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전기자동차 충전인프라 전력 배분을 위한 적대적 학습 시스템

  • 기술번호 : KST2023003694
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 개시된 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차 충전인프라 전력 배분 시스템은 복수의 충전소에 각각 마련되고 상기 충전소에서 전력을 충전하고자 하는 전기자동차로부터 충전 관련 정보를 수집하도록 구성되는 충전 정보 수집부; 복수의 상기 충전 정보 수집부로부터 상기 충전 관련 정보를 전달받고, 각각의 충전소마다 수집된 상기 충전 관련 정보를 기초로 인공지능 모델을 이용하여 각각의 충전소의 전력 할당량을 결정하도록 구성되는 중앙 제어부; 및 상기 결정된 전력 할당량을 기초로 복수의 상기 충전소에 할당된 전력량을 분배하도록 구성되는 에너지 분배부를 포함할 수 있다.
Int. CL B60L 53/60 (2019.01.01) B60L 53/35 (2020.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01)
CPC B60L 53/60(2013.01) B60L 53/35(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06N 3/08(2013.01) B60Y 2200/91(2013.01) Y02T 90/12(2013.01)
출원번호/일자 1020210183908 (2021.12.21)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0094608 (2023.06.28) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.12.21)
심사청구항수 20

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 홍충선 경기도 용인시 수지구
2 엠디. 쉬라줌 무니르 경기도 용인시 기흥구
3 김민석 서울특별시 노원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 백두진 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***, *층(양재동, 혜산빌딩)(시공특허법률사무소)
2 유광철 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 *** *층 (양재동, 혜산빌딩)(시공특허법률사무소)
3 김정연 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 *** *층(양재동, 혜산빌딩)(시공특허법률사무소)
4 권성현 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 *** 혜산빌딩 *층(시공특허법률사무소)
5 강일신 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***, *층 혜산빌딩(양재동)(시공특허법률사무소)

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
2021.12.21 수리 (Accepted) 1-1-2021-1480654-16
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2023.04.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
복수의 충전소에 각각 마련되고 상기 충전소에서 전력을 충전하고자 하는 전기자동차로부터 충전 관련 정보를 수집하도록 구성되는 충전 정보 수집부;복수의 상기 충전 정보 수집부로부터 상기 충전 관련 정보를 전달받고, 각각의 충전소마다 수집된 상기 충전 관련 정보를 기초로 인공지능 모델을 이용하여 각각의 충전소의 전력 할당량을 결정하도록 구성되는 중앙 제어부; 및상기 결정된 전력 할당량을 기초로 복수의 상기 충전소에 할당된 전력량을 분배하도록 구성되는 에너지 분배부를 포함하는 전기자동차 충전인프라 전력 배분 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 충전 관련 정보를 입력 변수로 하고, 복수의 상기 충전소의 전력 할당량을 출력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 상기 인공지능 모델을 학습하도록 구성되는 기계학습부를 더 포함하는 전기자동차 충전인프라 전력 배분 시스템
