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인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 장치 및 그 방법
- 기술번호 : KST2014033778
- 담당센터 : 인천기술혁신센터
- 전화번호 : 032-420-3580
| 요약 | 본 발명은 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 정수처리시스템에서 소독부산물(예를 들어, 트리할로메탄 등)의 예측값 및 실제값에 대한 오차와 임계값의 비교결과에 따라 비선형식에 따른 최적 인공신경망 모델을 선택하여 소독부산물의 생성결과(예를 들어, 발생농도, 발생량 등)를 미리 예측하기 위한, 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 장치 및 그 방법과, 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하고자 한다. 이를 위하여, 본 발명은, 소독공정의 공정인자 및 수질인자를 수집하기 위한 데이터 수집부; 상기 공정인자 및 수질인자를 입력받아, 미리 구비되어 있는 적어도 하나 이상의 인공신경망 모델 대상 중 어느 하나를 인공신경망 모델로 적용하기 위한 인공신경망 모델부; 및 '상기 인공신경망 모델을 통해 출력된 소독부산물의 예측값'과 '정수처리시스템에서 실제로 확인된 소독부산물의 실제값'에 대한 오차와 기 설정된 임계값의 비교결과에 따라 최적 인공신경망 모델을 선택하기 위한 피드백을 수행한 후 소독부산물의 생성결과를 예측하기 위한 피드백부를 포함한다. 인공신경망, 소독부산물, 염소, 트리할로메탄, 수질 인자, 공정 인자, 다층 퍼셉트론 |
|---|---|
| Int. CL | C02F 1/00 (2006.01) G01N 33/18 (2006.01) G06N 3/02 (2006.01) |
| CPC | G01N 33/18(2013.01) G01N 33/18(2013.01) G01N 33/18(2013.01) |
| 출원번호/일자 | 1020090043561 (2009.05.19) |
| 출원인 | 한국건설기술연구원 |
| 등록번호/일자 | 10-1099703-0000 (2011.12.21) |
| 공개번호/일자 | 10-2010-0124511 (2010.11.29) 문서열기 |
| 공고번호/일자 | (20111228) 문서열기 |
| 국제출원번호/일자 | |
| 국제공개번호/일자 | |
| 우선권정보 | |
| 법적상태 | 등록 |
| 심사진행상태 | 수리 |
| 심판사항 | |
| 구분 | 신규 |
| 원출원번호/일자 | |
| 관련 출원번호 | |
| 심사청구여부/일자 | Y (2009.05.19) |
| 심사청구항수 | 20 |
출원인
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 한국건설기술연구원 | 대한민국 | 경기도 고양시 일산서구 |
발명자
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 황태문 | 대한민국 | 경기도 고양시 일산동구 |
| 2 | 오현제 | 대한민국 | 경기도 고양시 일산구 |
| 3 | 이상호 | 대한민국 | 서울특별시 중구 |
| 4 | 남숙현 | 대한민국 | 경기도 파주시 교하 |
| 5 | 최윤정 | 대한민국 | 경기도 고양시 일산서구 |
대리인
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 신성특허법인(유한) | 대한민국 | 서울특별시 송파구 중대로 ***, ID타워 ***호 (가락동) |
최종권리자
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 주식회사 빌트오토 | 경기도 고양시 덕양구 |
| 번호 | 서류명 | 접수/발송일자 | 처리상태 | 접수/발송번호 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | [특허출원]특허출원서 [Patent Application] Patent Application |
2009.05.19 | 수리 (Accepted) | 1-1-2009-0299477-01 |
| 2 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2010.08.13 | 수리 (Accepted) | 4-1-2010-5149851-45 |
| 3 | 선행기술조사의뢰서 Request for Prior Art Search |
2011.02.22 | 수리 (Accepted) | 9-1-9999-9999999-89 |
| 4 | 선행기술조사보고서 Report of Prior Art Search |
2011.03.14 | 수리 (Accepted) | 9-1-2011-0019768-05 |
| 5 | 의견제출통지서 Notification of reason for refusal |
2011.04.21 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2011-0215178-13 |
| 6 | [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서 [Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief) |
2011.06.21 | 수리 (Accepted) | 1-1-2011-0470811-29 |
