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합성곱 신경망에 대한 도메인 불변 사람 분류기를 위한 연관성 학습 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2019031497
  • 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 도메인 변화에 따른 분류기 성능저하 문제를 해결하기 위하여 분류기가 객체의 연관성을 학습할 수 있도록 손실 함수를 설계하는, 합성곱 신경망에 대한 도메인 불변 사람 분류기를 위한 연관성 학습 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 합성곱 신경망 모델(CNN)을 저장하는 신경망 모델부; 신경망 모델을 학습하기 위한 학습 데이터 셋을 저장하는 데이터셋 저장부; 상기 합성곱 신경망 모델의 손실함수를 설정하는 손실함수 설정부; 및, 상기 학습 데이터 셋을 통해, 상기 합성곱 신경망 모델을 학습시키는 학습부를 포함하는 구성을 마련한다. 상기와 같은 시스템 및 방법에 의하여, 해당 방법을 통하여 훈련된 모델이 기존의 방법들보다 도메인 변화에 더 강인하게 동작할 수 있다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06K 9/62 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020180059934 (2018.05.25)
출원인 광운대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2183672-0000 (2020.11.20)
공개번호/일자 10-2019-0134380 (2019.12.04) 문서열기
공고번호/일자 (20201127) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.05.25)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 광운대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 노원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 안하은 서울특별시 성북구
2 유지상 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 웰 대한민국 서울특별시 서초구 방배로**길*, *~*층(방배동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 광운대학교 산학협력단 서울특별시 노원구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.05.25 수리 (Accepted) 1-1-2018-0516469-26
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.08.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.09.06 수리 (Accepted) 9-1-2019-0040813-42
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.03.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0229136-89
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.05.29 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0548847-24
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.05.29 수리 (Accepted) 1-1-2020-0548846-89
7 등록결정서
Decision to grant		 2020.08.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0573537-19
8 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
 2020.11.25 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-5030243-47
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번호 청구항
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합성곱 신경망에 대한 도메인 불변 사람 분류기를 위한 연관성 학습 시스템에 있어서,합성곱 신경망 모델(CNN)을 저장하는 신경망 모델부;신경망 모델을 학습하기 위한 학습 데이터 셋을 저장하는 데이터셋 저장부;상기 합성곱 신경망 모델의 손실함수를 설정하는 손실함수 설정부; 및,상기 학습 데이터 셋을 통해, 상기 합성곱 신경망 모델을 학습시키는 학습부를 포함하고,상기 손실함수 Ltotal 는 다음 수식 1에 의해 계산되고,수식 1에서, V는 모든 확률이 1/(|B|-1)의 값을 가지는 균등분포이고, |B|는 훈련배치 B 내에 포함된 영상의 개수이고, |B|개의 영상을 포함하는 훈련배치 B에서 총 |B|개의 임베딩 벡터가 생성되고, 이중 한 개의 벡터와 나머지 |B|-1개의 벡터들이 서로 유사하게 훈련이 되도록, V 균등분포를 1/(|B|-1)로 설정하고,수식 1에서, Ptransition 은 훈련배치 B 내의 |B|개의 임베딩 벡터들에 대한 내적곱을 계산하여 유사도 행렬을 생성하고, 생성된 유사도 행렬에 대하여 소프트맥스(softmax) 함수를 적용하여, 계산된 유사도가 확률 분포를 갖도록 하여 생성된 확률인 것을 특징으로 하는 합성곱 신경망에 대한 도메인 불변 사람 분류기를 위한 연관성 학습 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 학습 데이터 셋은 적어도 2이상의 관점에서 촬영된 사람의 이미지들로 포함하는 것을 특징으로 하는 합성곱 신경망에 대한 도메인 불변 사람 분류기를 위한 연관성 학습 시스템
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제1항에 있어서,상기 Lclassification 은 다음 수식 2에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 합성곱 신경망에 대한 도메인 불변 사람 분류기를 위한 연관성 학습 시스템
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6 6
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합성곱 신경망에 대한 도메인 불변 사람 분류기를 위한 연관성 학습 방법에 있어서,(a) 합성곱 신경망 모델의 손실함수를 계산하는 단계;(b) 학습 데이터 셋으로부터 훈련 배치를 추출하는 단계; 및,(c) 상기 손실함수로 설정된 합성곱 신경망 모델에 상기 훈련 배치의 데이터를 적용하여, 상기 합성곱 신경망 모델을 학습시키는 단계를 포함하고,상기 손실함수 Ltotal 는 다음 수식 4에 의해 계산되고,수식 4에서, V는 모든 확률이 1/(|B|-1)의 값을 가지는 균등분포이고, |B|는 훈련배치 B 내에 포함된 영상의 개수이고, |B|개의 영상을 포함하는 훈련배치 B에서 총 |B|개의 임베딩 벡터가 생성되고, 이중 한 개의 벡터와 나머지 |B|-1개의 벡터들이 서로 유사하게 훈련이 되도록, V 균등분포를 1/(|B|-1)로 설정하고,수식 4에서, Ptransition 은 훈련배치 B 내의 |B|개의 임베딩 벡터들에 대한 내적곱을 계산하여 유사도 행렬을 생성하고, 생성된 유사도 행렬에 대하여 소프트맥스(softmax) 함수를 적용하여, 계산된 유사도가 확률 분포를 갖도록 하여 생성된 확률인 것을 특징으로 하는 합성곱 신경망에 대한 도메인 불변 사람 분류기를 위한 연관성 학습 방법
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제8항의 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 디지털콘텐츠원천기술개발사업(사업분야) 온-오프라인에서의 콘텐츠 비주얼 브라우징 기술개발