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무인항공기 감시 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2022014242
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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 발명은 레이더 센서와 IR 카메라 센서를 이용하여 무인항공기의 탐지/인식/추적에 대한 프로세스를 센서간 상호연결을 통해 자기 인식(self-recognition) 시스템으로 구현하는 무인항공기 감시 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 무인항공기 감시 방법은, 레이더 센서로부터 탐지 범위 내에 출현한 객체의 위치관련 정보를 획득하여 객체를 1차 식별하는 단계와, EO/IR(electro-optical/infra-red) 센서로부터 1차 식별을 완료한 객체를 촬영한 이미지 정보를 획득하여 객체를 2차 식별하는 단계와, 레이더 센서 및 EO/IR 센서에 의한 객체에 대한 식별 결과에 대응하여, 객체가 무인항공기로 판단됨에 따라, 전파 교란을 통해 무인항공기의 경로를 변경시키는 제1 방어 및 물리적으로 무인항공기의 상태를 손상시키는 제2 방어 중 하나를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G01S 7/41 (2006.01.01) G01S 7/38 (2006.01.01) G01S 17/89 (2020.01.01) G01S 13/56 (2006.01.01) G01S 13/86 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G01S 7/417(2013.01) G01S 7/38(2013.01) G01S 17/89(2013.01) G01S 7/411(2013.01) G01S 13/56(2013.01) G01S 13/86(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01)
출원번호/일자 1020210007945 (2021.01.20)
출원인 재단법인대구경북과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0105357 (2022.07.27) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.01.20)
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 재단법인대구경북과학기술원 대한민국 대구 달성군 현

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최원영 대구광역시 달성군 유가읍 테크노대로*
2 오대건 대구광역시 달서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 남앤남 대한민국 서울특별시 중구 서소문로**(서소문동, 정안빌딩*층)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.01.20 수리 (Accepted) 1-1-2021-0075211-81
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.07.19 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2021.10.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0075071-34
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.05.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0383998-55
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.06.30 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0683722-84
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.06.30 수리 (Accepted) 1-1-2022-0683721-38
7 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.07.29 수리 (Accepted) 4-1-2022-5178676-45
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번호 청구항
1 1
