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단일 채널 뇌파 처리 장치 및 그를 이용한 뇌파 처리 방법

  • 기술번호 : KST2015134207
  • 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 발명의 단일 채널 뇌파 처리 장치는 입력 뇌파 신호를 m 개(m은 자연수)의 타임 구간을 갖는 타임 윈도우를 통해 스캐닝하고, 입력 뇌파 신호의 진폭이 임계치를 초과하는지를 판단하는 뇌파 스캐닝부와, 상기 입력 뇌파 신호가 타임 윈도우의 임계치를 초과하는 경우, 초과한 시점부터 과거 제 m 번째 타임 구간까지의 입력 뇌파 신호들의 값을 포함하는 사다리 벡터를 생성하는 사다리 벡터 생성부와, 잡음 신호의 판별 기준이 되는 트레이닝 데이터를 저장하는 트레이닝 데이터 저장부와, 상기 사다리 벡터를 상기 트레이닝 데이터에 포함된 복수의 클러스터들 중 중심값이 가장 근접한 클러스터에 포함시키는 클러스터 생성부와, 상기 사다리 벡터가 포함된 클러스터에 대하여 잠재 은닉 식별(LSI, Latent Semantic Indexing) 방법에 따라 특이 값을 산출하여 상기 사다리 벡터가 잡음 신호를 포함하는지를 판별하는 잡음 신호 판별부 및 상기 판별 결과 상기 사다리 벡터가 잡음 신호를 포함하는 경우 상기 잡음 신호와 동일한 잡음 신호를 포함하는 m개의 사다리 벡터로부터 잡음 신호의 평균을 산출하여 상기 입력 뇌파 신호에서 차감하여 출력 뇌파 신호를 출력시키는 출력 뇌파 신호 생성부를 포함한다. 단일 채널, 뇌파, EEG, EOG, EMG, orcular artifact, 잡음
Int. CL A61B 5/0476 (2006.01)
CPC A61B 5/048(2013.01) A61B 5/048(2013.01)
출원번호/일자 1020090016856 (2009.02.27)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1007965-0000 (2011.01.06)
공개번호/일자 10-2010-0097952 (2010.09.06) 문서열기
공고번호/일자 (20110114) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.02.27)
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강재우 대한민국 서울특별시 송파구
2 신한준 대한민국 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박준석 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 **, *층 (역삼동, 한동빌딩)(특허법인엠에이피에스)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2009.02.27 수리 (Accepted) 1-1-2009-0123403-17
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.06.09 수리 (Accepted) 4-1-2009-5111177-32
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2009.11.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2009.12.04 수리 (Accepted) 9-1-2009-0065843-96
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2010.08.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0344677-31
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2010.08.12 수리 (Accepted) 4-1-2010-5149278-93
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2010.10.08 수리 (Accepted) 1-1-2010-0650431-15
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2010.10.08 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2010-0650432-61
9 등록결정서
Decision to grant		 2010.12.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0606346-13
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.02.11 수리 (Accepted) 4-1-2014-5018243-16
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.04.22 수리 (Accepted) 4-1-2014-5049934-62
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력 뇌파 신호를 m 개(m은 자연수)의 타임 구간을 갖는 타임 윈도우를 통해 스캐닝하고, 입력 뇌파 신호의 진폭이 상기 타임 윈도우의 임계치를 초과하는지를 판단하는 뇌파 스캐닝부와, 상기 입력 뇌파 신호가 상기 타임 윈도우의 임계치를 초과하는 경우, 초과한 시점부터 과거 제 m 번째 타임 구간까지의 입력 뇌파 신호들의 값을 포함하는 사다리 벡터를 생성하는 사다리 벡터 생성부와, 잡음 신호의 판별 기준이 되는 트레이닝 데이터를 저장하는 트레이닝 데이터 저장부와, 상기 사다리 벡터를 상기 트레이닝 데이터에 포함된 복수의 클러스터들 중 중심값이 가장 근접한 클러스터에 포함시키는 클러스터 생성부와, 상기 사다리 벡터가 포함된 클러스터에 대하여 잠재 은닉 식별(LSI, Latent Semantic Indexing) 방법에 따라 특이 값을 산출하여 상기 사다리 벡터가 잡음 신호를 포함하는지를 판별하는 잡음 신호 판별부 및 상기 판별 결과 상기 사다리 벡터가 잡음 신호를 포함하는 경우 상기 잡음 신호와 동일한 잡음 신호를 포함하는 m개의 사다리 벡터로부터 잡음 신호의 평균을 산출하여 상기 입력 뇌파 신호에서 차감하여 출력 뇌파 신호를 출력시키는 출력 뇌파 신호 생성부 를 포함하는 단일 채널 뇌파 처리 장치
