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무선센서네트워크에서 강화학습 기반 동적 센싱 모드 선택 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2022016711
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 무선센서네트워크에서의 강화학습 기반 동적 센싱 모드 선택 방법 및 시스템이 제시된다. 본 발명에서 제안하는 복수의 센서 노드 및 싱크 노드를 포함하는 무선센서네트워크에서의 강화학습 기반 동적 센싱 모드 선택 방법은 센서 노드의 통신부를 통해 센싱 모드 선택 및 센싱 모드 적용 범위에 관한 데이터를 싱크 노드로 전송하는 단계, 싱크 노드의 전처리부를 통해 상기 센싱 모드 선택 및 센싱 모드 적용 범위에 관한 데이터를 수신하여 전처리를 수행하는 단계, 상기 전처리된 데이터를 이용하여 싱크 노드의 강화학습부를 통해 강화학습 모델을 갱신하기 위한 보상 함수를 계산하고, 계산된 보상함수를 이용하여 갱신된 강화학습 모델을 이용한 센싱 모드 및 센싱 모드 적용 범위를 선택하는 단계, 센서 노드가 물체를 감지한 경우, 센서 노드의 요청부를 통해 싱크 노드의 강화학습부로 감지된 물체에 대한 데이터를 전송하고, 선택된 센싱 모드 적용 범위 내의 센서 노드들에게 센싱 모드를 전달하기 위한 요청을 전송하는 단계 및 선택된 센싱 모드 적용 범위 내의 센서 노드들의 센싱부가 싱크 노드의 강화학습부로부터 상기 요청에 따른 센싱 모드 및 센싱 모드 적용 범위에 관한 데이터를 수신하여 감지된 물체에 대한 센싱 모드를 수행하는 단계를 포함한다.
Int. CL H04W 52/02 (2009.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) H04W 4/38 (2018.01.01) H04W 84/18 (2009.01.01)
CPC H04W 52/0251(2013.01) G06N 20/00(2013.01) H04W 4/38(2013.01) H04W 84/18(2013.01) Y02D 30/70(2013.01)
출원번호/일자 1020210118227 (2021.09.06)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2433443-0000 (2022.08.11)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20220818) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.09.06)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 유상조 서울특별시 강남구
2 김소명 서울특별시 관악구
3 윤성호 인천광역시 미추홀구
4 최수연 대구광역시 북구
5 윤완규 인천광역시 연수구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 인천광역시 미추홀구
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		 2021.09.06 수리 (Accepted) 1-1-2021-1027916-14
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
 2022.03.03 수리 (Accepted) 1-1-2022-0234938-29
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2022.03.07 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2022.03.29 수리 (Accepted) 9-1-2022-0004423-09
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.06.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0481532-70
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.07.06 수리 (Accepted) 1-1-2022-0703563-80
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.07.06 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0703564-25
8 등록결정서
Decision to grant		 2022.08.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0599226-92
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번호 청구항
1 1
복수의 센서 노드 및 싱크 노드를 포함하는 무선센서네트워크에서의 강화학습 기반 동적 센싱 모드 선택 방법에 있어서, 센서 노드의 통신부를 통해 센싱 모드 선택 및 센싱 모드 적용 범위에 관한 데이터를 싱크 노드로 전송하는 단계; 싱크 노드의 전처리부를 통해 상기 센싱 모드 선택 및 센싱 모드 적용 범위에 관한 데이터를 수신하여 전처리를 수행하는 단계; 상기 전처리된 데이터를 이용하여 싱크 노드의 강화학습부를 통해 강화학습 모델을 갱신하기 위한 보상 함수를 계산하고, 계산된 보상함수를 이용하여 갱신된 강화학습 모델을 이용한 센싱 모드 및 센싱 모드 적용 범위를 선택하는 단계; 센서 노드가 물체를 감지한 경우, 센서 노드의 요청부를 통해 싱크 노드의 강화학습부로 감지된 물체에 대한 데이터를 전송하고, 선택된 센싱 모드 적용 범위 내의 센서 노드들에게 센싱 모드를 전달하기 위한 요청을 전송하는 단계; 및 선택된 센싱 모드 적용 범위 내의 센서 노드들의 센싱부가 싱크 노드의 강화학습부로부터 상기 요청에 따른 센싱 모드 및 