요약
본 발명은 영상 분석 및 보정 시스템에 관한 것으로서, CCTV 등을 통해서 획득된 이미지 또는 동영상을 입력받는 영상 입력부; 상기 영상 입력부로부터 입력되는 이미지 또는 동영상을 분석하여 움직임이 발생한 영역을 검출하고, 상기 검출 영역에서 사람 또는 차량 관련 정보를 추출 및 분석하여, 상기 분석된 정보를 데이터베이스에 저장하는 영상 분석부; 및 상기 영상 입력부로부터 입력되는 이미지 또는 동영상을 보정하고 상기 영상 분석부로부터 전달되는 분석 결과를 확인하는 영상 보정부를 포함한다.

특허청구의 범위

청구항 1
CCTV 등을 통해서 획득된 이미지 또는 동영상을 입력받는 영상 입력부;
상기 영상 입력부로부터 입력되는 이미지 또는 동영상을 분석하여 움직임이 발생한 영역을 검출하고, 상기 검출 영역에서 사람 또는 차량 관련 정보를 추출 및 분석하여, 상기 분석된 정보를 데이터베이스에 저장하는 영상 분석부; 및 상기 영상 입력부로부터 입력되는 이미지 또는 동영상을 보정하고 상기 영상 분석부로부터 전달되는 분석 결과를 확인하는 영상 보정부를 포함하는 영상 분석 및 보정 시스템.



명 세 서
기 술 분 야
본 발명은 지능형 동영상 분석 및 보정 장치로서, 더욱 상세하게는 영상 [0001] 내에서 이동하는 사람 또는 차량을 검출·인식하여 자동으로 색인하고 분석하는 시스템 및 저해상도 영상 또는 훼손된 영상을 선명하게 복원할 수 있는 영상보정 시스템에 관한 것이다.

배 경 기 술
최근 영상정보를 이용한 과학수사 기법이 도입되면서 범죄예방 및 범인검거에 큰 도움을 주고 있으며 그 활용도 및 중요성이 점차 증대되고 있다.
그러나, 영상정보의 소스가 되고 있는 CCTV 등은 데이터의 광범위함과 아울러 영상 품질이 높지 못하여 그 활용에 한계가 있다. 특히 사람 및 차량이 주요 범죄 도구이나, 외부로부터 취득된 용의자의 이미지를 분석하고 자동적으로 검출하는 것이 매우 어려우며, 이를 데이터베이스화 하여 자동적으로 활용할 경우 신속한 범죄 대응이 가능하지만 현재 시스템은 이에 대한 한계가 존재한다.
특히, 영상획득 장치 및 조명 등 열악한 영상획득 환경으로 인하여 보다 효율적인 활용에 한계를 나타내고 있다. 이에 따라, 보다 기능적으로는 효과적이면서 활용도를 높인 치안시스템 도입이 필요하다.

발명의 내용
해결하려는 과제
본 발명은 지능형 동영상 분석 및 보정 장치로서 영상 내에서 이동하는 사람 및 차량을 검출하고 인식하여 자동적으로 색인하고 분석하는 시스템과, 저해상도 및 훼손된 영상을 선명하게 복원하는 영상 보정 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.