| 7 | [명세서등 보정]보정서 [Amendment to Description, etc.] Amendment |
2011.07.20 | 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) | 1-1-2011-0559165-41 |
| 8 | [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서 [Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation) |
2011.07.20 | 수리 (Accepted) | 1-1-2011-0559166-97 |
| 9 | 등록결정서 Decision to grant |
2011.12.16 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2011-0744731-15 |
| 10 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2012.04.09 | 수리 (Accepted) | 4-1-2012-5074739-72 |
| 11 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2012.11.22 | 수리 (Accepted) | 4-1-2012-5244537-44 |
| 12 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2013.01.17 | 수리 (Accepted) | 4-1-2013-0000977-60 |
| 13 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2014.04.22 | 수리 (Accepted) | 4-1-2014-5049765-42 |
| 14 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2014.08.21 | 수리 (Accepted) | 4-1-2014-5100329-91 |
| 15 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2015.03.04 | 수리 (Accepted) | 4-1-2015-5027756-61 |
| 번호 | 청구항 |
|---|---|
| 1 |
1 소독공정의 공정인자 및 수질인자를 수집하기 위한 데이터 수집부; 상기 공정인자 및 수질인자를 입력받아, 미리 구비되어 있는 적어도 하나 이상의 인공신경망 모델 대상 중 어느 하나를 인공신경망 모델로 적용하기 위한 인공신경망 모델부; 및 '상기 인공신경망 모델을 통해 출력된 소독부산물의 예측값'과 '정수처리시스템에서 실제로 확인된 소독부산물의 실제값'에 대한 오차와 기 설정된 임계값의 비교결과에 따라 최적 인공신경망 모델을 선택하기 위한 피드백을 수행한 후 소독부산물의 생성결과를 예측하기 위한 피드백부을 포함하고, 상기 소독부산물의 생성결과는, 상기 소독부산물의 발생농도 또는 발생량인 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 장치 |
| 2 |
2 제 1 항에 있어서, 상기 데이터 수집부는, 상기 공정인자 및 수질인자를 정수처리시스템에서 수집하여 데이터베이스를 구축하는 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 장치 |
| 3 |
3 제 1 항에 있어서, 상기 인공신경망 모델부는, 상기 인공신경망 모델을 적용할 때, 입력층과 출력층 간에 은닉층을 두는 다층구조에서 데이터를 훈련시키는 다층 퍼셉트론을 이용하는 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 장치 |
| 4 |
4 제 3 항에 있어서, 상기 인공신경망 모델부는, 상기 예측값 및 상기 실제값에 대한 오차를 감소시키는 방향으로 상기 인공신경망 모델의 연결강도를 조정하는 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 장치 |
| 5 |
5 제 1 항에 있어서, 상기 피드백부는, 상기 예측값 및 상기 실제값에 대한 오차가 기 설정된 임계값 이하이면, 상기 예측값 및 실제값이 일치하는 경우로 간주하여 상기 인공신경망 모델을 최적 인공신경망 모델로 선택하는 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 장치 |
| 6 |
6 제 1 항에 있어서, 상기 피드백부는, 상기 예측값 및 상기 실제값에 대한 오차가 기 설정된 임계값 이상이면, 상기 인공신경망 모델 이외에 다른 인공신경망 모델을 다시 적용하는 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 장치 |
| 7 |
7 제 1 항에 있어서, 소독부산물 예측 프로그램이 기 탑재된 사용자 단말기에 연결되어 소독부산물 예측 과정을 제어할 수 있는 사용자 환경을 제공하기 위한 사용자 인터페이스부를 더 포함하는 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 장치 |
| 8 |
8 제 1 항에 있어서, 상기 소독공정은, 1차적으로 오존 또는 이산화염소를 이용한 소독공정을 진행하고, 2차적으로 염소를 이용한 소독공정을 진행하는 복합소독 공정인 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 장치 |
