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신경회로망을 이용하여 승강장 내의 위험상황을 판단하는승강장 모니터링 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2015175289
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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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 승강장 모니터링 시스템 및 그 방법이 개시된다. 본 발명의 승강장 모니터링 방법은, 승강장 내의 위험상황에 대한 패턴 인식을 학습하는 신경회로망에 다수의 입력 패턴을 입력하고, 입력 패턴에 대한 신경회로망의 출력값을 미리 설정된 목표값과 비교하여 그 오차가 감소하는 방향으로 신경회로망의 가중치를 조절하는 신경회로망 학습 단계; 및 학습 완료된 신경회로망을 이용하여 승강장 내의 위험상황을 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의하면, 승강장 내의 위험상황에 대한 지능적이고 신속한 판단이 가능하고 그 판단의 신뢰성을 높일 수 있다. 열차, 승강장, 모니터링, 신경회로망
Int. CL H04W 84/18 (2009.01) H04W 4/00 (2009.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020080071741 (2008.07.23)
출원인 한국철도기술연구원, (주)로드닉스, 건아정보기술 주식회사
등록번호/일자 10-0973586-0000 (2010.07.27)
공개번호/일자 10-2010-0010735 (2010.02.02) 문서열기
공고번호/일자 (20100802) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2008.07.23)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국철도기술연구원 대한민국 경기도 의왕시 철
2 (주)투비게이트 대한민국 서울특별시 용산구
3 건아정보기술 주식회사 대한민국 서울특별시 송파구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김길동 대한민국 경기 용인시
2 오세찬 대한민국 경기도 수원시 팔달구
3 이장무 대한민국 경기 수원시 장안구
4 박성혁 대한민국 경기 안양시 동안구
5 이한민 대한민국 서울 서초구
6 강진기 대한민국 경기도 고양시 일산동구
7 이준희 대한민국 경기도 구리시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 한지희 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 *** 한국지식재산센터 *층 (공익변리사 특허상담센터)(한국지식재산보호원)
2 권영규 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 *** *** (역삼동, 재승빌딩 *층)(프라임특허법률사무소)
3 윤재석 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로**길 **(서초동) *층(정석국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국철도기술연구원 대한민국 경기도 의왕시 철
2 (주)로드닉스 대한민국 경기도 고양시 일산동구
3 건아정보기술 주식회사 대한민국 서울특별시 송파구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2008.07.23 수리 (Accepted) 1-1-2008-0529826-82
2 보정요구서
Request for Amendment		 2008.08.04 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2008-0095548-74
3 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2008.09.03 수리 (Accepted) 1-1-2008-0626334-28
4 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2008.09.19 수리 (Accepted) 1-1-2008-0660772-00
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2009.05.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2009.06.12 수리 (Accepted) 9-1-2009-0035291-45
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.06.18 수리 (Accepted) 4-1-2009-5119671-62
8 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2010.05.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0210335-89
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2010.07.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2010-0463329-24
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2010.07.19 수리 (Accepted) 1-1-2010-0463328-89
11 등록결정서
Decision to grant		 2010.07.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0313667-69
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2010.08.20 수리 (Accepted) 4-1-2010-0014779-95
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.07.05 수리 (Accepted) 4-1-2013-0030113-98
