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뇌전도 신호의 TDP와 상관관계 계수를 이용한 운동 심상 분류 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2021005083
  • 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 운동 심상 분류 장치 및 운동 심상 분류 모델 생성 장치가 개시된다. 상기 운동 심상 분류 모델 생성 장치는 미리 정해진 주파수 대역의 성분과 미리 정해진 시간 대역의 성분을 갖도록 뇌전도 신호를 전처리하는 전처리부, TDP(Time Domain Parameter)를 이용하여 운동 심상 분류를 위한 제1 전극을 선택하는 전극 선택부, 상기 제1 전극과 가장 관련이 높은 전극들의 집합인 전극 집합을 선택하는 전극 집합 선택부, 상기 전극 집합에 포함된 전극들로부터 출력된 뇌전도 신호로부터 특징(feature)을 추출하는 특징 추출부, 및 상기 특징 추출부로부터 출력되는 특징을 이용하여 분류기를 학습하는 모델 생성부를 포함한다.
Int. CL G06F 3/01 (2006.01.01) A61B 5/374 (2021.01.01) A61B 5/24 (2021.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01)
CPC G06F 3/015(2013.01) A61B 5/374(2013.01) A61B 5/316(2013.01) A61B 5/7264(2013.01)
출원번호/일자 1020190136912 (2019.10.30)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0051525 (2021.05.10) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.10.30)
심사청구항수 9

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 정원주 서울특별시 강남구
2 박용구 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김홍석 대한민국 서울시 구로구 디지털로**길 **, ***호(구로동, 코오롱싸이언스밸리*차)(동진국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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		 2019.10.30 수리 (Accepted) 1-1-2019-1113707-71
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.02.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 심사처리보류(연기)보고서
Report of Deferment (Postponement) of Processing of Examination		 2021.03.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0052846-94
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번호 청구항
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미리 정해진 주파수 대역의 성분과 미리 정해진 시간 대역의 성분을 갖도록 뇌전도 신호를 전처리하는 전처리부;TDP(Time Domain Parameter)를 이용하여 운동 심상 분류를 위한 제1 전극을 선택하는 전극 선택부;상기 제1 전극과 가장 관련이 높은 전극들의 집합인 전극 집합을 선택하는 전극 집합 선택부;상기 전극 집합에 포함된 전극들로부터 출력된 뇌전도 신호로부터 특징(feature)을 추출하는 특징 추출부; 및상기 특징 추출부로부터 출력되는 특징을 이용하여 분류기를 학습하는 모델 생성부를 포함하는 운동 심상 분류 모델 생성 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 미리 정해진 주파수 대역은 0
3 3
제1항에 있어서,상기 전극 선택부는 뇌전도 신호에 대해 TDP를 계산한 후 전극별 피셔 비율을 계산하고, 가장 높은 피셔 비율을 보이는 전극을 상기 제1 전극으로 선택하는,운동 심상 분류 모델 생성 장치
4 4
제3항에 있어서,K(K는 2 이상의 자연수) 개의 전극들 중 k(k는 K보다 작거나 같은 자연수) 번째 전극에서 I(I는 2 이상의 자연수) 번의 측정 중 i(i는 I보다 작거나 같은 자연수) 번째로 측정된 뇌전도 신호()의 TDP()는 수학식 1에 의해 정의되고,상기 수학식 1은 이고,상기 n은 N보다 작거나 같은 자연수로써 뇌전도 신호의 측정 시점(time point)를 의미하고, 상기 N은 2 이상의 자연수로써 뇌전도 신호의 샘플링 회수를 의미하는,운동 심상 분류 모델 생성 장치
5 5
제4항에 있어서,상기 전극 집합 선택부는 상기 제1 전극과의 상관관계 계수(correlation coefficient)에 기초하여 상기 전극 집합을 선택하는,운동 심상 분류 모델 생성 장치
6 6
제1항에 있어서,상기 특징 추출부는 FBCSP(Filter-Bbank Common Spacial Pattern) 기법을 이용하여 특징을 추출하는,운동 심상 분류 모델 생성 장치
7 7
제1항에 있어서,상기 분류기는 SVM(Support Vector Machine) 모델인,운동 심상 분류 모델 생성 장치
8 8
미리 정해진 주파수 대역의 성분과 미리 정해진 시간 대역의 성분을 갖도록 분류 대상 뇌전도 신호를 전처리하는 전처리부;FBCSP 기법을 이용하여 상기 분류 대상 뇌전도 신호로부터 특징을 추출하는 특징 추출부; 및제1항에 기재된 운동 심상 분류 모델 생성 장치에 의해 생성된 운동 심상 분류 모델에 기초하여 상기 분류 대상 뇌전도 신호를 분류하는 분류부를 포함하는 운동 심상 분류 장치
9 9
미리 정해진 주파수 대역의 성분과 미리 정해진 시간 대역의 성분을 갖도록 뇌전도 신호를 전처리하는 전처리부;TDP(Time Domain Parameter)를 이용하여 운동 심상 분류를 위한 제1 전극을 선택하는 전극 선택부;상기 제1 전극과 가장 관련이 높은 전극들의 집합인 전극 집합을 선택하는 전극 집합 선택부;상기 전극 집합에 포함된 전극들로부터 출력된 뇌전도 신호로부터 특징(feature)을 추출하는 특징 추출부;상기 특징 추출부로부터 출력되는 특징을 이용하여 분류기를 학습하는 모델 생성부;상기 모델 생성부에 의해 생성된 분류 모델을 이용하여 분류 대상 뇌전도 신호를 분류하는 분류부를 포함하고,상기 전처리부는 상기 분류 대상 뇌전도 신호를 상기 미리 정해진 주파수 대역의 성분과 미리 정해진 시간 대역의 성분을 갖도록 전처리하고,상기 특징 추출부는 상기 분류 대상 뇌전도 신호로부터 특징을 추출하고,상기 분류부는 상기 특징 추출부에 의해 추출된 상기 분류 대상 뇌전도 신호의 특징에 기초하여 상기 분류 대상 뇌전도 신호를 분류하는,운동 심상 분류 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술연구원 SW컴퓨팅산업원천기술개발 (BCI-총괄/1세부)생각만으로 실생활 기기 및 AR/VR 디바이스를 제어하는 비침습 BCI 통합 뇌인지컴퓨팅 SW 플랫폼 기술 개발
2 과학기술정보통신부 고려대학교산학협력단 정보통신방송연구개발사업 딥러닝을 이용하여 사람의 의도를 인지하는 BCI 기반 뇌인지컴퓨팅 기술 개발