맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

벼 잎도열병 감염위험도 예측시스템 및 그 예측방법

  • 기술번호 : KST2014050415
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
상담신청 PDF 받기
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 벼 잎도열병 감염위험도 예측시스템 및 그 예측방법에 관한 것이다. 좀 더 구체적으로, 본 발명은 지난 5일간의 평균 온도, 일별 평균 상대습도, 일 강우량 정보를 수집하는 정보 수집부와, 지난 5일간의 평균 온도, 일별 평균 상대습도, 일 강우량 정보를 기 설정된 일별 모형(DIM: Daily Infection Model)에 대입하여 벼 잎도열병 감염위험도 값(Warn)을 산출하는 벼 잎도열병 감염위험도 생성부 및 상기 벼 잎도열병 감염위험도 생성부가 생성한 벼 잎도열병 감염위험도 값이 해당 사용자의 단말기 또는 웹 페이지를 통해 제공되도록 처리하는 중앙처리부를 포함한다. 상술한 바와 같은 본 발명은 일별 기상자료를 이용하여 벼 잎도열병 감염위험도를 예측하고, 그 예측 결과를 사용자들에게 제공함으로써, 효율적인 방제전략과 양곡정책을 수립할 수 있는 장점이 있다.
Int. CL G06Q 50/02 (2012.01.01) G06Q 10/04 (2012.01.01) G06F 17/10 (2006.01.01)
CPC G06Q 50/02(2013.01) G06Q 50/02(2013.01) G06Q 50/02(2013.01)
출원번호/일자 1020110003113 (2011.01.12)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1185071-0000 (2012.09.06)
공개번호/일자 10-2012-0081785 (2012.07.20) 문서열기
공고번호/일자 (20120920) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.01.12)
심사청구항수 5

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 박은우 대한민국 서울특별시 관악구
2 강위수 대한민국 서울특별시 관악구
3 안문일 대한민국 서울특별시 동작구
4 한용규 대한민국 경기도 시흥시