무인항공기를 감시하는 방법으로서,레이더 센서로부터 탐지 범위 내에 출현한 객체의 위치관련 정보를 획득하여 상기 객체를 1차 식별하는 단계;EO/IR(electro-optical/infra-red) 센서로부터 상기 1차 식별을 완료한 객체를 촬영한 이미지 정보를 획득하여 상기 객체를 2차 식별하는 단계; 및상기 레이더 센서 및 상기 EO/IR 센서에 의한 상기 객체에 대한 식별 결과에 대응하여, 상기 객체가 무인항공기로 판단됨에 따라, 전파 교란을 통해 상기 무인항공기의 경로를 변경시키는 제1 방어 및 물리적으로 상기 무인항공기의 상태를 손상시키는 제2 방어 중 하나를 수행하는 단계를 포함하는, 무인항공기 감시 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 객체를 1차 식별하는 단계는,객체의 위치관련 정보를 이용하여 객체가 무인항공기인지 무인항공기 이외의 대상체인지 식별하도록 미리 훈련된 제1 심층신경망 모델을 이용하여 상기 객체가 무인항공기인지 무인항공기 이외의 대상체인지 식별하는 단계를 포함하고,상기 제1 심층신경망 모델은,레이더 센서로부터 획득한 객체의 거리, 방위각, 고각, 속도, 시간, 크기를 포함하는 위치관련 정보를 입력으로 하고, 무인항공기의 경로를 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습 방식으로 훈련된 모델인,무인항공기 감시 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 객체를 2차 식별하는 단계는,상기 객체의 위치관련 정보에 대응하여 상기 EO/IR 센서의 촬영 설정 정보를 변경한 후 상기 객체를 촬영하는 단계를 더 포함하는,무인항공기 감시 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 객체를 2차 식별하는 단계는,객체의 위치관련 정보 및 객체의 이미지 정보를 이용하여 객체의 종류를 식별하도록 미리 훈련된 제2 심층신경망 모델을 이용하여 상기 객체의 종류를 식별하는 단계를 포함하고,상기 제2 심층신경망 모델은,객체의 위치관련 정보 및 객체의 이미지 정보를 입력으로 하고, 객체의 종류를 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습 방식으로 훈련된 모델인,무인항공기 감시 방법
5 5
제 1 항에 있어서,상기 객체에 대한 상기 위치관련 정보 및 상기 이미지 정보에 따라 상기 레이더 센서의 탐지 방식을 변경하여 상기 레이더 센서로 피드백하는 단계; 및상기 객체에 대한 상기 위치관련 정보 및 상기 이미지 정보에 따라 상기 EO/IR 센서의 탐지 방식을 변경하여 상기 EO/IR 센서로 피드백하는 단계를 더 포함하는,무인항공기 감시 방법
6 6
제 5 항에 있어서,상기 레이더 센서로 피드백하는 단계는,객체의 위치관련 정보 및 객체의 종류를 이용하여 레이더 센서의 탐지 방식을 변경하도록 미리 훈련된 제3 심층신경망 모델을 이용하여 상기 레이더 센서의 탐지 방식을 변경하는 단계를 포함하고,상기 제3 심층신경망 모델은,객체의 위치관련 정보 및 객체의 종류를 입력으로 하고, 레이더 센서의 탐지 모드를 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습 방식으로 훈련된 모델인,무인항공기 감시 방법
7 7
제 5 항에 있어서, 상기 EO/IR 센서로 피드백하는 단계는,객체의 위치관련 정보 및 객체의 종류를 이용하여 EO/IR 센서의 탐지 방식을 변경하도록 미리 훈련된 제4 심층신경망 모델을 이용하여 상기 EO/IR 센서의 탐지 방식을 변경하는 단계를 포함하고,상기 제4 심층신경망 모델은,객체의 위치관련 정보 및 객체의 종류를 입력으로 하고, EO/IR 센서의 포커싱 이동값 및 포커싱 정도값을 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습 방식으로 훈련된 모델인,무인항공기 감시 방법
8 8
제 1 항에 있어서,상기 레이더 센서 및 상기 EO/IR 센서에 의한 상기 객체에 대한 식별 결과에 대응하여, 상기 객체가 무인항공기 이외의 대상체임에 따라, 상기 대상체의 위치를 집중적으로 스캔하도록 상기 레이더 센서의 탐지 모드를 변경하는 단계를 더 포함하는,무인항공기 감시 방법
9 9
컴퓨터를 이용하여 제 1 항 내지 제 8 항의 방법 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체
10 10
무인항공기를 감시하는 장치로서,탐지 범위 내에 출현한 객체에 레이더를 조사하고 상기 객체로부터 반사된 레이더를 수신하는 레이더 센서;상기 객체를 촬영하여 이미지 정보를 생성하는 EO/IR 센서;전파 교란을 통해 상기 객체의 경로를 변경시키는 제1 방어 및 물리적으로 상기 객체의 상태를 손상시키는 제2 방어 중 하나를 수행하는 방어 모듈;프로세서; 및상기 프로세서와 동작 가능하게 연결되고 상기 프로세서에서 수행되는 적어도 하나의 코드를 저장하는 메모리를 포함하고,상기 메모리는 상기 프로세서를 통해 실행될 때, 상기 프로세서가 상기 레이더 센서로부터 탐지 범위 내에 출현한 객체의 위치관련 정보를 획득하여 상기 객체를 1차 식별하고,상기 EO/IR 센서로부터 상기 1차 식별을 완료한 객체를 촬영한 이미지 정보를 획득하여 상기 객체를 2차 식별하고,상기 레이더 센서 및 상기 EO/IR 센서에 의한 상기 객체에 대한 식별 결과에 대응하여, 상기 객체가 무인항공기로 판단됨에 따라, 상기 방어 모듈을 제어하여 상기 제1 방어 및 상기 제2 방어 중 하나를 수행하도록 야기하는 코드를 저장하는,무인항공기 감시 장치
