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화학물질 분류 모델 운영 방법 및 화학물질 분류 모델 운영 시스템

  • 기술번호 : KST2022009440
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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, 기존 IMS 센서 기반의 화학물질 탐지(분류) 방식 대비, 비용 및 성능 측면을 향상시킬 수 있는 새로운 방식의 DMS 센서 기반 탐지(분류) 모델 개발 및 운영 방식을 실현하는 화학물질 분류 모델 운영 방법 및 화학물질 분류 모델 운영 시스템을 제안하고 있다.
Int. CL G16C 20/70 (2019.01.01) G16C 60/00 (2019.01.01) G16C 20/40 (2019.01.01)
CPC G16C 20/70(2013.01) G16C 60/00(2013.01) G16C 20/40(2013.01)
출원번호/일자 1020200185258 (2020.12.28)
출원인 한국과학기술정보연구원, 충북대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0094010 (2022.07.05) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.28)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술정보연구원 대한민국 대전광역시 유성구
2 충북대학교 산학협력단 대한민국 충청북도 청주시 서원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이용 대전광역시 유성구
2 박민우 대전광역시 유성구
3 이상환 대전광역시 유성구
4 장래영 대전광역시 유성구
5 송사광 대전광역시 유성구
6 황영배 충청북도 청주시 서원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 남앤남 대한민국 서울특별시 중구 서소문로**(서소문동, 정안빌딩*층)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.12.28 수리 (Accepted) 1-1-2020-1422365-32
2 보정요구서
Request for Amendment
2021.01.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2021-0003889-87
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2021.01.29 수리 (Accepted) 1-1-2021-0118038-20
4 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2021.08.09 수리 (Accepted) 4-1-2021-5213510-18
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.01.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0066741-37
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.03.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0318215-86
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.03.24 수리 (Accepted) 1-1-2022-0318214-30
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번호 청구항
1 1
DMS(Differential Mobility Spectrometry) 센서를 구비한 탐지 기기에서, 공기에 대해 센싱한 DMS 센싱 데이터와 대기질을 측정한 대기질 상태 측정 데이터를 입력으로 하여, 기 탑재된 화학물질 분류 모델을 통해 공기 중의 화학물질 종류를 탐지하는 화학물질 탐지단계; 화학물질 분류 모델을 생성하는 모델 생성 서버에서, 상이한 다수의 탐지 기기로부터 상기 화학물질 종류 탐지 시 입력으로 사용한 데이터 및 탐지 결과를 수집하여 DB(Data Base)에 관리하는 DB 관리단계; 및상기 모델 생성 서버에서, 분류 대상 범위가 선택되면, 상기 DB에서 상기 분류 대상 범위와 관련된 데이터를 추출하여 학습용 데이터 형태로 전처리한 후, 상기 전처리된 학습용 데이터에 대하여 학습모델 기반의 기계 학습을 수행하여 상기 분류 대상 범위에 속하는 화학물질을 분류하기 위한 화학물질 분류 모델을 생성하는 모델 생성단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 화학물질 분류 모델 운영 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 모델 생성 서버에서, 상기 화학물질 분류 모델 생성 시 상기 DB에서 추출한 데이터를 수집한 탐지 기기의 전체 또는 일부에 상기 생성한 화학물질 분류 모델을 제공하여, 상기 탐지 기기의 전체 또는 일부에서 화학물질 분류 모델 기반의 화학물질 종류 탐지 기능을 업데이트할 수 있게 하는 모델 제공단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화학물질 분류 모델 운영 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 DMS 센싱 데이터는, 각각 N(행) x M(열)의 수치형 데이터 구조를 갖는 양성 데이터 및 음성 데이터를 포함하며,상기 대기질 상태 측정 데이터는 다수 개(K개)의 대기질 파라미터 별로 측정한 K개의 수치형 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 화학물질 분류 모델 운영 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 탐지 기기에서, 기 탑재된 화학물질 분류 모델을 통해 공기 중의 화학물질 종류를 탐지한 탐지 결과가 수동 입력에 의해 수정되는 경우, 상기 수정된 탐지 결과를 상기 모델 생성 서버로 제공하여, 상기 모델 생성 서버에서 수정된 탐지 결과도 수집하여 DB에 관리할 수 있게 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화학물질 분류 모델 운영 방법
5 5