3 3
제2항에 있어서,상기 충전 정보 수집부는:상기 전기자동차로부터 요청 에너지 정보 및 요청 충전 속도 정보를 수신하고; 그리고상기 전기자동차가 충전한 실제 에너지 정보 및 실제 충전 속도 정보를 수집하도록 구성되는, 전기자동차 충전인프라 전력 배분 시스템
4 4
제3항에 있어서,상기 중앙 제어부는:상기 요청 에너지 정보 및 요청 충전 속도 정보를 기초로 상기 전기자동차의 요청 충전 시간을 계산하고;상기 실제 에너지 정보 및 실제 충전 속도 정보를 기초로 상기 전기자동차의 실제 충전 시간을 계산하고; 그리고상기 요청 충전 시간 및 상기 실제 충전 시간을 기초로 각각의 충전 행위에 대한 충전 시간 오차를 계산하도록 구성되는, 전기자동차 충전인프라 전력 배분 시스템
5 5
제4항에 있어서,상기 기계학습부는,상기 충전 시간 오차를 입력 변수로 설정하고, 최대의 전력량을 복수의 상기 전기자동차에 전달하도록 복수의 상기 충전소의 전력 할당량을 출력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 상기 인공지능 모델을 학습하도록 구성되는, 전기자동차 충전인프라 전력 배분 시스템
6 6
제4항에 있어서,상기 충전 시간 오차가 기준 시간 오차 이상이면 상기 충전 관련 정보를 전달한 전기자동차를 사람이 직접 운전하는 비자율주행 전기자동차로 분류하도록 구성되는 자율주행 전기자동차 분류부를 더 포함하는 전기자동차 충전인프라 전력 배분 시스템
7 7
제6항에 있어서,상기 기계학습부는:복수의 상기 비자율주행 전기자동차의 요청 에너지 정보, 요청 충전 속도 정보, 요청 충전 시간 및 충전 시간 오차를 입력 변수로 설정하고, 최대의 전력량을 복수의 상기 전기자동차에 전달하도록 복수의 상기 충전소의 전력 할당량을 출력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 상기 인공지능 모델을 학습하도록 구성되는, 전기자동차 충전인프라 전력 배분 시스템
8 8
제7항에 있어서,상기 중앙 제어부는:복수의 상기 비자율주행 전기자동차의 위치정보, 복수의 자율주행 전기자동차의 위치정보, 현재 시간 정보 및 복수의 상기 충전소의 위치 정보를 기초로 인공지능 모델을 이용하여 각각의 충전소의 전력 할당량을 결정하도록 구성되는, 전기자동차 충전인프라 전력 배분 시스템
9 9
제8항에 있어서,상기 인공지능 모델은,위험 적대적 정보를 입력으로 받는 적대적 학습(Adversarial Learning) 신경망을 포함하고,상기 기계학습부는:복수의 상기 비자율주행 전기자동차의 상기 요청 에너지 정보, 상기 요청 충전 속도 정보, 상기 실제 에너지 정보 및 상기 실제 충전 속도 정보를 기초로 상기 위험 적대적 정보를 생성하고; 그리고상기 적대적 학습 신경망에 저장된 과거의 전력 분배 히스토리를 통해 최대의 전력량을 복수의 상기 전기자동차에 전달되게 상기 인공지능 모델을 적대적 기계 학습(Adversarial Machine Learning)하도록 구성되는, 전기자동차 충전인프라 전력 배분 시스템
10 10
제3항에 있어서,상기 인공지능 모델은,상기 요청 에너지 정보, 상기 요청 충전 속도 정보, 상기 실제 에너지 정보 및 상기 실제 충전 속도 정보를 입력으로 받는 순환 신경망(Recurrent Neural Network)을 포함하고,상기 기계학습부는,상기 순환 신경망에 저장된 과거의 전력 분배 히스토리를 통해 최대의 전력량을 복수의 상기 전기자동차에 전달되게 상기 인공지능 모델을 학습하도록 구성되는, 전기자동차 충전인프라 전력 배분 시스템
11 11
복수의 충전소에 각각 마련되는 충전 정보 수집부에 의해, 상기 충전소에서 전력을 충전하고자 하는 전기자동차로부터 충전 관련 정보를 수집하는 단계;중앙 제어부에 의해, 복수의 상기 충전 정보 수집부로부터 상기 충전 관련 정보를 전달받고, 각각의 충전소마다 수집된 상기 충전 관련 정보를 기초로 인공지능 모델을 이용하여 각각의 충전소의 전력 할당량을 결정하는 단계; 및에너지 분배부에 의해, 상기 결정된 전력 할당량을 기초로 복수의 상기 충전소에 할당된 전력량을 분배하는 단계를 포함하는 전기자동차 충전인프라 전력 배분 방법
12 12
제11항에 있어서,기계학습부에 의해, 상기 충전 관련 정보를 입력 변수로 하고, 복수의 상기 충전소의 전력 할당량을 출력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 상기 인공지능 모델을 학습하는 단계를 더 포함하는 전기자동차 충전인프라 전력 배분 방법
