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보유기술현황

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전체 : 780

  • 가공 공정의 설비에 대한 오더 배분 장치 및 방법
    원문  초록

    가공 공정의 설비에 대한 오더 배분 장치 및 방법

    배분 장치가 제공된다. 상기 배분 장치는 제조 정보 및 설비 정보의 분석 결과를 토대로 오더(order)를 생성하는 스케줄링부; 상기 오더 및 상기 설비 정보를 이용해서 전체 제조 라인에 포함된 설비의 동작을 시뮬레이션하는 시뮬레이션부; 상기 시뮬레이션부에서 출력된 출력 정보와 상기 스케줄링부에 입력된 상기 제조 정보를 비교하는 분석부;를 포함할 수 있다.

    • 출원번호1020210036026
    • 출원일자20210319
    • 등록번호1022810790000
    • 등록일자20210719
    • 출원인호서대학교 산학협력단
    • 발명자
    초록

    배분 장치가 제공된다. 상기 배분 장치는 제조 정보 및 설비 정보의 분석 결과를 토대로 오더(order)를 생성하는 스케줄링부; 상기 오더 및 상기 설비 정보를 이용해서 전체 제조 라인에 포함된 설비의 동작을 시뮬레이션하는 시뮬레이션부; 상기 시뮬레이션부에서 출력된 출력 정보와 상기 스케줄링부에 입력된 상기 제조 정보를 비교하는 분석부;를 포함할 수 있다.

  • 아자린 생산이 가능한 신규 균주 및 이의 용도
    원문  초록

    아자린 생산이 가능한 신규 균주 및 이의 용도

    본 발명은 아자린 생산이 가능한 신규 균주인 아르칸기움 게피라 엠이에이치오 001(Archangium gephyra MEHO 001), 아르칸기움 게피라 엠이에이치오 002(Archangium gephyra MEHO 002) 및 이들의 용도에 관한 것이다.

    • 출원번호1020200120560
    • 출원일자20200918
    • 등록번호
    • 등록일자
    • 출원인메콕스큐어메드 주식회사|호서대학교 산학협력단
    • 발명자
    초록

    본 발명은 아자린 생산이 가능한 신규 균주인 아르칸기움 게피라 엠이에이치오 001(Archangium gephyra MEHO 001), 아르칸기움 게피라 엠이에이치오 002(Archangium gephyra MEHO 002) 및 이들의 용도에 관한 것이다.

  • 컴퓨터를 이용한 딥러닝과 PLSI 기반 이미지객체의 의미관계 인식방법
    원문  초록

    컴퓨터를 이용한 딥러닝과 PLSI 기반 이미지객체의 의미관계 인식방법

    본 발명은 이미지를 활용한 이미지 그래프 생성에서 딥러닝과 PLSI를 적용하여 이미지 객체들 간의 단순한 관계가 아닌 이미지 객체들의 의미적 관계를 탐지할 수 있는 딥러닝과 PLSI 기반 이미지객체의 의미관계 인식방법을 제공하는 것으로서, 이미지 입력을 받는 단계와, 딥러닝 기반 객체 탐지방법을 사용하여 상기 이미지에서 객체들을 탐지하는 단계와, PLSI를 이용하여 이미지가 가지는 맥락 상황을 탐지하는 단계와, 딥러닝 기반 관계 탐지 및 온톨로지 방법을 사용하여 객체들 간의 관계를 탐지하는 단계와, 입력 이미지에 대한 장면 그래프를 생성하는 단계로 이루어진다.

    • 출원번호1020200074204
    • 출원일자20200618
    • 등록번호1021857770000
    • 등록일자20201126
    • 출원인호서대학교 산학협력단
    • 발명자
    초록

    본 발명은 이미지를 활용한 이미지 그래프 생성에서 딥러닝과 PLSI를 적용하여 이미지 객체들 간의 단순한 관계가 아닌 이미지 객체들의 의미적 관계를 탐지할 수 있는 딥러닝과 PLSI 기반 이미지객체의 의미관계 인식방법을 제공하는 것으로서, 이미지 입력을 받는 단계와, 딥러닝 기반 객체 탐지방법을 사용하여 상기 이미지에서 객체들을 탐지하는 단계와, PLSI를 이용하여 이미지가 가지는 맥락 상황을 탐지하는 단계와, 딥러닝 기반 관계 탐지 및 온톨로지 방법을 사용하여 객체들 간의 관계를 탐지하는 단계와, 입력 이미지에 대한 장면 그래프를 생성하는 단계로 이루어진다.

