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근전도 신호 기반 사용자 맞춤 분류기에 의한 보행 인식 과정에서 선형보간법을 이용한 보행단계 예측 방법(A method of Gait phase prediction using linear interpolation in the process of Gait phase recognition by the user adaptive classification based on sEMG signal)

  • 기술번호 : KST2016015499
  • 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 정확도 향상을 위하여 적응적 특징 및 채널 선택을 이용한 근전도 신호 기반 분류기를 이용하여 보행단계를 인식하는 보행단계 인식 과정에서 선형보간법을 이용한 보행단계 예측 방법에 관한 것으로서, (a5) 보행단계의 훈련용 데이터를 이용하여 보행단계별 평균 소요시간을 계산하는 단계; (d1) 상기 현재 보행의 이전 보행부터 상기 현재 보행까지의 보행단계별 예측 소요시간과 실제 소요시간의 차이를 이용하여 보정값을 계산하는 단계; (d2) 상기 보정값을 이용하여 상기 현재 보행의 보행단계의 예측 보정시간을 계산하는 단계; 및, (d3) 상기 보정값과, 상기 보행단계별 평균 소요시간, 상기 현재 보행의 이전 보행들부터 상기 현재 보행까지의 평균 변화 시간을 이용하여, 상기 다음 보행의 보행단계의 소요시간을 예측하는 단계를 포함하는 구성을 마련한다.상기와 같은 방법에 의하여, 선형보간법에 의한 보정을 통하여 보행단계의 시간을 보다 정확하게 예측함으로써, 보행단계의 인식률을 향상시키고 보행단계를 보다 정확하게 인식할 수 있고, 이를 통해 동력의지를 보다 정확하게 제어할 수 있다.
Int. CL A61B 5/04 (2006.01) A61B 5/11 (2006.01)
CPC A61B 5/112(2013.01) A61B 5/112(2013.01) A61B 5/112(2013.01)
출원번호/일자 1020150020996 (2015.02.11)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1685454-0000 (2016.12.06)
공개번호/일자 10-2016-0099161 (2016.08.22) 문서열기
공고번호/일자 (20161213) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2015.02.11)
심사청구항수 6

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		 2015.02.11 수리 (Accepted) 1-1-2015-0145973-10
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		 2015.10.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2015.12.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2016-0037242-68
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2016.05.03 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0326387-02
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.07.01 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-0637305-38
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)		 2016.07.01 수리 (Accepted) 1-1-2016-0637302-02
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.09.05 수리 (Accepted) 4-1-2016-5127132-49
9 등록결정서
Decision to grant		 2016.11.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0862970-38
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
(a) 보행단계의 훈련용 데이터 및, 상기 보행단계에서의 다수 채널의 근전도 신호의 훈련용 신호를 입력받아, 상기 근전도 신호로 보행단계를 분류하는 분류기를 상기 채널별로 생성하는 단계, (b) 보행단계의 테스트용 데이터 및, 다수 채널의 근전도 신호의 테스트용 신호를 입력받아, 상기 분류기를 테스트하여 정확도를 구하여, 상기 정확도에 따라 분류기를 선정하는 단계, 및, (c) 상기 선정된 분류기로 현재 보행의 보행단계를 인식하는 단계를 포함하는 보행 인식 과정에서, 선형보간법을 이용한 보행단계 예측 방법에 있어서,(a5) 상기 (a)단계에서, 보행단계의 훈련용 데이터를 이용하여, 보행단계별 평균 보행시간을 계산하는 단계; 및,(d) 상기 (c)단계에서 상기 현재 보행의 보행단계를 인식한 후, 인식된 현재 보행의 다음 보행에 대한 보행단계의 보행시간을 예측하는 단계를 포함하고,상기 (d)단계는,(d1) 상기 현재 보행의 이전 보행부터 상기 현재 보행까지의 보행단계별 예측 소요시간과 실제 소요시간의 차이를 이용하여 보정값을 계산하는 단계;(d2) 상기 보정값을 이용하여 상기 현재 보행의 보행단계의 예측 보정시간을 계산하는 단계; 및,(d3) 상기 보정값과, 상기 보행단계별 평균 보행시간, 상기 현재 보행의 이전 보행들부터 상기 현재 보행까지의 평균 변화 시간을 이용하여, 상기 다음 보행의 보행단계의 보행시간을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 선형보간법을 이용한 보행단계 예측 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 (d1)단계에서, 이전 보행부터 현재 보행까지의 보행단계들의 예측 소요시간과 실제 소요시간의 차이의 평균으로 보정값을 계산하는 것을 특징으로 하는 선형보간법을 이용한 보행단계 예측 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 (d2)단계에서, 상기 현재 보행의 보행단계에서 적어도 2번째 이후 보행단계의 예측 보정시간을 구하는 것을 특징으로 하는 선형보간법을 이용한 보행단계 예측 방법
4 4
제2항에 있어서,상기 (d1)단계에서, 상기 보정값을 다음 [수식 1]에 의해 구하는 것을 특징으로 하는 선형보간법을 이용한 보행단계 예측 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 (d2)단계에서, 상기 예측보정 시간을 다음 [수식 2]에 의해 구하는 것을 특징으로 하는 선형보간법을 이용한 보행단계 예측 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 (d3)단계에서, 상기 다음 보행의 예측 시간을 다음 [수식 3]에 의해 구하는 것을 특징으로 하는 선형보간법을 이용한 보행단계 예측 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