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일상생활 행위 인식을 위한 주체자의 행위 분류 보정 장치및 방법, 이를 이용한 일상생활 행위 인식 시스템

  • 기술번호 : KST2015083180
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 본 발명은 센서들을 이용하여 일상생활 행위를 인식하기 위해 요구되는 주체자의 행위 분류를 보정 하는 장치 및 방법, 이를 이용한 일상생활 행위 인식 시스템에 관한 것으로, 주체자의 행위에 대한 분류를 주체자의 행위와 이와 연관된 사물에 설치된 센서의 활성화 정보 및 적합한 연속 행위 패턴을 이용하여 보정 함으로써 일상생활 행위를 분석하는데 기본 정보가 되는 주체자의 행위 분류의 정확도를 높일 수 있는 효과가 있다. 일상생활 행위, 행위 분류, 행위 분류 보정
Int. CL G06Q 50/22 (2006.01)
CPC A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/7264(2013.01)
출원번호/일자 1020070096510 (2007.09.21)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-0934225-0000 (2009.12.18)
공개번호/일자 10-2009-0030868 (2009.03.25) 문서열기
공고번호/일자 (20091229) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2007.09.21)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 방선리 대한민국 대전 유성구
2 김민호 대한민국 대전 유성구
3 박수준 대한민국 서울 강남구
4 박선희 대한민국 대전 서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인씨엔에스 대한민국 서울 강남구 언주로 **길 **, 대림아크로텔 *층(도곡동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 오에스랩 경상남도 창원시 마산합포구
2 전성애 경기도 용인시 기흥구
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		 2007.09.21 수리 (Accepted) 1-1-2007-0687732-15
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2008.10.07 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2008.11.11 수리 (Accepted) 9-1-2008-0071836-27
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2009.05.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0227960-78
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2009.07.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2009-0461847-03
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)		 2009.07.28 수리 (Accepted) 1-1-2009-0461849-94
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.08.04 수리 (Accepted) 4-1-2009-5150899-36
8 등록결정서
Decision to grant		 2009.11.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0485654-96
