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이상운항 선박 식별 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020015785
  • 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 이상운항 선박 식별 장치 및 방법이 개시된다. 이상운항 선박 식별 방법은, 대상영역을 운항하는 선박의 항적 데이터를 수집하는 단계, 대상영역을 미리 설정된 크기의 격자영역으로 분할하는 단계, 분할된 격자영역별로 수집된 항적 데이터를 학습하여 선박의 운항패턴에 대한 학습 데이터를 산출하는 단계, 산출된 학습 데이터를 운항패턴에 따라 미리 설정된 개수의 군집으로 분류하여 군집화(clustering)하는 단계, 군집화에 따른 군집별 학습 데이터를 이용하여 군집별 확률 모델을 생성하는 단계 및 격자영역별로 생성된 군집별 확률 모델을 이용하여 이상운항 선박을 식별하는 단계를 포함한다.
Int. CL G08G 3/00 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) B63B 49/00 (2006.01.01)
CPC G08G 3/00(2013.01) G08G 3/00(2013.01) G08G 3/00(2013.01) G08G 3/00(2013.01)
출원번호/일자 1020190137318 (2019.10.31)
출원인 한국해양과학기술원
등록번호/일자 10-2161147-0000 (2020.09.23)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20200929) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.10.31)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국해양과학기술원 대한민국 부산광역시 영도구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 오재용 대전광역시 유성구
2 김혜진 대전광역시 유성구

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 한국해양과학기술원 부산광역시 영도구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.10.31 수리 (Accepted) 1-1-2019-1115736-31
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2019.11.04 수리 (Accepted) 1-1-2019-1128193-43
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.12.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0885640-74
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.12.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1285526-47
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.12.12 수리 (Accepted) 1-1-2019-1285527-93
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.02.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5042665-74
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.03.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0161356-44
8 [지정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서
2020.04.27 불수리 (Non-acceptance) 1-1-2020-0432200-74
9 서류반려이유통지서
Notice of Reason for Return of Document
2020.05.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2020-0065958-36
10 [반려요청]서류 반려요청서·반환신청서
2020.05.08 수리 (Accepted) 1-1-2020-0466513-90
11 서류반려통지서
Notice for Return of Document
2020.05.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2020-0069586-48
12 [지정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서
2020.05.26 수리 (Accepted) 1-1-2020-0531020-07
13 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.06.22 수리 (Accepted) 1-1-2020-0640613-95
14 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.06.22 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0640612-49
15 등록결정서
Decision to grant
2020.09.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0650152-74
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.10.20 수리 (Accepted) 4-1-2020-5235797-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
이상운항 선박 식별 장치가 수행하는 이상운항 선박 식별 방법에 있어서,대상영역을 운항하는 선박의 항적 데이터를 수집하는 단계;상기 대상영역을 미리 설정된 크기의 격자영역으로 분할하는 단계;상기 분할된 격자영역별로 상기 수집된 항적 데이터를 학습하여 상기 선박의 운항패턴에 대한 학습 데이터를 산출하는 단계;상기 산출된 학습 데이터를 운항패턴에 따라 최적 군집수의 군집으로 분류하여 군집화(clustering)하는 단계;상기 군집화에 따른 군집별 학습 데이터를 이용하여 선박 종류별, 선박 크기별 및 시간대별로 군집별 확률 모델을 생성하는 단계;상기 대상영역에서 운항하는 임의의 선박의 실시간 위치값, 침로값 및 속도값을 포함하는 항적값을 입력받는 단계;상기 대상영역에서 상기 임의의 선박이 운항하는 격자영역을 추출하는 단계; 및상기 추출된 격자영역의 선박 종류별, 선박 크기별 및 시간대별 군집별 확률 모델과 상기 입력된 항적값을 비교하여 상기 항적값의 이격도에 따라 상기 임의의 선박의 이상운항 여부를 판별하는 단계를 포함하되,상기 군집별 확률 모델을 생성하는 단계는, 선박 종류별, 선박 크기별 및 시간대별로 각각 각 격자영역에 대한 선박의 위치값, 침로값 또는 속도값의 확률 모델을 확률밀도함수(PDF: Probability Density Function)로 생성하되, 확률밀도함수는 Gaussian-Kernel Density Estimation(KDE) 방법을 이용하여 추정되고, 선박 종류별, 선박 크기별 및 시간대별로 생성된 상기 군집별 확률 모델 각각은 위치값, 침로값 및 속도값의 확률밀도함수를 포함하며,상기 임의의 선박의 이상운항 여부를 판별하는 단계는, 선박 종류별, 선박 크기별 및 시간대별로 생성된 상기 군집별 확률 모델과 상기 입력된 위치값, 침로값 및 속도값 각각을 비교하여 선박의 위치, 침로 또는 속도 각각에 대한 선박의 이상운항 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 이상운항 선박 식별 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 수집된 항적 데이터는 해상교통관제시스템(VTS: Vessel Traffic Service System)이 담당하는 관제 구역 내를 운항하는 각 선박에 설치된 선박자동식별장치(AIS: Automatic Identification System)로부터 수신하는 항적 데이터 및 레이더를 통해 획득하는 항적 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 이상운항 선박 식별 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 선박의 운항패턴에 대한 학습 데이터를 산출하는 단계는,입력과 입력의 쌍으로 구성된 학습 데이터를 생성하는 신경망 모델인 오토인코더(autoencoder) 모델을 이용하여 비지도 학습(unsupervised learning)을 수행하되,상기 항적 데이터로 구성된 입력 데이터만을 이용하여 상기 오토인코더 모델을 학습시켜 상기 대상영역의 선박의 운항패턴을 일반화하는 것을 특징으로 하는 이상운항 선박 식별 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 선박의 운항패턴에 대한 학습 데이터를 산출하는 단계는,상기 수집된 항적 데이터를 정규화하는 단계;상기 정규화된 항적 데이터를 상기 오토인코더 모델을 이용하여 비지도 학습하여 학습 데이터를 생성하는 단계; 및상기 오토인코더 모델의 학습이 완료됨에 따라 입력 데이터를 3차원 데이터로 투영(projection)하는 인코더(encoder)와 이를 다시 복원하는 디코더(decoder)를 생성하는 단계를 포함하되,상기 오토인코더 모델의 입력 및 출력 데이터는 위치, 침로 및 속도의 3차원 데이터로 구성되는 것을 특징으로 하는 이상운항 선박 식별 방법
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제1항에 있어서,상기 군집화하는 단계는,상기 생성된 인코더를 이용하여 상기 생성된 학습 데이터를 3차원 데이터로 투영하는 인코딩을 수행하여 3차원 학습 데이터를 생성하는 단계; 및상기 생성된 3차원 학습 데이터를 k-means 군집화 알고리즘을 이용하여 군집화하는 단계를 포함하되,상기 최적 군집수를 찾기 위하여 엘보우(elbow) 기법 또는 실루엣(silhouette) 기법을 이용하는 것을 특징으로 하는 이상운항 선박 식별 방법
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삭제
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삭제
8 8
삭제
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 해양경찰청 한국해양과학기술원 부설 선박해양플랜트연구소 골든타임 사수를 위한 수색구조 기술개발사업 해상교통정보 빅데이터 구축 및 안전예보 시스템 기술 개발