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의류생산공장 스마트 모니터링 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2019011987
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 의류생산공장 스마트 모니터링 방법 및 이를 위한 시스템은 의류생산공장에서 사용되는 재봉틀, 자동화 재단기 등과 같은 의류생산장비의 소비전력을 모니터링 하여 작업자의 작업 패턴을 분석하여 생산성과 작업 효율성을 극대화하고, 에너지 소모를 줄일 수 있다. 한 개 이상의 스마트 모니터링 장치는 의류생산공장 내의 각 의류생산장비에 설치되어 그 의류생산장비의 사용 전류량 또는 소비 전력량을 시간 경과에 따라 측정하여 서버 컴퓨터에 전송한다. 서버 컴퓨터는 의류생산장비의 작업 패턴에 관한 학습된 신경망 모델이 구축되어 있으며, 수신되는 사용 전류량 또는 소비 전력량 데이터의 패턴을 상기 학습된 신경망 모델에 기초한 분석을 통해 의류생산장비의 단위 작업의 완료 여부에 관한 사용 전류량 또는 소비 전력량 기반 판단 데이터를 생성하고, 생성된 상기 사용 전류량 또는 소비 전력량 기반 판단 데이터에 기초하여, 소정의 후처리를 수행한다. 의류생산공장에서의 작업환경을 모니터링 하여 얻어지는 데이터를 분석하여 생산성을 높일 수 있고 사고 발생율을 낮출 수 있는 작업환경을 유지할 수 있다.
Int. CL G06Q 50/10 (2012.01.01) G06Q 50/04 (2012.01.01) G06Q 10/06 (2012.01.01) G06Q 10/04 (2012.01.01)
CPC G06Q 50/10D0(2013.01) G06Q 50/10D0(2013.01) G06Q 50/10D0(2013.01) G06Q 50/10D0(2013.01)
출원번호/일자 1020180077363 (2018.07.03)
출원인 호전실업 주식회사, 서울대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1917157-0000 (2018.11.05)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20181109) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.07.03)
심사청구항수 24

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 호전실업 주식회사 대한민국 서울특별시 마포구
2 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박용철 서울특별시 강남구
2 안성훈 경기도 성남시 분당구
3 김준영 경기도 고양시 일산동구
4 김형중 경기도 용인시 기흥구
5 정우균 강원도 춘천
6 방상민 서울특별시 관악구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박영우 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 ***, *층 **세기특허법률사무소 (역삼동, 세일빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 호전실업 주식회사 서울특별시 마포구
2 서울대학교산학협력단 서울특별시 관악구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.07.03 수리 (Accepted) 1-1-2018-0656242-19
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.07.04 수리 (Accepted) 1-1-2018-0658205-87
3 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2018.07.05 무효 (Invalidation) 1-1-2018-0661593-47
4 보정요구서
Request for Amendment		 2018.07.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0109021-44
5 보정요구서
Request for Amendment		 2018.07.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0109527-34
6 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.07.16 수리 (Accepted) 1-1-2018-0699522-40
7 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2018.07.16 수리 (Accepted) 1-1-2018-0699903-32
8 [우선심사신청 취하]취하(포기)서
[Withdrawal of Request for Accelerated Examination] Request for Withdrawal (Abandonment)		 2018.07.16 불수리 (Non-acceptance) 1-1-2018-0699835-25
9 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.07.16 수리 (Accepted) 1-1-2018-0699411-81
10 보정요구서
Request for Amendment		 2018.07.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0112855-76
