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인공신경망 기반 고층 구조물 응력 예측모델 시스템, 이를 이용한 안전평가 시스템 및 그 평가방법(ANN-BASED SUSTAINABLE STRAIN SENSING MODEL SYSTEM, STRUCTURAL HEALTH ASSESSMENT SYSTEM AND METHOD)

  • 기술번호 : KST2017010107
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 인공신경망 기반 고층 구조물 응력 예측모델 시스템, 안전성 평가 시스템 및 그 평가방법에 관한 것으로, 고층 구조물에 설치되어 바람정보를 실시간으로 측정하는 바람센서; 고층 구조물에 다수개 설치되어 바람센서에 의해 측정된 바람정보에 따른 구조물의 변형률을 측정하는 변형률 센서와, 다수개의 바람센서 및 변형률 센서를 통해 형성된 인공신경망(Artificial Neural Network:ANN)을 바탕으로 바람정보에 따른 변형률 데이터를 훈련시켜 풍하중에 따른 고층 구조물의 응력 예측모델을 생성하는 응력 예측모델 생성부를 포함하여 구성된다. 이와 같은 본 발명은, 바람 정보만으로 구조물의 응력을 예측하여 안전성을 평가할 수 있고, 지속 가능한 고층 구조물의 안전성 평가 모델을 생성하는 시스템, 이를 이용한 평가 시스템 및 그 평가방법을 제공한다.
Int. CL G06Q 50/08 (2012.01.01) G01B 11/16 (2006.01.01) G06N 3/02 (2019.01.01) G06F 17/50 (2006.01.01) G01L 5/00 (2006.01.01) G01L 1/24 (2006.01.01) G01P 5/00 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020160131814 (2016.10.12)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1965879-0000 (2019.03.29)
공개번호/일자 10-2017-0069138 (2017.06.20) 문서열기
공고번호/일자 (20190408) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자 10-2015-0175270 (2015.12.09)
관련 출원번호 1020150175270
심사청구여부/일자 Y (2016.10.13)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박효선 대한민국 서울특별시 강남구
2 김유석 대한민국 경기도 용인시 수지구
3 오병관 대한민국 서울특별시 서초구
4 김규진 대한민국 경기도 성남시 분당구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김인철 대한민국 서울특별시 서초구 반포대로**길 **, 매강빌딩*층 에이치앤에이치 H&H 국제특허법률사무소 (서초동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 서울특별시 서대문구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [분할출원]특허출원서
[Divisional Application] Patent Application		 2016.10.12 수리 (Accepted) 1-1-2016-0986379-92
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2016.10.13 수리 (Accepted) 1-1-2016-0991658-43
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.10.13 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-0991656-52
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.07.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0481785-86
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.09.14 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0914680-89
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.09.14 수리 (Accepted) 1-1-2018-0914679-32
7 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2019.01.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0061629-77
8 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2019.02.25 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2019-0195779-13
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)		 2019.02.25 수리 (Accepted) 1-1-2019-0195778-78
10 등록결정서
Decision to Grant Registration		 2019.03.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0209618-02
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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고층 구조물의 최상층에 설치되어 풍향 및 풍속의 바람정보를 실시간으로 측정하는 바람센서;고층 구조물에 다수개 설치되어 바람센서에 의해 측정된 바람정보에 따른 구조물의 변형률을 측정하는 변형률 센서; 다수개의 바람센서 및 변형률 센서를 통해 형성된 인공신경망(Artificial Neural Network:ANN)을 바탕으로 바람정보에 따른 변형률 데이터를 훈련시켜 풍하중에 따른 고층 구조물의 응력 예측모델을 생성하는 응력 예측모델 생성부; 및변형률 센서 응답이 불가한 경우, 생성된 응력 예측모델에 바람정보를 입력하여 고층 구조물의 안전성을 평가하는 안전성 평가부를 포함하되,응력 예측모델 생성부는 바람정보가 입력되는 입력층, 상기 변형률 센서에서 측정된 고층 구조물의 변형률 최대값 및 최소값으로 출력되는 출력층, 2개의 은닉층 및 은닉층 각 층에 3개의 뉴런을 포함하여 형성된 인공신경망에서 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Learning Algorithm)을 이용하여 연결 가중치 값의 갱신을 통한 훈련 데이터를 생성하고, 훈련 데이터를 바탕으로 풍하중에 따른 고층 구조물의 응력 예측모델을 생성하며,변동 풍하중에 의한 상기 변형률 최대값 및 최소값은 변형률의 동적 응답을 계측하기 위해 변형률의 변동범위를 반영하는 구성 성분이며,변동 풍하중에 의해, 변형률 센서(110)면의 방향과 바람의 방향이 일치하지 않는 경우에 발생되는 구조물의 변형률 동적 응답이 (+)값이면 인장응력이 발생되고, (-)부호이면 압축응력이 발생되는 것을 특징으로 하는 인공신경망 기반 고층 구조물 응력 예측모델을 이용한 안전성 평가 시스템
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청구항 6의 평가 시스템을 이용하여,(a) 고층 구조물의 최상층에 설치된 풍향풍속계가 실시간으로 측정된 바람정보 데이터를 획득하는 단계;(b) 고층 구조물에 설치된 다수개의 변형률 센서가 실시간 계측을 통해 상기 바람정보 데이터에 따른 변형률 데이터를 획득하는 단계;(c) 응력 예측모델 생성부가 응력 센서의 신공신경망(ANN)을 이용하여 바람정보 데이터에 따른 구조물의 변형률 데이터를 훈련시켜 훈련데이터를 산출하는 단계;(d) 응력 예측모델 생성부가 산출된 훈련된 데이터를 바탕으로 풍하중에 따른 고층 구조물의 응력 예측 모델을 생성하는 단계; 및(E) 변형률 센서 응답이 불가한 경우, 생성된 응력 예측모델에 바람정보를 입력하여 고층 구조물의 안전성을 평가하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공신경망 기반 고층 구조물 응력 예측모델을 이용한 안전성 평가방법
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청구항 8에 있어서,상기 (c) 단계는,바람정보를 입력값으로 하는 입력층과 변형률을 출력값으로 하는 출력층을 포함하여 구성되는 인공신경망을 이용하여 바람정보 데이터에 따른 구조물의 변형률 데이터를 훈련시켜 훈련데이터를 산출하는 단계인 것을 특징으로 하는 인공신경망 기반 고층 구조물 응력 예측모델을 이용한 안전성 평가방법
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11 11
청구항 8에 있어서,상기 (c) 단계는,응력 예측모델 생성부가 바람정보가 입력되는 입력층, 변형률이 출력되는 출력층 및 2개의 은닉층을 포함하여 형성된 인공신경망 내의 연결 가중치 값의 갱신을 통한 훈련 데이터를 생성하는 단계; 및훈련 데이터를 바탕으로 풍하중에 따른 고층 구조물의 응력 예측모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공신경망 기반 고층 구조물 응력 예측모델을 이용한 안전성 평가방법
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패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 연세대학교 리더연구자지원사업 유전학적 건축구조 자가진단 및 노화방지 술(2011.04.15.~2020.02.29.)(2단계 2차년도)