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휴먼 정보 인식 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2015087850
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 휴먼 정보 인식 방법 및 장치에 관한 것이다. 개시된 휴먼 정보 인식 방법은 인식공간 내에 배치된 다중센서자원에 의한 센서 데이터를 분석하여 인식공간 내에 존재하는 사람의 신원, 위치 및 행동 정보를 포함하는 센서 데이터 기반 휴먼 정보를 생성하는 단계와, 인식공간 내에 위치한 모바일 로봇 단말이 인식공간 내에 위치한 사람과의 상호작용을 통해 획득하여 제공하는 로봇 제공 휴먼 정보와 센서 데이터 기반 휴먼 정보를 모바일 로봇 단말의 위치 및 상호작용의 상태에 따라 융합하여 융합 휴먼 정보를 생성하는 단계와, 인식공간 내에 존재하는 사람의 융합 휴먼 정보에 따른 휴먼 모델을 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함한다. 이러한 본 발명은 인식공간 내에 설치된 다중센서자원과 로봇의 자원을 융합하여 다중 사용자가 혼재하는 상황에서 사용자의 신원, 위치, 행위정보를 인식하는데 있어서 인식 정보의 신뢰도를 향상시키는 이점이 있다.
Int. CL G06T 7/00 (2017.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020130013562 (2013.02.06)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-1993243-0000 (2019.06.20)
공개번호/일자 10-2014-0100353 (2014.08.14) 문서열기
공고번호/일자 (20190930) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.12.04)
심사청구항수 19

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김도형 대한민국 대전 유성구
2 윤호섭 대한민국 대전 유성구
3 이재연 대한민국 대전 유성구
4 반규대 대한민국 대전 서구
5 윤우한 대한민국 대전 유성구
6 윤영우 대한민국 대전 유성구
7 김재홍 대한민국 대전 중구
8 조영조 대한민국 경기 성남시 분당구
9 지수영 대한민국 대전 유성구
10 김계경 대한민국 대구 수성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 성병기 대한민국 서울특별시 서초구 사임당로 **, **층 (서초동, 재우빌딩)(마루특허법률사무소)
2 최윤서 대한민국 서울특별시 강남구 도곡로 *** (역삼동, 미진빌딩), *층(윤특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2013.02.06 수리 (Accepted) 1-1-2013-0113114-65
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
3 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2016.10.11 수리 (Accepted) 1-1-2016-0982731-78
4 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2017.12.04 수리 (Accepted) 1-1-2017-1208441-57
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2018.05.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2018.07.09 수리 (Accepted) 9-1-2018-0034017-95
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2018.09.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0628156-36
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2018.11.12 수리 (Accepted) 1-1-2018-1119166-75
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2018.11.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-1119167-10
10 등록결정서
Decision to grant
2019.03.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0216920-40
11 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
2019.08.27 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-5025488-84
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
휴먼 정보 인식 장치가 휴먼 정보를 인식하는 방법에 있어서인식공간 내에 배치된 다중센서자원에 의한 센서 데이터를 입력 받고, 상기 센서 데이터를 분석하여 상기 인식공간 내에 존재하는 사람의 센서 데이터 기반 휴먼 정보를 생성하는 단계와,상기 인식공간 내에 위치한 모바일 로봇 단말로부터 로봇 제공 휴먼 정보를 수신하는 단계와상기 로봇 제공 휴먼 정보와 상기 센서 데이터 기반 휴먼 정보에 기초하여 융합 휴먼 정보를 생성하는 단계와,상기 인식공간 내에 존재하는 사람의 상기 융합 휴먼 정보에 따른 휴먼 모델을 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하되,상기 휴먼 정보는 사람의 신원정보, 위치정보 및 행동정보를 포함하고,상기 로봇 제공 휴먼 정보는 상기 모바일 로봇 단말이 상기 모바일 로봇 단말의 센서들로부터 획득된 센서 데이터에 기초하여 생성한 후 상기 휴먼 정보 인식 장치로 전송되고,상기 융합 휴먼 정보가 생성되는 경우, 상기 모바일 로봇 단말과 사용자들의 상호작용 레벨이 기설정된 기준 레벨과 비교되고,상기 비교 결과에 기초하여 상기 융합 휴먼 정보가 다르게 생성되는 것을 특징으로 하는 휴먼 정보를 인식하는 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 센서 데이터 기반 휴먼 정보를 생성하는 단계는, 상기 다중센서자원 중에서 복수개의 카메라로부터 입력 받은 영상에서 사람의 위치를 추적하는 휴먼 정보를 인식하는 방법
