맞춤기술찾기

이전대상기술

비행 전 조종사의 피로도 체크 방법 및 피로도 체크 시스템

  • 기술번호 : KST2022020195
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 비행 전 조종사의 피로도 체크 방법 및 피로도 체크 시스템이 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 비행 전 조종사의 피로도 체크 방법은, 비행 전 조종사의 피로도 체크 명령의 발생에 연동하여, 비행 스케줄 정보를 관제 시스템으로부터 수집하는 단계와, 상기 비행 스케줄 정보 내의 담당 조종사들 중, 상기 피로도 체크 명령의 발생 시점으로부터 비행시간까지 남은 잔여시간이 일정 시간 이내인 제1 조종사를 확인하는 단계와, 제1 조종사와 연관된 단말을 통해, 제1 조종사의 인지 능력 및 신체 능력을 검사하는 테스트를 실시하여 검사 데이터를 획득하는 단계와, 상기 검사 데이터와 상기 제1 조종사에 관해 획득되는 신상 데이터를 인공지능 기반으로 분석하여 상기 제1 조종사의 피로도를 예측하는 단계, 및 예측된 피로도가 항공기 조종을 수행 불가능한 위험 임계치를 초과하면, 관제 시스템 및 제1 조종사의 단말로, 제1 조종사에 대해서 항공기 조종의 수행 불가를 통지하는 단계를 포함한다.
Int. CL G16H 50/30 (2018.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G06Q 10/10 (2022.01.01) G06Q 10/06 (2012.01.01) G16H 20/70 (2018.01.01) G16H 10/60 (2018.01.01) G16H 50/50 (2018.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) A61B 5/18 (2006.01.01) A61B 5/16 (2006.01.01) A61B 5/0205 (2006.01.01)
CPC G16H 50/30(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G06Q 10/105(2013.01) G06Q 10/063116(2013.01) G16H 20/70(2013.01) G16H 10/60(2013.01) G16H 50/50(2013.01) G06N 3/08(2013.01) A61B 5/18(2013.01) A61B 5/165(2013.01) A61B 5/0205(2013.01) A61B 2503/22(2013.01)
출원번호/일자 1020210037975 (2021.03.24)
출원인 한국항공우주연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0133359 (2022.10.05) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.03.24)
심사청구항수 15

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국항공우주연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 최선우 전라남도 고흥군

