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회선 신경망 기반 다국가 권종 분류 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019000777
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 본 발명은 본 발명은 다국가 권종 분류 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 가시광 환경에서 촬영된 다국가 지폐 영상을 회선 신경망을 기반으로 국가와 권종을 식별하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명은 딥러닝 방식 중 하나인 회선 신경망 구조를 이용하여 다국가 권종을 국가별로 분류하지 않고서도 자동으로 투입된 지폐들의 국가와 권종을 동시에 식별할 수 있다.
Int. CL G07D 7/12 (2016.01.01) G07D 11/00 (2019.01.01)
CPC G07D 7/12(2013.01) G07D 7/12(2013.01) G07D 7/12(2013.01)
출원번호/일자 1020170088546 (2017.07.12)
출원인 동국대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1965751-0000 (2019.03.29)
공개번호/일자 10-2019-0007290 (2019.01.22) 문서열기
공고번호/일자 (20190404) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.07.12)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 동국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 중구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박강령 대한민국 서울특별시 강남구
2 홍형길 대한민국 서울특별시 양천구
3 팜단투엔 베트남 서울특별시 중구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이지 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***(가산동, KCC웰츠밸리) ***-***

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 동국대학교 산학협력단 서울특별시 중구
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		 2017.07.12 수리 (Accepted) 1-1-2017-0667583-96
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2018.04.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2018.06.05 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2018-0115872-99
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.09.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0642494-82
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.09.27 수리 (Accepted) 1-1-2018-0953623-45
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.09.27 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0953651-13
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.03.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0179547-10
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)		 2019.03.14 수리 (Accepted) 1-1-2019-0262786-94
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.03.14 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0262810-03
10 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2019.03.14 수리 (Accepted) 1-1-2019-0262777-83
11 등록결정서
Decision to grant		 2019.03.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0223228-27
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.16 수리 (Accepted) 4-1-2019-5163486-33
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