11 [지정기간단축]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Reduction of Designated Period] Request for Extension of Period (Reduction, Expiry Reconsideration)		 2018.07.30 수리 (Accepted) 1-1-2018-0749979-08
12 서류반려이유통지서
Notice of Reason for Return of Document		 2018.08.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0120212-72
13 무효처분통지서
Notice for Disposition of Invalidation		 2018.08.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0119670-34
14 [반려요청]서류반려요청(반환신청)서
[Request for Return] Request for Return of Document		 2018.08.02 수리 (Accepted) 1-1-2018-0764377-29
15 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2018.08.02 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
16 서류반려통지서
Notice for Return of Document		 2018.08.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0120887-69
17 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2018.08.08 수리 (Accepted) 9-1-2018-0041462-53
18 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.08.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0562702-30
19 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.09.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0906186-03
20 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.09.12 수리 (Accepted) 1-1-2018-0906187-48
21 등록결정서
Decision to grant		 2018.10.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0740908-69
22 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5093546-10
23 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
24 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
25 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5265458-48
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
의류생산장비의 작업 패턴에 관한 학습된 신경망 모델을 서버 컴퓨터에 구축하는 단계;의류생산공장 내 의류생산장비들에 설치된 스마트 모니터링 장치들이 시간 경과에 따라 측정한 의류생산장비들의 사용 전류량 또는 소비 전력량 데이터를 수집하여 상기 서버 컴퓨터에 제공하는 단계;상기 서버 컴퓨터에서, 수신된 사용 전류량 또는 소비 전력량 데이터의 패턴을 상기 학습된 신경망 모델에 기초하여 분석하여 상기 의류생산장비의 단위 작업의 완료 여부에 관한 사용 전류량 또는 소비 전력량 기반 판단 데이터를 생성하는 단계; 및생성된 상기 사용 전류량 또는 소비 전력량 기반 판단 데이터에 기초하여, 소정의 후처리를 수행하는 단계를 포함하고,상기 학습된 신경망 모델을 서버 컴퓨터에 구축하는 단계는,단위작업 패턴에 관한 학습 데이터를 상기 서버 컴퓨터에 입력하는 단계;최대 단위작업시간을 기준으로 단위작업 패턴을 완전히 포함할 수 있는 창 사이즈와 창 이동 스텝 사이즈를 설정하는 단계;설정된 스텝 사이즈만큼 상기 창을 이동시키면서 상기 학습 데이터를 라벨링하여 분류하는 단계; 및라벨링하여 분류된 데이터로 신경망을 이용한 학습을 실시하여 상기 학습된 신경망 모델을 생성하는 단계를 포함하며,상기 단위작업 패턴에 관한 학습 데이터는 상기 의류생산장비가 상기 단위작업을 수행하는 동안의 사용 전류량 또는 소비 전력량에 관한 데이터인 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 소정의 후처리를 수행하는 단계는 상기 단위 작업의 완료 여부에 관한 사용 전류량 또는 소비 전력량 기반 판단 데이터에 기초하여, 생산라인에서의 의류 생산량과 생산된 의류의 개당 생산시간 데이터를 산출하여 생산라인의 가동 상태에 관해 평가 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 소정의 후처리를 수행하는 단계는 수집된 사용 전류량 또는 소비 전력량 패턴이 소정의 문턱값 범위를 벗어나는 비정상 패턴을 보이는지를 모니터링하여, 비정상 패턴을 보일 때 고장 발생을 예방하기 위한 알람을 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 소정의 후처리를 수행하는 단계는 전력 소비 패턴을 분석하여 소비전력을 최소화할 수 있는 유예시간 감소 최적 방안을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 소정의 후처리를 수행하는 단계는 전력 소비 패턴을 분석하여 작업패턴을 벗어나는 결함을 실시간 예측하여 의류생산간 불량률 최소화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 방법
