도메인 적응을 이용한 레이다 기반 탐지 시스템 및 그 방법

Radar-based detection system and method for domain adaptation

• 출원번호

  10-2020-0182698

• 출원일

  2020-12-24

• 공개번호

  10-2022-0091713

• 공개일

  2022-07-01

• 등록번호

  10-2478596

• 등록일

  2022-12-13

본 발명은 도메인 적응을 이용한 레이다 기반 탐지 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 도메인 적응을 이용한 레이다 기반 탐지 시스템을 이용한 레이다 기반 탐지 방법에 있어서, 제1 환경에 해당한 원천 도메인에서 수집된 레이다 데이터 및 대응된 레이블(label)을 이용하여 CNN 구조의 제1 신경망 모델을 학습하는 단계와, 상기 제1 신경망 모델 내의 각 컨볼루션 레이어에 적용된 각 배치 정규화 레이어의 통계적 인자와 가중치를 제2 환경의 학습을 위한 CNN 구조의 티쳐 신경망 모델 내의 해당 레이어로 전이(transfer)시키는 단계와, 제2 환경에 해당한 대상 도메인에서 수집된 레이다 데이터를 티쳐 신경망 모델과 스튜던트 신경망 모델에 각각 입력하여 도출되는 임시 레이블(psudo label)과 출력 레이블 간 오차를 이용하여 티쳐-스튜던트 네트워크를 학습하는 단계, 및 상기 대상 도메인에서 측정된 대상 레이다 데이터를 학습이 완료된 상기 스튜던트 신경망 모델에 입력하여 도출된 레이블을 탐지 결과로 제공하는 단계를 포함하는 레이다 기반 탐지 방법을 제공한다. 이에 따르면, 딥 도메인 적응 기법을 이용하여 인공지능 모델을 조정하여 클러터 환경이 변화하는 상황에서의 적응적 시스템 처리가 가능하고 환경 변화에 강인하고 신뢰성 있는 레이더 탐지 결과를 제공할 수 있다.

클라우드 기반의 머신러닝 플랫폼과 사전정의 모델을 활용한 엔지니어링 데이터 관리 및 분석 장치

ENGINEERING DATA MANAGEMENT AND ANALYSIS DEVICES USING MACHINE LEARNING FLATFORM AND PRE-DEFINED MODELS PROVIDED ON THE CLOUD

• 출원번호

  10-2020-0154618

• 출원일

  2020-11-18

• 등록번호

  10-2315668

• 등록일

  2021-10-15

클라우드 기반의 머신러닝 플랫폼과 사전정의 모델을 활용한 엔지니어링 데이터 관리 및 분석 장치에 관한 것이며, 클라우드 기반의 머신러닝 플랫폼과 사전정의 모델을 활용한 엔지니어링 데이터 관리 및 분석 장치는 엔지니어링 프로젝트 단계 전주기에서 발생하는 ITB 문서를 분석하여 리스크 영향도를 평가하는 ITB 분석부, 상기 엔지니어링 프로젝트 단계에서 발생하는 복수의 설계 데이터를 인공지능 기반의 제1사전정의 모델에 적용하여 설계 데이터에 관련된 분석을 수행하는 설계 과정 분석부 및 상기 엔지니어링 프로젝트 단계에서 발생하는 O&M 데이터를 인공지능 기반의 제2 사전정의 모델에 적용하여 수요 예측 분석을 수행하는 O&M 분석부를 포함할 수 있다.

적층된 밀도구배 신축성 전극 및 이에 기반한 고탄성 고효율 전지

Stretchable Batteries with Gradient Multilayer Conductors

• 출원번호

  10-2019-0027439

• 출원일

  2019-03-11

• 공개번호

  10-2020-0108945

• 공개일

  2020-09-22

• 등록번호

  10-2168273

• 등록일

  2020-10-15

본 발명은 전도성 물질 및 신축성 고분자를 포함하며, 다층으로 제조되어 구배를 가지는 전도성 복합체에 관한 것이다. 상기 전도성 복합체는 제조 공정이 단순하여 대량 생산에 용이하고, 연신성과 방향성에 제한을 받지 않으며, 다양한 사용 용도에 맞게 연신성 및 전도성의 조절이 가능하다. 또한, 다층의 구조는 여러 스케일(scales)에서 복합 내부 구조(composite internal architecture)를 제어할 수 있으므로, 최대 300%의 변형율에서 측면 및 횡-단면 모두에서 금속 전도성(metallic conductivity)을 유도할 수 있다.

