2시간전
출원번호10-2011-0131224
출원일자2011.12.08
출원인에스케이텔레콤 주식회사
등록번호(일자)10-1875891(2018.07.02)
발명의 명칭다중 검출 방식을 이용한 얼굴 검출 장치 및 방법


코로나19 바이러스는 사회에 생각보다 훨씬 큰 파장을 일으켰다. 처음에는 일시적인 유행으로 끝날 줄 알았지만, 현재도 전 세계적으로 감염자가 폭증하고 있다. 결국, 세계보건기구 (WHO)도 전염병의 대유행을 의미하는 팬데믹을 선언하였다.

최근 미국의 실리콘밸리에는 ‘모바일 이동식 주유소’가 등장하였다 (그림 1). ‘모바일 이동식 주유소’는 운전자가 주유소까지 직접 차를 몰고 가야만 하는 기존 주유소와 달리 주유차량이 자신의 위치로 와서 직접 연료를 공급해준다. 결제는 모바일을 통해 진행되며, 문자 또는 이메일로 영수증을 받을 수 있다. 


그림 1. 모바일 이동식 주유소


코로나19 바이러스의 주된 감염 경로 중 하나가 주유소에서 주유 시 핸들로 지목되었기 때문에 ‘모바일 이동식 주유소’가 등장하였다. 이와 같이 손 위생의 중요성이 강조되면서 손을 접촉하지 않는 첨단 기술이 속속 도입되고 있다. 새롭게 다시 떠오르고 기술이 ‘생체인식기술’이다. 코로나19 바이러스 확산으로 다수가 사용하고 공유하는 물품이 기피 대상이 되면서 손으로 조작할 필요가 없는 비대면 생체인식 기술에 대한 관심이 커졌다. 이에 새로운 대안으로 떠오른 기술 중 하나가 ‘안면인식기술’이다 (그림 2).


그림 2. 안면인식 기술


본 특허는 보안이나 사용자 인식 기술에 사용되는 얼굴인식기술에 관한 내용이다. 그림 3과 4는 본 특허에서 제안하는 얼굴 검출 방법에 대한 블록도 및 예시도를 나타낸다. 영상을 입력 (S201) 받은 후, RGB 영상으로 구성된 입력영상을 밝기 정보를 표현하는 밝기 채널과 색상 정보를 표현하는 색상 채널로 분리한다 (S203). 단계 (S205)에서 영상 크기 조정 함수를 이용하여 일정 비율로 축소된 색상 채널로 조정한다. 이 단계는 얼굴 검출 속도를 보다 향상시키기 위해 얼굴 검출이 가능한 최소 얼굴 크기로 축소한다 (그림 5). 일정 비율로 축소된 색상 채널에서 피부색 픽셀을 추출한다 (S207). 이전 단계 (S207)에서 피부색 픽셀이 추출되면, 인접한 피부색 픽셀을 연결하여 피부색 영역을 추출한다 (S209) (그림 6). 단계 (S211)은 추출된 하나의 피부색 영역을 기반으로 얼굴 후보 영역을 추출한다 (그림 7). 얼굴 특징 정보인 얼굴 질감 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출한다 (S213). 다음으로 얼굴 밝기 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출한 뒤, 학습된 얼굴 특징 모델과 비교하여 최종 얼굴 영역을 판별한다 (S215).


그림 3. 얼굴 검출 방법에 대한 흐름도


그림 4. 얼굴 검출 과정을 단계별로 나타낸 예시도


그림 5. 최소 얼굴 크기로 축소

그림 6. 피부색 픽셀을 연결하는 방법

그림 7. 추출된 얼굴 후보 영상


  코로나19 바이러스가 손으로 인해 감염된다는 사실을 통해 비대면 생체인식기술이 주목 받기 시작하였다. 생체인식기술 중 보안성이 우수하고, 사용이 간편한 얼굴인식기술이 널리 사용되기 시작했다. 이처럼 얼굴인식기술을 보유한 기업들은 다양한 제품에 이를 접목시켜 시장 점유율을 높이기 위해 사력을 다하고 있다. 코로나 시대에 보안성, 편의성 및 업무 생산성을 위한 얼굴인식기술은 제품에 도입할 수밖에 없는 시대가 되었다.


특허법인ECM


변리사 김시우


swkim@ecmpatent.com


02-568-2670

13시간전


출원번호

10-2015-0189659

출원일자

2015년12월30일

출원인

(주) 셀트리온

등록번호(등록일)

10-1739208 (2017년05월17일)

발명의 명칭

표피성장인자와 리포좀의 하이브리드형 다중층 나노구조체 및 그 제조방법


미용산업에서는 여러 기능성 생리활성 단백질들을 어떻게 하면 피부에 잘 전달할 수 있을까에 관심이 많다. 피부 흡수율이 낮은 성분들은 리포좀(양친매성 지질의 생체세포학의 구성성분)을 사용하는 방법이 대표적이다. 하지만 리포좀 내부로의 봉입률이 10-20%로 낮거나, 제조공정(고온/고압)에서 생리활성 단백질이 활성을 잃는 등 한계점이 많다.

본 발명을 통해 표피성장인자를 높은 생리활성을 유지하며 리포좀 내로 봉입시킬 수 있었다. 리포좀 제조과정에서 단백질을 봉입시키는 것이 아니라, 리포좀을 제조한 이후에 단백질과의 상호작용을 통해 높은 포집률의 새로운 나노구조체를 만들게 되었다.

이를 통해 표피성장인자와 양이온성 지질 공-소포체가 상온/상압에서 다중층 나노구조체를 형성하게 되고 이를 통해 상기 구조체를 함유하는 화장료 조성물을 제공할 수 있다.

