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유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2014028163
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 장치 및 방법이 개시된다. 데이터베이스부에는 공사비에 영향을 미치는 복수의 영향요인에 대한 데이터와 소요공사비를 포함하는 복수개의 기존사례 데이터가 저장된다. 유사도 점수 산출부는 영향요인 및 소요공사비가 결정되어 있는 학습사례의 영향요인 각각과 복수개의 기존사례 데이터의 영향요인의 유사도 점수를 산출한다. 가중치 생성부는 각각의 영향요인에 대응하는 설정된 가중치들로 이루어진 가중치 집합에 대해 유전자 알고리즘의 선택, 교차 및 돌연변이 연산을 순차적으로 수행하여 사전에 설정된 세대수에 대응하는 복수개의 가중치 집합을 생성한다. 가중치 결정부는 가중치 집합 각각에 대해 학습사례에 대응하여 산출된 오차가 최소가 되는 가중치 집합을 각각의 영향요인에 대응하는 최종 가중치로 결정한다. 공사비 산정부는 복수개의 기존사례 데이터의 영향요인 각각과 공사비를 산정할 신규사례의 영향요인 각각의 유사도 점수 및 각각의 영향요인에 대응하는 최종 가중치를 기초로 기존사례 데이터 중에서 유사사례를 선정하고, 유사사례의 공사비를 기초로 신규사례의 공사비를 산정한다. 본 발명에 따르면, 공사비 산정시 기존 사례 중에서 신규 사례와 유사한 유사 사례의 추출에 필요한 속성별 가중치를 산정함에 있어서 유전자 알고리즘을 적용함으로써 추정 공사비의 편차를 최소화할 수 있다.
Int. CL G06Q 50/08 (2006.01)
CPC G06Q 50/08(2013.01) G06Q 50/08(2013.01)
출원번호/일자 1020090061184 (2009.07.06)
출원인 중앙대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1091053-0000 (2011.12.01)
공개번호/일자 10-2011-0003753 (2011.01.13) 문서열기
공고번호/일자 (20111208) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.07.06)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김경주 대한민국 서울 동작구
2 김경민 대한민국 서울 동작구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 송경근 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로**길 ** (방배동) 기산빌딩 *층(엠앤케이홀딩스주식회사)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2009.07.06 수리 (Accepted) 1-1-2009-0410680-91
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2011.01.17 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2011.02.18 수리 (Accepted) 9-1-2011-0011234-50
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2011.03.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0136073-31
5 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2011.05.11 수리 (Accepted) 1-1-2011-0347970-17
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2011.06.13 수리 (Accepted) 1-1-2011-0442405-05
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.06.13 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0442434-18
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.07.20 수리 (Accepted) 4-1-2011-5148879-89
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.07.20 수리 (Accepted) 4-1-2011-5148883-62
10 등록결정서
Decision to grant		 2011.11.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0691670-07
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.01.03 수리 (Accepted) 4-1-2014-0000494-54
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.10.20 수리 (Accepted) 4-1-2014-5123944-33
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.07.04 수리 (Accepted) 4-1-2018-5125629-51
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.29 수리 (Accepted) 4-1-2019-5151122-15
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.01 수리 (Accepted) 4-1-2019-5153932-16
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
