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표면 근전도 및 신체 임피던스 분석 파라미터를 이용한 보폭 예측 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2023008464
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 표면 근전도 및 신체 임피던스 분석 파라미터를 이용한 보폭 예측 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 대상자의 기본 정보를 입력 받는 단계; 표면 근전도 측정기에 의해 대상자의 최대 무릎 굽힘시 하지의 표면 근전도 신호를 획득하는 단계; 상기 표면 근전도 신호의 평균 RMS(Root Mean Square) 값을 산출하는 단계; 대상자의 BFM(Body fat mass, BFM) 측정값을 획득하는 단계; 및 상기 대상자의 기본 정보, 평균 RMS 값, BFM 측정값 중 적어도 하나를 이용하여 기 구축된 보폭 예측 모델에 의해 대상자의 보폭을 예측하는 단계를 포함한다. 이와 같이 본 발명에 따르면, 일상에서 손쉽게 측정 가능한 표면 근전도 및 신체 임피던스 분석 파라미터를 이용하여 개인의 보폭을 예측할 수 있다.
Int. CL A61B 5/11 (2006.01.01) A61B 5/397 (2021.01.01) A61B 5/0537 (2021.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01) A61B 5/256 (2021.01.01)
CPC A61B 5/112(2013.01) A61B 5/397(2013.01) A61B 5/0537(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/256(2013.01) A61B 5/6828(2013.01)
출원번호/일자 1020220063384 (2022.05.24)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0139739 (2023.10.05) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020220038147   |   2022.03.28
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.05.24)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김병조 서울특별시 서초구
2 박진우 서울특별시 강남구
3 백설희 서울특별시 중랑구
4 성주혜 서울특별시 종로구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태백 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***, 비동****호(가산동,한라원앤원타워)

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
2022.05.24 수리 (Accepted) 1-1-2022-0547845-34
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2022.12.29 수리 (Accepted) 1-1-2022-1421288-15
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2023.01.04 수리 (Accepted) 1-1-2023-0011949-47
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번호 청구항
1 1
대상자의 기본 정보를 입력 받는 단계;표면 근전도 측정기에 의해 대상자의 최대 무릎 굽힘시 하지의 표면 근전도 신호를 획득하는 단계;상기 표면 근전도 신호의 평균 RMS(Root Mean Square) 값을 산출하는 단계;대상자의 BFM(Body fat mass, BFM) 측정값을 획득하는 단계; 및상기 대상자의 기본 정보, 평균 RMS 값, BFM 측정값 중 적어도 하나를 이용하여 기 구축된 보폭 예측 모델에 의해 대상자의 보폭을 예측하는 단계를 포함하는 표면 근전도 및 신체 임피던스 분석 파라미터를 이용한 보폭 예측 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 기본 정보는 대상자의 신장 및 연령 정보를 포함하는 표면 근전도 및 신체 임피던스 분석 파라미터를 이용한 보폭 예측 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 표면 근전도 신호를 획득하는 단계는, 대상자의 대퇴이두근의 근육 배(muscle belly)에 상기 표면 근전도 측정기에 포함된 적어도 하나의 전극을 부착하고, 무릎을 최대 강도로 굽히는 동안에 상기 적어도 하나의 전극에 의해 표면 근전도 신호를 획득하는 표면 근전도 및 신체 임피던스 분석 파라미터를 이용한 보폭 예측 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 BFM 측정값을 획득하는 단계는,신체 임피던스 측정기에 의해 대상자의 BFM을 측정하고 상기 신체 임피던스 측정기로부터 무선 통신을 통해 BFM 측정값을 수신하거나, 단말 장치를 통해 입력되는 표면 근전도 및 신체 임피던스 분석 파라미터를 이용한 보폭 예측 방법
5 5
제 1 항에 있어서,상기 보폭을 예측하는 단계는, 기 구축된 제1 예측 모델 또는 제 2 예측 모델에 의해 대상자의 보폭을 예측하며,상기 제1 예측 모델 및 제2 예측 모델은 하기의 수학식과 같이 표현되는 다변수 회귀분석에 의한 모델이며,y는 종속변수인 보폭, xi는 독립변수, bi는 회귀계수(regression coefficeint), a는 상수(constant)인 표면 근전도 및 신체 임피던스 분석 파라미터를 이용한 보폭 예측 방법
6 6
제 5 항에 있어서,상기 제1 예측 모델은 독립 변수로 최대 무릎 굽힘시 평균 RMS 및 신장을 포함하는 표면 근전도 및 신체 임피던스 분석 파라미터를 이용한 보폭 예측 방법
7 7
제 5 항에 있어서,상기 제2 예측 모델은 독립 변수로 연령, 신장 및 BFM을 포함하는 표면 근전도 및 신체 임피던스 분석 파라미터를 이용한 보폭 예측 방법
8 8
대상자의 신장 정보를 입력 받는 단계;표면 근전도 측정기에 의해 대상자의 최대 무릎 굽힘시 하지의 표면 근전도 신호를 획득하는 단계;상기 표면 근전도 신호의 평균 RMS(Root Mean Square) 값을 산출하는 단계; 및상기 대상자의 신장 정보 및 평균 RMS 값을 이용하여 기 구축된 제1 예측 모델에 의해 대상자의 보폭을 예측하는 단계를 포함하며,상기 제1 예측 모델은 하기의 수학식과 같이 표현되는 다변수 회귀분석에 의한 모델이며,y는 종속변수인 보폭, x1은 최대 무릎 굽힘시 평균 RMS, x2는 신장, bi는 기 정해진 회귀계수(regression coefficeint), a는 기 정해진 상수(constant)인 보폭 예측 방법
9 9
대상자의 하지에 착용되어 대상자의 최대 무릎 굽힘시 하지의 표면 근전도 신호를 획득하는 웨어러블 표면 근전도 측정기; 및상기 웨어러블 표면 근전도 측정기로부터 수신한 표면 근전도 신호를 이용하여 대상자의 보폭을 예측하는 단말 장치를 포함하며,상기 단말 장치는,상기 웨어러블 표면 근전도 측정기로부터 대상자의 표면 근전도 신호를 수신하는 신호 수신부;상기 신호 수신부에 의해 수신한 표면 근전도 신호의 평균 RMS(Root Mean Square) 값을 산출하는 신호 처리부; 및기 저장된 대상자의 신장 정보 및 상기 신호 처리부에 의해 산출한 평균 RMS 값을 이용하여 기 구축된 제1 예측 모델에 의해 대상자의 보폭을 예측하는 보폭 예측부를 포함하며,상기 제1 예측 모델은 하기의 수학식과 같이 표현되는 다변수 회귀분석에 의한 모델이며,y는 종속변수인 보폭, x1은 최대 무릎 굽힘시 평균 RMS, x2는 신장, bi는 기 정해진 회귀계수(regression coefficeint), a는 기 정해진 상수(constant)인 보폭 예측 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.