3 3
제 2 항에 있어서,상기 센서 데이터 기반 휴먼 정보를 생성하는 단계는, 상기 영상에서 추적된 복수명의 사람에 대해서 각각의 사람이 인식공간 내에 위치하는 실제 위치를 (x,y,z) 좌표 형태로 출력하는 휴먼 정보를 인식하는 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 센서 데이터 기반 휴먼 정보를 생성하는 단계는, 상기 다중센서자원 중에서 복수개의 카메라로부터 입력 받은 영상에서 각각 사람이 어떠한 자세 및 행동을 취하고 있는지를 판별하는 휴먼 정보를 인식하는 방법
5 5
제 1 항에 있어서,상기 센서 데이터 기반 휴먼 정보를 생성하는 단계는, 상기 다중센서자원 중에서 복수개의 마이크로폰으로부터 입력 받은 음향을 인식하는 휴먼 정보를 인식하는 방법
6 6
제 1 항에 있어서,상기 센서 데이터 기반 휴먼 정보를 생성하는 단계는, 상기 데이터베이스에 기 저장되어 있는 휴먼 모델에 의거하여 우선순위에 따라 신원 인식을 시도하여야 하는 사람이 누구인지를 판별하는 휴먼 정보를 인식하는 방법
7 7
제 1 항에 있어서,상기 센서 데이터 기반 휴먼 정보를 생성하는 단계는, 상기 다중센서자원 중에서 복수개의 카메라를 제어하여 획득한 영상을 이용하여 사람의 신원을 인식하는 휴먼 정보를 인식하는 방법
8 8
제 1 항에 있어서,상기 휴먼 정보 인식 방법은, 상기 융합 휴먼 정보에 따라 상기 휴먼 모델을 갱신하는 휴먼 정보를 인식하는 방법
9 9
제 1 항에 있어서,상기 휴먼 정보 인식 방법은, 상기 인식공간 내에 현재 존재하거나 존재하였던 사람에 대하여 시간의 경과에 따른 상기 융합 휴먼 정보의 변화를 나타내는 히스토리를 상기 데이터베이스에 저장 및 관리하는 휴먼 정보를 인식하는 방법
10 10
휴먼 정보 인식 장치에 있어서인식공간 내에 배치된 다중센서자원에 의한 센서 데이터를 입력 받고, 상기 센서 데이터를 분석하여 상기 인식공간 내에 존재하는 사람의 센서 데이터 기반 휴먼 정보를 생성하는 인식 정보 생성부와,상기 인식공간 내에 위치한 모바일 로봇 단말로부터 로봇 제공 휴먼 정보를 수신하고,상기 로봇 제공 휴먼 정보와 상기 센서 데이터 기반 휴먼 정보에 기초하여 융합 휴먼 정보를 생성하는 정보 융합부와,상기 인식공간 내에 존재하는 사람의 상기 융합 휴먼 정보에 따른 휴먼 모델이 저장되는 데이터베이스부를 포함하되, 상기 휴먼 정보는 사람의 신원정보, 위치정보 및 행동정보를 포함하고,상기 로봇 제공 휴먼 정보는 상기 모바일 로봇 단말이 상기 모바일 로봇 단말의 센서들로부터 획득된 센서 데이터에 기초하여 생성한 후 상기 휴먼 정보 인식 장치로 전송되고,상기 융합 휴먼 정보가 생성되는 경우, 상기 모바일 로봇 단말과 사용자들의 상호작용 레벨이 기설정된 기준 레벨과 비교되고,상기 비교 결과에 기초하여 상기 융합 휴먼 정보가 다르게 생성되는 것을 특징으로 하는 휴먼 정보 인식 장치
11 11
제 10 항에 있어서,상기 인식 정보 생성부는, 상기 다중센서자원 중에서 복수개의 카메라로부터 입력 받은 영상에서 사람의 위치를 추적하는 휴먼 추적부를 포함하는 휴먼 정보 인식 장치
12 12
제 11 항에 있어서,상기 인식 정보 생성부는, 상기 영상에서 추적된 복수명의 사람에 대해서 각각의 사람이 인식공간 내에 위치하는 실제 위치를 (x,y,z) 좌표 형태로 출력하는 휴먼 정보 인식 장치
13 13
제 10 항에 있어서,상기 인식 정보 생성부는, 상기 다중센서자원 중에서 복수개의 카메라로부터 입력 받은 영상에서 각각 사람이 어떠한 자세 및 행동을 취하고 있는지를 판별하는 행동 인식부를 포함하는 휴먼 정보 인식 장치
14 14
제 10 항에 있어서,상기 인식 정보 생성부는, 상기 다중센서자원 중에서 복수개의 마이크로폰으로부터 입력 받은 음향을 인식하는 음향 인식부를 포함하는 휴먼 정보 인식 장치
15 15
제 10 항에 있어서,상기 인식 정보 생성부는, 상기 데이터베이스부에 기 저장되어 있는 휴먼 모델에 의거하여 우선순위에 따라 신원 인식을 시도하여야 하는 사람이 누구인지를 판별하는 상황 인식부를 포함하는 휴먼 정보 인식 장치
16 16
제 10 항에 있어서,상기 인식 정보 생성부는, 상기 다중센서자원 중에서 복수개의 카메라를 제어하여 획득한 영상을 이용하여 사람의 신원을 인식하는 신원 인식부를 포함하는 휴먼 정보 인식 장치
17 17
제 10 항에 있어서,상기 휴먼 정보 인식 장치는, 상기 융합 휴먼 정보에 따라 상기 휴먼 모델을 갱신하는 휴먼 모델 갱신부를 더 포함하는 휴먼 정보 인식 장치
18 18
제 10 항에 있어서,상기 휴먼 정보 인식 장치는, 상기 인식공간 내에 현재 존재하거나 존재하였던 사람에 대하여 시간의 경과에 따른 상기 융합 휴먼 정보의 변화를 나타내는 히스토리를 상기 데이터베이스부에 저장 및 관리하는 히스토리 관리부를 더 포함하는 휴먼 정보 인식 장치
19 19
제 1항에 있어서상기 신원정보를 생성하는 경우,적어도 하나 이상의 상기 다중센서자원에 의한 센서 데이터 및 상기 데이터 베이스에 저장된 휴먼모델에 기초하여 신원 대상을 확정하고, 확정된 신원 대상에 대해 상기 다중센서자원을 제어하여, 확정된 신원 대상을 추적하여 신원을 확인하는 것을 특징으로 하는 휴먼 정보를 인식하는 방법
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1 지식경제부 한국전자통신연구원 로봇산업원천기술개발 인식센서 융합기반 실환경하에서 임의의 사용자 30명에 대해 인식률 99%에 근접하는 사용자의 신원과 행위 및 위치 정보 인식 기술 개발