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조기경보시스템에서 외부 영향을 고려한 최신 데이터 학습 방법에 있어서, 상기 학습 방법은 조기 경보 처리 장치에서, 기기 감시변수들을 외부 환경 영향에 따라 분류하는 단계; 및상기 조기 경보 처리 장치에서, 상기 분류된 감시변수별로 패턴학습 방법을 다르게 적용하는 단계를 포함하되, 상기 외부 환경 영향에 따라 분류하는 단계는 각각의 상기 기기 감시변수들과 각각의 외부 환경 요인들 간의 상관도를 계산하는 단계; 및상기 기기 감시변수들을 상기 계산된 상관도 값에 따라 분류하는 단계를 포함하고, 상기 패턴학습 방법을 다르게 적용하는 단계는 제1그룹의 감시변수들을 자동 재학습 방법, 제2그룹의 감시변수들을 수동 재학습 방법 및 제3그룹의 감시변수들을 재학습하지 않는 방법으로 각각 적용하고,상기 제1그룹의 감시변수들은 자동 재학습 데이터베이스에 저장되어 상기 외부 환경 요인의 변화가 사전에 구축된 학습 패턴과 일정 기준이상 차이가 나는 경우 상기 외부 환경 요인과 상기 제1그룹의 감시변수들에 대해 동시에 최신 패턴 학습이 자동으로 되며,상기 제2그룹의 감시변수들은 조기경보 발생 시에 상기 외부 환경 요인에 의한 경보로 판단되면 운영자에 의해 최신 패턴 학습이 수동으로 재학습되고,상기 제3그룹의 감시변수들은 재학습을 하지 않는 것을 특징으로 하는, 최신 데이터 학습 방법
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제1항에 있어서, 상기 계산된 상관도 값에 따라 분류하는 단계는운영자가 사전에 지정한 제1 기준과 제2 기준 - 상기 제1 기준은 상기 제2 기준보다 큰 값을 가짐 - 에 따라 상기 상관도 값이 상기 제1 기준 이상일 경우 상기 제1그룹으로 분류하고,상기 상관도 값이 상기 제2 기준 이상부터 상기 제1 기준 미만일 경우 상기 제2그룹으로 분류하며,상기 상관도 값이 상기 제2 기준 미만일 경우 상기 제3그룹으로 분류하는 것을 특징으로 하는, 최신 데이터 학습 방법
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외부 영향을 고려한 최신 데이터 학습 방법을 이용하는 조기경보시스템에 있어서, 상기 조기경보시스템은 기기 감시변수들을 외부 환경 영향에 따라 분류하고,상기 분류된 감시변수별로 패턴학습 방법을 다르게 적용하는 조기경보처리장치를 포함하되,상기 외부 환경 영향에 따라 분류하는 것은각각의 상기 기기 감시변수들과 각각의 외부 환경 요인들 간의 상관도를 계산하고,상기 기기 감시변수들을 상기 계산된 상관도 값에 따라 분류하고,상기 패턴학습 방법을 다르게 적용하는 것은제1그룹의 감시변수들을 자동 재학습 방법, 제2그룹의 감시변수들을 수동 재학습 방법 및 제3그룹의 감시변수들을 재학습하지 않는 방법으로 각각 적용하고,상기 제1그룹의 감시변수들은 자동 재학습 데이터베이스에 저장되어 상기 외부 환경 요인의 변화가 사전에 구축된 학습 패턴과 일정 기준이상 차이가 나는 경우 상기 외부 환경 요인과 상기 제1그룹의 감시변수들에 대해 동시에 최신 패턴 학습이 자동으로 되며,상기 제2그룹의 감시변수들은 조기경보 발생 시에 상기 외부 환경 요인에 의한 경보로 판단되면 운영자에 의해 최신 패턴 학습이 수동으로 재학습되고,상기 제3그룹의 감시변수들은 재학습을 하지 않는 것을 특징으로 하는, 조기경보시스템
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제9항에 있어서, 상기 계산된 상관도 값에 따라 분류하는 것은운영자가 사전에 지정한 제1 기준과 제2 기준 - 상기 제1 기준은 상기 제2 기준보다 큰 값을 가짐 - 에 따라 상기 상관도 값이 상기 제1 기준 이상일 경우 상기 제1그룹으로 분류하고,상기 상관도 값이 상기 제2 기준 이상부터 상기 제1 기준 미만일 경우 상기 제2그룹으로 분류하며,상기 상관도 값이 상기 제2 기준 미만일 경우 상기 제3그룹으로 분류하는 것을 특징으로 하는, 조기경보시스템
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