정신과 진단과 디지털 정신건강의 패러다임을 바꾸는 4건의 알고리즘 특허. 8개 데이터 소스를 베이지안 추론으로 통합하고, 18개 DSM-5-TR 진단을 동시에 산출하며, 인간-AI 대화의 신뢰도를 객관적으로 측정하는 시스템. Four algorithm patents reshaping the paradigms of psychiatric diagnosis and digital mental health: a system that fuses eight data sources through Bayesian inference, simultaneously yields eighteen DSM-5-TR diagnoses, and objectively measures the reliability of human-AI conversation.
아래 4건의 특허는 모두 실제 작동하는 시스템(neurocatchers.com)에 구현되어 있으며, Boston Neuromind LLC의 임상 데이터로 검증되고 있습니다. 핵심은 DMDA(Patent 4)이며, 나머지 3건은 DMDA를 둘러싼 보조 발명으로 시너지를 이룹니다. 각 특허는 청구항·도면·선행기술 비교·관련 논문(References)을 포함한 USPTO 가출원 표준 형식으로 작성되어 있습니다. All four patents below are implemented in a real, working system (neurocatchers.com) and are being validated with clinical data from Boston Neuromind LLC. DMDA (Patent 4) is the core, and the other three patents are supporting inventions that synergize around it. Each patent is written in USPTO provisional-application format, including claims, drawings, prior-art comparisons, and references.
Harvard Mind, Brain & Education의 Kurt Fischer 교수가 정립한 13단계 동적 기술 이론을 적용해, 사용자의 언어 복잡도(어휘·구문·결속)를 실시간 추출하고 AI 응답 복잡도를 동적으로 조정하는 알고리즘. 발명자가 Fischer 교수에게 직접 사사받은 학술 자산을 알고리즘으로 구현. An algorithm that applies the 13-level Dynamic Skill Theory of Harvard's Prof. Kurt Fischer (Mind, Brain & Education): real-time extraction of a user's linguistic complexity (lexical, syntactic, cohesive features) is used to dynamically adjust AI-response complexity. The inventor — directly mentored by Prof. Fischer — implements this academic legacy as an algorithm.
19채널 정량뇌파(qEEG)에서 추출된 바이오마커(Theta/Beta Ratio, Frontal Alpha Asymmetry, Peak Alpha Frequency 등)를 AI 대화 시스템의 파라미터(응답 속도, 정서 톤, 인지 부하)에 직접 매핑하는 세계 최초의 알고리즘. BCN(Board Certified in Neurofeedback) 자격을 가진 발명자만 설계 가능한 독점 기술. The first algorithm in the world to directly map biomarkers extracted from 19-channel quantitative EEG (qEEG) — including Theta/Beta Ratio, Frontal Alpha Asymmetry, and Peak Alpha Frequency — onto the parameters of an AI conversation system (response latency, affective tone, cognitive load). A proprietary technology that only an inventor holding Board Certification in Neurofeedback (BCN) can design.
얼굴 표정(FACS), 음성 운율, 텍스트 내용의 시간적 불일치 패턴을 탐지해, 자기보고로는 드러나지 않는 가면 우울(masked depression), 알렉시티미아, 자살 위험 신호를 포착. 동적 시간 워핑(DTW)과 다중 모달 정서 융합을 결합한 알고리즘. "말과 표정과 글이 같은 방향을 향하는가?"라는 질문에 객관적으로 답한다. An algorithm that detects temporal incongruence across facial expressions (FACS), vocal prosody, and textual content to capture masked depression, alexithymia, and suicide-risk signals invisible to self-report. It combines Dynamic Time Warping (DTW) with multi-modal affect fusion to objectively answer the question: "Do voice, face, and text point in the same direction?"
| 항목Item | 개수Count | 건당 비용Per-Item Cost | 소계Subtotal |
|---|---|---|---|
| Patent 4: DMDA ⭐ Flagship | 1 | $2,000–3,000 | $2,000–3,000 |
| Patent 1: Fischer DSL | 1 | $1,500–2,500 | $1,500–2,500 |
| Patent 2: QEEG-Conversation | 1 | $1,500–2,500 | $1,500–2,500 |
| Patent 3: Temporal Congruence | 1 | $1,500–2,500 | $1,500–2,500 |
| 총 USPTO Provisional 출원 비용Total USPTO Provisional Cost | 4 | — | $6,500–10,500 |
* 위 비용은 가출원(provisional) 기준이며, 1년 내 정식(non-provisional) 전환 시 추가 비용 발생. DMDA는 FDA 510(k) 경로 별도 비용 별도 산정. * Costs above are for provisional filings; conversion to non-provisional within one year incurs additional expense. DMDA also requires a separately budgeted FDA 510(k) pathway.