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이미지 분석 기반 인공 지능 자동탐지기기의 자동탐지 성능인증 평가 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020015911
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 이미지 분석 기반 인공 지능 자동탐지기기의 자동탐지 성능인증 평가 장치 및 방법에 관한 것으로, 간단한 오분류 알고리즘(Confusion Algorithm)을 사용해 다양한 산업 분야에서 사용되는 이미지 분석 기반 인공 지능 자동탐지기기에 대한 자동탐지 성능인증을 효율적으로 평가할 수 있도록 한 것이다.
Int. CL G05B 23/02 (2006.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01) G06F 11/00 (2017.01.01)
CPC G05B 23/02(2013.01) G05B 23/02(2013.01) G05B 23/02(2013.01)
출원번호/일자 1020200023166 (2020.02.25)
출원인 경기대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2158181-0000 (2020.09.15)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20200922) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.02.25)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경기대학교 산학협력단 대한민국 경기도 수원시 영통구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김용수 경기도 성남시 분당구
2 김기연 경기도 수원시 영통구
3 정진형 경기도 수원시 영통구
4 윤연아 경기도 수원시 영통구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 신지 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 **, *층 ***호실(역삼동, 청원빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 경기대학교 산학협력단 경기도 수원시 영통구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.02.25 수리 (Accepted) 1-1-2020-0199654-22
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
2020.04.03 수리 (Accepted) 1-1-2020-0350141-77
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search
2020.04.04 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search
2020.04.09 수리 (Accepted) 9-1-2020-0014821-77
5 예비심사결과통지서
2020.05.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0349596-48
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.06.08 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0586930-07
7 [참고자료]정보제출서
[Reference] Written Submission of Information
2020.06.08 수리 (Accepted) 1-1-2020-0586929-50
8 면담 결과 기록서
2020.06.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0070117-16
9 등록결정서
Decision to grant
2020.06.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0407981-63
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번호 청구항
1 1
정밀도(Precision)에 대한 재현율(Recall)의 가중치 비(β)와, 0 이상 1 이하의 재정의 분류 기준값(IoU : Intersection over Unit) 및 검출 정확도 평가 반복시행 횟수를 저장하는 메모리와;정밀도에 대한 재현율의 가중치 비(β)에 따라 상이하게 산출되는 정밀도와 재현율의 조화평균(Fβ-Score)을 이용해 이미지 분석 기반 인공 지능 자동탐지기기의 자동탐지 성능을 평가하는 제어부를;포함하되, 제어부가:FP(False Positive) 보다 FN(False Negative) 발생 위험에 더 큰 비중을 두는 1보다 큰 정밀도에 대한 재현율의 가중치 비(β)를 사용한 정밀도와 재현율의 조화평균(Fβ-Score)을 이용해 반복 시행 횟수 만큼 