수신 장치 ( 200 ) 의 미디어 신호 분석 부 ( 231 ) 는 송신 장치 ( 100 ) 가 생성 하 여 전송 한 미디어 신호 로부터 장기 내부 의 각 구간 별 병증 예측 정도 를 수치 화 한다 . 즉 , 미디어 신호 분석 부 ( 231 ) 는 패턴 인식 , 영상 인식 등 의 인공 지능 방법 을 이용 하 여 의사 가 환부 를 진단 하 듯 미디어 신호 를 이용 하 여 병증 을 판단 하 고 이 를 수치 화 한다 . 인공지능 은 인간 의 두뇌 와 같이 스스로 추론 , 학습 , 판단 하 면서 작업 하 는 시스템 인데 이 중 패턴 인식 은 영상 등 에서 패턴 을 추출 하 여 화상 등 을 인식 하 는 방법 이 다 . 미디어 신호 분석 부 ( 231 ) 는 송신 장치 ( 100 ) 가 전송 한 미디어 신호 를 분석 해서 미디어 신호 의 고유 한 특징 을 추출 한다 . 데이터베이스 ( 260 ) 에 는 장기 내부 의 병소 등 이 표준 패턴 으로 작성 되 어 저장 되 어 있 다 . 미디어 신호 분석 부 ( 231 ) 는 미디어 신호 와 데이터베이스 ( 260 ) 에 저장 되 어 있 는 표준 패턴 을 비교 해서 미디어 신호 와 표준 패턴 의 유사 정도 를 수치 화 한다 . 인공지능 중 영상 인식 은 이미지 데이터 의 색 이나 농담 , 거리 등 으로부터 점 이나 선 , 특정 영역 , 배경 등 을 추출 해서 대상 이 되 는 물체 등 을 인식 하 는 방법 이 다 . 미디어 신호 분석 부 ( 231 ) 는 영상 인식 방법 등 을 이용 하 여 장기 내부 에 대한 병증 예측 정도 를 수치 화 한다 . 미디어 신호 분석 부 ( 231 ) 는 미디어 신호 중 색 이 붉 거나 검 은 부분 또는 특정 한 봉우리 모양 등 이 있 는 구간 에 대해서 는 그렇 지 않 은 구간 보다 병증 예측 수치 값 을 크 게 생성 한다 . 미디어 신호 분석 부 ( 231 ) 는 수치 화 된 병증 예측 정도 를 재생 속도 조 절부 ( 233 ) 로 보낸다 .