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비지도 학습을 이용한 이상유동의 형태 판별 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2022001189
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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 비지도 학습을 이용한 이상유동의 형태 판별 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 수평관 내 유체의 이상유동의 형태를 판별하는 장치를 이용한 이상유동의 형태 판별 방법에 있어서, 기체와 액체가 혼합된 유체가 수평관을 이동하는 동안, 상기 수평관 내 타겟 구역 상에서 센서를 통하여 타겟 구역 내 유체 흐름 방향의 각 지점별로 관측된 액체의 시계열 속도 데이터를 수집하는 단계와, 상기 시계열 속도 데이터를 입력받아, 상기 센서로부터 각 지점까지의 거리 및 시간에 따른 속도 변화를 색상 정보로 가공하여 2차원 이미지 형태로 변환하는 단계, 및 상기 변환된 2차원 이미지를 설정 시간 간격에 따라 복수의 구간으로 구분하고 각 구간의 데이터를 비지도 학습하여, 상기 타겟 구역에 대한 이상유동의 형태를 분류하기 위한 분류 모델을 생성하는 단계를 포함하는 이상유동의 형태 판별 방법을 제공한다. 본 발명에 따르면, 현재 수평관 내부의 타겟 구역에서 관측된 속도 데이터에 대응하여 가공된 2차원 이미지 데이터의 입력 만으로 현재 해당 구역을 흐르는 이상유동 유체의 형태를 빠르고 정확하게 분류할 수 있다.
Int. CL G01N 29/44 (2006.01.01) G01N 29/22 (2006.01.01) G01D 7/00 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G01N 29/4481(2013.01) G01N 29/222(2013.01) G01N 29/4454(2013.01) G01D 7/005(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020200078146 (2020.06.26)
출원인 경상국립대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2354199-0000 (2022.01.18)
공개번호/일자 10-2022-0000465 (2022.01.04) 문서열기
공고번호/일자 (20220121) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.06.26)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경상국립대학교산학협력단 대한민국 경상남도 진주시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김형범 경상남도 진주시 진양호로***번길
2 짱용차오 경상남도 진주시 진주대로
3 아미라나빌라빈티아즈만 경상남도 진주시 진주대로

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태백 대한민국 서울 금천구 가산디지털*로 *** 이노플렉스 *차 ***호

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 경상국립대학교산학협력단 경상남도 진주시
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.06.26 수리 (Accepted) 1-1-2020-0658991-93
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2021.03.05 수리 (Accepted) 4-1-2021-5079964-11
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.03.22 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2021.06.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0129296-65
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.07.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0563057-50
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2021.08.30 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0998843-64
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2021.08.30 수리 (Accepted) 1-1-2021-0998844-10
8 등록결정서
Decision to grant
2022.01.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0047015-18
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
수평관 내 유체의 이상유동의 형태를 판별하는 장치를 이용한 이상유동의 형태 판별 방법에 있어서,기체와 액체가 혼합된 유체가 수평관을 이동하는 동안, 상기 수평관 내 타겟 구역 상에서 센서를 통하여 타겟 구역 내 유체 흐름 방향의 각 지점별로 관측된 액체의 시계열 속도 데이터를 수집하는 단계;상기 지점별 관측된 시계열 속도 데이터를 입력받아, 상기 센서로부터 각 지점까지의 거리 및 시간에 따른 속도를 색상 정보로 표현한 2차원 이미지를 가공하는 단계; 상기 2차원 이미지를 설정 시간 간격에 따라 복수의 구간으로 구분하고 각 구간의 데이터를 비지도 학습하여, 상기 타겟 구역에 대한 이상유동의 형태를 분류하기 위한 분류 모델을 생성하는 단계;현재 상기 타겟 구역 상에서 센서를 통하여 지점별 관측되는 액체의 시계열 속도 데이터를 획득하는 단계;현재 지점별 관측된 액체의 시계열 속도 데이터를 2차원 이미지로 실시간 가공하는 단계; 및상기 가공된 2차원 이미지를 설정 시간 간격의 구간 단위로 상기 분류 모델에 입력시켜 상기 타겟 구역에 대한 이상유동의 형태를 실시간 분류하는 단계를 포함하는 이상유동의 형태 판별 방법
2 2
청구항 1에 있어서,상기 분류 모델을 생성하는 단계는,인접한 구간 끼리 일부 시간이 중첩되는 형태로 상기 복수의 구간을 구분하여 각 구간에서 추출되는 특징 정보를 비지도 방식으로 학습하는 이상유동의 형태 판별 방법
3 3
청구항 2에 있어서,상기 특징 정보는,해당 구간 내에 매핑된 복수의 색상 정보와, 해당 구간 내의 시간과 거리에 따른 색상 변화 패턴을 포함하는 이상유동의 형태 판별 방법
4 4
삭제
5 5
청구항 1에 있어서, 상기 분류 모델은,입력된 해당 구간에 대한 이상유동의 형태를 층상 유동, 슬러그 시작, 슬러그 바디, 슬러그 끝, 쇠퇴 슬러그, 테일러 버블 중 어느 하나로 분류하는 이상유동의 형태 판별 장치
6 6
수평관 내 유체의 이상유동의 형태를 판별하는 장치에 있어서,기체와 액체가 혼합된 유체가 수평관을 이동하는 동안, 상기 수평관 내 타겟 구역 상에서 센서를 통하여 타겟 구역 내 유체 흐름 방향의 각 지점별로 관측된 액체의 시계열 속도 데이터를 수집하는 데이터 수집부;상기 지점별 관측된 시계열 속도 데이터를 입력받아, 상기 센서로부터 각 지점까지의 거리 및 시간에 따른 속도를 색상 정보로 표현한 2차원 이미지를 가공하는 이미지 가공부; 상기 2차원 이미지를 설정 시간 간격에 따라 복수의 구간으로 구분하고 각 구간의 데이터를 비지도 학습하여, 상기 타겟 구역에 대한 이상유동의 형태를 분류하기 위한 분류 모델을 생성하는 모델 학습부; 현재 상기 타겟 구역 상에서 센서를 통하여 지점별 관측되는 액체의 시계열 속도 데이터를 획득하는 데이터 획득부; 및 현재 지점별 관측된 액체의 시계열 속도 데이터가 상기 이미지 가공부에 의해 2차원 이미지로 실시간 가공되면, 가공된 2차원 이미지를 설정 시간 간격의 구간 단위로 상기 분류 모델에 입력시켜 상기 타겟 구역에 대한 이상유동의 형태를 실시간 분류하는 이상유동 분류부를 포함하는 이상유동의 형태 판별 장치
7 7
청구항 6에 있어서,상기 모델 학습부는,인접한 구간 끼리 일부 시간이 중첩되는 형태로 상기 복수의 구간을 구분하여 각 구간에서 추출되는 특징 정보를 비지도 방식으로 학습하는 이상유동의 형태 판별 장치
8 8
청구항 7에 있어서,상기 특징 정보는,해당 구간 내에 매핑된 복수의 색상 정보와, 해당 구간 내의 시간과 거리에 따른 색상 변화 패턴을 포함하는 이상유동의 형태 판별 장치
9 9
삭제
10 10
청구항 6에 있어서, 상기 분류 모델은,입력된 해당 구간에 대한 이상유동의 형태를 층상 유동, 슬러그 시작, 슬러그 바디, 슬러그 끝, 쇠퇴 슬러그, 테일러 버블 중 어느 하나로 분류하는 이상유동의 형태 판별 장치
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 경상대학교 개인기초연구(과기정통부)(R&D) (3차년도) 수평관내 슬러그 유동의 천이 구조 연구