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클러스터링 번호 시퀀스와 딥러닝을 이용한 시계열 예측 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2021006580
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 클러스터링 번호 시퀀스와 딥러닝을 이용한 시계열 예측 방법 및 장치가 제시된다. 본 발명에서 제안하는 클러스터링 번호 시퀀스와 딥러닝을 이용한 시계열 예측 방법은 예측 목표와 연관성 있는 복수의 데이터들을 선별하는 단계, 선별된 복수의 데이터들의 각 시계열 데이터 및 상황 정보들에 시간별로 클러스터링을 적용하여 클러스터링 번호를 할당하고, 시퀀스를 구성하는 단계 및 각 클러스터링 번호의 시퀀스에 딥러닝 방식을 적용하여 예측을 수행하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06Q 10/04 (2012.01.01) G06F 17/18 (2006.01.01) G06Q 10/10 (2012.01.01) G06Q 40/04 (2012.01.01) G06Q 50/06 (2012.01.01)
CPC G06Q 10/04(2013.01) G06F 17/18(2013.01) G06Q 10/10(2013.01) G06Q 40/04(2013.01) G06Q 50/06(2013.01)
출원번호/일자 1020190146446 (2019.11.15)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0059243 (2021.05.25) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.11.15)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최원익 인천광역시 연수구
2 김명수 인천광역시 미추홀구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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		 2019.11.15 수리 (Accepted) 1-1-2019-1173037-84
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.09.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.11.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0173593-52
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.01.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0051811-50
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2021.03.19 수리 (Accepted) 1-1-2021-0325105-92
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2021.03.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0325106-37
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번호 청구항
1 1
예측 목표와 연관성 있는 복수의 데이터들을 선별하는 단계; 선별된 복수의 데이터들의 각 시계열 데이터 및 상황 정보들에 시간별로 클러스터링을 적용하여 클러스터링 번호를 할당하고, 시퀀스를 구성하는 단계; 및 각 클러스터링 번호의 시퀀스에 딥러닝 방식을 적용하여 예측을 수행하는 단계 를 포함하는 클러스터링 번호 시퀀스와 딥러닝을 이용한 시계열 예측 방법
2 2
제1항에 있어서,선별된 데이터들의 각 시계열 데이터 및 상황 정보들에 시간별로 클러스터링을 적용하여 클러스터링 번호를 할당하고, 시퀀스를 구성하는 단계는, 시간별 증감 및 증대 패턴을 클러스터링하고, 패턴의 클러스터링 번호를 나열하여 시퀀스를 구성하는 클러스터링 번호 시퀀스와 딥러닝을 이용한 시계열 예측 방법
3 3
제2항에 있어서,선별된 데이터들의 각 시계열 데이터 및 상황 정보들에 시간별로 클러스터링을 적용하여 클러스터링 번호를 할당하고, 시퀀스를 구성하는 단계는, 패턴의 클러스터링 번호를 나열한 일련의 값으로 구성된 타임 시리즈(time series)를 클러스터링 번호의 시퀀스로 변환하는 클러스터링 번호 시퀀스와 딥러닝을 이용한 시계열 예측 방법
4 4
제1항에 있어서,각 클러스터링 번호의 시퀀스에 딥러닝 방식을 적용하여 예측을 수행하는 단계는, 클러스터링 번호의 시퀀스를 딥러닝에 입력시키기 위하여 원-핫 인코딩(one-hot encoding) 형태로 나타내고, 실제 값도 함께 입력 데이터에 포함시키는 클러스터링 번호 시퀀스와 딥러닝을 이용한 시계열 예측 방법
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예측 목표와 연관성 있는 복수의 데이터들을 선별하는 데이터 수집부; 선별된 복수의 데이터들의 각 시계열 데이터 및 상황 정보들에 시간별로 클러스터링을 적용하여 클러스터링 번호를 할당하고, 시퀀스를 구성하는 클러스터링부; 및 각 클러스터링 번호의 시퀀스에 딥러닝 방식을 적용하여 예측을 수행하는 학습부 를 포함하는 클러스터링 번호 시퀀스와 딥러닝을 이용한 시계열 예측 장치
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제5항에 있어서,클러스터링부는, 시간별 증감 및 증대 패턴을 클러스터링하고, 패턴의 클러스터링 번호를 나열하여 시퀀스를 구성하고, 패턴의 클러스터링 번호를 나열한 일련의 값으로 구성된 타임 시리즈(time series)를 클러스터링 번호의 시퀀스로 변환하는 클러스터링 번호 시퀀스와 딥러닝을 이용한 시계열 예측 장치
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제5항에 있어서,학습부는, 클러스터링 번호의 시퀀스를 딥러닝에 입력시키기 위하여 원-핫 인코딩(one-hot encoding) 형태로 나타내고, 실제 값도 함께 입력 데이터에 포함시키는 클러스터링 번호 시퀀스와 딥러닝을 이용한 시계열 예측 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 (주)대홍전기 에너지기술개발사업 EMS 내장 분산형 서브미터링을 이용한 빅데이터 분석 기반 소규모 공장 및 상업용 빌딩용 에너지 컨설팅 시스템 구축 및 실증