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
주체자의 몸에 부착된 센서에서 측정된 주체자의 행위 데이터를 분류한 행위 분류값과, 사물에 설치된 하나 이상의 센서에서 측정된 상기 주체자의 행위 데이터와 연관된 사물의 반응 데이터를 수신하여 저장하는 입력버퍼; 상기 입력버퍼에 저장된 행위 분류값을 특정 구간 추출하고, 상기 특정 구간 내 행위 분류값에 대해 행위를 수행하는데 필요한 최소 시간보다 짧은 단시간 동안 일어난 순간 튀는 행위 데이터를 추출하여 상기 순간 튀는 행위 데이터의 전, 후 행위 분류값과 일치하도록 보정 하는 제1 보정 모듈; 및 상기 특정 구간 내 상기 순간 튀는 행위 데이터가 없으면, 상기 주체자의 행위 데이터와 연관된 사물에 설치된 하나 이상의 센서의 활성화 여부에 따라 상기 특정 구간 내 행위 분류값의 연속 행위 패턴에 대한 부적합 패턴을 추출하여 상기 연속 행위 패턴에 적합하도록 보정 하는 제2 보정 모듈 을 포함하는 것을 특징으로 하는 일상생활행위 인식을 위한 주체자의 행위 분류 보정 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 사물 반응 데이터와 행위 분류값은 각각 사물의 반응 및 행위가 발생된 시간 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 일상생활행위 인식을 위한 주체자의 행위 분류 보정 장치
3 3
상기 제1 보정 모듈은, 상기 입력버퍼로부터 특정 구간 추출한 시간적으로 연속된 3개의 행위 분류값을 수신받아 트리플 데이터를 구성하고, 상기 트리플 데이터에 단시간 동안 일어나는 행위 데이터가 있는 경우, 상기 단시간 동안 일어나는 행위 데이터를 바로 이전 행위 분류값과 비교하여 일치하지 않으면, 순간 튀는 행위 데이터로 판단하고, 상기 판단된 순간 튀는 행위 데이터를 동일한 행위로 분류된 전, 후 행위 분류값으로 보정 하는 것을 특징으로 하는 일상생활행위 인식을 위한 주체자의 행위 분류 보정 장치
4 4
제3항에 있어서, 상기 제2 보정 모듈은, 상기 트리플 데이터에 순간 튀는 행위 데이터가 없는 경우, 상기 트리플 데이터에 대한 연속 행위 패턴의 부적합 패턴 유무를 판단하고, 부적합 패턴이 있으면, 상기 트리플 데이터에 대해 선정한 기준행위와, 상기 기준행위와 연관된 사물에 설치된 하나 이상의 센서의 활성화 여부에 따라 상기 부적합 패턴을 보정 하는 것을 특징으로 하는 일상생활행위 인식을 위한 주체자의 행위 분류 보정 장치
5 5
제4항에 있어서, 상기 제2 보정 모듈은 상기 기준행위와 연관된 사물에 설치된 하나 이상의 센서가 상기 기준행위와 연속되는 다음 행위 분류값까지 활성화되어 있으면, 상기 다음 행위 분류값을 상기 기준행위로 보정 하는 것을 특징으로 하는 일상생활행위 인식을 위한 주체자의 행위 분류 보정 장치
6 6
제5항에 있어서, 상기 제2 보정 모듈은, 상기 기준행위와 연관된 사물에 설치된 하나 이상의 센서가 상기 기준행위와 연속되는 다음 행위 분류값까지 활성화되어 있지 않으면, 적합한 연속 행위 패턴과 상기 트리플 데이터를 매칭하여 부적합 패턴을 보정 하는 것을 특징으로 하는 일상생활행위 인식을 위한 주체자의 행위 분류 보정 장치
7 7
제4항에 있어서, 상기 제2 보정 모듈은, 상기 기준행위를 주체자의 행위가 일어나는 시간 동안 상기 주체자의 행위와 연관된 사물에 설치된 하나 이상의 센서의 활성화가 함께 일어나는 행위를 우선적으로 선정하고, 그렇지 않을 경우, 상기 트리플 데이터의 행위 분류값 중 행위 분류값이 가장 높은 행위 및 일정 시간 동안 수행된 행위 중 하나로 선정하는 것을 특징으로 하는 일상생활행위 인식을 위한 주체자의 행위 분류 보정 장치
8 8
