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다수의 센서에서 전송된 데이터 스트림으로부터의 다중특징 추출 및 전이학습에 기반한 기계학습 장치에 있어서,다수의 센서로부터 입력받은 각 센서별 데이터 스트림으로부터 다중특징을 추출하는 다중특징 추출부 - 여기서 다중특징은 상기 입력 데이터의 특성으로부터 앰비규티 영역변환된 앰비규티 특징과, 각 센서별 데이터 스트림을 구성하는 패킷구간의 수에 따라 다중의 추세구간별로 추출된 다중추세 상관관계 특징을 포함함; 상기 다중특징에 대해 사전 학습완료된 학습 모델로부터 유용한 다중특징 정보를 추출하고 이 추출된 다중특징 정보를 하기의 다중특징 학습부로 전달하여 상기 다중특징별로 전이학습을 수행하는 학습 모델을 생성하는 전이학습 모델 생성부; 상기 다중특징별 학습 모델로부터 학습변수를 입력받아 다중특징들에 대해 병렬학습을 수행하여 비용을 계산하여 출력하는 다중특징 학습부를 포함하는 다중특징 추출 및 전이학습 기반 기계학습 장치
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제1항에서, 상기 다중특징 추출부는 상기 앰비규티 특징을 추출하는 추출기를 포함하되, 이 앰비규티 특징 추출기는, 각 센서들로부터 전송된 데이터 스트림으로부터 상호 시간-주파수 스펙트럼 변환과 2D 푸리에 변환을 이용한 앰비규티 영역변환을 통하여 센서 데이터 형태의 특성을 영상특징으로 변환시키도록 구성되는 다중특징 추출 및 전이학습 기반 기계학습 장치
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제2항에서, 상기 앰비규티 특징은 2차원의 특징을 깊이 방향으로 축적하여 생성된 3차원의 볼륨특징을 포함하는 다중특징 추출 및 전이학습 기반 기계학습 장치
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제1항에서, 상기 다중특징 추출부는 상기 다중추세 상관관계 특징을 추출하는 다중추세 상관관계 특징 추출기를 포함하되, 이 다중추세 상관관계 특징 추출기는 각 센서별 데이터 스트림에서 상이한 수의 패킷구간으로 구성된 다수의 추세구간 동안 추출된 데이터들로 열벡터들을 구성하여, 각 추세구간별 열벡터 크기가 서로 동일하도록 각 추세구간별로 데이터를 추출하여 다중추세 상관관계 특징을 출력하도록 구성되는 다중특징 추출 및 전이학습 기반 기계학습 장치
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제1항에서, 상기 전이학습 모델 생성부에서 생성되는 학습 모델은 사전 학습완료된 정보를 추출하여 전달하는 선생모델과 상기 추출된 정보를 받고자 하는 학생모델을 포함하되, 상기 학생모델은 상기 다중특징의 수와 동일한 수로 구성되어, 사전학습 완료된 선생모델의 유용한 정보가 이들 다수의 다중특징별 학생모델들로 각각 전달되어 학습되는 것을 특징으로 하는 다중특징 추출 및 전이학습 기반 기계학습 장치
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제1항에서, 상기 전이학습 모델 생성부에서 생성되는 학습 모델은 사전 학습완료된 정보를 추출하여 전달하는 선생모델과 상기 추출된 정보를 받고자 하는 학생모델을 포함하되, 상기 학생모델은 단일의 공통모델로 구성되어, 사전학습 완료된 선생모델의 유용한 정보가 이 단일의 공통의 학생모델로 전달되어 학습되는 것을 특징으로 하는 다중특징 추출 및 전이학습 기반 기계학습 장치
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제5항 또는 제6항에서, 상기 선생모델로부터 추출되는 유용한 정보는 학습데이터 입력으로부터 임의의 레이어까지의 학습변수 정보를 포함하는 특징맵의 출력값에 해당하는 하나의 힌트정보이며, 이 단일 힌트정보의 전달은, 선생모델에서 선택된 레이어에서의 특징맵 출력결과와 학생모델에서 선택된 레이어에서의 특징맵 출력결과 사이의 유클리디안 거리에 대한 손실함수가 최소가 되도록 수행되는 다중특징 추출 및 전이학습 기반 기계학습 장치
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제1항에서, 상기 전이학습 모델 생성부에서 생성되는 학습 모델을 주기적으로 업데이트하는 수단을 추가로 포함하는 다중특징 추출 및 전이학습 기반 기계학습 장치
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제1항에서, 다중특징 학습부로부터 학습된 결과들을 받아 학습 결과를 최종 평가하는 다중특징 평가부를 추가로 포함하는 다중특징 추출 및 전이학습 기반 기계학습 장치
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제9항에서, 상기 다중특징 평가부 내에 입력된 학습결과들을 바탕으로 비용에 따른 다중특징의 최적 조합이 얻어질 때까지 다중특징의 조합을 반복 수행하는 다중특징 조합 최적화부를 추가로 포함하는 다중특징 추출 및 전이학습 기반 기계학습 장치
