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인지 라디오 네트워크에 포함된 비인가된 사용자의 조정자

  • 기술번호 : KST2019019604
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 발명은 인지 라디오 네트워크에서 이동성 인지 협력적 스펙트럼 센싱을 위한 기계 학습 방법을 수행하는 비인가된 사용자의 조정자에 관한 것으로, 상기 조정자는, 적어도 하나의 비인가된 사용자로부터 상기 비인가된 사용자가 측정한 에너지 스펙트럼 정보를 수신하며, 상기 비인가된 사용자의 총수에 근거하여 에너지 벡터의 차수를 결정하는 에너지 벡터 수집 모듈, 주기적으로 갱신되는 상기 비인가된 사용자의 위치 정보와, 고정되어 있는 상기 인가된 사용자의 위치 정보를 이용하여, 각각의 비인가된 사용자와 각각의 인가된 사용자 간의 거리 벡터를 수집하며, 상기 인가된 사용자의 총수에 근거하여 거리 벡터의 차수를 결정하는 거리 벡터 수집 모듈, 상기 에너지 벡터와 상기 거리 벡터를 각각 결합하여 결합 벡터를 생성하는 벡터 결합 모듈, 상기 결합 벡터의 차수를 압축하는 벡터 압축 모듈, 상기 벡터 압축 모듈에 의하여 압축된 결합 벡터 데이터를 학습하여 벡터 데이터를 군집화하고, 군집 정보를 생성하는 학습 모듈 및 상기 비인가된 사용자로부터 새로운 에너지 스펙트럼 정보가 수신되는 경우, 상기 군집 정보를 이용하여 어느 군집에 해당되는지를 판단하며, 판단 결과에 따라 상기 인가된 사용자의 활동 여부를 판단하는 판단 모듈을 포함한다.
Int. CL H04W 16/14 (2009.01.01) H04W 24/00 (2009.01.01) G06N 99/00 (2019.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC H04W 16/14(2013.01) H04W 16/14(2013.01) H04W 16/14(2013.01) H04W 16/14(2013.01)
출원번호/일자 1020180111734 (2018.09.18)
출원인 국방과학연구소
등록번호/일자 10-2032518-0000 (2019.10.08)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20191015) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.09.18)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 허미정 대전광역시 유성구
2 이광억 대전광역시 유성구
3 김대영 대전광역시 유성구
4 권기웅 대전광역시 유성구
5 윤원득 대전광역시 유성구
6 팜 당낫 우 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박장원 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로 ***, *층~*층 (논현동, 비너스빌딩)(박장원특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.09.18 수리 (Accepted) 1-1-2018-0930426-74
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.07.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0494087-64
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.07.10 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0708160-62
4 등록결정서
Decision to grant		 2019.09.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0702127-72
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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인지 라디오 네트워크에 포함된 비인가된 사용자의 조정자에 관한 것으로,적어도 하나의 비인가된 사용자로부터 상기 비인가된 사용자가 측정한 에너지 스펙트럼 정보를 수신하며, 상기 비인가된 사용자의 총수에 근거하여 에너지 벡터의 차수를 결정하는 에너지 벡터 수집 모듈;주기적으로 갱신되는 상기 비인가된 사용자의 위치 정보와, 고정되어 있는 상기 인가된 사용자의 위치 정보를 이용하여, 각각의 비인가된 사용자와 각각의 인가된 사용자 간의 거리 벡터를 수집하며, 상기 인가된 사용자의 총수에 근거하여 거리 벡터의 차수를 결정하는 거리 벡터 수집 모듈;상기 에너지 벡터와 상기 거리 벡터를 각각 결합하여 결합 벡터를 생성하는 벡터 결합 모듈;상기 결합 벡터의 차수를 압축하는 벡터 압축 모듈;상기 벡터 압축 모듈에 의하여 압축된 결합 벡터 데이터를 학습하여 벡터 데이터를 군집화하고, 군집 정보를 생성하는 학습 모듈; 및 상기 비인가된 사용자로부터 새로운 에너지 스펙트럼 정보가 수신되는 경우, 상기 군집 정보를 이용하여 어느 군집에 해당되는지를 판단하며, 판단 결과에 따라 상기 인가된 사용자의 활동 여부를 판단하는 판단 모듈을 포함하는 비인가된 사용자의 조정자
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제1항에 있어서,상기 벡터 압축 모듈은 상기 결합 벡터의 핵심 인자들만 추출하여 상기 결합 벡터의 차수를 축소시키는 것을 특징으로 하는 비인가된 사용자의 조정자
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제2항에 있어서,상기 벡터 압축 모듈은 인공 신경 망(artificial neural networks)의 입력층과 출력 층의 노드 개수를 동일하게 하는 오토인코더(Autoencoder)를 이용하여 상기 결합 벡터의 차수를 축소시키는 것을 특징으로 하는 비인가된 사용자의 조정자
4 4
제1항에 있어서,상기 학습 모듈은 상기 결합 벡터 데이터에 가우시안 혼합 모델을 적용하여 상기 벡터 데이터를 군집화하는 것을 특징으로 하는 비인가된 사용자의 조정자
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제4항에 있어서,상기 학습 모듈은 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 기반으로 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 비인가된 사용자의 조정자
6 6
제1항에 있어서,상기 판단 모듈은 군집들 중에서 에너지의 평균 크기가 가장 작은 어느 하나의 군집을 인가된 사용자의 활동이 없는 군집으로 판단하는 것을 특징으로 하는 비인가된 사용자의 조정자
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