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앙상블 네트워크 기반 데이터 학습 방법 및 개인 식별 방법

  • 기술번호 : KST2020010800
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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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 앙상블 네트워크 기반 데이터 학습 방법 및 개인 식별 방법에 관한 것으로 더욱 상세하게는 개인 식별을 위해 수집된 데이터들을 복수의 뉴럴 네트워크에 각각 입력하여 학습에 우수한 데이터들을 추출한 후 추출된 데이터들을 단일 뉴럴 네트워크에 학습하여 개인 식별을 수행함으로써, 오버피팅을 방지할 수 있고 더불어 개인 식별률을 향상시킬 수 있는 앙상블 네트워크 기반 데이터 학습 방법 및 개인 식별 방법에 관한 것이다.
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) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020190006010 (2019.01.17)
출원인 조선대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0094815 (2020.08.10) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.01.17)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 조선대학교산학협력단 대한민국 광주광역시 동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 반성범 광주광역시 북구
2 김민구 광주광역시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인아이엠 대한민국 서울특별시 강남구 봉은사로 ***, ***호 (역삼동, 혜전빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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		 2019.01.17 수리 (Accepted) 1-1-2019-0056889-66
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.03.26 수리 (Accepted) 4-1-2020-5071333-01
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.04.17 수리 (Accepted) 4-1-2020-5088703-88
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.06.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0444376-62
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.07.01 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0681651-14
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
개인 식별을 위해 학습에 필요한 데이터(이하,"수집 데이터"이라함)들을 수집하는 단계;상기 수집 데이터들을 병렬적으로 구성된 복수의 뉴럴 네트워크에 학습하기 위한 제1 학습 데이터와 상기 뉴럴 네트워크들을 통해 개인 식별을 수행하기 위한 검증 데이터로 분류하는 단계;상기 복수의 뉴럴 네트워크에 상기 제1 학습 데이터들의 학습을 완료하고, 상기 검증 데이터를 입력하여 정확히 식별된 검증 데이터(이하,"제2 학습 데이터"이라함)들을 추출하는 단계; 및상기 제2 학습 데이터를 단일 뉴럴 네트워크에 학습하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 앙상블 네트워크 기반 데이터 학습 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 제2 학습 데이터들을 추출하는 단계:는상기 복수의 뉴럴 네트워크에 상기 제1 학습 데이터들을 각각 학습하는 단계;상기 복수의 뉴럴 네트워크에 상기 검증 데이터들을 각각 입력하여 개인 식별을 수행하는 단계; 및 상기 복수의 뉴럴 네트워크에서 정확히 식별된 검증 데이터들을 상기 제2 학습 데이터로 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 앙상블 네트워크 기반 데이터 학습 방법
3 3
제 2 항에 있어서,상기 복수의 뉴럴 네트워크는 서로 다른 종류의 뉴럴 네트워크로 구성되거나, 동일한 뉴럴 네트워크로 구성되되, 레이어 구성과 파라미터가 서로 다른 것을 특징으로 하는 앙상블 네트워크 기반 데이터 학습 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 복수의 뉴럴 네트워크는 서로 다른 레이어 구성과 파라미터를 갖는 두 개의 컨벌루션 뉴럴 네트워크와 리커런트 뉴럴 네트워크를 포함하고, 상기 단일 뉴럴 네트워크는 컨벌루션 뉴럴 네트워크로 이루어지는 것을 특징으로 하는 앙상블 네트워크 기반 데이터 학습 방법
5 5
컴퓨터와 결합하여 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항의 앙상블 네트워크 기반 데이터 학습 방법을 수행하기 위한 기록 매체에 저장된 컴퓨터프로그램
6 6
제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항의 방법으로 뉴럴 네트워크의 학습을 수행하는 단계;식별하고자 하는 대상의 데이터(이하, "개인 식별 데이터"이라함)을 입력받는 단계; 및상기 개인 식별 데이터를 상기 뉴럴 네트워크에 입력하여 개인 식별을 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 앙상블 네트워크 기반 개인 식별 방법
7 7
컴퓨터와 결합하여 제 6 항의 앙상블 네트워크 기반 개인 식별 방법을 수행하기 위한 기록 매체에 저장된 컴퓨터프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 조선대학교 산학협력단 중견연구(총연구비0.5억이상~3억이하) 멀티팩터 생체신호를 이용한 차세대 사용자 인증 및 의도인지 기술 연구
2 교육부 조선대학교 산학협력단 대학중점연구소지원사업 웨어러블 디바이스 기반 다중생체 신호를 이용한 사용자 인증 기술