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영상 레이블 추론 방법 및 이를 수행하는 장치들

  • 기술번호 : KST2019012599
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 영상 레이블 추론 방법 및 이를 수행하는 장치들이 개시된다. 일 실시예에 따른 영상 레이블 추론 방법은 입력 영상을 수신하는 단계와, 신경망에 포함된 레이어를 통해 상기 입력 영상에 대해 연산된 제1 가중치 합을 추출하는 단계와, 상기 제1 가중치 합과 기 저장된 제2 가중치 합에 기초하여 저장소에 저장된 레이블들로부터 상기 신경망에 의해 상기 입력 영상으로부터 추론될 레이블을 결정하는 단계와, 결정된 레이블을 상기 입력 영상으로부터 추론될 레이블로 출력하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06N 3/063 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020180067480 (2018.06.12)
출원인 건국대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1973322-0000 (2019.04.22)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20190430) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020170171328   |   2017.12.13
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.06.12)
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 건국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박근영 경기도 부천시
2 김두현 경기도 성남시 분당구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 건국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.06.12 수리 (Accepted) 1-1-2018-0576093-58
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2019.01.16 수리 (Accepted) 1-1-2019-0052383-83
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.02.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0110497-75
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.04.08 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0358631-00
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.04.08 수리 (Accepted) 1-1-2019-0358630-54
6 등록결정서
Decision to grant
2019.04.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0281552-54
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
영상 레이블 추론 장치의 영상 레이블 추론 방법에 있어서,상기 장치가 입력 영상을 수신하는 단계;상기 장치가 신경망에 포함된 레이어를 통해 상기 입력 영상에 대해 연산된 제1 가중치 합을 추출하는 단계;상기 장치가 상기 제1 가중치 합과 기 저장된 제2 가중치 합에 기초하여 저장소에 저장된 레이블들로부터 상기 신경망에 의해 상기 입력 영상으로부터 추론될 레이블을 결정하는 단계; 및상기 장치가 결정된 레이블을 상기 입력 영상으로부터 추론될 레이블로 출력하는 단계를 포함하고,상기 결정하는 단계는,상기 신경망에 포함된 각 레이어에서 상기 제1 가중치 합이 추출될 때마다 상기 제1 가중치 합과 상기 제2 가중치 합이 유사한지 여부를 비교하는 단계;상기 제1 가중치 합에 대한 연산이 진행되는 상기 각 레이어 순으로 상기 제2 가중치 합 중에서 상기 제1 가중치 합과 유사한 가중치 합에 대응하는 레이블에 대한 유사도를 카운트하는 단계; 및카운트된 유사도를 임계값과 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 유사한 가중치 합 중에서 상기 제1 가중치 합과 유사한 가중치 합에 대응하는 레이블을 상기 입력 영상으로부터 추론될 레이블로 결정하는 단계를 포함하는 영상 레이블 