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시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019014811
  • 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 발명은 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 시선 추적기(Eye-Tracker)를 이용한 사용자 입력 데이터 분석 장치에 의해 수행되는 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 방법에 있어서, a) 손글씨로 작성된 손-쓰기 데이터를 저장한 제1 데이터베이스의 손-쓰기 데이터와 사용자의 시선 추적에 기반하여 작성된 시선-쓰기 데이터를 조합한 제2 데이터베이스를 제공하는 단계; 및 b) 상기 시선 추적기로부터 사용자의 시선 추적 정보가 입력되면, 상기 제2 데이터베이스에 기반하여 사용자의 시선 추적 정보를 통해 입력된 숫자를 분류하여 출력하는 단계를 포함하되, 상기 제2 데이터베이스는 상기 제1 데이터베이스에 의해 분류 가능한 제1 패턴에 해당하는 숫자 이미지를 기초로 생성된 제1 시선-쓰기 특징 데이터, 상기 제1 데이터베이스에 의한 분류 가능성 또는 분류 불가능성이 혼재하는 제2 패턴에 해당하는 것으로, 시선- 쓰기 동작시 시선 변경 포인트에서 발생되는 시선 움직임의 잔상에 의한 제1 표시선을 해당 숫자에 추가한 숫자 이미지와 상기 시선 움직임의 잔상이 없는 숫자 이미지를 포함하는 제2 시선-쓰기 특징 데이터 및 상기 제1 데이터베이스에 의해 분류가 불가능한 제3 패턴에 해당하는 것으로, 시선-쓰기 동작시 시선 변경 포인트에서 발생되는 시선 움직임의 잔상에 의한 제2표시선을 추가한 숫자 이미지를 포함하는 제3 시선-쓰기 특징 데이터를 포함하는 것이다.
Int. CL G06F 3/01 (2006.01.01) G06F 16/00 (2019.01.01) G06K 9/00 (2006.01.01)
CPC G06F 3/013(2013.01) G06F 3/013(2013.01) G06F 3/013(2013.01)
출원번호/일자 1020180152424 (2018.11.30)
출원인 세종대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1987227-0000 (2019.06.03)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20190610) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.11.30)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 세종대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구 능동로 *** (군

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장윤 서울특별시 동대문구
2 유상봉 서울특별시 광진구 동일로**길 *-*, ***호 (군
3 정대교 경기도 군포시 당산로**번안길 **, ***호

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 세종대학교산학협력단 서울특별시 광진구 능동로 *** (군
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.11.30 수리 (Accepted) 1-1-2018-1202155-09
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2018.12.13 수리 (Accepted) 1-1-2018-1252274-39
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2018.12.28 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 심사처리보류(연기)보고서
Report of Deferment (Postponement) of Processing of Examination
2019.01.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0004395-86
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.01.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0019229-66
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.03.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0174365-35
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.03.22 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0295567-64
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)
2019.03.22 수리 (Accepted) 1-1-2019-0295566-18
9 등록결정서
Decision to grant
2019.05.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0369204-11
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