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 트레이닝 데이터 저장부는 오프라인 방식으로 K 평균 알고리즘에 따라 미리 클러스터링된 트레이닝 데이터를 저장하는 단일 채널 뇌파 처리 장치
3 3
제 1 항에 있어서, 상기 클러스터 생성부는 상기 클러스터를 형성한 후 선정된 시간이 경과하면, 상기 트레이닝 데이터 저장부에 포함된 로(raw) 데이터에 대해여 리클러스터링 동작을 수행하는 단일 채널 뇌파 처리 장치
4 4
제 1 항에 있어서, 상기 클러스터 생성부는 상기 트레이닝 데이터에 포함된 복수의 클러스터들 중 임계값 이상의 데이터 용량를 갖는 클러스터가 발생하면, 상기 트레이닝 데이터 저장부에 포함된 로(raw) 데이터에 대하여 리클러스터링 동작을 수행하는 단일 채널 뇌파 처리 장치
5 5
제 1 항에 있어서, 상기 출력 뇌파 신호 생성부는 제 1 타임구간에서 상기 잡음신호를 포함하는 제 1 사다리 벡터부터 제 m 타임구간에서 상기 잡음신호를 포함하는 제 m 사다리 벡터까지 총 m 개의 사다리 벡터에 포함된 잡음 신호의 평균을 산출하는 단일 채널 뇌파 처리 장치
6 6
제 1 항에 있어서, 상기 잡음 신호는 EOG(Electrooculography), EMG(Electromyograph), Ocular artifact, 눈 깜박임 및 머리 움직임 중 하나 이상을 포함하는 단일 채널 뇌파 처리 장치
7 7
제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 따른 단일 채널 뇌파 처리 장치에 의해 출력된 상기 출력 뇌파 신호를 사용하여 응용 동작을 수행하는 어플리케이션 장치
8 8
단일 채널을 통해 입력되는 입력 뇌파 신호를 m 개(m은 자연수)의 타임 구간을 갖는 타임 윈도우를 통해 스캐닝하는 단계와, 상기 입력 뇌파 신호의 진폭이 상기 타임 윈도우의 임계치를 초과한 경우, 초과한 시점부터 과거 제 m 번째 타임 구간까지의 입력 뇌파 신호들의 값을 포함하는 사다리 벡터를 생성하는 단계와, 상기 사다리 벡터를 트레이닝 데이터에 포함된 복수의 클러스터들 중 중심값이 가장 근접한 클러스터에 포함시키는 단계와, 상기 사다리 벡터가 포함된 클러스터에 대하여 잠재 은닉 식별(LSI, Latent Semantic Indexing) 방법에 따라 특이값을 산출하여 상기 사다리 벡터가 잡음 신호를 포함하는지를 판별하는 단계와, 상기 판별 결과 상기 사다리 벡터가 잡음 신호를 포함하는 경우 상기 잡음 신호와 동일한 잡음 신호를 포함하는 m 개의 사다리 벡터로부터 잡음 신호의 평균을 산출하는 단계 및 상기 입력 뇌파 신호에서 상기 산출된 잡음 신호의 평균을 차감하여 출력 뇌파 신호를 출력시키는 단계 를 포함하는 단일 채널 뇌파 처리 방법
9 9
제 8 항에 있어서, 상기 트레이닝 데이터들은 오프라인 방식으로 K 평균 알고리즘에 따라 미리 클러스터링 된 것인 단일 채널 뇌파 처리 방법
10 10
제 8 항에 있어서, 상기 특이값 분해를 수행하여 상기 사다리 벡터가 잡음 신호를 포함하는지를 판별하는 단계는 제 1 내지 제 P 개의 특이값들의 합과 전체 특이값 들의 합의 비율이 선정된 값 이상이 되게 하는 상기 P 값을 추출하는 단계와, 상기 P 값에 상응하는 좌측 특이 벡터, 우측 특이 벡터들의 곱에 의하여 행렬을 생성시키는 단계 및 상기 생성된 행렬 중 상기 P 번째 컬럼이 잡음 신호로 판별되는 단계 를 포함하는 단일 채널 뇌파 처리 방법
11 11
제 8 항에 있어서, 상기 잡음 신호의 평균을 산출하는 단계는 제 1 타임구간에서 상기 잡음신호를 포함하는 제 1 사다리 벡터부터 제 m 타임구간에서 상기 잡음신호를 포함하는 제 m 사다리 벡터까지 총 m 개의 사다리 벡터에 포함된 잡음 신호의 평균을 산출하는 단계 를 포함하는 단일 채널 뇌파 처리 방법
12 12
제 8 항에 있어서, 상기 산출된 잡음 신호의 평균을 차감하여 출력 뇌파 신호를 출력시키는 단계는 현재 타임구간으로부터 m-1 타임구간 이전에 입력된 입력 뇌파 신호에서 상기 잡음 신호의 평균을 차감하는 단계를 포함하는 단일 채널 뇌파 처리 방법
13 13
단일 채널을 통해 입력되는 입력 뇌파 신호를 m 개(m은 자연수)의 타임 구간을 갖는 타임 윈도우를 통해 스캐닝하는 단계와, 상기 입력 뇌파 신호의 진폭이 상기 타임 윈도우의 임계치를 초과하면, 초과한 시점부터 과거 제 m 번째 타임 구간까지의 입력 뇌파 신호들의 값을 포함하는 사다리 벡터를 생성하는 단계와, 상기 초과한 시점부터 상기 사다리 벡터를 매 타임 구간마다 생성하여 총 n*m(n은 자연수)개의 사다리 벡터를 생성하는 단계와, K 평균 알고리즘에 따라 상기 n*m 개의 사다리 벡터들로부터 총 k 개의 클러스터를 형성하는 단계 를 포함하는 단일 채널 뇌파 신호로부터 트레이닝 데이터를 생성하는 방법
14 14
제 13 항에 있어서, 상기 임계치를 초과하는 데이터가 비연속적으로 발생하면 상기 생성된 사다리 벡터를 모두 소거하는 단계 를 더 포함하는 단일 채널 뇌파 신호로부터 트레이닝 데이터를 생성하는 방법
15 15
제 13 항에 있어서, 상기 클러스터를 형성한 후 선정된 시간이 경과하면, 상기 클러스터를 형성하는 단계를 반복 수행하는 단계 를 더 포함하는 단일 채널 뇌파 신호로부터 트레이닝 데이터를 생성하는 방법
16 16
제 8 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 따른 단일 채널 뇌파 처리 방법에 따라 출력된 상기 출력 뇌파 신호를 사용하여 응용 동작을 수행하는 어플리케이션 장치
17 17
제 8 항 내지 제 14 항 중 어느 하나의 항에 기재된 단계를 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터가 읽기 가능한 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.