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혼잡도 측정 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2021003347
  • 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 혼잡도 측정 방법 및 시스템을 개시한다. 본 발명의 일 측면에 의하면, 실내공간(indoor space)의 혼잡도(crowdedness)를 측정하는 시스템에 있어서, 기 설정된 신호 세기로 혼잡도 측정전파를 발생시키는 전파발생기(radio wave generator); 상기 혼잡도 측정전파를 수신하여 수신신호 세기(Received Signal Strength Indication: RSSI)를 측정하는 복수의 전파수집기(radio wave collector); 및 상기 복수의 전파수집기로부터 수신한 수신신호 세기에 기초하여 상기 혼잡도를 산출하는 혼잡도 분석기(crowd congestion analyzer)를 포함하는 것을 특징으로 하는 혼잡도 측정시스템을 제공한다.
Int. CL G01S 5/04 (2006.01.01) G01S 13/56 (2006.01.01) G01S 11/06 (2006.01.01) H04W 64/00 (2009.01.01)
CPC G01S 5/04(2013.01) G01S 13/56(2013.01) G01S 11/06(2013.01) H04W 64/00(2013.01)
출원번호/일자 1020200085091 (2020.07.10)
출원인 한국철도기술연구원
등록번호/일자 10-2226753-0000 (2021.03.05)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20210311) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.08.27)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국철도기술연구원 대한민국 경기도 의왕시 철

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 안태기 경기도 수원시 장안구
2 유소영 충남 천안시 서북구
3 정은비 경기도 안산시 단원구
4 이준 경기도 화성

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이철희 대한민국 서울특별시 강남구 도곡로**길 **(역삼동) 베리타스빌딩, *-*층(베리타스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국철도기술연구원 경기도 의왕시 철
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.07.10 수리 (Accepted) 1-1-2020-0717097-18
2 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2020.08.27 수리 (Accepted) 1-1-2020-0906403-75
3 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
2020.08.27 수리 (Accepted) 1-1-2020-0906537-84
4 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search
2020.08.31 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search
2020.09.03 수리 (Accepted) 9-1-2020-0027356-41
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.11.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0789276-41
7 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2020.11.27 수리 (Accepted) 1-1-2020-1283549-64
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.12.16 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1368383-08
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.12.16 수리 (Accepted) 1-1-2020-1368382-52
10 등록결정서
Decision to grant
2021.03.04 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0185927-01
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번호 청구항
1 1
