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착용형 센서를 이용한 일주기 생체리듬의 비정상성 탐지 장치 및 방법(A Appartus and Method for Anomaly Detection of the Circadian Rhythm Monitored with Wearable Sensors)

  • 기술번호 : KST2018001909
  • 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 발명은 착용형 센서를 이용한 일주기 생체리듬의 비정상성 탐지 장치 및방법에 관한 것으로, 발명에 따르면, 착용 센서로부터 맥박 정보, 빛 노출 정보 및 움직임 정보를 수집하는 데이터 수집부; 상기 데이터 수집부에서 수집된 맥박 정보로부터 맥박 특징 지표를 산출하고, 빛 노출 정보로부터 조도 특징 지표를 산출하며, 움직임 정보로부터 활동량 특징 지표와 수면 특징 지표를 산출하는 특징 지표 산출부; 훈련 집합을 구성하는 다수의 사용자로부터 측정된 맥박 특징 지표, 조도 특징 지표, 활동량 특징 지표 및 수면 특징 지표와 정상 상태 또는 비정상 상태 정보를 입력받아 기계학습을 수행하여 분류기 모델을 설계하고, 설계된 분류기 모델을 이용하여 상기 특징 지표 산출부에서 입력되는 맥박 특징 지표, 조도 특징 지표, 활동량 특징 지표 및 수면 특징 지표를 근거로 정상 상태 또는 비정상 상태로 분류하는 분류 모델 기계 학습부; 및 상기 분류 모델 기계 학습부에서 출력되는 정상 상태 또는 비정상 상태의 분류에 기반하여 기분 상태를 예측하는 기분 상태 예측부를 포함하는 착용형 센서를 이용한 일주기 생체리듬의 비정상성 탐지 장치 및 방법을 제공한다.
Int. CL A61B 5/00 (2016.09.13) A61B 5/024 (2016.09.13) A61B 5/11 (2016.09.13) G06N 99/00 (2016.09.13)
CPC A61B 5/4857(2013.01) A61B 5/4857(2013.01) A61B 5/4857(2013.01) A61B 5/4857(2013.01) A61B 5/4857(2013.01) A61B 5/4857(2013.01)
출원번호/일자 1020160102332 (2016.08.11)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2018-0017854 (2018.02.21) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.08.11)
심사청구항수 4

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 이택 대한민국 충청남도 아산시
2 김민관 대한민국 경기도 성남시 분당구
3 인호 미국 서울특별시 용산구
4 이헌정 대한민국 서울특별시 광진구
5 조철현 대한민국 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인충정 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로***,*층(역삼동,성보역삼빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 휴서카디안 서울특별시 강남구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2016.08.11 수리 (Accepted) 1-1-2016-0780924-01
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.05.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.07.11 수리 (Accepted) 9-1-2017-0022052-12
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.09.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0686663-87
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2017.11.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-1184150-13
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)		 2017.11.28 수리 (Accepted) 1-1-2017-1184149-77
7 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2018.02.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0138943-47
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.03.20 수리 (Accepted) 1-1-2018-0278850-03
9 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2018.03.20 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2018-0278851-48
10 등록결정서
Decision to Grant Registration		 2018.04.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0261514-26
11 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
