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시뮬레이션 결과 예측 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2019035810
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 기 수행된 시뮬레이션 결과를 활용하여 새롭게 요청한 시뮬레이션에 대한 결과를 예측하는 시뮬레이션 결과 예측 장치가 제공된다. 상기 시뮬레이션 결과 예측 장치는, 기 수행된 시뮬레이션 결과를 저장하고 관리하는 저장부, 상기 기 수행된 시뮬레이션 결과를 이용하여 기계 학습 모델 기반의 시뮬레이션 결과 예측 모델을 학습하고, 상기 학습된 시뮬레이션 결과 예측 모델을 이용하여 시뮬레이션 결과를 예측하는 예측부, 시뮬레이션 요청을 입력받고 상기 시뮬레이션 요청에 대한 시뮬레이션 결과를 출력하는 인터페이스부를 포함한다.
Int. CL G06F 17/50 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 99/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06F 30/20(2013.01) G06F 30/20(2013.01) G06F 30/20(2013.01) G06F 30/20(2013.01)
출원번호/일자 1020170000040 (2017.01.02)
출원인 한국과학기술정보연구원
등록번호/일자 10-1729694-0000 (2017.04.18)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20170425) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.01.02)
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술정보연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 서영균 대한민국 대전광역시 유성구
2 조금원 대한민국 대전광역시 유성구
3 사정환 대한민국 대전광역시 유성구
4 이기용 대한민국 서울특별시 용산구
5 최연정 대한민국 서울특별시 구로구
6 김선정 대한민국 인천광역시 부평구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인가산 대한민국 서울 서초구 남부순환로 ****, *층(서초동, 한원빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술정보연구원 대한민국 대전광역시 유성구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2017.01.02 수리 (Accepted) 1-1-2017-0000462-60
2 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2017.01.02 수리 (Accepted) 1-1-2017-0000438-74
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2017.01.06 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2017.01.13 수리 (Accepted) 9-1-2017-0001802-12
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.01.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0042533-23
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2017.03.06 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-0220400-44
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2017.03.06 수리 (Accepted) 1-1-2017-0220401-90
8 등록결정서
Decision to grant		 2017.04.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0256306-84
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번호 청구항
