맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

인공지능 기반 미세먼지 예측 방법, 그리고 이를 구현하기 위한 장치

  • 기술번호 : KST2022012069
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법은, 미세먼지 예보 데이터를 복수의 미세먼지 예측 모델 각각에 입력하여 각 모델별 미세먼지 예측값을 출력하는 단계, 상기 출력된 각 모델별 미세먼지 예측값과 상기 미세먼지 예보 데이터를 이용하여 최종 미세먼지 예측값을 결정하는 단계, 및 상기 최종 미세먼지 예측값을 이용하여 지역별 미세먼지 예측 정보를 생성하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06Q 50/26 (2012.01.01) G08B 21/12 (2014.01.01) G08B 21/18 (2006.01.01) E01H 3/02 (2006.01.01) G06Q 50/30 (2012.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) B60P 3/30 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06F 3/0484 (2022.01.01)
CPC G06Q 50/26(2013.01) G08B 21/12(2013.01) G08B 21/182(2013.01) E01H 3/02(2013.01) G06Q 50/30A0(2013.01) G06N 3/08(2013.01) B60P 3/30(2013.01) G06N 3/0454(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06F 3/0484(2013.01)
출원번호/일자 1020210087608 (2021.07.05)
출원인 한국과학기술정보연구원
등록번호/일자 10-2328762-0000 (2021.11.16)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20211122) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.07.05)
심사청구항수 23

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술정보연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 이영석 서울특별시 서초구
2 김광영 경기도 안양시 동안구
3 김형욱 부산광역시 수영구
4 최기석 대전광역시 유성구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 특허법인가산 대한민국 서울 서초구 남부순환로 ****, *층(서초동, 한원빌딩)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술정보연구원 대전광역시 유성구
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		 2021.07.05 수리 (Accepted) 1-1-2021-0770470-57
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
 2021.07.05 수리 (Accepted) 1-1-2021-0770530-09
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2021.07.06 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2021.07.12 수리 (Accepted) 9-1-2021-0010176-77
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.07.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0565740-73
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2021.09.15 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-1067086-50
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2021.09.15 수리 (Accepted) 1-1-2021-1067087-06
8 등록결정서
Decision to grant		 2021.11.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0889178-22
