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WRF 모델의 물리과정 모수화 스킴 조합 최적화를 위한 μ-GA-WRF 결합 시스템

  • 기술번호 : KST2022000476
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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 WRF 모델의 물리과정 모수화 스킴 조합 최적화를 위한 -GA-WRF 결합 시스템이 개시된다. 물리과정 모수화 스킴 조합 결정 방법은 유전자 알고리즘을 이용하여, WRF(Weather Research and Forecasting) 모델의 물리과정 모수화 스킴들에 대한 무작위 선택을 통해 물리과정 모수화 스킴 조합에 대응하는 하나 이상의 개체로 구성된 현재 세대의 개체군을 생성하는 단계; 상기 현재 세대의 개체군을 구성하는 개체들 각각에 대해 WRF 모델의 모의를 수행함으로써 적합도를 평가하는 단계; 및 상기 평가된 적합도에 기초하여 상기 개체군을 구성하는 개체들에 대한 재생산 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G01W 1/10 (2006.01.01) G06N 3/12 (2006.01.01)
CPC G01W 1/10(2013.01) G06N 3/126(2013.01) G01W 2203/00(2013.01)
출원번호/일자 1020200074917 (2020.06.19)
출원인 이화여자대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0157077 (2021.12.28) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.06.19)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 이화여자대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박선기 서울특별시 용산구
2 박소정 서울특별시 도봉구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.06.19 수리 (Accepted) 1-1-2020-0633127-42
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.05.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2021.07.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0239395-89
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.01.05 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0015325-73
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번호 청구항
1 1
유전자 알고리즘을 이용하여, WRF(Weather Research and Forecasting) 모델의 물리과정 모수화 스킴들에 대한 무작위 선택을 통해 물리과정 모수화 스킴 조합에 대응하는 하나 이상의 개체로 구성된 현재 세대의 개체군을 생성하는 단계;상기 현재 세대의 개체군을 구성하는 개체들 각각에 대해 WRF 모델의 모의를 수행함으로써 적합도를 평가하는 단계; 및상기 평가된 적합도에 기초하여 상기 개체군을 구성하는 개체들에 대한 재생산 여부를 판단하는 단계를 포함하는 물리과정 모수화 스킴 조합 결정 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 평가된 적합도에 기초하여 식별된 엘리트 개체와 나머지 개체들 간의 적합도 차이가 일정 기준 이상인 경우, 상기 개체군을 구성하는 개체들의 단점 교차를 거쳐 개체군을 재생산하고, 재생산된 개체군을 구성하는 개체들 중 무작위로 한 개체를 상기 적합도 평가를 통해 결정된 엘리트 개체로 대체함으로써 상기 개체군을 구성하는 개체들을 재생산하는 단계를 더 포함하는 물리과정 모수화 스킴 조합 결정 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 엘리트 개체는,상기 개체군을 구성하는 개체들 중 적합도가 가장 높은 개체인 물리과정 모수화 스킴 조합 결정 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 평가된 적합도에 기초하여 식별된 엘리트 개체와 나머지 개체들 간의 적합도 차이가 일정 기준 미만인 경우, 상기 현재 세대의 개체군이 미리 설정된 최대 세대인지의 여부에 따라 다음 세대에 대응하는 개체군의 생성 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는 물리과정 모수화 스킴 조합 결정 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 다음 세대에 대응하는 개체군의 생성 여부를 결정하는 단계는,상기 현재 세대의 개체군이 미리 설정된 최대 세대가 아닌 경우, 상기 현재 세대의 개체들에 대한 적합도 평가를 통해 결정된 엘리트 개체와 WRF 모델의 물리과정 모수화 스킴들에 대해 무작위로 선택된 개체들을 이용하여 다음 세대에 대응하는 개체군을 생성하는 물리과정 모수화 스킴 조합 결정 방법
6 6
제1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체
7 7
프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,유전자 알고리즘을 이용하여, WRF(Weather Research and Forecasting) 모델의 물리과정 모수화 스킴들에 대한 무작위 선택을 통해 물리과정 모수화 스킴 조합에 대응하는 하나 이상의 개체로 구성된 현재 세대의 개체군을 생성하고, 상기 현재 세대의 개체군을 구성하는 개체들 각각에 대해 WRF 모델의 모의를 수행함으로써 적합도를 평가하며, 상기 평가된 적합도에 기초하여 상기 개체군을 구성하는 개체들에 대한 재생산 여부를 판단하는 물리과정 모수화 스킴 조합 결정 장치
8 8
제7항에 있어서,상기 프로세서는,상기 평가된 적합도에 기초하여 식별된 엘리트 개체와 나머지 개체들 간의 적합도 차이가 일정 기준 이상인 경우, 상기 개체군을 구성하는 개체들의 단점 교차를 거쳐 개체군을 재생산하고, 재생산된 개체군을 구성하는 개체들 중 무작위로 한 개체를 상기 적합도 평가를 통해 결정된 엘리트 개체로 대체함으로써 상기 개체군을 구성하는 개체들을 재생산하는 물리과정 모수화 스킴 조합 결정 장치
9 9
제8항에 있어서,상기 엘리트 개체는,상기 개체군을 구성하는 개체들 중 적합도가 가장 높은 개체인 물리과정 모수화 스킴 조합 결정 장치
10 10
제8항에 있어서,상기 프로세서는,상기 평가된 적합도에 기초하여 식별된 엘리트 개체와 나머지 개체들 간의 적합도 차이가 일정 기준 미만인 경우, 상기 현재 세대의 개체군이 미리 설정된 최대 세대인지의 여부에 따라 다음 세대에 대응하는 개체군의 생성 여부를 결정하는 물리과정 모수화 스킴 조합 결정 장치
11 11
제10항에 있어서,상기 프로세서는,상기 현재 세대의 개체군이 미리 설정된 최대 세대가 아닌 경우, 상기 현재 세대의 개체들에 대한 적합도 평가를 통해 결정된 엘리트 개체와 WRF 모델의 물리과정 모수화 스킴들에 대해 무작위로 선택된 개체들을 이용하여 다음 세대에 대응하는 개체군을 생성하는 물리과정 모수화 스킴 조합 결정 장치
지정국 정보가 없습니다
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