맞춤기술찾기

이전대상기술

레이다 시스템의 객체 탐지 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2020004038
  • 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 레이다 시스템의 객체 탐지 방법 및 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 객체 탐지 방법은, 객체에 반사된 송신 신호를 수신하는 단계와, 제1 프로세서를 통해 인공 신경망을 사용하여 상기 객체에 반사된 송신 신호로부터 상기 객체의 비트 주파수를 추론(inference)하는 단계와, 제2 프로세서를 통해 상기 비트 주파수에 기초하여 상기 객체의 위치를 결정하는 단계를 포함한다.
Int. CL G01S 13/66 (2006.01.01) G01S 13/536 (2006.01.01) G06N 3/02 (2019.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020190036112 (2019.03.28)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0040172 (2020.04.17) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020180119737   |   2018.10.08
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.03.28)
심사청구항수 20

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 김순태 대전광역시 유성구
2 장명재 대전광역시 유성구
3 강민철 대전광역시 유성구
4 이원영 대전광역시 유성구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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
2019.03.28 수리 (Accepted) 1-1-2019-0320685-20
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.12.17 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.02.13 수리 (Accepted) 9-1-2020-0006174-02
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.08.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0574690-54
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.10.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1134704-95
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.10.26 수리 (Accepted) 1-1-2020-1134705-30
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
객체에 반사된 송신 신호를 수신하는 단계;제1 프로세서를 통해 인공 신경망을 사용하여 상기 객체에 반사된 송신 신호로부터 상기 객체의 비트 주파수를 추론(inference)하는 단계; 및제2 프로세서를 통해 상기 비트 주파수에 기초하여 상기 객체의 위치를 결정하는 단계를 포함하는 객체 탐지(object detection) 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 추론하는 단계는,상기 객체에 반사된 송신 신호를 변환하여 디지털 신호를 생성하는 단계;상기 디지털 신호를 변환하여 비트 주파수 스트림을 생성하는 단계; 및상기 비트 주파수 스트림으로부터 상기 객체의 비트 주파수를 추론하는 단계를 포함하는 객체 탐지 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 디지털 신호를 생성하는 단계는,상기 객체에 반사된 송신 신호를 샘플링하는 단계를 포함하는 객체 탐지 방법
4 4
제2항에 있어서,상기 비트 주파수 스트림을 생성하는 단계는,상기 디지털 신호를 고속 푸리에 변환(fast fourier transform)하는 단계를 포함하는 객체 탐지 방법
5 5
제2항에 있어서,상기 비트 주파수 스트림으로부터 상기 객체의 비트 주파수를 추론하는 단계는,상기 비트 주파수 스트림을 상기 인공 신경망에 입력하여 상기 객체의 비트 주파수를 추론하는 단계를 포함하는 객체 탐지 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 인공 신경망은,RNN(Recurrent Neural Network)을 포함하는객체 탐지 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 객체에 반사된 송신 신호에 기초하여 상기 인공 신경망을 학습시키는 단계를 더 포함하는 객체 탐지 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 학습시키는 단계는,상기 객체에 반사된 송신 신호로부터 생성된 비트 주파수 스트림에 기초하여 임의의 시점에 대응하는 클러터(Clutter), 노이즈 및 상기 객체의 비트 주파수를 학습시키는 단계; 및상기 비트 주파수 스트림의 시간에 따른 변화에 기초하여 상기 객체의 이동에 따른 비트 주파수를 학습시키는 단계를 포함하는 객체 탐지 방법
9 9
제1항에 있어서,상기 비트 주파수를 상기 제2 프로세서로 전송하는 단계를 더 포함하는 객체 탐지 방법
10 10
제9항에 있어서,상기 전송하는 단계는,UDP(User Datagram Protocol) 통신을 통해 상기 비트 주파수를 전송하는 단계를 포함하는 객체 탐지 방법
11 11
객체에 반사된 송신 신호를 수신하는 수신기;인공 신경망을 사용하여 상기 객체에 반사된 송신 신호로부터 상기 객체의 비트 주파수를 추론(inference)하는 제1 프로세서; 및상기 비트 주파수에 기초하여 상기 객체의 위치를 결정하는 제2 프로세서를 포함하는 객체 탐지(object detection) 장치
12 12
제11항에 있어서,상기 제1 프로세서는,상기 객체에 반사된 송신 신호를 변환하여 디지털 신호를 생성하고, 상기 디지털 신호를 변환하여 비트 주파수 스트림을 생성하고, 상기 비트 주파수 스트림으로부터 상기 객체의 비트 주파수를 추론하는객체 탐지 장치
13 13
제12항에 있어서,상기 제1 프로세서는,상기 객체에 반사된 송신 신호를 샘플링하는객체 탐지 장치
14 14
제12항에 있어서,상기 제1 프로세서는,상기 디지털 신호를 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform)하는객체 탐지 장치
15 15
제12항에 있어서,상기 제1 프로세서는,상기 비트 주파수 스트림을 상기 인공 신경망에 입력하여 상기 객체의 비트 주파수를 추론하는객체 탐지 장치
16 16
제15항에 있어서,상기 인공 신경망은,RNN(Recurrent Neural Network)을 포함하는객체 탐지 장치
17 17
제11항에 있어서,상기 제2 프로세서는,상기 객체에 반사된 송신 신호에 기초하여 상기 인공 신경망을 학습시키는객체 탐지 장치
18 18
제17항에 있어서,상기 제2 프로세서는,상기 객체에 반사된 송신 신호로부터 생성된 비트 주파수 스트림에 기초하여 임의의 시점에 대응하는 클러터(Clutter), 노이즈 및 상기 객체의 비트 주파수를 학습시키고, 상기 비트 주파수 스트림의 시간에 따른 변화에 기초하여 상기 객체의 이동에 따른 비트 주파수를 학습시키는객체 탐지 장치
19 19
제11항에 있어서,상기 제1 프로세서는,상기 비트 주파수를 상기 제2 프로세서로 전송하는객체 탐지 장치
20 20
제19항에 있어서,상기 제1 프로세서는,UDP(User Datagram Protocol) 통신을 통해 상기 비트 주파수를 전송하는객체 탐지 장치
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 국토교통부 한국과학기술원 무인비행체안전지원기술개발사업 민간무인기 시범 인프라 구축, 시험운용 및 통합 시범