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시각화된 특징벡터와 결합된 인공 지능 신경망 장치 및 이의 데이터 분류 방법

  • 기술번호 : KST2020011306
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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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 데이터를 분류하기 위한 인공지능 신경망 장치와 이에 기반 분류 방법과 관련한 것으로, 보다 상세하게는 시각화된 특징 벡터(feature vector)를 인공 지능 신경망과의 결합함으로서, 효과적으로 데이터를 분류할수 있는 장치 및 방법을 제공한다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/063 (2006.01.01) G06N 5/02 (2006.01.01) G06F 17/16 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020200006352 (2020.01.17)
출원인 성균관대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2145374-0000 (2020.08.11)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20200818) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 보정승인간주
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.01.17)
심사청구항수 2

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 장안구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 유재천 경기도 수원시 영통구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 한선희 대한민국 서울시 강남구 논현로 *** 여산빌딩 *층 ***호(온유특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 경기도 수원시 장안구
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		 2020.01.17 수리 (Accepted) 1-1-2020-0054639-36
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
 2020.04.01 수리 (Accepted) 1-1-2020-0339205-97
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2020.04.03 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2020.04.14 수리 (Accepted) 9-1-2020-0017163-57
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.07.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0476721-16
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.07.30 수리 (Accepted) 1-1-2020-0800145-37
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.07.30 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0800156-39
8 등록결정서
Decision to grant		 2020.08.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0546159-20
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
N 개의 엘리먼트(element)로 구성된 특징 벡터(feature vector)로 표현된 데이터; 어느 클래스(class)에 속하는지 표지(label)되어 있을 뿐만 아니라, 상기 특징 벡터로 표현된 데이터들로 구성된 학습용 데이터 베이스;상기 학습용 데이터 베이스에 저장되어 있는 데이터들을 시각화하여 이미지화된 학습용 특징벡터 이미지 데이터 베이스를 형성하기 위한 특성벡터 To 이미지 변환부1;상기 학습용 특징벡터 이미지 데이터 베이스에 저장되어 있는 학습용 특성벡터 이미지를 사용하여 지도 학습(supervised learning)에 의해 심층 학습(deep learning) 된 후, 이미지 분류 작업을 수행하는 인공지능 신경 회로망;분류하고자 하는 테스트용 이미지를 입력받아 상기 특징벡터로 표현된 테스트용 데이터들을 생성하기 위한 데이터 입력부; 및 상기 테스트용 데이터들을 시각화하여 테스트용 특성벡터 이미지로 변환하기 위한 특성벡터 To 이미지 변환부2를 구비하여, 상기 심층 학습된 인공 지능 신경 회로망에 의해 상기 테스트용 특성벡터 이미지가 어떤 클래스에 속하는지 분류하는 것을 특징으로 하되,상기 특성벡터 To 이미지 변환부 1은,상기 N 개의 엘리먼트가 인 특징 벡터로 표현된 데이터에 대해, 엘리먼트 와 그 외에 다른 엘리먼트들 간의 관계를 보여주는 패턴 이미지들을 저장하고 있는 패턴이미지 저장부;상기 패턴 이미지를 상기 패턴이미지 저장부로부터 독출하기 위한 주소를 계산하기 위한 주소 생성부;상기 주소 생성부에서 생성된 주소에 해당하는 패턴 이미지를 상기 패턴이미지 저장부로부터 독출하여, 2차원 공간에 사상(mapping)하여 시각화한 교차 상관 이미지들 를 얻기 위한 엘리먼트 시각화부; 상기 엘리먼트 시각화부로부터 얻어진 교차 상관 이미지들 을 합성하여 로컬 패턴 이미지 를 생성하기 위한 덧셈 연산부1; 및상기 덧셈 연산부1로부터 얻어진 로컬 패턴 이미지 를 합성하여 특성 벡터 이미지를 생성하기 위한 덧셈 연산부2를 구비하는 것을 특징으로 하는 시각화된 특징벡터와 결합된 인공지능 신경망 장치
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삭제
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제1항에 있어서, 로컬 패턴 이미지를 생성하기 위한 상기 덧셈 연산부1은 상기 교차 상관 이미지 에 대해 weight 와의 곱셈을 수행하는 곱셈기; 및 bias 와의 덧셈을 수행하는 덧셈기를 더 구비하고, 상기 weight 와 bias 값은 상기 인공지능 신경망의 지도 학습(supervised learning)에 의해 학습되는 동안 맞춤화되는 것을 특징으로 하는 시각화된 특징벡터와 결합된 인공지능 신경망 장치
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 성균관대 산학협력단 정보통신기술인력양성(R＆D) 인공지능형 가상 의사 초음파 의료진단 플랫폼 연구 개발 및 고급 인력양성