| 9 |
9 제 1 항에 있어서, 상기 공정인자는, 유량, 반응조 크기, 정수지 거리, 소독제 종류 및 주입량, 시설 제원, 도류벽 조건이고, 상기 수질인자는, 산성도, 온도, 용존유기탄소, 흡광도값, 반응시간, 잔류염소인 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 장치 |
| 10 |
10 제 9 항에 있어서, 상기 인공신경망 모델 대상은, 하나의 정수처리시스템에서 최적 인공신경망 모델을 선택하기 위해 구비됨에 따라, 상기 공정인자 및 상기 수질인자에서 소독제 주입량 이외에 다른 인자에 대해서 동일하게 유지하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 장치 |
| 11 |
11 제 1 항에 있어서, 상기 소독부산물은, 트리할로메탄, 할로아세토나이트릴, 할로아세틱엑시드, 할로케톤, 할로아세테이트, 할로알데히드, 할로아로마틱, 할로아민, 할로에테르, 클로랄하이트레이트 중 어느 하나인 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 장치 |
| 12 |
12 삭제 |
| 13 |
13 소독공정의 공정인자 및 수질인자를 수집하는 수집 단계; 상기 공정인자 및 수질인자를 입력받아, 미리 구비되어 있는 적어도 하나 이상의 인공신경망 모델 대상 중 어느 하나를 인공신경망 모델로 적용하는 적용 단계; '상기 인공신경망 모델을 통해 출력된 소독부산물의 예측값'과 '정수처리시스템에서 실제로 확인된 소독부산물의 실제값'에 대한 오차와 기 설정된 임계값의 비교결과에 따라 최적 인공신경망 모델을 선택하기 위한 피드백을 수행하는 수행 단계; 및 상기 선택된 최적 인공신경망 모델을 이용하여 소독부산물의 생성결과를 예측하는 예측 단계를 포함하고, 상기 소독부산물의 생성결과는, 상기 소독부산물의 발생농도 또는 발생량인 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 방법 |
| 14 |
14 제 13 항에 있어서, 상기 적용 단계는, 상기 인공신경망 모델을 적용할 때, 입력층과 출력층 간에 은닉층을 두는 다층구조에서 데이터를 훈련시키는 다층 퍼셉트론을 이용하는 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 방법 |
| 15 |
15 제 14 항에 있어서, 상기 적용 단계는, 상기 예측값 및 상기 실제값에 대한 오차를 감소시키는 방향으로 상기 인공신경망 모델의 연결강도를 조정하는 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 방법 |
| 16 |
16 제 13 항에 있어서, 상기 수행 단계는, 상기 예측값 및 상기 실제값에 대한 오차가 기 설정된 임계값 이하이면, 상기 예측값 및 실제값이 일치하는 경우로 간주하여 상기 인공신경망 모델을 최적 인공신경망 모델로 선택하는 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 방법 |
| 17 |
17 제 13 항에 있어서, 상기 수행 단계는, 상기 예측값 및 상기 실제값에 대한 오차가 기 설정된 임계값 이상이면, 상기 인공신경망 모델 이외에 다른 인공신경망 모델을 다시 적용하는 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 방법 |
| 18 |
18 제 13 항에 있어서, 상기 소독공정은, 1차적으로 오존 또는 이산화염소를 이용한 소독공정을 진행하고, 2차적으로 염소를 이용한 소독공정을 진행하는 복합소독 공정인 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 방법 |
| 19 |
19 제 13 항에 있어서, 상기 공정인자는, 유량, 반응조 크기, 정수지 거리, 소독제 종류 및 주입량, 시설 제원, 도류벽 조건이고, 상기 수질인자는, 산성도, 온도, 용존유기탄소, 흡광도값, 반응시간, 잔류염소인 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 방법 |
| 20 |
20 제 19 항에 있어서, 상기 인공신경망 모델 대상은, 하나의 정수처리시스템에서 최적 인공신경망 모델을 선택하기 위해 구비됨에 따라, 상기 공정인자 및 상기 수질인자에서 소독제 주입량 이외에 다른 인자에 대해서 동일하게 유지하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 방법 |
| 21 |
21 제 13 항에 있어서, 상기 소독부산물은, 트리할로메탄, 할로아세토나이트릴, 할로아세틱엑시드, 할로케톤, 할로아세테이트, 할로알데히드, 할로아로마틱, 할로아민, 할로에테르, 클로랄하이트레이트 중 어느 하나인 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 방법 |
| 22 |
22 삭제 |
| 23 |
23 삭제 |
| 지정국 정보가 없습니다 |
|---|
| 패밀리정보가 없습니다 |
|---|
| 국가 R&D 정보가 없습니다. |
|---|
- 본 등록정보는 참고용으로 법적증빙자료로 사용할 수 없습니다.
- 데이터 이관에 따른 소요기간(1일)으로 인하여 등록원부와 일부 차이가 발생할 수 있으며, 일부 정보(부기, 상세 주소 등)를 제공하지 않고 있습니다.
- 법적증빙자료로 활용하시거나 더 자세한 정보를 보시려면 등록원부를 발급받아 사용하시기 바랍니다.