공사비에 영향을 미치는 복수의 영향요인에 대한 데이터와 소요공사비를 포함하는 복수 개의 기존사례 데이터가 저장되는 데이터베이스부; 상기 영향요인 및 소요공사비가 결정되어 있는 학습사례의 영향요인 각각과 상기 복수 개의 기존사례 데이터의 영향요인의 유사도 점수를 산출하는 유사도 점수 산출부; 상기 각각의 영향요인에 대응하는 설정된 가중치들로 이루어진 가중치 집합에 대해 유전자 알고리즘의 선택, 교차 및 돌연변이 연산을 순차적으로 수행하여 사전에 설정된 세대수에 대응하는 복수 개의 가중치 집합을 생성하는 가중치 생성부; 상기 가중치 집합 각각에 대해 다음의 수학식 A를 통해 상기 학습사례에 대응하여 산출된 오차가 최소가 되는 가중치 집합을 구성하는 각각의 원소들을 상기 각각의 영향요인에 대응하는 최종 가중치로 결정하는 가중치 결정부; 및 상기 복수 개의 기존사례 데이터의 영향요인 각각과 공사비를 산정할 신규사례의 영향요인 각각의 유사도 점수 및 상기 각각의 영향요인에 대응하는 최종 가중치를 기초로 상기 기존사례 데이터 중에서 유사사례를 선정하고, 상기 유사사례의 공사비를 기초로 상기 신규사례의 공사비를 산정하는 공사비 산정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 장치: [수학식 A] , 여기서, Dmin은 최소 오차, Y는 학습사례의 소요공사비, 그리고, Y1 내지 Yn은 각각의 가중치 집합에 대응하여 산출된 예측공사비이다
2 2
제 1항에 있어서, 상기 가중치 생성부는 복수개의 학습사례 각각에 대응하여 상기 가중치 집합을 생성하고, 상기 가중치 결정부는 상기 복수개의 학습사례 각각에 대응하는 가중치 집합에 대해 산출한 최종 가중치들 중에서 각각의 학습사례에 해당하는 오차의 평균값이 최소인 최종 가중치를 상기 각각의 영향요인에 대응하는 최종 가중치로 결정하는 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 장치
3 3
제 1항에 있어서, 상기 가중치 결정부는 다음의 수학식 B에 의해 상기 각각의 가중치 집합에 대응하는 예측공사비를 산출하는 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 장치: [수학식 B] , 여기서, Yi는 각각의 가중치 집합에 대응하여 산출된 예측공사비, Sk는 다음의 수학식 C로 정의되는 각각의 기존사례의 유사도 점수, Ck는 각각의 기존사례의 실제공사비이며, [수학식 C] , 여기서, Wj는 각각의 영향요인에 대응하는 가중치, Ijk는 각각의 영향요인에 대응하는 유사도 점수이다
4 4
제 1항 내지 제 3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 가중치는 0보다 크거나 같고 1보다 작거나 같으며, 상기 가중치 집합을 구성하는 가중치들의 총합은 1인 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 장치
5 5
제 1항 내지 제 3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 각각의 영향요인에 대응하는 설정된 유사도 점수들로 이루어진 유사도 점수 집합에 대해 유전자 알고리즘의 선택, 교차 및 돌연변이 연산을 순차적으로 수행하여 사전에 설정된 세대수에 대응하는 복수 개의 유사도 점수 집합을 생성하고, 상기 유사도 점수 집합 각각에 대해 다음의 수학식 D를 통해 상기 학습사례에 대응하여 산출된 오차가 최소가 되는 유사도 점수 집합을 구성하는 각각의 원소들을 상기 각각의 영향요인에 대응하는 최종적인 유사도 점수로 결정하는 유사도 점수 결정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 장치: [수학식 D] , 여기서, DImin은 최소 오차, Y는 학습사례의 소요공사비, 그리고, YI1 내지 YIn은 각각의 유사도 점수 집합에 대응하여 산출된 예측공사비이다
6 6
제 5항에 있어서, 상기 유사도 점수 결정부는 복수개의 학습사례 각각에 대응하여 상기 유사도 점수 집합을 생성하고, 상기 복수개의 학습사례 각각에 대응하는 유사도 점수 집합에 대해 산출한 최종적인 유사도 점수들 중에서 각각의 학습사례에 해당하는 오차의 평균값이 최소인 최종적인 유사도 점수를 상기 각각의 영향요인에 대응하는 최종적인 유사도 점수로 결정하는 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 장치
7 7
제 5항에 있어서, 상기 유사도 점수 결정부는 다음의 수학식 E에 의해 상기 각각의 유사도 점수 집합에 대응하는 예측공사비를 산출하는 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 장치: [수학식 E] , 여기서, YIi는 각각의 유사도 점수 집합에 대응하여 산출된 예측공사비, Sk는 다음의 수학식 F로 정의되는 각각의 기존사례의 유사도 점수, Ck는 각각의 기존사례의 실제공사비이며, [수학식 F] , 여기서, Ij는 각각의 영향요인에 대응하는 유사도 점수, Wjk는 각각의 영향요인에 대응하는 가중치이다
8 8
제 1항 내지 제 3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 공사비 산정부는, 상기 신규사례에 대응하여 유사도 점수가 높은 순서대로 사전에 설정된 개수만큼 유사사례들을 선정하고, 상기 유사사례들에 대해 다음의 수학식 G에 의해 상기 신규사례의 공사비를 산정하는 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 장치: [수학식 G] , [수학식 H] , 상기 수학식 G와 상기 수학식 H에서, F는 신규사례의 공사비, Ei는 각각의 유사사례의 공사비, n은 유사사례의 개수, 그리고, Wi는 각각의 유사사례에 대해 주어지는 가중치이다
9 9
제 8항에 있어서, 다음의 수학식 I에 의해 상기 각각의 유사사례의 공사비를 보정하는 공사비 보정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 장치: [수학식 I] , 여기서, E'i는 각각의 유사사례의 보정된 공사비이고, Ri는 각각의 유사사례에 대한 신규사례의 연장 및 폭의 비율이다
10 10
