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자동 전정기관 이상 판별 시스템(FUZZY LOGIC RECOMMENDATION APPLICATION FOR VESTIBULO-OCULAR REFLEX ESTIMATION)

  • 기술번호 : KST2017009873
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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 일 실시예에 따른 컴퓨터 구현되는 전정기관 이상 판별 시스템은, 데이터로부터 머리의 움직임과 눈의 응답에 대한 최적점을 검출하는 검출부; 상기 눈의 응답과 관련된 각각의 모습에 대하여 알고리즘을 사용하여 catch-up saccade를 탐지하여 기설정된 그룹으로 분류하고, 상기 catch-up saccade이 발생함에 따라 각각의 개별적 충격에 대하여 position gain가 계산되는 수행부; 퍼지 로직(Fuzzy Logic) 프레임워크로 구성하여 상기 catch-up saccade 및 상기 position gain을 기반으로 결과값을 획득하는 획득부; 및 상기 프레임워크를 통하여 획득한 결과값과 외부 데이터를 기반으로 전정기관 안구반사에 대한 추정 결과를 제공하는 제공부를 포함할 수 있다.
Int. CL A61B 5/11 (2015.10.21) A61B 3/113 (2015.10.21) A61B 5/00 (2015.10.21)
CPC A61B 5/11(2013.01) A61B 5/11(2013.01) A61B 5/11(2013.01) A61B 5/11(2013.01) A61B 5/11(2013.01)
출원번호/일자 1020150127768 (2015.09.09)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1715502-0000 (2017.03.06)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20170313) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2015.09.09)
심사청구항수 11

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 응엔다오 베트남 인천광역시 남구
2 권장우 대한민국 부산광역시 남구
3 김규성 대한민국 서울특별시 서초구
4 이상민 대한민국 인천광역시 남동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 팀엘리시움 서울특별시 서초구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2015.09.09 수리 (Accepted) 1-1-2015-0877887-16
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2015.09.10 수리 (Accepted) 1-1-2015-0881368-71
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2016.06.21 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2016.08.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2016-0102905-34
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2016.08.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0584247-03
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.09.05 수리 (Accepted) 4-1-2016-5127132-49
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)		 2016.10.17 수리 (Accepted) 1-1-2016-1001922-28
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.10.17 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-1001923-74
9 등록결정서
Decision to grant		 2017.02.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0152071-33
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
컴퓨터 구현되는 전정기관 이상 판별 시스템에 있어서,데이터로부터 머리의 움직임과 눈의 응답에 대한 최적점을 검출하는 검출부;상기 머리의 움직임에 따른 상기 눈의 응답과 관련된 전정안 반사를 통하여 catch-up saccade를 탐지하고, 상기 탐지된 catch-up saccade에 따른 충격에 대하여 position gain를 계산하는 수행부;퍼지 로직(Fuzzy Logic) 프레임워크로 구성하여 상기 catch-up saccade 및 상기 position gain을 기반으로 결과값을 획득하는 획득부; 및상기 프레임워크를 통하여 획득한 결과값과 외부 데이터를 기반으로 전정기관 안구반사에 대한 추정 결과를 제공하는 제공부를 포함하는 전정기관 이상 판별 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 검출부는,상기 데이터에 평활화 필터 및 복수의 조건부 명령을 적용하여 고주파 노이즈를 필터링하기 위한 전처리를 과정을 수행하는 것을 특징으로 하는 전정기관 이상 판별 시스템
