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모바일 단말을 이용한 활동 인식 장치 및 인식 방법

  • 기술번호 : KST2015167161
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 발명에 따른 모바일 단말을 이용한 활동 인식 장치는 구비된 센서 장치를 이용하여 센서 데이터를 수집하는 데이터 습득부, 수집된 센서 데이터에 포함된 가속도 데이터에서 특징 데이터를 추출하는 특징 추출부, 수집된 센서 데이터에 포함된 주변광 데이터 및 근접 센서 데이터를 통해 모바일 단말의 소지 위치를 판별하는 중심 노드, 모바일 단말의 소지 위치 판별 결과에 따라 분류된 특징 데이터를 분석하여 사용자의 신체 활동의 종류에 따라 분류하는 활동 학습부 및 분류된 특징 데이터에 활동 라벨을 배치하는 인식부를 포함한다.
Int. CL G06F 3/01 (2006.01)
CPC G06F 3/01(2013.01)
출원번호/일자 1020130124837 (2013.10.18)
출원인 경희대학교 산학협력단, 숭실대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1500662-0000 (2015.03.03)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20150309) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.10.18)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구
2 숭실대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이승룡 대한민국 경기 성남시 분당구
2 무하마드 파힘 파키스탄 경기 용인시 기흥구
3 박영택 대한민국 서울 서초구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 신지 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 **, *층 ***호실(역삼동, 청원빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구
2 숭실대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구
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		 2013.10.18 수리 (Accepted) 1-1-2013-0943942-32
2 보정요구서
Request for Amendment		 2013.10.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2013-0132034-94
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2013.10.31 수리 (Accepted) 1-1-2013-0992460-75
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2014.06.05 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2014.07.09 수리 (Accepted) 9-1-2014-0053511-80
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2014.08.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0573672-67
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2014.10.20 수리 (Accepted) 1-1-2014-0999571-87
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.10.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-0999572-22
9 등록결정서
Decision to grant		 2015.02.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0122808-69
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.03.09 수리 (Accepted) 4-1-2015-5029677-09
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.08.04 수리 (Accepted) 4-1-2016-5110636-51
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.19 수리 (Accepted) 4-1-2019-5164254-26
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번호 청구항
1 1
모바일 단말에 구비된 센서 장치를 이용하여 센서 데이터를 수집하는 모바일 단말을 이용한 활동 인식 장치에 있어서,상기 구비된 센서 장치를 이용하여 센서 데이터를 수집하는 데이터 습득부;상기 수집된 센서 데이터에 포함된 가속도 데이터에서 특징 데이터를 추출하는 특징 추출부;상기 수집된 센서 데이터에 포함된 주변광 데이터 및 근접 센서 데이터를 통해 상기 모바일 단말의 소지 위치를 판별하는 중심 노드;상기 모바일 단말의 소지 위치 판별 결과에 따라 분류된 특징 데이터를 분석하여 사용자의 신체 활동의 종류에 따라 분류하는 활동 학습부; 및상기 분류된 특징 데이터에 활동 라벨을 배치하는 인식부;를 포함하며,상기 활동 학습부는,상기 모바일 단말의 소지 위치가 상기 사용자의 손인 것으로 판별된 특징 데이터를 분석하여 신체 활동의 종류에 따라 분류하는 제1 분류 모듈;상기 모바일 단말의 소지 위치가 상기 사용자의 주머니인 것으로 판별된 특징 데이터를 분석하여 신체 활동의 종류에 따라 분류하는 제2 분류 모듈; 및상기 모바일 단말의 소지 위치가 상기 사용자의 손 또는 상기 사용자의 주머니가 아닌 것으로 판별된 특징 데이터를 분석하여 신체 활동의 종류에 따라 분류하는 제3 분류 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 단말을 이용한 활동 인식 장치
2 2
삭제
3 3
제 1항에 있어서,상기 특징 데이터는,, 및에 의해 산출된상관 특징(Correlation Feature)이며, 상기 는 가속도 센서에 의해 수집된 i번째 가속도 데이터이며, 상기 n은 수집된 총 가속도 데이터의 개수이고, 상기 는 상기 Mean에 의해 계산된 제곱 평균이며, 상기 는 가속도 데이터의 분산인 것을 특징으로 하는 모바일 단말을 이용한 활동 인식 장치
4 4
제 1항에 있어서,상기 특징 데이터는
5 5
제 1항에 있어서,상기 수집된 센서 데이터는 가속도 데이터, 근접 센서 데이터 및 주변광 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 단말을 이용한 활동 인식 장치
6 6
모바일 단말에 구비된 센서 장치를 이용하여 센서 데이터를 수집하는 모바일 단말을 이용한 활동 인식 방법에 있어서,상기 구비된 센서 장치를 이용하여 센서 데이터를 수집하는 단계;상기 수집된 센서 데이터에 포함된 가속도 데이터에서 특징 데이터를 추출하는 단계;상기 수집된 센서 데이터에 포함된 주변광 데이터 및 근접 센서 데이터를 통해 상기 모바일 단말의 소지 위치를 판별하는 단계;상기 모바일 단말의 소지 위치 판별 결과에 따라 분류된 특징 데이터를 분석하여 사용자의 신체 활동의 종류에 따라 분류하는 단계; 및상기 분류된 특징 데이터에 활동 라벨을 배치하는 단계;를 포함하며,상기 모바일 단말의 소지 위치 판별 결과에 따라 분류된 특징 데이터를 분석하여 사용자의 신체 활동의 종류에 따라 분류하는 단계는,상기 모바일 단말의 소지 위치가 상기 사용자의 손인 것으로 판별된 특징 데이터를 분석하여 신체 활동의 종류에 따라 분류하는 단계;상기 모바일 단말의 소지 위치가 상기 사용자의 주머니인 것으로 판별된 특징 데이터를 분석하여 신체 활동의 종류에 따라 분류하는 단계; 및상기 모바일 단말의 소지 위치가 상기 사용자의 손 또는 상기 사용자의 주머니가 아닌 것으로 판별된 특징 데이터를 분석하여 신체 활동의 종류에 따라 분류하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 단말을 이용한 활동 인식 방법
7 7
삭제
8 8
제 6항에 있어서,상기 특징 데이터는,, 및에 의해 산출된상관 특징(Correlation Feature)이며, 상기 는 가속도 센서에 의해 수집된 i번째 가속도 데이터이며, 상기 n은 수집된 총 가속도 데이터의 개수이고, 상기 는 상기 Mean에 의해 계산된 제곱 평균이며, 상기 는 가속도 데이터의 분산인 것을 특징으로 하는 모바일 단말을 이용한 활동 인식 방법
9 9
제 6항에 있어서,상기 특징 데이터는
10 10
제 6항에 있어서,상기 수집된 센서 데이터는 가속도 데이터, 근접 센서 데이터 및 주변광 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 단말을 이용한 활동 인식 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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3 지식경제부 숭실대학교 산학협력단 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 모바일 플랫폼 기반 계획 및 학습 인지 모델 프레임워크 기술 개발