- WIPO 기술분류 전기 > 컴퓨터기술
- 표준산업분류 컴퓨터 프로그래밍, 정보서비스업
- 국가과학기술표준분류 건설/교통 > 국토정책/계획
- 지식재산권 상태 등록
- 출원일/등록일 2016-02-29 / 2017-12-19
- 거래유형 양도/실시권설정 모두가능
- 기술료 조건 협의후 결정
사례기반추론 기법에 의한 도로토공부의 환경 부하량 예측 시스템 및 그 방법
- 경북대학교 산학협력단
- 요약
- 본 발명은 사례기반추론 기법에 의한 도로토공부의 환경 부하량 예측 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 도로 건설 공사와 관련한 복수 개의 사례 프로젝트를 수집하고, 상기 사례 프로젝트를 분석하여 사례 프로젝트별로 적어도 하나 이상의 속성 정보를 포함하는 조회사례 데이터베이스를 구축하는 데이베이스 구축 단계; 신규 사례가 되는 도로시설물의 기획 단계에서 상기 속성 정보를 입력 변수로 하여 상기 입력변수에 대한 사례기반추론 모델을 수립하고, 각 사례 프로젝트에 대해 각 공종별 투입자원을 산출하며, 전과정 평가(LCA)에 의하여 공종별 환경 부하량 또는 사례 프로젝트별 환경 부하량을 산출하는 사례기반추론 수행 단계; 상기 사례기반추론 모델의 속성 정보별로 환경 부하량에 대한 속성 가중치를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화하는 가중치 최적화 단계; 상기 속성정보별 속성 가중치를 이용하여 상기 조회사례 데이터베이스에 저장된 사례별 유사도 점수를 산정하고, 상기 산정된 유사도 점수를 크기에 따라 순위를 부여한 후 기설정된 순위까지의 사례들을 유사 사례로 추출하는 유사사례 추출 단계; 및 상기 추출된 유사 사례를 이용하여 상기 신규 사례에 대한 환경부하량 추정치를 산출하기 위한 환경부하량 추정 모델을 구성하는 환경부하량 예측 단계를 포함한다. 따라서, 본 발명은 사례기반추론(CBR) 기법을 이용하여 환경부하량 추정치를 산출함으로써 전과정평가에 의한 환경부하량 평가 기법의 단점을 보완하고, 도로 시설물의 기획단계에서 가용할 수 있는 속성 정보를 이용하여 간편하게 환경부하량을 추정할 수 있고, 속성 정보의 차이로 발생한 환경부하량의 오차를 비표준화 계수를 이용한 보정 방식 또는 회귀방정식의 오차율에 의한 보정 방식을 이용하여 보정할 수 있고, 추가로 학습과정의 정확도에 의한 보정 방식을 병행함으로써 환경부하량 추정 모델의 정확도를 향상시킬 수 있으며, 그로 인해 사용자는 속성 정보만을 입력하면 동일한 화면에서 신뢰도 높은 환경부하량의 예측 결과를 바로 확인할 수 있다.
- 대표청구항
- 과거 유사사례를 근거로 하여 신규 사례에 대한 환경부하량을 예측하기 위한 환경부하량 예측 시스템에 의해 수행되는 사례기반추론 기법에 의한 도로토공부의 환경부하량 예측 방법에 있어서, 도로 건설 공사와 관련한 복수 개의 사례 프로젝트를 수집하고, 상기 사례 프로젝트를 분석하여 사례 프로젝트별로 다수의 속성 정보를 포함하는 조회사례 데이터베이스를 구축하는 데이베이스 구축 단계; 신규 사례가 되는 도로시설물의 기획 단계에서 상기 속성 정보를 입력 변수로 하여 상기 입력변수에 대한 사례기반추론 모델을 수립하고, 각 사례 프로젝트에 대해 각 공종별 투입자원을 산출하며, 전과정 평가(LCA)에 의하여 공종별 환경 부하량 또는 사례 프로젝트별 환경 부하량을 산출하는 사례기반추론 수행 단계; 복수 개의 사례 프로젝트 중에서 기설정된 개수의 사례 프로젝트를 학습 사례로 설정하여 속성정보 최적화 학습 과정에 사용하고, 상기 학습 사례의 예측된 환경부하량과 실제 환경 부하량의 오차량이 최소화되도록 상기 사례기반추론 모델의 속성 정보별로 환경 부하량에 대한 속성 가중치를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화하는 가중치 최적화 단계; 상기 속성정보별 속성 가중치를 이용하여 상기 조회사례 데이터베이스에 저장된 사례별 유사도 점수를 산정하고, 상기 산정된 유사도 점수를 크기에 따라 순위를 부여한 후 기설정된 순위까지의 사례들을 유사 사례로 추출하는 유사사례 추출 단계; 상기 추출된 유사 사례를 이용하여 환경부하량 추정 모델을 구성하고, 이를 통해 신규 사례에 대한 환경부하량 추정치를 산출하는 환경부하량 예측 단계; 및, 상기 환경부하량 예측 단계에서 예측된 환경부하량 추정치에 대해 다중회귀분석에 의해 회귀방정식을 수립하여 신규 사례와 조회 사례 데이터베이스의 속성 정보의 차이로 인해 발생하는 오차에 대한 속성 오차 보정량을 산출하고, 속성 오차 보정량에 학습 과정에서 발생한 학습 오차를 통해 산출된 학습과정의 정확도(1-학습오차)를 적용하여 학습 오차 보정량이 추가 적용된 총 보정량을 산출하며, 상기 환경부하량 예측 단계에서 예측된 환경부하량 추정치에 총 보정량을 합산하여 최종 환경부하량을 산출하는 환경부하량 보정 단계를 포함하여 구성되되, 상기 환경부하량 보정 단계에서 속성 오차 보정량 산출과정은 비표준화계수에 의한 보정 방식과, 오차율에 의한 보정 방식 중 하나의 방식을 통해 산출되며, 상기 비표준화계수에 의한 보정 방식은 상기 상기 속성 정보를 독립 변수로 설정하고, 상기 사례 프로젝트별 환경 부하량을 종속 변수로 설정한 후 다중회귀분석을 수행하여 각 독립 변수별 비표준화계수를 산출하는 단계와, 상기 신규사례와 조회사례 데이터베이스의 속성 정보 값 차이인 독립 변수 차이 값을 구하고, 상기 독립변수 차이 값에 비표준화계수를 곱하여 종속변수의 변화량인 속성 오차 보정량을 산출하는 단계로 이루어지고, 상기 오차율에 의한 보정 방식은, 상기 각 독립변수의 비표준화계수를 이용하여 계산한 환경부하량의 오차를 회귀방정식으로부터 산출한 종속변수로 나누어 오차율을 계산하는 단계와, 상기 조회사례 데이터베이스 중 기설정된 추출 순위내에 위치한 사례 프로젝트의 환경부하량에 상기 오차율을 곱하여 오차 보정량을 산출하는 단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 사례기반추론 기법에 의한 도로토공부의 환경 부하량 예측 방법.
첨부파일
- [SMK] 사례기반추론 기법에 의한 도로토공부의 환경 부하량 예측 시스템 및 그 방법.pdf(128 KB)
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