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머신 러닝을 위한 학습 이미지 생성 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019028694
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요약 본 발명은 머신 러닝(machine learning)용 학습을 위한 무기 체계 이미지를 생성하는 장치 및 방법에 대한 것으로, 특정 무기 체계에 대한 간접 정보, 및 배경 이미지를 입력받는 입력부와, 상기 특정 무기 체계에 대한 간접 정보에 근거하여 상기 특정 무기 체계의 3차원 객체인 무기 체계 객체를 생성하는 모델링부와, 상기 무기 체계 객체를 적어도 하나의 방향에서 바라보는 적어도 하나의 객체 이미지와 상기 배경 이미지를 합성하여, 적어도 하나의 합성 이미지를 생성하는 합성부와, 상기 적어도 하나의 합성 이미지를 저장하는 메모리 및, 상기 특정 무기 체계의 제원에 따라 상기 무기 체계 객체의 크기를 조절하고, 상기 크기가 조절된 무기 체계 객체에 대한 상기 적어도 하나의 객체 이미지를 생성 및, 상기 배경 이미지 상에서 사용자가 선택한 위치에 상기 객체 이미지가 표시되는 상기 적어도 하나의 합성 이미지를 생성하도록 상기 합성부를 제어하며, 상기 저장된 합성 이미지를 상기 특정 무기 체계에 대한 머신 러닝(machine learning) 학습 데이터로 상기 메모리에 저장하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06T 11/60 (2006.01.01) G06T 7/30 (2017.01.01) G06N 3/02 (2019.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06T 11/60(2013.01) G06T 11/60(2013.01) G06T 11/60(2013.01) G06T 11/60(2013.01) G06T 11/60(2013.01) G06T 11/60(2013.01)
출원번호/일자 1020170056999 (2017.05.04)
출원인 국방과학연구소
등록번호/일자 10-1886754-0000 (2018.08.02)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20180910) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.05.04)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 오세윤 대한민국 대전광역시 서구
2 조성백 대한민국 대전광역시 서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박장원 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로 ***, *층~*층 (논현동, 비너스빌딩)(박장원특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.05.04 수리 (Accepted) 1-1-2017-0433952-64
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2017.11.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2018.01.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2018-0041767-34
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2018.03.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0195493-73
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2018.04.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0386248-82
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)
2018.04.18 수리 (Accepted) 1-1-2018-0386240-17
7 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2018.06.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0432476-45
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)
2018.07.25 수리 (Accepted) 1-1-2018-0737062-20
9 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)
2018.07.25 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2018-0737064-11
