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분산 딥러닝 환경에서 데이터 압축 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020012484
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 분산 딥러닝 환경에서 데이터 압축 장치에 관한 것으로, 통신으로 연결된 복수의 작업 장치가 각기 동일한 랜덤 매트릭스(R)를 생성할 수 있도록 하는 랜덤 씨드를 상기 각 작업 장치들에게 전송하는 중앙 서버; 및 내부적으로 자신에게 할당된 데이터를 가지고 파라미터 업데이트 정보를 생성하고, 상기 랜덤 씨드를 이용해 생성한 랜덤 매트릭스(R)를 이용하여 상기 파라미터 업데이트 정보를 각기 압축하며, 상기 압축한 파라미터 업데이트 정보를 각기 중앙 서버에 전송하는 상기 복수의 작업 장치;를 포함한다.
Int. CL G06F 16/174 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06F 16/1744(2013.01) G06F 16/1744(2013.01)
출원번호/일자 1020190022991 (2019.02.27)
출원인 한국전력공사, 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0104959 (2020.09.07) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.08.11)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전력공사 대한민국 전라남도 나주시
2 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김상묵 대전시 서구
2 김성윤 대전광역시 유성구
3 윤세영 대전시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인아주 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로 ***, **,**층(역삼동, 동희빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.02.27 수리 (Accepted) 1-1-2019-0205058-04
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.09 수리 (Accepted) 4-1-2019-5136129-26
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5136893-80
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.03.27 수리 (Accepted) 4-1-2020-5072225-46
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
8 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
 2020.08.11 수리 (Accepted) 1-1-2020-0840948-10
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
통신으로 연결된 복수의 작업 장치가 각기 동일한 랜덤 매트릭스(R)를 생성할 수 있도록 하는 랜덤 씨드를 상기 각 작업 장치들에게 전송하는 중앙 서버; 및내부적으로 자신에게 할당된 데이터를 가지고 파라미터 업데이트 정보를 생성하고, 상기 랜덤 씨드를 이용해 생성한 랜덤 매트릭스(R)를 이용하여 상기 파라미터 업데이트 정보를 각기 압축하며, 상기 압축한 파라미터 업데이트 정보를 각기 중앙 서버에 전송하는 상기 복수의 작업 장치;를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 딥러닝 환경에서 데이터 압축 장치
2 2
제 1항에 있어서, 상기 중앙 서버는,상기 각 작업 장치들이 전송한 상기 압축한 파라미터 업데이트 정보를 취합하여 평균을 산출하고, 상기 산출한 평균 값을 취합정보()로서 출력하며, 상기 취합정보()를 다시 각 작업 장치들에게 전송하는 것을 특징으로 하는 분산 딥러닝 환경에서 데이터 압축 장치
3 3
제 1항에 있어서, 상기 작업 장치는,상기 생성한 랜덤 매트릭스(R)의 순서를 기 지정된 순서에 따라 바꾼 트랜스포즈 매트릭스(RT)에 상기 전송받은 취합정보()를 곱하여 파라미터 업데이트 정보의 압축을 해제하고, 상기 압축을 해제한 각 파라미터 업데이트 정보()를 이용하여 각기 파라미터의 업데이트를 수행하는 것을 특징으로 하는 분산 딥러닝 환경에서 데이터 압축 장치
4 4
중앙 서버가 통신으로 연결된 복수의 작업 장치들이 동일한 랜덤 매트릭스(R)를 생성할 수 있도록 하는, 랜덤 씨드를 각 작업 장치들에게 전송하는 단계;상기 각 작업 장치들이 내부적으로 자신에게 할당된 데이터를 가지고 파라미터 업데이트 정보를 생성하는 단계;상기 각 작업 장치들이 상기 랜덤 씨드를 이용해 생성한 랜덤 매트릭스(R)를 이용하여 상기 파라미터 업데이트 정보를 압축하는 단계; 및상기 각 작업 장치들이 상기 압축한 파라미터 업데이트 정보를 중앙 서버에 전송하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 딥러닝 환경에서 데이터 압축 방법
5 5
제 4항에 있어서, 상기 중앙 서버가 상기 각 작업 장치들이 전송한 상기 압축한 파라미터 업데이트 정보를 취합하는 단계;상기 중앙 서버가 취합한 상기 압축한 파라미터 업데이트 정보의 평균을 취합정보()로서 산출하는 단계; 및상기 중앙 서버가 상기 압축한 파라미터 업데이트 정보의 평균을 산출한 취합정보()를 다시 각 작업 장치들에게 전송하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 딥러닝 환경에서 데이터 압축 방법
6 6
제 5항에 있어서, 상기 각 작업 장치들이 랜덤 매트릭스(R)의 순서를 기 지정된 순서에 따라 바꾼 트랜스포즈 매트릭스(RT)에 상기 전송받은 취합정보()를 곱하여 파라미터 업데이트 정보의 압축을 해제하는 단계; 및상기 각 작업 장치이 상기 압축을 해제한 파라미터 업데이트 정보()를 이용하여 각기 파라미터의 업데이트를 수행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 딥러닝 환경에서 데이터 압축 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.