도1  EGF-DOTAP 하이브리드형 다중층 나노구조체의 형성 과정


이를 위한 셀트리온의 실험은 다음과 같다. 우선 DOTAP를 포함하는 양이온성 공-단일층 리포좀을 제조한다. 해당 리포좀 용액과 EGF 용액을 상온에서 정제수상에서 혼합하여 EGF-DOTAP 하이브리드형 다중층 나노구조체(hybrid multi-lamellar nanostructure)를 제조할 수 있다. 이 과정은 공-소포체들과 표피성장인자 간의 자발적인 자기조립(spontaneous self-assembly)과정을 통해 이루어진다. (도 1)

도 2 EGF-DOTAP 하이브리드형 다중층 나노구조체의 실제 구조 (Cryo-TEM으로 측정)


해당 나노구조체의 봉입효율을 평가하기 위해 초원심분리기(200,000 x g, 2시간, 4 ℃, Beckman)를 사용하여 봉입되지 않은 free EGF를 분리 후, 마이크로 BCA 정량분석(micro BCA assay)과 ELISA 분석(ELISA assay)을 이용하여 분리된 free EGF의 양을 측정하였다. EGF의 정량 방법에 따라 약간의 차이는 보이지만 대부분의 EGF/DOTAP 중량비율에서 60 % 이상의 높은 봉입 효율을 보였다. 일반적인 리포좀 내 봉입효율이 10-20%에 그치는 것에 비하며 상당히 높은 수치이다. (도 3)

도3  EGF-DOTAP 하이브리드형 다중층 나노구조체의 EGF 봉입 효율 평가


또한 구조체의 안정성 평가 시에도 대조군(free EGF)과 비교 시 4℃와 상온에서 물리적으로 크게 변화되지 않는 것을 확인하였다.


EGF-DOTAP 하이브리드형 다중층 나노구조체의 피부투과 능력을 확인하기 위해, 무모 마우스를 이용, S냉동 조직절편기로 투과력을 확인하였다. 해당 실험에서 해당 나노노구조체가 표피에서 진피까지 투과되는 것을 확인하였다. (도 4)

도 4 EGF-DOTAP 하이브리드형 다중층 나노구조체의 피부 투과 확인


본 발명으로 하이브리드형 다중층 나노구조체를 함유하는 화장료 조성물을 제공할 수 있다. 이번 실험에 해당 나노구조체를 이용하여 스킨, 로션, 에센스, 영양크림, 팩까지 제조할 수 있음이 확인되었다.

 

피부에 좋다는 성분들은 많이 알려져 있지만 핵심은 어떻게 전달력을 높이느냐이다. 피부는 외부로부터 신체를 지키기 위해 각질층이 형성되어있고, 여러 층이 존재해 물질의 내부전달이 쉽지 않다. 코스메틱 업계에서 고기능성 화장품에 들어있는 유효성분들을 더 빠르고 깊게 전달할 수 있도록 연구를 진행하고 있다.

[1]실제로 셀트리온에서는 작년 10월, 리포좀을 이용한 바이오기술들을 이용해, 단백질 표피세포 성장인자(EGF)를 국내 최대 함량으로 함유한 코스메틱 제품들을 개발했다. 이중 리포좀 기술로 피부에 탄탄한 힘을 부여하고, EGF로 피부흡수력을 높인다. 유효성분의 전달력을 높였다는 점에서 많은 소비자들의 이목을 끌 수 있을 것으로 보인다.




특허법인 ECM

변리사 최자영

jychoi@ecmpatent.com



참고

[1] 뉴시스, 셀트리온 셀큐어, '팔알지디 앰플' 출시, 2020년 10월 28일

19시간전
출원번호10-2020-0141905(분할)
출원일자2020.10.29
출원인삼성전기주식회사
등록번호(일자)10-2020-0127933(2020.11.11)
발명의 명칭카메라 모듈


우리는 디지털 시각자료들이 모래알처럼 넘쳐나는 시대에 살고 있다. 페이스북, 인스타그램과 같은 sns에는 매일 셀 수 없이 많은 사진과 영상들이 업로드 되고 있고, 유튜브 등의 플랫폼에서는 많은 유튜버들이 영상을 올리고 있다. 불과 십여년 전만 해도 이런 디지털 시각자료들은 방송국에서 쓰일 뿐이었다. 하지만 스마트폰의 발달로 인하여 거의 모든 개인들은 자유롭게 영상 등을 찍고, 편집하고 공유할 수 있게 되었다. 이 모든 것을 가능하게 한 것은 바로 카메라 모듈이라고 감히 말할 수 있겠다.


카메라 모듈은 크게 AF(Auto Focus)액츄에이터와 OIS(Optical Image Stablizer)액츄에이터로 구성되어 있다.


그림 1. AF 구동원리                          그림 2. OIS 구동원리


AF 액추에이터는 그림 1과 같이 피사체가 선명하게 나오도록 렌즈를 상하로 이동시켜 최적화된 초점 위치로 옮겨주는 기능을 한다. OIS 액추에이터는 사용자의 손 떨림을 감지, 렌즈를 떨림의 반대 방향으로 이동시켜 렌즈의 위치를 바로 잡아준다. 즉, 이미지가 흔들려 번지게 되는 것을 방지하는 역할을 한다.

 현재까지의 액츄에이터는 보통 VCM, 엔코더, 피에조 방식을 채택하고 있었다. 이 중 VCM, 엔코더 방식의 공통점은 코일과 자석을 이용해 렌즈를 이동한다는 것이다. 피에조 방식은 압전체에 전류를 흘림으로써 발생하는 마찰력 변화로 렌즈 이동을 시킨다. 이런 방식들은 무겁고, 공정이 복잡하며, 제조비용이 비싼 단점이 존재했다. 삼성전기(주)는 새로운 구동방식을 이용한 카메라 모듈 기술을 공개하였다.


그림 3. 카메라 모듈 분해도


그림 3.은 새로운 방식을 이용한 카메라 모듈을 분해하여 나타낸 것이다. 그림 3.에서 제 2이동체(130)는 여러 개의 렌즈로 구성될 수 있고, 제 1이동체(120)에 삽입배치된다. 여기에서 이동을 담당하는 것은 와이어(126, 140)와 이를 제어하는 플렉서블회로기판(160)이다. 제 1이동체는 와이어(140)로 인하여 x, y축 방향으로 평면이동하여 OIS 기능을 수행하고, 제 2이동체는 와이어(150)를 통해 z 방향의 상하 운동, 즉 AF 기능을 구현한다.


 이 구동 와이어들은 형상기억합금으로 만들어졌는데, 아래 그림 4.와 같은 성질을 가지고 있다.


그림 4. 구동와이어의 온도에 따른 길이 변화


 즉, 온도가 높아짐에 따라 수축하여 길이가 줄어드는 것이다. 먼저, OIS 기능이 어떻게 수행될 수 있는지 살펴보도록 하겠다.


그림 5. OIS 구동 과정


그림 5.와 6.을 참조하면 마주보는 와이어(141,142)의 길이 변화로 제 1이동체(120)가 x축 방향으로 움직일 수 있고, 또 다른 한 쌍의 마주보는 와이어(143,144)의 길이 변화로 y축 방향으로 움직일 수 있다는 것을 알 수 있다. 이 때 길이 변화는 와이어에 흐르는 전류의 양으로 제어되는데 전류가 많이 흐를 때는 온도가 높아져서 길이가 줄어들게 된다.



