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머신러닝 기반 진위 판별 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2020012508
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 발명은 검사 대상물의 외형적 특성을 진위 판별 기능이 학습된 머신러닝에 입력하는 것으로 검사 대상물의 진품 여부의 진위를 자동으로 판별할 수 있는 진위 판별 장치에 관한 기술로서, 검사 대상물의 촬영 영상을 수신하는 수신부, 및 진품특성이 기 학습된 머신러닝을 이용하여 촬영 영상 내 검사 대상물의 진위 여부를 판단하는 분석부를 포함한다.
Int. CL G01N 21/84 (2006.01.01) G01N 33/12 (2020.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01)
CPC G01N 21/84(2013.01) G01N 21/84(2013.01) G01N 21/84(2013.01) G01N 21/84(2013.01)
출원번호/일자 1020190024099 (2019.02.28)
출원인 중앙대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0105224 (2020.09.07) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 허선진 경기도 수원시 권선구
2 김준모 경기도 광주시 태봉로

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 정기택 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로**길 **, *층 (반포동, 새로나빌딩)(스카이특허법률사무소)
2 오위환 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로**길 **, *층 (반포동, 새로나빌딩)(스카이특허법률사무소)
3 나성곤 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로**길 **, *층 (반포동, 새로나빌딩)(스카이특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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		 2019.02.28 수리 (Accepted) 1-1-2019-0213863-74
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.29 수리 (Accepted) 4-1-2019-5151122-15
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.01 수리 (Accepted) 4-1-2019-5153932-16
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
검사 대상물의 촬영 영상을 수신하는 수신부; 및진품특성이 기 학습된 머신러닝을 이용하여 상기 촬영 영상 내 검사 대상물의 진위 여부를 판단하는 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 진위 판별 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 수신부가 수신하는 검사 대상물은 슬라이스(slice)된 삼겹살이고,상기 분석부의 머신러닝에 기 학습된 진품특성은 삼겹살의 근육 특성인 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 진위 판별 장치
3 3
제2항에 있어서,상기 삼겹살의 근육 특성에는 몸통피부근(CTM), 배곧은근(RAM) 및 배바깥경사근(EAM)의 위치 특징이 포함되는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 진위 판별 장치
4 4
제3항에 있어서,상기 삼겹살의 근육 특성에는 몸통피부근, 배곧은근 및 배바깥경사근의 넓이 및 지방 넓이의 특징이 더 포함되는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 진위 판별 장치
5 5
제3항에 있어서,상기 분석부의 진품특성은 삼겹살의 몸통피부근, 배곧은근 및 배바깥경사근의 위치를 기준으로 생성된 회귀(regression) 모형을 이용하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 진위 판별 장치
6 6
수신부가 검사 대상물의 촬영 영상을 수신하는 단계; 및분석부가 진품특성이 기 학습된 머신러닝을 이용하여 상기 촬영 영상 내 검사 대상물의 진위 여부를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 진위 판별 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.