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경험모델 기반 예측 알고리즘의 최적화 방법

  • 기술번호 : KST2020003181
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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 경험모델 기반 예측 알고리즘의 최적화 방법이 개시된다. 본 발명의 경험모델 기반 예측 알고리즘의 최적화 방법은, 제어부가 센서정보와 훈련 데이터의 상관관계를 기반으로 훈련 데이터 DB에 저장된 훈련 데이터를 그룹화하는 단계; 제어부가 그룹화된 훈련 데이터를 다수의 설정된 분할 길이로 분할하여 다수의 훈련 데이터를 생성하는 단계; 제어부가 분할된 훈련 데이터로부터 각각 예측 데이터를 생성하여 시험 데이터와의 오차를 비교하는 단계; 및 제어부가 오차를 비교한 결과 오차값이 최소가 되는 가중치와 설정된 분할 길이를 도출하여 최적의 예측 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G05B 13/04 (2006.01.01) G06F 7/58 (2006.01.01) G06F 17/10 (2006.01.01)
CPC G05B 13/048(2013.01) G05B 13/048(2013.01) G05B 13/048(2013.01)
출원번호/일자 1020180083183 (2018.07.17)
출원인 한국전력공사
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0013146 (2020.02.06) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.07.17)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전력공사 대한민국 전라남도 나주시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김희수 대전시 유성구
2 손석만 대전 유성구
3 손종덕 대전시 유성구
4 배용채 대전시 유성구
5 이길우 전남 나주시 월정*길 *
6 이지훈 대전시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인아주 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로 ***, **,**층(역삼동, 동희빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전력공사 전라남도 나주시
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.07.17 수리 (Accepted) 1-1-2018-0706889-45
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.03.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.05.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0010032-38
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.09 수리 (Accepted) 4-1-2019-5136129-26
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5136893-80
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.01.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0067744-73
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.03.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0309552-77
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2020.03.24 수리 (Accepted) 1-1-2020-0309553-12
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.03.27 수리 (Accepted) 4-1-2020-5072225-46
10 등록결정서
Decision to grant		 2020.06.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0443830-11
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
제어부가 센서정보와 훈련 데이터의 상관관계를 기반으로 훈련 데이터 DB에 저장된 훈련 데이터를 그룹화하는 단계; 상기 제어부가 그룹화된 훈련 데이터를 다수의 설정된 분할 길이로 분할하여 다수의 훈련 데이터를 생성하는 단계; 상기 제어부가 분할된 훈련 데이터로부터 각각 예측 데이터를 생성하여 시험 데이터와의 오차를 비교하는 단계; 및 상기 제어부가 상기 오차를 비교한 결과 오차값이 최소가 되는 가중치와 상기 설정된 분할 길이를 도출하여 최적의 예측 데이터를 생성하는 단계를 포함하되, 상기 다수의 훈련 데이터를 생성하는 단계는, 상기 제어부가 상기 설정된 분할 길이 만큼의 난수를 생성하여 그룹화된 훈련 데이터에서 난수에 해당하는 열의 데이터를 선정하여 생성하는 것을 특징으로 하는 경험모델 기반 예측 알고리즘의 최적화 방법
2 2
제 1항에 있어서, 상기 다수의 훈련 데이터를 생성하는 단계는, 상기 가중치의 커널 밴드폭 범위를 다르게 적용하여 분할하는 것을 특징으로 하는 경험모델 기반 예측 알고리즘의 최적화 방법
3 3
삭제
4 4
제 1항에 있어서, 상기 최적의 예측 데이터를 생성하는 단계는, 상기 오차가 최소가 되는 상기 가중치와 상기 설정된 분할 길이를 기반으로 상기 제어부가 훈련 데이터를 분할하여 상기 예측 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 경험모델 기반 예측 알고리즘의 최적화 방법
5 5
제 1항에 있어서, 상기 예측 데이터는, 상기 제어부가 AAKR(Auto-Associative Kernel Regression) 알고리즘으로 생성하는 것을 특징으로 하는 경험모델 기반 예측 알고리즘의 최적화 방법
6 6
제 1항에 있어서, 상기 오차를 비교하는 단계는, 상기 제어부가 RMSE(Root Mean Square Error)를 비교하는 것을 특징으로 하는 경험모델 기반 예측 알고리즘의 최적화 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.