과제의 해결 수단
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분석 및 보정 시스템은 CCTV 등을 통해서 획득된 이미지 또는 동영상을 입력받는 영상 입력부; 상기 영상 입력부로부터 입력되는 이미지 또는 동영상을 분석하여 움직임이 발생한 영역을 검출하고, 상기 검출 영역에서 사람 또는 차량 관련 정보를 추출 및 분석하여, 상기 분석된 정보를 데이터베이스에 저장하는 영상 분석부; 및 상기 영상 입력부로부터 입력되는 이미지 또는 동영상을 보정하고 상기 영상 분석부로부터 전달되는 분석 결과를 확인하는 영상 보정부를 포함한다.
바람직하게는 상기 영상 분석부는, 상기 영상 입력부로부터 입력되는 이미지 또는 동영상에서 사람 객체를 검출하고, 상기 검출된 사람 객체 중 이상 행동을 하는 사람을 추출하는 탐지부와, 상기 탐지된 사람 객체에서 안면 마스크 또는 옷 색깔을 인식하여 특정 패턴을 추출하는 패턴 추출부와, 상기 탐지부에서 탐지된 이상 행동을 하는 사람 및 상기 추출부에서 추출된 특정 패턴이 검출된 사람 객체를 입력된 전체 영상에서 검색하여 추적하는 사람 추적부와, 상기 검색된 다수의 이미지 중에서 얼굴을 검출하는 얼굴 검출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는 상기 영상 분석부는, 상기 영상 입력부로부터 입력되는 이미지 [0008] 또는 동영상에서 이동 중인 차량을 검출하는 차량 검출부와, 상기 검출된 차량의 종류 및 색상을 인식하는 차량 인식부와, 상기 영상 입력부로부터 입력되는 이미지 또는 동영상에서 차량의 번호판을 검출하는 차량 번호판 검출부와, 상기 차량 번호판 검출부에서 검출된 차량 번호판의 번호를 인식하는 차량번호 인식부를 포함한다.
바람직하게는 상기 영상 보정부는, 이미지 또는 동영상에 대해서 노이즈 제거, 역광 보정, 디포커스 제거, 모션블러 제거 또는 해상도 향상 중 적어도 하나 이상의 영상 보정 기능을 수행하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는 상기 영상 분석부는, 상기 영상 입력부로부터 입력되는 이미지 또는 동영상을 분석하여 이동 중인 사람 또는 차량을 검출하여 움직임이 발생한 영역을 관심영역으로 설정하고, 상기 관심영역에 대해서 노이즈 제거, 역광 보정, 디포커스 제거, 모션블러 제거 또는 해상도 향상 중 적어도 하나 이상의 영상 보정 기능을 수행하고, 상기 보정이 수행된 이미지에 대해서 사람 얼굴을 검출하여 인식하거나 차량 번호판을 검출하여 인식하고, 상기 데이터베이스를 참조하여 상기 인식된 사람 얼굴 또는 차량 번호를 검색하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 일실시예에 따른 영상 분석 시스템은, 외부로부터 획득된 이미지 또는 동영상을 입력받는 영상 입력부; 상기 영상 입력부로부터 입력되는 이미지 또는 동영상에서 이동중인 사람 객체를 검출하여 이상 행동을 하는 사람을 추출하는 탐지부와 상기 탐지된 사람 객체에서 안면 마스크 또는 옷 색깔을 인식하여 특정 패턴을 추출하는 패턴 추출부와 상기 탐지부에서 탐지된 이상 행동을 하는 사람 및 상기 추출부에서 추출된 특정 패턴이 검출된 사람 객체를 입력된 전체 영상에서 검색하여 추적하는 사람 추적부와 상기 검색된 다수의 이미지 중에서 얼굴을 검출하는 얼굴 검출부를 포함하는 사람 인식 및 검색 시스템; 및 상기 영상 입력부로부터 입력되는 이미지 또는 동영상에서 이동 중인 차량을 검출하는 차량 검출부와 상기 검출된 차량의 종류 및 색상을 인식하는 차량 인식부와 상기 영상 입력부로부터 입력되는 이미지 또는 동영상에서 차량의 번호판을 검출하는 차량 번호판 검출부와 상기 차량 번호판 검출부에서 검출된 차량 번호판의 번호를 인식하는 차량번호 인식부를 포함하는 차량 인식 및 검색 시스템을 포함한다.
바람직하게는 상기 영상 분석 시스템은, 상기 영상 입력부로부터 입력되는 이미지 또는 동영상에 대해서 노이즈 제거, 역광 보정, 디포커스 제거, 모션블러 제거 또는 해상도 향상 중 적어도 하나 이상의 영상 보정 기능을 수행하는 영상 보정부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는 상기 차량 인식 및 검색 시스템의 차량 인식부는, 상기 검출된 차량의 종류를 크기에 따라서 대(大), 중(中) 및 소(小) 세 가지로 분류하여 인식하고, 상기 검출된 차량의 색상을 흰색/미색, 회색/은색, 검정, 빨강, 노랑, 파랑, 초록/청록, 갈색 및 보라/자주의 9가지 색깔로 구분하여 인식하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는 상기 영상 분석 시스템은, 입력된 이미지 또는 동영상으로부터 사람 또는 차량 관련 정보가 추출되어 저장되는 데이터베이스를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

