맞춤기술찾기

이전대상기술

인공지능을 기반하는 패류 서식지 예측 시스템 및 이를 이용한 패류 서식지 예측 방법

  • 기술번호 : KST2022012151
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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 실시 예에 따른 인공지능을 기반하는 패류 서식지 예측 시스템 및 이를 이용한 예측 방법은, 무인비행기 자료를 기반으로 특정 지역에서 패류가 서식하기 적합한지 여부를 예측하고, 패류가 서식하는 서식지의 변화를 분석할 수 있도록 한다.
Int. CL G06Q 50/02 (2012.01.01) G06Q 50/10 (2012.01.01) G06T 7/62 (2017.01.01) G06T 7/70 (2017.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06Q 50/02(2013.01) G06Q 50/10B0(2013.01) G06T 7/62(2013.01) G06T 7/70(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06N 3/08(2013.01) B64C 2201/123(2013.01)
출원번호/일자 1020200184880 (2020.12.28)
출원인 한국해양과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0093798 (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 15

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국해양과학기술원 대한민국 부산광역시 영도구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 김계림 부산광역시 영도구
2 김근용 부산광역시 영도구
3 김범준 부산광역시 영도구
4 유주형 부산광역시 영도구
5 이인태 광주광역시 북구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 특허법인 남앤남 대한민국 서울특별시 중구 서소문로**(서소문동, 정안빌딩*층)

