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낙상위험 평가방법 및 이를 위한 사용자 단말기

  • 기술번호 : KST2019024135
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 낙상위험 평가방법 및 이를 위한 사용자 단말기를 개시한다. 본 발명의 실시예에 의하면, 낙상위험을 평가함에 있어, 휴대 가능한 관성센서 및 사용자 단말기를 이용하여 장소의 제약 없이 저비용으로 사용자가 용이하게 자가 진단을 할 수 있는 방법을 제공하는 데 주된 목적이 있다.
Int. CL A61B 5/11 (2006.01.01) H04M 1/725 (2006.01.01) G06N 99/00 (2019.01.01)
CPC A61B 5/1117(2013.01) A61B 5/1117(2013.01) A61B 5/1117(2013.01) A61B 5/1117(2013.01) A61B 5/1117(2013.01) A61B 5/1117(2013.01) A61B 5/1117(2013.01)
출원번호/일자 1020160168727 (2016.12.12)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1974831-0000 (2019.04.26)
공개번호/일자 10-2018-0067233 (2018.06.20) 문서열기
공고번호/일자 (20190503) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.12.12)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 셔핑숑 중국 대전광역시 유성구
2 하이 큐 중국 대전광역시 유성구
3 김우주 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이철희 대한민국 서울특별시 강남구 도곡로**길 **(역삼동) 베리타스빌딩, *-*층(베리타스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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		 2016.12.12 수리 (Accepted) 1-1-2016-1216457-85
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 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2017-0176312-72
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.12.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0859150-80
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.02.07 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0134412-86
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)		 2018.02.07 수리 (Accepted) 1-1-2018-0134174-14
7 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2018.06.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0389133-02
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)		 2018.07.09 수리 (Accepted) 1-1-2018-0672275-91
9 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2018.07.09 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2018-0672302-36
10 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal		 2018.08.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0531744-21
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.08.16 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2018-0809714-13
12 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.08.16 수리 (Accepted) 1-1-2018-0809652-70
13 등록결정서
Decision to Grant Registration		 2019.02.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0080017-35
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
낙상위험을 평가하기 위한 사용자 단말기에 있어서,사용자가 낙상위험평가를 위한 하나 이상의 테스트들을 수행하는 동안 상기 사용자의 신체에 부착된 하나 이상의 관성센서들로부터 센서데이터 및 일부 테스트에 대한 상기 사용자의 입력데이터를 수집하는 데이터 수집부;상기 센서데이터 및 상기 입력데이터를 기반으로 낙상위험평가의 근거가 되는 하나 이상의 낙상위험척도들을 도출하는 낙상위험척도 도출부;상기 낙상위험척도들을 미리 구성된 하나 이상의 낙상위험 평가모델들에 적용하여 상기 사용자의 낙상 가능성 및 상기 사용자에 내재하는 하나 이상의 낙상위험요인을 판단하는 낙상위험 평가부; 및상기 낙상 가능성 및 상기 낙상위험요인에 대한 판단결과를 사용자 단말기의 화면에 표시하는 디스플레이부를 포함하되,상기 하나 이상의 테스트들은,상기 낙상위험요인과 관련된 상기 사용자의 생리적 기능을 평가하기 위한 감각통합 테스트, 선택반응 테스트 및 하지 운동기능 테스트,상기 사용자의 정신적 기능을 평가하기 위한 낙상 효능감 평가, 및상기 사용자의 통합 기능을 평가하기 위한 감각 통합 테스트, 다방향 기능적 팔 뻗기 테스트, 앉고 일어서기 5회 반복 테스트 및 일어나 걷기 테스트를 포함하고,상기 미리 구성된 하나 이상의 낙상위험 평가모델들은 서로 다른 유형의 수학적 모델이고, 상기 낙상위험 평가부는 상기 낙상 가능성 및 상기 낙상위험요인 별로 서로 다른 유형의 낙상위험 평가모델을 선택하여 상기 낙상위험척도들을 상기 선택된 낙상위험 평가모델에 적용하며,상기 디스플레이부는 상기 하나 이상의 낙상위험요인을 트리 구조 형태로 표시하는 것을 특징으로 하는 사용자 단말기
