맞춤기술찾기

이전대상기술

인공신경망을 활용한 표면근전도 기반 보행환경 분류 및 모니터링 방법과 그 장치

  • 기술번호 : KST2022020957
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 발명은, 표면근전도 센서를 이용하여 사용자의 각 보행환경마다 보행시의 하지근육의 근활성도 데이터를 수집하는 단계; 및 상기 수집된 근활성도 데이터를 입력값으로 하여 인공신경망을 통해 상기 사용자의 보행환경을 추정하는 단계;를 포함하는 인공신경망을 활용한 표면근전도 기반 보행환경 분류 및 모니터링 방법과 그 장치를 제공한다.
Int. CL A61B 5/397 (2021.01.01) A61B 5/11 (2006.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) A61F 2/72 (2006.01.01) A61F 2/50 (2006.01.01)
CPC A61B 5/397(2013.01) A61B 5/112(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) G16H 50/20(2013.01) A61H 3/00(2013.01) A61F 2/72(2013.01) A61B 5/4851(2013.01) A61B 5/6811(2013.01) A61F 2002/5036(2013.01)
출원번호/일자 1020210060002 (2021.05.10)
출원인 서강대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0152725 (2022.11.17) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.05.10)
심사청구항수 12

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 서강대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 마포구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 신충수 서울특별시 마포구
2 김판권 서울특별시 서대문구
3 이진규 서울특별시 마포구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 이지연 대한민국 서울특별시 관악구 남부순환로 ****, ***호 제니스국제특허법률사무소 (봉천동, 청동빌딩)

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
2021.05.10 수리 (Accepted) 1-1-2021-0537086-73
2 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2022.02.24 수리 (Accepted) 1-1-2022-0206951-12
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.06.21 수리 (Accepted) 4-1-2022-5144444-29
4 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.07.26 수리 (Accepted) 4-1-2022-5174303-48
5 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.08.22 수리 (Accepted) 4-1-2022-5195690-28
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.10.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0811860-37
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
표면근전도 센서를 이용하여 사용자의 각 보행환경마다 보행시의 하지근육의 근활성도 데이터를 수집하는 단계; 및 상기 수집된 근활성도 데이터를 입력값으로 하여 인공신경망을 통해 상기 사용자의 보행환경을 추정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 활용한 표면근전도 기반 보행환경 분류 및 모니터링 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 표면근전도 센서는 상기 하지근육에서 내측 비복근(MG), 외측 비복근(LG), 비장근(sol)에 부착하고, 보행시의 근활성도 데이터를 측정하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 활용한 표면근전도 기반 보행환경 분류 및 모니터링 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 표면근전도 센서는 상기 하지근육에서 대퇴직근(RF), 내측광근(VM), 외측광근(VL), 반막양근(ST), 대퇴이두근(BF), 전경골근(TA), 비장근(Sol), 내측비복근(MG), 외측비복근(LG), 장모지굴근(FHL) 및 장지신근(EDL)에 부착하고, 보행시의 근활성도 데이터를 측정하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 활용한 표면근전도 기반 보행환경 분류 및 모니터링 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 근활성도 데이터는 가 보행환경에서 보행시 입각기 동안의 데이터를 수집한 것을 특징으로 하는 인공신경망을 활용한 표면근전도 기반 보행환경 분류 및 모니터링 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 인공신경망은 ANN을 사용한 학습 모델로서, 각 보행 환경의 근활성도 데이터의 입력 레이어, 단일 은닉 레이어, 5개의 출력 레이어를 가지며,상기 출력 레이어는 평평한 지면 걷기, 계단 상승, 계단 하강, 오르막 걷기 및 내리막 걷기의 5개의 출력노드를 갖는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 활용한 표면근전도 기반 보행환경 분류 및 모니터링 방법
6 6
표면근전도 센서를 이용하여 사용자의 각 보행환경마다 보행시의 하지근육의 근활성도 데이터를 수집하는 데이터 수집부와;상기 데이터 수집부를 통해 수집된 근활성도 데이터에 대해 필터링 및 정류하는 데이터 처리부와;상기 데이터 처리부를 통해 처리된 근활성도 데이터를 입력값으로 하여 인공신경망을 통해 상기 사용자의 보행환경을 추정하고 분류하는 보행환경 추정 및 분류부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 활용한 표면근전도 기반 보행환경 분류 및 모니터링 장치
7 7
제6항에 있어서, 상기 표면근전도 센서는 상기 하지근육에서 내측 비복근(MG), 외측 비복근(LG), 비장근(sol)에 부착하고, 보행시의 근활성도 데이터를 측정하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 활용한 표면근전도 기반 보행환경 분류 및 모니터링 장치
8 8
제6항에 있어서, 상기 표면근전도 센서는 상기 하지근육에서 대퇴직근(RF), 내측광근(VM), 외측광근(VL), 반막양근(ST), 대퇴이두근(BF), 전경골근(TA), 비장근(Sol), 내측비복근(MG), 외측비복근(LG), 장모지굴근(FHL) 및 장지신근(EDL)에 부착하고, 보행시의 근활성도 데이터를 측정하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 활용한 표면근전도 기반 보행환경 분류 및 모니터링 장치
9 9
제6항에 있어서,상기 근활성도 데이터는 가 보행환경에서 보행시 입각기 동안의 데이터를 수집한 것을 특징으로 하는 인공신경망을 활용한 표면근전도 기반 보행환경 분류 및 모니터링 장치
10 10
제6항에 있어서,상기 데이터 처리부는 상기 근활성도 데이터는 20 ~ 500 Hz에서 필터를 통과한 다음 전파(full-wave) 정류되고,정류된 근활성도 데이터는 이후 10Hz에서 저역 통과 필터를 통과하며,처리된 근활성도 데이터는 평지 보행 중에 피크 표면근전도 진폭으로 정규화되는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 활용한 표면근전도 기반 보행환경 분류 및 모니터링 장치
11 11
제6항에 있어서,상기 인공신경망은 ANN을 사용한 학습 모델로서, 각 보행 환경의 근활성도 데이터의 입력 레이어, 단일 은닉 레이어, 5개의 출력 레이어를 가지며,상기 출력 레이어는 평평한 지면 걷기, 계단 상승, 계단 하강, 오르막 걷기 및 내리막 걷기의 5개의 출력노드를 갖는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 활용한 표면근전도 기반 보행환경 분류 및 모니터링 장치
12 12
제6항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,상기 인공신경망을 활용한 표면근전도 기반 보행환경 분류 및 모니터링 장치를 이용한 것을 특징으로 하는 하지보행로봇
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 서강대학교 산학협력단 중견연구자지원사업 딥러닝 기법을 적용한 생체신호 기반 보행환경 전환 조기감지알고리즘과 건측