METHOD OF GENERATING MOTION SICKNESS CLASSIFICATION MODEL BASED ON MULTIMODAL DATA FUSION FOR ANALYSIS OF VARIOUS BIOSIGNAL AND METHOD AND APPARATUS FOR SELECTING COMBINATION OF BIOSIGNALS AND JUDGING MOTION SICKNESS USING MOTION SICKNESS CLASSIFICATION MODEL

• Main Authors: HAN DONG KYUN, LEE SEONG WHAN, HWANG JI UN
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 26.04.2023
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; DIAGNOSIS; HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATIONTECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING ORPROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA; HUMAN NECESSITIES; HYGIENE; IDENTIFICATION; INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTEDFOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS; MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; PHYSICS; SURGERY

One embodiment of the present invention provides a method for determining motion sickness, which is performed by an apparatus for determining motion sickness. The method of the present invention comprises the steps of: inputting multiple vital sign data about a user collected while a transportation is driven into a machine learning model; and classifying the state of motion sickness of the user through the inference of the machine learning model, wherein the machine learning model is trained based on learning data including characteristic information on a plurality of vital sign data collected while the transportation is driven and a motion sickness state label assigned by the user to each of the vital sign data and trained to infer the user's motion sickness state based on the characteristic information of the plurality of the vital sign data. 본 발명의 일 실시예는, 멀미 판단 장치에 의해 수행되는 멀미 판단 방법을 제공한다. 본 방법은, 교통 수단 주행 중 수집된 사용자에 대한 복수개의 생체 신호 데이터들을 기계 학습 모델에 입력하고, 상기 기계 학습 모델의 추론을 통해 사용자의 멀미 상태를 분류하는 단계를 포함하며, 상기 기계 학습 모델은 상기 교통 수단 주행 중 수집된 복수개의 생체 신호 데이터들의 특징 정보와 상기 생체 신호 데이터들 각각에 대해 상기 사용자에 의해 할당된 멀미 상태 레이블을 포함하는 학습 데이터를 기초로 학습되고, 상기 복수개의 생체 신호 데이터들의 특징 정보에 기초하여 상기 사용자의 멀미 상태를 추론하도록 학습된 모델이다.