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FMCW 레이더를 활용한 딥러닝 기반의 실내 거리 추정 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022022685
  • 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 실시예들은 인공 신경망 기반의 딥러닝 기술을 적용하여 FMCW 레이더를 활용한 거리 추정의 정확도를 향상시킬 수 있는 실내 거리 추정 방법 및 장치를 제공한다.
Int. CL G01S 13/34 (2006.01.01) G01S 7/40 (2006.01.01) G06N 5/04 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G01S 13/34(2013.01) G01S 7/4056(2013.01) G06N 5/04(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020210065566 (2021.05.21)
출원인 광운대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0157705 (2022.11.29) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.05.21)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 광운대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 노원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김영억 경기도 남양주시 호평로 **
2 박경은 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인우인 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층(역삼동, 중평빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.05.21 수리 (Accepted) 1-1-2021-0587181-18
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.07.19 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
FMCW 레이더를 활용한 딥러닝 기반의 실내 거리 추정 방법에 있어서,주파수 신호를 송신하고 반사된 주파수 신호를 수신하는 단계;상기 수신한 주파수 신호를 거리 데이터로 변환하는 단계; 및 상기 거리 데이터를 기반으로 학습 모델을 통해 거리를 추정하는 단계를 를 포함하는 실내 거리 추정 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 학습 모델 중에서 하나 이상의 모델을 선택하여 적용하는 단계를 포함하며,상기 학습 모델은 거리 추정 모델, 구조 보정 모델, 온도 보정 모델, 습도 보정 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 거리 추정 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 거리 추정 모델은 복수의 레이어를 포함하는 네트워크를 갖고, 상기 거리 데이터를 입력받아 상기 거리 데이터의 특징을 추출하고 상기 특징을 학습하여 추정한 거리를 출력하는 것을 특징으로 하는 실내 거리 추정 방법
4 4
제2항에 있어서,상기 구조 보정 모델은 복수의 레이어를 포함하는 네트워크를 갖고, 상기 레이더에 장착된 복수의 안테나가 설치된 위치 데이터를 입력받아 상기 거리 추정 모델과 함께 학습하여 추정한 거리를 보정하는 것을 특징으로 하는 실내 거리 추정 방법
5 5
제2항에 있어서,상기 온도 보정 모델은 복수의 레이어를 포함하는 네트워크를 갖고, 상기 레이더에 장착된 온도계를 통해 획득한 실내 온도 데이터를 입력받아 상기 거리 추정 모델과 함께 학습하여 추정한 거리를 보정하는 것을 특징으로 하는 실내 거리 추정 방법
6 6
제2항에 있어서,상기 습도 보정 모델은 복수의 레이어를 포함하는 네트워크를 갖고, 상기 레이더에 장착된 습도계를 통해 획득한 실내 습도 데이터를 입력받아 상기 거리 추정 모델과 함께 학습하여 추정한 거리를 보정하는 것을 특징으로 하는 실내 거리 추정 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 거리 데이터로 변환하는 단계는,상기 거리를 추적하여 상기 거리가 기준 범위를 벗어나면 상기 실내 거리 추정 장치의 진행 방향을 기준으로 탐색 윈도우를 일정 범위로 이동시키며 이동된 탐색 윈도우를 적용하고,상기 이동된 탐색 윈도우 내에 위치하는 지점과 이동전 탐색 윈도우 내에 위치하는 지점을 통계적으로 처리하여 거리 데이터를 증가시키고,증가된 거리 데이터를 그루핑하고, 상기 그루핑된 거리 데이터를 그룹별로 선별하여 거리 데이터를 조합하는 것을 특징으로 하는 실내 거리 추정 방법
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FMCW 레이더를 활용한 딥러닝 기반의 실내 거리 추정 장치에 있어서,주파수 신호를 송신하고 반사된 주파수 신호를 수신하는 레이더;상기 수신한 주파수 신호를 거리 데이터로 변환하는 데이터 처리부; 및상기 거리 데이터를 기반으로 학습 모델을 통해 거리를 추정하는 거리 추정부를 포함하는 실내 거리 추정 장치
9 9
제8항에 있어서,상기 학습 모델 중에서 하나 이상의 모델을 선택하여 적용하는 모델 선택부를 포함하며,상기 학습 모델은 거리 추정 모델, 구조 보정 모델, 온도 보정 모델, 습도 보정 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 거리 추정 장치
10 10
제9항에 있어서,상기 거리 추정 모델은 복수의 레이어를 포함하는 네트워크를 갖고, 상기 거리 데이터를 입력받아 상기 거리 데이터의 특징을 추출하고 상기 특징을 학습하여 추정한 거리를 출력하는 것을 특징으로 하는 실내 거리 추정 장치
11 11
제9항에 있어서,상기 구조 보정 모델은 복수의 레이어를 포함하는 네트워크를 갖고, 상기 레이더에 장착된 복수의 안테나가 설치된 위치 데이터를 입력받아 상기 거리 추정 모델과 함께 학습하여 추정한 거리를 보정하는 것을 특징으로 하는 실내 거리 추정 장치
12 12
제9항에 있어서,상기 온도 보정 모델은 복수의 레이어를 포함하는 네트워크를 갖고, 상기 레이더에 장착된 온도계를 통해 획득한 실내 온도 데이터를 입력받아 상기 거리 추정 모델과 함께 학습하여 추정한 거리를 보정하는 것을 특징으로 하는 실내 거리 추정 장치
13 13
제9항에 있어서,상기 습도 보정 모델은 복수의 레이어를 포함하는 네트워크를 갖고, 상기 레이더에 장착된 습도계를 통해 획득한 실내 습도 데이터를 입력받아 상기 거리 추정 모델과 함께 학습하여 추정한 거리를 보정하는 것을 특징으로 하는 실내 거리 추정 장치
14 14
제8항에 있어서,상기 데이터 처리부는,상기 거리를 추적하여 상기 거리가 기준 범위를 벗어나면 상기 실내 거리 추정 장치의 진행 방향을 기준으로 탐색 윈도우를 일정 범위로 이동시키며 이동된 탐색 윈도우를 적용하고,상기 이동된 탐색 윈도우 내에 위치하는 지점과 이동전 탐색 윈도우 내에 위치하는 지점을 통계적으로 처리하여 거리 데이터를 증가시키고,증가된 거리 데이터를 그루핑하고, 상기 그루핑된 거리 데이터를 그룹별로 선별하여 거리 데이터를 조합하는 것을 특징으로 하는 실내 거리 추정 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 과학기술정보통신부 광운대학교 이공분야기초연구사업 기본연구 Device-Free 사용자의 위치추적을 위한 RF Tomography, Deep Learning, Evolutionary Computation 및 Participatory Learning 기반 3차원(3D) Passive Tracking 기법 연구