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뉴럴 네트워크 학습을 이용한 시멘트 석회 소성 공정 온도 예측 시스템 및 방법(Cement Lime Sintering Process Temperature Prediction System and Method using the Neural Network Learning)

  • 기술번호 : KST2018002324
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 뉴럴 네트워크 학습을 이용한 시멘트 석회 소성 공정 온도 예측 시스템 및 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 공정 학습 방법은, 공정에 대한 제어 포인트 데이터들을 수집하고, 제어 포인트들에 의해 결정되는 공정 데이터를 수집하며, 제어 포인트 데이터들과 공정 데이터를 학습하여 제어 포인트 데이터들과 공정 데이터 간의 상관관계를 추출한다. 이에 의해, 뉴럴 네트워크 학습을 이용하여, 시멘트 석회 소성 공정 온도를 보다 간편하고 정확하게 예측할 수 있게 된다.
Int. CL G06Q 50/04 (2012.01.01) G06N 3/02 (2019.01.01) G06Q 10/04 (2012.01.01) G06Q 50/06 (2012.01.01)
CPC G06Q 50/04(2013.01) G06Q 50/04(2013.01) G06Q 50/04(2013.01) G06Q 50/04(2013.01) G06Q 50/04(2013.01)
출원번호/일자 1020160106798 (2016.08.23)
출원인 한국전자기술연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2018-0022030 (2018.03.06) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.03.22)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자기술연구원 대한민국 경기도 성남시 분당구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 지영민 대한민국 서울특별시 양천구
2 유준재 대한민국 경기도 용인시 기흥구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 남충우 대한민국 서울 강남구 언주로 ***, *층(역삼동, 광진빌딩)(알렉스국제특허법률사무소)

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
2016.08.23 수리 (Accepted) 1-1-2016-0817870-80
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2019.03.22 수리 (Accepted) 1-1-2019-0298913-84
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.08.24 수리 (Accepted) 4-1-2020-5189497-57
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.08.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0578328-34
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.10.05 수리 (Accepted) 1-1-2020-1044331-24
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.10.05 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1044342-26
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번호 청구항
1 1
공정에 대한 제어 포인트 데이터들을 수집하는 제1 수집단계;제어 포인트들에 의해 결정되는 공정 데이터를 수집하는 제2 수집단계;제어 포인트 데이터들과 공정 데이터를 학습하여, 제어 포인트 데이터들과 공정 데이터 간의 상관관계를 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 공정 학습 방법
2 2
청구항 1에 있어서,제어 포인트 데이터들은,시멘트 석회 소성 공정과 관련한 제어 포인트 데이터들이고,공정 데이터는,시멘트 석회 소성 공정 온도 데이터인 것을 특징으로 하는 공정 학습 방법
3 3
청구항 2에 있어서,시멘트 석회 소성 공정과 관련한 제어 포인트 데이터들은,시간당 원료 투입량, 시간당 연료 투입량, 시간당 공기 투입량, 시간당 설비 제어량 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 공정 학습 방법
4 4
청구항 1에 있어서,학습은,뉴럴 네트워크 학습인 것을 특징으로 하는 공정 학습 방법
5 5
청구항 1에 있어서,뉴럴 네트워크의 첫 번째 레이어의 웨이트와 바이어스는,기지의 값으로 설정되는 것을 특징으로 하는 공정 학습 방법
6 6
청구항 1에 있어서,공정에 대한 제어 포인트 데이터들을 입력받는 단계;상관관계를 기초로, 입력된 제어 포인트 데이터들로부터 공정 데이터를 예측하는 단계;예측 결과를 기초로, 입력된 제어 포인트 데이터들을 조절하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공정 학습 방법
7 7
청구항 6에 있어서,추출단계는,제어 포인트 데이터들 각각과 계측 데이터 간의 상관관계들을 각각 추출하는 것을 특징으로 하는 공정 학습 방법
8 8
청구항 7에 있어서,예측단계는,추출된 상관관계들을 기초로 선별된 주요 제어 포인트 데이터들로부터 계측 데이터를 예측하는 것을 특징으로 하는 공정 학습 방법
9 9
청구항 8에 있어서,조절단계는,예측 결과를 기초로, 주요 제어 포인트 데이터들을 조절하는 것을 특징으로 하는 공정 학습 방법
10 10
공정에 대한 제어 포인트 데이터들과 제어 포인트들에 의해 결정되는 공정 데이터를 수집하는 통신부; 및제어 포인트 데이터들과 공정 데이터를 학습하여, 제어 포인트 데이터들과 공정 데이터 간의 상관관계를 추출하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 공정 학습 시스템
11 11
공정에 대한 제어 포인트 데이터들을 입력받는 단계;공정에 대한 제어 포인트 데이터들과 제어 포인트들에 의해 결정되는 공정 데이터 간의 상관관계를 기초로, 입력된 제어 포인트 데이터들로부터 공정 데이터를 예측하는 단계;예측 결과를 기반으로 입력된 제어 포인트 데이터들을 조절하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 공정 제어 방법
12 12
공정에 대한 제어 포인트 데이터들을 입력받는 통신부; 및공정에 대한 제어 포인트 데이터들과 제어 포인트들에 의해 결정되는 공정 데이터 간의 상관관계를 기초로 입력된 제어 포인트 데이터들로부터 공정 데이터를 예측하고, 예측 결과를 기반으로 입력된 제어 포인트 데이터들을 조절하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 공정 제어 시스템
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1 WO2018038279 WO 세계지적재산권기구(WIPO) FAMILY

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 WO2018038279 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 대우정보시스템(주) 에너지수요관리핵심기술개발(에특) 제조산업 에너지 절감을 위한 고효율 확장형 FEMS 개발