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서,미세먼지 예보 데이터를 복수의 미세먼지 예측 모델 각각에 입력하여 각 모델별 미세먼지 예측값을 출력하는 단계;상기 출력된 각 모델별 미세먼지 예측값과 상기 미세먼지 예보 데이터를 이용하여 최종 미세먼지 예측값을 결정하는 단계; 상기 최종 미세먼지 예측값을 이용하여 지역별 미세먼지 예측 정보를 생성하는 단계;외부 정보로서 제1 타입 또는 제2 타입의 이동수단의 위치정보를 획득하는 단계;지도 이미지 상에 표시되는 복수의 지역을 복수의 셀 영역으로 구분하는 단계;상기 이동수단의 위치에 인접한 셀 영역들 중 상기 최종 미세먼지 예측값이 최대인 제1 셀 영역과, 상기 제1 셀 영역에 인접한 복수의 셀 영역 중 상기 최종 미세먼지 예측값이 최대인 제2 셀 영역을 연속적으로 선택하는 단계; 및상기 연속적으로 선택된 상기 제1 셀 영역과 상기 제2 셀 영역을 연결하여 상기 제1 타입의 이동수단의 운행 경로를 생성하거나, 상기 제2 타입의 이동수단의 통제 경로를 생성하는 단계를 포함하고,상기 제1 타입의 이동수단은 미세먼지를 제거하는 이동수단이고, 상기 제2 타입의 이동수단은 미세먼지를 발생시키는 이동수단인,인공지능 기반 미세먼지 예측 방법
2 2
제1 항에 있어서,상기 미세먼지 예보 데이터를 복수의 미세먼지 예측 모델 각각에 입력하여 각 모델별 미세먼지 예측값을 출력하는 단계는,제1 미세먼지 예보 데이터와 제2 미세먼지 예보 데이터를 상기 복수의 미세먼지 예측 모델 각각에 입력하여, 상기 제1 미세먼지 예보 데이터에 기반한 각 모델별 미세먼지 예측값과 상기 제2 미세먼지 예보 데이터에 기반한 각 모델별 미세먼지 예측값을 출력하는 단계를 포함하는,인공지능 기반 미세먼지 예측 방법
3 3
제1 항에 있어서,상기 미세먼지 예보 데이터를 복수의 미세먼지 예측 모델 각각에 입력하여 각 모델별 미세먼지 예측값을 출력하는 단계는,상기 미세먼지 예보 데이터를 컨볼루션 신경망(CNN) 구조의 예측 모델에 입력하여 제1 미세먼지 예측값을 획득하고, 상기 미세먼지 예보 데이터를 심층 신경망(DNN) 구조의 예측 모델에 입력하여 제2 미세먼지 예측값을 획득하고, 상기 미세먼지 예보 데이터를 순환 신경망(RNN) 구조의 예측 모델에 입력하여 제3 미세먼지 예측값을 획득하는 단계를 포함하는,인공지능 기반 미세먼지 예측 방법
4 4
제1 항에 있어서,상기 출력된 각 모델별 미세먼지 예측값과 상기 미세먼지 예보 데이터를 이용하여 최종 미세먼지 예측값을 결정하는 단계는, 상기 각 모델별 미세먼지 예측값과 상기 미세먼지 예보 데이터 중 보팅(Voting) 방식으로 선택된 최종 미세먼지 예측값을 획득하는 단계를 포함하는,인공지능 기반 미세먼지 예측 방법
5 5
제1 항에 있어서,상기 최종 미세먼지 예측값을 이용하여 지역별 미세먼지 예측 정보를 생성하는 단계는,지도 이미지 상에 상기 최종 미세먼지 예측값을 지역 단위로 구분하여 표시하는 단계; 및상기 지도 이미지 상에 상기 최종 미세먼지 예측값이 기준치 이상인 지역에 대해 고농도 지역임을 안내하는 GUI(Graphical User Interface)를 표시하는 단계를 포함하는,인공지능 기반 미세먼지 예측 방법
6 6
제5 항에 있어서,상기 최종 미세먼지 예측값을 이용하여 지역별 미세먼지 예측 정보를 생성하는 단계는,상기 지도 이미지 상에 상기 최종 미세먼지 예측값이 기준치 미만인 지역에 대해 안전 지역임을 안내하는 GUI를 표시하는 단계를 더 포함하는,인공지능 기반 미세먼지 예측 방법
7 7
제1 항에 있어서,외부 정보를 획득하는 단계; 및상기 지역별 미세먼지 예측 정보 및 상기 외부 정보를 가공하여 표시하는 사용자 인터페이스를 제공하는 단계를 더 포함하는,인공지능 기반 미세먼지 예측 방법
8 8
제7 항에 있어서,상기 지역별 미세먼지 예측 정보 및 상기 외부 정보를 가공하여 표시하는 사용자 인터페이스를 제공하는 단계는,GIS(Geographic Information System)의 화면에 상기 지역별 미세먼지 예측 정보와 상기 외부 정보를 병행 표시하는 단계를 포함하는, 인공지능 기반 미세먼지 예측 방법
9 9
제7 항에 있어서,상기 지역별 미세먼지 예측 정보 및 상기 외부 정보를 가공하여 표시하는 사용자 인터페이스를 제공하는 단계는,상기 외부 정보가 야외 행사 정보인 경우, 지역별 미세먼지 위험 시간대에 일어나는 상기 야외 행사 정보를 이용하여 해당 지역에 위치한 사용자의 단말 장치로 알람 정보를 전송하는 단계를 포함하는,인공지능 기반 미세먼지 예측 방법