  • 심층신경망을 기반으로 해상 객체 거리를 고려한 접근 선박을 인식하기 위한 장치, 이를 위한 방법 및 이 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
    원문  초록

    심층신경망을 기반으로 해상 객체 거리를 고려한 접근 선박을 인식하기 위한 장치, 이를 위한 방법 및 이 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체

    본 발명의 심층신경망을 기반으로 해상 객체 거리를 고려한 접근 선박을 인식하기 위한 장치는 감시영상을 촬영하기 위한 카메라부와, 상기 촬영된 감시영상에 포함된 객체가 차지하는 영역을 나타내는 영역상자를 특징점 검출을 통해 특정하여 객체영상을 검출하는 전처리부와, 상기 객체영상의 객체가 선박인지 여부를 확률로 출력하는 심층신경망과, 상기 확률에 따라 상기 객체가 선박인지 여부를 판정하고, 판정 결과, 상기 객체가 선박이면, 상기 선박과의 충돌이 발생할 확률을 나타내는 위험도를 산출하고, 산출된 위험도가 임계치 이상이면 충돌 위험을 경고하는 관제부를 포함한다.

    • 출원번호1020200059221
    • 출원일자20200518
    • 등록번호1021996270000
    • 등록일자20201231
    • 출원인호서대학교 산학협력단
    • 발명자
    초록

    본 발명의 심층신경망을 기반으로 해상 객체 거리를 고려한 접근 선박을 인식하기 위한 장치는 감시영상을 촬영하기 위한 카메라부와, 상기 촬영된 감시영상에 포함된 객체가 차지하는 영역을 나타내는 영역상자를 특징점 검출을 통해 특정하여 객체영상을 검출하는 전처리부와, 상기 객체영상의 객체가 선박인지 여부를 확률로 출력하는 심층신경망과, 상기 확률에 따라 상기 객체가 선박인지 여부를 판정하고, 판정 결과, 상기 객체가 선박이면, 상기 선박과의 충돌이 발생할 확률을 나타내는 위험도를 산출하고, 산출된 위험도가 임계치 이상이면 충돌 위험을 경고하는 관제부를 포함한다.

  • 결정트리 및 심층신경망을 이용한 대량의 데이터를 분류하기 위한 장치, 이를 위한 방법 및 이 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
    원문  초록

    결정트리 및 심층신경망을 이용한 대량의 데이터를 분류하기 위한 장치, 이를 위한 방법 및 이 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체

    본 발명의 결정트리 및 심층신경망을 이용한 대량의 데이터를 분류하기 위한 장치는 분류모델(CM)을 실행시키는 분류부를 포함한다. 분류모델(CM)은 각각이 복수의 데이터의 입력값이 입력되는 복수의 입력노드를 포함하는 입력계층과, 상기 복수의 입력노드 중 어느 하나의 입력노드에 가중치를 적용하고, 가중치가 적용된 입력값에 대해 제1 활성화 함수를 통한 연산을 수행하여 복수의 구간을 구분하는 구분값을 산출하는 복수의 구분노드를 포함하는 구분계층과, 상기 복수의 구분노드 각각의 구분값에 가중치를 적용하고, 가중치가 적용된 구분값을 합산하고, 합산된 복수의 구분값에 제2 활성화 함수를 통한 연산을 수행하여 연산값을 산출하는 복수의 연산노드를 포함하는 완전연결계층과, 상기 완전연결계층의 복수의 연산노드 각각의 연산값에 대해 가중치를 적용하고, 가중치가 적용된 복수의 연산값을 합산한 출력값을 산출하는 복수의 출력노드를 포함하는 출력계층을 포함한다.

