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인공지능 트레이닝 서버 및 이를 이용한 인공지능 트레이닝 방법

  • 기술번호 : KST2022017406
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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 웨어러블 단말기 및 사용자 단말기와 연동되는 서버에서 수행되는 인공지능 트레이닝 방법은, 사용자 정보를 수신하는 단계; 상기 사용자 정보에 기초하여 장기 운동스케줄 정보를 생성하는 단계; 사용자 단말기로부터 요구정보를 수신하는 단계; 상기 장기 운동스케줄 정보 및 요구정보에 기초하여 일일 운동스케줄 정보를 생성하는 단계; 웨어러블 단말기로부터 운동정보를 수신하는 단계; 및 상기 운동정보에 기초하여 상기 일일 운동스케줄 정보에 포함된 운동기구별 운동강도정보를 변경하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06Q 50/22 (2018.01.01) G16H 20/30 (2018.01.01)
CPC G06Q 50/22(2013.01) A63B 24/0075(2013.01) G16H 20/30(2013.01)
출원번호/일자 1020210026230 (2021.02.26)
출원인 이화여자대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0122847 (2022.09.05) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.02.26)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 이화여자대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 류한영 서울특별시 서초구
2 BATSUKH, NAMUUNZUL laanbaatarkhan-uul dis
3 안채은 서울특별시 성동구
4 이로빈 경기도 용인시 수지구
5 전하민 서울특별시 동작구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 윤귀상 대한민국 서울특별시 금천구 디지털로*길 ** ***호 (가산동, 한신IT타워*차)(디앤특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.02.26 수리 (Accepted) 1-1-2021-0234499-42
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.09.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
웨어러블 단말기 및 사용자 단말기와 연동되는 서버에서 수행되는 인공지능 트레이닝 방법에 있어서, 사용자 정보를 수신하는 단계; 상기 사용자 정보에 기초하여 장기 운동스케줄 정보를 생성하는 단계; 사용자 단말기로부터 요구정보를 수신하는 단계;상기 장기 운동스케줄 정보 및 요구정보에 기초하여 일일 운동스케줄 정보를 생성하는 단계; 웨어러블 단말기로부터 운동정보를 수신하는 단계; 및상기 운동정보에 기초하여 상기 일일 운동스케줄 정보에 포함된 운동기구별 운동강도정보를 변경하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 트레이닝 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 사용자 정보는, 사용자의 신체 측정에 기반한 체력정보, 상기 사용자의 운동이력에 기반한 운동등급 및 상기 사용자의 선택에 기반한 운동모드 중 적어도 하나를 포함하는 정보인 것을 특징으로 하는 인공지능 트레이닝 방법
3 3
제2항에 있어서, 운동영역별 혼잡도를 산출하는 단계; 및상기 일일 운동스케줄 정보에 포함된 운동기구정보 중 잔여운동이 존재하면 잔여운동스케줄 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 트레이닝 방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 잔여운동스케줄 정보를 생성하는 단계는, 기설정된 주기마다 사용자별로 생성된 복수의 잔여운동스케줄 정보에 기초하여 제1 운동기구가 포함된 잔여스케줄 정보의 개수와 미사용중인 제1 운동기구의 개수를 비교하는 단계; 상기 잔여스케줄 정보의 개수가 상기 미사용중인 제1 운동기구의 개수보다 많으면, 잔여운동의 개수가 가장 적게 포함된 잔여운동스케줄 정보의 우선순위를 가장 높게 설정하여 상기 잔여운동스케줄 정보를 변경하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 트레이닝 방법
