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딥러닝 기반의 이미지 개인정보 가공장치 시스템, 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2020007515
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 딥러닝을 위하여 입력 데이터로 수집된 데이터 중 사용자의 얼굴과 같은 이미지 개인정보는 사생활 침해가 발생할 수 있는 문제와 직결되므로, 이러한 이미지 개인정보를 딥러닝 프로세스의 분산을 통해 적은 연산 자원 상황에서도 효율적으로 가공하여 식별력을 저하시키는 기술에 관한 것으로, 데이터 생성부, 레이어 연산부, 역산 데이터 획득부, 비식별화 이미지 생성부, 손실율 계산부, 식별 가능 판단부를 포함할 수 있으며, 슈퍼 컴퓨터 수준의 연산능력을 보유하지 못한 개인 휴대용 단말 및 퍼스널 컴퓨터에서도 상대적으로 적은 연산 능력으로도 이미지에 대한 비식별화가 가능하게 되어 개인정보 유출 가능성 없이 다양한 기기에서 다양한 목적으로 딥러닝 학습 뿐만 아니라 빅데이터 전송 및 가공이 가능할 수 있다는 효과를 제공할 수 있다.
Int. CL G06T 3/40 (2006.01.01) G06F 21/62 (2013.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06T 3/4046(2013.01) G06T 3/4046(2013.01) G06T 3/4046(2013.01) G06T 3/4046(2013.01) G06T 3/4046(2013.01) G06T 3/4046(2013.01)
출원번호/일자 1020180152503 (2018.11.30)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2126795-0000 (2020.06.19)
공개번호/일자 10-2020-0072586 (2020.06.23) 문서열기
공고번호/일자 (20200626) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.11.30)
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강명주 서울 관악구
2 곽지훈 경기도 성남시 분당구
3 서현 서울특별시 관악구
4 김현욱 경기도 수원시 영통구
5 정승원 서울시 관악구
6 노형민 서울시 서초구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 황의만 대한민국 서울특별시 강남구 개포로**길 *-*, 만성빌딩 (개포동)(만성국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교 산학협력단 서울특별시 관악구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.11.30 수리 (Accepted) 1-1-2018-1202432-41
2 보정요구서
Request for Amendment
2018.12.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0192964-08
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2019.01.07 수리 (Accepted) 1-1-2019-0015334-44
4 보정요구서
Request for Amendment
2019.01.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2019-0004088-42
5 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2019.01.08 수리 (Accepted) 1-1-2019-0023858-99
6 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.04.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5093546-10
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
9 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.06.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0143768-84
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
11 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.12.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0939927-72
12 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2020.02.26 수리 (Accepted) 1-1-2020-0201839-76
13 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.02.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0201840-12
14 등록결정서
Decision to grant
2020.05.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0358206-79
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5265458-48
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
프로세서에 의하여 동작하는 순차적으로 위치한 다수의 레이어(Li, i = 1, 2, 3
2 2
제 1 항에 있어서,상기 식별 가능 판단부는, 상기 다음 단계의 연산 결과 데이터의 산출을 상기 손실율이 상기 기준 값에 도달할 때까지 반복하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 개인정보 가공 시스템
3 3
제 1 항에 있어서,상기 신경망은 다수의 레이어(Li, i = 1, 2, 3
4 4
제 1 항에 있어서,상기 신경망은 다수의 레이어(Li, i = 1, 2, 3
5 5
제 1 항에 있어서,상기 신경망은 다수의 레이어(Li, i = 1, 2, 3
6 6
제 1 항에 있어서 상기 손실율 계산부는,상기 손실율을 산출하기 위하여 MSE, PSNR, Image correlation의 방법 중 적어도 하나를 사용하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 개인정보 가공 시스템
7 7
제 6 항에 있어서 상기 식별 가능 판단부는,상기 손실율을 산출하기 위하여 Image correlation를 사용하며, 상기 Image correlation의 값과 미리 설정된 기준 값인 0
8 8
제 2 항에 있어서,상기 식별 불가 수준으로 판단되는 Li 레이어의 i값을 산출하고, 상기 신경망에 포함된 다수의 레이어 중 L1부터 Li 레이어까지는 상기 개인정보 가공장치에서 연산을 수행하며, Li+1 부터 Ln 레이어까지는 상기 서버에서 연산을 수행함으로써 상대적으로 적은 물리적 연산능력으로 비식별화 및 딥러닝 연산이 가능한 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 개인정보 가공 시스템
9 9
개인정보 가공장치에서 프로세서에 의하여 동작하는 순차적으로 위치한 다수의 레이어(Li, i = 1, 2, 3
10 10
제 9 항에 있어서,상기 식별 가능 수준으로 판단하는 단계는, 상기 다음 단계의 연산 결과 데이터의 산출을 상기 손실율이 상기 기준 값에 도달할 때까지 반복하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 개인정보 가공방법
11 11
제 9 항에 있어서,상기 신경망은 다수의 레이어(Li, i = 1, 2, 3
12 12
제 9 항에 있어서,상기 신경망은 다수의 레이어(Li, i = 1, 2, 3
13 13
제 9 항에 있어서,상기 신경망은 다수의 레이어(Li, i = 1, 2, 3
14 14
제 9 항에 있어서 상기 손실율을 계산하는 단계는,상기 손실율을 산출하기 위하여 MSE, PSNR, Image correlation의 방법 중 적어도 하나를 사용하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 개인정보 가공방법
15 15
제 14 항에 있어서 상기 계산된 손실율과 미리 설정된 기준 값을 비교하는 단계는,상기 손실율을 산출하기 위하여 Image correlation를 사용하며, 상기 Image correlation의 값과 미리 설정된 기준 값인 0
16 16
제 9 항에 있어서,상기 식별 불가 수준으로 판단되는 Li 레이어의 i값을 산출하고, 상기 신경망에 포함된 다수의 레이어 중 L1부터 Li 레이어까지는 상기 개인정보 가공장치에서 연산을 수행하며, Li+1 부터 Ln 레이어까지는 상기 서버에서 연산을 수행함으로써 상대적으로 적은 물리적 연산능력으로 비식별화 및 딥러닝 연산이 가능한 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 개인정보 가공방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.