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신경망 분석 기법을 이용한 풍력 밀도 예측 방법

  • 기술번호 : KST2015153341
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 신경망 분석 기법을 이용한 풍력 밀도 예측 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 이루어지는 신경망 분석 기법을 이용한 풍력 밀도 예측 방법에 있어서, 출력변수인 풍력밀도와 지면거칠기(r1~r6), 고도, 상대고도차, 개방도, 광역개방도, 향(a1~a7), 경사도, 상대경사도, 평균표고, 최고표고, 최저표고, 기복량, 해안으로부터의 거리 및 재해석 기상자료 중 선택되는 적어도 하나 이상의 입력변수들을 입력하는 변수 입력 단계(S100), 상기 변수 입력 단계(S100)에서 입력된 출력변수 및 단계적 선택법(stepwise selection)을 통해 선택한 입력변수들을 사용하여, 신경망 분석을 수행하는 신경망 분석 단계(S200) 및 상기 신경망 분석 단계(S200)에서 산출된 RMSE(Root Mean Square Error) 값에 따른 은닉 노드(hidden node)의 개수를 이용하여, 상관 계수 값을 통해서 신경망 분석 모형을 추정하는 신경망 모형 추정 단계(S300)를 포함하여 이루어지는 임의 지점의 풍력 밀도를 예측하는 신경망 분석 기법을 이용한 풍력 밀도 예측 방법에 관한 것이다.
Int. CL G06F 19/00 (2011.01) G06N 3/02 (2006.01)
CPC G06F 17/5009(2013.01) G06F 17/5009(2013.01)
출원번호/일자 1020120086236 (2012.08.07)
출원인 한국에너지기술연구원
등록번호/일자 10-1313822-0000 (2013.09.24)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20130930) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.08.07)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국에너지기술연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김현구 대한민국 대전광역시 유성구
2 이영섭 대한민국 서울특별시 강북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김종관 대한민국 대전광역시 서구 한밭대로 ***번지 (둔산동, 사학연금회관) **층(특허법인 플러스)
2 박창희 대한민국 대전광역시 서구 한밭대로 ***번지 (둔산동, 사학연금회관) **층(특허법인 플러스)
3 권오식 대한민국 대전광역시 서구 한밭대로 ***번지 (둔산동, 사학연금회관) **층(특허법인 플러스)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국에너지기술연구원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2012.08.07 수리 (Accepted) 1-1-2012-0630357-45
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2012.10.17 수리 (Accepted) 1-1-2012-0842047-68
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.12.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0762865-81
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2013.02.05 수리 (Accepted) 1-1-2013-0107776-73
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2013.02.05 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2013-0107761-99
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.04.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0254234-00
7 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2013.06.10 수리 (Accepted) 1-1-2013-0512979-23
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2013.07.08 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2013-0610414-26
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2013.07.08 수리 (Accepted) 1-1-2013-0610425-28
10 등록결정서
Decision to grant		 2013.08.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0598935-65
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.01.07 수리 (Accepted) 4-1-2014-5003356-15
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.03.10 수리 (Accepted) 4-1-2015-0013224-83
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.01.19 수리 (Accepted) 4-1-2017-5010650-13
