맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

장기간 기온 모델링 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2022010976
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
상담신청 PDF 받기
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 장기간 기온 모델링 방법 및 그 장치가 개시된다. 장기간 기온 모델링 방법은, (a) 트레이닝 데이터 셋을 수집하는 단계-상기 트레이닝 데이터 셋은 각 관측소에서 관측된 경도, 위도, 고도 및 월(month of year)을 입력 데이터로 포함함; (b) 상기 트레이닝 데이터 셋을 이용하여 퍼지 기반 대기 온도 모델이 대기 온도를 예측하도록 학습시키는 단계; (c) 대상 지역에 대한 데이터 셋을 상기 학습된 퍼지 기반 대기 온도 모델에 적용하여 각 지점의 장기 월간 대기 온도를 예측하는 단계; 및 (d) 지리 정보와 연동하여 상기 예측된 대기 온도를 시각화하여 출력하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 3/12 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 5/04 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020210135546 (2021.10.13)
출원인 세종대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0095097 (2022.07.06) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020200186122   |   2020.12.29
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.10.13)
심사청구항수 7

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 세종대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구 능동로 *** (군

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 최수미 서울특별시 광진구 능동로 ***, 세종대학교 대양 AI센터 ***호(군
2 아볼가셈 서울특별시 광진구 능동로 ***, 세종대학교 대양 AI센터 ***호(군
3 소메이에 서울특별시 광진구 능동로 ***, 세종대학교 대양 AI센터 ***호(군

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 윤형근 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
2 최관락 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
3 송인호 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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		 2021.10.13 수리 (Accepted) 1-1-2021-1169537-10
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
(a) 트레이닝 데이터 셋을 수집하는 단계-상기 트레이닝 데이터 셋은 각 관측소에서 관측된 경도, 위도, 고도 및 월(month of year)을 입력 데이터로 포함함;(b) 상기 트레이닝 데이터 셋을 이용하여 퍼지 기반 대기 온도 모델이 대기 온도를 예측하도록 학습시키는 단계;(c) 대상 지역에 대한 데이터 셋을 상기 학습된 퍼지 기반 대기 온도 모델에 적용하여 각 지점의 장기 월간 대기 온도를 예측하는 단계; 및 (d) 지리 정보와 연동하여 상기 예측된 대기 온도를 시각화하여 출력하는 단계를 포함하는 장기 대기 온도 모델링 방법
2 2
제1 항에 있어서, 상기 퍼지 기반 대기 온도 모델은 유전 알고리즘(GA: genetic algorithm)을 이용하여 상기 퍼지 기반 대기 온도 모델의 각 입력에 대한 소속 함수(membership function)을 최적화하는 것을 특징으로 하는 장기 대기 온도 모델링 방법
3 3
제1 항에 있어서, 상기 (c) 단계에서, 상기 대상 지역 중 관측소가 위치되지 않은 일부 지역은 지리 정보 시스템(GIS)와 연동된 공간 모델과 연동하여 공간 정보를 보간하여 상기 학습된 퍼지 기반 대기 온도 모델을 통해 월간 대기 온도가 예측되는 것을 특징으로 하는 장기 대기 온도 모델링 방법
4 4
제1 항 내지 제3 항 중 어느 하나의 항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체 제품
5 5
트레이닝 데이터 셋을 수집하는 수집부-상기 트레이닝 데이터 셋은 각 관측소에서 관측된 경도, 위도, 고도 및 월(month of year)을 입력 데이터로 포함함;상기 트레이닝 데이터 셋을 이용하여 퍼지 기반 대기 온도 모델이 대기 온도를 예측하도록 학습시키는 학습부;대상 지역에 대한 데이터 셋을 상기 학습된 퍼지 기반 대기 온도 모델에 적용하여 각 지점의 장기 월간 대기 온도를 예측하는 대기 온도 추정부; 및 지리 정보와 연동하여 상기 예측된 대기 온도를 시각화하여 출력하도록 제어하는 프로세서를 포함하는 장기 대기 온도 모델링 장치
6 6
제5 항에 있어서, 상기 퍼지 기반 대기 온도 모델은 유전 알고리즘(GA: genetic algorithm)을 이용하여 상기 퍼지 기반 대기 온도 모델의 각 입력에 대한 소속 함수(membership function)을 최적화하는 것을 특징으로 하는 장기 대기 온도 모델링 장치
7 7
제5 항에 있어서, 상기 대기 온도 추정부는, 상기 대상 지역 중 관측소가 위치되지 않은 일부 지역은 지리 정보 시스템(GIS)와 연동된 공간 모델과 연동하여 공간 정보를 보간한 후 상기 보간된 공간 정보를 추가적으로 상기 학습된 퍼지 기반 대기 온도 모델을 통해 월간 대기 온도가 예측되는 것을 특징으로 하는 장기 대기 온도 모델링 장치
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 세종대학교 산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R＆D) 모바일 플랫폼 기반 엔터테인먼트 VR 기술 연구