6 6
제1항에 있어서, 상기 소정의 후처리를 수행하는 단계는 전력 소비 패턴을 분석하여, 작업공정에서 병목현상이 발생하는 지점을 예측하여 최적 생산량을 보장할 수 있는 공정순서를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 방법
7 7
제1항에 있어서, 상기 스마트 모니터링 장치들이 시간 경과에 따라 상기 의류생산공장 내의 온도, 습도, 조도, 압력, 가속도, CO2 농도, 소음, 미세먼지 농도 중 적어도 일부를 포함하는 작업환경 데이터를 측정하여 상기 서버 컴퓨터에 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 방법
8 8
제7항에 있어서, 상기 소정의 후처리를 수행하는 단계는 수신된 작업환경 데이터를 학습된 신경망 모델에 기초하여 분석하여 최고 생산성을 나타내는 작업환경을 유지하도록 제어량을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 방법
9 9
제7항에 있어서, 상기 소정의 후처리를 수행하는 단계는 상기 작업환경 및 상기 의류생산장비의 사용 전류량 또는 소비 전력량 데이터에 기초한 운용 데이터에 기초하여 사고 발생 상황을 분석하고, 분석 결과에 기초하여 사고 발생 가능성을 예측하여 경고를 발하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 방법
10 10
삭제
11 11
제1항에 있어서, 상기 라벨링하여 분류하는 단계는 상기 단위작업 패턴이 상기 창 내에서 전부 확인되면 단위작업 완료를 의미하는 '1'로 분류하고, 그렇지 않으면 단위작업 미완료를 의미하는 '0'으로 분류하는 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 방법
12 12
제1항에 있어서, 상기 의류생산장비는 전동 재봉틀, 전동 원단 재단기 중 적어도 일부를 포함하는 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 방법
13 13
의류생산장비의 작업 패턴에 관한 학습된 신경망 모델이 구축되어 있으며, 수신되는 사용 전류량 또는 소비 전력량 데이터의 패턴을 상기 학습된 신경망 모델에 기초한 분석을 통해 상기 의류생산장비의 단위 작업의 완료 여부에 관한 사용 전류량 또는 소비 전력량 기반 판단 데이터를 생성하고, 생성된 상기 사용 전류량 또는 소비 전력량 기반 판단 데이터에 기초하여, 소정의 후처리를 수행하는 서버 컴퓨터; 및의류생산공장 내의 각 의류생산장비에 설치되어 그 의류생산장비의 사용 전류량 또는 소비 전력량을 시간 경과에 따라 측정하여 상기 서버 컴퓨터에 전송하는 한 개 이상의 스마트 모니터링 장치를 구비하며,상기 학습된 신경망 모델은 최대 단위작업시간을 기준으로 단위작업 패턴을 완전히 포함할 수 있는 창 사이즈와 창 이동 스텝 사이즈를 설정하고 그 설정된 스텝 사이즈만큼 상기 창을 이동시키면서 단위작업 패턴에 관한 학습 데이터를 라벨링하여 분류한 데이터로 신경망을 이용한 학습을 실시하여 생성된 모델인 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 시스템
14 14
제13항에 있어서, 상기 서버 컴퓨터가 수행하는 상기 소정의 후처리는 상기 단위 작업의 완료 여부에 관한 상기 사용 전류량 또는 소비 전력량 기반 판단 데이터에 기초하여, 생산라인에서의 의류 생산량과 생산된 의류의 개당 생산시간 데이터를 산출하여 생산라인의 가동 상태에 관해 평가 데이터를 생성하는 것인 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 시스템
15 15
제13항에 있어서, 상기 서버 컴퓨터가 수행하는 상기 소정의 후처리는 수집된 사용 전류량 또는 소비 전력량 패턴이 소정의 문턱값 범위를 벗어나는 비정상 패턴을 보이는지를 모니터링하여, 비정상 패턴을 보일 때 고장 발생을 예방하기 위한 알람을 출력하는 것인 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 시스템
16 16
제13항에 있어서, 상기 서버 컴퓨터가 수행하는 상기 소정의 후처리는 전력 소비 패턴을 분석하여 작업패턴을 벗어나는 결함을 실시간 예측하여 의류생산간 불량률 최소화 하는 것인 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 시스템
17 17
제13항에 있어서, 상기 서버 컴퓨터가 수행하는 상기 소정의 후처리는 전력 소비 패턴을 분석하여, 작업공정에서 병목현상이 발생하는 지점을 예측하여 최적 생산량을 보장할 수 있는 공정순서를 도출하는 것인 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 시스템
18 18