제 1항 내지 제 3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 기존사례, 학습사례 및 신규사례는 교량공사 또는 터널공사이며, 상기 영향요인은 연장, 폭원 및 차로수를 포함하는 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 장치
11 11
제 1항 내지 제 3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 기존사례, 학습사례 및 신규사례는 교량공사이며, 상기 영향요인은 연장, 폭원, 상부면적, 차로수, 가설위치, 지역, 경간장 및 경간수를 포함하는 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 장치
12 12
유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 장치에 의해 수행되는 공사비 산정 방법에 있어서, 공사비에 영향을 미치는 복수 개의 영향요인 및 소요공사비가 결정되어 있는 학습사례의 영향요인 각각과 데이터베이스에 저장되어 있는 상기 복수 개의 영향요인에 대한 데이터와 소요공사비를 포함하는 복수 개의 기존사례 데이터의 영향요인의 유사도 점수를 산출하는 단계; 상기 각각의 영향요인에 대응하는 설정된 가중치들로 이루어진 가중치 집합에 대해 유전자 알고리즘의 선택, 교차 및 돌연변이 연산을 순차적으로 수행하여 사전에 설정된 세대수에 대응하는 복수 개의 가중치 집합을 생성하는 단계; 상기 가중치 집합 각각에 대해 다음의 수학식 A를 통해 상기 학습사례에 대응하여 산출된 오차가 최소가 되는 가중치 집합을 구성하는 각각의 원소들을 상기 각각의 영향요인에 대응하는 최종 가중치로 결정하는 단계; 및 상기 복수 개의 기존사례 데이터의 영향요인 각각과 공사비를 산정할 신규사례의 영향요인 각각의 유사도 점수 및 상기 각각의 영향요인에 대응하는 최종 가중치를 기초로 상기 기존사례 데이터 중에서 유사사례를 선정하고, 상기 유사사례의 공사비를 기초로 상기 신규사례의 공사비를 산정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 방법: [수학식 A] , 여기서, Dmin은 최소 오차, Y는 학습사례의 소요공사비, 그리고, Y1 내지 Yn은 각각의 가중치 집합에 대응하여 산출된 예측공사비이다
13 13
제 12항에 있어서, 상기 가중치 생성단계에서, 복수개의 학습사례 각각에 대응하여 상기 가중치 집합을 생성하고, 상기 가중치 결정단계에서, 상기 복수개의 학습사례 각각에 대응하는 가중치 집합에 대해 산출한 최종 가중치들 중에서 각각의 학습사례에 해당하는 오차의 평균값이 최소인 최종 가중치를 상기 각각의 영향요인에 대응하는 최종 가중치로 결정하는 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 방법
14 14
제 12항에 있어서, 상기 가중치 결정단계에서, 다음의 수학식 B에 의해 상기 각각의 가중치 집합에 대응하는 예측공사비를 산출하는 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 방법: [수학식 B] , 여기서, Yi는 각각의 가중치 집합에 대응하여 산출된 예측공사비, Sk는 다음의 수학식 C로 정의되는 각각의 기존사례의 유사도 점수, Ck는 각각의 기존사례의 실제공사비이며, [수학식 C] , 여기서, Wj는 각각의 영향요인에 대응하는 가중치, Ijk는 각각의 영향요인에 대응하는 유사도 점수이다
15 15
제 12항 내지 제 14항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 가중치는 0보다 크거나 같고 1보다 작거나 같으며, 상기 가중치 집합을 구성하는 가중치들의 총합은 1인 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 방법
16 16
제 12항 내지 제 14항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 공사비 산정단계는, 상기 신규사례에 대응하여 유사도 점수가 높은 순서대로 사전에 설정된 개수만큼 유사사례들을 선정하는 단계; 및 상기 유사사례들에 대해 다음의 수학식 G에 의해 상기 신규사례의 공사비를 산정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 방법: [수학식 G] , [수학식 H] , 상기 수학식 G와 상기 수학식 H에서, F는 신규사례의 공사비, Ei는 각각의 유사사례의 공사비, n은 유사사례의 개수, 그리고, Wi는 각각의 유사사례에 대해 주어지는 가중치이다
17 17
제 16항에 있어서, 다음의 수학식 I에 의해 상기 각각의 유사사례의 공사비를 보정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 방법: [수학식 I] , 여기서, E'i는 각각의 유사사례의 보정된 공사비이고, Ri는 각각의 유사사례에 대한 신규사례의 연장 및 폭의 비율이다
18 18
제 12항 내지 제 14항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 기존사례, 학습사례 및 신규사례는 교량공사 또는 터널공사이며, 상기 영향요인은 연장, 폭원 및 차로수를 포함하는 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 방법
19 19
제 12항 내지 제 14항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 기존사례, 학습사례 및 신규사례는 교량공사이며, 상기 영향요인은 연장, 폭원, 상부면적, 차로수, 가설위치, 지역, 경간장 및 경간수를 포함하는 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 방법
20 20
제 12항 내지 제 14항 중 어느 한 항에 기재된 유전자 알고리즘에 기반한 공사비 산정 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 국토해양부 중앙대학교 산학협력단 건설교통R＆D정책인프라사업 도로구조물(PSC교량/하부구조) 공사비 산정모델 및 기준개발