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公开(公告)号：WO2020091568A4
公开(公告)日：2020-05-07
申请号：PCT/KR2019/014855
申请日：2019-11-04
Applicant: 서울대학교 산학협력단 , 한국과학기술원
IPC: A61B5/16 , A61B5/0488 , A61B5/11 , A61B5/00
Abstract: 사용자를 촬영한 영상을 통해 사용자의 의도를 예측하는 방법은, 사용자의 신체 중 적어도 일부를 촬영한 영상을 수신하는 단계 및 상기 영상에 포함된 상기 사용자와 목표물체에 대한 공간정보 및 시간정보를 이용하여, 상기 사용자의 다음 동작에 대한 의도를 예측하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2020091568A1
公开(公告)日：2020-05-07
申请号：PCT/KR2019/014855
申请日：2019-11-04
Applicant: 서울대학교 산학협력단 , 한국과학기술원
IPC: A61B5/16 , A61B5/0488 , A61B5/11 , A61B5/00
Abstract: 사용자를 촬영한 영상을 통해 사용자의 의도를 예측하는 방법은, 사용자의 신체 중 적어도 일부를 촬영한 영상을 수신하는 단계 및 상기 영상에 포함된 상기 사용자와 목표물체에 대한 공간정보 및 시간정보를 이용하여, 상기 사용자의 다음 동작에 대한 의도를 예측하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2019216504A1
公开(公告)日：2019-11-14
申请号：PCT/KR2018/012772
申请日：2018-10-26
Applicant: 한국과학기술원
IPC: A61B5/16 , A61B5/00 , A61B5/0476 , A61B5/024
Abstract: 인간 감정 인식을 위한 딥 생리적 정서 네트워크를 이용한 인간 감정 추정 방법 및 그 시스템이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 감정 추정 방법은 사용자의 생리적 신호를 획득하는 단계; 상기 획득된 생리적 신호를 입력으로 하는 네트워크를 시간 축에 따라 학습이 진행될 때 시간 마진을 고려하는 시간 마진 기반 분류 손실 함수를 이용하여 학습하는 단계; 및 상기 시간 마진 기반 분류 손실 함수를 이용한 상기 네트워크의 학습을 통해 상기 사용자의 감정을 추정하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2017138763A1
公开(公告)日：2017-08-17
申请号：PCT/KR2017/001470
申请日：2017-02-10
Applicant: 한국과학기술원
IPC: A01K67/027 , C12N15/85 , G08B25/00
CPC classification number: A01K67/027 , C12N15/85 , G08B25/00
Abstract: 본 발명은 행동제어 시스템에 있어서, 행동제어 대상의 두부에 관입되어 내측 시삭전야(medial preoptic area, MPA) 또는 복측 중뇌수도주변회백질(ventrolateral periaqueductal gray, dPAG)에 광을 조사하는 광섬유관(optic fiber cannula); 상기 행동제어 대상의 시각을 자극하는 유도사물(inducing object); 및 상기 유도사물이 연결되어 상기 행동제어 대상의 정면을 기준으로 상기 유도사물을 좌우로 회전 구동시키는 서보모터를 포함하여, 상기 내측 시삭전야 또는 상기 중뇌수도주변회백질 내의 신경을 활성화하여 자발적 본능의 탐색행동 회로를 자극하고 상기 유도사물의 조정으로 목표지향적 행동을 유도하는 것을 특징으로 한다.
Abstract translation:
本发明是在该方法中光，示撒过夜内的动作控制的头的穿透（内侧视前区，MPA）或腹侧中脑也邻近灰质（腹外侧脑导水管周围灰质，dPAG引起）的行为控制系统 用于照射光纤套管的光纤套管; 用于激励行为控制对象的时间的诱导对象; 并且通过包括伺服马达，激活神经在内示撒过夜或中脑还靠近灰质诱导对象被连接到右和左旋转驱动到感应的东西，基于的受控动作的前表面上自发本能的导航 通过调整诱导对象来刺激行为电路并诱导目标导向的行为。
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公开(公告)号：KR101887267B1
公开(公告)日：2018-08-09
申请号：KR1020160107525
申请日：2016-08-24
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 부분구조학습기법과영상데이터를이용한신경망학습방법및 장치가개시된다. 본발명의일 실시예에따른신경망학습방법은입력학습데이터에대하여, 신경망을구성하는가중치들에기초하여미리설정된다차원정보각각에대한신경망출력값을연산하는단계; 상기신경망출력값에기초하여학습에러값을계산하는단계; 상기신경망을구성하는가중치들을복수의클러스터들로나누는단계; 및상기계산된학습에러값에기초하여상기나누어진클러스터들각각에포함된가중치들을업데이트하는단계를포함한다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020170095456A
公开(公告)日：2017-08-23
申请号：KR1020160016473
申请日：2016-02-12
Applicant: 한국과학기술원
IPC: A01K67/027 , C12N15/85 , G08B25/00
CPC classification number: A01K67/027 , C12N15/85 , G08B25/00
Abstract: 본발명은빛에의해그 행동이조절가능한동물및 그의용도에관한것으로서, 보다구체적으로는내측시삭전야(medial preoptic area, MPA) 특이적으로채널로돕신유전자가형질도입되어, 상기내측시삭전야또는복측중뇌수도주변회백질(ventral periaqueductal gray, vPAG)에광조사시상기내측시삭전야또는상기복측중뇌수도주변회백질내의신경을활성화시킬수 있는, 형질전환비인간포유동물및 그를포함하는행동조절이가능한비인간포유동물에관한것이다.
