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학습 데이터의 변환을 이용한 회전체의 효율 예측 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2019008354
  • 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 학습 데이터의 변환을 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 가공부; 상기 좌표 형태의 이미지화된 데이터를 학습 데이터로 변환하는 변환부; 상기 변환부에서 변환된 학습 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 학습 데이터의 변환을 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 학습 데이터로 변환하는 제4단계; 상기 제4단계를 통해 변환된 학습 데이터를 딥 러닝 기법을 통해 학습시키는 제5단계; 및 상기 제5단계를 통해 학습된 데이터를 기반으로 상기 회전체의 시점별 효율을 누적시킨 효율맵을 모델링하는 제6단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 회전체의 한정된 실측 데이터를 각종의 데이터 변환 방법을 통해 학습 데이터로 변환시킨 후 딥 러닝을 통해 학습시킴과 동시에 회전체의 구동 시간에 따른 시점별 효율을 누적시킨 효율맵을 구축하여 회전체 효율 예측의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 5/04 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020170164247 (2017.12.01)
출원인 한국생산기술연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0064916 (2019.06.11) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.12.01)
심사청구항수 4

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) 1-1-2017-1203272-76
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.07.02 수리 (Accepted) 4-1-2018-5123030-77
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.08.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0569225-16
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.10.01 수리 (Accepted) 1-1-2019-1003465-14
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.10.01 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1003466-60
6 등록결정서
Decision to grant		 2020.01.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0028299-08
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
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 가공부;상기 좌표 형태의 이미지화된 데이터를 학습 데이터로 변환하는 변환부;상기 변환부에서 변환된 학습 데이터를 딥 러닝 기법을 통해 학습시키는 학습부; 및상기 학습부를 통해 학습된 데이터를 기반으로 상기 회전체의 시점별 효율을 누적시킨 효율맵을 모델링하는 효율맵 모델링부를 포함하되,상기 변환부는, 상기 좌표 형태의 이미지화된 데이터 중 실측되지 않은 효율점에 대하여 랜덤하게 노이즈를 생성하는 노이즈생성부분과, 상기 노이즈생성부분에서 생성된 노이즈 중 일부의 노이즈를 제거하여 학습 데이터를 생성하는 학습데이터생성부분을 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 데이터의 변환을 이용한 회전체의 효율 예측 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 변환부는 상기 좌표 형태의 이미지화된 데이터의 해상도를 높여 학습 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는학습 데이터의 변환을 이용한 회전체의 효율 예측 시스템
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삭제
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센싱부를 통해 회전체의 실시간 입력 부하에 대한 출력 부하를 획득하는 제1단계;연산부를 통해 상기 제1단계로부터 획득된 정보에 기반하여 상기 회전체의 시점별 효율을 계산하는 제2단계;가공부를 통해 상기 제2단계에서 계산된 상기 회전체의 시점별 효율을 좌표 형태의 이미지화된 데이터로 가공하는 제3단계;변환부를 통해 상기 제3단계에서 가공된 데이터를 학습 데이터로 변환하는 제4단계;학습부를 통해 상기 제4단계에서 변환된 학습 데이터를 딥 러닝 기법을 통해 학습시키는 제5단계; 및효율맵 모델링부를 통해 상기 제5단계에서 학습된 데이터를 기반으로 상기 회전체의 시점별 효율을 누적시킨 효율맵을 모델링하는 제6단계를 포함하되,상기 제4단계는, 노이즈생성부분을 통해 상기 좌표 형태의 이미지화된 데이터 중 실측되지 않은 효율점에 대하여 랜덤하게 노이즈를 생성하는 제4-1단계와, 학습데이터생성부분을 통해 상기 제4-1단계에서 생성된 노이즈 중 일부의 노이즈를 제거하여 학습 데이터를 생성하는 제4-2단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 학습 데이터의 변환을 이용한 회전체의 효율 예측 방법
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제4항에 있어서,상기 제4단계는, 상기 변환부를 통해 상기 좌표 형태의 이미지화된 데이터의 해상도를 높여 학습 데이터를 생성하는 단계인 것을 특징으로 하는 학습 데이터의 변환을 이용한 회전체의 효율 예측 방법
6 6
삭제
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