그림 6. AF 구동 과정


 이번에는 AF 구동과정을 살펴보도록 하겠다. 이번에는 상하로 배치된 한 쌍의 와이어(150)들의 길이 변화로 제2 이동체(130)을 z축 방향으로 상하 운동시키게 된다. 예를 들어, 와이어(152)에 전류를 많이 흘리고, 와이어(154)에 전류를 적게 흐르게 한다면 와이어(152)는 길이가 줄어들고, 와이어(154)는 길이가 늘어날 것이다. 결국 제2이동체(130)는 위로 움직이게 된다.


 현재까지는 보통 코일 마그넷, 압전소자, 움직임을 도와주는 볼로 카메라 모듈이 제작되었다. 이는 무겁고, 제조공정도 어려우며, 필요한 비용 역시 만만치 않았다. 하지만 이 기술을 적용한다면 와이어만을 이용하기 때문에 공정도 단순하고, 경량화 역시 실현할 수 있다. 최근 스마트폰에서 혁신은 보통 카메라 기술의 발전에서 나타나곤 한다. 이 기술이 다시 한 번 혁신을 보여주길 기대한다. 


특허법인ECM


변리사 김시우


swkim@ecmpatent.com


02-568-2670

1일전

출원번호

10-2020-0167841(분할)

출원일자

2020.12.03

출원인

엘지전자 주식회사

등록번호(일자)

10-2020-0138706(2020.12.10)

발명의 명칭

세탁물 처리기기


거의 다 지나간 2020년은 현재 살아가고 있는 전 세계의 모든 사람들에게 정말 잊지 못 할 한 해였을 것이다.

 중국에서 비롯되어 온 지구를 덮친 바로 코로나19 사태 때문이다. 이 사태로 말미암아 사람들의 많은 것들이 바뀌고 있고, 바뀌었고, 또 앞으로 바뀔 것이다.

 코로나19로 인하여 사람들은 바이러스에 대해 좀 더 많은 관심을 가지게 되었다. 연초에만 해도 호흡기질환이다보니 공기 중의 감염에 대부분 신경쓰며 마스크에 주목도가 높았다. 그러나 쿠팡에서 작업복으로 인한 대규모 감염이 발생하면서 국민들은 의류 등 자신의 신체와 접촉되는 물건에 잔존하는 바이러스로 인해서도 감염될 수 있음을 알게 되었다. 그림 1에 따르면 질병관리본부는 의류에서는 최장 1일 정도 코로나바이러스가 생존할 수 있다고 발표하였다.


그림 1


의류에 잔존하는 바이러스로 인한 감염을 우려하는 소비자들을 위하여, 최근 엘지전자(주)는 살균이 가능한 드럼세탁기를 제안하였다.

 특허문헌 1 (공개특허공보 제10-2006-0114101호, 2006.11.06. 자 공개)에는 도어에 드럼 내부로 자외선을 조사하는 자외선 발생수단이 설치되어, 세탁물 건조행정시 세탁물에 잔존하는 미생물이나 박테리아를 살균소독하는 기술이 이미 존재하기는 하였다. 그러나, 이 방법은 아래와 같이 크게 두 가지의 문제점을 가지고 있었다.


 첫 째, 도어에만 자외선조사기가 존재하였기 때문에 세탁물이 많을 경우 살균이 완벽하게 이루어지기 힘들었으며 드럼 내부 및 히트펌프의 세균 번식을 막기 어려웠다.

 둘 째, 도어의 자외선조사기에 전력을 공급하기 위하여 도어 힌지에 별도의 전선이 구비되어야 하므로 공정난이도가 높고 내구성 문제가 존재하였다.


이를 해결하기 위하여, 엘지전자(주)는 그림 2와 같이 드럼통 내부에 세 개의, 자외선 조사가 가능한 리프터(200a, 200b, 200c)를 부착한 특허를 출원 중이다. 이 기술이 적용된다면 기존의 도어부착형식의 살균세탁기보다 더 좋은 살균력을 가질 수 있을 것이다.


그림 2. 드럼 단면


일반적으로 세균 등은 수십 초 이내(약 20초 이내)의 자외선 광이 조사됨에 따라 99.9% 살균되는것으로 알려져 있다. 세탁물로 자외선 광이 장시간 연속적으로 조사되는 경우, 세탁물의 탈색이나변색 등의 우려가 존재한다. 따라서, 적절한 자외선조사기의 on/off가 중요할 것이다.


 이 문제를 해결하기 위해 이 출원은 크게 세 가지 방법을 제시하였다.

첫 째, 건조 시에 시간과 관련된 적당한 조건을 정하여 구동을 조절하였다. 먼저, 사용자가 설정한 건조 시간에서 이미 진행된 건조시간을 뺀 것을 잔여건조시간이라 하자. 이 잔여건조시간이 일정 기준시간보다 높다면 세탁물에 대한 건조가 충분히 이루어지지 않았을 것이다. 따라서 이 때에는 자외선 조사기를 끄게 되며, 잔여건조시간이 일정 기준시간보다 낮아지는 때에는 켰다가 일정 시간 후 끄는 방식을 택하였다. (그림3.)


그림 3. 건조방식(시간 관련)의 플로우 차트


둘 째, 무선전력 송신부를 윗 쪽에 배치하였다. 이를 살펴 보기 위해서는 먼저, 앞에서 살펴 본 그림 4.의 리프터를 자세하게 볼 필요가 있다. 이 리프터에는 무선전력 수신부(그림4. 246)가 존재하고 세 개의 자외선광원(204)이 존재한다. 그림 5.의 무선전력송신부(220)를 윗 쪽에 배치함으로써 중력에 의해 낙하하여 세탁물이 덮힌 리프터(200b,c)의 전원은 꺼지게 된다. 한 세탁물에만 집중적으로 자외선이 조사되어 생기는 문제를 해결한 것이다. 또한 이런 무선전력송수신시스템을 통해 공정의 간편함을 꾀한 것도 주목할 만하다.

 

그림 4. 리프터                                                                               그림 5. 드럼 단면



셋 째, 드럼통의 회전속도를 감지하여 리프터의 구동을 조절한다. 이미 설정된 기준속도보다 현재 드럼의 회전속도가 높다면 원심력에 의하여 세탁물이 리프터들에 붙어있는 상황일 가능성이 높다. 따라서 이 때에는 리프터의 자외선 광원을 끈다. 이와 반대로 기준속도보다 현재 회전속도가 낮다면 자외선 광원을 켜는 방식으로 일정 세탁물들에 자외선 조사가 집중될 문제를 해결하였다.