5 5
제3항에 있어서, 상기 잔여운동스케줄 정보를 생성하는 단계는, 기설정된 주기마다 상기 운동모드에 기초하여 상기 잔여운동스케줄 정보를 변경하는 단계를 포함하고, 상기 운동모드는, 입문자의 잔여운동스케줄 정보가 상급자의 잔여운동스케줄 정보에 기초하여 생성되도록 하는 헬프모드, 상기 입문자의 잔여운동스케줄 정보가 상기 혼잡도에 기반하여 생성되도록 하는 프리웨이트모드, 상급자의 잔여운동스케줄 정보가 입문자의 잔여운동스케줄 정보에 기초하여 생성되도록 하는 멘토모드 중 하나인 것을 특징으로 하는 인공지능 트레이닝 방법
6 6
제5항에 있어서, 기설정된 주기마다 상기 운동모드에 기초하여 상기 잔여운동스케줄 정보를 변경하는 단계는, 상기 운동모드가 프리웨이트모드이면, 상기 운동영역별 혼잡도에 기초하여 복수의 잔여운동 중 혼잡도가 가장 낮은 영역에서 수행되는 잔여운동이 우선 진행되도록 변경하는 것을 특징으로 하는 인공지능 트레이닝 방법
7 7
제1항에 있어서, 상기 일일 운동스케줄정보를 생성하는 단계는, 일일 운동스케줄 정보에 포함된 운동기구 중 사용횟수가 기설정된 횟수 이하인 운동기구가 존재하면, 상기 사용횟수가 기설정된 횟수 이하인 운동기구에 대한 매뉴얼정보를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 트레이닝 방법
8 8
웨어러블 단말기 및 사용자 단말기와 연동되는 인공지능 트레이닝 서버에 있어서, 사용자 정보, 요구정보 및 운동정보를 수신하는 통신부; 상기 사용자 정보에 기초하여 장기 운동스케줄 정보를 생성하는 장기 운동스케줄정보 생성부; 생성된 장기 운동스케줄정보 및 상기 요구정보에 기초하여 일일 운동스케줄 정보를 생성하는 일일 운동스케줄정보 생성부; 및 상기 운동정보에 기초하여 상기 일일 운동스케줄정보에 포하된 운동기구별 운동강도를 변경하는 운동강도조절부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 트레이닝 서버
9 9
제8항에 있어서, 상기 사용자 정보는, 사용자의 신체 측정에 기반한 체력정보, 상기 사용자의 운동이력에 기반한 운동등급 및 상기 사용자의 선택에 기반한 운동모드를 포함하는 정보인 것을 특징으로 하는 인공지능 트레이닝 서버
10 10
제9항에 있어서, 운동기구별 사용상태정보를 수신하고, 상기 사용상태정보를 기초로 운동영역별 혼잡도를 산출하는 혼잡도 산출부; 및상기 일일 운동스케줄정보에 포함된 운동기구정보 중 잔여운동이 존재하면 잔여 운동스케줄정보를 생성하는 잔여 운동스케줄정보 생성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 트레이닝 서버
11 11
제10항에 있어서, 상기 잔여 운동스케줄정보 생성부는, 기설정된 주기마다 사용자별로 생성된 복수의 잔여운동스케줄 정보에 기초하여 제1 운동기구가 포함된 잔여스케줄 정보의 개수와 상기 사용상태정보에 기초하여 생성되는 미사용중인 제1 운동기구의 개수를 비교하고, 상기 제1 운동기구가 포함된 잔여 스케줄정보의 개수가 상기 미사용중인 제1 운동기구의 개수보다 많으면, 잔여운동의 개수가 가장 적게 포함된 잔여운동스케줄 정보의 우선순위를 가장 높게 설정하여 상기 잔여운동스케줄 정보를 변경하는 것을 특징으로 하는 인공지능 트레이닝 서버
12 12
제10항에 있어서, 상기 잔여 운동스케줄정보 생성부는, 기설정된 주기마다 상기 운동모드에 기초하여 상기 잔여운동스케줄 정보를 변경하고, 상기 운동모드는, 입문자의 잔여운동스케줄 정보가 상급자의 잔여운동스케줄 정보에 기초하여 생성되도록 하는 헬프모드, 상기 입문자의 잔여운동스케줄 정보가 상기 혼잡도에 기반하여 생성되도록 하는 프리웨이트모드, 상급자의 잔여운동스케줄 정보가 입문자의 잔여운동스케줄 정보에 기초하여 생성되도록 하는 멘토모드 중 하나인 것을 특징으로 하는 인공지능 트레이닝 서버
13 13
제12항에 있어서, 상기 잔여 운동스케줄정보 생성부가 상기 잔여 운동스케줄정보를 변경하는 것은, 상기 운동모드가 프리웨이트모드이면, 상기 운동영역별 혼잡도에 기초하여 복수의 잔여운동 중 혼잡도가 가장 낮은 영역에서 수행되는 잔여운동이 우선 진행되도록 변경하는 것을 특징으로 하는 인공지능 트레이닝 서버
14 14
제8항에 있어서, 상기 일일 운동스케줄 정보에 포함된 운동기구 중 사용횟수가 기설정된 횟수 이하인 운동기구가 존재하면, 상기 사용횟수가 기설정된 횟수 이하인 운동기구에 대한 매뉴얼정보를 생성하는 매뉴얼정보 생성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 트레이닝 서버
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.