주체자의 몸에 부착된 센서로부터 수신되는 주체자의 행위 데이터를 분류하여 행위 분류값을 생성하는 행위 분류 모듈; 상기 행위 분류값과, 사물에 설치된 하나 이상의 센서로부터 측정된 주체자의 행위 데이터와 연관된 사물의 반응 데이터를 입력받아 저장하고, 상기 행위 분류값 중에서 순간 튀는 행위 데이터 및 연속 행위 패턴의 부적합 패턴을 추출하여 보정 하는 행위 분류 보정 모듈; 및 보정된 행위 분류값을 갖는 연속 행위 패턴을 분석하여 주체자의 일상생활 행위를 인식하는 일상생활 인식 모듈; 을 포함하는 행위 분류 보정을 통한 일상생활 행위 인식 시스템
9 9
제8항에 있어서, 상기 행위 분류 모듈은, 상기 주체자의 행위를 '앉다(sit)', '걷다(walk)', '뛰다(run)', '일어서다(stand)', '눕다(lie)', '넘어지다(fall)' 중 하나를 포함하는 동작(motion)과, '앉아있다(sitting)', '서있다(standing)', '누워있다(lying)' 중 하나를 포함하는 상기 동작의 진행상태를 나타내는 자세(posture)와, '그 밖의 행동(unknown)'으로 분류하는 것을 특징으로 하는 행위 분류 보정을 통한 일상생활 행위 인식 시스템
10 10
제9항에 있어서, 상기 행위 분류 보정 모듈은, 상기 사물 반응 데이터와, 상기 행위 분류값을 수신하여 저장하는 입력버퍼; 상기 입력버퍼에 저장된 행위 분류값을 특정 구간 추출하고, 상기 특정 구간 내 행위 분류값 중 행위를 수행하는데 필요한 최소 시간보다 짧은 단시간 동안 일어난 순간 튀는 행위 데이터를 추출하여 상기 순간 튀는 행위 데이터의 전, 후 행위 분류값과 일치하도록 보정 하는 제1 보정 모듈; 및 상기 특정 구간 내 상기 순간 튀는 행위 데이터가 없으면, 상기 주체자의 행위 데이터와 연관된 사물에 설치된 하나 이상의 센서의 활성화 여부에 따라 연속 행위 패턴에 대한 부적합 패턴을 추출하여 상기 연속 행위 패턴에 적합하도록 보정 하는 제2 보정 모듈 을 포함하는 것을 특징으로 하는 행위 분류 보정을 통한 일상생활 행위 인식 시스템
11 11
제10항에 있어서, 상기 제1 보정 모듈은, 상기 입력버퍼로부터 특정 구간 추출한 시간적으로 연속된 3개의 행위 분류값을 트리플 데이터로 구성하고, 상기 트리플 데이터에 단시간 동안 일어나는 행위 데이터가 있는 경우, 상기 단시간 동안 일어나는 행위 데이터를 바로 이전 행위 분류값과 비교하여 일치하지 않으면, 상기 순간 튀는 행위 데이터로 판단하고, 상기 순간 튀는 행위 데이터를 동일한 행위로 분류된 전, 후 행위 분류값으로 보정 하는 것을 특징으로 하는 행위 분류 보정을 통한 일상생활 행위 인식 시스템
12 12
제11항에 있어서, 상기 제2 보정 모듈은, 상기 트리플 데이터에 순간 튀는 행위 데이터가 없는 경우, 상기 트리플 데이터에 대한 연속 행위 패턴의 부적합 패턴 유무를 판단하고, 부적합 패턴이 있으면, 상기 특정 구간 내 트리플 데이터에 대해 선정한 기준행위와, 상기 기준행위와 연관된 사물에 설치된 하나 이상의 센서의 활성화 여부에 따라 상기 부적합 패턴을 보정 하는 것을 특징으로 하는 행위 분류 보정을 통한 일상생활 행위 인식 시스템
13 13
제12항에 있어서, 상기 제2 보정 모듈은, 상기 기준행위를 주체자의 행위가 일어나는 시간 동안 상기 주체자의 행위와 연관된 사물의 반응을 측정하는 센서의 활성화가 함께 일어나는 행위로 우선적으로 선정하고, 그렇지 않으면, 상기 트리플 데이터의 행위 분류 데이터 중 행위 분류값이 가장 높은 행위 및 일정 시간 동안 수행된 행위 중 하나로 선정하는 것을 특징으로 하는 행위 분류 보정을 통한 일상생활 행위 인식 시스템
14 14
