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모션 데이터 생성 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2015136525
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 발명의 일 실시예에 따르면, 모션 데이터 생성 방법에 있어서, 모션 데이터가 저장된 모션 데이터베이스(DB)로부터 제1 모션 데이터들을 획득하는 단계; 제1 모션 데이터들을 신체의 자세 카테고리에 따라 클러스터링하는 단계; 및 상기 클러스터링된 각 클러스터별로 설정된 모션 데이터량의 분배율에 따라, 각 클러스터별로 상기 제1 모션 데이터들을 리샘플링하는 단계;를 포함하는 모션 데이터 생성 방법을 개시한다.
Int. CL G06T 7/20 (2017.01.01) G06F 16/00 (2019.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020130082810 (2013.07.15)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1482419-0000 (2015.01.07)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20150116) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.07.15)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이제희 대한민국 서울 강남구
2 양경용 대한민국 서울 양천구
3 윤기범 대한민국 *경기도 수원시 영통구
4 이경호 대한민국 서울 관악구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김동진 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 *** (역삼동, 신명빌딩 *층)(청우특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구
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		 2013.07.15 수리 (Accepted) 1-1-2013-0633996-59
2 보정요구서
Request for Amendment		 2013.07.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2013-0088464-35
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2013.08.21 수리 (Accepted) 1-1-2013-0757847-39
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2014.09.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0675352-21
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2014.10.23 수리 (Accepted) 1-1-2014-1015334-95
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.10.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-1015335-30
7 등록결정서
Decision to grant		 2014.12.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0895775-24
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.03.17 수리 (Accepted) 4-1-2015-5033829-92
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2015-5062924-01
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5093546-10
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
모션 데이터 생성 방법에 있어서, 모션 데이터가 저장된 모션 데이터베이스(DB)로부터 제1 모션 데이터들을 획득하는 단계;제1 모션 데이터들을 신체의 자세 카테고리에 따라 클러스터링하는 단계(S110); 및 각 클러스터별로 상기 제1 모션 데이터들을 리샘플링(resampling)하는 단계;를 포함하고,각 클러스터별로 상기 제1 모션 데이터들을 리샘플링하는 단계는, 상기 제1 모션 데이터들을 신체 자세의 저차원 공간으로 투영하는 단계(S120);상기 저차원 공간을 셀의 격자로 층화(stratification)하는 단계(S130); 및상기 제1 모션 데이터들 중 일부를 삭제하거나 제1 모션 데이터들에 기초하여 제2 모션 데이터들을 생성하는 단계(S140,S150);를 포함하는 것을 특징으로 하는 모션 데이터 생성 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 각 클러스터별로 제1 모션 데이터들을 리샘플링하는 단계는, 상기 클러스터링된 각 클러스터별로 설정된 모션 데이터량의 분배율에 따라 제1 모션 데이터들을 리샘플링하는 것을 특징으로 하는 모션 데이터 생성 방법