    • 출원번호1020200053989
    • 출원일자20200506
    • 등록번호1021843950000
    • 등록일자20201124
    • 출원인호서대학교 산학협력단
    • 발명자
    초록

    본 발명의 결정트리 및 심층신경망을 이용한 대량의 데이터를 분류하기 위한 장치는 분류모델(CM)을 실행시키는 분류부를 포함한다. 분류모델(CM)은 각각이 복수의 데이터의 입력값이 입력되는 복수의 입력노드를 포함하는 입력계층과, 상기 복수의 입력노드 중 어느 하나의 입력노드에 가중치를 적용하고, 가중치가 적용된 입력값에 대해 제1 활성화 함수를 통한 연산을 수행하여 복수의 구간을 구분하는 구분값을 산출하는 복수의 구분노드를 포함하는 구분계층과, 상기 복수의 구분노드 각각의 구분값에 가중치를 적용하고, 가중치가 적용된 구분값을 합산하고, 합산된 복수의 구분값에 제2 활성화 함수를 통한 연산을 수행하여 연산값을 산출하는 복수의 연산노드를 포함하는 완전연결계층과, 상기 완전연결계층의 복수의 연산노드 각각의 연산값에 대해 가중치를 적용하고, 가중치가 적용된 복수의 연산값을 합산한 출력값을 산출하는 복수의 출력노드를 포함하는 출력계층을 포함한다.

  • 심층신경망 모델을 이용한 건물 식별 방법, 컴퓨터 프로그램 및 장치
    원문  초록

    심층신경망 모델을 이용한 건물 식별 방법, 컴퓨터 프로그램 및 장치

    본 발명은 심층신경망을 이용한 건물 식별 방법, 컴퓨터 프로그램 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 복잡한 도시 환경에서 건물 외형을 영상 분석을 통해 인식하기 위하여, 건물의 특징이 되는 부분을 다수 추출하고, 심층신경망 모델을 이용하여 이와 같이 추출된 부분의 인식을 통해 특정 건물임을 식별해내는 방법, 컴퓨터 프로그램 및 장치에 관한 것이다. 본 발명에 의하면, 외부 환경의 잡음 등의 환경 변화에 강인한 다수의 특징 이미지를 해당 건물의 데이터 세트로 구성하여 심층신경망 모델로 학습시키고, 인식된 특징 이미지들의 조합을 입력으로 한 심층신경망 모델에 의해 건물을 더욱 정확하게 식별해내는 방법, 컴퓨터 프로그램 및 장치를 제공한다.

    • 출원번호1020200054063
    • 출원일자20200506
    • 등록번호1021587990000
    • 등록일자20200916
    • 출원인호서대학교 산학협력단
    • 발명자
    초록

    본 발명은 심층신경망을 이용한 건물 식별 방법, 컴퓨터 프로그램 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 복잡한 도시 환경에서 건물 외형을 영상 분석을 통해 인식하기 위하여, 건물의 특징이 되는 부분을 다수 추출하고, 심층신경망 모델을 이용하여 이와 같이 추출된 부분의 인식을 통해 특정 건물임을 식별해내는 방법, 컴퓨터 프로그램 및 장치에 관한 것이다. 본 발명에 의하면, 외부 환경의 잡음 등의 환경 변화에 강인한 다수의 특징 이미지를 해당 건물의 데이터 세트로 구성하여 심층신경망 모델로 학습시키고, 인식된 특징 이미지들의 조합을 입력으로 한 심층신경망 모델에 의해 건물을 더욱 정확하게 식별해내는 방법, 컴퓨터 프로그램 및 장치를 제공한다.

  • 동영상 세그먼트에 대해 검색결과를 제공하는 방법
    원문  초록

    동영상 세그먼트에 대해 검색결과를 제공하는 방법

    인공지능 기반의 검색모델을 이용하는 동영상 세그먼트 또는 이미지 검색방법이 제공된다. 동영상 세그먼트 또는 이미지는 기본적으로 텍스트 기반의 정보를 포함하고 있지 않지만, 객체 인식, 캡션 생성 등의 기법을 이용하여 대응되는 패시지를 생성시킬 수 있다. 동영상 또는 이미지에 대한 개요 정보가 존재하는 경우, 이 정보도 함께 패시지에 포함될 수 있다. 이렇게 생성된 텍스트 패시지를 이용하여 동영상 세그먼트 또는 이미지를 검색할 수 있다. 인공지능 기반의 검색모델을 이용하는 경우, 비지도학습에 기초한 검색모델만을 이용하는 것에 비하여 성능이 향상된 검색결과를 얻을 수 있다.

