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딥러닝 기반 감지상황에서의 음향 사건 탐지 방법

  • 기술번호 : KST2021007206
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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 개시는 적어도 하나 이상의 음원이 포함된 음향 데이터에 기초하여 사익 음향 데이터에 포함된 복합특징값을 추출하고, 고속 지역 합성곱 장단기 기억 신경망(Fast Region-CNN-LSTM)을 기반으로 하는 인공 지능 모델을 이용하여 상기 복합특징값에 포함된 적어도 하나 이상의 음원을 분류하고, 분류된 음원을 이용하여 사건을 감지하는 방법을 개시한다.
Int. CL G10H 1/00 (2006.01.01) G08B 13/16 (2006.01.01)
CPC G10H 1/00(2013.01) G08B 13/1672(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/04(2013.01) G06K 9/627(2013.01) G06K 9/3233(2013.01) G06K 9/481(2013.01) G10H 2210/031(2013.01) G10H 2250/131(2013.01)
출원번호/일자 1020200035181 (2020.03.23)
출원인 광주과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0064018 (2021.06.02) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 미국  |   62/940,058   |   2019.11.25
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.03.23)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 광주과학기술원 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김홍국 광주광역시 북구
2 박인영 광주광역시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김기문 대한민국 서울시 강남구 역삼로 *** *층 (역삼동 현죽빌딩)(한미르특허법률사무소)

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
2020.03.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-0304440-01
2 우선권주장증명서류제출서(USPTO)
Submission of Priority Certificate(USPTO)
2020.03.25 수리 (Accepted) 9-1-2020-9002800-36
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.05.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0388203-14
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2021.05.28 수리 (Accepted) 1-1-2021-0619348-31
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2021.05.28 1-1-2021-0619346-40
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번호 청구항
1 1
음향 데이터를 이용한 사건 감지 방법에 있어서적어도 하나 이상의 음원이 포함된 음향 데이터를 수신하는 단계;상기 음향 데이터에 포함된 복합특징값을 추출하는 단계; 인공 지능 모델을 이용하여 상기 복합특징값에 포함된 적어도 하나 이상의 음원을 각각 분류하는 단계; 및상기 분류된 음원 각각의 조합에 기초하여 사건을 감지하는 단계를 포함하는,사건 감지 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 복합특징값은수신된 음향 데이터의 스펙트로그램(spectrogram)인 정적 특징(static feature) 및 상기 음향 데이터와 기 설정된 시간 이전의 음향 데이터의 차이에 기초한 차등 특징(differential feature)을 포함하는,사건 감지 방법
3 3
제2항에 있어서상기 인공 지능 모델은,고속 지역 합성곱 장단기 신경망 (Fast R-CNN-LSTM) 을 전대역(full-band height)에서 레이블링되지 않은 학습 데이터를 사용하여 사전 학습시킨 FFast R-CNN-LSTM, 상기 FFast R-CNN-LSTM의 학습 데이터를 선별하여 학습시킨 SFast R-CNN-LSTM 및 차등 특징이 반영되는 인공지능 모델을 포함하는,사건 감지 방법
4 4
제 3항에 있어서상기 인공 지능 모델을 이용하여 상기 복합특징값에 포함된 음원을 분류하는 단계는,상기 FFast R-CNN-LSTM을 이용하여 상기 정적 특징의 콘볼루션 특징맵을 획득하고, 상기 콘볼루션 특징맵으로부터 기 설정된 관심 영역(Region of interest)의 특징 벡터를 추출하여 음원을 분류하는 단계를 포함하는,사건 감지 방법
5 5
제 4항에 있어서상기 콘볼루션 특징맵으로부터 기 설정된 관심 영역(Region of interest)의 특징 벡터를 추출하여 음원을 분류하는 단계는,상기 FFast R-CNN-LSTM이 출력한 기 설정된 관심 영역의 특징 벡터에 기초하여 상기 관심 영역을 재설정하는 단계; 및상기 SFast R-CNN-LSTM이 상기 정적 특징의 콘볼루션 특징맵으로부터 재설정된 관심 영역의 특징 벡터를 추출하여 상기 복합특징값에 포함된 음원을 분류하는 단계를 더 포함하는,사건 감지 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 분류된 음원 각각의 조합에 기초하여 사건을 감지하는 단계는,CTC(Connectionist Temporal Classification)를 이용하여 상기 음향 데이터의 각 시간 단계(time-step) 또는 프레임 별로 레이블링 하여 최종 사건을 감지하는 단계를 포함하는,사건 감지 방법
7 7
제3항에 있어서상기 인공 지능 모델을 이용하여 상기 복합특징값에 포함된 음원을 분류하는 단계는,상기 차등 특징이 반영되는 인공지능 모델이 상기 차등 특징의 특징 맵을 획득하고, 상기 차등 특징의 특집 맵으로부터 특징 벡터를 추출하고 상기 특징 벡터에 포함된 음원을 분류하는 단계를 포함하는,사건 감지 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 분류된 음원 각각의 조합에 기초하여 사건을 감지하는 단계는,CTC(Connectionist Temporal Classification)를 이용하여 상기 음향 데이터의 각 시간 단계(time-step) 또는 프레임 별로 레이블링 하여 최종 사건을 감지하는 단계를 포함하는,사건 감지 방법
9 9
제3항에 있어서상기 인공 지능 모델을 이용하여 상기 복합특징값에 포함된 음원을 분류하는 단계는,상기 FFast R-CNN-LSTM이 상기 정적 특징의 콘볼루션 특징맵을 획득하고, 상기 콘볼루션 특징맵으로부터 기 설정된 관심 영역(Region of interest)의 특징 벡터를 추출하고, 상기 기 설정된 관심 영역을 재설정하는 단계;상기 SFast R-CNN-LSTM이 상기 정적 특징의 콘볼루션 특징맵을 획득하고, 상기 재설정된 관심 영역의 특징 벡터를 추출하는 단계; 상기 차등 특징이 반영되는 인공지능 모델이 상기 차등 특징의 특징 맵을 획득하고, 상기 차등 특징의 특집 맵으로부터 특징 벡터를 추출하는 단계 및상기 특징 벡터에 포함된 음원을 분류하는 단계; 및CTC(Connectionist Temporal Classification)를 이용하여 상기 음향 데이터의 각 시간 단계(time-step) 또는 프레임 별로 레이블링 하여 최종 사건을 감지하는 단계를 포함하는,사건 감지 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 광주과학기술원 인공지능SW 선도기술 및 유망 신기술 개발 드론을 활용한 재난 대응을 위한 기계학습 기반 음향지능 기술 개발