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가중 퍼지소속함수 기반의 퍼지 신경망을 이용한 우울증 진단을 위한 최적의 컨텐츠 판별 방법

  • 기술번호 : KST2019037177
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 본 발명의 일 실시예에 따른 가중 퍼지소속함수 기반의 퍼지 신경망을 이용한 우울증 진단을 위한 최적의 컨텐츠 판별 방법은 복수 개의 정동 컨텐츠들(Affective Contents)에 대응되는 자극들을 피험자들에게 제공하여, 상기 자극들이 제공되는 동안 상기 피험자들의 심전도(Electrocardiogram, ECG) 신호들을 수집하는 단계; 상기 수집된 심전도 신호들을 심박 변이도(Heart Rate Variability, HRV) 신호들로 변환하는 단계; 상기 변환된 심박 변이도 신호들을 상기 정동 컨텐츠들별로 구분하는 단계; 상기 구분된 심박 변이도 신호들 각각으로부터 복수 개의 특징들에 대응되는 특징값들을 산출하는 단계; 상기 정동 컨텐츠들별로, 상기 산출된 특징값들을 퍼지 신경망에 입력하는 단계; 및 상기 정동 컨텐츠들 중 상기 퍼지 신경망에서 출력된 정동 컨텐츠들, 상기 정동 컨텐츠들 각각에 매칭된 특징들 및 상기 매칭된 특징들에 기반하여 산출된 정동 컨텐츠들 각각의 우울증 진단 정확도를 출력하는 단계를 포함한다.
Int. CL A61B 5/16 (2006.01.01) A61B 5/0402 (2006.01.01) A61B 5/024 (2006.01.01) A61B 5/00 (2006.01.01)
CPC A61B 5/165(2013.01) A61B 5/165(2013.01) A61B 5/165(2013.01) A61B 5/165(2013.01) A61B 5/165(2013.01)
출원번호/일자 1020180063003 (2018.05.31)
출원인 가천대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0136825 (2019.12.10) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 거절
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.05.31)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 가천대학교 산학협력단 대한민국 경기도 성남시 수정구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임준식 경기도 용인시 수지구
2 김민우 경기도 용인시 수지구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지원 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***, ***호(가산동, 에이스테크노타워**차)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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		 2018.05.31 수리 (Accepted) 1-1-2018-0538809-62
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.06.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.07.22 수리 (Accepted) 9-1-2019-0034254-33
4 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2020.01.16 취하 (Withdrawal) 1-1-2020-0048977-67
5 우선심사신청관련 서류제출서
Submission of Document Related to Request for Accelerated Examination		 2020.01.31 수리 (Accepted) 1-1-2020-0105977-38
6 [우선심사신청 취하]취하(포기)서
[Withdrawal of Request for Accelerated Examination] Request for Withdrawal (Abandonment)		 2020.02.03 수리 (Accepted) 1-1-2020-0110491-79
7 수수료 반환 안내서
Notification of Return of Official Fee		 2020.02.04 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2020-0019124-63
8 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.02.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0151012-75
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.03.09 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0246035-73
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2020.03.09 수리 (Accepted) 1-1-2020-0246037-64
11 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2020.05.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0351567-27
12 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.06.22 수리 (Accepted) 1-1-2020-0641355-88
13 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2020.06.22 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2020-0641354-32
14 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2020.07.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0499474-16
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
복수 개의 정동 컨텐츠들(Affective Contents)에 대응되는 자극들을 피험자들에게 제공하여, 상기 자극들이 제공되는 동안 상기 피험자들의 심전도(Electrocardiogram, ECG) 신호들을 수집하는 단계;상기 수집된 심전도 신호들을 심박 변이도(Heart Rate Variability, HRV) 신호들로 변환하는 단계;상기 변환된 심박 변이도 신호들을 상기 정동 컨텐츠들별로 구분하는 단계;상기 구분된 심박 변이도 신호들 각각으로부터 복수 개의 특징들에 대응되는 특징값들을 산출하는 단계;상기 정동 컨텐츠들별로, 상기 산출된 특징값들을 퍼지 신경망에 입력하는 단계; 및상기 정동 컨텐츠들 중 상기 퍼지 신경망에서 출력된 정동 컨텐츠들, 상기 정동 컨텐츠들 각각에 매칭된 특징들 및 상기 매칭된 특징들에 기반하여 산출된 정동 컨텐츠들 각각의 우울증 진단 정확도를 출력하는 단계를 포함하는,우울증 진단을 위한 최적의 컨텐츠 판별 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 우울증 진단 정확도를 출력하는 단계 이후,상기 정동 컨텐츠들 중 상기 산출된 우울증 진단 정확도가 기설정된 정확도 이상인 정동 컨텐츠들을 선택하는 단계;상기 선택된 정동 컨텐츠들에 매칭된 특징들에 대응되는 특징값들을 상기 퍼지 신경망에 입력하여, 상기 퍼지 신경망을 학습시키는 단계; 및상기 퍼지 신경망의 학습이 완료된 이후, 상기 학습된 퍼지 신경망에서 출력된 특정 정동 컨텐츠들, 상기 출력된 특정 정동 컨텐츠들 각각에 매칭된 특정 특징들 및 상기 매칭된 특정 특징들에 기반하여 산출된 특정 정동 컨텐츠들 각각의 우울증 진단 정확도를 출력하는 단계를 포함하는,우울증 진단을 위한 최적의 컨텐츠 판별 방법
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제1항에 있어서,상기 퍼지 신경망은,가중 퍼지소속함수 기반의 퍼지 신경망(Neural Network with a Weighted Fuzzy Membership, NEWFM)을 포함하는,우울증 진단을 위한 최적의 컨텐츠 판별 방법
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제3항에 있어서,상기 정동 컨텐츠들 각각에 매칭된 특징들은,상기 복수 개의 특징들 중 상기 가중 퍼지소속함수 기반의 퍼지 신경망에서 제공하는 비중복면적 분산 측정법(Non-overlap Area Distribution Measurement, NADM)에 기반하여 상기 정동 컨텐츠들 각각에 매칭된 일부 특징들인,우울증 진단을 위한 최적의 컨텐츠 판별 방법
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제2항에 있어서,상기 퍼지 신경망을 학습시키는 단계 이후,기설정된 조건을 만족할 때까지, 상기 퍼지 신경망의 N차 학습 시 출력된 정동 컨텐츠들 각각에 매칭된 특징들에 대응되는 특징값들을 상기 퍼지 신경망에 재입력하여 N+1차 학습을 수행함으로써, 상기 퍼지 신경망을 반복적으로 학습시키는 단계를 포함하고,상기 N은 1이상의 정수인,우울증 진단을 위한 최적의 컨텐츠 판별 방법
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제5항에 있어서,상기 기설정된 조건은,상기 퍼지 신경망의 N차 및 N+1차 학습 시 출력된 정동 컨텐츠들, 상기 출력된 정동 컨텐츠들 각각에 매칭된 특징들 및 상기 출력된 정동 컨텐츠들 각각의 우울증 진단 정확도가 동일한 경우 또는 기설정된 반복 학습 횟수를 달성한 경우 중 어느 하나를 포함하는,우울증 진단을 위한 최적의 컨텐츠 판별 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 경기도청 가천대학교 산학협력단 경기도 지역협력연구센터 인공지능기술 기반 시니어 헬스케어 기술 개발