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디노이징 장치 및 노이즈 제거 방법

  • 기술번호 : KST2019032857
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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 노이즈로 인해 원본 데이터로부터 오염된 노이즈 데이터가 수신되면, 기 정의된 노이즈 발생확률을 기초로 상기 노이즈 데이터 내 각 심볼을 상기 원본 데이터로 복원하는 경우에 추정되는 추정 손실값을 도출하는 도출부, 상기 노이즈 데이터 내 각 심볼을 기준으로 이웃한 심볼의 배열로 구성되는 컨텍스트(Context) 및 상기 컨텍스트에 대응하는 상기 추정 손실값을 이용한 의사-훈련 데이터를 기반으로 상기 노이즈 데이터로부터 상기 원본 데이터를 복원하는 것과 관련된 파라미터를 포함하여 정의된 학습 모델에 대한 훈련을 처리하는 처리부, 및 상기 훈련 처리 결과에 기초하여 형성되는 디노이저를 통해서 상기 노이즈 데이터 내 각 심볼을 상기 원본 데이터의 심볼로 복원한 복원 데이터를 출력하는 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 디노이징 장치 및 이러한 장치를 활용한 노이즈 제거방법을 제안한다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020160151924 (2016.11.15)
출원인 재단법인대구경북과학기술원
등록번호/일자 10-1852116-0000 (2018.04.19)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20180425) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.11.15)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 재단법인대구경북과학기술원 대한민국 대구 달성군 현

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 문태섭 대한민국 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 남앤남 대한민국 서울특별시 중구 서소문로 ** (서소문동, 정안빌딩 *층)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 재단법인대구경북과학기술원 대구 달성군 현
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2016.11.15 수리 (Accepted) 1-1-2016-1114159-14
2 등록결정서
Decision to grant
2018.04.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0263061-92
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.12.18 수리 (Accepted) 4-1-2018-5260250-39
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.18 수리 (Accepted) 4-1-2020-5134633-04
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
노이즈로 인해 원본 데이터로부터 오염된 노이즈 데이터가 수신되면, 기 정의된 노이즈 발생확률을 기초로 상기 노이즈 데이터 내 각 심볼을 상기 원본 데이터로 복원하는 경우에 추정되는 추정 손실값을 도출하는 도출부;상기 노이즈 데이터 내 각 심볼을 기준으로 이웃한 심볼의 배열로 구성되는 컨텍스트(Context) 및 상기 컨텍스트에 대응하는 상기 추정 손실값을 이용한 의사-훈련 데이터를 기반으로 상기 노이즈 데이터로부터 상기 원본 데이터를 복원하는 것과 관련된 파라미터를 포함하여 정의된 학습 모델에 대한 훈련을 처리하는 처리부; 및상기 훈련 처리 결과에 기초하여 형성되는 디노이저를 통해서 상기 노이즈 데이터 내 각 심볼을 상기 원본 데이터의 심볼로 복원한 복원 데이터를 출력하는 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 디노이징 장치
2 2
제 1 항에 있어서,상기 디노이징 장치는,상기 컨텍스트의 크기를 결정하는 슬라이딩 윈도우 사이즈(k) 별로, 상기 훈련을 통해 얻어진 상기 파라미터에 기초하여 각각의 디노이저를 형성하는 형성부; 및상기 슬라이딩 윈도우 사이즈 별로 형성된 디노이저 각각을 이용하여 상기 노이즈 데이터 내 각 심볼을 원본 데이터로 복원하는 경우에 발생되는 추정 손실값을 계산하여 추정 손실값을 최소로 만드는 특정 슬라이딩 윈도우 사이즈를 선택하는 선택부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디노이징 장치
3 3
제 2 항에 있어서,상기 출력부는,상기 특정 슬라이딩 윈도우 사이즈에 따른 디노이저를 통해 상기 복원 데이터를 출력하는 것을 특징으로 하는 디노이징 장치
4 4
제 1 항에 있어서,상기 노이즈 데이터는,상기 원본 데이터가 이산무기억채널(Discrete Memoryless Channel)을 통과함에 따라, 상기 이산무기억채널에서 발생되는 상기 노이즈로 인해 오염된 데이터이며,상기 노이즈 발생확률은,상기 이산무기억채널에서 상기 원본 데이터 내 각 심볼이 상기 노이즈로 인해 다른 심볼로 천이될 확률이 정의되는 것을 특징으로 하는 디노이징 장치
5 5
노이즈로 인해 원본 데이터로부터 오염된 노이즈 데이터가 수신되면, 기 정의된 노이즈 발생확률을 기초로 상기 노이즈 데이터 내 각 심볼을 상기 원본 데이터로 복원하는 경우에 추정되는 추정 손실값을 도출하는 도출단계;상기 노이즈 데이터로부터 상기 원본 데이터를 복원하는 것과 관련된 파라미터를 포함하는 학습 모델을 정의하는 정의단계;상기 노이즈 데이터 내 각 심볼을 기준으로 이웃한 심볼의 배열로 구성되는 컨텍스트(Context) 및 상기 컨텍스트에 대응하는 상기 추정 손실값을 이용한 의사-훈련 데이터를 기반으로 상기 학습 모델에 대한 훈련을 처리하는 처리단계; 및상기 훈련 처리 결과를 기초로 형성되는 디노이저를 통해서 상기 노이즈 데이터 내 각 심볼을 상기 원본 데이터의 심볼로 복원한 복원 데이터를 출력하는 출력단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 방법
6 6
제 5 항에 있어서,상기 방법은,상기 출력단계 이전에, 상기 컨텍스트의 크기를 결정하는 슬라이딩 윈도우 사이즈(k) 별로, 상기 훈련을 통해 얻어진 상기 파라미터에 기초하여 각각의 디노이저를 형성하는 형성단계; 및상기 슬라이딩 윈도우 사이즈 별로 형성된 디노이저 각각을 이용하여 상기 노이즈 데이터 내 각 심볼을 원본 데이터로 복원하는 경우에 발생되는 추정 손실값을 계산하여 추정 손실값을 최소로 만드는 특정 슬라이딩 윈도우 사이즈를 선택하는 선택단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 방법
7 7
제 6 항에 있어서,상기 출력단계는,상기 특정 슬라이딩 윈도우 사이즈에 따른 디노이저를 통해 상기 복원 데이터를 출력하는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 방법
8 8
제 5 항에 있어서,상기 노이즈 데이터는,상기 원본 데이터가 이산무기억채널(Discrete Memoryless Channel)을 통과함에 따라, 상기 이산무기억채널에서 발생되는 상기 노이즈로 인해 오염된 데이터이며,상기 노이즈 발생확률은,상기 이산무기억채널에서 상기 원본 데이터 내 각 심볼이 상기 노이즈로 인해 다른 심볼로 천이될 확률이 정의되는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 방법
9 9
제 5 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항의 각 단계를 실행시키도록 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
10 10
제 5 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항의 각 단계를 실행시키기 위한 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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1 미래창조과학부 재단법인 대구경북과학기술원 딥러닝 기반 새로운 디노이징 및 추정 방법론 딥러닝 기반 새로운 디노이징 및 추정 방법론