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비선형 RANSAC 방법과 위성 영상 데이터를 이용한 하천 녹조 수치 예측 방법과 그에 관한 장치

  • 기술번호 : KST2023000915
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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 비선형 RANSAC 방법과 위성 영상 데이터를 이용한 하천 녹조 수치 예측 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 녹조 수치 예측 방법으로서, (1) 관측소에서 실제로 측정된 특정 유역의 녹조 수치 및 위성으로부터 해당 관측소에서 녹조 수치가 측정된 같은 날짜, 같은 위치에서의 영상을 입력받는 단계(S100); (2) 위성으로부터 입력받은 영상의 왜곡을 보정하는 단계(S200); (3) 해당 관측소에서 실제로 측정한 녹조 수치 및 단계 S200으로부터 보정된 위성 영상의 데이터를 비선형 RANSAC 방법에 적용하여 2차 함수를 추출하는 단계(S300): 및 (4) 단계 S300으로부터 추출된 2차 함수에 특정 유역에서 수집된 위성 영상의 보정된 데이터를 입력하여 해당 유역에서의 녹조 수치를 예측하는 단계(S400)를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.본 발명에서 제안하고 있는 비선형 RANSAC 방법과 위성 영상 데이터를 이용한 하천 녹조 수치 예측 방법과 그에 관한 장치에 따르면, 관측소에서 실제로 측정된 특정 유역의 녹조 수치 및 위성으로부터 해당 관측소에서 녹조 수치가 측정된 같은 날짜, 같은 위치에서의 영상 데이터를 비선형 RANSAC 방법에 적용하여 추출한 2차 함수에, 특정 유역에서 수집된 위성 영상의 데이터를 입력하여 해당 유역에서의 녹조 수치를 예측함으로써, 넓은 범위의 하천의 녹조 수치를 효과적으로 예측할 수 있게 해준다.또한, 본 발명은, 비선형 RANSAC 방법을 이용함으로써, 아웃라이어 데이터의 영향을 최소화하고, 녹조 수치를 더 정확하게 예측할 수 있게 해준다.
Int. CL G06Q 50/26 (2012.01.01) G06T 7/35 (2017.01.01)
CPC G06Q 50/26(2013.01) G06Q 50/26(2013.01) G06Q 50/26(2013.01)
출원번호/일자 1020150131899 (2015.09.17)
출원인 계명대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1694282-0000 (2017.01.03)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20170109) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2015.09.17)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 계명대학교 산학협력단 대한민국 대구광역시 달서구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 고병철 대한민국 대구광역시 수성구
2 김형훈 대한민국 대구광역시 북구
3 남재열 대한민국 대구광역시 수성구
4 박상원 대한민국 대구광역시 수성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김건우 대한민국 서울 강서구 마곡중앙*로 ** *층 D**호(마곡동, 한일노벨리아타워)(특허그룹덕원)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 나우닷 대전광역시 서구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2015.09.17 수리 (Accepted) 1-1-2015-0908061-37
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2016.03.16 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2016.06.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2016-0067881-60
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2016.06.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0445319-10
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.08.04 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-0757616-14
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)		 2016.08.04 수리 (Accepted) 1-1-2016-0757657-75
7 등록결정서
Decision to grant		 2016.12.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0909024-18
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.03.21 수리 (Accepted) 4-1-2018-5049338-19
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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녹조 수치 예측 방법으로서, 비선형 RANSAC 방법과 위성 영상 데이터를 이용한 하천 녹조 수치 예측 시스템에서,(1) 관측소에서 실제로 측정된 특정 유역의 녹조 수치 및 위성으로부터 상기 관측소에서 녹조 수치가 측정된 같은 날짜, 같은 위치에서의 영상을 입력받는 단계(S100);(2) 상기 위성으로부터 입력받은 영상의 왜곡을 보정하는 단계(S200);(3) 상기 관측소에서 실제로 측정한 녹조 수치 및 상기 보정된 위성 영상의 데이터를 비선형 RANSAC 방법에 적용하여 2차 함수를 추출하는 단계(S300); 및(4) 상기 추출된 2차 함수에 특정 유역에서 수집된 위성 영상의 보정된 데이터를 입력하여 상기 유역에서의 녹조 수치를 예측하는 단계(S400)를 포함하되,상기 단계 (3)은,(3-1) 상기 관측소에서 녹조 수치를 측정한 같은 날짜, 같은 위치에서 입력받은 위성 영상의 보정된 데이터 값을 x, 상기 관측소에서 실제로 측정한 녹조 수치 값을 y로 하는 샘플 데이터를 생성하는 단계(S310);(3-2) 상기 단계 (3-1)에서 생성된 데이터 중 무작위로 세 개의 샘플데이터 점 P1(x1,y1) P2(x2,y2) 및 P3(x3,y3)을 추출하는 단계(S320);(3-3) 상기 단계 (3-2)에서 추출된 세 개의 점을 하기 수학식에 대입하여 세점을 지나는 2차 함수를 구하는 단계(S330);(3-4) 상기 단계 (3-1)에서 생성된 샘플 데이터로부터, 상기 단계 (3-3)에서 구한 2차 함수와의 거리가 미리 지정된 값 이하인 데이터의 개수 N을 구하는 단계(S340);(3-5) 상기 단계 (3-4)에서 구한 N의 값이 저장된 N의 최댓값(N_max)보다 큰 경우, 상기 N의 값을 새로운 N의 최댓값(N_max)으로 저장하고, 대응하는 2차 함수를 저장하는 단계(S350); 및(3-6) 상기 단계 (3-2) 내지 상기 단계 (3-5)의 과정을 미리 지정된 횟수만큼 반복한 후 저장되어 있는 2차 함수를 최종 2차 함수로 결정하는 단계(S360)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 비선형 RANSAC 방법과 위성 영상 데이터를 이용한 하천 녹조 수치 예측 방법
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제1항에 있어서, 상기 단계 (1)에서는,Landsat 8 위성에서 제공하는 OLI(Operational Land Imager) 센서 영상을 입력받는 것을 특징으로 하는, 비선형 RANSAC 방법과 위성 영상 데이터를 이용한 하천 녹조 수치 예측 방법
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제1항에 있어서, 상기 단계 (2)는,(2-1) 상기 위성으로부터 입력받은 영상의 DN(Digital Numbers) 값을 하기 수학식을 이용하여 TOA(Top of Atmosphere) 반사율로 변환하는 단계(S210)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 비선형 RANSAC 방법과 위성 영상 데이터를 이용한 하천 녹조 수치 예측 방법
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제3항에 있어서, 상기 단계 (2)는,(2-2) 상기 단계 (2-1)에서 변환된 TOA 반사율로부터 하기 수학식을 이용하여 태양각이 고려된 TOA 반사율을 추출하는 단계(S220)를 더 포함하는 특징으로 하는, 비선형 RANSAC 방법과 위성 영상 데이터를 이용한 하천 녹조 수치 예측 방법
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1 미래창조과학부 계명대학교 정보통신기술진흥센터 사업 환경 재난, 재해의 조기 감지를 위한 다형 영상 및 복합 센서 데이터 기반의 분석, 예측 기술 개발