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영상의 경계를 검출하는 방법 및 그 장치와 이를 구현할 수있는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
- 기술번호 : KST2014065655
- 담당센터 : 대전기술혁신센터
- 전화번호 : 042-610-2279
| 요약 | 본 발명은 영상에 대해 평탄화 과정을 수행하지 않고, 그 영상의 잡음 분포를 검출하고, 그 검출된 잡음 분포를 근거로 영상 내의 경계를 정확하고 빠르게 검출할 수 있는 방법 및 그 장치와 이를 구현할 수 있는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 관한 것이다. 이를 위하여 본 발명에 따른 영상의 경계 검출 방법은, 피사체의 영상의 잡음 분포를 검출하는 단계와; 상기 검출된 잡음 분포를 근거로 상기 영상 내의 경계를 검출하는 단계로 이루어진다. |
|---|---|
| Int. CL | H04N 5/21 (2006.01) H04N 7/24 (2006.01) |
| CPC | |
| 출원번호/일자 | 1020070004262 (2007.01.15) |
| 출원인 | 한국과학기술원 |
| 등록번호/일자 | 10-0835380-0000 (2008.05.29) |
| 공개번호/일자 | |
| 공고번호/일자 | (20080605) 문서열기 |
| 국제출원번호/일자 | |
| 국제공개번호/일자 | |
| 우선권정보 | |
| 법적상태 | 등록 |
| 심사진행상태 | 수리 |
| 심판사항 | |
| 구분 | |
| 원출원번호/일자 | |
| 관련 출원번호 | |
| 심사청구여부/일자 | Y (2007.01.15) |
| 심사청구항수 | 22 |
출원인
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 한국과학기술원 | 대한민국 | 대전광역시 유성구 |
발명자
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 황영배 | 대한민국 | 대전 서구 |
| 2 | 김준식 | 대한민국 | 서울특별시 서초구 |
| 3 | 권인소 | 대한민국 | 대전광역시 유성구 |
대리인
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 전종학 | 대한민국 | 서울특별시 강남구 논현로 ***, 성지*차빌딩 **층 대표:****호 경은국제특허법률사무소 (역삼동) |
최종권리자
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 한국과학기술원 | 대전광역시 유성구 |
| 번호 | 서류명 | 접수/발송일자 | 처리상태 | 접수/발송번호 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 특허출원서 Patent Application |
2007.01.15 | 수리 (Accepted) | 1-1-2007-0039263-37 |
| 2 | 선행기술조사의뢰서 Request for Prior Art Search |
2007.09.06 | 수리 (Accepted) | 9-1-9999-9999999-89 |
| 3 | 선행기술조사보고서 Report of Prior Art Search |
2007.10.15 | 수리 (Accepted) | 9-1-2007-0062406-63 |
| 4 | [명세서등 보정]보정서 [Amendment to Description, etc.] Amendment |
2007.10.25 | 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) | 1-1-2007-0765853-49 |
| 5 | 의견제출통지서 Notification of reason for refusal |
2007.11.19 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2007-0614437-19 |
| 6 | [명세서등 보정]보정서 [Amendment to Description, etc.] Amendment |
