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압력센서를 이용한 머신러닝 기반의 자세 판별 시스템

  • 기술번호 : KST2022012663
  • 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 최근 현대인들의 장시간 좌식생활로 인해 근골격계 질환자가 증가하고 있다. 근골격계 질환은 환자마다 질환을 유발하는 생활습관, 자세, 체형 등이 모두 다르기 때문에 일괄적인 기준으로 치료 및 예방 적용하기보다는 언제 어디서나 즉각적으로 피드백이 가능한 개인 맞춤 서비스가 필요한 시점이다. 본 발명에서는 FSR센서를 이용하여 일상생활에서 사용자의 앉은 자세를 모니터링하고 바른 자세를 유지할 수 있도록 솔루션을 제공해주는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 FSR 센서를 이용해 수집된 데이터와 KNN 지도학습 알고리즘을 이용하여 판별한 데이터에 대한 자세점수를 산출하였다. 구현된 시스템의 성능평가를 위하여 FSR센서와 머신러닝 기반의 KNN 지도학습 알고리즘을 통해 체형에 따른 사용자의 앞, 뒤, 좌, 우, 정상의 총 5가지 자세를 50회씩 반복하여 측정한 결과 평균 98%의 자세 판별 정확도를 확인하였다. 또한 사용자가 실시간으로 자세 정보를 확인할 수 있도록 어플리케이션을 통해 자세 움직임을 시각적으로 표현하였다.
Int. CL A61B 5/11 (2006.01.01) A61B 5/103 (2006.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC A61B 5/1116(2013.01) A61B 5/1036(2013.01) A61B 5/486(2013.01) A61B 5/742(2013.01) A61B 5/6891(2013.01) G06N 20/00(2013.01) A61B 2562/0219(2013.01) A61B 2562/0247(2013.01)
출원번호/일자 1020200188555 (2020.12.30)
출원인 동서대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0096274 (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 강예원 부산광역시 서구
2 임광민 서울특별시 강동구
3 정지원 부산광역시 동래구
4 이지수 부산광역시 금정구
5 서지윤 부산광역시 부산진구
6 정상중 부산광역시 강서구
7 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) 1-1-2020-1437579-46
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.03.18 수리 (Accepted) 1-1-2021-0321940-06
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.06.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0435152-11
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번호 청구항
1 1
사용자가 의자에 앉아 있을 때 사용자의 자세 정보를 센서로 측정하는 계측부;컨트롤러인 제어부;판별된 데이터를 시각화하여 나타내는 모니터링부;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 압력센서를 이용한 머신러닝 기반의 자세 판별 시스템
2 2
제1항에 있어서, 상기 계측부는 다중 채널의 방석형 압력센서를 이용하여 사용자가 의자에 앉아 있을 때 방석 센서에 내장된 다수 개의 압력센서 측정값을 통해 사용자의 자세 정보를 실시간으로 측정하는 것을 특징으로 하는 압력센서를 이용한 머신러닝 기반의 자세 판별 시스템
3 3
제2항에 있어서, 상기 모니터링부는 판별된 데이터를 시각화하여 바른 자세를 유지할 수 있도록 애플리케이션을 통해 모니터링하는 것을 특징으로 하는 압력센서를 이용한 머신러닝 기반의 자세 판별 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