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가스센서 어레이를 갖춘 전자코 시스템에서 순환신경망을 이용한 과도상태에서의 빠른 가스 분류 방법

  • 기술번호 : KST2022020005
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 가스센서 어레이를 갖춘 전자코 시스템에서 순환신경망을 이용한 과도상태에서의 빠른 가스 분류 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 다수의 가스센서 어레이를 사용하면서 적어도 3~5초 이내의 과도상태에서 빠르게 VOC 가스 분류가 가능하도록 한 가스센서 어레이를 갖춘 전자코 시스템에서 순환신경망을 이용한 과도상태에서의 빠른 가스 분류 방법에 관한 것이다. 이를 위하여 본 밟명은 가스 어레이를 이용하여 가스를 분류하는 방법에 있어서, 과도상태, 준과도상태 및 정상상태 중 과도상태에서, 히터 온도 375℃, 에탄올, 자일렌, 부탄올, 토루엔 및 포름알데히드 5ppm 각각 주입한 후 0,2초 간격으로 데이터를 취득하고, 히터 온도 400℃, 에탄올, 자일렌, 부탄올, 토루엔 및 포름알데히드 5ppm 각각 주입한 후 0,2초 간격으로 데이터를 취득하고, 히터 온도 425℃, 에탄올, 자일렌, 부탄올, 토루엔 및 포름알데히드 5ppm 각각 주입한 후 0,2초 간격으로 데이터를 취득하고, 히터 온도 450℃, 에탄올, 자일렌, 부탄올, 토루엔 및 포름알데히드 5ppm 각각 주입한 후 0,2초 간격으로 데이터를 취득한 후, 취득한 데이터는 RNN에 적용하여 가스 분류 및 인식 여부를 하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G01N 33/00 (2006.01.01) G01N 27/12 (2006.01.01) G01N 27/407 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G01N 33/0034(2013.01) G01N 27/129(2013.01) G01N 27/407(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/049(2013.01)
출원번호/일자 1020210048296 (2021.04.14)
출원인 호서대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0142030 (2022.10.21) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.04.14)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 호서대학교 산학협력단 대한민국 충청남도 아산시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김정도 경기도 용인시 기흥구
2 박재국 서울특별시 성동구
3 장원재 충청남도 천안시 서북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 조경화 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로***길 **, ***호 (논현동)(국제특허법률사무소미래연)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.04.14 수리 (Accepted) 1-1-2021-0433182-42
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2021.04.20 수리 (Accepted) 1-1-2021-0457957-71
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.07.16 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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가스 어레이를 이용하여 가스를 분류하는 방법에 있어서,과도상태, 준과도상태 및 정상상태 중 과도상태에서,히터 온도 375℃, 에탄올, 자일렌, 부탄올, 토루엔 및 포름알데히드 5ppm 각각 주입한 후 0,2초 간격으로 데이터를 취득하고,히터 온도 400℃, 에탄올, 자일렌, 부탄올, 토루엔 및 포름알데히드 5ppm 각각 주입한 후 0,2초 간격으로 데이터를 취득하고,히터 온도 425℃, 에탄올, 자일렌, 부탄올, 토루엔 및 포름알데히드 5ppm 각각 주입한 후 0,2초 간격으로 데이터를 취득하고,히터 온도 450℃, 에탄올, 자일렌, 부탄올, 토루엔 및 포름알데히드 5ppm 각각 주입한 후 0,2초 간격으로 데이터를 취득한 후,취득한 데이터는 RNN에 적용하여 가스 분류 및 인식 여부를 하는 것을 특징으로 하는 가스센서 어레이를 갖춘 전자코 시스템에서 순환신경망을 이용한 과도상태에서의 빠른 가스 분류 방법
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제1항에 있어서, 취득한 각 데이터는 상기 RNN을 이용하여 훈련 패턴을 수천회 학습시키고, 학습 후에 학습에 참여하지 않은 히터온도는 특정 히터온도에서 에탄올, 자일렌, 부탄올, 토루엔 및 포름알데히드를 각각 주입하여 얻은 데이터를 인가하여 가스의 종류 및 인식 능력을 알아보는 것을 특징으로 하는 가스센서 어레이를 갖춘 전자코 시스템에서 순환신경망을 이용한 과도상태에서의 빠른 가스 분류 방법
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제1항에 있어서, 상기 RNN의 알고리즘 중에서 LSTM을 사용하거나 RNN 중에서 시계열 데이터를 처리할 수 있는 알고리즘 적용이 가능한 것을 특징으로 하는 가스센서 어레이를 갖춘 전자코 시스템에서 순환신경망을 이용한 과도상태에서의 빠른 가스 분류 방법
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제1항에 있어서,상기 RNN을 위해 사용되는 데이터는여기서 N은 센서의 수이고, M은 시계열의 수인 것을 특징으로 하는 가스센서 어레이를 갖춘 전자코 시스템에서 순환신경망을 이용한 과도상태에서의 빠른 가스 분류 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 호서대학교 산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R&D) 5G 기반 산업별 빅데이터 활용 딥러닝 모형 개발 및 인력양성