고장진단특허, 처음 상태를 잣대로 삼은 특허등록 사례
- #고장진단특허RF 플라스마 전력 시스템에서의 고장 진단 장치 및 그 방법
- #특허등록10-2742969
- #소요기간특허출원 후 등록까지 25개월
사례 미리보기
고장진단특허, RF 생성기에서 초기 운전 데이터와 지금의 운전 데이터를 함께 모아 특성을 뽑고 값을 고른 뒤, 훈련과 테스트로 나눠 학습시켜 정상인지 비정상인지 가려내는 고장 진단 장치가 특허등록됐습니다. 특허법인 테헤란이 진행한 출원 건의 등록 정보와, 고장진단특허를 준비할 때 자주 나오는 질문을 함께 정리했습니다.
등록 개요
- 발명의 명칭
- RF 플라스마 전력 시스템에서의 고장 진단 장치 및 그 방법
- 출원번호(일자)
- 10-2022-0142071 (2022.10.31)
- 등록번호(일자)
- 10-2742969 (2024.12.11)
2022.10.31
특허 출원
10-2022-0142071
2024.12.11
특허 등록
10-2742969
사례 소개
고장진단특허는 값을 읽는 데 있지 않고 그 값을 무엇과 견주는지에서 갈립니다.
정상 범위를 정해 두면 장비마다 안 맞는다
이번 사례는 RF 플라스마 전력 시스템에서의 고장 진단 장치입니다. 반도체 공정 장비의 RF 전력은 조금만 흔들려도 결과가 달라지죠. 그래서 값을 지켜봅니다. 다만 정상 범위를 하나로 정해 두면 곤란해져요. 같은 모델이라도 개체마다 처음부터 값이 조금씩 다릅니다. 설치 환경도 다르고요. 남의 기준으로 보면 멀쩡한 장비가 이상으로 잡히거나, 상해 가는 장비가 정상으로 지나갑니다. 재는 것보다 견줄 잣대가 없는 자리입니다.
그 장비의 초기값을 함께 넣고 학습시킨다
이 건은 잣대를 장비 자신에게서 얻습니다. 수집부가 RF 생성기에서 레퍼런스 데이터와 운전 데이터를 함께 모으죠. 레퍼런스는 그 장비의 초기 운전 데이터입니다. 처음 상태가 기준으로 서는 자리고요. 그 둘에서 미리 정해 둔 특성을 뽑고, 그 특성값을 정규화합니다. 서로 단위가 다른 값을 같은 자로 재는 자리죠. 정규화한 데이터를 정해진 비율로 훈련 데이터와 테스트 데이터로 가릅니다. 테스트 데이터를 미리 학습된 예측 건전성 진단 모델에 넣어 기계 학습을 수행하고, 그 결과로 시스템이 정상 상태인지 비정상 상태인지 가리고요. 청구항은 수집부와 처리 단계를 차례로 적었습니다.
본 고장진단특허 건은 특허출원에서 등록까지 약 25개월이 걸렸습니다.
자주 묻는 질문
Q1.개인 명의로 낸 뒤 회사에 넘길 수 있나요?
이전 등록으로 넘깁니다. 등록 전에도 가능하죠. 다만 직무발명에 해당하면 회사와의 관계를 먼저 정리합니다.
Q2.학습 모델을 쓰는 발명은 무엇을 적어야 하나요?
무엇을 입력해 어떤 처리를 거쳐 무엇을 내는지를 적습니다. 이 건도 수집·추출·정규화·분류가 차례로 서 있죠.
Q3.반도체 장비 분야는 해외 출원이 필요한가요?
고객사가 해외에 있으면 그렇습니다. 첫 출원일로부터 12개월 안에 정하죠. 시장을 보고 나라를 고릅니다.
Next Step
이제, 아이디어를
권리로 만들 시간입니다.
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