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이상 상황 탐지 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2021000513
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 이상 상황 탐지 장치 및 방법이 개시되어 있다. 이상 상황 탐지 장치는 복수의 센서로부터 전송 받은 센서 데이터 중 제1 센서 데이터를 벡터 값으로 매핑하여 이미지 패턴 형태의 제1 상황 정보로 변환할 수 있으며, 제1 상황 정보와 이상 상황 기준 범위를 이용하여 학습 모델을 생성할 수 있다. 그리고 이상 상황 탐지 장치는 복수의 센서로부터 전송 받은 센서 데이터 중 제2 센서 데이터를 학습 모델에 입력될 수 있는 형태로 변환할 수 있으며, 변환된 제2 데이터를 학습 모델에 적용하여 이상 상황 여부를 판단할 수 있다.
Int. CL G08B 21/18 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06T 3/00 (2019.01.01) G08B 25/14 (2006.01.01)
CPC G08B 21/18(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06T 3/00(2013.01) G08B 25/14(2013.01)
출원번호/일자 1020190087767 (2019.07.19)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0010184 (2021.01.27) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.09.22)
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김명은 대전광역시 유성구
2 김성현 대전광역시 서구
3 김현석 대전광역시 유성구
4 손영성 대전광역시 유성구
5 손종권 대전광역시 유성구
6 송순용 대전광역시 유성구
7 이동훈 세종특별자치시 보듬*
8 장인국 경기도 광명시 새터안로**번길
9 최진철 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 팬코리아특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, 역삼***빌딩 (역삼동)

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
2019.07.19 수리 (Accepted) 1-1-2019-0744142-84
2 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2020.09.22 수리 (Accepted) 1-1-2020-1007283-18
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번호 청구항
1 1
이상 상황 탐지 장치가 복수의 센서로부터 전송 받은 센서 데이터를 이용하여 이상 상황을 탐지하는 방법으로서, 상기 센서 데이터 중 정상 범위에 해당하는 센서 데이터인 제1 데이터를 수집하는 단계, 관리자로부터 이상 상황 기준 범위인 제2 데이터를 입력 받는 단계, 상기 제1 데이터를 이미지 패턴 형태의 상황 정보인 제1 상황 정보로 변환하는 단계, 상기 제2 데이터를 이미지 패턴 형태의 상황 정보인 제2 상황 정보로 변환하는 단계, 그리고상기 제1 상황 정보 및 상기 제2 상황 정보를 이용하여, 학습 모델을 생성하는 단계를 포함하는 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 센서 데이터 중 이상 상황을 탐지하는데 사용될 센서 데이터인 제3 데이터를 수집하는 단계, 상기 제3 데이터를 상기 학습 모델에 입력될 수 있는 형태로 변환하는 단계, 그리고상기 변환된 제3 데이터를 상기 학습 모델에 적용하여, 이상 상황 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 제1 상황 정보로 변환하는 단계는 상기 제1 데이터를 정규화하여 벡터 값으로 매핑한 후 이미지 패턴 형태의 상기 제1 상황 정보로 변환하는 단계를 포함하며, 상기 제2 상황 정보로 변환하는 단계는 상기 제2 데이터를 정규화하여 벡터 값으로 매핑한 후 이미지 패턴 형태의 상기 제2 상황 정보로 변환하는 단계를 포함하는 방법
4 4
제2항에 있어서, 상기 제3 데이터를 변환하는 단계는 상기 제3 데이터를 정규화하여 벡터 값으로 매핑한 후 이미지 패턴 형태로 변환하는 단계를 포함하는 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 제1 데이터는 동일한 공간에 설치된 상기 복수의 센서로부터 수집된 데이터인 방법
6 6
제2항에 있어서, 상기 이상 상황 여부를 상기 관리자로 전송하는 단계를 더 포함하는 방법
7 7
이상 상황 탐지 장치가 복수의 센서로부터 전송 받은 센서 데이터를 이용하여 이상 상황을 탐지하는 방법으로서, 상기 센서 데이터 중 제1 센서 데이터를 벡터 값으로 매핑하여, 이미지 패턴 형태의 제1 상황 정보로 변환하는 단계, 상기 제1 상황 정보와 이상 상황 기준 범위를 이용하여, 학습 모델을 생성하는 단계, 상기 센서 데이터 중 제2 센서 데이터를 상기 학습 모델에 입력될 수 있는 형태로 변환하는 단계, 그리고상기 변환된 제2 데이터를 상기 학습 모델에 적용하여, 이상 상황 여부를 판단하는 단계를 포함하는 방법
8 8
제7항에 있어서, 상기 제1 센서 데이터는 정상 범위의 센서 데이터이며, 상기 제2 센서 데이터는 이상 상황을 탐지하는데 사용될 센서 데이터인 방법
9 9
제7항에 있어서, 상기 이상 상황 기준 범위는 관리자로부터 입력 받으며, 상기 학습 모델을 생성하는 단계는, 상기 이상 상황 기준 범위를 벡터 값으로 매핑하여, 이미지 패턴 형태의 제2 상황 정보로 변환하는 단계, 그리고상기 제1 상황 정보 및 상기 제2 상황 정보를 이용하여 상기 학습 모델을 생성하는 단계를 포함하는 방법
10 10
복수의 센서로부터 센서 데이터를 수집하는 센서 데이터 수집부, 상기 센서 데이터 중 정상 범위에 해당하는 제1 센서 데이터를 이미지 패턴 형태의 상황 정보인 제1 상황 정보로 변환하며, 관리자로부터 입력 받은 이상 상황 기준 범위를 이미지 패턴 형태의 상황 정보인 제2 상황 정보로 변환하는 훈련데이터 생성부, 상기 제1 상황 정보 및 상기 제2 상황 정보를 이용하여, 학습 모델을 생성하는 상황 학습 실행부, 그리고상기 센서 데이터 중 이상 상황을 탐지하는데 사용될 제2 센서 데이터를 상기 학습 모델에 적용하여, 이상 상황 여부를 판단하는 상황 추론부를 포함하는 이상 상황 탐지 장치
11 11
제10항에 있어서, 상기 이상 상황 기준 범위를 이용하여 이상 상황 데이터를 생성하는 상황 기준값 전처리부를 더 포함하며, 상기 훈련데이터 생성부는 상기 이상 상황 데이터를 상기 제2 상황 정보로 변환하는 이상 상황 탐지 장치
12 12
제10항에 있어서, 상기 제1 센서 데이터를 상기 학습 모델에 입력될 수 있는 형태로 변환하는 센서 데이터 전처리부를 더 포함하는 이상 상황 탐지 장치
13 13
제10항에 있어서, 상기 훈련데이터 생성부는, 상기 제1 센서 데이터를 정규화하여 벡터 값으로 매핑한 후 이미지 패턴 형태의 상기 제1 상황 정보로 변환하며, 상기 이상 상황 기준 범위를 정규화하여 벡터 값으로 매핑한 후 이미지 패턴 형태의 상기 제2 상황 정보로 변환하는 이상 상황 탐지 장치
14 14
제10항에 있어서, 상기 상황 추론부는 상기 이상 상황 여부를 상기 관리자로 전송하는 이상 상황 탐지 장치
15 15
제10항에 있어서, 상기 이상 상황 탐지 장치는 사물인터넷 환경에 설치된 게이트웨이인 이상 상황 탐지 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 정부출연금사업(기관고유사업) 사물-사람-공간의 유기적 연결을 위한 초연결 공간의 분산 지능 핵심원천 기술