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이미지 처리 딥러닝을 이용하는 철골 구조물의 하중 및 변형률 예측 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2023003141
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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 이미지 처리 딥러닝을 이용하는 철골 구조물의 하중 및 변형률 예측 방법 및 시스템이 개시된다. 철골 구조물의 하중 및 변형률 예측 방법은 현장에서 철골 구조물을 촬영하여 생성된 현장 이미지를 입력받는 단계; 상기 현장 이미지를 전처리하는 단계; 및 전처리된 현장 이미지를 신경망에 입력하여 상기 철골 구조물에 대한 하중 및 상기 철골 구조물의 변형율을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06Q 50/10 (2012.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01) G06T 5/00 (2019.01.01) G06Q 10/04 (2023.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01)
CPC G06Q 50/10(2013.01) G06T 7/0002(2013.01) G06T 5/00(2013.01) G06Q 10/04(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020210194354 (2021.12.31)
출원인 경북대학교 산학협력단, 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0103452 (2023.07.07) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.12.31)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경북대학교 산학협력단 대한민국 대구광역시 북구
2 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이동은 대구광역시 중구
2 인병욱 서울특별시 서대문구
3 홍태훈 서울특별시 서초구
4 최제우 서울특별시 은평구
5 박효선 서울특별시 서대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

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
2021.12.31 수리 (Accepted) 1-1-2021-1534573-16
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.10.07 수리 (Accepted) 4-1-2022-5235822-97
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.12.09 수리 (Accepted) 4-1-2022-5292360-75
4 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.12.16 수리 (Accepted) 4-1-2022-5299287-47
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
현장에서 철골 구조물을 촬영하여 생성된 현장 이미지를 입력받는 단계;상기 현장 이미지를 전처리하는 단계; 및전처리된 현장 이미지를 신경망에 입력하여 상기 철골 구조물에 대한 하중 및 상기 철골 구조물의 변형율을 예측하는 단계를 포함하는 철골 구조물의 하중 및 변형률 예측 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 신경망은,철골 구조물의 디폴트 형상에 대한 이미지, 및 서로 다른 형상으로 변형된 철골 구조물의 이미지들과 이미지들 각각에 대응하는 하중 및 변형율을 이용하여 학습된 신경망인 철골 구조물의 하중 및 변형률 예측 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 전처리하는 단계는,상기 현장 이미지에서 상기 철골 구조물을 제외한 다른 오브젝트 및 배경을 제거하는 철골 구조물의 하중 및 변형률 예측 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 전처리하는 단계는,상기 현장 이미지의 해상도가 임계 해상도 미만인 경우, 상기 현장 이미지를 확대하는 철골 구조물의 하중 및 변형률 예측 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 예측하는 단계는,상기 신경망을 이용하여 현장 이미지의 특징을 추출하는 단계; 및상기 현장 이미지의 특징에 매칭된 하중 및 변형율에 따라 상기 철골 구조물에 대한 하중 및 상기 철골 구조물의 변형율을 예측하는 단계를 포함하는 철골 구조물의 하중 및 변형률 예측 방법
6 6
철골 구조물에 대한 학습 데이터를 입력받는 단계; 및상기 학습 데이터를 이용하여 이미지 처리 딥 러닝 기법에 따른 신경망을 학습하는 단계를 포함하고, 상기 신경망은, 현장에서 철골 구조물을 촬영하여 생성된 현장 이미지를 입력받는 경우, 상기 현장 이미지에 대응하는 하중 및 변형율을 출력하는 신경망 학습 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 학습 데이터는,철골 구조물의 디폴트 형상에 대한 이미지, 및 서로 다른 형상으로 변형된 철골 구조물의 이미지들과 이미지들 각각에 대응하는 하중 및 변형율을 포함하는 신경망 학습 방법
8 8
제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체
9 9
현장에서 철골 구조물을 촬영하여 생성된 현장 이미지를 입력받고, 상기 현장 이미지를 전처리하는 전처리부; 신경망을 이용하여 현장 이미지의 특징을 추출하는 특징 추출부; 및상기 현장 이미지의 특징에 매칭된 하중 및 변형율에 따라 상기 철골 구조물에 대한 하중 및 상기 철골 구조물의 변형율을 예측하는 예측부를 포함하는 철골 구조물의 하중 및 변형률 예측 장치
10 10
제9항에 있어서,상기 신경망은,철골 구조물의 디폴트 형상에 대한 이미지, 및 서로 다른 형상으로 변형된 철골 구조물의 이미지들과 이미지들 각각에 대응하는 하중 및 변형율을 이용하여 학습된 신경망인 철골 구조물의 하중 및 변형률 예측 장치
11 11
제9항에 있어서,상기 전처리부는,상기 현장 이미지에서 상기 철골 구조물을 제외한 다른 오브젝트 및 배경을 제거하는 철골 구조물의 하중 및 변형률 예측 장치
12 12
제9항에 있어서,상기 전처리부는,상기 현장 이미지의 해상도가 임계 해상도 미만인 경우, 상기 현장 이미지를 확대하는 철골 구조물의 하중 및 변형률 예측 장치
13 13
철골 구조물에 대한 학습 데이터를 입력받는 입력부; 및상기 학습 데이터를 이용하여 이미지 처리 딥 러닝 기법에 따른 신경망을 학습하는 프로세서를 포함하고, 상기 신경망은, 현장에서 철골 구조물을 촬영하여 생성된 현장 이미지를 입력받는 경우, 상기 현장 이미지에 대응하는 하중 및 변형율을 출력하는 신경망 학습 장치
14 14
제13항에 있어서,상기 학습 데이터는,철골 구조물의 디폴트 형상에 대한 이미지, 및 서로 다른 형상으로 변형된 철골 구조물의 이미지들과 이미지들 각각에 대응하는 하중 및 변형율을 포함하는 신경망 학습 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 경북대학교 집단연구지원(R&D) 지능형 건설자동화 연구센터