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서포트 벡터 머신 기반 분류 방법

  • 기술번호 : KST2019032860
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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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 서포트 벡터 머신 기반 분류 방법과 관련한 것으로, 보다 상세하게는 적은 수의 학습 데이터에 효과적인 분류 방법에 관한 것이다.본 발명에 따른 서포트 벡터 머신 기반 분류 방법은 특징 벡터의 기하학적 분포에 따른 가중치가 적용된 제1 분류 모델을 구축하는 단계와, 특징 벡터의 분류 가능도를 고려한 제2 분류 모델을 구축하는 단계 및 제1, 제2 분류 모델을 병합하는 듀얼 최적화(dual optimization)을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06K 9/62 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06K 9/48 (2006.01.01)
CPC G06K 9/6269(2013.01) G06K 9/6269(2013.01) G06K 9/6269(2013.01) G06K 9/6269(2013.01) G06K 9/6269(2013.01)
출원번호/일자 1020160161797 (2016.11.30)
출원인 재단법인대구경북과학기술원
등록번호/일자 10-1905129-0000 (2018.09.28)
공개번호/일자 10-2018-0062001 (2018.06.08) 문서열기
공고번호/일자 (20181128) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.11.30)
심사청구항수 5

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 최민국 대한민국 대구광역시 달성군 현
2 정우영 대한민국 대구광역시 달성군 화원읍 명천
3 권순 대한민국 대구광역시 달서구
4 정희철 대한민국 대구광역시 달성군 유가면

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*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		 2016.11.30 수리 (Accepted) 1-1-2016-1176282-64
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.04.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.05.12 수리 (Accepted) 9-1-2017-0014903-29
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.09.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0626248-57
5 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2017.11.06 수리 (Accepted) 1-1-2017-1099985-47
6 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2017.12.06 수리 (Accepted) 1-1-2017-1216887-38
7 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2018.01.05 수리 (Accepted) 1-1-2018-0016691-62
8 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2018.02.06 수리 (Accepted) 1-1-2018-0128828-79
9 지정기간연장 관련 안내서
Notification for Extension of Designated Period		 2018.02.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0022167-38
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.03.06 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0224108-44
11 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.03.06 수리 (Accepted) 1-1-2018-0224107-09
12 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2018.06.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0422951-42
13 [법정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
 2018.07.20 수리 (Accepted) 1-1-2018-0721222-10
14 법정기간연장승인서
 2018.07.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0114325-36
15 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.08.21 수리 (Accepted) 1-1-2018-0828483-40
16 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2018.08.21 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2018-0828484-96
17 등록결정서
Decision to Grant Registration		 2018.09.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0642708-68
18 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
 2018.11.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-5021372-69
19 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.12.18 수리 (Accepted) 4-1-2018-5260250-39
20 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
(a) 입력된 특징 벡터에 대한 정규화된 최근린 거리를 이용하여 추출한 가중치를 적용하여 제1 분류 모델을 구축하는 단계;(b) 상기 특징 벡터가 실제 분류 과정에서 기여하는 기여도에 따라 서로 다른 가중치를 부여하여, 분류 가능도가 반영된 제2 분류 모델을 구축하는 단계; 및(c) 상기 제1 분류 모델 및 제2 분류 모델을 병합하여 듀얼 최적화를 수행하는 단계를 포함하고, 상기 (c) 단계는 RC 마진 SVM에 대한 가중치 모델인 상기 제1 분류 모델에서의 기하학적 분포에 따른 페널티와, 상기 분류 가능도 기반 RC 마진 모델인 제2 분류 모델에서의 분류 역량에 따른 페널티를 이용하여 듀얼 최적화 함수인 하기 [수학식 6]을 도출하며, 상기 듀얼 최적화 함수에 따른 해를 제공하여 분류 모델을 구축하고, 상기 듀얼 최적화 함수에 대해 논-네거티브 라그랑지안 멀티플라이어 벡터를 도입하여 각각의 편미분을 수행하고, 편미분 결과를 대입하여 단순화된 듀얼 형태의 최적화 함수를 얻고, 패널티가 부과된 convex hull의 최단 거리를 찾는 것을 특징으로 하는 포함하는 서포트 벡터 머신 기반 분류 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는 소프트 마진을 최대화하는 기준 이외에 상기 입력된 특징 벡터의 구조적 형태를 반영하며, 기하학적 위치 및 분포를 이용하여 상기 가중치를 획득하는 것인 서포트 벡터 머신 기반 분류 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는 정규화 조건을 만족하는 가중치 벡터를 획득하며, 제1 조절 파라미터를 이용하고, 상기 특징 벡터에 대한 정규화된 최근린거리를 가중치로 추출하는 것인 서포트 벡터 머신 기반 분류 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는 상기 특징 벡터가 분류 과정에서 기여하는 기여도에 따라 서로 다른 가중치를 부여하는 상기 분류 가능도를 고려하며, convex hull의 크기를 제어하는 제2 조절 파라미터를 이용하고, 기설정된 개수의 특징 벡터 집합을 이용하여 반대 클래스에 대한 지역 선형 분류기를 구축하여 상기 분류 가능도를 측정하는 것인 서포트 벡터 머신 기반 분류 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 (c) 단계는 convex hull의 크기를 제어하는 병합된 제3 조절 파라미터를 이용하고, 넌-네거티브 라그랑지안 멀티플라이어를 통해 듀얼 최적화를 수행하는 것인 서포트 벡터 머신 기반 분류 방법
6 6
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1 US20180150766 US 미국 FAMILY

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1 US2018150766 US 미국 DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
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