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CNN 기반 이미지 생성 모델을 이용한 카모플라쥬 패턴 생성 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2021007380
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 발명에 의하면, 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반 이미지 생성 모델을 이용한 카모플라쥬 패턴 생성 장치에 있어서, 입력 이미지를 수신하도록 구성된 컨볼루션 인코더 및 출력 이미지를 생성하도록 구성된 컨볼루션 디코더를 포함하는 컨볼루션 오토 인코더, 및 컬러 스케일(color-scale) 입력 이미지를 수신하도록 구성된 클러스터링 처리부를 포함하고, 컨볼루션 오토 인코더는 컨볼루션 신경망을 이용하는 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 장치를 제공할 수 있다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06N 3/082(2013.01) G06N 3/04(2013.01)
출원번호/일자 1020190153012 (2019.11.26)
출원인 광운대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0064604 (2021.06.03) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.11.26)
심사청구항수 21

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 광운대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 노원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 권주원 서울특별시 노원구
2 권순철 서울특별시 노원구
3 유지상 서울특별시 노원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박창선 대한민국 서울특별시 송파구 송파대로 ***, A동 ***-*호 (문정동, 송파 테라타워*)(태창특허법률사무소)

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
2019.11.26 수리 (Accepted) 1-1-2019-1215739-91
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.05.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0414269-72
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번호 청구항
1 1
컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반 이미지 생성 모델을 이용한 카모플라쥬 패턴 생성 장치에 있어서,입력 이미지를 수신하도록 구성된 컨볼루션 인코더 및 출력 이미지를 생성하도록 구성된 컨볼루션 디코더를 포함하는 컨볼루션 오토 인코더를 포함하고, 상기 컨볼루션 오토 인코더는 컨볼루션 신경망을 이용하는 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 컨볼루션 인코더는 카모플라쥬 패턴을 갖는 그레이 스케일(gray-scale) 입력 이미지를 수신하도록 구성되는 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 장치
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제2항에 있어서, 상기 컨볼루션 인코더는 복수의 컨볼루션 레이어를 이용하여 특징맵(feature map)을 추출하여 상기 컨볼루션 디코더의 입력으로 제공하는 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 장치
4 4
제1항에 있어서, 컬러 스케일(color-scale) 입력 이미지를 수신하도록 구성된 클러스터링 처리부를 더 포함하는 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 장치
5 5
제4항에 있어서, 상기 컬러 스케일(color-scale) 입력 이미지는 원하는 색상 정보를 갖는 자연 환경의 컬러 이미지를 포함하는 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 장치
6 6
제4항에 있어서, 상기 클러스터링 처리부는 k 평균(k-means) 클러스터링 알고리즘을 이용하는 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 장치
7 7
제6항에 있어서, 상기 클러스터링 처리부를 통해 획득한 색상 정보를 처리하기 위한 풀리 커넥티드 레이어(Fully Connected Layer) 처리부를 더 포함하는 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 장치
8 8
제7항에 있어서, 상기 풀리 커넥티드 레이어 처리부의 결과값이 상기 컨볼루션 디코더의 입력으로 제공되는 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 장치
9 9
제1항에 있어서, 상기 컨볼루션 오토 인코더의 상기 컨볼루션 인코더 및 상기 컨볼루션 디코더의 컨볼루션 레이어들이 서로 연결(concatenate)되도록 구성되는 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 장치
10 10
제1항에 있어서, 상기 컨볼루션 오토 인코더의 상기 컨볼루션 인코더의 각 컨볼루션 레이어들의 채널 개수는 각각, 64개, 128개, 256개, 512개인 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 장치
11 11
컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반 이미지 생성 모델을 이용한 카모플라쥬 패턴 생성 방법에 있어서,컨볼루션 오토 인코더 내의 컨볼루션 인코더에서 입력 이미지를 수신하는 단계;컨볼루션 오토 인코더 내의 컨볼루션 디코더에서 출력 이미지를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 컨볼루션 오토 인코더는 컨볼루션 신경망을 이용하는 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 방법
12 12
제11항에 있어서, 상기 컨볼루션 인코더는 카모플라쥬 패턴을 갖는 그레이 스케일(gray-scale) 입력 이미지를 수신하도록 구성되는 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 방법
13 13
제12항에 있어서, 상기 컨볼루션 인코더에서 복수의 컨볼루션 레이어를 이용하여 특징맵(feature map)을 추출하여 상기 컨볼루션 디코더의 입력으로 제공하는 단계를 더 포함하는 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 방법
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제11항에 있어서, 클러스터링 처리부에서 컬러 스케일(color-scale) 입력 이미지를 수신하는 단계를 더 포함하는 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 방법
15 15
제14항에 있어서, 상기 컬러 스케일(color-scale) 입력 이미지는 원하는 색상 정보를 갖는 자연 환경의 컬러 이미지를 포함하는 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 방법
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제14항에 있어서, 상기 클러스터링 처리부는 k 평균(k-means) 클러스터링 알고리즘을 이용하는 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 방법
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제16항에 있어서, 풀리 커넥티드 레이어(Fully Connected Layer) 처리부에서 상기 클러스터링 처리부를 통해 획득한 색상 정보를 처리하는 단계를 더 포함하는 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 방법
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제17항에 있어서, 상기 풀리 커넥티드 레이어 처리부의 결과값이 상기 컨볼루션 디코더의 입력으로 제공되는 단계를 더 포함하는 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 방법
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제11항에 있어서, 상기 컨볼루션 오토 인코더의 상기 컨볼루션 인코더 및 상기 컨볼루션 디코더의 컨볼루션 레이어들이 서로 연결(concatenate)되도록 구성되는 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 방법
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제11항에 있어서, 상기 컨볼루션 오토 인코더의 상기 컨볼루션 인코더의 각 컨볼루션 레이어들의 채널 개수는 각각, 64개, 128개, 256개, 512개인 것인, 카모플라쥬 패턴 생성 방법
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제11항 내지 제20항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 구현하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 과학기술정보통신부 광운대학교 산학협력단 대학ICT연구센터육성지원사업 지능형 ICT 국방 감시정찰/경계 시스템 개발