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체성분 예측 정보 제공 시스템 및 그 제어방법

  • 기술번호 : KST2023009176
  • 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 체성분 예측 정보 제공 시스템 및 그 제어방법이 개시된다. 일 측에 따른 관성 측정 센서로부터 수집한 복수의 관성 데이터 중에서 적어도 하나의 관성 데이터를 대표 관성 데이터로 결정하고, 운동자세 분석 데이터베이스를 이용하여 상기 결정한 대표 관성 데이터에 대응되는 운동자세를 분석하는 분석부, 상기 분석한 운동자세를 기반으로 추출한 운동량 데이터와 사용자 체성분 데이터를 이용하여 운동 속성 벡터를 계산하는 처리부 및 상기 계산한 운동 속성 벡터를 기반으로 생성한 체성분 예측 모델을 이용하여 체성분 예측 정보를 제공하는 제공부를 포함할 수 있다.
Int. CL A61B 5/00 (2021.01.01) A61B 5/11 (2006.01.01) A61B 5/0537 (2021.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01)
CPC A61B 5/4869(2013.01) A61B 5/1123(2013.01) A61B 5/1118(2013.01) A61B 5/0537(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/7257(2013.01) G16H 50/20(2013.01) A61B 2562/0219(2013.01)
출원번호/일자 1020220043984 (2022.04.08)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0144826 (2023.10.17) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.04.08)
심사청구항수 12

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 최진영 서울특별시 성북구
2 김현조 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김준석 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***(가산동) 에이스비즈포레 ***-***호(키움특허법률사무소)
2 박민욱 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***(가산동) 에이스비즈포레 ***-***호 ***호(키움특허법률사무소)

최종권리자

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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
2022.04.08 수리 (Accepted) 1-1-2022-0378557-70
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
관성 측정 센서로부터 수집한 복수의 관성 데이터 중에서 적어도 하나의 관성 데이터를 대표 관성 데이터로 결정하고, 운동자세 분석 데이터베이스를 이용하여 상기 결정한 대표 관성 데이터에 대응되는 운동자세를 분석하는 분석부;상기 분석한 운동자세를 기반으로 추출한 운동량 데이터와 사용자 체성분 데이터를 이용하여 운동 속성 벡터를 계산하는 처리부; 및상기 계산한 운동 속성 벡터를 기반으로 생성한 체성분 예측 모델을 이용하여 체성분 예측 정보를 제공하는 제공부;를 포함하는 체성분 예측 정보 제공 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 분석부는,푸리에 변환을 통해 상기 수집한 복수의 관성 데이터를 주파수 축으로 변환하고, 주파수 축으로 변환된 관성 데이터 중에서 진폭을 기준으로 미리 설정된 개수의 관성 데이터를 추출하여 대표 관성 데이터로 결정하는 체성분 예측 정보 제공 시스템
3 3
제1항에 있어서,상기 처리부는,운동자세 별로 운동자세 사전 데이터가 기 저장된 운동사전 데이터베이스로부터 상기 분석한 운동자세에 대응되는 운동자세 사전 데이터를 추출하고, 상기 추출한 운동자세 사전 데이터와 상기 운동량 데이터를 이용하여 운동 데이터를 생성하는 체성분 예측 정보 제공 시스템
4 4
제3항에 있어서,상기 처리부는,상기 운동 데이터와 사용자 체성분 데이터를 기반으로 생성된 운동 속성 벡터에 대해 정규화 및 시계열 처리 연산을 수행하는 체성분 예측 정보 제공 시스템
5 5
제1항에 있어서,상기 운동자세 분석 데이터베이스에는,샘플 관성 데이터에 대해 밀도 기반 클러스터링 기법을 적용하여 생성한 하나 이상의 클러스터가 운동자세 별로 미리 저장되며, 상기 하나 이상의 클러스터 각각에는 대표 값이 미리 설정된 체성분 예측 정보 제공 시스템
6 6
제5항에 있어서,상기 분석부는,상기 하나 이상의 클러스터 각각에 미리 설정된 대표 값과 상기 대표 관성 데이터 간의 거리를 기초로 운동자세를 분석하는 체성분 예측 정보 제공 시스템
7 7
관성 측정 센서로부터 수집한 복수의 관성 데이터 중에서 적어도 하나의 관성 데이터를 대표 관성 데이터로 결정하고, 운동자세 분석 데이터베이스를 이용하여 상기 결정한 대표 관성 데이터에 대응되는 운동자세를 분석하는 단계;상기 분석한 운동자세를 기반으로 추출한 운동량 데이터와 사용자 체성분 데이터를 이용하여 운동 속성 벡터를 계산하는 단계; 및상기 계산한 운동 속성 벡터를 기반으로 생성한 체성분 예측 모델을 이용하여 체성분 예측 정보를 제공하는 단계;를 포함하는 체성분 예측 정보 제공 시스템의 제어방법
8 8
제7항에 있어서,상기 분석하는 단계는,푸리에 변환을 통해 상기 수집한 복수의 관성 데이터를 주파수 축으로 변환하고, 주파수 축으로 변환된 관성 데이터 중에서 진폭을 기준으로 미리 설정된 개수의 관성 데이터를 추출하여 대표 관성 데이터로 결정하는 단계;를 포함하는 체성분 예측 정보 제공 시스템의 제어방법
9 9
제7항에 있어서,상기 계산하는 단계는,운동자세 별로 운동자세 사전 데이터가 기 저장된 운동사전 데이터베이스로부터 상기 분석한 운동자세에 대응되는 운동자세 사전 데이터를 추출하고, 상기 추출한 운동자세 사전 데이터와 상기 운동량 데이터를 이용하여 운동 데이터를 생성하는 단계;를 포함하는 체성분 예측 정보 제공 시스템의 제어방법
10 10
제9항에 있어서,상기 계산하는 단계는,상기 운동 데이터와 사용자 체성분 데이터를 기반으로 생성된 운동 속성 벡터에 대해 정규화 및 시계열 처리 연산을 수행하는 단계;를 더 포함하는 체성분 예측 정보 제공 시스템의 제어방법
11 11
제7항에 있어서,상기 운동자세 분석 데이터베이스에는,샘플 관성 데이터에 대해 밀도 기반 클러스터링 기법을 적용하여 생성한 하나 이상의 클러스터가 운동자세 별로 미리 저장되며, 상기 하나 이상의 클러스터 각각에는 대표 값이 미리 설정된 체성분 예측 정보 제공 시스템의 제어방법
12 12
제11항에 있어서,상기 분석하는 단계는,상기 하나 이상의 클러스터 각각에 미리 설정된 대표 값과 상기 대표 관성 데이터 간의 거리를 기초로 운동자세를 분석하는 단계;를 포함하는 체성분 예측 정보 제공 시스템의 제어방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.