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소재의 전자 구조를 예측하는 방법 및 전자 장치

  • 기술번호 : KST2019011265
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 전자 장치가 소재의 전자 구조를 예측하는 방법의 일 실시예는 상기 소재를 구성하는 원소들에 관련된 사용자의 입력 데이터를 수신하는 단계, 상기 수신된 입력 데이터를, 상기 소재의 상태 밀도를 추정하기 위한 학습 모델에 적용하는 단계 및 상기 학습 모델로부터 출력되는 상기 소재의 에너지 준위 별 상태 밀도를 나타내는 제1 그래프를 출력하는 단계를 포함하며, 상기 학습 모델은, 소재들을 구성하는 원소들에 대한 복수의 기 입력된 데이터 각각에 대응하는 기 산출된 에너지 준위 별 상태 밀도를 나타내는 복수의 제2 그래프 및 상기 복수의 기 입력된 데이터에 기초하여, 상기 제1 그래프를 생성하도록 학습된 것일 수 있다.
Int. CL G06F 17/50 (2006.01.01) G06F 17/16 (2006.01.01) G06N 99/00 (2019.01.01)
CPC G06F 30/20(2013.01) G06F 30/20(2013.01) G06F 30/20(2013.01)
출원번호/일자 1020170108850 (2017.08.28)
출원인 한국과학기술연구원
등록번호/일자 10-1943518-0000 (2019.01.23)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20190130) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.08.28)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술연구원 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 한상수 대한민국 서울특별시 성북구
2 여병철 대한민국 서울특별시 성북구
3 김찬수 대한민국 서울특별시 성북구
4 김동훈 대한민국 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 리앤목특허법인 대한민국 서울 강남구 언주로 **길 **, *층, **층, **층, **층(도곡동, 대림아크로텔)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술연구원 서울특별시 성북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.08.28 수리 (Accepted) 1-1-2017-0832398-72
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2018.07.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0478133-67
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2018.09.05 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0882162-55
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2018.09.05 수리 (Accepted) 1-1-2018-0882161-10
5 등록결정서
Decision to grant
2019.01.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0005972-10
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번호 청구항
1 1
전자 장치가 소재의 전자 구조를 예측하는 방법에 있어서,상기 소재를 구성하는 원소들에 관련된 사용자의 입력 데이터를 수신하는 단계;상기 수신된 입력 데이터를, 상기 소재의 상태 밀도를 추정하기 위한 학습 모델에 적용하는 단계; 및상기 학습 모델로부터 출력되는 상기 소재의 에너지 준위 별 상태 밀도를 나타내는 제1 그래프를 출력하는 단계;를 포함하며,상기 학습 모델은,소재들을 구성하는 원소들에 대한 복수의 기 입력된 데이터 각각에 대응하는 기 산출된 에너지 준위 별 상태 밀도를 나타내는 복수의 제2 그래프 및 상기 복수의 기 입력된 데이터에 기초하여, 상기 제1 그래프를 생성하도록 학습된 것이고,상기 학습 모델은 상기 복수의 제2 그래프 각각을 격자 이미지로 변환하고,상기 변환된 복수의 격자 이미지에 기초하여 상기 제1 그래프의 특성을 나타낼 주성분을 결정하고상기 결정된 적어도 하나의 주성분에 기초하여 상기 제1 그래프를 생성하도록 학습된 것인, 방법
2 2
삭제
3 3
