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인공지능을 이용한 지하 구조 정보 추정 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2023008852
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 지하 구조에 대한 정보를 추정할 수 있는 장치 및 그 방법에 대한 것으로서, 보다 상세하게는 인공지능 알고리즘을 이용하여 지진파의 속도 등과 같은 지하 구조에 대한 정보를 추정할 수 있는 장치 및 그 방법에 대한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 지하 구조 정보 추정 장치는, 프로세서 및 프로세서에 연결되고, 제1 인공지능 알고리즘, 제2 인공지능 알고리즘 및 분석데이터가 저장되는 메모리를 포함하며, 메모리는 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장할 수 있고, 당해 프로그램 명령어는, 분석데이터가 제1 인공지능 알고리즘에 입력되면 제1 분석결과가 도출되고, 분석데이터 및 제1 분석결과에 상응하는 정보가 제2 인공지능 알고리즘에 입력되면 제2 분석결과가 도출되는 것일 수 있다. 이때, 제1 인공지능 알고리즘은 제1 학습자료를 통해 사전 학습된 것이고, 제2 인공지능 알고리즘은 제2 학습자료를 통해 사전 학습된 것이며, 제2 학습자료는 제1 학습자료에 상응하는 데이터에 레이블이 추가된 것일 수 있다.
Int. CL G01V 1/30 (2006.01.01) G01V 1/28 (2006.01.01) G01V 1/32 (2006.01.01) G01V 1/50 (2006.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01)
CPC G01V 1/30(2013.01) G01V 1/282(2013.01) G01V 1/284(2013.01) G01V 1/32(2013.01) G01V 1/50(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G01V 2210/41(2013.01) G01V 2210/6169(2013.01) G01V 2210/62(2013.01)
출원번호/일자 1020220036477 (2022.03.24)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0139864 (2023.10.06) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.03.24)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김도완 서울특별시 광진구
2 김도경 서울특별시 성동구
3 박광용 서울특별시 강동구
4 유정훈 서울특별시 강서구
5 변중무 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 최영수 대한민국 서울 서초구 서초대로 *** (서초동) ***호(모티버스특허법률사무소)
2 윤종원 대한민국 서울 서초구 서초대로 *** (서초동) ***호(모티버스특허법률사무소)
3 정성준 대한민국 서울 서초구 서초대로 *** (서초동) ***호(모티버스특허법률사무소)

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
2022.03.24 수리 (Accepted) 1-1-2022-0317104-48
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되고, 제1 인공지능 알고리즘, 제2 인공지능 알고리즘 및 분석데이터가 저장되는 메모리;를 포함하며,상기 메모리는 상기 프로세서에 의해 실행 가능한,상기 분석데이터가 상기 제1 인공지능 알고리즘에 입력되면 제1 분석결과가 도출되고, 상기 분석데이터 및 상기 제1 분석결과에 상응하는 정보가 상기 제2 인공지능 알고리즘에 입력되면 제2 분석결과가 도출되는 프로그램 명령어들을 저장하되,상기 제1 인공지능 알고리즘은 제1 학습자료를 통해 사전 학습된 것이고, 상기 제2 인공지능 알고리즘은 제2 학습자료를 통해 사전 학습된 것이며, 상기 제2 학습자료는 상기 제1 학습자료에 상응하는 데이터에 레이블이 추가된 것인, 지하 구조 정보 추정 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 제1 분석결과에 상응하는 정보는,상기 제1 분석결과를 미리 설정된 방법에 따라 변환하여 생성된 것인, 지하 구조 정보 추정 장치
3 3
제2항에 있어서,상기 제1 분석결과는 P파 속도에 대한 속도검층정보의 추정이고, 상기 변환은 미리 설정된 유체치환법에 상응하는 지하 구조 정보 추정 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 제2 학습자료는,상기 제1 학습자료에 포함된 P파 속도에 대한 속도검층정보가 미리 설정된 유체치환법에 의해 변환된 후 상기 레이블이 추가된 것인, 지하 구조 정보 추정 장치
5 5
제4항에 있어서,상기 레이블은, 상기 제1 학습자료에 상응하는 S파 속도에 대한 속도검층정보에 상응하는, 지하 구조 정보 추정 장치
6 6
지하 구조 정보 추정 장치에서, 인공지능 알고리즘을 이용하여 지하 구조 정보를 추정하는 방법에 있어서, 분석데이터가 상기 제1 인공지능 알고리즘에 입력되면, 제1 분석결과가 도출되는 단계;상기 분석데이터 및 상기 제1 분석결과에 상응하는 정보가 상기 제2 인공지능 알고리즘에 입력되는 단계; 및 상기 제2 인공지능 알고리즘에 의해 제2 분석결과가 도출되는 단계;를 포함하되, 상기 제1 인공지능 알고리즘은 제1 학습자료를 통해 사전 학습된 것이고, 상기 제2 인공지능 알고리즘은 제2 학습자료를 통해 사전 학습된 것이며, 상기 제2 학습자료는 상기 제1 학습자료에 상응하는 데이터에 레이블이 추가된 것인, 지하 구조 정보 추정 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 제1 분석결과에 상응하는 정보가 상기 제2 인공지능 알고리즘에 입력되는 단계는,상기 제1 분석결과를 미리 설정된 방법에 따라 변환하여 상기 제1 분석결과에 상응하는 정보를 생성하는 단계;를 포함하는, 지하 구조 정보 추정 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 제1 분석결과에 상응하는 정보가 상기 제2 인공지능 알고리즘에 입력되는 단계는,P파 속도에 대한 속도검층정보의 추정 결과인 상기 제1 분석결과를 미리 설정된 유체치환법에 의해 변환하는 단계;를 포함하는, 지하 구조 정보 추정 방법
9 9
제6항에 있어서,상기 제2 학습자료는,상기 제1 학습자료에 포함된 P파 속도에 대한 속도검층정보가 미리 설정된 유체치환법에 의해 변환된 후 상기 레이블이 추가된 것인, 지하 구조 정보 추정 방법
10 10
제9항에 있어서,상기 레이블은, 상기 제1 학습자료에 상응하는 S파 속도에 대한 속도검층정보에 상응하는, 지하 구조 정보 추정 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한양대학교 개인기초연구(과기정통부)(R&D) 머신러닝 기반 CO2 지중저장 탄성파 모니터링 기술 개발