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표면근전도 신호기반 부스트 분류기와 분류 매트릭스를 사용한 다중 보행단계 인식 방법(A Multiple Gait phase Recognition Method using Boosted Classifiers and Classification Matrix based on Surface EMG Signals)

  • 기술번호 : KST2016007172
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 물리적인센서를 사용하지 않고 표면근전도(sEMG, surface electromyography) 신호만을 이용하고 2개의 분류기(Heel LDA, Toe LDA)를 이용하여 입각기 3단계(Heel strike, Mid stance, Toe off)와 유각기 1단계(swing)를 분류하는 표면근전도 신호기반 부스트 분류기와 분류 매트릭스를 사용한 다중 보행단계 인식 방법에 관한 것으로서, (a) 다수 채널의 EMG 신호의 샘플 신호를 입력받아, 상기 EMG 신호를 분류하는 분류기를 생성하는 단계; (b) 상기 분류기로 보행동작을 인식하는 단계를 포함하는 구성을 마련한다.상기와 같은 방법에 의하여, 물리적인센서를 사용하지 않고 표면근전도(sEMG) 신호만을 이용하여 보행단계를 분류할 수 있다.
Int. CL A61B 5/11 (2006.01) A61B 5/0488 (2006.01)
CPC A61B 5/112(2013.01) A61B 5/112(2013.01) A61B 5/112(2013.01) A61B 5/112(2013.01)
출원번호/일자 1020140109097 (2014.08.21)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1621232-0000 (2016.05.10)
공개번호/일자 10-2016-0023976 (2016.03.04) 문서열기
공고번호/일자 (20160517) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2014.08.21)
심사청구항수 8

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) 1-1-2014-0794046-21
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.07.22 수리 (Accepted) 4-1-2015-5098802-16
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2015.08.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2015.10.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2015-0081464-28
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2015.11.03 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0761686-40
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2015.12.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2015-1263705-60
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)		 2015.12.23 수리 (Accepted) 1-1-2015-1263679-60
8 등록결정서
Decision to grant		 2016.05.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0320616-23
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 부스트 분류기와 분류 매트릭스를 사용한 다중 보행단계 인식 방법에 있어서,(a) 다수 채널의 EMG 신호의 트레이닝 데이터를 입력받아, 상기 EMG 신호를 분류하는 분류기를 생성하는 단계;(b) 상기 분류기로 보행동작을 인식하는 단계를 포함하고,상기 (a)단계는,(a1) 보행동작 데이터와, 상기 보행동작에 대한 N개(N은 2이상의 자연수) 채널의 EMG 신호의 트레이닝 데이터를 획득하는 단계;(a2) 상기 트레이닝 데이터에 대하여 채널별로 M개(M은 2이상의 자연수)의 특징추출 알고리즘에 의하여 각각 특징값을 추출하여, N×M 차원의 트레이닝 특징 벡터를 구하는 단계; 및,(a3) 상기 트레이닝 특징 벡터들을 이용하여, 상기 트레이닝 특징 벡터를 입력값으로 하고 상기 보행동작을 출력값으로 하는 분류기를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 표면근전도 신호기반 부스트 분류기와 분류 매트릭스를 사용한 다중 보행단계 인식 방법
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서, 상기 (b)단계는,(b1) 실시간으로 상기 N개 채널의 실제 보행의 EMG 신호를 수신하여, 사전에 정해진 윈도우 사이즈의 EMG 신호 데이터를 추출하는 단계;(b2) 상기 실제 보행의 EMG 신호 데이터에 대하여 채널별로 상기 M개의 특징추출 알고리즘에 의하여 각각 특징값을 추출하여, N×M 차원의 실제 보행의 특징 벡터를 구하는 단계; 및,(b3) 상기 실제 보행의 특징 벡터를 입력으로 하여, 상기 분류기를 통해 상기 실제 보행의 보행동작을 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 표면근전도 신호기반 부스트 분류기와 분류 매트릭스를 사용한 다중 보행단계 인식 방법
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제3항에 있어서,상기 보행동작은 온/오프의 앞꿈치 동작과 온/오프의 뒷꿈치 동작으로 구성되고, 상기 분류기는 앞꿈치 동작을 분류하는 앞꿈치 분류기와, 뒷꿈치 동작을 분류하는 뒷꿈치 분류기로 구성되는 것을 특징으로 하는 표면근전도 신호기반 부스트 분류기와 분류 매트릭스를 사용한 다중 보행단계 인식 방법
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제4항에 있어서,상기 (b3)단계에서, 앞꿈치 동작의 온/오프와, 뒷꿈치 동작의 온/오프에 의하여 4개의 보행동작을 나타내는 분류 매트릭스를 구성하여, 상기 앞꿈치 분류기와 상기 뒷꿈치 분류기의 결과를 상기 분류 매트릭스를 통해 보행동작을 식별하는 것을 특징으로 하는 표면근전도 신호기반 부스트 분류기와 분류 매트릭스를 사용한 다중 보행단계 인식 방법
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제5항에 있어서,상기 (a1)단계에서, 상기 보행동작 데이터는 압력센서를 통해 획득하고, 상기 압력센서에 의해 추출되는 앞꿈치 동작 및 뒷꿈치 동작 각각에 대하여 동작 간의 시간을 평균하여 윈도우 사이즈를 추출하되, 상기 앞꿈치 분류기와 상기 뒷꿈치 분류기의 윈도우 사이즈를 서로 독립하여 구하는 것을 특징으로 하는 표면근전도 신호기반 부스트 분류기와 분류 매트릭스를 사용한 다중 보행단계 인식 방법
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제5항에 있어서,상기 (a1)단계에서, 상기 4개의 보행동작 별로 윈도우 사이즈를 독립적으로 구하는 것을 특징으로 하는 표면근전도 신호기반 부스트 분류기와 분류 매트릭스를 사용한 다중 보행단계 인식 방법
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제6항에 있어서,상기 (b1)단계에서, 순차적으로 진행하는 보행단계에 따라 해당 보행동작의 윈도우 사이즈를 사용하는 것을 특징으로 하는 표면근전도 신호기반 부스트 분류기와 분류 매트릭스를 사용한 다중 보행단계 인식 방법
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제1항, 제3항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,상기 보행단계는 입각기(Stance)의 3단계 및 유각기(Swing) 1단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 표면근전도 신호기반 부스트 분류기와 분류 매트릭스를 사용한 다중 보행단계 인식 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 인하대학교 기초연구기반구축사업 그린 생체모방형 임플란티블 전자칩 및 U-생체정보처리 플랫폼 융합기술개발
2 교육부 인하대학교 일반연구자지원사업 클라우드 컴퓨팅 환경에서 차세대 저장장치의 고성능, 고신뢰성, 저전력을 위한 임베디드 소프트웨어 기술 개발