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지능형 엣지 인터로게이터, 서버 및 상기 지능형 엣지 인터로게이터와 상기 서버를 포함하는 시설물 통합 안전 관제 시스템의 관제 방법

  • 기술번호 : KST2023011013
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 시설물 통합 안전 관제 시스템의 관제 방법이 개시된다. 이 관제 방법은 지능형 엣지 인터로게이터에 내장된 인공 지능 모델이 시설물의 단기간 안전성을 예측하고, 서버에 내장된 인공 지능 모델이 지능형 엣지 인터로게이터로부터 수신한 장기간 센싱 데이터를 기반으로 시설물의 장기간 안전성을 예측한다. 이렇게 함으로써, 서버와 지능형 엣지 인터로게이터가 시설물의 단기 안전성과 장기 안전성에 대한 분석 작업을 분담함으로써, 서버에 집중되는 데이터 부하, 컴퓨팅 파워 문제 및 대량의 데이터 전송으로 인한 네트워크 문제 등을 줄일 수 있다.
Int. CL G06Q 50/10 (2012.01.01) G06Q 10/06 (2012.01.01) G08B 21/18 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01) G01D 5/353 (2006.01.01) H04L 67/12 (2022.01.01)
CPC G06Q 50/10(2013.01) G06Q 10/0635(2013.01) G08B 21/18(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G01D 5/353(2013.01) H04L 67/12(2013.01)
출원번호/일자 1020220074700 (2022.06.20)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0173894 (2023.12.27) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2023.08.31)
심사청구항수 19

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김정은 대전광역시 유성구
2 강현서 대전광역시 유성구
3 김거식 대전광역시 유성구
4 김계은 대전광역시 유성구
5 김대길 대전광역시 유성구
6 민기현 대전광역시 유성구
7 박시웅 대전광역시 유성구
8 박형준 대전광역시 유성구
9 여찬일 대전광역시 유성구
10 이아람 대전광역시 유성구
11 허영순 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2022.06.20 수리 (Accepted) 1-1-2022-0639628-13
2 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2023.08.31 수리 (Accepted) 1-1-2023-0964862-60
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번호 청구항
1 1
지능형 엣지 인터로게이터에서, 시설물의 물리적 변화에 따른 단기간 센싱 데이터와 장기간 센싱 데이터를 수집하는 단계;상기 지능형 엣지 인터로게이터에 내장된 단기간 안전 분석용 인공지능 모델에서, 상기 단기간 센싱 데이터를 분석하여 상기 시설물의 단기간 안전성을 나타내는 단기간 진단 데이터를 획득하는 단계;상기 지능형 엣지 인터로게이터에서, 상기 단기간 진단 데이터와 상기 장기간 센싱 데이터 중에서 적어도 하나를 서버로 송신하는 단계; 및상기 서버에 내장된 장기간 안전 분석용 인공 지능 모델에서, 상기 장기간 센싱 데이터를 분석하여 상기 시설물의 장기간 안전성을 나타내는 장기간 진단 데이터 획득하고, 상기 단기간 진단 데이터 또는 상기 장기간 진단 데이터를 기반으로 상기 시설물의 위험 상황을 알리기 위한 알림 메시지를 시설물 관리 기관으로 송신하는 단계를 포함하는 시설물 통합 안전 관제 시스템의 관제 방법