2008.01.18 | 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) | 1-1-2008-0045298-55 |
| 7 | [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서 [Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation) |
2008.01.18 | 수리 (Accepted) | 1-1-2008-0045285-62 |
| 8 | 등록결정서 Decision to grant |
2008.05.15 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2008-0259673-28 |
| 9 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2013.02.01 | 수리 (Accepted) | 4-1-2013-5019983-17 |
| 10 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2014.12.24 | 수리 (Accepted) | 4-1-2014-5157993-01 |
| 11 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2014.12.24 | 수리 (Accepted) | 4-1-2014-5158129-58 |
| 12 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2014.12.24 | 수리 (Accepted) | 4-1-2014-5157968-69 |
| 13 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2019.04.24 | 수리 (Accepted) | 4-1-2019-5081392-49 |
| 14 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2020.05.15 | 수리 (Accepted) | 4-1-2020-5108396-12 |
| 15 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2020.06.12 | 수리 (Accepted) | 4-1-2020-5131486-63 |
| 번호 | 청구항 |
|---|---|
| 1 |
1 피사체의 영상의 잡음 분포를 검출하는 단계와;상기 검출된 잡음 분포를 근거로 상기 영상 내의 경계를 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 경계 검출 방법 |
| 2 |
2 제1항에 있어서, 상기 잡음 분포를 검출하는 단계는,상기 영상의 잡음 매개변수들과 상기 영상의 밝기 사이의 상관관계에 따라 상기 잡음 분포를 추정하는 단계인 것을 특징으로 하는 영상의 경계 검출 방법 |
| 3 |
3 제1항에 있어서, 상기 잡음 분포를 검출하는 단계는,상기 영상의 잡음 매개변수들과 상기 영상의 밝기 사이의 선형 관계에 따라 상기 잡음 분포를 추정하는 단계인 것을 특징으로 하는 영상의 경계 검출 방법 |
| 4 |
4 제2항에 있어서, 상기 잡음 매개변수는,상기 영상의 Skellam 매개변수인 특징으로 하는 영상의 경계 검출 방법 |
| 5 |
5 제1항에 있어서, 상기 경계를 검출하는 단계는,상기 영상의 인접한 픽셀들 간의 밝기 차이가 밝기 허용 범위 내에 속할 때 상기 영상 내의 경계가 없는 것으로 결정하고, 상기 영상의 인접한 픽셀들 간의 밝기 차이가 상기 밝기 허용 범위 내에 속하지 않을 때 상기 영상 내의 경계가 있는 것으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 경계 검출 방법 |
| 6 |
6 제2항에 있어서, 상기 잡음 매개변수는,두 정적 영상의 같은 밝기를 같는 픽셀들의 집합의 Skellam 매개변수와 밝기 값의 페어로부터 검출된 Skellam 매개변수인 것을 특징으로 하는 영상 내의 경계 검출 방법 |
| 7 |
7 제2항에 있어서, 상기 잡음 매개변수는,상기 영상의 Skellam 분포의 에르고딕 특성을 통해 상기 영상 내의 색상이 균일한 패치에서 검출된 Skellam 매개변수인 것을 특징으로 하는 영상 내의 경계 검출 방법 |
