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화재 피해를 입은 구조물의 손상 정도를 평가하는 방법

  • 기술번호 : KST2019027333
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 화재 피해를 입은 구조물의 손상 평가 방법은 컴퓨터 장치가 화재 피해를 입은 구조물에 발생한 화재 손상 정보를 포함하는 소스 영상을 획득하는 단계, 상기 컴퓨터 장치가 상기 소스 영상에서 상기 화재 손상 정보가 포함된 영역을 검출하고, 상기 영역을 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 이용하여 사전에 마련한 특징 정보 맵에 적용하는 단계 및 상기 컴퓨터 장치가 상기 특징 정보 맵을 이용하여 상기 구조물에 대한 잔존 강도에 대한 정보를 출력하는 단계를 포함한다. 상기 특징 정보 맵은 화재 피해를 입은 콘크리트 부재의 화재 손상 정보와 상기 부재에 대해 측정한 잔존 강도의 관계를 학습하여 사전에 마련된다.
Int. CL G01N 21/88 (2006.01.01) G06Q 50/10 (2012.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01)
CPC G01N 21/8803(2013.01) G01N 21/8803(2013.01) G01N 21/8803(2013.01)
출원번호/일자 1020160118168 (2016.09.13)
출원인 이화여자대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1792435-0000 (2017.10.25)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20171120) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.09.13)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 이화여자대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강제원 대한민국 서울특별시 마포구
2 김희선 대한민국 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인(유한)아이시스 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 **, 인화빌딩 *층 (삼성동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 이화여자대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구
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		 2016.09.13 수리 (Accepted) 1-1-2016-0895789-96
2 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2017.01.16 수리 (Accepted) 1-1-2017-0050285-91
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.08.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.10.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2017-0151107-99
5 등록결정서
Decision to grant		 2017.10.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0725212-69
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번호 청구항
1 1
컴퓨터 장치가 화재 피해를 입은 구조물에 발생한 화재 손상 정보를 포함하는 소스 영상을 획득하는 단계;상기 컴퓨터 장치가 상기 소스 영상에서 상기 화재 손상 정보가 포함된 영역을 검출하고, 상기 영역을 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 이용하여 사전에 마련한 특징 정보 맵에 적용하는 단계; 및상기 컴퓨터 장치가 상기 특징 정보 맵을 이용하여 상기 구조물에 대한 잔존 강도에 대한 정보를 출력하는 단계를 포함하되,상기 특징 정보 맵은 화재 피해를 입은 콘크리트 부재의 화재 손상 정보와 상기 부재에 대해 측정한 잔존 강도의 관계를 학습하여 사전에 마련되는 화재 피해를 입은 구조물의 손상 정도를 평가하는 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 출력하는 단계에서 상기 컴퓨터 장치는 상기 특징 정보 맵 상에서 화재 피해를 입은 복수의 콘크리트 부재에 대한 영상 및 상기 부재에 대한 가력 시험으로 획득한 상기 부재의 잔존 강도의 관계를 학습하여 마련한 필터에 상기 영역을 입력하여 상기 영역에 대한 잔존 강도를 나타내는 잔존 강도 맵을 출력하는 화재 피해를 입은 구조물의 손상 정도를 평가하는 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 컴퓨터 장치는 상기 구조물에 대한 부재 정보 및 설계 정보 중 적어도 하나를 더 이용하여 상기 구조물에 대한 안전 진단을 수행하는 화재 피해를 입은 구조물의 손상 정도를 평가하는 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 부재 정보는 부재의 종류, 부재의 강도 및 부재의 내열도 중 적어도 어느 하나를 포함하는 화재 피해를 입은 구조물의 손상 정도를 평가하는 방법
5 5
제3항에 있어서,상기 설계 정보는 상기 소스 영상에서 화재 손상이 발생한 영역의 위치, 상기 화재 손상이 발생한 영역이 받는 하중, 상기 화재 손상이 발생한 영역이 받는 가력 및 상기 구조물의 설계 공법 중 적어도 어느 하나를 포함하는 화재 피해를 입은 구조물의 손상 정도를 평가하는 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 컴퓨터 장치는 상기 구조물에 대해 상기 구조물에 대한 잔존 강도에 대응하는 안전 진단 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는 화재 피해를 입은 구조물의 손상 정도를 평가하는 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 특징 정보 맵은 영상에 대한 특징 정보를 계층적으로 포함하고, 상기 컴퓨터 장치는 상기 영역에 대한 특징 정보와 상기 특징 정보 맵에서의 각 계층마다 특징 정보를 매칭하는 방식으로 의사결정을 하고, 상기 영역이 속하는 마지막 계층을 기준으로 상기 구조물에 대한 잔존 강도를 판단하는 화재 피해를 입은 구조물의 손상 정도를 평가하는 방법
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 국토교통부 이화여자대학교 산학협력단 국토교통기술촉진연구사업 머신러닝 기반의 영상정보 분석을 통한 철근 콘크리트 구조물의 지능형 화재 손상 평가 원천기술 개발