10 10
제7 항에 있어서,상기 지역별 미세먼지 예측 정보 및 상기 외부 정보를 가공하여 표시하는 사용자 인터페이스를 제공하는 단계는,상기 외부 정보가 미세먼지 제거차량 운행 정보인 경우, 고농도 미세먼지 발생 지역을 경유하도록 미세먼지 제거차량의 운행 경로를 생성하여 지도 이미지 상에 표시하는 단계를 포함하는,인공지능 기반 미세먼지 예측 방법
11 11
제10 항에 있어서,상기 미세먼지 제거차량의 운행 경로를 생성하여 표시하는 단계는,상기 지도 이미지 상에 복수의 지역 각각에 대응하는 복수의 셀 영역을 표시하는 단계;상기 미세먼지 제거차량에 인접한 복수의 셀 영역 중 상기 최종 미세먼지 예측값이 최대인 제1 셀 영역을 선택하는 단계;상기 선택된 제1 셀 영역에 인접한 복수의 셀 영역 중 상기 최종 미세먼지 예측값이 최대인 제2 셀 영역을 선택하는 단계; 및상기 선택된 제1 셀 영역 및 제2 셀 영역을 연결하여 상기 미세먼지 제거차량의 운행 경로를 생성하는 단계를 포함하는,인공지능 기반 미세먼지 예측 방법
12 12
제10 항에 있어서,상기 미세먼지 제거차량의 운행 경로를 생성하여 표시하는 단계는,상기 지도 이미지 상에 복수의 지역 각각에 대응하는 복수의 셀 영역을 표시하는 단계; 및상기 미세먼지 제거차량에 인접한 복수의 셀 영역 중 상기 최종 미세먼지 예측값이 기준치 이상인 셀 영역이 두 개 이상인 경우, 상기 두 개 이상의 셀 영역을 왕복 운행하도록 상기 미세먼지 제거차량의 운행 경로를 생성하는 단계를 포함하는,인공지능 기반 미세먼지 예측 방법
13 13
제7 항에 있어서,상기 지역별 미세먼지 예측 정보 및 상기 외부 정보를 가공하여 표시하는 사용자 인터페이스를 제공하는 단계는,상기 외부 정보가 선박 운항 정보인 경우, 지도 이미지 상의 고농도 미세먼지 발생 지역에 선박의 운항을 통제하는 운항 통제 구역을 생성하여 표시하는 단계를 더 포함하는,인공지능 기반 미세먼지 예측 방법
14 14
제13 항에 있어서,상기 운항 통제 구역을 생성하여 표시하는 단계는,상기 지도 이미지 상에 복수의 지역 각각에 대응하는 복수의 셀 영역을 표시하는 단계;상기 복수의 셀 영역 중 상기 최종 미세먼지 예측값이 기준치 이상인 셀 영역들을 선택하는 단계;상기 선택된 셀 영역들에 대해 해안선으로부터 떨어져 있는 거리에 따라 서로 다른 스코어를 부여하는 단계; 및상기 스코어가 최대인 셀 영역에 인접한 해안선을 기준으로 소정 거리 이내의 영역을 운항 통제 구역으로 생성하는 단계를 포함하는,인공지능 기반 미세먼지 예측 방법
15 15
제13 항에 있어서,상기 운항 통제 구역을 생성하여 표시하는 단계는,상기 지도 이미지 상에 복수의 지역 각각에 대응하는 복수의 셀 영역을 표시하는 단계;상기 복수의 셀 영역 중 상기 최종 미세먼지 예측값이 기준치 이상인 셀 영역들을 선택하는 단계;상기 선택된 셀 영역들에 대해 해안선으로부터 떨어져 있는 거리에 따라 서로 다른 스코어를 부여하는 단계; 및상기 스코어가 기준치 이상인 셀 영역들을 그룹핑하여, 그룹핑된 영역에 인접한 해안선을 기준으로 소정 거리 이내의 영역을 운항 통제 구역으로 생성하는 단계를 포함하는,인공지능 기반 미세먼지 예측 방법
16 16
제1 항에 있어서,상기 미세먼지 예보 데이터를 복수의 미세먼지 예측 모델 각각에 입력하여 각 모델별 미세먼지 예측값을 획득하는 단계는,지역 및 시간대별 미세먼지 예보 수치와 초미세먼지 예보 수치를 이용하여 학습 데이터를 생성하는 단계; 및상기 학습 데이터를 이용하여 서로 다른 구조의 신경망을 학습함에 의해 상기 복수의 미세먼지 예측 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는,인공지능 기반 미세먼지 예측 방법
17 17
컴퓨터로 하여금 제1 항 내지 제16 항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램이 저장된, 컴퓨터 판독 가능한 비일시적 기록 매체
18 18