제13항에 있어서, 상기 한 개 이상의 스마트 모니터링 장치는 시간 경과에 따라 상기 의류생산공장 내의 온도, 습도, 조도, 압력, 가속도, CO2 농도, 소음, 미세먼지 농도 중 적어도 일부를 포함하는 작업환경 데이터를 측정하여 상기 서버 컴퓨터로 전송하고,상기 서버 컴퓨터는 수신되는 상기 작업환경 데이터를 학습된 신경망 모델에 기초하여 분석하여 최고 생산성을 나타내는 작업환경을 유지하기 위한 제어량을 산출하는 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 시스템
19 19
제18항에 있어서, 상기 서버 컴퓨터는 상기 작업환경 및 상기 의류생산장비의 사용 전류량 또는 소비 전력량 데이터에 기초한 운용 데이터를 기반으로 사고 발생 상황을 분석하여 사고 발생 가능성을 예측하여 경고를 발하는 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 시스템
20 20
제13항에 있어서, 상기 학습 데이터를 라벨링하여 분류하는 기준은 상기 단위작업 패턴이 상기 창 내에서 전부 확인되면 단위작업 완료를 의미하는 '1'로 분류하고, 그렇지 않으면 단위작업 미완료를 의미하는 '0'으로 분류하는 것인 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 시스템
21 21
제13항에 있어서, 의류생산장비의 사용 전류량 또는 전력 소비량의 측정 및 서버 컴퓨터에 의한 상기 판단 데이터의 생성은 실시간 또는 준-실시간으로 실행되는 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 시스템
22 22
제13항에 있어서, 상기 스마트 모니터링 장치는,플랫폼 바디; 외부 전원과 부하에 각각 전기적으로 연결되는 제1 및 제2 전기접속부; 및 상기 제1 및 제2 전기접속부를 전기적으로 연결하는 전선로를 포함하며, 상기 플랫폼 바디에 마련되는 전력전달부; 상기 플랫폼 바디 내에 설치되고 소정의 내장 프로그램을 실행하여 제어를 수행하는 제어부;서로 물리적으로 독립된 모듈로 구성되며 각각 소정 대상의 물리적 또는 화학적인 양이나 그 변화를 검출하여 그 검출 데이터를 출력하는 복수의 센서모듈; 상기 복수의 센서모듈이 필요에 따라 선택적으로 탈착가능하게 장착될 수 있도록 마련된 복수의 센서모듈 장착슬롯; 및 상기 복수의 센서모듈 장착슬롯에 각각 장착되는 한 개 이상의 센서모듈을 상기 제어부에 구별 가능하게 전기적으로 연결시켜주는 센서모듈 인터페이스를 포함하는 모듈화 센서부; 및서로 독립적으로 구성되며 각각 서로 다른 통신방식으로 외부와 통신을 수행할 수 있는 복수의 통신모듈; 상기 복수의 통신모듈이 필요에 따라 선택적으로 탈착가능하게 장착될 수 있도록 마련된 복수의 통신모듈 장착슬롯; 및 상기 복수의 통신모듈 장착슬롯에 장착되는 한 개 이상의 통신모듈을 상기 제어부에 구별 가능하게 전기적으로 연결시켜주는 통신모듈 인터페이스를 포함하는 모듈화 통신부를 구비하고,상기 제어부는, 상기 복수의 센서모듈 장착슬롯에 장착되는 한 개 이상의 센서모듈을 자동으로 인식하여 정상적으로 구동하도록 해주고, 장착된 한 개 이상의 센서모듈이 생성한 센싱정보를 제공받아 저장하고, 상기 복수의 통신모듈 장착슬롯에 장착되는 한 개 이상의 통신모듈을 자동으로 인식하여 정상적으로 구동하도록 해주고, 저장해둔 센싱정보를 소정의 자동 인식된 통신모듈을 통해 외부로 전송되도록 제어하며,상기 모듈화 센서부와 상기 모듈화 통신부를 원하는 센서모듈과 통신모듈로 선택하여 구동시킬 수 있고, 기 구성된 센서모듈과 통신모듈을 자유롭게 제거하거나 다른 것으로 교체할 수 있는 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 시스템
23 23
제22항에 있어서, 상기 복수의 센서모듈 각각은 고유의 식별정보를 저장하고 있고, 상기 제어부는 상기 모듈화 센서부를 구성하는 전체 센서모듈들 각각의 식별정보와 구동 프로그램을 저장하고 있으며,상기 제어부는 상기 센서모듈 장착슬롯에 임의의 센서모듈이 장착되면 상기 센서모듈 인터페이스를 통해 상기 임의의 센서모듈의 식별정보를 제공받아 그 식별정보에 대응되는 센서모듈의 구동 프로그램을 실행하여 상기 임의의 센서모듈이 정상적으로 동작할 수 있게 제어하는 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 시스템
24 24
제22항에 있어서, 상기 복수의 통신모듈 각각은 고유의 식별정보를 저장하고 있고, 상기 제어부는 상기 모듈화 통신부를 구성하는 전체 통신모듈들 각각의 식별정보와 구동 프로그램을 저장하고 있으며,상기 제어부는 상기 통신모듈 장착슬롯에 임의의 통신모듈이 장착되면 상기 통신모듈 인터페이스를 통해 상기 임의의 통신모듈의 식별정보를 제공받아 그 식별정보에 대응되는 통신모듈의 구동 프로그램을 실행하여 상기 임의의 통신모듈이 정상적으로 동작할 수 있게 제어하는 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 시스템
25 25
제22항에 있어서, 상기 통신모듈 장착슬롯에 장착된 통신모듈이 복수 개인 경우, 상기 제어부는 그 복수의 통신모듈을 미리 정해진 우선순위에 따라 선순위 통신모듈을 자동으로 선택하여 작동하도록 제어하고, 선순위 통신모듈이 작동 불가 시에 그의 후순위 통신모듈이 작동하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 의류생산공장 스마트 모니터링 시스템
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 WO2020009342 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
국가 R&D 정보가 없습니다.