KR102717657B1 - 인공지능 기반의 상업공간 인테리어 자동설계 방법 및 시스템 - Google Patents
인공지능 기반의 상업공간 인테리어 자동설계 방법 및 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102717657B1 KR102717657B1 KR1020240011949A KR20240011949A KR102717657B1 KR 102717657 B1 KR102717657 B1 KR 102717657B1 KR 1020240011949 A KR1020240011949 A KR 1020240011949A KR 20240011949 A KR20240011949 A KR 20240011949A KR 102717657 B1 KR102717657 B1 KR 102717657B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- area
- kitchen
- space
- information
- hall
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000013461 design Methods 0.000 title claims abstract description 184
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 74
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 title claims abstract description 57
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 60
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 31
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 31
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 24
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 19
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 13
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 7
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 claims description 7
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 26
- 235000016213 coffee Nutrition 0.000 description 17
- 235000013353 coffee beverage Nutrition 0.000 description 17
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 14
- 238000010411 cooking Methods 0.000 description 12
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 8
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 5
- 235000008429 bread Nutrition 0.000 description 4
- 235000021185 dessert Nutrition 0.000 description 4
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012938 design process Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000004851 dishwashing Methods 0.000 description 1
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 229920002803 thermoplastic polyurethane Polymers 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/27—Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/12—Geometric CAD characterised by design entry means specially adapted for CAD, e.g. graphical user interfaces [GUI] specially adapted for CAD
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/13—Architectural design, e.g. computer-aided architectural design [CAAD] related to design of buildings, bridges, landscapes, production plants or roads
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
- G06N3/092—Reinforcement learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
- G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/06—Multi-objective optimisation, e.g. Pareto optimisation using simulated annealing [SA], ant colony algorithms or genetic algorithms [GA]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/20—Configuration CAD, e.g. designing by assembling or positioning modules selected from libraries of predesigned modules
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Architecture (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Civil Engineering (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- Marketing (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
Abstract
Description
