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자율주행 자동차의 판단에 대한 근거 설명 모델

  • 기술번호 : KST2022006629
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 자율주행 자동차의 판단에 대한 근거 설명 모델이 개시된다. 일 실시예에 따른 정보 제공 시스템에 의해 수행되는 근거 설명 방법은, 물체 또는 배경을 인식하기 위하여 구성된 물체 인식 모델을 통해 상기 자율주행 차량과 관련된 원본 이미지로부터 물체 정보를 인식하는 단계; 상기 인식된 물체 정보를 포함하는 복수 개의 영역으로 구분된 원본 이미지와 상기 원본 이미지의 특정 영역에 색상을 변경한 복사 이미지를 자율주행 차량의 판단에 대한 근거 설명을 위한 신경망 기반의 학습 모델에 입력하는 단계; 및 상기 근거 설명을 위한 신경망 기반의 학습 모델을 이용하여 획득된 상기 원본 이미지와 상기 복사 이미지에 대한 출력값의 차이를 통해 자율주행 차량으로부터 인식된 물체 정보에 대한 근거 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06K 9/00 (2022.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06V 20/58(2013.01) G06V 20/41(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020200148751 (2020.11.09)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0062961 (2022.05.17) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.11.09)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 조인휘 서울특별시 성동구
2 김홍식 서울특별시 성동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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		 2020.11.09 수리 (Accepted) 1-1-2020-1195987-51
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.10.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
정보 제공 시스템에 의해 수행되는 자율주행 차량의 물체 인식 모델을 위한 정보 제공 방법에 있어서, 물체 또는 배경을 인식하기 위하여 구성된 물체 인식 모델을 통해 자율주행 차량과 관련된 원본 이미지로부터 물체 정보를 인식하는 단계;상기 인식된 물체 정보를 포함하는 복수 개의 영역으로 구분된 원본 이미지와 상기 원본 이미지의 특정 영역에 색상을 변경한 복사 이미지를 자율주행 차량의 판단에 대한 근거 설명을 위한 신경망 기반의 학습 모델에 입력하는 단계; 및 상기 근거 설명을 위한 신경망 기반의 학습 모델을 이용하여 획득된 상기 원본 이미지와 상기 복사 이미지에 대한 출력값의 차이를 통해 자율주행 차량으로부터 인식된 물체 정보에 대한 근거 정보를 제공하는 단계를 포함하는 정보 제공 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 입력하는 단계는,상기 인식된 물체 정보에 기초하여, 물체 영역이 구분된 영역 정보를 포함하는 원본 이미지를 상기 근거 설명을 위한 신경망 기반의 학습 모델에 입력하는 단계 를 포함하고, 상기 원본 이미지는, 자율주행 차량의 카메라로부터 촬영된 이미지를 의미하고,상기 획득된 차량과 관련된 객체 정보는, 상기 원본 이미지로부터 분류된 물체 및 배경, 상기 분류된 물체의 종류를 나타내는 분류값 및 상기 분류된 물체의 위치를 나타내는 위치 좌표를 포함하는것을 특징으로 하는 정보 제공 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 입력하는 단계는,상기 원본 이미지에서 물체 영역이 구분된 영역 정보를 복수 개의 영역으로 분할하고, 상기 원본 이미지에서 분할된 복수 개의 영역의 픽셀에 색상을 변화시킴에 따라 생성된 복사 이미지를 상기 근거 설명을 위한 신경망 기반의 학습 모델에 입력하는 단계를 포함하는 정보 제공 방법
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제1항에 있어서,상기 제공하는 단계는, 상기 근거 설명을 위한 신경망 기반의 학습 모델을 이용하여 상기 원본 이미지에 대한 출력값 및 상기 복사 이미지에 대한 출력값을 획득하고, 상기 획득된 원본 이미지에 대한 출력값과 상기 복사 이미지에 대한 출력값의 차이를 계산하는 단계 를 포함하는 정보 제공 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 제공하는 단계는, 상기 원본 이미지의 복수 개의 영역 및 상기 복사 이미지의 복수 개의 영역을 영역 집합으로 구성하기 위하여 영역 집합의 가로 크기 및 세로 크기를 지정하고, 상기 지정된 가로 크기 및 세로 크기에 기초하여 구성된 영역 집합에 속한 각 영역의 출력값의 차이에 대한 평균을 계산하고, 상기 계산된 출력값의 차이에 대한 평균에 기반하여 결론 및 설명을 도출하는 단계를 포함하는 정보 제공 방법
6 6
제4항에 있어서,상기 제공하는 단계는, 상기 원본 이미지의 복수 개의 영역 및 상기 복사 이미지의 복수 개의 영역을 기 설정된 기준 값을 기준으로 상기 출력값의 차이가 큰 영역과 상기 출력값의 차이가 작은 영역을 분류하고, 상기 분류된 출력값의 차이가 큰 영역과 상기 출력값의 차이가 작은 영역으로부터 획득된 각각의 객체 분류값에 기초하여 결론 및 설명을 도출하는 단계를 포함하는 정보 제공 방법
7 7
제1항에 있어서, 상기 근거 설명을 위한 신경망 기반의 학습 모델은, 상기 원본 이미지 및 상기 복사 이미지에 대해 출력층이 이미지의 물체 분류를 나타내는 신경망의 출력층과 연결된 은닉층의 각 노드의 값을 추출하여 각각의 벡터로 나타내고, 상기 각각의 벡터의 각 원소값을 이용하여 출력값의 차이를 도출하는 것을 특징으로 하는 정보 제공 방법
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정보 제공 시스템에 있어서, 물체 또는 배경을 인식하기 위하여 구성된 물체 인식 모델을 통해 상기 자율주행 차량과 관련된 원본 이미지로부터 물체 정보를 인식하는 물체 인식부;상기 인식된 물체 정보를 포함하는 복수 개의 영역으로 구분된 원본 이미지와 상기 원본 이미지의 특정 영역에 색상을 변경한 복사 이미지를 자율주행 차량의 판단에 대한 근거 설명을 위한 신경망 기반의 학습 모델에 입력하는 이미지 입력부; 및 상기 근거 설명을 위한 신경망 기반의 학습 모델을 이용하여 획득된 상기 원본 이미지와 상기 복사 이미지에 대한 출력값의 차이를 통해 자율주행 차량으로부터 인식된 물체 정보에 대한 근거 정보를 제공하는 근거 제공부를 포함하는 정보 제공 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 (주)시큐레이어 한국연구재단 부설 정보통신기획평가원 / 정보통신방송 연구개발사업 / SW컴퓨팅산업원천기술개발사업(통합이지바로) 데이터 특징과 문제를 정의하는 빅데이터 분석모델 추천 자동화 기술 개발