추론 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 제1 가중치 합은 상기 레이어에 포함된 복수의 노드들 각각을 통해 상기 입력 영상에 대해 연산된 복수의 가중치들의 합인 영상 레이블 추론 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 제2 가중치 합은 상기 신경망으로 빈도가 높게 입력되는 영상 및 상기 신경망에 의해 빈도가 높게 출력되는 레이블의 영상 중에서 적어도 하나를 미리 연산한 가중치 합 또는 가중치 합의 집합인 영상 레이블 추론 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 결정하는 단계는,상기 제2 가중치 합 중에서 상기 제1 가중치 합과 가장 유사한 가중치 합에 대응하는 레이블을 상기 입력 영상으로부터 추론될 레이블로 결정하는 단계를 포함하는 영상 레이블 추론 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 결정하는 단계는,상기 신경망에 포함된 각 레이어에서 상기 제1 가중치 합이 연산될 때마다 순차적으로 수행되는 영상 레이블 추론 방법
6 6
삭제
7 7
제1항에 있어서,상기 임계값은 상기 유사한 가중치 합에 대응하는 레이블이 상기 제1 가중치 합과 충분히 유사한지 또는 가장 유사한지 여부를 판단하는 기준인 영상 레이블 추론 방법
8 8
제1항에 있어서,상기 장치가 상기 입력 영상으로부터 추론될 레이블이 결정 또는 출력되는 경우, 상기 제1 가중치 합에 대한 연산을 종료하는 연산 종료 신호를 출력하는 단계를 더 포함하는 영상 레이블 추론 방법
9 9
제1항에 있어서,상기 장치가 상기 제1 가중치 합을 이용하여 상기 제2 가중치 합을 업데이트하는 단계를 더 포함하는 영상 레이블 추론 방법
10 10
입력 영상을 수신하고, 신경망에 포함된 레이어를 통해 상기 입력 영상에 대해 연산된 제1 가중치 합을 추출하는 추론 장치; 및상기 제1 가중치 합과 기 저장된 제2 가중치 합에 기초하여 저장소에 저장된 레이블들로부터 상기 신경망에 의해 상기 입력 영상으로부터 추론될 레이블을 결정하고, 결정된 레이블을 상기 입력 영상으로부터 추론될 레이블로 출력하는 캐싱 장치를 포함하고,상기 캐싱 장치는,상기 신경망에 포함된 각 레이어에서 상기 제1 가중치 합이 연산될 때마다 상기 제1 가중치 합과 상기 제2 가중치 합이 유사한지 여부를 비교하고, 상기 제1 가중치 합에 대한 연산이 진행되는 상기 각 레이어 순으로 상기 제2 가중치 합 중에서 상기 제1 가중치 합과 유사한 가중치 합에 대응하는 레이블에 대한 유사도를 카운트하고, 카운트된 유사도를 임계값과 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 유사한 가중치 합 중에서 상기 제1 가중치 합과 가장 유사한 가중치 합에 대응하는 레이블을 상기 입력 영상으로부터 추론될 레이블로 결정하는 영상 레이블 추론 장치
11 11
제10항에 있어서,상기 제1 가중치 합은 상기 레이어에 포함된 복수의 노드들 각각을 통해 상기 입력 영상에 대해 연산된 복수의 가중치들의 합인 영상 레이블 추론 장치
12 12
제10항에 있어서,상기 제2 가중치 합은 상기 신경망으로 빈도가 높게 입력되는 영상 및 상기 신경망에 의해 빈도가 높게 출력되는 레이블의 영상 중에서 적어도 하나를 미리 연산한 가중치 합 또는 가중치 합의 집합인 영상 레이블 추론 장치
13 13
제10항에 있어서,상기 캐싱 장치는,상기 제2 가중치 합 중에서 상기 제1 가중치 합과 가장 유사한 가중치 합에 대응하는 레이블을 상기 입력 영상으로부터 추론될 레이블로 결정하는 영상 레이블 추론 장치
14 14
제10항에 있어서,상기 캐싱 장치는,상기 신경망에 포함된 각 레이어에서 상기 제1 가중치 합이 연산될 때마다 순차적으로 수행하는 영상 레이블 추론 장치
15 15
삭제
16 16
제10항에 있어서,상기 임계값은 상기 유사한 가중치 합에 대응하는 레이블이 상기 제1 가중치 합과 충분히 유사한지 또는 가장 유사한지 여부를 판단하는 기준인 영상 레이블 추론 장치
17 17
제10항에 있어서,상기 캐싱 장치는,상기 입력 영상으로부터 추론될 레이블이 결정 또는 출력되는 경우, 상기 제1 가중치 합에 대한 연산을 종료하는 연산 종료 신호를 출력하는 영상 레이블 추론 장치
18 18
제10항에 있어서,상기 캐싱 장치는,상기 제1 가중치 합을 이용하여 상기 제2 가중치 합을 업데이트하는 영상 레이블 추론 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 건국대학교 산학협력단 대학ICT연구센터육성지원사업 지능정보서비스를 위한 고성능 하이브리드 클라우드 컴퓨팅 기술 개발 및 인력양성