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전자 장치에 있어서,사용자의 움직임을 감지할 수 있는 복수의 센서들; 및상기 복수의 센서들과 기능적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,상기 복수의 센서들을 통해 상기 움직임에 관련된 복수의 측정치들을 획득하고,상기 복수의 측정치들을 나타내는 센서 이미지를 생성하고,상기 센서 이미지에 기반하여 상기 움직임에 관련된 BBS(berg balance scale) 행동을 평가하는, 전자 장치
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청구항 1에 있어서, 상기 복수의 센서들은,3축 가속도 센서, 3축 자이로 센서 및 3축 지자기 센서 중 복수의 센서들을 포함하는, 전자 장치
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청구항 1에 있어서, 상기 프로세서는,상기 복수의 센서들이 구분되도록, 상기 복수의 측정치들의 시간에 따른 변화를 나타내는 상기 센서 이미지를 생성하는, 전자 장치
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청구항 1에 있어서, 상기 프로세서는,상기 센서 이미지에 포함된 상기 복수의 측정치들의 특성에 기반하여 상대적으로 민감도가 높은 지정된 개수의 센서를 선택하고,상기 선택된 센서의 측정치들을 나타내는 다른 센서 이미지를 생성하고,상기 다른 센서 이미지에 기반하여 상기 BBS 행동을 평가하는, 전자 장치
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청구항 4에 있어서, 상기 프로세서는,상기 센서 이미지에 포함된 상기 복수의 측정치들 각각의 평균값들 및 이산값들을 확인하고,상기 확인된 평균값들 및 상기 확인된 이산값들에 기반하여 상기 지정된 개수의 센서를 선택하는, 전자 장치
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청구항 5에 있어서, 상기 프로세서는,복수의 머신 러닝 알고리즘들을 통해 상기 확인된 평균값들 및 상기 확인된 이산값들에 대한 특성 중요도들을 각기 산출하고,상기 각기 산출된 특성 중요도들의 평균치가 상대적으로 높은 상기 지정된 개수의 센서를 선택하는, 전자 장치
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청구항 6에 있어서, 상기 복수의 머신 러닝 알고리즘들은,SVC 알고리즘, XGBoost 알고리즘, XtraTrees 알고리즘 및 logistic 알고리즘 중 복수의 알고리즘들을 포함하는, 전자 장치
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청구항 1에 있어서, 상기 프로세서는,상기 복수의 센서들로부터 획득된 상기 복수의 측정치들에 기반하여 상기 움직임에 관련된 BBS 평가 항목을 결정하고,상기 센서 이미지에 기반하여 상기 결정된 BSS 평가 항목의 점수를 산출하는, 전자 장치
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청구항 1에 있어서, 출력 장치를 더 포함하고,상기 프로세서는,상기 출력 장치를 통해 BBS 평가 항목과 관련된 움직임을 안내하고,상기 안내된 움직임에 기반하여 상기 움직임에 관련된 BBS 평가 항목을 결정하고,상기 센서 이미지에 기반하여 상기 결정된 BSS 평가 항목의 점수를 산출하는, 전자 장치
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10
청구항 8 또는 청구항 9에 있어서, 상기 프로세서는,BBS 평가 항목 별 점수를 합산하여 상기 BBS 행동 평가의 점수를 산출하는, 전자 장치
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청구항 1에 있어서, 상기 프로세서는,컨볼루션 신경망(CNN: convolution neural network)을 통해 상기 센서 이미지의 특징 맵을 추출하고, 상기 특징 맵에 기반하여 상기 움직임에 관련된 BBS 행동을 평가하는, 전자 장치
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12
전자 장치에 의한 BBS 행동 평가 방법에 있어서,복수의 센서들을 통해 사용자의 움직임에 관련된 복수의 측정치들을 획득하는 동작;상기 복수의 측정치들을 나타내는 센서 이미지를 생성하는 동작; 및컨볼루션 신경망을 이용하여 상기 센서 이미지에 기반하여 상기 움직임에 관련된 BBS 행동을 평가하는 동작을 포함하는 BBS 행동 평가 방법
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청구항 12에 있어서, 상기 생성하는 동작은,상기 복수의 센서들이 구분되도록, 상기 복수의 측정치들의 시간에 따른 변화를 나타내는 상기 센서 이미지를 생성하는 동작을 포함하는, BBS 행동 평가 방법
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청구항 12에 있어서, 상기 평가하는 동작은,상기 센서 이미지에 포함된 상기 복수의 측정치들의 특성에 기반하여 상대적으로 민감도가 높은 지정된 개수의 센서를 선택하는 동작;상기 선택된 센서의 측정치들을 나타내는 다른 센서 이미지를 생성하는 동작; 및상기 다른 센서 이미지에 기반하여 상기 BBS 행동을 평가하는 동작을 포함하는, BBS 행동 평가 방법
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청구항 14에 있어서, 상기 선택하는 동작은,상기 센서 이미지에 포함된 상기 복수의 측정치들 각각의 평균값들 및 이산값들을 확인하는 동작;복수의 머신 러닝 알고리즘들을 통해 상기 확인된 평균값들 및 상기 확인된 이산값들에 대한 특성 중요도들을 각기 산출하는 동작;상기 각기 산출된 특성 중요도들의 평균치가 상대적으로 높은 상기 지정된 개수의 센서를 선택하는 동작을 포함하는, BBS 행동 평가 방법
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청구항 12에 있어서, 상기 복수의 센서들로부터 획득된 상기 복수의 측정치들에 기반하여 상기 움직임에 관련된 BBS 평가 항목을 결정하는 동작을 더 포함하고,상기 평가하는 동작은, 상기 센서 이미지에 기반하여 상기 결정된 BSS 평가 항목의 점수를 산출하는 동작을 포함하는, BBS 행동 평가 방법
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청구항 16에 있어서, 상기 평가하는 동작은,BBS 평가 항목 별 점수를 합산하여 상기 BBS 행동 평가의 점수를 결정하는 동작을 포함하는, BBS 행동 평가 방법
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BBS 행동 평가 시스템에 있어서,복수의 센서들을 포함하는 포터블 장치; 및상기 포터블 장치와 통신 가능한 전자 장치를 포함하고, 상기 전자 장치는,상기 포터블 장치와 통신 채널을 형성하고,상기 복수의 센서들을 통해 사용자의 움직임에 관련된 복수의 측정치들을 획득하고,상기 복수의 측정치들을 나타내는 센서 이미지를 생성하고,컨볼루션 신경망을 이용하여 상기 센서 이미지에 기반하여 상기 움직임에 관련된 BBS 행동을 평가하는 BBS 행동 평가 시스템
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청구항 18에 있어서, 상기 전자 장치는,상기 센서 이미지에 포함된 상기 복수의 측정치들의 특성에 기반하여 상대적으로 민감도가 높은 지정된 개수의 센서를 선택하고,상기 선택된 센서의 측정치들을 나타내는 다른 센서 이미지를 생성하고,상기 다른 센서 이미지에 기반하여 상기 BBS 행동을 평가하는, BBS 행동 평가 시스템
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청구항 19에 있어서, 상기 전자 장치는,상기 센서 이미지에 포함된 상기 복수의 측정치들 각각의 평균값들 및 이산값들을 확인하고, 복수의 머신 러닝 알고리즘들을 통해 상기 확인된 평균값들 및 상기 확인된 이산값들에 대한 특성 중요도들을 각기 산출하고,상기 각기 산출된 특성 중요도들의 평균치가 상대적으로 높은 상기 지정된 개수의 센서를 선택하는, BBS 행동 평가 시스템
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