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위급 상황에서의 의사결정 예측 시스템

  • 기술번호 : KST2019005857
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 발명의 일 측면에 따른 사용자의 위급 상황에서의 의사결정 예측 시스템은 사용자에 대하여 이동체 운행을 경험하게 하는 가상 현실 시뮬레이션 프로그램을 제공하는 시뮬레이터 장치, 의사 결정 훈련 프로그램이 저장된 메모리, 상기 가상 현실 시뮬레이션 프로그램 수행과정 중 사용자의 생리적 신호를 수집하는 하나 이상의 생리적 신호 수집 장치, 상기 가상 현실 시뮬레이션 프로그램 수행과정에서 상기 사용자의 시뮬레이터 장치 조작 데이터와 상기 생리적 신호를 수신하는 데이터 입출력 모듈 및 상기 메모리에 접속되어 상기 의사 결정 훈련 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함한다. 이때, 의사 결정 훈련 프로그램은 프로세서에 의하여 구동되어, 상기 시뮬레이터 장치에 대하여 이동체 운행 중 위급 상황에 대한 미션을 제공하고, 상기 미션에 대하여 발생한 상기 사용자의 시뮬레이터 장치 조작 데이터와 상기 생리적 신호를 기초로 기계 학습 기법에 따라 상기 사용자의 위급 상황에 대한 행동을 예측하여 출력한다.
Int. CL A61B 5/00 (2006.01.01) A61B 5/0402 (2006.01.01) A61B 5/053 (2006.01.01) G06N 99/00 (2019.01.01) G09B 9/00 (2006.01.01)
CPC A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01)
출원번호/일자 1020170154666 (2017.11.20)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2045570-0000 (2019.11.11)
공개번호/일자 10-2019-0057570 (2019.05.29) 문서열기
공고번호/일자 (20191202) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.11.20)
심사청구항수 8

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 크리스티안 월러번 서울특별시 동대문구
2 주의종 서울특별시 영등포구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인엠에이피에스 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 **, *층 (역삼동, 한동빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 서울특별시 성북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.11.20 수리 (Accepted) 1-1-2017-1151088-17
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2018.10.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2018.12.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0009211-66
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.03.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0204414-23
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.05.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0515096-66
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)
2019.05.20 수리 (Accepted) 1-1-2019-0515095-10
7 등록결정서
Decision to grant
2019.09.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0702715-19
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
9 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
2019.11.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-5037516-01
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
