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데이터 취득 상황 정보를 포함하는 인공지능 학습용 계층적 데이터셋 생성 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2022009007
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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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 데이터 취득 상황 정보를 포함하는 인공지능 학습용 계층적 데이터셋 생성 방법 및 시스템이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 GT 데이터셋 생성 방법은, 차량 데이터를 획득하여 저장하고, 차량에 설치된 센서에서 발생되는 센서 데이터를 획득하여 저장하며, 데이터 취득 당시의 상황에 대한 정보인 상황 정보를 생성하여 저장한다. 이에 의해, GT 디스크립터를 생성함에 있어 센서 데이터 취득 당시의 상황 정보를 디스크립터에 계층적으로 기술한 계층적 데이터셋을 통해, 다양한 취득 당시의 상황, 조건을 GT 기술자 상에서 용이하게 분석, 분류 가능하게 하여, 효율적으로 인공지능 네트워크를 학습시킴으로써, 궁극적으로 인공지능 네트워크가 높은 인식 성능을 갖을 수 있게 된다.
Int. CL G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 5/04 (2006.01.01) B60W 40/02 (2006.01.01) B60W 50/00 (2006.01.01)
CPC G06N 20/00(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 5/04(2013.01) B60W 40/02(2013.01) B60W 2420/00(2013.01) B60W 2050/0005(2013.01) B60Y 2400/30(2013.01)
출원번호/일자 1020220050089 (2022.04.22)
출원인 한국전자기술연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0094187 (2022.07.05) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/분할
원출원번호/일자 10-2020-0184210 (2020.12.28)
관련 출원번호 1020200184210
심사청구여부/일자 Y (2022.04.22)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자기술연구원 대한민국 경기도 성남시 분당구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 민경원 경기도 성남시 분당구
2 이선영 서울특별시 성동구
3 손행선 경기도 성남시 분당구
4 심영보 경기도 성남시 분당구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 남충우 대한민국 서울 강남구 언주로 ***, *층(역삼동, 광진빌딩)(알렉스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [분할출원]특허출원서
[Divisional Application] Patent Application		 2022.04.22 수리 (Accepted) 1-1-2022-0435136-33
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
GT(Ground Truth) 데이터셋 생성 시스템이, 차량 데이터를 획득하여 저장하는 단계;GT 데이터셋 생성 시스템이, 차량에 설치된 센서에서 발생되는 센서 데이터들을 획득하여 저장하는 단계; 및GT 데이터셋 생성 시스템이, 센서 데이터들을 종합적으로 분석하여 센서 데이터 취득 당시의 상황과 조건에 대한 정보를 생성하여 저장하는 단계;를 포함하고,상황 정보는,자율주행을 위한 인공지능 네트워크를 학습시키는데 이용할 GT 데이터셋을 분류하는데 참조되는 정보인 것을 특징으로 하는 GT 데이터셋 생성 방법
2 2
청구항 1에 있어서,상황 정보가 저장되는 영역은,차량 데이터가 저장되는 영역, 센서 데이터가 저장되는 영역 및 어노테이션이 저장되는 영역의 상위에 위치하는 것을 특징으로 하는 GT 데이터셋 생성 방법
3 3
청구항 1에 있어서,상황 정보는,자율주행을 위한 인공지능 네트워크를 학습시키기 위한 학습 데이터로 이용되지 않는 것을 특징으로 하는 GT 데이터셋 생성 방법
4 4
청구항 1에 있어서,상황 정보는,차량에 설치된 센서에서 발생되는 센서 데이터들을 기초로 생성되는 것을 특징으로 하는 GT 데이터셋 생성 방법
5 5
청구항 1에 있어서,차량 데이터는,차량 자체에 대한 정보와 차량에 장착된 센서들에 대한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 GT 데이터셋 생성 방법
6 6
청구항 1에 있어서,센서 데이터 저장 단계는,센서들에서 생성되는 센서 데이터들을 인터폴레이션, 업샘플링 및 다운샘플링 중 적어도 하나를 통해 동기화하여 저장하는 것을 특징으로 하는 GT 데이터셋 생성 방법
7 7
청구항 1에 있어서,GT 데이터셋 생성 시스템이, 센서 데이터에 대한 GT 정보를 획득하여 저장하는 단계;를 더 포함하고,어노테이션 획득 및 저장 단계는,센서 데이터를 입력받아 GT 정보를 추론하는 인공지능 네트워크를 이용하여 생성한 후, 수동으로 수정이 가능한 GT 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 GT 데이터셋 생성 방법
8 8
차량 데이터를 획득하고, 차량에 설치된 센서에서 발생되는 센서 데이터를 획득하는 획득부;센서 데이터들을 종합적으로 분석하여 센서 데이터 취득 당시의 상황과 조건에 대한 정보를 생성하는 프로세서; 및획득부를 통해 획득한 차량 데이터와 센서 데이터 및 프로세서에 의해 생성된 상황 정보를 저장하는 저장부;를 포함하고,상황 정보는,자율주행을 위한 인공지능 네트워크를 학습시키는데 이용할 GT 데이터셋을 분류하는데 참조되는 정보인 것을 특징으로 하는 GT 데이터셋 생성 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자기술연구원 자율주행솔루션및서비스플랫폼기술개발(R＆D) 인지, 판단, 제어 알고리즘 검증 시뮬레이션 및 데이터셋 생성용 SW기술 개발