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제12항에 있어서,상기 충전 관련 정보를 수집하는 단계는,상기 충전 정보 수집부에 의해, 상기 전기자동차로부터 요청 에너지 정보 및 요청 충전 속도 정보를 수신하는 단계; 및상기 충전 정보 수집부에 의해, 상기 전기자동차가 충전한 실제 에너지 정보 및 실제 충전 속도 정보를 수집하는 단계를 포함하는, 전기자동차 충전인프라 전력 배분 방법
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제13항에 있어서,상기 중앙 제어부에 의해, 상기 요청 에너지 정보 및 요청 충전 속도 정보를 기초로 상기 전기자동차의 요청 충전 시간을 계산하는 단계;상기 중앙 제어부에 의해, 상기 실제 에너지 정보 및 실제 충전 속도 정보를 기초로 상기 전기자동차의 실제 충전 시간을 계산하는 단계; 및상기 중앙 제어부에 의해, 상기 요청 충전 시간 및 상기 실제 충전 시간을 기초로 각각의 충전 행위에 대한 충전 시간 오차를 계산하는 단계를 더 포함하는 전기자동차 충전인프라 전력 배분 방법
15 15
제14항에 있어서,상기 인공지능 모델을 학습하는 단계는,상기 기계학습부에 의해, 상기 충전 시간 오차를 입력 변수로 설정하고, 최대의 전력량을 복수의 상기 전기자동차에 전달하도록 복수의 상기 충전소의 전력 할당량을 출력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 상기 인공지능 모델을 학습하는 단계를 포함하는, 전기자동차 충전인프라 전력 배분 방법
16 16
제14항에 있어서,자율주행 전기자동차 분류부에 의해, 상기 충전 시간 오차가 기준 시간 오차 이상이면 상기 충전 관련 정보를 전달한 전기자동차를 사람이 직접 운전하는 비자율주행 전기자동차로 분류하는 단계를 더 포함하는 전기자동차 충전인프라 전력 배분 방법
17 17
제16항에 있어서,상기 인공지능 모델을 학습하는 단계는,상기 기계학습부에 의해, 복수의 상기 비자율주행 전기자동차의 요청 에너지 정보, 요청 충전 속도 정보, 요청 충전 시간 및 충전 시간 오차를 입력 변수로 설정하고, 최대의 전력량을 복수의 상기 전기자동차에 전달하도록 복수의 상기 충전소의 전력 할당량을 출력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 상기 인공지능 모델을 학습하는 단계를 포함하는, 전기자동차 충전인프라 전력 배분 방법
18 18
제17항에 있어서,상기 인공지능 모델은,위험 적대적 정보를 입력으로 받는 적대적 학습 신경망을 포함하고,상기 인공지능 모델을 학습하는 단계는,상기 기계학습부에 의해, 복수의 상기 비자율주행 전기자동차의 상기 요청 에너지 정보, 상기 요청 충전 속도 정보, 상기 실제 에너지 정보 및 상기 실제 충전 속도 정보를 기초로 상기 위험 적대적 정보를 생성하는 단계; 및상기 기계학습부에 의해, 상기 적대적 학습 신경망에 저장된 과거의 전력 분배 히스토리를 통해 최대의 전력량을 복수의 상기 전기자동차에 전달되게 상기 인공지능 모델을 적대적 기계 학습하는 단계를 포함하는, 전기자동차 충전인프라 전력 배분 방법
19 19
제13항에 있어서,상기 인공지능 모델은,상기 요청 에너지 정보, 상기 요청 충전 속도 정보, 상기 실제 에너지 정보 및 상기 실제 충전 속도 정보를 입력으로 받는 순환 신경망을 포함하고,상기 인공지능 모델을 학습하는 단계는,상기 기계학습부에 의해, 상기 순환 신경망에 저장된 과거의 전력 분배 히스토리를 통해 최대의 전력량을 복수의 상기 전기자동차에 전달되게 상기 인공지능 모델을 학습하는 단계를 포함하는, 전기자동차 충전인프라 전력 배분 방법
20 20
제11항 내지 제19항 중 어느 한 항의 전기자동차 충전인프라 전력 배분 방법을 실행시키도록 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
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1 WO2023120784 WO 세계지적재산권기구(WIPO) FAMILY

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1 과학기술정보통신부 경희대학교(국제캠퍼스) 집단연구지원(R&D) Meta Federated Learning기반 이동엣지 컴퓨팅시스템 핵심구조 개발
2 과학기술정보통신부 고려대학교산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R&D) 인공지능 혁신 허브 연구 개발