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비지도 학습 기반의 신경망을 이용한 물체 형상 인식 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2022011561
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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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 실시예의 비지도 학습 기반의 신경망을 이용한 물체 형상 인식 시스템은 물체에 가해지는 촉각 정보를 감지하는 센서부와, 비지도 학습 기반의 신경망을 포함하는 인식부를 포함하고, 상기 인식부는 상기 센서부로부터 감지된 촉각 정보를 입력받아 상기 신경망에 입력하여 물체의 형상을 인식하고, 상기 신경망은 상기 센서부로부터 감지된 촉각 정보로부터 추출된 입력값을 입력층 뉴런의 막 전위에 축적하고, 상기 축적된 입력값을 기초로 스파이크 열 신호를 발생시키고, 상기 발생된 스파이크 열 신호를 이용하여 상기 입력층 뉴런과 제1 시냅스를 통해 연결된 출력층 뉴런에 정보를 전달하고, 상기 출력층 뉴런으로부터 출력되는 정보를 기초로 물체의 형상을 인식할 수 있다. 실시예는 촉각 정보를 이용함으로써, 보다 정확하고 세밀하게 물체의 형상을 인식할 수 있는 효과가 있다.
Int. CL G01L 5/22 (2006.01.01) G01L 5/1623 (2020.01.01) B25J 9/16 (2006.01.01)
CPC G01L 5/228(2013.01) G01L 5/1623(2013.01) B25J 9/1694(2013.01) B25J 9/161(2013.01)
출원번호/일자 1020200185645 (2020.12.29)
출원인 울산과학기술원, 포항공과대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0094434 (2022.07.06) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.29)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 울산과학기술원 대한민국 울산광역시 울주군
2 포항공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김성필 울산광역시 울주군
2 김재훈 울산광역시 울주군
3 정운룡 경상북도 포항시 남구
4 김재현 인천광역시 부평구
5 박두원 경상북도 포항시 남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 제일특허법인(유) 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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		 2020.12.29 수리 (Accepted) 1-1-2020-1424905-34
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.07.19 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2021.10.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0017216-19
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.01.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0079262-73
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.02.18 수리 (Accepted) 1-1-2022-0185831-15
6 [출원서 등 보완]보정서
 2022.02.18 수리 (Accepted) 1-1-2022-0185833-06
7 [공지예외적용 보완 증명서류]서류제출서
 2022.02.18 수리 (Accepted) 1-1-2022-0185835-97
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.02.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0185832-50
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번호 청구항
1 1
물체에 가해지는 촉각 정보를 감지하는 센서부; 및비지도 학습 기반의 신경망을 포함하는 인식부를 포함하고,상기 인식부는 상기 센서부로부터 감지된 촉각 정보를 입력받아 상기 신경망에 입력하여 물체의 형상을 인식하고,상기 신경망은 상기 센서부로부터 감지된 촉각 정보로부터 추출된 입력값을 입력층 뉴런의 막 전위에 축적하고, 상기 축적된 입력값을 기초로 스파이크 열 신호를 발생시키고, 상기 발생된 스파이크 열 신호를 이용하여 상기 입력층 뉴런과 제1 시냅스를 통해 연결된 출력층 뉴런에 정보를 전달하고, 상기 출력층 뉴런으로부터 출력되는 정보를 기초로 물체의 형상을 인식하는 물체 형상 인식 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 센서부는 상기 물체에 가해지는 압력을 감지하여 촉각 정보를 감지하고, 상기 압력 범위는 10Pa 내지 140kPa를 포함하는 물체 형상 인식 시스템
3 3
제2항에 있어서,상기 센서부는 상기 물체에 가까워짐에 따라 발생되는 전류 및 저항 값을 이용하여 압력을 감지하는 물체 형상 인식 시스템
4 4
제3항에 있어서,상기 신경망에 입력되는 입력값은 전류값인 물체 형상 인식 시스템
5 5
제1항에 있어서,상기 스파이크 열 신호는 상기 축적된 입력값이 임계값이 이상이면 발생되는 물체 형상 인식 시스템
6 6
제5항에 있어서,상기 스파이크 열 신호는 0 또는 1을 포함하는 이진수로 표현되는 물체 형상 인식 시스템
7 7
제5항에 있어서,상기 임계값은 25mV 내지 35mV를 포함하는 물체 형상 인식 시스템
8 8
제3항에 있어서,상기 입력 전류는 시냅스 전류, 센서부로부터 들어오는 외부 자극 전류 및 가우시안 노이즈를 이용하여 측정되는 물체 형상 인식 시스템
9 9
제1항에 있어서,상기 인식부는 상기 스파이크 열 신호의 추적을 통해 상기 제1 시냅스의 강도를 제어하는 물체 형상 인식 시스템
10 10
제1항에 있어서,상기 인식부는 상기 스파이크 열 신호가 없는 뉴런의 가중치는 감소시키는 물체 형상 인식 시스템
11 11
제1항에 있어서,상기 출력층 뉴런은 복수개를 포함하고, 상기 출력층 뉴런들은 제2 시냅스를 통해 연결되는 물체 형상 인식 시스템
12 12
물체 형상 인식 시스템에서 수행되는 물체 형상 인식 방법에 있어서,물체에 가해지는 촉각 정보를 감지하는 단계; 및상기 감지된 촉각 정보를 비지도 학습 기반의 신경망에 입력으로 하여 물체의 형상을 인식하는 단계를 포함하고, 상기 신경망은 상기 감지된 촉각 정보로부터 추출된 입력값을 입력층 뉴런의 막 전위에 축적하고, 상기 축적된 값을 기초로 스파이크 열 신호를 발생시키고, 상기 발생된 스파이크 열 신호를 이용하여 상기 입력층 뉴런과 제1 시냅스를 통해 연결된 출력층 뉴런에 정보를 전달하고, 상기 출력층 뉴런으로부터 출력되는 정보를 기초로 물체의 형상을 인식하는 물체 형상 인식 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.