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파티클 필터를 이용한 인간의 이동 상태 분류 방법(Method for classifying human mobility state using particle filter)

  • 기술번호 : KST2016009999
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 N개의 독립 랜덤 변수로 정의되는 파티클들을 갖는 파티클 필터를 이용하여 특정 대상의 이동상태를 판별하는 판별방법을 공개한다. 이 방법은, 상기 특정 대상에 대한 현재 속도를 계산하고, 그리고 상기 특정 대상이 상기 현재 속도를 가질 수 있는 누적확률에 관한 값을 계산하는 단계, 각각의 상기 파티클을 갱신하는 파티클 갱신 프로세스를 미리 결정된 규칙에 따른 횟수만큼 반복하는 단계, 및 갱신이 완료된 상기 N개의 파티클이 갖는 값의 평균값을 계산하고, 상기 평균값을 기초로 상기 특정 대상이 정지상태인지 또는 이동상태인지를 판별하는 단계를 포함한다. 이때, 상기 누적확률을 이용하여 상기 파티클의 값을 갱신하는데 사용되는 가중치를 계산할 수 있다.
Int. CL H04W 64/00 (2009.01)
CPC H04W 64/006(2013.01) H04W 64/006(2013.01) H04W 64/006(2013.01) H04W 64/006(2013.01) H04W 64/006(2013.01)
출원번호/일자 1020150033575 (2015.03.11)
출원인 홍익대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1637198-0000 (2016.07.01)
공개번호/일자 10-2016-0052301 (2016.05.12) 문서열기
공고번호/일자 (20160707) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020140152339   |   2014.11.04
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2015.03.11)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 홍익대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 마포구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 송하윤 대한민국 서울특별시 마포구
2 백지현 대한민국 서울특별시 마포구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양기혁 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 **(삼성동) 명지빌딩, *층(선정국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 홍익대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 마포구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2015.03.11 수리 (Accepted) 1-1-2015-0235943-95
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2015.11.06 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2015.12.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2016-0004654-03
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2016.01.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0027527-17
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2016.03.14 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-0243294-38
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2016.03.14 수리 (Accepted) 1-1-2016-0243281-45
7 등록결정서
Decision to grant
2016.06.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0458385-17
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번호 청구항
1 1