    • 출원번호1020200053412
    • 출원일자20200504
    • 등록번호1022160650000
    • 등록일자20210208
    • 출원인호서대학교 산학협력단|주식회사 리빈에이아이
    • 발명자
    초록

    인공지능 기반의 검색모델을 이용하는 동영상 세그먼트 또는 이미지 검색방법이 제공된다. 동영상 세그먼트 또는 이미지는 기본적으로 텍스트 기반의 정보를 포함하고 있지 않지만, 객체 인식, 캡션 생성 등의 기법을 이용하여 대응되는 패시지를 생성시킬 수 있다. 동영상 또는 이미지에 대한 개요 정보가 존재하는 경우, 이 정보도 함께 패시지에 포함될 수 있다. 이렇게 생성된 텍스트 패시지를 이용하여 동영상 세그먼트 또는 이미지를 검색할 수 있다. 인공지능 기반의 검색모델을 이용하는 경우, 비지도학습에 기초한 검색모델만을 이용하는 것에 비하여 성능이 향상된 검색결과를 얻을 수 있다.

  • 문장형 쿼리에 대해 검색결과를 제공하는 방법
    원문  초록

    문장형 쿼리에 대해 검색결과를 제공하는 방법

    인공지능 기반의 검색모델을 이용하여 문장형 쿼리에 대한 검색결과를 제공하는 방법이 제공된다. 문장형 쿼리는 시이퀀스 레이블링을 통하여 키워드 쿼리로 전환된다. 키워드 쿼리는 미리 정해진 범위 내의 키워드를 포함할 수 있으며, 문장형 쿼리에 포함된 불용어가 제거될 수 있다. 인공지능 기반의 검색모델은 키워드 쿼리에 포함된 키워드 수가 부족하거나 너무 많은 경우에도 적절한 검색결과를 제공한다.

    • 출원번호1020200053351
    • 출원일자20200504
    • 등록번호1022160660000
    • 등록일자20210208
    • 출원인호서대학교 산학협력단|주식회사 리빈에이아이
    • 발명자
    초록

    인공지능 기반의 검색모델을 이용하여 문장형 쿼리에 대한 검색결과를 제공하는 방법이 제공된다. 문장형 쿼리는 시이퀀스 레이블링을 통하여 키워드 쿼리로 전환된다. 키워드 쿼리는 미리 정해진 범위 내의 키워드를 포함할 수 있으며, 문장형 쿼리에 포함된 불용어가 제거될 수 있다. 인공지능 기반의 검색모델은 키워드 쿼리에 포함된 키워드 수가 부족하거나 너무 많은 경우에도 적절한 검색결과를 제공한다.

  • 문서 내에 분산된 사항에 관한 쿼리에 대해 검색결과를 제공하는 방법
    원문  초록

    문서 내에 분산된 사항에 관한 쿼리에 대해 검색결과를 제공하는 방법

    인공지능 기반의 검색모델을 이용하는 검색방법 및 여기에 이용되는 인공지능 기반의 검색모델을 학습시키는 방법이 제공된다. 본 방법은 레이블드 데이터가 존재하지 않고 말뭉치만 존재하는 경우에도 윅수퍼비전 방법론을 이용하여 인공지능 기반의 검색모델을 학습시킬 수 있으며, 길이가 긴 문서로 이루어진 말뭉치에 대해서도 각 문서를 짧은 길이의 패시지로 구분함으로써 검색을 수행할 수 있다. 기본의 비지도학습에 기초한 검색모델에 비하여, 향상된 검색결과를 제공한다.

