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통계모델을 이용한 전자전 위협신호의 자동 분류 장치(APPARATUS FOR AUTOMATICALLY CLASSIFYING ELECTRONIC WAR THREATENING SIGNAL USING STATISTICAL MODEL)

  • 기술번호 : KST2017006421
  • 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 본 발명은 통계모델을 이용하여 전자전 위협신호를 자동으로 분류 및 갱신할 수 있는 전자전 위협신호의 자동 분류 장치에 관한 것으로, 위협신호를 실시간으로 수집 및 저장하는 위협신호 수집 모듈; 수집된 위협신호를 분석하여 특징벡터를 생성하고, 생성된 특징벡터를 학습 및 인식에 적합한 형태로 정규화하는 특징벡터 생성모듈; 기 수집된 위협신호 데이터 및 통계적 방식을 이용하여 위협신호를 분류하기 위한 통계모델을 자동으로 생성하는 위협신호 학습모듈; 위협신호 학습모듈에서 생성된 통계모델을 이용해서 실시간으로 수집되는 위협신호를 인식하는 위협신호 인식 모듈; 및 위협신호 학습모듈에서 인식된 통계모델 기반의 출력을 출력확률모델 기반의 신뢰구간으로 변경하여 갱신 위협신호 및 신규 위협신호에 대하여 자동 태깅을 수행하는 자동 태깅 및 재학습모듈;를 포함한다.
Int. CL G06F 17/30 (2015.10.30) G06F 17/18 (2015.10.30) G06N 3/08 (2015.10.30) G06N 7/00 (2015.10.30) G06N 99/00 (2015.10.30)
CPC G06F 16/35(2013.01) G06F 16/35(2013.01) G06F 16/35(2013.01) G06F 16/35(2013.01) G06F 16/35(2013.01)
출원번호/일자 1020150134110 (2015.09.22)
출원인 국방과학연구소
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2017-0035248 (2017.03.30) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2015.09.22)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이행호 대한민국 서울특별시 송파구
2 정창민 대한민국 경기도 광주시
3 정영규 대한민국 인천광역시 남구
4 김용현 대한민국 서울특별시 송파구
5 조철휘 대한민국 경기도 수원시 영통구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박장원 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로 ***, *층~*층 (논현동, 비너스빌딩)(박장원특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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		 2015.09.22 수리 (Accepted) 1-1-2015-0924626-09
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2016.10.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0755913-69
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.12.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-1251707-60
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2016.12.20 수리 (Accepted) 1-1-2016-1251695-00
5 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2017.04.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0308770-09
6 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2017.06.01 보정각하 (Rejection of amendment) 1-1-2017-0527041-12
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2017.06.01 수리 (Accepted) 1-1-2017-0527038-85
8 보정각하결정서
Decision of Rejection for Amendment		 2017.06.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0434679-18
9 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2017.06.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0434680-65
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
통계모델을 이용하여 위협신호를 실시간으로 분류하고, 통계모델의 출력확률망을 이용하여 위협신호의 실시간 갱신 및 위협신호의 신규 추가를 수행하는 것을 특징으로 하는 전자전 위협신호의 자동 분류 장치
2 2
위협신호를 실시간으로 수집 및 저장하는 위협신호 수집 모듈;수집된 위협신호를 분석하여 특징벡터를 생성하고, 생성된 특징벡터를 학습 및 인식에 적합한 형태로 정규화하는 특징벡터 생성모듈;상기 수집된 위협신호 데이터와 통계적 방식을 이용하여 위협신호를 분류하기 위한 통계모델을 자동으로 생성하는 위협신호 학습모듈;위협신호 학습모듈에서 생성된 통계모델을 이용해서 실시간으로 수집되는 위협신호를 인식하는 위협신호 인식 모듈; 및 위협신호 학습모듈에서 인식된 통계모델 기반의 출력을 출력확률모델 기반의 신뢰구간으로 변경하여 갱신 위협신호 및 신규 위협신호에 대하여 자동 태깅을 수행하는 자동 태깅 및 재학습모듈;를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자전 위협신호의 자동 분류 장치
3 3
제2항에 있어서, 상기 특징벡터 생성모듈은 위협신호의 길이 정규화와 크기 정규화를 수행하는 것을 특징으로 하는 전자전 위협신호의 자동 분류 장치
4 4
제2항에 있어서, 상기 통계적 방식은신경망, 기계학습알고리즘(SVM : Support Vector Machine), 히든마코프모델 (HMM : Hidden Markov Model)을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자전 위협신호의 자동 분류 장치
5 5
제4항에 있어서, 상기 통계적 방식을 신경망으로 사용할 경우 입력 특징 벡터를 주파수, 도달시간 및 펄스폭으로 분리하여 신경망을 구성하는 것을 특징으로 하는 전자전 위협신호의 자동 분류 장치
6 6
제2항에 있어서, 상기 출력확률모델은클래스의 출력을 확률값으로 변경하는 것을 특징으로 하는 전자전 위협신호의 자동 분류 장치
7 7
제2항에 있어서, 상기 자동 태깅 및 재학습 모듈은위협신호 인식 모듈이 인식한 결과를 전체 데이터에 대한 확률값으로 변환하여 신뢰구간을 생성하는 출력확률 모델 생성모듈;상기 출력확률 모델 생성모듈에서 생성된 신뢰구간을 이용하여 현재의 위협신호가 갱신신호인지 신규신호인지 판단한 후 위협 신호의 신규 또는 갱신을 태깅하는 위협신호 자동태깅 모듈; 및신규 통계 모델 생성을 위해서 상기 태깅된 신규 및 갱신된 위협신호데이터를 저장 및 관리하는 학습 데이타 관리모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자전 위협신호의 자동 분류 장치
8 8
제2항에 있어서, 상기 위협신호 학습모듈은 새로운 위협신호가 수집되면 자동 태깅 및 재학습모듈에서 태킹된 위협신호를 이전의 위협신호 데이타와 결합하여 새로운 통계모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 전자전 위협신호의 자동 분류 장치
9 9
제2항에 있어서, 상기 갱신신호는 기존 위협신호 또는 변경된 위협신호를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자전 위협신호의 자동 분류 장치
10 10
제2항에 있어서, 상기 위협신호 학습모듈과 자동 태깅 및 재학습 모듈사이에추가로 특징벡터 생성모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자전 위협신호의 자동 분류 장치
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패밀리정보가 없습니다
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