| 8 |
8 제2항에 있어서, 상기 잡음 매개변수는,상기 영상의 잡음 매개변수들과 상기 영상의 밝기 사이의 선형성을 근거로 상기 영상의 각 픽셀의 RGB(Red, Green, Blue)에 대해 각각 검출된 Skellam 매개변수인 것을 특징으로 하는 영상의 경계 검출 방법 |
| 9 |
9 제2항에 있어서, 상기 잡음 매개변수는,상기 영상의 잡음 매개변수들과 상기 영상의 밝기 사이의 검출된 관계를 근거로 상기 영상의 각 픽셀의 RGB(Red, Green, Blue)에 대해 각각 검출된 Skellam 매개변수인 것을 특징으로 하는 영상의 경계 검출 방법 |
| 10 |
10 제1항에 있어서, 상기 영상의 하나의 픽셀에 대한 경계의 정도()는, , , 식에 의해 계산되며, 여기서, 상기 는 상기 영상의 픽셀에서의 밝기 허용 범위를 나타내는 값이며, c는 컬러 공간에서의 RGB(Red,Green,Blue) 채널이며, x(i,j)는 영상의 위치(i,j)에서의 픽셀값인 것을 특징으로 하는 영상의 경계 검출 방법 |
| 11 |
11 제 1항 내지 제 10항 중의 어느 한 항의 방법을 수행할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 |
| 12 |
12 피사체의 영상의 잡음 분포를 검출하는 잡음 검출부와;상기 검출된 잡음 분포를 근거로 상기 영상 내의 경계를 검출하는 경계 검출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 경계 검출 장치 |
| 13 |
13 제12항에 있어서, 상기 잡음 검출부는,상기 영상의 잡음 매개변수들과 상기 영상의 밝기 사이의 상관관계에 따라 상기 잡음 분포를 추정하는 것을 특징으로 하는 영상의 경계 검출 장치 |
| 14 |
14 제13항에 있어서, 상기 잡음 매개변수는,상기 영상의 Skellam 매개변수인 특징으로 하는 영상의 경계 검출 장치 |
| 15 |
15 제13항에 있어서, 상기 잡음 매개변수는,상기 영상의 잡음 매개변수들과 상기 영상의 밝기 사이의 검출된 관계를 근거로 상기 영상의 각 픽셀의 RGB(Red, Green, Blue)에 대해 각각 검출된 Skellam 매개변수인 것을 특징으로 하는 영상의 경계 검출 장치 |
| 16 |
16 제12항에 있어서, 상기 경계 검출부는,상기 영상의 인접한 픽셀들 간의 밝기 차이가 밝기 허용 범위 내에 속할 때 상기 영상 내의 경계가 없는 것으로 결정하고, 상기 영상의 인접한 픽셀들 간의 밝기 차이가 상기 밝기 허용 범위 내에 속하지 않을 때 상기 영상 내의 경계가 있는 것으로 결정하는 것을 특징으로 하는 영상의 경계 검출 장치 |
| 17 |
17 제13항에 있어서, 상기 잡음 매개변수는,두 정적 영상의 같은 밝기를 같는 픽셀들의 집합의 Skellam 매개변수와 밝기 값의 페어로부터 검출된 Skellam 매개변수인 것을 특징으로 하는 영상의 경계 검출 장치 |
| 18 |
18 제13항에 있어서, 상기 잡음 매개변수는,상기 영상의 Skellam 분포의 에르고딕 특성을 통해 상기 영상 내의 색상이 균일한 패치에서 검출된 Skellam 매개변수인 것을 특징으로 하는 영상의 경계 검출 장치 |
| 19 |
19 제13항에 있어서, 상기 잡음 매개변수는,상기 영상의 잡음 매개변수들과 상기 영상의 밝기 사이의 선형성을 근거로 상기 영상의 각 픽셀의 RGB(Red, Green, Blue)에 대해 각각 검출된 Skellam 매개변수인 것을 특징으로 하는 영상의 경계 검출 장치 |
| 20 |
20 제12항에 있어서, 상기 영상의 하나의 픽셀에 대한 경계의 정도()는, , , 식에 의해 계산되며, 여기서, 상기 는 상기 영상의 픽셀에서의 밝기 허용 범위이며, c는 컬러 공간에서의 RGB(Red,Green,Blue) 채널이며, x(i,j)는 영상의 위치(i,j)에서의 픽셀값인 것을 특징으로 하는 영상의 경계 검출 장치 |
| 21 |
