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개인화된 HRTF 생성 방법

  • 기술번호 : KST2020004227
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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 개인화된 HRTF 생성 방법이 개시된다. 본 발명의 실시 예에 따른 개인화된 HRTF 생성 방법은, 트레이닝용 귀 영상 및 트레이닝용 신체 정보에 HRTF을 레이블링 하여 인공지능 모델을 트레이닝 하는 단계, 및, 사용자의 귀 영상 및 사용자의 신체 정보를 상기 트레이닝 된 인공지능 모델에 입력하여 개인화된 HRTF를 획득하는 단계를 포함한다.
Int. CL H04S 7/00 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020190128768 (2019.10.16)
출원인 광주과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0042874 (2020.04.24) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020180123462   |   2018.10.16
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.12.02)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 광주과학기술원 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김홍국 광주광역시 북구
2 이건우 광주광역시 북구
3 문정민 광주광역시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김기문 대한민국 서울시 강남구 역삼로 *** *층 (역삼동 현죽빌딩)(한미르특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.10.16 수리 (Accepted) 1-1-2019-1056984-29
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2019.12.02 수리 (Accepted) 1-1-2019-1244158-43
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.03.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.04.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0179690-12
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.11.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0833818-65
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번호 청구항
1 1
트레이닝용 귀 영상 및 트레이닝용 신체 정보에 HRTF을 레이블링 하여 인공지능 모델을 트레이닝 하는 단계; 및사용자의 귀 영상 및 사용자의 신체 정보를 상기 트레이닝 된 인공지능 모델에 입력하여 개인화된 HRTF를 획득하는 단계를 포함하는개인화된 HRTF 생성 방법
2 2
제 1항에 있어서,상기 인공지능 모델은,상기 트레이닝용 귀 영상이 입력되는 CNN;상기 트레이닝용 신체 정보가 입력되는 DNN; 및상기 CNN에서 추출된 특징 벡터 및 상기 DNN에서 추출된 특징 벡터를 이용하여 예측 HRTF를 출력하는 분류 네트워크를 포함하는개인화된 HRTF 생성 방법
3 3
제 2항에 있어서,상기 트레이닝용 귀 영상은,귀의 엣지 추출 영상인개인화된 HRTF 생성 방법
4 4
제 2항에 있어서,상기 트레이닝용 신체 정보는,머리 너비, 머리 깊이, 목 너비, 몸통 상단 너비, 어깨 너비, 머리 둘레 및 어깨 둘레 중 적어도 하나를 포함하는개인화된 HRTF 생성 방법
5 5
제 2항에 있어서,상기 인공지능 모델을 트레이닝 하는 단계는,상기 트레이닝용 귀 영상 및 상기 트레이닝용 신체 정보를 이용하여 상기 인공지능 모델이 추정한 예측 HRTF 및 상기 HRTF의 차이가 작아지도록, 상기 CNN의 파라미터, 상기 DNN의 파라미터 및 상기 분류 네트워크의 파라미터를 업데이트 하는 단계를 포함하는개인화된 HRTF 생성 방법
6 6
제 1항에 있어서,상기 개인화된 HRTF를 획득하는 단계는,상기 사용자의 귀 영상을 촬영하는 단계; 및상기 사용자의 신체 정보의 입력을 수신하는 단계를 포함하는개인화된 HRTF 생성 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 전자부품연구원 미래성장동력 자율지능 디지털 동반자 프레임워크 및 응용 연구개발