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문서 분류 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019013520
  • 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 제 1 서브 심층 신경망 및 제 2 서브 심층 신경망을 포함하는 심층 신경망을 이용하여 문서를 분류하는 방법에 관한 것으로서, 문서에 포함된 단어를 개념별로 분류하여 정렬하는 단계, 개념별로 분류된 단어 집합 각각을 상기 제 1 서브 심층 신경망에 입력하여 상기 단어 집합 각각에 대한 개념 정보를 도출하는 단계, 상기 각 개념 정보를 통합하여 통합 개념 정보를 생성하는 단계 및 상기 통합 개념 정보를 상기 제 2 서브 심층 신경망에 입력하여 상기 문서의 종류를 분류하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06F 16/35 (2019.01.01) G06F 16/36 (2019.01.01) G06F 16/93 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
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) G06F 16/35(2013.01)
출원번호/일자 1020190011178 (2019.01.29)
출원인 서울시립대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1983752-0000 (2019.05.23)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20190530) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020180172539   |   2018.12.28
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.01.29)
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울시립대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김한준 서울특별시 서초구
2 임푸름 경기도 화성시
3 고학림 충청남도 아산시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인엠에이피에스 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 **, *층 (역삼동, 한동빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서울시립대학교 산학협력단 서울특별시 동대문구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2019.01.29 수리 (Accepted) 1-1-2019-0106534-81
2 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.01.29 수리 (Accepted) 1-1-2019-0104394-38
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2019.03.04 수리 (Accepted) 1-1-2019-0217588-16
4 심사처리보류(연기)보고서
Report of Deferment (Postponement) of Processing of Examination
2019.04.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0032539-65
5 등록결정서
Decision to grant
2019.05.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0361756-15
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.09.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5191631-69
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번호 청구항
1 1
제 1 서브 심층 신경망 및 제 2 서브 심층 신경망을 포함하는 심층 신경망을 이용하여 문서를 분류하는 방법에 있어서,문서에 포함된 단어를 개념별로 분류하여 정렬하는 단계;개념별로 분류된 단어 집합 각각을 상기 제 1 서브 심층 신경망에 입력하여 상기 단어 집합 각각에 대한 개념 정보를 도출하는 단계;상기 각 개념 정보를 통합하여 통합 개념 정보를 생성하는 단계; 및상기 통합 개념 정보를 상기 제 2 서브 심층 신경망에 입력하여 상기 문서의 종류를 분류하는 단계를 포함하는 것인, 문서 분류 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 문서에 포함된 단어를 개념별로 분류하여 정렬하는 단계는단어 축을 행렬의 행(row)과 열(column) 중 어느 하나로, 개념 축(axis)을 상기 행렬의 행과 열 중 나머지 하나로 맵핑하여 상기 문서를 2차원 행렬로 표현하는 단계를 포함하는 것인, 문서 분류 방법
3 3
제 2 항에 있어서,상기 문서에 포함된 단어를 개념별로 분류하여 정렬하는 단계는복수의 문서 각각을 상기 2차원 행렬로 표현하는 단계; 및상기 복수의 문서 각각의 상기 2차원 행렬이 나열된 문서 축을 포함하는 3차원 공간 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것인, 문서 분류 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 개념은 온톨로지(ontology)를 기초로 생성되는 것인, 문서 분류 방법
5 5
제 1 항에 있어서,상기 심층 신경망은 CNN (Convolutional Neural Network) 및 DNN (Deep Neural Network) 중 하나 이상을 포함하는 것인, 문서 분류 방법
6 6
제 1 항에 있어서,상기 제 1 서브 심층 신경망은 서로 다른 노드 개수를 갖는 둘 이상의 완전연결 계층이 서로 연결되는 구조로 형성되되, 상기 연결된 둘 이상의 완전연결 계층은 상기 단어 집합 각각을 각각 입력받을 수 있도록 병렬 구조로 형성되는 것인, 문서 분류 방법
7 7
제 1 항에 있어서,상기 제 2 서브 심층 신경망은 파라미터 수가 제한되는 하나 이상의 콘볼루션 계층 및 서로 다른 노드 개수를 갖는 둘 이상의 완전연결 계층이 서로 연결되는 구조로 형성되는 것인, 문서 분류 방법
8 8
제 1 항에 있어서,상기 개념 정보는 하기의 수식에 기초하여 도출되는 것인, 문서 분류 방법
9 9
제 1 서브 심층 신경망 및 제 2 서브 심층 신경망을 포함하는 심층 신경망을 이용하여 문서를 분류하는 장치에 있어서,문서에 포함된 단어를 개념별로 분류하여 정렬하는 정렬부;개념별로 분류된 단어 집합 각각을 상기 제 1 서브 심층 신경망에 입력하여 상기 단어 집합 각각에 대한 개념 정보를 도출하는 도출부;상기 각 개념 정보를 통합하여 통합 개념 정보를 생성하는 생성부; 및상기 통합 개념 정보를 상기 제 2 서브 심층 신경망에 입력하여 상기 문서의 종류를 분류하는 분류부를 포함하는 것인, 문서 분류 장치
10 10
제 9 항에 있어서,상기 정렬부는단어 축을 행렬의 행(row)과 열(column) 중 어느 하나로, 개념 축(axis)을 상기 행렬의 행과 열 중 나머지 하나로 맵핑하여 상기 문서를 2차원 행렬로 표현하는 것인, 문서 분류 장치
11 11
제 10 항에 있어서,상기 정렬부는복수의 문서 각각을 상기 2차원 행렬로 표현하고, 상기 복수의 문서 각각의 상기 2차원 행렬이 나열된 문서 축을 포함하는 3차원 공간 모델을 생성하는 것인, 문서 분류 장치
12 12
제 9 항에 있어서,상기 개념은 온톨로지(ontology)를 기초로 생성되고,상기 심층 신경망은 CNN (Convolutional Neural Network) 및 DNN (Deep Neural Network) 중 하나 이상을 포함하는 것인, 문서 분류 장치
13 13
제 9 항에 있어서,상기 제 1 서브 심층 신경망은 서로 다른 노드 개수를 갖는 둘 이상의 완전연결 계층이 서로 연결되는 구조로 형성되되, 상기 연결된 둘 이상의 완전연결 계층은 상기 단어 집합 각각을 각각 입력받을 수 있도록 병렬 구조로 형성되는 것인, 문서 분류 장치
14 14
제 9 항에 있어서,상기 제 2 서브 심층 신경망은 파라미터 수가 제한되는 하나 이상의 콘볼루션 계층 및 서로 다른 노드 개수를 갖는 둘 이상의 완전연결 계층이 서로 연결되는 구조로 형성되는 것인, 문서 분류 장치
15 15
제 9 항에 있어서,상기 개념 정보는 하기의 수식에 기초하여 도출되는 것인, 문서 분류 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 과학기술정보통신부 호서대학교 산학협력단 대학ICT연구센터지원사업 5G 기반 산업별 빅데이터 활용 딥러닝 모형 개발 및 인력양성