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인간의 복잡한 보행 의도를 정확히 파악하기 어려운 문제에 직면하고 있습니다. 본 발명은 표면근전도(sEMG) 센서와 인공신경망(ANN)을 활용하여 사용자의 다양한 보행 환경(평지, 계단, 경사면 등)을 96.3%의 높은 정확도로 분류하는 기술을 제안합니다. 이 기술은 하지 근육의 근활성도 데이터를 분석하여 보행 의도를 효과적으로 인식하며, 보행 보조 로봇 및 보철 장치의 자연스러운 제어에 기여합니다. 이를 통해 사용자 맞춤형 보행 보조 솔루션 개발에 새로운 지평을 엽니다.
기술명 | |
인공신경망을 활용한 표면근전도 기반 보행환경 분류 및 모니터링 방법과 그 장치 | |
기관명 | |
서강대학교 | |
대표 연구자 | 공동연구자 |
신충수 | - |
출원번호 | 등록번호 |
1020210060002 | 1025216820000 |
권리구분 | 출원일 |
특허 | 2021.05.10 |
중요 키워드 | |
기계학습 모델딥러닝 기술고정밀 모니터링하지근육 활성도외골격 로봇보행 환경 분류데이터 기반 분석표면근전도동작 의도 인식인공신경망웨어러블 센서보행 보조 장치생체신호 처리보행 분석재활 로봇인공지능센서기술 |
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