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기계학습을 이용한 양액제어장치 및 방법(Nutrient solution control apparatus and methods using maching learning)

  • 기술번호 : KST2018002302
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 기계학습을 이용한 양액제어장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 양액제어장치는 작물의 생육정보, 근권부 환경정보 및 재배시설의 환경정보 중 적어도 하나의 정보가 포함된 농가 데이터를 수신하는 통신부 및 통신부로부터 수신된 농가 데이터를 기계학습(machine learning)으로 작물의 생육시기를 예측하고, 예측된 생육시기를 이용하여 작물에 필요한 양액의 공급량을 산출하는 제어부를 포함한다.
Int. CL A01G 31/02 (2016.09.28) A01G 27/00 (2016.09.28) G06Q 10/04 (2016.09.28)
CPC A01G 31/02(2013.01) A01G 31/02(2013.01) A01G 31/02(2013.01)
출원번호/일자 1020160107107 (2016.08.23)
출원인 한국과학기술연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2018-0022159 (2018.03.06) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.08.23)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술연구원 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 양중석 대한민국 서울특별시 성북구
2 김형석 대한민국 서울특별시 성북구
3 권만재 대한민국 서울특별시 성북구
4 이택성 대한민국 서울특별시 성북구
5 이택진 대한민국 서울특별시 성북구
6 박수현 대한민국 서울특별시 성북구
7 이주영 대한민국 서울특별시 성북구
8 노주원 대한민국 서울특별시 성북구
9 오상록 대한민국 강원도 강릉

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박종한 대한민국 서울특별시 구로구 디지털로**길 * (구로동, 에이스하이엔드타워*차) ***호(한림특허법률사무소)

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		 2016.08.23 수리 (Accepted) 1-1-2016-0820065-13
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.07.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.09.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2017-0133749-68
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.09.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0647317-46
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2017.11.08 수리 (Accepted) 1-1-2017-1106894-56
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2017.11.08 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-1106893-11
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.03.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0208347-10
8 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2018.05.25 수리 (Accepted) 1-1-2018-0512420-18
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.06.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0608458-15
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.06.21 수리 (Accepted) 1-1-2018-0608459-50
11 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2018.10.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0701295-10
12 [법정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
 2018.11.16 수리 (Accepted) 1-1-2018-1141215-86
13 법정기간연장승인서
 2018.11.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0179714-40
14 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.12.14 수리 (Accepted) 1-1-2018-1257664-04
15 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.12.14 1-1-2018-1257665-49
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
작물의 생육정보, 근권부 환경정보 및 재배시설의 환경정보 중 적어도 하나의 정보가 포함된 농가 데이터를 수신하는 통신부; 및상기 통신부로부터 수신된 농가 데이터를 기계학습(machine learning)으로 상기 작물의 생육시기를 예측하고, 상기 예측된 생육시기를 이용하여 상기 작물에 필요한 양액의 공급량을 산출하는 제어부;를 포함하는 기계학습을 이용한 양액제어장치
2 2
제 1항에 있어서,상기 통신부는,상기 산출된 양액의 공급량에 대한 데이터를 상기 재배시설에 설치된 액추에이터(actuator)에 송신하여 상기 작물에 양액이 공급되도록 하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 양액제어장치
3 3
제 1항에 있어서,상기 제어부는,상기 작물의 생육시기를 예측하기 전에, 상기 농가 데이터를 데이터 표준화 포맷에 맞도록 수집을 하고, 상기 수집된 농가 데이터를 선별하여 필터링하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 양액제어장치
4 4
제 3항에 있어서,상기 제어부는,상기 수신된 농가 데이터를 동일한 작물 및 종 별로 분류하고, 상기 분류된 농가 데이터를 인자(factor)별로 분류하여 상기 데이터 표준화 포맷에 맞도록 수집하는 데이터 수집부;상기 수집된 농가 데이터를 분석하여 데이터 오류가 있는 농가 데이터 및 데이터 품질이 기준치보다 미달인 농가 데이터를 선별한 후, 필터링하는 데이터 분석부;상기 필터링된 농가 데이터를 상기 기계학습으로 상관관계 분석 및 회귀분석을 수행하여 상기 작물의 생육시기를 예측하고, 상기 예측된 생육시기를 이용하여 상기 작물이 필요로 하는 수분 및 양분의 요구량을 예측하는 요구량 예측부; 및 상기 예측된 요구량을 이용하여 양액의 공급량을 산출하는 양액 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 양액제어장치
5 5
제 4항에 있어서,상기 데이터 수집부는,상기 수집된 농가 데이터를 작물별, 인자별 및 시간대별로 정렬하여 데이터베이스화를 하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 양액제어장치
6 6
제 5항에 있어서,상기 요구량 예측부는,상기 필터링된 농가 데이터와 상기 데이터베이스화된 농가 데이터를 비교하여 상기 작물의 생육을 분석하고, 상기 분석된 농가 데이터를 이용하여 상기 작물의 생육시기를 예측하는 예측모듈; 및상기 예측된 생육시기를 이용하여 상기 필터링된 농가 데이터 중 상기 작물의 생육시기와 일치성이 가장 높은 농가 데이터 집합(cluster)을 산출하고, 상기 산출된 농가 데이터 집합을 학습한 후, 상기 학습된 농가 데이터 집합을 상기 예측모듈에 제공하여 상기 농가 데이터를 업데이트시키는 학습모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 양액제어장치
7 7
제 6항에 있어서,상기 요구량 예측부는,상기 예측모듈 및 상기 학습모듈을 순차적으로 반복 수행하여 상기 기계학습을 하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 양액제어장치
8 8
제 6항에 있어서,상기 예측모듈은,상기 필터링된 농가 데이터 중 서로 다른 인자들을 조합하여 복수의 패턴을 생성하고, 상기 생성된 복수의 패턴 중 특정 작물 및 종에 대한 특정패턴을 반복적인 상기 상관관계 분석 및 상기 회귀분석으로 추출하며, 상기 추출된 특정패턴을 이용하여 상기 작물의 생육시기를 예측하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 양액제어장치
9 9
제 1항에 있어서,상기 작물의 생육정보는, 상기 작물의 생산량, 경경, 총경, 엽면적지수(leaf area index, LAI), 엽온, 줄기두께, 생장속도, 생장량 및 생체중량 중 적어도 하나의 인자를 포함하고,상기 작물의 근권부 환경정보는 배지함수량, 배지EC, 배지온도, 급액량, 급액EC, 배액EC, 배지무게, 재배단 무게, 급액 내 양액의 조성 및 배양 내 양액의 조성 중 적어도 하나의 인자를 포함하며, 상기 재배시설의 환경정보는 온실의 형태, 온도, 습도, 순간광량, 누적일사량 및 이산화탄소 농도 중 적어도 하나의 인자를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 양액제어장치
10 10
작물의 생육정보, 근권부 환경정보 및 재배시설의 환경정보 중 적어도 하나의 정보가 포함된 농가 데이터를 수신하는 단계;상기 수신된 농가 데이터를 기계학습으로 상기 작물의 생육시기를 예측하는 단계; 및상기 예측된 생육시기를 이용하여 상기 작물에 필요한 양액의 공급량을 산출하는 단계;를 포함하는 기계학습을 이용한 양액제어방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한국과학기술연구원 실용화형 융합연구단 사업 토마토, 파프리카 생산 관리를 위한 실시간 생육 계측 센서 기술 개발