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패턴 인식을 위한 제스처를 선별하는 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2015117930
  • 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 패턴 인식을 위한 제스처를 선별하는 방법 및 장치가 개시된다. 복수의 제스처들에 대해 측정된 사용자의 근전도 신호들의 특성(feature)을 추출하고, 추출된 근전도 신호들의 특성을 클러스터링(clustering)한 결과에 기초하여 복수의 제스처들 중 패턴 인식을 위한 제스처(gesture)를 선별하는 제스처를 선별하는 방법을 제공할 수 있다.
Int. CL G06K 9/00 (2006.01.01) G06K 9/62 (2006.01.01)
CPC G06K 9/00355(2013.01) G06K 9/00355(2013.01)
출원번호/일자 1020140057076 (2014.05.13)
출원인 삼성전자주식회사, 한국과학기술원
등록번호/일자 10-2173255-0000 (2020.10.28)
공개번호/일자 10-2015-0114868 (2015.10.13) 문서열기
공고번호/일자 (20201103) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020140039437   |   2014.04.02
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.05.07)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 삼성전자주식회사 대한민국 경기도 수원시 영통구
2 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최창목 대한민국 서울특별시 강남구
2 김상준 대한민국 경기도 화성
3 김정 대한민국 대전광역시 유성구
4 나영진 대한민국 서울특별시 관악구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 삼성전자주식회사 경기도 수원시 영통구
2 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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
2014.05.13 수리 (Accepted) 1-1-2014-0447556-55
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157993-01
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5158129-58
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157968-69
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
6 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2019.05.07 수리 (Accepted) 1-1-2019-0460512-91
7 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.09.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
8 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.10.11 수리 (Accepted) 9-1-2019-0046585-66
9 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.04.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0284113-63
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
12 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.06.22 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0640687-52
13 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.06.22 수리 (Accepted) 1-1-2020-0640686-17
14 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal
2020.08.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0568009-06
15 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.09.02 수리 (Accepted) 1-1-2020-0929882-04
16 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.09.02 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2020-0929883-49
17 등록결정서
Decision to grant
2020.09.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0652396-43
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
사용자의 신체 일부를 이용하여 취할 수 있는 복수의 제스처들 각각에 대해 복수의 트라이얼 횟수 별로 반복하여 측정된 사용자의 근전도 신호들의 특성(feature)을 추출하는 단계;상기 근전도 신호들의 특성을 기초로, 상기 복수의 트라이얼 횟수 별로 상기 특성이 유사한 근전도 신호들을 K 개의 클러스터들로 클러스터링(clustering)하는 단계; 및상기 클러스터링 결과에 따라 상기 복수의 트라이얼 횟수 별 클러스터들 각각에 포함된 상기 복수의 제스처들 중 패턴 인식을 위한 제스처(gesture)를 선별하는 단계를 포함하고, 상기 패턴 인식을 위한 제스처를 선별하는 단계는,상기 클러스터링 된 K 개의 클러스터들에 포함된 각각의 제스처들 중 상기 복수의 트라이얼 횟수 별 클러스터들 각각에 포함된 동일한 제스처의 개수가 미리 설정된 임계치 미만인 제스처를 제거한 결과를 이용하여 상기 패턴 인식을 위한 제스처를 선별하는 단계를 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 클러스터링하는 단계는,K- 평균 클러스터링(K-means clustering) 방법을 이용하여 상기 근전도 신호들 중 상기 특성이 유사한 근전도 신호들을 K 개의 클러스터들로 클러스터링하는 단계를 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
3 3
삭제
4 4
