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자율학습을 통해 획득한 분류 성분들을 이용하여 해시 코드를 생성하는 장치 및 방법(APPARATUS AND METHOD FOR GENERATING HASH CODE USING ACQUIRED DISCRIMINATIVE COMPONENTS BASED ON UNSUPERVISED LEARNING)

  • 기술번호 : KST2015226059
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 자율학습을 통해 획득한 분류 성분들을 이용하여 해시 코드를 생성하는 장치 및 방법이 개시된다. 해시 코드 생성 장치는, 미리 주어진 학습 데이터들을 대상으로 주성분분석을 수행하여 결과 성분들을 획득하는 주성분분석 수행부, 결과 성분들 중 적어도 둘 이상의 결과 성분들을 선형 결합하여 변환 행렬을 생성하는 선형 결합부, 및 변환 행렬을 이용하여 해시 코드를 생성하는 해시 코드 생성부를 포함할 수 있다.
Int. CL G06F 17/00 (2006.01) G06F 17/16 (2006.01)
CPC G06N 5/025(2013.01) G06N 5/025(2013.01) G06N 5/025(2013.01)
출원번호/일자 1020140060895 (2014.05.21)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1580045-0000 (2015.12.17)
공개번호/일자 10-2015-0134471 (2015.12.02) 문서열기
공고번호/일자 (20151224) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2014.05.21)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김준모 대한민국 대전광역시 유성구
2 손성열 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2014.05.21 수리 (Accepted) 1-1-2014-0477246-54
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157968-69
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157993-01
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5158129-58
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2015.03.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2015.05.11 수리 (Accepted) 9-1-2015-0034020-18
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2015.06.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0388656-86
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2015.07.01 수리 (Accepted) 1-1-2015-0640015-39
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2015.07.01 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2015-0640014-94
10 등록결정서
Decision to grant		 2015.11.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0831549-79
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
미리 주어진 학습 데이터들을 대상으로 주성분분석을 수행하여 결과 성분들을 획득하는 주성분분석 수행부;상기 결과 성분들 중 적어도 둘 이상의 결과 성분들을 선형 결합하여 변환 행렬을 생성하는 선형 결합부; 및상기 변환 행렬을 이용하여 입력 데이터로부터 해시 코드를 생성하는 해시 코드 생성부를 포함하고,상기 선형 결합부는,상기 결과 성분들 각각과 상기 결과 성분들 각각의 표준편차의 역수를 곱하여 성분들의 크기를 조정하는 해시 코드 생성 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 선형 결합부는,상기 결과 성분들 중 기설정된 범위 내에서 서로 인접한 적어도 둘 이상의 결과 성분들 각각에 가중치를 적용하여 선형 결합하는 해시 코드 생성 장치
3 3
제1항에 있어서,상기 선형 결합부는,상기 결과 성분들을 대상으로, 서로 인접한 두 개의 결과 성분들을 한 쌍으로 하는 복수의 쌍으로 분류하고, 복수의 쌍 각각을 선형 결합하는 해시 코드 생성 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 선형 결합부는,상기 결과 성분들 중 각각에 해당하는 급간 분산을 이용하여 가중치를 생성하는 가중치 생성부; 및상기 결과 성분들 각각과 상기 가중치를 곱한 값을 선형 결합하여 상기 학습 데이터들의 검색 또는 분류력이 기설정된 기준값 보다 높은 분류 성분들을 획득하고, 상기 분류 성분들로 이루어진 변환 행렬을 생성하는 변환 행렬 생성부를 포함하는 해시 코드 생성 장치
5 5
삭제
6 6
제1항에 있어서,상기 선형 결합부는,상기 결과 성분에 해당하는 급내 공분산 행렬의 고유행렬과 상기 결과 성분들을 행렬 곱셈함에 따라 상기 학습 데이터들의 검색 또는 분류력이 기설정된 기준값 보다 높은 분류 성분들을 획득하는 해시 코드 생성 장치
7 7
미리 주어진 학습 데이터들로부터 자율학습을 통해 상기 학습 데이터들의 검색 또는 분류력이 기설정된 기준값 보다 높은 적어도 둘 이상의 분류 성분들을 획득하는 단계; 및상기 적어도 둘 이상의 분류 성분들을 이용하여 해시 코드를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 분류 성분들을 획득하는 단계는,미리 주어진 학습 데이터들을 대상으로 주성분분석을 수행하여 결과 성분들을 획득하는 단계; 및상기 결과 성분들 중 적어도 둘 이상의 결과 성분들을 선형 결합하여 변환 행렬을 생성하는 단계를 포함하며,상기 변환 행렬을 생성하는 단계는 상기 결과 성분들 각각과 상기 결과 성분들 각각의 표준편차의 역수를 곱하여 성분들의 크기를 조정하는 해시 코드 생성 방법
8 8
삭제
9 9
제7항에 있어서,상기 분류 성분들을 획득하는 단계는,상기 결과 성분들 중 기설정된 범위 내에서 서로 인접한 적어도 둘 이상의 결과 성분들 각각에 가중치를 적용하고, 가중치가 적용된 각 결과 성분들을 선형 결합함에 따라 상기 분류 성분들을 획득하는 해시 코드 생성 방법
10 10
제7항에 있어서,상기 분류 성분들을 획득하는 단계는,상기 결과 성분들을 대상으로, 서로 인접한 두 개의 결과 성분들을 한 쌍으로 하는 복수의 쌍으로 분류하고, 복수의 쌍 각각을 선형 결합함에 따라 상기 분류 성분들을 획득하는 해시 코드 생성 방법
11 11
제7항에 있어서,상기 분류 성분들을 획득하는 단계는,상기 결과 성분들 중 각각에 해당하는 급간 분산을 이용하여 가중치를 생성하는 단계; 상기 결과 성분들 각각과 상기 가중치를 곱한 값을 선형 결합하여 상기 학습 데이터들의 검색 또는 분류력이 상기 기설정된 기준값 보다 높은 분류 성분들을 획득하는 단계; 및상기 분류 성분들로 이루어진 변환 행렬을 생성하는 단계를 포함하는 해시 코드 생성 방법
12 12
삭제
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패밀리정보가 없습니다
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