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 특허법인다울 대한민국 서울 강남구 봉은사로 ***, ***호(역삼동, 혜전빌딩)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 서울특별시 관악구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2011.01.12 수리 (Accepted) 1-1-2011-0025954-23
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2011.08.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2011.09.15 수리 (Accepted) 9-1-2011-0073137-61
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.09.27 수리 (Accepted) 4-1-2011-5195109-43
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.01.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0059577-35
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.03.27 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-0244635-34
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2012.03.27 수리 (Accepted) 1-1-2012-0244623-97
8 등록결정서
Decision to grant		 2012.08.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0500022-42
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.01.14 수리 (Accepted) 4-1-2013-5007213-54
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.03.17 수리 (Accepted) 4-1-2015-5033829-92
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2015-5062924-01
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5093546-10
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
지난 5일간의 평균 온도, 일별 평균 상대습도, 일 강우량 정보를 이용하여 벼 잎도열병 감염위험도 예측 결과를 생성하는 벼 잎도열병 감염위험도 예측 서버를 포함하고,상기 벼 잎도열병 감염위험도 예측 서버는 지난 5일간의 평균 온도, 일별 평균 상대습도, 일 강우량 정보를 기 설정된 일별 모형(DIM: Daily Infection Model)에 대입하여 벼 잎도열병 감염위험도 값(Warn)을 산출하는 벼 잎도열병 감염위험도 생성부를 더 포함하고,상기 일별 모형(DIM: Daily Infection Model)은 지난 5일간의 평균 온도(T5d)가 20℃ 이상이고 25℃ 미만인 경우 T_risk = 1로 설정하고, 그 외의 경우에는 T_risk = 0으로 설정하며,일별 평균 상대습도(RH)가 80% 이상인 경우 RH_risk = 2로 설정하고, 일별 평균 상대습도(RH)가 60% 이상인 경우 RH_risk = 1로 설정하며, 그 외의 경우에는 RH_risk = 0으로 설정하고,비가 오지 않거나, 일별 평균 상대습도(RH)가 90% 미만인 경우 Ra_risk = 0으로 설정하고, 일 강우량 정보가 50mm 미만인 경우 Ra_risk = 2로 설정하며, 일 강우량 정보가 100mm 미만인 경우 Ra_risk = 1로 설정하고, 그 외의 경우에는 Ra_risk = 0으로 설정한 뒤, T_risk ｘ RH_risk ｘ Ra_risk를 연산하여 벼 잎도열병 감염위험도 값(Warn)을 산출하도록 설계되어 있는 것을 특징으로 하는 벼 잎도열병 감염위험도 예측시스템
2 2
제1항에 있어서, 벼 잎도열병 감염위험도 예측 서버는,지난 5일간의 평균 온도, 일별 평균 상대습도, 일 강우량 정보를 수집하는 정보 수집부; 및상기 벼 잎도열병 감염위험도 생성부가 생성한 벼 잎도열병 감염위험도 값이 사용자 단말기 또는 웹 페이지를 통해 제공되도록 처리하는 중앙처리부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 벼 잎도열병 감염위험도 예측시스템
3 3
삭제
4 4
제2항에 있어서, 상기 중앙처리부는, 상기 벼 잎도열병 감염위험도 값이 기 설정된 기준치 이상이면, 해당 사용자의 단말기에 경보 메세지가 전송되도록 처리하는 것을 특징으로 하는 벼 잎도열병 감염위험도 예측시스템
5 5
벼 잎도열병 감염위험도 예측 서버가 지난 5일간의 평균 온도, 일별 평균 상대습도, 일 강우량 정보를 수집하는 (A)단계;벼 잎도열병 감염위험도 예측 서버가 지난 5일간의 평균 온도, 일별 평균 상대습도, 일 강우량 정보를 기 설정된 일별 모형(DIM: Daily Infection Model)에 대입하여 벼 잎도열병 감염위험도 값(Warn)을 산출하는 (B)단계; 및 벼 잎도열병 감염위험도 예측 서버가 상기 (B)단계에 의해 산출된 벼 잎도열병 감염위험도 값을 해당 사용자 단말기 또는 웹 페이지를 통해 제공하는 (C)단계를 포함하고, 상기 (B)단계는 벼 잎도열병 감염위험도 예측 서버가 지난 5일간의 평균 온도(T5d)가 20℃ 이상이고 25℃ 미만인 경우 T_risk = 1로 설정하고, 그 외의 경우에는 T_risk = 0으로 설정하는 (B1)단계;벼 잎도열병 감염위험도 예측 서버가 일별 평균 상대습도(RH)가 80% 이상인 경우 RH_risk = 2로 설정하고, 일별 평균 상대습도(RH)가 60% 이상인 경우 RH_risk = 1로 설정하며, 그 외의 경우에는 RH_risk = 0으로 설정하는 (B2)단계;벼 잎도열병 감염위험도 예측 서버가 비가 오지 않거나, 일별 평균 상대습도(RH)가 90% 미만인 경우 Ra_risk = 0으로 설정하고, 일 강우량 정보가 50mm 미만인 경우 Ra_risk = 2로 설정하며, 일 강우량 정보가 100mm 미만인 경우 Ra_risk = 1로 설정하고, 그 외의 경우에는 Ra_risk = 0으로 설정하는 (B3)단계; 및벼 잎도열병 감염위험도 예측 서버가 T_risk ｘ RH_risk ｘ Ra_risk를 연산하여 벼 잎도열병 감염위험도 값(Warn)을 산출하는 (B4)단계;를 포함하는 것을 특징으로하는 벼 잎도열병 감염위험도 예측시스템의 예측 방법
6 6
삭제
7 7
제5항에 있어서, 상기 (B4)단계에 의해 산출된 벼 잎도열병 감염위험도 값이 기 설정된 기준치 이상이면, 벼 잎도열병 감염위험도 예측 서버의 중앙 처리부는 해당 사용자 단말기에 경보 메시지가 전송되도록 처리하는 (D)단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 벼 잎도열병 감염위험도 예측시스템의 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 농림수산식품부 서울대학교 산학협력단 기후변화대응식량작물의생산기술 기후변화에 따른 식량작물 주요 병해충 발생 예측 정보시스템 개발