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인간 의사결정 전략 및 이에 기반한 행동 패턴 추정 BCI 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2020002226
  • 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 인간 의사결정 전략 및 이에 기반한 행동 패턴 추정 BCI 시스템 및 그 방법이 제시된다. 일 실시예에 따른 인간 의사결정 전략 및 이에 기반한 행동 패턴 추정 BCI 방법은, 인간 행동을 의사결정 신경과학 연구로부터 도출되는 계산 모델(computational model)을 이용하여 행동에 대한 의사결정에 내재된 행동전략에 대한 인지 상태를 추정하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있으며, 추정된 상기 행동전략을 뇌 신호의 특징과 결합하여 의사결정에 대한 인지 상태를 추정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 5/04 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020180103732 (2018.08.31)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0027099 (2020.03.12) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.08.31)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이상완 대전광역시 유성구
2 김동재 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.08.31 수리 (Accepted) 1-1-2018-0868241-35
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.11.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 심사처리보류(연기)보고서
Report of Deferment (Postponement) of Processing of Examination		 2020.01.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0001123-84
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.01.08 수리 (Accepted) 9-1-2020-0000748-69
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.01.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0026333-16
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)		 2020.03.10 수리 (Accepted) 1-1-2020-0251649-14
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.03.10 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0251650-50
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
11 등록결정서
Decision to grant		 2020.06.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0427749-45
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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BCI 시스템의 행동전략 예측부는 인간 행동을 의사결정 신경과학 연구로부터 도출되는 계산 모델(computational model)을 이용하여 행동에 대한 의사결정에 내재된 행동전략에 대한 인지 상태를 추정하는 단계; 및 상기 BCI 시스템의 의사결정 예측부는 추정된 상기 행동전략을 뇌 신호의 특징과 결합하여 의사결정에 대한 인지 상태를 추정하는 단계를 포함하고, 상기 계산 모델은, 인지 상태의 EEG(Electroencephalogram) 데이터를 분류하는 라벨링 모델로, 상기 인지 상태에 대한 수치 값인 출력 라벨(output label)을 제공하며, 강화학습을 통해 미래의 보상에 대한 기대치를 최대화하는 상기 행동전략을 찾기 위해 행동전략으로부터 샘플링되는 상황 또는 행동에 대한 가치값을 미래에 받을 보상의 총합에 대한 기대치로 표현하고, 상기 행동전략을 뇌 신호의 특징과 결합하여 의사결정에 대한 인지 상태를 추정하는 단계는, 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 이용하여 각　의사결정 전략을 분류함에 따라 의사결정에 대한 인지 상태를 추정하고, 클래스 활성맵(Class Activation Map, CAM)으로 각　의사결정 전략과 연관되어 있는 뇌 신호의 특징을 시각화 하여, 의사결정에 대한 인지 상태를 추정하는 것을 특징으로 하는, BCI 방법
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제1항에 있어서, 상기 계산 모델을 이용하여 행동에 대한 의사결정에 내재된 행동전략에 대한 인지 상태를 추정하는 단계는, 사용자의 상기 행동전략을 뇌파(electroencephalography, brain-wave) 또는 fNIR(functional near infrared)으로부터 추론하는 것을 특징으로 하는, BCI 방법
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제1항에 있어서, 상기 계산 모델을 이용하여 행동에 대한 의사결정에 내재된 행동전략에 대한 인지 상태를 추정하는 단계는, 상기 계산 모델이 상기 인지 상태에 대한 수치 값인 출력 라벨(output label)을 제공하는 단계를 포함하는, BCI 방법
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인간 행동을 의사결정 신경과학 연구로부터 도출되는 계산 모델(computational model)을 이용하여 행동에 대한 의사결정에 내재된 행동전략에 대한 인지 상태를 추정하는 행동전략 예측부; 및 추정된 상기 행동전략을 뇌 신호의 특징과 결합하여 의사결정에 대한 인지 상태를 추정하는 의사결정 예측부를 포함하고, 상기 계산 모델은, 인지 상태의 EEG(Electroencephalogram) 데이터를 분류하는 라벨링 모델로, 상기 인지 상태에 대한 수치 값인 출력 라벨(output label)을 제공하며, 강화학습을 통해 미래의 보상에 대한 기대치를 최대화하는 상기 행동전략을 찾기 위해 행동전략으로부터 샘플링되는 상황 또는 행동에 대한 가치값을 미래에 받을 보상의 총합에 대한 기대치로 표현하고, 상기 행동전략 예측부는, 상기 계산 모델이 상기 인지 상태에 대한 수치 값인 출력 라벨(output label)을 제공하고, 클래스 활성맵(Class Activation Map, CAM)으로 각　의사결정 전략과 연관되어 있는 뇌 신호의 특징을 시각화 하여, 의사결정에 대한 인지 상태를 추정하는 것을 특징으로 하는, BCI 시스템
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제9항에 있어서, 상기 행동전략 예측부는, 사용자의 상기 행동전략을 뇌파(electroencephalography, brain-wave) 또는 fNIR(functional near infrared)으로부터 추론하는 것을 특징으로 하는, BCI 시스템
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패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술원 정보통신.방송 연구개발사업 (EZBARO)딥러닝을 이용하여 사람의 의도를 인지하는 BCI 기반 뇌인지컴퓨팅 기술 개발(2018)
2 과학기술정보통신부 한국과학기술원 정보통신.방송 연구개발사업 (EZBARO)자율지능 동반자를 위한 적응형 기계학습기술 연구개발(2017)