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설비 데이터의 이상 정도 평가 방법

  • 기술번호 : KST2020003013
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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 설비 데이터의 이상 정도 평가 방법은 경계 데이터 생성 알고리즘을 통해 정상 데이터와 구분되는 경계 데이터를 생성하는 단계, 경계 데이터를 학습하여 정상 데이터에서 벗어나는 정도를 평가하는 평가 모델을 생성하는 단계, 평가 모델의 평가 정도를 시각화하는 2차원 맵을 생성하는 단계, 2차원 맵에 매핑된 데이터의 각 위치별 평가를 통해 2차원 평가 맵을 생성하는 단계 및 입력 신호에 대한 2차원 맵 위치를 결정하고, 입력 신호의 이상 정도를 평가하는 단계를 포함한다.
Int. CL G05B 23/02 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G05B 23/0243(2013.01) G05B 23/0243(2013.01) G05B 23/0243(2013.01) G05B 23/0243(2013.01)
출원번호/일자 1020180106722 (2018.09.06)
출원인 울산대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0028249 (2020.03.16) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.09.06)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 울산대학교 산학협력단 대한민국 울산광역시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김종면 울산광역시 울주군
2 김재영 부산광역시 수영구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김종선 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로*길 **, 광성빌딩 **층 (역삼동)(케이엘피특허법률사무소)
2 이형석 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로*길 **, 광성빌딩 **층 (역삼동)(케이엘피특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 울산대학교 산학협력단 대한민국 울산광역시 남구
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
2018.09.06 수리 (Accepted) 1-1-2018-0888849-42
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2018.11.27 수리 (Accepted) 1-1-2018-1182350-36
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2019.04.08 수리 (Accepted) 1-1-2019-0357641-88
4 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2019.09.26 수리 (Accepted) 1-1-2019-0983590-19
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.04.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0272755-28
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.05.22 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0518671-48
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.05.22 수리 (Accepted) 1-1-2020-0518658-54
8 등록결정서
Decision to grant
2020.07.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0451068-79
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.07.10 수리 (Accepted) 4-1-2020-5154267-54
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