사용자의 위급 상황에서의 의의사결정 예측 시스템에 있어서,사용자에 대하여 이동체 운행을 경험하게 하는 가상 현실 시뮬레이션 프로그램을 제공하는 시뮬레이터 장치,의사 결정 훈련 프로그램이 저장된 메모리,상기 사용자가 상기 가상 현실 시뮬레이션 프로그램을 수행하는 과정 중에 상기 사용자의 생리적 신호를 수집하는 하나 이상의 생리적 신호 수집 장치,상기 사용자가 상기 가상 현실 시뮬레이션 프로그램을 수행하는 과정에서 상기 사용자의 시뮬레이터 장치 조작 데이터와 상기 생리적 신호를 수신하는 데이터 입출력 모듈 및상기 메모리에 접속되어 상기 의사 결정 훈련 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하되,상기 의사 결정 훈련 프로그램은 상기 프로세서에 의하여 구동되어, 상기 시뮬레이터 장치에 대하여 이동체 운행 중 제공된 위급 상황에 대한 미션에 대하여 발생한 상기 사용자의 시뮬레이터 장치 조작 데이터와 상기 생리적 신호를 기초로 기계 학습 기법에 따라 상기 사용자의 위급 상황에 대한 행동을 예측하여 출력하는 것이고, 상기 생리적 신호 수집 장치는 심전도 (electrocardiography) 반응 측정 장치인 것인 의사결정 예측 시스템
2 2
제 1 항에 있어서,상기 시뮬레이터 장치 조작 데이터는 상기 가상 현실 시뮬레이션 프로그램을 수행하는 과정 중 상기 이동체의 평균 속도, 위급 상황 발생시의 이동체의 평균 속도, 위급 상황 발생시의 방향 조절 장치에 대한 반응 속도 또는 조작 횟수, 위급 상황 발생시의 정지 장치에 대한 반응 속도 또는 조작 횟수 및 위급 상황 발생시의 가속 장치에 대한 반응 속도 또는 조작 횟수를 포함하는 것인 의사결정 예측 시스템
3 3
삭제
4 4
제 1 항에 있어서,상기 위급 상황에 대한 미션의 제공 후 사용자의 의사 결정에 대한 설문을 제공하되, 상기 설문은 상기 사용자가 위급 상황에서 위급 상황을 회피하기 위한 선택을 하였는지 여부를 문의하는 것이고, 상기 설문에 대한 사용자의 응답을 추가로 수신하여 사용자별로 기록하고, 향후 사용자의 위급 상황에 대한 행동을 예측하는데 사용하는 것인 의사결정 예측 시스템
5 5
제 1 항에 있어서,상기 기계 학습 기법으로는 결정 트리 학습법(decision tree learning) 또는 선형판별분석법(Linear discriminant analysis)을 사용하는 것인 의사결정 예측 시스템
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사용자의 위급 상황에서의 의사결정 예측 방법에 있어서,시뮬레이터 장치를 통해 사용자에 대하여 이동체 운행을 경험하게 하는 가상 현실 시뮬레이션 프로그램을 제공하는 단계;상기 사용자가 상기 가상 현실 시뮬레이션 프로그램을 수행하는 과정 중에 하나 이상의 생리적 신호 수집 장치로부터 상기 사용자의 생리적 신호를 수신하는 단계;상기 사용자가 상기 가상 현실 시뮬레이션 프로그램을 수행하는 과정에서 상기 사용자의 시뮬레이터 장치 조작 데이터를 수신하는 단계; 및상기 시뮬레이터 장치에 대하여 이동체 운행 중 제공된 위급 상황에 대한 미션에 대하여 발생한 상기 사용자의 시뮬레이터 장치 조작 데이터와 상기 생리적 신호를 기초로 기계 학습 기법에 따라 상기 사용자의 위급 상황에 대한 행동을 예측하여 출력하는 단계를 포함하되,상기 생리적 신호를 수신하는 단계는 상기 생리적 신호 수집 장치로서 심전도 (electrocardiography) 반응 측정 장치를 사용하는 것인 의사결정 예측 방법
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제 6 항에 있어서,상기 시뮬레이터 장치 조작 데이터는 상기 가상 현실 시뮬레이션 프로그램을 수행하는 과정 중 상기 이동체의 평균 속도, 위급 상황 발생시의 이동체의 평균 속도, 위급 상황 발생시의 방향 조절 장치에 대한 반응 속도 또는 조작 횟수, 위급 상황 발생시의 정지 장치에 대한 반응 속도 또는 조작 횟수 및 위급 상황 발생시의 가속 장치에 대한 반응 속도 또는 조작 횟수를 포함하는 것인 의사결정 예측 방법
8 8
삭제
9 9
제 6 항에 있어서,상기 위급 상황에 대한 미션의 제공 후 사용자의 의사 결정에 대한 설문을 제공하되, 상기 설문은 상기 사용자가 위급 상황에서 위급 상황을 회피하기 위한 선택을 하였는지 여부를 문의하는 것이고, 상기 설문에 대한 사용자의 응답을 추가로 수신하여 사용자별로 기록하고, 향후 사용자의 위급 상황에 대한 행동을 예측하는데 사용하는 것인 의사결정 예측 방법
10 10
제 6 항에 있어서,상기 기계 학습 기법으로는 결정 트리 학습법(decision tree learning) 또는 선형판별분석법(Linear discriminant analysis)을 사용하는 것인 의사결정 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 고려대학교 신진연구자지원(인문사회) 현실감 있는 가상 현실을 활용한 도덕적 의사 결정 연구 : 트롤리 딜레마의 1인칭 시점접근