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생산 공정에서 데이터마이닝을 이용하여 제품 상태를 예측하는 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2015203354
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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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 생산 공정에서 데이터마이닝을 이용하여 제품 상태를 예측하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 생산 공정 내에서 품질에 영향을 미치는 요인에 해당하는 공정 인자와 공정 인자에 대한 결과에 해당하는 양품 및 불량품에 대한 품질 변수를 입력 받아 '인자'-'품질' 간의 관계를 나타내는 온톨로지를 생성하고, 생성된 온톨로지에 기초하여 관측하고자 하는 관측 지점을 결정하고, 생산 공정을 통해 실시간으로 관측 지점별로 공정 인자의 관측 좌표와 측정 데이터를 입력받고, 입력된 관측 좌표 및 측정 데이터에 대한 비선형 값들을 선형 분리하고, 상기 분리된 선형 값들에 기초하여 SVM 학습을 수행하고, SVM 학습 결과로부터 현재의 공정 상태를 예측하며, HMM을 이용하여 상기 온톨로지 및 이력 데이터로부터 현재의 측정 데이터에 기반한 최적 공정 인자를 산출함으로써, 산출된 최적 공정 인자를 사용자에게 제공하여 공정의 변화를 유도한다.
Int. CL G16C 10/00 (2019.01.01) G06F 17/18 (2006.01.01) G06Q 50/04 (2012.01.01)
CPC G06Q 10/06395(2013.01) G06Q 10/06395(2013.01) G06Q 10/06395(2013.01)
출원번호/일자 1020130094284 (2013.08.08)
출원인 울산과학기술원 산학협력단, 주식회사 아이티스타
등록번호/일자 10-1508641-0000 (2015.03.30)
공개번호/일자 10-2015-0018681 (2015.02.24) 문서열기
공고번호/일자 (20150408) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.08.08)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 울산과학기술원 산학협력단 대한민국 울산광역시 울주군
2 주식회사 아이티스타 대한민국 울산광역시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김남훈 대한민국 울산 울주군
2 유아름 대한민국 경남 창원시 의창구
3 김동철 대한민국 울산 북구
4 양희종 대한민국 울산 동구
5 윤성호 대한민국 울산 중구 반구로

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인충현 대한민국 서울특별시 서초구 동산로 **, *층(양재동, 베델회관)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 (주)아이티엔제이 울산광역시 남구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2013.08.08 수리 (Accepted) 1-1-2013-0720350-05
2 보정요구서
Request for Amendment		 2013.08.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2013-0094587-38
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2013.08.16 수리 (Accepted) 1-1-2013-0741048-57
4 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2013.08.27 수리 (Accepted) 1-1-2013-0780368-11
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2014.07.17 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2014.08.08 수리 (Accepted) 9-1-2014-0067028-11
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2014.09.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0625178-77
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)		 2014.11.17 수리 (Accepted) 1-1-2014-1103034-90
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.11.17 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-1103045-92
10 등록결정서
Decision to grant		 2015.03.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0191214-55
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.12.31 수리 (Accepted) 4-1-2015-5176347-51
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.03.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5048851-86
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
