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컴포넌트 기반 동적 모델 재구성을 활용한 시뮬레이션 모델 최적화 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2019006321
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 컴포넌트 기반 동적 모델 재구성을 활용한 시뮬레이션 모델 최적화 방법 및 장치가 제공된다. 최적화 목표를 설정하고, 초기에 미리 설정된 시뮬레이션 모델을 실행하며, 시뮬레이션 모델 실행의 결과와 상기 최적화 목표를 비교한다. 상기 시뮬레이션 모델 실행의 결과가 상기 최적화 목표를 만족하지 않는 경우, 상기 시뮬레이션 모델에 적합한 컴포넌트 조합을 탐색하고, 상기 시뮬레이션 모델에 적합한 파라미터의 조합을 찾는다. 그리고 상기 탐색된 컴포넌트 조합 및 파라미터 조합을 토대로 상기 시뮬레이션 모델을 재구성하고, 재구성된 시뮬레이션 모델을 실행한다. 상기 재구성된 시뮬레이션 모델을 실행한 결과와 상기 최적화 목표의 비교를 토대로 최적의 시뮬레이션 모델이 획득된다.
Int. CL G06F 17/50 (2006.01.01)
CPC G06F 30/20(2013.01)
출원번호/일자 1020170160180 (2017.11.28)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0061616 (2019.06.05) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 배장원 대한민국 대전광역시 동구
2 이천희 대한민국 충청남도 논
3 강동오 대한민국 대전광역시 유성구
4 김기호 대한민국 대전광역시 유성구
5 백의현 대한민국 대전광역시 유성구
6 정준영 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 팬코리아특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, 역삼***빌딩 (역삼동)

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
2017.11.28 수리 (Accepted) 1-1-2017-1183710-14
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번호 청구항
1 1
시뮬레이션 모델 최적화를 위한 방법으로서,장치가, 최적화 목표를 설정하는 단계;상기 장치가, 초기에 미리 설정된 시뮬레이션 모델을 실행하는 단계;상기 장치가, 상기 시뮬레이션 모델 실행의 결과와 상기 최적화 목표를 비교하는 단계;상기 시뮬레이션 모델 실행의 결과가 상기 최적화 목표를 만족하지 않는 경우, 상기 시뮬레이션 모델에 적합한 컴포넌트 조합을 탐색하고, 상기 시뮬레이션 모델에 적합한 파라미터의 조합을 찾는 단계; 상기 탐색된 컴포넌트 조합 및 파라미터 조합을 토대로 상기 시뮬레이션 모델을 재구성하는 단계; 및상기 재구성된 시뮬레이션 모델을 실행하는 단계를 포함하고, 상기 재구성된 시뮬레이션 모델을 실행한 결과와 상기 최적화 목표의 비교를 토대로 최적의 시뮬레이션 모델이 획득되는, 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 시뮬레이션 모델을 실행한 결과가 상기 최적화 목표를 만족할 때까지, 상기 파라미터의 조합을 찾는 단계, 상기 시뮬레이션 모델을 재구성하는 단계, 상기 재구성된 시뮬레이션 모델을 실행하는 단계, 상기 최적화 목표를 비교하는 단계가 반복적으로 수행되는, 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 시뮬레이션 모델을 재구성하는 단계는, 상기 탐색된 컴포넌트 조합을 토대로, 상기 시뮬레이션 모델의 컴포넌트의 동적 교환을 수행하여 상기 시뮬레이션 모델을 재구성하는, 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 파라미터의 조합을 찾는 단계는, 컴포넌트가 독립적인 입출력 인터페이스를 가지는 모듈로 구성되는 데이터베이스로부터, 상기 장치가 입력 및 출력 인터페이스 기반으로 