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인공신경망을 사용한 복합건축물의 화재 피난허용시간 추정 방법

  • 기술번호 : KST2023005835
  • 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 인공신경망을 사용한 복합건축물의 화재 피난허용시간 추정 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 일반적인 복합건축물에 대한 화재시뮬레이션 결과를 기반으로 데이터베이스를 구축하고 이를 인공신경망에 적용하여 피난허용시간을 추정하도록 하는 인공신경망을 사용한 복합건축물의 화재 피난허용시간 추정 방법에 관한 것이다. 본 발명의 바람직한 일 실시예는 인공신경망을 사용한 복합건축물의 화재 피난허용시간 추정 방법에 있어서, (a) 주요 변수는 연료(fuel)의 종류와 화원의 위치로 설정하여 복합 건축물의 화재시나리오에 대한 시뮬레이션을 수행하고 결과에 대한 데이터베이스를 구축하는 단계; (b) 온도(Temperature), 가시거리(Visibility), 산소(O2), 이산화탄소(CO2) 및 일산화탄소(CO)의 농도를 포함하여 인공신경망의 입력층의 입력변수로 설정하는 단계; (c) 인공신경망 입력층에 입력된 입력변수를 바탕으로 활성함수(f1)를 사용하여 계산하여 입력층에서 인공신경망의 은닉층으로 전달하도록 하는 단계; (d) 인공신경망의 은닉층에서 출력층으로 활성함수(f2)를 적용하여 계산하여 출력층에서 정규화된 출력값(tn)을 출력하도록 하는 단계;를 포함하여 이루어져, 주어진 데이터베이스를 바탕으로 인공신경망에서 학습시켜 출력값을 출력하도록 하여 이루어진다.
Int. CL G06Q 50/26 (2012.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01) G06F 30/20 (2020.01.01) G06F 17/18 (2006.01.01) G06Q 10/04 (2023.01.01)
CPC G06Q 50/26(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06F 30/20(2013.01) G06F 17/18(2013.01) G06Q 10/04(2013.01)
출원번호/일자 1020210184416 (2021.12.22)
출원인 서울시립대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0095194 (2023.06.29) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.12.22)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울시립대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김강수 서울특별시 동대문구
2 다르한바트 할리오나 서울특별시 동대문구
3 허인욱 서울특별시 동대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 정남진 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 **, *층(역삼동)(세진특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2021.12.22 수리 (Accepted) 1-1-2021-1483233-12
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.01.25 수리 (Accepted) 4-1-2022-5020718-60
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2023.04.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
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인공신경망을 사용한 복합건축물의 화재 피난허용시간 추정 방법에 있어서, (a) 주요 변수는 연료(fuel)의 종류와 화원의 위치로 설정하여 복합 건축물의 화재시나리오에 대한 시뮬레이션을 수행하고 결과에 대한 데이터베이스를 구축하는 단계;(b) 온도(Temperature), 가시거리(Visibility), 산소(O2), 이산화탄소(CO2) 및 일산화탄소(CO)의 농도를 포함하여 인공신경망의 입력층의 입력변수로 설정하는 단계;(c) 인공신경망 입력층에 입력된 입력변수를 바탕으로 활성함수(f1)를 사용하여 계산하여 입력층에서 인공신경망의 은닉층으로 전달하도록 하는 단계;(d) 인공신경망의 은닉층에서 출력층으로 활성함수(f2)를 적용하여 계산하여 출력층에서 정규화된 출력값(tn)을 출력하도록 하는 단계;를 포함하여 이루어져,주어진 데이터베이스를 바탕으로 인공신경망에서 학습시켜 출력값을 출력하도록 하며, 출력값(tn)은 다음과 같은 식(여기서, xn : 정규화된 입력값tn : 정규화된 출력값W1 : 입력값과 은닉측 간의 가중치W2 : 은닉층과 출력층의 가중치b1 : 입력값과 은닉측 간의 역치값b2 : 은닉층과 출력층의 역치값f1 : 은닉층의 활성함수f2 : 출력층의 할성함수)으로 출력되는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 사용한 복합건축물의 화재 피난허용시간 추정 방법
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청구항 1에 있어서, 복합 건축물의 화재에 대한 변수 고려시 화재실과 비화재실로 따로 분류하고, 비화재실의 경우 화원으로부터의 거리의 범위에 따라 복수의 그룹으로 분류하여 데이터베이스를 구축하고, 인공신경망 학습은 화재실과 비화재실로 나누어 수행하도록 하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 사용한 복합건축물의 화재 피난허용시간 추정 방법
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청구항 1에 있어서, (c) 단계에서, 피난허용시간(t)은 t = tmin+tn(tmax-tmin)(여기서, tmax : 인공신경망 학습에 사용된 출력값의 최대값tmin : 인공신경망 학습에 사용된 출력값의 최소값)인 것을 특징으로 하는 인공신경망을 사용한 복합건축물의 화재 피난허용시간 추정 방법
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청구항 2에 있어서, 비화재실의 경우 화원으로부터의 거리의 범위를 그룹 1: 1 m - 15 m, 그룹 2: 16 m - 25 m, 그룹 3: 26 m - 50 m 로 분류하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 사용한 복합건축물의 화재 피난허용시간 추정 방법
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청구항 1에 있어서, 은닉층의 활성함수 인 것을 특징으로 하는 인공신경망을 사용한 복합건축물의 화재 피난허용시간 추정 방법
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 국토교통부 서울시립대학교산학협력단 국토교통기술촉진연구(R＆D) AI 기반 대형 복합건축물 화재 피난가능시간 예측 및 실시간 피난경로 도출시스템 개발