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전천 영상을 이용한 구름량 자동 관측 방법

  • 기술번호 : KST2019021591
  • 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 전천 영상을 이용한 구름량 자동 관측 방법을 공개한다. 이 방법은 촬영된 시간대별 RGB 하늘 영상을 이미지 변환부가 이진화 하늘 영상으로 변환하고, 노이즈가 제거된 하늘 영상을 이용하여 관측 창 생성부가 관측 창을 생성하는 단계; 및 이미지 병합부가 획득된 이미지를 상기 관측 창에 이미지 병합하고 이미지 정규화부에서 정규화된 이미지를 이용하여 RGB 색 분석부가 RGB 색 성분을 분석하고, CMYK 색 변환부가 상기 분석된 RGB 색 성분을 이용하여 CMYK 색 변환하고, 특징 맵 생성부가 상기 분석된 RGB 색 성분과 상기 CMYK 색 변환된 색 성분의 데이터를 연산하여 특징 맵을 생성한 후, 상기 특징 맵이 그레이 맵 및 이진화 영상으로 변환되는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의할 경우, 구름량 목측의 개인차에 의한 오류 가능성과 자동 관측 영역을 인위적 제한시 측정된 결과치와 목측 결과치의 불일치 문제점과 전문 인력이 관측소마다 투입되어야 하는 원활한 인력 수급의 한계가 극복될 수 있다. 또한, RGB 색 공간에서 구름의 물리적 형태와 태양의 위치에 종속되는 태양광의 경로에 따른 산란의 발생과 구분할 변수가 필수적으로 추가되어야 하는 번거로움과 복잡함을 방지할 수 있다.
Int. CL G01W 1/00 (2006.01.01) G06T 7/60 (2017.01.01)
CPC G01W 1/00(2013.01) G01W 1/00(2013.01) G01W 1/00(2013.01) G01W 1/00(2013.01)
출원번호/일자 1020180106609 (2018.09.06)
출원인 한국기술교육대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2047255-0000 (2019.11.15)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20191121) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.09.06)
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국기술교육대학교 산학협력단 대한민국 충청남도 천안시 동남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 윤한경 경기도 성남시 분당구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인(유한) 대아 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, 한양빌딩*층(역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국기술교육대학교 산학협력단 충청남도 천안시 동남구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.09.06 수리 (Accepted) 1-1-2018-0888037-96
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2018.11.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.11.19 수리 (Accepted) 4-1-2018-5234295-28
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.02.18 수리 (Accepted) 9-1-2019-0009571-15
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.03.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0192191-10
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)
2019.04.26 수리 (Accepted) 1-1-2019-0432336-50
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.04.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0432337-06
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)
2019.05.07 수리 (Accepted) 1-1-2019-0465761-14
9 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2019.09.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0678866-85
10 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)
2019.10.17 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2019-1060901-01
11 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.10.17 수리 (Accepted) 1-1-2019-1060900-55
12 등록결정서
Decision to Grant Registration
2019.10.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0781066-60
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번호 청구항
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촬영된 시간대별 RGB 하늘 영상을 이미지 변환부가 이진화 하늘 영상으로 변환하고, 노이즈가 제거된 하늘 영상을 이용하여 관측 창 생성부가 관측 창을 생성하는 단계; 및이미지 병합부가 획득된 이미지를 상기 관측 창에 이미지 병합하고 이미지 정규화부에서 정규화된 이미지를 이용하여 RGB 색 분석부가 RGB 색 성분을 분석하고, CMYK 색 변환부가 상기 분석된 RGB 색 성분을 이용하여 CMYK 색 변환하고, 특징 맵 생성부가 상기 분석된 RGB 색 성분과 상기 CMYK 색 변환된 색 성분의 데이터를 연산하여 특징 맵을 생성한 후, 상기 특징 맵이 그레이 맵 및 이진화 영상으로 변환되는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는,전천 영상을 이용한 구름량 자동 관측 방법
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(a) 촬영된 시간대별 RGB 하늘 영상을 이미지 변환부가 이진화 하늘 영상으로 변환하고, 노이즈가 제거된 하늘 영상을 이용하여 관측 창 생성부가 관측 창을 생성하는 단계; 및(b) 이미지 병합부가 획득된 이미지를 상기 관측 창에 이미지 병합하고 이미지 정규화부에서 정규화된 이미지를 이용하여 RGB 색 분석부가 RGB 색 성분을 분석하고, CMYK 색 변환부가 상기 분석된 RGB 색 성분을 이용하여 CMYK 색 변환하고, 특징 맵 생성부가 상기 분석된 RGB 색 성분과 상기 CMYK 색 변환된 색 성분의 데이터를 연산하여 특징 맵을 생성한 후, 상기 특징 맵이 그레이 맵 및 이진화 영상으로 변환되는 단계;를 포함하고,상기 (a) 단계는 영상 촬영부가 각각 다른 시간대에 상기 RGB 하늘 영상을 촬영하는 단계;상기 이미지 변환부가 상기 촬영된 RGB 하늘 영상을 인가받아 이진화 하늘 영상으로 변환하는 단계; 노이즈 제거부가 상기 변환된 이진화 하늘 영상을 인가받아 노이즈를 제거하는 단계; 아티팩트 제거부가 상기 노이즈가 제거된 이진화 하늘 영상을 인가받아 아티팩트를 제거하는 단계; 및상기 관측 창 생성부가 상기 아티팩트가 제거된 이진화 하늘 영상을 인가받아 상기 관측 창을 생성하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는,전천 영상을 이용한 구름량 자동 관측 방법
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(a) 촬영된 시간대별 RGB 하늘 영상을 이미지 변환부가 이진화 하늘 영상으로 변환하고, 노이즈가 제거된 하늘 영상을 이용하여 관측 창 생성부가 관측 창을 생성하는 단계; 및(b) 이미지 병합부가 획득된 이미지를 상기 관측 창에 이미지 병합하고 이미지 정규화부에서 정규화된 이미지를 이용하여 RGB 색 분석부가 RGB 색 성분을 분석하고, CMYK 색 변환부가 상기 분석된 RGB 색 성분을 이용하여 CMYK 색 변환하고, 특징 맵 생성부가 상기 분석된 RGB 색 성분과 상기 CMYK 색 변환된 색 성분의 데이터를 연산하여 특징 맵을 생성한 후, 상기 특징 맵이 그레이 맵 및 이진화 영상으로 변환되는 단계;를 포함하고,상기 (b) 단계는 상기 이미지 병합부가 상기 획득된 이미지를 상기 관측 창에 이미지 병합하는 단계;상기 이미지 정규화부가 상기 병합된 관측 창 이미지를 인가받아 상기 정규화된 이미지로 변환하는 단계; 상기 RGB 색 분석부가 상기 변환된 정규화 이미지를 인가받아 상기 RGB 색 성분을 분석하는 단계; 상기 CMYK 색 변환부가 상기 RGB 색 성분 분석된 이미지를 인가받아 CMYK 색 공간으로 변환하여 상기 색 성분의 데이터를 추출하는 단계; 상기 특징 맵 생성부가 상기 추출된 색 성분의 데이터를 인가받아 연산 및 변환하여 상기 특징 맵을 생성하는 단계; 그레이 맵 변환부가 상기 생성된 특징 맵을 인가받아 상기 그레이 맵으로 변환하는 단계; 및이진화 영상 변환부가 상기 변환된 그레이 맵을 인가받아 상기 이진화 영상으로 변환하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는,전천 영상을 이용한 구름량 자동 관측 방법
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