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 상업공간 인테리어 자동설계를 제공하는 방법이 수행되는 컴퓨팅시스템의 내부구성을 개략적으로 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 상업공간 인테리어 자동설계 방법의 수행단계를 개략적으로 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 공간정의단계의 수행과정을 개략적으로 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 영역설정단계의 수행과정을 개략적으로 도시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 주방배치단계의 수행과정을 개략적으로 도시한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 홀배치단계의 수행과정을 개략적으로 도시한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 상업공간 인테리어 자동설계 방법을 제공하는 컴퓨팅시스템의 데이터베이스 내부구성을 개략적으로 도시한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 공간정의부에서 직원의 수행업무에 따른 작업빈도를 입력받는 과정을 개략적으로 도시한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1최적화단계의 수행과정을 개략적으로 도시한다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터베이스에 저장된 상업공간 집기정보를 개략적으로 도시한다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터베이스에 저장된 작업동선정보를 개략적으로 도시한다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능모듈의 내부구성을 개략적으로 도시한다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 상업공간 인테리어 자동설계 방법의 수행단계에 따른 인테리어 과정을 개략적으로 도시한다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 공간설계인터페이스를 개략적으로 도시한다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅장치의 내부 구성을 예시적으로 도시한다.
Claims (8)
사용자로부터 홀영역면적 및 주방영역면적의 면적비율을 포함하는 상업공간의 공간정보를 수신하여 전체공간을 정의하는 공간정의단계;
사용자로부터 주방집기 및 홀집기에 대한 정보를 포함하는 상업공간의 집기정보를 수신하는 집기선택단계;
상이한 용도로 사용되는 주방영역 및 홀영역을 포함하는 복수의 공간 각각에 대하여, 상기 면적비율에 따라 상기 전체공간에서의 홀영역 및 주방영역의 위치, 형태, 및 크기를 자동적으로 설정하는 영역설정단계;
상기 영역설정단계에서 설정된 주방영역에서, 상기 집기정보에 따라 주방동선을 고려하여 주방영역에 주방집기를 자동적으로 배치하고, 주방동선에 필요한 이동공간의 치수를 고려하여 주방집기의 간격을 자동적으로 재설정하는 주방배치단계;
상기 주방배치단계에서 완료된 주방영역의 배치구성에 따라, 상기 홀영역 및 주방영역의 위치, 형태, 및 크기를 자동적으로 수정하는 영역수정단계; 및
상기 영역수정단계에서 재설정된 홀영역에서, 제1최적화함수를 통해, 배치된 테이블 전체에 수용가능한 고객수에 비례하는 제1스코어를 도출하고, 제2최적화함수를 통해, 주방입구에서 각 테이블의 중심점까지 거리의 합에 반비례하는 제2스코어를 도출하고, 제3최적화함수를 통해, 카운터에서 출입구까지의 거리에 반비례하는 제3스코어를 도출한 뒤, 제1스코어, 제2스코어, 및 제3스코어를 합산한 합산스코어가 최대가 되도록 홀영역에 홀집기를 자동적으로 배치하되, 배치된 테이블 전체에 수용가능한 고객수가 높은 합산스코어가 도출되는 홀배치단계;를 포함하고,
상기 주방배치단계는,
사용자로부터 수신한 복수의 수행업무 및 수행업무에 따른 작업빈도에 기초하여, 수행업무 별 작업동선에 포함되는 각각의 주방집기에 해당 작업빈도에 의한 가중치를 곱하여 도출된 주방집기 별 스코어를 합산하여 총합스코어를 도출한 뒤, 상기 총합스코어를 바탕으로 직원의 주방 내 전체 작업동선을 최소화하는 종합작업동선을 도출하여 상기 종합작업동선의 순서대로 주방집기를 배치하는 제1최적화단계;
주방영역 내부에서 주방집기를 제외한 직원이 위치할 수 있는 이동공간을 최소화하도록 주방집기의 간격을 재설정하여 주방영역 내부의 주방집기의 위치를 수정하는 제2최적화단계; 및
상기 주방집기 주변에서 이동 및 작업에 필요한 최소한의 면적을 고려하여 주방영역의 면적 및 형태를 자동적으로 수정하는 제3최적화단계;를 포함하는, 인공지능 기반의 상업공간 인테리어 자동설계 방법.
상기 공간정의단계는,
공간정보를 가상의 공간에 입력할 수 있는 공간설계인터페이스를 사용자에게 제공하는 단계;
사용자가 상기 공간설계인터페이스 내에서 입력한 매장규모, 업종 및 직원의 수행업무에 대한 기본정보를 수신하는 단계;
사용자가 상기 공간설계인터페이스 내에서 입력한 상업공간의 외벽, 전체면적, 및 출입구에 대한 실측정보를 수신하는 단계;
사용자가 상기 공간설계인터페이스 내에서 입력한 홀영역면적 및 주방영역면적의 면적비율에 대한 영역정보를 수신하는 단계; 및
수신한 공간정보를 바탕으로 전체공간을 정의하는 단계;를 포함하고,
상기 공간정보는,
상기 공간설계인터페이스를 통해 수신할 수 있는 해당 상업공간에 대한 정보로서, 상기 기본정보, 실측정보 및 영역정보를 포함하는, 인공지능 기반의 상업공간 인테리어 자동설계 방법.
상기 영역설정단계는,
상기 공간정보의 면적비율 및 전체면적에 의하여 홀영역과 주방영역의 면적을 설정하는 면적설정단계; 및
설정된 홀영역면적 및 주방영역면적을 상기 공간정보의 외벽에 의해 정의되는 전체공간에 적용하여, 상기 홀영역과 주방영역의 위치 및 형태를 설정하는 형태설정단계;를 포함하는, 인공지능 기반의 상업공간 인테리어 자동설계 방법.
상기 컴퓨팅 장치에는,
매장규모 및 업종에 따른 영업공간에서의 직원의 복수의 수행업무 각각에 대하여 관련된 복수의 주방집기의 사용순서가 정의된 작업동선정보가 저장되어 있는, 인공지능 기반의 상업공간 인테리어 자동설계 방법.
상기 홀배치단계는,
상기 합산스코어가 최대가 되도록, 상기 홀영역에서의 테이블배치정보 및 카운터배치정보를 자동적으로 설정하고,
상기 테이블배치정보는 상기 홀영역에 배치되는 테이블의 전체 개수, 및 각각의 테이블의 위치정보, 크기정보를 포함하고,
상기 카운터배치정보는 상기 홀영역에 배치되는 카운터의 위치정보 및 크기정보를 포함하는, 인공지능 기반의 상업공간 인테리어 자동설계 방법.
상기 인공지능 기반의 상업공간 인테리어 자동설계 방법은,
인테리어 수정 기능을 포함하는 공간설계인터페이스를 사용자에게 제공하는 사용자수정단계를 더 포함하고,
상기 사용자수정단계는,
상기 주방배치단계 및 홀배치단계에서 자동적으로 설계된 상업공간 인테리어에 대하여, 홀영역 및 주방영역의 형태, 집기의 배치, 및 집기의 치수를 포함하는 인테리어 요소를 사용자가 직접 수정할 수 있는 기능이 제공되는 공간설계인터페이스를 사용자에게 제공하는, 인공지능 기반의 상업공간 인테리어 자동설계 방법.