제 3 항에 있어서,상기 모델 생성단계는,상기 분류 대상 범위와 관련된 각 화학물질 별로, DMS 센싱 데이터와 대기질 상태 측정 데이터 및 탐지 결과를 상기 DB에서 추출하고,상기 각 화학물질 별로, DMS 센싱 데이터의 양성 데이터 및 음성 데이터를 결합하여 생성되는 2N(행) x M(열)의 수치형 매트릭스 데이터와 상기 대기질 상태 측정 데이터의 수치형 데이터를 이용하여 생성되는 다수 개(K개)의 각 대기질 파라미터 별 2N(행) x 1(열)의 수치형 매트릭스 데이터를 결합하여, 2N(행) x M+K(열)의 수치형 매트릭스 데이터 구조를 갖는 학습용 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 화학물질 분류 모델 운영 방법
6 6
제 2 항에 있어서,상기 모델 생성단계는,상기 생성한 화학물질 분류 모델을 제공할 제공 대상의 탐지 기기 별로, 탐지 기기의 사양 및 처리 성능에 따라서 상기 생성한 화학물질 분류 모델을 압축하거나, 또는상기 생성한 화학물질 분류 모델을 제공할 제공 대상의 탐지 기기 별로, 탐지 기기의 사양 및 처리 성능을 기반으로 모델 풀(Model Pool)의 학습모델을 상이하게 선택하여 상기 선택된 모델 풀의 학습모델 기반 기계 학습을 수행하여 화학물질 분류 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 화학물질 분류 모델 운영 방법
7 7
제 1 항에 있어서,상기 모델 생성단계는,상기 생성한 화학물질 분류 모델을 제공할 제공 대상의 탐지 기기가 기 탑재된 화학물질 분류 모델 기반의 화학물질 종류 탐지 시에 DMS 센서의 센싱 범위(N x M) 중 일부의 센싱 범위를 사용하는 경우, 상기 DB에서 상기 분류 대상 범위와 관련된 데이터 추출 시 상기 일부의 센싱 범위에 대응되는 데이터를 선별하여 추출하는 것을 특징으로 하는 화학물질 분류 모델 운영 방법
8 8
DMS(Differential Mobility Spectrometry) 센서를 구비한 탐지 기기에서, 공기에 대해 센싱한 DMS 센싱 데이터와 대기질을 측정한 대기질 상태 측정 데이터를 입력으로 하여, 기 탑재된 화학물질 분류 모델을 통해 공기 중의 화학물질 종류를 탐지하는 탐지부;상기 탐지 기기에서, 상기 화학물질 종류 탐지 시 입력으로 사용한 데이터 및 탐지 결과를 전송하는 전송부;화학물질 분류 모델을 생성하는 모델 생성 서버에서, 상이한 다수의 탐지 기기로부터 상기 화학물질 종류 탐지 시 입력으로 사용한 데이터 및 탐지 결과를 수집하여 DB(Data Base)에 관리하는 DB 관리부; 및상기 모델 생성 서버에서, 분류 대상 범위가 선택되면, 상기 DB에서 상기 분류 대상 범위와 관련된 데이터를 추출하여 학습용 데이터 형태로 전처리한 후, 상기 전처리된 학습용 데이터에 대하여 학습모델 기반의 기계 학습을 수행하여 상기 분류 대상 범위에 속하는 화학물질을 분류하기 위한 화학물질 분류 모델을 생성하는 모델 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 화학물질 분류 모델 운영 시스템
9 9
제 8 항에 있어서,상기 모델 생성 서버에서, 상기 화학물질 분류 모델 생성 시 상기 DB에서 추출한 데이터를 수집한 탐지 기기의 전체 또는 일부에 상기 생성한 화학물질 분류 모델을 제공하여, 상기 탐지 기기의 전체 또는 일부에서 화학물질 분류 모델 기반의 화학물질 종류 탐지 기능을 업데이트할 수 있게 하는 모델 제공부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화학물질 분류 모델 운영 시스템
10 10
제 8 항에 있어서,상기 DMS 센싱 데이터는, 각각 N(행) x M(열)의 수치형 데이터 구조를 갖는 양성 데이터 및 음성 데이터를 포함하며,상기 대기질 상태 측정 데이터는 다수 개(K개)의 대기질 파라미터 별로 측정한 K개의 수치형 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 화학물질 분류 모델 운영 시스템
11 11
제 8 항에 있어서,상기 탐지 기기에서는, 기 탑재된 화학물질 분류 모델을 통해 공기 중의 화학물질 종류를 탐지한 탐지 결과가 수동 입력에 의해 수정되는 기능을 제공하며,상기 모델 생성 서버로 전송되는 탐지 결과에는, 상기 수동 입력에 의해 수정된 탐지 결과가 포함되는 것을 특징으로 하는 화학물질 분류 모델 운영 시스템
12 12
제 10 항에 있어서,상기 모델 생성부는,상기 분류 대상 범위와 관련된 각 화학물질 별로, DMS 센싱 데이터와 대기질 상태 측정 데이터 및 탐지 결과를 상기 DB에서 추출하고,상기 각 화학물질 별로, DMS 센싱 데이터의 양성 데이터 및 음성 데이터를 결합하여 생성되는 2N(행) x M(열)의 수치형 매트릭스 데이터와 상기 대기질 상태 측정 데이터의 수치형 데이터를 이용하여 생성되는 다수 개(K개)의 각 대기질 파라미터 별 2N(행) x 1(열)의 수치형 매트릭스 데이터를 결합하여, 2N(행) x M+K(열)의 수치형 매트릭스 데이터 구조를 갖는 학습용 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 화학물질 분류 모델 운영 시스템
13 13
제 9 항에 있어서,상기 모델 생성부는,상기 생성한 화학물질 분류 모델을 제공할 제공 대상의 탐지 기기 별로, 탐지 기기의 사양 및 처리 성능에 따라서 상기 생성한 화학물질 분류 모델을 압축하거나, 또는상기 생성한 화학물질 분류 모델을 제공할 제공 대상의 탐지 기기 별로, 탐지 기기의 사양 및 처리 성능을 기반으로 모델 풀(Model Pool)의 학습모델을 상이하게 선택하여 상기 선택된 모델 풀의 학습모델 기반 기계 학습을 수행하여 화학물질 분류 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 화학물질 분류 모델 운영 시스템
14 14
제 8 항에 있어서,상기 모델 생성부는,상기 생성한 화학물질 분류 모델을 제공할 제공 대상의 탐지 기기가 기 탑재된 화학물질 분류 모델 기반의 화학물질 종류 탐지 시에 DMS 센서의 센싱 범위(N x M) 중 일부의 센싱 범위를 사용하는 경우, 상기 DB에서 상기 분류 대상 범위와 관련된 데이터 추출 시 상기 일부의 센싱 범위에 대응되는 데이터를 선별하여 추출하는 것을 특징으로 하는 화학물질 분류 모델 운영 시스템
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패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술정보연구원 한국과학기술정보연구원연구운영비지원(R&D)(주요사업비) 성과확산 및 기술실용화지원사업