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클라우드 환경 기반 고온부품 수명 예측 방법 및 이를 위한 클라우드 서버

  • 기술번호 : KST2022007113
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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 본 발명은 클라우드 환경 기반 고온부품 수명 예측 방법 및 이를 위한 클라우드 서버에 관한 것으로, 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 환경 기반 고온부품 수명 예측 방법은, (a) 발전설비의 고온부품 손상등급 평가를 위해 고온부품 재료별로 딥러닝 모델을 구성하여 데이터베이스에 고온부품 손상등급 평가 결과를 저장 및 관리하는 단계; (b) 상기 고온부품 손상등급 평가 결과를 이용하여 운전시간 또는 기동정지횟수에 대한 손상등급 확률 분포를 도출하는 단계; 및 (c) 상기 손상등급 확률 분포를 통해 향후 손상율 추정곡선을 도출하는 단계;를 포함한다.
Int. CL G05B 19/4065 (2006.01.01) G05B 23/02 (2006.01.01) G06Q 50/10 (2012.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06Q 10/04 (2012.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020210149804 (2021.11.03)
출원인 한국전력공사
등록번호/일자 10-2342423-0000 (2021.12.20)
공개번호/일자 10-2021-0134880 (2021.11.11) 문서열기
공고번호/일자 (20211224) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/분할
원출원번호/일자 10-2019-0146746 (2019.11.15)
관련 출원번호 1020190146746
심사청구여부/일자 Y (2021.11.03)
심사청구항수 1

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전력공사 대한민국 전라남도 나주시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최우성 대전광역시 유성구
2 강해수 대전광역시 유성구
3 방명환 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
1 한국전력공사 전라남도 나주시
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [분할출원]특허출원서
[Divisional Application] Patent Application		 2021.11.03 수리 (Accepted) 1-1-2021-1268141-88
2 등록결정서
Decision to grant		 2021.12.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0972285-35
3 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
 2021.12.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-5031156-86
4 수수료 사후 감면 신청서
Request for Follow-up Reduction of Official Fee		 2022.04.25 수리 (Accepted) 1-1-2022-0442778-99
5 수수료 사후 감면안내서
Notification of Follow-up Reduction of Official Fee		 2022.05.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2022-0066424-15
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
(a) 발전설비의 고온부품 손상등급 평가를 위해 고온부품 재료별로 딥러닝 모델을 구성하여 데이터베이스에 고온부품 손상등급 평가 결과를 저장 및 관리하는 단계;(b) 상기 고온부품 손상등급 평가 결과를 이용하여 기동정지횟수에 대한 손상등급 확률 분포를 도출하는 단계; 및(c) 상기 손상등급 확률 분포를 통해 향후 손상율 추정곡선을 도출하는 단계; 및(d) 평가대상의 기동정지횟수가 결정되어 입력되면, 상기 향후 손상율 추정곡선에 따라 상기 평가대상의 수명을 예측하는 단계;상기 (a) 단계는,상기 발전설비는 원격지 각각에서 수집된 상기 고온부품 재료의 이미지를 이용하여 상기 딥러닝 모델에 대한 기계학습을 수행하는 단계;평가대상인 상기 고온부품 재료의 이미지가 입력됨에 따라 상기 평가대상의 손상등급을 평가하는 단계;를 포함하며,상기 손상등급 확률 분포는 기동정지횟수에 따른 균열길이에 대한 확률 분포로 나타내며,상기 데이터베이스는 평가일 및 평가자의 정보를 포함하는 클라우드 환경 기반 고온부품 수명 예측 방법
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
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DOCDB 패밀리 정보

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 KR102336648 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
2 KR102342424 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
3 KR102344286 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
4 KR102344287 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
5 KR102344288 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
6 KR102344289 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
7 KR102344290 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
8 KR102344291 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
9 KR102344292 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
10 KR20210059373 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
11 KR20210134583 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
12 KR20210134584 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
13 KR20210134585 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
14 KR20210135958 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
15 KR20210135959 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
16 KR20210135960 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
17 KR20210135961 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
18 KR20210137411 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
19 KR20210137412 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
국가 R&D 정보가 없습니다.