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자동화된 작업 하중 평가 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2022016820
  • 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 본 발명에 따른 작업 하중을 평가하는 장치는, 특정 위치에 설치된 복수개의 압력 센서를 포함하며 깔창 형태로 구현된 인솔 센서와, 상기 압력 센서에 전원을 공급하고, 상기 압력 센서로부터 신호를 송수신하는데 이용되는 연결부와, 상기 연결부를 통해 인솔 센서와 연결되며, 상기 복수의 압력 센서의 측정값을 이용하여 작업 하중 평가 데이터를 출력하는 통신 및 데이터 처리 장치를 포함하며, 상기 작업 하중의 평가 데이터는, 작업 동작 중 시간에 따른 상기 압력 센서의 측정값을 이용하여 특징 후보군을 도출한 후, 상기 특징 후보군 중 선택된 특징을 입력 변수로 한 인공 신경망 모델을 적용하여 출력된다.
Int. CL A61B 5/00 (2021.01.01) G06N 3/02 (2019.01.01) H04M 1/725 (2021.01.01)
CPC A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) G06N 3/02(2013.01) A61B 5/0022(2013.01) H04M 1/725(2013.01) A61B 2562/0247(2013.01)
출원번호/일자 1020190071654 (2019.06.17)
출원인 가톨릭관동대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2269535-0000 (2021.06.21)
공개번호/일자 10-2020-0143946 (2020.12.28) 문서열기
공고번호/일자 (20210625) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.06.17)
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 가톨릭관동대학교산학협력단 대한민국 강원도 강릉시 범일로**

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최안렬 경기도 용인시 기흥구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지담 대한민국 경기도 성남시 분당구 대왕판교로***, A동 ***호(삼평동, 유스페이스*)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 가톨릭관동대학교산학협력단 강원도 강릉시 범일로**
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.06.17 수리 (Accepted) 1-1-2019-0617330-15
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.07.07 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.09.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0183710-98
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.12.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0876873-18
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2021.02.15 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0181455-12
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2021.02.15 수리 (Accepted) 1-1-2021-0181454-77
7 등록결정서
Decision to grant		 2021.06.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0479763-72
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번호 청구항
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자동으로 작업 하중을 평가하는 방법에 있어서,작업 또는 모사 작업 동작 별로 단계별 위험 데이터를 포함하는 데이터를 수집하는 단계와,상기 작업 또는 모사 작업 동작 중에 인솔 센서의 분산 배치된 복수의 압력 센서로부터 복수의 압력 데이터를 획득하는 단계와,상기 복수의 압력 데이터를 작업자의 체중 데이터를 이용하여 정규화하고 상기 작업 또는 모사 작업 동작 중에 시간에 기초하여 분할하는 단계와,상기 시간에 기초하여 분할된 압력 데이터로부터 얻을 수 있는 특징들을 선택하여 입력 변수를 선정하는 단계와,상기 선정된 입력 변수를 인공 신경망 모델의 입력으로서 사용하여 작업 하중 평가 데이터를 출력하는 단계를 포함하며,상기 입력 변수 선정 단계는,a) 특징 후보군을 도출하는 단계b) 상기 특징 후보군에 대하여 MRMR(minimal-redundancy-maximum-relevance) criterion을 이용하여 상기 작업 하중과 관련성이 가장 높은 특징을 선정하고, 나머지 특징의 추가를 반복적으로 수행하여, 출력 변수와 최대 상관성, 특징들 사이의 최소 중복성을 만족하는 특징 세트를 선택하는 단계와,c) 선택된 특징에 SFS(Sequential forward selection)를 이용하여 상기 수집된 데이터와 에러율이 25% 이하인 특징을 선택하는 단계를 포함하는 작업 하중 평가 방법
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제 6 항에 있어서,상기 인공 신경망 모델은 탄력적 오류 역전파 알고리즘을 이용하여 구축되는 것인 작업 하중 평가 방법
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제 9 항에 있어서,상기 인공 신경망 모델은, 상이한 방법으로 획득한 작업 평가 데이터 및 상기 정규화된 압력 데이터로부터 획득한 훈련 데이터와 검증 데이터를 이용하여 학습되는 것인 작업 하중 평가 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 가톨릭관동대학교 개인기초연구(지역대학우수과학자지원사업) 머신러닝을 활용한 개인 안전용 위험 상황 자동 감지 기술