alpha asym.
HRV (조건 무관):HRV (condition-independent):
진단 보고서Diagnosis설문기반 · 논문survey · evidence
훈련 프로토콜Training설문기반 · 세션survey · sessions
QEEG 분석QEEG Analysis★ 객관 · 독립★ objective
통합 보고서Integrated★ 설문+객관★ survey+obj
1
목표 (요구분석에서 이어받음)Goal (carried from needs-analysis)
호소 목표: 일·공부에서 한 가지에 오래 집중하고 방해에 덜 휘둘리며, 시작한 일을 끝까지 끌고 가기. 주의 유형: 집행형(억제·전환). 핵심 약점: 지속주의·억제.Stated goal: sustain focus longer, be less derailed by distractions, and finish what's started. Attention type: executive (inhibition/switching). Key weakness: sustained attention & inhibition.
요구분석(층A)의 V2 Desire가 그대로 진단 입구로 이어집니다 — 무료 분석에서 답한 것이 버려지지 않고 임상의 시작점이 됩니다.The needs-analysis V2 Desire carries straight into diagnosis — nothing from the free analysis is lost; it becomes the clinical starting point.
AI 진단 소견: 집행 통제(반응 억제)와 각성 조절이 핵심 병목입니다. TBR↑/SMR↓는 저각성형 주의 패턴과 일치합니다. 지속주의·각성 안정 → 반응 억제 → 작업기억·선택주의 순서의 훈련이 가장 효과적일 것으로 추천됩니다. 방해자극 환경 통제도 병행 권장합니다. (예시 — 아래 "AI 보고서 생성"으로 실제 분석)AI opinion: executive control (response inhibition) and arousal regulation are the bottleneck; TBR↑/SMR↓ fit an under-aroused attention pattern. Recommended order: sustained attention/arousal stabilization → response inhibition → working memory/selective attention, plus distraction-environment control. (example — generate real analysis below)
⚙
CNA v7 발달 엔진 — 실제 진단·훈련·진화CNA v7 Engine — real diagnosis
환자 식별자 + Fischer 5축 발달 레벨(L7~L13)을 입력하면, 진짜 엔진이 진단·발달 시뮬·훈련 프로토콜을 생성하고 케이스를 누적해 진화합니다. (위 AI 소견과 별개 — 이게 핵심 엔진)Enter patient ID + Fischer levels (L7–L13). The real engine diagnoses, simulates development, generates a protocol, and accumulates cases to evolve.
목표 축: attention (고정)axis: attention
Fischer 발달 레벨 (L7~L13, 측정값):Fischer levels (L7–L13):
→ 이 추천이 훈련 프로토콜 탭에 그대로 연동됩니다 (AI 1회 분석, 탭만 분리).→ This feeds directly into the Training Protocol tab (AI run once, tabs only separate the view).
진단 보고서. 예시 데이터이며 실제 환자 데이터가 아님. QEEG/HRV는 정밀 세션 실측 기반. BCN·PhD wellness/coaching scope.Diagnosis report. Illustrative data. QEEG/HRV from in-session measurement. BCN·PhD wellness/coaching scope.
1
훈련 영역 — AI 추천 + 임상가 선택Training Areas — AI Recommended + Therapist Choice
진단에서 AI가 추천한 영역 ●초록은 자동 선택됨. 임상가가 임의로 추가/제거 가능. (탭하여 토글)AI-recommended areas ●green are auto-selected; therapist can add/remove freely. (tap to toggle)
선택된 영역 수와 세션 수에 따라 아래 세션 계획이 자동으로 다시 짜집니다.The session plan below re-builds automatically from selected areas × session count.
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세션 수 선택Session Count
뉴로피드백 표준은 안정적 변화까지 15–40세션 (5–10세션에 주관적 개선). 목표·예산에 맞춰 선택:NF standard: 15–40 sessions for stable change (subjective gains by 5–10). Choose by goal/budget:
뉴로피드백 트랙 포함Include neurofeedback track— 세션마다 영역별 NF 프로토콜 자동 배정— per-session NF protocol auto-assigned
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세션별 계획 (자동 생성)Per-Session Plan (auto-generated)
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근거 + 예상 경과Evidence + Expected Course
이 프로토콜의 근거: 집행형은 지속주의·각성 안정(SMR NF) + 반응 억제(Theta↓/Beta↑)가 핵심. NF는 TBR을 낮추고 SMR을 높여 주의·억제 회로를 훈련(Theta/Beta·SMR 메타분석 검증). 5–10세션에 주관적 개선, 15세션부터 측정 가능한 EEG 변화 시작. (Arns et al. 2009/2014 NF meta; Posner & Petersen 1990; Barkley 1997)Protocol basis: for the executive type, sustained attention/arousal stabilization (SMR NF) + response inhibition (Theta↓/Beta↑) are key. NF trains the attention/inhibition circuit by lowering TBR and raising SMR (meta-analytically supported). Subjective gains by 5–10, measurable EEG change from ~15. (Arns 2009/2014 NF meta; Posner & Petersen 1990; Barkley 1997)
훈련 프로토콜 보고서. 세션 내용은 선택 영역·세션수에 따라 자동 구성된 계획이며, 임상가가 환자에 맞게 조정합니다. 약물·의학적 처치는 별도 의뢰.Training protocol report. Sessions auto-composed from selected areas × count; therapist adjusts per patient.
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QEEG / HRV 기반 분석 (객관·독립)QEEG / HRV-based Analysis (objective)
이 보고서는 설문과 무관하게 객관 지표만으로 생성됩니다. "뇌·자율신경이 말하는 것" — 자가응답 편향(마스킹·병식 부족)에 영향받지 않는 독립 채널.Generated from objective markers alone, independent of the survey. "What the brain/autonomic system says" — a channel free of self-report bias (masking/insight gaps).
∑
통합 보고서 — 설문 + 객관 종합 (MSDI)Integrated Report — Survey + Objective (MSDI)
AI가 주관(설문)과 객관(QEEG/HRV) 두 채널을 종합합니다. 두 채널이 수렴하면 신뢰도가 올라가고, 불일치하면 그 자체가 임상 정보입니다.AI synthesizes the subjective (survey) and objective (QEEG/HRV) channels. Convergence raises confidence; discordance is itself clinical information.
＊ MSDI (Multi-Source Diagnostic) — 7-pillar #6. SymptomCatcher fingerprint-engine과 동일 원리 (다중 출처 수렴 분석).＊ MSDI (Multi-Source Diagnostic) — same principle as the SymptomCatcher fingerprint-engine.