N개의 독립 랜덤 변수로 정의되는 파티클들을 갖는 파티클 필터를 이용하여 특정 대상의 이동상태를 판별하는 판별방법으로서,상기 특정 대상에 대한 현재 속도를 계산하고, 그리고 상기 특정 대상이 상기 현재 속도를 가질 수 있는 누적확률에 관한 값을 계산하는 단계;각각의 상기 파티클의 값을 갱신하는 파티클 갱신 프로세스를 미리 결정된 규칙에 따른 횟수만큼 반복하는 단계; 및갱신이 완료된 상기 N개의 파티클이 갖는 값의 평균값을 계산하고, 상기 평균값을 기초로 상기 특정 대상의 운동상태를 결정하는 단계;를 포함하며,상기 누적확률을 이용하여 상기 파티클의 값을 갱신하는데 사용되는 가중치를 계산하는 것을 특징으로 하는,이동상태 판별방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 파티클 갱신 프로세스는, 상기 누적확률에 관한 값을 상기 각 파티클의 값으로부터 차감함으로써 상기 가중치를 계산하는 단계; 및상기 각각의 파티클의 값에서 상기 가중치를 차감하거나, 또는 상기 각각의 파티클의 값에 상기 가중치를 더함으로써 상기 각각의 파티클의 값을 갱신하는 단계;를 포함하는,이동상태 판별방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 현재 속도는, 상기 특정 대상에 대하여 제1시각 및 상기 제1시각 이전에 검출된 한 개 이상의 속도값에 각각 미리 결정된 가중치를 곱하여 서로 더함으로써 얻어진, 상기 제1시각에서의 시간가중-속도(T)이거나, 또는상기 특정 대상에 대하여 상기 제1시각에 검출된 속도값, 또는상기 특정 대상에 대하여 상기 제1시각 및 상기 제1시각 이전에 검출된 한 개 이상의 속도값들의 평균값인 것을 특징으로 하는, 이동상태 판별방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 제1시각에 더 까까운 시각일수록 상기 곱해지는 가중치의 값이 커지는 것을 특징으로 하는, 이동상태 판별방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 운동상태는 정지상태 및 상기 이동상태를 포함하는 복수 개의 상태로 구분되며,상기 복수 개의 상태 중 어느 상태인지 결정하는 것은, 상기 N개의 파티클이 갖는 값의 평균값을 미리 결정된 한 개 이상의 임계값에 대하여 비교함으로써 이루어지는 것을 특징으로 하는,이동상태 판별방법
6 6
0 이상 1 이하의 값을 갖도록 되어 있는 N개의 독립 랜덤 변수를 파티클로 갖는 파티클 필터를 초기화 하는 단계;파티클 갱신 프로세스를 미리 결정된 규칙에 따른 횟수만큼 반복하는 단계; 및갱신이 완료된 상기 N개의 파티클의 평균값을 계산하고, 상기 평균값을 이용하여 특정 대상의 운동상태를 결정하는 단계;를 포함하며,상기 파티클 필터에 입력하기 위한 새로운 관찰값으로서 상기 특정 대상에 대하여 제1시각에 제공된 현재 속도를 이용하는 것을 특징으로 하는,이동상태 판별방법
7 7
제6항에 있어서, 상기 파티클 갱신 프로세스는, 상기 현재 속도를 획득하는 단계;N개의 상기 파티클이 갖고 있는 현재 값을 전제로 하여 상기 특정 대상이 상기 현재 속도를 가질 우도확률(likelyhood probability)을 갱신하는 단계;상기 갱신된 우도확률를 이용하여 가중치를 획득하는 단계; 및상기 가중치를 이용하여 상기 파티클을 갱신하는 단계;를 포함하는,이동상태 판별방법
8 8
제7항에 있어서, 상기 파티클을 갱신하는 단계는 상기 파티클의 값이 음수가 되면 0 값으로 갱신하도록 되어 있는 단계를 포함하는, 이동상태 판별방법
9 9
제7항에 있어서, 상기 우도확률은 지수분포의 누적분포함수를 이용하여 구하는 것을 특징으로 하는, 이동상태 판별방법
10 10
제6항에 있어서, 상기 현재 속도는, 상기 특정 대상에 대하여 상기 제1시각에 검출된 속도값이거나,상기 특정 대상에 대하여 상기 제1시각 및 상기 제1시각 이전에 검출된 한 개 이상의 속도값들의 평균값이거나, 또는상기 특정 대상에 대하여 상기 제1시각 및 상기 제1시각 이전에 검출된 한 개 이상의 속도값에 각각 미리 결정된 가중치를 곱하여 서로 더함으로써 얻어진, 상기 제1시각에서의 시간가중-속도(T)인 것을 특징으로 하는, 이동상태 판별방법
11 11
제6항에 있어서, 상기 운동상태는, 정지상태 및 한 개 이상의 교통수단에 따른 이동상태를 포함하는 복수 개의 상태로 구분되며,상기 한 개 이상의 교통수단에 따른 이동상태는, 도보에 의한 이동상태 및 차량에 의한 이동상태를 포함하며,상기 복수 개의 상태 중 어느 상태인지 결정하는 것은, 상기 갱신이 완료된 상기 N개의 파티클의 평균값을 미리 결정된 한 개 이상의 임계값에 대하여 비교함으로써 이루어지는 것을 특징으로 하는,이동상태 판별방법
12 12
N개의 독립 랜덤 변수로 정의되는 파티클들을 갖는 파티클 필터를 이용하여 특정 대상의 이동상태를 판별하도록 되어 있는 처리부를 포함하는 이동상태 판별장치로서,상기 처리부는, 상기 특정 대상에 대한 현재 속도를 계산하고, 그리고 상기 특정 대상이 상기 현재 속도를 가질 수 있는 누적확률에 관한 값을 계산하는 단계;각각의 상기 파티클을 갱신하는 파티클 갱신 프로세스를 미리 결정된 규칙에 따른 횟수만큼 반복하는 단계; 및갱신이 완료된 상기 N개의 파티클이 갖는 값의 평균값을 계산하고, 상기 평균값을 기초로 상기 특정 대상의 운동상태를 결정하는 단계;를 실행하도록 되어 있으며,상기 누적확률을 이용하여 상기 파티클의 값을 갱신하는데 사용되는 가중치를 계산하는 것을 특징으로 하는,이동상태 판별장치
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학 한국연구재단 중견연구자지원 인간의 군집 이동 모델의 통합 도출을 위한 융합 연구