그림 6. 건조방식(회전속도 관련)의 플로우 차트

 

어느 때보다 위생에 대한 소비자들의 요구가 높던 한 해였다. 지금까지의 세탁기는 간편한 세탁을 최우선적으로 고려하여 만들어졌다. 이제는 각 가정에서 효과적인 자외선 살균으로 바이러스와 세균을 없애고 의류의 손상까지 막는 세탁기를 사용하는 가정이 늘어날 것으로 보인다.


특허법인ECM


변리사 김시우


swkim@ecmpatent.com


02-568-2670

2일전

출처 : 조선일보 / 그래픽 : 이민경 디자이너

지난해 9월 SK이노베이션이 자사의 2차전지 특허침해를 이유로 ITC에 LG화학을 제소하자, 이에 맞서 LG화학은 오히려 SK이노베이션이 특허를 침해했다며 ITC와 델라웨어 지방법원에 추가 소송을 제기하였다. 대상이 된 특허는 LG화학이 2005년에 출원한 국내 특허(등록 제775310호)의 패밀리특허인 미국 등록특허(7662517)이다.

양사는 2014년 위 국내 특허 관련 모든 분쟁을 종결한다는 부제소합의를 한 바 있다. 이에 SK이노베이션은 패밀리 특허인 미국특허 또한 합의 범위 내에 있는 만큼 LG화학의 소송 자체가 성립될 수 없다고 주장했으나, ITC는 “합의 내용에 '미국'에서 제소하지 않겠다는 내용이 포함됐다고 볼 수 없다”고 본 국내법원과 비슷한 취지로 SK의 주장을 기각했다.

[도면1] 본 발명에 따라 제조된 유/무기 복합 다공성 분리막의 구조 모식도

대상 특허는 폴리올레핀 계열 분리막 기재의 표면이 무기물 입자 및 바인더 고분자의 혼합물로 코팅된 활성층을 포함하는 유/무기 복합 다공성 분리막에 관한 것이다. 상기 활성층은 바인더 고분자에 의해 무기물 입자 사이가 연결 및 고정되고, 무기물 입자들간의 빈 공간(interstitial volume)으로 인해 기공 구조가 형성되어 있는 것이 특징이다.


본 발명은 종래 폴리올레핀 계열 분리막의 취약한 열적 안전성을 향상시킬 수 있으며, 상기 분리막 기재 상에 코팅된 무기물 입자와 바인더 고분자의 활성층에 존재하는 양(兩) 기공 구조로 인해 액체 전해액이 들어갈 공간이 증가하여 리튬 이온 전도도 및 전해액 함침율이 향상되어 전기 화학 소자의 성능 및 안전성을 동시에 향상시킬 수 있다고 한다.


일반 무기물 입자가 도입된 분리막의 경우 외부 충격에 의한 양(兩) 전극의 내부 단락 발생시, 일반 무기물 입자는 전자 전도성이 없는 관계로 전지 내부는 손상이 된 채 양(兩) 전극의 전위는 그대로 유지되는 잠재적 위험 상황이 발생되었다. 이로 인해 시간이 지속되거나 제2차 충격이 가해지는 경우 전지의 발화 또는 폭발 등과 같은 위험 상황이 필수적으로 유발되는 문제점이 있었다.


본 특허는 상기 다공성 활성층의 주요 구성 성분으로 고유전율에 기인된 압전성을 나타내는 무기물 입자 및/또는 리튬 이온 전달 능력을 갖는 무기물 입자를 사용하면, 외부 충격에 의해 전지 내부의 분리막이 파열되더라도 분리막에 코팅된 무기물 입자로 인해 양극과 음극이 직접 접촉하지 않게 되어 양(兩) 전극의 완전한 단락 발생을 억제할 수 있다는 것을 밝혔다.

[도면2] 리튬 이차 전지에 인위적인 내부 단락을 유발(Local crush)시킨 후 전지의 전압 변화

뿐만 아니라 무기물 입자의 압전성으로 인해 입자 내 전위차가 발생하게 되고 이로 인해 양(兩) 전극 간의 전자 이동, 즉 미세한 전류의 흐름이 이루어져 전지 내 전압을 서서히 감소시킴으로써, 종래 분리막이 가지고 있었던 전지의 폭발 등과 같은 안전성 저하 문제를 근본적으로 해결하였다. (도면2 참조)


LG화학이 SK이노베이션을 상대로 제기한 본 특허 침해소송은 내년 7월 19일 최종 판결이 나올 예정이다. ITC 최종 판결은 대부분 다른 재판들의 결정의 준거로 활용되기 때문에 가장 영향력이 크며, 양사가 미국에서 추진하고 있는 사업 규모에도 비추어 볼 때, ITC 입장에서 쉽지 않은 결정이 될 것으로 예상된다. 10여년이 넘는 긴 싸움의 최종 승자는 누가 될 것인지 귀추가 주목된다.



특허법인 ECM

변리사 최자영

jychoi@ecmpatent.com

02-568-2675



출처:

[1] SK이노가 LG화학에 낸 ITC 특허소송, 내년 말 최종판결 https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2020/11/05/2020110502334.html

[2] LG화학·SK이노 배터리 분쟁에 곤란한 美…대선 이후로 최종판결 연기 https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2020/10/27/2020102700319.html

[3] LG화학-SK이노 주말에도 난타전…“기술 탈취”vs“상식 밖 주장”(종합) https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2020/09/06/2020090600970.html

2일전

기존 내연기관 자동차를 대체하는 친환경 전기차에 대한 수요가 증가함과 동시에 전기차의 동력원인 리튬 이차전지의 중요도 또한 높아지고 있다. 배터리 시장을 선도하고 있는 우리나라의 두 기업, LG화학과 SK이노베이션은 2011년을 시작으로 배터리 분리막 기술 관련 특허 분쟁을 벌여왔다. 현재 양사는 미국 ITC에서 총 3건의 소송을 진행 중이다.

앞서 LG화학이 지난해 4월 SK이노베이션이 자사의 배터리 핵심 인력을 빼가 영업 비밀을 침해했다며 ITC에 소송을 제기했고 올해 2월 SK이노베이션에 조기 패소 예비결정이 내려진 바 있다. 같은 해 9월, SK이노베이션은 자사의 US 10121994B2 특허를 침해하는 배터리 제품을 LG화학이 미국에서 팔고 있다며 ITC에 특허 침해소송을 제기했다. SK이노베이션의 US 10121994B2 특허는 고용량 이차전지에 관한 것으로, 구체적인 기술 내용은 아래와 같다.