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.03.24 수리 (Accepted) 1-1-2021-0345840-90
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2021.05.24 수리 (Accepted) 1-1-2021-0592985-27
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.10.19 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
비행 전 조종사의 피로도 체크 명령의 발생에 연동하여,비행 스케줄 정보를, 관제 시스템으로부터 수집하는 단계;상기 비행 스케줄 정보 내의 담당 조종사들 중, 상기 피로도 체크 명령의 발생 시점으로부터 비행시간까지 남은 잔여시간이 일정 시간 이내인 제1 조종사를 확인하는 단계;상기 제1 조종사와 연관된 단말을 통해, 상기 제1 조종사의 인지 능력 및 신체 능력을 검사하는 테스트를 실시하여, 검사 데이터를 획득하는 단계;상기 검사 데이터와, 상기 제1 조종사에 관해 획득되는 신상 데이터를 인공지능 기반으로 분석하여, 상기 제1 조종사의 피로도를 예측하는 단계; 및예측된 피로도가, 항공기 조종을 수행 불가능한 위험 임계치를 초과하면, 상기 관제 시스템 및 상기 제1 조종사의 단말로, 상기 제1 조종사에 대해서 항공기 조종의 수행 불가를 통지하는 단계를 포함하는 비행 전 조종사의 피로도 체크 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 제1 조종사에 대해서 항공기 조종의 수행 불가가 통지되는 경우,상기 비행 스케줄 정보에 기초하여, 상기 비행시간이 정해지지 않는 제2 조종사를 확인하는 단계; 및상기 제2 조종사를 대상으로 예측된 피로도가, 상기 위험 임계치 이하일 때,수행 불가가 통지된 상기 제1 조종사를, 상기 제2 조종사로 대체하여, 상기 비행 스케줄 정보를 업데이트 하는 단계를 더 포함하는 비행 전 조종사의 피로도 체크 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 제1 조종사의 피로도가, 상기 위험 임계치 보다 낮은 평균 임계치를 초과하여 예측된 경우,상기 관제 시스템 및 상기 제1 조종사의 단말로, 상기 제1 조종사에 대해서 상기 항공기 조종의 수행 가능을 통지하는 단계; 및상기 비행시간이 도래하기 전까지, 상기 예측된 피로도를 낮추기 위한 개선 정보를, 상기 제1 조종사의 단말에 제공하는 단계를 더 포함하는 비행 전 조종사의 피로도 체크 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 검사 데이터를 획득하는 단계는,상기 단말에 표출되는 복수의 값을 기억해서 입력하거나, 상기 단말에 의해 발생되는 복수의 음성을 기억해서 입력하는 시청각 기억력 테스트를 실시하여, 정답 입력까지의 소요시간 및 오답률을 측정하는 단계;상기 측정된 정답 입력까지의 소요시간 및 오답률을 상기 제1 조종사의 인지 능력을 나타내는 지표로서 포함하는 제1 검사 데이터를 획득하는 단계;상기 시청각 기억력 테스트를 일정 휴지 기간을 가지며 반복해 실시하는 동안, 상기 제1 조종사의 신체로부터, 심전도(ECG), 심박수, 산소포화도(SpO2), 혈압 및 근전도 중 적어도 하나의 생체신호를, 테스트 휴지 기간 및 테스트 실시 기간으로 구분하여 측정하는 단계; 및상기 측정된 생체신호를 상기 제1 조종사의 신체 상태를 나타내는 지표로서 포함하여, 제2 검사 데이터를 획득하는 단계를 포함하는 비행 전 조종사의 피로도 체크 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 피로도 체크 명령 발생 이전의 정해진 과거기간 동안 획득된 개별 조종사들의 검사 데이터와 신상 데이터 및 예측된 피로도로 구성되는 학습용 데이터가 선정된 수 이상이 되면, 상기 학습용 데이터를, 신경망에 학습 처리하여, 딥러닝 모델을 생성하는 단계를 더 포함하고,상기 제1 조종사의 피로도를 예측하는 단계는,조종사 정보를 유지한 데이터베이스로부터, 상기 제1 조종사의 최근누적비행시간, 경력, 나이 및 성별 중 적어도 하나를 포함한 신상 데이터를 획득하는 단계; 및상기 제1 조종사에 관해 획득된 검사 데이터와 신상 데이터를, 상기 딥러닝 모델에 입력하여, 상기 딥러닝 모델로부터 출력되는 값에 따라, 상기 제1 조종사의 피로도를 예측하는 단계를 포함하는 비행 전 조종사의 피로도 체크 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 테스트의 실시 전에, 질환, 음주, 졸음 및 스트레스 중 적어도 하나의 컨디션에 대한 이상 유무를 상기 제1 조종사가 수기로 입력하도록, 상기 제1 조종사의 단말로 요청하는 단계; 및상기 제1 조종사의 단말로부터 입력되는 상기 제1 조종사의 컨디션에 대한 이상 유무를, 상기 제1 조종사의 피로도를 예측 시 반영하는 단계를 더 포함하는 비행 전 조종사의 피로도 체크 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 제1 조종사의 확인으로부터 상기 항공기 조종의 수행 불가를 통지할 때까지의 소요 시간은, 적어도 상기 잔여 시간 보다 짧은비행 전 조종사의 피로도 체크 방법
