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인공지능 신경망 학습 방법 및 시스템, 이를 이용하여 목표 지도를 생성하는 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2023004728
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 인공지능 신경망 학습 방법 및 시스템, 이를 이용하여 목표 지도를 생성하는 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 배경소음을 별도로 획득하고, 기 학습된 딥러닝 모델의 일부를 재학습시킴으로써, 배경소음에 강건한 음원지도를 생성할 수 있는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능 신경망 학습 방법은, 순수-음압신호를 이용하여 목표 지도 및 빔포밍 지도를 생성하는 지도 생성단계; 상기 빔포밍 지도가 입력되면, 동일한 순수-음압신호에 의해 생성된 목표 지도를 출력하도록 딥러닝 모델을 학습시키는 학습단계; 배경소음을 취득하고, 상기 순수 음압신호에 상기 배경소음을 합성하여 복합-음압신호를 생성하는 복합-음압신호 생성단계; 및 상기 복합-음압신호를 이용하여 상기 딥러닝 모델의 일부를 학습시키는 재학습단계를 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 배경 소음에 강건한 목표 지도를 생성할 수 있다는 이점이 있다.
Int. CL G06N 3/08 (2023.01.01) G01S 3/801 (2006.01.01) G10K 15/02 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G01S 3/801(2013.01) G10K 15/02(2013.01) G10K 2210/3038(2013.01)
출원번호/일자 1020210188002 (2021.12.27)
출원인 한국표준과학연구원, 비즈웨이브 주식회사
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0098982 (2023.07.04) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국표준과학연구원 대한민국 대전 유성구
2 비즈웨이브 주식회사 대한민국 경기도 성남시 분당구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장지호 경기 성남시 분당구
2 조완호 대전광역시 서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 피씨알 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로***, **층(삼성동, 송암빌딩Ⅲ)

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
2021.12.27 수리 (Accepted) 1-1-2021-1504679-09
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번호 청구항
1 1
순수-음압신호를 이용하여 목표 지도 및 빔포밍 지도를 생성하는 지도 생성 단계;상기 빔포밍 지도가 입력되면, 동일한 순수-음압신호에 의해 생성된 목표지도를 출력하도록 딥러닝 모델을 학습시키는 학습단계;배경소음을 취득하고, 상기 순수 음압신호에 상기 배경소음을 합성하여 복합-음압신호를 생성하는 복합-음압신호 생성단계; 및상기 복합-음압신호를 이용하여 상기 딥러닝 모델의 일부를 학습시키는 재학습단계를 포함하는 인공지능 신경망 학습 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 지도 생성 단계에서,상기 목표 지도는 상기 순수-음압신호에 포함된 음원의 위치와 세기를 나타내는 이미지이며,상기 목표 지도의 픽셀값은 상기 음원과의 거리에 따라 감소하는 것을 특징으로 하는 인공지능 신경망 학습 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 지도 생성 단계는,상기 순수-음압신호를 입력 받으면, 상기 순수-음압신호를 이용하여 기 획득된 빔포밍 지도를 출력하도록, 기 학습된 빔포밍 지도 생성용 딥러닝 모델을 통해 구현되는 것을 특징으로 하는 인공지능 신경망 학습 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 학습단계에서,상기 빔포밍 지도의 좌표간격은 상기 목표 지도의 좌표간격에 비해 넓은 것을 특징으로 하는 인공지능 신경망 학습 방법
5 5
제 1 항에 있어서,재학습단계에서,상기 복합-음압신호는 소리 정보를 음압 값으로 나타내는 것을 특징으로 하는 인공지능 신경망 학습 방법
6 6
제 1 항에 있어서,상기 재학습단계는,상기 복합-음압신호를 이용하여 복합-빔포밍 지도를 생성하는 단계; 및상기 복합-빔포밍 지도가 입력되면, 상기 복합-음압신호에 포함된 순수-음압신호에 의해 생성되는 목표 지도를 출력하도록 딥러닝 모델의 일부를 학습시키는 단계를 더 포함하는 인공지능 신경망 학습 방법
7 7
기 학습된 인공지능 신경망을 이용하여 목표 지도를 생성하는 방법에 있어서,순수-음압신호와 배경소음이 포함된 복합-음압신호를 획득하는 단계;상기 복합-음압신호를 이용하여 빔포밍 지도를 생성하는 단계; 및상기 빔포밍 지도 및 기 학습된 딥러닝 모델을 이용하여, 순수-음압신호의 위치와 세기를 나타내는 목표 지도를 생성하는 단계를 포함하는 목표 지도 생성 방법
8 8
순수-음압신호를 이용하여 목표 지도 및 빔포밍 지도를 생성하는 지도 생성부;상기 빔포밍 지도가 입력되면, 동일한 순수-음압신호에 의해 생성된 목표 지도를 출력하도록 딥러닝 모델을 학습시키는 학습부;배경소음을 취득하고, 상기 순수 음압신호에 상기 배경소음을 합성하여 복합-음압신호를 생성하는 복합-음압신호 생성부; 및상기 복합-음압신호를 이용하여 상기 딥러닝 모델의 일부를 학습시키는 재학습부를 포함하는 인공지능 신경망 학습 시스템
9 9
제 8 항에 있어서,상기 목표 지도는 상기 순수-음압신호에 포함된 음원의 위치와 세기를 나타내는 이미지이며,상기 목표 지도의 픽셀값은 상기 음원과의 거리에 따라 감소하는 것을 특징으로 하는 인공지능 신경망 학습 시스템
10 10
제 8 항에 있어서,상기 지도 생성부는,상기 순수-음압신호를 입력 받으면, 상기 순수-음압신호를 이용하여 기 획득된 빔포밍 지도를 출력하도록, 기 학습된 빔포밍 지도 생성용 딥러닝 모델을 더 포함하는 인공지능 신경망 학습 시스템
11 11
제 8 항에 있어서,상기 빔포밍 지도의 좌표간격은 상기 목표 지도의 좌표간격에 비해 넓은 것을 특징으로 하는 인공지능 신경망 학습 시스템
12 12
제 8 항에 있어서,상기 복합-음압신호는 소리 정보를 음압 값으로 나타내는 것을 특징으로 하는 인공지능 신경망 학습 시스템
13 13
제 8 항에 있어서,상기 재학습부는,상기 복합-음압신호를 이용하여 복합-빔포밍 지도를 생성하며,상기 복합-빔포밍 지도가 입력되면, 상기 복합-음압신호에 포함된 순수-음압신호에 의해 생성되는 목표 지도를 출력하도록 딥러닝 모델의 일부를 학습시키는 것을 특징으로 하는 인공지능 신경망 학습 시스템
14 14
기 학습된 인공지능 신경망을 이용하여 목표 지도를 생성하는 시스템에 있어서,순수-음압신호와 배경소음이 포함된 복합-음압신호를 획득하는 데이터 획득부;상기 복합-음압신호를 이용하여 빔포밍 지도를 생성하는 데이터 변환부; 및상기 빔포밍 지도가 입력되면, 상기 순수-음압신호의 위치와 세기를 나타내는 목표 지도를 출력하는 기 학습된 딥러닝 모델을 포함하는 목표 지도 생성 시스템
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제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항의 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국표준과학연구원 한국표준과학연구원 연구운영비지원 1-2-11. 미래수요 대응 음향 표준 체계 혁신
2 중소벤처기업부 비즈웨이브 주식회사 예비창업패키지 음향신호처리 딥러닝 기술을 적용한 음향 빔포밍맵 분석 솔루션