플라즈마를 이용한 나노 로드의 제조 방법

MANUFACTURING METHOD OF NANORODS BY PLASMA

• 출원번호

  10-2017-0045869

• 출원일

  2017-04-10

• 공개번호

  10-2018-0114556

• 공개일

  2018-10-19

• 등록번호

  10-2006533

• 등록일

  2019-07-26

본 발명은 임의의 기판에 금속 및 플라즈마를 이용하여 이온결합물질의 나노 로드를 만드는 방법에 관한 것이다. 본 발명의 나노 로드 성장법은 낮은 온도에서 수 분 이내의 빠른 시간에 나노 로드를 성장시킬 수 있다. 또한 금속 증착 및 플라즈마 반응만을 이용하기 때문에 롤투롤 공정에 사용이 가능하다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 임의의 기판을 플라스틱을 이용할 경우 금속 및 플라즈마 반응에 의해 스트레스가 발생하여 플라스틱 기판을 휘게 하고 그로 인해 더 빠른 속도의 나노 로드 성장이 가능하다.

배달주문 분배시스템 및 방법

Delivery order distribution system and providing method thereof

• 출원번호

  10-2016-0134934

• 출원일

  2016-10-18

• 공개번호

  10-2018-0042598

• 공개일

  2018-04-26

• 등록번호

  10-1876713

• 등록일

  2018-07-04

배달원에게 주문을 분배하기 위한 배달주문 분배시스템 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일 측면에 따르면, 배달주문 분배시스템의 정보획득모듈이, 하나 이상의 고객으로부터의 복수의 배달주문들을 획득하는 단계-상기 복수의 배달주문들 각각은 상기 배달주문에 상응하는 판매업소의 위치 및 상기 배달주문에 상응하는 배달도착지의 위치를 포함함- ; 상기 정보획득모듈이, 복수의 배달원들의 단말기로부터 각 배달원의 위치를 획득하는 단계; 상기 배달주문 분배시스템의 배달주문 분석모듈이, 상기 복수의 배달주문들 각각에 대하여 상기 복수의 배달원들 중 하나 이상의 배달원 각각의 예상이동시간을 결정하는 단계; 상기 배달주문 분배시스템의 배달원 선정 모듈이, 상기 복수의 배달주문들 중 하나 이상의 배달주문을 상기 복수의 배달원들 중 상기 하나 이상의 배달원에 임의로 배정한 배달주문-배달원 배정조합들에 기초하여, 상기 복수의 배달주문들 중 상기 하나 이상에 대한 예상소요시간 총합을 결정하는 단계-상기 예상소요시간 총합은, 상기 복수의 배달주문들 중 상기 하나 이상의 배달주문에 대하여 각 배달주문 별 상기 예상이동시간을 합한 값에 기초하여 결정됨-; 상기 배달원 선정 모듈이, 상기 예상소요시간 총합이 최소화되도록 하는 배달주문-배달원 배정조합에 기초하여, 상기 복수의 배달원들 중 상기 복수의 배달주문들을 처리할 하나 이상의 배달원을 선정하는 단계; 및 상기 배달주문 분배시스템의 통신 모듈이, 상기 선정된 하나 이상의 배달원의 단말기로 상기 복수의 배달주문들에 대한 정보를 전송하는 단계를 포함하는 배달주문 분배방법이 제공된다.

계수 오류 로버스트 피드포워드등화송신기

A COEFFICIENT ERROR ROBUST TRANSMIT FEED FORWARD EQUALIZATION

• 출원번호

  10-2015-0173193

• 출원일

  2015-12-07

• 공개번호

  10-2016-0003579

• 공개일

  2016-01-11

• 등록번호

  10-1709910

• 등록일

  2017-02-20

본 발명은 계수 오류 로버스트 피드포워드등화기에 관한 것으로, 보다 상세하게는 나노 소자의 산포로 인하여 발생되는 계수 오류의 영향을 방지하는 기저대역 유선통신용 피드포워드 등화송신기에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 계수 오류 로버스트 피드포워드등화기는 정수시간 인덱스(n)에 따른 입력데이터(x)을 입력받는 입력단(130), 상기 입력단(130)과 직렬로 연결되는 N개의 딜레이유닛(D), 상기 N개의 딜레이유닛(D)으로부터 각각 출력되는 탭 신호를 합산하는 제 1연산기(110) 및 상기 입력데이터(x)의 변화에 기초하여 데이터천이값(b)을 출력하는 데이터변화감지필터(120)를 포함한다.

