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사용자 집중도 분석장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2014060798
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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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 사용자 집중도 분석 장치 및 방법이 개시된다. 사용자 집중도 분석 장치는, 사용자에게 영상을 제공하는 표시부; 영상에 대한 사용자의 시선 정보를 취득하는 시선정보 취득부; 영상에 대한 사용자의 뇌신경정보를 취득하는 뇌신경정보 취득부; 및 취득된 시선 정보와 뇌신경정보를 이용하여 사용자가 집중 상태인지 또는 비 집중 상태인지를 판단하는 판단부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL A61B 5/048 (2006.01) A61B 5/0476 (2006.01) A61B 5/0482 (2006.01) A61B 5/0484 (2006.01)
CPC A61B 5/04842(2013.01) A61B 5/04842(2013.01) A61B 5/04842(2013.01) A61B 5/04842(2013.01) A61B 5/04842(2013.01) A61B 5/04842(2013.01)
출원번호/일자 1020110042614 (2011.05.04)
출원인 경북대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1247748-0000 (2013.03.20)
공개번호/일자 10-2012-0124772 (2012.11.14) 문서열기
공고번호/일자 (20130326) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.05.04)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경북대학교 산학협력단 대한민국 대구광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이민호 대한민국 대구광역시 수성구
2 장영민 대한민국 경상북도 경주시
3 권민구 대한민국 대구광역시 달서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이현수 대한민국 서울특별시 마포구 백범로 ***(신공덕동) 메트로디오빌빌딩 ****호(이현수상표특허법률사무소)
2 정홍식 대한민국 서울시 서초구 강남대로 *** 신덕빌딩 *층(나우특허법률사무소)
3 김태헌 대한민국 서울시 서초구 강남대로 *** 신덕빌딩 *층(나우특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 경북대학교 산학협력단 대구광역시 북구
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		 2011.05.04 수리 (Accepted) 1-1-2011-0334735-01
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2012.05.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2012.06.21 수리 (Accepted) 9-1-2012-0048159-13
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.08.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0479668-21
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.10.22 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-0860152-76
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2012.10.22 수리 (Accepted) 1-1-2012-0860151-20
7 등록결정서
Decision to grant		 2013.02.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0127287-63
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.03.26 수리 (Accepted) 4-1-2018-5051994-32
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.23 수리 (Accepted) 4-1-2020-5136893-04
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