| 특허 등록번호 | 10-1099703-0000 |
|---|
권리란
| 표시번호 | 사항 |
|---|---|
| 1 |
출원 연월일 : 20090519 출원 번호 : 1020090043561 공고 연월일 : 20111228 공고 번호 : 특허결정(심결)연월일 : 20111216 청구범위의 항수 : 20 유별 : G01N 33/18 발명의 명칭 : 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 장치 및 그 방법 존속기간(예정)만료일 : |
특허권자란
| 순위번호 | 사항 |
|---|---|
| 1 |
(권리자) 한국건설기술연구원 경기도 고양시 일산서구... |
| 2 |
(권리자) 주식회사 빌트오토 경기도 고양시 덕양구... |
| 2 |
(의무자) 한국건설기술연구원 경기도 고양시 일산서구... |
등록료란
| 제 1 - 3 년분 | 금 액 | 412,500 원 | 2011년 12월 22일 | 납입 |
| 제 4 년분 | 금 액 | 336,000 원 | 2014년 12월 22일 | 납입 |
| 제 5 년분 | 금 액 | 336,000 원 | 2015년 12월 01일 | 납입 |
| 제 6 년분 | 금 액 | 336,000 원 | 2016년 11월 28일 | 납입 |
| 제 7 년분 | 금 액 | 602,000 원 | 2017년 10월 23일 | 납입 |
| 제 8 년분 | 금 액 | 860,000 원 | 2018년 12월 03일 | 납입 |
| 제 9 년분 | 금 액 | 494,500 원 | 2020년 05월 18일 | 납입 |
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| 번호 | 서류명 | 접수/발송일자 | 처리상태 | 접수/발송번호 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | [특허출원]특허출원서 | 2009.05.19 | 수리 (Accepted) | 1-1-2009-0299477-01 |
| 2 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2010.08.13 | 수리 (Accepted) | 4-1-2010-5149851-45 |
| 3 | 선행기술조사의뢰서 | 2011.02.22 | 수리 (Accepted) | 9-1-9999-9999999-89 |
| 4 | 선행기술조사보고서 | 2011.03.14 | 수리 (Accepted) | 9-1-2011-0019768-05 |
| 5 | 의견제출통지서 | 2011.04.21 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2011-0215178-13 |
| 6 | [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서 | 2011.06.21 | 수리 (Accepted) | 1-1-2011-0470811-29 |
| 7 | [명세서등 보정]보정서 | 2011.07.20 | 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) | 1-1-2011-0559165-41 |
| 8 | [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서 | 2011.07.20 | 수리 (Accepted) | 1-1-2011-0559166-97 |
| 9 | 등록결정서 | 2011.12.16 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2011-0744731-15 |
| 10 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2012.04.09 | 수리 (Accepted) | 4-1-2012-5074739-72 |
| 11 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2012.11.22 | 수리 (Accepted) | 4-1-2012-5244537-44 |
| 12 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2013.01.17 | 수리 (Accepted) | 4-1-2013-0000977-60 |
| 13 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2014.04.22 | 수리 (Accepted) | 4-1-2014-5049765-42 |
| 14 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2014.08.21 | 수리 (Accepted) | 4-1-2014-5100329-91 |
| 15 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2015.03.04 | 수리 (Accepted) | 4-1-2015-5027756-61 |
| 기술번호 | KST2014033778 |
|---|---|
| 자료제공기관 | NTB |
| 기술공급기관 | 한국건설기술연구원 |
| 기술명 | 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 장치 및 그 방법 |
| 기술개요 |
본 발명은 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 정수처리시스템에서 소독부산물(예를 들어, 트리할로메탄 등)의 예측값 및 실제값에 대한 오차와 임계값의 비교결과에 따라 비선형식에 따른 최적 인공신경망 모델을 선택하여 소독부산물의 생성결과(예를 들어, 발생농도, 발생량 등)를 미리 예측하기 위한, 인공신경망을 이용한 소독부산물의 생성결과 예측 장치 및 그 방법과, 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하고자 한다. 이를 위하여, 본 발명은, 소독공정의 공정인자 및 수질인자를 수집하기 위한 데이터 수집부; 상기 공정인자 및 수질인자를 입력받아, 미리 구비되어 있는 적어도 하나 이상의 인공신경망 모델 대상 중 어느 하나를 인공신경망 모델로 적용하기 위한 인공신경망 모델부; 및 '상기 인공신경망 모델을 통해 출력된 소독부산물의 예측값'과 '정수처리시스템에서 실제로 확인된 소독부산물의 실제값'에 대한 오차와 기 설정된 임계값의 비교결과에 따라 최적 인공신경망 모델을 선택하기 위한 피드백을 수행한 후 소독부산물의 생성결과를 예측하기 위한 피드백부를 포함한다. 인공신경망, 소독부산물, 염소, 트리할로메탄, 수질 인자, 공정 인자, 다층 퍼셉트론 |
| 개발상태 | 특허만신청(등록) |
| 기술의 우수성 | |
| 응용분야 | 소독 |
| 시장규모 및 동향 | |
| 희망거래유형 | 라이센스, |
| 사업화적용실적 | |
| 도입시고려사항 |
| 과제고유번호 | 1485007148 |
|---|---|
| 세부과제번호 | 20080600100450 |
| 연구과제명 | 병원성미생물및소독부산물질제어를위한복합소독자동화장치개발 |
| 성과구분 | 출원 |
| 부처명 | 환경부 |
| 연구관리전문기관명 | 한국환경기술진흥원 |
| 연구주관기관명 | 한국건설기술연구원 |
| 성과제출연도 | 2008 |
| 연구기간 | 200804~201103 |
| 기여율 | 1 |
| 연구개발단계명 | 응용연구 |
| 6T분류명 | ET(환경기술) |
특허성과
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