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해무 예측 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2021015201
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요약 해무 예측 방법 및 그 장치가 개시된다. 해무 예측 방법은 특정 지역에 대한 해무 위성 관측 데이터를 수집하는 단계-상기 해무 위성 관측 데이터는 복사량 및 반사도 중 적어도 하나를 포함함; 상기 해무 위성 관측 데이터를 해무 위성 영상으로 변환하는 단계; 상기 변환된 해무 위성 영상과 타겟 시점에 관측된 해무 위성 영상을 페어(pair)로 하는 데이터 셋을 구성하는 단계; 상기 데이터 셋을 이용하여 타겟 시점의 해무 예측 영상을 생성하도록 해무 예측 모델을 학습함에 있어 목적 함수가 최소가 되도록 상기 해무 예측 모델을 학습하는 단계; 및 상기 학습된 해무 예측 모델을 이용하여 해무 예측을 수행하는 단계를 포함한다.
Int. CL G01W 1/10 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G01W 1/10(2013.01) G01W 1/10(2013.01) G01W 1/10(2013.01)
출원번호/일자 1020200076462 (2020.06.23)
출원인 세종대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2248963-0000 (2021.04.30)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20210506) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.06.23)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 세종대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구 능동로 *** (군

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 홍성욱 서울특별시 양천구
2 김예린 서울특별시 서대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 최관락 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
2 송인호 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 세종대학교산학협력단 서울특별시 광진구 능동로 *** (군
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.06.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-0645234-55
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
2020.07.13 수리 (Accepted) 1-1-2020-0722182-19
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.07.24 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.08.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0139504-12
5 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2020.09.17 수리 (Accepted) 1-1-2020-0985904-12
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.09.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0654172-70
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.09.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1009776-62
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.09.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-1009775-16
9 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.11.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0836473-21
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2021.02.01 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0126263-29
11 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2021.02.01 수리 (Accepted) 1-1-2021-0126262-84
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2021.02.22 수리 (Accepted) 4-1-2021-5068226-87
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2021.02.23 수리 (Accepted) 4-1-2021-5068232-51
14 등록결정서
Decision to grant
2021.04.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0339485-34
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
특정 지역에 대한 해무 위성 관측 데이터를 수집하는 단계-상기 해무 위성 관측 데이터는 복사량 및 반사도 중 적어도 하나를 포함함;상기 복사량이나 반사도에 대한 해무 위성 관측 데이터를 상기 복사량이나 반사량에 대한 해무 위성 영상으로 변환하는 단계;상기 변환된 해무 위성 영상과 타겟 시점에 관측된 해무 위성 영상을 페어(pair)로 하는 데이터 셋을 구성하는 단계;상기 데이터 셋을 이용하여 타겟 시점의 해무 예측 영상을 생성하도록 해무 예측 모델을 학습함에 있어 목적 함수가 최소가 되도록 상기 해무 예측 모델을 학습하는 단계; 및상기 학습된 해무 예측 모델을 이용하여 해무 예측을 수행하는 단계를 포함하되,상기 해무 예측 모델은, 상이한 제1 모델과 제2 모델을 포함하며, 상기 제1 모델과 상기 제2 모델의 손실 함수가 최소가 되도록 학습되되, 상기 제1 모델의 영상 생성기에 의해 예측된 해무 예측 영상과 페어를 형성한 관측 영상과의 차이는 최소가 되도록 하며, 상기 제1 모델의 영상 판별기로 인한 판별은 최대가 되도록 학습되되, 상기 제1 모델은 대립 신경망 기반 모델로 상기 변환된 해무 위성 영상을 이용하여 타겟 시점의 해무 예측 영상을 반복적으로 수행하도록 학습되되, 상기 변환된 해무 위성 영상을 이용하여 해무 예측 영상 생성을 반복 수행함에 있어 상기 해무 예측 영상에 대한 예측 정확도에 대한 제1 손실 함수가 최소가 되도록 상기 해무 예측 영상 생성을 반복적으로 수행하며,상기 제2 모델은 콘볼루션 기반 모델로 상기 해무 예측 영상과 상기 변환된 해무 위성 영상과 페어를 형성한 관측된 해무 위성 영상과의 유사성에 대한 제2 손실 함수가 최소가 되도록 학습되는 것을 특징으로 하는 해무 예측 방법
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제1 항에 있어서, 상기 해무 위성 영상은 하기 수학식을 이용하여 변환되는 것을 특징으로 하는 해무 예측 방법
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삭제
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제1 항에 있어서,상기 관측된 해무 위성 영상은 위성의 특정 채널을 통해 획득된 영상에서 상기 특정 지역을 관심 영역으로 a x b 크기를 가지며 위경도가 동일하게 전처리되되,상기 a x b는 2의 배수인 자연수인 것을 특징으로 하는 해무 예측 방법
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제1 항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체 제품
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특정 지역에 대한 해무 위성 관측 데이터를 수집하는 통신부- 상기 해무 위성 관측 데이터는 복사량, 반사도 및 위성 영상 중 적어도 하나를 포함함;상기 복사량이나 반사도에 대한 해무 위성 관측 데이터를 복사량이나 반사도에 대한 해무 위성 영상으로 변환하는 전처리부; 상기 변환된 해무 위성 영상과 타겟 시점에 관측된 해무 위성 영상을 페어(pair)로 하는 데이터 셋을 구성하는 데이터 구성부;상기 데이터 셋을 이용하여 타겟 시점의 해무 예측 영상을 생성하도록 해무 예측 모델을 학습함에 있어 목적 함수가 최소가 되도록 상기 해무 예측 모델을 학 습하는 학습부; 및상기 학습된 해무 예측 모델을 이용하여 해무 예측을 수행하는 예측부를 포함하되,상기 해무 예측 모델은, 서로 상이한 제1 모델과 제2 모델을 포함하며, 상기 제1 모델과 상기 제2 모델의 손실 함수가 최소가 되도록 학습되되, 상기 제1 모델의 영상 생성기에 의해 예측된 해무 예측 영상과 페어를 형성한 관측 영상과의 차이는 최소가 되도록 하며, 상기 제1 모델의 영상 판별기로 인한 판별은 최대가 되도록 학습되되, 상기 제1 모델은 대립 신경망 기반 모델로 상기 변환된 해무 위성 영상을 이용하여 타겟 시점의 해무 예측 영상을 반복적으로 수행하도록 학습되되, 상기 변환된 해무 위성 영상을 이용하여 해무 예측 영상 생성을 반복 수행함에 있어 상기 해무 예측 영상에 대한 예측 정확도에 대한 제1 손실 함수가 최소가 되도록 상기 해무 예측 영상 생성을 반복적으로 수행하며,상기 제2 모델은 콘볼루션 기반 모델로 상기 해무 예측 영상과 상기 변환된 해무 위성 영상과 페어를 형성한 관측된 해무 위성 영상과의 유사성에 대한 제2 손실 함수가 최소가 되도록 학습되는 것을 특징으로 하는 해무 예측 장치
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삭제
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 기상청 세종대학교 산학협력단 기상·지진See-At기술개발연구(R&D) 딥러닝 기법과 인공위성 관측자료를 이용한 해무 초단기 예측 기술 개발