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건물 하자 이미지 생성 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022003666
  • 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 건물 하자 이미지 생성 장치 및 방법이 개시된다. 일 실시예에 따른 건물 하자 이미지 생성 장치는, 복수의 건물 하자 이미지를 포함하는 학습 데이터 셋에 기초하여 학습된 적대적 생성 네트워크(GAN; Generative Adversarial Network) 기반 모델에 노이즈 벡터를 입력함으로써 제1 건물 하자 모조 이미지를 생성하는 이미지 생성부 및 상기 복수의 건물 하자 이미지 중 어느 하나의 이미지의 정보와 상기 생성된 제1 건물 하자 모조 이미지에 기초하여 제2 건물 하자 모조 이미지를 생성하는 후처리부를 포함한다.
Int. CL G06T 7/174 (2017.01.01) G06T 5/00 (2019.01.01) G06T 5/50 (2006.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06T 7/174(2013.01) G06T 5/002(2013.01) G06T 5/50(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06T 2207/20182(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01)
출원번호/일자 1020200126631 (2020.09.29)
출원인 아주대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0043340 (2022.04.05) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 아주대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 영통구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이슬 서울특별시 서초구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 두호특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 언주로***, *층(논현동,시그너스빌딩)

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
2020.09.29 수리 (Accepted) 1-1-2020-1037617-12
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번호 청구항
1 1
복수의 건물 하자 이미지를 포함하는 학습 데이터 셋에 기초하여 학습된 적대적 생성 네트워크(GAN; Generative Adversarial Network) 기반 모델에 노이즈 벡터를 입력함으로써 제1 건물 하자 모조 이미지를 생성하는 이미지 생성부; 및상기 복수의 건물 하자 이미지 중 어느 하나의 이미지의 정보와 상기 생성된 제1 건물 하자 모조 이미지에 기초하여 제2 건물 하자 모조 이미지를 생성하는 후처리부를 포함하는, 건물 하자 이미지 생성 장치
2 2
청구항 1에 있어서, 상기 학습 데이터 셋은, 건물 표면의 박리로 정의되는 클래스, 건물의 크랙으로 정의되는 클래스, 건물의 누수 흔적으로 정의되는 클래스 중 어느 하나의 클래스로 분류된 복수의 건물 하자 이미지를 포함하는, 건물 하자 이미지 생성 장치
3 3
청구항 1에 있어서,상기 적대적 생성 네트워크 기반 모델은,입력되는 노이즈 벡터의 차원 및 출력되는 제1 건물 하자 모조 이미지의 사이즈가 가변적인, 건물 하자 이미지 생성 장치
4 4
청구항 3에 있어서,상기 적대적 생성 네트워크 기반 모델은,Anysize-GAN 알고리즘에 기초한 네트워크 구조를 포함하는, 건물 하자 이미지 생성 장치
5 5
청구항 1에 있어서,상기 후처리부는,상기 복수의 건물 하자 이미지 중 어느 하나의 이미지의 정보를 추출하는 추출부;상기 추출된 정보에 기초하여 상기 생성된 제1 건물 하자 모조 이미지를 가공하는 가공부;상기 가공된 건물 하자 모조 이미지와 상기 정보가 추출된 건물 하자 이미지를 합성하는 합성부; 및상기 합성된 이미지 내 합성된 부분의 경계를 평활화(smoothing)하는 경계 처리부를 포함하는, 건물 하자 이미지 생성 장치
6 6
청구항 5에 있어서,상기 추출부는,상기 복수의 건물 하자 이미지 중 어느 하나의 이미지 상의 특정 위치에 대응되는 채도 정보 및 명도 정보 중 적어도 하나를 추출하고,상기 가공부는,상기 추출된 채도 정보 또는 명도 정보를 상기 생성된 제1 건물 하자 모조 이미지에 적용하는, 건물 하자 이미지 생성 장치
7 7
청구항 5에 있어서,상기 합성부는,상기 가공된 건물 하자 모조 이미지의 사이즈 및 기울기 각도 중 적어도 하나를 변경하여 상기 정보가 추출된 건물 하자 이미지와 합성하는, 건물 하자 이미지 생성 장치
8 8
복수의 건물 하자 이미지를 포함하는 학습 데이터 셋에 기초하여 학습된 적대적 생성 네트워크(GAN; Generative Adversarial Network) 기반 모델에 노이즈 벡터를 입력함으로써 제1 건물 하자 모조 이미지를 생성하는 단계; 및상기 복수의 건물 하자 이미지 중 어느 하나의 이미지의 정보와 상기 생성된 제1 건물 하자 모조 이미지에 기초하여 제2 건물 하자 모조 이미지를 생성하는 단계를 포함하는, 건물 하자 이미지 생성 방법
9 9
청구항 8에 있어서,상기 학습 데이터 셋은,건물 표면의 박리로 정의되는 클래스, 건물의 크랙으로 정의되는 클래스, 건물의 누수 흔적으로 정의되는 클래스 중 어느 하나의 클래스로 분류된 복수의 건물 하자 이미지를 포함하는, 건물 하자 이미지 생성 방법
10 10
청구항 8에 있어서,상기 적대적 생성 네트워크 기반 모델은,입력되는 노이즈 벡터의 차원 및 출력되는 제1 건물 하자 모조 이미지의 사이즈가 가변적인, 건물 하자 이미지 생성 방법
11 11
청구항 10에 있어서,상기 적대적 생성 네트워크 기반 모델은,Anysize-GAN 알고리즘에 기초한 네트워크 구조를 포함하는, 건물 하자 이미지 생성 방법
12 12
청구항 8에 있어서,상기 제2 건물 하자 모조 이미지를 생성하는 단계는,상기 복수의 건물 하자 이미지 중 어느 하나의 이미지의 정보를 추출하는 단계;상기 추출된 정보에 기초하여 상기 생성된 제1 건물 하자 모조 이미지를 가공하는 단계;상기 가공된 건물 하자 모조 이미지와 상기 정보가 추출된 건물 하자 이미지를 합성하는 단계; 및상기 합성된 이미지 내 합성된 부분의 경계를 평활화(smoothing)하는 단계를 포함하는, 건물 하자 이미지 생성 방법
13 13
청구항 12에 있어서,상기 추출하는 단계는,상기 복수의 건물 하자 이미지 중 어느 하나의 이미지 상의 특정 위치에 대응되는 채도 정보 및 명도 정보 중 적어도 하나를 추출하고,상기 가공하는 단계는,상기 추출된 채도 정보 또는 명도 정보를 상기 생성된 제1 건물 하자 모조 이미지에 적용하는, 건물 하자 이미지 생성 방법
14 14
청구항 12에 있어서,상기 합성하는 단계는,상기 가공된 건물 하자 모조 이미지의 사이즈 및 기울기 각도 중 적어도 하나를 변경하여 상기 정보가 추출된 건물 하자 이미지와 합성하는, 건물 하자 이미지 생성 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 국토교통부 강원대학교 삼척산학협력단 국토교통기술촉진연구(R&D) DCNN(Deep Convolutional Neural Network) 기반 시설물 자율 성능진단 시스템