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플러그앤플레이가 가능한 에너지 관리 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2019008308
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 일 실시예는, 복수의 물리적 공간에 대한 에너지를 관리하는 시스템에 있어서, 상기 공간에 관한 정보(공간정보)를 보유하거나 생성하는 복수의 공간정보장치; 상기 공간에 귀속되어 에너지를 생산하거나 소비하는 복수의 공간에너지장치; 상기 공간정보를 이용하여 상기 공간에 대한 적어도 하나의 에너지관리정보를 생성하고 상기 에너지관리정보에 따라 상기 공간에너지장치를 제어하는 복수의 공간에이전트; 및 상기 에너지관리정보를 출력하고 상기 공간정보를 입력데이터로 포함하는 복수의 머신러닝모델을 각각의 공간에이전트별로 생성하고 학습시키며, 새로운 공간에이전트(신공간에이전트)가 인식되면, 상기 신공간에이전트의 공간정보를 상기 복수의 공간에이전트에 대한 공간정보와 비교하여 유사도가 높은 공간에이전트를 선택하고, 선택된 공간에이전트에 대한 머신러닝모델을 복사하여 상기 신공간에이전트에 대한 머신러닝모델로 배정하는 머신러닝장치를 포함하는 에너지관리시스템을 제공한다.
Int. CL G06Q 50/06 (2012.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06Q 50/06(2013.01) G06Q 50/06(2013.01)
출원번호/일자 1020170163807 (2017.11.30)
출원인 한국에너지기술연구원, 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-2022683-0000 (2019.09.10)
공개번호/일자 10-2019-0064343 (2019.06.10) 문서열기
공고번호/일자 (20190919) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.11.30)
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국에너지기술연구원 대한민국 대전광역시 유성구
2 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 송유진 대전광역시 유성구
2 성윤동 대전광역시 유성구
3 윤기환 전라북도 군산시 나운안*길 ** 현대아파트 *
4 김말희 대전 유성구
5 조성익 대전 유성구
6 김내수 대전시 대덕구
7 표철식 세종특별자치시 새롬남로 ***, *

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인(유한)유일하이스트 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 **, *층(역삼동, 옥산빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대전광역시 유성구
2 한국에너지기술연구원 대전광역시 유성구
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		 2017.11.30 수리 (Accepted) 1-1-2017-1200313-35
2 보정요구서
Request for Amendment		 2017.12.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2017-0178303-86
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.01.04 수리 (Accepted) 1-1-2018-0010378-46
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2018.03.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2018.10.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0010222-93
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.01.08 수리 (Accepted) 4-1-2019-5004978-55
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.02.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0086141-28
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.03.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0307574-11
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.03.26 수리 (Accepted) 1-1-2019-0307568-36
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.21 수리 (Accepted) 4-1-2019-5166801-48
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.21 수리 (Accepted) 4-1-2019-5166803-39
12 등록결정서
Decision to grant		 2019.08.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0618085-48
13 [일부 청구항 포기]취하(포기)서
[Abandonment of Partial Claims] Request for Withdrawal (Abandonment)		 2019.09.10 수리 (Accepted) 2-1-2019-0627855-31
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.09.01 수리 (Accepted) 4-1-2020-5197654-62
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
