Peak 진단 보고서

관리자 전용 — 학생 데이터 / Clinicians only

Peak Performance 과 · 임상 보고서

최고 수행 임상 보고서Peak Performance Clinical Report

예시 사례 · 압박형(choking) · 요구분석 + 정밀진단 + QEEG/HRV 통합Illustrative · Pressure type (choking) · Needs-analysis + diagnosis + QEEG/HRV
⚙ AI 1회 분석 → 진단·훈련 동시 산출 (탭으로 분리 표시)⚙ AI run once → diagnosis + training, shown as separate tabs
＋

객관 지표 입력 (선택) — QEEG / HRVObjective markers (optional) — QEEG / HRV

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).

지표MarkerEC (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
1

목표 (요구분석에서 이어받음)Goal (carried from needs-analysis)

호소 목표: 발표·면접에서 압박이 큰 순간에 무너지지 않고 실력을 온전히 발휘하기. 지향: 숙달+결과. 최적 각성: 적당 / 현재: 과함(낮추기).Stated goal: in presentations/interviews, fully perform without collapsing under pressure. Orientation: mastery+result. Optimal arousal: moderate / now: too high (lower).
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.
2

무엇이 Peak를 막나 — 정밀 진단What Blocks Peak — Precise Diagnosis

압박형 → 막는 요인 정밀 측정 (요구분석이 라우팅한 증상만 측정):Pressure type → measured blockers (only symptoms routed by needs-analysis):

막는 요인Blocker기여도Share기전 (논문 근거)Mechanism (evidence)
수행불안 (choking)Performance anxiety0.58압박이 자동기술의 의식적 모니터링 유발 → 유창성 붕괴pressure → conscious monitoring of automated skill → fluency collapse
사회불안 (평가 두려움)Social anxiety0.22자기초점 주의 + 사후반추self-focused attention + post-event rumination
각성 조절 (IZOF 초과)Arousal (above IZOF)0.20현재 각성이 개인 최적 영역 초과arousal exceeds individual optimal zone
핵심: 실력이 부족한 게 아니라 압박 속 의식적 모니터링(reinvestment)이 평소 실력을 가립니다. (Masters & Maxwell, 2008 reinvestment; Eysenck & Derakshan, 2011 ACT)Key: not a skill deficit — conscious monitoring under pressure (reinvestment) masks your usual ability. (Masters & Maxwell, 2008; Eysenck & Derakshan, 2011)
3

QEEG / HRV 객관 측정 (실측)QEEG / HRV (measured)

지표Marker측정값Value해석Interpretation
전두 高베타 (Fz/F3-F4)↑ 높음압박 시 과각성 — 의식적 모니터링 신경 상관hyper-arousal under pressure
HRV coherence0.30 ↓자율신경 각성 조절 저하 (IZOF 초과 일치)low autonomic regulation (matches above-IZOF)
Theta/Beta ratio2.8 (정상)기저 주의결손 아님 → ADHD 배제, 압박 특이no baseline attention deficit → not ADHD, pressure-specific
객관 지표가 자가응답과 수렴 — 高베타↑ + HRV↓는 "압박 과각성", TBR 정상은 "기저 주의는 멀쩡, 문제는 압박". 7-pillar MSDI(다중 출처 진단)가 자가응답·QEEG·HRV를 통합한 결과.Objective markers converge with self-report — high-beta↑ + HRV↓ = pressure hyper-arousal; normal TBR = baseline attention intact, the issue is pressure. MSDI integrates self-report·QEEG·HRV.
4

AI 소견 → 권장 훈련 영역AI Opinion → Recommended Areas

AI 진단 소견: 압박 상황의 각성 과활성과 의식적 모니터링이 핵심 병목입니다. 기저 인지·주의는 보존되어 있어, 각성 조절 → 주의 외부초점 → 압박 노출 순서의 훈련이 가장 효과적일 것으로 추천됩니다. 사회평가 요소가 동반되어 사후반추 관리도 권장합니다. (예시 — 아래 "AI 보고서 생성"으로 실제 분석)AI opinion: arousal over-activation and conscious monitoring under pressure are the bottleneck; baseline cognition/attention are intact. Recommended order: arousal regulation → external attention focus → pressure exposure, plus post-event-rumination management. (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: peak_performance (고정)axis: peak_performance

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.
2

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
3

세션별 계획 (자동 생성)Per-Session Plan (auto-generated)

4

근거 + 예상 경과Evidence + Expected Course

이 프로토콜의 근거: 압박형은 각성 조절(HRV 바이오피드백) + reinvestment 차단(주의 외부초점)이 핵심 — Masters reinvestment 이론. NF는 SMR↑/高베타↓로 압박 속 침착 회로를 훈련 (SMR은 100+ 연구 검증). 5–10세션에 주관적 개선, 15세션부터 측정 가능한 EEG 변화 시작. (Masters & Maxwell 2008; SMR meta — 100+ studies; Sitaram et al. 2017)Protocol basis: for pressure type, arousal regulation (HRV biofeedback) + reinvestment blocking (external focus) are key (Masters). NF trains the composure circuit via SMR↑/high-beta↓ (SMR: 100+ studies). Subjective gains by 5–10, measurable EEG change from ~15. (Masters & Maxwell 2008; SMR meta; Sitaram et al. 2017)
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.
★

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.