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스마트폰 데이터 기반 지능형 스트레스 예측 및 관리를 위한 컴퓨터 시스템 및 그의 방법

  • 기술번호 : KST2023003490
  • 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 다양한 실시예들은 스마트폰 데이터 기반 지능형 스트레스 예측 및 관리를 위한 컴퓨터 시스템 및 그의 방법에 관한 것으로, 미리 정해진 기간 동안 사용자에 의해 입력되는 스트레스 자가 보고 데이터를 기반으로, 사용자에 대해 개인화된 스트레스 예측 모델을 구축하고, 개인화된 스트레스 예측 모델을 이용하여, 사용자의 스트레스를 이해 및 관리하도록 구성될 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 사용자의 스트레스를 이해 및 관리하기 위해, 개인화된 스트레스 예측 모델을 이용하여, 사용자의 스트레스를 예측하고, 사용자의 스트레스 해소를 돕기 위한 스트레스 중재 방안을 설정 및 제공하고, 사용자의 날짜 별 스트레스 수준을 캘린더 형태로 제공할 수 있다.
Int. CL A61B 5/16 (2006.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01) G16H 20/70 (2018.01.01) G16H 10/60 (2018.01.01)
CPC A61B 5/165(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/4842(2013.01) A61B 5/7445(2013.01) A61B 5/7465(2013.01) G16H 20/70(2013.01) G16H 10/60(2013.01)
출원번호/일자 1020220033731 (2022.03.18)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0067455 (2023.05.16) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020210152997   |   2021.11.09
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.03.18)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 홍화정 대전광역시 유성구
2 김태완 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

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
2022.03.18 수리 (Accepted) 1-1-2022-0292625-93
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.10.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2023.01.31 수리 (Accepted) 4-1-2023-5023571-05
4 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2023.05.04 수리 (Accepted) 4-1-2023-5110236-33
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번호 청구항
1 1
컴퓨터 시스템의 방법에 있어서, 미리 정해진 기간 동안 사용자에 의해 입력되는 스트레스 자가 보고 데이터를 기반으로, 상기 사용자에 대해 개인화된 스트레스 예측 모델을 구축하는 단계; 및상기 개인화된 스트레스 예측 모델을 이용하여, 상기 사용자의 스트레스를 이해 및 관리하는 단계를 포함하는,방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 사용자의 스트레스를 이해 및 관리하는 단계는,상기 개인화된 스트레스 예측 모델을 이용하여, 상기 사용자의 스트레스를 예측하는 단계를 포함하는,방법
3 3
제 2 항에 있어서, 상기 사용자의 스트레스를 예측하는 단계는,상기 개인화된 스트레스 예측 모델을 통해 미리 정해진 시간 간격에 대해 예측된 스트레스 수준을 포함하는 스트레스 예측 정보를 제공하는 단계;상기 개인화된 스트레스 예측 모델을 이용하여, 상기 예측된 스트레스 수준에 기초하여 입력되는 상기 사용자의 실제 스트레스 수준을 분석하는 단계; 및상기 개인화된 스트레스 예측 모델을 통해 상기 실제 스트레스 수준으로부터 예측되는 최종 스트레스 수준을 포함하는 스트레스 분석 보고서를 제공하는 단계를 포함하는,방법
4 4
제 3 항에 있어서, 상기 스트레스 분석 보고서는,상기 개인화된 스트레스 예측 모델이 상기 최종 스트레스 수준을 예측하는 데 영향을 미친 데이터를 설명하는 설명 기능을 더 포함하는,방법
5 5
제 4 항에 있어서, 상기 개인화된 스트레스 예측 모델을 구축하는 단계는,상기 스트레스 자가 보고 데이터와 함께 상기 사용자의 스마트폰 사용 데이터 수집하고, 상기 스트레스 자가 보고 데이터 및 상기 스마트폰 사용 데이터를 기반으로, 상기 개인화된 스트레스 예측 모델을 구축하며,상기 데이터는,상기 사용자의 스마트폰 사용 데이터로부터 결정되는,방법
6 6
제 1 항에 있어서, 상기 개인화된 스트레스 예측 모델을 구축하는 단계는,상기 미리 정해진 기간 동안 상기 스트레스 자가 보고 데이터를 수집하는 단계; 및상기 스트레스 자가 보고 데이터를 기반으로, 상기 개인화된 스트레스 예측 모델을 구축하는 단계를 포함하고,상기 스트레스 자가 보고 데이터를 수집하는 단계는,미리 정해진 시간 간격으로, 스트레스 입력 알림을 제공하는 단계;상기 사용자가 자신의 스트레스 수준을 입력하기 위한 스트레스 입력 화면을 제공하는 단계; 및상기 스트레스 입력 화면을 통해 입력되는 상기 사용자의 스트레스 수준을 상기 스트레스 자가 보고 데이터로 수집하는 단계를 포함하는,방법
7 7
제 6 항에 있어서, 상기 스트레스 자가 보고 데이터를 수집하는 단계는,상기 스트레스 입력 화면을 통해 상기 사용자의 스트레스 수준이 입력되면, 상기 사용자가 자신의 상태에 대한 기록 태그를 입력하기 위한 기록 태그 입력 화면을 제공하는 단계; 및상기 기록 태그 입력 화면을 통해 상기 기록 태그가 입력되면, 상기 사용자의 스트레스 수준 및 상기 기록 태그를 상기 스트레스 자가 보고 데이터로 수집하는 단계를 더 포함하는,방법