실내공간(indoor space)의 혼잡도(crowdedness)를 측정하는 시스템에 있어서,기 설정된 신호 세기로 혼잡도 측정전파를 발생시키는 전파발생기(radio wave generator);상기 혼잡도 측정전파를 수신하여 수신신호 세기(Received Signal Strength Indication: RSSI)를 측정하는 복수의 전파수집기(radio wave collector); 및상기 복수의 전파수집기로부터 수신한 수신신호 세기에 기초하여 상기 혼잡도를 산출하는 혼잡도 분석기(crowd congestion analyzer)를 포함하되,상기 혼잡도 분석기는,상기 복수의 전파수집기로부터 수신한 수신신호 세기를 이용하여 퍼지입력집합에 대한 소속값(membership value)을 각각 산출하는 퍼지화부(fuzzification unit);상기 퍼지입력집합에 대한 소속값에 퍼지추론규칙(fuzzy inference rule)을 적용하여 퍼지출력집합에 대한 소속값을 각각 산출하는 규칙평가부(rule evaluation unit); 및상기 퍼지출력집합에 대한 소속값을 기초로 상기 혼잡도를 산출하는 역퍼지화부(defuzzification unit)를 포함하는 것을 특징으로 하는 혼잡도 측정시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 혼잡도 분석기는,상기 복수의 전파수집기로부터 수신한 수신신호 세기를 기초로 인공신경망(artificial neural network), 산술평균(arithmetic mean), 및 퍼지논리(fuzzy logic) 중 하나를 이용하여 혼잡도를 산출하는 것을 특징으로 하는 혼잡도 측정시스템
3 3
제1항에 있어서, 상기 혼잡도 분석기는,수학식을 이용하여 상기 혼잡도를 산출하되, 여기서, 는 혼잡도, 은 보정계수, 는 각 전파수집기가 측정한 수신신호 세기의 가중치, 는 각 전파수집기가 측정한 수신신호 세기, 은 전파수집기의 개수인 것을 특징으로 하는 혼잡도 측정시스템
4 4
삭제
5 5
제1항에 있어서,상기 전파발생기는, 상기 실내공간에 복수개 설치되며, 각 전파발생기는 서로 다른 전파발생기 식별정보(radio wave generator ID)를 포함하는 혼잡도 측정전파를 발생시키고,상기 혼잡도 분석기는,상기 복수의 전파수집기로부터 수신한 전파발생기 식별정보 및 수신신호 세기에 기초하여 상기 혼잡도를 산출하는 것을 특징으로 하는 혼잡도 측정시스템
6 6
실내공간(indoor space)의 혼잡도(crowdedness)를 측정하는 방법에 있어서,전파발생기(radio wave generator)가 기 설정된 신호 세기로 혼잡도 측정전파를 발생시키는 전파발생과정;복수의 전파수집기(radio wave collector)가 상기 혼잡도 측정전파를 각각 수신하여 수신신호 세기(Received Signal Strength Indication: RSSI)를 측정하는 전파수집과정; 및혼잡도 분석기(crowd congestion analyzer)가 상기 복수의 전파수집기로부터 수신한 수신신호 세기에 기초하여 상기 혼잡도를 산출하는 혼잡도 분석과정을 포함하되,상기 혼잡도 분석과정은,복수의 전파수집기로부터 수신한 수신신호 세기를 이용하여 퍼지입력집합에 대한 소속값(membership value)을 각각 산출하는 퍼지화 과정;상기 퍼지입력집합에 대한 소속값에 퍼지추론규칙(fuzzy inference rule)을 적용하여 퍼지출력집합에 대한 소속값을 각각 산출하는 규칙평가 과정; 및상기 퍼지출력집합에 대한 소속값을 기초로 상기 혼잡도를 산출하는 역퍼지화 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 혼잡도 측정방법
7 7
제6항에 있어서,상기 혼잡도 분석과정은,상기 복수의 전파수집기로부터 수신한 수신신호 세기를 기초로 인공신경망(artificial neural network), 산술평균(arithmetic mean), 및 퍼지논리(fuzzy logic) 중 하나를 이용하여 혼잡도를 산출하는 것을 특징으로 하는 혼잡도 측정방법
8 8
제6항에 있어서, 상기 혼잡도 분석과정은,상기 혼잡도 분석기가 수학식 을 이용하여 상기 혼잡도를 산출하되, 여기서, 는 혼잡도, 은 보정계수, 는 각 전파수집기가 측정한 수신신호 세기의 가중치, 는 각 전파수집기가 측정한 수신신호 세기, 은 전파수집기의 개수인 것을 특징으로 하는 혼잡도 측정방법
9 9
삭제
10 10
제6항에 있어서,상기 전파발생과정은, 제1 전파발생기가 제1 전파발생기 식별정보를 포함하는 제1 혼잡도 측정전파를 기 설정된 신호 세기로 발생시키는 제1 전파발생과정; 및제2 전파발생기가 제2 전파발생기 식별정보를 포함하는 제2 혼잡도 측정전파를 기 설정된 신호 세기로 발생시키는 제2 전파발생과정을 포함하고,상기 혼잡도 분석과정은,상기 복수의 전파수집기로부터 수신한 수신신호 세기 및 전파발생기 식별정보에 기초하여 상기 혼잡도를 산출하는 것을 특징으로 하는 혼잡도 측정방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.