3 3
제1항에 있어서,상기 수행부는,상기 catch-up saccade를 covert catch-up saccades, overt catch-up saccades 및 high-peak eye response의 그룹으로 분류하는 것을 특징으로 하는 전정기관 이상 판별 시스템
4 4
제1항에 있어서, 눈의 응답 정점은,머리의 충격 정점 이후에 눈의 응답에 대한 첫 극대점으로 정의되는것을 특징으로 하는 전정기관 이상 판별 시스템
5 5
제1항에 있어서, 상기 수행부는,응답 valley를 의미하는 오른쪽 눈의 응답 정점 후의 최소값이 covert catch-up saccade과 overt catch-up saccade를 판별하기 위하여 계산되고, 상기 응답 valley가 0에 도달하지 않으면, covert catch-up saccade가 오른쪽 눈의 응답 후 첫 최대치로 감지되고, 상기 응답 valley가 0에 도달하면, overt catch-up saccade인것을 특징으로 하는 전정기관 이상 판별 시스템
6 6
제1항에 있어서,상기 수행부는,normal position gain 알고리즘이 non-catch-up saccades와 overt catch-up saccades를 대상으로 사용되고, covert catch-up saccade position gain 알고리즘이 기설정된 기준 이상의 눈의 속도와 covert catch-up saccade 충격을 위해 사용되는 것을 특징으로 하는 전정기관 이상 판별 시스템
7 7
제1항에 있어서,상기 획득부는,단일의 입력(input)과 position gain을 요구하는 제1 퍼지 로직, 두 개의 입력, position gain 및 catch-up saccade를 요구하는 제2 퍼지 로직을 포함하는 퍼지 로직 프레임워크를 구성하는것을 특징으로 하는 전정기관 이상 판별 시스템
8 8
컴퓨터 구현되는 전정기관 이상 판별 방법에 있어서,데이터로부터 머리의 움직임과 눈의 응답에 대한 최적점을 검출하는 단계;상기 머리의 움직임에 따른 상기 눈의 응답과 관련된 전정안 반사를 통하여 catch-up saccade를 탐지하고, 상기 탐지된 catch-up saccade에 따른 충격에 대하여 position gain를 계산하는 단계; 퍼지 로직(Fuzzy Logic) 프레임워크로 구성하여 상기 catch-up saccade 및 상기 position gain을 기반으로 결과값을 획득하는 단계; 및상기 프레임워크를 통하여 획득한 결과값과 외부 데이터를 기반으로 전정기관 안구반사에 대한 추정 결과를 제공하는 단계를 포함하는 전정기관 이상 판별 방법
9 9
제8항에 있어서,상기 머리의 움직임에 따른 상기 눈의 응답과 관련된 전정안 반사를 통하여 catch-up saccade를 탐지하고, 상기 탐지된 catch-up saccade에 따른 충격에 대하여 position gain를 계산하는 단계는,응답 valley를 의미하는 오른쪽 눈의 응답 정점 후의 최소값이 covert catch-up saccade과 overt catch-up saccade를 판별하기 위하여 계산되고, 상기 응답 valley가 0에 도달하지 않으면, covert catch-up saccade가 오른쪽 눈의 응답 후 첫 최대치로 감지되고, 상기 응답 valley가 0에 도달하면, overt catch-up saccade인 단계를 포함하는 전정기관 이상 판별 방법
10 10
제8항에 있어서,상기 머리의 움직임에 따른 상기 눈의 응답과 관련된 전정안 반사를 통하여 catch-up saccade를 탐지하고, 상기 탐지된 catch-up saccade에 따른 충격에 대하여 position gain를 계산하는 단계는,normal position gain 알고리즘이 non-catch-up saccades와 overt catch-up saccades를 대상으로 사용되고, covert catch-up saccade position gain 알고리즘이 기설정된 기준 이상의 눈의 속도와 covert catch-up saccade 충격을 위해 사용되는 단계를 포함하는 전정기관 이상 판별 방법
11 11
제8항에 있어서,상기 퍼지 로직(Fuzzy Logic) 프레임워크로 구성하여 상기 catch-up saccade 및 상기 position gain을 기반으로 결과값을 획득하는 단계는,단일의 입력(input)과 position gain을 요구하는 제1 퍼지 로직, 두 개의 입력, position gain 및 catch-up saccade를 요구하는 제2 퍼지 로직을 포함하는 퍼지 로직 프레임워크를 구성하는 단계를 포함하는 전정기관 이상 판별 방법
지정국 정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 인하대학교 산학협력단 정보통신기술인력양성 스마트한 주파수 이용을 위한 스펙트럼 및 전파기술