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기상상황에 관한 기상관측 데이터를 실시간 수신하는 단계;상기 기상관측 데이터와 기저장된 고압고장 데이터의 상관관계를 예측 모델링을 사용하여 분석하는 단계; 및상기 분석하는 단계에 의해 모델링된 데이터를 예측 모델을 통해 훈련하여 상기 기상관측 데이터와 상기 고압고장 데이터의 상관관계를 파악하는 단계를 포한하는,기상상황에 따른 위해개소 및 고장원인 예측 방법
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청구항 1에 있어서,상기 고압고장 데이터는 지역별, 선로별, 원인별로 분류된 데이터인 것을 특징으로 하는,기상상황에 따른 위해개소 및 고장원인 예측 방법
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청구항 2에 있어서,상기 예측 모델링은 KNIME(나임), 변수 간 선형적 상관성을 분석하는 상관분석(Linear Correlation), 범주형 변수 간 연관성을 분석하는 교차분석(Crosstab), 그래프 빅데이터의 패턴을 분석하는 선형그래프(Line Plot), 각 요소별 주요도 등을 측정하는 워드클라우드(Tag Cloud)를 포함하는 기법인 것을 특징으로 하는,기상상황에 따른 위해개소 및 고장원인 예측 방법
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청구항 2에 있어서,상기 예측 모델은 변수 간 인과관계 분석으로 규칙을 생성하는 회귀분석(Logistic Regression), 지도학습 기반 각 변수영역을 분할하는 의사결정트리(Decision Tree), 두뇌구조 모방 데이터 패턴 구조 분석 기법인 인공신경망 및 KNIME 코딩을 포함하는 기법인 것을 특징으로 하는,기상상황에 따른 위해개소 및 고장원인 예측 방법
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청구항 2에 있어서,상기 상관관계를 파악하는 단계에 의해 파악된 상관관계에 의해 고장 발생 예상 정보를 제시하는 단계를 더 포함하는,기상상황에 따른 위해개소 및 고장원인 예측 방법
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청구항 5에 있어서,상기 고장 발생 예상 정보를 제시하는 단계는 예상되는 위해개소 및 고장원인을 지역별, 선로별로 제시하는 것을 특징으로 하는,기상상황에 따른 위해개소 및 고장원인 예측 방법
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기상상황에 관한 기상관측 데이터를 실시간 수신하는 수신부;상기 기상관측 데이터와 기저장된 고압고장 데이터의 상관관계를 예측 모델링을 사용하여 분석하는 상관관계 분석부; 및상기 상관관계 분석부에 의해 모델링된 데이터를 예측 모델을 통해 훈련하여 상기 기상관측 데이터와 상기 고압고장 데이터의 상관관계를 파악하는 상관관계 파악부를 포함하는,기상상황에 따른 위해개소 및 고장원인 예측 시스템
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청구항 7에 있어서,상기 고압고장 데이터는 지역별, 선로별, 원인별로 분류된 데이터인 것을 특징으로 하는,기상상황에 따른 위해개소 및 고장원인 예측 시스템
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청구항 8에 있어서,상기 예측 모델링은 KNIME(나임), 변수 간 선형적 상관성을 분석하는 상관분석(Linear Correlation), 범주형 변수 간 연관성을 분석하는 교차분석(Crosstab), 그래프 빅데이터의 패턴을 분석하는 선형그래프(Line Plot), 각 요소별 주요도 등을 측정하는 워드클라우드(Tag Cloud)를 포함하는 기법인 것을 특징으로 하는,기상상황에 따른 위해개소 및 고장원인 예측 시스템
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청구항 8에 있어서,상기 예측 모델은 변수 간 인과관계 분석으로 규칙을 생성하는 회귀분석(Logistic Regression), 지도학습 기반 각 변수영역을 분할하는 의사결정트리(Decision Tree), 두뇌구조 모방 데이터 패턴 구조 분석 기법인 인공신경망 및 KNIME 코딩을 포함하는 기법인 것을 특징으로 하는,기상상황에 따른 위해개소 및 고장원인 예측 시스템
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청구항 8에 있어서,상기 상관관계 파악부에 의해 파악된 상관관계에 의해 고장 발생 예상 정보를 제시하는 경보부를 더 포함하는,기상상황에 따른 위해개소 및 고장원인 예측 시스템
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청구항 11에 있어서,상기 경보부는 예상되는 위해개소 및 고장원인을 지역별, 선로별로 제시하는 것을 특징으로 하는,기상상황에 따른 위해개소 및 고장원인 예측 시스템
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