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머신 러닝을 사용한 사물 인터넷 센서 제어 방법 및 이를 수행하는 장치

  • 기술번호 : KST2019027505
  • 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 머신 러닝을 사용한 사물 인터넷 센서 제어 방법 및 이를 수행하는 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 사물 인터넷 센서 제어 방법은 사물 인터넷 센서에 대한 로컬 데이터 및 기계 학습 명령어들을 저장하는 단계와, 상기 기계 학습 명령어들에 기초하여 상기 로컬 데이터에 기계 학습을 수행하여 기계 학습 모델을 생성하는 단계와, 상기 기계 학습 모델에 기초하여 상기 사물 인터넷 센서를 제어하는 단계를 포함한다.
Int. CL H04L 29/08 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) H04L 29/06 (2006.01.01)
CPC H04L 67/125(2013.01) H04L 67/125(2013.01) H04L 67/125(2013.01)
출원번호/일자 1020170095612 (2017.07.27)
출원인 건국대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1884129-0000 (2018.07.25)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20180731) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.07.27)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 건국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김두현 대한민국 경기도 성남시 분당구
2 전중배 대한민국 경기도 파주시 번
3 박근영 대한민국 경기도 부천시
4 티안, 블라디미르 우즈베키스탄 서울특별시 광진구

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
1 건국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구
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		 2017.07.27 수리 (Accepted) 1-1-2017-0727246-11
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2017.08.02 수리 (Accepted) 1-1-2017-0747170-08
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2017.08.07 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2017.08.10 수리 (Accepted) 9-1-2017-0027351-20
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.10.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0755475-07
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)		 2017.12.21 수리 (Accepted) 1-1-2017-1279165-03
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2017.12.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-1279166-48
8 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal		 2018.02.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0133746-98
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.04.25 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2018-0412267-05
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)		 2018.04.25 수리 (Accepted) 1-1-2018-0412266-59
11 심사처리보류(연기)보고서
Report of Deferment (Postponement) of Processing of Examination		 2018.06.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2018-0083112-23
12 등록결정서
Decision to grant		 2018.07.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0499875-52
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
