맞춤기술찾기

이전대상기술

구름 이미지를 이용한 실시간 강수량 예측 장치, 이를 이용한 강수량 예측 방법 및 이를 제공하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터-판독가능매체

  • 기술번호 : KST2022020650
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 구름 이미지를 이용한 실시간 강수량 예측 장치, 강수량 예측 방법 및 컴퓨터-판독가능매체에 관한 것으로, 본 발명에 따르면, 구름 이미지를 이용한 실시간 강수량 예측 장치에 있어서, 구름 사진과 그 시간에 따른 기상 정보를 포함하는 구름 데이터를 시간별로 수집하여 데이터 셋을 구성하는 데이터 수집부, 상기 데이터 셋을 통해 이진 분류 모델과 강수량 예측 모델을 학습시키는 모델 생성부 및 구름 이미지가 입력되면, 상기 모델 생성부에서 학습된 이진 분류 모델과 강수량 예측 모델을 이용하여 강수량 예측값을 도출하는 실시간 강수 예측부를 포함하는 실시간 강수량 예측 장치를 제공할 수 있다. 또한 구름 이미지를 이용한 실시간 강수량 예측 장치를 이용한 강수량 예측 방법에 있어서, 데이터 수집부가 구름 사진과 그 시간에 따른 기상 정보를 포함하는 구름 데이터를 수집하여 데이터 셋이 구성되도록 하는 데이터수집단계, 모델 생성부가 상기 구름 데이터를 통해 이진 분류 모델과 강수량 예측 모델을 학습시키는 모델생성단계 및 구름 이미지가 입력됨에 따라, 실시간 강수 예측부가 상기 이진 분류 모델과 강수량 예측 모델을 이용하여 상기 구름 이미지의 강수량을 예측하는 강수량예측단계를 포함하는 강수량 예측 방법을 제공할 수 있다.
Int. CL G01W 1/10 (2006.01.01) G01W 1/02 (2022.01.01) G01W 1/14 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06T 7/20 (2017.01.01) G06F 17/18 (2006.01.01)
CPC G01W 1/10(2013.01) G01W 1/02(2013.01) G01W 1/14(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06T 7/20(2013.01) G06F 17/18(2013.01) G01W 2201/00(2013.01)
출원번호/일자 1020210050666 (2021.04.19)
출원인 중앙대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0144237 (2022.10.26) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.04.19)
심사청구항수 12

