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원격탐사 초분광 영상이미지를 이용한 병원성 미생물의 농도 예측방법(METHOD FOR PREDICTING CONCENTRATION OF PATHOGENIC MICROORGANISM USING REMOTE SENSING HIPERSPECTRAL IMAGES)

  • 기술번호 : KST2017015657
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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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 원격탐사 초분광 영상이미지를 이용하여 1차 수질지표를 산출하고, 이 1차 수질지표와 실측한 병원성 미생물의 농도 데이터를 이용하여 수질 데이터베이스를 구축한 다음, 이 수질 데이터베이스를 이용하여 실측하지 않은 수계의 병원성 미생물 농도를 예측할 수 있도록 해주는 방법을 제공하는데 주된 목적이 있다. 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 원격탐사 초분광 영상이미지를 이용한 병원성 미생물의 농도 예측방법은, 원격 촬영을 통해 대상이 되는 수계(水系)의 초분광 영상이미지를 획득하는 단계; 상기 획득한 초분광 영상이미지를 사용하여 회귀분석 모델을 통해 계산이 가능한 하나 이상의 수질 항목으로 구성된 1차 수질 지표를 산출하는 단계; 상기 산출된 1차 수질 지표와 상기 대상 수계에서 실측한 병원성 미생물의 농도 데이터를 하나의 집합으로 하여 수질 데이터베이스를 구축하는 단계; 및 상기 대상 수계에서 원격 촬영한 새로운 초분광 영상이미지로부터 산출한 1차 수질 지표와 상기 수질 데이터베이스를 통해 훈련된 기계학습 모델을 사용해 실측하지 않은 병원성 미생물의 농도를 예측하는 단계;를 포함한다.
Int. CL G01N 21/31 (2016.05.06) G01N 33/487 (2016.05.06) G01N 23/207 (2016.05.06) G01N 33/18 (2016.05.06)
CPC G01N 21/31(2013.01) G01N 21/31(2013.01) G01N 21/31(2013.01) G01N 21/31(2013.01) G01N 21/31(2013.01)
출원번호/일자 1020160039423 (2016.03.31)
출원인 광주과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2017-0112404 (2017.10.12) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 광주과학기술원 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김준하 대한민국 광주광역시 북구
2 기서진 대한민국 광주광역시 북구
3 김범조 대한민국 광주광역시 북구
4 전동진 대한민국 광주광역시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 송정부 대한민국 서울특별시 마포구 양화로 **, ***호 (서교동, 삼인빌딩)(송특허법률사무소)
2 신용현 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 ***, *층(삼성동, 삼영빌딩)(이버드특허법인)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2016.03.31 수리 (Accepted) 1-1-2016-0312577-51
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
원격 촬영을 통해 대상이 되는 수계(水系)의 초분광 영상이미지를 획득하는 단계;상기 획득한 초분광 영상이미지를 사용하여 회귀분석 모델을 통해 계산이 가능한 하나 이상의 수질 항목으로 구성된 1차 수질 지표를 산출하는 단계;상기 산출된 1차 수질 지표와 상기 대상 수계에서 실측한 병원성 미생물의 농도 데이터를 하나의 집합으로 하여 수질 데이터베이스를 구축하는 단계; 및상기 대상 수계에서 원격 촬영한 새로운 초분광 영상이미지로부터 산출한 1차 수질 지표와 상기 수질 데이터베이스를 통해 훈련된 기계학습 모델을 사용해 실측하지 않은 병원성 미생물의 농도를 예측하는 단계;를 포함하는 원격탐사 초분광 영상이미지를 이용한 병원성 미생물의 농도 예측방법
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청구항 1에 있어서,상기 초분광 영상이미지 획득 단계는, 무인항공기 또는 드론을 이용하여 상기 대상 수계를 근접 촬영하는 것을 특징으로 하는 원격탐사 초분광 영상이미지를 이용한 병원성 미생물의 농도 예측방법
3 3
청구항 1에 있어서,상기 수질 항목은 수심, 탁도, 총부유물질(TSS), 휘발성 부유물질(VSS), 식물 플랑크톤, 유색 용존 유기물(CDOM), 비조류 입자(NAP), 총인(TP), 총질소(TN), Cyanobacteria, Microcystin, Phycocyanin, Chlorophyll-a 중 하나 또는 둘 이상인 것을 특징으로 하는 원격탐사 초분광 영상이미지를 이용한 병원성 미생물의 농도 예측방법
4 4
청구항 1에 있어서,상기 병원성 미생물은 분원성 대장균, 장구균, 황색포도상구균, 장염비브리오균, 살모넬라, 바실러스 세레우스, 클로스트리디움 퍼프리젠스, 엔테로바이러스, 디프테리아균, 이질균 중 하나 또는 둘 이상인 것을 특징으로 하는 원격탐사 초분광 영상이미지를 이용한 병원성 미생물의 농도 예측방법
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청구항 1에 있어서,상기 기계학습 모델은 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델 또는 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 모델 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 원격탐사 초분광 영상이미지를 이용한 병원성 미생물의 농도 예측방법
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청구항 1에 있어서,상기 수질 데이터베이스 구축 단계는, 예측의 정확도를 높이기 위하여 추가 수질 데이터베이스를 이용해 기계학습 모델을 자동 보정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 원격탐사 초분광 영상이미지를 이용한 병원성 미생물의 농도 예측방법
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패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 환경부 광주과학기술원 환경기술개발사업 유역 비점오염 관리 및 제어기술 지능화