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굴진 데이터간 상관관계 자동화 분석 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2022006915
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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 TBM(Tunnel Boring Machine) 굴진에 영향을 미치는 주요 인자별로(지반 데이터, 시공 굴진 데이터) 구분하여 효율적으로 구축할 수 있도록 시스템화할 수 있는 굴진 데이터간 상관관계 자동화 분석 시스템이 개시된다. 상기 굴진 데이터간 상관관계 자동화 분석 시스템은, 굴진 데이터를 생성하는 굴진 장비, 지반 데이터를 입력받는 단말기, 및 상기 굴진 데이터 및 상기 지반 데이터를 기반으로 분석 결과 데이터를 생성하는 관리 서버를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06Q 50/08 (2012.01.01) E21D 9/11 (2006.01.01) G06F 16/22 (2019.01.01) G06F 16/901 (2019.01.01)
CPC G06Q 50/08(2013.01) E21D 9/11(2013.01) G06F 16/22(2013.01) G06F 16/9024(2013.01)
출원번호/일자 1020200122122 (2020.09.22)
출원인 한국전력공사
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0039233 (2022.03.29) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.09.22)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전력공사 대한민국 전라남도 나주시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김경열 대전광역시 유성구
2 김정주 대전광역시 유성구
3 배두산 대전광역시 유성구
4 류희환 대전광역시 유성구
5 정주환 대전광역시 유성구
6 홍성연 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 (유)한양특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **

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
2020.09.22 수리 (Accepted) 1-1-2020-1005731-25
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.03.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0242259-15
3 수수료 사후 감면 신청서
Request for Follow-up Reduction of Official Fee
2022.04.26 수리 (Accepted) 1-1-2022-0446002-82
4 수수료 사후 감면안내서
Notification of Follow-up Reduction of Official Fee
2022.05.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2022-0069666-72
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
굴진 데이터를 생성하는 굴진 장비(110);지반 데이터를 입력받는 단말기(140); 및 상기 굴진 데이터 및 상기 지반 데이터를 기반으로 분석 결과 데이터를 생성하는 관리 서버(130);를 포함하는 것을 특징으로 하는 굴진 데이터간 상관관계 자동화 분석 시스템
2 2
제 1 항에 있어서,상기 굴진 데이터는 링 번호, 굴진길이, 굴진시간, 굴진속도, 커터헤드의 회전수, 토크, 추력, 쉴드 잭의 압력, 사용된 잭의 개수, 및 장비출력을 포함하는 것을 특징으로 하는 굴진 데이터간 상관관계 자동화 분석 시스템
3 3
제 2 항에 있어서,상기 지반 데이터는 시추공을 식별하기 위한 시추공 번호, 시추위치, 링번호, 암분류, 압축강도, 인장 강도, TCR(Total Core Recovery), RQD(Rock Quality Designation), 암반 투수 시험(Lugeon), 및 RMR(Rock Mass Rating)을 포함하는 것을 특징으로 하는 굴진 데이터간 상관관계 자동화 분석 시스템
4 4
제 2 항에 있어서,상기 분석 결과 데이터는 상기 굴진 장비의 토크커브 곡선 분석, 링 위치별 데이터 분석, 및 상관관계 분석 중 적어도 하나 이상인 것을 특징으로 하는 굴진 데이터간 상관관계 자동화 분석 시스템
5 5
제 4 항에 있어서,상기 토크커브 곡선 분석은 상기 굴진 데이터 중 상기 굴진에 영향을 미치는 2개의 데이터를 상호간 연계하여 그래프로 생성하는 것을 특징으로 하는 굴진 데이터간 상관관계 자동화 분석 시스템
6 6
제 4 항에 있어서,상기 링 위치별 데이터 분석은 상기 굴진 데이터중 상기 굴진에 영향을 미치는 2개 이상의 데이터를 세그먼트 링 위치별로 추출하여 그래프로 생성하는 것을 특징으로 하는 굴진 데이터간 상관관계 자동화 분석 시스템
7 7
제 4 항에 있어서,상기 상관관계 데이터 분석은 상기 굴진에 영향을 미치는 상기 굴진 데이터인 기계 인자와 상기 지반 데이터인 지반 인자로 분류되고, 상기 기계 인자대(versus) 상기 기계 인자, 상기 기계 인자대(versus) 상기 지반 인자, 및 상기 지반 인자대(versus) 상기 지반 인자 중 하나의 그래프로 생성하는 것을 특징으로 하는 굴진 데이터간 상관관계 자동화 분석 시스템
8 8
(a) 굴진 장비(110)가 굴진 데이터를 생성하는 단계;(b) 단말기(140)가 지반 데이터를 입력받는 단계; 및 (c) 관리 서버(130)가 상기 굴진 데이터 및 상기 지반 데이터를 기반으로 분석 결과 데이터를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 굴진 데이터간 상관관계 자동화 분석 방법
9 9
제 8 항에 있어서,상기 굴진 데이터는 링 번호, 굴진길이, 굴진시간, 굴진속도, 커터헤드의 회전수, 토크, 추력, 쉴드 잭의 압력, 사용된 잭의 개수, 및 장비출력을 포함하는 것을 특징으로 하는 굴진 데이터간 상관관계 자동화 분석 방법
10 10
제 9 항에 있어서,상기 지반 데이터는 시추공을 식별하기 위한 시추공 번호, 시추위치, 링번호, 암분류, 압축강도, 인장 강도, TCR(Total Core Recovery), RQD(Rock Quality Designation), 암반 투수 시험(Lugeon), 및 RMR(Rock Mass Rating)을 포함하는 것을 특징으로 하는 굴진 데이터간 상관관계 자동화 분석 방법
11 11
제 9 항에 있어서,상기 분석 결과 데이터는 상기 굴진 장비의 토크커브 곡선 분석, 링 위치별 데이터 분석, 및 상관관계 분석 중 적어도 하나 이상인 것을 특징으로 하는 굴진 데이터간 상관관계 자동화 분석 방법
12 12
제 11 항에 있어서,상기 토크커브 곡선 분석은 상기 굴진 데이터 중 상기 굴진에 영향을 미치는 2개의 데이터를 상호간 연계하여 그래프로 생성하는 것을 특징으로 하는 굴진 데이터간 상관관계 자동화 분석 방법
13 13
제 11 항에 있어서,상기 링 위치별 데이터 분석은 상기 굴진 데이터중 상기 굴진에 영향을 미치는 2개 이상의 데이터를 세그먼트 링 위치별로 추출하여 그래프로 생성하는 것을 특징으로 하는 굴진 데이터간 상관관계 자동화 분석 방법
14 14
제 11 항에 있어서,상기 상관관계 데이터 분석은 상기 굴진에 영향을 미치는 상기 굴진 데이터인 기계 인자와 상기 지반 데이터인 지반 인자로 분류되고, 상기 기계 인자대(versus) 상기 기계 인자, 상기 기계 인자대(versus) 상기 지반 인자, 및 상기 지반 인자대(versus) 상기 지반 인자 중 하나의 그래프로 생성하는 것을 특징으로 하는 굴진 데이터간 상관관계 자동화 분석 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.