사용자에게 영상을 제공하는 표시부; 상기 영상에 대한 상기 사용자의 시선 정보를 취득하는 시선정보 취득부; 상기 영상에 대한 사용자의 뇌신경정보를 취득하는 뇌신경정보 취득부; 및 상기 취득된 시선 정보와 뇌신경정보를 이용하여 상기 사용자가 집중상태인지 또는 비 집중상태인지를 판단하는 판단부를 포함하며,상기 뇌신경정보 취득부는,상기 사용자의 두피에 부착되고 상기 뇌신경정보를 측정하는 두피레벨 전극; 및상기 측정된 뇌신경정보에서 주파수 특징 패턴을 추출하는 주파수 특징 패턴 추출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 집중도 분석장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 시선정보 취득부는, 상기 영상에 대한 상기 사용자의 시선 특징을 검출하는 시선 특징 검출부; 및 상기 추출된 시선 특징에서 시선 패턴을 추출하는 시선 패턴 추출부를 포함하며,상기 시선 특징은 상기 영상의 관심 영역별 동공크기, 관심 영역별 눈 깜박임, 관심 영역별 응시시간, 및 관심 영역별 응시횟수 중에서 적어도 하나를 포함하며,상기 시선 패턴은 상기 사용자의 시선이 처음 고정되는 시간, 시선이 상기 영상의 특정 관심영역에 맺히는 응시 점, 시선의 특정 관심영역 응시시 동공 크기, 시선의 특정 관심영역 응시시 눈의 깜빡임 횟수, 특정 관심영역에서의 시선이 머무는 시간, 특정 관심영역에 시선이 머무는 횟수, 특정 관심영역 안에서 시선이 머무는 총 시간, 특정 관심영역에 다시 시선이 머무는 횟수, 특정 관심영역 안에서 첫 번째로 시선이 머무르기 전까지 시선이 정지한 횟수, 및 특정 관심영역에 대한 사용자들의 시선 고정 빈도 중에서 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 집중도 분석장치
3 3
삭제
4 4
삭제
5 5
삭제
6 6
제1항에 있어서, 상기 주파수 특징 패턴은 각각의 해당 주파수가 일정비율 이상 포함되어 나타나는 델타파 패턴, 세타파 패턴, 알파파 패턴, 베타파 패턴 및 감마파 패턴 중에서 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 집중도 분석장치
7 7
제1항에 있어서, 상기 뇌신경정보 취득부는 측정된 뇌신경정보를 필터링하여 노이즈를 제거하여 순수 뇌신경정보를 추출하는 노이즈 제거부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 집중도 분석장치
8 8
제2항에 있어서, 상기 판단부는 상기 추출된 시선 패턴 정보 및 주파수 특징 패턴 정보를 RAN-LTM 학습기를 통해 분석하여 상기 사용자가 상기 집중 상태인지 또는 상기 비 집중 상태인지를 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자 집중도 분석장치
9 9
제8항에 있어서, 상기 RAN-LTM 학습기는 시선의 상기 영상의 특정 관심영역 응시시 동공 크기, 시선의 특정 관심영역 응시시 눈의 깜빡임 횟수, 시선의 특정 관심영역에 시선이 머무는 시간, 특정 관심영역에 시선이 머무는 횟수, 및 특정 관심영역의 자극에 대한 뇌파의 주파수 특징 패턴 중에서 적어도 하나에 따른 사용자의 집중 상태 또는 비 집중 상태를 뉴럴 네트워크 알고리즘을 이용하여 학습한 뉴럴 네트워크를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 집중도 분석 장치
10 10
사용자에게 영상을 제공하는 단계; 상기 영상에 대한 상기 사용자의 시선 정보를 취득하는 단계; 상기 영상에 대한 상기 사용자의 뇌신경정보를 취득하는 단계; 및 상기 취득된 시선 정보와 뇌신경정보를 이용하여 상기 사용자가 집중 상태인지 또는 비 집중 상태인지를 판단하는 단계를 포함하며,상기 뇌신경정보를 취득하는 단계는, 상기 뇌신경정보를 측정하는 단계; 및 상기 측정된 뇌신경정보에서 주파수 특징 패턴을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 집중도 분석방법
11 11
제10항에 있어서, 상기 시선 정보를 취득하는 단계는,상기 영상에 대한 상기 사용자의 시선 특징을 검출하는 단계; 및 상기 추출된 시선 특징에서 시선 패턴을 추출하는 단계를 포함하며,상기 시선 특징은 상기 영상의 관심 영역별 동공크기, 관심 영역별 눈 깜박임, 관심 영역별 응시시간, 및 관심 영역별 응시횟수 중에서 적어도 하나를 포함하며,상기 시선 패턴은 상기 사용자의 시선이 처음 고정되는 시간, 시선이 상기 영상의 특정 관심영역에 맺히는 응시 점, 시선의 특정 관심영역 응시시 동공 크기, 시선의 특정 관심영역 응시시 눈의 깜빡임 횟수, 특정 관심영역에서의 시선이 머무는 시간, 특정 관심영역에 시선이 머무는 횟수, 특정 관심영역 안에서 시선이 머무는 총 시간, 특정 관심영역에 다시 시선이 머무는 횟수, 특정 관심영역 안에서 첫 번째로 시선이 머무르기 전까지 시선이 정지한 횟수, 및 특정 관심영역에 대한 사용자들의 시선 고정 빈도 중에서 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 집중도 분석방법
12 12
삭제
13 13
제11항에 있어서, 상기 판단하는 단계는, 상기 추출된 시선 패턴 정보와 주파수 특징 패턴 정보를 RAN-LTM 학습기를 통해 분석하여 상기 사용자가 집중 상태인 지 또는 비 집중 상태인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자 집중도 분석방법
14 14
제13항에 있어서, 상기 RAN-LTM 학습기는 시선의 상기 영상의 특정 관심영역 응시시 동공 크기, 시선의 특정 관심영역 응시시 눈의 깜빡임 횟수, 특정 관심영역에 시선이 머무는 시간, 특정 관심영역에 시선이 머무는 횟수, 및 특정 관심영역의 자극에 대한 뇌파의 주파수 특징 패턴 중에서 적어도 하나에 따른 사용자의 집중 상태 또는 비 집중 상태를 뉴럴 네트워크 알고리즘을 이용하여 학습한 것을 특징으로 하는 사용자 집중도 분석방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 한국과학재단 경북대학교 원천기술개발 사업 - 뇌 과학 원천기술개발 사업 뇌기능정보 이해 기반 사용자 시선특성 분석 및 선택적 주의집중 모델을 통한 의도파악
2 한국과학재단 경북대학교 원천기술개발 사업 - 미래기반기술개발사업 다중감각추론 일반 모델 및 인지 향상 기술 개발