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머신러닝 기반 감마선처리 플라스틱 골재 혼입 시멘트 복합체 강도예측시스템 및 이를 이용한 강도예측방법

  • 기술번호 : KST2022018616
  • 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 본 발명은 머신러닝 기반 감마선처리 플라스틱 골재 혼입 시멘트 복합체 강도예측시스템 및 이를 이용한 강도예측방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 감마선 조사처리에 따른 플라스틱 골재의 표면 거동과 감마선 조사처리된 플라스틱 골재의 혼입에 따른 시멘트 복합체 강도에 관한 빅데이터를 구축하고, 구축된 빅데이터를 토대로 머신러닝 알고리즘을 이용하여 강도예측모델을 생성하여 재료실험을 수행할 필요없이 시멘트 복합체 배합 및 감마선 조사 조건을 입력시 시멘트 복합체의 강도를 예측하기 위한 머신러닝 기반 감마선처리 플라스틱 골재 혼입 시멘트 복합체 강도예측시스템 및 이를 이용한 강도예측방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 머신러닝 기반 감마선처리 플라스틱 골재 혼입 시멘트 복합체 강도예측시스템은 감마선 조사량, 플라스틱 골재, 시멘트 페이스트 구성성분, 배합비 또는 이들의 조합 중 어느 하나의 입력값과 상기 입력값에 대응한 시멘트 복합체 강도를 출력값으로 수집하는 데이터 수집부;와 상기 데이터 수집부의 데이터에 대해 머신 러닝을 수행하여 강도 예측모델을 생성하는 학습부;와 생성된 강도 예측모델을 이용하여 상기 입력값에 대응하는 시멘트 복합체 강도를 예측하는 강도 예측부;를 포함한다.
Int. CL G16C 20/30 (2019.01.01) G16C 20/70 (2019.01.01) G01N 33/38 (2020.01.01)
CPC G16C 20/30(2013.01) G16C 20/70(2013.01) G01N 33/383(2013.01) G01N 33/442(2013.01)
출원번호/일자 1020210130119 (2021.09.30)
출원인 금오공과대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2438041-0000 (2022.08.25)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20220829) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.09.30)
심사청구항수 2

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 금오공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 구미시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김우석 경상북도 구미시
2 강용학 대구광역시 달성군
3 이헌석 경상북도 구미시
4 천현욱 경상북도 구미시
5 이지윤 경상북도 구미시
6 이수정 경상북도 구미시