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.07.05 수리 (Accepted) 4-1-2013-0030114-33
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.12.04 수리 (Accepted) 4-1-2015-0068126-84
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.03.31 수리 (Accepted) 4-1-2016-5040656-99
17 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.03.14 수리 (Accepted) 4-1-2018-0012470-33
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
승강장 내의 위험상황에 대한 패턴 인식을 학습하는 신경회로망에 다수의 입력 패턴을 입력하고, 상기 입력 패턴에 대한 상기 신경회로망의 출력값을 미리 설정된 목표값과 비교하여 그 오차가 감소하는 방향으로 상기 신경회로망의 가중치를 조절하는 신경회로망 학습 단계; 및 상기 학습 완료된 신경회로망을 이용하여 승강장 내의 위험상황을 판단하는 단계를 포함하며, 상기 다수의 입력 패턴은 상기 위험상황의 패턴에 따라 예상되는 승강장 모니터링 정보를 분석한 결과에 기초하여 선정되며, 상기 예상되는 승강장 모니터링 정보는 열상카메라정보, 스테레오카메라정보, 센서정보 및 열차진입진출정보를 포함하는 것을 특징으로 하며, 상기 신경회로망 학습 단계는, (a) 상기 신경회로망의 가중치를 임의의 값으로 초기화하는 단계; (b) 상기 다수의 입력 패턴 각각에 대하여 하기의 (b1) ~ (b3) 단계를 반복하는 단계; (b1) 상기 입력 패턴에 대한 상기 신경회로망의 출력값을 확인하는 단계; (b2) 상기 확인된 출력값과 미리 설정된 목표값 사이의 오차를 산출하는 단계; 및 (b3) 상기 산출된 오차에 기초하여 상기 가중치를 조절하는 단계를 포함하며, 상기 승강장 내의 위험상황은, 물체선로추락, 승객문틈끼임, 화재발생, 승객안전선침범 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 승강장 모니터링 방법
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삭제
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삭제
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삭제
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제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는, 상기 다수의 입력 패턴 모두에 대하여 상기 오차가 미리 설정된 허용오차범위에 포함될 때까지 반복되는 것을 특징으로 하는 승강장 모니터링 방법
6 6
제1항에 있어서, 상기 위험상황 판단 단계는, 미리 설정된 승강장 모니터링 영역에 대한 승강장 모니터링 정보를 수집하는 단계; 상기 수집된 승강장 모니터링 정보를 상기 학습 완료된 신경회로망에 입력하는 단계; 및 상기 신경회로망의 출력 결과에 기초하여 상기 승강장 내의 위험상황을 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 승강장 모니터링 방법
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제6항에 있어서, 상기 승강장 모니터링 정보를 수집하는 단계는, 열상카메라정보, 스테레오카메라정보, 센서정보 및 열차진입진출정보 중 적어도 어느 하나를 수집하는 것을 특징으로 하는 승강장 모니터링 방법
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삭제
9 9
승강장 내의 위험상황에 대한 패턴 인식을 학습하는 신경회로망에 다수의 입력 패턴을 입력하고, 상기 입력 패턴에 대한 상기 신경회로망의 출력값을 미리 설정된 목표값과 비교하여 그 오차가 감소되는 방향으로 상기 신경회로망의 가중치를 조절하는 신경망 학습부; 미리 설정된 승강장 모니터링 영역에 대한 승강장 모니터링 정보를 수집하는 정보 수집부; 및 상기 수집된 승강장 모니터링 정보를 상기 학습 완료된 신경회로망에 입력하고, 상기 신경회로망의 출력 결과에 기초하여 승강장 내의 위험상황을 판단하는 정보 처리부를 포함하며, 상기 다수의 입력 패턴은, 상기 위험상황의 패턴에 따라 예상되는 승강장 모니터링 정보를 분석한 결과에 기초하여 선정되며, 상기 예상되는 승강장 모니터링 정보는, 열상카메라정보, 스테레오카메라정보, 센서정보 및 열차진입진출정보를 포함하며, 상기 신경망 학습부는, (a) 상기 신경회로망의 가중치를 임의의 값으로 초기화하고, (b) 상기 다수의 입력 패턴 각각에 대하여 (b1) 상기 입력 패턴에 대한 상기 신경회로망의 출력값을 확인하고, (b2) 상기 확인된 출력값과 미리 설정된 목표값 사이의 오차를 산출하고, (b3) 상기 산출된 오차에 기초하여 상기 가중치를 조절하는 것을 특징으로 하며, 상기 승강장 내의 위험상황은, 물체선로추락, 승객문틈끼임, 화재발생, 승객안전선침범 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 승강장 모니터링 시스템
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제9항에 있어서, 상기 신경망 학습부는, 상기 다수의 입력 패턴 모두에 대하여 상기 오차가 미리 설정된 허용오차범위에 포함될 때까지 상기 가중치를 조절하는 것을 특징으로 하는 승강장 모니터링 시스템
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제9항에 있어서, 상기 정보 수집부는, 열상카메라모듈, 스테레오카메라모듈, 센서모듈 및 열차검출모듈 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 승강장 모니터링 시스템
15 15
삭제
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.