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실재감 있는 디지털 휴먼 튜터 생성 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2022016496
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 개시는 디지털 휴먼 튜터 (DHT)의 생성 방법 및 시스템에 관련한다. 디지털 휴먼 튜터의 생성 방법:은 교수자의 얼굴 영상과 강의 영상을 획득하는 단계; 상기 교수자의 얼굴 영상을 이용하여 교수자의 얼굴 영상에 대응하는 디지털 휴먼 튜터를 생성하는 단계; 상기 강의 영상에서 교수자의 강의 중 얼굴의 외형적 특징을 추출하는 단계; 그리고 상기 외형적 특징을 상기 디지털 휴먼 튜터에 반영하여 상기 디지털 휴먼 튜터를 활성화하는 단계;를 포함한다.
Int. CL G06Q 50/10 (2012.01.01) G06Q 50/20 (2012.01.01) G06K 9/00 (2022.01.01) G06K 9/62 (2022.01.01) A61B 5/021 (2006.01.01)
CPC G06Q 50/10(2013.01) G06Q 50/20(2013.01) G06V 40/168(2013.01) G06V 40/20(2013.01) G06K 9/6201(2013.01) G06K 9/6247(2013.01) A61B 5/021(2013.01)
출원번호/일자 1020210015660 (2021.02.03)
출원인 상명대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0112099 (2022.08.10) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.02.03)
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 상명대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 종로구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 황민철 경기도 고양시 일산동구
2 김경빈 서울특별시 강북구
3 목수빈 서울특별시 은평구
4 윤대호 서울특별시 성북구
5 조아영 경기도 고양시 덕양구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 리앤목특허법인 대한민국 서울 강남구 언주로 **길 **, *층, **층, **층, **층(도곡동, 대림아크로텔)

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
2021.02.03 수리 (Accepted) 1-1-2021-0142230-09
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.10.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2021.11.11 불수리 (Non-acceptance) 1-1-2021-1299667-07
4 서류반려이유통지서
Notice of Reason for Return of Document
2021.11.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2021-0180960-83
5 서류반려통지서
Notice for Return of Document
2021.12.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2021-0192915-64
6 [반려요청]서류 반려요청서·반환신청서
2021.12.09 불수리 (Non-acceptance) 1-1-2021-1430501-23
7 서류반려이유통지서
Notice of Reason for Return of Document
2021.12.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2021-0196708-13
8 [반려요청]서류 반려요청서·반환신청서
2021.12.19 수리 (Accepted) 1-1-2021-1469120-33
9 서류반려통지서
Notice for Return of Document
2021.12.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2021-0203640-62
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번호 청구항
1 1
