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GNN을 이용한 교량 구조물의 모니터링 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2022010966
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 본원의 일 측면에 따른 교량 구조물 모니터링 장치는 하나 이상의 센서와 통신을 수행하는 통신 모듈; 교량 구조물 모니터링 프로그램이 저장된 메모리; 및 상기 교량 구조물 모니터링 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하되, 상기 교량 구조물 모니터링 프로그램은 상기 센서에서 수집된 정보에 기초하여 평가 대상 교량 구조물을 모델링한 그래프를 임베딩 벡터로 변환하고, GNN(graph neural network) 기반 교량 구조물 학습 모델에 상기 평가 대상 교량 구조물의 임베딩 벡터를 입력하고, 상기 GNN 기반 교량 구조물 학습 모델의 출력에 기초하여, 상기 평가 대상 교량 구조물에서 손상이 발생한 케이블의 식별 번호 및 해당 케이블의 손상의 정도를 출력한다.
Int. CL G01B 21/32 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06F 30/17 (2020.01.01) G06Q 10/06 (2012.01.01)
CPC G01B 21/32(2013.01) G06N 3/0454(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06F 30/17(2013.01) G06Q 10/06(2013.01)
출원번호/일자 1020200176212 (2020.12.16)
출원인 세종대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0086088 (2022.06.23) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.16)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 세종대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구 능동로 *** (군

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장윤 서울특별시 동대문구
2 김승억 경기도 성남시 분당구
3 손혜숙 경기도 남양주시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인엠에이피에스 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 **, *층 (역삼동, 한동빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.12.16 수리 (Accepted) 1-1-2020-1366234-67
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2021.02.22 수리 (Accepted) 4-1-2021-5068226-87
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2021.02.23 수리 (Accepted) 4-1-2021-5068232-51
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.12.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
교량 구조물 모니터링 장치를 이용한 GNN(graph neural network) 기반의 교량 구조물의 모니터링 방법에 있어서,(a) 평가 대상 교량 구조물을 모델링한 그래프를 임베딩 벡터로 변환하는 단계;(b) GNN 기반 교량 구조물 학습 모델에 상기 평가 대상 교량 구조물의 임베딩 벡터를 입력하는 단계; 및(c) 상기 GNN 기반 교량 구조물 학습 모델의 출력에 기초하여, 상기 평가 대상 교량 구조물에서 손상이 발생한 케이블의 식별 번호 및 해당 케이블의 손상의 정도를 출력하는 단계를 포함하되, 상기 GNN 기반 교량 구조물 학습 모델은 그래프로 표현된 복수의 교량 구조물의 훈련데이터를 MPNN(Message Passing Neural Network)을 통해 학습한 것이고,상기 그래프는 복수의 꼭지점(vertex)과 각 꼭지점을 연결하는 복수의 에지(egde)를 포함하고, 상기 꼭지점은 상기 교량 구조물의 노드의 위치 좌표를 나타내고, 상기 에지는 각 노드간의 거리, 각 노드를 연결하는 연결 요소의 종류 및 해당 연결 요소의 장력(tension)값을 나타내는 것인, 교량 구조물의 손상 모니터링 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 GNN 기반 교량 구조물 학습 모델은 상기 MPNN을 통해 상기 그래프의 임베딩된 꼭지점(xv)을 인접한 에지(euv)를 따라 이웃한 꼭지점에 전달하는 메시지 전달 단계를 반복적으로 수행하여 구축된 것이고, 반복학습된 꼭지점의 은닉상태(hv)는 아래의 수학식 1 및 2에 정의된 메시지 함수 및 갱신 함수에 의하여 정의되고, 상기 평가 대상 교량 구조물을 모델링한 그래프에 대한 출력값은 아래의 수학식 3에 정의된 출력함수(R)에 의하여 정의되는 것인, 교량 구조물의 손상 모니터링 방법
3 3
제 2 항에 있어서,상기 GNN 기반 교량 구조물 학습 모델은 상기 손상이 발생한 케이블의 식별번호를 추정하는 제 1 작업을 위한 제 1 손실함수와 추정된 손상 케이블의 손상의 정도를 추정하는 제 2 작업을 위한 제 2 손실함수의 가중 합산을 사용하여 학습된 것인, 교량 구조물의 손상 모니터링 방법
4 4
교량 구조물 모니터링 장치에 있어서,하나 이상의 센서와 통신을 수행하는 통신 모듈;교량 구조물 모니터링 프로그램이 저장된 메모리; 및상기 교량 구조물 모니터링 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하되,상기 교량 구조물 모니터링 프로그램은 상기 센서에서 수집된 정보에 기초하여 평가 대상 교량 구조물을 모델링한 그래프를 임베딩 벡터로 변환하고, GNN(graph neural network) 기반 교량 구조물 학습 모델에 상기 평가 대상 교량 구조물의 임베딩 벡터를 입력하고, 상기 GNN 기반 교량 구조물 학습 모델의 출력에 기초하여, 상기 평가 대상 교량 구조물에서 손상이 발생한 케이블의 식별 번호 및 해당 케이블의 손상의 정도를 출력하되, 상기 GNN 기반 교량 구조물 학습 모델은 그래프로 표현된 복수의 교량 구조물의 훈련데이터를 MPNN(Message Passing Neural Network)을 통해 학습한 것이고,상기 그래프는 복수의 꼭지점(vertex)과 각 꼭지점을 연결하는 복수의 에지(egde)를 포함하고, 상기 꼭지점은 상기 교량 구조물의 노드의 위치 좌표를 나타내고, 상기 에지는 각 노드간의 거리, 각 노드를 연결하는 연결 요소의 종류 및 해당 연결 요소의 장력(tension)값을 나타내는 것인, 교량 구조물 모니터링 장치
5 5
제 4 항에 있어서,상기 GNN 기반 교량 구조물 학습 모델은 상기 MPNN을 통해 상기 그래프의 임베딩된 꼭지점(xv)을 인접한 에지(euv)를 따라 이웃한 꼭지점에 전달하는 메시지 전달 단계를 반복적으로 수행하여 구축된 것이고, 반복학습된 꼭지점의 은닉상태(hv)는 아래의 수학식 1 및 2에 정의된 메시지 함수 및 갱신 함수에 의하여 정의되고, 상기 평가 대상 교량 구조물을 모델링한 그래프에 대한 출력값은 아래의 수학식 3에 정의된 출력함수(R)에 의하여 정의되는 것인, 교량 구조물 모니터링 장치
6 6
제 4 항에 있어서,상기 GNN 기반 교량 구조물 학습 모델은 상기 손상이 발생한 케이블의 식별번호를 추정하는 제 1 작업을 위한 제 1 손실함수와 추정된 손상 케이블의 손상의 정도를 추정하는 제 2 작업을 위한 제 2 손실함수의 가중 합산을 사용하여 학습된 것인, 교량 구조물 모니터링 장치
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제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 따르는 교량 구조물의 손상 모니터링 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 (주)피씨엔 SW컴퓨팅산업원천기술개발(R＆D) 빅데이터 신뢰성과 활용성 극대화를 위한 빅데이터 증강분석 프로파일링 플랫폼 개발
2 과학기술정보통신부 세종대학교 집단연구지원(R＆D) 디지털 트윈을 활용한 케이블 교량 상태평가 기초연구실