Abstract translation: 作为与本发明相关，动物，以及它们作为可能的动作是由一个银色控制用途，更具体地euroneun内示撒过夜特定于信道的视紫红质（内侧视前区，MPA）被导入的基因转染，内示撒过夜或腹侧中脑也 周围灰质（腹侧脑导水管周围灰质，vPAG）egwang在内希沙克当过夜或腹侧中脑还转染了sikilsu激活在外围灰质神经会，开关非人哺乳动物和非人类哺乳动物行为含有它们的照射可调节的。
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7.发明公开시선 추적 및 뇌파 측정을 이용하여 사용자가 주시하는 물체에 대한 사용자의 의도를 추출하는 웨어러블 디바이스 有权用于提取用户意见的可用设备，用于使用用户查看对象使用GAZE跟踪和脑波测量
公开(公告)号：KR1020150081846A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：KR1020140001751
申请日：2014-01-07
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 시선추적및 뇌파측정을이용하여사용자가주시하는물체에대한사용자의의도를추출하는웨어러블디바이스(Wearable Device)는사용자의전방에위치한적어도하나의물체를인식하는물체인식모듈; 상기적어도하나의물체에대한상기사용자의시선을추적하여상기적어도하나의물체중 관심물체를획득하는시선추적모듈; 상기사용자의뇌파를측정하여상기관심물체중 대상물체를선택하는뇌파측정모듈; 상기대상물체의정보를디스플레이하는투명화면모듈; 및상기뇌파측정모듈, 상기시선추적모듈, 상기물체인식모듈및 상기투명화면모듈을지지하고, 상기사용자에의해착용되는웨어러블프레임을포함한다.
Abstract translation: 本发明涉及一种穿戴式装置，其通过跟踪用户的眼睛并测量脑电波来识别用户对用户的意图，包括识别安装在用户前方的至少一个对象的对象识别模块 ; 跟踪用户至少一个对象的眼睛并且在对象之间获取有趣对象的眼睛跟踪模块; 脑波测量模块，用于测量用户的脑波，从而在感兴趣的对象中选择目标对象; 显示目标对象的信息的透明屏幕模块; 以及支撑脑波测量模块，眼睛跟踪模块，对象识别模块和透明屏幕模块并由用户佩戴的可佩戴框架。
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公开(公告)号：KR1020170108526A
公开(公告)日：2017-09-27
申请号：KR1020160032597
申请日：2016-03-18
Applicant: 한국과학기술원
IPC: B25J9/16
Abstract: 모사학습및 행동조합에기반한로봇의작업행동궤적생성방법및 그장치가개시된다. 본발명의일 실시예에따른로봇의작업행동궤적생성방법은인간의작업행동에대한시연궤적을획득하여복수의단위행동들로분할하는단계; 상기분할된단위행동들을공통되는단위행동의그룹들로분류하는단계; 단위행동들각각에대해학습된확률모델을저장하는데이터베이스로부터상기분류된그룹들각각의단위행동에대응하는확률모델을검색하는단계; 상기검색된확률모델을이용하여상기분류된그룹들각각의단위행동에대한대표궤적을생성하는단계; 및상기생성된대표궤적에기초하여상기시연궤적을재현하는단계를포함한다.
Abstract translation: 一种基于模拟的学习和动作组合来生成机器人的行为轨迹的方法和装置。 根据本发明的一个实施例的机器人的工作行为轨迹生成方法包括：分割步骤分割成多个单元起作用以获得证实用于人类工作动作的轨迹; 将划分的单位行为分为常见单位行为组; 从存储针对每个单位行为的学习概率模型的数据库中检索与每个分类组的单位行为相对应的概率模型; 使用所检索的概率模型生成每个分类组的单位行为的代表性轨迹; 并根据生成的代表轨迹再现演示轨迹。
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10.发明公开
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