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딥 러닝을 이용한 회전체의 효율 예측 시스템

  • 기술번호 : KST2019008353
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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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 딥 러닝을 이용한 회전체의 효율 예측 시스템에 관한 것으로서, 회전체의 실시간 입력 부하에 대한 출력 부하를 획득하는 센싱부; 상기 센싱부에서 획득된 정보에 기반하여 상기 회전체의 시점별 효율을 계산하는 연산부; 상기 연산부에서 계산된 상기 회전체의 시점별 효율을 좌표 형태의 이미지화된 데이터로 가공하는 변환부; 상기 변환부에서 가공된 데이터를 딥 러닝 기법을 통해 학습시키는 학습부; 및 상기 학습부를 통해 학습된 데이터를 기반으로 상기 회전체의 시점별 효율을 누적시킨 효율맵을 모델링하는 효율맵 모델링부; 를 포함하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명은 딥 러닝을 이용한 회전체의 효율 예측 방법에 관한 것으로서, 회전체의 실시간 입력 부하에 대한 출력 부하를 획득하는 제1단계; 상기 제1단계로부터 획득된 정보에 기반하여 상기 회전체의 시점별 효율을 계산하는 제2단계; 상기 제2단계를 통해 계산된 상기 회전체의 시점별 효율을 좌표 형태의 이미지화된 데이터로 가공하는 제3단계; 상기 제3단계에서 가공된 데이터를 딥 러닝 기법을 통해 학습시키는 제4단계; 및 상기 제4단계를 통해 학습된 데이터를 기반으로 상기 회전체의 시점별 효율을 누적시킨 효율맵을 모델링하는 제5단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 회전체의 한정된 실측 데이터를 딥 러닝을 통해 확장시킴과 동시에 회전체의 구동 시간에 따른 시점별 효율을 누적시킨 효율맵을 구축하여 회전체 효율 예측의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
Int. CL G06F 17/50 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06F 30/20(2013.01) G06F 30/20(2013.01) G06F 30/20(2013.01)
출원번호/일자 1020170164245 (2017.12.01)
출원인 한국생산기술연구원
등록번호/일자 10-2014820-0000 (2019.08.21)
공개번호/일자 10-2019-0064915 (2019.06.11) 문서열기
공고번호/일자 (20190827) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.12.01)
심사청구항수 1

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국생산기술연구원 대한민국 충청남도 천안시 서북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 남윤주 대구광역시 동구
2 정승현 대구광역시 수성구
3 이수웅 대구광역시 달서구
4 윤종필 경상북도 포항시 남구
5 안다운 경북 영천
6 권순오 경상북도

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 누리 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 **길 **-*(역삼동, IT빌딩 *층)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국생산기술연구원 충청남도 천안시 서북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2017.12.01 수리 (Accepted) 1-1-2017-1203258-36
2 직권정정안내서
Notification of Ex officio Correction		 2017.12.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2017-0178720-12
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.07.02 수리 (Accepted) 4-1-2018-5123030-77
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.02.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0125758-37
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.04.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0398129-17
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)		 2019.04.18 수리 (Accepted) 1-1-2019-0398128-72
7 등록결정서
Decision to grant		 2019.08.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0580019-10
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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회전체의 실시간 입력 부하에 대한 회전체의 출력 토크 및 속도(RPM)가 센싱되어 출력 부하를 획득하는 센싱부;상기 센싱부에서 획득된 회전체의 입력 및 출력 부하 정보에 기반하여 상기 회전체의 시점별 효율을 계산하는 연산부;상기 연산부에서 계산된 상기 회전체의 시점별 효율을 좌표 형태의 이미지화된 데이터로 가공하는 변환부;상기 변환부에서 가공된 데이터를 딥 러닝 기법을 통해 학습시키는 학습부;상기 학습부를 통해 학습된 데이터를 기반으로 상기 회전체의 시점별 효율을 누적시킨 효율맵을 모델링하는 효율맵 모델링부; 및네트워크에 연결되어 상기 학습부에 입력되는 학습 대상 데이터를 네트워크를 통해 일정 이상 확보하여 상기 효율맵 모델링부로부터 모델링된 효율맵의 효율 예측의 정밀도 및 신뢰성을 높이기 위한 데이터 수집부를 포함하되,상기 학습부는, 사전 훈련된 신경망을 구축하고 구축된 신경망에 다른 데이터 세트를 적용하는 학습 전이(transfer of learning) 개념이 적용된 신경망 모델을 포함함과 아울러 상기 데이터 수집부를 통해 수집된 학습 대상 데이터를 기반으로 사전 훈련(pre-trained)된 학습 모델을 구축하는 사전모델구축부분과, 상기 사전 훈련된 학습 모델에 상기 변환부에서 가공된 데이터를 적용하여 학습 모델을 갱신하는 학습모델갱신부분을 포함하며, 상기 변환부에서 가공된 실측 데이터와 상기 데이터 수집부에서 수집된 학습 대상 데이터를 병합하여 학습시키며,상기 데이터 수집부는, 딥 러닝을 통해 실측되지 않은 효율에 예측 효율로써 맵핑되는 확률을 높이기 위하여 네트워크 상에 존재하는 다수의 이미지화된 데이터를 랜덤하게 수집하고, 상기 변환부에서 가공된 데이터와 크기 또는 해상도가 소정의 설정범위 내에서 유사하도록 학습 대상 데이터의 수집 파라미터를 설정하는 파라미터설정부분을 추가적으로 포함하며,상기 효율맵 모델링부는, x축의 속도(RPM) 및 y축의 토크를 기반으로 좌표 형태의 2차원적 이미지가 시계열적으로 누적된 3차원적 효율맵(x축:속도(RPM), y축:토크, z축:시간)으로 모델링하며, 상기 모델링된 3차원적 효율맵을 이용하여 회전체의 구동에 따른 회전체의 효율 변화가 반영된 특정 구동 시점에서의 효율을 예측하는 것을 특징으로 하는 딥 러닝을 이용한 회전체의 효율 예측 시스템
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