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강도 예측 기법과 확률 예측 기법을 통합한 장기예보 방법

  • 기술번호 : KST2020007947
  • 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 3시간 단위의 모델 기후로부터 산출된 기후값의 월 표준 편차를 이용하여 평년 대비 강수 또는 기온의 차이를 산정하는 강도 예측 기법으로 기상 정보를 예측하는 단계와, 평년 대비 강수 또는 기온의 변화를 초기장의 날짜를 지속적으로 변경하는 반복적 실험한 확률 예측 기법으로 기상 정보를 예측하는 단계를 통합하여, 기온 및 강수를 장기적으로 예보할 수 있는 장기예보 방법에 관한 것으로, 강도 예측 기법과 확률 예측 기법의 단점을 극복하여, 정확도가 향상된 기상 장기 예측을 제공하는 효과가 있다.
Int. CL G01W 1/10 (2006.01.01) G06F 17/18 (2006.01.01) G06N 7/00 (2006.01.01)
CPC G01W 1/10(2013.01) G01W 1/10(2013.01) G01W 1/10(2013.01)
출원번호/일자 1020190038641 (2019.04.02)
출원인 부경대학교 산학협력단, 유한회사 나노웨더
등록번호/일자 10-2099655-0000 (2020.04.06)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20200526) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.04.02)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 부경대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 남구
2 유한회사 나노웨더 대한민국 경기도 성남시 수정구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 오재호 서울특별시 금천구
2 심지한 부산광역시 사하구
3 허모랑 부산광역시 연제구
4 오지원 경기도 수원시 팔달구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인(유한) 대아 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, 한양빌딩*층(역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 부경대학교 산학협력단 부산광역시 남구
2 유한회사 나노웨더 경기도 성남시 수정구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.04.02 수리 (Accepted) 1-1-2019-0339242-52
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2019.04.05 수리 (Accepted) 1-1-2019-0350295-75
3 [출원인지분변경]권리관계변경신고서
[Applicant Share Change] Report on Change of Proprietary Status		 2019.04.08 수리 (Accepted) 1-1-2019-0358919-43
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.04.16 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.05.16 수리 (Accepted) 9-1-2019-0024048-55
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.06.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0420029-69
7 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2019.06.17 수리 (Accepted) 1-1-2019-0618088-38
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.04 수리 (Accepted) 4-1-2019-5132722-09
9 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2019.08.09 수리 (Accepted) 1-1-2019-0820321-11
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5161225-98
11 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2019.09.16 수리 (Accepted) 1-1-2019-0939551-62
12 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2019.10.14 수리 (Accepted) 1-1-2019-1042887-26
