맞춤기술찾기

이전대상기술

딥러닝 기반의 뇌-컴퓨터 인터페이스를 위한 공간-주파수 특징맵을 생성하는 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020005855
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 발명의 일 실시예에 따른 공간-주파수 특징맵 생성 장치에 있어서, 공간-주파수 특징맵을 생성하는 프로그램이 저장된 메모리; 메모리에 저장된 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하고, 프로세서는 프로그램의 수행에 따라, 뇌 신호 측정부에 의하여 측정된 사용자의 동작상상 뇌 신호를 수신하고, 수신한 뇌 신호로부터 사용자별 최적화된 주파수 대역을 설정하고, 설정된 최적 주파수 대역을 통해 뇌 신호를 필터링하고, 필터링된 뇌 신호로부터 2차원 특징맵을 추출하고, 추출된 2차원 특징맵을 3차원으로 복셀화하여 입력맵을 생성하는, 공간-주파수 특징맵 생성 장치를 제공하고자 한다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06F 3/01 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020190085354 (2019.07.15)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0059129 (2020.05.28) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020180143330   |   2018.11.20
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.07.15)
심사청구항수 17

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 이성환 서울특별시 강남구
2 방지선 서울특별시 성북구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 특허법인엠에이피에스 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 **, *층 (역삼동, 한동빌딩)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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
2019.07.15 수리 (Accepted) 1-1-2019-0723925-80
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2019.08.26 수리 (Accepted) 1-1-2019-0876831-30
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
4 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2020.06.08 수리 (Accepted) 1-1-2020-0586843-22
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.09.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0663166-17
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.10.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1135888-44
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.10.26 수리 (Accepted) 1-1-2020-1135887-09
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
공간-주파수 특징맵 생성 장치에 의하여 공간-주파수 특징맵을 생성하는 방법으로서,(a) 뇌 신호 측정부에 의하여 측정된 사용자의 동작상상 뇌 신호를 수신하는 단계;(b) 상기 수신한 뇌 신호로부터 사용자별 최적화된 주파수 대역을 설정하는 단계;(c) 상기 설정된 최적 주파수 대역을 통해 상기 뇌 신호를 필터링하는 단계; (d) 상기 필터링된 뇌 신호로부터 2차원 특징맵을 추출하는 단계; 및 (e) 상기 추출된 2차원 특징맵을 3차원으로 복셀화하여 입력맵을 생성하는 단계를 포함하는, 공간-주파수 특징맵 생성 방법
2 2
제1항에 있어서,(b) 단계는,상기 수신한 뇌 신호로부터 복수 개의 최초 주파수 대역을 설정하는 단계;상기 복수 개의 최초 주파수 대역을 복수 개의 변수 사이의 상호 의존성에 관한 상호 의존 정보(mutual information)가 높은 순서에 따라 정렬하는 단계; 및상기 정렬된 최초 주파수 대역 중 상위 N개의 주파수 대역을 최적 주파수 대역으로 설정하는 단계를 포함하는, 공간-주파수 특징맵 생성 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 복수 개의 변수는 특징 벡터와 레이블을 포함하고,상기 특징 벡터는 복수 개의 최초 주파수 대역으로 필터링된 뇌 신호로부터 추출되는 것이고, 상기 레이블은 사용자의 동작상상에 의한 신체 부위에 관한 것인, 공간-주파수 특징맵 생성 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 특징 벡터는하기 [수학식 1]에 의해 추출되는 것인, 공간-주파수 특징맵 생성 방법
5 5
제2항에 있어서,상기 상호 의존 정보는 하기 [수학식 2]에 의해 산출되는 것인, 공간-주파수 특징맵 생성 방법
6 6
제1항에 있어서,(d) 단계는, 하기 [수학식 3]에 의하여 상기 2차원 특징맵을 추출하는, 공간-주파수 특징맵 생성 방법
7 7
제1항에 있어서,(f) 분류기에 의하여 상기 입력맵을 학습하고 분류 결과를 출력하는 단계를 더 포함하는, 공간-주파수 특징맵 생성 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 분류기는 컨볼루션 신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 분류기인, 공간-주파수 특징맵 생성 방법
9 9
공간-주파수 특징맵 생성 장치에 있어서,공간-주파수 특징맵을 생성하는 프로그램이 저장된 메모리;상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는 상기 프로그램의 수행에 따라,뇌 신호 측정부에 의하여 측정된 사용자의 동작상상 뇌 신호를 수신하고, 상기 수신한 뇌 신호로부터 사용자별 최적화된 주파수 대역을 설정하고, 상기 설정된 최적 주파수 대역을 통해 상기 뇌 신호를 필터링하고, 상기 필터링된 뇌 신호로부터 2차원 특징맵을 추출하고, 상기 추출된 2차원 특징맵을 3차원으로 복셀화하여 입력맵을 생성하는, 공간-주파수 특징맵 생성 장치
10 10
제9항에 있어서,상기 최적 주파수 대역을 설정하기 위하여, 상기 수신한 뇌 신호로부터 복수 개의 최초 주파수 대역을 설정하고, 상기 복수 개의 최초 주파수 대역을 복수 개의 변수 사이의 상호 의존성에 관한 상호 의존 정보(mutual information)가 높은 순서에 따라 정렬하고, 상기 정렬된 최초 주파수 대역 중 상위 N개의 주파수 대역을 최적 주파수 대역으로 설정하는, 공간-주파수 특징맵 생성 장치
11 11
제10항에 있어서,상기 복수 개의 변수는 특징 벡터와 레이블을 포함하고,상기 특징 벡터는 복수 개의 최초 주파수 대역으로 필터링된 뇌 신호로부터 추출되는 것이고, 상기 레이블은 사용자의 동작상상에 의한 신체 부위에 관한 것인, 공간-주파수 특징맵 생성 장치
12 12
제11항에 있어서,상기 특징 벡터는하기 [수학식 4]에 의해 추출되는 것인, 공간-주파수 특징맵 생성 장치
13 13
제10항에 있어서,상기 상호 의존 정보는 하기 [수학식 5]에 의해 산출되는 것인, 공간-주파수 특징맵 생성 장치
14 14
제9항에 있어서,상기 2차원 특징맵을 추출하기 위하여, 하기 [수학식 6]에 의하여 상기 2차원 특징맵을 추출하는, 공간-주파수 특징맵 생성 방법
15 15
제 9항에 있어서,분류기에 의하여 상기 입력맵을 학습하고 분류 결과를 출력하는 단계를 더 포함하는, 공간-주파수 특징맵 생성 장치
16 16
제15항에 있어서,상기 분류기는 컨볼루션 신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 분류기인, 공간-주파수 특징맵 생성 장치
17 17
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
지정국 정보가 없습니다
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 인공지능 의사결정 이유를 설명할 수 있는 인간 수준의 학습·추론 프레임워크 개발
2 과학기술정보통신부 고려대학교 산학협력단 국가혁신형 (BCI-2세부) 딥러닝을 이용하여 사람의 의도를 인지하는 BCI 기반 뇌인지컴퓨팅 기술 개발