8 8
비행 전 조종사의 피로도 체크 명령의 발생에 연동하여,비행 스케줄 정보를, 관제 시스템으로부터 수집하고, 상기 비행 스케줄 정보 내의 담당 조종사들 중, 상기 피로도 체크 명령의 발생 시점으로부터 비행시간까지 남은 잔여시간이 일정 시간 이내인 제1 조종사를 확인하는 수집부;상기 제1 조종사와 연관된 단말을 통해, 상기 제1 조종사의 인지 능력 및 신체 능력을 검사하는 테스트를 실시하여, 검사 데이터를 획득하는 획득부;상기 검사 데이터와, 상기 제1 조종사에 관해 획득되는 신상 데이터를 인공지능 기반으로 분석하여, 상기 제1 조종사의 피로도를 예측하는 예측부; 및예측된 피로도가, 항공기 조종을 수행 불가능한 위험 임계치를 초과하면, 상기 관제 시스템 및 상기 제1 조종사의 단말로, 상기 제1 조종사에 대해서 항공기 조종의 수행 불가를 통지하는 처리부를 포함하는 비행 전 조종사의 피로도 체크 시스템
9 9
제8항에 있어서,상기 제1 조종사에 대해서 항공기 조종의 수행 불가가 통지되는 경우,상기 수집부는,상기 비행 스케줄 정보에 기초하여, 상기 비행시간이 정해지지 않는 제2 조종사를 확인하고,상기 처리부는,상기 제2 조종사를 대상으로 예측된 피로도가, 상기 위험 임계치 이하일 때,수행 불가가 통지된 상기 제1 조종사를, 상기 제2 조종사로 대체하여, 상기 비행 스케줄 정보를 업데이트 하는비행 전 조종사의 피로도 체크 시스템
10 10
제8항에 있어서,상기 제1 조종사의 피로도가, 상기 위험 임계치 보다 낮은 평균 임계치를 초과하여 예측된 경우,상기 처리부는,상기 관제 시스템 및 상기 제1 조종사의 단말로, 상기 제1 조종사에 대해서 상기 항공기 조종의 수행 가능을 통지하고,상기 비행시간이 도래하기 전까지, 상기 예측된 피로도를 낮추기 위한 개선 정보를, 상기 제1 조종사의 단말에 제공하는비행 전 조종사의 피로도 체크 시스템
11 11
제8항에 있어서,상기 획득부는,상기 단말에 표출되는 복수의 값을 기억해서 입력하거나, 상기 단말에 의해 발생되는 복수의 음성을 기억해서 입력하는 시청각 기억력 테스트를 실시하여, 정답 입력까지의 소요시간 및 오답률을 측정하고, 상기 측정된 정답 입력까지의 소요시간 및 오답률을 상기 제1 조종사의 인지 능력을 나타내는 지표로서 포함하는 제1 검사 데이터를 획득하고,상기 시청각 기억력 테스트를 일정 휴지 기간을 가지며 반복해 실시하는 동안, 상기 제1 조종사의 신체로부터, 심전도(ECG), 심박수, 산소포화도(SpO2), 혈압 및 근전도 중 적어도 하나의 생체신호를, 테스트 휴지 기간 및 테스트 실시 기간으로 구분하여 측정하고, 상기 측정된 생체신호를 상기 제1 조종사의 신체 상태를 나타내는 지표로서 포함하여, 제2 검사 데이터를 획득하는비행 전 조종사의 피로도 체크 시스템
12 12
제8항에 있어서,상기 피로도 체크 명령 발생 이전의 정해진 과거기간 동안 획득된 개별 조종사들의 검사 데이터와 신상 데이터 및 예측된 피로도로 구성되는 학습용 데이터가 선정된 수 이상이 되면, 상기 학습용 데이터를, 신경망에 학습 처리하여, 딥러닝 모델을 생성하는 학습 처리부를 더 포함하고,상기 획득부에 의해, 조종사 정보를 유지한 데이터베이스로부터, 상기 제1 조종사의 최근누적비행시간, 경력, 나이 및 성별 중 적어도 하나를 포함한 신상 데이터가 획득되면,상기 예측부는,상기 제1 조종사에 관해 획득된 검사 데이터와 신상 데이터를, 상기 딥러닝 모델에 입력하여, 상기 딥러닝 모델로부터 출력되는 값에 따라, 상기 제1 조종사의 피로도를 예측하는비행 전 조종사의 피로도 체크 시스템
13 13
제8항에 있어서,상기 획득부는,상기 테스트의 실시 전에, 질환, 음주, 졸음 및 스트레스 중 적어도 하나의 컨디션에 대한 이상 유무를 상기 제1 조종사가 수기로 입력하도록, 상기 제1 조종사의 단말로 요청하고,상기 예측부는,상기 제1 조종사의 단말로부터 입력되는 상기 제1 조종사의 컨디션에 대한 이상 유무를, 상기 제1 조종사의 피로도를 예측 시 반영하는비행 전 조종사의 피로도 체크 시스템
14 14
제8항에 있어서,상기 제1 조종사의 확인으로부터 상기 항공기 조종의 수행 불가를 통지할 때까지의 소요 시간은, 적어도 상기 잔여 시간 보다 짧은비행 전 조종사의 피로도 체크 시스템
15 15
제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국항공우주연구원 한국항공우주연구원연구운영비지원 전기추진 수직이착륙 미래비행체 핵심기술연구