1 1
기 수행된 시뮬레이션 결과를 저장하고 관리하는 저장부;상기 기 수행된 시뮬레이션 결과를 이용하여, 복수의 후보 시뮬레이션 결과 예측 모델을 학습하고, k-접합 교차 검증에 따른 평균 오차를 이용하여 상기 복수의 후보 시뮬레이션 결과 예측 모델 중에서 시뮬레이션 결과 예측에 이용될 시뮬레이션 결과 예측 모델을 선정하며, 상기 선정된 시뮬레이션 결과 예측 모델을 이용하여 시뮬레이션 결과를 예측하는 예측부;시뮬레이션 요청을 입력받고 상기 시뮬레이션 요청에 대한 시뮬레이션 결과를 출력하는 인터페이스부를 포함하되,상기 복수의 후보 시뮬레이션 결과 예측 모델은 서로 다른 기계 학습 모델에 기반한 것인,시뮬레이션 결과 예측 장치
2 2
제1 항에 있어서,상기 인터페이스부는,상기 저장부에 상기 시뮬레이션 요청에 대한 시뮬레이션 결과가 존재하는지 조회하고, 상기 조회 결과 상기 시뮬레이션 요청에 대한 시뮬레이션 결과가 존재하지 않는 경우 상기 예측부가 예측한 시뮬레이션 예측 결과를 출력하며, 상기 조회 결과 상기 시뮬레이션 요청에 대한 시뮬레이션 결과가 존재하는 경우, 상기 조회된 시뮬레이션 결과를 출력하는,시뮬레이션 결과 예측 장치
3 3
제1 항에 있어서,상기 기 수행된 시뮬레이션 결과에서 시뮬레이션 입력 변수 및 시뮬레이션 출력 변수를 추출하고, 상기 추출된 시뮬레이션 입력 변수 및 상기 시뮬레이션 출력 변수를 기 정의된 포맷으로 변환하는 포맷 변환부를 더 포함하고,상기 저장부는 변환된 시뮬레이션 입력 변수 및 시뮬레이션 출력 변수를 저장하는,시뮬레이션 결과 예측 장치
4 4
제1 항에 있어서,복수의 시뮬레이터에 포함되는 시뮬레이터 각각의 식별 정보, 상기 시뮬레이터 각각의 입력 변수 및 출력 변수 정보를 관리하는 메타데이터 관리부를 더 포함하고,상기 인터페이스부는 상기 복수의 시뮬레이터에 중 어느 하나의 시뮬레이터에 대한 선택 입력을 수신 받기 위한 제1 사용자 인터페이스를 제공하고, 상기 제1 사용자 인터페이스를 통해 상기 어느 하나의 시뮬레이터에 대한 선택 입력이 수신된 경우, 선택된 시뮬레이터의 입력 변수를 입력받기 위한 제2 사용자 인터페이스와 상기 선택된 시뮬레이터의 출력 변수를 출력하기 위한 제3 사용자 인터페이스를 제공하는,시뮬레이션 결과 예측 장치
5 5
삭제
6 6
제1 항에 있어서,상기 기 수행된 시뮬레이션 결과는 제1 시뮬레이터에 의해 수행된 제1 시뮬레이션 결과 및 제2 시뮬레이터에 의해 수행된 제2 시뮬레이션 결과를 포함하고,상기 예측부는,상기 제1 시뮬레이션 결과를 이용하여 학습된 복수의 후보 시뮬레이션 결과 예측 모델 중에서 상기 제1 시뮬레이터의 시뮬레이션 결과 예측에 이용되는 제1 시뮬레이션 결과 예측 모델을 선정하고,상기 제2 시뮬레이션 결과를 이용하여 학습된 복수의 후보 시뮬레이션 결과 예측 모델 중에서 상기 제2 시뮬레이터의 시뮬레이션 결과 예측에 이용되는 제2 시뮬레이션 결과 예측 모델을 선정하는,시뮬레이션 결과 예측 장치
7 7
제6 항에 있어서,상기 제1 시뮬레이션 결과 예측 모델과 상기 제2 시뮬레이션 결과 예측 모델은 서로 다른 기계 학습 모델에 기반한 것인,시뮬레이션 결과 예측 장치
8 8
제1 항에 있어서,상기 서로 다른 기계 학습 모델은,랜덤 포레스트(random forest), 국소 회귀(local regression), k-최근접 이웃 회귀(k-nearest neighbor regression) 및 다층 신경망(multi-layer neural network)을 포함하는,시뮬레이션 결과 예측 장치
9 9
제1 항에 있어서,상기 시뮬레이션 결과는 제1 시뮬레이션 출력 변수 및 제2 시뮬레이션 출력 변수를 포함하고,상기 예측부는,상기 제1 시뮬레이션 출력 변수의 값을 예측하는 제1 시뮬레이션 결과 예측 모델을 선정하고, 상기 제2 시뮬레이션 출력 변수의 값을 예측하는 제2 시뮬레이션 결과 예측 모델을 선정하되,상기 제1 시뮬레이션 결과 예측 모델과 상기 제2 시뮬레이션 결과 예측 모델은 서로 다른 기계 학습 모델에 기반한 것인,시뮬레이션 결과 예측 장치
10 10