컴포넌트를 클러스터링(clustering)하여 활용할 컴포넌트를 식별하는 단계를 포함하는, 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 파라미터의 조합을 찾는 단계는, 상기 최적화 목표, 기존의 최적화 결과 데이터, 그리고 상기 시뮬레이션 모델을 구성하는 컴포넌트를 이용하여, 상기 최적화 목표 달성을 위한 새로운 컴포넌트를 생성하는 단계를 포함하는, 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 시뮬레이션 모델을 재구성하는 단계는, 상기 새로이 생성된 컴포넌트를 이용하여 상기 시뮬레이션 모델을 재구성하며,상기 최적화 결과 데이터는 임의 최적화 목표를 달성한 시뮬레이션 모델에 대한 컴포넌트 및 파라미터 정보를 포함하는 최적화 이력 정보인, 방법
7 7
시뮬레이션 모델 최적화를 위한 장치로서,데이터를 입력받도록 구성된 입출력부; 그리고 상기 입출력부와 연결되고, 시뮬레이션 모델 최적화를 수행하도록 구성된 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, 초기에 미리 설정된 시뮬레이션 모델을 실행한 결과가 미리 설정된 최적화 목표를 만족하지 않는 경우, 상기 시뮬레이션 모델에 적합한 컴포넌트 조합을 탐색하고, 상기 시뮬레이션 모델에 적합한 파라미터의 조합을 찾고, 상기 탐색된 컴포넌트 조합 및 파라미터 조합을 토대로 상기 시뮬레이션 모델을 재구성하여 실행하도록 구성되며,상기 재구성된 시뮬레이션 모델을 실행한 결과와 상기 최적화 목표의 비교를 토대로 최적의 시뮬레이션 모델이 획득되는, 장치
8 8
제7항에 있어서,상기 프로세서는, 추가로, 상기 시뮬레이션 모델을 실행한 결과가 상기 최적화 목표를 만족할 때까지, 상기 시뮬레이션 모델에 적합한 상기 컴포넌트 및 파라미터의 조합을 찾아서 상기 시뮬레이션 모델을 재구성하여 실행하며, 실행된 결과와 최적화 목표를 비교하는 과정을 반복적으로 수행하여, 상기 최적의 시뮬레이션 모델을 획득하도록 구성되는, 장치
9 9
제7항에 있어서,상기 프로세서는, 추가로, 상기 탐색된 컴포넌트 조합을 토대로, 상기 시뮬레이션 모델의 컴포넌트의 동적 교환을 수행하여 상기 시뮬레이션 모델을 재구성하도록 구성되는, 장치
10 10
제7항에 있어서,독립적인 입출력 인터페이스를 가지는 모듈로 구성되는 컴포넌트들이 저장된 컴포넌트 데이터베이스를 더 포함하고,상기 프로세서는, 입력 및 출력 인터페이스 기반으로 컴포넌트를 클러스터링하여, 상기 컴포넌트 데이터베이스로부터 상기 시뮬레이션 모델에 적합한 컴포넌트를 식별하도록 구성되는, 장치
11 11
제7항에 있어서,임의 최적화 목표를 달성한 시뮬레이션 모델에 대한 컴포넌트 및 파라미터 정보를 포함하는 최적화 이력 정보인 최적화 결과 데이터가 저장되는 최적화 이력 데이터베이스를 더 포함하고,상기 프로세서는, 상기 최적화 목표, 상기 최적화 결과 데이터, 그리고 상기 시뮬레이션 모델을 구성하는 컴포넌트를 이용하여, 상기 최적화 목표 달성을 위한 새로운 컴포넌트를 생성하고, 상기 새로이 생성된 컴포넌트를 이용하여 상기 시뮬레이션 모델을 재구성하도록 구성되는, 장치
12 12
제7항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 시뮬레이션 모델을 실행하고, 상기 실행 결과와 상기 최적화 목표와 비교에 의한 모델 최적화 평가를 수행하도록 구성된 모델 최적화 평가기;상기 최적화 목표를 달성하기 위한 최적의 컴포넌트 조합 및 파라미터 조합을 획득하도록 구성된 최적 조합 탐색기; 상기 컴포넌트 조합 및 파라미터 조합을 토대로 상기 시뮬레이션 모델을 재구성하는 동적 모델 조합기; 및상기 최적화 목표를 달성하는데 요구되는 컴포넌트를 새로 생성하도록 구성된 최적 컴포넌트 생성기를 포함하도록 구성되는, 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한국전자통신연구원 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 점진적 기계학습 기반 자가진화(Self-Evolving) 에이전트 시뮬레이션을 이용한 사회변화 예측분석 기술 개발