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기계학습한 엣지 서버환경에서 블랙아이스, 포트홀, 안개 등을 포함하는 도로 상태를 파악하여 사고발생을 예측함으로써 교통사고를 예방하는 사고발생 예측 장치 및 그 제어방법

  • 기술번호 : KST2021004351
  • 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 본 발명은 사고발생 예측 장치에 있어서, 공공 데이터 및 개인 데이터를 수신하는 통신부; 및 기계학습 모델을 이용하여, 상기 공공 데이터 및 상기 개인 데이터 중 적어도 하나에 포함된 도로 영상을 분석하고, 상기 분석된 도로 영상에 기초하여 도로 상태를 파악하고, 상기 파악된 도로 상태에 기초하여 사고발생 가능성을 예측하고, 상기 예측된 사고발생 가능성에 기초하여 상기 사고발생 가능성 관련 정보를 생성하고, 관리자 장치로 신규 위험지역 리스트 및 상기 사고발생 가능성 관련 정보 중 적어도 하나를 상기 통신부를 통해 송신하고, 사용자 장치로 상기 사고발생 가능성 관련 정보를 상기 통신부를 통해 송신하는 프로세서를 포함한다.
Int. CL G08G 1/01 (2006.01.01) G08G 1/0967 (2006.01.01)
CPC G08G 1/0129(2013.01) G08G 1/0967(2013.01)
출원번호/일자 1020200177015 (2020.12.17)
출원인 전남대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2244143-0000 (2021.04.19)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20210422) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.17)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김진술 광주광역시 북구
2 이동수 광주광역시 북구
3 아시크자만 에케이엠 광주광역시 북구
4 오승민 광주광역시 북구
5 김영광 광주광역시 광산구