SK이노베이션 등록특허 KR 10-1801232 B1 (2017.11.20) /US 10121994B2 (2018.11.06)


[도면1] 종래 파우치형 2차전지 전개도

[도면2] 종래 파우치형 2차전지 단면도

종래 이차전지의 포밍부(6)는 파우치 필름(5)의 내부를 프레스 등으로 눌러서 일정한 깊이가 형성되도록 하는 방식으로 형성된다. 그러나 포밍부(6)의 깊이를 너무 깊이 누르게 되면 파우치 필름(5)이 손상될 수 있기 때문에, 포밍부(6)가 형성될 수 있는 깊이에는 한계가 있고, 그로 인해 포밍부(6) 내에 수납되는 전극 조립체(1)의 두께에도 한계가 있게 된다. 따라서, 이차 전지의 용량에 한계가 발생하는 문제가 있었다.

[도면3] 본 발명의 2차전지 전개도

[도면4] 본 발명의 2차전지 단면도

[도면5] 본 발명의 2차전지 사시도


본 특허는 하나의 파우치 필름(150) 내에 한 쌍의 포밍부(160)를 형성하고 한 쌍의 포밍부 사이에 기결정된 간격(T)을 형성함으로써, 종래에 비하여 전극 조립체(110)의 두께(t)를 증가시킬 수 있게 되었다. 전극 조립체(110)의 일측을 하나의 포밍부(160) 내에 1차 고정시켜서 위치를 잡은 후에, 래핑(wrapping)을 하여 나머지 포밍부(160)가 전극 조립체(110)의 타측을 덮는 방식으로 전극 조립체(110)을 수납할 수 있는 내부 공간이 형성된다. 따라서, 상기 내부 공간의 높이는 한 쌍의 포밍부(160) 각각의 깊이(f)의 합보다 기결정된 간격(T)만큼의 여유 공간이 더 생기게 되는 것이다. 이때, 기결정된 간격(T)은 0mm 초과 20mm 이하로 할 수 있다. 이로써 이차 전지 셀의 두께 구현의 제한을 해소하여 고용량의 이차 전지 제조가 가능하게 되었다.


위 US 10121994B2 특허와 관련하여 LG화학은 SK이노베이션이 자사의 선행기술을 탈취한 뒤 특허로 등록하고는 오히려 자신들을 상대로 특허 침해 소송을 제기했다는 입장이다. 반면 SK이노베이션은 자사가 독자적으로 개발한 기술이라며 LG화학이 억지 주장을 하고 있다고 반박했다. 양사의 공방이 치열한 가운데 본 특허 침해소송은 내년 11월 30일, 최종 판결이 나올 예정이다.


특허법인 ECM

변리사 최자영

jychoi@ecmpatent.com

02-568-2675




출처:

[1] SK이노가 LG화학에 낸 ITC 특허소송, 내년 말 최종판결  https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2020/11/05/2020110502334.html

[2] LG화학·SK이노 배터리 분쟁에 곤란한 美…대선 이후로 최종판결 연기 https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2020/10/27/2020102700319.html

[3] LG화학-SK이노 주말에도 난타전…“기술 탈취”vs“상식 밖 주장”(종합) https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2020/09/06/2020090600970.html

2일전

출원번호

10-2019-0025297

출원일자

2019년03월05일

출원인

주식회사 엘지화학

공개번호

10-2020-0106723

발명의 명칭

신규한 고분자 및 이를 포함하는 유기발광 소자







유기 발광 현상은 유기 물질을 이용해 전기에너지를 빛에너지로 전환시키는 현상으로 보통 증착 공정을 이용해 유기 발광 소자를 제조하나 공정 비용 절감을 위해 용액 공정, 특히 잉크젯 공정을 이용한 유기 발광 소자 제조 공정이 연구 중이다. 본 발명은 유기 발광 소자에 사용될 수 있으면서 동시에 용액 공정으로 증착이 가능한 유기 발광소재에 관한 것이다. 해당 고분자의 화학식은 도면 1에 나타내었고  는 알킬,  는 알킬 또는 아릴,  는 알킬렌 또는 아릴렌,  은 단일 결합 또는 아릴렌 또는  와 서로 결합하는 아릴 고리,  는 단일 결합 또는 아릴렌,  은 아릴,  는 헤테로아릴,  는 아릴 또는 헤테로 아릴,  은 5 내지 2000의 정수이다.


그림 1 발명에서 소개하는 고분자의 화학식


종래 사용되던 용액 증착용 물질은 용매에 대한 용해도가 있더라도 그 다음 층 증착시 사용되는 용매에 해당 물질이 녹아들어가 소자 성능을 떨어뜨리는 문제가 있었다. 그러나 도면 1의 고분자는 우수한 용해도를 가지면서도 막이 형성된 후 소자 내에서 우수한 정공 전달 특성을 나타내어 정공 주입층 또는 정공 수송층 형성을 위한 OLED 재료로써 적합하게 사용될 수 있음이 확인되었다. 해당 고분자로 만든 소자예와 다른 화합물로 만든 소자예의 특성을 비교한 것은 표 1에 나타내었다. 소자의 구조는 도면 1에 나타내었다. 단 1: 기판, 2: 양극, 3: 정공수송층, 4: 발광층, 5: 음극이다. 표 1에서 보는 것과 같이 그림 1로 표시되는 단위를 포함하는 고분자를 사용한 소자예 1, 2, 3이 그렇지 않은 비교 소자예 1, 2에 비하여 고효율 및 장수명의 특성을 보인다는 것을 알 수 있다.


표 1 각 소자예에 따른 실험 결과


도면 1 각 소자예의 구조

LG화학은 2019년 듀폰의 잉크젯 프린팅용 솔루블 유기발광다이오드(OLED) 재료사업을 인수하며 프린팅 OLED 재료 시장에서 스미토모, 머크 등과 나란히 하게 되었다. 잉크젯 프린팅 OLED는 아직 양산되지 않은 차세대 디스플레이 기술로 LG화학도 2015년부터 연구개발했으나 그 실적은 미비했다. 하지만 해당 인수로 인해 세계 시장의 선두권에 위치하게 되었으며 차세대 OLED 시장을 선점하기 위한 것으로 해석된다.