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 금오공과대학교 산학협력단 경상북도 구미시
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.09.30 수리 (Accepted) 1-1-2021-1127493-15
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
2021.10.01 수리 (Accepted) 1-1-2021-1130409-72
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.12.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0992074-77
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.02.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0192088-51
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.02.21 수리 (Accepted) 1-1-2022-0192134-64
6 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal
2022.04.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0267911-17
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.06.08 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2022-0599321-85
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.06.08 수리 (Accepted) 1-1-2022-0599326-13
9 등록결정서
Decision to grant
2022.08.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0630543-23
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번호 청구항
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감마선 조사처리된 플라스틱 골재와 시멘트 페이스트를 혼합하여 제조되는 시멘트 복합체의 강도를 예측하기 위한 머신러닝 기반 감마선처리 플라스틱 골재 혼입 시멘트 복합체 강도예측시스템에 있어서,감마선 조사처리된 플라스틱 골재 표면정보와 시멘트 페이스트 정보를 포함하는 입력값과 상기 입력값에 대응한 시멘트 복합체 강도를 출력값으로 수집하는 데이터 수집부;와 상기 데이터 수집부의 입력값과 출력값에 대해 머신 러닝을 수행하여 강도 예측모델을 생성하는 학습부;와생성된 강도 예측모델을 이용하여 상기 입력값에 대응하는 시멘트 복합체 강도를 예측하는 강도 예측부;를 포함하고, 상기 강도 예측부는예측된 강도에 대한 오차를 경사 하강법 및 확률적 경사 하강법 중 적어도 어느 하나를 포함하는 보정방법을 통해 보정을 하며,상기 시멘트 페이스트 정보는시멘트 페이스트 원료와 상기 시멘트 페이스트 원료간의 배합비를 포함하고, 상기 감마선 조사처리된 플라스틱 골재 표면정보는결정화도, 가교도, 표면거칠기 또는 이들의 조합 중 어느 하나를 포함하며, 감마선 조사처리된 플라스틱 골재 표면정보 예측 시스템에 의해 도출되며,상기 감마선 조사처리된 플라스틱 골재 표면정보 예측 시스템은플라스틱 골재에 조사될 감마선 조사량, 플라스틱 골재 정보를 서브 입력값으로 입력하고, 상기 서브 입력값에 따라 처리된 플라스틱 골재의 표면 이미지를 수득하여 수득된 표면 이미지를 소정의 픽셀 크기를 갖는 영역으로 할당하고 상기 영역내 정량화된 픽셀들의 값을 수치화하여 감마선 조사처리된 플라스틱 골재 표면정보를 출력값으로 수집하는 서브 데이터 수집부;와 상기 서브 입력값에 따른 감마선 조사처리된 플라스틱 골재 표면정보를 토대로 머신 러닝을 수행하여 표면정보 예측모델을 생성하는 서브 학습부;와플라스틱 골재에 조사될 감마선 조사량과 플라스틱 골재 정보의 입력을 요청하고, 입력값을 토대로 생성된 표면정보 예측모델을 이용하여 감마선 조사처리된 플라스틱 골재 표면정보를 예측하여 출력하는 플라스틱 골재 표면정보 예측부;를 포함하고, 상기 플라스틱 골재 정보는 플라스틱 골재의 종류, 입경크기, 비중, 형태, 가격 또는 이들의 조합 중 어느 하나를 포함하며, 상기 서브 데이터 수집부에서는그레이 스케일의 명도단계를 정량화하며, 프레임에 할당된 이미지를 소정 범위를 블럭으로 나누고 해당 블럭별로 각각의 픽셀 값들을 평균하는 것을 특징으로 하는머신러닝 기반 감마선처리 플라스틱 골재 혼입 시멘트 복합체 강도예측시스템
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감마선 조사처리된 플라스틱 골재와 시멘트 페이스트를 혼합하여 제조되는 시멘트 복합체의 강도를 예측하기 위한 머신러닝 기반 감마선처리 플라스틱 골재 혼입 시멘트 복합체 강도예측방법에 있어서, 데이터 수집부에서 감마선 조사처리된 플라스틱 골재 표면정보와 시멘트 페이스트 정보를 포함하는 입력값과 상기 입력값에 대응한 시멘트 복합체 강도를 출력값으로 수집하는 데이터 수집단계;와학습부에서 상기 데이터 수집부의 입력값과 출력값에 대해 머신 러닝을 수행하여 강도 예측모델을 생성하는 학습단계;와강도 예측부에서 상기 생성된 강도 예측모델을 이용하여 상기 입력값에 대응하는 시멘트 복합체 강도를 예측하는 강도 예측단계;를 포함하며, 상기 강도 예측단계에서는예측된 강도에 대한 오차를 경사 하강법 및 확률적 경사 하강법 중 적어도 어느 하나를 포함하는 보정방법을 통해 보정을 하며,상기 시멘트 페이스트 정보는시멘트 페이스트 원료와 상기 시멘트 페이스트 원료간의 배합비를 포함하고, 상기 감마선 조사처리된 플라스틱 골재 표면정보는결정화도, 가교도, 표면거칠기 또는 이들의 조합 중 어느 하나를 포함하고, 감마선 조사처리된 플라스틱 골재 표면정보 예측 시스템에 의해 도출되며,상기 감마선 조사 처리된 플라스틱 골재 표면정보 예측 시스템은플라스틱 골재에 조사될 감마선 조사량, 플라스틱 골재 정보를 서브 입력값으로 입력하고, 상기 서브 입력값에 따라 처리된 플라스틱 골재의 표면 이미지를 수득하여 수득된 표면 이미지를 소정의 픽셀 크기를 갖는 영역으로 할당하고 상기 영역내 정량화된 픽셀들의 값을 수치화하여 감마선 조사처리된 플라스틱 골재 표면정보를 출력값으로 수집하는 서브 데이터 수집부;와상기 서브 입력값에 따른 감마선 조사처리된 플라스틱 골재 표면정보를 토대로 머신 러닝을 수행하여 표면정보 예측모델을 생성하는 서브 학습부;와플라스틱 골재에 조사될 감마선 조사량과 플라스틱 골재 정보의 입력을 요청하고, 입력값을 토대로 생성된 표면정보 예측모델을 이용하여 감마선 조사처리된 플라스틱 골재 표면정보를 예측하여 출력하는 플라스틱 골재 표면정보 예측부;를 포함하고,상기 플라스틱 골재 정보는 플라스틱 골재의 종류, 입경크기, 비중, 형태, 가격 또는 이들의 조합 중 어느 하나를 포함하며, 상기 서브 데이터 수집부에서는그레이 스케일의 명도단계를 정량화하며, 프레임에 할당된 이미지를 소정 범위를 블럭으로 나누고 해당 블럭별로 각각의 픽셀 값들을 평균하는 것을 특징으로 하는머신러닝 기반 감마선처리 플라스틱 골재 혼입 시멘트 복합체 강도예측방법
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1 국토교통부 금오공과대학교산학협력단 국토교통기술촉진연구(R&D) 감마선 조사 기술 활용 개질 플라스틱 골재 제조 및 이를 활용한 40MPa급 고강도 경량 시맨트 복합체 개발