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.01.08 수리 (Accepted) 4-1-2019-5004978-55
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.21 수리 (Accepted) 4-1-2019-5166801-48
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.21 수리 (Accepted) 4-1-2019-5166803-39
17 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.09.01 수리 (Accepted) 4-1-2020-5197654-62
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번호 청구항
1 1
컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 이루어지는 신경망 분석 기법을 이용한 풍력 밀도 예측 방법에 있어서,출력변수인 풍력밀도와 지면거칠기(r1~r6), 고도, 상대고도차, 개방도, 광역개방도, 향(a1~a7), 경사도, 상대경사도, 평균표고, 최고표고, 최저표고, 기복량, 해안으로부터의 거리 및 재해석 기상자료 중 선택되는 적어도 하나 이상의 입력변수들을 입력하는 변수 입력 단계(S100);상기 변수 입력 단계(S100)에서 입력된 출력변수 및 단계적 선택법(stepwise selection)을 통해 선택한 입력변수들을 사용하여, 신경망 분석을 수행하며, 상기 신경망 분석 모형별로 RMSE(Root Mean Square Error) 값과 은닉 노드(hidden node)의 개수를 산출하는 신경망 분석 단계(S200); 및상기 신경망 분석 단계(S200)에서 산출된 상기 RMSE(Root Mean Square Error) 값 및 상기 은닉 노드(hidden node)의 개수를 이용하여 상관 계수 값을 계산하고, 상기 RMSE 값 및 상기 은닉 노드의 개수가 적으면서 상기 상관 계수 값이 1에 가장 가까운 신경망 분석 모형을 추정하는 신경망 모형 추정 단계(S300);를 포함하여 이루어지며,상기 신경망 분석 단계(S200)는상기 변수 입력 단계(S100)에서 입력된 상기 출력변수를 루트 변환한 형태, 로그 변환한 형태 또는 원자료 형태로 사용하는 것을 특징으로 하는 신경망 분석 기법을 이용한 풍력 밀도 예측 방법
2 2
제 1항에 있어서,상기 변수 입력 단계(S100)의 상기 지면거칠기(r1~r6)는 토지 이용에 따른 지표면의 형태를 나타내며,상기 향(a1~a7)은 경사면의 방향을 나타내는 것을 특징으로 하며,상기 지면거칠기 및 상기 향을 가변수로 변환한 것을 특징으로 하는 신경망 분석 기법을 이용한 풍력 밀도 예측 방법
3 3
제 1항에 있어서,상기 신경망 분석 단계(S200)는로그 변환한 상기 출력변수 및 단계적 선택법을 사용한 상기 입력변수를 이용하여, 신경망 분석을 수행하는 제 1 분석 단계(S210)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 신경망 분석을 이용한 풍력 밀도 예측 방법
4 4
제 1항에 있어서,상기 신경망 분석 단계(S200)는원자료 형태의 상기 출력변수 및 단계적 선택법을 사용한 상기 입력변수를 이용하여, 신경망 분석을 수행하는 제 2 분석 단계(S220)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 신경망 분석을 이용한 풍력 밀도 예측 방법
5 5
제 1항에 있어서,상기 신경망 분석 단계(S200)는루트 변환한 상기 출력변수 및 단계적 선택법을 사용한 상기 입력변수를 이용하여, 신경망 분석을 수행하는 제 3 분석 단계(S230)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 신경망 분석 기법을 이용한 풍력 밀도 예측 방법
6 6
제 1항에 있어서,상기 신경망 분석 단계(S200)는로그 변환한 상기 출력변수 및 단계적 선택법을 사용한 상기 입력변수를 이용하여, 신경망 분석을 수행하는 제 4 분석 단계(S240)를 포함하여 이루어지되,상기 고도, 경사도, 해안으로부터의 거리, 최고표고, 평균표고, 최저표고, 기복량 및 재해석 기상 자료는 루트 변환한 것을 특징으로 하는 신경망 분석 기법을 이용한 풍력 밀도 예측 방법
7 7
제 1항에 있어서,상기 신경망 분석 단계(S200)는루트 변환한 상기 출력변수 및 단계적 선택법을 사용한 상기 입력변수를 이용하여, 신경망 분석을 수행하는 제 5 분석 단계(S250)를 포함하여 이루어지되,상기 고도, 경사도, 해안으로부터의 거리, 최고표고, 평균표고, 최저표고, 기복량 및 재해석 기상 자료를 루트 변환한 것을 특징으로 하는 신경망 분석 기법을 이용한 풍력 밀도 예측 방법
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1 CN104520861 CN 중국 FAMILY
2 EP02884413 EP 유럽특허청(EPO) FAMILY
3 EP02884413 EP 유럽특허청(EPO) FAMILY
4 KR101246044 KR 대한민국 FAMILY
5 KR101264873 KR 대한민국 FAMILY
6 US20150204922 US 미국 FAMILY
7 WO2014025188 WO 세계지적재산권기구(WIPO) FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

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1 CN104520861 CN 중국 DOCDBFAMILY
2 CN104520861 CN 중국 DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 한국에너지기술연구원 주요사업(부처임무형) 신재생에너지 자원지도 및 활용시스템 구축사업