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열차 운행정보 기반의 열차속도 예측방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2023006667
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 개시의 일 실시예에 의하면,컴퓨팅 디바이스에서 수행되는 열차의 속도 예측방법에 있어서, 열차의 운행 하위시스템으로부터 수집된 복수의 운행정보 데이터 및 열차속도 데이터를 획득하는 단계; 상기 열차속도 데이터를 기초로 상기 복수의 운행정보 데이터 중에서 적어도 하나 이상의 운행정보 데이터를 열차속도 연관데이터로 결정하는 단계; 상기 열차속도 데이터 및 상기 열차속도 연관데이터를 기초로 열차속도 예측모델을 학습시키는 단계; 및 학습이 완료된 상기 열차속도 예측모델을 이용하여 상기 열차속도의 예측값을 획득하는 단계를 포함하는 열차의 속도 예측방법을 제공한다.
Int. CL B61L 25/02 (2006.01.01) B61L 15/00 (2006.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01)
CPC B61L 25/021(2013.01) B61L 15/0072(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020220139300 (2022.10.26)
출원인 한국철도기술연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0062405 (2023.05.09) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020210145650   |   2021.10.28
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.10.26)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국철도기술연구원 대한민국 경기도 의왕시 철

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김성진 경기 용인시 기흥구
2 박성수 서울특별시 중구
3 고경준 서울특별시 영등포구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이철희 대한민국 서울특별시 강남구 도곡로**길 **(역삼동) 베리타스빌딩, *-*층(베리타스국제특허법률사무소)

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
2022.10.26 수리 (Accepted) 1-1-2022-1132190-49
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2023.05.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
컴퓨팅 디바이스에서 수행되는 열차속도 예측방법에 있어서,열차의 운행 하위시스템으로부터 수집된 복수의 운행정보 데이터 및 열차속도 데이터를 획득하는 단계;상기 열차속도 데이터를 기초로 상기 복수의 운행정보 데이터 중에서 적어도 하나 이상의 운행정보 데이터를 열차속도 연관데이터로 결정하는 단계;상기 열차속도 데이터 및 상기 열차속도 연관데이터를 기초로 열차속도 예측모델을 학습시키는 단계; 및학습이 완료된 상기 열차속도 예측모델을 이용하여 상기 열차속도의 예측값을 획득하는 단계를 포함하는 열차속도 예측방법
2 2
제1항에 있어서,상기 복수의 운행정보 데이터 및 상기 열차속도 데이터는,상기 열차가 운행경로 상의 제1 지점에 위치한 시점부터 제2 지점에 위치한 시점까지의 시구간 동안 미리 설정된 주기로 수집된 시계열 데이터인열차속도 예측방법
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제1항에 있어서,상기 열차속도 데이터를 기초로 상기 복수의 운행정보 데이터 중에서 적어도 하나 이상의 운행정보 데이터를 열차속도 연관데이터로 결정하는 단계는,상기 열차속도 데이터에 대한 시계열적 변동패턴을 획득하는 단계; 및상기 복수의 운행정보 데이터 중에서 상기 열차속도 데이터에 대한 시계열적 변동패턴과 연관성이 있는 변동패턴을 갖는 적어도 하나의 운행정보 데이터를 결정하는 단계를 포함하는 열차속도 예측방법
4 4
제1항에 있어서,상기 열차속도 데이터 및 상기 열차속도 연관데이터를 기초로 열차속도 예측모델을 학습시키는 단계는,상기 열차속도 데이터 및 상기 열차속도 연관데이터를 기초로 상기 열차속도 예측모델의 학습데이터를 생성하는 단계; 및상기 학습데이터를 이용하여 상기 열차속도 연관데이터가 입력되면 상기 열차속도의 예측값을 출력하도록 상기 열차속도 예측모델을 딥러닝 알고리즘을 기초로 학습시키는 단계를 포함하는 열차속도 예측방법
5 5
제4항에 있어서,상기 열차속도 데이터 및 상기 열차속도 연관데이터를 기초로 상기 열차속도 예측모델의 학습데이터를 생성하는 단계는,임의의 시점 및 적어도 하나 이상의 이전시점에 대응하는 상기 열차속도 연관데이터의 특성값(feature value)을 기초로 열차속도 예측모델의 입력데이터를 생성하는 단계; 및상기 임의의 시점 및 적어도 하나 이상의 이후시점에 대응하는 상기 열차속도 데이터의 속도값을 기초로 상기 입력데이터에 대한 정답데이터를 생성하는 단계를 포함하는 열차속도 예측방법
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하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하되,상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,열차의 운행 하위시스템으로부터 수집된 복수의 운행정보 데이터 및 열차속도 데이터를 획득하고,상기 열차속도 데이터를 기초로 상기 복수의 운행정보 데이터 중에서 적어도 하나 이상의 운행정보 데이터를 열차속도 연관데이터로 결정하고,상기 열차속도 데이터 및 상기 열차속도 연관데이터를 기초로 열차속도 예측모델을 학습시키고,학습이 완료된 상기 열차속도 예측모델을 이용하여 상기 열차속도의 예측값을 획득하는열차속도 예측장치
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제6항에 있어서,상기 복수의 운행정보 데이터 및 상기 열차속도 데이터는,상기 열차가 운행경로 상의 제1 지점에 위치한 시점부터 제2 지점에 위치한 시점까지의 시구간 동안 미리 설정된 주기로 수집된 시계열 데이터인열차속도 예측장치
8 8
제6항에 있어서,상기 프로세서는,상기 열차속도 데이터에 대한 시계열적 변동패턴을 획득하고,상기 복수의 운행정보 데이터 중에서 상기 열차속도 데이터에 대한 시계열적 변동패턴과 연관성이 있는 변동패턴을 갖는 적어도 하나의 운행정보 데이터를 결정하는 열차속도 예측장치
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제6항에 있어서,상기 프로세서는,상기 열차속도 데이터 및 상기 열차속도 연관데이터를 기초로 상기 열차속도 예측모델의 학습데이터를 생성하고,상기 학습데이터를 이용하여 상기 열차속도 연관데이터가 입력되면 상기 열차속도의 예측값을 출력하도록 상기 열차속도 예측모델을 딥러닝 알고리즘을 기초로 학습시키는 열차속도 예측장치
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제9항에 있어서,상기 프로세서는,임의의 시점 및 적어도 하나 이상의 이전시점에 대응하는 상기 열차속도 연관데이터의 특성값(feature value)을 기초로 열차속도 예측모델의 입력데이터를 생성하고,상기 임의의 시점 및 적어도 하나 이상의 이후시점에 대응하는 상기 열차속도 데이터의 속도값을 기초로 상기 입력데이터에 대한 정답데이터를 생성하는 열차속도 예측장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.