13 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2019.11.13 수리 (Accepted) 1-1-2019-1165420-25
14 지정기간연장 관련 안내서
Notification for Extension of Designated Period		 2019.11.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2019-0184369-43
15 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.12.13 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1290670-21
16 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.12.13 수리 (Accepted) 1-1-2019-1290669-85
17 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.12.31 수리 (Accepted) 4-1-2019-5277245-32
18 등록결정서
Decision to grant		 2020.02.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0097120-41
19 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
 2020.05.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-5012242-80
20 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.31 수리 (Accepted) 4-1-2020-5172403-90
21 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.09.29 수리 (Accepted) 4-1-2020-5220998-93
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
3시간 단위의 모델 기후로부터 산출된 기후값의 월 표준 편차를 이용하여 평년 대비 강수 또는 기온의 차이를 산정하는 강도 예측 기법으로 기상 정보를 예측하는 단계;평년 대비 강수 또는 기온의 변화를 초기장의 날짜를 지속적으로 변경하는 반복적 실험한 확률 예측 기법으로 기상 정보를 예측하는 단계; 및상기 강도 예측 기법과 확률 예측 기법으로 예측된 기상 정보인 강도 변화 값과 확률 변화 값을 기준별로 분류하여 통합한 통합 기상 정보를 예측하는 단계;를 포함하고,상기 통합 기상 정보를 예측하는 단계는 평년보다 기온이 낮을 확률이 60% 이상이고 평년과의 기온 차이가 -1 이하이면 Cold, 평년보다 기온이 낮을 확률이 30% 이상 60% 미만이고 기온 차이가 -1 이하이면 Cool, 평년과 기온이 유사할 확률이 70% 이상이고 기온 차이가 -1 이상이거나 1 이하이면 Normal, 평년보다 기온이 높을 확률이 30% 이상 60% 미만이고 기온 차이가 1 이상이면 Warm, 평년보다 기온이 높을 확률이 60% 이상이고 기온 차이가 1 이상이면 Hot으로 판단하는 기온 예측 단계;를 포함하는 강도 예측 기법과 확률 예측 기법을 통합한 장기예보 방법
2 2
제 1항에 있어서,상기 3시간 단위의 모델 기후로부터 산출된 기후값의 월 표준편차를 이용하여 평년 대비 강수 또는 기온의 차이를 산정하는 강도 예측 기법으로 기상 정보를 예측하는 단계의 예측된 강도는이고, 여기서, Z는 강도 예측 값, t는 예측된 강수량 또는 기온, 은 모델 기후 강수량 또는 기온, 는 표준편차인 강도 예측 기법과 확률 예측 기법을 통합한 장기예보 방법
3 3
제 1항에 있어서,상기 평년 대비 강수 또는 기온의 변화를 초기장의 날짜를 지속적으로 변경하는 반복적 실험한 확률 예측 기법으로 기상 정보를 예측하는 단계의 예측 확률은 대상이 되는 기준 연도로부터 이전 30년간의 연도별 기후값을 오름차순 정렬하고, 낮은 값으로부터 11번째 값과, 21번째 값을 기준으로 높을 확률(Above), 낮을 확률(Below), 유사할 확률(Normal)로 판단하고,여기서, 는 연도별 기후값의 오름차순 21번째 값이고, 은 연도별 기후값의 오름차순 11번째 값, 앙상블은 초기장의 개수인 강도 예측 기법과 확률 예측 기법을 통합한 장기예보 방법
4 4
