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머신 러닝을 위한 학습 이미지를 자동 생성하는 인공 지능 장치 및 그의 제어 방법

  • 기술번호 : KST2018016014
  • 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 머신 러닝을 위한 학습 이미지를 자동으로 생성하는 인공 지능 장치 및 그의 제어 방법에 관한 것으로, 기 저장된 복수의 신경망 후보 모델 중 머신 러닝을 수행할 적어도 하나의 신경망 모델을 선택하는 신경망 후보 모델 선택부와 원본 이미지 데이터를 복수의 영상 변환 방식 중 적어도 하나의 방식을 이용하여 복수의 후보 이미지 데이터를 생성하는 이미지 데이터 증강부와 상기 적어도 하나의 신경망 모델 및 상기 복수의 후보 이미지 데이터에 대한 연산 효율을 계산하는 연산 효율 평가부와 상기 연산 효율에 근거하여, 상기 적어도 하나의 신경망 모델 중 어느 하나의 신경망 모델 및 상기 복수의 후보 이미지 데이터 중 적어도 하나의 이미지 데이터를 결정하는 학습 이미지 데이터 선택부 및 상기 결정된 어느 하나의 신경망 모델을 이용하여, 상기 결정된 적어도 하나의 이미지 데이터를 학습하는 머신 러닝 프로세스부를 포함한다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020170067164 (2017.05.30)
출원인 국방과학연구소
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2018-0130925 (2018.12.10) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 거절
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.05.30)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 오세윤 대한민국 대전광역시 서구
2 조성백 대한민국 대전광역시 서구

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
최종권리자 정보가 없습니다
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		 2017.05.30 수리 (Accepted) 1-1-2017-0517742-20
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.12.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0870566-18
3 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.02.11 수리 (Accepted) 1-1-2019-0142548-53
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.02.11 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0142587-23
5 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2019.06.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0459194-86
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.07.23 수리 (Accepted) 1-1-2019-0757293-63
7 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2019.07.23 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2019-0757300-06
8 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2019.08.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0603386-35
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
기 저장된 복수의 신경망 후보 모델 중 머신 러닝을 수행할 적어도 하나의 신경망 모델을 선택하는 신경망 후보 모델 선택부; 원본 이미지 데이터를 복수의 영상 변환 방식 중 적어도 하나의 방식을 이용하여 복수의 후보 이미지 데이터를 생성하는 이미지 데이터 증강부;상기 적어도 하나의 신경망 모델 및 상기 복수의 후보 이미지 데이터에 대한 연산 효율을 계산하는 연산 효율 평가부 ; 상기 연산 효율에 근거하여, 상기 적어도 하나의 신경망 모델 중 어느 하나의 신경망 모델 및 상기 복수의 후보 이미지 데이터 중 적어도 하나의 이미지 데이터를 결정하는 학습 이미지 데이터 선택부 ; 및 상기 결정된 어느 하나의 신경망 모델을 이용하여, 상기 결정된 적어도 하나의 이미지 데이터를 학습하는 머신 러닝 프로세스부를 포함하는 인공 지능 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 신경망 후보 모델 선택부는 사용자의 제어 명령에 근거하여, 상기 복수의 신경망 모델 중 적어도 하나의 신경망 모델을 선택하는 것을 특징으로 하는 인공 지능 장치
3 3
제1항에 있어서, 상기 이미지 데이터 증강부는 상기 복수의 후보 이미지 데이터를, 연산 효율 평가의 대상이 되는 복수의 시험 그룹과, 연산 효율 평가의 기준이 되는 검증 그룹으로 구분하고, 상기 연산 효율 평가부는 상기 시험 그룹에 대하여, 연산 효율을 평가하는 것을 특징으로 하는 인공 지능 장치
4 4
제1항에 있어서, 상기 연산 효율 평가부는 상기 적어도 하나의 신경망 모델 각각에 대하여, 상기 복수의 후보 이미지 데이터에 대한 연산 효율을 계산하는 것을 특징으로 하는 인공 지능 장치
5 5
제1항에 있어서, 상기 학습 이미지 데이터 선택부는, 상기 복수의 후보 이미지 데이터 중 연산 효율이 가장 높은 적어도 하나의 후보 이미지 데이터를 결정하는 것을 특징으로 하는 인공 지능 장치
6 6
제1항에 있어서, 상기 학습 이미지 데이터 선택부는, 상기 적어도 하나의 신경망 모델 중 연산 효율이 가장 높은 신경망 모델을 결정하는 것을 특징으로 하는 인공 지능 장치
7 7
제1항에 있어서, 상기 복수의 영상 변환 방식은크롭(crop), 회전(rotation), 플립(flip), 스퀴지(squash), 전환(translation), 줌(zoom) 및 색 변화(color perturbation) 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 인공 지능 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.