가로경관특허, 공원이 아니라 가는 길을 본 특허등록 사례
- #가로경관특허딥러닝 기반 의미론적 분할 기법을 이용한 가로경관의 공원이용 영향 분석 시스템
- #특허등록10-2861593
- #소요기간특허출원 후 등록까지 7개월
사례 미리보기
가로경관특허, 공원 둘레 거리의 사진에서 정해진 대상을 뽑아 그것을 독립변수로 삼고, 방문자 수를 종속변수로 두어 그 영향을 살피는 분석 시스템이 특허등록됐습니다. 특허법인 테헤란이 진행한 출원 건의 등록 정보와, 가로경관특허를 준비할 때 자주 나오는 질문을 함께 정리했습니다.
등록 개요
- 발명의 명칭
- 딥러닝 기반 의미론적 분할 기법을 이용한 가로경관의 공원이용 영향 분석 시스템
- 출원번호(일자)
- 10-2025-0011528 (2025.01.24)
- 등록번호(일자)
- 10-2861593 (2025.09.15)
2025.01.24
특허 출원
10-2025-0011528
2025.09.15
특허 등록
10-2861593
사례 소개
가로경관특허는 공원 안을 보는 쪽이 아니라 그 둘레의 거리를 보는 데서 자리를 찾습니다.
가는 길이 함께 작용한다
이번 사례는 딥러닝 기반 의미론적 분할 기법을 이용한 가로경관의 공원이용 영향 분석 시스템인데요. 같은 기관의 유휴농지와 상권 건은 앞서 소개했습니다. 이 건은 공원을 다루죠. 공원에 사람이 많이 오는지는 그 공원만 보아서는 알기 어렵습니다. 가는 길이 어떤지가 함께 작용하니까요. 그늘이 있는지, 인도가 넓은지, 차가 많은지가 다르죠.
거리 사진을 갈래로 나눈다
거리 사진에 의미론적 분할을 겁니다. 화면의 화소마다 그것이 하늘인지 나무인지 도로인지를 가리는 방법이죠. 그러면 그 거리에서 나무가 차지하는 몫, 하늘이 보이는 몫이 값으로 나옵니다. 그 값들을 독립변수로 두고, 공원을 찾는 사람 수를 종속변수로 두어 견주죠. 어떤 거리 풍경이 사람을 더 오게 하는지가 값으로 드러나는 셈입니다. 공원을 손보는 것 못지않게 가는 길을 손보는 일이 값한다는 것이 여기서 나오고요. 청구항은 그 흐름을 함께 적었습니다.
본 가로경관특허 건은 특허출원부터 등록까지 약 7개월이 걸렸습니다.
자주 묻는 질문
Q1.사진을 값으로 바꾸는 점이 왜 중요한가요?
사진으로는 보이지만 값이 되지 않습니다. 점마다 무엇인지 가리면 비율이 나옵니다. 그 추출이 곧 청구항입니다.
Q2.원인과 결과를 나누어 세우는 이유는요?
무엇이 무엇에 작용하는지를 보려면 그 자리를 정해야 합니다. 뽑은 요소가 원인이고 방문자수가 결과입니다. 그 구성이 이 건의 값입니다.
Q3.대학 연구 결과도 출원하나요?
이 건은 대학 산학협력단이 냈습니다. 연구 성과를 권리로 남깁니다. 이전이나 실시 허락으로 이어집니다.
Next Step
이제, 아이디어를
권리로 만들 시간입니다.
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