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인공지능을 이용한 재료의 물성 예측 방법

  • 기술번호 : KST2022017682
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 본 발명은 컴퓨터에 탑재된 인공지능을 통해 재료의 물성을 예측하는 방법으로서, 시편의 파괴 시험을 통해 상기 시편의 물성을 측정하고, 상기 물성이 도출된 시편의 미세조직을 컴퓨터 단층 촬영(X-CT)을 이용하여 이미지 형태의 제 1 정보로 획득하는 단계와, 상기 제 1 정보를 위상적 데이터 분석법(topological data analysis)를 이용하여 정량화된 제 2 정보로 변환시키는 단계와, 상기 물성 및 상기 제 2 정보를 상기 인공지능에 투입하여 상기 인공지능의 기계적 학습을 수행하는 단계와, 상기 인공지능이 상기 기계적 학습 결과를 기반으로 임의의 재료에 대한 물성을 예측하여 출력하는 단계를 포함하는 인공지능을 이용한 재료의 물성 예측 방법을 제공한다.
Int. CL G16C 20/30 (2019.01.01) G16C 20/80 (2019.01.01) G16C 20/60 (2019.01.01) G16C 20/70 (2019.01.01) G16C 20/10 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G16C 20/30(2013.01) G16C 20/80(2013.01) G16C 20/60(2013.01) G16C 20/70(2013.01) G16C 20/10(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020210031827 (2021.03.11)
출원인 한국과학기술연구원, 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0127488 (2022.09.20) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.03.11)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술연구원 대한민국 서울특별시 성북구
2 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김동훈 서울특별시 성북구
2 티옹, 레슬리 칭 오우 서울특별시 성북구
3 손석수 서울특별시 동대문구
4 이건직 경상남도 진주시 강

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김남식 대한민국 서울특별시 서초구 남부순환로***길 *-*, *층 (양재동, 가람빌딩)(율민국제특허법률사무소)
2 김한 대한민국 서울특별시 서초구 남부순환로***길 *-*, *층 (양재동, 가람빌딩)(율민국제특허법률사무소)
3 이인행 대한민국 서울특별시 서초구 남부순환로***길 *-*, *층 (양재동, 가람빌딩)(율민국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2021.03.11 수리 (Accepted) 1-1-2021-0286778-38
2 보정요구서
Request for Amendment		 2021.03.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2021-0041215-15
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.03.17 수리 (Accepted) 1-1-2021-0314275-87
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.04.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0292684-12
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.05.26 수리 (Accepted) 1-1-2022-0559483-35
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번호 청구항
1 1
컴퓨터에 탑재된 인공지능을 통해 재료의 물성을 예측하는 방법으로서, (a)시편의 파괴 시험을 통해 상기 시편의 물성을 측정하고, 상기 물성이 도출된 시편의 미세조직을 컴퓨터 단층 촬영(X-CT)을 이용하여 이미지 형태의 제 1 정보로 획득하는 단계;(b)상기 제 1 정보를 위상적 데이터 분석법(topological data analysis)를 이용하여 정량화된 제 2 정보로 변환시키는 단계; (c)상기 물성 및 상기 제 2 정보를 상기 인공지능에 투입하여 상기 인공지능의 기계적 학습을 수행하는 단계; 및(d)상기 인공지능이 상기 기계적 학습 결과를 기반으로 임의의 재료에 대한 물성을 예측하여 출력하는 단계; 를 포함하는, 인공지능을 이용한 재료의 물성 예측 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 (d) 단계는,상기 임의의 재료의 미세조직을 컴퓨터 단층 촬영(X-CT)을 이용하여 이미지 형태의 제 1 정보로 획득하는 단계; 상기 제 1 정보를 위상적 데이터 분석법(topological data analysis)를 이용하여 정량화된 제 2 정보로 변환시키는 단계; 및상기 제2 정보를 상기 인공지능에 투입하고, 상기 인공지능이 상기 임의의 재료에 대한 물성을 예측하여 출력하는 단계; 를 포함하는,인공지능을 이용한 재료의 물성 예측 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 제 1 정보는 재료 내부에 포함된 기공(void)에 대한 이미지를 포함하는, 인공지능을 이용한 재료의 물성 예측 방법
4 4
제 3 항에 있어서, 상기 제 2 정보는 상기 제 1 정보를 위상적 데이터 분석법(topological data analysis)을 이용하여 변환한 기공의 지속 다이어그램(persistence diagram)의 이미지인, 인공지능을 이용한 재료의 물성 예측 방법
5 5
제 4 항에 있어서, 상기 인공지능은 CNN(Convolution Neural Network)인, 인공지능을 이용한 재료의 물성 예측 방법
6 6
제 3 항에 있어서, 상기 제 2 정보는 상기 제 1 정보를 위상적 데이터 분석법(topological data analysis)을 이용하여 변환한 기공의 지속 다이어그램(persistence diagram)을 분석하여 도출한 정량적 기공정보인, 인공지능을 이용한 재료의 물성 예측 방법
7 7
제 6 항에 있어서, 상기 정량적 기공정보는 기공의 크기, 개수, 밀도, 평균거리 및 기공 분포의 비균일성 중 어느 하나 이상을 포함하는, 인공지능을 이용한 재료의 물성 예측 방법
8 8
제 7 항에 있어서, 상기 인공지능은 DNN(Deep Neural Network)인, 인공지능을 이용한 재료의 물성 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.