사물 인터넷(internet of thins(IoT)) 센서에 기초하여 공기 청정기의 동작을 제어하는 방법에 있어서,상기 IoT 센서는 가스 센서 및 동작 감지 센서를 포함하고,상기 동작 감지 센서가 사용자의 동작을 감지한 경우 상기 공기 청정기를 동작시키는 단계; 및상기 동작 감지 센서가 상기 동작을 감지하지 않은 경우 기계 학습 모델에 기초하여 상기 기계 학습 모델이 상기 공기 청정기를 제어하기 위한 기준인 기준값 이상 또는 미만인 시간대에서 상기 공기 청정기를 제어하는 단계를 포함하고,상기 기계 학습 모델은,사용자의 입력에 응답하여 상기 사용자가 권한 있는 사용자인 경우 클라우드 서버에 가상 머신 게이트웨이를 생성하는 단계;상기 가상 머신 게이트웨이를 통해 상기 가스 센서에 대한 로컬 데이터(local data) 및 기계 학습 명령어들(machine learning instructions)을 상기 가상 머신 데이터베이스에 저장하는 단계; 및상기 클라우드 서버의 API 게이트웨이를 통해 외부 서버의 기계 학습 모듈에 접근하고, 상기 기계 학습 모듈이 상기 가상 머신 데이터베이스의 상기 기계 학습 명령어들에 기초하여 상기 로컬 데이터에 기계 학습을 수행하여 기계 학습 모델을 생성하는 단계를 통해 생성되는공기 청정기 제어 방법
2 2
삭제
3 3
삭제
4 4
삭제
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제1항에 있어서,상기 기계 학습 모델을 생성하는 단계는,상기 API 게이트웨이가 상기 기계 학습을 API(application programming interface)로 제공하는 단계를 포함하는 공기 청정기 제어 방법
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삭제
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제1항에 있어서,상기 공기 청정기를 제어하는 단계는,상기 기계 학습 모델의 가스 수치가 상기 기준값 이상인 시간대에 상기 공기 청정기를 작동시키는 단계를 포함하고,상기 가스 수치는 이산화탄소 수치, 이산화질소 수치, 및 이산화황 수치 중에서 적어도 하나를 포함하는 공기 청정기 제어 방법
8 8
제1항에 있어서,상기 공기 청정기를 제어하는 단계는,상기 기계 학습 모델의 가스 수치가 상기 기준값 미만인 시간대에 상기 공기 청정기를 저전력 대기 모드로 전환시키거나 또는 작동시키지 않는 단계를 포함하고,상기 가스 수치는 이산화탄소 수치, 이산화질소 수치, 및 이산화황 수치 중에서 적어도 하나를 포함하는 공기 청정기 제어 방법
9 9
IoT 센서에 기초하여 공기 청정기의 동작을 제어하는 장치에 있어서,상기 IoT 센서는 가스 센서 및 동작 감지 센서를 포함하고,상기 동작 감지 센서가 사용자의 동작을 감지한 경우 상기 공기 청정기를 동작시키고, 상기 동작 감지 센서가 상기 동작을 감지하지 않은 경우 기계 학습 모델에 기초하여 상기 기계 학습 모델이 상기 공기 청정기를 제어하기 위한 기준인 기준값 이상 또는 미만인 시간대에서 상기 공기 청정기를 제어하는 컨트롤러;상기 가스 센서에 대한 로컬 데이터 및 기계 학습 명령어들을 저장하는 가상 머신 데이터베이스; 및상기 가상 머신 데이터베이스의 상기 기계 학습 명령어들에 기초하여 상기 로컬 데이터에 기계 학습을 수행하여 상기 기계 학습 모델을 생성하는 기계 학습 모듈을 포함하고,상기 컨트롤러는,상기 사용자의 입력에 응답하여 상기 사용자가 권한 있는 사용자인 경우 클라우드 서버에 가상 머신 게이트웨이를 생성하고, 상기 가상 머신 게이트웨이를 통해 상기 가상 머신 데이터베이스에 상기 로컬 데이터 및 상기 기계 학습 명령어들을 저장하고, 상기 클라우드 서버의 API 게이트웨이를 통해 외부 서버의 상기 기계 학습 모듈에 접근하는공기 청정기 제어 장치
10 10
제9항에 있어서,상기 가상 머신 데이터베이스 및 상기 컨트롤러는 상기 클라우드 서버에 구현되고,상기 기계 학습 모듈은 상기 외부 서버에 구현되는공기 청정기 제어 장치
11 11
제9항에 있어서,상기 기계 학습 모듈은,상기 컨트롤러의 명령에 응답하여 상기 기계 학습을 수행하는공기 청정기 제어 장치
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15 15
제9항에 있어서,상기 API 게이트웨이는 상기 기계 학습을 API(application programming interface)로 제공하는 공기 청정기 제어 장치
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17 17
제9항에 있어서,상기 컨트롤러는,상기 기계 학습 모델의 가스 수치가 상기 기준값 이상인 시간대에 상기 공기 청정기를 작동시키고,상기 가스 수치는 이산화탄소 수치, 이산화질소 수치, 및 이산화황 수치 중에서 적어도 하나를 포함하는 공기 청정기 제어 장치
18 18
제9항에 있어서,상기 컨트롤러는,상기 기계 학습 모델의 가스 수치가 상기 기준값 미만인 시간대에 상기 공기 청정기를 작동시키지 않고,상기 가스 수치는 이산화탄소 수치, 이산화질소 수치, 및 이산화황 수치 중에서 적어도 하나를 포함하는 공기 청정기 제어 장치
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제1항, 제5항, 제7항, 및 제8항 중에서 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
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 건국대학교 산학협력단 대학ICT연구센터육성지원사업 지능정보서비스를 위한 고성능 하이브리드 클라우드 컴퓨팅 기술 개발 및 인력양성