상기 주방배치단계 및 상기 홀배치단계는,
인공지능 강화학습 기법의 동적 프로그래밍 기술 기반 알고리즘을 활용한 인공지능모듈을 통해 수행되고,
상기 인공지능모듈은,
주방영역면적 및 주방집기 배치를 포함하는 주방영역 인테리어를 설계하는 주방설계모듈;
홀영역면적, 테이블배치, 및 카운터배치를 포함하는 홀영역 인테리어를 설계하는 홀설계모듈;
홀영역에서 직원동선 및 고객동선을 포함하는 홀동선을 설계하는 동선설계모듈;을 포함하는, 인공지능기반의 상업공간 인테리어 자동설계 방법.
사용자로부터 홀영역면적 및 주방영역면적의 면적비율을 포함하는 상업공간의 공간정보를 수신하여 전체공간을 정의하는 공간정의부;
사용자로부터 주방집기 및 홀집기에 대한 정보를 포함하는 상업공간의 집기정보를 수신하는 집기선택부;
상이한 용도로 사용되는 주방영역 및 홀영역을 포함하는 복수의 공간 각각에 대하여, 상기 면적비율에 따라 상기 전체공간에서의 홀영역 및 주방영역의 위치, 형태, 및 크기를 자동적으로 설정하는 영역설정부;
상기 영역설정부에서 설정된 주방영역에서, 상기 집기정보에 따라 주방동선을 고려하여 주방영역에 주방집기를 자동적으로 배치하고, 주방동선에 필요한 이동공간의 치수를 고려하여 주방집기의 간격을 자동적으로 재설정하는 주방배치부;
상기 주방배치부에서 완료된 주방영역의 배치구성에 따라, 상기 홀영역 및 주방영역의 위치, 형태, 및 크기를 자동적으로 수정하는 영역수정부; 및
상기 영역수정부에서 재설정된 홀영역에서, 제1최적화함수를 통해, 배치된 테이블 전체에 수용가능한 고객수에 비례하는 제1스코어를 도출하고, 제2최적화함수를 통해, 주방입구에서 각 테이블의 중심점까지 거리의 합에 반비례하는 제2스코어를 도출하고, 제3최적화함수를 통해, 카운터에서 출입구까지의 거리에 반비례하는 제3스코어를 도출한 뒤, 제1스코어, 제2스코어, 및 제3스코어를 합산한 합산스코어가 최대가 되도록 홀영역에 홀집기를 자동적으로 배치하되, 배치된 테이블 전체에 수용가능한 고객수가 높은 합산스코어가 도출되는 홀배치부;를 포함하고,
상기 주방배치부는,
사용자로부터 수신한 복수의 수행업무 및 수행업무에 따른 작업빈도에 기초하여, 수행업무 별 작업동선에 포함되는 각각의 주방집기에 해당 작업빈도에 의한 가중치를 곱하여 도출된 주방집기 별 스코어를 합산하여 총합스코어를 도출한 뒤, 상기 총합스코어를 바탕으로 직원의 주방 내 전체 작업동선을 최소화하는 종합작업동선을 도출하여 상기 종합작업동선의 순서대로 주방집기를 배치하는 제1최적화부;
주방영역 내부에서 주방집기를 제외한 직원이 위치할 수 있는 이동공간을 최소화하도록 주방집기의 간격을 재설정하여 주방영역 내부의 주방집기의 위치를 수정하는 제2최적화부; 및
상기 주방집기 주변에서 이동 및 작업에 필요한 최소한의 면적을 고려하여 주방영역의 면적 및 형태를 자동적으로 수정하는 제3최적화부;를 포함하는, 인공지능 기반의 상업공간 인테리어 자동설계 시스템.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020240011949A KR102717657B1 (ko) | 2024-01-26 | 2024-01-26 | 인공지능 기반의 상업공간 인테리어 자동설계 방법 및 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020240011949A KR102717657B1 (ko) | 2024-01-26 | 2024-01-26 | 인공지능 기반의 상업공간 인테리어 자동설계 방법 및 시스템 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR102717657B1 true KR102717657B1 (ko) | 2024-10-15 |
Family
ID=93115076
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020240011949A Active KR102717657B1 (ko) | 2024-01-26 | 2024-01-26 | 인공지능 기반의 상업공간 인테리어 자동설계 방법 및 시스템 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102717657B1 (ko) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102193193B1 (ko) * | 2020-08-27 | 2020-12-18 | 주식회사 고려주방 | 가상 체험이 가능한 업소용 주방 배치 인테리어 시스템 |
US20210165929A1 (en) * | 2019-04-09 | 2021-06-03 | Ark Automatic Architecture Design Ltd. | Systems and methods of automated design and spatial allocation of buildings |
KR20220090695A (ko) * | 2020-12-23 | 2022-06-30 | 주식회사 어반베이스 | 강화 학습 기반 인테리어 서비스의 사물 배치 모델 제공 장치 및 방법 |
-
2024
- 2024-01-26 KR KR1020240011949A patent/KR102717657B1/ko active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20210165929A1 (en) * | 2019-04-09 | 2021-06-03 | Ark Automatic Architecture Design Ltd. | Systems and methods of automated design and spatial allocation of buildings |
KR102193193B1 (ko) * | 2020-08-27 | 2020-12-18 | 주식회사 고려주방 | 가상 체험이 가능한 업소용 주방 배치 인테리어 시스템 |
KR20220090695A (ko) * | 2020-12-23 | 2022-06-30 | 주식회사 어반베이스 | 강화 학습 기반 인테리어 서비스의 사물 배치 모델 제공 장치 및 방법 |
KR102549980B1 (ko) | 2020-12-23 | 2023-06-30 | 주식회사 어반베이스 | 강화 학습 기반 인테리어 서비스의 사물 배치 모델 제공 장치 및 방법 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Anderson et al. | Augmented space planning: Using procedural generation to automate desk layouts | |
