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기기의 운전상태 분석 시스템

  • 기술번호 : KST2021002366
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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 발명의 일 실시 예에 따른 기기의 운전상태 분석 시스템은 기기의 동작에 따라 감지되는 센싱데이터가 획득되는 감지부, 센싱데이터에 대하여 주파수 변환을 수행하고, 주파수 변환 결과에 기초하여 이미지데이터가 생성되는 이미지생성부, 이미지데이터에 대한 전처리를 통해 학습데이터셋이 획득되는 전처리부, 인공신경망(Artificial neural network, ANN)을 이용하여 인공신경망에 입력된 학습데이터셋에 대하여, 기기의 운전상태에 대한 정량화데이터가 출력되도록 학습이 수행되는 학습부 및 학습 결과에 따라 생성된 분석모델을 이용하여 기기의 운전상태가 분석되는 분석부가 포함될 수 있다.
Int. CL G05B 23/02 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G05B 23/0254(2013.01) G05B 23/0281(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020190093932 (2019.08.01)
출원인 단국대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0015299 (2021.02.10) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.08.01)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 단국대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 수지구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최덕기 서울특별시 송파구
2 한인경 경기도 안양시 동안구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 피씨알 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로***, **층(삼성동, 송암빌딩*)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.08.01 수리 (Accepted) 1-1-2019-0792381-48
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.05.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.07.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0199633-99
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.10.26 수리 (Accepted) 4-1-2020-5239146-54
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.12.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0905890-54
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2021.02.24 수리 (Accepted) 1-1-2021-0221178-08
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2021.02.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0221177-52
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
기기의 운전상태 분석 시스템에 있어서,상기 기기의 동작에 따라 감지되는 센싱데이터가 획득되는 감지부;상기 센싱데이터에 대하여 주파수 변환을 수행하고, 상기 주파수 변환 결과에 기초하여 이미지데이터가 생성되는 이미지생성부;상기 이미지데이터에 대한 전처리를 통해 학습데이터셋이 획득되는 전처리부;인공신경망(Artificial neural network, ANN)을 이용하여 상기 인공신경망에 입력된 상기 학습데이터셋에 대하여, 상기 기기의 운전상태에 대한 정량화데이터가 출력되도록 학습이 수행되는 학습부; 및상기 학습 결과에 따라 생성된 분석모델을 이용하여 상기 기기의 운전상태가 분석되는 분석부;가 포함되는 기기의 운전상태 분석 시스템
2 2
제 1 항에 있어서,상기 센싱데이터에는 상기 기기에 대한 x축 가속도 데이터, y축 가속도 데이터 및 사운드데이터 중 적어도 어느 하나가 포함되는 기기의 운전상태 분석 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 전처리부에서는 상기 이미지데이터에 대한 크기조정이 수행되며, 상기 크기가 조정된 이미지데이터에 대한 그레이스케일 이미지가 획득되며, 상기 그레이스케일 이미지에 대하여 가로 방향 및 세로 방향으로 수행되는 이미지시프팅에 기초하여 상기 학습데이터셋이 생성되는 기기의 운전상태 분석 시스템
4 4
제 1 항에 있어서, 상기 인공신경망에는 입력 레이어, 다수의 필터들이 구비되어 특징 맵 생성을 위한 컨볼루션 레이어, 상기 컨볼루션 레이어로부터 생성된 특징 맵에 대한 풀링 연산이 수행되는 풀링 레이어, 차원 축소를 위한 플래튼 레이어 및 출력 레이어가 포함되는 기기의 운전상태 분석 시스템
5 5
제 4 항에 있어서, 상기 인공신경망은 상기 입력 레이어, 제 1 컨볼루션 레이어, 제 2 컨볼루션 레이어, 제 1 풀링 레이어, 제 2 풀링 레이어, 제 3 컨볼루션 레이어, 제 3 풀링 레이어, 제 4 컨볼루션 레이어, 제 4 풀링 레이어, 플래튼 레이어 및 출력 레이어가 순차적으로 연결된 구조로 형성되며,상기 제 1 컨볼루션 레이어의 필터 크기와 상기 제 2 컨볼루션 레이어 내지 제 4 컨볼루션 레이어의 필터 크기는 서로 상이하고, 상기 컨볼루션 레이어 각각에는 ReLU(Rectified linear unit) 활성화 함수가 적용되는 기기의 운전상태 분석 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.