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다차원 특징을 이용한 이상신호 분석장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2015015396
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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 다양한 측정장비로부터 출력되는 대상체의 측정신호로부터 다수의 특징을 추출하여 다차원 특징을 이용하여 측정신호의 이상신호를 판별하도록 하는 다차원 특징을 이용한 이상신호 분석장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명은 샘플 대상체에 대한 다수의 샘플신호를 입력받아 상기 다수의 샘플신호로부터 다수의 특징을 추출하는 특징추출단계; 상기 추출된 다수의 특징별 샘플신호를 정상신호 및 이상신호로 1차원으로 분류하여 상기 각 특징별 제1학습모델을 생성하는 제1학습모델 생성단계; 상기 다수의 특징별 제1학습모델 중 상기 정상신호와 이상신호의 분류성능이 기설정된 기준치 이상인 적어도 둘 이상의 특징을 선택하는 특징선택단계; 상기 선택된 둘 이상의 특징을 각각의 차원으로 한 다차원 특징공간 상에 상기 디지털 샘플신호를 정상신호 및 이상신호로 분류하여 다차원 제2학습모델을 생성하는 제2학습모델 생성단계; 측정 대상체에 대한 디지털 측정신호를 입력받아 상기 제1학습모델을 이용하여 상기 디지털 측정신호의 이상신호를 1차 판별하는 1차판별단계; 및 상기 다차원 제2학습모델을 이용하여 상기 디지털 측정신호의 이상신호를 2차 판별하는 2차판별단계; 를 포함한다.
Int. CL G01D 21/00 (2006.01)
CPC G01D 21/00(2013.01)
출원번호/일자 1020140176943 (2014.12.10)
출원인 부산대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1659989-0000 (2016.09.20)
공개번호/일자 10-2016-0070327 (2016.06.20) 문서열기
공고번호/일자 (20160927) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2014.12.10)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 부산대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 금정구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강동중 대한민국 부산광역시 금정구
2 민현규 대한민국 부산광역시 수영구
3 박종현 대한민국 부산광역시 기장군

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인남촌 대한민국 서울특별시 종로구 새문안로*길 **, 도렴빌딩 ***호 (도렴동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 부산대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 금정구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2014.12.10 수리 (Accepted) 1-1-2014-1198980-50
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2015.10.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2015.12.10 수리 (Accepted) 9-1-2015-0075463-25
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.01.13 수리 (Accepted) 4-1-2016-5004891-78
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2016.03.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0213834-93
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.05.10 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-0442793-77
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)		 2016.05.10 수리 (Accepted) 1-1-2016-0442802-01
8 등록결정서
Decision to grant		 2016.08.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0624465-77
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.01.09 수리 (Accepted) 4-1-2017-5004005-98
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.01.10 수리 (Accepted) 4-1-2017-5004797-18
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
