맞춤기술찾기

이전대상기술

딥러닝 모델을 이용한 피해 지진 감지 방법 및 분석 장치

  • 기술번호 : KST2022021675
  • 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 딥러닝 모델을 이용한 피해 지진 감지 방법은 분석장치가 적어도 하나의 지진계가 생성한 진동 파형 데이터를 입력받는 단계, 상기 분석장치가 상기 진동 파형 데이터를 사전에 학습한 딥러닝 모델에 입력하는 단계 및 상기 분석장치가 상기 딥러닝 모델이 출력하는 값을 기준으로 상기 지진계가 위치한 영역에서 피해 지진 발생 여부를 결정하는 단계를 포함한다.
Int. CL G01V 1/30 (2006.01.01) G01V 1/00 (2006.01.01) G01V 1/28 (2006.01.01) G01V 1/18 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G01V 1/30(2013.01) G01V 1/008(2013.01) G01V 1/284(2013.01) G01V 1/282(2013.01) G01V 1/18(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020210040871 (2021.03.30)
출원인 포항공과대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0135346 (2022.10.07) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.03.30)
심사청구항수 12

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 남구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 김경영 경상북도 포항시 북구
2 서영주 경상북도 포항시 남구
3 김동주 경상남도 김해시 김해대로 ****,
4 김다현 대구광역시 달서구
5 황병일 대구광역시 수성구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 특허법인(유한)아이시스 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로**길**, **층, **층(코아렌빌딩)

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
2021.03.30 수리 (Accepted) 1-1-2021-0371101-22
2 보정요구서
Request for Amendment
2021.03.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2021-0051760-66
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2021.04.01 수리 (Accepted) 1-1-2021-0382349-95
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.10.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
분석장치가 적어도 하나의 지진계가 생성한 진동 파형 데이터를 입력받는 단계;상기 분석장치가 상기 진동 파형 데이터를 사전에 학습한 딥러닝 모델에 입력하는 단계; 및상기 분석장치가 상기 딥러닝 모델이 출력하는 값을 기준으로 상기 지진계가 위치한 영역에서 피해 지진 발생 여부를 결정하는 단계를 포함하는 딥러닝 모델을 이용한 피해 지진 감지 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 진동 파형 데이터는 일정 시간 구간 단위로 전처리되어 상기 딥러닝 모델이 입력되는 딥러닝 모델을 이용한 피해 지진 감지 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 딥러닝 모델은 시계열 순서를 갖는 상기 진도 파형 데이터를 입력받아 특징을 추출하는 1D(dimensional) 컨볼루션 레이어;상기 컨볼루션 레이어의 출력을 풀링하는 풀링 레이어;상기 풀링 레이어의 출력을 입력받는 LSTM(Long Short-Term Memory) 레이어; 및상기 LSTM의 출력을 입력받아 지진 여부를 분류하는 덴스(dense) 레이어를 포함하는 딥러닝 모델을 이용한 피해 지진 감지 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 분석장치는 상기 딥러닝 모델이 출력하는 값을 기준으로 상기 지진계가 위치한 영역에 대하여 (i) 피해 지진 발생 사전 감지, (ii) 피해 지진 현재 발생 인식 및 (iii) 생활 진동 인식 중 적어도 하나로 판단하는 딥러닝 모델을 이용한 피해 지진 감지 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 분석장치는 하나의 지진계 또는 진앙을 기준으로 기준 거리 내에 위치한 복수의 지진계로부터 각각 진동 파형 데이터를 입력받아, 복수의 진동 파형 데이터를 각각 또는 복수의 진동 파형 데이터를 하나의 파형 데이터로 병합하여 상기 딥러닝 모델이 입력하는 딥러닝 모델을 이용한 피해 지진 감지 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 지진계는 3축 속도계 또는 3축 가속도계이고, 상기 분석장치는 3축의 진동 파형 데이터를 하나로 통합하여 상기 신경망 모델에 입력하는 딥러닝 모델을 이용한 피해 지진 감지 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 지진계는 3축 속도계 또는 3축 가속도계이고, 상기 분석장치는 3축의 진동 파형 데이터를 각각 상기 신경망 모델에 순차 입력하고, 상기 신경망 모델이 출력하는 결과들을 기준으로 피해 지진 발생 여부를 결정하는 하나로 통합하여 상기 신경망 모델에 입력하는 딥러닝 모델을 이용한 피해 지진 감지 방법
8 8
적어도 하나의 지진계가 생성한 진동 파형 데이터를 입력받는 입력장치;파형 데이터를 입력받아 피해 지진 발생 여부를 출력하는 딥러닝 모델을 저장하는 저장장치; 및상기 입력장치에 입력되는 진동 파형 데이터를 일정 시간 구간 단위로 전처리하여 상기 딥러닝 모델에 입력하고, 상기 딥러닝 모델이 출력하는 값을 기준으로 상기 지진계가 위치한 영역에서 피해 지진 발생 여부를 결정하는 연산장치를 포함하는 딥러닝 모델을 이용한 피해 지진을 감지하는 분석장치
9 9
제8항에 있어서,상기 딥러닝 모델은 시계열 순서를 갖는 상기 진도 파형 데이터를 입력받아 특징을 추출하는 1D(dimensional) 컨볼루션 레이어;상기 컨볼루션 레이어의 출력을 풀링하는 풀링 레이어;상기 풀링 레이어의 출력을 입력받는 LSTM(Long Short-Term Memory) 레이어; 및상기 LSTM의 출력을 입력받아 지진 여부를 분류하는 덴스(dense) 레이어를 포함하는 딥러닝 모델을 이용한 피해 지진을 감지하는 분석장치
10 10
제8항에 있어서,상기 입력장치는 하나의 지진계 또는 진앙을 기준으로 기준 거리 내에 위치한 복수의 지진계로부터 각각 진동 파형 데이터를 입력받고,상기 연산장치는 입력된 복수의 진동 파형 데이터를 각각 또는 복수의 진동 파형 데이터를 하나의 파형 데이터로 병합하여 상기 딥러닝 모델이 입력하는 딥러닝 모델을 이용한 피해 지진을 감지하는 분석장치
11 11
제8항에 있어서,상기 지진계는 3축 속도계 또는 3축 가속도계이고, 상기 연산장치는 3축의 진동 파형 데이터를 하나로 통합하여 상기 신경망 모델에 입력하는 딥러닝 모델을 이용한 피해 지진을 감지하는 분석장치
12 12
제8항에 있어서,상기 지진계는 3축 속도계 또는 3축 가속도계이고, 상기 연산장치는 3축의 진동 파형 데이터를 각각 상기 신경망 모델에 순차 입력하고, 상기 신경망 모델이 출력하는 결과들을 기준으로 피해 지진 발생 여부를 결정하는 하나로 통합하여 상기 신경망 모델에 입력하는 딥러닝 모델을 이용한 피해 지진을 감지하는 분석장치
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 포항공과대학교 지역연구개발혁신지원(R&D) 지진지역의 스마트센서기반 건물안전 지능정보 플랫폼 개발
2 과학기술정보통신부 포항공과대학교 산학협력단 인공지능핵심고급인재양성(R&D) 인공지능대학원지원(포항공과대학교)