21 피사체 영상의 잡음 매개변수들과 상기 영상의 밝기 사이의 선형 관계에 따라 상기 잡음 분포를 추정하는 잡음 검출부와;상기 검출된 잡음 분포를 근거로 상기 영상의 인접한 픽셀들 간의 밝기 차이가 밝기 허용 범위 내에 속할 때 상기 영상 내의 경계가 없는 것으로 결정하고, 상기 영상의 인접한 픽셀들 간의 밝기 차이가 상기 밝기 허용 범위 내에 속하지 않을 때 상기 영상 내의 경계가 있는 것으로 결정하는 것으로 경계를 검출하는 경계 검출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 경계 검출 장치 |
| 22 |
22 피사체 영상의 Skellam 분포의 평균과 표준 편차를 근거로 상기 영상의 Skellam 분포의 에르고딕 특성을 통해 상기 영상 내의 색상이 균일한 패치에서 검출하는 Skellam 매개변수들과 상기 영상의 밝기 사이의 선형 관계에 따라 상기 잡음 분포를 검출하는 잡음 검출부와;상기 검출된 잡음 분포를 근거로 상기 영상의 인접한 픽셀들 간의 밝기 차이가 밝기 허용 범위 내에 속할 때 상기 영상 내의 경계가 없는 것으로 결정하고, 상기 영상의 인접한 픽셀들 간의 밝기 차이가 상기 밝기 허용 범위 내에 속하지 않을 때 상기 영상 내의 경계가 있는 것으로 결정함으로써 상기 피사체 영상의 경계를 검출하는 경계 검출부를 포함하며, 상기 영상의 하나의 픽셀에 대한 경계의 정도()는, , , 식에 의해 계산되며, 여기서, 상기 는 상기 영상의 픽셀에서의 밝기 허용 범위를 나타내는 값이며, c는 컬러 공간에서의 RGB(Red,Green,Blue) 채널이며, x(i,j)는 영상의 위치(i,j)에서의 픽셀값인 것을 특징으로 하는 영상의 경계 검출 장치 |
| 지정국 정보가 없습니다 |
|---|
| 순번 | 패밀리번호 | 국가코드 | 국가명 | 종류 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | EP01944730 | EP | 유럽특허청(EPO) | FAMILY |
| 2 | EP01944730 | EP | 유럽특허청(EPO) | FAMILY |
| 3 | JP04767240 | JP | 일본 | FAMILY |
| 4 | JP20171392 | JP | 일본 | FAMILY |
| 5 | US08121431 | US | 미국 | FAMILY |
| 6 | US20080170796 | US | 미국 | FAMILY |
DOCDB 패밀리 정보
| 순번 | 패밀리번호 | 국가코드 | 국가명 | 종류 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | EP1944730 | EP | 유럽특허청(EPO) | DOCDBFAMILY |
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| 5 | US2008170796 | US | 미국 | DOCDBFAMILY |
| 6 | US8121431 | US | 미국 | DOCDBFAMILY |
| 국가 R&D 정보가 없습니다. |
|---|
| 공개전문 정보가 없습니다 |
|---|
- 본 등록정보는 참고용으로 법적증빙자료로 사용할 수 없습니다.
- 데이터 이관에 따른 소요기간(1일)으로 인하여 등록원부와 일부 차이가 발생할 수 있으며, 일부 정보(부기, 상세 주소 등)를 제공하지 않고 있습니다.
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| 특허 등록번호 | 10-0835380-0000 |
|---|
권리란
| 표시번호 | 사항 |
|---|---|
| 1 |
출원 연월일 : 20070115 출원 번호 : 1020070004262 공고 연월일 : 20080605 공고 번호 : 특허결정(심결)연월일 : 20080515 청구범위의 항수 : 22 유별 : H04N 7/24 발명의 명칭 : 영상의 경계를 검출하는 방법 및 그 장치와 이를 구현할 수있는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 존속기간(예정)만료일 : |
특허권자란
| 순위번호 | 사항 |
|---|---|
| 1 |
(권리자) 한국과학기술원 대전광역시 유성구... |
| 2 |
(의무자) 한국과학기술원 대전광역시 유성구... |
| 2 |