외부 서버와 통신하는 통신부;상기 외부 서버로부터 수집된 지역 및 시간대별 미세먼지 예보 수치와 초미세먼지 예보 수치를 이용하여 학습 데이터를 생성하고, 상기 학습 데이터를 이용하여 서로 다른 구조의 신경망을 학습함에 의해 복수의 미세먼지 예측 모델을 생성하는 학습부; 및미세먼지 예보 데이터를 상기 복수의 미세먼지 예측 모델 각각에 입력하여 각 모델별 미세먼지 예측값을 출력하고, 상기 출력된 각 모델별 미세먼지 예측값과 상기 미세먼지 예보 데이터를 이용하여 최종 미세먼지 예측값을 결정하고, 상기 최종 미세먼지 예측값을 이용하여 지역별 미세먼지 예측 정보를 생성하는 예측부를 포함하고,상기 예측부는, 외부 정보로서 제1 타입 또는 제2 타입의 이동수단의 위치정보를 획득하고, 지도 이미지 상에 표시되는 복수의 지역을 복수의 셀 영역으로 구분하고, 상기 이동수단의 위치에 인접한 셀 영역들 중 상기 최종 미세먼지 예측값이 최대인 제1 셀 영역과, 상기 제1 셀 영역에 인접한 복수의 셀 영역 중 상기 최종 미세먼지 예측값이 최대인 제2 셀 영역을 연속적으로 선택하고, 상기 연속적으로 선택된 상기 제1 셀 영역과 상기 제2 셀 영역을 연결하여 상기 제1 타입의 이동수단의 운행 경로를 생성하거나, 상기 제2 타입의 이동수단의 통제 경로를 생성하고,상기 제1 타입의 이동수단은 미세먼지를 제거하는 이동수단이고, 상기 제2 타입의 이동수단은 미세먼지를 발생시키는 이동수단인,미세먼지 예측 장치
19 19
제18 항에 있어서,상기 예측부는,제1 미세먼지 예보 데이터와 제2 미세먼지 예보 데이터를 상기 복수의 미세먼지 예측 모델 각각에 입력하여, 상기 제1 미세먼지 예보 데이터에 기반한 각 모델별 미세먼지 예측값과 상기 제2 미세먼지 예보 데이터에 기반한 각 모델별 미세먼지 예측값을 출력하는,미세먼지 예측 장치
20 20
제18 항에 있어서,상기 예측부는, 상기 각 모델별 미세먼지 예측값과 상기 미세먼지 예보 데이터 중 보팅(Voting) 방식으로 선택된 최종 미세먼지 예측값을 획득하는,미세먼지 예측 장치
21 21
제18 항에 있어서,상기 예측부는, 상기 통신부를 통해 외부 정보를 획득하고, 상기 지역별 미세먼지 예측 정보와 상기 외부 정보를 이용하여 미세먼지 대응을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는,미세먼지 예측 장치
22 22
제21 항에 있어서,상기 외부 정보는, 야외 행사 정보, 미세먼지 제거차량 운행 정보, 취약계층 밀집지역 정보, 선박 운항 정보, 공장 가동 정보, 건강보험공단의 질병 DB, 기상청 날씨 정보, 및 사용자 단말의 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 미세먼지 예측 장치
23 23
하나 이상의 프로세서;외부장치와 통신하는 통신 인터페이스;상기 프로세서에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램을 로드(load)하는 메모리; 및상기 컴퓨터 프로그램을 저장하는 스토리지를 포함하되,상기 컴퓨터 프로그램은,서버로부터 복수의 미세먼지 예측 모델에 관한 정보를 수신하는 동작,사용자 입력에 의해 미세먼지 예보 데이터를 획득하는 동작,상기 획득한 미세먼지 예보 데이터를 상기 복수의 미세먼지 예측 모델 각각에 입력하는 동작,상기 복수의 미세먼지 예측 모델 각각으로부터 각 모델별 미세먼지 예측값을 획득하는 동작,상기 획득된 각 모델별 미세먼지 예측값과 상기 미세먼지 예보 데이터를 이용하여 최종 미세먼지 예측값을 결정하는 동작,상기 최종 미세먼지 예측값을 이용하여 지역별 미세먼지 예측 정보를 생성하는 동작,외부 정보로서 제1 타입 또는 제2 타입의 이동수단의 위치정보를 획득하는 동작,지도 이미지 상에 표시되는 복수의 지역을 복수의 셀 영역으로 구분하는 동작,상기 이동수단의 위치에 인접한 셀 영역들 중 상기 최종 미세먼지 예측값이 최대인 제1 셀 영역과, 상기 제1 셀 영역에 인접한 복수의 셀 영역 중 상기 최종 미세먼지 예측값이 최대인 제2 셀 영역을 연속적으로 선택하는 동작, 및상기 연속적으로 선택된 상기 제1 셀 영역과 상기 제2 셀 영역을 연결하여 상기 제1 타입의 이동수단의 운행 경로를 생성하거나, 상기 제2 타입의 이동수단의 통제 경로를 생성하는 동작을 수행하기 위한 인스트럭션을 포함하고, 상기 제1 타입의 이동수단은 미세먼지를 제거하는 이동수단이고, 상기 제2 타입의 이동수단은 미세먼지를 발생시키는 이동수단이고,상기 복수의 미세먼지 예측 모델은, 지역 및 시간대별 미세먼지 예보 수치와 초미세먼지 예보 수치를 이용하여 구성된 학습 데이터를 이용하여 서로 다른 구조의 신경망을 학습함에 의해 생성된 것인, 미세먼지 예측 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 한국과학기술정보연구원 국가과학기술연구회연구운영비지원(R＆D)(주요사업비) AI기술을 활용한 공공데이터 기반 지역현안 솔루션 개발 및 실용화(안전·안심사회 실현을 위한 실증연구 중심으로)