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목표물 검출 방법 및 장치와 목표물 검출을 위한 학습 방법

  • 기술번호 : KST2018016612
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 목표물 검출 방법 및 장치와 목표물 검출을 위한 학습 방법이 개시된다. 일 실시예에 따른 목표물 검출 방법은, 편광 데이터를 수신하는 단계와, 상기 편광 데이터의 수에 기초하여 스케일업 팩터(scale-up factor)를 결정하는 단계와, 상기 스케일업 팩터에 기초하여 상기 편광 데이터에 대하여 입력 스케일링을 수행하는 단계와, 입력 스케일링된 편광 데이터에 기초하여 목표물(target)을 검출(detect)하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06K 9/62 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020180070815 (2018.06.20)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-2174821-0000 (2020.10.30)
공개번호/일자 10-2018-0138189 (2018.12.28) 문서열기
공고번호/일자 (20201105) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020170078180   |   2017.06.20
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.06.20)
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김문철 대전광역시 유성구
2 염광영 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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		 2018.06.20 수리 (Accepted) 1-1-2018-0605658-14
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2018.11.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.01.09 수리 (Accepted) 9-1-2019-0001359-66
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.07.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0512898-98
6 [공지예외적용 보완 증명서류]서류제출서
 2019.09.16 수리 (Accepted) 1-1-2019-0941850-12
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)		 2019.09.16 수리 (Accepted) 1-1-2019-0941847-74
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.09.16 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0941848-19
9 [출원서 등 보완]보정서
 2019.09.16 수리 (Accepted) 1-1-2019-0941849-65
10 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.01.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0067985-69
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.03.27 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0322645-75
12 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2020.03.27 수리 (Accepted) 1-1-2020-0322646-10
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
15 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2020.07.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0512071-71
16 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2020.08.24 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2020-0884929-62
17 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.08.24 수리 (Accepted) 1-1-2020-0884928-16
18 등록결정서
Decision to Grant Registration		 2020.09.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0656823-31
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
편광 데이터를 수신하는 단계;상기 편광 데이터의 수에 기초하여 스케일업 팩터(scale-up factor)를 결정하는 단계;상기 스케일업 팩터에 기초하여 상기 편광 데이터에 대하여 입력 스케일링을 수행하는 단계; 및입력 스케일링된 편광 데이터에 기초하여 뉴럴 네트워크를 통해 목표물(target)을 검출(detect)하는 단계를 포함하고,상기 검출하는 단계는,상기 뉴럴 네트워크에 포함된 적어도 하나의 레이어를 통과한 특징맵들을 연결(concatenate)시키는 단계; 및상기 입력 스케일링된 편광 데이터에 기초하여 상기 특징맵들에 대하여 특징맵 스케일링을 수행하는 단계를 포함하는, 목표물 검출 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 편광 데이터는HH(Horizontal transmit and Horizontal receive), HV(Horizontal transmit and Vertical receive), VH(Vertical transmit and Horizontal receive) 및 VV(Vertical transmit and Vertical receive) 편광 데이터 중에서 적어도 하나를 포함하는목표물 검출 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 결정하는 단계는,상기 편광 데이터의 수에 반비례하도록 상기 스케일업 팩터를 결정하는 단계를 포함하는 목표물 검출 방법
