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인공지능 모델을 활용한 엘리베이터 고장 종류 분류 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2024000231
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 “인공지능 모델을 활용한 엘리베이터 고장 종류 분류 시스템 및 방법”에 관한 발명으로 구체적으로 “인공지능 모델을 활용한 엘리베이터 고장 종류 분류 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 엘리베이터의 진동을 측정, AI를 통해 분석하여 엘리베이터를 보수 형태로 관리가 가능하게 하는 인공지능 모델을 활용한 엘리베이터 고장 종류 분류 시스템 및 방법에 관한 발명이다.
Int. CL B66B 5/00 (2006.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01) G06V 10/764 (2022.01.01) G06V 20/70 (2022.01.01) G06V 10/74 (2022.01.01)
CPC B66B 5/0025(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06V 10/764(2013.01) G06V 20/70(2013.01) G06V 10/761(2013.01)
출원번호/일자 1020220080140 (2022.06.30)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2024-0003082 (2024.01.08) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.06.30)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강성우 경기도 성남시 분당구
2 정영진 인천광역시 남동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김수호 대한민국 서울특별시 강남구 자곡로 ***-**(자곡동) ***호(수호특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2022.06.30 수리 (Accepted) 1-1-2022-0682259-77
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2023.05.17 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
진동 측정 데이터를 진동 이미지 데이터로 전처리하는 데이터 전처리부; 상기 전처리된 상기 이미지 데이터를 기 설정된 고장분류기준에 기반하여 고장 유형별로 분류하여 라벨링하는 라벨링부; 상기 이미지 데이터 중 상기 라벨링부에서 분류되지 않는 상기 이미지 데이터를 미분류 이미지 데이터로 분류하는 분류부 및 상기 고장분류기준을 적용하여 상기 라벨링된 이미지 데이터를 판단하여 엘리베이터의 보수 수행여부를 판단하는 평가부를 포함하는 인공지능 모델을 활용한 엘리베이터 고장 종류 분류 시스템
2 2
진동 측정 데이터를 진동 이미지 데이터로 전처리하는 데이터 전처리부; 상기 전처리된 상기 이미지 데이터를 기 설정된 고장분류기준에 기반하여 고장 유형별로 분류하여 라벨링하는 라벨링부; 상기 이미지 데이터 중 상기 라벨링부에서 분류되지 않는 상기 이미지 데이터를 미분류 이미지 데이터로 분류하는 분류부 및 상기 고장분류기준을 적용하여 상기 라벨링된 이미지 데이터를 판단하여 엘리베이터의 보수 수행여부를 판단하는 평가부를 포함하는 인공지능 모델을 활용한 엘리베이터 고장 종류 분류 시스템
3 3
제 2항에 있어서,상기 분류부는,상기 항목별 유사도 산출에서 분류되지 않는 상기 이미지 데이터에 대해 새로운 고장유형 입력을 외부로부터 받아 라벨링하고 상기 고장분류기준에 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 모델을 활용한 엘리베이터 고장 종류 분류 시스템
4 4
제 2항에 있어서,상기 분류부는,에 의해 구해지는 유사도인덱스 값이 기 설정된 값 이하인 경우 a, b 2가지 모두의 고장분류기준에 해당하는 것으로 판단하고 분류하는 것을 특징으로 하는 인공지능 모델을 활용한 엘리베이터 고장 종류 분류 시스템
5 5
진동 측정 데이터를 상기 진동 이미지 데이터로 전처리하는 제1단계;상기 전처리된 상기 이미지 데이터를 기 설정된 상기 고장분류기준에 기반하여 고장 유형별로 분류하여 라벨링하는 제2단계;상기 이미지 데이터 중 상기 라벨링부에서 분류되지 않은 상기 이미지 데이터를 미분류 이미지 데이터로 분류하는 제3단계 및 상기 고장분류기준을 적용하여 상기 라벨링한 이미지 데이터를 판단하여 엘리베이터의 보수 수행여부를 판단하는 제4단계를 포함하는 인공지능 모델을 활용한 엘리베이터 고장 종류 분류 방법
6 6
제 5항에 있어서,상기 미분류 이미지 데이터는,상기 고장분류기준의 기준데이터와 대조하여 기 설정된 수치 이상의 유사도를 갖는 상기 기준데이터가 2개 이상인 경우, 상기 기 설정된 유사도 이상의 수치를 보이는 모든 상기 고장분류기준에 해당하는 것으로 판단하고 분류하는 것을 특징으로 하는 인공지능 모델을 활용한 엘리베이터 고장 종류 분류 방법
7 7
제 6항에 있어서,상기 제 3 단계는,상기 항목별 유사도 산출에서 분류되지 않는 상기 이미지 데이터에 대해 새로운 고장유형 입력을 외부로부터 받아 라벨링하고 상기 고장분류기준에 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 모델을 활용한 엘리베이터 고장 종류 분류 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 제 3단계는,에 의해 구해지는 유사도인덱스 값이 기 설정된 값 이하인 경우 a, b 2가지 모두의 고장분류기준에 해당하는 것으로 판단하고 분류하는 단계를 더 포함하는 인공지능 모델을 활용한 엘리베이터 고장 종류 분류 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.