발명의 효과
본 발명은 경찰 영상 분석관 맞춤형 시스템으로서, 대용량의 CCTV 데이터에서 사람과 차량에 관련된 정보를 자동적으로 검출, 인식, 분류하는 고속의 영상 분석 기능을 제공하며, 이는 기존 시스템은 제공하지 못한 최초의 경찰 맞춤형 영상인식 기능으로서 최소의 시간과 인력만으로 신속하게 범죄에 대처할 수 있어 경찰 수사에 있어 획기적인 생산성 향상을 이룰 수 있다.
또한, 본 발명의 영상 분석 시스템이 경찰뿐만 아니라 보안에 관련된 다양한 현장에 설치되어 운용될 경우에는, 인력 및 시간 대비 파급 효과가 매우 현저하며 다양한 시스템에 적용 가능한 효과가 있다.

도면의 간단한 설명
발명을 실시하기 위한 구체적인 내용
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 [0018] 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니됨을 유의해야 한다.
[도 1]은 본 발명의 일실시 예에 따른 영상 분석 및 보정 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다. 도시된 바와 같이, 영상 분석 및 보정 시스템(100)은 외부의 대용량 CC TV 동영상(1)을 입력받아 동영상을 분석하는 영상 분석 시스템(110) 및 분석 결과를 확인하고 영상을 보정하는 보정 시스템(120)을 포함한다.
영상분석 시스템(110)은 사람 정보를 추출하는 수단을 통해서 대용량 CCTV 동영상(1)으로부터 사람을 검출 및 추적하고, 얼굴 특징을 추출하고, 특정 패턴을 추출한다. 또한, 차량 정보를 추출하는 수단을 통해서 차량 번호, 차량 종류 및 차량 색상 등을 인식한다.
보정 시스템(120)은 영상 분석 시스템(110)의 분석 결과를 수집하며, 수집된 분석 결과를 기초로 열화된 저화질 영상(2)이 입력되면 분석 결과 검색 및 영상 보정을 거쳐 보정된 고화질 영상(3)을 생성한다.
[도 1]에 도시된 바와 같이, 본 발명의 기본 개념은 첨단 영상 분석 및 보정 기술을 수사 기법과 융합하여 지방경찰청 및 일선 경찰서 현장에 적용이 가능한 지능형 동영상 분석 및 보정 기반 치안 시스템에 관한 것이다.
따라서, [도 1]과 같이 수사 과정에서 수집된 동영상을 용의점을 찾을 수 있게 보정하고, 고속으로 사람/차량을 검색하여 신원 파악 및 행적 추적을 통해 용의 대상을 최대한 줄여주어, 수사관들이 효율적으로 수사할 수 있게 지원하는 첨단 수사 지원 시스템이라 할 수 있다.
[도 2]는 본 발명의 일실시예에 따른 영상 분석 및 보정 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다. 영상분석 및 보정 시스템(200)은 영상 입력부(210), 영상 분석부(220), 영상 보정부(230) 및 데이터베이스(240)를 포함한다. 영상 입력부(210)는 카메라, CCTV, 사용자 입력 등을 통해서 획득된 이미지 또는 동영상을 입력받는 기능을 수행한다. 영상 분석부(220)는 영상 입력부(111)로부터 입력되는 이미지 또는 동영상을 분석하여 움직임이 발생한 영역을 검출하고, 검출 영역에서 사람 또는 차량 관련 정보를 추출 및 분석하며, 분석된 정보를 데이터베이스에 저장하는 기능을 수행한다. 데이터베이스(240)는 분석된 정보가 저장되어 관리되는 것이다. 영상 입력부(210), 영상 분석부(220) 및 데이터베이스(240)는 [도 1]의 영상 분석 시스템(110)에 대응하는 구성이다. 영상 보정부(230)는 영상 입력부(210)로부터 입력되는 이미지 또는 동영상을 보정하고 영상 분석부(220)로부터 전달되는 분석 결과를 확인하는 기능을 수행한다. 영상 보정부(230)는 [도 1]의 영상 보정 시스템(120)에 대응하는 구성이다.