대리인

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

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 광주광역시 북구
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
2020.12.17 수리 (Accepted) 1-1-2020-1371845-61
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
2021.01.15 수리 (Accepted) 1-1-2021-0056611-40
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2021.01.28 수리 (Accepted) 1-1-2021-0113485-54
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.02.02 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2021.03.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0041311-22
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.03.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0194947-14
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2021.04.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0424017-16
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2021.04.12 수리 (Accepted) 1-1-2021-0424015-25
9 등록결정서
Decision to grant
2021.04.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0306993-54
10 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
2021.04.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-5010725-18
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
공공 데이터 및 개인 데이터를 수신하는 통신부; 및기계학습 모델을 이용하여, 상기 공공 데이터 및 상기 개인 데이터 중 적어도 하나에 포함된 도로 영상을 분석하고,상기 분석된 도로 영상에 기초하여 도로 상태를 파악하고,상기 파악된 도로 상태에 기초하여 사고발생 가능성을 예측하고,상기 예측된 사고발생 가능성에 기초하여 사고발생 가능성 관련 정보를 생성하고,관리자 장치로 신규 위험지역 리스트 및 상기 사고발생 가능성 관련 정보 중 적어도 하나를 상기 통신부를 통해 송신하고,사용자 장치로 상기 사고발생 가능성 관련 정보를 상기 통신부를 통해 송신하는 프로세서를 포함하며,상기 도로 상태는 안개, 포트홀, 블랙아이스 및 접촉사고 중 적어도 하나를 포함하며,상기 공공 데이터는 도로 영상, 사고다발지 정보 및 현재 교통상황 정보를 포함하고,상기 개인 데이터는 도로 영상을 포함하며,상기 프로세서는,오토인코더를 이용하여 상기 블랙아이스를 파악하고,상기 오토인코더는 상기 기계학습 모델을 이용하여 상기 도로 영상의 R, G, B 값 각각에 가중치를 부여하여 상기 가중치가 부여된 R, G, B 값을 1차원 벡터 표현(1D Vector Representation)을 통해 IR 값으로 변환하며,상기 기계학습 모델을 위한 학습데이터는 상기 공공 데이터, 상기 개인 데이터 및 도로 상태로 구성된, 사고발생 예측 장치
2 2
삭제
3 3
제 1 항에 있어서,상기 사고발생 가능성 관련 정보는 예측 피해량 정보를 포함하고,상기 예측 피해량은 도로에서 발생된 기 설정된 기간 동안의 사상자수를 사고건수로 나눈 값이며, 상기 프로세서는,상기 공공 데이터에 기초하여, 상기 예측 피해량 정보를 생성하는, 사고발생 예측 장치
4 4
제 1 항에 있어서,상기 사고발생 가능성 관련 정보는 차량의 운전자가, 상기 차량의 제동 장치를 구동시키도록 하는 가이드 정보를 포함하고,상기 프로세서는,상기 사용자 장치가 상기 차량에 포함된 경우, 하기 수학식 1에 기초하여 상기 차량의 정지 거리를 계산하고, 상기 계산된 정지 거리에 기초하여 상기 가이드 정보를 생성하는, 사고발생 예측 장치
5 5
제 1 항에 있어서,상기 프로세서는 사고 발생 지역에서 미리 정해진 영역 내에 위치한 복수의 사용자 장치로 상기 사고발생 가능성 관련 정보를 제공하는, 사고발생 예측 장치
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컴퓨터를 통한 사고발생 예측 방법에 있어서,공공 데이터 및 개인 데이터를 수신하는 단계;기계학습 모델을 이용하여, 상기 공공 데이터 및 상기 개인 데이터 중 적어도 하나에 포함된 도로 영상을 분석하는 단계;상기 분석된 도로 영상에 기초하여 도로 상태를 파악하는 단계;상기 파악된 도로 상태에 기초하여 사고발생 가능성을 예측하는 단계;상기 예측된 사고발생 가능성에 기초하여 사고발생 가능성 관련 정보를 생성하는 단계; 및관리자 장치로 신규 위험지역 리스트 및 상기 사고발생 가능성 관련 정보를 송신하고 사용자 장치로 상기 사고발생 가능성 관련 정보를 송신하는 단계;를 포함하고,상기 도로 상태는 안개, 포트홀, 블랙아이스 및 접촉사고 중 적어도 하나를 포함하며,상기 공공 데이터는 도로 영상, 사고다발지 정보 및 현재 교통상황 정보를 포함하고,상기 개인 데이터는 도로 영상을 포함하며,상기 도로상태를 파악하는 단계는오토인코더를 이용하여 상기 블랙아이스를 파악하는 단계를 포함하며,상기 오토인코더는 상기 기계학습 모델을 이용하여 상기 도로 영상의 R, G, B 값 각각에 가중치를 부여하여 상기 가중치가 부여된 R, G, B 값을 1차원 벡터 표현(1D Vector Representation)을 통해 IR 값으로 변환하며,상기 기계학습 모델을 위한 학습데이터는 상기 공공 데이터, 상기 개인 데이터 및 도로 상태로 구성된, 사고발생 예측 방법
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삭제
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제 6 항에 있어서,상기 사고발생 가능성 관련 정보는 예측 피해량 정보를 포함하고,상기 예측 피해량은 도로에서 발생된 기 설정된 기간 동안의 사상자수를 사고건수로 나눈 값이며, 상기 공공 데이터에 기초하여, 상기 예측 피해량 정보가 생성되는, 사고발생 예측 방법
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제 6 항에 있어서,상기 사고발생 가능성 관련 정보는 차량의 운전자가 상기 차량의 제동 장치를 구동시키도록 하는 가이드 정보를 포함하고,상기 사용자 장치가 상기 차량에 포함된 경우, 하기 수학식 1에 기초하여 상기 차량의 정지 거리가 계산되고, 상기 계산된 정지 거리에 기초하여 상기 가이드 정보가 생성되는, 사고발생 예측 방법
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제 6 항에 기재된 사고발생 예측 방법을 구현하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체
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 과학기술정보통신부 전남대학교산학협력단 대학ICT연구센터지원사업 도시 재난재해 대응 ICT 융합 시스템 연구