시선 추적기(Eye-Tracker)를 이용한 사용자 입력 데이터 분석 장치에 의해 수행되는 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 방법에 있어서,a) 손글씨로 작성된 손-쓰기 데이터를 저장한 제1 데이터베이스의 손-쓰기 데이터와 사용자의 시선 추적에 기반하여 작성된 시선-쓰기 데이터를 조합한 제2 데이터베이스를 제공하는 단계; 및 b) 상기 시선 추적기로부터 사용자의 시선 추적 정보가 입력되면, 상기 제2 데이터베이스에 기반하여 사용자의 시선 추적 정보를 통해 입력된 숫자를 분류하여 출력하는 단계를 포함하되,상기 제2 데이터베이스는 상기 제1 데이터베이스에 의해 분류 가능한 제1 패턴에 해당하는 숫자 이미지를 기초로 생성된 제1 시선-쓰기 특징 데이터, 상기 제1 데이터베이스에 의한 분류 가능성 또는 분류 불가능성이 혼재하는 제2 패턴에 해당하는 것으로, 시선- 쓰기 동작시 시선 변경 포인트에서 발생되는 시선 움직임의 잔상에 의한 제1 표시선을 해당 숫자에 추가한 숫자 이미지와 상기 시선 움직임의 잔상이 없는 숫자 이미지를 포함하는 제2 시선-쓰기 특징 데이터 및 상기 제1 데이터베이스에 의해 분류가 불가능한 제3 패턴에 해당하는 것으로, 시선-쓰기 동작시 시선 변경 포인트에서 발생되는 시선 움직임의 잔상에 의한 제2표시선을 추가한 숫자 이미지를 포함하는 제3 시선-쓰기 특징 데이터를 포함하는 것인 사용자 입력 데이터 분석 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 제1 데이터베이스는 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology) 데이터베이스인, 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 제2 데이터베이스는, 상기 제1 데이터베이스에 저장된 손-쓰기 데이터에 비해 각진 형태를 가지고, 상기 제1 데이터베이스에 의해 분류 가능한 일반 특징 패턴에 해당하는 숫자 이미지를 포함하는 제4시선-쓰기 특징 데이터를 포함하는 것인, 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 방법
4 4
제 3 항에 있어서,상기 제4 시선-쓰기 특징 데이터는 0, 2, 3, 6, 8, 9의 숫자 이미지에 해당하는 것인, 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 방법
5 5
제 1 항에 있어서,상기 제1패턴은 시선-쓰기 동작에 따라 숫자의 상단 또는 하단에 획이 추가 되어 적어도 하나 이상의 형태를 가지고, 상기 제1 시선-쓰기 특징 데이터는 1의 숫자 이미지에 해당하는 것인, 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 방법
6 6
제 1 항에 있어서,상기 제2 패턴은 상기 시선 움직임의 잔상이 없는 경우 상기 손-쓰기 데이터의 형태를 가지는 숫자 이미지이고, 상기 시선 움직임의 잔상이 있는 경우 숫자 인식이 불가능한 숫자 이미지이며, 상기 제2 시선-쓰기 특징 데이터는 5, 7의 숫자 이미지에 해당하는 것인, 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 방법
7 7
제 6 항에 있어서,상기 a) 단계는, a-1) 상기 제1 데이터베이스의 포맷에 적합한 그레이 스케일(Gray-scale)의 샘플 이미지를 사용하고, 상기 샘플 이미지를 복수 개의 구역으로 분할하는 단계;a-2) 상기 분할된 각 구역마다 무작위로 포인트를 설정한 후 각 포인트를 연결하여 각진 형태의 숫자 모양을 산출하는 단계; 및a-3) 상기 각진 형태의 숫자 모양에서 시선 변경 포인트에 해당하는 복수의 구역에 위치한 포인트를 서로 연결하여 제1 표시선을 추가하여 상기 제2 시선-쓰기 특징 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하는 것인, 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 방법
8 8
제 7 항에 있어서,상기 제2 시선-쓰기 특징 데이터가 5숫자 이미지인 경우, 상기 제1 표시선은 5숫자 모양의 좌측 최하단에 위치한 포인트와 좌측 최상단에 위치한 포인트를 연결한 선분이고,상기 제2 시선-쓰기 특징 데이터가 7숫자 이미지인 경우, 상기 제1 표시선은 7 숫자 모양의 좌측 최상단에 위치한 포인트와 최하단에 위치한 포인트를 연결한 선분인, 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 방법
9 9
제 1 항에 있어서,상기 제3 패턴은 상기 시선 움직임의 잔상으로 인해 숫자 인식이 불가능한 숫자 이미지이고, 상기 제3 시선-쓰기 특징 데이터는 4의 숫자 이미지에 해당하는 것인, 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 방법
10 10
제 9 항에 있어서,상기 a) 단계는, a-4) 상기 제1 데이터베이스의 포맷에 적합한 그레이 스케일(Gray-scale)의 샘플 이미지를 제1 방향과 제2 방향으로 탐색하여 4 숫자 이미지의 시선 변경 포인트에 해당하는 복수의 구역의 포인트를 찾은 후, 해당 포인트를 연결한 제2 표시선을 추가하여 상기 제2 시선-쓰기 특징 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하는 것인, 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 방법
11 11