(권리자) (재)연구개발특구진흥재단 대전광역시 유성구... |
| 3 |
(권리자) 한국과학기술원 대전광역시 유성구... |
| 3 |
(의무자) (재)연구개발특구진흥재단 대전광역시 유성구... |
등록료란
| 제 1 - 3 년분 | 금 액 | 528,000 원 | 2008년 05월 30일 | 납입 |
| 제 4 년분 | 금 액 | 524,000 원 | 2011년 05월 02일 | 납입 |
| 제 5 년분 | 금 액 | 524,000 원 | 2012년 05월 08일 | 납입 |
| 제 6 년분 | 금 액 | 524,000 원 | 2013년 04월 29일 | 납입 |
| 제 7 - 8 년분 | 금 액 | 1,872,000 원 | 2013년 11월 05일 | 납입 |
| 제 9 년분 | 금 액 | 936,000 원 | 2016년 04월 27일 | 납입 |
| 제 10 년분 | 금 액 | 1,450,000 원 | 2017년 04월 28일 | 납입 |
| 제 11 년분 | 금 액 | 725,000 원 | 2018년 04월 25일 | 납입 |
| 제 12 년분 | 금 액 | 725,000 원 | 2019년 04월 29일 | 납입 |
| 제 13 년분 | 금 액 | 785,000 원 | 2020년 04월 27일 | 납입 |
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| 번호 | 서류명 | 접수/발송일자 | 처리상태 | 접수/발송번호 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 특허출원서 | 2007.01.15 | 수리 (Accepted) | 1-1-2007-0039263-37 |
| 2 | 선행기술조사의뢰서 | 2007.09.06 | 수리 (Accepted) | 9-1-9999-9999999-89 |
| 3 | 선행기술조사보고서 | 2007.10.15 | 수리 (Accepted) | 9-1-2007-0062406-63 |
| 4 | [명세서등 보정]보정서 | 2007.10.25 | 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) | 1-1-2007-0765853-49 |
| 5 | 의견제출통지서 | 2007.11.19 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2007-0614437-19 |
| 6 | [명세서등 보정]보정서 | 2008.01.18 | 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) | 1-1-2008-0045298-55 |
| 7 | [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서 | 2008.01.18 | 수리 (Accepted) | 1-1-2008-0045285-62 |
| 8 | 등록결정서 | 2008.05.15 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2008-0259673-28 |
| 9 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2013.02.01 | 수리 (Accepted) | 4-1-2013-5019983-17 |
| 10 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2014.12.24 | 수리 (Accepted) | 4-1-2014-5157993-01 |
| 11 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2014.12.24 | 수리 (Accepted) | 4-1-2014-5158129-58 |
| 12 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2014.12.24 | 수리 (Accepted) | 4-1-2014-5157968-69 |
| 13 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2019.04.24 | 수리 (Accepted) | 4-1-2019-5081392-49 |
