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유입 하수 변동에 따른 하수처리시설의 지속가능한 운전을 위한 하이브리드 머신러닝 기반 다목적 제어시스템 및 제어방법

  • 기술번호 : KST2023003682
  • 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 본 발명은 유입 하수 변동에 따른 하수처리시설의 지속가능한 운전을 위한 하이브리드 머신러닝 기반 다목적 제어시스템 및 제어방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 하수처리시설의 유입수의 성상데이터를 이용하여 주요운전인자를 산출하는 제1단계; 주요운전인자를 시나리오별로 분류하는 제2단계; 및 하수처리시설 예측모델을 생성하고 상기 예측모델을 기반으로 하수처리시설의 운전성능을 예측하는 제3단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 유입 하수 변동에 따른 하수처리시설의 지속가능한 운전을 위한 하이브리드 머신러닝 기반 다목적 제어방법에 관한 것이다.
Int. CL G06Q 50/06 (2012.01.01) G06Q 50/26 (2012.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01) G06N 7/02 (2022.01.01) C02F 3/00 (2006.01.01)
CPC G06Q 50/06(2013.01) G06Q 50/26(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06N 3/086(2013.01) G06N 7/02(2013.01) C02F 3/00(2013.01)
출원번호/일자 1020210174835 (2021.12.08)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0086851 (2023.06.16) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.12.08)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 유창규 경기도 수원시 영통구
2 허성구 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 아이퍼스 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로 *** ,*층 (역삼동, 대운빌딩)

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		 2021.12.08 수리 (Accepted) 1-1-2021-1424124-27
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2022.12.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
유입 하수 변동에 따른 하수처리시설의 제어방법으로서, 하수처리시설의 유입수의 성상데이터를 이용하여 주요운전인자를 산출하는 제1단계; 주요운전인자를 시나리오별로 분류하는 제2단계; 및하수처리시설 예측모델을 생성하고 상기 예측모델을 기반으로 하수처리시설의 운전성능을 예측하는 제3단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 유입 하수 변동에 따른 하수처리시설의 지속가능한 운전을 위한 하이브리드 머신러닝 기반 다목적 제어방법
2 2
제 1항에 있어서, 상기 제1단계에서 유입수의 성상 데이터 중 COD와 TKN을 이용해 주요운전인자인 C/N 비를 산출하는 것을 특징으로 하는 하수처리시설의 지속가능한 운전을 위한 하이브리드 머신러닝 기반 다목적 제어방법
3 3
제 2항에 있어서, 상기 제2단계는, 산출된 C/N비를 퍼지 클러스터링(Fuzzy clustering)을 활용해 서로 다른 시나리오로 분류하는 것을 특징으로 하수처리시설의 지속가능한 운전을 위한 하이브리드 머신러닝 기반 다목적 제어방법
4 4
제 3항에 있어서, 상기 제3단계는, 심층 신경망(Deep neural network)에 기반하여 하수처리시설의 근사 모델을 생성하는 단계; 및 상기 근사 모델을 학습시키고 유입성상 및 제어 설정치에 따른 하수처리시설의 운전 성능을 예측하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 하수처리시설의 지속가능한 운전을 위한 하이브리드 머신러닝 기반 다목적 제어방법
5 5
제 4항에 있어서, 상기 제3단계는, 상기 근사모델을 기반으로 하여 다목적 최적화 유전 알고리즘(Multi-objective genetic algorithm, MOGA)을 활용해 유입성상에 따라 다목적 최적 운전이 가능하도록 하는 제어기 최적설정치를 탐색하는 것을 특징으로 하는 하수처리시설의 지속가능한 운전을 위한 하이브리드 머신러닝 기반 다목적 제어방법
6 6
제 5항에 있어서, 상기 운전성능은 방류수 수질, 운전 비용, 바이오가스 생산량이고, 상기 제어기 최적설정치는 하수처리시설의 3개의 로커 PI-제어기의 회적 설정치인 것을 특징으로 하는 하수처리시설의 지속가능한 운전을 위한 하이브리드 머신러닝 기반 다목적 제어방법
7 7
유입 하수 변동에 따른 하수처리시설의 제어시스템으로서, 하수처리시설의 유입수의 성상데이터를 이용하여 유입수의 성상 데이터 중 COD와 TKN을 이용해 주요운전인자인 C/N 비를 산출하는 주요운전인자 산출부; 산출된 C/N비를 퍼지 클러스터링(Fuzzy clustering)을 활용해 서로 다른 시나리오로 분류하는 시나리오 분류부; 하수처리시설의 근사 모델을 생성하는 근사 모델 생성부;상기 근사 모델을 기반으로 하수처리시설의 운전성능을 예측하는 운전성능 예측부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 유입 하수 변동에 따른 하수처리시설의 지속가능한 운전을 위한 하이브리드 머신러닝 기반 다목적 제어시스템
8 8
제 7항에 있어서, 상기 근사 모델 생성부는 심층 신경망(Deep neural network)에 기반하여 하수처리시설의 근사 모델을 생성하고, 상기 운전성능 예측부는 상기 근사 모델을 학습시키고 유입성상 및 제어 설정치에 따른 하수처리시설의 운전 성능을 예측하는 것을 특징으로 하는 유입 하수 변동에 따른 하수처리시설의 지속가능한 운전을 위한 하이브리드 머신러닝 기반 다목적 제어시스템
9 9
제 8항에 있어서, 상기 근사모델을 기반으로 하여 다목적 최적화 유전 알고리즘(Multi-objective genetic algorithm, MOGA)을 활용해 유입성상에 따라 다목적 최적 운전이 가능하도록 하는 제어기 최적설정치를 탐색하는 최적 설정치 탐색부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유입 하수 변동에 따른 하수처리시설의 지속가능한 운전을 위한 하이브리드 머신러닝 기반 다목적 제어시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 경희대학교(국제캠퍼스) 개인기초연구(과기정통부)(R＆D) 환경정보 빅데이타와 시스템 최적화 기법을 이용한 스마트 통합환경관리시스템 개발