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오토인코더 기반의 전력설비 진단 장치 및 그 학습 방법

  • 기술번호 : KST2022000271
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 전력설비가 촬영된 이미지를 기 설정된 포맷으로 변환하는 전처리부, 전력설비가 촬영된 이미지에 반영된 변조가 제거될 수 있도록 전처리부에서 변환된 이미지를 복원하는 오토인코더부, 및 오토인코더부에서 복원된 이미지를 학습 데이터로 이용하여 전력설비를 진단하기 위한 기계 학습을 수행하는 이미지 인식 모델부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01)
CPC G06N 20/00(2013.01) G06N 3/082(2013.01) G06T 7/0002(2013.01) G06Q 50/06(2013.01)
출원번호/일자 1020200049191 (2020.04.23)
출원인 한국전력공사, 충남대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0130981 (2021.11.02) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.08.07)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전력공사 대한민국 전라남도 나주시
2 충남대학교산학협력단 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이동섭 대전광역시 유성구
2 김현진 대전광역시 유성구
3 류재철 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인아주 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로 ***, **,**층(역삼동, 동희빌딩)

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
2020.04.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-0418100-88
2 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2020.08.07 수리 (Accepted) 1-1-2020-0829402-90
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.01.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2021.04.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0075127-68
5 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2021.10.05 수리 (Accepted) 4-1-2021-5261638-12
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.12.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0991525-99
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
전력설비가 촬영된 이미지를 기 설정된 포맷으로 변환하는 전처리부;상기 전력설비가 촬영된 이미지에 반영된 변조가 제거될 수 있도록 상기 전처리부에서 변환된 이미지를 복원하는 오토인코더부; 및상기 오토인코더부에서 상기 복원된 이미지를 학습 데이터로 이용하여 상기 전력설비를 진단하기 위한 기계 학습을 수행하는 이미지 인식 모델부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 오토인코더 기반의 전력설비 진단 장치
2 2
제 1항에 있어서,상기 전처리부는,상기 전력설비가 촬영된 이미지를 3차원 numpy 배열로 변환하는 것을 특징으로 하는 오토인코더 기반의 전력설비 진단 장치
3 3
제 1항에 있어서,상기 오토인코더부는,상기 전처리부에서 변환된 이미지에서 특징을 추출하고, 상기 추출된 특징에 기반하여 상기 변환된 이미지를 압축하는 인코더; 및상기 추출된 특징을 기반하여 상기 압축된 이미지를 복원하는 디코더;를 포함하는 것을 특징으로 하는 오토인코더 기반의 전력설비 진단 장치
4 4
제 3항에 있어서,상기 인코더는,상기 전처리부에서 변환된 이미지를 입력받는 제1 입력 레이어부;상기 제1 입력 레이어부를 통해 입력받은 이미지에서 상기 특징을 추출하고, 상기 추출된 특징에 기반하여 상기 입력받은 이미지를 압축하는 제1 히든 레이어부; 및상기 제1 히든 레이어부에서 압축된 이미지를 출력하는 제1 출력 레이어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 오토인코더 기반의 전력설비 진단 장치
5 5
제 4항에 있어서,상기 디코더는,상기 제1 출력 레이어부에서 출력된 이미지를 입력받는 제2 입력 레이어부;상기 제2 입력 레이어부를 통해 입력받은 이미지를 상기 추출된 특징에 기반하여 복원하는 제2 히든 레이어부; 및상기 제2 히든 레이어부에서 복원된 이미지를 출력하는 제2 출력 레이어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 오토인코더 기반의 전력설비 진단 장치
6 6
제 5항에 있어서,상기 제1 입력 레이어부의 크기는 상기 제2 출력 레이어부의 크기와 동일하고, 상기 제1 및 제2 히든 레이어부의 크기는 상기 제1 입력 레이어부의 크기보다 작은 것을 특징으로 하는 오토인코더 기반의 전력설비 진단 장치
7 7
제 1항에 있어서,정상적인 이미지를 사용하여 상기 오토인코더부를 학습시키는 초기 학습부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 오토인코더 기반의 전력설비 진단 장치
8 8
초기 학습부가, 변조가 반영되지 않은 정상적인 이미지를 사용하여 오토인코더부를 학습시키는 단계;전처리부가, 전력설비가 촬영된 이미지를 기 설정된 포맷으로 변환하는 단계;상기 오토인코더부가, 상기 전력설비가 촬영된 이미지에 반영된 변조가 제거될 수 있도록 상기 전처리부에서 변환된 이미지를 복원하는 단계; 및이미지 인식 모델부가, 상기 오토인코더부에서 복원된 상기 이미지를 학습 데이터로 이용하여 상기 전력설비를 진단하기 위한 기계 학습을 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 오토인코더 기반의 전력설비 진단 장치의 학습 방법
9 9
제 8항에 있어서,상기 변환하는 단계에서,상기 전처리부는, 상기 전력설비가 촬영된 이미지를 3차원 numpy 배열로 변환하는 것을 특징으로 하는 오토인코더 기반의 전력설비 진단 장치의 학습 방법
10 10
제 8항에 있어서,상기 복원하는 단계는,인코더가, 상기 전처리부에서 상기 변환된 이미지에서 특징을 추출하고, 상기 추출된 특징에 기반하여 상기 변환된 이미지를 압축하는 단계; 및디코더가, 상기 추출된 특징을 이용하여 상기 압축된 이미지를 복원하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 오토인코더 기반의 전력설비 진단 장치의 학습 방법
11 11
제 10항에 있어서,상기 압축하는 단계에서, 제1 입력 레이어부가, 상기 전처리부에서 변환된 이미지를 입력받는 단계;제1 히든 레이어부가, 상기 제1 입력 레이어부를 통해 입력받은 이미지에서 상기 특징을 추출하고, 상기 추출된 특징에 기반하여 상기 입력받은 이미지를 압축하는 단계; 및제1 출력 레이어부가, 상기 제1 히든 레이어부에서 압축된 이미지를 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 오토인코더 기반의 전력설비 진단 장치의 학습 방법
12 12
제 11항에 있어서,상기 압축된 이미지를 복원하는 단계에서,제2 입력 레이어부가, 상기 제1 출력 레이어부에서 출력된 이미지를 입력받는 단계;제2 히든 레이어부가, 상기 제2 입력 레이어부를 통해 입력받은 이미지를 상기 추출된 특징에 기반하여 복원하는 단계; 및제2 출력 레이어부가, 상기 제2 히든 레이어부에서 복원된 이미지를 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 오토인코더 기반의 전력설비 진단 장치의 학습 방법
13 13
제 12항에 있어서,상기 제1 입력 레이어부의 크기는 상기 제2 출력 레이어부의 크기와 동일하고, 상기 제1 및 제2 히든 레이어부의 크기는 상기 제1 입력 레이어부의 크기보다 작은 것을 특징으로 하는 오토인코더 기반의 전력설비 진단 장치의 학습 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 한국전력공사 충남대학교 산학협력단 한국전력공사전력연구원 지원사업 XAI(eXplainable AI) 기반 스마트 에너지 플랫폼 기술 개발