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다수의 센서에서 전송된 데이터 스트림으로부터의 다중특징 추출 및 전이학습에 기반한 기계학습 방법에 있어서,다수의 센서로부터 입력받은 각 센서별 데이터 스트림으로부터 다중특징을 추출하는 다중특징 추출절차 - 여기서 다중특징은 상기 입력 데이터의 특성으로부터 앰비규티 영역변환된 앰비규티 특징과, 각 센서별 데이터 스트림을 구성하는 패킷구간의 수에 따라 다중의 추세구간별로 추출된 다중추세 상관관계 특징을 포함함; 상기 다중특징에 대해 사전 학습완료된 학습 모델로부터 유용한 다중특징 정보를 추출하고 이 추출된 다중특징 정보를 하기의 다중특징 학습절차로 전달하여 상기 다중특징별로 전이학습을 수행하는 학습 모델을 생성하는 전이학습 모델 생성절차; 상기 다중특징별 학습 모델로부터 학습변수를 입력받아 다중특징에 대해 병렬학습을 수행하여 비용을 계산하여 출력하는 다중특징 학습절차를 포함하는 다중특징 추출 및 전이학습 기반 기계학습 방법
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제11항에서, 상기 다중특징 추출절차는 상기 앰비규티 특징을 추출하는 추출절차를 포함하되, 이 앰비규티 특징 추출절차는, 각 센서들로부터 전송된 데이터 스트림으로부터 상호 시간-주파수 스펙트럼 변환과 2D 푸리에 변환을 이용한 앰비규티 영역변환을 통하여 센서 데이터 형태의 특성을 영상특징으로 변환시키는 것을 특징으로 하는 다중특징 추출 및 전이학습 기반 기계학습 방법
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제12항에서, 상기 앰비규티 특징은 2차원의 특징을 깊이 방향으로 축적하여 생성된 3차원의 볼륨특징을 포함하는 다중특징 추출 및 전이학습 기반 기계학습 방법
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제11항에서, 상기 다중특징 추출절차는 상기 다중추세 상관관계 특징을 추출하는 다중추세 상관관계 특징 추출절차를 포함하되, 이 다중추세 상관관계 특징 추출절차는 각 센서별 데이터 스트림에서의 상이한 수의 패킷구간을 갖는 다수의 추세구간 동안 추출된 데이터들로 열벡터들을 구성하여, 각 추세구간별 열벡터 크기가 서로 동일하도록 각 추세구간별로 데이터를 추출하여 다중추세 상관관계 특징을 출력하는 것을 특징으로 하는 다중특징 추출 및 전이학습 기반 기계학습 방법
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제11항에서, 상기 전이학습 모델 생성부에서 생성되는 학습 모델을 주기적으로 업데이트하는 절차를 추가로 포함하는 다중특징 추출 및 전이학습 기반 기계학습 방법
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제11항에서, 상기 다중특징 학습절차로부터 학습된 결과들을 받아 학습 결과를 최종 평가하는 다중특징 평가절차를 추가로 포함하는 다중특징 추출 및 전이학습 기반 기계학습 방법
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제16항에서, 상기 다중특징 평가절차로 입력된 학습결과들을 바탕으로 비용에 따른 다중특징의 최적 조합이 얻어질 때까지 다중특징의 조합을 반복 수행하는 다중특징 조합 최적화절차를 추가로 포함하는 다중특징 추출 및 전이학습 기반 기계학습 방법
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다수의 센서에서 전송된 데이터 스트림으로부터의 다중특징 추출 및 전이학습에 기반한 기계학습 장치를 이용한 미세누출 탐지 장치에 있어서,다수의 센서로부터 입력받은 각 센서별 데이터 스트림으로부터 다중특징을 추출하는 다중특징 추출부 - 여기서 다중특징은 상기 입력 데이터의 특성으로부터 앰비규티 영역변환된 앰비규티 특징과, 각 센서별 데이터 스트림을 구성하는 패킷구간의 수에 따라 다중의 추세구간별로 추출된 다중추세 상관관계 특징을 포함함;상기 다중특징에 대해 사전 학습완료된 학습 모델로부터 유용한 정보를 추출하고 이 추출된 유용한 정보를 하기의 다중특징 학습부로 전달하여 상기 다중특징별로 전이학습을 수행하는 학습 모델을 생성하는 전이학습 모델 생성부; 상기 다중특징 학습 모델로부터 학습변수를 입력받아 다중특징에 대해 병렬학습을 수행하여 비용을 계산하여 출력하는 다중특징 학습부; 상기 다중특징 학습부에서 생성된 학습 모델로부터 학습된 결과들을 받아 미세누출 여부를 최종 평가하는 다중특징 평가부를 포함하는 미세누출 탐지 장치
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제18항에서, 상기 다중특징 평가부 내에 입력된 학습결과들을 바탕으로 비용에 따른 다중특징의 최적 조합이 얻어질 때까지 다중특징의 조합을 반복 수행하는 다중특징 조합 최적화부를 추가로 포함하는 미세누출 탐지 장치
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