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합성곱 신경망을 활용한 데이터 확장방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2019025689
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 발명에 따르는 합성곱 신경망을 활용한 데이터 확장방법은, 연속되는 시계열 데이터들을 입력받는 제1단계; 상기 시계열 데이터들 각각에 대해 특징들을 검출하여 시계열 데이터들 각각의 특징들을 2차원 배열로 표현하여 입력 데이터들을 생성하는 제2단계; 상기 입력 데이터들 중 연속된 두개 이상의 입력 데이터를 입력받아 합성곱 신경망 처리하여 새로운 데이터를 생성하는 제3단계; 및 상기 새로운 데이터와 입력 데이터를 결합하여 확장된 데이터를 생성하는 제4단계;를 구비함을 특징으로 한다.
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)
출원번호/일자 1020180059777 (2018.05.25)
출원인 서강대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0134308 (2019.12.04) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.05.25)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서강대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 마포구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 양지훈 서울특별시 은평구
2 임세희 서울특별시 광진구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이지연 대한민국 서울특별시 관악구 남부순환로 ****, ***호 제니스국제특허법률사무소 (봉천동, 청동빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서강대학교 산학협력단 서울특별시 마포구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.05.25 수리 (Accepted) 1-1-2018-0515264-06
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.01.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5014626-89
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.03.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0229137-24
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.05.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0495930-95
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.05.18 수리 (Accepted) 1-1-2020-0495929-48
6 등록결정서
Decision to grant		 2020.10.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0699746-65
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
합성곱 신경망을 활용한 데이터 확장방법에 있어서, 연속되는 시계열 데이터들을 입력받는 제1단계;상기 시계열 데이터들 각각에 대해 특징들을 검출하여 시계열 데이터들 각각의 특징들을 2차원 배열로 표현하여 입력 데이터들을 생성하는 제2단계;상기 입력 데이터들 중 연속된 두개 이상의 입력 데이터를 입력받아 합성곱 신경망 처리하여 새로운 데이터를 생성하는 제3단계; 및 상기 새로운 데이터와 입력 데이터를 결합하여 확장된 데이터를 생성하는 제4단계;를 구비하고, 상기 제3단계는, 상기 입력 데이터들 중 연속된 두개 이상의 입력 데이터를 입력받아 합성곱 신경망 처리하는 단계;상기 합성곱 신경망 처리한 결과와 다음 입력 데이터를 비교하여 MSE가 최소화되도록 합성곱 신경망을 학습하는 단계;학습된 합성곱 신경망에 의해 상기 입력 데이터들 중 연속된 두개 이상의 입력 데이터를 처리하여 새로운 데이터를 생성하는 단계;로 구성됨을 특징으로 하는 합성곱 신경망을 활용한 데이터 확장방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 제2단계가, 상기 시계열 데이터들 각각에 대해 특징들을 검출하는 단계;상기 시계열 데이터들 각각에 대한 특징들의 수가 제곱수인지를 판별하는 단계;상기 시계열 데이터들 각각에 대한 특징들의 수가 제곱수가 아니면 제곱수만큼의 특징만을 선택하여 특징들의 수를 줄이는 단계;상기 시계열 데이터들 각각에 대한 제곱수의 특징들을 2차원 배열로 변환하여 입력 데이터를 생성하는 단계;로 구성됨을 특징으로 하는 합성곱 신경망을 활용한 데이터 확장방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 특징들 중 선택되는 특징들은, 해당 시계열 데이터의 라벨과 상관관계가 높은 특징들임을 특징으로 하는 합성곱 신경망을 활용한 데이터 확장방법
4 4
삭제
5 5
합성곱 신경망을 활용한 데이터 확장장치에 있어서, 연속되는 시계열 데이터들을 입력받아, 상기 시계열 데이터들 각각에 대해 특징들을 검출하여 시계열 데이터들 각각의 특징들을 2차원 배열로 표현하여 입력 데이터들을 생성하는 데이터 전처리부;상기 입력 데이터들 중 연속된 두개 이상의 입력 데이터를 입력받아 합성곱 신경망 처리하여 새로운 데이터를 생성하고, 상기 새로운 데이터와 입력 데이터를 결합하여 확장된 데이터를 생성하는 합성곱 신경망 처리부;를 구비하고, 상기 합성곱 신경망 처리부는, 상기 입력 데이터들 중 연속된 두개 이상의 입력 데이터를 입력받아 합성곱 신경망 처리하고, 상기 합성곱 신경망 처리한 결과와 다음 입력 데이터를 비교하여 MSE가 최소화되도록 합성곱 신경망을 학습하고,학습된 합성곱 신경망에 의해 상기 입력 데이터들 중 연속된 두개 이상의 입력 데이터를 처리하여 새로운 데이터를 생성함을 특징으로 하는 합성곱 신경망을 활용한 데이터 확장장치
6 6
제5항에 있어서, 상기 데이터 전처리부가, 상기 시계열 데이터들 각각에 대해 특징들을 검출하고, 상기 시계열 데이터들 각각에 대한 특징들의 수가 제곱수인지를 판별하고, 상기 시계열 데이터들 각각에 대한 특징들의 수가 제곱수가 아니면 제곱수만큼의 특징만을 선택하여 특징들의 수를 줄이고, 상기 시계열 데이터들 각각에 대한 제곱수의 특징들을 2차원 배열로 변환하여 입력 데이터를 생성함을 특징으로 하는 합성곱 신경망을 활용한 데이터 확장장치
7 7
제6항에 있어서, 상기 특징들 중 선택되는 특징들은, 해당 시계열 데이터의 라벨과 상관관계가 높은 특징들임을 특징으로 하는 합성곱 신경망을 활용한 데이터 확장장치
8 8
삭제
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패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 서강대학교 산학협력단 대학ICT연구센터육성사업 글로벌 핀테크 벤처 기업 및 창의적 인재 육성을 위한 스마트 핀테크 플랫폼 기술개발
2 과학기술정보통신부 서강대학교 산학협력단 정보보호핵심원천기술개발 차분 프라이버시 기반 비식별화 기술 개발