샘플 대상체에 대한 다수의 디지털 샘플신호를 입력받아 상기 다수의 디지털 샘플신호로부터 다수의 특징을 추출하는 특징추출단계;상기 추출된 다수의 특징별 샘플신호를 정상신호 및 이상신호로 1차원으로 분류하여 상기 다수의 특징별 제1학습모델을 생성하는 제1학습모델 생성단계;상기 다수의 특징별 제1학습모델 중 상기 정상신호와 이상신호의 분류성능이 기설정된 기준치 이상인 적어도 둘 이상의 특징을 선택하는 특징선택단계;상기 선택된 둘 이상의 특징을 각각의 차원으로 한 다차원 특징공간 상에 상기 디지털 샘플신호를 정상신호 및 이상신호로 분류하여 다차원 제2학습모델을 생성하는 제2학습모델 생성단계;측정 대상체에 대한 디지털 측정신호를 입력받아 상기 제1학습모델을 이용하여 상기 디지털 측정신호의 이상신호를 1차 판별하는 1차판별단계; 및상기 다차원 제2학습모델을 이용하여 상기 디지털 측정신호의 이상신호를 2차 판별하는 2차판별단계; 를 포함하는 다차원 특징을 이용한 이상신호 분석방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 제1학습모델 생성단계는,상기 각 특징별로 1차원으로 분류된 다수의 정상신호 및 이상신호로부터 상기 정상신호 그룹과 이상신호 그룹을 설정하는 단계; 및상기 설정된 정상신호 그룹과 이상신호 그룹을 구분하는 구분값을 결정하는 단계; 를 포함하는 다차원 특징을 이용한 이상신호 분석방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 1차판별단계는,상기 디지털 측정신호를 상기 제1학습모델에서 1차원으로 분류하는 단계; 및상기 분류된 디지털 측정신호가 상기 정상신호 그룹에 속하면 정상신호로 판단하고 상기 이상신호 그룹에 속하면 이상신호로 판단하는 단계; 를 포함하는 다차원 특징을 이용한 이상신호 분석방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 제2학습모델 생성단계에서 상기 정상신호 및 이상신호로의 분류는,상기 제2학습모델에서 각 특징은 0~1 범위의 값을 가지며 상기 각 특징별 디지털 샘플신호를 0~1 범위로 정규화(normalization)하여 상기 다차원 특징공간 상에 정상신호 또는 이상신호로 분류하는 다차원 특징을 이용한 이상신호 분석방법
5 5
제1항에 있어서,상기 제2학습모델 생성단계는,상기 다차원 특징공간을 다수의 단위공간으로 구분하는 단계;상기 단위공간마다 분류된 정상신호와 이상신호의 개수를 추출하는 단계; 및상기 추출된 정상신호 및 이상신호의 개수에 따라 상기 각 단위공간을 정상공간 또는 이상공간 중 어느 하나로 설정하는 단계; 를 포함하는 다차원 특징을 이용한 디지털신호의 이상신호 분석방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 2차판별단계는,상기 입력된 디지털 측정신호를 상기 단위공간 상에 분류시키는 단계;상기 디지털 측정신호가 분류된 단위공간이 상기 정상공간이면 상기 디지털 측정신호를 정상신호로 판단하고 상기 이상공간이면 상기 디지털 측정신호를 이상신호로 판단하는 단계; 를 포함하는 다차원 특징을 이용한 디지털신호의 이상신호 분석방법
7 7
샘플 대상체의 디지털 샘플신호 및 측정 대상체의 디지털 측정신호를 입력받는 입력부;상기 디지털 샘플신호 및 측정신호로부터 특징을 추출하는 특징추출부;상기 추출된 다수의 특징별 샘플신호를 정상신호 또는 이상신호로 1차원으로 분류하여 상기 각 특징별 제1학습모델을 생성하는 제1학습모델 생성부;상기 다수의 특징별 제1학습모델 중 상기 정상신호와 이상신호의 분류성능이 기설정된 기준치 이상인 적어도 둘 이상의 특징을 각각의 차원으로 한 다차원 특징공간 상에 상기 디지털 샘플신호를 정상신호 및 이상신호로 분류하여 다차원 제2학습모델을 생성하는 제2학습모델 생성부;상기 생성된 제1 및 제2 학습모델을 저장하는 저장부; 및상기 저장된 제1학습모델을 이용하여 상기 입력부로 입력되는 측정 대상체에 대한 디지털 측정신호의 이상신호를 1차 판별하고 상기 저장된 다차원 제2학습모델을 이용하여 상기 입력부로 입력되는 디지털 측정신호의 이상신호를 2차 판별하는 제어부; 를 포함하는 다차원 특징을 이용한 이상신호 분석장치
8 8
제7항에 있어서,상기 다차원 제2학습모델에서 각 특징은 0~1 범위의 값을 가지며 상기 각 특징별 디지털 샘플신호를 0~1의 범위로 정규화(normalization)하여 상기 다차원 특징공간 상에 정상신호와 이상신호로 분류하는 다차원 특징을 이용한 이상신호 분석장치
9 9
제7항에 있어서,상기 제2학습모델 생성부는,상기 다차원 특징공간을 다수의 단위공간으로 구분하고 상기 구분된 단위공간마다 분류된 정상신호 및 이상신호의 개수를 추출하여 상기 추출된 정상신호 및 이상신호의 개수에 따라 상기 구분된 각 단위공간을 정상공간 또는 이상공간 중 어느 하나로 설정하는 다차원 특징을 이용한 디지털신호의 이상신호 분석장치
10 10
제9항에 있어서, 상기 제어부는,상기 입력된 디지털 측정신호를 상기 단위공간 상에 분류시키고 상기 디지털 측정신호가 분류된 단위공간이 상기 정상공간으로 설정되었으면 상기 디지털 측정신호를 정상신호로 판단하고 상기 이상공간으로 설정되었으면 상기 디지털 측정신호를 이상신호로 판단하는 다차원 특징을 이용한 디지털신호의 이상신호 분석장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 중소기업청 부산대학교산학협력단 산학연 공동기술개발사업 산업용 세라믹 제품 X-ray 검사 자동화를 위한 자동 결함 검출 및 시스템 통합 기술 개발