Abstract:
본 발명은, 복수의 관측점으로부터 측정되는 각각의 관측 데이터를 참조하여 사용자의 이동 경로 상에 위치하는 특정 지점의 기상 위험상황을 예측하는 방법에 있어서, (a) 기상 위험상황 예측 서버가, 상기 관측점으로부터 측정되는 각각의 상기 관측 데이터를 획득하는 단계; 및 (b) 상기 서버가, 관측 데이터의 지리적 분포 정보, 관측 데이터의 시간적 추이 정보 중 적어도 하나를 기계학습 데이터베이스를 참조로 하여 분석함으로써, 상기 특정 지점에 대한 기상 상태를 예측하는 단계;를 포함하는 방법을 개시한다.
Abstract:
인공지능 기반의 선박 과속 판정 장치, 방법 및 그 시스템이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 미리 설정된 구간을 운항 중인 제1 선박의 음향신호를 적어도 두개의 지점에 설치된 음향신호 수신장치에서 수신하는 단계와 상기 적어도 두개의 지점에 설치된 음향신호 수신장치에서 수신된 각각의 음향신호로부터 상기 제1 선박의 운항 진동정보를 추출하는 단계와 상기 수신된 각각의 음향신호로부터 상기 제1 선박의 운항 속력을 측정하는 단계와 상기 제1 선박의 운항 진동정보에 매칭되는 운항 속력 범위 정보로 구성된 데이터베이스를 구축하는 단계를 포함할 수 있다.
Abstract:
본 발명의 일 태양에 따르면, 비-동력으로 동작하는 광도계를 사용하는 대기 상태 측정 방법에 있어서, 복수의 협각 광 수신기를 사용하여 각각 상이한 방위각의 범위에서 들어오는 대기에 의한 산란에 기인한 광을 수신하되, 상기 수신된 광의 총량을 분석하도록 지원하며, 광각 광 수신기를 사용하여 상기 대기 전체에서 상기 광도계로 들어오는 산란광 및 직사광을 수신하여 상기 수신된 광의 총량을 분석하도록 지원하는 단계; 및 상기 복수의 협각 광 수신기를 통하여 수신되어 획득된 산란광의 광량에 대한 정보 및 상기 광각 광 수신기를 통하여 수신되어 획득된 상기 산란광 및 직사광의 광량에 대한 정보를 참조로 하여 상기 광도계로 들어오는 직사광의 광량인 E direct 를 추정하도록 지원하는 단계를 포함하는 측정 방법이 제공된다.
Abstract:
본 발명에 따르면, 고해상도 기상기후데이터를 생성하기 위한 학습 방법으로서, (a) 제1 방향에 평행한 복수의 제1 축선 및 제2 방향에 평행한 복수의 제2 축선이 교차되는 지점 각각에 대응되는 격자점들 중 특정 격자점 각각에 대하여, 제t-m 과거시점 각각의 기상기후에 해당되는 값으로서의 제1 과거예보데이터가 소정의 제1 예보모델에 의해 획득되면, 제1 딥러닝 모듈에 대한 학습을 수행하도록 하는 단계 (b) 상기 특정 격자점 각각에 대하여, 특정 과거시점에 대응되는 상기 특정 제1 과거예보데이터 및 상기 미래시점 중 적어도 일부의 특정 미래시점에 대응되는 특정 미래예보데이터 중 적어도 일부를 입력받아 상기 제1 딥러닝 연산을 수행한 결과로서 상기 특정 격자점 각각 그리고 상기 특정 과거시점 및 상기 특정 미래시점 중 적어도 일부 각각에 대한 상기 특정 기상기후에 해당되는 값을 제2 딥러닝 입력예보데이터로서 출력하도록 하는 단계 및 (c) 상기 특정 제2 딥러닝 입력예보데이터에 대하여 소정의 전처리를 수행하여 소정의 제1 배율로 축소된 축소데이터를 생성한 상태에서, 상기 제2 딥러닝 모듈에 대한 학습을 수행하도록 하는 단계 를 포함하는 학습 방법이 제공된다.
Abstract:
본 발명은, 유류 오염 제거 및 추적 장치에 있어서, 제1 부분 본체 및 제2 부분 본체를 포함하는 본체; 및 상기 제1 부분 본체의 소정 부위 및 상기 제2 부분 본체의 소정 부위에 형성된 체결부를 포함하고, 상기 제1 부분 본체의 일부분이 수면 아래에 위치하고 상기 제2 부분 본체의 일부분은 상기 수면 상에 위치한 상태에서 유류 흡착포가 수면과 접촉하면서 부력을 형성시켜 상기 제1 부분 본체 및 상기 제2 부분 본체가 기설정된 범위 이내에 위치하면서 상기 수면 상의 기름을 흡착하도록 하는 것을 특징으로 하는 유류 오염 제거 및 추적 장치를 개시한다.
Abstract:
본 발명은, 항공 안전 지원 방법 및 서버에 있어서, (a) 항공 안전 지원 서버가, 소정의 구역에 위치한 복수의 기상관측 장치로부터 측정되는 각각의 관측 데이터를 획득하는 단계; 및 (b) 상기 항공 안전 지원 서버가, 작성된 맵을 기계학습 데이터베이스를 참조로 하여 분석함으로써 현재 시점으로부터 소정의 시간 후의 상기 구역의 기상 상태를 예측하는 단계;를 포함하는 방법 및 이를 위한 서버를 개시한다.
Abstract:
본 발명은, 해상 위험상황을 판단하는 방법에 있어서, (a) 서버가, 웨어러블 장치로부터 측정되는 가속도 정보, 각속도 정보, 심박 정보, 위치 정보 중 적어도 하나를 획득하는 단계; 및 (b) 상기 서버가, 비교 패턴 데이터를 기계학습 데이터베이스를 참조로 하여 분석하는 프로세스, 상기 심박 정보 또는 상기 심박 정보의 시간적 추이 정보 중 적어도 하나가 기설정된 임계치를 벗어나는지의 여부를 분석하는 프로세스 중 적어도 하나를 수행함으로써 사용자가 위험상황에 있는지의 여부를 판단하는 단계;를 포함하는 방법 및 이를 이용한 서버를 개시한다.