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지리정보시스템 및 뉴로퍼지 기법에 기반한 산사태 예측 시스템 및 이를 이용한 산사태 예측 방법(Landslide Prediction System using Geographic Information System and NeuroFuzzy techniques and Landslide Prediction Method using Thereof)

  • 기술번호 : KST2015225882
  • 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 지리정보시스템 및 뉴로퍼지 기법에 기반한 산사태 예측 시스템 및 이를 이용한 산사태 예측 방법을 개시한다. 상기 지리정보시스템 및 뉴로퍼지 기법에 기반한 산사태 예측 시스템은 산사태 발생과 관련된 지시요인인 경사, 지질, 선구조, 임상, 토질 중 적어도 하나의 지도를 수치화하여 저장하는 지리정보시스템(GIS: Geographic Information System) 환경의 산사태 공간데이터베이스(110); 상기 산사태 공간데이터베이스(110)로부터 제공된 산사태 발생 위치 정보와 지시요인들 간의 공간적 상관관계를 확률값으로 계산하고, 확률값을 기반으로 유도된 if ~ then 퍼지규칙을 각 입력자료의 가중치 값을 조정할 수 있는 신경망 알고리즘으로 학습시키고자 뉴로퍼지 기법을 이용하여 산사태 발생 지점을 예측 분석하는 산사태 예측 분석부(120); 상기 산사태 예측 분석부(120)에서 분석된 정보를 바탕으로 산사태 예측도를 작성하는 산사태 예측도 작성부(130); 상기 기존의 산사태의 위치를 이용하여 상기 산사태 예측도 작성부에서 작성된 예측도를 정량적으로 검증하는 산사태 예측도 검증부(140); 상기 산사태 예측도 검증부(140)에서 검증된 검증결과를 비교하는 결과/비교 도출부(150)를 포함한다.
Int. CL G06F 19/00 (2011.01) G06Q 50/26 (2012.01)
CPC G06Q 50/26(2013.01)
출원번호/일자 1020140059062 (2014.05.16)
출원인 한국지질자원연구원
등록번호/일자 10-1588232-0000 (2016.01.19)
공개번호/일자 10-2015-0131801 (2015.11.25) 문서열기
공고번호/일자 (20160125) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2014.05.16)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국지질자원연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이사로 대한민국 대전광역시 유성구
2 오현주 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김정수 대한민국 서울시 송파구 올림픽로 ***(방이동) *층(이수국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국지질자원연구원 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2014.05.16 수리 (Accepted) 1-1-2014-0462086-05
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.11.12 수리 (Accepted) 4-1-2014-0097650-21
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2015.02.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2015.04.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2015-0026773-08
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2015.07.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0478571-37
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2015.09.17 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2015-0904596-58
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)		 2015.09.17 수리 (Accepted) 1-1-2015-0904595-13
8 등록결정서
Decision to grant		 2016.01.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0016949-13
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.07.19 수리 (Accepted) 4-1-2017-5114414-50
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
삭제
2 2
지리정보시스템 및 뉴로퍼지 기법에 기반한 산사태 예측 방법에 있어서,산사태 발생 위치 정보 및 산사태 발생과 관련된 지시요인인 경사, 지질, 선구조, 임상, 토질 중 적어도 하나를 포함하는 지질정보가 저장된 지리정보시스템(GIS) 환경의 산사태 공간데이터베이스를 구축하는 산사태 공간데이터베이스 구축단계(S110);산사태 예측 분석부(120)가 상기 산사태 발생 위치 정보와 지시요인들 간의 공간적 상관관계를 확률값으로 계산하여 유도된 if ~ then 퍼지규칙을 서로 다른 가중치 값을 갖는 각 입력자료에 적용한 후 적어도 하나 이상의 뉴로퍼지 함수를 이용하여 산사태 발생 지점을 예측 분석하는 산사태 예측 분석단계(S120);산사태 예측도 작성부(130)가 상기 산사태 예측 분석단계(S120)에서 예측 분석된 정보에 기초하여 산사태 예측도를 작성하는 산사태 예측도 작성단계(S130);산사태 예측도 검증부(140)가 기존의 산사태 발생 위치 정보와 상기 산사태 예측도 작성단계(S130)에서 작성된 상기 산사태 예측도를 비교하여 매칭 정확도를 정량적으로 검증하는 산사태 예측도 검증단계(S140); 및결과/비교 도출부(150)가 상기 산사태 예측도 검증단계(S140)에서 검증된 검증결과를 적어도 하나 이상의 뉴로퍼지 함수별로 비교하는 비교분석단계(S150)를 포함하는 지리정보시스템 및 뉴로퍼지 기법에 기반한 산사태 예측 방법
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제2항에 있어서,상기 산사태 예측 분석단계(S120)는,산사태가 발생된 위치와 산사태 발생과 관련있는 지시요인들 간의 공간적 상관관계를 if ~ then 퍼지규칙으로 유도하는 단계(S121); 및상기 if ~ then 퍼지규칙을 각 입력자료에 적용시켜, 서로 다른 가중치 값을 갖는 적어도 하나 이상의 뉴로퍼지 함수들에 적용시키는 단계(S122)를 포함하는 것을 특징으로 하는 지리정보시스템 및 뉴로퍼지 기법에 기반한 산사태 예측 방법
4 4
제2 항에 있어서,상기 산사태 예측도 작성단계(S130)는, 상기 if ~ then 퍼지규칙을 삼각형(Triangular) 멥버십 함수, 사다리꼴형(Trapezoidal) 멤버십 함수, 가우시안형(Gaussian) 멤버십 함수, 범종형(Generalized bell) 멤버십 함수, 시그모이드형(Sigmoidal) 멤버십 함수, 다항형(Polynomial) 멤버십 함수 중 적어도 하나 이상의 함수를 이용하여 멤버십 함수로 동정한 후, 동정된 if ~ then 퍼지 규칙을 하이브리드 학습 알고리즘에 입력하는 단계(S131);각 함수별 산사태 발생과 관련있는 요인의 정량적인 가중치값을 각 요인에 입력하는 단계(S132); 및상기 각 함수별로 상기 각 요인을 중첩분석하여 산사태 발생 지점의 예측값을 산사태 예측도로 작성하는 단계(S133)를 포함하는 것을 특징으로 하는 지리정보시스템 및 뉴로퍼지 기법에 기반한 산사태 예측 방법
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제2항에 있어서,상기 산사태 예측도 검증단계(S140)는,함수별로 산출된 산사태 예측도의 정확도를 정량적으로 계산하기위해 SRM(Success Rate Method)을 이용하는 단계이며, 상기 SRM의 X축은 산사태 발생 예측값을 상위 퍼센트로 등급화한 값이고, Y축은 산사태 발생 위치의 수를 누적 퍼센트로 표시한 등급값으로
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제2항에 있어서,상기 비교분석단계(S150)는 상기 산사태 예측도의 정확도를 비교분석하기 위해 AUC(Area Under Curves)를 이용하는 단계로서, 상기 AUC는 SRM 그래프의 X축과 Y축의 곱으로 계산되며, 그래프의 면적비율로 산사태 예측도의 정확도를 비교분석 하는 것을 특징으로 하는 지리정보시스템 및 뉴로퍼지 기법에 기반한 산사태 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 미래창조과학부 한국지질자원연구원 주요사업-기관고유임무형 서부 경기지괴 지구조 진화 및 지질정보 구축