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제1항에서,상기 수집하는 단계는,상기 시설물에 부착된 광섬유 센서로부터 상기 시설물의 물리적 변화에 따른 광 신호를 수신하는 단계;상기 광 신호의 광 파장을 측정하여 센싱 데이터를 획득하는 단계; 및상기 센싱 데이터를 전처리하여 상기 단기간 센싱 데이터와 상기 장기간 센싱 데이터를 획득하는 단계를 포함하는 시설물 통합 안전 관제 시스템의 관제 방법
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제2항에서, 상기 단기간 센싱 데이터와 상기 장기간 센싱 데이터를 획득하는 단계는,상기 센싱 데이터를 기설정된 시간 단위로 샘플링하여 상기 단기간 센싱 데이터를 획득하는 단계; 및상기 단기간 센싱 데이터의 평균값 또는 특징값을 계산하여 상기 장기간 센싱 데이터를 획득하는 단계를 포함하는 시설물 통합 안전 관제 시스템의 관제 방법
4 4
제1항에서,상기 수집하는 단계는,상기 시설물에 부착된 광섬유 센서로부터 상기 시설물의 물리적 변화에 따른 광 신호를 수신하는 단계;상기 광 신호의 광 파장을 측정하여 센싱 데이터를 획득하는 단계;제1 데이터 전처리 과정을 수행하여 상기 센싱 데이터로부터 상기 단기간 센싱 데이터를 추출하는 단계; 및제2 데이터 전처리 과정을 수행하여 상기 단기간 센싱 데이터로부터 상기 장기간 센싱 데이터를 추출하는 단계를 포함하는 시설물 통합 안전 관제 시스템의 관제 방법
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제4항에서,상기 장기간 센싱 데이터를 추출하는 단계는,상기 제2 전처리 과정을 상기 단기간 진단 데이터에 따른 상기 시설물의 위험 상황에 따라 선택적으로 수행하는 단계인 것인 시설물 통합 안전 관제 시스템의 관제 방법
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제5항에서,상기 단기간 진단 데이터가 상기 시설물의 위험 상황을 나타내는 경우, 상기 제2 전처리 과정을 수행하지 않는 것인 시설물 통합 안전 관제 시스템의 관제 방법
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제1항에서,상기 서버로 송신하는 단계는,상기 단기간 진단 데이터가 상기 시설물의 위험 상황을 나타내는 경우, 상기 단기간 진단 데이터만을 상기 서버로 송신하는 단계인 것인 시설물 통합 안전 관제 시스템의 관제 방법
8 8
지능형 엣지 인터로게이터에서, 시설물의 물리적 변화에 따른 광 신호에 대응하는 학습용 센싱 데이터를 수집하는 단계;상기 지능형 엣지 인터로게이터에서, 상기 학습용 센싱 데이터를 전처리하여 학습용 단기간 센싱 데이터와 학습용 장기간 센싱 데이터를 추출하는 단계;상기 지능형 엣지 인터로게이터에 내장된 상기 단기간 안전 분석용 인공 지능 모델에서, 상기 시설물의 단기간 안전성을 예측하도록 상기 학습용 단기간 센싱 데이터를 학습하는 단계;상기 지능형 엣지 인터로게이터에서, 상기 학습용 장기간 센싱 데이터와 상기 단기간 안전 분석용 인공 지능 모델이 상기 학습용 단기간 센싱 데이터를 기반으로 예측하여 획득한 학습용 단기간 진단 데이터를 서버로 송신하는 단계; 및상기 서버에 내장된 상기 장기간 안전 분석용 인공지능 모델에서, 상기 시설물의 장기간 안전성을 예측하도록 상기 학습용 단기간 진단 데이터와 상기 학습용 장기간 센싱 데이터를 학습하는 단계를 포함하는 시설물의 안전성을 예측하기 위한 인공 지능 모델의 학습 방법
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제8항에서, 상기 수집하는 단계는,상기 시설물에 부착된 광섬유 센서로부터 상기 시설물의 물리적 변화에 따른 광 신호를 수신하는 단계; 및상기 광 신호의 광 파장을 측정하여 상기 학습용 센싱 데이터를 획득하는 단계를 포함하는 시설물 통합 안전 관제 시스템의 관제 방법
10 10
