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다중 채널 데이터 확장을 활용한 플랜트 도면 심볼 인식 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2021005824
  • 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 플랜트 엔지니어링 도면 내에서 이미지 처리 기법에 기초하여 심볼 데이터에 해당하는 학습데이터를 구축하는 학습데이터 구축부, 상기 구축된 심볼 데이터를 회전, 반전, 중심이동, 스케일링 중 적어도 어느 하나 이상의 데이터 확장법 적용을 통해 멀티채널 데이터로 확장하는 멀티채널 데이터 확장부, 상기 확장된 멀티채널 데이터를 합성 곱 신경망 기반 모델에 기초하여 신경망 모델 학습을 수행하는 신경망 모델 학습부를 포함하여 플랜트 도면 내 존재하는 단일 심볼에 대해 다양한 특징을 반영하여 학습을 수행함으로써 심볼 검출 성능을 높일 수 있는 효과를 가진다.
Int. CL G06K 9/00 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06K 9/00442(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020190144356 (2019.11.12)
출원인 중앙대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0057516 (2021.05.21) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분
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 이철진 서울특별시 강서구
2 윤동열 서울특별시 노원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 오위환 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로**길 **, *층 (반포동, 새로나빌딩)(스카이특허법률사무소)
2 정기택 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/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.11.12 수리 (Accepted) 1-1-2019-1160450-23
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번호 청구항
1 1
플랜트 엔지니어링 도면 내에서 이미지 처리 기법에 기초하여 심볼 데이터에 해당하는 학습데이터를 구축하는 학습데이터 구축부;상기 구축된 심볼 데이터를 회전, 반전, 중심이동, 스케일링 중 적어도 어느 하나 이상의 데이터 확장법 적용을 통해 멀티채널 데이터로 확장하는 멀티채널 데이터 확장부; 및상기 확장된 멀티채널 데이터를 합성 곱 신경망 기반 모델에 기초하여 신경망 모델 학습을 수행하는 신경망 모델 학습부;를 포함하는 다중 채널 데이터 확장을 활용한 플랜트 도면 심볼 인식 시스템
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 학습데이터 구축부는,상기 이미지 처리 기법을 활용한 Region Proposal Network 또는 데이터 레이블링 툴 중 어느 하나를 이용하는 다중 채널 데이터 확장을 활용한 플랜트 도면 심볼 인식 시스템
3 3
제 1 항에 있어서,상기 데이터 확장법은 멀티채널별로 상이하게 적용하는 다중 채널 데이터 확장을 활용한 플랜트 도면 심볼 인식 시스템
4 4
학습데이터 구축부에서 플랜트 엔지니어링 도면 내에서 이미지 처리 기법에 기초하여 심볼 데이터에 해당하는 학습데이터를 구축하는 학습데이터 구축단계;멀티채널 데이터 확장부에서 상기 구축된 심볼 데이터를 회전, 반전, 중심이동, 스케일링 중 적어도 어느 하나 이상의 데이터 확장법 적용을 통해 멀티채널 데이터로 확장하는 멀티채널 데이터 확장단계; 및신경망 모델 학습부에서 상기 확장된 멀티채널 데이터를 합성 곱 신경망 기반 모델에 기초하여 신경망 모델 학습을 수행하는 신경망 모델 학습단계;를 포함하는 다중 채널 데이터 확장을 활용한 플랜트 도면 심볼 인식 방법
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제 4 항에 있어서, 상기 학습데이터 구축단계는,상기 이미지 처리 기법을 활용한 Region Proposal Network 또는 데이터 레이블링 툴 중 어느 하나를 이용하는 다중 채널 데이터 확장을 활용한 플랜트 도면 심볼 인식 방법
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제 4 항에 있어서,상기 데이터 확장법은 멀티채널별로 상이하게 적용하는 다중 채널 데이터 확장을 활용한 플랜트 도면 심볼 인식 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 중앙대학교산학협력단 에너지인력양성(전력기금)(R＆D) 신재생에너지 디지털 트윈 비즈 플랫폼 개발 고급트랙