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딥러닝 기반 기후 변화 예측 시스템의 동작 방법

  • 기술번호 : KST2020004887
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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 발명의 일 실시 예에 따른 딥러닝 기반의 기후 변화 예측 시스템의 동작 방법은, 다양한 종류의 기상 데이터들을 기상 정보로서 입력 받는 단계; 입력되어야 할 기상 데이터들 중 누락된 기상 데이터가 있는지를 감지하는 단계; 누락된 기상 데이터가 있는 경우, 누락된 기상 데이터의 위치에 LSTM(long short-terms memory) networks 기반 정제 모델에 의해 예측된 기상 데이터를 적용하여 정제된 기상 정보를 생성하는 단계; 및 상기 정제된 기상 정보를 바탕으로 기후 변화 예측을 수행하는 단계를 포함한다.
Int. CL G01W 1/10 (2006.01.01) G01W 1/02 (2006.01.01) G06F 17/10 (2006.01.01) G06F 15/80 (2006.01.01)
CPC G01W 1/02(2013.01) G01W 1/02(2013.01) G01W 1/02(2013.01) G01W 1/02(2013.01)
출원번호/일자 1020190037606 (2019.04.01)
출원인 광주과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0052806 (2020.05.15) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020180128072   |   2018.10.25
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.04.01)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 광주과학기술원 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김홍국 광주광역시 북구
2 박인영 광주광역시 북구
3 이지원 광주광역시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인우인 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층(역삼동, 중평빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 광주과학기술원 광주광역시 북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.04.01 수리 (Accepted) 1-1-2019-0329230-25
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.06.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.08.07 수리 (Accepted) 9-1-2019-0036260-54
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.10.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0766575-91
5 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2019.12.20 수리 (Accepted) 1-1-2019-1324254-83
6 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2020.02.21 수리 (Accepted) 1-1-2020-0187399-58
7 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2020.03.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-0301116-08
8 지정기간연장 관련 안내서
Notification for Extension of Designated Period
2020.03.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2020-0045337-35
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.04.29 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0444754-71
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.04.29 수리 (Accepted) 1-1-2020-0444753-25
11 등록결정서
Decision to grant
2020.10.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0724777-57
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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딥러닝 기반의 기후 변화 예측 시스템의 동작 방법에 있어서,다양한 종류의 기상 데이터들을 기상 정보로서 입력 받는 단계;입력되어야 할 기상 데이터들 중 누락된 기상 데이터가 있는지를 감지하는 단계;누락된 기상 데이터가 있는 경우, 누락된 기상 데이터의 위치에 LSTM(long shortterms memory networks) 기반 정제 모델에 의해 예측된 기상 데이터를 적용하여 정제된 기상 정보를 생성하는 단계; 및상기 정제된 기상 정보를 바탕으로 기후 변화 예측을 수행하는 단계;를 포함하고, 상기 누락된 기상 데이터가 있는 경우, 상기 누락된 기상 데이터를 기준으로 과거 및 미래의 기상 데이터를 이용하여 상기 누락된 기상 데이터를 선형 보간하고, 보간된 기상 데이터를 포함하는 기상 정보를 사용하여 상기 LSTM 기반 정제 모델을 구성하여 상기 누락된 기상 데이터의 위치에 적용할 상기 예측된 기상 데이터를 예측하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
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삭제
3 3
삭제
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제 1 항에 있어서,상기 LSTM 기반 정제 모델은 입력되는 기상 정보를 이용하여 데이터의 불규칙성을 학습하는 attention 훈련 기법에 따라 훈련하는 것을 특징으로 하는 방법
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제 1 항에 있어서,상기 LSTM 기반 정제 모델은 2개의 LSTM 레이어와 하나의 출력 레이어를 갖는 것을 특징으로 하는 방법
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제 1 항에 있어서,상기 기후 변화 예측을 수행하는 단계는 6시간, 12시간 및 24시간 중에서 어느 하나의 시간에 대한 온도를 예측하는 것을 특징으로 하는 방법
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제 1 항에 있어서,상기 기후 변화 예측을 수행하는 단계는 7일 혹은 14일 중에서 어느 하나의 날짜에 대한 온도를 예측하는 것을 특징으로 하는 방법
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제 1 항에 있어서,상기 기후 변화 예측을 수행하는 단계는 온도에 초점을 맞추기 위해 선형, S자형 및 ReLU 활성화 함수를 통해 입력 특징을 출력값에 연결하는 것을 특징으로 하는 방법
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 다부처 광주과학기술원 미세먼지 국가전략프로젝트 한국형 대기질 예보 모델링 시스템 개발
2 광주과학기술원 광주과학기술원 GIST 개발과제 기후환경 응용 모니터링 통합 플랫폼 연구개발