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기계학습을 이용한 선박의 손실 항적 데이터 추정 시스템

  • 기술번호 : KST2019015296
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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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 기계학습 방법을 이용하여 기존의 항적 데이터를 학습하고, 이를 이용하여 항적 데이터를 보간하고 손실된 항적 구간의 데이터를 추정하는 기계학습을 이용한 선박의 손실 항적 데이터 추정 시스템에 관한 것으로서, AIS를 통해 수신된 해당 선박의 항적데이터를 기록하고 상기 선박에 대한 제원을 포함하는 AIS항적 데이터베이스; 상기 AIS항적 데이터베이스에 포함된 선박의 제원으로부터 상기 선박의 길이, 폭 및 흘수에 따라 선박의 종류를 구분하는 선박종류분류부; 상기 AIS항적 데이터베이스에 저장된 항적데이터와 상기 선박종류분류부에 의해 분류된 상기 선박의 종류에 따라 선박의 운동특성을 학습하는 선박운동특성학습부; 운용자로부터 추정대상구간에 대한 정보를 입력받는 입력부; 및 상기 선박의 해당 추정대상구간이 선택되면 상기 추정대상구간에 대한 항적후보 집합을 생성하고 시계열예측항적데이터를 생성하여 상기 항적후보 집합과 상기 시계열예측항적데이터 간을 비교하여 오차를 계산하여 최적항적을 결정하는 선박항적데이터추정부;를 포함하여 구성되어 손실된 항적데이터 또는 필요로 하는 항적데이터를 복원하고 실제 선박의 운동 특성이 반영된 항적을 추정할 수 있는 효과가 있다.
Int. CL G08G 3/02 (2006.01.01) B63B 49/00 (2006.01.01) G06N 99/00 (2019.01.01) G01C 21/20 (2006.01.01)
CPC G08G 3/02(2013.01) G08G 3/02(2013.01) G08G 3/02(2013.01) G08G 3/02(2013.01)
출원번호/일자 1020180043261 (2018.04.13)
출원인 한국해양과학기술원
등록번호/일자 10-1951142-0000 (2019.02.15)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20190221) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.04.13)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국해양과학기술원 대한민국 부산광역시 영도구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 오재용 대전광역시 유성구
2 김혜진 대전광역시 유성구
3 박세길 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김정수 대한민국 서울시 송파구 올림픽로 ***(방이동) *층(이수국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국해양과학기술원 대한민국 부산광역시 영도구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.04.13 수리 (Accepted) 1-1-2018-0369764-86
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2018.05.10 수리 (Accepted) 1-1-2018-0461490-18
3 우선심사신청관련 서류제출서
Submission of Document Related to Request for Accelerated Examination		 2018.05.25 수리 (Accepted) 1-1-2018-0515297-02
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2018.06.05 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2018.06.26 수리 (Accepted) 9-1-2018-0030129-17
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.07.10 수리 (Accepted) 4-1-2018-5131202-66
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.07.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0512516-38
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.09.14 수리 (Accepted) 1-1-2018-0916576-85
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.09.14 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0916575-39
10 등록결정서
Decision to grant		 2018.12.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0863961-75
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.02.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5042665-74
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.10.20 수리 (Accepted) 4-1-2020-5235797-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
AIS를 통해 수신된 해당 선박의 항적데이터를 기록하고 상기 선박에 대한 제원을 포함하는 AIS항적 데이터베이스; 상기 AIS항적 데이터베이스에 포함된 선박의 제원으로부터 상기 선박의 길이, 폭 및 흘수에 따라 선박의 종류를 구분하는 선박종류분류부; 상기 AIS항적 데이터베이스에 저장된 항적데이터와 상기 선박종류분류부에 의해 분류된 상기 선박의 종류에 따라 선박의 운동특성을 학습하는 선박운동특성학습부; 운용자로부터 추정대상구간에 대한 정보를 입력받는 입력부; 및상기 선박의 해당 추정대상구간이 선택되면 상기 추정대상구간에 대한 항적후보 집합을 생성하고 시계열예측항적데이터를 생성하여 상기 항적후보 집합과 상기 시계열예측항적데이터 간을 비교하여 오차를 계산하여 최적항적을 결정하는 선박항적데이터추정부;를 포함하고, 상기 선박항적데이터추정부는,입력부를 통해 입력된 추정구간에 대하여 상기 선박의 선박운동특성학습부의 특성을 만족시키는 시작점과 종착점을 연결한 선들의 집합인 후보항적 집합을 생성하는 후보집합생성부; 시간에 따라 순차적으로 입력되는 이전의 항적데이터를 학습하여 상기 추정구간에 대하여 항적예측데이터를 생성하는 시계열예측항적데이터생성부; 상기 후보집합생성부에 의해 생성된 후보항적 집합과 상기 시계열예측항적데이터생성부에 의해 생성된 항적예측데이터의 오차값들을 각각 계산하는 추정오차계산부; 및상기 각각의 오차값들을 비교하여 최소오차를 가지는 후보항적 집합 중 후보항적을 선택하여 최적항적으로 결정하는 최적항적결정부;를 포함하여 구성되는 기계학습을 이용한 선박의 손실 항적 데이터 추정 시스템
2 2
제1항에 있어서, AIS항적 데이터베이스는, 해당 선박의 선박명, 선박 종류, 선박의 제원, AIS데이터 수신 시간, 시간에 따른 선박의 위치 정보, 시간에 따른 선박의 속도 정보, 시간에 따른 선박의 침로 정보를 포함하는 기계학습을 이용한 선박의 손실 항적 데이터 추정 시스템
3 3
제1항에 있어서, 상기 선박종류분류부는, 선박의 제원에 포함되는 선박의 길이, 폭 및 흘수에 따라 선박을 분류하고 클러스터링 알고리즘을 이용하여 분류하도록 구성되는 것인 기계학습을 이용한 선박의 손실 항적 데이터 추정 시스템
4 4
제1항에 있어서, 선박운동특성학습부는, 선박의 운동특성을 학습하기 위하여 상기 AIS항적 데이터베이스로부터 항적데이터 시퀀스, 항적데이터의 변화량을 입력으로 받아 향후 항적 데이터 및 항적데이터의 시퀀스를 출력하도록 구성되는 것인 기계학습을 이용한 선박의 손실 항적 데이터 추정 시스템
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삭제
6 6
제1항에 있어서, 상기 후보집합생성부는, 베지어 곡선(Bezier curve) 방법을 이용하여 베지어 곡선의 제어점(control point)를 이동시켜 상기 후보항적들을 생성하도록 구성되는 것인 기계학습을 이용한 선박의 손실 항적 데이터 추정 시스템
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제1항에 있어서, 상기 시계열예측항적데이터생성부는, 추정구간의 시작점과 종착점을 연결함에 있어 장단기 메모리(LSTM: Long-Short term Memory) 방식의 순환 신경망 모델을 이용하여 상기 선박의 예상 진로인 상기 항적예측데이터를 생성하는 것인 기계학습을 이용한 선박의 손실 항적 데이터 추정 시스템
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1 JP06633795 JP 일본 FAMILY
2 JP31185785 JP 일본 FAMILY

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 JP2019185785 JP 일본 DOCDBFAMILY
2 JP6633795 JP 일본 DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 해양수산부 한국해양과학기술원 부설 선박해양플랜트연구소 주요사업 해양사고 재현 및 분석 시뮬레이션 핵심기술 개발 - 2단계(2/3)