                                            <패밀리특허>


특허법인 ECM

변리사 최자영

jychoi@ecmpatent.com



참고자료

[1]https://m.etnews.com/20190405000252?obj=Tzo4OiJzdGRDbGFzcyI6Mjp7czo3OiJyZWZlcmVyIjtOO3M6NzoiZm9yd2FyZCI7czoxMzoid2ViIHRvIG1vYmlsZSI7fQ%3D%3D

2일전
출원번호15/994,914
출원일자2018.05.31
출원인Tesla, Inc.
등록번호(일자)US 2018/0350055 A1(2018.12.06)
발명의 명칭AUGMENTED REALITY FEATURE DETECTION


기존의 공장 제조 기술은 기술자들이 작업을 작업을 중단하고 매뉴얼을 재검토하거나 전문가에게 연락을 하여 부품의 조립작업 상태를 확인 받아야 하므로 시간이 많이 소요된다. 이에 반해 AR 및 VR 기반 스마트 매뉴팩처링 기술은 VR 설비 시뮬레이션을 통해 시공간적인 제약 없이 설비의 구동하는 과정을 가상으로 재현하고 분석함으로써 제조 공정 과정에서 혁신을 일으킬 수 있다. IoT 플랫폼과 증강현실 기술을 연동하여 작업자에게 자동화 설비 상태 모니터링, 협업로봇 연동 모니터링 시스템 및 데모공장 정보 시각화 시스템을 통해 충분한 시각과 정보를 제공한다. 하지만 이 기법이 보급되기 위해 제조 과정이 필요하고 기구의 효율성을 향상시켜야 하며 스마트 매뉴팩처링 기술의 가격을 감소시켜야 한다.  


그림 1. AR을 이용한 스마트 매뉴팩처링 기술


본 특허에서는 위의 문제점들을 해결하기 위해 컴퓨터 비전과 AR 기술들을 스마트 매뉴팩처링과정에 적용하여 속도와 효율성을 향상시키고자 한다 (그림 2). 그림 3는 AR 기술을 제조 공정에 적용하기 위한 과정을 나타내는 다이어그램이다. 단계 (101)은 화면 내 물체를 확인한다. 예를 들어, 스마트폰이나 AR 글래스 등과 같은 AR 장비를 이용하여 물체를 관측한다. 다음 단계는 화면 내 물체의 특징들을 확인한다 (103). 이 단계에서 화면 내 물체의 특징은 용접 부분, 구멍, 잠그는 기구 및 연결된 부분 등의 특징들을 포함한다. 단계 (105)에서는 화면 내 물체에 관련된 데이터를 보여준다. 예를 들어, 작업자는 점용접의 참조 위치를 화면 내에서 확인하고 이동하기 위해 인터페이스를 이용하여 조절한다. 마지막으로 작업자는 화면 내 물체를 통해 작업을 진행한다 (107). AR 장치를 이용하여 작업자는 물체 주변으로 움직이도록 조작하여 필요한 과정을 처리한다.


그림 2. AR 기술을 매뉴팩처링 과정에 적용


그림 3. AR 기술을 제조 공정에 적용하는 과정


  그림 4은 참조 모델과 관심 있는 물체에 대한 매칭을 위한 과정을 설명하는 다이어그램이다. 단계 (301)에서 물체의 참조 위치가 결정된다. 물체의 위치는 단계 (303)에서 AR 기기의 센서들에 의해 관찰된다. 이 센서들에 의해 물체의 자이로스코프, 가속도계 및 XYZ의 위치와 방향 등이 결정된다. 물체의 표면 위치들의 관심 영역들은 카메라의 관찰 측면을 통해 분석함으로써 결정된다 (305). 단계 (307)에서 이미지 모델은 수집된 데이터를 기반으로 생성된다. 예를 들어, 수집된 데이터는 관심 있는 물체의 영역과 관련된 표면점들의 충분한 정보를 포함하고 이미지 모델은 물체 내 관심 있는 영역을 나타내도록 생성된다. 참조 모델과 앞에서 생성된 이미지 모델이 매치된다 (309). 여기서 참조 모델은 표면 위치의 기하학적인 표시를 나타내며 이미지 모델의 성능을 평가하는데 사용된다.


그림 4. 참조 모델과 관심 있는 물체에 대한 매칭 과정


그림 5는 AR 기법을 매뉴팩처링에 적용하는 과정을 나타내는 흐름도이다. 단계 (501)은 카메라센서를 이용하여 이미지를 획득한다. 다음으로 단계 (501)에서 획득한 이미지를 프로세서 (CPU, GPU 등)을 이용하여 전처리한다 (503). 전처리 과정에서 영상 보정 기술이 적용된다. 단계 (505)는 영상 내 색상 (Hue) 성분을 추출하기 위해 영역을 변환한다. 추출된 색상 성분은 물체의 표면 점들의 상대적인 깊이를 결정하기 위해 사용된다. 단계 (507)에서 이미지 점들이 물체의 위치들과 일치하는지 확인한다. 이 때, 단계 (505)에서 획득한 색상 성분 정보를 이용하여 이미지 점들이 물체의 표면과 일치하는지 확인하는 단계이다. 이미지 모델이 생성되는 단계는 (509)이다. 이전 단계 (507)로부터 확인된 이미지 점들을 이용한 점들은 물체의 이미지 모델을 만드는데 사용된다 (509).


그림 5. AR 기법을 매뉴팩처링에 적용하는 흐름도


  현재는 AR 기술을 적용한 플랫폼과 제조 공정 기술이 기구의 효율성과 가격 때문에 보급되지는 않았지만, AR, VR 기반 스마트 매뉴팩처링 기술이 재조 공정에 복잡한 설비의 유지보수 및 작업자의 설비교육 등과 같은 부분에서 개선시킬 수 있다. 또한, 이 기술은 시공간적인 제약 없이 설비의 구동 과정을 가상으로 재현할 뿐만 아니라 분석에도 활용될 수 있으므로 미래의 재조 공정을 변화시킬 수 있을 것으로 보인다.


