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보행 패턴 생성 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2015124117
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 보행 패턴 생성 장치 및 방법에 관한 것으로, 더 상세하게는, 보행에 관련된 신체 특징점을 기반으로 다수의 보행 패턴을 분류하여 저장함으로써, 추후 환자의 재활 훈련시 환자에게 적합한 보행 패턴 정보를 제시할 수 있는 보행 패턴 생성 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 보행 패턴 생성 장치는, 보행에 관련된 신체 특징점들과 하지 특징 요소들을 선정하는 변수 선정부; 상기 변수 선정부에서 선정된 신체 특징점들과 하지 특징 요소들을 연관시켜서 보행 패턴에 관한 데이터들을 획득하는 데이터 획득부; 상기 신체 특징점들 간의 유사도를 기준으로 상기 보행 패턴에 관한 데이터들을 분류함으로써 계층화된 클러스터들을 생성하여 저장하는 클러스터링 실행부; 및 상기 계층화된 클러스터들 각각에 저장된 데이터들의 평균적인 보행 패턴을 산출하여 각각의 클러스터들의 대표적 보행 패턴을 생성하는 보행 패턴 생성부를 포함한다.
Int. CL G06K 9/46 (2006.01) A61H 1/02 (2006.01) G06T 7/20 (2006.01)
CPC G06K 9/6219(2013.01) G06K 9/6219(2013.01) G06K 9/6219(2013.01) G06K 9/6219(2013.01)
출원번호/일자 1020120128653 (2012.11.14)
출원인 한국과학기술연구원
등록번호/일자 10-1340085-0000 (2013.12.03)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20131209) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.11.14)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술연구원 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김창환 대한민국 서울 노원구
2 이준원 대한민국 서울특별시 용산구
3 신성열 대한민국 경기 남양주시
4 이상협 대한민국 서울 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김영철 대한민국 서울특별시 종로구 종로*길 **, **층 케이씨엘특허법률사무소 (수송동, 석탄회관빌딩)
2 김 순 영 대한민국 서울특별시 종로구 종로*길 **, **층 케이씨엘특허법률사무소 (수송동, 석탄회관빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술연구원 서울특별시 성북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2012.11.14 수리 (Accepted) 1-1-2012-0935352-37
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2013.10.07 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2013.11.20 수리 (Accepted) 9-1-2013-0098378-56
4 등록결정서
Decision to grant		 2013.11.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0828463-01
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.02.19 수리 (Accepted) 4-1-2014-5022002-69
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
보행에 관련된 신체 특징점들과 하지 특징 요소들을 선정하는 변수 선정부; 상기 변수 선정부에서 선정된 신체 특징점들과 하지 특징 요소들을 연관시켜서 보행 패턴에 관한 데이터들을 획득하는 데이터 획득부; 상기 신체 특징점들 간의 유사도를 기준으로 상기 보행 패턴에 관한 데이터들을 분류함으로써 계층화된 클러스터들을 생성하여 저장하는 클러스터링 실행부; 및상기 계층화된 클러스터들 각각에 저장된 데이터들의 평균적인 보행 패턴을 산출하여 각각의 클러스터들의 대표적 보행 패턴을 생성하는 보행 패턴 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 보행 패턴 생성 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 변수 선정부는 n개의 신체 특징점들을 선정하고, 상기 데이터 획득부는 n차원의 신체 특징점 데이터들을 생성하는 것을 특징으로 하는 보행 패턴 생성 장치
3 3
제2항에 있어서, 상기 클러스터링 실행부는, 상기 신체 특징점 데이터들 간의 유사도와 상기 클러스터들 간의 유사도를 판단하기 위해, 2개의 신체 특징점 데이터들 간의 거리 지표로서 유클리드(Euclidean) 거리 지표를 사용하며, 2개의 클러스터들 간의 거리 지표로서 하나의 클러스터를 구성하는 각 신체 특징점 데이터들과 다른 클러스터를 구성하는 각 신체 특징점 데이터들 간의 모든 가능한 쌍(pair)을 만들어, 그 쌍들 간의 거리 평균을 계산하는 평균 거리(average distance) 지표를 사용하는 것을 특징으로 하는 보행 패턴 생성 장치
4 4
제1항에 있어서, 상기 보행 패턴 생성부에서 생성된 대표적 보행 패턴은 시계열(time series) 데이터인 것을 특징으로 하는 보행 패턴 생성 장치
5 5
보행 관련 신체 특징점들과 하지 특징 요소들들을 선정하는 단계; 선정된 신체 특징점들과 하지 특징 요소들을 연관시켜서 보행 패턴에 관한 데이터들을 획득하는 단계; 상기 신체 특징점들 간의 유사도를 기준으로 상기 보행 패턴에 관한 데이터들을 분류함으로써 계층화된 클러스터들을 생성하여 저장하는 단계; 및상기 계층화된 클러스터들 각각에 저장된 데이터들의 평균적인 보행 패턴을 산출하여 각각의 클러스터들의 대표적 보행 패턴을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 보행 패턴 생성 방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 계층화된 클러스터들을 생성하여 저장하는 단계는, 상기 신체 특징점들이 조합된 신체 특징점 데이터들 간의 유사도와 상기 클러스터들 간의 유사도를 판단하기 위해, 2개의 신체 특징점 데이터들 간의 거리 지표로서 유클리드(Euclidean) 거리 지표를 사용하며, 2개의 클러스터들 간의 거리 지표로서 하나의 클러스터를 구성하는 각 신체 특징점 데이터들과 다른 클러스터를 구성하는 각 신체 특징점 데이터들 간의 모든 가능한 쌍(pair)을 만들어, 그 쌍들 간의 거리 평균을 계산하는 평균 거리(average distance) 지표를 사용하는 것을 특징으로 하는 보행 패턴 생성 방법
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