이미지 분석 기반 인공 지능 자동탐지기기가 탐지하는 시료 객체들의 검출 정확도를 정량적으로 평가하고, 이미지 내의 검출하고자 하는 특정 객체에 대한 실제 영역과 그 객체라고 예측되는 영역의 비율로 정의되는 재정의 분류 기준값(IoU)를 이용하여 시료 객체들의 검출 정/오답을 정성적으로 분류하여 재정의 하고, 재정의 된 시료 객체들의 검출 정확도 평가 결과에 대해 허용 오답수 이하의 오답이 발생했는지 여부를 판별하여 성능인증을 평가하는 성능 인증 평가부와;정밀도와 재현율의 조화평균(Fβ-Score)의 최소 발생확률을 보증하는 검출 정확도 평가 반복시행 횟수를 산출하는 반복시행 횟수 산출부를 포함하는 이미지 분석 기반 인공 지능 자동탐지기기의 자동탐지 성능인증 평가 장치
2 2
제 1 항에 있어서,성능 인증 평가부가:이미지 분석 기반 인공 지능 자동탐지기기가 탐지하는 시료 객체들의 검출 결과를 오분류 행렬(Confusion Matrix)을 사용하여 검출 정확도를 평가하고, 재정의 분류 기준값(IoU)을 만족하는지 판정하여 재정의(Redefinition)하는 이미지 분석 기반 인공 지능 자동탐지기기의 자동탐지 성능인증 평가 장치
3 3
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,제어부가:정밀도에 대한 재현율의 가중치 비(β)를 설정하는 가중치비 설정부를;더 포함하는 이미지 분석 기반 인공 지능 자동탐지기기의 자동탐지 성능인증 평가 장치
4 4
제 3 항에 있어서,가중치비 설정부가:정밀도에 대한 재현율의 가중치 비(β)를 2 이상으로 설정하는 이미지 분석 기반 인공 지능 자동탐지기기의 자동탐지 성능인증 평가 장치
5 5
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,제어부가:재정의 분류 기준값(IoU)을 설정하는 기준값 설정부를;더 포함하는 이미지 분석 기반 인공 지능 자동탐지기기의 자동탐지 성능인증 평가 장치
6 6
제 5 항에 있어서,기준값 설정부가:재정의 분류 기준값(IoU)을 0
7 7
삭제
8 8
제 1 항에 있어서,반복시행 횟수 산출부가:임의의 신뢰수준에서 오답이 특정 수 이하로 발생할 때, 몇번 반복 시행해야만 평가 결과가 재정의 분류 기준값(IoU)을 만족하는지 계산함으로써 반복시행 횟수를 산출하는 이미지 분석 기반 인공 지능 자동탐지기기의 자동탐지 성능인증 평가 장치
9 9
FP(False Positive) 보다 FN(False Negative) 발생 위험에 더 큰 비중을 두는 1보다 큰 정밀도(Precision)에 대한 재현율(Recall)의 가중치 비(β)와, 0 이상 1 이하의 재정의 분류 기준값(IoU : Intersection over Unit)을 설정하는 조건 설정 단계와;정밀도와 재현율의 조화평균(Fβ-Score)의 최소 발생확률을 보증하는 검출 정확도 평가 반복시행 횟수를 산출하는 반복시행 횟수 산출 단계와;FP(False Positive) 보다 FN(False Negative) 발생 위험에 더 큰 비중을 두는 1보다 큰 정밀도에 대한 재현율의 가중치 비(β)를 사용한 정밀도와 재현율의 조화평균(Fβ-Score)을 이용해 반복 시행 횟수 만큼 이미지 분석 기반 인공 지능 자동탐지기기가 탐지하는 시료 객체들의 검출 정확도를 정량적으로 평가하고, 재정의 분류 기준값(IoU)를 이용하여 시료 객체들의 검출 정/오답을 정성적으로 분류하여 재정의 하고, 재정의 된 시료 객체들의 검출 정확도 평가 결과에 대해 허용 오답수 이하의 오답이 발생했는지 여부를 판별하여 성능인증을 평가하는 성능인증 평가 단계를;포함하는 이미지 분석 기반 인공 지능 자동탐지기기의 자동탐지 성능인증 평가 방법
10 10
제 9 항에 있어서,성능인증 평가 단계에서:이미지 분석 기반 인공 지능 자동탐지기기가 탐지하는 시료 객체들의 검출 결과를 오분류 행렬(Confusion Matrix)을 사용하여 검출 정확도를 평가하고, 재정의 분류 기준값(IoU)을 만족하는지 판정하여 재정의(Redefinition)하는 이미지 분석 기반 인공 지능 자동탐지기기의 자동탐지 성능인증 평가 방법
11 11
제 9 항 또는 제 10 항에 있어서,조건 설정 단계에서:정밀도에 대한 재현율의 가중치 비(β)를 2 이상으로 설정하는 이미지 분석 기반 인공 지능 자동탐지기기의 자동탐지 성능인증 평가 방법
12 12
제 9 항 또는 제 10 항에 있어서,조건 설정 단계에서:재정의 분류 기준값(IoU)을 0
13 13
제 9 항 또는 제 10 항에 있어서,반복시행 횟수 산출 단계에서:임의의 신뢰수준에서 오답이 특정 수 이하로 발생할 때, 몇번 반복 시행해야만 평가 결과가 재정의 분류 기준값(IoU)을 만족하는지 계산함으로써 반복시행 횟수를 산출하는 이미지 분석 기반 인공 지능 자동탐지기기의 자동탐지 성능인증 평가 방법
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 국토교통과학기술진흥원 국토교통과학기술진흥원 항공보안장비 성능인증 추진을 위한 시험인증기술 개발 항공보안장비 성능인증 추진을 위한 시험인증기술 개발