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착용 센서로부터 맥박 정보, 빛 노출 정보 및 움직임 정보를 수집하는 데이터 수집부;상기 데이터 수집부에서 수집된 맥박 정보로부터 맥박 특징 지표를 산출하고, 빛 노출 정보로부터 조도 특징 지표를 산출하며, 움직임 정보로부터 활동량 특징 지표와 수면 특징 지표를 산출하는 특징 지표 산출부;훈련 집합을 구성하는 다수의 사용자로부터 측정된 맥박 특징 지표, 조도 특징 지표, 활동량 특징 지표 및 수면 특징 지표와 정상 상태 또는 비정상 상태 정보를 입력받아 기계학습을 수행하여 분류기 모델을 설계하고, 설계된 분류기 모델을 이용하여 상기 특징 지표 산출부에서 입력되는 맥박 특징 지표, 조도 특징 지표, 활동량 특징 지표 및 수면 특징 지표를 근거로 정상 상태 또는 비정상 상태로 분류하는 분류 모델 기계 학습부; 및 상기 분류 모델 기계 학습부에서 출력되는 정상 상태 또는 비정상 상태의 분류에 기반하여 기분 상태를 예측하는 기분 상태 예측부를 포함하며, 상기 특징 지표 산출부는 상기 데이터 수집부에서 수집한 일정시간 동안 단위 시간당 맥박수 데이터에 대하여 함수적합화 과정을 수행하여 맥박 피팅 커브를 도출하여, 생체리듬의 이상여부를 판단하기 위하여 정점 위상, 진폭 및 결정계수를 맥박 특징 지표로 선별하며, 상기 특징 지표 산출부는 일출 8시간 전에서 일출 시간까지 사용자가 노출된 빛의 누적양(light exposure before sunrise)인 야간 광노출량과 일출 시간에서 일몰 시간까지 낮시간동안 사용자가 노출된 빛의 누적양(light exposure during daytime)인 주간 광노출량을 조도 특징지표로 산출하며, 상기 특징 지표 산출부는 상기 데이터 수집부에서 수집한 사용자의 움직임 정보를 이용하여 일출 8시간 전에서 일출 새벽 시간까지 누적 걸음 수(steps before sunrise)인 야간 누적 걸음수와 일출시간에서 일몰 낮 시간 동안 누적 걸음 수(steps during daytime)인 주간 누적 걸음수를 활동량 특징지표로 산출하며, 상기 분류 모델 기계 학습부는 특징 지표의 각각에 대한 평균, 편차 및 추세에 관한 확장 특징 지표들을 포함하며, 상기 분류 모델 기계 학습부가 사용자들로부터 조증-우울증 정도에 따른 기준점수를 획득하여 감독형 학습 알고리즘을 이용하여 정상 상태와 비정상 상태를 분류할 수 있도록 하고, 상기 기분상태 예측부의 기분 상태 예측 결과를 전송받아 상기 분류기 모델을 평가하고 분류기 모델을 튜닝하여 세팅하므로 자가적응할 수 있도록 하는 모델 평가 및 자가 적응부를 더 포함하고, 상기 모델 평가 및 자가 적응부는 생체리듬의 이상여부 판단을 위해 분류 모델 기계 학습부에서 사용되는 기계학습 분류기 모델을 훈련 집합, 훈련 기간 및 특징 지표를 튜닝하는 착용형 센서를 이용한 일주기 생체리듬의 비정상성 탐지 장치
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청구항 1항에 있어서, 상기 특징 지표 산출부는 일일 수면 시간과 일일 수면 질을 수면 특징 지표로 산출하는 착용형 센서를 이용한 일주기 생체리듬의 비정상성 탐지 장치
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(A) 데이터 수집부가 착용 센서로부터 맥박 정보, 빛 노출 정보 및 움직임 정보를 수집하는 단계;(B) 특징 지표 산출부가 상기 데이터 수집부에서 수집된 맥박 정보로부터 맥박 특징 지표를 산출하고, 빛 노출 정보로부터 조도 특징 지표를 산출하며, 움직임 정보로부터 활동량 특징 지표와 수면 특징 지표를 산출하는 단계;(C) 분류 모델 기계 학습부가 훈련 집합을 구성하는 다수의 사용자로부터 측정된 맥박 특징 지표, 조도 특징 지표, 활동량 특징 지표 및 수면 특징 지표와 정상 상태 또는 비정상 상태 정보를 입력받아 기계학습을 수행하여 분류기 모델을 설계하는 단계;(D) 분류 모델 기계 학습부가 설계된 분류기 모델을 이용하여 상기 특징 지표 산출부에서 입력되는 맥박 특징 지표, 조도 특징 지표, 활동량 특징 지표 및 수면 특징 지표를 근거로 정상 상태 또는 비정상 상태로 분류하는 단계; 및 (E) 기분 상태 예측부가 상기 분류 모델 기계 학습부에서 출력되는 정상 상태 또는 비정상 상태의 분류에 기반하여 기분 상태를 예측하는 단계를 포함하며, 상기 (B) 단계는 (B-1)상기 특징 지표 산출부는 상기 데이터 수집부에서 수집한 일정시간 동안 단위 시간당 맥박수 데이터에 대하여 함수적합화 과정을 수행하여 맥박 피팅 커브를 도출하는 단계; 및 (B-2) 상기 특징 지표 산출부는 생체리듬의 이상여부를 판단하기 위하여 정점 위상, 진폭 및 결정계수를 맥박 특징 지표로 선별하는 단계를 포함하며, 상기 (B) 단계의 상기 특징 지표 산출부는 일출 8시간 전에서 일출 시간까지 사용자가 노출된 빛의 누적양(light exposure before sunrise)인 야간 광노출량과 일출 시간에서 일몰 시간까지 낮시간동안 사용자가 노출된 빛의 누적양(light exposure during daytime)인 주간 광노출량을 조도 특징지표로 산출하며, 상기 (B) 단계의 상기 특징 지표 산출부는 상기 데이터 수집부에서 수집한 사용자의 움직임 정보를 이용하여 일출 8시간 전에서 일출 새벽 시간까지 누적 걸음 수(steps before sunrise)인 야간 누적 걸음수와 일출시간에서 일몰 낮 시간 동안 누적 걸음 수(steps during daytime)인 주간 누적 걸음수를 활동량 특징지표로 산출하며, 상기 분류 모델 기계 학습부는 특징 지표의 각각에 대한 평균, 편차 및 추세에 관한 확장 특징 지표들을 포함하며, 상기 분류 모델 기계 학습부가 사용자들로부터 조증-우울증 정도에 따른 기준점수를 획득하여 감독형 학습 알고리즘을 이용하여 정상 상태와 비정상 상태를 분류할 수 있도록 하고,(F) 모델 평가 및 자가 적응부가 상기 기분상태 예측부의 기분 상태 예측 결과를 전송받아 상기 분류기 모델을 평가하고 분류기 모델을 튜닝하여 세팅하므로 자가적응할 수 있도록 하는 단계를 더 포함하고, 상기 모델 평가 및 자가 적응부는 생체리듬의 이상여부 판단을 위해 분류 모델 기계 학습부에서 사용되는 기계학습 분류기 모델을 훈련 집합, 훈련 기간 및 특징 지표를 튜닝하는 착용형 센서를 이용한 일주기 생체리듬의 비정상성 탐지 방법
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청구항 8항에 있어서, 상기 (B) 단계의 상기 특징 지표 산출부는 일일 수면 시간과 일일 수면 질을 수면 특징 지표로 산출하는 착용형 센서를 이용한 일주기 생체리듬의 비정상성 탐지 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 보건복지부 고려대학교 산학협력단 첨단의료기술개발 우울-조울증 및 수면장애 관리를 위한 생체리듬 조절 ICT 융합 치료기술 및 서비스 개발