맞춤기술찾기

이전대상기술

복합 이벤트 처리와 기계학습 기반의 가정별 물 수요량 예측 및 누수 탐지방법

  • 기술번호 : KST2023001147
  • 담당센터 :
  • 전화번호 :
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 본 발명은 관제센터에서 유량을 측정하는 무선 센서 네트워크로부터 데이터 분배 시스템을 통해 수신되는 데이터에 기초하여 가정별 물 수요량을 예측하는 방법에 있어서, 데이터 분배 시스템을 통해 수신되는 유량 데이터 토픽과 이벤트 토픽을 데이터베이스에 저장하는 제 1 단계, 상기 데이터베이스에 저장된 데이터 셋을 학습 데이터 셋으로 변환한 후, 기계 학습 모듈을 통해 예측 모델을 생성하는 제 2 단계, 데이터 분배 시스템을 통해 실시간으로 수신되는 유량 데이터 토픽과 이벤트 토픽을 CEP 이벤트 타입 객체로 변환하는 제 3 단계, CEP 엔진에서 상기 예측 모델을 호출하여 설정된 예측 주기에 대한 각 가정별 유량을 예측하는 제 4 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.본 발명에 따르면, 가정별 물 수요량을 실시간 예측하여 물 공급량을 빠르게 산정하여 안정적인 물의 공급이 가능할 뿐 아니라, 기계학습을 사용하여 미수집된 유량데이터를 예측하여 누수량 추정 정확도를 높임으로써 보다 정확하게 누수량을 계측할 수 있는 효과가 있다.
Int. CL G06Q 50/06 (2012.01.01)
CPC G06Q 50/06(2013.01) G06Q 50/06(2013.01)
출원번호/일자 1020140188075 (2014.12.24)
출원인 충남대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1648272-0000 (2016.08.08)
공개번호/일자 10-2016-0078605 (2016.07.05) 문서열기
공고번호/일자 (20160816) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2014.12.24)
심사청구항수 7

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 충남대학교산학협력단 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 이규철 대한민국 대전광역시 유성구
2 조우승 대한민국 경상남도 창원시 마산회원구
3 백문기 대한민국 충청북도 제천시