    • 출원번호1020200053152
    • 출원일자20200504
    • 등록번호1021982710000
    • 등록일자20201228
    • 출원인호서대학교 산학협력단|주식회사 리빈에이아이
    • 발명자
    초록

    인공지능 기반의 검색모델을 이용하는 검색방법 및 여기에 이용되는 인공지능 기반의 검색모델을 학습시키는 방법이 제공된다. 본 방법은 레이블드 데이터가 존재하지 않고 말뭉치만 존재하는 경우에도 윅수퍼비전 방법론을 이용하여 인공지능 기반의 검색모델을 학습시킬 수 있으며, 길이가 긴 문서로 이루어진 말뭉치에 대해서도 각 문서를 짧은 길이의 패시지로 구분함으로써 검색을 수행할 수 있다. 기본의 비지도학습에 기초한 검색모델에 비하여, 향상된 검색결과를 제공한다.

  • 통신 장치 및 통신 방법
    원문  초록

    통신 장치 및 통신 방법

    통신 장치가 제공된다. 상기 통신 장치는 사용자에 의해 조작되는 입력부; 상기 입력부의 조작으로 인해 제1 정보가 생성되면, 상기 제1 정보에 매칭된 제2 정보를 추출하는 추출부; 상기 제2 정보가 표시되는 표시부; 상기 제1 정보를 외부로 송신하는 통신부;를 포함하고, 상기 통신부는 물 속에서 통신 가능한 무선 신호를 생성할 수 있다.

    • 출원번호1020200053443
    • 출원일자20200504
    • 등록번호1021976180000
    • 등록일자20201224
    • 출원인호서대학교 산학협력단
    • 발명자
    초록

    통신 장치가 제공된다. 상기 통신 장치는 사용자에 의해 조작되는 입력부; 상기 입력부의 조작으로 인해 제1 정보가 생성되면, 상기 제1 정보에 매칭된 제2 정보를 추출하는 추출부; 상기 제2 정보가 표시되는 표시부; 상기 제1 정보를 외부로 송신하는 통신부;를 포함하고, 상기 통신부는 물 속에서 통신 가능한 무선 신호를 생성할 수 있다.

  • 윅수퍼비전 방법론에 기초하여 정보검색모델을 학습시키는 방법 및 이에 의하여 학습된 정보검색모델을 이용하여 검색결과를 제공하는 방법
    원문  초록

    윅수퍼비전 방법론에 기초하여 정보검색모델을 학습시키는 방법 및 이에 의하여 학습된 정보검색모델을 이용하여 검색결과를 제공하는 방법

    인공지능 기반의 검색모델을 이용하는 검색방법 및 여기에 이용되는 인공지능 기반의 검색모델을 학습시키는 방법이 제공된다. 본 방법은 레이블드 데이터가 존재하지 않고 말뭉치만 존재하는 경우에도 윅수퍼비전 방법론을 이용하여 인공지능 기반의 검색모델을 학습시킬 수 있으며, 길이가 긴 문서로 이루어진 말뭉치에 대해서도 각 문서를 짧은 길이의 패시지로 구분함으로써 검색을 수행할 수 있다. 기본의 비지도학습에 기초한 검색모델에 비하여, 향상된 검색결과를 제공한다.

    • 출원번호1020200053018
    • 출원일자20200501
    • 등록번호1021979450000
    • 등록일자20201228
    • 출원인호서대학교 산학협력단|주식회사 리빈에이아이
    • 발명자
    초록

    인공지능 기반의 검색모델을 이용하는 검색방법 및 여기에 이용되는 인공지능 기반의 검색모델을 학습시키는 방법이 제공된다. 본 방법은 레이블드 데이터가 존재하지 않고 말뭉치만 존재하는 경우에도 윅수퍼비전 방법론을 이용하여 인공지능 기반의 검색모델을 학습시킬 수 있으며, 길이가 긴 문서로 이루어진 말뭉치에 대해서도 각 문서를 짧은 길이의 패시지로 구분함으로써 검색을 수행할 수 있다. 기본의 비지도학습에 기초한 검색모델에 비하여, 향상된 검색결과를 제공한다.

