| 1 |
1
(a) 축사 환경 정보를 수집하는 단계; (b) 수집된 상기 축사 환경 정보로부터 센서의 오류를 감지하는 단계; (c) 학습을 위한 데이터셋을 생성하는 단계;(d) 센서 수명 예측 모델을 생성하고 학습을 수행하는 단계; 및(e) 학습 결과를 이용하여 센서 수명을 예측하는 단계를 포함하는 축사 내 환경 데이터 수집 센서의 잔여 수명 예측 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는 상기 축사 환경 정보를 모니터링하여 상기 센서의 오작동 발생 여부 또는 센싱된 값에 대한 정상 여부를 판단하여, 상기 오류를 감지하는 것인 축사 내 환경 데이터 수집 센서의 잔여 수명 예측 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서, 상기 (c) 단계는 기설정된 기간 동안의 사료 효율을 분석하고, 상기 데이터셋을 생성하는 것인 축사 내 환경 데이터 수집 센서의 잔여 수명 예측 방법
|
| 4 |
4
제1항에 있어서, 상기 (d) 단계는 온도, 습도, 암모니아, 이산화탄소, 배기팬 전력, 사료 효율, 잔여 수명을 포함하는 상기 축사 환경 정보의 특징을 지정하고, 시계열 기반의 LSTM 셀을 활용하여 센서 수명 예측 모델을 생성하는 것인 축사 내 환경 데이터 수집 센서의 잔여 수명 예측 방법
|
| 5 |
5
축사 내 환경 정보를 수집하는 입력부; 상기 축사 내 환경 정보를 이용하여 센서의 잔여 수명을 예측하는 프로그램이 저장된 메모리; 및상기 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 축사 내 환경 정보를 이용하여 센서의 오류를 감지하고, 학습을 위한 데이터셋을 생성하고, 센서 수명 예측 모델을 생성하고 학습을 수행하며, 학습 결과를 이용하여 센서 수명을 예측하는 것인 축사 내 환경 데이터 수집 센서의 잔여 수명 예측 장치
|
| 6 |
6
제5항에 있어서, 상기 입력부는 유무선 통신 인터페이스를 통해 축사 내부에 설치된 센서로부터 주기적으로 상기 축사 내 환경 정보를 수집하는 것인 축사 내 환경 데이터 수집 센서의 잔여 수명 예측 장치
|
| 7 |
7
제5항에 있어서, 상기 프로세서는 센싱값을 모니터링하여 센서의 오작동 발생 여부, 센싱된 값에 대한 정상 여부를 판단하여, 상기 센서의 오류를 감지하는 것인 축사 내 환경 데이터 수집 센서의 잔여 수명 예측 장치
|
| 8 |
8
제5항에 있어서, 상기 프로세서는 기설정된 기간 동안의 사료 효율을 분석하고, 상기 데이터셋을 생성하는 것인 축사 내 환경 데이터 수집 센서의 잔여 수명 예측 장치
|
| 9 |
9
제5항에 있어서, 상기 프로세서는 온도, 습도, 암모니아, 이산화탄소, 배기팬 전력, 사료 효율, 잔여 수명을 포함하는 상기 축사 내 환경 정보의 특징을 지정하고, 시계열 기반의 LSTM 셀을 활용하여 상기 센서 수명 예측 모델을 생성하는 것인 축사 내 환경 데이터 수집 센서의 잔여 수명 예측 장치
|
| 10 |
10
제5항에 있어서, 상기 프로세서는 모델링 및 학습을 수행하기 위한 전처리 과정을 수행하되, 센서의 설치 시점부터 센서의 오류를 감지한 시점 정보를 이용하여 분석에 필요한 정보를 조회하는 것인 축사 내 환경 데이터 수집 센서의 잔여 수명 예측 장치
|
