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하나 이상의 프로세서; 및상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 적어도 하나 이상의 프로그램을 저장하는 실행메모리;를 포함하고,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은,VR 콘텐츠를 사용자에게 제공하고, 사용자별 멀미도 예측을 위한 임상데이터를 추출하고, 상기 임상데이터를 클라우드 서버에 송신하는 VR 멀미도 예측을 위한 임상시험 장치
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청구항 1에 있어서,상기 임상데이터는,VR 콘텐츠에 따른 시청데이터, 사용자의 생체신호데이터 및 사용자의 주관적 멀미평가데이터 중 적어도 하나 이상 포함하는 것을 특징으로 하는 VR 멀미도 예측을 위한 임상시험 장치
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청구항 2에 있어서,상기 시청데이터는,상기 VR 콘텐츠의 영상 복잡도, 깊이맵 및 상기 사용자의 헤드트래킹 정보, 시선 추적 정보 중 적어도 하나 이상 포함하는 것을 특징으로 하는 VR 멀미도 예측을 위한 임상시험 장치
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청구항 2에 있어서,상기 생체신호데이터는,사용자의 뇌파, 심전도 및 피부전도도 중 적어도 하나 이상을 센서를 통해 시간축 상에서 추출하여 특징벡터 형태로 생성된 것을 특징으로 하는 VR 멀미도 예측을 위한 임상시험 장치
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청구항 2에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은,사용자에게 주관적 멀미평가 메뉴를 제공하고, 상기 사용자의 선택정보를 입력받고,상기 주관적 멀미평가데이터는 상기 사용자의 선택정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 VR 멀미도 예측을 위한 임상시험 장치
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청구항 1에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은,상기 임상데이터에 사용자 고유의 식별자를 포함하여 클라우드 서버에 송신하는 것을 특징으로 하는 VR 멀미도 예측을 위한 임상시험 장치
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하나 이상의 프로세서; 및상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 적어도 하나 이상의 프로그램을 저장하는 실행메모리;를 포함하고,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은,임상시험 장치로부터 VR 콘텐츠에 상응하는 시청데이터, 사용자의 생체신호데이터 및 사용자의 주관적 멀미평가데이터 중 적어도 하나 이상을 포함하는 임상데이터를 수신하고, 상기 임상데이터를 계층별로 구분하여 데이터베이스화하고, 상기 임상데이터에 기반하여 VR 멀미도를 분석하는 VR 멀미도 예측을 위한 클라우드 서버
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청구항 7에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은,상기 임상데이터를 입력으로 하여 기계학습모델을 통해 VR 멀미도를 분석하는 것을 특징으로 하는 VR 멀미도 예측을 위한 클라우드 서버
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청구항 8에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은,상기 임상데이터를 입력으로 전처리 과정을 수행하여 특징점데이터를 추출하고, 상기 특징점데이터를 기반으로 기계학습을 수행하여 상기 기계학습모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 VR 멀미도 예측을 위한 클라우드 서버
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청구항 9에 있어서상기 기계학습은,학습단계 및 테스트단계를 구분하여 수행하는 것을 특징으로 하는 VR 멀미도 예측을 위한 클라우드 서버
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청구항 9에 있어서,상기 전처리 과정은,상기 시청데이터에 포함된 VR 콘텐츠의 웨이블릿 변환(Wavelet Transform)을 통하여 복잡도를 추출하거나, 상기 사용자의 생체신호데이터를 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)하여 파워 스펙트럼을 추출하고, 상기 복잡도 또는 파워 스펙트럼에 기반하여 특징점데이터를 추출하는 것을 특징으로 하는 VR 멀미도 예측을 위한 클라우드 서버
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청구항 7에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은,상기 분석된 VR 멀미도를 정량화하고, 상기 정량화된 VR 멀미도를 상기 임상데이터에 대응하는 상기 임상시험 장치로 송신하는 것을 특징으로 하는 VR 멀미도 예측을 위한 클라우드 서버
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클라우드 서버에서 VR 멀미도를 예측하기 위한 임상시험 방법에 있어서,하나 이상의 임상시험 장치로부터 다수 사용자의 임상데이터를 수신하는 단계;상기 임상데이터를 계층별로 구분하고 데이터베이스화하는 단계; 및상기 임상데이터에 기반하여 VR 멀미도를 분석하는 단계;를 포함하는 VR 멀미도 예측을 위한 임상시험 방법
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청구항 13에 있어서,상기 임상데이터는,VR 콘텐츠에 따른 시청데이터, 사용자의 생체신호데이터 및 사용자의 주관적 멀미평가데이터 중 적어도 하나 이상 포함하는 것을 특징으로 하는 VR 멀미도 예측을 위한 임상시험 방법
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청구항 14에 있어서,상기 VR 멀미도를 분석하는 단계는,상기 임상데이터를 입력으로 하여 기계학습모델을 통해 VR 멀미도를 분석하는 것을 특징으로 하는 VR 멀미도 예측을 위한 임상시험 방법
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청구항 15에 있어서,상기 임상데이터를 입력으로 전처리 과정을 수행하여 특징점데이터를 추출하는 단계; 및상기 특징점데이터를 기반으로 기계학습을 수행하여 상기 기계학습모델을 생성하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 VR 멀미도 예측을 위한 임상시험 방법
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청구항 16에 있어서,상기 기계학습은,학습단계 및 테스트단계를 구분하여 수행하는 것을 특징으로 하는 VR 멀미도 예측을 위한 임상시험 방법
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청구항 16에 있어서,상기 전처리 과정은,상기 시청데이터에 포함된 VR 콘텐츠의 웨이블릿 변환(Wavelet Transform)을 통하여 복잡도를 추출하거나, 상기 사용자의 생체신호데이터를 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)하여 파워 스펙트럼을 추출하고, 상기 복잡도 또는 파워 스펙트럼에 기반하여 특징점데이터를 추출하는 것을 특징으로 하는 VR 멀미도 예측을 위한 임상시험 방법
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청구항 13에 있어서,상기 분석된 VR 멀미도를 정량화하는 단계; 및상기 정량화된 VR 멀미도를 상기 임상데이터에 대응하는 상기 임상시험 장치로 송신하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 VR 멀미도 예측을 위한 임상시험 방법
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