다국가 권종 분류 장치에 있어서, 가시광 라인 센서 및 발광 다이오드를 통해 투입된 지폐를 촬상하여 지폐 영상의 앞면 및 뒷면 이미지를 생성하는 지폐 영상 생성부;상기 지폐 영상에서 코너 검출 알고리즘을 사용하여 배경을 제외한 지폐 영역을 검출하고, 상기 지폐 영역의 회전 및 변위(displacement)를 보정하여 전처리하는 지폐 영상 전처리부;전처리된 지폐 영상을 상기 지폐 영상의 크기에 따라 기 설정된 n개(n은 자연수)의 그룹 중 하나로 분류하는 지폐 크기 식별부;분류된 지폐 영상의 크기를 정규화하는 지폐 영상 정규화부;정규화된 지폐 영상의 앞면과 뒷면 이미지 각각에 지폐 영상의 크기에 따라 기 학습한 회선 신경망 모델을 적용하여 권종 특징을 추출하고, 추출한 권종 특징으로 국가별 권종을 식별하는 권종 식별부; 및 스코어 레벨 퓨전(Score Level Fusion) 방법을 통해 지폐 영상의 앞면 및 뒷면 이미지를 식별한 결과를 결합하고, 소프트맥스 함수(Softmax Function)를 이용하여 최종적으로 국가별 권종을 분류하는 권종 분류부를 포함하는 다국가 권종 분류 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 권종 식별부는 미리 설정한 스케일의 지폐 영상을 입력하는 이미지 입력 레이어;입력한 지폐 영상에 회선 신경망 모델을 적용하여 특징을 추출하는 특징 추출 레이어; 및상기 추출한 특징에 의해 미리 설정된 수의 권종으로 분류하는 분류 레이어를 포함하는 다국가 권종 분류 장치
3 3
제2항에 있어서, 상기 특징 추출 레이어는5개의 콘벌루션 레이어 집합 및 3개의 완전 연결 레이어 집합을 포함하는 다국가 권종 분류 장치
4 4
제3항에 있어서, 상기 5개의 콘벌루션 레이어 집합은115×51×1 픽셀의 이미지가 입력되며, 크기 7×7×1 크기의 96개의 필터를 이용하여 2 픽셀 간격으로 콘벌루션화하는 제1 콘벌루션 레이어, 교정 선형 유닛(Rectified Linear Unit) 레이어, 교차 채널 정규화(Cross Channel Normalization) 레이어 및 3×3×1 크기의 필터를 1개를 2 픽셀 간격으로 적용하여 27×11×96 픽셀의 특징맵을 출력하는 제1 맥스 풀링 레이어로 구성된 제1 콘벌루션 레이어 집합;상기 제1 콘벌루션 레이어 집합에서 출력된 27×11×96 픽셀의 특징맵에 5×5×1 크기의 128개의 필터를 1 픽셀 간격으로 2패딩씩 콘벌루션화하는 제2 콘벌루션 레이어, 교정 선형 유닛 레이어, 교차 채널 정규화 레이어 및 3×3×1 크기의 필터를 1개를 2 픽셀 간격으로 적용하여 13×5×128 픽셀의 특징맵을 출력하는 제2 맥스 풀링 레이어로 구성된 제2 콘벌루션 레이어 집합;상기 제2 콘벌루션 레이어 집합에서 출력된 13×5×128 픽셀의 특징맵에 3×3×1 크기의 필터 256개를 이용하여 1 픽셀 간격으로 1 패딩씩 콘벌루션화하는 제3 콘벌루션 레이어 및 교정 선형 유닛 레이어로 구성된 제3 콘벌루션 레이어 집합;상기 제3 콘벌루션 레이어에서 출력된 13×5×128 픽셀의 특징맵에 3×3×1 크기의 필터 256개를 이용하여 1 픽셀 간격으로 1 패딩씩 콘벌루션화하는 제4 콘벌루션 레이어 및 교정 선형 유닛 레이어로 구성된 제4 콘벌루션 레이어 집합; 및상기 제4 콘벌루션 레이어 집합에서 출력된 13×5×256 픽셀의 특징맵에 픽셀의 특징맵에 3×3×1 크기의 128개의 필터를 1 픽셀 간격으로 1패딩씩 콘벌루션화하는 제5 콘벌루션 레이어 및 교정 선형 유닛 레이어로 구성된 제5 콘벌루션 레이어 집합을 포함하는 다국가 권종 분류 장치
5 5
제3항에 있어서, 상기 3개의 완전 연결 레이어 집합은 384 및 4096 노드들을 각각 입력 및 출력으로 하는 제1 완전 연결 레이어;4096 및 2048 노드들을 각각 입력 및 출력으로 하는 제2 완전 연결 레이어; 및2048 및 N개(N은 자연수) 노드들을 각각 입력 및 출력으로 하는 제3 완전 연결 레이어를 포함하는 다국가 권종 분류 장치
6 6
다국가 권종 분류 방법에 있어서,가시광 라인 센서 및 발광 다이오드를 통해 투입된 지폐를 촬상하는 단계;촬상한 지폐 영상의 앞면 및 뒷면 이미지를 생성하는 단계;코너 검출 알고리즘을 사용하여 지폐 영상의 앞면 및 뒷면 이미지에서 배경을 제외한 지폐 영역을 검출하고, 상기 지폐 영역의 회전 및 변위(displacement)를 보정하여 전처리하는 단계;전처리된 지폐 영상의 크기에 따라 기 설정된 n개(n은 자연수)의 그룹 중 하나로 분류하는 단계;분류된 지폐 영상의 크기를 정규화하는 단계;지폐 영상의 크기에 따라 기 학습된 회선 신경망 모델을 적용하여 정규화된 지폐 영상의 앞면과 뒷면 이미지 각각에 대해 국가별 권종을 식별하는 단계;상기 지폐 영상의 앞면 및 뒷면 이미지를 식별한 결과를 스코어 레벨 퓨전(Score Level Fusion) 방법을 통해 결합하는 단계; 및 결합된 식별 결과를 소프트맥스 함수(Softmax Function)를 이용하여 최종적인 국가별 권종을 분류하는 단계를 포함하는 다국가 권종 분류 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 지폐 영상의 크기에 따라 기 학습된 회선 신경망 모델을 적용하여 정규화된 지폐 영상의 앞면과 뒷면 이미지 각각에 대해 국가별 권종을 식별하는 단계는데이터 세트에 포함된 국가별 지폐 영상을 지폐 영상의 크기에 따라 미리 설정된 수의 그룹으로 분류하고, 분류된 그룹별 지폐 영상을 학습한 회선 신경망 모델을 이용하여 권종 특징을 추출하는 것을 포함하는 다국가 권종 분류 방법
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제6항 내지 제7항 중 어느 하나의 다국가 권종 분류 방법을 실행하고 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 동국대학교 산학협력단 대학ICT연구센터육성지원사업 (ITRC) 소환현실기반 콘텐츠 제작을 위한 실감형 인터랙션 NUI/NUX 플랫폼 기술 개발[5/6]
2 교육부 동국대학교 산학협력단 이공학개인기초연구지원사업(기본) 지폐 영상의 수학적 모델 및 딥러닝 기반 다국가권 권종 인식, 정사 판단, 위조 판별 기술 개발 [1/4]