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 특허법인태동 대한민국 서울특별시 구로구 가마산로 ***, ***호(구로동, 대림오피스밸리)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 주식회사 효림솔루션 경기도 수원시 영통구
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
2014.12.24 수리 (Accepted) 1-1-2014-1256040-18
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2015.09.01 수리 (Accepted) 4-1-2015-5116889-90
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2015.09.01 수리 (Accepted) 4-1-2015-5116888-44
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2015.09.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2015.11.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2015-0095414-28
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2015.11.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0803718-98
7 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2016.01.19 수리 (Accepted) 1-1-2016-0060178-58
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2016.01.26 수리 (Accepted) 1-1-2016-0084567-67
9 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2016.01.26 1-1-2016-0084170-45
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2016.01.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-0084579-15
11 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2016.01.26 1-1-2016-0084106-33
12 [반환신청]서류반려요청(반환신청)서
2016.01.27 수리 (Accepted) 1-1-2016-0088232-71
13 [반환신청]서류반려요청(반환신청)서
2016.01.27 수리 (Accepted) 1-1-2016-0088239-90
14 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2016.06.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0456208-19
15 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)
2016.07.21 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2016-0707583-89
16 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2016.07.21 수리 (Accepted) 1-1-2016-0707582-33
17 등록결정서
Decision to Grant Registration
2016.08.05 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0566678-45
18 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2021.10.05 수리 (Accepted) 4-1-2021-5261638-12
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
관제센터에서 유량을 측정하는 무선 센서 네트워크로부터 데이터 분배 시스템을 통해 수신되는 데이터에 기초하여 가정별 물 수요량을 예측하는 방법에 있어서,데이터 분배 시스템을 통해 수신되는 유량 데이터 토픽과 이벤트 토픽을 데이터베이스에 저장하는 제 1 단계;상기 데이터베이스에 저장된 데이터 셋을 학습 데이터 셋으로 변환한 후, 기계 학습 모듈을 통해 예측 모델을 생성하는 제 2 단계;데이터 분배 시스템을 통해 실시간으로 수신되는 유량 데이터 토픽과 이벤트 토픽을 CEP 이벤트 타입 객체로 변환하는 제 3 단계;CEP 엔진에서 상기 예측 모델을 호출하여 설정된 예측 주기에 대한 각 가정별 유량을 예측하고, 상기 이벤트 토픽에 유량 데이터 미수집 이벤트가 포함된 경우 상기 예측된 유량을 해당 주기의 계측 유량으로 반영하여 누수량을 산출하는 제 4 단계를 포함하고,상기 제 2 단계는 유량 데이터를 수집하여 저장하여 초기 데이터 셋을 생성하는 단계; 초기 데이터 셋에서 각 가정 및 학습을 위한 연도를 선택하여 데이터를 추출한 후 이를 시계열 데이터 셋으로 변환하는 단계; 시계열 데이터 셋으로부터 최종적으로 날짜가 가지는 속성을 추출하여 학습 데이터 셋으로 변환하는 단계; 및 상기 학습 데이터 셋을 기계 학습 모듈에 입력하여 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 복합 이벤트 처리와 기계학습 기반의 가정별 물 수요량 예측 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 데이터 토픽은 수도 계량기 식별자, 유량 데이터 및 데이터 값을 포함하고, 상기 데이터 값은 블럭번호, 계량기 유형 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 복합 이벤트 처리와 기계학습 기반의 가정별 물 수요량 예측 방법
3 3
제 2 항에 있어서,상기 이벤트 토픽은 수도 계량기 식별자, 이벤트 이름 및 이벤트 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 복합 이벤트 처리와 기계학습 기반의 가정별 물 수요량 예측 방법
4 4
삭제
5 5
제 1 항에 있어서,상기 제 4 단계는CEP 엔진으로 입력된 유량데이터를 수도 계량기 식별자 속성에 기초하여 가정별로 분할하는 단계;가정별로 분할된 유량 데이터를 예측주기마다 합산하는 단계; 및예측주기의 유량 합계를 사용하여 CEP 엔진에 등록된 학습 모델 함수의 결과를 반환하여 예측값을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 복합 이벤트 처리와 기계학습 기반의 가정별 물 수요량 예측 방법
6 6
관제센터에서 유량을 측정하는 무선 센서 네트워크로부터 데이터 분배 시스템을 통해 수신되는 데이터에 기초하여 수용가의 누수를 탐지하는 방법에 있어서,데이터 분배 시스템을 통해 수신되는 유량 데이터 토픽과 이벤트 토픽을 데이터베이스에 저장하고, 저장된 데이터 셋을 학습 데이터 셋으로 변환한 후, 기계 학습 모듈을 통해 예측 모델을 생성하는 제 1 단계;데이터 분배 시스템을 통해 실시간으로 수신되는 유량 데이터 토픽과 이벤트 토픽을 CEP 이벤트 타입 객체로 변환하는 제 2 단계;블록 유량계에서 수집되는 유량데이터를 가정용 계량기별로 분할하는 제 3 단계;가정용 계량기별로 분할된 데이터를 집계하여 수용가별 예측시간 단위의 유량 데이터로 변환하는 제 4 단계;상기 변환된 유량 데이터를 예측 모델로 입력하여 각 수용가별 유량을 예측하는 제 5 단계;가정용 계량기별로 분할된 데이터를 블록별로 그룹화한 후 합산하되, 상기 이벤트 토픽에 유량 데이터 미수집 이벤트가 포함된 경우 상기 5단계에서 산출된 예측 유량을 해당 주기의 계측 유량으로 반영하는 제 6 단계; 및블록 유량계의 측정유량과 상기 6단계에서 합산된 유량의 차를 계산하여 그 차가 0 이상인 블록을 찾아내어 누수를 탐지하는 제 7 단계를 포함하고,상기 제 1 단계는 유량 데이터를 수집하여 저장하여 초기 데이터 셋을 생성하는 단계; 초기 데이터 셋에서 각 가정 및 학습을 위한 연도를 선택하여 데이터를 추출한 후 이를 시계열 데이터 셋으로 변환하는 단계; 시계열 데이터 셋으로부터 최종적으로 날짜가 가지는 속성을 추출하여 학습 데이터 셋으로 변환하는 단계; 및 상기 학습 데이터 셋을 기계 학습 모듈에 입력하여 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 복합 이벤트 처리와 기계학습 기반의 누수 탐지방법
7 7
제 6 항에 있어서,상기 제 3 단계에서 CEP 이벤트 타입 객체의 계량기 유형정보를 통해 데이터가 분할되고, 상기 제 6 단계에서는 CEP 이벤트 타입 객체의 블럭 번호 속성을 통해 그룹화가 이루어지는 것을 특징으로 하는 복합 이벤트 처리와 기계학습 기반의 누수 탐지방법
8 8
삭제
9 9
제 6 항에 있어서,상기 제 5 단계는CEP 엔진으로 입력된 유량데이터를 수도 계량기 식별자 속성에 기초하여 가정별로 분할하는 단계;가정별로 분할된 유량 데이터를 예측주기마다 합산하는 단계; 및예측주기의 유량 합계를 사용하여 CEP 엔진에 등록된 학습 모델 함수의 결과를 반환하여 예측값을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 복합 이벤트 처리와 기계학습 기반의 누수 탐지방법
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 교육부 한국연구재단 LINC사업 복합 이벤트처리와 기계학습 빅데이터 처리 기술을 이용한 물 수요 예측 기법 개발