[도 2]와 같이, 영상 분석 및 보정 시스템(200)은 CCTV 영상 등 각종 영상 [0024] 및 사진과 사람으로부터 추출된 얼굴이미지를 입력으로 받아서, 사람과 차량을 구분하여 보정 및 검색을 수행하여 결과를 출력한다. 또한, 영상분석 및 보정 시스템(200)은 CCTV에서 획득한 다수의 비디오 파일을 분석하여 움직임이 발생한 영역을 검출하고, 검출된 영역에서 사람과 차량에 관련된 정보를 추출하여 그 분석 결과를 저장한다. 저장된 분석 결과는 다양한 검색 도구를 활용하여 확인할 수 있다. 본 분석 시스템에서 추출하는 사람에 관련된 정보는 얼굴 인식정보, 마스크 착용 인식 정보, 옷 색상 정보 등이며, 차량에 관련된 정보는 차량 색상 정보, 차량 종류 정보, 차량 번호판 인식 정보 등이다.
영상 분석 및 보정 시스템(10)은 시스템 구성상 (1) 사람 인식/검색 서브 시스템, (2) 차량 인식/검색 서브 시스템, 및 (3) 영상 보정 서브 시스템을 포함하여 크게 3개의 서브 시스템으로 구성된다. 본 실시예에서 서브 시스템 간에는 인터페이스가 구현되어 있다.
[도 3]은 본 발명의 일실시예에 따른 사람 인식/검색 서브 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
[도 3]에 도시된 바와 같이, 사람 인식/검색 서브 시스템(300)은 영상 및 사진(311)과 사람으로부터 추출된 얼굴 이미지(321)를 입력으로 받아서, 사람을 구분하여 보정 및 검색을 수행하여 결과를 출력한다. 보다 자세하게는 다음과 같다. 먼저, 카메라 이미지(311)를 통해 TV 데이터 및 채증 영상이 입력되면(312) 움직임을 검출하며(313), 사용자에 대한 영상(321)이 영상 분석 사용자 쿼리 인터페이스(322)를 통해 입력되면 영상 분석 쿼리 생성기(323)에 의해 영상 분석 쿼리가 생성된다. 이후, 움직임 값과 영상 분석 쿼리는 사람 검색 시스템 인터페이스(331)에 의해 사람 검출(332), ROI 선별(333) 등을 거친다. 이후, 영상 보정 서브 시스템(341)을 통해 특징 패턴 분석(342), 얼굴 인식(343), 이상 행동 탐지(344) 등이 수행된다. 사람 검색 정보 생성기(351)는 사람 검색 결과 출력 인터페이스(352)를 통해 특징 패턴 분석 결과, 얼굴 인식 결과, 이상 행동 탐지 결과 등을 사용자에게 출력한다. 또한, 사람 검색 정보 생성기(351)는 특징 패턴 분석 결과, 얼굴 인식 결과, 이상 행동 탐지 결과 등을 사람 검색 히스토리(353)에 저장해 두었다가 추후 히스토리 분석 사용자 인터페이스(354)를 통해 사용자에게 출력할 수 있다.

사람 인식/검색 서브 시스템(300)은 다음과 같은 기능을 제공한다.
 
(1) 사람 검출 및 이상 행동 탐지 기능
동영상 내에서 이동하는 복수명의 보행자를 검출하고 검출된 보행자 중 이상 행동을 하는 사람을 추출하는 기능으로서 동작 흐름은 [도 6]과 같다.
먼저, 배경 분리/갱신을 위해, 입력받은 동영상(600)에서 배경을 제거하고(610), 움짐임을 갖는 객체를 배경에서 분리하고(620), 실시간 배경을 갱신한다(630). 이후, 사람을 검출하기 위해, ROI(움직임 객체 영역)를 추출하고(640), 특징을 추출하고(650), 패턴 매칭을 통해서(660) 휴먼 바디(사람 몸)을 검출한다(670).