  • 인공신경망을 학습시키기 위한 레이블을 포함하는 학습 데이터를 생성하기 위한 장치, 이를 위한 방법 및 이 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
    원문  초록

    인공신경망을 학습시키기 위한 레이블을 포함하는 학습 데이터를 생성하기 위한 장치, 이를 위한 방법 및 이 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체

    본 발명의 인공신경망을 학습시키기 위한 레이블을 포함하는 학습 데이터를 생성하기 위한 장치는 객체의 영상인 원본 데이터에 상기 객체를 식별하는 클래스와 상기 객체가 상기 영상에서 차지하는 영역인 영역상자의 좌표로 이루어진 레이블이 부여된 1차 데이터를 입력 받고, 영상 처리(Image Processing)를 통해 상기 1차 데이터의 객체를 기 설정된 규칙에 따라 변환하여 2차 데이터의 객체를 생성하는 영상처리모듈과, 상기 변환된 2차 데이터의 객체의 영역상자의 좌표를 검출하고, 상기 1차 데이터의 클래스 및 상기 검출된 2차 데이터의 객체의 영역상자의 좌표로 이루어진 2차 데이터의 레이블을 생성하는 레이블생성모듈을 포함한다.

    • 출원번호1020200049644
    • 출원일자20200423
    • 등록번호1021755310000
    • 등록일자20201102
    • 출원인호서대학교 산학협력단
    • 발명자
    초록

    본 발명의 인공신경망을 학습시키기 위한 레이블을 포함하는 학습 데이터를 생성하기 위한 장치는 객체의 영상인 원본 데이터에 상기 객체를 식별하는 클래스와 상기 객체가 상기 영상에서 차지하는 영역인 영역상자의 좌표로 이루어진 레이블이 부여된 1차 데이터를 입력 받고, 영상 처리(Image Processing)를 통해 상기 1차 데이터의 객체를 기 설정된 규칙에 따라 변환하여 2차 데이터의 객체를 생성하는 영상처리모듈과, 상기 변환된 2차 데이터의 객체의 영역상자의 좌표를 검출하고, 상기 1차 데이터의 클래스 및 상기 검출된 2차 데이터의 객체의 영역상자의 좌표로 이루어진 2차 데이터의 레이블을 생성하는 레이블생성모듈을 포함한다.

  • 무인 자율주행차량의 예지보전장치 및 이의 예지보전방법
    원문  초록

    무인 자율주행차량의 예지보전장치 및 이의 예지보전방법

    무인 자율주행차량의 예지보전장치 및 예지보전방법이 개시된다. 이에 의하면, 센서에 의해 측정된 무인 자율주행차량의 동작관련데이터를 수신하고, 상기 동작관련데이터로부터 무인 자율주행차량의 동작을 인식하고 상기 동작을 복수개의 제1 기능 인자로 분할하고, 복수개의 제1 기능 인자 각각의 상태변화에 따른 무인 자율주행차량에의 장애발생내역을 학습하여 상기 복수개의 제1 기능 인자 각각에 대응하는 복수개의 제1 고장 패턴을 생성하고, 소정 기준에 기초하여 복수개의 제1 기능 인자 중에서 무인 자율주행차량에 장애가 발생하는데 영향을 미치는 제2 기능 인자를 추출하며, 복수개의 제1 고장 패턴 중에서 제2 기능 인자에 대응하는 제2 고장 패턴에 기초하여 무인 자율주행차량의 고장발생시점을 예측할 수 있다.

    • 출원번호1020200049534
    • 출원일자20200423
    • 등록번호1021294800000
    • 등록일자20200626
    • 출원인호서대학교 산학협력단
    • 발명자
    초록

    무인 자율주행차량의 예지보전장치 및 예지보전방법이 개시된다. 이에 의하면, 센서에 의해 측정된 무인 자율주행차량의 동작관련데이터를 수신하고, 상기 동작관련데이터로부터 무인 자율주행차량의 동작을 인식하고 상기 동작을 복수개의 제1 기능 인자로 분할하고, 복수개의 제1 기능 인자 각각의 상태변화에 따른 무인 자율주행차량에의 장애발생내역을 학습하여 상기 복수개의 제1 기능 인자 각각에 대응하는 복수개의 제1 고장 패턴을 생성하고, 소정 기준에 기초하여 복수개의 제1 기능 인자 중에서 무인 자율주행차량에 장애가 발생하는데 영향을 미치는 제2 기능 인자를 추출하며, 복수개의 제1 고장 패턴 중에서 제2 기능 인자에 대응하는 제2 고장 패턴에 기초하여 무인 자율주행차량의 고장발생시점을 예측할 수 있다.