3시간 단위의 모델 기후로부터 산출된 기후값의 월 표준편차를 이용하여 평년 대비 강수 또는 기온의 차이를 산정하는 강도 예측 기법으로 기상 정보를 예측하는 단계;평년 대비 강수 또는 기온의 변화를 초기장의 날짜를 지속적으로 변경하는 반복적 실험한 확률 예측 기법으로 기상 정보를 예측하는 단계; 및상기 강도 예측 기법과 확률 예측 기법으로 예측된 기상 정보인 강도 변화 값과 확률 변화 값을 기준별로 분류하여 통합한 통합 기상 정보를 예측하는 단계;를 포함하고,상기 통합 기상 정보를 예측하는 단계는평년보다 강수량이 적을 확률이 60% 이상이고 평년과의 차이가 -1 이하이면 Severe Drought, 평년보다 강수량이 적을 확률이 30% 이상 60% 미만이고 평년과의 차이가 -1이하이면 Light Drought, 평년과 강수량이 유사할 확률이 70% 이상이고 평년과의 차이가 -1 이상이거나 1 이하이면 Normal, 평년보다 강수량이 적을 확률이 30% 이상이고 평년과의 차이가 1 이상이면 Wet으로 판단하는 강수 예측 단계;를 포함하는 강도 예측 기법과 확률 예측 기법을 통합한 장기예보 방법
5 5
제 4항에 있어서,상기 3시간 단위의 모델 기후로부터 산출된 기후값의 월 표준편차를 이용하여 평년 대비 강수 또는 기온의 차이를 산정하는 강도 예측 기법으로 기상 정보를 예측하는 단계의 예측된 강도는이고, 여기서, Z는 강도 예측 값, t는 예측된 강수량 또는 기온, 은 모델 기후 강수량 또는 기온, 는 표준편차인 강도 예측 기법과 확률 예측 기법을 통합한 장기예보 방법
6 6
제 4항에 있어서,상기 평년 대비 강수 또는 기온의 변화를 초기장의 날짜를 지속적으로 변경하는 반복적 실험한 확률 예측 기법으로 기상 정보를 예측하는 단계의 예측 확률은 대상이 되는 기준 연도로부터 이전 30년간의 연도별 기후값을 오름차순 정렬하고, 낮은 값으로부터 11번째 값과, 21번째 값을 기준으로 높을 확률(Above), 낮을 확률(Below), 유사할 확률(Normal)로 판단하고,여기서, 는 연도별 기후값의 오름차순 21번째 값이고, 은 연도별 기후값의 오름차순 11번째 값, 앙상블은 초기장의 개수인 강도 예측 기법과 확률 예측 기법을 통합한 장기예보 방법
7 7
3시간 단위의 모델 기후로부터 산출된 기후값의 월 표준 편차를 이용하여 평년 대비 강수 또는 기온의 차이를 산정하는 강도 예측 기법으로 기상 정보를 예측하는 단계;평년 대비 강수 또는 기온의 변화를 초기장의 날짜를 지속적으로 변경하는 반복적 실험한 확률 예측 기법으로 기상 정보를 예측하는 단계; 및상기 강도 예측 기법과 확률 예측 기법으로 예측된 기상 정보인 강도 변화 값과 확률 변화 값을 기준별로 분류하여 통합한 통합 기상 정보를 예측하는 단계;를 포함하고,상기 통합 기상 정보를 예측하는 단계는 평년보다 기온이 낮을 확률이 60% 이상이고 평년과의 기온 차이가 -1 이하이면 Cold, 평년보다 기온이 낮을 확률이 30% 이상 60% 미만이고 기온 차이가 -1 이하이면 Cool, 평년과 기온이 유사할 확률이 70% 이상이고 기온 차이가 -1 이상이거나 1 이하이면 Normal, 평년보다 기온이 높을 확률이 30% 이상 60% 미만이고 기온 차이가 1 이상이면 Warm, 평년보다 기온이 높을 확률이 60% 이상이고 기온 차이가 1 이상이면 Hot으로 판단하는 기온 예측 단계;와평년보다 강수량이 적을 확률이 60% 이상이고 평년과의 차이가 -1 이하이면 Severe Drought, 평년보다 강수량이 적을 확률이 30% 이상 60% 미만이고 평년과의 차이가 -1이하이면 Light Drought, 평년과 강수량이 유사할 확률이 70% 이상이고 평년과의 차이가 -1 이상이거나 1 이하이면 Normal, 평년보다 강수량이 적을 확률이 30% 이상이고 평년과의 차이가 1 이상이면 Wet으로 판단하는 강수 예측 단계;를 포함하는 강도 예측 기법과 확률 예측 기법을 통합한 장기예보 방법
8 8
제 7항에 있어서,상기 3시간 단위의 모델 기후로부터 산출된 기후값의 월 표준편차를 이용하여 평년 대비 강수 또는 기온의 차이를 산정하는 강도 예측 기법으로 기상 정보를 예측하는 단계의 예측된 강도는이고, 여기서, Z는 강도 예측 값, t는 예측된 강수량 또는 기온, 은 모델 기후 강수량 또는 기온, 는 표준편차인 강도 예측 기법과 확률 예측 기법을 통합한 장기예보 방법
9 9
제 7항에 있어서,상기 평년 대비 강수 또는 기온의 변화를 초기장의 날짜를 지속적으로 변경하는 반복적 실험한 확률 예측 기법으로 기상 정보를 예측하는 단계의 예측 확률은 대상이 되는 기준 연도로부터 이전 30년간의 연도별 기후값을 오름차순 정렬하고, 낮은 값으로부터 11번째 값과, 21번째 값을 기준으로 높을 확률(Above), 낮을 확률(Below), 유사할 확률(Normal)로 판단하고,여기서, 는 연도별 기후값의 오름차순 21번째 값이고, 은 연도별 기후값의 오름차순 11번째 값, 앙상블은 초기장의 개수인 강도 예측 기법과 확률 예측 기법을 통합한 장기예보 방법
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 한국기상산업기술원 부경대학교 산학협력단 기상·지진See-At기술개발연구 AlphaMet을 이용한 고해상도 가뭄 상황 감시 시스템에 관한 연구
2 기상청 유한회사 나노웨더 미래유망 민간기상서비스 성장기술개발 전세계 농작물 가격 전망을 위한 기상정보 융합서비스 개발