기 수행된 시뮬레이션 결과를 이용하여, 복수의 후보 시뮬레이션 결과 예측 모델을 학습하되, 상기 복수의 후보 시뮬레이션 결과 예측 모델은 서로 다른 기계 학습 모델에 기반한 것인, 단계;k-접합 교차 검증에 따른 평균 오차를 이용하여, 상기 복수의 후보 시뮬레이션 결과 예측 모델 중에서 시뮬레이션 결과 예측에 이용될 시뮬레이션 결과 예측 모델을 선정하는 단계;시뮬레이션 요청을 입력받는 단계;상기 선정된 시뮬레이션 결과 예측 모델을 이용하여 상기 시뮬레이션 요청에 대한 시뮬레이션 결과를 예측하는 단계; 및상기 시뮬레이션 요청에 대한 시뮬레이션 결과를 출력하는 단계를 포함하는,시뮬레이션 결과 예측 방법
11 11
제10 항에 있어서,상기 시뮬레이션 요청에 대한 시뮬레이션 결과를 예측하는 단계는,상기 시뮬레이션 요청에 대한 시뮬레이션 결과가 존재하는지 조회하는 단계; 및상기 조회 결과 상기 시뮬레이션 요청에 대한 시뮬레이션 결과가 존재하지 않는 경우에 한하여 상기 시뮬레이션 결과를 예측하는 단계를 포함하고,상기 시뮬레이션 요청에 대한 시뮬레이션 결과를 출력하는 단계는,상기 조회 결과 상기 시뮬레이션 요청에 대한 시뮬레이션 결과가 존재하는 경우 상기 조회된 시뮬레이션 결과를 출력하고, 상기 시뮬레이션 요청에 대한 시뮬레이션 결과가 존재하지 않는 경우 상기 예측된 시뮬레이션 결과를 출력하는 단계를 포함하는,시뮬레이션 결과 예측 방법
12 12
삭제
13 13
제10 항에 있어서,상기 기 수행된 시뮬레이션 결과는 제1 시뮬레이터에 의해 수행된 제1 시뮬레이션 결과 및 제2 시뮬레이터에 의해 수행된 제2 시뮬레이션 결과를 포함하고,상기 시뮬레이션 결과 예측 모델을 선정하는 단계는,상기 제1 시뮬레이션 결과를 이용하여 학습된 복수의 후보 시뮬레이션 결과 예측 모델 중에서 상기 제1 시뮬레이터의 시뮬레이션 결과 예측에 이용되는 제1 시뮬레이션 결과 예측 모델을 선정하는 단계; 및상기 제2 시뮬레이션 결과를 이용하여 학습된 복수의 후보 시뮬레이션 결과 예측 모델 중에서 상기 제2 시뮬레이터의 시뮬레이션 결과 예측에 이용되는 제2 시뮬레이션 결과 예측 모델을 선정하는 단계를 포함하는,시뮬레이션 결과 예측 방법
14 14
제13 항에 있어서,상기 제1 시뮬레이션 결과 예측 모델과 상기 제2 시뮬레이션 결과 예측 모델은 서로 다른 기계 학습 모델에 기반한 것인,시뮬레이션 결과 예측 방법
15 15
제10 항에 있어서,상기 서로 다른 기계 학습 모델은,랜덤 포레스트(random forest), 국소 회귀(local regression), k-최근접 이웃 회귀(k-nearest neighbor regression) 및 다층 신경망(multi-layer neural network)을 포함하는,시뮬레이션 결과 예측 방법
16 16
제10 항에 있어서,상기 시뮬레이션 결과는 제1 시뮬레이션 출력 변수 및 제2 시뮬레이션 출력 변수를 포함하고,상기 시뮬레이션 결과 예측 모델을 선정하는 단계는,상기 제1 시뮬레이션 출력 변수의 값을 예측하는 제1 시뮬레이션 결과 예측 모델을 선정하는 단계; 및상기 제2 시뮬레이션 출력 변수의 값을 예측하는 제2 시뮬레이션 결과 예측 모델을 선정하는 단계를 포함하되,상기 제1 시뮬레이션 결과 예측 모델과 상기 제2 시뮬레이션 결과 예측 모델은 서로 다른 기계 학습 모델에 기반한 것인,시뮬레이션 결과 예측 방법
17 17
컴퓨팅 장치와 결합하여,기 수행된 시뮬레이션 결과를 이용하여, 복수의 후보 시뮬레이션 결과 예측 모델을 학습하되, 상기 복수의 후보 시뮬레이션 결과 예측 모델은 서로 다른 기계 학습 모델에 기반한 것인, 단계;k-접합 교차 검증에 따른 평균 오차를 이용하여, 상기 복수의 후보 시뮬레이션 결과 예측 모델 중에서 시뮬레이션 결과 예측에 이용될 시뮬레이션 결과 예측 모델을 선정하는 단계;시뮬레이션 요청을 입력받는 단계;상기 선정된 시뮬레이션 결과 예측 모델을 이용하여 상기 시뮬레이션 요청에 대한 시뮬레이션 결과를 예측하는 단계; 및상기 시뮬레이션 요청에 대한 시뮬레이션 결과를 출력하는 단계를 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된,컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한국과학기술정보연구원 첨단 사이언스 교육 허브 개발 사업 플랫폼 연구 개발 및 사이버 인프라 서비스 첨단 사이언스 교육 허브 개발 사업 (EDISON)
2 미래창조과학부 한국과학기술정보연구원 개방형 국가초고성능컴퓨팅 활용과 육성 초고성능컴퓨팅 계산과학공학 연구 및 선도기술 개발