생산 공정에서 품질을 관리하는 방법에 있어서,생산 공정 내에서 품질에 영향을 미치는 요인에 해당하는 공정 인자와 상기 공정 인자에 대한 결과에 해당하는 양품 및 불량품에 대한 품질 변수를 입력 받아 '인자'-'품질' 간의 관계를 나타내는 온톨로지(ontology)를 생성하는 단계;상기 생성된 온톨로지에 기초하여 관측하고자 하는 관측 지점을 결정하고, 생산 공정을 통해 실시간으로 상기 관측 지점별로 상기 공정 인자의 관측 좌표와 측정 데이터를 입력받는 단계;상기 입력된 관측 좌표 및 측정 데이터에 대한 비선형 값들을 선형 분리하고, 상기 분리된 선형 값들에 기초하여 SVM(Support Vector Machine) 학습을 수행하는 단계;상기 SVM 학습 결과로부터 현재의 공정 상태를 예측하는 단계;HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 상기 온톨로지 및 이력 데이터로부터 현재의 측정 데이터에 기반한 최적 공정 인자를 산출하는 단계; 및상기 산출된 최적 공정 인자를 사용자에게 제공함으로써 공정의 변화를 유도하는 단계를 포함하고,상기 '인자'-'품질' 간의 관계는, 상기 품질 변수에 영향을 미치는 공정 인자의 가중치 및 상기 공정 인자들 간의 교호 작용에 따른 영향을 고려하되, 양품을 나타내는 품질 변수를 야기하는 공정 인자의 기여도를 반영하여 산출되는 것을 특징으로 하는 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 최적 공정 인자를 산출하는 단계는,상기 품질 변수를 히든스테이트(hidden state)로 지정하는 단계;상기 공정 인자를 확률 변수로 지정하는 단계;상기 HMM의 비터비 알고리즘을 이용하여 상기 공정 인자로부터 상기 히든스테이트의 확률을 산출하는 단계; 및상기 산출된 히든스테이트로부터 가장 높은 확률의 히든스테이트를 유발하는 공정 인자를 상기 최적 공정 인자로서 선택하는 단계를 더 포함하는 방법
3 3
제 2 항에 있어서,상기 HMM의 비터비 알고리즘은,이력 데이터의 최근 데이터로부터 과거 데이터까지 경로 백트랙킹(path backtracking)을 수행함으로써, 가장 높은 확률을 산출하는 것을 특징으로 하는 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 온톨로지 및 공정 인자에 기초하여 품질 변수를 예측할 수 있도록 실험적으로 검증된 규칙(rule)을 저장하는 단계를 더 포함하는 방법
5 5
제 1 항에 있어서,상기 '인자'-'품질' 간의 관계는,신경망(neural network) 또는 의사결정나무(decision tree)를 이용한 학습을 통해 설정되는 것을 특징으로 하는 방법
6 6
삭제
7 7
제 1 항에 있어서,상기 현재의 공정 상태를 예측하는 단계는,상기 온톨로지에 기초한 관리도 기준을 고려하여 산출된 공정의 안정도 또는 예측 수율을 산출하여 사용자에게 제공하는 것을 특징으로 하는 방법
8 8
제 1 항에 있어서,상기 생산 공정에 대하여 상기 공정의 변화가 반영된 경우,새로운 공정 인자와 품질 변수를 입력 받아 상기 온톨로지를 갱신하는 단계를 더 포함하는 방법
9 9
제 1 항 내지 제 5 항, 제 7 항, 제 8 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
10 10
생산 공정에서 품질을 관리하는 장치에 있어서,센서를 이용하여 생산 공정 내에서 품질에 영향을 미치는 요인에 해당하는 공정 인자와 상기 공정 인자에 대한 결과에 해당하는 양품 및 불량품에 대한 품질 변수를 입력 받고, 상기 생산 공정을 통해 실시간으로 관측 지점별로 상기 공정 인자의 관측 좌표와 측정 데이터를 입력 받는 입력부;상기 입력된 공정 인자와 품질 변수로부터 '인자'-'품질' 간의 관계를 나타내는 온톨로지를 생성하는 생성부;상기 생성된 온톨로지 및 공정 인자에 기초하여 품질 변수를 예측할 수 있도록 실험적으로 검증된 규칙을 저장하는 저장부; 및상기 생성된 온톨로지에 기초하여 관측하고자 하는 관측 지점을 결정하며, 상기 입력부를 통해 입력된 관측 좌표 및 측정 데이터에 대한 비선형 값들을 선형 분리하여 SVM 학습을 수행함으로써, 상기 SVM 학습 결과로부터 현재의 공정 상태를 예측하는 처리부를 포함하되,상기 처리부는 HMM을 이용하여 상기 온톨로지 및 이력 데이터로부터 현재의 측정 데이터에 기반한 최적 공정 인자를 산출하고, 상기 산출된 최적 공정 인자를 사용자에게 제공함으로써, 공정의 변화를 유도하며,상기 '인자'-'품질' 간의 관계는, 상기 품질 변수에 영향을 미치는 공정 인자의 가중치 및 상기 공정 인자들 간의 교호 작용에 따른 영향을 고려하되, 양품을 나타내는 품질 변수를 야기하는 공정 인자의 기여도를 반영하여 산출되는 것을 특징으로 하는 장치
11 11
제 10 항에 있어서,상기 처리부는,상기 품질 변수를 히든스테이트(hidden state)로 지정하고, 상기 공정 인자를 확률 변수로 지정하며, 상기 HMM의 비터비 알고리즘을 이용하여 상기 공정 인자로부터 상기 히든스테이트의 확률을 산출함으로써, 상기 산출된 히든스테이트로부터 가장 높은 확률의 히든스테이트를 유발하는 공정 인자를 상기 최적 공정 인자로서 선택하는 것을 특징으로 하는 장치
12 12
제 11 항에 있어서,상기 HMM의 비터비 알고리즘을 이용하여 이력 데이터의 최근 데이터로부터 과거 데이터까지 경로 백트랙킹(path backtracking)을 수행함으로써, 가장 높은 확률을 산출하는 것을 특징으로 하는 장치
13 13
제 10 항에 있어서,상기 생산 공정에 대하여 상기 공정의 변화가 반영된 경우,상기 처리부는 상기 입력부를 통해 새로운 공정 인자와 품질 변수를 입력 받아 상기 온톨로지를 갱신하는 것을 특징으로 하는 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 ㈜ 아이티스타 울산광역시 중소기업 종합지원센터 2013년 지역 SW융합사업 자동차 산업 공급망 실시간 품질 모니터링 체계 구축