주체자의 몸에 부착된 센서로부터 측정된 행위 데이터를 분류한 행위 분류값과, 사물에 설치된 하나 이상의 센서로부터 측정된 사물의 반응 데이터를 수신하여 저장하는 단계; 상기 저장된 주체자의 행위 분류값을 특정 구간만큼 추출하여 상기 특정 구간 내 순간 튀는 행위 데이터가 있는지 판단하고, 상기 순간 튀는 행위 데이터가 있으면 보정을 수행하는 단계; 및 상기 순간 튀는 행위 데이터가 없으면, 상기 특정 구간 내 행위 분류 데이터에 대한 연속 행위 패턴의 적합 여부를 판단하여 부적합 패턴이 있으면, 주체자의 행위와 연관된 사물에 설치된 하나 이상의 센서의 활성화 여부에 따라 상기 부적합 패턴의 보정을 수행하는 단계; 를 포함하는 일상생활행위 인식을 위한 주체자의 행위 분류 보정 방법
15 15
제14항에 있어서, 상기 순간 튀는 행위 데이터의 보정을 수행하는 단계는, 상기 특정 구간 내 연속 3개의 행위 분류 데이터를 트리플 데이터로 구성하는 단계; 상기 트리플 데이터에 포함된 행위를 수행하는데 필요한 최소 시간보다 짧은 단시간 동안 일어난 행위 데이터가 바로 이전의 행위 분류값과 일치하는지를 비교하여 일치하지 않으면, 상기 단시간 동안 일어난 행위 데이터를 순간 튀는 행위 데이터로 판단하는 단계; 및 상기 순간 튀는 행위 데이터의 전, 후 행위 분류값이 동일하면, 상기 순간 튀는 행위 데이터를 상기 전, 후 행위 분류값으로 보정 하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 일상생활행위 인식을 위한 주체자의 행위 분류 보정 방법
16 16
제15항에 있어서, 상기 단시간 동안 일어난 행위 데이터가 바로 이전의 행위 분류값과 일치하거나, 상기 순간 튀는 행위 데이터의 전, 후 행위 분류값이 동일하지 않으면, 연속 행위 패턴의 적합 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 일상생활행위 인식을 위한 주체자의 행위 분류 보정 방법
17 17
제14항에 있어서, 상기 부적합 패턴의 보정을 수행하는 단계는, 상기 순간 튀는 행위 데이터가 없으면, 상기 트리플 데이터에서 연속 행위 패턴의 부적합 패턴을 찾는 단계; 상기 트리플 데이터에 대한 기준행위를 선정하는 단계; 및 상기 선정된 기준행위와 연관된 사물에 설치된 하나 이상의 센서가 활성화되는 시간이 부적합 패턴이 일어나는 시간과 일치하면 상기 기준행위로 부적합 패턴을 보정 하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 일상생활행위 인식을 위한 주체자의 행위 분류 보정 방법
18 18
제17항에 있어서, 상기 기준행위와 연관된 사물의 반응을 측정하는 센서가 활성화되는 시간이 다음 연속 행위가 일어나는 시간과 일치하지 않으면, 상기 트리플 데이터와 적합한 연속 행위 패턴의 매칭을 통해 상기 부적합 패턴을 보정 하는 단계 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 일상생활행위 인식을 위한 주체자의 행위 분류 보정 방법
19 19
제17항에 있어서, 상기 기준행위의 선정은, 주체자의 행위 데이터가 일어나는 시간 동안 연관된 사물 반응 데이터의 활성화가 함께 일어나는 행위, 트리플 데이터 중 행위 분류값이 가장 높은 행위 및 행위 분류값이 전달되지 않는 경우는 일정 시간 동안 수행된 행위 중 하나로 선정되는 것을 특징으로 하는 일상생활행위 인식을 위한 주체자의 행위 분류 보정 방법
20 20
제18항에 있어서, 상기 적합한 연속 행위 패턴은, '눕다'-'누워있다', 누워있다'-['앉다' 또는 '일어서다'], '앉다'-'앉아있다', '앉아있다'-['일어서다' 또는 '눕다'], '일어서다'-'서있다', '서있다'-['앉다' 또는 '눕다' 또는 '걷다' 또는 '뛰다' 또는 '넘어지다'], '넘어지다'-['앉다' 또는 '서다'], '걷다'-['서다' 또는 '뛰다'], '뛰다'-['걷다' 또는 '서다' 또는 '넘어지다'] 중 적어도 하나 이상으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 일상생활행위 인식을 위한 주체자의 행위 분류 보정 방법
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