경계 데이터 생성 알고리즘을 통해 정상 데이터와 구분되는 경계 데이터를 생성하는 단계;상기 경계 데이터를 학습하여 정상 데이터에서 벗어나는 정도를 평가하는 평가 모델을 생성하는 단계;상기 평가 모델의 평가 정도를 시각화하는 2차원 맵을 생성하는 단계;상기 2차원 맵에 매핑된 데이터의 각 위치별 평가를 통해 2차원 평가 맵을 생성하는 단계; 및입력 신호에 대한 2차원 맵 위치를 결정하고, 상기 입력 신호의 이상 정도를 평가하는 단계를 포함하며,상기 2차원 맵을 생성하는 단계는,학습된 차원 축소 인공신경망을 통해 실제 데이터의 집합과 경계 데이터의 집합으로부터 2차원 데이터를 추출한 후, 각 차원의 최대 최소값을 계산하여 일정 간격을 갖는 격자 형태의 2차원 맵을 생성하는 단계를 포함하는 설비 데이터의 이상 정도 평가 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 경계 데이터를 생성하는 단계는,M차원의 무작위 벡터를 경계 데이터 생성 알고리즘을 통해 경계 데이터의 집합을 생성하는 단계를 포함하는 설비 데이터의 이상 정도 평가 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 경계 데이터를 생성하는 단계는,상기 경계 데이터와 실제 데이터를 분류하는 분류 함수를 학습하는 단계; 및경계 데이터 생성 함수를 학습하는 단계를 포함하는 설비 데이터의 이상 정도 평가 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 분류 함수를 학습하는 단계는,역전파 과정을 통해 분류 손실 값이 최소가 되는 인공 신경망의 가중치를 결정하는 단계를 포함하는 설비 데이터의 이상 정도 평가 방법
5 5
제3항에 있어서,상기 분류 함수를 학습하는 단계는,경계 데이터의 분류 확률이 1이 되도록 경계 데이터 생성 함수를 학습하는 단계를 포함하는 설비 데이터의 이상 정도 평가 방법
6 6
삭제
7 7
제1항에 있어서,상기 입력 신호의 이상 정도를 평가하는 단계는,학습된 평가 인공신경망을 통해 생성된 2차원 맵의 매핑 데이터들의 이상정도 평가값을 계산 하는 단계를 포함하는 설비 데이터의 이상 정도 평가 방법
8 8
제1항에 있어서,상기 입력 신호의 이상 정도를 평가하는 단계는,상기 입력 신호의 평가값을 색정보로 변환하고, 상기 색정보와 2차원 좌표를 통해 상기 2차원 평가 맵 상에 시각화하는 단계를 포함하는 설비 데이터의 이상 정도 평가 방법
9 9
경계 데이터 생성 알고리즘을 통해 정상 데이터와 구분되는 경계 데이터를 생성하는 데이터 생성부;상기 경계 데이터를 학습하여 정상 데이터에서 벗어나는 정도를 평가하는 평가 모델을 생성하는 학습부;상기 평가 모델의 평가 정도를 시각화하는 2차원 맵에 매핑된 데이터의 각 위치별 평가를 통해 2차원 평가 맵을 생성하는 가시화부; 및입력 신호에 대한 2차원 맵 위치를 결정하고, 상기 입력 신호의 이상 정도를 평가하는 평가부를 포함하며,상기 가시화부는,학습된 차원 축소 인공신경망을 통해 실제 데이터의 집합과 경계 데이터의 집합으로부터 2차원 데이터를 추출한 후, 각 차원의 최대 최소값을 계산하여 일정 간격을 갖는 격자 형태의 2차원 맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 설비 데이터의 이상 정도 평가 장치
10 10
제9항에 있어서,상기 데이터 생성부는,M차원의 무작위 벡터를 경계 데이터 생성 알고리즘을 통해 경계 데이터의 집합을 생성하는 것을 특징으로 하는 설비 데이터의 이상 정도 평가 장치
11 11
제9항에 있어서,상기 학습부는,상기 경계 데이터와 실제 데이터를 분류하는 분류 함수를 학습하고, 경계 데이터 생성 함수를 학습하는 것을 특징으로 하는 설비 데이터의 이상 정도 평가 장치
12 12
제11항에 있어서,상기 학습부는,역전파 과정을 통해 분류 손실 값이 최소가 되는 인공 신경망의 가중치를 결정하는 것을 특징으로 하는 설비 데이터의 이상 정도 평가 장치
13 13
제11항에 있어서,상기 학습부는,경계 데이터의 분류 확률이 1이 되도록 경계 데이터 생성 함수를 학습하는 것을 특징으로 하는 설비 데이터의 이상 정도 평가 장치
14 14
삭제
15 15
제9항에 있어서,상기 평가부는,학습된 평가 인공신경망을 통해 생성된 2차원 맵의 매핑 데이터들의 이상정도 평가값을 계산하는 것을 특징으로 하는 설비 데이터의 이상 정도 평가 장치
16 16
제9항에 있어서,상기 평가부는,상기 입력 신호의 평가값을 색정보로 변환하고, 상기 색정보와 2차원 좌표를 통해 상기 2차원 평가 맵 상에 시각화하는 것을 특징으로 하는 설비 데이터의 이상 정도 평가 장치
지정국 정보가 없습니다
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
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DOCDB 패밀리 정보

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 WO2020050456 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 영진(주) 청정화력발전기술개발(R&D) 순환유동층 보일러 Furnace 고장예측 진단 시스템
2 산업통상자원부 (주)지티씨 자원개발기술개발(R&D) IoT 기반 유·가스 수송/처리시스템 진단 및 통합운영기술 개발
3 산업통상자원부 영진(주) 원자력핵심기술개발(R&D) 원전 회전기기 복합고장 알고리즘 및 데이터베이스 개발