특허법인ECM


변리사 김시우


swkim@ecmpatent.com


02-568-2670

2021-01-18
출원번호16 / 701,669
출원일자2019.12.03
출원인Tesla , Inc.
등록번호(일자)US 2020/0175401 A1(2020.06.04)
발명의 명칭

MACHINE LEARNING MODELS OPERATING AT DIFFERENT FREQUENCIES FOR AUTONOMOUS VEHICLES


  미국은 2011년부터 네바다 등 5개의 주에서 자율주행자동차의 성능을 테스트 하기 위한 일반도로 주행을 부분적으로 허용했으며, 최근에는 완전 무인자동차 시험 주행도 허용하였다. 지능형 시스템은 다양한 센서들 (라이다, 레이더 등)을 활용한 주변 상황을 인지하는 성능이 중요하다. 자율주행자동차가 주변 상황을 정확하게 인지하지 못하면 이를 피하거나 정지를 할 수가 없다. 이를 위해 이미지 내 물체를 식별하는 과정을 객체 검출이라고 하는 기술이 사용된다. 객체 검출은 카메라로부터 획득한 영상 내 물체와 물체의 위치를 검출하는 방법이다 (그림 1). 영상 획득 시 카메라의 각도, 조명 및 거리의 변화 등의 조건에 따라 다양한 형상으로 인해 2010년의 최고 인식률은 71.8%였지만 2015년도에 머신 러닝 기반 객체 검출 기법의 최고 인식률은 95.2%로 인간의 인식률 (94.9%)을 능가하였다. 하지만 머신 러닝 기반 객체 검출 기술은 높은 인식률을 갖는 반면 높은 연산량을 나타내는 단점을 가지고 있다.  


그림 1. 차량 내 설치된 객체 검출을 이용한 물체 검출 시스템


  본 특허는 앞 문단에서 설명한 단점을 해결하고자 카메라의 프레임 레이트보다 느린 머신 러닝의 프레임 레이트 처리 속도의 문제를 해결하고자 하는 내용이다.

그림 2는 이미지 처리 시스템 (100)의 흐름도를 보여준다. 이미지 처리 시스템 (100)은 이미지 처리 네트워크 (102), 첫 번째 영상 처리 엔진 (104), 두 번째 영상 처리 엔진 (106), 이미지 데이터세트 (108), 결과 데이터세트 (110), 사용자 장치 (1120) 및 카메라 (114)로 구성된다. 이미지 처리 네트워크 (102)는 다양한 구성 요소들 (예를 들어, 영상 처리 엔진 (104)들의 사이)간의 통신을 유용하게 해주는 기능을 제공함과 동시에 적절한 다른 기능을 수행한다. 영상 처리 엔진들 (104, 106)은 딥 러닝 영상 처리 엔진, 딥 러닝 영상 처리 엔진 또는 딥 러닝과 딥 러닝 이미지 처리 엔진의 조합으로 구성된다. (104) 및 (106)과 같은 영상 처리 엔진들은 다양한 이미지 처리 속도의 검출기이기도 하며 검출기와 추적기의 조합이다. 이미지의 프레임 데이터세트 (108)는 카메라에서 출력된 프레임을 데이터베이스를 저장하고 이미지 처리 시스템 (100)에 전송한다. 출력 데이터베이스 (110)은 받은 이미지로부터 이미지들을 기반으로 첫 번째 이미지 처리 엔진 (104) 및 두 번째 이미지 처리 엔진 (106)으로 처리한 결과를 저장한다. 사용자의 장치 (112)는 이미지 처리 네트워크 (102)에 정보를 보내기도 하며 받을 수도 있다. 카메라 (114)는 비디오 및 이미지 형식으로 시각적인 정보를 기록하고, 주어진 시간 동안 이미지들을 순서대로 나타내는 프레임을 출력하는 장치이다.


그림 2. 이미지 처리 시스템의 흐름도


  그림 3은 물체를 검출하기 위한 기법의 흐름도이다. 단계 (202)에서 시스템 (100)은 카메라로부터 첫 번째 프레임을 받는다. 카메라가 영상을 녹화하고, 영상으로부터 첫 번째 프레임의 결과를 출력한 다음 시스템 (100)에 보낸다. 시스템 (100) 내 첫 번째 이미지 처리 엔진을 사용하여 첫 번째 프레임을 처리한다 (202, 204). 단계 (202)에서 카메라는 연속 촬영 이미지의 첫 번째 프레임을 출력한 후, 이미지를 시스템 (100)에 보낸다. 단계 (204)의 첫 번째 이미지 처리 엔진은 이미지 내 물체를 감지한다. 시스템 (100)은 단계 (206)에서 첫 번째 프레임이 처리되는 동안 카메라로부터 두 번째 프레임을 수신한다. 다음으로 시스템 (100)은 첫 번째 프레임의 처리된 결과를 두 번째 이미지 처리 엔진에 보낸다 (208). 마지막 단계 (210)에서 시스템 (100)은 첫 번째 프레임의 결과와 두 번째 프레임과 결합하여 첫 번째 프레임에 대한 물체 예측 결과를 얻는다.


그림 3. 물체를 검출하기 위한 기법의 흐름도


그림 4는 검출기와 추적기를 이용한 물체 검출을 위한 예를 나타내는 블록도이다. (300)은 프레임 (302)가 왼쪽에서 오른쪽으로 카메라에서 출력되고 시스템 (100)에 의해 수신된다. 시스템 (100)은 프레임 0을 검출기 (308)로 전송하는데 50ms의 지연 시간이 필요하다. 즉, 검출기 (308)의 결과는 카메라로부터 프레임을 받은 후, 50ms의 지연 후에 얻어진다. 검출기 (308)는 카메라로부터 프레임 0을 수신하고, 프레임 0의 이미지 처리 기법을 이용하여 프레임 내 물체와 위치를 식별한다. 다음 과정으로 검출기 (308)가 프레임 0을 처리하는 동안 프레임 1 (두 번째 프레임)은 카메라로부터 시스템 (100)에 수신된다. 시스템 (100)에서 검출기 (308)로 프레임 0을 처리한 결과를 추적기 (306)로 전송한다. 추적기 (306)에 의해 프레임 0 내 물체의 위치가 확인되고, 결정된 결과 이미지 (304)가 얻어진다.


그림 4. 물체 검출을 위한 블록도


테슬라의 본 특허는 머신 러닝을 사용하여 영상 내 물체를 실시간으로 검출하기 위한 기술이다. 테슬라는 물체 검출 시 속도가 지연되는 원인에 대해 프레임의 지연 문제로 인지하였으며, 이를 해결하기 위한 머신 러닝 기법을 제안하였다. 이를 통해, 테슬라의 머신 러닝 기반 물체 검출 기법은 높은 정확도와 낮은 연산량을 갖게 되었다. 이 기술은 추후에 물체 인식을 위한 다양한 분야에 적용 될 것으로 보인다.   


