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외래생물 확산을 예측하는 방법

  • 기술번호 : KST2023004344
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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 셀룰러 오토마타 규칙분류 및 머신런닝을 이용한 알고리즘에 기반하여 외래생물 확산 예측정보에 관한 것이다. 본 발명은 외래생물 확산 예측함으로써, 외래생물 관리에 유용하게 이용될 수 있다.
Int. CL G06N 10/20 (2022.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06Q 10/04 (2023.01.01)
CPC G06N 10/20(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06Q 10/04(2013.01)
출원번호/일자 1020220029961 (2022.03.10)
출원인 전남대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2508105-0000 (2023.03.06)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20230310) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.03.10)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 오규진 전라남도 함평군
2 진홍성 전라남도 광양시
3 위윤주 광주광역시 동구
4 강희진 광주광역시 남구
5 천승주 광주광역시 북구
6 성하철 광주광역시 서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 파도특허법인유한회사 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 ** ,*층 (대치동, 노벨빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교 산학협력단 광주광역시 북구
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
2022.03.10 수리 (Accepted) 1-1-2022-0259013-42
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
2022.06.09 수리 (Accepted) 1-1-2022-0601241-24
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.08.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0654974-49
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.10.11 수리 (Accepted) 1-1-2022-1064684-63
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.10.11 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-1064731-11
6 [분할출원]특허출원서
[Divisional Application] Patent Application
2022.10.11 수리 (Accepted) 1-1-2022-1064529-05
7 등록결정서
Decision to grant
2023.01.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2023-0089499-00
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
(a) 한 점에서 시작했을 때 세대별로 같은 분포를 가지는 규칙끼리 그룹화하는 단계;(b) 모든 세대에서 같은 분포를 가지는 그룹으로 분류하는 단계; (c) 유사한 분포를 가지는 규칙끼리 그룹으로 분류하는 단계; 및,(d) 셀룰러 오토마타(Cellular automata) 알고리즘을 적용시키는 단계;를 포함하는 외래생물 확산 예측 방법으로서,상기 (d) 단계는,(가) 초기값으로 20개 이하의 점을 가지고 목적하는 세대 후 분포를 행렬로 만드는 단계;(나) 각 규칙별 데이터를 만드는 단계; 및,(다) 분류한 규칙 중 0번 규칙을 제외한 규칙들을 학습키는 단계;를 포함하는 것인, 외래생물 확산 예측 방법
2 2
제 1항에 있어서,상기 (a)단계 이후에, (가) 홀수 규칙을 제거하는 단계; 및,(나) 짝수 세대 그룹과 홀수 세대 그룹으로 분류하는 단계;를 추가로 포함하는, 외래생물 확산 예측 방법
3 3
제 1항에 있어서,상기 (d) 단계는,(가) AxA (A는 정수) 행렬을 만드는 단계;(나) 주어진 규칙에 따라 한 세대 후 행렬을 만드는 단계;(다) 각 규칙별 데이터를 만드는 단계; 및,(라) 2개 이상의 행렬로 규칙을 예측하는 학습을 시키는 단계;를 포함하는 것인, 외래생물 확산 예측 방법
4 4
삭제
5 5
삭제
6 6
삭제
7 7
제 1항에 있어서,상기 알고리즘은 머신러닝(Machine learning)으로 훈련되는 것인, 외래생물 확산 예측 방법
8 8
제 1항에 있어서,상기 외래생물은 외국에서 들어온 생물종, 및 자연적인 서식범위를 벗어난 토착종을 포함하는 것인, 외래생물 확산 예측 방법
9 9
(a) 한 점에서 시작했을 때 세대별로 같은 분포를 가지는 규칙끼리 그룹화하는 제 1 연산부;(b) 모든 세대에서 같은 분포를 가지는 그룹으로 분류하는 제 2 연산부; (c) 유사한 분포를 가지는 규칙끼리 그룹으로 분류하는 제 3 연산부; 및, (d) 셀룰러 오토마타(Cellular automata) 알고리즘을 적용시키는 적용부를 포함하는, 외래생물 확산 예측 장치로서,상기 적용부에서의 연산은,(가) 초기값으로 20개 이하의 점을 가지고 목적하는 세대 후 분포를 행렬로 만드는 단계;(나) 각 규칙별 데이터를 만드는 단계; 및,(다) 분류한 규칙 중 0번 규칙을 제외한 규칙들을 학습키는 단계;를 포함하는 것인, 외래생물 확산 예측 장치
10 10
제 9항에 있어서,상기 제 1 연산부는, (가) 홀수 규칙을 제거하는 제거 유닛; 및,(나) 짝수 세대 그룹과 홀수 세대 그룹으로 분류하는 분류 유닛;을 포함하는, 외래생물 확산 예측 장치
11 11
제 9항에 있어서,상기 적용부에서의 연산은,(가) AxA (A는 정수) 행렬을 만드는 단계;(나) 주어진 규칙에 따라 한 세대 후 행렬을 만드는 단계;(다) 각 규칙별 데이터를 만드는 단계; 및,(라) 2개 이상의 행렬로 규칙을 예측하는 학습을 시키는 단계;를 포함하는 것인, 외래생물 확산 예측 장치
12 12
삭제
13 13
삭제
14 14
삭제
15 15
제 9항에 있어서,상기 알고리즘은 머신러닝(Machine learning)으로 훈련되는 것인, 외래생물 확산 예측 장치
16 16
제 9항에 있어서,상기 외래생물은 외국에서 들어온 생물종, 및 자연적인 서식범위를 벗어난 토착종을 포함하는 것인, 외래생물 확산 예측 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 환경부 전남대학교 산학협력단 생물다양성 위협 외래생물 관리 기술개발 사업 외래양서·파충류 확산·변화 예측 및 위해성평가 기술 개발