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기계학습을 이용한 무선 백홀망 자원할당방법 및 자원할당 장치

  • 기술번호 : KST2019017441
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 기계학습을 이용한 무선 백홀망 자원할당방법은 자원할당장치가 복수의 소형 기지국에서 측정한 CSI(Channel State Information)를 기준으로 상기 복수의 소형 기지국의 위치를 추정하는 단계 및 상기 자원할당장치가 상기 위치를 입력으로 삼는 강화학습 신경망을 이용하여 무선 백홀망에서 상기 복수의 소형 기지국에 대한 자원을 할당하는 단계를 포함한다.
Int. CL H04W 16/02 (2009.01.01) H04W 64/00 (2009.01.01) H04W 16/24 (2009.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 99/00 (2019.01.01)
CPC H04W 16/02(2013.01) H04W 16/02(2013.01) H04W 16/02(2013.01) H04W 16/02(2013.01) H04W 16/02(2013.01)
출원번호/일자 1020180024400 (2018.02.28)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-2030128-0000 (2019.10.01)
공개번호/일자 10-2019-0103681 (2019.09.05) 문서열기
공고번호/일자 (20191108) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.02.28)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 조동호 대전광역시 유성구
2 지동진 대전광역시 유성구
3 이혁준 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인(유한)아이시스 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 **, 인화빌딩 *층 (삼성동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.02.28 수리 (Accepted) 1-1-2018-0207318-82
2 직권정정안내서
Notification of Ex officio Correction
2018.03.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0037446-12
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2018.04.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2018.06.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0027834-12
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.03.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0194358-84
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
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)
2019.05.10 수리 (Accepted) 1-1-2019-0480315-61
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.05.10 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0480333-83
9 등록결정서
Decision to grant
2019.09.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0693689-07
10 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
2019.10.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-5033578-27
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
자원할당장치가 복수의 소형 기지국에서 측정한 CSI(Channel State Information)를 기준으로 상기 복수의 소형 기지국의 위치를 추정하는 단계; 및상기 자원할당장치가 상기 위치를 입력으로 삼는 강화학습 신경망을 이용하여 무선 백홀망에서 상기 복수의 소형 기지국에 대한 자원을 할당하는 단계를 포함하되,상기 자원할당장치는 상기 복수의 소형 기지국이 각각 측정한 제1 CSI 및 상기 복수의 소형 기지국 중 인접한 이웃 기지국 사이에서 측정한 제2 CSI를 사전에 학습한 제1 신경망에 입력하여 상기 위치를 추정하는 기계학습을 이용한 무선 백홀망 자원할당방법
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서,상기 제1 신경망은 RNN(Recurrent Neural Network)인 기계학습을 이용한 무선 백홀망 자원할당방법
4 4
제1항에 있어서,상기 제1 CSI는 상기 무선 백홀망의 안테나 중 일부 안테나에서 송신한 기준 신호를 이용하여 측정되는 기계학습을 이용한 무선 백홀망 자원할당방법
5 5
제1항에 있어서,상기 강화학습 신경망은 상기 복수의 소형 기지국 각각의 위치 및 요구되는 통신 용량을 상태(state)로 정의하는 기계학습을 이용한 무선 백홀망 자원할당방법
6 6
제1항에 있어서,상기 강화학습 신경망은 초광역 무선 백홀망에서 지원하는 복수의 세밀 빔 및 배분 가능한 자원을 상기 복수의 소형 기지국 중 적어도 하나에 할당하는 행동(action)을 갖는 기계학습을 이용한 무선 백홀망 자원할당방법
7 7
제1항에 있어서,상기 강화학습 신경망은 네트워크 전체의 평균 용량, 복수의 소형 기지국에서 측정되는 평균 간섭 정도, 상기 복수의 소형 기지국에서 서비스 받는 사용자 일부의 평균 용량 및 통신에 사용되는 전체 에너지 중 적어도 하나를 기준으로 보상(reward)을 결정하는 기계학습을 이용한 무선 백홀망 자원할당방법
8 8
제1항에 있어서,상기 자원할당장치는 아래 수학식을 사용하여 결정되는 보상(Rt+1)을 사용하여 상기 복수의 소형 기지국에 대한 자원을 할당하는 기계학습을 이용한 무선 백홀망 자원할당방법
9 9
복수의 소형 기지국이 측정한 CSI(Channel State Information)를 수신하는 통신장치;복수의 CSI를 이용하여 상기 복수의 소형 기지국의 위치를 추정하는 제1 신경망 및 추정된 상기 위치를 기준으로 강화학습을 이용하여 상기 복수의 소형 기지국에 대한 자원 할당을 결정하는 제2 신경망을 저장하는 저장장치; 및상기 CSI를 상기 제1 신경망에 입력하여 상기 복수의 소형 기지국의 위치를 추정하고, 상기 추정된 위치를 상기 제2 신경망에 입력하여 결정되는 현재 상태에 대한 보상을 기준으로 무선 백홀망에서 상기 복수의 소형 기지국에 대한 자원 할당을 결정하는 연산장치를 포함하는 기계학습을 이용한 무선 백홀망 자원할당장치
10 10
제9항에 있어서,상기 제1 신경망은 RNN(Recurrent Neural Network)인 기계학습을 이용한 무선 백홀망 자원할당장치
11 11
제9항에 있어서,상기 CSI는 상기 무선 백홀망에서 송신한 기준 신호를 이용하여 상기 복수의 소형 기지국이 각각 측정한 제1 CSI 및 상기 복수의 소형 기지국 중 인접한 이웃 기지국 사이에서 측정한 제2 CSI를 포함하는 기계학습을 이용한 무선 백홀망 자원할당장치
12 12
제11항에 있어서,상기 제1 CSI는 상기 상기 무선 백홀망의 안테나 중 일부 안테나에서 송신한 기준 신호를 이용하여 측정되는 기계학습을 이용한 무선 백홀망 자원할당장치
13 13
제9항에 있어서,상기 강화학습에서 사용되는 상태는 상기 복수의 소형 기지국 각각의 위치 및 요구되는 통신 용량으로 정의되는 기계학습을 이용한 무선 백홀망 자원할당장치
14 14
제9항에 있어서,상기 연산 장치는 신경망은 네트워크 전체의 평균 용량, 복수의 소형 기지국에서 측정되는 평균 간섭 정도, 상기 복수의 소형 기지국에서 서비스 받는 사용자 일부의 평균 용량 및 통신에 사용되는 전체 에너지 중 적어도 하나를 기준으로 상기 보상을 결정하는 기계학습을 이용한 무선 백홀망 자원할당장치
15 15
제9항에 있어서,상기 연산 장치는 직전 상태의 보상과 상기 현재 상태의 보상을 기준으로 초광역 무선 백홀망에서 지원하는 복수의 세밀 빔 및 배분 가능한 자원을 상기 복수의 소형 기지국 중 적어도 하나에 할당하는 기계학습을 이용한 무선 백홀망 자원할당장치
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2 US20190268894 US 미국 FAMILY

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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한국과학기술원 정보통신.방송 연구개발사업 이동 엑세스 포인트와 무선 백홀 허브 전송 및 접속 변혁기술개발(2017)