(2) 특정 패턴 추출 기능
사람 안면 마스크, 특정 색깔의 옷을 착용하는 등의 특정 패턴을 가지는 사람을 추출/추적하는 기능으로서 동작 흐름은 [도 7]과 같다.
먼저, 옷 색깔 인식 단계(710)에서, 검출된 휴먼 바디(700)에서 옷 색깔을 인식하기 위하여 컬러 추출 및 인식을 수행한다(711). 또한, 마스크 인식 단계(720)에서는 휴먼 바디(700)에서 얼굴 검출(721) 후 마스크를 인식한다(722).

(3) 사람 추적 기능
사람 추적 기능은 특정 패턴 검출 및 이상 행동 탐지를 통해 검출된 특정 사람을 입력된 동영상에서 모두 검색하는 기능으로서 동작 흐름은 [도 8]과 같다.
즉, 검출된 휴먼 바디(800)에서 옷 색깔을 인식하거나(811) 마스크를 인식함(812)으로써 특정 패턴을 인식하고(810), 사람 행위를 인식함(821)으로써 이상 행동을 탐지하여(820) 사람을 추적 및 검색한다(830).

(4) 얼굴 검출 기능
얼굴 검출 기능은 비디오 영상에서 복수개의 얼굴을 검출하는 기능으로서 동작 흐름은 [도 9]와 같다. 즉, 입력된 비디오 영상(900)에서 블록을 탐색하고(910), 패턴을 매칭하여(920) 얼굴을 검출한다(930).
[도 4]는 본 발명의 일실시예에 따른 차량 인식/검색 서브 시스템의 구성을 [0040] 개략적으로 도시한 블록도이다. 도시된 차량 인식/검색 서브 시스템(400)은 영상 및 사진으로부터 추출된 차량 이미지를 입력으로 받아서, 차량을 구분하여 보정 및 검색을 수행하여 결과를 출력한다. 보다 자세하게는 다음과 같다. 먼저, 카메라 이미지(411)를 통해 TV 데이터 및 채증 영상이 입력되면(412) 움직임을 검출하며(413), 차량에 대한 영상(421)이 영상 분석 사용자 쿼리 인터페이스(422)를 통해 입력되면 영상 분석 쿼리 생성기(423)에 의해 영상 분석 쿼리가 생성된다.
이후, 움직임 값과 영상 분석 쿼리는 차량 검색 시스템 인터페이스(431)에 의해 차량 검출(432), ROI 선별(433) 등을 거친다. 이후, 영상 보정 서브 시스템(441)을 통해 차량 종류/컬러 인식(442), 번호판 검출/인식(443) 등이 수행된다. 차량 검색 정보 생성기(451)는 차량 검색 결과 출력 인터페이스(452)를 통해 차량 종류/컬러 인식 결과, 번호판 인식 결과 등을 사용자에게 출력한다.
또한, 차량 검색 정보 생성기(451)는 차량 종류/컬러 인식 결과, 번호판 인식 결과 등을 차량 검색 히스토리(453)에 저장해 두었다가 추후 히스토리 분석 사용자 인터페이스(454)를 통해 사용자에게 출력할 수 있다.

구체적으로 차량 인식/검색 서브 시스템은 다음과 같은 기능을 제공한다.
 
(1) 차량 검출 기능
차량 검출 기능은 입력된 복수개의 비디오 영상에서 이동 중인 차량을 검출하는 기능으로서 동작 흐름은 [도 10]에 도시된 바와 같다.
즉, 입력된 영상(1000)으로부터 모션을 검출하여(1010), 모션 영역을 설정하고(1020), 차량에 해당되는지 여부를 검증한 후(1030), 차량 검출 결과를 출력한다(1040). 차량 검증은 차량 종류 인식, 차량 색상 인식, 차량 번호판 검출 등을 통해서 수행된다.
 