특허법인ECM


변리사 김시우


swkim@ecmpatent.com


02-568-2670

2021-01-17
출원번호16 / 272,273
출원일자2019.02.11
출원인Tesla , Inc.
등록번호(일자)US 2020/0257317 A1(2020.08.13)
발명의 명칭

AUTONOMOUS AND USER CONTROLLED VEHICLE SUMMON TO A TARGET


국내 SK텔레콤 회사는 머신 러닝을 기반으로 교통정보 서비스를 제공하고 있다 (그림 1). 이 서비스는 데이터를 기반으로 사용자에게 정보 (경로)를 제공한다. 이 회사는 18년 동안 데이터를 누적해오고 있으며, 내비게이션 앱의 이용자가 많을수록 정확도가 높아진다. 카카오는 23만 명에 달하는 택시 기사들이 ‘카카오대리’를 이용함으로써 데이터를 확보하고 있으며, 이 데이터를 통해 고객들이 편중되는 시간대와 지역을 예측한다.

학계에서도 교통예측에 대한 연구가 진행되고 있다. 울산과학기술원은 머신 러닝 기술을 이용하여 교통정체의 원인을 파악하고, 특정 도로의 5~15분 뒤의 미래 상황을 예측해 시각화하는 시스템을 개발했다. 이와 같이 경로 추천 시스템들은 데이터를 기반으로 머신 러닝을 이용하여 최적의 경로를 추천하거나 미래 상황을 예측하는 등 다양한 분야에 적용되고 있다.


그림 1. 차량 내 경로 추천 시스템


본 특허는 시대적인 흐름에 맞추어 머신 러닝을 이용한 목적지에 최적의 경로를 통해 도착할 수 있도록 하는 시스템에 대한 내용이다.

그림 2는 차량을 목적지까지 자동으로 내비게이션 하기 위한 프로세스의 흐름도이다. 단계 (301)에서 목적지 위치는 모바일 앱 등과 같은 장치를 통해 입력 받는다. 차량에 장착된 하나 이상의 카메라 센서를 사용하여 카메라 이미지 데이터를 수신한다 (303). 운전을 할 수 있는 공간은 단계 (303)의 비전 데이터로부터 신경망 추론 기법을 사용하여 결정된다 (305). 단계 (305)에서 결정된 주행이 가능한 공간을 이용하여 차량의 환경을 나타내는 점유 그리드 (occupancy grid)를 만든다 (307). 점유 그리드를 사용하여 차량의 현재 위치에서 단계 (301)로부터 수신 받은 목적지로 이동하기 위해 경로를 결정하고자 검색한다 (309). 단계 (309)에서 결정된 경로 목적지에 도착하고자 차량은 현재 위치에서 목적지를 자동으로 탐색한다 (311). 단계 (313)에서 차량이 단계 (301)에서 받은 목적지에 도착하였는지 결정된다. 차량이 목적지에 도착하면 다음 단계 (315)로 이동한다. 차량이 목적지에 도착하지 않은 경우, 단계 (301)로 되돌아간 후 현재 위치에서 목적지에 도달하기 위해 정보를 업데이트하고, 목적지에 도달할 수 있도록 한다. 차량은 단계 (315)에서 목적지에 도달한다  


그림 2. 목적지까지 자동으로 내비게이션 하기 위한 프로세스


그림 3은 차량의 주변 환경의 모습을 생성하기 위해 머신 러닝 모델을 훈련하고 적용하기 위한 프로세스의 흐름도이다. 단계 (401)은 이미지 데이터를 포함하여 센서 데이터를 이용하여 훈련 데이터를 준비한다. 이전 단계 (401)에서 준비된 데이터를 기반으로 머신 러닝 모델을 학습한다 (403). 훈련된 머신 러닝 모델은 차량 내 딥 러닝 네트워크를 업데이트함과 동시에 이용된다 (405). 단계 (407)에서 센서 데이터는 차량 내 하나 이상의 센서들로부터 획득된다 (그림 4). 머신 러닝 모델은 운전할 수 있는 공간을 식별하거나 예측하도록 적용된다. (409). 이전 단계 (409)로부터 머신 러닝 모델을 사용하여 차량은 목적지 경로에 대한 경로 계획이 점유 그리드 (occupancy grid)에 생성된다 (411).  


그림 3. 주변 환경의 모습을 생성하기 위한 머신 러닝 모델 프로세서



그림 4. 하나 이상의 센서들로부터 획득된 센서 데이터


그림 5는 차량을 목적지까지 자동으로 탐색하기 위한 사용자 인터페이스의 다이어그램이다. 사용자 인터페이스 (900)은 구성 요소 맵 (901), 대화 창 (903), 차량 위치 탐지기 요소 (905), 유효한 소환 영역 요소 (907), 사용자 위치 탐지기 요소 (909) 및 목적지 대상 요소 (911)으로 구성된다. 구성 요소 맵 (901)은 지도 내 위치를 이동시키거나 확대하여 다른 위치들의 보여주도록 조절한다. 대화 창 (903)은 “시작하려면 길게 누르거나 목적지를 선택하시오”와 같은 예시를 통해 사용자에게 알려준다. 차량 위치 탐지기 요소 (905)는 차량의 위치 및 방향을 모두 표시하여 준다. 유효한 소환 영역 요소 (907)은 사용자로부터 차량까지의 시선을 고려하여 시선이 있는 영역에만 자동 네비게이션을 보여준다. 사용자 위치 탐지기 요소 (909)는 사용자의 위치를 나타낸다. 운전자는 목적지 대상 요소 (911)의 아이콘을 조정하여 최종 목적지 방향을 선택할 수 있다.  


그림 5. 차량을 목적지까지 자동으로 탐색하기 위한 다이어그램


이동통신사와 포털사이트 등의 교통정보 서비스는 차를 타고 이동하는 사람들의 스마트폰에 설치된 GPS 정보를 이용한다. 또한, 지방자치단체와 한국도로공사 등의 카메라 적외선 센서와 도로 바닥의 설치된 센서 등에서도 교통정보가 제공된다. 테슬라는 회사와 공공기관 등으로부터 축척 되는 데이터를 자체 개발된 머신 러닝 기법에 적용하여 자율주행자동차 시스템에 제공하고 있으며, 향후에 이 기술은 더 발전될 것으로 전망된다.  


특허법인ECM


변리사 김시우


swkim@ecmpatent.com


02-568-2670



Copyright © 2019 by ECM IP&LAW FIRM . All Rights Reserved.

ECM IP&LAW FIRM
3F, 13, Teheran-ro 70-gil,
Gangnam-gu, Seoul,

Republic of Korea