질소산화물의 암모니아 전환용 촉매 및 이의 제조방법

Catalyst for conversion nitrogen oxides into ammonia and manufacturing method for the same

• 출원번호

  10-2012-0049020

• 출원일

  2012-05-09

• 공개번호

  10-2013-0125481

• 공개일

  2013-11-19

• 등록번호

  10-1438885

• 등록일

  2014-09-01

본 발명은 산화 금속 지지체에 Rh을 담지한 촉매를 적용하여 이론 공연비(A/F=14.7) 이상의 연료가 희박한 배기가스 조건에서도 질소산화물을 암모니아로 전환시킬 수 있는 질소산화물의 암모니아 전환용 촉매 및 이의 제조방법을 제공하는데 그 목적이 있다. 상기와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 질소산화물의 암모니아 전환용 촉매는 귀금속이 담지된 산화 금속 지지체를 포함하여, 이론 공연비(A/F=14.7) 이상의 연료가 희박한 배기가스 조건에서도 질소산화물을 암모니아로 전환시킬 수 있도록 된 것을 특징으로 한다.

표면탄성파 장치용 기판 및 이를 포함하는 표면탄성파 장치

Substrate for surface acoustic wave device and surface acoustic wave device comprising the same

• 출원번호

  10-2021-0117313

• 출원일

  2021-09-03

• 등록번호

  10-2692060

• 등록일

  2024-07-31

표면탄성파 장치용 기판으로, 상기 기판은 2차원 결정질 육방정계 질화붕소층을 포함하며, 상기 표면탄성파 장치의 표면탄성파는 상기 2차원 결정질 육방정계 질화붕소층 및 이를 매개로 하는 압전물질층을 통하여 전달되는 것을 특징으로 하는 표면탄성파 장치용 기판이 제공된다.

MPSK-MIMO FMCW 레이다에서 각도 추정을 이용한 표적탐지 장치 및 방법

Target detection apparatus using angle estimation in MPSK-MIMO FMCW radar method thereof

• 출원번호

  10-2023-0095388

• 출원일

  2023-07-21

• 등록번호

  10-2587987

• 등록일

  2023-10-05

본 발명은 MPSK-MIMO FMCW 레이다에서 각도 추정을 이용한 표적 탐지 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 표적 탐지 방법은 MPSK-MIMO FMCW 레이다에서 송출 후 반사되어 수신된 레이다 신호로부터 거리-속도 맵을 생성하는 단계; 거리-속도 맵으로부터 속도 축에 대해 표적 하나당 실제 표적 신호와 허위 표적 신호로 이루어진 복수의 표적 신호를 탐지하는 단계; 거리-속도 맵 상의 표적 탐지 결과에 대해 Capon 빔포밍 알고리즘을 적용하여 표적의 도래각을 추정하는 단계; 거리-속도 맵에서 복수의 표적 신호에 대한 위상값을 추출하고 각각의 위상값을 속도 값이 높은 순으로 나열하여 위상 시퀀스를 구성하는 단계; 도래각을 이용하여 복수의 예측 위상값을 도출하고 예측 위상값들의 순서를 설정 규칙에 따라 서로 달리 배열하여 복수의 후보 위상 시퀀스를 획득하는 단계; 및 위상 시퀀스와 복수의 후보 위상 시퀀스 간의 상관계수를 연산하여 가장 높은 상관계수를 나타낸 후보 위상 시퀀스를 이용하여 거리-속도 맵 내의 서로 다른 속도의 복수의 표적 신호 중 실제 표적 신호를 식별를 포함한다. 본 발명에 따르면, MPSK-MIMO FMCW 레이다의 표적탐지 과정에서 실제 표적과 허위 표적을 정확히 식별함으로써 측정 가능한 표적의 속도 범위를 넓힐 수 있다.

대조 학습과 적대적 생성 신경망을 활용하는 이미지 생성 및 편집 방법과 장치

METHOD AND APPARATUS FOR GENERATING AND EDITING IMAGES USING CONTRASITIVE LEARNING AND GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK

• 출원번호

  10-2021-0076556

• 출원일

  2021-06-14

• 공개번호

  10-2022-0129433

• 공개일

  2022-09-23

• 등록번호

  10-2477700

• 등록일

  2022-12-09

대조 학습과 적대적 생성 신경망을 활용하는 이미지 생성 및 편집 방법과 장치가 개시된다. 대조 학습과 적대적 생성 신경망을 활용하는 이미지 생성 및 편집 방법은, 판별자에 입력되는 입력 이미지에서 공통 특징을 추출하여 공통 특징 데이터를 생성하는 단계, 공통 특징 데이터를 진짜 이미지의 클래스 임베딩의 차원으로 사영하는 단계, 및 공통 특징 데이터 및 클래스 임베딩에 의한 조건부 대조 손실을 최소화하거나 조건부 대조 손실이 수렴하도록 동작하는 단계를 포함하며, 여기서 동작하는 단계는 조건부 대조 손실을 이용하여 동일한 차원에서의 여러 이미지 임베딩 간의 데이터-데이터 관계와 데이터-클래스 관계를 토대로 입력 이미지의 진위를 판별하거나 가짜 이미지를 생성하거나 입력 이미지의 일부를 변경한다.