8 8
제 1 항에 있어서,상기 사용자의 스트레스를 이해 및 관리하는 단계는,상기 사용자의 스트레스 해소를 돕기 위한 스트레스 중재 방안을 설정하는 단계; 또는상기 사용자의 스트레스 해소를 돕기 위해, 미리 설정된 스트레스 중재 방안을 제공하는 단계중 적어도 하나를 더 포함하는,방법
9 9
제 1 항에 있어서, 상기 사용자의 스트레스를 이해 및 관리하는 단계는,상기 개인화된 스트레스 예측 모델을 통해 예측된 날짜 별 평균 스트레스 수준을 캘린더 형태로 제공하는 단계를 포함하는, 방법
10 10
제 9 항에 있어서, 상기 사용자의 스트레스를 이해 및 관리하는 단계는,선택되는 날짜의 평균 스트레스 수준, 상기 선택되는 날짜에 미리 정해진 시간 간격마다의 상기 사용자에 의한 실제 스트레스 수준 입력 여부, 상기 실제 스트레스 수준이 입력된 때의 스트레스 분석 보고서에서의 최종 스트레스 수준, 및 상기 실제 스트레스 수준이 입력되지 않은 때의 스트레스 예측 정보의 예측된 스트레스 수준을 표시하는 단계를 더 포함하는, 방법
11 11
컴퓨터 시스템에 있어서, 메모리; 및상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 명령을 실행하도록 구성되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,미리 정해진 기간 동안 사용자에 의해 입력되는 스트레스 자가 보고 데이터를 기반으로, 상기 사용자에 대해 개인화된 스트레스 예측 모델을 구축하고,상기 개인화된 스트레스 예측 모델을 이용하여, 상기 사용자의 스트레스를 이해 및 관리하도록 구성되는,컴퓨터 시스템
12 12
제 11 항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 개인화된 스트레스 예측 모델을 이용하여, 상기 사용자의 스트레스를 예측하도록 구성되는,컴퓨터 시스템
13 13
제 12 항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 개인화된 스트레스 예측 모델을 통해 미리 정해진 시간 간격에 대해 예측된 스트레스 수준을 포함하는 스트레스 예측 정보를 제공하고,상기 개인화된 스트레스 예측 모델을 이용하여, 상기 예측된 스트레스 수준에 기초하여 입력되는 상기 사용자의 실제 스트레스 수준을 분석하고,상기 개인화된 스트레스 예측 모델을 통해 상기 실제 스트레스 수준으로부터 예측되는 최종 스트레스 수준을 포함하는 스트레스 분석 보고서를 제공하도록 구성되는,컴퓨터 시스템
14 14
제 13 항에 있어서, 상기 스트레스 분석 보고서는,상기 개인화된 스트레스 예측 모델이 상기 최종 스트레스 수준을 예측하는 데 영향을 미친 데이터를 설명하는 설명 기능을 더 포함하는,컴퓨터 시스템
15 15
제 14 항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 스트레스 자가 보고 데이터와 함께 상기 사용자의 스마트폰 사용 데이터 수집하고, 상기 스트레스 자가 보고 데이터 및 상기 스마트폰 사용 데이터를 기반으로, 상기 개인화된 스트레스 예측 모델을 구축하며,상기 데이터는,상기 사용자의 스마트폰 사용 데이터로부터 결정되는,컴퓨터 시스템
16 16
제 11 항에 있어서, 상기 프로세서는,미리 정해진 시간 간격으로, 스트레스 입력 알림을 제공하고,상기 사용자가 자신의 스트레스 수준을 입력하기 위한 스트레스 입력 화면을 제공하고,상기 스트레스 입력 화면을 통해 입력되는 상기 사용자의 스트레스 수준을 상기 스트레스 자가 보고 데이터로 수집하도록 구성되는, 컴퓨터 시스템
17 17
제 16 항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 스트레스 입력 화면을 통해 상기 사용자의 스트레스 수준이 입력되면, 상기 사용자가 자신의 상태에 대한 기록 태그를 입력하기 위한 기록 태그 입력 화면을 제공하고,상기 기록 태그 입력 화면을 통해 상기 기록 태그가 입력되면, 상기 사용자의 스트레스 수준 및 상기 기록 태그를 상기 스트레스 자가 보고 데이터로 수집하도록 더 구성되는,컴퓨터 시스템
18 18
제 11 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 사용자의 스트레스 해소를 돕기 위한 스트레스 중재 방안을 설정하고,상기 사용자의 스트레스 해소를 돕기 위해, 미리 설정된 스트레스 중재 방안을 제공하도록 구성되는, 컴퓨터 시스템
19 19
제 11 항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 개인화된 스트레스 예측 모델을 통해 예측된 날짜 별 평균 스트레스 수준을 캘린더 형태로 제공하고, 선택되는 날짜의 평균 스트레스 수준, 상기 선택되는 날짜에 미리 정해진 시간 간격마다의 상기 사용자에 의한 실제 스트레스 수준 입력 여부, 상기 실제 스트레스 수준이 입력된 때의 스트레스 분석 보고서에서의 최종 스트레스 수준, 및 상기 실제 스트레스 수준이 입력되지 않은 때의 스트레스 예측 정보의 예측된 스트레스 수준을 표시하도록 구성되는,컴퓨터 시스템
20 20
지능형 스트레스 이해 및 관리를 위한 방법을 컴퓨터 시스템에 실행시키기 위한 하나 이상의 프로그램을 저장하는 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서,상기 방법은,미리 정해진 기간 동안 사용자에 의해 입력되는 스트레스 자가 보고 데이터를 기반으로, 상기 사용자에 대해 개인화된 스트레스 예측 모델을 구축하는 단계; 및상기 개인화된 스트레스 예측 모델을 이용하여, 상기 사용자의 스트레스를 이해 및 관리하는 단계를 포함하는,비-일시적인 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
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 한국과학기술원 KAIST자체연구사업 (G04210045)AI 비전문가를 위한 HITL-ML (Human In The Loop-Machine Learning) 프레임워크 제안 (2021년도)