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 전창현 경기도 수원시 권선구
2 변종윤 경기도 수원시 장안구
3 김진원 경기도 수원시 장안구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 윤귀상 대한민국 서울특별시 금천구 디지털로*길 ** ***호 (가산동, 한신IT타워*차)(디앤특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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
2021.04.19 수리 (Accepted) 1-1-2021-0455865-22
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.06.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
구름 이미지를 이용한 실시간 강수량 예측 장치에 있어서,구름 사진과 상기 구름 사진이 촬영된 시간의 기상 정보를 포함하는 구름 데이터를 시간별로 수집하여 데이터 셋을 구성하는 데이터 수집부;상기 데이터 셋을 통해 이진 분류 모델과 강수량 예측 모델을 학습시키는 모델 생성부 및구름 이미지가 입력되면, 상기 모델 생성부에서 학습된 이진 분류 모델과 강수량 예측 모델을 이용하여 강수량 예측값을 도출하는 실시간 강수 예측부를 포함하는 실시간 강수량 예측 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 기상 정보는,상기 구름 사진이 촬영된 시간의 강수량에 대한 정보인 것을 특징으로 하는 실시간 강수량 예측 장치
3 3
제1항에 있어서,상기 모델 생성부는,학습 전 상기 구름 데이터의 구름 사진의 파일 형태를 RGB 파일에서 HSV 파일로 변환하고, 변환된 구름 사진의 명도 값에 따라 낮과 밤을 판단하며,밤이라고 판단될 경우, 해당 구름 데이터를 학습에서 제외하는 것을 특징으로 하는 실시간 강수량 예측 장치
4 4
제2항에 있어서,상기 모델 생성부는,상기 이진 분류 모델을 상기 구름 데이터의 특징을 추출하는 합성곱 신경망(CNN)과 상기 합성곱 신경망으로부터 추출된 특징을 학습하는 심층 신경망(DNN)으로 구성시키되,입력되는 구름 이미지에 대해 '강수' 또는 '무강수'로 분류할 수 있도록 학습 시키는 것을 특징으로 하는 실시간 강수량 예측 장치
5 5
제2항에 있어서,상기 모델 생성부는,상기 강수량 예측 모델을 상기 구름 데이터의 특징을 추출하는 합성곱 신경망(CNN)과 상기 합성곱 신경망으로부터 추출된 특징을 학습하는 심층 신경망(DNN)으로 구성시키되,x값으로 구름 데이터의 구름 사진을, y값으로 상기 구름 사진이 촬영된 시간의 강수량을 적용하여, 회귀 학습을 통해 x값과 y값의 관계식을 도출하는 것을 특징으로 하는 실시간 강수량 예측 장치
6 6
제4항 또는 제5항에 있어서,상기 합성곱 신경망은,특징으로 구름량, 구름 높이, 구름 모양, 구름 분포 형태, 구름 색 및 하늘 색 중 하나 이상을 추출하는 것을 특징으로 하는 실시간 강수량 예측 장치
7 7
제6항에 있어서,상기 심층 신경망은,상기 합성곱 신경망을 통해 추출된 특징 중 구름 높이, 구름 모양 및 구름 분포 형태를 이용하여 구름 종류를 판단하는 것을 특징으로 하는 실시간 강수량 예측 장치
8 8
제1항에 있어서,상기 실시간 강수 예측부는,학습된 이진 분류 모델과 강수량 예측 모델을 트리형 구조로 설계하여,상기 이진 분류 모델을 통해 상기 구름 이미지를 '강수' 또는 '무강수'로 분류시키고,상기 구름 이미지가 '강수'로 분류될 경우, 상기 강수량 예측 모델을 통해 상기 구름 이미지의 강수량을 예측하여 강수량 예측값을 도출하는 것을 특징으로 하는 실시간 강수량 예측 장치
9 9
구름 이미지를 이용한 실시간 강수량 예측 장치를 이용한 강수량 예측 방법에 있어서,데이터 수집부가 구름 사진과 상기 구름 사진이 촬영된 시간의 기상 정보를 포함하는 구름 데이터를 수집하여 데이터 셋이 구성되도록 하는 데이터수집단계;모델 생성부가 상기 구름 데이터를 학습시켜 이진 분류 모델과 강수량 예측 모델을 생성하는 모델생성단계 및구름 이미지가 입력됨에 따라, 실시간 강수 예측부가 상기 이진 분류 모델과 강수량 예측 모델을 이용하여 상기 구름 이미지의 강수량을 예측하는 강수량예측단계를 포함하는 강수량 예측 방법
10 10
제9항에 있어서,상기 모델생성단계는,상기 구름 데이터의 구름 사진을 전처리하는 전처리단계;전처리된 구름 데이터를 통해 학습시켜 입력되는 구름 이미지에 대해 '강수' 또는 '무강수'로 분류할 수 있는 상기 이진 분류 모델을 생성하는 이진분류모델 생성단계 및전처리된 구름 데이터에서 구름 사진과 상기 구름 사진이 촬영된 시간의 기상 정보를 기준으로 회귀 학습시켜 상기 강수량 예측 모델을 생성하는 강수량예측모델 생성단계를 포함하는 강수량 예측 방법
11 11
제9항에 있어서,상기 강수량예측단계는,상기 이진 분류 모델을 통해 상기 구름 이미지를 '강수' 또는 '무강수'로 분류시키고,상기 구름 이미지가 '강수'로 분류될 경우, 상기 강수량 예측 모델을 통해 상기 구름 이미지의 강수량을 예측하여 강수량 예측값을 도출하는 것을 특징으로 하는 강수량 예측 방법
12 12
제9항 내지 제11항 중 어느 한 항에 따라 강수량 예측 방법을 제공하는 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체
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 중앙대학교 개인기초연구(과기정통부)(R&D) 물순환 도시 설계를 위한 인공지능 기반 미기후 분석 및 예측 방법 개발