제8항에서,상기 추출하는 단계는,상기 학습용 센싱 데이터를 기설정된 시간 단위로 샘플링하여 상기 학습용 센싱 데이터로부터 상기 학습용 단기간 센싱 데이터를 추출하는 단계; 및상기 학습용 단기간 센싱 데이터의 평균값 또는 특징값을 계산하여 상기 학습용 단기간 센싱 데이터로부터 상기 학습용 장기간 센싱 데이터를 추출하는 단계를 포함하는 시설물의 안전성을 예측하기 위한 인공 지능 모델의 학습 방법
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제8항에서,상기 학습용 단기간 센싱 데이터를 학습하는 단계는,기계학습 또는 딥러닝을 기반으로 상기 학습용 단기간 센싱 데이터를 학습하는 단계인 것인 시설물의 안전성을 예측하기 위한 인공 지능 모델의 학습 방법
12 12
제8항에서,상기 학습용 장기간 센싱 데이터를 학습하는 단계는,기계학습 또는 딥러닝을 기반으로 상기 학습용 장기간 센싱 데이터를 학습하는 단계인 것인 시설물의 안전성을 예측하기 위한 인공 지능 모델의 학습 방법
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프로세서와 메모리;상기 프로세서의 제어에 따라, 시설물에 부착된 광섬유 센서로부터 광 신호를 수신하는 광 수신기;상기 프로세서의 제어에 따라, 상기 광 신호의 광 파장을 측정하여 상기 시설물의 물리적 변화를 나타내는 센싱 데이터를 출력하는 광 신호 측정기;상기 프로세서의 제어에 따라, 상기 메모리에 로딩되는 전처리기로서, 상기 센싱 데이터로부터 단기간 센싱 데이터와 장기간 센싱 데이터 중에서 적어도 하나를 추출하는 상기 전처리기;상기 프로세서의 제어에 따라, 상기 메모리에 로딩되는 단기간 안전 분석용 인공 지능 모델로서, 상기 단기간 센싱 데이터를 분석하여 상기 시설물의 단기간 안전성을 나타내는 단기간 진단 데이터를 출력하는 상기 단기간 안전 분석용 인공 지능 모델; 및상기 프로세서의 제어에 따라, 상기 단기간 진단 데이터와 상기 장기간 센싱 데이터를 서버로 송신하는 통신 인터페이스를 포함하는 지능형 엣지 인터로게이터
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제13항에서,상기 장기간 센싱 데이터는,상기 서버에 내장된 장기간 안전 분석용 인공 지능 모델에서 상기 시설물의 장기 안전성을 예측 및 진단하기 위한 용도로 활용되는 것인 지능형 엣지 인터로게이터
15 15
제13항에서,상기 전처리기는,상기 단기간 진단 데이터가 상기 시설물의 위험 상황을 나타내는 경우, 상기 센싱 데이터로부터 상기 장기간 센싱 데이터를 추출하기 위한 전처리 과정을 중지하는 것인 지능형 엣지 인터로게이터
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제13항에서,상기 통신 인터페이스는,상기 단기간 진단 데이터가 상기 시설물의 위험 상황을 나타내는 경우, 상기 단기간 진단 데이터만을 상기 서버로 송신하는 지능형 엣지 인터로게이터
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제13항에서,상기 통신 인터페이스는,상기 단기간 진단 데이터가 상기 시설물의 위험 상황을 나타내지 않는 경우, 상기 장기간 센싱 데이터만을 상기 서버로 송신하는 지능형 엣지 인터로게이터
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프로세서;상기 프로세서의 제어에 따라, 지능형 엣지 인터로게이터로부터 시설물의 단기간 안전성을 예측하여 획득한 단기간 진단 데이터와 상기 시설물의 물리적 변화에 따른 장기간 센싱 데이터를 수신하는 통신 인터페이스; 및상기 프로세서의 제어에 따라, 상기 장기간 센싱 데이터를 분석하여 상기 시설물의 장기간 안전성을 예측하는 상기 장기간 안전 분석용 인공지능 모델이 로딩되는 메모리를 포함하는 서버
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제18항에서,상기 단기간 진단 데이터는,상기 지능형 엣지 인터로게이터에 내장된 단기간 안전 분석용 인공지능 모델이 단기간 센싱 데이터를 분석하여 획득한 데이터인 것인 서버
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.