JP6161992B2 (ja) | 販売予測システム及び販売予測方法 | |
US20070288296A1 (en) | System and method for automatic placement of products within shelving areas using a planogram with two-dimensional sequencing | |
US9443261B2 (en) | Method and apparatus for optimization of floor covering and system for user configuration and real time pricing information | |
US11270034B1 (en) | Method and system for kitchen cabinet layout | |
US20150012381A1 (en) | Systems, methods and computer readable media for online shopping | |
US20190272491A1 (en) | Inventory placement recommendation system | |
US11954494B2 (en) | Method of system for generating a cluster instruction set | |
Tufano et al. | Plant design and control in food service industry. A multi-disciplinary decision-support system | |
EP4036821A1 (en) | System for the matrix-digital transformation of a variable data set | |
CA2981168A1 (en) | Systems, devices, and methods for predicting product performance in a retail display area | |
KR102717657B1 (ko) | 인공지능 기반의 상업공간 인테리어 자동설계 방법 및 시스템 | |
Ozgormus | Optimization of block layout for grocery stores | |
Ghildiyal et al. | Industry 4.0 Application in the Hospitality and Food Service Industries | |
JP3827635B2 (ja) | コンピュータによる住戸プランニング方法および記憶媒体並びにプログラム | |
US12106265B2 (en) | Methods and apparatus for generating planograms | |
US20230245063A1 (en) | Methods and apparatus for generating planograms | |
JP7565513B2 (ja) | 住宅プラン提案システム、及び、住宅プラン提案方法 | |
CN116257914A (zh) | 计算机实现的布局配置方法和布局配置装置 | |
Ko et al. | A new coffee shop location planning for customer satisfaction in Taiwan | |
Kulturel-Konak et al. | Menu engineering for continuing care senior living facilities with captive dining patrons | |
Wang et al. | Order decision making based on different statement strategies under stochastic market demand | |
KR102694504B1 (ko) | Qr 기반 오더 서비스를 통해 출력되는 상품의 우선 순위를 변경하는 시스템 | |
Sudharma et al. | Neoj4 and SARIMAX Model for Optimizing Product Placement and Predicting the Shortest Shopping Path | |
JP7546218B2 (ja) | 住宅プラン提案システム、及び、住宅プラン提案方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PA0109 | Patent application |
Patent event code: PA01091R01D Comment text: Patent Application Patent event date: 20240126 |
|
PA0201 | Request for examination |
Patent event code: PA02011R01I Patent event date: 20240126 Comment text: Patent Application |
|
PA0302 | Request for accelerated examination |
Patent event date: 20240129 Patent event code: PA03022R01D Comment text: Request for Accelerated Examination |
|
PE0902 | Notice of grounds for rejection |
Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20240401 Patent event code: PE09021S01D |
|
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
PE0701 | Decision of registration |
Patent event code: PE07011S01D Comment text: Decision to Grant Registration Patent event date: 20241008 |
|
GRNT | Written decision to grant | ||
PR0701 | Registration of establishment |
Comment text: Registration of Establishment Patent event date: 20241010 Patent event code: PR07011E01D |
|
PR1002 | Payment of registration fee |
Payment date: 20241010 End annual number: 3 Start annual number: 1 |
|
PG1601 | Publication of registration |