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토양 이미지를 이용한 토양 분류 방법 및 함수비 추정 방법

  • 기술번호 : KST2019001984
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 토양 이미지를 이용한 토양 분류 방법 및 함수비 추정 방법이 개시된다. 토양 이미지를 이용한 토양 분류 방법 및 함수비 추정 방법은 실제 토양에 대한 토양 이미지를 획득하는 단계; 상기 토양 이미지로부터 레드(R)값, 그린(G)값 및 블루(B)값을 추출하는 단계; 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis)을 통해 산출된 토양 판별 점수식에 상기 레드값, 상기 그린값 및 상기 블루값을 적용하여 상기 토양의 판별 점수를 도출하는 단계; 도출된 상기 판별 점수와 미리 결정되어 있는 특정 토양 분류들에 따른 대표값들을 비교하여, 상기 대표값들 중 가장 차이가 없는 대표값의 토양 분류를 상기 실제 토양의 분류로 추정하는 단계; 및 추정된 상기 실제 토양의 분류에 따라 미리 결정된 함수비 예측 회귀식에 상기 레드값, 상기 그린값 및 상기 블루값을 적용하여 상기 실제 토양의 함수비(含水比)를 추정하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06K 9/62 (2006.01.01) G06T 7/90 (2017.01.01) G06F 17/18 (2006.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06K 9/46 (2006.01.01)
CPC G06K 9/6267(2013.01) G06K 9/6267(2013.01) G06K 9/6267(2013.01) G06K 9/6267(2013.01) G06K 9/6267(2013.01)
출원번호/일자 1020170108497 (2017.08.28)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0025079 (2019.03.11) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.08.28)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 손영환 대한민국 서울특별시 관악구
2 박재성 대한민국 서울특별시 관악구
3 김동근 대한민국 서울특별시 관악구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 서상덕 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***, 가산비지니스센터 ****호(가산동)(도울국제특허법률사무소)
2 이창재 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***, (가산동) ****호(도울국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 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
2017.08.28 수리 (Accepted) 1-1-2017-0829010-13
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2017.10.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2017.11.10 수리 (Accepted) 9-1-2017-0037951-94
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.03.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0195702-66
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.05.09 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0472635-23
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.05.09 수리 (Accepted) 1-1-2019-0472636-79
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5093546-10
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
10 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2019.09.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0682221-07
11 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)
2019.10.23 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2019-1081502-23
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)
2019.10.23 수리 (Accepted) 1-1-2019-1081503-79
13 등록결정서
Decision to Grant Registration
2019.11.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0837996-42
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5265458-48
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