제 10 항에 있어서,상기 제2 표시선은 4 숫자 모양의 우측 최외곽에 위치한 포인트와 최상단에 위치한 포인트를 연결한 선분인, 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 방법
12 12
시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 장치에 있어서,시선 추적기를 이용한 입력 인터페이스를 제공하는 사용자 입력 데이터 분석 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 메모리; 및상기 프로그램을 실행하기 위한 프로세서를 포함하며,상기 프로세서는, 상기 프로그램의 실행에 의해,상기 프로그램의 데이터베이스 모듈을 통해 손글씨로 작성된 손-쓰기 데이터를 저장한 제1 데이터베이스의 손-쓰기 데이터와 사용자의 시선 추적에 기반하여 작성된 시선-쓰기 데이터를 조합한 제2 데이터베이스를 제공하고, 상기 프로그램의 시선-쓰기 입력 인터페이스 모듈을 통해 상기 시선 추적기로부터 사용자의 시선 추적 정보가 입력되면 상기 제2 데이터베이스에 기반하여 사용자의 시선 추적 정보를 통해 입력된 숫자를 분류하여 출력하되,상기 제2 데이터베이스는 상기 제1 데이터베이스에 의해 분류 가능한 제1 패턴에 해당하는 숫자 이미지를 기초로 생성된 제1 시선-쓰기 특징 데이터, 상기 제1 데이터베이스에 의한 분류 가능성 또는 분류 불가능성이 혼재하는 제2 패턴에 해당하는 것으로, 시선- 쓰기 동작시 시선 변경 포인트에서 발생되는 시선 움직임의 잔상에 의한 제1 표시선을 해당 숫자에 추가한 숫자 이미지와 상기 시선 움직임의 잔상이 없는 숫자 이미지를 포함하는 제2 시선-쓰기 특징 데이터 및 상기 제1 데이터베이스에 의해 분류가 불가능한 제3 패턴에 해당하는 것으로, 시선-쓰기 동작시 시선 변경 포인트에서 발생되는 시선 움직임의 잔상에 의한 제2표시선을 추가한 숫자 이미지를 포함하는 제3 시선-쓰기 특징 데이터를 포함하는 것인, 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 장치
13 13
제 12 항에 있어서,상기 시선-쓰기 입력 인터페이스 모듈은,사용자의 시선을 추적하여 사용자의 시선 추적 정보를 제공하는 시선 추적기;상기 제2 데이터베이스에 기초하여 시선-쓰기 데이터를 훈련하여 학습하기 위해 CNN 알고리즘을 사용하고, 상기 CNN 알고리즘을 통해 사용자의 시선 추적 정보를 통해 입력된 숫자를 분류하는 CNN 분류기; 및 상기 분류된 숫자를 사용자 단말과의 상호 인터랙션에 기반하여 사용자 단말에 제공하는 출력기를 포함하는 것인, 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 장치
14 14
제 12 항에 있어서,상기 제2 데이터베이스는, 상기 제1 데이터베이스에 저장된 손-쓰기 데이터에 비해 각진 형태를 가지고, 상기 제1 데이터베이스에 의해 분류 가능한 일반 특징 패턴에 해당하는 숫자 이미지를 포함하는 제4시선-쓰기 특징 데이터를 포함하는 것인, 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 장치
15 15
제 14 항에 있어서,상기 제4 시선-쓰기 특징 데이터는 0, 2, 3, 6, 8, 9의 숫자 이미지에 해당하는 것인, 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 장치
16 16
제 12 항에 있어서,상기 제1패턴은 시선-쓰기 동작에 따라 숫자의 상단 또는 하단에 획이 추가 되어 적어도 하나 이상의 형태를 가지고, 상기 제1 시선-쓰기 특징 데이터는 1의 숫자 이미지에 해당하는 것인, 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 장치
17 17
제 12 항에 있어서,상기 제2 패턴은 상기 시선 움직임의 잔상이 없는 경우 상기 손-쓰기 데이터의 형태를 가지는 숫자 이미지이고, 상기 시선 움직임의 잔상이 있는 경우 숫자 인식이 불가능한 숫자 이미지이며, 상기 제2 시선-쓰기 특징 데이터는 5, 7의 숫자 이미지에 해당하는 것인, 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 장치
18 18
제 17 항에 있어서,상기 제2 시선-쓰기 특징 데이터가 5숫자 이미지인 경우, 상기 제1 표시선은 5숫자 모양의 좌측 최하단에 위치한 포인트와 좌측 최상단에 위치한 포인트를 연결한 선분이고,상기 제2 시선-쓰기 특징 데이터가 7숫자 이미지인 경우, 상기 제1 표시선은 7 숫자 모양의 좌측 최상단에 위치한 포인트와 최하단에 위치한 포인트를 연결한 선분인, 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 장치
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제 12 항에 있어서,상기 제3 패턴은 상기 시선 움직임의 잔상으로 인해 숫자 인식이 불가능한 숫자 이미지이고, 상기 제3 시선-쓰기 특징 데이터는 4의 숫자 이미지에 해당하는 것인, 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 장치
20 20
제 19 항에 있어서,상기 제3 시선-쓰기 특징 데이터의 표시선은 4 숫자 모양의 우측 최외곽에 위치한 포인트와 최상단에 위치한 포인트를 연결한 선분인, 시선 추적 기반의 사용자 입력 데이터 분석 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 세종대학교 산학협력단 정보통신기술인력양성(정보화) 모바일 플랫폼 기반 엔터테인먼트 VR 기술 연구