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주행 데이터 실시간 분석을 통한 운전자 시선 및 집중도 예측을 위한 컴퓨터 시스템 및 그의 방법

  • 기술번호 : KST2022014627
  • 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 다양한 실시예들은 주행 데이터 실시간 분석을 통한 운전자 시선 및 집중도 예측을 위한 컴퓨터 시스템 및 그의 방법에 관한 것으로, 차량 주행 중 운전자의 시선을 추적하면서 수집되는 차량의 주행 데이터 및 운전자의 시선 데이터를 획득하고, 주행 데이터와 시선 데이터를 학습하여, 운전자의 시선이 전방으로부터 분산될 때의 주행 데이터에 대한 학습 모델을 생성하도록 구성될 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 학습 모델은, 학습 모델이 탑재되는 차량의 주행 데이터를 실시간으로 분석하여, 운전자의 시선 및 집중도를 예측하는 데 활용될 수 있다.
Int. CL B60W 40/08 (2006.01.01) B60W 40/10 (2006.01.01) B60W 50/00 (2006.01.01)
CPC B60W 40/08(2013.01) B60W 40/10(2013.01) B60W 50/0097(2013.01) B60W 2540/225(2013.01) B60W 2556/50(2013.01) B60W 2520/10(2013.01) B60W 2510/20(2013.01) B60W 2552/05(2013.01) B60W 2050/0005(2013.01) B60W 2540/30(2013.01)
출원번호/일자 1020200186914 (2020.12.30)
출원인 한국과학기술원, 주식회사 쓰리세컨즈
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0095430 (2022.07.07) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.30)
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구
2 주식회사 쓰리세컨즈 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최준균 대전광역시 유성구
2 박상돈 대전광역시 유성구
3 김민경 대전광역시 유성구
4 황윤진 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

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		 2020.12.30 수리 (Accepted) 1-1-2020-1430660-39
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2021.10.27 수리 (Accepted) 4-1-2021-5279620-96
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.12.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0943803-17
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.02.03 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0121502-10
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.02.03 수리 (Accepted) 1-1-2022-0121501-75
6 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2022.06.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0441173-55
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.07.25 수리 (Accepted) 1-1-2022-0774896-10
8 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2022.07.25 수리 (Accepted) 1-1-2022-0774898-12
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
컴퓨터 시스템의 방법에 있어서, 차량 주행 중 운전자의 시선을 추적하면서 수집되는 상기 차량의 주행 데이터 및 상기 운전자의 시선 데이터를 획득하는 단계; 및상기 주행 데이터와 상기 시선 데이터를 학습하여, 상기 운전자의 시선이 전방으로부터 분산될 때의 주행 데이터에 대한 학습 모델을 생성하는 단계를 포함하는, 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 학습 모델은,상기 학습 모델이 탑재되는 차량의 주행 데이터를 실시간으로 분석하여, 운전자의 시선 및 집중도를 예측하는 데 활용되는, 방법
3 3
제 1 항에 있어서, 상기 주행 데이터 및 상기 시선 데이터는,동기화되면서 수집되는, 방법
4 4
제 1 항에 있어서, 상기 주행 데이터 및 상기 시선 데이터는,상기 운전자의 시선을 유도하는 이벤트들을 불규칙하게 발생시키면서, 수집되는, 방법
5 5
제 1 항에 있어서, 상기 주행 데이터는, 상기 차량의 GPS 정보, 상기 차량의 속도, 스티어링 상태 또는 페달 상태 중 적어도 하나를 포함하는,방법
6 6
제 1 항에 있어서, 상기 주행 데이터와 함께 수집되는 상기 차량이 주행하는 도로의 형태 또는 상기 차량과 전방 차량 사이의 거리 중 적어도 하나를 포함하는 패턴 데이터를 획득하는 단계; 및상기 주행 데이터와 상기 패턴 데이터를 학습하여, 상기 도로의 형태 또는 상기 거리 중 적어도 하나가 미리 정해진 조건에 부합할 때의 주행 데이터에 대한 다른 학습 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는, 방법
7 7
제 6 항에 있어서, 상기 다른 학습 모델은, 상기 다른 학습 모델이 탑재되는 차량의 주행 데이터를 실시간으로 분석하여, 주행 패턴 또는 운전자 중 적어도 하나를 식별하는 데 활용되는, 방법
8 8
컴퓨터 시스템에 있어서, 메모리; 및상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 명령을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 차량 주행 중 운전자의 시선을 추적하면서 수집되는 상기 차량의 주행 데이터 및 상기 운전자의 시선 데이터를 획득하고, 상기 주행 데이터와 상기 시선 데이터를 학습하여, 상기 운전자의 시선이 전방으로부터 분산될 때의 주행 데이터에 대한 학습 모델을 생성하도록 구성되는,컴퓨터 시스템
9 9
제 8 항에 있어서, 상기 학습 모델은,상기 학습 모델이 탑재되는 차량의 주행 데이터를 실시간으로 분석하여, 운전자의 시선 및 집중도를 예측하는 데 활용되는, 컴퓨터 시스템
10 10
제 8 항에 있어서, 상기 주행 데이터 및 상기 시선 데이터는,동기화되면서 수집되는, 컴퓨터 시스템
11 11
제 8 항에 있어서, 상기 주행 데이터 및 상기 시선 데이터는,상기 운전자의 시선을 유도하는 이벤트들을 불규칙하게 발생시키면서, 수집되는, 컴퓨터 시스템
12 12
제 8 항에 있어서, 상기 주행 데이터는, 상기 차량의 GPS 정보, 상기 차량의 속도, 스티어링 상태 또는 페달 상태 중 적어도 하나를 포함하는,컴퓨터 시스템
13 13
제 8 항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 주행 데이터와 함께 수집되는 상기 차량이 주행하는 도로의 형태 또는 상기 차량과 전방 차량 사이의 거리 중 적어도 하나를 포함하는 패턴 데이터를 획득하고, 상기 주행 데이터와 상기 패턴 데이터를 학습하여, 상기 도로의 형태 또는 상기 거리 중 적어도 하나가 미리 정해진 조건에 부합할 때의 주행 데이터에 대한 다른 학습 모델을 생성하도록 구성되는,컴퓨터 시스템
14 14
제 13 항에 있어서, 상기 다른 학습 모델은, 상기 다른 학습 모델이 탑재되는 차량의 주행 데이터를 실시간으로 분석하여, 주행 패턴 또는 운전자 중 적어도 하나를 식별하는 데 활용되는, 컴퓨터 시스템
15 15
비-일시적인 컴퓨터-판독 가능 저장 매체에 있어서, 차량 주행 중 운전자의 시선을 추적하면서 수집되는 상기 차량의 주행 데이터 및 상기 운전자의 시선 데이터를 획득하는 단계; 및상기 주행 데이터와 상기 시선 데이터를 학습하여, 상기 운전자의 시선이 전방으로부터 분산될 때의 주행 데이터에 대한 학습 모델을 생성하는 단계를 실행하기 위한 하나 이상의 프로그램들을 저장하기 위한 컴퓨터-판독 가능 저장 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술원 KAIST자체연구사업 안전운전을 위한 AI 기반 운전자 맞춤형 위험도 인지 및 주행 가이드 시스템 개발
2 산업통상자원부 (주)엘시스 산업위기지역미래형전기차부품개발 노면정보 및 경로형상 사전정보를 이용한 승차감 및 핸들링 5% 이상 향상된 능동현가 시스템