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인공기능 기반 하수처리장의 유입 부하 예측방법

  • 기술번호 : KST2023003681
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 인공기능 기반 하수처리장의 유입 부하 예측방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 세부 기술 원리로는 Hilbert-Haung transform 방법에 기반한 empirical mode decomposition을 활용해 유입수의 성상 데이터를 서로 다른 orthogonal basis로 분해하여 기간별 유입 부하의 동특성을 분석하고, 이를 바탕으로 유입수의 성상 별 동특성을 고려할 수 있는 multimodal learning과 ensemble learning 기반 유입수 예측 모델을 생성하여 단기(1시간 후), 장기(1일 후), 단계별(1시간부터 24시간까지) 유입 부하를 예측할 수 있는 인공기능 기반 하수처리장의 유입 부하 예측방법에 관한 것이다.
Int. CL G06Q 50/26 (2012.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01) G06N 20/20 (2019.01.01) G06F 17/10 (2006.01.01)
CPC G06Q 50/26(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 20/20(2013.01) G06F 17/10(2013.01)
출원번호/일자 1020210174834 (2021.12.08)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0086850 (2023.06.16) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.12.08)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 유창규 경기도 수원시 영통구
2 허성구 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 아이퍼스 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로 *** ,*층 (역삼동, 대운빌딩)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2021.12.08 수리 (Accepted) 1-1-2021-1424123-82
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번호 청구항
1 1
하수처리장의 유입 부하를 예측하는 방법으로서, 유입수의 성상 데이터로부터 기간별 유입 부하의 동특성을 분석 제1단계; 및상기 유입부하의 동특성을 기반으로 유입수 예측모델을 생성하는 제2단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공기능 기반 하수처리장의 유입 부하 예측방법
2 2
제 1항에 있어서, 생성된 유입수 예측모델을 통해 새로운 유입수를 예측, 평가하는 제3단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공기능 기반 하수처리장의 유입 부하 예측방법
3 3
제 2항에 있어서, 상기 제1단계에서, 유입수의 성상 데이터를 Hilbert-Haung transform 방법에 기반한 경험적 모드분해(empirical mode decomposition)를 활용해 orthogonal basis로 분해하여 기간별 유입 부하의 동특성을 분석하는 것을 특징으로 하는 인공기능 기반 하수처리장의 유입 부하 예측방법
4 4
제 3항에 있어서, 상기 제1단계 후에, 분해된 유입 성상 데이터를 슬라이딩 윈도우 기법(sliding window technique)을 이용해, 데이터 차원 재구성(data dimension reconstruction)을 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징을 하는 인공기능 기반 하수처리장의 유입 부하 예측방법
5 5
제 4항에 있어서, 상기 제2단계는, 딥러닝을 기반으로 예측모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 인공기능 기반 하수처리장의 유입 부하 예측방법
6 6
제 5항에 있어서, 상기 심층 인공신경망은 다중모드학습(multimodal learning)과 앙상블 학습(ensemble learning) 기반 알고리즘을 이용한 것을 특징으로 하는 인공기능 기반 하수처리장의 유입 부하 예측방법
7 7
제 6항에 있어서, 상기 다중모드학습과 앙상블 학습을 기반으로 유입수 내 주요 요염물질 측정인자를 예측하기 위한 유입수 예측모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 인공기능 기반 하수처리장의 유입 부하 예측방법
8 8
제 6항에 있어서, 상기 제2단계 후에, 유입수의 성상데이터를 학습하고 유입 성상별 예측모델을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공기능 기반 하수처리장의 유입 부하 예측방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 경희대학교(국제캠퍼스) 개인기초연구(과기정통부)(R＆D) 환경정보 빅데이타와 시스템 최적화 기법을 이용한 스마트 통합환경관리시스템 개발