| 14 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2020.05.15 | 수리 (Accepted) | 4-1-2020-5108396-12 |
| 15 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2020.06.12 | 수리 (Accepted) | 4-1-2020-5131486-63 |
| 기술번호 | KST2014065655 |
|---|---|
| 자료제공기관 | 미래기술마당 |
| 기술공급기관 | 한국과학기술원 |
| 기술명 | 영상의 경계를 검출하는 방법 및 그 장치와 이를 구현할 수있는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 |
| 기술개요 |
본 발명은 영상에 대해 평탄화 과정을 수행하지 않고, 그 영상의 잡음 분포를 검출하고, 그 검출된 잡음 분포를 근거로 영상 내의 경계를 정확하고 빠르게 검출할 수 있는 방법 및 그 장치와 이를 구현할 수 있는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 관한 것이다. 이를 위하여 본 발명에 따른 영상의 경계 검출 방법은, 피사체의 영상의 잡음 분포를 검출하는 단계와; 상기 검출된 잡음 분포를 근거로 상기 영상 내의 경계를 검출하는 단계로 이루어진다. |
| 개발상태 | 상용모델 개발 |
| 기술의 우수성 |
1) 영상 경계 검출은 영상 인식의 첫 단계임과 동시에 정확한 영상 경계 검출은 영상 인식의 성능을 좌우하는 중요한 단계임
2) 영상 경계 검출은 입력 영상에 대한 대상 물체들의 위치, 모양과 크기, 테스처 등 많은 정보가 서로 다른 영역간의 경계선에 위치할 뿐만 아니라 영상 속의 물체 형태에 관한 정보를 그대로 유지하면서 영상 인식의 후처리 단게에서 처리해야 할 자료의 양을 줄일 수 있고, 또한, 많은 물체 인식 알고리즘과 쉽게 결합이 가능하다는 장점을 가지고 있어 영상 인식의 전처리 과정으로 필수적으로 사용되고 있음 3) 종래의 경계 검출 방법은 장면이나 조명 등의 변화에 따라 큰 영향을 받아 산업용 시스템과 같이 자동으로 영상을 인식해야 하는 시스템에 적용하는데 있어서는 많은 문제점으로 가지고 있음 4) 그러나, 본 발명은 평탄화 과정을 수행하지 않고, 그 영상의 잡음 분포를 통해 영상 내의 경계를 검출하여 보다 정확하고 빠르게 경계를 검출할 수 있도록 하여 종래의 경계 검출 방법과 비교해볼 때 장면이나 조명 등의 변화에도 강한 성능을 나타냄 5) 또한, 종래의 경계 검출 방법은 평탄화의 레벨에 따라서 모서리 부분이 실제와는 다르게 날카로운 직선이 아니라 곡선 형태의 모양이 문제점이 있으나, 본 발명의 장치는 평탄화 과정이 근본적으로 필요하지 않기 때문에 모서리 부분에서의 정확한 경계검출이 가능해져 장면의 정확한 구조를 알고자하는 시스템 개발에 효과적으로 사용될 수 있음 |
| 응용분야 |
1. 영상 경계 검출은 영상인식의 첫단계로서 진행되는 기술로 영상 정보를 가지고 처리, 분석 및 인식하는 다양한 분야의 시스템에 활용 가능하며 더 나아가 영상인식 기능을 활용하여 휴먼 인터페이스 기술을 통해 지능형 자동차, 지능형 냉장고, 지능형 로봇, 지능형 CCTV 등의 지능형 시스템의 기반기술로 활용 될 수 있음
1) 자동차 - 운전자의 눈 깜빡임과 동공의 움직임을 판단하여 졸음여부를 판단하는 졸음운전 감지 장치 차선감지를 통한 탈선경보시스템 등과 같은 국내 자동차 산업과 IT산업을 접목된 지능형 디지털 자동차에 적용될 수 있음 2) ITS(Intelligent Transport System) - 교차로나 횡단보도, 도로 및 교각 등에 설치되어 있는 카메라에서 전송되는 영상을 지능형 영상분석 기술을 통해 불법 주정차 단속, 교통사고 대응, 정체구역 파악 등에 활용할 수 있으며, 아울러 각종 이상 징후를 실시간으로 감지하여 사건·사고에 대해 선제적으로 대응할 수 있도록 할 수 있음 3) 지능형 로봇 - 기존의 사람의 명령에 의해 피동적, 반복적 작업을 수행했던 과거의 전통적 로봇과 돨리, 영상인식 기술을 통해 외부 환경을 인식하고 스스로 상황을 판단하여 자율적으로 동작하는 지능형 로봇으로 활용이 가능함 4) 산업 - 최근 산업 현장에서 자주 발생하고 있는 화학가스 누출이나 폭발사고 등 산업재해 예방은 물론, 첨단 제조공정의 모니터링에도 활용할 수 있어 생산라인의 불량품 감지나 설비 오작동 문제를 감지함으로써 사람이 접근하기 어려운 장소에 대한 모니터링과 대응에도 효과적으로 활용할 수 있음 |
