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1-D CNN 기반의 UWB 호흡 데이터 패턴 인식 시스템

  • 기술번호 : KST2020015998
  • 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 발명은 1-D CNN 기반의 UWB 호흡 데이터 패턴 인식 시스템에 관한 것으로서, UWB 레이다로부터 획득한 호흡 신호를 벡터 형태로 변환하는 전처리부; 변환된 벡터를 1-D CNN을 통해 특징 벡터로 추출하는 분석부; 및 추출한 특징 벡터를 각 1-D CNN을 통해 학습하여 호흡 패턴 별로 매칭하여 저장 및 관리하는 학습/인지부를 포함하되, 분석부는 변환된 벡터를 입력받는 Input Layer; 및 입력된 벡터를 1 * m 형태의 Kernel에 의한 Convolution을 수행하여 Feature map을 추출하고, Max Pooling을 통해 Feature map에 포함된 특징들을 직렬화 하는 Convolutional Layer를 포함하고, 학습/인지부는 직렬화된 특징들을 기 설정된 비율과 대응하도록 무작위로 선택(Dropout)하여 특징을 학습 및 인지하는 Fully-connected Layer를 포함한다.상기와 같은 본 발명에 따르면, UWR 레이다 호흡 신호를 검출하고, 이를 1D CNN을 통해 특징 벡터를 추출하여 학습함으로써, UWR 레이다 호흡 신호로부터 일반호흡, 서호흡, 빈호흡, 무호흡 또는 움직임 중에 어느 하나의 호흡 패턴 특징에 대한 최적의 신경망 구조 및 파라미터를 모델링하여 종래 대비 높은 정확도의 다양한 호흡 패턴 인식이 가능한 효과가 있다.
Int. CL A61B 5/08 (2006.01.01) A61B 5/00 (2006.01.01) G06N 3/02 (2019.01.01) G01S 13/02 (2006.01.01) G01S 7/41 (2006.01.01)
CPC A61B 5/08(2013.01) A61B 5/08(2013.01) A61B 5/08(2013.01) A61B 5/08(2013.01) A61B 5/08(2013.01) A61B 5/08(2013.01) A61B 5/08(2013.01)
출원번호/일자 1020190074259 (2019.06.21)
출원인 가천대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2134154-0000 (2020.07.09)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20200716) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.06.21)
심사청구항수 4

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 한기태 경기도 성남시 수정구
2 김성훈 경기도 성남시 수정구
3 황학인 경기도 성남시 중원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이은철 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**길 **, A동 *층 ***호 (문정동, H비지니스파크)(*T국제특허법률사무소)
2 이수찬 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**길 **, A동 *층 ***호 (문정동, H비지니스파크)(*T국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 가천대학교 산학협력단 경기도 성남시 수정구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.06.21 수리 (Accepted) 1-1-2019-0639199-34
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2019.06.21 수리 (Accepted) 1-1-2019-0639673-75
3 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2020.02.04 수리 (Accepted) 1-1-2020-0117394-56
4 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2020.02.06 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2020.02.18 수리 (Accepted) 9-1-2020-0007074-13
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.02.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0138275-15
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.04.24 수리 (Accepted) 1-1-2020-0423404-70
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.04.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0423405-15
9 등록결정서
Decision to grant		 2020.07.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0449357-66
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번호 청구항
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UWB 레이다로부터 획득한 호흡 신호를 벡터 형태로 변환하는 전처리부;변환된 벡터를 1-D CNN을 통해 특징 벡터로 추출하는 분석부; 및추출한 특징 벡터를 각 1-D CNN을 통해 학습하여 호흡 패턴 별로 매칭하여 저장 및 관리하는 학습/인지부를 포함하되,상기 분석부는,변환된 벡터를 입력받는 Input Layer; 및 입력된 벡터를 1 * m 형태의 Kernel에 의한 Convolution을 수행하여 Feature map을 추출하고, Max Pooling을 통해 Feature map에 포함된 특징들을 직렬화 하는 Convolutional Layer를 포함하고,상기 학습/인지부는,직렬화된 특징들을 기 설정된 비율과 대응하도록 무작위로 선택(Dropout)하여 특징을 학습 및 인지하는 Fully-connected Layer를포함하는 것을 특징으로 하는 1-D CNN 기반의 UWB 호흡 데이터 패턴 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 특징 벡터는,일반호흡(Eupnea), 서호흡(Bradypnea), 빈호흡(Tachypnea), 무호흡(Apnea) 또는 움직임(motion) 중에 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 1-D CNN 기반의 UWB 호흡 데이터 패턴 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 Convolutional Layer는,각 Depth, Kernel 사이즈, Kernel 개수, 및 Fully-connected Layer의 뉴런 개수를 파라미터로 설정하고, 파라미터들의 다양한 경우를 조합하여 기 설정된 기준 이상의 파라미터 범위를 도출하는 것을 특징으로 하는 1-D CNN 기반의 UWB 호흡 데이터 패턴 인식 시스템
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제1항에 있어서, 상기 Convolutional Layer는,Convolutional Layer Depth를 도출하는 절차; 및N회 실험을 통해 기 설정된 기준을 초과하는 인식률을 갖는 파라미터 조합을 도출하는 절차를수행하는 것을 특징으로 하는 1-D CNN 기반의 UWB 호흡 데이터 패턴 인식 시스템
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삭제
6 6
삭제
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삭제
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 경기도 가천대학교 산학협력단 경기도지역협력연구센터 생체 데이터 수집 및 인공지능 기반의 예측