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철도 차량의 부품 및 운영 환경 특징 벡터 정보 기반의 기계 학습 고장 진단 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2019015644
  • 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 철도 차량의 부품 및 운영 환경 특징 벡터 정보 기반의 기계 학습 고장 진단 시스템 및 그 방법이 개시된다. 차량의 고장 진단 방법은 차량의 부품, 또는 선로에 설치된 상태 센서들로부터 수신한 상태 센서 정보를 이용하여 부품 특징 벡터 정보를 생성하는 단계; 상기 선로가 포함된 차량의 운영 구간에 설치된 환경 센서로부터 수신한 환경 센서 정보 및 차량의 운영 실적 정보를 이용하여 운영 특징 벡터 정보를 생성하는 단계; 검증 알고리즘을 이용하여 상기 부품 특징 벡터 정보와 상기 운영 특징 벡터 정보들의 고장 진단용 우선 순위를 결정하는 단계; 상기 부품 특징 벡터 정보와 상기 운영 특징 벡터 정보 및 상기 부품 특징 벡터 정보와 상기 운영 특징 벡터 정보의 고장 진단용 우선 순위를 이용하여 상기 차량의 부품의 고장 진단 환경을 설정하는 단계; 상기 부품 특징 벡터 정보와 상기 운영 특징 벡터 정보를 이용하여 트레이닝 정보 세트와 테스트 정보 세트를 생성하는 단계; 트레이닝 정보 세트와 테스트 정보 세트를 고장 진단을 위한 기계 학습 모델에 적용하여 고장 진단 결과를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL B61L 15/00 (2006.01.01) B61L 27/00 (2006.01.01) G06Q 50/10 (2012.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC B61L 15/0081(2013.01) B61L 15/0081(2013.01) B61L 15/0081(2013.01) B61L 15/0081(2013.01) B61L 15/0081(2013.01) B61L 15/0081(2013.01)
출원번호/일자 1020180010964 (2018.01.29)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0091868 (2019.08.07) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 1

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박문성 대전광역시 유성구
2 김동호 세종특별자치시 마음안로 ,
3 정훈 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

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		 2018.01.29 수리 (Accepted) 1-1-2018-0102449-70
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번호 청구항
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차량의 부품, 또는 선로에 설치된 상태 센서들로부터 수신한 상태 센서 정보를 이용하여 부품 특징 벡터 정보를 생성하는 단계;상기 선로가 포함된 차량의 운영 구간에 설치된 환경 센서로부터 수신한 환경 센서 정보 및 차량의 운영 실적 정보를 이용하여 운영 특징 벡터 정보를 생성하는 단계;검증 알고리즘을 이용하여 상기 부품 특징 벡터 정보와 상기 운영 특징 벡터 정보들의 고장 진단용 우선 순위를 결정하는 단계;상기 부품 특징 벡터 정보와 상기 운영 특징 벡터 정보 및 상기 부품 특징 벡터 정보와 상기 운영 특징 벡터 정보의 고장 진단용 우선 순위를 이용하여 상기 차량의 부품의 고장 진단 환경을 설정하는 단계;상기 부품 특징 벡터 정보와 상기 운영 특징 벡터 정보를 이용하여 트레이닝 정보 세트와 테스트 정보 세트를 생성하는 단계;트레이닝 정보 세트와 테스트 정보 세트를 고장 진단을 위한 기계 학습 모델에 적용하여 고장 진단 결과를 출력하는 단계를 포함하는 차량의 고장 진단 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 국토교통부 한국철도공사 철도기술연구사업 철도차량 상태 데이터 분석기반 유지보수 지원시스템 개발