제1 항에 있어서,상기 학습 모델은,변환된 복수의 격자 이미지 각각을 행렬로 변환하고, 변환된 복수의 행렬의 공분산을 산출하며,산출된 공분산에 기초하여 적어도 하나의 고유 벡터 및 적어도 하나의 고유 값을 산출하며, 상기 산출된 적어도 하나의 고유 벡터 및 적어도 하나의 고유 값을 이용하여 상기 적어도 하나의 주성분을 결정하도록 학습된 것인, 방법
4 4
제1 항에 있어서,상기 학습 모델은,상기 사용자의 입력 데이터에 기초하여 상기 제1 그래프를 생성하는데 이용되는 상기 주성분의 개수를 결정하도록 학습된 것인, 방법
5 5
제4 항에 있어서,상기 학습 모델은상기 결정된 주성분의 개수에 기초하여 상기 제1 그래프를 생성하는데 이용되는 적어도 하나의 주성분을 결정하도록 학습된 것인, 방법
6 6
제1 항에 있어서,상기 학습 모델은,상기 수신된 사용자의 입력 데이터로부터 상기 소재를 구성하는 복수의 원소 각각의 d-오비탈 전자 개수 점유율을 획득하고, 상기 획득된 각각의 d-오비탈 전자 개수 점유율에 기초하여 상기 주성분의 계수를 결정하도록 학습된 것인, 방법
7 7
제6 항에 있어서,상기 d-오비탈 전자 개수 점유율은, 상기 소재를 구성하는 원소들 각각의 원자 개수 및 상기 소재의 구성 원소들 각각의 d-오비탈 전자 개수에 기초하여 결정되는 것인, 방법
8 8
소재의 전자 구조를 예측하는 전자 장치에 있어서,상기 소재를 구성하는 원소들에 관련된 사용자의 입력 데이터를 수신하는 사용자 입력부;상기 수신된 입력 데이터를, 상기 소재의 상태 밀도를 추정하기 위한 학습 모델에 적용하는 프로세서; 및상기 학습 모델로부터 출력되는 상기 소재의 에너지 준위 별 상태 밀도를 나타내는 제1 그래프를 출력하는 출력부;를 포함하며,상기 학습 모델은,소재들을 구성하는 원소들에 대한 복수의 기 입력된 데이터 각각에 대응하는 기 산출된 에너지 준위 별 상태 밀도를 나타내는 복수의 제2 그래프 및 상기 복수의 기 입력된 데이터에 기초하여, 상기 제1 그래프를 생성하도록 학습된 것이고,상기 학습 모델은 상기 복수의 제2 그래프 각각을 격자 이미지로 변환하고,상기 변환된 복수의 격자 이미지에 기초하여 상기 제1 그래프의 특성을 나타낼 주성분을 결정하고상기 결정된 적어도 하나의 주성분에 기초하여 상기 제1 그래프를 생성하도록 학습된 것인, 전자 장치
9 9
삭제
10 10
제8 항에 있어서,상기 학습 모델은,변환된 복수의 격자 이미지 각각을 행렬로 변환하고, 변환된 복수의 행렬의 공분산을 산출하며,산출된 공분산에 기초하여 적어도 하나의 고유 벡터 및 적어도 하나의 고유 값을 산출하며, 상기 산출된 적어도 하나의 고유 벡터 및 적어도 하나의 고유 값을 이용하여 상기 적어도 하나의 주성분을 결정하도록 학습된 것인, 전자 장치
11 11
제8 항에 있어서,상기 학습 모델은,상기 사용자의 입력 데이터에 기초하여 상기 제1 그래프를 생성하는데 이용되는 상기 주성분의 개수를 결정하도록 학습된 것인, 전자 장치
12 12
제11 항에 있어서,상기 학습 모델은상기 결정된 주성분의 개수에 기초하여 상기 제1 그래프를 생성하는데 이용되는 적어도 하나의 주성분을 결정하도록 학습된 것인, 전자 장치
13 13
제8 항에 있어서,상기 학습 모델은,상기 수신된 사용자의 입력 데이터로부터 상기 소재를 구성하는 복수의 원소 각각의 d-오비탈 전자 개수 점유율을 획득하고, 상기 획득된 각각의 d-오비탈 전자 개수 점유율에 기초하여 상기 주성분의 계수를 결정하도록 학습된 것인, 전자 장치
14 14
제13 항에 있어서,상기 d-오비탈 전자 개수 점유율은, 상기 소재를 구성하는 원소들 각각의 원자 개수 및 상기 소재의 구성 원소들 각각의 d-오비탈 전자 개수에 기초하여 결정되는 것인, 전자 장치
15 15
제1 항 및 제3 항 내지 제7 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 비 일시적인 기록매체
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 KR102103548 KR 대한민국 FAMILY
2 KR102103551 KR 대한민국 FAMILY
3 US20190065968 US 미국 FAMILY
4 US20190251459 US 미국 FAMILY
5 WO2019045320 WO 세계지적재산권기구(WIPO) FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

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1 US2019065968 US 미국 DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술연구원 미래소재디스커버리사업 계산과학-조합실험-첨단분석 기술 기반 양자 알케미 촉매 개발