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기계학습을 수행하는 저장 장치 및 그 장치의 기계학습 방법

  • 기술번호 : KST2019019437
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 저장 장치의 기계학습 수행 방법을 개시한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 저장 장치의 기계학습 수행 방법은 호스트 장치로부터 저장하려는 파일인 저장파일에 대응되는 데이터인 입력데이터를 수신하는 단계; 상기 입력데이터 중 상기 저장파일의 헤더에 대응되는 부분에 포함된 정보인 헤더정보를 이용하여 상기 입력데이터의 유형을 분류하는 단계; 및 상기 입력데이터 및 상기 입력데이터의 유형에 기초하여, 선택적으로 소정의 기계학습모델을 학습시키는 단계를 포함한다.
Int. CL G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 5/04 (2006.01.01) G06F 13/28 (2006.01.01)
CPC G06N 20/00(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020180038171 (2018.04.02)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0115303 (2019.10.11) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.04.02)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 송용호 서울특별시 성동구
2 정준용 서울특별시 성동구
3 이중걸 서울특별시 성동구
4 최승도 서울특별시 성동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 홍성욱 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***(역삼동) 동아빌딩 *층(주식회사에스와이피)
2 심경식 대한민국 서울시 강남구 역삼로 *** 동아빌딩 *층(에스와이피특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.04.02 수리 (Accepted) 1-1-2018-0326317-49
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.05 수리 (Accepted) 4-1-2019-5155816-75
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.06 수리 (Accepted) 4-1-2019-5156285-09
4 심사처리보류(연기)보고서
Report of Deferment (Postponement) of Processing of Examination
2019.09.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0106068-20
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.10.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0793143-14
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.12.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1316464-21
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)
2019.12.19 수리 (Accepted) 1-1-2019-1316463-86
8 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal
2020.05.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0368142-24
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.07.28 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2020-0791970-76
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.07.28 수리 (Accepted) 1-1-2020-0791958-27
11 등록결정서
Decision to grant
2020.10.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0721779-23
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
호스트 장치로부터 저장하려는 파일인 저장파일에 대응되는 데이터인 입력데이터를 수신하는 단계;상기 입력데이터 중 상기 저장파일의 헤더에 대응되는 부분에 포함된 정보인 헤더정보를 이용하여 상기 입력데이터의 유형을 분류하는 단계; 및상기 입력데이터 및 상기 입력데이터의 유형에 기초하여, 선택적으로 소정의 기계학습모델을 학습시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 저장 장치의 기계학습 수행 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 기계학습모델을 학습시키는 단계는상기 입력데이터의 유형에 따라, 상기 기계학습모델의 종류 및 학습 수행 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 저장 장치의 기계학습 수행 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 기계학습모델을 학습시키는 단계는상기 입력데이터의 유형이 미리 결정된 복수의 유형 중 하나이면, 상기 헤더정보를 이용하여 상기 입력데이터를 디코딩한 데이터인 복원데이터를 생성하는 단계; 및상기 생성된 복원데이터를 이용하여 상기 입력데이터의 유형에 대응되는 상기 기계학습모델을 학습시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 저장 장치의 기계학습 수행 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 수신된 입력데이터는DMA(direct memory access) 방식을 이용하여 소정의 데이터 저장 공간에 저장되는 것을 특징으로 하는 저장 장치의 기계학습 수행 방법
5 5
호스트 장치로부터 저장하려는 파일인 저장파일에 대응되는 데이터인 입력데이터를 수신하는 단계;상기 입력데이터 중 상기 저장파일의 헤더에 대응되는 부분에 포함된 정보인 헤더정보를 이용하여 상기 입력데이터의 유형을 분류하는 단계;상기 입력데이터의 유형에 대응되는 기계학습모델을 이용하여 상기 입력데이터를 추론하는 단계; 및상기 입력데이터에 대응되는 추론 결과를 소정의 데이터 저장 공간에 저장하는 단계 를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계학습에 기반한 저장 장치의 데이터 추론 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 입력데이터는 데이터 저장을 위한 제1 데이터 저장 공간에 저장되고,상기 데이터 저장 공간에 저장하는 단계는상기 입력데이터에 대응되는 추론 결과를 추론 결과 저장을 위한 제2 데이터 저장 공간에 저장하는 것을 특징으로 하는 기계학습에 기반한 저장 장치의 데이터 추론 방법
7 7
제5항에 있어서,상기 입력데이터에 대응되는 추론 결과는상기 입력데이터에 포함된 내용에 관한 판단 결과 및 상기 입력데이터를 구분하는 고유값의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계학습에 기반한 저장 장치의 데이터 추론 방법
8 8
호스트 장치로부터 저장하려는 파일인 저장파일에 대응되는 데이터인 입력데이터를 수신하는 수신부;상기 입력데이터 중 상기 저장파일의 헤더에 대응되는 부분에 포함된 정보인 헤더정보를 이용하여 상기 입력데이터의 유형을 분류하는 분류부; 및상기 입력데이터 및 상기 입력데이터의 유형에 기초하여, 선택적으로 소정의 기계학습모델을 학습시키는 학습부를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 수행하는 저장 장치
9 9
제8항에 있어서,상기 학습부는상기 입력데이터의 유형에 따라, 상기 기계학습모델의 종류 및 학습 수행 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 수행하는 저장 장치
10 10
제8항에 있어서,상기 학습부는상기 입력데이터의 유형이 미리 결정된 복수의 유형 중 하나이면, 상기 헤더정보를 이용하여 상기 입력데이터를 디코딩한 데이터인 복원데이터를 생성하고,상기 생성된 복원데이터를 이용하여 상기 입력데이터의 유형에 대응되는 상기 기계학습모델을 학습시키는 것을 특징으로 하는 기계학습을 수행하는 저장 장치
11 11
제8항에 있어서,상기 수신된 입력데이터는DMA(direct memory access) 방식을 이용하여 소정의 데이터 저장 공간에 저장되는 것을 특징으로 하는 기계학습을 수행하는 저장 장치
12 12
제8항에 있어서,상기 입력데이터의 유형에 대응되는 기계학습모델을 이용하여 상기 입력데이터를 추론하는 추론부; 및상기 입력데이터에 대응되는 추론 결과를 소정의 데이터 저장 공간에 저장하는 저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 수행하는 저장 장치
13 13
제12항에 있어서,상기 저장부는상기 입력데이터를 데이터 저장을 위한 제1 데이터 저장 공간에 저장하고, 상기 입력데이터에 대응되는 추론 결과를 추론 결과 저장을 위한 제2 데이터 저장 공간에 저장하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 수행하는 저장 장치
14 14
제12항에 있어서,상기 입력데이터에 대응되는 추론 결과는상기 입력데이터에 포함된 내용에 관한 판단 결과 및 상기 입력데이터를 구분하는 고유값의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 수행하는 저장 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한양대학교 산학협력단 이공분야기초연구사업 / 중견연구자지원사업 / 도약연구(도전) 재구성 가능한 SSD 시스템 설계 및 Big Data 처리를 위한 지능형 ISP 기술 연구