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신경망 피처 벡터 결정 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020002474
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 신경망 피처 벡터 결정 장치 및 방법에 관한 것으로, 컨텐츠를 분석하여 복수의 입력 어레이들을 생성하는 입력 어레이 생성부, 상기 복수의 입력 어레이들 각각에 관해 제1 및 제2 특징 함수들을 적용하여 제1 및 제2 피처 요소들을 결정하는 피처 요소 결정부 및 상기 제1 및 제2 피처 요소들 중 하나를 결정하여 최종 피처 요소로 피처 벡터를 갱신하는 피처 벡터 생성부를 포함한다. 따라서, 본 발명은 컨텐츠의 내용을 반영하여 신경망 학습에 사용되는 피처 벡터를 생성할 수 있다.
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 1020180090946 (2018.08.03)
출원인 국민대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2183305-0000 (2020.11.20)
공개번호/일자 10-2020-0015300 (2020.02.12) 문서열기
공고번호/일자 (20201126) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.08.03)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 국민대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 윤명근 서울특별시 양천구
2 정성민 서울특별시 은평구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 정부연 대한민국 서울특별시 서초구 반포대로**길 ** ***동 ***,***호(서초동, 한빛위너스)(현신특허사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 국민대학교산학협력단 서울특별시 성북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.08.03 수리 (Accepted) 1-1-2018-0770938-29
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.01.21 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.03.13 수리 (Accepted) 9-1-2020-0011586-16
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.04.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0294869-39
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.06.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0633851-80
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.06.19 수리 (Accepted) 1-1-2020-0633868-55
7 등록결정서
Decision to grant		 2020.10.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0719647-13
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
컨텐츠를 분석하여 복수의 입력 어레이들을 생성하는 입력 어레이 생성부;상기 복수의 입력 어레이들 각각에 관해 제1 및 제2 특징 함수들을 적용하여 제1 및 제2 피처 요소들을 결정하는 피처 요소 결정부; 및상기 제1 및 제2 피처 요소들 중 하나를 결정하여 최종 피처 요소로 피처 벡터를 갱신하는 피처 벡터 생성부를 포함하되,상기 피처 요소 결정부는 입력 어레이에 상기 제1 특징 함수를 적용하여 피처 인덱스를 결정하고 상기 피처 벡터에서 해당 피처 인덱스에 대응되는 구성 성분 값을 상기 제1 피처 요소로 결정하며 상기 입력 어레이에 상기 제2 특징 함수를 적용하여 특정 범위를 갖고 상기 구성 성분 값을 대체 가능한 제2 피처 요소를 결정하고,상기 피처 벡터 생성부는 맥스 풀링(max pooling)을 통해 상기 제1 및 제2 피처 요소들 중 더 큰 값을 상기 최종 피처 요소로 결정하는 것을 특징으로 하는 신경망 피처 벡터 결정 장치
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제1항에 있어서, 상기 입력 어레이 생성부는상기 컨텐츠를 구성하는 메타데이터, 텍스트, 영상 및 사운드 중 적어도 하나를 기초로 상기 복수의 입력 어레이들을 생성하는 것을 특징으로 하는 신경망 피처 벡터 결정 장치
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삭제
4 4
제1항에 있어서, 상기 피처 요소 결정부는상기 입력 어레이에 상기 제1 특징 함수를 적용하여 n차원(상기 n은 2이상인 자연수) 피처 인덱스를 결정하는 것을 특징으로 하는 신경망 피처 벡터 결정 장치
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삭제
6 6
제1항에 있어서, 상기 피처 요소 결정부는상기 입력 어레이에 해시 함수를 적용하여 해시값을 산출하고 상기 해시값에 대해 특정 경계 상수를 기초로 모드 연산을 수행하여 상기 제2 피처 요소를 결정하는 것을 특징으로 하는 신경망 피처 벡터 결정 장치
7 7
삭제
8 8
제1항에 있어서, 상기 피처 벡터 생성부는상기 최종 피처 요소를 상기 피처 인덱스와 연관시켜 상기 피처 벡터를 갱신하는 것을 특징으로 하는 신경망 피처 벡터 결정 장치
9 9
신경망 피처 벡터 결정 장치에서 수행되는 신경망 피처 벡터 결정 방법에 있어서,컨텐츠를 분석하여 복수의 입력 어레이들을 생성하는 단계;상기 복수의 입력 어레이들 각각에 관해 제1 및 제2 특징 함수들을 적용하여 제1 및 제2 피처 요소들을 결정하는 단계; 및상기 제1 및 제2 피처 요소들 중 하나를 결정하여 최종 피처 요소로 피처 벡터를 갱신하는 단계를 포함하되,상기 피처 요소들을 결정하는 단계는 입력 어레이에 상기 제1 특징 함수를 적용하여 피처 인덱스를 결정하고 상기 피처 벡터에서 해당 피처 인덱스에 대응되는 구성 성분 값을 상기 제1 피처 요소로 결정하며 상기 입력 어레이에 상기 제2 특징 함수를 적용하여 특정 범위를 갖고 상기 구성 성분 값을 대체 가능한 제2 피처 요소를 결정하는 단계를 포함하고,상기 피처 벡터를 갱신하는 단계는 맥스 풀링(max pooling)을 통해 상기 제1 및 제2 피처 요소들 중 더 큰 값을 상기 최종 피처 요소로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 신경망 피처 벡터 결정 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 국민대학교 개인기초연구(과기정통부)(R＆D) 차세대 보안 모니터링을 위한 자가 조절형 스트리밍 알고리즘