4 4
제2항에 있어서,상기 수행하는 단계는,상기 HH, HV, VH 및 VV 편광 데이터 중에서 부재하는 편광 데이터에 0을 입력하는 단계; 및상기 HH, HV, VH 및 VV 편광 데이터 중에서 존재하는 편광 데이터에 상기 스케일업 팩터를 곱하는 단계를 포함하는 목표물 검출 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 검출하는 단계는,상기 입력 스케일링된 편광 데이터를 이용하여 상기 뉴럴 네트워크를 전이 학습(transfer learning)시키는 단계; 및전이 학습된 뉴럴 네트워크에 기초하여 상기 목표물을 검출하는 단계를 더 포함하는 목표물 검출 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 전이 학습시키는 단계는,상기 입력 스케일링된 편광 데이터의 수를 달리하여 조합함으로써 태스크를 생성하는 단계; 및조합되는 입력 스케일링된 편광 데이터의 수가 많은 태스크로부터 조합되는 입력 스케일링된 편광 데이터의 수가 적은 태스크를 순차적으로 입력하여 상기 뉴럴 네트워크를 반복하여 학습시키는 단계를 포함하는 목표물 검출 방법
7 7
삭제
8 8
편광 데이터를 수신하는 수신기; 및상기 편광 데이터에 대하여 입력 스케일링을 수행하여 목표물을 검출하는 컨트롤러를 포함하고, 상기 컨트롤러는,상기 편광 데이터의 수에 기초하여 스케일업 팩터를 결정하고, 상기 스케일업 팩터에 기초하여 상기 편광 데이터에 대하여 입력 스케일링을 수행하는 입력 스케일러(input scaler); 및입력 스케일링된 편광 데이터에 기초하여 뉴럴 네트워크를 통해 목표물을 검출하는 검출기를 포함하고,상기 검출기는,상기 뉴럴 네트워크에 포함된 적어도 하나의 레이어를 통과한 특징맵들을 연결(concatenate)시키고, 상기 입력 스케일링된 편광 데이터에 기초하여 상기 특징맵들에 대하여 특징맵 스케일링을 수행하는, 목표물 검출 장치
9 9
제8항에 있어서,상기 편광 데이터는HH(Horizontal transmit and Horizontal receive), HV(Horizontal transmit and Vertical receive), VH(Vertical transmit and Horizontal receive) 및 VV(Vertical transmit and Vertical receive) 편광 데이터 중에서 적어도 하나를 포함하는목표물 검출 장치
10 10
제8항에 있어서,상기 입력 스케일러는,상기 편광 데이터의 수에 반비례하도록 상기 스케일업 팩터를 결정하는목표물 검출 장치
11 11
제9항에 있어서,상기 입력 스케일러는,상기 HH, HV, VH 및 VV 편광 데이터 중에서 부재하는 편광 데이터에 0을 입력하고, 상기 HH, HV, VH 및 VV 편광 데이터 중에서 존재하는 편광 데이터에 상기 스케일업 팩터를 곱하는목표물 검출 장치
12 12
제8항에 있어서,상기 검출기는,상기 입력 스케일링된 편광 데이터를 이용하여 상기 뉴럴 네트워크를 전이 학습(transfer learning)시키고, 전이 학습된 뉴럴 네트워크에 기초하여 상기 목표물을 검출하는목표물 검출 장치
13 13
제12항에 있어서,상기 검출기는,상기 입력 스케일링된 편광 데이터의 수를 달리하여 조합함으로써 태스크를 생성하고, 조합되는 입력 스케일링된 편광 데이터의 수가 많은 태스크로부터 조합되는 입력 스케일링된 편광 데이터의 수가 적은 태스크를 순차적으로 입력하여 상기 뉴럴 네트워크를 반복하여 학습시키는목표물 검출 장치
14 14
삭제
15 15
편광 데이터를 수신하는 단계;상기 편광 데이터의 수에 기초하여 스케일업 팩터를 결정하는 단계;상기 스케일업 팩터에 기초하여 상기 편광 데이터에 대하여 입력 스케일링을 수행하는 단계; 및입력 스케일링된 편광 데이터에 기초하여 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계를 포함하고,상기 학습시키는 단계는,상기 뉴럴 네트워크에 포함된 적어도 하나의 레이어를 통과한 특징맵들을 연결(concatenate)시키는 단계; 및상기 입력 스케일링된 편광 데이터에 기초하여 상기 특징맵들에 대하여 특징맵 스케일링을 수행하는 단계를 포함하는, 뉴럴 네트워크 학습 방법
16 16
제15항에 있어서,상기 편광 데이터는HH(Horizontal transmit and Horizontal receive), HV(Horizontal transmit and Vertical receive), VH(Vertical transmit and Horizontal receive) 및 VV(Vertical transmit and Vertical receive) 편광 데이터 중에서 적어도 하나를 포함하는뉴럴 네트워크 학습 방법
17 17
제15항에 있어서,상기 결정하는 단계는,상기 편광 데이터의 수에 반비례하도록 상기 스케일업 팩터를 결정하는 단계를 포함하는 뉴럴 네트워크 학습 방법
18 18
제16항에 있어서,상기 수행하는 단계는,상기 HH, HV, VH 및 VV 편광 데이터 중에서 부재하는 편광 데이터에 0을 입력하는 단계; 및상기 HH, HV, VH 및 VV 편광 데이터 중에서 존재하는 편광 데이터에 상기 스케일업 팩터를 곱하는 단계를 포함하는 뉴럴 네트워크 학습 방법
19 19
제15항에 있어서,상기 학습시키는 단계는,상기 입력 스케일링된 편광 데이터의 수를 달리하여 조합함으로써 태스크를 생성하는 단계; 및조합되는 입력 스케일링된 편광 데이터의 수가 많은 태스크로부터 조합되는 입력 스케일링된 편광 데이터의 수가 적은 태스크를 순차적으로 입력하여 상기 뉴럴 네트워크를 반복하여 학습시키는 단계를 더 포함하는 뉴럴 네트워크 학습 방법
20 20
삭제
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 미래창조과학부 광운대학교 대학ICT연구센터육성 지원사업 지능형 ICT 국방 감시정찰/경계 시스템 개발