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차등진화 기법을 결합시킨 적응형 뉴로-퍼지 추론 기법에 기초한 지하수 오염 취약성 평가 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020012411
  • 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 차등진화 기법을 결합시킨 적응형 뉴로-퍼지 추론 기법에 기초한 지하수 오염 취약성 평가 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 차등 진화(DE:Differential Evolution) 알고리듬을 이용하여 지하수 오염 취약성 인자 가중치를 산출하고, 지하수 오염 취약성 인자 데이터에 지하수 오염 취약성 인자 가중치를 곱셈하여 산출된 지하수 오염 취약성 지수를 적응형 뉴로-퍼지 추론 기법(ANFIS: Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)의 입력노드에 입력함과 아울러 질산성 질소 농도를 출력노드에 입력하여 기계 학습시킴으로써 ANFIS 모델을 생성하고, 생성된 ANFIS 모델의 입력 노드에 지하수 오염 취약성 인자를 입력시켜 질산성 질소 농도 예측값을 산출하는, 차등진화 기법을 결합시킨 적응형 뉴로-퍼지 추론 기법에 기초한 지하수 오염 취약성 평가 장치 및 방법에 관한 것이다.
Int. CL G06Q 50/26 (2012.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06Q 50/26(2013.01) G06Q 50/26(2013.01) G06Q 50/26(2013.01)
출원번호/일자 1020200038836 (2020.03.31)
출원인 부경대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2151727-0000 (2020.08.28)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20200903) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.03.31)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 부경대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정상용 부산광역시 수영구
2 후삼 엘딘 엘자인 부산광역시 남구
3 박세훈 부산광역시 동래구

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 부경대학교 산학협력단 부산광역시 남구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.03.31 수리 (Accepted) 1-1-2020-0334557-81
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
 2020.03.31 수리 (Accepted) 1-1-2020-0336105-15
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.04.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.05.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0055740-33
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.05.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0330663-76
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.06.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0661555-71
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.06.26 수리 (Accepted) 1-1-2020-0661556-16
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.31 수리 (Accepted) 4-1-2020-5172403-90
9 등록결정서
Decision to grant		 2020.08.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0580863-42
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.12.10 수리 (Accepted) 4-1-2020-5281933-00
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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복수의 지하수 오염 취약성 인자 데이터 및 복수의 질산성 질소 농도 데이터를 입력하도록 구성된 데이터 입력부;분산팽창인자(Variance Inflation Factor) 및 공차한계(Tolerance Limit)을 이용하여 상기 복수의 지하수 오염 취약성 인자 데이터 중 하나 이상의 지하수 오염 취약성 인자 데이터를 선택하도록 구성된 취약성 인자 선택부;선택된 상기 지하수 오염 취약성 인자 데이터 및 질산성 질소 농도 데이터를 기초로 차등 진화(DE:Differential Evolution) 알고리듬을 이용하여 지하수 오염 취약성 인자 가중치를 산출하도록 구성된 취약성 인자 가중치 산출부;선택된 상기 지하수 오염 취약성 인자 데이터에 상기 지하수 오염 취약성 인자 가중치를 곱셈하여 지하수 오염 취약성 지수를 산출하고, 이 산출된 지하수 오염 취약성 지수를 적응형 뉴로-퍼지 추론 기법(ANFIS: Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 네트워크의 입력노드에 입력함과 아울러 상기 질산성 질소 농도를 출력노드에 입력하여 기계학습시킴으로써 ANFIS 모델을 생성하도록 구성된 적응형 뉴로-퍼지 추론 시스템 모델 생성부; 및생성된 상기 ANFIS 모델의 입력 노드에 지하수 오염 취약성 인자를 입력시켜 질산성 질소 농도 예측값을 산출하도록 구성된 취약성 값 예측부;를 포함하고,상기 적응형 뉴로-퍼지 추론 기법 네트워크의 입력노드에 상기 지하수 오염 취약성 지수를 입력함과 아울러 출력노드에 질산성 질소 농도를 입력하여 기계학습시켜 ANFIS 모델을 생성한 후, 생성된 상기 ANFIS 모델의 입력 노드에 지하수 오염 취약성 인자를 입력시켜 질산성 질소 농도 예측값을 산출하도록 구성됨으로써, 지하수 오염 취약성 평가의 정밀성을 높일 수 있도록 한, 차등진화 기법을 결합시킨 적응형 뉴로-퍼지 추론 기법에 기초한 지하수 오염 취약성 평가 장치
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제 1 항에 있어서,상기 복수의 지하수 오염 취약성 인자 데이터는 지하수면 깊이, 지하수 함양량, 대수층 매체, 토양 매체, 지형 경사도, 통기대에 대한 영향(Impact of vadose zone), 수리전도도 및 토지용도를 포함하는, 차등진화 기법을 결합시킨 적응형 뉴로-퍼지 추론 기법에 기초한 지하수 오염 취약성 평가 장치
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제 1 항의 차등진화 기법을 결합시킨 적응형 뉴로-퍼지 추론 기법에 기초한 지하수 오염 취약성 평가 장치를 이용한 지하수 오염 취약성 평가 방법으로서,데이터 입력부에 의해 복수의 지하수 오염 취약성 인자 데이터 및 복수의 질산성 질소 농도 데이터가 입력되는 단계;취약성 인자 선택부가 분산팽창인자(Variance Inflation Factor) 및 공차한계(Tolerance Limit)을 이용하여 상기 복수의 지하수 오염 취약성 인자 데이터 중 하나 이상의 지하수 오염 취약성 인자 데이터를 선택하는 단계;취약성 인자 가중치 산출부가 선택된 상기 지하수 오염 취약성 인자 데이터 및 질산성 질소 농도 데이터를 기초로 차등 진화(DE:Differential Evolution) 알고리듬을 이용하여 지하수 오염 취약성 인자 가중치를 산출하는 단계;적응형 뉴로-퍼지 추론 시스템 모델 생성부가 선택된 상기 지하수 오염 취약성 인자 데이터에 상기 지하수 오염 취약성 인자 가중치를 곱셈하여 지하수 오염 취약성 지수를 산출하는 단계;상기 적응형 뉴로-퍼지 추론 시스템 모델 생성부가 산출된 상기 지하수 오염 취약성 지수를 적응형 뉴로-퍼지 추론 기법(ANFIS: Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 네트워크의 입력노드에 입력함과 아울러 상기 질산성 질소 농도를 출력노드에 입력하여 기계학습시킴으로써 ANFIS 모델을 생성하는 단계; 및취약성 값 예측부가 생성된 상기 ANFIS 모델의 입력 노드에 지하수 오염 취약성 인자를 입력시켜 질산성 질소 농도 예측값을 산출하는 단계;를 포함하는 지하수 오염 취약성 평가 방법
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제 3 항에 있어서,상기 복수의 지하수 오염 취약성 인자 데이터는 지하수면 깊이, 지하수 함양량, 대수층 매체, 토양 매체, 지형 경사도, 통기대에 대한 영향(Impact of vadose zone), 수리전도도 및 토지용도를 포함하는 지하수 오염 취약성 평가 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 부경대학교 산학협력단 이공학개인기초연구 국내지질특성을 고려한 DRATIC 지하수 오염취약성 평가기법의 개선