  • 무인 자율주행차량의 경로제어장치 및 경로제어방법
    원문  초록

    무인 자율주행차량의 경로제어장치 및 경로제어방법

    무인 자율주행차량의 경로제어장치 및 경로제어방법이 개시된다. 이에 의하면, 상기 무인 자율주행차량이 주행하는 공장 내부의 환경정보를 감지하고, 상기 환경정보에 기초하여 내부변화도를 산정하는 측정부; 와 상기 내부변화도에 기초하여 설정되는 하이브리드 경로 탐색 알고리즘에 의해 상기 무인 자율주행차량의 주행 경로를 계산하는 경로 산출부; 및 상기 내부변화도와 제1기준값을 비교하여 상기 공장 내부가 동적 환경 또는 정적 환경에 해당하는지 판단하고, 상기 동적 환경에 해당하면 상기 하이브리드 경로 탐색 알고리즘을 제1 경로 탐색 알고리즘으로 구성하고, 상기 정적 환경에 해당하면 상기 하이브리드 경로 탐색 알고리즘을 제2 경로 탐색 알고리즘으로 구성하는 제어부를 포함하되, 상기 제1 경로 탐색 알고리즘은 하나의 목적지로 가는 모든 최단 경로를 구하는 알고리즘이고, 상기 제2 경로 탐색 알고리즘은, 하나의 정점에서 다른 하나의 정점까지의 최단 경로를 구하는 알고리즘인 것을 특징으로 한다.

    • 출원번호1020200048204
    • 출원일자20200421
    • 등록번호1021838300000
    • 등록일자20201123
    • 출원인호서대학교 산학협력단
    • 발명자
    초록

    무인 자율주행차량의 경로제어장치 및 경로제어방법이 개시된다. 이에 의하면, 상기 무인 자율주행차량이 주행하는 공장 내부의 환경정보를 감지하고, 상기 환경정보에 기초하여 내부변화도를 산정하는 측정부; 와 상기 내부변화도에 기초하여 설정되는 하이브리드 경로 탐색 알고리즘에 의해 상기 무인 자율주행차량의 주행 경로를 계산하는 경로 산출부; 및 상기 내부변화도와 제1기준값을 비교하여 상기 공장 내부가 동적 환경 또는 정적 환경에 해당하는지 판단하고, 상기 동적 환경에 해당하면 상기 하이브리드 경로 탐색 알고리즘을 제1 경로 탐색 알고리즘으로 구성하고, 상기 정적 환경에 해당하면 상기 하이브리드 경로 탐색 알고리즘을 제2 경로 탐색 알고리즘으로 구성하는 제어부를 포함하되, 상기 제1 경로 탐색 알고리즘은 하나의 목적지로 가는 모든 최단 경로를 구하는 알고리즘이고, 상기 제2 경로 탐색 알고리즘은, 하나의 정점에서 다른 하나의 정점까지의 최단 경로를 구하는 알고리즘인 것을 특징으로 한다.

  • 심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 방법 및 시스템
    원문  초록

    심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 방법 및 시스템

    본 발명은 심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 선박 내에서 선원의 쓰러짐을 인식하고 분석함으로, 선원의 위험 상태에 따른 위급 상황을 신속하게 알리고 위급 상황에 대처할 수 있도록 하는 심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 방법 및 시스템에 관한 것이다.

    • 출원번호1020200048052
    • 출원일자20200421
    • 등록번호1021557240000
    • 등록일자20200908
    • 출원인호서대학교 산학협력단
    • 발명자
    초록

    본 발명은 심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 선박 내에서 선원의 쓰러짐을 인식하고 분석함으로, 선원의 위험 상태에 따른 위급 상황을 신속하게 알리고 위급 상황에 대처할 수 있도록 하는 심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 방법 및 시스템에 관한 것이다.