2 2
제1항에 있어서,상기 낙상위험척도 도출부는,상기 하나 이상의 테스트들 각각에 대하여 수집된 센서데이터로부터 각 테스트에 대한 상기 사용자의 수행결과를 나타내는 하나 이상의 특징점들을 추출하고, 상기 특징점들을 기반으로 상기 낙상위험척도들을 도출하는 것을 특징으로 하는 사용자 단말기
3 3
삭제
4 4
제1항에 있어서,상기 낙상위험 평가부는,상기 낙상 가능성을 판단하기 위하여 선택된 낙상위험 평가모델에 상기 낙상위험척도들을 적용한 값과 기 설정된 임계값을 비교하여 비교 결과에 따라 상기 사용자를 낙상 위험자 및 낙상 비위험자로 구분하는 것을 특징으로 하는 사용자 단말기
5 5
제1항에 있어서,상기 하나 이상의 낙상위험 평가모델들은,로지스틱 회귀 모델(Logistic Regression Model), 결정 트리 모델(Decision Tree Model), 랜덤 포레스트 모델(Random Forest Model), 및 서포트 벡터 머신 모델(Support Vector Machine Model) 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 단말기
6 6
제1항에 있어서,상기 낙상위험 평가부는,상기 낙상위험척도 도출부에서 도출된 상기 하나 이상의 낙상위험척도들과 상기 낙상위험척도들 각각에 대해 기 설정된 비교값들을 비교하여 상기 사용자에 내재하는 하나 이상의 낙상위험요인을 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자 단말기
7 7
삭제
8 8
삭제
9 9
제1항에 있어서,상기 사용자가 수행할 수 있도록 상기 낙상위험평가를 위한 하나 이상의 테스트들에 대한 정보가 상기 사용자 단말기의 화면에 표시되도록 하는 테스트 제공부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 단말기
10 10
삭제
11 11
사용자 단말기를 이용하여 낙상위험을 평가하는 방법에 있어서,사용자가 낙상위험평가를 위한 하나 이상의 테스트들을 수행하는 동안 상기 사용자의 신체에 부착된 하나 이상의 관성센서들로부터 센서데이터 및 일부 테스트에 대한 상기 사용자의 입력데이터를 수집하는 과정;상기 센서데이터 및 상기 입력데이터를 기반으로 낙상위험평가의 근거가 되는 하나 이상의 낙상위험척도들을 도출하는 과정;상기 낙상위험척도들을 미리 구성된 하나 이상의 낙상위험 평가모델들에 적용하여 상기 사용자의 낙상 가능성 및 상기 사용자에 내재하는 하나 이상의 낙상위험요인을 판단하는 과정; 및상기 낙상 가능성 및 상기 낙상위험요인에 대한 판단결과를 상기 사용자 단말기의 화면에 표시하는 과정을 포함하되,상기 하나 이상의 테스트들은,상기 낙상위험요인과 관련된 상기 사용자의 생리적 기능을 평가하기 위한 감각통합 테스트, 선택반응 테스트 및 하지 운동기능 테스트,상기 사용자의 정신적 기능을 평가하기 위한 낙상 효능감 평가, 및상기 사용자의 통합 기능을 평가하기 위한 감각 통합 테스트, 다방향 기능적 팔 뻗기 테스트, 앉고 일어서기 5회 반복 테스트 및 일어나 걷기 테스트를 포함하고,상기 미리 구성된 하나 이상의 낙상위험 평가모델들은 서로 다른 유형의 수학적 모델이고, 상기 낙상 가능성 및 상기 낙상위험요인을 판단하는 과정은 상기 낙상 가능성 및 상기 낙상위험요인 별로 서로 다른 유형의 낙상위험 평가모델을 선택하여 상기 낙상위험척도들을 상기 선택된 낙상위험 평가모델에 적용하며,상기 사용자 단말기에 표시하는 과정은 상기 하나 이상의 낙상위험요인을 트리 구조 형태로 표시하는 것을 특징으로 하는 낙상위험 평가방법
12 12
제11항에 있어서,상기 낙상위험척도들을 도출하는 과정은,상기 하나 이상의 테스트들 각각에 대하여 수집된 센서데이터로부터 각 테스트에 대한 상기 사용자의 수행결과를 나타내는 하나 이상의 특징점들을 추출하고, 상기 특징점들을 기반으로 상기 낙상위험척도들을 도출하는 것을 특징으로 하는 낙상위험 평가방법
13 13
삭제
14 14
제11항에 있어서,상기 낙상 가능성 및 상기 낙상위험요인을 판단하는 과정은,상기 낙상 가능성을 판단하기 위하여 선택된 낙상위험 평가모델에 상기 낙상위험척도들을 적용한 값과 기 설정된 임계값을 비교하여 비교 결과에 따라 상기 사용자를 낙상 위험자 및 낙상 비위험자로 구분하는 것을 특징으로 하는 낙상위험 평가방법
15 15
제11항에 있어서,상기 하나 이상의 낙상위험 평가모델들은,로지스틱 회귀 모델(Logistic Regression Model), 결정 트리 모델(Decision Tree Model), 랜덤 포레스트 모델(Random Forest Model), 및 서포트 벡터 머신 모델(Support Vector Machine Model) 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 낙상위험 평가방법
16 16
제11항에 있어서,상기 낙상 가능성 및 상기 낙상위험요인을 판단하는 과정은,상기 도출된 하나 이상의 낙상위험척도들과 상기 낙상위험척도들 각각에 대해 기 설정된 비교값들을 비교하여 상기 사용자에 내재하는 하나 이상의 낙상위험요인을 판단하는 것을 특징으로 하는 낙상위험 평가방법
17 17
삭제
18 18
삭제
19 19
제11항에 있어서,상기 사용자가 수행할 수 있도록 상기 낙상위험평가를 위한 하나 이상의 테스트들에 대한 정보를 상기 사용자 단말기 화면에 표시하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 낙상위험 평가방법
20 20
삭제
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 한국과학기술원 이공분야기초연구사업 (EZBARO)고령자의 낙상 위험 평가 및 위험 요인 진단을 위한 이론적 틀 및 웨어러블 관성 센서 기반 시스템 개발(2016)