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적응적으로 특징과 채널을 선택하는 표면근전도 신호기반 보행단계 인식 방법(A sEMG Signal based Gait Phase Recognition Method selecting Features and Channels Adaptively)

  • 기술번호 : KST2016007171
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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 훈련과정을 통해 각 피험자에 대해 보행단계별로 근육과 특징 추출 방법의 모든 경우의 수만큼 분류기를 생성하고, 생성된 분류기를 별도의 보행 데이터를 이용하여 정확도를 계산하여, 정확도가 가장 높은 분류기를 보행인식 단계에 사용하는 표면근전도 신호기반 보행단계 인식 방법에 관한 것으로서, (a) 다수 채널의 EMG 신호의 샘플 신호를 입력받아, 상기 EMG 신호를 분류하는 분류기를 상기 채널별로 생성하는 단계; (b) 다수 채널의 EMG 신호의 테스트 신호를 입력받아, 상기 분류기를 테스트하여 정확도를 구하여, 상기 정확도에 따라 분류기를 선정하는 단계; 및, (c) 상기 선정된 분류기로 보행단계를 인식하는 단계를 포함하는 구성을 마련한다. 상기와 같은 방법에 의하여, 다수의 특징 값 중에서 적합한 특징 및 채널을 적응적으로 선택하여 사용함으로써, 모든 특징들과 채널을 이용하는 기존 방법 보다 빠르게 보행단계인식을 처리할 수 있고, 인식의 정확도도 상당히 높일 수 있다.
Int. CL A61B 5/11 (2006.01) A61B 5/0488 (2006.01)
CPC A61B 5/04888(2013.01) A61B 5/04888(2013.01) A61B 5/04888(2013.01) A61B 5/04888(2013.01) A61B 5/04888(2013.01) A61B 5/04888(2013.01)
출원번호/일자 1020140109129 (2014.08.21)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1603148-0000 (2016.03.08)
공개번호/일자 10-2016-0023981 (2016.03.04) 문서열기
공고번호/일자 (20160315) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2014.08.21)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김덕환 대한민국 서울특별시 양천구
2 류재환 대한민국 인천광역시 연수구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 정안 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로 *** ***층(논현동,썬라이더빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교산학협력단 인천광역시 미추홀구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2014.08.21 수리 (Accepted) 1-1-2014-0794220-70
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2015.06.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2015.07.22 수리 (Accepted) 4-1-2015-5098802-16
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2015.08.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2015-0062716-49
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2015.09.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0596188-98
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2015.10.23 수리 (Accepted) 1-1-2015-1028872-75
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2015.10.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2015-1028876-57
8 등록결정서
Decision to grant
2016.02.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0135626-95
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2016.09.05 수리 (Accepted) 4-1-2016-5127132-49
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.03.02 수리 (Accepted) 4-1-2018-5036549-31
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.12.27 수리 (Accepted) 4-1-2018-5266647-91
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
표면근전도 신호기반 보행단계 인식 방법에 있어서,(a) 다수 채널의 EMG 신호의 학습용 신호를 입력받아, 상기 EMG 신호를 분류하는 분류기를 상기 채널별로 생성하는 단계;(b) 다수 채널의 EMG 신호의 테스트용 신호를 입력받아, 상기 분류기를 테스트하여 정확도를 구하여, 상기 정확도에 따라 분류기를 선정하는 단계; 및,(c) 상기 선정된 분류기로 보행단계를 인식하는 단계를 포함하고,상기 (a)단계는,(a1) 다수 채널의 EMG 신호와 2개 채널의 보행압력 신호를 입력받는 단계;(a2) 상기 보행압력 신호로부터 보행동작을 인식하는 단계;(a3) 상기 EMG 신호를 다수의 특징 추출 알고리즘을 이용하여 각각의 특징값으로 변환하는 단계; 및,(a4) 상기 EMG 신호의 특징값을 입력으로 하고 상기 보행동작을 분류된 출력으로 하여, 분류기를 생성하는 단계를 포함하고,상기 (b)단계에서, 상기 테스트용 신호를 상기 (a)단계에서 사용한 동일한 특징 추출 알고리즘을 사용하여 특징 값으로 변환하고, 변환된 특징 값을 분류기에 입력하여 분류된 보행동작 결과의 정확도를 구하고, 구한 정확도에 따라 분류기를 선정하고,상기 (c)단계에서, 실제 EMG 신호를 입력받아 특징 추출 알고리즘으로 입력받은 실제 EMG 신호를 특징 값으로 변환하고, 변환된 특징 값을 선정된 분류기에 입력하여 보행동작을 분류하는 보행단계를 인식하고,상기 특징 추출 알고리즘은 상기 EMG신호에 대하여 분산, 진폭의 평균, 실효치, 절대값의 평균, 반복횟수, 진폭의 기울기 중 어느 하나를 이용하여 특징 값으로 변환하는 함수인 것을 특징으로 하는 표면근전도 신호기반 보행단계 인식 방법
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삭제
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제1항에 있어서,상기 분류기는 상기 EMG 신호의 다수 채널 중 어느 하나의 채널, 다수의 특징 추출 알고리즘 중 어느 하나의 특징추출 알고리즘, 및, 다수의 보행동작 중 어느 하나의 보행동작 별로, 각각의 분류기를 생성하는 것을 특징으로 하는 표면근전도 신호기반 보행단계 인식 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 분류기는 앞꿈치(Toe) 분류기 및 뒷꿈치(Heel) 분류기를 하나의 세트로 하여 구성되는 것을 특징으로 하는 표면근전도 신호기반 보행단계 인식 방법
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제3항에 있어서,상기 분류기는 선형 판별 분석법(LDA, linear discriminant analysis)을 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 표면근전도 신호기반 보행단계 인식 방법
6 6
제3항에 있어서,상기 (b)단계에서, 상기 (a)단계에서 사용된 보행주기와 동일한 주기의 EMG 신호의 테스트용 신호를 입력받아, 상기 분류기를 테스트하여 정확도를 계산하는 것을 특징으로 하는 표면근전도 신호기반 보행단계 인식 방법
7 7
제3항에 있어서,상기 (b)단계에서, 생성된 분류기 중에서 가장 정확도가 높은 분류기를 선택하되, 보행동작 별로 각각의 분류기를 선택하는 것을 특징으로 하는 표면근전도 신호기반 보행단계 인식 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 (c)단계에서, 순차적으로 진행하는 보행단계에 따라 해당 보행동작의 분류기를 사용하는 것을 특징으로 하는 표면근전도 신호기반 보행단계 인식 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부, 정보통신산업진흥원 한국산업기술대학교 산학협력단 IT융합 고급인력과정 지원사업 생체신호를 이용한 IT기반 재활의료기기 개발
2 교육부 인하대학교 기초연구기반구축사업 그린 생체모방형 임플란티블 전자칩 및 U-생체정보처리 플랫폼 융합기술개발