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피로도 모니터링 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2022010106
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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 피로도 모니터링 시스템 및 방법에 관한 것으로, 피로도 모니터링 시스템은, 피관리자에게 착용되고, 피관리자의 객관적 정보를 획득하는 제1 정보 수집 장치와, 상기 객관적 정보를 수신하고, 상기 객관적 정보를 학습 모델에 입력하여 상기 피관리자의 피로도를 추정하는 피로도 모니터링 장치를 포함하고, 상기 학습 모델은, 사전에 획득된 상기 피관리자의 객관적 정보 및 상기 피관리자에 의해 입력된 주관적 정보를 이용하여 학습되고, 상기 객관적 정보는, 상기 관리자의 심박수, 상기 제1 정보 수집 장치의 가속도 및 상기 제1 정보 수집 장치의 각가속도 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 주관적 정보는, 상기 피관리자가 주관적으로 느끼는 피로도를 포함할 수 있다.
Int. CL G06Q 50/08 (2012.01.01) G06Q 50/10 (2012.01.01) A61B 5/024 (2006.01.01) A61B 5/11 (2006.01.01) G16H 50/30 (2018.01.01) G06Q 10/06 (2012.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020210189534 (2021.12.28)
출원인 한양대학교 에리카산학협력단, 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0094175 (2022.07.05) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020200184650   |   2020.12.28
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.12.28)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 에리카산학협력단 대한민국 경기도 안산시 상록구
2 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 안용한 경기도 안산시 상록구
2 김희정 서울특별시 서대문구
3 김하영 서울특별시 서대문구
4 성소정 경기도 안산시 상록구
5 박소연 경기도 의왕시 내손
6 권나현 경기도 성남시 분당구
7 홍소윤 서울특별시 송파구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김준석 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***(가산동) 에이스비즈포레 ***-***호(키움특허법률사무소)
2 박민욱 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***(가산동) 에이스비즈포레 ***-***호 ***호(키움특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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
2021.12.28 수리 (Accepted) 1-1-2021-1514456-14
2 보정요구서
Request for Amendment
2022.01.03 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2022-0000999-10
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2022.01.04 수리 (Accepted) 1-1-2022-0008708-45
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
피관리자에게 착용되고, 피관리자의 객관적 정보를 획득하는 제1 정보 수집 장치;상기 객관적 정보를 수신하고, 상기 객관적 정보를 학습 모델에 입력하여 상기 피관리자의 피로도를 추정하는 피로도 모니터링 장치;를 포함하고,상기 학습 모델은, 사전에 획득된 상기 피관리자의 객관적 정보 및 상기 피관리자에 의해 입력된 주관적 정보를 이용하여 학습되고,상기 객관적 정보는, 상기 관리자의 심박수, 상기 제1 정보 수집 장치의 가속도 및 상기 제1 정보 수집 장치의 각가속도 중 적어도 하나를 포함하고,상기 주관적 정보는, 상기 피관리자가 주관적으로 느끼는 피로도를 포함하는 피로도 모니터링 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 주관적 정보는, 상기 피관리자의 작업 상태 및 피관리자의 피로한 정도에 관한 적어도 하나의 측정 지표 중 적어도 하나를 더 포함하고,상기 적어도 하나의 측정 지표는 졸림, 관절 강직, 무관심, 숨이 참 및 진이 빠짐 중 적어도 하나를 포함하고,상기 피관리자가 주관적으로 느끼는 피로도 및 상기 적어도 하나의 측정 지표는 미리 정의된 주기마다 획득되고, 상기 피관리자의 작업 상태는 작업이 변경되는 시점에 획득되는 피로도 모니터링 시스템
3 3
제2항에 있어서,상기 피로도 모니터링 장치는, 상기 피관리자의 피로도 및 상기 피관리자의 작업 스케줄을 기반으로 추천 행동을 결정하거나 기 정의된 작업 스케줄을 수정하는 피로도 모니터링 시스템
4 4
제1항에 있어서,상기 피관리자의 작업 환경에 대한 주변 정보를 획득하되, 상기 주변 정보는 상기 피관리자의 움직임, 피관리자의 동선, 공기 질, 소음, 조도, 온도 및 습도 중 적어도 하나를 포함하는 제2 정보 수집 장치;를 더 포함하는 피로도 모니터링 시스템
5 5
제4항에 있어서,상기 피로도 모니터링 장치는, 상기 주변 정보를 상기 학습 모델에 더 입력하여 상기 피관리자의 피로도를 추정하는 피로도 모니터링 시스템
6 6
피관리자에게 착용된 제1 정보 수집 장치가 피관리자로부터 피관리자의 객관적 정보를 획득하는 단계;상기 객관적 정보를 피로도 모니터링 장치 또는 단말 장치가 수신하는 단계;상기 피로도 모니터링 장치 또는 상기 단말 장치가 상기 객관적 정보를 학습 모델에 입력하여 상기 피관리자의 피로도를 추정하되, 상기 학습 모델은, 사전에 획득된 상기 피관리자의 객관적 정보 및 상기 피관리자에 의해 입력된 주관적 정보를 이용하여 학습된 것인 단계;를 포함하고,상기 객관적 정보는, 상기 관리자의 심박수, 상기 제1 정보 수집 장치의 가속도 및 상기 제1 정보 수집 장치의 각가속도 중 적어도 하나를 포함하고,상기 주관적 정보는, 상기 피관리자가 주관적으로 느끼는 피로도를 포함하는 피로도 모니터링 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 주관적 정보는, 상기 피관리자의 작업 상태 및 피관리자의 피로한 정도에 관한 적어도 하나의 측정 지표 중 적어도 하나를 더 포함하고,상기 적어도 하나의 측정 지표는 졸림, 관절 강직, 무관심, 숨이 참 및 진이 빠짐 중 적어도 하나를 포함하며,상기 피관리자가 주관적으로 느끼는 피로도 및 상기 적어도 하나의 측정 지표는 미리 정의된 주기마다 획득된 것이고, 상기 피관리자의 작업 상태는 작업이 변경되는 시점에 획득된 것인 피로도 모니터링 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 피관리자의 피로도 및 상기 피관리자의 작업 스케줄을 기반으로 추천 행동을 결정하는 단계; 및기 정의된 작업 스케줄을 수정하는 단계; 중 적어도 하나를 더 포함하는 피로도 모니터링 방법
9 9
제6항에 있어서,제2 정보 수집 장치가 상기 피관리자의 작업 환경에 대한 주변 정보를 획득하는 단계;를 포함하되,상기 주변 정보는 상기 피관리자의 움직임, 피관리자의 동선, 공기 질, 소음, 조도, 온도 및 습도 중 적어도 하나를 포함하는 피로도 모니터링 방법
10 10
제9항에 있어서,상기 피로도 모니터링 장치 또는 상기 단말 장치가 상기 객관적 정보를 학습 모델에 입력하여 상기 피관리자의 피로도를 추정하는 단계는,상기 피로도 모니터링 장치 또는 상기 단말 장치가, 상기 객관적 정보 및 상기 주변 정보를 상기 학습 모델에 입력하여 상기 피관리자의 피로도를 추정하는 단계;를 포함하는 피로도 모니터링 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 국토교통부 한양대학교 에리카산학협력단 국토교통기술촉진연구(R&D) 건설근로자 사고 예방을 위한 딥러닝 기반 피로도-위험도 통합형 인력 모니터링 원천 기술 개발