| 시장규모 및 동향 |
1) 응용분야인 세계 화상처리 시스템 시장은 2011년 약 7조 3661억원을 기록하였으며 2016년에는 2011년 대비 35% 증가한 약 9조 9401억 원이 될 것으로 예상되며 최근 디지털 이미지 처리 시스템의 인터페이스 규격 표준화가 진행되어 디지털 제품의 성능이 향상되었으며 이로 인해 기존 아날로그 제품보다 저렴한 디지털 제품이 출시되는 추세임 2) 전문가들은 2017년을 기점으로 화상처리 시스템 시장에서 아날로그 제품의 부품 재고가 바닥나며 이로 인해 디지털제품 중심으로 전환될 것으로 예상하고 있음. 디지털 제품 생산을 주력으로 하는 미국과 유럽 업체들이 아날로그 제품이 70%를 차지하고 있는 아시아 시장으로 점차 진출하고 있고 이에 대비하여 중국 기업들은 기존의 인해 전술식 대량생산 방식에서 벗어나 점차 자동화, 무인화 시스템을 도입하고 있음 3) 세계 주요 기업들은 화상처리 시스템 시장에 진출하고 있으며, 아시아 시장이 특히 높은 성장률을 기록할 것으로 예상됨. 유럽,북미, 일본 기업뿐 아니라 아시아 지역 기업들의 아시아 시장 진출과 선점이 진행되는 상황이고 중국기업들은 카메라와 LED조명, 영상 처리용 렌즈 등의 부품장비 및 검사장비 개발과 제품생산을 가속화 함 4) 이미지 센서의 2011년 세계시장은 약 1217억 원에서 2016년에는 2011년 대비 1.9배인 약 2325억 원이 될 것으로 예상함. 이미지센서는 카메라, 조명, 컨트롤러, 모니터세트, 소형 저가형 화상처리 장치에 사용되며 기존 수요는 미국과 유럽에 있었으나, 최근들어 아시아, 특히 중국에서 수요가 높아지는 추세로 주로 자동차 분야와 전자부품, 전자기기 조립 등 전자분야에서 활용됨 5) 다른 응용분야로 글로벌 지능형 영상분석기기 관련 전체 시장규모는 2010년 2억 1,840만 달러, 2011년 2억 5,450만 달러에서 2012년에는 3억 1,790만 달러를 목표로 하고 있으며, 2010~2015년까지 연평균 30.93%의 고성장을 지속하여 2015년에는 5억 9,020만 달러의 대규모 시장이 형성될 것으로 예상됨 6) 교통관리 분야의 시장규모가 보안/안전 분야 및 비즈니스 분야에 비해 압도적으로 큰 규모를 나타내고 있으나 2010~2015년까지 연평균 성장률을 보면 교통관리 분야(14.5%)에 비해 보안/안전 분야(26.1%) 및 비즈니스 분야(52.2%)의 고성장을 예상할 수 있으며 이는 지능형 영상분석 시스템이 영상보안 분야 제품 및 서비스의 핵심 요소가 될 것임을 시사하고 있음 |
| 희망거래유형 | |
| 사업화적용실적 | |
| 도입시고려사항 |
| 과제고유번호 | 1350006221 |
|---|---|
| 세부과제번호 | 2003-01431 |
| 연구과제명 | 지능로봇의물체/공간인식을위한강인시각기술 |
| 성과구분 | 출원 |
| 부처명 | 교육과학기술부 |
| 연구관리전문기관명 | 한국과학재단 |
| 연구주관기관명 | 한국과학기술원 |
| 성과제출연도 | 2006 |
| 연구기간 | 200306~200706 |
| 기여율 | 1 |
| 연구개발단계명 | 기초연구 |
| 6T분류명 | IT(정보기술) |
| 과제고유번호 | 1350006221 |
|---|---|
| 세부과제번호 | 2003-01431 |
| 연구과제명 | 지능로봇의물체/공간인식을위한강인시각기술 |
| 성과구분 | 등록 |
| 부처명 | 교육과학기술부 |
| 연구관리전문기관명 | 한국과학재단 |
| 연구주관기관명 | 한국과학기술원 |
| 성과제출연도 | 2006 |
| 연구기간 | 200306~200706 |
| 기여율 | 1 |
| 연구개발단계명 | 기초연구 |
| 6T분류명 | IT(정보기술) |
특허성과
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