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맥파를 이용한 CNN 기반의 운동 강도 분류 시스템

  • 기술번호 : KST2022012657
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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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 본발명은 맥파를 이용한 CNN 기반의 운동 강도 분류 시스템에 관한 것으로, 하드웨어 단말인 맥파 신호를 계측하는 PPG센서, 출력장치인 모니터;와 제어기인 운동 강도 분류장치;로 구성되되, 상기 운동 강도 분류장치는 PPG센서로부터의 신호를 입력하는 PPG신호 입력부, P-peak의 간격을 추출하여 학습된 합성곱 인공신경망(Convolution Neural Network, CNN)부에 입력하는 데이터 처리부, 합성곱 인공신경망(Convolution Neural Network, CNN)부, 심박 수에 따른 운동 강도 분류 클래스로 운동 강도를 분류하는 운동강도 분류부, 모니터링, 그래프를 표시하는 출력부, 데이터를 저장하는 저장부, 및 제어부;로 이루어지는 것으로, 따라서 본 발명은 PPG 센서를 통해 맥파 신호를 계측하여 전처리 과정을 수행하고, P-peak의 간격을 추출하고 학습된 CNN 인공신경망에 입력해 심박 수에 따른 운동 강도 분류 클래스로 운동 강도를 분류하여, 다양한 운동의 심박 수 및 분류클래스를 정확하게 산출하고 운동 어플리케이션과 연동하여 더욱 객관적인 운동 강도 피드백 시스템에 대한 적용이 가능한 현저한 효과가 있다.
Int. CL A61B 5/00 (2021.01.01) A61B 5/024 (2006.01.01) A61B 5/11 (2006.01.01) G16H 20/30 (2018.01.01) A63B 24/00 (2006.01.01)
CPC A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/02416(2013.01) A61B 5/1118(2013.01) A61B 5/486(2013.01) A61B 5/7203(2013.01) G16H 20/30(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G06N 3/08(2013.01) A63B 24/0062(2013.01) A63B 2230/04(2013.01)
출원번호/일자 1020200188562 (2020.12.30)
출원인 동서대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0096278 (2022.07.07) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.30)
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 동서대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 사상구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김상하 울산광역시 남구
2 이지수 부산광역시 금정구
3 서지윤 부산광역시 부산진구
4 정상중 부산광역시 강서구
5 정도운 부산광역시 해운대구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김석계 대한민국 경상남도 김해시 분성로 *** (봉황동, ***-*번지 *층) (김석계특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.12.30 수리 (Accepted) 1-1-2020-1437599-59
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.03.18 수리 (Accepted) 1-1-2021-0321951-08
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.07.19 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
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하드웨어 단말인 맥파 신호를 계측하는 PPG센서, 출력장치인 모니터;와제어기인 운동 강도 분류장치;로 구성되되상기 운동 강도 분류장치는 PPG센서로부터의 신호를 입력하는 PPG신호 입력부,P-peak의 간격을 추출하여 학습된 합성곱 인공신경망(Convolution Neural Network, CNN)부에 입력하는 데이터 처리부,합성곱 인공신경망(Convolution Neural Network, CNN)부,심박 수에 따른 운동 강도 분류 클래스로 운동 강도를 분류하는 운동강도 분류부,모니터링, 그래프를 표시하는 출력부,데이터를 저장하는 저장부,및 제어부;로 이루어지는 것을 특징으로 하는 맥파를 이용한 CNN 기반의 운동 강도 분류 시스템
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제1항에 있어서, 상기 운동강도는 3가지 운동 강도로 분류되는 것을 특징으로 하는 맥파를 이용한 CNN 기반의 운동 강도 분류 시스템
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제2항에 있어서, 상기 PPG센서에서 계측된 신호는 디지털 필터에 의해 계측된 원신호에 포함된 잡음이 제거되는 것을 특징으로 하는 맥파를 이용한 CNN 기반의 운동 강도 분류 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부, 교육부 동서대학교 실험실 특화형 창업선도대학 실험실 특화형 창업선도대학