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전극간 뇌전도 상관관계와 회전행렬을 이용한 운동심상 분류 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2019009495
  • 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 운동심상 분류 방법이 개시된다. 상기 운동심상 분류 방법은 (a) 제1 추출부에 의해 수행되고, 적어도 하나 이상의 전극으로부터 측정된 뇌전도 신호에 대하여 SFST(Specific-Frequency-Specific-Time)기법을 이용하여 특정 주파수 대역 및 시간 대역에 해당하는 신호인 적합 뇌전도 신호를 추출하는 단계, (b) 제2 추출부에 의해 수행되고, 상기 적어도 하나 이상의 전극 중에서 선택된 2개의 전극 각각의 적합 뇌전도 신호로 이루어진 행렬을 기 설정된 각도만큼 회전시킨 행렬로부터 회전 적합 뇌전도 신호를 추출하는 단계, (c) 산출부에 의해 수행되고, 상기 선택된 2개의 전극 각각의 적합 뇌전도 신호 또는 회전 적합 뇌전도 신호를 이용하여 상기 선택된 2개의 전극에 대한 피어슨 상관계수를 산출하는 단계, (d) 특징(feature) 추출부에 의해 수행되고, 상기 피어슨 상관계수에 대하여 T-검정(T-test)기법을 이용하여 T값이 임계치 이상인 피어슨 상관계수를 추출하는 단계, 및 (e) 분류부에 의해 수행되고, 상기 추출된 특징을 이용하여 분류기를 학습하는 단계를 포함한다.
Int. CL A61B 5/04 (2006.01.01) A61B 5/048 (2006.01.01) A61B 5/0478 (2006.01.01) A61B 5/00 (2006.01.01)
CPC A61B 5/04012(2013.01) A61B 5/04012(2013.01) A61B 5/04012(2013.01) A61B 5/04012(2013.01)
출원번호/일자 1020170167770 (2017.12.07)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1992830-0000 (2019.06.19)
공개번호/일자 10-2019-0067635 (2019.06.17) 문서열기
공고번호/일자 (20190625) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.12.07)
심사청구항수 9

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 정원주 서울특별시 강남구
2 박용구 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김등용 대한민국 서울특별시 구로구 디지털로**길 *** *층-***(구로동,제이엔케이디지털타워)(동진국제특허법률사무소)
2 김홍석 대한민국 서울특별시 구로구 디지털로 **길 ***, ***호(구로동,JnK 디지털타워)(동진국제특허법률사무소)

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
2017.12.07 수리 (Accepted) 1-1-2017-1222334-09
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2018.12.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0838252-36
3 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.01.22 수리 (Accepted) 1-1-2019-0078347-47
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.01.22 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0078371-33
5 등록결정서
Decision to grant
2019.06.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0411301-73
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
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번호 청구항
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(a) 운동심상 분류 장치에 포함되는 제1 추출부에 의해 수행되고, 적어도 하나 이상의 전극으로부터 측정된 뇌전도 신호에 대하여 SFST(Specific-Frequency-Specific-Time) 기법을 이용하여 특정 주파수 대역 및 시간 대역에 해당하는 신호인 제1 뇌전도 신호를 추출하는 단계;(b) 상기 운동심상 분류 장치에 포함되는 제2 추출부에 의해 수행되고, 상기 적어도 하나 이상의 전극 중에서 선택된 2개의 전극 각각의 제1 뇌전도 신호로 이루어진 행렬을 기 설정된 각도만큼 회전시킨 행렬로부터 제2 뇌전도 신호를 추출하는 단계;(c) 상기 운동심상 분류 장치에 포함되는 산출부에 의해 수행되고, 상기 선택된 2개의 전극 각각의 제1 뇌전도 신호 또는 제2 뇌전도 신호를 이용하여 상기 선택된 2개의 전극에 대한 피어슨 상관계수를 산출하는 단계;(d) 상기 운동심상 분류 장치에 포함되는 특징(feature) 추출부에 의해 수행되고, 상기 피어슨 상관계수에 대하여 T-검정(T-test)기법을 이용하여 T값이 임계치 이상인 피어슨 상관계수를 특징으로 추출하는 단계; 및(e) 상기 운동심상 분류 장치에 포함되는 분류부에 의해 수행되고, 상기 추출된 특징을 이용하여 분류기를 학습하는 단계를 포함하는 운동심상 분류 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 선택된 2개의 전극 중 어느 하나는 가장 큰 엔트로피를 가지는 제1 뇌전도 신호가 측정된 전극인 운동심상 분류 방법
3 3
제2항에 있어서,엔트로피()는 수학식 1에 의해 정의되는 운동심상 분류 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 (e) 단계의 분류기는 SVM(Support Vector Machine) 기반인 운동심상 분류 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 기 설정된 각도는 상기 제2 뇌전도 신호를 토대로 교차검증(cross validation) 방법을 적용하여 가장 높은 분류 정확도를 가지는 각도인 운동심상 분류 방법
6 6
적어도 하나 이상의 전극으로부터 측정된 뇌전도 신호에 대하여 SFST(Specific-Frequency-Specific-Time) 기법을 이용하여 특정 주파수 대역 및 시간 대역에 해당하는 신호인 제1 뇌전도 신호를 추출하는 제1 추출부;상기 적어도 하나 이상의 전극 중에서 선택된 2개의 전극 각각의 제1 뇌전도 신호로 이루어진 행렬을 기 설정된 각도만큼 회전시킨 행렬로부터 제2 뇌전도 신호를 추출하는 제2 추출부;상기 선택된 2개의 전극 각각의 제1 뇌전도 신호 또는 제2 뇌전도 신호를 이용하여 상기 선택된 2개의 전극에 대한 피어슨 상관계수를 산출하는 산출부;상기 피어슨 상관계수에 대하여 T-검정기법(T-test)을 이용하여 T값이 임계치 이상인 피어슨 상관계수를 특징으로 추출하는 특징(feature) 추출부; 및상기 추출된 특징을 이용하여 분류기를 학습하는 분류부를 포함하는 운동심상 분류 장치
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제6항에 있어서,상기 측정된 뇌전도 신호의 확률분포 함수를 추정하고 엔트로피를 기반으로 하여 상기 적어도 하나 이상의 전극 중에서 가장 큰 엔트로피를 가지는 제1 뇌전도 신호가 측정된 전극을 기준전극으로 추출하는 기준전극 추출부를 더 포함하고,상기 선택된 2개의 전극 중 어느 하나는 상기 기준전극인 운동심상 분류 장치
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제7항에 있어서,엔트로피()는 수학식 1에 의해 정의되는 운동심상 분류 장치
9 9
제6항에 있어서,상기 제2 뇌전도 신호를 토대로 교차검증(cross validation) 방법을 적용하여 가장 높은 분류 정확도를 가지는 각도를 기 설정된 각도로 설정하는 각도 설정부를 더 포함하는 운동심상 분류 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 고려대학교 산학협력단 정보통신방송연구개발사업 딥러닝을 이용하여 사람의 의도를 인지하는 BCI 기반 뇌인지컴퓨팅 기술 개발