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적대적 신경망 기반의 파우더 축적으로 인한 유해가스 배출장치 평균고장 시간간격 예측제어 시스템

  • 기술번호 : KST2022012576
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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 적대적 신경망 기반의 파우더 축적으로 인한 유해가스 배출장치 평균고장 시간간격 예측제어 시스템은 반도체 또는 디스플레이 장치를 포함하는 전자부품의 제조공정에서 사용되는 부산물 집적설비, 플라즈마 사이클론 설비, 촉매 사이클론 설비의 설비기본정보와, 각 설비의 운영조건을 근간으로 각 설비에서 수집되는 신호데이터를 1차로 학습하여 평균고장 시간간격(Mean Time Between Failure)을 포함하는 각 설비의 최적운영조건을 산출하는 표준조건 시험계획법(Real Specification Design Of Experiments) 처리부와, 각 설비의 공정진행 상태를 실시간 수신하면서 미리 설정된 관리한계치와 패턴을 비교하여 실제 예방정비가 필요한 평균고장 시간간격(Mean Time Between Failure)을 포함하는 각 설비의 최적운영조건을 산출하는 생성 실험계획법(Generator Design Of Experiments) 처리부와, 상기 표준조건 시험계획법(Real Specification Design Of Experiments) 처리부에서 산출된 각 설비의 최적운영조건과, 상기 생성 실험계획법(Generator Design Of Experiments) 처리부에서 산출된 각 설비의 최적운영조건을 비교하여 평균고장 시간간격(Mean Time Between Failure)을 자동예측하는 판별자를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G05B 23/02 (2006.01.01) G05B 19/418 (2006.01.01) G06N 3/02 (2019.01.01)
CPC G05B 23/0283(2013.01) G05B 23/0294(2013.01) G05B 23/0256(2013.01) G05B 23/0221(2013.01) G05B 19/418(2013.01) G06N 3/02(2013.01)
출원번호/일자 1020210086413 (2021.07.01)
출원인 대구대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2417769-0000 (2022.07.01)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20220705) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.07.01)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 대구대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 경산시 진량읍 대구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 한용권 대구광역시 달서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이선택 대한민국 경상북도 구미시 구미대로 ***-**(신평동) 구미시 종합비지니스지원센터, ***호(선택특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 대구대학교 산학협력단 경상북도 경산시 진량읍 대구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.07.01 수리 (Accepted) 1-1-2021-0761110-25
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2021.12.20 수리 (Accepted) 4-1-2021-5330697-92
3 등록결정서
Decision to grant
2022.06.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0481958-16
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번호 청구항
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반도체 또는 디스플레이 장치를 포함하는 전자부품의 제조공정에서 사용되는 부산물 집적설비, 플라즈마 사이클론 설비, 촉매 사이클론 설비의 설비기본정보와, 각 설비의 운영조건을 근간으로 각 설비에서 수집되는 신호데이터를 1차로 학습하여 평균고장 시간간격(Mean Time Between Failure)을 포함하는 각 설비의 최적운영조건을 산출하는 표준조건 시험계획법(Real Specification Design Of Experiments) 처리부;각 설비의 공정진행 상태를 실시간 수신하면서 미리 설정된 관리한계치와 패턴을 비교하여 실제 예방정비가 필요한 평균고장 시간간격(Mean Time Between Failure)을 포함하는 각 설비의 최적운영조건을 산출하는 생성 실험계획법(Generator Design Of Experiments) 처리부; 및상기 표준조건 시험계획법(Real Specification Design Of Experiments) 처리부에서 산출된 각 설비의 최적운영조건과, 상기 생성 실험계획법(Generator Design Of Experiments) 처리부에서 산출된 각 설비의 최적운영조건을 비교하여 평균고장 시간간격(Mean Time Between Failure)을 자동예측하는 판별자;를 포함하는 유해가스 배출장치 평균고장 시간간격 예측제어 시스템
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제1항에 있어서,상기 표준조건 시험계획법(Real Specification Design Of Experiments) 처리부는,외부대기로 방출되는 유해가스 농도 데이터를 추가로 피드백 받아 평균고장 시간간격(Mean Time Between Failure)을 포함하는 각 설비의 최적운영조건을 재산출하는 것을 특징으로 하는 유해가스 배출장치 평균고장 시간간격 예측제어 시스템
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제1항에 있어서,상기 각 설비의 운영조건은, 설계정보, 설치정보, 운전정보, 프로세스 정보 및 보전 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 유해가스 배출장치 평균고장 시간간격 예측제어 시스템
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제1항에 있어서,각 설비에서 수집되는 신호데이터는, 온도정보, 습도정보, 압력정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 유해가스 배출장치 평균고장 시간간격 예측제어 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.