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公开(公告)号：KR20210034457A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：KR1020200018354A
申请日：2020-02-14
Applicant: 고려대학교 산학협력단
CPC classification number: G06F3/015 , A61B5/316 , A61B5/369 , A61B5/7207 , A61B5/7475
Abstract: 뇌 신호를 수집하는 수집부; 머리 또는 안구의 움직임에 의한 잡음을 제거하고, 주파수 대역을 통과시키는 필터에 입력하여 주파수 정보를 추출하는 전처리부; 주파수 정보에 따라 연결 강도를 산출하는 연결 강도 산출부; 연결 강도에서의 성능 정보를 생성하는 성능 예측부; 및 상기 성능 정보를 출력하는 성능 출력부를 포함하는, 뇌-컴퓨터 인터페이스 성능 예측 장치를 제공한다.
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Patent Agency Ranking2.发明专利
公开(公告)号：KR20210034459A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：KR1020200019508A
申请日：2020-02-18
Applicant: 고려대학교 산학협력단
IPC: G06F3/01 , A61B5/00 , A61B5/377 , G06F16/683
CPC classification number: G06F3/015 , A61B5/316 , A61B5/38 , A61B5/7264 , G06F16/683
Abstract: 본 발명은 뇌파 기반 음악 검색방법 및 그를 위한 직관적 뇌-컴퓨터 인터페이스 장치에 관한 것으로, 특히 음악 상상을 통해 획득한 뇌파를 기반으로 사용자가 검색 및 재생하고 싶은 음악을 직관적으로 추론하여 음계 및 가사로 출력하는 뇌파 기반 음악 검색방법 및 그를 위한 직관적 뇌-컴퓨터 인터페이스 장치에 관한 것이다.
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3.发明专利
公开(公告)号：KR20210034458A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：KR1020200019480A
申请日：2020-02-18
Applicant: 고려대학교 산학협력단
CPC classification number: G16H50/20 , G06N3/02 , Y10S128/92
Abstract: 뇌 신호를 수집하는 수집부; 3차원 뇌파 정보를 생성하는 전처리부; 3차원 뇌파 정보의 각성 상태를 학습하고, 3차원 뇌파 정보의 자각 상태를 학습하는 학습 모델 생성부; 3차원 뇌파 정보를 모델에 입력하여 각성 확률 및 자각 확률을 산출하는 의식 수준 평가부; 의식 상태를 판단하는 의식 상태 판단부; 및 의식 상태를 출력하는 출력부를 포함하는, 심층신경망 기반 의식 상태 판단 장치를 개시한다.
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公开(公告)号：KR20210029111A
公开(公告)日：2021-03-15
申请号：KR1020200112569A
申请日：2020-09-03
Applicant: 고려대학교 산학협력단
CPC classification number: G06Q40/025 , G06N20/00
Abstract: 본 발명의 일 측면에 따른 컴퓨터 장치에 의해 수행되는, 기계학습 기반 신용평가 분류 모델의 평가 이유를 설명하는 방법은 (a) 복수의 항목으로 구성된 신용 정보를 포함하는 제1고객정보와 신용평가 분류 모델의 평가 결과로서 도출하고자 하는 목표 클래스를 입력받는 단계; (b) 제1고객정보에 대하여 신용평가 분류 모델이 판단한 클래스를 목표 클래스로 변경하는 데 영향을 주는 특정 항목을 선택하는 단계; (c) 선택된 특정 항목의 값을 변경하고, 변경된 항목값을 포함하는 제2 고객정보를 생성하는 단계; (d) 제2고객정보의 입력에 대한 신용평가 분류 모델의 평가 결과로서 목표 클래스가 도출되는 결과 확률을 산출하는 단계; 및 (e) 제2고객정보가 목표 클래스로 판단되는지 여부를 비교하는 단계;를 포함한다.
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公开(公告)号：KR20210027033A
公开(公告)日：2021-03-10
申请号：KR1020200031821A
申请日：2020-03-16
Applicant: 고려대학교 산학협력단
CPC classification number: A61M21/02 , A61B5/4812 , A61B5/4818 , G16H20/70 , A61M2021/0022 , A61M2021/0027 , A61M2021/0044 , A61M2021/0072 , A61M2205/3584 , A61M2230/04 , A61M2230/08
Abstract: 본 발명은 사용자 맞춤형 수면 관리 시스템에 의해 수행되는 사용자 맞춤형 수면 관리 방법으로, 컴퓨팅 장치를 통해 생체 신호를 수집하는 단계; 수집된 생체 신호에 전처리 프로세스를 수행하여 사용자 수면 데이터를 생성하는 단계; 사용자 수면 데이터를 입력으로 하여 수면 분석 모델을 통해 수면 단계를 분류하고, 분류된 수면 단계별로 나타나는 수면 장애를 검출하는 단계; 및 검출된 수면 장애를 완화하기 위한 사용자 맞춤형 자극을 제공하는 단계;를 포함하는 것이다. 생체 신호는 전기생리학적 신호(EEG, EOG, EMG, ECG) 또는 비 전기생리학적 신호(소리, 체온, 움직임) 중 하나 이상을 포함하는 것이다.
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6.发明专利
公开(公告)号：KR20210029110A
公开(公告)日：2021-03-15
申请号：KR1020200112520A
申请日：2020-09-03
Applicant: 고려대학교 산학협력단
Abstract: 본원의 일 측면에 따른 딥러닝 기반 소수 샷 이미지 분류 방법은, 입력 영상의 일부를 해당 입력 영상의 다른 부분으로 대체하여 신규 입력 영상을 생성하는 자가 혼합 기법에 따라 입력 영상에 대한 데이터 증강 처리를 수행하고, 데이터 증강이 이루어진 입력 영상들에 대하여 특징 추출을 수행하고, 딥러닝 학습에 기반하여 상기 추출된 특징을 학습하고, 입력 영상을 분류하는 분류 모델을 생성하는 1차 학습단계; 상기 분류 모델에 포함에 메인 분류기로부터 신규의 보조 분류기를 생성하고, 각각의 분류기의 독립적으로 출력한 결과가 자가 증류 기법에 따라 타 분류기로 공유되도록 하는 2차 학습단계 및 상기 1차 학습 단계와 2차 학습 단계를 거친 영상 분류 모델에 신규 입력 영상을 입력하여 분류 결과를 출력하는 단계를 포함한다.
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