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심층 신경망 관리 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2019016240
  • 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 DNN 관리 방법 및 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 DNN 관리 방법은, 예측(prediction) 요청을 수신하는 단계와, 상기 예측 요청을 분석하여 상기 예측 요청에 적합한 DNN(Deep Neural Network) 요청을 전송하는 단계와, 상기 DNN 요청에 기초하여 상기 DNN에 대응되는 컨테이너(container) 레퍼지토리를 선택하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06N 3/04(2013.01) G06N 3/04(2013.01) G06N 3/04(2013.01)
출원번호/일자 1020180112659 (2018.09.20)
출원인 건국대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2011220-0000 (2019.08.08)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20190814) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.09.20)
심사청구항수 6

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 하영국 경기도 성남시 분당구
2 최수용 서울특별시 광진구

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
2018.09.20 수리 (Accepted) 1-1-2018-0938368-00
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2019.01.18 수리 (Accepted) 1-1-2019-0063154-92
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.02.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0140516-03
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)
2019.04.10 수리 (Accepted) 1-1-2019-0367800-20
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.04.10 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0367801-76
6 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2019.06.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0455583-40
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)
2019.07.24 수리 (Accepted) 1-1-2019-0761004-35
8 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)
2019.07.24 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2019-0761005-81
9 등록결정서
Decision to Grant Registration
2019.08.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0568680-98
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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DNN 관리 장치를 사용하여 DNN을 관리하는 방법에 있어서,상기 DNN 관리 장치가 예측(prediction) 요청을 수신하는 단계;상기 DNN 관리 장치가 상기 예측 요청을 분석하여 상기 예측 요청에 적합한 DNN(Deep Neural Network) 요청을 전송하는 단계; 및상기 DNN 관리 장치가 상기 DNN 요청에 기초하여 복수의 컨테이너 중에서 상기 예측 요청에 적합한 DNN을 포함하는 컨테이너(container)의 레퍼지토리를 선택하는 단계를 포함하고,상기 전송하는 단계는,상기 예측 요청을 파싱(parsing)하는 단계; 및파싱 결과에 기초하여 상기 DNN 요청을 전송하는 단계를 포함하고,상기 선택하는 단계는,상기 DNN 요청의 카테고리에 기초하여 데이터베이스를 분류하는 단계;상기 DNN 요청의 태그를 검색 리스트에 추가하는 단계;상기 검색 리스트에 기초하여 분류된 데이터베이스로부터 레퍼지토리 URL(Uniform Resource Locator)을 포함하는 상기 레퍼지토리의 경로를 추출하는 단계;상기 DNN 요청에 포함된 예측 대상을 디코딩하는 단계; 및디코딩된 예측 대상의 메타 데이터를 분석하여 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하고,상기 예측 요청은 상기 카테고리, 상기 태그 및 상기 예측 대상을 JSON 데이터의 형태로 포함하고,상기 메타 데이터는 상기 DNN에 대한 ID, 이름, 태그 및 URL을 포함하고,상기 컨테이너는 상기 메타 데이터에 기초하여 도커 컨테이너 관리자에 의해 관리되는DNN 관리 방법
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제1항에 있어서,상기 DNN 관리 장치가 선택된 레퍼지토리에 기초하여 상기 예측 요청에 대한 결과를 반환하는 단계를 더 포함하는 DNN 관리 방법
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제5항에 있어서,상기 반환하는 단계는,상기 선택된 레퍼지토리에 대응하는 DNN을 이용하여 예측 결과를 생성하는 단계상기 예측 결과를 반환하는 단계를 포함하는 DNN 관리 방법
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예측 요청(prediction request)을 수신하는 수신기; 및상기 예측 요청에 기초하여 DNN에 대응되는 컨테이너 레퍼지토리를 선택하는 컨트롤러;를 포함하고,상기 컨트롤러는,상기 예측 요청을 분석하여 상기 예측 요청에 적합한 DNN(Deep Neural Network) 요청을 전송하는 브릿지(bridge); 및상기 DNN 요청에 기초하여 복수의 컨테이너 중에서 상기 예측 요청에 적합한 DNN을 포함하는 컨테이너(container)의 레퍼지토리를 선택하는 선택기(selector)를 포함하고,상기 브릿지는,상기 예측 요청을 파싱(parsing)하고, 파싱 결과에 기초하여 상기 DNN 요청을 전송하고,상기 선택기는,상기 DNN 요청의 카테고리에 기초하여 데이터베이스를 분류하고, 상기 DNN 요청의 태그를 검색 리스트에 추가하고, 상기 검색 리스트에 기초하여 분류된 데이터베이스로부터 레퍼지토리 URL(Uniform Resource Locator)을 포함하는 상기 레퍼지토리의 경로를 추출하고, 상기 DNN 요청에 포함된 예측 대상을 디코딩하고, 디코딩된 예측 대상의 메타 데이터를 분석하여 상기 데이터베이스에 저장하고,상기 예측 요청은 상기 카테고리, 상기 태그 및 상기 예측 대상을 JSON 데이터의 형태로 포함하고,상기 메타 데이터는 상기 DNN에 대한 ID, 이름, 태그 및 URL을 포함하고,상기 컨테이너는 상기 메타 데이터에 기초하여 도커 컨테이너 관리자에 의해 관리되는DNN 관리 장치
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제7항에 있어서,상기 브릿지는,선택된 레퍼지토리에 기초하여 상기 예측 요청에 대한 결과를 반환하는DNN 관리 장치
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제11항에 있어서,상기 브릿지는,상기 선택된 레퍼지토리에 대응하는 DNN을 이용하여 예측 결과를 생성하고, 상기 예측 결과를 반환하는DNN 관리 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