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기계학습을 활용한 콘크리트 대상 임피던스 분광법의 분석 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치

  • 기술번호 : KST2022009232
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 기계학습을 활용한 콘크리트 대상 임피던스 분광법의 분석 방법은, 전기화학적 임피던스 분광법(Electrochemical Impedance Spectroscopy; EIS)을 기초로, 전기를 측정하는 노드를 이용하여 콘크리트 내부에 존재하는 수분과 전도성 이온을 통한 전기적 흐름을 파악하는 단계; 상기 전기적 흐름을 반영한 전도성 경로로 구성되는 이론적 등가회로 모델을 생성하는 단계; 상기 이론적 등가회로 모델을 이용한 임피던스 실험을 기초로 콘크리트 미세구조를 반영하는 등가회로를 정규화하는 단계; 및 기계학습을 통하여 상기 등가회로의 매개변수 값으로부터 물과 시멘트 비를 추정하는 예측 모델을 생성하는 단계;를 포함한다. 이에 따라, 시멘트계 재료의 미세구조 및 배합비 추정의 정확도와 신뢰도를 높일 수 있다.
Int. CL G01N 27/02 (2006.01.01) G01N 27/22 (2006.01.01) G01N 27/04 (2006.01.01) G01N 29/09 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G01N 27/026(2013.01) G01N 27/221(2013.01) G01N 27/223(2013.01) G01N 27/041(2013.01) G01N 29/09(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020200182823 (2020.12.24)
출원인 숭실대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0091775 (2022.07.01) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.24)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 숭실대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최하진 서울특별시 성동구
2 박주혜 서울특별시 동작구
3 김도윤 서울특별시 동작구
4 심소현 서울특별시 동작구
5 홍진영 서울특별시 동작구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 윤귀상 대한민국 서울특별시 금천구 디지털로*길 ** ***호 (가산동, 한신IT타워*차)(디앤특허법률사무소)

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		 2020.12.24 수리 (Accepted) 1-1-2020-1407764-49
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2021.10.28 수리 (Accepted) 4-1-2021-5282132-58
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.11.15 수리 (Accepted) 1-1-2021-1312307-37
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.04.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0320058-53
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.06.28 수리 (Accepted) 1-1-2022-0672003-17
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.06.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0672004-63
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번호 청구항
1 1
전기화학적 임피던스 분광법(Electrochemical Impedance Spectroscopy; EIS)을 기초로, 전기를 측정하는 노드를 이용하여 콘크리트 내부에 존재하는 수분과 전도성 이온을 통한 전기적 흐름을 파악하는 단계;상기 전기적 흐름을 반영한 전도성 경로로 구성되는 이론적 등가회로 모델을 생성하는 단계;상기 이론적 등가회로 모델을 이용한 임피던스 실험을 기초로 콘크리트 미세구조를 반영하는 등가회로를 정규화하는 단계; 및기계학습을 통하여 상기 등가회로의 매개변수 값으로부터 물과 시멘트 비를 추정하는 예측 모델을 생성하는 단계;를 포함하는, 기계학습을 활용한 콘크리트 대상 임피던스 분광법의 분석 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 콘크리트의 미세구조는 시멘트 매트릭스와 내부 공극을 포함하는, 기계학습을 활용한 콘크리트 대상 임피던스 분광법의 분석 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 기계학습은 제곱 지수 함수 가우스 과정 회귀(Gaussian Process Regression, GPR), 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression, SVR) 및 의사 결정 트리(Decision Tree) 중 적어도 하나의 모델을 이용하는, 기계학습을 활용한 콘크리트 대상 임피던스 분광법의 분석 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 매개변수는 상기 등가회로의 저항 및 정전용량을 포함하는, 기계학습을 활용한 콘크리트 대상 임피던스 분광법의 분석 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 전기적 흐름을 파악하는 단계는,작업전극(WE, Working Electrode), 상대전극(CE, Counter Electrode) 및 기준전극을 이용하는 3전극법을 적용하는, 기계학습을 활용한 콘크리트 대상 임피던스 분광법의 분석 방법
6 6
제1항에 따른 상기 기계학습을 활용한 콘크리트 대상 임피던스 분광법의 분석 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체
7 7
전기화학적 임피던스 분광법(Electrochemical Impedance Spectroscopy; EIS)을 기초로, 전기를 측정하는 노드를 이용하여 콘크리트 내부에 존재하는 수분과 전도성 이온을 통한 전기적 흐름을 파악하는 EIS부;상기 전기적 흐름을 반영한 전도성 경로로 구성되는 이론적 등가회로 모델을 생성하는 등가회로부;상기 이론적 등가회로 모델을 이용한 임피던스 실험을 기초로 콘크리트 미세구조를 반영하는 등가회로를 정규화하는 회로 정규화부; 및기계학습을 통하여 상기 등가회로의 매개변수 값으로부터 물과 시멘트 비를 추정하는 예측 모델을 생성하는 예측 모델부;를 포함하는, 기계학습을 활용한 콘크리트 대상 임피던스 분광법의 분석 장치
8 8
제7항에 있어서, 상기 콘크리트의 미세구조는 시멘트 매트릭스와 내부 공극을 포함하는, 기계학습을 활용한 콘크리트 대상 임피던스 분광법의 분석 장치
9 9
제7항에 있어서, 상기 기계학습은 제곱 지수 함수 가우스 과정 회귀(Gaussian Process Regression, GPR), 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression, SVR) 및 의사 결정 트리(Decision Tree) 중 적어도 하나의 모델을 이용하는, 기계학습을 활용한 콘크리트 대상 임피던스 분광법의 분석 장치
10 10
제7항에 있어서, 상기 매개변수는 상기 등가회로의 저항 및 정전용량을 포함하는, 기계학습을 활용한 콘크리트 대상 임피던스 분광법의 분석 장치
11 11
제7항에 있어서, 상기 EIS부는,작업전극(WE, Working Electrode), 상대전극(CE, Counter Electrode) 및 기준전극을 이용하는 3전극법을 적용하는, 기계학습을 활용한 콘크리트 대상 임피던스 분광법의 분석 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 국토교통부 숭실대학교산학협력단 국토교통기술촉진연구(R＆D) 건설 현장 굳지않은 콘크리트 품질관리를 위한 머신러닝 및 EIS 기반 정확도 80% 배합비 예측 기초원천기술 개발