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무선 뇌파 측정 시스템을 이용한 스마트 머신 기반의 자가 오류 인지 및 학습 시스템에 있어서,스마트 머신에서 수행되는 이벤트로 인해 발생하는 사용자의 뇌파를 수집하여 사건 관련 전위 패턴을 분석하는 뇌파 측정 시스템; 및상기 뇌파 측정 시스템으로부터 제공되는 상기 사건 관련 전위 패턴의 분석 결과를 고려하여 상기 이벤트에 대응하는 의사 결정과 관련된 자가 오류 인지 및 인공지능 기반의 학습을 수행하는 스마트 머신,을 포함하되,상기 뇌파 측정 시스템은,상기 스마트 머신에서 상기 이벤트에 대응하는 의사 결정과 관련된 판단 완료 정보가 수신되는 경우, 사용자의 뇌파를 측정하고, 상기 사건 관련 전위 패턴에 P300 피크가 포함되었는지 여부를 판단하고,상기 스마트 머신은, 상기 사건 관련 전위 패턴 분석 결과에 P300이 포함된 경우, 의사 결정 오류를 인지하고 오류가 발생한 의사 결정에 대한 정정을 통해 새로운 의사 결정을 진행하는 재학습을 수행하고,상기 사건 관련 전위 패턴 분석 결과에 P300이 포함되어 상기 의사 결정이 오류로 판단된 경우, 상기 뇌파 측정 시스템으로부터 상기 P300 피크와 관련된 정보를 전달받고, 상기 P300 피크와 관련된 정보를 수신받은 시점으로 미리 설정된 시간 이전의 기존 의사 결정의 결과를 파악하여, 상기 스마트 머신 스스로 결정한 상기 기존 의사 결정에 대한 점검을 수행하고,상기 P300 피크와 관련된 정보를 수신받은 시점으로 미리 설정된 시간 이전의 상기 기존 의사 결정의 결과의 선택지에 대한 개수를 고려하여, 상기 새로운 의사 결정을 진행하되, 상기 기존 의사 결정의 선택 시 선택지가 두 가지인 경우, 상기 이벤트가 수행된 기존 의사 결정과 연계된 선택지가 아닌 반대 선택지로 재 의사 결정을 진행할 것인지 여부를 결정하고,상기 기존 의사 결정 선택 시 선택지가 세 가지 이상인 경우, 사용자 단말로부터 신규 의사 결정에 대한 정보를 제공받고,의사 결정과 관련된 복수의 정보를 인공지능 기반의 학습 데이터로 저장하여, 상기 인공지능 기반의 학습을 수행함으로써 스스로 비정상적 동작 또는 오류를 인지하고 의사 결정에 대한 교정을 수행하는 것을 특징으로 하는 것인, 스마트 머신 기반의 자가 오류 인지 및 학습 시스템
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제1항에 있어서,상기 스마트 머신은, 상기 사건 관련 전위 패턴 분석 결과에 P300이 포함되지 않아, 상기 의사 결정이 정상으로 판단된 경우, 상기 의사 결정과 관련된 정보를 인공지능 기반의 학습 데이터로 저장하는 것인, 스마트 머신 기반의 자가 오류 인지 및 학습 시스템
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제1항에 있어서,상기 스마트 머신은,상기 기존 의사 결정과 관련된 정보에 포함된 선택지에 대응하여 결정된 재의사 결정 결과 및 신규 의사 결정 결과와 관련된 정보를 인공지능 기반의 학습 데이터로 저장하는 것인, 스마트 머신 기반의 자가 오류 인지 및 학습 시스템
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제1항에 있어서,상기 뇌파 측정 시스템은, 전극을 통해 감지되는 뇌파를 제공받기 위한 센서부;상기 스마트 머신으로 사건 관련 전위 패턴을 분석 결과를 송신하는 무선 통신 소자;미리 설정된 주파수 영역을 고려하여 뇌파 신호의 필터링을 수행하는 필터링부; 및상기 필터링부를 거친 뇌파 신호를 이용하여 상기 사건 관련 전위 패턴에 P300 피크가 포함되었는지 여부를 판단하는 판단부,를 포함하는 것인, 스마트 머신 기반의 자가 오류 인지 및 학습 시스템
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무선 뇌파 측정 시스템을 이용한 스마트 머신의 자가 오류 인지 및 학습 방법에 있어서,상기 스마트 머신에서 의사 결정을 수행하는 단계; 뇌파 측정 시스템으로 상기 의사 결정과 관련된 이벤트에 대한 정보를 전달하는 단계; 상기 뇌파 측정 시스템에서 상기 스마트 머신에서 수행되는 이벤트로 인해 발생하는 사용자의 뇌파를 이용하여 사건 관련 전위 패턴을 분석하는 단계;상기 스마트 머신에서 상기 관련 전위 패턴 분석의 결과에 P300이 포함된 경우, 의사 결정 오류를 인지하고 오류가 발생한 의사 결정에 대한 정정을 통해 새로운 의사 결정을 진행하는 재학습을 수행하는 단계; 및상기 관련 전위 패턴 분석 결과에 P300이 포함되지 않은 경우, 상기 의사 결정이 정상인 것으로 인지하고 상기 의사 결정과 관련된 정보를 인공지능 기반의 학습 데이터로서 저장하는 단계,를 포함하되,상기 사건 관련 전위 패턴을 분석하는 단계는,상기 스마트 머신에서 수행된 의사 결정을 완료한 정보가 수신되는 경우, 사용자의 뇌파를 측정하고, 상기 사건 관련 전위 패턴에 P300 피크가 포함되었는지 여부를 판단하고,상기 새로운 의사 결정을 진행하는 재학습을 수행하는 단계는,상기 사건 관련 전위 패턴 분석 결과에 P300이 포함되어 상기 의사 결정이 오류로 판단된 경우, 상기 뇌파 측정 시스템으로부터 상기 P300 피크와 관련된 정보를 전달받고, 상기 P300 피크와 관련된 정보를 수신받은 시점으로 미리 설정된 시간 이전의 기존 의사 결정의 결과를 파악하여, 상기 스마트 머신 스스로 결정한 상기 기존 의사 결정에 대한 점검을 수행하고,상기 P300 피크와 관련된 정보를 수신받은 시점으로 미리 설정된 시간 이전의 상기 기존 의사 결정의 결과의 선택지에 대한 개수를 고려하여, 상기 새로운 의사 결정을 진행하되, 상기 기존 의사 결정의 선택 시 선택지가 두 가지인 경우, 상기 이벤트가 수행된 기존 의사 결정과 연계된 선택지가 아닌 반대 선택지로 재 의사 결정을 진행할 것인지 여부를 결정하고,상기 기존 의사 결정 선택 시 선택지가 세 가지 이상인 경우, 사용자 단말로부터 신규 의사 결정에 대한 정보를 제공받고,상기 인공지능 기반의 학습 데이터로서 저장하는 단계는, 의사 결정과 관련된 복수의 정보를 인공지능 기반의 학습 데이터로 저장하는 것인, 스마트 머신 기반의 자가 오류 인지 및 학습 방법
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