(2) 차량 종류 인식 기능
[도 11]에 도시된 바와 같이, 차량 종류 인식 기능은 입력된 복수개의 비디오 영상에서 이동 중인 차량의 3가지 종류(대, 중, 소)를 인식하는 기능으로서 입력된 영상(1100)으로부터 모션 검출을 수행하여(1110) 차량을 검출하고(1120), 차량 형태의 특징을 추출하여(1130) 차량 종류를 크기 정보를 기준으로 분류하고(1140), 차량종류 인식 결과를 출력한다(1150).

(3) 차량 색상 인식 기능
[도 12]에 도시된 바와 같이, 차량 색상 인식 기능은 입력된 복수개의 비디오 영상에서 이동 중인 차량의 9가지 색상(흰색/미색, 회색/은색, 검정, 빨강, 노랑, 파랑, 초록/청록, 갈색, 보라/자주)를 인식하는 기능이며, 구체적으로는 입력된 영상(1200)으로부터 모션 검출을 수행하여(1210) 차량을 검출하고(1220), 차량 색상을 추출하여(1230) 표본 색상과 매칭한 후(1240), 차량 인식 결과를 출력한다(1250).

(4) 차량 번호판 검출 기능
[도 13]에 도시된 바와 같이, 차량 번호판 검출 기능은 입력된 복수개의 비디오 영상에서 이동 또는 정지하고 있는 차량의 번호판을 검출하는 기능으로서, 구체적으로는 입력된 영상(1300)으로부터 번호판에 해당되는 후보 영역을 추출한다(1310). 이때, 이동중인 차량의 경우에는 모션을 검출하여(1311) 차량을 검출한 후(1312), 번호판에 해당되는 후보 영역을 추출한다(1310). 이후 번호판을 검증하여(1320) 검출 결과를 출력한다(1330).

(5) 차량 번호 인식 기능
차량 번호 인식 기능은 입력된 복수개의 비디오 영상에서 이동 또는 정지하고 있는 차량 번호를 인식하는 기능으로서, 구체적인 동작 흐름은 [도 14]에 도시된 바와 같다. 입력된 영상(1400)으로부터 번호판을 검출한다(1410). 이때, 이동중인 차량의 경우에는 모션을 검출하여(1411) 차량을 검출한 후(1412), 번호판을 검출한다(1410). 이후, 차량 번호를 인식하며(1420) 차량 번호 인식 결과를 출력한다(1430).
(6) 차량 정보 통합 인식 기능
차량 정보 통합 인식 기능은 입력된 복수개의 비디오 영상에서 이동 또는 정지하고 있는 차량을 검출하고 차량의 종류, 색상, 차량 번호 등을 모두 인식하는 차량 통합 정보 인식 기능으로서 동작 흐름도는 [도 15]에 도시된 바와 같다. 입력된 영상(1500)으로부터 차량 번호판을 검출한다(1510). 이때, 이동중인 차량의 경우에는 모션을 검출하여(1511) 차량을 검출하며(1512) 차량 종류와 차량 색상을 차례대로 인식한 뒤(1513, 1514) 차량 번호판을 검출한다(1510). 이후, 차량 번호를 인식하며(1520) 차량 통합 인식 결과를 출력한다(1530).

[도 5]는 본 발명의 일실시예에 따른 영상 보정 서브 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.

영상 보정 서브 시스템(500)은 입력으로 영상 장치에서 들어오는 영상/[0056] 사진에 대하여 영상 보정 컴포넌트(510)를 통해 노이즈 제거(511), 역광 보정(512), 디포커스 제거(513), 모션 블러 제거(514), 해상도 향상(515) 등을 수행한다. 이후, 인터페이스(520)를 통해 결과를 출력한다.
이상, 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

<본 자료는 특허청에서 2012년 6월 19일 공개 공보된 자료임을 알려드립니다.>


 해당 도면은 PDF를 참조하시길 바랍니다.