센싱 모드 적용 범위에 관한 데이터를 수신하여 감지된 물체에 대한 센싱 모드를 수행하는 단계를 포함하고, 상기 전처리된 데이터를 이용하여 싱크 노드의 강화학습부를 통해 강화학습 모델을 갱신하기 위한 보상 함수를 계산하고, 계산된 보상함수를 이용하여 갱신된 강화학습 모델을 이용한 센싱 모드 및 센싱 모드 적용 범위를 선택하는 단계는, 싱크 노드의 강화학습부를 통해 상기 전처리된 데이터를 이용하여 물체의 움직임을 추정하고, 상태 데이터를 구성하며, Tablo-Q 모델 또는 Deep Q-Network 모델을 통해 최적의 센싱 모드와 센싱 모드 적용 범위를 선택하기 위해 특정 범위 내의 센서 노드들의 감지 비율을 이용한 보상함수를 계산하며, 계산된 보상함수를 이용한 강화학습 모델을 통해 물체의 움직임에 대한 동적 변화를 추정하고, 추정된 물체의 움직임에 대한 동적 변화를 반영하여 강화학습 모델을 갱신하는 강화학습 기반 동적 센싱 모드 선택 방법
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제1항에 있어서,상기 싱크 노드의 전처리부를 통해 상기 센싱 모드 선택 및 센싱 모드 적용 범위에 관한 데이터를 수신하여 전처리를 수행하는 단계는, 수신된 상기 센싱 모드 선택 및 센싱 모드 적용 범위에 관한 데이터에 대하여 시간 별로 데이터를 재구성하여 시간 및 센서 노드 별로 데이터베이스에 저장하고, 데이터베이스에 저장된 데이터에 기초하여 강화학습 모델을 위한 상태 데이터를 추출하며, 이전의 센싱 모드 및 센싱 모드 적용 범위 선택에 대한 정확도를 계산하는 강화학습 기반 동적 센싱 모드 선택 방법
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삭제
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제1항에 있어서,상기 선택된 센싱 모드 적용 범위 내의 센서 노드들의 센싱부가 싱크 노드의 강화학습부로부터 상기 요청에 따른 센싱 모드 및 센싱 모드 적용 범위에 관한 데이터를 수신하여 센싱 모드가 변화한 해당 센서 노드에 대하여 강화학습 모델의 보상함수를 계산하기 위해 미리 정해진 시간 동안 해당 센서 노드가 센싱 모드를 수행한 후 수집된 데이터를 반영하여 강화학습 모델을 갱신하는 강화학습 기반 동적 센싱 모드 선택 방법
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복수의 센서 노드 및 싱크 노드를 포함하는 무선센서네트워크에서의 강화학습 기반 동적 센싱 모드 선택 시스템에 있어서, 상기 센서 노드는, 센싱 모드 선택 및 센싱 모드 적용 범위에 관한 데이터를 수집하여 싱크 노드로 전송하는 통신부; 센서 노드가 물체를 감지한 경우, 싱크 노드의 강화학습부로 감지된 물체에 대한 데이터를 전송하고, 상기 강화학습부를 통해 선택된 센싱 모드 적용 범위 내의 센서 노드들에게 센싱 모드를 전달하기 위한 요청을 전송하는 요청부; 및 상기 강화학습부로부터 상기 요청에 따른 센싱 모드 및 센싱 모드 적용 범위에 관한 데이터를 수신하여 감지된 물체에 대한 센싱 모드를 수행하는 센싱부를 포함하고, 상기 싱크 노드는, 센서 노드의 통신부로부터 상기 센싱 모드 선택 및 센싱 모드 적용 범위에 관한 데이터를 수신하여 전처리를 수행하는 전처리부; 및 상기 전처리된 데이터를 이용하여 강화학습 모델을 갱신하기 위한 보상 함수를 계산하고, 계산된 보상함수를 이용하여 갱신된 강화학습 모델을 이용한 센싱 모드 및 센싱 모드 적용 범위를 선택하는 강화학습부를 포함하고, 상기 싱크 노드의 강화학습부는, 싱크 노드의 강화학습부를 통해 상기 전처리된 데이터를 이용하여 물체의 움직임을 추정하고, 상태 데이터를 구성하며, Tablo-Q 모델 또는 Deep Q-Network 모델을 통해 최적의 센싱 모드와 센싱 모드 적용 범위를 선택하기 위해 특정 범위 내의 센서 노드들의 감지 비율을 이용한 보상함수를 계산하며, 계산된 보상함수를 이용한 강화학습 모델을 통해 물체의 움직임에 대한 동적 변화를 추정하고, 추정된 물체의 움직임에 대한 동적 변화를 반영하여 강화학습 모델을 갱신하는 강화학습 기반 동적 센싱 모드 선택 시스템
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제5항에 있어서,상기 싱크 노드의 전처리부는, 수신된 상기 센싱 모드 선택 및 센싱 모드 적용 범위에 관한 데이터에 대하여 시간 별로 데이터를 재구성하여 시간 및 센서 노드 별로 데이터베이스에 저장하고, 데이터베이스에 저장된 데이터에 기초하여 강화학습 모델을 위한 상태 데이터를 추출하며, 이전의 센싱 모드 및 센싱 모드 적용 범위 선택에 대한 정확도를 계산하는 강화학습 기반 동적 센싱 모드 선택 시스템
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삭제
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제5항에 있어서,상기 싱크 노드의 강화학습부는, 상기 선택된 센싱 모드 적용 범위 내의 센서 노드들의 센싱부가 싱크 노드의 강화학습부로부터 상기 요청에 따른 센싱 모드 및 센싱 모드 적용 범위에 관한 데이터를 수신하여 센싱 모드가 변화한 해당 센서 노드에 대하여 강화학습 모델의 보상함수를 계산하기 위해 미리 정해진 시간 동안 해당 센서 노드가 센싱 모드를 수행한 후 수집된 데이터를 반영하여 강화학습 모델을 갱신하는 강화학습 기반 동적 센싱 모드 선택 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 과학기술정보통신부 인하대학교 산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R＆D) 스마트 모빌리티를 위한 인공지능 시스템반도체 핵심 기술 개발 및 인력 양성