기술이전센터에서 보유하고 있는 지재권을 자세히 소개해드립니다
기술명 |
운전자의 종방향 운전습관 분류 시스템 |
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권리구분 | 특허 | |||
출원인 | 세종대 산학협력단 | |||
대표발명자 | 이름 | 소속학과 | 연구실 | |
김성한 | 지능기전공학과 |
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대표연구분야 | 지능형 모빌리티 제어 - 자율주행을 위한 라이다와 카메라 기반 환경 인지 - 자율주행 모빌리티 제어 - 모터 제어 | |||
출원번호 | 10-2021-0156337 | 등록번호 | 10-2562459 | |
출원일 | 2021-11-15 | 등록일 | 2023-07-28 | |
특허원문 | 본 발명은, 모든 자동차에 포함된 차속센서에서 측정된 차속 변화 곡선만을 가지고 운전자의 운전 습관을 분류하되, 차속 변화 곡선에서 계수를 분리하여 predictor로 입력하고 기계학습을 이용하여 운전자의 종방향 운전습관을 분류할 수 있는 기술에 관한 것입니다. 구체적으로는 (1) 차속센서에서 측정된 차속신호의 변화 곡선을 이용하여 추세선 식을 도출하고 각 계수를 도출하고, (2) 추세선 식에서 도출된 각 계수를 predictor로서 비지도학습의 입력값이 되고 최적의 cluster를 도출하며, (3) 도출된 cluster 중 어떤 그룹에 속하는 판단하고 이를 근거로 자율주행시 해당 그룹 특성에 맞는 자율주행 모드를 적용하는 기술입니다. |
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상세기술정보 3 | 기술명 | 기술요약 | ||
기계 학습과 차속 변화 곡선을 활용한 운전자의 종방향 운전습관 분류 시스템 | 본 발명은, 모든 자동차에 포함된 차속센서에서 측정된 차속 변화 곡선만을 가지고 운전자의 운전 습관을 분류하되, 차속 변화 곡선에서 계수를 분리하여 predictor로 입력하고 기계학습을 이용하여 운전자의 종방향 운전습관을 분류할 수 있는 기술에 관한 것입니다. 구체적으로는 (1) 차속센서에서 측정된 차속신호의 변화 곡선을 이용하여 추세선 식을 도출하고 각 계수를 도출하고, (2) 추세선 식에서 도출된 각 계수를 predictor로서 비지도학습의 입력값이 되고 최적의 cluster를 도출하며, (3) 도출된 cluster 중 어떤 그룹에 속하는 판단하고 이를 근거로 자율주행시 해당 그룹 특성에 맞는 자율주행 모드를 적용하는 기술입니다. |
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관련동영상 | ||||
기술분류(대) | 기계 | 기술분야 | 기계·우주·항공 | |
적용분야 | 자율 주행차 운행 기술분야, 차량 안전 기술분야 |
기술명 | |
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운전자의 종방향 운전습관 분류 시스템 |
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권리구분 | 출원인 |
특허 | 세종대 산학협력단 |
대표발명자 | |
이름 | 소속학과 |
김성한
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지능기전공학과 |
대표연구분야 | |
지능형 모빌리티 제어 - 자율주행을 위한 라이다와 카메라 기반 환경 인지 - 자율주행 모빌리티 제어 - 모터 제어 | |
출원번호 | 등록번호 |
10-2021-0156337 | 10-2562459 |
출원일 | 등록일 |
2021-11-15 | 2023-07-28 |
특허원문 | |
본 발명은, 모든 자동차에 포함된 차속센서에서 측정된 차속 변화 곡선만을 가지고 운전자의 운전 습관을 분류하되, 차속 변화 곡선에서 계수를 분리하여 predictor로 입력하고 기계학습을 이용하여 운전자의 종방향 운전습관을 분류할 수 있는 기술에 관한 것입니다. 구체적으로는 (1) 차속센서에서 측정된 차속신호의 변화 곡선을 이용하여 추세선 식을 도출하고 각 계수를 도출하고, (2) 추세선 식에서 도출된 각 계수를 predictor로서 비지도학습의 입력값이 되고 최적의 cluster를 도출하며, (3) 도출된 cluster 중 어떤 그룹에 속하는 판단하고 이를 근거로 자율주행시 해당 그룹 특성에 맞는 자율주행 모드를 적용하는 기술입니다. | |
상세기술정보 | |
기술명 | 기술요약 |
기계 학습과 차속 변화 곡선을 활용한 운전자의 종방향 운전습관 분류 시스템 | 본 발명은, 모든 자동차에 포함된 차속센서에서 측정된 차속 변화 곡선만을 가지고 운전자의 운전 습관을 분류하되, 차속 변화 곡선에서 계수를 분리하여 predictor로 입력하고 기계학습을 이용하여 운전자의 종방향 운전습관을 분류할 수 있는 기술에 관한 것입니다. 구체적으로는 (1) 차속센서에서 측정된 차속신호의 변화 곡선을 이용하여 추세선 식을 도출하고 각 계수를 도출하고, (2) 추세선 식에서 도출된 각 계수를 predictor로서 비지도학습의 입력값이 되고 최적의 cluster를 도출하며, (3) 도출된 cluster 중 어떤 그룹에 속하는 판단하고 이를 근거로 자율주행시 해당 그룹 특성에 맞는 자율주행 모드를 적용하는 기술입니다. |
기술분야 | 적용분야 |
기계·우주·항공 | 자율 주행차 운행 기술분야, 차량 안전 기술분야 |