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
2020.12.28 수리 (Accepted) 1-1-2020-1419717-39
2 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.12.29 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1424400-90
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.12.30 수리 (Accepted) 4-1-2020-5300060-47
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.10.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
인공지능을 기반하는 패류 서식지 예측 방법으로서, 무인비행기에서 획득한 분석 대상 지역의 영상 및 이미지 자료를 기초로 패류 서식 환경 자료를 생성하는 단계; 지리정보시스템을 기반으로 상기 패류 서식 환경 자료와 상기 분석 대상 지역의 자료의 상관 관계를 분석하는 단계; 분석된 상기 패류 서식 환경과 상기 분석 대상 자료 사이의 상관 관계에 기초하여 패류 서식지를 예측하는 단계를 포함하는, 인공지능을 기반하는 패류 서식지 예측 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 분석하는 단계는, 상기 지리정보시스템을 기초로 설정된 상기 패류 서식과 연계된 임의의 독립 변수 및 상기 패류가 서식하는 위치와 연계된 임의의 종속 변수를 분석하는 단계를 포함하고, 상기 지리정보시스템은 상기 독립 변수와 상기 종속 변수 사이의 공간적 관계를 이용한 미리 훈련된 빈도비 모델인, 인공지능을 기반하는 패류 서식지 예측 방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 분석하는 단계는, 상기 분석 대상 지역에 분포된 패류 분포도 및 상기 분석 대상 지역에 서식하는 패류 서식도를 결정하는 단계; 상기 패류 분포도와 상기 패류 서식도를 등급화하여 패류 분포 면적 비율을 산출하는 단계; 및 상기 분석 대상 지역의 환경에 따라 상기 패류가 분포하는 영향력을 (여기서, A는 상기 패류 분포도와 상기 패류 서식도별 등급에 따른 면적 비율, B는 상기 패류 분포도와 상기 패류 서식도 등급에 따른 패류 분포 면적 비율임)를 기준하여 분석하는 단계를 포함하는, 인공지능을 기반하는 패류 서식지 예측 방법
4 4
제2항에 있어서, 상기 예측하는 단계는, 서식지 분류 신경망을 통해 상기 패류 분포도 및 상기 패류 서식지의 상관 관계를 이용하여 상기 패류 서식지를 예측하는 단계를 포함하고, 상기 서식지 분류 신경망은 상기 패류 분포도 및 상기 패류 서식지의 생성 패턴이 레이블링된 훈련 데이터를 이용하여 미리 훈련된 신경망인, 인공지능을 기반하는 패류 서식지 예측 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 예측하는 단계 이후에, 예측된 상기 패류 서식지 정확도를 검증하는 단계; 및 검증된 상기 패류 서식지를 기초로 상기 패류 서식지 위치 및 면적을 산출하는 단계를 포함하는, 인공지능을 기반하는 패류 서식지 예측 방법
6 6
제1항에 있어서, 상기 생성하는 단계는, 상기 패류 서식 환경 자료에 기초하여 상기 분석 대상 지역에 위치한 상기 패류의 서식 영역을 설정하는 단계; 상기 패류 서식 여부에 따라 상기 분석 대상 지역에 점수를 부여하는 단계를 포함하는, 인공지능을 기반하는 패류 서식지 예측 방법
7 7
제6항에 있어서, 상기 분석 대상 지역에 점수를 부여하는 단계는, 상기 분석 대상 지역에 상기 패류의 개체수가 미리 설정된 조건 이상 출현하는 것으로 판단되면, 상기 분석 대상 지역에 가점을 부여하는 단계; 상기 분석 대상 지역의 지형 고도, 경사 방향, 상기 분석 대상 지역으로 유입되는 조류 밀도, 조류와의 거리 중 적어도 어느 하나가 기 저장된 상기 패류 서식지 환경 조건과 상충한다고 판단하면, 상기 분석 대상 지역에 감점을 부여하는 단계를 포함하는,인공지능을 기반하는 패류 서식지 예측 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 감점을 부여하는 단계에서, 상기 분석 대상 지역 주변의 고도가 상기 패류 서식을 위한 고도 범위에서 벗어나거나 상기 조류의 서식을 확인하면, 상기 분석 대상 지역에 감점을 부여하는, 인공지능을 기반하는 패류 서식지 예측 방법
9 9
제6항에 있어서, 상기 예측하는 단계는, 상기 분석 대상 지역에 부여하는 점수 중 가장 높은 점수를 획득한 상기 분석 대상 지역을 상기 패류 서식지로 예측하는, 인공지능을 기반하는 패류 서식지 예측 방법
10 10
인공지능을 기반하는 패류 서식지 예측 시스템으로서, 무인비행기에서 획득한 분석 대상 지역의 영상 및 이미지 자료를 기초로 패류 서식 환경 자료를 생성하는 데이터 생성부; 지리정보시스템을 기반으로 상기 패류 서식 환경 자료와 상기 분석 대상의 자료의 상관 관계를 분석하는 분석부; 분석된 상기 패류 서식 환경과 상기 분석 대상 자료 사이의 상관 관계에 기초하여 패류 서식지를 예측하는 예측부를 포함하는, 인공지능을 기반하는 패류 서식지 예측 시스템
11 11
제10항에 있어서, 상기 데이터 생성부는, 상기 분석 대상 지역에 서식하는 상기 패류의 종, 상기 분석 대상 지역에 서식하는 패류의 개체 수 및 상기 분석 대상 지역의 환경 정보 중 적어도 어느 하나에 대한 상기 패류 서식 환경 자료를 생성하는, 인공지능을 기반하는 패류 서식지 예측 시스템
12 12
제10항에 있어서, 상기 분석부는, 상기 지리정보시스템을 기초로 설정된 상기 패류 서식과 연계된 임의의 독립 변수 및 상기 패류가 서식하는 위치와 연계된 임의의 종속 변수를 분석하고, 상기 지리정보시스템은 상기 독립 변수와 상기 종속 변수 사이의 공간적 관계를 이용한 미리 훈련된 빈도비 모델인, 인공지능을 기반하는 패류 서식지 예측 시스템
13 13
제12항에 있어서, 상기 분석부는, 상기 분석 대상 지역에 분포된 패류 분포도 및 상기 분석 대상 지역에 서식하는 패류 서식도를 등급화하여 패류 분포 면적 비율 및 상기 분석 대상 지역의 환경에 따라 상기 패류가 분포하는 영향력을 분석하는, 인공지능을 기반하는 패류 서식지 예측 시스템
14 14
제12항에 있어서, 상기 예측부는, 서식지 분류 신경망을 통해 상기 패류 분포도 및 상기 패류 서식지의 상관 관계를 이용하여 상기 패류 서식지를 예측하고, 상기 서식지 분류 신경망은 상기 패류 분포도 및 상기 패류 서식지의 생성 패턴이 레이를링된 훈련 데이터를 이용하여 미리 훈련된 신경망인, 인공지능을 기반하는 패류 서식지 예측 시스템
15 15
제10항에 있어서,예측된 상기 패류 서식지 정확도를 검증하는 검증부; 및 검증된 상기 패류 서식지를 기초로 상기 패류 서식지 위치 및 면적을 산출하는 산출부를 더 포함하는, 인공지능을 기반하는 패류 서식지 예측 시스템
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 해양수산부 (주)해양수산정책기술연구소 해양수산기술지역특성화(R&D) 소규모 갯벌수로를 이용한 패류 치패자원 확보기술 연구