복수의 물리적 공간에 대한 에너지를 관리하는 시스템에 있어서,상기 공간에 관한 정보(공간정보)를 보유하거나 생성하는 복수의 공간정보장치;상기 공간에 귀속되어 에너지를 생산하거나 소비하는 복수의 공간에너지장치;상기 공간정보를 이용하여 상기 공간에 대한 적어도 하나의 에너지관리정보를 생성하고 상기 에너지관리정보에 따라 상기 공간에너지장치를 제어하는 복수의 공간에이전트; 및상기 에너지관리정보를 출력하고 상기 공간정보를 입력데이터로 포함하는 복수의 머신러닝모델을 각각의 공간에이전트별로 생성하고 학습시키며, 새로운 공간에이전트(신공간에이전트)가 인식되면, 상기 신공간에이전트의 공간정보를 상기 복수의 공간에이전트에 대한 공간정보와 비교하여 유사도가 높은 공간에이전트를 선택하고, 선택된 공간에이전트에 대한 머신러닝모델을 복사하여 상기 신공간에이전트에 대한 머신러닝모델로 배정하는 머신러닝장치를 포함하는 에너지관리시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 머신러닝모델은 콘볼루션신경망모델(CNN: Convolutional Neural Network)이고,상기 머신러닝장치는 상기 콘볼루션신경망모델의 구조는 유지하여 복사하되, 일부 계층의 파라미터는 랜덤으로 초기화시켜서 상기 신공간에이전트에 대한 머신러닝모델을 배정하는 에너지관리시스템
3 3
제1항에 있어서,상기 머신러닝장치는,각 공간에이전트에 대하여 상기 공간정보로 작성되는 디스크립션데이터(description data)를 저장하고, 상기 신공간에이전트의 디스크립션데이터와 상기 복수의 공간에이전트의 디스크립션데이터를 비교하여 유사도가 높은 공간에이전트를 선택하는 에너지관리시스템
4 4
제3항에 있어서,상기 복수의 공간정보장치를 통해 획득되는 복수의 상기 공간정보 각각은, 상기 공간에서의 에너지사용량 혹은 상기 공간에서의 에너지생산량에 대한 민감도가 평가되고,상기 디스크립션데이터는, 복수의 상기 공간정보 중 상기 민감도가 높은 일정 개수의 상기 공간정보를 포함하여 작성되는 에너지관리시스템
5 5
제3항에 있어서,상기 디스크립션데이터에는 상기 공간정보의 항목, 상기 공간정보장치의 종류 혹은 상기 공간에너지장치의 종류가 더 기재되는 에너지관리시스템
6 6
복수의 구역으로 세분되는 복수의 건물이 위치하는 적어도 하나의 커뮤니티의 에너지를 관리하는 시스템에 있어서,복수의 에이전트가 상기 구역, 상기 건물 및 상기 커뮤니티에 대하여 계층적으로 배치되는 적어도 하나의 커뮤니티시스템; 및상기 에이전트로부터 수신되는 에이전트데이터를 입력데이터로 포함하는 복수의 머신러닝모델을 각각의 에이전트별로 생성하고 학습시키며, 새로운 에이전트(신에이전트)가 인식되면, 상기 신에이전트가 관리하는 공간에 관한 정보(공간정보)를 상기 복수의 에이전트 중 일부 에이전트의 공간정보와 비교하여 유사도가 높은 에이전트를 선택하고, 선택된 에이전트에 대한 머신러닝모델을 복사하여 상기 신에이전트에 대한 머신러닝모델로 배정하는 머신러닝장치를 포함하는 에너지관리시스템
7 7
제6항에 있어서,상기 머신러닝장치는 상기 구역에 배치되는 구역에이전트에 대하여 적어도 두 개 이상의 머신러닝모델을 생성하고, 새로운 구역에이전트(신구역에이전트)가 인식되면, 상기 적어도 두 개 이상의 머신러닝모델 중 제1머신러닝모델과 제2머신러닝모델에 대하여 서로 다른 공간정보를 이용하여 유사한 상기 구역에이전트를 선택하는 에너지관리시스템
8 8
제7항에 있어서,상기 제1머신러닝모델은 상기 구역의 재실자수를 예측하는 모델이고,상기 머신러닝장치는 상기 구역에 배치되는 센서의 종류를 포함하는 공간정보를 이용하여 유사한 상기 구역에이전트를 선택하는 에너지관리시스템
9 9
제8항에 있어서,상기 제2머신러닝모델은 상기 구역의 에너지수요를 예측하는 모델이고,상기 머신러닝장치는 상기 제1머신러닝모델에서 산출되는 재실자수의 평균값을 포함하는 공간정보를 이용하여 유사한 상기 구역에이전트를 선택하는 에너지관리시스템
10 10
제7항에 있어서,상기 제2머신러닝모델은 상기 구역의 에너지수요를 예측하는 모델이고,상기 머신러닝장치는 상기 구역에 배치되는 에너지장치의 종류 및 용량을 포함하는 공간정보를 이용하여 유사한 상기 구역에이전트를 선택하는 에너지관리시스템
11 11
제7항에 있어서,상기 머신러닝장치는 상기 건물에 배치되는 건물에이전트 및 상기 건물을 구성하는 상기 구역에 배치되는 구역에이전트에 대하여 새로운 건물에이전트(신건물에이전트)가 인식되면, 상기 신건물에이전트의 공간정보를 이용하여 머신러닝모델을 복사할 일 건물에이전트를 선택하고, 상기 신건물에이전트의 하층에 배치되는 신구역에이전트에는 상기 일 건물에이전트의 하층에 배치되는 일 구역에이전트의 머신러닝모델을 복사하여 배정하는 에너지관리시스템
12 12
복수의 구역으로 세분되는 복수의 건물이 위치하는 적어도 하나의 커뮤니티의 에너지를 관리하고 복수의 에이전트와 머신러닝장치를 포함하는 에너지관리시스템에 의해 수행되는 에너지관리방법에 있어서,상기 머신러닝장치가 상기 구역, 상기 건물 및 상기 커뮤니티에 대하여 계층적으로 배치되는 상기 복수의 에이전트의 디스크립션(description)데이터를 저장하는 단계;상기 머신러닝장치가 각각의 에이전트별로 적어도 하나의 머신러닝모델을 생성하고 학습시키는 단계;상기 머신러닝장치가 상기 에이전트로부터 수신되는 에이전트데이터를 상기 머신러닝모델에 입력하여 에너지관리정보를 산출하는 단계;상기 에이전트가 상기 에너지관리정보에 따라 상기 에이전트가 관리하는 에너지장치를 제어하는 단계;상기 머신러닝장치가 새로운 에이전트(신에이전트)를 인식하고 상기 신에이전트에 대한 디스크립션데이터를 확인하는 단계;상기 머신러닝장치가 상기 신에이전트에 대한 디스크립션데이터를 상기 복수의 에이전트 중 일부 에이전트의 디스크립션데이터와 비교하여 유사도가 높은 에이전트를 선택하는 단계; 및상기 머신러닝장치가 선택된 에이전트에 대응되는 머신러닝모델을 복사하여 상기 신에이전트에 대한 머신러닝모델로 배정하는 단계를 포함하는 에너지관리방법
13 13
◈청구항 13은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다
14 14
◈청구항 14은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다
15 15
◈청구항 15은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다
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1 미래창조과학부 한국전자통신연구원 미래선도형융합연구사업 자가학습형 지식융합 슈퍼브레인 핵심 기술개발