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전기 기관차의 고장 부위 추론 방법 및 컴퓨터 프로그램

  • 기술번호 : KST2019014685
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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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 발명의 일 실시예에 따른 전기 기관차의 고장 식별 정보에 기초하여 상기 전기 기관차의 고장 부위를 추론하는 방법은, 상기 전기 기관차의 고장 식별 정보와 상기 전기 기관차를 구성하는 복수의 부위에 대한 감지 결과를 포함하는 제1 센서 데이터를 획득하는 단계; 케이스 분석기에 의해서, 상기 고장 식별 정보에 대응되는 하나 이상의 후보 고장 케이스를 결정하는 단계; 상기 하나 이상의 후보 고장 케이스 각각에 대한 제2 센서 데이터와 상기 제1 센서 데이터를 비교하여, 상기 하나 이상의 후보 고장 케이스 중 어느 하나의 케이스를 전기 기관차의 고장 케이스로 결정하는 단계; 및 고장 분석기에 의해서, 상기 전기 기관차의 고장 케이스에 대응되는 고장 부위를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
Int. CL B61L 15/00 (2006.01.01) G06Q 50/10 (2012.01.01)
CPC B61L 15/0081(2013.01) B61L 15/0081(2013.01)
출원번호/일자 1020180009530 (2018.01.25)
출원인 조선대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0090613 (2019.08.02) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.01.25)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 조선대학교산학협력단 대한민국 광주광역시 동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 신종호 대전광역시 유성구
2 소민섭 전라북도 군산시 계산로 **, *
3 이용감 광주광역시 북구
4 이채교 광주광역시 남구
5 김민재 광주광역시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 리앤목특허법인 대한민국 서울 강남구 언주로 **길 **, *층, **층, **층, **층(도곡동, 대림아크로텔)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 조선대학교산학협력단 광주광역시 동구
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		 2018.01.25 수리 (Accepted) 1-1-2018-0089795-01
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2018.10.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2018.12.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0103084-36
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.09.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0684776-60
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.10.30 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1112865-08
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)		 2019.10.30 수리 (Accepted) 1-1-2019-1112864-52
7 등록결정서
Decision to grant		 2020.01.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0072851-78
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.03.26 수리 (Accepted) 4-1-2020-5071333-01
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.04.17 수리 (Accepted) 4-1-2020-5088703-88
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
전기 기관차의 고장 식별 정보에 기초하여 상기 전기 기관차의 고장 부위를 추론하는 방법에 있어서,고장 분석기를 학습시키는 단계;상기 전기 기관차의 고장 식별 정보와 상기 전기 기관차를 구성하는 복수의 부위에 대한 감지 결과를 포함하는 제1 센서 데이터를 획득하는 단계;케이스 분석기에 의해서, 상기 고장 식별 정보에 대응되는 하나 이상의 후보 고장 케이스를 결정하는 단계;상기 하나 이상의 후보 고장 케이스 각각에 대한 제2 센서 데이터와 상기 제1 센서 데이터를 비교하여, 상기 하나 이상의 후보 고장 케이스 중 어느 하나의 케이스를 전기 기관차의 고장 케이스로 결정하는 단계; 및상기 고장 분석기에 의해서, 상기 전기 기관차의 고장 케이스에 대응되는 고장 부위를 결정하는 단계;를 포함하고,상기 고장 분석기를 학습시키는 단계는상기 전기 기관차를 구성하는 복수의 부위에 대한 감지 결과를 포함하는 제3 센서 데이터 및 상기 제3 센서 데이터에 대응되는 고장 케이스를 포함하는 복수의 제2 학습 데이터를 획득하는 단계;상기 복수의 제2 학습 데이터에 기초하여, 상기 전기 기관차를 구성하는 복수의 부위와 제1 고장 케이스 간의 연관도를 산출하는 단계; 및연관도가 소정의 조건을 만족하는 부위와 상기 제1 고장 케이스를 대응시키도록 상기 고장 분석기를 업데이트 하는 단계;를 포함하는, 전기 기관차의 고장 부위 추론 방법
2 2
제1 항에 있어서상기 케이스 분석기는복수의 고장 식별 정보와 복수의 고장 케이스 간의 상관관계를 표현한 데이터 셋트(Data set)이고,상기 전기 기관차의 고장 부위 추론 방법은상기 획득하는 단계 이전에 상기 케이스 분석기를 학습시키는 단계;를 더 포함하는, 전기 기관차의 고장 부위 추론 방법
3 3
제2 항에 있어서상기 케이스 분석기를 학습시키는 단계는고장 식별 정보 및 상기 고장 식별 정보에 대응되는 고장 케이스를 포함하는 복수의 제1 학습 데이터를 획득하는 단계; 및상기 복수의 제1 학습 데이터에 기초하여 상기 케이스 분석기를 업데이트 하는 단계;를 포함하는, 전기 기관차의 고장 부위 추론 방법
4 4
제1 항에 있어서상기 전기 기관차의 고장 케이스를 결정하는 단계는상기 제2 센서 데이터 중 상기 제1 센서 데이터와 유사도가 가장 높은 제2 센서 데이터를 검색하는 단계; 및상기 유사도가 가장 높은 제2 센서 데이터에 대응되는 후보 고장 케이스를 상기 전기 기관차의 고장 케이스로 결정하는 단계;를 포함하는, 전기 기관차의 고장 부위 추론 방법
5 5
삭제
6 6
삭제
7 7
제1 항에 있어서상기 고장 분석기를 학습시키는 단계는복수의 제1 고장 케이스에 대해서 상기 연관도를 산출하는 단계 및 상기 고장 부위로 결정하는 단계를 반복하여 수행하는, 전기 기관차의 고장 부위 추론 방법
8 8
제1 항에 있어서상기 전기 기관차의 고장 부위 추론 방법은상기 고장 부위를 결정하는 단계 이후에상기 고장 부위에 관한 정보를 사용자 단말에 제공하는 단계;를 더 포함하는, 전기 기관차의 고장 부위 추론 방법
9 9
컴퓨터를 이용하여 제1 항 내지 제4 항 및 제7 항 내지 제8 항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 조선대학교 산학협력단 LINC+ 산학공동기술개발과제 AI 기법을 활용한 APS/MES 시스템 고도화