맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

전극별 주파수 가중치 필터를 이용한 CSP 기반의 운동심상 분류 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2019021824
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
상담신청 PDF 받기
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 장치가 개시된다. 상기 운동심상 분류 장치는 분류하고자 하는 각 클래스에 대하여 상기 각 클래스 사이의 파워의 비를 최대화하는 주파수 가중치 필터를 피험자에 부착된 전극들 각각에 대하여 생성하고, 상기 주파수 가중치 필터를 이용하여 상기 전극들로부터 측정된 뇌전도 신호를 주파수 가중치 필터링하여 주파수 가중치 필터링된 뇌전도 신호를 생성하는 주파수 가중치 필터부, 상기 주파수 가중치 필터링된 뇌전도 신호에 대하여 CSP(Common Spatial Pattern) 기법을 적용하여 특징벡터를 추출하는 특징벡터 추출부, 및 상기 특징벡터를 이용하여 분류기를 학습하는 학습부를 포함한다.
Int. CL A61B 5/00 (2006.01.01) A61B 5/0476 (2006.01.01)
CPC A61B 5/7267(2013.01) A61B 5/7267(2013.01) A61B 5/7267(2013.01)
출원번호/일자 1020180059845 (2018.05.25)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2187580-0000 (2020.12.01)
공개번호/일자 10-2019-0134338 (2019.12.04) 문서열기
공고번호/일자 (20201207) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.05.25)
심사청구항수 5

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 정원주 서울특별시 강남구
2 박용구 서울특별시 성북구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 김홍석 대한민국 서울특별시 구로구 디지털로 **길 ***, ***호(구로동,JnK 디지털타워)(동진국제특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 서울특별시 성북구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.05.25 수리 (Accepted) 1-1-2018-0515715-96
2 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.06.01 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0542277-11
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.04.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.07.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0130303-74
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.01.03 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0007219-29
7 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2020.03.03 수리 (Accepted) 1-1-2020-0224251-13
8 [지정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서
 2020.06.01 수리 (Accepted) 1-1-2020-0561965-64
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.06.30 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0679263-10
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.06.30 수리 (Accepted) 1-1-2020-0679238-78
11 등록결정서
Decision to grant		 2020.11.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0819377-03
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
분류하고자 하는 각 클래스에 대하여 상기 각 클래스 사이의 파워의 비를 최대화하는 주파수 가중치 필터를 피험자에 부착된 전극들 각각에 대하여 생성하고, 상기 주파수 가중치 필터를 이용하여 상기 전극들로부터 측정된 뇌전도 신호를 주파수 가중치 필터링하여 주파수 가중치 필터링된 뇌전도 신호를 생성하는 주파수 가중치 필터부;상기 주파수 가중치 필터링된 뇌전도 신호에 대하여 CSP(Common Spatial Pattern) 기법을 적용하여 특징벡터를 추출하는 특징벡터 추출부; 및상기 특징벡터를 이용하여 분류기를 학습하는 학습부를 포함하고,상기 주파수 가중치 필터부는,상기 전극들로부터 측정된 뇌전도 신호를 운동심상 발생 대역으로 필터링하고, 상기 운동심상 발생 대역으로 필터링된 뇌전도 신호에 대하여 푸리에 변환을 수행하여 푸리에 변환된 뇌전도 신호를 생성하는 전처리부; 및상기 푸리에 변환된 뇌전도 신호와 상기 주파수 가중치 필터에 대한 레일리 지수(Rayleigh quotient) 문제를 통해 상기 주파수 가중치 필터를 생성하는 주파수 가중치 필터 생성부를 포함하는,운동심상 분류 장치
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서,상기 푸리에 변환된 뇌전도 신호는 K개의 각 주파수 샘플별 뇌전도 신호가 기 설정된 주파수 대역폭 단위로 묶여진 각 주파수 샘플 묶음별 뇌전도 신호의 집합인 운동심상 분류 장치
4 4
삭제
5 5
제1항에 있어서,상기 분류기는 SVM(Support Vector Machine) 기반인 운동심상 분류 장치
6 6
운동심상 분류 장치에 의해 수행되는 운동심상 분류 방법에 있어서,(a) 분류하고자 하는 각 클래스에 대하여 상기 각 클래스 사이의 파워의 비를 최대화하는 주파수 가중치 필터를 피험자에 부착된 전극들 각각에 대하여 생성하는 단계;(b) 상기 주파수 가중치 필터를 이용하여 상기 전극들로부터 측정된 뇌전도 신호를 주파수 가중치 필터링하여 주파수 가중치 필터링된 뇌전도 신호를 생성하는 단계;(c) 상기 주파수 가중치 필터링된 뇌전도 신호에 대하여 CSP(Common Spatial Pattern) 기법을 적용하여 특징벡터를 추출하는 단계; 및(d) 상기 특징벡터를 이용하여 분류기를 학습하는 단계를 포함하고,상기 (a) 단계는,(a-1) 상기 전극들로부터 측정된 뇌전도 신호를 운동심상 발생 대역으로 필터링하는 단계; 및(a-2) 상기 운동심상 발생 대역으로 필터링된 뇌전도 신호에 대하여 푸리에 변환을 수행하여 푸리에 변환된 뇌전도 신호를 생성하는 단계를 포함하고,상기 (b) 단계는 상기 푸리에 변환된 뇌전도 신호와 상기 주파수 가중치 필터에 대한 레일리 지수(Rayleigh quotient) 문제를 통해 상기 주파수 가중치 필터를 생성하는,운동심상 분류 방법
7 7
삭제
8 8
제6항에 있어서,상기 푸리에 변환된 뇌전도 신호는 K개의 각 주파수 샘플별 뇌전도 신호가 기 설정된 주파수 대역폭 단위로 묶여진 각 주파수 샘플 묶음별 뇌전도 신호의 집합인 운동심상 분류 방법
9 9
삭제
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 고려대학교 산학협력단 정보통신방송연구개발사업 딥러닝을 이용하여 사람의 의도를 인지하는 BCI 기반 뇌인지컴퓨팅 기술 개발