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적대적 학습 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2020005732
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 발명은 적대적 학습 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면, 적대적 학습 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 장치로서, 대상 사용자의 뇌전도 신호를 전처리하여 휴지기 상태 뇌전도 신호와 동작 상상 뇌전도 신호로 분리하는 전처리부; 보조 사용자 선택부를 통해 상기 대상 사용자의 휴지기 상태 뇌전도 신호와 다른 사용자의 휴지기 상태 뇌전도 신호를 비교하여 유사도가 가장 큰 다른 사용자를 보조 사용자로 선택하는 보조 사용자 선택부; 상기 대상 사용자와 상기 선택된 보조 사용자의 동작 상상 뇌전도 신호의 복수의 공통 특징을 추출하는 공통 특징 추출부; 및 상기 추출된 복수의 공통 특징을 이용하여 상기 대상 사용자와 상기 선택된 보조 사용자의 동작 상상 뇌전도 신호의 클래스를 각각 분류하는 클래스 예측부를 포함하는 적대적 학습 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 장치가 제공된다.
Int. CL G06F 3/01 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) A61B 5/0476 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020190129644 (2019.10.18)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0054069 (2020.05.19) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020180137098   |   2018.11.09
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.10.18)
심사청구항수 5

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 석흥일 서울특별시 성북구
2 전은진 서울특별시 강동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 최관락 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
2 송인호 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
3 윤형근 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.10.18 수리 (Accepted) 1-1-2019-1063651-06
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.02.17 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.04.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0135370-08
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.09.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0638411-12
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.11.16 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1221431-44
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.11.16 수리 (Accepted) 1-1-2020-1221430-09
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번호 청구항
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적대적 학습 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 장치로서, 대상 사용자의 뇌전도 신호를 전처리하여 휴지기 상태 뇌전도 신호와 동작 상상 뇌전도 신호로 분리하는 전처리부; 보조 사용자 선택부를 통해 상기 대상 사용자의 휴지기 상태 뇌전도 신호와 다른 사용자의 휴지기 상태 뇌전도 신호를 비교하여 유사도가 가장 큰 다른 사용자를 보조 사용자로 선택하는 보조 사용자 선택부; 상기 대상 사용자와 상기 선택된 보조 사용자의 동작 상상 뇌전도 신호의 복수의 공통 특징을 추출하는 공통 특징 추출부; 및상기 추출된 복수의 공통 특징을 이용하여 상기 대상 사용자와 상기 선택된 보조 사용자의 동작 상상 뇌전도 신호의 클래스를 각각 분류하는 클래스 예측부를 포함하는 적대적 학습 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 장치
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제1항에 있어서, 상기 추출된 복수의 공통 특징 각각이 상기 대상 사용자와 상기 보조 사용자 중 어느 사용자의 특징인지를 분류하는 사용자 분류부를 더 포함하는 적대적 학습 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 장치
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제2항에 있어서, 상기 공통 특징 추출부는, 합성곱 신경망 모델을 이용하여 상기 동작 상상 뇌전도 신호의 복수의 공통 특징을 추출하며, 상기 추출된 복수의 공통 특징은 기울기 반전층(Gradient Reversal Layer)를 거쳐 상기 사용자 분류부로 입력되는 적대적 학습 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 장치
4 4
제3항에 있어서, 상기 사용자 분류부 출력의 손실 함수의 기울기에 음수가 곱해진 값과 상기 클래스 예측부 출력의 손실 함수의 기울기가 역전파(Back propagation)과정에서 상기 공통 특징 추출부로 전달되어 공통 특징 추출부의 파라미터가 조정되는 적대적 학습 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 장치
5 5
제1항에 있어서, 상기 전처리부는, 상기 대상 사용자의 뇌전도 신호를 미리 설정된 주파수 대역으로 필터링하고, 상기 필터링된 신호에서 잡음을 제거하는 적대적 학습 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 장치
6 6
제5항에 있어서, 상기 보조 사용자 선택부는, 상기 전처리부에서 출력된 상기 휴지기 상태 뇌전도 신호를 주파수 도메인으로 변환하고, 상기 주파수 도메인으로 변환된 휴지기 상태 뇌전도 신호의 파워 스펙트럼 밀도를 계산하고, 상기 계산된 파워 스펙트럼 밀도에서 상기 대상 사용자 고유의 배경 잡음을 제거하고, 상기 배경 잡음이 제거된 파워 스펙트럼 밀도 곡선 중 동작 상상 뇌전도 신호의 특성의 주파수 대역과 복수의 보조 사용자의 파워 스펙트럼 밀도 곡선을 비교하여 유사도가 가장 높은 보조 사용자를 선택하는 적대적 학습 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 장치
7 7
적대적 학습 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 방법으로서, 대상 사용자의 뇌전도 신호를 전처리하여 휴지기 상태 뇌전도 신호와 동작 상상 뇌전도 신호로 분리하는 단계;보조 사용자 선택부를 통해 상기 대상 사용자의 휴지기 상태 뇌전도 신호와 다른 사용자의 휴지기 상태 뇌전도 신호를 비교하여 유사도가 가장 큰 다른 사용자를 보조 사용자로 선택하는 단계; 상기 대상 사용자와 상기 선택된 보조 사용자의 동작 상상 뇌전도 신호의 복수의 공통 특징을 추출하는 단계; 및상기 추출된 복수의 공통 특징을 이용하여 상기 대상 사용자와 상기 선택된 보조 사용자의 동작 상상 뇌전도 신호의 클래스를 각각 분류하는 단계를 포함하는 적대적 학습 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 고려대학교 산학협력단 SW컴퓨팅산업원천기술개발 딥러닝을 이용하여 사람의 의도를 인지하는 BCI 기반 뇌인지컴퓨팅 기술 개발