10 등록결정서
Decision to Grant Registration
2018.07.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0510522-66
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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특정 무기 체계에 대한 머신 러닝을 위한 학습 이미지를 생성하는 장치에 있어서, 상기 특정 무기 체계에 대한 간접 정보를 입력받는 입력부;상기 특정 무기 체계에 대한 간접 정보에 근거하여 상기 특정 무기 체계의 3차원 객체인 무기 체계 객체를 생성하는 모델링부;상기 무기 체계 객체를 적어도 하나의 방향에서 바라보는 적어도 하나의 합성 이미지를 생성하는 합성부;상기 적어도 하나의 합성 이미지를 저장하는 메모리; 및, 상기 특정 무기 체계의 제원에 따라 상기 무기 체계 객체의 크기를 조절하고, 상기 크기가 조절된 무기 체계 객체를 포함하는 상기 적어도 하나의 합성 이미지를 생성하도록 상기 합성부를 제어하며, 상기 저장된 합성 이미지를 상기 특정 무기 체계에 대한 머신 러닝(machine learning) 학습 데이터로 상기 메모리에 저장하는 제어부를 포함하며,상기 입력부는, 특정 환경에 대한 환경 정보를 더 입력받도록 형성 및, 상기 특정 무기 체계와 구분되는 이종의 물체에 관련된 정보를 더 입력받으며,상기 합성부는,가상 공간을 생성 및, 상기 가상 공간에 상기 환경 정보에 근거한 가상 환경을 조성하는 환경 시뮬레이션부를 더 포함하고,상기 제어부는,상기 가상 공간에 상기 가상 환경이 조성되면, 상기 무기 체계 객체를 상기 가상 공간의 일 지점에 배치하고, 상기 가상 환경에 따른 환경 효과를 상기 무기 체계 객체에 반영 및, 상기 환경 효과가 반영된 무기 체계 객체를 일 방향에서 바라보는 이미지를 상기 합성 이미지로 생성하도록 상기 합성부를 제어하고, 상기 무기 체계 객체가 상기 가상 공간의 일 지점에 배치될 때 상기 이종 물체 객체를 더 배치하며, 상기 가상 환경에 따른 환경 효과를 상기 무기 체계 객체와 상기 이종 물체 객체에 반영 및, 상기 환경 효과가 반영된 상기 무기 체계 객체와 상기 이종 물체 객체를 일 방향에서 바라보는 이미지를 상기 합성 이미지로 생성하도록 상기 합성부를 제어하며,상기 학습 이미지는,상기 머신 러닝의 대상이 되는 상기 무기 체계 객체의 이미지와, 상기 무기 체계 객체와 구분되는 적어도 하나의 이종의 물체 객체 이미지를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 이미지 생성 장치
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서, 상기 환경 정보는, 상기 가상 공간의 지형과 관련된 지역 정보, 위치 정보, 기후 정보, 날짜 및 시각에 대한 정보를 적어도 하나 포함하며, 상기 가상 환경에 따른 환경 효과는, 상기 지역 정보에 따른 지형 효과, 상기 위치 정보와 날씨 및 시각 정보에 따라 결정되는 태양 또는 달의 위치에 의한 그림자 효과, 및 상기 기후 정보에 따라 결정되는 눈 또는 비에 따른 눈 쌓임 효과 또는 물 반사 효과를 적어도 하나 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 이미지 생성 장치
4 4
제1항에 있어서, 상기 입력부는, 상기 특정 무기 체계와 다른 이종의 물체에 관련된 정보를 더 입력받으며, 상기 제어부는, 상기 이종의 물체에 관련된 정보가 이미지인 경우, 상기 객체 이미지와 배경 이미지가 합성된 합성 이미지에, 상기 이종의 물체에 관련된 이미지를 더 합성하여 상기 합성 이미지를 생성하는 것을 특징으로 하는 학습 이미지 생성 장치
5 5
제1항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 이종의 물체에 관련된 정보가 간접 정보인 경우, 상기 이종의 물체에 대응되는 3차원 객체인 이종 물체 객체를 더 생성하도록 상기 모델링부를 제어하는 것을 특징으로 하는 학습 이미지 생성 장치
6 6
제1항에 있어서, 상기 특정 무기 체계에 대한 간접 정보는, 상기 특정 무기 체계에 대한 평면도, 정면도, 측면도 중 적어도 하나를 포함하는 제원 정보나 도면 정보, 상기 특정 무기 체계의 사진 정보 또는 상기 특정 무기 체계의 외관이 표시된 이미지 정보, 및 상기 특정 무기 체계에 대응하는 모델의 이미지 또는 상기 특정 무기 체계에 대응하는 모델을 3차원 스캔한 모델 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 이미지 생성 장치