제1항에 있어서, 상기 패턴 인식을 위한 제스처를 선별하는 단계는,상기 클러스터링 된 K 개의 클러스터들 중 상기 복수의 트라이얼 횟수 별 클러스터들 각각에 유사한 클러스터들의 집합을 결정하는 단계; 상기 유사한 클러스터들의 집합에 포함된 유사한 클러스터들 중 하나 이상의 다수 클러스터(majority cluster)를 선정하는 단계; 및 상기 선정된 다수 클러스터에서 상기 패턴 인식을 위한 제스처를 선별하는 단계를 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
5 5
제4항에 있어서, 상기 유사한 클러스터들의 집합을 결정하는 단계는,상기 클러스터링 된 K 개의 클러스터들에 포함된 제스처들 중 상기 복수의 트라이얼 횟수 별 클러스터들 각각에 공통으로 포함된 동일한 제스처의 개수가 미리 설정된 제1 임계치 배를 초과하는 클러스터들을 상기 유사한 클러스터들의 집합으로 결정하는 단계를 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 유사한 클러스터들을 결정하는 단계는,상기 유사한 클러스터들에 대한 정보를 저장하는 단계를 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
7 7
제4항에 있어서, 상기 다수 클러스터를 선정하는 단계는,상기 유사한 클러스터들의 집합에 포함된 상기 유사한 클러스터들 중 서로 중복되는 동일한 클러스터의 개수가 미리 설정된 제2 임계치 미만인 클러스터를 상기 유사한 클러스터들의 집합에서 제거하는 단계; 및 상기 제거 결과를 이용하여 상기 다수 클러스터를 선정하는 단계를 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
8 8
제4항에 있어서, 상기 패턴 인식을 위한 제스처를 선별하는 단계는,상기 다수 클러스터에 포함된 각각의 제스처들 중 서로 다른 클러스터에 중복되어 포함된 동일한 제스처의 개수가 미리 설정된 제3 임계치 미만인 제스처를 제거하는 단계; 및상기 제거 결과를 이용하여 상기 패턴 인식을 위한 제스처를 선별하는 단계를 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
9 9
제8항에 있어서, 상기 제거 결과를 이용하여 상기 패턴 인식을 위한 제스처를 선별하는 단계는 상기 다수 클러스터에 포함된 클러스터들 각각에서 최종적으로 선별된 상기 패턴 인식을 위한 제스처들을 이용하여 유사한 제스처 그룹을 생성하는 단계를 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
10 10
제1항에 있어서, 상기 선별된 패턴 인식을 위한 제스처의 개수 및 상기 선별된 패턴 인식을 위한 제스처의 동작 형태를 상기 사용자에게 알려주는 단계를 더 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
11 11
제1항에 있어서, 상기 사용자로부터 상기 패턴 인식을 위한 명령어 개수를 입력받는 단계;상기 선별된 패턴 인식을 위한 제스처를 상기 입력된 명령어 개수에 대응하여 매칭시키는 단계; 및상기 매칭된 결과를 상기 사용자에게 알려주는 단계를 더 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
12 12
제1항에 있어서,상기 미리 선별된 복수의 제스처들에 대해 측정된 사용자의 근전도 신호들을 수신하는 단계를 더 포함하는, 제스처를 선별하는 방법
13 13
제1항 내지 제2항, 및 제4항 내지 제12항 중에서 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
14 14
사용자의 신체 일부를 이용하여 취할 수 있는 복수의 제스처들 각각에 대해 복수의 트라이얼 횟수 별로 반복하여 사용자의 근전도 신호들을 측정하는 감지부; 상기 근전도 신호들의 특성(feature)에 따라 기초로, 상기 복수의 트라이얼 횟수 별로 상기 특성이 유사한 근전도 신호들을 K 개의 클러스터들로 클러스터링(clustering)한 결과에 기초하여 상기 복수의 트라이얼 횟수 별 클러스터들 각각에 포함된 상기 복수의 제스처들 중 패턴 인식을 위한 제스처(gesture)를 선별하는 프로세서; 및 상기 패턴 인식을 위한 제스처에 대한 정보를 전송하는 네트워크 모듈을 포함하고, 상기 프로세서는,상기 클러스터링 된 K 개의 클러스터들에 포함된 각각의 제스처들 중 상기 복수의 트라이얼 횟수 별 클러스터들 각각에 포함된 동일한 제스처의 개수가 미리 설정된 임계치 미만인 제스처를 제거한 결과를 이용하여 상기 패턴 인식을 위한 제스처를 선별하는, 제스처를 선별하는 장치
15 15
제14항에 있어서, 상기 프로세서는,K- 평균 클러스터링(K-means clustering) 방법을 이용하여 상기 근전도 신호들 중 상기 특성이 유사한 근전도 신호들을 K 개의 클러스터들로 클러스터링하는, 제스처를 선별하는 장치
16 16
삭제
17 17
제14항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 클러스터링 된 K 개의 클러스터들 중 상기 복수의 트라이얼 횟수 별 클러스터들 각각에 유사한 클러스터들의 집합을 결정하고, 상기 유사한 클러스터들의 집합에 포함된 유사한 클러스터들 중 하나 이상의 다수 클러스터(majority cluster)를 선정하며, 상기 선정된 다수 클러스터에서 상기 패턴 인식을 위한 제스처(gesture)를 선별하는, 제스처를 선별하는 장치
18 18
제17항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 클러스터링 된 K 개의 클러스터들에 포함된 제스처들 중 상기 복수의 트라이얼 횟수 별 클러스터들 각각에 공통으로 포함된 동일한 제스처의 개수가 미리 설정된 제1 임계치 배를 초과하는 클러스터들을 상기 유사한 클러스터들의 집합으로 결정하고, 상기 유사한 클러스터들의 집합에 포함된 상기 유사한 클러스터들 중 서로 중복되는 동일한 클러스터의 개수가 미리 설정된 제2 임계치 미만인 클러스터를 상기 유사한 클러스터들의 집합에서 제거하며, 상기 제거 결과를 이용하여 상기 다수 클러스터를 선정하는, 제스처를 선별하는 장치
19 19
제14항에 있어서,상기 측정된 사용자의 근전도 신호들의 특성을 저장하는 메모리를 더 포함하는, 제스처를 선별하는 장치
20 20
제14항에 있어서, 상기 네트워크 모듈은, 상기 선별된 패턴 인식을 위한 제스처의 개수 및 상기 선별된 패턴 인식을 위한 제스처의 동작 형태를 상기 사용자에게 알려주는, 제스처를 선별하는 장치
21 21
제14항에 있어서, 상기 사용자로부터 상기 패턴 인식을 위한 명령어 개수를 입력받는 입력부를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 선별된 패턴 인식을 위한 제스처를 상기 입력된 명령어 개수에 대응하여 매칭시키는, 제스처를 선별하는 장치
22 22
제14항에 있어서,상기 네트워크 모듈은 상기 미리 선별된 복수의 제스처들에 대해 측정된 사용자의 근전도 신호들을 수신하는, 제스처를 선별하는 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.