3 3
제 2 항에 있어서, 상기 모션 데이터량의 분배율은 모든 클러스터에 대해 동일한 값을 갖는 것을 특징으로 하는 모션 데이터 생성 방법
4 4
삭제
5 5
제 1 항에 있어서, 상기 셀은 각 차원마다 동일한 모서리의 길이(r)를 갖는 하이퍼큐브인 것을 특징으로 하는 모션 데이터 생성 방법
6 6
제 1 항에 있어서, 상기 제1 모션 데이터들 중 일부를 삭제하거나 제2 모션 데이터들을 생성하는 단계(S140,S150)는,하나의 셀 내에 복수개의 제1 모션 데이터들이 존재하는 경우, 이 복수개의 제1 모션 데이터들 중 소정 개수를 제외한 나머지 제1 모션 데이터를 삭제하는 단계(S140); 및 기설정된 입력 비율(f: fill ratio)에 따라, 제1 모션 데이터들 중 일부를 삭제하거나 제2 모션 데이터들을 생성하는 단계(S150);를 포함하고,상기 입력 비율(f)은 다음 식으로 정의되고,f = (모션 데이터를 포함하는 셀의 수) / (저차원 공간 내의 전체 셀의 수)입력 비율(f)은 0보다 크고 1 이하인 값을 갖는 것을 특징으로 하는 모션 데이터 생성 방법
7 7
제 1 항에 있어서, 각 클러스터별로 상기 제1 모션 데이터들을 리샘플링하는 단계(S150) 이후에, 전체 클러스터의 제1 모션 데이터들 및 제2 모션 데이터들 중에서 중복되는 모션 데이터를 삭제하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모션 데이터 생성 방법
8 8
신체의 깊이 영상으로부터 신체의 3차원 자세를 예측하는 신체인식 방법에 있어서,제1항 내지 제3항 및 제5항 내지 제7항 중 어느 한 항에 기재된 모션 데이터 생성 방법에 의해 생성된 모션 데이터들로부터 학습용 깊이 영상을 획득하는 단계(S20); 및 상기 학습용 깊이 영상을 이용하여 신체부위 인식 알고리즘을 기계 학습하는 단계(S30);를 포함하는 것을 특징으로 하는 신체인식 방법
9 9
모션 데이터 생성 어플리케이션에 의해 모션 데이터를 생성하는 장치에 있어서, 상기 장치는 프로세서 및 메모리를 포함하고,상기 어플리케이션이 상기 프로세서의 제어에 의해 상기 메모리에 로딩되어 실행될 때, 상기 어플리케이션이, 모션 데이터가 저장된 모션 데이터베이스(DB)로부터 제1 모션 데이터들을 획득하는 기능; 상기 제1 모션 데이터들을 신체의 자세 카테고리에 따라 클러스터링하는 기능; 및 각 클러스터별로 상기 제1 모션 데이터들을 리샘플링(resampling)하는 기능;을 수행할 수 있고,각 클러스터별로 상기 제1 모션 데이터들을 리샘플링하는 기능은, 상기 제1 모션 데이터들을 신체 자세의 저차원 공간으로 투영하는 기능;상기 저차원 공간을 셀의 격자로 층화(stratification)하는 기능; 및 상기 제1 모션 데이터들 중 일부를 삭제하거나 제1 모션 데이터들에 기초하여 제2 모션 데이터들을 생성하는 기능;을 포함하는 것을 특징으로 하는 모션 데이터 생성 장치
10 10
제 9 항에 있어서, 각 클러스터별로 상기 제1 모션 데이터들을 리샘플링하는 기능은, 상기 클러스터링된 각 클러스터별로 설정된 모션 데이터량의 분배율에 따라 제1 모션 데이터들을 리샘플링하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 모션 데이터 생성 장치
11 11
제 9 항에 있어서, 상기 제1 모션 데이터들 중 일부를 삭제하거나 제2 모션 데이터들을 생성하는 기능은, 하나의 셀 내에 복수개의 제1 모션 데이터들이 존재하는 경우, 이 복수개의 제1 모션 데이터들 중 소정 개수를 제외한 나머지 제1 모션 데이터를 삭제하는 기능; 및 기설정된 입력 비율(f: fill ratio)에 따라, 제1 모션 데이터들 중 일부를 삭제하거나 제2 모션 데이터들을 생성하는 기능;을 포함하는 것을 특징으로 하는 모션 데이터 생성 장치
12 12
제 9 항에 있어서, 상기 어플리케이션이, 각 클러스터별로 상기 제1 모션 데이터들을 리샘플링하는 기능을 수행한 이후에, 전체 클러스터의 제1 모션 데이터들 및 제2 모션 데이터들 중에서 중복되는 모션 데이터를 삭제하는 기능을 수행할 수 있는 것을 특징으로 하는 모션 데이터 생성 장치
13 13
제1항 내지 제3항 및 제5항 내지 제7항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
14 14
제 8 항에 기재된 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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1 WO2015008937 WO 세계지적재산권기구(WIPO) FAMILY

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1 WO2015008937 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육과학기술부 서울대학교 기초연구사업/리더연구자지원사업/창의적연구지원사업 생체운동분석과 시뮬레이션