교수자의 얼굴 영상과 강의 영상을 획득하는 단계;상기 교수자의 얼굴 영상을 이용하여 교수자의 얼굴 영상에 대응하는 디지털 휴먼 튜터를 생성하는 단계;상기 강의 영상에서 교수자의 강의 중 얼굴의 외형적 특징을 추출하는 단계; 그리고상기 외형적 특징을 상기 디지털 휴먼 튜터에 반영하여 상기 디지털 휴먼 튜터를 활성화하는 단계;를 포함하는, 디지털 휴먼 튜터의 생성 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 외형적 특징을 추출하는 단계에서 상기 얼굴 영상에 특징점을 추출하고, 상기 특징점을 이용해 상기 디지털 휴먼 튜터의 외형을 설정하는, 디지털 휴먼 튜터의 생성 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 특징점은 FACS에 정의하는 랜드마크로부터 선택하는, 디지털 휴먼 튜터의 생성 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 교수자의 외형적 특징을 추출하는 단계에서,상기 강의 영상에서 교수자의 특징점을 추출하고, 추출된 특징점의 움직임 데이터를 추출하고, 상기 움직임 데이터로부터 미세 표현 데이터를 추출하는, 디지털 휴먼 튜터의 생성 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 미세 표현 데이터를 추출하기 위하여 상기 특징점 추적에 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 추적 알고리즘 또는 TM (Transformation Matrix) 기반 추적 알고리즘를 적용하는, 디지털 휴먼 튜터의 생성 방법
6 6
제4항 또는 제5항에서, 상기 미세 표현 데이터로부터 무의식적 미세 표현 데이터를 추출하기 위하여, 미세 표현 데이터에 대한 소정 주파수의 필터링을 수행하고, 필터링 된 미세표현 데이터에 대해 주성분 분석(PCA)에 의해 심박의 주기성을 판단하고, 상기 주기성이 상기 디지털 휴먼 튜터의 미세 표현을 위한 입력 값으로 사용하는, 디지털 휴먼 튜터의 생성 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 교수자의 외형적 특징은 FACS에서 정의하는 특징점(Landmark)으로 추출되며, 상기 디지털 휴먼 튜터에 대해서는 상기 특징점에 의한 AU 단위로 상기 외형적 특징을 반영하는, 디지털 휴먼 튜터의 생성 방법
8 8
제1항 내지 제5항 중의 어느 한 항에 있어서,상기 교수자의 외형적 특징은 FACS에서 정의하는 특징점(Landmark)으로 추출되며, 상기 디지털 휴먼 튜터에 대해서는 상기 특징점에 의한 AU 단위로 상기 외형적 특징을 반영하는, 디지털 휴먼 튜터의 생성 방법
9 9
교수자의 얼굴 영상과 강의 영상을 획득하는 하나 이상의 카메라;상기 교수자의 얼굴 영상을 이용하여 교수자의 얼굴 영상에 대응하는 디지털 휴먼 튜터를 생성하는 디지털 휴먼 튜터 모델 생성부;상기 교수자의 강의 중 얼굴 영상에서 얼굴의 외형적 특징 변화를 추출하는특성값 변수 측정부;상기 디지털 휴먼 튜터 모델에 상기 외형적 특징 변화를 반영하여 상기 디지털 휴먼 튜터를 활성화하는 디지털 휴먼 특성 조정부; 그리고상기 디지털 휴먼 튜터가 포함된 강의 영상을 생성하는 강의 영상 생성부;를포함하는, 디지털 휴먼 튜터의 생성 시스템
10 10
제9항에 있어서,상기 모델 생성부는, 외형적 특징을 추출하는 단계에서 상기 얼굴 영상에 특징점을 추출하고, 상기 특징점을 이용해 상기 디지털 휴먼 튜터의 외형을 설정하는, 디지털 휴먼 튜터의 생성 시스템
11 11
제10항에 있어서,상기 모델 생성부는 상기 얼굴 영상에 특징점을 추출하고, 상기 특징점을 이용해 상기 디지털 휴먼 튜터의 외형을 설정하는, 디지털 휴먼 튜터의 생성 시스템
12 12
제11항에 있어서,모델 생성부는 상기 특징점으로 FACS에 정의하는 랜드마크로부터 선택하는,디지털 휴먼 튜터의 생성 시스템
13 13
제11항에 있어서,상기 변수 측정부는 강의 영상에서 교수자의 특징점을 추출하고, 추출된 특징점의 움직임 데이터를 추출하고, 상기 움직임 데이터로부터 미세 표현 데이터를 추출하는, 디지털 휴먼 튜터의 생성 시스템
14 14
제13항에 있어서,상기 변수 측정부는, 상기 미세 표현 데이터를 추출하기 위하여 상기 특징점 추적에 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 추적 알고리즘 또는 TM (Transformation Matrix) 기반 추적 알고리즘를 적용하는, 디지털 휴먼 튜터의 생성 시스템
15 15
제14항에 있어서,상기 변수 측정부는, 상기 미세 표현 데이터로부터 무의식적 미세 표현 데이터를 추출하기 위하여, 미세 표현 데이터에 대한 소정 주파수의 필터링을 수행하고, 필터링된 미세표현 데이터에 대해 주성분 분석(PCA)에 의해 심박의 주기성을 판단하고, 상기 주기성을 상기 디지털 휴먼 튜터의 미세 표현을 위한 입력 값으로 사용하는, 디지털 휴먼 튜터의 생성 시스템
16 16
제15항에 있어서,상기 변수 측정부는 상기 교수자의 외형적 특징은 FACS에서 정의하는 특징점(Landmark)으로 추출하며, 상기 디지털 휴먼 튜터에 대해서는 상기 특징점에 의한 안면 근육 AU(Action Unit) 단위로 상기 외형적 특징을 반영하는, 디지털 휴먼 튜터의 생성 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 상명대학교 산학협력단 중견후속연구 실시간 시선 추적 콘텐츠를 재구성 하고 이 콘텐츠에 대한 무의식적인 공감을 인식하고 평가하는 기술 개발