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뉴로 모픽 소자 및 이를 이용한 가이드 트레이닝 방법

  • 기술번호 : KST2019014651
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 발명의 일 측면에 따른 본 발명의 일측면에 따른 가이드 트레이닝 방법은 N개(N은 자연수)의 입력 노드, M개(M은 자연수)의 출력 노드 및 각 입력 노드와 출력 노드를 연결하는 N*M 개의 링크로 이루어진 인공 신경망 회로를 통해, 복수의 입력 데이터를 M개의 출력 데이터로 분류하는 것으로서, (a) 상기 입력 데이터를 N개의 요소 데이터로 분할하고, 각 요소 데이터를 상기 N개의 입력 노드에 각각 입력시키는 단계; (b) 상기 요소 데이터가 하이레벨 데이터인 경우 해당 요소 데이터가 입력되는 입력 노드와 연결된 링크의 가중치를 상승시키고, 상기 요소 데이터가 로우레벨 데이터인 경우 해당 요소 데이터가 입력되는 노드와 연결된 링크의 가중치를 하강시키는 단계; 및 (c) 상기 각 입력 데이터에 대하여 상기 (a) 및 (b) 단계를 각각 수행하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06N 3/063 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06N 3/063(2013.01) G06N 3/063(2013.01)
출원번호/일자 1020180008570 (2018.01.24)
출원인 이화여자대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0090130 (2019.08.01) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.01.24)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 이화여자대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 신형순 서울특별시 서초구
2 선우경 서울특별시 서대문구
3 조수민 서울특별시 중랑구
4 박준희 서울특별시 송파구

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 이화여자대학교 산학협력단 서울특별시 서대문구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.01.24 수리 (Accepted) 1-1-2018-0081682-64
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.08.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0626943-40
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)		 2019.09.17 수리 (Accepted) 1-1-2019-0948743-32
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.09.17 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0948744-88
5 등록결정서
Decision to grant		 2019.11.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0810975-17
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번호 청구항
1 1
N개(N은 자연수)의 입력 노드, M개(M은 자연수)의 출력 노드 및 각 입력 노드와 출력 노드를 연결하는 N*M 개의 링크로 이루어진 인공 신경망 회로를 통해, 복수의 입력 데이터를 M개의 출력 데이터로 분류하는 가이드 트레이닝 방법에 있어서,(a) 상기 입력 데이터를 N개의 요소 데이터로 분할하고, 각 요소 데이터를 상기 N개의 입력 노드에 각각 입력시키는 단계; (b) 상기 요소 데이터가 하이레벨 데이터인 경우 해당 요소 데이터가 입력되는 입력 노드와 연결된 링크의 가중치를 상승시키고, 상기 요소 데이터가 로우레벨 데이터인 경우 해당 요소 데이터가 입력되는 노드와 연결된 링크의 가중치를 하강시키는 단계; 및(c) 상기 각 입력 데이터에 대하여 상기 (a) 및 (b) 단계를 각각 수행하는 단계를 포함하는 가이드 트레이닝 방법
2 2
제 1 항에 있어서,(d) 상기 인공 신경망 회로에 신규 입력 데이터를 입력하고, 상기 가중치가 반영된 후 상기 출력 노드에서 출력되는 값에 기초하여 상기 신규 입력 데이터를 분류하는 단계를 더 포함하는 가이드 트레이닝 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 인공 신경망 회로는 저항성 메모리 소자에 기반하여 구현된 시냅스 소자이고, 상기 (b) 단계는 가중치 상승 또는 가중치 하강에 따라 상기 저항성 메모리 소자에 포함된 저항성 물질층을 고저항 상태 또는 저저항 상태로 조절하는 것인 가이드 트레이닝 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 각 입력 데이터는 상기 복수의 출력 노드 중 어느 출력 노드로 출력되는지가 미리 지정된 학습용 데이터이고, 상기 (b) 단계는 상기 입력 데이터에 대하여 지정된 출력 노드의 출력값이 임계값 보다 작으면, 해당 출력 노드와 연결된 링크의 가중치를 상승시키고, 상기 입력 데이터에 대하여 지정된 출력 노드외의 출력 노드의 출력값이 임계값 보다 크면, 해당 출력 노드와 연결된 링크의 가중치를 감소시키는 것인 가이드 트레이닝 방법
5 5
가이드 트레이닝을 수행하는 뉴로 모픽 소자에 있어서,N개(N은 자연수)의 입력 노드, M개(M은 자연수)의 출력 노드 및 각 입력 노드와 출력 노드를 연결하는 N*M 개의 링크로 이루어진 인공 신경망 회로가 구현된 시냅스 소자 및복수의 입력 데이터를 M개의 출력 데이터로 분류하는 가이드 트레이닝 프로그램을 실행하는 제어부를 포함하되,상기 제어부는 상기 가이드 트레이닝 프로그램의 실행에 따라, 상기 입력 데이터를 N개의 요소 데이터로 분할하고, 각 요소 데이터를 상기 시냅스 소자의 N개의 입력 노드에 각각 입력시키는 제 1 단계, 상기 요소 데이터가 하이레벨 데이터인 경우 해당 요소 데이터가 입력되는 입력 노드와 연결된 링크의 가중치를 상승시키고, 상기 요소 데이터가 로우레벨 데이터인 경우 해당 요소 데이터가 입력되는 노드와 연결된 링크의 가중치를 하강시키는 제 2 단계 및 상기 각 입력 데이터에 대하여 상기 제 1 단계 및 제 2 단계를 각각 반복 수행하는 뉴로 모픽 소자
6 6
제 5 항에 있어서,상기 인공 신경망 회로에 신규 입력 데이터를 입력하고, 상기 가중치가 반영된 후 상기 출력 노드에서 출력되는 값에 기초하여 상기 신규 입력 데이터를 분류하는 단계를 수행하는 뉴로 모픽 소자
7 7
제 5 항에 있어서,상기 시냅스 소자는 저항성 메모리를 이용하여 시냅스 어레이 형태로 배열된것이고, 상기 제 2 단계는 가중치 상승 또는 가중치 하강에 따라 상기 저항성 메모리 소자에 포함된 저항성 물질층을 고저항 상태 또는 저저항 상태로 조절하는 것인 뉴로 모픽 소자
8 8
제 5 항에 있어서,상기 각 입력 데이터는 상기 복수의 출력 노드 중 어느 출력 노드로 출력되는지가 미리 지정된 학습용 데이터이고, 상기 제 2 단계는 상기 입력 데이터에 대하여 지정된 출력 노드의 출력값이 임계값 보다 작으면, 해당 출력 노드와 연결된 링크의 가중치를 상승시키고, 상기 입력 데이터에 대하여 지정된 출력 노드외의 출력 노드의 출력값이 임계값 보다 크면, 해당 출력 노드와 연결된 링크의 가중치를 감소시키는 것인 뉴로 모픽 소자
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 이화여자대학교 산학협력단 이공학학술연구기반구축사업 인공지능용 뉴럴 네트워크에 최적화 된 뉴로모픽 컴퓨팅 하드웨어 아키텍쳐 개발