11 11
제 10 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 객체를 1차 식별 시에, 객체의 위치관련 정보를 이용하여 객체가 무인항공기인지 무인항공기 이외의 대상체인지 식별하도록 미리 훈련된 제1 심층신경망 모델을 이용하여 상기 객체가 무인항공기인지 무인항공기 이외의 대상체인지 식별하도록 야기하는 모드를 저장하고,상기 제1 심층신경망 모델은,레이더 센서로부터 획득한 객체의 거리, 방위각, 고각, 속도, 시간, 크기를 포함하는 위치관련 정보를 입력으로 하고, 무인항공기의 경로를 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습 방식으로 훈련된 모델인,무인항공기 감시 장치
12 12
제 10 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 객체를 2차 식별 시에, 상기 객체의 위치관련 정보에 대응하여 상기 EO/IR 센서의 촬영 설정 정보를 변경한 후 상기 객체를 촬영하도록 야기하는 코드를 더 저장하는,무인항공기 감시 장치
13 13
제 12 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 객체를 2차 식별 시에, 객체의 위치관련 정보 및 객체의 이미지 정보를 이용하여 객체의 종류를 식별하도록 미리 훈련된 제2 심층신경망 모델을 이용하여 상기 객체의 종류를 식별하도록 야기하는 코드를 저장하고,상기 제2 심층신경망 모델은,객체의 위치관련 정보 및 객체의 이미지 정보를 입력으로 하고, 객체의 종류를 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습 방식으로 훈련된 모델인,무인항공기 감시 장치
14 14
제 10 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 객체에 대한 상기 위치관련 정보 및 상기 이미지 정보에 따라 상기 레이더 센서의 탐지 방식을 변경하여 상기 레이더 센서로 피드백하고,상기 객체에 대한 상기 위치관련 정보 및 상기 이미지 정보에 따라 상기 EO/IR 센서의 탐지 방식을 변경하여 상기 EO/IR 센서로 피드백하도록 야기하는 코드를 더 저장하는,무인항공기 감시 장치
15 15
제 14 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금, 상기 레이더 센서로 피드백 시에, 객체의 위치관련 정보 및 객체의 종류를 이용하여 레이더 센서의 탐지 방식을 변경하도록 미리 훈련된 제3 심층신경망 모델을 이용하여 상기 레이더 센서의 탐지 방식을 변경하도록 야기하는 코드를 저장하고,상기 제3 심층신경망 모델은,객체의 위치관련 정보 및 객체의 종류를 입력으로 하고, 레이더 센서의 탐지 모드를 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습 방식으로 훈련된 모델인,무인항공기 감시 장치
16 16
제 14 항에 있어서, 상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 EO/IR 센서로 피드백 시에, 객체의 위치관련 정보 및 객체의 종류를 이용하여 EO/IR 센서의 탐지 방식을 변경하도록 미리 훈련된 제4 심층신경망 모델을 이용하여 상기 EO/IR 센서의 탐지 방식을 변경하도록 야기하는 코드를 저장하고,상기 제4 심층신경망 모델은,객체의 위치관련 정보 및 객체의 종류를 입력으로 하고, EO/IR 센서의 포커싱 이동값 및 포커싱 정도값을 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습 방식으로 훈련된 모델인,무인항공기 감시 장치
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제 10 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 레이더 센서 및 상기 EO/IR 센서에 의한 상기 객체에 대한 식별 결과에 대응하여, 상기 객체가 무인항공기 이외의 대상체임에 따라, 상기 대상체의 위치를 집중적으로 스캔하도록 상기 레이더 센서의 탐지 모드를 변경하도록 야기하는 코드를 더 저장하는,무인항공기 감시 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 과학기술정보통신부 대구경북과학기술원 대구경북과학기술원연구운영비지원(R&D)(주요사업비) AI기반 안티 드론 능동 관제 기술 개발