실제 토양에 대한 토양 이미지를 획득하는 단계; 상기 토양 이미지로부터 레드(R)값, 그린(G)값 및 블루(B)값을 추출하는 단계; 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis)을 통해 산출된 토양 판별 점수식에 상기 레드값, 상기 그린값 및 상기 블루값을 적용하여 상기 실제 토양의 판별 점수를 도출하는 단계; 및 도출된 상기 판별 점수와 미리 결정되어 있는 특정 토양 분류들에 따른 대표값들을 비교하여, 상기 대표값들 중 가장 차이가 없는 대표값의 토양 분류를 상기 실제 토양의 분류로 추정하는 단계를 포함하고,상기 실제 토양에 대한 토양 이미지를 획득하는 단계는,이미지 촬영을 위한 챔버 내에 토양 샘플을 수용한 토양 수용부를 배치하는 단계;챔버 내에서 상기 토양 수용부 상에 배치된 조명을 통하여 상기 토양 샘플 상에 광을 조사하는 단계; 및 챔버 내에서 상기 토양 수용부 상에 배치된 카메라를 이용하여 상기 토양 샘플 표면에 대한 이미지를 획득하는 단계를 포함하고,상기 토양 수용부를 배치하는 단계에서는, 상기 토양 샘플에 포함된 큰 입자들을 걸러주는 단계; 및상기 토양 샘플 채취 당시의 현장 토양 밀도를 고려하여 토양 샘플을 다져주어 토양 샘플 표면을 평평하게 하는 단계를 포함하고,상기 토양 샘플은 갈색(Brown, B) 토양, 적색(Red, R) 토양, 암적색(Dark red, D) 토양, 회갈색(Gray brown, G) 토양, 화산회(Volcano, V) 토양으로 분류할 수 있는 산림토양 5종과 일반 풍화(Weathered, W) 토양과 간척지(Reclaimed, S) 토양을 포함하는 토양 이미지를 이용한 토양 분류 추정 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 토양 이미지로부터 레드(R)값, 그린(G)값 및 블루(B)값을 추출하는 단계는, 상기 토양 이미지의 특정 픽셀로부터 레드(R)값, 그린(G)값 및 블루(B)값을 추출하거나 상기 토양 이미지의 특정 영역내에 존재하는 픽셀들의 레드(R)값, 그린(G)값 및 블루(B)값에 각각에 대한 평균값을 산출하여 추출하는 토양 이미지를 이용한 토양 분류 추정 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 토양 판별 점수식은 아래의 [수학식 1]로 정의되는 토양 이미지를 이용한 토양 분류 추정 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 특정 토양 분류들은, 갈색(B) 토양, 적색(R) 토양, 암적색(D) 토양, 회갈색(G) 토양, 화산회(V) 토양, 풍화(W) 토양 및 간척지(S) 토양을 포함하는 토양 이미지를 이용한 토양 분류 추정 방법
5 5
실제 토양에 대한 토양 이미지를 획득하는 단계; 상기 토양 이미지로부터 레드(R)값, 그린(G)값 및 블루(B)값을 추출하는 단계; 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis)을 통해 산출된 토양 판별 점수식에 상기 레드값, 상기 그린값 및 상기 블루값을 적용하여 상기 토양의 판별 점수를 도출하는 단계; 도출된 상기 판별 점수와 미리 결정되어 있는 특정 토양 분류들에 따른 대표값들을 비교하여, 상기 대표값들 중 가장 차이가 없는 대표값의 토양 분류를 상기 실제 토양의 분류로 추정하는 단계; 및 추정된 상기 실제 토양의 분류에 따라 미리 결정된 함수비 예측 회귀식에 상기 레드값, 상기 그린값 및 상기 블루값을 적용하여 상기 실제 토양의 함수비(含水比)를 추정하는 단계를 포함하고,상기 실제 토양에 대한 토양 이미지를 획득하는 단계는,이미지 촬영을 위한 챔버 내에 토양 샘플을 수용한 토양 수용부를 배치하는 단계;챔버 내에서 상기 토양 수용부 상에 배치된 조명을 통하여 상기 토양 샘플 상에 광을 조사하는 단계; 및 챔버 내에서 상기 토양 수용부 상에 배치된 카메라를 이용하여 상기 토양 샘플 표면에 대한 이미지를 획득하는 단계를 포함하고,상기 토양 수용부를 배치하는 단계는, 상기 토양 샘플에 포함된 큰 입자들을 걸러주는 단계; 및상기 토양 샘플 채취 당시의 현장 토양 밀도를 고려하여 토양 샘플을 다져주어 토양 샘플 표면을 평평하게 하는 단계를 포함하고,상기 토양 샘플은 갈색(Brown, B) 토양, 적색(Red, R) 토양, 암적색(Dark red, D) 토양, 회갈색(Gray brown, G) 토양, 화산회(Volcano, V) 토양으로 분류할 수 있는 산림토양 5종과 일반 풍화(Weathered, W) 토양과 간척지(Reclaimed, S) 토양을 포함하는 토양 이미지를 이용한 토양 분류 및 함수비 추정 방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 실제 토양의 분류가 갈색(B) 토양으로 추정된 경우에는, 상기 실제 토양의 함수비는 아래의 [수학식 2]로 정의되는 함수비 예측 회귀식에 의하여 추정되는 토양 이미지를 이용한 토양 분류 및 함수비 추정 방법
7 7
제5항에 있어서, 상기 실제 토양의 분류가 적색(R) 토양으로 추정된 경우에는, 상기 실제 토양의 함수비는 아래의 [수학식 3]으로 정의되는 함수비 예측 회귀식에 의하여 추정되는 토양 이미지를 이용한 토양 분류 및 함수비 추정 방법
8 8
제5항에 있어서, 상기 실제 토양의 분류가 암적색(D) 토양으로 추정된 경우에는, 상기 실제 토양의 함수비는 아래의 [수학식 4]로 정의되는 함수비 예측 회귀식에 의하여 추정되는 토양 이미지를 이용한 토양 분류 및 함수비 추정 방법
9 9
제5항에 있어서, 상기 실제 토양의 분류가 회갈색(G) 토양으로 추정된 경우에는, 상기 실제 토양의 함수비는 아래의 [수학식 5]로 정의되는 함수비 예측 회귀식에 의하여 추정되는 토양 이미지를 이용한 토양 분류 및 함수비 추정 방법
10 10
제5항에 있어서, 상기 실제 토양의 분류가 화산회(V) 토양으로 추정된 경우에는, 상기 실제 토양의 함수비는 아래의 [수학식 6]으로 정의되는 함수비 예측 회귀식에 의하여 추정되는 토양 이미지를 이용한 토양 분류 및 함수비 추정 방법
11 11
제5항에 있어서, 상기 실제 토양의 분류가 풍화(W) 토양으로 추정된 경우에는, 상기 실제 토양의 함수비는 아래의 [수학식 7]로 정의되는 함수비 예측 회귀식에 의하여 추정되는 토양 이미지를 이용한 토양 분류 및 함수비 추정 방법
12 12
제5항에 있어서, 상기 실제 토양의 분류가 간척지(S) 토양으로 추정된 경우에는, 상기 실제 토양의 함수비는 아래의 [수학식 8]로 정의되는 함수비 예측 회귀식에 의하여 추정되는 토양 이미지를 이용한 토양 분류 및 함수비 추정 방법
지정국 정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 농림축산식품부 서울대학교 산학협력단 농생명산업기술개발사업 UAV와 DIP기법을 이용한 간척지 토양특성 평가 및 재염화 예측시스템 개발
2 미래창조과학부 서울대학교 중견연구자지원사업(핵심) 디지털 이미지 프로세싱 분석기법을 이용한 산불지역의 물리공학적 특성변화 및2차재해(산사태) 위험성 평가