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특정 무기 체계에 대한 머신 러닝을 위한 학습 이미지를 생성하는 방법에 있어서, 상기 특정 무기 체계에 대한 간접 정보 및 상기 특정 무기 체계의 배경을 생성하기 위한 배경 정보를 입력받는 제1 단계;상기 특정 무기 체계에 대한 간접 정보에 근거하여 상기 특정 무기 체계의 3차원 객체인 무기 체계 객체를 생성하는 제2 단계;상기 무기 체계 객체를 적어도 하나의 방향에서 바라보는 적어도 하나의 객체 이미지를 생성하는 제3 단계;상기 배경 정보에 근거하여 특정 무기 체계의 배경을 생성하고, 생성된 배경에 근거하여 상기 무기 체계 객체를 일 방향에서 바라보는 이미지를 포함하는 합성 이미지를 생성하는 제4 단계; 및,상기 생성된 합성 이미지를 상기 특정 무기 체계에 대한 머신 러닝(machine learning) 학습 데이터로 저장하는 제5 단계를 포함하며,상기 배경 정보는, 특정 환경에 대한 환경 정보이며,상기 간접 정보 및 배경 정보를 입력받는 제1 단계는, 상기 특정 무기 체계와 구분되는 이종의 물체에 관련된 정보를 입력받는 제1-1 단계를 더 포함하고, 상기 합성 이미지를 생성하는 제4 단계는,가상 공간을 생성하는 제4-1 단계;상기 가상 공간에 상기 환경 정보에 근거한 가상 환경을 조성하는 제4-2 단계; 및,상기 무기 체계 객체를 상기 가상 공간의 일 지점에 배치하고, 상기 가상 환경에 따른 환경 효과를 상기 가상 공간에 배치된 상기 무기 체계 객체에 반영 및, 상기 환경 효과가 반영된 무기 체계 객체를 일 방향에서 바라보는 이미지를 상기 합성 이미지로 생성하는 제4-3 단계를 더 포함하며,상기 무기 체계 객체를 생성하는 제2 단계는, 상기 이종의 물체에 대응되는 3차원 객체인 이종 물체 객체를 생성하는 제2-1 단계를 더 포함하며, 상기 환경 효과가 반영된 무기 체계 객체의 이미지를 합성 이미지로 생성하는 제4-3 단계는, 상기 무기 체계 객체와 상기 이종 물체 객체를 상기 가상공간에 배치하고, 상기 가상 환경에 따른 환경 효과를 상기 무기 체계 객체와 상기 이종 물체 객체에 반영 및, 상기 환경 효과가 반영된 무기 체계 객체와 상기 이종 물체 객체를 일 방향에서 바라본 이미지를 상기 합성 이미지로 생성하는 단계이며,상기 학습 이미지는,상기 머신 러닝의 대상이 되는 상기 무기 체계 객체의 이미지와, 상기 무기 체계 객체와 구분되는 적어도 하나의 이종의 물체 객체 이미지를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 이미지 생성 방법
8 8
제7항에 있어서, 상기 배경 정보는, 특정 배경 이미지이며, 상기 합성 이미지를 생성하는 제1 단계는, 상기 무기 체계 객체를 적어도 하나의 방향에서 바라보는 적어도 하나의 객체 이미지와 상기 배경 이미지를 합성하여, 적어도 하나의 합성 이미지를 생성하는 단계임을 특징으로 하는 학습 이미지 생성 방법
9 9
삭제
10 10
제7항에 있어서, 상기 환경 정보는, 상기 가상 공간의 지형과 관련된 지역 정보, 위치 정보, 기후 정보, 날짜 및 시각에 대한 정보를 적어도 하나 포함하며, 상기 가상 환경에 따른 환경 효과는, 상기 지역 정보에 따른 지형 효과, 상기 위치 정보와 날씨 및 시각 정보에 따라 결정되는 태양 또는 달의 위치에 의한 그림자 효과, 및 상기 기후 정보에 따라 결정되는 눈 또는 비에 따른 눈 쌓임 효과 또는 물 반사 효과를 적어도 하나 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 이미지 생성 방법
11 11
제8항에 있어서, 상기 간접 정보 및 배경 정보를 입력받는 제1 단계는, 상기 특정 무기 체계와 다른 이종의 물체에 관련된 이미지를 입력받는 제1-2 단계를 더 포함하고, 상기 합성 이미지를 생성하는 제4 단계는,상기 합성 이미지에, 상기 이종의 물체에 관련된 이미지를 더 합성하는 제4-4 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 이미지 생성 방법
12 12
제7항에 있어서, 상기 간접 정보 및 배경 정보를 입력받는 제1 단계는, 상기 특정 무기 체계와 다른 이종의 물체에 관련된 간접 정보를 입력받는 제1-2 단계를 더 포함하고, 상기 제2-1 단계는, 상기 입력된 간접 정보에 근거하여 상기 이종의 물체에 대응되는 3차원 객체인 이종 물체 객체를 생성하는 단계임을 특징으로 하는 학습 이미지 생성 방법
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제7항에 있어서, 상기 특정 무기 체계에 대한 간접 정보는, 상기 특정 무기 체계에 대한 평면도, 정면도, 측면도 중 적어도 하나를 포함하는 제원 정보나 도면 정보, 상기 특정 무기 체계의 사진 정보 또는 상기 특정 무기 체계의 외관이 표시된 이미지 정보, 및 상기 특정 무기 체계에 대응하는 모델의 이미지 또는 상기 특정 무기 체계에 대응하는 모델을 3차원 스캔한 모델 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 이미지 생성 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.