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VR 피로로유발인자의 딥 러닝 분석을 사용하는 VR 컨텐츠 체감 품질 정량적 평가 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019001539
  • 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 발명에 따른 VR 컨테츠 체감 품질 평가 방법은 딥 러닝을 기반으로 하여, 체감 VR 컨텐츠로부터 적어도 하나의 피로 유발 인자를 분석하는 단계; 및 딥 러닝을 기반으로 하여, 상기 분석된 적어도 하나의 피로 유발 인자로부터 상기 체감 VR 컨텐츠에 대한 시청자의 체감 품질 지수를 정량적으로 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06N 3/084(2013.01) G06N 3/084(2013.01)
출원번호/일자 1020170107073 (2017.08.24)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0021812 (2019.03.06) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.08.24)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 노용만 대한민국 대전광역시 유성구
2 김학구 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.08.24 수리 (Accepted) 1-1-2017-0818883-86
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.04.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0262578-40
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
4 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2019.06.11 수리 (Accepted) 1-1-2019-0594255-15
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.07.11 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0711832-17
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)
2019.07.11 수리 (Accepted) 1-1-2019-0711831-61
7 등록결정서
Decision to grant
2019.11.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0848103-66
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
분석부에서 딥 러닝을 기반으로 하여, 체감 VR 컨텐츠로부터 적어도 하나의 피로 유발 인자를 분석하는 단계; 및예측부에서 딥 러닝을 기반으로 하여, 상기 분석된 적어도 하나의 피로 유발 인자로부터 상기 체감 VR 컨텐츠에 대한 시청자의 체감 품질 지수를 정량적으로 예측하는 단계;를 포함하고,상기 피로 유발 인자를 분석하는 단계는머리 움직임 정도, 시청 자세, 초점의 이동 정도, 재생 속도, 시간 딜레이, 시야 각, 렌더링 정보 중 하나 이상의 참고 정보를 획득하는 단계;상기 참고 정보를 원본 VR 컨텐츠에 반영하여 체감 VR 컨텐츠를 구성하는 단계; 및상기 구성된 체감 VR 컨텐츠로부터 상기 적어도 하나의 피로 유발 인자를 분석하는 단계를 포함하는 VR 컨텐츠 체감 품질 평가 방법
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서,상기 피로 유발 인자를 분석하는 단계는딥 러닝을 기반으로 하여, 상기 체감 VR 컨텐츠로부터 사용자에게 피로를 느끼게 하는 공간적 인자 및 시간적 인자를 분석하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 VR 컨텐츠 체감 품질 평가 방법
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제3항에 있어서,상기 공간적 인자 및 시간적 인자를 분석하는 단계는합성곱 신경망(Convolutional Neural Network; CNN) 또는 auto encoder를 기반으로 하여 공간적 인자를 분석하고, 순환 신경망(Recurrent Neural Network; RNN) 또는 LSTM(Long Short Term Memory)를 기반으로 하여 시간적 인자를 분석하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 VR 컨텐츠 체감 품질 평가 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 피로 유발 인자를 분석하는 단계는사용자가 상기 체감 VR 컨텐츠에 대한 피로도를 주관적으로 평가하여 제공한 제공 평가 품질 지수와 딥 러닝을 기반으로 상기 체감 VR 컨텐츠에 대한 피로도를 정량적으로 예측한 예측 품질 지수 간의 비용 함수를 사용하여 학습하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 VR 컨텐츠 체감 품질 평가 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 피로 유발 인자를 분석하는 단계는상기 체감 VR 컨텐츠를 시청하는 사용자의 생체 정보와 딥 러닝을 기반으로 상기 체감 VR 컨텐츠에 대해 측정된 측정 생체 정보 간의 비용 함수를 사용하여 학습하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 VR 컨텐츠 체감 품질 평가 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 체감 품질 지수를 정량적으로 예측하는 단계는상기 체감 VR 컨텐츠를 시청하는 사용자의 생체 정보로부터 상기 체감 VR 컨텐츠에 대한 시청자의 체감 품질 지수를 정량적으로 예측하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 VR 컨텐츠 체감 품질 평가 방법
8 8
딥 러닝을 기반으로 하여, 체감 VR 컨텐츠로부터 적어도 하나의 피로 유발 인자를 분석하는 분석부; 및딥 러닝을 기반으로 하여, 상기 분석된 적어도 하나의 피로 유발 인자 또는 상기 체감 VR 컨텐츠를 시청하는 사용자의 생체 정보로부터 상기 체감 VR 컨텐츠에 대한 시청자의 체감 품질 지수를 정량적으로 예측하는 예측부;를 포함하고,상기 분석부는머리 움직임 정도, 시청 자세, 초점의 이동 정도, 재생 속도, 시간 딜레이, 시야 각, 렌더링 정보 중 하나 이상의 참고 정보를 획득하고, 상기 참고 정보를 원본 VR 컨텐츠에 반영하여 체감 VR 컨텐츠를 구성하며, 상기 구성된 체감 VR 컨텐츠로부터 상기 적어도 하나의 피로 유발 인자를 분석하는 VR 컨텐츠 체감 품질 평가 장치
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삭제
10 10
제8항에 있어서,상기 분석부는딥 러닝을 기반으로 하여, 상기 체감 VR 컨텐츠로부터 사용자에게 피로를 느끼게 하는 공간적 인자 및 시간적 인자를 분석하는 것을 특징으로 하는 VR 컨텐츠 체감 품질 평가 장치
11 11
제8항에 있어서,상기 분석부는사용자가 상기 체감 VR 컨텐츠에 대한 피로도를 주관적으로 평가하여 제공한 제공 평가 품질 지수와 딥 러닝을 기반으로 상기 체감 VR 컨텐츠에 대한 피로도를 정량적으로 예측한 예측 품질 지수 간의 비용 함수를 사용하여 학습하는 것을 특징으로 하는 VR 컨텐츠 체감 품질 평가 장치
12 12
제8항에 있어서,상기 분석부는상기 체감 VR 컨텐츠를 시청하는 사용자의 생체 정보와 딥 러닝을 기반으로 상기 체감 VR 컨텐츠에 대해 측정된 측정 생체 정보 간의 비용 함수를 사용하여 학습하는 것을 특징으로 하는 VR 컨텐츠 체감 품질 평가 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한국과학기술원 정보통신.방송 연구개발사업 (EZBARO)증감형(Enhanced Sensitivity) 방송에 대한 체감피로도 저감기술 개발(2017)